Arena pengembangan web bergerak dengan langkah cepat dan telah mencapai tahap lanjut hari ini. Python dan Javascript memberikan kontribusi signifikan selama hampir tiga dekade. Sekarang, menjadi pengembang atau bisnis jika Anda berencana untuk memilih salah satu dari ini, maka itu akan sulit hanya karena keduanya terlalu baik untuk dihindari. Karenanya, ini memunculkan topik 'Python vs JavaScript: Yang Mana Yang Paling Bermanfaat Bagi Anda?'
Kedua bahasa ini didukung oleh berbagai kerangka kerja web dan perpustakaan yang sedang tren yang merupakan pengubah game yang sesungguhnya. Pengenalan kerangka kerja dan perpustakaan ini ke ekosistem web telah membawa paradigma baru, gagasan tradisional, dan standar pengembangan perangkat lunak.
Jika Anda membaca posting ini, saya dapat berasumsi bahwa Anda mungkin bingung antara kerangka kerja dan pustaka Python dan JavaScript yang berbeda dan ada beberapa pertanyaan yang mengganggu Anda, seperti:
- Mana yang paling cocok dan dapat diandalkan untuk aplikasi web saya berikutnya?
- Bahasa apa yang menawarkan lebih banyak fitur untuk membangun aplikasi ML?
- Apa perbedaan utama dalam kedua bahasa pemrograman web?
- Bahasa apa yang memimpin dalam industri masa depan: Python atau JavaScript?
- Apa perbedaan dalam gaya pengkodean mereka?
Setelah membahas rintangan ini di
perusahaan outsourcing perangkat lunak kami
, kami telah menyusun daftar kumulatif perbedaan antara dua bahasa pemrograman web berdasarkan beberapa parameter. Ini tidak hanya akan membantu pengembang untuk memilih bahasa terbaik bagi mereka tetapi juga membantu bisnis untuk menggunakan teknologi yang tepat untuk berhasil dalam persaingan yang ketat ini.
Mari selami perbandingan “Python vs Javascript”
1) Pendahuluan
Python adalah bahasa pemrograman web tingkat tinggi yang populer dan sangat diminati dewasa ini. Muncul dengan semantik dinamis dan menggunakan konsep OOP yang membuatnya mudah dipelajari dan dikodekan. Ini menciptakan aplikasi web yang luar biasa dengan mendukung paradigma pemrograman yang berbeda yaitu. pemrograman prosedural, pemrograman fungsional, pemrograman berorientasi objek, dan pemrograman imperatif. Ini terdiri dari berbagai modul & paket bawaan.
Ada parameter yang disebut "Warisan" yang didefinisikan dalam Python seperti di bawah ini:
class Block: def __init__(self,name): self.name=name def greet(self): print ('Hi, I am' + self.name)
Contoh pengkodean di atas menunjukkan definisi kelas dan fungsi __init__ adalah konstruktor. Ini menggunakan model warisan berbasis kelas.
JavaScript adalah bahasa pemrograman berorientasi objek yang membantu dalam menciptakan aplikasi web yang dinamis dan ini distandarisasi dalam spesifikasi bahasa ECMAScript. Ini juga mendukung berbagai paradigma pemrograman seperti pemrograman fungsional, pemrograman berorientasi objek dan pemrograman imperatif kecuali pemrograman prosedural seperti dalam Python. Ini memiliki dukungan hebat untuk aplikasi standar dengan tanggal, teks, dan ekspresi reguler. Sejauh warisan dipertimbangkan, ia menggunakan model warisan berbasis prototipe.
Berikut adalah contoh untuk menunjukkan ini:
Block = function(name){ this.name=name this.greet =function(){ return “Hi, I am “ + this. name }}
Di sini saya telah membuat fungsi yang sama dengan kelas dalam Python.
