概要

プログラミング言語 はコンピュータ サイエンスのコア コンポーネントであり、さまざまなアプリケーションの作成に不可欠です。 近年、Java と Python が最も人気のあるプログラミング言語になりました。 Java はしばらく前から存在しているため、Python よりも人気があります。 それにもかかわらず、Python はその単純さから人気を集め始めています。

どちらの言語も開発者のお気に入りであり、さまざまなライブラリを提供しています。

よく聞かれる質問は、Java と Python のどちらが将来に適しているかということです。 どちらも非常に人気があり、長所と短所があります。 Python は簡単に習得でき、コーディングも簡単で、大規模なライブラリがあります。 Java は互換性が高く、モバイル デバイス用のゲームやアプリの作成に優れています。 これをよりよく理解するために、異なるパラメーターで XNUMX つの言語を比較して、これをよりよく理解します。

Java と Python のどちらのプログラミング言語が自分のプロジェクトにより適しているかを判断するのに助けが必要な場合は、この記事を読んで両方の理解を深めてください。 ここでは、それらの違いを見て、どちらがプロジェクトに適しているかを確認します。

目次

1. Java と Python の違い
2. 言語機能 – Java および Python
3. パフォーマンスとスケーラビリティ
4. ユースケースと業界アプリケーション
5. ツールとエコシステム
6. 雇用市場とキャリアの見通し
7. まとめ

Java と Python の違い

以下の表は、Java と Python の主な違いをまとめたものです。 見てください！

出典：スキャンド

Java と Python のどちらが優れているのか疑問に思うかもしれません。 次のセクションでは、XNUMX つの相違点のさまざまな領域について説明します。

言語機能 – Java および Python

構文と読みやすさ

Java： 機械学習 厳密な構文規則を持つ静的に型付けされた言語です。 ステートメントを区切るためにセミコロン (;) が必要であり、コードのブロックを定義するには中かっこ ({}) が必要です。 これにより、コードがより冗長になる可能性がありますが、より構造化されたアプローチも作成されます。 十分なコーディングの知識と経験がある場合は、Java を自由に使用してください。

Python： 機械学習は、構文規則が単純な動的型付け言語です。 中かっこの代わりに空白のインデントを使用するため、よりクリーンで読みやすいコードになります。 構文は自然言語に近く、Java よりも習得が容易です。 コーディングの方法がまだわからない場合は、Python から始めることをお勧めします。

出典：キューロジック

型システム

Java： Java には静的型システムがあり、値の型はコンパイル時に認識されます。 これは、プログラムが実行される前に型関連のエラーを防ぐのに役立ちますが、より多くの事前計画が必要になる場合があります。

Python： Python には動的型システムがあり、値の型は実行時に決定されます。 これにより、コードの記述がより高速で柔軟になりますが、静的型付けでキャッチされた可能性のある実行時エラーが発生する可能性もあります。

オブジェクト指向プログラミング

Java： Java は厳密にはオブジェクト指向プログラミング (OOP) 言語であり、オブジェクトとその相互作用の概念を中心にすべてが展開されます。 継承、ポリモーフィズム、およびカプセル化は、Java でサポートされている XNUMX つの主要な OOP 機能です。

Python： Python は、OOP を含む複数のプログラミング パラダイムをサポートしています。 Python の OOP 機能には、継承、ポリモーフィズム、およびカプセル化のサポートが含まれていますが、Java ほど強制されていない場合があります。 必要に応じて Python でオブジェクト指向コードを記述できますが、必須ではありません。

並行性

Java： Java は、モニターやロックなどの強力な同期プリミティブと共に、java.util.concurrent パッケージを通じてマルチスレッド化と同時実行の組み込みサポートを提供します。 Java は、並列処理 (同時実行) と並行処理 (共有リソース管理) の両方をサポートしています。

Python： Python では、一度に XNUMX つのスレッドしか実行できないグローバル インタープリター ロック (GIL) により、同時実行のネイティブ サポートが制限されています。 ただし、この問題は複数のインタープリターを使用することで解決できます。 それにもかかわらず、Python は asyncio や multiprocessing などの同時実行ライブラリをサポートしており、特定のユース ケースで GIL を回避するのに役立ちます。

エラー処理

Java： Java は、チェックされた例外 (コンパイル時エラー) とチェックされていない例外 (実行時エラー) を含む、堅牢な例外処理メカニズムを通じてエラーを処理します。 チェックされた例外は、開発者が明示的にキャッチまたは宣言して、スローまたは即座に修正する必要があり、適切なエラー処理プラクティスが適用されます。

Python： Python はエラー処理に例外を使用しますが、チェックされた例外とチェックされていない例外を区別しません。 エラーが発生した場合、Python は通常停止し、エラー メッセージを生成します。 柔軟なエラー処理アプローチにより、開発者は事前に例外を宣言しなくても、必要に応じて例外をキャッチして処理できます。

