Python vs Java: differenze e somiglianze in 9 aree chiave

Confrontare i linguaggi di programmazione è sempre un tema delicato tra gli sviluppatori. Mentre potresti avere una discussione relativamente equilibrata sulle differenze tra R e Python, potrebbe non essere così per Python e Java. Entrambi i linguaggi hanno storie di crescita ricche e simili e sono spesso il primo linguaggio di programmazione che molti sviluppatori imparano.

Quando si parla di questi due o di qualsiasi altro linguaggio, è difficile trovare opinioni imparziali. E, dato che il mio primo linguaggio è Python, potresti non essere d’accordo con alcune differenze che evidenzio in termini di facilità d’uso, sintassi e leggibilità. Ma a parte questo, preparati a una panoramica completa e basata sui fatti delle differenze tra Python e Java in nove aree chiave.

1. Python vs Java: casi d’uso e adozione nel settore

Partiamo confrontando dove e perché vengono usati entrambi i linguaggi, perché è probabilmente la prima domanda che i principianti si pongono prima di decidere tra i due. La scelta può determinare che tipo di sviluppatore diventeranno alla fine.

Prima di tutto, entrambi sono linguaggi general-purpose, il che significa che puoi costruire quasi qualsiasi cosa in Java o Python. La grande domanda è: “Quanto sono bravi in ciascuna cosa?”

Se vuoi sviluppare applicazioni di IA e modelli di machine learning o creare grafici bellissimi dei tuoi dati, allora Python è il re. Per esempio, molti degli algoritmi con cui interagisci ogni giorno su Instagram, TikTok o LinkedIn sono probabilmente scritti in Python.

Al di fuori dell’IA e dei dati, Python è popolare anche nello sviluppo web backend con framework come Django e Flask. È ampiamente usato anche in ambito accademico per il calcolo scientifico, perché è facile da apprendere per i ricercatori senza background di programmazione.

Dall’altra parte, Java viene utilizzato in applicazioni enterprise su scala massiva grazie alla sua robustezza e sicurezza. Se usi Android, molte delle app sul tuo telefono potrebbero avere un cervello in Java.

La sicurezza e la stabilità di Java lo rendono una scelta ideale per banche e altre istituzioni finanziarie per i loro sistemi backend. Ho detto che Python è il re nel mondo dell’IA e dei dati, ma alcune tecnologie di big data fondamentali come Hadoop e Apache Spark sono scritte in Java perché è molto più veloce.

Sebbene ci sia una notevole sovrapposizione nelle loro capacità, la scelta tra Python e Java dipende spesso dai requisiti specifici del progetto, dallo stack tecnologico esistente dell’organizzazione e dalle competenze disponibili nel team di sviluppo.

2. Curva di apprendimento e facilità d’uso di Python e Java

La maggior parte delle persone con cui parlerai dirà che Python è molto più facile da imparare per i principianti perché si legge come l’inglese e usa meno parole, quindi il tuo codice sarà più corto e leggibile. Nel frattempo, Java impone una sintassi rigorosa e concetti OOP fin dall’inizio, il che può risultare un’esperienza molto spiacevole per i neofiti. Quindi, il vincitore chiaro in termini di curva di apprendimento è Python. Ma per quanto riguarda la facilità d’uso?

Un modo di guardare alla cosa è il compromesso tra gratificazione immediata e differita. In Python, inizi a divertirti a programmare subito perché la sua sintassi è intuitiva e breve. Ma non ti rendi conto che questa sintassi divertente e facile ha un costo in termini di buone pratiche di programmazione (viene in mente il sistema di tipi, ma ne parleremo più avanti).

Se inizi il tuo percorso di programmazione con Java, ognuna delle tue sessioni di apprendimento sembrerà un allenamento per il cervello. Per mettere su “muscoli” di programmazione e sviluppare competenze, devi sudare (e imprecare) parecchio perché Java ti costringe a usare la tipizzazione statica e a seguire i principi OOP, concetti che gli sviluppatori Python imparano (o iniziano a considerare) a livello avanzato.

Quindi, in Python hai vita facile all’inizio ma potresti scontrarti con cattive abitudini sviluppate nelle prime fasi quando lavori su progetti seri. La complessità di Java può portare a una curva di apprendimento iniziale più ripida, ma ti fornirà sicuramente una comprensione più profonda dei concetti di programmazione nel lungo periodo.

3. Java vs Python: sintassi e leggibilità

A questo punto tutto ciò che potrei aver detto a favore di Java perde di significato, e corri verso Python. Considera questo:

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

L’esempio sopra mostra come eseguire un’operazione molto comune in entrambi i linguaggi: leggere un file di testo. Mentre Python ha bisogno di sole quattro righe di codice, Java ne richiede ben 18. Quindi, perché la sua sintassi è così verbosa?

