Node.js против Python: Как выбрать лучшую технологию для разработки бэкенда

Автор Стэнли Улили✏️

Выбор языка программирования бэкенда — задача не из легких. В конце концов, у разных языков есть свои плюсы и минусы, которые необходимо учитывать, чтобы убедиться, что это правильный инструмент для приложения, которое вы пытаетесь создать.

Node.js и Python — одни из самых популярных вариантов для разработки бэкенда. Оба имеют очень сильные экосистемы пакетов и сообщества, и выбор между ними может быть непростым.

В этой статье мы проанализируем плюсы и минусы Node.js и Python, а также рассмотрим сценарии, в которых один из них будет лучше другого, чтобы вы могли сделать лучший выбор для своего бэкенда.

Мы рассмотрим следующие темы:

  • Что такое Node.js?
  • Что такое Python?
  • Сравнение архитектур
  • параллелизм и параллельность
  • Производительность и скорость
  • Масштабируемость
  • Расширяемость
  • Статическая типизация
  • Сообщество и библиотеки
  • Общие примеры использования

Что такое Node.js?

Node.js — это асинхронная среда выполнения JavaScript, работающая на движке V8 от Google. Она широко используется для создания приложений реального времени, бэкендов, настольных и мобильных приложений.

Node.js является мультипарадигмой и поддерживает следующие парадигмы:

  • Событийно-ориентированная
  • императивная
  • Объектно-ориентированная
  • Функциональное программирование

Node был разработан Райаном Далом и выпущен в 2009 году, став мгновенным хитом, поскольку впервые позволил разработчикам JavaScript писать код JavaScript вне веб-браузера. С годами он вырос и стал сильным соперником более старых языков, таких как Python, и предлагает множество инструментов для разработки бэкенда, таких как Express.js, Fastify и NestJS.

Что такое Python?

Python — это интерпретируемый язык программирования общего назначения, который обычно используется для написания сценариев, разработки бэкендов, машинного обучения и науки о данных. Он поддерживает множество парадигм, таких как:

  • Процедурная
  • Объектно-ориентированное
  • Функциональное программирование

Он был спроектирован и разработан Гвидо ван Россумом и был выпущен в 1991 году, что принесло ему успех; Python постоянно входит в первую десятку рейтинга TIOBE Programming Community Index. Кроме того, такие крупные компании, как Google, Facebook, Dropbox и Instagram, используют его как для внутренних, так и для внешних инструментов — даже NASA нашло ему применение.

Python постоянно развивается, и у него есть зрелые веб-фреймворки, такие как Django, Flask и FastAPI, которые вы также можете использовать в своих проектах по разработке бэкенда.

Сравнение архитектур

Архитектура программного обеспечения описывает, как основные компоненты системы взаимодействуют, связаны и организованы. Хорошее проектирование архитектуры может привести к созданию систем, которые масштабируются, хорошо работают и поддерживаются.

В этом разделе мы рассмотрим архитектуры Node.js и Python с высоты птичьего полета.

Node.js

Node.js является однопоточной, неблокирующей и реализует событийно-ориентированную архитектуру. В нем есть один поток, в котором выполняется весь код, который вы пишете, и библиотеки, которые вы используете. Он также использует другие потоки, которые предоставляет библиотека libuv C, для обработки дорогих или долго выполняющихся задач.

Node.js использует обратные вызовы для сигнализации о завершении долго выполняющихся задач, и после завершения они добавляются в очередь задач, а затем возвращаются в основной поток. Именно такое поведение делает Node.js неблокирующим, поскольку дорогостоящие задачи не блокируют основной поток; вместо этого они выполняются в отдельных потоках libuv, а Node.js продолжает выполнять другие части исходного кода.

Python

Python также является однопоточным языком, в основном потому, что в нем реализована глобальная блокировка интерпретатора (GIL) — механизм, позволяющий только одному потоку завладеть интерпретатором Python и выполнять код Python в данный момент времени. Даже если в программе Python используется несколько потоков, GIL будет переключаться между ними через регулярные промежутки времени, чтобы дать каждому потоку возможность выполнить код — но по умолчанию они не могут работать параллельно. Именно такое поведение делает Python однопоточным.

