Python vs Java: Diferenças e semelhanças em 9 áreas-chave

A comparação de linguagens de programação é sempre um assunto delicado entre os desenvolvedores. Embora você possa ter uma discussão relativamente equilibrada sobre as diferenças entre R e Python, esse pode não ser o caso de Python e Java. Ambas as linguagens têm histórias de crescimento ricas e semelhantes e, muitas vezes, são a primeira linguagem de programação que muitos desenvolvedores aprendem.

Quando se trata desses dois idiomas ou de qualquer outro, é difícil encontrar opiniões imparciais. E, como minha primeira linguagem é Python, você pode não concordar com algumas das diferenças que compartilho em termos de facilidade de uso, sintaxe e legibilidade. Mas, além disso, prepare-se para um resumo abrangente, baseado em fatos, das diferenças entre Python e Java em nove áreas principais.

1. Python vs Java: Casos de uso e adoção pelo setor

Vamos começar comparando onde e por que os dois idiomas são usados, pois essa é provavelmente a primeira pergunta que os iniciantes fazem antes de decidir entre os dois. A escolha de um deles pode decidir o tipo de desenvolvedor que você será no futuro.

Em primeiro lugar, ambas são linguagens de uso geral, o que significa que você pode criar praticamente qualquer coisa em Java ou Python. A grande questão é: "Quão bons eles são em cada coisa?"

Se você quiser desenvolver aplicativos de IA e modelos de aprendizado de máquina ou gerar gráficos bonitos de seus dados, então Python é o rei. Por exemplo, a maioria dos algoritmos com os quais você interage diariamente no Instagram, no TikTok ou no LinkedIn provavelmente é escrita em Python.

Além da IA e dos dados, o Python também é popular no desenvolvimento web de back-end com estruturas como Django e Flask. Ele também é amplamente usado no meio acadêmico para computação científica, pois é fácil de ser usado por pesquisadores sem experiência em programação.

Por outro lado, você verá o Java sendo usado em aplicativos empresariais de grande escala devido à sua robustez e segurança. Se você usa Android, muitos dos aplicativos do seu telefone podem ter cérebros Java.

A segurança e a estabilidade do Java fazem dele a opção ideal para bancos e outras instituições financeiras para seus sistemas de back-end. Mencionei que o Python era o rei no mundo da IA e dos dados, mas algumas das principais tecnologias de Big Data, como o Hadoop e o Apache Spark, são escritas em Java porque são muito mais rápidas.

Embora haja uma sobreposição significativa em seus recursos, a escolha entre Python e Java geralmente se resume aos requisitos específicos do projeto, à pilha de tecnologia existente na organização e ao conhecimento disponível na equipe de desenvolvimento.

2. Curva de aprendizado e facilidade de uso de Python e Java

A maioria das pessoas com quem você conversar dirá que o Python é muito mais fácil de aprender para iniciantes porque se parece com o inglês e usa menos palavras, portanto, seu código será mais curto e mais legível. Enquanto isso, o Java impõe conceitos rígidos de sintaxe e OOP desde o início, o que pode proporcionar uma experiência muito desagradável para os novatos. Portanto, o vencedor em termos de curva de aprendizado é o Python. Mas e quanto à facilidade de uso?

Uma maneira de ver isso é a troca entre gratificação imediata e atrasada. Em Python, você começa a gostar de programar imediatamente, pois sua sintaxe é intuitiva e curta. Mas você não percebe que essa sintaxe fácil e divertida tem o custo de sacrificar as boas práticas de programação (o sistema de tipos vem à mente, mas falaremos disso mais tarde).

Se você você começar sua jornada de programação com Javacada uma de suas sessões de aprendizado parecerá um exercício para o cérebro. Para ganhar músculos de programação e desenvolver habilidades, você precisa suar (e xingar) muito porque o Java força você a usar tipagem estática e seguir os princípios de OOP, que são conceitos que os desenvolvedores do Python aprendem (ou começam a se preocupar) no nível avançado.

Portanto, no Python, você terá facilidade no início, mas poderá ter dificuldades com os maus hábitos desenvolvidos no início de sua jornada em projetos sérios. A complexidade do Java pode levar a uma curva de aprendizado inicial mais acentuada, mas com certeza proporcionará a você uma compreensão mais profunda dos conceitos de programação a longo prazo.

3. Java vs Python: Sintaxe e legibilidade

É nesse ponto que qualquer coisa que eu possa ter dito a favor do Java perde todo o sentido, e você corre para o Python. Considere o seguinte:

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

O exemplo acima mostra como você pode executar uma operação muito comum em ambos os idiomas: ler um arquivo de texto. Enquanto o Python precisa de apenas quatro linhas de código, o Java requer incríveis 18 linhas. Então, por que sua sintaxe é tão detalhada?

