pythonrestfuleve_如何使用python 开发一个api

⑴ python与java如何构建通信请给出一个学习方向。

1、python提供restful接口，java直接调用restful api即可；
2、rpc通信，现成框架例如grpc。 java 和python都支持。
3、消息队列，python计算结果存到消息队列，java端订阅处理即可。相当于引入一个中间代理角色。
思路大概就上面的方式，根据实际场景进行技术选型。

⑵ python3 flask restful 传入中文参数乱码

这个编码应当不对吧，没有对应的解码
>>> '财汇端'.encode('unicode_escape')
b'\\u8d22\\u6c47\\u7aef'
>>>

这个是这几个字对应的编码
\u这种类型的解码
>>> html.unescape('\u8d22\u6c47\u7aef')
'财汇端'
>>>

⑶ 如何使用python 开发一个api

使用 Python 和 Flask 设计 RESTful API

近些年来 REST (REpresentational State Transfer) 已经变成了 web services 和 web APIs 的标配。

在本文中我将向你展示如何简单地使用 Python 和 Flask 框架来创建一个 RESTful 的 web service。

什么是 REST？

六条设计规范定义了一个 REST 系统的特点:

客户端-服务器: 客户端和服务器之间隔离，服务器提供服务，客户端进行消费。
无状态: 从客户端到服务器的每个请求都必须包含理解请求所必需的信息。换句话说，服务器不会存储客户端上一次请求的信息用来给下一次使用。
可缓存: 服务器必须明示客户端请求能否缓存。
分层系统: 客户端和服务器之间的通信应该以一种标准的方式，就是中间层代替服务器做出响应的时候，客户端不需要做任何变动。
统一的接口: 服务器和客户端的通信方法必须是统一的。
按需编码: 服务器可以提供可执行代码或脚本，为客户端在它们的环境中执行。这个约束是唯一一个是可选的。

什么是一个 RESTful 的 web service？

REST 架构的最初目的是适应万维网的 HTTP 协议。

RESTful web services 概念的核心就是“资源”。资源可以用URI来表示。客户端使用 HTTP 协议定义的方法来发送请求到这些 URIs，当然可能会导致这些被访问的”资源“状态的改变。

HTTP 标准的方法有如下:

========== ===================== ==================================

HTTP 方法行为示例

========== ===================== ==================================

GET 获取资源的信息 http://example.com/api/orders

GET 获取某个特定资源的信息 http://example.com/api/orders/123

POST 创建新资源 http://example.com/api/orders

PUT 更新资源 http://example.com/api/orders/123

DELETE 删除资源 http://example.com/api/orders/123

========== ====================== ==================================

REST 设计不需要特定的数据格式。在请求中数据可以以JSON形式, 或者有时候作为 url 中查询参数项。

设计一个简单的 web service

坚持 REST 的准则设计一个 web service 或者 API 的任务就变成一个标识资源被展示出来以及它们是怎样受不同的请求方法影响的练习。

比如说，我们要编写一个待办事项应用程序而且我们想要为它设计一个 web service。要做的第一件事情就是决定用什么样的根 URL 来访问该服务。例如，我们可以通过这个来访问:

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

在这里我已经决定在 URL 中包含应用的名称以及 API 的版本号。在 URL 中包含应用名称有助于提供一个命名空间以便区分同一系统上的其它服务。在 URL 中包含版本号能够帮助以后的更新，如果新版本中存在新的和潜在不兼容的功能，可以不影响依赖于较旧的功能的应用程序。

下一步骤就是选择将由该服务暴露(展示)的资源。这是一个十分简单地应用，我们只有任务，因此在我们待办事项中唯一的资源就是任务。

我们的任务资源将要使用 HTTP 方法如下:

========== =============================================== =============================

HTTP 方法 URL 动作

========== =============================================== ==============================

