国产av日韩一区二区三区精品,成人性爱视频在线观看,国产,欧美,日韩,一区,www.成色av久久成人,2222eeee成人天堂

Jadual Kandungan
Pengenalan
Semak pengetahuan asas
Konsep teras atau analisis fungsi
Komuniti
Perpustakaan dan Rangka Kerja
sumber
Contoh penggunaan
Contoh Python
Contoh JavaScript
Pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik
Pengoptimuman Prestasi Python
Pengoptimuman Prestasi JavaScript
Pandangan dan cadangan yang mendalam
Kelebihan dan kekurangan masyarakat
Pemilihan perpustakaan dan kerangka
Penggunaan sumber
Memikirkan pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik
Rumah hujung hadapan web tutorial js Python vs JavaScript: Komuniti, Perpustakaan, dan Sumber

Python vs JavaScript: Komuniti, Perpustakaan, dan Sumber

Apr 15, 2025 am 12:16 AM
python

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan dokumen web MDN. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Python vs JavaScript: Komuniti, Perpustakaan, dan Sumber

Pengenalan

Dalam dunia pengaturcaraan, Python dan JavaScript tidak diragukan lagi dua bintang yang mempesonakan. Bukan sahaja mereka menduduki kedudukan penting dalam bidang masing -masing, mereka juga bersaing dengan banyak cara. Hari ini, kami akan menyelam perbandingan Python dan JavaScript dalam komuniti, perpustakaan dan sumber. Melalui perbincangan ini, anda akan mempelajari bagaimana ekosistem kedua -dua bahasa ini mempengaruhi pilihan pemaju, dan kekuatan dan kelemahan masing -masing.

Semak pengetahuan asas

Python dan JavaScript adalah kedua-dua bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi, tetapi mereka mempunyai asal-usul dan kegunaan yang berbeza. Python dicipta oleh Guido van Rossum pada akhir 1980 -an dan pada asalnya digunakan sebagai bahasa skrip yang mudah dipelajari dan digunakan. JavaScript telah dibangunkan oleh Brendan Eich pada tahun 1995 untuk penyemak imbas Netscape dan digunakan terutamanya untuk skrip pelanggan.

Python terkenal dengan kesederhanaan dan kebolehbacaannya, dan digunakan secara meluas dalam sains data, pembelajaran mesin, pembangunan web dan bidang lain. JavaScript adalah asas pembangunan web, dari front-end hingga back-end (node.js), di mana-mana.

Konsep teras atau analisis fungsi

Komuniti

Komuniti Python terkenal dengan keramahan dan keterangkumannya. Sama ada anda seorang pemula atau pemaju yang berpengalaman, anda boleh mencari rasa kepunyaan komuniti Python. Peminat Python secara aktif berkongsi pengetahuan dan pengalaman pada platform seperti Stack Overflow, R/Learnpython dan R/Python pada Reddit.

Komuniti JavaScript sama besar dan aktif. Terutama dalam bidang pembangunan front-end, JavaScript mempunyai sumber komuniti yang kaya, dan pelbagai persidangan, mesyuarat dan forum dalam talian seperti MDN Web Docs, JavaScript Weekly, dan lain-lain. Menyediakan pemaju dengan peluang pembelajaran dan komunikasi yang kaya.

Perpustakaan dan Rangka Kerja

Ekosistem perpustakaan Python sangat kaya, terutamanya dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin. Numpy, Pandas, Scikit-learn dan perpustakaan lain menjadikan Python bahasa pilihan untuk pemprosesan dan analisis data. Di samping itu, kerangka web seperti Django dan Flask juga telah membuat Python bersinar dalam pembangunan web.

Perpustakaan dan rangka kerja JavaScript sama kuat, terutamanya dalam pembangunan front-end. Rangka kerja seperti React, Vue.js dan sudut membuat perkembangan front-end lebih cekap dan fleksibel. Kemunculan node.js juga telah menjadikan JavaScript sebagai tempat dalam pembangunan back-end, dan kerangka seperti Express.js dan KOA telah meningkatkan lagi keupayaan back-end mereka.

sumber

Python mempunyai banyak sumber pembelajaran, dari dokumen rasmi hingga pelbagai tutorial dan buku. Dokumentasi rasmi Python adalah ringkas dan jelas, sesuai untuk pemaju semua peringkat. Di samping itu, terdapat juga sejumlah besar kursus Python pada platform dalam talian seperti Coursera dan EDX.

