皮皮网

【caffe 源码】【68源码网】【预言机源码】django url 源码

2024-12-23 01:36:23 来源:macd指标背离源码

1.django如何实现并发的(django并发)
2.哪里能够买到商用的django项目源码(2023年最新整理)
3.django有什么用(2023年最新解答)

django url 源码

django如何实现并发的(django并发)

       å¯¼è¯»ï¼šæœ¬ç¯‡æ–‡ç« é¦–席CTO笔记来给大家介绍有关django如何实现并发的的相关内容,希望对大家有所帮助,一起来看看吧。

python并发编程-进程池

       åœ¨åˆ©ç”¨Python进行系统管理的时候,特别是同时操作多个文件目录,或者远程控制多台主机,并行操作可以节约大量的时间。多进程是实现并发的手段之一,需要注意的问题是:

       ä¾‹å¦‚当被操作对象数目不大时,可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程,十几个还好,但如果是上百个,上千个。。。手动的去限制进程数量却又太过繁琐,此时可以发挥进程池的功效。

       æˆ‘们就可以通过维护一个进程池来控制进程数目,比如piledwithversion:4.8.4onJanuary::

       os:Linux-3..0--generic#~..1-UbuntuSMPFriJul::UTC

       nodename:ubuntu

       machine:i

       clocksource:unix

       detectednumberofCPUcores:2

       currentworkingdirectory:/home/fnngj/pydj/myweb

       detectedbinarypath:/usr/local/bin/uwsgi

       !!!nointernalroutingsupport,rebuildwithpcresupport!!!

       chdir()to/home/fnngj/pydj/myweb

       yourprocessesnumberlimitis

       yourmemorypagesizeisbytes

       detectedmaxfiledescriptornumber:

       lockengine:pthreadrobustmutexes

       thunderlock:disabled(youcanenableitwith--thunder-lock)

       uwsgisocket0boundtoTCPaddress:fd3

       Pythonversion:3.4.3(default,Oct,::)[GCC4.8.4]

       ***Pythonthreadssupportisdisabled.Youcanenableitwith--enable-threads

***

       Pythonmaininterpreterinitializedat0x8bdc0

       yourserversocketlistenbacklogislimitedtoconnections

       yourmercyforgracefuloperationsonworkersisseconds

       mappedbytes(KB)for4cores

       ***OperationalMODE:preforking

***

       WSGIapp0(mountpoint='')readyin1secondsoninterpreter0x8bdc0pid:(defaultapp)

       ***uWSGIisrunninginmultipleinterpretermode

***

       spawneduWSGImasterprocess(pid:)

       spawneduWSGIworker1(pid:,cores:1)

       spawneduWSGIworker2(pid:,cores:1)

       spawneduWSGIworker3(pid:,cores:1)

       spawneduWSGIworker4(pid:,cores:1)

       å¤åˆ¶ä»£ç 

       æ³¨æ„æŸ¥çœ‹uwsgi的启动信息,如果有错,就要检查配置文件的参数是否设置有误。

       å†æŽ¥ä¸‹æ¥è¦åšçš„就是修改nginx.conf配置文件。打开/etc/nginx/nginx.conf文件,添加如下内容。

       å¤åˆ¶ä»£ç 

       â€¦â€¦

       server{

       listen;

       server_name.0.0.1

       charsetUTF-8;

       access_log/var/log/nginx/myweb_access.log;

       error_log/var/log/nginx/myweb_error.log;

       client_max_body_sizeM;

       location/{

       includeuwsgi_params;

       uwsgi_pass.0.0.1:;

       uwsgi_read_timeout2;

       }

       location/static{

       expiresd;

       autoindexon;

       add_headerCache-Controlprivate;

       alias/home/fnngj/pydj/myweb/static/;

