A escolha entre Python e R depende prin­ci­pal­mente da uti­li­za­ção que se pretende dar. O R destaca-se no campo da es­ta­tís­tica e oferece uma maior ca­pa­ci­dade para re­pre­sen­tar re­sul­ta­dos. Por outro lado, o Python destaca-se pelo seu amplo conjunto de funções e soluções.

Qual é a diferença entre Python e R?

Se está in­te­res­sado em aprender a programar e procura uma linguagem que lhe ofereça soluções para trabalhar com análise ci­en­tí­fica e es­ta­tís­tica, é muito provável que se depare com Python e R em algum momento. Ambas as lin­gua­gens de pro­gra­ma­ção são uti­li­za­das em áreas como Ciência de Dados, análise preditiva e vi­su­a­li­za­ção de dados, e contam com um grande número de adeptos. À primeira vista, ambas as opções podem parecer se­me­lhan­tes, mas quais são as prin­ci­pais di­fe­ren­ças entre Python e R e em que aspectos uma supera a outra?

Vantagens e des­van­ta­gens do R

O nome «R» vem dos criadores da linguagem: Ross Ihaka e Robert Gentleman, dois es­ta­tís­ti­cos da Uni­ver­si­dade de Auckland que de­sen­vol­ve­ram a linguagem a partir de 1992. O seu principal objetivo era realizar e apre­sen­tar análises es­ta­tís­ti­cas complexas de dados. No seu lan­ça­mento em 1993, o R era destinado prin­ci­pal­mente a pessoas com amplo co­nhe­ci­mento em es­ta­tís­tica e pro­gra­ma­ção. O R é baseado na linguagem de pro­gra­ma­ção S e é uma im­ple­men­ta­ção de código aberto.

O R pode ser compilado e executado em pla­ta­for­mas UNIX, Linux, Windows e Mac. É usado prin­ci­pal­mente no de­sen­vol­vi­mento de software es­ta­tís­tico e na análise avançada de dados. Graças à sua ampla gama de bi­bli­o­te­cas, o R também é adequado para vi­su­a­li­za­ção gráfica e ma­ni­pu­la­ção de dados re­co­lhi­dos. É uma linguagem de código aberto e faz parte do projeto GNU. Embora ini­ci­al­mente fosse usado prin­ci­pal­mente em ambientes aca­dé­mi­cos, muitas empresas des­co­bri­ram as vantagens do R, uma vez que se integra fa­cil­mente com outras lin­gua­gens e programas devido às suas múltiplas in­ter­fa­ces.

Vantagens do R

  • Código aberto: R é uma linguagem acessível a todos, pelo menos em termos de dis­po­ni­bi­li­dade e custo. A linguagem de pro­gra­ma­ção não só é to­tal­mente gratuita, como também é de código aberto. Ou seja, pode ser utilizada e per­so­na­li­zada de acordo com as ne­ces­si­da­des de cada um, per­mi­tindo uma adaptação ideal.
  • Alcance: graças à sua abordagem de código aberto, o R conta com uma ampla variedade de adap­ta­ções gratuitas. Portanto, é muito provável que já exista uma solução para os problemas atuais. Os de­sen­vol­ve­do­res criaram quase 20 000 pacotes baseados em R, o que permite uma es­pe­ci­a­li­za­ção em áreas temáticas es­pe­cí­fi­cas e oferece soluções per­so­na­li­za­das.
  • Com­pa­ti­bi­li­dade: o R não só é com­pa­tí­vel com uma ampla variedade de pla­ta­for­mas, como também tem a ca­pa­ci­dade de interagir com várias lin­gua­gens e bases de dados. Isto significa que pode utilizar o R de forma integrada num sub­con­junto es­pe­cí­fico e também incorporá-lo num contexto mais amplo.
  • Interface do uti­li­za­dor: com o objetivo de melhorar a ex­pe­ri­ên­cia de uti­li­za­ção da linguagem, foi de­sen­vol­vido o RStudio, uma interface gráfica de uti­li­za­dor que facilita enor­me­mente o trabalho com o código e permite im­ple­men­tar projetos de forma mais rápida e eficiente. Além disso, a vi­su­a­li­za­ção de dados foi sim­pli­fi­cada e melhorada sig­ni­fi­ca­ti­va­mente graças a pacotes como o Plotly. Com a ajuda do Plotly, é possível re­pre­sen­tar os re­sul­ta­dos dos projetos na forma de gráficos ou diagramas.
  • Co­mu­ni­dade: o R conta com uma co­mu­ni­dade en­tu­si­asta e com­pro­me­tida. Muitos uti­li­za­do­res da linguagem são es­pe­ci­a­lis­tas nas suas res­pec­ti­vas áreas e estão dispostos a oferecer conselhos e soluções valiosas para os seus problemas e perguntas. Além disso, existe uma ampla do­cu­men­ta­ção dis­po­ní­vel que oferece suporte adicional. Como men­ci­o­na­mos an­te­ri­or­mente, os inúmeros pacotes e bi­bli­o­te­cas en­ri­que­cem ainda mais o ecos­sis­tema do R.

