python開源伺服器

❶ python三大web框架分別是什麼 哪個更好

【導讀】目前，Python比較火的三大web框架有Django、Flask和Tornado，要論這三個Web框架哪個更好的話，建議一點，Django幫我們事先搭建了好多，上手會快一些，學習的話可以先從Django學起，然後再學習Flask和Tornado，下面我們就來具體了解一下Python三大web框架的詳情。

1、Django

Django是一個開放源代碼的Web應用框架，由Python寫成。採用了MTV的框架模式，即模型M，模板T和視圖V。它最初是被開發來用於管理勞倫斯出版集團旗下的一些以新聞內容為主的網站的，即是CMS(內容管理系統)軟體。

2、Flask

Flask是一個使用Python編寫的輕量級Web應用框架。其 WSGI工具箱採用Werkzeug ，模板引擎則使用 Jinja2
。Flask使用BSD授權。

Flask也被稱為 「microframework」 ，因為它使用簡單的核心，用 extension
增加其他功能。Flask沒有默認使用的資料庫、窗體驗證工具。

Flask 很輕，花很少的成本就能夠開發一個簡單的網站。非常適合初學者學習。Flask 框架學會以後，可以考慮學習插件的使用。例如使用 WTForm +
Flask-WTForm 來驗證表單數據，用 SQLAlchemy + Flask-SQLAlchemy 來對你的資料庫進行控制。

3、Tornado

Tornado是一種 Web 伺服器軟體的開源版本。Tornado 和現在的主流 Web 伺服器框架(包括大多數 Python
的框架)有著明顯的區別：它是非阻塞式伺服器，而且速度相當快。

得利於其 非阻塞的方式和對epoll的運用，Tornado 每秒可以處理數以千計的連接，因此 Tornado 是實時 Web 服務的一個
理想框架。

關於Python三大web框架的簡單介紹，就給大家分享到這里了，當然學習是永無止境的，學習一項技能更是受益終身，所以，只要肯努力學，什麼時候開始都不晚，希望大家抓緊時間進行學習吧。

❷ Python 有像WordPress這樣的開源程序么

python的開源程序很多，除了wordpress外還有如下：
Django: Python Web應用開發框架
Django 應該是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影響。Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自動化的管理後台：只需要使用起ORM，做簡單的對象定義，它就能自動生成資料庫結構、以及全功能的管理後台。
Diesel：基於Greenlet的事件I/O框架
Diesel提供一個整潔的API來編寫網路客戶端和伺服器。支持TCP和UDP。
Flask：一個用Python編寫的輕量級Web應用框架
Flask是一個使用Python編寫的輕量級Web應用框架。基於Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2 模板引擎。Flask也被稱為「microframework」，因為它使用簡單的核心，用extension增加其他功能。Flask沒有默認使用的資料庫、窗體驗證工具。
Cubes：輕量級Python OLAP框架
Cubes是一個輕量級Python框架，包含OLAP、多維數據分析和瀏覽聚合數據（aggregated data）等工具。
Kartograph.py：創造矢量地圖的輕量級Python框架
Kartograph是一個Python庫，用來為ESRI生成SVG地圖。Kartograph.py目前仍處於beta階段，你可以在virtualenv環境下來測試。
Pulsar：Python的事件驅動並發框架
Pulsar是一個事件驅動的並發框架，有了pulsar，你可以寫出在不同進程或線程中運行一個或多個活動的非同步伺服器。
Web2py：全棧式Web框架
Web2py是一個為Python語言提供的全功能Web應用框架，旨在敏捷快速的開發Web應用，具有快速、安全以及可移植的資料庫驅動的應用，兼容Google App Engine。
Falcon：構建雲API和網路應用後端的高性能Python框架
Falcon是一個構建雲API的高性能Python框架，它鼓勵使用REST架構風格，盡可能以最少的力氣做最多的事情。
Dpark：Python版的Spark
DPark是Spark的Python克隆，是一個Python實現的分布式計算框架，可以非常方便地實現大規模數據處理和迭代計算。DPark由豆瓣實現，目前豆瓣內部的絕大多數數據分析都使用DPark完成，正日趨完善。
Buildbot：基於Python的持續集成測試框架
Buildbot是一個開源框架，可以自動化軟體構建、測試和發布等過程。每當代碼有改變，伺服器要求不同平台上的客戶端立即進行代碼構建和測試，收集並報告不同平台的構建和測試結果。
Zerorpc：基於ZeroMQ的高性能分布式RPC框架
Zerorpc是一個基於ZeroMQ和MessagePack開發的遠程過程調用協議（RPC）實現。和 Zerorpc 一起使用的 Service API 被稱為 zeroservice。Zerorpc 可以通過編程或命令行方式調用。
Bottle: 微型Python Web框架
Bottle是一個簡單高效的遵循WSGI的微型python Web框架。說微型，是因為它只有一個文件，除Python標准庫外，它不依賴於任何第三方模塊。
Tornado：非同步非阻塞IO的Python Web框架
Tornado的全稱是Torado Web Server，從名字上看就可知道它可以用作Web伺服器，但同時它也是一個Python Web的開發框架。最初是在FriendFeed公司的網站上使用，FaceBook收購了之後便開源了出來。
webpy: 輕量級的Python Web框架
webpy的設計理念力求精簡（Keep it simple and powerful），源碼很簡短，只提供一個框架所必須的東西，不依賴大量的第三方模塊，它沒有URL路由、沒有模板也沒有資料庫的訪問。
Scrapy：Python的爬蟲框架
Scrapy是一個使用Python編寫的，輕量級的，簡單輕巧，並且使用起來非常的方便。

