Il existe aujourd'hui une large diversité de langages de programmation informatique, à tel point qu'il peut être difficile de faire son choix. Certains langages sont plus utilisés que d'autres, et les apprendre permet de s'insérer plus facilement en entreprise.
En fonction des cas d'usage, certains langages sont plus performants que d'autres. Par exemple, les meilleurs langages pour le développement logiciels ne sont pas forcément les mêmes que pour la Data Science.
Parmi les langages informatiques en vogue en 2022, on peut citer Scala. Découvrez tout ce que vous devez savoir à ce sujet.
Qu'est-ce que Scala ?
Le langage Scala est un langage généraliste de programmation orientée objet, offrant aussi les fonctionnalités d’un langage fonctionnel. Chaque valeur est un objet, est chaque fonction est une valeur.
Il tire son nom de sa « scalability » (extensibilité), qui le distingue des autres langages.
Créé par l’informaticien allemand Martin Odersky, Scala est conçu pour exprimer des patterns de programmation communes de façon plus élégante et concise. La première version fut lancée en 2003.
Il s’agit d’un langage statique, fortement influencé par Java. En réalité, le code en Scala est très similaire au code en Java. Il est également possible d’utiliser de nombreuses bibliothèques Java sur Scala.
Avantages de Scala
Parmi les développeurs, Scala est aujourd’hui l’une des technologies les plus demandées. Le plus grand point fort de ce langage est sa flexibilité dans la définition d’abstractions.
L’un des composants les plus importants est Scala IDE (Scala Integrated Development Environment). Cet environnement intégré est utilisé pour se connecter à l’outil Eclipse Java afin d’exploiter ses fonctionnalités. En outre, Scala est conçu pour être interopérable avec le JRE (Java Runtime Environment) et le framework .NET.
Le code écrit en Scala est plus facile à tester et à réutiliser. La parallélisation est plus simple, et il y a moins de bugs dans l’ensemble du programme. La programmation en Scala suit une approche top-down, et chacun des programmes est décomposé en multiples morceaux. Chacune peut être traitée en parallèle, accélérant le processus tout en améliorant l’efficacité.
Il est plus simple d’écrire, de compiler, de déboguer et d’exécuter un programme en Scala par rapport à de nombreux langages. En outre, la parallélisation des tâches est facilitée. De nombreuses bibliothèques tierces peuvent être utilisées pour des tâches spécifiques.
Applications et cas d'usage
Grâce à un nombre de lignes de code réduit par rapport à Java, Scala permet de prendre moins de temps à coder. Il offre aussi divers outils et APIs pouvant être utilisés pour une large variété d’applications.
Fort de tous ces avantages, Scala est utilisé pour différents cas d’usage. On l’utilise notamment pour l’écriture d’applications web, pour les applications basées sur le streaming de données, pour les applications concurrentes et distribuées, pour le traitement en batch parallèle, et pour l’analyse de données avec Apache Spark.
Scala vs Java
Le langage Scala présente plusieurs différences par rapport à Java. Sa syntaxe est plus simple, et la réécriture n’est pas nécessaire.
Il s’agit d’un langage statique, alors que Java est dynamique. En outre, Scala est moins enclin aux bugs et autres défauts de code.
Ces deux langages comptent parmi les plus utilisés dans le monde à l’heure actuelle, et présentent à la fois des similitudes et de nombreuses différences. Scala est plus récent, et il s’agit d’un langage machine-compiled et non d’un langage orienté objet comme Java.
La lisibilité et la concision du code Scala sont accrues, et ce langage fonctionne au sein d’un environnement d’architecture multi-core. Le code écrit en Java peut être écrit en Scala avec moitié moins de lignes.
Ces nombreux avantages ont permis à Scala de devenir rapidement très populaire. De nombreuses entreprises de renommée mondiale utilisent aujourd’hui ce langage, dont Twitter, LinkedIn ou Intel.
Data Science : Scala vs Python
Au fil des dernières années, la popularité de Scala n’a cessé d’augmenter. Apprendre ce langage permet de trouver facilement du travail et d’accéder à un salaire élevé.
Des entreprises telles que Twitter, LinkedIn et Netflix l’utilisent pour leurs plateformes. C’est un outil très utile pour les Data Scientists, les Data Engineers et les Data Analysts.
Python et Scala font partie des principaux langages pour la Data Science et le Big Data. Python est un langage de programmation orienté objet de haut niveau, dynamique, compatbile avec de multiples modèles de programmation (impérative, fonctionnelle, procédurale…)
Les avantages de Python sont sa simplicité d’apprentissage, sa syntaxe claire, sa vaste communauté, sa compatibilité cross-platform, ses nombreuses bibliothèques pour la Data Science et le Machine Learning, et sa prise en charge des différents types de données. Ses inconvénients sont une certaine lenteur liée à sa nature dynamique, sa fragmentation, sa prise en charge limitée de la programmation fonctionnelle.
De son côté, Scala offre une vitesse élevée, une extensibilité, une réusabilité. Il est toutefois un peu plus difficile à apprendre, et son bassin de développeurs reste limité à l’heure actuelle. Sa rétro-compatibilité est également restreinte.
