Python e Java: principali differenze e casi d’uso a confronto
Python e Java sono due dei linguaggi di programmazione più ampiamente utilizzati al mondo: versatili, testati nel tempo e ciascuno con i propri punti di forza. Che si tratti di creare web app, elaborare big data o eseguire workload di machine learning, comprendere le loro differenze è utile per scegliere lo strumento giusto per il tuo lavoro.
- Presentazione
- Confronto tra Python e Java
- Casi d’uso Java più diffusi
- Casi d’uso Python più diffusi
- Risorse
Presentazione
Python e Java sono due linguaggi di programmazione molto diffusi per lo sviluppo di app, la gestione dei big data e altri progetti ad alta intensità di dati. Ma la differenza tra Python e Java non è sempre chiara. In molti casi, entrambi i linguaggi possono servire per raggiungere obiettivi simili e spesso sono utilizzati insieme. Sebbene Python sia scelto da molti sviluppatori per applicazioni di data science, altri preferiscono utilizzare Java per alcuni progetti di data engineering. In questo articolo confronteremo Python e Java, presentando alcuni dei casi d’uso più diffusi per entrambi.
Confronto tra Python e Java
Python e Java sono entrambi prodotti degli anni ‘90 che hanno resistito alla prova del tempo. Sebbene ci siano sovrapposizioni tra i due linguaggi in alcune aree, presentano comunque caratteristiche distinte. Ecco le differenze sostanziali.
Velocità
Java è un linguaggio compilato, ovvero viene convertito direttamente nel codice macchina che il processore esegue immediatamente. In generale, Java è più veloce e più efficiente di Python. Python è invece un linguaggio interpretato, ovvero il codice sorgente di un programma deve essere prima convertito in bytecode e poi eseguito dalla macchina virtuale Python. Questo passaggio aggiuntivo tende a rallentare l’esecuzione dei programmi Python rispetto a quelli scritti in Java.
Facilità d’uso
In termini di facilità d’uso, Python ha un chiaro vantaggio in quanto ha una sintassi molto più semplice scritta in modo molto simile al linguaggio naturale. È molto più conciso e leggibile di Java. La semplicità di Python consente agli utenti di sviluppare e iterare in modo più rapido. Java è più complesso e dettagliato e presenta quindi una curva di apprendimento più ripida, oltre a richiedere più memoria rispetto a Python. Diversamente dalla sintassi di Python, che si basa sull’inglese, scrivere codice in Java è un’attività complessa e poco pratica. La semplicità e la chiarezza del codice Python consentono di eseguire le stesse funzioni di Java, ma con molte meno righe di codice.
I punti di forza di questi due linguaggi
Python e Java sono entrambi linguaggi di programmazione molto versatili e diffusi. Anche se la scelta tra Python e Java dipende dai requisiti specifici del progetto e dalle competenze degli sviluppatori, quindi la scelta dell’uno o dell’altro dipende dal tipo di progetto che si vuole realizzare. In generale, Java è più comunemente utilizzato nelle applicazioni di livello enterprise. Inoltre, poiché è compatibile in nativo con iOS e Android, Java è più utilizzato dagli sviluppatori di mobile app. Python è utilizzato più frequentemente negli ambiti data science, analisi dei dati e machine learning. Python è facile da apprendere, può contare su un ampio ecosistema di librerie open source e include potenti funzionalità di visualizzazione e il supporto di una community consolidata, rendendolo ideale per i professionisti dei dati che non hanno un ampio background di programmazione.
Casi d’uso Java più diffusi
Esaminiamo diversi progetti in cui Java è comunemente impiegato e che ne mettono in evidenza i punti di forza.
Sviluppo di mobile app Android
Java è fondamentale per lo sviluppo di mobile app, in particolare app create per dispositivi Android, in parte grazie a Java Micro Edition (J2ME), un noto sistema multipiattaforma per la creazione di applicazioni Android. Java dispone anche di una propria API e di un proprio ambiente di runtime, Java Runtime Environment.
Sviluppo di cloud e web app
Java è incredibilmente utile per lavorare con enormi data set e spesso è alla base di componenti chiave delle app basate su cloud e web. L’ampia raccolta di sistemi, strumenti e librerie rende Java una scelta diffusa tra gli sviluppatori che creano web application dinamiche. Java è adatto anche per le app decentralizzate basate su cloud. È il linguaggio che controlla parte o tutto lo stack di back-end delle app oggi più diffuse.
