El campo del desarrollo web se está moviendo a un ritmo rápido y hoy ha alcanzado una etapa avanzada. Python y Javascript hicieron algunas contribuciones significativas durante casi tres décadas. Ahora, ser un desarrollador o un negocio si planea elegir uno de estos, entonces será difícil solo porque ambos son demasiado buenos para evitarlos. Por lo tanto, esto trae a colación el tema 'Python vs JavaScript: ¿Cuál puede beneficiarlo más?'
Estos dos idiomas son compatibles con varios marcos web y bibliotecas de tendencias que son los verdaderos cambiadores de juego. La introducción de estos marcos y bibliotecas al ecosistema web ha traído nuevos paradigmas, nociones tradicionales y estándares de desarrollo de software.
Si está leyendo esta publicación, puedo suponer que puede estar confundido entre diferentes marcos web y bibliotecas de Python y JavaScript, y hay algunas preguntas preocupantes que se le presentan, como:
- ¿Cuál es el más adecuado y confiable para mi próxima aplicación web?
- ¿Qué idioma ofrece más funciones para crear aplicaciones ML?
- ¿Cuáles son las principales diferencias en ambos lenguajes de programación web?
- ¿Qué idioma lidera en la industria futura: Python o JavaScript?
- ¿Cuáles son las diferencias en sus estilos de codificación?
Después de discutir sobre estos obstáculos en nuestra
empresa de outsourcing de software, hemos seleccionado una lista acumulativa de las diferencias entre los dos lenguajes de programación web basada en algunos parámetros. Esto no solo ayudaría a los desarrolladores a elegir el mejor idioma para ellos, sino que también ayudaría a las empresas a utilizar la tecnología adecuada para tener éxito en esta dura competencia.
Vamos a sumergirnos en la comparación de "Python vs Javascript"
1) Introducción
Python es un popular lenguaje de programación web de alto nivel y en gran demanda en estos días. Viene con una semántica dinámica y utiliza conceptos de OOP que facilitan el aprendizaje y la codificación. Crea aplicaciones web increíbles al admitir diferentes paradigmas de programación, a saber. programación de procedimientos, programación funcional, programación orientada a objetos y programación imperativa. Consiste en una variedad de módulos y paquetes integrados.
Hay un parámetro llamado "Herencia" que se define en Python como a continuación:
class Block: def __init__(self,name): self.name=name def greet(self): print ('Hi, I am' + self.name)
La instancia de codificación anterior muestra una definición de clase y la función __init__ es un constructor. Utiliza un modelo de herencia basado en clases.
JavaScript es un lenguaje de programación orientado a objetos que ayuda a crear aplicaciones web dinámicas y esto se estandarizó en la especificación del lenguaje ECMAScript. También es compatible con varios paradigmas de programación, como la programación funcional, la programación orientada a objetos y la programación imperativa, excepto la programación de procedimientos como en Python. Tiene un gran soporte para aplicaciones estándar con fechas, texto y expresiones regulares. En lo que respecta a la herencia, utiliza un modelo de herencia basado en prototipos.
Aquí hay un ejemplo para mostrar esto:
Block = function(name){ this.name=name this.greet =function(){ return “Hi, I am “ + this. name }}
Aquí he creado una función igual que una clase en Python.
2. Incrustar Machine Learning en aplicaciones web
¿Cuál es la opción correcta Javascript o Python? Antes de llegar a conclusiones en la guerra de javascript vs python, debe tener clara la diferencia entre javascript y python para el aprendizaje automático.
Debido a la madurez de ambos idiomas y la retroalimentación positiva de los primeros intentos de LD en ambos, ha hecho que estos idiomas sean adecuados para proyectos de ML. Ambos idiomas hacen que el aprendizaje automático sea fácilmente accesible para los desarrolladores web debido a su flexibilidad, estabilidad y poderoso conjunto de herramientas.
El lenguaje de programación Python alimenta la mayoría de los marcos de aprendizaje automático con NumPy, SciPy, Seaborn, pero JavaScript no se ha quedado atrás. Proporciona marcos de JavaScript a saber. ML-JS, KerasJS, DeepLearn.js, ConvNetJS, Brain.js para ayudar a los desarrolladores a implementar modelos de aprendizaje automático.
Mediante el uso del aprendizaje automático, una computadora puede predecir o tomar una decisión por sí sola con cierta precisión, y esta precisión aumenta con el tiempo. Pero nuestra pregunta es qué lenguaje de programación web elegir y cómo afectará el proceso de aprendizaje automático.
