A. python難還是ruby難
一、異同對比選擇
1、Python和ruby的相同點：
·都強調語法簡單，都具有更一般的表達方式。python是縮進，ruby是類basic的表達。都大量減少了符號。
·都是動態數據類型。都是有豐富的數據結構。
·都具有c語言擴展能力，都具有可移植性，比perl的可移植性更好。也都可以作為嵌入語言。
·都是面向對象的語言，都可以作為大項目的開發工具。
·都有豐富的庫支持。
·也有最寬松的版權許可，除了一些工具屬於GNU世界。
·都有lisp特色的eval函數，也都能把函數作為參數。
·也有圖形界面的ruby的專門編輯器。
·都獲得了廣泛的c庫的支持。如qt、gtk、tk、SDL、FOX等，ruby計劃實現SWIG介面。
·都有完善的文檔。
相關推薦：《Python視頻教程》
2、和python相比ruby的優點：
·具有正則表達式和嵌入html的功能。python也有正則表達式，但沒有ruby的應用方便和廣泛。python的嵌入html項目才剛起步。ruby還有apache的mod模塊。ruby本身也實現和很多unix工具，如racc，doctools。比python更親近Linux。
·比python功能更完整的面向對象的語法。
·ruby的整個庫都是具有類繼承的結構。
·他的基本的數據類型和運算符都是可以重載的。
·ruby主要的功能都是通過對象的方法調用來實現的，而不是函數。python也在向這方面發展，但沒有ruby做的徹底。
·ruby的類是更規范的單繼承，還有介面等概念的實現。
·python可以實現在列表內的條件語句、循環語句，而ruby用「塊」的方式來實現這個功能，比python的更靈活，更具有通用性。
·ruby具有類似lisp的徹底的函數方式的條件語句、循環語句等。語句的表達能力更強。
·附帶一些unix工具，如racc等。
3、和python相比ruby的不足：
·最大的不足正是因為ruby的強大所引起的。它沒有python的簡單性好。比較復雜的面向對象語法、「塊」語法的引入、正則表達式的引入、一些簡寫標記都增加了語言的復雜性。
·python的縮進表達方式比ruby的basic的表達方式更讓人悅目，ruby程序的滿眼的end讓人不舒服。當然，ruby認為end的方式比python更先進。
·ruby還沒有python的「自省」的能力，沒有從程序文件中生成文檔的能力。
·ruby沒有國際化的支持。國際化支持在ruby的計劃中。這是因為ruby的歷史比python要短造成的。
·ruby沒有類似jython的東西。
4、python和ruby的語言的選擇：
從簡單的就是好的來說，選python是沒錯的。python適合尋找簡單語言的人，這很可能造成python更流行，因此也有更多的支持。但如果要追求更強大的語法功能，則ruby是好的選擇。因為ruby和python的哲學有很多相似的地方，先從python入手，盡量用python，如果python的能力不足了，可以在找ruby。
ruby和python的比較，就像五筆和拼音輸入法的比較。拼音作為入門的輸入法和長久使用的輸入法都沒有問題。五筆適合更高要求的情況。如果追求性能的不妨學學ruby。對編程語言感興趣，想了解各種編程概念的學ruby也會很興奮。
二、兩者各有特點：
1、Python從語法上來說更質朴一些，而Ruby更性感一些
Python的語法相對其他腳本語言來說，沒有太多花巧的地方，顯得比較死板一點，其實從Python強制代碼縮進也可以看出來Guido設計語言的取向。語法死板的一面就是不容易玩出來更性感的東西，比方說Rails這樣的框架，另外Python也無法做DSL這樣的事情，但是語法死板的另一面就是比較規范，相對來說，更加適應軟體開發的工程性要求，更容易組織大規模的團隊進行開發。
Ruby的語法非常靈活，Matz設計ruby的出發點也是為了coding for fun，因此可以用ruby玩出來很多花樣，運用足夠的技巧，可以用Ruby寫出來逼近自然語言的DSL，對於程序員來說，玩ruby確實充滿了樂趣。Rails能在ruby社區誕生，而不是Python社區誕生絕對和編程語言有直接的關系。不過ruby語法靈活的另一面就是編程實現風格的多樣性，這對於大規模團隊的協作和管理是一個挑戰。
2、Python的解析器實現更成熟，第三方庫質量高
Ruby1.9解析器盡管已經有了很大的性能提升和很多新的功能，但是從源代碼實現的角度來說，基本上是通過在Ruby1.8源代碼上打patch來增加功能的。從源代碼的結構來說，Ruby的實現太古老了，Ruby擴展起來比較困難，只能不斷打patch。這也是為什麼現在Ruby社區涌現出來那麼多新的Ruby解析器實現的原因。從很大程度上來說，這制約了Ruby的發展速度。相對而言，Python解析器更成熟，也比較穩定。