2. Mesin Embedding Belajar ke Aplikasi Web
Mana yang merupakan pilihan Javascript atau Python yang tepat? Sebelum sampai ke kesimpulan dalam perang javascript vs python, Anda harus jelas tentang perbedaan antara javascript dan python untuk pembelajaran mesin.
Karena kematangan kedua bahasa dan umpan balik positif dari upaya ML awal di kedua telah membuat bahasa ini cocok untuk proyek ML. Kedua bahasa membuat pembelajaran Mesin mudah diakses oleh pengembang web karena fleksibilitas, stabilitas & set alat yang kuat.
Bahasa pemrograman Python memberi makan sebagian besar kerangka kerja mesin dengan NumPy, SciPy, Seaborn namun JavaScript belum ketinggalan. Ini menyediakan kerangka kerja JavaScript yaitu. ML-JS, KerasJS, DeepLearn.js, ConvNetJS, Brain.js untuk membantu pengembang dalam menerapkan model pembelajaran mesin.
Dengan menggunakan pembelajaran mesin, komputer dapat memprediksi atau mengambil keputusan sendiri dengan tingkat akurasi yang tinggi dan akurasi ini meningkat seiring waktu. Tetapi pertanyaan kami adalah bahasa pemrograman web mana yang harus dipilih dan bagaimana pengaruhnya terhadap proses pembelajaran mesin?
Di sini saya telah menunjukkan proses pembelajaran mesin di Python:
Model lengkap dibangun berdasarkan pemilihan algoritma yang kuat dan tipe pembelajaran mesin yaitu. penguatan, diawasi atau tidak diawasi. Antarmuka gedung I / O menjadi mudah setelah algoritme diputuskan dengan Python atau Javascript. Padahal, waktu belajar tergantung pada algoritma dan CPU.
Berikut ini sebuah contoh:
Membuat API sederhana dari model pembelajaran mesin di Python menggunakan Flask.
Untuk melayani model Anda dengan Flask, Anda perlu melakukan hal-hal berikut:
Pertama, muat model yang sudah ada ke dalam memori saat aplikasi dimulai.
Kedua, buat titik akhir API yang dapat mengambil variabel input, mengubahnya menjadi format yang sesuai (menggunakan JSON) & mengembalikan prediksi yang menguntungkan.
Jadi, mari kita buat fungsi predict () yang dapat melakukan hal-hal di atas.
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)})
Sekarang, Anda perlu menulis kelas utama.
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)
Akhirnya, API Anda siap dihosting.
Setelah ini, secara otomatis menghasilkan output pada input yang diberikan. Namun, Anda tidak akan pernah menerima akurasi 100% karena tidak ada algoritma pembelajaran mesin yang dibuat hingga saat ini.
Karenanya, Anda dapat meningkatkan kinerja dengan bekerja pada algoritme dan kecepatan komputasi.
Jadi, bahasa apa yang digunakan?
Bagaimana Python tepat untuk penyebaran pembelajaran mesin?
Python memiliki ekosistem AI yang hebat, analisis data, pembelajaran dalam, dan aplikasi pembelajaran mesin. Lihat alasan apa yang menjadikannya bahasa yang paling disukai untuk aplikasi pembelajaran mesin: -
- Ketersediaan berbagai kerangka kerja yaitu. Web2py, TurboGears, CubicWeb, Django, Pylon dll. untuk membuat aplikasi yang skalabel.
- Bahasa dinamis yang berisi fungsi bawaan, perpustakaan seperti panda, scikit - belajar, Theano, numpy, dll. dan IDE open-source seperti PyCharm, Spyder, Anaconda, dll. untuk debugging.
- Bahasa yang aman dengan dukungan algoritma enkripsi tsl & modern.
- Terakhir, ia memiliki basis komunitas besar untuk membantu Anda kapan saja.
- Python menjadi pemain tertua di dunia pemrograman memiliki komunitas yang kuat dan paling cocok untuk aplikasi generasi berikutnya yang melibatkan pembelajaran mesin & kecerdasan buatan.
