différence entre java et Python

Puisqu’ils sont 2 des langages de programmation les plus faciles à apprendre (et le plus important), il est temps pour Python.Engineering pour peser sur le débat Python vs Java.

Python est couramment utilisé à la fois par les collégiens qui écrivent leur première boucle for et par des ingénieurs en apprentissage automatique de premier ordre créant des réseaux de neurones convolutifs profonds pour pousser l’état de l’art dans leurs champs. Tout outil qui couvre efficacement cette gamme d’expertise vaut la peine d’être examiné.

D’un autre côté, Java est souvent simplement présenté comme le langage de codage le plus utilisé dans l’histoire, une affirmation qui, dans la mesure o√π Je peux dire, est tout à fait plausible. Tout outil avec ce genre de résistance mérite d’être connu.

Compte tenu de leur étonnante variété de cas d’utilisation et du fait que de nombreuses carrières vous obligeront à les apprendre et à les écrire à un moment donné, c’est seulement naturel de se demander comment ils se comparent les uns aux autres lors du choix d’une langue.

Qu’est-ce qui fonctionne le mieux pour des t√¢ches telles que la création de sites Web ou la formation de modèles d’IA ? Qu’est-ce qui est le mieux pour le développement de jeux ? Sur quoi serait-il plus logique de se concentrer si vous voulez être un ingénieur front-end plutôt qu’un data scientist ? Lequel a une sémantique plus propre et une meilleure lisibilité du code ?

Dans cet article, nous allons examiner ces questions et d’autres questions connexes dans le but de vous donner ce dont vous avez besoin pour réussir.

Python vs Java pour le développement Web

Normalement, lorsque vous pensez au développement Web, vous pensez à quelque chose comme HTML, CSS ou Javascript. Mais Python et Java sont en effet si omniprésents qu’ils apparaissent même dans les travaux de développement front-end et back-end.

Le développement Web est le processus de conceptualisation, de création et de maintenance de sites Web ou d’applications Web. ‚ÄòFront end‚Äô les t√¢ches sont celles qui ont un impact direct sur l’utilisateur et incluent des considérations telles que rendre les applications attrayantes et faciles à utiliser. ‚ÄòBackend‚Äô les t√¢ches sont celles que la plupart des utilisateurs ne voient jamais et impliquent des choses comme la navette de données entre les sites Web et les serveurs.

81 % des participants ont déclaré qu’ils se sentaient plus confiants quant à leurs perspectives d’emploi en technologie après avoir assisté à un bootcamp. Soyez jumelé à un bootcamp aujourd’hui.

Le diplômé moyen d’un bootcamp a passé moins de six mois en transition de carrière, du démarrage d’un bootcamp à la recherche de son premier emploi.

√âtant donné que vous ne le pouvez pas‚Äô retourner un rocher sans trouver une bibliothèque Python tierce qui se cache en dessous, il est compréhensible de se demander "quels sont les avantages de Python pour le développement Web". Dans ce domaine, Python est presque exclusivement utilisé pour le travail en arrière-plan, face au serveur.

Ceci est presque toujours fait avec le célèbre framework Python Django. Avec ses fameuses ‚Äòpiles incluses‚Äô pour rendre les développeurs plus productifs, Django fait beaucoup pour rendre le développement Web backend plus facile et plus efficace. Bien que ce ne soit pas très courant, Pyjs vous permet d’écrire des applications frontales en Python qui sont ensuite compilées en Javascript.

Java pour le développement Web

Depuis son introduction par James Gosling en 1996, Java est devenu un logiciel extrêmement populaire langage de programmation, utilisé dans la science des données, l’apprentissage automatique, le développement Web et presque tout le reste.

Comme avec Python, l’utilisation de Java dans la création d’applications Web est mo confiné au travail principal face au serveur. Un certain nombre de ‚Äòsaveurs‚Äô sont disponibles pour ces t√¢ches, y compris Java Enterprise Edition, la bibliothèque de balises standard JavaServer Pages et la bibliothèque de balises standard JavaServer Pages.

Lorsque Python a une seule plate-forme dominante pour le travail de développement backend, Java en a plusieurs . Cela signifie que vous disposez de nombreuses options pour atteindre l’objectif auquel vous vous attelez actuellement, mais cela peut être un peu écrasant.

Alors devrais-je apprendre Java ou Python pour le développement Web ?

Le la réponse courte est que vous devriez apprendre les deux. Ni Python ni Java ne vont nulle part de sitôt, et si vous envisagez de faire carrière en tant que développeur Web à pile complète, vous serez bien servi en apprenant à utiliser efficacement chacun.

Si vous‚Äô pas disposé à le faire, ou si vous voulez choisir une seule technologie sur laquelle vous concentrer maintenant, alors la chose à faire est de savoir si Django ou l’un des Javas est mieux adapté au projet sur lequel vous souhaitez travailler. Bien que Java et Python soient des langages à usage général, il existe parfois de meilleurs outils dans un langage que dans l’autre.

