


Quatre raisons pour lesquelles j'utilise parfois Awk au lieu de Python
Python est un langage fantastique, mais dans des situations spécifiques, Awk peut offrir des avantages significatifs, notamment en termes de portabilité, de longévité, de concision et d'interopérabilité.
Bien que les scripts Python soient généralement portables, ils ne fonctionnent pas toujours de manière transparente sur les images de base Docker populaires telles que Debian et Alpine. En revanche, les scripts Awk sont souvent facilement disponibles et exécutables dans ces environnements.
Bien que la syntaxe Python soit relativement stable, sa durée de vie est plus courte que celle d'Awk. Par exemple, la syntaxe print 10 du début des années 2000 n’est plus valide dans Python moderne. Cependant, les scripts Awk des années 1980 peuvent toujours être exécutés dans les environnements actuels.
Python est connu pour sa concision, surtout par rapport à des langages comme Java. Cependant, lorsqu'il s'agit de traitement de texte et de travail au sein de pipelines shell, Awk propose souvent des solutions plus concises. Par exemple, l'extraction de blocs de texte entre "REPORT" et "END" peut être réalisée avec une seule ligne dans Awk : /REPORT/,/END/ { print }. Obtenir le même résultat en Python implique généralement plus de lignes de code, notamment la gestion des entrées de fichiers et la correspondance de modèles.
Bien que Python puisse être intégré dans des scripts shell comme Bash, l'alignement de l'indentation du code Python multiligne avec le script shell environnant peut souvent casser la syntaxe Python. Awk, en revanche, est moins sensible à l'indentation, ce qui facilite son intégration dans les scripts shell.
Bien que différentes implémentations d'Awk (telles que Busybox Awk et GNU Awk) puissent présenter des variations mineures, Awk offre généralement des avantages par rapport à Python dans les situations mentionnées ci-dessus.
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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.
