node js versus python

| | | | | | | | | | | | | |

Kortom, Python is een generieke taal die voor veel toepassingen wordt gebruikt, met name voor machine learning. Node.js is een runtime-omgeving voor JavaScript die doorgaans wordt gebruikt voor server-backends.

JavaScript < /a> het web bezit en een plek verdient naast CSS en HTML als een van de bouwstenen van internet. Python daarentegen is ongelooflijk populair buiten het web en wordt beschouwd als een royalty voor wetenschappelijke gegevens. Wat gebeurt er als we de meest gebruikte taal online vergelijken met een van de meest gebruikte talen ‚Äã‚Äãoffline? We beginnen met een voorbeeld van de twee en plaatsen ze dan naast elkaar om hun verschillen te zien.

python

python-logo breedte"

Python werd voor het eerst gepubliceerd door Guido van Rossum in 1991 en was bedoeld als vervanging voor de ABC-taal. Python is veelzijdig, geïnterpreteerd, op hoog niveau en dynamisch getypt. Het is ook objectgeoriënteerd en ontworpen op code leesbaarheid. In zoverre heeft het goede en ingebouwde spaties die de code veel beter laten inspringen.

Python is open source voor commerciële projecten en in ieder geval onder de GPL-licentie. Het heeft ook veel voordelen; als een rijke standaardbibliotheek en afvalverzameling. Python kan ook veel andere talen en platforms bevatten - vormen die gebruikmaken van modules van derden pypi (PyPI). Python is aantoonbaar de voorkeurstaal voor softwareontwikkelaars i op het gebied van kunstmatige intelligentie of machine learning.

Node.js

Node.js-logo

Python vs Node.js Vergelijking

Agence Olloweb D9ILr DbEdg Unsplash

Node.js vs Python: typing-and-syntax

Python is gemakkelijk te leren. Het wordt ten zeerste aanbevolen als eerste taal omdat het zo gemakkelijk te leren is terwijl je de basisprincipes van programmeren leert en het is een nuttige taal als je onervaren bent of één. Professionele Python

JavaScript, hoewel erg handig, is een beetje moeilijker om te leren. JavaScript is in de loop der jaren op veel manieren verbeterd en het is niet eenvoudig om kennis te maken met goede coderingspraktijken in JavaScript. Dit geldt des te meer als je kijkt naar Node.js, omdat de ontwikkeling aanzienlijk kan worden vertraagd door onervaren ontwikkelaars. De fouten in Python zijn in vergelijking iets meer vergeeflijk aan, en het project kan plotseling van voren komen zonder te stoppen wanneer iemand een kleine fout heeft gemaakt.

Python is ook gebouwd op leesbaarheid, het is ingebouwd in het DNA van Python. In plaats van accolades om blokken en coderegels af te bakenen, gebruikt Python bijvoorbeeld streepjes. Python moet op het werk worden ingesprongen, dus alle code die in Python is geschreven, is leesbaarder en schoner dan code in een taal die geen inspringing gebruikt. Het is ook veel vergevingsgezinder op andere manieren, zoals het niet gebruiken van de puntkomma.

JavaScript is ook moeilijker te debuggen dan Python. JavaScript (en Node.js) heeft de neiging om stil te falen, wat betekent dat als uw code geen traceback voor een fout retourneert, de code om de een of andere reden nog steeds niet werkt. Het heeft ook alle C-taalaccessoires zoals accolades en punten - komma`s. Het enige voordeel is dat programmeurs van C- en C-talen JavaScript sneller kunnen vastleggen dan Python omdat de syntaxis van JavaScript dichter bij C ligt.

Python vs Node.js: prestatie

Als het op snelheid aankomt, lijken JavaScript Node.js en Python qua vorm erg op elkaar. Ze zijn beide geïnterpreteerd, dynamisch getypt en talen op hoog niveau. Wanneer het wordt gebenchmarkt, bevindt Node.js zich echter aan de top van een mijl. Wat betreft een gierend groot aantal, Node.js is razendsnel, waardoor Python in het stof blijft zitten.

Een deel van die prestaties komt van de Node.js-interpreter: de V8-engine van Chrome. Deze engine is gebouwd rond snelheid en laat dat zeker zien, waardoor JavaScript dichter bij gecompileerde en getypte talen komt ‚Äã‚Äãin termen van onbewerkte snelheid.

Het is echter belangrijk op te merken dat Python niet lang duurt. Het is alleen traag in vergelijking met Node.js om te kraken veel. voor de meeste willekeurige toepassingen zal het verschil oneindig klein zijn en niet te onderscheiden blijven totdat het niet op grote schaal wordt toegepast. dit betekent dat als u het verkeer probeert te beheren zoals Google of Facebook, of probeert te tellen van enorme datasets, zult u waarschijnlijk niet een groot deel van de dag verspillen aan het uitvoeren van Python op Node.js.