Alternativement, si vous envisagez de postuler à une entreprise en particulier, découvrez s’ils préfèrent Java ou Python pour le développement Web, et apprenez cela.

Et bien que cela va nous emmener un peu loin, il convient de garder à l’esprit que, tandis que Python peut être utilisé pour le développement d’applications Web, Java en est un des deux langues principales pour la plate-forme Android. Comme Android est l’un des systèmes d’exploitation les plus populaires au monde, ce n’est pas une petite différence. Python peut techniquement être utilisé pour le développement d’applications mobiles, mais cela nécessite plus de solutions de contournement.

Java vs Python pour la science des données

La science des données est souvent citée comme faisant partie des domaines qui définiront l’avenir. S’il est vrai que les ‚Äòdonnées est le nouveau pétrole", alors il vaut probablement la peine d’examiner les différentes approches et outils pour faire de la science des données offerts par Python et Java.

Python pour la science des données

Python est simplement le langage standard pour faire de la science des données aujourd’hui. Bien qu’il existe des endroits comme le milieu universitaire o√π R pourrait être plus populaire, et que des langages comme Scala et Java sont en effet meilleurs pour certaines t√¢ches, vous auriez du mal à trouver de nombreux rôles en science des données qui ne le sont pas. ;t s’attend à ce que vous maaîtrisiez Python.

Et, comme nous l’avons souligné à plusieurs reprises dans cet article, Python possède de nombreuses bibliothèques tierces exceptionnelles pour presque toutes les t√¢ches imaginables. Je dois dire que c’est l’une de ces choses que j’ai trouvées remarquables dans mon travail de data scientist. Qu’il s’agisse d’obtenir des résultats d’un moteur de recherche, d’analyser des dates/heures ou de traiter des données délicates, je peux compter sur une main le nombre de fois qu’il n’y avait pas déjà une bibliothèque pour faire ce que c’était J’essayais de le faire.

Java pour la science des données

Si Python était retiré de la table et que j’étais obligé de nommer un deuxième langage de science des données le plus populaire, ce serait probablement Java. J’irai même plus loin et dirai qu’il y a absolument des domaines, comme l’extraction d’énormes quantités de données, dans lesquels le fait que Java soit un langage compilé en fait le meilleur choix.

Et la plupart des les avantages de Python sont des avantages de Java, peut-être pas toujours dans la même mesure. Java possède également de nombreuses bibliothèques tierces, existe également depuis longtemps et dispose également d’une communauté importante et active qui s’est développée autour d’elle.

Alors, devriez-vous apprendre Python ou Java pour la science des données ?

Honnêtement, apprenez-les tous les deux.

Oh, et ajoutez Scala et R pour faire bonne mesure. Cela ne fera que vous rendre meilleur. Et rappelez-vous : plus vous apprenez de langues, plus la suivante sera facile. Alors n’hésitez pas à vous emparer de quelque chose comme Perl ou Javascript pendant quelques week-ends.

Je voudrais offrir un dernier conseil alors que nous clôturons cette section : complètement en dehors du codage réel partie de la science des données, vous devez apprendre à travailler avec des bases de données relationnelles car presque tout est stocké dans une seule. Pour cela, vous devrez maaîtriser le langage de requête structuré ou SQL.

"Python.Engineering est entré dans ma vie au moment o√π j’en avais le plus besoin et m’a rapidement aidé à suivre un bootcamp. Deux mois après avoir obtenu mon diplôme, j’ai trouvé mon travail de rêve qui correspond à mes valeurs et à mes objectifs dans la vie !"

Venus, ingénieur logiciel chez Rockbot

Faites-moi confiance, pas de données le curriculum vitae scientifique est complet sans cela.

Oh, et ajoutez Scala et R pour faire bonne mesure. Cela ne fera que vous rendre meilleur.

Python vs Java : Machine Learning

Vous pouvez difficilement prononcer l’expression ‚Äòmachine learning‚Äô sans évoquer des images de mathématiques obscures, d’algorithmes puissants et de technologies informatiques de pointe. Et ceux-ci sont en effet caractéristiques du domaine. Mais que vous étudiez le machine learning par vous-même ou lors d’un bootcamp de science des données, c’est aussi un moyen concret de faire un travail à fort impact c’est excitant, stimulant et gratifiant.

Compte tenu de tout cela, il n’est pas surprenant qu’il y ait eu une augmentation du nombre d’emplois d’apprentissage automatique et de l’enthousiasme pour eux dans le populaire imagination. Si vous souhaitez vous préparer à une carrière dans cette branche de l’intelligence artificielle, un bon point de départ est de passer en revue les capacités de Python et de Java.