GET http://[hostname]/todo/api/v1.0/tasks 检索任务列表

GET http://[hostname]/todo/api/v1.0/tasks/[task_id] 检索某个任务

POST http://[hostname]/todo/api/v1.0/tasks 创建新任务

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

DELETE http://[hostname]/todo/api/v1.0/tasks/[task_id] 删除任务

========== ================================================ =============================

我们定义的任务有如下一些属性:

id: 任务的唯一标识符。数字类型。
title: 简短的任务描述。字符串类型。
description: 具体的任务描述。文本类型。
done: 任务完成的状态。布尔值。

目前为止关于我们的 web service 的设计基本完成。剩下的事情就是实现它！

Flask 框架的简介

如果你读过Flask Mega-Tutorial 系列，就会知道 Flask 是一个简单却十分强大的 Python web 框架。

在我们深入研究 web services 的细节之前，让我们回顾一下一个普通的 Flask Web 应用程序的结构。

我会首先假设你知道 Python 在你的平台上工作的基本知识。我将讲解的例子是工作在一个类 Unix 操作系统。简而言之，这意味着它们能工作在 Linux，Mac OS X 和 Windows(如果你使用Cygwin)。如果你使用 Windows 上原生的 Python 版本的话，命令会有所不同。

让我们开始在一个虚拟环境上安装 Flask。如果你的系统上没有 virtualenv，你可以从https://pypi.python.org/pypi/virtualenv上下载:

$ 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

既然已经安装了 Flask，现在开始创建一个简单地网页应用，我们把它放在一个叫 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)

为了运行这个程序我们必须执行 app.py:

$ chmod a+x app.py

$ ./app.py

* Running on http://127.0.0.1:5000/

* Restarting with reloader

现在你可以启动你的网页浏览器，输入http://localhost:5000看看这个小应用程序的效果。

简单吧？现在我们将这个应用程序转换成我们的 RESTful service！

使用 Python 和 Flask 实现 RESTful services

使用 Flask 构建 web services 是十分简单地，比我在Mega-Tutorial中构建的完整的服务端的应用程序要简单地多。

在 Flask 中有许多扩展来帮助我们构建 RESTful services，但是在我看来这个任务十分简单，没有必要使用 Flask 扩展。

我们 web service 的客户端需要添加、删除以及修改任务的服务，因此显然我们需要一种方式来存储任务。最直接的方式就是建立一个小型的数据库，但是数据库并不是本文的主体。学习在 Flask 中使用合适的数据库，我强烈建议阅读Mega-Tutorial。

这里我们直接把任务列表存储在内存中，因此这些任务列表只会在 web 服务器运行中工作，在结束的时候就失效。这种方式只是适用我们自己开发的 web 服务器，不适用于生产环境的 web 服务器，这种情况一个合适的数据库的搭建是必须的。

我们现在来实现 web service 的第一个入口:

#!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)

正如你所见，没有多大的变化。我们创建一个任务的内存数据库，这里无非就是一个字典和数组。数组中的每一个元素都具有上述定义的任务的属性。

取代了首页，我们现在拥有一个 get_tasks 的函数，访问的 URI 为 /todo/api/v1.0/tasks，并且只允许 GET 的 HTTP 方法。

这个函数的响应不是文本，我们使用 JSON 数据格式来响应，Flask 的 jsonify 函数从我们的数据结构中生成。

使用网页浏览器来测试我们的 web service 不是一个最好的注意，因为网页浏览器上不能轻易地模拟所有的 HTTP 请求的方法。相反，我们会使用 curl。如果你还没有安装 curl 的话，请立即安装它。

通过执行 app.py，启动 web service。接着打开一个新的控制台窗口，运行以下命令:

$ 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"

}

]

}

我们已经成功地调用我们的 RESTful service 的一个函数！

现在我们开始编写 GET 方法请求我们的任务资源的第二个版本。这是一个用来返回单独一个任务的函数:

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]})

