Python vs JavaScript: Welches kann Ihnen am meisten nützen?

Die Webentwicklungsarena bewegt sich rasant und hat heute ein fortgeschrittenes Stadium erreicht. Python und Javascript leisten seit fast drei Jahrzehnten wichtige Beiträge. Wenn Sie als Entwickler oder Unternehmen planen, eines davon auszuwählen, wird es schwierig, nur weil beide zu gut sind, um es zu vermeiden. Daher wird das Thema "Python vs JavaScript: Welches kann Ihnen am meisten nützen?"

Diese beiden Sprachen werden von verschiedenen trendigen Web-Frameworks und -Bibliotheken unterstützt, die die wirklichen Spielveränderer sind. Die Einführung dieser Frameworks und Bibliotheken in das Web-Ökosystem hat neue Paradigmen, traditionelle Vorstellungen und Standards der Softwareentwicklung gebracht.

Wenn Sie diesen Beitrag lesen, kann ich davon ausgehen, dass Sie zwischen verschiedenen Webframeworks und Bibliotheken von Python und JavaScript verwechselt werden und einige problematische Fragen an Sie kommen, wie zum Beispiel:

• Welches ist am besten geeignet und zuverlässig für meine nächste Webanwendung?
• Welche Sprache bietet mehr Funktionen zum Erstellen von ML-Anwendungen?
• Was sind die Hauptunterschiede in beiden Webprogrammiersprachen?
• Welche Sprache ist in der zukünftigen Branche führend: Python oder JavaScript?
• Was sind die Unterschiede in ihren Codierungsstilen?

Nachdem wir diese Hürden in unserem Software-Outsourcing-Unternehmen besprochen haben , haben wir eine kumulative Liste der Unterschiede zwischen den beiden Web-Programmiersprachen basierend auf einigen Parametern zusammengestellt. Dies würde Entwicklern nicht nur helfen, die beste Sprache für sie auszuwählen, sondern auch Unternehmen dabei helfen, die richtige Technologie zu verwenden, um in diesem harten Wettbewerb erfolgreich zu sein.

Lassen Sie uns in den Vergleich von "Python vs Javascript" eintauchen

1) Einführung

Python ist eine beliebte Web-Programmiersprache auf hohem Niveau und heutzutage sehr gefragt. Es verfügt über eine dynamische Semantik und verwendet OOPs-Konzepte, die das Lernen und Codieren erleichtern. Es erstellt erstaunliche Webanwendungen, indem es verschiedene Programmierparadigmen unterstützt, nämlich. prozedurale Programmierung, funktionale Programmierung, objektorientierte Programmierung und imperative Programmierung. Es besteht aus einer Vielzahl von integrierten Modulen und Paketen.

Es gibt einen Parameter namens "Inheritance", der in Python wie folgt definiert ist:

class Block: def __init__(self,name): self.name=name def greet(self): print ('Hi, I am' + self.name) 

Die obige Codierungsinstanz zeigt Ihnen eine Klassendefinition und die Funktion __init__ ist ein Konstruktor. Es verwendet ein klassenbasiertes Vererbungsmodell.

JavaScript ist eine objektorientierte Programmiersprache, die beim Erstellen dynamischer Webanwendungen hilft. Diese wurde in der ECMAScript-Sprachspezifikation standardisiert. Es unterstützt auch verschiedene Programmierparadigmen wie funktionale Programmierung, objektorientierte Programmierung und imperative Programmierung mit Ausnahme der prozeduralen Programmierung wie in Python. Es bietet eine hervorragende Unterstützung für Standard-Apps mit Datumsangaben, Text und regulären Ausdrücken. In Bezug auf die Vererbung wird ein prototypbasiertes Vererbungsmodell verwendet.

Hier ist ein Beispiel, um dies zu zeigen:

 Block = function(name){ this.name=name this.greet =function(){ return “Hi, I am “ + this. name }} 

Hier habe ich eine Funktion erstellt, die der einer Klasse in Python entspricht.

