⑴ 使用python连接mysql数据库需要装什么驱动
1 python3.5 连接MySQL数据库需要安装耐滚PyMysql插件
插件下载地址：昌谨余https://pypi.python.org/pypi/PyMySQL#downloads
代码示例：
import pymysql
conn = pymysql.connect(host=’晌嫌localhost’, port=3306,user=’root’,passwd=’rusky’,db=’mysql’,charset=’UTF8’)
cur = conn.cursor()
cur.execute(“select version()”)
for i in cur:
print(i)
cur.close()
conn.close()
⑵ 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
⑶ 关于python连接MySQL报错问题。
你要连接本地数据库，先要在本地上开数据服务（安装mysql，一般是自动开的），看你连接的数据库是TestDB,你要看下，你装的mysql下，有没这个数据库啊，没有的话话，肯定是连接失败的。
⑷ gevent，eventlet，Twisted，Tornado各有什么区别和优劣
先说纯python的tornado，tornado应该是最简单的基于epoll（或kqueue）的httpserver和httpclient，说白了就是封装了python标准库的socket和select.epoll（或select.kqueue），所以你也可以照着tornado实现一个媲美nginx的httpserver。当袭肢然，为了利用好这个基于epoll的的server，你需要在io处搞个回调函数，只有当你这个io结束，才执行回调函数，如果你这个io不结束，你就执行了回调函数（同步的写法），产生的后果当然是阻塞（因为一直在等你的io结束），所以用了epoll，你就需要层层回调，代码肯定很难看的，tornado为了解决这个问题，就加了个装饰器以及利用了python的yield关键字，装饰器的内部实现的函数名字就叫replace_callback，顾名思义，就是替换回调，yield会使函数或方法冻结，相当于你搞了个回调，拍隐世但看起来像同步的，当然，这个写法也有很不方便的地方，但已经比回调爽多了。
tornado虽然是最简单的基于epoll的httpserver，但坑也非常明显，前面说了，tornado仅仅封装了socket和select.epoll，这就导致，木有python数据库适配器能和tornado无缝对接，只有两种情况下满足其一才能把数据库适配器改造成tornado能用的，第一：这个适配器是纯python的，关键是socket通信是纯python的；第二：这个适配器自带异步，例如psycopg2。可是就算满足了上面的情况，你还得用tornado自带的ioloop和iostream进行封装，相当麻烦。
gevent就不一样携搏了，作为另一个python协程库，里面封装了C，这导致他不是纯python的，无法适用pypy（除非提供cffi接口），gevent的特点是自己搞了个socket和select，通过monkey_patch的方法干掉了python自带的socket和select，从最底层就开始玩epoll，用gevent做聊天室，不用像tornado那样还需写回调函数或yield，只需要调用gevent.event的wait和set方法。
gevent调用数据库远比tornado简单，虽然它对适配器的要求和tornado一样，但不需要你自己写代码封装（或很少的代码）
⑸ 后端编程Python3-数据库编程
对大多数软件开发者而言，术语数据库通常是指RDBMS（关系数据库管理系统）, 这些系统使用表格（类似于电子表格的网格），其中行表示记录，列表示记录的字段。表格及其中存放的数据是使用SQL （结构化査询语言）编写的语句来创建并操纵的。Python提供了用于操纵SQL数据库的API（应用程序接口），通常与作为标准的SQLite 3数据库一起发布。
另一种数据库是DBM （数据库管理器），其中存放任意数量的键-值项。Python 的标准库提供了几种DBM的接口，包括某些特定于UNIX平台的。DBM的工作方式 与Python中的字典类似，区别在于DBM通常存放于磁盘上而不是内存中，并且其键与值总是bytes对象，并可能受到长度限制。本章第一节中讲解的shelve模块提供了方便的DBM接口，允许我们使用字符串作为键，使用任意（picklable）对象作为值。
