Python vs. Scala: różnica między Pythonem a Scala [2022]
Opublikowany: 2021-01-05Społeczność Data Science and Analytics ma wyjątkowe podobieństwo do Pythona i Scali, i słusznie. Zarówno Python, jak i Scala to doskonałe narzędzia, które mogą zaspokoić różne potrzeby programistyczne i Data Science. Od projektowania projektów na małą skalę po tworzenie złożonych projektów ML, Python i Scala wykazują wyjątkową sprawność i elastyczność.
Chociaż oba te języki programowania doskonale nadają się do opracowywania innowacyjnych projektów w technologiach nowej ery, istnieją znaczne różnice między Pythonem a Scala.
Spis treści
Python kontra Scala
Pyton
Python to język wysokiego poziomu, ogólnego przeznaczenia, który obsługuje wiele paradygmatów, w tym programowanie funkcjonalne, proceduralne i obiektowe. Jest to jeden z najpopularniejszych i najwyżej ocenianych języków programowania z łatwą krzywą uczenia się. Zbliżona do języka angielskiego składnia Pythona i przyjazne dla użytkownika funkcje sprawiają, że jest to podstawowe narzędzie do projektów rozwoju oprogramowania i projektów Data Science.
Dynamiczne pisanie Pythona, w połączeniu z jego interpretowaną naturą, czyni go idealnym wyborem do pisania skryptów i szybkiego tworzenia aplikacji. Co więcej, interpreter Pythona i jego standardowa biblioteka są swobodnie dostępne i kompatybilne ze wszystkimi głównymi platformami, w tym Windows, macOS i Linux.
Scala
Scala to język programowania wysokiego poziomu, ogólnego przeznaczenia, który łączy funkcje programowania obiektowego i funkcjonalnego. Został zaprojektowany specjalnie dla wirtualnej maszyny Java (JVM). Scala rozszerza interoperacyjność języka z Javą, dzięki czemu do wszystkich bibliotek napisanych w Scali i Javie można odwoływać się bezpośrednio w kodzie obu języków. Ponadto środowiska wykonawcze JVM i JavaScript umożliwiają programistom dostęp do ogromnego ekosystemu bibliotek Scala w celu tworzenia systemów o wysokiej wydajności.
W przeciwieństwie do dynamicznego typowania Pythona, Scala ma silne wsparcie dla statycznego typowania. Ta szczególna funkcja pozwala programistom wyeliminować możliwość błędów w aplikacjach.
Python vs. Scala: kluczowe różnice
Poniżej znajdują się najważniejsze różnice między Pythonem a Scala:
Krzywa uczenia się
Zarówno Python, jak i Scala mają podobieństwa paradygmatów funkcjonalnych i obiektowych, co skutkuje podobną składnią. Mimo to Scala może być nieco skomplikowana dla początkujących, ponieważ zawiera wiele funkcjonalnych funkcji wysokiego poziomu. Jednak Python może pochwalić się intuicyjną logiką i obszernym zestawem bibliotek, dzięki czemu jest najlepszym wyborem dla początkujących.
Występ
Jeśli chodzi o wydajność, Scala jest prawie dziesięć razy szybsza od Pythona. Poleganie Scali na wirtualnej maszynie Java (JVM) w czasie wykonywania nadaje jej szybkość. Ogólnie rzecz biorąc, języki skompilowane działają szybciej niż języki interpretowane. Ponieważ Python jest wpisywany dynamicznie, szybkość programowania zmniejsza się.
Społeczność
Python ma ogromną społeczność zwolenników i użytkowników, którzy nieustannie przyczyniają się do ulepszania i rozszerzania możliwości Pythona. Społeczność organizuje częste spotkania, takie jak konferencje, webinaria, konkursy kodowania itp. W rzeczywistości Python cieszy się największymi społecznościami programistycznymi na świecie. Według raportu z 2019 r . Python zajął trzecie miejsce po Javie i języku C, podczas gdy Scala zapewnił sobie 30. pozycję wśród 50 popularnych języków programowania.
Konkurencja
Scala jest dostarczana z wieloma standardowymi bibliotekami i wieloma rdzeniami, które ułatwiają szybką integrację baz danych w ekosystemach Big Data. Dzięki Scali możesz pisać kod z wieloma prymitywami współbieżności, co pozwala na lepsze zarządzanie pamięcią i przetwarzanie danych. W przeciwieństwie do tego, Python nie obsługuje współbieżności, co oznacza, że w danym momencie może być aktywny tylko jeden wątek. W związku z tym, gdy wdrażasz nowy kod, musisz ponownie uruchomić uruchomione procesy, co nieuchronnie zwiększa obciążenie pamięci.
Przywracanie kodu
Ponieważ Scala jest typowana statycznie, łatwiej jest znaleźć błędy w czasie kompilacji. Jednak Python jest językiem dynamicznie typowanym i dlatego jest bardziej podatny na błędy, zwłaszcza gdy modyfikujesz istniejący kod. Oczywiście znacznie łatwiej jest refaktoryzować lub przywracać kod Scala niż kod Pythona.
Aplikacja Data Science
Obecnie Python jest najbardziej preferowanym językiem społeczności Data Science, dzięki łatwej krzywej uczenia się oraz rozbudowanej sieci bibliotek i narzędzi. W dziedzinie Data Science Python ma kilka bibliotek, takich jak Pandas, SciPy, NumPy, Matplolib, Keras, Pytorch i TensorFlow. Są doskonałe do budowania projektów ML i Deep Learning. Przechodząc do Scali, jego łatwa integracja z Apache Spark sprawia, że jest to przydatne narzędzie do obsługi Big Data i tworzenia modeli ML.
Integracja z Hadoop
Scala jest doskonale zgodna z ekosystemem Hadoop, ponieważ jest zbudowana na bazie HDFS systemu plików Hadoop. Może współdziałać z Hadoop za pośrednictwem natywnego interfejsu API Hadoop w Javie. Pozwala to programistom na pisanie natywnych aplikacji Hadoop w Scali. Python nie może integrować się ani współdziałać z Hadoopem tak płynnie jak Scala.
Sprawdź: 27 najlepszych pytań i odpowiedzi do wywiadu Scala dla początkujących
Wniosek
Podsumowując, zarówno Python, jak i Scala mają swoje wyraźne zalety i ograniczenia. Chociaż oba języki doskonale nadają się do tworzenia oprogramowania i tworzenia aplikacji Data Science, ich wydajność i praktyczność w dużej mierze zależą od ich przypadków użycia.
Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź IIIT-B i upGrad's PG Diploma in Data Science, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, 1- on-1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.
Mamy nadzieję, że to pomoże!