В отличие от Node.js, Python не основан на событийно-управляемой архитектуре. Однако вы все равно можете использовать ее, используя пакет asyncio, который позволяет вам писать асинхронный код с синтаксисом async/await, поскольку он реализует цикл событий, фьючерсы и т.д.

Вердикт

Несмотря на то, что архитектуры языков отличаются, оба языка являются хорошим выбором и могут поддерживать синхронное и асинхронное программирование.

Параллелизм и параллелизм

Еще одним важным аспектом выбора бэкенда является параллелизм и параллельность. Эти термины обычно сбивают людей с толку, поэтому давайте дадим им определение, чтобы мы могли быть на одной странице:

  • Параллелизм: когда две или более задач выполняются в нескольких потоках, но не одновременно. Вместо этого выполнение переключается между задачами, и когда компьютер прерывает задачу, чтобы переключиться на другую, он может продолжить выполнение другой задачи с места прерывания.
  • Параллелизм: когда несколько задач выполняются в разных потоках одновременно

Параллелизм и параллелизм неоценимы, когда задачи вашего приложения привязаны к процессору, как, например, в следующих задачах:

  • Обработка изображений
  • Шифрование
  • Выполнение сложных вычислений
  • Сжатие видео

Если вы хотите посмотреть дополнительные примеры задач с привязкой к процессору, обратитесь к этой статье.

Теперь, если вы хотите повысить производительность этих задач, вы можете разделить их между различными потоками и выполнять их параллельно.

Итак, давайте посмотрим, как Node и Python работают с параллелизмом и параллельностью.

Node.js

Хотя Node является однопоточным, вы можете писать многопоточные программы, используя модуль worker_threads. Этот модуль создает легкие рабочие потоки, которые позволяют вам параллельно выполнять код JavaScript, требующий больших затрат процессора.

Рабочие потоки используют ту же память и идентификатор процесса, что и главный поток (родительский), а потоки взаимодействуют друг с другом посредством передачи сообщений. Вы можете узнать больше о том, как писать многопоточные программы в Node.js в других разделах блога.

Python

В Python можно достичь параллелизма с помощью модуля threading, который создает потоки для выполнения частей вашего кода. Однако это не означает, что потоки будут выполняться параллельно. Это связано с GIL, который гарантирует, что только один поток может выполнять код Python, и переключается между ними через регулярные промежутки времени.

В то время как параллелизм полезен для задач, связанных с вводом-выводом, задачи, связанные с центральным процессором, получают большую пользу от параллелизма. Для достижения параллелизма Python предоставляет модуль multiprocessing, который создает процесс на каждом ядре и позволяет вам использовать многоядерную систему для параллельного выполнения кода Python.

Каждый процесс имеет свой собственный интерпретатор и GIL, но при этом есть несколько оговорок. Во-первых, процессы имеют ограниченное взаимодействие по сравнению с рабочими потоками, а во-вторых, запуск процесса, как правило, обходится дороже, чем запуск потока.

Вердикт

Модуль потоков Python меркнет по сравнению с модулем Node.js worker_thread, который может легко достичь параллелизма и параллельности. Node.js выигрывает, потому что он поддерживает параллелизм и параллельность, не требуя обходных путей, как это делает Python.

Производительность и скорость

Более быстрый бэкенд может сократить время отклика вашего сервера, что, в свою очередь, повышает скорость работы страниц. Хорошая скорость страницы может помочь вашему веб-приложению хорошо ранжироваться в Google и обеспечить пользователям хороший опыт.

Скорость языка программирования, как правило, зависит от того, как выполняется исходный код. Давайте рассмотрим, как Node.js и Python сравниваются во время выполнения и как это влияет на скорость выполнения каждого из них.

Node.js

Node известен тем, что быстро выполняет код, и в основном это можно объяснить несколькими причинами.

