热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

代替python(代替亲人补办手机卡可以吗)

本文目录一览:1、pythonfp还可以用什么代替?

本文目录一览:


  • 1、pythonfp还可以用什么代替?


  • 2、Rust VS Python:为什么越来越流行,取代榜一 Python?


  • 3、八爪鱼采集器能取代python爬虫吗

pythonfp还可以用什么代替?

pythonfp还可以用php代替。包含python可以替代php相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及相关python可以替代php问答内容。

Rust VS Python:为什么越来越流行,取代榜一 Python?

2021 年,Python 又获得了 TIOBE 年度编程语言,排名已经是第一。而 Rust 依然在 20 名以外。但依然有人认为,Rust 甚至可能取代 Python。不过这不重要,认清两者的优缺点,进而合适的地方使用合适的语言,这才最重要。

在这个指南中,我们将比较 Rust 和 Python 这两门语言,同时将讨论它们各自的应用场景,回顾使用 Rust vs. Python 的优缺点,并解释 Rust 为什么越来越受欢迎(甚至可能取代 Python)。

Rust [1] 是一门系统编程语言,专注于安全,尤其是并发安全,支持函数式和命令式以及泛型等编程范式的多范式语言。Rust 在语法上和 C++ 类似,但是设计者想要在保证性能的同时提供更好的内存安全。Rust 最初是由 Mozilla 研究院的 Graydon Hoare 设计创造,然后在 Dave Herman, Brendan Eich 以及很多其他人的贡献下逐步完善的。Rust 的设计者们通过在研发 Servo 网站浏览器布局引擎过程中积累的经验优化了 Rust 语言和 Rust 编译器。

Rust 拥有 优秀的文档 [2] 、友好的编译器和有用的错误消息,以及顶级工具,包括集成包管理器、构建工具、支持自动完成和类型检查的智能多编辑器、自动格式化程序等等。

Rust 发布于 2010 年。虽然和 Python 相比,Rust 是一门年轻的语言,但是它的社区正在稳步增长。事实上,Rust 已经连续五年(2016,2017,2018,2019,2020)在 Stack Overflow 开发者调查的“最受喜爱编程语言”评选项目中摘取桂冠。

乍一看,Rust 的静态化和强类型化可能看起来有点极端。但从长远来看,这有助于防止意外的代码行为。

Python [3] 是一门旨在帮助开发人员更有效地工作和更有效地集成系统的编程语言。Python 提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python 语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言,随着版本的不断更新和语言新功能的添加,逐渐被用于独立的、大型项目的开发。如果速度是最重要的,可以使用较低级别的 API 调用,如 CPython [4] 。

1991 年 Guido van Rossum 推出了 Python,以其代码的可读性、无分号和花括号而著称。

除了可扩展性之外,Python 还是一门解释型语言,这使得它比大多数编译型语言要慢。正如您可能期望的那样,Python 拥有一个庞大的库生态系统和一个庞大的专业社区。

Rust 被应用于系统开发、操作系统、企业系统、微控制器应用、嵌入式系统、文件系统、浏览器组件、虚拟现实的仿真引擎等。

当性能很重要的时候,Rust 是一种常用的语言,因为它能很好地处理大量数据。它可以处理 CPU 密集型的操作,如执行算法,这就是为什么 Rust 比 Python 更适合系统开发的原因。

Rust 保证了内存的安全性,让你可以控制线程行为和线程之间的资源分配方式。这使你能够构建复杂的系统,也使得 Rust 比 Python 更有优势。

总而言之,你应在以下情况下使用 Rust:

Python 可以用于许多应用领域,从 Web 开发,到数据科学和分析,到 AI 和机器学习,再到软件开发。

Python 被广泛用于机器学习,数据科学和 AI,因为它:

在以下情况下,你应该使用 Python:

考虑到 Rust 的迅速普及、受欢迎程度和广泛的使用案例,它几乎不可避免地会在不久的将来超越 Python,以下是一些原因。

Rust 超越 Python 的一个主要原因是性能。因为 Rust 是直接编译成机器代码的,所以在你的代码和计算机之间没有虚拟机或解释器。

与 Python 相比,另一个关键优势是 Rust 的线程和内存管理。虽然 Rust 不像 Python 那样有垃圾回收机制,但 Rust 中的编译器会强制检查无效的内存引用泄漏和其他危险或不规则行为。

