Python против Scala: разница между Python и Scala [2022]

Сообщество Data Science and Analytics имеет исключительное сходство с Python и Scala, и это правильно. И Python, и Scala — отличные инструменты, которые могут удовлетворить различные потребности в программировании и науке о данных. От разработки небольших проектов до создания сложных проектов машинного обучения — Python и Scala демонстрируют выдающуюся маневренность и гибкость.

Хотя оба этих языка программирования отлично подходят для разработки инновационных проектов с использованием технологий нового века, между Python и Scala есть существенные различия.

Python против Scala

питон

Python — это язык высокого уровня общего назначения, который поддерживает несколько парадигм, включая функциональное, процедурное и объектно-ориентированное программирование. Это один из самых популярных и популярных языков программирования с легкой кривой обучения. Синтаксис Python, похожий на английский, и удобные функции делают его незаменимым инструментом для проектов по разработке программного обеспечения и проектов по науке о данных.

Динамическая типизация Python в сочетании с его интерпретируемым характером делает его идеальным выбором для написания сценариев и быстрой разработки приложений. Кроме того, интерпретатор Python и его стандартная библиотека находятся в свободном доступе и совместимы со всеми основными платформами, включая Windows, macOS и Linux.

Скала

Scala — это высокоуровневый язык программирования общего назначения, сочетающий в себе функции объектно-ориентированного и функционального программирования. Он был специально разработан для виртуальной машины Java (JVM). Scala расширяет совместимость языка с Java, и, таким образом, на все библиотеки, написанные на Scala и Java, можно ссылаться непосредственно в коде любого языка. Кроме того, среда выполнения JVM и JavaScript позволяет разработчикам получить доступ к обширной экосистеме библиотек Scala для создания высокопроизводительных систем.

В отличие от динамической типизации Python, Scala имеет мощную поддержку статической типизации. Эта особая функция позволяет разработчикам исключить возможность появления ошибок в программных приложениях.

Python против Scala: ключевые отличия

Ниже приведены наиболее существенные различия между Python и Scala:

Кривая обучения

И Python, и Scala имеют сходство функциональных и объектно-ориентированных парадигм, что приводит к похожему синтаксису. Несмотря на это, Scala может показаться немного сложной для начинающих, поскольку она включает в себя множество высокоуровневых функциональных возможностей. Тем не менее, Python может похвастаться интуитивно понятной логикой и обширным набором библиотек, поэтому он является лучшим выбором для начинающих.

Представление

Что касается производительности, Scala почти в десять раз быстрее, чем Python. Зависимость Scala от виртуальной машины Java (JVM) во время выполнения придает ему скорость. Как правило, скомпилированные языки работают быстрее, чем интерпретируемые. Поскольку Python имеет динамическую типизацию, скорость разработки снижается.

Сообщество

Python имеет огромное сообщество последователей и пользователей, которые постоянно вносят свой вклад в улучшение и расширение возможностей Python. Сообщество проводит частые встречи, такие как конференции, вебинары, соревнования по программированию и т. д. На самом деле Python пользуется наибольшим сообществом программистов в мире. Согласно отчету за 2019 год , Python занимает третье место после Java и C, тогда как Scala занимает 30-е место среди 50 популярных языков программирования.

параллелизм

Scala поставляется со многими стандартными библиотеками и несколькими ядрами, которые облегчают быструю интеграцию баз данных в экосистемы больших данных. С помощью Scala вы можете писать код с несколькими примитивами параллелизма, что позволяет лучше управлять памятью и обрабатывать данные. В отличие от этого, в Python отсутствует поддержка параллелизма, что означает, что одновременно может быть активен только один поток. Таким образом, при деплое нового кода приходится перезапускать запущенные процессы, что неизбежно увеличивает нагрузку на память.

Восстановление кода

Поскольку Scala имеет статическую типизацию, легче найти ошибки времени компиляции. Однако Python является языком с динамической типизацией и, следовательно, более подвержен ошибкам, особенно при изменении существующего кода. Естественно, гораздо проще рефакторить или восстановить код Scala, чем код Python.

Приложение для науки о данных

В настоящее время Python является наиболее предпочтительным языком сообщества Data Science благодаря простоте обучения и обширной сети библиотек и инструментов. В области науки о данных у Python есть несколько библиотек, таких как Pandas, SciPy, NumPy, Matplolib, Keras, Pytorch и TensorFlow. Они отлично подходят для создания проектов машинного обучения и глубокого обучения. Что касается Scala, его простая интеграция с Apache Spark делает его полезным инструментом для обработки больших данных и разработки моделей машинного обучения.

Интеграция с Hadoop

Scala полностью совместима с экосистемой Hadoop, поскольку она построена поверх файловой системы Hadoop HDFS. Он может взаимодействовать с Hadoop через собственный API Hadoop на Java. Это позволяет разработчикам писать собственные приложения Hadoop на Scala. Python не может интегрироваться или взаимодействовать с Hadoop так же гладко, как Scala.

Проверьте: 27 лучших вопросов и ответов на собеседовании по Scala для начинающих

Заключение

В заключение отметим, что и у Python, и у Scala есть свои явные преимущества и ограничения. Хотя оба языка отлично подходят для разработки программного обеспечения и создания приложений Data Science, их производительность и практичность во многом зависят от вариантов их использования.

Если вам интересно узнать о науке о данных, ознакомьтесь с дипломом IIIT-B & upGrad PG в области науки о данных, который создан для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1- on-1 с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Мы надеемся, что это поможет!

Планируйте свою карьеру в науке о данных сейчас.

Подать заявку на продвинутую программу по науке о данных от IIIT-B