高性能webpython

❶ python能幹什麼

學完Python之後，可以從事以下工作崗位：

1、web開發：Python擁有非常完善的與web伺服器進行交互的庫，以及大量免費前端網頁模板，有非常優秀而且成熟的diangoWEB框架，功能齊全。
2、Linux運維：通過shell腳本去實現自動化運維，但是編程能力較弱，可以使用功能的庫很少，而Python作為膠水語言，可以很方便的與其他想結合，對各類工具進行二次開發，形成一套自己的運維管理系統。
3、游戲開發：在游戲開發方面可能Python無法匹敵C++，但是由於Python腳本化的優點，類似於游戲劇本、游戲玩法邏輯等這種非常靈活的設計上，修改起來非常方便。如果用於開發一款游戲程序，Python是非常具有優勢的。
4、網路爬蟲：在爬蟲方面，Python可以說是獨領風騷了，Python具有非常豐富的庫去網頁文檔的介面api以及後期網頁文檔的快速處理。
5、桌面軟體：在Windows系統桌面開發領域，C++等語言應用十分廣泛，而Python可以實現與C++無縫對接，並且同時支持QT以及GTK。
6、數據分析：python作為一門工程性語言，對於數據處理的類庫是相當豐富的，比如有高性能的科學計算類庫NumPy和SciPy。
7、人工智慧：其實可以寫人工智慧語言有很多，為何Python是首先呢?因為Python是膠水語言，具有獨特優勢才具有如此好的效果，主要使用python是因為CPython和底層原因的融合使得開發起來更加方便。

更多技術干貨，可關註：

❷ python是什麼語言，主要應用在哪些開發

Python是一種跨平台的計算機程序設計語言。是一種面向對象的動態類型語言，最初被設計用於編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越多被用於獨立的、大型項目的開發。
1、軟體開發：Python語言支持多函數編程，可以擔任任何軟體的開發工作，是它的標配能力。
2、科學計算：Python是一門通用的程序設計語言，比Matlab所採用的腳本語言的應用范圍更廣泛，有更多的程序庫的支持，做科學計算是非常合適的選擇。
3、自動化運維：Python是作為運維工程師的首選編程語言，有諸多優勢所在，是非常受喜歡的編程語言。
4、雲計算：開源雲計算解決方案OpenStack就是基於Python開發的。
5、web開發:基於Python的Web開發框架不要太多，比如耳熟能詳的Django，還有Tornado，Flask。
6、網路爬蟲：也稱網路蜘蛛，是大數據行業獲取數據的核心工具。能夠編寫網路爬蟲的編程語言有不少，但Python絕對是其中的主流之一。
7、數據分析：結合科學計算、機器學習等技術，對數據進行清洗、去重、規格化和針對性的分析是大數據行業的基石，Python是數據分析領域首選的編程語言。
8、人工智慧：對於人工智慧我想不用多介紹，是現在非常流行的一個行業，而人工智慧也是未來的發展，Python是人工智慧的首選編程語言。

❸ web自動化測試，使用node.js 與python哪個語言更合適

Node.js是現在WEBAPP快速開發的標配。python的WEB框架還有模板很多。這個取決於你習慣什麼方式開發。

如果熟悉 python使用node.js沒有壓力，可以完美融合。 如果對python不熟悉，node.js可以給你驚喜。

不過就我個人而言python很熟練，python給我的自由度與支撐力度遠遠大於node.js。 node.js是一些喜歡javascript的極客做的js的後台執行程序。 支持力度顯然遠遠比不上有10幾年WEB開發歷史的python。

node.js有一個最大的好處是前端與後端的融合比較好。都是JS開發的。有利於前端人員快速開發後台伺服器。

再加上node.js大量爆發的各種工具。所以node.js很有前途。 相對python的架構不溫不火。

從開發速度來看。兩者差不多。從系統維護性上。 python要好很多。

從最高性能上看，python也要好很多。 著名的某團隊聊天軟體就是node.js架構。

但是限於javascript語言本身的性能以及執行方式，支持力度。 後台開發還是不建議用node.js，除非你有足夠的理由 。比如快速開發，比如缺少足夠 的後台開發人員，或者是團隊成員整體偏前端等。

node.js真的很適合初學者。 特別是正在學習javascript人。 不過node.js想做好就不容易，特別是團隊規模超過10個人時，代碼很難維護。

v8引擎很強大，大多數測試結果顯示node.js比python性能高。這個感覺挺無語。 js在v8上的優化效果的的確確比python解釋器要強。這是事實。 不過python如果你用得很熟練的情況下，有很多技巧可以將這些差距縮小，以至於超過，完全沒有壓力。

