Python
汎用性: 汎用性があり、読みやすさと学習のしやすさで知られています。
ライブラリ:
データ サイエンス: NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch
ウェブ開発: Django、Flask
オートメーション: セレン、美しいスープ
機械学習: Keras、OpenCV
JavaScript
Web ドミナンス: 主にフロントエンド Web 開発に使用されますが、バックエンドやモバイル開発にも適用できます。
ライブラリ:
フロントエンド: React、Angular、Vue.js
バックエンド: Node.js、Express.js
テスト: ジェスト、モカ、ジャスミン
ジャワ
エンタープライズ アプリケーション: 大規模なエンタープライズ アプリケーションや Android アプリ開発に広く使用されています。
ライブラリ:
Spring Framework: Web アプリケーションの構築に人気があります
Hibernate: オブジェクト リレーショナル マッピング (ORM) フレームワーク
JavaFX: デスクトップ アプリケーションの作成用
C#
Microsoft エコシステム: Windows アプリケーション、ゲーム (Unity を使用)、および .NET を使用した Web アプリケーションの開発によく使用されます。
ライブラリ:
.NET Framework: Microsoft の開発プラットフォーム
Xamarin: クロスプラットフォームのモバイル アプリ開発用
エンティティ フレームワーク: ORM フレームワーク
C
パフォーマンスとシステム プログラミング: ハードウェアのパフォーマンスと制御で知られ、ゲーム開発、ハイ パフォーマンス コンピューティング、システム プログラミングで使用されます。
ライブラリ:
標準テンプレート ライブラリ (STL): データ構造とアルゴリズムを提供します
Boost: 査読済みの移植可能な C ソース ライブラリのコレクション
行きます
同時実行性とシステム プログラミング: Google によって設計され、効率性と同時性機能で知られ、スケーラブルなシステムやマイクロサービスの構築によく使用されます。
ライブラリ:
net/http: HTTP サーバーとクライアントの構築用
database/sql: データベースとの対話用
スウィフト
Apple エコシステム: iOS、macOS、watchOS、tvOS アプリ開発の主要言語
ライブラリ:
UIKit: ユーザーインターフェイスの構築用
Foundation: 文字列や日付などの基本的な機能を提供します
Kotlin
最新の Java 代替手段: Android アプリ開発によく使用され、簡潔な構文と Java との相互運用性で知られています。
ライブラリ:
Kotlinx.coroutines: 非同期プログラミング用
Anko: Android UI 開発用の DSL
TypeScript
JavaScript と型: 静的型付けを追加し、コードの保守性とスケーラビリティを向上させる JavaScript のスーパーセット。
ライブラリ:
TypeScript 自体: 型アノテーションやその他の機能を提供します
ほとんどの JavaScript ライブラリは TypeScript
で使用できます
錆び
システム プログラミングと安全性: メモリの安全性と同時実行性に重点を置いていることで知られ、システム プログラミング、Web 開発、ブロックチェーン開発によく使用されます。
ライブラリ:
Tokio: 高速で信頼性の高い非同期アプリケーションを作成するための非同期ランタイム
Serde: データ構造を効率的にシリアル化および逆シリアル化するためのフレームワーク
以上が今年の最優秀プログラミング言語の詳細内容です。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。

slicingapythonlistisdoneusingtheyntaxlist [start:stop:step] .hore'showitworks:1)startisthe indexofthefirstelementtoinclude.2)spotisthe indexofthefirmenttoeexclude.3)staptistheincrementbetbetinelements

numpyallows forvariousoperationsonarrays:1)basicarithmeticlikeaddition、減算、乗算、および分割; 2)AdvancedperationssuchasmatrixMultiplication;

Arraysinpython、特にnumpyandpandas、aresentialfordataanalysis、offeringspeedandeficiency.1)numpyarraysenable numpyarraysenable handling forlaredatasents andcomplexoperationslikemoverages.2)Pandasextendsnumpy'scapabivitieswithdataframesfortruc

listsandnumpyarraysinpythonhavedifferentmemoryfootprints:listsaremoreflexiblellessmemory-efficient、whileenumpyarraysaraysareoptimizedfornumericaldata.1)listsstorereferencesto objects、with whowedaround64byteson64-bitedatigu

toensurepythonscriptsbehaveCorrectlyAcrossDevelosment、staging、and Production、usetheseStrategies:1)環境variablesforsimplestetings、2)configurationfilesforcomplexsetups、and3)dynamicloadingforadaptability.eachtododododododofersuniquebentandrequiresca

Pythonリストスライスの基本的な構文はリストです[start:stop:step]。 1.STARTは最初の要素インデックス、2。ストップは除外された最初の要素インデックスであり、3.ステップは要素間のステップサイズを決定します。スライスは、データを抽出するためだけでなく、リストを変更および反転させるためにも使用されます。

ListSoutPerformArraysIn:1)ダイナミシジョンアンドフレーケンティオン/削除、2)ストーリングヘテロゼンダタ、および3)メモリ効率の装飾、ButmayhaveslightPerformancostsinceNASOPERATIONS。

toconvertapythonarraytoalist、usetheList()constructororageneratorexpression.1)importhearraymoduleandcreateanarray.2)useList(arr)または[xforxinarr] toconvertoalistは、largedatatessを変えることを伴うものです。


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