如果可用的 DBM 与 SQLite 数据库不够充分，Python Package Index, pypi.python.org/pypi中提供了大量数据库相关的包，包括bsddb DBM ("Berkeley DB")，对象-关系映射器，比如SQLAlchemy （www.sqlalchemy.org）,以及流行的客户端/服务器数据的接口，比如 DB2、Informix、Ingres、MySQL、ODBC 以及 PostgreSQL。
本章中，我们将实现某程序的两个版本，该程序用于维护一个DVD列表，并追踪每个DVD的标题、发行年份、时间长度以及发行者。该程序的第一版使用DBM （通过shelve模块）存放其数据，第二版则使用SQLite数据库。两个程序都可以加载与保存简单的XML格式，这使得从某个程序导出DVD数据并将其导入到其他程序成为可能。与DBM版相比，基于SQL的程序提供了更多一些的功能，并且其数据设计也稍干净一些。
12.1 DBM数据库
shelve模块为DBM提供了一个wrapper,借助于此，我们在与DBM交互时，可以将其看做一个字典，这里是假定我们只使用字符串键与picklable值，实际处理时， shelve模块会将键与值转换为bytes对象(或者反过来)。
由于shelve模块使用的是底层的DBM,因此，如果其他计算机上没有同样的DBM,那么在某台计算机上保存的DBM文件在其他机器上无法读取是可能的。为解决这一问题，常见的解决方案是对那些必须在机器之间可传输的文件提供XML导入与导出功能，这也是我们在本节的DVD程序dvds-dbm.py中所做的。
对键，我们使用DVD的标题；对值，则使用元组，其中存放发行者、发行年份以及时间。借助于shelve模块，我们不需要进行任何数据转换，并可以把DBM对象当做一个字典进行处理。
程序在结构上类似于我们前面看到的那种菜单驱动型的程序，因此，这里主要展示的是与DBM程序设计相关的那部分。下面给出的是程序main()函数中的一部分， 忽略了其中菜单处理的部分代码。
db = None
try:
db = shelve.open(filename, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL)
finally:
if db is not None:
db.dose()
这里我们已打开(如果不存在就创建)指定的DBM文件，以便于对其进行读写操作。每一项的值使用指定的pickle协议保存为一个pickle,现有的项可以被读取， 即便是使用更底层的协议保存的，因为Python可以计算出用于读取pickle的正确协议。最后，DBM被关闭——其作用是清除DBM的内部缓存，并确保磁盘文件可以反映出已作的任何改变，此外，文件也需要关闭。
该程序提供了用于添加、编辑、列出、移除、导入、导出DVD数据的相应选项。除添加外，我们将忽略大部分用户接口代码，同样是因为已经在其他上下文中进行了展示。
def add_dvd(db):
title = Console.get_string("Title", "title")
if not title:
return
director = Console.get_string("Director", "director")
if not director:
return
year = Console.get_integer("Year", "year",minimum=1896,
maximum=datetime,date.today().year)
ration = Console.get_integer("Duration (minutes)", "minutes“, minimum=0, maximum=60*48)
db[title] = (director, year, ration)
db.sync()
像程序菜单调用的所有函数一样，这一函数也以DBM对象(db)作为其唯一参数。该函数的大部分工作都是获取DVD的详细资料，在倒数第二行，我们将键-值项存储在DBM文件中,DVD的标题作为键，发行者、年份以及时间(由shelve模块pickled在一起)作为值。
为与Python通常的一致性同步，DBM提供了与字典一样的API，因此，除了 shelve.open() 函数(前面已展示)与shelve.Shelf.sync()方法(该方法用于清除shelve的内部缓存，并对磁盘上文件的数据与所做的改变进行同步——这里就是添加一个新项)，我们不需要学习任何新语法。
def edit_dvd(db):
old_title = find_dvd(db, "edit")
if old_title is None:
return
title = Console.get.string("Title", "title", old_title)
if not title:
return
director, year, ration = db[old_title]
...
