Die Entwicklung der Sprache oder des Tools hängt von der Problemstellung und dem Fortschritt der Hardware ab. Mit dem Aufkommen von Cloud Computing sind nur wenige Sprachen wie Java, PHP, .NET, Python, JS und ihre jeweiligen Toolsets im Trend. In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf drei Technologien, dh Java, Node JS und Python, und sehen eine vergleichende Studie von ihnen.

Die internen Abläufe

Hier möchte ich das Arbeitsprinzip der drei vorstellen. Eines ist klar, Java ist die einzige kompilierte Sprache, aber Node JS und Python sind interpretierte Sprachen.

Für Anfänger mag das keine große Sache sein, aber das kann den ganzen Diskurs verändern. Wenn wir den Code kompilieren, kann er von der Hardware konsumiert werden, aber wenn er interpretiert wird, wird der Code zur Laufzeit in Bytecode konvertiert, was je nach Situation zu einer 10-fachen Leistungssteigerung führen kann.

Die folgende Tabelle zeigt die Ausführungszeit, die CPU, die Speichernutzung und die Codegröße für einige Standardalgorithmen. Kredit geht an BenchmarksGame-Team. Einzelheiten zum Gerät finden Sie unter hier.

Die folgende Tabelle zeigt den Vergleich zwischen auf der Grundlage von Geschwindigkeit, Leistung, Skalierbarkeit und mehr:

Schnelligkeit

Da Java als Bytecode und statisch verknüpfter Code kompiliert wird, ist die Leistung immer schneller, in den meisten Fällen zehnmal schneller als die anderen beiden. Es gibt ein paar seltsame Fälle, in denen Java nicht schnell genug ist. In diesen Fällen läuft es auf nicht übereinstimmende Anwendungsfälle, veralteten Code und falsche Codierungspraktiken hinaus.

Die Geschwindigkeit von NodeJ ist dank der V8-Engine besser als die von Python. Die V8-Engine interpretiert den Javascript-Code in Maschinensprache und optimiert die Lösung, um die Ladezeit zu verkürzen. NodeJs-Programme laufen auf einem einzigen Thread. Sie können jedoch leicht Multithread-Bibliotheken finden. Die Bibliotheken wurden verwendet, um einen Thread-Pool zu erstellen und mehrere CPU-Kerne gleichzeitig im Hintergrund zu verwenden.

Leistung

Die Computerleistung ist die Menge an nützlicher Arbeit, die vom Computersystem geleistet wird. Die Leistung eines Systems hängt also von der richtigen Technologie ab, die für eine bestimmte Arbeitslast ausgewählt wurde. Java unterstützt natürlich Multithreading, daher ist es wirklich eine gute Wahl, wenn eine Anwendung eine starke parallele Verarbeitung durchführt. Wenn eine Anwendung viele Netzwerke erstellt, ruft sie Node JS auf, das der Gewinner sein wird, da es natürlich die ereignisgesteuerte Programmierung und damit die asynchrone Programmierung unterstützt. Python entwickelt sich hauptsächlich als Mittelweg, um eine anständige Leistung zu erzielen, und es hat immer den Vorteil, eine einfach zu erlernende Sprache zu sein.

Skalierbarkeit

Betrachtet man die aktuelle Entwicklung der Cloud-Infrastruktur, so ist das Erreichen von Skalierbarkeit durch Infrastrukturtricks für zustandslose Webanwendungen eine Norm. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, eine zustandsbehaftete Anwendung zu skalieren. Die Skalierbarkeit hängt vom Zweck der Anwendung und der von uns ausgewählten Technologie ab.

Node.js ist aufgrund von Microservices, ereignisgesteuerter Architektur und nicht blockierender E/A recht skalierbar. Es ermöglicht die Erstellung von Microservices und Modulen. Bei jeder Erweiterung der Lösung greifen diese Microservices und Module auf dynamische Prozessabläufe zurück und halten Leistung und Geschwindigkeit im Zaum.

