Knoten Js Vs. Javascript

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Kurz gesagt, Python ist eine Allzwecksprache, die fur viele Anwendungen verwendet wird, insbesondere fur maschinelles Lernen. Node.js ist eine Laufzeitumgebung fur JavaScript, die normalerweise fur Server-Backends verwendet wird.

JavaScript besitzt das Web und verdient sich einen Platz neben CSS und HTML als Einheit der Bausteine ​​des Internets. Python hingegen ist außerhalb des Webs unglaublich beliebt und gilt als Data Science-Königsklasse. Was passiert, wenn wir die am häufigsten verwendete Online-Sprache mit einer der am häufigsten verwendeten Offline-Sprachen vergleichen? Beginnen wir mit einem Überblick uber beide und stellen Sie dann beide nebeneinander, um ihre Unterschiede zu sehen.

Python

Python-Logo

Python wurde erstmals 1991 von Guido van Rossum veröffentlicht und war als Ersatz fur die ABC-Sprache gedacht. Python ist universell einsetzbar, interpretiert, auf hoher Ebene und dynamisch typisiert. Es ist auch objektorientiert und auf die Lesbarkeit des Codes ausgelegt. Insofern hat es guten Leerraum und eingebaute Einruckungen, die den Code viel besser aussehen lassen.

Python ist Open-Source fur kommerzielle Projekte und steht ansonsten unter der GPL-Lizenz. Es hat auch viele Vorteile; wie eine reiche Standardbibliothek und eine Garbage Collection. Python kann auch in viele andere Sprachen und Plattformen integriert werden, indem Module von Drittanbietern aus dem Python Package Index (PyPI) verwendet werden. Python ist zweifellos die Sprache der Wahl fur Softwareentwickler im Bereich der KI oder des maschinellen Lernens.

Node.js

Node.js Logo

Node.js ist keine Sprache, sondern eine Laufzeitumgebung, die eine andere Sprache herauslässt’ s browserbasierter Käfig. Es ist Teil der beliebten mean -mern-stack/">MEAN- und MERN-Stacks. Der Interpreter fur JavaScript ist normalerweise in Browser integriert, und vor Node.js war es fur den praktischen Gebrauch schwierig, JavaScript außerhalb eines Browsers auszufuhren. Mit Node.js wurde der Titan des Webs nun auch fur den Rest der Programmierwelt freigegeben.

Obwohl es unter OSX, Windows und Linux ausgefuhrt werden kann, ist Node.js fur die Implementierung konzipiert das typische clientseitige JavaScript fur serverseitige Anwendungen. Es ist einfacher, ein Back-End zu integrieren, das in derselben Sprache wie das Front-End ist, daher ist es wirklich nutzlich, den gesamten Stack in JavaScript zu schreiben. Node.js ermöglicht es JavaScript, auf dem Server zu laufen und den Stack zu vervollständigen: Es ist das N in Stacks wie MEAN oder NERD.

Node.js wurde von Ryan Dahl erstellt und 2009 erstmals veröffentlicht. Es wird mit der JavaScript-Engine von Google Chrome erstellt, die auch als V8-Engine bezeichnet wird. Es ist Open Source und basiert auf serverseitigen Anwendungen. Node.js fungiert auch als Bibliothek: Es enthält eine umfangreiche Bibliothek verschiedener JavaScript-Module, die die Entwicklung von Webanwendungen mit Node.js vereinfacht.

Python vs. Node.js im Vergleich

Agence Olloweb D9ILr DbEdg Unsplash
Zeit zum Vergleichen.

Da wir nun einige Informationen zu Python und Node.js haben, schauen wir uns an, wie sie sich vergleichen. Wir werden dies Kategorie fur Kategorie durchfuhren, um zu bestimmen, welcher Kandidat fur jeden Anwendungsfall am besten geeignet ist.

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Python ist leicht zu erlernen. Es ist als Erstsprache sehr zu empfehlen, weil es so leicht zu erlernen ist, während Sie die Grundlagen der Programmierung vermitteln, und es ist eine nutzliche Sprache, egal ob Sie unerfahren sind oder ein Python-Profi sind.

JavaScript ist zwar sehr nutzlich, aber etwas schwieriger zu erlernen. JavaScript hat sich im Laufe der Jahre in vielerlei Hinsicht weiterentwickelt, und es ist nicht einfach, sich mit guten Programmierpraktiken in JavaScript vertraut zu machen. Dies gilt umso mehr, wenn man Node.js betrachtet, da die Entwicklung durch unerfahrene Entwickler erheblich verlangsamt werden kann. Fehler, die in Python gemacht werden, sind im Vergleich dazu etwas verzeihlicher, und das Projekt kann vorankommen, ohne dass es zu einem kreischenden Stillstand kommt, wenn jemand einen kleinen Fehler macht.