2. Einbetten von maschinellem Lernen in Web Apps

Welches ist die richtige Wahl für Javascript oder Python? Bevor Sie zu Schlussfolgerungen im Krieg zwischen Javascript und Python gelangen, müssen Sie sich über den Unterschied zwischen Javascript und Python für maschinelles Lernen im Klaren sein.

Aufgrund der Reife beider Sprachen und des positiven Feedbacks früher ML-Versuche in beiden Sprachen sind diese Sprachen für ML-Projekte geeignet. Beide Sprachen machen das maschinelle Lernen für Webentwickler aufgrund ihrer Flexibilität, Stabilität und leistungsstarken Tools leicht zugänglich.

Die Programmiersprache Python speist die meisten Frameworks für maschinelles Lernen mit NumPy, SciPy und Seaborn, doch JavaScript ist nicht zurückgeblieben. Es bietet JavaScript-Frameworks nämlich. ML-JS, KerasJS, DeepLearn.js, ConvNetJS, Brain.js helfen Entwicklern bei der Implementierung von Modellen für maschinelles Lernen.

Durch die Verwendung von maschinellem Lernen kann ein Computer selbst eine Entscheidung mit einer gewissen Genauigkeit vorhersagen oder selbst treffen, und diese Genauigkeit nimmt mit der Zeit zu. Unsere Frage ist jedoch, welche Webprogrammiersprache Sie wählen sollen und wie sich dies auf den maschinellen Lernprozess auswirkt.

Hier habe ich den maschinellen Lernprozess in Python gezeigt:



Das vollständige Modell basiert auf der Auswahl eines leistungsstarken Algorithmus und des maschinellen Lerntyps. Verstärkung, überwacht oder unbeaufsichtigt. Die Erstellung der E / A-Schnittstelle wird einfach, sobald der Algorithmus mit Python oder Javascript festgelegt wurde. Tatsächlich hängt die Lernzeit vom Algorithmus und der CPU ab.

Hier ist ein Beispiel:

Erstellen einer einfachen API aus einem Modell für maschinelles Lernen in Python mit Flask.

Um Ihr Modell mit Flask zu bedienen, müssen Sie folgende Schritte ausführen:

Laden Sie zunächst das bereits persistierte Modell in den Speicher, wenn die App gestartet wird.

Zweitens erstellen Sie einen API-Endpunkt, der Eingabevariablen aufnehmen, in ein geeignetes Format (mit JSON) konvertieren und die günstigen Vorhersagen zurückgeben kann.

Erstellen wir also eine Funktion Predict (), die die oben genannten Aufgaben ausführen kann.

 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)}) 

Jetzt müssen Sie die Hauptklasse schreiben.

 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) 

Schließlich kann Ihre API gehostet werden.

Danach wird automatisch eine Ausgabe an den angegebenen Eingängen erzeugt. Sie erhalten jedoch niemals eine 100% ige Genauigkeit, da bisher kein solcher Algorithmus für maschinelles Lernen erstellt wurde.

Daher können Sie die Leistung steigern, indem Sie an Algorithmen und Rechengeschwindigkeit arbeiten. Also, zu welcher Sprache?


Wie ist Python für die Bereitstellung von maschinellem Lernen geeignet?

Python verfügt über ein großartiges Ökosystem aus Apps für KI, Datenanalyse, Deep Learning und maschinelles Lernen. Überprüfen Sie, aus welchen Gründen es die am meisten bevorzugte Sprache für Anwendungen für maschinelles Lernen ist: -

• Verfügbarkeit verschiedener Frameworks, d. H. Web2py, TurboGears, CubicWeb, Django, Pylon usw. zum Erstellen skalierbarer Apps.
• Dynamische Sprache mit eingebauten Funktionen, Bibliotheken wie Panda, Scikit - Learn, Theano, Numpy usw. und Open-Source-IDEs wie PyCharm, Spyder, Anaconda usw. zum Debuggen.
• Eine sichere Sprache mit Unterstützung für tsl und moderne Verschlüsselungsalgorithmen.
• Schließlich hat es eine große Community-Basis, die Ihnen jederzeit helfen kann.
• Python ist der älteste Player in der Programmierwelt und verfügt über eine starke Community. Es eignet sich am besten für Anwendungen der nächsten Generation, die maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz umfassen.

