pythonweb框架排行？

1 Django

Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MTV的框架模式，即模型M，模板T和视图V。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的，即是CMS(内容管理系统)软件。Django与其他框架比较，它有个比较独特的特性，支持orm，将数据库的 *** 作封装成为python，对于需要适用多种数据库的应用来说是个比较好的特性。不过这种特性，已经有其他库完成了，sqlalchemy

2Flask

Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。其WSGI工具箱采用Werkzeug，模板引擎则使用Jinja2。Flask使用BSD授权。

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。

Flask很轻，花很少的成本就能够开发一个简单的网站。非常适合初学者学习。Flask框架学会以后，可以考虑学习插件的使用。例如使用WTForm+Flask-WTForm来验证表单数据，用SQLAlchemy+Flask-SQLAlchemy来对你的数据库进行控制。

3Tornado

Tornado是一种Web服务器软件的开源版本。Tornado和现在的主流Web服务器框架(包括大多数Python的框架)有着明显的区别：它是非阻塞式服务器，而且速度相当快。

得利于其非阻塞的方式和对epoll的运用，Tornado每秒可以处理数以千计的连接，因此Tornado是实时Web服务的一个理想框架。不过现在与众多的框架比较，Tornado已经被抛在了后面，Django已经超过了它，更不说其他框架了，只能说Tornado使用纯python开发的性能还是不能与其他框架借助于cython开发的性能相比。

4webpy

webpy是一个Python的web框架，它简单而且功能强大。webpy是公开的，无论用于什么用途都是没有限制的。而且相当的小巧，应当归属于轻量级的web框架。但这并不影响webpy的强大，而且使用起来很简单、很直接。在实际应用上，webpy更多的是学术上的价值，因为你可以看到更多web应用的底层，这在当今“抽象得很好”的web框架上是学不到的：)

5Aio>

高性能异步web框架，既有客户端的也有服务端的，还支持web-socket

6Sanic

与flask类似，并支持异步

7Vibora

旨在成为最快的pythonweb框架。vibora的高性能依赖于cython实现的uvloop异步框架及cython实现的>

8Bottle

Bottle是一个简单高效的遵循WSGI的微型pythonWeb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。

9Falcon

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。

10weppy

性能优于flask的一个全栈web框架

select、poll 和 epoll 都是 Linux API 提供的 IO 复用方式。

相信大家都了解了Unix五种IO模型，不了解的可以 => 查看这里

[1] blocking IO - 阻塞IO
[2] nonblocking IO - 非阻塞IO
[3] IO multiplexing - IO多路复用
[4] signal driven IO - 信号驱动IO
[5] asynchronous IO - 异步IO

其中前面4种IO都可以归类为synchronous IO - 同步IO，而select、poll、epoll本质上也都是同步I/O，因为他们都需要在读写事件就绪后自己负责进行读写，也就是说这个读写过程是阻塞的。

与多进程和多线程技术相比，I/O多路复用技术的最大优势是系统开销小，系统不必创建进程/线程，也不必维护这些进程/线程，从而大大减小了系统的开销。

在介绍select、poll、epoll之前，首先介绍一下Linux *** 作系统中 基础的概念 ：

我们先分析一下select函数

int select(int maxfdp1,fd_set readset,fd_set writeset,fd_set exceptset,const struct timeval timeout);

参数说明
int maxfdp1 指定待测试的文件描述字个数，它的值是待测试的最大描述字加1。
fd_set readset , fd_set writeset , fd_set exceptset
fd_set 可以理解为一个集合，这个集合中存放的是文件描述符(file descriptor)，即文件句柄。中间的三个参数指定我们要让内核测试读、写和异常条件的文件描述符集合。如果对某一个的条件不感兴趣，就可以把它设为空指针。
const struct timeval timeout timeout 告知内核等待所指定文件描述符集合中的任何一个就绪可花多少时间。其timeval结构用于指定这段时间的秒数和微秒数。

