노드 js 대 파이썬

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요컨대, Python은 많은 응용 프로그램, 특히 기계 학습에 사용되는 일반 언어입니다. Node.js는 일반적으로 서버 백엔드에 사용되는 JavaScript용 런타임 환경입니다.

JavaScript < /a> 웹이 소유하여 인터넷의 구성 요소 중 하나로 CSS 및 HTML과 함께 자리를 얻습니다. 반면에 Python은 웹 외부에서 엄청나게 인기가 있으며 과학적 데이터 로열티로 간주됩니다. 온라인에서 가장 많이 사용되는 언어와 오프라인에서 가장 많이 사용되는 언어를 비교하면 어떻게 됩니까? 먼저 둘을 미리 본 다음 차이점을 확인하기 위해 나란히 배치합니다.

파이썬

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Python 은 1991년 Guido van Rossum에 의해 처음 출판되었으며 ABC 언어를 대체하기 위한 것이었습니다. Python은 다재다능하고, 해석되고, 높은 수준이며, 동적으로 유형이 지정됩니다. 또한 객체 지향적이고 코드로 설계되었습니다. 가독성. 이 정도까지는 코드를 훨씬 더 잘 들여쓰는 좋은 빌트인 공간이 있습니다.

Python은 상용 프로젝트를 위한 오픈 소스이며 어떤 경우에도 GPL 라이선스를 따릅니다. 또한 많은 장점이 있습니다. 풍부한 표준 라이브러리 및 가비지 수집으로 Python은 타사 모듈 pypi(PyPI)를 사용하는 모양과 같은 다른 많은 언어 및 플랫폼도 통합할 수 있습니다. Python은 틀림없이 소프트웨어 개발자가 선택하는 언어입니다. n 인공 지능 또는 기계 학습 분야 .

Node.js

Node.js 로고

Python 대 Node.js 비교

Agence Olloweb D9ILr DbEdg Unsplash

Node.js 대 Python: 입력 및 구문

Python은 배우기 쉽습니다. 배우기 쉽기 때문에 모국어로 적극 권장됩니다. 프로그래밍 기초를 가르치면서 경험이 없거나 경험이 없는 경우에 유용한 언어입니다. 전문 Python

JavaScript는 매우 유용하지만 배우기가 조금 더 어렵습니다. JavaScript는 수년에 걸쳐 여러 면에서 발전했으며 JavaScript에서 좋은 코딩 방법을 익히는 것은 쉽지 않습니다. Node.js를 고려할 때 이는 경험이 부족한 개발자에 의해 개발 속도가 크게 느려질 수 있기 때문에 더욱 그렇습니다. Python의 오류는 비교할 때 조금 더 용서할 수 있습니다. on, 그리고 프로젝트는 누군가가 작은 실수를 했을 때 갑자기 멈추지 않고 전면에서 진행될 수 있습니다.

Python은 가독성을 기반으로 하며 Python의 DNA에 내장되어 있습니다. 예를 들어, Python은 블록과 코드 줄을 구분하는 중괄호 대신 대시를 사용합니다. Python은 작업 시 들여쓰기를 해야 하므로 Python으로 작성된 모든 코드는 들여쓰기를 사용하지 않는 언어로 작성된 코드보다 읽기 쉽고 깔끔합니다. 또한 세미콜론을 사용하지 않는 것과 같은 다른 방식으로 훨씬 더 관대합니다.

JavaScript는 Python보다 디버그하기가 더 어렵습니다. JavaScript(및 Node.js)는 자동으로 실패하는 경향이 있습니다. 즉, 코드가 오류에 대한 역추적을 반환하지 않으면 코드가 어떤 이유로 여전히 작동하지 않습니다. 또한 중괄호 및 점(쉼표)과 같은 모든 C 언어 액세서리가 있습니다. 유일한 장점은 C 및 C 언어의 프로그래머가 JavaScript 구문이 C에 더 가깝기 때문에 Python보다 빠르게 JavaScript를 캡처할 수 있다는 것입니다.

파이썬 대 Node.js: 성능

속도 면에서 JavaScript Node.js와 Python은 형식이 매우 유사합니다. 둘 다 해석되고 동적으로 유형이 지정되는 고급 언어입니다. 그러나 벤치마킹할 때 Node.js는 최고 수준에 있습니다. 엄청난 숫자에 관해서는 Node.js는 엄청나게 빨라서 Python을 먼지 속에 남겨두었습니다.

그 성능 중 일부는 Node.js 인터프리터인 Chrome의 V8 엔진에서 나옵니다. 이 엔진은 속도를 중심으로 구축되었으며 확실히 보여주므로 원시 속도 측면에서 JavaScript를 컴파일 및 입력된 언어에 더 가깝게 만듭니다.

Python은 오래 걸리지 않는다는 점에 유의해야 합니다. Node.js에 비해 처리 속도가 느릴 뿐입니다. 대부분의 무작위 응용 프로그램의 경우 그 차이는 무한히 작을 것이며 대규모로 적용되지 않을 때까지 계속 구별할 수 없을 것입니다. 즉, Google이나 Facebook처럼 트래픽을 관리하려고 하거나 방대한 데이터 세트를 사용하면 Node.js에서 Python을 실행하는 과정에서 하루 중 많은 시간을 낭비하지 않을 것입니다.