Wie ist Javascript für das Codieren von maschinellem Lernen geeignet?

Javascript gilt als der König der Webprogrammierung. Obwohl es in Bezug auf die Python-Sprache keine große Community gibt. Nachfolgend finden Sie die Gründe für die Auswahl von JavaScript für Anwendungen für maschinelles Lernen:

• Helfen Sie beim Erstellen sicherer und skalierbarer Anwendungen.
• Eine der modernen und dynamischen Programmiersprachen, die mit ECMAScript geliefert werden.
• Es enthält maschinelle Lernbibliotheken, nämlich. Keras.js, Brain.js, TensorFlow.js und STDLib usw. Apps für maschinelles Lernen einfach zu erstellen.
• Gemäß der Leistung ist es schneller als die Python-Sprache und arbeitet mit dem asynchronen nicht blockierenden Objektmodell.

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3) Vielseitigkeit und Skalierbarkeit

Wenn wir über die Skalierbarkeit einer Sprache sprechen, müssen wir verstehen, wie effektiv die Sprache großen Benutzerverkehr bei minimaler Serverauslastung verarbeiten kann. Dies liegt daran, dass die Skalierbarkeit des Endprodukts von drei Faktoren abhängt:
-> Umgang mit größeren Anwendern
-> Serverseitige Ressourcennutzung
-> Coder's Fähigkeiten und geschriebener optimierter Code

Nodejs in Javascript sind skalierbarer als Python, da es standardmäßig asynchrone Programmierung unterstützt, was Python nicht tut. Python unterstützt jedoch Coroutinen, mit denen eine asynchrone Verarbeitung problemlos erreicht werden kann.

Die Architektur von Nodejs sieht so aus, als ob sie auf Geschwindigkeit und Skalierbarkeit ausgelegt ist. Im Fall von Python in Python vs Javascript gibt es einige Tools, mit denen Skalierbarkeit erreicht werden kann.

Wir können also sagen, dass Python jetzt zu gut skalieren kann. Darüber hinaus skaliert es in die folgenden zwei Richtungen:

• Es ist großartig, wenn Sie eine Web-App in einem größeren Bereich einrichten.
• Es eignet sich am besten zum Erstellen großer Projekte, da es sie einfach codiert, wo Nodejs es aufgrund seiner asynchronen Programmierung nicht kann.

Wenn es um die vielseitigste Webprogrammiersprache geht, gilt Python als am besten geeignet für ERP-Entwicklung, Webentwicklung, AI / ML- und Datenanalyseentwicklung. Darüber hinaus hat es sich in der Datenstatistik, der Handhabung von AI / ML-Algorithmen und der numerischen Handhabung einen Namen gemacht. Es ist hauptsächlich eine Backend-Sprache und wird auf der Serverseite ausgeführt.

Die interaktive Python-Konsole bietet Web-App-Entwicklern beispielsweise die Möglichkeit, Befehle auszuführen und den Testcode auszuführen, ohne eine Datei zu erstellen.

Wie verwende ich die interaktive Konsole als Programmierwerkzeug?

 $ python $ cd environments $ . my_env/bin/activate (my_env) lekhi@ubuntu:⥲/environments$ python 

In diesem Fall habe ich Python Version 3.5.2 verwendet, siehe die Ausgabe der obigen Codierung:

 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. >>> 

Wenn die interaktive Python-Konsole ausgeführt wird, können wir schnell Befehle ausführen, die die Erweiterbarkeit und Vielseitigkeit in Bezug auf die Entwicklung erhöhen.

Auf der anderen Seite eignet sich Javascript am besten für die Webentwicklung und ERP-Entwicklung, wird jedoch für die AI / ML-Entwicklung weniger empfohlen, da es keine starken Bibliotheken / Module enthält. Als Front-End- und Back-End-Sprache eignet sie sich am besten zum Erstellen von Full-Stack-Anwendungen. Aus Gründen der Vielseitigkeit überzeugt Javascript Python.