Il principale contributo al numero di parole nel codice Java è il suo sistema di tipi rigoroso. Ogni variabile, parametro di metodo e valore di ritorno deve essere dichiarato esplicitamente con il suo tipo. Questa verbosità, sebbene talvolta possa sembrare macchinosa, offre chiarezza e aiuta a intercettare gli errori di tipo in fase di compilazione invece che a runtime.

Al contrario, Python usa la tipizzazione dinamica, che consente un codice più conciso ma a volte può portare a bug legati ai tipi che emergono solo durante l’esecuzione. Questo è un grosso problema, perché potresti avere uno script complesso che gira per un’ora e alla riga 246 ti imbatti in un errore di tipo, mandando in crash tutta l’esecuzione (capita).

Java usa anche molte parentesi graffe e punti e virgola, contribuendo ulteriormente alla sua scarsa leggibilità. Lo scopo delle parentesi graffe è dichiarare blocchi di codice. Ogni funzione, classe, ciclo e istruzione condizionale in Java è racchiusa tra parentesi graffe. Sebbene questa struttura esplicita possa aiutare a organizzare il codice, può renderlo visivamente affollato, soprattutto per i principianti.

I punti e virgola vengono usati per terminare le istruzioni, aggiungendo un altro livello di sintassi che Python non richiede. Questi elementi, combinati con le dichiarazioni di tipo verbose, rendono in generale il codice Java più lungo e potenzialmente più difficile da leggere a colpo d’occhio rispetto alla sintassi più pulita e concisa di Python, che si affida agli spazi bianchi per definire la gerarchia dei blocchi di codice.

4. Sistema di tipi in Python e Java

Il sistema di tipi dinamico di Python è l’aspetto del linguaggio che più spesso fa lamentare i programmatori. Nella tipizzazione dinamica:

• I tipi delle variabili sono determinati a runtime
• Le variabili possono contenere tipi di dato diversi durante l’esecuzione del programma
• Il controllo dei tipi avviene durante l’esecuzione
• Non serve dichiarare esplicitamente i tipi delle variabili

Questo rende il codice Python più conciso, leggibile e flessibile, al costo di più errori a runtime e prestazioni inferiori. I type hint sono stati introdotti in Python 3.5, consentendo agli sviluppatori di seguire principi di tipizzazione statica come nell’esempio seguente:

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

Purtroppo, sono solo hint — l’interprete non li applica a runtime. Questo significa che posso passare qualunque valore voglia 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]

La tipizzazione statica di Java, invece, è roba seria. I tipi delle variabili sono noti in fase di compilazione perché tutti i tipi di variabili, input e output delle funzioni devono essere dichiarati prima dell’uso. Una volta dichiarata, una variabile non può cambiare tipo. Molti errori di tipo vengono intercettati prima dell’esecuzione del programma. Il codice diventa più verboso, ma le prestazioni sono significativamente più veloci.

È di nuovo un compromesso tra gratificazione immediata e fatica a lungo termine. Poiché gli sviluppatori Python non devono specificare i tipi ogni volta, sono più produttivi nelle fasi iniziali ma potrebbero dover passare più tempo nei test a correggere bug semplici che si sarebbero potuti evitare con buoni principi di tipizzazione statica. Gli sviluppatori Java passano molto tempo a scrivere i tipi, ma non devono affrontare molte correzioni di bug legati ai tipi perché il compilatore intercetta la maggior parte di essi in anticipo.

5. Python vs Java: prestazioni ed esecuzione

Ecco l’elemento che fa spesso storcere il naso su Python: le sue prestazioni lente. Di fatto, Python è tra le tartarughe dei linguaggi di programmazione. Guarda questa tabella:

Fonte

Confronta più di 25 linguaggi di programmazione in termini di velocità e consumo energetico, e Python è in fondo in entrambi i criteri mentre Java è tra i primi cinque. Allora, qual è il motivo di una discrepanza così grande nelle prestazioni di questi linguaggi?

Una delle ragioni principali della lentezza di esecuzione di Python è l’uso di un interprete piuttosto che di un compilatore. Un linguaggio interpretato esegue il codice riga per riga a runtime, mentre un linguaggio compilato traduce l’intero programma in codice macchina prima dell’esecuzione. Questo processo di interpretazione aggiunge overhead all’esecuzione di Python, rendendolo più lento rispetto a linguaggi compilati come Java.

