今天首席CTO笔记来给各位分享关于nodejs和Python内存占用多少的相关内容，其中也会对nodejs的特点是快,消耗内存低进行详细介绍，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
1、python. 与java．有什么区别？学哪个好2、nodejs占用内存太多怎么解决？3、Node.js 与 Python 作为后端服务的编程语言各有什么优劣4、如何限制nodejs虚拟内存占用大小5、nodejs怎么占内存那么多python. 与java．有什么区别？学哪个好
Java和python犹如北乔峰南慕容，竞争不相上下。如果有能力同时学习那再好不过了，但很多刚刚接触IT行业的小伙伴在学习初期学习困难较大，还是要两者择其优。
下面是python和Java两个编程语言的对比分析，大家可以酌情参考一下，依据自己的需求来定夺自己要学习哪一门语言。
1、运行速度
Java是静态语言静态编译的，速度上要比Python快的很多，而Python动态类型语言，一边执行一边编译，速度要上慢一些。
2、对Legacy代码的支持
对于legacy代码的支持，由于Java大量的用于电商，互联网后端，银行等大型系统，所以对于legacy的代码的数量要远大于Python。而Python要更轻量级一些，没有那么多legacy的问题。尤其是Py3即将全面推广，Py2要退出历史舞台。
3、代码开发效率
Python代码开发效率非常高，同样的函数功能，Java需要十几行，Python只要几行，代码数量要远小于Java，这样开发的时间和效率比Java高很多。
4、数据库的支持
Java跟数据库结合更紧密一些，有大量的数据库支持Java，类似JDBC这样的封装，使得的Java使用数据库更容易。Python虽然没有他俩关系那么铁，但是目前支持Python的数据库也非常多，而且很多主流数据库SQL，Mongodb，Redis都有API支持Python， 可以说Python不缺的就是库。
5、应用领域
Java主要的战场是在Android手机开发和Web后端开发，而Python主要应用在数据科学，机器学习，人工智能领域和IOT。可以说两个都是各自领域的霸主，但是随着谷歌扶植Kotlin来取代Java，而后端开发NodeJS强势崛起，所以Java的后端开发霸主地位正在被挑战。
6、薪资收入
月薪收入Python略胜一筹，主要是因为人工智能太火了，起步价都在30k左右，所以应届生的薪资要高于Java。但是对于资深工程师来说，就不一定喽。
6年以上的资深工程师，明显Java程序员的薪资要比Python高一些，但是也只是略高一点点。一个月都是60多K，这个收入还是很诱人的，国内应该没有这么高。
7、语法
Python的语法应该是选胜于Java，简洁优美，而且库非常非常多。如果上手学Python，Python的学习成本和难度要低很多，这也是为什么很多学生的首选语言都是Python。
所以综合来看，Python是一门上手非常快，容易学的语言，如果选择人工智能，机器学习，Python可以成为你的选择。如果你从来没有学过编程也建议你先学Python比较好一点。
而对于后端开发Java目前更占优势，因为legacy的后端市场java的份额比较大，但是对于小公司或者创业公司，后端市场Django，NodeJS也是非常有竞争力的。
nodejs占用内存太多怎么解决？
占用的内存太多的话就进行清理才可以，不然的话你后期使用是有问题的，而且可以把一些不用的直接清理掉，会方便都很多。
Node.js 与 Python 作为后端服务的编程语言各有什么优劣
一. NodeJS的特点
我们先来看看NodeJS官网上的介绍：
Node.js is a platform built on Chrome’s JavaScript runtime for easily building fast, scalable network applications. node.js uses 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.
