Lorsque l’on parle de programmation pour les projets de science des donnĂ©es, deux langages viennent souvent Ă l’esprit : Go (ou Golang) et Python. Ce sont des choix populaires parmi les dĂ©veloppeurs et les data scientists, mais ils ont des caractĂ©ristiques trĂšs diffĂ©rentes.Â
Python : La référence pour la science des données et l'IA
Python est un langage de programmation orientĂ© objet, dĂ©veloppĂ© par Guido van Rossum. C’est un langage dynamiquement typĂ© et open source. Python est particuliĂšrement populaire parmi les data scientists et les Ă©quipes de dĂ©veloppement qui se consacrent aux projets de data science et de machine learning. En tant que langage gĂ©nĂ©raliste, Python permet de prototyper rapidement des modĂšles et des algorithmes grĂące Ă ses bibliothĂšques riches comme Pandas, NumPy, Scikit-learn, ou TensorFlow.
La flexibilité de Python est une des raisons pour lesquelles il est considéré comme un excellent choix pour la science des données. Python permet de traiter des données variées, de construire des modÚles de machine learning, de gérer des applications web servers et de faire des analyses de données complexes.
Cependant, il a des limites, notamment en ce qui concerne les performances. Ătant un langage interprĂ©tĂ©, il est relativement lent comparĂ© Ă d’autres langages compilĂ©s. Heureusement, pour pallier ce dĂ©faut, il est possible dâintĂ©grer du C ou d’autres optimisations, mais cela requiert des compĂ©tences supplĂ©mentaires.
Voici un exemple simple qui illustre comment lire un fichier CSV et effectuer des calculs simples :Â
import pandas as pd
# Lecture du fichier CSV
df = pd.read_csv('data.csv')
# Calcul de la moyenne d'une colonne
average = df['colonne_1'].mean()
print(f'Moyenne de la colonne : {average}')
# Filtrage des lignes selon une condition
filtered_df = df[df['colonne_1'] > 50]
print(filtered_df)
Go : Le concurrent Ă haute performance
Golang, souvent appelé Go, est un langage de programmation développé par Google. Go est statiquement typé et compilé, ce qui lui donne un avantage notable en termes de performance par rapport à Python. Go est particuliÚrement adapté pour les projets impliquant des programmes concurrents et des services web à échelle élevée.
Les goroutines et les channels de Go sont des outils puissants pour la gestion de la concurrence. Contrairement aux threads classiques, les goroutines sont lĂ©gĂšres et permettent dâĂ©crire des programmes hautement concurrents sans se soucier de la complexitĂ© gĂ©nĂ©rĂ©e par les threads.
En revanche, lâĂ©cosystĂšme de Go pour la science des donnĂ©es est moins dĂ©veloppĂ© que celui de Python. Le nombre de bibliothĂšques et de ressources n’est tout simplement pas comparable Ă celles que l’on trouve en Python.Â
L’exemple suivant montre comment lire un fichier CSV et effectuer des calculs simples en GO. Le code est plus verbeux que Python mais bĂ©nĂ©ficie d’une exĂ©cution trĂšs rapide, idĂ©al pour des tĂąches oĂč la performance est importante.
package main
import (
"encoding/csv"
"fmt"
"os"
"strconv"
)
// Point d'entrée du programme Go
func main() {
// Ouverture du fichier CSV
file, err := os.Open("data.csv")
if err != nil {
fmt.Println("Erreur lors de l'ouverture du fichier :", err)
return
}
defer file.Close()
reader := csv.NewReader(file)
records, err := reader.ReadAll()
if err != nil {
fmt.Println("Erreur lors de la lecture du fichier :", err)
return
}
sum := 0.0
count := 0
// Parcours du fichier
for i, record := range records {
if i == 0 {
// Ignorer l'en-tĂȘte
continue
}
value, err := strconv.ParseFloat(record[0], 64)
if err != nil {
fmt.Println("Erreur de conversion :", err)
continue
}
sum += value
count++
}
// Calcul de moyenne
average := sum / float64(count)
fmt.Printf("Moyenne de la colonne : %.2f\n", average)
}
Quand choisir Go ou Python ?
Le choix entre Go et Python dĂ©pend des besoins et des caractĂ©ristiques du projet. Voici quelques situations oĂč chaque langage est plus pertinent :
- Data Science et Machine Learning : Python reste l’option de rĂ©fĂ©rence. Pour la modĂ©lisation de donnĂ©es, la crĂ©ation de modĂšles de machine learning et les analyses exploratoires, Python est un outil puissant et largement adoptĂ© par la communautĂ© scientifique.
- Services Web Ă haute performance : Go est un meilleur choix si vous avez besoin d’un serveur web performant, capable de gĂ©rer une grande quantitĂ© de requĂȘtes en simultanĂ©.Â
- Infrastructure et outils systĂšmes : Go excelle pour le dĂ©veloppement d’outils destinĂ©s aux administrateurs systĂšme, et pour la crĂ©ation de programmes nĂ©cessitant une exĂ©cution rapide avec peu de surcharge.
Python vs Go : évolution et popularité
Python est considéré depuis longtemps comme le langage des data scientists, grùce à sa syntaxe claire et à ses nombreux outils pour le traitement de données et le machine learning..
Go, quant à lui, continue de gagner en popularité. Il est souvent choisi par les équipes de développement à la recherche de performance et de parallélisme sans pour autant sacrifier la simplicité du code. La capacité de Go à gérer des événements concurrents et à compiler rapidement des programmes efficaces en fait un outil sérieux pour les applications modernes, notamment pour les entreprises travaillant dans le cloud ou dans des environnements distribués.
Tableau comparatif
Le tableau suivant affiche un comparatif de ces deux langages selon divers critĂšres :
| CritĂšre |  |
 |
|
|---|---|---|---|
 |
Type | Statique, typage fort | Dynamique, typage faible |
 |
Performances | Compilé | Interprété |
 |
Concurrence | Goroutines et channels, excellent pour la concurrence | Moins adapté pour la concurrence |
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Courbe d'apprentissage | Facile, syntaxe concise mais moins permissive | Facile, syntaxe simple |
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ĂcosystĂšme | Plus restreint | TrĂšs riche |
 |
Cas d'usage | Services Web performants, outils systĂšmes | Data Science, Machine Learning, prototypage |
Conclusion : Go ou Python ?
Le choix entre ces deux langages repose sur la nature du projet : pour les projets de data science, de machine learning ou dâanalyse de donnĂ©es, Python est un choix Ă©prouvĂ©. Si votre projet est axĂ© sur la performance, la gestion de la concurrence ou le dĂ©veloppement de services web, alors Go pourrait ĂȘtre la solution la plus appropriĂ©e.