       }

       }

       â€¦â€¦

       å¤åˆ¶ä»£ç 

       listen指定的是nginx代理uwsgi对外的端口号。

       server_name网上大多资料都是设置的一个网址(例,wwwexamplecom),我这里如果设置成网址无法访问,所以,指定的到了本机默认ip。

       åœ¨è¿›è¡Œé…ç½®çš„时候,我有个问题一直想不通。nginx到底是如何uwsgi产生关联。现在看来大概最主要的就是这两行配置。

       includeuwsgi_params;

       uwsgi_pass.0.0.1:;

       include必须指定为uwsgi_params;而uwsgi_pass指的本机IP的端口与myweb_uwsgi.ini配置文件中的必须一直。

       çŽ°åœ¨é‡æ–°å¯åŠ¨nginx,翻看上面重启动nginx的命令。然后,访问:mand_line()通过命令行参数,创建一个管理类。然后运行他的execute()。

       如果设置了reload,将会在启动前先check_errors。

       check_errors()是caffe 源码个闭包,所以上文结尾是(django.setup)()。

       直接看最后一句settings.INSTALLED_APPS。从settings中抓取app

       注意,这个settings还不是我们项目中的settings.py。而是一个对象,位于django\conf\__init__.py

       这是个Settings类的懒加载封装类,直到__getattr__取值时才开始初始化。然后从Settings类的实例中取值。且会讲该值赋值到自己的__dict__上(下次会直接在自己身上找到,因为__getattr__优先级较低)

       为了方便debug,我们直接写个run.py。不用命令行的方式。

       项目下建个run.py,模拟runserver命令

       debug抓一下setting_module

       回到setup()中的最后一句apps.populate(settings.INSTALLED_APPS)

       开始看apps.populate()

       首先看这段

       这些App最后都会封装成为AppConfig。且会装载到self.app_configs字典中

       随后,分别调用每个appConfig的import_models()和ready()方法。

       App的装载部分大体如此

       为了方便debug我们改写下最后一句

       res的类型是Commanddjango.contrib.staticfiles.management.commands.runserver.Commandobjectat0xEDA0

       重点是第二句,让我们跳到run_from_argv()方法,这里对参数进行了若干处理。

       用pycharm点这里的handle会进入基类的方法,无法得到正确的走向。实际上子类Commond重写了这个方法。

       这里分为两种情况,如果是reload重载时,会直接执行inner_run(),而项目启动需要先执行其他逻辑。

       django项目启动时,实际上会启动两次,如果我们在项目入口(manage.py)中设置个print,会发现它会打印两次。

       第一次启动时,DJANGO_AUTORELOAD_ENV为None,无法进入启动逻辑。会进入restart_with_reloader()。

       在这里会将DJANGO_AUTORELOAD_ENV置为True,随后重启。

       第二次时,可以进入启动逻辑了。

       这里创建了一个django主线程,将inner_run()传入。

       随后本线程通过reloader.run(django_main_thread),创建一个轮询守护进程。

       我们接下来看django的68源码网主线程inner_run()。

       当我们看到wsgi时,django负责的启动逻辑,就此结束了。接下来的工作交由wsgi服务器了

       这相当于我们之前在fastapi中说到的,将fastapi的app交由asgi服务器。(asgi也是django提出来的,两者本质同源)

       那么这个wsgi是从哪来的?让我们来稍微回溯下

       这个settings是一个对象,在之前的操作中已经从settings.py配置文件中获得了自身的属性。所以我们只需要去settings.py配置文件中寻找。

       我们来寻找这个get_wsgi_application()。

       它会再次调用setup(),重要的是,返回一个WSGIHandler类的实例。

       这就是wsgiapp本身。

       load_middleware()为构建中间件堆栈,这也是wsgiapp获取setting信息的唯一途径。导入settings.py,生成中间件堆栈。

       如果看过我之前那篇fastapi源码的,应该对中间件堆栈不陌生。

       app入口→中间件堆栈→路由→路由节点→endpoint

       所以,wsgiapp就此构建完毕,服务器传入请求至app入口,即可经过中间件到达路由进行分发。

去哪里找python的开源项目

       GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台,因为只支持git作为唯一的版本库格式进行托管,故名GitHub。作为开源代码库以及版本控制系统,Github拥有超过万开发者用户。随着越来越多的应用程序转移到了云上,Github已经成为了管理软件开发以及发现已有代码的首选方法。在GitHub,用户可以十分轻易地找到海量的开源代码。

