Сравнение python с другими языками программирования

Why need Python?

  • Very simple syntax compared to Java, C and C++ languages.
  • Used for Machine Learning, Deep Learning, and the general overarching AI field. Very useful in data analysis and visualization.
  • Extensive library and handy tools for developers
  • Python is cross-compatible
  • Python has its auto-installed shell
  • Compared with the code of other languages, python code is easy to write and debug. Therefore, its source code is relatively easy to maintain.
  • Python is a portable language so that it can run on a wide variety of Operating systems and platforms.
  • Python comes with many prebuilt libraries, which makes your development task easy.
  • Python helps you to make complex programming simpler. As it internally deals with memory addresses, garbage collection.
  • Python provides an interactive shell that helps you to test the things before it’s actual implementation.
  • Python offers database interfaces to all major commercial DBMS system.
  • Supports imperative and functional programming
  • Python is famous for its use in IoT.

The compilation–interpretation pickle

Two more groups the programming languages can be divided into are compiled and interpreted. These terms refer not to languages themselves but to their implementations: technically, any language can be compiled or interpreted with certain programs. However, it’s common for most or all implementations of one language to fall into the same category. With Java, it’s rather simple: it is compiled in two steps. First, the Java compiler turns the source code into bytecode. Then, the Java virtual machine turns that into machine-readable instructions and executes them.


As for Python, things get a bit more complicated. There are a lot of tutorials that will tell you it is an interpreted programming language. Is it? Yes and no. Just like in Java, the code is first compiled to bytecode… And then the confusion begins.

The most common Python implementation called CPython doesn’t require you to use a compiler: all you need to do is to run the file with a .py extension. Not only there is no explicit step of compilation, but you also have interactivity, which allows you to type statements for immediate execution. The PyPy implementation, however, uses a just-in-time compiler. According to performance tests, this gives a much faster execution.

Динамика

  • Во-первых, это динамическая типизация

    Данное словосочетание означает тот факт, что переменная, объявленная в этом языке, не имеет привязанного к ней типа. То же самое касается сигнатур функций и полей классов.

    Писать что-то подобное возможно только в динамически типизированных языках:

    Эти возможности приводят к тому, что разработчик имеет меньше гарантий корректной работы программы на уровне системы типов. Обширный класс ошибок, отлавливаемых в статически типизированных языках на этапе компиляции, возникает в Питоне уже на этапе рантайма, что ставит его в проигрышное положение по сравнению с ними, — по крайней мере, при поддержке большой кодовой базы.

  • Вторая такая особенность — это пространство имён.

    В Питоне переменная, будучи объявленной, не обязана прекращать существование после выхода из родного блока отступов. Например, следующий код является рабочим:

  • Третьим фактором является широкая гибкость в динамическом переопределении процесса создания объектов. В Питоне возможно такое:

    Этот код требует пояснения. Дело в том, что в Питоне все сущности, существующие в рантайме, являются объектами. Объекты, в свою очередь, являются реализациями, или как их ещё называют — инстансами, классов. Но классы же ведь тоже являются объектами.

    Как вы можете догадаться, те сущности, инстансами которых являются классы, называются метаклассами.

    В данном конкретном примере классы и имеют общий метакласс , который подменяет тип, от которого пытается наследоваться класс. Так, при попытке отнаследоваться от типа , класс, на самом деле, станет наследником типа , а в противном случае — типа .

  • Ну и наконец, четвёртой сложностью является возможность создавать классы динамически.

Более того, появление концепции протоколов, введённой в , которые вносят рантаймовый оверхед наследования, ислючительно для ублажения статических анализаторов кода, на мой взягляд, свидетельствует о том, что разработчики языка зашли куда-то не туда.

Как бы то ни было, возможность статической проверки корректности типов является необходимой как для проведения оптимизаций кода, так и для получения гарантий правильной работы программы, что сильно удешевляет поддержку крупных проектов. К сожалению, недостаточный инструментарий текущей версии языка, а также ограниченные возможности существующих анализаторов не позволяют проводить эффективную компиляцию кода Python без его адаптации под использование сторонних решений типа библиотеки .