db[title]= (director, year, ration)
if title != old_title:
del db[old_title]
db.sync()
为对某个DVD进行编辑，用户必须首先选择要操作的DVD,也就是获取DVD 的标题，因为标题用作键，值则用于存放其他相关数据。由于必要的功能在其他场合 (比如移除DVD)也需要使用，因此我们将其实现在一个单独的find_dvd()函数中，稍后将査看该函数。如果找到了该DVD,我们就获取用户所做的改变，并使用现有值作为默认值，以便提高交互的速度。(对于这一函数，我们忽略了大部分用户接口代码， 因为其与添加DVD时几乎是相同的。)最后，我们保存数据，就像添加时所做的一样。如果标题未作改变，就重写相关联的值；如果标题已改变，就创建一个新的键-值对， 并且需要删除原始项。
def find_dvd(db, message):
message = "(Start of) title to " + message
while True:
matches =[]
start = Console.get_string(message, "title")
if not start:
return None
for title in db:
if title.lower().startswith(start.lower()):
matches.append(title)
if len(matches) == 0:
print("There are no dvds starting with", start)
continue
elif len(matches) == 1:
return matches[0]
elif len(matches) > DISPLAY_LIMIT:
print("Too many dvds start with {0}; try entering more of the title".format(start)
continue
else:
matches = sorted(matches, key=str.lower)
for i, match in enumerate(matches):
print("{0}: {1}".format(i+1, match))
which = Console.get_integer("Number (or 0 to cancel)",
"number", minimum=1, maximum=len(matches))
return matches[which - 1] if which != 0 else None
为尽可能快而容易地发现某个DVD,我们需要用户只输入其标题的一个或头几个字符。在具备了标题的起始字符后，我们在DBM中迭代并创建一个匹配列表。如果只有一个匹配项，就返回该项；如果有几个匹配项(但少于DISPLAY_LIMIT, 一个在程序中其他地方设置的整数)，就以大小写不敏感的顺序展示所有这些匹配项，并为每一项设置一个编号，以便用户可以只输入编号就可以选择某个标题。(Console.get_integer()函数可以接受0,即便最小值大于0,以便0可以用作一个删除值。通过使用参数allow_zero=False, 可以禁止这种行为。我们不能使用Enter键，也就是说，没有什么意味着取消，因为什么也不输入意味着接受默认值。)
def list_dvds(db):
start =”"
if len(db)> DISPLAY.LIMIT:
start = Console.get_string(“List those starting with [Enter=all]”， "start”)
print()
for title in sorted(db, key=str.lower):
if not start or title.Iower().startswith(start.lower()):
director, year, ration = db[title]
print("{title} ({year}) {ration} minute{0}, by "
"{director}".format(Util.s(ration),**locals()))
列出所有DVD (或者那些标题以某个子字符串引导)就是对DBM的所有项进行迭代。
Util.s()函数就是简单的s = lambda x: "" if x == 1 else "s",因此，如果时间长度不是1分钟，就返回"s"。
def remove_dvd(db):
title = find_dvd(db, "remove")
if title is None:
return
ans = Console.get_bool("Remove {0}?".format(title), "no")
if ans:
del db[title]
db.sync()
要移除一个DVD,首先需要找到用户要移除的DVD,并请求确认，获取后从DBM中删除该项即可。
到这里，我们展示了如何使用shelve模块打开(或创建)一个DBM文件，以及如何向其中添加项、编辑项、对其项进行迭代以及移除某个项。
遗憾的是，在我们的数据设计中存在一个瑕疵。发行者名称是重复的，这很容易导致不一致性，比如，发行者Danny DeVito可能被输入为"Danny De Vito",用于 一个电影；也可以输入为“Danny deVito",用于另一个。为解决这一问题，可以使用两个DBM文件，主DVD文件使用标题键与(年份，时间长度，发行者ID)值; 发行者文件使用发行者ID (整数)键与发行者名称值。下一节展示的SQL数据库 版程序将避免这一瑕疵，这是通过使用两个表格实现的，一个用于DVD,另一个用于发行者。