Bagaimana Javascript tepat untuk pengkodean pembelajaran mesin?
Javascript dianggap sebagai raja pemrograman web. Meskipun tidak memiliki komunitas besar seperti bahasa Python. Lihatlah alasan di bawah ini untuk memilih JavaScript untuk aplikasi pembelajaran mesin:
- Bantu membangun aplikasi yang aman dan skalabel.
- Salah satu bahasa pemrograman modern dan dinamis yang datang dengan ECMAScript.
- Ini berisi perpustakaan pembelajaran mesin yaitu. Keras.js, Brain.js, TensorFlow.js, dan STDLib, dll. untuk membuat aplikasi pembelajaran mesin dengan mudah.
- Sesuai kinerja, ini lebih cepat daripada bahasa Python dan bekerja pada model objek non-blocking asinkron.
Baca Juga :: Startup Centric Perusahaan Pengembangan Web Top di India (Survei)3) Keserbagunaan & Skalabilitas
Ketika kita berbicara tentang skalabilitas suatu bahasa, kita perlu memahami seberapa efektif bahasa dapat menangani lalu lintas pengguna yang besar bersama dengan pemanfaatan server minimum. Itu karena skalabilitas produk akhir tergantung pada tiga hal: -
-> Penanganan basis pengguna yang lebih besar
-> Pemanfaatan sumber daya sisi server
-> Keterampilan Coder dan kode optimal yang ditulis
Nodejs dalam Javascript lebih scalable daripada Python karena mendukung pemrograman asinkron secara default yang tidak Python. Namun, Python mendukung coroutine yang menggunakan pemrosesan asinkron dapat dicapai dengan mudah.
Arsitektur Nodejs tampak seperti dirancang untuk kecepatan dan skalabilitasnya. Dalam kasus Python dalam Python vs Javascript, ia memiliki beberapa alat yang menggunakan skalabilitas yang dapat dicapai.
Jadi, bisa kita katakan sekarang Python dapat skala terlalu baik. Selain itu, ia menskala dalam dua arah berikut:
- Sangat bagus jika memasang aplikasi web di domain yang lebih luas.
- Ini sangat cocok untuk membangun proyek-proyek berukuran besar karena ia mengkode dengan mudah di mana Nodejs tidak bisa karena pemrograman asinkronnya.
Ketika datang ke bahasa pemrograman web yang paling serbaguna, Python dianggap yang paling cocok untuk pengembangan ERP, pengembangan web, AI / ML & pengembangan analisis data. Selain itu, telah membuat namanya dalam statistik data, penanganan algoritma AI / ML dan penanganan numerik. Ini adalah sebagian besar bahasa backend dan berjalan di sisi server.
Misalnya, konsol interaktif Python menyediakan pengembang aplikasi web cara untuk mengeksekusi perintah dan menjalankan kode uji tanpa membuat file.
Bagaimana Cara Menggunakan Konsol Interaktif sebagai Alat Pemrograman?
$ python $ cd environments $ . my_env/bin/activate (my_env) lekhi@ubuntu:⥲/environments$ python
Dalam hal ini, saya telah menggunakan Python versi 3.5.2, lihat output dari pengkodean di atas:
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. >>>
Dengan menjalankan konsol interaktif Python, kita dapat dengan cepat menjalankan perintah yang meningkatkan ekstensibilitas dan fleksibilitas dalam hal pengembangan.
Di sisi lain, Javascript paling cocok untuk pengembangan web dan pengembangan ERP tetapi kurang direkomendasikan untuk pengembangan AI / ML karena tidak mengandung pustaka / modul yang kuat. Menjadi bahasa front-end dan back-end, Ini paling cocok untuk membangun aplikasi full-stack. Untuk fleksibilitas, Javascript menang atas Python.
4) Mana yang lebih populer di Python vs Javascript?