Inoltre, la tipizzazione dinamica di Python, pur offrendo flessibilità, contribuisce anche alle sue prestazioni più lente. L’interprete deve controllare i tipi a runtime, il che aggiunge tempo di elaborazione. Al contrario, la tipizzazione statica di Java consente più ottimizzazioni in fase di compilazione, con un’esecuzione più rapida.

Un altro fattore è il Global Interpreter Lock (GIL) di Python, che limita le reali capacità di multi-threading in CPython (l’implementazione standard di Python). Questo può penalizzare le prestazioni su sistemi multi-core, mentre Java può sfruttare più efficacemente i core multipli.

Tuttavia, è importante notare che la facilità d’uso e la rapidità di sviluppo di Python spesso superano i suoi svantaggi in termini di prestazioni per molte applicazioni, soprattutto quando la velocità di elaborazione pura non è la priorità.

6. Funzionalità di programmazione orientata agli oggetti (OOP)

Sia Python che Java sono linguaggi orientati agli oggetti (OOP è un paradigma di programmazione che organizza la progettazione del software attorno ai dati o oggetti piuttosto che a funzioni e logica), ma implementano i concetti OOP in modi diversi. Vediamo le principali differenze.

Definizione di classe e creazione di oggetti

In Python, le classi sono definite con la keyword class e il costruttore con __init__. Gli oggetti si creano scrivendo il nome della classe con le parentesi (obj = Car()). Java, invece, richiede che le classi siano definite in file separati (una classe pubblica per file). I costruttori in Java hanno lo stesso nome della classe, e gli oggetti si creano con la keyword new.

Ereditarietà

Python supporta la multipla ereditarietà e usa la funzione super() per chiamare i metodi della classe genitore. Impiega un Method Resolution Order (MRO) per determinare la risoluzione dei metodi in gerarchie di ereditarietà complesse. Java supporta solo l’ereditarietà singola per le classi tramite la keyword extends ma consente l’implementazione di più interfacce. Allo stesso modo chiama super per invocare i metodi della classe genitore.

Incapsulamento

Python non ha modificatori di accesso rigorosi (nessuna sorpresa qui) come public, private o protected. Utilizza invece un sistema di privacy basato su convenzioni con gli underscore (ad es. _private_var). Si affida alla buona volontà degli sviluppatori nel rispettare questa convenzione (cosa che, per lo più, accade). I metodi getter e setter sono opzionali e spesso sostituiti da property.

Java è, di nuovo, più rigoroso. Impone modificatori di accesso (public, private, protected, package-private) e tipicamente implementa l’incapsulamento tramite campi privati con metodi getter/setter pubblici.

Polimorfismo

Python realizza il polimorfismo tramite duck typing, e l’override dei metodi è implicito. Java implementa il polimorfismo tramite override dei metodi e interfacce, usando l’annotazione @Override per l’override esplicito.

Ecco come appare il duck typing in 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!

Membri statici

Python usa i decorator @staticmethod e @classmethod per i metodi statici, e le variabili di classe sono condivise tra tutte le istanze. Java usa la keyword static sia per metodi che per variabili e fornisce blocchi di inizializzazione statici per inizializzazioni statiche complesse.

7. Funzionalità di Python e Java non comuni in altri linguaggi

Idiosincrasie e peculiarità di entrambi i linguaggi hanno portato a funzionalità piacevoli che hanno dettato tendenze che altri linguaggi hanno seguito (o invidiato).

Per esempio, la struttura a blocchi basata sull’indentazione di Python elimina la necessità di parentesi graffe o keyword, rendendo il codice Python il più bello e leggibile tra gli altri. Python supporta anche le list o le dictionary comprehension, che sono semplicemente fantastiche da usare:

# 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}

I decorator di Python permettono di modificare o estendere funzioni e metodi senza cambiarne direttamente il codice. Anche se il Global Interpreter Lock (GIL) non è una funzionalità in senso stretto, questo dettaglio di implementazione unico influisce notevolmente su come Python gestisce la concorrenza. Infine, l’istruzione with di Python offre un modo pulito per gestire le risorse, garantendo una corretta preparazione e pulizia (un processo tedioso in altri linguaggi).

Anche Java non è affatto male. La sua JVM (Java Virtual Machine), pur non essendo più unica di Java, ha reso possibile la filosofia “write once, run anywhere”, rivoluzionaria quando fu introdotta.

Java offre anche le eccezioni verificate, in cui Java richiede che certe eccezioni siano esplicitamente catturate o dichiarate nelle firme dei metodi. Java 8 ha introdotto i metodi di default nelle interfacce, consentendo di aggiungere nuovi metodi alle interfacce senza rompere le implementazioni esistenti.

