pythonweb框架安装

Ⅰ python web框架有哪些

1、Django
Python中最全能的Web开发框架，各种功能完备，可维护性和开发速度都一级棒，不少人反应Django框架慢，它主要慢在DjangoORM与数据库的交互上，所以是否使用Django框架，需要取决于项目对数据库交互的要求以及各种优化，而对于Django的同步特性导致吞吐量小的问题，可以通过Celery等解决，这并不是一个致命问题。
2、Tornado
异步，性能强悍，然而它相比Django框架来说，相对原始，很多东西需要自己去处理，随着项目的逐渐扩大，框架所能提供的功能也会越来越小，更多的东西需要团队自己去实现，而大项目往往需要性能的保证，这时它就是最佳的选择。
3、Flask
微框架，可以说是Python代码写得最好的项目之一，它的灵活性也是把双刃剑，能使用好Flask框架，即可以做成Pinterest，用不好就是灾难，它是一个微框架，但也可以做成规模化的Flask，加上它可以自由选择自己的数据库交互组件，而且加上celery+redis等异步特性之后，Flask的性能相对Tornado也不相上下，也许Flask的灵活性可能是某些团队更需要的。
4、Twisted
前面提到的3个Web框架都是围绕应用层HTTP展开的，而Twisted则不同，它是一个用Python语言编写的事件驱动的网络框架，对于追求服务器性能的应用，它是个非常不错的选择。
它支持很多协议，包括传输层的UDP、TCP、TLS，以及应用层的HTTP、FTP等，对于这些协议，Twisted提供了客户端和服务器方面的开发工具。
它是一个高性能的编程框架，在不同的操作系统上，Twisted利用不同的底层技术实现了高性能通信，在开发方法上，Twisted引导程序员使用异步编程模型，它提供了丰富的Defer、Threading等特性来支持异步编程。

Ⅱ python web开发用什么框架

对初学者来说，循序渐进是最重要的，我推荐学习 Flask（Welcome | Flask (A Python Microframework)）

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。
BTW：果壳网基于 Flask 开发的。
另外也简单介绍下其他框架：
1. Django。如楼上所说，是一个全能型框架。目前 Django 的使用面还是很广的，有学习的价值，但是不建议初学者学习，因为要学习的东西太多了，一下子难以吸收会失去兴趣。当然，Django 的目的是为了让开发者能够 快速 地开发一个网站，它提供了很多模块，其中我最喜欢的就是 admin 模块，http://your.site.com/admin 就进入了网站的后台（内置的哦~）方便地对数据进行操作，等等。。。。因此，如果对 Django 熟悉的话，papapa 一下子就写好一个网站的原型了。
2. Tornado。传说中性能高高的框架。Tornado 是一个很好的框架，支持异步处理的功能，这是它的特点，其他框架不支持。另外一点是，Tornado 的设计似乎更注重 RESTful URL。但 Tornado 提供了网站基本需要使用的模块外，剩下的则需要开发者自己进行扩展。例如数据库操作，虽然内置了一个 database 的模块（后来独立出去了，现在叫做 torndb，bdarnell/torndb · GitHub）但是不支持 ORM，快速开发起来还是挺吃力的。如果需要 ORM 支持的话，还需要自己写一层将 SQLAlchemy 和 Tornado 联系起来，而且这里还有一个坑。
BTW：知乎就是基础 Tornado 开发的。
3. Bottle。Bottle 和 Flask 都属于轻量级的 Web 框架。但是 Bottle 似乎落寞了。我觉得跟他的 API 设计有关系。个人认为 Bottle 使用起来不那么顺手，因此也用得少。这里不做太多介绍。
4. web.py。也是很轻的一个框架，使用不多，也不做介绍。
5. web2py。我看楼上都没有对这个框架做介绍。这个框架是 Google 在 web.py 基础上二次开发而来的，兼容 GAE 。性能据说很高，曾经用他来做自己的主页，感觉也还不错。缺点同样是对扩展支持不太好，需要自己进行扩展。
6. Quixote。着名的 豆瓣 就是基于 Quixote 开发的。跟上面几个框架不同，Quixote 的路由会有些特别。另外 Quixote 的性能据说也好。

Ⅲ python的web开发框架有哪些

1.CubicWeb

CubicWeb的最重要的功能是其代码的可重用性，由一个个代码单元组成。它灵活又强大，并且还有一些特别的功能，包括RQL查询语言和支持有效编码的语义视图功能。这是语义Web应用程序的最佳解决方案，并且提供理想的环境。

