Python กับ Scala: ความแตกต่างระหว่าง Python และ Scala [2022]
เผยแพร่แล้ว: 2021-01-05ชุมชน Data Science และ Analytics มีความคล้ายคลึงกันเป็นพิเศษสำหรับ Python และ Scala และเป็นเช่นนั้น ทั้ง Python และ Scala เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมที่สามารถตอบสนองความต้องการด้านการเขียนโปรแกรมและ Data Science ที่หลากหลาย ตั้งแต่การออกแบบโปรเจ็กต์ขนาดเล็กไปจนถึงการสร้างโปรเจ็กต์ ML ที่ซับซ้อน Python และ Scala แสดงให้เห็นถึงความคล่องตัวและความยืดหยุ่นที่โดดเด่น
แม้ว่าภาษาโปรแกรมทั้งสองนี้เหมาะสำหรับการพัฒนาโครงการนวัตกรรมเกี่ยวกับเทคโนโลยียุคใหม่ แต่ก็มีความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง Python และ Scala
สารบัญ
Python กับ Scala
Python
Python เป็นภาษาระดับสูงสำหรับใช้งานทั่วไปที่สนับสนุนกระบวนทัศน์ที่หลากหลาย รวมถึงการเขียนโปรแกรมเชิงฟังก์ชัน ขั้นตอน และเชิงวัตถุ เป็นหนึ่งในภาษาการเขียนโปรแกรมที่ได้รับความนิยมและอยู่ในอันดับต้น ๆ พร้อมช่วงการเรียนรู้ที่ง่าย ไวยากรณ์ที่เหมือนภาษาอังกฤษของ Python และคุณสมบัติที่ใช้งานง่ายทำให้เป็นเครื่องมือที่เหมาะสำหรับโครงการพัฒนาซอฟต์แวร์และโครงการ Data Science
การพิมพ์แบบไดนามิกของ Python ประกอบกับลักษณะการตีความ ทำให้เป็นตัวเลือกที่สมบูรณ์แบบสำหรับการเขียนสคริปต์และการพัฒนาแอปพลิเคชันที่รวดเร็ว นอกจากนี้ ล่าม Python และไลบรารีมาตรฐานยังมีให้ใช้งานฟรีและเข้ากันได้กับแพลตฟอร์มหลักทั้งหมด รวมถึง Windows, macOS และ Linux
สกาลา
Scala เป็นภาษาโปรแกรมระดับสูงสำหรับใช้งานทั่วไป ซึ่งรวมเอาคุณสมบัติการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุและฟังก์ชั่นการทำงานเข้าไว้ด้วยกัน ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับ Java Virtual Machine (JVM) Scala ขยายความสามารถในการทำงานร่วมกันของภาษากับ Java และด้วยเหตุนี้ ไลบรารีทั้งหมดที่เขียนใน Scala และ Java สามารถอ้างอิงได้โดยตรงในโค้ดของภาษาใดภาษาหนึ่ง นอกจากนี้ รันไทม์ JVM และ JavaScript ยังช่วยให้นักพัฒนาสามารถเข้าถึงระบบนิเวศของไลบรารีขนาดใหญ่ของ Scala เพื่อสร้างระบบที่มีประสิทธิภาพสูง
ไม่เหมือนกับการพิมพ์แบบไดนามิกของ Python เนื่องจาก Scala รองรับการพิมพ์แบบคงที่อย่างมาก คุณลักษณะเฉพาะนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถขจัดจุดบกพร่องในแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ได้
Python vs. Scala: ความแตกต่างที่สำคัญ
ด้านล่างนี้คือข้อแตกต่างที่สำคัญที่สุดระหว่าง Python และ Scala:
เส้นโค้งการเรียนรู้
ทั้ง Python และ Scala มีความคล้ายคลึงกันของกระบวนทัศน์เชิงฟังก์ชันและเชิงวัตถุ ส่งผลให้เกิดรูปแบบที่คล้ายกัน อย่างไรก็ตาม เรื่องนี้ Scala อาจซับซ้อนเล็กน้อยสำหรับผู้เริ่มต้น เนื่องจากมีคุณลักษณะการทำงานระดับสูงมากมาย อย่างไรก็ตาม Python มีตรรกะที่เข้าใจง่ายและมีชุดไลบรารีที่ครอบคลุม จึงเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับผู้เริ่มต้น
ผลงาน
ในแง่ของประสิทธิภาพ Scala นั้นเร็วกว่า Python เกือบสิบเท่า การพึ่งพา Java Virtual Machine (JVM) ของ Scala ระหว่างรันไทม์ช่วยเพิ่มความเร็วให้กับมัน โดยทั่วไป ภาษาที่คอมไพล์จะทำงานได้เร็วกว่าภาษาที่แปล เนื่องจาก Python ถูกพิมพ์แบบไดนามิก ความเร็วในการพัฒนาจึงลดลง
ชุมชน