Des­van­ta­gens do R

  • De­sem­pe­nho: embora o R não seja con­si­de­rado uma linguagem lenta ou de baixo de­sem­pe­nho, em certas situações pode ocorrer lentidão ao trabalhar com volumes maiores de dados. Isso se deve, em parte, ao facto de o pro­ces­sa­mento ser feito em um único segmento, o que significa que só é possível apro­vei­tar um CPU de cada vez.
  • Curva de apren­di­za­gem: a curva de apren­di­za­gem do R pode ser de­sa­fi­ante para ini­ci­an­tes. Como o R é oferecido por padrão sem uma interface gráfica de usuário, pode levar algum tempo para se fa­mi­li­a­ri­zar com as regras de notação, res­tri­ções e par­ti­cu­la­ri­da­des da linguagem. Além disso, ter co­nhe­ci­men­tos básicos de es­ta­tís­tica é im­por­tante para poder apro­vei­tar ao máximo as ca­pa­ci­da­des do R. Pode consultar o nosso tutorial de R para prin­ci­pi­an­tes, que oferece uma visão geral da linguagem e dos seus fun­da­men­tos.

Vantagens e des­van­ta­gens do Python

Python é muito mais conhecido e utilizado do que R. Python foi de­sen­vol­vido por Guido van Rossum em 1991 com o objetivo de fornecer uma linguagem de pro­gra­ma­ção simples e fácil de ler. Muitos termos da linguagem derivam do inglês e, portanto, são fáceis de entender. É uma linguagem mul­ti­pla­ta­forma e orientada a objetos que se ca­rac­te­riza pela sua le­gi­bi­li­dade e clareza. Além disso, Python conta com uma grande co­mu­ni­dade de de­sen­vol­ve­do­res e uma abordagem de código aberto, o que levou ao de­sen­vol­vi­mento de vários pacotes e bi­bli­o­te­cas em áreas como Deep Learning, in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial e Data Science. Se estiver in­te­res­sado em aprender Python, pode consultar o nosso tutorial de Python, que lhe dará uma in­tro­du­ção completa à linguagem.

Vantagens do Python

  • Ver­sa­ti­li­dade: Python é uma linguagem altamente versátil em todos os aspetos. Pode ser utilizada numa ampla variedade de campos, per­mi­tindo uma abordagem integral nos projetos. Além disso, Python é mul­ti­pla­ta­forma e pode ser executada em di­fe­ren­tes sistemas ope­ra­ti­vos. Também oferece inúmeras in­ter­fa­ces para interagir com outros programas, lin­gua­gens e bases de dados.
  • Código aberto: Python, assim como R, é uma linguagem de código aberto e é dis­tri­buída gra­tui­ta­mente. A Python Software Foun­da­tion é res­pon­sá­vel pelo seu de­sen­vol­vi­mento contínuo, mas todos os uti­li­za­do­res têm a liberdade de per­so­na­li­zar e otimizar a linguagem de acordo com as suas próprias ne­ces­si­da­des e projetos.
  • Âmbito: Python conta com um amplo ecos­sis­tema que oferece uma grande variedade de pacotes dis­po­ní­veis para os uti­li­za­do­res. Com mais de 300 000 soluções para download, facilita muito o trabalho em qualquer projeto.
  • Curva de apren­di­za­gem: Python se destaca por ser uma das lin­gua­gens de pro­gra­ma­ção mais aces­sí­veis e fáceis de aprender. Apesar de suas amplas ca­pa­ci­da­des, é possível dominar a linguagem e começar a usá-la em pouco tempo. A estrutura do código é intuitiva e com­pre­en­sí­vel, o que facilita a co­la­bo­ra­ção em equipe e permite realizar projetos pessoais de menor escala com fa­ci­li­dade.
  • Co­mu­ni­dade: Python conta com uma grande co­mu­ni­dade ativa que oferece uma ampla gama de recursos e bi­bli­o­te­cas. A co­mu­ni­dade Python se destaca por seu espírito co­la­bo­ra­tivo e dis­po­si­ção para ajudar. Se você tiver dúvidas ou encontrar di­fi­cul­da­des, ra­pi­da­mente en­con­trará pessoas dedicadas e dispostas a lhe oferecer apoio e ori­en­ta­ção.