Python pour l’apprentissage automatique

Compte tenu des vertus énumérées ci-dessus, il n’est pas surprenant que Python ait été largement adopté dans la communauté de l’apprentissage automatique. L’utilisation de Python pour l’apprentissage automatique peut se résumer à la création d’algorithmes réels en Python brut, ou à faire la même chose avec une bibliothèque populaire comme Sklearn ou TensorFlow.

Dans le cadre de Galvanize Data Science Immersive, J’ai soigneusement étudié plusieurs façons d’utiliser Python pour créer des réseaux de neurones à partir de zéro. Cela m’a beaucoup appris sur les rouages ‚Äã‚Äãdes réseaux de neurones, ce que je n’aurais pas appris si j’avais laissé un logiciel faire tout le gros du travail pour moi.

Pendant que je travaillais sur mon Capstone, cependant, je me suis tourné vers TensorFlow pour accélérer le processus de création de réseaux de neurones plus grands et plus puissants pour générer du texte.

Ayant fait de l’apprentissage machine à long et à court terme, je peux dire de première main que Python réduit considérablement la douleur associée au processus. Apprendre Python pour commencer à devenir un ingénieur en apprentissage automatique est un excellent choix .

Java pour l’apprentissage automatique

L’une des raisons d’utiliser Java pour l’apprentissage automatique est tout simplement parce qu’il y en a tellement. la pile open source pour le traitement des données volumineuses est écrite en Java. Cela signifie que les projets de machine learning basés sur Java seront probablement plus faciles à intégrer aux référentiels existants.

Comme Python, il existe également de nombreux Bibliothèques Java tierces pour l’apprentissage automatique. Deeplearning4j permet la création de tout type de réseau de neurones et prend en charge les algorithmes populaires tels que la régression linéaire et k-voisins les plus proches. Si vous n’aimez pas cela, vous pouvez également utiliser Neuroph et une bibliothèque Java alternative pour les réseaux de neurones. Le réglage des hyperparamètres, une expression sophistiquée qui pointe vers une partie exceptionnellement importante de l’exécution efficace des algorithmes d’apprentissage automatique, peut être géré avec la bibliothèque Java Arbiter.

Alors devrais-je apprendre Python ou Java pour l’apprentissage automatique. ?

Mon verdict personnel est que vous devriez utiliser Python pour l’apprentissage automatique, mais il y a tout à fait de bonnes raisons d’utiliser Java. Comme recommandé précédemment, vous devriez probablement déterminer quel langage fonctionne le mieux pour les projets ou les entreprises que vous envisagez.

Java vs Python : fonctionnalités générales du langage

Avec deux langages aussi populaires et largement utilisé, il peut être difficile de cataloguer toutes leurs similitudes et différences dans des sections bien rangées. Dans l’intérêt de vous donner le maximum d’informations possible, j’ai inclus ci-dessous un ensemble de similitudes et de différences, au cas o√π nous aurions manqué quelque chose dans les sections précédentes.

Différences techniques entre Python et Java

Bien que Java et Python soient tous deux des langages OO de haut niveau, il existe des différences importantes entre eux. Le plus important est sans doute que Python est interprété pendant que Java est compilé. Un langage interprété est un langage qui peut être exécuté ligne par ligne, tandis qu’un langage compilé doit être traduit en bytecode avant de pouvoir être exécuté.

Java compile spécifiquement jusqu’à ce qu’on appelle la machine virtuelle Java , une sorte d’" ordinateur " virtuel abstrait. D’autres langages, comme Ruby, Scala et même Python peuvent être compilés jusqu’à la machine virtuelle Java, ce qui permet un degré étonnant de prise en charge multiplateforme.

Une question commune et connexe est de savoir si Python ou Java est plus rapide. L’un des inconvénients d’être un langage compilé est que le code Java a tendance à être plus rapide que le code Python, même lorsque le temps de compilation est pris en compte.

Le célèbre ‚Äòcompilateur juste-à-temps de Java‚Äô effectue les étapes de compilation uniquement lorsqu’elles doivent être exécutées. Ceci, avec des fonctionnalités telles que la prise en charge de la concurrence, est l’une des choses qui fait de Java un excellent langage pour les t√¢ches de calcul intensif.

Bien que les deux langages aient de nombreux modules tiers pour étendre leurs fonctionnalités, le Python ‚Äòstandard‚Äô (lire : core) est plus étendue que la bibliothèque standard de Java. Cela peut avoir un impact sur la rapidité avec laquelle un programmeur novice est capable de maaîtriser ces langages.

Une autre chose à garder à l’esprit est que Python et Java ont des systèmes de types différents. Python est typé dynamiquement tandis que Java est typé statiquement. Sans aller trop loin dans ce long et fascinant terrier de l’informatique.

Cela signifie qu’en Python une variable peut contenir un morceau de texte et, plus tard, cette même variable peut être remplacée par un entier.

