python項目架構

㈠ python(pandas模塊)

Pandas是Python的一個數據分析包，最初由AQR Capital
Management於2008年4月開發，並於2009年底開源出來，目前由專注於Python數據包開發的Pydata開發team繼續開發和維護，屬於PyData項目的一部分，pandas最初被作為金融數據分析工具而開發出來，因此pandas為時間序列分析提供了很好的支持。

Pandas的名稱來自於面板數據和python數據分析。panel
data是經濟學中關於多維數據集的一個術語，在Pandas中也提供了panel的數據類型。

Pandas數據結構：

Series：一維數組，與numpy中的一維array類似。二者與Python基本的數據結構list相近，Series如今能保存不同種數據類型，字元串、boolean值、數字等都能保存在series中。

Time-series：以時間為索引的series。

DataFrame：二維的表格型數據結構，很多功能與R中的data.frame類似，可以將DataFrame理解為Series的容器。

Panel ：三維的數組，可以理解為DataFrame的容器。

Panel4D：是像Panel一樣的4維數據容器。

PanelND：擁有factory集合，可以創建像Panel4D一樣N維命名容器的模塊。

㈡ Python能做什麼，能夠開發什麼項目

Python是一種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，越來越多被用於獨立的、大型項目的開發。

Python是一種解釋型腳本語言，可以應用於Web 和 Internet開發、科學計算和統計、人工智慧、教育、桌面界面開發、軟體開發、後端開發這些領域。

Python的應用

1、系統編程

提供API（Application Programming Interface應用程序編程介面），能方便進行系統維護和管理，Linux下標志性語言之一，是很多系統管理員理想的編程工具。

2、圖形處理

有PIL、Tkinter等圖形庫支持，能方便進行圖形處理。

3、數學處理

NumPy擴展提供大量與許多標准數學庫的介面。

4、文本處理

python提供的re模塊能支持正則表達式，還提供SGML，XML分析模塊，許多程序員利用python進行XML程序的開發。

5、資料庫編程

程序員可通過遵循Python DB-API（資料庫應用程序編程介面）規范的模塊與Microsoft SQL Server，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等資料庫通信。python自帶有一個Gadfly模塊，提供了一個完整的SQL環境。

6、網路編程

提供豐富的模塊支持sockets編程，能方便快速地開發分布式應用程序。很多大規模軟體開發計劃例如Zope，Mnet 及BitTorrent. Google都在廣泛地使用它。

7、Web編程

應用的開發語言，支持最新的XML技術。

8、多媒體應用

Python的PyOpenGL模塊封裝了「OpenGL應用程序編程介面」，能進行二維和三維圖像處理。PyGame模塊可用於編寫游戲軟體。

9、pymo引擎

PYMO全稱為python memories off，是一款運行於Symbian S60V3,Symbian3,S60V5, Symbian3, Android系統上的AVG游戲引擎。因其基於python2.0平台開發，並且適用於創建秋之回憶（memories off）風格的AVG游戲，故命名為PYMO。

10、黑客編程

python有一個hack的庫,內置了你熟悉的或不熟悉的函數，但是缺少成就感。

㈢ python web開發用哪個框架比較好

（1）Django。Django的文檔最完善、市場佔有率最高、招聘職位最多估計大家都沒什麼意見。完美的文檔，Django的成功，我覺得很大一部分原因要歸功於Django近乎完美的官方文檔（包括Django book）。全套的解決方案，Django象Rails一樣，提供全套的解決方案（full-stack framework + batteries included），基本要什麼有什麼（比如：cache、session、feed、orm、geo、auth），而且全部Django自己造，開發網 站應手的工具Django基本都給你做好了，因此開發效率是不用說的，出了問題也算好找，不在你的代碼里就在Django的源碼里。
（2）Pylons和Django的設計理念完全不同，Pylons本身只有兩千行左右的Python代碼，不過它還附帶有一些幾乎就是Pylons御用 的第三方模塊。Pylons只提供一個架子和可選方案，你可以根據自己的喜好自由的選擇Template、ORM、form、auth等組件，系統高度可 定製。我們常說Python是一個膠水語言(glue language)，那麼我們完全可以說Pylons就是一個用膠水語言設計的膠水框架。
（3）Tornado即是一個Web server（對此本文不作詳述），同時又是一個類web.py的micro-framework，作為框架Tornado的思想主要來源於Web.py，大家在Web.py的網站首頁也可以看到Tornado的大佬Bret Taylor的這么一段話（他這里說的FriendFeed用的框架跟Tornado可以看作是一個東西）：
（4）Bottle和Flask作為新生一代Python框架的代表，挺有意思的是都採用了decorator的方式配置URL路由。
（5）Flask 精簡
（6）web.py 非常精簡

