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\\x0d\Django: Python Web应用开发框架\x0d\ 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\\x0d\Diesel：基于Greenlet的事件I/O框架\x0d\ 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\\x0d\Flask：一个用Python编写的轻量级Web应用框架\x0d\ 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\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\据库、窗体验证工具。\x0d\\x0d\Cubes：轻量级Python OLAP框架\x0d\ 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\\x0d\Kartographpy：创造矢量地图的轻量级Python框架\x0d\ Kartograph是一个Python库，用来为ESRI生成SVG地图。Kartographpy目前仍处于beta阶段，你可以在virtualenv环境下来测试。\x0d\\x0d\Pulsar：Python的事件驱动并发框架\x0d\ 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\\x0d\Web2py：全栈式Web框架\x0d\ 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\\x0d\Falcon：构建云API和网络应用后端的高性能Python框架\x0d\ 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\\x0d\Dpark：Python版的Spark\x0d\ 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\\x0d\Buildbot：基于Python的持续集成测试框架\x0d\ 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\\x0d\Zerorpc：基于ZeroMQ的高性能分布式RPC框架\x0d\ 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\\x0d\Bottle: 微型Python Web框架\x0d\ 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\\x0d\Tornado：异步非阻塞IO的Python Web框架\x0d\ 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\\x0d\webpy: 轻量级的Python Web框架\x0d\ 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\\x0d\Scrapy：Python的爬虫框架\x0d\ 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。

一、确保能够被搜索引擎访问

这点当然是常识，因为一个拒绝蜘蛛爬行的网站，除非它用作私用，否则将不被搜索引擎待见。那么，要做到这点需要保证以下三个方面做到位：

1、内容是可以被索引的。意思是内容必须是HTML文字形式，对于大部分视频、、Flash等是不被搜索引擎蜘蛛看到的。建议加ALT属性，将用CSS样式代替文字显示给用户(CSS替换)

2、链接结构确保能爬行。确保站内每个页面都被其他页面链接，不能存在孤立的页面。比如JS里面的链接不能被爬行，一个页面上过多的链接也会被屏蔽(谷歌100个)，还需要关注一下robotstxt文件是否屏蔽蜘蛛爬行，页面上的metaRobots标签。

3、网络地图。帮助蜘蛛去索引网站页面，使用在线工具生成，或网站程序自带。

二、网站信息架构

信息架构也就是如何用分类的方式让内容有序化，从用户体验来看，就是当访问网站时，让用户一目了然的进行下一步，最直观的获取想要的内容，这就是架构，关于信息的架构，这在一个网站策划的时期就必须着手去做。

网站采用扁平结构优于纵深结构，每个页面上的链接数目要控制，尽量不做分页，因为分页是纯数字区分的列表，不提供主题相关性，产生复制内容问题，产生蜘蛛陷阱。

三、网站导航

1、搜索框、表格都是为搜索引擎不可见的内容。

2、alt提供的信号不强，不能替代文字链接，还是尽可能用html方式加上标题和文字说明

四、关于域名、目录等url结构

1、选择子目录，会让你的seo最大化，因为所有页面都将权重指向主域名，链接形式上有助于搜索引擎判断何为主。那么，什么时候选择子域名呢重新定义品牌时，这时候子域名会提供更高的权重给自身。

2、站群内容

域名选择：买一个老而有信誉的域名，其上有高质量网站。若是选择新域名，建议提早买过来先挂上页面，并做一些外链。

关于链轮，最有价值的做法是直接将所有站群指向主站，而不是互相链接起来，再由其中几个指向主站。

网站主题方面，内容宽泛的网站对长尾搜索、品牌覆盖率更有价值。

五、内部链接优化合理，蜘蛛匍匐的深度越深

你们假如经常检查站点的日志，就会发现，搜索引擎的蜘蛛，大部分数会匍匐站点的首页，假如权重越高，匍匐的深度就会越深，有的可以匍匐到三级或许四级的内容，而蜘蛛匍匐的深度越深，就可以发掘出更多的内容，提升站点内容的收录数量，可是怎么才干够让蜘蛛们匍匐的更深一点呢自然要一直内部链接上下功夫，假如站点内部链接十分匮乏，蜘蛛每次匍匐的时分，都要回到首页，再重新来过的话，那会极大的打击到蜘蛛的任务效率，所以不能够匍匐的更深。

六、提升用户体验度，降低站点跳出率

其实站点内部链接的优化除了吸引搜索引擎的蜘蛛之外，还打击了用户的阅读体验，比方用户在阅读站点内容的时分，看见某个关键字需求解释，而这个关键字又会有相应的内部链接，来提供相应的解释给用户，这样用户就可以延伸停留在站点的工夫，跳出率自然就降低了，同时也大小节省了用户寻觅相关内容的工夫，我等一直百度百科的词条上，就可以看见这个内部链接所带来的牛逼的用户体验。

