pythonrestfuleve

⑴ python與java如何構建通信請給出一個學習方向。

1、python提供restful介面，java直接調用restful api即可；
2、rpc通信，現成框架例如grpc。 java 和python都支持。
3、消息隊列，python計算結果存到消息隊列，java端訂閱處理即可。相當於引入一個中間代理角色。
思路大概就上面的方式，根據實際場景進行技術選型。

⑵ python3 flask restful 傳入中文參數 亂碼

這個編碼應當不對吧，沒有對應的解碼
>>> '財匯端'.encode('unicode_escape')
b'\\u8d22\\u6c47\\u7aef'
>>>

這個是這幾個字對應的編碼
\u這種類型的解碼
>>> html.unescape('\u8d22\u6c47\u7aef')
'財匯端'
>>>

⑶ 如何使用python 開發一個api

使用 Python 和 Flask 設計 RESTful API

近些年來 REST (REpresentational State Transfer) 已經變成了 web services 和 web APIs 的標配。

在本文中我將向你展示如何簡單地使用 Python 和 Flask 框架來創建一個 RESTful 的 web service。

什麼是 REST？

六條設計規范定義了一個 REST 系統的特點:

• 客戶端-伺服器: 客戶端和伺服器之間隔離，伺服器提供服務，客戶端進行消費。

• 無狀態: 從客戶端到伺服器的每個請求都必須包含理解請求所必需的信息。換句話說， 伺服器不會存儲客戶端上一次請求的信息用來給下一次使用。

• 可緩存: 伺服器必須明示客戶端請求能否緩存。

• 分層系統: 客戶端和伺服器之間的通信應該以一種標準的方式，就是中間層代替伺服器做出響應的時候，客戶端不需要做任何變動。

• 統一的介面: 伺服器和客戶端的通信方法必須是統一的。

• 按需編碼: 伺服器可以提供可執行代碼或腳本，為客戶端在它們的環境中執行。這個約束是唯一一個是可選的。

什麼是一個 RESTful 的 web service？

REST 架構的最初目的是適應萬維網的 HTTP 協議。

RESTful web services 概念的核心就是「資源」。 資源可以用URI來表示。客戶端使用 HTTP 協議定義的方法來發送請求到這些 URIs，當然可能會導致這些被訪問的」資源「狀態的改變。

HTTP 標準的方法有如下:

• ========== ===================== ==================================


• HTTP 方法 行為 示例


• ========== ===================== ==================================


• GET 獲取資源的信息 http://example.com/api/orders


• GET 獲取某個特定資源的信息 http://example.com/api/orders/123


• POST 創建新資源 http://example.com/api/orders


• PUT 更新資源 http://example.com/api/orders/123


• DELETE 刪除資源 http://example.com/api/orders/123


• ========== ====================== ==================================



REST 設計不需要特定的數據格式。在請求中數據可以以JSON形式, 或者有時候作為 url 中查詢參數項。

設計一個簡單的 web service

堅持 REST 的准則設計一個 web service 或者 API 的任務就變成一個標識資源被展示出來以及它們是怎樣受不同的請求方法影響的練習。

比如說，我們要編寫一個待辦事項應用程序而且我們想要為它設計一個 web service。要做的第一件事情就是決定用什麼樣的根 URL 來訪問該服務。例如，我們可以通過這個來訪問:

http://[hostname]/todo/api/v1.0/

在這里我已經決定在 URL 中包含應用的名稱以及 API 的版本號。在 URL 中包含應用名稱有助於提供一個命名空間以便區分同一系統上的其它服務。在 URL 中包含版本號能夠幫助以後的更新，如果新版本中存在新的和潛在不兼容的功能，可以不影響依賴於較舊的功能的應用程序。

下一步驟就是選擇將由該服務暴露(展示)的資源。這是一個十分簡單地應用，我們只有任務，因此在我們待辦事項中唯一的資源就是任務。

我們的任務資源將要使用 HTTP 方法如下:

