Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Tauchen Sie tiefer in Jython ein: die perfekte Mischung aus Python und Java

Tauchen Sie tiefer in Jython ein: die perfekte Mischung aus Python und Java

Mar 22, 2024 am 09:50 AM

深入探索 Jython:Python 和 Java 的完美融合

Vorteile von Python Python ist für seine Lesbarkeit und Einfachheit bekannt. Es wird häufig für Rapid Prototyping, Scripting und Datenwissenschaft verwendet. Jython bietet diese Vorteile und ermöglicht es Benutzern, die einsteigerfreundliche Syntax und das umfangreiche Bibliotheksökosystem von Python zu nutzen.

Robustheit von Java Java hingegen ist für seine Robustheit, Portabilität und Sicherheit bekannt. Es wird häufig für Anwendungen auf Unternehmensebene, große Systeme und die Entwicklung von Android-Anwendungen verwendet. Jython bringt die Vorteile von Java in Python und ermöglicht es Entwicklern, die Speicherverwaltung, das „Multithreading“ und die Sicherheitsfunktionen der „JVM“ zu nutzen. Funktionen von Jython Jython vereint das Beste aus beiden Welten und bietet die folgenden einzigartigen Funktionen:

JVM-Integration: Jython läuft auf der JVM und ermöglicht so eine nahtlose Interaktion mit Java-Code. Entwickler können Java-Klassen aufrufen, Java-Bibliotheken verwenden und auf Java-Funktionen der „Virtual Machine“ zugreifen.

  • Pythonische Syntax: Jython verwendet die Standard-Python-Syntax und behält dabei die Programmiererfahrung bei, mit der Python-Entwickler vertraut sind. Dies erleichtert die Portierung von Code zwischen Python- und Java-Anwendungen.
  • Java-Interoperabilität: Jython kann problemlos mit Java-Objekten interagieren. Python-Objekte können in Java-Objekte konvertiert werden und umgekehrt, sodass Daten frei zwischen Technologie-Stacks fließen können. Leistungsoptimierung:
  • Jython ist
  • optimiert, um bei der Ausführung auf der JVM eine hervorragende Leistung zu bieten. Es nutzt den schnellen JIT-Compiler der JVM, um die Effizienz der Codeausführung zu verbessern.
  • Erweiterungsökosystem: Jython verfügt über ein wachsendes Erweiterungsökosystem, das verschiedene Bibliotheken und Tools zur Verbesserung seiner Funktionalität bereitstellt. Dazu gehören Datenwissenschaft, maschinelles Lernen
  • ,
  • WEB-Entwicklung und GUI-Programmierung. Anwendungsszenarien Jython findet Anwendungen in einer Vielzahl von Bereichen, darunter:
Scripting:

Jython wird zum Schreiben von Automatisierungsskripten verwendet, die Java-Anwendungen steuern oder mit Java-Backendsystemen interagieren.

    Data Science:
  • Es wird häufig für die Datenvorverarbeitung, das Feature-Engineering und das Modelltraining verwendet und nutzt Pythons leistungsstarke DatenanalyseBibliothek. Webentwicklung: Jython kann zum Erstellen von Webanwendungen verwendet werden und dabei das Web-
  • Framework
  • von Python und die Backend-Sicherheit von Java nutzen. GUI-Entwicklung: Jython unterstützt GUI-Bibliotheken wie Swing und JavaFX und ermöglicht Entwicklern die Erstellung plattformübergreifender Benutzeroberflächen.
  • DevOps: Es wird zum Schreiben von Devops-Skripten verwendet, um Java-Anwendungen automatisch bereitzustellen, zu konfigurieren und zu verwalten.
  • Vorteile
  • Die Einführung von Jython bietet die folgenden Hauptvorteile:
  • Code-Wiederverwendung: Jython ermöglicht eine einfache Code-Wiederverwendung zwischen Python- und Java-Code und verbessert so die Entwicklungseffizienz.

Leistungsverbesserungen: Das Ausführen auf der JVM kann die Leistung von Python-Code erheblich verbessern, insbesondere bei der Arbeit mit großen Datenmengen.

    Plattformübergreifende Kompatibilität:
  • Jython-Anwendungen können auf jedem Betriebssystem mit Java ausgeführt werden und bieten so eine breite Plattformkompatibilität.
  • Erweiterbarkeit: Jythons Erweiterungsökosystem wächst ständig und bietet Entwicklern eine umfangreiche Bibliothek an Erweiterungen und Tools.
  • Community-Support: Jython verfügt über eine aktive Community, die Support, Dokumentation und Ressourcen bereitstellt, um Entwicklern dabei zu helfen, das Beste aus der Technologie herauszuholen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTauchen Sie tiefer in Jython ein: die perfekte Mischung aus Python und Java. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

R.E.P.O. Energiekristalle erklärten und was sie tun (gelber Kristall)
2 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Repo: Wie man Teamkollegen wiederbelebt
4 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island Abenteuer: Wie man riesige Samen bekommt
4 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

So verwenden Sie Python, um die ZiPF -Verteilung einer Textdatei zu finden So verwenden Sie Python, um die ZiPF -Verteilung einer Textdatei zu finden Mar 05, 2025 am 09:58 AM