       下面给大家介绍一些GitHub上个开源项目:

       (1)TensorFlowModels

       如果你对机器学习和深度学习感兴趣,一定听说过TensorFlow。TensorFlowModels是一个开源存储库,可以找到许多与深度学习相关的库和模型。

       (GitHub:)

       (2)Keras

       Keras是一个高级神经网络API,用Python编写,能够在TensorFlow,CNTK或Theano之上运行。旨在完成深度学习的快速开发(GitHub:)

       (3)Flask

       Flask是一个微型的Python开发的Web框架,基于Werkzeug?WSGI工具箱和Jinja2模板引擎,使用BSD授权。

       (GitHub:)

       (4)scikit-learn

       scikit-learn是一个用于机器学习的Python模块,基于NumPy、SciPy和matplotlib构建。,预言机源码并遵循BSD许可协议。

       (GitHub:)

       (5)Zulip

       Zulip是一款功能强大的开源群聊应用程序,它结合了实时聊天的即时性和线程对话的生产力优势。Zulip作为一个开源项目,被许多世界强企业,大型组织以及其他需要实时聊天系统的用户选择使用,该系统允许用户每天轻松处理数百或数千条消息。Zulip拥有超过名贡献者,每月合并超过次提交,也是规模最大,发展最快的开源群聊项目。

       (GitHub:)

       :《Python入门教程》

       (6)Django

       Django是Python编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的Web应用程序框架,旨在快速开发出清晰,实用的设计。使用Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质、易维护、数据库驱动的应用程序。

       (GitHub:)

       (7)Rebound

       Rebound是一个当你得到编译错误时即时获取StackOverflow结果的命令行工具。就用rebound命令执行你的文件。这对程序员来说方便了不少。

       (GitHub:)

       (8)GoogleImagesDownload

       这是一个命令行python程序,用于搜索GoogleImages上的关键字/关键短语,并可选择将图像下载到您的计算机。你也可以从另一个python文件调用此脚本。

       (GitHub:)

       (9)YouTube-dl

       youtube-dl是基于Python的命令行媒体文件下载工具,完全开源免费跨平台。用户只需使用简单命令并提供在线视频的网页地址即可让程序自动进行嗅探、下载、合并、命名和清理,最终得到已经命名的完整视频文件。

       (GitHub:/rg3/youtube-dl)

       ()SystemDesignPrimer

       此repo是一个系统的资源集合,可帮助你了解如何大规模构建系统。

       (GitHub:)

       ()MaskR-CNN

       MaskR-CNN用于对象检测和分割。这是对Python3,Keras和TensorFlow的MaskR-CNN实现。该模型为图像中对象的每个实例生成边界框和分割蒙版。它基于特FeaturePyramidNetwork(FPN)和ResNetbackbone。

       (GitHub:)

       ()FaceRecognition

       FaceRecognition是一个基于Python的人脸识别库,使用十分简便。这还提供了一个简单的face_recognition命令行工具,可以让您从命令行对图像文件夹进行人脸识别!

       (GitHub:)

       ()snallygaster

       用于扫描HTTP服务器上的机密文件的工具。

       (GitHub:)

       ()Ansible

       Ansible是一个极其简单的IT自动化系统。它可用于配置管理,应用程序部署,云配置,展示店源码支持远程任务执行和多节点发布-包括通过负载平衡器轻松实现零停机滚动更新等操作。

       (GitHub:)

       ()Detectron

       Detectron是FacebookAI研究院开源的的软件系统,它实现了最先进的目标检测算法,包括MaskR-CNN。它是用Python编写的,由Caffe2深度学习框架提供支持。

       ()asciinema

       终端会话记录器和asciinema.org的最佳搭档。

       (GitHub:)

