Почему JavaScript работает быстрее, чем С++?
Да, вы не ослышались. Глючный, тупой, тормознутый JavaScript работает быстрее, чем С++. Подождите тянуться к return userKarmaVote(), дайте мне возможность всё объяснить. Адвокат!
Есть три вида лжи
Есть такой проект под названием Benchmarks Game. Ребята написали программы (обход бинарных деревьев, n-body и т.д.) на всех популярных языках программирования и разработали методику измерения скорости и потребления памяти. Прежде чем читать дальше, просьба ознакомиться с методологией измерений.
Реализация каждого алгоритма подробно описана (например, nbody). Это open-source и если вы считаете, что какой-то алгоритм реализован не самым оптимальным способом, то можете предложить собственное решение.
Из всех интерпретируемых языков JavaScipt работает быстрее других. Он в пять раз быстрее, чем Python и Ruby (в том числе JRuby).
На сегодняшний день JavaScript — это самый быстрый интерпретируемый язык в мире.
Возвращаясь к C++. По алгоритму regexdna JavaScipt отрабатывает чуть быстрее, чем C++. При этом нагружает CPU в два раза меньше, хотя и потребляет в два раза больше памяти.
По другим алгоритмам JavaScript, естественно, отрабатывает медленнее C++, но учитывая что они изначально в разных весовых категориях (компилируемый язык со статической типизацией против интерпретируемого языка с динамической), разница не такая уж большая.
Почему JavaScript такой быстрый?
Интерпретаторы для Python/Ruby были написаны ограниченным числом людей. Эти люди, возможно, безумно талантливы, но на стадии разработки у них не было никакой конкуренции. Они конкурировали только с собой, со своими представлениями о скорости и качестве. Интерпретатор же для JS родился в конкурентной борьбе лучших умов мира. Mozilla разработала SpiderMonkey, Google разработал V8, Microsoft открыли Chakra. Все они работали в жесточайшей конкурентной борьбе.
Когда у команды NodeJS встал вопрос о выборе движка для JS, они просто посмотрели бенчмарки, увидели что V8 намного быстрее и выбрали его. Если завтра Chakra от Microsoft будет работать быстрее Google V8, то не будет никакой проблемы перейти на него.
Почему JavaScript такой медленный?
Как было сказано выше, JavaScript как язык — быстрый. Однако считается, что «нативное» предназначение JS — манипуляции с DOM. На самом деле это уже давно не так и JS успешно используется на сервере, в мобильных устройствах и даже в микроконтроллерах. Но речь не об этом. Речь о том, что когда вы с помощью JavaScript работаете с DOM, то тормозит не JS, а DOM. Есть много причин, почему DOM такой медленный, но я позволю себе сузить фокус только на одной причине. Проблема в самой спецификации HTML. В разделе 1.1.1 The DOM Structure Model есть следующий абзац:
…objects in the DOM are live; that is, changes to the underlying document structure are reflected in all relevant NodeList and NamedNodeMap objects…
Смысл в том, что объекты в дереве DOM — «живые». Это означает, что при любом изменении любой части DOM эти изменения отражаются в каждом объекте DOM.
Крупные кампании, такие как Flipboard, упорно боролись с лагами DOM. В итоге у них ничего не получилось и они смогли добиться 60 FPS только заменив DOM на Canvas. JavaScript никуда не делся, а лаги пропали. По этой же причине Netflix отказались от DOM на своих TV-приставках, а Реакту пришлось придумывать свой «виртуальный DOM».
Еще раз: JavaScript на клиенте не лагает. Лагает медленный DOM (точнее манипуляции с DOM). Не важно чем вы будете менять DOM — джава-скриптом или ассемблером. DOM все равно будет притормаживать. Именно из-за тормознутости DOM, JavaScript стал считаться медленным языком. Это историческая несправедливость и от нее давно пора избавиться.
WebAssembly
В этой связи у многих существуют неоправданные ожидания от прихода WebAssembly. Дескать, придет WebAssembly порядок наведет и мы наконец-то откажемся от «тормознутого» JS. Во-первых, даже после прихода WebAssembly работа с DOM останется за JavaScript. Да, какие-нибудь фреймворки (типа AngularJS) получат возможность перенести тяжелую логику на C/C++, но суммарный прирост от этого будет минимальным. Во-вторых, когда WebAssembly сможет напрямую манипулировать DOM’ом, минуя JS, прироста по скорости не будет, т.к. тормозит DOM, а не JS.
Хейт
Я понимаю, что скорость работы — не главный критерий оценки языка. Нужно учитывать потребление памяти, нагрузку на CPU и т.д. Я понимаю, что одно дело — скорость работы каких-то академических алгоритмов, а другое дело — скорость работы настоящего продакшн-приложения. Я понимаю, что кроме алгоритмов есть еще паттерны и подходы, и что ваш асинхронный ASP.NET может работать быстрее асинхронного NodeJS.
Однако JavaScript уже достаточно подвергся нападкам (заслуженным и незаслуженным) за свое «странное» поведение, за свое отношение к типам, к наследованию и т.д. Но вешать на него еще и ярлык тормознутости — это перебор. Остановитесь!
Что лучше Node.js и Python?
JavaScript является одним из основных строительных блоков веб-страницы. Вместе с HTML и CSS он создает адаптивное и динамичное веб-приложение. Однако код JavaScript также может выполняться вне браузера с помощью среды выполнения, такой как Node.js. Сегодня такие компании, как NASA и PayPal, используют Node.js для создания масштабируемых веб-приложений. Python, с другой стороны невероятно популярен за пределами Интернета и считается королевской властью в области науки о данных. Последний индекс TIOBE поместил Python на первое место как самый популярный язык программирования на основе результатов поисковых систем и количества квалифицированных программистов и доступных ресурсов. Рассматривая Node.js и Python, важно обратить внимание на их определяющие функции и другие факторы, которые делают их уникальными. Это может помочь вам решить, следует ли вам выбрать один из них или они могут помочь вам в достижении ваших карьерных целей. Прежде чем перейти к различиям между Node.js и Python, начнем с обзора.
