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Python几种主流框架比较

从GitHub中整理出的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。\x0d\x0a\x0d\x0aDjango: Python Web应用开发框架\x0d\x0a 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。\x0d\x0a\x0d\x0aDiesel:基于Greenlet的事件I/O框架\x0d\x0a 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。\x0d\x0a\x0d\x0aFlask:一个用Python编写的轻量级Web应用框架\x0d\x0a 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 \x0d\x0a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\x0d\x0a据库、窗体验证工具。\x0d\x0a\x0d\x0aCubes:轻量级Python OLAP框架\x0d\x0a 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。\x0d\x0a\x0d\x0aKartograph.py:创造矢量地图的轻量级Python框架\x0d\x0a 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。\x0d\x0a\x0d\x0aPulsar:Python的事件驱动并发框架\x0d\x0a 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。\x0d\x0a\x0d\x0aWeb2py:全栈式Web框架\x0d\x0a 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。\x0d\x0a\x0d\x0aFalcon:构建云API和网络应用后端的高性能Python框架\x0d\x0a 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。\x0d\x0a\x0d\x0aDpark:Python版的Spark\x0d\x0a 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。\x0d\x0a\x0d\x0aBuildbot:基于Python的持续集成测试框架\x0d\x0a 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。\x0d\x0a\x0d\x0aZerorpc:基于ZeroMQ的高性能分布式RPC框架\x0d\x0a 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。\x0d\x0a\x0d\x0aBottle: 微型Python Web框架\x0d\x0a 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。\x0d\x0a\x0d\x0aTornado:异步非阻塞IO的Python Web框架\x0d\x0a 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。\x0d\x0a\x0d\x0awebpy: 轻量级的Python Web框架\x0d\x0a 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。\x0d\x0a\x0d\x0aScrapy:Python的爬虫框架\x0d\x0a 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。

python都有哪些框架?

1. Django

Django是一个开源的Web应用框架,由Python写成,支持许多数据库引擎,可以让Web开发变得迅速和可扩展,并会不断的版本更新以匹配Python最新版本,如果是新手程序员,可以从这个框架入手。

2. CherryPy

CherryPy是一种用于Python的、简单而非常有用的Web框架,其主要作用是以尽可能少的操作将Web服务器与Python代码连接,其功能包括内置的分析功能、灵活的插件系统以及一次运行多个HTTP服务器的功能,可与运行在最新版本的Python、Jython、Android上。

3. Web2py

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。

4. TurboGears

TurboGears可以快速实现Web应用程序开发,富含丰富的特殊性能,可以解决更多的框架领域问题,从简单到复杂的项目都可以开发,并具有实时的多数据库支持和灵活的ORM,简单的文档和最小的设置使它成为一个理想的使用框架。

5. Pylons

Pylons是一个开源的Web应用框架,使用Python语言编写,它对WSGI标准进行了扩展应用,提升了重用性且将功能分割到独立的模块中,而且提供了在线调试器,易于错误跟踪!

用python做游戏用什么框架

恰好我目前所在的项目,用的就是 NeoX,服务端用 MobileServer,这两个都以 Python 为核心。

很多人应该不了解所以简单说下,算是交流交流。

游戏服务端

完全 Python,没错,一行 C++ 都没有。

纯粹的 Python 有相当多的优势,各个项目组在分享经验的时候,常常说到 XXX 天不停服。

越是火的游戏,就越是一天 24 小时都有人玩,任何时候停服都是损失。

这时候热更的优势就体现出来了。

而用 Python 实现热更也是非常自然。

游戏客户端

核心引擎部分当然是 C++,但是提供的功能很少。

只有基本的渲染,和一些为了提升速度而用 C++ 实现的库,比如数学库。

所有的逻辑全部 Python 实现。

用惯了 Python 来写逻辑之后,是不太想用其他语言的。

你需要什么能力?

算法,数据结构,C++,系统结构,组成原理。。。

画风突变有木有,然而这就是现实,你需要校招表现好,才能去更好的平台发挥。

既然你有 ACM 的经验,那就好好利用这一点。

主流引擎?

Unity ,毫无疑问,Unity 在游戏圈就像 Python 一样流行。

如果你评估自己觉得进大厂很难,那么提前熟悉下 Unity 总没坏处。

推荐书籍?

校招的话,就是老生常谈的那些计算机专业书籍,相关回答已经很多了。

Unity的话,首选官网教程以及项目实践。

一定要看书的话,推荐 《Unity In Action》,目前最好的入门书籍。

Python中的爬虫框架有哪些呢?

