Python Django lwn. rangka kerja lain: Pilih yang sesuai untuk anda-Tutorial Python-php.cn

Rumah

pembangunan bahagian belakang

Tutorial Python

Python Django lwn. rangka kerja lain: Pilih yang sesuai untuk anda

PHPz

Feb 27, 2024 pm 09:10 PM

rangka kerja webBandingkanpilih

Python Django与其他框架的比较：选择最适合你的框架

DjangoKelebihan

1. Mudah digunakan

DjanGo terkenal dengan kemudahan penggunaannya. Ia mempunyai api yang ringkas dan dokumentasi yang jelas, menjadikannya mudah walaupun untuk pemula untuk bermula. Anda boleh membuat projek Django baharu dalam beberapa minit sahaja dan mempunyai tapak web berfungsi sepenuhnya dalam beberapa jam sahaja.

2. Fleksibiliti dan berskala

Django ialah rangka kerja yang sangat fleksibel dan boleh dikembangkan. Ia boleh digunakan untuk membina pelbagai jenis laman web, daripada blog ringkas kepada laman web e-dagang yang kompleks. Django juga menyokong berbilang pangkalan data, dan anda boleh memilih pangkalan data yang paling sesuai mengikut keperluan anda.

3. Terbina dalam keselamatanciri

Django mempunyai ciri keselamatan terbina dalam untuk melindungi tapak web anda daripada serangan. Ciri-ciri ini termasuk perlindungan CSRF, perlindungan XSS dan perlindungan suntikan sql. Anda juga boleh menggunakan sistem pengesahan dan kebenaran pengguna terbina dalam Django untuk mengawal akses pengguna ke tapak web anda.

4. Sokongan komuniti yang kuat

Django mempunyai sokongan komuniti yang kuat. Anda boleh berkomunikasi dengan pembangun Django yang lain melalui forum rasmi, senarai mel dan saluran IRC. Anda juga boleh menemui banyak tutorial, artikel dan buku berkaitan Django.

Kelemahan Django

1. Overhed prestasi

Django ialah rangka kerja yang agak berat. Ini bermakna ia mungkin menggunakan lebih banyak sumber berbanding rangka kerja lain yang lebih ringan. Jika anda sedang membina tapak web berprestasi tinggi, anda mungkin ingin mempertimbangkan untuk menggunakan rangka kerja lain.

PembelajaranKeluk

Walaupun Django sangat mudah digunakan, ia masih mempunyai keluk pembelajaran tertentu. Jika anda belum pernah menggunakan rangka kerja

WEB sebelum ini, anda mungkin perlu meluangkan sedikit masa untuk membiasakan diri dengan Django.

Perbandingan Django dan rangka kerja lain

1. Django dan

kelalang

Flask ialah rangka kerja web ringan yang sesuai untuk membina tapak web ringkas. Ia sangat mudah digunakan dan mempunyai keluk pembelajaran yang singkat. Walau bagaimanapun, Flask tidak menawarkan banyak ciri terbina dalam seperti Django.

2. Django dan Piramid

Pyramid ialah rangka kerja web tindanan penuh, sesuai untuk membina tapak web yang kompleks dan berskala besar. Ia sangat fleksibel dan boleh dipanjangkan, tetapi agak sukar untuk digunakan.

3. Django dan Web2py

Web2py ialah rangka kerja web tindanan penuh, sesuai untuk pembangunan tapak web yang pantas. Ia sangat mudah digunakan dan mempunyai keluk pembelajaran yang singkat. Walau bagaimanapun, Web2py tidak fleksibel dan berskala seperti Django dan Pyramid.

Pilih bingkai yang paling sesuai untuk anda

Apabila memilih rangka kerja web, anda perlu mengambil kira faktor berikut:

Jika anda membina tapak web yang ringkas, Flask atau Web2py mungkin pilihan yang baik. Jika anda membina tapak web yang besar dan kompleks, Django atau Pyramid mungkin merupakan pilihan yang lebih baik. Jika anda tidak pasti rangka kerja yang hendak dipilih, anda boleh mempelajari Django atau Flask dahulu dan kemudian membuat keputusan.

Ringkasan

Django ialah rangka kerja web yang sangat popular yang terkenal dengan fleksibiliti, skalabiliti dan kemudahan penggunaannya. Dalam artikel ini, kami membandingkan Django dengan rangka kerja web popular yang lain dan merangkumi kekuatan dan kelemahan Django. Kami juga menyediakan panduan untuk memilih rangka kerja web untuk membantu anda memilih rangka kerja yang terbaik untuk anda.

Atas ialah kandungan terperinci Python Django lwn. rangka kerja lain: Pilih yang sesuai untuk anda. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan

Artikel ini dikembalikan pada:编程网. Jika ada pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn Padam

Artikel Berkaitan

Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanApr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriApr 19, 2025 am 12:17 AM

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciApr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Python dan C: Mencari alat yang betulApr 19, 2025 am 12:04 AM

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python untuk sains data dan pembelajaran mesinApr 19, 2025 am 12:02 AM

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaApr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanApr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

See all articles