前言：
如今看官们对“孪生素数python”大概比较关注，同学们都需要了解一些“孪生素数python”的相关资讯。那么小编同时在网摘上网罗了一些对于“孪生素数python””的相关资讯，希望各位老铁们能喜欢，小伙伴们一起来学习一下吧！做数据分析时，如果需要编程，会面临一个数据分析工具选择的问题：选择Scala，还是Python？
一般给的建议是小数据用Python，大数据用Scala，当然是基于Spark平台的Scala，因为JVM的加持，Scala的性能相较于Python快10倍，Scala是函数式编程语言，主打简洁、性能；python主打过程式，易用、胶水，生态完整，是AI时代的御用语言，而且可以使用的数据处理基础库比较多，最流行的当然是Pandas。
先说下历史， 图灵，不但完成了二战密码破解任务，而且是计算机理论的奠基者，解决世纪数学难题的同时完成了那篇著名的论文《On Computable Numbers with an Application to the Entscheidungs-problem》，论文中定义的图灵机中仅仅一条纸带，一个读写头，就可以完成所有计算问题，现在的所有计算机都可以抽象为图灵机，图灵机也是所有过程式编程语言的基础理论依据，因为图灵机更接近现实世界，更容易实现，因此在一段时间内，全部都是过程式编程语言。
但是，一场天才之间的相遇，丘齐当上了图灵的老师，一场思想的碰撞，邱齐的 lambda算子（λ）横空出世，只用最简洁的几条公理便建立起了与图灵机完全等价的计算模型，掀开了函数编程语言的时代，先后出现了Lisp 、 Scheme 、 Haskell这些以抽象性和简洁美为主旨的语言。
函数式编程简洁但是不简单，学习曲线陡峭且比较难于进行性能优化，因此Scala兼采两家之长，支持函数式，构建于Java生态，复用了目前Java生态的所有成果，并且保证了程序执行速度，做到了“高效、广谱”，既可以面向对象，过程式编程，降低程序优化难度，又可以使用函数式编程，保证程序的简洁性。Spark 平台1.0版的核心代码只有4万行，Scala语言的简洁和丰富的表达力起到了关键作用。
该如何选择？
对我们来说，在多个语言间选择数据分析工具一般要考虑3个因素：
▶ 生态：是否有成熟的函数库，能否通过已经掌握的编程语言快速过渡？
▶ 性能：性能如何，在有些情况下是关键决策项？
▶ 简洁：语言是否简洁，能否能够快速验证我们的想法，实现“所见即所得”
01、生态
我们先分析下第一点，从下图我们可以看到，使用Scala可以直接使用DataFrame，而DataFrame的功能和Pandas完全相同，并进一步增加了分布式的能力，能应对海量数据的处理，所以Scala生态有特别成熟的函数库。
既然Scala又好又快为什么不直接用Scala做数据分析，还要用Python？
前面提到，函数式编程语言简洁但是不简单，学习曲线陡峭，既然Scala定位是函数式编程语言，因此也难逃此定律。使用Python实现数据统计，程序容易开发，容易迁移，可快速验证想法。
大部分数据分析师都掌握Python，并且基本都会使用Pandas，因此实际应用中Python是首选。而基于Scala语言的Spark平台也有和Pandas对应的基础框架DataFrame，且Pandas和DataFrame之间的函数功能相似度极高，因此我们也可以基于Python代码完成对Scala语言的一一比对式学习，让学习找到着力点，所以，如果你已经掌握Python，此时再学Scala是水到渠成的事。
02、性能
作为一门编程语言，最后都要落地执行，性能是至关重要的一环，性能好意味着时间短，做任何事，时间永远是最大的成本。
Python有优势，但是劣势也相当明显。除了Python语言本身特点导致其执行速度比Scala本身慢2到3倍外，不同语言开发的应用程序间的IO也往往是性能的关键瓶颈点。从下图可以看出，从Scala到Python处理过程需要经历两次IO过程，在数据量较小的情况下，此过程可以顺畅执行，但如果数据量较大，那肯定是瓶颈所在。
这个问题怎么解决？
目前有一些折中的方法，例如使用Arrow，基于流水线，完成高效的IO过程，如果你不想折中，我建议使用Scala，Scala语言既拥有面向对象的能力，又具有函数式编程的简洁和高效，并且和Java语言可天然的“零开销”集成。
03、简洁
性能上Scala有天然优势，那么从代码的简洁度上孰优孰劣，能否像Python一样快速验证我们的想法？我们从以下几个从简单到复杂的场景比对下”区别“。
▶ 第一个场景：字符处理
从最直观的感受上，这个字符处理场景 Scala略胜一筹。
▶ 第二个场景：自定义函数
当然，第一个场景只能是演示过程中的用的最直观的例子，可能在实际生产中的应用不多，那对于一些更专业的技术人员，自定义函数是日常开发中经常要用到的，我们再看看在这个场景谁更简洁：
从简洁性上来说，此役平分秋色。
▶ 第三个场景：Map/Reduce过程
Map/Reduce过程是现今所有分布式大数据处理技术的理论基石，而其中最关键的一环是对于键值对（Key-Value Pairs）的处理，Scala和python如何处理？
此处也是半斤对八两。
▶ 第四个场景：数据挖掘算法
做开发不只有简单场景，我们这里对比下在数据挖掘算法中两种语言的表现，二项式逻辑回归(Binomial logistic regression)给您奉上。
可以说是互为镜像，孪生兄弟。
总结
从过程式到函数式，编程语言经历了大半个世纪的发展，各个分支都已经趋近成熟，近15年出现的大数据技术的出现让各种编程语言有的老树新花，有的找到了新战场。
函数式编程更适合用在大数据处理技术的场景中，而Scala语言结合过程式的性能，函数式的简洁，极其强大的生态，以及背后巨大资本力量的推动，无疑是我们学习大数据处理技术的首选语言，如果你是Python开发者，或者Java开发者，都可以轻松成为Scala开发者，快速获得其性能、简洁和生态的优势。
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