Что такое Python?
Python был впервые выпущен Гвидо ван Россумом еще в 1991 году и предназначался для замены языка ABC. Python является универсальным, интерпретируемым, высокоуровневым и динамически типизированным. Он также объектно-ориентирован и разработан с учетом читабельности кода. В этом отношении у него хорошие пробелы и встроенные отступы, благодаря которым код выглядит намного лучше. Python имеет открытый исходный код для коммерческих проектов и в других случаях под лицензией GPL. Он имеет богатую стандартную библиотеку и поддерживает сборку мусора. Python также может интегрироваться со многими другими языками и платформами с помощью сторонних модулей Python Package Index (PyPI). Python, несомненно, является предпочтительным языком для разработчиков программного обеспечения в области искусственного интеллекта или машинного обучения.
Что такое Node.js?
Node.js — это не язык программирования и не фреймворк. Это среда выполнения, которая выполняет код JavaScript вне браузера. Поскольку JavaScript обычно является клиентским языком, Node.js упрощает для разработчиков создание всего стека с использованием одного и того же языка. Node.js был создан Райаном Далом и впервые выпущен в 2009 году. Он построен с использованием JavaScript Engine Google Chrome, также называемого V8 Engine. Он с открытым исходным кодом и построен на серверных приложениях. Node.js также действует как библиотека. Он включает в себя богатую библиотеку различных модулей JavaScript, упрощающих разработку веб-приложений с использованием Node.js. Node.js может работать в ОС, Windows и Linux. Он также является частью популярных стеков MEAN и MERN. Он имеет широкий спектр применения, что делает его идеальным выбором для обучения новых программистов. Существует также сильное сообщество разработчиков Node.js, которые помогают друг другу в проектах.
Python против Node.js: подробное сравнение
Python — это язык общего назначения, используемый во многих приложениях, особенно для машинного обучения, а Node.js — это среда выполнения для JavaScript, обычно используемая для серверных серверных частей. Теперь давайте посмотрим, как Node.js и Python сравниваются друг с другом.
Node.js против Python: типизация и синтаксис
Многие разработчики согласны с тем, что Python легко освоить. Его настоятельно рекомендуется использовать в качестве первого языка, поскольку его синтаксис легко освоить. JavaScript, хотя и очень полезный, немного сложнее в освоении, учитывая, что за эти годы он продвинулся во многих отношениях. Тем, кто плохо знаком с кодированием, может быть сложно ознакомиться с передовыми методами кодирования в JavaScript. Python также построен на удобочитаемости. Например, вместо фигурных скобок для разграничения блоков и строк кода Python использует отступы. Поэтому весь код, написанный на Python, будет более аккуратным и читаемым, чем код на языке, не использующем отступы. Это также может быть гораздо более щадящим, поскольку не использует точку с запятой. JavaScript также труднее отлаживать, чем Python. JavaScript имеет тенденцию к скрытому сбою, а это означает, что, хотя ваш код не возвращает никакой трассировки для ошибки, он все равно может работать со сбоями. Однако программисты, работающие с C и C-подобными языками, могут освоить JavaScript быстрее, чем Python, потому что синтаксис JavaScript ближе к C.
Python против Node.js: скорость и производительность
Глядя на производительность Python и Node.js, важно помнить, что они довольно близки по форме. Это интерпретируемые, динамически типизированные и высокоуровневые технологии, которые работают с популярными языками программирования. Однако при тестировании Node.js выходит на первое место. Часть этой производительности обеспечивается интерпретатором Node.js: движком Chrome V8. Этот движок построен на скорости, и это определенно заметно, приближая JavaScript к компилируемым и типизированным языкам с точки зрения чистой скорости. Это делает его хорошим выбором для создания веб-приложений реального времени и настольных приложений. При этом Python тоже не медленный. Это медленно только по сравнению с Node.js для обработки больших чисел. Для большинства казуальных приложений разница будет неизмеримо мала. Если вы не пытаетесь обрабатывать огромный трафик, как это делают Google или Facebook, или пытаетесь подсчитать большие наборы данных, вы, вероятно, не потеряете большую часть своего дня, работая с Python вместо Node.js.
Node.js против Python: библиотеки
И Node.js, и Python имеют огромное сообщество разработчиков. Они, в свою очередь, создают множество библиотек, которые позволяют членам сообщества выполнять определенные задачи без необходимости писать код с нуля. Другими словами, библиотеки предоставляют разработчикам возможность повторного использования кода, что позволяет ускорить процесс разработки программного обеспечения. Некоторые из наиболее популярных библиотек Python включают Pandas, NumPy и Tensor Flow, которые можно использовать для управления данными, упрощения математических уравнений и обучения моделей машинного обучения. Между тем, пользователи Node.js могут использовать такие библиотеки, как Express, React и Request, для более эффективного выполнения нескольких задач.
Python против Node.js: приложения
Python и Node.js имеют различные реальные приложения. Python можно использовать для серверной разработки при использовании с такими фреймворками, как Django и Flask, но он более полезен для профессионалов в области науки о данных и машинного обучения. С другой стороны, Node.js построен на том, чтобы JavaScript работал как серверная часть для веб-приложений и веб-сайтов, и не более того.