2.TurboGears

TurboGears也称为是框架的终结者，因为它虽然有着其他Python框架都有的功能，却不像其他框架那样有局限性。它甚至能适用于简单的微架构项目。它给人的感觉就不像是工作在框架上，而像是在写新的功能。你可以在几分钟之内可以创建一个read-to-extend应用，并且我们可以在网上找到大量的教程。

3.Zope2

Zope是不同Web框架集合在一起的完整家庭。与其他框架相比，zope2在当前的开发环境中对于内容管理系统是相当有限的。
Zope工具包是一个很好的库资源，允许使用重用代码和不同的库。

4.web2py

web2py最重要的因素是其外部零依赖，可以创建、复原、管理和修改在浏览器中的应用程序。对于一些简单的web开发任务，大部分都可以自动化快速开发。程序员甚至不需要再准备单一的开发、调试、测试、部署和数据库处理的封装包。内置的Web界面中这些都有，在使用之前也不需要进行安装。

5.Pylons

灵活性是pylons框架的主要特点之一。它可以将不同Python框架提供的某些最好功能，整合到同一个地方。Pyramid是pylons的第一批产品之一，它把重点放在了快速和灵活开发实践上。你可以挑选任何你认为可以提高Web开发效率的功能整合到一起。

6.Grok

它由Zope工具包提供支持，并且一开始的时候是作为一个易扩展的Zope工具箱，为了方便那些菜鸟程序员的使用而开发
的。对于Web应用，Grok不但能提供多个构件，还有一个随时可以提供支持的很好社区。它提供了一种更为简单和灵活的学习Python的模式。它配备的可DRY方法使得它成为了一个很好的工具。

7.Web.py

之所以说这是一款非常独特的框架，主要是因为它的简单性和功能强大的开发能力。你可以用Python语言舒舒服服地编写web应用程序。你会因为它的零局限性和易用性喜欢上web.py。有些程序员可能会发现它对功能的限制比较少，因为它预留了整合的空间，所以你不必一下子加载所有的功能，尤其是那些你并不需要的。

关于框架选择的误区：

1.
哪个框架最好

2. 过分关注性能

Ⅳ python 的web框架，哪个比较容易上手，简单。

我是从webpy用起的，一点点把他提供的各种工具替换掉，比如操作数据库用sqlalchemy替换，session用memcache的store替换，等等，慢慢就对web框架各个部分的了解清晰了一些，后来用django发现好死板，用不习惯了，不过如果从django上手估计能更快上手，但也许会像以前使用c#时那样养成很多不好的死板的习惯。总之无所谓了，django上手快简单，其他的都需要大量自己动手丰衣足食。

Ⅳ 风变编程的Python课程学完效果如何

一、Python简介

Python是一种用来编写应用程序的高级程序设计语言,TIOBE程序语言排行榜2015年12月的排名如下：

Python实现强势逆袭，而且我相信，随着时间的推移，国内Python语言未来前景也是一片向好。

Python的特点是优雅简单，易学易用（虽然我感觉还是有一些概念不容易理解），Python的哲学是尽量用最少的，最简单易懂的代码实现需要的功能。Python适宜于开发网络应用，脚本写作，日常简单小工具等等。Python的缺点是效率较低，但是在大量的场合效率却不是那么重要或者说Python不是其性能瓶颈，所以不要太在意。其次是2.x-3.x的过渡使得许多3.x还缺少很多2.x下的模块，不过也在完善中。其次就是源代码无法加密，发布Python程序其实就是发布源代码。

二、基础语法要点

1.如果一个字符串中有许多需要转义的字符，而又不想写那么多'',那么可以用 r'...' 表示 '...'内的内容不转义。

2.Python可用'''...'''来表示多行内容，如：

123456

>>>print('''line1line2line3''')line1line2line3

3.Python的逻辑运算and, or, not 分别对应C语言中的&&, ||, !.

