الفرق بين استخدام لغة جافا ولغة بايثون في علم البيانات

اقرأ في هذا المقال


وفقًا لشعبية لغات البرمجة تُعد (Python) و(Java) من أكثر لغات البرمجة انتشاراً ويتم اعتماد (Python) بكثافة في الخلفية لمعالجة البيانات، وتستخدم (Java) أيضًا من قبل العديد من الشركات لمعالجة خوارزميات واجهة المستخدم الخلفية.

ما هو الفرق بين استخدام لغة جافا Java ولغة بايثون Python

1- بناء الجملة

(Python) هي لغة مكتوبة ديناميكيًا بينما (Java) هي لغة مكتوبة بشدة، وهذا يعني أنه في حالة (Python) يتم تحديد نوع بيانات المتغير في وقت التشغيل ويمكن أيضًا أن يتغير طوال عمر البرنامج، حيث في (Java) يجب تعيين نوع بيانات إلى متغير أثناء كتابة الكود ويظل نوع البيانات هذا كما هو طوال عمر البرنامج ما لم يتم تغييره بشكل صريح، وهذا يسمح بسهولة الاستخدام في حالة (Python) عندما يتعلق الأمر بكتابة البرنامج، تتيح الكتابة الديناميكية كتابة البرنامج بأسطر أقل من التعليمات البرمجية.

تُقدَّر بايثون لبساطتها وسهولة استخدامها، ومن المعروف جيدًا أنها أسهل في التعلم والاستخدام وهي بشكل كبير لغة البرمجة التي هي التفضيل الأول للمبرمجين المبتدئين، كما لا تتبع (Python) أيضًا قواعد المسافة البادئة أو تضمين الأقواس أو الحاجة إلى استخدام الفواصل المنقوطة، و(Java) من ناحية أخرى لديها قواعد نحوية صارمة وإذا لم يتم اتباع قواعد بناء الجملة فإنّ الكود سيعطي خطأ في وقت التجميع ولن يتم تشغيله.

2- الأداء

من حيث السرعة تعد (Java) أسرع من (Python)، ويستغرق تنفيذ كود المصدر وقتًا أقل مما تستغرقه (Python) وبايثون هي لغة مترجمة مما يعني أن الكود يُقرأ سطراً بسطر، كما ينتج عن هذا بشكل عام أداء أبطأ من حيث السرعة ويحدث تصحيح الأخطاء أيضًا في وقت التشغيل فقط ممّا قد يؤدي أيضًا إلى حدوث مشكلات عند تشغيل الرموز.

كما أنّ نوع بيانات المتغير يجب تحديده في وقت التشغيل في حالة (Python)، وهذا أيضًا يميل إلى إبطاء سرعة التنفيذ وعلى عكس (Python)، فإنّ (Java) قادرة أيضًا على التعامل مع عمليات حسابية متعددة في وقت واحد ممّا يزيد أيضًا من سرعتها.

المصدر: Data Science from Scratch: First Principles with Python by Joel Grus / 2nd EditionAn Introduction to Data Science By Jeffrey S. Saltz, Jeffrey M. Stanton / First EditionIntroducing Data Science: Big data, machine learning, and more, using Python tools By Davy Cielen, Arno Meysman / First EditionFoundations of Data Science By Avrim Blum, John Hopcroft, Ravindran Kannan / First Edition


شارك المقالة: