perbandingan antara penggunaan python, lua maupun ruby

Keduanya adalah bahasa scripting server-side tingkat tinggi yang berfokus pada kesederhanaan dan memprioritaskan proses perkembangan yang cepat termasuk menyelesaikan sesuatu dengan cepat, dengan lebih sedikit baris kode yang diperlukan. Skrip ini menghindari kode verbose, hierarki yang ketat, dan kebenaran sintaksis untuk lebih banyak logika berorientasi objek yang sifatnya behind-the-scenes.

Mereka digunakan oleh pengusaha dan startups untuk menyiapkan aplikasi web dan prototip dengan cepat, berkat pustaka standar, dukungan ketekunan, dan framework yang lengkap dengan berbagai fitur seperti Django milik Python, dan Ruby on Rails dari Ruby. Keduanya adalah bahasa pemrograman scripting hasil interpretasi, yang berarti mereka tidak memerlukan compiler seperti Scala atau C ++. Bahasa yang dikompilasi cenderung berjalan lebih cepat. Namun demikian, meski Anda mendapat proses pengembangan yang jauh lebih cepat, kecepatan menjalankan program yang dibangun akan lebih lambat. Itu konsekuensi dari kedua pemrograman ini.

Perbedaan Antara Ruby dan Python

1. Ruby dengan Ruby On Rails

Dibuat pada tahun 1995, Ruby berorientasi pada objek dan dipengaruhi oleh bahasa seperti C ++, Perl, dan Java. Inilah tampilan Ruby, sebuah bahasa yang ideal untuk kolaborasi, kecepatan, dan bisnis yang menginginkan bahasa pemrograman yang berpikir secepat mereka berpikir.

Lebih disukai untuk: Pengembangan web, pemrograman fungsional
Paling pas digunakan untuk: Mendapatkan situs dan aplikasi yang padat traffic dan berjalan dengan cepat
Filsafat: “Lakukan lebih banyak dengan lebih sedikit.” Kebebasan dan fleksibilitas pengembang, dan lebih dari satu cara untuk melakukan sesuatu yang diturunkan dari Perl.
Karakteristik: Ekspresif, efisien, elegan, dan bertenaga. Rails memiliki “gems” – daftar kode terdedikasi yang memperlancar proses pengembangan.
Aplikasi yang dibuat di Ruby: Basecamp, Hulu, Twitter (awalnya), GitHub, dan Airbnb
Mengapa banyak developer menyukai Ruby: Pembuatan kode yang fleksibel dan kreatif, update yang sering, kebebasan dan fleksibilitas, dan kode yang mudah dibaca serta tidak membingungkan

2. Python dengan framework Django

Python mengutamakan efisiensi dan mendukung aplikasi perhitungan berat yang digunakan di bidang data dan sains. Dengan framework Django-nya, Python memungkinkan proses pengembangan yang super cepat.