Во-первых, как уже упоминалось ранее, Node.js компилируется в машинный код и построен на движке Google V8, который является высокопроизводительным движком JavaScript, написанным на C++. Именно движок V8 компилирует ваш JavaScript в машинный код, в результате чего процессор выполняет его напрямую, обеспечивая высокую производительность. Node.js также получает значительные преимущества от частых обновлений производительности, которые Google вносит в движок V8.

Во-вторых, Node.js является неблокирующим и построен на архитектуре, управляемой событиями. В Node.js есть асинхронные методы почти для каждой операции метода ввода-вывода. Поскольку Node.js является однопоточным, если операция занимает много времени, она не блокирует основной поток. Вместо этого он выполняет ее параллельно, освобождая место для выполнения других частей вашего кода.

Python

Скорость выполнения Python намного медленнее, чем у Node. Есть несколько факторов, которые влияют на скорость Python. Для начала, Python автоматически компилирует исходный код в байт-код, который является низкоуровневым форматом, интерпретируемым только виртуальной машиной Python (PVM). Это сказывается на производительности, поскольку центральный процессор не выполняет байт-код напрямую — вместо этого PVM интерпретирует код, что замедляет время выполнения.

Для решения этой проблемы у Python есть альтернативные реализации, такие как PyPy, которая утверждает, что она в 4,5 раза быстрее стандартной реализации Python за счет использования технологии just-in-time (JIT). Если скорость — это то, в чем отчаянно нуждается ваше приложение на Python, вам следует рассмотреть возможность использования PyPy.

С учетом вышесказанного, хотя Python медленнее Node.js, его скорость все еще достаточно хороша для многих проектов, и именно поэтому он все еще популярен.

Вердикт

Node.js является победителем, потому что он выполняется настолько быстро, насколько он скомпилирован в машинный код, в то время как Python интерпретируется с помощью PVM — процесса, который имеет тенденцию замедлять выполнение.

Масштабируемость

Когда приложение набирает обороты, происходит следующее:

  • Увеличивается количество клиентских запросов из-за роста числа пользователей
  • Увеличивается объем данных, требующих обработки
  • Появляются новые функции

Способность приложения расти и адаптироваться к увеличению спроса без потери производительности называется масштабированием.

Node.js

Node.js предоставляет встроенный кластерный модуль, который позволяет масштабировать ваше приложение без дополнительных усилий. Модуль создает отдельный процесс, или рабочий, на каждом ядре в многоядерной системе. Каждый рабочий имеет экземпляр вашего приложения, а кластерный модуль имеет встроенный балансировщик нагрузки, который распределяет входящие запросы между всеми рабочими по алгоритму round-robin.

Node.js также хорошо масштабируется, поскольку использует меньшее количество потоков для обработки клиентских запросов. В результате он тратит большую часть своих ресурсов на обслуживание клиентов, а не на накладные расходы на жизненные циклы потоков, которые могут быть дорогостоящими.

Python

В Python нет собственного эквивалента кластерного модуля Node.js. Наиболее близким является модуль multiprocessing, который может создавать процессы на каждом ядре, но ему не хватает некоторых функциональных возможностей для кластеров. Для выполнения кластерных вычислений можно использовать пакеты сторонних разработчиков, такие как:

  • Celery
  • Dask
  • Jug

В Python wiki есть полный список пакетов Python для кластерных вычислений.

Вердикт

Кластерный модуль Node.js позволяет приложениям Node легче масштабироваться по сравнению с Python. Однако важно признать, что большинство людей в наши дни используют Docker для масштабирования.

С помощью Docker вы можете создавать несколько контейнеров, каждый из которых содержит экземпляр вашего приложения. Вы можете создать столько контейнеров, сколько ядер имеется в вашей системе, и поместить в каждый из них балансировщик нагрузки для распределения запросов. Таким образом, независимо от того, используете ли вы Python или Node.js, вы можете использовать Docker для упрощения масштабирования.

Расширяемость

Не каждый язык программирования может эффективно решить каждую вашу проблему, поэтому иногда необходимо расширить язык программирования другим языком, который лучше справится с поставленной задачей.

Давайте рассмотрим расширяемость Node.js и Python.