4.Python的整数与浮点数大小都没有范围。

5.Python中除法有两种： '/'除出来必是浮点数， '//'除出来是整数，即地板除。

6.Python中一切皆引用。每个对象都有一个引用计数器（内部跟踪变量）进行跟踪，引用计数值表示该对象有多少个引用，当初次产生赋给变量时，引用计数为1，其后没进行下列行为中的任意一种都会增加引用计数：

123

赋值： a=b用作函数参数传递： func(a)成为容器对象的一个元素： lis=[1,2,a]

以下任意一种行为都会减少引用计数：

1234

del销毁：dela变量另赋给其他对象：a=False对象从容器中删除: lis.remove(a)身在的容器被销毁：dellis

7.深拷贝与浅拷贝的概念与对比，有点复杂，看这篇文章

8.list，tuple和dict，set

list：为列表，是一个有序集合，类似于数组但又比数组功能强大，可以随时append,pop元素，下标从0开始，且下标为加n模n制，即lis[-1] = lis[len-1]，下标范围[-len,len-1].

tuple：为元组，类似于list，但list为可变类型，而tuple不可变，即没有append,pop等函数。一个建议是为了安全起见，能用tuple代替list尽量用tuple。如果tuple只有一个元素，要写成如(1,)以避免歧义。

dict：字典类型，存放key-value键值对，可以根据key迅速地找出value，当然，key必须是不可变类型，如下是错误的：

12345

>>> dic={[1,2]:'value'}Traceback (most recent call last):File"<pyshell#10>", line1,in<mole>dic={[1,2]:'value'}TypeError: unhashabletype:'list'

list与dict的优劣对比：

1234567

dict:1.插入，查找速度快，跟key的数目无关2.需占用大量内存，内存浪费严重list:1.插入，查找速度慢，O(n)的复杂度，随元素个数增加而增加2.占用内存小

dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的

set：set与dict类似，相当于只有key没有value的dict，每个key不同，set间有 &， | 等操作对应集合的交，并操作。

三、函数

1.函数是对象，函数名即是指向对应函数对象的引用，所以可以将函数名赋给一个变量，相当于给函数起一个‘别名’。

123

>>> mmm=max>>> mmm(1,2,3)3

2.Python函数可以返回”多个值“，之所以打引号，是因为实际上返回的多个值拼成了一个元组，返回这个元组。

3.定义默认参数需要牢记：默认参数必须指向不变对象。否则第一次调用和第二次调用结果会不一样，因为可变的默认参数调用后改变了。

4.可变参数：传入的参数个数是可变的，可以是0个或多个。可变参数会将你传入的参数自动组装为一个tuple。在你传入的list或tuple名字前加一个 * 即说明传入的是可变参数。习惯写法为*args。

5.关键字参数：传入0个或多个含参数名的参数，这些参数被自动组装成一个dict。习惯写法**kw，如**a表示把a中所有的键值对以关键字参数的形式传入kw，获得一个dict，这个dict是a的一份拷贝，对kw改动不会传递到a

6.命名关键字在函数定义中跟在一个*分割符后，如

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deffunc(a,b,*,c,d):pass

c,d为命名关键字参数，可以限制调用者可以传入的参数名，同时可以提供默认值。

7.参数定义顺序：必选参数，默认参数，可变参数/命名关键字参数，关键字参数。

8.切片操作格式为lis[首下标：尾下标：间隔]，如果都不填，即lis[::]则代表整个容器lis

9.用圆括号()括起来一个列表生成式创建一个生成器generator，generator保存生成算法，我们可以用next(g)取得生成器g的下一个返回值。生成器的好处就是我们不需要提前生成所有列表元素，而是需要时再生成，这在某些情况下可以节省许多内存。算法也可以不是列表生成式而是自定义函数，只需在函数定义中包含yield关键字。

10.map()和rece()： 二者都是高阶函数。map()接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable序列，map将传入的函数依次作用在序列每一个元素上，并把结果作为新的Iterator返回。rece()类似累积计算版的map()，把一个函数作用在一个序列上，每次接收两个参数，将结果继续与序列的下一个元素做累积计算。

利用map和rece编写一个str2float函数，如把字符串'123.456'转换成浮点数123.456：

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(s):deff1(x,y):returnx*10+ydefchar2num(s):return{'0':0,'1':1,'2':2,'3':3,'4':4,'5':5,'6':6,'7':7,'8':8,'9':9}[s]deff2(x,y):returnx*0.1+ya,b=s.split('.')print('a=',a)print('b=',b)returnrece(f1,map(char2num,a))+0.1*rece(f2,map(char2num,b[::-1]))print('str2float('123.456') =', str2float('123.456'))