• ========== =============================================== =============================


• HTTP 方法 URL 動作


• ========== =============================================== ==============================


• GET http://[hostname]/todo/api/v1.0/tasks 檢索任務列表


• GET http://[hostname]/todo/api/v1.0/tasks/[task_id] 檢索某個任務


• POST http://[hostname]/todo/api/v1.0/tasks 創建新任務


• PUT http://[hostname]/todo/api/v1.0/tasks/[task_id] 更新任務


• DELETE http://[hostname]/todo/api/v1.0/tasks/[task_id] 刪除任務


• ========== ================================================ =============================



我們定義的任務有如下一些屬性:

• id: 任務的唯一標識符。數字類型。

• title: 簡短的任務描述。字元串類型。

• description: 具體的任務描述。文本類型。

• done: 任務完成的狀態。布爾值。

目前為止關於我們的 web service 的設計基本完成。剩下的事情就是實現它！

Flask 框架的簡介

如果你讀過Flask Mega-Tutorial 系列，就會知道 Flask 是一個簡單卻十分強大的 Python web 框架。

在我們深入研究 web services 的細節之前，讓我們回顧一下一個普通的 Flask Web 應用程序的結構。

我會首先假設你知道 Python 在你的平台上工作的基本知識。 我將講解的例子是工作在一個類 Unix 操作系統。簡而言之，這意味著它們能工作在 Linux，Mac OS X 和 Windows(如果你使用Cygwin)。 如果你使用 Windows 上原生的 Python 版本的話，命令會有所不同。

讓我們開始在一個虛擬環境上安裝 Flask。如果你的系統上沒有 virtualenv，你可以從https://pypi.python.org/pypi/virtualenv上下載:

• $ mkdir todo-api


• $ cd todo-api


• $ virtualenv flask


• New python executable in flask/bin/python


• Installing setuptools............................done.


• Installing pip...................done.


• $ flask/bin/pip install flask



既然已經安裝了 Flask，現在開始創建一個簡單地網頁應用，我們把它放在一個叫 app.py 的文件中:

• #!flask/bin/pythonfrom flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route('/')def index():


• return "Hello, World!"if __name__ == '__main__':


• app.run(debug=True)



為了運行這個程序我們必須執行 app.py:

• $ chmod a+x app.py


• $ ./app.py


• * Running on http://127.0.0.1:5000/


• * Restarting with reloader



現在你可以啟動你的網頁瀏覽器，輸入http://localhost:5000看看這個小應用程序的效果。

簡單吧？現在我們將這個應用程序轉換成我們的 RESTful service！

使用 Python 和 Flask 實現 RESTful services

使用 Flask 構建 web services 是十分簡單地，比我在Mega-Tutorial中構建的完整的服務端的應用程序要簡單地多。

在 Flask 中有許多擴展來幫助我們構建 RESTful services，但是在我看來這個任務十分簡單，沒有必要使用 Flask 擴展。

我們 web service 的客戶端需要添加、刪除以及修改任務的服務，因此顯然我們需要一種方式來存儲任務。最直接的方式就是建立一個小型的資料庫，但是資料庫並不是本文的主體。學習在 Flask 中使用合適的資料庫，我強烈建議閱讀Mega-Tutorial。

這里我們直接把任務列表存儲在內存中，因此這些任務列表只會在 web 伺服器運行中工作，在結束的時候就失效。 這種方式只是適用我們自己開發的 web 伺服器，不適用於生產環境的 web 伺服器， 這種情況一個合適的資料庫的搭建是必須的。

我們現在來實現 web service 的第一個入口:

• #!flask/bin/pythonfrom flask import Flask, jsonifyapp = Flask(__name__)tasks = [


