Python vs Java: Unterschiede und Gemeinsamkeiten in 9 Schlüsselbereichen

Der Vergleich von Programmiersprachen ist immer ein heikles Thema unter Entwicklern. Während du eine relativ ausgewogene Diskussion über die Unterschiede zwischen R und Python führen kannst, ist das bei Python und Java vielleicht nicht der Fall. Beide Sprachen haben eine reiche und ähnliche Wachstumsgeschichte und sind oft die erste Programmiersprache, die viele Entwickler lernen.

Wenn es um diese beiden oder eine andere Sprache geht, ist es schwer, unvoreingenommene Meinungen zu finden. Und da meine erste Sprache Python ist, wirst du vielleicht nicht mit einigen der Unterschiede einverstanden sein, die ich in Bezug auf Benutzerfreundlichkeit, Syntax und Lesbarkeit nenne. Aber ansonsten kannst du dich auf einen umfassenden, faktenbasierten Überblick über die Unterschiede zwischen Python und Java in neun Schlüsselbereichen freuen.

1. Python vs Java: Anwendungsfälle und Annahme durch die Industrie

Beginnen wir damit, zu vergleichen, wo und warum beide Sprachen verwendet werden, denn das ist wahrscheinlich die erste Frage, die sich Anfänger stellen, bevor sie sich für eine der beiden Sprachen entscheiden. Die Entscheidung für eine davon kann darüber entscheiden, welche Art von Entwickler sie letztendlich sein werden.

Zunächst einmal sind beide Sprachen Allzwecksprachen, d.h. du kannst fast alles in Java oder Python entwickeln. Die große Frage ist: "Wie gut sind sie in jeder Sache?"

Wenn du KI-Anwendungen entwickeln und Machine-Learning-Modelle entwickeln oder schön aussehende Diagramme erstellen deiner Daten erstellen willst, dann ist Python der König. Die meisten Algorithmen, mit denen du täglich auf Instagram, TikTok oder LinkedIn zu tun hast, sind wahrscheinlich in Python geschrieben.

Außerhalb von KI und Daten ist Python auch in der Backend-Webentwicklung mit Frameworks wie Django und Flask beliebt. Auch im akademischen Bereich wird es häufig für wissenschaftliche Berechnungen eingesetzt, da es auch für Forscher ohne Programmierkenntnisse leicht zu erlernen ist.

Auf der anderen Seite wird Java aufgrund seiner Robustheit und Sicherheit in massiven Unternehmensanwendungen eingesetzt. Wenn du Android benutzt, haben viele der Apps auf deinem Telefon vielleicht Java-Gehirne.

Die Sicherheit und Stabilität von Java machen es zur idealen Wahl für Banken und andere Finanzinstitute für ihre Backend-Systeme. Ich habe erwähnt, dass Python in der Welt der KI und der Daten der König ist, aber einige wichtige Big-Data-Technologien wie Hadoop und Apache Spark sind in Java geschrieben, weil sie viel schneller sind.

Obwohl sich ihre Fähigkeiten stark überschneiden, hängt die Entscheidung zwischen Python und Java oft von den spezifischen Anforderungen des Projekts, dem vorhandenen Technologie-Stack des Unternehmens und der verfügbaren Expertise im Entwicklungsteam ab.

2. Lernkurve und Benutzerfreundlichkeit von Python und Java

Die meisten Leute, mit denen du sprichst, werden sagen, dass Python für Anfänger viel einfacher zu lernen ist, weil es sich wie Englisch liest und weniger Wörter verwendet, sodass dein Code kürzer und besser lesbar ist. Java hingegen erzwingt von Anfang an eine strenge Syntax und OOP-Konzepte, was für Neueinsteiger eine sehr unangenehme Erfahrung sein kann. Der klare Sieger in Bezug auf die Lernkurve ist also Python. Aber wie sieht es mit der Benutzerfreundlichkeit aus?