在第三方類庫的數量上來說，Ruby並不比Python少，但是高性能高質量久經考驗的第三方類庫Python要明顯比Ruby多，事實上很多Ruby的第三方類庫都不太成熟，因此這也很大程度上制約了Ruby的發展。
3、Python的應用領域非常廣泛，而Ruby目前主要局限在在Web領域
Python應用的領域非常廣泛，除了web開發以外，還被廣泛用在伺服器後端的高性能伺服器實現，伺服器後端的各種密集運算，全文檢索，各種文本處理，系統管理等等，另外桌面應用領域wxPython也是一個很成熟的跨平台GUI框架。對於某些特殊的應用，比方說調用操作系統內核API，Python也可以完成的很好，比方說大量小文件的實時同步方案，就是用Python直接調用linuxKernel的inotify特性來實現的。所以可以說Python是軟體開發領域的瑞士軍刀，什麼事情都可以做。
正是由於Ruby解析器和Ruby類庫的制約，Ruby的應用主要局限在Web開發領域，目前Ruby的應用還無法延伸到web開發領域以外的很多地方。據說豆瓣早期就考慮過Ruby on Rails，但是因為Ruby不能做其他事情，而Python可以大包大攬，最後放棄Ruby選擇了Python。
4、在Web領域Ruby是王者
隨著互聯網應用更進一步滲透到軟體開發的各個領域，其實web開發占整個軟體行業開發的比重也是越來越大。盡管Ruby在其他領域很受制約，但是在Web開發領域就是絕對的王者了。Rails框架的領先程度已經遠遠甩開了任何一個潛在的競爭對手十萬八千里。因此盡管Ruby可能有這樣那樣的問題，但是說到Web開發，Rails幾乎就是無可爭議的唯一選擇。
而Python盡管十分全面，卻偏偏在web開發領域不彰，web框架雖然眾多，卻沒有一個真正可以挑大樑，Django雖然在Python社區比較流行，但很多方面也有缺陷。現在的互聯網應用往往都是多種語言混合編程，Ruby在Web以外的缺陷也可以用其他語言來彌補。
5、Python的包管理不如Ruby
盡管Python的第三方類庫更高質量更成熟，但是Python社區缺乏Ruby Gem這樣一個良好的包管理軟體和包發布的網站。因此應用的構建顯得不如Ruby那麼方便，那麼人性化。特別是在類庫的版本升級上，就會遇到很多麻煩，不如Ruby Gem那麼簡單。
不過總的來說，Python和Ruby還是相似度極高的兩種編程語言，即使兩種編程語言都學習一下也不會浪費太多時間。如果我個人選擇的話，會首選用Rails來構建web應用，再根據情況選擇Python或者Java處理一些伺服器後端的運算。總之，未來還是一個混合編程的時代，我們需要多了解一些編程工具，然後根據需要看菜吃飯才行。
B. Ruby 和 Python 相比有什麼優勢和缺陷
Ruby 和 Python 太相似了，取捨大部分都是個人喜好上的原因。比如我就覺得 Python 的 「There is only one
way to do it.」 比 Ruby 的 「There are many ways to do it.」
要好，這不光是考慮團隊協作的問題，更重要的是自己能很快明白自己三個月前寫的沒有任何注釋的代碼是在干什麼。當然也有很多人覺得自由和靈活要比可讀性來
的重要，所以我說這個是個人喜好的原因。
客觀上的 Ruby 比 Python 的優勢我想到的有這么幾個：
Block 應該是語言層面上 Ruby 比 Python 更酷的地方，Python 的匿名函數（lambda function）制約太多，屬於雞肋（BFDL GvR 不認可函數式編程的許多方面）。
OS X 上的話，Ruby 比 Python 最重要的優勢可能是 MacRuby (http://www.macruby.org/)
的存在。我大膽猜測以後 MacRuby 將成為 Objective-C 之外（如果不是完全替代的話）的蘋果官方語言。MacRuby
除了能更加方便快捷的創建 Cocoa 應用外，ruby block 使得利用 OS X 的 Grand Central Dispatch
變得容易，在以後的多核、混合核（CPU+GPU）應用上非常重要。
劣勢：
Ruby 的硬傷之一在於性能。官方實現 Ruby 1.9 比 CPython 遜色不少。另外 Python 擁有諸如 Numpy, Psyco, PyPy, Cython 等多種性能倍增的途徑，相比之下 Ruby 想要提高性能的途徑則非常有限。
Ruby
的硬傷之二在於第三方包。Ruby 傳入英語世界並大規模流行起來的時間不長，大部分的第三方包都和 Web 相關，Web 領域外的包數量遠遠不及
Python。特別是在科研等方面的區別非常明顯，很多學科領域都有基於 Python 的成熟應用，而幾乎找不到 Ruby
的相關包。這除了歷史淵源，也和 Python 更加簡潔的語法（很多用 Python 做研究的人不是計算機專業的）以及前述的性能倍增器（主要是
