Comparación definitiva entre Java y Python

En esta guía completa de comparación entre Java vs Python, explicaremos:

• Qué son los dos lenguajes, cuándo nacieron y qué popularidad tienen.
• Sus ventajas e inconvenientes
• En qué se diferencian en términos de sintaxis, rendimiento y escalabilidad.
• Cuál es el mejor para el raspado de datos

Entremos de lleno.

Introducción a los lenguajes Java y Python

Java y Python se encuentran entre los lenguajes de programación más populares de la industria informática. Ambos cuentan con una gran comunidad de desarrolladores, pero difieren en cuanto a sintaxis, manejo de tipos y modelos de ejecución.

Java es un lenguaje complejo adecuado para aplicaciones en las que el rendimiento y la fiabilidad son primordiales. En cambio, Python es más fácil de abordar y brilla en tareas de ciencia de datos y aprendizaje automático. La elección entre ambos depende de las necesidades y requisitos específicos de tu proyecto.

Para consultar sus principales aspectos en paralelo, refiérase a la tabla Java vs Python a continuación:

Características, funcionalidades y bibliotecas de Java

Java, cuya versión 1.0 fue lanzada por Sun Microsystems en 1996, es un lenguaje de programación orientado a objetos. Según Statista, en 2023, más del 30% de los desarrolladores mundiales lo utilizan. Esto se debe a su reconocida portabilidad, robustez y vasto ecosistema. Solo Maven, la herramienta de gestión de proyectos Java más popular, cuenta con más de 10 millones de bibliotecas. Además, Spring Boot, el framework basado en Java más popular, es el 12º más utilizado del mundo.

Cuando piense en Java, esto es lo que debería venirle a la cabeza:

• Programación orientada a objetos: Java es un lenguaje orientado a objetos que promueve la modularidad y la reutilización a través de clases y objetos. Admite herencia, interfaces y clases abstractas.
• Independencia de la plataforma: escriba una vez y ejecútelo en cualquier lugar. Las aplicaciones Java pueden funcionar en cualquier plataforma con una JVM (Java Virtual Machine) compatible.
• Alto nivel: la sintaxis de Java es similar a la de C y C++, pero tiene menos utilidades de bajo nivel porque opera a un nivel superior de abstracción.
• Tipado fuerte: aplica una comprobación de tipos estricta en tiempo de compilación, lo que reduce los errores en tiempo de ejecución.
• Gestión de excepciones: manejo robusto de errores mediante sentencias try … catch para tratar las excepciones.
• Amplia biblioteca estándar: Java cuenta con una amplia biblioteca estándar que proporciona funciones de E/S, redes y gestión de datos.
• Gestión automática de memoria: la recolección de basura integrada simplifica la gestión de recursos.
• Soporte multihilo: soporte nativo para multihilo y multitarea que simplifica la programación concurrente.
• Amplia comunidad y ecosistema: una amplia y activa comunidad contribuye diariamente a una gran cantidad de bibliotecas y marcos de trabajo de código abierto.

Características, funciones y bibliotecas de Python

Python, lanzado por primera vez en 1991 por Guido van Rossum, es un lenguaje de programación de código abierto, interpretado y de tipado dinámico. En 2023, casi el 50% de los desarrolladores de todo el mundo utilizan Python, lo que lo convierte en uno de los lenguajes más populares del sector. Su atractivo reside en su sencillez, legibilidad y amplio ecosistema de bibliotecas. Sólo el PyPI (Python Package Index) alberga más de 450,000 paquetes.

En general, Python es conocido por estos aspectos:

• Versatilidad y legibilidad: la sintaxis concisa e intuitiva de Python es muy adecuada para desarrolladores sin experiencia y principiantes.
• Tipado dinámico: los tipos de variables pueden cambiar durante el tiempo de ejecución para una flexibilidad extrema.
• Lenguaje interpretado: se interpreta el código Python. Esto puede afectar al rendimiento, pero también proporciona agilidad y portabilidad.
• Biblioteca estándar enriquecida: la biblioteca estándar de Python es una de las más ricas, con un amplio espectro de módulos para tareas como E/S de archivos, expresiones regulares y manipulación de datos.
• Recogida de basura: los desarrolladores no tienen que preocuparse por la asignación y desasignación de memoria.
• Soporte de concurrencia: Python proporciona herramientas para la programación asíncrona.
• Código abierto: el lenguaje se desarrolla bajo una licencia de código abierto, por lo que es de uso y distribución libre. Su repositorio GitHub tiene más de 50,000 estrellas.
• Capacidad para la ciencia de datos: Python es el lenguaje preferido cuando se trata de ciencia de datos, gracias a un gran conjunto de bibliotecas matemáticas.
• Amplia comunidad: millones de desarrolladores de todo el mundo conocen Python y contribuyen a bibliotecas y frameworks.