JavaScript juga kaya dengan sumber pembelajaran, dan MDN Web Docs adalah sumber yang mesti ada untuk pemaju JavaScript. Di samping itu, freecodecamp, codecademy dan platform lain menyediakan sejumlah besar tutorial dan latihan JavaScript. Komuniti JavaScript juga sangat aktif, dengan pelbagai blog dan kursus dalam talian menjadikan pembelajaran lebih menyeronokkan dan cekap.

Contoh penggunaan

Contoh Python

Kesederhanaan dan kebolehbacaan Python sepenuhnya dicerminkan dalam kod. Berikut adalah contoh mudah menggunakan perpustakaan Pandas untuk memproses data:

 Import Pandas sebagai PD

# Baca data fail CSV = pd.read_csv ('data.csv')

# Kirakan purata nilai purata = data ['column_name'].

cetak (f "nilai purata ialah: {purata}")

Contoh ini menunjukkan kemudahan dan kecekapan Python dalam pemprosesan data.

Contoh JavaScript

Fleksibiliti dan dinamik JavaScript dalam pembangunan front-end sama-sama mengagumkan. Berikut adalah contoh membuat komponen mudah menggunakan React:

 Import bertindak balas daripada 'bertindak balas';

fungsi selamat datang (props) {
  kembali <h1> hello, {props.name} </h1>;
}

aplikasi fungsi () {
  Kembali (
    <dana>
      <Selamat datang nama = "Alice" />
      <Selamat datang nama = "bob" />
    </div>
  );
}

aplikasi lalai eksport;

Contoh ini menunjukkan fleksibiliti dan kelebihan JavaScript dalam pembangunan front-end.

Pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik

Pengoptimuman Prestasi Python

Walaupun Python tidak secepat beberapa bahasa yang disusun dalam pelaksanaan, ia dapat meningkatkan prestasinya melalui beberapa helah. Sebagai contoh, menggunakan numpy untuk operasi array dapat meningkatkan kecekapan pengiraan:

 import numpy sebagai np

# Gunakan numpy untuk operasi array arr = np.array ([1, 2, 3, 4, 5])
hasil = np.sum (arr)

cetak (f "jumlahnya ialah: {result}")

Di samping itu, Perpustakaan asyncio Python dapat membantu pemaju menulis kod asynchronous yang cekap untuk meningkatkan prestasi tugas I/O-intensif.

Pengoptimuman Prestasi JavaScript

Pengoptimuman prestasi JavaScript dalam pembangunan front-end sama pentingnya. Menggunakan DOM maya dapat meningkatkan prestasi aplikasi React dengan ketara:

 Import bertindak balas daripada &#39;bertindak balas&#39;;

ListItem fungsi (props) {
  kembali <li> {props.value} </li>;
}

fungsi nombor (props) {
  nombor const = props.numbers;
  Kembali (
    <ul>
      {number.map ((nombor) =>
        <ListItem key = {number.toString ()} value = {Number} />
      )}
    </ul>
  );
}

nombor const = [1, 2, 3, 4, 5];
Reactdom.render (
  <NumberList Number = {Number} />,
  document.getElementById (&#39;root&#39;)
);

Di samping itu, sintaks async/await JavaScript dapat memudahkan operasi asynchronous dan meningkatkan kebolehbacaan kod dan kebolehkerjaan.

Pandangan dan cadangan yang mendalam

Kelebihan dan kekurangan masyarakat

Masyarakat Python terkenal dengan keramahan dan keterangkumannya, yang merupakan kelebihan besar bagi pemula. Walau bagaimanapun, komuniti Python mungkin tidak aktif sebagai komuniti JavaScript di kawasan tertentu tertentu (seperti pembangunan front-end), yang mungkin menjadikannya lebih sukar untuk memperoleh sumber dan sokongan dalam bidang ini.

Walaupun komuniti JavaScript sama besar dan aktif, kadang -kadang boleh mengelirukan dan menekankan pemaju kerana perkembangan pesatnya dan mengubah trend teknologi. Terutama dalam pembangunan front-end, pelbagai rangka kerja dan perpustakaan baru muncul satu demi satu, dan kos pemilihan dan pembelajaran adalah tinggi.

Pemilihan perpustakaan dan kerangka

Ekosistem perpustakaan Python dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin sangat kuat, tetapi jika projek anda difokuskan pada pembangunan front-end, JavaScript mungkin menjadi pilihan yang lebih baik. Perpustakaan dan rangka kerja JavaScript lebih kaya dan matang dalam pembangunan depan, terutamanya kerangka seperti React, Vue.js dan Angular telah menjadi piawaian untuk pembangunan depan.