Бэкенд-веб-разработка
Первый пункт по умолчанию относится к Node.js, потому что он использует тот же язык, что и большинство интерфейсных систем, а именно JavaScript. Если вы используете Python для внутренних систем, скорее всего, ваш внешний интерфейс все еще будет написан на JavaScript. Несмотря на то, что Python может иметь предварительно написанные ресурсы для облегчения переноса, вы все равно можете столкнуться с некоторыми проблемами при создании чего-то нестандартного. Изучение Node.js также предпочтительнее из-за его скорости и производительности, что делает его идеальным языком для приложений реального времени, таких как обмен мгновенными сообщениями. Из-за этого он также хорош для приложений с высокой нагрузкой или приложений поставщиков, где важна скорость обработки. Однако Python по-прежнему имеет некоторые преимущества для серверной части. Python надежен и последователен. Он также проще в использовании и настройке и более удобен для начинающих. Это также предпочтительно для научных целей. Если ваш бэкэнд должен выполнять функции, связанные с наукой о данных или машинным обучением, то Python вам подойдет.
Наука о данных и машинное обучение
С Python у вас есть трамплин для начала работы с наукой о данных, где легко доступны различные модули и фреймворки. Сегодня Python является популярным выбором для специалистов по данным, что означает, что вы также можете получить доступ к различным учебным ресурсам. Хотя в Node.js можно создавать модели обработки данных, это нежелательно, поскольку вам придется создавать все с нуля. Вы можете возразить, что Node.js лучше подходит для науки о данных, потому что он более эффективен при вычислении больших чисел (и вы не ошибетесь). Однако, если требуется скорость, большинство разработчиков выберут языки C вместо JavaScript. Это потому, что они быстрее и вокруг них созданы сообщества для науки о данных, как и Python. Однако есть несколько инструментов для машинного обучения с помощью Node.js и JavaScript. Библиотека Tensorflow.js, например, дает людям возможность опробовать машинное обучение прямо в своих браузерах. Хотя в будущем он может стать быстрее, на данный момент JavaScript не лучший выбор для разработки приложений машинного обучения.
Node.js против Python: масштабируемость
Масштабируемость относится к способности системы масштабироваться без необходимости полной переработки базового кода. Это важно, потому что современные приложения должны быстро адаптироваться к увеличению запросов или меняющимся требованиям к обработке. Многие опытные программисты согласны с тем, что Node.js и Python обладают большим потенциалом масштабируемости. Python хорош тем, что имеет встроенные структуры данных, динамическую привязку и динамическую типизацию. Это позволяет разработчикам практически беспрепятственно добавлять, удалять или настраивать строки кода по мере масштабирования приложения. Между тем, Node.js лучше всего использовать для создания сетевых приложений, приложений реального времени, серверов JSON API и распределенных одноцелевых приложений.
Python против Node.js: сообщество
И Python, и Node.js поддерживаются активными сообществами разработчиков. Это дает новым программистам доступ к множеству обучающих инструментов и ресурсов, которые могут помочь им легко изучить Python и Node.js. Если они застряли, они могут легко обратиться за помощью к другому опытному разработчику. Они также могут обратиться к онлайн-учебникам или записаться на бесплатные курсы. Если вы новичок в Python и Node.js, вам, возможно, даже не придется беспокоиться о написании всего с нуля. Благодаря огромному сообществу разработчиков существует множество доступных библиотек, которые помогут вам пропустить тяжелую работу и сразу перейти к решению конкретных задач в процессе разработки.
Node.js против Python: зарплата и перспективы работы
И Python, и Node.js — полезные навыки, особенно если вы занимаетесь бэкэнд-разработкой или наукой о данных. Ожидается, что в этих областях карьеры также будет наблюдаться значительный рост в период с 2021 по 2031 год. По данным Бюро статистики труда, количество рабочих мест по разработке программного обеспечения вырастет на 25 процентов, а количество рабочих мест в области обработки данных вырастет на 36 процентов за этот период. Глядя на зарплаты Python и Node.js, становится очевидным, что оба навыка могут помочь проложить путь к прибыльной карьере. По данным Payscale, люди, владеющие Python, зарабатывают в среднем 94 000 долларов в год, занимая такие должности, как специалисты по данным и аналитики. Между тем, те, у кого есть навыки работы с Node.js, зарабатывают в среднем 95 000 долларов на таких должностях, как разработчики программного обеспечения и инженеры.
Должны ли вы использовать Node.js или Python?
Node.js и Python полезны в зависимости от сферы вашей карьеры. Если вы планируете работать в области веб-разработки, выбор JavaScript, вероятно, будет самым мудрым выбором. Вы можете не только освоить программирование на стороне клиента, но и расширить свой набор навыков, используя JavaScript для серверной разработки с использованием среды выполнения, такой как Node.js. Между тем, если вы ищете карьеру, связанную с данными, машинным обучением или искусственным интеллектом, Python, вероятно, будет лучшим выбором. Он также имеет более простой и понятный синтаксис, что делает его более доступным для начинающих. В конечном счете, при выборе между Node.js и Python все зависит от предполагаемого использования, карьерных целей, существующих навыков и интересов.
Плюсы и минусы Node.js
- Про. Может работать в многозадачном режиме и создавать масштабируемые приложения.
- Про. Поддерживается активными сообществами разработчиков.
- Про. Эффективная обработка запросов.
- Против. Отсутствие поддержки библиотек по сравнению с другими технологиями.
- Против. Требуется знание JavaScript.
- Против. Могут быть затруднены тяжелыми вычислениями.
Плюсы и минусы Python
- Про. Удобен для начинающих и легко читается.
- Про. Поддерживается большими сообществами разработчиков.
- Про. Огромные коллекции библиотек и ресурсов.
- Против. Высокое потребление памяти.
