Python डेटा साइंस के लिए उपयुक्त भाषा नहीं है

 (blog.genesmindsmachines.com)
11 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-11-27 | 2 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • डेटा विश्लेषण, विज़ुअलाइज़ेशन और सारांश जैसे non-deep-learning डेटा कार्यों में Python की क्षमता पर्याप्त है, लेकिन इसका user experience जटिल है और अक्सर अक्षम दिशा में चला जाता है
  • लैब के विभिन्न उदाहरणों में बार-बार यह देखा गया कि R की तुलना में Python साधारण ग्राफ रूपांतरण और सांख्यिकीय गणना के लिए भी अधिक कोड और समय मांगता है
  • pandas, matplotlib, NumPy आदि का उपयोग करने पर भी syntax, indexing, parentheses और method chain structure के कारण, logic की बजाय implementation details (logistics) में उलझना आम है
  • इसके विपरीत R का tidyverse डेटा प्रोसेसिंग flow को लगभग natural language स्तर पर व्यक्त करता है, जिससे काम के logic को सीधे code में बदलना आसान हो जाता है
  • डेटा साइंस भाषा के रूप में Python में logic और logistics को अलग करने की संरचनात्मक सीमा है, और यह भाषा व ecosystem design से जुड़ी समस्या है

Python और R के वास्तविक उपयोग अनुभव की तुलना

  • लैब के सदस्य अपनी पसंद की भाषा चुन सकते हैं, लेकिन Python उपयोगकर्ताओं की संख्या अधिक है, और उनमें सरल अतिरिक्त विश्लेषण अनुरोधों को जल्दी पूरा न कर पाने का पैटर्न लगातार दिखाई देता है
    • boxplot → violin plot, histogram → density graph, line graph → heatmap जैसे visualization बदलाव भी तुरंत करना आसान नहीं होता
    • R में जो काम कुछ पंक्तियों में पूरा हो जाता है, Python में वही अक्सर “वापस जाकर फिर से कोड लिखना पड़ेगा” जैसी भारी चीज़ लगता है
  • Python विशेषज्ञों के साथ संयुक्त कक्षाएँ चलाने पर भी ज़रूरी कोड की लंबाई और जटिलता में R से बड़ा अंतर स्पष्ट दिखता है
    • “इसे इतना जटिल क्यों होना चाहिए?” जैसी प्रतिक्रिया कई स्थितियों में दोहराई गई, और यह व्यक्तिगत कौशल नहीं बल्कि language और library architecture के संरचनात्मक अंतर जैसा लगता है
    • एक ही logic के लिए भी Python में indexing, data separation, recombination और कई methods को जोड़ने की ज़रूरत पड़ती है, जिससे संरचना लंबी हो जाती है
    • R tidyverse में filter → group_by → summarize जैसी natural chain से सीधे अभिव्यक्ति संभव है

Python के व्यापक उपयोग के कारण और उसकी सीमाएँ

  • डेटा साइंस में Python की स्थिति उसकी अनोखी उपयुक्तता से अधिक, ऐतिहासिक प्रसार, general-purpose उपयोगिता और ecosystem के आकार पर आधारित है
    • deep learning क्षेत्र स्पष्ट रूप से PyTorch और AI ecosystem की वजह से Python-केंद्रित है
    • लेकिन data cleaning, exploration, visualization और statistical modeling में अब भी कई असुविधाएँ हैं
  • इसकी लोकप्रियता “historical accident के क़रीब” है, और R की तुलना में भाषा संरचना का भारीपन कई उदाहरणों में बार-बार सामने आता है

एक अच्छी डेटा साइंस भाषा की शर्तें

  • डेटा exploration, summarization, model fitting और visualization-केंद्रित कामों में interactive environment, कम setup cost और तेज़ iteration सबसे महत्वपूर्ण हैं
    • compiled languages की तुलना में script-style interpreter languages अधिक उपयुक्त हैं
    • performance से अधिक code simplicity, error risk में कमी और सोचने के बोझ को कम करना प्राथमिकता होनी चाहिए
    • आवश्यकता पड़ने पर पूरे सिस्टम को नहीं, केवल कुछ operations को high-performance language (जैसे Rust) में दोबारा लिखना काफ़ी है
  • व्यावहारिक रूप से जिन भाषाओं पर विचार किया जा सकता है, वे R और Python हैं
    • Matlab, Mathematica आदि commercial हैं या उनका ecosystem सीमित है
    • Julia का अक्सर उल्लेख होता है, लेकिन लेखक ने इसे पर्याप्त रूप से इस्तेमाल नहीं किया है, इसलिए मूल्यांकन रोका गया है

