python和php学习哪个更有发展
无论是对于刚接触编程的初学者,还是已经工作的程序员,哪一门编程语言更火,更有价值和前景,似乎是永远有争议的话题。
下面来对比说以下python和Php哪个个更有前景!
Python、PHP和其他编程语言一样,都有各自的优缺点,受欢迎程度取决于其是否迎合了时代的发展,不同的编程语言有其不同的特点,适应不同的场景,以下是Python和PHP的对比!
1. 从开发的角度来看,PHP是面向web的语言,而Python是多用途语言,也可以用于web开发。
2. 虽然Python没有PHP那么多引以为豪的框架,但个别情况很快会改变(目前最好用的是Django和Flask)。
3. 在简单易学方面,Python继续吊打PHP,想要完全掌握PHP需要花费较多的时间和精力。对于新手来说,如果想学一项更容易、更灵活的技术,那么Python是好选择。
4. 在就业前景方面,Python可应用于人工智能、数据分析、云计算等朝阳产业,未来前景广阔!
5. 从就业薪资方面,Python人才紧缺,又属朝阳产业,薪资较PHP高出许多,据数据显示,Python全国月均薪资可达19K。
对于犹豫学习PHP和Python的人员,推荐学习Python,Python目前正处于起步阶段,目前学习Python是一次很好的机会!
总结一下:
看个人的兴趣,如果喜欢做网站的话,就学php,现在好多网站都是用php编写的,并且php是后来兴起的语言,外面的Php程序员还挺缺的!!
如果喜欢做系统脚本编程的,就学python,现在好多系统都支持python编写的脚本,python学起来也挺容易的,发展前途来蛮不错的!
不过现在php容易找工作一点,发展势头比phthon高,,不过以后就不好说了!这两门学精了,都好有前途!
内容扩展:
Php是众所周知的最流行的网络开发编程语言之一。它的使用面积比较窄,就是专门面向于后端的网络编程。
Python是通用目的的编程语言。它的使用面积比较宽,它不仅仅可以做网络编程,还可以做很多其他的用途。它可以用在图形图像处理上,工程计算和科学分析上。由于能够快速构建原型系统而闻名于世。
Php的诞生年份是1994年,由Rasmus Lerdorf创建。
Python的诞生年份是1991年,由Guido van Rossum创建。
Php跟c语言类编程语言接近。使用大括号,$符和->。忽略空格。
Python语言中没有大括号的概念。利用空格儿指定的缩进来进行程序分支的等级划分。
以上就是python和php学习哪个更有发展的详细内容,更多关于python跟php哪个有前途的资料请关注我们其它相关文章!
相关推荐
-
python与php实现分割文件代码
前两天有个朋友说,想实现一个文本文件按照固定行数进行分割成多个文本文件,却不知如何实现.如果数据量小手动分割下就好了,如果数据量很大的话手动完成实在太耗费人力了,也不现实.那么就需要借助脚本去实现.既然有朋友想简单的完成这个任务,那么不如记录下来,给需要的朋友提供方便. 下面我就分别使用python和php进行脚本的实现和操作,当然用其他语言都能实现,大家可根据对语言的熟悉程度进行自主选择,如果有朋友还没有达到编写代码的能力的话,那么最起码对语言环境的使用要会,只要达到这些,就可以完成如下工作.