Apabila memilih perpustakaan dan rangka kerja, anda perlu mempertimbangkan keperluan khusus projek dan timbunan teknologi pasukan. Kedua -dua Python dan JavaScript mempunyai kekuatan dan kelemahan mereka sendiri. Kuncinya adalah untuk membuat pilihan terbaik berdasarkan keadaan sebenar.

Penggunaan sumber

Kedua -dua Python dan JavaScript mempunyai banyak sumber pembelajaran, tetapi bagaimana untuk menggunakan sumber -sumber ini secara berkesan adalah kunci. Untuk Python, disyorkan untuk memulakan dengan dokumen rasmi dan tutorial asas dan secara beransur -ansur menggali topik lanjutan. Untuk JavaScript, MDN Web Docs adalah titik permulaan yang sangat baik, menggabungkan projek praktikal dan kursus dalam talian dengan cepat dapat meningkatkan kemahiran.

Ia juga sangat penting untuk mengambil bahagian secara aktif dalam perbincangan komuniti dan menyumbang kepada kod semasa proses pembelajaran. Sama ada Python atau JavaScript, sokongan komuniti dan maklum balas adalah cara penting untuk meningkatkan kemahiran.

Memikirkan pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik

Python dan JavaScript mempunyai cabaran dan penyelesaian mereka sendiri dari segi pengoptimuman prestasi. Pengoptimuman prestasi Python memberi tumpuan kepada pemprosesan data dan kecekapan pengkomputeran, sementara pengoptimuman prestasi JavaScript memberi tumpuan lebih kepada operasi front-end dan operasi tak segerak.

Dari segi amalan terbaik, Python menekankan kebolehbacaan dan kesederhanaan kod, sementara JavaScript memberi tumpuan lebih kepada kaedah pembangunan komponen dan modular. Terlepas dari bahasa yang anda pilih, mengikuti amalan terbaik dan terus mengoptimumkan kod anda adalah kunci untuk meningkatkan kecekapan pembangunan dan kualiti kod.

Secara umum, Python dan JavaScript mempunyai kelebihan mereka sendiri dalam perbandingan dalam komuniti, perpustakaan dan sumber. Bahasa mana yang anda pilih bergantung kepada keperluan projek anda, kepentingan peribadi dan pelan pembangunan kerjaya. Saya berharap bahawa melalui perbincangan ini, anda boleh mempunyai pemahaman yang lebih mendalam tentang kedua -dua bahasa ini dan membuat pilihan yang paling sesuai dengan anda.

Atas ialah kandungan terperinci Python vs JavaScript: Komuniti, Perpustakaan, dan Sumber. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python Jul 13, 2025 am 02:22 AM

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

Cara Menguji API dengan Python Cara Menguji API dengan Python Jul 12, 2025 am 02:47 AM

Untuk menguji API, anda perlu menggunakan Perpustakaan Permintaan Python. Langkah -langkahnya adalah untuk memasang perpustakaan, menghantar permintaan, mengesahkan respons, menetapkan masa dan cuba semula. Pertama, pasang perpustakaan melalui PipinstallRequests; kemudian gunakan permintaan.get () atau requests.post () dan kaedah lain untuk menghantar permintaan GET atau pos; Kemudian semak respons.status_code dan response.json () untuk memastikan hasil pulangan mematuhi jangkaan; Akhirnya, tambah parameter tamat masa untuk menetapkan masa tamat, dan menggabungkan perpustakaan semula untuk mencapai percubaan automatik untuk meningkatkan kestabilan.

Skop pembolehubah python dalam fungsi Skop pembolehubah python dalam fungsi Jul 12, 2025 am 02:49 AM

Dalam Python, pembolehubah yang ditakrifkan di dalam fungsi adalah pembolehubah tempatan dan hanya sah dalam fungsi; Ditakrifkan secara luaran adalah pembolehubah global yang boleh dibaca di mana sahaja. 1. Pembolehubah tempatan dimusnahkan kerana fungsi dilaksanakan; 2. Fungsi ini boleh mengakses pembolehubah global tetapi tidak dapat diubahsuai secara langsung, jadi kata kunci global diperlukan; 3. Jika anda ingin mengubah suai pembolehubah fungsi luar dalam fungsi bersarang, anda perlu menggunakan kata kunci nonlocal; 4. Pembolehubah dengan nama yang sama tidak mempengaruhi satu sama lain dalam skop yang berbeza; 5. Global mesti diisytiharkan apabila mengubah suai pembolehubah global, jika tidak, kesilapan unboundlocalerror akan dibangkitkan. Memahami peraturan ini membantu mengelakkan pepijat dan menulis lebih banyak fungsi yang boleh dipercayai.

