Python vs. Scala: diferença entre Python e Scala [2022]
Publicados: 2021-01-05A comunidade Data Science and Analytics tem uma semelhança excepcional com Python e Scala, e com razão. Tanto o Python quanto o Scala são excelentes ferramentas que podem atender a várias necessidades de programação e ciência de dados. Desde a criação de projetos de pequena escala até a criação de projetos complexos de ML, Python e Scala mostram agilidade e flexibilidade excepcionais.
Embora ambas as linguagens de programação sejam ótimas para desenvolver projetos inovadores em tecnologias da nova era, existem diferenças significativas entre Python e Scala.
Índice
Python vs. Scala
Pitão
Python é uma linguagem de alto nível e de propósito geral que suporta vários paradigmas, incluindo programação funcional, procedural e orientada a objetos. É uma das linguagens de programação mais populares e de alto nível, com uma curva de aprendizado fácil. A sintaxe semelhante ao inglês do Python e os recursos fáceis de usar o tornam a ferramenta ideal para projetos de desenvolvimento de software e projetos de ciência de dados.
A tipagem dinâmica do Python, juntamente com sua natureza interpretada, o torna a escolha perfeita para scripts e desenvolvimento rápido de aplicativos. Além disso, o interpretador Python e sua biblioteca padrão estão disponíveis gratuitamente e são compatíveis com todas as principais plataformas, incluindo Windows, macOS e Linux.
Escala
Scala é uma linguagem de programação de propósito geral de alto nível que combina recursos de programação orientados a objetos e funcionais. Ele foi projetado especificamente para a Java Virtual Machine (JVM). Scala estende a interoperabilidade da linguagem com Java e, portanto, todas as bibliotecas escritas em Scala e Java podem ser referenciadas diretamente no código de qualquer uma das linguagens. Além disso, os tempos de execução JVM e JavaScript permitem que os desenvolvedores acessem o enorme ecossistema de bibliotecas do Scala para criar sistemas de alto desempenho.
Ao contrário do típico dinâmico do Python, o Scala tem forte suporte para tipagem estática. Esse recurso específico permite que os desenvolvedores eliminem a possibilidade de bugs em aplicativos de software.
Python vs. Scala: as principais diferenças
Abaixo estão as diferenças mais significativas entre Python e Scala:
Curva de aprendizado
Tanto o Python quanto o Scala compartilham as semelhanças de paradigmas funcionais e orientados a objetos, resultando em uma sintaxe semelhante. Apesar disso, o Scala pode ser um pouco complexo para iniciantes, pois possui muitos recursos funcionais de alto nível. No entanto, o Python se orgulha de ter uma lógica intuitiva e um conjunto abrangente de bibliotecas e, portanto, é a melhor escolha para iniciantes.
atuação
Quando se trata de desempenho, o Scala é quase dez vezes mais rápido que o Python. A dependência do Scala na Java Virtual Machine (JVM) durante o tempo de execução confere velocidade a ele. Geralmente, as linguagens compiladas são mais rápidas do que as linguagens interpretadas. Como o Python é tipado dinamicamente, a velocidade de desenvolvimento é reduzida.
Comunidade
Python tem uma enorme comunidade de seguidores e usuários que contribuem continuamente para melhorar e ampliar as habilidades do Python. A comunidade hospeda encontros frequentes como conferências, webinars, competições de codificação, etc. Na verdade, Python possui as maiores comunidades de programação do mundo. De acordo com um relatório de 2019 , o Python ocupou o terceiro lugar depois da linguagem Java e C, enquanto o Scala garantiu a 30ª posição entre as 50 linguagens de programação de tendências.
Simultaneidade
Scala vem com muitas bibliotecas padrão e vários núcleos que facilitam a rápida integração de bancos de dados em ecossistemas de Big Data. Com Scala, você pode escrever código com várias primitivas de simultaneidade, o que permite melhor gerenciamento de memória e processamento de dados. Ao contrário disso, o Python não tem suporte para simultaneidade, o que significa que apenas um thread pode estar ativo por vez. Assim, ao implantar um novo código, você deve reiniciar os processos em execução, o que inevitavelmente aumenta a carga de memória.
Restauração de código
Como o Scala é tipado estaticamente, é mais fácil encontrar erros em tempo de compilação. No entanto, o Python é uma linguagem tipada dinamicamente e, portanto, é mais propensa a bugs, especialmente quando você modifica o código existente. Naturalmente, é muito mais fácil refatorar ou restaurar o código Scala do que o código Python.
Aplicação de ciência de dados
Atualmente, o Python é a linguagem preferida da comunidade de Data Science, graças à sua curva de aprendizado fácil e uma extensa rede de bibliotecas e ferramentas. No domínio Data Science, o Python possui várias bibliotecas como Pandas, SciPy, NumPy, Matplolib, Keras, Pytorch e TensorFlow. Eles são excelentes para criar projetos de ML e Deep Learning. Chegando ao Scala, sua fácil integração com o Apache Spark o torna uma ferramenta útil para lidar com Big Data e desenvolver modelos de ML.
Integração do Hadoop
Scala é perfeitamente compatível com o ecossistema Hadoop porque é construído sobre o sistema de arquivos HDFS do Hadoop. Ele pode interagir com o Hadoop por meio da API nativa do Hadoop em Java. Isso permite que os desenvolvedores escrevam aplicativos Hadoop nativos em Scala. O Python não pode integrar ou interagir com o Hadoop tão suavemente quanto o Scala.
Confira: As 27 principais perguntas e respostas da entrevista Scala para iniciantes
Conclusão
Para concluir, tanto o Python quanto o Scala têm suas vantagens e limitações distintas. Embora ambas as linguagens sejam ótimas para desenvolvimento de software e construção de aplicativos de ciência de dados, seu desempenho e praticidade dependem em grande parte de seus casos de uso.
Se você está curioso para aprender sobre ciência de dados, confira o PG Diploma in Data Science do IIIT-B & upGrad, que é criado para profissionais que trabalham e oferece mais de 10 estudos de caso e projetos, workshops práticos práticos, orientação com especialistas do setor, 1- on-1 com mentores do setor, mais de 400 horas de aprendizado e assistência de trabalho com as principais empresas.
Esperamos que isso ajude!
