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Java和Python既有重要的相似之处，也有重要的区别。例如，这两种语言都是功能强大的编程语言，拥有大量专门的社区和大量开发人员支持的库。

但是Java和Python在许多方面也有很大的不同。其中一些差异是客观的，不值得讨论，而另一些则是观点、使用偏好或编程环境的问题。

例如，Java是一种编译语言，Python是一种解释语言。这种差异赋予每种语言特定的优点和缺点。例如，即使在编译后的代码是否比解释后的代码执行更快的问题上争论不休，但事实往往更为微妙。一种语言是否比另一种语言快取决于使用它们的环境。例如，Python更擅长在GPU上以大规模并行模式运行。

这两种语言的书写方式也不同。在Java中创建结构时，将其括在大括号中。Python使用缩进来执行相同的任务。

这些结构差异会影响程序员查看语言的方式以及程序员键入语言的速度。理论上，他们也会对学习语言所需的技能水平产生影响。然而，在大多数情况下，这个问题实际上归结为个人偏好的问题。也许更重要的是，许多开发人员依赖IDE、编码环境和模板，这使得这个问题变得不那么重要。

程序员们还在其他方面无休止地争论这两种语言的优点。例如，一些人声称开发人员在Python中的生产率可以提高5到10倍，因为Python支持动态类型。其他人则对生产率问题持相反的观点。这些论点中的大多数都使用不同的方法来证明他们的观点，这使得苹果和橙子的比较不是很有用。哪种语言最终更高效通常取决于开发人员的语言经验、编码风格和应用程序开发需求。

实际上，记住，语言工具最终会把程序员创造的任何东西变成机器代码。因此，选择一种语言不是机器更喜欢哪种语言的问题，而是满足开发人员的要求，以开发人员理解的方式将任务清楚地传达给机器。

Java和Python的发展趋势

虽然不像以前那样流行，但Java仍然是最流行的编程语言。另一方面，Python的增长是惊人的，这一惊人增长的原因包括开发人员的生产力、语言灵活性、库支持、社区支持和学习的便利性。Python在数据科学和人工智能以及web应用程序、桌面应用程序、网络服务器和媒体工具等热门领域也得到了广泛应用。

与此同时，Java的受欢迎程度可能因其不太出色的安全声誉而受到损害。当然，Java的坏名声主要是由于Java浏览器插件的问题，否则，该语言的安全问题并不比其他语言严重。无论如何，Python自身的安全记录远非理想，但它在这方面得到了更好的支持，Python的易用性可以让经验较少的开发人员更容易地保护他们的代码。

然而，将Java视为一种“曾经”的语言是不明智的。Java开发人员不断添加新功能，使Java在进行大规模开发时更小、更快、更灵活。强大的Java虚拟机（JVM）使创建跨平台兼容的Java应用程序变得非常容易，Java在构建大型传统应用程序方面继续表现出色，这些应用程序代表了当今大多数企业所采用的编码方式——财富500强中90%的人都在使用它！无论你如何削减，Java应用程序代码和Java编程工作的巨大安装量不会很快消失。

Java和Python也使用非常不同的线程模型。PythonGIL或全局解释器锁意味着，与Java不同，Python实际上是单线程的，一次只能在单个CPU核上运行。另一方面，与使用Java做同样的事情相比，在Python中使用GPU相对简单。因此，虽然它可能还不是科学应用程序之外的标准实现，但在5120核GPU上以大规模并行模式运行的Python应用程序很可能会冒烟运行在8核CPU上的完全优化的Java应用程序。

“识字编程”问题

编程语言的学习曲线在很大程度上取决于你当前的知识、预期的语言使用和学习环境。例如，如果你已经知道如何在C、C++或JavaScript中编程，那么学习java可能相对容易，尤其是如果你只想编写应用程序代码。但是，如果你以前从未编程过，并且打算使用该语言为科学界创建输出，那么Python可能是更好的选择。Python是当前学校的首选语言，因为它帮助人们非常快速地构建良好的编码技术，并且有着广泛的用途。

代码表示也是两种语言之间越来越重要的区别。在过去，开发人员主要使用代码来创建应用程序。代码通常由其他开发人员和机器阅读，Java简洁的语法在很长一段时间内占据优势。然而，现在不同的观点和技能的人使用编程语言，因为他们工作的各种各样的目标（不一定是应用程序开发），你还需要考虑他们的需求和技能。Python在这方面可能有优势，因为它完全支持斯坦福大学计算机科学家DonaldKnuth最初构思的识字编程方法。