11.fliter()函数过滤序列，类似于map()作用于每一元素，根据返回值是True或者False决定舍弃还是保留该元素。函数返回一个Iterator。

12.sorted()函数可实现排序，类似于C++库中的sort()函数，但是比其更加简洁，语法为sorted(lis,key=func,reverse=T/F)

key函数可实现自定义的排序规则，reverse表示升序还是降序。

13.一个函数可以返回一个函数，但是返回时该函数并未执行，所以返回函数中不要引用任何可能发生变化的变量，否则会出现逻辑错误。

14.装饰器(decorator): 当需要增强函数的功能却不希望修改函数本身，那么可以采用装饰器这种运行时动态增加功能的方式，增加的功能卸载装饰器函数中。如在执行前后打印'begin call'和'end call'，可以这样做：

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importfunctoolsdeflog(func):@functools.wraps(func)#为了校正函数签名，最好写上defwrapper(*args,**kw):print('begin call')f=func(*args,**kw)print('end call')returnfreturnwrapper@logdefhah():print('hahahaha')hah()

123

begin callhahahahaend call

15.偏函数： functools.partial()，作用是将一个函数的某些参数固定住，作为新函数的参数，即固定住该参数，返回一个新函数，使调用更简单。

四、面向对象编程

1.Python实例变量可以自由地绑定任何属性

2.为了不让内部属性不被外部访问，在属性的名称前加上两个下划线__，这样就变成了一个私有变量(private)，注意，不能直接访问不代表一定不能访问，事实上，加双下划线后Python就会将其改名为‘_class名__name’，所以还是可以这样来访问这个‘私有’变量。

3.对于静态语言，如果要求传入一个class类型的对象，那么传入的对象必须是class类型或者其子类，否则将无法调用class中的方法，而Python这样的动态语言有‘鸭子类型’一说，即不一定要传入class类型或其子类，而只要保证传入的对象中有要使用的方法即可。

4.如果想要限制实例可以绑定的属性，那么在定义class时定义一个__slots__变量即可，例如：

12

classStudent(object):__slots__=(‘name’,’age’)

注意，__slots__限制的属性对当前类实例起完全限制作用，且与子类共同定义其__slots__，也就是说子类可以定义自己的__slots__，子类实例允许定义的属性就是自身的__slots__加上父类的__slots__，即并集。

5.@ property装饰器可以使一个getter方法变成属性，如果方法名为me，那么@me.setter装饰器则可使一个setter方法变成属性。这样可以使代码更简短，同时可对参数进行必要的检查。

6.通过多重继承，可使子类拥有多个父类的所有功能。

7.在类中__call__方法可使实例对象像函数那样直接调用，作用即是该方法定义的过程。

8.ORM(Object Relational Mapping 对象关系映射)，就是把关系数据库的一行映射为一个对象，也就是一个类对应一个表。ORM的实现需要通过metaclass元类修改类的定义。元类可以改变类创建时的行为。

五、调试

1.Python调试方法：

(1)直接打印

(2)断言

(3)pdb

(4)IDE

六、IO编程

1.序列化： 把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化。Python用pickle模块实现序列化。序列化之后，就可以把序列化后的内容存储到磁盘上或者通过网络进行传输。pickle.mps()将对象序列化成一个bytes,而pickle.loads()可以根据bytes反序列化出对象。

2.pickle虽好，但是它专为Python而生，所以要在不同语言间传递对象，最好还是xml或者json，而json表示格式是一个字符串，更易读取，且比xml快，所以更加适宜于对象序列化。Python内置了json模块，相应方法仍然是mps()和loads()。

3.但是在默认情况下，有些对象是无法序列化的，所以我们有时还需要定制转换方法，告诉json该如何将某类对象转换成可序列为json格式的{}对象。如下即是一个转换方法：

123456

defmantodict(std):return{'name': std.name,'age': std.age,'id': std.id}

七、进程与线程

1.Python用mutiprocessing模块来实现多进程。

2.如果要大量创建子进程，可以使用进程池：

1

frommultiprocessingimportPool

示例如下：

12345678

....p=Pool(4)foriinrange(5):p.apply_async(long_time_task, args=(i,))print('Waiting for all subprocesses done...')p.close()p.join()print('All subprocesses done.')

