Python框架通常分为全栈框架和非全栈框架。全栈框架设计从用户体验到数据库的所有技术,非全栈框架则并不包含整个开发的全部技术。
下面是15个最受欢迎的Python开源框架。这些框架包括事件I/O,OLAP,Web开发,高性能网络通信,测试,爬虫等。
1、Django: Python Web应用开发框架
Django 应该是最出名的Python框架,GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向,它最出名的是其全自动化的管理后台:只需要使用起ORM,做简单的对象定义,它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。
2、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。
3、Flask:一个用Python编写的轻量级Web应用框架
Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2
模板引擎。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没有默认使用的数
据库、窗体验证工具。
4、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。
5、Pulsar:Python的事件驱动并发框架
Pulsar是一个事件驱动的并发框架,有了pulsar,你可以写出在不同进程或线程中运行一个或多个活动的异步服务器。
6、Web2py:全栈式Web框架
Web2py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,兼容Google App Engine。
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,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、Dpark:Python版的Spark
DPark是Spark的Python克隆,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迭代计算。DPark由豆瓣实现,目前豆瓣内部的绝大多数数据分析都使用DPark完成,正日趋完善。
9、Buildbot:基于Python的持续集成测试框架
Buildbot是一个开源框架,可以自动化软件构建、测试和发布等过程。每当代码有改变,服务器要求不同平台上的客户端立即进行代码构建和测试,收集并报告不同平台的构建和测试结果。
10、Zerorpc:基于ZeroMQ的高性能分布式RPC框架
Zerorpc是一个基于ZeroMQ和MessagePack开发的远程过程调用协议(RPC)实现。和 Zerorpc 一起使用的 Service API 被称为zeroservice。Zerorpc 可以通过编程或命令行方式调用。
11、Bottle: 微型Python Web框架
Bottle是一个简单高效的遵循WSGI的微型python 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。
12、Tornado:异步非阻塞IO的Python Web框架
Tornado的全称是Torado Web Server,从名字上看就可知道它可以用作Web服务器,但同时它也是一个Python Web的开发框架。最初是在FriendFeed公司的网站上使用,FaceBook收购了之后便开源了出来。
13、webpy: 轻量级的Python Web框架
webpy的设计理念力求精简(Keep it simple and powerful),源码很简短,只提供一个框架所必须的东西,不依赖大量的第三方模块,它没有URL路由、没有模板也没有数据库的访问。
14、Scrapy:Python的爬虫框架
Scrapy是一个使用Python编写的,轻量级的,简单轻巧,并且使用起来非常的方便。
15、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
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Python在游戏和GUI开发中表现出色。1)游戏开发使用Pygame,提供绘图、音频等功能,适合创建2D游戏。2)GUI开发可选择Tkinter或PyQt,Tkinter简单易用,PyQt功能丰富,适合专业开发。

Python适合数据科学、Web开发和自动化任务,而C 适用于系统编程、游戏开发和嵌入式系统。 Python以简洁和强大的生态系统着称,C 则以高性能和底层控制能力闻名。

2小时内可以学会Python的基本编程概念和技能。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制流(条件语句和循环),3.理解函数的定义和使用,4.通过简单示例和代码片段快速上手Python编程。

Python在web开发、数据科学、机器学习、自动化和脚本编写等领域有广泛应用。1)在web开发中,Django和Flask框架简化了开发过程。2)数据科学和机器学习领域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow库提供了强大支持。3)自动化和脚本编写方面,Python适用于自动化测试和系统管理等任务。

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