Scala vs Python pour Apache Spark
Apache Spark, le célèbre framework d’analyse Big Data, est écrit en Scala. C’est ce qui lui permet d’offrir une vitesse élevée grâce à sa nature statique. Toutefois, Spark propose des APIs pour Scala, Python, Java et R. Les deux langages les plus utilisés pour Spark sont Scala et Python.
En termes de performances, Scala est dix fois plus rapide que Python. Ce langage utilise Java Virtual Machines pendant le runtime, ce qui lui offre une vitesse accrue dans la plupart des cas. La nature dynamique de Python réduit aussi sa vitesse.
Les bibliothèques Spark doivent être appelées par Python, et ceci requiert beaucoup de traitement de code. Dans ce cas de figure, Scala fonctionne bien avec un nombre de coeurs limité.
De plus, Scala interagit mieux avec les services Hadoop et notamment le système de fichiers HDFS sur lequel est basé Spark. Avec Python, les développeurs doivent utiliser des bibliothèques tierces comme Hadoopy, alors que Scala interagit avec Hadoop via des API natives en Java. Il est donc plus facile d’écrire des applications Hadoop natives en Scala.
Certains Data Scientists préfèrent Scala et d’autres Python. Le choix dépend bien évidemment des cas d’usage, mais DataScientest recommande de privilégier l’apprentissage de Python.
Ces deux langages sont orientés objet et fonctionnels. Leur syntaxe présente des similitudes, et tous deux fédèrent une vaste communauté d’utilisateurs enthousiastes. Toutefois, Scala peut être un peu plus difficile à apprendre que Python. Il est néanmoins mieux adapté aux workflows les plus complexes. De son côté, Python se distingue par une syntaxe simple et de nombreuses bibliothèques de qualité.
Grâce à de multiples bibliothèques, Scala permet l’intégration rapide des bases de données dans les écosystèmes Big Data. Ce langage autorise l’écriture de codes avec de multiples primitives de concurrence, tandis que Python ne prend pas en charge la concurrence ou le multithreading. Cette fonctionnalité de concurrence permet à Scala d’offrir un meilleur traitement de données et une meilleure gestion de la mémoire.
Néanmoins, Python prend en charge le forking de process. Un seul thread est actif à la fois, et davantage de processus doivent être redémarrés à chaque nouveau déploiement de code. Ceci augmente la surcharge mémorielle.
En termes d’usage, Scala et Python sont deux langages expressifs permettant d’atteindre un haut niveau de fonctionnalité. Le point fort de Python est sa concision, et son utilisation plus intuitive. En revanche, Scala est plus puissant en termes de framework, de bibliothèques ou encore de macros. Sa nature fonctionnelle lui confère une synergie avec le framework Mapreduce.
De nombreux frameworks de données Scala suivent des types de données abstraits cohérents avec la collection d’APIs de ce langage. Les développeurs doivent apprendre les collections standards basiques, et peuvent ensuite facilement se familiariser avec d’autres bibliothèques.
Précisons que Spark est écrit en Scala. Par conséquent, connaître Scala permet de comprendre et de modifier le fonctionnement interne de Spark. De plus, de nombreuses fonctionnalités à venir auront d’abord des APIs en Scala et Java, puis en Python dans les versions ultérieures.
Toutefois, pour le Traitement Naturel du Langage (NLP), Python est préféré, car Scala n’offre pas beaucoup d’outils pour le Machine Learning et le NLP. De même, Python est favorisé pour l’utilisation de GraphX, GraphFrames et MLLib. Les bibliothèques de visualisation de Python complémentent Pyspark, et ni Spark ni Scala ne proposent d’équivalent.
Concernant la sécurité et la restauration du code, Scala est un langage statique permettant de trouver les erreurs de temps de compilation. De son côté, Python est un langage dynamique hautement enclin aux bugs à chaque changement apporté au code existant. Le refactoring de code est donc plus simple sur Scala que sur Python.
En conclusion, Python est plus lent et plus facile à utiliser. Scala est plus rapide et moyennement facile d’utilisation. Puisque Spark est écrit en Scala, ce langage permet d’accéder en avant-première aux nouvelles fonctionnalités. Toutefois, le choix du meilleur langage pour Apache Spark dépend des besoins du projet. Alors que Python est plus orienté sur l’analyse de données, Scala est tourné vers l’ingénierie. Ces deux langages sont toutefois excellents pour la création d’applications de Data Science.
Comment apprendre le langage Python ?
Si vous êtes débutant en programmation, il est préférable de ne pas commencer par Scala. Un langage comme Python sera plus facile à apprendre. En outre, pour la Data Science et le Data Engineering, nous vous recommandons Python plutôt que Scala.
Afin d’apprendre le langage Python, vous pouvez choisir DataScientest. Nos différentes formations Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst et Data Management commencent par un module dédié aux fondamentaux de la programmation en Python. Vous apprendrez aussi à utiliser les bibliothèques de Data Science comme NumPy et Pandas.
Notre formation Data Engineer permet aussi d’apprendre à utiliser Spark, à travers ses modules dédiés au Big Data. Au-delà de Python et Spark, à l’issue de nos cursus, vous aurez toutes les compétences requises pour travailler dans le domaine de la Data Science.
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