Python vs. PHP: 2024 年のプログラミングの未来を展望する
プログラミング言語が動的に進化する中で、プロジェクトに適切な言語を選択することが重要です。 Python と PHP は、しばしば脚光を浴びる 2 つの候補です。 Python と PHP の詳細な比較を掘り下げて、その背景、構文、パフォーマンス、Web 開発機能、コミュニティ サポート、スケーラビリティ、業界での採用などを明らかにしましょう。
Python の背景
Python は 1980 年代後半に Guido van Rossum によって作成され、最も人気があり多用途なプログラミング言語の 1 つに成長しました。そのシンプルさ、読みやすさ、豊富なライブラリにより、開発者の間で人気があります。 Python は、Web 開発やデータ サイエンスから人工知能や自動化に至るまで、さまざまな分野に応用されています。
PHP の背景
PHP は Hypertext Preprocessor の略称で、1990 年代半ばに Rasmus Lerdorf によって設計されました。もともと Web 開発用に設計された PHP は、Web の大部分を支えるサーバーサイドのスクリプト言語に進化しました。 PHP は HTML との統合の容易さと開発サイクルの速さで知られ、長年にわたって Web 開発の世界で主力となってきました。
構文と読みやすさ
Python は簡潔で読みやすい構文を備えており、コードの読みやすさを重視し、プログラムのメンテナンス コストを削減します。インデントをブロック区切り文字として使用して、より視覚的に魅力的で一貫性のあるコード構造を形成するのに役立ちます。これにより、Python は初心者にとって優れた選択肢となり、開発者間のコラボレーションが強化されます。
一方、PHP は、C や Java に似た、より伝統的な構文に従います。 PHP の構文は Python ほど洗練されていないかもしれませんが、特に他の C スタイル言語に慣れている人にとってはシンプルで理解しやすいものです。 PHP に精通していると、開発者がより早く学習できることがよくあります。
パフォーマンス
パフォーマンスの観点から見ると、Python は C や C などの言語と比較して批判に直面する可能性があります。ただし、使いやすさと読みやすさの点でそれを補っています。 PyPy やジャストインタイム (JIT) コンパイルなどの実装の進歩により、Python のパフォーマンスは大幅に向上し、幅広いアプリケーションに適したものになりました。
PHP は Web 開発用に最適化されており、その分野で強力なパフォーマンスを発揮します。 Web サーバーとシームレスに統合し、動的コンテンツを効率的に処理できる機能が、根強い人気に貢献しています。通常、PHP のパフォーマンスは一般的な Web アプリケーションには十分以上であり、スムーズなユーザー エクスペリエンスを保証します。
Web 開発
Python と PHP は Web 開発において重要な役割を果たしており、各フレームワークにはさまざまなニーズを満たす一連のフレームワークがあります。 Python は、堅牢性とスケーラビリティで知られる Django や、小規模から中規模のプロジェクトに適した軽量のオプションである Flask などのフレームワークを提供します。これらのフレームワークを使用すると、開発者はスケーラブルで保守性が高く、機能が豊富な Web アプリケーションを構築できます。
しかし、PHP は長年にわたって Web 開発の基礎であり、Laravel や Symfony などのフレームワークがその先頭に立ってきました。特に Laravel はそのエレガントな構文と強力な機能で広く評価されており、機能を犠牲にすることなく迅速に開発したい Web 開発者にとって PHP は魅力的な選択肢となっています。
コミュニティとエコシステム
Python のコミュニティは大規模で、協力的で、多様性に富んでいます。 Python Package Index (PyPI) には、言語の汎用性を高めるのに役立つ多数のライブラリとパッケージが含まれています。 Python はコミュニティ主導の性質を持っているため、助けを求める開発者向けのリソース、チュートリアル、フォーラムが豊富にあります。
PHP には強力なコミュニティもあり、Composer を通じて利用できるライブラリやパッケージ リポジトリが多数あります。 PHP コミュニティの強みは、豊富なドキュメントと、開発者が一般的な問題の解決策を見つけて知識を共有できる Stack Overflow のようなフォーラムであることです。
スケーラビリティと柔軟性
Python のスケーラビリティは、Google、Facebook、Instagram などの大手テクノロジー企業による大規模アプリケーションでの採用からも明らかです。 Python の柔軟性により、開発者はプロジェクトのニーズに応じて、オブジェクト指向、手続き型、関数型プログラミングなどのさまざまなパラダイムから選択できます。
