Python 與 Scala：Python 與 Scala 的區別 [2022]
已發表: 2021-01-05數據科學和分析社區與 Python 和 Scala 有著非凡的相似之處，這是正確的。 Python 和 Scala 都是可以滿足各種編程和數據科學需求的優秀工具。 從設計小型項目到構建複雜的 ML 項目，Python 和 Scala 顯示出出色的敏捷性和靈活性。
雖然這兩種編程語言都非常適合基於新時代技術開發創新項目，但 Python 和 Scala 之間存在顯著差異。
目錄
Python 與 Scala
Python
Python 是一種高級通用語言，支持多種範式，包括函數式、過程式和麵向對象的編程。 它是最流行和排名靠前的編程語言之一，具有簡單的學習曲線。 Python 類似英語的語法和用戶友好的特性使其成為軟件開發項目和數據科學項目的首選工具。
Python 的動態類型加上它的解釋特性，使它成為腳本和快速應用程序開發的完美選擇。 此外，Python 解釋器及其標準庫可在所有主要平台上免費使用並兼容，包括 Windows、macOS 和 Linux。
斯卡拉
Scala 是一種高級的通用編程語言，它結合了面向對象和函數式編程特性。 它是專門為 Java 虛擬機 (JVM) 設計的。 Scala 擴展了與 Java 的語言互操作性，因此，所有用 Scala 和 Java 編寫的庫都可以在任何一種語言的代碼中直接引用。 此外，JVM 和 JavaScript 運行時使開發人員能夠訪問 Scala 的龐大庫生態系統以創建高性能係統。
與 Python 的動態類型不同，Scala 對靜態類型有很強的支持。 這一特殊功能允許開發人員消除軟件應用程序中出現錯誤的可能性。
Python 與 Scala：主要區別
以下是 Python 和 Scala 之間最顯著的區別：
學習曲線
Python 和 Scala 都具有函數式範式和麵向對象範式的相似之處，從而產生了相似的語法。 儘管如此，Scala 對於初學者來說可能有點複雜，因為它包含許多高級功能特性。 然而，Python 擁有直觀的邏輯和全面的庫套件，因此是初學者的最佳選擇。
表現
在性能方面，Scala 幾乎比 Python 快十倍。 Scala 在運行時對Java 虛擬機 (JVM)的依賴賦予了它速度。 通常，編譯語言的執行速度比解釋語言快。 由於 Python 是動態類型的，因此開發速度會降低。
社區
Python 擁有龐大的追隨者和用戶社區，他們不斷地為改進和擴展 Python 的能力做出貢獻。 該社區經常舉辦會議、網絡研討會、編碼競賽等聚會。事實上，Python 擁有世界上最大的編程社區。 根據2019 年的一份報告，Python 在 Java 和 C 語言之後排名第三，而 Scala 在 50 種趨勢編程語言中排名第 30。
並發
Scala 帶有許多標準庫和多個內核，有助於在大數據生態系統中快速集成數據庫。 使用 Scala，您可以編寫具有多個並發原語的代碼，從而實現更好的內存管理和數據處理。 與此相反，Python 缺乏對並發的支持，這意味著一次只能有一個線程處於活動狀態。 因此，當您部署新代碼時，您必須重新啟動正在運行的進程，這不可避免地增加了內存負載。
代碼還原
由於 Scala 是靜態類型的，因此更容易找到編譯時錯誤。 但是，Python 是一種動態類型語言，因此更容易出現錯誤，尤其是在您修改現有代碼時。 自然，重構或恢復 Scala 代碼比 Python 代碼容易得多。
數據科學應用
目前，Python 是數據科學社區最受歡迎的語言，這要歸功於其簡單的學習曲線和廣泛的庫和工具網絡。 在數據科學領域，Python 有多個庫，例如 Pandas、SciPy、NumPy、Matplolib、Keras、Pytorch 和 TensorFlow。 這些非常適合構建 ML 和深度學習項目。 來到 Scala，它與 Apache Spark 的輕鬆集成使其成為處理大數據和開發 ML 模型的有用工具。
Hadoop 集成
Scala 與 Hadoop 生態系統完美兼容，因為它建立在 Hadoop 文件系統 HDFS 之上。 它可以通過 Hadoop 的 Java 原生 API 與 Hadoop 交互。 這允許開發人員在 Scala 中編寫本機 Hadoop 應用程序。 Python 無法像 Scala 那樣順暢地與 Hadoop 集成或交互。
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結論
總而言之，Python 和 Scala 都有其明顯的優勢和局限性。 雖然這兩種語言都非常適合軟件開發和構建數據科學應用程序，但它們的性能和實用性在很大程度上取決於它們的用例。
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