- Против. Слаб в мобильных вычислениях.
- Против. Не так быстро, как другие языки, такие как C++ или Java.
Часто задаваемые вопросы о Node.js и Python
Что мне следует изучить в первую очередь, Python или Node.js?
Если вы новичок в программировании, вам следует сначала изучить Python, а затем Node.js, потому что это удобный для начинающих язык, который знакомит вас с основами программирования. Чтобы изучить Node.js, вам нужно знать, как кодировать на JavaScript, что добавляет дополнительный шаг к вашему процессу обучения.
Node.js быстрее, чем Python?
Да, Node.js быстрее, чем Python, потому что он работает на мощном движке Chrome V8. Это позволяет ему обрабатывать более высокую память и скорость обработки. Python, с другой стороны, выполняет код построчно, что приводит к снижению скорости. Он также имеет высокое потребление памяти, что может помешать процессу разработки.
Как связаны Python и Node.js?
Python и Node.js связаны тем, что оба они поддерживают внутреннюю разработку. Однако они не работают одинаково. Python — это язык программирования с множеством вариантов использования, включая серверную часть. Между тем, Node.js — это среда выполнения, которая позволяет вам кодировать JavaScript вне браузера, позволяя всему стеку работать на одном языке.
Как я могу интегрировать Python с Node.js?
И Python, и Node.js используются для разработки на стороне сервера, поэтому, как правило, вы будете использовать один над другим за раз. Однако в некоторых случаях вы можете использовать Node.js для запуска сценария Python с использованием стандартного модуля child_process. Внешние библиотеки, такие как JSPyBridge, также могут помочь вам использовать Python в JavaScript.
Разница между Python и Node.js: подробное сравнение
Было время, когда код JavaScript можно было запустить только в браузере, поэтому он был прежде всего языком создания веб-сайтов. Но со временем все изменилось. В частности, возник фреймворк Node.js, предоставляющий полноценную среду выполнения кода JavaScript. С ним продукт на JS можно запускать на компьютере как самодостаточное приложение.
Теперь с JavaScript можно делать все то же, что и с традиционными скриптовыми языками программирования. Разработка на Node.js может рассматриваться как полноценная альтернатива разработке Python.
Так почему бы не сравнить эти технологии между собой: Node.js vs Python ? Мы попытаемся рассмотреть и описать оба инструмента простыми словами. Определим их сильные и слабые стороны, а также сделаем выводы – когда следует отдавать предпочтение Python, а когда – Node.js.
Что такое Node.js?
Node.js – это фреймворк, среда с открытым исходным кодом, в которой используется язык программирования JavaScript. Технология помогает создать веб-продукты, которые легко дополнять, масштабировать, расширять и улучшать. Поэтому она и приобрела большую популярность. Ведь дальнейшее сопровождение сайта стоит гораздо дешевле, чем использование любой другой технологии.
Главная особенность Node.js – использование неблокирующей модели ввода/вывода данных. Именно за ее счет веб-приложение выходит легким, быстрым и кроссплатформенным, готовым работать сразу на нескольких устройствах. Почему это важно для бизнеса? Если необходимо работать с нескольких компьютеров над одним проектом, реализовать это поможет именно Node.js. Например, общая таблица отчетностей, редактор проекта или CRM.
Node.js использует библиотеку модулей JavaScript, благодаря чему технология становится проще. Это позволяет ускорить процесс создания веб-продукта, а также снизить конечную стоимость и упростить дальнейшую поддержку.
Что такое Python?
Python можно смело назвать одним из самых популярных языков программирования общего назначения. Он подходит для разработки практически чего угодно – сайтов, веб-приложений, мобильных приложений и других диджитал-продуктов. Он предназначен как для создания простых решений, так и масштабных мощных продуктов, помогающих решать бизнес задачи.
Язык программирования появился в 1991 году. Стандартная библиотека за годы обросла большим количеством готовых решений, благодаря чему можно быстро сформировать типовые участки кода в проекте. К примеру, формы заказа, кнопки и другие элементы.
Сравнивая Node.js vs Python, стоит отметить, что второй является языком программирования, а не фреймворком. Он интерпретируемый, интерактивный, объектно-ориентированный. Способен поддерживать разные пакеты и модули. Сегодня он все чаще используется для создания сложных продуктов с машинным обучением и большими вычислениями.
Python нуждается в фреймворке для работы бэкенда. Но он сочетается с большим количеством решений, включая Django, Flask, Pyramids, Tkinter/PySide и другие. Отлично подходит для больших проектов и сложных веб-решений.
Node.js и Python: подробное сравнение
Оба инструмента широко используются в программировании для создания веб-продуктов и других бизнес-проектов. Эти технологии являются основой для разработки.
В чем кроется разница между Node.js и Python ? Сравнивать их нужно правильно. Потому что Python – язык программирования. А Node.js – это фреймворк, который использует язык JavaScript, но делает его общим и доступным для создания веб-приложений, или даже нативных приложений.
Чтобы понять, что лучше выбрать для своего бизнеса – Node.js и Python, необходимо провести сравнение и определить, какая из технологий лучше отвечает вашим критериям. Мы выбрали несколько категорий, по которым следует сравнивать оба инструмента. Давайте рассмотрим, в каких областях лучше Node.js, а для которых подойдет Python.
Масштабируемость
Создавая продукт для бизнеса, вы можете не задумываться о том, как он будет выглядеть через 3-5 лет. И очень зря.
От того, насколько гибким будет ваш продукт, зависит качество его работы, а также стоимость внесения изменений. Поэтому следует заранее подумать о возможностях улучшения, усовершенствования или видоизменения продукта через определенное время.
Но в этом вопросе многое решает стек технологий. Одни инструменты позволяют быстро внести коррективы, другие вообще не дают такой возможности.