• {


• 'id': 1,


• 'title': u'Buy groceries',


• 'description': u'Milk, Cheese, Pizza, Fruit, Tylenol',


• 'done': False


• },


• {


• 'id': 2,


• 'title': u'Learn Python',


• 'description': u'Need to find a good Python tutorial on the web',


• 'done': False


• }]@app.route('/todo/api/v1.0/tasks', methods=['GET'])def get_tasks():


• return jsonify({'tasks': tasks})if __name__ == '__main__':


• app.run(debug=True)



正如你所見，沒有多大的變化。我們創建一個任務的內存資料庫，這里無非就是一個字典和數組。數組中的每一個元素都具有上述定義的任務的屬性。

取代了首頁，我們現在擁有一個 get_tasks 的函數，訪問的 URI 為 /todo/api/v1.0/tasks，並且只允許 GET 的 HTTP 方法。

這個函數的響應不是文本，我們使用 JSON 數據格式來響應，Flask 的 jsonify 函數從我們的數據結構中生成。

使用網頁瀏覽器來測試我們的 web service 不是一個最好的注意，因為網頁瀏覽器上不能輕易地模擬所有的 HTTP 請求的方法。相反，我們會使用 curl。如果你還沒有安裝 curl 的話，請立即安裝它。

通過執行 app.py，啟動 web service。接著打開一個新的控制台窗口，運行以下命令:

• $ curl -i http://localhost:5000/todo/api/v1.0/tasks


• HTTP/1.0 200 OK


• Content-Type: application/json


• Content-Length: 294


• Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3


• Date: Mon, 20 May 2013 04:53:53 GMT



• {


• "tasks": [


• {


• "description": "Milk, Cheese, Pizza, Fruit, Tylenol",


• "done": false,


• "id": 1,


• "title": "Buy groceries"


• },


• {


• "description": "Need to find a good Python tutorial on the web",


• "done": false,


• "id": 2,


• "title": "Learn Python"


• }


• ]


• }



我們已經成功地調用我們的 RESTful service 的一個函數！

現在我們開始編寫 GET 方法請求我們的任務資源的第二個版本。這是一個用來返回單獨一個任務的函數:

• from flask import [email protected]('/todo/api/v1.0/tasks/<int:task_id>', methods=['GET'])def get_task(task_id):


• task = filter(lambda t: t['id'] == task_id, tasks)


• if len(task) == 0:


• abort(404)


• return jsonify({'task': task[0]})



第二個函數有些意思。這里我們得到了 URL 中任務的 id，接著 Flask 把它轉換成 函數中的 task_id 的參數。

我們用這個參數來搜索我們的任務數組。如果我們的資料庫中不存在搜索的 id，我們將會返回一個類似 404 的錯誤，根據 HTTP 規范的意思是 「資源未找到」。

如果我們找到相應的任務，那麼我們只需將它用 jsonify 打包成 JSON 格式並將其發送作為響應，就像我們以前那樣處理整個任務集合。

調用 curl 請求的結果如下:

• $ curl -i http://localhost:5000/todo/api/v1.0/tasks/2


• HTTP/1.0 200 OK


• Content-Type: application/json


• Content-Length: 151


• Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3


• Date: Mon, 20 May 2013 05:21:50 GMT



• {


• "task": {


• "description": "Need to find a good Python tutorial on the web",


• "done": false,


• "id": 2,


• "title": "Learn Python"


• }


• }


• $ curl -i http://localhost:5000/todo/api/v1.0/tasks/3


• HTTP/1.0 404 NOT FOUND


• Content-Type: text/html


• Content-Length: 238


• Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3


• Date: Mon, 20 May 2013 05:21:52 GMT



• <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 3.2 Final//EN">


• <title>404 Not Found</title>


• <h1>Not Found</h1>


• <p>The requested URL was not found on the server.</p><p>If you entered the URL manually please check your spelling and try again.</p>



