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Node.js vs Python vs Java

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node-python-java
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By zwoong
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Node.js

Node.js는 JavaScript를 서버 측에서 실행할 수 있게 하는 플랫폼이다. Google Chrome의 V8 JavaScript 엔진을 기반으로 구축되어 빠른 성능을 자랑하며, 주로 비동기, 이벤트 기반의 서버를 구축하는 데 사용된다. Node.js는 자체적으로 많은 모듈을 제공하고, NPM(Node Package Manager)을 통해 수많은 오픈 소스 라이브러리를 이용할 수 있어서, 웹 애플리케이션의 개발을 효율적으로 할 수 있게 돕는다.

  • 특징
    • 비동기 이벤트 기반 실행: 이벤트 기반, 비동기 I/O 모델을 사용하여 높은 동시성과 빠른 실행 속도를 제공한다.
    • 단일 언어 사용: 프론트엔드와 백엔드 모두 JavaScript를 사용하므로 개발 프로세스가 일관되고 통합적이다.
    • NPM(Node Package Manager): 방대한 수의 라이브러리와 도구를 제공하는 NPM을 통해 기능 확장이 쉽다.
  • 장단점
    • 장점
      • 빠른 실행 속도와 높은 동시성 처리 능력
      • 프론트엔드와 백엔드 개발에 같은 언어 사용
      • 방대한 커뮤니티와 다양한 라이브러리
    • 단점
      • CPU 집약적인 작업에는 적합하지 않음
      • 비동기 프로그래밍으로 인한 복잡성 증가

Node.js가 CPU 집약적인 작업에 적합하지 않은 이유❗️

  • 비동기 I/O 작업에 최적화: Node.js의 설계는 I/O 작업이 많은 웹 서버와 같은 애플리케이션에 최적화되어 있다. 이러한 환경에서는 작업 대부분이 데이터베이스 쿼리, 파일 시스템 작업, 네트워크 요청과 같은 I/O 작업이며, CPU 사용률이 상대적으로 낮다.
  • 싱글 스레드 모델: Node.js는 기본적으로 싱글 스레드로 동작한다. Node.js의 이벤트 루프는 한 번에 하나의 작업만 처리할 수 있는데, CPU 집약적인 작업이 실행되면 이벤트 루프가 해당 작업에 묶여 다른 비동기 I/O 작업이나 요청을 처리할 수 없게 되며, 이는 시스템의 전반적인 처리 능력을 저하시킬 수 있다.
    • CPU 집약적인 작업 : 중앙 처리 장치(CPU)에 상당한 계산 부담을 주는 작업들을 의미
      • 예시
        • 과학적 계산: 물리학, 화학, 생명 과학 분야의 연구에서 사용되는 대규모 수치 계산
        • 머신 러닝 및 딥러닝: 대규모 데이터셋을 사용하는 학습 프로세스나 복잡한 인공 지능 알고리즘의 실행
        • 3D 그래픽스와 게임 개발: 3D 모델링, 렌더링 및 물리 시뮬레이션 등은 상당한 계산 능력 필요

Node.js 예시 코드

비동기 작업 처리에 탁월하며 특히 다중 I/O 작업을 처리하는 웹 서버에 유용
해당 예시는 fs.readFile은 비동기이므로 Node.js가 파일을 읽는 동안 다른 작업을 수행할 수 있다.

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const fs = require("fs");

// Asynchronous file read
fs.readFile("example.txt", "utf-8", (err, data) => {
  if (err) {
    console.error("Error reading the file");
    return;
  }
  console.log(data);
});

console.log("Reading file..."); // This will be displayed before the file content

Python

Python은 깔끔하고 읽기 쉬운 문법을 가진 인터프리터형 프로그래밍 언어이다. 다양한 프로그래밍 패러다임(절차적, 객체 지향적, 함수형 등)을 지원하며, 강력한 표준 라이브러리가 존재한다. Python은 웹 개발, 데이터 과학, 인공 지능, 과학적 계산 등 여러 분야에서 널리 사용되며, 초보자가 배우기 좋은 언어로 평가받고 있다.

  • 특징
    • 간결하고 읽기 쉬운 문법: Python은 인간이 읽기 쉬운 코드를 작성할 수 있도록 설계되었다.
    • 객체 지향, 절차 지향, 함수형 프로그래밍 지원: 다양한 프로그래밍 패러다임을 지원한다.
      • JavaScript도 같은 프로그래밍 패러다임을 모두 지원
      • Java의 경우가 대표적인 객체 지향 프로그래밍 언어이며, Java 8부터는 람다 표현식을 도입함으로써 함수형 프로그래밍 스타일도 일부 지원
    • 포괄적인 표준 라이브러리: 네트워킹, 파일 I/O, 시스템 관리 등 다양한 분야를 아우르는 라이브러리를 제공한다.
  • 장단점
    • 장점
      • 읽고 쓰기 쉬운 코드
      • 다양한 분야(웹 개발, 데이터 과학, 인공 지능 등)에서의 활용성
      • 방대한 커뮤니티 지원과 라이브러리
    • 단점
      • 상대적으로 느린 실행 속도
      • 글로벌 인터프리터 락(GIL)으로 인한 멀티스레딩 제한 : GIL의 주요 목적은 Python 인터프리터 자체가 멀티스레딩으로 인해 발생할 수 있는 동시성 문제로부터 안전하게 보호하는 것
        • 단일 스레드 실행: GIL은 한 번에 하나의 스레드만 Python 객체와 상호 작용하도록 허용한다. 즉, 멀티스레드 환경에서도 실제로는 한 번에 한 스레드만이 Python 코드를 실행할 수 있다. 이는** Python이 실제로 병렬 처리를 할 수 없게 만든다**.
        • CPU 집중적 작업의 성능 저하: CPU를 많이 사용하는 작업의 경우, GIL로 인해 멀티스레딩이 기대하는 성능 향상을 가져오지 못할 수 있다. 스레드들이 CPU 자원을 경쟁해야 하지만, GIL 때문에 동시에 실행될 수 없기 때문이다.

