❶ python三大web框架分别是什么 哪个更好
【导读】目前,Python比较火的三大web框架有Django、Flask和Tornado,要论这三个Web框架哪个更好的话,建议一点,Django帮我们事先搭建了好多,上手会快一些,学习的话可以先从Django学起,然后再学习Flask和Tornado,下面我们就来具体了解一下Python三大web框架的详情。
1、Django
Django是一个开放源代码的Web应用框架,由Python写成。采用了MTV的框架模式,即模型M,模板T和视图V。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的,即是CMS(内容管理系统)软件。
2、Flask
Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。其 WSGI工具箱采用Werkzeug ,模板引擎则使用 Jinja2
。Flask使用BSD授权。
Flask也被称为 “microframework” ,因为它使用简单的核心,用 extension
增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。
Flask 很轻,花很少的成本就能够开发一个简单的网站。非常适合初学者学习。Flask 框架学会以后,可以考虑学习插件的使用。例如使用 WTForm +
Flask-WTForm 来验证表单数据,用 SQLAlchemy + Flask-SQLAlchemy 来对你的数据库进行控制。
3、Tornado
Tornado是一种 Web 服务器软件的开源版本。Tornado 和现在的主流 Web 服务器框架(包括大多数 Python
的框架)有着明显的区别:它是非阻塞式服务器,而且速度相当快。
得利于其 非阻塞的方式和对epoll的运用,Tornado 每秒可以处理数以千计的连接,因此 Tornado 是实时 Web 服务的一个
理想框架。
关于Python三大web框架的简单介绍,就给大家分享到这里了,当然学习是永无止境的,学习一项技能更是受益终身,所以,只要肯努力学,什么时候开始都不晚,希望大家抓紧时间进行学习吧。
❷ Python 有像WordPress这样的开源程序么
python的开源程序很多,除了wordpress外还有如下:
Django: Python Web应用开发框架
Django 应该是最出名的Python框架,GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向,它最出名的是其全自动化的管理后台:只需要使用起ORM,做简单的对象定义,它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。
Diesel:基于Greenlet的事件I/O框架
Diesel提供一个整洁的API来编写网络客户端和服务器。支持TCP和UDP。
Flask:一个用Python编写的轻量级Web应用框架
Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2 模板引擎。Flask也被称为“microframework”,因为它使用简单的核心,用extension增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。
Cubes:轻量级Python OLAP框架
Cubes是一个轻量级Python框架,包含OLAP、多维数据分析和浏览聚合数据(aggregated data)等工具。
Kartograph.py:创造矢量地图的轻量级Python框架
Kartograph是一个Python库,用来为ESRI生成SVG地图。Kartograph.py目前仍处于beta阶段,你可以在virtualenv环境下来测试。
Pulsar:Python的事件驱动并发框架
Pulsar是一个事件驱动的并发框架,有了pulsar,你可以写出在不同进程或线程中运行一个或多个活动的异步服务器。
Web2py:全栈式Web框架
Web2py是一个为Python语言提供的全功能Web应用框架,旨在敏捷快速的开发Web应用,具有快速、安全以及可移植的数据库驱动的应用,兼容Google App Engine。
Falcon:构建云API和网络应用后端的高性能Python框架
Falcon是一个构建云API的高性能Python框架,它鼓励使用REST架构风格,尽可能以最少的力气做最多的事情。
Dpark:Python版的Spark
DPark是Spark的Python克隆,是一个Python实现的分布式计算框架,可以非常方便地实现大规模数据处理和迭代计算。DPark由豆瓣实现,目前豆瓣内部的绝大多数数据分析都使用DPark完成,正日趋完善。
Buildbot:基于Python的持续集成测试框架
Buildbot是一个开源框架,可以自动化软件构建、测试和发布等过程。每当代码有改变,服务器要求不同平台上的客户端立即进行代码构建和测试,收集并报告不同平台的构建和测试结果。
Zerorpc:基于ZeroMQ的高性能分布式RPC框架
Zerorpc是一个基于ZeroMQ和MessagePack开发的远程过程调用协议(RPC)实现。和 Zerorpc 一起使用的 Service API 被称为 zeroservice。Zerorpc 可以通过编程或命令行方式调用。
Bottle: 微型Python Web框架
Bottle是一个简单高效的遵循WSGI的微型python Web框架。说微型,是因为它只有一个文件,除Python标准库外,它不依赖于任何第三方模块。
Tornado:异步非阻塞IO的Python Web框架
Tornado的全称是Torado Web Server,从名字上看就可知道它可以用作Web服务器,但同时它也是一个Python Web的开发框架。最初是在FriendFeed公司的网站上使用,FaceBook收购了之后便开源了出来。
webpy: 轻量级的Python Web框架
webpy的设计理念力求精简(Keep it simple and powerful),源码很简短,只提供一个框架所必须的东西,不依赖大量的第三方模块,它没有URL路由、没有模板也没有数据库的访问。
Scrapy:Python的爬虫框架
Scrapy是一个使用Python编写的,轻量级的,简单轻巧,并且使用起来非常的方便。
❸ Python的特点(优点和缺点)
| Python有什么优势?