❸ Python的特點（優點和缺點）

| Python有什麼優勢?
1、Python作為高級語言，面向對象自然不用說，但是相對於其他語言來說，Python是全對象語言，這是Python的一大特色。
2、Python語法簡潔，相對於其他底層語言和高級語言來說Python的語法簡潔好寫，具體的也不好統計，但是相對於C語言來說，實現同樣的功能C語言要100行代碼，Python一般也就30行左右，當然不同功能代碼量有所不同，而且Python沒有像其他語言那樣各種復雜的標點符號，這一點對書寫代碼的速度有很大提高。
3、使用Python的開發人員多，其實這一點很重要，使用的人多就有很多人來維護，開發它，修復他的漏洞，這樣Python的功能就會更完善，更強大。
4、宜讀：Python的語法類似於我們正常說話的流程，所以學習和書寫都很簡單，開發人員之間的交互也非常容易。
5、Python的解釋器彈性也很強，能嵌入很多其他語言之中。
| Python有哪些缺點?
1、Python和底層硬體交互起來比較費勁，很難實現嵌入式開發，即使實現性能也不是很理想。
2、Python的運行速度相對於其他底層語言來說比較慢，這里也是一樣，不一樣的程序代碼實現也有所不同，從網上發布的一些消息來看，Python比起C語言大概慢了幾十倍，大家不要認為慢了幾十倍就很慢，其實語言的通途有不同的方向，C主要是偏向於底層開發，Python傾向於應用層開發，雖然速度上相差幾十倍，但是0.1秒和0.001秒對於應用層來說幾乎沒有影響。
3、Python2和Python3不兼容，雖然是進步，但是對於很多Python2開發的程序更改起來就比較難，甚至需要重新開發。
4、代碼不能加密，發布出去的代碼就是源碼，不像C和C++那樣能直接編譯成機器碼，這也是C和C++能運行速度快的原因。

❹ python有哪些特點和優點

顯著的優點

Python 語言擁有諸多的優點，這其中，以下幾個優點特別顯著：

簡單易學：Python語言相對於其他編程語言來說，屬於比較容易學習的一門編程語言，它注重的是如何解決問題而不是編程語言的語法和結構。正是因為Python語言簡單易學，所以，已經有越來越多的初學者選擇Python語言作為編程的入門語言。例如，在浙江省 2017年高中信息技術改革中，《演算法與程序設計》課程將使用 Python語言替換原有的VB 語言。