JavaScript is snel en krachtig wanneer het wordt gebruikt met Node.js. Dat is echter niet het geval. t betekent dat hij alles kan. JavaScript is gelukkiger op het web en Node.js verandert nooit veel. Node.js is gebouwd rond JavaScript en werkt als een back-end voor webapplicaties en websites en niet m uh. s een voorbeeld van alc Een van de toepassingen waarbij Node.js de vertraging is, is vertraging bij het leren van wetenschap en machinegegevens

Wetenschapsgegevens

wetenschappelijke gegevens gebruiken verschillende talen, maar Python staat bovenaan hun lijst. Python is inderdaad geschikt voor de datawetenschap en leergemeenschappen van de machine en de datawetenschap die eromheen kampeert. Hoewel het mogelijk is om wetenschappelijke datamodellen te maken in Node.js, heeft dit de voorkeur, omdat er minder community omheen is gebouwd. om te gaan werken met machine learning in JavaScript, moet je alles helemaal opnieuw bouwen in tegenstelling tot Python waar andere ontwikkelaars modules en frameworks helemaal opnieuw bouwen. machinaal leren. actief

in Python heb je een springplank om in data science te stappen, en zelfs als je ervoor kiest om geen werk van anderen te gebruiken, is de informatie over Python en data science veel rijker. Python is momenteel een van de favoriete tools voor datawetenschap, dus zelfs het vinden van informatie over hoe je het op deze manier kunt toepassen, is niet moeilijk. het vergelijken van de twee voor de wetenschappelijke gegevens is als het vergelijken van een kamer en een elektrische boor. De twee kunnen een schroef draaien, maar het zal veel gemakkelijker om je pols zijn.

Terwijl je zou kunnen beweren dat Node.js beter is voor datawetenschap omdat het efficiënter is bij het berekenen van grote getallen (en niet jij `d wrong), de reden dat het niet wordt gebruikt, is dat, als snelheid een vereiste is, de meeste ontwikkelaars ervoor kiezen om JavaScript rechtstreeks over te slaan naar C-talen; die nog sneller zijn en nog steeds gemeenschappen om zich heen hebben gebouwd voor datawetenschap en analyse zoals Python dat doet.

Er zijn echter een paar tools beschikbaar voor machine learning met Node.js en JavaScript. De Tensorflow.js-bibliotheek biedt mensen de mogelijkheid om machine learning rechtstreeks in hun browser te ervaren. Veel meer is er echter nog niet beschikbaar. Hoewel het in de toekomst misschien sneller zal gaan, is JavaScript op dit moment niet de beste keuze voor het ontwikkelen van machine learning-toepassingen.

op het web

Met betrekking tot het web, met name de front-end, heeft JavaScript een machtspositie. Het is een taal die is ontworpen voor het dynamisch bouwen van applicaties en front-end websites. We vergelijken JavaScript echter niet, we vergelijken Node.js, dat is ontworpen om JavaScript van de front-end te verwijderen en toe te passen op de back-end. Dit is waar Node.js en Python in directe concurrentie staan, zoals Python ook wordt gebruikt voor back-end-systemen.

De achterkant is de kant van het internet die je niet kunt zien. Het verwerkt de onbewerkte informatie die we plaatsen in de sites, dus als de voorkant een gootsteen is, dan zijn de achterkant de buizen.

Het eerste punt gaat standaard naar Node.js, het gebruikt dezelfde taal als de meeste front-endsystemen. Als de hele stapel JavaScript is, wordt alles een beetje soepeler en treden er minder vertaalproblemen op. Als je Python gebruikt voor back-endsystemen, is de kans groot dat je frontend nog steeds in JavaScript wordt geschreven. Dit betekent dat u gegevens tussen beide moet uitwisselen. En hoewel Python middelen heeft voorgeschreven om te helpen bij deze overdracht, kun je problemen tegenkomen als je iets op maat maakt.

Node.js verdient ook de voorkeur vanwege zijn snelheid en haastige prestaties, wat handig is voor het echte leven -time toepassingen, zoals instant messaging of chat. Om deze reden is het ook handig voor toepassingen met hoge belasting of leverancierstoepassingen waar verwerkingssnelheid belangrijk is (zoals het boeken van een ticket).

Python heeft nog een paar voordelen voor de backend. Python is betrouwbaar en consistent. Het is ook gemakkelijker te gebruiken en in te stellen, en meer beginnersvriendelijk. Het heeft ook de voorkeur dat de wetenschappelijke achtergrond; of uw back-end nu datawetenschap, machine learning-applicaties moet draaien of met big data moet werken, Python zal prima voor u werken.

Uiteindelijk zijn beide talen ‚Äã‚Äãzeer populair en in trek . Als je van plan bent om in een webdomein te werken, is JavaScript waarschijnlijk de beste keuze, zelfs als je van plan bent om in Python te ontwikkelen. Als je van plan bent iets te doen dat niet op internet staat, met name datawetenschaps- of kunstmatige-intelligentietoepassingen, of als je op zoek bent naar een goede eerste taal om mee te beginnen, dan is Python waarschijnlijk de beste keuze.


Shop

Learn programming in R: courses

$

Best Python online courses for 2022

$

Best laptop for Fortnite

$

Best laptop for Excel

$

Best laptop for Solidworks

$

Best laptop for Roblox

$

Best computer for crypto mining

$

Best laptop for Sims 4

$

Latest questions

NUMPYNUMPY

psycopg2: insert multiple rows with one query

12 answers

NUMPYNUMPY

How to convert Nonetype to int or string?

12 answers

NUMPYNUMPY

How to specify multiple return types using type-hints

12 answers

NUMPYNUMPY

Javascript Error: IPython is not defined in JupyterLab

12 answers


Wiki

Python OpenCV | cv2.putText () method

numpy.arctan2 () in Python

Python | os.path.realpath () method

Python OpenCV | cv2.circle () method

Python OpenCV cv2.cvtColor () method

Python - Move item to the end of the list

time.perf_counter () function in Python

Check if one list is a subset of another in Python

Python os.path.join () method