scala與python區(qū)別是什么-創(chuàng)新互聯(lián)

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Scala是一門多范式的編程語言，一種類似java的編程語言，設(shè)計初衷是實現(xiàn)可伸縮的語言、并集成面向?qū)ο缶幊毯秃瘮?shù)式編程的各種特性。

Python是一個高層次的結(jié)合了解釋性、編譯性、互動性和面向?qū)ο蟮哪_本語言。Python的設(shè)計具有很強的可讀性，相比其他語言經(jīng)常使用英文關(guān)鍵字，其他語言的一些標點符號，它具有比其他語言更有特色語法結(jié)構(gòu)。

scala與Python的區(qū)別：

1、性能對比

由于Scala是基于JVM的數(shù)據(jù)分析和處理，Scala比Python快10倍。當編寫Python代碼用且調(diào)用Spark庫時，性能是平庸的，但如果程序涉及到比Python編碼還要多的處理時，則要比Scala等效代碼慢得多。Python解釋器PyPy內(nèi)置一個JIT（及時）編譯器，它很快，但它不提供各種Python C擴展支持。在這樣的情況下，對庫的C擴展CPython解釋器優(yōu)于PyPy解釋器。

使用Python在Spark的性能開銷超過Scala，但其重要性取決于您在做什么。當內(nèi)核數(shù)量較少時，Scala比Python快。隨著核數(shù)的增加，Scala的性能優(yōu)勢開始縮小。

當大量的處理其工作時，性能不是選擇編程語言的主要驅(qū)動因素。然而，當有重要的處理邏輯時，性能是一個主要因素，Scala絕對比Python提供更好的性能，用于針對Spark程序。

2、學習曲線

在用Scala語言編寫Spark程序時有幾個語法糖，所以大數(shù)據(jù)專業(yè)人員在學習Spark時需要非常小心。程序員可能會發(fā)現(xiàn)Scala語法有時會讓人發(fā)瘋。Scala中的一些庫很難定義隨機的符號運算符，而這些代碼可以由沒有經(jīng)驗的程序員理解。在使用Scala時，開發(fā)人員需要關(guān)注代碼的可讀性。與Scala相比，Java或Python是一個靈活的語法復雜的語言。對Scala開發(fā)人員的需求越來越大，因為大數(shù)據(jù)公司重視能在Spark中掌握數(shù)據(jù)分析和處理的高效而健壯的開發(fā)人員。

Python是為Java程序員學習相對容易的因為它的語法和標準庫。然而，Python是不是一個高度并行和可擴展的像SoundCloud或推特系統(tǒng)的理想選擇。

學習Scala豐富了程序員對類型系統(tǒng)中各種新抽象的認識，新的函數(shù)編程特性和不可變數(shù)據(jù)。

3、并發(fā)性

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的復雜多樣的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)需要一種編程語言，它有能力集成多個數(shù)據(jù)庫和服務(wù)。在大數(shù)據(jù)的生態(tài)系統(tǒng)中，Scala勝在Play框架提供了許多異步庫和容易集成的各種并發(fā)原語，比如Akka。Scala使開發(fā)人員編寫高效的、可讀性和可維護性的服務(wù)而不是。相反，Python不支持的重量級進程并行在用uWSGI時，但它不支持真正的多線程。

當使用Python寫Spark程序時，不管進程有多少線程，每次只有一個CPU在Python進程中處于活動狀態(tài)。這有助于每個CPU核心只處理一個進程，但糟糕的是，每當部署新代碼時，需要重新啟動更多的進程，還需要額外的內(nèi)存開銷。Scala在這些方面更高效，更容易共事。

4、類型安全

當用Spark編程時，開發(fā)人員需要根據(jù)變化的需求不斷地重新編碼代碼。Scala是靜態(tài)類型語言，盡管它看起來像一種動態(tài)類型語言，因為它具有優(yōu)雅的類型推斷機制。作為靜態(tài)類型語言，Scala仍然提供編譯器來捕獲編譯時錯誤。

重構(gòu)像Scala這樣的靜態(tài)類型語言的程序代碼比重構(gòu)像Python這樣的動態(tài)語言代碼要容易得多且簡單。開發(fā)人員在修改Python程序代碼后常常會遇到困難，因為它造成的bug比修復程序原有的bug要多。所以最好是緩慢而安全地使用Scala，而不是快速的、死地使用Python。

對于小型的特殊實驗，Python是一種有效的選擇，但它并不像靜態(tài)語言那樣有效地擴展到大型軟件工程中。

5、易用性

Scala和Python語言在Sparkcontext中有同樣的表達，因此通過使用Scala或Python可以實現(xiàn)所需的功能。無論哪種方式，程序員都會創(chuàng)建一個Sparkcontext并調(diào)用函數(shù)。Python是一種比Scala更便于用戶使用的語言。Python不那么冗長，開發(fā)人員很容易用Python編寫腳本來調(diào)用Spark。易用性是一個主觀因素，因為它取決于程序員的個人偏好。

6、高級特性

Scala編程語言有幾個存在類型、宏和隱式。Scala的晦澀難懂的語法可能很難對開發(fā)人員可能無法理解的高級特性進行實驗。然而，Scala的優(yōu)勢在于在重要的框架和庫中使用這些強大的特性。

話雖如此，Scala沒有足夠的數(shù)據(jù)科學工具和庫，如Python用于機器學習和自然語言處理。Sparkmlib–機器學習庫只有較少的ML算法但他們是理想的大數(shù)據(jù)處理。Scala缺乏良好的可視化和本地數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。Scala無疑是Spark streaming特性的最佳選擇，因為Python 通過pySpark 調(diào)用Spark.streaming不像Scala那樣先進和成熟。

總結(jié)

“Scala速度更快，使用方便 但上手難，而Python則較慢，但很容易使用。”

Spark框架是用Scala編寫的，所以了解Scala編程語言有助于大數(shù)據(jù)開發(fā)人員輕松地挖掘源代碼，如果某些功能不能像預期的那樣發(fā)揮作用。使用Python增加了更多問題和bug的可能性，因為2種不同語言之間的轉(zhuǎn)換是困難的。為Spark使用Scala提供對Spark框架的最新特性的訪問，因為它們首先在Scala中可用，然后移植到Python中。

根據(jù)Spark決定Scala和Python取決于最適合項目需要的特性，因為每種語言都有自己的優(yōu)點和缺點。在使用Apache Spark編程語言之前，開發(fā)者必須學習Scala和Python來熟悉它們的特性。學習了Python和Scala之后，決定何時使用Scala來Spark以及何時使用Python來調(diào)用Spark是相當容易的。Apache Spark編程語言的選擇完全取決于要解決的問題。

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