Java против Python: Подробное сравнение

В этом полном руководстве по сравнению Java и Python вы узнаете:

• Что представляют собой два языка, когда они появились и насколько они популярны
• Плюсы и минусы
• Чем они отличаются по синтаксису, производительности и масштабируемости
• Что лучше всего подходит для веб-скрапинга

Давайте же погрузимся!

Java против Python: Знакомство с двумя языками

Java и Python – одни из самых популярных языков программирования в ИТ-индустрии. Оба они имеют большое количество разработчиков, но различаются синтаксисом, обработкой типов и моделями выполнения.

Java – сложный язык, который подходит для приложений, где производительность и надежность имеют первостепенное значение. Вместо этого Python более прост в обращении и отлично подходит для задач науки о данных и машинного обучения. Выбор между этими двумя языками зависит от конкретных потребностей и требований вашего проекта.

Если вы хотите узнать об их основных аспектах, посмотрите на таблицу Java vs Python ниже:

Java: Характеристики, особенности, библиотеки

Java, версия 1.0 которого была выпущена компанией Sun Microsystems в 1996 году, – это объектно-ориентированный язык программирования. По данным Statista, по состоянию на 2023 год его используют более 30 % разработчиков во всем мире. Это объясняется его известной переносимостью, надежностью и обширной экосистемой. Один только Maven, самый популярный инструмент управления проектами на Java, насчитывает более 10 миллионов библиотек. Кроме того, Spring Boot, самый популярный фреймворк на базе Java, занимает 12-е место по распространенности в мире.

Когда вы думаете о Java, именно это должно прийти вам на ум:

• Объектно-ориентированное программирование: Java – объектно-ориентированный язык, способствующий модульности и многократному использованию с помощью классов и объектов. Он поддерживает наследование, интерфейсы и абстрактные классы.
• Независимость от платформы: Напиши один раз, запускай везде. Java-приложения могут работать на любой платформе с совместимой JVM (виртуальной машиной Java).
• Высокий уровень: Синтаксис Java похож на синтаксис C и C++, но в нем меньше низкоуровневых утилит, поскольку он работает на более высоком уровне абстракции.
• Строго типизированный: Обеспечивает строгую проверку типов во время компиляции, уменьшая количество ошибок во время выполнения.
• Обработка исключений: Надежная обработка ошибок с помощью операторов try … catch для работы с исключениями.
• Богатая стандартная библиотека: Java может похвастаться обширной стандартной библиотекой, которая обеспечивает функциональность ввода-вывода, работы в сети и управления данными.
• Автоматическое управление памятью: Встроенная сборка мусора упрощает работу с ресурсами.
• Поддержка многопоточности: Встроенная поддержка многопоточности и многозадачности для упрощения параллельного программирования.
• Большое сообщество и экосистема: Огромное и активное сообщество ежедневно вносит свой вклад в создание множества библиотек и фреймворков с открытым исходным кодом.

Python: Характеристики, особенности, библиотеки

Python, впервые выпущенный в 1991 году Гвидо ван Россумом, – это динамически типизированный интерпретируемый язык программирования с открытым исходным кодом. По состоянию на 2023 год почти 50% разработчиков по всему миру используют Python, что делает его одним из самых популярных языков в индустрии. Его привлекательность заключается в простоте, читабельности и обширной экосистеме библиотек. Только в индексе пакетов PyPI (Python Package Index) содержится более 450 000 пакетов.

В целом, Python хорошо известен этими аспектами:

• Универсальность и читабельность: Лаконичный и интуитивно понятный синтаксис Python хорошо подходит для неопытных разработчиков и новичков.
• Динамическая типизация: Типы переменных могут меняться во время выполнения программы, что обеспечивает исключительную гибкость.
• Интерпретируемый язык: Код на Python интерпретируется. Это может повлиять на производительность, но также обеспечивает гибкость и переносимость.
• Богатая стандартная библиотека: Стандартная библиотека Python является одной из самых богатых и содержит широкий спектр модулей для таких задач, как ввод-вывод файлов, регулярные выражения и манипулирование данными.
• Сборка мусора: Разработчикам не нужно беспокоиться о выделении и деаллокации памяти.
• Поддержка одновременности: Python предоставляет инструменты для асинхронного программирования.
• Открытый исходный код: Язык разработан под лицензией с открытым исходным кодом, что делает его свободно используемым и распространяемым. Его репозиторий на GitHub насчитывает более 50 тысяч звезд.
• Возможности работы с данными: Благодаря большому набору математических библиотек Python является самым популярным языком для работы с данными.
• Огромное сообщество: Миллионы разработчиков по всему миру знают Python и вносят свой вклад в создание библиотек и фреймворков.