-
浅析PHP与Python进行数据交互
最近,决定在一个项目用tp5进行APP接口开发,用Python做数据分析,然后这就面临一个问题:PHP和Python如何进行数据交互? 思路 我解决此问题的方法是利用了PHP的passthru函数来调用命令运行Python脚本. 代码 PHP代码 //php.php <?php $params = "value"; #传递给python脚本的入口参数 $path="python python.py "; //需要注意的是:末尾要加一个空格 passthru($
-
浅谈php调用python文件
关于PHP调用Python数据传输问题 这是以前大学时做项目出现的问题,现在把它挪上来,希望给遇到问题的未来大佬给出一些小的思路,请大佬们不要大意的帮我改正,如果出现问题或者有更好的解决方法,希望大家可以给出,谢谢! 以前小组开展项目实训,我们小组选择的是大数据分析,其中有一个用python进行文本分析之后对用户输入的数据进行分析,然后输出对应的岗位及其他.要求是前端将文本要求传到后台php,php调用python程序处理,再将数据传给php,然后再传到前端,进行下一步处理.结果python传回
-
python和php学习哪个更有发展
无论是对于刚接触编程的初学者,还是已经工作的程序员,哪一门编程语言更火,更有价值和前景,似乎是永远有争议的话题. 下面来对比说以下python和Php哪个个更有前景! Python.PHP和其他编程语言一样,都有各自的优缺点,受欢迎程度取决于其是否迎合了时代的发展,不同的编程语言有其不同的特点,适应不同的场景,以下是Python和PHP的对比! 1. 从开发的角度来看,PHP是面向web的语言,而Python是多用途语言,也可以用于web开发. 2. 虽然Python没有PHP那么多引以为豪的框
-
Python数学建模学习模拟退火算法旅行商问题示例解析
目录 1.旅行商问题(Travelling salesman problem, TSP) 2.模拟退火算法求解旅行商问题 3. 程序说明 4.模拟退火算法求解旅行商问题 Python 程序 5.运行结果 1.旅行商问题(Travelling salesman problem, TSP) 旅行商问题是经典的组合优化问题,要求找到遍历所有城市且每个城市只访问一次的最短旅行路线,即对给定的正权完全图求其总权重最小的Hamilton回路:设有 n个城市和距离矩阵 D=[dij],其中dij表示城市i到城
-
python和c语言哪个更适合初学者
C语言是编译型语言,经过编译后,生成机器码,然后再运行,执行速度快,不能跨平台,一般用于操作系统,驱动等底层开发. Python是编译型还是解释型这个界限并不明显,但大致上可以理解为解释型语言,执行速度慢,由于Python虚拟机,Python是可以跨平台的,Python高度集成适合于软件的快速开发. C语言中需要事先定义变量类型,以int类型为例,当定义一个int型变量后,就会在内存中开辟4个字节,再来进行初始化,由于长度是指定的,在运算过程中需要考虑,溢出,精度等问题. Python不需要事先
-
Python源码学习之PyType_Type和PyBaseObject_Type详解
PyType_Type和PyBaseObject_Type PyObject和PyTypeObject内容的最后指出下图中对实例对象和类型对象的理解是不完全正确的, 浮点类型对象全局唯一,Python在C语言层面实现过程中将其定义为一个全局静态变量,定义于Object/floatobject.c中,命名为PyFloat_Type. PyTypeObject PyFloat_Type = { PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0) "float&quo
-
Python源码学习之PyObject和PyTypeObject
前言 Python是C语言实现的,因此Python对象在C语言层面应该是一个结构体 ,组织对象占用的内存. 不同类型的对象,数据及行为均可能不同,因此可以大胆猜测:不同类型的对象由不同的结构体表示. 对象也有一些共性,比如每个对象都需要有一个引用计数,用于实现垃圾回收机制.因此,还可以进一步猜测:表示对象的结构体有一个公共头部. 一. 实例对象的基石-PyObject和PyVarObject PyObject和PyVarObject本质上是对象的头部信息. 1.1 PyObject结构体 Pyt
-