Выводы

В данной статье были рассмотрены два основных недостатка языка Python, а именно: его малое быстродействие и недостаточные возможности статического анализа кода. Эти проблемы взаимосвязаны, и решение последней автоматически откроет дорогу для решения первой.

Как бы то ни было, язык Python является отличным инструментом для быстрого написания кода. Его широкие динамические возможности, а также понятность и, я не побоюсь этого слова, красота синтаксиса обуславливают то, что процесс составления программ на нём действительно вызывает удовлетворение. Тем не менее, как и любой инструмент, этот язык имеет свои недостатки и о них полезно помнить перед началом своих проектов.

FAQ

Is Python better than Java?

Python is a more compact language that is easy to read and usually, it’s a common recommendation for beginners to learn. Python usually performs better than Java in web development, but Java is a far better choice for mobile development, for example, every phone with Android software is completely Java-based.

What’s the difference between statically and dynamically typed languages?

A statically typed language (such as C or C++) is the one where every name of a variable has to be declared. A dynamically typed language (such as Python or PHP) doesn’t have such harsh rules. You don’t need to declare the variable every time — the name of the variable is only related to the object, which can be of any type.

How do you choose which online course sites to review?

We pick online learning platforms according to their market size, popularity, and, most importantly, our users’ request or general interest to read genuine MOOC reviews about certain online learning platforms.

How much research do you do before writing your e-learning reviews?

Our dedicated MOOC experts carry out research for weeks – only then can they say their evaluations for different aspects are final and complete. Even though it takes a lot of time, this is the only way we can guarantee that all the essential features of online learning platforms are tried and tested, and the verdict is based on real data.

Which aspect is the most important when choosing the best online learning platforms?

It wouldn’t be right to pick just one aspect out of the selection: priorities depend on each individual person, their values, wishes, and goals. A feature that’s important to one person can be utterly irrelevant to the other. Anyhow, all users would agree that good quality of the learning material is a must for online learning platforms.

How is this e-learning review platform different from others?

Every MOOC-reviewing platform is unique and has its own goals and values. Our e-learning reviews are 100% genuine and written after performing a careful analysis. That is the goal that a lot of e-learning review sites lack, so we consider it to be our superpower!

Python идеален

Плюсы

Автоматизирует ваш мир, а не только ваши тесты. Трудно встать на путь тестировщика не зная Python. Если и есть такой язык, который нужно знать, чтобы уметь автоматизировать ВСЕ, то это определенно Python. Вы можете автоматизировать разворачивание окружения, использовать его для сканирования портов или проводить тестирование на безопасность, для CI он незаменим. Python станет вашим другом, к которому вы будете обращаться за помощью снова и снова.

Коротко и просто. По сравнению с нагруженным синтаксисом Java его до смехотворного просто использовать и читать. Кроме того, известный факт, что на одну строку на Python приходится 10 строк на Java.

За вас уже все сделали. Множество других людей используют Python по той же причине, что и вы, из этого можно сделать вывод, что кто-то уже написал код, который вам нужен, а вы можете просто его импортировать.

Обучение и поддержка. В интернете можно найти кучу обучающих и полезных материалов. В целом, люди пришли к мнению, что материалы по Python понятнее, чем по любому другому языку.

Минусы

Боль с IDE. Python создавался, чтобы быть простым, универсальным и давать возможность писать скрипты прямо из интерпретатора, поэтому он не так хорошо ладит с IDE, как та же Java. Он настолько простой и универсальный, что IDE не может понять, что вы делаете, когда начинаете создавать объекты и передавать их между методами. Это неприятная особенность, которая может сыграть свою роль, если вы действительно захотите использовать IDE для создания своего фреймфорка.

