我有一个用Python制作的桌面应用程序，使用PyQT和scipy / numpy。 该程序的目的是，在给定一些数据的情况下，为微分方程找到最佳参数集。
因此，我们使用numpy中的数值求解器和优化例程。如果我们使用自定义参数空间探索，计算是相当大的，但也很快（最多30秒），但可以变得更长（几个小时）。
下一步是“将其置于云端”，因此用户无需费心如何安装应用程序。 因此，我们想要创建一个Flask应用程序，使用d3.js或类似的东西进行显示。
我从未做过任何JS，所以我想知道什么是最好的架构：
用户上传他的数据，他们在服务器上发送，执行计算并发送回去=＆gt;我们可以在服务器上使用scipy / numpy，但过多的同时连接可能会关闭所有内容。
用户上传他的数据，他们在JavaScript中处理，在客户端=＆gt;在服务器上没有问题，但我必须自己发现一种新语言并实现科学计算（我认为它将比numpy中的Fortran例程更长）
使用/学习JS不是真正的问题，因为它更有效率更有问题。 哪个是未来修改的最佳选择（计算时间更长，我们希望提供结果的聚类......）以及开发时间。
你会做什么？ 谢谢。答案 0 :(得分：3)
考虑两种情况：如果计算是客户端的，那么客户端就会被加载，客户端计算机（可能只是一部手机或其他任何东西）的计算能力就会发挥作用，而且无关紧要该网站的其他用户是否同时进行计算。
另一方面，如果计算是在服务器端完成的，那么你的服务器就会被加载，单用户情况下的计算时间可能会更短（因为你的服务器可能比普通的客户端计算机更强大），但如果你有很多用户同时访问你的服务器，它会大幅下降。
其他方面发挥作用：
如果您在服务器端执行此操作，则应确保在传输参数或结果的过程中不会泄露任何私有数据（因此请使用https或类似内容。）
执行服务器端允许以后升级计算能力（可能将任务分成几个节点，以便缩短计算时间以获得更高的服务器成本）。
如果采用适当的缓存机制，在客户端执行此操作可能允许甚至离线执行。
所以，总而言之，你的问题太广泛而且没有明确说明，无法给出明确答案。