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Python vs JavaScript: Qual deles pode te beneficiar mais?



A arena de desenvolvimento web está se movendo em ritmo acelerado e alcançou um estágio avançado hoje. Python e Javascript fazendo algumas contribuições significativas por quase três décadas. Agora, sendo um desenvolvedor ou um negócio, se você planeja escolher um desses, será difícil apenas porque ambos são bons demais para evitar. Portanto, isso traz o tópico 'Python vs JavaScript: Qual deles pode te beneficiar mais?'

Esses dois idiomas são suportados por várias estruturas da web e bibliotecas de tendências, que são as verdadeiras transformadoras de jogos. A introdução dessas estruturas e bibliotecas no ecossistema da Web trouxe novos paradigmas, noções tradicionais e padrões de desenvolvimento de software.

Se você está lendo este post, posso assumir que você pode estar confuso entre diferentes estruturas da Web e bibliotecas de Python e JavaScript, e há algumas perguntas preocupantes, como:

  • Qual é o mais adequado e confiável para o meu próximo aplicativo da web?
  • Qual idioma oferece mais recursos para a criação de aplicativos ML?
  • Quais são as principais diferenças nas duas linguagens de programação da web?
  • Qual idioma lidera no setor futuro: Python ou JavaScript?
  • Quais são as diferenças em seus estilos de codificação?

Depois de discutirmos esses obstáculos em nossa empresa de terceirização de software, selecionamos uma lista cumulativa das diferenças entre as duas linguagens de programação da Web com base em alguns parâmetros. Isso não apenas ajudaria os desenvolvedores a escolher o melhor idioma para eles, mas também ajudaria as empresas a usar a tecnologia certa para ter sucesso nessa dura competição.

Vamos mergulhar na comparação de "Python vs Javascript"

1) Introdução

Python é uma linguagem de programação web de alto nível popular e em grande demanda atualmente. Ele vem com semântica dinâmica e usa conceitos de OOPs, o que facilita o aprendizado e o código. Ele cria aplicativos da web incríveis, suportando diferentes paradigmas de programação. programação procedural, programação funcional, programação orientada a objetos e programação imperativa. Consiste em uma variedade de módulos e pacotes integrados.

Existe um parâmetro chamado "Herança" que é definido no Python como abaixo:

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

A instância de codificação acima mostra uma definição de classe e a função __init__ é um construtor. Ele usa um modelo de herança baseado em classe.

O JavaScript é uma linguagem de programação orientada a objetos que ajuda na criação de aplicativos dinâmicos da Web e isso foi padronizado na especificação da linguagem ECMAScript. Ele também suporta vários paradigmas de programação, como programação funcional, programação orientada a objetos e programação imperativa, exceto a programação procedural, como no Python. Possui um ótimo suporte para aplicativos padrão com datas, texto e expressões regulares. No que diz respeito à herança, ela usa um modelo de herança baseado em protótipo.

Aqui está um exemplo para mostrar isso:

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

Aqui eu criei uma função igual a uma classe em Python.

2. Incorporando o Machine Learning aos aplicativos Web

Qual é a escolha certa Javascript ou Python? Antes de chegar a alguma conclusão na guerra de javascript x python, você deve estar claro sobre a diferença entre javascript e python para aprendizado de máquina.

Devido à maturidade de ambos os idiomas e ao feedback positivo das primeiras tentativas de ML em ambos, esses idiomas foram adequados para projetos de ML. Os dois idiomas tornam o aprendizado de máquina facilmente acessível aos desenvolvedores da Web devido à sua flexibilidade, estabilidade e ferramentas poderosas.

A linguagem de programação Python alimenta a maioria das estruturas de aprendizado de máquina com NumPy, SciPy e Seaborn, mas o JavaScript não ficou para trás. Ele fornece estruturas JavaScript viz. ML-JS, KerasJS, DeepLearn.js, ConvNetJS, Brain.js para ajudar os desenvolvedores na implementação de modelos de aprendizado de máquina.

Ao usar o aprendizado de máquina, um computador pode prever ou tomar uma decisão por conta própria, em certa medida, com grande precisão, e essa precisão aumenta com o tempo. Mas nossa pergunta é qual linguagem de programação da Web escolher e como isso afetará o processo de aprendizado de máquina?

Aqui eu mostrei o processo de aprendizado de máquina no Python:



O modelo completo é construído sobre a seleção de algoritmos poderosos e o tipo de aprendizado de máquina viz. reforço, supervisionado ou não supervisionado. A interface de E / S do edifício fica fácil quando o algoritmo é decidido com Python ou Javascript. De fato, o tempo de aprendizado depende do algoritmo e da CPU.