Eine Möglichkeit, dies zu betrachten, ist der Kompromiss zwischen sofortiger und verzögerter Befriedigung. In Python hast du sofort Spaß am Programmieren, weil die Syntax intuitiv und kurz ist. Aber du merkst nicht, dass diese lustige und einfache Syntax auf Kosten von guten Programmierpraktiken geht (das Typsystem fällt mir da ein, aber dazu später mehr).

Wenn du deine Programmierreise mit Java beginnstbeginnst, wird sich jede deiner Lerneinheiten wie ein Gehirntraining anfühlen. Um Programmierfähigkeiten zu entwickeln, musst du viel schwitzen (und fluchen), denn Java zwingt dich, statische Typisierung zu verwenden und OOP-Prinzipien zu befolgen - Konzepte, die Python-Entwickler erst im fortgeschrittenen Stadium lernen (oder sich darum kümmern).

In Python hast du es am Anfang leicht, aber bei ernsthaften Projekten hast du vielleicht mit schlechten Gewohnheiten zu kämpfen, die du dir früh angewöhnt hast. Die Komplexität von Java mag anfangs zu einer steileren Lernkurve führen, aber auf lange Sicht wird sie dir definitiv ein tieferes Verständnis für Programmierkonzepte vermitteln.

3. Java vs Python: Syntax und Lesbarkeit

An diesem Punkt verliert alles, was ich zu Gunsten von Java gesagt habe, seine Bedeutung, und du rennst zu Python. Bedenke Folgendes:

Source: https://python-scripts.com/

Das obige Beispiel zeigt, wie man eine sehr häufige Operation in beiden Sprachen durchführt: Lesen einer Textdatei. Während Python nur vier Zeilen Code benötigt, sind es bei Java satte 18 Zeilen. Warum ist die Syntax so langatmig?

Das strikte Typensystem von Java trägt am meisten zur Wortanzahl in Java-Code bei. Jede Variable, jeder Methodenparameter und jeder Rückgabewert muss explizit mit ihrem Typ deklariert werden. Diese Ausführlichkeit wird zwar manchmal als lästig empfunden, sorgt aber für Klarheit und hilft dabei, typbezogene Fehler zur Kompilierzeit und nicht zur Laufzeit zu erkennen.

Im Gegensatz dazu verwendet Python die dynamische Typisierung, die einen prägnanteren Code ermöglicht, aber manchmal zu typbezogenen Fehlern führen kann, die erst während der Ausführung auftauchen. Das ist ein großes Problem, denn es kann sein, dass du ein komplexes Skript eine Stunde lang laufen lässt und in Zeile 246 ein Typfehler auftritt, der die gesamte Ausführung abbricht (das kommt vor).

Java verwendet außerdem viele geschweifte Klammern und Semikolons, was ebenfalls zur Unlesbarkeit beiträgt. Der Zweck von geschweiften Klammern ist die Deklaration von Codeblöcken. Jede Funktion, Klasse, Schleife und bedingte Anweisung in Java ist in geschweifte Klammern eingeschlossen. Diese explizite Struktur kann zwar helfen, den Code zu organisieren, aber sie kann den Code auch unübersichtlich erscheinen lassen, besonders für Anfänger.

Semikolons werden verwendet, um Anweisungen zu beenden, was eine weitere Ebene der Syntax hinzufügt, die Python nicht benötigt. Diese Elemente in Kombination mit den ausführlichen Typendeklarationen machen den Java-Code im Allgemeinen länger und potenziell schwieriger auf einen Blick zu lesen als die sauberere, prägnantere Syntax von Python, die sich auf Leerraum zur Definition der Codeblockhierarchie verlässt.