要使用进程池需新建Pool对象，对Pool对象调用join()使等待池中所有子进程运行完毕，调用join()方法之前必须调用close()，且此后无法再新加子进程。

3.使用subprocess模块可以方便的启动并管理一个子进程，控制其输入输出。

4.进程间通信使用Queue,Pipes实现。

5.threading模块管理线程。threading.lock()创建线程锁，防止同时访问互斥资源造成的错误，示例如下：

1234567

lock=threading.Lock()...lock.acquire()...change(mutex)...lock.release()

6.ThreadLocal可以解决参数在一个线程中各个函数之间互相传递的问题。

7.managers模块实现分布式进程。

八、正则表达式与常用内建模块

1.re模块进行正则表达式编译和匹配，如果该表达式需要匹配很多次，那么最好进行编译从而大大节省时间。

正则表达式匹配邮箱例子：

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importrehah=re.compile('[0-9a-zA-Z]+[.[0-9a-zA-Z]+]*@[0-9a-zA-Z]+.[a-z]{2,3}')print(hah.match('[email protected]').group())print(hah.match('[email protected]').group())i=1whilei <10:r=input('请输入邮箱：')print(hah.match(r).group())i=i+1

2.datetime模块进行日期和时间的处理，每一个时间对应一个timestamp，我们把1970年1月1日 00:00:00 UTC+00:00时区的时刻称为epoch time，记为0（1970年以前的时间timestamp为负数），当前时间就是相对于epoch time的秒数，称为timestamp。字符串和datetime也可以相互转换，采用strptime()方法，字符串转换为datetime时需要设定一个识别格式，其中

1

%Y-%m-%d%H:%M:%S

分别表示年-月-日 时-分-秒。

从datetime得出月份，星期等字符串用strftime()方法，其中：

1

%a,%b%d%H:%M

分别表示星期, 月份 日期 时:分。

示例：

12345678910

fromdatetimeimportdatetimer='2015-11-23 12:01'dt=datetime.strptime(r,'%Y-%m-%d %H:%M')print(dt)week=dt.strftime('%a %b %d, %H:%M')print(week)2015-11-2312:01:00Mon Nov23,12:01

3.collections是Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。

4.Base64是一种任意二进制到文本字符串的编码方法，常用于在URL、Cookie、网页中传输少量二进制数据。

5.struct模块用来解决bytes和其他二进制数据类型的转换。

6.Python的hashlib提供了常见的哈希算法，如MD5，SHA1等等。hashlib实现简单登录：

importhashlibdb={'michael':'','bob':'','alice':''}defget_md5(ostr):md5=hashlib.md5()md5.update(ostr.encode())returnmd5.hexdigest()deflogin(user, password):r=get_md5(password)fornameindb:ifdb[name]==r:returnTruereturnFalseprint(login('bob','abc999'))True

7.Python的内建模块itertools提供了非常有用的用于操作迭代对象的函数。

8.urllib提供了一系列用于操作URL的功能。如GET,POST...

9.PIL(Python Imaging Library Python图像库)是一个强大的图像处理标准库，功能强大却又简单易用。现在的名字叫做Pillow。可以如下安装Pillow:

1

pip3 install pillow

从下面生成数字验证码的程序可以窥其一斑：

九、网络编程和电子邮件

1.网络编程主要是TCP和UDP的编程，示例见【Python网络编程】利用Python进行TCP、UDP套接字编程

2.SMTP是发送邮件的协议，Python内置对SMTP的支持，可以发送纯文本邮件、HTML邮件以及带附件的邮件。Python对SMTP支持有smtplib和email两个模块，email负责构造邮件，smtplib负责发送邮件。Python内置一个poplib模块，实现了POP3协议，可以直接用来收邮件。由于现在绝大多数大型邮件服务商都采取了反垃圾邮件措施，所以这部分的简单实验并没有成功，还需进一步研究，等遇到具体情况再说。

