Кратко: по сырой производительности и контролю над ресурсами $\text{C}>\text{Java}>\text{Python}$; по скорости разработки и удобству — обратный порядок. Ниже — по областям и по ключевым критериям.
Системное программирование
- Производительность: C — нативный код, максимум скорости и минимальная накладная. Java — JIT обеспечивает хорошую скорость, но JVM даёт накладные расходы. Python — интерпретируемый, для тяжёлых циклов значительно медленнее.
- Контроль над памятью: C — ручное управление (malloc/free), полный контроль и риск ошибок (утечки, переполнения). Java — автоматический GC, нет ручного free, детерминированный контроль сложнее. Python — автоматический подсчёт ссылок + GC циклов, меньший контроль.
- Экосистема: C — POSIX, библиотеки для ядра/драйверов, отладка на уровне байт-кода/памяти. Java — нечасто для ядра/встраиваемых систем; используется для сервисов и утилит. Python — удобен для скриптов и инструментов администрирования.
- Удобство разработки: C — низкоуровневый, медленный цикл разработки; Java — больше абстракций и инструментов; Python — самое быстрое прототипирование.
- Рекомендация: для ядра, драйверов, реального времени — C; для сервисных инструментов с более высокой абстракцией — Java/Python.
Веб‑разработка
- Производительность: обычно $\text{C}$ используется только для серверных компонентов (NGINX написан на C) или оптимизированных модулей; Java и JVM‑сервера могут обеспечить высокую пропускную способность; Python‑фреймворки проще и быстрее в разработке, но чаще уступают по throughput. Оценочно для общего кода: $\text{C}>\text{Java}>\text{Python}$, Python может быть в среднем $\sim 5-50\times$ медленнее в типичных CPU‑bound запросах.
- Контроль над памятью: C — низкоуровневый, Java — JVM с GC (большая память, но сложные тюнинги), Python — интерпретатор с заметной памятью на процесс.
- Экосистема: Java — зрелая для enterprise (Spring, Jakarta), хорошие средства масштабирования; Python — богатые фреймворки (Django, Flask, FastAPI), быстрый стек разработки и богатая экосистема для веб‑микросервисов; C — библиотеки/серверы, но не для быстрого веб‑разработки.
- Удобство разработки: Python — самый быстрый цикл разработки; Java — строгая типизация, мощные IDE; C — сложен для веб‑приложений.
- Рекомендация: для быстрого старта и MVP — Python; для высоконагруженных enterprise‑сервисов — Java; для высокопроизводительных прокси/серверов — C.
Научные расчёты и машинное обучение
- Производительность: низкоуровневые ядра чаще пишут на C/Fortran. Python выступает как «обвязка» к этим ядрам (NumPy, SciPy, TensorFlow), поэтому векторные операции в Python часто близки к C‑по‑скорости; для чистого Python‑кода — значительно медленнее ($\sim 10-100\times$ в циклах).
- Контроль над памятью: C даёт полный контроль и эффективность, Java — управляемая память (иногда неудобно для больших массивов), Python — удобство, но больший overhead на объекты; для больших массивов обычно используют структуры, работающие в C (NumPy).
- Экосистема: Python — лидирует (NumPy, SciPy, pandas, scikit‑learn, PyTorch, TensorFlow, Jupyter). C — используется для высокопроизводительных библиотек и специализированных приложений. Java — есть библиотеки (ND4J, Deeplearning4j), но экосистема менее популярна в научном сообществе.
- Удобство разработки: Python — интерактивность, REPL/Jupyter и быстрая итерация делают его предпочтительным для исследователей. C — эффективен, но сложен для быстрой разработки алгоритмов.
- Рекомендация: для исследований и прототипов — Python (с C/Fortran‑ядрами); для финальных высокопроизводительных реализаций — C (или C++), Java — опция для интеграции в JVM‑экосистему.
Дополнительные аспекты
- Параллелизм и многопоточность: C — зависит от ОС и библиотек; Java — богатая модель потоков, memory model, высокоуровневые примитивы; Python — GIL ограничивает многопоточность для CPU‑bound задач, но для I/O и с multiprocessing/async всё работает.
- Безопасность/надёжность: C подвержен ошибкам памяти (buffer overflow); Java/Python дают защиту от низкоуровневых ошибок, но могут иметь уязвимости в логике или библиотеках.
- Потребление памяти на JVM/Python: типично JVM занимает $\sim 20-200\text{MB}$, Python‑процесс — $\sim 10-100\text{MB}$ в зависимости от нагрузки; C-приложение может быть значительно компактнее.
Короткие выводы
- Системное программирование: преимущество C (контроль, скорость). Java/Python — инструменты для высокоуровневых утилит.
- Веб: Python — быстрое развитие; Java — масштабируемые enterprise‑решения; C — только для критичных компонентов.
- Наука/ML: Python — экосистема и удобство (ядра на C/Fortran); C — для максимально эффективных ядер; Java — используется реже.
Если нужно, могу привести конкретные примеры библиотек/фреймворков или типичные показатели производительности для вашей задачи.