实现爬虫技术的编程环境有很多种,Java、Python、C++等都可以用来爬虫。但很多人选择Python来写爬虫,为什么呢?因为Python确实很适合做爬虫,丰富的第三方库十分强大,简单几行代码便可实现你想要的功能。更重要的,Python也是数据挖掘和分析的好能手。那么,Python爬虫一般用什么框架比较好?

一般来讲,只有在遇到比较大型的需求时,才会使用Python爬虫框架。这样的做的主要目的,是为了方便管理以及扩展。本文我将向大家推荐十个Python爬虫框架。

1、Scrapy:Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。它是很强大的爬虫框架,可以满足简单的页面爬取,比如可以明确获知url pattern的情况。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。但是对于稍微复杂一点的页面,如weibo的页面信息,这个框架就满足不了需求了。它的特性有:HTML, XML源数据 选择及提取 的内置支持;提供了一系列在spider之间共享的可复用的过滤器(即 Item Loaders),对智能处理爬取数据提供了内置支持。

2、Crawley:高速爬取对应网站的内容,支持关系和非关系数据库,数据可以导出为JSON、XML等。

3、Portia:是一个开源可视化爬虫工具,可让使用者在不需要任何编程知识的情况下爬取网站!简单地注释自己感兴趣的页面,Portia将创建一个蜘蛛来从类似的页面提取数据。简单来讲,它是基于scrapy内核;可视化爬取内容,不需要任何开发专业知识;动态匹配相同模板的内容。

4、newspaper:可以用来提取新闻、文章和内容分析。使用多线程,支持10多种语言等。作者从requests库的简洁与强大得到灵感,使用Python开发的可用于提取文章内容的程序。支持10多种语言并且所有的都是unicode编码。

5、Python-goose:Java写的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括:文章主体内容、文章主要图片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo视频、元描述、元标签。

6、Beautiful Soup:名气大,整合了一些常用爬虫需求。它是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。Beautiful Soup的缺点是不能加载JS。

7、mechanize:它的优点是可以加载JS。当然它也有缺点,比如文档严重缺失。不过通过官方的example以及人肉尝试的方法,还是勉强能用的。

8、selenium:这是一个调用浏览器的driver,通过这个库你可以直接调用浏览器完成某些操作,比如输入验证码。Selenium是自动化测试工具,它支持各种浏览器,包括 Chrome,Safari,Firefox等主流界面式浏览器,如果在这些浏览器里面安装一个 Selenium 的插件,可以方便地实现Web界面的测试. Selenium支持浏览器驱动。Selenium支持多种语言开发,比如 Java,C,Ruby等等,PhantomJS 用来渲染解析JS,Selenium 用来驱动以及与Python的对接,Python进行后期的处理。

9、cola:是一个分布式的爬虫框架,对于用户来说,只需编写几个特定的函数,而无需关注分布式运行的细节。任务会自动分配到多台机器上,整个过程对用户是透明的。项目整体设计有点糟,模块间耦合度较高。

10、PySpider:一个国人编写的强大的网络爬虫系统并带有强大的WebUI。采用Python语言编写,分布式架构,支持多种数据库后端,强大的WebUI支持脚本编辑器,任务监视器,项目管理器以及结果查看器。Python脚本控制,可以用任何你喜欢的html解析包。

有哪些python框架需要学习

需要学习的python框架有:1、Django,它是一个高级的python web框架,以快速开发和使用简洁的设计闻名;2、CherryPy,它是历史最久的框架之一,运行非常稳定且快速;3、Web2Py,它是一个开源、免费的web框架。

常用的五大python框架:

(推荐教程:Python入门教程)

1、Django

Django是一个高级的Python Web框架,以快速开发和实用简洁的设计闻名。它由经验丰富的开发人员构建,解决了Web开发的麻烦,因此用户可以专注于编写应用程序,而不需要担心返工。并且它是开源和免费的。

特点:

安全系数高,能帮助开发者规避常见错误。

速度特别快,因为它的设计目的是使应用程序非常快地从概念阶段过渡到最终阶段。

扩展性好。

从21世纪初Django成为开源框架到现在,它一直是最佳的归档方式。

2、CherryPy

CherryPy是历史最久的框架之一,运行非常稳定且快速。该框架允许开发人员构建web应用程序,和以Python为对象的应用程序开发过程类似,因而可在更短的时间内开发更小的源代码。

