豆瓣python架構

『壹』 豆瓣為什麼用python

1.不同編程語言的運行效率雖然有不同,但是沒有你想像的那麼大的差異。
2.大型架構要想提高運行效率,關鍵在於提高伸縮性和吞吐量,而不是考慮單一程序的效率。高級的...
3.人家只是在應用層用某種語言,在大型架構中,這只是佔到程序的一部分,特別是瓶頸不在這里。
4.Python也有高性能優化的方案,比如二次編譯,JIT和runtime的優化

『貳』 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。

『叄』 《Python面向對象編程指南豆瓣》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

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『肆』 豆瓣讀書數據分析-python

豆瓣讀書數據分析-python

（思路來自課程老師綠樹）剛剛學完python數據分析的課程，決定做一個有關python數據分析的小項目，思來想去，還是決定分析豆瓣的數據，因為豆瓣是python寫成的。用python爬蟲抓取數據較為方便，比一般網站少很多頁面bug問題，而且豆瓣上的數據量大概在million這個量級，算是算太大的，但也不小。正好手裡有一份跑出的大概300多萬的數據，直接開始分析。

首先導入數據，將數據賦給一個dataframe，取名為douban

douban=pd.read_table("douban.dat",sep="::",names=["user","book","rate"])

看一下這個數據的描述 

總共3648104行，其他的諸如平均數，中位數的值，是豆瓣書籍的鏈接後綴，並無實際意義。

然後關於豆瓣讀書用戶

user_count=douban.groupby('user').count()

user_count=user_count.sort('book',ascending=False)

、我們發現共有38萬多讀者，計數最多的一位eastwolf東狼，真的很厲害，一共寫了4000多的書評。不過我們不排除這是個機器人或者公眾號，因為4000度書評，就算一天看一本書，也要寫11年，而豆瓣創建才不過11年。有點假，不過這個問題我們暫且不談，僅從數據來看，第一名最愛讀書的書霸，就是eastwolf了，大家鼓掌。

然後我們再來看一下書籍的信息

看一下描述

最受歡迎的書有2071個書評，平均每本書大概有45個書評。

看一下具體情況

我們挑出書評最多的10本，找到圖片，就是以下這10本書

可以發現由於不同出版社不同翻譯的問題，10本書實際是4本，豆瓣果然是文藝青年聚集地，《小王子》《追風箏的人》《活著》幾乎就是文藝青年必備了。 

  豆瓣做為文藝青年聚集地，本身用戶屬於素質較高的群體。裡面分很多小組，讀書，電影，音樂，算是給大家找志同道合之友的好地方。關於讀書這個方面，在大家都很愛讀書的基礎上，我們可以用戶進行聚類分析。依靠的根據是對書籍的打分，這樣來計算不同用戶之間的距離。因為讀的書目越相似，對同一本書打分結果越接近，說明價值觀越相同，找出這樣的相似者，就能給用戶推薦一下潛在的『同志』，算是給豆瓣增加一個社交功能了。

  首先我們把用戶信息和書本信息結合，因為考慮到大部分書籍用戶之間交集為空，而且我的電腦的處理能力有限，所以截取了用戶和書籍的前100進行分析，這樣得到一個新的dataframe

然後我們建立鄰近性矩陣

ubrcore=doubancore.pivot('user','book','rate') 

即使在取前100的條件下，依然大部分是空白，為了能夠計算，我們把空白處替換成0.

ubrcore1=ubrcore.fillna(value=0)

然後對要進行距離計算，由於本身對書本的打分在1到5之間，純粹的大小差距並不大，所以我們更多的考慮在方向上的差異，所以用餘弦距離來反應不同用戶之間的差異性。

 構建公式，並將計算結果給userdistdf這個dataframe

Userdistdf結果如下

最像用戶的就是他自己，餘弦距離都是1。其他人只能是部分相像，果然人生得一知己難啊。不過知己找不到，我們可以給用戶找10個部分相像的『同志』

構建函數

試一下

Bingo，成功!!!!

