《Python高手之路》——2.4 框架

简介:

本节书摘来自异步社区《Python高手之路》一书中的第2章,第2.4节,作者[法]Julien Danjou(朱利安•丹乔), 王飞龙 译,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

2.4 框架

有许多不同的Python框架可用于开发不同的Python应用。如果是Web应用,可以使用Django(https://www.djangoproject.com/ )、Pylons(http://www.pylonsproject.org/ )、TurboGears(http://turbogears.org/ )、Tornado(http://www.tornadoweb.org/ )、Zope(http://www.zope.org/ )或者Plone(http://plone.org/ )。如果你正在找事件驱动的框架,可以使用Twisted(http://twistedmatrix.com/ )或者Circuits(https://bitbucket.org/prologic/circuits/ )等。

框架和外部库的主要不同在于,应用程序是建立在框架之上的,代码对框架进行扩展而不是反过来。而外部库更像是对代码的扩展,赋予你的代码更多额外的能力,而框架会为你的代码搭好架子,只需要通过某种方式完善这个架子就行了,尽管这可能是把双刃剑。使用框架有很多好处,如快速构建原型并开发,但也有一些明显的缺点,如锁定(lock-in)问题。因此,在决定使用某个框架前需要把这些都考虑在内。

这里推荐的为Python应用选择框架的方法很大程度上类似于前面介绍过的外部库的选择方法,适用于框架是通过一组Python库来进行分发的情况。有时它们还包含用于创建、运行以及部署应用的工具,但这并不影响你采用的标准。前面已经提到过,在已经写了大量代码之后更换外部库是十分痛苦的,但更换框架比这还要难受一千倍,因为通常需要完全重写你的应用程序。举例说明,前面提及的Twisted框架还不能完全支持Python 3。如果你基于Twisted的程序在几年之后想要支持Python 3,那么你将非常不幸,除非全部重写代码选用另一个框架或者有人最终为Twisted提供了Python 3的升级支持。

有些框架与其他框架相比更加轻量级。一个简单的比较就是,Django提供了内置的ORM功能,而Flask则没有。一个框架提供的功能越少,将来遇到问题的越少。然而,框架缺少的每个功能同时也是另一个需要去解决的问题,要么自己写,要么再千挑万选去找另一个能提供这个功能的库。愿意处理哪种场景取决于个人的选择,但需慎重选择。当问题出现时从一个框架升级至其他框架是极其艰巨的任务,就算Python再强大,对于这类问题也没有什么好办法。

相关文章
|
2月前
|
存储 Java 数据处理
(numpy)Python做数据处理必备框架!(一):认识numpy;从概念层面开始学习ndarray数组:形状、数组转置、数值范围、矩阵...
Numpy是什么? numpy是Python中科学计算的基础包。 它是一个Python库,提供多维数组对象、各种派生对象(例如掩码数组和矩阵)以及用于对数组进行快速操作的各种方法,包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/0 、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。 Numpy能做什么? numpy的部分功能如下: ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环)。 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。 用于集成由C、C++
363 1
|
2月前
|
Java 数据处理 索引
(Pandas)Python做数据处理必选框架之一!(二):附带案例分析;刨析DataFrame结构和其属性;学会访问具体元素;判断元素是否存在;元素求和、求标准值、方差、去重、删除、排序...
DataFrame结构 每一列都属于Series类型,不同列之间数据类型可以不一样,但同一列的值类型必须一致。 DataFrame拥有一个总的 idx记录列,该列记录了每一行的索引 在DataFrame中,若列之间的元素个数不匹配,且使用Series填充时,在DataFrame里空值会显示为NaN;当列之间元素个数不匹配,并且不使用Series填充,会报错。在指定了index 属性显示情况下,会按照index的位置进行排序,默认是 [0,1,2,3,...] 从0索引开始正序排序行。
290 0
|
2月前
|
Java 数据挖掘 数据处理
(Pandas)Python做数据处理必选框架之一!(一):介绍Pandas中的两个数据结构;刨析Series:如何访问数据;数据去重、取众数、总和、标准差、方差、平均值等;判断缺失值、获取索引...
Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库,它是基于 Python 编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具,特别适用于处理结构化数据,如表格型数据(类似于Excel表格)。 Pandas 是数据科学和分析领域中常用的工具之一,它使得用户能够轻松地从各种数据源中导入数据,并对数据进行高效的操作和分析。 Pandas 主要引入了两种新的数据结构:Series 和 DataFrame。
468 0
|
2月前
|
Java 数据处理 索引
(numpy)Python做数据处理必备框架!(二):ndarray切片的使用与运算;常见的ndarray函数:平方根、正余弦、自然对数、指数、幂等运算;统计函数:方差、均值、极差;比较函数...
ndarray切片 索引从0开始 索引/切片类型 描述/用法 基本索引 通过整数索引直接访问元素。 行/列切片 使用冒号:切片语法选择行或列的子集 连续切片 从起始索引到结束索引按步长切片 使用slice函数 通过slice(start,stop,strp)定义切片规则 布尔索引 通过布尔条件筛选满足条件的元素。支持逻辑运算符 &、|。
195 0
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 量子技术
GQNN框架:让Python开发者轻松构建量子神经网络
为降低量子神经网络的研发门槛并提升其实用性,本文介绍一个名为GQNN(Generalized Quantum Neural Network)的Python开发框架。
134 4
GQNN框架:让Python开发者轻松构建量子神经网络
|
5月前
|
JSON 监控 BI
拼多多批量下单工具,拼多多买家批量下单软件,低价下单python框架分享
使用Selenium实现自动化操作流程多线程订单处理提升效率
|
5月前
|
机器人 数据安全/隐私保护 Python
企业微信自动回复软件,企业微信自动回复机器人,python框架分享
企业微信机器人包含完整的消息处理流程,支持文本消息自动回复、事件处理、消息加密解密等功能
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
【Pytorch框架搭建神经网络】基于DQN算法、优先级采样的DQN算法、DQN + 人工势场的避障控制研究(Python代码实现)
【Pytorch框架搭建神经网络】基于DQN算法、优先级采样的DQN算法、DQN + 人工势场的避障控制研究(Python代码实现)
111 1
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
【DQN实现避障控制】使用Pytorch框架搭建神经网络,基于DQN算法、优先级采样的DQN算法、DQN + 人工势场实现避障控制研究(Matlab、Python实现)
【DQN实现避障控制】使用Pytorch框架搭建神经网络,基于DQN算法、优先级采样的DQN算法、DQN + 人工势场实现避障控制研究(Matlab、Python实现)
189 0
|
5月前
|
JSON 数据安全/隐私保护 数据格式
拼多多批量下单软件,拼多多无限账号下单软件,python框架仅供学习参考
完整的拼多多自动化下单框架,包含登录、搜索商品、获取商品列表、下单等功能。

推荐镜像

更多