Da Java von der ressourcenoptimierten JVM als Garbage Collection erfasst wird, ist es eine anständige Wahl für die Skalierung.

Python ist schwer zu skalieren, da es dynamisch typisiert wird und immer langsamer ist. Je weiter der Code voranschreitet, desto langsamer wird auch das System und das System wird zu verworren.

Einfache Bedienung

Sie wird als die Zeit gemessen, die man braucht, um die Sprache zu lernen und anzuwenden. Es läuft also auf die Vertrautheit mit Syntax, Ausdrücken und Konzepten hinaus. Ebenfalls problemlos passt ein Entwickler ein bestehendes Projekt an und beginnt, einen Beitrag zu leisten.

Java ist objektorientierte Programmierung und die Speicherverwaltung wird von der JVM übernommen, daher ist die Lernkurve gering.

Python hingegen ist eine Hochsprache und ihre Syntax ist intuitiver. Daher ist die Lernkurve sogar noch kleiner als bei Java, und das ist definitiv der Faktor, der in den meisten Nicht-Software-Branchen wie Data Science und anderen verwendet wird.

Die Lernkurve der NodeJs ist ebenfalls einfach, aber das Innenleben der Laufzeitumgebung wie asynchrone Programmierung, Hooks und Muster sind schwer zu verstehen. 

Gemeinschaft

Alle haben sich in ihren eigenen Märkten etabliert. Sowohl Java als auch Python gibt es schon seit geraumer Zeit und haben gesunde Communities. NodeJs ist eine relativ neue Technologie, die sich noch mit der Anpassung befasst, und als Open-Source-Technologie hat sie eine beträchtliche Community.

Bibliothek

Alle drei verfügen über eine umfangreiche Bibliothek zur Unterstützung verschiedener Funktionen und sind gut dokumentiert. 

Wenn Sie mit NodeJs arbeiten, finden Sie NPM (NodeJs Package Manager). Es ist ein kostenloses Online-Repository, das die JavaScript-Entwicklung vorantreibt und vereinfacht, indem es NodeJs-Pakete speichert.

Kosten

Python wird mit vielen Open-Source-Bibliotheken und -Frameworks geliefert, die dazu beitragen, die Kosten von Python zu senken. Während Java jetzt im Besitz von Oracle ist und lizenziert ist, müssen wir die Lizenzkosten bezahlen, um den Support zu erhalten. Die Kosten für NodeJs, die die NPM-Pakete verwenden, sind kostenlos, es fallen Kosten für die kostenpflichtige Bibliothek für das Zahlungsgateway und die Integration von Drittanbietern an.

Funktionsübergreifend

Alle oben genannten Funktionen funktionieren nahtlos in verschiedenen Umgebungen. Da Java einmal für Code gedacht ist und überall ausgeführt wird, eignet es sich für Netzwerkanwendungen, Parallelverarbeitung und Entwicklung von Webanwendungen. Python kann problemlos ausgeführt werden, solange die Laufzeit gleich bleibt, es eignet sich für Webanwendungen und Data-Science-Anwendungen. NodeJs funktioniert für mehrere Betriebssysteme und Geräte und eignet sich daher gut für Webanwendungen und Cloud-basierte IoT-Lösungen.

Bei diesen Vergleichen gibt es keinen Gewinner oder Verlierer, viele Faktoren hängen von den Tools oder der Sprache ab, die wir verwenden, es hängt von dem Problem ab, das wir lösen, den Leistungskriterien, der Kompatibilität mit dem bestehenden Framework und den Toolsets. Schließlich die Lernkurve des Teams, das dies verwenden wird.

Über den Autor:

Manoj ist Solution Architect bei Mantra Labs und arbeitet an Cloud-nativen Lösungen. Er liebt es, aufkommende Trends in der Softwaretechnologie zu verfolgen. Derzeit arbeitet er an Cloud-nativen Tools und Technologien.