Tutorial Python Fastapi Tutorial Python Fastapi Jul 12, 2025 am 02:42 AM

Untuk mewujudkan API moden dan cekap menggunakan Python, FastAPI disyorkan; Ia berdasarkan kepada jenis python standard yang diminta dan secara automatik dapat menghasilkan dokumen, dengan prestasi yang sangat baik. Selepas memasang FastAPI dan Asgi Server UVicorn, anda boleh menulis kod antara muka. Dengan menentukan laluan, menulis fungsi pemprosesan, dan data yang kembali, API boleh dibina dengan cepat. FastAPI menyokong pelbagai kaedah HTTP dan menyediakan sistem dokumentasi Swaggersui dan Redoc yang dihasilkan secara automatik. Parameter URL boleh ditangkap melalui definisi laluan, manakala parameter pertanyaan boleh dilaksanakan dengan menetapkan nilai lalai untuk parameter fungsi. Penggunaan rasional model Pydantic dapat membantu meningkatkan kecekapan dan ketepatan pembangunan.

Python untuk gelung dengan tamat masa Python untuk gelung dengan tamat masa Jul 12, 2025 am 02:17 AM

Tambah kawalan tamat masa ke Python untuk gelung. 1. Anda boleh merakam masa mula dengan modul masa, dan menilai sama ada ia ditetapkan dalam setiap lelaran dan menggunakan rehat untuk melompat keluar dari gelung; 2. Untuk mengundi tugas kelas, anda boleh menggunakan gelung sementara untuk memadankan penghakiman masa, dan menambah tidur untuk mengelakkan kepenuhan CPU; 3. Kaedah lanjutan boleh mempertimbangkan threading atau isyarat untuk mencapai kawalan yang lebih tepat, tetapi kerumitannya tinggi, dan tidak disyorkan untuk pemula memilih; Ringkasan Mata Utama: Penghakiman masa manual adalah penyelesaian asas, sementara lebih sesuai untuk tugas kelas menunggu masa yang terhad, tidur sangat diperlukan, dan kaedah lanjutan sesuai untuk senario tertentu.

Bagaimana cara menghuraikan fail JSON yang besar di Python? Bagaimana cara menghuraikan fail JSON yang besar di Python? Jul 13, 2025 am 01:46 AM

Bagaimana cara mengendalikan fail JSON yang besar di Python? 1. Gunakan Perpustakaan IJSON untuk mengalir dan mengelakkan limpahan memori melalui parsing item demi item; 2. Jika dalam format Jsonlines, anda boleh membacanya dengan garis dan memprosesnya dengan json.loads (); 3. Atau memecah fail besar ke dalam kepingan kecil dan kemudian memprosesnya secara berasingan. Kaedah ini dengan berkesan menyelesaikan masalah batasan memori dan sesuai untuk senario yang berbeza.

Python untuk gelung di atas tuple Python untuk gelung di atas tuple Jul 13, 2025 am 02:55 AM

Di Python, kaedah melintasi tupel dengan gelung termasuk secara langsung melelehkan unsur -unsur, mendapatkan indeks dan elemen pada masa yang sama, dan memproses tuple bersarang. 1. Gunakan gelung untuk terus mengakses setiap elemen dalam urutan tanpa menguruskan indeks; 2. Gunakan penghitungan () untuk mendapatkan indeks dan nilai pada masa yang sama. Indeks lalai adalah 0, dan parameter permulaan juga boleh ditentukan; 3. Di samping itu, tuple tidak berubah dan kandungan tidak dapat diubah suai dalam gelung. Nilai yang tidak diingini boleh diabaikan oleh \ _. Adalah disyorkan untuk memeriksa sama ada tuple kosong sebelum melintasi untuk mengelakkan kesilapan.

Apakah argumen lalai Python dan isu potensi mereka? Apakah argumen lalai Python dan isu potensi mereka? Jul 12, 2025 am 02:39 AM

Parameter lalai Python dinilai dan nilai tetap apabila fungsi ditakrifkan, yang boleh menyebabkan masalah yang tidak dijangka. Menggunakan objek berubah -ubah seperti senarai sebagai parameter lalai akan mengekalkan pengubahsuaian, dan disyorkan untuk menggunakan tiada sebaliknya; Skop parameter lalai adalah pembolehubah persekitaran apabila ditakrifkan, dan perubahan pembolehubah berikutnya tidak akan menjejaskan nilai mereka; Elakkan bergantung pada parameter lalai untuk menyelamatkan keadaan, dan keadaan enkapsulasi kelas harus digunakan untuk memastikan konsistensi fungsi.

See all articles