Laravel (PHP) gegen Python: verschiedene Anwendungsfälle und Anwendungen

Die Auswahl von Laravel oder Python hängt von den Projektanforderungen ab: 1) Wenn Sie schnell Webanwendungen entwickeln und ORM- und Authentifizierungssysteme verwenden müssen, wählen Sie Laravel. 2) Wenn es sich um Datenanalysen, maschinelles Lernen oder wissenschaftliches Computing handelt, wählen Sie Python.

Einführung

In der modernen Programmierwelt ist die Auswahl der richtigen Programmiersprache und der richtigen Programmiersprache für den Erfolg des Projekts von entscheidender Bedeutung. Heute werden wir Laravel (PHP) und Python eingehend untersuchen und ihre jeweiligen Anwendungsfälle und Anwendungsszenarien analysieren. Wenn Sie diesen Artikel lesen, erfahren Sie, warum die Auswahl von Laravel in einigen Situationen angemessener ist, während Python in anderen möglicherweise besser sein kann.

Überprüfung des Grundwissens

Laravel ist ein PHP-basiertes Webanwendungs-Framework, das die elegante Syntax- und Entwicklerproduktivität hervorhebt. Es bietet umfangreiche Funktionen wie ORM, Zertifizierungssysteme und Mail -Dienste, sodass es einfacher und effizienter für die Entwicklung von Webanwendungen wird. Andererseits ist Python eine allgemeine Programmiersprache, die in Datenwissenschaft, maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz, Netzwerkcrawlern und anderen Bereichen häufig verwendet wird. Pythons Einfachheit und leistungsstarkes Bibliotheksökosystem machen es in diesen Bereichen hervor.

Kernkonzept oder Funktionsanalyse

Die Definition und Funktion von Laravel

Laravel ist ein volles Stack -Framework, das den Entwicklungsprozess von Webanwendungen vereinfacht. Es bietet leistungsstarke Funktionen wie eloquentes ORM, wodurch die Interaktion mit der Datenbank sehr intuitiv und effizient ist. Mit der Blade Template Engine können Entwickler die Ansichten problemlos erstellen und verwalten. Der Vorteil von Laravel besteht darin, dass es den Entwicklern helfen kann, schnell komplexe Webanwendungen zu erstellen und gleichzeitig die Lesbarkeit und Wartbarkeit des Codes beizubehalten.

 // Erstellen Sie ein Modell mit dem eloquenten ORM -Klasse -Benutzer erweitert das Modell {
    geschützt $ filable = ['name', 'mail', 'password'];
}

Die Definition und Funktion von Python

Python ist eine hochrangige Programmiersprache, die für seine prägnante Syntax und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem bekannt ist. Es verfügt über eine breite Palette von Anwendungen in den Bereichen Datenverarbeitung, maschinelles Lernen und wissenschaftliches Computer. Die Vorteile von Python liegen in seiner Leichtigkeit und leistungsstarken Bibliotheken von Drittanbietern wie Numpy, Pandas und Scikit-Learn, die die Implementierung komplexer Aufgaben erheblich vereinfachen.

 # Verwenden Sie Pandas, um Daten importieren Pandas als PD zu verarbeiten

Data = pd.read_csv ('data.csv'))
print (data.head ())

Wie es funktioniert

Laravel arbeitet darin, dass es Code über MVC-Muster (Modell-View-Controller) organisiert, sodass Entwickler verschiedene Teile der Anwendung klar trennen können. Eloquent ORM vereinfacht die Datenbankvorgänge im aktiven Datensatzmodus, während die Blade -Vorlage -Engine die Leistung durch das Kompilieren von Vorlagendateien verbessert.

Python arbeitet, indem sie sich auf seine interpretierten Sprachmerkmale verlassen. Der Python -Code wird zur Laufzeit interpretiert und ausgeführt, was die Entwicklung und Debuggs sehr bequem macht. Das Python -Bibliotheks -Ökosystem verwaltet und installiert Abhängigkeiten über den PIP -Paketmanager, was die Arbeit der Entwickler erheblich vereinfacht.

Beispiel für die Nutzung

Grundnutzung von Laravel

Mit Laravel ist es sehr intuitiv, ein einfaches Benutzerregistrierungssystem zu entwickeln. Mit dem Handwerksanstrich können wir schnell Controller und Modelle generieren und dann eloquent ORM für Datenbankvorgänge verwenden.

 // Controller Php Artisan Make: Controller UserController erzeugen

// Registrierungslogik öffentliche Funktion Register hinzufügen (Anfrage $ Anfrage)
{
    $ validatedData = $ request-> validate ([
        'Name' => 'Erforderlich',
        'E -Mail' => 'Erforderlich | E -Mail',
        'Passwort' => 'Erforderlich | min: 8',
    ]);

    $ user = user :: create ($ validatedData);

    return response ()-> json (['message' => 'Benutzer erfolgreich registriert'], 201);
}

Grundnutzung von Python

Die Verwendung von Python für die Datenanalyse ist ein gemeinsamer Anwendungsfall. Wir können die Pandas -Bibliothek verwenden, um Daten zu lesen und zu verarbeiten, und dann die Matplotlib -Bibliothek zur Visualisierung der Ergebnisse verwenden.

