Python vs Java: Which language should you learn and what’s the difference?

Both Python and Java regularly top the list of most requested programming languages among employers. These are powerful, flexible, and object-oriented languages commonly used in organizations and many other types of installations.

This may lead you to the inevitable question: which is better? Which one should I learn? This is a complicated question since the two languages are actually quite different. So keep reading and we will unravel the question about Python and Java to see which one is best for you.

java

Structure & design

Object-oriented

Python and Java are both considered “object-oriented” programming languages. This means that they allow developers to create data objects through classes.

While this is a complex concept for beginners, it allows for very efficient and well-designed code generation. Classes are modular and allow very extensible programs to do a lot with less code.

But if you’re still wondering how data can be an “object”, then you’ve got the first problem with object-oriented programming: it’s confusing for beginners!

java

That’s why many people like the fact that Python also “supports multiple models”. This means you can generate the required function/command code that is read from top to bottom, making it much easier to understand.

It also makes Python very fast for developers who just want to create a quick application in a few lines to do a useful job.

Readability & Whitespace

This lack of required paradigm makes Python more beginner-friendly and more flexible, but also with lots of syntax decisions. 

Large semicolon. In Java, you could write a nice program that is millions of lines long but it won’t work because you forgot to add the semicolon! No matter what your experience is, this will always happen.

That said, while it might seem annoying, restrictions like these force you to write well-organized code and can avoid confusion.

Furthermore, other programming languages are similarly rigorous in terms of their grammar and structure. That means Java is generally better at preparing developers to work with other languages, such as C # which is very similar.

java

The other differences are largely aesthetic: Python prefers solid_case for functions and variables, while Java uses camelCase.

Overall, a Python page is much less difficult and reads a bit more like English. Java can be denser to wrap your head around, especially if you’re new to programming. But there is often a method of insanity.

Static vs Dynamic

This means that when you declare a variable in Java – a word that represents a piece of data – you need to describe what that type of variable is. It can be a “string”, an integer or a real number.

In Python, you don’t have to decide what type of variable you’re using right away.

Likewise, function arguments can be passed to any object. All of this “Duck Typing” makes Python very convenient and easy to use.

java

However, this can sometimes make the code more confusing to the casual observer and can lead to errors unless it has been correctly commented upon.

Translation vs Interpreter

Python is an “interpreted language”. That means you will install an interpreter on your machine to read and understand Python code.

It also means that for anyone else to use your code, they’ll need to install an interpreter too. You cannot easily create an executable and then send it to your friends/buyers.

This is both a strong point and a weakness of Python. Rather, to build anything for commercial use, you’ll need to rely on external tools and difficult to use processes.

However, that also means that Python is the ideal solution to put something together quickly for your personal use. You can add Python to your PATH or run Python applications right from CMD/terminal without having to go through lengthy compilation stages.

Whereas, technically, Java is interpreted and compiled. Java will be compiled first, but the target machine will need the JVM to run the code.

As a result, Java code is usually more portable, but you may still need to take a few steps to be able to use it. As is the case with building Android apps!

Which is easier for a beginner?

If the above isn’t clear, then Python, in general, is much easier for a beginner. Python makes sense even for those who don’t know what a “Class” is, and it has a simple and neat layout that gives you plenty of room to breathe.

Python is often used as the first programming language to teach programming concepts, so it’s handy as it’s versatile enough to be useful outside of the classroom too! In many ways, Python is BASIC new. In simple terms, Python vs Java is a no-brainer.

java

That said, Java‘s limitations and hassles aren’t just for entertainment. They can be helpful for getting into good habits early on, and they can prepare a developer for the rest of a career.

At the end of the day, if you are interested in learning for the sake of learning, Python is a better place to start. But it will depend on your ultimate goal. 

For What?

What could your ultimate goal be when learning either of these languages?

As mentioned, Python‘s “interpreted” nature means that it cannot be easily used to write commercial programs that you share and sell. It is slower than the compiled languages and not easily exported.

This means Python is generally not used for mobile application development, game development, desktop software building, and more.

However, the great thing about Python is that it writes a fast code that performs useful functions. This makes it a popular internal tool among many security companies, data analytics firms, and more.

Another popular use for Python is to build web applications. With Python code actually running “server-side” then that means it runs on a server containing files including a web page.

java

Since Python is installed on the server, users don’t need to worry about whether they have Python installed on their machine: they just need to see the output.

Hence, Python powers many of the biggest brands on the web. These include Instagram, Google, Spotify, Netflix, Dropbox, and many others.

Meanwhile, Java is used to develop a number of desktop and mobile applications. Java used to be the primary language used for Android development until Google announced that Kotlin would be the top choice in the future. However, Java is still officially supported and is still used by a large number of organizations.

Java is generally popular in large organizations, as it is supported by many frameworks and libraries, is very fast, very secure, and works on multiple platforms. Java also has the advantage of being around for a long time – and big companies don’t like change!

See More: 

25 Best Fitness Apps For Android!

15 Best PDF Reader Apps For Android!

10 Best Translation Apps For Android!

 

 

Thông tin file mới nhất được sửa đổi là bao giờ

Hệ thống của mình cập nhật thông tin vào một file khi có sự kiện xảy ra. Nếu hệ thống gặp trục trặc sẽ không cập nhật thông tin và sẽ gây lỗi hệ thống sau đó. Thỉnh thoảng sẽ bị lỗi như vậy mà không rõ nguyên nhân.
Mình đành viết một đoạn Script chạy 15 phút 1 lần kiểm tra xem thời gian cuối cùng nó được sửa và gửi email cho mình. Nếu vài lần liên tiếp mà file không được cập nhật thông tin thì khả năng có chuyện xảy ra và cần vào server để kiểm tra.

 import os
 from subprocess import Popen, PIPE
 import smtplib
 import sys
 from datetime import datetime, timedelta
 import os.path, time
 now = datetime.now()
 yesterday=datetime.strftime(datetime.now() - timedelta(1), '%Y%d%m')
 subject = "Last modified file Z:\TRITUE.R.S.sec" + '\n\r'
 msg = "Last modified: " + str(datetime.fromtimestamp(os.path.getmtime("Z:\TRITUE.R.S.sec")))
 msg = "ABC-"+ str(datetime.fromtimestamp(os.lstat('Z:\TRITUE.R.S.sec').st_mtime))
 sender = '[email protected]'
 message = 'From: Mail [email protected] ' + '\n' + 'To: '
 receivers = ['mai[email protected]','[email protected]']
 receivers = ['[email protected]']
 count = 0
 receipent_list = ''
 for each_receipent in receivers:
     if count < len(receivers) -1:
         receipent_list = receipent_list + each_receipent + ','
     else:
         receipent_list = receipent_list + each_receipent
     count = count + 1
 message = message + receipent_list + '\n'
 message = message + 'Subject: ' + subject + '\n\r'
 message = message + msg + '\n'
 try:
    smtpObj = smtplib.SMTP('mail.trituenhantao.org')
    smtpObj.sendmail(sender, receivers, message)         
    print("Successfully sent email")
 except SMTPException:
    print("Error: unable to send email")

Check if directory mounted with Python

Sever Window bên mình luôn cần phải mount một directory tại một server Linux và một directory tại một server Window khác. Nhưng Server Window thỉnh thoảng bị mất mount các thư mục này. Nguyên có thể do đường mạng trục trặc, server chứa thư mục cần mount gặp trục trặc hoặc do việc logout không đúng cách. Việc không mount được gây nên một số job copy file hoặc ghi file bị lỗi nên việc mount cần phải được theo dõi liên tục.