這樣，我們可以為用戶qdmimi19810920找到了10個志同道合的『同志』了。

『伍』 國內用ROR框架做的著名web網站的是不是不多，是不是國內的ROR社區環境不太好我只知道豆瓣是用python寫的

因為Twitter, Github兩個知名網站的使用ror也逐漸的出名態並起來。國內的iteye就是RoR開發的，還有http://ruby-china.org/。但是在國內，Ruby是小眾語言，所以RoR的社區也不大。

每種技術的社區里，都有些佈道者，他們會經常寫一些文字，展現某種技術的優越。那樣做，並非是為了體現自己「拽」帆局跡，只是發表自己的見解而已，這種做法對社區和自己都是有益的。好的框架，都是集成了眾多「最佳實踐」的，把一些重復的工作自動化了，這是進步的體現。用RoR和Django，你可以敲幾句命令，就可以把一個網站的骨架搭起來，但是你想把這個骨架，開發成一個能解決實際問題，甚至能創造收益的產品，還是需要付出一番血和汗的。

至於「用 Ruby 做的成功商業網站少是什麼原因」，我找到了一個人的回答，我也比較贊同，現貼出來：
首先 Ruby（on Rails） 是後起之秀，所以「少」，是一個正常的現象。一個技術要成功，需要一定的時間來證明。

一個項目用成熟的技術如 Java 和 PHP 來做，碰到問題，可以較容易找到解決的方案，因為這方面別人早都碰過了，但用 Ruby 這樣的技術來做，就不一定。

另外還有一個整合問題，比如一些第三方類庫（比如支付），是用 Java 或 PHP 來做，用 Ruby 做的項目，不能夠直接集成它們。雖然這方面開發工作量不大，但仍讓一部分人生畏。

最後一個我認為較重要的因素就是：項目不採用 Ruby 來做，很多時候不是技術（比如技術太難或這樣的技術人員難臘灶找）的原因，更多是擔心責任和風險。

如果用 Java 或 PHP 這樣的技術來做項目，碰到問題或瓶頸，上級通常不會懷疑是開發語言選擇的問題，但如果是用 Ruby 來做，可能管理層第一時間就會懷疑你技術人員沒有選擇好技術，是該技術導致的問題，這時候責任人通常是有口難辯。

好幾年前那些用 Unix 的單位的技術主管寧願繼續選擇昂貴的 Unix，而不願意嘗試技術上已經成熟且更便宜的 Linux，一個重要原因就是怕出問題自己一身責任。當初的免費 Linux 跟現在開發效率更高的 Ruby（Rails），有點相似。

『陸』 豆瓣為什麼用python

這類網站的特點就是「Always Beta」，不斷有新的產品和功能升級來為用戶提供更好的服務。作為使用Python進行開發的網站，有效的程序開發配置和版本控岩斗制值得我們學習。
主要開發環境配置手棗遲就是SVN+Trac+Bitten。版本管理系統使用的是Subversion（SVN），使用Trac來管理協同開發，同時使用Trac的Bitten插件進行持續集成。
在開發模式方面，由於是Always Beta，採用的方式是：站點運行在主分支上，開發者在開發新功能時會建立一個子分支，新功能開發並測試完成後，會更新伺服器的主分支版本，之後上線。
在開發框架方面，主要使用Quixote（被稱之畢李為「堂吉訶德」，一個輕量級的Python Web框架，簡單、高效，代碼簡潔）；後台運行的Web服務主要使用Web.py（web.py也是一個Python的Web框架，簡單且功能強大）。

『柒』 【python爬蟲實戰】爬取豆瓣影評數據

爬取豆瓣影評數據步驟：
1、獲取網頁請求銷謹冊
2、解虧宏析獲取的網頁
3、提速數據晌備
4、保存文件

『捌』 學python推薦的10本豆瓣高分書單，小白到大佬，沒看過太可惜了

前言：我自己整理了幾本書籍的電子檔，需要的可以私信我 「書籍」 免費領取

本書一共12章，每一章都會用一個完整的 游戲 來演示其中的關鍵知識點，並通過編寫好玩的小軟體這種方式來學習編程，引發讀者的興趣，降低學習的難度。每章最後都會對該章的知識點進行小結，還會給出一些小練習讓讀者試試身手。作者很巧妙的將所有編程知識嵌入到了這些例子中，真正做到了寓教於樂。