Node.js

Вы можете расширить Node.js с помощью C/C++, используя аддоны. Например, аддон C++ позволяет вам написать программу на C++ и затем загрузить ее в вашу программу Node.js с помощью метода require. Благодаря этой возможности вы можете использовать преимущества библиотек C++, скорость или потоки.

Для реализации аддонов вы можете использовать:

  • Node-API
  • Нативные абстракции для Node.js

Вы также можете расширить Node.js с помощью Rust; ознакомьтесь с этим учебником, чтобы узнать, как это сделать.

Python

Python также имеет хорошие возможности расширения языка. Вы можете расширить его с помощью C или C++, и это позволит вам вызывать библиотеки C/C++ в Python или вызывать код Python в C/C++.

Вы также можете использовать альтернативные реализации Python для расширения Python следующим образом:

  • Jython: значительно упрощает интеграцию с Java
  • IronPython: позволяет Python легко интегрироваться с Microsoft .NET framework.

Вердикт

Оба языка имеют хорошую поддержку для расширения с другими языками.

Статическая типизация

Node.js и Python являются динамически типизированными языками, что позволяет быстро программировать без необходимости определять типы для кода, который вы пишете. Однако по мере роста вашей кодовой базы возникает необходимость в статической типизации, чтобы помочь вам отлавливать ошибки на ранних стадиях и документировать код для дальнейшего использования. Несмотря на то, что Python и Node.js являются динамически типизированными, они оба предоставляют инструменты статической типизации, которые вы можете использовать в своей кодовой базе при необходимости.

Node.js

Node.js, как часть экосистемы JavaScript, имеет TypeScript, который является сильно типизированным супернабором JavaScript, разработанным в 2012 году компанией Microsoft. TypeScript поддерживает постепенную типизацию, то есть вы можете использовать TypeScript даже без типов и добавлять их по мере необходимости.

При использовании TypeScript вы сохраняете исходный код в расширении .ts вместо расширения .js, и это включает этап сборки, который компилирует все файлы TypeScript в JavaScript. Поскольку TypeScript является отдельным языком от Node, он развивается гораздо быстрее, и вы можете использовать все новые возможности, поскольку они всегда компилируются в JavaScript.

TypeScript приобрел популярность в последние годы, и, чтобы представить ситуацию в перспективе, его еженедельная загрузка на npm составляет более 29 миллионов. Согласно опросу разработчиков Stack Overflow 2021, он занимает третье место среди самых любимых языков программирования, опережая Python, Node.js и сам JavaScript. О том, как настроить TypeScript в node, читайте в этой статье.

Python

В отличие от Node.js, Python не нуждается в отдельном языке для типов. Вместо этого он поставляется с подсказками типов, которые вы можете использовать в своем проекте. Однако Python не выполняет статический анализ типов самостоятельно; вместо этого для статической проверки типов используется такой инструмент, как mypy. Смотрите эту статью, если вы хотите узнать, как выполнять статическую проверку типов в Python.

Преимущество подхода подсказки типов в Python заключается в том, что вам не нужно использовать другое расширение файла для исходного кода и компилировать его в расширение файла Python. Но недостатком является то, что новые подсказки типов появляются с каждым новым выпуском Python, каждый из которых занимает примерно год. С другой стороны, TypeScript имеет график выпуска 3-4 месяца.

Вердикт

Node.js выигрывает благодаря TypeScript, который развивается гораздо быстрее, чем Python. Но все же стоит признать способность Python добавлять типы без необходимости использования другого языка.

Сообщество и библиотеки

Сообщество играет огромную роль в разработке программного обеспечения. Язык программирования с большим сообществом, как правило, имеет:

  • Больше библиотек и инструментов для разработки
  • Больше контента для обучения
  • Легче найти поддержку
  • Легче найти разработчиков для найма.

Node.js и Python в равной степени имеют сильные сообщества, но давайте рассмотрим каждый из них подробнее.

Node.js

Node.js имеет сильное и активное сообщество, которое создало более миллиона пакетов с открытым исходным кодом, все из которых доступны вам на npm.