Mình đã viết một đoạn Script Python làm nhiệm vụ check các directory có còn được mount hay không? Nếu không có tức là đã bị mất mount thì mình sẽ gửi email cảnh báo để vào mount lại. Code mình viết bằng Python, server là Window nên mình dùng Task Schedule để thực thư file bath gọi đoạn lệnh Python.

 import os
 from subprocess import Popen, PIPE
 import smtplib
 import sys
 from datetime import datetime, timedelta
 now = datetime.now()
 yesterday=datetime.strftime(datetime.now() - timedelta(1), '%Y%d%m')
 subject = "Check folder remote mount of server" + '\n\r'
 msg = "1"
 if  os.path.exists("Y:")== False or os.path.exists("X:")== False:
     msg = "Forder Y or X not mounted. Please remote server to check."
 sender = '[email protected]'
 message = 'From: Mail1 [email protected] ' + '\n' + 'To: '
 receivers = ['[email protected]','[email protected]']
 receivers = ['[email protected]']
 count = 0
 receipent_list = ''
 for each_receipent in receivers:
     if count < len(receivers) -1:
         receipent_list = receipent_list + each_receipent + ','
     else:
         receipent_list = receipent_list + each_receipent
     count = count + 1
 message = message + receipent_list + '\n'
 message = message + 'Subject: ' + subject + '\n\r'
 message = message + msg + '\n'
 if msg != '1':
     try:
        smtpObj = smtplib.SMTP('mail.trituenhantao.org')
        smtpObj.sendmail(sender, receivers, message)         
        print("Successfully sent email")
     except SMTPException:
        print("Error: unable to send email")

Check file exists on server

Hàng ngày hệ thống backup ra file và sau đó được chuyển sang một ổ SAN backup lại thuộc một dải mạng khác. Job chuyển file này hoạt động tốt nhưng thỉnh thoảng bị lỗi do mạng có trục trặc. Việc check xem file có được gửi sang hay không rất quan trọng để đảm bảo an toàn hệ thống. Trước đây ở công ty cũ toàn check thủ công bằng cách FTP vào ổ SAN để kiểm tra, sang công ty mới mình quyết định viết job kiểm tra việc này.

Job này hàng ngày chạy có nhiệm vụ kiểm tra file sáng sớm nay có được copy thành công sang ổ SAN hay không. Code mình viết trên Python, server là Window nên mình dùng Task Schedule để thực thư file bath gọi đoạn lệnh Python. Dù có hay không nó sẽ gửi email thông báo tới cho mình, việc hàng ngày của mình giờ chỉ là check email và thỉnh thoảng vào kiểm tra xem job chạy có ổn định hay không.

Hiện tại đã có job xóa các file backup cũ cách đây 1 tuần, nhưng nếu có trường hợp đột xuất việc file backup có dung lượng bất thường hoặc ổ cứng đầy (vì 1 lý do nào đó) thì mình vẫn chưa có job cách bảo.

 import os
 from subprocess import Popen, PIPE
 import smtplib
 import sys
 from datetime import datetime, timedelta
 now = datetime.now()
 yesterday=datetime.strftime(datetime.now() - timedelta(1), '%Y%d%m')
 abc="G:\Export_COSREP\cosrep_exp_full"+str(yesterday)+".dmp"
 subject = "Bios server export " + '\n\r'
 msg = "1"
 if os.path.exists(abc) == False:
     msg = "File export is not OK. Not found file: " + abc
 else:
     msg = "File export is OK. Found file: " + abc
 sender = '[email protected]'
 message = 'From: Mail [email protected] ' + '\n' + 'To: '
 receivers = ['[email protected]','[email protected]']
 receivers = ['[email protected]']
 count = 0
 receipent_list = ''
 for each_receipent in receivers:
     if count < len(receivers) -1:
         receipent_list = receipent_list + each_receipent + ','
     else:
         receipent_list = receipent_list + each_receipent
     count = count + 1
 message = message + receipent_list + '\n'
 message = message + 'Subject: ' + subject + '\n\r'
 message = message + msg + '\n'
 try:
    smtpObj = smtplib.SMTP('mail.trituenhantao.org')
    smtpObj.sendmail(sender, receivers, message)         
    print("Successfully sent email")
 except SMTPException:
    print("Error: unable to send email")