Поддержка в офисе. Иногда лучше иметь локальную поддержку. Если у вас в коллективе никто не знает Python, то получить неотложную помощь в решении возникающих вопросов будет не от кого.

Перегрузка операторов

Перегрузка операторов в Python означает возможность в классах переопределять различные операторы языка. Магические методы Python позволяют реализовать перегрузку операторов, чего Java не предлагает вообще.

Изменим наш Python-класс Car следующим образом:

Данная таблица показывает связи между этими магическими методами и операторами, которые они представляют:

Магический метод Оператор Смысл
eq == В один ли год выпущены объекты Car?
lt < Какой из объектов Car более раннего выпуска?
add + Добавить два объекта Car без особого смысла

Когда Python видит выражение, содержащее объекты, он вызывает магический метод, соответствующий операторам в выражении.

В нижеуказанном коде используются новые перегруженные арифметические функции над двумя объектами класса Car:

Существует гораздо большее количество операторов, которые можно перегрузить при помощи магии, что позволяет разнообразить поведение объекта так, как это не делают базовые дефолтные методы Java.

Python: плюсы, минусы и варианты использования

Старенький, но хороший ЯП, возникший в начале 90-х годов, который до сих пор остается одним из самых инновационных, гибких и универсальных технологий благодаря постоянно развивающимся библиотекам, превосходной документации и новейшим реализациям. Python является основным языком для науки о данных, машинного обучения и проектов искусственного интеллекта. Согласно исследованию JetBrains, он сохранит свои позиции на ближайшие пять лет.

Python также обладает одним из крупнейших сообществ, которое работает над улучшением языка для решения современных задач программирования.

Преимущества Python

У Python есть множество преимуществ, упрощающих разработку проектов, от стартапов до крупных корпоративных платформ. Рассмотрим некоторые из них:

Python сокращает время выхода на рынокС помощью Python можно разрабатывать MVP или прототип в ограниченные сроки для сокращения времени выхода на рынок (TTM). Этого можно достичь благодаря методу быстрой разработки Python, который позволяет поддерживать несколько итераций одновременно, и принципу DRY, предполагающему возможность повторного использования частей кода.

  • Простота синтаксиса PythonОдна из главных причин любви разработчиков к Python заключается в простоте синтаксиса, с помощью которого можно выразить концепции в нескольких строках кода, что облегчает решение ошибок и отладку. Python — это о читабельности кода. Он также достаточно прост для понимания клиентами, что облегчает сотрудничество.
  • Широкий спектр инструментов разработки и фреймворков PythonПопулярный редактор кода Sublime Text обеспечивает поддержку разработки на Python, а также дополнительные функции редактирования и расширения синтаксиса. Мощные веб-фреймворки упрощают процесс и позволяют разработчикам сосредоточиться на логике приложений.
  • Большое сообществоВ сравнении с Node.js, Python является более зрелым open-source языком и обладает одним из крупнейших сообществ с невероятным количеством участников: от новичков до опытных специалистов, которые делятся решениями и улучшают язык.

Недостатки Python


Python отлично подходит для большинства типов проектов, однако обладает несколькими ограничениями:

  • Python является однопоточным языкомКак и любой интерпретируемый язык, Python обладает более медленной скоростью выполнения по сравнению с компилируемыми языками (такими как C или Swift). Он может быть не лучшим выбором для приложений со множеством сложных вычислений или для любого проекта, где скорость выполнения является наиболее важным требованием (например, в высокочастотном трейдинге).
  • Слабость в мобильных вычисленияхPython отлично подходит для разработки серверных и настольных платформ, но он считается слабым в мобильных вычислениях.