1、Python作为高级语言,面向对象自然不用说,但是相对于其他语言来说,Python是全对象语言,这是Python的一大特色。
2、Python语法简洁,相对于其他底层语言和高级语言来说Python的语法简洁好写,具体的也不好统计,但是相对于C语言来说,实现同样的功能C语言要100行代码,Python一般也就30行左右,当然不同功能代码量有所不同,而且Python没有像其他语言那样各种复杂的标点符号,这一点对书写代码的速度有很大提高。
3、使用Python的开发人员多,其实这一点很重要,使用的人多就有很多人来维护,开发它,修复他的漏洞,这样Python的功能就会更完善,更强大。
4、宜读:Python的语法类似于我们正常说话的流程,所以学习和书写都很简单,开发人员之间的交互也非常容易。
5、Python的解释器弹性也很强,能嵌入很多其他语言之中。
| Python有哪些缺点?
1、Python和底层硬件交互起来比较费劲,很难实现嵌入式开发,即使实现性能也不是很理想。
2、Python的运行速度相对于其他底层语言来说比较慢,这里也是一样,不一样的程序代码实现也有所不同,从网上发布的一些消息来看,Python比起C语言大概慢了几十倍,大家不要认为慢了几十倍就很慢,其实语言的通途有不同的方向,C主要是偏向于底层开发,Python倾向于应用层开发,虽然速度上相差几十倍,但是0.1秒和0.001秒对于应用层来说几乎没有影响。
3、Python2和Python3不兼容,虽然是进步,但是对于很多Python2开发的程序更改起来就比较难,甚至需要重新开发。
4、代码不能加密,发布出去的代码就是源码,不像C和C++那样能直接编译成机器码,这也是C和C++能运行速度快的原因。
❹ python有哪些特点和优点
显着的优点
Python 语言拥有诸多的优点,这其中,以下几个优点特别显着:
简单易学:Python语言相对于其他编程语言来说,属于比较容易学习的一门编程语言,它注重的是如何解决问题而不是编程语言的语法和结构。正是因为Python语言简单易学,所以,已经有越来越多的初学者选择Python语言作为编程的入门语言。例如,在浙江省 2017年高中信息技术改革中,《算法与程序设计》课程将使用 Python语言替换原有的VB 语言。
语法优美:Python语言力求代码简洁、优美。在Python语言中,采用缩进来标识代码块,通过减少无用的大括号,去除语句末尾的分号等视觉杂讯,使得代码的可读性显着提高。阅读一段良好的Python程序就感觉像是在读英语一样,它使你能够专注于解决问题,而不用太纠结编程语言本身的语法。
丰富强大的库:Python语言号称自带电池(Battery Included),寓意是Python语言的类库非常的全面,包含了解决各种问题的类库。无论实现什么功能,都有现成的类库可以使用。如果一个功能比较特殊,标准库没有提供相应的支持,那么,很大概率也会有相应的开源项目提供了类似的功能。合理使用Python的类库和开源项目,能够快速的实现功能,满足业务需求。
开发效率高:Python的各个优点是相辅相成的。例如,Python语言因为有了丰富强大的类库,所以,Python的开发效率能够显着提高。相对于 C、C++ 和 Java等编译语言,Python开发者的效率提高了数倍。实现相同的功能,Python代码的文件往往只有 C、C++和Java代码的1/5~1/3。虽然Python语言拥有很多吸引人的特性,但是,各大互联网公司广泛使用Python语言,很大程度上是因为Python语言开发效率高这个特点。开发效率高的语言,能够更好的满足互联网快速迭代的需求,因此,Python语言在互联网公司使用非常广泛。
应用领域广泛:Python语言的另一大优点就是应用领域广泛,工程师可以使用Python 做很多的事情。例如,Web开发、网络编程、自动化运维、Linux系统管理、数据分析、科学计算、人工智能、机器学习等等。Python语言介于脚本语言和系统语言之间,我们根据需要,既可以将它当做一门脚本语言来编写脚本,也可以将它当做一个系统语言来编写服务。
不可忽视的缺点
毫无疑问,Python确实有用很多的优点,每一个优点看起来都非常吸引人。但是,Python并不是没有缺点的,最主要的缺点有以下几个:
Python的执行速度不够快。当然,这也不是一个很严重的问题,一般情况下,我们不会拿Python语言与C/C++这样的语言进行直接比较。在Python语言的执行速度上,一方面,网络或磁盘的延迟,会抵消掉部分Python本身消耗的时间;另一方面,因为Python 特别容易和C结合起来,因此,我们可以通过分离一部分需要优化速度的应用,将其转换为编译好的扩展,并在整个系统中使用Python脚本将这部分应用连接起来,以提高程序的整体效率。
Python的GIL锁限制并发:Python的另一个大问题是,对多处理器支持不好。如果读者接触Python时间比较长,那么,一定听说过GIL这个词。GIL是指Python全局解释器锁(Global Interpreter Lock),当Python的默认解释器要执行字节码时,都需要先申请这个锁。这意味着,如果试图通过多线程扩展应用程序,将总是被这个全局解释器锁限制。当然,我们可以使用多进程的架构来提高程序的并发,也可以选择不同的Python实现来运行我们的程序。
Python 2与Python 3不兼容: 如果一个普通的软件或者库,不能够做到后向兼容,那么,它会被用户无情的抛弃了。在Python中,一个槽点是Python 2与Python 3不兼容。因为Python没有向后兼容,给所有的Python工程师带来了无数的烦恼。