第二个函数有些意思。这里我们得到了 URL 中任务的 id，接着 Flask 把它转换成函数中的 task_id 的参数。

我们用这个参数来搜索我们的任务数组。如果我们的数据库中不存在搜索的 id，我们将会返回一个类似 404 的错误，根据 HTTP 规范的意思是 “资源未找到”。

如果我们找到相应的任务，那么我们只需将它用 jsonify 打包成 JSON 格式并将其发送作为响应，就像我们以前那样处理整个任务集合。

调用 curl 请求的结果如下:

$ 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>

当我们请求 id #2 的资源时候，我们获取到了，但是当我们请求 #3 的时候返回了 404 错误。有关错误奇怪的是返回的是 HTML 信息而不是 JSON，这是因为 Flask 按照默认方式生成 404 响应。由于这是一个 Web service 客户端希望我们总是以 JSON 格式回应，所以我们需要改善我们的 404 错误处理程序:

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

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

我们会得到一个友好的错误提示:

$ 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"

}

接下来就是 POST 方法，我们用来在我们的任务数据库中插入一个新的任务:

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

添加一个新的任务也是相当容易地。只有当请求以 JSON 格式形式，request.json 才会有请求的数据。如果没有数据，或者存在数据但是缺少 title 项，我们将会返回 400，这是表示请求无效。

接着我们会创建一个新的任务字典，使用最后一个任务的 id + 1 作为该任务的 id。我们允许 description 字段缺失，并且假设 done 字段设置成 False。

我们把新的任务添加到我们的任务数组中，并且把新添加的任务和状态 201 响应给客户端。

使用如下的 curl 命令来测试这个新的函数:

$ 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 上并且运行 Cygwin 版本的 curl，上面的命令不会有任何问题。然而，如果你使用原生的 curl，命令会有些不同:

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

当然在完成这个请求后，我们可以得到任务的更新列表:

$ 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"

}

]

}

剩下的两个函数如下所示:

@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现在做高并发服务器性能怎么样

你要相信一点，现在服务器的瓶颈主要不在语言，而是磁盘IO，网络IO，业务逻辑等等。
对于几乎所有现代语言，对C10K问题都能比较好的解决。
HTTP/2、异步、协程、RESTful等等技术都在一定程度帮我们处理C10K问题，Python世界也有很多开源库帮我们解决这些问题（换成Java也差不多）。
我公司目前使用的方案有：使用Nginx支持HTTP/2，实现简单负载均衡，使用Python Tornado + RabbitMQ异步处理耗时任务，但应用主体还是基于Python FlaskRESTful。
也许使用Java或Go可以提升性能，但我们看中的是Python的工程型、可读性、可维护性，适合快速迭代开发。

⑸ 编程语言python入门要学习哪些

学习python，主要学习ython基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等；之后再进阶学习，如框架等。

阶段一：Python开发基础

Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。

阶段二：Python高级编程和数据库开发

Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。

阶段三：前端开发

Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。(更多学习内容，请点击Python学习网)

阶段四：WEB框架开发

Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。

阶段五：爬虫开发

Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。

阶段六：全栈项目实战

Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。

阶段七：数据分析

Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。

阶段八：人工智能

Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、无人机开发、无人驾驶等。

阶段九：自动化运维&开发

Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。

阶段十：高并发语言GO开发

Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

相关信息：

Python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。它设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字，让代码看起来整洁美观。它不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要重复书写声明语句，也不像它们的语法那样经常有特殊情况和意外。

Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译，以此来强制程序员养成良好的编程习惯。并且Python语言利用缩进表示语句块的开始和退出（Off-side规则），而非使用花括号或者某种关键字。增加缩进表示语句块的开始，而减少缩进则表示语句块的退出。缩进成为了语法的一部分。

⑹ restful哪种实现方式性能最好

基于RESTful 的几种实现
1.1. Rails

Ruby on Rails是新兴的敏捷Web开发框架，在动态语言Ruby的支持下，Rails以新鲜的视角告诉我们Web开发是简单而快乐的。Rails对 RESTful Web Service的开发作了极大的封装和简化，这对开发人员来说是一个强大的工具。而且即将发布的Rails 2.0将全面基于REST。
1.2. Axis2