Aqui está um exemplo:

Criando uma API simples a partir de um modelo de aprendizado de máquina em Python usando o Flask.

Para servir seu modelo com o Flask, você precisa fazer o seguinte:

Primeiro, carregue o modelo já persistente na memória quando o aplicativo iniciar.

Em segundo lugar, crie um terminal de API que possa receber variáveis ​​de entrada, convertê-las em um formato apropriado (usando JSON) e retornar as previsões favoráveis.

Então, vamos criar uma função predict () que pode fazer as coisas acima. 

 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)})

Agora, você precisa escrever a classe 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)

Por fim, sua API está pronta para ser hospedada.

Depois disso, ele produz automaticamente a saída nas entradas fornecidas. No entanto, você nunca receberá 100% de precisão, pois não existe um algoritmo de aprendizado de máquina criado até o momento.

Portanto, você pode aumentar o desempenho trabalhando em algoritmos e velocidade de computação. Então, qual idioma usar?


Como o Python é adequado para a implantação de aprendizado de máquina?

O Python possui um ótimo ecossistema de aplicativos de IA, análise de dados, aprendizado profundo e aprendizado de máquina. Confira quais motivos o tornam o idioma mais preferido para aplicativos de aprendizado de máquina: -

  • Disponibilidade de várias estruturas viz. Web2py, TurboGears, CubicWeb, Django, Pilão etc. para criar aplicativos escaláveis.
  • Linguagem dinâmica que contém funções embutidas, bibliotecas como o panda, scikit - learn, Theano, numpy, etc. e IDEs de código aberto como PyCharm, Spyder, Anaconda, etc. para depuração.
  • Uma linguagem segura com tsl e suporte a algoritmos de criptografia modernos.
  • Por fim, possui uma grande base comunitária para ajudá-lo a qualquer momento.
  • O Python, sendo o player mais antigo do mundo da programação, possui uma comunidade forte e mais adequado para aplicativos de última geração que envolvem aprendizado de máquina e inteligência artificial.

Como o Javascript é adequado para codificação de aprendizado de máquina?

Javascript é considerado o rei da programação web. Embora não tenha uma comunidade enorme como a linguagem Python. Confira abaixo os motivos para escolher o JavaScript para aplicativos de aprendizado de máquina:

  • Ajude a criar aplicativos seguros e escaláveis.
  • Uma das linguagens de programação modernas e dinâmicas que acompanham o ECMAScript.
  • Ele contém bibliotecas de aprendizado de máquina viz. Keras.js, Brain.js, TensorFlow.js e STDLib, etc. para criar aplicativos de aprendizado de máquina facilmente.
  • De acordo com o desempenho, é mais rápido que a linguagem Python e funciona no modelo de objeto assíncrono e sem bloqueio.

Leia também :: Principais empresas de desenvolvimento Web centradas na inicialização na Índia (uma pesquisa)

3) Versatilidade e escalabilidade

Quando falamos sobre a escalabilidade de um idioma, precisamos entender com que eficácia o idioma pode lidar com grande tráfego de usuários, juntamente com a utilização mínima do servidor. Isso ocorre porque a escalabilidade do produto final depende de três coisas: -
-> Manipulação de uma base maior de usuários
-> Utilização de recursos do servidor
-> Habilidades do codificador e código otimizado escrito
Nodejs em Javascript é mais escalável que Python, pois suporta programação assíncrona por padrão, o que o Python não suporta. No entanto, o Python suporta corotinas usando as quais o processamento assíncrono pode ser alcançado facilmente.

A arquitetura do Nodejs parece ter sido projetada para oferecer velocidade e escalabilidade. No caso do Python em Python vs Javascript, ele possui algumas ferramentas que permitem escalabilidade.

Então, podemos dizer que agora o Python pode escalar muito bem. Além disso, ele escala nas duas direções a seguir:

  • É ótimo colocar um aplicativo Web em um domínio mais amplo.
  • É mais adequado para a criação de projetos de grande porte, pois os codifica facilmente onde os Nodejs não podem devido à sua programação assíncrona.

Quando se trata da linguagem de programação da Web mais versátil, o Python é considerado o mais adequado para o desenvolvimento de ERP, desenvolvimento da Web, AI / ML e desenvolvimento de análise de dados. Além disso, ele ganhou seu nome em estatísticas de dados, manipulação de algoritmos AI / ML e manipulação numérica. É principalmente um idioma de back-end e é executado no lado do servidor.

