Java vs Python : comparatif détaillé

Découvrez les différences entre Java et Python en matière de web scraping.
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Java vs Python

Dans ce guide comparatif complet Java/Python, vous allez découvrir :

  • Ce que sont ces deux langages, quand ils sont nés, et leur popularité
  • Leurs avantages et leurs inconvénients
  • Comment ils diffèrent en termes de syntaxe, de performance et d’évolutivité
  • Lequel des deux convient-il le mieux pour faire du web scraping ?

Voyons cela de plus près !

Java vs Python : Présentation des deux langages

Java et Python font partie des langages de programmation les plus populaires de l’industrie informatique. Ils ont tous les deux une grande communauté de développeurs, mais ils diffèrent au niveau de leur syntaxe, de leur gestion des types et de leurs modèles d’exécution.

Java est un langage complexe qui convient aux applications exigeantes en matière de performances et de fiabilité. Python, en revanche, est plus facile à apprendre et excelle dans les tâches liées à la science des données et à l’apprentissage automatique. Le choix entre les deux dépend des besoins et des exigences spécifiques de votre projet.

Pour comparer leurs principales caractéristiques, jetez un coup d’œil au tableau comparatif Java/Python ci-dessous :

Catégorie JavaPython
SyntaxeVerbeuse, standard, avec des règles strictesConcise, lisible, simple
PerformancesExécution rapideExécution lente
ÉcosystèmeTrès étendu, avec des millions de bibliothèques disponiblesVaste, avec des milliers de bibliothèques disponibles
CommunautéDes millions d’utilisateursDes millions d’utilisateurs
ÉvolutivitéTrès élevée, en particulier dans les applications pour les grandes entreprisesBonne
Web ScrapingPossible, mais pas l’objectif principalPris en charge par de nombreuses bibliothèques et de nombreux tutoriels

Java : caractéristiques, fonctionnalités, bibliothèques

Java, dont la version 1.0 a été publiée par Sun Microsystems en 1996, est un langage de programmation orienté objet. Selon Statista, plus de 30 % des développeurs mondiaux l’ont utilisé en 2023. Cela est dû à sa portabilité renommée, à sa robustesse et à son écosystème étendu. Maven, qui est l’outil de gestion de projet le plus populaire sous Java, compte à lui seul plus de 10 millions de bibliothèques. En outre, Spring Boot, le framework Java le plus populaire, est le 12e framework le plus utilisé au monde.

Quand vous pensez à Java, vous devez garder les points suivants à l’esprit :

  • Programmation orientée objet : Java est un langage orienté objet qui favorise la modularité et la réutilisation par le biais de classes et d’objets. Il prend en charge l’héritage, les interfaces et les classes abstraites.
  • Indépendance de la plateforme : écrivez une fois, exécutez n’importe où. Les applications Java peuvent fonctionner sur n’importe quelle plateforme avec une JVM (machine virtuelle Java) compatible.
  • Haut niveau : la syntaxe Java est similaire à celle de C et C++, mais elle a moins d’utilitaires de bas niveau car elle fonctionne à un niveau d’abstraction plus élevé.
  • Fortement typé : Java impose une vérification stricte des types au moment de la compilation, ce qui réduit les erreurs d’exécution.
  • Gestion des exceptions : gestion robuste des erreurs avec des instructions try/catch pour traiter les exceptions.
  • Une bibliothèque standard riche : Java dispose d’une bibliothèque standard étendue, qui fournit des fonctionnalités d’E/S, de mise en réseau et de gestion des données.
  • Gestion automatique de la mémoire : une récupération d’espace de stockage intégrée simplifie la gestion des ressources.
  • Prise en charge du multithreading : prise en charge native du multithreading et du multitasking pour une programmation concurrente simplifiée.
  • Une communauté et un écosystème très développés : une communauté vaste et active contribue quotidiennement à une multitude de bibliothèques et de frameworks open-source.

Python : caractéristiques, fonctionnalités, bibliothèques

Python, publié en 1991 par Guido van Rossum, est un langage de programmation open-source interprété et dynamiquement typé. En 2023, près de 50 % des développeurs du monde ont utilisé Python, ce qui en fait l’un des langages les plus populaires de l’industrie informatique. Son attrait réside dans sa simplicité, sa lisibilité et son vaste écosystème de bibliothèques. Le PyPI (Python Package Index) héberge à lui seul plus de 450 000 packages.

