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    python框架是什么,主流框架有哪些

    silencementsilencement2020-09-19 14:34:20原创7267

    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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