PHP는 지속적으로 비판을 받아왔지만 계속해서 발전하고 있는 프로그래밍 언어입니다.
사용률: W3Techs에 따르면 2024년 8월 현재 전 세계 웹사이트의 75.9%가 여전히 PHP를 사용하고 있으며, 웹사이트의 43%가 WordPress를 기반으로 구축되었습니다. PHP를 개발 언어로 활용하는 주류 웹사이트 중 70% 이상이 Facebook, Microsoft, Wikipedia, Mozilla 등 유명 기업을 포함하고 있습니다.
성능: PHP 버전 업그레이드, 특히 8.1 이상에서는 성능이 크게 향상되었습니다. Go, Java와 같은 정적 언어의 속도에는 미치지 못할 수 있지만 이제 속도 측면에서는 Python 및 Node.js와 동등합니다.
개발 속도: PHP는 최소한의 코드로 작업을 수행할 수 있다는 점에서 Python과 매우 유사합니다. 수행해야 하는 거의 모든 작업에는 사용 가능한 라이브러리가 있어 개발 속도가 빠릅니다.
배포 속도: PHP 환경 설정이 점점 더 편리해지면서 배포도 간단해졌습니다. 몇 시간 내에 웹사이트를 시작하고 서비스를 실행할 수 있습니다. 예를 들어, ServBay를 사용하면 단 3분만에 PHP 개발 환경을 구축할 수 있습니다.
확장성: PHP는 확장이 쉽습니다. 캐싱 기술을 구현하면 로드 밸런싱 없이도 상당한 트래픽을 처리할 수 있습니다.
코드 가독성: PHP 코드는 프레임워크가 없으면 다소 혼란스러울 수 있지만 Laravel과 같은 프레임워크를 사용하면 코드 가독성이 훨씬 높아집니다.
PHP에 대한 빈번한 조롱에도 불구하고 사실은 자명합니다. 20년 이상의 역사를 지닌 PHP의 속도, 무료, 오픈 소스 특성은 시간과 비용을 우선시하는 많은 스타트업에게 최적의 솔루션을 제공합니다. "최고의" 프로그래밍 언어는 없습니다. 가장 적합한 것뿐입니다. 핵심 원칙을 지키며 현실에 적응하는 것이 생존의 열쇠입니다.
위 내용은 PHP는 죽었나요? 아니요, 번창하고 있습니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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Python vs. C : 메모리 관리 및 제어Apr 19, 2025 am 12:17 AMPython과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.
과학 컴퓨팅을위한 파이썬 : 상세한 모양Apr 19, 2025 am 12:15 AM과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.
파이썬 및 C : 올바른 도구 찾기Apr 19, 2025 am 12:04 AMPython 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.
데이터 과학 및 기계 학습을위한 파이썬Apr 19, 2025 am 12:02 AMPython은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.
Python 학습 : 2 시간의 일일 연구가 충분합니까?Apr 18, 2025 am 12:22 AM하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.
웹 개발을위한 파이썬 : 주요 응용 프로그램Apr 18, 2025 am 12:20 AM웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
Python vs. C : 성능과 효율성 탐색Apr 18, 2025 am 12:20 AMPython은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.
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