Certaines batailles semblent impossibles à gagner et font apparemment rage depuis toujours.
La Guerre des étoiles contre Star Trek. Chats contre chiens. Apple contre Samsung.
Mais lorsqu'il s'agit de développement de logiciels, différents conflits ont tendance à survenir :
Qualité contre temps. Temps vs coût. Coût vs qualité.
Ces préoccupations jouent un rôle clé dans le choix du langage de programmation de votre projet, qui est l'une des premières décisions importantes que vous devez prendre.
En tant qu'éditeur de logiciels Python, nous connaissons intimement le défi d'opposer Python à d'autres langages :
Python contre Golang. Python contre Node.js. Python contre Java.
Dans cet article, nous nous concentrerons sur le dernier.
Certes, de telles comparaisons ne sont pas aussi gravées dans le marbre qu'elles peuvent le paraître. C'est généralement un peu plus compliqué qu'une simple liste d'avantages et d'inconvénients.
Par exemple, la création d'un MVP en Java peut prendre des mois, tandis que Python vous donne les mêmes résultats en quelques semaines. Et pourtant, Java est toujours populaire auprès des grandes banques et des fintechs. Sont-ils justifiés dans leur choix ?
Il y a beaucoup plus dans l'histoire. Chaque langue a des cas d'utilisation différents, et vous devez examiner ce qui compte le plus pour vous lorsque vous faites votre choix.
Sans plus tarder, décomposons en détail comment Python se compare à Java.
1. Interprété vs compilé et dynamique vs statique
Les différences entre Python et Java commencent au niveau le plus basique.
Python est un langage interprété, tandis que Java est un langage compilé.
Les langages interprétés convertissent le code lisible par l'homme en code lisible par la machine lors de vos déplacements, lorsque le programme exécute des commandes, ce qui facilite la révision ou le débogage.
Inversement, les langages compilés doivent traduire le code source en code machine avant l'exécution, ce qui rend le code plus difficile à réviser ou à déboguer.
De plus, Python est typé dynamiquement, tandis que Java est typé statiquement.
Même si la traduction de code n'a rien à voir avec la vérification de type, leurs définitions sont des images miroir l'une de l'autre :le typage dynamique signifie la vérification des types pendant l'exécution, tandis que le typage statique signifie la vérification des types avant l'exécution.
La différence résultante est perceptible dans le temps de compilation. De manière générale, nous pourrions dire que Python se lance plus rapidement et s'exécute plus lentement, tandis que Java se lance plus lentement et s'exécute plus rapidement.
C'est aussi un conflit entre flexibilité et fiabilité, respectivement. Python et Java ont des approches opposées quant au moment où les erreurs sont détectées et à la rigueur de chaque langage quant à l'autorisation des variables de changer de type.
2. Point d'entrée :Python vous permet de démarrer plus rapidement
Un de mes collègues a dit un jour quelque chose qui m'a marqué :
Bien que légèrement exagérée, cette affirmation n'est pas loin de la vérité.
Python a un point d'entrée bas et est très convivial , ce qui en fait le choix idéal pour les développeurs juniors et les débutants en programmation.
Démarrer rapidement sur Python n'est cependant qu'un côté de la médaille ; il faut beaucoup plus de temps pour apprendre à bien l'utiliser.
Python peut vous offrir les mêmes fonctionnalités que Java, mais uniquement si vos développeurs ont plus d'expérience, ce qui peut être gênant dans certains cas.
Avec Java, la courbe d'apprentissage est définie et le point d'entrée est élevé. Il faut beaucoup de temps pour commencer à écrire dedans et bien le connaître, et chaque API est une histoire différente.
Cependant, une fois que vos développeurs se sont mis au travail, vous vous retrouverez avec un code de meilleure qualité dès le premier jour. Ainsi, le temps requis par Java est bien utilisé, mais il faudra un certain temps avant de voir les résultats.
En bref,il faut des semaines pour démarrer sur Python, et des mois pour démarrer sur Java.
3. Stabilité :Java est légèrement plus stable
Java nécessite toujours plus de code. Le langage est conçu de telle manière que tout doit être défini dès le départ.
Cela signifie que vous avez évidemment besoin de plus de temps pour réviser le code écrit en Java, car il y en a tout simplement plus, sans parler de la résolution de tous les problèmes potentiels que vous pourriez rencontrer. Quand c'est assez grave, vous feriez mieux de tout réécrire à partir de zéro, plutôt que de perdre du temps et de l'argent pour tout déboguer.
Mais ce volume de code ne doit pas nécessairement être une mauvaise chose.
Certes, plus vous avez de code, plus il devient compliqué, mais si vous l'écrivez bien, vous obtenez un logiciel plus robuste et stable qui plante moins. Cela n'a peut-être pas autant d'importance pour les projets à petite échelle, mais c'est une toute autre histoire pour les grands qui traitent beaucoup de données de toutes sortes.
Cette stabilité perçue est la raison pour laquelle les grandes entreprises considèrent Java comme un langage fort qui leur donne ordre et sécurité. Les grands acteurs comme les banques ou les entreprises de technologie financière n'hésitent généralement pas avant de s'installer sur Java en raison de sa stabilité apparemment supérieure, sans envisager d'autres options.
Bien que Java ait traditionnellement été le langage de prédilection des entreprises, nous devrions nous demander :pouvons-nous vraiment dire que Java est le solution d'entreprise ?
Pas tout à fait. Python est également bien équipé pour gérer des produits logiciels à grande échelle ; sinon, des géants de la technologie comme Dropbox, Instagram ou Google ne l'auraient pas choisi pour leur pile technologique. En fait, il y a un cas particulièrement solide à faire pour utiliser Python dans la fintech. Dans l'ensemble, il serait inexact de dire que Python vous donne un produit instable.
