PHP는 죽었나요? 아니요, 번창하고 있습니다
PHP는 지속적으로 비판을 받아왔지만 계속해서 발전하고 있는 프로그래밍 언어입니다.
사용률: W3Techs에 따르면 2024년 8월 현재 전 세계 웹사이트의 75.9%가 여전히 PHP를 사용하고 있으며, 웹사이트의 43%가 WordPress를 기반으로 구축되었습니다. PHP를 개발 언어로 활용하는 주류 웹사이트 중 70% 이상이 Facebook, Microsoft, Wikipedia, Mozilla 등 유명 기업을 포함하고 있습니다.
성능: PHP 버전 업그레이드, 특히 8.1 이상에서는 성능이 크게 향상되었습니다. Go, Java와 같은 정적 언어의 속도에는 미치지 못할 수 있지만 이제 속도 측면에서는 Python 및 Node.js와 동등합니다.
개발 속도: PHP는 최소한의 코드로 작업을 수행할 수 있다는 점에서 Python과 매우 유사합니다. 수행해야 하는 거의 모든 작업에는 사용 가능한 라이브러리가 있어 개발 속도가 빠릅니다.
배포 속도: PHP 환경 설정이 점점 더 편리해지면서 배포도 간단해졌습니다. 몇 시간 내에 웹사이트를 시작하고 서비스를 실행할 수 있습니다. 예를 들어, ServBay를 사용하면 단 3분만에 PHP 개발 환경을 구축할 수 있습니다.
확장성: PHP는 확장이 쉽습니다. 캐싱 기술을 구현하면 로드 밸런싱 없이도 상당한 트래픽을 처리할 수 있습니다.
코드 가독성: PHP 코드는 프레임워크가 없으면 다소 혼란스러울 수 있지만 Laravel과 같은 프레임워크를 사용하면 코드 가독성이 훨씬 높아집니다.
PHP에 대한 빈번한 조롱에도 불구하고 사실은 자명합니다. 20년 이상의 역사를 지닌 PHP의 속도, 무료, 오픈 소스 특성은 시간과 비용을 우선시하는 많은 스타트업에게 최적의 솔루션을 제공합니다. "최고의" 프로그래밍 언어는 없습니다. 가장 적합한 것뿐입니다. 핵심 원칙을 지키며 현실에 적응하는 것이 생존의 열쇠입니다.
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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
