


Performance du langage du développement backend PK: Quelle langue sauve le plus de ressources?
Apr 02, 2025 pm 04:27 PMPerformance du langage du développement arrière: un concours de consommation de ressources importants
Le choix du bon langage de programmation et du cadre est crucial pour le développement du backend, en particulier en termes d'utilisation des ressources. De nombreuses langues telles que Java, Python, C, GO peuvent créer des applications arrière haute performance, mais quelle langue et le cadre peuvent utiliser le plus efficacement les ressources informatiques? Cela dépend du scénario et des besoins d'application spécifiques, et il n'y a pas de ?meilleur choix? absolu.
Nous comparons à peu près les taux d'utilisation des ressources de plusieurs langages backend communs, triant de la langue sous-jacente à la langue de haut niveau: les langues les mieux classées sont généralement plus proches du matériel sous-jacent, ont un contr?le de la mémoire plus fin et des frais généraux moins d'exécution.
En théorie, le code machine (0101) a la meilleure utilisation des ressources car elle fonctionne directement du matériel. Les instructions de la machine et les langages d'assemblage , qui accédaient et exploitent également directement les ressources matérielles.
Le langage C est connu pour sa grande efficacité et son bon contr?le sur le matériel sous-jacent, et son utilisation des ressources est excellente. En tant qu'extension du langage C, bien que C ait ajouté des fonctionnalités orientées objet, ses performances sont toujours très élevées.
La rouille est très appréciée pour sa sécurité de mémoire et ses performances élevées, et son utilisation des ressources est également à un niveau élevé. GO Language fonctionne également bien dans l'utilisation des ressources en raison de sa simplicité et de sa concurrence.
En revanche, le taux d'utilisation des ressources de Java n'est pas aussi bon que celui des langues précédentes car elle utilise des machines virtuelles. Les caractéristiques explicatives de Python et les systèmes de type dynamique conduisent généralement à une utilisation relativement faible des ressources.
Il convient de noter que ce type est pour référence uniquement. L'utilisation des ressources dans les applications réelles est également affectée par de nombreux facteurs tels que l'efficacité de l'algorithme, la sélection du cadre, la configuration matérielle et la qualité du code. Le choix du bon langage et du bon cadre nécessite une considération complète et des tests et une évaluation pratiques.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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La clé pour gérer l'authentification de l'API est de comprendre et d'utiliser correctement la méthode d'authentification. 1. Apikey est la méthode d'authentification la plus simple, généralement placée dans l'en-tête de demande ou les paramètres d'URL; 2. BasicAuth utilise le nom d'utilisateur et le mot de passe pour la transmission de codage Base64, qui convient aux systèmes internes; 3. OAuth2 doit d'abord obtenir le jeton via client_id et client_secret, puis apporter le Bearertoken dans l'en-tête de demande; 4. Afin de gérer l'expiration des jetons, la classe de gestion des jetons peut être encapsulée et rafra?chie automatiquement le jeton; En bref, la sélection de la méthode appropriée en fonction du document et le stockage en toute sécurité des informations clés sont la clé.

Dans Python, la méthode de traverser les tuples avec des boucles pour les boucles comprend directement itérer les éléments, obtenir des indices et des éléments en même temps, et le traitement des tuples imbriqués. 1. Utilisez la boucle pour accéder directement à chaque élément de séquence sans gérer l'index; 2. Utilisez EnuMerate () pour obtenir l'index et la valeur en même temps. L'indice par défaut est 0 et le paramètre de démarrage peut également être spécifié; 3. Les tuples imbriqués peuvent être déballés dans la boucle, mais il est nécessaire de s'assurer que la structure des sous-tables est cohérente, sinon une erreur de déballage sera augmentée; De plus, le tuple est immuable et le contenu ne peut pas être modifié dans la boucle. Les valeurs indésirables peuvent être ignorées par \ _. Il est recommandé de vérifier si le tuple est vide avant de traverser pour éviter les erreurs.

