0 просмотренных постов скрыто
Laravel vs WordPress: Что Выбрать для Веб-Разработки?
Laravel vs WordPress: Полное Сравнение
При выборе платформы для разработки веб-приложений или сайтов, разработчики часто сталкиваются с дилеммой между фреймворком Laravel и CMS WordPress. Оба инструмента популярны, но они предназначены для разных целей и имеют свои плюсы и минусы. В этой статье мы подробно разберем отличия между Laravel и WordPress, их сильные и слабые стороны, чтобы помочь вам сделать осознанный выбор.
Что такое WordPress?
WordPress — это система управления контентом (CMS), которая была создана для упрощения создания и управления сайтами. В первую очередь она предназначена для блогов, новостных порталов и контентных веб-ресурсов. Благодаря своей простоте и расширяемости WordPress стал одной из самых популярных платформ для создания сайтов в мире.
Что такое Laravel?
Laravel — это PHP-фреймворк, предназначенный для создания веб-приложений. Это мощный инструмент для разработчиков, которые хотят построить сложные, высокоэффективные веб-приложения с минимальными затратами на рутину разработки. Laravel предоставляет набор инструментов и библиотек для разработки гибких и масштабируемых решений.
Основные Отличия Laravel и WordPress
Назначение
WordPress — это готовая система для создания сайтов, в первую очередь контентных. Отлично подходит для блогов, новостных сайтов, небольших интернет-магазинов и порталов с большим количеством контента.
Laravel — это фреймворк для разработки веб-приложений с нуля. Laravel больше подходит для создания кастомных веб-приложений, корпоративных сайтов, сложных систем с уникальной логикой и API.
Архитектура
WordPress имеет строгую архитектуру и набор предустановленных функций, которые можно расширять с помощью плагинов. Но эта система не предназначена для сложных приложений с уникальной бизнес-логикой.
Laravel построен на архитектуре MVC (Model-View-Controller), что делает его более гибким и структурированным для разработки масштабируемых приложений. Это позволяет разделить логику приложения, пользовательский интерфейс и работу с данными.
Настраиваемость
WordPress предлагает множество готовых тем и плагинов, которые позволяют быстро настроить сайт. Однако сложные модификации могут быть ограничены рамками CMS.
Laravel предоставляет разработчикам полную свободу в создании функционала. Вы сами решаете, как строить логику и интерфейсы приложения, что делает его идеальным для создания нестандартных решений.
Управление контентом
WordPress создан для контентных сайтов и отлично справляется с управлением статьями, страницами, медиафайлами. Встроенные инструменты для SEO и публикации контента позволяют легко управлять сайтом без глубоких знаний программирования.
Laravel не имеет встроенной системы управления контентом. Для этого нужно либо разрабатывать собственные решения, либо интегрировать сторонние пакеты.
Безопасность
WordPress часто становится целью хакеров из-за своей популярности и большого количества плагинов, которые могут содержать уязвимости. Регулярное обновление плагинов и ядра WordPress — необходимая мера для защиты сайта.
Laravel предлагает встроенные инструменты для защиты: CSRF-защита, SQL-инъекции, защита от XSS-атак. Фреймворк автоматически внедряет лучшие практики безопасности, но это требует от разработчика более глубоких знаний.
Плюсы и Минусы WordPress
Плюсы:
Простота использования: Не требует глубоких знаний программирования. Даже новички могут создать сайт с помощью тем и плагинов.
Большое сообщество: Огромное количество плагинов и тем для расширения функционала.
SEO-дружелюбность: Встроенные инструменты для оптимизации сайта под поисковые системы.
Быстрое развертывание: Можно быстро запустить сайт без необходимости программирования.
Минусы:
Ограниченная гибкость: Подходит не для всех типов проектов. При сложных запросах может потребоваться разработка кастомных плагинов.
Проблемы с безопасностью: Из-за популярности CMS часто становится целью атак.
Производительность: Без оптимизаций и использования кэширования сайты могут быть медленными, особенно с большим количеством плагинов.
