Python и Scala – это два языка, которые наиболее часто используются для работы с наукой о данных и анализа данных. Эти языки обеспечивают отличную поддержку для эффективных проектов, созданных на базе новых технологий. В этой статье рассматриваются различия между этими двумя популярными языками.
Python
Python продолжает оставаться самым популярным языком в своей сфере. Python является языком программирования с открытым исходным кодом и широко используется в качестве языка для скриптов и автоматизации. Он обладает целым рядом функций, которые делают этот язык популярным среди множества других инструментов, доступных для разработчиков. Будучи мощным и быстрым, Python также легко изучить и использовать. Он может похвастаться эффективными высокоуровневыми структурами данных и простым, однако эффективным подходом к объектно-ориентированному программированию.
Интерпретатор Python и обширная стандартная библиотека представлены в исходной форме или в бинарном виде для всех крупных платформ. Python обладает элегантным синтаксисом и динамической типизацией. Вместе с возможностью быть интерпретируемым, все это делает его идеальным языком для написания скриптов и быстрой разработки приложений для большинства платформ в самых разных сферах.
Достоинства Python:
- Этот язык легко выучить и дальше использовать.
- Он пользуется поддержкой достаточно большого сообщества.
- Он обладает обширным набором библиотек и фреймворков.
- Есть встроенная поддержка типов данных.
Недостатки Python:
- Этот язык считается медленным по своей природе. По сравнению с C, Java и C++, которые относятся к статически типизированным языкам, Python – это динамически типизированный язык, исходя из чего компьютеру иногда нужно больше времени на выполнение задачи, чем ожидалось.
- Из-за гибкости типов данных в этом языке высокий уровень потребления памяти.
Scala
Scala – это высокоуровневый язык, который является комбинацией объектно-ориентированного и функционального программирования. Этот язык создавался на базе виртуальной машины Java (JVM) и одним из преимуществ Scala является возможность с легкостью взаимодействовать с Java-кодом.
Статические типы Scala помогают разработчикам избегать багов в разработке сложных приложений. А среда выполнения JVM позволяет создавать высокопроизводительные системы с легким доступом к крупным наборам библиотек.
Достоинства Scala:
- Scala позволяет использовать большую часть JVM-библиотек, что дает ему возможность быть использованным для разработки приложений крупных компаний.
- Этот язык имеет некоторые удобочитаемые синтаксические конструкции популярных языков, таких как Ruby.
- Он обладает некоторыми функциональными возможностями, такими как улучшенное сравнение строк, сопоставление с образцами (сопоставление с примерами, «pattern matching»).
Недостатки Scala:
- Из-за того, что в этом языке сочетается функциональная и объектно-ориентированная природа, иногда бывает сложно понять информацию о типе.
- Пока нет достаточного количества Scala-разработчиков.
Python и Scala для машинного обучения и науки о данных
На сегодняшний день Python считается самым популярным языком для сферы науки о данных – не только потому, что его легко изучить и использовать, но и благодаря его обширным библиотекам и фреймворкам. Для проектов в сфере науки о данных и машинного обучения Python может предложить широкий выбор полезных библиотек –SciPy, NumPy, Matplolib, Pandas. Кроме этого, для более сложных проектов в области глубокого обучения («deep learning») можно использовать такие Python-библиотеки, как Keras, Pytorch и TensorFlow.
С другой стороны, изучить и использовать Scala для машинного обучения стоит только ради Apache Spark. Scala может быть использована совместно с Apache Spark для работы с большими объемами данных, что известно как Big Data.
Популярность
В соответствии с популярным отчетом Tiobe Index за февраль 2020 года, Python занимает третье место по популярности после Java и C. Этот же индекс присваивает 25-е место Scala среди 50 самых популярных языков программирования.
Сообщество
Если вкратце, Python обладает достаточно большим сообществом. Для улучшения качества языка члены сообщества продолжают устраивать конференции, митапы, совместно работают над кодом и делают многое другое. По некоторым сведениям, сообщество Python считается одним из самых крупных в мире. Специалисты по данным чаще всего выбирают именно этот язык для работы с данными.
Комментарии
Нет. Самое большое сообщество у си-подобных языков.
А вот это, похоже, так.
Что учить начинающему: Java или Python? Считаю, что Java, и вот почему: 1) продукт будет быстрее, 2) ошибок меньше, 3) одновременное выполнение взаимодействующих потоков, 4) широкая языковая экосистема -- Scala, Kotlin, Clojure, Groovy, Gradle и Maven и т.д., 5) простота разработки под "андроид", 6) отличная работа с БД, 7) самодокументируемость, 8) больше разных библиотек... Инаф?
Так почему же
Python? ИМХО: 1) низкий порог вхождения и 2) специалистов "по данным", недалеко ушедших от этого порога, ну оочень много. :)
>1) низкий порог вхождения
Это лично меня заставляет бежать из дата-инженеринга. Даже в фирмах с наличием крутых скалистов все скатывается в "ну у нас же не все функциональным программированием владеют, давайте писать попроще (на джаве, но как бы на скале)".
Если именно анализ данных, а не массовая обработка - порекомендовал бы R. Программистом себя не почувствуешь, зато можно быстро начать решать свои задачи.
Если вдобавок к данным используются традиционные мат. модели (дифуры) - Julia. Язык уже вырос и устоялся. Есть все, что нужно.
"Страшный секрет", о котором здесь не говорят - специалисту в области анализа данных нужно знать теорию вероятности и мат. статистику. "Без этой сковородки чалма не действует".
>нужно знать теорию вероятности и мат. статистику
У меня вообще пусть джедая. И теорвер, и статистику в универе проходил. Поверх осознанно изучал курсы от яндекса, потом писал нейронки со всякими оптимизациями с нуля. И потом просто понял, что это все через силу и неинтересно даже на стадии реализации алгоритмов. Про оркестрацию с целью просто бизнес-задачу решить заикаться вообще не приходится.
Забил, пофрустрировал пару лет, сейчас вернулся на дорожку функциональщины, почему-то нравится сильно больше. В идеале конечно хотелось бы найти что-то на стыке данных и программирования со строгими формальными ограничениями.
Зависит от предметной задачи. Прижмёт -- станет интересно.
Хм. Вся наша жизнь -- нечёткие множества. Тут-то функционалка и кстати. ИМХО.