🐍 Python vs. ☕ Java: Programação Funcional e Expressividade na Prática

Introdução

Python e Java são duas das linguagens de programação mais populares do mundo, mas cada uma foi criada com propósitos e filosofias diferentes. Enquanto o Java nasceu com foco em robustez, portabilidade e estrutura corporativa, o Python foi desenhado para ser simples, expressivo e legível.

Com o tempo de vida e a maturidade de seus ecossistemas, não se engane, ambas são ferramentas poderosas e aptas a construir quase qualquer tipo de solução.

Porém, as diferenças persistem e podem agradar mais a uns ou a outros, dependendo do contexto.

Neste artigo vou abordar um contexto em que essa diferença aparece com força, que é quando comparamos as duas linguagens em termos de expressividade, especialmente em tarefas comuns como manipulação de listas, filtragens, e transformações funcionais de dados. Neste contexto, o Python esbanja qualidade com sua simplicidade poderosa.

Antes de irmos para exemplos mais técnicos, vale começar com um dos testes mais básicos e reveladores: o famoso “Hello, World!”

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🖐 A simplicidade de Python: Hello, World!

✅ Python

print("Hello, World!")

Simples, direto e fácil de entender até para quem nunca programou antes.

⚠️ Java

public class Main {
  public static void main(String[] args) {
      System.out.println("Hello, World!");
  }
}

Mesmo para algo tão básico, o Java exige uma estrutura completa com classe e método principal (main). Isso se repete em diversas situações, como veremos a seguir.

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🎯 Comparando programação funcional: Python vs. Java

Vamos agora analisar como as duas linguagens lidam com operações comuns de programação funcional — como mapear, filtrar e transformar listas. Esses são exemplos clássicos onde a expressividade do Python se destaca.

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Exemplo 1: Gerar uma lista com os quadrados de 0 a 9

✅ Python (com list comprehension)

quadrados = [x**2 for x in range(10)]
print(quadrados)

• Curto e legível.
• Sem necessidade de imports, classes ou métodos.
• Expressa claramente a intenção: gerar quadrados de 0 a 9.

⚠️ Java (com Streams e lambdas – Java 8+)

import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.IntStream;

public class Main {
  public static void main(String[] args) {
      List<Integer> quadrados = IntStream.range(0, 10)
                                         .map(x -> x * x)
                                         .boxed()
                                         .collect(Collectors.toList());
      System.out.println(quadrados);
  }
}

• Requer múltiplos imports (`IntStream`, `Collectors`, etc.).
• Precisa de uma classe e um método `main`.
• A chamada `.boxed()` é obrigatória para converter de `int` para `Integer`, pois coleções Java não trabalham com tipos primitivos.
• Muito mais **boilerplate** para a mesma lógica.

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Exemplo 2: Filtrar números pares de 0 a 9

✅ Python (com `filter` e `lambda`)

pares = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, range(10)))
print(pares)

Ou, de forma ainda mais expressiva:

pares = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]
print(pares)

⚠️ Java

import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.IntStream;

public class Main {
  public static void main(String[] args) {
      List<Integer> pares = IntStream.range(0, 10)
                                     .filter(x -> x % 2 == 0)
                                     .boxed()
                                     .collect(Collectors.toList());
      System.out.println(pares);
  }
}

• Segue a mesma estrutura verbosa do exemplo anterior.
• Fica funcional, mas com menos clareza e mais código.

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🧮 Comparação direta: Python vs. Java

Critério: Python <> Java

Sintaxe: Concisa, legível, próxima da linguagem natural <> Verbosa, mais técnica

Paradigma funcional: Suporte natural (map, filter, comprehension) <> Requer uso de Streams e lambdas

Tipagem: Dinâmica e flexível <> Estática, requer conversões (int → Integer)

Produtividade em scripts: Alta <> Menor

Curva de aprendizado: Suave <> Mais íngreme

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✅ Conclusão

Enquanto Java oferece uma plataforma sólida, Python se destaca quando o objetivo é resolver problemas de forma simples, rápida e legível.

A diferença de expressividade é especialmente visível em domínios como:

• Scripts de automação
• Manipulação de dados
• Prototipagem rápida
• Ciência de dados e aprendizado de máquina

Ambas têm seus méritos. Mas se o seu foco for produtividade e clareza para tarefas comuns, Python tem uma vantagem clara em termos de programação funcional e expressividade.