Python网页开发工具都在这里了!
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本次分享Python网页开发工具都在这里了!推荐阅读:👉《Python可视化教程1.0》👉《R 可视化教程1.0》
用了 2 周的时间整理了 Python 中所有的网站开发库(下文简称:Web 框架),供大家学习参考。
1. Django 框架
官 网:
https://github.com/django/django.git
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,Djang 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。
4. web.py 框架
官 网:https://webpy.org/
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。
官 网:
https://www.tornadoweb.org/en/stable/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。6. TurboGears 框架
官 网:https://www.turbogears.org/优 点:TurboGears 最新版本 试图解决 TurboGears 最初版本、Django、Rails 等框架缺陷,它支持多数据库、JavaScript 工具集、多种数据交换格式等,当然,它开发非常高效,扩展性很强。试问它与 Django 哪个更好?还真不好说,Django 社区更为活跃或许更重要。缺 点:TurboGears 的一些缺点包括管理功能较为基础,较少的第三方应用程序以及只有初级的文档。TurboGears 的一个重大挑战是它的压倒性。因为它混搭的其他组件都提供无限的灵活性, 当试图决定何种路径来完成一个任务时它是过于复杂的。8. Falcon 框架
官 网:http://falconframework.org/优 点:Falcon 是一个支持大规模微服务 API 或移动 App 后端响应的 Web 开发框架,它完全基于 Python 并提供了非常高的性能、可靠性和可扩展性。Falcon 定位独特且特色鲜明,对于 App 开发者,后端系统构建不妨考虑 Falcon,十之八九是不会后悔的。缺 点:Falcon 缺点是其打包模块有点太少,有路由,中间件,钩子,除此之外就不提供其他功能了(裸壳)。额外其他功能,比如验证等都需要开发人员来开发扩展。因为其设计中就假设用于构建 REST API。11. Emmett 框架
官 网:https://emmett.sh/优 点:编写优雅的代码,专注于您的产品,你应该把更多的时间花在你的产品而不是底层框架上。Emmett 是发明家的框架,因为它旨在简化您的开发过程,其语法简单、易于学习和理解。不要在路由器和不舒服的模式之间浪费时间:每次为应用程序写下路由时,一切都清楚地呈现在您的眼前。缺 点:中文文档匮乏。16. BlackSheep 框架
官 网:https://github.com/Neoteroi/BlackSheep优 点:BlackSheep 是一个异步 Web 框架,用于使用 Python 构建基于事件的 Web 应用程序。它的灵感来自 Flask、ASP.NET Core 和 Yury Selivanov 的工作。缺 点:中文文档匮乏。35. Cubes 框架
官 网:https://pythonhosted.org/cubes/优 点:Cubes 是一个轻量级的 Python 框架和工具集,用于开发报告和分析应用程序、在线分析处理 (OLAP)、多维分析和浏览聚合数据。它是 Data Brewery 的一部分。缺点:不再为每个多维数据集提供隐式聚合 record_count。它必须明确定义为聚合:旧的后端架构是有限制的。它只允许使用一个商店,必须在服务器启动之前知道模型,不可能从远程来源获取模型。36. Dpark 框架官 网:https://github.com/Liangchengdeye/Dpark优 点:DPark 是 Spark 的 Python 克隆版本,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低延时的迭代计算。该计算框架类似于 MapReduce,但是比其更灵活,可以用 Python 非常方便地进行分布式计算,并且提供了更多的功能,以便更好地进行迭代式计算。DPark 由国内的豆瓣公司开发实现和负责维护,据豆瓣公司的描述,目前豆瓣公司内部的绝大多数数据分析都使用 DPark 完成,整个项目也正趋于完善。缺 点:Dpark 使用的是进程,在 Python 中,由于 GIL (Global Interpreter Lock) 的存在,即使在多核机器上使用多个线程,这些线程之间也没有办法真正地实现并发执行。37. Buildbot 框架官 网:https://buildbot.python.org/all/#/优 点:Buildbot 是 python 实现的开源持续构建和持续交付工具,为 Python, Mozilla, Chromium, WebKit 等知名项目使用。Buildbot 可以直接使用 python 包,轻松拥有上万库,具备强大的扩展能力。如果你觉得 Jenkins 已经轻松地满足你的需求,你不需要 Buildbot。如果你在 Jenkins 时觉得效率低下、扩展困难、一些用 python 等脚本可以实现的动作在 Jenkins 困难重重,那么可以看看 Buildbot。缺 点:buildbot 对多项目支持并不好。来源:Python小二。仅用于传递和分享更多信息,并不代表本平台赞同其观点和对其真实性负责,版权归原作者所有,如有侵权请联系我们删除。
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