nodejspython

⑴ python與NodeJS推薦學哪個

這個關鍵取決你自身的基礎條件和興趣方向。

Python是個比較成熟的跨平內台的通用型腳容本語言，有非常完善龐大的內置模塊和第三方擴展模塊。
Python幾乎什麼都能幹，但是自身性能較低。IT自動化運維，網路爬蟲，數據分析是優勢的領域

Node.js採用事件驅動、非同步編程，為網路服務而設計
"Node.js 是伺服器端的 JavaScript 運行環境，它具有無阻塞(non-blocking)和事件驅動(event-driven)等的特色，Node.js 採用 V8 引擎，同樣，Node.js 實現了類似 Apache 和 nginx 的web服務，讓你可以通過它來搭建基於 JavaScript 的 Web App。"

⑵ nodejs怎麼調用python命令行

調用python腳本（python腳本本身是傳參數的）

這里插入一個題外話，下面這段是對python傳參數的回簡單說明一下：答
復制代碼代碼如下:

# -*-coding:utf-8 -*-
'''
需要模塊：sys
參數個數：len(sys.argv)
腳本名： sys.argv[0]
參數1： sys.argv[1]
參數2： sys.argv[2]
'''
import sys
print u"腳本名：", sys.argv[0]
for i in range(1, len(sys.argv)):#這里參數從1開始
print u"參數", i, sys.argv[i]

⑶ Python和nodeJS哪個更適合做爬蟲

我覺得第二個更適合做爬蟲

⑷ 寫後端 Python，nodejs和php哪個更好一些

Node.js相優於Python的地方：快：這個快有兩方面，第一是V8引擎快，第二是非同步執行，Node.js功能上是一個基於V8引擎的非同步網路和IOLibrary，和Python的Twisted很像，不同的是Node.js的eventloop是很底層的深入在語言中的，可以想像成整個文件在執行的時候就在一個很大的eventloop里；npm：npm可以說是用起來最順手的packagemanagement了，npm作為Node.js的官方packagemanagement，匯集了整個社區最集中的資源；不像Python經歷過easy_install和pip，還有2to3的問題；Windows支持：Node.js有微軟的加持，Windows基本被視為一等公民來支持，libuv已經可以很好的做到統一跨平台的API；而Python雖然也對Windows有官方的支持，但是總感覺是二等公民，時不時出些問題。Python優於Node.js的地方：語言：就單純從語言的角度來說，Python寫起來要比Javascript舒服很多；Javascript設計本身有許多缺陷，畢竟當時設計的時候只是作為在瀏覽器中做一些簡單任務的script，所以代碼一旦龐大，維護還是有困難（不過Node.js的mole很大的改善了這個問題），不過用Coffeescript可以很大的改善Javascript，幾乎可以和Python等同；成熟：成熟包括語言本身已經成熟，還有Framework和ecosystem也很龐大。Node.js的絕大多數framework都很新，有的API一直在變，有的感覺已經不在維護，總之沒有一個像Django那種百足之蟲感覺的framework。Python的主流ORMSQLalchemy也很成熟。Python和Node.js很難分高下的地方：非同步Style：Node.js的非同步Style是CPS，也就是層層callback，基於event，和瀏覽器中的Javascript很像。CPS好處是讓熟悉瀏覽器Javascript的人能很快上手，學習難度也不大。缺點是邏輯一復雜，就變得很難維護，基本上需要通過async.js這種library，或者用promise。Python的非同步除了和Node.js很像的Twisted之外，也有基於coroutine的gevent，coroutine讓非同步代碼維護起來更容易，不過學習曲線陡；應用場景：如果是一個CRUD的app，那麼想都不想直接是Python，Node.js本身不擅長CRUD的app（絕大多數Node.js都是直接裸在外面的，而不是有一個Nginx在前面，否則websocket就不能用了，不過新版nginx開始支持websocket），代碼又不好維護，而Python的WSGI很適合，成熟的stack也有很多。如果更偏向於real-time，比如一個chatroom，那麼Node.js實現更容易。這兩個應用場景還是有差別的。

⑸ Node.js 與 Python 作為後端服務的編程語言各有什麼優劣

一. NodeJS的特點

我們先來看看NodeJS官網上的介紹：

Node.jsis a platform built on Chrome』sJavaScriptruntime for easily building fast, scalable network applications.node.jsuses an event-driven, non-blocking I/O model that makes it lightweight and efficient, perfect for data-intensive real-time applications that run across distributed devices.

