Scala vs Python : Quel langage pour de la Data Science ?

Python et Scala sont deux langages de programmation complètement différents mais qui sont extrêmement populaires dans les domaines de la data science, de l’analyse de données, du machine learning …

 

Les data scientists doivent utiliser un langage de programmation polyvalent et orienté objet pour la modélisation statistique. Cela leur permet d’identifier et de visualiser les solutions pour résoudre les problématiques entreprise. Qu’il s’agisse de concevoir des projets à petite échelle ou d’élaborer des projets ML complexes, Python et Scala font preuve d’une agilité et d’une flexibilité exceptionnelles. 

 

Bien que ces deux langages de programmation soient parfaits pour développer des projets innovants sur des technologies d’avant-garde, il existe des différences significatives entre Python et Scala.

 

Dans cet article nous allons donc voir lequel est le meilleur pour la data science et qu’est ce qui les différencie.

 

Table des matières

• Qu’est-ce que Python ?
• Comment se former à Python
• Qu’est-ce que Scala ?
• Quelles sont les différences entre Python et Scala ?
• Conclusion 

Python est un langage de programmation interprété, polyvalent, de haut niveau qui prend en charge la programmation fonctionnelle, procédurale et orientée objet. Python est modulaire, ce qui permet de l’intégrer facilement à d’autres technologies. De plus, il est open source et peut donc être utilisé gratuitement par une grande communauté de développeurs. Cette même communauté participe à la base de code de Python et à son développement.

 

C’est l’un des langages de programmation les plus populaires et les mieux classés, avec une courbe d’apprentissage facile.

 

La syntaxe anglaise de Python et ses fonctionnalités en font l’outil de prédilection pour les projets de développement de logiciels et les projets de data science.

 

Le typage dynamique de Python, associé à sa nature interprétée, en fait le choix idéal pour le développement de scripts et d’applications rapides.

 

En outre, la bibliothèque Python standard est disponible librement et compatible avec les principales plateformes, notamment Windows, macOS et Linux. C’est ce qui fait que c’est l’un des choix les plus populaires pour le développement de logiciels avec JavaScript et Ruby.

 

 

À quoi sert Python ?

La simplicité de Python et sa syntaxe facile en font le choix idéal pour développer des applications UI graphique (GUI) de bureau, des applications Web et des sites Web.

 

L’accent mis sur la lisibilité en fait une option rentable, notamment en termes de maintenance. L’écosystème de Python est une ressource idéale pour l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle (IA).

 

 

Quels sont les avantages de Python ?

• • C’est un langage de programmation facile à apprendre

• • Python a une syntaxe simple

• • Il offre un support multiplateforme

• • C’est un langage de programmation multi-paradigme

• • Python dispose d’un grand nombre de bibliothèques

• • C’est un langage de programmation polyvalent

• • Il dispose d’une large communauté

 

 

Quels sont les inconvénients de Python ?

• • Python est moins performant que les langages de programmation concurrents, tels que Java et C++

• • Il ne prend pas en charge le développement mobile.

• • La gestion de la mémoire est faible

 

Comment se former à Python ?

Plusieurs solutions s’offrent à vous pour vous former en Python. Tout dépend de votre niveau de départ ainsi que du budget et du temps que vous souhaitez y consacrer. Cet article recense les meilleures formations Python, gratuites ou payantes, disponibles sur le marché.

Scala, acronyme de « scalable language », est un langage de programmation de haut niveau, polyvalent et concis, qui combine la programmation fonctionnelle et la programmation orientée objet. Il fonctionne sur la JVM (Java Virtual Machine) et interagit avec le code et les bibliothèques Java existants.

 

Contrairement au typage dynamique de Python, Scala prend largement en charge le typage statique. Le typage statique de Scala permet aux développeurs d’éviter plus facilement les bogues dans les applications complexes. La JVM quant à elle permet de construire des systèmes à haute performance avec un accès à des bibliothèques étendues.

 

De nombreux programmeurs trouvent que le code Scala est exempt d’erreurs, concis et lisible. Ceci rend le langage plus facile à utiliser pour écrire, compiler, déboguer et exécuter des programmes, notamment par rapport à d’autres langages.

 

 

À quoi sert Scala ?

Tout ce pour quoi vous utilisez Java, vous pouvez l’utiliser en Scala. C’est l’outil idéal pour le code back-end, les scripts, le développement de logiciels et la conception de sites Web.

