Nœud Js Contre Javascript

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En bref, Python est un langage à usage général utilisé pour de nombreuses applications, en particulier l’apprentissage automatique. Node.js est un environnement d’exécution pour JavaScript qui est généralement utilisé pour les backends de serveur.

JavaScript possède le Web, gagnant une place à côté de CSS et HTML en un seul des éléments constitutifs d’Internet. Python, en revanche, est incroyablement populaire en dehors du Web et est considéré comme une redevance en science des données. Que se passe-t-il lorsque nous comparons la langue en ligne la plus utilisée à l’une des langues hors ligne les plus utilisées ? Commençons par un aperçu des deux, puis mettons les deux côte à côte pour voir leurs différences.

Python

logo python

Python a été publié pour la première fois par Guido van Rossum en 1991, et était destiné à remplacer le langage ABC. Python est à usage général, interprété, de haut niveau et typé dynamiquement. Il est également orienté objet et conçu autour de la lisibilité du code. Dans cette mesure, il a un bon espace blanc et une indentation intégrée qui rend le code beaucoup plus beau.

Python est open-source pour les projets commerciaux et sous licence GPL. Il a également de nombreux avantages; comme une riche bibliothèque standard et un ramasse-miettes. Python peut également s’intégrer à de nombreux autres langages et plates-formes à l’aide de modules tiers de Python Package Index (PyPI). Python est sans conteste le langage de choix pour les développeurs de logiciels dans le domaine de l’IA ou de l’apprentissage automatique.

Node.js

Node.js Logo

Node.js n’est pas un langage ‚Äîc’est un environnement d’exécution qui permet à une autre langue d’en sortir‚Äô s cage basée sur un navigateur. Il fait partie des populaires mean -mern-stack/">piles MEAN et MERN. L’interpréteur pour JavaScript est généralement intégré aux navigateurs, et avant Node.js, il était difficile d’exécuter JavaScript en dehors d’un navigateur pour une utilisation pratique. Maintenant, avec Node.js, le titan du Web a été publié dans le reste du monde de la programmation.

Bien qu’il puisse fonctionner sur OSX, Windows et Linux, Node.js est conçu pour implémenter le JavaScript typiquement côté client pour les applications côté serveur. Il est plus facile de l’intégrer à un backend qui est dans le même langage que le front-end, donc avoir toute la pile écrite en JavaScript est vraiment utile. Node.js permet à JavaScript de s’exécuter sur le serveur et de compléter la pile : c’est le N dans les piles comme MEAN ou NERD.

Node.js a été créé par Ryan Dahl et publié pour la première fois en 2009. Il est construit à l’aide du moteur JavaScript de Google Chrome, également appelé moteur V8. Il est open-source et construit autour d’applications côté serveur. Node.js fait également office de bibliothèque : il comprend une riche bibliothèque de divers modules JavaScript qui simplifie le développement d’applications Web à l’aide de Node.js.

Python vs Node.js Comparé

Agence Olloweb D9ILr DbEdg Unsplash
Temps de comparaison.

Maintenant que nous avons quelques informations sur Python et Node.js, regardons comment ils se comparent les uns aux autres. Nous procéderons à cette évaluation catégorie par catégorie, ce qui nous aidera à déterminer quel candidat sera le meilleur pour chaque cas d’utilisation.

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Python est facile à apprendre. Il est fortement recommandé comme premier langage car il est si facile à prendre en main tout en enseignant les bases de la programmation, et c’est un langage utile que vous soyez inexpérimenté ou un professionnel de Python.

JavaScript, bien que très utile, est un peu plus difficile à apprendre. JavaScript a progressé à bien des égards au fil des ans, et il n’est pas facile de se familiariser avec les bonnes pratiques de codage en JavaScript. C’est encore plus vrai lorsque l’on considère Node.js, car le développement peut être considérablement ralenti par des développeurs inexpérimentés. Les erreurs commises en Python sont un peu plus pardonnables en comparaison, et le projet peut avancer sans s’arrêter brutalement lorsque quelqu’un commet une petite erreur.

Python est également construit autour de la lisibilité, c’est intégré dans l’ADN de Python. Par exemple, au lieu d’accolades pour délimiter les blocs et les lignes de code, Python utilise des retraits. Python doit être indenté pour fonctionner, donc tout le code écrit en Python sera plus net et lisible que le code dans un langage n’utilisant pas d’indentations. Il est également beaucoup plus indulgent à d’autres égards, comme le fait qu’il n’utilise pas de points-virgules.

JavaScript est également plus difficile à déboguer que Python. JavaScript (et Node.js) a tendance à échouer silencieusement, ce qui signifie que même si votre code ne renvoie aucun retraçage pour une erreur, le code ne s’exécute de toute façon pas pour une raison quelconque. Il possède également tous les accessoires du langage C, comme les accolades et les points-virgules. Le seul avantage est que les programmeurs venant de langages C et de type C pourraient être en mesure de récupérer JavaScript plus rapidement que Python, car la syntaxe de JavaScript est plus proche de C.

Python vs Node.js : performances

En termes de vitesse, JavaScript dans Node.js et Python sont assez proches. Ce sont à la fois des langages interprétés, typés dynamiquement et de haut niveau. Cependant, lorsqu’il est comparé, Node.js arrive en tête d’un mile. Lorsqu’il s’agit de traiter de grands nombres, Node.js est incroyablement rapide, laissant Python dans la poussière.

Une partie de ces performances provient de l’interpréteur Node.js : le moteur Chrome V8. Ce moteur est construit autour de la vitesse et cela se voit, rapprochant JavaScript des langages compilés et typés en termes de vitesse brute.

