Python vs Java: Diferencias y similitudes en 9 áreas clave

Comparar lenguajes de programación siempre es un tema delicado entre los desarrolladores. Aunque podrías mantener un debate relativamente equilibrado sobre las diferencias entre R y Python, puede que no ocurra lo mismo con Python y Java. Ambos lenguajes tienen historias de crecimiento ricas y similares, y a menudo son el primer lenguaje de programación que aprenden muchos desarrolladores.

Cuando se trata de estas dos lenguas o de cualquier otra, es difícil encontrar opiniones imparciales. Y, como mi primer lenguaje es Python, puede que no estés de acuerdo con algunas de las diferencias que comparto en cuanto a facilidad de uso, sintaxis y legibilidad. Pero aparte de eso, prepárate para un completo resumen basado en hechos de las diferencias entre Python y Java en nueve áreas clave.

1. Python vs Java: Casos de uso y adopción industrial

Empecemos comparando dónde y por qué se utilizan ambas lenguas, porque probablemente sea la primera pregunta que se hagan los principiantes antes de decidir entre una y otra. Elegir uno puede decidir qué tipo de desarrollador será finalmente.

En primer lugar, ambos son lenguajes de propósito general, lo que significa que puedes construir casi cualquier cosa en Java o Python. La gran pregunta es: "¿Cómo de buenos son en cada cosa?".

Si quieres desarrollar aplicaciones de IA y modelos de aprendizaje automático o generar gráficos atractivos de tus datos, Python es el rey. Por ejemplo, la mayoría de los algoritmos con los que interactúas a diario en Instagram, TikTok o LinkedIn probablemente estén escritos en Python.

Fuera de la IA y los datos, Python también es popular en el desarrollo web backend con frameworks como Django y Flask. También se utiliza mucho en el mundo académico para la computación científica, ya que es fácil de aprender para los investigadores sin conocimientos de programación.

Por otro lado, verás que Java se utiliza en aplicaciones empresariales a gran escala debido a su robustez y seguridad. Si utilizas Android, muchas de las aplicaciones de tu teléfono pueden tener cerebros Java.

La seguridad y estabilidad de Java lo convierten en una opción ideal para los bancos y otras instituciones financieras para sus sistemas backend. He mencionado que Python era el rey en el mundo de la IA y los datos, pero algunas tecnologías clave de big data como Hadoop y Apache Spark están escritas en Java porque es mucho más rápido.

Aunque existe un solapamiento significativo en sus capacidades, la elección entre Python y Java a menudo se reduce a los requisitos específicos del proyecto, la pila tecnológica existente en la organización y la experiencia disponible en el equipo de desarrollo.

2. Curva de aprendizaje y facilidad de uso de Python y Java

La mayoría de la gente con la que hables dirá que Python es mucho más fácil de aprender para los principiantes porque se lee como el inglés y utiliza menos palabras, por lo que tu código será más corto y legible. Mientras tanto, Java impone una sintaxis y unos conceptos de POO estrictos desde el principio, lo que puede suponer una experiencia muy desagradable para los recién llegados. Por tanto, el claro ganador en términos de curva de aprendizaje es Python. Pero, ¿qué te parece la facilidad de uso?

Una forma de verlo es la compensación entre la gratificación inmediata y la diferida. En Python, empiezas a disfrutar de la programación enseguida porque su sintaxis es intuitiva y breve. Pero no te das cuenta de que esta sintaxis fácil y divertida tiene el coste de sacrificar buenas prácticas de programación (me viene a la mente el sistema de tipos, pero hablaremos de ello más adelante).

Si empiezas a programar con Javacada una de tus sesiones de aprendizaje te parecerá un ejercicio cerebral. Para ganar músculo programando y desarrollar habilidades, tienes que sudar (y maldecir) mucho, porque Java te obliga a utilizar tipado estático y a seguir los principios de la programación orientada a objetos, que son conceptos que los desarrolladores de Python aprenden (o empiezan a preocuparse por ellos) en el nivel avanzado.

Así, en Python, lo tienes fácil al principio, pero puedes tener problemas con los malos hábitos desarrollados al principio de tu andadura en proyectos serios. La complejidad de Java puede llevar a una curva de aprendizaje inicial más pronunciada, pero sin duda te proporcionará una comprensión más profunda de los conceptos de programación a largo plazo.

3. Java vs Python: Sintaxis y legibilidad

Es en este punto cuando cualquier cosa que pudiera haber dicho a favor de Java pierde todo su sentido, y vas corriendo hacia Python. Piensa en esto:

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

El ejemplo anterior muestra cómo realizar una operación muy común en ambos idiomas: leer un archivo de texto. Mientras que Python sólo necesita cuatro líneas de código, Java requiere la friolera de 18 líneas. Entonces, ¿por qué es tan prolija su sintaxis?