В выборе Python vs Node.js такой дилеммы нет. Оба инструмента позволяют масштабировать проект и делают его гибким. Особенности масштабируемости этих технологий таковы:
- Node.js позволяет масштабироваться, потому что использует асинхронную архитектуру программы в одном потоке. Можно работать с отдельными элементами программы.
- Создавая простые продукты на Node.js, вы можете быть уверены, что в дальнейшем их функционал можно расширить, причем практически не влияя на основную работу программы.
- Python не имеет функции асинхронного программирования, поэтому процесс зума несколько сложнее. Но он вполне возможен, потому что этот язык дает большой набор инструментов для расширения возможностей продукта.
Выбирая между Node и Python с учетом возможностей дальнейшего масштабирования веб-продуктов, мы бы предпочли первый. Ведь пакетная экосистема Node.js сейчас, пожалуй, самая большая по количеству и разнообразию библиотек с открытым исходным кодом.
В то же время, Python лучше подходит для крупных, технически сложных проектов, в которых архитектура подробно продумывается уже на старте разработки. Он кроссплатформенный и также опирается на обилие библиотек, в частности – для организации баз данных, веб-серверов, машинного обучения и т.д.
Оба инструмента предоставляют широкие возможности масштабирования. Вопрос состоит только в удобстве доступных инструментов под те или иные сценарии.
Архитектура
Одной из главных причин создания Node.js была необходимость внедрения неблокирующей модели модели ввода-вывода. Node особенно хорошо проявляет себя в асинхронных операциях. Это преимущество ему дает прежде всего модель однопоточного цикла событий JS (event loop model).
Большинство других фреймворков для веб-разработки полагаются на многопоточную архитектуру. Впрочем, не следует рассматривать это как недостаток Node.js. На самом деле, логика фреймворка подразумевает использование одного основного потока и множества вспомогательных, которые можно применять для выполнения множества асинхронных операций. Эта группа потоков представляет собой так называемый рабочий пул. В типичных веб-нагрузках логика рабочего пула часто демонстрирует себя лучше традиционной многопоточной логики, что делает Node.js наилучшим вариантом с точки зрения скорости и масштабируемости. Но эта логика выдвигает и целый ряд пожеланий к архитектуре продуктов на Node.js. В частности, использование многоуровневого подхода, модели издатель/подписчик, написание асинхронного кода с инъекциями зависимостей и т.д.
Код Python работает несколько иначе. Сначала он проходит через особый слой программной логики (так называемый интерпретатор), превращающий исходный код в байт-код. Последний представляет собой набор инструкций для виртуальной машины Python (PVM), которая и реализует выполнение кода на уровне железа. Такая логика обеспечивает Python универсальность и кроссплатформенность, но может съедать определенную долю производительности.
Считается, что Python – однопоточный язык, ведь в интерпретаторе заложен механизм GIL (глобальная блокировка интерпретатора), обеспечивающий стабильность, но замедляющий производительность многопоточных программ. Но на практике это крайне гибкая технология, в которой можно без проблем реализовать многопоточность (в частности, через асинхронные фреймворки типа Tornado или gevent).
Так что разница между Node.js и Python заключается, среди прочего, в подходах к архитектуре. Разработчики продуктов Python имеют больше свободы в построении архитектуры по сравнению с разработкой на Node.js. Им следует прежде всего придерживаться отраслевых стандартов: опираться на принципы программирования SOLID, требования PEP и по возможности обращаться к устоявшимся шаблонам проектирования.
Производительность и скорость
Это один из главных критериев, по которому определяется стек технологий для разработки продукта. Давайте проведем небольшое сравнение Python и Node.js в вопросах производительности.
- Node.js имеет очень высокую скорость и производительность, потому что код интерпретируется через веб-движок V8. Этот же движок используется в браузере Chrome и позволяет интерпретировать исходный код без преобразования в байт-код. Следовательно, скорость обработки запросов у V8 крайне высока.
- У Python скорость меньше, но он лучше раскрывает себя в сложных вычислительных процессах. Это означает, что если веб-продукт будет производить множество операций по вычислению и производить сложные расчеты, он выигрывает у Node.js по производительности.
Если вы планируете сделать продукт, который будет производить множество вычислительных процессов, обрабатывать огромные потоки информации (например, для data-анализа, машинного обучения, рендеринга 3D), то лучше выбрать Python. Для более простых решений, требующих моментального отклика, подходит Node.js. В то же время следует помнить, что фактическая разница в производительности выполнения запросов у этих технологий может быть едва заметной. В целом быстродействие софта зависит от целого ряда факторов: удачная архитектура, чистота кода, доступное «железо» и т.д.
Библиотеки и инструменты разработки
Выбирая между Python и Node.js, следует обратить внимание на количество библиотек. Они помогают ускорить процесс разработки. Что это ускорение дает бизнесу? Во-первых, скорость реализации проекта. Во-вторых, снижение стоимости разработки, поскольку использование готовых пакетов требует меньше времени.
Библиотека Node.js хорошо документирована и организована. Разработчики получают мгновенный доступ к узлам пакета, что облегчает использование технологии. Сообщество достаточно активное, хоть и молодое. Иногда приходится искать решения и ответы на нестандартные вопросы, но следует отметить, что удачные ответы сразу попадают в основу знаний.
Python – почтенный язык программирования, который сформировал огромное лояльное сообщество, десятилетиями пополняющее его базу знаний. Широкая база библиотек позволяет использовать этот язык программирования почти так же, как конструктор. Большое количество готовых решений позволяет значительно ускорить разработку.