返回值
int 若有就绪描述符返回其数目，若超时则为0，若出错则为-1

select()的机制中提供一种 fd_set 的数据结构，实际上是一个long类型的数组，每一个数组元素都能与一打开的文件句柄（不管是Socket句柄,还是其他文件或命名管道或设备句柄）建立联系，建立联系的工作由程序员完成，当调用select()时，由内核根据IO状态修改fd_set的内容，由此来通知执行了select()的进程哪一Socket或文件可读。

从流程上来看，使用select函数进行IO请求和同步阻塞模型没有太大的区别，甚至还多了添加监视socket，以及调用select函数的额外 *** 作，效率更差。但是，使用select以后最大的优势是用户可以在一个线程内同时处理多个socket的IO请求。用户可以注册多个socket，然后不断地调用select读取被激活的socket，即可达到在同一个线程内同时处理多个IO请求的目的。而在同步阻塞模型中，必须通过多线程的方式才能达到这个目的。

poll的机制与select类似，与select在本质上没有多大差别，管理多个描述符也是进行轮询，根据描述符的状态进行处理，但是poll没有最大文件描述符数量的限制。也就是说，poll只解决了上面的问题3，并没有解决问题1，2的性能开销问题。

下面是pll的函数原型：

poll改变了文件描述符集合的描述方式，使用了 pollfd 结构而不是select的 fd_set 结构，使得poll支持的文件描述符集合限制远大于select的1024

参数说明

struct pollfd fds fds 是一个 struct pollfd 类型的数组，用于存放需要检测其状态的socket描述符，并且调用poll函数之后 fds 数组不会被清空；一个 pollfd 结构体表示一个被监视的文件描述符，通过传递 fds 指示 poll() 监视多个文件描述符。其中，结构体的 events 域是监视该文件描述符的事件掩码，由用户来设置这个域，结构体的 revents 域是文件描述符的 *** 作结果事件掩码，内核在调用返回时设置这个域

nfds_t nfds 记录数组 fds 中描述符的总数量

返回值
int 函数返回fds集合中就绪的读、写，或出错的描述符数量，返回0表示超时，返回-1表示出错；

epoll在Linux26内核正式提出，是基于事件驱动的I/O方式，相对于select来说，epoll没有描述符个数限制，使用一个文件描述符管理多个描述符，将用户关心的文件描述符的事件存放到内核的一个事件表中，这样在用户空间和内核空间的copy只需一次。

Linux中提供的epoll相关函数如下：

1 epoll_create 函数创建一个epoll句柄，参数 size 表明内核要监听的描述符数量。调用成功时返回一个epoll句柄描述符，失败时返回-1。

2 epoll_ctl 函数注册要监听的事件类型。四个参数解释如下：

epoll_event 结构体定义如下：

3 epoll_wait 函数等待事件的就绪，成功时返回就绪的事件数目，调用失败时返回 -1，等待超时返回 0。

epoll是Linux内核为处理大批量文件描述符而作了改进的poll，是Linux下多路复用IO接口select/poll的增强版本，它能显著提高程序在大量并发连接中只有少量活跃的情况下的系统CPU利用率。原因就是获取事件的时候，它无须遍历整个被侦听的描述符集，只要遍历那些被内核IO事件异步唤醒而加入Ready队列的描述符集合就行了。

epoll除了提供select/poll那种IO事件的水平触发（Level Triggered）外，还提供了边缘触发（Edge Triggered），这就使得用户空间程序有可能缓存IO状态，减少epoll_wait/epoll_pwait的调用，提高应用程序效率。

LT和ET原本应该是用于脉冲信号的，可能用它来解释更加形象。Level和Edge指的就是触发点，Level为只要处于水平，那么就一直触发，而Edge则为上升沿和下降沿的时候触发。比如：0->1 就是Edge，1->1 就是Level。