De manière générale, Python est bien connu pour les caractéristiques suivantes :

  • Polyvalence et lisibilité : la syntaxe concise et intuitive de Python convient bien aux développeurs inexpérimentés et aux novices.
  • Typage dynamique : les types de variables peuvent changer pendant l’exécution, d’où une flexibilité extrêmement grande.
  • Langage interprété : le code Python est interprété. Cela peut affecter les performances, mais assure agilité et portabilité.
  • Une bibliothèque standard riche : la bibliothèque Python Standard est particulièrement riche ; elle comprend toutes sortes de modules permettant d’effectuer des tâches telles que la manipulation des E/S de fichiers, des expressions régulières et des données.
  • Garbage Collector : les développeurs n’ont pas à se soucier des questions d’allocation et de désallocation de mémoire. =
  • Prise en charge de la programmation concurrente : Python fournit des outils pour la programmation asynchrone.
  • Open-source : le langage est développé sous une licence open source, ce qui le rend librement utilisable et distribuable. Son référentiel GitHub a plus de 50 000 étoiles.
  • Capacités pour la science des données : Python est le langage de prédilection pour la science des données, car il bénéficie d’un grand nombre de bibliothèques mathématiques.
  • Une communauté étendue : des millions de développeurs à travers le monde connaissent Python et contribuent aux bibliothèques et aux frameworks.

Python et Java : Avantages

Découvrez les principaux avantages de ces deux langages de programmation.

👍 Java 

  • Peut fonctionner sur différents systèmes d’exploitation grâce aux JVM.
  • Largement utilisé dans les applications et les systèmes d’entreprise de grande taille en raison de sa robustesse.
  • Prend en charge des applications et des systèmes évolutifs.
  • Fonctionne dans toutes sortes d’applications, du développement web aux applications mobiles, en passant par les systèmes embarqués.
  • Plus de bibliothèques disponibles que Python.
  • Fortement typé.
  • Langage de programmation ancien, donc communauté expérimentée.
  • Orienté objet, mais prend également en charge les concepts fonctionnels.

👍 Python

  • Open Source.
  • Syntaxe facile.
  • Très intéressant pour les scripts, idéal pour un développement rapide.
  • Compatibilité multi-plateformes, exécution transparente sur divers systèmes d’exploitation.
  • Un choix de prédilection pour la science des données, l’IA et l’apprentissage automatique du fait de sa simplicité et de la richesse de ses bibliothèques.
  • Nécessite peu de code, notamment par rapport à Java.
  • Communauté accueillante et dynamique.
  • Prend en charge la programmation orientée objet, avec des capacités fonctionnelles.

Python et Java : Inconvénients

Approfondissons la comparaison entre Java et Python en examinant les inconvénients des deux langages.

👎 Java

  • Syntaxe verbeuse et moins intuitive que les langages tels que Python, d’où une tendance à se rabattre sur des codes standard.
  • Consommation de mémoire plus élevée que la plupart des autres langages (mais pas Python).
  • Nécessite une compilation, ce qui peut ralentir le développement et les tests.
  • Difficile à aborder pour les novices, du fait de son système de types strict et de sa configuration complexe.
  • Ce n’est pas le meilleur choix pour les petits projets.

👎 Python

  • Lent et gourmands en CPU, surtout par rapport à un certain nombre d’autres langages, notamment Java.
  • Capacités de développement d’applications mobiles limitées par rapport à Java.
  • Difficile de travailler sur de gros volumes de données.
  • Problèmes au niveau de la migration de Python 2 vers Python 3.
  • Le typage dynamique peut entraîner des bogues.

Java vs Python : que choisir ?

Comme pour toute comparaison entre langages de programmation, il est difficile de désigner un vainqueur par KO. Pour mieux analyser l’opposition entre Java et Python, vous devez savoir comment les deux langages se comportent sur des points spécifiques, et dans des scénarios spécifiques. C’est ce que nous allons faire maintenant.

Courbe d’apprentissage

Généralement, la courbe d’apprentissage de Python est considérée comme plus douce et conviviale que celle de Java pour les novices. Pourquoi ? Cela tient à la simplicité idiomatique et de la lisibilité du code Python, qu’on qualifie souvent de « pythonique ». Cela en fait donc un excellent choix pour les novices de la programmation, car le code Python ressemble à du pseudo-code.

Sa syntaxe concise et son typage dynamique réduisent la charge cognitive de l’apprenant, ce qui permet une compréhension plus rapide du code. En outre, Python a une bibliothèque standard riche, avec des modules pré-construits qui fournissent des fonctions intuitives pour diverses tâches, ce qui simplifie un certain nombre de problèmes de programmation courants.

