Laravel (PHP) vs. Python : 다른 사용 사례 및 응용 프로그램

Laravel 또는 Python을 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 웹 응용 프로그램을 신속하게 개발하고 ORM 및 인증 시스템을 사용해야하는 경우 Laravel을 선택하십시오. 2) 데이터 분석, 기계 학습 또는 과학 컴퓨팅이 포함되면 Python을 선택하십시오.

소개

현대 프로그래밍 세계에서는 프로젝트의 성공에 올바른 프로그래밍 언어와 프레임 워크를 선택하는 것이 중요합니다. 오늘 우리는 각각의 사용 사례 및 응용 시나리오를 분석하여 Laravel (PHP)과 Python을 깊이 탐구 할 것입니다. 이 기사를 읽으면 어떤 상황에서는 Laravel을 선택하는 것이 왜 더 적합한 지 알게 될 것입니다.

기본 지식 검토

Laravel은 우아한 구문 및 개발자 생산성을 강조하는 PHP 기반 웹 애플리케이션 프레임 워크입니다. ORM, 인증 시스템 및 메일 서비스와 같은 풍부한 기능을 제공하여 웹 애플리케이션을보다 쉽고 효율적으로 만들 수 있습니다. 반면, Python은 데이터 과학, 기계 학습, 인공 지능, 네트워크 크롤러 및 기타 분야에 널리 사용되는 일반적인 프로그래밍 언어입니다. Python의 단순성과 강력한 도서관 생태계는 이러한 영역에서 눈에 띄게 만듭니다.

핵심 개념 또는 기능 분석

Laravel의 정의와 기능

Laravel은 웹 애플리케이션의 개발 프로세스를 단순화하도록 설계된 풀 스택 프레임 워크입니다. Eloquent ORM과 같은 강력한 기능을 제공하여 데이터베이스와의 상호 작용을 매우 직관적이고 효율적으로 만듭니다. 블레이드 템플릿 엔진을 사용하면 개발자가 뷰를 쉽게 구축하고 관리 할 수 ​​있습니다. Laravel의 장점은 개발자가 코드의 가독성과 유지 관리를 유지하면서 복잡한 웹 애플리케이션을 신속하게 구축하는 데 도움이 될 수 있다는 것입니다.

 // Eloquent ORM 클래스 사용자를 사용하여 모델을 만듭니다.
    보호 된 $ fillable = [ 'name', 'email', 'password'];
}

파이썬의 정의와 기능

Python은 간결한 구문과 강력한 라이브러리 생태계로 유명한 고급 프로그래밍 언어입니다. 데이터 처리, 머신 러닝 및 과학 컴퓨팅 분야에서 광범위한 응용 프로그램이 있습니다. Python의 장점은 Numpy, Pandas 및 Scikit-Learn과 같은 학습의 용이성과 강력한 타사 라이브러리에있어 복잡한 작업의 구현을 크게 단순화합니다.

 # 팬더를 사용하여 데이터 가져 오기 팬더를 PD로 처리합니다.

data = pd.read_csv ( 'data.csv')
print (data.head ())

작동 방식

Laravel은 MVC 패턴 (Model-View-Controller)을 통해 코드를 구성하여 개발자가 응용 프로그램의 다른 부분을 명확하게 분리 할 수 ​​있다는 점에서 작동합니다. Eloquent ORM은 활성 레코드 모드를 통해 데이터베이스 작업을 단순화하는 반면 블레이드 템플릿 엔진은 템플릿 파일을 컴파일하여 성능을 향상시킵니다.

Python은 해석 된 언어 기능에 의존하여 작동합니다. 파이썬 코드는 런타임에 해석되고 실행되므로 개발 및 디버깅이 매우 편리합니다. Python의 Library Ecosystem은 PIP 패키지 관리자를 통해 종속성을 관리하고 설치하여 개발자의 작업을 크게 단순화합니다.

사용의 예

Laravel의 기본 사용

Laravel을 사용하여 간단한 사용자 등록 시스템을 개발하는 것은 매우 직관적입니다. Artisan Command Line 도구를 사용하면 컨트롤러와 모델을 신속하게 생성 한 다음 데이터베이스 작업에 Eloquent ORM을 사용할 수 있습니다.

 // 컨트롤러 생성 PHP Artisan Make : 컨트롤러 UserController

// 등록 논리 추가 공개 기능 레지스터 추가 (요청 $ 요청)
{
    $ validateddata = $ request-> validate ([[[
        '이름'=> '필수',
        '이메일'=> '필수 | 이메일',
        '비밀번호'=> '필수 | Min : 8',
    ]);

    $ user = user :: create ($ validatedData);

    return response ()-> json ([ 'message'=> '사용자 등록'], 201);
}

파이썬의 기본 사용

데이터 분석에 Python을 사용하는 것은 일반적인 사용 사례입니다. Pandas 라이브러리를 사용하여 데이터를 읽고 처리 한 다음 Matplotlib 라이브러리를 사용하여 결과를 시각화 할 수 있습니다.