㈣ python程序基本結構有哪三種

順序結構

分支結構：if

循環結構：for while

㈤ Python有哪些常見的，好用的爬蟲框架

目前實現爬蟲技術的編程環境有很多種，Java、Python、C++等都可以用來寫爬蟲。但很多人選擇Python來寫爬蟲，原因是Python確實很適合做爬蟲，豐富的第三方庫十分強大，簡單幾行代碼便可實現你想要的功能。更重要的，Python也是數據挖掘和分析的好能手。那麼，今天IPIDEA就帶大家來了解Python爬蟲一般用什麼框架比較好。

Beautiful Soup：整合了一些常用爬蟲需求。它是一個可以從HTML或XML文件中提取數據的Python庫。它能夠通過你喜歡的轉換器實現慣用的文檔導航,查找,修改文檔的式.Beautiful Soup會幫你節省數小時甚至數天的工作時間。Beautiful Soup的缺點是不能載入JS。

selenium：這是一個調用瀏覽器的driver，通過這個庫你可以直接調用瀏覽器完成某些操作，比如輸入驗證碼。Selenium是自動化測試工具，它支持各種瀏覽器，包括 Chrome，Safari，Firefox等主流界面式瀏覽器，如果在這些瀏覽器裡面安裝一個 Selenium 的插件，可以方便地實現Web界面的測試. Selenium支持瀏覽器驅動。Selenium支持多種語言開發，比如 Java，C，Ruby等等，PhantomJS 用來渲染解析JS，Selenium 用來驅動以及與Python的對接，Python進行後期的處理。

Scrapy：Scrapy是一個為了爬取網站數據，提取結構性數據而編寫的應用框架。 可以應用在包括數據挖掘，信息處理或存儲歷史數據等一系列的程序中。它是很強大的爬蟲框架，可以滿足簡單的頁面爬取，比如可以明確獲知url pattern的情況。用這個框架可以輕松爬下來如亞馬遜商品信息之類的數據。但是對於稍微復雜一點的頁面，如weibo的頁面信息，這個框架就滿足不了需求了。它的特性有：HTML, XML源數據 選擇及提取 的內置支持；提供了一系列在spider之間共享的可復用的過濾器(即 Item Loaders)，對智能處理爬取數據提供了內置支持。

Portia：是一個開源可視化爬蟲工具，可讓使用者在不需要任何編程知識的情況下爬取網站！簡單地注釋自己感興趣的頁面，Portia將創建一個蜘蛛來從類似的頁面提取數據。簡單來講，它是基於scrapy內核；可視化爬取內容，不需要任何開發專業知識；動態匹配相同模板的內容。

cola：是一個分布式的爬蟲框架，對於用戶來說，只需編寫幾個特定的函數，而無需關注分布式運行的細節。任務會自動分配到多台機器上，整個過程對用戶是透明的。項目整體設計有點糟，模塊間耦合度較高。

PySpider：一個國人編寫的強大的網路爬蟲系統並帶有強大的WebUI。採用Python語言編寫，分布式架構，支持多種資料庫後端，強大的WebUI支持腳本編輯器，任務監視器，項目管理器以及結果查看器。Python腳本控制，可以用任何你喜歡的html解析包。

