Python contre Java : Différences et similitudes dans 9 domaines clés

La comparaison des langages de programmation est toujours un sujet délicat pour les développeurs. Alors que vous pourriez avoir une discussion relativement équilibrée sur les différences entre R et Python, ce n'est pas forcément le cas pour Python et Java. Ces deux langages ont une histoire riche et similaire en termes de croissance et sont souvent le premier langage de programmation que de nombreux développeurs apprennent.

Lorsqu'il s'agit de ces deux langues ou de toute autre langue, il est difficile de trouver des avis impartiaux. Et, comme mon premier langage est Python, vous ne serez peut-être pas d'accord avec certaines des différences que je partage en termes de facilité d'utilisation, de syntaxe et de lisibilité. Mais à part cela, préparez-vous à un exposé complet et factuel des différences entre Python et Java dans neuf domaines clés.

1. Python contre Java : Cas d'utilisation et adoption par l'industrie

Commençons par comparer où et pourquoi les deux langues sont utilisées, car c'est probablement la première question que les débutants se posent avant de choisir entre les deux. Le choix de l'un d'entre eux peut déterminer le type de développeur qu'ils deviendront par la suite.

Tout d'abord, les deux sont des langages à usage général, ce qui signifie que vous pouvez construire presque n'importe quoi en Java ou en Python. La grande question est la suivante : "Quel est leur niveau de compétence dans chaque domaine ?"

Si vous souhaitez développer des applications d'IA et des modèles d'apprentissage automatique ou générer de superbes graphiques de vos données, Python est le roi. Par exemple, la plupart des algorithmes avec lesquels vous interagissez quotidiennement sur Instagram, TikTok ou LinkedIn sont probablement écrits en Python.

En dehors de l'IA et des données, Python est également populaire dans le développement web backend avec des frameworks comme Django et Flask. Il est également largement utilisé dans les universités pour le calcul scientifique, car il est facile à prendre en main pour les chercheurs qui n'ont pas de connaissances en programmation.

D'autre part, vous verrez Java utilisé dans des applications d'entreprise à grande échelle en raison de sa robustesse et de sa sécurité. Si vous utilisez Android, de nombreuses applications sur votre téléphone peuvent contenir des cerveaux Java.

La sécurité et la stabilité de Java en font un choix idéal pour les banques et autres institutions financières pour leurs systèmes dorsaux. J'ai mentionné que Python était le roi dans le monde de l'IA et des données, mais certaines technologies clés du big data comme Hadoop et Apache Spark sont écrites en Java parce qu'elles sont beaucoup plus rapides.

Bien que leurs capacités se recoupent largement, le choix entre Python et Java se résume souvent aux exigences spécifiques du projet, à la pile technologique existante de l'organisation et à l'expertise disponible au sein de l'équipe de développement.

2. Courbe d'apprentissage et facilité d'utilisation de Python et Java

La plupart des personnes à qui vous parlerez diront que Python est beaucoup plus facile à apprendre pour les débutants parce qu'il se lit comme l'anglais et utilise moins de mots, de sorte que votre code sera plus court et plus lisible. En revanche, Java impose une syntaxe et des concepts OOP stricts dès le départ, ce qui peut constituer une expérience très désagréable pour les nouveaux venus. Ainsi, le grand gagnant en termes de courbe d'apprentissage est Python. Mais qu'en est-il de la facilité d'utilisation ?

Une façon de voir les choses est de faire un compromis entre la gratification immédiate et la gratification différée. En Python, vous commencez tout de suite à apprécier la programmation car sa syntaxe est intuitive et courte. Mais vous ne vous rendez pas compte que cette syntaxe amusante et facile se fait au prix du sacrifice de bonnes pratiques de programmation (le système de type vient à l'esprit, mais nous y reviendrons plus tard).

