PHP は常に批判されながらも繁栄し続けているプログラミング言語です。
使用率: W3Techs によると、2024 年 8 月の時点で、世界中の Web サイトの 75.9% が依然として PHP を使用しており、Web サイトの 43% が WordPress で構築されています。開発言語として PHP を利用する主流の Web サイトの 70% 以上には、Facebook、Microsoft、Wikipedia、Mozilla などの多くの有名企業が含まれています。
パフォーマンス: PHP バージョンへのアップグレード (特に 8.1 以降) により、パフォーマンスが大幅に向上しました。 Go や Java などの静的言語の速度には及ばないかもしれませんが、速度の点では Python や Node.js と同等になりました。
開発速度: PHP は、最小限のコードでタスクを実行できるという点で Python によく似ています。実行する必要があるほぼすべてのタスクには利用可能なライブラリがあり、迅速な開発につながります。
展開速度: PHP の環境設定がますます便利になり、展開が簡単になりました。数時間以内に Web サイトを立ち上げてサービスを実行できます。たとえば、ServBay を使用すると、わずか 3 分で PHP 開発環境をセットアップできます。
スケーラビリティ: PHP は拡張が簡単です。キャッシュ技術を実装すると、負荷分散を必要とせずに大量のトラフィックを処理できるようになります。
コードの可読性: PHP コードはフレームワークがないとやや混乱する可能性がありますが、Laravel などのフレームワークを使用するとコードがはるかに読みやすくなります。
PHP は頻繁に嘲笑されていますが、事実がすべてを物語っています。 20 年以上の歴史を持つ PHP のスピード、無料、オープンソースという特徴により、時間とコストを優先する多くのスタートアップ企業にとって最適なソリューションとなっています。 「最適な」プログラミング言語はありません。最も適切なものだけを。基本原則を維持しながら現実に適応することが生き残る鍵です。
以上がPHPは死んだのか?いいえ、繁盛していますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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