Java vs. Python: A comparação definitiva

Neste guia completo de comparação entre Java e Python, você aprenderá:

• O que são as duas linguagens, quando nasceram e quão populares são
• Os seus prós e contras
• Como diferem em termos de sintaxe, desempenho e escalabilidade
• Qual é a melhor para a raspagem da web

Vamos começar!

Java vs. Python: Introdução às duas linguagens

Java e Python estão entre as linguagens de programação mais populares no setor das TI. Ambas têm uma grande comunidade de programadores, mas diferem no que diz respeito à sintaxe, à utilização de tipagem e aos modelos de execução.

Java é uma linguagem complexa que é adequada para aplicações em que o desempenho e a fiabilidade são fundamentais. Em vez disso, Python é mais fácil de abordar e brilha nas tarefas de ciência de dados e de aprendizagem automática. A escolha entre as dois depende das necessidades e requisitos específicos do seu projeto.

Se quiser ver os seus principais aspetos lado a lado, consulte a tabela Java vs. Python abaixo:

Java: Características, funcionalidades, bibliotecas

Java, cuja versão 1.0 foi lançada por Sun Microsystems em 1996, é uma linguagem de programação orientada para objetos. De acordo com Statista, em 2023, mais de 30% dos programadores globais utilizam-na. Isto deve-se à sua reconhecida portabilidade, robustez e vasto ecossistema. Só Maven, a ferramenta de gestão de projetos Java mais popular, conta com mais de 10 milhões de bibliotecas. Além disso, Spring Boot, o framework baseado em Java mais popular, é o 12º mais utilizado no mundo.

Quando pensa em Java, é isto que lhe deve vir à cabeça:

• Programação orientada para objetos: Java é uma linguagem orientada para objetos que promove a modularidade e a reutilização através de classes e objetos. Suporta herança, interfaces e classes abstratas.
• Independência de plataforma: Escreva uma vez, execute em qualquer lugar. As aplicações Java podem funcionar em qualquer plataforma com uma JVM (Java Virtual Machine) compatível.
• Alto nível: A sintaxe de Java é semelhante à de C e C++, mas tem menos utilitários de baixo nível porque funciona a um nível de abstração mais elevado.
• Fortemente tipada: Aplica uma verificação rigorosa do tipo no momento de compilação, reduzindo os erros em tempo de execução.
• Tratamento de exceções: Tratamento robusto de erros através de instruções try … catch para lidar com exceções.
• Biblioteca padrão rica: Java possui uma extensa biblioteca padrão que fornece funcionalidade de E/S, criação de redes e gestão de dados.
• Gestão automática da memória: Uma coleta de lixo integrada simplifica o tratamento de recursos.
• Suporte para multi-threading: Suporte nativo para multi-threading e multitarefas para uma programação simultânea simplificada.
• Grande comunidade e ecossistema: Uma comunidade vasta e ativa contribui diariamente para uma grande quantidade de frameworks e bibliotecas de código aberto.

Python: Características, funcionalidades, bibliotecas

Python, com o seu lançamento inicial em 1991 por Guido van Rossum, é uma linguagem de programação dinamicamente tipada, interpretada e de código aberto. Em 2023, quase 50% dos programadores de todo o mundo utilizam Python, o que faz dela uma das linguagens mais populares do sector. O seu atrativo reside na sua simplicidade, legibilidade e extenso ecossistema de bibliotecas. Só o PyPI (Índice de pacotes Python) hospeda mais de 450.000 pacotes.

Em geral, a linguagem Python é conhecida por estes aspetos:

• Versatilidade e legibilidade: A sintaxe concisa e intuitiva de Python é adequada para programadores inexperientes e principiantes.
• Tipagem dinâmica: Os tipos de variáveis podem mudar durante o tempo de execução para uma flexibilidade extrema.
• Linguagem interpretada: O código Python é interpretado. Isto pode afetar o desempenho, mas também proporciona agilidade e portabilidade.
• Biblioteca padrão rica: A Biblioteca Padrão de Python é uma das mais ricas, com um amplo espetro de módulos para tarefas como E/S de ficheiros, expressões regulares e manipulação de dados.
• Coleta de lixo: Os programadores não têm de se preocupar com a atribuição e a anulação da atribuição de memória.
• Suporte de simultaneidade: Python fornece ferramentas para programação assíncrona.
• Código aberto: A linguagem é desenvolvida sob uma licença de fonte aberta, tornando-a livremente utilizável e distribuível. O seu repositório de GitHub tem mais de 50 mil estrelas.
• Capacidades de ciência de dados: Python é a linguagem de eleição quando se trata de ciência de dados, graças a um grande conjunto de bibliotecas matemáticas.
• Vasta comunidade: Milhões de programadores em todo o mundo conhecem Python e contribuem para bibliotecas e frameworks.

