مقایسه PHP و Python

کالاها	PHP	Python
مدل:	PHP 8.3	Python 3.12
برند:	گروه پی‌اچ‌پی The PHP Group	بنیاد نرم‌افزاری پایتون Python Software Foundation
کشور سازنده:	کانادا	هلند
سال ساخت:	1994	1991
گروه:	زبان برنامه‌نویسی Programming language	زبان برنامه‌نویسی Programming language
زیر گروه:	وب Web	چندمنظوره General-purpose
وبسایت:	لینک	لینک
امتیاز هوش مصنوعی:	75 از 100	92 از 100
برنده مقایسه:	Python

مقایسه جامع و کاربردی زبان‌های برنامه‌نویسی PHP و Python برای توسعه‌دهندگان امروز

معرفی کلی و هدف مقاله

این مقاله به صورت جامع و کاربرپسند به مقایسه زبان برنامه‌نویسی PHP و زبان برنامه‌نویسی Python می‌پردازد تا توسعه‌دهندگان، مدیران فنی و علاقه‌مندان به فناوری تصویر روشنی از مزایا، معایب و موارد کاربرد هر زبان به دست آورند. تمرکز بر جنبه‌های کاربردی شامل توسعه وب، عملکرد، امنیت، اکوسیستم ابزارها، شیب یادگیری و انتخاب بهترین گزینه براساس نیاز واقعی پروژه است. کلیدواژه‌های مرتبط مثل «مقایسه PHP و Python»، «زبان برنامه‌نویسی PHP»، «زبان برنامه‌نویسی Python»، «توسعه وب» و «هوش مصنوعی» در متن به شکل طبیعی استفاده شده‌اند تا اصول سئو رعایت گردد.

تاریخچه کوتاه و جایگاه هر زبان

زبان برنامه‌نویسی PHP از اواسط دهه ۱۹۹۰ برای توسعه وب ایجاد شد و طی سال‌ها خود را به‌عنوان یک ابزار قدرتمند برای ایجاد سایت‌ها و برنامه‌های تحت وب ارتقا داد. زبان برنامه‌نویسی Python نیز از اوایل دهه ۱۹۹۰ شکل گرفت و با تاکید بر خوانایی کد و سادگی سینتکس به سرعت محبوب شد؛ Python در حوزه‌های گسترده‌تری از جمله علم داده، هوش مصنوعی، اتوماسیون و توسعه وب کاربرد دارد. هر دو زبان دارای جامعه کاربری بزرگ و مجموعه‌ای از فریم‌ورک‌ها و کتابخانه‌ها هستند که انتخاب را براساس نیاز پروژه امکان‌پذیر می‌سازد.

سینتکس و خوانایی کد

زبان برنامه‌نویسی Python به طور عمومی به خاطر سینتکس ساده و خوانا، قواعد واضح فاصله‌گذاری (indentation) و سبک برنامه‌نویسی واضح شناخته می‌شود که برای مبتدیان مناسب بوده و نگهداری کد را تسهیل می‌کند. زبان برنامه‌نویسی PHP در نسخه‌های جدید بهبودهای زیادی در سینتکس داشته است ولی همچنان تاریخچه‌ای از الگوهای متفاوت در پروژه‌های قدیمی دارد. از منظر SEO فنی و تولید محتوا نیز کدی که به سادگی نگهداری و توسعه می‌شود، کاهش خطا و زمان بارگذاری صفحات را تسهیل می‌کند که در رتبه‌بندی صفحات موثر است.

کاربردها و حوزه‌های مناسب

PHP غالباً در توسعه وب سرور-محور، سیستم‌های مدیریت محتوا (مثل وردپرس)، سایت‌های تجارت الکترونیک و پروژه‌هایی که نیاز به میزبانی گسترده و آسان دارند مورد استفاده قرار می‌گیرد. زبان برنامه‌نویسی Python علاوه بر توسعه وب (با فریم‌ورک‌هایی مانند Django و Flask)، در حوزه‌های علم داده، یادگیری ماشین، تحلیل داده و اتوماسیون به طور گسترده کاربرد دارد. انتخاب بین PHP و Python بر اساس نیاز پروژه تعیین می‌شود: اگر تمرکز اصلی روی توسعه سریع صفحات وب و استفاده از CMS‌های آماده است، PHP گزینه مناسب است؛ اگر پروژه شامل یادگیری ماشین یا پردازش داده‌های سنگین است، Python دارای مزیت بیشتری است.