Il est important de noter, cependant, que Python n’est pas lent. Il n’est lent que par rapport à Node.js pour traiter de grands nombres. Pour la plupart des applications occasionnelles, la différence sera incommensurable petit et restera indiscernable jusqu’à ce qu’il soit appliqué à grande échelle. Cela signifie que si vous n’essayez pas de gérer le trafic comme le font Google ou Facebook, ou si vous essayez de compter d’énormes ensembles de données, vous n’allez probablement pas perdre une grande partie de votre journée à exécuter Python sur Node.js.

JavaScript est rapide et puissant lorsqu’il est utilisé avec Node.js. Cependant, cela ne signifie pas qu’il est capable de tout faire. JavaScript est le plus heureux sur le Web, et Node.js ne change pas trop cela. Node.js est conçu pour faire fonctionner JavaScript en tant que backend pour les applications Web et les sites Web, et pas grand-chose d’autre. Un exemple de s Certaines applications pour lesquelles Node.js est à la traaîne concernent la science des données et l’apprentissage automatique.

Data science

Les data scientists utilisent plusieurs langages, mais Python figure en haut de leur liste. En effet, Python est bien adapté à la science des données, et les communautés d’apprentissage automatique et de science des données se sont installées autour de lui. Bien qu’il soit possible de créer des modèles de science des données dans Node.js, ce n’est pas préférable car il y a moins de communauté construite autour. Pour commencer à travailler avec l’apprentissage automatique en JavaScript, vous devez tout créer à partir de zéro, contrairement à Python o√π d’autres développeurs créent activement des modules et des frameworks pour l’apprentissage automatique.

En Python, vous avez un tremplin pour débuter en data science, et même si vous choisissez de ne pas utiliser le travail fait par d’autres, les informations autour de Python et de la data science sont bien plus riches. Python est actuellement l’un des outils de choix pour la science des données, donc trouver des informations sur son application de cette manière n’est pas difficile non plus. Comparer les deux pour la science des données, c’est comme comparer une pièce de monnaie et une perceuse électrique. Ils peuvent tous les deux tourner une vis, mais l’un sera beaucoup plus facile sur votre poignet.

Bien que vous puissiez soutenir que Node.js est meilleur pour la science des données car il est plus efficace lors du calcul de grands nombres (et vous n’auriez pas tort), la raison pour laquelle il n’est pas utilisé est que, si la vitesse est une exigence, la plupart des développeurs choisissent simplement de passer directement de JavaScript aux langages C ; qui sont encore plus rapides et ont toujours des communautés construites autour d’eux pour la science des données et l’analyse comme le fait Python.

Cependant, il existe certains outils disponibles pour l’apprentissage automatique avec Node.js et JavaScript. La bibliothèque Tensorflow.js offre aux utilisateurs la possibilité d’essayer l’apprentissage automatique directement dans leur navigateur. Cependant, il n’y en a pas encore beaucoup plus. Bien qu’il puisse gagner en vitesse à l’avenir, JavaScript n’est tout simplement pas le meilleur choix pour le développement d’applications d’apprentissage automatique pour le moment.

Sur le Web

En ce qui concerne le Web, en particulier le front-end, JavaScript est en position de force. C’est un langage conçu pour créer des applications front-end et sites Web dynamiques. Cependant, nous ne comparons pas JavaScript, nous comparons Node.js, qui est conçu pour retirer JavaScript du front-end et l’appliquer dans le backend. C’est ici que Node.js et Python sont en concurrence directe, car Python est également utilisé pour les systèmes backend.

Le backend est le côté d’Internet que vous ne voyez pas. Il gère les informations brutes que nous mettons dans les sites, donc si le front-end est un évier, alors le backend est les tuyaux.

Le premier point va à Node.js par défaut, il utilise le même langage que la plupart systèmes frontaux. Si toute votre pile est en JavaScript, tout se passe un peu plus facilement et moins de problèmes de traduction apparaissent. Si vous utilisez Python pour les systèmes backend, il est probable que votre front-end sera toujours écrit en JavaScript. Cela signifie que vous devrez transmettre des données entre les deux. Et bien que Python puisse avoir des ressources pré-écrites pour faciliter ce transfert, si vous créez quelque chose de personnalisé, vous risquez de rencontrer des problèmes.

Node.js est également préférable pour sa vitesse et ses performances rapides, ce qui le rend idéal pour les applications en temps réel, comme la messagerie instantanée ou le chat. Pour cette raison, il convient également aux applications à forte charge ou aux applications de fournisseurs o√π la vitesse de traitement est importante (comme la réservation d’un billet).

Python présente cependant certains avantages pour le backend. Python est fiable et cohérent. Il est également plus facile à utiliser et à configurer, et plus convivial pour les débutants. Il est également préférable pour son bagage scientifique ; si votre backend doit exécuter des applications de science des données, d’apprentissage automatique ou doit fonctionner avec des données volumineuses, Python fonctionnera bien pour vous.

En fin de compte, les deux langages sont très utilisés et demandés. Si vous envisagez de travailler dans un domaine Web, choisir JavaScript serait probablement le choix le plus judicieux, même si vous envisagez de développer en Python. Si vous envisagez de faire quelque chose qui n’est pas sur le Web, en particulier tout type d’applications de science des données ou d’IA, ou si vous recherchez un bon premier langage pour commencer, Python est probablement le meilleur choix.

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Venus, ingénieur logiciel chez Rockbot


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