當我們請求 id #2 的資源時候，我們獲取到了，但是當我們請求 #3 的時候返回了 404 錯誤。有關錯誤奇怪的是返回的是 HTML 信息而不是 JSON，這是因為 Flask 按照默認方式生成 404 響應。由於這是一個 Web service 客戶端希望我們總是以 JSON 格式回應，所以我們需要改善我們的 404 錯誤處理程序:

• from flask import [email protected](404)def not_found(error):


• return make_response(jsonify({'error': 'Not found'}), 404)



我們會得到一個友好的錯誤提示:

• $ curl -i http://localhost:5000/todo/api/v1.0/tasks/3


• HTTP/1.0 404 NOT FOUND


• Content-Type: application/json


• Content-Length: 26


• Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3


• Date: Mon, 20 May 2013 05:36:54 GMT



• {


• "error": "Not found"


• }



接下來就是 POST 方法，我們用來在我們的任務資料庫中插入一個新的任務:

• from flask import [email protected]('/todo/api/v1.0/tasks', methods=['POST'])def create_task():


• if not request.json or not 'title' in request.json:


• abort(400)


• task = {


• 'id': tasks[-1]['id'] + 1,


• 'title': request.json['title'],


• 'description': request.json.get('description', ""),


• 'done': False


• }


• tasks.append(task)


• return jsonify({'task': task}), 201



添加一個新的任務也是相當容易地。只有當請求以 JSON 格式形式，request.json 才會有請求的數據。如果沒有數據，或者存在數據但是缺少 title 項，我們將會返回 400，這是表示請求無效。

接著我們會創建一個新的任務字典，使用最後一個任務的 id + 1 作為該任務的 id。我們允許 description 欄位缺失，並且假設 done 欄位設置成 False。

我們把新的任務添加到我們的任務數組中，並且把新添加的任務和狀態 201 響應給客戶端。

使用如下的 curl 命令來測試這個新的函數:

• $ curl -i -H "Content-Type: application/json" -X POST -d '{"title":"Read a book"}' http://localhost:5000/todo/api/v1.0/tasks


• HTTP/1.0 201 Created


• Content-Type: application/json


• Content-Length: 104


• Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3


• Date: Mon, 20 May 2013 05:56:21 GMT



• {


• "task": {


• "description": "",


• "done": false,


• "id": 3,


• "title": "Read a book"


• }


• }



注意：如果你在 Windows 上並且運行 Cygwin 版本的 curl，上面的命令不會有任何問題。然而，如果你使用原生的 curl，命令會有些不同:

• curl -i -H "Content-Type: application/json" -X POST -d "{"""title""":"""Read a book"""}" http://localhost:5000/todo/api/v1.0/tasks



當然在完成這個請求後，我們可以得到任務的更新列表:

• $ curl -i http://localhost:5000/todo/api/v1.0/tasks


• HTTP/1.0 200 OK


• Content-Type: application/json


• Content-Length: 423


• Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3


• Date: Mon, 20 May 2013 05:57:44 GMT



• {


• "tasks": [


• {


• "description": "Milk, Cheese, Pizza, Fruit, Tylenol",


• "done": false,


• "id": 1,


• "title": "Buy groceries"


• },


• {


• "description": "Need to find a good Python tutorial on the web",


• "done": false,


• "id": 2,


• "title": "Learn Python"


• },


• {


• "description": "",


• "done": false,


• "id": 3,


• "title": "Read a book"


• }


• ]


• }



剩下的兩個函數如下所示:

• @app.route('/todo/api/v1.0/tasks/<int:task_id>', methods=['PUT'])def update_task(task_id):


• task = filter(lambda t: t['id'] == task_id, tasks)


• if len(task) == 0:


• abort(404)


• if not request.json:


• abort(400)


• if 'title' in request.json and type(request.json['title']) != unicode:


• abort(400)


• if 'description' in request.json and type(request.json['description']) is not unicode:


• abort(400)
• 
  

⑷ python現在做高並發伺服器 性能怎麼樣

你要相信一點，現在伺服器的瓶頸主要不在語言，而是磁碟IO，網路IO，業務邏輯等等。
對於幾乎所有現代語言，對C10K問題都能比較好的解決。
HTTP/2、非同步、協程、RESTful等等技術都在一定程度幫我們處理C10K問題，Python世界也有很多開源庫幫我們解決這些問題（換成Java也差不多）。
我公司目前使用的方案有：使用Nginx支持HTTP/2，實現簡單負載均衡，使用Python Tornado + RabbitMQ非同步處理耗時任務，但應用主體還是基於Python FlaskRESTful。
也許使用Java或Go可以提升性能，但我們看中的是Python的工程型、可讀性、可維護性，適合快速迭代開發。

⑸ 編程語言python入門要學習哪些

學習python，主要學習ython基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等；之後再進階學習，如框架等。

階段一：Python開發基礎

Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。

階段二：Python高級編程和資料庫開發

Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。

階段三：前端開發

Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。(更多學習內容，請點擊Python學習網)

階段四：WEB框架開發

Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。

階段五：爬蟲開發

Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。

階段六：全棧項目實戰

Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。

階段七：數據分析

Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括：金融量化分析。

階段八：人工智慧

Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括：機器學習、圖形識別、無人機開發、無人駕駛等。

階段九：自動化運維&開發

Python全棧開發與人工智慧之自動化運維&開發學習內容包括：CMDB資產管理系統開發、IT審計+主機管理系統開發、分布式主機監控系統開發等。

階段十：高並發語言GO開發

Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。

相關信息：

Python的設計目標之一是讓代碼具備高度的可閱讀性。它設計時盡量使用其它語言經常使用的標點符號和英文單字，讓代碼看起來整潔美觀。它不像其他的靜態語言如C、Pascal那樣需要重復書寫聲明語句，也不像它們的語法那樣經常有特殊情況和意外。

Python開發者有意讓違反了縮進規則的程序不能通過編譯，以此來強制程序員養成良好的編程習慣。並且Python語言利用縮進表示語句塊的開始和退出（Off-side規則），而非使用花括弧或者某種關鍵字。增加縮進表示語句塊的開始，而減少縮進則表示語句塊的退出。縮進成為了語法的一部分。

⑹ restful哪種實現方式性能最好

1. 基於RESTful 的幾種實現
   1.1. Rails
   
   Ruby on Rails是新興的敏捷Web開發框架，在動態語言Ruby的支持下，Rails以新鮮的視角告訴我們Web開發是簡單而快樂的。Rails對 RESTful Web Service的開發作了極大的封裝和簡化，這對開發人員來說是一個強大的工具。而且即將發布的Rails 2.0將全面基於REST。
   1.2. Axis2
   
   Apache Axis2是傳統的Java Web Service框架Axis的下一代版本。從最初的Apache Axis和Apache SOAP到目前的Axis2，經歷了大量變革和發展。相對以前的版本，Axis2更靈活、更高效、更簡單。作為Java端官方和傳統Web Service框架，在REST與SOAP的硝煙彌漫、戰火紛飛的狀況下，Axis2嘗試同時支持SOAP和REST，採用了WSDL2.0中將REST 與Web服務結合的工作成果。
   1.3. Django
   
   Django是基於python語言的敏捷Web和Web服務開發框架，它的設計與Rails十分類似，只不過簡化和封裝稍少一些。
   1.4. JSR 311: JAX-RS
   
   JAX-RS（JSR 311，Java API for XML-RESTful Web Services）是基於annotation的實現方式，我們通過annotation的方式把一個java class標注成RESTful web service，並把它的方法標注成HTTP的CRUD。相關的annotation有@path @Proces@GET @POST @DELETE @PUT @PathParam等，對java開發人員在使用起來比較方便。
   