12.2 SQL数据库
大多数流行的SQL数据库的接口在第三方模块中是可用的，Python带有sqlite3 模块(以及SQLite 3数据库)，因此，在Python中，可以直接开始数据库程序设计。SQLite是一个轻量级的SQL数据库，缺少很多诸如PostgreSQL这种数据库的功能， 但非常便于构造原型系统，并且在很多情况下也是够用的。
为使后台数据库之间的切换尽可能容易，PEP 249 (Python Database API Specification v2.0)提供了称为DB-API 2.0的API规范。数据库接口应该遵循这一规范，比如sqlite3模块就遵循这一规范，但不是所有第三方模块都遵循。API规范中指定了两种主要的对象，即连接对象与游标对象。表12-1与表12-2中分别列出了这两种对象必须支持的API。在sqlite3模块中，除DB-API 2.0规范必需的之外，其连接对象与游标对象都提供了很多附加的属性与方法。
DVD程序的SQL版本为dvds.sql.py,该程序将发行者与DVD数据分开存储，以 避免重复，并提供一个新菜单，以供用户列出发行者。该程序使用的两个表格在图12-1
def connect(filename):
create= not os.path.exists(filename)
db = sqlite3.connect(filename)
if create:
cursor = db.cursor()
cursor.execute("CREATE TABLE directors ("
"id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT UNIQUE NOT NULL, "
"name TEXT UNIQUE NOT NULL)")
cursor.execute("CREATE TABLE dvds ("
"id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT UNIQUE NOT NULL, "
"title TEXT NOT NULL, "
"year INTEGER NOT NULL,"
"ration INTEGER NOT NULL, "
"director_id INTEGER NOT NULL, ”
"FOREIGN KEY (director_id) REFERENCES directors)")
db.commit()
return db
sqlite3.connect()函数会返回一个数据库对象，并打开其指定的数据库文件。如果该文件不存在，就创建一个空的数据库文件。鉴于此，在调用sqlite3.connect()之前，我们要注意数据库是否是准备从头开始创建，如果是，就必须创建该程序要使用的表格。所有査询都是通过一个数据库游标完成的，可以从数据库对象的cursor()方法获取。
注意，两个表格都是使用一个ID字段创建的，ID字段有一个AUTOINCREMENT 约束——这意味着SQLite会自动为ID字段赋予唯一性的数值，因此，在插入新记录时，我们可以将这些字段留给SQLite处理。
SQLite支持有限的数据类型——实际上就是布尔型、数值型与字符串——但使用数据'‘适配器”可以对其进行扩展，或者是扩展到预定义的数据类型(比如那些用于日期与datetimes的类型)，或者是用于表示任意数据类型的自定义类型。DVD程序并不需要这一功能，如果需要，sqlite3模块的文档提供了很多详细解释。我们使用的外部键语法可能与用于其他数据库的语法不同，并且在任何情况下，只是记录我们的意图，因为SQLite不像很多其他数据库那样需要强制关系完整性，sqlite3另一点与众不同的地方在于其默认行为是支持隐式的事务处理，因此，没有提供显式的“开始事务” 方法。
def add_dvd(db):
title = Console.get_string("Title", "title")
if not title:
return
director = Console.get_string("Director", "director")
if not director:
return
year = Console.get_integer("Year", "year”, minimum=1896,
maximum=datetime.date.today().year)
ration = Console.get_integer("Duration (minutes)", "minutes",
minimum=0,maximum=60*48)
director_id = get_and_set_director(db, director)
cursor = db.cursor()
cursor.execute("INSERT INTO dvds ”
"(title, year, ration, director_id)"
"VALUES (?, ?, ?, ?)",
(title, year, ration, director_id))
db.commit()
这一函数的开始代码与dvds-dbm.py程序中的对应函数一样，但在完成数据的收集后，与原来的函数有很大的差别。用户输入的发行者可能在也可能不在directors表格中，因此，我们有一个get_and_set_director()函数，在数据库中尚无某个发行者时， 该函数就将其插入到其中，无论哪种情况都返回就绪的发行者ID,以便在需要的时候插入到dvds表。在所有数据都可用后，我们执行一条SQL INSERT语句。我们不需要指定记录ID,因为SQLite会自动为我们提供。
