1.Python常见web框架汇总
2.web前端js使用pyodide调用python函数/算法
3.Python和Django的基于协同过滤算法的**推荐系统源码及使用手册
4.python多少个框架(2023年最新分享)
5.全网首发！精选32个最新Python实战项目(附源码)，拿走就用！

Python常见web框架汇总

       当前，Python拥有众多框架，旨在简化web应用开发，emacs源码下载集中模块，减少关注细节如socket和协议的需要。接下来，我们将介绍一些最受欢迎的Python框架。Python发源于年代，由Guido van Rossum在Centrum Wiskunde & Informatica，位于荷兰阿姆斯特丹科学园区的一个数学和计算机科学研究中心开发，他长期影响Python开发，社区授予他“终生仁慈独裁者(BDFL)”称号。Python已成为互联网流行服务端编程语言之一，W3Techs统计显示，它用于许多大型站点，超过%站点运行Python 2.0，1%运行Python 3.0。

       框架让开发更轻松，大量Python框架简化了web应用构建过程，集成不同模块，无需关注细节。作为系列文章的一部分，我们将介绍一些流行Python框架。框架分为全栈和非全栈，全栈框架包揽技术从用户体验到数据库，而非全栈框架不涵盖全部开发技术。微框架更轻量级，适合某些情况，有时全栈框架更为适合。第二部分文章将比较全栈框架和微框架。

       Django是代表性Python框架，遵循MMVC架构模式。由Adrian Holovaty和Simon Willison在年开发，用于Lawrence Journal-World报社的web程序。Django内置模板引擎，支持Jinja2引擎，基于正则的URL分发，通过简单URL完成复杂映射。它只需单独安装包，与其他类似框架需要下载多个组件不同。Django文档完善，社区组织良好，有丰富插件和扩展。学习Django方便，上手快速，但模型功能可能不便，跨库联表不太友好。

       创建Django项目时，其目录结构遵循经典形式。Django生态完备，基于其开发的源码编译docker一般需要的功能，都可以找到现成的轮子，提高开发效率。Django代码结构清晰，通常只需在框架中填充代码。然而，它可能不够灵活，相对重一些。Django有多种好用的脚手架。

       TurboGears基于SQLAlchemy、WebOb、Repoze和Genshi等著名Python项目构建，采用MVC架构，由Kevin Dangoor在年开发并开源。TurboGears可以作为一个微框架，提供“最小模式”。它具有广泛文档，优点包括易于安装和创建项目。

       web2py是一个允许快速创建动态交互式网站的开源框架。它最初作为工具开发，后来被Django和Ruby on Rails模仿。web2py使用MVC架构，由Massimo DiPierro在年开放源代码。它具有广泛文档和优点，如易于创建基本表格，适用于不同规模应用。

       Flask是一个基于Jinja2和Werkzeug的Python微框架，具有广泛社区支持和文档，适用于有经验开发者。它允许自定义数据库对象关系映射、模板引擎、会话中间件等，灵活性高。Flask适用于小型项目，特别是REST API。

       Bottle框架是一个服务器网关接口（WSGI）网络框架，小巧精干，便于嵌入较大应用程序中，适用于创建简单应用、网站和Web API。它具有灵活性和基本功能，特别适合小规模项目开发。

       Python框架选择依赖于项目规模、通信需求、是否独立应用、定制需求、开销及其他因素。个人工作方式同样重要。理解各个框架特点，下载最新版本，试用后再做决定，确保选择适合的开发工具。

web前端js使用pyodide调用python函数/算法

       利用pyodide在web前端调用python函数/算法，使得web应用能够灵活地集成python库和算法，考驾源码增强功能。

       pyodide是一个允许在浏览器中运行python的库，它通过提供一个python运行环境，使得在前端通过js可以调用python代码，包括python库和方法。

       为了在web前端调用python文件，首先需要下载pyodide库。官方网址为pyodide.org，源码地址为github.com/pyodide/pyod...

