Python gegen JavaScript: Anwendungsf?lle und Anwendungen verglichen
Apr 21, 2025 am 12:01 AMPython eignet sich besser für Datenwissenschaft und Automatisierung, w?hrend JavaScript besser für die Entwicklung von Front-End- und Vollstapel geeignet ist. 1. Python funktioniert in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen gut und unter Verwendung von Bibliotheken wie Numpy und Pandas für die Datenverarbeitung und -modellierung. 2. Python ist pr?gnant und effizient in der Automatisierung und Skripten. 3. JavaScript ist in der Front-End-Entwicklung unverzichtbar und wird verwendet, um dynamische Webseiten und einseitige Anwendungen zu erstellen. 4. JavaScript spielt eine Rolle bei der Back-End-Entwicklung durch Node.js und unterstützt die Entwicklung der Vollstapel.
Einführung
In der Welt der Programmierung sind die beiden Sprachen von Python und JavaScript wie zwei schillernde Stars, die die Aufmerksamkeit unz?hliger Entwickler auf sich ziehen. Heute werden wir die Anwendungsf?lle und Anwendungsszenarien dieser beiden Sprachen untersuchen, um die jeweiligen Vorteile und anwendbaren Bereiche besser zu verstehen. Nach dem Lesen dieses Artikels k?nnen Sie klarer entscheiden, welche Sprache für die Auswahl verschiedener Projekte besser geeignet ist.
Grundübersicht über Python und JavaScript
Python, die elegante Sprache, ist bekannt für ihre pr?zise und klare Syntax und ein leistungsstarkes Bibliotheks?kosystem. Es ist wie ein vielseitiger Künstler, der alles von der Datenanalyse bis hin zum maschinellen Lernen tun kann. JavaScript hingegen ist die Hauptstütze der Front-End-Entwicklung. Es macht Webseiten lebendig und interessant und kann auch auf der Serverseite ausgeführt werden, wodurch ein guter Assistent für die Entwicklung der Vollstapel wird.
Python -Anwendungsf?lle und Anwendungen
Pythons Leistung in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen ist hervorragend. Seine Bibliotheken wie Numpy, Pandas und Scikit-Learn machen Datenanalyse und Modellierung extrem einfach. Ich erinnere mich, dass das erste Mal, als ich Python verwendet habe, um Daten zu verarbeiten, das reibungslose Gefühl war, einen Sportwagen mit ausgezeichneter Leistung zu fahren, voller Freude.
Numph als NP importieren Pandas als PD importieren <h1>Daten lesen</h1><p> Data = pd.read_csv ('data.csv'))</p><h1> Führen Sie die Datenreinigung und -analyse durch</h1><p> cleaned_data = data.dropna () Mean_Value = Cleaned_data ['Spalte']. Mean ())</p><p> print (f "Mittelwert: {Mean_Value}")</p>
Python ist genauso gut in Automatisierung und Skripten. Ich habe einmal ein automatisiertes Skript in Python geschrieben, in dem ich jeden Morgen E -Mails organisiere und Berichte erstellt habe, und ich bin einfach mein Arbeitsassistent. Seine Einfachheit in der Syntax und einer reibungslosen Lernkurve erm?glicht es mir, schnell loszulegen und verschiedene Automatisierungsaufgaben zu implementieren.
JavaScript -Anwendungsf?lle und Anwendungen
Die Position von JavaScript in der Front-End-Entwicklung ist unerschütterlich. JavaScript ist ein unverzichtbares Werkzeug, egal ob es sich um dynamische Webseiten erstellt oder komplexe einseitige Anwendungen (SPAs) entwickelt. Ich erinnere mich an das erste Mal, als ich einen Animationseffekt mit JavaScript implementierte, faszinierte mich das sofortige Feedback und die Interaktivit?t.
// Erstellen Sie eine einfache Animation mit javaScript const element = document.getElementById ('MyElement'); <p>Funktion animate () { Sei Position = 0; const inval = setInterval (() => { if (Position> = 200) { ClearInterval (Intervall); } anders { Position; Element.Style.Left = Position 'PX'; } }, 10); }</p><p> animieren();</p>
Mit der Entstehung von Node.js hat JavaScript auch begonnen, seine St?rken im Backend zu zeigen. Durch die Verwendung von JavaScript für die Entwicklung der Vollstapel k?nnen Sie eine nahtlose Codeverbindung zwischen vorne und hinten und die Entwicklungseffizienz verbessern. Ich habe einmal node.js verwendet, um eine Backend-API in einem Projekt zu erstellen, und kombiniert mit Front-End-JavaScript, habe ich den gesamten Prozess von der Datenerfassung bis zur Benutzerinteraktion festgestellt, und die Erfahrung war sehr reibungslos.
Vergleich und Auswahl der beiden
Bei der Auswahl von Python oder JavaScript müssen Sie bestimmte Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack in Betracht ziehen. Wenn Ihr Projekt viel Datenverarbeitung und maschinelles Lernen umfasst, ist Python zweifellos eine bessere Wahl. Das ?kosystem und die Unterstützung der Community sind sehr leistungsf?hig und helfen Ihnen, eine Vielzahl komplexer Algorithmen und Modelle schnell zu implementieren.
Wenn Ihr Projekt jedoch in erster Linie eine Front-End-Entwicklung ist oder eine Full-Stack-L?sung erfordert, ist JavaScript m?glicherweise besser geeignet. Es macht Ihre Webseite nicht nur lebendiger, sondern spielt auch eine starke Rolle im Backend über Node.js. JavaScript kann jedoch bei der Bearbeitung gro?er Datenmengen auf Leistungengp?sse sto?en, und Sie m?chten m?glicherweise in Betracht ziehen, andere Sprachen zur Unterstützung zu verwenden.
Leistungsoptimierung und Best Practices
Die Leistungsoptimierung ist ein Problem bei der Verwendung von Python. Durch die Verwendung geeigneter Datenstrukturen und Algorithmen kann die Effizienz des Codebetriebs erheblich verbessert werden. Wenn Sie beispielsweise mit Big Data zu tun haben, kann die Verwendung von Numpy -Arrays anstelle von Python -Listen die Speicherverwendung und Berechnungszeit erheblich verkürzen.
# Verwenden Sie Numpy, um Import Numpy als NP effizient zu berechnen <h1>Erstellen Sie ein gro?es Array</h1><p> large_array = np.random.rand (1000000)</p><h1> Berechnen Sie den Mittelwert des Arrays</h1><p> Mean_value = np.mean (large_array)</p><p> print (f "Mittelwert: {Mean_Value}")</p>
In JavaScript ist die Leistungsoptimierung ebenso wichtig. Durch die Reduzierung von DOM -Vorg?ngen, die Verwendung von Ereignisdelegierten und asynchronem Laden kann die Reaktionsgeschwindigkeit der Webseiten erheblich verbessert werden. Ich habe die Ladezeit von 5 Sekunden auf 2 Sekunden in einem Projekt durch Optimierung des JavaScript -Codes von 5 Sekunden verkürzt, und die Benutzererfahrung wurde erheblich verbessert.
Zusammenfassen
Python und JavaScript haben ihre eigenen Vorteile und welche Sprache zu w?hlen, h?ngt von Ihren Projektbedürfnissen und pers?nlichen Vorlieben ab. Python zeichnet sich in Datenwissenschaft und Automatisierung aus, w?hrend JavaScript die erste Wahl für die Entwicklung von Front-End-Entwicklung und Full-Stack-L?sungen ist. Unabh?ngig davon, für welchen Sie sich entscheiden, achten Sie auf die Leistungsoptimierung und die Best Practices, um Ihr Projekt zu verbessern. Ich hoffe, dieser Artikel kann Ihnen helfen, die Anwendungsf?lle und Anwendungsszenarien dieser beiden Sprachen besser zu verstehen und schlauer Entscheidungen zu treffen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython gegen JavaScript: Anwendungsf?lle und Anwendungen verglichen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Hei?e KI -Werkzeuge