在査询中，我们使用问号(？)作为占位符，每个?都由包含SQL语句的字符串后面的序列中的值替代。命名的占位符也可以使用，后面在编辑记录时我们将看到。尽管避免使用占位符(而只是简单地使用嵌入到其中的数据来格式化SQL字符串)也是可能的，我们建议总是使用占位符，并将数据项正确编码与转义的工作留给数据库模块来完成。使用占位符的另一个好处是可以提高安全性，因为这可以防止任意的SQL 被恶意地插入到一个査询中。
def get_and_set_director(db, director):
director_id = get_director_id(db, director)
if directorjd is not None:
return director_id
cursor = db.cursor()
cursor.execute("lNSERT INTO directors (name) VALUES (?)”,(director,))
db.commit()
return get_director_id(db, director)
这一函数返回给定发行者的ID,并在必要的时候插入新的发行者记录。如果某个记录被插入，我们首先尝试使用get_director_id()函数取回其ID。
def get_director_id(db, director):
cursor = db.cursor()
cursor.execute("SELECT id FROM directors WHERE name=?",(director,))
fields = cursor.fetchone()
return fields[0] if fields is not None else None
get_director_id()函数返回给定发行者的ID,如果数据库中没有指定的发行者，就返回None。我们使用fetchone()方法，因为或者有一个匹配的记录，或者没有。(我们知道，不会有重复的发行者，因为directors表格的名称字段有一个UNIQUE约束，在任何情况下，在添加一个新的发行者之前，我们总是先检査其是否存在。)这种取回方法总是返回一个字段序列(如果没有更多的记录，就返回None)。即便如此，这里我们只是请求返回一个单独的字段。
def edit_dvd(db):
title, identity = find_dvd(db, "edit")
if title is None:
return
title = Console.get_string("Title","title", title)
if not title:
return
cursor = db.cursor()
cursor.execute("SELECT dvds.year, dvds.ration, directors.name"
“FROM dvds, directors "
"WHERE dvds.director_id = directors.id AND "
"dvds.id=:id", dict(id=identity))
year, ration, director = cursor.fetchone()
director = Console.get_string("Director", "director", director)
if not director:
return
year = Console,get_integer("Year","year", year, 1896,datetime.date.today().year)
ration = Console.get_integer("Duration (minutes)", "minutes",
ration, minimum=0, maximum=60*48)
director_id = get_and_set_director(db, director)
cursor.execute("UPDATE dvds SET title=:title, year=:year,"
"ration=:ration, director_id=:directorjd "
"WHERE id=:identity", locals())
db.commit()
要编辑DVD记录，我们必须首先找到用户需要操纵的记录。如果找到了某个记录，我们就给用户修改其标题的机会，之后取回该记录的其他字段，以便将现有值作为默认值，将用户的输入工作最小化，用户只需要按Enter键就可以接受默认值。这里，我们使用了命名的占位符(形式为:name),并且必须使用映射来提供相应的值。对SELECT语句，我们使用一个新创建的字典；对UPDATE语句，我们使用的是由 locals()返回的字典。
我们可以同时为这两个语句都使用新字典，这种情况下，对UPDATE语句，我们可以传递 dict(title=title, year=year, ration=ration, director_id=director_id, id=identity))，而非 locals()。
在具备所有字段并且用户已经输入了需要做的改变之后，我们取回相应的发行者ID (如果必要就插入新的发行者记录)，之后使用新数据对数据库进行更新。我们采用了一种简化的方法，对记录的所有字段进行更新，而不仅仅是那些做了修改的字段。
在使用DBM文件时，DVD标题被用作键，因此，如果标题进行了修改，我们就需要创建一个新的键-值项，并删除原始项。不过，这里每个DVD记录都有一个唯一性的ID,该ID是记录初次插入时创建的，因此，我们只需要改变任何其他字段的值， 而不需要其他操作。
def find_dvd(db, message):
message = "(Start of) title to " + message
cursor = db.cursor()
while True: .