其特点为：
1. 它是一个Javascript运行环境
2. 依赖于Chrome V8引擎进行代码解释
3. 事件驱动
4. 非阻塞I/O
5. 轻量、可伸缩，适于实时数据交互应用
6. 单进程，单线程
二. NodeJS带来的对系统瓶颈的解决方案
它的出现确实能为我们解决现实当中系统瓶颈提供了新的思路和方案，下面我们看看它能解决什么问题。
1. 并发连接
举个例子，想象一个场景，我们在银行排队办理业务，我们看看下面两个模型。
（1）系统线程模型：
这种模型的问题显而易见，服务端只有一个线程，并发请求（用户）到达只能处理一个，其余的要先等待，这就是阻塞，正在享受服务的请求阻塞后面的请求了。
（2）多线程、线程池模型：
这个模型已经比上一个有所进步，它调节服务端线程的数量来提高对并发请求的接收和响应，但并发量高的时候，请求仍然需要等待，它有个更严重的问题。到代码层面上来讲，我们看看客户端请求与服务端通讯的过程：
服务端与客户端每建立一个连接，都要为这个连接分配一套配套的资源，主要体现为系统内存资源，以PHP为例，维护一个连接可能需要20M的内存。这就是为什么一般并发量一大，就需要多开服务器。
那么NodeJS是怎么解决这个问题的呢？我们来看另外一个模型，想象一下我们在快餐店点餐吃饭的场景。
（3）异步、事件驱动模型
我们同样是要发起请求，等待服务器端响应；但是与银行例子不同的是，这次我们点完餐后拿到了一个号码，拿到号码，我们往往会在位置上等待，而在我们后面的请求会继续得到处理，同样是拿了一个号码然后到一旁等待，接待员能一直进行处理。
等到饭菜做号了，会喊号码，我们拿到了自己的饭菜，进行后续的处理（吃饭）。这个喊号码的动作在NodeJS中叫做回调（Callback），能在事件（烧菜，I/O）处理完成后继续执行后面的逻辑（吃饭），这体现了NodeJS的显著特点，异步机制、事件驱动整个过程没有阻塞新用户的连接（点餐），也不需要维护已经点餐的用户与厨师的连接。
基于这样的机制，理论上陆续有用户请求连接，NodeJS都可以进行响应，因此NodeJS能支持比Java、PHP程序更高的并发量虽然维护事件队列也需要成本，再由于NodeJS是单线程，事件队列越长，得到响应的时间就越长，并发量上去还是会力不从心。
总结一下NodeJS是怎么解决并发连接这个问题的：更改连接到服务器的方式，每个连接发射（emit）一个在NodeJS引擎进程中运行的事件（Event），放进事件队列当中，而不是为每个连接生成一个新的OS线程（并为其分配一些配套内存）。
2. I/O阻塞
NodeJS解决的另外一个问题是I/O阻塞，看看这样的业务场景：需要从多个数据源拉取数据，然后进行处理。
（1）串行获取数据，这是我们一般的解决方案，以PHP为例
假如获取profile和timeline操作各需要1S，那么串行获取就需要2S。
（2）NodeJS非阻塞I/O，发射/监听事件来控制执行过程
NodeJS遇到I/O事件会创建一个线程去执行，然后主线程会继续往下执行的，因此，拿profile的动作触发一个I/O事件，马上就会执行拿timeline的动作，两个动作并行执行，假如各需要1S，那么总的时间也就是1S。它们的I/O操作执行完成后，发射一个事件，profile和timeline，事件代理接收后继续往下执行后面的逻辑，这就是NodeJS非阻塞I/O的特点。
总结一下：Java、PHP也有办法实现并行请求（子线程），但NodeJS通过回调函数（Callback）和异步机制会做得很自然。
三. NodeJS的优缺点
优点：1. 高并发（最重要的优点）
2. 适合I/O密集型应用
缺点：1. 不适合CPU密集型应用；CPU密集型应用给Node带来的挑战主要是：由于JavaScript单线程的原因，如果有长时间运行的计算（比如大循环），将会导致CPU时间片不能释放，使得后续I/O无法发起；
解决方案：分解大型运算任务为多个小任务，使得运算能够适时释放，不阻塞I/O调用的发起；
2. 只支持单核CPU，不能充分利用CPU
3. 可靠性低，一旦代码某个环节崩溃，整个系统都崩溃
原因：单进程，单线程
解决方案：（1）Nnigx反向代理，负载均衡，开多个进程，绑定多个端口；
（2）开多个进程监听同一个端口，使用cluster模块；
4. 开源组件库质量参差不齐，更新快，向下不兼容
5. Debug不方便，错误没有stack trace
四. 适合NodeJS的场景
1. RESTful API
这是NodeJS最理想的应用场景，可以处理数万条连接，本身没有太多的逻辑，只需要请求API，组织数据进行返回即可。它本质上只是从某个数据库中查找一些值并将它们组成一个响应。由于响应是少量文本，入站请求也是少量的文本，因此流量不高，一台机器甚至也可以处理最繁忙的公司的API需求。
2. 统一Web应用的UI层
目前MVC的架构，在某种意义上来说，Web开发有两个UI层，一个是在浏览器里面我们最终看到的，另一个在server端，负责生成和拼接页面。
不讨论这种架构是好是坏，但是有另外一种实践，面向服务的架构，更好的做前后端的依赖分离。如果所有的关键业务逻辑都封装成REST调用，就意味着在上层只需要考虑如何用这些REST接口构建具体的应用。那些后端程序员们根本不操心具体数据是如何从一个页面传递到另一个页面的，他们也不用管用户数据更新是通过Ajax异步获取的还是通过刷新页面。
3. 大量Ajax请求的应用