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem v?llig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Hei?er Artikel

Hei?e Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Hei?e Themen

In Python umfasst die Methode, Tupel mit für Schleifen zu durchqueren, direkt iteriert über Elemente, das Erhalten von Indizes und Elementen gleichzeitig und die Verarbeitung verschachtelter Tupel. 1. Verwenden Sie die für die Schleife direkt, um auf jedes Element in Sequenz zuzugreifen, ohne den Index zu verwalten. 2. Verwenden Sie Enumerate (), um den Index und den Wert gleichzeitig zu erhalten. Der Standardindex ist 0 und der Startparameter kann ebenfalls angegeben werden. 3.. Verschachtelte Tupel k?nnen in der Schleife ausgepackt werden, es ist jedoch erforderlich, um sicherzustellen, dass die Untertuple -Struktur konsistent ist, sonst wird ein Auspackfehler angehoben. Darüber hinaus ist das Tupel unver?nderlich und der Inhalt kann in der Schleife nicht ge?ndert werden. Unerwünschte Werte k?nnen durch \ _ ignoriert werden. Es wird empfohlen zu überprüfen, ob das Tupel vor dem Durchqueren leer ist, um Fehler zu vermeiden.

Reine Funktionen in Python beziehen sich auf Funktionen, die immer denselben Ausgang ohne Nebenwirkungen bei der gleichen Eingabe zurückgeben. Zu den Eigenschaften geh?ren: 1. Determinismus, dh der gleiche Eingang erzeugt immer die gleiche Ausgabe; 2. Keine Nebenwirkungen, dh keine externen Variablen, keine Eingabedaten und keine Interaktion mit der Au?enwelt. Zum Beispiel ist Defadd (A, B): Returna B eine reine Funktion, da Egal wie oft Add (2,3) aufgerufen wird, immer 5 zurückgibt, ohne andere Inhalte im Programm zu ?ndern. Im Gegensatz dazu sind Funktionen, die globale Variablen oder ?nderungen der Eingabeparameter ?ndern, Nicht-Pure-Funktionen. Die Vorteile von reinen Funktionen sind: einfacher zu testen, geeigneter für die gleichzeitige Ausführung, Cache -Ergebnisse zur Verbesserung der Leistung und k?nnen mit funktionalen Programmierwerkzeugen wie MAP () und Filter () gut übereinstimmen.