 # Daten lesen und grundlegende Analysen importieren Pandas als PD durchführen
matplotlib.pyplot als pLT importieren

Data = pd.read_csv ('data.csv'))
Daten ['Alter']. Hist ()
PLT.TITLE ('Altersverteilung')
Plt.xlabel ('Alter')
Plt.ylabel ('Frequenz')
Plt.Show ()

Erweiterte Verwendung

Laravel unterstützt Warteschlangensysteme, wodurch zeitaufwändige Aufgaben effizienter werden. Wir können Aufgaben in die Warteschlange schieben und sie dann nach dem Hintergrundarbeitsprozess bearbeiten.

 // die Aufgabe in die Öffentlichkeitsarbeit in der Warteschlange drücken () ()
{
    $ this-> info ('E-Mail senden ...');
    Mail :: to ('user@example.com ')-> send (new WelcomeMail ());
}

// Verwenden Sie die öffentliche Funktion SendWelcomeMail der Warteschlange (Benutzer $ user)
{
    SendWelcomeMail :: Dispatch ($ user);
}

Python hat leistungsstarke Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens. Wir können die Scikit-Learn-Bibliothek verwenden, um ein einfaches Klassifizierungsmodell zu trainieren.

 # Verwenden Sie Scikit-Learn, um das Klassifizierungsmodell von sklearn.model_selection importieren zu trainieren_test_split importieren
aus sklearn.ensemble import randomforestclassifierer
von sklearn.metrics importieren

X = data.drop ('target', axis = 1)
y = Data ['Ziel']

X_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split (x, y, test_size = 0.2, random_state = 42)

Modell = RandomforestClassifier ()
model.fit (x_train, y_train)

y_pred = model.predict (x_test)
print ('Genauigkeit:', accuracy_score (y_test, y_pred))

Häufige Fehler und Debugging -Tipps

Häufige Fehler bei der Verwendung von Laravel enthalten Datenbankmigrationsfehler und Routing -Konfigurationsfehler. Diese Probleme können durch die Anzeige der Protokolldateien von Laravel debuggen werden. Wenn Sie den Befehl php artisan migrate verwenden, können Sie bei der Verwendung eines Fehlers die Option --pretend verwenden, um die SQL -Anweisungen anzuzeigen, um das Problem herauszufinden.

Häufige Fehler bei der Verwendung von Python umfassen Inkompatibilität der Bibliothek und Datentypfehler. Sie können Abhängigkeiten verschiedener Projekte verwalten, indem Sie eine virtuelle Umgebung nutzen, um Versionskonflikte zu vermeiden. Verwenden Sie try-except Block, um Ausnahmen zu fangen und zu bewältigen, und hilft beim Debuggen.

 # Verwenden Sie den Try-Except-Block, um Ausnahmeversuch zu fangen:
    Ergebnis = 10 /0
Außer ZerodivisionError:
    drucken ('kann nicht durch Null teilen!')

Leistungsoptimierung und Best Practices

In Laravel kann die Leistungsoptimierung durch Verwendung von Cache erreicht werden. Wir können das Cache -System von Laravel verwenden, um häufig zugegriffene Daten zu speichern, wodurch die Anzahl der Datenbankabfragen verringert wird.

 // Verwenden Sie Cache Public Function GetUsers ()
{
    return cache :: mussten ('user', 3600, function () {
        zurücksenden user :: alle ();
    });
}

In Python kann die Leistungsoptimierung durch Verwendung der Numpy -Bibliothek erreicht werden. Numpy bietet effiziente Array -Operationen, die die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erheblich erhöhen können.

 # Verwenden Sie Numpy, um Array -Operationen effizient zu importieren Numpy als NP importieren

arr = np.array ([1, 2, 3, 4, 5])
Ergebnis = arr * 2
Druck (Ergebnis)

In praktischen Anwendungen hängt die Auswahl von Laravel oder Python von den spezifischen Anforderungen des Projekts ab. Wenn Sie schnell eine Webanwendung entwickeln müssen und ein leistungsstarkes ORM- und Zertifizierungssystem benötigen, ist Laravel eine gute Wahl. Python ist besser geeignet, wenn Ihr Projekt Datenanalysen, maschinelles Lernen oder wissenschaftliches Computing umfasst.

Bei der Auswahl eines Technologie -Stacks müssen Sie auch die Fähigkeiten und Erfahrung des Teams berücksichtigen. Wenn Teammitglieder mit PHP und Laravel vertraut sind, kann die Verwendung von Laravel die Entwicklungseffizienz verbessern. Wenn die Teammitglieder mit Python besser vertraut sind, kann die Wahl von Python die Lernkosten senken.

Im Allgemeinen haben Laravel und Python ihre eigenen Vor- und Nachteile, und der Schlüssel besteht darin, die beste Wahl auf der Grundlage der spezifischen Anforderungen des Projekts und der Fähigkeiten des Teams zu treffen. Hoffentlich hilft Ihnen dieser Artikel, die unterschiedlichen Anwendungsfälle und Anwendungsszenarien von Laravel und Python besser zu verstehen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonLaravel (PHP) gegen Python: verschiedene Anwendungsfälle und Anwendungen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!