   目前已經有很多現成的實現，比如Jersey Apache CXF JBoss RESTEasy
   
   
   1.5. 其他支持RESTful的Java框架
   
   Restlet（http://www.restlet.org/）
   
   Cetia4（https://cetia4.dev.java.net/）
   
   Apache Axis2（http://http://ws.apache.org/axis2/）
   
   sqlREST（http://sqlrest.sourceforge.net/）
   
   REST-art（http://rest-art.sourceforge.net/）

   
   

   RESTEasy的性能要好於 Jersey,無論哪種嵌入式JEE容器。

   Jersey+Grizzly2和Jersey+Jetty, dropwizard性能差別不大

   dropwizard底層實際是Jersey+Jetty,性能結果也和Jersey+Jetty一樣

   RESTEasy+netty (netty3)的結果並沒有優於RESTEasy+undertow.這出乎我的意料，可能CPU和Memory佔用上會好一些

   RESTEasy+netty4的性能遠遠低於RESTEasy+netty3，這出乎我的意料。或許因為Netty線程池的改變。

   純netty的性能遠遠高於其它框架，一方面是由於沒有http router的邏輯，另一方面也顯示了Netty框架的優秀。如果不是實現很復雜的路由和很多的Service,不妨使用純Netty實現高性能。

   Spring Boot太厚重了，使用Spring MVC的語法，性能只有Jersey的一半。

   Vert.x底層使用Netty,可以使用Java 8 Lambda語法，也提供了其它語言的支持，但是性能看起來不是太好，而且隨著並發量增大吞吐率也隨之下降。

⑺ 現存python後端學習路線是怎樣的

【導語】人工智慧時代，想要從事編程行業，最佳的學習語言自然是Python，Python入門簡單、功能強大，已成為各大企業首選開發語言，也吸引了無數有志學子投身學習，那麼現存python後端學習路線是怎樣的呢?接下來我們就來具體了解一下吧。

第一階段為Python語言基礎，主要學習Python最基礎知識，如Python3、數據類型、字元串、函數、類、文件操作等。階段課程結束後，學員需要完成Pygame實戰飛機大戰、2048等項目;

第二階段為Python語言高級，主要學習Python庫、正則表達式、進程線程、爬蟲、遍歷以及MySQL資料庫;

第三階段為Python全棧工程師前端，主要學習HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知識，學員需要完成網頁界面設計實戰;

第四至第五階段為Python全棧工程師後端，主要學習Django、 Flask以及Tornado，學員需要完成對應的實戰項目;

第六階段為Linux基礎，主要學習Linux相關的各種命令，如文件處理命令、壓縮解壓命令、許可權管理以及Linux Shell開發等;

第七階段為Linux運維自動化開發，主要學習Python開發Linux運維、Linux運維報警工具開發、Linux運維報警安全審計開發、Linux業務質量報表工具開發、Kali安全檢測工具檢測以及Kali
密碼破解實戰;

第八階段為Python數據分析，主要學習numpy數據處理、pandas數據分析、matplotlib數據可視化、scipy數據統計分析以及python
金融數據分析;

第九階段為Python大數據，主要學習Hadoop HDFS、python Hadoop MapRece、python Spark
core、python Spark SQL以及python Spark MLlib;

第十階段為Python機器學習，主要學習KNN演算法、線性回歸、邏輯斯蒂回歸演算法、決策樹演算法、樸素貝葉斯演算法、支持向量機以及聚類k-means演算法。

關於現存python後端學習路線，就給大家說明到這里了，九層之台，起於壘土。想要成為Python開發領域的高端人才，基礎知識很重要，而實戰經驗也很重要。只有將理論知識與實戰項目緊密結合，將現有知識與潮流技術融會貫通，你才能站在技術鏈的頂端。