Плюсы и Минусы Laravel
Плюсы:
Гибкость: Можно создать любые веб-приложения, от простых до высоконагруженных.
Архитектура MVC: Легкость масштабирования и поддержки приложений.
Безопасность: Встроенные механизмы защиты от наиболее распространенных веб-угроз.
Активное сообщество: Laravel имеет большое и активное сообщество разработчиков, которые поддерживают и улучшают фреймворк.
Минусы:
Требует знаний программирования: Для работы с Laravel необходимо иметь опыт разработки.
Нет готовой CMS: Для управления контентом нужно либо разрабатывать решения самостоятельно, либо использовать сторонние пакеты.
Долгое развертывание: В отличие от WordPress, развертывание приложения на Laravel требует больше времени и усилий.
Какой инструмент выбрать?
Если ваша цель — быстро создать контентный сайт, блог, портфолио или небольшой интернет-магазин, то WordPress будет отличным выбором. Его простота и огромное количество готовых решений позволят вам начать работу в кратчайшие сроки.
Однако, если вы разрабатываете сложное веб-приложение, интернет-платформу с уникальной логикой или API, то Laravel — это идеальный инструмент. Он предоставляет все необходимые инструменты для гибкой и безопасной разработки с нуля.
Заключение
И Laravel, и WordPress — мощные инструменты, каждый из которых предназначен для своих задач. WordPress проще в освоении и удобен для контентных сайтов, в то время как Laravel — это выбор для разработчиков, которым требуется гибкость и масштабируемость. Выбор зависит от ваших целей, навыков и требований к проекту.
Показать полностью
1
A hyperparameter optimization framework – Optuna
Из названия все ясно. Лучшая утилита для оптимизации гиперпараметров вашей модели или нет? Многие перескакивает с метода подбора параметров GridSearch/Random из scikit-learn и постепенно переходят на библиотеку Optuna со своими решениями.
Почему?
Обычный GridSearch – примитивное перебирание по сетке, где мы смотрим только на качество решаемой задачи по accuracy, cross-entropy, mse. Экспоненциальный перебор всех узлов сетки параметров зависит напрямую от подаваемых координат.
Очевидно, простой "перебор" – подход зачастую крайне ресурсоемкий. А вот Random'изированный показывает лучший результат, так как подбирает случайные комбинации и сэмплирует результаты… Но что если строить вероятностные модели выборки гиперпараметров?
Optuna и работает по этому принципу — байесовской оптимизации GP или Tree-structured Parzen Estimator (TPE). Чем лучше TPE в сравнении с всякими серчами переборов? Он предполагает вероятностные модели и исходит из прогнозируемой эффективности модели.
Как видно, такой подход выглядит избирательнее и зачастую приводит к лучшим результатам. Особенно, в скорости: TPE работает в три раза быстрее, чем обычный сеточный перебор. В Optuna, помимо классических серчей, есть простые байесовские алгоритмы и возможность прунинга пространства гиперпараметров и даже CMA-ES, иначе генетические алгоритмы, о которых вы узнаете в конце курса.
Какие ещё преимущества у этого фреймворка?
У Optuna хорошая документация. Хотя и не слишком очевидно на старте, какие алгоритмы реализованы в библиотеке.
Есть Define-by-run, при помощи которого можно динамически описывать пространство параметров во время работы оптимизировать.
Можно явно задавать максимизацию или минимизацию функции качества.
Показать полностью
1
Фреймворк для экспериментов и исследований?
Запутанный декларативный стиль или код, похожий на "нотации", головная боль от отладок... А если ваша модель неожиданно выходит за рамки парадигмы работы фреймворка — приходится прикладывать титанические усилия по переработке кода или разворачиванию парочки здоровенных костылей. И да, мы про TensorFlow.
Все из-за самого статического графа вычислений во фреймворке... Граф вычисление — это абстрактное представление алгоритма вычислений в виде, не поверите, математического графа. Где ребра — потоки данных, а узлы — операции. Узлами могут быть слоями нейронки, а ребра — потоками данных. В статическом варианте можно оптимизировать и ускорить работу вашего TPU или GPU, провести объединение или распараллеливание операций.