4) Welches ist in Python vs Javascript beliebter?

Eine neue Studie von Crowdsourcing-QS-Testern Global App Testing hat die größten Probleme der Entwickler untersucht, wobei Python JavaScript als die am häufigsten in Frage gestellte Programmiersprache von Stack Overflow entthront hat.


Python überholt JavaScript als die am häufigsten abgefragte Sprache bei Stack Overflow . Python ist hier der klare Gewinner. Dies bedeutet jedoch nicht, dass Javascript im Kampf zwischen Python und Javascript fehlt. Weitere Informationen finden Sie in den Unterschieden bei den Leistungsmetriken.

5) Welches ist besser?

Es gibt mehrere Faktoren, die die Leistung einer bestimmten Webprogrammiersprache bestimmen. Mit unterschiedlichen Ansätzen nämlich. Speicherverwaltung, parallele Programmierung, Regex, Arithmetik mit willkürlicher Genauigkeit, Implementierungstechniken passen nicht in einen fairen Vergleich, aber wir müssen uns noch mit ihnen befassen.



Das folgende lange Programm macht Sie klarer über die Geschwindigkeitsparameter beider Programmiersprachen:

1. Programm für Binärbäume in Knoten 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); } 

PROGRAMMAUSGABE:

 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: Benchmark-Spiel

2. Programm für Binärbäume in 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])) 

PROGRAMMAUSGABE:

 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 

Dies zeigt deutlich, dass sich Nodejs im Vergleich zu Python schnell entwickelt. Wenn wir die Leistung beider Sprachen im Krieg zwischen Python und Javascript analysieren, können wir auch die Leistung des Back-End-Faktors analysieren.

Nodejs in Javascript sind erheblich schneller als Python, da es auf Chrome V8 (sehr schnelle und leistungsstarke Engine) basiert. Darüber hinaus ist es Single-Threaded mit einer ereignisbasierten Architektur und nicht blockierenden E / A. Dies maximiert die Auslastung von CPU und Speicher. Im Vergleich zu Multithread-Servern verarbeiten Nodejs-Server mehr nachfolgende Anforderungen und verbessern so die Laufzeitleistung der Anwendung.

Hinweis: Mit diesem Punkt habe ich nicht gemeint, dass Javascript besser ist als Python oder umgekehrt. Beide Sprachen haben ihre eigenen Profis, die ihre Anwendungsbereiche in der Entwicklungswelt bestimmen.

Python bietet Stabilität, Konsistenz und einfache Codierung für maschinelles Lernen, Big-Data-Lösungen, wissenschaftliche Apps und Regierungsprojekte. Während Nodejs in JavaScript eine hervorragende Leistung und Geschwindigkeit für Chats und Echtzeitanwendungen bietet. Es entwickelt erstaunliche Lösungen für E-Commerce-Geschäfte, Apps mit hoher Auslastung und Marktplätze für mehrere Anbieter.

Die folgenden Codierungsbeispiele zeigen Ihnen, dass "JavaScript fast pythonisch ist".





Daher reichen die obigen Beispiele aus, um Ihnen zu zeigen, dass Javascript jetzt verspricht, Python gleichwertig zu sein. Es gibt einen sehr geringen Unterschied zwischen den beiden Programmiersprachen. Python vs Javascript hat jedoch nicht viel damit zu tun, da Sie jetzt die Hauptunterschiede zwischen den beiden entdeckt haben und eine der beiden oben genannten Programmiersprachen für Ihr nächstes Web-App-Entwicklungsprojekt problemlos auswählen können.

Schlussbemerkung:

Mit den oben genannten Punkten können wir sagen, dass keine Sprache gut oder schlecht ist. Tatsächlich garantieren sowohl Javascript als auch Python zuverlässige, konsistente und effektive Lösungen, indem sie die richtige Methode implementieren und den richtigen Codierungsansatz verwenden. Sie können mit dem gemäß Ihren Projektanforderungen gehen oder einen Codierer mieten, der Ihnen bei Ihren Projektanforderungen helfen kann.