使用Python与Java的利弊是什么

在这篇文章中，我们将了解使用Python与Java的利弊。

Java的优点

简单–由于其简单性，Java是一种必须了解的编程语言。因为它是基于C++的，并使用自动垃圾收集，我们不必担心为不再使用的东西释放内存。为了进一步简化Java的读和写，诸如显式指针和运算符重载等功能已经被删除。
面向对象 – 作为一种面向对象的编程语言，Java有许多有用的功能，如数据封装、继承、数据隐藏等等。因此，Java是一种很好的语言，可以将现实世界的实体映射成对象，解决现实世界的问题。
平台独立 – Java中代码的编译不是针对特定平台的，而是作为平台独立的字节码发生。之后，Java虚拟机（JVM）对其进行解释。运行该软件不需要操作系统。这保证了你的代码可以在Mac、Windows、Linux和任何其他支持Java虚拟机的平台上运行。因此，我们可以接触到更多的人。它遵循 “一次编写，随地运行 “的原则。
安全 – 它通过利用公钥加密，协助开发者创建安全和防篡改的代码。
多线程 – Java可用于创建同时使用多个线程的应用程序。目前大多数计算机的处理器可以同时运行多个线程，在制作具有多种用途的应用程序时，你可以利用这一优势。
稳健 – 强大的内存管理是Java成为如此稳定的编程语言的原因之一。Java代码也可用于处理错误。为了进一步加强我们代码的安全性，我们可以额外使用类型检查。由于它不利用显式指针，程序不能做直接的内存访问。
分布式计算 – Java对分布式计算的支持源于该语言包含了许多用于建立与外部资源连接的API，如CORBA和RMI。

使用Java的缺点

内存管理

Java对管理内存的内置支持有助于加快开发过程。垃圾收集的效率和精度可能会下降到与人类工作相等的程度。正因为如此，Java应用程序在很大程度上依赖于内存处理和操作。

代码的可读性

Java应用程序由于其大量的代码课程的复杂性，会受到冗长的影响。如果开发人员没有给出足够的文档和注释，理解和分析系统可能需要一些时间。

Cost

与其他语言相比，Java需要大量的内存空间。

由于有很高的内存和处理要求，硬件的成本也在增加。

Performance

每次执行Java代码时，都要由Java虚拟机（JVM）进行解释。因此，生产力下降。实时的数据处理目前在Java中是不可能的。

垃圾收集

当涉及到垃圾收集时，Java实现了自动垃圾收集，程序员对此没有发言权。像delete()和free()这样的内存释放方法并不包括在内。Java的优点包括与平台无关、安全和健壮，尽管有这些缺点，它仍然是最受欢迎的编程语言之一。

Python的优点

语法简单而简短 – 语法很简单，因此很容易被程序员掌握。
富有表现力的语言–小段的代码可以用来完成大行的代码。
跨平台语言–在所有操作系统上工作。
平滑的学习曲线 – Python是一种非常容易理解的编程语言，通常作为第一门编程语言课程介绍给学生。这个工具可以让你对开发人员的思维方式进行限制，迫使他们集中精力研究最基本的原理和技能的构建块。
免费和开源–Python是一种免费和开源的编程语言，可以从全球任何地方访问。
庞大的标准库–这些库的产品，如MatPlotLib、Pandas、Request、NumPy等，非常庞大，使开发者的任务相当简单。
与其他语言和工具的灵活性 – Python是一种多功能的编程语言，可以很容易地与各种工具和框架集成，以处理各种问题。
多功能性与庞大的工具包相结合，几乎可以做任何事情–Python可用于广泛的工作，包括数据自动化、数据科学家、数据工程师、QA工程师和DevOps专家。
高开发速度 – 在研究和创建基于Python的软件时，简单明了的语法大大降低了复杂性，提高了生产力。通过为新的软件项目提供可重复使用的构建模块，使用预编码的组件可以节省时间和精力。

使用Python的缺点

速度较慢 – 因为它是一种解释型语言。尽管Python的开发速度惊人，但在执行速度方面，Java和C++仍占优势。程序的执行会因为用于检查和分配变量的解释器而变慢。
没有多线程–全局解释器锁，或GIL，是Python的核心机制。它只允许一次执行一组字节码指令。虽然限制了为同时运行众多工作流而创建的多线程系统的性能，但GIL却增强了单线程程序的性能。
高内存消耗 – 一旦一个项目不再使用，Python的垃圾收集器就会延迟返回系统资源。这导致Python的内存问题经常发生。
前端和移动开发方面的挑战 – 没有一个智能手机平台支持Python编程语言。Java只用于Android应用开发，而Swift和Objective C则专门用于iOS应用开发。因此，Python无法跟上不断增长的移动市场，无法维持其受欢迎程度。
由于它在移动计算中的局限性，它没有被用于应用开发。
Python的移动计算功能很弱。因此，它在应用程序开发中不常被利用。
由于Python是动态的，错误会在运行时显示。由于在编译时不产生错误，开发人员运行大块的代码可能会损失时间。
没有商业支持。