㈥ Python幾種主流框架比較

Django：Python界最全能的Web開發框架，各種功能完備，可維護性和開發速度都非常強大。常有人說Django慢，其實主要慢在Django
ORM與資料庫的交互上，所以是否選擇使用Django，取決於項目對資料庫交互性的要求以及各種優化。
而對於Django的同步特性導致吞吐量小的問題，其實可以通過Celery等解決，不算是什麼根本問題。Django代表的項目有：Instagram、guardian等。
Flask：屬於微框架的典範，也是Python代碼寫的最好的項目之一。Flask框架的靈活性很高，但也是一把雙刃劍，能用好Flask的，可以做成Pinterest，用不好就沒有什麼太大的作用了。Flask雖然屬於微框架，但也可以做成規模化的Flask，加上flask可以自由選擇自己的資料庫交互組件，再加上celery+redis等非同步特性以後，flask框架的性能非常不錯，之所以很多團隊選擇flask框架，主要原因就是對靈活性的要求。
Tornado：天生非同步，性能強悍，這是它的代名詞。對比Django而言，Tornado屬於較為原始的框架，諸多內容需要自己去處理。不過，隨著項目的不斷壯大，框架能夠提供的功能佔比越來越小，更多的內容需要團隊自己去實現，而大項目往往需要性能的保證，這時候Tornado就是非常不錯的選擇。代表項目：知乎等。

㈦ python的爬蟲框架有哪些

實現爬蟲技術的編程環境有很多種，Java、Python、C++等都可以用來爬蟲。但很多人選擇Python來寫爬蟲，為什麼呢？因為Python確實很適合做爬蟲，豐富的第三方庫十分強大，簡單幾行代碼便可實現你想要的功能。更重要的，Python也是數據挖掘和分析的好能手。
高效的Python爬蟲框架。分享給大家。
1.Scrapy
Scrapy是一個為了爬取網站數據，提取結構性數據而編寫的應用框架。 可以應用在包括數據挖掘，信息處理或存儲歷史數據等一系列的程序中。。用這個框架可以輕松爬下來如亞馬遜商品信息之類的數據。
2.PySpider
pyspider 是一個用python實現的功能強大的網路爬蟲系統，能在瀏覽器界面上進行腳本的編寫，功能的調度和爬取結果的實時查看，後端使用常用的資料庫進行爬取結果的存儲，還能定時設置任務與任務優先順序等。
3.Crawley
Crawley可以高速爬取對應網站的內容，支持關系和非關系資料庫，數據可以導出為JSON、XML等。
4、Portia：是一個開源可視化爬蟲工具，可讓使用者在不需要任何編程知識的情況下爬取網站！簡單地注釋自己感興趣的頁面，Portia將創建一個蜘蛛來從類似的頁面提取數據。簡單來講，它是基於scrapy內核；可視化爬取內容，不需要任何開發專業知識；動態匹配相同模板的內容。
5.Newspaper
Newspaper可以用來提取新聞、文章和內容分析。使用多線程，支持10多種語言等。
6、Python-goose：Java寫的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括：文章主體內容、文章主要圖片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo視頻、元描述、元標簽。
7.Grab

Grab是一個用於構建Web刮板的Python框架。藉助Grab，您可以構建各種復雜的網頁抓取工具，從簡單的5行腳本到處理數百萬個網頁的復雜非同步網站抓取工具
8、selenium：這是一個調用瀏覽器的driver，通過這個庫你可以直接調用瀏覽器完成某些操作，比如輸入驗證碼。

㈧ 誰能簡單說一下python幾個框架的特點吧

1.CubicWeb
CubicWeb的最重要的功能是其代碼的可重用性，由一個個代碼單元組成。它靈活又強大，並且還有一些特別的功能，包括RQL查詢語言和支持有效編碼的語義視圖功能。這是語義Web應用程序的最佳解決方案，並且提供理想的環境。
作為一個程序員，我們必須了解Python這門編程語言的靈活和強大。框架的選擇取決於Web應用程序的使用目的和復雜程度。測量項目所需的負荷、可擴展性和效率是關鍵。

