Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Node.js vs Django: Memilih Rangka Kerja Bahagian Belakang yang Tepat

Node.js vs Django: Memilih Rangka Kerja Bahagian Belakang yang Tepat

Nov 28, 2024 am 08:13 AM

Node.js vs Django: Choosing the Right Backend Framework

Mengenai pembangunan bahagian belakang, dua rangka kerja popular yang sering terlintas di fikiran ialah Node.js dan Django. Kedua-duanya mempunyai kekuatan dan kelemahan mereka, dan memilih yang sesuai untuk projek anda boleh menjadi tugas yang sukar. Dalam artikel ini, kami akan menyelidiki butiran Node.js dan Django, meneroka kebaikan dan keburukan mereka, untuk membantu anda membuat keputusan termaklum.
Node.js: Masa Jalan JavaScript
Node.js ialah masa jalan JavaScript yang dibina pada enjin V8 Chrome. Ia membolehkan pembangun menjalankan JavaScript pada bahagian pelayan, menjadikannya pilihan popular untuk aplikasi web masa nyata, perkhidmatan mikro dan API RESTful.
Kelebihan:

Pantas dan Boleh Skala: Node.js dibina pada model I/O yang tidak menyekat, dipacu peristiwa, menjadikannya sangat pantas dan boleh skala.
 JavaScript Everywhere: Dengan Node.js, anda boleh menggunakan JavaScript pada bahagian hadapan dan belakang, mengurangkan keluk pembelajaran dan meningkatkan produktiviti.
 Ekosistem Besar: Node.js mempunyai ekosistem pakej dan modul yang besar, menjadikannya mudah untuk mencari perpustakaan dan alatan untuk projek anda.

Keburukan:

Neraka Panggilan Balik: Sifat tak segerak Node.js boleh membawa kepada "neraka panggil balik", menjadikan kod lebih sukar dibaca dan diselenggara.
 Pengendalian Ralat: Pengendalian ralat Node.js boleh menjadi rumit, terutamanya untuk pemula.
 Berbilang Benang Terhad: Node.js direka bentuk untuk aplikasi berbenang tunggal, yang boleh mengehadkan prestasinya dalam tugas intensif CPU.

const express = memerlukan('express');
const bodyParser = memerlukan('body-parser');
aplikasi const = express();
port const = 3000;
app.use(bodyParser.json());
biarkan pengguna = [
{ id: 1, nama: 'John Doe', e-mel: 'john@example.com' },
{ id: 2, nama: 'Jane Doe', e-mel: 'jane@example.com' },
];
// Dapatkan semua pengguna
app.get('/users', (req, res) => {
res.json(pengguna);
});
// Dapatkan pengguna dengan ID
app.get('/users/:id', (req, res) => {
const id = parseInt(req.params.id);
pengguna const = users.find((user) => user.id === id);
jika (!pengguna) {
res.status(404).json({ mesej: 'Pengguna tidak ditemui' });
} lain {
res.json(pengguna);
}
});
// Cipta pengguna baharu
app.post('/users', (req, res) => {
const { nama, e-mel } = req.body;
const newUser = { id: users.length 1, name, email };
users.push(newUser);
res.json(newUser);
});
app.listen(port, () => {
console.log(Pelayan bermula pada port ${port});
});

Django: Rangka Kerja Web Python
Django ialah rangka kerja web Python peringkat tinggi yang membolehkan pembangunan pantas tapak web yang selamat, boleh diselenggara dan berskala. Ia menyediakan seni bina, templat dan API untuk membina aplikasi web yang mantap.
Kelebihan:

Pembangunan Pantas: Pendekatan termasuk bateri Django dan perpustakaan yang luas menjadikannya sesuai untuk prototaip dan pembangunan pantas.
 Selamat: Django menyediakan rangka kerja keselamatan yang teguh, melindungi aplikasi anda daripada kelemahan web biasa.
 Boleh skala: Django direka bentuk untuk mengendalikan trafik tinggi dan set data yang besar, menjadikannya pilihan yang bagus untuk aplikasi web yang kompleks.

Keburukan:

Keluk Pembelajaran Curam: Django mempunyai seni bina yang kompleks dan banyak ciri terbina dalam, yang boleh menggembirakan bagi pemula.
 Monolitik: Django direka bentuk sebagai rangka kerja monolitik, yang boleh menjadikannya lebih sukar untuk disepadukan dengan perkhidmatan atau rangka kerja lain.
 Prestasi: Penaipan dinamik dan overhed Django boleh menghasilkan prestasi yang lebih perlahan berbanding Node.js.

models.py:

daripada model import django.db

Pengguna kelas(model.Model):
id = models.AutoField(primary_key=True)
nama = model.CharField(panjang_maks=255)
e-mel = models.EmailField(unique=True)

serializers.py:

daripada rest_framework import serializers
daripada .models import Pengguna

kelas UserSerializer(serializers.ModelSerializer):
kelas Meta:
model = Pengguna
medan = ['id', 'nama', 'e-mel']

views.py:

daripada status import rest_framework
daripada rest_framework.response import Response
daripada rest_framework.views import APIView
daripada .models import Pengguna
daripada .serializers import UserSerializer

kelas UserListView(APIView):
def get(self, request):
pengguna = User.objects.all()
serializer = UserSerializer(pengguna, ramai=Benar)
return Response(serializer.data)

def post(self, request):

serializer = UserSerializer(data=request.data)
jika serializer.is_valid():
serializer.save()
return Response(serializer.data, status=status.HTTP_201_CREATED)
return Response(serializer.errors, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)

urls.py:

dari laluan import django.urls
dari . paparan import
urlpatterns = [
path('users/', views.UserListView.as_view()),
]

Ingat, Node.js dan Django ialah rangka kerja berkuasa yang boleh membantu anda membina aplikasi yang menakjubkan. Luangkan masa untuk meneroka setiap pilihan dan pilih yang paling sesuai dengan keperluan anda.

Atas ialah kandungan terperinci Node.js vs Django: Memilih Rangka Kerja Bahagian Belakang yang Tepat. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1657
14
Tutorial PHP
1257
29
Tutorial C#
1230
24
Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Apr 12, 2025 am 12:01 AM

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Apr 13, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Apr 11, 2025 am 12:04 AM

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python: meneroka aplikasi utamanya Python: meneroka aplikasi utamanya Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

See all articles