Web开发领域正在快速发展，并已发展到今天的高级阶段。 Python和Javascript在将近三十年中做出了重大贡献。 现在，作为开发人员或企业，如果您打算选择其中的一种，那么将很难，因为两者都太好了，无法避免。 因此，这带来了“ Python与JavaScript：哪一个对您最大的好处”这一主题。
这两种语言得到各种趋势不断变化的Web框架和库的支持，它们是真正的游戏规则改变者。 这些框架和库向网络生态系统的引入带来了新的范式，传统观念和软件开发标准。
如果您正在阅读这篇文章，我可以假设您可能会在不同的Web框架以及Python和JavaScript库之间感到困惑，并且遇到了一些麻烦的问题，例如：
- 对于我的下一个Web应用程序，哪一个最合适和最可靠？
- 哪种语言为构建ML应用程序提供了更多功能？
- 两种Web编程语言的主要区别是什么？
- 哪种语言在未来的行业中处于领先地位：Python还是JavaScript？
- 它们的编码样式有什么区别？
在我们的
软件外包公司讨论了这些障碍之后
，我们根据一些参数整理了两种Web编程语言之间差异的累积列表。 这不仅可以帮助开发人员为他们选择最佳的语言，还可以帮助企业采用正确的技术来在激烈的竞争中取得成功。
让我们深入研究“ Python vs Javascript”的比较
1）简介
Python是一种流行的高级Web编程语言，近年来需求巨大。 它具有动态语义，并使用OOP概念，使学习和编码变得容易。 它通过支持不同的编程范例来创建惊人的Web应用程序。 过程编程，函数编程，面向对象的编程和命令式编程。 它由各种内置模块和软件包组成。
在Python中定义了一个称为“继承”的参数，如下所示：
class Block: def __init__(self,name): self.name=name def greet(self): print ('Hi, I am' + self.name)
上面的编码实例向您展示了一个类定义，而__init__函数是一个构造函数。 它使用基于类的继承模型。
JavaScript是一种面向对象的编程语言，可帮助创建动态Web应用程序，并且已在ECMAScript语言规范中进行了标准化。 它还支持各种编程范例，例如函数式编程，面向对象的程序设计和命令式程序设计（如Python中的过程式程序设计）。 它对带有日期，文本和正则表达式的标准应用程序有很好的支持。 至于继承问题，它使用基于原型的继承模型。
这是显示此的示例：
Block = function(name){ this.name=name this.greet =function(){ return “Hi, I am “ + this. name }}
在这里，我创建了一个与Python中的类相同的函数。
2.将机器学习嵌入到Web应用程序中
Java或Python是正确的选择？ 在得出javascript vs python之战的任何结论之前，您必须清楚javascript和python在机器学习方面的区别。
由于这两种语言的成熟度以及早期ML尝试的积极反馈，这两种语言都适合ML项目。 两种语言的灵活性，稳定性和强大的工具集使Web开发人员可以轻松地使用机器学习。
Python编程语言为NumPy，SciPy，Seaborn提供了大多数机器学习框架，但JavaScript并未落后。 它提供了JavaScript框架。 ML-JS，KerasJS，DeepLearn.js，ConvNetJS，Brain.js帮助开发人员实现机器学习模型。
通过使用机器学习，计算机可以在一定程度上自行预测或做出正确的决定，并且准确性会随着时间而增加。 但是我们的问题是选择哪种网络编程语言，它将如何影响机器学习过程？
在这里，我展示了Python上的机器学习过程：
完整的模型建立在强大算法的选择和机器学习类型viz的基础上。 有监督或无监督的加固。 一旦使用Python或Javascript确定了算法，即可轻松建立I / O接口。 实际上，学习时间取决于算法和CPU。
这是一个例子：
使用Flask从Python的机器学习模型创建一个简单的API。
要使用Flask服务于模型，您需要执行以下操作：
首先，在应用启动时将已经持久的模型加载到内存中。
其次，创建一个可以接受输入变量的API端点，将其转换为适当的格式（使用JSON）并返回有利的预测。
因此，让我们创建一个可以完成上述操作的函数predict（）。
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)})
现在，您需要编写主类。
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)
最后，您的API已准备好托管。
此后，它将自动在给定的输入上产生输出。 但是，您将永远不会获得100％的准确性，因为迄今为止还没有创建这样的机器学习算法。
因此，您可以通过研究算法和计算速度来提高性能。
那么，使用哪种语言呢？
Python如何适合机器学习部署？
Python具有强大的AI，数据分析，深度学习和机器学习应用程序生态系统。 查看什么原因使其成为机器学习应用程序的首选语言：-
- 各种框架的可用性。 Web2py，TurboGears，CubicWeb，Django，Pylon等。 用于创建可扩展的应用程序。
- 包含内置函数的动态语言，诸如panda，scikit-Learn，Theano，numpy等库。 以及开源IDE，例如PyCharm，Spyder，Anaconda等。 用于调试。
- 支持tsl和现代加密算法的安全语言。
- 最后，它拥有庞大的社区基础，可以随时为您提供帮助。
- Python是编程界最古老的玩家，拥有强大的社区，最适合涉及机器学习和人工智能的下一代应用程序。
Javascript如何适合机器学习编码？
Javascript被认为是Web编程之王。 不过，就Python语言而言，它没有庞大的社区。 请查看以下为机器学习应用程序选择JavaScript的原因：