Apache Axis2是传统的Java Web Service框架Axis的下一代版本。从最初的Apache Axis和Apache SOAP到目前的Axis2，经历了大量变革和发展。相对以前的版本，Axis2更灵活、更高效、更简单。作为Java端官方和传统Web Service框架，在REST与SOAP的硝烟弥漫、战火纷飞的状况下，Axis2尝试同时支持SOAP和REST，采用了WSDL2.0中将REST 与Web服务结合的工作成果。
1.3. Django

Django是基于python语言的敏捷Web和Web服务开发框架，它的设计与Rails十分类似，只不过简化和封装稍少一些。
1.4. JSR 311: JAX-RS

JAX-RS（JSR 311，Java API for XML-RESTful Web Services）是基于annotation的实现方式，我们通过annotation的方式把一个java class标注成RESTful web service，并把它的方法标注成HTTP的CRUD。相关的annotation有@path @Proces@GET @POST @DELETE @PUT @PathParam等，对java开发人员在使用起来比较方便。

目前已经有很多现成的实现，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的性能要好于 Jersey,无论哪种嵌入式JEE容器。
Jersey+Grizzly2和Jersey+Jetty, dropwizard性能差别不大
dropwizard底层实际是Jersey+Jetty,性能结果也和Jersey+Jetty一样
RESTEasy+netty (netty3)的结果并没有优于RESTEasy+undertow.这出乎我的意料，可能CPU和Memory占用上会好一些
RESTEasy+netty4的性能远远低于RESTEasy+netty3，这出乎我的意料。或许因为Netty线程池的改变。
纯netty的性能远远高于其它框架，一方面是由于没有http router的逻辑，另一方面也显示了Netty框架的优秀。如果不是实现很复杂的路由和很多的Service,不妨使用纯Netty实现高性能。
Spring Boot太厚重了，使用Spring MVC的语法，性能只有Jersey的一半。
Vert.x底层使用Netty,可以使用Java 8 Lambda语法，也提供了其它语言的支持，但是性能看起来不是太好，而且随着并发量增大吞吐率也随之下降。

⑺ 现存python后端学习路线是怎样的

【导语】人工智能时代，想要从事编程行业，最佳的学习语言自然是Python，Python入门简单、功能强大，已成为各大企业首选开发语言，也吸引了无数有志学子投身学习，那么现存python后端学习路线是怎样的呢?接下来我们就来具体了解一下吧。

第一阶段为Python语言基础，主要学习Python最基础知识，如Python3、数据类型、字符串、函数、类、文件操作等。阶段课程结束后，学员需要完成Pygame实战飞机大战、2048等项目;

第二阶段为Python语言高级，主要学习Python库、正则表达式、进程线程、爬虫、遍历以及MySQL数据库;

第三阶段为Python全栈工程师前端，主要学习HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知识，学员需要完成网页界面设计实战;

第四至第五阶段为Python全栈工程师后端，主要学习Django、 Flask以及Tornado，学员需要完成对应的实战项目;

第六阶段为Linux基础，主要学习Linux相关的各种命令，如文件处理命令、压缩解压命令、权限管理以及Linux Shell开发等;

第七阶段为Linux运维自动化开发，主要学习Python开发Linux运维、Linux运维报警工具开发、Linux运维报警安全审计开发、Linux业务质量报表工具开发、Kali安全检测工具检测以及Kali
密码破解实战;

第八阶段为Python数据分析，主要学习numpy数据处理、pandas数据分析、matplotlib数据可视化、scipy数据统计分析以及python
金融数据分析;

第九阶段为Python大数据，主要学习Hadoop HDFS、python Hadoop MapRece、python Spark
core、python Spark SQL以及python Spark MLlib;

