这是极其精要的描述哪!
所以,Py 一直为各大软件厂商所不齿--因为这样一来,无法实现什么标准来卖;
所以,Py 一直为各大IT新贵所不喜愛--因为这样一来,可以在最短时间内投放功能来探测用户反应!
> 2。效率的高低通常不取决于你用什么语言,而是你做的是什么样的项目。
>
> 如果对于网站来说,带宽才是真正的瓶颈,比如前几天研究Turbogeers的时候找到cheerpy的资料,其实cheerpy的效率很低,但是在一个普通的CPU上,cheerpy的效率能够处理15MB的数据,远远超过独享100MB的宽带10MB左右的传输速度。
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> 如果对于B/S的软件来说,数据库才是真正的瓶颈。优化数据库以及SQL语句所起到的效果远远超过你选用什么语言。很多项目既不设计数据库也不优化SQL语句,然后抱怨程序员编的程序慢。或者PYTHON,JAVA慢。
> 如果对于运算量很大的科学计算项目,就当我什么都没说。
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> 3。如果一个项目需要两个JAVA的中级程序员做一个月,那么雇佣一个PYTHON程序员,省下的钱够买两颗INTEL
> 5110双核服务器CPU即是相当于4个CPU核心,把他们加到服务器上吧。
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> 对于现在的服务器硬件条件下,很多项目不用考虑语言本身的效率了。
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