Варианты использования Python

Python подходит для всех видов проектов: маленьких и больших, простых и сложных, включая бизнес-приложения, настольные пользовательские интерфейсы, образовательные платформы, игровые и научные приложения. Чаще всего Python используется в следующих случаях:

  • Наука о данных, включая анализ данных (Apache Spark), машинное обучение (Tensorflow) и визуализацию данных (Matplotlib): некоторые системы Facebook используют библиотеку инструментов для анализа данных Pandas от Python; системы распознавания лица и голоса; нейронные сети и системы глубокого обучения.
  • Веб-разработка: фреймворки веб-разработки (Django, Flask, CherryPy, Bottle).
  • Настольный GUI: программное обеспечение для обработки 2D-изображений (Scribus и GIMP), программное обеспечение для 3D-анимации (Cinema 4D, Maya и Blender).
  • Научные приложения: программное обеспечение для 3D-моделирования (FreeCAD) и программное обеспечение для анализа методом конечных элементов (Abaqus).
  • Игры: игровые 3D-движки (PySoy) и игры, такие как Civilization-IV и Vega Strike.
  • Бизнес-приложения: Reddit был переписан на Python в 2005 году, а также на нем написан движок Netflix.
  • DevOps, системное администрирование и сценарии автоматизации: небольшие приложения для автоматизации простых задач.
  • Парсеры, скраперы и поисковые роботы: парсер для сбора данных о прогнозах с разных веб-сайтов и отображения результатов.
  • Тестирование ПО (включая автоматическое тестирование): инструменты модульного тестирования (Pytest) или инструменты веб-тестирования, такие как PAMIE и Selenium.

Python — это простой, но мощный, универсальный ЯП с расширенной документацией и высокоуровневыми фреймворками для разработки.

Публичные и приватные

Java управляет доступом к методам и атрибутам, различая публичные и приватные данные. В Java ожидается, что атрибуты будут объявлены как приватные (или защищенные — protected, если нужно обеспечить к ним доступ потомкам класса). Таким образом мы ограничиваем доступ к ним извне. Чтобы предоставить доступ к приватным атрибутам, мы объявляем публичные методы, которые устанавливают или получают эти данные (подробнее об этом – чуть позже).

Вспомним, что в нашем Java-коде переменная color была объявлена приватной. Следовательно, нижеприведенный код не скомпилируется:

Если не указать уровень доступа к атрибутам, то по умолчанию он будет установлен как package protected, что ограничивает доступ к классам в пределах пакета. Если же мы хотим, что вышеуказанный код заработал, то придется сделать атрибут публичным.

Однако, в Java не приветствуется объявление атрибутов публичными. Рекомендуется объявлять их приватными, а затем использовать публичные методы, наподобие getColor() и getModel(), как и было указано в тексте кода выше.

В противоположность, в Python отсутствуют понятия публичных и приватных данных. В Python всё – публичное. Этот питоновский код сработает на ура:

Вместо приватных переменных в Python имеется понятие непубличных (non-public) переменных экземпляра класса. Все переменные, названия которых начинаются с одинарного подчеркивания, считаются непубличными. Это соглашение об именах нисколько не мешает нам обратиться к переменной напрямую.

Добавим следующую строку в наш питоновский класс Car:

Мы можем получить доступ к переменной _cupholders напрямую:

Python позволяет получить доступ к такой переменной, правда, некоторые среды разработки вроде VS Code выдадут предупреждение:

Кроме этого, в Python для того, чтобы скрыть атрибут, используется двойное подчеркивание в начале названия переменной. Когда Python видит такую переменную, он автоматически меняет ее название, чтобы затруднить к ней прямой доступ. Однако, этот механизм всё равно не мешает нам обратиться к ней. Продемонстрируем это следующим примером:

Теперь если мы обратимся к переменной __cupholders, мы получим ошибку:

Так почему же атрибут __cupholders не существует? Дело вот в чем. Когда Python видит атрибут с двойным подчеркиванием в самом начале, он меняет его, добавляя в начало имя класса с подчеркиванием. Для того чтобы обратиться к атрибуту напрямую, необходимо также изменить имя:

Теперь возникает вопрос: если атрибут Java-класса объявлен приватным и атрибуту Python-класса предшествует в имени двойное подчеркивание, то как достучаться до этих данных?