《Python編程初學者指南》內容淺顯易懂，示例輕松活潑，是國際暢銷的Python初學者教程，適合對Python感興趣的初級和中級讀者。

二，Python編程快速上手

本書是一本面向實踐的Python編程實用指南。這本書不僅是介紹Python語言的基礎知識，而且還通過項目實踐教會讀者如何應用這些知識和技能。 書的首部分介紹了基本Python編程概念，第二部分介紹了一些不同的任務，通過編寫Python程序，可以讓計算機自動完成它們。第二部分的每一章都有一些項目程序，供讀者學習。每章的末尾還提供了一些習題和深入的實踐項目，幫助讀者鞏固所學的知識。附錄部分提供了所有習題的解答。

本書適合缺乏編程基礎的初學者。通過閱讀本書，讀者將能利用強大的編程語言和工具，並且會體會到Python編程的快樂。

三，Python編程快速上手(第2版)

在本書中，你將學習利用Python編程在幾分鍾內完成手動需要幾小時的工作，無須事先具備編程經驗。通過閱讀本書，你會學習Python的基本知識， 探索 Python豐富的模塊庫，並完成特定的任務（例如，從網站抓取數據，讀取PDF和Word文檔等）。本書還包括有關輸入驗證的實現方法，以及自動更新CSV文件的技巧。一旦掌握了編程的基礎知識，你就可以毫不費力地創建Python程序，自動化地完成很多繁瑣的工作，包括:

① 在一個文件或多個文件中搜索並保存同類文本；

② 創建、更新、移動和重命名成百上千個文件和文件夾；

③ 下載搜索結果和處理Web在線內容；

④ 快速地批量化處理電子表格；

⑤ 拆分、合並PDF文件，以及為其加水印和加密；

⑥ 向特定人群發送提醒郵件和文本通知；

⑦ 同時裁剪、調整、編輯成千上萬張圖片。

四，Python編程

本書是一本針對所有層次的Python 讀者而作的Python 入門書。全書分兩部分：第一部分介紹用Python 編程所必須了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy 和Pygal 等強大的Python 庫和工具介紹，以及列表、字典、if 語句、類、文件與異常、代碼測試等內容；第二部分將理論付諸實踐，講解如何開發三個項目，包括簡單的Python 2D 游戲 開發如何利用數據生成互動式的信息圖，以及創建和定製簡單的Web 應用，並幫讀者解決常見編程問題和困惑。

五，Python編程（第2版)

本書是針對所有層次Python讀者而作的Python入門書。全書分兩部分：第一部分介紹用Python編程所必須了解的基本概念，包括Matplotlib等強大的Python庫和工具，以及列表、字典、if語句、類、文件與異常、代碼測試等內容；第二部分將理論付諸實踐，講解如何開發三個項目，包括簡單的2D 游戲 、利用數據生成互動式的信息圖以及創建和定製簡單的Web應用，並幫助讀者解決常見編程問題和困惑。

第2版進行了全面修訂，簡化了Python安裝流程，新增了f字元串、get()方法等內容，並且在項目中使用了Plotly庫以及新版本的Django和Bootstrap，等等。

六，Python深度學習

本書由Keras之父、現任Google人工智慧研究員的弗朗索瓦•肖萊（François Chollet）執筆，詳盡介紹了用Python和Keras進行深度學習的 探索 實踐，涉及計算機視覺、自然語言處理、生成式模型等應用。書中包含30多個代碼示例，步驟講解詳細透徹。由於本書立足於人工智慧的可達性和大眾化，讀者無須具備機器學習相關背景知識即可展開閱讀。在學習完本書後，讀者將具備搭建自己的深度學習環境、建立圖像識別模型、生成圖像和文字等能力。

七，Python極客項目編程

本書包含了一組富有想像力的編程項目，它們將引導你用Python 來製作圖像和音樂、模擬現實世界的現象，並與Arino 和樹莓派這樣的硬體進行交互。你將學習使用常見的Python 工具和庫，如numpy、matplotlib 和pygame等等。

八，Python神經網路編程

本書揭示神經網路背後的概念，並介紹如何通過Python實現神經網路。全書分為3章和兩個附錄。第1章介紹了神經網路中所用到的數學思想。第2章介紹使用Python實現神經網路，識別手寫數字，並測試神經網路的性能。第3章帶領讀者進一步了解簡單的神經網路，觀察已受訓練的神經網路內部，嘗試進一步改善神經網路的性能，並加深對相關知識的理解。附錄分別介紹了所需的微積分知和樹莓派知識。