Python ist auch auf Lesbarkeit ausgelegt, es ist in Pythons DNA integriert. Anstelle von geschweiften Klammern zum Abgrenzen von Blöcken und Codezeilen verwendet Python beispielsweise Einruckungen. Python muss eingeruckt werden, um zu funktionieren, daher ist der gesamte in Python geschriebene Code ubersichtlicher und lesbarer als Code in einer Sprache, die keine Einruckungen verwendet. Es ist auch in anderer Hinsicht viel nachsichtiger, beispielsweise weil es keine Semikolons verwendet.

JavaScript ist auch schwieriger zu debuggen als Python. JavaScript (und Node.js) neigen dazu, im Hintergrund fehlzuschlagen, was bedeutet, dass Ihr Code zwar keine Tracebacks fur einen Fehler zuruckgibt, der Code jedoch aus irgendeinem Grund nicht ausgefuhrt wird. Es hat auch alle C-Sprachausstattungen, wie geschweifte Klammern und Semikolons. Der einzige Vorteil besteht darin, dass Programmierer, die aus C und C-ähnlichen Sprachen kommen, JavaScript möglicherweise schneller als Python erfassen können, da die Syntax von JavaScript näher an C liegt.

Python vs. Node.js: Leistung

Wenn es um Geschwindigkeit geht, sind sowohl JavaScript in Node.js als auch Python ziemlich ähnlich. Sie sind beide interpretierte, dynamisch typisierte und höhere Sprachen. Beim Benchmarking schneidet Node.js jedoch mit Abstand an der Spitze ab. Wenn es darum geht, große Zahlen zu verarbeiten, ist Node.js unglaublich schnell und lässt Python im Staub zuruck.

Ein Teil dieser Leistung kommt vom Node.js-Interpreter: der Chrome-V8-Engine. Diese Engine ist auf Geschwindigkeit ausgelegt und zeigt es definitiv, was JavaScript in Bezug auf die Rohgeschwindigkeit näher an kompilierte und typisierte Sprachen bringt.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Python nicht langsam ist. Im Vergleich zu Node.js ist es nur langsam, um große Zahlen zu verarbeiten. Fur die meisten Gelegenheitsanwendungen wird der Unterschied unermesslich sein. klein und wird bis zur groß angelegten Anwendung weiterhin nicht erkennbar sein. Das bedeutet, dass Sie wahrscheinlich nicht verlieren werden, es sei denn, Sie versuchen, den Datenverkehr wie Google oder Facebook zu verarbeiten, oder Sie versuchen, riesige Datensätze zu zählen einen Großteil Ihres Tages laufen Sie mit Python uber Node.js.

JavaScript ist schnell und leistungsstark, wenn es mit Node.js verwendet wird. Dies bedeutet jedoch nicht, dass es in der Lage ist, alles zu tun. JavaScript ist am glucklichsten web, und Node.js ändert daran nicht allzu viel. Node.js ist darauf ausgelegt, JavaScript als Backend fur Web-Apps und Websites zu verwenden und nicht viel anderes. Ein Beispiel fur s Einige Anwendungen, bei denen Node.js hinterherhinkt, sind Data Science und Machine Learning.

Data Science

Datenwissenschaftler verwenden mehrere Sprachen, aber Python steht ganz oben auf ihrer Liste. Dies liegt daran, dass Python gut fur Data Science geeignet ist und die Machine Learning- und Data Science-Communitys ein Lager darauf aufgebaut haben. Obwohl es möglich ist, Data-Science-Modelle in Node.js zu erstellen, wird dies nicht bevorzugt, da weniger Community darauf aufgebaut ist. Um mit maschinellem Lernen in JavaScript zu arbeiten, mussten Sie alles von Grund auf neu erstellen, im Gegensatz zu Python, wo andere Entwickler aktiv Module und Frameworks fur maschinelles Lernen erstellen.

In Python haben Sie ein Sprungbrett fur den Einstieg in Data Science, und selbst wenn Sie sich dafur entscheiden, die Arbeit anderer nicht zu nutzen, sind die Informationen rund um Python und Data Science viel reichhaltiger. Python ist derzeit eines der bevorzugten Tools fur Data Science, daher ist es auch nicht schwer, Informationen zu seiner Anwendung zu finden. Der Vergleich der beiden fur die Datenwissenschaft ist wie der Vergleich einer Munze und einer elektrischen Bohrmaschine. Sie können beide eine Schraube drehen, aber einer ist viel einfacher fur Ihr Handgelenk.