ET模式很大程度上减少了epoll事件的触发次数，因此效率比LT模式下高。

一张图总结一下select,poll,epoll的区别：

epoll是Linux目前大规模网络并发程序开发的首选模型。在绝大多数情况下性能远超select和poll。目前流行的高性能web服务器Nginx正式依赖于epoll提供的高效网络套接字轮询服务。但是，在并发连接不高的情况下，多线程+阻塞I/O方式可能性能更好。

既然select，poll，epoll都是I/O多路复用的具体的实现，之所以现在同时存在，其实他们也是不同历史时期的产物

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1减少 >

在Linux平台上获取系统时间的方法有很多，比如使用time()函数、gettimeofday()函数和localtime()函数等，大部分函数本质上都是通过系统调用来获取时间的。但是使用系统调用时，有一个问题需要特别关注，就是系统调用开销的问题。

Nginx服务器程序在获取系统时间时，本质上使用的是gettimeofday函数，该函数是C语言库提供的函数，从严格意义上来讲，该函数不也是系统调用，但它是对系统调用sys_gettimeofday()的封装，因此一般也就认为它是一个系统调用了。
大家都知道，Linux平台上程序函数调用可以分为库调用和系统调用两大类，这里不过多的解释这两种机制的不同，主要是明确系统调用与库调用相比，时间成本是相当巨大的。程序执行一次系统调用将至少经过一下步骤：

在Linux平台上使用C语言进行程序设计时，为了精确获取系统时间，我们经常会使用gettimeofday()这个函数。该函数的原型为：

调用该函数后，当前的时间将用timeval结构体返回，时间可以精确到微秒。当地时区的信息则放在timezone结构体中。timeval结构体的定义为：

gettimeofday()函数在执行过程中，一般情况下实际上是调用了另一个函数sys_gettimeofday()，该函数才是名副其实的系统调用，通过该调用就可以获取保存在系统内核中的时间信息。在实际程序设计中是不提倡频繁使用gettimeofday()函数的。
vsyscall方式在内存中创建了一个内核态的共享页面，它的数据由内核来维护，但这块区域用户态也有权限访问，通过这样的机制，不经过系统中断和陷入内核也能获取一些内核信息。x86_64体系上使用vsyscall方式实现了gettimeofday()的功能，这样系统开销比普通的系统调用要小的多。

Nginx服务器重视程序的高效运行，Nginx程序采取缓存时间的方法来减少对gettimeofday()的调用，并且每个工作进程会自行维护时间缓存。Nginx的时间缓存一般会赋值给一下四种变量，更新缓存时是同步更新的。

Nginx服务器更新时间缓存的两个函数是ngx_time_update()和ngx_time_sigsafe_update()，具体的实现的源码都在/nginx/src/core/ngx_timec中可以找到。我们分别来分析一下它们的源码。
1ngx_time_update()
该函数是Nginx服务器时间管理的核心函数。更新时间缓存的过程实际上是一个写缓存的过程，Nginx服务器为了解决信号处理过程中更新时间缓存产生的数据一致性的问题，需要使用原子变量ngx_time_lock进行写加锁。

2ngx_time_update()的调用
该函数的调用时机主要有三个：一是在Nginx服务器主进程捕捉、处理完一个信号返回的时候。二是在缓存索引管理进程中调用该函数，用于标记缓存数据的时间属性。三是在Nginx服务器工作进程中在进行事件处理时调用了该函数。主要是第三种情况对该函数的调用频率较高。
epoll_wait()函数用于等待事件的产生，执行epoll_wait()函数返回后会调用ngx_time_update()函数更新时间缓存。当epoll机制通知有事件到达或者epoll机制超时退出时，Nginx服务器程序就会更新一次缓存时间。然后调用各个事件对应的处理函数处理事件。

指令timer_resolution用于设置执行两次缓存时间更新工作之间的间隔时间。该参数设置的越大，则对系统调用gettimeofday()的使用频率就越低，但缓存时间的精度也就越低。该指令的语法结构为：

其中的Interval参数就是更新时间间隔，默认值为100ms。该指令只能在Nginx配置文件的全局块中进行设置。

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