PHP のスケーラビリティは Web アプリケーションの世界で輝かしく、多くの成功したプラットフォームが PHP 上に構築されています。 PHP は、大量のリクエストを処理できる機能とデータベースとのシームレスな統合により、さまざまな Web ベースのプロジェクトに対するスケーラブルなソリューションになります。
業界での採用と雇用市場
Python の多用途性により、業界全体で広く採用されています。データ サイエンスや機械学習から Web 開発や自動化まで、Python はさまざまな分野に応用されています。雇用市場での人気を反映して、Python 開発者の需要は依然として高いです。
PHP は Web 開発において特に強力ですが、長年にわたり需要があり続けています。多くの企業が Web ベースのプロジェクトで PHP に依存しており、PHP 開発者に対する安定した需要が確保されています。 PHP 開発者の雇用市場は、特に Web アプリケーションが重要な役割を果たす分野で引き続き好調です。
ケーススタディ
Python の成功事例には、Instagram (PHP から Python を利用したマイクロサービス アーキテクチャへの完全な移行) や Dropbox (バックエンド サービスとして Python を使用) などがあります。これらのケースは、大規模なアプリケーションを処理する際の Python の適応性と拡張性を強調しています。
PHP の成功事例には、WordPress (インターネットの大部分を支えている) や Facebook (もともと PHP をフロントエンドとして使用していた) などのプラットフォームが含まれます。これらの事例は、Web 開発における PHP の役割と、トラフィックの多い Web サイトのニーズを処理する PHP の能力を浮き彫りにしています。
結論
結論として、Python と PHP にはそれぞれ独自の利点があり、特定のユースケースに適しています。 Python は読みやすさ、汎用性、複数のドメインにまたがる存在感を備えているため、幅広いアプリケーションを備えた言語を探している開発者にとって最適な選択肢となっています。一方、Web 開発における PHP の利点、効率的なパフォーマンス、強力なコミュニティ サポートにより、PHP は動的な Web アプリケーションを構築するための信頼できる選択肢になります。
以上がPython vs. PHP: 2024 年のプログラミングの未来を展望するの詳細内容です。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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PHPはMySQLIおよびPDO拡張機能を使用して、データベース操作とサーバー側のロジック処理で対話し、セッション管理などの関数を介してサーバー側のロジックを処理します。 1)MySQLIまたはPDOを使用してデータベースに接続し、SQLクエリを実行します。 2)セッション管理およびその他の機能を通じて、HTTPリクエストとユーザーステータスを処理します。 3)トランザクションを使用して、データベース操作の原子性を確保します。 4)SQLインジェクションを防ぎ、例外処理とデバッグの閉鎖接続を使用します。 5)インデックスとキャッシュを通じてパフォーマンスを最適化し、読みやすいコードを書き、エラー処理を実行します。

PHPは動的なWebサイトを構築するために使用され、そのコア関数には次のものが含まれます。1。データベースに接続することにより、動的コンテンツを生成し、リアルタイムでWebページを生成します。 2。ユーザーのインタラクションを処理し、提出をフォームし、入力を確認し、操作に応答します。 3.セッションとユーザー認証を管理して、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供します。 4.パフォーマンスを最適化し、ベストプラクティスに従って、ウェブサイトの効率とセキュリティを改善します。

PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

Pytorch GPUアクセラレーションを有効にすることで、CentOSシステムでは、PytorchのCUDA、CUDNN、およびGPUバージョンのインストールが必要です。次の手順では、プロセスをガイドします。CUDAおよびCUDNNのインストールでは、CUDAバージョンの互換性が決定されます。NVIDIA-SMIコマンドを使用して、NVIDIAグラフィックスカードでサポートされているCUDAバージョンを表示します。たとえば、MX450グラフィックカードはCUDA11.1以上をサポートする場合があります。 cudatoolkitのダウンロードとインストール:nvidiacudatoolkitの公式Webサイトにアクセスし、グラフィックカードでサポートされている最高のCUDAバージョンに従って、対応するバージョンをダウンロードしてインストールします。 cudnnライブラリをインストールする:

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

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