⑻ python基礎教程

python基礎教程：

階段一：Python開發基礎：Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。

階段二：Python高級編程和資料庫開發：Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。

階段三：前端開發：Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。

階段四：WEB框架開發：Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。

階段五：爬蟲開發：Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。

階段六：全棧項目實戰：Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。

階段七：數據分析：Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括：金融量化分析。

階段八：人工智慧：Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括：機器學習、圖形識別、無人機開發、無人駕駛等。

⑼ python常用到哪些庫

Python作為一個設計優秀的程序語言，現在已廣泛應用於各種領域，依靠其強大的第三方類庫，Python在各個領域都能發揮巨大的作用。
下面我們就來看一下python中常用到的庫：
數值計算庫：
1. NumPy
支持多維數組與矩陣運算，也針對數組運算提供大量的數學函數庫。通常與SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多種類的數值類型，其中定義的最重要的對象是稱為ndarray的n維數組類型，用於描述相同類型的元素集合，可以使用基於0的索引訪問集合中元素。
2. SciPy
在NumPy庫的基礎上增加了眾多的數學、科學及工程計算中常用的庫函數，如線性代數、常微分方程數值求解、信號處理、圖像處理、稀疏矩陣等，可進行插值處理、信號濾波，以及使用C語言加速計算。
3. Pandas
基於NumPy的一種工具，為解決數據分析任務而生。納入大量庫和一些標準的數據模型，提供高效地操作大型數據集所需的工具及大量的能快速便捷處理數據的函數和方法，為時間序列分析提供很好的支持，提供多種數據結構，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。
數據可視化庫：
4. Matplotlib
第一個Python可視化庫，有許多別的程序庫都是建立在其基礎上或者直接調用該庫，可以很方便地得到數據的大致信息，功能非常強大，但也非常復雜。
5. Seaborn
利用了Matplotlib，用簡潔的代碼來製作好看的圖表。與Matplotlib最大的區別為默認繪圖風格和色彩搭配都具有現代美感。
6. ggplot
基於R的一個作圖庫ggplot2，同時利用了源於《圖像語法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允許疊加不同的圖層來完成一幅圖，並不適用於製作非常個性化的圖像，為操作的簡潔度而犧牲了圖像的復雜度。
7. Bokeh
跟ggplot一樣，Bokeh也基於《圖形語法》的概念。與ggplot不同之處為它完全基於Python而不是從R處引用。長處在於能用於製作可交互、可直接用於網路的圖表。圖表可以輸出為JSON對象、HTML文檔或者可交互的網路應用。
8. Plotly
可以通過Python notebook使用，與Bokeh一樣致力於交互圖表的製作，但提供在別的庫中幾乎沒有的幾種圖表類型，如等值線圖、樹形圖和三維圖表。
9. pygal
與Bokeh和Plotly一樣，提供可直接嵌入網路瀏覽器的可交互圖像。與其他兩者的主要區別在於可將圖表輸出為SVG格式，所有的圖表都被封裝成方法，且默認的風格也很漂亮，用幾行代碼就可以很容易地製作出漂亮的圖表。
10. geoplotlib
用於製作地圖和地理相關數據的工具箱。可用來製作多種地圖，比如等值區域圖、熱度圖、點密度圖。必須安裝Pyglet（一個面向對象編程介面）方可使用。
11. missingno
用圖像的方式快速評估數據缺失的情況，可根據數據的完整度對數據進行排序或過濾，或者根據熱度圖或樹狀圖對數據進行修正。
web開發庫：
12. Django
一個高級的Python Web框架，支持快速開發，提供從模板引擎到ORM所需的一切東西，使用該庫構建App時，必須遵循Django的方式。
13. Socket
一個套接字通訊底層庫，用於在伺服器和客戶端間建立TCP或UDP連接，通過連接發送請求與響應。
14. Flask
一個基於Werkzeug、Jinja 2的Python輕量級框架（microframework），默認配備Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供選擇，適合用來編寫API服務（RESTful rervices）。
15. Twisted
一個使用Python實現的基於事件驅動的網路引擎框架，建立在deferred object之上，一個通過非同步架構實現的高性能的引擎，不適用於編寫常規的Web Apps，更適用於底層網路。
資料庫管理：