Numpy 和 Scipy）有密切的關系。
C. Ruby 和 Python 相比有什麼優勢和缺陷
剛學python的時候，曾經對比過。 ruby更象是傳統的二代語言的語法。
不過實際上ruby比python慢。
不過ruby的幾個工程很強大，最出名的是ruby on rail， 還有其它的幾個。ruby的幾個工程確實質量很好，讓人感覺很有必要學習它。
python比ruby還是明顯的強的。雖然沒有那麼優美。不過用得人多，也強大。過去並存時，一直稱python為腳本語言之王。
用過一段時間ruby，感覺不太舒服。又回python了，後來偶爾也用ruby的工程，比如它的一個WEB測試用的工具，做得比python的強。 強很多。很喜歡。
支持力度看python要比ruby強太多了。大量的論壇，持續的更新。幾乎每個領域你都能找得到幫助。有問題也一定有解決的辦法。
但是ruby有些少數語種的感覺，到處找不到包。都要想辦法。
python與C整合的很好。這個它最大的優勢。
D. Ruby 和 Python 相比有什麼優勢和缺陷
這個問題爭論太多了。如果僅僅是拿來用，兩個語言都值得學習。
最大的區別就是python的使用者多，python略快些。你自己可以展開想像。使用者多是一個什麼場景。通常意味著什麼東西都有人幫你做，拿來用就可以了。但是用得人多了，新手與高手都有。
至於實際使用體驗。真沒有什麼大差別。開發效率方面，兩個語言差不了多。可能python還略快些。
ruby相對來說對得人少。不過有些高手，而且ruby做的每個產品都比較精緻。相對來說python同一個方嚮往往有多個產品可以選擇，ruby往往只有一個。在計算機語言排名上，python要遠高於ruby。但是與php, java, javascript,c比還有些距離。對於個腳本語言來說，已經很高了。腳本語言之王估計就是python和perl，不會輪到ruby。
編程風格上講，python一直希望它的程序員能夠KISS和DRY原則。減少多樣性。而ruby則相反，總是鼓勵程序員快樂編程，一個問題盡量多種解法，多種表達方法。不過最終結果應該是一致的。總有一個相對最完美的方案在前面。兩個語言殊途同歸。
對於老程序員我強烈推薦python，中高級程序員來說ruby是個很好玩的東西。初級程序員用python也相對更好一些。簡單強大，受益終生。
E. Ruby和python哪個更易懂、靈活
Ruby是非常流行的構建網站技術，最著名的是Twitter，Basecamp，Github，Airbnb，Slideshare，Groupon。
Rbuy和Python都是面向對象的語言，都是動態和靈活的，這些技術的主要區別在於他們解決問題的方式。Ruby提供了不同的方法。
最流行的Ruby框架是Ruby on
rails，它和Django非常類似，因為這兩個框架都是為了解決相同的任務。如果我們比較這些技術的社區，你會意外的發現他們是一樣的，然而形成這些團體的人是不同的。Python在數據科學和數學方面很受歡迎，你可以找到很多的引導者。
當你開發Web應用程序時，可以用RoR實現，也可以用Django，兩者都是非常快速高效的，如果開發偏重於大量計算和數據處理的應用，則可以選擇Python。
Python的支持者是世界上規模最大和構成最多樣化的一個團隊，不僅有數以千計的個人開發者，同時還有諸如谷歌、yandex、Dropbox、Mozilla、微軟等巨頭公司，他們和其他公司一起，已經用Python創建了世界最大的和最受歡迎的項目。
與Rbuy相比，Python更加流行，目前已廣泛應用於人工智慧、雲計算開發、大數據開發、數據分析、科學運算、網站開發、爬蟲、自動化運維、自動化測試等領域，就業范圍廣，薪資待遇高，且入門簡單、語法清晰。
F. 調用system獲取輸出，python和ruby腳本別大嗎
應該說，ruby，python都屬於腳本語言，都能夠完成軟體開發的幾乎大部分功能。
只是各自在不同的領域受歡迎程度不一樣，易用性，開發體驗不一樣。
比如：ruby在軟體測試方面表現優異， 在web開發方面有ruby on Rails框架作為支撐，表現也很優異。
python在網路開發上比較受歡迎。
G. python和ruby的異同
python和ruby的相同點：
都強調語法簡單，都具有更一般的表達方式。python是縮進，ruby是類basic的表達。都大量減少了符號。
都是動態數據類型。都是有豐富的數據結構。
都具有c語言擴展能力，都具有可移植性，比perl的可移植性更好。也都可以作為嵌入語言。
都是面向對象的語言，都可以作為大項目的開發工具。
都有豐富的庫支持。
也有最寬松的版權許可，除了一些工具屬於GNU世界。
都有lisp特色的eval函數，也都能把函數作為參數。
