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Con tantos lenguajes de programación y marcos para elegir, las comparaciones entre ellos se han vuelto inevitables, ya que debe saber cuál ofrece los mejores servicios. Cuando se trata de desarrollo de back-end, Python y NodeJS se encuentran entre las alternativas más populares para elegir. Hoy veremos sus fortalezas y debilidades y lo que realmente los distingue unos de otros.
¿Qué es Python y NodeJS??
Antes de pasar a los detalles, primero démosle una descripción general de qué es lo que estamos comparando.
Python es un lenguaje de alto nivel completamente desarrollado que no solo admite programación funcional y estructurada, sino que también ofrece una excelente documentación de soporte, lo que lo hace muy preferido para proyectos de aprendizaje automático y ciencia de datos.
Por otro lado, NodeJS es una plataforma de tiempo de ejecución de JavaScript de código abierto que se basa en un modelo impulsado por eventos y, debido a su naturaleza altamente escalable, la convierte en una excelente opción para desarrollar y ejecutar servicios de back-end llamados API (Advanced Interfaces de programación). Además, dado que utiliza JavaScript como núcleo, permite el uso del mismo lenguaje en las regiones de back-end y front-end, resolviendo algunos problemas importantes de compatibilidad.
Veamos ahora finalmente algunas de sus diferencias clave en detalle.
1- Rendimiento
El rendimiento es la velocidad a la que responde su aplicación y esto, a su vez, depende de qué tan rápido se compila y ejecuta su código. En términos de rendimiento, NodeJS tiene la ventaja sobre Python, ya que se basa en el potente motor V8 de Chrome, lo que lo convierte en una de las soluciones basadas en servidor más rápidas.
Esta es también la razón por la que se prefiere en el desarrollo de chat-bots y aplicaciones en tiempo real. Para verificar esto, ejecutamos un ciclo de 0 a quinientos mil y tomamos la suma de todos los elementos. Los siguientes fueron los resultados que obtuvimos:
Como se ve en la imagen de arriba, NodeJS (0.01309 ms) fue mucho más rápido que Python (0.07401 ms) en este ejemplo. Por lo tanto, NodeJS es el ganador en esta ronda.
2- escalabilidad
Otro factor importante para comparar entre NodeJS y Python es la escalabilidad. La escalabilidad es la capacidad de una aplicación para responder y atender todas las solicitudes entrantes y salientes sin que disminuya su rendimiento.
Con respecto a NodeJS y Python, NodeJS es ciertamente el más flexible, ya que tener una arquitectura asincrónica en su núcleo le permite manejar miles de solicitudes simultáneas sin bloquear ninguna de ellas. Lo que significa que varios usuarios pueden editar los mismos archivos, mover tareas en tableros, etc., todo al mismo tiempo.
Python en sí es bastante escalable, ya que utiliza su conjunto diverso de bibliotecas y corrutinas, lo que le permite realizar programación asincrónica para manejar grandes migraciones de datos. Sin embargo, para sistemas muy grandes, se vuelve muy complejo y, por lo tanto, Python pierde frente a NodeJS en este sentido.
3- Sintaxis y manejo de errores
Si uno no tiene información sobre JavaScript de antemano, entonces Python podría ser más fácil de aprender debido a su sintaxis concisa y simple que le permite producir cierta funcionalidad en menos líneas de código. Haciendo uso de sangrías y omitiendo las llaves, Python ha simplificado la legibilidad del código, lo que ayuda a facilitar la coordinación entre los miembros del equipo que trabajan en un proyecto y permite que los propios clientes comprendan adecuadamente lo que está sucediendo. Veamos un ejemplo de lectura de un archivo llamado sample.txt e imprimiendo sus datos.
Como se ve en la imagen de arriba, el código en Python es mucho mejor de leer y fácil de entender en este ejemplo.
Otra característica en la que Python sobresale más que NodeJS es el manejo de errores. Python es conocido por tratar los errores de una manera más concisa y fácil y es mucho más rápido en la depuración y corrección de errores. Veamos un ejemplo. A continuación, leemos un archivo llamado lectura.txt y generar sus datos. En caso de que haya algún error durante la lectura del archivo, ese error se imprime en el terminal.
A continuación se muestra la salida junto con el tiempo de ejecución para ambos códigos:
Como se ve en la salida, Python (0.0579 ms) es claramente más rápido que NodeJS (0.457 ms) al detectar un error en este ejemplo.
4- Más fácil de usar
Una de las mejores cosas que vienen con Python y NodeJS es su excelente comunidad. Ambos poseen una comunidad grande y activa que brinda un gran apoyo, es de código abierto y tiene una gran cantidad de desarrolladores. Python, siendo el más antiguo de los dos, también tiene una gran cantidad de contribuyentes y un increíble y extenso soporte de biblioteca, junto con una excelente documentación.
Tener una biblioteca nativa tan rica es una de las mayores fortalezas de Python, ya que simplifica todo el proceso y permite a los desarrolladores enfocarse más en el lado lógico de los problemas. Además, tiene una documentación actualizada que es muy completa y cubre todo lo que uno necesita saber para dominar Python. Aquí es donde a NodeJS le falta un poco, ya que su documentación está subdesarrollada y necesita mejorar significativamente.
NodeJS o Python: cuál elegir?
Tanto Python como NodeJS tienen sus propias ventajas y desventajas y es difícil decir cuál de los dos es mejor. Ambos se adaptan a diferentes necesidades y, por lo tanto, al tomar una decisión sobre cuál elegir, es importante considerar las necesidades y requisitos de su proyecto y cuál sería más adecuado para su equipo. Si se necesita una aplicación rápida y en tiempo real que requiera múltiples conexiones que funcionen al mismo tiempo o un renderizado pesado del lado del cliente, entonces NodeJS sería la opción ideal. Para problemas de análisis de datos y aprendizaje automático que involucran aprendizaje profundo y redes neuronales, Python, al ser consistente, estable y relativamente fácil de usar, es una alternativa mucho mejor. Tanto Python como NodeJS ofrecen soluciones eficientes y son excelentes opciones para elegir para el desarrollo de back-end.