Ниже перечислены некоторые пакеты, с которыми вы наверняка столкнетесь:

  • Express: веб-фреймворк для создания веб-приложений
  • Axios: для выполнения API-запросов
  • Lodash: библиотека утилит

Чтобы узнать больше пакетов, обратитесь к курируемому репозиторию awesome-nodejs на GitHub.

Помимо пакетов, Node.js имеет множество высококачественного письменного контента и видеоуроков, размещенных на многих платформах, включая этот блог. Это значительно облегчает изучение Node.js, а когда вы застряли на задаче, есть большая вероятность, что кто-то уже задал этот вопрос до вас на платформе Q&A, такой как Stack Overflow.

Кроме того, в рамках Node.js проводится множество международных конференций, где вы можете узнать больше о Node.js и познакомиться с другими людьми, а также онлайн-сообщества, посвященные Node.js.

Python

Python также имеет активное сообщество, в индексе пакетов Python более 370 тысяч пакетов и 3,4 миллиона релизов. Вы можете загрузить их в свой проект с помощью pip — программы установки пакетов, которая извлекает пакеты из Python Package Index.

Ниже перечислены некоторые из популярных пакетов:

  • NumPy: библиотека для работы с массивами.
  • Pandas: используется для анализа данных
  • Django: веб-фреймворк

Полный список можно найти в репозитории awesome-python на GitHub.

Как и Node.js, Python имеет множество видео и письменных материалов, а также активные онлайн-сообщества и конференции, такие как Python Conference (PyCon), которая проводится более чем в 40 странах.

Вердикт

Здесь побеждают оба, потому что и Node, и Python имеют высококачественный контент, активные сообщества и множество пакетов для разработки.

Общие сценарии использования

У Python и Node.js есть свои сильные и слабые стороны, которые мы подробно рассмотрели здесь. Некоторые задачи лучше подходят для Python из-за пакетов и сообщества вокруг него, а некоторые задачи больше подходят для Node.js из-за архитектуры языка и других факторов.

Node.js

Благодаря неблокирующей и управляемой событиями архитектуре Node.js обычно используется для:

  • операций, привязанных к процессору: благодаря хорошей поддержке многопоточности
  • Операции ввода/вывода: благодаря неблокирующей и управляемой событиями архитектуре
  • Приложения в реальном времени: использование библиотек типа socket.io

Python

С другой стороны, научное сообщество активно использует Python, и, как результат, существует множество пакетов для машинного обучения, анализа данных и многого другого, например:

  • NumPy
  • SciPy
  • Matplotlib

Если ваше приложение больше ориентировано на анализ данных или использует инструменты, которыми пользуются ученые, Python — отличный выбор.

Вердикт

Оба варианта хороши. В основном это зависит от того, для чего вы хотите их использовать. Node.js хорош для приложений реального времени, а Python — для приложений, требующих анализа и визуализации данных.

Заключение

Мы подошли к концу этой статьи. Мы рассмотрели различия между Python и Node.js, и я надеюсь, что вы поняли, что не существует такого понятия, как идеальный инструмент. Тем не менее, эти языки изо всех сил пытаются устранить свои ограничения либо с помощью встроенных, либо сторонних инструментов.

Выбор языка бэкенда во многом зависит от типа приложения, которое вы хотите создать, и я надеюсь, что это руководство помогло вам принять правильное решение для вашего бэкенда.


Всего 200 ✔️ Мониторинг неудачных и медленных сетевых запросов в продакшене

Развертывание веб-приложения или веб-сайта на базе Node — это самая простая часть. Убедиться, что ваш экземпляр Node продолжает обслуживать ресурсы вашего приложения — вот где все становится сложнее. Если вы заинтересованы в обеспечении успешного выполнения запросов к бэкенду или сторонним сервисам, попробуйте LogRocket.

LogRocket — это как видеорегистратор для веб- и мобильных приложений, записывающий буквально все, что происходит, пока пользователь взаимодействует с вашим приложением. Вместо того чтобы гадать, почему возникают проблемы, вы можете агрегировать и сообщать о проблемных сетевых запросах, чтобы быстро понять первопричину.

Оцените статью
Procodings.ru
Добавить комментарий