Aller vs Python pour les flux de travail de données modernes: Besoin d’aide pour décider?

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Vous architectez un nouveau pipeline de données ou démarrez un projet d’analyse, et vous envisagez probablement d’utiliser Python ou GO. Il y a cinq ans, ce n’était même pas un débat. Vous utiliserez Python, fin de l’histoire. Cependant, GO a obtenu l’adoption des données, en particulier dans l’infrastructure de données et le traitement en temps réel.

La vérité est que les deux langues ont trouvé leurs taches sweet dans les piles de données modernes. Python fonctionne toujours sur l’apprentissage automatique et l’analyse, tandis que GO devient le choix incontournable pour l’infrastructure de données haute performance.

Mais savoir quand choisir lequel? C’est là que les choses deviennent intéressantes. Et j’espère que cet article vous aidera à décider.

Python: le couteau suisse des données

Python est devenu le choix standard pour le travail de données en raison de son écosystème mature et de son approche adaptée aux développeurs.

Bibliothèques prêtes à l’emploi pour (presque) chaque tâche de données

La langue propose des bibliothèques populaires pour presque toutes les tâches de données sur lesquelles vous travaillez – à partir des modèles de nettoyage, de manipulation, de visualisation et de construction d’apprentissage automatique des données.

Nous décrivons les bibliothèques des sciences des données dans les données dans 10 bibliothèques Python que chaque data scientifique devrait savoir.

Image de Kdnuggets Publié sur les bibliothèques de science des données Python (créées par l’auteur)

L’environnement de développement interactif de Python fait une différence significative dans le fonctionnement des données. Les cahiers Jupyter (et les alternatives Jupyter) vous permettent de mélanger le code, les visualisations et la documentation dans une seule interface.

Un flux de travail construit pour l’expérimentation

Vous pouvez charger des données, effectuer des transformations, visualiser les résultats et créer des modèles sans contextes de commutation. Ce flux de travail intégré réduit la friction lorsque vous explorez des données ou des solutions de prototypage. Cette approche exploratoire est essentielle lorsque vous travaillez avec de nouveaux ensembles de données ou en développement de modèles d’apprentissage automatique où vous devez expérimenter différentes approches.

La syntaxe lisible de la langue est également plus importante dans le travail de données que vous ne le pensez. Surtout lorsque vous implémentez une logique métier complexe ou des procédures statistiques. Cette lisibilité devient précieuse lors de la collaboration avec des experts du domaine qui ont besoin de comprendre et de valider vos transformations de données.

Les projets de données du monde réel impliquent souvent l’intégration de plusieurs sources de données, la gestion de différents formats et le traitement de la qualité des données incohérentes. Le système de typage flexible de Python et l’écosystème de bibliothèque étendu rendent simple à travailler avec les API JSON, les fichiers CSV, les bases de données et le grattage Web dans la même base de code.

Python fonctionne mieux pour:

• Analyse et prototypage des données exploratoires
• Développement du modèle d’apprentissage automatique
• ETL complexe avec logique commerciale
• Analyse statistique et recherche
• Visualisation et rapport des données

Aller: construit pour l’échelle et la vitesse

GO adopte une approche différente du traitement des données, en se concentrant sur les performances et la fiabilité dès le début. La langue a été conçue pour des systèmes distribués simultanés, qui s’alignent bien avec les besoins modernes d’infrastructure de données.

Performance et concurrence

Les Goroutines vous permettent de traiter plusieurs flux de données simultanément sans la complexité généralement associée à la gestion des threads. Ce modèle de concurrence devient particulièrement précieux lors de la construction de systèmes d’ingestion de données.

Les différences de performance deviennent perceptibles à mesure que votre échelle de systèmes. Dans les environnements cloud où les coûts de calcul ont un impact direct sur votre budget, cette efficacité se traduit par des économies significatives, en particulier pour les charges de travail de traitement des données à volume élevé.

Déploiement et sécurité

Le modèle de déploiement de Go relève de nombreux défis opérationnels auxquels les équipes sont confrontées. La compilation d’un programme GO vous donne un seul binaire sans dépendances externes. Cela élimine les problèmes de déploiement communs comme les conflits de version, les dépendances manquantes ou les incohérences de l’environnement. La simplicité opérationnelle devient particulièrement précieuse lors de la gestion de plusieurs services de données dans des environnements de production.

Le système de frappe statique de la langue offre une sécurité à temps de compilation qui peut empêcher les échecs d’exécution. Les pipelines de données rencontrent souvent des cas de bord et des formats de données inattendus qui peuvent provoquer des échecs dans la production. Le système de type Go et la gestion des erreurs explicites encouragent les développeurs à réfléchir à ces scénarios pendant le développement.

Va excellent à:

• Ingestion de données à haut débit
• Traitement de flux en temps réel
• Architectures de microservices
• Fiabilité du système et temps de disponibilité
• Simplicité opérationnelle

Aller vs Python: qui s’inscrit mieux dans la pile de données moderne?

Comprendre comment ces langues s’intègrent dans les architectures de données modernes nécessitent de regarder la situation dans son ensemble. Les équipes de données d’aujourd’hui créent généralement des systèmes distribués avec plusieurs composants spécialisés plutôt que des applications monolithiques.

Vous pouvez avoir des services distincts pour l’ingestion de données, les pipelines de transformation, les travaux de formation d’apprentissage automatique, les API d’inférence et les systèmes de surveillance. Chaque composant a des exigences de performance et des contraintes opérationnelles différentes.

