Java vs Python — сравнение языков программирования

Супермен или Бэтмен. Звездные войны или Звездный путь. Кока-кола или Пепси. Выбор между Java и Python никогда не был подобным соперничеством. У этих двух языков довольно разные области применения и поддерживающие их сообщества. Java и Python настолько не похожи, что в Instagram появилась техническая метафора романтической несовместимости:

«Я не думаю, что мы подходим друг другу. Похоже, наши мысли работают по-разному.
Будто ты написана на Python, а он — на Java»


Но, поскольку они входят в группу самых популярных языков программирования, стоит обратить внимание на сходства, различия, преимущества, недостатки и идеальные варианты использования для каждого из них.

Во-первых, Java и Python имеют некоторые общие характеристики, как и ключевые различия. Оба являются мощными языками программирования с большими преданными сообществами и огромным набором библиотек, поддерживаемых легионами разработчиков. Если вы затрудняетесь что-то сделать, используя нативные возможности языка, вы, вероятно, легко найдете библиотеку, реализующую необходимый функционал.

Но Java и Python также сильно отличаются, с какой стороны ни посмотреть. Некоторые из этих различий объективны и не подлежат обсуждению. В то время как другие связаны с взглядами и предпочтениями разработчика или продиктованы средой программирования.

Например, Java — это компилируемый язык, а Python — интерпретируемый. Это различие дает каждому языку определенные преимущества и недостатки. Довольно часто бушуют споры о том, выполняется ли скомпилированный код быстрее, чем, интерпретируемый. При этом реальное положение вещей имеет тенденцию меняться от случая к случаю. Будет ли один язык выполняться быстрее другого, зависит, помимо прочего, от окружения, в котором они используются. Например, Python более приспособлен к работе в массово распараллеленном режиме на графических процессорах.

Два языка также имеют значительные синтаксические различия. Например, при написании кода на Java для определения его структуры используются фигурные скобки. В Python для выполнения тех же задач применяются отступы.

FreeCodeCamp называет код на Python: «аккуратным, читаемым и хорошо структурированным. Здесь корректная расстановка отступов нужна не только для красоты — она оказывает прямое влияние на порядок выполнения программы».

Такие структурные различия могут повлиять на то, как разработчики смотрят на языки и на скорость, с которой они программируют. Теоретически это также влияет на уровень навыков, необходимых для изучения языка. Однако в большинстве случаев проблема действительно сводится к личным предпочтениям. Более того, многие разработчики привыкли использовать IDE, среды программирования и шаблоны. Это делает проблему гораздо менее значимой.

Программисты бесконечно спорят и о других качествах этих языков. Например, некоторые утверждают, что разработчик может быть до десяти раз более продуктивным в Python. Потому что он поддерживает, среди прочего, динамическую типизацию. Другие придерживаются противоположных взглядов на проблему производительности. Большинство приводимых сторонами аргументов сводятся к не слишком полезному сравнению квадратного с круглым.

Какой язык в конечном итоге будет более продуктивным, обычно зависит от накопленного программистом опыта, стиля кодирования и требований к разработке.

Не стоит забывать, что языковые инструменты в конечном итоге превращают все, что создают программисты, в машинный код. Таким образом, выбор языка — это не вопрос того, какой код понравится машине больше. Это вопрос удовлетворения требований разработчика по удобному описанию задач машине в терминах, понятных прежде всего самому разработчику.

Тенденции в Java и Python

Хотя Java сейчас не на пике популярности, он по-прежнему один из самых используемых языков программирования. С другой стороны, Python показал астрономический рост, особенно в развитых странах с высоким уровнем дохода. Согласно некоторым источникам, Python в конечном итоге превзойдет Java по популярности.

Причины такого удивительного подъема заключаются в повышенной продуктивности разработки, языковой гибкости, разнообразии поддерживаемых библиотек, огромном сообществе и простоте обучения. Python также широко используется в таких горячих областях, как data science и искусственный интеллект. А также при создании веб-приложений, настольных приложений, сетевых серверов и медиа-инструментов.

Между тем популярность Java, возможно, снизилась из-за ее невысокой репутации в области безопасности. Сайты технических новостей, такие как The Register, с наслаждением критикуют Java. The Hill утверждает, что 88% приложений на Java имеют проблемы с безопасностью. Конечно, плохая репутация языка во многом объясняется недостатками Java-плагина для браузера. В остальном потенциальные уязвимости в Java не намного хуже, чем у других языков.