- 帮助构建安全且可扩展的应用程序。
- ECMAScript随附的现代和动态编程语言之一。
- 它包含机器学习库，即。 Keras.js，Brain.js，TensorFlow.js和STDLib等。 轻松创建机器学习应用。
- 根据性能，它比Python语言要快，并且可以在异步非阻塞对象模型上运行。
另请阅读： 印度的创业中心Web开发公司（调查）3）多功能性和可伸缩性
当我们谈论一种语言的可扩展性时，我们需要了解该语言如何有效地处理大量用户流量以及最小的服务器利用率。 这是因为最终产品的可伸缩性取决于三件事：-
->处理更大的用户群
->服务器端资源利用率
->编码技巧和书面优化代码
Javascript中的Nodejs比Python更具可扩展性，因为默认情况下它支持异步编程，而Python不支持。 但是，Python支持协程，使用协程可以轻松实现异步处理。
Nodejs的体系结构看起来好像是为速度和可伸缩性而设计的。 对于使用Python vs Javascript的Python，它具有一些可用于实现可伸缩性的工具。
因此，我们可以说Python现在可以很好地扩展。 此外，它在以下两个方向扩展：
- 如果将Web应用程序放在更广泛的领域中，那将是很棒的。
- 它最适合构建大型项目，因为它可以轻松地在Nodejs由于异步编程而无法进行的地方对它们进行编码。
当谈到最通用的Web编程语言时，Python被认为最适合ERP开发，Web开发，AI / ML和数据分析开发。 此外，它在数据统计，AI / ML算法处理和数值处理中也名声远扬。 它主要是一种后端语言，在服务器端运行。
例如，Python交互式控制台为Web应用程序开发人员提供了一种无需创建文件即可执行命令和运行测试代码的方法。
如何使用交互式控制台作为编程工具？
$ python $ cd environments $ . my_env/bin/activate (my_env) lekhi@ubuntu:⥲/environments$ python
在这种情况下，我使用的是Python 3.5.2版，请参见上述代码的输出：
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. >>>
通过运行Python交互式控制台，我们可以快速执行命令，以提高开发的可扩展性和多功能性。
另一方面，Javascript最适合Web开发和ERP开发，但不建议用于AI / ML开发，因为它不包含强大的库/模块。 作为一种前端和后端语言，它最适合于构建全栈应用程序。 出于多功能性考虑，Java胜过Python。
4）在Python和Javascript中哪个更受欢迎？
来自众包QA测试人员Global App Testing的一项新研究探索了开发人员的最大痛点，其中Python取代了JavaScript，成为Stack Overflow最受欢迎的编程语言。
在
Stack Overflow上，Python取代了JavaScript作为最受欢迎的语言。 Python是这里的明显赢家。 但这并不意味着在Python与Java之战中缺少Javascript。 此外，请参见性能指标上的差异。
5）哪个表现更好？
确定特定Web编程语言的性能涉及多个因素。 用不同的方法。 内存管理，并行编程，正则表达式，任意精度算术，实现技术不适合进行公平的比较，但是我们仍然必须处理它们。
下面的长程序将使您更清楚地了解两种编程语言的速度参数：
1. Node js中的二叉树程序：
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); }
程序输出：
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：
基准测试2. Python 3中的二叉树程序
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]))
程序输出：
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
这清楚地表明Node.js与Python相比发展迅速。 当我们在Python与javascript之战中分析两种语言的性能时，我们可以选择的另一个方法是在后端因素上分析它们的性能。
JavaScript基于JavaScript的V8（非常快速和强大的引擎），因此JavaScript中的Nodejs明显比Python快。 而且，它是单线程的，具有基于事件的体系结构和非阻塞I / O。 这样可以最大程度地利用CPU和内存。 与多线程服务器相比，Nodejs服务器处理更多的后续请求，从而提高了应用程序运行时性能。
注意：至此，我并不是说Javascript比Python更好，反之亦然。 两种语言都有自己的优点，这决定了它们在开发领域中的应用领域。
Python为机器学习，大数据解决方案，科学应用程序和政府项目提供了稳定性，一致性和简便的编码。 JavaScript中的Node.js为聊天和实时应用程序提供了出色的性能和速度。 它为电子商务业务，繁重的应用程序和多供应商市场开发了出色的解决方案。
下面的编码示例将向您展示
“ JavaScript几乎是Pythonic”
因此，以上示例足以向您展示Javascript现在有望与Python等效。 两种编程语言之间的差别很小。 但是，Python vs javascript并没有多大关系，因为您现在已经发现了两者之间的主要区别，并且可以为下一个Web应用程序开发项目轻松地选择以上两种编程语言中的任何一种。
结束语：
基于以上几点，我们可以说没有语言是好是坏。 实际上，Javascript和Python都将通过实施正确的方法并使用正确的编码方法来保证可靠，一致且有效的解决方案。 您可以根据项目需求选择
一个 ，也可以
租用一名编码员来帮助您满足项目需求。