Взагалі ці мови мають значний оверлап сфер застосування. Однак JS додатково юзається на фронтенді і в мобільній розробці (React native), а Python вміє в ML і Big Data. Тому обирайте на свій смак. Мені особисто не сподобалась екосистема пайтона, хоча і у JS з цим не все ідеально. Ну і на ринку пайтона конкуренції більше через нижчий поріг входження
Дякую за пояснення щодо термінології. Трохи підредагував статтю, щоб не розповсюджувати дезінформацію :)
З приводу AppCDS, тестування GC та JNI все насправді просто — як я писав на початку статті, ці тести я робив під один конкретний проєкт. Проєкт доволі специфічний для Java, бо пов’язаний з геймдевом. Тестувати AppCDS не бачив особливого сенсу, бо у цьому тесті мене цікавив якраз показник часу затраченого на компіляцію класів. GC це дійсно важливий компонент продуктивності, але на поточному етапі проєкту у нас є достатній запас по часу на ігровий тік, що дозволяє принаймні поки що ігнорувати це питання. Тестували JNI тому, що саме він лежить під капотом у LWJGL, тож тут у нас не було особливого вибору що використовувати. JMH я не використав, бо з початку і не планував писати повноцінний бенчмарк, просто хотів швидко «на колінці» протестувати кілька показників. Може в майбутньому як буде вільний час, перепишу з його використанням.
Звісно що тест далеко не ідеальний і далеко не об’єктивний, проте я взагалі не знайшов чогось схожого українською мовою, тож вирішив опублікувати свої результати.
Та можна той же гошний goja спокійно під wasm збілдити
Відредагував, дякую що зауважили, моя українська на жаль ще не ідеальна
Якщо з вашою задачею не справляється NodeJS, то Python розглядати точно немає сенсу, одразу треба брати Go чи Rust. NodeJS використовується коли потрібно швидко та зручно описати бізнес-логіку, яка складається з I/O і нескладних обчислень (приклад — написання API для надання доступу до даних з БД). В такому сценарії використання навантаження на рантайм NodeJS мінімальне, бо всі I/O операції які й займають найбільшу кількість часу виконуються асинхронно. Але якщо використовувати NodeJS не за призначенням, а намагатися виконувати на ньому важкі обчислення чи обробляти великі обсяги інформації — звісно будуть проблеми.