4. Typensystem in Python und Java

Das dynamische Typensystem von Python ist der Aspekt der Sprache, über den sich die meisten Programmierer beschweren. In der dynamischen Typisierung:

• Variablentypen werden zur Laufzeit bestimmt
• Variablen können während der Ausführung des Programms verschiedene Datentypen enthalten
• Die Typenprüfung erfolgt während der Laufzeit
• Keine Notwendigkeit, Variablentypen explizit zu deklarieren

Dadurch wird Python-Code prägnanter, lesbarer und flexibler, allerdings auf Kosten von mehr Laufzeitfehlern und einer langsameren Leistung. Typ-Hinweise wurden in Python 3.5 eingeführt und ermöglichen es Entwicklern, statische Typisierungsprinzipien zu befolgen, wie im folgenden Beispiel:

text: str = "DataCamp"
times: int = 5
def echo(text: str, times: int) -> str:
   return text * times

Leider sind dies nur Hinweise- der Interpreter erzwingt sie nicht zur Laufzeit. Das heißt, ich kann beliebige Werte an echo übergeben:

# A list is passed instead of a string
result2 = echo([1, 2, 3], 3)
>>> print(result2)
[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]

Die statische Typisierung in Java ist das einzig Wahre. Die Variablentypen sind zur Kompilierzeit bekannt, da alle Variablen-, Funktionsein- und -ausgabetypen vor der Verwendung deklariert werden müssen. Sobald eine Variable deklariert ist, kann ihr Typ nicht mehr geändert werden. Viele Fehler bei der Typprüfung werden abgefangen, bevor das Programm getippt wird. Der Code wird ausführlicher, aber die Leistung ist deutlich schneller.

Es ist wieder ein Kompromiss zwischen sofortiger Befriedigung und langfristigem Kampf. Da Python-Entwicklerinnen und -Entwickler nicht jedes Mal Typen spezifizieren müssen, sind sie in einem frühen Stadium produktiver, müssen aber während des Testens möglicherweise mehr Zeit damit verbringen, einfache Fehler zu beheben, die mit guten statischen Typisierungsprinzipien hätten vermieden werden können. Java-Entwicklerinnen und -Entwickler verbringen viel Zeit damit, Typen zu schreiben, aber sie müssen sich nicht mit der Behebung typbezogener Fehler befassen, da der Compiler die meisten von ihnen frühzeitig erkennt.

5. Python vs Java: Leistung und Ausführung

Jetzt kommt der Knackpunkt von Python für viele Entwickler: seine langsame Leistung. Tatsächlich gehört Python zu den Schildkröten unter den Programmiersprachen. Wirf einen Blick auf diese Tabelle:

Quelle

Sie vergleicht mehr als 25 Programmiersprachen in Bezug auf Geschwindigkeit und Energieverbrauch und Python liegt bei beiden Kriterien am Ende, während Java unter den ersten fünf ist. Was ist also der Grund für eine so große Diskrepanz in den Leistungen dieser Sprachen?

Einer der Hauptgründe für die langsame Ausführung von Python ist die Verwendung eines Interpreters und nicht eines Compilers. Eine interpretierte Sprache führt den Code zur Laufzeit Zeile für Zeile aus, während eine kompilierte Sprache das gesamte Programm vor der Ausführung in Maschinencode übersetzt. Dieser Interpretationsprozess erhöht den Overhead bei der Ausführung von Python und macht es im Vergleich zu kompilierten Sprachen wie Java langsamer.

Auch die dynamische Typisierung von Python bietet zwar Flexibilität, trägt aber auch zu seiner langsameren Leistung bei. Der Interpreter muss die Typen zur Laufzeit prüfen, was zusätzliche Verarbeitungszeit bedeutet. Im Gegensatz dazu ermöglicht die statische Typisierung von Java mehr Optimierungen zur Kompilierzeit, was zu einer schnelleren Ausführung führt.

Ein weiterer Faktor ist das Global Interpreter Lock (GIL) von Python, das echte Multithreading-Fähigkeiten in CPython (der Standardimplementierung von Python) einschränkt. Dies kann die Leistung in Multi-Core-Systemen beeinträchtigen, während Java mehrere Kerne effektiver nutzen kann.

Es ist jedoch wichtig zu wissen, dass die Benutzerfreundlichkeit und die schnellen Entwicklungsmöglichkeiten von Python bei vielen Anwendungen die Leistungsnachteile überwiegen, vor allem, wenn die reine Verarbeitungsgeschwindigkeit nicht im Vordergrund steht.

