Python y Java: Principales diferencias y casos de uso
Python y Java son dos de los lenguajes de programación más utilizados en el mundo: versátiles, solventes a lo largo del tiempo y cada uno con sus propios puntos fuertes. Bien sea para crear aplicaciones web, procesar big data o ejecutar workloads de aprendizaje automático, entender en qué se diferencian es fundamental para elegir la herramienta adecuada en cada momento.
- Descripción general
- Comparación entre Python y Java
- Casos de uso más frecuentes de Java
- Casos de uso más frecuentes de Python
- Recursos
Descripción general
Python y Java son lenguajes de programación muy populares en el desarrollo de aplicaciones, el trabajo con big data y en otros proyectos que requieren un uso intensivo de los datos. Sin embargo, no siempre está claro cuál de los dos elegir, si Python o Java. En muchos casos, ambos lenguajes pueden utilizarse para alcanzar objetivos similares, y a menudo se usan de forma conjunta. Aunque Python es el lenguaje favorito de muchos desarrolladores para crear aplicaciones de ciencia de datos, otros prefieren emplear Java para determinados proyectos de ingeniería de datos. En este artículo, compararemos Python y Java, y explicaremos algunos casos de uso populares de ambos lenguajes.
Comparación entre Python y Java
Python y Java son productos de la década de los noventa que han resistido el paso del tiempo. Aunque se solapan en algunos aspectos, tienen características que los diferencian. A continuación, vamos a ver una comparación entre ambos.
Velocidad
Java es un lenguaje compilado, lo que significa que se convierte directamente en código máquina que el procesador ejecuta de forma inmediata. En términos generales, Java es más rápido y eficiente que Python. Por su parte, Python es un lenguaje interpretado: el código fuente de un programa debe convertirse primero en bytecode y, a continuación, ejecutarse mediante la máquina virtual de Python. Este paso adicional suele ralentizar los programas escritos en Python respecto a los escritos en Java.
Facilidad de uso
En lo que respecta a la facilidad de uso, Python ofrece una clara ventaja, ya que su sintaxis es mucho más sencilla y se escribe de una forma muy similar al lenguaje natural. Es mucho más conciso y legible que Java. La simplicidad de Python permite a los usuarios desarrollar e iterar con mayor rapidez. Java es más complejo y verboso en su sintaxis, lo que se traduce en una curva de aprendizaje más pronunciada. Además, requiere más memoria que Python. En comparación con la sintaxis de Python, que se basa en el inglés, escribir código en Java es complejo y menos práctico. Gracias a la simplicidad y la claridad del código Python, es posible ejecutar las mismas funciones que en Java, pero con muchas menos líneas de código.
En qué destaca cada lenguaje
Python y Java son lenguajes de programación muy versátiles y populares. Aunque la decisión de si elegir Python o Java dependerá de los requisitos específicos del proyecto y de las habilidades de los desarrolladores, ciertos tipos de proyectos suelen beneficiarse más de uno que de otro. Por regla general, Java suele usarse más en aplicaciones empresariales. Además, debido a que es compatible de forma nativa con iOS y Android, este lenguaje es más popular entre los desarrolladores de aplicaciones móviles. Por otro lado, Python se usa con mayor frecuencia en ciencia de datos, análisis de datos y aprendizaje automático. Python es fácil de aprender, cuenta con un amplio ecosistema de bibliotecas de código abierto e incorpora potentes capacidades de visualización y un sólido apoyo de la comunidad, lo que lo convierte en una opción ideal para profesionales de datos que no tienen una amplia experiencia en programación.
Casos de uso más frecuentes de Java
Veamos varios proyectos en los que se suele utilizar Java y, con ellos, los puntos fuertes de este lenguaje de programación.
Desarrollo de aplicaciones móviles Android
Java es fundamental para el desarrollo de aplicaciones móviles, especialmente las creadas para dispositivos Android, en parte debido a Java Micro Edition (J2ME), un conocido sistema multiplataforma para desarrollar aplicaciones Android. Además, Java tiene su propia API y su propio entorno de ejecución, Java Runtime Environment.
Desarrollo de aplicaciones web y en la nube
Java es sumamente útil para trabajar con enormes conjuntos de datos y, a menudo, se usa en partes clave de aplicaciones web y basadas en la nube. La amplia colección de sistemas, herramientas y bibliotecas de Java lo convierte en una opción muy popular entre los desarrolladores que crean aplicaciones web dinámicas. Java también es una buena opción para aplicaciones descentralizadas basadas en la nube. Es el lenguaje que controla parte o la totalidad de la pila de back-end de las aplicaciones más populares de la actualidad.