编译语言通常比解释语言要快。但是,使 Rust 处于不同水平的是,它几乎与 C 和 C ++一样快,而且没有额外开销。

让我们看一个用 Python 编写的 O(log n) 程序的示例,并使用迭代方法计算完成任务所需的时间:

输出:

现在,让我们来看一下使用迭代方法用 Rust 编写的定时 O(log n) 程序:

输出

在没有使用任何优化技术的情况下,Rust 和 Python 在同一台机器上执行类似的操作分别需要 4.6 微秒和 8.6 微秒。这意味着 Python 花费的时间几乎是 Rust 的两倍。

Python 和大多数现代编程语言一样,被设计成内存安全的。然而,即使没有垃圾回收。Rust 在内存安全方面却让 Python 望尘莫及。

Rust 采用了一种独特的方式来确保内存安全,其中涉及所有权系统和借用检查器(borrow checker)。Rust 的借用检查器确保引用和指针不会超过它们所指向的数据。

Python 和其他语言一样,提供了错误检查和日志机制。但是在让开发者知道哪里出了什么问题的时候,Rust 和 Python 之间有一些差异。

举一个 Python 变量错误的典型例子:

Python 输出

Rust 中的类似示例:

Rust 输出

在这里,Rust 推荐了可能的变量,这些变量可能是你想输入的。Python 只会抛出错误,而不会给出如何修复的建议。

再举个例子:

此代码引发错误,因为默认情况下 Rust 中的变量是不可变的。除非它具有关键字 mut ,否则无法更改。

错误:

修正错误:

如你所见,现在它不会引发任何错误。除此之外,Rust 不允许不同的数据类型相互操作,除非将它们转换为相同的类型。

因此,维护 Rust 代码库通常很容易。除非指定,否则 Rust 不允许更改。Python 是允许这种性质的更改的。

与大多数编译语言相比,Rust 因其速度快、内存安全有保证、超强的可靠性、一致性和用户友好性而备受青睐。在编程中,我们已经到了速度开始变得毫不费力的地步。

随着技术的发展,它变得越来越快,试图在更短的时间内做更多的事情,而不需要那么多的权衡。Rust 帮助实现了这一点,同时又不妨碍开发者的工作。当技术试图推动可以实现的边界时,它也会考虑系统的安全性和可靠性,这是 Rust 背后的主要思想。

除了速度外,Python 在并行计算方面也有局限性。

Python 使用全局解释器锁(GIL),它鼓励只有一个线程同时执行,以提高单线程的性能。这是一大局限,因为它意味着你不能使用多个 CPU 核进行密集计算。

如前所述,Stack Overflow 的“ 2020 开发人员调查”中有 86%的受访者将 Rust 称为 2020 年最喜欢的编程语言。

同样,“ 2020 HackerRank 开发人员技能报告”的受访者将 Rust 列为他们计划下一步学习的十大编程语言:

相比之下,2019 年的调查将 Rust 排在列表的底部,这表明 Rust 开发人员社区正在迅速增长。

这些数据表明,Rust 正在成为主流开发者社区的一部分。许多大公司都在使用 Rust,一些开发者甚至用它来构建其他编程语言使用的库。著名的 Rust 用户包括 Mozilla、Dropbox、Atlassian、npm 和 Cloudflare 等等。

Amazon Web Service 还对 Lambda,EC2 和 S3 中的性能敏感组件采用了 Rust。在 2019 年,AWS 宣布赞助 Rust 项目,此后为 Rust 提供了 AWS 开发工具包。

公司正越来越多地用更高效的编程语言(如 Rust)取代速度较慢的编程语言。没有其他语言能像 Rust 一样在简单和速度之间做出平衡。

Rust 已经发展成为一门易于使用的编程语言,因此它的使用率有所提高。尽管 Python 在机器学习/数据科学社区中占有坚实的地位,但 Rust 在未来很可能被用作 Python 库更有效的后端。

Rust 具有取代 Python 的巨大潜力。目前的趋势是,在应用程序、性能和速度方面,Rust 不仅仅是一种编程语言,它还是一种思维方式。

各位看官你们觉得呢?评论区留下你的看法!

八爪鱼采集器能取代python爬虫吗

这不是取代的问题。python是语言,爬虫是技术,而且,不仅仅是python,很多语言都可以实现爬虫技术。

但是,你要知道,当要采集、爬取的数据是大量的时候,单机采集是十分缓慢的。

而八爪鱼采集器还提供了云采集服务,在很短的时间内就可以完成你可能需要几天的时间来采集的工作量。

而且,你要知道,没有编程经验的人是有很多的!八爪鱼采集器可以自定义采集规则,让不懂编程的人也可以通过可视化UI,采集到自己想要的数据,非常容易上手!