       调用python代码的流程主要涉及下载pyodide、编译python wheel文件、在前端引入pyodide相关文件和python程序wheel文件。具体步骤如下：

       1. 下载并安装pyodide。可以通过访问pyodide.org获取其相关文档和安装教程。

       2. 编译python的wheel文件。需要在python程序的setup配置中指定依赖库。在setup目录下执行python setup.py bdist_wheel命令编译wheel文件。

       3. 在web前端引入pyodide相关文件和wheel文件。提供两种方式：在线引用和离线引用。

       在线引用只需引入js文件即可使用，而离线引用需要将release文件夹中的依赖文件加入项目。具体步骤包括在html中和vue框架中引用相关文件。

       4. 调用python程序中的方法。在前端js中调用python方法时，可以通过创建python环境实例并执行python代码实现。具体示例包括在普通js文件和vue框架中调用python方法。

       通过上述步骤，可以在web前端成功调用python函数或算法，实现web应用的扩展功能。

Python和Django的基于协同过滤算法的**推荐系统源码及使用手册

       软件及版本

       以下为开发相关的技术和软件版本：

       服务端：Python 3.9

       Web框架：Django 4

       数据库：Sqlite / Mysql

       开发工具IDE：Pycharm

       **推荐系统算法的实现过程

       本系统采用用户的历史评分数据与**之间的相似度实现推荐算法。

       具体来说，这是基于协同过滤（Collaborative Filtering）的一种方法，具体使用的是基于项目的协同过滤。

       以下是系统推荐算法的实现步骤：

       1. 数据准备：首先，从数据库中获取所有用户的评分数据，存储在Myrating模型中，包含用户ID、**ID和评分。使用pandas库将这些数据转换为DataFrame。

       2. 构建评分矩阵：使用用户的评分数据构建评分矩阵，行代表用户，列代表**，矩阵中的元素表示用户对**的评分。

       3. 计算**相似度：计算**之间的相似度矩阵，通常通过皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）来衡量。

       4. 处理新用户：对于新用户，推荐一个默认**（ID为的**），创建初始评分记录。

       5. 生成推荐列表：计算其他用户的评分与当前用户的评分之间的相似度，使用这些相似度加权其他用户的评分，预测当前用户可能对未观看**的评分。

       6. 选择推荐**：从推荐列表中选择前部**作为推荐结果。

       7. 渲染推荐结果：将推荐的**列表传递给模板，并渲染成HTML页面展示给用户。新闻讨论源码

       系统功能模块

       主页**列表、**详情、**评分、**收藏、**推荐、注册、登录

       项目文件结构核心功能代码

       显示**详情评分及收藏功能视图、根据用户评分获取相似**、推荐**视图函数

       系统源码及运行手册

       下载并解压源文件后，使用Pycharm打开文件夹movie_recommender。

       在Pycharm中，按照以下步骤运行系统：

       1. 创建虚拟环境：在Pycharm的Terminal终端输入命令：python -m venv venv

       2. 进入虚拟环境：在Pycharm的Terminal终端输入命令：venv\Scripts\activate.bat

       3. 安装必须依赖包：在终端输入命令：pip install -r requirements.txt -i /simple

       4. 运行程序：直接运行程序（连接sqllite数据库）或连接MySQL。

python多少个框架(年最新分享)

       导读：很多朋友问到关于python多少个框架的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！

Python几种主流框架比较

       从GitHub中整理出的个最受欢迎的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。\x0d\\x0d\Django:PythonWeb应用开发框架\x0d\Django应该是最出名的Python框架，GAE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。\x0d\\x0d\Diesel：基于Greenlet的事件I/O框架\x0d\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。\x0d\\x0d\Flask：一个用Python编写的轻量级Web应用框架\x0d\Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。基于WerkzeugWSGI工具箱和Jinja2\x0d\模板引擎。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\x0d\据库、窗体验证工具。\x0d\\x0d\Cubes：轻量级PythonOLAP框架\x0d\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。\x0d\\x0d\Kartograph.py：创造矢量地图的轻量级Python框架\x0d\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。\x0d\\x0d\Pulsar：Python的事件驱动并发框架\x0d\Pulsar是一个事件驱动的并发框架，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。\x0d\\x0d\Web2py：全栈式Web框架\x0d\Web2py是一个为Python语言提供的全功能Web应用框架，旨在敏捷快速的开发Web应用，具有快速、代扒源码安全以及可移植的数据库驱动的应用，兼容GoogleAppEngine。\x0d\\x0d\Falcon：构建云API和网络应用后端的高性能Python框架\x0d\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。\x0d\\x0d\Dpark：Python版的Spark\x0d\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。\x0d\\x0d\Buildbot：基于Python的持续集成测试框架\x0d\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。\x0d\\x0d\Zerorpc：基于ZeroMQ的高性能分布式RPC框架\x0d\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。\x0d\\x0d\Bottle:微型PythonWeb框架\x0d\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。\x0d\\x0d\Tornado：异步非阻塞IO的PythonWeb框架\x0d\Tornado的全称是ToradoWebServer，从名字上看就可知道它可以用作Web服务器，但同时它也是一个PythonWeb的开发框架。最初是在FriendFeed公司的网站上使用，FaceBook收购了之后便开源了出来。\x0d\\x0d\webpy:轻量级的PythonWeb框架\x0d\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。\x0d\\x0d\Scrapy：Python的爬虫框架\x0d\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。

