Web 快速开发很多人用 Python 及其它动态语言,Clojure 作为 Lisp 的一种方言,也很灵活。那么它适合用来做 Web 快速开发么? 理由是什么?
相对比 Python,Clojure 又有什么优劣势?
回复内容:
应该说还是蛮适合的。Clojure虽然历史不长但是支持web开发的"框架"[0]已经有了:Ring以及基于Ring的Compojure。Ring支持middleware机制(可以理解为插件),很多核心的功能都是通过middleware来实现的,比如session、cookie,params解析[1]等等,middleware机制使得你可以很轻松的向ring上面组装你需要的功能,比如这里[2]有一些已有的第三方的middleware。对了Ring类库本身大量借鉴了Ruby里面的Rack、Python里面的WSGI特性,因此在快速开发方面不用担心。
虽然Clojure本身是JVM上面的语言,但是比Java爽的是,用Ring开发的代码你不需要任何特殊配置就可以做到:不管你是改html代码还是Clojure代码都是可以马上刷新就可以看到效果 —— 而不用重启服务器。这应该对于web开发速度比较重要的一个特性吧。
跟Python相比的缺点?一时还真的想不起来,可能我用的也不算多吧。这里是我晚上花了两个小时用Clojure写出来的东西,你可以感受一下: 公积金贷款计算器
[0] Clojure里面其实更喜欢叫类库,而不是框架,因为框架听起来是个很重的东西
[1] https://github.com/ring-clojure/ring/tree/master/ring-core/src/ring/middleware
[2] https://github.com/ring-clojure/ring/wiki/Third-Party-Libraries 开发还是很快的。http://rebajie.net 是我用clojure写的。这个是我用clojure写的blog 。。 http://github.com/baoliang/clojure-blog > 相对比 Python,Clojure 又有什么优劣势?
举例说明。
我前同事,原来专业写python的。后来因为clojure,到了我们公司,一直写clojure。他自己做的好几个项目都是Clojure写的。
我写Clojure2年多了,很喜欢这么语言,中间写过几个月python。这次到了新公司,公司大部分代码都是python+php。我就写python了。他们要我把服务搞快+稳定。python还是有点累,不过应该可以解决。
python应该还是一门不错的语言。Clojure更是。 很好用,可以开放端口,用来热调试,同时可以实现插件动态管理,开发流程很简单,快速,
(defn render-test [ret tmt]
(-> (resp/response "------render----test------")
(#(resp/content-type %1 "text/plain"))))
(defn foo
"I don't do a whole lot."
[x]
(str "来自源码目录的参数:" x))
(defn handler [^Integer x]
{:$r render-test :text (str "hello world, road goes sucess!" (foo x))})
(defn home [req content ^Integer num]
{:hiccup "home.clj" :content (str "home" content) :num num})
(defroad road (GET "/web-test-0.1.0-SNAPSHOT-standalone/main" handler)
(GET "/web-test-0.1.0-SNAPSHOT-standalone/home/:num{\\d+}" home))
(defn -main [& args]
(log/info "---------log4j test-------")
(jetty/run-jetty road {:port 3000}))

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)

ListsandNumpyArraysInpythonHaveDidifferentMemoryfootprints: listsaRemoreFlexibles Butlessmemory économe, tandis que la liste de résensés est-ce qui

ToenSurepythonscriptsBeHavecorrectlyAcrossDevelopment, mise en scène et production, catégories de type: 1) EnvironmentVariblesForsImplesettings, 2) ConfigurationFilesForComplexsetups et3) dynamicloadingforadaptability.eachMethodoffersNebeneFitsAndreCeresca

La syntaxe de base pour le découpage de la liste Python est la liste [Démarrage: arrêt: étape]. 1.Start est le premier index d'élément inclus, 2.STOP est le premier indice d'élément exclu et 3.StEP détermine la taille de l'étape entre les éléments. Les tranches sont non seulement utilisées pour extraire les données, mais aussi pour modifier et inverser les listes.

ListesoutPerformarRaySin: 1) dynamicingizingandfrequentinSertions / Deletions, 2) StoringheteroGeneousData, and3) MemoryEfficiencyForsparsedata, butmayhaveslightperformanceCostSincertorations.

Toconvertapythonarraytoalist, usethelist () Constructororageneratorexpression.1) ImportTheArrayModuleandCreateArray.2) Uselist (Arr) ou [Xforxinarr] à Convertittoalist, considérant la performance et le domaine de l'émie-efficacité pour les étages.


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