Python и Java: Плюсы

Изучите основные преимущества обоих языков программирования.

👍 Java 

• Благодаря JVM может работать на различных операционных системах.
• Широко используется в крупномасштабных корпоративных приложениях и системах благодаря своей надежности.
  
• Поддержка масштабируемых приложений и систем.
• Работает в широком спектре приложений, от веб- и мобильной разработки до встраиваемых систем.
  
• По сравнению с Python доступно больше библиотек.
• Строго типизированный.
• Старый язык программирования, а это значит, что есть знающее сообщество.
• Объектно-ориентированный, но также поддерживает функциональные концепции.

👍 Python

• Открытый исходный код.
• Простой синтаксис.
• Отлично подходит для написания скриптов, идеально подходит для быстрой разработки.
• Кросс-платформенная совместимость, бесперебойная работа на различных операционных системах.
• Фаворит в области науки о данных, искусственного интеллекта и машинного обучения благодаря своей простоте и богатым библиотекам.
  
• Требует мало кода, особенно по сравнению с Java.
• Приветливое и энергичное сообщество.
• Поддерживает объектно-ориентированное программирование с функциональными возможностями.

Python и Java: Минусы

Погрузитесь в сравнение Java и Python, рассмотрев недостатки этих двух языков.

👎 Java

• Многословный и менее интуитивно понятный синтаксис по сравнению с такими языками, как Python, что делает его склонным к созданию шаблонного кода.
  
• Потребляет больше памяти, чем большинство других языков (но не Python).
• Требует компиляции, что может замедлить разработку и тестирование.
• Сложный для новичков из-за строгой системы типов и сложной настройки.
• Не лучший выбор для небольших, легких проектов.

👎 Python

• Медленный и требовательный к процессору, особенно по сравнению с Java и многими другими языками.
• Ограниченные возможности разработки мобильных приложений по сравнению с Java.
• Трудно сделать его масштабным.
• Проблемы перехода с Python 2 на Python 3.
• Динамическая типизация может привести к ошибкам.

Java против Python: Что лучше?

Как и в любом сравнении между языками программирования, трудно определить победителя в общем виде. Чтобы лучше проанализировать вопрос Java vs Python, необходимо изучить, как эти два языка ведут себя в конкретных аспектах и сценариях. Пришло время сделать это!

Кривая обучения

Как правило, кривая обучения Python считается более мягкой и удобной для новичков по сравнению с Java. Почему? Из-за ее идиоматической простоты и читаемости, которую часто называют “питоновским” кодом. В частности, это делает его отличным выбором для новичков в программировании, поскольку код Python похож на псевдокод.

Его лаконичный синтаксис и динамическая типизация снижают когнитивную нагрузку, позволяя быстрее понимать код. Кроме того, Python обладает богатой стандартной библиотекой с готовыми модулями, которые предлагают интуитивно понятные функции для решения различных задач, упрощая многие общие проблемы программирования.

Java, с другой стороны, имеет более сложную кривую обучения, в первую очередь из-за более строгих правил и более сложного синтаксиса. Его многословность может быть подавляющей, особенно на начальном этапе. Кроме того, он требует явного определения типов, что может пугать новичков. Однако строгая типизация в Java может привести к меньшему количеству ошибок в долгосрочной перспективе.

Производительность/скорость

Кто победил в сравнении производительности Java и Python? Согласно нескольким бенчмаркам, побеждает Java.

Тем не менее, те же самые бенчмарки показывают, что Java требует гораздо больше ресурсов, чем Python. Поэтому приходится идти на компромисс.

