PHPは死んだのか?いいえ、繁盛しています
PHP は常に批判されながらも繁栄し続けているプログラミング言語です。
使用率: W3Techs によると、2024 年 8 月の時点で、世界中の Web サイトの 75.9% が依然として PHP を使用しており、Web サイトの 43% が WordPress で構築されています。開発言語として PHP を利用する主流の Web サイトの 70% 以上には、Facebook、Microsoft、Wikipedia、Mozilla などの多くの有名企業が含まれています。
パフォーマンス: PHP バージョンへのアップグレード (特に 8.1 以降) により、パフォーマンスが大幅に向上しました。 Go や Java などの静的言語の速度には及ばないかもしれませんが、速度の点では Python や Node.js と同等になりました。
開発速度: PHP は、最小限のコードでタスクを実行できるという点で Python によく似ています。実行する必要があるほぼすべてのタスクには利用可能なライブラリがあり、迅速な開発につながります。
展開速度: PHP の環境設定がますます便利になり、展開が簡単になりました。数時間以内に Web サイトを立ち上げてサービスを実行できます。たとえば、ServBay を使用すると、わずか 3 分で PHP 開発環境をセットアップできます。
スケーラビリティ: PHP は拡張が簡単です。キャッシュ技術を実装すると、負荷分散を必要とせずに大量のトラフィックを処理できるようになります。
コードの可読性: PHP コードはフレームワークがないとやや混乱する可能性がありますが、Laravel などのフレームワークを使用するとコードがはるかに読みやすくなります。
PHP は頻繁に嘲笑されていますが、事実がすべてを物語っています。 20 年以上の歴史を持つ PHP のスピード、無料、オープンソースという特徴により、時間とコストを優先する多くのスタートアップ企業にとって最適なソリューションとなっています。 「最適な」プログラミング言語はありません。最も適切なものだけを。基本原則を維持しながら現実に適応することが生き残る鍵です。
以上がPHPは死んだのか?いいえ、繁盛していますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