Python中的爬虫框架有哪些呢？

       实现爬虫技术的编程环境有很多种，Java、Python、C++等都可以用来爬虫。但很多人选择Python来写爬虫，为什么呢？因为Python确实很适合做爬虫，丰富的第三方库十分强大，简单几行代码便可实现你想要的功能。更重要的，Python也是数据挖掘和分析的好能手。那么，Python爬虫一般用什么框架比较好？

       一般来讲，只有在遇到比较大型的需求时，才会使用Python爬虫框架。这样的做的主要目的，是为了方便管理以及扩展。本文我将向大家推荐十个Python爬虫框架。

       1、Scrapy：Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。它是很强大的爬虫框架，可以满足简单的页面爬取，比如可以明确获知urlpattern的情况。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。但是对于稍微复杂一点的页面，如weibo的页面信息，这个框架就满足不了需求了。它的特性有：HTML,XML源数据选择及提取的内置支持；提供了一系列在spider之间共享的可复用的过滤器(即ItemLoaders)，对智能处理爬取数据提供了内置支持。

       2、Crawley：高速爬取对应网站的内容，支持关系和非关系数据库，数据可以导出为JSON、XML等。

       3、Portia：是一个开源可视化爬虫工具，可让使用者在不需要任何编程知识的情况下爬取网站！简单地注释自己感兴趣的页面，Portia将创建一个蜘蛛来从类似的页面提取数据。简单来讲，它是基于scrapy内核；可视化爬取内容，不需要任何开发专业知识；动态匹配相同模板的内容。

       4、newspaper：可以用来提取新闻、文章和内容分析。使用多线程，支持多种语言等。作者从requests库的简洁与强大得到灵感，使用Python开发的可用于提取文章内容的程序。支持多种语言并且所有的都是unicode编码。

       5、Python-goose：Java写的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括：文章主体内容、文章主要、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo视频、元描述、元标签。

       6、BeautifulSoup：名气大，整合了一些常用爬虫需求。它是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.BeautifulSoup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。BeautifulSoup的缺点是不能加载JS。

       7、mechanize：它的优点是可以加载JS。当然它也有缺点，比如文档严重缺失。不过通过官方的example以及人肉尝试的方法，还是勉强能用的。

       8、selenium：这是一个调用浏览器的driver，通过这个库你可以直接调用浏览器完成某些操作，比如输入验证码。Selenium是自动化测试工具，它支持各种浏览器，包括Chrome，Safari，Firefox等主流界面式浏览器，如果在这些浏览器里面安装一个Selenium的插件，可以方便地实现Web界面的测试.Selenium支持浏览器驱动。Selenium支持多种语言开发，比如Java，C，Ruby等等，PhantomJS用来渲染解析JS，Selenium用来驱动以及与Python的对接，Python进行后期的处理。

       9、cola：是一个分布式的爬虫框架，对于用户来说，只需编写几个特定的函数，而无需关注分布式运行的细节。任务会自动分配到多台机器上，整个过程对用户是透明的。项目整体设计有点糟，模块间耦合度较高。

       、PySpider：一个国人编写的强大的网络爬虫系统并带有强大的WebUI。采用Python语言编写，分布式架构，支持多种数据库后端，强大的WebUI支持脚本编辑器，任务监视器，项目管理器以及结果查看器。Python脚本控制，可以用任何你喜欢的html解析包。

python都有哪些框架？

       1、Django

       谈到Python框架，我们第一个想到的应该就是Django。Django作为一个Python

       Web应用开发框架，可以说是一个被广泛使用的全能型框架。Django的目的是为了让开发者能够快速地开发一个网站，因此它提供了很多模块。另外，Django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。它与其他框架最大的区别就是，鲜明独特的特性，支持orm，将数据库的操作封装成为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。

       2、Flask

       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。基于他的这个特性使用者可以花很少的成本就能够开发一个简单的网站。因此，从这个角度来讲，Flask框架非常适合初学者学习。Flask框架学会以后，我们还可以考虑学习插件的使用。

       3、Scrapy

       Scrapy是一个轻量级的使用Python编写的网络爬虫框架，这也是它与其他Python框架最大的区别。因为专门用于爬取网站和获取结构数据且使用起来非常的方便，Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试等等。