Des­van­ta­gens do Python

  • De­sem­pe­nho: Python, como linguagem dinâmica, pode apre­sen­tar algumas li­mi­ta­ções em termos de ve­lo­ci­dade, es­pe­ci­al­mente ao trabalhar com grandes volumes de dados. Isso levou alguns pro­gra­ma­do­res a re­cor­re­rem a outras al­ter­na­ti­vas.
  • Propensão a erros: embora Python não seja uma linguagem propensa a erros em geral, se um erro for in­tro­du­zido, muitas vezes só é percebido durante a execução. Portanto, é im­por­tante realizar testes e controlos regulares e exaus­ti­vos.
  • Vi­su­a­li­za­ção: no âmbito da re­pre­sen­ta­ção de valores e re­sul­ta­dos es­ta­tís­ti­cos, o Python pode apre­sen­tar algumas li­mi­ta­ções. Algumas de suas opções de vi­su­a­li­za­ção não oferecem re­sul­ta­dos to­tal­mente sa­tis­fa­tó­rios.
  • Dis­po­si­ti­vos móveis: Python não está otimizado para ser usado em dis­po­si­ti­vos móveis. Embora existam algumas soluções dis­po­ní­veis, a maioria dos de­sen­vol­ve­do­res de apli­ca­ti­vos móveis tende a optar por lin­gua­gens e pla­ta­for­mas que oferecem com­pa­ti­bi­li­dade nativa com Android e iOS.

Python vs. R: quais são as di­fe­ren­ças entre eles?

Ambas as lin­gua­gens, Python e R, partilham se­me­lhan­ças sig­ni­fi­ca­ti­vas, mas também apre­sen­tam di­fe­ren­ças que iremos examinar a seguir.

Sintaxe

À primeira vista, é possível perceber di­fe­ren­ças na sintaxe de cada linguagem. A seguir, mostramos como ficaria em R:

$ R
> myString <- "¡Buenos días! Estás usando R."
> print (myString)
r

Python, por outro lado, é um pouco mais conciso:

>>> print("¡Buenos días! Estás usando Python.")
python

Outras di­fe­ren­ças entre Python e R

Existem algumas di­fe­ren­ças adi­ci­o­nais entre Python e R:

  • Objetivo: o objetivo de cada linguagem difere sig­ni­fi­ca­ti­va­mente. O R foi projetado prin­ci­pal­mente para análise es­ta­tís­tica e vi­su­a­li­za­ção de dados, e alcança ex­ce­len­tes re­sul­ta­dos nessa área. Por outro lado, o Python tem um enfoque mais amplo e é usado tanto para de­sen­vol­vi­mento de software quanto para apren­di­za­gem profunda (Deep Learning).
  • Alcance e po­pu­la­ri­dade: embora o R tenha ampliado a sua base de uti­li­za­do­res para além do âmbito académico, ainda está for­te­mente enraizado nesse ambiente. Por outro lado, o Python é utilizado por um maior número de pro­gra­ma­do­res, o que levou a que contasse com um vasto ecos­sis­tema de pacotes e bi­bli­o­te­cas.
  • De­sem­pe­nho: nem Python nem R são con­si­de­ra­dos as lin­gua­gens mais rápidas do mercado. No entanto, em termos gerais, Python tende a ser li­gei­ra­mente mais rápido e potente que R.
  • Formatos de dados: enquanto Python permite processar uma ampla gama de formatos de ficheiros di­fe­ren­tes, R tem uma com­pa­ti­bi­li­dade um pouco mais limitada. Ele processa apenas ficheiros CSV, Excel e de texto, embora seja possível usar fer­ra­men­tas adi­ci­o­nais para outros tipos de ficheiros.

Python vs. R: qual das duas lin­gua­gens você deve aprender?

Então, qual é o vencedor na com­pa­ra­ção entre Python e R? A resposta depende muito do uso que se vai dar a cada um. Ambas as lin­gua­gens são muito poderosas e, portanto, re­co­men­dá­veis. Se o objetivo principal é realizar análises es­ta­tís­ti­cas e vi­su­a­li­zar os re­sul­ta­dos, R é a melhor opção. No entanto, para outras tarefas que vão além da es­ta­tís­tica, Python oferece muito mais pos­si­bi­li­da­des.

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