Węzeł Js a JavaScript

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

W skrócie, Python to ogólny język używany w wielu aplikacjach, zwłaszcza w uczeniu maszynowym . Node.js to środowisko uruchomieniowe dla JavaScript, które jest zwykle używane w backendach serwera.

JavaScript < /a> jest własnością sieci, zdobywając miejsce obok CSS i HTML jako jeden z elementów budulcowych Internetu. Z drugiej strony Python jest niezwykle popularny poza siecią i jest uważany za honorarium za dane naukowe. Co się dzieje, gdy porównujemy najczęściej używany język online z jednym z najczęściej używanych języków — offline? Zaczynamy od podglądu tych dwóch, a następnie umieszczamy je obok siebie, aby zobaczyć różnice.

python

„logo szerokość"

Python został po raz pierwszy opublikowany przez Guido van Rossuma w 1991 roku i miał zastąpić język ABC. Python jest wszechstronny, interpretowany, ma wysoki poziom i jest typowany dynamicznie. Jest również zorientowany obiektowo i zaprojektowany w kodzie czytelność. W tym zakresie ma dobre i wbudowane przestrzenie, które znacznie lepiej wcinają kod.

Python jest oprogramowaniem typu open source dla projektów komercyjnych, a w każdym razie na licencji GPL. Ma również wiele zalet; jako bogata standardowa biblioteka i garbage collection.Python może również zawierać wiele innych języków i platform - kształty z wykorzystaniem modułów innych firm pypi (PyPI).Pyton jest prawdopodobnie preferowanym językiem dla programistów i w dziedzinie sztucznej inteligencji lub uczenia maszynowego.

Node.js

Node.js Logo

Python vs Node.js Porównanie

Agence Olloweb D9ILr DbEdg Unsplash
Czas porównania

teraz mamy trochę informacji na temat Pythona i Node.js, zobaczymy.jak się do siebie porównują.Zrobimy tę kategorię według kategorii, co pomoże nam określić, który konkurent będzie najlepszy dla każdego przypadku użycia.

Node.js vs Python: typowanie i składnia

Python jest łatwy do nauczenia. Jest wysoce zalecany jako pierwszy język, ponieważ jest tak łatwy do nauczenia podczas nauczania podstaw programowania i jest użytecznym językiem, jeśli nie masz doświadczenia lub jednym. Profesjonalny Python

JavaScript, choć bardzo przydatny, jest nieco trudniejszy do nauczenia. JavaScript rozwinął się na wiele sposobów na przestrzeni lat i nie jest łatwo zapoznać się z dobrymi praktykami kodowania w JavaScript. Jest to jeszcze bardziej prawdziwe, gdy weźmiesz pod uwagę Node.js, ponieważ rozwój może zostać znacznie spowolniony przez niedoświadczonych programistów. Błędy w Pythonie są nieco bardziej wybaczalne w porównaniu włączony, a projekt może nagle ruszyć z przodu bez zatrzymywania się, gdy ktoś popełni mały błąd.

Python jest również oparty na czytelności, jest wbudowany w DNA Pythona. Na przykład zamiast nawiasów klamrowych do odgraniczania bloków i wierszy kodu Python używa myślników. Python powinien mieć wcięcie w pracy, więc cały kod napisany w Pythonie będzie bardziej czytelny i czystszy niż kod w języku, który nie używa wcięć. Jest również znacznie bardziej wyrozumiały pod innymi względami, na przykład nieużywanie średnika.

JavaScript jest również trudniejszy do debugowania niż Python. JavaScript (i Node.js) ma tendencję do cichego niepowodzenia, co oznacza, że jeśli twój kod nie zwraca żadnego śledzenia dla błędu, kod nadal nie działa z jakiegoś powodu. Posiada również wszystkie akcesoria w języku C, takie jak nawiasy klamrowe i kropki - przecinki. Jedyną zaletą jest to, że programiści języków C i C mogą być w stanie przechwycić JavaScript szybciej niż Python, ponieważ składnia JavaScript jest bliższa C.

Python vs Node.js: wydajność

Jeśli chodzi o szybkość, zarówno JavaScript Node.js, jak i Python są bardzo podobne w formie. Są to zarówno języki interpretowane, dynamicznie typowane, jak i języki wysokiego poziomu. Jednak w testach porównawczych Node.js jest na szczycie półtora kilometra. Jeśli chodzi o piskliwie dużą liczbę, Node.js jest niesamowicie szybki, pozostawiając Pythona w kurzu.

Część tej wydajności pochodzi z interpretera Node.js: silnika V8 Chrome. Ten silnik jest zbudowany z myślą o szybkości i zdecydowanie pokazuje, przybliżając JavaScript do skompilowanych i wpisanych języków pod względem szybkości.

Należy jednak pamiętać, że Python nie zajmuje dużo czasu. dużo. dla większości przypadkowych aplikacji różnica będzie nieskończenie mała i będzie nie do odróżnienia, dopóki nie zostanie zastosowana na dużą skalę. oznacza to, że jeśli spróbujesz zarządzać ruchem, tak jak Google lub Facebook, lub spróbuj policzyć ogromne zbiory danych, prawdopodobnie nie zmarnujesz dużej części dnia na uruchamianie Pythona na Node.js.