比如我這邊做一個伺服器，通常性能要求很高的情況下，不會使用python做前端，而是使用java+cache做後台伺服器前端。 這樣性能就遠遠超過其它的WEB後端伺服器了。

python在後處理，批處理，數據處理，快速開發很強大。 WEB方面就當是玩具吧。 算是一種快速 開發的補償。 做做膠水，連接不同系統的介面還是可以的。

❹ 學習pythonpython可以從事哪些職位

下面我們來說一下Python具體的工作崗位以及其崗位要求：

Python後台開發工程師：主要是負責搭建和改進平台產品的後台，並與前端開發工程師相互配合完成整體產品的開發工作。要求工程師具備至少一門Python Web開發框架（Tornado、Django、Flask等），了解並熟悉MySQL/Redis/MongoDB。還要熟悉分布式、微服務、高性能Web服務的開發。

Python爬蟲開發工程師：爬蟲開發工程師並非我們預想的那樣，只是負責為公司爬取相對應的數據內容。爬蟲開發工程師主要負責對傳統網頁、SNS及微博等各種網站信息高效採集與正確解析，然後對用戶數據進行整理分析，參與建模的構建，總結分析不同網站、網頁的結構特點及規律，負責爬蟲架構設計和研發，參與爬蟲核心演算法和策略優化研究。需要開發工程師熟悉了解robot規則、selenium、mitmproxy、pymouse等內容。當然作為爬蟲開發工程師一定要有一定的職業情況，所有工作都需要在合理合法的需求下進行。

Python全棧開發工程師：是指可以使用Python相關工具，獨立完成網站開發，稱之為全棧開發。全棧開發工程師需要掌握非常多的技能，包括：項目管理、前後端開發、界面設計、產品設計、資料庫開發、多端產品等等。

自動化運維工程師：是在基本的運維工作的基礎上，實現運維工作的自動化，並且對自動化程序進行優化提升。需要從業者在掌握基本的運營工作的前提下，掌握Python中的IPy、Ansible、Saltstack等常用模塊。

自動化測試工程師：首要要完成測試的基本工作，包括測試計劃、測試用例、黑盒測試、性能測試等等。其次要是完成產品的自動化測試的部署以及維護工作，並且不斷嘗試新的方法，新的工具，以提高測試的效率。需要掌握Python以及selenium相關的技能。

數據分析師：指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。需要從業者了解行業相關業務知識、相關管理工作、掌握足夠的數據分析方法、了解數據分析工具使用、能夠完成數據分析建模等，工作內容偏重於分析，同樣也要掌握一定的開發能力，例如R語言和Python語言。

數據分析開發工程師：根據數據分析師的建模完成數據相關的開發工作，搭建倉庫、完成數據存儲、數據處理、計算處理以及報表開發等工作。需要從業者熟練應用資料庫、數據建模開發、Python相關數據科學知識等技能。

人工智慧開發工程師：根據企業人工智慧AI相關的開發需求，完成相應產品或者功能開發。需要從業者掌握充分的數據理論基礎、Python開發基礎、機器學習理論與實踐、深度學習理論與實踐、自然語言處理等一系列相關的開發技能。

Python游戲開發工程師：主要負責游戲服務端的邏輯開發。需要從業者掌握Python各種性能優化方法、soket網路編程知識、運維相關基礎知識、以及Python相關的游戲開發庫與框架。
此外還可以將Python開發相關工作按照崗位晉升分為初級Python開發工程師、中級Python開發工程師、高級Python開發工程師、項目經理、架構師、CTO等。主要是根據從業者工作年限，在某個就業方向的工作經驗以及解決問題的能力進行定位。

無論是哪個就業方向，扎實的學習好Python相關知識是重中之重，在互聯網行業，無論是大廠還是創業創新的公司，招聘人才的最核心要求是技術能力，只有自己的能力和崗位匹配的時候，才能獲得更多的工作機會。

