節點 Js 與 Javascript

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簡而言之,Python 是一種用於許多應用程序的通用語言,尤其是機器學習。 Node.js 是 JavaScript 的運行時環境,通常用於服務器後端。

JavaScript < /a> 網絡擁有,與 CSS 和 HTML 並駕齊驅,成為 Internet 的組成部分之一。另一方面,Python 在網絡之外非常受歡迎,被認為是科學數據版稅。當我們將最常用的在線語言與最常用的語言之一“離線”進行比較時會發生什麼?我們首先預覽兩者,然後將它們放在一起以查看它們的差異。

python

寬度"

Python 由 Guido van Rossum 於 1991 年首次發布,旨在替代 ABC 語言。Python 是通用的、解釋的、高級的和動態類型的。它也是面向對象的,並且是基於代碼設計的可讀性。在這方面,它具有良好的內置空間,可以更好地縮進代碼。

Python 是針對商業項目的開源,並且在任何情況下都在 GPL 許可下。它還有許多優點;作為一個豐富的標準庫和垃圾收集。Python 還可以合併許多其他語言和平台 - 使用第三方模塊 pypi (PyPI) 的形狀。Python 可以說是軟件開發人員的首選語言n 人工智能或機器學習領域。

Node.js

Node.js Logo

Python vs Node.js 比較

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Node.js vs Python:打字和語法

Python 很容易學習。強烈推薦作為第一語言,因為它很容易學習在教授編程基礎知識的同時,如果您沒有經驗,它是一種有用的語言。專業的 Python

JavaScript 雖然非常有用,但學習起來有點困難。這些年來,JavaScript 在許多方面都取得了進步,並且熟悉 JavaScript 中的良好編碼實踐並不容易。當您考慮 Node.js 時更是如此,因為沒有經驗的開發人員可能會顯著減慢開發速度。相比之下,Python 中的錯誤更容易原諒開,當有人犯了一個小錯誤時,項目可以從前面不停地突然停止。

Python也是建立在可讀性之上的,它內置在Python的DNA中。例如,Python 不使用大括號來分隔代碼塊和代碼行,而是使用破折號。 Python 在工作時應該縮進,所以所有用 Python 編寫的代碼都將比不使用縮進的語言中的代碼更具可讀性和簡潔性。它在其他方面也更加寬容,例如不使用分號。

JavaScript 也比 Python 更難調試。JavaScript(和 Node.js)往往會以靜默方式失敗,這意味著如果您的代碼沒有針對錯誤返回任何回溯,則代碼由於某種原因仍然無法正常工作。它還具有所有 C 語言附件,例如大括號和點 - 逗號。唯一的優勢是 C 和 C 語言的程序員可能比 Python 更快地捕獲 JavaScript,因為 JavaScript 的語法更接近 C。

Python vs Node.js:性能

在速度方面,JavaScript Node.js 和 Python 在形式上非常相似。它們都是解釋型、動態類型和高級語言。然而,當進行基準測試時,Node.js 處於領先地位。對於一個驚人的數字,Node.js 的速度非常快,讓 Python 望塵莫及。

其中一些性能來自 Node.js 解釋器:Chrome 的 V8 引擎。這個引擎是圍繞速度構建的,並且絕對顯示,使 JavaScript 在原始速度方面更接近於編譯和類型化語言。

需要注意的是 Python 並不需要很長時間。與 Node.js 相比,它的處理速度很慢很多。對於大多數隨機應用程序,差異將無限小,並且在沒有大規模應用之前將繼續無法區分。這意味著如果您嘗試像 Google 或 Facebook 那樣管理流量,或者嘗試計數龐大的數據集,您可能不會在 Node.js 上運行 Python 的過程中浪費一天的大部分時間。

JavaScript 與 Node.js 一起使用時速度快且功能強大。但是,事實並非如此這並不意味著他可以做到這一切。JavaScript 在網絡上更快樂,而且 Node.js 永遠不會改變。很多。Node.js 是圍繞 JavaScript 構建的,作為 Web 應用程序和網站的後端,而不是 m哎喲。 s alc 的一個例子 Node.js 是滯後的應用之一是學習科學和機器數據的延遲

科學數據

科學數據 使用不同的語言,但 Python 位居榜首。確實,Python 適合機器的數據科學和學習社區以及圍繞它紮營的數據科學。儘管可以在 Node.js 中創建科學數據模型,但它更可取,因為圍繞它建立的社區較少。要開始在 JavaScript 中使用機器學習,您必須從頭開始構建所有內容,而不是其他開發人員從頭開始構建模塊和框架的 Python。機器學習。

在 Python 中你有一個進入數據科學的跳板,即使你選擇不使用其他人所做的工作,關於 Python 和數據科學的信息也要豐富得多。 Python 目前是數據科學最受歡迎的工具之一,因此即使找到有關如何以這種方式應用它的信息也不難。比較兩者的科學數據就像比較一個房間和一個電鑽。這兩者可以扭轉局面,但在你的手腕上會更容易。

雖然你可能會爭辯說 Node.js 更適合數據科學,因為它在計算大量數字時更有效(而不是你`d 錯了),不使用它的原因是,如果需要速度,大多數開發人員會選擇直接跳過 JavaScript 到 C 語言;它們甚至更快,並且仍然像 Python 一樣圍繞它們建立了用於數據科學和分析的社區。

但是,有一些工具可用於使用 Node.js 進行機器學習和JavaScript。 Tensorflow.js 庫使人們能夠直接在瀏覽器中體驗機器學習。但是,目前還沒有更多可用的。雖然未來可能會加快速度,但 JavaScript 目前並不是開發機器學習應用程序的最佳選擇。

on-the-web

對於web,尤其是前端,JavaScript處於強勢地位。它是一門專為動態構建應用程序和前端網站而設計的語言。但是,我們不是在比較JavaScript,我們正在比較 Node.js,它旨在從前端移除 JavaScript 並將其應用到後端。這是 Node.js 和 Python 直接競爭的地方,就像 Python 也用於後端系統一樣。

後端是您看不到的互聯網一側。它處理我們放置的原始信息在站點中,所以如果前端是接收器,那麼後端就是管道。

第一個點默認指向 Node.js,它使用與大多數前端系統相同的語言。如果整個堆棧都是 JavaScript,那麼一切都會變得更順暢,並且發生的翻譯問題也會更少。如果您將 Python 用於後端系統,那麼您的前端很可能仍然是用 JavaScript 編寫的。這意味著您必須在兩者之間交換數據。雖然 Python 可能已經規定了資源來幫助進行這種傳輸,但如果您自定義製作某些東西,您可能會遇到一些問題。

Node.js 還因其速度和倉促的性能而更可取,這對於實際應用很有用-time 應用程序,例如即時消息或聊天。出於這個原因,它對於處理速度很重要的高負載應用程序或供應商應用程序(例如訂票)也很有用。

Python 在後端仍有一些優勢。 Python 可靠且一致。它也更易於使用和設置,對初學者更友好。最好是它的科學背景;無論您的後端需要運行數據科學、機器學習應用程序,還是需要處理大數據,Python 都適合您。

最終,這兩種語言都非常流行和需求.如果您打算在 Web 領域工作,那麼即使您打算使用 Python 進行開發,選擇 JavaScript 也可能是最佳選擇。如果您打算做一些不在網絡上的事情,尤其是任何類型的數據科學或人工智能應用程序,或者如果您正在尋找一種好的第一語言開始,Python 可能是您的最佳選擇。


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