O principal fator que contribui para a contagem de palavras no código Java é o sistema de tipos rígido do Java. Cada variável, parâmetro de método e valor de retorno deve ser declarado explicitamente com seu tipo. Essa verbosidade, embora às vezes seja vista como complicada, proporciona clareza e ajuda a detectar erros relacionados a tipos em tempo de compilação, em vez de em tempo de execução.

Por outro lado, o Python usa tipagem dinâmica, o que permite um código mais conciso, mas às vezes pode levar a erros relacionados a tipos que só aparecem durante a execução. Esse é um grande problema porque você pode ter um script complexo executado por uma hora e, na linha 246, encontrar um erro de tipo, interrompendo toda a execução (isso acontece).

O Java também usa muitas chaves e ponto e vírgula, o que contribui ainda mais para sua ilegibilidade. A finalidade das chaves é a declaração de blocos de código. Toda função, classe, loop e instrução condicional em Java é colocada entre chaves. Embora essa estrutura explícita possa ajudar a organizar o código, ela pode fazer com que o código pareça desordenado, especialmente para iniciantes.

Os pontos e vírgulas são usados para encerrar as instruções, o que adiciona outra camada de sintaxe que o Python não exige. Esses elementos, combinados com as declarações de tipos detalhados, tornam o código Java geralmente mais longo e potencialmente mais difícil de ler em um piscar de olhos em comparação com a sintaxe mais limpa e concisa do Python, que depende do espaço em branco para definir a hierarquia do bloco de código.

4. Sistema de tipos em Python e Java

O sistema de tipos dinâmicos do Python é o aspecto da linguagem do qual a maioria dos programadores reclama. Na digitação dinâmica:

• Os tipos de variáveis são determinados no tempo de execução
• As variáveis podem conter diferentes tipos de dados durante a execução do programa
• A verificação de tipo ocorre durante o tempo de execução
• Não há necessidade de declarar explicitamente os tipos de variáveis

Isso torna o código Python mais conciso, legível e flexível ao custo de mais erros de tempo de execução e desempenho mais lento. As dicas de tipo foram introduzidas no Python 3.5, permitindo que os desenvolvedores sigam os princípios de tipagem estática, como no exemplo abaixo:

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

Infelizmente, essas são apenas dicas- o intérprete não as aplica em tempo de execução. Isso significa que posso passar os valores que eu quiser para 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]

Agora, a tipagem estática do Java é o verdadeiro negócio. Os tipos de variáveis são conhecidos em tempo de compilação porque todos os tipos de variáveis, entradas e saídas de funções devem ser declarados antes do uso. Quando uma variável é declarada, seu tipo não pode mudar. Muitos erros de verificação de tipo são detectados antes do tipo de programa. O código fica mais detalhado, mas o desempenho é significativamente mais rápido.

Novamente, trata-se de uma troca entre a gratificação imediata e a luta de longo prazo. Como os desenvolvedores de Python não precisam especificar tipos todas as vezes, eles são mais produtivos em um estágio inicial, mas podem ter que gastar mais tempo durante os testes para corrigir erros simples que poderiam ter sido evitados com bons princípios de tipagem estática. Os desenvolvedores de Java passam muito tempo escrevendo tipos, mas não lidam muito com a correção de erros relacionados a tipos, pois o compilador detecta a maioria deles logo no início.

5. Python vs Java: Desempenho e execução

Agora vem o problema do Python para muitos desenvolvedores: seu desempenho lento. De fato, o Python está entre as tartarugas das linguagens de programação. Dê uma olhada nesta tabela:

Fonte

Ele compara mais de 25 linguagens de programação em termos de velocidade e consumo de energia, e o Python está em último lugar em ambos os critérios, enquanto o Java está entre os cinco primeiros. Então, qual é o motivo de uma discrepância tão grande no desempenho desses idiomas?

Bem, um dos principais motivos da lentidão de execução do Python é o uso de um interpretador em vez de um compilador. Uma linguagem interpretada executa o código linha por linha em tempo de execução, enquanto uma linguagem compilada traduz o programa inteiro em código de máquina antes da execução. Esse processo de interpretação adiciona sobrecarga à execução do Python, tornando-o mais lento em comparação com linguagens compiladas como Java.

Além disso, a digitação dinâmica do Python, embora ofereça flexibilidade, também contribui para seu desempenho mais lento. O interpretador precisa verificar os tipos em tempo de execução, o que aumenta o tempo de processamento. Em contrapartida, a tipagem estática do Java permite mais otimizações no momento da compilação, resultando em uma execução mais rápida.