Обе пакетные базы могут закрыть практически все потребности вашего бизнеса. Но Node.js считается более гибким, современным и доступным. Наконец, вы должны ориентироваться на доступность специалистов и ключевое стартовое решение – создавать проект на Python, или на JS?
Универсальность
Node.js используется как для бэкенда, так и для фронтенда. Если быть точным, для фронтенда используется Javascript, но поскольку Node.js работает на Javascript, то вся программа будет написана на одном языке. Поэтому можно создавать веб-продукты для бизнеса, делать десктопные, мобильные, гибридные и даже IoT-инструменты.
Node.js используется для кроссплатформенной разработки и хорошо работает на любой операционной системе. Это высокий показатель универсальности, вам не придется разрабатывать множество инструментов для бизнеса или отдавать предпочтение одной из систем.
Python также является кроссплатформенным. Если вы создаете продукт для Windows, он будет с той же кодовой базой работать и на Linux, Mac и других операционных системах. На нем хорошо реализуются десктопные программы и веб-продукты, а вот для мобильной разработки язык считается тяжеловесным. В сегменте IoT и AI Python несколько превосходит Node.js. Так что в вопросе универсальности Node и Python имеют примерно одинаковые позиции.
Что выбрать для вашего проекта: Python или Node.js
Следовательно, обе технологии имеют практически одни и те же сильные стороны: доступность, универсальность, большое комьюнити разработчиков. Различия состоят в технических особенностях, которые могут проявляться или нивелироваться в каждом отдельном продукте. Так что же выбрать для вашего проекта?
Когда выбрать Node.js?
Давайте на конкретных примерах разберем, когда уместно использовать Node.js:
- если продукт будет выполнять множественные параллельные запросы;
- если нужна быстрая программа, способная моментально обрабатывать запросы, но при этом она не потребует сложных вычислительных процессов;
- в дальнейшем у вас будет необходимость дополнять функционал и масштабировать продукт;
- вам нужно создание традиционного веб-сайта, который будет представлять компанию в диджитал пространстве;
- вы хотите проверить стартап или запустить небольшой бизнес как можно быстрее;
- ваш проект будет работать с огромным трафиком.
В этих случаях отдавайте предпочтение Node.js. Это технология, которая позволит создать качественный и высокоскоростной продукт за короткое время. Ее приоритетные сферы: eCommerce, онлайн-сервисы, социальные сети. Не следует полагать, что он не подходит для серьезных проектов. На Node.js разработаны LinkedIn, eBay, Mozilla и множество других продуктов.
Когда выбрать Python?
Python следует использовать в следующих случаях:
- у вас большой проект, требующий обработки большого количества данных;
- продукт будет выполнять сложные вычислительные процессы, например, использоваться в науке, работе промышленного оборудования и т.п.;
- вам нужны продукты для 3D-моделирования, работы с алгоритмами машинного обучения и т.д;
- если вы создаете веб-продукт, который будет распознавать язык и использовать генеративный ИИ;
- вы создаете средства для аналитики данных;
- у вас есть особые требования к архитектуре продукта. Например, из-за требований кибербезопасности.
В этих случаях Python даст вам отличный запас гибкости и производительности. Этот язык программирования использовался для создания Instagram, Facebook, Dropbox, Pinterest и других крупных сервисов.
Создайте свой продукт на Node.js или Python с командой WEZOM
Как не ошибиться при выборе технологий для проекта? Лучшее решение – обратиться к команде профессиональных разработчиков. Наши специалисты наработали более 20 лет опыта создания диджитал-продуктов для бизнеса: от веб-сайтов до масштабных корпоративных CRM и ERP-систем индивидуальной разработки. Следовательно, они хорошо понимают, как достигать результата.
Недавно мы применили Node.js при разработке собственного образовательного продукта – платформы WEZOM Academy .Эта технология обеспечила нашему веб-приложению для обучения гибкость, высокое быстродействие и масштабируемость на стороне фронтенда. Успех проекта позволил увеличить продажи онлайн-курсов почти на треть.
Если вас интересуют аналогичные возможности – не медлите, обращайтесь за консультацией к нашим специалистам. Они помогут выбрать самые лучшие технологии и решения для вашего бизнеса.
Выводы
Так что же выбрать? Node.js или Python ? У этого вопроса нет прямого ответа, его нужно решать индивидуально, учитывая цели вашего бизнеса, особенности вашего проекта и текущую ситуацию на IT-рынке в целом.
Python является одним из самых популярных языков и подходит для разработки самых разных программ и веб-решений. Но и Node.js также входит в десятку лучших технологий для веб-разработки.
В конкуренции Python vs Node.js популярность пока на стороне второго. Но это не значит, что он лучше. Пайтон был создан еще в 1991 году и имеет множество поклонников. Его возможности совершенствуются десятилетиями.
Но Node.js не отстает. Сообщество развивается, разработка новых инструментов позволяет реализовывать самые сложные замыслы и сделать бизнес более гибким. Исследование компании Similar Tech показало, что уже сейчас на Node.js сделано около 231 тысячи сайтов, а на Python – 132 тысячи. Следовательно, выбор за вами. Если вы не можете определиться, можете проконсультироваться с нашими экспертами.
Python vs. JavaScript: Is It a Fair Comparison?
When we talk about building a project with Python or JavaScript, we very rarely mean building every software component with one programming language.
That’s just not how modern software development works. If you want to build software that’s up to standards, make it before the deadline, or create an app that will handle millions of users, you’re usually going to end up using several languages, frameworks, tools, and APIs.
So if we want to compare Python vs. JavaScript, we should talk about building mission-critical components of your software with either language.
This is going to be our main theme for this article, and we’ll also talk about:
- how Instagram became the biggest Python app in the world,
- what are the most natural applications of Python and JavaScript,
- how these two languages complement each other.