16. MySQL-python
又稱MySQLdb，是Python連接MySQL最流行的一個驅動，很多框架也基於此庫進行開發。只支持Python 2.x，且安裝時有許多前置條件。由於該庫基於C語言開發，在Windows平台上的安裝非常不友好，經常出現失敗的情況，現在基本不推薦使用，取代品為衍生版本。
17. mysqlclient
完全兼容MySQLdb，同時支持Python 3.x，是Django ORM的依賴工具，可使用原生SQL來操作資料庫，安裝方式與MySQLdb一致。
18. PyMySQL
純Python實現的驅動，速度比MySQLdb慢，最大的特點為安裝方式簡潔，同時也兼容MySQL-python。
19. SQLAlchemy
一種既支持原生SQL，又支持ORM的工具。ORM是Python對象與資料庫關系表的一種映射關系，可有效提高寫代碼的速度，同時兼容多種資料庫系統，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代價為性能上的一些損失。
自動化運維：
20. jumpsever跳板機
一種由Python編寫的開源跳板機（堡壘機）系統，實現了跳板機的基本功能，包含認證、授權和審計，集成了Ansible、批量命令等。
支持WebTerminal Bootstrap編寫，界面美觀，自動收集硬體信息，支持錄像回放、命令搜索、實時監控、批量上傳下載等功能，基於SSH協議進行管理，客戶端無須安裝agent。主要用於解決可視化安全管理，因完全開源，容易再次開發。
21. Mage分布式監控系統
一種用Python開發的自動化監控系統，可監控常用系統服務、應用、網路設備，可在一台主機上監控多個不同服務，不同服務的監控間隔可以不同，同一個服務在不同主機上的監控間隔、報警閾值可以不同，並提供數據可視化界面。
22. Mage的CMDB
一種用Python開發的硬體管理系統，包含採集硬體數據、API、頁面管理3部分功能，主要用於自動化管理筆記本、路由器等常見設備的日常使用。由伺服器的客戶端採集硬體數據，將硬體信息發送至API，API負責將獲取的數據保存至資料庫中，後台管理程序負責對伺服器信息進行配置和展示。
23. 任務調度系統
一種由Python開發的任務調度系統，主要用於自動化地將一個服務進程分布到其他多個機器的多個進程中，一個服務進程可作為調度者依靠網路通信完成這一工作。
24. Python運維流程系統
一種使用Python語言編寫的調度和監控工作流的平台，內部用於創建、監控和調整數據管道。允許工作流開發人員輕松創建、維護和周期性地調度運行工作流，包括了如數據存儲、增長分析、Email發送、A/B測試等諸多跨多部門的用例。
GUI編程：
25. Tkinter
一個Python的標准GUI庫，可以快速地創建GUI應用程序，可以在大多數的UNIX平台下使用，同樣可以應用在Windows和Macintosh系統中，Tkinter 8.0的後續版本可以實現本地窗口風格，並良好地運行在絕大多數平台中。
26. wxPython
一款開源軟體跨平台GUI庫wxWidgets的Python封裝和Python模塊，是Python語言的一套優秀的GUI圖形庫，允許程序員很方便地創建完整的、功能健全的GUI用戶界面。
27. PyQt
一個創建GUI應用程序的工具庫，是Python編程語言和Qt的成功融合，可以運行在所有主要操作系統上，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt採用雙許可證，開發人員可以選擇GPL和商業許可，從PyQt的版本4開始，GPL許可證可用於所有支持的平台。
28. PySide
一個跨平台的應用程式框架Qt的Python綁定版本，提供與PyQt類似的功能，並相容API，但與PyQt不同處為其使用LGPL授權。
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