Python vs JavaScript: principales diferencias, comparación de rendimiento y áreas de aplicación

La complejidad de las aplicaciones web modernas va mucho más allá de crear interfaces de usuario llamativas con innumerables elementos. Para permitir una experiencia sin demoras y escalabilidad sin esfuerzo, es importante prestar la debida atención al diseño de la arquitectura, que puede ser bastante desafiante. Bajo el capó de una aplicación en línea con todas las funciones, diferentes marcos y bibliotecas pueden coexistir pacíficamente con diferentes lenguajes de programación utilizados para crear software. Dado que la ecuación puede contener tantas variables, es esencial dominar su conocimiento de cada componente potencial del sistema para saber cuándo y por qué usarlos.

Por el momento, JavaScript y Python atraen una atención sin precedentes. Por ejemplo, en 2021, representaron la mayoría de las solicitudes de incorporación de cambios en GitHub :

Toneladas de bibliotecas permiten flexibilidad de desarrollo, no hay escasez de recursos de aprendizaje y los salarios promedio de los desarrolladores de JavaScript y Python hacen que desee sumergirse en las peculiaridades de la escritura de código lo más rápido posible. Hoy, describiremos las principales diferencias entre ellos y aprenderemos en qué áreas sus aplicaciones garantizan mejores resultados.

Una breve introduccion

Tanto Python como JavaScript se inventaron en los años 90, por lo que han recorrido un largo camino en el desarrollo antes de ocupar su lugar en el pedestal. JavaScript, por ejemplo, apareció por primera vez en 1995. En ese entonces, su objetivo principal era agregar alguna funcionalidad dinámica a las páginas web que HTML y CSS no podían proporcionar. Aproximadamente una década y media después apareció Node.js que marcó una nueva era en el desarrollo de JavaScript. Con su ayuda, los desarrolladores podrían usar JavaScript tanto para el front-end como para el back-end de la aplicación.

Muy a menudo, JavaScript se describe como un lenguaje orientado a objetos. Pero es importante tener en cuenta que sus posibilidades no se limitan a OOP. Además, permite paradigmas imperativos, funcionales e impulsados por eventos. Los desarrolladores que no están satisfechos con las posibilidades que brinda este lenguaje también pueden crear aplicaciones utilizando TypeScript, que a veces se describe como JavaScript con superpoderes.

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Python, a su vez, es un poco más antiguo. Este lenguaje de propósito general fue desarrollado por Guido van Rossum en 1991. Una de las principales ventajas de Python es que es muy fácil de aprender e interpretar. El código escrito con él es tan fácil de leer como un libro para aquellos que tienen algo de experiencia en programación.

Sin embargo, a pesar de tal simplicidad, Python no es un "lenguaje novato" destinado a personas que acaban de empezar a aprender a programar y quieren cambiar a algo más "serio" en el futuro. Es compatible con la programación funcional, imperativa, orientada a objetos y de procedimientos, y se considera una de las mejores herramientas para la ciencia de datos. NumPy, Pandas, PyTorch, TensorFlow y docenas de otros marcos y bibliotecas pueden convertir a Python en una navaja suiza cuando se trata de trabajar con grandes conjuntos de datos y algoritmos de aprendizaje automático . Además, los marcos de Python del lado del servidor tan populares como Django, por ejemplo, lo convierten en una opción decente para cualquier empresa de desarrollo de software personalizado que ofrezca aplicaciones web de primer nivel.

Comparación de rendimiento

Aprender rápidamente nuevas tecnologías y escribir código en poco tiempo es algo bueno, sin duda. Pero un ritmo de desarrollo rápido no significa necesariamente que el sistema de software final funcione rápido. Especialmente cuando hablamos de lenguajes de programación interpretados, ya que en este caso los programas no se compilan en código nativo.

JavaScript se basa en el motor V8 que permite un rendimiento excepcional. Gracias a las funciones del motor, es compatible con la compilación Just-In-Time, lo que, en pocas palabras, significa que el código se puede compilar y optimizar a medida que se ejecuta la aplicación. El código se interpreta en los navegadores de los usuarios finales. Es por eso que puede enfrentar retrasos significativos cuando visita un sitio web lleno de toneladas de JavaScript, especialmente si usa una computadora vieja. Sin embargo, Node.js permite el uso de JavaScript en el lado del servidor, y su compatibilidad con subprocesos múltiples hace que la imagen general sea aún mejor. Por lo tanto, es una excelente opción para quienes desean construir una aplicación web de alto rendimiento.