語法優美：Python語言力求代碼簡潔、優美。在Python語言中，採用縮進來標識代碼塊，通過減少無用的大括弧，去除語句末尾的分號等視覺雜訊，使得代碼的可讀性顯著提高。閱讀一段良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣，它使你能夠專注於解決問題，而不用太糾結編程語言本身的語法。

豐富強大的庫：Python語言號稱自帶電池(Battery Included)，寓意是Python語言的類庫非常的全面，包含了解決各種問題的類庫。無論實現什麼功能，都有現成的類庫可以使用。如果一個功能比較特殊，標准庫沒有提供相應的支持，那麼，很大概率也會有相應的開源項目提供了類似的功能。合理使用Python的類庫和開源項目，能夠快速的實現功能，滿足業務需求。

開發效率高：Python的各個優點是相輔相成的。例如，Python語言因為有了豐富強大的類庫，所以，Python的開發效率能夠顯著提高。相對於 C、C++ 和 Java等編譯語言，Python開發者的效率提高了數倍。實現相同的功能，Python代碼的文件往往只有 C、C++和Java代碼的1/5~1/3。雖然Python語言擁有很多吸引人的特性，但是，各大互聯網公司廣泛使用Python語言，很大程度上是因為Python語言開發效率高這個特點。開發效率高的語言，能夠更好的滿足互聯網快速迭代的需求，因此，Python語言在互聯網公司使用非常廣泛。

應用領域廣泛：Python語言的另一大優點就是應用領域廣泛，工程師可以使用Python 做很多的事情。例如，Web開發、網路編程、自動化運維、Linux系統管理、數據分析、科學計算、人工智慧、機器學習等等。Python語言介於腳本語言和系統語言之間，我們根據需要，既可以將它當做一門腳本語言來編寫腳本，也可以將它當做一個系統語言來編寫服務。

不可忽視的缺點

毫無疑問，Python確實有用很多的優點，每一個優點看起來都非常吸引人。但是，Python並不是沒有缺點的，最主要的缺點有以下幾個：

Python的執行速度不夠快。當然，這也不是一個很嚴重的問題，一般情況下，我們不會拿Python語言與C/C++這樣的語言進行直接比較。在Python語言的執行速度上，一方面，網路或磁碟的延遲，會抵消掉部分Python本身消耗的時間；另一方面，因為Python 特別容易和C結合起來，因此，我們可以通過分離一部分需要優化速度的應用，將其轉換為編譯好的擴展，並在整個系統中使用Python腳本將這部分應用連接起來，以提高程序的整體效率。

Python的GIL鎖限制並發：Python的另一個大問題是，對多處理器支持不好。如果讀者接觸Python時間比較長，那麼，一定聽說過GIL這個詞。GIL是指Python全局解釋器鎖（Global Interpreter Lock），當Python的默認解釋器要執行位元組碼時，都需要先申請這個鎖。這意味著，如果試圖通過多線程擴展應用程序，將總是被這個全局解釋器鎖限制。當然，我們可以使用多進程的架構來提高程序的並發，也可以選擇不同的Python實現來運行我們的程序。

Python 2與Python 3不兼容： 如果一個普通的軟體或者庫，不能夠做到後向兼容，那麼，它會被用戶無情的拋棄了。在Python中，一個槽點是Python 2與Python 3不兼容。因為Python沒有向後兼容，給所有的Python工程師帶來了無數的煩惱。

上述就是總結的Python語言的優缺點。總體來說，Python目前的發展還是非常不錯的。借著人工智慧時代的東風，Python開發人員的未來一定會很光明。

❺ python 開源量化平台 vn.py有什麼用

開源交易平台開發框架

❻ python是軟體嗎 為什麼我在桌面上沒有找到它 那我要運行它應該在哪找呢

安裝個pycharm軟體，就可以在上面運行.py程序了。你可以去pycharm官網下載免費版。

❼ Python和JavaScript有什麼區別嗎

以下是我總結的一些區別，希望能夠幫助到你：

JavaScript

JavaScript是一種腳本語言，是Web開發的主要語言，並且是世界上最受歡迎的腳本語言之一。JavaScript是一種動態客戶端腳本語言，用於生成網頁和Web應用程序。JavaScript通常僅在Web瀏覽器中運行。與HTML結合使用時，JavaScript用於創建互動式Web功能和其他有用的屬性。該語言也是生成Web圖形，小部件和移動功能時的最愛。JavaScript是一種適合初學者的語言，尤其是在Web開發是最終目標的情況下。

