PHP는 언어 수준에서는 거의 쓸모가 없으며 특정 구현의 품질은 평범하지만 배포의 가장 중요한 측면에서 승리합니다. PHP만큼 대규모 배포에 적합한 언어는 없습니다. 기본적으로 Apache/mod_php를 설치한 후 PHP 애플리케이션을 배포하는 것은 파일을 복사하는 것만큼 간단합니다.
성능상의 이유로 nginx/FastCGI와 같은 대안을 사용하더라도 추가 작업은 초기 구성에만 있습니다. 구성이 완료되면 후속 배포는 모두 파일 복사에 관한 것입니다. 서버가 다시 시작되면 일반적으로 apache/nginx가 자동으로 시작됩니다. fastcgi 관리자는 php-cgi 프로세스 시작 등을 담당합니다. PHP 애플리케이션의 파일 기반 호출 방법은 추가 유지 관리가 필요하지 않습니다.
이는 Dreamhost와 같은 웹 호스팅 플랫폼에 매우 중요합니다. 일반적으로 트래픽이 적은 수천 명의 사용자를 처리하려면 서버가 필요하며 이러한 사용자에게는 다른 프로세스를 실행할 수 있는 루트 권한이 없습니다.
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PHP 스크립트의 수명 주기는 매우 짧고 상주 프로세스가 없으며 각 호출 후에 종료됩니다. 자원 관리 문제에 대해 너무 많이 생각해야 합니다.
이것은 Python 등의 배포와는 매우 다릅니다: Django, Tornado 등과 같은 대부분의 Python 네트워크 응용 프로그램에는 별도의 상주 프로세스가 필요합니다(Apache/mod_python은 실패한 것으로 보이며 오랫동안 업데이트되지 않았습니다) ).
이러한 프로세스에는 시작 및 중지를 관리하기 위한 추가 유지 관리 작업과 예기치 않은 종료 후 다시 시작을 처리하기 위한 추가 모니터링 프로세스가 필요합니다. 이를 위해서는 사용자가 시스템에 대한 더 깊은 이해가 필요합니다.
상주 프로세스에는 시스템 메모리가 필요하며 일반적으로 하나의 서버에서 수백, 수천 개의 애플리케이션을 실행하는 것은 불가능합니다. Dreamhost와 같은 서비스 제공업체의 경우 WordPress 블로그와 같은 간단한 애플리케이션을 처리하는 데 적합하지 않습니다. 또한 상주 프로세스에서는 작성자가 메모리 누수 및 과도한 리소스 사용과 같은 문제를 피하기 위해 시스템 리소스 관리, 가비지 수집 메커니즘 등에 대해 더 깊이 이해해야 합니다.
이제 가장 간단한 Python 네트워크 애플리케이션 배포는 PHP와 유사한 수명 주기를 채택하는 App Engine이어야 합니다(요청 처리는 30초로 제한되고 제한 시간은 종료되며 상주 프로세스는 실행될 수 없음). 이는 관리 어려움을 크게 단순화합니다. , 하지만 중국 방문에서는 사용할 수 없습니다...
그래서 많은 서비스 제공업체가 Python으로 기존 사용자 규모를 지원하지 못하기 때문에 인기 측면에서 Python은 PHP를 능가하지 못할 것입니다. 그러나 이러한 인기는 스타트업과 전문가에게는 별 의미가 없습니다. 많은 핵심 네트워크 애플리케이션은 PHP의 단기 요청 처리 메커니즘(예: 준실시간 푸시 알림, 웹 페이지 인스턴트 채팅 등)을 사용하여 구현하는 데 적합하지 않으며 상주 프로세스에 의한 처리에 더 적합합니다. Python 및 Ruby와 같은 언어 구현이 그 힘을 발휘하는 곳입니다.
파이썬의 힘은 언어의 단순함과 우아함, 그리고 강력한 표현력에 있습니다. 해커들은 자신의 생각을 표현하는 방법으로 Python을 사용하는 것을 좋아합니다.
웹 개발에서는 Python 배포가 문제지만 상용 웹사이트의 경우 VPS를 직접 처리하는 것은 문제가 되지 않습니다. Python의 다양성은 다양한 색다른 응용 프로그램의 완성을 보장합니다.
간단히 말해서 Web1.0 콘텐츠 표시 웹사이트가 필요하다면 PHP를 고려해 보세요. Web2.0의 경우 Python과 RoR을 고려할 수 있습니다.
위 내용은 Python 웹이 인기가 없는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

PythonArraysSupportVariousOperations : 1) SlicingExtractsSubsets, 2) 추가/확장 어드먼트, 3) 삽입 값 삽입 ATSpecificPositions, 4) retingdeletesElements, 5) 분류/ReversingChangesOrder 및 6) ListsompectionScreateNewListSbasedOnsistin

NumpyArraysareSentialplosplicationSefficationSefficientNumericalcomputationsanddatamanipulation. Theyarcrucialindatascience, MachineLearning, Physics, Engineering 및 Financeduetotheiribility에 대한 handlarge-scaledataefficivally. forexample, Infinancialanyaly

UseanArray.ArrayOveralistInpyThonWhendealingwithhomogeneousData, Performance-CriticalCode, OrinterFacingwithCcode.1) HomogeneousData : ArraysSaveMemorywithtypepletement.2) Performance-CriticalCode : arraysofferbetterporcomanceFornumericalOperations.3) Interf

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ToaccesselementsInapyThonlist, 사용 인덱싱, 부정적인 인덱싱, 슬라이스, 오리 화.

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

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