Python, por otro lado, no puede manejar aplicaciones pesadas con tanta facilidad. ¿Recuerdas que considerábamos a Python como uno de los lenguajes de programación más fáciles de leer? Bueno, desafortunadamente, este lujo tiene su precio. Un alto nivel de abstracciones requiere un mayor tiempo de interpretación. Nuestro lenguaje es diferente al que hablan las computadoras. Por lo tanto, cuanto más fácil es entender el código para un ser humano, más difícil es para una computadora interpretarlo y ejecutarlo. Afortunadamente, existen implementaciones de Python como Jython y Cython cuyo objetivo principal es aumentar el rendimiento general, pero a pesar de todos los esfuerzos de sus desarrolladores, no pueden competir con el motor V8.

Campos de aplicación

Las características de JavaScript y Python que hemos mencionado no dan una respuesta estricta sobre cuál usar en una situación determinada. No puede elegir el idioma que tiene la sintaxis más simple para aprender y usarlo para implementar lo que se le ocurra, desde un sistema complejo basado en la web hasta un videojuego. Bueno, probablemente puedas, pero no será la forma más óptima de hacer las cosas. Cada tecnología está inicialmente diseñada para resolver un conjunto específico de tareas. En el caso de los lenguajes de programación, conduce al desarrollo de librerías y frameworks que ayudan a resolver estas tareas. Por esta razón, antes de escribir el código, debe comprender qué lenguajes son los más adecuados para qué áreas.

Por ejemplo, Python asume uno de los roles principales en el mundo de Machine Learning . Hacer que un sistema de software aprenda de los datos disponibles utilizando algoritmos complejos es una tarea desafiante en sí misma. La sintaxis fácil de entender de Python permite evitar complejidades adicionales asociadas con la necesidad de comprender código poco legible. Como resultado, los desarrolladores pueden concentrarse en experimentar y realizar cambios lo más rápido posible.

Dado que Python es un lenguaje interpretado, puede olvidarse de los problemas de compatibilidad y ejecutar código en diferentes plataformas sin esfuerzo. Además, bibliotecas tan completas como TensorFlow y Keras permiten a los desarrolladores mejorar su eficiencia en lo que respecta al aprendizaje profundo.

Data Science es otro ejemplo del área en la que Python puede considerarse una "fuerza dominante". Como ya mencionamos, Pandas y NumPy pueden ayudar con el análisis de datos y las funciones matemáticas, mientras que Matplotlib puede encargarse de crear gráficos 2D.

JavaScript también tiene el potencial de ser utilizado en proyectos de ciencia de datos. Es compatible con TensorFlow y D3.js, una de las bibliotecas más completas para la visualización de datos. Pero, seamos honestos, nos encanta por una razón diferente. JavaScript es insustituible si desea escribir un código front-end pulido para aplicaciones web de alta calidad. Simplemente comience a buscar en Google "front-end" y encontrará innumerables referencias a React , Vue.js , Angular y docenas más de marcos y bibliotecas de extrema popularidad.

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Además, no es necesario que un desarrollador web aprenda un nuevo idioma para cuidar la parte de back-end de la aplicación, ya que Node.js permite usar JavaScript para escribir código del lado del servidor.

Conclusiones

Dado que tanto Python como JavaScript son bastante populares, es bastante natural que la gente se pregunte a cuál dedicar su tiempo. Desafortunadamente, comparar lenguajes de programación a veces equivale a comparar manzanas y brisa primaveral. Todos ellos están creados para escribir código que hace que las computadoras sigan tu voluntad. Pero la tecnología moderna es tan versátil y las soluciones de software realizan tal variedad de tareas que un lenguaje específico no puede cubrir todas las necesidades que enfrenta un desarrollador promedio en su trayectoria profesional. Esta circunstancia lleva a la necesidad, si no de perfeccionar el conocimiento de múltiples lenguajes de programación, al menos de comprender bien las especificidades de su aplicación.

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