فریم‌ورک‌ها و اکوسیستم

برای PHP، فریم‌ورک‌های محبوبی مانند Laravel، Symfony و CodeIgniter وجود دارد که روند توسعه، امنیت و ساختار پروژه را بهبود می‌بخشند. Laravel به دلیل سهولت استفاده، الگوهای مدرن و اکوسیستم قوی به‌عنوان یکی از محبوب‌ترین فریم‌ورک‌های PHP شناخته می‌شود. در اکوسیستم Python نیز Django، Flask و FastAPI از فریم‌ورک‌های برجسته هستند؛ Django برای پروژه‌های بزرگ با ساختار کامل مناسب است و FastAPI برای ساخت APIهای سریع و مدرن بهینه شده است. هر دو اکوسیستم دارای کتابخانه‌های متنوع برای ارتباط با پایگاه داده، کش، پیام‌رسانی و تست هستند.

عملکرد و مقیاس‌پذیری

عملکرد نهایی هر برنامه بیشتر به پیاده‌سازی، ساختار کد و معماری سرور وابسته است تا صرفاً زبان انتخابی. PHP در اجرای اسکریپت‌های پردازش صفحه وب بسیار بهینه شده است و با تکنولوژی‌هایی مانند OPcache می‌توان زمان پاسخ‌دهی را بهبود داد. Python در پردازش‌های محاسباتی، داده‌ای و APIها با استفاده از پیاده‌سازی‌های بهینه و async (مثل FastAPI و asyncio) عملکرد بسیار خوبی ارائه می‌دهد. برای مقیاس‌پذیری، هر دو زبان قادر به کار در معماری‌های میکروسرویس و توزیع شده هستند و انتخاب مناسب ابزارهای کش، صف‌ها و سرویس‌های مقیاس‌پذیر نقش تعیین‌کننده دارد.

امنیت

امنیت به طراحی، پیاده‌سازی و پیکربندی سرور مرتبط است و هر دو زبان امکاناتی برای پیاده‌سازی مکانیزم‌های امنیتی ارائه می‌دهند. فریم‌ورک‌های مدرن PHP مثل Laravel شامل محافظت در برابر حملات متداول (CSRF، XSS، SQL Injection) هستند. فریم‌ورک‌های Python نیز مکانیزم‌های مشابه و کتابخانه‌های امنیتی دارند. رعایت اصول امنیتی، بروز نگه داشتن وابستگی‌ها و پیاده‌سازی صحیح کنترل دسترسی از عوامل کلیدی کاهش ریسک هستند.

پایگاه داده و ORM

هر دو زبان ابزارهای قوی برای کار با پایگاه داده ارائه می‌دهند. در PHP، Eloquent ORM در Laravel و Doctrine در Symfony نمونه‌هایی از ORMهای محبوب هستند که کار با داده‌ها را تسهیل می‌کنند. در Python، ORMهایی مانند Django ORM و SQLAlchemy قابلیت‌های غنی و انعطاف‌پذیری بالا فراهم می‌آورند. انتخاب ORM بر اساس نیاز به پیچیدگی کوئری‌ها، نگهداری و هماهنگی با معماری پروژه انجام می‌گیرد.

تجربه توسعه‌دهنده و منحنی یادگیری

زبان برنامه‌نویسی Python به دلیل سادگی سینتکس و مستندات گسترده برای مبتدیان مناسب‌تر است و ورود به حوزه‌هایی مانند علم داده و هوش مصنوعی را تسهیل می‌کند. PHP نیز برای توسعه‌دهندگان وب گزینه‌ای سریع برای یادگیری و پیاده‌سازی پروژه‌های سایت‌محور است، به‌ویژه زمانی که از فریم‌ورک‌های مدرن استفاده شود. تجربه توسعه‌دهنده با ابزارهایی مانند IDE، دیباگر، تست خودکار و مدیریت وابستگی‌ها بهتر می‌شود که در هر دو اکوسیستم به وفور وجود دارند.

کتابخانه‌ها، بسته‌ها و جامعه

هر دو زبان دارای جامعه‌های بزرگ، مخازن بسته غنی و منابع آموزشی فراوان هستند. PHP با Packagist و Composer بسته‌های متعددی برای توسعه وب ارائه می‌دهد. Python با PyPI مجموعه‌ای عظیم از کتابخانه‌ها برای علم داده، وب و اتوماسیون دارد. وجود مستندات، دوره‌های آموزشی، انجمن‌ها و پشتیبانی تجاری باعث می‌شود انتخاب هر دو زبان برای پروژه‌های حرفه‌ای امکان‌پذیر باشد.

