未來物聯網全棧開發 —— JavaScript OR Python？ 物聯網開發涉及面龐雜，開發周期長，是以我們必須尋找一種覆寫面廣的程式設計語言和方法。 JavaScript 支援 HTTP 和 JSON 、支援函數式程式設計、可提供互動式環境等特點堪稱适用于物聯網全棧開發； Python 作為一種膠水語言，可在物聯網及嵌入式系統中承擔大量任務，并部分替代以上語言。
可能很少人知道 js 的前身，Javascript 的前身叫LiveScript，是Sun公司推出Java後 Netscape 公司引進的，當時因為某些原因，它将原有的 LiveScript 重新進行設計，參考了面向對象的概念，并更名為 JavaScript，據說是因為一位小職員在無聊時開發出來的自身版本 。
之是以取名JavaScript，是因為JavaScript是作為一種嵌入HTML文檔的、基于對象的腳本設計語言。其中很大一部分的文法同Java語言很相似，而且JavaScript的設計可以使它很容易地同Java語言一同工作，它可以充分支援Java的applet小應用程式，Java的 applet小應用程式也可以很友善地通路已有的JavaScript代碼。是以，也可以JavaScript看成是Java語言的某種簡化版本。
前端開發人員都比較清楚 JavaScript 的優點，來排列下：
JavaScript 可以減少網絡傳輸。
JavaScript 擁有跨平台性。
JavaScript 簡單、友善操縱HTML對象。
JavaScript 支援分布式運算。
JavaScript 簡單弱類型，并且相對安全。
可是它也有局限性，如各浏覽器廠商對JavaScript支援程度不同，“Web安全性”對JavaScript一些功能犧牲，如 .NET 大多數攻擊都是通過 Js 運作腳本注入。
目前在網際網路上有很多浏覽器，如Firefox、Internet Explorer、Opera等，但每種浏覽器支援JavaScript的程度是不一樣的，不同的浏覽器在浏覽一個帶有JavaScript腳本的首頁時，由于對JavaScript的支援稍有不同，其效果會有一定的差距，有時甚至會顯示不出來。
膠水語言，同樣的也是面向對象，但我更喜歡稱它為“蛇”語言，一種 C 和 shell 之間的語言，功能全面，易學易用，可拓展的語言，為什麼這麼說，在你會 Java 的基礎上，如果你同時學 Js 和 Python 的話，我想，Python 會更快勝任。
開發遊戲裡有一種常見的應用情形，需要快速生成模型。如何操作？
使用 Python 快速生成程式的原型（有時甚至是程式的最終界面），然後對其中有特别要求的部分，用更合适的語言改寫。
比如3D遊戲中的圖形渲染子產品，性能要求特别高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴充類庫。需要注意的是在您使用擴充類庫時可能需要考慮平台問題，某些可能不提供跨平台的實作。
Python 在吉多手中誕生了。實際上,第一個實作是在 Mac 機上。可以說,Python 是從 ABC 發展起來,主要受到了Modula-3(另一種相當優美且強大的語言,為小型團體所設計的)的影響。并且結合了 Unix shell 和C 的習慣。
如果你使用過，應該對它所支援的擴充庫印象會很深刻吧，它可擴充性和可嵌入性，包括實用性非常強。如著名的計算機視覺庫OpenCV、三維可視化庫VTK、醫學圖像處理庫ITK，還有最近在幫公司開發的進階反編譯讀取庫（暫定命名YHK）。
那對比優缺點和使用規則之後我們發現，兩者各有千秋，未來物聯網發展離不開一樣東西，那就是智能化與科學計算，國外這幾年比較主流的是 MATLAB，記得上家公司帶領的團隊裡有個英國留學回來的哥們，和他聊過幾次，了解到，其實在國外，MATLAB 一直都是比較主流的，但它是商用，和oracle一樣，需要付費，且價格不菲。由此可見，國外走的不是“程式、産品、項目”，而是“機器人、智能、科學計算、圖形、算法”這些，當然國内也有，卻是非主流的趨勢，今年才感覺到市場的趨勢改變，也許未來會着重發展，是以單從這一點來看，科學算法占用了很大的比例。
用 Python 做科學計算有如下優點：
首先，MATLAB 是商用的，且價格不菲。而 Python 完全免費，衆多開源的科學計算庫都提供了Python的調用接口。使用者可以在任何計算機上免費安裝Python及其絕大多數擴充庫。
其次，與MATLAB相比，Python是一門更易學、更嚴謹的程式設計語言。它能讓使用者編寫出更易讀、易維護的代碼。
最後，MATLAB主要專注于工程和科學計算。然而即使在計算領域，也經常會遇到檔案管理、界面設計、網絡通信等各種需求。而Python有着豐富的擴充庫，可以輕易完成各種進階任務，開發者可以用Python實作完整應用程式所需的各種功能。
由于Python語言的簡潔性、易讀性以及可擴充性，在國外用Python做科學計算的研究機構日益增多，一些知名大學已經采用Python來教授程式設計課程。例如卡耐基梅隆大學的程式設計基礎、麻省理工學院的計算機科學及程式設計導論就使用Python語言講授。 衆多開源的科學計算軟體包都提供了Python的調用接口，例如著名的計算機視覺庫OpenCV、三維可視化庫VTK、醫學圖像處理庫ITK。 Python專用的科學計算擴充庫就更多了，例如如下3個十分經典的科學計算擴充庫：NumPy、SciPy和matplotlib，它們分别為Python提供了快速數組處理、數值運算以及繪圖功能。是以Python語言及其衆多的擴充庫所構成的開發環境十分适合工程技術、科研人員處理實驗資料、制作圖表，甚至開發科學計算應用程式。
電商、遊戲、爬蟲、資料分析等商業應用，再到 分布式系統、網絡系統、大規模資料存儲、web基礎架構等進行性能分析，再過來就是 圖形渲染、科學計算、智能化、再到運作速度、快速處理、支援的擴充庫，如果是你，你會選什麼呢？