В любом случае безопасность Python тоже далека от идеала, но она пользуется большим вниманием и поддержкой со стороны специалистов в этой области. А простота использования языка может облегчить менее опытным разработчикам написание надежного кода.

Однако было бы неразумно думать о Java как о языке «из далекого прошлого». Разработчики Java продолжают добавлять новые функции. Они делают язык меньше, быстрее и гибче при использовании в крупномасштабной разработке. Мощная виртуальная машина Java (JVM) упрощает создание кроссплатформенных приложений. Java продолжает процветать в создании большого традиционного ПО, чем сегодня занимается большинство предприятий.

Более того, язык используется в 90% компаний из Fortune 500! Как ни крути, огромное количество установленных Java-приложений (как и вакансий на должность Java-разработчика) в ближайшее время точно никуда не исчезнут.

Java и Python также используют очень разные модели потоков. Python GIL или глобальная блокировка интерпретатора означает, что, в отличие от Java, Python фактически является однопоточным. Он может работать только на одном CPU-ядре одновременно. С другой стороны, использовать GPU с Python относительно легко по сравнению с аналогичным процессом в Java.

Таким образом, приложение на Python, работающее в параллельном режиме на 5120-ядерном графическом процессоре, скорее всего, оставит далеко позади полностью оптимизированное приложение на Java, запущенное на 8-ядерном CPU.

Возможно, из-за широкого диапазона позиций Java-разработчиков, было замечено, что Python-программисты обычно зарабатывают больше денег, чем Java-разработчики: 116000 долларов против 102000 долларов на Indeed и 99000 долларов против 96000 долларов на StackOverflow.

Проблема «грамотного программирования»

Кривая обучения языку программирования во многом зависит от ваших текущих знаний. От того, как вы планируете его использовать, и среды обучения. Например, если вы знакомы с программированием на C, C ++ или JavaScript и намерены писать код для стандартного приложения, процесс изучения Java будет относительно простым.

Однако, если вы никогда раньше не программировали и собираетесь использовать язык, например, для обработки каких-то научных данных, тогда вам лучше подойдет Python. В школах обучают именно этому языку. Он помогает людям очень быстро нарабатывать основные принципы написания качественного кода и имеет широкий спектр применений.

Представление кода также становится все более важным отличием между двумя языками. В прошлом разработчики использовали код в основном для создания приложений. Написанные программы обычно читались только другими разработчиками (и машинами). Долгое время лаконичный синтаксис Java имел преимущество.

Однако теперь, когда люди с разными взглядами и навыками используют языки программирования для достижения самых разных целей. Не обязательно для разработки приложений.. Python лидирует в этом качестве, потому что он полностью поддерживает грамотный подход к программированию. Literate programming — основанный Стэнфордским ученым-программистом Дональдом Кнутом.

При использовании методов грамотного программирования в одном документе содержится код, пояснительный текст, графики, изображения и всевозможные другие материалы, но при этом код остается полностью исполняемым в соответствующей среде разработки. Это позволяет докладчику или непрограммисту использовать среду способом, который немногие разработчики распознают как «написание кода».

Грамотное программирование часто применяется для:

  • Демонстраций
  • Взаимодействия между разработчиками
  • Исследований
  • Обучения
  • Презентаций

Python напрямую поддерживает такой подход через IDE, такие как Leo и Jupyter Notebook. Вы также можете добавить эту поддержку в другие редакторы, такие как Atom, используя специальные инструкции. Напротив, аналогичный функционал в среде с использованием Java может казаться принудительно склеенным. И кривая обучения для него, как правило, выше.

Сравнение производительности

Некоторые разработчики считают, что «интерпретируемый» всегда означает «медленный». Пользователи Java часто говорят:

«Конечно, пишите код на Python или на чем-то еще, но, когда вам нужно будет масштабировать приложение, его придется переписать на Java».

Довольно сложно проводить сравнение языков по скорости, так как производительность сильно зависит от окружения. Вы можете провесит ряд тестов, которые отдадут предпочтение одному из языков. Но результаты, имеющие решающее значение, — это полученные вами в реальных проектах.

Кроме того, вы должны учитывать такие моменты, как необходимые приложению библиотеки и стиль программирования, используемый при разработке (по крайней мере, с Python). Данный вопрос более актуален для Python, так как он поддерживает несколько парадигм программирования.