Comment gérer efficacement les grands fichiers JSON dans Python? 1. Utilisez la bibliothèque IJSON pour diffuser et éviter le débordement de mémoire via l'analyse par éléments par éléments; 2. S'il est au format JSONLINes, vous pouvez le lire ligne par ligne et le traiter avec json.loads (); 3. Ou divisez le grand fichier en petits morceaux, puis le traitez séparément. Ces méthodes résolvent efficacement le problème de limitation de la mémoire et conviennent à différents scénarios.

Il existe trois moyens efficaces de générer des UUID ou des guides en C: 1. Utilisez la bibliothèque Boost, qui fournit une prise en charge multi-version et est simple à interface; 2. Générer manuellement la version4uuides adaptée aux besoins simples; 3. Utilisez des API spécifiques à la plate-forme (telles que Windows 'CoCreateGuid), sans dépendances tierces. Boost convient à la plupart des projets modernes, la mise en ?uvre manuelle convient aux scénarios légers et API Platform convient aux environnements d'entreprise.

Dans Python, bien qu'il n'y ait pas de mot-clé final intégré, il peut simuler des méthodes insurpassables grace à la réécriture du nom, des exceptions d'exécution, des décorateurs, etc. 1. Utilisez le préfixe de trait de soulignement pour déclencher la réécriture du nom, ce qui rend difficile les sous-classes pour écraser les méthodes; 2. Jugez le type de l'appelant dans la méthode et lancez une exception pour empêcher la redéfinition de la sous-classe; 3. Utilisez un décorateur personnalisé pour marquer la méthode comme final et vérifiez-le en combinaison avec Metaclass ou Decorator de classe; 4. Le comportement peut être encapsulé en tant qu'attributs de propriété pour réduire la possibilité d'être modifiés. Ces méthodes offrent différents degrés de protection, mais aucun d'entre eux ne restreint complètement le comportement de couverture.

Ifelse est l'infrastructure utilisée dans Python pour un jugement conditionnel, et différents blocs de code sont exécutés par l'authenticité de la condition. Il prend en charge l'utilisation d'ELIF pour ajouter des branches lors du jugement multi-conditions, et l'indentation est la clé de syntaxe; Si num = 15, le programme produit "ce nombre est supérieur à 10"; Si la logique d'attribution est requise, les opérateurs ternaires tels que status = "adulte" ifage> = 18Else "mineur" peuvent être utilisés. 1. Ifelse sélectionne le chemin d'exécution en fonction des conditions vraies ou fausses; 2. ELIF peut ajouter plusieurs branches de condition; 3. L'indentation détermine la propriété du code, les erreurs conduiront à des exceptions; 4. L'opérateur ternaire convient aux scénarios d'attribution simples.
![Quel est l'attribut [[Nodiscard]] en C?](https://img.php.cn/upload/article/001/431/639/175242944152712.jpg?x-oss-process=image/resize,m_fill,h_207,w_330)
[[Nodiscard]] est une propriété introduite dans C 17 pour inciter le compilateur à avertir la situation où la valeur de la fonction est ignorée. 1. Fonctions couramment utilisées pour retourner les codes d'erreur, les états ou les poignées de ressources; 2. Peut agir sur les déclarations de fonction, les types de retour, les énumérations ou les classes; 3. Utiliser (void) pour ignorer explicitement la valeur de retour; 4. Les compilateurs traditionnels soutiennent mais ne bloquent pas la compilation de force; 5. Il est recommandé d'utiliser des valeurs de retour de clés pour affecter la logique du programme afin d'éviter les abus.

Python implémente les appels API asynchrones avec Async / Await avec AIOHTTP. Utilisez Async pour définir les fonctions Coroutine et les exécuter via le pilote asyncio.run, par exemple: asyncdeffetch_data (): AwaitAsyncio.Sleep (1); lancer des demandes HTTP asynchrones via AIOHTTP, et utilisez AsyncWith pour créer des clients de clients et attendre le résultat de la réponse; utiliser asyncio.gather pour emballer la liste des taches; Les précautions comprennent: éviter les opérations de blocage, ne pas mélanger le code de synchronisation et le jupyter doit gérer les boucles d'événements spécialement. Master Eventl