上述就是总结的Python语言的优缺点。总体来说,Python目前的发展还是非常不错的。借着人工智能时代的东风,Python开发人员的未来一定会很光明。
❺ python 开源量化平台 vn.py有什么用
开源交易平台开发框架
❻ python是软件吗 为什么我在桌面上没有找到它 那我要运行它应该在哪找呢
安装个pycharm软件,就可以在上面运行.py程序了。你可以去pycharm官网下载免费版。
❼ Python和JavaScript有什么区别吗
以下是我总结的一些区别,希望能够帮助到你:
JavaScript
JavaScript是一种脚本语言,是Web开发的主要语言,并且是世界上最受欢迎的脚本语言之一。JavaScript是一种动态客户端脚本语言,用于生成网页和Web应用程序。JavaScript通常仅在Web浏览器中运行。与HTML结合使用时,JavaScript用于创建交互式Web功能和其他有用的属性。该语言也是生成Web图形,小部件和移动功能时的最爱。JavaScript是一种适合初学者的语言,尤其是在Web开发是最终目标的情况下。
Python
Python是一种动态且功能强大的面向对象编程语言。这种高级语言主要用于开发应用程序,但它还有许多其他用途。程序员将这种语言用于Web应用程序,桌面软件程序等,甚至可以使用Python对整个操作系统进行编程。该语言还用于数据分析,机器学习和开发游戏。它被认为易于学习,通常建议将Python编码作为第一语言。
Python和JavaScript:相似之处
Python和JavaScript在使用和结构上有一些明显的相似之处。这两种语言都是面向对象的,因此非常适合大型和复杂的软件开发。
此外,Python和JavaScript都是动态类型化的高级编码语言。因此,学习JavaScript和Python相当容易。
开发人员在网站开发中都大量使用这两者,这使它们成为所有完整堆栈产品组合的绝佳补充。除了这些相似之处,Python和JavaScript还是有很大的不同。
Python与JavaScript:差异
Python比JavaScript具有更多的应用程序。游戏,软件程序,移动开发和数据分析完全可以使用Python完成,这使其成为许多领域开发人员的热门选择。
此外,JavaScript和Python经常出现在Web开发的相反两端。JavaScript主要是前端(或客户端)开发语言,而程序员通常在网站项目的后端(或服务器端脚本)上使用Python。JavaScript通常与HTML和CSS结合使用,而Python通常单独使用。
❽ Python能用来做什么
Python 语言主要有以下用途:
1) 简单:Python 是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的 Python 程序就感觉像是在读英语一样,尽管这个英语的要求非常严格。Python 的这种伪代码本质是其优点之一,使用户能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。
2) 易学:Python 有极其简单的语法,非常容易上手。
3) 免费、开源:Python 是 FLOSS(自由/开源软件)之一。简单来说,用户可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS 是基于一个团体分享知识的概念,这也是为什么 Python 如此优秀的原因之一:它由一群希望看到 Python 更加优秀的人创造,并被他们不断改进。
4) 高层语言:使用 Python 语言编写程序时,不用考虑如何管理程序使用的内存等底层细节。
5) 可移植性强:由于它的开源本质,Python 已经被移植在许多平台上。如果 Python 程序没有使用依赖于系统的特性,那么程序不用修改就可以在下述任意平台上面运行。这些平台包括 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) 解释型语言:编译型语言(如 C 或 C++)源程序从源文件(即 C 或 C++ 语言)转换到二进制代码(即 0 和 1)的过程通过编译器和不同的标记、选项完成,当运行程序的时候,连接器把程序从硬盘复制到内存中并且运行。而 Python 程序不需要编译成二进制代码,直接从源代码运行程序。
在计算机内部,Python 解释器把源代码转换成字节码的中间形式,然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。因此,用户不再需要操心如何编译程序、如何确保指定了正确的模块或包文件等细节,所有这一切使得使用 Python 更加简单。同时,由于只需要把 Python 程序拷贝到另外一台计算机上即可工作,这也使得 Python 程序更加易于移植。
7) 面向对象:Python 既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在面向过程的语言中,程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在面向对象的语言中,程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。与其他语言(如 C++ 和 Java)相比,Python 以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。
8) 可扩展性强:如果希望把一段关键代码运行得更快或希望某些算法不公开,可以使用 C 或 C++ 语言编写这部分程序,然后在 Python 程序中调用它们。
9) 可嵌入性强:可以把 Python 嵌入 C/C++ 程序,从而向用户提供脚本功能。
