用python的django或者web.py做服务器,性能上有瓶颈吗?

用python的django或者web.py做服务器,性能上有瓶颈吗?,第1张

不过,既然接受了Python的简单易用和快速开发优势,作为tradeoff,就要学会接受和处理Python的一些缺点。用django作数据服务器两年多,确实会有一些性能问题。

1异步django的>

2缓存和队列用ZeroMQ、Memcached来做缓存和队列就解决了。

3影响性能的函数如果真的有CPU密集型的函数影响性能,可以编译成C来解决性能问题,一些矩阵 *** 作也可以通过numpy来解决

·Web应用开发
Python常被用于Web开发,随着Python的Web开发框架逐渐成熟,如Django、flask等等,开发者们可以更轻松地开发和管理复杂的Web程序。通过mod_wsgi模块,Apache可以运行Python编写的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(如图 1 所示),也是使用 Python
实现的。不仅如此,全球最大的视频网站 Youtube 以及 Dropbox(一款网络文件同步工具)也都是用 Python 开发的。
·自动化运维
Python 是标准的系统组件,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。
·人工智能领域
人工智能是现如今非常火的一个方向, Python
在人工智能领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面,都是主流的编程语言。可以这么说,基于大数据分析和深度学习发展而来的人工智能,其本质上已经无法离开
Python 的支持了。
·网络爬虫
Python语言很早就用来编写网络爬虫。Google 等搜索引擎公司大量地使用 Python 语言编写网络爬虫。从技术层面上将,Python
提供有很多服务于编写网络爬虫的工具,例如 urllib、Selenium 和 BeautifulSoup 等,还提供了一个网络爬虫框架 Scrapy。
·游戏开发
很多游戏都是使用C++编写图形显示等高性能的模块,使用Python或Lua编写游戏的逻辑,相比Python,Lua的功能更简单,体积也更小,但Python支持更多的特性和数据类型。除此之外,Python
可以直接调用 Open GL 实现 3D 绘制,这是高性能游戏引擎的技术基础。事实上,有很多 Python 语言实现的游戏引擎,例如 Pygame、Pyglet
以及 Cocos 2d 等。

Python不仅仅是一门设计优秀的编程语言,能够完成现实中的各种任务,同时我们也可以在任何场合应用Python,从网站、游戏开发到机器人和航天飞机控制。因为Python对初学者十分友好,学习Python语言的群体正在日渐壮大。那么Python工程师在企业里的角色定位有哪些呢?小编认为主要覆盖以下四大业务模块:

一、验证算法

主流研究方向包括但不仅限于视频算法工程师、图像处理算法工程师、音频算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师等。能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

二、快速开发:

快速开发这个应该都比较熟悉,就是用相对成熟的框架,和相对较少的代码来开发网站,Python在网站前后台都有不少成熟的框架,如flask、bottle、tornado等等使用较多。目前国内外都有不少知名网站都是用Python来开发的,比如国内的知乎、豆瓣等这些网站。

三、测试运维:

指的是用python实现的测试工具以及过程,包含服务器端、客户端、web等这些自动化测试过程,自动化性能测试的执行、监控和分析,常用的框架有seleniumappium等。python可以写很多的脚本,把运维工作中日常 *** 作涵盖了监控,部署,网络配置,日志分析,安全检测等这些“ *** 作”做到极致。并且,python在服务器管理工具上也同样丰富,比如配置管理(saltstack)、批量执行(fabric,saltstack)、虚拟化管理(python-libvirt)、云计算(openstack)等等。

四、数据分析

NumPy、SciPy和Matplotlib被公认为是Python领域最出色的程序库。NumPy是一个通用程序库,不仅支持常用的数值数组,同时提供了用于高效处理这些数组的函数。SciPy是Python的科学计算库,对NumPy的功能进行了大量扩充,同时也有部分功能是重合的。Matplotlib是一个2D绘图库,在绘制图形和图像方面提供了良好的支持。当前Matplotlib已经并入SciPy中并支持NumPy。

想必很多同学都会有如下疑问:如何通过自学成长为一名合格的Python工程师呢?这里我给大家的建议就是多看、多想和多敲。多看别人的优秀代码,可以从GitHub、Kaggle等网站查看到Python作的项目,也可以看Python类的书籍和一些优质成套的视频教程,学习别人代码的逻辑思路和步骤的同时,在实践中多动手去敲代码,让编程成为兴趣驱动学习才能收获意想不到的效果。


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