L’annotation processing di Java è una potente funzionalità di metaprogrammazione per generare codice in fase di compilazione sulla base delle annotazioni.

Man mano che i linguaggi evolvono e si influenzano a vicenda, le funzionalità un tempo uniche vengono spesso adottate da altri linguaggi. Per esempio, molti linguaggi ora hanno una qualche forma di list comprehension o decorator ispirati a Python.

8. Python vs Java: libreria standard ed ecosistema

La libreria standard e l’ecosistema di un linguaggio di programmazione sono essenziali per la sua utilità e adozione. Sia Python che Java offrono librerie standard ricche ed ecosistemi vivaci, ma differiscono per focus e punti di forza.

Libreria standard

Python segue la filosofia “batteries included”, fornendo una libreria standard completa che include moduli per I/O su file, networking, servizi web, elaborazione dati e altro. Questa ricca libreria standard consente agli sviluppatori di svolgere molte attività senza dover installare pacchetti di terze parti. Moduli chiave includono json, datetime, sqlite3, csv, unittest e re (espressioni regolari).

L’ampia Class Library di Java fornisce anch’essa utility per attività comuni, tra cui strutture dati (java.util), I/O (java.io), networking (java.net) e concorrenza (java.util.concurrent). Eccelle anche nello sviluppo enterprise con le specifiche Java EE per costruire applicazioni di rete su larga scala e sicure.

Ecosistema e librerie di terze parti

Python domina nella data science e nel machine learning con librerie come NumPy, Pandas, TensorFlow e PyTorch. È forte anche nello sviluppo web, con framework come Flask o Django. Il Python Package Index (PyPI) e pip rendono la gestione dei pacchetti semplice.

L’ecosistema di Java è più focalizzato sul software enterprise, con framework come Spring e Hibernate. È anche prominente nel big data (Hadoop, Spark) e nello sviluppo Android. Maven e Gradle facilitano la gestione delle dipendenze, con Maven Central Repository come risorsa chiave.

9. Strumenti di sviluppo e supporto IDE

IDE

La scelta di un IDE è altamente personale per ciascun sviluppatore, ma entrambi i linguaggi sono integrati in editor di vari tipi per soddisfare ogni gusto.

Se vuoi la possibilità di personalizzare ogni aspetto del tuo ambiente di coding, Visual Studio Code con estensione Python è la strada giusta. L’equivalente in Java è Eclipse, che è il secondo IDE Java più popolare.

Per un’esperienza più affidabile e tutto incluso, PyCharm è la migliore scelta per Python, con funzionalità avanzate come completamento intelligente del codice, refactoring e debugging. Per Java, IntelliJ IDEA è il più popolare ed è offerto dalla stessa azienda che ha rilasciato PyCharm — JetBrains.

Per scenari scientifici ed esecuzione interattiva del codice, non possiamo dimenticare i Jupyter Notebook per Python. È stato il mio IDE di riferimento per più di quattro anni, finché non sono passato a Cursor per le sue ottime integrazioni di IA.

Strumenti di sviluppo

Python utilizza pip e Conda per la gestione dei pacchetti e ambienti virtuali per l’isolamento dei progetti. Strumenti come Poetry stanno guadagnando popolarità per una gestione del progetto più completa.

Java si affida a Maven o Gradle per l’automazione della build e la gestione delle dipendenze. Questi strumenti offrono opzioni di configurazione del progetto più complesse ma potenti.

Python vs Java: un breve riepilogo

Abbiamo coperto moltissimo confrontando questi due giganti dei linguaggi di programmazione. Per darti una rapida panoramica, ecco una tabella comparativa con le principali somiglianze e differenze: 

Conclusione

Python e Java, pur essendo entrambi linguaggi di programmazione potenti e versatili, rispondono a esigenze e filosofie diverse nel mondo dello sviluppo software. Python eccelle per semplicità, leggibilità e rapidità di sviluppo, diventando il preferito per data science, IA e scripting. La sua tipizzazione dinamica e la sintassi concisa consentono un rapido prototyping e facilità di apprendimento, ma possono presentare sfide nelle applicazioni su larga scala.

Java, con la sua tipizzazione rigorosa e sintassi verbosa, offre robustezza e scalabilità che brillano nelle applicazioni enterprise e nello sviluppo Android. Le sue prestazioni e la tipizzazione forte offrono vantaggi nella costruzione di sistemi complessi e mission-critical.

Se vuoi iniziare a imparare Python, dai un’occhiata al nostro percorso di competenze Python Fundamentals. Abbiamo anche alcune risorse su Java se decidi di intraprendere questa strada:

• Corso Introduction to Java
• Corso Introduction to OOP with Java
• Webinar Getting started with Java for Data