“logic vs logistics” समस्या

  • डेटा विश्लेषण भाषा को क्या गणना करनी है (logic) और कैसे गणना करनी है (logistics) को अलग रखना चाहिए
    • अगर data type, index, loop और manual assembly की चिंता करनी पड़े, तो आप पहले ही logistics में फँस चुके हैं
  • Palmer Penguins उदाहरण में R का tidyverse लगभग natural language जैसे flow में mean और standard deviation की गणना व्यक्त करता है
    • data flow को तोड़कर फिर से जोड़ने की आवश्यकता नहीं पड़ती
  • pandas समान कार्यक्षमता देता है, लेकिन string specification, parentheses, method chains, reset_index जैसी अतिरिक्त चीज़ें अधिक होने से readability और simplicity कम हो जाती है
  • अगर वही काम सिर्फ pure Python से लागू किया जाए
    • loop बनाना → group key बनाना → split करना → mean निकालना → variance निकालना → standard deviation निकालना → फिर से जोड़ना → sort करना
    • सब कुछ manually करना पड़ता है, और यह ऐसा विशिष्ट उदाहरण बन जाता है जहाँ logistics code, logic पर हावी हो जाता है

निष्कर्ष और आगे की चर्चा का संकेत

  • डेटा विश्लेषण में Python बार-बार ऐसी संरचनात्मक समस्या दिखाता है जो उपयोगकर्ता को logic से अधिक implementation details पर केंद्रित कर देती है
    • यह भाषा की अपनी प्रकृति, library design की सीमाओं और पूरे ecosystem की प्रथाओं का संयुक्त परिणाम प्रतीत होता है
  • अगली पोस्ट में लेखक उन ठोस तकनीकी कारणों पर चर्चा करने वाला है, जिनकी वजह से Python, R की तुलना में डेटा विश्लेषण को अधिक कठिन बनाता है

अतिरिक्त चर्चा और तुलना के दृष्टिकोण (पाठक प्रतिक्रिया सहित)

  • कुछ लोगों का मत है कि tidyverse, base R की तुलना में अधिक verbose हो सकता है, लेकिन expressiveness, consistency और data-processing abstraction के मामले में यह शक्तिशाली है
  • दूसरी ओर यह तर्क भी दिया गया कि R में modularization, testing, CLI implementation जैसी software development ज़रूरतों के लिए काफ़ी असुविधा है
  • Python में logging, virtual environments, packaging, class structure जैसे developer experience बेहतर हैं, लेकिन
    • matplotlib का design intuitive नहीं है,
    • pandas का syntax inconsistent है,
    • scikit-learn के design issues भी अक्सर चर्चा में आते हैं
  • कुछ विचारों में Python को “अस्थिर और कम-गुणवत्ता वाला कोड तेज़ी से पैदा करने वाली भाषा” माना गया है, और
    sustainable development के लिए static type languages को बेहतर बताया गया है

संबंधित पढ़ाई

2 टिप्पणियां

 
kaydash 2025-11-28

जब data की complexity और मात्रा बढ़ती है, step-by-step distributed processing की ज़रूरत पड़ती है, और unstructured data, structured models, तथा LLM के ज़रिए processing भी चाहिए होती है, तो use case भी बहुत होते हैं, इसलिए क्या यह सबसे उपयुक्त language नहीं है?
 
GN⁺ 2025-11-27
Hacker News राय

  • boxplot को violin plot में बदलने या line plot को heatmap में बदलने जैसे कई transformation examples दिए गए थे
    यह चर्चा असल में Python से ज़्यादा matplotlib के बारे में है
    अगर Python में ggplot जैसा design चाहिए, तो plotnine इस्तेमाल किया जा सकता है
    R कोड ज़्यादा संक्षिप्त दिखने की वजह R का non-standard evaluation है
    Python भाषा-स्तर पर ऐसे extension की अनुमति नहीं देता
    संबंधित सामग्री के लिए Computing on the language देखें