Por exemplo, o console interativo do Python fornece aos desenvolvedores de aplicativos da Web uma maneira de executar comandos e executar o código de teste sem criar um arquivo.

Como usar o console interativo como uma ferramenta de programação? 

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

Neste caso, eu usei o Python versão 3.5.2, veja a saída da codificação acima: 

 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. >>>

Com o console interativo Python em execução, podemos executar rapidamente comandos que aumentam a extensibilidade e versatilidade em termos de desenvolvimento.

Por outro lado, o Javascript é mais adequado para desenvolvimento web e desenvolvimento de ERP, mas menos recomendado para desenvolvimento de AI / ML, pois não contém bibliotecas / módulos fortes. Sendo um idioma de front-end e back-end, é mais adequado para a criação de aplicativos de pilha completa. Para versatilidade, o Javascript ganha sobre o Python.

4) Qual é o mais popular em Python vs Javascript?

Um novo estudo dos testadores de controle de qualidade da Global App Testing explorou os maiores pontos negativos dos desenvolvedores, com o Python destronando o JavaScript como a linguagem de programação mais questionada do Stack Overflow.


Python ultrapassa JavaScript como a linguagem mais consultada no Stack Overflow . Python é o vencedor claro aqui. Mas isso não significa que o Javascript esteja ausente na batalha de Python x Javascript. Além disso, veja as diferenças nas métricas de desempenho.

5) Qual é o melhor desempenho?

Existem vários fatores envolvidos na determinação do desempenho de uma determinada linguagem de programação da web. Com ter abordagens diferentes viz. gerenciamento de memória, programação paralela, regex, aritmética de precisão arbitrária, técnicas de implementação não se encaixam no tipo de comparação justa, mas ainda precisamos lidar com elas.



O seguinte programa longo tornará mais claro o parâmetro de velocidade das duas linguagens de programação:

1. Programa para árvores binárias no nó 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); }

SAÍDA DO 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: Jogo de Benchmarks

2. Programa para árvores binárias em 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]))

SAÍDA DO 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



Isso mostra claramente que o Nodejs se desenvolve rapidamente em comparação com o Python. Quando estamos analisando o desempenho de ambas as línguas na guerra de Python x javascript, outro caminho que podemos optar é analisar seu desempenho no fator de back-end.

O Nodejs em javascript é significativamente mais rápido que o Python, pois é baseado no V8 do Chrome (mecanismo muito rápido e poderoso). Além disso, é de thread único, que possui uma arquitetura baseada em eventos e E / S sem bloqueio. Isso maximiza o uso da CPU e memória. Em comparação com servidores multithread, os servidores Nodejs processam mais solicitações subsequentes e, assim, melhoram o desempenho do tempo de execução do aplicativo.

Nota: Com este ponto, não quis dizer que o Javascript é melhor que Python ou vice-versa. Os dois idiomas têm seus próprios profissionais que determinam suas áreas de aplicação no mundo do desenvolvimento.

O Python oferece estabilidade, consistência e fácil codificação para aprendizado de máquina, soluções de big data, aplicativos científicos e projetos governamentais. Enquanto o Nodejs em JavaScript oferece excelente desempenho e velocidade para aplicativos de bate-papo e em tempo real. Desenvolve soluções incríveis para negócios de comércio eletrônico, aplicativos de carga pesada e mercados de vários fornecedores.

Os exemplos de codificação abaixo mostram que "o JavaScript é quase pitonico"





Portanto, os exemplos acima são suficientes para mostrar que o Javascript agora promete ser equivalente ao Python. Há uma diferença muito mínima entre as duas linguagens de programação. No entanto, Python x javascript não tem muito a ver com isso, pois agora você descobriu as principais diferenças entre os dois e pode escolher ainda mais facilmente qualquer uma das duas linguagens de programação acima para o seu próximo projeto de desenvolvimento de aplicativos da web.

Nota de encerramento:

Com os pontos acima mencionados, podemos dizer que nenhum idioma é bom ou ruim. De fato, Javascript e Python garantirão soluções confiáveis, consistentes e eficazes, implementando o método correto e usando a abordagem de codificação correta. Você pode optar por um dos requisitos do seu projeto ou alugar um codificador que possa ajudá-lo com os requisitos do seu projeto.

Source: https://habr.com/ru/post/pt471134/

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