浅析常用的Python Web的几大框架

简介: 浅析常用的Python Web的几大框架

在各种语言平台中,python涌现的web框架恐怕是最多的,是一个百花齐放的世界,各种micro-framework、framework不可胜数;猜想原因应该是在python中构造框架十分简单,使得轮子不断被发明。所


以在Python社区总有关于Python框架孰优孰劣的话题。下面就给大家介绍一下python的几大框架:

Django


Django 应该是最出名的py框架,Google App Engine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。


Django提供的方便,也意味着Django内置的ORM跟框架内的其他模块耦合程度高。


应用程序必须使用Django内置的ORM,否则就不能享受到框架内提供的种种基于其ORM的便利;理论上可以切换掉其ORM模块,但这就相当于要把装修完毕的房子拆除重新装修,倒不如一开始就去毛胚房做


全新的装修。


Django的卖点是超高的开发效率,其性能扩展有限;采用Django的项目,在流量达到一定规模后,都需要对其进行重构,才能满足性能的要求。


而Django的缺点主要源自Django坚持自己造所有的轮子,整个系统相对封闭,Django最为人诟病的地方有:


·  系统紧耦合,如果你觉得Django内置的某项功能不是很好,想用喜欢的第三方库来代替是很难的,比如下面将要说的ORM、Template。要在Django里用SQLAlchemy或Mako几乎是不可能,即使打了一


些补丁用上了也会让你觉得非常非常别扭。


·  Django自带的ORM远不如SQLAlchemy强大,除了在Django这一亩三分地,SQLAlchemy是Python世界里事实上的ORM标准,其它框架都支持SQLAlchemy了,唯独Django仍然坚持自己的那一套。Django的


开发人员对SQLAlchemy的支持也是有 过讨论和尝试的,不过最终还是放弃了,估计是代价太高且跟Django其它的模块很难合到一块。


· Template功能比较弱,不能插入Python代码,要写复杂一点的逻辑需要另外用Python实现Tag或Filter。Django的模板系统设计十分有意思,也应该其框架内影响最大、争议最大的部分。


Django模板的设计哲学是彻底的将代码、样式分离;asp.net提倡将代码/模板分离,但技术上还是可以混合;而Django则是从根本上杜绝在模板中进行编码、处理数据的可能。


比方说,asp.net模板中可以写:

<%
  int i;
  for(i==0;i<10;i++){
  ....
  }
%>

Django是彻底不支持嵌入类似上面的代码,仅能使用其模板内置的函数;这实际上,是为其模板构造了一种“新语言”;由于此“新语言”十分简单,所以也能够将其模板移植到不同平台。


大多数情况下,Django的模板功能是足够的,但对于特殊(有时“特殊”也不是十分特殊)的情况,还是需要在模板中嵌入代码,那么就需要根据其模板系统的规则做模板扩展。有时候,模板中直接写


一行代码能够解决的问题,用模板扩展实现后,会变成十几行代码。


是否容忍在模板中编程,正是Django模板争议最大之处。

Pylons & TurboGears & repoze.bfg


除了Django另一个大头就是Pylons了,因为TurboGears2.x是基于Pylons来做的,而repoze.bfg也已经并入Pylons project里这个大的项目里,后面不再单独讨论TurboGears和repoze.bfg了。


Pylons和Django的设计理念完全不同,Pylons本身只有两千行左右的Python代码,不过它还附带有一些几乎就是Pylons御用 的第三方模块。Pylons只提供一个架子和可选方案,你可以根据自己的喜好自


由的选择Template、ORM、form、auth等组件,系统高度可 定制。我们常说Python是一个胶水语言(glue language),那么我们完全可以说Pylons就是一个用胶水语言设计的胶水框架。


选择Pylons多是选择了它的自由,选择了自由的同时也预示着你选择了噩梦:


·  学习噩梦,Pylons依赖于许多第三方库,它们并不是Pylons造,你学Pylons的同时还得学这些库怎么使用,关键有些时候你都不知道你 要学什么。Pylons的学习曲线相对比Django要高的多,而之


前Pylons的官方文档也一直是人批评的对象,好在后来出了The Definitive Guide to Pylons这本书,这一局面有所改观。因为这个原因,Pylons一度被誉为只适合高手使用的Python框架。


·  调试噩梦,因为牵涉到的模块多,一旦有错误发生就比较难定位问题处在哪里。可能是你写的程序的错、也可能是Pylons出错了、再或是SQLAlchemy出错了、搞不好是formencode有bug,反正很凌


乱了。这个只有用的很熟了才能解决这个问题。


·  升级噩梦,安装Pylons大大小小共要安装近20个Python模块,各有各自的版本号,要升级Pylons的版本,哪个模块出了不兼容的问题都有可能,升级基本上很难很难。至今reddit的Pylons还停留在


古董的0.9.6上,SQLAlchemy也还是0.5.3的版本,应该跟这条有关系。


Pylons和repoze.bfg的融合可能会催生下一个能挑战Django地位的框架。


Tornado & web.py


Tornado( http://www.tornadoweb.org )是Facebook开源出来的框架,其哲学跟Django近乎两个极端。Tornado即是一个Web server(对此本文不作详述),同时又是一个类web.py的micro-framework。


