2020-12-08 13:35发布
有三个可选:
Django
Tornado
Flask
Python主要框架:
Scrapy
Diesel
Cubes
Pulsar
需要学习的python框架有:1、Django,它是一个高级的python web框架,以快速开发和使用简洁的设计闻名;2、CherryPy,它是历史最久的框架之一,运行非常稳定且快速;3、Web2Py,它是一个开源、免费的web框架。
常用的五大python框架:
1、Django
Django是一个高级的Python Web框架,以快速开发和实用简洁的设计闻名。它由经验丰富的开发人员构建,解决了Web开发的麻烦,因此用户可以专注于编写应用程序,而不需要担心返工。并且它是开源和免费的。
特点:
安全系数高,能帮助开发者规避常见错误。
速度特别快,因为它的设计目的是使应用程序非常快地从概念阶段过渡到最终阶段。
扩展性好。
从21世纪初Django成为开源框架到现在,它一直是最佳的归档方式。
2、CherryPy
CherryPy是历史最久的框架之一,运行非常稳定且快速。该框架允许开发人员构建web应用程序,和以Python为对象的应用程序开发过程类似,因而可在更短的时间内开发更小的源代码。
从一开始,CherryPy就被证明是高效快速的,并被许多站点用于生产,无论是最简单的站点,还是有高要求的站点。
可以在2.7+、3.5+、Jython、Android和PyPy上运行。
内置覆盖、分析和测试支持。
容易快速运行多个HTTP服务器(例如,在多个端口上)。
是为部署人员和开发人员提供的最强大的配置系统之一。
灵活的插件系统。
3、Web2Py
Web2Py是一个开源、免费的web框架,用于敏捷开发,其中包括数据库驱动的web应用程序。它是用Python编写的,并可用于python编程。它是个全堆栈框架,由开发人员构建功能齐全的web应用程序所需的所有必要组件组成。
能够简化复杂大型应用的开发
支持MVC体系结构
符合Ni配置和安装要求
提供本地化和国际化支持
4、Bottle
Bottle是一个用于Python的简单、轻量级、快速的Web服务器网关接口(WSGI)微web框架。它是作为单个文件模块分发的,除了Python标准库之外没有其他依赖项。它被设计成轻量级,允许快速有效地开发web应用程序。
内置HTTP服务器。
允许用户访问表单数据、cookie、上传文件、header和其他http相关元数据。
一个可以同时运行Python 2.5x和3.5x的文件。
5、Flask
Flask是一个微框架,最适合简单的小项目。该框架基于Jinja 2和Werkzeug开发。这个框架的主要目的是开发一个强大的web应用程序库。
包含开发调试器和服务
有丰富的文档
支持安全cookie
基于unicode
单元测试集成支持
Django、Tornado、Flask
主要框架有Django、Tornado和Flask
1.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。
2.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。
3.Pulsar:Python的事件驱动并发框架
Pulsar是一个来自eBay的高扩展性、高可用性、基于事件驱动的开源实时分析平台和流处理框架,它能够实时收集和处理用户行为和业务事件。
4.Tornado:异步非阻塞IO的Python Web框架
Tornado的全称是Torado Web Server,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。
5.Bottle: 微型Python Web框架
Bottle 和 Flask 都属于轻量级的 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。
6.Web2py:全栈式Web框架
Web2py是 Google 在 web.py 基础上二次开发而来的,兼容 Google App Engine 。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。
7.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,是一个面向Hadoop的数据集和处理过程的管理平台。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。
8.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。非阻塞I/O使得diesel非常快速并且容易扩展。
greenlets使得diesel有了unwind(to(callbacks(no)))。nose使得测试变得容易。最后,Flask使得你不需要写一个新的网络框架来使用diesel。
9.Flask:一个用Python编写的轻量级Web应用框架
Flask同样也是一个Python编写的Web 微框架,能够快速实现一个网站或Web服务。属于轻量级Web应用框架。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。
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,Django等
换行。比如,print hello\nworld效果就是helloworld\n就是一个换行符。\是转义的意思,'\n'是换行,'\t'是tab,'\\'是,\ 是在编写程序中句子太长百,人为换行后加上\但print出来是一整行。...
十种常见排序算法一般分为以下几种:(1)非线性时间比较类排序:a. 交换类排序(快速排序、冒泡排序)b. 插入类排序(简单插入排序、希尔排序)c. 选择类排序(简单选择排序、堆排序)d. 归并排序(二路归并排序、多路归并排序)(2)线性时间非比较类排序:...
前景很好,中国正在产业升级,工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点,而且正好是在3~5年以后的时间。难度,肯定高,要求你有创新的思维能力,高数中的微积分、数列等等必须得非常好,软件编程(基础的应用最广泛的语言:C/C++)必须得很好,微电子(数字电...
迭代器与生成器的区别:(1)生成器:生成器本质上就是一个函数,它记住了上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次(或第n次)调用,跳转到函数上一次挂起的位置。而且记录了程序执行的上下文。生成器不仅记住了它的数据状态,生成器还记住了程序...
python中title( )属于python中字符串函数,返回’标题化‘的字符串,就是单词的开头为大写,其余为小写
第一种解释:代码中的cnt是count的简称,一种电脑计算机内部的数学函数的名字,在Excel办公软件中计算参数列表中的数字项的个数;在数据库( sq| server或者access )中可以用来统计符合条件的数据条数。函数COUNT在计数时,将把数值型的数字计算进去;但是...
head是方法,所以需要取小括号,即dataset.head()显示的则是前5行。data[:, :-1]和data[:, -1]。另外,如果想通过位置取数据,请使用iloc,即dataset.iloc[:, :-1]和dataset.iloc[:, -1],前者表示的是取所有行,但不包括最后一列的数据,结果是个DataFrame。...