El factor que más contribuye al recuento de palabras en el código Java es el estricto sistema de tipos de Java. Cada variable, parámetro de método y valor de retorno debe declararse explícitamente con su tipo. Esta verbosidad, aunque a veces se considera engorrosa, aporta claridad y ayuda a detectar los errores relacionados con los tipos en tiempo de compilación y no en tiempo de ejecución.

En cambio, Python utiliza tipado dinámico, que permite un código más conciso, pero a veces puede dar lugar a errores relacionados con el tipo que sólo aparecen durante la ejecución. Esto es un gran problema porque puedes tener un script complejo ejecutándose durante una hora y en la línea 246, encontrarte con un error de tipo, rompiendo toda la ejecución (suele ocurrir).

Java también utiliza muchas llaves y puntos y comas, lo que contribuye aún más a su ilegibilidad. La finalidad de las llaves es la declaración de bloques de código. Todas las funciones, clases, bucles y sentencias condicionales de Java se encierran entre llaves. Aunque esta estructura explícita puede ayudar a organizar el código, puede hacer que el código parezca desordenado, especialmente para los principiantes.

Los puntos y comas se utilizan para terminar las sentencias, lo que añade otra capa de sintaxis que Python no necesita. Estos elementos, combinados con las verborreicas declaraciones de tipos, hacen que el código Java sea generalmente más largo y potencialmente más difícil de leer de un vistazo, en comparación con la sintaxis más limpia y concisa de Python, que se basa en el espacio en blanco para definir la jerarquía de los bloques de código.

4. Sistema de tipos en Python y Java

El sistema de tipos dinámicos de Python es el aspecto del lenguaje del que más se quejan los programadores. En tipificación dinámica:

• Los tipos de variables se determinan en tiempo de ejecución
• Las variables pueden contener distintos tipos de datos a lo largo de la ejecución del programa
• La comprobación de tipos se produce durante el tiempo de ejecución
• No es necesario declarar explícitamente los tipos de variables

Esto hace que el código Python sea más conciso, legible y flexible, a costa de más errores en tiempo de ejecución y un rendimiento más lento. Las sugerencias de tipo se introdujeron en Python 3.5, permitiendo a los desarrolladores seguir los principios de tipado estático como en el ejemplo siguiente:

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

Por desgracia, sólo son indicaciones- el intérprete no las aplica en tiempo de ejecución. Esto significa que puedo pasar los valores que quiera a echo:

# 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]

Ahora bien, el tipado estático de Java es la leche. Los tipos de variables se conocen en tiempo de compilación porque todos los tipos de variables, entradas y salidas de funciones deben declararse antes de utilizarlas. Una vez declarada una variable, su tipo no puede cambiar. Muchos errores de comprobación de tipo se detectan antes que el tipo de programa. El código se vuelve más verboso, pero el rendimiento es significativamente más rápido.

Se trata de nuevo de un compromiso entre la gratificación inmediata y la lucha a largo plazo. Puesto que los desarrolladores de Python no tienen que especificar tipos cada vez, son más productivos en una fase temprana, pero pueden tener que dedicar más tiempo durante las pruebas a arreglar errores sencillos que podrían haberse evitado con unos buenos principios de tipado estático. Los desarrolladores de Java dedican mucho tiempo a escribir tipos, pero no se ocupan mucho de corregir errores relacionados con los tipos, ya que el compilador detecta la mayoría de ellos al principio.

5. Python vs Java: Rendimiento y ejecución

Ahora viene el punto de ruptura de Python para muchos desarrolladores: su lento rendimiento. De hecho, Python se encuentra entre las tortugas de los lenguajes de programación. Echa un vistazo a esta tabla:

Fuente

Compara más de 25 lenguajes de programación en términos de velocidad y consumo de energía, y Python ocupa el último lugar en ambos criterios, mientras que Java está entre los cinco primeros. Entonces, ¿a qué se debe una discrepancia tan grande en los rendimientos de estas lenguas?

Pues bien, una de las principales razones de la lentitud de ejecución de Python es el uso de un intérprete en lugar de un compilador. Un lenguaje interpretado ejecuta el código línea por línea en tiempo de ejecución, mientras que un lenguaje compilado traduce todo el programa a código máquina antes de ejecutarlo. Este proceso de interpretación añade sobrecarga a la ejecución de Python, haciéndolo más lento en comparación con lenguajes compilados como Java.