❺ python可以用來幹嘛

·Web應用開發
Python常被用於Web開發，隨著Python的Web開發框架逐漸成熟，如Django、flask等等，開發者們可以更輕松地開發和管理復雜的Web程序。通過mod_wsgi模塊，Apache可以運行Python編寫的Web程序，舉個最直觀的例子，全球最大的搜索引擎
Google，在其網路搜索系統中就廣泛使用 Python 語言。另外，我們經常訪問的集電影、讀書、音樂於一體的豆瓣網(如圖 1 所示)，也是使用 Python
實現的。不僅如此，全球最大的視頻網站 Youtube 以及 Dropbox(一款網路文件同步工具)也都是用 Python 開發的。
·自動化運維
Python 是標準的系統組件，可以在終端下直接運行 Python。有一些 Linux 發行版的安裝器使用 Python 語言編寫，例如 Ubuntu 的
Ubiquity 安裝器、Red Hat Linux 和 Fedora 的 Anaconda 安裝器等等。另外，Python
標准庫中包含了多個可用來調用操作系統功能的庫。例如，通過 pywin32 這個軟體包，我們能訪問 Windows 的 COM 服務以及其他 Windows
API;使用 IronPython，我們能夠直接調用 .Net Framework。
·人工智慧領域
人工智慧是現如今非常火的一個方向， Python
在人工智慧領域內的機器學習、神經網路、深度學習等方面，都是主流的編程語言。可以這么說，基於大數據分析和深度學習發展而來的人工智慧，其本質上已經無法離開
Python 的支持了。
·網路爬蟲
Python語言很早就用來編寫網路爬蟲。Google 等搜索引擎公司大量地使用 Python 語言編寫網路爬蟲。從技術層面上將，Python
提供有很多服務於編寫網路爬蟲的工具，例如 urllib、Selenium 和 BeautifulSoup 等，還提供了一個網路爬蟲框架 Scrapy。
·游戲開發
很多游戲都是使用C++編寫圖形顯示等高性能的模塊，使用Python或Lua編寫游戲的邏輯，相比Python，Lua的功能更簡單，體積也更小，但Python支持更多的特性和數據類型。除此之外，Python
可以直接調用 Open GL 實現 3D 繪制，這是高性能游戲引擎的技術基礎。事實上，有很多 Python 語言實現的游戲引擎，例如 Pygame、Pyglet
以及 Cocos 2d 等。

❻ 學習python具體能做什麼工作呢

操作系統管理、自動化運維開發
很多操作系統中，Python 是標準的系統組件，大多數 Linux 發行版以及 NetBSD、OpenBSD 和 Mac OS X 都集成了 Python，可以在終端下直接運行 Python。
游戲開發
很多游戲使用 C++ 編寫圖形顯示等高性能模塊，而使用 Python 或 Lua 編寫游戲的邏輯。和 Python 相比，Lua 的功能更簡單，體積更小；而 Python 則支持更多的特性和數據類型。
編寫伺服器軟體
Python 對於各種網路協議的支持很完善，所以經常被用於編寫伺服器軟體以及網路爬蟲。
比如說，Python 的第三方庫 Twisted，它支持非同步網路編程和多數標準的網路協議（包含客戶端和伺服器端），並且提供了多種工具，因此被廣泛用於編寫高性能的伺服器軟體。
科學計算
NumPy、SciPy、Matplotlib 可以讓 Python 程序員編寫科學計算程序。
以上都只是 Python 應用領域的冰山一角，總的來說，Python 語言不僅可以應用到網路編程、游戲開發等領域，還可以在圖形圖像處理、只能機器人、爬取數據、自動化運維等多方面展露頭角，為開發者提供簡約、優雅的編程體驗。
Web應用開發
Python 經常被用於 Web 開發。例如，通過 mod_wsgi 模塊，Apache 可以運行用 Python 編寫的 Web 程序。Python 定義了 WSGI 標准應用介面來協調 HTTP 伺服器與基於 Python 的 Web 程序之間的通信。
不僅如此，一些 Web 框架（如 Django、TurboGears、web2py 等等）可以讓程序員輕松地開發和管理復雜的Web程序。

