Python的框架

• Web应用开发框架

  • Django（企业级）
    Python最出名的Web应用开发框架。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。

    • 优点：
      • 开源框架，有完美的文档支持
      • 解决方案众多，内部功能支持较多
      • 优雅的URL，完整的路由系统
      • 自助式的后台管理
    • 缺点：
      • 系统紧耦合，想用喜欢的第三方库来代替是非常难的，即使打了一些补丁用上了也会觉得非常别扭。
      • Django自带的ORM远不如SQLAlchemy强大。
      • 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。

  • Flask（轻量级–快速建站）
    Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2
    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没有默认使用的数据库、窗体验证工具。

    • 优点：Flask比Django更灵活，用Flask来构建应用之前，选择组件的时候会给开发者带来更多的灵活性 ，可能有的应用场景不适合使用一个标准的ORM(Object-Relational Mapping对象关联映射)，或者需要与不同的工作流和模板系统交互。
    • 缺点：Flask只是一个内核，默认依赖于两个外部库：Jinja2 模板引擎和 Werkzeug WSGI 工具集，其他很多功能都是以扩展的形式进行嵌入使用。

  • Tornado（高并发处理）
    Tornado的全称是Torado Web Server，它也是一个异步非阻塞IO的Web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。

    • 优点：Tornado擅长为需要严密控制异步网络细节的应用程序提供基础架构。例如，Tornado不仅提供内置的异步HTTP服务器，还提供异步HTTP客户端。因此，Tornado非常适合构建应用程序，例如Web scraper或bot，它们并行查询其他站点并对返回的数据进行操作。
    • 缺点：
      模板和数据库部分有很多第三方的模块可供选择，这样不利于封装为一个功能模块。

  • Web2py（全功能）
    Web2py是一个为Python语言提供的全功能（全栈式）Web应用框架，旨在敏捷快速的开发Web应用，具有快速、安全以及可移植的数据库驱动的应用，兼容Google App Engine。

    • 优点：Web2py最大的吸引力在于其内置的开发环境。当设置Web2py实例时，将获得一个Web界面，实际上是一个在线Python应用程序编辑器，可以在其中配置应用程序的组件。这通常意味着创建模型，视图和控制器，每个都通过Python模块或HTML模板进行描述。
    • 缺点：Web2py的一个重要限制是它仅与Python 2.x兼容。首先这意味着Web2py无法使用Python 3的异步语法。如果你依赖于Python3独有的外部库，那么你就不走运了。但是，正在开展使Web2py Python3兼容的工作，并且在撰写本文时它已接近完成。

  • webpy（轻量级）
    webpy的设计理念力求精简（Keep it simple and powerful），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。

    • 优点：Weppy的文档与框架本身具有相同的风格。它干净，可读，并且被人类消费。除了通常的“hello world”应用程序示例之外，它还包含一个很好的演练教程，可以让你创建一个微博系统作为初学者项目。
    • 缺点：虽然Weppy有一个扩展机制，但官方批准的附加组件列表很小，远小于Flask的扩展目录。

  • Bottle（微框架）
    Bottle可以被认为是一种迷你烧瓶，因为它比其他“微框架”更加紧凑和简洁。由于其占地面积最小，Bottle非常适合包含在其他项目中或快速交付REST API等小型项目。
    Bottle是一个简单高效的遵循WSGI的微型python Web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。

    • 优点：Bottle不需要像其他框架那样多的文档，但文档绝不是吝啬。所有关键的东西都适合单个（尽管很长）的网页。除此之外，还可以找到每个API的完整文档，如何在各种基础架构上进行部署的示例，内置模板语言的解释以及一系列常见配方。
    • 缺点：Bottle极简主义的一个后果是有些功能根本就不存在。不支持表单验证，包括CSRF保护等功能。如果要构建支持高度用户交互的Web应用程序，则需要自己添加它们。

• 网络通信与事件驱动并发框架

  • Diesel
    基于Greenlet的事件I/O框架，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。

  • Falcon
    Falcon是一个构建云API和网络应用后端的高性能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。

  • Twisted（底层自定义协议网络）
    Twisted是一个用Python语言编写的事件驱动的网络框架，对于追求服务器程序性能的应用，Twisted框架是一个很好的选择。

  • Pulsar
    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。

• 爬虫框架

  • Scrapy
    Scrapy是一个使用Python编写的爬虫框架，轻量级的，简单轻巧，并且使用起来非常的方便。
    • 优点：
      • Scrapy是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的selector能够方便地解析response，然而它最受欢迎的还是它的性能，既抓取和解析的速度，它的downloader是多线程的，request是异步调度和处理的。这两点使它的爬取速度非常之快。
      • 另外还有内置的logging，exception，shell等模块，为爬取工作带来了很多便利。
    • 缺点：scrapy是封装起来的框架，他包含了下载器，解析器，日志及异常处理，基于多线程， twisted的方式处理，对于固定单个网站的爬取开发，有优势，但是对于多网站爬取100个网站，并发及分布式处理方面，不够灵活，不便调整与括展。

• 分布式RPC框架

  • Zerorpc（高性能）
    Zerorpc是一个基于ZeroMQ和MessagePack开发的远程过程调用协议（RPC）实现的高性能分布式RPC框架。和Zerorpc一起使用的Service API被称为zeroservice。Zerorpc可以通过编程或命令行方式调用。

• 测试框架

  • Buildbot
    Buildbot是一个持续集成测试开源框架，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。

• 分布式计算框架

  • Dpark
    DPark是Spark的Python克隆（Python版的Spark），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。

• OLAP框架

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

• 矢量地图框架

  • Kartograph.py
    Kartograph是一个创造矢量地图的轻量级Python框架，它是一个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。

Python的框架图

本文作者： Charles Yang
本文链接： https://blog.xmysql.com/20200529/Python%E7%9A%84%E6%A1%86%E6%9E%B6.html
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