Python 是一门动态、面向对象语言。其最初就是作为一门面向对象语言设计的,并且在后期又加入了一些更高级的特性。除了语言本身的设计目的之外,Python标准 库也是值得大家称赞的,Python甚至还自带服务器。其它方面,Python拥有足够多的免费数据函数库、免费的Web网页模板系统、还有与Web服务 器进行交互的库、这些都可以设计到你的Web应用程序里面。
回顾基于Python的6大Web应用框架:
1.Zope2
Zope 2是一款基于Python的Web应用框架,是所有Python Web应用程序、工具的鼻祖,是Python家族一个强有力的分支。Zope 2的“对象发布”系统非常适合面向对象开发方法,并且可以减轻开发者的学习曲线,还可以帮助你发现应用程序里一些不好的功能。
2.Web2py
Web2py是一个用Python语言编写的免费的开源Web框架,旨在敏捷快速的开发Web应用,具有快速、可扩展、安全以及可移植的数据库驱动的应用,遵循LGPLv3开源协议。
Web2py提供一站式的解决方案,整个开发过程都可以在浏览器上进行,提供了Web版的在线开发,HTML模版编写,静态文件的上传,数据库的编写的功能。其它的还有日志功能,以及一个自动化的admin接口。
3.Web.py
Web.py是一个轻量级的开源Python Web框架,小巧灵活、简单并且非常强大,在使用时没有任何限制。目前Web.py被广泛运用在许多大型网站,如西班牙的社交网站Frinki、主页日平均访问量达7000万次的Yandex等。
4.Pyramid
Pyramid也是一款轻量级的开源Python Web框架,是Pylons项目的一部分。Pyramid只能运行在Python 2.x或2.4以后的版本上。在使用后端数据库时无需声明,在开发时也不会强制使用一些特定的模板系统。
5.Django
Django是一个开源的Web框架,并且采用MVC设计模式。它是使用非常广泛的Python Web框架,包含许多非常实用的库来加速Web开发。
6.CubicWeb
CubicWeb宣扬自己不仅是一个Web开发框架,而且还是一款语义Web开发框架。CubicWeb使用关系查询语言(RQL Relation Query Language)与数据库之间进行通信。
下面这些信息图是该六大框架的评测图和信息图。
六大框架评测结果如下:
六大框架功能对比如下:
不知道大家正在使用哪一个呐?
通过上面的比较,不知道会不会改变大家的想法,小编认为Web2py略胜一筹,你的看法呐,亲。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

SecLists
SecLists は、セキュリティ テスターの究極の相棒です。これは、セキュリティ評価中に頻繁に使用されるさまざまな種類のリストを 1 か所にまとめたものです。 SecLists は、セキュリティ テスターが必要とする可能性のあるすべてのリストを便利に提供することで、セキュリティ テストをより効率的かつ生産的にするのに役立ちます。リストの種類には、ユーザー名、パスワード、URL、ファジング ペイロード、機密データ パターン、Web シェルなどが含まれます。テスターはこのリポジトリを新しいテスト マシンにプルするだけで、必要なあらゆる種類のリストにアクセスできるようになります。

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

AtomエディタMac版ダウンロード
最も人気のあるオープンソースエディター

MinGW - Minimalist GNU for Windows
このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。