       ()HTTPie

       HTTPie是一个开源的命令行的HTTP工具包,其目标是使与Web服务的CLI交互尽可能人性化。它提供了一个简单的http命令,允许使用简单自然的语法发送任意HTTP请求,并显示彩色输出。HTTPie可用于测试,调试以及通常与HTTP服务器交互。

       (GitHub:)

       ()You-Get

       You-Get是一个小型命令行实用程序,用于从Web下载媒体内容(视频,音频,图像),支持国内外常用的视频网站。

       (GitHub:)

       ()Sentry

       Sentry从根本上讲是一项服务,可以帮助用户实时监控和修复崩溃。基于Django构建,它包含一个完整的API,用于从任何语言、任何应用程序中发送事件。

       (GitHub:)

       ()Tornado

       Tornado是使用Python开发的全栈式(full-stack)Web框架和异步网络库,,最初是由FriendFeed上开发的。通过使用非阻塞网络I/O,Tornado可以扩展到数万个开放连接,是longpolling、WebSockets和其他需要为用户维护长连接应用的理想选择。

       (GitHub:)

       ()Magenta

       Magenta是一个探索机器学习在创造艺术和音乐过程中的作用的研究项目。这主要涉及开发新的深度学习和强化学习算法,用于生成歌曲,图像,绘图等。但它也是构建智能工具和界面的探索,它允许艺术家和音乐家使用这些模型。

       (GitHub:)

       ()ZeroNet

       ZeroNet是一个利用比特币的加密算法和BitTorrent技术提供的不受审查的网络,完全开源。

       (GitHub:)

       ()Gym

       OpenAIGym是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包。这是Gym的开源库,可让让你访问标准化的环境。

       (GitHub:)

       ()Pandas

       Pandas是一个Python包,提供快速,灵活和富有表现力的数据结构,该工具是仿群聊源码为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。此外,它还有更广泛的目标,即成为所有语言中最强大,最灵活的开源数据分析/操作工具。它目前已经朝着这个目标迈进。

       (GitHub:)

       ()Luigi

       Luigi是一个Python模块,可以帮你构建复杂的批量作业管道。处理依赖决议、工作流管理、可视化展示等等,内建Hadoop支持。(GitHub:)

如何开发合格的Python/Django第三方Package

       合格的Python/Django第三方package,以下是一个为发布新的Python/Djangopackage准备的Checklist.

       1.目的

       你的package应当能做一件事情,并且能把它做得很好.package名字应当具有描述性.package仓库的根目录应当以"django-"开头(如果是Django的package的话),方便其他用户查找.

       如果该package的部分功能需要借助其他Pythonpackage完成,那么应当将其他package加入到依赖信息中.

       2.范围

       你的package功能范围应该专注于一个小的任务(就像UNIX的原则一样),这意味着该package的逻辑紧凑,用户也更容易修改或取代这一package.

       3.文档

       没有文档的package只能说是测试package,Docstring无法代替说明文档.

       我们可以借助ReStructuredText和Sphinx这样优秀的工具撰写文档.这些文档应到放在上,并使用webhooks来随时更新.

       package的依赖,安装说明,都应当纳入文档中.

       4.测试

       你的package应当包含测试代码.测试代码能提高可靠性,更能方便其他贡献者提交代码.如果有必要,应当将如何运行测试纳入文档中.如果你和你的贡献者们能在提交pullrequest运行测试,那必定会带来更高质量的代码.

       5.维护

       你的package应当定期维护更新.每次更新代码库中的代码时,如果有必要,不要忘了上传到PythonPackageIndex中.

       6.社区

       良好的package一般都会得到社区的贡献者帮助提交的代码和补丁,所有贡献者的名单应当列在CONTRIBUTORS或AUTHORS文档中.

       尽力管理由你领导的package产生的社区.如果你的代码被fork了,应当尽力给与关注,试着将部分内容merge到你的package中.如果该fork与原来的package功能上已有分化,则应提醒该fork开发人员重新命名该fork.