       4、Diesel

       Diesel是基于Greenlet的事件I/O框架，它提供一个整洁的API来编写网络客户端和服务器。它与其他Python框架最大的区别是支持TCP和UDP。

       5、Cubes

       Cubes作为一个轻量级PythonOLAP框架，包含了OLAP、多维数据分析和浏览聚合数据等工具。

       6、Pulsar

       Pulsar是Python的事件驱动并发框架。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。

       7、Tornado

       Tornado全称是ToradoWebServer，仅仅从它的名字上我们就可以知道它可以用作Web服务器，但同时它也是一个Python

       Web的开发框架。Tornado和现在的主流Web服务器框架和大多数Python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。而其他框架不支持异步处理。

Python有哪些好的Web框架

       常见的5种Web框架：

       第一个：Django

       Django是一个开源的Web应用框架，由Python写成，支持许多数据库引擎，可以让Web开发变得迅速和可扩展，并会不断的版本更新以匹配Python最新版本，如果是新手程序员，可以从这个框架入手。

       第二个：Flask

       Flask是一个轻量级的Web应用框架，使用Python编写。基于WerkzeugWSGI工具箱和JinJa2模板引擎，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。然而Flask保留了扩增的弹性，可以用Flask-extension加入这些功能：ORM、窗体验证工具、文件上传、各种开放式身份验证技术。

       第三个：Web2py

       Web2py是一个用Python语言编写的免费的开源Web框架，旨在敏捷快速的开发Web应用，具有快速、可扩展、安全以及可移植的数据库驱动的应用，遵循LGPLv3开源协议。

       Web2py提供一站式的解决方案，整个开发过程都可以在浏览器上进行，提供了Web版的在线开发，HTML模板编写，静态文件的上传，数据库的编写的功能。其他的还有日志功能，以及一个自动化的admin接口。

       第四个：Tornado

       Tornado即是一个Webserver，同时又是一个类web.py的micro-framework，作为框架的Tornado的思想主要来源于web.PY，大家在web.PY的网站首页也可以看到Tornado的大佬Bret

       Taylor的这么一段话：“[web.pyinspiredthe]WebframeworkweuseatFriendFeed[and]thewebappframeworkthatshipswithAppEngine…”，因为这层关系，后面不再单独讨论Tornado。

       第五个：CherryPy

       CherryPy是一个用于Python的、简单而非常有用的Web框架，其主要作用是以尽可能少的操作将Web服务器与Python代码连接，其功能包括内置的分析功能、灵活的插件系统以及一次运行多个HTTP服务器的功能，可运行在最新版本的Python、Jython、android上。

       结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于python多少个框架的全部内容了，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。

全网首发！精选个最新Python实战项目(附源码)，拿走就用！

       全网首发！精选个实战Python项目(附源码)：快速提升你的编程技能

       Python作为一门高效且易学的编程语言，已经成为众多开发者入门的首选。它的设计理念和丰富的库资源使其在基础应用、爬虫和数据分析等领域表现出色。年，Python以其易用性登顶编程语言流行榜，这证明了其在实际项目中的强大价值。

       对于Python的学习路径，建议从基础开始，深入了解Python语言基础、Web开发、爬虫技术和数据分析。学习过程应注重实践操作，从多线程并发编程入手，逐渐过渡到Linux系统管理、Web框架的学习，再到分布式爬虫和数据挖掘。实战项目是提升技能的关键，例如自动化工具（如获取小说、音乐、IP等）、数据分析工具，甚至是游戏开发和直播数据抓取。

       自学Python时，可以从廖雪峰网站的教程开始，逐步掌握基础知识。但建议避免单纯看书，而是通过动手编写代码和参与实际项目。找一个具体目标，如开发个人网站，会让你的学习过程更有动力。同时，寻求学习伙伴的指导，学会如何提出有效的问题，能够加速学习进程。

       以下是一些实战项目的列表，涵盖自动化工具、数据分析、网络爬虫等多个领域，通过解决这些项目，你将更深入地理解Python并提升编程能力：

       Python自动获取小说工具

       python自动获取酷狗音乐工具

       Python自动化开发-制作名片卡

       Python自动化开发-微信统计

       Python批量发邮件通知

       ... (剩余个项目省略)

       每个项目都附有源码，对于想学习视频教程的朋友，可以联系获取。记住，实战是提升Python技能的捷径，祝你在Python编程的道路上越走越远！