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Python用来做Web开发的优缺点,你

Python是世界上最受欢迎的编码语言之一,在80年代后期首次受到ABC和Modula-3语言的影响而被概念化。从年的第一个版本到成为开源项目的2.0版本,它已经走了很长一段路,直到今天,它正在聚集一个庞大且专业的社区,该社区正在不断改进技术。

目前而言一些顶级公司在其技术堆栈中使用Python(例如Instagram)

Facebook旗下的一个图片社交网站

Python适合从简单到复杂的各种Web项目。它广泛用于旅行,医疗保健,交通运输,金融等不同领域,用于Web开发和软件测试,脚本编写和生成。

Python的受欢迎程度与其提供的各种好处有关,例如简单性和优雅性吸引了这些大公司。但是,尽管使用Python进行Web开发有很多优点,但是也有一些缺点,下面一起来看看。

来自TIOBE排行榜

优点:为什么要选择Python进行Web开发?

Python的优点

1、易于使用和阅读

有几个因素可以简化Python在Web开发中的使用:

低入门门槛Python与我们日常生活中使用的英语相似。语法的简单性使您可以处理复杂的系统,并确保所有元素之间都具有明确的关系。因此,更多的新手程序员可以学习该语言并更快地加入编程社区。

良好的可视化效果通过使用不同的图和图表,可以以易于理解的格式表示数据。它们是可视化呈现和理解数据的有效方法。Web开发公司利用Python库(例如Matplotlib)来可视化数据并创建清晰且易于理解的报告。

Python非常易于阅读,因此开发人员通常在理解由其他程序员编写的代码时不会遇到任何问题。这可以促使从事同一项目的开发人员之间的通信效率更高。

2、异步编码

由于没有死锁或研究争执或任何其他令人困惑的问题,因此使用Python编写和维护异步代码无需花费太多精力。此类代码的每个单元分别运行,从而使您能够更快地处理各种情况和问题。

3、较少限制的编程方法

与其他编码语言(例如Java)相比,Python具有较少限制的编程方法。它具有多种范例,可以支持多种编程风格,包括过程性,面向对象和功能性(命令性)。这使Python成为初创公司的绝佳语言,因为项目可能需要随时更改方法。

包括:

快速发展。Python不仅是发展最快的编码语言之一,还是一种允许快速原型设计和迭代的语言。这使工作更轻松,并且对开发人员而言生产率更高。OOP变得更容易。面向对象的编程(也称为OOP)是一种将不同的行为和属性组织到多个对象和类中的范例。这些类中的每一个都有一个函数,因此,如果代码的某些部分发生错误,则其他部分不会受到影响。在Python中,OOP的操作已大大简化,这使得开发成本更低,更省时。丰富的标准库和生态系统。Python的库具有大量的预编写代码。因此,开发人员无需浪费时间创建基本项目。这些库还允许程序员处理和转换机器学习(ML)中连续数据处理所需的数据。

4、企业应用集成

Python是企业软件应用程序的流行选择,这在很大程度上要归功于Python与传统上用于企业开发的其他语言(例如Java,PHP和.NET)的流畅集成。

Python直接与Java,C++或C代码进行调用,从而可以对大多数常用协议和数据格式进行大量的过程控制和实现。

除此之外,它还可以用于组装基础结构的新旧片段,这是复杂移动应用程序中的典型情况。

5、可以使用Python框架快速进行Web开发

Python的另一个优点是它具有许多简化开发过程的框架。根据您的工作,可能需要不同的框架。

下面是4个著名的框架:

4个著名的Pythonweb框架

Django:此框架非常适合成熟的Web应用程序和中档可扩展项目。它具有内置功能,并允许重复使用代码,对代码的不同组成部分进行一致的修改以及其他简化Web开发的功能。Django可与OracleSQL,PostgreSQL,MySQL和其他知名数据库完美配合。Pyramid:使用此框架,您可以从小规模开始,并根据需要扩展规模。金字塔可以与各种数据库和应用程序一起使用,也可以与插件一起扩展-开发人员可以添加所需的任何功能。当您需要在一项任务中实施各种解决方案时,这很方便。TurboGears:TurboGears由Repoze,WebOb和Genshi等几个组件组成,并且基于MVC架构。这对于快速,高效的Web应用程序开发很有用,而且更易于维护。使用此框架,您可以分别使用最小或完整堆栈模式编写小型或复杂的应用程序。Flask:该框架的理念是提供一个易于管理的,易于定制的解决方案。Flask将自己定义为一个微框架,最常用于主要优先考虑精益功能的小型解决方案。该框架还用于创建原型。6、科学计算库方便

有各种各样的软件包和库可用于开发科学和数字应用程序,以及工具包(例如VTK3D和MayaVi),单独的成像库以及许多其他工具。最常用的是:

5个常见的科学计算库:

SciPy(科学数字图书馆);Pandas(数据分析库);IPython(命令外壳);NumPy(基本数值软件包);NaturalLanguageToolkit(LibraryForMathematicalAndTextAnalysis:用于数学和文本分析的库)。7、用于机器学习和AI

机器学习(ML)和人工智能(AI)技术越来越受到


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