


Amalan terbaik untuk membina aplikasi web berprestasi tinggi menggunakan Python dan Perl
Dalam era digital hari ini, aplikasi web menjadi semakin biasa, menjadikan kehidupan kita lebih mudah dan cekap. Python dan Perl ialah dua bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas, kedua-duanya sesuai untuk membina aplikasi web. Walau bagaimanapun, untuk membina aplikasi web berprestasi tinggi, anda perlu menguasai beberapa amalan terbaik Artikel ini akan memperkenalkan beberapa amalan terbaik untuk membina aplikasi web berprestasi tinggi dalam Python dan Perl.
- Pilih rangka kerja web yang sesuai
Memilih rangka kerja web yang sesuai adalah kunci untuk mereka bentuk aplikasi web berprestasi tinggi. Terdapat banyak rangka kerja web yang sangat baik untuk dipilih untuk kedua-dua Python dan Perl. Contohnya, Django dan Flask untuk Python, Mojolicious dan Dancer untuk Perl. Apabila memilih rangka kerja web, anda perlu mempertimbangkan aspek seperti saiz projek, kos pembangunan, keselamatan dan kebolehskalaan. Secara umumnya, Django dan Mojolicious sesuai untuk aplikasi web yang besar, manakala Flask dan Dancer sesuai untuk aplikasi web bersaiz kecil atau sederhana. - Leverage Caching
Isu prestasi dengan aplikasi web selalunya melibatkan kependaman rangkaian dan masa tindak balas pangkalan data. Caching adalah salah satu penyelesaian terbaik untuk masalah ini. Terdapat banyak perpustakaan caching tersedia untuk kedua-dua Python dan Perl. Contohnya, Memcached dan Redis Python, Cache Perl::Memcached dan Cache::Redis. Apabila memilih pustaka cache, anda perlu mempertimbangkan aspek seperti sokongan merentas platform, kaedah penyimpanan data, kapasiti cache dan prestasi. Secara umum, Memcached dan Cache::Memcached sesuai untuk aplikasi web yang besar, manakala Redis dan Cache::Redis sesuai untuk aplikasi web bersaiz kecil atau sederhana. - Elakkan pertanyaan pangkalan data yang besar
Pangkalan data ialah salah satu komponen terpenting dalam aplikasi web. Pertanyaan pangkalan data yang kerap harus dielakkan apabila berurusan dengan jumlah data yang besar. Kerana ia memerlukan banyak masa untuk menyambung dan menutup pangkalan data. Cara terbaik untuk menyelesaikan masalah ini ialah menggunakan ORM (Object Relational Mapping). Kedua-dua Python dan Perl mempunyai perpustakaan ORM yang sangat baik. Contohnya, Python's SQLAlchemy dan Django ORM, Perl's DBIx::Class dan Rose::DB. - Gunakan pelayan web yang sesuai
Pemilihan pelayan web yang betul adalah salah satu faktor penting dalam membina aplikasi web berprestasi tinggi. Kedua-dua Python dan Perl mempunyai pelayan web yang sangat baik. Sebagai contoh, Python mempunyai Gunicorn, uWSGI, dan Tornado, dan Perl mempunyai Hypnotoad dan Starman. Apabila memilih pelayan web, anda perlu mempertimbangkan beban projek anda, bilangan sambungan serentak, keselamatan dan kebolehskalaan. Secara umumnya, Gunicorn dan Hypnotoad sesuai untuk aplikasi web yang besar, manakala uWSGI, Tornado dan Starman sesuai untuk aplikasi web sederhana atau kecil. - Simpan fail statik pada CDN
Fail statik halaman web (seperti CSS, JS dan imej) menempati banyak ruang dan lebar jalur, dan menyimpannya pada CDN boleh mengurangkan beban pada pelayan dengan ketara. Terdapat perpustakaan CDN yang bagus untuk Python dan Perl. Contohnya, Python's Boto3 dan pyCDN, Perl's Net::Amazon::S3 dan Net::CloudFiles. Apabila memilih perpustakaan CDN, anda perlu mempertimbangkan kebolehpercayaan, ketersediaan dan kelajuan pemprosesannya.
Di atas ialah beberapa amalan terbaik untuk membina aplikasi web berprestasi tinggi dengan Python dan Perl Amalan ini boleh membantu anda menulis aplikasi web berprestasi tinggi, meningkatkan prestasi dan ketersediaan aplikasi web dan mendapatkan pengalaman pengguna yang lebih baik dan kadar penukaran yang lebih tinggi.
Atas ialah kandungan terperinci Amalan terbaik untuk membina aplikasi web berprestasi tinggi menggunakan Python dan Perl. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Penyimpanan Objek Minio: Penyebaran berprestasi tinggi di bawah CentOS System Minio adalah prestasi tinggi, sistem penyimpanan objek yang diedarkan yang dibangunkan berdasarkan bahasa Go, serasi dengan Amazons3. Ia menyokong pelbagai bahasa pelanggan, termasuk Java, Python, JavaScript, dan GO. Artikel ini akan memperkenalkan pemasangan dan keserasian minio pada sistem CentOS. Keserasian versi CentOS Minio telah disahkan pada pelbagai versi CentOS, termasuk tetapi tidak terhad kepada: CentOS7.9: Menyediakan panduan pemasangan lengkap yang meliputi konfigurasi kluster, penyediaan persekitaran, tetapan fail konfigurasi, pembahagian cakera, dan mini

Latihan yang diedarkan Pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah berikut: Pemasangan Pytorch: Premisnya ialah Python dan PIP dipasang dalam sistem CentOS. Bergantung pada versi CUDA anda, dapatkan arahan pemasangan yang sesuai dari laman web rasmi Pytorch. Untuk latihan CPU sahaja, anda boleh menggunakan arahan berikut: PipinstallToRchTorchVisionTorchaudio Jika anda memerlukan sokongan GPU, pastikan versi CUDA dan CUDNN yang sama dipasang dan gunakan versi pytorch yang sepadan untuk pemasangan. Konfigurasi Alam Sekitar Teragih: Latihan yang diedarkan biasanya memerlukan pelbagai mesin atau mesin berbilang mesin tunggal. Tempat

Apabila memasang pytorch pada sistem CentOS, anda perlu dengan teliti memilih versi yang sesuai dan pertimbangkan faktor utama berikut: 1. Keserasian Persekitaran Sistem: Sistem Operasi: Adalah disyorkan untuk menggunakan CentOS7 atau lebih tinggi. CUDA dan CUDNN: Versi Pytorch dan versi CUDA berkait rapat. Sebagai contoh, Pytorch1.9.0 memerlukan CUDA11.1, manakala Pytorch2.0.1 memerlukan CUDA11.3. Versi CUDNN juga mesti sepadan dengan versi CUDA. Sebelum memilih versi PyTorch, pastikan anda mengesahkan bahawa versi CUDA dan CUDNN yang serasi telah dipasang. Versi Python: Cawangan Rasmi Pytorch

Dalam kod VS, anda boleh menjalankan program di terminal melalui langkah -langkah berikut: Sediakan kod dan buka terminal bersepadu untuk memastikan bahawa direktori kod selaras dengan direktori kerja terminal. Pilih arahan Run mengikut bahasa pengaturcaraan (seperti python python your_file_name.py) untuk memeriksa sama ada ia berjalan dengan jayanya dan menyelesaikan kesilapan. Gunakan debugger untuk meningkatkan kecekapan debug.