 # 데이터 읽기 및 기본 분석 수행 Pandas 가져 오기 PD
matplotlib.pyplot을 plt로 가져옵니다

data = pd.read_csv ( 'data.csv')
데이터 [ 'Age']. hist ()
plt.title ( '연령 분포')
plt.xlabel ( 'Age')
plt.ylabel ( '주파수')
plt.show ()

고급 사용

Laravel은 큐 시스템을 지원하여 처리 시간이 소요되는 작업을보다 효율적으로 만듭니다. 작업을 대기열로 푸시 한 다음 배경 작업자 프로세스로 처리 할 수 ​​있습니다.

 // 작업을 대기열 공개 기능 핸들 ()로 푸시
{
    $ this-> info ( '이메일 보내기 ...');
    mail :: to ('user@example.com ')-> send (new WelcomeEmail ());
}

// 대기열 공개 기능 SendWelcomeEmail (user $ user) 사용
{
    SendwelcomeEmail :: Dispatch ($ user);
}

Python은 기계 학습 분야에서 강력한 응용 프로그램을 가지고 있습니다. Scikit-Learn 라이브러리를 사용하여 간단한 분류 모델을 훈련시킬 수 있습니다.

 소
sklearn. ensemble import randomforestclassifier
Sklearn.metrics import accuracy_score에서

x = data.drop ( '대상', Axis = 1)
y = 데이터 [ '대상']

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split (x, y, test_size = 0.2, random_state = 42)

Model = RandomForestClassifier ()
model.fit (x_train, y_train)

y_pred = model.predict (x_test)
print ( '정확도 :', accuracy_score (y_test, y_pred))

일반적인 오류 및 디버깅 팁

Laravel을 사용할 때의 일반적인 오류에는 데이터베이스 마이그레이션 실패 및 라우팅 구성 오류가 포함됩니다. Laravel의 로그 파일을 보면 이러한 문제를 디버깅 할 수 있습니다. php artisan migrate 명령을 사용하는 경우 오류가 발생하면 --pretend 옵션을 사용하여 SQL 문을보고 문제를 찾을 수 있습니다.

Python을 사용할 때의 일반적인 오류에는 라이브러리 버전 비 호환성 및 데이터 유형 오류가 포함됩니다. 가상 환경을 사용하여 버전 충돌을 피함으로써 다양한 프로젝트의 종속성을 관리 할 수 ​​있습니다. try-except 블록을 사용하여 예외를 잡고 처리하여 디버깅을 돕습니다.

 # Try-Excrect 블록을 사용하여 예외를 잡으십시오.
    결과 = 10 / 0
ZerodivisionError를 제외하고 :
    print ( '0으로 나눌 수 없습니다!')

성능 최적화 및 모범 사례

Laravel에서는 캐시를 사용하여 성능 최적화를 달성 할 수 있습니다. Laravel의 캐시 시스템을 사용하여 자주 액세스하는 데이터를 저장하여 데이터베이스 쿼리 수를 줄일 수 있습니다.

 // 캐시 사용 공개 기능 getUsers ()
{
    반환 캐시 :: 기억 ( '사용자', 3600, function () {
        반환 사용자 :: all ();
    });
}

파이썬에서는 Numpy 라이브러리를 사용하여 성능 최적화를 달성 할 수 있습니다. Numpy는 데이터 처리 속도를 크게 높일 수있는 효율적인 배열 작업을 제공합니다.

 # NUMPTY를 사용하여 효율적인 배열 작업을 NP로 NUMPY 가져 오기

arr = np.array ([1, 2, 3, 4, 5])
결과 = ARR * 2
인쇄 (결과)

실제 응용 분야에서 Laravel 또는 Python을 선택하는 것은 프로젝트의 특정 요구에 따라 다릅니다. 웹 애플리케이션을 신속하게 개발해야하고 강력한 ORM 및 인증 시스템이 필요한 경우 Laravel은 좋은 선택입니다. 프로젝트에 데이터 분석, 기계 학습 또는 과학 컴퓨팅이 포함 된 경우 Python이 더 적합합니다.

기술 스택을 선택할 때는 팀의 기술과 경험도 고려해야합니다. 팀원이 PHP 및 Laravel에 익숙한 경우 Laravel을 사용하면 개발 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 팀원이 Python에 익숙한 경우 Python을 선택하면 학습 비용이 줄어들 수 있습니다.

일반적으로 Laravel과 Python은 고유 한 장점과 단점이 있으며, 핵심은 프로젝트의 특정 요구와 팀의 기술을 기반으로 최상의 선택을하는 것입니다. 이 기사가 Laravel과 Python의 다양한 사용 사례 및 응용 프로그램 시나리오를 더 잘 이해하고 정보에 입각 한 결정을 내릴 수 있기를 바랍니다.

위 내용은 Laravel (PHP) vs. Python : 다른 사용 사례 및 응용 프로그램의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!