start = Console.get_stnng(message, "title")
if not start:
return (None, None)
cursor.execute("SELECT title, id FROM dvds "
"WHERE title LIKE ? ORDER BY title”，
(start +"%",))
records = cursor.fetchall()
if len(records) == 0:
print("There are no dvds starting with", start)
continue
elif len(records) == 1:
return records[0]
elif len(records) > DISPLAY_LIMIT:
print("Too many dvds ({0}) start with {1}; try entering "
"more of the title".format(len(records),start))
continue
else:
for i, record in enumerate(records):
print("{0}:{1}".format(i + 1, record[0]))
which = Console.get_integer("Number (or 0 to cancel)",
"number", minimum=1, maximum=len(records))
return records[which -1] if which != 0 else (None, None)
这一函数的功能与dvdsdbm.py程序中的find_dvd()函数相同，并返回一个二元组 (DVD标题，DVD ID)或(None, None),具体依赖于是否找到了某个记录。这里并不需要在所有数据上进行迭代，而是使用SQL通配符(%),因此只取回相关的记录。
由于我们希望匹配的记录数较小，因此我们一次性将其都取回到序列的序列中。如果有不止一个匹配的记录，但数量上又少到可以显示，我们就打印记录，并将每条记录附带一个数字编号，以便用户可以选择需要的记录，其方式与在dvds-dbm.py程序中所做的类似：
def list_dvds(db):
cursor = db.cursor()
sql = ("SELECT dvds.title, dvds.year, dvds.ration, "
"directors.name FROM dvds, directors "
"WHERE dvds.director_id = directors.id")
start = None
if dvd_count(db) > DISPLAY_LIMIT:
start = Console.get_string("List those starting with [Enter=all]", "start")
sql += " AND dvds.title LIKE ?"
sql += ” ORDER BY dvds.title"
print()
if start is None:
cursor.execute(sql)
else:
cursor.execute(sql, (start +"%",))
for record in cursor:
print("{0[0]} ({0[1]}) {0[2]} minutes, by {0[3]}".format(record))
要列出每个DVD的详细资料，我们执行一个SELECT査询。该査询连接两个表，如果记录(由dvd_count()函数返回)数量超过了显示限制值,就将第2个元素添加到WHERE 分支，之后执行该査询，并在结果上进行迭代。每个记录都是一个序列，其字段是与 SELECT査询相匹配的。
def dvd_count(db):
cursor = db.cursor()
cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM dvds")
return cursor.fetchone()[0]
我们将这几行代码放置在一个单独的函数中，因为我们在几个不同的函数中都需要使用这几行代码。
我们忽略了 list_directors()函数的代码，因为该函数在结构上与list_dvds()函数非常类似，只不过更简单一些，因为本函数只列出一个字段(name)。
def remove_dvd(db):
title, identity = find_dvd(db, "remove")
if title is None:
return
ans = Console.get_bool("Remove {0}?".format(title), "no")
if ans:
cursor = db.cursor()
cursor.execute("DELETE FROM dvds WHERE id=?", (identity,))
db.commit()
在用户需要删除一个记录时，将调用本函数，并且本函数与dvds-dbm.py程序中 相应的函数是非常类似的。
到此，我们完全查阅了 dvds-sql.py程序，并且了解了如何创建数据库表格、选取 记录、在选定的记录上进行迭代以及插入、更新与删除记录。使用execute()方法，我们可以执行底层数据库所支持的任意SQL语句。
SQLite提供了比我们这里使用的多得多的功能，包括自动提交模式（以及任意其他类型的事务控制），以及创建可以在SQL查询内执行的函数的能力。提供一个工厂函数并用于控制对每个取回的记录返回什么（比如，一个字典或自定义类型，而不是字段序列）也是可能的。此外，通过传递“:memory:”作为文件名，创建内存中的SQLite 数据库也是可能的。
以上内容部分摘自视频课程05后端编程Python22 数据库编程，更多实操示例请参照视频讲解。跟着张员外讲编程，学习更轻松，不花钱还能学习真本领。
⑹ 谁能简单说一下python几个框架的特点吧
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。
作为一个程序员，我们必须了解Python这门编程语言的灵活和强大。框架的选择取决于Web应用程序的使用目的和复杂程度。测量项目所需的负荷、可扩展性和效率是关键。