Удобно, конечно...
Только доступа у вас к обработке данных нет. Поэтому любые ошибки = час сеанса, пока TF не обнаружит проблемы. А крупные модели ML иногда требуют и больше времени... Это серьезный минус всех фреймворков, построенных на работе статического графа вычислений.
А теперь представьте, что фреймворк перестраивает граф перед каждым запуском. Теперь никаких проблем с отладкой, а также практически бесконечная гибкость и расширяемость.
Вот тут и мы и говорим о PyTorch. Интуитивный и похожий на Питон синтаксис, неплохая интеграция с другими библиотеками и доступ к быстрой отладке – все это про него. И это мы не упоминаем кучу модульных элементов, которые легко комбинировать, упрощенное написание собственных типов слоев. Pytorch – про эксперименты, быстрое обучение и небольшие проекты.
Приятное дополнение — широкий выбор предварительно обученных моделей.
Но если вам все же нужна оптимизация ваших вычислений... тогда стоит обратиться к конкуренту от Google.
Показать полностью
1
Когда смотришь на код веб-разработчика:
Показать полностью
1
Препарируем $mol и находим родовые травмы
Чёрная магия, заставляющая всех страдать и плакать кровавыми слезами, но:
нет хайпа в твиттере!
нет секси-лендинга!!
нет документации!!!
Показать полностью
Простыми словами о фреймворках
Всем привет, работаю java разработчиком последние 9 лет, хотел бы пояснить на максимально простом примере зачем нужны фреймворки и в чем их отличие от библиотек.
И те и другие созданы для исключения дублирования часто используемой функциональности: не нужно повторно писать и тестировать код, разработчики знакомы с распространенными решениями, что облегчает вход в проект.
Библиотеки имеют определенный интерфейс, который позволяет вызывать их код из вашего проекта. За интерфейс и его реализацию отвечают авторы библиотеки. Фреймворки же напротив, являются точкой входа и вызывают код вашего проекта. А это значит что теперь уже вы должны реализовать определенный интерфейс, который предлагает автор фреймворка. Это похоже на подключение плагинов в других программах.
Часть кода переезжает в настройки или в иной форме становится декларативной. Приведу пример конфигурации одного из самых популярных java фреймворков Spring. Проект будет загружать из БД список пользователей и отдавать их "как есть" через REST апи:
application.yml - конфигурируем порт для апи и настройку подключения к бд:
server.port: 8080
spring.datasource.url: jdbc:postgresql://localhost:5432/mydb
В формате фреймворка объявляем репозиторий - компонент для получения записей о пользователях из таблицы БД:
interface UserRepository extends CrudRepository<User, Long> {}
В формате фреймворка объявляем эндпоинт - точку для подключения других сервисов к REST апи нашего проекта:
@GetMapping("users")
List<User> getUsers() { return userRepository.findAll(); }
Теперь другие сервисы могут через апи нашего сервиса получить список пользователей из БД:
GET http://localhost:8080/users
С минимальными настройками можно подключить и другие необходимые компоненты - для работы с разными БД, очередями, логгированием, можно настроить транзакции, ретраи, авторизацию и всё остальное.
Если вы только начинаете карьеру в it, есть смысл попробовать воспроизвести пару примеров из интернета по вашему фреймворку, а также пройтись по теоретическим вопросам (вроде "жизненный цикл спринг бинов"), но было бы разумней потратить время на общие алгоритмические и технические темы. Всем удачи!
Показать полностью
Препарируем Qwik и сравниваем его с $mol
Быстро что-то показывает, но... - Тупит на простых действиях из-за дозагрузки - Полурабочее состояние при нестабильном соединении - Отзывчивость сильно зависит от загруженности сети и сервера - Состояние гонки реакций на действия пользователя - Полностью ломается в оффлайне
Показать полностью