Aplicaciones de servidor para servicios financieros
La mayoría de las transacciones digitales deben ejecutarse con una rapidez increíble. Las bases de datos transaccionales son capaces de gestionar múltiples solicitudes simultáneas de lectura y escritura a una velocidad vertiginosa. El retail en línea es un ejemplo claro de por qué la velocidad es fundamental. Los miles de compradores que visitan la página web de un minorista esperan disfrutar de una experiencia de compra, pago y verificación del pago rápida y sencilla, por lo que la velocidad de procesamiento debe estar a la altura.
Seguridad de los datos
Java desempeña un papel predominante en el sector de los servicios financieros. Sus sólidas funciones de seguridad y su capacidad para gestionar grandes cantidades de datos de manera eficiente son fundamentales para crear plataformas de intercambio, soluciones de finanzas digitales, marcos de reembolso y cobro, y sistemas de gestión de la información. Java también es muy popular para crear aplicaciones de servidor, ya que facilita un intercambio de datos rápido y fiable entre este y el cliente.
ELT/ETL
Debido a su eficiencia, Java resulta de utilidad para los ingenieros de datos que necesitan cargar, transformar y procesar datos a gran escala mediante procesos de extracción, transformación y carga (ETL), o extracción, carga y transformación (ELT). Con Java, los ingenieros pueden utilizar fácilmente lógicas empresariales personalizadas o cambiar el formato de los datos para moverlos entre aplicaciones.
Casos de uso más frecuentes de Python
Python es realmente un lenguaje de programación de uso general que se emplea en una amplia variedad de proyectos. Los siguientes casos de uso demuestran su flexibilidad.
Ciencia de datos
Los profesionales de los datos han adoptado rápidamente el uso de Python para una amplia gama de proyectos. Python cuenta con una amplia selección de bibliotecas y marcos para la manipulación y el análisis de datos, y está profundamente integrado en el ecosistema tecnológico del big data. Por su simplicidad, resulta muy accesible para personas sin mucha experiencia en programación, como científicos de datos, investigadores y analistas. Los usuarios de Snowflake pueden utilizar Snowpark, que permite a los desarrolladores de Python escribir código y ejecutarlo directamente en Snowflake. Snowpark está diseñado para procesar código en Python a gran escala sin que tener que lidiar con la gestión de una infraestructura compleja.
Aprendizaje automático
Python es fácil de entender y de usar, lo que lo convierte en una excelente opción para proyectos colaborativos de aprendizaje automático (ML). Su simplicidad agiliza la creación de prototipos de modelos y las pruebas de productos, lo que ayuda a los equipos a implementar rápidamente modelos de ML en producción. Además, los marcos de aplicaciones de código abierto, como Streamlit, ayudan a los científicos de datos y a los desarrolladores a crear aplicaciones web que se pueden compartir sin necesidad de tener experiencia en el desarrollo front-end. Streamlit, codificado en Python, se utiliza para crear aplicaciones atractivas que ofrecen a los miembros no técnicos del equipo la oportunidad de interactuar con los modelos de ML. Con ello, se refuerza la confianza de los usuarios y se genera un bucle colaborativo de retroalimentación que agiliza la innovación. Con Snowpark, los científicos de datos y los desarrolladores también pueden utilizar Python para acelerar la tarea de ingeniería de características al aplicar conceptos de programación conocidos como DataFrames para después ejecutar estos workloads directamente en Snowflake.
Desarrollo web
Python también es una opción muy popular para el desarrollo web. Es muy versátil, ya que permite a los desarrolladores elegir entre varios paradigmas de programación, como la programación orientada a objetos (OOP) o la programación funcional (FP). Además, cuenta con capacidades de tipado dinámico, por lo que no es necesario compilar las secuencias de comandos de Python antes de ejecutarlas. Como resultado, las secuencias se ejecutan durante el tiempo de ejecución, lo que se traduce en menos código y en una depuración más sencilla.
Internet de las cosas
Como lenguaje de programación de uso general, Python ha alcanzado una amplia aceptación en muchos casos de uso diferentes del Internet de las cosas (IdC), ya que desempeña un papel fundamental en la gestión de redes complejas de dispositivos conectados. Las redes del IdC tienen una amplia variedad de aplicaciones industriales, entre las que se incluyen el control de calidad y el mantenimiento predictivo en la fabricación y la gestión de la cadena de suministro. En el sector sanitario, Python se usa en el diagnóstico de imágenes médicas asistido por IA, el desarrollo de nuevos fármacos y los programas de gestión de recursos hospitalarios.