Alors pourquoi le préjugé selon lequel Java est meilleur pour les entreprises ?
Outre le simple volume de code, qui n'est pas toujours un avantage en soi, Java est considéré comme adapté aux entreprises en raison de la prise en charge solide des bibliothèques dont il bénéficie.
Java propose de nombreuses bibliothèques qui vous aident à effectuer diverses tâches courantes dans les applications d'entreprise. Les exemples incluent :
- Drools (un moteur de règles métier),
- Lucene (un moteur de recherche),
- Hadoop (un outil Big Data).
Les bibliothèques sont importantes. C'est la même raison pour laquelle Python est compatible avec l'IA et le ML, nous en reparlerons plus tard.
En fin de compte, les performances sont la somme d'une pléthore de facteurs, impliquant principalement votre environnement de code et un support externe. Cela étant dit, l'échelle de stabilité penche légèrement en faveur de Java.
4. Rapidité :Python est parfait pour créer rapidement un MVP
Python est connu pour sa rapidité et sa facilité d'écriture, ce qui rend le développement très rapide. Si vous êtes pressé par le temps et que vous cherchez à respecter un délai, vous devriez opter pour Python.
Construire un MVP avec un code de qualité moyenne écrit en Python, puis le refactoriser ultérieurement est une solution parfaitement valable. Parfois, vous commencez même par faire une maquette pour voir comment votre produit va fonctionner avant de décider de la langue réelle. Python est un choix idéal à cette fin.
Le temps est décidément en faveur de Python. Cela peut prendre des mois pour créer un MVP avec Java, tandis qu'avec Python, vous pouvez atteindre cette étape en quelques semaines.
Conformément à cela, les projets Java prennent généralement des années - un projet d'un an est considéré comme petit - alors que pour Python, il est parfaitement normal d'avoir des projets qui ne nécessitent que des mois de travail.
De plus, Java nécessite généralement des équipes de développement plus importantes. Python demande moins de développeurs, et parfois même un seul suffira, vous aidant à réduire le coût total de votre projet.
Pour toutes ces raisons, Python est un excellent choix pour les startups. Si développer un MVP le plus rapidement possible est votre priorité absolue, Python ne vous laissera pas tomber.
5. Ressources :Java nécessite un investissement plus important que Python
Une autre raison pour laquelle Java est considéré comme le langage des entreprises, c'est que son développement demande un gros budget et beaucoup de temps. C'est un investissement considérable tout autour.
Python est plus rentable que Java, c'est pourquoi les projets de petite et moyenne taille le préfèrent. Pour la plupart des cas d'utilisation, c'est un ajustement parfait.
Attention, ce n'est pas parce que Java est plus stable et plus cher que Python n'est pas fiable ou qu'il s'agit d'un langage de niveau inférieur. Loin de là.
Écrire certains projets en Java peut être exagéré - la forme plutôt que le contenu, si vous voulez - mais les grandes entreprises avec des ressources à revendre le choisissent souvent plutôt que d'autres langages simplement parce que c'est le plus cher solution, et donc meilleure à leurs yeux.
La logique est discutable, mais ce n'est pas comme si ces entreprises en souffraient.
Si vous disposez de beaucoup de temps et d'un budget généreux, il n'y a aucune raison de ne pas opter pour Java. Vous vous retrouverez avec un produit de qualité très comparable à Python, même si votre développement sera plus long et plus lent.
6. Technologies tendance :Python est le meilleur choix pour l'IA/ML
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Il n'y a pas deux façons d'y parvenir :Python n'a pas d'égal en matière de technologies tendance.
L'architecture simple de Python en fait une solution idéale pour l'intelligence artificielle, tandis que la simplicité et la clarté de Python lui confèrent l'avantage nécessaire par rapport aux autres langages pour concevoir efficacement la logique interne complexe de l'apprentissage automatique.
Écrire l'un ou l'autre en Java nécessiterait beaucoup plus de code, ralentirait le développement et perdrait l'attention sur la tâche à accomplir dans le processus.
Mais la principale raison pour laquelle Python a été adopté comme solution incontournable pour les technologies tendances est le support solide qu'il offre avec sa grande variété de bibliothèques prêtes à l'emploi. Quelle que soit la nouveauté technique que vous recherchez, il existe un outil Python pour vous aider.
La course pour une mise en œuvre plus rapide de l'IA ou du ML ne fait que s'accélérer, et tout indique que Python restera non seulement dans le siège du leader, mais continuera également à devenir plus populaire et largement utilisé.
7. Principaux plats à emporter
Si votre priorité absolue est la vitesse de développement, optez pour Python ; si votre priorité absolue est la stabilité avant tout, optez pour Java.
D'une manière générale, Java est mieux équipé pour gérer des tâches complexes. D'un autre côté, Python est plus clair, plus facile et plus simple à lire, écrire et modifier.
Gardez à l'esprit qu'il s'agit d'une simplification excessive. Votre choix doit toujours dépendre de vos besoins individuels, de votre budget et du type de projet que vous avez en cours.
Cependant, si les tendances actuelles se poursuivent et que le langage ne cesse de gagner en popularité, une chose est certaine :Python est l'avenir.
Cela signifie-t-il que nous verrons bientôt un jour où une langue sortira victorieuse et l'autre s'effacera ?
Peu probable.
Ce qui est beaucoup plus probable, c'est que la bataille se poursuivra pendant des années, comme tant d'autres du même genre.
C'est à vous de décider :de quel côté êtes-vous ?
Merci d'avoir lu une autre entrée dans notre "Python vs." série. Allez-y et découvrez le reste ici. Vous savez déjà comment Python se compare à Java, mais qu'en est-il de Node.js ? Ou Golang ?
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