パフォーマンスとスケーラビリティ

スピードと効率

Java はコンパイル済み言語であるため Python よりも高速ですが、Python はインタープリター型言語です。 コードが実行される前にエラーが検出されるように、Java コードは実行前にコンパイルする必要があります。 一方、Python コードは事前のコンパイルなしで直接実行されるため、実行時に問題が発生する可能性があります。

メモリ管理

Java は、メモリ管理において Python よりも優れています。 Java には、不要になったオブジェクトや参照がないオブジェクトを自動的に削除するガベージ コレクターがあります。 Python にもガベージ コレクタがありますが、Java ほど効率的ではありません。

並列処理

Python は Java よりも並列処理が優れています。 Python には、並列処理を可能にする「マルチプロセッシング」と呼ばれるモジュールがありますが、Java の並列処理機能は複雑で、より多くのコード行を必要とします。

大規模なデータセットの処理

大規模なデータセットの処理では、Python は Java よりも優れています。 Python には NumPy や Pandas など、大規模なデータセットを処理するために特別に設計されたライブラリがありますが、Java には同様のライブラリがありません。

Java は複雑で大規模なアプリケーションに適していますが、Python はデータ分析、科学計算、および機械学習に適しています。

ユースケースと業界アプリケーション

ウェブ開発

Java： Java は、その広範なライブラリーのサポート、スケーラビリティー、およびパフォーマンスにより、Web 開発の一般的な選択肢です。 堅牢な Web アプリケーションを構築するために、Servlet API、JDBC (Java Database Connectivity) API、Java EE (Enterprise Edition) などのフレームワークで使用されます。

Python： Python は、そのシンプルさと Django や Flask などのフレームワークの可用性により、Web 開発で人気を博しています。 これらのフレームワークにより、開発者は Web アプリケーションを迅速かつ効率的に作成できます。

データサイエンスと機械学習

Java： Java には、Weka 3、Deeplearning4j、MOA、JSAT など、データ サイエンスや機械学習タスクに利用できるライブラリがいくつかあります。 実際、Java 仮想マシンは、開発者が複数のプラットフォーム間で同一のコードを操作できるようにするため、最も広く使用されている ML プラットフォームの XNUMX つです。

Python： Python は、Pandas、OpenNN、NumPy、Scikit-learn などのライブラリの広範なエコシステムと、TensorFlow や Keras などのディープ ラーニング ライブラリにより、データ サイエンスと機械学習の頼りになる言語です。 このプログラミング言語は、スマート コントラクトや暗号化などのブロックチェーン ベースのアプリケーションの構築に広く使用されています。

モバイルアプリケーションの開発

Java： Java はマルチプラットフォーム モバイル アプリの開発に使用されます。 ほとんどの開発者が言うように、「Java では、一度作成すれば、どこでも実行できます」。 それにもかかわらず、IntelliJ IDEA ソフトウェアに基づいて、Android Studio で Google が公式にサポートしているため、Android アプリの開発に大きく使用されています。

Python： それに比べて、Python は事前に構築されたモバイル開発機能を備えていないため、モバイル アプリの開発にはあまり使用されていません。 ただし、Kivy、PyQt、Beeware の Toga ライブラリなどのフレームワークは、Python でクロスプラットフォーム モバイル アプリを作成するために存在します。

ゲーム開発

Java: Java は、libGDX、Litiengine、GreenLightning、Jbox2D、JMonkeyEngine などのエンジンを使用して PC やコンソールなどのプラットフォーム上に構築された Android デバイスやゲームのゲーム開発でよく使用されます。 驚くべきことに、最も人気のあるゲームの XNUMX つである Minecraft は Java で作成されました。

Python： Python はゲーム開発に使用されますが、その使用は C++ (DirectX および OpenGL を使用) や Java ほど顕著ではありません。 ただし、多くのゲーム開発者は、Pygame、Pyglet、Kivy、Panda3D などのライブラリを使用して Python を使用してゲームを開発することに成功しています。

エンタープライズソフトウェア開発

Java： Java は、その安定性、スケーラビリティ、セキュリティ機能、および大規模システムをサポートする機能により、エンタープライズ ソフトウェア開発の一般的な選択肢として長い間使用されてきました。 特に Java EE (Enterprise Edition) を使用すると、大規模なソフトウェア アプリケーションを構築する際の複雑さが大幅に軽減されます。 このプラットフォームにより、多層のサーバー中心のアプリケーション向けの簡単でユニバーサルなソフトウェア展開が可能になります。

Python： Python は、特にタスクの自動化、データ分析、およびラピッド プロトタイピングのための小規模なプロジェクトで、エンタープライズ コンテキストでますます採用されるようになっています。 ただし、Java は依然として大規模なエンタープライズ ソフトウェア開発用のより確立された言語です。

統合開発環境 (IDE)

Java と Python のどちらにも、選択できる幅広い IDE があります。 Java の場合、最も一般的な IDE は Eclipse、IntelliJ IDEA、JDeveloper、および BlueJ です。 一方、Python は IDLE と関連付けられることがよくありますが、Pycharm、Spyder、Visual Studio、Jupyter など、他の多くの一般的な IDE も備えています。

