Python et Java : comparaison des différences clés et des cas d’usage

Examinons plusieurs projets qui font couramment appel à Java. Chacun de ces projets souligne les points forts de Java.

Java joue un rôle fondamental dans le développement d’applications mobiles, en particulier les applications conçues pour les appareils Android, notamment grâce à Java Micro Edition (J2ME), un système multiplateforme très apprécié pour la création d’applications Android. Java dispose également de sa propre API et bénéficie de son propre environnement d’exécution, Java Runtime Environment. 

Java est extrêmement utile pour traiter des jeux de données volumineux. Il alimente souvent des composants clés des applications cloud et web. Les développeurs qui créent des applications web dynamiques apprécient la vaste collection de systèmes, d’outils et de bibliothèques de Java. Java convient également aux applications décentralisées basées sur le cloud. C’est le langage qui contrôle tout ou partie du stack back-end des applications les plus populaires.

La plupart des transactions numériques nécessitent une exécution extrêmement rapide. Les bases de données transactionnelles sont capables de traiter plusieurs requêtes de lecture et d’écriture simultanées à une vitesse fulgurante. Le retail en ligne illustre parfaitement l’importance cruciale de la vitesse : avec des milliers d’acheteurs sur le site d’un retailer qui s’attendent à une expérience d’achat, de paiement et de vérification rapide et simple, la vitesse de traitement doit être à la hauteur.

Java joue un rôle prépondérant dans le secteur des services financiers. Ses fonctionnalités de sécurité fiables et sa capacité à gérer efficacement de grandes quantités de données sont essentielles lors de la création de plateformes de change, de solutions financières numériques, de frameworks de remboursement, de recouvrement et de traitement des informations. Java est également très apprécié dans la création d’applications côté serveur, car il facilite l’échange rapide et fiable de données entre le client et le serveur.

Python est un véritable langage de programmation polyvalent utilisé dans de nombreux projets. Les cas d’usage suivants illustrent sa flexibilité.

Les professionnels de la data ont rapidement adopté Python pour toute une série de projets. Python offre un large choix de bibliothèques et de frameworks pour le traitement et l’analyse des données, ainsi qu’une intégration profonde à l’écosystème technologique du Big Data. Sa simplicité en fait un choix idéal pour les utilisateurs novices en programmation, comme les data scientists, les chercheurs et les analystes. Les utilisateurs de Snowflake bénéficient de Snowpark, qui permet aux développeurs Python d’écrire du code et de l’exécuter directement sur Snowflake. Snowpark est conçu pour assurer un traitement à grande échelle pour Python sans avoir à gérer une infrastructure complexe. 

La simplicité et la facilité d’utilisation de Python en font un outil idéal pour les projets de machine learning (ML) collaboratifs. Cette simplicité facilite et accélère le prototypage de modèles et les tests de produits, ce qui permet aux équipes de déployer rapidement des modèles de ML en production. Les frameworks d’applications open source tels que Streamlit aident également les data scientists et les développeurs à créer des applications web partageables sans expérience en développement front-end. Codé en Python, Streamlit permet de créer de superbes applications qui offrent aux membres non techniques de l’équipe la possibilité d’interagir avec des modèles de ML. Cette approche renforce la confiance des utilisateurs et crée un cycle de rétroaction collaboratif qui accélère le rythme de l’innovation. En outre, avec Snowpark, les data scientists et les développeurs peuvent utiliser Python pour accélérer leurs activités de feature engineering par le biais de concepts de programmation familiers tels que les DataFrames, puis exécuter ces charges de travail directement dans Snowflake.

Python se révèle également très populaire pour le développement web. Très polyvalent, il permet aux développeurs de choisir parmi plusieurs paradigmes de programmation, notamment la programmation orientée objet (OOP) et la programmation fonctionnelle (FP). Il dispose également de fonctionnalités de saisie dynamique, de sorte que les scripts Python ne nécessitent pas de compilation avant leur exécution. Les scripts sont donc exécutés au moment de l’exécution, ce qui simplifie le codage et facilite le débogage.