Python/Django или C#/ASP.NET для веб-разработки?
Зависит от того, откуда вы запускаете PHP. Если вы запускаете его из командной строки, он использует cli/php.ini и apache2/php.ini при запуске через apache.
Вы выполняете phpinfo() через браузер, поэтому вы получите /etc/php5/apache2/php.ini в качестве ответа. Запуск php -r "phpinfo();" | grep "Loaded Configuration" с терминала должен вывести CLI ini. Та же функция, контекст меняется.
Преимущество этой системы, очевидно, состоит в том, что она допускает различные конфигурации в зависимости от контекста. Для упрощенного примера вы можете включить safe_mode в apache, но в режиме CLI это не нужно.
Ваши .ini пути на самом деле довольно необычны. Обычно по умолчанию .ini просто php.ini, а CLI .ini называется php-cli.ini, и они находятся в одной папке.
4 ответа
Как бы мне ни нравился Python (и это МНОГО! -), если вы хорошо разбираетесь в C # и , как вы говорите, «у вас нет опыта работы с Python», ваш код будет более масштабируемым и подходящим (по крайней мере, в течение следующих нескольких месяцев), если вы будете придерживаться того, что знаете лучше всего. Для гипотетического разработчика, чрезвычайно опытного в работе с обеими платформами, масштабируемость, по сути, была бы непростой задачей, а Python повысил бы продуктивность этого разработчика; но для того, чтобы по-настоящему хорошо освоить любую технологию, нужно несколько месяцев практики, это не так " Если вы пытаетесь расширить свой диапазон навыков и возможностей трудоустройства или повысить свою продуктивность, но, скорее, конкретно, строго сосредоточены на масштабируемости веб-приложений, которые вы пишете прямо сейчас, я, с чистой совестью, рекомендую вам придерживаться С #. Вам также следует попробовать IronPython (и получить отличную книгу «IronPython в действии» от Мэннингса - предупреждение о предвзятости, я дружу с автором и был техническим рецензентом этой книги ;-) для всех видов непроизводственного вспомогательного кода , чтобы ощутить его вкус и невероятный прирост производительности, который он может дать вам ... но, чтобы обеспечить максимальную отдачу для ваших клиентов или работодателей, придерживайтесь того, что вы ДЕЙСТВИТЕЛЬНО освоили, C #, для любой масштабируемости- Вы им выполняете важную работу!
Если вы пытаетесь расширить свой диапазон навыков и возможностей трудоустройства или повысить свою продуктивность, но, скорее, конкретно, строго сосредоточены на масштабируемости веб-приложений, которые вы пишете прямо сейчас, я, с чистой совестью, рекомендую вам придерживаться С #. Вам также следует попробовать IronPython (и получить отличную книгу «IronPython в действии» от Мэннингса - предупреждение о предвзятости, я дружу с автором и был техническим рецензентом этой книги ;-) для всех видов непроизводственного вспомогательного кода , чтобы ощутить его вкус и невероятный прирост производительности, который он может дать вам ... но, чтобы обеспечить максимальную отдачу для ваших клиентов или работодателей, придерживайтесь того, что вы ДЕЙСТВИТЕЛЬНО освоили, C #, для любой масштабируемости- Вы им выполняете важную работу! но, скорее, конкретно, строго ориентированы на масштабируемость веб-приложений, которые вы кодируете прямо сейчас, я с чистой совестью рекомендую вам придерживаться C #. Вам также следует попробовать IronPython (и получить отличную книгу «IronPython в действии» от Мэннингса - предупреждение о предвзятости, я дружу с автором и был техническим рецензентом этой книги ;-) для всех видов непроизводственного вспомогательного кода , чтобы ощутить его вкус и невероятный прирост производительности, который он может дать вам ... но, чтобы обеспечить максимальную отдачу для ваших клиентов или работодателей, придерживайтесь того, что вы ДЕЙСТВИТЕЛЬНО освоили, C #, для любой масштабируемости- Вы им выполняете важную работу! но, скорее, конкретно, строго ориентированы на масштабируемость веб-приложений, которые вы кодируете прямо сейчас, я с чистой совестью рекомендую вам придерживаться C #. Вам также следует попробовать IronPython (и получить отличную книгу «IronPython в действии» от Мэннингса - предупреждение о предвзятости, я дружу с автором и был техническим рецензентом этой книги ;-) для всех видов непроизводственного вспомогательного кода , чтобы ощутить его вкус и невероятный прирост производительности, который он может дать вам ... но, чтобы обеспечить максимальную отдачу для ваших клиентов или работодателей, придерживайтесь того, что вы ДЕЙСТВИТЕЛЬНО освоили, C #, для любой масштабируемости- Вы им выполняете важную работу!Почти все известные фреймворки и языки могут масштабироваться.
Неважно, какой именно вы используете. Главное - насколько хорошо вы структурируете код.
На личном уровне всегда хорошо знать более одного языка.
Но вы можете создавать идеально масштабируемые приложения Python, PHP, .NET. Качество кода - это прежде всего масштабируемость, а не язык.
У Дерека был отличный ответ, поэтому я не буду его повторять.
Однако я хотел бы сделать одно наблюдение. Хотя по большей части выбор языка в наши дни не является большой проблемой, если вам действительно нужна высокая производительность и масштабируемость, динамическая природа python может снова вас преследовать. Несмотря на все преимущества, которые может предоставить динамический язык, эти преимущества достигаются за счет дополнительных накладных расходов. Платформа .NET предлагает полностью скомпилированные языки и различные способы настройки производительности скомпилированного кода (включая поддержку ngen, так что вы можете создавать скомпилированные в собственном коде модули, которые не требуют JITted).
Я не знаю. Если у скомпилированных языков .NET преимущество по производительности над Python действительно достаточно для вашего конкретного приложения, но, учитывая, что вы уже являетесь разработчиком .NET,
Существует дополнительная стоимость масштабируемости при использовании .NET вместо Python - стоимость лицензий Windows Server (как минимум, обычно к этому добавляется еще и SQL Server).