当使用识字编程技术时，单个文档包含代码、解释性散文、图形、图片和各种其他材料，但代码仍然在环境中完全可执行。这允许演示者或非程序员以很少有开发人员认为是“编写代码”的方式使用环境。

识字编程在以下几个方面表现出色：集会示威、协作、研究、教学、演示。

Python通过IDE（如Leo和JupyterNotebook）直接支持此类环境。你还可以使用特殊说明将此支持添加到其他编辑器，例如Atom。相比之下，在使用Java的类似环境中工作时，环境会让人感觉被拴住了，学习曲线会更高。

性能比较

一些开发人员认为“解释”总是意味着“慢”。Java用户通常会说，“当然，用Python或任何你想要的语言编写它，但是当你需要你的应用程序扩展时，你必须用Java重写它。”

将一种语言的速度与另一种语言的速度进行比较的问题在于，这往往取决于环境——在实验室环境中，你可以创建一种语言优于另一种语言的测试，但重要的结果是你在现场看到的结果。此外，还必须考虑诸如使用的库和用于创建应用程序的编码风格（至少使用Python）之类的问题。这是因为Python支持多种编码范式。比较使用函数范式和面向对象范式风格编写的Python应用程序的Python性能，结果可能会在难以预测的方面有所不同。

同样重要的是要考虑语言的不同版本如何影响性能。在现实世界中，并不总是比较最新版本。在Java方面，大多数应用程序都比当前版本落后2-3个版本。在Python方面，Python3.x的运行速度通常比2.x快，但只使用专门为Python3.x优化的库。因此，尽管这似乎适得其反，一些数据科学程序员（和其他人）仍然选择使用Python2.x而不是3.x来利用特定的库。请注意，Python社区一直在努力实现从2x到3x的转换，目前正在维护这两个fork。尽管如此，随着Python2.x的生命即将结束，你需要一个强有力的理由来选择Python2.x用于新项目。

归根结底，性能是一个极其复杂的指标。哪种语言运行得最快通常取决于环境如何编写、使用和运行代码，更不用说库和其他外部贡献者的影响了。

市场份额和社区

重要的是，这两种语言都得到了大量活跃用户社区的支持。全世界都有Java用户组（JAG）。Java程序员也可以参加大型的、引人注目的活动，比如JavaOne。Python社区也很强大，在191个城市和37个国家拥有1637个Python用户群，吸引了860000多名成员。Python活动的范围从PyLadiesMeetup到PyCon和许多其他活动。

选择java或Python（或者C，C++，或者其他任何广泛使用的语言）是一个坚实的举措，如果你的主要目标是开发一种市场化的技能。懂这些语言中的任何一种都能帮你找到工作。更好的是，学习几个最流行的选项是个好主意。

然而，如前所述，编程语言的真正意义在于满足开发人员的需求，以尽可能简单明了的方式将特定任务传递给机器。对于一些开发人员来说，直截了当可以转化为最少的代码行或最快的应用程序速度。但这一问题远远超出了上述任何一种考虑。例如，如果你是一名从事机器学习项目的数据科学家，那么Python可能是最佳选择。（Java在这个群体中排名第三，仍然很高。）

灵活性也很重要。使用Python时，你可以访问多种编程范例，可以在单个应用程序中根据需要进行混合和匹配。Java只支持一种编程范式：面向对象。有趣的是，Python在单个应用程序中支持多个编程范例，这意味着你可以使用最适合应用程序中子任务的特定范例，而不是依赖单个范例，不管它是否最符合需要。

多语言FTW

关键是，没有一种最好的编程语言，只有在任何给定时间、任何给定项目中最能满足你需求的语言。理想情况下，开发人员应该知道几种语言，这样他们就不必满足于使用不适合特定目标的语言。了解更多的语言可以更容易地适应大量情况，例如加入特定应用程序的升级团队，即使项目使用的语言可能不是你从头开始时选择的语言。

不过，最后还是可以对编程语言进行一些概括。对于数据科学、人工智能和机器学习任务，Python将是一个好的的选择。另一方面，当需要为最终用户编写应用程序时，特别是嵌入式和跨平台应用程序，Java可能占据首位。Java也是创建服务器端代码的杰出选择。无论这些首选项是否适用于你，希望这种比较有助于你自己选择编程语言。

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