Выбор правильного языка программирования может существенно повлиять на приложения для обработки данных. Хотя отраслевыми стандартами являются Python и R, некоторые специалисты по обработке и анализу данных решили использовать другие, которые им нравятся. Одной из таких возможных альтернатив является язык программирования Groovy.
Apache Groovy — это объектно-ориентированный динамический синтаксис для платформы Java. Хотя он был первоначально выпущен в 2003 году, с годами он претерпел несколько улучшений и стал все более популярным. Конечно, сама по себе популярность не обязательно означает, что она жизнеспособна для науки о данных.
Вот более пристальный взгляд на плюсы и минусы использования программирования Groovy для приложений обработки данных.
Плюсы использования программирования Groovy для науки о данных
В целом, у Groovy есть несколько преимуществ, которые могут сделать его полезным языком обработки данных. Эти трое являются одними из самых заметных.
1. Гибкость
Возможно, самым значительным преимуществом Groovy для науки о данных является его гибкость. Язык взаимодействует с другими библиотеками Java, поэтому специалисты по данным могут легко интегрировать его в другие свои приложения на основе Java. Он также поддерживает необязательную типизацию, что может помочь упростить некоторые операции обработки данных.
По сравнению с другими языками Java Groovy предлагает широкий спектр возможностей, таких как объединение нулей и интерполяция строк. Хотя не все специалисты по данным будут использовать эти функции, наличие этой опции делает Groovy более применимым в более широком диапазоне сценариев. Гибкий синтаксис языка также делает его идеальным для создания предметно-ориентированных языков (DSL), помогая настраивать его приложения.
2. Кривая быстрого обучения
Еще одним преимуществом Groovy для науки о данных является его относительно простая кривая обучения. Изначально Groovy создавался как способ упростить некоторые аспекты Java, и до сих пор придерживается этой цели. Язык краткий, удобочитаемый и интероперабельный, что позволяет специалистам по обработке и анализу данных, знакомым с Java, легко его освоить.
Эта быстрая кривая обучения может иметь решающее значение в такой быстрорастущей области, как специалисты по данным. Новые программисты или аналитики могут привыкнуть к его использованию без продолжительного обучения, что поможет им быстрее добиться результатов. Это также упрощает переход на Groovy с другого, более популярного языка, такого как Python.
3. Безопасность
Когда устранение 47% утечек данных обходится компаниям в 500 000 долларов, безопасность является ведущей проблемой для науки о данных. Как язык с открытым исходным кодом, Groovy имеет преимущество рекомендаций по безопасности и исправлений от сообщества. Со временем эти улучшения безопасности, созданные сообществом, сделали язык сравнительно безопасным вариантом.
В Groovy есть специальная команда по кибербезопасности и средство отслеживания ошибок, которые помогают пользователям сообщать о любых потенциальных проблемах. Эти функции помогают быстро решать любые проблемы безопасности, обеспечивая безопасность приложений, использующих Groovy. Однако, как и в случае с любым языком или программой, пользователи должны постоянно обновлять их.
Минусы использования Groovy для науки о данных
Хотя Groovy имеет ряд существенных преимуществ, он также имеет некоторые оговорки. Вот два наиболее важных, на которые стоит обратить внимание.
1. Преобладание Python и R
Самая большая слабость Groovy — это просто известность других языков программирования. Несмотря на то, что он совместим с другими библиотеками Java, пользователи должны портировать любые приложения, использующие языки, отличные от Java, такие как Python или R. Это относительно простое исправление, но огромную популярность этих других языков трудно игнорировать.
Согласно недавнему опросу, 88% студентов, изучающих науку о данных, сказали, что их преподаватели научили их использовать Python. Точно так же 63% специалистов по данным говорят, что часто используют Python. Учитывая, насколько распространены приложения на основе Python, необходимость каждый раз портировать их для использования Groovy может быть значительной тратой времени.
2. Легко усложнить
Еще один недостаток Groovy в науке о данных связан с одним из его самых сильных преимуществ: его гибкостью. Несмотря на то, что широкий спектр инструментов и функций Groovy делает его применимым во многих приложениях, это может стать проблемой для начинающих специалистов по обработке и анализу данных. Слишком большая свобода может привести к тому, что пользователи быстро усложнят свои сценарии.
После чрезмерного развертывания этих инструментов пользователям может быть трудно найти источник любых возникающих проблем. Учитывая, насколько важно перепроверять код в науке о данных, это может привести к значительным сбоям. Пользователи должны знать, как правильно использовать все эти инструменты, чтобы избежать подобных ситуаций.
Groovy — жизнеспособный вариант для обработки данных на основе Java
В целом, Groovy достаточно для приложений обработки данных Java, если пользователи понимают, как правильно использовать его функции. Если команда в основном имеет дело с клиентами или другими приложениями, использующими Python или R, это может быть не самый удобный вариант. Точно так же он может быть не идеальным для новых, менее опытных пользователей, несмотря на его быструю кривую обучения.
Если команды используют множество приложений на основе Java и обладают относительным опытом, полезной альтернативой может стать Groovy. Хотя у него есть некоторые недостатки, в целом это отличный язык программирования.
Примечание редактора. Хотите быть в курсе всех передовых тем в области науки о данных, в том числе о том, как внедрить подходы, основанные на данных, в вашей отрасли? Подписавшись на нашу учебную платформу Ai+, вы получаете доступ к новым семинарам и учебным занятиям каждую неделю, а это значит, что вы никогда не застрянете.
Читайте другие статьи по науке о данных на OpenDataScience.com, включая учебные пособия и руководства от начального до продвинутого уровня! Подпишитесь на нашу еженедельную рассылку здесь и получайте последние новости каждый четверг. Вы также можете пройти обучение по науке о данных по запросу, где бы вы ни находились, с помощью нашей платформы Ai+ Training.