Tornado走的是少而精的方向,它也有提供模板功能;虽然不鼓励,但作者是可以允许在模板进行少量编码(直接嵌入单行py代码)的。


如果跟asp.net相比,Tornado有点类似仅实现了AsyncHttpHandler;除此之外,全部需要自己去实现。


好吧,其实它有模板,有国际化支持,甚至还有内置的OAuth/OpenID模块,方便做第三方登录,它其实也直接实现了Http服务器。


但它没有ORM(仅有一个mysql的超简单封装),甚至没有Session支持,更不要说Django那样自动化的后台。


假设是一个大型网站,在高性能的要求下,框架的各个部分往往都需要定制,可以复用的模块非常少;一个以Django开发的网站,各部分经过不断的定制,Django框架剩下的,很有可能也就是tornado一


开始所能提供的这部分。


殊途同归。


HTTP服务器


Tornado为了高效实现Comet/后端异步调用HTTP接口,是直接内嵌了HTTP服务器。


前端无需加apache / lighttpd / nginx等也可以供浏览器访问;但它并没有完整实现HTTP 1.1的协议,所以官方文档是推荐用户在生产环境下在前端使用nginx,后端反向代理到多个Tornado实例。


Tornado本身是单线程的异步网络程序,它默认启动时,会根据CPU数量运行多个实例;充分利用CPU多核的优势。


单线程异步


网站基本都会有数据库操作,而Tornado是单线程的,这意味着如果数据库查询返回过慢,整个服务器响应会被堵塞。


数据库查询,实质上也是远程的网络调用;理想情况下,是将这些操作也封装成为异步的;但Tornado对此并没有提供任何支持。


一个系统,要满足高流量;是必须解决数据库查询速度问题的!


数据库若存在查询性能问题,整个系统无论如何优化,数据库都会是瓶颈,拖慢整个系统!


异步并**不能**从本质上提到系统的性能;它仅仅是避免多余的网络响应等待,以及切换线程的CPU耗费。


如果数据库查询响应太慢,需要解决的是数据库的性能问题;而不是调用数据库的前端Web应用。


对于实时返回的数据查询,理想情况下需要确保所有数据都在内存中,数据库硬盘IO应该为0;这样的查询才能足够快;而如果数据库查询足够快,那么前端web应用也就无将数据查询封装为异步的必要。


就算是使用协程,异步程序对于同步程序始终还是会提高复杂性;需要衡量的是处理这些额外复杂性是否值得。


如果后端有查询实在是太慢,无法绕过,Tornaod的建议是将这些查询在后端封装独立封装成为HTTP接口,然后使用Tornado内置的异步HTTP客户端进行调用。


相关文章
|
1天前
|
机器学习/深度学习 JSON 编译器
C++ 资源大全:标准库、Web框架、人工智能等 | 最全整理
C++ 资源列表,内容包括: 标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等
8 1
|
1天前
|
Go
golang学习3,golang 项目中配置gin的web框架
golang学习3,golang 项目中配置gin的web框架
|
1天前
|
缓存 数据库连接 数据库
构建高性能的Python Web应用:优化技巧与最佳实践
本文探讨了如何通过优化技巧和最佳实践来构建高性能的Python Web应用。从代码优化到服务器配置,我们将深入研究提高Python Web应用性能的各个方面。通过本文,读者将了解到一系列提高Python Web应用性能的方法,从而更好地应对高并发和大流量的挑战。
|
4天前
|
数据采集 NoSQL 中间件
python-scrapy框架(四)settings.py文件的用法详解实例
python-scrapy框架(四)settings.py文件的用法详解实例
9 0
|
4天前
|
存储 数据采集 数据库
python-scrapy框架(三)Pipeline文件的用法讲解
python-scrapy框架(三)Pipeline文件的用法讲解
7 0
|
4天前
|
存储 数据采集 JSON
python-scrapy框架(二)items文件夹的用法讲解
python-scrapy框架(二)items文件夹的用法讲解
11 0
|
4天前
|
数据采集 前端开发 中间件
python-scrapy框架(一)Spider文件夹的用法讲解
python-scrapy框架(一)Spider文件夹的用法讲解
10 0
|
4天前
|
存储 程序员 API
python web开发示例详解
python web开发示例详解
13 0
|
5天前
|
数据采集 Python
使用Python实现简单的Web爬虫
本文将介绍如何使用Python编写一个简单的Web爬虫,用于抓取网页上的信息。通过分析目标网页的结构,利用Python中的requests和Beautiful Soup库,我们可以轻松地提取所需的数据,并将其保存到本地或进行进一步的分析和处理。无论是爬取新闻、股票数据,还是抓取图片等,本文都将为您提供一个简单而有效的解决方案。
|
6天前
|
持续交付 Python
使用Python实现自动化Web内容巡检
使用Python实现自动化Web内容巡检
17 1