Python 与 Scala：Python 与 Scala 的区别 [2022]
已发表: 2021-01-05数据科学和分析社区与 Python 和 Scala 有着非凡的相似之处，这是正确的。 Python 和 Scala 都是可以满足各种编程和数据科学需求的优秀工具。 从设计小型项目到构建复杂的 ML 项目，Python 和 Scala 显示出出色的敏捷性和灵活性。
虽然这两种编程语言都非常适合基于新时代技术开发创新项目，但 Python 和 Scala 之间存在显着差异。
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Python 与 Scala
Python
Python 是一种高级通用语言，支持多种范式，包括函数式、过程式和面向对象的编程。 它是最流行和排名靠前的编程语言之一，具有简单的学习曲线。 Python 类似英语的语法和用户友好的特性使其成为软件开发项目和数据科学项目的首选工具。
Python 的动态类型加上它的解释特性，使它成为脚本和快速应用程序开发的完美选择。 此外，Python 解释器及其标准库可在所有主要平台上免费使用并兼容，包括 Windows、macOS 和 Linux。
斯卡拉
Scala 是一种高级的通用编程语言，它结合了面向对象和函数式编程特性。 它是专门为 Java 虚拟机 (JVM) 设计的。 Scala 扩展了与 Java 的语言互操作性，因此，所有用 Scala 和 Java 编写的库都可以在任何一种语言的代码中直接引用。 此外，JVM 和 JavaScript 运行时使开发人员能够访问 Scala 的庞大库生态系统以创建高性能系统。
与 Python 的动态类型不同，Scala 对静态类型有很强的支持。 这一特殊功能允许开发人员消除软件应用程序中出现错误的可能性。
Python 与 Scala：主要区别
以下是 Python 和 Scala 之间最显着的区别：
学习曲线
Python 和 Scala 都具有函数式范式和面向对象范式的相似之处，从而产生了相似的语法。 尽管如此，Scala 对于初学者来说可能有点复杂，因为它包含许多高级功能特性。 然而，Python 拥有直观的逻辑和全面的库套件，因此是初学者的最佳选择。
表现
在性能方面，Scala 几乎比 Python 快十倍。 Scala 在运行时对Java 虚拟机 (JVM)的依赖赋予了它速度。 通常，编译语言的执行速度比解释语言快。 由于 Python 是动态类型的，因此开发速度会降低。
社区
Python 拥有庞大的追随者和用户社区，他们不断地为改进和扩展 Python 的能力做出贡献。 该社区经常举办会议、网络研讨会、编码竞赛等聚会。事实上，Python 拥有世界上最大的编程社区。 根据2019 年的一份报告，Python 在 Java 和 C 语言之后排名第三，而 Scala 在 50 种趋势编程语言中排名第 30。
并发
Scala 带有许多标准库和多个内核，有助于在大数据生态系统中快速集成数据库。 使用 Scala，您可以编写具有多个并发原语的代码，从而实现更好的内存管理和数据处理。 与此相反，Python 缺乏对并发的支持，这意味着一次只能有一个线程处于活动状态。 因此，当您部署新代码时，您必须重新启动正在运行的进程，这不可避免地增加了内存负载。
代码还原
由于 Scala 是静态类型的，因此更容易找到编译时错误。 但是，Python 是一种动态类型语言，因此更容易出现错误，尤其是在您修改现有代码时。 自然，重构或恢复 Scala 代码比 Python 代码容易得多。
数据科学应用
目前，Python 是数据科学社区最受欢迎的语言，这要归功于其简单的学习曲线和广泛的库和工具网络。 在数据科学领域，Python 有多个库，例如 Pandas、SciPy、NumPy、Matplolib、Keras、Pytorch 和 TensorFlow。 这些非常适合构建 ML 和深度学习项目。 来到 Scala，它与 Apache Spark 的轻松集成使其成为处理大数据和开发 ML 模型的有用工具。
Hadoop 集成
Scala 与 Hadoop 生态系统完美兼容，因为它建立在 Hadoop 文件系统 HDFS 之上。 它可以通过 Hadoop 的 Java 原生 API 与 Hadoop 交互。 这允许开发人员在 Scala 中编写本机 Hadoop 应用程序。 Python 无法像 Scala 那样顺畅地与 Hadoop 集成或交互。
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结论
总而言之，Python 和 Scala 都有其明显的优势和局限性。 虽然这两种语言都非常适合软件开发和构建数据科学应用程序，但它们的性能和实用性在很大程度上取决于它们的用例。
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