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Go和Scala等編程語言的比較研究

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編程語言對于追求成功的數據科學事業至關重要。在此處了解有關流行語言-Go和Scala的更多信息。

編程語言對于追求成功的數據科學事業至關重要。在此處了解有關流行語言-Go和Scala的更多信息。

Go和Scala等編程語言的比較研究

編程語言使專業人員可以進行較少的代碼工作,這些代碼工作更易于理解。它可以幫助大數據專業人員組織其非結構化數據集。同樣,使用該代碼的專業人員并不總是創建該代碼的人。因此,編寫代碼應更具交流性,以避免在交付數據科學項目時遇到障礙。

不用說,編程技能是大數據專業人員的必備技能之一。根據手頭的任務,您希望將知識帶到新的水平,組織使用數據科學的方式以及編程語言的功效必須得到調整。

在許多編程語言(例如Python,Scala,Go,JavaScript,R,SQL等)中,我們選擇了兩種主要語言-Scala和Go進行討論。

Go和Scala等編程語言的比較研究

專業人員根據項目和客戶的需求規格從這兩個中選擇一個。由Google開發的Golang或Go是一種靜態類型化和編譯的語言,這些工具,源代碼和編譯器都是免費且開源的。另一方面,Scala是一種通用編程語言,為功能編程提供支持。

它是由Rob Pike,Robert Griesemer和Ken Thompson開發的一種編程語言。Go語言的語法在某種程度上類似于C語言,并提供動態鍵入功能,垃圾回收,類型安全性,可變長度數組和鍵值映射。

Go和Scala等編程語言的比較研究

Go語言的功能

Go編程的重要功能包括:

  • 程序簡潔明了
  • 更快的編譯時間
  • 支持環境采用模式
  • 擁有內置的并發支持-例如輕量級進程,通道和select語句
  • 支持類型嵌入和接口
  • 生成靜態鏈接的本機二進制文件,而沒有任何外部依賴項

Go語言的優勢

Go和Scala等編程語言的比較研究

編程語言具有明顯的優勢。僅舉幾例,他們是:

  • 提高了可用性和服務可靠性,因為它比包括Python和Java的語言更快
  • 對具有Java或C知識的專業人員很容易,因為它具有相同的過程方法
  • 它具有可伸縮性,因為在運行多個并發進程時,它僅占用2KB的內存。它還可以高效運行,而不會導致系統崩潰。
  • 由于Golang是功能強大的開放源碼且易于學習,因此組織更加依賴Golang。

Go語言的用例

Golang使各個行業的企業受益。這里簡要介紹了一些用例。

  • Dropbox是一種云存儲共享服務,可通過Golang有效管理其網絡上的5億多用戶。
  • 用于網絡,云和分布式功能,例如Web服務器,API和Web應用程序。
  • 用于構建本地云計算的基石,例如Kubernetes和Docker。
  • 替代傳統的同類產品。例如,Teleport是SSH服務器的新版本。
  • 適用于創建工具和實用程序,因為它們可以快速啟動并打包以進行重新分發。

有了這個,讓我們進入另一個,Scala。

Go和Scala等編程語言的比較研究

Scala作為一種編程語言

Scala(可縮放語言)是Martin Odersky創建的一種多范例編程語言,可以輕松地與功能性和面向對象的語言集成。對于從事數據科學事業的專業人員而言,這很容易,因為它基于Java,并且每個數據科學專業人員都知道Java,C,C ++或Python。它為他們的數據科學事業提供了進一步的提升。

Scala的功能

  • Scala是可擴展的,面向對象的并且是靜態類型的。
  • Scala是功能性的,因為每個功能都是一個值,而每個值都是一個對象。
  • 抽象是連貫且安全地使用的。
  • Scala是可擴展的,因此很容易平滑地添加新語言。
  • Java和Scala在通用的執行平臺(即Java虛擬機(JVM))上運行。
  • Scala有助于以不變的方式編寫代碼,從而易于應用并行性和并發性。
Go和Scala等編程語言的比較研究

Scala的優勢

使用Scala的一些優點包括:

  • 提供便利的學習體驗。
  • 提供代碼復雜度的優化。
  • 執行類似Java的功能,但使用更少的代碼行。
  • 可互操作并與Java兼容。

Scala的用例

Scala對于新手開發人員和專家也很有用。一些用例是:

  • 數據工程師首選將其廣泛用于大數據和分析中。
  • 由于具有可伸縮性優勢,可用于交易服務和并發系統。
  • 充當用于構建API和應用程序的高度并行的Web框架。
  • 在單個應用程序內創建高度分散的應用程序。
  • 根據域構建庫和框架。

如果您要選擇這兩種方式中的任何一種,那么我們建議Go對于云原生應用程序來說是具有成本效益的。對于大數據和并發關鍵系統,Scala似乎是最佳選擇。但是,這完全取決于您正在從事的客戶項目。因此,作為數據科學專業人士,建議通過擁有相關學位,獲得大數據認證,學習多種編程語言以及在軟技能和溝通技能方面表現出色來擁有技術技能。

 

責任編輯:趙寧寧 來源: 今日頭條
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