    • आखिरकार यह Python बनाम R के अंतर की बात है
      interactive environment में non-standard evaluation सुविधाजनक है, लेकिन जटिल analysis code लिखते समय यह उल्टा कमज़ोरी बन जाता है
      कई बार साधारण काम भी घुमा-फिराकर करने पड़ते हैं
    • R कोड में pipe को पंक्ति के अंत में रखना अटपटा लगता है
      Elixir की तरह शुरुआत में pipe operator रखना बेहतर लगता है
      Python में भी getattr जैसी trick से ऐसा syntax नकल किया जा सकता है, लेकिन आखिर में यह भाषा से ज़्यादा library API design का मामला है
    • “अगर library के बिना logistic काम R में करना पड़े तो?” यह सोचकर ही डर लगता है
      R तब आसान है जब library और recipe मौजूद हों; वरना बहुत कठिन हो जाता है, और ज़्यादातर लोग बस ऐसा करते ही नहीं
    • इस तरह के उद्देश्य के लिए seaborn उपयुक्त है
      यह matplotlib की असुविधा को abstract करता है और साथ ही समृद्ध features देता है
      Seaborn tutorial
    • आखिर में मूल बात शायद Python नहीं, बल्कि वह है जो R कर सकता है और Python नहीं कर पाता

  • यह सवाल उठता है कि programming languages में table first-class object क्यों नहीं है
    ज़्यादातर भाषाओं में tables संभालने के लिए pandas या polars जैसे अलग API सीखने पड़ते हैं
    R में data.frame लगभग first-class object जैसा है, लेकिन व्यवहार में dplyr का tibble ज़्यादा इस्तेमाल होता है
    tabular data संभालने की expression language अभी तक standardize नहीं हुई है
    Polars और dplyr की philosophy मिलती-जुलती है, लेकिन आखिर में SQL ही एकमात्र common foundation जैसा दिखता है
    Python पूरी तरह सही नहीं है, लेकिन R भी नहीं

    • लगता है कि भाषा-स्तर पर कई संरचनाएँ गायब हैं
      table, matrix, graph, state machine जैसी संरचनाओं के लिए language-level support न होने से उपयोग सीमित हो जाता है
      किसी भाषा में built-in tools ही उस भाषा का “सुंदर रास्ता” तय करते हैं
      पहले key-value store भी external library हुआ करता था, लेकिन अब लगभग standard जैसा है
    • Q, Rye, और Lil जैसी भाषाएँ tables को सचमुच first-class data type की तरह लेती हैं
      उम्मीद है कि किसी दिन mainstream languages भी इस तरह की table-based programming को अपना लेंगी
      Q language, Rye comparison article, Lil experimental tool
    • tibble और data.table, data.frame को inherit करते हैं, इसलिए R के default functions वैसे ही काम करते हैं
      इन तीनों objects के बीच conversion भी बहुत आसान है
    • table का आकार 10 लाख, 100 करोड़, और 1 लाख करोड़ rows तक बढ़ने पर समस्या की प्रकृति पूरी तरह बदल जाती है
      इस तरह के scale difference को सुंदर ढंग से संभालने वाला standard API design करना आसान नहीं है
    • R का data.table शानदार है
      लेकिन documentation और onboarding में dplyr जीत गया, इसलिए industry adoption उसे ज़्यादा मिला

  • लेख का मुख्य बिंदु ठीक है, लेकिन अफ़सोस है कि लेखक ने अपने तर्क का आधार बहुत जल्दी खोल दिया
    R dataframe processing में मज़बूत है, लेकिन file management और maintainability में कमज़ोर है
    अगर ऐसे काम ज़्यादा हों तो Python बेहतर है, और अगर speed भी अहम हो तो झुकाव Julia की तरफ़ होता है
    हर भाषा का चुनाव प्राथमिकताओं के हिसाब से बदलता है
    अक्सर छात्र pandas से graph जैसी non-tabular समस्याएँ हल करने की कोशिश करते दिखते हैं; तब tool choice पर फिर से सोचना चाहिए

    • Python का example code उपयुक्त नहीं है
      numpy इस्तेमाल करने पर mean और variance calculation पहले से built-in मिलते हैं
      Python और R, दोनों की learning difficulty लगभग समान है, लेकिन Python की ताकत दूसरे applications के साथ integration में है
    • लेख का दूसरा भाग यहाँ देखा जा सकता है
    • मैं भी Python और R दोनों लगभग बराबर इस्तेमाल करता हूँ
      बड़े files process करने हों तो Python, और summarized data analyze करना हो तो R ज़्यादा efficient लगता है
      हर भाषा को उचित जगह के tool की तरह इस्तेमाल करना सही है