从一开始,CherryPy就被证明是高效快速的,并被许多站点用于生产,无论是最简单的站点,还是有高要求的站点。

特点:

可以在2.7+、3.5+、Jython、Android和PyPy上运行。

内置覆盖、分析和测试支持。

容易快速运行多个HTTP服务器(例如,在多个端口上)。

是为部署人员和开发人员提供的最强大的配置系统之一。

灵活的插件系统。

3、Web2Py

Web2Py是一个开源、免费的web框架,用于敏捷开发,其中包括数据库驱动的web应用程序。它是用Python编写的,并可用于python编程。它是个全堆栈框架,由开发人员构建功能齐全的web应用程序所需的所有必要组件组成。

特点:

能够简化复杂大型应用的开发

支持MVC体系结构

符合Ni配置和安装要求

提供本地化和国际化支持

4、Bottle

Bottle是一个用于Python的简单、轻量级、快速的Web服务器网关接口(WSGI)微web框架。它是作为单个文件模块分发的,除了Python标准库之外没有其他依赖项。它被设计成轻量级,允许快速有效地开发web应用程序。

特点:

内置HTTP服务器。

允许用户访问表单数据、cookie、上传文件、header和其他http相关元数据。

一个可以同时运行Python 2.5x和3.5x的文件。

5、Flask

Flask是一个微框架,最适合简单的小项目。该框架基于Jinja 2和Werkzeug开发。这个框架的主要目的是开发一个强大的web应用程序库。

特点:

包含开发调试器和服务器

有丰富的文档

支持安全cookie

基于unicode

单元测试集成支持

最高效的python爬虫框架有几个

1、Scrapy:Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。它是很强大的爬虫框架,可以满足简单的页面爬取,比如可以明确获知url pattern的情况。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。但是对于稍微复杂一点的页面,如weibo的页面信息,这个框架就满足不了需求了。它的特性有:HTML, XML源数据 选择及提取 的内置支持;提供了一系列在spider之间共享的可复用的过滤器(即 Item Loaders),对智能处理爬取数据提供了内置支持。 

2、Crawley:高速爬取对应网站的内容,支持关系和非关系数据库,数据可以导出为JSON、XML等。

3、Portia:是一个开源可视化爬虫工具,可让使用者在不需要任何编程知识的情况下爬取网站!简单地注释自己感兴趣的页面,Portia将创建一个蜘蛛来从类似的页面提取数据。简单来讲,它是基于scrapy内核;可视化爬取内容,不需要任何开发专业知识;动态匹配相同模板的内容。

4、newspaper:可以用来提取新闻、文章和内容分析。使用多线程,支持10多种语言等。作者从requests库的简洁与强大得到灵感,使用Python开发的可用于提取文章内容的程序。支持10多种语言并且所有的都是unicode编码。

5、Python-goose:Java写的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括:文章主体内容、文章主要图片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo视频、元描述、元标签。

6、Beautiful Soup:名气大,整合了一些常用爬虫需求。它是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。Beautiful Soup的缺点是不能加载JS。

7、mechanize:它的优点是可以加载JS。当然它也有缺点,比如文档严重缺失。不过通过官方的example以及人肉尝试的方法,还是勉强能用的。

8、selenium:这是一个调用浏览器的driver,通过这个库你可以直接调用浏览器完成某些操作,比如输入验证码。Selenium是自动化测试工具,它支持各种浏览器,包括 Chrome,Safari,Firefox等主流界面式浏览器,如果在这些浏览器里面安装一个 Selenium 的插件,可以方便地实现Web界面的测试. Selenium支持浏览器驱动。Selenium支持多种语言开发,比如 Java,C,Ruby等等,PhantomJS 用来渲染解析JS,Selenium 用来驱动以及与Python的对接,Python进行后期的处理。

9、cola:是一个分布式的爬虫框架,对于用户来说,只需编写几个特定的函数,而无需关注分布式运行的细节。任务会自动分配到多台机器上,整个过程对用户是透明的。项目整体设计有点糟,模块间耦合度较高。

10、PySpider:一个国人编写的强大的网络爬虫系统并带有强大的WebUI。采用Python语言编写,分布式架构,支持多种数据库后端,强大的WebUI支持脚本编辑器,任务监视器,项目管理器以及结果查看器。Python脚本控制,可以用任何你喜欢的html解析包。