Python มีชุมชนผู้ติดตามและผู้ใช้จำนวนมากที่มีส่วนร่วมในการปรับปรุงและขยายความสามารถของ Python อย่างต่อเนื่อง ชุมชนเป็นเจ้าภาพการพบปะกันบ่อยๆ เช่น การประชุม การสัมมนาผ่านเว็บ การแข่งขันเขียนโค้ด ฯลฯ อันที่จริง Python สนุกกับชุมชนการเขียนโปรแกรมที่ใหญ่ที่สุดในโลก จาก รายงานปี 2019 Python ครองอันดับสามรองจากภาษา Java และ C ในขณะที่ Scala ครองตำแหน่งที่ 30 ในบรรดาภาษาโปรแกรมที่กำลังมาแรง 50 ภาษา
พร้อมกัน
Scala มาพร้อมกับไลบรารีมาตรฐานจำนวนมากและหลายคอร์ที่อำนวยความสะดวกในการรวมฐานข้อมูลในระบบนิเวศของ Big Data อย่างรวดเร็ว ด้วย Scala คุณสามารถเขียนโค้ดด้วยหลายปัจจัยพื้นฐานเกี่ยวกับการทำงานพร้อมกัน ซึ่งช่วยให้สามารถจัดการหน่วยความจำและประมวลผลข้อมูลได้ดียิ่งขึ้น ตรงกันข้าม Python ขาดการรองรับการทำงานพร้อมกัน ซึ่งหมายความว่าสามารถเปิดใช้งานได้ครั้งละหนึ่งเธรดเท่านั้น ดังนั้น เมื่อคุณปรับใช้โค้ดใหม่ คุณต้องเริ่มกระบวนการที่ทำงานอยู่ใหม่ ซึ่งจะทำให้โหลดหน่วยความจำเพิ่มขึ้นอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้
การกู้คืนรหัส
เนื่องจาก Scala เป็นประเภทสแตติก จึงง่ายต่อการค้นหาข้อผิดพลาดในการคอมไพล์ อย่างไรก็ตาม Python เป็นภาษาที่พิมพ์แบบไดนามิกและด้วยเหตุนี้จึงมีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาดโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคุณแก้ไขโค้ดที่มีอยู่ โดยธรรมชาติแล้ว การปรับโครงสร้างใหม่หรือกู้คืนโค้ด Scala ทำได้ง่ายกว่าโค้ด Python
แอปพลิเคชั่น Data Science
ปัจจุบัน Python เป็นภาษาที่ต้องการมากที่สุดของชุมชน Data Science ด้วยเส้นโค้งการเรียนรู้ที่ง่ายและเครือข่ายไลบรารีและเครื่องมือที่กว้างขวาง ในโดเมน Data Science Python มีไลบรารีหลายแห่ง เช่น Pandas, SciPy, NumPy, Matplolib, Keras, Pytorch และ TensorFlow สิ่งเหล่านี้ยอดเยี่ยมสำหรับการสร้างโครงการ ML และ Deep Learning เมื่อมาถึง Scala การผสานรวมกับ Apache Spark อย่างง่ายดายทำให้เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับการจัดการ Big Data และการพัฒนาโมเดล ML
บูรณาการ Hadoop
Scala เข้ากันได้อย่างสมบูรณ์กับระบบนิเวศ Hadoop เพราะสร้างขึ้นบนระบบไฟล์ HDFS ของ Hadoop มันสามารถโต้ตอบกับ Hadoop ผ่าน API ดั้งเดิมของ Hadoop ใน Java ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถเขียนแอปพลิเคชัน Hadoop ดั้งเดิมใน Scala Python ไม่สามารถรวมหรือโต้ตอบกับ Hadoop ได้อย่างราบรื่นเหมือน Scala
เช็คเอาท์: 27 คำถามและคำตอบสัมภาษณ์ Scala ยอดนิยมสำหรับผู้เริ่มต้น
บทสรุป
โดยสรุป ทั้ง Python และ Scala มีข้อดีและข้อจำกัดที่แตกต่างกัน แม้ว่าภาษาทั้งสองจะยอดเยี่ยมสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์และการสร้างแอปพลิเคชัน Data Science แต่ประสิทธิภาพและการใช้งานจริงนั้นขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานเป็นหลัก
หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ให้ลองดูประกาศนียบัตร PG ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ IIIT-B และ upGrad ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพด้านการทำงานและเสนอกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติจริง การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม 1- on-1 กับที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ
เราหวังว่าสิ่งนี้จะช่วยได้!