 

Les programmeurs et développeurs vantent également l’intégration transparente des fonctionnalités orientées objet et des langages fonctionnels de Scala. C’est l’outil idéal pour le traitement parallèle par lots, l’analyse de données à l’aide de Spark, les expressions Lambda d’AWS et les scripts ad hoc avec REPL.

 

 

Quels sont les avantages de Scala ?

• • Il offre des performances élevées

• • Scala est un langage de programmation polyvalent et multi-paradigme

• • À caractère évolutif

• • Il utilise JVM pour compiler son code d’octet

• • Scala peut utiliser des bibliothèques Java

 

Quels sont les inconvénients de Scala ?

• • Il a une courbe d’apprentissage élevée. Il est donc difficile à apprendre

• • Scala a une rétro compatibilité limitée

• Il ne dispose pas d’une grande communauté

Performances

Scala, un langage compilé, est considéré comme étant environ 10 fois plus rapide qu’un Python interprété. Son code source est traduit en une représentation machine efficace avant l’exécution. D’autre part, Python étant un langage interprété, le processus de développement est plus rapide car le développeur ne doit pas attendre la compilation après chaque modification.

 

Comme Scala est basé sur la machine virtuelle Java, il bénéficie de ses nombreuses optimisations de performance introduites au fil des ans, et il est beaucoup plus rapide lors du traitement des données, donc pour tout projet lié à l’utilisation de big data ou d’applications à forte intensité de calcul, il est préférable à Python.

 

 

Plateforme

Python fonctionne sur un interpréteur dédié qui est disponible pour de multiples plateformes, dont, entre autres, Windows, macOS et d’autres systèmes modernes de type Unix. Contrairement à Python, Scala est basé sur la JVM, son code source est donc compilé en bytecode Java avant d’être exécuté par la JVM. Par conséquent, Scala est disponible pour toutes les plateformes prises en charge par la JVM, ce qui inclut les mêmes plates-formes que celles énumérées pour Python. En revanche, vous avez besoin de l’interpréteur Python pour exécuter des programmes Python.

 

 

Concurrence

Scala dispose de plusieurs bibliothèques standards, qui permettent d’intégrer rapidement les bases de données de l’écosystème Big Data. Cela permet aussi d’écrire du code avec de multiples primitives de simultanéité. En Scala, vous pouvez utiliser à la fois les API internes de Java et de Scala.

 

Contrairement à Scala, Python ne supporte pas ce type de concurrence ou de multithreading. Scala quant à lui permet une meilleure gestion de la mémoire et un traitement plus rapide des données.

 

Néanmoins, Python prend en charge le forking de processus lourd dans lequel un seul thread est actif à la fois. Cela signifie que lorsqu’un nouveau code est déployé, un plus grand nombre de processus doivent être redémarrés. De plus, cela augmente la charge mémoire globale et le temps nécessaire au traitement des données.

 

L’API Python a également bien implémenté le concept d’E/S asynchrone. Grâce à cela, vous pouvez facilement construire des solutions multitâches sans la surcharge d’adaptation.

 

 

Applications en machine learning et data science

Python dispose de plusieurs bibliothèques pour le machine learning, le traitement du langage naturel (NLP) et les outils de data science, alors que Scala n’a pas de tels outils.

 

Pour cette raison, Python est actuellement le langage préféré des data scientists. Il est facile à apprendre et à mettre en œuvre et offre l’accès à de vastes bibliothèques et frameworks.

Il dispose d’un large éventail de bibliothèques très utiles pour les projets d’apprentissages, comme NumPy, Pandas, Matplotlib, SciPy et plus encore, ainsi que des bibliothèques pour les projets complexes d’apprentissage.

 

Scala est le langage de base utilisé pour écrire le framework de traitement distribué de big data le plus populaire, Apache Spark. Le traitement Big Data devient inévitable pour les petites et grandes entreprises, et Scala est très important pour les équipes d’ingénierie et de data sciences. Scala offre une plus grande puissance d’analyse pour les plus gros volumes de données tels que les pétaoctets, les zettaoctets et autres.

 

 

Caractéristiques

Le langage Scala partage plusieurs caractéristiques syntaxiques lisibles de langages populaires tels que Ruby. Il possède également des caractéristiques fonctionnelles telles que le filtrage de motifs, les avancées en matière de comparaison de chaînes de caractères, et plus encore.