Вызов методов через рефлексию

И в Java, и в Python имеются механизмы для вызова методов через рефлексию. В вышеприведенном Java-примере вместо возвращения значения true в случае, если свойство найдено, можно было вызвать метод напрямую. Вспомним, что getDeclaredMethods() возвращает массив объектов типа Method. Объект Method сам содержит метод invoke(), который вызывает Method. В строке 7 вместо возвращения значения true, когда найден метод, можно вернуть method.invoke(object).

Эта возможность существует также и в Python. Однако, поскольку Python не делает различий между функциями и атрибутами, нужно специально искать сущности, которые можно вызвать:

Методы Python проще в управлении и вызове, чем в Java. Нижеприведенный код найдет метод объекта str() и вызовет его через рефлексию:

В данном примере проверяется каждый атрибут, возвращаемый функцией dir(). Мы получаем значение атрибута объекта, используя getattr(), и проверяем при помощи callable(), является ли оно вызываемой функцией. Если это так, то можно проверить, является ли его имя str (), и затем вызвать его.

Difference between Java and Python

Here, are the main differences between Java and Python

Parameter Java Python
Compilation Java is a Compiled Language Python is an Interpreted Language
Static or Dynamic Java is statically typed Python is dynamically typed
String operations Offers limited string related functions. It offers lots of string related functions.
Learning curve Complex learning curve Easy to learn and use
Multiple inheritances Multiple inheritances is partially done through interfaces. It offers both single and multiple inheritances.
Braces vs. Indentation It uses curly braces to define the beginning and end of each function and class definition. Python uses indentation to separate code into code blocks.
Speed Java program runs slowly compared to Python. Python programs run faster than Java.
Portability Any computer or mobile device which is able to run the Java virtual machine can run a Java application Python programs need an interpreter installed on the target machine to translate Python code. Compared to Java, Python is less portable.
Read file Java takes 10 lines of code to read from a file in Java. Python only needs 2 lines of code.
Architecture Java Virtual Machine provides the runtime environment to execute the code and convert bytecode into machine language. For Python, the interpreter translates source code into machine-independent bytecode.
Backend Frameworks Spring, Blade Django, Flask
Machine Learning Libraries Weka, Mallet, Deeplearning4j, MOA Tensorflow. Pytorch.
Game Development Engines JMonkeyEngine Cocos. Panda3d
Famous companies using this technology Airbnb, Netflix, Spotify, Instagram. Uber, Technologies, Dropbox, Google.
Best features
  • Great libraries
  • Widely used
  • Excellent tooling
  • Huge amount of documentation available.
  • Readable code
  • Rapid development
  • Beautiful code
Best use for Java is best for Desktop GUI apps, Embed Systems, Web application services, etc. Python is excellent for scientific and numeric computing, Machine learning apps, more.
Database support Java offers stable connectivity Python offers weak connectivity.
Code example
 class A {
 public static void main(String args[]){
     System.out.println("Hello World");
 }
}
Hello World in Python:
print "hello world";
TIOBE Rating 1 3
Companies using it Docker, Android SDK, Spring Boot, Senty,etc. Django, Flask, Pycharm, CircleCI, etc.
Salaries The average salary for a Java Developer is $103,464 per year in the United States. The average salary for a Python Developer is $118,626 per year in the United States.

Объявление и инициализация


В Java мы объявляем атрибуты (с указанием их типа) внутри класса, но за пределами всех методов. Перед тем, как использовать атрибуты класса, мы должны их определить:

В Python же мы объявляем и определяем атрибуты внутри метода класса init(), который является аналогом конструктора в Java:

Указывая перед именем переменных ключевое слово self, мы говорим Python-у, что это атрибуты. Каждый экземпляр класса получает свою копию. Все переменные в Python не типизированы (loosely typed), и атрибуты не являются исключением.