本書適合想要從事神經網路研究和 探索 的讀者學習參考，也適合對人工智慧、機器學習和深度學習等相關領域感興趣的讀者閱讀。

九，趣學ython編程

《趣學python編程》是一本輕松、快速掌握python編程的入門讀物。全書分為3部分，共18章。第1部分是第1章到第12章，介紹python編程基礎知識，包括python的安裝和配置、變數、字元串、列表、元組和字典、條件語句、循環語句函數和模塊、類、內建函數和繪圖，等等。第2部分是第13章和第14章，介紹如何用python開發實例 游戲 彈球。第3部分包括第15章到第18章，介紹了火柴人實例 游戲 的開發過程。

這本書語言輕松，通俗易懂，講解由淺入深，力求將讀者閱讀和學習的難度降到最低。任何對計算機編程有興趣的人或者首次接觸編程的人，不論孩子還是成人，都可以通過閱讀本書來學習python編程。

十，Python網路編程（第3版)

本書針對想要深入理解使用Python來解決網路相關問題或是構建網路應用程序的技術人員，結合實例講解了網路協議、網路數據及錯誤、電子郵件、伺服器架構和HTTP及Web應用程序等經典話題。具體內容包括：全面介紹Python3中最新提供的SSL支持，非同步I/O循環的編寫，用Flask框架在Python代碼中配置URL，跨站腳本以及跨站請求偽造攻擊網站的原理及保護方法，等等。

『玖』 豆瓣為什麼用python

1.不同編程語言的運行效率雖然有不同,但是沒有你想像的那麼大的差異。
2.大型架構要想提高運行效率,關鍵在於提高伸縮性和吞吐量,而不是考慮單一程序的效率。高級的...
3.人家只是在應用層用某種語言,在大型架構中,這只是佔到程序的一部分,特別是瓶頸不在這里。
4.Python也有高性能優化的方案,比如二次編譯,JIT和runtime的優化

『拾』 python web開發需要引入哪些框架

對初學者來說，循序漸進是最重要的，我推薦學習 Flask（Welcome | Flask (A Python Microframework)）
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。
BTW：果殼網基於 Flask 開發的。
另外也簡單介紹下其他框架：
1. Django。如樓上所說，是一個全能型框架。目前 Django 的使用面還是很廣的，有學習的價值，但是不建議初學者學習，因為要學習的東西太多了，一下子難以吸收會失去興趣。當然，Django 的目的是為了讓開發者能夠 快速 地開發一個網站，它提供了很多模塊，其中我最喜歡的就是 admin 模塊，http://your.site.com/admin 就進入了網站的後台（內置的哦~）方便地對數據進行操作，等等。。。。因此，如果對 Django 熟悉的話，papapa 一下子就寫好一個網站的原型了。
2. Tornado。傳說中性能高高的框架。Tornado 是一個很好的框架，支持非同步處理的功能，這是它的特點，其他框架不支持。另外一點是，Tornado 的設計似乎更注重 RESTful URL。但 Tornado 提供了網站基本需要使用的模塊外，剩下的則需要開發者自己進行擴展。例如資料庫操作，雖然內置了一個 database 的模塊（後來獨立出去了，現在叫做 torndb，bdarnell/torndb · GitHub）但是不支持 ORM，快速開發起來還是挺吃力的。如果需要 ORM 支持的話，還需要自己寫一層將 SQLAlchemy 和 Tornado 聯系起來，而且這里還有一個坑。
BTW：知乎就是基礎 Tornado 開發的。
3. Bottle。Bottle 和 Flask 都屬於輕量級的 Web 框架。但是 Bottle 似乎落寞了。我覺得跟他的 API 設計有關系。個人認為 Bottle 使用起來不那麼順手，因此也用得少。這里不做太多介紹。
4. web.py。也是很輕的一個框架，使用不多，也不做介紹。
5. web2py。我看樓上都沒有對這個框架做介紹。這個框架是 Google 在 web.py 基礎上二次開發而來的，兼容 GAE 。性能據說很高，曾經用他來做自己的主頁，感覺也還不錯。缺點同樣是對擴展支持不太好，需要自己進行擴展。
6. Quixote。著名的 豆瓣 就是基於 Quixote 開發的。跟上面幾個框架不同，Quixote 的路由會有些特別。另外 Quixote 的性能據說也好。