七、搞好内部链接优化，避免死链接众多

随着wow站点运营工夫的延伸，很多页面由于临时的删删改改，就会呈现少量的死链接，很多链接点击后，都会呈现拜访不到的疑问，这时分，假如不存在搞好内部链接优化的话，就极容易让用户感到焦躁，搜索引擎也会非常恶感，所以在站点内部链接优化的时分，就要搞好站点的401页面建立，这样就可以有正面效果的屏蔽死链接给站点带来的打击。

Python的应用方向

1 常规软件开发

Python支持函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。

2 科学计算

随着NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthoughtlibrarys等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛，有更多的程序库的支持。虽然Matlab中的许多高级功能和toolbox目前还是无法替代的，不过在日常的科研开发之中仍然有很多的工作是可以用Python代劳的。

3 自动化运维

这几乎是Python应用的自留地，作为运维工程师首选的编程语言，Python在自动化运维方面已经深入人心，比如Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自动化平台。

　　4 云计算

开源云计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的，搞云计算的同学都懂的。

5 WEB开发

基于Python的Web开发框架不要太多，比如耳熟能详的Django，还有Tornado，Flask。其中的Python+Django架构，应用范围非常广，开发速度非常快，学习门槛也很低，能够帮助你快速的搭建起可用的WEB服务。

6 网络爬虫

也称网络蜘蛛，是大数据行业获取数据的核心工具。没有网络爬虫自动地、不分昼夜地、高智能地在互联网上爬取免费的数据，那些大数据相关的公司恐怕要少四分之三。能够编写网络爬虫的编程语言有不少，但Python绝对是其中的主流之一，其Scripy爬虫框架应用非常广泛。

7 数据分析

在大量数据的基础上，结合科学计算、机器学习等技术，对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。Python是数据分析的主流语言之一。

8 人工智能

Python在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。

参考：网页链接

1、Web应用开发

Python经常被用于 Web 开发。例如，通过 mod_wsgi 模块，Apache 可以运行用 Python 编写的 Web 程序。Python 定义了 WSGI 标准应用接口来协调 >

不仅如此，一些 Web 框架（如 Django、TurboGears、web2py 等等）可以让程序员轻松地开发和管理复杂的Web程序。

举个最直观的例子，全球最大的搜索引擎 Google，在其网络搜索系统中就广泛使用 Python 语言。另外，我们经常访问的集**、读书、音乐于一体的豆瓣网，也是使用 Python 实现的。

2、 *** 作系统管理、自动化运维开发

很多 *** 作系统中，Python 是标准的系统组件，大多数 Linux 发行版以及 NetBSD、OpenBSD 和 Mac OS X 都集成了 Python，可以在终端下直接运行 Python。

有一些 Linux 发行版的安装器使用 Python 语言编写，例如 Ubuntu 的 Ubiquity 安装器、Red Hat Linux 和 Fedora 的 Anaconda 安装器等等。

另外，Python 标准库中包含了多个可用来调用 *** 作系统功能的库。例如，通过 pywin32 这个软件包，我们能访问 Windows 的 COM 服务以及其他 Windows API；使用 IronPython，我们能够直接调用 Net Framework。

通常情况下，Python 编写的系统管理脚本，无论是可读性，还是性能、代码重用度以及扩展性方面，都优于普通的 shell 脚本。

3、游戏开发

很多游戏使用 C++ 编写图形显示等高性能模块，而使用 Python 或 Lua 编写游戏的逻辑。和 Python 相比，Lua 的功能更简单，体积更小；而 Python 则支持更多的特性和数据类型。

比如说，国际上指明的游戏 Sid Meier's Civilization,就是使用 Python 实现的。

4、编写服务器软件

Python 对于各种网络协议的支持很完善，所以经常被用于编写服务器软件以及网络爬虫。

比如说，Python 的第三方库 Twisted，它支持异步网络编程和多数标准的网络协议（包含客户端和服务器端），并且提供了多种工具，因此被广泛用于编写高性能的服务器软件。

5、科学计算

NumPy、SciPy、Matplotlib 可以让 Python 程序员编写科学计算程序。

以上都只是 Python 应用领域的冰山一角，总的来说，Python 语言不仅可以应用到网络编程、游戏开发等领域，还可以在图形图像处理、只能机器人、爬取数据、自动化运维等多方面展露头角，为开发者提供简约、优雅的编程体验。

在编程语言中， Python 长期稳居前五，不仅已经成为数据分析、人工智能领域必不可少的工具，还被越来越多地公司用于网站搭建。Python 方向岗位的薪水在水涨船高，成为目前最有潜力的编程语言之一。

Python 是一门新手友好、功能强大、高效灵活的编程语言，学会之后无论是想进入数据分析、人工智能、网站开发这些领域，还是希望掌握第一门编程语言，都可以用 Python 来开启无限未来的无限可能！

python能干什么？

个人开发：

1Python有非常完善的基础代码库（标准库，开源库，自定义模块）

比如说：你要开发一个网络爬虫，你可能只需要使用几个代码库就行了,re,requests,selenium,beautifulsoup

2很多人用django来开发自己个人博客，Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。

3也有人使用Twisted来开发网络服务程序，Twisted是用Python实现的基于事件驱动的网络引擎框架，Twisted支持许多常见的传输及应用层协议，包括TCP、UDP、SSL/TLS、>