Dieses Tutorial zeigt, wie man Python verwendet, um das statistische Konzept des Zipf -Gesetzes zu verarbeiten, und zeigt die Effizienz des Lesens und Sortierens großer Textdateien von Python bei der Bearbeitung des Gesetzes. Möglicherweise fragen Sie sich, was der Begriff ZiPF -Verteilung bedeutet. Um diesen Begriff zu verstehen, müssen wir zunächst das Zipf -Gesetz definieren. Mach dir keine Sorgen, ich werde versuchen, die Anweisungen zu vereinfachen. Zipf -Gesetz Das Zipf -Gesetz bedeutet einfach: In einem großen natürlichen Sprachkorpus erscheinen die am häufigsten vorkommenden Wörter ungefähr doppelt so häufig wie die zweiten häufigen Wörter, dreimal wie die dritten häufigen Wörter, viermal wie die vierten häufigen Wörter und so weiter. Schauen wir uns ein Beispiel an. Wenn Sie sich den Brown Corpus in amerikanischem Englisch ansehen, werden Sie feststellen, dass das häufigste Wort "Th ist

Wie benutze ich eine schöne Suppe, um HTML zu analysieren? Wie benutze ich eine schöne Suppe, um HTML zu analysieren? Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

In diesem Artikel wird erklärt, wie man schöne Suppe, eine Python -Bibliothek, verwendet, um HTML zu analysieren. Es beschreibt gemeinsame Methoden wie find (), find_all (), select () und get_text () für die Datenextraktion, die Behandlung verschiedener HTML -Strukturen und -Anternativen (SEL)

Bildfilterung in Python Bildfilterung in Python Mar 03, 2025 am 09:44 AM

Der Umgang mit lauten Bildern ist ein häufiges Problem, insbesondere bei Mobiltelefonen oder mit geringen Auflösungskamera-Fotos. In diesem Tutorial wird die Bildfilterungstechniken in Python unter Verwendung von OpenCV untersucht, um dieses Problem anzugehen. Bildfilterung: Ein leistungsfähiges Werkzeug Bildfilter

Wie man mit PDF -Dokumenten mit Python arbeitet Wie man mit PDF -Dokumenten mit Python arbeitet Mar 02, 2025 am 09:54 AM

PDF-Dateien sind für ihre plattformübergreifende Kompatibilität beliebt, wobei Inhalte und Layout für Betriebssysteme, Lesegeräte und Software konsistent sind. Im Gegensatz zu Python Processing -Klartextdateien sind PDF -Dateien jedoch binäre Dateien mit komplexeren Strukturen und enthalten Elemente wie Schriftarten, Farben und Bilder. Glücklicherweise ist es nicht schwierig, PDF -Dateien mit Pythons externen Modulen zu verarbeiten. In diesem Artikel wird das PYPDF2 -Modul verwendet, um zu demonstrieren, wie Sie eine PDF -Datei öffnen, eine Seite ausdrucken und Text extrahieren. Die Erstellung und Bearbeitung von PDF -Dateien finden Sie in einem weiteren Tutorial von mir. Vorbereitung Der Kern liegt in der Verwendung von externem Modul PYPDF2. Installieren Sie es zunächst mit PIP: pip ist p

Wie kann man mit Redis in Django -Anwendungen zwischenstrichen Wie kann man mit Redis in Django -Anwendungen zwischenstrichen Mar 02, 2025 am 10:10 AM

Dieses Tutorial zeigt, wie man Redis Caching nutzt, um die Leistung von Python -Anwendungen zu steigern, insbesondere innerhalb eines Django -Frameworks. Wir werden Redis -Installation, Django -Konfiguration und Leistungsvergleiche abdecken, um den Vorteil hervorzuheben

Wie führe ich ein tiefes Lernen mit Tensorflow oder Pytorch durch? Wie führe ich ein tiefes Lernen mit Tensorflow oder Pytorch durch? Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

Dieser Artikel vergleicht TensorFlow und Pytorch für Deep Learning. Es beschreibt die beteiligten Schritte: Datenvorbereitung, Modellbildung, Schulung, Bewertung und Bereitstellung. Wichtige Unterschiede zwischen den Frameworks, insbesondere bezüglich des rechnerischen Graps

Einführung in die parallele und gleichzeitige Programmierung in Python Einführung in die parallele und gleichzeitige Programmierung in Python Mar 03, 2025 am 10:32 AM

Python, ein Favorit für Datenwissenschaft und Verarbeitung, bietet ein reichhaltiges Ökosystem für Hochleistungs-Computing. Die parallele Programmierung in Python stellt jedoch einzigartige Herausforderungen dar. Dieses Tutorial untersucht diese Herausforderungen und konzentriert sich auf die globale Interprete

So implementieren Sie Ihre eigene Datenstruktur in Python So implementieren Sie Ihre eigene Datenstruktur in Python Mar 03, 2025 am 09:28 AM

Dieses Tutorial zeigt, dass eine benutzerdefinierte Pipeline -Datenstruktur in Python 3 erstellt wird, wobei Klassen und Bedienerüberladungen für verbesserte Funktionen genutzt werden. Die Flexibilität der Pipeline liegt in ihrer Fähigkeit, eine Reihe von Funktionen auf einen Datensatz GE anzuwenden

See all articles