❼ 編程語言Python有哪些好的Web框架

Python web五大主流框架：

1.Django

❽ 如何部署python web程序

Python Web 程序的部署方案
綜合而言, 高性能的Python web站點部署方式首推 nginx + uwsgi
apache + mod_wsgi 是簡單穩定但性能一般的方式
API伺服器 可以直接使用tornado或者gevent
mod_python
非常原始的cgi模式部署python已經沒有什麼好介紹了。對於不太追求性能的管理系統和網站來說，使用 Apache 部署是一個不錯的選擇。較早的時候，使用 mode_python 部署python的web應用十分流行,在Django 0.96 的時候官方文檔甚至推薦這種方式。
它將Python解釋器嵌入到Apache server,以提供一個訪問Apache server內部的介面。mod_python 在現在看來性能是不佳的，每一個http請求 mod_python 都會由一個進程初始化python解釋器、載入代碼、執行、然後銷毀進程。
mod_wsgi
如果非要用Apache來部署python應用，mod_wsgi是一個更好的選擇。WSGI 全稱是 Web Server Gateway Interface ,由 PEP-333 定義。 基本上所有的python web框架都實現了wsgi介面，用mod_wsgi 能部署任何實現了wsgi的框架。實際上，不需要任何框架也可以用mod_wsgi 部署python程序。使用mod_wsgi的daemon模式，python程序會常駐內存，不會有很大的初始化和銷毀進程方面的開銷，所以性能是好於mod_python的。綜合來說，使用Apache部署python web程序，推薦使用mod_wsgi的daemon模式。
Fastcgi
先說觀點：不建議用fastcgi的方式部署Python web。
前幾年由於lighttpd風頭正勁和豆瓣的成功案例，fastcgi是一種很流行的部署方式。fastcgi與具體語言無關，也與web伺服器無關。是一種通用的部署方式。fastcgi是對於cgi的增強，CGI程序運行在獨立的進程中，並對每個Web請求建立一個進程。面對大量請求，進程的大量建立和消亡使操作系統性能大大下降。
與為每個請求創建一個新的進程不同，FastCGI使用持續的進程來處理一連串的請求。這些進程由FastCGI伺服器管理，而不是web伺服器。 當進來一個請求時，web伺服器把環境變數和這個頁面請求通過一個socket比如FastCGI進程與web伺服器都位於本地）或者一個TCP connection（FastCGI進程在遠端的server farm）傳遞給FastCGI進程。
主流的web伺服器，Apache,lighttpd,nginx 都支持fastcgi，在幾年前，lighttpd的mod_fcgi模塊性能強勁，lighttpd+fastcgi十分流行。無論是python,ruby還是php，都有大量的站點使用這種方式部署。由於nginx的崛起，現在很少有人使用lighttpd了。
fastcgi 並不是專門為python設計，並不是所有的python框架天然的支持fastcgi，通常需要flup這樣的容器來配適。flup由python編寫，和專門的c實現的wsgi容器比起來性能顯得相當不堪。fastcgi的穩定性對於新興的wsgi容器來說也有差距。無論從哪個方面來看，部署python web程序，fastcgi 都已經是過去式。
uwsgi
前幾年nginx還未內置uwsgi模塊的時候，部署uwsgi還是一件挺麻煩的事情。隨著能夠在nginx中直接使用uwsgi模塊，uwsgi已經是最可靠，最方便的高性能python web程序的部署方式了。
在1U的四核XEON伺服器上，一個簡單的wsgi handler甚至能用AB壓到8000以上的qps,這已經是完爆tornado,接近gevent的性能了。 同時，uwsgi的穩定性極好。之前我們有個每天500w-1000w動態請求的站點使用uwsgi部署非常穩定，在一個渣HP 1U 伺服器上，基本不用管它。
上面提到的部署方式都是相對於web網站的方式，在移動互聯網的時代，我們需要的是高性能的API服務，上面這些都是過時的東西。
tornado
tornado 號稱高性能，如果拿他寫網站，其實一般般，只不過跟uwsgi加一些簡單框架差不多而已。它真正的作用，是用來寫API伺服器和長連接的伺服器。
由於tornado能夠直接處理http請求，很多人直接拿他來裸奔直接提供服務。這種方式是不可取的，單線程的tornado只能利用cpu的一個核心，並且一旦阻塞直接就廢了。通常情況下，由supervisor啟動多個tornado進程，通過nginx進行反向代理負載均衡。nginx 1.14 以後的版本反向代理支持長連接，配合tornado的comet效果很好。
tornado還有一些比較奇葩的用法，比如用來做wsgi容器之類的。
gevent
gevent是一個神器，能做的事情很多。在web方面，處理http請求，用起來其實跟tornado差不多，但是要簡陋很多，cookie之類的都沒有。用gevent寫的一些API服務，部署方式還是類似tornado，用supervisor管理多個守護進程，通過nginx做負載均衡。 同樣的它的奇葩用法也和tornado一樣，可以當wsgi容器用。