Python

Python是一種動態且功能強大的面向對象編程語言。這種高級語言主要用於開發應用程序，但它還有許多其他用途。程序員將這種語言用於Web應用程序，桌面軟體程序等，甚至可以使用Python對整個操作系統進行編程。該語言還用於數據分析，機器學習和開發游戲。它被認為易於學習，通常建議將Python編碼作為第一語言。

Python和JavaScript：相似之處

Python和JavaScript在使用和結構上有一些明顯的相似之處。這兩種語言都是面向對象的，因此非常適合大型和復雜的軟體開發。

此外，Python和JavaScript都是動態類型化的高級編碼語言。因此，學習JavaScript和Python相當容易。

開發人員在網站開發中都大量使用這兩者，這使它們成為所有完整堆棧產品組合的絕佳補充。除了這些相似之處，Python和JavaScript還是有很大的不同。

Python與JavaScript：差異

Python比JavaScript具有更多的應用程序。游戲，軟體程序，移動開發和數據分析完全可以使用Python完成，這使其成為許多領域開發人員的熱門選擇。

此外，JavaScript和Python經常出現在Web開發的相反兩端。JavaScript主要是前端（或客戶端）開發語言，而程序員通常在網站項目的後端（或伺服器端腳本）上使用Python。JavaScript通常與HTML和CSS結合使用，而Python通常單獨使用。

❽ Python能用來做什麼

Python 語言主要有以下用途：
1) 簡單：Python 是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的 Python 程序就感覺像是在讀英語一樣，盡管這個英語的要求非常嚴格。Python 的這種偽代碼本質是其優點之一，使用戶能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。
2) 易學：Python 有極其簡單的語法，非常容易上手。
3) 免費、開源：Python 是 FLOSS（自由/開源軟體）之一。簡單來說，用戶可以自由地發布這個軟體的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟體中。FLOSS 是基於一個團體分享知識的概念，這也是為什麼 Python 如此優秀的原因之一：它由一群希望看到 Python 更加優秀的人創造，並被他們不斷改進。
4) 高層語言：使用 Python 語言編寫程序時，不用考慮如何管理程序使用的內存等底層細節。
5) 可移植性強：由於它的開源本質，Python 已經被移植在許多平台上。如果 Python 程序沒有使用依賴於系統的特性，那麼程序不用修改就可以在下述任意平台上面運行。這些平台包括 Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、Pocket PC 和 Symbian。
6) 解釋型語言：編譯型語言（如 C 或 C++）源程序從源文件（即 C 或 C++ 語言）轉換到二進制代碼（即 0 和 1）的過程通過編譯器和不同的標記、選項完成，當運行程序的時候，連接器把程序從硬碟復制到內存中並且運行。而 Python 程序不需要編譯成二進制代碼，直接從源代碼運行程序。
在計算機內部，Python 解釋器把源代碼轉換成位元組碼的中間形式，然後再把它翻譯成計算機使用的機器語言並運行。因此，用戶不再需要操心如何編譯程序、如何確保指定了正確的模塊或包文件等細節，所有這一切使得使用 Python 更加簡單。同時，由於只需要把 Python 程序拷貝到另外一台計算機上即可工作，這也使得 Python 程序更加易於移植。
7) 面向對象：Python 既支持面向過程的編程也支持面向對象的編程。在面向過程的語言中，程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數構建起來的。在面向對象的語言中，程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。與其他語言（如 C++ 和 Java）相比，Python 以一種非常強大又簡單的方式實現面向對象編程。
8) 可擴展性強：如果希望把一段關鍵代碼運行得更快或希望某些演算法不公開，可以使用 C 或 C++ 語言編寫這部分程序，然後在 Python 程序中調用它們。
9) 可嵌入性強：可以把 Python 嵌入 C/C++ 程序，從而向用戶提供腳本功能。
10) 豐富的擴展庫：Python 擴展庫很龐大，可以幫助處理包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、資料庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV 文件、密碼系統、GUI（圖形用戶界面）、Tk 以及其他與系統有關的操作。只要安裝了 Python，所有這些功能都是可用的，這被稱作 Python 的「功能齊全」理念。除了擴展庫以外，還有許多其他高質量的庫，如 wxPython、Twisted 和 Python 圖像庫等。