3.Python内嵌了sqlite数据库，还可以自行安装连接mysql，MySQL是当前最流行的开源数据库，在行业内有着广泛的应用。

十、Web开发和异步IO

1.WSGI(Web Server Gateway Interface) 服务器网关接口。

2.Python web 开发框架：

-Flask：流行的Web框架

-Django：全能型Web框架

-web.py：一个小巧的Web框架

-Bottle：和Flask类似的Web框架

-Tornado：Facebook的开源异步Web框架

3.协程

Ⅵ python web开发用哪个框架比较好

（1）Django。Django的文档最完善、市场占有率最高、招聘职位最多估计大家都没什么意见。完美的文档，Django的成功，我觉得很大一部分原因要归功于Django近乎完美的官方文档（包括Django book）。全套的解决方案，Django象Rails一样，提供全套的解决方案（full-stack framework + batteries included），基本要什么有什么（比如：cache、session、feed、orm、geo、auth），而且全部Django自己造，开发网 站应手的工具Django基本都给你做好了，因此开发效率是不用说的，出了问题也算好找，不在你的代码里就在Django的源码里。
（2）Pylons和Django的设计理念完全不同，Pylons本身只有两千行左右的Python代码，不过它还附带有一些几乎就是Pylons御用 的第三方模块。Pylons只提供一个架子和可选方案，你可以根据自己的喜好自由的选择Template、ORM、form、auth等组件，系统高度可 定制。我们常说Python是一个胶水语言(glue language)，那么我们完全可以说Pylons就是一个用胶水语言设计的胶水框架。
（3）Tornado即是一个Web server（对此本文不作详述），同时又是一个类web.py的micro-framework，作为框架Tornado的思想主要来源于Web.py，大家在Web.py的网站首页也可以看到Tornado的大佬Bret Taylor的这么一段话（他这里说的FriendFeed用的框架跟Tornado可以看作是一个东西）：
（4）Bottle和Flask作为新生一代Python框架的代表，挺有意思的是都采用了decorator的方式配置URL路由。
（5）Flask 精简
（6）web.py 非常精简

Ⅶ 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。

Ⅷ 纯 Python 写一个 Web 框架，就是这么简单

造轮子是最好的一种学习方式，本文尝试从0开始造个Python Web框架的轮子，我称它为 ToyWebF 。

本文操作环境为：MacOS，文中涉及的命令，请根据自己的系统进行替换。

ToyWebF的简单特性：

下面我们来实现这些特性。

首先，我们需要安装gunicorn，回忆一下Flask框架，该框架有内置的Web服务器，但不稳定，所以上线时通常会替换成uWSGI或gunicorn，这里不搞这个内置Web服务，直接使用gunicorn。

我们创建新的目录与Python虚拟环境，在该虚拟环境中安装gunicorn

在啥都没有的情况下，构建最简单的Web服务，在ToyWebF目录下，创建app.py与api.py文件，写入下面代码。

运行 gunicorn app:app 访问 http://127.0.0.1:8000 ，可以看见 Hello, World! ，但现在请求体中的参数在environ变量中，难以解析，我们返回的response也是bytes形式。

我们可以使用webob库，将environ中的数据转为Request对象，将需要返回的数据转为Response对象，处理起来更加直观方便，直接通过pip安装一下。

然后修改一下API类的 __call__方法 ，代码如下。

上述代码中，通过webob库的Request类将environ对象（请求的环境信息）转为容易处理的request，随后调用handle_request方法对request进行处理，处理的结果，通过response对象返回。

handle_request方法在ToyWebF中非常重要，它会匹配出某个路由对应的处理方法，然后调用该方法处理请求并将处理的结果返回，在解析handle_request前，需要先讨论路由注册实现，代码如下。

其实就是将路由和方法存到self.routes字典中，可以通过route装饰器的形式将路由和方法关联，也可以通过add_route方法关联，在app.py中使用一下。

因为url中可以存在变量，如 @app.route("/hello/{name}") ，所以在匹配时，需要进行解析，可以使用正则匹配的方式进行匹配，parse这个第三方库已经帮我们实现了相应的正则匹配逻辑，pip安装使用一下则可。

这里定义find_handler方法来实现对self.routes的遍历。

了解了路由与方法关联的原理后，就可以实现handle_request方法，该方法主要的路径就是根据路由调度对应的方法，代码如下。

在该方法中，首先实例化webob库的Response对象，然后通过self.find_handler方法获取此次请求路由对应的方法和对应的参数，比如。

它将返回hello方法对象和name参数，如果是 /hello/二两 ，那么name就是二两。

因为route装饰器可能装饰器的类对象，比如。

此时self.find_handler方法返回的hanler就是个类，但我们希望调用的是类中的get、post、delete等方法，所以需要一个简单的判断逻辑，通过inspect.isclass方法判断handler如果是类对象，那么就通过getattr方法获取类对象实例的中对应的请求方法。

如果类对象中没有该方法属性，则抛出该请求类型不被允许的错误，如果不是类对象或类对象中存在该方法属性，则直接调用则可。

此外，如果方法的路由并没有注册到self.routes中，即404的情况，定义了defalut_response方法返回其中内容，代码如下。

如果handle_request方法中调度的过程出现问题，则直接raise将错误抛出。

至此，一个最简单的web服务就编写完成了。

回顾Flask，Flask可以支持HTML、CSS、JavaScript等静态文件，利用模板语言，可以构建出简单但美观的Web应用，我们让TopWebF也支持这一功能，最终实现图中的网站，完美兼容静态文件。

