Lorsque l’on parle de programmation pour les projets de science des données, deux langages viennent souvent à l’esprit : Go (ou Golang) et Python. Ce sont des choix populaires parmi les développeurs et les data scientists, mais ils ont des caractéristiques très différentes.
Python : La référence pour la science des données et l'IA
Python est un langage de programmation orienté objet, développé par Guido van Rossum. C’est un langage dynamiquement typé et open source. Python est particulièrement populaire parmi les data scientists et les équipes de développement qui se consacrent aux projets de data science et de machine learning. En tant que langage généraliste, Python permet de prototyper rapidement des modèles et des algorithmes grâce à ses bibliothèques 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 modèles 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. Étant un langage interprété, il est relativement lent comparé à d’autres langages compilés. Heureusement, pour pallier ce défaut, il est possible d’intégrer du C ou d’autres optimisations, mais cela requiert des compétences supplémentaires.
Voici un exemple simple qui illustre comment lire un fichier CSV et effectuer des calculs simples :
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 à 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 particulièrement 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 légères et permettent d’écrire des programmes hautement concurrents sans se soucier de la complexité générée par les threads.
En revanche, l’écosystème de Go pour la science des données est moins développé que celui de Python. Le nombre de bibliothèques et de ressources n’est tout simplement pas comparable à celles que l’on trouve en Python.
L’exemple suivant montre comment lire un fichier CSV et effectuer des calculs simples en GO. Le code est plus verbeux que Python mais bénéficie d’une exécution très rapide, idéal pour des tâches où 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-tête
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 dépend des besoins et des caractéristiques du projet. Voici quelques situations où chaque langage est plus pertinent :
- Data Science et Machine Learning : Python reste l’option de référence. Pour la modélisation de données, la création de modèles de machine learning et les analyses exploratoires, Python est un outil puissant et largement adopté par la communauté scientifique.
- Services Web à haute performance : Go est un meilleur choix si vous avez besoin d’un serveur web performant, capable de gérer une grande quantité de requêtes en simultané.
- Infrastructure et outils systèmes : Go excelle pour le développement d’outils destinés aux administrateurs système, et pour la création de programmes nécessitant une exécution rapide avec peu de surcharge.
Python vs Go : évolution et popularité
Python est considéré depuis longtemps comme le langage des data scientists, grâce 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 critères :
| Critère |  |
 |
|
|---|---|---|---|
 |
Type | Statique, typage fort | Dynamique, typage faible |
 |
Performances | Compilé | Interprété |
 |
Concurrence | Goroutines et channels, excellent pour la concurrence | Moins adapté pour la concurrence |
 |
Courbe d'apprentissage | Facile, syntaxe concise mais moins permissive | Facile, syntaxe simple |
 |
Écosystème | Plus restreint | Très riche |
 |
Cas d'usage | Services Web performants, outils systèmes | 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 d’analyse de données, Python est un choix éprouvé. Si votre projet est axé sur la performance, la gestion de la concurrence ou le développement de services web, alors Go pourrait être la solution la plus appropriée.