挺简单的,其实课程内容没有我们想象的那么难、像我之前同学,完全零基础,培训了半年,直接出来就工作了,人家还在北京大公司上班,一个月15k,实力老厉害了
Python针对众多的类型,提供了众多的内建函数来处理(内建是相对于导入import来说的,后面学习到包package时,将会介绍),这些内建函数功用在于其往往可对多种类型对象进行类似的操作,即多种类型对象的共有的操作;如果某种操作只对特殊的某一类对象可行,Pyt...
相当于 ... 这里不是注释
还有FIXME
python的两个库:xlrd和xlutils。 xlrd打开excel,但是打开的excel并不能直接写入数据,需要用xlutils主要是复制一份出来,实现后续的写入功能。
单行注释:Python中的单行注释一般是以#开头的,#右边的文字都会被当做解释说明的内容,不会被当做执行的程序。为了保证代码的可读性,一般会在#后面加一两个空格然后在编写解释内容。示例:# 单行注释print(hello world)注释可以放在代码上面也可以放在代...
主要是按行读取,然后就是写出判断逻辑来勘测行是否为注视行,空行,编码行其他的:import linecachefile=open('3_2.txt','r')linecount=len(file.readlines())linecache.getline('3_2.txt',linecount)这样做的过程中发现一个问题,...
或许是里面有没被注释的代码
自学的话要看个人情况,可以先在B站找一下视频看一下
最多设置5个标签!
有三个可选:
Django
Tornado
Flask
Python主要框架:
Django
Flask
Scrapy
Diesel
Cubes
Pulsar
Tornado
需要学习的python框架有:1、Django,它是一个高级的python web框架,以快速开发和使用简洁的设计闻名;2、CherryPy,它是历史最久的框架之一,运行非常稳定且快速;3、Web2Py,它是一个开源、免费的web框架。
常用的五大python框架:
1、Django
Django是一个高级的Python Web框架,以快速开发和实用简洁的设计闻名。它由经验丰富的开发人员构建,解决了Web开发的麻烦,因此用户可以专注于编写应用程序,而不需要担心返工。并且它是开源和免费的。
特点:
安全系数高,能帮助开发者规避常见错误。
速度特别快,因为它的设计目的是使应用程序非常快地从概念阶段过渡到最终阶段。
扩展性好。
从21世纪初Django成为开源框架到现在,它一直是最佳的归档方式。
2、CherryPy
CherryPy是历史最久的框架之一,运行非常稳定且快速。该框架允许开发人员构建web应用程序,和以Python为对象的应用程序开发过程类似,因而可在更短的时间内开发更小的源代码。
从一开始,CherryPy就被证明是高效快速的,并被许多站点用于生产,无论是最简单的站点,还是有高要求的站点。
特点:
可以在2.7+、3.5+、Jython、Android和PyPy上运行。
内置覆盖、分析和测试支持。
容易快速运行多个HTTP服务器(例如,在多个端口上)。
是为部署人员和开发人员提供的最强大的配置系统之一。
灵活的插件系统。
3、Web2Py
Web2Py是一个开源、免费的web框架,用于敏捷开发,其中包括数据库驱动的web应用程序。它是用Python编写的,并可用于python编程。它是个全堆栈框架,由开发人员构建功能齐全的web应用程序所需的所有必要组件组成。
特点:
能够简化复杂大型应用的开发
支持MVC体系结构
符合Ni配置和安装要求
提供本地化和国际化支持
4、Bottle
Bottle是一个用于Python的简单、轻量级、快速的Web服务器网关接口(WSGI)微web框架。它是作为单个文件模块分发的,除了Python标准库之外没有其他依赖项。它被设计成轻量级,允许快速有效地开发web应用程序。
特点:
内置HTTP服务器。
允许用户访问表单数据、cookie、上传文件、header和其他http相关元数据。
一个可以同时运行Python 2.5x和3.5x的文件。
5、Flask
Flask是一个微框架,最适合简单的小项目。该框架基于Jinja 2和Werkzeug开发。这个框架的主要目的是开发一个强大的web应用程序库。
特点:
包含开发调试器和服务
有丰富的文档
支持安全cookie
基于unicode
单元测试集成支持
Django、Tornado、Flask
主要框架有Django、Tornado和Flask
1.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。
2.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。
3.Pulsar:Python的事件驱动并发框架
Pulsar是一个来自eBay的高扩展性、高可用性、基于事件驱动的开源实时分析平台和流处理框架,它能够实时收集和处理用户行为和业务事件。
4.Tornado:异步非阻塞IO的Python Web框架
Tornado的全称是Torado Web Server,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。
5.Bottle: 微型Python Web框架
Bottle 和 Flask 都属于轻量级的 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。
6.Web2py:全栈式Web框架
Web2py是 Google 在 web.py 基础上二次开发而来的,兼容 Google App Engine 。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。
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Falcon是一个构建云API的高性能Python框架,是一个面向Hadoop的数据集和处理过程的管理平台。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。
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9.Flask:一个用Python编写的轻量级Web应用框架
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head是方法,所以需要取小括号,即dataset.head()显示的则是前5行。data[:, :-1]和data[:, -1]。另外,如果想通过位置取数据,请使用iloc,即dataset.iloc[:, :-1]和dataset.iloc[:, -1],前者表示的是取所有行,但不包括最后一列的数据,结果是个DataFrame。...
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