Heutzutage gibt es eine große Vielfalt an Computerprogrammiersprachen, so dass es schwierig sein kann, eine Auswahl zu treffen. Einige Sprachen werden häufiger verwendet als andere, und wenn man sie lernt, kann man sich leichter in Unternehmen integrieren. Je nach Anwendungsfall sind einige Sprachen besser als andere. Zum Beispiel sind die besten Sprachen für die Softwareentwicklung nicht unbedingt die gleichen wie für Data Science. Zu den angesagten Computersprachen im Jahr 2022 gehört auch Scala. Hier erfährst du alles, was du darüber wissen musst.
Was ist Scala ?
Scala ist eine allgemeine, objektorientierte Programmiersprache, die auch die Funktionalität einer funktionalen Sprache bietet. Jeder Wert ist ein Objekt und jede Funktion ist ein Wert.
Scala hat seinen Namen von seiner „Skalierbarkeit“, die es von anderen Sprachen unterscheidet.
Scala wurde von dem deutschen Informatiker Martin Odersky entwickelt und soll gemeinsame Programmiermuster eleganter und prägnanter ausdrücken. Die erste Version wurde 2003 veröffentlicht.
Es handelt sich um eine statische Sprache, die stark von Java beeinflusst ist. In Wirklichkeit ist der Code in Scala dem Code in Java sehr ähnlich. Es ist auch möglich, viele Java-Bibliotheken auf Scala zu verwenden.
Vorteile von Scala
Unter Entwicklern ist Scala heute eine der gefragtesten Technologien. Die größte Stärke dieser Sprache ist ihre Flexibilität bei der Definition von Abstraktionen.
Eine der wichtigsten Komponenten ist Scala IDE (Scala Integrated Development Environment). Diese integrierte Umgebung wird verwendet, um sich mit dem Eclipse-Java-Tool zu verbinden und dessen Funktionen zu nutzen. Darüber hinaus ist Scala so konzipiert, dass es mit der Java Runtime Environment (JRE) und dem .NET-Framework interoperabel ist.
In Scala geschriebener Code ist leichter zu testen und wiederzuverwenden. Die Parallelisierung ist einfacher, und es gibt weniger Fehler im gesamten Programm. Die Programmierung in Scala folgt einem Top-down-Ansatz, und jedes der Programme wird in mehrere Teile zerlegt. Jedes kann parallel bearbeitet werden, was den Prozess beschleunigt und gleichzeitig die Effizienz steigert.
Im Vergleich zu vielen anderen Sprachen ist es einfacher, ein Programm in Scala zu schreiben, zu kompilieren, zu debuggen und auszuführen. Außerdem wird die Parallelisierung von Aufgaben erleichtert. Viele Bibliotheken von Drittanbietern können für bestimmte Aufgaben genutzt werden.
Anwendungen und Anwendungsbeispiele
Da Scala im Vergleich zu Java weniger Codezeilen benötigt, ist das Programmieren weniger zeitaufwendig. Scala bietet außerdem eine Vielzahl von Tools und APIs, die für eine Vielzahl von Anwendungen genutzt werden können.
Aufgrund all dieser Vorteile wird Scala für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt. Es wird für das Schreiben von Webanwendungen, für Anwendungen, die auf Datenstreaming basieren, für konkurrierende und verteilte Anwendungen, für parallele Stapelverarbeitung und für die Datenanalyse mit Apache Spark verwendet.
Scala vs Java
Scala unterscheidet sich in einigen Punkten von Java. Ihre Syntax ist einfacher und das Umschreiben ist nicht notwendig.
Es handelt sich um eine statische Sprache, während Java dynamisch ist. Außerdem ist Scala weniger anfällig für Bugs und andere Codefehler.
Beide Sprachen gehören zu den derzeit weltweit am häufigsten verwendeten Sprachen und weisen sowohl Gemeinsamkeiten als auch viele Unterschiede auf. Scala ist neuer und es handelt sich um eine maschinenkompilierte Sprache und nicht um eine objektorientierte Sprache wie Java.
Die Lesbarkeit und Prägnanz des Scala-Codes ist erhöht, und die Sprache funktioniert innerhalb einer Multi-Core-Architekturumgebung. Code, der in Java geschrieben wurde, kann in Scala mit der Hälfte der Zeilen geschrieben werden.