Flask使用了jinja2作为其html模板引擎，ToyWebF同样使用jinja2，jinja2其实实现一种简单的DSL（领域内语言），让我们可以在HTML中通过特殊的语法改变HTML的结构，该项目非常值得研究学习。

首先 pip install jinja2 ，然后就可以使用它了，在ToyWebF项目目录中创建templates目录，以该目录作为默认的HTML文件根目录，代码如下。

首先利用jinja2的FileSystemLoader类将file system中的某个文件夹作为loader，然后初始化Environment。

在使用的过程中（即调用template方法），通过get_template方法获得具体的某个模板并通过render方法将对应的内容传递给模板中的变量。

这里我们不写前端代码，直接去互联网中下载模板，这里下载了Bootstrap提供的免费模板，可以自行去 https://startbootstrap.com/themes/freelancer/ 下载，下载完后，你会获得index.html以及对应的css、jss、img等文件，将index.html移动到ToyWebF/templates中并简单修改了一下，添加一些变量。

然后在app.py文件中为index.html定义路由以及需要的参数。

至此html文件的支持就完成了，但此时的html无法正常载入css和js，导致页面布局非常丑陋且交互无法使用。

接着就让ToyWebF支持css、js，首先在ToyWebF目录下创建static文件夹用于存放css、js或img等静态文件，随后直接将前面下载的模板，其中的静态文件复制到static中则可。

通过whitenoise第三方库，可以通过简单的几行代码让web框架支持css和js，不需要依赖nginx等服务，首先 pip install whitenoise ，随后修改API类的 __init__ 方法，代码如下。

其实就是通过WhiteNoise将self.wsgi_app方法包裹起来，在调用API的 __call__ 方法时，直接调用self.whitenoise。

此时，如果请求web服务获取css、js等静态资源，WhiteNoise会获取其内容并返回给client，它在背后会匹配静态资源在系统中对应的文件并将其读取返回。

至此，一开始的网页效果就实现好了。

web服务如果出现500时，默认会返回 internal server error ，这显得比较丑，为了让框架使用者可以自定义500时返回的错误，需要添加一些代码。

首先API初始化时，初始self.exception_handler对象并定义对应的方法添加自定义的错误

在handler_request方法进行请求调度时，调度的方法执行逻辑时报500，此时不再默认将错误抛出，而是先判断是否有自定义错误处理。

在app.py中，自定义错误返回方法，如下。

custom_exception_handler方法只返回自定义的一段话，你完全可以替换成美观的template。

我们可以实验性定义一个路由来看效果。

Web服务的中间件也可以理解成钩子，即在请求前可以对请求做一些处理或者返回Response前对Response做一下处理。

为了支持中间件，在TopWebF目录下创建middleware.py文件，在编写代码前，思考一下如何实现？

回顾一下现在请求的调度逻辑。

1.通过routes装饰器关联路由和方法 2.通过API.whitenoise处理 3.如果是请求API接口，那么会将参数传递给API.wsgi_app 4.API.wsgi_app最终会调用API.handle_request方法获取路由对应的方法并调用该方法执行相应的逻辑

如果希望在request前以及response后做相应的操作，那么其实就需要让逻辑在API.handle_request前后执行，看一下代码。

其中add方法会实例化Middleware对象，该对象会将当前的API类实例包裹起来。

Middleware.handle_request方法其实就是在self.app.handle_request前调用self.process_request方法处理request前的数据以及调用self.process_response处理response后的数据，而核心的调度逻辑，依旧交由API.handle_request方法进行处理。

这里的代码可能会让人感到疑惑， __call__ 方法和handle_request方法中都有self.app.handle_request(request)，但其调用对象似乎不同？这个问题暂时放一下，先继续完善代码，然后再回来解释。

接着在api.py中为API创建middleware属性以及添加新中间件的方法。

随后，在app.py中，自定义一个简单的中间件，然后调用add_middleware方法将其添加。

定义好中间件后，在请求调度时，就需要使用中间件，为了兼容静态文件的情况，需要对css、js、ing文件的请求路径做一下兼容，在其路径中加上/static前缀

紧接着，修改API的 __call__ ，兼容中间件和静态文件，代码如下。

至此，中间件的逻辑就完成了。

但代码中依旧有疑惑，Middleware类中的 __call__ 方法和handle_request方法其调用的self.app到底是谁？

为了方便理解，这里一步步拆解。

如果没有添加新的中间件，那么请求的调度逻辑如下。

在没有添加中间件的情况下，self.app其实就是API本身，所以 middleware.__call__ 中的self.app.handle_request就是调用API.handle_request。

如果添加了新的中间件，如上述代码中添加了名为SimpleCustomMiddleware的中间件，此时的请求调度逻辑如下。

因为注册中间件时，Middleware.add方法替换了原始Middleware实例中的app对象，将其替换成了SimpleCustomMiddleware，而SimpleCustomMiddleware也有app对象，SimpleCustomMiddleware中的app对象，才是API类实例。

在请求调度的过程中，就会触发Middleware类的handle_request方法，该方法就会执行中间件相应的逻辑去处理request和response中的数据。

当然，你可以通过Middleware.add方法添加多个中间件，这就会构成栈式调用的效果，代码如下。

启动web服务后，其执行效果如下。

Ⅸ 怎么使pycharm配合部署bottle框架搭建环境

下载安装 Python3.3，
安装完成后，依次打开 "我的电脑"->"属性"->"高级"->"环境变量"，装安装目录设为系统环境变量
下载 Python Web Framework Bottle
解下 Bottle 后打开命令行工具，进入Bottle解下后的目录，执行命令：python setup.py instal
然后再打开一个cmd窗口，输入"python"，接着就可以导入Buttle模块了，>>>import bottle
下载 pycharm python开发编辑器
新建项目，选择python安装目录下的python.exe文件，导入继承类。可创建python项目了
django框架的搭建与其类似。新建的django项目，运行可生成地址：http //127.0.0.1:8000/

Ⅹ Python 有哪些好的 Web 框架

1、Django框架
优点：是一个高层次Python Web开发框架，特点是开发快速、代码较少、可扩展性强。Django采用MTV(Model、Template、View)模型组织资源，框架功能丰富，模板扩展选择最多。对于专业人员来说，Django是当之无愧的Python排名第一的Web开发框架。
缺点：包括一些轻量级应用不需要的功能模块，不如Flask轻便。过度封装很多类和方法，直接使用比较简单，但改动起来比较困难。相比于 C,C++性能，Django性能偏低。模板实现了代码和样式完全分离，不允许模板里出现Python代码，灵活度不够。另外学习曲线也相对陡峭。
2、Flask框架
优点：Flask是一个Python Web开发的微框架，严格来说，它仅提供Web服务器支持，不提供全栈开发支持。然而，Flask非常轻量、非常简单，基于它搭建Web系统都以分钟来计时，特别适合小微原型系统的开发。花少时间、产生可用系统，是非常划算的选择。
缺点：对于大型网站开发，需要设计路由映射的规则，否则导致代码混乱。对新手来说，容易使用低质量的代码创建 “不良的web应用程序”。
3、Pyramid框架
优点：是一个扩展性很强且灵活的Python Web开发框架。上手十分容易，比较适合中等规模且边开发边设计的场景。Pyramid不提供绝对严格的框架定义，根据需求可以扩展开发，对高阶程序员十分友好。
缺点：国内知名度不高，高级用法需要通过阅读源代码获取灵感。默认使用Chameleon模板，灵活度没有成为一个要素。
4、web.py框架
优点：正如其名，web.py是一个采用Python作为开发语言的Web框架，简单且强大。俄罗斯排名第一的Yandex搜索引擎基于这个框架开发，Guido van Rossum认为这是最好的Python Web框架，还需要说别的吗?有事实作证、有大牛认可，用起来吧!
缺点：Web.py并未像其他框架一样保持与Python 3兼容性的最新状态。这不仅意味着缺乏对异步语法的支持，还意味着缺少对已弃用的函数的错误。此外，目前尚不清楚维护者是否有计划在Python 2到达其支持生命周期结束后保持Web.py的最新状态。
5、Tornado框架
优点：Tornado是一个基于异步网络功能库的Web开发框架，因此，它能支持几万个开放连接，Web服务高效稳定。可见，Tornado适合高并发场景下的Web系统，开发过程需要采用Tornado提供的框架，灵活性较差，确定场景后再考虑使用不迟。
缺点：Tornado 5.0改进了与Python的本机异步功能的集成。因此不再支持Python 3.3.并且Python 3.5用户必须使用Python 3.5.2或更高版本。Tornado 6.0将需要Python 3.5及更高版本，并将完全放弃Python 2支持。