La variable ‚Äòtype‚Äô peut être modifié dynamiquement, donc ‚Äòdactylographié dynamiquement‚Äô.

En Java, une fois qu’une variable a reçu une chaaîne, elle ne peut plus être écrasée par un entier. Les types de variables sont statiques, donc ‚Äòtypés statiquement‚Äô.

Enfin, en Python toutes les classes sont des classes publiques, dans le sens o√π leurs variables et méthodes sont visibles par le reste du programme. Ce n’est pas le cas avec Java, dans lequel les classes doivent être spécifiquement désignées comme classes publiques pour que cela soit vrai.

Bien que cela puisse sembler être une anecdote plutôt obscure, cela peut avoir un impact sur la sécurité un programme est de savoir si le code est facile à lire et de nombreux autres aspects du travail avec le langage.

Python vs Java : travaux

Il existe de nombreux travaux Python disponibles, et plus encore jaillissant tout le temps. Le gain pour apprendre Python, par conséquent, pourrait être extrêmement bon.

Python est connu pour sa syntaxe célèbre et simple et par conséquent plus facile à lire que de nombreux autres langages ; Je ne suis pas s√ªr que ce soit aussi naturel qu’un langage comme Ruby, mais c’est là-haut.

Pour cette raison, les codeurs ont pris Python et l’ont étendu à quelque chose qui est presque une plate-forme. Il existe des bibliothèques Python tierces pour presque tout faire, et des frameworks Python pour tout, de la programmation système au jeu. développement.

Par rapport à des langages comme PHP et C#, l’adoption de Python a augmenté à un rythme effarant, avec peu de signes de ralentissement. Et les programmeurs Python gagner des salaires comparables à ceux des développeurs travaillant dans d’autres langages.

D’un autre côté, Java était l’un des langages les plus anciens et les plus réussis visant la prise en charge multiplateforme. Ainsi, comme Python, il existe plus de bibliothèques Java tierces que vous ne pourriez espérer explorer si vous viviez aussi vieux que Gandalf.

Certaines des plus grandes entreprises du monde utilisent des logiciels c’est bien son écrit en Java ou s’appuie fortement sur elle. Mais Java gagne également en popularité en tant que langage pour la science des données et l’apprentissage automatique, deux domaines devenant chaque jour plus importants.

Pour ces raisons, Java ne va nulle part. L’apprendre serait une excellente utilisation de votre temps.

Mais que se passe-t-il si vous voulez savoir comment se comparent les salaires des développeurs Java et Python ? Cela dépend des sources que vous consultez, mais sur la base de mes recherches, un développeur Python ou Java de niveau intermédiaire peut s’attendre à gagner un salaire similaire (et respectable) dans les six chiffres.

Moins important que la langue est votre compétence technique et votre expérience du monde réel. Cela n’a jamais fait de mal non plus d’avoir fait de la programmation open source.

Java vs Python : entretiens

Avouons-le, les entretiens sont l’une des parties les plus importantes de décrocher un emploi dans la technologie. S’il n’est pas impossible de surmonter les mauvaises premières impressions et les entretiens médiocres, c’est extrêmement difficile.

Au lieu de cela, ne vaudrait-il pas mieux maaîtriser le processus d’entretien pour ne même pas avoir s’en soucier ? Bien s√ªr que oui ! Dans cet esprit, jetons un coup d’≈ìil à quelques questions fréquemment posées dans les interviews Python.

Ces questions sont entièrement liées au logiciel et nécessitent une compréhension de la façon dont Python gère les variables et les structures de données de base.

À quoi ressemble ce processus comme en Java ?

Vous pouvez voir que ceux-ci sont plus susceptibles de se concentrer sur le matériel et les caractéristiques distinctives de Java.

Maintenant, vous pourriez en principe rencontrer presque n’importe quelle question dans une interview pour Java ou Python, mais j’espère que voir quelques questions standard pour chacune vous donne une idée de ce à quoi vous pouvez vous attendre.

Dans l’ensemble, les questions d’entretien vont vous mettre au défi de démontrer une maaîtrise de base de la langue et peuvent pousser dans un sujet plus profond cs comme le mécanisme qui rend Java indépendant de la plate-forme.

Pour la pratique, je recommande de résoudre autant de problèmes que possible par le biais du tableau blanc et de la programmation par paires. Les deux sont des véhicules populaires pour évaluer les capacités des candidats potentiels.

Un dernier mot sur Python vs Java

Nous avons couvert beaucoup de terrain dans cet aperçu complet, et je espérons sincèrement que cela a aidé. La vérité est que Java et Python sont tous deux d’excellents langages avec plus qu’assez pour les recommander. Comme le dit le proverbe, la première étape est souvent la plus difficile, c’est pourquoi je vous recommande de vous attarder sur la langue à apprendre.