學習Java而不是Python有哪些優點和缺點?
Java和Python是兩個最流行的程式語言. 在這兩種語言中, Java 是最快的, 每個平臺都很成熟,獨立於平臺, 但這就是相似之處的終點. 每種語言都有不同的用途, 每種語言都有優缺點.  Java 的優點  速度和效率是使用Java的兩大吸引力. 它也是被認為易於學習的編碼語言之一. 由於高層語言的許多過程都是自動執行的, 你不需要像低層語言那樣, 仔細研究一切是如何運作的. 根據你能花多少時間學習和練習, 使用Java的其他優點包括:  (1) 簡單:語法簡單,寫作容易. 它不像C++那樣複雜, 它使用自動記憶體分配.  (2) 是獨立於平臺的:只要有 Java 虛擬機器 (JVM) 平臺,就可以在多種型別的計算機上使用 Java,包括 Windows, iOS, Unix 和 Linux 系統.  (3) 它是物件導向的:因為你建立包含資料,函式和屬於這些類的物件的類,它為大型專案開發提供了更直觀的方法. 它還提供了靈活性和更容易的故障排除,以及重複使用程式碼的能力.  (4) 它有一個龐大的全球社群:當你學習Java或遇到任何問題時,這很有幫助.  (5) 支援多執行緒:使用Java時,可以同時執行多個執行緒. 當執行多個執行緒時,它們共享一個共同的記憶體區域以提高效率和效能.  (6) 安全:Java避免使用顯式指標,執行在稱為沙盒的虛擬機器內,使用位元組碼驗證器檢查非法程式碼,並提供庫級安全性以及Java安全包和執行時安全檢查.  Java 的缺點  在決定Java是否是合適的程式語言之前, 首先要考慮它的弱點. 使用Java的主要缺點之一是它使用大量的記憶體 - - 比Python多得多.  此外,Java通過垃圾收集來管理其記憶體, 在垃圾收集器工作時, 其他執行緒必須停下來. 這一步驟會影響應用程式的整體效能. 其他缺點包括:  (1) 它不提供垃圾收集控制:作為程式設計師,您將無法使用 free (<unk>) 或 delete (刪除) 等函式控制垃圾收集.  (2) 字數很多:雖然Java很簡單,但它確實往往有很多字,  (3) 在桌面上使用時,它沒有原生外觀:Java有多個圖形使用者介面 (GUI) 構建器,但如果您在桌面上建立複雜的UI,它們不是最好的. 對於使用者體驗和使用者介面來說, 雖然有很多GUI構建器可供選擇,但你需要做很多研究才能找到適合你的專案.   簡單的路徑  雖然Java比較快,但Python更具多功能性,更容易閱讀,並且語法更簡單. 根據Stack Overflow的資料,這種通用的解釋語言是第四個最受歡迎的編碼語言. 它也是招聘經理在招聘候選人時最需要的程式語言之一,  根據 ZDNet 的資料, Python 的普及率在過去幾年裡呈現爆炸式增長, 超過 1130 萬編碼者選擇使用它, 主要用於物聯網,資料科學和機器學習應用. 此外,根據SlashData的"開發者國家狀況",Python的增長率為25%,在2020年第三季度至2021年第三季度期間,其社群增加了230萬開發者.   Python 的優點  很難與Python的多功能性相匹配, 它非常靈活, 這使得程式設計師不會被限制在只開發一種型別的應用程式中. 你可以學習一門語言, 用它來創造新的東西.  計算機週刊稱Python是最通用的程式語言, 指出"雖然對於任何給定的問題可能有更好的解決方案,  Python 的其他優點包括:  (1) 獨立於平臺:與Java一樣,您可以在各種平臺上使用Python,包括macOS,Windows和Linux. 您只需要一個適合該平臺的翻譯.  (2) 它允許快速開發:因為Python是動態型別的,它是快速和友好的開發. 此外,它使用非同步程式碼來更快地應對各種情況和挑戰,  (3) 它提供了廣泛的庫:它的大型庫支援常見的任務和命令. 它還包含可以用於許多不同目的的程式碼,從生成文件到單元測試到CGI.  (4) 它提供了更靈活的程式設計方法:Python支援多種程式設計風格,並具有多種正規化. 這不僅適合那些喜歡靈活性的程式設計師,  (5) 它是免費的,開源的:您可以免費下載Python,因為它很容易學習,並擁有最大和最活躍的社群之一,您應該能夠在幾分鐘內開始編寫程式碼.  (6) 可能提高生產力:NetGuru說Python比Java更有效, 它還具有可以使應用程式更高效的控制功能和整合功能.   Python 的缺點  雖然Python可以說是最容易和最快速學習的語言之一, 在執行程式碼時,Python需要額外的工作,因此它不太適合在依賴速度的專案中使用. 如果速度不是一個敏感的問題,  其他潛在的缺點包括:  (1) 它一次只執行一個執行緒:Python有一個全域性直譯器鎖,只允許一個執行緒一次執行,所以如果你在一個多執行緒CPU繫結的程式上工作,它可能會更慢. 使用多處理程式而不是多執行緒程式可以是一個有效的解決方案.  (2) 它不是移動原生語言:Python可以有效地和輕鬆地用於移動用途, 一些例子包括Kivy,它允許您使用相同的API來建立可以在Raspberry PI,Linux和Windows上執行的移動應用程式和軟體.  (3) 它使用大量的記憶體:如果您正在處理一個專案,其中許多物件在 RAM 中活躍,這可能會給您帶來問題. 切換到NumPy可能是一個有效的解決方案來減少Python對每個物件使用的記憶體量.