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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(yǔ)言,一種類似java的編程語(yǔ)言,設(shè)計(jì)初衷是實(shí)現(xiàn)可伸縮的語(yǔ)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(gè)高層次的結(jié)合了解釋性、編譯性、互動(dòng)性和面向?qū)ο蟮哪_本語(yǔ)言。Python的設(shè)計(jì)具有很強(qiáng)的可讀性,相比其他語(yǔ)言經(jīng)常使用英文關(guān)鍵字,其他語(yǔ)言的一些標(biāo)點(diǎn)符號(hào),它具有比其他語(yǔ)言更有特色語(yǔ)法結(jié)構(gòu)。

scala與Python的區(qū)別:

1、性能對(duì)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(dāng)編寫Python代碼用且調(diào)用Spark庫(kù)時(shí),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(shí),則要比Scala等效代碼慢得多。Python解釋器PyPy內(nèi)置一個(gè)JIT(及時(shí))編譯器,它很快,但它不提供各種Python C擴(kuò)展支持。在這樣的情況下,對(duì)庫(kù)的C擴(kuò)展CPython解釋器優(yōu)于PyPy解釋器。

使用Python在Spark的性能開(kāi)銷超過(guò)Scala,但其重要性取決于您在做什么。當(dāng)內(nèi)核數(shù)量較少時(shí),Scala比Python快。隨著核數(shù)的增加,Scala的性能優(yōu)勢(shì)開(kāi)始縮小。

當(dāng)大量的處理其工作時(shí),性能不是選擇編程語(yǔ)言的主要驅(qū)動(dòng)因素。然而,當(dāng)有重要的處理邏輯時(shí),性能是一個(gè)主要因素,Scala絕對(duì)比Python提供更好的性能,用于針對(duì)Spark程序。

2、學(xué)習(xí)曲線

在用Scala語(yǔ)言編寫Spark程序時(shí)有幾個(gè)語(yǔ)法糖,所以大數(shù)據(jù)專業(yè)人員在學(xué)習(xí)Spark時(shí)需要非常小心。程序員可能會(huì)發(fā)現(xiàn)Scala語(yǔ)法有時(shí)會(huì)讓人發(fā)瘋。Scala中的一些庫(kù)很難定義隨機(jī)的符號(hào)運(yùn)算符,而這些代碼可以由沒(méi)有經(jīng)驗(yàn)的程序員理解。在使用Scala時(shí),開(kāi)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(gè)靈活的語(yǔ)法復(fù)雜的語(yǔ)言。對(duì)Scala開(kāi)發(fā)人員的需求越來(lái)越大,因?yàn)榇髷?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(kāi)發(fā)人員。

Python是為Java程序員學(xué)習(xí)相對(duì)容易的因?yàn)樗恼Z(yǔ)法和標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)。然而,Python是不是一個(gè)高度并行和可擴(kuò)展的像SoundCloud或推特系統(tǒng)的理想選擇。

學(xué)習(xí)Scala豐富了程序員對(duì)類型系統(tǒng)中各種新抽象的認(rèn)識(shí),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(fù)雜多樣的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)需要一種編程語(yǔ)言,它有能力集成多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)和容易集成的各種并發(fā)原語(yǔ),比如Akka。Scala使開(kāi)發(fā)人員編寫高效的、可讀性和可維護(hù)性的服務(wù)而不是。相反,Python不支持的重量級(jí)進(jìn)程并行在用uWSGI時(shí),但它不支持真正的多線程。

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

4、類型安全

當(dāng)用Spark編程時(shí),開(kāi)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(yǔ)言,盡管它看起來(lái)像一種動(dòng)態(tài)類型語(yǔ)言,因?yàn)樗哂袃?yōu)雅的類型推斷機(jī)制。作為靜態(tài)類型語(yǔ)言,Scala仍然提供編譯器來(lái)捕獲編譯時(shí)錯(cuò)誤。

重構(gòu)像Scala這樣的靜態(tài)類型語(yǔ)言的程序代碼比重構(gòu)像Python這樣的動(dòng)態(tài)語(yǔ)言代碼要容易得多且簡(jiǎn)單。開(kāi)發(fā)人員在修改Python程序代碼后常常會(huì)遇到困難,因?yàn)樗斐傻腷ug比修復(fù)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(duì)于小型的特殊實(shí)驗(yàn),Python是一種有效的選擇,但它并不像靜態(tài)語(yǔ)言那樣有效地?cái)U(kuò)展到大型軟件工程中。

5、易用性

Scala和Python語(yǔ)言在Sparkcontext中有同樣的表達(dá),因此通過(guò)使用Scala或Python可以實(shí)現(xiàn)所需的功能。無(wú)論哪種方式,程序員都會(huì)創(chuàng)建一個(gè)Sparkcontext并調(diào)用函數(shù)。Python是一種比Scala更便于用戶使用的語(yǔ)言。Python不那么冗長(zhǎng),開(kāi)發(fā)人員很容易用Python編寫腳本來(lái)調(diào)用Spark。易用性是一個(gè)主觀因素,因?yàn)樗Q于程序員的個(gè)人偏好。

6、高級(jí)特性

Scala編程語(yǔ)言有幾個(gè)存在類型、宏和隱式。Scala的晦澀難懂的語(yǔ)法可能很難對(duì)開(kāi)發(fā)人員可能無(wú)法理解的高級(jí)特性進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。然而,Scala的優(yōu)勢(shì)在于在重要的框架和庫(kù)中使用這些強(qiáng)大的特性。

話雖如此,Scala沒(méi)有足夠的數(shù)據(jù)科學(xué)工具和庫(kù),如Python用于機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理。Sparkmlib–機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)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?cái)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。Scala無(wú)疑是Spark streaming特性的最佳選擇,因?yàn)镻ython 通過(guò)pySpark 調(diào)用Spark.streaming不像Scala那樣先進(jìn)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?!?/p>

Spark框架是用Scala編寫的,所以了解Scala編程語(yǔ)言有助于大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)人員輕松地挖掘源代碼,如果某些功能不能像預(yù)期的那樣發(fā)揮作用。使用Python增加了更多問(wèn)題和bug的可能性,因?yàn)?種不同語(yǔ)言之間的轉(zhuǎn)換是困難的。為Spark使用Scala提供對(duì)Spark框架的最新特性的訪問(wèn),因?yàn)樗鼈兪紫仍赟cala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(xiàng)目需要的特性,因?yàn)槊糠N語(yǔ)言都有自己的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。在使用Apache Spark編程語(yǔ)言之前,開(kāi)發(fā)者必須學(xué)習(xí)Scala和Python來(lái)熟悉它們的特性。學(xué)習(xí)了Python和Scala之后,決定何時(shí)使用Scala來(lái)Spark以及何時(shí)使用Python來(lái)調(diào)用Spark是相當(dāng)容易的。Apache Spark編程語(yǔ)言的選擇完全取決于要解決的問(wèn)題。

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標(biāo)題名稱:scala與python區(qū)別是什么-創(chuàng)新互聯(lián)
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