  • Python programmer होने के नाते मैंने R भी इस्तेमाल किया है, और Python “ऐसी भाषा है जो सब कुछ काफ़ी ठीक-ठाक करती है, लेकिन किसी चीज़ में परफेक्ट नहीं”
    अगर आप दिन भर data analysis करते हैं, तो R सीखना सही रहेगा
    R को statistician की सोच के हिसाब से design किया गया है
    शुरुआत में यह अजीब लगता है, लेकिन वही mindset shift मददगार भी होता है
    फिर भी मैं ज़्यादातर काम Python में करता हूँ

  • pandas के साथ data science करना संभव है, लेकिन यह भद्दा और जटिल लगा
    polars से थोड़ा सुधार हुआ, लेकिन duckdb इस्तेमाल करने के बाद सब बदल गया
    notebook में सीधे SQL query चलाकर parquet files analyze की जा सकती हैं
    SQL cells और Python cells मिलाकर इस्तेमाल करने से code साफ़ हो जाता है
    लेख के आख़िरी Python बनाम R तुलना को देखकर लगा, “क्या यह SQL में लिखना कहीं बेहतर नहीं होता?”

    • मैं SQL की बजाय dataframe-केंद्रित तरीका पसंद करता हूँ, यानी सब कुछ language के अंदर ही खत्म हो
    • मैं अक्सर polars इस्तेमाल करता हूँ; duckdb भी एक बार आज़माना चाहिए

  • आख़िरी Python example बेवजह बहुत लंबा है
    defaultdict और statistics.stddev इस्तेमाल करें तो यह कहीं ज़्यादा संक्षिप्त हो सकता है

    • Bessel correction को हाथ से डालना दिलचस्प है
      अक्सर लोग यह सोचे बिना implement कर देते हैं कि correction वास्तव में meaningful है या नहीं
      असल में इसे sample_std_dev कहना ज़्यादा सही होगा
    • itertools.groupby भी इस्तेमाल किया जा सकता है
      code छोटा तो नहीं होगा, लेकिन इरादे को अधिक स्पष्ट रूप से व्यक्त कर सकता है
    • मूल code ज़्यादा readable है
      छोटा लिखने के चक्कर में readability की बलि देना अच्छी बात नहीं

  • Julia के TidierData.jl से वही example implement करके देखा; यह लगभग R version जैसा ही निकला
    @chain, @group_by, @summarize जैसी macro syntax, R के tidyverse से मिलती-जुलती है

  • लेखक की शिकायत पूरी तरह समझ नहीं आती
    Python data science के लिए optimized नहीं है, यह तो स्वाभाविक बात है
    Python कोई DSL नहीं है, और MATLAB भी scientific computing के लिए design हुआ था, फिर भी बहुत लोकप्रिय भाषा नहीं है
    एक अच्छी भाषा, perfect weather से ज़्यादा रहने लायक शहर जैसी होती है
    Python ऐसा है जैसे “मौसम खास नहीं, लेकिन खूब फलता-फूलता उत्तरी यूरोपीय शहर”
    विषय थोड़ा clickbait-सा है, इसलिए इसे बहुत productive discussion नहीं मानता

  • काश Julia का इस्तेमाल ज़्यादा होता
    पहले मैंने psychometrics paper के algorithm को Julia में फिर से implement किया था, और वह MATLAB से तीन गुना तेज़ चला
    संबंधित paper link

    • यह जानने की जिज्ञासा है कि वे 40 मिनट की runtime बचत, पूरे paper writing schedule में कितनी महत्वपूर्ण थी

  • आख़िरी example वास्तविक Python code से ज़्यादा anti-Python satire जैसा लगता है
    standard deviation को हाथ से implement करना undergraduate assignment स्तर की चीज़ है
    व्यवहार में R और Python, दोनों अंदर ही अंदर ऐसे loops चलाते हैं

    • यह समझ आता है कि लेख का फोकस research lab context पर है
      लेकिन वास्तविक industry environment में Python के साथ engineering teams के साथ collaboration करना कहीं आसान है
      मैंने R code को production में deploy किया है, और वह बहुत unstable था
      R exploratory data analysis (EDA) के लिए शानदार है, लेकिन large-scale software development के लिए उपयुक्त नहीं