Python e Java: Prós

Explore as principais vantagens de ambas as linguagens de programação.

👍 Java 

• Pode ser executada em vários sistemas operativos graças à JVM.
• Amplamente utilizada em aplicações e sistemas empresariais de grande escala devido à sua robustez.
  
• Suporta sistemas e aplicações escaláveis.
• Trabalha numa vasta gama de aplicações, desde o desenvolvimento web e móvel até os sistemas incorporados.
  
• Mais bibliotecas disponíveis em comparação com Python.
• Fortemente tipada.
• Linguagem de programação antiga, o que significa que existe uma comunidade conhecedora.
• Orientada para objetos, mas também suporta conceitos funcionais.

👍 Python

• Fonte aberta.
• Sintaxe simples.
• Ótima para a criação de scripts, ideal para um desenvolvimento rápido.
• Compatibilidade entre plataformas, funcionando sem problemas em diversos sistemas operativos.
• Uma favorita para a ciência de dados, IA e aprendizagem automática devido à sua simplicidade e bibliotecas ricas.
  
• Requer pouco código, especialmente em comparação com Java.
• Uma comunidade acolhedora e vibrante.
• Suporta programação orientada para objetos, com capacidades funcionais.

Python e Java: Contras

Aprofunde-se na comparação entre Java e Python, analisando as desvantagens relacionadas com as duas linguagens.

👎 Java

• Sintaxe verbosa e menos intuitiva em comparação com linguagens como Python, o que a torna propensa a código repetitivo.
  
• Maior consumo de memória do que a maioria das outras linguagens (mas não Python).
• Requer compilação, o que pode atrasar o desenvolvimento e os testes.
• É um desafio para os principiantes devido ao seu sistema rigoroso de tipagem e à sua configuração complexa.
• Não é a melhor escolha para projetos pequenos e leves.

👎 Python

• Lenta e com uso intensivo de CPU, especialmente em comparação com Java e muitas outras linguagens.
• Capacidades limitadas de desenvolvimento de aplicações móveis em comparação com Java.
• Difícil de o fazer à escala.
• Problemas na migração de Python 2 para Python 3.
• A tipagem dinâmica pode dar origem a erros.

Java vs. Python: Qual é melhor?

Como em qualquer comparação entre linguagens de programação, é difícil identificar um vencedor em termos gerais. Para analisar melhor a questão Java vs. Python, é necessário explorar a forma como as duas linguagens se comportam em aspetos e cenários específicos. É altura de o fazer!

Curva de aprendizagem

De um modo geral, a curva de aprendizagem de Python é considerada mais suave e mais fácil para os principiantes do que a de Java. Porquê? Devido à sua simplicidade idiomática e legibilidade, é frequentemente referido como código “Pythônico”. Em particular, isso torna-a uma excelente escolha para os principiantes em programação, uma vez que o código Python se assemelha a um pseudocódigo.

A sua sintaxe concisa e a tipagem dinâmica reduzem a carga cognitiva, permitindo uma compreensão mais rápida do código. Para além disso, Python possui uma biblioteca padrão rica em módulos pré-construídos que oferecem funções intuitivas para várias tarefas, simplificando muitos desafios comuns de programação.

Java, por outro lado, tem uma curva de aprendizagem mais acentuada, principalmente devido às suas regras mais rigorosas e sintaxe mais complexa. A sua verbosidade pode ser avassaladora, especialmente no início. Além disso, requer declarações explícitas de tipagem, o que pode ser intimidante para os principiantes. No entanto, a forte tipagem de Java pode levar a menos erros a longo prazo.

Desempenho/velocidade

Quem ganha a comparação de desempenho entre Java e Python? Java, de acordo com vários parâmetros de referência.

No entanto, os mesmos parâmetros de referência mostram que Java precisa de muito mais recursos do que Python. Existe, portanto, um compromisso.

