Python 与 JavaScript:主要区别、性能比较和应用领域

现代 Web 应用程序的复杂性远不止创建具有无数元素的引人注目的用户界面。为了实现无延迟的体验和轻松的可扩展性,对架构设计给予应有的关注非常重要,这可能非常具有挑战性。在功能齐全的在线应用程序的引擎盖下,不同的框架和库可以与用于构建软件的不同编程语言和平共处。由于方程可能包含如此多的变量,因此必须掌握每个潜在系统组件的知识,以了解何时以及为何使用它们。

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目前,JavaScript 和 Python 引起了前所未有的关注。例如,在 2021 年,它们占 GitHub 上拉取请求的大部分:

大量的库实现了开发灵活性,不乏学习资源,JavaScript 和 Python 开发人员的平均工资让您想尽快深入了解代码编写的特性。今天,我们将概述它们之间的主要区别,并了解它们的应用在哪些领域可以保证更好的结果。

简介

Python 和 JavaScript 都是在 90 年代发明的,因此它们在发展中已经走过了漫长的道路,然后才占据了地位。例如,JavaScript 最早出现在 1995 年。当时,它的主要目的是为网页添加一些 HTML 和 CSS 无法提供的动态功能。大约 15 年后,Node.js 的出现标志着 JavaScript 开发的新纪元。在它的帮助下,开发人员可以将 JavaScript 用于应用程序的前端和后端部分。

大多数情况下,JavaScript 被描述为一种面向对象的语言。但重要的是要注意,它的可能性不仅限于 OOP。此外,它还支持事件驱动、函数式和命令式范式。对这种语言提供的可能性不满意的开发人员也可以使用 TypeScript 构建应用程序,TypeScript 有时被描述为具有超能力的 JavaScript。

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反过来,Python 有点老。这种通用语言由 Guido van Rossum 于 1991 年开发。Python 的主要优点之一是它非常易于学习和解释。对于那些有一定编程经验的人来说,用它编写的代码就像一本书一样容易阅读。

然而,尽管如此简单,Python 并不是一种“菜鸟语言”,适用于刚开始学习如何编码并希望在未来转向更“严肃”的东西的人。它支持函数式、命令式、面向对象和过程式编程,被认为是数据科学的最佳工具之一。在处理庞大的数据集和机器学习算法时,NumPy、Pandas、PyTorch、TensorFlow 和许多其他框架和库可以将 Python 变成一把瑞士刀。此外,例如 Django 等流行的服务器端 Python 框架,使其成为任何  提供一流 Web 应用程序的定制软件开发公司的不错选择。

性能比较

快速学习新技术并立即编写代码无疑是一件好事。但快速的开发速度并不一定意味着最终的软件系统能够快速运行。尤其是当我们谈论解释型编程语言时,因为在这种情况下,程序不会被编译为本机代码。

JavaScript 依赖于实现出色性能的 V8 引擎。由于引擎功能,它支持即时编译,简而言之,这意味着可以在应用程序执行时编译和优化代码。该代码在最终用户浏览器中进行解释。这就是为什么当您访问一个塞满大量 JavaScript 的网站时,您可能会面临严重的延迟,尤其是在您使用旧计算机的情况下。然而,Node.js 允许在服务器端使用 JavaScript,它的多线程支持使整体情况更加出色。因此,对于那些想要构建高性能 Web 应用程序的人来说,它是一个绝佳的选择。

另一方面,Python 不能如此轻松地处理繁重的应用程序。你还记得我们认为 Python 是最容易阅读的编程语言之一吗?好吧,不幸的是,这种奢侈品是有代价的。高层次的抽象需要更长的解释时间。我们的语言不同于计算机所说的语言。因此,代码越容易被人类理解,计算机就越难以解释和执行。幸运的是,有像 Jython 和 Cython 这样的 Python 实现,其主要目的是提高整体性能,但尽管他们的开发人员付出了所有努力,但它们仍无法与 V8 引擎竞争。

应用领域

我们提到的 JavaScript 和 Python 的特性并没有给出在给定情况下使用哪个特性的严格答案。您不能选择具有最简单语法的语言来学习和使用它来实现您想到的任何东西,从复杂的基于 Web 的系统到视频游戏。嗯,也许,你可以,但它不会是最优化的做事方式。每种技术最初都是为了解决一组特定的任务而设计的。在编程语言的情况下,它导致了有助于解决这些任务的库和框架的开发。因此,在编写代码之前,您必须了解哪些语言最适合哪些领域。

例如,Python 在机器学习领域扮演着重要角色之一 。使用复杂的算法让软件系统从可用数据中学习本身就是一项具有挑战性的任务。Python 易于理解的语法允许避免与需要理解可读性差的代码相关的额外复杂性。因此,开发人员可以专注于试验并尽快做出更改。

由于 Python 是一种解释型语言,因此您可以忘记兼容性问题并毫不费力地在不同平台上运行代码。此外,TensorFlow 和 Keras 等功能齐全的库使开发人员能够在深度学习方面提高效率。

数据科学 是 Python 可以被视为“主导力量”的领域的另一个例子。正如我们已经提到的,Pandas 和 NumPy 可以帮助进行数据分析和数学函数,而 Matplotlib 可以负责创建 2D 图表。

JavaScript 也有可能用于数据科学项目。它支持 TensorFlow 和 D3.js,这是最丰富的数据可视化库之一。但是,说实话,我们喜欢它是出于不同的原因。如果您想  为顶级 Web 应用程序编写优美的前端代码,JavaScript 是不可替代的。只需开始搜索“前端”,您就会发现无数对 React、  Vue.js、Angular 以及几十个非常流行的框架和库的引用。

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此外,由于Node.js 允许使用 JavaScript 编写服务器端代码,因此 Web 开发人员无需学习新语言来处理应用程序的后端部分 。

结论

由于 Python 和 JavaScript 都非常流行,人们很自然地想知道应该把时间花在哪一个上。不幸的是,比较编程语言有时等于比较苹果和春风。所有这些都是为了编写使计算机遵循您的意愿的代码而创建的。但是现代技术是如此多才多艺,软件解决方案执行的任务如此之多,以至于一种特定的语言无法满足普通开发人员在其职业道路上面临的所有需求。这种情况导致需要,如果不是磨练多种编程语言的知识,那么至少要很好地理解它们的应用程序的细节。

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