例如个性化应用，每个用户看到的页面都不一样，缓存失效，需要在页面加载的时候发起Ajax请求，NodeJS能响应大量的并发请求。总而言之，NodeJS适合运用在高并发、I/O密集、少量业务逻辑的场景。
Python的优缺点
优点
简单————Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样，尽管这个英语的要求非常严格！Python的这种伪代码本质是它最大的优点之一。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。
易学————就如同你即将看到的一样，Python极其容易上手。前面已经提到了，Python有极其简单的语法。
免费、开源————Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。简单地说，你可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。这是为什么Python如此优秀的原因之一——它是由一群希望看到一个更加优秀的Python的人创造并经常改进着的。
高层语言————当你用Python语言编写程序的时候，你无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。
可移植性————由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的所有Python程序无需修改就可以在下述任何平台上面运行。这些平台包括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甚至还有PocketPC、Symbian以及Google基于linux开发的Android平台！
解释性————这一点需要一些解释。一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件（即C或C++语言）转换到一个你的计算机使用的语言（二进制代码，即0和1）。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。当你运行你的程序的时候，连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码 运行 程序。在计算机内部，Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。事实上，由于你不再需要担心如何编译程序，如何确保连接转载正确的库等等，所有这一切使得使用Python更加简单。由于你只需要把你的Python程序拷贝到另外一台计算机上，它就可以工作了，这也使得你的Python程序更加易于移植。
面向对象————Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向过程”的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。与其他主要的语言如C++和Java相比，Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。
可扩展性————如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用C或C++编写，然后在你的Python程序中使用它们。
可嵌入性————你可以把Python嵌入你的C/C++程序，从而向你的程序用户提供脚本功能。
丰富的库————Python标准库确实很庞大。它可以帮助你处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI（图形用户界面）、Tk和其他与系统有关的操作。记住，只要安装了Python，所有这些功能都是可用的。这被称作Python的“功能齐全”理念。除了标准库以外，还有许多其他高质量的库，如wxPython、Twisted和Python图像库等等。
概括————Python确实是一种十分精彩又强大的语言。它合理地结合了高性能与使得编写程序简单有趣的特色。
规范的代码————Python采用强制缩进的方式使得代码具有极佳的可读性。
缺点
强制缩进
这也许不应该被称为局限，但是它用缩进来区分语句关系的方式还是给很多初学者带来了困惑。即便是很有经验的Python程序员，也可能陷入陷阱当中。最常见的情况是tab和空格的混用会导致错误，而这是用肉眼无法分别的。
单行语句和命令行输出问题
很多时候不能将程序连写成一行，如import sys;for i in sys.path:print i。而perl和awk就无此限制，可以较为方便的在shell下完成简单程序，不需要如Python一样，必须将程序写入一个.py文件。（对很多用户而言这也不算是限制）
NO.1 运行速度，有速度要求的话，用C++改写关键部分吧。
NO.2 国内市场较小（国内以python来做主要开发的，目前只有一些 web2.0公司）。但时间推移，目前很多国内软件公司，尤其是游戏公司，也开始规模使用他。
No.3 中文资料匮乏（好的python中文资料屈指可数）。托社区的福，有几本优秀的教材已经被翻译了，但入门级教材多，高级内容还是只能看英语版。
NO.4 构架选择太多（没有像C#这样的官方.net构架，也没有像ruby由于历史较短，构架开发的相对集中。Ruby on Rails 构架开发中小型web程序天下无敌）。不过这也从另一个侧面说明，python比较优秀，吸引的人才多，项目也多。