Aquí he mostrado el proceso de aprendizaje automático en Python:
El modelo completo se basa en la selección de algoritmos potentes y el tipo de aprendizaje automático a saber. refuerzo, supervisado o sin supervisión. La construcción de la interfaz de E / S se vuelve fácil una vez que el algoritmo se decide con Python o Javascript. De hecho, el tiempo de aprendizaje depende del algoritmo y la CPU.
Aquí hay un ejemplo:
Crear una API simple a partir de un modelo de aprendizaje automático en Python usando Flask.
Para servir su modelo con Flask, debe hacer lo siguiente:
Primero, cargue el modelo ya persistente en la memoria cuando se inicie la aplicación.
En segundo lugar, cree un punto final de API que pueda tomar variables de entrada, convertirlas a un formato apropiado (usando JSON) y devolver las predicciones favorables.
Entonces, creemos una función predic () que pueda hacer las cosas anteriores.
from flask import Flask, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): json_ = request.json query_df = pd.DataFrame(json_) query = pd.get_dummies(query_df) prediction = lr.predict(query) return jsonify({'prediction': list(prediction)})
Ahora, necesitas escribir la clase principal.
if __name__ == '__main__': try: port = int(sys.argv[1]) except: port = 12345 print ('Model loaded') model_columns = joblib.load(model_columns_file_name) print ('Model columns loaded') app.run(port=port, debug=True)
Finalmente, su API está lista para ser alojada.
Después de esto, produce automáticamente la salida en las entradas dadas. Sin embargo, nunca recibirá una precisión del 100% ya que no existe un algoritmo de aprendizaje automático creado hasta la fecha.
Por lo tanto, puede aumentar el rendimiento trabajando en algoritmos y velocidad de cálculo.
Entonces, ¿con qué idioma ir?
¿Cómo Python es adecuado para la implementación de aprendizaje automático?
Python tiene un gran ecosistema de aplicaciones de inteligencia artificial, análisis de datos, aprendizaje profundo y aprendizaje automático. Vea qué razones lo convierten en el idioma preferido para las aplicaciones de aprendizaje automático: -
- Disponibilidad de varios marcos a saber. Web2py, TurboGears, CubicWeb, Django, Pylon, etc. para crear aplicaciones escalables.
- Lenguaje dinámico que contiene funciones incorporadas, bibliotecas como el panda, scikit - learn, Theano, numpy, etc. e IDE de código abierto como PyCharm, Spyder, Anaconda, etc. para depurar
- Un lenguaje seguro con tsl y soporte de algoritmos de cifrado modernos.
- Por último, tiene una gran base comunitaria para ayudarlo en cualquier momento.
- Python, siendo el jugador más antiguo en el mundo de la programación, tiene una comunidad sólida y la más adecuada para aplicaciones de próxima generación que involucran aprendizaje automático e inteligencia artificial.
¿Cómo Javascript es adecuado para la codificación de aprendizaje automático?
Javascript es considerado como el rey de la programación web. Aunque, no tiene una gran comunidad a partir del lenguaje Python. Consulte a continuación los motivos para elegir JavaScript para aplicaciones de aprendizaje automático:
- Ayuda a crear aplicaciones seguras y escalables.
- Uno de los lenguajes de programación modernos y dinámicos que vienen con ECMAScript.
- Contiene bibliotecas de aprendizaje automático, a saber. Keras.js, Brain.js, TensorFlow.js y STDLib, etc. para crear aplicaciones de aprendizaje automático fácilmente.
- Según el rendimiento, es más rápido que el lenguaje Python y funciona en el modelo de objeto asincrónico sin bloqueo.
Lea también :: Startup Centric Top Empresas de desarrollo web en India (Una encuesta)3) Versatilidad y escalabilidad
Cuando hablamos de la escalabilidad de un idioma, debemos comprender cuán efectivamente el idioma puede manejar el tráfico de usuarios grandes junto con la utilización mínima del servidor. Esto se debe a que la escalabilidad del producto final depende de tres cosas:
-> Manejo de una base de usuarios más grande
-> Utilización de recursos del lado del servidor
-> Habilidades del codificador y código optimizado escrito
Nodejs en Javascript es más escalable que Python, ya que admite la programación asincrónica por defecto, que Python no admite. Sin embargo, Python admite corutinas que utilizan el procesamiento asincrónico que se puede lograr fácilmente.
La arquitectura de Nodejs parece estar diseñada para la velocidad y su escalabilidad. En el caso de Python en Python vs Javascript, tiene algunas herramientas que permiten alcanzar la escalabilidad.
Entonces, podemos decir que Python puede escalar muy bien. Además, se escala en las siguientes dos direcciones:
- Es genial si coloca una aplicación web en un dominio más amplio.
- Es más adecuado para construir proyectos de gran tamaño, ya que los codifica fácilmente donde Nodejs no puede debido a su programación asincrónica.