هزینه توسعه و نگهداری

هزینه توسعه وابسته به عوامل متعددی مانند نرخ توسعه‌دهندگان، زمان توسعه، ابزارهای مورد نیاز و زیرساخت است. برای پروژه‌های وب سنتی، PHP ممکن است به دلیل وفور توسعه‌دهندگان و میزبانی ارزان‌تر هزینه کمتری داشته باشد. برای پروژه‌هایی که نیازمند تخصص در علم داده یا هوش مصنوعی هستند، هزینه‌ها به دلیل تخصص‌های لازم در Python افزایش می‌یابد. نگهداری کدی که خوانا و مستندسازی شده است، هزینه‌های بلندمدت را کاهش می‌دهد که در هر دو زبان با پیروی از استانداردها امکان‌پذیر است.

نمونه‌های کاربردی و سناریوهای پیشنهادی

برای سایت‌های محتوامحور، بلاگ‌ها و فروشگاه‌های آنلاین مبتنی بر CMS، استفاده از PHP و فریم‌ورک‌های مرتبط معمولاً راهکار سریع و مقرون‌به‌صرفه‌ای است. در پروژه‌های نیازمند پردازش‌های داده‌ای، یادگیری ماشین یا تحلیل، زبان برنامه‌نویسی Python به دلیل کتابخانه‌های تخصصی مثل pandas، NumPy و TensorFlow انتخاب بهتری است. برای ساخت APIهای مدرن و سریع، هر دو زبان با فریم‌ورک‌های مناسب می‌توانند پاسخگو باشند؛ FastAPI در Python برای APIهای سریع و Laravel یا Lumen در PHP برای میکروسرویس‌ها گزینه‌های شناخته‌شده‌ای هستند.

مزایا و معایب کلی

مزایای PHP شامل تمرکز بر وب، پوشش گسترده میزبانی، یکپارچگی با CMSها و فریم‌ورک‌های بالغ است. معایب تاریخی آن وجود کدهای پراکنده در پروژه‌های قدیمی و تفاوت‌های سینتکسی در نسخه‌های مختلف بوده که در نسخه‌های جدید تا حد زیادی حل شده است. مزایای Python شامل سادگی سینتکس، اکوسیستم قوی برای علم داده و انعطاف‌پذیری بالاست. معایب Python در برخی موارد می‌تواند شامل نیاز به بهینه‌سازی برای عملیات I/O و مدیریت نسخه‌های متعدد پکیج‌ها باشد که ابزارهای مناسب این مسائل را کاهش داده‌اند.

نکات نهایی برای انتخاب بین PHP و Python

انتخاب بین زبان برنامه‌نویسی PHP و زبان برنامه‌نویسی Python باید براساس نیازهای پروژه، تجربه تیم توسعه، منابع موجود و اهداف بلندمدت اتخاذ شود. برای پروژه‌های وب سنتی و استفاده از CMSها، PHP گزینه مناسبی است. برای پروژه‌های داده‌محور، کاربردهای هوش مصنوعی یا زمانی که سادگی و خوانایی کد اولویت دارد، Python انتخاب بهتری است. در بسیاری از موارد ترکیب هر دو زبان در یک مجموعه از خدمات (مثلاً PHP برای بخشی از وب و Python برای تحلیل داده) می‌تواند بهینه‌ترین راهکار باشد.

جمع‌بندی سئو و توصیه‌های کاربردی

برای رعایت اصول سئو در پروژه‌های وب، توجه به سرعت بارگذاری، ساختار URL، محتوا و متادیتا اهمیت دارد که با هر دو زبان قابل بهینه‌سازی است. استفاده از فریم‌ورک‌های مدرن، پیاده‌سازی کشینگ، بهینه‌سازی تصاویر و رعایت اصول دسترسی و موبایل-فرست به بهبود رتبه کمک می‌کند. کلیدواژه‌های مرتبط با زبان‌ها در عناوین، پاراگراف‌های ابتدایی و بخش‌های مرتبط گنجانده شده‌اند تا خوانایی برای کاربران و موتورهای جستجو بهینه شود. در نهایت، انتخاب بین PHP و Python بر اساس تطابق با نیازهای پروژه و قابلیت تیم توسعه بهترین نتیجه را خواهد داشت.