JavaScript jest szybki i wydajny, gdy jest używany z Node.js. Jednak to nie nie znaczy, że może to wszystko zrobić. JavaScript jest szczęśliwszy w sieci, a Node.js nigdy się nie zmienia. dużo. Node.js jest zbudowany wokół JavaScript działającego jako back-end dla aplikacji internetowych i stron internetowych, a nie m uch. s przykład alc Jedną z aplikacji, w której Node.js jest opóźnieniem, jest opóźnienie w uczeniu się nauki i danych maszynowych

Dane naukowe

dane naukowe używają różnych języków, ale Python jest na szczycie ich listy. Rzeczywiście, Python jest odpowiedni dla społeczności zajmujących się nauką o danych i uczeniem się na maszynie oraz wokół niego. Chociaż możliwe jest tworzenie naukowych modeli danych w Node.js, jest to lepsze, ponieważ wokół niego zbudowano mniej społeczności. aby rozpocząć pracę z uczeniem maszynowym w JavaScript, musisz zbudować wszystko od podstaw, w przeciwieństwie do Pythona, gdzie inni programiści budują moduły i frameworki od podstaw. nauczanie maszynowe . aktywnie

w Pythonie masz trampolinę do nauki o danych, a nawet jeśli zdecydujesz się nie korzystać z pracy wykonanej przez innych, informacje o Pythonie i nauce o danych są znacznie bogatsze. Python jest obecnie jednym z ulubionych narzędzi do nauki o danych, więc nawet znalezienie informacji o tym, jak go w ten sposób zastosować, nie jest trudne. porównywanie tych dwóch dla danych naukowych jest jak porównywanie pokoju i wiertarki elektrycznej. Te dwie rzeczy mogą przykręcić śrubę, ale będzie to znacznie łatwiejsze dla twojego nadgarstka.

Chociaż można argumentować, że Node.js jest lepszy do nauki o danych, ponieważ jest bardziej wydajny przy obliczaniu dużych liczb (a nie ty `d źle), powodem, dla którego nie jest używany, jest to, że jeśli szybkość jest wymagana, większość programistów po prostu wybiera pominięcie JavaScript bezpośrednio do języków C; które są jeszcze szybsze i nadal mają wokół siebie zbudowane społeczności do nauki o danych i analityki, tak jak robi to Python.

Istnieje jednak kilka narzędzi do uczenia maszynowego z Node.js i JavaScript. Biblioteka Tensorflow.js umożliwia użytkownikom doświadczanie uczenia maszynowego bezpośrednio w przeglądarce. Jednak nie ma jeszcze dużo więcej dostępnych. Chociaż w przyszłości może przyspieszyć, JavaScript nie jest obecnie najlepszym wyborem do tworzenia aplikacji uczenia maszynowego.

w internecie

W odniesieniu do sieci, a zwłaszcza front-endu, JavaScript ma władzę. Jest to język przeznaczony do dynamicznego budowania aplikacji i frontendowych stron internetowych. Nie porównujemy jednak JavaScriptu, my porównują Node.js, który ma na celu usunięcie JavaScript z frontendu i zastosowanie go na backendzie. To tutaj Node.js i Python bezpośrednio konkurują ze sobą, podobnie jak Python jest również używany w systemach zaplecza.

Zaplecze to ta strona internetu, której nie widać. Obsługuje surowe informacje, które umieszczamy w witrynach, więc jeśli front jest umywalką, to tyłem są potoki.

Pierwszy punkt dotyczy domyślnie Node.js, używa on tego samego języka, co większość systemów frontonu. Jeśli cały stos to JavaScript, wszystko staje się bardziej płynne i pojawia się mniej problemów z tłumaczeniem. Jeśli używasz Pythona dla systemów zaplecza , prawdopodobnie Twój interfejs będzie nadal pisany w JavaScript. Oznacza to, że będziesz musiał wymieniać dane między nimi. I chociaż Python może mieć przepisane zasoby, aby pomóc w tym transferze, jeśli tworzysz coś na zamówienie, możesz napotkać pewne problemy.

Node.js jest również preferowany ze względu na jego szybkość i szybką wydajność, co jest przydatne w rzeczywistości aplikacje czasowe, takie jak komunikatory lub czat. Z tego powodu jest również przydatny w przypadku aplikacji o dużym obciążeniu lub aplikacji dostawców, w których ważna jest prędkość przetwarzania (np. Rezerwacja biletu).

Python nadal ma kilka zalet zaplecza. Python jest niezawodny i spójny. Jest również łatwiejszy w obsłudze i konfiguracji oraz bardziej przyjazny dla początkujących . Zaleca się również, aby jego zaplecze naukowe; niezależnie od tego, czy Twój backend musi uruchamiać aplikacje do nauki o danych, uczenia maszynowego, czy musi pracować z dużymi danymi, Python będzie dla Ciebie odpowiedni.

Ostatecznie oba języki są bardzo popularne i pożądane . Jeśli planujesz pracować w domenie internetowej, prawdopodobnie najlepszym wyborem będzie skorzystanie z JavaScript, nawet jeśli planujesz programować w Pythonie. Jeśli planujesz zrobić coś, czego nie ma w sieci, zwłaszcza aplikacje związane z nauką o danych lub sztuczną inteligencją, lub jeśli szukasz dobrego pierwszego języka na początek, Python jest prawdopodobnie najlepszym wyborem.


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