A quick introduction to Python and JavaScript
Before we get into the nitty-gritty, let’s go over a few basic facts about Python and JavaScript. I won’t bore you with irrelevant details. This is just a rundown of how these languages came to fame, and what’s unique about their current position in the world of programming.
How Python became one of the biggest programming languages
Python first came out in 1991. It was built as a general-purpose programming language, so it can be used to solve any problem that can be quantified and described in code.
The tech market has seen a big surge in Python’s popularity in recent years. It was already popular thanks to web development frameworks like Django, and because it was popular in the academic environment. Then it became the language of choice for machine learning and data processing, which further increased Python’s popularity.
Thanks to the web development framework Django, Python is also quite popular on the web—although not quite as popular as JavaScript. In the 2020 StackOverflow developers survey , JavaScript holds the top position with 67.7% out of 65,000 developers using it. Python is used by 44.1%. In terms of frameworks, JavaScript libraries and frameworks jQuery, React and Angular hold the 3 top spots. Django comes up on the 10th spot.
The cool thing about Python is that it’s used by many scientists and researchers. For people well-versed in the complexities of science, Python is an easy language to learn, even if they aren’t particularly tech-savvy. It’s very useful for fast prototyping, which makes it even more appealing for scientists.
It’s all because Python is one of the simplest languages, but it’s a kind of easy-to-learn, hard-to-master sort of thing. Even if you’re not a programmer, but you want to automate a simple process—like scraping data from a website, or moving data from one program to another—it shouldn’t take you long to get Python to do the work for you.
And if you put the time in and really master Python, you can use it to build a wide variety of software.
JavaScript’s long way to becoming a general programming language
JavaScript first came out in 1995. Web apps weren’t a thing back then, and the goal of JavaScript was to make the web into a real application platform.
JavaScript hasn’t had an easy life. It was hated by a lot of developers due to some of the design choices, as well as poor marketing, and it was limited technologically by low internet speed and low bandwidth. Plus, for a long time there was a problem with cross-browser compatibility, making it hard for developers to build sites that would work on all browsers.
For several years, its popularity was growing at a pretty stable pace. One of the first libraries that removed the issue of cross-browser compatibility was jQuery, released in 2006. It made it easy to add interactivity to websites. The next major framework was AngularJS. It was later replaced by Angular 2+, which is still very popular in enterprise-scale solutions.
Around 2011/2012 was the first time that JavaScript became supported by all major browsers at the time—Firefox, Chrome, Opera, and Safari. But even now, it’s still not 100% supported. That’s because JavaScript is regularly getting new features, so browser developers have to constantly work on improving JS support.
In 2013, the Facebook engineering team released React, which quickly became popular, and played a big part in cementing JavaScript’s position as the web’s favorite workhorse.
Of course, this is an extremely simplified version of JavaScript’s history; the real version is much longer, and more complex. The main point is that a lot of things had to happen in order to bring JavaScript to where it is now.
At the moment, new versions of JavaScript are becoming more similar in design to a full-fledged general-purpose programming language.
When to use Python vs. JavaScript for mission-critical components
When a mission-critical component or system breaks down for too long, your whole project goes belly-up. This is the part where choosing the right technology really matters.
With low-priority systems, you can browse around, try different options, and optimize costs. When you try to do that with mission-critical systems, you might end up writing a death sentence for your project from the start.
For example, when you’re managing a mature photo- and video-sharing application with over 1 billion users worldwide , the servers that process the incredibly large amounts of content are mission-critical. The app that I’m thinking of is of course Instagram, or “the world’s largest Python site.”
As one of Instagram’s engineers put it, “Instagram Server is entirely Python-powered.” The Instagram server application is a “monolith, one big codebase of several million lines and a few thousand Django endpoints.” Every single photo, video, and like goes through the most popular Python web framework Django, as another Instagram engineer mentioned in a presentation .
Why does Instagram use Python to manage mission-critical servers?
Instagram uses a big chunk of servers at the massive Facebook-owned data centers. Engineers don’t just manage the looks of the app, how your feed works, or the content suggestion algorithms. They literally have to make sure that the CPUs of their servers don’t overheat.
That’s an extremely difficult task. Why did they choose Python as the main language?
The answer can be found on the Instagram developer blog: “We initially chose to use Python because of its reputation for simplicity and practicality, which aligns well with our philosophy of ‘do the simple thing first.’ But simplicity can come with a tradeoff: efficiency.”
Simplicity and practicality. Martin Fowler , a true software development guru with decades of experience, and author of several books, once wrote, “Any fool can write code that a computer can understand. Good programmers write code that humans can understand.”
Which means that even when your goal is to make sure that machines don’t overheat from serving billions of users everyday, you don’t achieve that goal by being a better machine whisperer. You do that by writing code that other developers can easily understand, so they can quickly debug it if necessary, or build on top of it without wondering if they’ll break the system.
Python is perfect for this purpose, because of its readability, cleanliness, and ease of understanding.
Does Instagram use JavaScript?
Now we get to the interesting part. Even though Instagram engineers use Python for their whole server, Python isn’t responsible for how the interface looks. It stores and manages all the data, but the interface that you see on your smartphone is built with native programming languages, and a lot of help from JavaScript.
The mobile interfaces are built in Swift (iOS) and Java (Android), but the popular mobile frontend JavaScript framework, React Native, also plays a big part. Instagram engineers chose it because they wanted to have high developer velocity —which means they wanted to be able to add new features to both iOS and Android versions of their app as fast as possible.
React Native is exactly what they needed, because it allows engineers to use the same code to ship features to different systems. They can use JavaScript code to create native interface views on both systems.