Si vous commencez votre parcours de programmation avec Javachacune de vos sessions d'apprentissage ressemblera à une séance d'entraînement cérébral. Pour se muscler en programmation et développer des compétences, il faut beaucoup transpirer (et jurer) parce que Java vous oblige à utiliser le typage statique et à suivre les principes OOP, qui sont des concepts que les développeurs Python apprennent (ou commencent à se préoccuper) au niveau avancé.

Ainsi, en Python, vous avez la vie facile au début, mais vous risquez de vous heurter à de mauvaises habitudes prises au début de votre parcours dans des projets sérieux. La complexité de Java peut entraîner une courbe d'apprentissage initiale plus raide, mais elle vous permettra certainement d'acquérir une compréhension plus approfondie des concepts de programmation à long terme.

3. Java vs Python : Syntaxe et lisibilité

C'est à ce moment-là que tout ce que j'aurais pu dire en faveur de Java perd tout son sens, et que vous vous précipitez vers Python. Considérez ceci :

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

L'exemple ci-dessus montre comment effectuer une opération très courante dans les deux langues : la lecture d'un fichier texte. Alors que Python ne nécessite que quatre lignes de code, Java en requiert 18. Alors, pourquoi sa syntaxe est-elle si verbeuse ?

Le principal facteur contribuant au nombre de mots dans le code Java est le système de type strict de Java. Chaque variable, paramètre de méthode et valeur de retour doit être déclaré explicitement avec son type. Cette verbosité, bien que parfois considérée comme encombrante, apporte de la clarté et permet de détecter les erreurs liées aux types au moment de la compilation plutôt qu'au moment de l'exécution.

En revanche, Python utilise le typage dynamique, ce qui permet d'obtenir un code plus concis, mais peut parfois conduire à des bogues liés au type qui ne font surface qu'au cours de l'exécution. Il s'agit d'un problème majeur car vous pouvez avoir un script complexe qui s'exécute pendant une heure et à la ligne 246, vous rencontrez une erreur de type, ce qui interrompt l'ensemble de l'exécution (cela arrive).

Java utilise également beaucoup d'accolades et de points-virgules, ce qui contribue à son manque de lisibilité. Les accolades ont pour but de déclarer des blocs de code. Chaque fonction, classe, boucle et instruction conditionnelle en Java est entourée d'accolades. Bien que cette structure explicite puisse aider à organiser le code, elle peut donner l'impression que le code est encombré, en particulier pour les débutants.

Les points-virgules sont utilisés pour terminer les déclarations, ce qui ajoute une autre couche de syntaxe dont Python n'a pas besoin. Ces éléments, combinés aux déclarations de type verbeuses, rendent le code Java généralement plus long et potentiellement plus difficile à lire au premier coup d'œil par rapport à la syntaxe plus propre et plus concise de Python, qui s'appuie sur les espaces blancs pour définir la hiérarchie des blocs de code.

4. Système de types en Python et Java

Le système de types dynamiques de Python est l'aspect du langage dont se plaignent la plupart des programmeurs. Dans le typage dynamique :

• Les types de variables sont déterminés au moment de l'exécution
• Les variables peuvent contenir différents types de données tout au long de l'exécution du programme
• La vérification des types a lieu pendant l'exécution
• Il n'est pas nécessaire de déclarer explicitement les types de variables

Cela rend le code Python plus concis, plus lisible et plus flexible, au prix d'un plus grand nombre d'erreurs d'exécution et d'un ralentissement des performances. Les indications de type ont été introduites dans Python 3.5, permettant aux développeurs de suivre les principes de typage statique comme dans l'exemple ci-dessous :

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

Malheureusement, il ne s'agit que de conseils- l'interprète ne les applique pas au moment de l'exécution. Cela signifie que je peux passer les valeurs que je veux à 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]

Aujourd'hui, le typage statique de Java est une véritable affaire. Les types de variables sont connus au moment de la compilation, car tous les types de variables, d'entrées et de sorties de fonctions doivent être déclarés avant d'être utilisés. Une fois qu'une variable est déclarée, son type ne peut pas changer. De nombreuses erreurs de contrôle de type sont détectées avant le type de programme. Le code devient plus verbeux, mais les performances sont nettement plus rapides.