Además, la tipificación dinámica de Python, aunque ofrece flexibilidad, también contribuye a su menor rendimiento. El intérprete tiene que comprobar los tipos en tiempo de ejecución, lo que añade tiempo de procesamiento adicional. En cambio, el tipado estático de Java permite más optimizaciones en tiempo de compilación, lo que se traduce en una ejecución más rápida.

Otro factor es el Bloqueo Global del Intérprete (GIL) de Python, que limita las verdaderas capacidades multihilo en CPython (la implementación estándar de Python). Esto puede dificultar el rendimiento en sistemas multinúcleo, mientras que Java puede utilizar más eficazmente varios núcleos.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que la facilidad de uso de Python y su rápida capacidad de desarrollo a menudo compensan sus inconvenientes de rendimiento para muchas aplicaciones, especialmente cuando la velocidad de procesamiento en bruto no es la principal preocupación.

6. Características de la programación orientada a objetos (POO)

Tanto Python como Java son lenguajes de programación orientados a objetos (la POO es un paradigma de programación que organiza el diseño del software en torno a datos u objetos en lugar de funciones y lógica), pero implementan conceptos de POO de formas diferentes. Exploremos las principales diferencias.

Definición de clases y creación de objetos

En Python, las clases se definen utilizando la palabra clave class, y el constructor se define utilizando __init__. Los objetos se crean escribiendo el nombre de la clase entre corchetes (obj = Car()). Java, en cambio, exige que las clases se definan en archivos separados (una clase pública por archivo). Los constructores en Java tienen el mismo nombre que su clase, y los objetos se crean utilizando la palabra clave new.

Herencia

Python admite herencia múltiple y utiliza la funciónsuper() para llamar a los métodos de la clase padre. Emplea un Orden de Resolución de Métodos (ORM) para determinar la llamada a métodos en jerarquías de herencia complejas. Java sólo admite la herencia única para las clases que utilizan la palabra clave extends, pero permite la implementación de múltiples interfaces. Del mismo modo, llama a super para llamar a los métodos de la clase padre.

Encapsulación

Python no tiene modificadores de acceso estrictos (sin sorpresas) como public, private o protected. En su lugar, utiliza un sistema de privacidad basado en convenciones con guiones bajos (por ejemplo, _private_var). Depende de la buena voluntad de los desarrolladores para respetar esta convención (cosa que hacen en su mayoría). Los métodos Getter y Setter son opcionales y a menudo se sustituyen por propiedades.

Java es, de nuevo, más estricto. Impone modificaciones de acceso (público, privado, protegido, paquete-privado) y suele implementar la encapsulación mediante campos privados con métodos getter/setter públicos.

Polimorfismo

Python consigue el polimorfismo mediante la tipificación de patos, y la sobreescritura de métodos es implícita. Java implementa el polimorfismo mediante la redefinición de métodos y las interfaces, utilizando la anotación @Override para la redefinición explícita de métodos.

Este es el aspecto de la tipificación de patos en Python:

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!

Miembros estáticos

Python utiliza los decoradores@staticmethod y @classmethod para los métodos estáticos, y las variables de clase se comparten entre todas las instancias. Java utiliza la palabra clave static tanto para los métodos como para las variables y proporciona bloques inicializadores estáticos para la inicialización estática compleja.

7. Características de Python y Java que no se ven en otros lenguajes

La idiosincrasia individual y las peculiaridades de ambas lenguas han dado lugar a algunas características deliciosas que marcan tendencias a seguir (o envidiar) por otras lenguas.

Por ejemplo, la estructura de bloques basada en la indentación de Python elimina la necesidad de llaves o palabras clave, lo que hace que el código Python sea el más bonito y legible de todos. Python también admite la comprensión de listas o comprensiones de diccionarioque son increíbles de usar:

# 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}

Los decoradores de Python permiten modificar o mejorar funciones y métodos sin cambiar directamente su código. Aunque el Bloqueo Global del Intérprete (GIL) no es una función en sí, este detalle de implementación único afecta significativamente a la forma en que Python gestiona la concurrencia. Por último, la sentencia with de Python proporciona una forma limpia de gestionar los recursos, garantizando una configuración y limpieza adecuadas (un proceso tedioso en otros lenguajes).

Java tampoco está tan mal. Su JVM (Máquina Virtual Java), aunque ya no es exclusiva de Java, permitía la filosofía "escribir una vez, ejecutar en cualquier parte", que fue revolucionaria cuando se introdujo.

Java también ofrece excepciones comprobadas, en las que Java exige que determinadas excepciones se capturen explícitamente o se declaren en las firmas de los métodos. Java 8 introdujo los métodos por defecto de las interfaces, lo que permite añadir nuevos métodos a las interfaces sin romper las implementaciones existentes.