Outro fator é o Global Interpreter Lock (GIL) do Python, que limita os verdadeiros recursos de multi-threading no CPython (a implementação padrão do Python). Isso pode prejudicar o desempenho em sistemas com vários núcleos, enquanto o Java pode usar vários núcleos com mais eficiência.

No entanto, é importante observar que a facilidade de uso e os recursos de desenvolvimento rápido do Python geralmente superam suas desvantagens de desempenho em muitos aplicativos, especialmente quando a velocidade de processamento bruta não é a principal preocupação.

6. Recursos de programação orientada a objetos (OOP)

Tanto Python quanto Java são linguagens de programação orientadas a objetos (OOP é um paradigma de programação que organiza o projeto de software em torno de dados ou objetos, em vez de funções e lógica), mas implementam conceitos de OOP de maneiras diferentes. Vamos explorar as principais diferenças.

Definição de classe e criação de objeto

Em Python, as classes são definidas com a palavra-chave class, e o construtor é definido com __init__. Os objetos são criados escrevendo o nome da classe entre colchetes (obj = Car()). O Java, por outro lado, exige que as classes sejam definidas em arquivos separados (uma classe pública por arquivo). Os construtores em Java têm o mesmo nome da classe, e os objetos são criados usando a palavra-chave new.

Herança

Python suporta herança múltipla e usa a funçãosuper() para chamar os métodos da classe principal. Ele emprega uma Ordem de Resolução de Métodos (MRO) para determinar a chamada de métodos em hierarquias de herança complexas. O Java só oferece suporte à herança única para classes que usam a palavra-chave extends, mas permite a implementação de várias interfaces. Da mesma forma, você pode acessar super para chamar os métodos da classe principal.

Encapsulamento

O Python não tem modificadores de acesso estritos (sem surpresas aqui) como public, private ou protected. Em vez disso, ele usa um sistema de privacidade baseado em convenções com sublinhados (por exemplo, _private_var). Ele depende da boa vontade dos desenvolvedores para respeitar essa convenção (o que eles fazem na maioria das vezes). Os métodos getter e setter são opcionais e geralmente são substituídos por propriedades.

O Java é, novamente, mais rigoroso. Ele impõe modificações de acesso (público, privado, protegido, pacote-privado) e, normalmente, implementa o encapsulamento por meio de campos privados com métodos getter/setter públicos.

Polimorfismo

O Python alcança o polimorfismo por meio da tipagem de pato, e a substituição de métodos é implícita. O Java implementa o polimorfismo por meio da substituição de métodos e interfaces, usando a anotação @Override para a substituição explícita de métodos.

Aqui está a aparência da digitação de patos em 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!

Membros estáticos

O Python usa os decoradores@staticmethod e @classmethod para métodos estáticos, e as variáveis de classe são compartilhadas entre todas as instâncias. O Java usa a palavra-chave static para métodos e variáveis e fornece blocos de inicialização estática para inicialização estática complexa.

7. Recursos de Python e Java não vistos em outras linguagens

As idiossincrasias e peculiaridades individuais de ambas as linguagens resultaram em alguns recursos incríveis que definiram tendências a serem seguidas (ou invejadas) por outras linguagens.

Por exemplo, a estrutura de blocos baseada em indentação do Python elimina a necessidade de chaves ou palavras-chave, tornando o código Python o mais bonito e legível entre outros. O Python também oferece suporte a listas ou dictionary comprehensionsque são simplesmente incríveis 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}

Os decoradores do Python permitem modificar ou aprimorar funções e métodos sem alterar diretamente seu código. Embora o Global Interpreter Lock (GIL) não seja um recurso em si, esse detalhe de implementação exclusivo afeta significativamente o modo como o Python lida com a simultaneidade. Por fim, a instrução with do Python oferece uma maneira limpa de gerenciar recursos, garantindo a configuração e a limpeza adequadas (um processo tedioso em outras linguagens).

O Java também não é tão ruim. Sua JVM (Java Virtual Machine), embora não seja mais exclusiva do Java, permitiu a filosofia "escreva uma vez, execute em qualquer lugar", que foi revolucionária quando introduzida.

O Java também oferece exceções verificadas, em que exige que determinadas exceções sejam capturadas ou declaradas explicitamente nas assinaturas dos métodos. O Java 8 introduziu métodos padrão de interface, permitindo que você adicione novos métodos às interfaces sem interromper as implementações existentes.

O processamento de anotações do Java é um recurso avançado de metaprogramação para gerar código em tempo de compilação com base em anotações.