其特點為：
1. 它是一個Javascript運行環境

2. 依賴於Chrome V8引擎進行代碼解釋

3. 事件驅動

4. 非阻塞I/O

5. 輕量、可伸縮，適於實時數據交互應用

6. 單進程，單線程

二. NodeJS帶來的對系統瓶頸的解決方案

它的出現確實能為我們解決現實當中系統瓶頸提供了新的思路和方案，下面我們看看它能解決什麼問題。

1. 並發連接

舉個例子，想像一個場景，我們在銀行排隊辦理業務，我們看看下面兩個模型。

（1）系統線程模型：

這種模型的問題顯而易見，服務端只有一個線程，並發請求（用戶）到達只能處理一個，其餘的要先等待，這就是阻塞，正在享受服務的請求阻塞後面的請求了。

（2）多線程、線程池模型：

這個模型已經比上一個有所進步，它調節服務端線程的數量來提高對並發請求的接收和響應，但並發量高的時候，請求仍然需要等待，它有個更嚴重的問題。到代碼層面上來講，我們看看客戶端請求與服務端通訊的過程：

服務端與客戶端每建立一個連接，都要為這個連接分配一套配套的資源，主要體現為系統內存資源，以PHP為例，維護一個連接可能需要20M的內存。這就是為什麼一般並發量一大，就需要多開伺服器。

那麼NodeJS是怎麼解決這個問題的呢？我們來看另外一個模型，想像一下我們在快餐店點餐吃飯的場景。

（3）非同步、事件驅動模型

我們同樣是要發起請求，等待伺服器端響應；但是與銀行例子不同的是，這次我們點完餐後拿到了一個號碼，拿到號碼，我們往往會在位置上等待，而在我們後面的請求會繼續得到處理，同樣是拿了一個號碼然後到一旁等待，接待員能一直進行處理。

等到飯菜做號了，會喊號碼，我們拿到了自己的飯菜，進行後續的處理（吃飯）。這個喊號碼的動作在NodeJS中叫做回調（Callback），能在事件（燒菜，I/O）處理完成後繼續執行後面的邏輯（吃飯），這體現了NodeJS的顯著特點，非同步機制、事件驅動整個過程沒有阻塞新用戶的連接（點餐），也不需要維護已經點餐的用戶與廚師的連接。

基於這樣的機制，理論上陸續有用戶請求連接，NodeJS都可以進行響應，因此NodeJS能支持比Java、PHP程序更高的並發量雖然維護事件隊列也需要成本，再由於NodeJS是單線程，事件隊列越長，得到響應的時間就越長，並發量上去還是會力不從心。

總結一下NodeJS是怎麼解決並發連接這個問題的：更改連接到伺服器的方式，每個連接發射（emit）一個在NodeJS引擎進程中運行的事件（Event），放進事件隊列當中，而不是為每個連接生成一個新的OS線程（並為其分配一些配套內存）。

2. I/O阻塞

NodeJS解決的另外一個問題是I/O阻塞，看看這樣的業務場景：需要從多個數據源拉取數據，然後進行處理。

（1）串列獲取數據，這是我們一般的解決方案，以PHP為例

假如獲取profile和timeline操作各需要1S，那麼串列獲取就需要2S。

（2）NodeJS非阻塞I/O，發射/監聽事件來控制執行過程

NodeJS遇到I/O事件會創建一個線程去執行，然後主線程會繼續往下執行的，因此，拿profile的動作觸發一個I/O事件，馬上就會執行拿timeline的動作，兩個動作並行執行，假如各需要1S，那麼總的時間也就是1S。它們的I/O操作執行完成後，發射一個事件，profile和timeline，事件代理接收後繼續往下執行後面的邏輯，這就是NodeJS非阻塞I/O的特點。

總結一下：Java、PHP也有辦法實現並行請求（子線程），但NodeJS通過回調函數（Callback）和非同步機制會做得很自然。

三. NodeJS的優缺點

優點：1. 高並發（最重要的優點）

2. 適合I/O密集型應用

缺點：1. 不適合CPU密集型應用；CPU密集型應用給Node帶來的挑戰主要是：由於JavaScript單線程的原因，如果有長時間運行的計算（比如大循環），將會導致CPU時間片不能釋放，使得後續I/O無法發起；

解決方案：分解大型運算任務為多個小任務，使得運算能夠適時釋放，不阻塞I/O調用的發起；

2. 只支持單核CPU，不能充分利用CPU

3. 可靠性低，一旦代碼某個環節崩潰，整個系統都崩潰

原因：單進程，單線程

解決方案：（1）Nnigx反向代理，負載均衡，開多個進程，綁定多個埠；

（2）開多個進程監聽同一個埠，使用cluster模塊；

4. 開源組件庫質量參差不齊，更新快，向下不兼容

5. Debug不方便，錯誤沒有stack trace

四. 適合NodeJS的場景

1. RESTful API

這是NodeJS最理想的應用場景，可以處理數萬條連接，本身沒有太多的邏輯，只需要請求API，組織數據進行返回即可。它本質上只是從某個資料庫中查找一些值並將它們組成一個響應。由於響應是少量文本，入站請求也是少量的文本，因此流量不高，一台機器甚至也可以處理最繁忙的公司的API需求。