Top 26 Free Python Tools for Developer

Python là một ngôn ngữ lập trình xuất hiện từ lâu với nhiều ứng dụng và được rất nhiều lập trình viên ưa thích. Nhưng gần đây nó trở nên nổi tiếng và phổ biến bởi sử phát triển mạnh mẽ của Machine Learning và Trí tuệ nhân tạo. Sau đây là top 26 Free Python Tools hàng đầu được sử dụng phổ biến trong lĩnh vực Data Science, Machine Learning, Trí tuệ nhân tạo, Thống kê số liệu, Tính toán hiệu năng cao…

1. Pandas: Used for data analysis

Từ lâu Python là ngôn ngữ tuyệt vời cho việc trộn và chuẩn bị dữ liệu nhưng không mạnh về việc phân tích và mô hình hóa dữ liệu. Pandas giúp lấp đầy khoảng trống này cho phép ta có thể thực hiện toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu trong Python mà không phải sử dụng đến ngôn ngữ chuyên về phân tích dữ liệu như R.

2. SciPy: Algorithms to use with numpy

Thư viện SciPy chứa một tập hợp các thuật toán và các công cụ để xử lý dữ liệu như số như xử lý tín hiệu, tối ưu hóa, thống kê và nhiều tính năng khác.

3. HDF5: Used to store and manipulate data

Thư viện HDF5 kết hợp với Numpy có thể lưu trữ và xử lý một lượng lớn dữ liệu số. Giúp ta có thể xử lý hàng Terabyte dữ liệu cũng nhưng hàng ngàn bộ dữ liệu (dataset) trong một tập dữ liệu.

4. Jupyter: Research collaboration tool

Jupyter là môi trường phát triển tương tác trực quan trên web giúp ta có thể code, xử lý dữ liệu, xem dữ liệu như bảng, biểu đồ và đặc biệt có thể chia sẻ cho tất cả mọi người. Jupyter khá linh hoạt, có thể cấu hình và sắp xếp giao diện để hỗ trợ tốt hơn các công việc hoặc nghiên cứu trong ngành data science, scientific computing và machine learning.

5. HDFS: C/C++ wrapper for Hadoop

Đây là một thư viện giúp Python có thể tương tác với hệ thống tệp của Hadoop để xử lý BigData

6. SQLAlchemy: Python SQL Toolkit

SQLAlchemy là một thư viện cơ bản giúp Python có thể giao tiếp với cơ sở dữ liệu. Thư viện này chủ yếu được sử dụng như một công cụ lập bản đồ quan hệ để dịch các lớp của Python thành các bảng trên cơ sở dữ liệu quan hệ và tự động chuyển đổi các lệnh gọi hàm thành các câu lệnh SQL.

7. pyMySQL: MySQL connector

pyMySQL là thư viện giúp Python kết nối tới hệ quản trị cơ sở dữ liệu MySQL.

8. Theano: Deep learning with neural network

Theano làm tăng sức mạnh tính toán của Python, cho phép developer có thể định nghĩa, tối ưu hóa và đánh giá các biểu thức toán hoạc liên quan đến mảng đa chiều một cách hiệu quả. Nó có thể chạy hiệu quả cả trên GPU và CPU, hỗ trợ đắc lực cho các tính toán neural network phục vụ các thuật toán Deep Learning.

9. Lasagne: Build and train neural network in Theano

Lasagne là một thư viện khá gọn nhẹ để xây dựng và huấn luyện neural network dựa trên Theano.

10. Seaborn: Data visualization tool

Seaborn là một thư viện mới dựa trên Matplotlib giúp ta có thể visualization dữ liệu một cách trực quan. Khi làm về data science thì việc hiển thị dữ liệu là một việc quan trọng và thường xuyên giúp ta có thể hiểu được dữ liệu. Seaborn đơn giản, dễ học và dễ sử dụng hơn Matplotlib vì nó trực quan và ít tham số hơn.