À medida que os idiomas evoluem e se influenciam mutuamente, os recursos que antes eram exclusivos muitas vezes são adotados por outros idiomas. Por exemplo, muitas linguagens agora têm alguma forma de compreensão de lista ou decoradores inspirados no Python.

8. Python vs Java: Biblioteca padrão e ecossistema

A biblioteca padrão e o ecossistema de uma linguagem de programação são essenciais para sua utilidade e adoção. Tanto o Python quanto o Java oferecem bibliotecas padrão ricas e ecossistemas vibrantes, mas diferem em seu foco e pontos fortes.

Biblioteca padrão

O Python segue uma filosofia de "baterias incluídas", fornecendo uma biblioteca padrão abrangente que inclui módulos para E/S de arquivos, redes, serviços da Web, processamento de dados e muito mais. Essa biblioteca padrão avançada permite que os desenvolvedores executem muitas tarefas sem a necessidade de instalar pacotes de terceiros. Os principais módulos incluem json, datetime, sqlite3, csv, unittest e re (expressões regulares).

A extensa biblioteca de classes do Java também oferece utilitários para tarefas comuns, incluindo estruturas de dados (java.util), E/S (java.io), rede (java.net) e simultaneidade (java.util.concurrent). Ele também se destaca no desenvolvimento empresarial com especificações Java EE para a criação de aplicativos de rede seguros e de grande escala.

Ecossistema e bibliotecas de terceiros

O Python domina a ciência de dados e o aprendizado de máquina com bibliotecas como NumPy, Pandas, Tensorflow e PyTorch. Ele também é forte no desenvolvimento da Web, com estruturas como Flask ou Django. O Python Package Index (PyPI) e o pip facilitam o gerenciamento de pacotes.

O ecossistema do Java é mais voltado para o software empresarial, com estruturas como Spring e Hibernate. Também é proeminente em big data (Hadoop, Spark) e desenvolvimento Android. O Maven e o Gradle facilitam o gerenciamento de dependências, com o Maven Central Repository como um recurso fundamental.

9. Ferramentas de desenvolvimento e suporte a IDE

IDEs

A escolha de um IDE é altamente pessoal para cada desenvolvedor, mas ambas as linguagens estão integradas em editores de vários sabores para satisfazer todos os gostos.

Se você deseja personalizar todos os aspectos do seu ambiente de codificação, Visual Studio Code com Python é o caminho que você deve seguir. O equivalente em Java é o Eclipse, que é o segundo IDE Java mais popular.

Para que você tenha uma experiência mais confiável e com tudo incluído, o PyCharm é a melhor opção em Python, com recursos avançados como autocompletar código inteligente, refatoração e depuração. Quanto ao Java, o IntelliJ IDEA é o mais popular e é oferecido pela mesma empresa que lançou o PyCharm, a JetBrains.

Para cenários científicos e execução de código interativo, não podemos nos esquecer do Jupyter Notebooks para Python. Ele tem sido meu IDE preferido há mais de quatro anos, até que mudei para o Cursor por suas excelentes integrações de IA.

Ferramentas de desenvolvimento

O Python usa o pip e o Conda para gerenciamento de pacotes e ambientes virtuais para isolamento de projetos. Ferramentas como o Poetry estão ganhando popularidade para um gerenciamento de projetos mais abrangente.

O Java conta com o Maven ou o Gradle para automação de compilação e gerenciamento de dependências. Essas ferramentas oferecem opções de configuração de projeto mais complexas, porém poderosas.

Python vs Java: Um breve resumo

Já cobrimos muito terreno comparando esses dois titãs das linguagens de programação. Para que você tenha uma visão geral rápida, aqui está uma tabela de comparação que mostra as principais semelhanças e diferenças: 

Conclusão

Python e Java, embora sejam linguagens de programação poderosas e versáteis, atendem a diferentes necessidades e filosofias no mundo do desenvolvimento de software. O Python é excelente em simplicidade, legibilidade e desenvolvimento rápido, o que o torna um dos favoritos para ciência de dados, IA e tarefas de script. Sua digitação dinâmica e sintaxe concisa permitem a criação rápida de protótipos e a facilidade de aprendizado, mas podem apresentar desafios em aplicativos de grande escala.

O Java, com sua tipagem rigorosa e sintaxe detalhada, oferece robustez e escalabilidade que se destacam em aplicativos de nível empresarial e no desenvolvimento do Android. Seu desempenho e sua forte tipagem oferecem vantagens na criação de sistemas complexos e de missão crítica.

Se você quiser começar a aprender Python, confira nosso trilha de habilidades Python Fundamentals. Também temos alguns recursos Java se você decidir seguir esse caminho:

• Curso de introdução ao Java
• Curso de introdução à OOP com Java
• Introdução ao webinar sobre Java para dados