Эволюция языка или инструмента зависит от постановки задачи и развития аппаратного обеспечения. С появлением облачных вычислений несколько языков, таких как Java, PHP, .NET, Python, JS и соответствующие наборы инструментов, находятся в тренде. В этой статье мы сосредоточимся на трех технологиях, т. е. Java, Node JS и Python, и рассмотрим их сравнительное исследование.

Внутренняя работа

Здесь я хочу представить принцип работы тройки. Ясно одно: Java — единственный компилируемый язык, а Node JS и Python — интерпретируемые языки.

Для новичков это может не иметь большого значения, но это может изменить весь дискурс. Когда мы компилируем код, он готов к использованию аппаратным обеспечением, но когда он интерпретируется, код преобразуется в байтовый код во время выполнения, что может привести к 10-кратному повышению производительности в зависимости от ситуации.

Ниже приведена таблица, в которой показано время выполнения, ЦП, использование памяти и размер кода для некоторых стандартных алгоритмов. Кредит идет на тестыgame-team. Для получения подробной информации об устройстве вы можете обратиться здесь.

В следующей таблице показано сравнение между ними по скорости, производительности, масштабируемости и т. д.:

Скорость

Поскольку Java скомпилирован как байт-код и статически связанный код, производительность всегда выше, в большинстве случаев в десять раз выше, чем у двух других. Есть несколько странных случаев, когда Java не справляется со скоростью. В этих случаях все сводится к несоответствию вариантов использования, устаревшему коду и неправильным методам кодирования.

Скорость NodeJ лучше, чем у Python, благодаря движку V8. Движок V8 интерпретирует код javascript на машинный язык и оптимизирует решение для сокращения времени загрузки. Программы NodeJs работают в одном потоке. Однако вы можете легко найти многопоточные библиотеки. Библиотеки использовались для создания пула потоков и одновременного использования нескольких ядер ЦП в фоновом режиме.

Перфоманс

Производительность компьютера — это количество полезной работы, выполняемой компьютерной системой. Таким образом, производительность системы зависит от правильной технологии, выбранной для конкретной рабочей нагрузки. Java естественно поддерживает многопоточность, поэтому, если приложение выполняет тяжелую параллельную обработку, это будет действительно отличный выбор. Если приложение создает много сетей, оно вызывает Node JS, который будет победителем, поскольку он, естественно, поддерживает программирование, управляемое событиями, и, следовательно, асинхронное программирование. Python в основном развивается как золотая середина для достижения достойной производительности, и у него всегда есть преимущество в том, что он является простым языком для изучения.

Масштабируемость

Глядя на текущую эволюцию облачной инфраструктуры, достижение масштабируемости с помощью инфраструктурных трюков для веб-приложений без сохранения состояния является нормой. Настоящей проблемой является масштабирование приложения с отслеживанием состояния. Масштабируемость зависит от цели приложения и выбранной технологии.

Node.js достаточно масштабируем благодаря микросервисам, архитектуре, управляемой событиями, и неблокирующему вводу-выводу. Он позволяет создавать микросервисы и модули. Всякий раз, когда решение расширяется, эти микросервисы и модули прибегают к динамическому запуску процессов и контролируют производительность и скорость.

Java, будучи сборщиком мусора с помощью JVM, оптимизированной для ресурсов, становится достойным выбором для масштабирования.

Python трудно масштабировать, поскольку он динамически типизирован и всегда медленнее. По мере выполнения кода система также становится медленнее и становится слишком запутанной.

Простота

Он измеряется как количество времени, которое необходимо потратить на изучение языка и его использование. Так что все сводится к знакомству с синтаксисом, выражениями и понятиями. Также с легкостью разработчик адаптирует существующий проект и начинает вносить свой вклад.

Java — это объектно-ориентированное программирование, и об управлении памятью заботится JVM, поэтому ее кривая обучения невелика.

С другой стороны, Python — это язык высокого уровня, и его синтаксис более интуитивно понятен. Следовательно, кривая обучения даже меньше, чем у Java, и это определенно фактор, используемый в большинстве отраслей, не связанных с программным обеспечением, таких как наука о данных и другие.

Кривая обучения NodeJ тоже проста, но внутреннюю работу среды выполнения, такую ​​как асинхронное программирование, перехватчики и шаблоны, сложно понять. 

Сообщество

Все они зарекомендовали себя на своих рынках. И Java, и Python существуют уже довольно давно и имеют здоровые сообщества. NodeJs — это относительно новая технология, которая все еще находится в стадии адаптации, и, поскольку она имеет открытый исходный код, она имеет значительное сообщество.

Библиотека

Все три имеют объемную библиотеку для поддержки различных функций и хорошо документированы. 

При работе с NodeJs вы найдете NPM (менеджер пакетов NodeJs). Это бесплатный онлайн-репозиторий, который подпитывает и упрощает разработку JavaScript за счет хранения пакетов NodeJs.

Цена

Python поставляется с множеством библиотек и фреймворков с открытым исходным кодом, которые помогают снизить стоимость Python. Принимая во внимание, что Java теперь принадлежит Oracle и имеет лицензию, и для получения поддержки нам необходимо оплатить стоимость лицензии. Стоимость, связанная с NodeJ, использующими пакеты NPM, является бесплатной, будет стоимость платной библиотеки для платежного шлюза и интеграции со сторонними организациями.

Многофункциональный

Все вышеперечисленное без проблем работает в разных средах. Поскольку Java предназначена для написания кода один раз и будет выполняться везде, она подходит для сетевых приложений, параллельной обработки и разработки веб-приложений. Python может легко работать, пока время выполнения остается неизменным, он подходит для веб-приложений и приложений для обработки данных. NodeJs работает с несколькими ОС и устройствами, поэтому он хорош для веб-приложений и облачных решений IoT.

В этих сравнениях нет победителя или проигравшего, многие факторы зависят от инструментов или языка, которые мы используем, это зависит от решаемой проблемы, критериев производительности, совместимости с существующим фреймворком и наборами инструментов. Наконец, кривая обучения команды, которая будет использовать это.

Об авторе:

Маной — архитектор решений в Mantra Labs, работающий над облачными решениями. Он любит следить за новыми тенденциями в программных технологиях. В настоящее время он работает над инструментами и технологиями Cloud Native.