Pros de Python y Java

Explore las principales ventajas que ofrecen ambos lenguajes de programación.

👍 Java 

• Puede ejecutarse en varios sistemas operativos gracias a la JVM.
• Ampliamente utilizado en aplicaciones y sistemas empresariales a gran escala gracias a su robustez.
  
• Soporta aplicaciones y sistemas escalables.
• Funciona en una amplia gama de aplicaciones, desde el desarrollo web y móvil hasta los sistemas embebidos.
  
• Más bibliotecas disponibles en comparación con Python.
• Fuertemente tipado
• Lenguaje de programación antiguo, lo que significa que existe una comunidad de expertos.
• Orientado a objetos, pero también soporta conceptos funcionales.

👍 Python

• Código abierto.
• Sintaxis sencilla.
• Ideal para scripts y desarrollo rápido.
• Compatibilidad multiplataforma, funciona sin problemas en diversos sistemas operativos.
• Uno de los favoritos para la ciencia de datos, IA y aprendizaje automático debido a su simplicidad y ricas bibliotecas.
  
• Requiere poco código, especialmente en comparación con Java.
• Una comunidad acogedora y dinámica.
• Soporta programación orientada a objetos, con capacidades funcionales.

Contras de Python y Java

Profundice en la comparación entre Java y Python echando un vistazo a las desventajas relacionadas con los dos lenguajes.

👎 Java

• Sintaxis verborreica y menos intuitiva en comparación con lenguajes como Python, lo que lo hace propenso al código repetitivo.
  
• Mayor consumo de memoria que la mayoría de lenguajes (pero no Python).
• Requiere compilación, lo que puede ralentizar el desarrollo y las pruebas.
• Desafiante para principiantes debido a su estricto sistema de tipos y su compleja configuración.
• No es la mejor opción para proyectos pequeños y ligeros.

👎 Python

• Lento y consume mucha CPU, especialmente en comparación con Java y muchos otros lenguajes.
• Capacidades limitadas de desarrollo de aplicaciones móviles en comparación con Java.
• Difícil de escalar.
• Problemas en la migración de Python 2 a Python 3.
• La tipificación dinámica puede dar lugar a errores.

¿Cuál es mejor, Java o Python?

Como en cualquier comparación entre lenguajes de programación, es difícil identificar un ganador en términos generales. Para analizar mejor la cuestión Java vs Python, es necesario explorar cómo se comportan los dos lenguajes en aspectos y escenarios específicos. ¡Es hora de hacerlo!

Curva de aprendizaje

En general, se considera que la curva de aprendizaje de Python es más suave y amigable para los principiantes que la de Java. ¿Por qué? Debido a su simplicidad idiomática y legibilidad, a menudo denominada código ” Pythonic “. En concreto, eso lo convierte en una opción excelente para los recién llegados a la programación, ya que el código Python parece pseudocódigo.

Su sintaxis concisa y su tipado dinámico reducen la carga cognitiva y permiten una comprensión más rápida del código. Además, Python viene con una rica biblioteca estándar con módulos preconstruidos que ofrecen funciones intuitivas para diversas tareas, simplificando muchos retos comunes de programación.

Java, por otro lado, tiene una curva de aprendizaje más pronunciada, principalmente debido a sus reglas más estrictas y a su sintaxis más compleja. Su verbosidad puede resultar abrumadora, sobre todo al principio. Además, requiere declaraciones explícitas de tipos, lo que puede intimidar a los principiantes. Sin embargo, la fuerte tipificación de Java puede conducir a menos errores a largo plazo.

Rendimiento/velocidad

¿Quién gana la comparación de rendimiento entre Java y Python? Java, según varios puntos de referencia.

Sin embargo, las mismas pruebas demuestran que Java necesita muchos más recursos que Python. Por tanto, hay una compensación.

