Jadual Kandungan
Bahagian 1: Pengenalan kepada Ruby dan Python
Bahagian Kedua: Penggunaan dan Populariti Ruby dan Python dalam DevOps
Bahagian 3: Aplikasi Ruby dan Python dalam rangkaian alat DevOps
Bahagian 4: Kelebihan dan Kekurangan Ruby dan Python dalam DevOps
Bahagian 5: Membuat pilihan: Ruby atau Python untuk DevOps?
Kesimpulan
Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Mana yang lebih biasa digunakan dalam DevOps: Ruby atau Python?

Mana yang lebih biasa digunakan dalam DevOps: Ruby atau Python?

Aug 19, 2023 am 11:41 AM
python devops ruby Biasa digunakan

Mana yang lebih biasa digunakan dalam DevOps: Ruby atau Python?

Bidang pembangunan perisian telah berubah secara mendadak sejak sekian lama, dan DevOps telah menjadi bahagian penting dalam proses penyampaian program komputer moden. Untuk menyelaraskan proses pembangunan dan pengendalian program komputer, DevOps memupuk budaya kerjasama, penyepaduan berterusan dan penghantaran tanpa henti. Pilihan bahasa pengaturcaraan memainkan peranan penting dalam penggunaan DevOps yang cekap, dan dua pesaing terkenal dalam bidang ini ialah Ruby dan Python.

Di sini, kita akan melihat pilihan, populariti dan kes penggunaan Ruby dan Python dalam persekitaran DevOps. Kami akan menyiasat ciri unik, kelebihan dan keburukan mereka untuk membantu anda memutuskan bahasa yang terbaik untuk keperluan DevOps anda.

Bahagian 1: Pengenalan kepada Ruby dan Python

Ruby: Dicipta oleh Yukihiro Matsumoto pada tahun 1995, Ruby ialah bahasa berorientasikan objek dinamik yang memfokuskan pada kesederhanaan dan kecekapan. Ruby telah menjadi semakin popular dengan kemunculan Ruby on Rails, sistem aplikasi web yang cekap yang menekankan tradisi berbanding persediaan. Bahasa ini terkenal dengan sintaksnya yang elegan dan kemudahan penggunaan untuk pemula.

Python: Dicipta oleh Guido van Rossum pada tahun 1989, Python mungkin merupakan bahasa pengaturcaraan tujuan umum yang ditafsirkan, peringkat tinggi. Python menekankan kesungguhan dan kesederhanaan, menjadikannya pilihan untuk pelbagai aplikasi, termasuk pembangunan laman web, analisis data, kecerdasan buatan, dsb. Python mempunyai komuniti yang besar dan aktif, dan ekosistemnya termasuk pelbagai perpustakaan dan rangka kerja yang boleh meningkatkan kecekapan tugas yang kompleks.

Bahagian Kedua: Penggunaan dan Populariti Ruby dan Python dalam DevOps

Stack Overflow Developer Survey dan GitHub Octoverse memberikan cerapan berharga tentang populariti dan penggunaan bahasa pengaturcaraan. Menurut Tinjauan Pembangun Stack Overflow 2021, Python berada di kedudukan kedua, manakala Ruby berada di kedudukan ke-12. Laporan GitHub Octoverse dari tahun yang sama menunjukkan arah aliran yang sama, dengan Python menjadi bahasa kedua paling popular dan Ruby berada di kedudukan ke-10.

Walaupun populariti sahaja tidak menentukan nilai bahasa dalam DevOps, ia mempengaruhi ketersediaan sumber, sokongan komuniti dan pembangunan alatan dan perpustakaan moden.

Bahagian 3: Aplikasi Ruby dan Python dalam rangkaian alat DevOps

Automasi Infrastruktur: Kedua-dua Ruby dan Python menyediakan sokongan kukuh untuk automasi infrastruktur, yang merupakan komponen utama dalam proses DevOps. Ruby sentiasa berkait rapat dengan alat automasi Puppet, manakala Python mempunyai hubungan rapat dengan Ansible. Kedua-dua bahasa mempunyai banyak perpustakaan dan modul yang memudahkan proses automasi, walaupun Python mempunyai sedikit kelebihan kerana ekosistemnya yang luas.

Integrasi Berterusan dan Penghantaran Berterusan (CI/CD): Jenkins ialah alat CI/CD yang digunakan secara meluas yang menyokong Ruby dan Python. Walau bagaimanapun, Python mempunyai kelebihan dalam bidang ini dengan rangkaian perpustakaan dan alatan yang lebih luas, seperti Travis CI, GitLab CI/CD dan CircleCI.

Containerization: Docker, sebagai platform kontena utama, secara rasmi menyediakan SDK untuk Ruby dan Python. Walaupun kedua-dua bahasa boleh mengurus bekas Docker dengan berkesan, Python mempunyai pelbagai pilihan dan sokongan yang lebih luas untuk alat kontena lain seperti Kubernetes, menjadikannya lebih popular di ruang ini.

Pemantauan dan Pengelogan: Kedua-dua Ruby dan Python menyediakan perpustakaan dan alatan untuk pemantauan dan pengelogan, seperti Logstash dan Elasticsearch untuk Ruby dan Buku Log dan StatsD untuk Python. Walau bagaimanapun, Python lebih pelbagai dan mempunyai ekosistem yang lebih kukuh, jadi ia mempunyai sedikit kelebihan dalam hal ini.

Bahagian 4: Kelebihan dan Kekurangan Ruby dan Python dalam DevOps

Kelebihan Ruby

  • Sintaks yang kaya dan mudah diingati, menjadikannya pilihan yang bagus untuk pemula.

  • Rangka kerja Ruby on Rails memudahkan pembangunan dan penggunaan web.

