几种最受欢迎的Python开源框架

从GitHub中整理出的一些最受欢迎的Python开源框架。这些框架包括事件I/O,OLAP,Web开发,高性能网络通信,测试,爬虫等。

几种最受欢迎的Python开源框架

Django:PythonWeb应用开发框架

Django应该是最出名的Python框架,是一个开放源代码的Web应用框架,采用了MTV的框架模式,即模型M,模板T和视图V。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的优势之一是只需要单独的安装包来安装。其他的一些类似的框架需要下载很多组件才能开始工作。而且,Django还有完善的保持更新的文档。

Diesel:基于Greenlet的事件I/O框架

Diesel提供一个整洁的API来编写网络客户端和服务器。支持TCP和UDP。非阻塞I/O使得diesel非常快速并且容易扩展,提供一个整洁的API来编写网络客户端和服务器。

Flask:一个用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。

Flask有以下特点:

  • 内建的单元测试支持
  • 模板使用Jinjia2
  • 大量文档
  • 客户端会话使用安全cookies
  • 开发服务器和调试器
  • Restful请求
  • 与WSGI 1.0兼容
  • 基于unicode
  • 大量的扩展Flask是一个年轻的框架,2010年诞生,Flask的目标是不给程序员强加限制,允许你使用自己的数据库对象关系映射,模板引擎,会话中间件以及你的项目所需的其他组件,在我看来这就是这个微框架的用意。我想说像Flask这样的框架更适合有经验的开发者,并不是小规模应用程序所必须的,当然,如果你只想做一个简单的REST API,那么Flask当然再好不过了。

Cubes:轻量级PythonOLAP框架

Cubes是一个轻量级Python框架,包含OLAP、多维数据分析和浏览聚合数据(aggregateddata)等工具。

Kartograph.py:创造矢量地图的轻量级Python框架

Kartograph是一个Python库,用来为ESRI生成SVG地图。Kartograph.py目前仍处于beta阶段,你可以在virtualenv环境下来测试。

Pulsar:Python的事件驱动并发框架

是一个来自eBay的高扩展性、高可用性、基于事件驱动的开源实时分析平台和流处理框架,它能够实时收集和处理用户行为和业务事件。有了pulsar,你可以写出在不同进程或线程中运行一个或多个活动的异步服务器。

Web2py:全栈式Web框架

Web2py是一个为Python语言提供的全功能Web应用框架,允许开发者快速创建动态交互式的网站。它的设计目标是消除拖慢开发的大量重复编程任务,比如创建基本的表格,在最初是作为工具开发的。旨具有快速、安全以及可移植的数据库驱动的应用,兼容GoogleAppEngine。

web2py的一些优点包括:

  • 容易使用——作为一个鲁棒的全栈式框架,它无需其他依赖就可以工作,容易学习和部署,安装也无需任何配置文件,一旦下载完成,安装完毕,就可以用了。开发者会获得一个数据库,一个基于web的IDE,web服务器以及一个有多个核心对象组成的强大API。
  • 安全性出色——Web2py的模板语言减少了黑客使用跨站脚本的危险,抽象层在创建表单时有表单域有效性检查,避免SQL注入,也阻止了跨站请求伪造攻击(csrf攻击)。会话被存储在服务器上,阻止坏的执行者把浏览器cookie弄乱,并且每个密码都是哈希后存储的。

web2py的一些缺点包括:

  • 在常规基础上使用管理的接口不太容易
  • 管理的接口没有权限
  • 没有内建的单元测试支持
  • 开发速度迅速,所有的函数都有缺省行为,表单时自动生成的,高层次的小部件和应用网格都是内建的。

Falcon:构建云API和网络应用后端的高性能Python框架

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。

Dpark:Python版的Spark

DPark是Spark的Python克隆,是一个Python实现的分布式计算框架,可以非常方便地实现大规模数据处理和迭代计算。DPark由豆瓣实现,目前豆瓣内部的绝大多数数据分析都使用DPark完成,正日趋完善。

Buildbot:基于Python的持续集成测试框架

Buildbot是一个开源框架,可以自动化软件构建、测试和发布等过程。每当代码有改变,服务器要求不同平台上的客户端立即进行代码构建和测试,收集并报告不同平台的构建和测试结果。

Zerorpc:基于ZeroMQ的高性能分布式RPC框架

Zerorpc是一个基于ZeroMQ和MessagePack开发的远程过程调用协议(RPC)实现。和Zerorpc一起使用的ServiceAPI被称为zeroservice。Zerorpc可以通过编程或命令行方式调用。

Bottle:微型PythonWeb框架

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。

Tornado:异步非阻塞IO的PythonWeb框架

Tornado的全称是ToradoWebServer,是一种 Web 服务器软件的开源版本,同时也是一个PythonWeb的开发框架。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。

特点:

  • 作为Web框架,是一个轻量级的Web框架,类似于另一个Python web框架Web.py,其拥有异步非阻塞IO的处理方式。
  • 作为Web服务器,Tornado有较为出色的抗负载能力,官方用nginx反向代理的方式部署Tornado和其它Python web应用框架进行对比,结果最大浏览量超过第二名近40%。

webpy:轻量级的PythonWeb框架

webpy的设计理念力求精简(Keepitsimpleandpowerful),源码很简短,只提供一个框架所必须的东西,不依赖大量的第三方模块,它没有URL路由、没有模板也没有数据库的访问。

Scrapy:Python的爬虫框架

Scrapy是一个使用Python编写的,轻量级的,简单轻巧,并且使用起来非常的方便

Numpy:开源的Python科学计算库

是一个开源的、高性能的Python数值计算库为提高运算效率,提供了python对多维数组对象的支持:ndarray,具有矢量运算能力,快速、节省空间。numpy支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

成都加米谷大数据培训机构,大数据开发、数据分析与挖掘新课咨询中。


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