Pylons 经过漫长的开发,终于放出了 1.0 版本。对于正规的产品开发来说,1.0 版本的意义很大,这表明 Pylons 的 API 终于稳定下来了。
Pylons 虽是山寨 Rails 而生,但作为一个纯 Python 的 Web 框架,它有一个鲜明的特点:可定制性强。框架每一层都没重新发明轮子,而是尽量整合现有的 Python 库。在 MVC 的 Model 层,Pylons 默认支持 SQLAlchemy。现在 NoSQL 很火 MongoDB 很热。在 Pylons 中应用 MongoDB 也很简单。下面是一个简单的示例。
在 PROJECT/model/__init__.py 中定义 MongoDB 初始化函数和映射对象:
from ming import Session
from ming import schema
from ming.orm import MappedClass
from ming.orm import FieldProperty, ForeignIdProperty, RelationProperty
from ming.orm import ThreadLocalORMSession
session = None
def init_single_model(model_class):
model_class.__mongometa__.session = session
class Page(MappedClass):
class __mongometa__:
session = session
name = 'pages'
_id = FieldProperty(schema.ObjectId)
title = FieldProperty(str)
content = FieldProperty(str)
def init_model(engine):
global session
session = ThreadLocalORMSession(doc_session=Session(engine))
init_single_model(Page)
MappedClass.compile_all()
在 PROJECT/config/environment.py 中进行初始化:
from ..model import init_model
from ming.datastore import DataStore
def load_environment(global_conf, app_conf):
...
# Create the Mako TemplateLookup, with the default auto-escaping
config['pylons.app_globals'].mako_lookup = TemplateLookup(
directories=paths['templates'],
error_handler=handle_mako_error,
module_directory=os.path.join(app_conf['cache_dir'], 'templates'),
input_encoding='utf-8', default_filters=['escape'],
imports=['from webhelpers.html import escape'])
# Setup the mongodb database engine
init_model(DataStore(config['database.uri']))
# CONFIGURATION OPTIONS HERE (note: all config options will override
# any Pylons config options)
return config
最后在 development.ini 中加入 MongoDB 的配置项:
[app:main]
database.uri = mongodb://localhost:27017/test
如果需要在程序安装时初始化一些数据, 可以在 PROJECT/websetup.py 中加入
"""Setup the wukong application"""
import logging
import pylons.test
from .config.environment import load_environment
from . import model
log = logging.getLogger(__name__)
def setup_app(command, conf, vars):
"""Place any commands to setup wukong here"""
# Don't reload the app if it was loaded under the testing environment
if not pylons.test.pylonsapp:
load_environment(conf.global_conf, conf.local_conf)
log.info("Adding demo data.")
page = model.Page(title='demo', content='This is for demo.')
model.session.flush()
log.info("Successfully set up.")
这里使用了 Ming 库来连接 MongoDB 并做简单的 ORM。Ming 库是对 PyMongo 的 ORM 包装库。它是 SourceForge 用 TurboGears 和 MongoDB 对网站进行重构的副产物。使用起来有点象 SQLAlchemy ORM 。在上面的示例中,也可以把 Ming 替换成 MongoKit 或其它 MongoDB 的 ORM 库,甚至直接用 PyMongo 也无不可。
有种感觉,MongoDB 会火。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

可以,在每天花費兩個小時的時間內學會Python。 1.制定合理的學習計劃,2.選擇合適的學習資源,3.通過實踐鞏固所學知識,這些步驟能幫助你在短時間內掌握Python。


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