Java обычно превосходит Python, потому что компилируемые языки обычно быстрее интерпретируемых. Основным фактором, способствующим скорости и эффективности выполнения Java, является то, что код сначала транслируется в байткод, а затем выполняется JVM. Процесс компиляции позволяет проводить различные оптимизации, что приводит к ускорению выполнения кода.

Python не преобразует код в инструкции машинного уровня перед выполнением, как это происходит при компиляции. Вместо этого он читает исходный код строка за строкой и переводит его в машинный код на лету во время выполнения. Это влечет за собой значительные накладные расходы, из-за которых он работает медленнее, чем Java. Однако не забывайте, что производительность Python можно повысить с помощью внешних библиотек, написанных на C или C++.

Масштабируемость

Известная простота использования Python делает его более подходящим для небольших приложений. Это не означает, что вы не сможете его масштабировать, но это может быть не так просто. В частности, GIL (Global Interpreter Lock) в Python ограничивает его возможности по масштабированию в приложениях, привязанных к процессору, особенно на многоядерных процессорах.

Java часто предпочитают для масштабируемости. Причиной тому является сильная поддержка многопоточности и более развитая экосистема для крупномасштабных корпоративных приложений. Благодаря этим аспектам язык стал основным для создания высокопроизводительных, параллельных и распределенных систем. Масштабируемость Java хорошо проявляется в решениях корпоративного уровня, поскольку его архитектура идеально подходит для решения критически важных задач.

Для веб-скрапинга

Чтобы лучше понять, кто выиграет, давайте сравним их на конкретном примере. Веб-скрапинг – это автоматическое извлечение данных из Интернета. Идея заключается в создании автоматизированного скрипта, который может подключаться к целевому сайту и извлекать из него интересующие вас данные.

Python является предпочтительным выбором для веб-скрапинга благодаря обширной экосистеме библиотек и простоте. В частности, существует множество библиотек и фреймворков Python, включая:

• BeautifulSoup: Библиотека Python для разбора и навигации по документам HTML и XML.
• Scrapy: Мощный фреймворк, позволяющий эффективно и структурированно выполнять веб-скрапинг.
• Requests: Модуль Python для выполнения HTTP-запросов, облегчающий отправку и получение данных.

Они хорошо подходят для решения задач по сбору данных. Кроме того, простота и выразительность Python делают его идеальным выбором для написания и поддержки скриптов скрапинга. Ознакомьтесь с нашим руководством по веб-скрапингу на Python.

Java также может быть эффективно использована в этой области. Основной библиотекой для извлечения данных в Интернете является Jsoup, легковесная библиотека для разбора HTML. Другая популярная библиотека – HtmlUnit, библиотека автоматизации работы браузера. Читайте наше руководство по веб-скрапингу на Java.

 

Java быстрее, но преимущества в производительности более заметны в задачах с интенсивным использованием процессора, что не относится к веб-скрапингу. В целом, лаконичный синтаксис и обширные библиотеки Python, а также поддержка сообщества и учебные пособия делают его лучшим решением для веб-скрапинга. Однако компании, использующие Java в качестве основного языка, могут счесть его логичным выбором для веб-скрапинга, чтобы сохранить последовательность в своем технологическом стеке.

Заключение

В этой статье о Java против Python вы узнали, что представляют собой эти два языка и что они могут предложить. Более подробно вы рассмотрели сравнение различных аспектов и поведение Java и Python при извлечении данных с веб-страниц.

Независимо от того, какой язык программирования вы выберете для своего проекта веб-скрапинга, Bright Data поможет вам в этом. Наши ротационные прокси работают как с Java, так и с Python и доступны более чем в 195 странах. Если этого недостаточно, Web Unlocker или браузер для скрапинга помогут вам обойти такие анти-бот решения, как CAPTCHA, запреты IP-адресов и ограничения скорости. Убедитесь, что ваш веб-парсер работает гладко и эффективно даже на сайтах, требующих JavaScript!

Поговорите с одним из наших экспертов по данным о наших решениях по парсингу.