2. 統一Web應用的UI層

目前MVC的架構，在某種意義上來說，Web開發有兩個UI層，一個是在瀏覽器裡面我們最終看到的，另一個在server端，負責生成和拼接頁面。

不討論這種架構是好是壞，但是有另外一種實踐，面向服務的架構，更好的做前後端的依賴分離。如果所有的關鍵業務邏輯都封裝成REST調用，就意味著在上層只需要考慮如何用這些REST介面構建具體的應用。那些後端程序員們根本不操心具體數據是如何從一個頁面傳遞到另一個頁面的，他們也不用管用戶數據更新是通過Ajax非同步獲取的還是通過刷新頁面。

3. 大量Ajax請求的應用

例如個性化應用，每個用戶看到的頁面都不一樣，緩存失效，需要在頁面載入的時候發起Ajax請求，NodeJS能響應大量的並發請求。總而言之，NodeJS適合運用在高並發、I/O密集、少量業務邏輯的場景。

Python的優缺點

優點

簡單————Python是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣，盡管這個英語的要求非常嚴格！Python的這種偽代碼本質是它最大的優點之一。它使你能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。

易學————就如同你即將看到的一樣，Python極其容易上手。前面已經提到了，Python有極其簡單的語法。

免費、開源————Python是FLOSS（自由/開放源碼軟體）之一。簡單地說，你可以自由地發布這個軟體的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟體中。FLOSS是基於一個團體分享知識的概念。這是為什麼Python如此優秀的原因之一——它是由一群希望看到一個更加優秀的Python的人創造並經常改進著的。

高層語言————當你用Python語言編寫程序的時候，你無需考慮諸如如何管理你的程序使用的內存一類的底層細節。

可移植性————由於它的開源本質，Python已經被移植在許多平台上（經過改動使它能夠工作在不同平台上）。如果你小心地避免使用依賴於系統的特性，那麼你的所有Python程序無需修改就可以在下述任何平台上面運行。這些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE甚至還有PocketPC、Symbian以及Google基於linux開發的Android平台！

解釋性————這一點需要一些解釋。一個用編譯性語言比如C或C++寫的程序可以從源文件（即C或C++語言）轉換到一個你的計算機使用的語言（二進制代碼，即0和1）。這個過程通過編譯器和不同的標記、選項完成。當你運行你的程序的時候，連接/轉載器軟體把你的程序從硬碟復制到內存中並且運行。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。你可以直接從源代碼 運行 程序。在計算機內部，Python解釋器把源代碼轉換成稱為位元組碼的中間形式，然後再把它翻譯成計算機使用的機器語言並運行。事實上，由於你不再需要擔心如何編譯程序，如何確保連接轉載正確的庫等等，所有這一切使得使用Python更加簡單。由於你只需要把你的Python程序拷貝到另外一台計算機上，它就可以工作了，這也使得你的Python程序更加易於移植。

面向對象————Python既支持面向過程的編程也支持面向對象的編程。在「面向過程」的語言中，程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數構建起來的。在「面向對象」的語言中，程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。與其他主要的語言如C++和Java相比，Python以一種非常強大又簡單的方式實現面向對象編程。

可擴展性————如果你需要你的一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些演算法不公開，你可以把你的部分程序用C或C++編寫，然後在你的Python程序中使用它們。

可嵌入性————你可以把Python嵌入你的C/C++程序，從而向你的程序用戶提供腳本功能。

豐富的庫————Python標准庫確實很龐大。它可以幫助你處理各種工作，包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、資料庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密碼系統、GUI（圖形用戶界面）、Tk和其他與系統有關的操作。記住，只要安裝了Python，所有這些功能都是可用的。這被稱作Python的「功能齊全」理念。除了標准庫以外，還有許多其他高質量的庫，如wxPython、Twisted和Python圖像庫等等。

概括————Python確實是一種十分精彩又強大的語言。它合理地結合了高性能與使得編寫程序簡單有趣的特色。

規范的代碼————Python採用強制縮進的方式使得代碼具有極佳的可讀性。

缺點

強制縮進

這也許不應該被稱為局限，但是它用縮進來區分語句關系的方式還是給很多初學者帶來了困惑。即便是很有經驗的Python程序員，也可能陷入陷阱當中。最常見的情況是tab和空格的混用會導致錯誤，而這是用肉眼無法分別的。