La distinction entre l’ingénierie des données et les rôles de science des données est devenue plus prononcée ces dernières années, ce qui influence souvent le choix des langues et des outils.

• Les scientifiques des données travaillent généralement dans un environnement exploratoire et expérimental où ils doivent itérer rapidement sur les idées, visualiser les résultats et les modèles de prototypes. Ils bénéficient des outils de développement interactifs de Python et de l’écosystème complet de l’apprentissage automatique.
• Les ingénieurs de données, en revanche, se concentrent sur la création de systèmes fiables et évolutifs qui traitent les données de manière cohérente au fil du temps. Ces systèmes doivent gérer les échecs gracieusement, évoluer horizontalement à mesure que les volumes de données augmentent et s’intègrent à divers magasins de données et aux services externes. GO est conçu pour la performance et la simplicité opérationnelle, ce qui le rend idéal pour les tâches en se concentrant sur l’infrastructure.

Les architectures natifs du cloud ont également influencé les modèles d’adoption des langues. Les plates-formes de données modernes sont souvent construites à l’aide de microservices déployés sur Kubernetes, où la taille des conteneurs, le temps de démarrage et l’utilisation des ressources ont un impact directement sur les coûts et l’évolutivité. Le modèle de déploiement léger de Go et l’utilisation efficace des ressources s’alignent bien avec ces modèles architecturaux.

Aller ou python? Prendre la bonne décision

Le choix entre Go et Python devrait être basé sur vos exigences spécifiques et votre contexte d’équipe plutôt que sur les préférences générales. Considérez vos principaux cas d’utilisation, expertise en équipe et exigences du système lors de la prise de cette décision.

Quand Python est-il un meilleur choix?

Python est idéal pour les équipes ayant une formation en science des données, en particulier lors de la mise à profit de ses riches statistiques, de ses riches écosystèmes d’apprentissage des données.

Python fonctionne également bien pour des tâches ETL complexes avec une logique métier complexe, car sa syntaxe lisible facilite l’implémentation et la maintenance. Lorsque la vitesse de développement l’emporte sur les performances de l’exécution, son vaste écosystème peut accélérer considérablement la livraison.

Quand est un meilleur choix?

GO est le meilleur choix lorsque les performances et l’évolutivité sont essentielles. Son modèle de concurrence efficace et son faible utilisation des ressources bénéficient d’un traitement à haut débit. Pour les systèmes en temps réel où la latence est importante, GO offre des performances prévisibles et une collecte de déchets.

Les équipes à la recherche de simplicité opérationnelle apprécieront son déploiement facile et sa faible complexité de production. GO est particulièrement adapté aux microservices nécessitant un démarrage rapide et une utilisation efficace des ressources.

Approches hybrides combinant Go & Python qui fonctionnent

De nombreuses équipes de données réussies utilisent les deux langues stratégiquement plutôt que de s’engager dans un seul choix. Cette approche vous permet d’utiliser les forces de chaque langue pour des composants spécifiques tout en maintenant des interfaces claires entre les différentes parties de votre système.

• Un modèle commun consiste à utiliser Python pour le développement et l’expérimentation du modèle.
• Une fois que les modèles sont prêts pour la production, les équipes implémentent souvent les API d’inférence haute performance utilisant GO pour gérer efficacement la charge de service.

Cette séparation permet aux scientifiques des données de travailler dans leur environnement préféré tout en garantissant que les systèmes de production peuvent gérer le débit requis.

De même, vous pouvez utiliser Python pour des travaux ETL complexes qui impliquent une logique commerciale complexe. Dans le même temps, GO peut gérer l’ingestion de données à haut volume et le traitement de flux en temps réel lorsque les performances et la concurrence sont essentielles.

La clé des approches hybrides réussies est de maintenir des limites d’API propres entre les composants. Chaque service doit avoir des interfaces bien définies qui masquent les détails de l’implémentation, permettant aux équipes de choisir le langage le plus approprié pour chaque composant sans créer une complexité d’intégration. Cette approche architecturale nécessite une planification minutieuse mais permet aux équipes d’optimiser chaque partie de leur système de manière appropriée.

Emballage

Python et allez résoudre différents problèmes dans le monde des données. Python est idéal pour l’exploration, l’expérimentation et les transformations complexes qui doivent être lisibles et maintenables. GO, en revanche, est excellent du côté des systèmes – un traitement haute performance, une infrastructure fiable et une simplicité opérationnelle.

La plupart des équipes commencent avec Python car elle est familière et productive. À mesure que vous évoluez et que vos exigences deviennent plus complexes, vous pourriez trouver GO résoudre des problèmes spécifiques mieux. C’est normal et attendu.

Le mauvais choix consiste à choisir une langue parce que c’est à la mode ou parce que quelqu’un sur Twitter (je ne l’appellerai probablement jamais X) a dit que c’était mieux. Choisissez en fonction de vos exigences réelles, des compétences de votre équipe et de ce que vous essayez de construire. Les deux langues ont gagné leur place dans des piles de données modernes pour de bonnes raisons.

Bala Priya C est développeur et écrivain technique d’Inde. Elle aime travailler à l’intersection des mathématiques, de la programmation, de la science des données et de la création de contenu. Ses domaines d’intérêt et d’expertise incluent DevOps, la science des données et le traitement du langage naturel. Elle aime lire, écrire, coder et café! Actuellement, elle travaille sur l’apprentissage et le partage de ses connaissances avec la communauté des développeurs en créant des tutoriels, des guides pratiques, des pièces d’opinion, etc. Bala crée également des aperçus de ressources engageants et des tutoriels de codage.