用python做的公司有:1、Industrial Light and Magic;2、Google;3、Instagram;4、Quora;5、Netflix等等。
python有多强大?都能做什么?现在就告诉你使用Python的顶级公司。通过这种方式,您可以看到Python在商业和软件开发中的实际应用以及python的强大之处。
使用python的世界顶级公司:
Industrial Light and Magic
Industrial Light and Magic(ILM)是乔治卢卡斯于1975年创建的特效公司,为星球大战创造了FX(电影特效)。从那时起,它们已经成为FX的代名词,在电影和广告中屡获殊荣。在公司早期,ILM专注于通过道具实现效果,但它们很快意识到电脑特效才是是FX的未来。其CGI部门成立于1979年,CGI首个特效是“星际迷航II:汗的愤怒”中的创世纪爆炸特效。
Google几乎从一开始就一直是Python的支持者。最开始,Google的创始人决定“除了一些必须使用C ++的关键部分之外,可以随意使用Python.”。这意味着C ++被用于需要内存控制和低延迟的地方。Python用与易于维护的部分和快速交付的工程。Google经常使用Python重写Perl和Bash脚本。因为Python部署和维护简单。但事实上,根据“In the Plex”作者Steven Levy的说法,Google搜索早期有一个网络爬虫由Java 1.0编写,由于写到后期发现Java太难写了,因此又用Python重写了。Python现在是官方的Google服务器端语言之一,除此之外还有C ++,Java和Go三种语言用于生产环境中。如果现在你还不明白Python对谷歌的重要性,那么我将告诉你Python之父Guido van Rossum(BDFL )从2005年到2012年都在Google工作。
在2016年,Instagram工程团队对外宣称他们正在进行全球最大的Django Web框架部署,该框架完全由Python编写。Instagram的一名软件工程师Min Ni阐述了他们使用Python的情况:“我们最初选择使用Python是因为它简洁高效,这与我们‘首先做简单的事情’的理念完全一致。”从那时起,Instagram的工程团队投入了大量时间和资源来保证Python在大规模业务(每月约8亿活跃用户)上运行:“通过我们对Instagram Web服务框架的构建,我们相信我们将继续使用Python来扩展我们的服务基础架构。我们也开始将更多精力投入到Python语言本身,并开始探索从Python2迁移到Python3。”
Quora
当这家大型的问答平台在选择使用什么语言来实现他们的想法时,Charlie Cheever(Quora的创始人之一)将选择范围缩小到Python,C#,Java和Scala。而他们使用Python最大的问题是缺少数据类型检查功能而且程序运行相对缓慢。根据Adam D'Angelo所说,他们决定不使用C#,因为这是一种微软平台的专用语言,他们不希望受到任何未来变化的影响。此外,任何开源代码还拥有更好的社区支持。Java比Python编写起来更加痛苦,它不像Python那样与非Java程序联动性好。当时Java还处于起步阶段,因此他们担心未来Java的发展及市场占有率。因此,Quora的创始人决定跟随Google的步伐,选择使用Python,因为它易于编写和阅读,对于性能要求较高的关键部分可以使用C++。而且他们可以通过编写能够完成同样任务的单元测试来解决Python缺乏类型检查的问题。使用Python的另一个关键因素是当时存在几个很好的框架,包括Django和Pylons。此外,因为他们知道Quora将涉及服务器/客户端交互,而这些交互不一定需要加载全部页面,所以让Python和JS结合起来效果将非常好。
Netflix
Netflix与Spotify使用Python的方式非常相似的,依靠Python为服务器端的数据分析提供支持。然而,它并不仅仅停留在这些应用。 Netflix允许他们的软件工程师选择自己想用的语言编写程序,随后发现Python应用程序的数量大幅增加。Netflix使用Python的另一个领域是用于跟踪安全更改和历史记录的monkey应用。这些monkey用于跟踪和警告任何组中与EC2安全相关的策略的任何更改,并跟踪这些环境中的任何更改。它们还用于跟踪连接到Netflix多个域的几十个SSL证书。自2012年以来,通过追踪技术的应用,Netflix的意外到期情况从四分之一减小到了几乎没有。
这么牛的公司都在使用python,我们熟知的知乎,豆瓣网使用python,还有理由不学习python吗?
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数组的同质性对性能的影响是双重的:1)同质性允许编译器优化内存访问,提高性能;2)但限制了类型多样性,可能导致效率低下。总之,选择合适的数据结构至关重要。

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