Während Sie argumentieren könnten, dass Node.js besser fur die Datenwissenschaft ist, weil es bei der Berechnung großer Zahlen effizienter ist (und Sie wurden sich nicht irren), der Grund, warum es nicht verwendet wird, ist, dass die meisten Entwickler, wenn Geschwindigkeit eine Anforderung ist, einfach JavaScript direkt in die C-Sprachen uberspringen; die noch schneller sind und immer noch Communities fur Data Science und Analyse haben, wie es Python tut.

Es gibt jedoch einige Tools fur maschinelles Lernen mit Node.js und JavaScript. Die Tensorflow.js-Bibliothek bietet Benutzern die Möglichkeit, maschinelles Lernen direkt in ihrem Browser auszuprobieren. Es gibt jedoch noch nicht viel mehr. Auch wenn es in Zukunft an Geschwindigkeit gewinnen könnte, ist JavaScript derzeit einfach nicht die beste Wahl fur die Entwicklung von Anwendungen fur maschinelles Lernen.

Im Web

Wenn es um das Web geht, insbesondere das Frontend, hat JavaScript die Macht. Es ist eine Sprache, die darauf ausgerichtet ist, Frontend-Anwendungen zu erstellen und dynamische Websites. Wir vergleichen jedoch kein JavaScript, sondern Node.js, das JavaScript aus dem Frontend entfernt und im Backend anwendet. Hier konkurrieren Node.js und Python direkt, da Python wird auch fur Backend-Systeme verwendet.

Das Backend ist die Seite des Internets, die Sie nicht sehen können. Es verarbeitet die Rohinformationen, die wir in Websites eingeben eine Senke, dann sind das Backend die Pipes.

Der erste Punkt geht standardmäßig zu Node.js, es verwendet dieselbe Sprache wie die meisten Frontend-Systeme. Wenn Ihr gesamter Stack aus JavaScript besteht, läuft alles etwas reibungsloser und es treten weniger Übersetzungsprobleme auf. Wenn Sie Python fur Backend-Systeme verwenden, besteht die Möglichkeit, dass Ihr Frontend immer noch in JavaScript geschrieben ist. Das bedeutet, dass Sie Daten zwischen den beiden ubertragen mussen. Und obwohl Python möglicherweise uber vorgefertigte Assets verfugt, um diese Übertragung zu unterstutzen, können Probleme auftreten, wenn Sie etwas benutzerdefiniertes erstellen.

Node.js ist auch wegen seiner schnellen Geschwindigkeit und Leistung vorzuziehen. Dadurch ist es gut fur Echtzeitanwendungen wie Instant Messaging oder Chatten geeignet. Aus diesem Grund ist es auch gut fur Anwendungen mit hoher Auslastung oder Anbieteranwendungen geeignet, bei denen die Verarbeitungsgeschwindigkeit wichtig ist (z. B. das Buchen eines Tickets).

Python bietet jedoch immer noch einige Vorteile fur das Backend. Python ist zuverlässig und konsistent. Es ist auch einfacher zu bedienen und einzurichten und benutzerfreundlicher fur Anfänger. Es ist auch wegen seines wissenschaftlichen Hintergrunds vorzuziehen; Wenn Ihr Backend Data Science, Machine Learning-Anwendungen ausfuhren oder mit Big Data funktionieren muss, dann wird Python gut fur Sie funktionieren.

Letztendlich sind beide Sprachen sehr beliebt und gefragt. Wenn Sie planen, in einem Webbereich zu arbeiten, ist JavaScript wahrscheinlich die klugste Wahl, selbst wenn Sie planen, in Python zu entwickeln. Wenn Sie vorhaben, etwas zu tun, was nicht im Web verfugbar ist, insbesondere jede Art von Data Science- oder KI-Anwendungen, oder wenn Sie nach einer guten Muttersprache suchen, ist Python wahrscheinlich die bessere Wahl.

"Karrierekarma trat in mein Leben ein, als ich es am dringendsten brauchte, und half mir schnell bei einem Bootcamp. Zwei Monate nach meinem Abschluss fand ich meinen Traumjob, der meinen Werten und Lebenszielen entsprach!"

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Venus, Software Engineer bei Rockbot


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