Diese vielen Vorteile haben Scala schnell sehr populär gemacht. Viele weltbekannte Unternehmen verwenden heute diese Sprache, darunter Twitter, LinkedIn oder Intel.
Data Science : Scala vs Python
In den letzten Jahren hat die Popularität von Scala stetig zugenommen. Wenn du diese Sprache lernst, kannst du leicht einen Job finden und ein hohes Gehalt bekommen.
Unternehmen wie Twitter, LinkedIn und Netflix nutzen sie für ihre Plattformen. Sie ist ein sehr nützliches Werkzeug für Data Scientists, Data Engineers und Data Analysts.
Python und Scala gehören zu den wichtigsten Sprachen für Data Science und Big Data. Python ist eine hohe, dynamische, objektorientierte Programmiersprache, die mit verschiedenen Programmiermodellen kompatibel ist (imperativ, funktional, prozedural, …).
Die Vorteile von Python sind die einfache Erlernbarkeit, die klare Syntax, die große Community, die Cross-Plattform-Kompatibilität, die vielen Bibliotheken für Data Science und und die Unterstützung für verschiedene Datentypen. Die Nachteile sind eine gewisse Langsamkeit aufgrund seiner dynamischen Natur, seine Fragmentierung und seine begrenzte Unterstützung für funktionale Programmierung.
Scala bietet seinerseits eine hohe Geschwindigkeit, Erweiterbarkeit und Wiederverwendbarkeit. Es ist jedoch etwas schwieriger zu erlernen und hat derzeit nur einen begrenzten Pool an Entwicklern. Auch die Rückwärtskompatibilität ist eingeschränkt.
Scala vs Python pour Apache Spark
Apache Spark, das bekannte Framework für Big-Data-Analysen, ist in Scala geschrieben. Dadurch kann es aufgrund seiner statischen Natur eine hohe Geschwindigkeit bieten. Spark bietet jedoch APIs für Scala, Python, Java und R. Die beiden am häufigsten verwendeten Sprachen für Spark sind Scala und Python.
In Bezug auf die Leistung ist Scala zehnmal schneller als Python. Diese Sprache verwendet während der Laufzeit Java Virtual Machines, was in den meisten Fällen zu einer höheren Geschwindigkeit führt. Die dynamische Natur von Python verringert auch seine Geschwindigkeit.
Spark-Bibliotheken müssen von Python aufgerufen werden, und das erfordert viel Codeverarbeitung. In diesem Fall funktioniert Scala auch mit einer begrenzten Anzahl von Kernen gut.
Außerdem interagiert Scala besser mit den Hadoop-Diensten und insbesondere mit dem HDFS-Dateisystem, auf dem Spark basiert. Bei Python müssen Entwickler Bibliotheken von Drittanbietern wie Hadoopy verwenden, während Scala mit Hadoop über native APIs in Java interagiert. Daher ist es einfacher, native Hadoop-Anwendungen in Scala zu schreiben.
Einige Data Scientists bevorzugen Scala, andere Python. Die Wahl hängt natürlich von den Anwendungsfällen ab, aber DataScientest empfiehlt, das Erlernen von Python zu bevorzugen.
Beide Sprachen sind objektorientiert und funktional. Ihre Syntax weist Ähnlichkeiten auf, und beide haben eine große Gemeinschaft begeisterter Nutzer. Scala kann jedoch etwas schwieriger zu erlernen sein als Python. Es ist jedoch besser für komplexere Workflows geeignet. Python wiederum zeichnet sich durch eine einfache Syntax und viele gute Bibliotheken aus.
Scala bietet eine Vielzahl von Bibliotheken, die eine schnelle Integration von Datenbanken in Big-Data-Ökosysteme ermöglichen. Diese Sprache erlaubt das Schreiben von Code mit mehreren Konkurrenzprimitiven, während Python keine Unterstützung für Konkurrenz- oder Multithreading bietet. Diese Konkurrenzfunktionalität ermöglicht Scala eine bessere Datenverarbeitung und eine bessere Speicherverwaltung.
Dennoch unterstützt Python das Prozessforking. Dabei ist immer nur ein Thread aktiv, und mehr Prozesse müssen bei jeder neuen Code-Entwicklung neu gestartet werden. Dies erhöht die Speicherüberlastung.