Java normalmente supera Python porque as linguagens compiladas são geralmente mais rápidas do que as linguagens interpretadas. O principal fator que favorece a velocidade de execução e a eficiência de Java é o facto de ser primeiro traduzido para bytecode e depois executado pela JVM. O processo de compilação permite várias otimizações, resultando numa execução mais rápida do código.

Python não converte o código em instruções ao nível de máquina antes da execução, como acontece com a compilação. Em vez disso, lê o código fonte linha a linha e o traduz para código de máquina durante o tempo de execução. Isso introduz uma sobrecarga significativa que a torna mais lenta do que Java. Tenha em mente, no entanto, que o desempenho de Python pode ser melhorado com as bibliotecas externas escritas em C ou C++.

Escalabilidade

A conhecida facilidade de utilização de Python torna-a mais adequada para aplicações de pequena escala. Isto não significa que não se possa fazer a escala, mas também pode não ser assim tão fácil. Em pormenor, o bloqueio de intérprete global (GIL, por suas siglas em inglês) de Python limita a sua capacidade de escalar em aplicações vinculadas à CPU, particularmente em processadores multinúcleo.

Java é frequentemente preferido para efeitos de escalabilidade. A razão é o seu forte suporte para multi-threading e um ecossistema mais maduro para aplicações empresariais de grande escala. Estes aspetos tornaram-na a linguagem de referência para a criação de sistemas de elevado desempenho, concorrentes e distribuídos. A escalabilidade de Java é bem demonstrada em soluções de nível empresarial, uma vez que a sua arquitetura a torna ideal para lidar com tarefas críticas.

Para raspagem da web

Para compreender melhor quem ganha o confronto direto, vamos compará-los num caso de utilização específico. A raspagem da web consiste em recuperar automaticamente dados de Internet. A ideia é criar um script automatizado que possa ligar-se a um sítio-alvo e extrair dele dados de interesse.

Python é a escolha preferida para a raspagem da web devido ao seu extenso ecossistema de bibliotecas e à sua simplicidade. Especificamente, existem muitas bibliotecas e frameworks de Python, incluindo:

• BeautifulSoup: Uma biblioteca de Python para analisar e navegar em documentos HTML e XML.
• Scrapy: Uma poderosa estrutura de rastreamento da web que facilita a raspagem eficiente e estruturada da web.
• Requests: Um módulo de Python para efetuar pedidos HTTP, facilitando o envio e a receção de dados.

Estas são adequadas para tarefas de raspagem de dados. Além disso, a simplicidade e a expressividade de Python fazem dela a escolha ideal para escrever e manter scripts de raspagem. Consulte o nosso guia de raspagem da web com Python.

Java também pode ser utilizada eficazmente neste domínio. A principal biblioteca de extração de dados em linha é a Jsoup, uma biblioteca leve de análise de HTML. Outra popular é HtmlUnit, uma biblioteca de automação do navegador. Leia o nosso guia de raspagem da web com Java.

Java é mais rápido, mas as vantagens de desempenho são mais pronunciadas em tarefas de raspagem com uso intensivo de CPU, o que não é o caso da raspagem da web. Em geral, a sintaxe concisa e as extensas bibliotecas de Python, juntamente com o apoio da comunidade e os tutoriais, fazem dela a melhor solução para a raspagem da web. No entanto, as empresas que utilizam Java como linguagem principal podem achar que é uma escolha lógica para a raspagem da web para manter a consistência no seu conjunto de tecnologias.

Conclusão

Neste artigo de Java vs. Python, ficou a saber o que são as duas linguagens e o que têm para oferecer. Em pormenor, viu uma comparação envolvendo diferentes aspetos e a forma como Java e Python se comportam quando se trata de extrair dados de páginas web.

Independentemente da linguagem de programação que escolher para o seu projeto de raspagem da web, Bright Data tem tudo o que precisa. Os nossos proxies rotativos funcionam tanto com Java como com Python e estão disponíveis em mais de 195 países. Se isto não for suficiente, o Desbloqueador da Web ou o Navegador de Raspagem o ajudarão a contornar soluções antibot como CAPTCHAs, proibições de IP e limitações de taxa. Certifique-se de que o seu raspador da web funciona sem problemas e de forma eficiente, mesmo em sítios web que requerem JavaScript!

Fale com um dos nossos especialistas em dados sobre as nossas soluções de raspagem.