IFELSE ist die in Python für bedingte Beurteilung verwendete Infrastruktur, und verschiedene Codebl?cke werden durch die Echtheit der Erkrankung ausgeführt. Es unterstützt die Verwendung von ELIF, um Zweige hinzuzufügen, wenn ein Multi-Konditions-Urteilsverm?gen verwendet wird, und die Einführung ist der Syntaxschlüssel. Wenn Num = 15, gibt das Programm "diese Zahl gr??er als 10" aus; Wenn die Zuordnungslogik erforderlich ist, k?nnen tern?re Operatoren wie Status = "Erwachsener" iFage> = 18LSE "Minor" verwendet werden. 1. Ifelse w?hlt den Ausführungspfad gem?? den wahren oder falschen Bedingungen aus; 2. Elif kann mehrere Zustandszweige hinzufügen; 3. Die Einführung bestimmt das Eigentum des Code, Fehler führen zu Ausnahmen. 4. Der tern?re Operator ist für einfache Zuweisungsszenarien geeignet.

Obwohl es in Python kein integriertes Schlusswort gibt, kann es unübertreffliche Methoden durch das Umschreiben von Namen, Laufzeitausnahmen, Dekoratoren usw. simulieren. 1. 1. Verwenden Sie das Pr?fix doppelt unterstrichen, um das Umschreiben des Namens auszul?sen, was es für Unterklassen schwierig macht, Methoden zu überschreiben. 2. Beurteilen Sie den Anrufertyp in der Methode und geben Sie eine Ausnahme, um die Neudefinition der Unterklasse zu verhindern. 3. Verwenden Sie einen benutzerdefinierten Dekorator, um die Methode als endgültig zu markieren und in Kombination mit Metaklas oder Klassendekorateur zu überprüfen. 4. Das Verhalten kann als Eigenschaftsattribute eingekapselt werden, um die M?glichkeit einer ge?nderten ?nderung zu verringern. Diese Methoden bieten unterschiedliche Schutzgrade, aber keiner von ihnen schr?nkt das Deckungsverhalten vollst?ndig ein.

Ja, ApythonCanhavemultipleConstructorToHalternativetechnik.1.UTEFAULTARGUMENTETHED__INIT__METHODTOALLIBLEINIGIALISIALISIONISCHE Withvaryingnumbersofparameter

In Python ist die Verwendung von A for Loop mit der Funktion von range () eine h?ufige M?glichkeit, die Anzahl der Schleifen zu steuern. 1. Verwenden Sie, wenn Sie die Anzahl der Schleifen kennen oder nach Index zugreifen müssen. 2. Bereich (Stopp) von 0 bis Stopp-1, Bereich (Start, Stopp) von Start bis Stopp-1, Bereich (Start, Stopp) fügt die Schrittgr??e hinzu; 3.. Beachten Sie, dass der Bereich nicht den Endwert enth?lt und iterable Objekte anstelle von Listen in Python 3 zurückgibt. 4.. Sie k?nnen überlist (range ()) in eine Liste konvertieren und negative Schrittgr??e in umgekehrter Reihenfolge verwenden.

Der Schlüssel zur Verwendung von Python zum Aufrufen von Webapi, um Daten zu erhalten, liegt darin, die grundlegenden Prozesse und gemeinsamen Tools zu beherrschen. 1. Die Verwendung von Anfragen zum Einl?sen von HTTP -Anforderungen ist der direkteste Weg. Verwenden Sie die GET -Methode, um die Antwort zu erhalten und JSON () zu verwenden, um die Daten zu analysieren. 2. Für APIs, die Authentifizierung ben?tigen, k?nnen Sie Token oder Schlüssel über Header hinzufügen. 3.. Sie müssen den Antwortstatuscode überprüfen. Es wird empfohlen, die Antwort zu verwenden. 4. Mit Blick auf die Paging -Schnittstelle k?nnen Sie nacheinander verschiedene Seiten anfordern und Verz?gerungen hinzufügen, um Frequenzbeschr?nkungen zu vermeiden. 5. Bei der Verarbeitung der zurückgegebenen JSON -Daten müssen Sie Informationen gem?? der Struktur extrahieren, und komplexe Daten k?nnen in Daten konvertiert werden

Python's OnelineIgelse ist ein tern?rer Operator, der als Xifconditionelsey geschrieben wurde und zur Vereinfachung des einfachen bedingten Urteils verwendet wird. Es kann für die variable Zuordnung verwendet werden, wie z. B. Status = "Erwachsener" iFage> = 18LSE "minor"; Es kann auch verwendet werden, um Ergebnisse direkt in Funktionen wie Defget_Status (Alter) zurückzugeben: Rückgabe "Erwachsener" iFage> = 18LSE "Minor"; Obwohl eine verschachtelte Verwendung unterstützt wird, wie z. B. Ergebnis = "a" i i