  • Sokongan komuniti yang kukuh dan ekosistem perpustakaan dan alatan yang kaya.

Kelemahan Ruby

  • Berbanding dengan Python, ia kurang popular, menyebabkan sumber yang lebih sedikit dan komuniti yang lebih kecil.

  • Dalam sesetengah kes, pelaksanaan mungkin menjadi isu kerana Ruby tidak sepantas Python.

  • Fleksibiliti terhad berbanding Python, yang munasabah untuk pelbagai aplikasi yang lebih luas.

Kelebihan Python

  • Sintaks yang sangat mudah dibaca dan intuitif, menjadikannya mudah untuk diingati dan digunakan.

  • Persekitaran yang luas termasuk perpustakaan dan sistem dalam bidang aplikasi yang berbeza seperti pembangunan laman web, analisis data dan kecerdasan buatan.

  • Komuniti yang besar dan aktif menyediakan sokongan, sumber dan pembangunan berterusan alatan baharu.

  • Prestasi yang lebih baik berbanding dengan Ruby, yang boleh menjadi penting dalam proses DevOps yang sensitif terhadap masa.

Kelemahan Python

  • Sesetengah pembangun mungkin mendapati peraturan pemformatan ketat Python terhad, kerana ia berkeras untuk menggunakan aksara ruang putih untuk lekukan kod.

  • Walaupun peralihan daripada Python 2 ke Python 3 telah mengurangkan beberapa kekeliruan dan pemecahan dari semasa ke semasa, masalah ini masih wujud.

Bahagian 5: Membuat pilihan: Ruby atau Python untuk DevOps?

Untuk DevOps, pilihan antara Ruby dan Python bergantung pada keperluan khusus anda, asas sedia ada dan kepakaran pasukan. Kedua-dua bahasa mempunyai kebaikan dan keburukan mereka sendiri, dan pilihan terbaik untuk organisasi anda mungkin dipengaruhi oleh:

Keakraban − Jika pasukan anda sudah biasa dengan salah satu bahasa, menggunakan kemahiran sedia ada mereka mungkin lebih berkesan daripada melaburkan masa dan sumber dalam mempelajari bahasa baharu.

Keserasian - Pertimbangkan keserasian bahasa dengan alatan, rangka kerja dan infrastruktur sedia ada anda. Ini mungkin memberi kesan kepada bahasa yang lebih mudah dan cekap untuk disepadukan ke dalam proses DevOps anda.

Komuniti dan Ekosistem − Komuniti yang lebih besar dan ekosistem perpustakaan dan alatan yang lebih kaya memudahkan untuk mencari penyelesaian kepada masalah biasa, melaksanakan ciri termaju dan mengikuti aliran industri terkini.

Kesimpulan

Kesimpulannya, kedua-dua Ruby dan Python mempunyai kelebihan unik yang menjadikannya sesuai untuk DevOps. Walaupun Ruby mempunyai sintaks yang elegan dan rangka kerja pembangunan web Ruby on Rails yang berkuasa, ekosistem Python yang luas, fleksibiliti yang lebih besar dan peningkatan populariti menjadikannya bahasa DevOps yang diterima pakai secara meluas. Dengan menilai keperluan organisasi, kepakaran pasukan dan infrastruktur anda, anda boleh membuat keputusan termaklum tentang bahasa yang paling sesuai untuk menyokong inisiatif DevOps anda.

Atas ialah kandungan terperinci Mana yang lebih biasa digunakan dalam DevOps: Ruby atau Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Akan R.E.P.O. Ada Crossplay?
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

PHP dan Python: Contoh dan perbandingan kod PHP dan Python: Contoh dan perbandingan kod Apr 15, 2025 am 12:07 AM

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.

Bagaimana sokongan GPU untuk Pytorch di CentOS Bagaimana sokongan GPU untuk Pytorch di CentOS Apr 14, 2025 pm 06:48 PM

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:

Penjelasan terperinci mengenai Prinsip Docker Penjelasan terperinci mengenai Prinsip Docker Apr 14, 2025 pm 11:57 PM

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.

Python vs JavaScript: Komuniti, Perpustakaan, dan Sumber Python vs JavaScript: Komuniti, Perpustakaan, dan Sumber Apr 15, 2025 am 12:16 AM

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.

Keserasian Centos Miniopen Keserasian Centos Miniopen Apr 14, 2025 pm 05:45 PM

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

Cara Mengendalikan Latihan Pittorch Diagihkan di Centos Cara Mengendalikan Latihan Pittorch Diagihkan di Centos Apr 14, 2025 pm 06:36 PM

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

Cara Memilih Versi PyTorch di CentOS Cara Memilih Versi PyTorch di CentOS Apr 14, 2025 pm 06:51 PM

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

Cara Memasang Nginx di CentOs Cara Memasang Nginx di CentOs Apr 14, 2025 pm 08:06 PM

CentOS Memasang Nginx memerlukan mengikuti langkah-langkah berikut: memasang kebergantungan seperti alat pembangunan, pcre-devel, dan openssl-devel. Muat turun Pakej Kod Sumber Nginx, unzip dan menyusun dan memasangnya, dan tentukan laluan pemasangan sebagai/usr/local/nginx. Buat pengguna Nginx dan kumpulan pengguna dan tetapkan kebenaran. Ubah suai fail konfigurasi nginx.conf, dan konfigurasikan port pendengaran dan nama domain/alamat IP. Mulakan perkhidmatan Nginx. Kesalahan biasa perlu diberi perhatian, seperti isu ketergantungan, konflik pelabuhan, dan kesilapan fail konfigurasi. Pengoptimuman prestasi perlu diselaraskan mengikut keadaan tertentu, seperti menghidupkan cache dan menyesuaikan bilangan proses pekerja.

See all articles