10) 丰富的扩展库:Python 扩展库很庞大,可以帮助处理包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV 文件、密码系统、GUI(图形用户界面)、Tk 以及其他与系统有关的操作。只要安装了 Python,所有这些功能都是可用的,这被称作 Python 的“功能齐全”理念。除了扩展库以外,还有许多其他高质量的库,如 wxPython、Twisted 和 Python 图像库等。
❾ 去哪里找python的开源项目
GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台,因为只支持git 作为唯一的版本库格式进行托管,故名GitHub。作为开源代码库以及版本控制系统,Github拥有超过900万开发者用户。随着越来越多的应用程序转移到了云上,Github已经成为了管理软件开发以及发现已有代码的首选方法。在GitHub,用户可以十分轻易地找到海量的开源代码。
下面给大家介绍一些GitHub上25个开源项目:
(1)TensorFlow Models
如果你对机器学习和深度学习感兴趣,一定听说过TensorFlow。TensorFlow Models是一个开源存储库,可以找到许多与深度学习相关的库和模型。
(GitHub: https://github.com/tensorflow/models )
(2)Keras
Keras是一个高级神经网络API,用Python编写,能够在TensorFlow,CNTK或Theano之上运行。旨在完成深度学习的快速开发(GitHub: https://github.com/keras-team/keras )
(3)Flask
Flask 是一个微型的 Python 开发的 Web 框架,基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2 模板引擎,使用BSD授权。
(GitHub: https://github.com/pallets/flask )
(4)scikit-learn
scikit-learn是一个用于机器学习的Python模块,基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 构建。,并遵循 BSD 许可协议。
(GitHub: https://github.com/scikit-learn )
(5)Zulip
Zulip是一款功能强大的开源群聊应用程序,它结合了实时聊天的即时性和线程对话的生产力优势。Zulip作为一个开源项目,被许多世界500强企业,大型组织以及其他需要实时聊天系统的用户选择使用,该系统允许用户每天轻松处理数百或数千条消息。Zulip拥有超过300名贡献者,每月合并超过500次提交,也是规模最大,发展最快的开源群聊项目。
(GitHub: https://github.com/zulip/zulip )
相关推荐:《Python入门教程》
(6)Django
Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架,旨在快速开发出清晰,实用的设计。使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质、易维护、数据库驱动的应用程序。
(GitHub: https://github.com/django/django )
(7)Rebound
Rebound 是一个当你得到编译错误时即时获取 Stack Overflow 结果的命令行工具。 就用 rebound 命令执行你的文件。这对程序员来说方便了不少。
(GitHub: https://github.com/shobrook/rebound )
(8)Google Images Download
这是一个命令行python程序,用于搜索Google Images上的关键字/关键短语,并可选择将图像下载到您的计算机。你也可以从另一个python文件调用此脚本。
(GitHub: https://github.com/hardikvasa/google-images-download )
(9)YouTube-dl
youtube-dl 是基于 Python 的命令行媒体文件下载工具,完全开源免费跨平台。用户只需使用简单命令并提供在线视频的网页地址即可让程序自动进行嗅探、下载、合并、命名和清理,最终得到已经命名的完整视频文件。
(GitHub: htt ps://github.com/rg3/youtube-dl )
(10)System Design Primer
此repo是一个系统的资源集合,可帮助你了解如何大规模构建系统。
(GitHub: https://github.com/donnemartin/system-design-primer )
(11)Mask R-CNN
Mask R-CNN用于对象检测和分割。这是对Python 3,Keras和TensorFlow的Mask R-CNN实现。该模型为图像中对象的每个实例生成边界框和分割蒙版。它基于特Feature Pyramid Network(FPN)和 ResNet101 backbone。
(GitHub: https://github.com/matterport/Mask_RCNN )
(12)Face Recognition
Face Recognition 是一个基于 Python 的人脸识别库,使用十分简便。这还提供了一个简单的face_recognition命令行工具,可以让您从命令行对图像文件夹进行人脸识别!
