Что быстрее js или python

Python или JavaScript — что выбрать

Python vs JavaScript

Сфера программирования развивается уже достаточно давно, но пожалуй только в последние 5-10 лет получила особенно массовое распространение, как среди тех, кто еще только учиться в школе, так и тех, кто уже получил профессию и хочет сменить ее на более перспективное ремесло. Такой взрывной рост популярности, обусловлен не только хорошими зарплатами и востребованностью на рынке труда, но и доступностью навыка. Еще какие-то 15 лет назад, освоить любой язык программирования казалось большинству непосильной задачей вне рамок специализированного учебного заведения. Сегодня в сети доступно огромное количество материалов с помощью которых научиться программировать может практически каждый, было бы желание и время.

Такое быстрое развитие и популяризация программирования породила свои сложности при вхождении в сферу. Первое это конечно поиск актуальных и профессиональных курсов, преподаватели или составители которых способны донести до учеников знания полно, системно и за адекватную цену. Второе это правильный выбор языка программирования. Остановитесь вы на JavaScript или Python будет играть важное значение и предопределит характер вашей деятельности на ближайшие пару лет, а то и больше.

Python

Этот язык программирования считается практически универсальным, на нем можно делать сайты и игры, развиваться в тестировании, поддерживать сервера, заниматься машинным обучением. Казалось бы, что раздумывать, можно приступить к изучению Python, а сферу выбрать уже потом. Но на деле оказывается, что у языка есть своя специализация и это работа с данными и тестирование. Это не означает, что вы не сможете найти на рынке работу в сфере web-программирования на Python, но ее будет на порядок меньше, чем тот же web но на JavaScript.

JavaScript

JS наряду с Python считается универсальным языком, но как и в примере выше есть направление, которое затмевает все остальные и это веб-сайты и приложения. Вокруг JavaScript сложилась отменная инфраструктура, с различными фреймворками и библиотеками, которые позволяют делать сайты и приложения быстрыми, адаптивными и функциональными.

Что легче Python или JavaScript

Одним из критериев при выборе первого языка программирования является его простота в изучении. Python считает одним из самых легких, у него дружественный синтаксис и он прост в усвоении. Однако обучающих курсов, мануалов, готовых скриптов, библиотек и фреймворков больше именно у JavaScript. Также стоит учитывать, если вы хотите заниматься анализом данных на Python, что работодатели будут ожидать от вас технического или математического образования.

Где больше открытых вакансий

На момент написания статьи по запросу Python в Москве на hh.ru выводиться 7031 вакансия, по запросу JavaScript — 5629. Вырисовывается существенный перевес. Посмотрим по другому: Junior Python — 330 вакансий, Junior JavaScript — 285. Делая выбор между JS и Python посмотрите количество открытых вакансий в вашем городе. Трудно рассчитывать на удаленную работу программистом в начале карьеры.

Где больше платят

Размеры зарплат достаточно сложный вопрос и сильно зависит от стека технологий, которым владеет специалист. Для общего понимания возьмем вакансии по запросу Junior.

Junior Javascript (Москва):

102 вакансии — от 70 000 руб;
43 вакансии — от 125 000 руб;
27 вакансий — от 180 000 руб;
15 вакансий — от 235 000 руб;
9 вакансий — от 295 000 руб.

Junior Python (Москва):

61 вакансия — от 100 000 руб;
27 вакансий — от 170 000 руб;
18 вакансий — от 240 000 руб;
12 вакансий — от 310 000 руб;
6 вакансий — от 380 000 руб.

Конечно, не стоит сильно рассчитывать на такие зарплаты в начале карьеры, но цифры дают понимание, что зарплаты у Python разработчиков немного выше.

Перспективы роста

Как JavaScript, так и Python активно развиваются последние 5 — 10 лет и серьезных причин почему это развитие должно прекратиться или затормозиться нет. Поэтому обратимся к перспективам не конкретного языка, а сравним Python и JavaScript в сферах веб программирования и анализа данных, попытаясь перечислить технологии которые сейчас в большом ходу.

JavaScript Web: React, Angular, Vue.js, Node.js, jQuery

Python Web: Django, Flask, Pyramid

JavaScript анализ данных: —

Python анализ данных: Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, NumPy, TensorFlow

Проанализировав популярность отдельных приложений можно сказать, что JavaScript в сфере WEB имеет больше перспектив для роста, чем Python, но в свою очередь JS полностью уступает в сфере анализа данных.