Java suele superar a Python porque los lenguajes compilados suelen ser más rápidos que los interpretados. El principal factor que favorece la velocidad de ejecución y la eficiencia de Java es que primero se traduce a bytecode y luego lo ejecuta la JVM. El proceso de compilación permite diversas optimizaciones, lo que se traduce en una ejecución más rápida del código.

Python no convierte el código en instrucciones a nivel de máquina antes de la ejecución, como ocurre con la compilación. En su lugar, lee el código fuente línea por línea y lo traduce a código de máquina sobre la marcha durante el tiempo de ejecución. Esto introduce una sobrecarga significativa que hace que sea más lento que Java. Ten en cuenta, sin embargo, que el rendimiento de Python puede mejorarse con las bibliotecas externas escritas en C o C++.

Escalabilidad

La conocida facilidad de uso de Python lo hace más adecuado para aplicaciones a pequeña escala. Esto no significa que no se pueda hacer escalable, pero puede que tampoco sea tan fácil. En concreto, el GIL (Global Interpreter Lock) de Python limita su capacidad de escalado en aplicaciones con CPU, especialmente en procesadores multinúcleo.

A menudo se prefiere Java por su escalabilidad. La razón es su fuerte soporte para multihilo y un ecosistema más maduro para aplicaciones empresariales a gran escala. Estos aspectos lo han convertido en el lenguaje de referencia para crear sistemas distribuidos, concurrentes y de alto rendimiento. La escalabilidad de Java se demuestra en soluciones de nivel empresarial ya que su arquitectura la convierte en ideal para manejar tareas críticas de misión.

Para Raspado de datos

Para entender mejor quién gana el cara a cara, comparémoslos en un caso de uso específico. El raspado de datos consiste en recuperar automáticamente datos de Internet. La idea es construir un script automatizado que pueda conectarse a un sitio objetivo y extraer de él datos de interés.

Python es la opción preferida para el raspado de datos debido a su amplio ecosistema de bibliotecas y a su simplicidad. En concreto, existen muchas bibliotecas y frameworks de Python, entre los que se incluyen:

• BeautifulSoup: una librería Python para analizar y navegar documentos HTML y XML.
• Scrapy: un potente framework de rastreo web que facilita un raspado de datos web eficiente y estructurado.
• Requests: un módulo de Python para realizar peticiones HTTP, facilitando el envío y recepción de datos.

Son muy adecuadas para las tareas de raspado de datos. Además, la simplicidad y expresividad de Python lo convierten en una opción ideal para escribir y mantener scripts de raspado de datos. Consulte nuestra guía sobre el raspado de datos web en Python.

Java también puede utilizarse eficazmente en este ámbito. La principal biblioteca de extracción de datos en línea es Jsoup, una biblioteca ligera de análisis sintáctico de HTML. Otra muy popular es HtmlUnit, una biblioteca de automatización de navegadores. Lea nuestra guía de raspado de datos de Java.

Java es más rápido, pero las ventajas de rendimiento son más pronunciadas en tareas de raspado de datos que requieren un uso intensivo de la CPU, lo que no es el caso del raspado de datos web. En general, la sintaxis concisa y las amplias bibliotecas de Python, junto con el apoyo de la comunidad y los tutoriales, lo convierten en la mejor solución para el raspado de datos de la Web. Sin embargo, las empresas que utilizan Java como lenguaje principal, pueden encontrar una opción lógica para el raspado de datos para mantener la coherencia en su pila de tecnología.

Conclusión

En este artículo de Java vs Python, se ha explicado qué son los dos lenguajes y qué pueden ofrecer. En detalle, vio una comparación que involucra diferentes aspectos y cómo se comportan Java y Python cuando se trata de raspar datos de páginas Web.

No importa qué lenguaje de programación elija para su proyecto de raspado de datos, Bright Data lo tiene cubierto. Nuestros proxies rotativos funcionan tanto con Java como con Python y están disponibles en más de 195 países. Si esto no fuera suficiente, Web Unlocker o Scraping Browser le ayudarán a eludir soluciones anti-bot como CAPTCHAs, prohibiciones de IP y limitaciones de velocidad. Asegúrese de que su raspador web funciona sin problemas y de forma eficiente, ¡incluso en sitios web que requieren JavaScript!

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