お金がある場合は Python を使用できますが、お金がない場合は PHP が最適なプログラミング言語です。
お金があるならPython、お金がないならPHP、プログラミング言語は貧しすぎて金持ちを愛せない…
最近、Stack Overflow調査で世界のモバイル開発者の分布に関する調査報告書が発表されました。高所得国に比べて、低所得国ではAndroidがより広く使われていることがわかった。
それで、これは実際には何を意味するのでしょうか?これは、国家のプログラミング技術がさまざまな経済的背景でどのように異なるのか、そしてそれが世界のソフトウェア開発業界に対する私たちの見方にどのような影響を与えるのかについて深く考えさせてくれます。この記事では、これらの違いを説明し、ソフトウェア開発業界を高所得国とその他の国々に分ける必要性について説明します。
調査レポートの分析は、2017 年 (1 月から 8 月) に最も使用された 250 のプログラミング言語タグに基づいています。誤差の範囲を減らすために、この期間中にさまざまなプログラミング言語へのアクセスが 500 万回以上あった 64 か国のみを分析しました。
一人当たり GDP に関連するテクノロジー
最近の記事「モバイル開発は一体どこにあるの?」では、「スタック オーバーフロー トレンド ツール」を使用して分析し、Android トラフィックの割合が多くの場合、GDP に関連していることがわかりました。国の一人当たり GDP は負の相関関係にあります。これをきっかけに、他のプログラミング言語にも同じことが当てはまるかどうかを調べてみました。
主要なプログラミング言語とプラットフォームを詳しく調べると、Android 以外にも、PHP、Python、R などの主要な言語がいくつかあります。
上の図からわかるように、Android と PHP の使用数は国の収入と負の相関があるのに対し、Python と R 言語はその逆であり、先進国ほど使用頻度が高くなります。この傾向では、たとえば、韓国では Android が予想よりも頻繁に使用されている一方で、中国では Python がより多く使用されていることがわかりました。
傾向を研究する場合、他の関連するさまざまな要素を考慮するよりも、ソフトウェア開発業界を 2 つのグループの国 (高所得国と非高所得国) に分ける方が有益であることがわかりました。価値のある分類として、一人当たりの GNL (国民総所得) に基づく世界銀行の所得分類を使用できます。

合計 78 の高所得経済国があり、主に米国とカナダ、西ヨーロッパ、中東と東アジアの一部、オーストラリア/ニュージーランドで構成されています。 私たちは、国間の違いの根本的な要因についていくつかの分析(主成分分析など)を行っており、これは合理的な分割であり、東半球対西半球などの他の分割よりも理にかなっていると考えています。 (たとえば、プログラミング技術へのアクセスと使用という点では、オーストラリアは中国やインドネシアに似ています)。

高所得国間のテクノロジーの違い?
現在、世界のソフトウェア開発は高所得国と非高所得国の 2 つのセクションに分かれています。では、この 2 つの技術的な違いは何でしょうか?

この記事では、いくつかの興味深い洞察を抽出します:
データサイエンステクノロジーの違い: 上記のように、Python と R 言語は国の収入に関連しています。高所得国では、Python は他の国々に比べて 2 倍の頻度でアクセスされ、R は約 3 倍の頻度でアクセスされます。さらに、いくつかの小さなタグにも気づくかもしれませんが、そのほとんどは、pandas、numpy、matplotlib、ggplot2 など、科学技術における Python および R 言語パッケージです。これは、2 つの言語の収入の差の一部が科学や学術研究での使用に起因している可能性があることを示唆しています。裕福な先進国では、これらのテクノロジーがより頻繁に使用され、科学研究が経済の大部分を占め、プログラマーはより高い学位を取得できます。
C/C++: C/C++ は、先進国でよく使われるもう 2 つの言語です。主な理由の 1 つはこの国の教育に関連していると思います。なぜなら、以前の記事で、C と C++ がアメリカの大学で最も頻繁に訪問される言語の 1 つになっていることがわかったからです。別の理由は、エレクトロニクスと製造の地理的分布に関連している可能性があります。
PHP と Android: 低所得国では、Android 開発技術が比較的普及していることに加えて、PHP もトップ 5 にランクされています。興味深いことに、CodeIgniter はオープンソースの PHP フレームワークであり、低所得国では個別に訪問されることがよくあります。さらに調査を進めると、CodeIgniter は南/東南アジア (特にインド、インドネシア、パキスタン、フィリピン) でトラフィックが多いのに対し、米国とヨーロッパではトラフィックがほとんどないことが判明しました。したがって、CodeIgniter は Web サイト構築をアウトソーシングする企業にとって人気のある選択肢となる可能性があります。
結論: なぜそれほど重要なのでしょうか?
これらの結論は、プログラミング言語エコシステムに関する興味深い事実です。この記事では、ソフトウェア開発業界で「混合」されている 2 つの問題を区別します。多くの場合、時間の経過とともに消滅する Flash など、どのテクノロジーがより多く使用され、より多くのトラフィックを引き起こしているかに関心があります。最も人気のあるプログラミング テクノロジーのランキングを作成するとしたら、高所得国と低所得国で順位が異なります。