11. Airflow: Data enginnering tool

Airflow là một nền tảng giúp ta có thể lập trình, lên lịch và theo dõi các tiến trình công việc. Airflow có giao diện phong phú giúp ta có thể dễ dàng hình dung các quy trình, bước chạy trên hệ thống, có thể theo dõi trạng thái các tiến trình và khắc phục sự cố khi cần.

12. Elasticsearch: Data search engine

Elasticsearch là một công cụ tìm kiếm và phân tích dữ liệu, nó có khả năng tìm kiếm theo thời gian thực và phân tán. Nó cho phép bạn khám phá dữ liệu với tốc độ và ở quy mô chưa từng có trước đây. Nó có thể tìm kiếm toàn văn bản, tìm kiếm có cấu trúc, phân tích và kết hợp cả 3. Elasticsearch là ứng dụng mạnh mẽ nhất trong top free python tools bởi tính ứng dụng rất lớn trong việc tìm kiếm và phân tích dữ liệu.

13. PyBrain: Algorithms for ML

PyBrain là một module Machine Learning của Python. Mục tiêu của nó là sự linh hoạt, dễ sử dụng những vẫn chứa đầy đủ sức mạnh của các thuật toán Machine Learning.

14. NumPy: Multidimensional arrays

NumPy là một thư viện tính toán cơ bản rất hữu ích dành cho việc phân tích dữ liệu, thống kê và data science.

15. Matplotlib: Data visualization tool

Matplotlib là một thư viện hàng đầu giúp ta có thể dễ dàng mô hình hóa dữ liệu. Nói đơn giản hơn nó giúp ta có thể nghiên cứu dữ liệu thông qua các biểu đồ, hình vẽ… một cách trực quan.

16. PyTables: Used for managing HDF5 datasets

PyTables là một package của Python để quản lý các bộ dữ liệu phân cấp và được thiết kế để làm việc với lượng dữ liệu lớn và cực lớn.

17. IPython: Powerful shell

IPython là một ứng dụng giúp sử dụng code python shell một cách mạnh mẽ

18. PyMongo: MongoDB driver

PyMongo là thư viện giúp Python kết nối tới hệ quản trị cơ sở dữ liệu MongoDB.

19. Redis: Redis access libraries

Package này giúp Python làm việc dễ dàng với Redis.

20. Scikit-lear: Used for machine leaning algorithms

Đây là một trong những thư viện về Machine Learning nổi tiếng nhất giúp Python nằm trong top các ngôn ngữ lập trình phổ biến về Machine Learning. Scikit-lear chứa hầu hết các thuật toán Machine Learning từ đơn giản đến phức tạp, từ cổ điển đến hiện tại, xứng đáng nằm trong top free python tools cho lập trình viên.

21. Keras: High-level neural network API

Scikit-lear chuyên về Machine Learning còn Keras thì lại chuyên về Deep Learning giúp Python được sử dụng hiệu quả để phát triển các ứng dụng trí tuệ nhân tạo.

22. Bokeh: Data visualization tool

Bokeh kém nổi tiếng hơn Matplotlib nhưng cũng là một ứng dụng tốt để có thể visualization dữ liệu.

23. Dask: Data enginnering tool

Dask là giúp Python có thể xử lý các tác vụ liên quan đến tính toán song song.

24. Luigi: Data enginnering tool

Luigi giúp developer xây dựng các tác vụ, job phức tạp khi cần xử lý các công việc hàng loạt.

25. SymPy: Symbolic math

SymPy giúp Python tính toán các biểu thức toán học, các công thức toán học phức tạp.

26. Pattern: Natural language processing

Pattern là một module nổi tiếng giúp xử lý ngôn ngữ tự nhiên hiệu quả.

Trên đây là 26 free python tools phổ biến và hữu ích cho lập trình viên. Nếu bạn thấy có những tools, thư viện nào hữu ích và phổ biến hơn nữa thì chia sẻ cho mọi người thêm nhé.

Có thể bạn quan tâm: