對比java和python對比

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對比java和python

對比java和python 
2011年04月18日
　　1.難易度而言。python遠遠簡單于java。
　　2.開發速度。Python遠優於java
　　3.運行速度。java遠優於標準python，pypy和cython可以追趕java，但是兩者都沒有成熟到可以做項目的程度。
　　4.可用資源。java一抓一大把，python很少很少，尤其是中文資源。
　　5.穩定程度。python3和2不相容，造成了一定程度上的混亂以及大批類庫失效。java由於有企業在背後支援所以穩定的多。
　　6.是否開源。python從開始就是完全開源的。Java由sun開發，但現在有GUN的Openjdk可用，所以不用擔心。
　　7.編譯還是解釋。兩者都是解釋型。
　　我理解，C好比手動擋車（編譯型語言），java和python（解釋型語言）好比自動檔車。跑的最快的車都是手動檔，但是對開不好的人來說，開自動檔反而更快些。
　　Kno有一篇文章談到選擇程式設計語言，“先確定你的需求”，不要由語言的簡單還是複雜去覺定。只有能夠編寫你真正認為有用的程式，才能獲得滿足感，學習才能繼續。
　　那麼java和python分別適用於什麼樣的環境呢。由sourceforge.net可以看出：
　　最著名，久經考驗的普通應用程式，基本都是c++寫的。例如emule，7-zip，WinSCP,FileZilla等等等。
　　一部分由java開發，例如最有名的OpenOffice。
　　python寫的很少，如Pidgin，FireBird。
　　開發語言（有多少個程式由此語言開發）的排行如下：
　　# Java46,202
　　# C++36,895
　　# PHP30,048
　　# C28,075
　　# C#13,476
　　# Python13,379
　　# JavaScript11,285
　　# Perl9,216
　　# Unix Shell3,869
　　# Delphi/Kylix3,548
　　# Visual Basic3,186
　　# Visual Basic .NET
　　很多架構和類庫也和應用軟體一樣在這個列表裡，因此比較公平。
　　由此可以看出，java不管在GNU還是商業領域都是應用最廣的語言。C主要用於構建系統底層。c++和java用於構建中間應用程式層。如果資源足夠，那麼會選擇c++開發，以求運行速度，否則會用java開發，以求開發速度。python在各方面都比java優秀，可謂次世代語言。可最受爭議的是它的速度，純python比java慢很多，以及背後沒有商業支援，穩定性備受詬病。目前為止，python在商業層次上，主要作為一種膠水語言，粘合其他語言（主要是c/c++）的類庫。在GNU領域，主要局限於小規模的應用和個人化應用。以及逆向工程（駭客）應用。
　　為什麼java在伺服器端被大量應用，在用戶端用的卻比較少呢。難道伺服器端用到的計算量反而少麼。我認為這說明對比c++，java的速度還是可以接受的。無法被接受的是JRE平台，以及JRE平台啟動時卡的那一會兒。我就曾經為此認為java寫就的程式效能低下。
　　python使用者常常拿來說嘴的一點是：python並不慢，因為python運行時調用了大量c庫，而c是很快的。反過來想想，這正反映了其膠水語言的事實，任何一種語言都可以調用c庫，這麼比較有價值嗎？假如一個庫完全由python，那麼它的運行效率...不說也罷。編程不能總是用別人的庫啊。

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Python程式設計語言目前的使用中需要不斷的學習。下面我們就詳細的看看如何才能更好的進行相關知識的學習。最近我一直在看一個基於wxPython的GUI應用程式代碼，大概45.5KLOC的左右，而且這還不包括它所用到的庫(如Twisted)。

代碼是由那些對Python比較生疏的Java的開發人員寫的，所以它存在很嚴重的效能問題(如三十秒的啟動時間)。在檢查代碼的時候，我發現他們寫了很多在Java中能講得通但是對Python程式設計語言來說去卻是很難接受的東西。並不是因為“Python比Java慢”，而是因為在Python中有更方便的方法去完成同樣的目標，甚至是在Java中不可能的事情。

所以，令人難過的事就是這些傢伙事倍功半，寫的那些代碼比本應合乎用Python程式設計語言實現的慢很多。下面，讓我們來看一些例子：

◆Java中的靜態方法不能翻譯成Python的類方法。哦，當然，他多多少少也能產生同樣的效果，但類方法的目的實際上是做一些通常在Java中甚至都不可能的事情(如繼承一個非預設的預設函數)。Java靜態方法慣用的翻譯通常翻譯成一個模組層級的函數，而不是一個類方法或靜態方法。(並且靜態常量應該翻譯成模組層級常量.) 
這不是效能上的問題，但是一個Python程式設計語言程式員如果想調用Foo.someMethod，他要是被迫採用像Java中Foo.Foo.someMethod的方式去做的話，那麼他就會被逼瘋的。有一點一定要注意:調用一個類方法需要一個額外的儲存空間,而調用靜態方法或函數就不需要這樣.

對了,還有就是這些Foo.Bar.Baz的屬性鏈也不是自己就能數出來的.在Java中,這些帶點的名稱是有編譯器來尋找的,啟動並執行時候並不會去考慮一共有多少.而在Python中,尋找的過程是在運行時進行的,所以要包括每個點.(在Python中,要記住一點,"平鋪的結構別嵌套的要好",儘管相對於從效能方面來說,可能它更多涉及的是"可讀性"和"簡單要比複雜好".)

◆要使用switch語句嗎?Python程式設計語言將是一個雜湊表，不是一堆if-then語句。要使用在Java中不是switch語句而且還有字串參與了的一堆if-then語句嗎?它將仍然是一個雜湊表。CPython字典是用在我們所瞭解的領域中認為是最佳效能之一的雜湊表來實現的。你自己所寫的代碼也不會比這個再好了，除非你是Guido、Tim Peters和Raymond Hettinger的私生子,而且還是遺傳增強了的。

◆XML不是答案。它也不是一個問題。現在用Regex來解釋Jamie Zawinski，“一些人，當他遇到一個問題的時候，就會想‘我知道，我要用XML.’那麼他們就有兩個問題了。”

相對於在Java中來說這是個不同的情況，因為比起Java代碼，XML是靈活而且有彈性的。但比起Python的代碼來，XML就是一個船錨，一個累贅。在Python中，XML是用來協同工作的，而不是你的核心功能，因為你不需要那麼做。在Java中，XML可能是你的救世主,因為它讓你實現了特定領域的語言並且“不用編碼”就提高你的應用程式的適應性。在Java中，避免編碼是一個很大的優勢，因為編碼意味著重新編譯。但在Python中，通常是，寫代碼比寫XML更簡單。還有就是Python處理代碼要比處理XML快很多很多。(不僅僅是這個，你必須寫XML處理代碼，同時Python就已經為你寫好了.)

如果你是一個Java程式員，你並不能利用本能知覺來考慮你是否要在你的Python核心應用中使用XML作為一部分。如果你不是因為資訊互動的原因去實現一個已經存在的XML標準或是建立某種輸入、輸出格式或者建立某種XML編輯器或處理工具，那麼就不要這麼做。根本不要去這麼做。甚至連想都不要想。現在，丟掉那個XML模式然後把你的手解放出來吧！如果你的應用程式或者平台要被Python程式設計語言開發人員使用，他們只會感謝你不要在他們的工作中添加使用XML的負擔。

(這裡唯一的例外是如果你的客戶(your target audience)確確實實因為某些原因而需要使用XML。就好像，他們拒絕學習Python但如果你使用XML他們就給你付錢，或者你打算給他們一個很棒的能編輯XML的GUI，還有就是這個XML的GUI是另一個人寫的，同時你得到免費使用的權利。還有一些很少見的架構上的原因需要用到XML。相信我，它們不會應用到你的程式中去的。如果有疑問，對一個資深的Python開發員解釋你的用例。或者，如果你臉皮厚而且不介意被人嘲笑的話，試試向一個Lisp程式解釋你的程式為什麼要用XML!)

◆Getter和setter是惡魔。我應該說它是惡魔,是魔鬼！Python程式設計語言對象不是Java Bean。不要寫什麼getter和setter，而是還把它們內建在“屬性”裡面。它直到你能證明你需要比一個簡單訪問複雜一點的功能時才有意義，要不然，不要寫getter和setter。它們是CPU時間的浪費，更要緊的是，它們還是程式員寶貴時間的浪費。不僅僅對於寫代碼和測試的人，對於那些要閱讀和理解它們的人也是。

在Java中，你必須使用getter和setter,因為公用欄位不允許你以後改變想法再去使用getter和setter。所以,在Java中你最好事先避開這些"家務雜事".在Python中，這樣做很傻，因為你可以以一個普通特性開始並可以在任何時間改變你的想法，而不用影響到這個類的任何客戶。所以不要寫getter和setter方法。

◆代碼重複在Java中通常來說就是一場不可避免的災禍，你必須經常反覆地寫同一個方法而只有一點點的變化(通常是這是因為靜態類型約束)。在Python中這樣做是沒有必要的也是不值得的(除了極少數一些特定的場合需要內聯一些要求效能的函數)。如果你發現自己一遍一遍在寫同樣的代碼而且變化很少，你就需要去學一下閉包。他們實際不並是那麼可怕。

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這就是你要做的。你寫了一個包含了函數的函數。這裡內部的函數就是你要一遍遍寫的函數的模版，但是在裡面加入了針對不同情況的函數要使用變數。外部的函數需要剛剛提高的那種變數作為參數，並且將內部的函數作為結果返回。然後，每次你要寫另一種略微不同的函數的時候，你只要調用這個外部的函數，並且把傳回值賦給你要讓“重複”函數出現的名字。現在，如果你需要改變這個工作方式，你只需要改變一個地方：這個模版。

在我所看過的應用程式/平台中，只有一個很微不足道的程式使用了這個技術,它去掉了數百行重負的代碼。實際上，因為開發人員使用了特別的樣板檔案來為這個平台開發外掛程式，所以這會節省很多很多第三方開發人員的代碼，同時也使那些程式員要學習的東西變得簡單了。

這隻是Java->Python程式設計語言思維方式轉變的冰山一角而已，現在我能正確的轉變而不用去鑽研程式的細節。本質上，如果你曾經用過一段時間Java，而且對Python比較陌生，那麼你不要太相信自己的本能。你的本能已經被Java調節，而不是Python。向後退一步來說，最重要的是不要再寫這麼多代碼了。

為了這樣做，讓自己覺得更加需要Python。假裝好像Python是可以做任何你想做的魔棒，而你無須出一點力。問一下，“Python怎樣解決我的問題？”還有“Python語言的哪個特點和我的問題最相似？”如果對於你需要的東西其實已經有了某種固定形式,那麼你絕對會感到驚訝的。事實上，這種現象實在是太普遍了，甚至即使在很有經驗的Python程式員中也會出現，以至於Python社區中給這種現象起了個名字。我們稱之為“GUIDO的時間機器”，因為在我們自己還沒有掌握它之前,通常看上去要得到我們所需要的東西好像那是唯一的方法。

所以，如果你在使用Python程式設計語言時候不能感到比使用Java要至少多出10倍的生產力話，你就最好做一下改動,你是不是忘記使用time machine!(chances are good that you‘ve been forgetting to use the time machine)(同時如果你還懷念你的Java IDE，你可以這樣想：因為你寫的Python程式比他所需要的要複雜得多.)

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