單行語句和命令行輸出問題

很多時候不能將程序連寫成一行，如import sys;for i in sys.path:print i。而perl和awk就無此限制，可以較為方便的在shell下完成簡單程序，不需要如Python一樣，必須將程序寫入一個.py文件。（對很多用戶而言這也不算是限制）

NO.1 運行速度，有速度要求的話，用C++改寫關鍵部分吧。

NO.2 國內市場較小（國內以python來做主要開發的，目前只有一些web2.0公司）。但時間推移，目前很多國內軟體公司，尤其是游戲公司，也開始規模使用他。

No.3 中文資料匱乏（好的python中文資料屈指可數）。托社區的福，有幾本優秀的教材已經被翻譯了，但入門級教材多，高級內容還是只能看英語版。

NO.4 構架選擇太多（沒有像C#這樣的官方.net構架，也沒有像ruby由於歷史較短，構架開發的相對集中。Ruby on Rails 構架開發中小型web程序天下無敵）。不過這也從另一個側面說明，python比較優秀，吸引的人才多，項目也多。

⑹ 想自學後端，Nodejs 和 Python 哪個更值得一薦

本人死會js 和python 的
Python 更加簡單易學 個人推薦 代碼的易讀性更強 對於初學者 更加容易上手回

nodejs 的話 語法比較答不嚴謹 很多時候 代碼很凌亂 我自己寫的代碼 有時候 都看著發蒙

⑺ 為什麼裝 node.js 要先裝 python.python 起到了什麼作用

Node.js項目中採用了gyp作為項目生成工具。這個是只有需要編譯的情況才需要。如果是安裝msi或者pkg，都不需要安裝python的。

⑻ python和node.js哪個好，哪一個好學！

看你的需求了，如果你要做伺服器端腳本，偏向運維，建議python,如果是聊天室之類的開發建議nodejs。

如果解決了您的問題請點贊！
如果未解決請繼續追問！

⑼ Python，Node.js 哪個比較適合寫爬蟲

主要看你定義的「爬蟲」干什麼用。

1、如果是定向爬取幾個頁面，做一些簡單的頁面解析，爬取效率不是核心要求，那麼用什麼語言差異不大。
當然要是頁面結構復雜，正則表達式寫得巨復雜，尤其是用過那些支持xpath的類庫/爬蟲庫後，就會發現此種方式雖然入門門檻低，但擴展性、可維護性等都奇差。因此此種情況下還是推薦採用一些現成的爬蟲庫，諸如xpath、多線程支持還是必須考慮的因素。

2、如果是定向爬取，且主要目標是解析js動態生成的內容
此時候，頁面內容是有js/ajax動態生成的，用普通的請求頁面->解析的方法就不管用了，需要藉助一個類似firefox、chrome瀏覽器的js引擎來對頁面的js代碼做動態解析。
此種情況下，推薦考慮casperJS+phantomjs或slimerJS+phantomjs ，當然諸如selenium之類的也可以考慮。

3、如果爬蟲是涉及大規模網站爬取，效率、擴展性、可維護性等是必須考慮的因素時候
大規模爬蟲爬取涉及諸多問題：多線程並發、I/O機制、分布式爬取、消息通訊、判重機制、任務調度等等，此時候語言和所用框架的選取就具有極大意義了。
PHP對多線程、非同步支持較差，不建議採用。
NodeJS：對一些垂直網站爬取倒可以，但由於分布式爬取、消息通訊等支持較弱，根據自己情況判斷。
Python：強烈建議，對以上問題都有較好支持。尤其是Scrapy框架值得作為第一選擇。優點諸多：支持xpath；基於twisted，性能不錯；有較好的調試工具；
此種情況下，如果還需要做js動態內容的解析，casperjs就不適合了，只有基於諸如chrome V8引擎之類自己做js引擎。
至於C、C++雖然性能不錯，但不推薦，尤其是考慮到成本等諸多因素；對於大部分公司還是建議基於一些開源的框架來做，不要自己發明輪子，做一個簡單的爬蟲容易，但要做一個完備的爬蟲挺難的。

像我搭建的微信公眾號內容聚合的網站 就是基於Scrapy做的，當然還涉及消息隊列等。可以參考下圖：

具體內容可以參考 一個任務調度分發服務的架構

⑽ node.js可以和python交互嗎

把 Electron 當做純瀏覽器用，Python 端可以用 web.py 或者 flask 等做一個伺服器，使用 Ajax 在前端 JS 和 後端 Python 之間通信。

Electron 的 Renderer 端默認情況下融合了 NodeJS 環境，也就是可以直接在頁面裡面使用 net 模塊創建 Socket，相比之下 2 應該是最優解。