6. Objektorientierte Programmierung (OOP) Merkmale

Sowohl Python als auch Java sind objektorientierte Programmiersprachen (OOP ist ein Programmierparadigma, das das Softwaredesign um Daten oder Objekte herum organisiert und nicht um Funktionen und Logik), aber sie implementieren OOP-Konzepte auf unterschiedliche Weise. Wir wollen die wichtigsten Unterschiede herausfinden.

Klassendefinition und Objekterstellung

In Python werden Klassen mit dem Schlüsselwort class definiert , und der Konstruktor wird mit __init__ definiert . Objekte werden erstellt, indem der Klassenname mit Klammern (obj = Car()) geschrieben wird. In Java hingegen müssen die Klassen in separaten Dateien definiert werden (eine öffentliche Klasse pro Datei). Konstruktoren in Java haben den gleichen Namen wie ihre Klasse, und Objekte werden mit dem Schlüsselwort new erstellt.

Vererbung

Python unterstützt Mehrfachvererbung und verwendet die Funktionsuper(), um Methoden der Elternklasse aufzurufen. Es verwendet eine Method Resolution Order (MRO), um den Methodenaufruf in komplexen Vererbungshierarchien zu bestimmen. Java unterstützt nur Einfachvererbung für Klassen mit dem Schlüsselwort extends, erlaubt aber die Implementierung mehrerer Schnittstellen. Auf ähnliche Weise ruft sie super auf, um Methoden der Elternklasse aufzurufen.

Verkapselung

In Python gibt es keine strengen Zugriffsmodifikatoren wie public, private oder protected. Stattdessen wird ein auf Konventionen basierendes Datenschutzsystem mit Unterstrichen verwendet (z. B. _private_var). Sie ist auf den guten Willen der Entwickler angewiesen, diese Konvention zu respektieren (was sie meistens auch tun). Getter- und Setter-Methoden sind optional und werden oft durch Eigenschaften ersetzt.

Java ist wiederum strenger. Es erzwingt Zugriffsmodifikationen (öffentlich, privat, geschützt, paket-privat) und implementiert typischerweise eine Kapselung durch private Felder mit öffentlichen Getter/Setter-Methoden.

Polymorphismus

Python erreicht Polymorphismus durch Duck-Typing, und das Überschreiben von Methoden ist implizit. Java implementiert Polymorphismus durch Methodenüberschreibungen und Schnittstellen, wobei die @Override Annotation für explizite Methodenüberschreibungen verwendet wird.

Hier siehst du, wie die Enten-Typisierung in Python aussieht:

class Duck:
   def quack(self):
       print("Quack!")

class Person:
   def quack(self):
       print("I'm pretending to be a duck!")

def make_it_quack(thing):
   thing.quack()

# Create instances
duck = Duck()
person = Person()

# Both can be passed to the same function
make_it_quack(duck)    # Output: Quack!
make_it_quack(person)  # Output: I'm pretending to be a duck!

# This demonstrates duck typing:
# If it looks like a duck and quacks like a duck, it's a duck.
# Both Duck and Person have a quack() method, so they can both be used where a "duck" is expected.

Output:
Quack!
I'm pretending to be a duck!

Statische Mitglieder

Python verwendet @staticmethod und @classmethod Dekoratoren für statische Methoden, und Klassenvariablen werden von allen Instanzen gemeinsam genutzt. Java verwendet das Schlüsselwort static sowohl für Methoden als auch für Variablen und bietet statische Initialisierungsblöcke für komplexe statische Initialisierungen.

7. Eigenschaften von Python und Java, die es in anderen Sprachen nicht gibt

Die individuellen Eigenheiten und Macken beider Sprachen haben einige reizvolle Funktionen hervorgebracht, die für andere Sprachen richtungsweisend sind (oder sie neidisch machen).