Python은 데이터 과학, 인공 지능, 과학적 계산 같은 곳에 사용된다고 하지 않았나?
근데 GIL때문에 CPU 집중적 작업의 성능 저하가 일어난다면 어떡하지? 🧐

Python의 멀티프로세싱 모듈을 사용하여 병렬 처리를 구현할 수 있으며, 이는 각 프로세스가 독립적인 GIL을 가지므로, 멀티코어 시스템에서 진정한 병렬 처리를 가능하게 한다.

Python 예시 코드

단순성과 가독성으로 유명하여 데이터 과학 및 스크립팅에서 선호되는 언어
해당 예시는 Python 라이브러리인 matplotlib를 사용하여 간단한 그래프를 그린다.

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import matplotlib.pyplot as plt

# Data for plotting
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]

plt.plot(x, y)
plt.ylabel('Squares')
plt.xlabel('Numbers')
plt.title('Plot of Squares')
plt.show()

Java

Java는 객체 지향 프로그래밍 언어로, 한 번 작성하면 어디서든 실행될 수 있는(WORA, Write Once, Run Anywhere) 특성을 가지고 있습니다. 이는 Java 프로그램이 Java Virtual Machine(JVM) 위에서 실행되기 때문에 가능한데, 이 때문에 다양한 플랫폼에서 Java 애플리케이션을 실행할 수 있다. Java는 안정성과 확장성이 뛰어나기 때문에, 대규모 엔터프라이즈 시스템, 안드로이드 앱 개발, 웹 백엔드 시스템 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다.

Node.js와 Python도 Java처럼 크로스 플랫폼 능력을 갖추고 있다. 그러나 Java의 JVM과는 달리, Node.js와 Python은 각기 다른 방식으로 크로스 플랫폼을 지원한다. Node.js는 V8 엔진을 기반으로 하는 JavaScript 런타임 환경을 제공하고, Python은 인터프리터를 통해 다양한 운영 체제에서 Python 코드를 실행할 수 있게 한다.

즉, 세 가지 언어 전부 크로스 플랫폼을 지원한다. ❗️

  • 특징
    • 객체 지향 프로그래밍 언어: 클래스 기반, 객체 지향 패러다임을 적극적으로 사용
    • 플랫폼 독립성: ‘Write Once, Run Anywhere’ 철학에 따라, JVM(Java Virtual Machine) 위에서 실행되어 다양한 환경에서 호환된다.
    • 강력한 메모리 관리: 가비지 컬렉션을 통한 자동 메모리 관리를 제공한다.
      • JavaScript와 Python 모두 Java와 유사하게 메모리 관리를 자동으로 처리하는 기능이 있다. 각 언어의 가비지 컬렉션(Garbage Collection, GC) 시스템은 약간의 차이가 있지만, 기본적인 목적은 개발자가 직접 메모리를 할당하고 해제하는 것이 아니라, 사용하지 않는 메모리를 자동으로 회수하여 메모리 누수를 방지하는 것
  • 장단점
    • 장점
      • 높은 이식성과 플랫폼 독립성
      • 강력한 표준 라이브러리와 다양한 프레임워크
      • 안정적이고 유지보수가 쉬운 코드
    • 단점
      • 상대적으로 느린 실행 속도 (정확히는 컴파일 시간)
      • 보일러플레이트 코드가 많아질 수 있음

Java 예시 코드

Java는 강력한 객체 지향 언어이므로 대규모 고성능 애플리케이션에 적합하다.
해당 예시는 Java에서 ‘Bicycle’ 클래스를 정의하고 객체 지향 프로그래밍의 기본 개념인 캡슐화 및 메서드를 보여준다.

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class Bicycle {
    private int gear;
    private int speed;

    // Constructor
    Bicycle(int gear, int speed) {
        this.gear = gear;
        this.speed = speed;
    }

    // Method to increase speed
    void speedUp(int increment) {
        speed += increment;
    }

    // Method to print info
    void printInfo() {
        System.out.println("Gear: " + gear + "\nSpeed: " + speed);
    }
}

public class Main {
    public static void main(String args[]) {
        Bicycle bike = new Bicycle(3, 100);
        bike.speedUp(20);
        bike.printInfo();
    }
}
Research, Node.js vs Python vs Java
Research Node.js vs Python vs Java
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