They could’ve used another approach, like building separate interfaces in Swift and Java. But they chose the middle option, and went for React Native. Maintaining interfaces in Swift and Java, with support from React Native, allows Instagram developers to optimize costs and development time, making their life easier.
Python vs. JavaScript—which language has more uses?
Instagram’s example is a good benchmark for the current web and mobile industry. Many popular apps have a similar structure—Python on the backend and JavaScript on the frontend.
Even PayPal, which is completely different from Instagram, has a similar tech stack. In a very simplified statement, they use Python for managing data and JavaScript for their user interfaces.
The statement is simplified because if you were to get into the specifics of how they use different programming languages and tools, you’d quickly get overwhelmed with the complexity. Plus, they’re not as keen as Instagram on sharing details about their stack with the whole world.
One blog post I was able to find explains that PayPal engineers use Node.js for their middle-tier infrastructure, meaning web servers and their frontend , because it allows them to use only JavaScript to build their sites.
But again, this isn’t mission-critical. The mission-critical parts of PayPal are hidden under all of that, a lot of it coded in Python (and most likely several other languages), and taking care of security, stability, and data management.
JavaScript is not built for mission-critical systems. It started as a programming language for adding interactivity to websites, and even though it has grown into an incredibly useful tool, you could say it’s limited by design.
On the other hand, Python was designed as a general-purpose programming language. It is used far beyond web development. It’s strongly rooted in the academic community. While it can be used to build a great website, with Python you can also build neural networks for developing new drugs or AI technology that hides in the heart of apps like Uber.
So, ultimately, Python has more uses than JavaScript. But there are several areas where JavaScript reigns supreme, so much so that it would be silly to try and use Python for them.
Where does JavaScript win with Python?
JavaScript is a clear winner in the category of mobile development. There are some niche frameworks to do mobile development with Python—like Kivy and PyQT —but pretty much nobody uses them.
It would make more sense for a Python developer to learn JavaScript and use its most popular mobile development framework, React Native, to build an app.
Another area where JavaScript wins is frontend development. It has the best frameworks for building modern interfaces (React, Angular, Vue). With Node.js, developers can use JavaScript to also build the server side of their applications. Thanks to JAMstack (JavaScript + APIs + markup), developers can build super-fast, beautiful web apps within very short deadlines.
For a small/medium web and mobile development team on a budget and with tight deadlines, JavaScript is definitely the best option.
And, as the Instagram and PayPal examples show, when you combine Python with JavaScript, you can build amazing applications that dominate markets and revolutionize life for billions of people.
Is JavaScript better than Python in terms of performance?
JavaScript was built to be fast on the web. When you compare a Node.js web app to a Python app, the Node.js one is almost definitely going to be faster.
As Towards Data Science puts it, “Python is comparatively slower in performance as it processes requests in a single flow, unlike Node.js, where advanced multithreading is possible.”
There are ways to optimize Python’s performance by taking advantage of the fact that it uses the C programming language under the hood. For example, NumPy comes with optimized C code that makes Python code faster. Cython is a compiler, and a superset of the Python language that enables developers to build fast C modules that speed up the execution of Python code.
Generally speaking, JavaScript works well in I/O intensive situations—which means apps like Facebook, where a lot of data comes in and out of the application in real time, and it’s crucial that the user doesn’t have to wait for anything.
Python works well in CPU-intensive situations—like a machine learning model that needs to crunch a huge amount of data to solve a specific problem. It’s also a good language for doing heavy computations using GPUs .
Then again, Instagram’s server is more of an I/O intensive situation, but it uses Python. It goes to show that if you know how to optimize Python, you can make it perform quickly.
What about the other side of performance: time-to-market? Both languages can be used to quickly build a simple MVP as long as it’s done by good developers. For complex programs, Python makes for a quicker time-to-market because it’s easy to read and easy to debug. Python fosters smooth collaboration.
With JavaScript, things can get really complicated, really fast, which can lead to longer development times. For this reason a lot of companies have switched to TypeScript, which some developers would say is even easier to read and maintain than Python.
Machine learning with Python vs. JavaScript
Python is the main language of choice for machine learning developers. It makes a lot of sense. Machine learning is complicated and involves huge amounts of data. Python is a simple and readable language, so it makes life easier for developers by removing complexity, and it has always been the standard for data science.
The most popular ML frameworks—TensorFlow, scikit-learn, PyTorch—are mostly based on Python, and provide dedicated Python APIs which are the most popular way of using them. TensorFlow did release a JS version of the framework in 2018, and it allows developers to build machine learning models that work in the browser or in a Node.js server.
But that’s not enough to win over the ML world. Python is perfectly suited for machine learning, and it’s unlikely to be supplanted by another language in the near future.
The future of Python and JavaScript
Everything we talked about in this article leads to the conclusion that comparing Python and JavaScript isn’t really fair. These languages were designed with different goals in mind, which led to the differences in how they’re currently applied in software development.
And it’s exactly those differences that allow these technologies to perfectly supplement each other in the modern world of programming.
Will that change in the future? At the moment, JavaScript’s position as the most powerful web and mobile application development toolset seems very strong. More and more, it’s being turned into a general-purpose programming language, but it’s unclear if it could be a good substitute for a language like Python.
As for Python, it’s most likely going to continue to dominate the machine learning market, as well as academia, because of Python’s readability and ease of use, as well as its power for manipulating data.
In the end, the choice of your tech stack will always depend on the nature of your project, availability of programmers, and multiple other variables.
Thanks for reading our comparison of Python and JavaScript.
Are you thinking of building, expanding, or refactoring software in the technologies we mentioned? We’d be happy to support you with dedicated developers.
If you’re not sure about your tech stack yet, we can advise you on the best architecture to fit your idea.