官方網站：http://www.cubicweb.org/
2.Zope2
Zope是不同Web框架集合在一起的完整家庭。與其他框架相比，zope2在當前的開發環境中對於內容管理系統是相當有限的。 Zope工具包是一個很好的庫資源，允許使用重用代碼和不同的庫。

官方網站：https://pypi.python.org/pypi/Zope2
3.web2py
web2py最重要的因素是其外部零依賴，可以創建、復原、管理和修改在瀏覽器中的應用程序。對於一些簡單的web開發任務，大部分都可以自動化快速開發。程序員甚至不需要再准備單一的開發、調試、測試、部署和資料庫處理的封裝包。內置的Web界面中這些都有，在使用之前也不需要進行安裝。

官方網站：http://www.web2py.com/
4.TurboGears
TurboGears也稱為是框架的終結者，因為它雖然有著其他Python框架都有的功能，卻不像其他框架那樣有局限性。它甚至能適用於簡單的微架構項目。它給人的感覺就不像是工作在框架上，而像是在寫新的功能。你可以在幾分鍾之內可以創建一個read-to-extend應用，並且我們可以在網上找到大量的教程。

官方網站：http://www.turbogears.org/
5.Pylons
靈活性是pylons框架的主要特點之一。它可以將不同Python框架提供的某些最好功能，整合到同一個地方。Pyramid是pylons的第一批產品之一，它把重點放在了快速和靈活開發實踐上。你可以挑選任何你認為可以提高Web開發效率的功能整合到一起。

官方網站：http://www.pylonsproject.org/
6.Grok
它由Zope工具包提供支持，並且一開始的時候是作為一個易擴展的Zope工具箱，為了方便那些菜鳥程序員的使用而開發 的。對於Web應用，Grok不但能提供多個構件，還有一個隨時可以提供支持的很好社區。它提供了一種更為簡單和靈活的學習Python的模式。它配備的可DRY方法使得它成為了一個很好的工具。

官方網站：http://grok.zope.org/
7.Web.py
之所以說這是一款非常獨特的框架，主要是因為它的簡單性和功能強大的開發能力。你可以用Python語言舒舒服服地編寫web應用程序。你會因為它的零局限性和易用性喜歡上web.py。有些程序員可能會發現它對功能的限制比較少，因為它預留了整合的空間，所以你不必一下子載入所有的功能，尤其是那些你並不需要的。

官方網站：http://webpy.org/
8.Pyramid
Pyramid以其高效率和快節奏的開發能力而出名。這個框架最妙的是包含了一些Python，Perl和Ruby提供的最獨特的功能。此開源Web框架有一個獨立於平台的MVC結構，提供了開發的最簡途徑。此外，它還是高效開發重用代碼的首選平台之一。

官方網站：http://www.pylonsproject.org/projects/pyramid/about
9.CherryPy
CherryPy起源的其中一個最重要的原因是，它與Python兼容，並且它Python化的介面允許開發人員像Python提供的其他任何模塊一樣將其整合。另一個優秀的特點是能夠自定義各個功能，並配備了本地適配器（mod_python），使得它非常適合開發。它為每一個WSGI功能適配器提供支持，並允許CherryPy的廣泛實施。

官方網站：http://www.cherrypy.org/
10.Flask
Flask是一款可擴展卻又簡單的微架構。可能剛用的時候你會覺得它缺少某些功能，如表單驗證、資料庫抽象層、添加常用功能的第三方庫。但是，它允許擴展，使得它更易於添加所需的功能。它的有些功能如單元測試非常適用於開發，並且支持客戶端應用程序使用安全的cookies。它更適用於輕量級的應用程序和項目。

㈨ 小白學python怎麼快速入門多久能完成一個項目

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㈩ 如何設計結構清晰的 Python 工程目錄結構

1. 使用專業的項目構建發布工具來構建項目目錄. 如 buildout . 其目錄結構絕對比自己創建來的漂亮.
2. log目錄最好不要放到項目里
3. 缺少 setup.py
4. 缺少 requirements.txt