微框架 Python Flask 和 Ruby Sinatra,哪个更值得推荐?
说到微框架,Python Flask和Ruby Sinatra无疑是最热门的两个了,想听听有接触过的朋友对这两个的评价以及推荐建议。从我目前的了解,Python虽然在国内的发展貌似好于Ruby,但是在国外的Web开发方便,Ruby的Rails/Sinatra基本上都占据着主导的位置,从Google出来的资料便可略知一二。
回复内容:
这个问题很难回答,Sinatra vs Flask的最主要差别,其实是Ruby和Python的差别。当然Flask要比Sinatra重一些,社区更完善,文档更多,扩展性更强。Sinatra本身如果要应用在中型以上的项目,要自己做很多boilerplate,当然你也可以用基于Sinatra并且整合了许多东西的Padrino。对于这种micro framework,他们绝大多数的设计哲学都很像,其中的差别主要是语言本质的差别。当然,要开发一个稍微有一点规模的东西,是需要引入大量的third party libraries的,尤其是ORM。Python的ORM主要是SQL Alchemy,而Ruby用的比较多的事ActiveRecord和DataMapper。
最后,我对“在国外的Web开发方便,Ruby的Rails/Sinatra基本上都占据着主导的位置”并不认同。Ruby/Rails社区在Web方面很有创造力,有许多很不错的idea,而Python社区则相对安静。但是对于产出来说,Python并不比Ruby弱。Jeff Atwood写过一篇文章,提到“Ruby is not cool anymore”,所以你看到Ruby社区似乎很“活跃”,其实是因为Ruby/Rails流行的比较晚,所以有许多空白要填补,也有许多新轮子由于语言特性而被造出来——Python很早已经过了这个时代。在过了“being cool”的时代过后,将会迎来“get shit done”的时代。 这问题和 Python VS. Ruby 没什么不同。。。
问题是何必 VS 呢,训练有素的工程师在这两个框架下写点东西用不了 30 分钟的时间。花个周末连 node 的框架也一起玩玩,喜欢什么自然有判断。 web编程最花时间的是模板和DB,模板各家都差不多,DB的orm 库,python里面只有django做的最好,但是无法独立使用,Sinatra 可以用ActiveRecord。所以,不考虑学习成本的情况下,干活用Sinatra更好 1 - 我用Sinatra三年了, 说它简单, 其实只是用起来简单。 学起来, 对它深入了解, 优化, 就不容易了,
2 - 实质性的, Sinatra就是Rack, RoR也是Rack, 好比不同的linux发行版一样。
文档和源码 sinatra/sinatra · GitHub python vs ruby. 点在于python坑少

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C言語に組み込みの合計機能はないため、自分で書く必要があります。合計は、配列を通過して要素を蓄積することで達成できます。ループバージョン:合計は、ループとアレイの長さを使用して計算されます。ポインターバージョン:ポインターを使用してアレイ要素を指し示し、効率的な合計が自己概要ポインターを通じて達成されます。アレイバージョンを動的に割り当てます:[アレイ]を動的に割り当ててメモリを自分で管理し、メモリの漏れを防ぐために割り当てられたメモリが解放されます。

XMLは、XSLTコンバーターまたは画像ライブラリを使用して画像に変換できます。 XSLTコンバーター:XSLTプロセッサとスタイルシートを使用して、XMLを画像に変換します。画像ライブラリ:PILやImageMagickなどのライブラリを使用して、形状やテキストの描画などのXMLデータから画像を作成します。

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。

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。

XML構造が柔軟で多様であるため、すべてのXMLファイルをPDFSに変換できるアプリはありません。 XMLのPDFへのコアは、データ構造をページレイアウトに変換することです。これには、XMLの解析とPDFの生成が必要です。一般的な方法には、ElementTreeなどのPythonライブラリを使用してXMLを解析し、ReportLabライブラリを使用してPDFを生成することが含まれます。複雑なXMLの場合、XSLT変換構造を使用する必要がある場合があります。パフォーマンスを最適化するときは、マルチスレッドまたはマルチプロセスの使用を検討し、適切なライブラリを選択します。

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。