官方网站：http://www.cubicweb.org/
2.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。
官方网站：https://pypi.python.org/pypi/Zope2
3.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。
官方网站：http://www.web2py.com/
4.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。
官方网站：http://www.turbogears.org/
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。
官方网站：http://www.pylonsproject.org/
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。
官方网站：http://grok.zope.org/
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。
官方网站：http://webpy.org/
8.Pyramid
Pyramid以其高效率和快节奏的开发能力而出名。这个框架最妙的是包含了一些Python，Perl和Ruby提供的最独特的功能。此开源Web框架有一个独立于平台的MVC结构，提供了开发的最简途径。此外，它还是高效开发重用代码的首选平台之一。
官方网站：http://www.pylonsproject.org/projects/pyramid/about
9.CherryPy
CherryPy起源的其中一个最重要的原因是，它与Python兼容，并且它Python化的接口允许开发人员像Python提供的其他任何模块一样将其整合。另一个优秀的特点是能够自定义各个功能，并配备了本地适配器（mod_python），使得它非常适合开发。它为每一个WSGI功能适配器提供支持，并允许CherryPy的广泛实施。
官方网站：http://www.cherrypy.org/
10.Flask
Flask是一款可扩展却又简单的微架构。可能刚用的时候你会觉得它缺少某些功能，如表单验证、数据库抽象层、添加常用功能的第三方库。但是，它允许扩展，使得它更易于添加所需的功能。它的有些功能如单元测试非常适用于开发，并且支持客户端应用程序使用安全的cookies。它更适用于轻量级的应用程序和项目。
⑺ Python设计模式 - 适配器模式
'''
适配器模式：将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。
应用场景：希望复用一些现存的类，但是接口又与复用环境要求不一致。
分类：类适配器（通过多重继承）、对象适配器。
'''
class Dog(object):
def __init__(self):
答滚简 self.name = "Dog"
def bark(self):
return "汪!"
class Cat(object):
def __init__(self):
self.name = "Cat"
def meow(self):
return "喵!"
class Human(object):
def __init__(self):
self.name = "Human"
def speak(self):
return "'你好'"
class Car(object):
def __init__(self):
self.name = "Car"
def make_noise(self, octane_level):
备型 return "引擎声{0}".format("!" * octane_level)
class Adapter(object):
def __init__(self, obj, **adapted_methods):
清裤 """我们对象字典里设置适配的方法"""
self.obj = obj
'''update()方法添加键 - 值对到字典'''
self.__dict__.update(adapted_methods)
"""我们可以通过重载__getattr__和__setattr__来拦截对成员的访问或者作出一些自己希望的行为
__getattr__ 在访问对象访问类中不存在的成员时会自动调用"""
def __getattr__(self, attr):
return getattr(self.obj, attr ,'没有找到此属性')
def original_dict(self):
"""输出对象的实例属性"""
return self.obj.__dict__
def main():
"""定义一个空对象列表"""
objects = []
dog = Dog()
print(dog.__dict__)
'''追加Adapter实例对象到列表'''
objects.append(Adapter(dog, make_noise=dog.bark))
'''Adapter实例属性, 实例也有一个 __dict__特殊属性，它是实例属性构成的一个字典：'''
'''__dict__ 返回的是一个字典，它的键（key）是属性名，键值（value）是相应的属性对象的数据值'''
'''实例仅拥有数据属性，它是与某个类的实例相关联的数据值，这些值独立于其他实例或类。当一个实例被释放后，它的属性同时也被清除了。'''
print(objects[0].__dict__)
print(objects[0].original_dict())
print(objects[0].QQ)
print(objects[0].make_noise())
print("-----------------------------------------------")
cat = Cat()
objects.append(Adapter(cat, make_noise=cat.meow))
print(objects[1].__dict__)
print("-----------------------------------------------")