第十阶段为Python机器学习，主要学习KNN算法、线性回归、逻辑斯蒂回归算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机以及聚类k-means算法。

关于现存python后端学习路线，就给大家说明到这里了，九层之台，起于垒土。想要成为Python开发领域的高端人才，基础知识很重要，而实战经验也很重要。只有将理论知识与实战项目紧密结合，将现有知识与潮流技术融会贯通，你才能站在技术链的顶端。

⑻ python基础教程

python基础教程：

阶段一：Python开发基础：Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。

阶段二：Python高级编程和数据库开发：Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。

阶段三：前端开发：Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。

阶段四：WEB框架开发：Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。

阶段五：爬虫开发：Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。

阶段六：全栈项目实战：Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。

阶段七：数据分析：Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。

阶段八：人工智能：Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、无人机开发、无人驾驶等。

⑼ python常用到哪些库

Python作为一个设计优秀的程序语言，现在已广泛应用于各种领域，依靠其强大的第三方类库，Python在各个领域都能发挥巨大的作用。
下面我们就来看一下python中常用到的库：
数值计算库：
1. NumPy
支持多维数组与矩阵运算，也针对数组运算提供大量的数学函数库。通常与SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多种类的数值类型，其中定义的最重要的对象是称为ndarray的n维数组类型，用于描述相同类型的元素集合，可以使用基于0的索引访问集合中元素。
2. SciPy
在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学及工程计算中常用的库函数，如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等，可进行插值处理、信号滤波，以及使用C语言加速计算。
3. Pandas
基于NumPy的一种工具，为解决数据分析任务而生。纳入大量库和一些标准的数据模型，提供高效地操作大型数据集所需的工具及大量的能快速便捷处理数据的函数和方法，为时间序列分析提供很好的支持，提供多种数据结构，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。
数据可视化库：
4. Matplotlib
第一个Python可视化库，有许多别的程序库都是建立在其基础上或者直接调用该库，可以很方便地得到数据的大致信息，功能非常强大，但也非常复杂。
5. Seaborn
利用了Matplotlib，用简洁的代码来制作好看的图表。与Matplotlib最大的区别为默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。
6. ggplot
基于R的一个作图库ggplot2，同时利用了源于《图像语法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允许叠加不同的图层来完成一幅图，并不适用于制作非常个性化的图像，为操作的简洁度而牺牲了图像的复杂度。
7. Bokeh
跟ggplot一样，Bokeh也基于《图形语法》的概念。与ggplot不同之处为它完全基于Python而不是从R处引用。长处在于能用于制作可交互、可直接用于网络的图表。图表可以输出为JSON对象、HTML文档或者可交互的网络应用。
8. Plotly
可以通过Python notebook使用，与Bokeh一样致力于交互图表的制作，但提供在别的库中几乎没有的几种图表类型，如等值线图、树形图和三维图表。
9. pygal
与Bokeh和Plotly一样，提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像。与其他两者的主要区别在于可将图表输出为SVG格式，所有的图表都被封装成方法，且默认的风格也很漂亮，用几行代码就可以很容易地制作出漂亮的图表。
10. geoplotlib
用于制作地图和地理相关数据的工具箱。可用来制作多种地图，比如等值区域图、热度图、点密度图。必须安装Pyglet（一个面向对象编程接口）方可使用。
11. missingno
用图像的方式快速评估数据缺失的情况，可根据数据的完整度对数据进行排序或过滤，或者根据热度图或树状图对数据进行修正。
web开发库：
12. Django
一个高级的Python Web框架，支持快速开发，提供从模板引擎到ORM所需的一切东西，使用该库构建App时，必须遵循Django的方式。
13. Socket
一个套接字通讯底层库，用于在服务器和客户端间建立TCP或UDP连接，通过连接发送请求与响应。
14. Flask
一个基于Werkzeug、Jinja 2的Python轻量级框架（microframework），默认配备Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供选择，适合用来编写API服务（RESTful rervices）。
15. Twisted
一个使用Python实现的基于事件驱动的网络引擎框架，建立在deferred object之上，一个通过异步架构实现的高性能的引擎，不适用于编写常规的Web Apps，更适用于底层网络。
数据库管理：