In Bezug auf die Verwendung sind Scala und Python zwei ausdrucksstarke Sprachen, mit denen ein hohes Maß an Funktionalität erreicht werden kann. Die Stärke von Python ist seine Kürze und seine intuitivere Bedienung. Scala hingegen ist mächtiger, was Frameworks, Bibliotheken oder auch Makros betrifft. Aufgrund seiner funktionalen Natur ergeben sich Synergien mit dem Mapreduce-Framework.
Viele Scala-Datenframeworks verfolgen abstrakte Datentypen, die mit der API-Sammlung der Sprache übereinstimmen. Entwickler müssen die grundlegenden Standardkollektionen erlernen und können sich dann leicht mit anderen Bibliotheken vertraut machen.
Es sei darauf hingewiesen, dass Spark in Scala geschrieben ist. Die Kenntnis von Scala ermöglicht es daher, die interne Funktionsweise von Spark zu verstehen und zu verändern. Außerdem werden viele zukünftige Funktionen zunächst APIs in Scala und Java haben, in späteren Versionen dann auch in Python.
Für die Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) wird jedoch Python bevorzugt, da Scala nicht viele Werkzeuge für Machine Learning und NLP bietet. Ebenso wird Python für die Verwendung von GraphX, GraphFrames und MLLib bevorzugt. Die Visualisierungsbibliotheken von Python ergänzen Pyspark, und weder Spark noch Scala bieten etwas Vergleichbares.
Was die Sicherheit und die Wiederherstellung des Codes betrifft, ist Scala eine statische Sprache, die es ermöglicht, Fehler in der Kompilierzeit zu finden. Python hingegen ist eine dynamische Sprache, die sehr anfällig für Fehler ist, wenn Änderungen am bestehenden Code vorgenommen werden. Das Refactoring von Code ist daher bei Scala einfacher als bei Python.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Python langsamer und einfacher zu verwenden ist. Scala ist schneller und mittelmäßig einfach zu benutzen. Da Spark in Scala geschrieben ist, ermöglicht diese Sprache einen frühen Zugriff auf neue Funktionen. Die Wahl der besten Sprache für Apache Spark hängt jedoch von den Anforderungen des Projekts ab. Während Python eher auf die Datenanalyse ausgerichtet ist, ist Scala eher auf das Engineering ausgerichtet. Beide Sprachen sind jedoch hervorragend für die Erstellung von Data-Science-Anwendungen geeignet.
Wie lernt man Python programmieren ?
Wenn Du ein Programmieranfänger bist, ist es besser, nicht mit Scala zu beginnen. Eine Sprache wie Python wird leichter zu erlernen sein. Außerdem empfehlen wir dir für Data Science und Data Engineering eher Python als Scala.
Um die Sprache Python zu lernen, bist Du bei DataScientest genau richtig. Unsere verschiedenen Kurse für Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst und Data Management beginnen mit einem Modul, das den Grundlagen der Programmierung in Python gewidmet ist. Du wirst auch lernen, wie man Data Science-Bibliotheken wie NumPy und Pandas benutzt.
In unserem Data Engineer-Kurs lernst du auch, wie man Spark benutzt, da die Module speziell auf Big Data ausgerichtet sind. Neben Python und Spark wirst Du nach Abschluss unserer Kurse über alle notwendigen Fähigkeiten verfügen, um im Bereich Data Science zu arbeiten.
Alle unsere Programme können als Weiterbildung oder als intensives BootCamp absolviert werden. Unser Blended-Learning-Ansatz kombiniert individuelles Coaching auf einer Online-Plattform mit Masterclasses. Die Kurse werden vollständig aus der Ferne durchgeführt.
Dank unserer Partnerschaften mit der Universität Paris la Sorbonne und MINES ParisTech / PSL Executive Education erhalten die Lernenden am Ende des Kurses ein Zertifikat. Von den Alumni haben 80 % sofort einen Job gefunden.
Was die Finanzierung betrifft, so sind alle unsere Kurse im Rahmen des Persönlichen Ausbildungskontos förderfähig. Entdecke die Programme von DataScientest und starte durch!
Du weißt jetzt schon einiges über die Programmiersprache Scala. Weitere Informationen findest du in unserem Artikel über Apache Spark und über die Programmiersprache Python.