❾ 去哪裡找python的開源項目

GitHub是一個面向開源及私有軟體項目的託管平台，因為只支持git 作為唯一的版本庫格式進行託管，故名GitHub。作為開源代碼庫以及版本控制系統，Github擁有超過900萬開發者用戶。隨著越來越多的應用程序轉移到了雲上，Github已經成為了管理軟體開發以及發現已有代碼的首選方法。在GitHub，用戶可以十分輕易地找到海量的開源代碼。

下面給大家介紹一些GitHub上25個開源項目：

（1）TensorFlow Models

如果你對機器學習和深度學習感興趣，一定聽說過TensorFlow。TensorFlow Models是一個開源存儲庫，可以找到許多與深度學習相關的庫和模型。

（GitHub： https://github.com/tensorflow/models ）

（2）Keras

Keras是一個高級神經網路API，用Python編寫，能夠在TensorFlow，CNTK或Theano之上運行。旨在完成深度學習的快速開發（GitHub： https://github.com/keras-team/keras ）

（3）Flask

Flask 是一個微型的 Python 開發的 Web 框架，基於Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2 模板引擎，使用BSD授權。

（GitHub： https://github.com/pallets/flask ）

（4）scikit-learn

scikit-learn是一個用於機器學習的Python模塊，基於 NumPy、SciPy 和 matplotlib 構建。，並遵循 BSD 許可協議。

（GitHub： https://github.com/scikit-learn ）

（5）Zulip

Zulip是一款功能強大的開源群聊應用程序，它結合了實時聊天的即時性和線程對話的生產力優勢。Zulip作為一個開源項目，被許多世界500強企業，大型組織以及其他需要實時聊天系統的用戶選擇使用，該系統允許用戶每天輕松處理數百或數千條消息。Zulip擁有超過300名貢獻者，每月合並超過500次提交，也是規模最大，發展最快的開源群聊項目。

（GitHub： https://github.com/zulip/zulip ）

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（6）Django

Django 是 Python 編程語言驅動的一個開源模型-視圖-控制器（MVC）風格的 Web 應用程序框架，旨在快速開發出清晰，實用的設計。使用 Django，我們在幾分鍾之內就可以創建高品質、易維護、資料庫驅動的應用程序。

（GitHub： https://github.com/django/django ）

（7）Rebound

Rebound 是一個當你得到編譯錯誤時即時獲取 Stack Overflow 結果的命令行工具。 就用 rebound 命令執行你的文件。這對程序員來說方便了不少。

（GitHub： https://github.com/shobrook/rebound ）

（8）Google Images Download

這是一個命令行python程序，用於搜索Google Images上的關鍵字/關鍵短語，並可選擇將圖像下載到您的計算機。你也可以從另一個python文件調用此腳本。

（GitHub： https://github.com/hardikvasa/google-images-download ）

（9）YouTube-dl

youtube-dl 是基於 Python 的命令行媒體文件下載工具，完全開源免費跨平台。用戶只需使用簡單命令並提供在線視頻的網頁地址即可讓程序自動進行嗅探、下載、合並、命名和清理，最終得到已經命名的完整視頻文件。

（GitHub： htt ps://github.com/rg3/youtube-dl ）

（10）System Design Primer

此repo是一個系統的資源集合，可幫助你了解如何大規模構建系統。

（GitHub： https://github.com/donnemartin/system-design-primer ）

（11）Mask R-CNN

Mask R-CNN用於對象檢測和分割。這是對Python 3，Keras和TensorFlow的Mask R-CNN實現。該模型為圖像中對象的每個實例生成邊界框和分割蒙版。它基於特Feature Pyramid Network（FPN）和 ResNet101 backbone。