Il s'agit à nouveau d'un compromis entre la gratification immédiate et la lutte à long terme. Comme les développeurs Python ne doivent pas spécifier les types à chaque fois, ils sont plus productifs à un stade précoce, mais peuvent devoir passer plus de temps pendant les tests à corriger des bogues simples qui auraient pu être évités avec de bons principes de typage statique. Les développeurs Java passent beaucoup de temps à écrire des types, mais ils n'ont pas besoin de corriger beaucoup de bogues liés aux types, car le compilateur en attrape la plupart dès le début.

5. Python contre Java : Performance et exécution

C'est là qu'intervient le point faible de Python pour de nombreux développeurs : la lenteur de ses performances. En fait, Python fait partie des tortues des langages de programmation. Jetez un coup d'œil à ce tableau :

Source

Elle compare plus de 25 langages de programmation en termes de vitesse et de consommation d'énergie et Python est en queue de peloton pour les deux critères alors que Java se situe dans les cinq premiers. Quelle est donc la raison d'un tel écart entre les performances de ces langues ?

L'une des principales raisons de la lenteur d'exécution de Python est l'utilisation d'un interpréteur plutôt que d'un compilateur. Un langage interprété exécute le code ligne par ligne au moment de l'exécution, tandis qu'un langage compilé traduit l'ensemble du programme en code machine avant l'exécution. Ce processus d'interprétation ajoute une surcharge à l'exécution de Python, ce qui le rend plus lent par rapport aux langages compilés comme Java.

De plus, le typage dynamique de Python, bien qu'offrant une certaine flexibilité, contribue également à ses performances plus lentes. L'interprète doit vérifier les types au moment de l'exécution, ce qui ajoute un temps de traitement supplémentaire. En revanche, le typage statique de Java permet davantage d'optimisations au moment de la compilation, ce qui se traduit par une exécution plus rapide.

Un autre facteur est le verrouillage global de l'interprète (GIL) de Python, qui limite les véritables capacités de multithreading dans CPython (l'implémentation standard de Python). Cela peut nuire aux performances des systèmes multicœurs, alors que Java peut utiliser plus efficacement plusieurs cœurs.

Cependant, il est important de noter que la facilité d'utilisation et les capacités de développement rapide de Python l'emportent souvent sur ses inconvénients en termes de performances pour de nombreuses applications, en particulier lorsque la vitesse de traitement brute n'est pas la principale préoccupation.

6. Caractéristiques de la programmation orientée objet (POO)

Python et Java sont tous deux des langages de programmation orientés objet (la POO est un paradigme de programmation qui organise la conception de logiciels autour de données ou d'objets plutôt que de fonctions et de logique), mais ils mettent en œuvre concepts OOP de manière différente. Examinons les principales différences.

Définition des classes et création d'objets

En Python, les classes sont définies à l'aide du mot-clé class, et le constructeur est défini à l'aide de __init__. Les objets sont créés en écrivant le nom de la classe entre crochets (obj = Car()). Java, en revanche, exige que les classes soient définies dans des fichiers distincts (une classe publique par fichier). En Java, les constructeurs portent le même nom que leur classe et les objets sont créés à l'aide du mot-clé new.

Héritage

Python prend en charge l'héritage multiple et utilise la fonctionsuper() pour appeler les méthodes de la classe mère. Il utilise un ordre de résolution des méthodes (MRO) pour déterminer l'appel des méthodes dans les hiérarchies d'héritage complexes. Java ne prend en charge que l'héritage unique pour les classes utilisant le mot-clé extends, mais autorise l'implémentation d'interfaces multiples. Il appelle de la même manière super pour appeler les méthodes de la classe mère.