 

ソース: hacker.io

ソース: JetBrains

ライブラリとフレームワーク

Java には、開発者が利用できる多くのライブラリとフレームワークがあります。 最も人気のあるものには、Spring、Hibernate、Struts、Spark などがあります。 Python には強力なライブラリとフレームワークのセットもあり、最も人気のあるものは NumPy、Pandas、TensorFlow、および Django です。

コミュニティ サポートとリソース

Java と Python の両方に、大規模で活発な開発者コミュニティがあります。 Java は以前から存在しているため、全体的に大きなコミュニティを持っています。 しかし、Python は近年急速に成長しており、データ分析や科学計算で非常に人気があるため、そのコミュニティも非常に活発で急速に成長しています。 両方の言語で利用できる多数のリソースがあり、多数のブログ、フォーラム、およびオンライン コースが両方で利用できます。

雇用市場とキャリアの見通し

各言語の仕組み、構文、モバイル開発に適した言語などについて読んだので、Java と Python のどちらが将来の開発に適しているかという論理的な疑問が生じます。

Java 開発者と Python 開発者の需要

Java： Java は一貫して人気のあるプログラミング言語であり、ソフトウェア開発業界ではその需要が引き続き強いです。 Web アプリケーションや Android アプリ開発など、多くの大規模なアプリケーションでは、安定性とスケーラビリティのために Java が使用されています。 企業は、その広大なエコシステムのために Java を好んでいまだに使用しており、Java をビジネス上の最高の選択肢にしています。

Python： Python は、主にその単純さ、読みやすさ、および汎用性により、ここ数年で人気が大幅に高まっています。 ウェブ開発、データサイエンス、 機械学習、人工知能など。 Python の需要は、これらの新興分野と、Python が初心者にとって優れた言語であるという事実から生じています。

給与とキャリアアップの可能性

Java： Java 開発者は、大規模なエンタープライズ環境で Java 言語が広く使用されているため、通常、高い給与の可能性があります。 Java 開発者は、フルスタックの開発者の役割のようなキャリアを追求することも、モバイル アプリ開発 (Android) を専門とすることもできます。 また、開発チーム内のチーム リーダーや管理職に昇進することもできます。

インドでは、経験のない Java 開発者の初任給は、年間約 2,000,000 インドルピーです。 スキルと経験があれば、年間 INR10,00,000 に達することもあります。

Python： Python 開発者は、特に機械学習やデータ サイエンスなどのより需要の高い分野を専門とする場合、競争力のある給与を享受しています。 Python の適用範囲は多数の業界にまたがっているため、Python 開発者のキャリア成長の可能性はかなりのものです。 多くの役割は、他のプログラミング言語を含む専門化または多様性に焦点を当てています。

経験のない Python 開発者の初任給は、年間約 1,90,000 インドルピーです。 時間と経験 (4 ～ 9 年) があれば、年間 INR 9,00,000 に達することもあります。

今後の傾向と予測

Java： Java は、アプリケーション開発における支配的な力として引き続き期待されています。 マイクロサービス アーキテクチャやクラウド コンピューティングなどの新しいテクノロジとの互換性により、Java は新しいトレンドにうまく適応できます。 この言語には、DevOps、GitHub (最も有名なコード共有プラットフォーム)、VS Code などとのより高度な統合が期待されています。

Project Panama (JVM を C++/C などで記述された他の API のネイティブ コードと接続する) と Loom のイニシアチブのイノベーションから、Java のパフォーマンスが改善される可能性があります。

出典：ヴァーディン

Python： 人工知能 (AI)、機械学習、深層学習、およびデータ サイエンス アプリケーションの急速な進歩により、Python の人気はさらに高まると予測されています。 Python はハードウェア プログラミング タスクに適しているため、IoT (モノのインターネット) デバイスの台頭も重要な要因になる可能性があります。 全体として、Python は多数の最先端分野で有望な未来を示しています。

出典：テクノブレインズ

まとめ

どちらのプログラミング言語にも利点と欠点があります。 まず第一に、Python は簡単に習得でき、コーディングも簡単で、大規模なライブラリがあります。 一方、Java は互換性が高く、モバイル デバイス用のゲームやアプリの作成に優れています。 どちらも強力で広く使用されているプログラミング言語であり、最先端のテクノロジに対応するように進化できます。

したがって、Java と Python を比較するときは、プロジェクトの要件、学習のしやすさ、パフォーマンス、スケーラビリティ、ライブラリ、コミュニティ サポートなど、さまざまな要因を考慮する必要があります。 Java は強力なパフォーマンスとスケーラビリティを誇り、大規模なシステムや Web アプリケーションに適していますが、Python のシンプルさと汎用性の高いライブラリ コレクションは、初心者やデータ分析や機械学習に焦点を当てたプロジェクトに最適です。 最終的には、決定は状況に応じて行われ、ニーズと目標に沿っている必要があります。

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• 情報源： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/04/java-vs-python/