(GitHub: https://github.com/ageitgey/face_recognition )
(13)snallygaster
用于扫描HTTP服务器上的机密文件的工具。
(GitHub: https://github.com/hannob/snallygaster )
(14)Ansible
Ansible是一个极其简单的IT自动化系统。它可用于配置管理,应用程序部署,云配置,支持远程任务执行和多节点发布 - 包括通过负载平衡器轻松实现零停机滚动更新等操作。
(GitHub: https://github.com/ansible/ansible )
(15)Detectron
Detectron是Facebook AI 研究院开源的的软件系统,它实现了最先进的目标检测算法,包括Mask R-CNN。它是用Python编写的,由Caffe2深度学习框架提供支持。
(16)asciinema
终端会话记录器和asciinema.org的最佳搭档。
(GitHub: https://github.com/asciinema/asciinema )
(17)HTTPie
HTTPie 是一个开源的命令行的 HTTP 工具包,其目标是使与Web服务的CLI交互尽可能人性化。它提供了一个简单的http命令,允许使用简单自然的语法发送任意HTTP请求,并显示彩色输出。HTTPie可用于测试,调试以及通常与HTTP服务器交互。
(GitHub: https://github.com/jakubroztocil/httpie )
(18)You-Get
You-Get是一个小型命令行实用程序,用于从Web下载媒体内容(视频,音频,图像),支持国内外常用的视频网站。
(GitHub: https://github.com/soimort/you-get )
(19)Sentry
Sentry从根本上讲是一项服务,可以帮助用户实时监控和修复崩溃。基于Django构建,它包含一个完整的API,用于从任何语言、任何应用程序中发送事件。
(GitHub: https://github.com/getsentry/sentry )
(20)Tornado
Tornado是使用Python开发的全栈式(full-stack)Web框架和异步网络库,,最初是由FriendFeed上开发的。通过使用非阻塞网络I / O,Tornado可以扩展到数万个开放连接,是long polling、WebSockets和其他需要为用户维护长连接应用的理想选择。
(GitHub: https://github.com/tornadoweb/tornado )
(21)Magenta
Magenta是一个探索机器学习在创造艺术和音乐过程中的作用的研究项目。这主要涉及开发新的深度学习和强化学习算法,用于生成歌曲,图像,绘图等。但它也是构建智能工具和界面的探索,它允许艺术家和音乐家使用这些模型。
(GitHub: https://github.com/tensorflow/magenta )
(22)ZeroNet
ZeroNet是一个利用比特币的加密算法和BitTorrent技术提供的不受审查的网络,完全开源。
(GitHub: https://github.com/HelloZeroNet/ZeroNet )
(23)Gym
OpenAI Gym是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包。这是Gym的开源库,可让让你访问标准化的环境。
(GitHub: https://github.com/openai/gym )
(24)Pandas
Pandas是一个Python包,提供快速,灵活和富有表现力的数据结构,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。此外,它还有更广泛的目标,即成为所有语言中最强大,最灵活的开源数据分析/操作工具。它目前已经朝着这个目标迈进。
(GitHub: https://github.com/pandas-dev/pandas )
(25)Luigi
Luigi 是一个 Python 模块,可以帮你构建复杂的批量作业管道。处理依赖决议、工作流管理、可视化展示等等,内建 Hadoop 支持。(GitHub: https://github.com/spotify/luigi )