       7.模块化

       你的package应当能简单的被应用到任何Django项目中(针对Djangopackage),并且不会代替其他核心部件(templates,ORM等).尽量减少对其他package的影响.

       8.PyPI

       对于major和minorrelease,应该将其放置到PyPI,方便其他开发人员下载获得源代码.对各release使用适当的版本号.

       9.依赖

       package中所依赖的其他package应当使用宽松版本号写入requirements中,而不是用绝对版本号:

       #requirements

       #不使用Django==1.5.2,而是用

       Django=1.5,=1.2.3,

       .版本号

       对于Python/Djangopackage,可以参考PEP对package进行版本编号,形式如A.B.C:

       A代表着majorrelease,B代表minorrelsean,C代表bugfixrelease.

       .名字

       package的名字至关重要.恰当的命名使得package容易被发现.

       .使用协议License

       每个package都应当有合适的License,对于没有特殊的package可以使用BSD或MITlicense,这两个license允许大多数商用和非商用.将License的内容拷贝黏贴到LICENSE文档中.

       .代码

       你的package中的代码应当清晰易懂,不要使用奇怪的python语法.

       .URLNamespaces

       对于Djangopackage,为了避免与其他package的url设置重提,可以使用的URLnamespaces.

如何windows7下搭建django开发环境

       1安装python

       由于之前《Windows7系统下安装Python》已经详细介绍过python的安装这里不再赘述;

       如何windows7下搭建django开发环境

       2

       ipython是一个python的交互式shell,比默认的pythonshell好用得多,支持变量自动补全,自动缩进,支持bashshell命令,内置了许多很有用的功能和函数。在windows7下只要pipinstallipython就装好了,通过ipython启动。

       如何windows7下搭建django开发环境

       如何windows7下搭建django开发环境

       3

       1、通过pip安装在windows7下只要pipinstalldjango就装好了。

       2、也可以通过源码安装,gitclone下载源码;通过pythonsetup.pyinstall安装;

       4

       创建第一个django应用

       安装django后会有django-admin命令,通过django-adminstartprojectmysite即可创建;

       进入目录通过pythonmanage.pyrunserver.启动应用

       结语:以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于哪里能够买到商用的django项目源码的全部内容了,感谢您花时间阅读本站内容,希望对您有所帮助,更多关于哪里能够买到商用的django项目源码的相关内容别忘了在本站进行查找喔。

django有什么用(年最新解答)

       导读:本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关django有什么用的相关内容,希望对大家有所帮助,一起来看看吧。

怎么用django写好代码的重要性

       Django代码注意

       1、模板标签里面extend和include是冲突的,有了extend,include无法生效,原因:是底层渲染独立机制设计导致。

       2、#coding:utf-8这句只有放在代码文件第一行才能生效,放在注释字符串后面可能会失效。

       3、由于前端发展而导致的Post请求Rest化和Django原生的技术设施层简化还有事务封装前移,由此产生的结果是业务层完全可以放在views里面。同事Restful化的好处就是可以把跨业务模块调用放在前端,保证了后端模块之间的正切

       4、有用户自生成富文本内容的页面上最好不要放置带XSRF的POST表单,前者可能会窃取后者的Token信息。

       5、在template里面的==这一类比较逻辑运算符号两边必须有空格,否则影响模板解析

       6、form.is_valid内部逻辑中的Clean_data处理中抛出的异常不会向外传递,只会变成form.is_valid()返回false.

       7、Django的业务层和View层怎么切分这个问题,一个简单的方法就是给业务层传递什么层级的参数,个人觉得传递验证过的form比较合适。

       8、多级ifelse的两个简化技巧:1是直接用except处理;2是该半路return的直接return掉,这样做虽然不符合过程编程函数设计原则,但是代码相对简洁了很多。

       9、Ubuntu生产环境下不能PrintUnicode中文,否则会导致error.