たとえば、Python は高所得国で一般的に使用されているため、 far 訪問されたタグでは 2 位にランクされていますが、世界の他の地域では 8 位にすぎません。R 言語は高所得国では 15 位にランクされていますが、他の国ではトップ 50 にも入っていません。
したがって、さまざまな国の企業採用において、採用担当者と人材は異なる基準値のセットを必要とします。
以上がお金がある場合は Python を使用できますが、お金がない場合は PHP が最適なプログラミング言語です。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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XMLをPDFに直接変換するアプリケーションは、2つの根本的に異なる形式であるため、見つかりません。 XMLはデータの保存に使用され、PDFはドキュメントを表示するために使用されます。変換を完了するには、PythonやReportLabなどのプログラミング言語とライブラリを使用して、XMLデータを解析してPDFドキュメントを生成できます。

ほとんどのテキストエディターを使用して、XMLファイルを開きます。より直感的なツリーディスプレイが必要な場合は、酸素XMLエディターやXMLSPYなどのXMLエディターを使用できます。プログラムでXMLデータを処理する場合、プログラミング言語(Pythonなど)やXMLライブラリ(XML.ETREE.ELEMENTTREEなど)を使用して解析する必要があります。

XMLフォーマットツールは、読みやすさと理解を向上させるために、ルールに従ってコードを入力できます。ツールを選択するときは、カスタマイズ機能、特別な状況の処理、パフォーマンス、使いやすさに注意してください。一般的に使用されるツールタイプには、オンラインツール、IDEプラグイン、コマンドラインツールが含まれます。

モバイルには、単純で直接無料のXMLからPDFツールはありません。必要なデータ視覚化プロセスには、複雑なデータの理解とレンダリングが含まれ、市場のいわゆる「無料」ツールのほとんどは経験がありません。コンピューター側のツールを使用したり、クラウドサービスを使用したり、アプリを開発してより信頼性の高い変換効果を取得することをお勧めします。

小さなXMLファイルの場合、注釈コンテンツをテキストエディターに直接置き換えることができます。大きなファイルの場合、XMLパーサーを使用してそれを変更して、効率と精度を確保することをお勧めします。 XMLコメントを削除するときは注意してください。コメントを維持すると、通常、コードの理解とメンテナンスが役立ちます。高度なヒントは、XMLパーサーを使用してコメントを変更するためのPythonサンプルコードを提供しますが、特定の実装を使用するXMLライブラリに従って調整する必要があります。 XMLファイルを変更する際のエンコード問題に注意してください。 UTF-8エンコードを使用して、エンコード形式を指定することをお勧めします。

XMLコンテンツを変更するには、ターゲットノードの正確な検出が必要であるため、プログラミングが必要です。プログラミング言語には、XMLを処理するための対応するライブラリがあり、APIを提供して、データベースの運用などの安全で効率的で制御可能な操作を実行します。

Mobile XMLからPDFへの速度は、次の要因に依存します。XML構造の複雑さです。モバイルハードウェア構成変換方法(ライブラリ、アルゴリズム)コードの品質最適化方法(効率的なライブラリ、アルゴリズムの最適化、キャッシュデータ、およびマルチスレッドの利用)。全体として、絶対的な答えはなく、特定の状況に従って最適化する必要があります。

XMLを介して画像を生成するには、XMLのメタデータ(サイズ、色)に基づいて画像を生成するために、ブリッジとしてグラフライブラリ(枕やJFreechartなど)を使用する必要があります。画像のサイズを制御するための鍵は、< width>の値を調整することです。および< height> XMLのタグ。ただし、実際のアプリケーションでは、XML構造の複雑さ、グラフ描画の細かさ、画像生成の速度とメモリ消費の速度、および画像形式の選択はすべて、生成された画像サイズに影響を与えます。したがって、グラフィックライブラリに熟練したXML構造を深く理解し、最適化アルゴリズムや画像形式の選択などの要因を考慮する必要があります。