Переменные можно создать и за пределами метода init(), но это не будет лучшим решением и может привести к труднообнаруживаемым багам. Например, можно добавить объекту Car новый атрибут wheels следующим образом:

Однако, если мы забудем указать в 6-й строке выражение my_car.wheels = 5, то получим ошибку:

В Python если объявить переменную за пределами метода, то она будет рассматриваться как переменная класса. Давайте изменим класс Car:

Теперь изменится использование переменной wheels. Вместо обращения к ней через объект, мы обращаемся к ней, используя имя класса:

Примечание: в Python обращение к переменной класса происходит по следующему синтаксису:

  1. Имя файла, содержащего класс (без расширения .py)
  2. Точка
  3. Имя класса
  4. Точка
  5. Имя переменной

Поскольку мы сохранили класс Car в файле car.py, мы обращаемся к переменной класса wheels в 6-й строчке таким образом: car.Car.wheels.

Работая с переменной wheels, необходимо быть обратить внимание на то, что изменение значения переменной экземпляра класса my_car.wheels не ведет к изменению переменной класса car.Car.wheels:

На 2-й и 3-й строчках мы определили два объекта Car: my_car и my_other_car. Сначала свойство wheels у обоих объектов равно нулю. На 16-й строке мы установили переменную класса: car.Car.wheels = 4, у обоих объектов теперь по 4 колеса. Однако, затем когда на 24-й строке мы меняем свойство объекта my_car.wheels = 5, свойство второго объекта остается нетронутым.

Это означает, что теперь у нас две различные копии атрибута wheels:

  1. Переменная класса, которая применяется ко всем объектам Car
  2. Конкретная переменная экземпляра класса, которая применяется только к объекту my_car. Из-за этого можно случайно сослаться не на тот экземпляр и сделать малозаметную ошибку.

В Java эквивалентом атрибута класса является статичный (static) атрибут:

Обычно мы обращаемся к статичным переменным в Java через имя класса. Можно обратиться к ним и через экземпляр класса, как в Python, но это не будет лучшим решением.

Наш Java-класс начинает удлиняться. Одной из причин, почему Java «многословнее» Python-а, является понятие публичных (public) и приватных (private) методов и атрибутов.

Java – это то, что нужно!

Плюсы

Прекрасные IDE. Одно удовольствие писать на Java в такой среде, как например, IDE от IntelliJ. IDE выполняет за вас большую часть работы, даже беря на себя боль от сложного синтаксиса. Функции по автодополнению кода сделают за вас огромное количество работы, пока вам будет казаться, что вы набрали на клавиатуре всего пару символов.

PageFactory. PageFactory в Java упрощает код для автоматизации на Selenium и позволяет писать простые для понимания тесты.

Домашняя поддержка. Большинство тестировщиков работает с Java-разработчиками. Если вы с чем-то застрянете, через пару столов от вас всегда будет кто-то, кто протянет вам руку помощи. Это очень помогает на кривой обучаемости, и дает вам преимущества знаний и опыта ваших коллег. Не успеете оглянуться, как станете профессионалом.

Минусы

Абракадабра. Непросто читать код на Java по сравнению с простым английским Python. А еще у Java очень крутая кривая обучаемости, и документация оказывается не всегда полезной. Однако помощь по многим вопросам можно найти онлайн (например, на Stack Overflow).

Боль c null pointer. Когда Java выдает вам сообщение об ошибке и выводит stack trace не всегда просто понять в чем дело, и порой эта информация оказывается бесполезной. IntelliJ помогает там, где может, но непонятные сообщения об ошибках могут превратить дебаг в полнейшее расстройство.

Ограничивается автоматизацией тестирования. Вы никогда не будете использовать Java в других областях тестирования. Не в CI, тестированиях на производительность, безопасность, доступность или в любом другом месте. Вы просто застрянете в автоматизации тестирования графического интерфейса вашего приложения и все.

На этом все. Надеемся теперь вам стало немного проще определиться с тем какой все же курс выбрать, а для закрепления выбора приглашаем вас на бесплатные уроки по курсам:

Python QA EngineerJava QA Engineer


С этим читают