       、因为DJango的机制和事务机制,所以Django的View层对异常处理代码的依赖比较弱。

       、modelform定义:没有在前端页面出现的字段,一定要exclude掉或者Null了,不过Null会影响默认值,所以最好的方法是Exclude掉,否则即便blank掉,也会导致form存储时出错。因为表单中字段不出现会把默认值覆盖成Null。比exclude更方便的定义方式是定义fields元信息,这样model添加不用的字段不用跑来重新更新form定义

       、数据库存时区性数据的格式化显示一定要放在template里面用date之类的过滤器操作,如果用datetime的striftime直接格式化,会导致时区性数据丢失,出来的时间成了格林威治时间值了,如果在代码中strifttime处理,可以先用django.utils.timezone.localtime方法处理一下,这样出来的时间才是正常的

       、Django调试中的一个问题:众所周知,runserver启动,改动代码,服务会重启,但是改动自定义标签代码,服务是不会重启的。

       、form验证的errors在比较旧的版本里面是没有文本信息,前一段时间看文档,发现新版本有对errors有所加强,比较好用的比如as_json()和as_text(),两个方法,我在比较旧的版本中是自己写个函数对errors对象做解析生成反馈文本信息。

       、ManyToMany字段的through不能addorremove,为了扩展性的考虑,建议默认都加上through,可以为中间关系表加个date_added字段,顺便都加上unique_together约束,不过用through是有缺陷的:写操作略麻烦。那么如果你没加through,准备改成加through的,应该怎样最小改动的操作哪,应该是先把这个ManyToMany字段删除掉,并且migrate生效,然后再加一个有through的ManyToMany字段,当然了后台的数据还的备份重生效一次。这应该算是目前DjangoMigration特性的一个缺陷。

       用Django开发web后端,真的比SpringBoot要省事吗?

       用Django开发web后端并不比SpringBoot要省事。

       spring好处就是当你需要消息队列,或者服务注册发现,配置中心等等的时候配置比较方便,如果不考虑微服务,springboot也只是比java世界里面其他的方便而已。

       而python世界想要集成上述几个功能并且达到一定的生产级别是要比spring麻烦的多。

       从性能上讲,看过一些测评,spring因为替用户做了很多类型推断的事情,纯性能在java世界也就是稀烂。

       python如果不是一开始就上pypy,那就是一个jit的性能差距,大概就是十倍吧。

       最后讨论下针对软件开发。

       java它就是消耗代码,完成同样功能谁需要写的代码更多就更耗时,显然go是要少些不少代码。

       而我的理解上,python需要1完成的东西go得1.5以上java到2以上,显然耗费的时间也就是基于这个比例。

       对于个人心智负担范围内的项目,我是没什么理由选择java的,因为代码行数就是时间,时间就是金钱。

       而对于不写测试设计稀烂的项目,这锅java也背不住。所以吧,如果不是个大项目,感觉并不太需要java出马以及,除非是有些必然要选择的原因。

       至于大项目,这事我还没真没啥概念,大致统计了下以前项目的有效代码,不算注释第三方库,现在公司两三年的项目多端前后台加起来也就是来万行。这也就算是我碰到现在规模最大的了。

       剩下的曾经有个创业项目做了三个月差不多前后台也就是三万多行。

       最后说结论吧,项目小,周期短,投入少,还是就django吧。

       django框架介绍

       Django是高水准的Python编程语言驱动的一个开源模型.视图,控制器风格的Web应用程序框架,它起源于开源社区。使用这种架构,程序员可以方便、快捷地创建高品质、易维护、数据库驱动的应用程序。这也正是OpenStack的Horizon组件采用这种架构进行设计的主要原因。

       另外,在Django框架中,还包含许多功能强大的第三方插件,使得Django具有较强的可扩展性。Django项目源自一个在线新闻Web站点,于年以开源的形式被释放出来。

       Django框架的核心组件有:

       1、用于创建模型的对象关系映射。

       2、为最终用户设计较好的管理界面。

       3、URL设计。

       4、设计者友好的模板语言。

       5、缓存系统。

       Django(发音:[`dɡ?])是用python语言写的开源web开发框架(opensourcewebframework),它鼓励快速开发,并遵循MVC设计。Django遵守BSD版权,初次发布于年7月,并于年9月发布了第一个正式版本1.0。