 

Le langage Scala possède davantage de fonctionnalités permettant de développer des compétences en ingénierie logicielle. Il contient principalement des outils de programmation fonctionnelle et de langage spécifique au domaine.

 

Le langage spécifique au domaine est une fonctionnalité interne de Scala permettant de créer des langages dédiés basés sur Scala pour une meilleure compréhension du domaine. Par exemple, si vous devez écrire du code pour l’informatique quantique, il est possible de créer un dialecte spécial en Scala pour cela.

 

Python, quant à lui, possède de nombreuses caractéristiques qui ont contribué à en faire un outil de développement logiciel populaire : il est puissant, rapide, facile à apprendre, possède des structures de données de haut niveau efficaces et une approche simple mais efficace de la programmation orientée objet (POO). Les concepts de POO tels que les interfaces et l’encapsulation demandent plus de travail en Python, mais font partie intégrante du langage Scala.

 

 

Facilité d’utilisation

Python et Scala sont tous deux des langages expressifs, capables d’offrir des niveaux élevés de fonctionnalité. On peut dire que Python est plus convivial et plus concis, alors que Scala dispose de frameworks, de bibliothèques et de macros plus puissants.

 

De nombreux frameworks Scala utilisent des types de données abstraits similaires, en cohérence avec sa collection d’API, de sorte que les utilisateurs peuvent se servir de ces types de données.

 

 

Communauté de développeurs

La communauté de Python est beaucoup plus importante que celle de Scala, et offre donc davantage en termes de support et de possibilité de s’appuyer sur des bibliothèques dédiées à différentes complexités de tâches.En revanche, cela ne signifie pas pour autant que Scala ne dispose pas d’une forte communauté de développeurs.

 

 

Facilité d’apprentissage

Au cœur du débat entre Python et Scala se trouve la courbe d’apprentissage de chaque langage. Tous deux sont des langages fonctionnels, orientés objet, dotés d’une syntaxe similaire et d’une grande communauté de développeurs. Cela signifie qu’ils peuvent tous deux être faciles à apprendre, mais Scala est plus complexe dans certains cas en raison de ses fonctionnalités de haut niveau.

 

La logique de Python est intuitive et simple. Il dispose de bonnes bibliothèques standard, ce qui signifie que la courbe d’apprentissage n’est pas si raide. Scala est préféré pour les flux de travail plus complexes, et ce niveau de complexité nécessite plus de travail d’apprentissage.

 

 

Intégrations

Scala offre diverses intégrations avec d’autres systèmes et outils. Scala s’intègre facilement à Apache Spark, ce qui en fait un choix populaire pour les modèles de Big Data. Scala est également compatible avec le moteur Apache Spark.

 

 

Évolutivité

Python est mieux adapté aux projets à petite échelle, tandis que Scala peut être utilisé pour des projets de plus grande envergure.

 

Cela est dû au fait que Python n’offre pas de support pour les fonctionnalités évolutives, alors que Scala offre une évolutivité facile et à faible latence.

 

Cette évolutivité est donc l’un de ses principaux arguments de vente et l’une des raisons pour lesquelles de nombreuses grandes entreprises choisissent d’utiliser Scala.

 

L’évolutivité dépend également dans une certaine mesure de l’architecture. Alors que Python est idéal pour l’évolutivité sans serveur, Scala nécessite plus de mémoire et un environnement dédié tel que la machine virtuelle Java.

 

 

Test

En tant que langage de programmation typée dynamiquement, le processus et les méthodologies de test de Python peuvent être assez complexes, alors que Scala est un langage typée statiquement. Ceci facilite l’exécution de tests à travers le code. Les deux langages ont développé des bibliothèques pour les tests unitaires de vérification par les concepts de tests de mutation.

Pour conclure, Python et Scala ont tous deux leurs avantages et leurs limites. Bien que ces deux langages soient excellents pour le développement de logiciels et la création d’applications en data science, leurs performances et leur aspect pratique dépendent largement des cas d’utilisation.

 

Python est à favoriser lorsque vous avez besoin de disposer d’outils et de bibliothèques pour diverses tâches. Python est robuste, efficace et bénéficie d’un vaste soutien de la part des utilisateurs, il s’agit du choix le plus judicieux. Scala en revanche surpasse Python lorsque l’évolutivité est la principale préoccupation.