Java, en revanche, a une courbe d’apprentissage plus raide, notamment en raison de ses règles plus strictes et de sa syntaxe plus complexe. Sa verbosité peut être assez écrasante, surtout au début. En outre, Java nécessite des déclarations de type explicites, ce qui peut être rébarbatif pour les novices. Cependant, le typage fort de Java peut limiter le risque d’erreurs à long terme.

Performances/vitesse

Quel est le langage qui a les meilleures performances, Java ou Python ? Il s’agit de Java, selon différents benchmarks.

Néanmoins, ces mêmes benchmarks montrent que Java a besoin de beaucoup plus de ressources que Python. Il y a donc un bon équilibre à trouver.

Java a généralement de meilleures performances que Python, car les langages compilés sont généralement plus rapides que les langages interprétés. Le principal facteur duquel découle la vitesse d’exécution et l’efficacité de Java est qu’il est d’abord traduit en bytecode avant d’être exécuté par la JVM. Le processus de compilation permet d’effectuer diverses optimisations, ce qui accélère l’exécution du code.

Python ne convertit pas le code en instructions de niveau machine avant l’exécution, comme ce serait le cas avec un langage compilé. Au lieu de cela, il lit le code source ligne par ligne et le traduit en code machine au fur et à mesure de l’exécution. Cela introduit une surcharge importante, qui le rend plus lent que Java. Gardez à l’esprit, cependant, que les performances de Python peuvent être améliorées avec certaines bibliothèques externes écrites en C ou C++.

Évolutivité

La facilité d’utilisation bien connue de Python le rend plus adapté aux applications de taille limitée. Cela ne signifie pas que vous ne pouvez pas l’adapter à des tâches de plus grande envergure, mais ce n’est peut-être pas particulièrement facile non plus. En détail, le GIL (Global Interpreter Lock) de Python limite sa capacité à s’adapter dans les applications CPU bound (subordonnées au temps de calcul), en particulier avec les processeurs multicœurs.

Java est souvent préféré pour son adaptabilité. Cela tient à sa prise en charge étendue du multithreading et à son écosystème plus développé pour les applications d’entreprise de grande envergure. Ces éléments en ont fait le langage de référence pour la création de systèmes haute performance, concurrents et distribués. L’évolutivité de Java a fait ses preuves pour les solutions d’entreprise, car son architecture en fait un outil idéal pour la gestion des tâches critiques.

Pour le web scraping

Pour mieux comprendre qui est le vainqueur de ce face-à-face, comparons les deux langages dans un cas d’utilisation spécifique. Le web scraping consiste à extraire automatiquement des données sur Internet. L’idée est de construire un script automatisé permettant de se connecter à un site cible et d’en extraire des données d’intérêt.

Python est le choix le plus populaire pour le web scraping, du fait de son écosystème étendu de bibliothèques et de sa simplicité. Plus précisément, il existe de nombreuses bibliothèques et frameworks Python, notamment :

  • Beautiful Soup : bibliothèque Python permettant d’analyser et de parcourir les documents HTML et XML.
  • Scrapy : framework de web crawling puissant qui facilite la mise en œuvre d’un web scraping efficace et structuré.
  • Requests : module Python permettant de faire des requêtes HTTP, ce qui facilite l’envoi et la réception de données.

Tout cela convient bien aux tâches de collecte de données. De plus, la simplicité et l’expressivité de Python en font un choix idéal pour écrire et entretenir des scripts de web scraping. Consultez notre guide sur le web scraping avec Python.

Java peut également être utilisé efficacement pour ce genre d’applications. La principale bibliothèque d’extraction de données en ligne est Jsoup, qui est une petite bibliothèque d’analyse HTML. Un autre bibliothèque populaire est HtmlUnit, consacrée à l’automatisation de navigateur. Lisez notre guide de web scraping avec Java.

Java est plus rapide, mais ses avantages en matière de performances sont plus marqués dans les tâches de scraping les plus gourmandes en CPU, ce qui n’est pas le cas du web scraping. En général, la syntaxe concise de Python et ses bibliothèques très fournies, ainsi que le support de sa communauté et ses tutoriels, en font la meilleure solution pour le web scraping. Cependant, les entreprises qui utilisent Java comme langage principal peuvent juger logique de le conserver pour le web scraping afin de maintenir la cohérence de leur pile technologique.

Conclusion

Dans ce comparatif Java/Python, vous avez appris ce que sont ces deux langages et ce qu’ils ont à vous proposer. Plus précisément, nous vous avons présenté un comparatif portant sur différentes caractéristiques de Java et Python, et vous avez appris comment se comportent ces langages dans le contexte du web scraping.

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