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难道C#比PHP和Javascript靠前的问题不是更大吗? Web开发语言,如果HTML也算是编程语言的话,如果他也在这个榜单的话。谁告诉我,为什么HTML不是第一? 建议把这个问题给关了把,看了整个报告, arduino 开源硬件都成了语言类,爬虫当作 web 编程,actionscript 都可以做移动开发了,讨论下去也是浪费时间
2015年2月编程语言排行榜,JS排名创历史纪录
JavaScript不断走强。本月它超过了php,现在的位置排名第六。另外,Objective-C的日子似乎已经结束。一年时间,Objective-C份额下降超过5%。现在排到第四的位置,在C++之后。Objective-C之前排在第三位的位置长达超过2.5年。

以上资源来源于DevStore
编程语言的排行只是一个参考,每个编程语言有自己的特点,选择自己喜欢擅长的语言就是最好的
简单看了一下也没什么人认真回答,大家基本都在吐槽这个排名。我作为一个目前靠python web开发吃饭的人就谈几点:1、 pyhon几乎不是为了web设计的,从python的web框架就看得出来,基本是Django一家独大,其他的几个夹缝中生存,因为python本来就小众,再拿它来做网站简直不可思议。一般用python做网络开发的人只有两种。第一,不会java,PHP,这种人也不是为了做网站而做网站的,一定是网站只是一种提供服务的平台,而服务是用python写的,他懒得去学java, PHP了,就顺手做了一个python的站点。第二,这个人做的是一个平台,比如爬虫集群,大数据分析,这样的任务,Python用作一个胶水语言,可以方便整合各种开源项目,即使这个项目本来不是python写的,只是提供了python接口。现在很难想象一个依靠网络的开源项目如果不提供python接口会是什么样子,大家越是这么做,用python就越方便(胶水语言,这恰好是python创始人的本来目的)。所以很多人谈及python,但仔细看他不是用来做网站的....
2、 我认为python排第二是意料之中的,因为去年是大数据元年,你随便问一个跟大数据靠点边的人,问他们工作用什么语言,我想python一定在这个列表第一位,要说为什么?一是,因为python是动态语言,解释运行,见效快(还有一个事,我不得不提一下,我现在每天都是直接在server上编程,因为开发服务器有16核,64GB内存,以及随意存储上TB的数据,我想我的笔记本无论如何也没有这个性能,实际的业务需要就是方便的处理上TB的数据,我不可能先把这些数据下载到本地,处理完再传回去。另外在本地编程再上传服务器也不现实,本地既没有开发环境也没有数据根本没法调试,另外很多大数据相关的软件在非集群的单机上功能是受限的)。现在的需求是我要在shell里编程,既没有图形界面,也不能用鼠标,那么用一个传统的静态语言简直就是自虐(这点go语言很好,他可以解释运行也可以编译运行)。python由于拥有众多网络相关的包,所以受到推崇无可厚非,我个人认为在预料之中。
3、 最后一个“人和”的因素,就是python创始人被Google收去了,大家觉得google喜欢的东西应该是有一定道理,而google是一家网络公司。 语言排行榜
SELECT * FROM languages ORDERED BY market_share
web 语言排行榜
SELECT * FROM languages WHERE develop_for_web = 1 ORDERED BY market_share 第一居然还是java?Pythonista表示屈居于这种丑爆了的语言之后很委屈。 JavaScript竟然不是第一不科學 我觉得web开发最流行的语言是javascript,然后是php,python怎么都不可能第2. 按这个说法 c++也能写web啊,有何不可

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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