Server app per servizi finanziari
La maggior parte delle transazioni digitali deve essere eseguita con grandissima rapidità. I database transazionali sono in grado di gestire più richieste di lettura e scrittura simultanee alla velocità della luce. Il retail online è un ottimo esempio di come la velocità sia cruciale: gli acquirenti sui siti di ecommerce pretendono un’esperienza di acquisto, pagamento e verifica della transazione semplice e rapida. Di conseguenza, la velocità di elaborazione deve tenere il passo.
Sicurezza dei dati
Java ha un ruolo dominante nel settore dei servizi finanziari. Le sue solide funzionalità di sicurezza e la capacità di gestire enormi quantità di dati in modo efficiente sono vitali per creare piattaforme di scambio, soluzioni finanziarie digitali, framework di rimborso e riscossione e framework di gestione delle informazioni. Java è molto diffuso anche per la creazione di applicazioni lato server, in quanto facilita uno scambio di dati rapido e affidabile tra client e server.
ELT/ETL
Grazie alla sua efficienza, Java è utile per i data engineer che devono eseguire operazioni di caricamento, trasformazione ed elaborazione dei dati su vasta scala tramite ETL o ELT. Java consente agli ingegneri di utilizzare con facilità una logica di business personalizzata o di modificare i formati dei dati per lo spostamento dei dati tra le applicazioni.
Casi d’uso Python più diffusi
Python è un vero linguaggio di programmazione generalista utilizzato in un’ampia varietà di progetti. I seguenti casi d’uso ne illustrano il livello di flessibilità.
Data science
I professionisti dei dati hanno rapidamente adottato Python per una serie di progetti. Python ha una vasta selezione di librerie e framework per la manipolazione e l’analisi dei dati, oltre a una profonda integrazione con l’ecosistema tecnologico dei big data. La sua semplicità lo rende facilmente accessibile a persone senza molta esperienza di programmazione, come data scientist, ricercatori e analisti. Gli utenti Snowflake possono contare su Snowpark, che consente agli sviluppatori Python di scrivere il codice ed eseguirlo direttamente su Snowflake. Snowpark è progettato per fornire elaborazione su larga scala per Python senza dover gestire un’infrastruttura complessa.
Machine learning
Python è facile da comprendere e utilizzare, pertanto è una scelta perfetta per progetti di machine learning collaborativi. La sua semplicità facilita la prototipazione rapida dei modelli e il test dei prodotti, aiutando i team a implementare rapidamente i modelli ML in produzione. Inoltre, i framework per app open source come Streamlit aiutano data scientist e sviluppatori a creare web app condivisibili anche se non hanno esperienza di sviluppo front-end. Programmato in Python, Streamlit viene utilizzato per creare bellissime app che offrono ai membri dei team non tecnici l’opportunità di interagire con i modelli ML, conquistando la fiducia degli utenti e creando un ciclo di feedback collaborativo che accelera il ritmo dell’innovazione. Con Snowpark, data scientist e sviluppatori possono inoltre utilizzare il loro linguaggio preferito per accelerare gli sforzi di feature engineering mediante concetti di programmazione familiari come i DataFrame ed eseguire questi workload direttamente in Snowflake.
Sviluppo web
Python è anche molto utilizzato per lo sviluppo web. È estremamente versatile, consentendo agli sviluppatori di scegliere tra diversi paradigmi di programmazione, tra cui la programmazione orientata agli oggetti (OOP) e la programmazione funzionale (FP). Dispone anche di funzionalità di tipizzazione dinamica, quindi gli script Python non richiedono la compilazione prima dell’esecuzione. Vengono eseguiti in fase di runtime, con conseguente riduzione del codice e debug più semplice.
IoT
Poiché è un linguaggio di programmazione generalista, Python ha trovato ampia adozione in molti e diversi casi d’uso IoT: è infatti in grado di gestire reti complesse di dispositivi connessi. Le reti IoT hanno un’ampia varietà di applicazioni industriali, tra cui il controllo qualità e la manutenzione predittiva per la produzione e la gestione della supply chain. Nel settore sanitario, Python potenzia la diagnostica per immagini mediche assistita dall’AI, lo sviluppo di nuovi farmaci e i programmi di gestione delle risorse ospedaliere.