Как выглядит код

Если все перечисленное выше не дало вам понимания, что выбрать Python или JavaScript посмотрите на синтаксис, возможно визуально вы отдадите предпочтение тому или иному стилю написанию кода.

Что же выбрать JavaScript или Python

Сравнив языки программирования по популярности, перспективам, легкости освоения, зарплатам и вакансиям стоит признать, что победу хоть и не с большим перевесом одержал Python. Несмотря на вывод не спешите с выбором, посмотрите еще на характер работы с которой вам придется столкнуться, если вы станете разработчиком того или иного языка. Самое простое это пройтись по сайтам поиска работы.

Performance Comparison: JavaScript vs. Python for Machine Learning

In my previous article, I discussed the pros and cons of using JavaScript for machine learning. I delved into whether it performs as well as Python-based solutions on ML tasks. And now, I’ve put the programming language to the test.

I used several models to measure Javascript’s performance in machine learning, benchmarking the actual results against Python-based solutions.

For context: the task we used for the tests was ‘fraudulent financial transactions detection.’

The Dataset

I chose to use synthetic datasets generated by the PaySim mobile money as they include 6,362,620 records of financial transactions — the datasets comprise eleven columns, and below is a snippet of the data.

The dataset includes:

6,354,407 legitimate transactions ; and,
8,213 fraudulent transactions .

This translates into a 0.1% fraud scale. It’s worth mentioning that fraud only occurs for TRANSFER and CASH_OUT transactions — below, you can find the exact number of transactions per transaction type.

We carried out data analysis and following this, deemed, isFlaggedFraud , nameOrig, and nameDest columns as irrelevant to the result — below, you can find a correlation heatmap between the relevant columns.

Benchmark Environment And Method

The following gives details about the environment and methods used to benchmark the data.

Environment

We performed all tests on machines with the following specifications:

CPU: Intel Core i7-4770HQ, clocked 2.2 GHz
RAM: 16GB
GPU: None
OS: macOS Catalina (10.15.2)

We used the following software environments:

Node 12.16.1
Python 3.7.6

We used the following libraries:

Python: Pandas, NumPy, scikit-learn, Keras
JavaScript: Zebras, machinelearn.js, fscore, Tensorflow.js, ModelScript

We carried out measurements for the JavaScript code by calculating the time difference between the Date.now() value at the beginning of a function and the end. We used a broadly similar approach for Python with one exception : we used the time function from the time package.

We measure the execution for the following sections in both programs:

Data read from the file
Data preprocessing
Split into test and train sets
Learning
Prediction

We chose just three models for the test:

Linear Regression
Random Forest Classifier
Neural Network.

We measured each metric ten times (on datasets that included all records and reduced to 1m records), and the average results are shown below under the heading, ‘Results.’

Before we look at the results, one aspect worth noting when I reproduced the Python code in JavaScript was the libraries’ immaturity . There have been significant improvements over the years here. Nonetheless, I had to spend a lot of time searching through the libraries to get the same functionality I had with the Python version.

In Python, it’s a breeze. It’s a well-recognized language for machine learning. Therefore, the level of community engagement with the development of libraries is many times higher.

The Results

There are no two ways about it, so let’s cut straight to the chase.

Python wiped the floor with JavaScript — you can see this in the graphs and the full results below.

The Full Dataset

Data read from file

Precise results: JavaScript = 22.197 seconds — Python = 9.669 seconds

Data preprocessing

Precise results: JavaScript = 51.667 seconds — Python = 1.580 seconds

Split into test and train sets

Precise results: JavaScript = 66.238 seconds — Python = 0.646 seconds

Learning and predicting

Linear Regression

Precise results — Training: JavaScript = 193.436 seconds — Python = 4.728 seconds
Precise results — Prediction: JavaScript = 21.535 seconds — Python = 0.034 seconds

Random forest

Precise results: Python Training = 16.854 seconds — Python Prediction = 0.588 seconds

No, we didn’t make a mistake. We only got Python results as the truth is… JavaScript never made it.

The process didn’t finish working in the given timeframe.

Neural network

Precise results — Training: JavaScript = 1199.665 seconds — Python = 391.072 seconds
Precise results — Prediction: JavaScript = 46.707 seconds — Python = 12.751 seconds

Precise results: JavaScript = 2.148 seconds — Python = 1.537 seconds