Sebuah studi baru dari penguji QA crowdsourced Global App Testing telah mengeksplorasi poin rasa sakit terbesar pengembang, dengan Python mencopot JavaScript sebagai bahasa pemrograman Stack Overflow yang paling dipertanyakan.
Python menyalip JavaScript sebagai bahasa yang paling banyak ditanyakan di
Stack Overflow . Python adalah pemenang yang jelas di sini. Tapi itu tidak berarti Javascript kurang dalam pertempuran Python vs Javascript. Selanjutnya, lihat perbedaan dalam metrik kinerja.
5) Pertunjukan Mana Yang Lebih Baik?
Ada beberapa faktor yang terlibat dalam menentukan kinerja bahasa pemrograman web tertentu. Dengan memiliki pendekatan yang berbeda yaitu. manajemen memori, pemrograman paralel, regex, aritmatika presisi arbitrer, teknik implementasi tidak cocok dengan jenis perbandingan yang adil, tetapi kita masih harus menghadapinya.
Program panjang berikut akan membuat Anda lebih jelas tentang parameter kecepatan kedua bahasa pemrograman:
1. Program untuk Binary-Trees di Node 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); }
PROGRAM OUTPUT:
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:
Game Benchmarks2. Program untuk Binary-Trees di 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]))
PROGRAM OUTPUT:
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
Ini jelas menunjukkan Nodej berkembang cepat dibandingkan dengan Python. Ketika kami menganalisis kinerja kedua bahasa dalam perang Python vs javascript, fairway lain yang dapat kita pilih adalah menganalisis kinerja mereka pada faktor back-end.
Nodejs dalam javascript secara signifikan lebih cepat daripada Python karena didasarkan pada Chrome V8 (mesin yang sangat cepat dan bertenaga). Selain itu, single-threaded yang memiliki arsitektur berbasis acara dan I / O yang tidak menghalangi. Ini memaksimalkan penggunaan CPU dan memori. Dibandingkan dengan server multithreaded, server Nodejs memproses lebih banyak permintaan berikutnya dan dengan demikian meningkatkan kinerja runtime aplikasi.
Catatan: Dengan poin ini, saya tidak bermaksud bahwa Javascript lebih baik daripada Python atau sebaliknya. Kedua bahasa memiliki kelebihan sendiri yang menentukan bidang aplikasi mereka di dunia pengembangan.
Python menawarkan stabilitas, konsistensi dan pengkodean yang mudah untuk pembelajaran mesin, solusi big data, aplikasi ilmiah, dan proyek pemerintah. Sementara Nodejs dalam JavaScript memberikan kinerja dan kecepatan yang sangat baik untuk aplikasi chatting dan real-time. Ini mengembangkan solusi luar biasa untuk bisnis e-commerce, aplikasi berat, dan pasar multi-vendor.
Contoh pengkodean di bawah ini akan menunjukkan kepada Anda bahwa
"JavaScript hampir Pythonic"
Oleh karena itu, contoh-contoh di atas cukup untuk menunjukkan kepada Anda bahwa Javascript sekarang menjanjikan untuk setara dengan Python. Ada perbedaan yang sangat minimal antara kedua bahasa pemrograman. Namun, Python vs javascript tidak banyak hubungannya dengan ini karena Anda sekarang telah menemukan perbedaan utama antara keduanya dan selanjutnya dapat memilih salah satu dari dua bahasa pemrograman di atas dengan mudah untuk proyek pengembangan aplikasi web berikutnya.
Catatan Penutup:
Dengan poin-poin yang diberikan di atas, kita dapat mengatakan bahwa tidak ada bahasa yang baik atau buruk. Faktanya, Javascript dan Python akan menjamin solusi yang andal, konsisten, dan efektif dengan menerapkan metode yang benar dan menggunakan pendekatan pengkodean yang benar. Anda dapat menggunakan yang sesuai dengan persyaratan proyek Anda atau
menyewa seorang programmer yang dapat membantu Anda dengan persyaratan proyek Anda.