Die auf Einrückung basierende Blockstruktur von Python macht zum Beispiel geschweifte Klammern oder Schlüsselwörter überflüssig und macht den Python-Code zum schönsten und lesbarsten unter den anderen. Python unterstützt auch Listen- oder Wörterbuch-Verständnissedie einfach fantastisch zu benutzen sind:

# List comprehension
squares = [x**2 for x in range(10)]
print("Squares:", squares)

# Dictionary comprehension
word_lengths = {word: len(word) for word in ["Python", "Java", "Comprehension"]}
print("Word lengths:", word_lengths)

# List comprehension with conditional
even_squares = [x**2 for x in range(10) if x % 2 == 0]
print("Even squares:", even_squares)

# Dictionary comprehension with conditional
long_word_lengths = {word: len(word) for word in ["Python", "Java", "Comprehension"] if len(word) > 4}
print("Long word lengths:", long_word_lengths)

Output:
Squares: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
Word lengths: {'Python': 6, 'Java': 4, 'Comprehension': 13}
Even squares: [0, 4, 16, 36, 64]
Long word lengths: {'Python': 6, 'Comprehension': 13}

Die Dekoratoren von Python ermöglichen es, Funktionen und Methoden zu ändern oder zu erweitern, ohne ihren Code direkt zu ändern. Die Global Interpreter Lock (GIL) ist zwar keine Funktion an sich, aber dieses einzigartige Implementierungsdetail hat erhebliche Auswirkungen darauf, wie Python mit Gleichzeitigkeit umgeht. Schließlich bietet Pythons with-Anweisung eine saubere Möglichkeit, Ressourcen zu verwalten, indem sie für eine ordnungsgemäße Einrichtung und Bereinigung sorgt (ein mühsamer Prozess in anderen Sprachen).

Java ist auch nicht so schlecht. Die JVM (Java Virtual Machine) ist zwar nicht mehr einzigartig für Java, aber sie ermöglichte die "write once, run anywhere"-Philosophie, die bei ihrer Einführung revolutionär war.

Java bietet auch geprüfte Ausnahmen, bei denen Java verlangt, dass bestimmte Ausnahmen explizit abgefangen oder in den Methodensignaturen deklariert werden. Mit Java 8 wurden Standardmethoden für Schnittstellen eingeführt, die es ermöglichen, neue Methoden zu Schnittstellen hinzuzufügen, ohne bestehende Implementierungen zu zerstören.

Die Annotationsverarbeitung von Java ist eine leistungsstarke Metaprogrammierfunktion, mit der Code zur Kompilierzeit auf der Grundlage von Annotationen generiert wird.

Da sich Sprachen weiterentwickeln und gegenseitig beeinflussen, werden Merkmale, die einst einzigartig waren, oft von anderen Sprachen übernommen. Zum Beispiel haben viele Sprachen jetzt eine Form von Listenverständnis oder Dekoratoren, die von Python inspiriert sind.

8. Python vs Java: Standardbibliothek und Ökosystem

Die Standardbibliothek und das Ökosystem einer Programmiersprache sind entscheidend für ihre Nützlichkeit und Verbreitung. Sowohl Python als auch Java bieten reichhaltige Standardbibliotheken und lebendige Ökosysteme, aber sie unterscheiden sich in ihren Schwerpunkten und Stärken.

Standard-Bibliothek

Python folgt einer "Batterien inklusive"-Philosophie und bietet eine umfassende Standardbibliothek mit Modulen für Dateieingabe und -ausgabe, Netzwerke, Webservices, Datenverarbeitung und mehr. Diese umfangreiche Standardbibliothek ermöglicht es Entwicklern, viele Aufgaben auszuführen, ohne Pakete von Drittanbietern installieren zu müssen. Die wichtigsten Module sind json, datetime, sqlite3, csv, unittest und re (reguläre Ausdrücke).

Die umfangreiche Java-Klassenbibliothek bietet außerdem Hilfsprogramme für gängige Aufgaben, darunter Datenstrukturen (java.util), E/A (java.io), Netzwerke (java.net) und Gleichzeitigkeit (java.util.concurrent). Auch in der Unternehmensentwicklung mit den Java EE-Spezifikationen für den Aufbau umfangreicher, sicherer Netzwerkanwendungen ist sie hervorragend geeignet.