Сравнивая производительность написанных на нем приложений с использованием функционального программирования и объектно-ориентированного, результаты, вероятно, будут отличаться труднопредсказуемым образом.

Также важно учитывать, как разные версии языка влияют на производительность. В реальном мире не всегда имеет смысл сравнивать только последние их выпуски. Если мы говорим о Java, то большинство приложений отстают от текущей версии на 2-3 обновления. Что касается Python, Python 3.x обычно работает быстрее, чем 2.x.

Поэтому, хотя это может показаться контрпродуктивным, некоторые программисты (и другие пользователи), занимающиеся data science, по-прежнему предпочитают использовать Python 2.x вместо 3.x из-за определенных библиотек. Обратите внимание, что сообщество Python изо всех сил пытается перейти 3 версию и в настоящее время отказалась от поддержки 2х.

В конце концов, производительность — невероятно сложный показатель. Какой язык работает быстрее всего, обычно зависит от окружения. От того, как код был написан, как он используется и запускается. Не говоря о влиянии библиотек и других внешних факторов.

Доля рынка и сообщество

Также довольно сложно сравнивать относительную популярность различных языков программирования. Но в большинстве попыток такого ранжирования — либо здесь, либо на сайтах рейтингов, Java обычно выходит на первое место. Python не отстает и находится где-то в первой пятерке.

Важно отметить, что оба языка поддерживаются большими и активными сообществами пользователей. Группы пользователей Java (JUG) существуют по всему миру. (Это геолокационное приложение позволяет вам найти ближайший к вам JUG.) Java-программисты также могут посещать крупные мероприятия, такие как JavaOne.

Сообщество Python не уступает по размаху: 1637 пользовательских Python-групп в 191 городе и 37 странах. В них участвуют более 860000 человек. События Python варьируются от встреч PyLadies, где женщины могут встречаться и программировать вместе, до PyCon и многих других.

Однако, как отмечалось ранее, истинная цель языка программирования — служить потребностям разработчика в передаче конкретной задачи машине наиболее простым и понятным способом. Для некоторых разработчиков простота означает наименьшее количество строк кода или максимальную скорость приложения.

Но проблема выходит далеко за рамки любого из этих соображений. Например, если вы специалист по данным, работающий над проектом машинного обучения, Python будет лучшим выбором. Java занимает третье место в этой группе.

Гибкость также имеет значение. При работе с Python у вас есть доступ к нескольким парадигмам программирования, которые вы можете смешивать и сопоставлять по мере необходимости в одном приложении.

Java поддерживает только один стиль: объектно-ориентированное программирование. Обратите внимание, Python поддерживает применение разных подходов в одном приложении. Это означает, вы можете использовать тот, который лучше всего решает конкретную подзадачу. И не будите полагаться на одну парадигму, независимо от того, насколько она отвечает вашим текущим потребностям.

Мультиязычность путь к победе

Дело в том, что не существует единственного лучшего языка программирования. Но каждый из них может удовлетворять некоторым требованиям, имеющим значение в данный момент времени, для конкретного проекта.

В идеале разработчики должны знать несколько языков, чтобы им не приходилось использовать язык, который плохо подходит для обозначенных целей. Такой подход облегчает адаптацию к большому числу ситуаций. Например, присоединение к команде, занимающейся обновлением приложения, написанного на языке, который вы бы не выбрали при создании данного проекта с нуля.

Тем не менее, можно сделать некоторые обобщения относительно языков программирования:

  • Python был бы моим личным выбором для задач, связанных с data science, искусственным интеллектом и машинным обучением.
  • Когда нужно написать ПО для пользователей, особенно десктопные и кроссплатформенные приложения, Java будет лучшим выбором.
  • Оба языка являются отличным выбором для создания серверного приложения.

Независимо от того, близки ли вам эти предпочтения, надеюсь, что представленное сравнение поможет вам сделать собственный выбор, какой из языков программирования подходит лучше именно вам.

Максим
Я создал этот блог в 2018 году, чтобы распространять полезные учебные материалы, документации и уроки на русском. На сайте опубликовано множество статей по основам python и библиотекам, уроков для начинающих и примеров написания программ.
Мои контакты: Почта
admin@pythonru.comAlex Zabrodin2018-10-26OnlinePython, Programming, HTML, CSS, JavaScript