مقایسه مشخصات فنی:

تفاوت PHP و Python
ویژگی	PHP	Python
سال ایجاد و سازنده	۱۹۹۵ — راسموس لردورف	۱۹۹۱ — گیدو فان روسم
الگوی انتشار / نسخه‌گذاری	نسخه‌های بزرگ (۷، ۸) با انتشار منظم، سازش‌پذیری جزئی غالباً کم	نسخه‌های بزرگ (۲→۳ تاریخی)، حالا انتشار منظّم با CPython (۳.x) و چرخه نگهداری مشخص
سیستم تایپینگ	دینامیک؛ از PHP7 به بعد تایپ‌هینت‌ها برای پارامترها و بازگشتی‌ها؛ PHP8 تایپ یونین و تایپ‌ها قوی‌تر	دینامیک؛ پشتیبانی از نوع‌دهی تدریجی با ماژول typing، ابزارهایی مانند mypy برای بررسی استاتیک
پشتیبانی از تایپ استاتیک	تایپ‌هینت‌های زمان اجرا + بررسی استاتیک محدود توسط ابزارهای ثالث	typing + mypy، پشتیبانی گسترده‌تر برای بررسی استاتیک و ابزار اکوسیستم
سبک نحو (Syntax)	شبیه C با علائم ; و {}، قالب‌نویسی مختص وب ساده	قالب سفیدفضا (indentation) حساس، نحو یکدست و خوانا
پارادایم‌ها	ساخت‌یافته، شیءگرا، تابعی محدود (از نسخه‌های اخیر توابع ناشناس و توابع مرتبه‌بالا)	شیءگرا، تابعی قدرتمند، امپراتیو، انعطاف‌پذیر برای سبک‌های مختلف
مدیریت حافظه	جمع‌آوری زباله (GC) مبتنی بر نسل + مرجع‌شماری؛ cycles collector از نسخه‌های جدید	مرجع‌شماری + GC حلقه‌ای (cycle detector)؛ مدیریت حافظه در CPython مشابه است
مدل اجرا / runtime	مفسر Zend Engine (و PHP-FPM برای وب)، بایت‌کد داخلی	CPython (مفسر بایت‌کد)، پیاده‌سازی‌های جایگزین: PyPy (JIT)، Jython، IronPython
JIT	PHP 8 دارای JIT اختیاری برای بعضی بارها	CPython معمولاً JIT ندارد؛ PyPy دارای JIT، پروژه‌هایی برای JIT نیز وجود دارد
عملکرد کلی	بهینه‌سازی شده برای وب؛ از PHP7 و PHP8 عملکرد قابل‌توجهی بهبود یافته	عملکرد عمومی خوب، اما CPython در بعضی سناریوها کندتر از پیاده‌سازی‌های JIT یا PHP در موارد وب خاص است؛ PyPy برای بارهای محاسباتی بهتر است
پشتیبانی از چندنخی (Multithreading)	پشتیبانی از pthreads در CLI با محدودیت‌ها؛ در وب معمولاً از چندفرآیندی بهره می‌برند	در CPython به دلیل GIL هم‌زمانی تِردها محدود است؛ برای محاسبات موازی معمولاً multiprocessing یا پیاده‌سازی‌های بدون GIL استفاده می‌شود
GIL	ندارد (رفتار وابسته به پیاده‌سازی، اما Zend Engine چندنخی داخلی مدیریت شده دارد)	CPython دارای GIL است که اجرای هم‌زمان بایت‌کد را محدود می‌کند
پردازش موازی	معمولاً از multi-process (FastCGI/PHP-FPM، فرایندهای جدا) استفاده می‌شود	multiprocessing، concurrent.futures، کتابخانه‌های توزیع‌شده برای بارهای سنگین
هم‌زمانی غیرمسدود (Async)	از نسخه‌های اخیر پشتیبانی محدود از async/await (نسخه‌های جدیدتر بهتر)	asyncio در هسته، async/await قدرتمند، اکوسیستم قوی برای I/O غیرمسدود
کتابخانه استاندارد	کتابخانه استاندارد شامل توابع وب، کار با رشته‌ها، زمان، PDO برای DB و ... اما نسبتاً متمرکز بر وب	کتابخانه استاندارد گسترده (file I/O، شبکه، threading، subprocess، json، datetime و غیره)
مدیریت بسته	Composer + Packagist برای اکوسیستم مدرن	pip + PyPI؛ ابزارهای محیط مجازی (venv, virtualenv) و poetry برای مدیریت پروژه