也有圖形界面的ruby的專門編輯器。
都獲得了廣泛的c庫的支持。如qt、gtk、tk、SDL、FOX等，ruby計劃實現SWIG介面。
都有完善的文檔。和python相比ruby的優點：
具有正則表達式和嵌入html的功能。python也有正則表達式，但沒有ruby的應用方便和廣泛。python的嵌入html項目才剛起步。ruby還有apache的mod模塊。ruby本身也實現和很多unix工具，如racc，doctools。比python更親近linux。
比python功能更完整的面向對象的語法。
ruby的整個庫都是具有類繼承的結構。
他的基本的數據類型和運算符都是可以重載的。
ruby主要的功能都是通過對象的方法調用來實現的，而不是函數。python也在向這方面發展，但沒有ruby做的徹底。
ruby的類是更規范的單繼承，還有介面等概念的實現。
python可以實現在列表內的條件語句、循環語句，而ruby用「塊」的方式來實現這個功能，比python的更靈活，更具有通用性。
ruby具有類似lisp的徹底的函數方式的條件語句、循環語句等。語句的表達能力更強。
附帶一些unix工具，如racc等。和python相比ruby的不足：
最大的不足正是因為ruby的強大所引起的。它沒有python的簡單性好。比較復雜的面向對象語法、「塊」語法的引入、正則表達式的引入、一些簡寫標記都增加了語言的復雜性。
python的縮進表達方式比ruby的basic的表達方式更讓人悅目，ruby程序的滿眼的end讓人不舒服。當然，ruby認為end的方式比python更先進。
ruby還沒有python的「自省」的能力，沒有從程序文件中生成文檔的能力。
ruby沒有國際化的支持。國際化支持在ruby的計劃中。這是因為ruby的歷史比python要短造成的。
ruby沒有類似jython的東西。python和ruby的語言的選擇：
從簡單的就是好的來說，選python是沒錯的。python適合尋找簡單語言的人，這很可能造成python更流行，因此也有更多的支持。但如果要追求更強大的語法功能，則ruby是好的選擇。因為ruby和python的哲學有很多相似的地方，先從python入手，盡量用python，如果python的能力不足了，可以在找ruby。
ruby和python的比較，就像五筆和拼音輸入法的比較。拼音作為入門的輸入法和長久使用的輸入法都沒有問題。五筆適合更高要求的情況。如果追求性能的不妨學學ruby。對編程語言感興趣，想了解各種編程概念的學ruby也會很興奮。
H. Ruby 和 Python 相比有什麼優勢和缺陷
Ruby 和 Python 太相似了，取捨大部分都是個人喜好上的原因。比如我就覺得 Python 的 「There is only one way to do it.」 比 Ruby 的 「There are many ways to do it.」 要好，這不光是考慮團隊協作的問題，更重要的是自己能很快明白自己三個月前寫的沒有任何注釋的代碼是在干什麼。當然也有很多人覺得自由和靈活要比可讀性來的重要，所以我說這個是個人喜好的原因。
客觀上的 Ruby 比 Python 的優勢我想到的有這么幾個：
Block 應該是語言層面上 Ruby 比 Python 更酷的地方，Python 的匿名函數（lambda function）制約太多，屬於雞肋（BFDL GvR 不認可函數式編程的許多方面）。
OS X 上的話，Ruby 比 Python 最重要的優勢可能是 MacRuby (http://www.macruby.org/) 的存在。我大膽猜測以後 MacRuby 將成為 Objective-C 之外（如果不是完全替代的話）的蘋果官方語言。MacRuby 除了能更加方便快捷的創建 Cocoa 應用外，ruby block 使得利用 OS X 的 Grand Central Dispatch 變得容易，在以後的多核、混合核（CPU+GPU）應用上非常重要。
劣勢：
Ruby 的硬傷之一在於性能。官方實現 Ruby 1.9 比 CPython 遜色不少。另外 Python 擁有諸如 Numpy, Psyco, PyPy, Cython 等多種性能倍增的途徑，相比之下 Ruby 想要提高性能的途徑則非常有限。
Ruby 的硬傷之二在於第三方包。Ruby 傳入英語世界並大規模流行起來的時間不長，大部分的第三方包都和 Web 相關，Web 領域外的包數量遠遠不及 Python。特別是在科研等方面的區別非常明顯，很多學科領域都有基於 Python 的成熟應用，而幾乎找不到 Ruby 的相關包。這除了歷史淵源，也和 Python 更加簡潔的語法（很多用 Python 做研究的人不是計算機專業的）以及前述的性能倍增器（主要是 Numpy 和 Scipy）有密切的關系。