이러한 상관관계는 말하자면 방언 문제에 초점을 맞추고 있습니다. 실제로 프로그래밍 방언의 결정은 비용, 접근성, 준비, 초기 추측 또는 열정적인 연결과 같은 다른 실제 제한 사항에 의해 결정되는 경우가 많습니다. 이러한 각도는 매우 중요한 요소이기 때문에 이러한 상관관계에 대해 각도를 고려하는 것은 쓸데없는 일처럼 보입니다 코딩
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Python 프로그램은 대부분 Java 프로그램보다 느리게 실행될 것으로 예상되지만 마찬가지로 생성할 기회도 상당히 적습니다. Python 프로그램은 일반적으로 유사한 Java 프로그램보다 3~5배 더 짧습니다. 이러한 구별은 Python의 비정상적인 상태 정보 구성과 동적 구성에 기인할 수 있습니다. 예를 들어, Python 소프트웨어 엔지니어는 일종의 논쟁이나 요소를 발음하는 데 시간을 낭비하지 않으며 풍부한 구문 도움말이 방언과 직접 통합되어 있는 Python의 강렬한 다형성 요약 및 단어 참조 구성이 상대적으로 모든 Python 프로그램에서 활용되는 것을 발견합니다. 런타임 구성으로 인해 Python의 런타임은 Java의 런타임보다 더 열심히 작동해야 합니다. 예를 들어, a+b 결합을 평가하는 동안 처음에는 항목 a와 b를 조사하여 해당 항목의 종류를 알아내야 합니다. 즉, 주문 시에 해당 항목을 조사해야 합니다. 그 시점에서 적절한 확장 활동이 호출되는데, 이는 과도한 부담을 주는 클라이언트 특성 기술일 수 있습니다. Java는 또한 능숙한 정수 또는 글라이딩 포인트 확장을 수행할 수 있지만 an 및 b에 대한 가변 공개가 필요하며 클라이언트 특성화 클래스 발생에 대한 + 관리자의 과도한 부담을 허용하지 않습니다.
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Python의 “항의 기반” 하위 집합은 일반적으로 JavaScript와 동일합니다. JavaScript와 마찬가지로(Java와는 다른) Python은 클래스 정의에 참여하지 않고 간단한 기능과 요소를 활용하는 프로그래밍 스타일을 강화합니다. 어쨌든 JavaScript의 경우 그것이 가장 중요합니다. Python과 방갈로르의 Python 교육 센터는 클래스와 레거시가 필수적인 작업을 맡는 진정한 항의 기반 프로그래밍 스타일을 통해 훨씬 더 큰 프로젝트를 구성하고 더 나은 코드 재사용을 지원합니다.
펄
Python과 Perl은 비교 기반(둘 다 오랫동안 성장하지 못한 Unix 스크립팅)에서 시작되었으며 수많은 유사한 특징을 가지고 있지만 대체 합리성을 가지고 있습니다. Perl은 표준 표현 작업, 문서 확인 및 보고서 작성 하이라이트 작업 등 기본 응용 프로그램 준비 심부름을 강화하는 데 밑줄을 긋습니다. Python은 정보 구조 계획 및 항의 배열 프로그래밍과 같은 일반적인 프로그래밍 접근 방식을 강화할 것을 강조하고 개발자에게 풍부하지만 지나치게 수수께끼가 아닌 문서를 제공하여 이해하기 쉬운(이러한 방식으로 실행 가능한) 코드를 작성하도록 촉구합니다. 결과적으로 Python은 Perl에 접근하지