'Node Js' vs Python

웹개발에서 NodeJS 대 Python 비교

Nodejs

Ryan Dahl이 2009년에 출시, 크로스 플랫폼, 오픈 소스 JavaScript 런타임 환경이다.

Node.js 는 단일 통합 스택으로 프론트엔드와 백엔드를 개발하기에 좋다, Node.js는 클라이언트 및 서버 측 네트워크 앱을 모두 구축하는 데 사용되는 오픈 소스 JS 프레임워크다.

NodeJS는 풍부한 기술 스택과 강력한 에코시스템으로 확장 가능한 고성능 앱을 만드는 것으로 유명합니다. 또한 Node가 둘 다 효율적으로 유용하기 때문에 클라이언트 측과 서버 측 개발 사이의 딜레마를 없애줍니다.

Node.js 는 JavaScript로 구글이 투자한 V8 엔진에서 자바스크립트 코드를 실행할 수 있기 때문에 성능과 응답성은 좋다. 

이벤트 기반의 비차단 아키텍처 덕분에 Nodejs는 한 번에 여러 요청을 처리하여 속도를 높일 수 있다. 입력과 출력이 모두 비동기식이므로 빠른 처리가 가능하다. 따라서 챗봇 및 웹 게임을 위한 좋은 선택이다. 스레드를 차단하지 않고 여러 요청을 동시에 처리할 수 있으며 놀라운 속도를 자랑한다.

 

Nodejs에는 리눅스와 윈도우 OS, 웹 앱, 모바일 앱, 클라우드 및 IoT 솔루션까지 다양한 사용 사례가 있다.

Node.js의 라이브러리 및 패키지 관리자는 NPM이다. Windows 및 Mac에 NPM 및 NodeJS를 설치 하면 한 번에 확장 가능한 앱을 구축할 수 있다. 350,000개의 패키지가 있는 NPM은 웹에서 가장 큰 저장소다.

Node JS의 멀티스레딩 기능은 고성능에 도움이 되지만 동시에 여러 요청을 처리하기 때문에 런타임 예외를 만들기 쉽고 발생된 오류를 처리하기 어려울 수 있다.

 

가장 널리 사용되는 추가 도구.
Babel - 프론트엔드 개발용
재스민 - 테스트용
Log.io - 프로젝트 관리용
Webpack - 모듈 바인딩용

 

Node.js 개발은 프로젝트가 데이터 집약적이거나 실시간 정보 전송이 필요한 경우에 적합하다. 데이터 스트리밍 효율성이 Python에 비해 훨씬 우수하다.
전자상거래 상점
게임 및 3D 그래픽
콘텐츠 관리 시스템
챗봇
유명적용사례: Amazon, LinkedIn, Tumblr, PayPal 및 Netflix 등.

 

Python

1991년 Guido van Rossum이 만든 Python은 범용 객체 지향 프로그래밍 언어다. 많은 작업을 보여주는 짧고 읽기 쉽고 간결한 클래스다.

Python은 특정 함수를 작성하는 데 더 적은 코드 줄을 사용하고, 코드를 읽고 디버그하기 쉽다.

Python 은 AI 개발, 빅 데이터, 자동화 및 백엔드와 같은 복잡한 웹 프로젝트에 사용된다.

Python 은 컴파일된 언어에 비해 매우 느리다.

Python에는 다중 스레딩을 제한하는 고유한 아키텍처다. Python의 주요 단점은 다중 스레딩을 지원하지 않는 Global Interpreter Lock을 사용한다. Python은 단일 코드 흐름을 사용합니다. 따라서 요청을 비교적 느리게 처리할 수 있다. 서버에서 복잡한 계산으로 앱의 성능과 속도를 우선시하는 경우나, 데이터를 빠르게 불러오려면 Python이 큰 단점이 될 수 있다.
대안으로 Python Asyncio 라이브러리를 활용하여 병렬 프로세스를 실행할 수 있다, 이벤트 기반이 아니지만 CPython과 같은 모듈을 사용하여 이벤트 기반으로 만들 수 있다.

Python은 동적으로 유형이 지정되므로 개발 요구 사항이 증가하는 대규모 프로젝트에 적합한 프로그래밍 언어인지 고민이 필요하다. 시스템이 성장함에 따라 유지 관리가 어렵고 불필요하게 복잡해질 여지가 있는 경우인지 고려해야 한다.

Linux 및 Mac은 사전 구성된 Python과 함께 제공되고 Windows의 경우 Python 인터프리터를 설치해야 한다. Python은 IoT 및 자연어 처리(AI 및 ML)를 위한 좋은 선택이지만 모바일 앱 개발에는 그다지 적합하지 않다.

PIP(Pips installs Python)는 Python의 라이브러리 및 패키지 관리자다. PIP는 매우 쉽고 안정적이며 빠르다. PIP에는 방대한 문서와 여러 라이브러리가 있어 깨끗하고 간결한 코드와 함께 개발자가 선호하는 도구다(최신 프레임워크에 그렇게 많은 문서가 있는 것은 아니라).

Python은 깨끗하고 간결한 코드로 문제 해결이 쉽다. 병렬 처리 기능이 없기 때문에 디버깅이 훨씬 쉽다.

 

가장 널리 사용되는 추가 도구.
Robot - 수용 수준 테스트용
Flask – 웹 개발용
Web2py - 데이터 기반 웹 앱의 민첩한 개발용
Django - 백엔드 개발용

 

Python의 대표적 좋은 사용 사례.
빅 데이터
DevOps 및 테스트 자동화
과학 및 공학
정부 기술 프로젝트
유명적용사례: Nasa, Reddit, Facebook, Google, Pixar 및 Spotify