通常的黑客攻击包括预攻击、攻击和后攻击三个阶段；预攻击阶段主要指一些信息收集和漏洞扫描的过程；攻击过程主要是利用第一阶段发现的漏洞或弱口令等脆弱性进行入侵；后攻击是指在获得攻击目标的一定权限后，对权限的提升、后面安装和痕迹清除等后续工作。与黑客的攻击相比，渗透测试仅仅进行预攻击阶段的工作，并不对系统本身造成危害，即仅仅通过一些信息搜集手段来探查系统的弱口令、漏洞等脆弱性信息。为了进行渗透测试，通常需要一些专业工具进行信息收集。渗透测试工具种类繁多，涉及广泛，按照功能和攻击目标分为网络扫描工具、通用漏洞检测、应用漏洞检测三类。

Python可以用来做什么

其实Python就是一门机器语言，和我们所有c、c++、java的程序员从事的行业是差不多的。

但是又由于它简单好上手，所以有很多之前养不起程序员团队的行业也开始招程序员，就像以前做电商只能跟几个专门做数据的网站买会员，来看一些大数据分析，但是现在很多电商公司都会自己招Python工程师来做大数据。

招一两个爬虫对口的Python工程师就可以了，也不用养团队，性价比对于公司来说也非常高。

而且现在像是人工智能、大数据、网络爬虫工程师、Python自动化运维、python自动化测试、Python web全栈工程师等职位每年都有大量的人才缺口，所以千万不要觉得学习Python没有用。

来来，看看人家的工资眼红一下。

以针对电商行业的广告创意公司为例，工程师主要用到Python的两个功能：一个是拿手绝活spider(爬虫)，有时用的是scrapy开源框架，针对各个电商公司的需求来做数据抓取；一个就是date mining（数据挖取），这个是作为互联网公司亘古不变的主题。

想学习web前端需要掌握的内容也是不少的，对于自学的同学来说会有一些难度，不推荐自学能力差的人。我们在学习的时候需要分阶段进行，做到有计划地学习与训练，具体的学习顺序如下：

web前端学习顺序：

①计算机基础以及PS基础

②前端开发基础（HTML5开发、JavaScript基础到高级、jQuery网页特效、Bootstrap框架）

③移动开发

④前端高级开发（ECMAScript6、Veujs框架开发、webpack、前端页面优化、React框架开发、AngularJS 20框架开发等）

⑤小程序开发

⑥全栈开发（MySQL数据库、Python编程语言、Django框架等）

⑦就业拓展（网站SEO与前端安全技术）

web前端作为互联网相关的重要岗位，许多互联网大厂（如阿里腾讯等）在招聘时会作出要求。学好web前端对于将来掌握前端后端开发、成为全栈架构师很有帮助。

对于想进大厂的应届毕业生，建议做一个学习阶段计划表，同时需要一些具有含金量、能被市场认可的认证证书。它不仅能让你的理论知识联系实际应用，更能对你的求职起到助推作用，是你找工作的一个加分项。

想了解的同学可以关注我，免费领取前端学习课件。

《用Python写网络爬虫》（[澳]理查德 劳森）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：用Python写网络爬虫

作者：[澳]理查德 劳森

译者：李斌

豆瓣评分：72

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2016-8-1

页数：157

内容简介：

作为一种便捷地收集网上信息并从中抽取出可用信息的方式，网络爬虫技术变得越来越有用。使用Python这样的简单编程语言，你可以使用少量编程技能就可以爬取复杂的网站。

《用Python写网络爬虫》作为使用Python来爬取网络数据的杰出指南，讲解了从静态页面爬取数据的方法以及使用缓存来管理服务器负载的方法。此外，本书还介绍了如何使用AJAX URL和Firebug扩展来爬取数据，以及有关爬取技术的更多真相，比如使用浏览器渲染、管理cookie、通过提交表单从受验证码保护的复杂网站中抽取数据等。本书使用Scrapy创建了一个高级网络爬虫，并对一些真实的网站进行了爬取。

《用Python写网络爬虫》介绍了如下内容：

通过跟踪链接来爬取网站；

使用lxml从页面中抽取数据；

构建线程爬虫来并行爬取页面；

将下载的内容进行缓存，以降低带宽消耗；

解析依赖于JavaScript的网站；

与表单和会话进行交互；

解决受保护页面的验证码问题；

对AJAX调用进行逆向工程；

使用Scrapy创建高级爬虫。

本书读者对象

本书是为想要构建可靠的数据爬取解决方案的开发人员写作的，本书假定读者具有一定的Python编程经验。当然，具备其他编程语言开发经验的读者也可以阅读本书，并理解书中涉及的概念和原理。

作者简介：

Richard Lawson来自澳大利亚，毕业于墨尔本大学计算机科学专业。毕业后，他创办了一家专注于网络爬虫的公司，为超过50个国家的业务提供远程工作。他精通于世界语，可以使用汉语和韩语对话，并且积极投身于开源软件。他目前在牛津大学攻读研究生学位，并利用业余时间研发自主无人机。

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