Encapsulation

Python n'a pas de modificateurs d'accès stricts (sans surprise) comme public, private ou protected. Au lieu de cela, il utilise un système de confidentialité basé sur une convention avec des traits de soulignement (par exemple, _private_var). Il compte sur la bonne volonté des développeurs pour respecter cette convention (ce qu'ils font la plupart du temps). Les méthodes Getter et Setter sont facultatives et souvent remplacées par des propriétés.

Java est, là encore, plus strict. Il impose des modifications d'accès (public, privé, protégé, paquet-privé) et met généralement en œuvre l'encapsulation par le biais de champs privés avec des méthodes publiques de type getter/setter.

Polymorphisme

Python réalise le polymorphisme par le typage des canards, et la surcharge des méthodes est implicite. Java met en œuvre le polymorphisme par le biais de la superposition de méthodes et d'interfaces, en utilisant l' annotation @Override pour la superposition explicite de méthodes.

Voici à quoi ressemble le typage des canards 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!

Membres statiques

Python utilise les décorateurs@staticmethod et @classmethod pour les méthodes statiques, et les variables de classe sont partagées par toutes les instances. Java utilise le mot-clé static pour les méthodes et les variables et fournit des blocs d'initialisation statique pour une initialisation statique complexe.

7. Des caractéristiques de Python et de Java que l'on ne retrouve pas dans d'autres langages

Les idiosyncrasies individuelles et les bizarreries des deux langues ont donné naissance à des fonctionnalités délicieuses qui ont donné naissance à des tendances que d'autres langues suivront (ou envieront).

Par exemple, la structure en blocs de Python, basée sur l'indentation, élimine le besoin d'accolades ou de mots-clés, ce qui fait du code Python le plus joli et le plus lisible parmi les autres. Python prend également en charge les compréhensions de listes ou de dictionnaires. compréhension de dictionnairequi sont tout simplement géniales à utiliser :

# 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}

Les décorateurs de Python permettent de modifier ou d'améliorer les fonctions et les méthodes sans modifier directement leur code. Bien que le verrouillage global de l'interprète (GIL) ne soit pas une fonctionnalité en soi, ce détail d'implémentation unique affecte de manière significative la manière dont Python gère la concurrence. Enfin, l' instruction with de Python offre un moyen propre de gérer les ressources, en garantissant une configuration et un nettoyage corrects (un processus fastidieux dans d'autres langages).

Java n'est pas si mal non plus. Sa JVM (Java Virtual Machine), bien qu'elle ne soit plus propre à Java, a permis la philosophie "écrire une fois, exécuter n'importe où", qui était révolutionnaire lors de son introduction.

Java propose également des exceptions contrôlées qui exigent que certaines exceptions soient explicitement capturées ou déclarées dans les signatures de méthodes. Java 8 a introduit des méthodes par défaut pour les interfaces, ce qui permet d'ajouter de nouvelles méthodes aux interfaces sans casser les implémentations existantes.

Le traitement des annotations de Java est une puissante fonction de métaprogrammation permettant de générer du code au moment de la compilation sur la base d'annotations.

Au fur et à mesure que les langues évoluent et s'influencent mutuellement, les caractéristiques qui étaient autrefois uniques sont souvent adoptées par d'autres langues. Par exemple, de nombreux langages disposent désormais d'une forme de compréhension des listes ou de décorateurs inspirés de Python.

8. Python contre Java : Bibliothèque standard et écosystème

La bibliothèque standard et l'écosystème d'un langage de programmation sont essentiels à son utilité et à son adoption. Python et Java offrent tous deux de riches bibliothèques standard et des écosystèmes dynamiques, mais ils diffèrent dans leurs objectifs et leurs points forts.

Bibliothèque standard

Python suit une philosophie de "piles incluses", fournissant une bibliothèque standard complète qui comprend des modules pour les E/S de fichiers, la mise en réseau, les services web, le traitement des données, et bien plus encore. Cette riche bibliothèque standard permet aux développeurs d'exécuter de nombreuses tâches sans avoir à installer de paquets tiers. Les modules clés comprennent json, datetime, sqlite3, csv, unittest et re (expressions régulières).