（GitHub： https://github.com/matterport/Mask_RCNN ）

（12）Face Recognition

Face Recognition 是一個基於 Python 的人臉識別庫，使用十分簡便。這還提供了一個簡單的face_recognition命令行工具，可以讓您從命令行對圖像文件夾進行人臉識別！

（GitHub： https://github.com/ageitgey/face_recognition ）

（13）snallygaster

用於掃描HTTP伺服器上的機密文件的工具。

（GitHub： https://github.com/hannob/snallygaster ）

（14）Ansible

Ansible是一個極其簡單的IT自動化系統。它可用於配置管理，應用程序部署，雲配置，支持遠程任務執行和多節點發布 - 包括通過負載平衡器輕松實現零停機滾動更新等操作。

（GitHub： https://github.com/ansible/ansible ）

（15）Detectron

Detectron是Facebook AI 研究院開源的的軟體系統，它實現了最先進的目標檢測演算法，包括Mask R-CNN。它是用Python編寫的，由Caffe2深度學習框架提供支持。

（16）asciinema

終端會話記錄器和asciinema.org的最佳搭檔。

（GitHub： https://github.com/asciinema/asciinema ）

（17）HTTPie

HTTPie 是一個開源的命令行的 HTTP 工具包，其目標是使與Web服務的CLI交互盡可能人性化。它提供了一個簡單的http命令，允許使用簡單自然的語法發送任意HTTP請求，並顯示彩色輸出。HTTPie可用於測試，調試以及通常與HTTP伺服器交互。

（GitHub： https://github.com/jakubroztocil/httpie ）

（18）You-Get

You-Get是一個小型命令行實用程序，用於從Web下載媒體內容（視頻，音頻，圖像），支持國內外常用的視頻網站。

（GitHub： https://github.com/soimort/you-get ）

（19）Sentry

Sentry從根本上講是一項服務，可以幫助用戶實時監控和修復崩潰。基於Django構建，它包含一個完整的API，用於從任何語言、任何應用程序中發送事件。

（GitHub: https://github.com/getsentry/sentry ）

（20）Tornado

Tornado是使用Python開發的全棧式（full-stack）Web框架和非同步網路庫，，最初是由FriendFeed上開發的。通過使用非阻塞網路I / O，Tornado可以擴展到數萬個開放連接，是long polling、WebSockets和其他需要為用戶維護長連接應用的理想選擇。

（GitHub： https://github.com/tornadoweb/tornado ）

（21）Magenta

Magenta是一個探索機器學習在創造藝術和音樂過程中的作用的研究項目。這主要涉及開發新的深度學習和強化學習演算法，用於生成歌曲，圖像，繪圖等。但它也是構建智能工具和界面的探索，它允許藝術家和音樂家使用這些模型。

（GitHub： https://github.com/tensorflow/magenta ）

（22）ZeroNet

ZeroNet是一個利用比特幣的加密演算法和BitTorrent技術提供的不受審查的網路，完全開源。

（GitHub： https://github.com/HelloZeroNet/ZeroNet ）

（23）Gym

OpenAI Gym是一個用於開發和比較強化學習演算法的工具包。這是Gym的開源庫，可讓讓你訪問標准化的環境。

（GitHub： https://github.com/openai/gym ）

（24）Pandas

Pandas是一個Python包，提供快速，靈活和富有表現力的數據結構，該工具是為了解決數據分析任務而創建的。Pandas 納入了大量庫和一些標準的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需的工具。此外，它還有更廣泛的目標，即成為所有語言中最強大，最靈活的開源數據分析/操作工具。它目前已經朝著這個目標邁進。

（GitHub： https://github.com/pandas-dev/pandas ）

（25）Luigi

Luigi 是一個 Python 模塊，可以幫你構建復雜的批量作業管道。處理依賴決議、工作流管理、可視化展示等等，內建 Hadoop 支持。（GitHub： https://github.com/spotify/luigi ）