Python それとも JavaScript?多くの友人は、現在どちらが強いのか、どちらがより明るい発展の見通しを持っているのかについてまだ議論していますが、Web フロントエンドの分野では、両者の競争に明確な答えがあることは疑いの余地がありません。ブラウザ プラットフォームに基づいて、JavaScript を放棄すると、選択できるプロジェクトはほとんどなくなります。
そうですね、おそらく答えはそれほど絶対的なものではありません。 JavaScript は、他の多くのプログラミング言語 (例として、TypeScript、Emscripten、Cor、Cheerp など) の変換ターゲットとして選択されています。一方、Python には多くのファンがおり、既存のライブラリの強力なライブラリがあるため、JavaScript の変換または翻訳のオプションとして理想的です。
Python を JavaScript の世界にうまく導入できる 4 つのプロジェクトを見てみましょう:
Transcrypt
これは、新しく登場した Python から JS へのトランスレーターです。 Transcrypt は、生成するコードの品質レベルに対して素晴らしい取り組みを行っています。まず、多重継承やラムダ式など、元の Python コード構造を可能な限り保持します。 Python ソース コードは、JavaScript の名前空間内のオブジェクトを直接呼び出すこともできます。 Python で document.getElementById にアクセスしようとすると、変換されたコードも JavaScript で document.getElementById を使用するように切り替わります。
ドキュメントによると、Transcrypt は CPython の抽象構文ツリー モジュールを使用してこれらの変換タスクを完了し、Python が独自のコードを解析する方法に基づいてプログラムからアクセスできます。このプロジェクトはまだアルファテストの段階ですが、すでに驚くべき勢いを見せています。
Jiphy
いわゆる Jiphy は、「JavaScript in、Python out」の略です。つまり、この 2 つを両方向に変換できます。さらに、両方の言語のコードを、もう一方の言語に変換する前に混合することができます。
現時点での Jiphy の最大の欠点は、Python の機能セットの一部しかサポートしていないことです。クラスとデフォルト パラメータはまだサポートされていませんが、デコレータと例外は使用できます。これは主に、Jiphy がソース コードとターゲット コード間の直接行間変換を主張しているためですが、その開発者は、より高度な Python 機能をサポートするために ES6 の新機能にも注目し始めています。
Brython
おそらくいつか、WebAssembly のビジョンが現実になったとき、私たちは Web 開発に好みの言語を選択できるようになるでしょう。そして、Brython はこれについて独自の理解を持っています。少なくとも Python 3 には当てはまります。なぜ待つ必要があるのでしょうか。
Brython は、一連の JavaScript ライブラリを通じて Python 3 のすべてのキーワードとほとんどの組み込みプラグインをエミュレートすることで、クライアント側の Web プログラミング ソリューションとして Python 3 バージョンを使用するという目標を達成します。 Python で書かれたスクリプトは Web ページに直接追加できます。また、Brython は、DOM と連携して実行するための一連の高度な Python モジュール インターフェイス (ブラウザ) もサポートしており、これは多くの場合 JavaScript で直接実行できます。
ただし、Brython は、ローカル ファイル システム処理をサポートしないなど、ブラウザが JavaScript コードに課す制限も維持します。
RapydScript
RapydScript は、「Python の JavaScript コードをもうつまらないものにする」ことを約束しています。このプロジェクトは、Python でコードを作成し、JavaScript コードを生成し、両方の長所を引き出すというコンセプトで CoffeeScript に似ています。 Python 側には明確な構文ルールがあり、JavaScript 側には匿名関数、DOM 操作、および jQuery や Node.js コアなどの既存の JavaScript ライブラリを使用する機能があります。

pythonisbothcompiledinterted.whenyourunapythonscript、itisfirstcompiledintobytecode、これはdenepythonvirtualmachine(pvm).thishybridapproaChallowsforplatform-platform-denodent-codebutcututicut。

Pythonは厳密に行ごとの実行ではありませんが、最適化され、インタープレーターメカニズムに基づいて条件付き実行です。インタープリターは、コードをPVMによって実行されるBytecodeに変換し、定数式または最適化ループを事前促進する場合があります。これらのメカニズムを理解することで、コードを最適化し、効率を向上させることができます。

Pythonに2つのリストを接続する多くの方法があります。1。オペレーターを使用しますが、これはシンプルですが、大きなリストでは非効率的です。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3。=演算子を使用します。これは効率的で読み取り可能です。 4。itertools.chain関数を使用します。これはメモリ効率が高いが、追加のインポートが必要です。 5。リストの解析を使用します。これはエレガントですが、複雑すぎる場合があります。選択方法は、コードのコンテキストと要件に基づいている必要があります。

Pythonリストをマージするには多くの方法があります。1。オペレーターを使用します。オペレーターは、シンプルですが、大きなリストではメモリ効率的ではありません。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3. Itertools.chainを使用します。これは、大規模なデータセットに適しています。 4.使用 *オペレーター、1つのコードで小規模から中型のリストをマージします。 5. numpy.concatenateを使用します。これは、パフォーマンス要件の高い大規模なデータセットとシナリオに適しています。 6.小さなリストに適したが、非効率的な追加方法を使用します。メソッドを選択するときは、リストのサイズとアプリケーションのシナリオを考慮する必要があります。

compiledlanguagesOfferspeedandsecurity、foredlanguagesprovideeaseofuseandportability.1)compiledlanguageslikec arefasterandsecurebuthavelOnderdevelopmentsplat dependency.2)

Pythonでは、forループは反復可能なオブジェクトを通過するために使用され、条件が満たされたときに操作を繰り返し実行するためにしばらくループが使用されます。 1)ループの例:リストを通過し、要素を印刷します。 2)ループの例:正しいと推測するまで、数値ゲームを推測します。マスタリングサイクルの原則と最適化手法は、コードの効率と信頼性を向上させることができます。

リストを文字列に連結するには、PythonのJoin()メソッドを使用して最良の選択です。 1)join()メソッドを使用して、 '' .join(my_list)などのリスト要素を文字列に連結します。 2)数字を含むリストの場合、連結する前にマップ(str、数字)を文字列に変換します。 3) '、'などの複雑なフォーマットに発電機式を使用できます。 4)混合データ型を処理するときは、MAP(STR、Mixed_List)を使用して、すべての要素を文字列に変換できるようにします。 5)大規模なリストには、 '' .join(lage_li)を使用します

pythonusesahybridapproach、コンコイリティレーショントビテコードと解釈を組み合わせて、コードコンピレッドフォームと非依存性bytecode.2)


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