有很多关于Python和Ruby的讨论,我都发现它们完全没有帮助,因为它们都围绕着为什么X特性在Y语言中很糟糕,或者声称Y语言没有X,尽管事实上它有。我也确切地知道为什么我更喜欢Python,但这也是主观的,对任何人的选择都没有帮助,因为他们可能与我在开发方面的品味不同。

因此,客观地列出这些差异将是有趣的。所以没有“Python的lambdas很糟糕”。相反,解释Ruby的lambda能做而Python不能做的事情。没有主体性。示例代码很好!

请不要在一个答案上有几个不同之处。然后给你认为正确的选项投票,把你认为不正确的(或主观的)选项投下。此外,语法上的差异也不有趣。我们知道Python对缩进的处理就像Ruby对括号和结束的处理一样,@在Python中被称为self。

更新:现在这是一个社区维基,所以我们可以在这里添加大的区别。

Ruby在类主体中有一个类引用

在Ruby中,类主体中已经有了对类(self)的引用。在Python中,直到类构造完成之后才有对类的引用。

一个例子:

class Kaka
  puts self
end

self在本例中是类,这段代码将打印出“Kaka”。在Python中,无法打印类名或以其他方式从类定义体(在方法定义之外)访问类。

Ruby中所有的类都是可变的

这使您可以开发核心类的扩展。下面是一个rails扩展的例子:

class String
  def starts_with?(other)
    head = self[0, other.length]
    head == other
  end
end

Python(想象没有”。startswith方法):

def starts_with(s, prefix):
    return s[:len(prefix)] == prefix

你可以在任何序列上使用它(不仅仅是字符串)。为了使用它,你应该显式地导入它,例如,从some_module import starts_with。

Ruby具有类似perl的脚本功能

Ruby拥有一流的regexp、$-variables、awk/perl逐行输入循环和其他特性,这些特性使它更适合编写小型shell脚本,这些脚本可以转换文本文件或充当其他程序的粘合代码。

Ruby具有一流的延续

多亏了callcc语句。在Python中,您可以通过各种技术创建continuation,但语言中没有内置的支持。

Ruby有块

通过“do”语句,您可以在Ruby中创建一个多行匿名函数,该函数将作为参数传递到do前面的方法中,并从那里调用。在Python中,您可以通过传递方法或使用生成器来完成此操作。

Ruby:

amethod { |here|
    many=lines+of+code
    goes(here)
}

Python (Ruby块对应于Python中的不同构造):

with amethod() as here: # `amethod() is a context manager
    many=lines+of+code
    goes(here)

Or

for here in amethod(): # `amethod()` is an iterable
    many=lines+of+code
    goes(here)

Or

def function(here):
    many=lines+of+code
    goes(here)

amethod(function)     # `function` is a callback

有趣的是,在Ruby中调用块的方便语句称为“yield”,在Python中它将创建一个生成器。

Ruby:

def themethod
    yield 5
end

themethod do |foo|
    puts foo
end

Python:

def themethod():
    yield 5

for foo in themethod():
    print foo

尽管原理不同,结果却惊人地相似。

Ruby更容易支持函数式(类管道)编程

myList.map(&:description).reject(&:empty?).join("\n")

Python:

descriptions = (f.description() for f in mylist)
"\n".join(filter(len, descriptions))

Python有内置生成器(如上所述,像Ruby块一样使用)

Python支持该语言中的生成器。在Ruby 1.8中,您可以使用generator模块,该模块使用continuation从块中创建生成器。或者,你可以使用block/proc/lambda!此外,在Ruby 1.9中,光纤可以用作生成器,并且枚举器类是一个内置生成器4

Docs.python.org有这样一个生成器示例:

def reverse(data):
    for index in range(len(data)-1, -1, -1):
        yield data[index]

将其与上面的块示例进行对比。

Python具有灵活的名称空间处理

在Ruby中,当您使用require导入文件时,该文件中定义的所有内容都将在全局名称空间中结束。这会导致名称空间污染。解决方案就是ruby模块。但是如果使用模块创建名称空间,则必须使用该名称空间访问包含的类。

在Python中,该文件是一个模块,您可以从模块import *中导入其包含的名称,从而污染命名空间。但是你也可以从模块import aname中导入选定的名称,或者你可以简单地导入模块,然后使用module.aname访问这些名称。如果你想在你的命名空间中有更多的层,你可以有包,包是包含模块和__init__.py文件的目录。

Python有文档字符串

文档字符串是附加到模块、函数和方法的字符串 在运行时内省。这有助于创建帮助命令和 自动文档。

def frobnicate(bar):
    """frobnicate takes a bar and frobnicates it

       >>> bar = Bar()
       >>> bar.is_frobnicated()
       False
       >>> frobnicate(bar)
       >>> bar.is_frobnicated()
       True
    """

Ruby的等效程序类似于javadocs,并且位于方法的上方而不是内部。它们可以在运行时使用1.9的Method#source_location示例从文件中检索

Python具有多重继承

Ruby没有(“故意的”——请参阅Ruby的网站,了解在Ruby中是如何做到的)。它将模块概念重用为一种抽象类。

Python有列表/字典推导式

Python:

res = [x*x for x in range(1, 10)]

Ruby:

res = (0..9).map { |x| x * x }

Python:

>>> (x*x for x in range(10))
<generator object <genexpr> at 0xb7c1ccd4>
>>> list(_)
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

Ruby:

p = proc { |x| x * x }
(0..9).map(&p)

Python Python

>>> {x:str(y*y) for x,y in {1:2, 3:4}.items()}
{1: '4', 3: '16'}

Ruby:

>> Hash[{1=>2, 3=>4}.map{|x,y| [x,(y*y).to_s]}]
=> {1=>"4", 3=>"16"}

Python有装饰器

在Ruby中也可以创建类似于装饰器的东西,也可以认为它们不像在Python中那样必要。

语法差异

Ruby需要“end”或“}”来关闭所有作用域,而Python只使用空白。Ruby中最近已经尝试允许只使用空格缩进http://github.com/michaeledgar/seamless


当前回答

最终,所有的答案在某种程度上都是主观的,到目前为止发布的答案几乎证明了你不能以同样好的方式(如果不是相似的话)指出任何一个功能在另一种语言中是不可行的,因为这两种语言都非常简洁和富有表现力。

我喜欢Python的语法。但是,除了语法之外,您还必须深入挖掘Ruby的真正魅力。在林心如的一贯中有一种禅意般的美。虽然没有一个简单的例子可以完全解释这一点,但我会试着在这里举一个例子来解释我的意思。

颠倒这个字符串中的单词:

sentence = "backwards is sentence This"

当你考虑如何做到这一点时,你会这样做:

把这个句子分成几个单词 颠倒单词 将单词重新连接成字符串

在Ruby中,你可以这样做:

sentence.split.reverse.join ' '

正如您所想的那样,在相同的顺序中,一个方法调用另一个方法。

在python中,它看起来更像这样:

" ".join(reversed(sentence.split()))

这并不难理解,但它并没有完全相同的流程。主语(句)被埋没在中间。操作是函数和对象方法的混合。这是一个简单的例子,但是当你真正使用和理解Ruby时,你会发现许多不同的例子,特别是在非简单的任务中。

其他回答

Ruby从命令行开始逐行循环输入文件('-n'标志),因此它可以像AWK一样使用。这是Ruby的一行代码:

ruby -ne 'END {puts $.}'

将计数像AWK一行代码一样的行数:

awk 'END{print NR}'

Ruby通过Perl获得了这一特性,Perl从AWK中获得了这一特性,作为一种让系统管理员使用Perl的方式,而不必改变他们做事的方式。

Ruby有纹章和树枝,Python没有。

编辑:还有一件非常重要的事情我忘记了(毕竟,之前的只是燃烧一点点:-p):

Python有一个JIT编译器(Psyco),一种用于编写更快代码的低级语言(Pyrex),以及添加内联c++代码(Weave)的能力。

Ruby有块的概念,它本质上是围绕一段代码的语法糖;它们是一种创建闭包并将其传递给另一个方法的方法,该方法可能使用也可能不使用该块。稍后可以通过yield语句调用块。

例如,数组中each方法的简单定义可能是这样的:

class Array
  def each
    for i in self  
      yield(i)     # If a block has been passed, control will be passed here.
    end  
  end  
end  

然后你可以像这样调用它:

# Add five to each element.
[1, 2, 3, 4].each{ |e| puts e + 5 }
> [6, 7, 8, 9]

Python有匿名函数/闭包/lambdas,但它没有足够的块,因为它缺少一些有用的语法糖。但是,至少有一种方法可以以特别的方式获得它。比如,这里。

I would like to mention Python descriptor API that allows one customize object-to-attribute "communication". It is also noteworthy that, in Python, one is free to implement an alternative protocol via overriding the default given through the default implementation of the __getattribute__ method. Let me give more details about the aforementioned. Descriptors are regular classes with __get__, __set__ and/or __delete__ methods. When interpreter encounters something like anObj.anAttr, the following is performed:

调用一个obj的__getattribute__方法 __getattribute__从类dict检索一个attr对象 它检查abAttr对象是否有__get__, __set__或__delete__可调用对象 上下文(即,调用者对象或类,如果我们有setter,值,而不是后者)被传递给可调用对象 返回结果。

如前所述,这是默认行为。可以通过重新实现__getattribute__来自由更改协议。

这种技术比装饰器强大得多。

其他一些来自:

http://www.ruby-lang.org/en/documentation/ruby-from-other-languages/to-ruby-from-python/

(如果我误解了任何东西,或者自该页更新以来Ruby端发生了任何变化,有人可以随意编辑…)

字符串在Ruby中是可变的,而在Python中不是(在Python中,新字符串是通过“更改”创建的)。

Ruby有一些强制的大小写约定,而Python没有。

Python有列表和元组(不可变列表)。Ruby有对应于Python列表的数组,但没有它们的不可变变体。

在Python中,可以直接访问对象属性。在Ruby中,总是通过方法。

在Ruby中,方法调用的圆括号通常是可选的,但在Python中不是。

Ruby具有公共、私有和受保护来强制访问,而不是像Python那样使用下划线和名称混淆。

Python具有多重继承。Ruby有“mixins”。

还有一个非常相关的链接:

http://c2.com/cgi/wiki?PythonVsRuby

特别是Alex Martelli的另一个很好的链接,他也在SO上发布了很多很棒的东西:

http://groups.google.com/group/comp.lang.python/msg/028422d707512283