Python数学建模学习模拟退火算法整数规划问题示例解析
目录 1.整数规划问题 2.模拟退火算法处理整数约束 3.数模案例 3.1 问题描述: 3.2 问题分析: 3.3 问题建模: 3.4 惩罚函数法求解约束优化问题: 4.模拟退火算法 Python 程序:求解整数规划问题 5.运行结果 参考文献: 1.整数规划问题 线性规划问题的最优解可能是分数或小数.但很多实际问题常常要求某些变量必须是整数解,例如:机器的台数.工作的人数或装货的车数.根据对决策变量的不同要求,整数规划又可以分为:纯整数规划.混合整数规划.0-1整数规划.混合0-1规划. 整数
-
Python数学建模学习模拟退火算法约束条件处理示例解析
目录 1.最优化与线性规划 2.模拟退火算法处理约束条件 3.惩罚函数法 4.数模案例 4.1 问题描述: 4.2 问题建模: 5.模拟退火算法 Python 程序 6.运行结果 参考文献: 1.最优化与线性规划 最优化问题的三要素是决策变量.目标函数和约束条件. 线性规划(Linear programming),是研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的优化方法,常用于解决利用现有的资源得到最优决策的问题. 简单的线性规划问题可以用 Lingo软件求解,Matlab.Python 中也有求解
-
Python数学建模学习模拟退火算法多变量函数优化示例解析
目录 1.模拟退火算法 2.多变量函数优化问题 3.模拟退火算法 Python 程序 4.程序运行结果 1.模拟退火算法 退火是金属从熔融状态缓慢冷却.最终达到能量最低的平衡态的过程.模拟退火算法基于优化问题求解过程与金属退火过程的相似性,以优化目标为能量函数,以解空间为状态空间,以随机扰动模拟粒子的热运动来求解优化问题([1] KIRKPATRICK,1988). 模拟退火算法结构简单,由温度更新函数.状态产生函数.状态接受函数和内循环.外循环终止准则构成. 温度更新函数是指退火温度缓慢降低的
-
Python人工智能深度学习CNN
目录 1.CNN概述 2.卷积层 3.池化层 4.全连层 1.CNN概述 CNN的整体思想,就是对图片进行下采样,让一个函数只学一个图的一部分,这样便得到少但是更有效的特征,最后通过全连接神经网络对结果进行输出. 整体架构如下: 输入图片 →卷积:得到特征图(激活图) →ReLU:去除负值 →池化:缩小数据量同时保留最有效特征 (以上步骤可多次进行) →输入全连接神经网络 2.卷积层 CNN-Convolution 卷积核(或者被称为kernel, filter, neuron)是要被学出来的,
-
python人工智能深度学习入门逻辑回归限制
目录 1.逻辑回归的限制 2.深度学习的引入 3.深度学习的计算方式 4.神经网络的损失函数 1.逻辑回归的限制 逻辑回归分类的时候,是把线性的函数输入进sigmoid函数进行转换,后进行分类,会在图上画出一条分类的直线,但像下图这种情况,无论怎么画,一条直线都不可能将其完全分开. 但假如我们可以对输入的特征进行一个转换,便有可能完美分类.比如: 创造一个新的特征x1:到(0,0)的距离,另一个x2:到(1,1)的距离.这样可以计算出四个点所对应的新特征,画到坐标系上如以下右图所示.这样转换之后
随机推荐
- 解决MongoDB 排序超过内存限制的问题
- 正则表达式教程之元字符的使用详解
- 利用iptables来配置linux禁止所有端口登陆和开放指定端口的方法
- java基本教程之java线程等待与java唤醒线程 java多线程教程
- java生成excel报表文件示例
- js 中rewrap-ajax.js插件实例代码
- 如何实现浏览器上的右键菜单
- PHP实现显示照片exif信息的方法
- JAVA/JSP学习系列之四(Orion App Server的安装)
- 使用js操作cookie的一点小收获分享
- 强悍无比的WEB开发好助手FireBug(Firefox Plugin)
- 浅谈Jquery中Ajax异步请求中的async参数的作用
- IE中jquery.form中ajax提交没反应解决方法分享
- jQuery如何封装输入框插件
- js canvas实现擦除动画
- 利用IIS最大连接数实现网站DOS(图)
- 基于Java中进制的转换函数详解
- 基于Windows API分解路径问题的详解
- Android编程简单实现ImageView点击时背景图修改的方法
- Java编程中实现归并排序算法的实例教程