JavaScript는 Node.js와 함께 사용할 때 빠르고 강력합니다. 하지만 그렇지 않습니다. t는 그가 모든 것을 할 수 있다는 것을 의미합니다. JavaScript는 웹에서 더 행복하고 Node.js는 절대 변경되지 않습니다. Node.js는 m이 아니라 웹 애플리케이션 및 웹 사이트의 백엔드로 작동하는 JavaScript를 기반으로 구축되었습니다. 으. alc의 예 Node.js가 지연되는 응용 프로그램 중 하나는 과학 및 기계 데이터 학습의 지연입니다.

과학 데이터

과학 데이터 는 다른 언어를 사용하지만 Python이 목록의 맨 위에 있습니다. 실제로 Python은 머신과 머신 주변의 데이터 과학 학습 커뮤니티와 데이터 과학에 적합합니다. Node.js에서 과학적 데이터 모델을 생성하는 것이 가능하지만, 주변에 구축된 커뮤니티가 적기 때문에 바람직합니다. JavaScript에서 기계 학습 작업을 시작하려면 다른 개발자가 모듈과 프레임워크를 처음부터 빌드하는 Python과 달리 모든 것을 처음부터 빌드해야 합니다. 기계 학습 . 적극적으로

Python에서는 데이터 과학으로 들어갈 수 있는 발판이 있으며, 다른 사람이 수행한 작업을 사용하지 않기로 선택하더라도 Python 및 데이터 과학에 대한 정보는 훨씬 풍부합니다. Python은 현재 데이터 과학에서 가장 선호하는 도구 중 하나이므로 이러한 방식으로 적용하는 방법에 대한 정보를 찾는 것조차 어렵지 않습니다. 과학 데이터에 대해 둘을 비교하는 것은 방과 전기 드릴을 비교하는 것과 같습니다. 둘 다 나사를 돌릴 수 있지만 손목에 훨씬 더 쉬울 것입니다.

Node.js가 데이터 과학에 더 좋다고 주장할 수 있지만, Node.js가 큰 수를 계산할 때(당신이 아닌) 더 효율적이기 때문에 `d wrong) 사용되지 않는 이유는 속도가 요구 사항인 경우 대부분의 개발자가 JavaScript를 C 언어로 직접 건너뛰는 것을 선택하기 때문입니다. 훨씬 더 빠르며 Python과 같은 데이터 과학 및 분석을 위한 커뮤니티가 여전히 구축되어 있습니다.

그러나 Node.js 및 자바스크립트. Tensorflow.js 라이브러리는 사람들이 브라우저에서 바로 기계 학습을 경험할 수 있는 기능을 제공합니다. 그러나 아직 사용할 수 있는 항목이 많지 않습니다. 앞으로 속도가 빨라질 수 있지만 현재로서는 JavaScript가 기계 학습 애플리케이션 개발에 최선의 선택이 아닙니다.

웹에서

웹, 특히 프런트 엔드와 관련하여 JavaScript는 강력한 위치에 있습니다. 응용 프로그램 및 프런트 엔드 웹 사이트의 동적 구축을 위해 설계된 언어입니다. 그러나 JavaScript를 비교하는 것이 아니라 우리가 Front End에서 JavaScript를 제거하고 Back End에 적용하도록 설계된 Node.js를 비교하고 있습니다. Python이 백엔드 시스템에도 사용되는 것처럼 Node.js와 Python이 직접 경쟁하는 곳입니다.

백엔드는 당신이 볼 수 없는 인터넷의 측면이며 우리가 입력한 원시 정보를 처리합니다. 사이트에서는 전면이 싱크이고 후면이 파이프입니다.

첫 번째 지점은 기본적으로 Node.js로 이동하며 대부분의 프런트 엔드 시스템과 동일한 언어를 사용합니다. 전체 스택이 JavaScript이면 모든 것이 좀 더 부드러워지고 번역 문제가 덜 발생합니다. 백엔드 시스템에 Python을 사용하는 경우 프론트엔드가 여전히 JavaScript로 작성될 가능성이 있습니다. 즉, 둘 사이에 데이터를 교환해야 합니다. 그리고 Python이 이 전송을 돕기 위해 리소스를 처방했을 수 있지만 사용자 정의로 무언가를 만들면 몇 가지 문제가 발생할 수 있습니다.

Node.js는 속도와 성급한 성능면에서도 선호되므로 실제 작업에 유용합니다. - 인스턴트 메시징 또는 채팅과 같은 시간 응용 프로그램. 이러한 이유로 처리 속도가 중요한 고부하 응용 프로그램이나 공급업체 응용 프로그램(예: 티켓 예약)에도 유용합니다.

Python은 여전히 백엔드에 몇 가지 이점이 있습니다. Python은 안정적이고 일관성이 있습니다. 또한 사용 및 설정이 더 쉽고 초보자에게 더 친숙합니다. 또한 과학적 배경이 있는 것이 바람직합니다. 백엔드에서 데이터 과학, 머신 러닝 애플리케이션을 실행해야 하거나 빅 데이터로 작업해야 하는 경우 Python이 잘 작동합니다.

궁극적으로 두 언어 모두 매우 인기 있고 수요가 많습니다. . 웹 도메인에서 작업할 계획이라면 Python으로 개발할 계획이더라도 JavaScript를 선택하는 것이 가장 좋은 선택일 것입니다. 웹에 없는 일, 특히 모든 종류의 데이터 과학이나 인공 지능 응용 프로그램을 수행할 계획이거나 처음 시작할 좋은 첫 번째 언어를 찾고 있다면 Python이 가장 좋은 선택일 것입니다.


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