El procesamiento de anotaciones de Java es una potente función de metaprogramación para generar código en tiempo de compilación basado en anotaciones.

A medida que las lenguas evolucionan y se influyen mutuamente, los rasgos que antes eran únicos suelen ser adoptados por otras lenguas. Por ejemplo, muchos lenguajes tienen ahora alguna forma de comprensión de listas o decoradores inspirados en Python.

8. Python vs Java: Biblioteca estándar y ecosistema

La biblioteca estándar y el ecosistema de un lenguaje de programación son esenciales para su utilidad y adopción. Tanto Python como Java ofrecen ricas bibliotecas estándar y vibrantes ecosistemas, pero difieren en su enfoque y sus puntos fuertes.

Biblioteca estándar

Python sigue la filosofía de "pilas incluidas", proporcionando una completa biblioteca estándar que incluye módulos para E/S de archivos, redes, servicios web, procesamiento de datos y mucho más. Esta rica biblioteca estándar permite a los desarrolladores ejecutar muchas tareas sin tener que instalar paquetes de terceros. Los módulos clave son json, datetime, sqlite3, csv, unittest y re (expresiones regulares).

La amplia Biblioteca de Clases de Java también proporciona utilidades para tareas comunes, como estructuras de datos (java.util), E/S (java.io), redes (java.net) y concurrencia (java.util.concurrent). También destaca en el desarrollo empresarial con especificaciones Java EE para crear aplicaciones de red seguras y a gran escala.

Ecosistema y bibliotecas de terceros

Python domina en la ciencia de datos y el aprendizaje automático con bibliotecas como NumPy, Pandas, Tensorflow y PyTorch. También es fuerte en desarrollo web, con frameworks como Flask o Django. El Índice de Paquetes de Python (PyPI) y pip facilitan la gestión de paquetes.

El ecosistema de Java está más centrado en el software empresarial, con marcos como Spring e Hibernate. También destaca en big data (Hadoop, Spark) y desarrollo Android. Maven y Gradle facilitan la gestión de dependencias, con el Repositorio Central de Maven como recurso clave.

9. Herramientas de desarrollo y soporte IDE

IDEs

La elección de un IDE es muy personal de cada desarrollador, pero ambos lenguajes están integrados en editores de varios sabores para satisfacer todos los gustos.

Si quieres tener la posibilidad de personalizar todos los aspectos de tu entorno de codificación, Visual Studio Code con Python es el camino a seguir. El equivalente en Java es Eclipse, que es el segundo IDE de Java más popular.

Para una experiencia más fiable y con todo incluido, PyCharm es la mejor opción para Python, con funciones avanzadas como la finalización inteligente del código, la refactorización y la depuración. En cuanto a Java, IntelliJ IDEA es el más popular y lo ofrece la misma empresa que lanzó PyCharm: JetBrains.

Para los escenarios científicos y la ejecución interactiva de código, no podemos olvidar los Cuadernos Jupyter para Python. Ha sido mi IDE preferido durante más de cuatro años, hasta que cambié a Cursor por su gran integración con la IA.

Herramientas de desarrollo

Python utiliza pip y Conda para la gestión de paquetes y entornos virtuales para el aislamiento de proyectos. Herramientas como Poesía están ganando popularidad para una gestión más exhaustiva de los proyectos.

Java depende de Maven o Gradle para la automatización de la compilación y la gestión de dependencias. Estas herramientas ofrecen opciones de configuración del proyecto más complejas pero potentes.

Python vs Java: Breve resumen

Hemos cubierto mucho terreno comparando estos dos titanes de los lenguajes de programación. Para darte una visión general rápida, aquí tienes una tabla comparativa que muestra las principales similitudes y diferencias: 

Conclusión

Python y Java, aunque ambos son lenguajes de programación potentes y versátiles, responden a necesidades y filosofías diferentes en el mundo del desarrollo de software. Python destaca por su sencillez, legibilidad y rapidez de desarrollo, lo que lo convierte en el favorito para la ciencia de datos, la IA y las tareas de scripting. Su tipado dinámico y su sintaxis concisa permiten crear prototipos rápidamente y facilitan el aprendizaje, pero pueden plantear problemas en aplicaciones a gran escala.

Java, con su tipado estricto y sintaxis verbosa, ofrece una solidez y escalabilidad que brillan en las aplicaciones de nivel empresarial y en el desarrollo de Android. Su rendimiento y su fuerte mecanografía proporcionan ventajas en la construcción de sistemas complejos de misión crítica.

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• Curso de Introducción a Java
• Curso de Introducción a la programación orientada a objetos con Java
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