说到微框架,Python Flask和Ruby Sinatra无疑是最热门的两个了,想听听有接触过的朋友对这两个的评价以及推荐建议。从我目前的了解,Python虽然在国内的发展貌似好于Ruby,但是在国外的Web开发方便,Ruby的Rails/Sinatra基本上都占据着主导的位置,从Google出来的资料便可略知一二。
回复内容:
这个问题很难回答,Sinatra vs Flask的最主要差别,其实是Ruby和Python的差别。当然Flask要比Sinatra重一些,社区更完善,文档更多,扩展性更强。Sinatra本身如果要应用在中型以上的项目,要自己做很多boilerplate,当然你也可以用基于Sinatra并且整合了许多东西的Padrino。对于这种micro framework,他们绝大多数的设计哲学都很像,其中的差别主要是语言本质的差别。当然,要开发一个稍微有一点规模的东西,是需要引入大量的third party libraries的,尤其是ORM。Python的ORM主要是SQL Alchemy,而Ruby用的比较多的事ActiveRecord和DataMapper。
最后,我对“在国外的Web开发方便,Ruby的Rails/Sinatra基本上都占据着主导的位置”并不认同。Ruby/Rails社区在Web方面很有创造力,有许多很不错的idea,而Python社区则相对安静。但是对于产出来说,Python并不比Ruby弱。Jeff Atwood写过一篇文章,提到“Ruby is not cool anymore”,所以你看到Ruby社区似乎很“活跃”,其实是因为Ruby/Rails流行的比较晚,所以有许多空白要填补,也有许多新轮子由于语言特性而被造出来——Python很早已经过了这个时代。在过了“being cool”的时代过后,将会迎来“get shit done”的时代。 这问题和 Python VS. Ruby 没什么不同。。。
问题是何必 VS 呢,训练有素的工程师在这两个框架下写点东西用不了 30 分钟的时间。花个周末连 node 的框架也一起玩玩,喜欢什么自然有判断。 web编程最花时间的是模板和DB,模板各家都差不多,DB的orm 库,python里面只有django做的最好,但是无法独立使用,Sinatra 可以用ActiveRecord。所以,不考虑学习成本的情况下,干活用Sinatra更好 1 - 我用Sinatra三年了, 说它简单, 其实只是用起来简单。 学起来, 对它深入了解, 优化, 就不容易了,
2 - 实质性的, Sinatra就是Rack, RoR也是Rack, 好比不同的linux发行版一样。
文档和源码 sinatra/sinatra · GitHub python vs ruby. 点在于python坑少

Python은 엄격하게 라인 별 실행이 아니지만 통역사 메커니즘을 기반으로 최적화되고 조건부 실행입니다. 통역사는 코드를 PVM에 의해 실행 된 바이트 코드로 변환하며 상수 표현식을 사전 컴파일하거나 루프를 최적화 할 수 있습니다. 이러한 메커니즘을 이해하면 코드를 최적화하고 효율성을 향상시키는 데 도움이됩니다.

Python에는 두 개의 목록을 연결하는 방법이 많이 있습니다. 1. 연산자 사용 간단하지만 큰 목록에서는 비효율적입니다. 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 효율적이고 읽기 쉬운 = 연산자를 사용하십시오. 4. 메모리 효율적이지만 추가 가져 오기가 필요한 itertools.chain function을 사용하십시오. 5. 우아하지만 너무 복잡 할 수있는 목록 구문 분석을 사용하십시오. 선택 방법은 코드 컨텍스트 및 요구 사항을 기반으로해야합니다.

Python 목록을 병합하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 단순하지만 큰 목록에 대한 메모리 효율적이지 않은 연산자 사용; 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 큰 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오. 4. 사용 * 운영자, 한 줄의 코드로 중소형 목록을 병합하십시오. 5. Numpy.concatenate를 사용하십시오. 이는 고성능 요구 사항이있는 대규모 데이터 세트 및 시나리오에 적합합니다. 6. 작은 목록에 적합하지만 비효율적 인 Append Method를 사용하십시오. 메소드를 선택할 때는 목록 크기 및 응용 프로그램 시나리오를 고려해야합니다.

CompiledLanguagesOfferSpeedSecurity, while InterpretedLanguagesProvideeaseofusEandportability

Python에서, for 루프는 반복 가능한 물체를 가로 지르는 데 사용되며, 조건이 충족 될 때 반복적으로 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 1) 루프 예제 : 목록을 가로 지르고 요소를 인쇄하십시오. 2) 루프 예제 : 올바르게 추측 할 때까지 숫자 게임을 추측하십시오. 마스터 링 사이클 원리 및 최적화 기술은 코드 효율성과 안정성을 향상시킬 수 있습니다.

목록을 문자열로 연결하려면 Python의 join () 메소드를 사용하는 것이 최선의 선택입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 목록 요소를 ''.join (my_list)과 같은 문자열로 연결하십시오. 2) 숫자가 포함 된 목록의 경우 연결하기 전에 맵 (str, 숫자)을 문자열로 변환하십시오. 3) ','. join (f '({fruit})'forfruitinfruits와 같은 복잡한 형식에 발전기 표현식을 사용할 수 있습니다. 4) 혼합 데이터 유형을 처리 할 때 MAP (str, mixed_list)를 사용하여 모든 요소를 문자열로 변환 할 수 있도록하십시오. 5) 큰 목록의 경우 ''.join (large_li

PythonuseSahybrideactroach, combingingcompytobytecodeandingretation.1) codeiscompiledToplatform-IndependentBecode.2) bytecodeistredbythepythonvirtonmachine, enterancingefficiency andportability.


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