human = Human()
objects.append(Adapter(human, make_noise=human.speak))
print(objects[2].__dict__)
print("-----------------------------------------------")
car = Car()
objects.append(Adapter(car, make_noise=lambda: car.make_noise(5)))
print(objects[3].__dict__)
print("-----------------------------------------------")
for obj in objects:
print("一个 {0} 正在 {1}".format(obj.name, obj.make_noise()))
if __name__ == "__main__":
main()
⑻ Python接入不同类型数据库的通用接口方法
日常数据管理工作中，需要处理存储在不同类型数据库系统的数据。对这些数据的管理，常见的是使用Navicat,DBeaver等管理工具。在对大量数据分析时，需要提取到Python/R中进行处理。下面 探索 Python调用MySQL,MongoDB,InfluxDB等多种类型数据库通用连接方法。实现方式是在Python中封装各类数据库接口包。
实现后的效果：1.安全。接口信息封装便于保密管理；2.复用。一次封装，永久复用；3.上手快。方便不熟悉python和数据调用的同学，只会简单的sql即可使用，省时省力。
下面以MySQL,MongoDB,InfluxDB为例定义接口方法，然后把它们封装成1个通用方法。
mysql_get(sql,db):
mongo_get(sql,db):
influx_get(sql,db):
可以看到，以上函数共同调用的参数为sql和db。我们再增加一个参数db_type，将构造一个通用的方法对以上数据库调用。
同理，其他类型的数据库也可以加入到这个通用框架中，包括但不限于各类关系型，键值型，时序型数据库。
⑼ python内置的数据库要配什么环境
python内置的数据库要配系统环境。根据查询相关公开信息，python内置的数据库解压完成需要配置系统环境才能启动。Python是一种跨平台的计算机程序设计语言，是ABC语言的替代品，属于面向对象的动态类型语言，最初被散枝搭设计用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和搭族语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大冲拿型项目的开发。python前景比较好，python是人工智能首选的编程语言。
⑽ 如何在ubuntu 12.04下搭建Python Django环境
1. 检查python是否安装：直接在shell里输入python，如果已经安装了python，即可进入python bash，并看到版本号（如Python 2.7.3）
——在ubuntu中python应该是已经默认安装好了
2. 安装Django:
安装官方发布版：在 htt p:/ /亩橘ww w.d jangoproje ct.c om/download/ 下载安装包，解压配念后进行安装：
sudo python setup.py install
检查Django是否安装：在python shell中输入：
>>> import django
>>> django.VERSION
如果已成功安装，应该能看到(1, 5, 1, 'final', 0) 样式的版本号
3. 安装数据库（MySQL）
直接在shell里输入
sudo apt-get install mysql-server
即可安装MySQL
中间会提示输入密码，可以输入也可以不管它
检查MySQL是否安装：
netstat -tap|grep mysql
若成功安装，应能看到 tcp 0 0 localhost:mysql *:* LISTEN 这样的信息
然后就可以在shell中输入
mysql -u root -p
进入MySQL shell （如果在安装时设定了密码，则需输入密码），进行各种数据库操作了
4. 安装 python-mysql适配器
sudo apt-get install python-mysqldb
5. 在django中配置数据库
1） 打开settings.py ， 找到这样一段：
DATABASES = {
'default' : {
'ENGINE' : 'django.db.backends.' , # Add 'postgresql_psycopg2', 'mysql', 'sqlite3' or 'oracle'.
'NAME' : '', # Or path to database file if using sqlite3.
'USER' : '', # Not used with sqlite3.
'PASSWORD' : '', # Not used with sqlite3.
'HOST' : '', # Set to empty string for localhost. Not used with sqlite3.
'PORT' : '', # Set to empty string for default. Not used with sqlite3.
}
}
2）将‘ENGINE’配置为 django.db.backends.mysql
3）'NAME'’配置为欲选用的DB名称，如mydb
4）'USER' 'PASSWORD' 输入相应的用户名和密码
5）'HOST' 这个配置存疑，我把它培耐困空着好像也行。
6）测试配置：
在`` mysite`` 项目目录下运行python shell
python manage.py shell
输入下面这些命令来测试你的数据库配置：
>>> from django.db import connection
>>> cursor = connection.cursor()
如果没有显示什么错误信息，那么你的数据库配置是正确的。 否则，就得查看错误信息来纠正错误。