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Text File  |  2000-10-25  |  6.6 KB  |  130 lines
  1. Comparing Python to Other Languages
  2. -----------------------------------
  3.  
  4. These comparisons are a personal view.  Comments are requested.
  5. --Guido van Rossum <guido@python.org>
  6.  
  7. Python is often compared to other interpreted languages such as Java,
  8. JavaScript, Perl, Tcl, or Smalltalk.  Comparisons to C++, Common Lisp
  9. and Scheme can also be enlightening. In this section I will briefly
  10. compare Python to each of these languages. These comparisons
  11. concentrate on language issues only. In practice, the choice of a
  12. programming language is often dictated by other real-world constraints
  13. such as cost, availability, training, and prior investment, or even
  14. emotional attachment. Since these aspects are highly variable, it
  15. seems a waste of time to consider them much for this publication.
  16.  
  17. Java
  18.  
  19. Python programs are generally expected to run slower than Java
  20. programs, but they also take much less time to develop. Python
  21. programs are typically 3-5 times shorter than equivalent Java
  22. programs. This difference can be attributed to Python's built-in
  23. high-level data types and its dynamic typing. For example, a Python
  24. programmer wastes no time declaring the types of arguments or
  25. variables, and Python's powerful polymorphic list and dictionary
  26. types, for which rich syntactic support is built straight into the
  27. language, find a use in almost every Python program. Because of the
  28. run-time typing, Python's run time must work harder than Java's. For
  29. example, when evaluating the expression a+b, it must first inspect the
  30. objects a and b to find out their type, which is not known at compile
  31. time. It then invokes the appropriate addition operation, which may be
  32. an overloaded user-defined method. Java, on the other hand, can
  33. perform an efficient integer or floating point addition, but requires
  34. variable declarations for a and b, and does not allow overloading of
  35. the + operator for instances of user-defined classes.
  36.  
  37. For these reasons, Python is much better suited as a "glue" language,
  38. while Java is better characterized as a low-level implementation
  39. language. In fact, the two together make an excellent
  40. combination. Components can be developed in Java and combined to form
  41. applications in Python; Python can also be used to prototype
  42. components until their design can be "hardened" in a Java
  43. implementation. To support this type of development, a Python
  44. implementation written in Java is under development, which allows
  45. calling Python code from Java and vice versa. In this implementation,
  46. Python source code is translated to Java bytecode (with help from a
  47. run-time library to support Python's dynamic semantics).
  48.  
  49. Javascript
  50.  
  51. Python's "object-based" subset is roughly equivalent to
  52. JavaScript. Like JavaScript (and unlike Java), Python supports a
  53. programming style that uses simple functions and variables without
  54. engaging in class definitions. However, for JavaScript, that's all
  55. there is. Python, on the other hand, supports writing much larger
  56. programs and better code reuse through a true object-oriented
  57. programming style, where classes and inheritance play an important
  58. role.
  59.  
  60. Perl
  61.  
  62. Python and Perl come from a similar background (Unix scripting, which
  63. both have long outgrown), and sport many similar features, but have a
  64. different philosophy. Perl emphasizes support for common
  65. application-oriented tasks, e.g. by having built-in regular
  66. expressions, file scanning and report generating features. Python
  67. emphasizes support for common programming methodologies such as data
  68. structure design and object-oriented programming, and encourages
  69. programmers to write readable (and thus maintainable) code by
  70. providing an elegant but not overly cryptic notation. As a
  71. consequence, Python comes close to Perl but rarely beats it in its
  72. original application domain; however Python has an applicability well
  73. beyond Perl's niche.
  74.  
  75. Tcl
  76.  
  77. Like Python, Tcl is usable as an application extension language, as
  78. well as a stand-alone programming language. However, Tcl, which
  79. traditionally stores all data as strings, is weak on data structures,
  80. and executes typical code much slower than Python. Tcl also lacks
  81. features needed for writing large programs, such as modular
  82. namespaces. Thus, while a "typical" large application using Tcl
  83. usually contains Tcl extensions written in C or C++ that are specific
  84. to that application, an equivalent Python application can often be
  85. written in "pure Python". Of course, pure Python development is much
  86. quicker than having to write and debug a C or C++ component. It has
  87. been said that Tcl's one redeeming quality is the Tk toolkit.  Python
  88. has adopted an interface to Tk as its standard GUI component library.
  89.  
  90. Smalltalk
  91.  
  92. Perhaps the biggest difference between Python and Smalltalk is
  93. Python's more "mainstream" syntax, which gives it a leg up on
  94. programmer training. Like Smalltalk, Python has dynamic typing and
  95. binding, and everything in Python is an object. However, Python
  96. distinguishes built-in object types from user-defined classes, and
  97. currently doesn't allow inheritance from built-in types. Smalltalk's
  98. standard library of collection data types is more refined, while
  99. Python's library has more facilities for dealing with Internet and WWW
  100. realities such as email, HTML and FTP.  Python has a different
  101. philosophy regarding the development environment and distribution of
  102. code. Where Smalltalk traditionally has a monolithic "system image"
  103. which comprises both the environment and the user's program, Python
  104. stores both standard modules and user modules in individual files
  105. which can easily be rearranged or distributed outside the system. One
  106. consequence is that there is more than one option for attaching a
  107. Graphical User Interface (GUI) to a Python program, since the GUI is
  108. not built into the system.
  109.  
  110. C++
  111.  
  112. Almost everything said for Java also applies for C++, just more so:
  113. where Python code is typically 3-5 times shorter than equivalent Java
  114. code, it is often 5-10 times shorter than equivalent C++ code!
  115. Anecdotal evidence suggests that one Python programmer can finish in
  116. two months what two C++ programmers can't complete in a year. Python
  117. shines as a glue language, used to combine components written in C++.
  118.  
  119. Common Lisp and Scheme
  120.  
  121. These languages are close to Python in their dynamic semantics, but so
  122. different in their approach to syntax that a comparison becomes almost
  123. a religious argument: is Lisp's lack of syntax an advantage or a
  124. disadvantage? It should be noted that Python has introspective
  125. capabilities similar to those of Lisp, and Python programs can
  126. construct and execute program fragments on the fly. Usually,
  127. real-world properties are decisive: Common Lisp is big (in every
  128. sense), and the Scheme world is fragmented between many incompatible
  129. versions, where Python has a single, free, compact implementation.
  130.