16. MySQL-python
又称MySQLdb，是Python连接MySQL最流行的一个驱动，很多框架也基于此库进行开发。只支持Python 2.x，且安装时有许多前置条件。由于该库基于C语言开发，在Windows平台上的安装非常不友好，经常出现失败的情况，现在基本不推荐使用，取代品为衍生版本。
17. mysqlclient
完全兼容MySQLdb，同时支持Python 3.x，是Django ORM的依赖工具，可使用原生SQL来操作数据库，安装方式与MySQLdb一致。
18. PyMySQL
纯Python实现的驱动，速度比MySQLdb慢，最大的特点为安装方式简洁，同时也兼容MySQL-python。
19. SQLAlchemy
一种既支持原生SQL，又支持ORM的工具。ORM是Python对象与数据库关系表的一种映射关系，可有效提高写代码的速度，同时兼容多种数据库系统，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代价为性能上的一些损失。
自动化运维：
20. jumpsever跳板机
一种由Python编写的开源跳板机（堡垒机）系统，实现了跳板机的基本功能，包含认证、授权和审计，集成了Ansible、批量命令等。
支持WebTerminal Bootstrap编写，界面美观，自动收集硬件信息，支持录像回放、命令搜索、实时监控、批量上传下载等功能，基于SSH协议进行管理，客户端无须安装agent。主要用于解决可视化安全管理，因完全开源，容易再次开发。
21. Mage分布式监控系统
一种用Python开发的自动化监控系统，可监控常用系统服务、应用、网络设备，可在一台主机上监控多个不同服务，不同服务的监控间隔可以不同，同一个服务在不同主机上的监控间隔、报警阈值可以不同，并提供数据可视化界面。
22. Mage的CMDB
一种用Python开发的硬件管理系统，包含采集硬件数据、API、页面管理3部分功能，主要用于自动化管理笔记本、路由器等常见设备的日常使用。由服务器的客户端采集硬件数据，将硬件信息发送至API，API负责将获取的数据保存至数据库中，后台管理程序负责对服务器信息进行配置和展示。
23. 任务调度系统
一种由Python开发的任务调度系统，主要用于自动化地将一个服务进程分布到其他多个机器的多个进程中，一个服务进程可作为调度者依靠网络通信完成这一工作。
24. Python运维流程系统
一种使用Python语言编写的调度和监控工作流的平台，内部用于创建、监控和调整数据管道。允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性地调度运行工作流，包括了如数据存储、增长分析、Email发送、A/B测试等诸多跨多部门的用例。
GUI编程：
25. Tkinter
一个Python的标准GUI库，可以快速地创建GUI应用程序，可以在大多数的UNIX平台下使用，同样可以应用在Windows和Macintosh系统中，Tkinter 8.0的后续版本可以实现本地窗口风格，并良好地运行在绝大多数平台中。
26. wxPython
一款开源软件跨平台GUI库wxWidgets的Python封装和Python模块，是Python语言的一套优秀的GUI图形库，允许程序员很方便地创建完整的、功能健全的GUI用户界面。
27. PyQt
一个创建GUI应用程序的工具库，是Python编程语言和Qt的成功融合，可以运行在所有主要操作系统上，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt采用双许可证，开发人员可以选择GPL和商业许可，从PyQt的版本4开始，GPL许可证可用于所有支持的平台。
28. PySide
一个跨平台的应用程式框架Qt的Python绑定版本，提供与PyQt类似的功能，并相容API，但与PyQt不同处为其使用LGPL授权。
更多Python知识请关注Python自学网。

导航:首页 > 编程语言 > pythonrestfuleve

pythonrestfuleve

与pythonrestfuleve相关的资料