La vaste bibliothèque de classes de Java fournit également des utilitaires pour les tâches courantes, notamment les structures de données (java.util), les E/S (java.io), la mise en réseau (java.net) et la concurrence (java.util.concurrent). Il excelle également dans le développement d'entreprises grâce aux spécifications Java EE qui permettent de créer des applications réseau sécurisées à grande échelle.

Ecosystème et bibliothèques tierces

Python domine dans la science des données et l'apprentissage automatique avec des bibliothèques comme NumPy, Pandas, Tensorflow et PyTorch. Elle est également forte en matière de développement web, avec des frameworks tels que Flask ou Django. Le Python Package Index (PyPI) et pip facilitent la gestion des paquets.

L'écosystème Java est davantage axé sur les logiciels d'entreprise, avec des cadres tels que Spring et Hibernate. Elle occupe également une place de choix dans le domaine du big data (Hadoop, Spark) et du développement Android. Maven et Gradle facilitent la gestion des dépendances, le dépôt central Maven étant une ressource clé.

9. Outils de développement et support IDE

IDEs

Le choix d'un IDE est très personnel pour chaque développeur, mais les deux langages sont intégrés dans des éditeurs de différentes saveurs pour satisfaire tous les goûts.

Si vous souhaitez pouvoir personnaliser chaque aspect de votre environnement de codage, Visual Studio Code avec Python est la solution idéale. L'équivalent en Java est Eclipse, qui est le deuxième IDE Java le plus populaire.

Pour une expérience plus fiable, tout compris, PyCharm est le meilleur choix pour Python avec des fonctionnalités avancées comme la complétion intelligente du code, le refactoring et le débogage. En ce qui concerne Java, IntelliJ IDEA est le plus populaire et est proposé par la même société qui a publié PyCharm - JetBrains.

Pour les scénarios scientifiques et l'exécution interactive de code, on ne peut pas oublier les Notebooks Jupyter pour Python. C'est l'IDE que j'ai choisi pendant plus de quatre ans, jusqu'à ce que je passe à Cursor pour ses excellentes intégrations AI.

Outils de développement

Python utilise pip et Conda pour la gestion des paquets et les environnements virtuels pour l'isolation des projets. Des outils comme Poetry gagnent en popularité pour une gestion de projet plus complète.

Java s'appuie sur Maven ou Gradle pour l'automatisation de la construction et la gestion des dépendances. Ces outils offrent des options de configuration de projet plus complexes mais plus puissantes.

Python contre Java : Un bref résumé

Nous avons beaucoup comparé ces deux titans des langages de programmation. Pour vous donner un aperçu rapide, voici un tableau comparatif présentant les principales similitudes et différences : 

Conclusion

Python et Java, bien qu'ils soient tous deux des langages de programmation puissants et polyvalents, répondent à des besoins et à des philosophies différents dans le monde du développement logiciel. Python excelle dans la simplicité, la lisibilité et le développement rapide, ce qui en fait un favori pour la science des données, l'IA et les tâches de script. Son typage dynamique et sa syntaxe concise permettent un prototypage rapide et une facilité d'apprentissage, mais peuvent présenter des difficultés dans les applications à grande échelle.

Java, avec son typage strict et sa syntaxe verbeuse, offre une robustesse et une évolutivité qui brillent dans les applications d'entreprise et le développement Android. Ses performances et son typage solide offrent des avantages dans la construction de systèmes complexes et critiques.

Si vous souhaitez commencer à apprendre Python, consultez notre Python Fundamentals, un cursus de compétences.. Nous avons également quelques ressources Java si vous décidez de suivre cette voie :

• Cours d'introduction à Java
• Cours d'introduction à la POO avec Java
• Démarrer avec le webinaire Java pour les données