قابلیت‌های وب و استقرار	طراحی شده برای وب؛ ادغام آسان با Apache (mod_php)، Nginx+PHP-FPM، اجرای سریع اسکریپت‌های سروری	فریم‌ورک‌ها (Django، Flask) برای وب؛ معمولاً با WSGI/ASGI و سرورهای مانند Gunicorn، uWSGI، Hypercorn استفاده می‌شود
فریم‌ورک‌های وب محبوب	Laravel، Symfony، CodeIgniter، Zend Framework	Django، Flask، FastAPI، Pyramid
پشتیبانی از پایگاه‌داده	PDO، mysqli، درایورها برای اکثر دیتابیس‌ها؛ ORMها مانند Eloquent	DB-API استاندارد، درایورهای مختلف، ORMها مانند SQLAlchemy، Django ORM
ORM محبوب	Eloquent (Laravel)، Doctrine	SQLAlchemy، Django ORM، peewee
توسعه CLI	پشتیبانی خوب برای اسکریپت‌های CLI؛ ابزارهایی مانند Symfony Console	قوی برای CLI، argparse، click، typer و سایر کتابخانه‌ها
REPL / تعاملی	php -a برای حالت تعاملی ساده	REPL قوی (>>>)، IPython و REPLهای پیشرفته
ادغام با C / توسعه اکستنشن	Zend API و امکان نوشتن اکستنشن در C؛ C extensions متداول	CPython C API، Cython، ctypes، cffi برای توسعه و ادغام با C
FFI (تماس مستقیم با کتابخانه‌های سی)	FFI رسمی از PHP 7.4 (PECL/ffi) و امکان توسعه اکستنشن	ctypes، cffi، Cython؛ گزینه‌های متنوع و بالغ
انعطاف‌پذیری و یکپارچگی (Embedding)	قابلیت اجرا به عنوان ماژول وب یا CLI؛ embedding در سرور به‌صورت معمول	قابلیت embedding به‌عنوان اسکریپت در اپلیکیشن‌ها، استفاده به‌عنوان زبان اسکریپتینگ داخلی
مقیاس‌پذیری و معماری	معمولاً مقیاس‌پذیری افقی با PHP-FPM / چندفرآیندی؛ مناسب برای معماری میکروسرویس	قابل مقیاس‌پذیری با WSGI/ASGI، microservices، ابزارهای async و سکوهای مبتنی بر کانتینر
ابزارهای تست	PHPUnit، PHPSpec، Pest	pytest، unittest، nose، doctest
دیباگ و پروفایلینگ	Xdebug، profilerهای مختلف، ابزارهای APM (NewRelic، Tideways)	pdb، cProfile، line_profiler، پروفایلرهای خارجی و APMها
لینتر و فرمت‌کننده	PHP_CodeSniffer، PHPCSFixer، Psalm برای تحلیل استاتیک	flake8، pylint، black، isort، mypy برای تحلیل و فرمت
راهنماهای سبک کدنویسی	PSR (PHP-FIG)، استانداردهایی برای نام‌گذاری و ساختار	PEP 8 و PEPهای مرتبط
مجموعه‌ها و اکوسیستم	قوی در اکوسیستم وب و CMSها (WordPress، Drupal، Magento)	تنوع بالا: وب، علم داده، یادگیری ماشین، اسکریپتینگ، اتوماسیون
علم داده و یادگیری ماشین	محدودتر؛ کتابخانه‌های کمتری نسبت به پایتون (ولی با قابلیت فراخوانی از زبان‌های دیگر)	بسیار قوی — NumPy، pandas، TensorFlow، PyTorch، scikit-learn و اکوسیستم بزرگ
پشتیبانی یونیکد و رشته‌ها	از PHP5 به بعد پشتیبانی بهتر از یونیکد؛ کار با بایت و رشته نیاز به دقت دارد	رشته‌های یونیکد پیش‌فرض در Py3؛ مدیریت یونیکد ساده‌تر
خطاها و استثناها	سیستم استثنای مبتنی بر Throwable از نسخه‌های جدید؛ خطاها و هشدارها قابل مدیریت	استثناها به‌صورت استاندارد، کنترل دقیق‌تر و سلسله‌مراتبی