❾ Python都有哪些就業崗位

下面我們來說一下Python具體的工作崗位以及其崗位要求：

Python後台開發工程師：主要是負責搭建和改進平台產品的後台，並與前端開發工程師相互配合完成整體產品的開發工作。要求工程師具備至少一門Python Web開發框架（Tornado、Django、Flask等），了解並熟悉MySQL/Redis/MongoDB。還要熟悉分布式、微服務、高性能Web服務的開發。

Python爬蟲開發工程師：爬蟲開發工程師並非我們預想的那樣，只是負責為公司爬取相對應的數據內容。爬蟲開發工程師主要負責對傳統網頁、SNS及微博等各種網站信息高效採集與正確解析，然後對用戶數據進行整理分析，參與建模的構建，總結分析不同網站、網頁的結構特點及規律，負責爬蟲架構設計和研發，參與爬蟲核心演算法和策略優化研究。需要開發工程師熟悉了解robot規則、selenium、mitmproxy、pymouse等內容。當然作為爬蟲開發工程師一定要有一定的職業情況，所有工作都需要在合理合法的需求下進行。

Python全棧開發工程師：是指可以使用Python相關工具，獨立完成網站開發，稱之為全棧開發。全棧開發工程師需要掌握非常多的技能，包括：項目管理、前後端開發、界面設計、產品設計、資料庫開發、多端產品等等。

自動化運維工程師：是在基本的運維工作的基礎上，實現運維工作的自動化，並且對自動化程序進行優化提升。需要從業者在掌握基本的運營工作的前提下，掌握Python中的IPy、Ansible、Saltstack等常用模塊。

自動化測試工程師：首要要完成測試的基本工作，包括測試計劃、測試用例、黑盒測試、性能測試等等。其次要是完成產品的自動化測試的部署以及維護工作，並且不斷嘗試新的方法，新的工具，以提高測試的效率。需要掌握Python以及selenium相關的技能。

數據分析師：指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。需要從業者了解行業相關業務知識、相關管理工作、掌握足夠的數據分析方法、了解數據分析工具使用、能夠完成數據分析建模等，工作內容偏重於分析，同樣也要掌握一定的開發能力，例如R語言和Python語言。

數據分析開發工程師：根據數據分析師的建模完成數據相關的開發工作，搭建倉庫、完成數據存儲、數據處理、計算處理以及報表開發等工作。需要從業者熟練應用資料庫、數據建模開發、Python相關數據科學知識等技能。

人工智慧開發工程師：根據企業人工智慧AI相關的開發需求，完成相應產品或者功能開發。需要從業者掌握充分的數據理論基礎、Python開發基礎、機器學習理論與實踐、深度學習理論與實踐、自然語言處理等一系列相關的開發技能。

Python游戲開發工程師：主要負責游戲服務端的邏輯開發。需要從業者掌握Python各種性能優化方法、soket網路編程知識、運維相關基礎知識、以及Python相關的游戲開發庫與框架。
此外還可以將Python開發相關工作按照崗位晉升分為初級Python開發工程師、中級Python開發工程師、高級Python開發工程師、項目經理、架構師、CTO等。主要是根據從業者工作年限，在某個就業方向的工作經驗以及解決問題的能力進行定位。

無論是哪個就業方向，扎實的學習好Python相關知識是重中之重，在互聯網行業，無論是大廠還是創業創新的公司，招聘人才的最核心要求是技術能力，只有自己的能力和崗位匹配的時候，才能獲得更多的工作機會。