Я не могу сравнить объем памяти, потому что это действительно зависит от классов, которые вы загружаете / используете. Но я могу вам сказать, что в Python (в частности, в IronPython 2.7) есть проблемы с утечкой памяти. Особенно это касается сторонних, таких как Financial.
Когда приложение / сервер Java работает без проблем с редкими случаями, которые можно идентифицировать с помощью обычных инструментов, Python постоянно растет в памяти.
Дамп памяти показывает, что сам Python, как и большинство пакетов, не обращает внимания на общие классы, такие как String, и хранит их в разных частях исполняющих модулей. Трудно и неразумно пройти через все эти источники и устранить все утечки.
Я много пытался решить проблемы, но в конце концов сдался и просто перезапустил приложение, когда оно достигло некоторого порога памяти.