انعطاف در متاپروگرامینگ	تابع‌های بازتابی (reflection) و ویژگی‌هایی برای متاپروگرامینگ؛ محدودتر نسبت به پایتون	قوی: متاکلاس‌ها، decoratorها، introspection قوی
نسخه‌های محبوب / تثبیت‌شده	PHP 7.x و PHP 8.x (بسیاری به PHP 8 مهاجرت می‌کنند)	CPython 3.8+ تا 3.11+ (بسته به زمان)، Pypy برای سرعت
امنیت	در گذشته آسیب‌پذیری‌های مشهور (به‌ویژه در اپلیکیشن‌های وب)، ابزارها و بهترین روش‌ها برای ایمن‌سازی گسترده‌اند	آسیب‌پذیری‌ها در بسته‌های ثالث ممکن است؛ اکوسیستم ابزارهای بررسی امنیت و مدیریت وابستگی قوی
پشتیبانی پلتفرم	قابل اجرا بر روی اکثر سرورها و سیستم‌عامل‌ها؛ به‌طور ویژه برای میزبانی وب پخته شده	قابل اجرا بر روی اکثر سیستم‌عامل‌ها؛ پشتیبانی گسترده برای محیط‌های علمی و سرور
مستندسازی	php.net مرجع رسمی با مستندات کامل؛ phpDoc و ابزارهای تولید مستندات	مستندات رسمی python.org جامع؛ ابزارهایی مانند Sphinx برای تولید مستندات
ابزارهای بسته‌بندی پروژه	Composer، ابزارهای ساخت و استقرار خاص فریم‌ورک	setuptools، pip، poetry، hatch
پشتیبانی از وب‌سرویس‌ها و API	قابلیت قوی برای ساخت REST/GraphQL با فریم‌ورک‌ها؛ ابزارهای فراوان	قابلیت قوی با فریم‌ورک‌های متنوع (FastAPI برای async، Django REST Framework)
کاربردهای متداول	وب‌سایت‌ها و برنامه‌های سمت سرور، CMSها، APIهای وب	وب، اسکریپتینگ، اتوماسیون، علم داده، یادگیری ماشین، ابزارهای خط فرمان
یادگیری و منحنی یادگیری	ساده برای شروع مخصوصاً برای توسعه وب؛ نحو آشنا برای مبتدیان	خیلی قابل‌فهم و مناسب برای مبتدیان؛ قوانین نحو روشن ولی مفاهیم پیشرفته (متاکلاس، async) ممکن است چالش‌برانگیز باشند
جامعه و منابع آموزشی	جامعه بزرگ وب و منابع آموزشی فراوان مخصوصاً برای توسعه وب و CMS	جامعه بسیار بزرگ در حوزه‌های مختلف؛ منابع آموزشی، دوره‌ها و کتابخانه‌های فراوان
پشتیبانی صنعتی و شرکت‌ها	پشتیبانی گسترده در میزبانی وب، شرکت‌های فناوری و CMSها	پشتیبانی قوی در صنایع مختلف از وب تا علم داده و ML؛ شرکت‌های بزرگ از پایتون استفاده می‌کنند
قابلیت مهاجرت و آینده‌پذیری	زبان بالغ با آینده روشن مخصوصاً در وب؛ نسخه‌های جدید تمرکز روی عملکرد و تایپ	پیوسته در حال رشد، گسترده در زمینه‌های نوین مثل ML و داده‌کاوی

محصولات مشابه:

Python
Ruby
Java
Perl
JavaScript

تاریخ مقایسه: 1404/02/02

درباره برند python software foundation

بنیاد نرم‌افزاری پایتون (PSF) سازمانی غیرانتفاعی برای حمایت، توسعه و ترویج زبان پایتون و جامعه کاربران آن در سطح جهانی است.

درباره برند the php group

گروه PHP بنگلادش، شرکت چندرشته‌ای با فعالیت در فولاد، شیشه، خودرو، پتروشیمی، کشاورزی و خدمات مالی است که نقش مهمی در اقتصاد منطقه و صنعت خودروسازی داخلی دارد.

شما می توانید در صفحه مقایسه محصولات از طریق هوش مصنوعی و به صورت رایگان محصولات مورد نظر خود را مقایسه نمایید

PHP

Python

گروه پی‌اچ‌پی The PHP Group

بنیاد نرم‌افزاری پایتون Python Software Foundation

زبان برنامه‌نویسی Programming language