Ökosystem und Bibliotheken von Drittanbietern

Python dominiert in den Bereichen Data Science und maschinelles Lernen mit Bibliotheken wie NumPy, Pandas, Tensorflow und PyTorch. Auch in der Webentwicklung ist sie stark, mit Frameworks wie Flask oder Django. Der Python Package Index (PyPI) und pip machen die Paketverwaltung ganz einfach.

Das Java-Ökosystem ist mit Frameworks wie Spring und Hibernate eher auf Unternehmenssoftware ausgerichtet. Auch in der Big-Data- (Hadoop, Spark) und Android-Entwicklung ist sie sehr beliebt. Maven und Gradle erleichtern das Abhängigkeitsmanagement, wobei das Maven Central Repository eine wichtige Ressource darstellt.

9. Entwicklungswerkzeuge und IDE-Unterstützung

IDEs

Die Wahl einer IDE ist für jeden Entwickler sehr persönlich, aber beide Sprachen sind in Editoren verschiedener Geschmacksrichtungen integriert, um jeden Geschmack zu treffen.

Wenn du die Möglichkeit haben willst, jeden Aspekt deiner Programmierumgebung anzupassen, Visual Studio Code mit Python Erweiterung genau das Richtige für dich. Das Pendant in Java ist Eclipse, die zweitbeliebteste Java-IDE.

Für ein zuverlässigeres Erlebnis mit allem, was dazugehört, ist PyCharm die beste Wahl für Python mit erweiterten Funktionen wie intelligenter Code-Vervollständigung, Refactoring und Debugging. Für Java ist IntelliJ IDEA am beliebtesten und wird von demselben Unternehmen angeboten, das auch PyCharm herausgebracht hat - JetBrains.

Für wissenschaftliche Szenarien und die interaktive Codeausführung dürfen wir Jupyter Notebooks für Python nicht vergessen. Sie war mehr als vier Jahre lang meine IDE der Wahl, bis ich zu Cursor wegen der großartigen KI-Integrationen wechselte.

Entwicklungswerkzeuge

Python verwendet pip und Conda für die Paketverwaltung und virtuelle Umgebungen für die Projektisolierung. Tools wie Poetry werden für ein umfassenderes Projektmanagement immer beliebter.

Java setzt auf Maven oder Gradle für die Build-Automatisierung und das Abhängigkeitsmanagement. Diese Tools bieten komplexere, aber leistungsfähigere Projektkonfigurationsoptionen.

Python vs Java: Eine kurze Zusammenfassung

Wir haben diese beiden Titanen der Programmiersprachen schon oft miteinander verglichen. Um dir einen schnellen Überblick zu geben, findest du hier eine Vergleichstabelle mit den wichtigsten Gemeinsamkeiten und Unterschieden: 

Fazit

Python und Java sind zwar beide leistungsstarke und vielseitige Programmiersprachen, erfüllen aber unterschiedliche Bedürfnisse und Philosophien in der Welt der Softwareentwicklung. Python zeichnet sich durch seine Einfachheit, Lesbarkeit und schnelle Entwicklung aus, was es zu einem Favoriten für Data Science, KI und Skripting-Aufgaben macht. Die dynamische Typisierung und die prägnante Syntax ermöglichen ein schnelles Prototyping und sind leicht zu erlernen, können aber bei umfangreichen Anwendungen eine Herausforderung darstellen.

Java bietet mit seiner strengen Typisierung und ausführlichen Syntax eine Robustheit und Skalierbarkeit, die bei Unternehmensanwendungen und der Android-Entwicklung zum Tragen kommt. Seine Leistung und starke Typisierung bieten Vorteile beim Bau komplexer, unternehmenskritischer Systeme.

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• Kurs Einführung in Java
• Kurs Einführung in OOP mit Java
• Erste Schritte mit Java für Daten Webinar