如何限制nodejs虚拟内存占用大小
首先，我们检查了代码，发现所有的代码都是用new来分配内存，用delete来释放内存。那么，我们能够用一个全程替换，来替换掉所有的new和delete操作符吗？不能。因为代码的规模太大了，那样做除了浪费时间没有别的任何好处。好在我们的源代码是用C++来写成的，所以，这意味着没有必要替换掉所有的new和delete,而只用重载这两个操作符。对了，值用重载这两个操作符，我们就能在分配和释放内存之前做点什么。这是一个绝对的好消息。我们也知道该如何去做。因为，MFC也是这么做的。我们需要做的是：跟踪所有的内存分配和交互引用以及内存释放。我们的源代码使用Visual C++写成，当然这种解决方法也可以很轻松的使用在别的C++代码里面。要做的第一件事情是重载new和delete操作符，它们将会在所有的代码中被使用到。我们在stdafx.h中，加入：
#ifdef _DEBUG
inline void * __cdecl operator new(unsigned int size,
const char *file, int line)
{
};
inline void __cdecl operator delete(void *p)
{
};
#endif
这样，我们就重载了new和delete操作符。我们用$ifdef和#endif来包住这两个重载操作符，这样，这两个操作符就不会在发布版本中出现。看一看这段代码，会发现，new操作符有三个参数，它们是，分配的内存大小，出现的文件名，和行号。这对于寻找内存泄漏是必需的和重要的。否则，就会需要很多时间去寻找它们出现的确切地方。加入了这段代码，我们的调用new()的代码仍然是指向只接受一个参数的new操作符，而不是这个接受三个参数的操作符。另外，我们也不想记录所有的new操作符的语句去包含__FILE__和__LINE__参数。我们需要做的是自动的让所有的接受一个参数的new操作符调用接受三个参数的new操作符。这一点可以用一点点小的技巧去做，例如下面的这一段宏定义，
#ifdef _DEBUG
#define DEBUG_NEW new(__FILE__, __LINE__)
#else
#define DEBUG_NEW new
#endif
#define new DEBUG_NEW
现在我们所有的接受一个参数的new操作符都成为了接受三个参数的new操作符号，__FILE__和__LINE__被预编译器自动的插入到其中了。然后，就是作实际的跟踪了。我们需要加入一些例程到我们的重载的函数中去，让它们能够完成分配内存和释放内存的工作。这样来做， #ifdef _DEBUG
inline void * __cdecl operator new(unsigned int size,
const char *file, int line)
{
void *ptr = (void *)malloc(size);
AddTrack((DWORD)ptr, size, file, line);
return(ptr);
};
inline void __cdecl operator delete(void *p)
{
RemoveTrack((DWORD)p);
free(p);
};
#endif
nodejs怎么占内存那么多
node基于v8构建，所以在node中使用的js对象基本上都是通过v8自己的方式来进行分配和管理的。
在v8中，所有的js对象都是通过堆来进行分配的。
process.memoryUsage();
{
rss:24473600,
heapTotal: 7331840,
heapUsed: 5736952,
external: 8727
}
v8内存分代
v8中，主要将内存分为新生代和老生代。新生代中为存活时间较短的对象，老生代中为存活时间较长的对象。
新生代垃圾回收：
新生代中的对象主要通过Scavenge算法进行垃圾回收。将新生代中的内存空间一分为二，处于使用状态的为From空间，处于闲置状态的为To空间。在进行垃圾回收时，检查From空间的存活对象并复制到To空间，非存活对象占用空间释放。之后From和To空间角色对调。
对象晋升：
如果一个对象经历过一次新生代垃圾回收，或者To空间的内存占比超过25%，则此对象从新生代中移动到老生代中，此过程称为晋升。
老生代垃圾回收：
主要采用Mark-Sweep（标记清除）和Mark-Compact（标记整理）两种方式进行垃圾回收。
标记清除在标记阶段遍历堆中的所有对象，并标记活着的对象。随后的清除中只清除没有被标记的对象。会产生内存碎片。为解决这个问题，标记整理被提了出来，在对象被标记为死亡后，在整理的过程中，将活着的对象往一端移动，移动完成后直接清理掉边界外的内存。v8中混合使用这两种方法。一般在空间不足以对从新生代晋升过来的对象进行分配时，才使用标记整理。
高效使用内存：
在js中无法立即回收的内存有闭包和全局变量引用这两种情况。此情况会导致新生代中的对象数量增多。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于nodejs和Python内存占用多少和nodejs的特点是快,消耗内存低的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。