推荐阅读
  • 深入解析JVM垃圾收集器
    本文基于《深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践》第二版,详细探讨了JVM中不同类型的垃圾收集器及其工作原理。通过介绍各种垃圾收集器的特性和应用场景,帮助读者更好地理解和优化JVM内存管理。 ... [详细]
  • MySQL索引详解与优化
    本文深入探讨了MySQL中的索引机制,包括索引的基本概念、优势与劣势、分类及其实现原理,并详细介绍了索引的使用场景和优化技巧。通过具体示例,帮助读者更好地理解和应用索引以提升数据库性能。 ... [详细]
  • 深入理解OAuth认证机制
    本文介绍了OAuth认证协议的核心概念及其工作原理。OAuth是一种开放标准,旨在为第三方应用提供安全的用户资源访问授权,同时确保用户的账户信息(如用户名和密码)不会暴露给第三方。 ... [详细]
  • Python 异步编程:深入理解 asyncio 库(上)
    本文介绍了 Python 3.4 版本引入的标准库 asyncio,该库为异步 IO 提供了强大的支持。我们将探讨为什么需要 asyncio,以及它如何简化并发编程的复杂性,并详细介绍其核心概念和使用方法。 ... [详细]
  • 本文将介绍如何编写一些有趣的VBScript脚本,这些脚本可以在朋友之间进行无害的恶作剧。通过简单的代码示例,帮助您了解VBScript的基本语法和功能。 ... [详细]
  • 深入理解 SQL 视图、存储过程与事务
    本文详细介绍了SQL中的视图、存储过程和事务的概念及应用。视图为用户提供了一种灵活的数据查询方式,存储过程则封装了复杂的SQL逻辑,而事务确保了数据库操作的完整性和一致性。 ... [详细]
  • 本文详细介绍了 Dockerfile 的编写方法及其在网络配置中的应用,涵盖基础指令、镜像构建与发布流程,并深入探讨了 Docker 的默认网络、容器互联及自定义网络的实现。 ... [详细]
  • 数据库内核开发入门 | 搭建研发环境的初步指南
    本课程将带你从零开始,逐步掌握数据库内核开发的基础知识和实践技能,重点介绍如何搭建OceanBase的开发环境。 ... [详细]
  • 本文详细探讨了Netty中Future及其子类的设计与实现,包括其在并发编程中的作用和具体应用场景。我们将介绍Future的继承体系、关键方法的实现细节,并讨论如何通过监听器和回调机制来处理异步任务的结果。 ... [详细]
  • MySQL缓存机制深度解析
    本文详细探讨了MySQL的缓存机制,包括主从复制、读写分离以及缓存同步策略等内容。通过理解这些概念和技术,读者可以更好地优化数据库性能。 ... [详细]
  • 并发编程:深入理解设计原理与优化
    本文探讨了并发编程中的关键设计原则,特别是Java内存模型(JMM)的happens-before规则及其对多线程编程的影响。文章详细介绍了DCL双重检查锁定模式的问题及解决方案,并总结了不同处理器和内存模型之间的关系,旨在为程序员提供更深入的理解和最佳实践。 ... [详细]
  • 本文探讨了 Spring Boot 应用程序在不同配置下支持的最大并发连接数,重点分析了内置服务器(如 Tomcat、Jetty 和 Undertow)的默认设置及其对性能的影响。 ... [详细]
  • 微软Exchange服务器遭遇2022年版“千年虫”漏洞
    微软Exchange服务器在新年伊始遭遇了一个类似于‘千年虫’的日期处理漏洞,导致邮件传输受阻。该问题主要影响配置了FIP-FS恶意软件引擎的Exchange 2016和2019版本。 ... [详细]
  • 作者:守望者1028链接:https:www.nowcoder.comdiscuss55353来源:牛客网面试高频题:校招过程中参考过牛客诸位大佬的面经,但是具体哪一块是参考谁的我 ... [详细]
  • 本文详细介绍如何使用Python进行配置文件的读写操作,涵盖常见的配置文件格式(如INI、JSON、TOML和YAML),并提供具体的代码示例。 ... [详细]
author-avatar
浮云
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有