Cuando se trata del lenguaje de programación web más versátil, Python se considera el más adecuado para el desarrollo de ERP, desarrollo web, AI / ML y desarrollo de análisis de datos. Además, ha hecho su nombre en estadísticas de datos, manejo de algoritmos AI / ML y manejo numérico. Es principalmente un lenguaje de back-end y se ejecuta en el lado del servidor.
Por ejemplo, la consola interactiva de Python proporciona a los desarrolladores de aplicaciones web una forma de ejecutar comandos y ejecutar el código de prueba sin crear un archivo.
¿Cómo utilizar la consola interactiva como herramienta de programación?
$ python $ cd environments $ . my_env/bin/activate (my_env) lekhi@ubuntu:⥲/environments$ python
En este caso, he usado Python versión 3.5.2, vea el resultado de la codificación anterior:
Python 3.5.2 (default, Sept 17 2019, 17:05:23) [GCC 5.4.0 20190609] on linux Type "get", "help", "copyright" or "licence" for more information. >>>
Con la consola interactiva de Python ejecutándose, podemos ejecutar rápidamente comandos que aumentan la extensibilidad y versatilidad en términos de desarrollo.
Por otro lado, Javascript es el más adecuado para el desarrollo web y el desarrollo de ERP, pero menos recomendado para el desarrollo de AI / ML ya que no contiene bibliotecas / módulos fuertes. Al ser un lenguaje front-end y back-end, es más adecuado para crear aplicaciones full-stack. Por versatilidad, Javascript gana a Python.
4) ¿Cuál es más popular en Python vs Javascript?
Un nuevo estudio de los probadores de control de calidad de colaboración global Global App Testing ha explorado los puntos débiles más importantes de los desarrolladores, con Python destronando a JavaScript como el lenguaje de programación más cuestionado de Stack Overflow.
Python supera a JavaScript como el lenguaje más consultado en
Stack Overflow . Python es el claro ganador aquí. Pero eso no significa que falta JavaScript en la batalla de Python vs Javascript. Además, vea las diferencias en las métricas de rendimiento.
5) ¿Cuál es mejor?
Hay múltiples factores involucrados en la determinación del rendimiento de un lenguaje de programación web particular. Con tener diferentes enfoques a saber. la gestión de memoria, la programación paralela, la expresión regular, la aritmética de precisión arbitraria, las técnicas de implementación no encajan en el tipo de comparación justa, pero aún tenemos que lidiar con ellas.
El siguiente programa largo le hará más claro sobre el parámetro de velocidad de ambos lenguajes de programación:
1. Programa para árboles binarios en el nodo js:
const { Worker, isMainThread, parentPort, workerData } = require('worker_threads'); if (isMainThread) { mainThread(); } else { workerThread(workerData); } async function mainThread() { const maxDepth = Math.max(6, parseInt(process.argv[2])); const stretchDepth = maxDepth + 1; const poll = itemPoll(bottomUpTree(stretchDepth)); console.log(`stretch depth tree ${stretchDepth}\t poll: ${poll}`); const longLivedTree = bottomUpTree(maxDepth); const tasks = []; for (let depth = 4; depth <= maxDepth; depth += 2) { const iterations = 1 << maxDepth - depth + 4; tasks.push({iterations, depth}); } const results = await runTasks(tasks); for (const result of results) { console.log(result); } console.log(`long lived tree depth ${maxDepth}\t poll: ${itemPoll(longLivedTree)}`); } function workerThread({iterations, depth}) { parentPort.postMessage({ result: work(iterations, depth) }); } function runTasks(tasks) { return new Promise(resolve => { const results = []; let tasksSize = tasks.length; for (let i = 0; i < tasks.length; i++) { const worker = new Worker(__filename, {workerData: tasks[i]}); worker.on('message', message => { results[i] = message.result; tasksSize--; if (tasksSize === 0) { resolve(results); } }); } }); } function work(iterations, depth) { let poll = 0; for (let i = 0; i < iterations; i++) { poll += itemPoll(bottomUpTree(depth)); } return `${iterations}\t trees depth ${depth}\t poll: ${poll}`; } function TreeNode(left, right) { return {left, right}; } function itemPoll(node) { if (node.left === null) { return 1; } return 1 + itemPoll(node.left) + itemPoll(node.right); } function bottomUpTree(depth) { return depth > 0 ? new TreeNode(bottomUpTree(depth - 1), bottomUpTree(depth - 1)) : new TreeNode(null, null); }
SALIDA DEL PROGRAMA:
stretch depth tree 22 poll: 8388607 2097152 trees depth 4 poll: 65011712 524288 trees depth 6 poll: 66584576 131072 trees depth 8 poll: 66977792 32768 trees depth 10 poll: 67076096 8192 trees depth 12 poll: 67100672 2048 trees depth 14 poll: 67106816 512 trees depth 16 poll: 67108352 128 trees depth 18 poll: 67108736 32 trees depth 20 poll: 67108832 long lived tree depth 21 poll: 4194303
Src:
Juego de puntos de referencia2. Programa para árboles binarios en Python 3
import sys import multiprocessing as mp def make_tree(d): if d > 0: d -= 1 return (make_tree(d), make_tree(d)) return (None, None) def poll_tree(node): (l, r) = node if l is None: return 1 else: return 1 + poll_tree(l) + poll_tree(r) def make_poll(itde, make=make_tree, poll=poll_tree): i, d = itde return poll(make(d)) def get_argchunks(i, d, chunksize=5000): assert chunksize % 2 == 0 chunk = [] for k in range(1, i + 1): chunk.extend([(k, d)]) if len(chunk) == chunksize: yield chunk chunk = [] if len(chunk) > 0: yield chunk def main(n, min_depth=4): max_depth = max(min_depth + 2, n) stretch_depth = max_depth + 1 if mp.cpu_count() > 1: pool = mp.Pool() chunkmap = pool.map else: chunkmap = map print('stretch depth tree {0}\t poll: {1}'.format( stretch_depth, make_poll((0, stretch_depth)))) long_lived_tree = make_tree(max_depth) mmd = max_depth + min_depth for d in range(min_depth, stretch_depth, 2): i = 2 ** (mmd - d) cs = 0 for argchunk in get_argchunks(i,d): cs += sum(chunkmap(make_poll, argchunk)) print('{0}\t trees depth {1}\t poll: {2}'.format(i, d, cs)) print('long lived tree depth {0}\t poll: {1}'.format( max_depth, poll_tree(long_lived_tree))) if __name__ == '__main__': main(int(sys.argv[1]))
SALIDA DEL PROGRAMA:
stretch depth tree 22 poll: 8388607 2097152 trees depth 4 poll: 65011712 524288 trees depth 6 poll: 66584576 131072 trees depth 8 poll: 66977792 32768 trees depth 10 poll: 67076096 8192 trees depth 12 poll: 67100672 2048 trees depth 14 poll: 67106816 512 trees depth 16 poll: 67108352 128 trees depth 18 poll: 67108736 32 trees depth 20 poll: 67108832 long lived tree depth 21 poll: 4194303
Esto muestra claramente que Nodejs se desarrolla rápidamente en comparación con Python. Cuando estamos analizando el rendimiento de ambos idiomas en la guerra de Python vs javascript, otra calle que podemos optar es analizar su rendimiento en el factor de fondo.
Nodejs en javascript es significativamente más rápido que Python ya que está basado en el V8 de Chrome (motor muy rápido y potente). Además, es de un solo subproceso que tiene una arquitectura basada en eventos y E / S sin bloqueo. Esto maximiza el uso de la CPU y la memoria. En comparación con los servidores multiproceso, los servidores Nodejs procesan más solicitudes posteriores y, por lo tanto, mejoran el rendimiento del tiempo de ejecución de la aplicación.
Nota: con este punto, no quise decir que Javascript es mejor que Python o viceversa. Ambos idiomas tienen sus propios profesionales que determinan sus áreas de aplicación en el mundo del desarrollo.
Python ofrece estabilidad, consistencia y fácil codificación para aprendizaje automático, soluciones de big data, aplicaciones científicas y proyectos gubernamentales. Mientras que Nodejs en JavaScript proporciona un excelente rendimiento y velocidad para chatear y aplicaciones en tiempo real. Desarrolla soluciones sorprendentes para negocios de comercio electrónico, aplicaciones de carga pesada y mercados de múltiples proveedores.
Los siguientes ejemplos de codificación le mostrarán que
"JavaScript es casi Pythonic"
Por lo tanto, los ejemplos anteriores son suficientes para mostrarle que Javascript ahora promete ser equivalente a Python. Hay una diferencia mínima entre los dos lenguajes de programación. Sin embargo, Python vs javascript no tiene mucho que ver con esto, ya que ahora ha descubierto las principales diferencias entre los dos y puede elegir fácilmente cualquiera de los dos lenguajes de programación anteriores para su próximo proyecto de desarrollo de aplicaciones web.
Nota de cierre:
Con los puntos anteriores, podemos decir que ningún idioma es bueno o malo. De hecho, tanto Javascript como Python garantizarán soluciones confiables, consistentes y efectivas mediante la implementación del método correcto y el uso del enfoque de codificación correcto. Puede optar por uno según los requisitos de su proyecto o
alquilar un codificador que pueda ayudarlo con los requisitos de su proyecto.