       Django根据比利时的爵士音乐家DjangoReinhardt命名,他是一个吉普赛人,主要以演奏吉它为主,还演奏过小提琴等。

       由于Django在近年来的迅速发展,应用越来越广泛,被著名IT开发杂志SDTimes评选为SDTimes,位列“API、库和框架”分类第6位,被认为是该领域的佼佼者。

pythonweb开发用什么框架

       1、Django框架

       Django是一个开放源代码的Web应用框架,由纯Python写成,是目前Python语言中主流de三大Web框架之一(flask、django、tornado),是最容易上手的框架。

       2、Flask框架

       flask框架是python中的一个轻量级的前后端开发框架,不同于Django,flask只提供基础的功能,其他的功能需要安装各种插件。因为轻量,所以可以用来做一些小工程和低流量的开发;大型工程也可以使用flask框架,但是就需要安装很多插件。

       3、Pyramind框架

       Pyramind是一个扩展性很强且灵活的PythonWeb开发框架。上手十分容易,比较适合中等规模且边开发边设计的场景。Pyramid不提供绝对严格的框架定义,根据需求可以扩展开发,对高阶程序员十分友好。

       4、web.py框架

       web.py是一个Python的web框架,它简单而且功能强大。web.py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web.py的强大,而且使用起来很简单、很直接。

       5、Tornado框架

       Tornado是一个Pythonweb框架和异步网络库,最初是在FriendFeed开发的。通过使用非阻塞网络I/O,Tornado可以扩展到数以万计的开放连接,非常适合长轮询、WebSockets和其他需要与每个用户进行长时间连接的应用程序。

       6、TurboGears框架

       TurboGears具有其他Python框架都具有的功能,但与其他框架一样没有限制,因此可以说是框架的终结者。也可以应用于简单的微体系结构项目。它感觉不像在框架中工作,而是写新的功能。

       7、CherryPy框架

       CherryPy是一个轻量级的python网络框架,用来创建网络应用。比如快速实现api接口、做网站后端这样。感觉和flask差不多。

       8、Flcon框架

       Falcon是一个最低限度的ASGI/WSGI框架,用于构建任务关键型RESTAPI和微服务,重点关注规模上的可靠性、正确性和性能。

       9、Asgineer框架

       Asgineer是一种编写异步Web应用程序的工具,使用尽可能少的抽象,同时仍然提供友好的API。

       、Bottle框架

       Bottle是一个用于Python的快速、简单和轻量级的WSGI微型网络框架。它作为单个文件模块分发,除了Python标准库之外没有任何依赖项。

哪些网站使用django开发的

       Django是用于构建Web应用程序的MVTWeb框架。巨大的Django网络框架附带了如此多的“电池”,使开发人员常常对所有东西如何协同工作感到惊讶。添加这么多电池的原理是在框架本身中具有通用的Web功能,而不是将后者作为单独的库添加。

       Django框架受欢迎的主要原因之一是庞大的Django社区。这个社区是如此之大,以至于有一个专门的网站供各个方面的开发人员开发第三方软件包,其中包括身份验证,授权,成熟的Django支持的CMS系统,电子商务附加组件等。

       Python

       Python可以说是最容易学习的编程语言之一,因为它具有简单的语言构造,流程结构和简单的语法。它功能多样,可运行嵌入在许多设备中的网站,桌面应用程序和移动应用程序,并在其他应用程序中用作流行的脚本语言。

       领英

       它是全球最受欢迎的博客评论托管网站之一。通过Disqus可以轻松与大多数流行的CMS(内容管理系统)(如WordPress等)集成。Django拥有超过万用户,可以满足站点所有者接触社区的需求。

       火狐浏览器

       Mozilla浏览器是仅次于GoogleChrome的世界第二广泛使用的浏览器。现在,Mozilla的帮助页面是使用Django框架构建的。

       结语:以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于django有什么用的全部内容了,希望对大家有所帮助,如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。