Was ist ein Python-Framework? Welche gibt es?
Das Framework bietet eine grundlegende Architektur für die Entwicklung von Webprogrammen, und das Python-Framework ist ein Framework, das in der Python-Sprache geschrieben ist. Die Python-Frameworks umfassen: 1. Django; 3. Scrapy; ; 5 , Web2py usw.
Das Framework bietet eine grundlegende Architektur für die Entwicklung von Webprogrammen. Das Python-Entwicklungsframework bringt die Entwicklung von Python-Webprogrammen auf den Weg. In diesem Artikel werden Ihnen verschiedene Python-Frameworks vorgestellt, und bedürftige Freunde können mehr darüber erfahren.
Das Python-Entwicklungsframework trägt dazu bei, eine schnelle Softwareentwicklung zu fördern, was Zeit spart, zur Erstellung stabilerer Programme beiträgt und den sich wiederholenden Codierungsaufwand der Entwickler reduziert.
Diese Frameworks helfen auch Anfängern, stabile Programme zu erstellen, indem sie korrekte Datenbankoperationen und Programmierung nur auf der Präsentationsebene sicherstellen.
Entwicklungsframeworks ermöglichen es Ihnen, mehr Zeit damit zu verbringen, echte Webprogramme zu erstellen, anstatt sich wiederholenden Code zu schreiben.
Sechs Python-Entwicklungsframeworks:
Empfohlenes: Django
Django sollte das bekannteste Python-Framework sein, GAE und sogar Erlang verfügen über Frameworks, die davon betroffen sind . Django schlägt eine große und umfassende Richtung ein. Es ist vor allem für sein vollständig automatisiertes Management-Backend bekannt: Sie müssen nur ORM verwenden und einfache Objektdefinitionen erstellen, und es kann automatisch eine Datenbankstruktur und ein voll funktionsfähiges Management-Backend generieren.
Empfehlung 2: Flask
Flask ist ein leichtes Webanwendungs-Framework, das in Python geschrieben ist. Basierend auf der Werkzeug WSGI-Toolbox und der Jinja2-Vorlagen-Engine. Flask wird auch als „Mikroframework“ bezeichnet, da es einen einfachen Kern verwendet und Erweiterungen verwendet, um zusätzliche Funktionalität hinzuzufügen. Flask verfügt standardmäßig nicht über eine Datenbank oder ein Formularvalidierungstool.
Empfehlung 3: Scrapy
Scrapy ist ein schnelles, hochwertiges Screen-Scraping- und Web-Scraping-Framework, das in Python entwickelt wurde, um die Website zu scrapen und strukturiert zu extrahieren Daten von Seiten. Scrapy ist weit verbreitet und kann für Data Mining, Überwachung und automatisierte Tests verwendet werden.
Empfehlung 4: Tornado
Tornado ist eine Open-Source-Version der Webserver-Software. Es gibt einen klaren Unterschied zwischen Tornado und den heutigen Mainstream-Webserver-Frameworks (einschließlich der meisten Python-Frameworks): Es ist ein nicht blockierender Server und ziemlich schnell.
Empfehlung 5: Web2py
web2py ist ein Webanwendungsframework mit vollem Funktionsumfang, das für die agile und schnelle Entwicklung von Webanwendungen entwickelt wurde schnelle, sichere und tragbare datenbankgesteuerte Anwendung, kompatibel mit Google App Engine.
Empfehlung sechs: Weppy
Weppy fühlt sich an wie die Mitte zwischen dem minimalistischen Stil von Flask und der Vollständigkeit von Django. Während die Entwicklung von Weppy-Anwendungen die Direktheit von Flash aufweist, verfügt Weppy über viele Funktionen von Django, wie z. B. Datenschicht und Authentifizierung. Daher eignet sich Weppy für Anwendungen von extrem einfach bis mäßig komplex.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist ein Python-Framework? Welche gibt es?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Effizientes Training von Pytorch -Modellen auf CentOS -Systemen erfordert Schritte, und dieser Artikel bietet detaillierte Anleitungen. 1.. Es wird empfohlen, YUM oder DNF zu verwenden, um Python 3 und Upgrade PIP zu installieren: Sudoyumupdatepython3 (oder sudodnfupdatepython3), PIP3Install-upgradepip. CUDA und CUDNN (GPU -Beschleunigung): Wenn Sie Nvidiagpu verwenden, müssen Sie Cudatool installieren

Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Bei der Auswahl einer Pytorch -Version unter CentOS müssen die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigt werden: 1. Cuda -Version Kompatibilität GPU -Unterstützung: Wenn Sie NVIDIA -GPU haben und die GPU -Beschleunigung verwenden möchten, müssen Sie Pytorch auswählen, der die entsprechende CUDA -Version unterstützt. Sie können die CUDA-Version anzeigen, die unterstützt wird, indem Sie den Befehl nvidia-smi ausführen. CPU -Version: Wenn Sie keine GPU haben oder keine GPU verwenden möchten, können Sie eine CPU -Version von Pytorch auswählen. 2. Python Version Pytorch

Pytorch Distributed Training on CentOS -System erfordert die folgenden Schritte: Pytorch -Installation: Die Prämisse ist, dass Python und PIP im CentOS -System installiert sind. Nehmen Sie abhängig von Ihrer CUDA -Version den entsprechenden Installationsbefehl von der offiziellen Pytorch -Website ab. Für CPU-Schulungen können Sie den folgenden Befehl verwenden: PipinstallTorChTorChVisionTorChaudio Wenn Sie GPU-Unterstützung benötigen, stellen Sie sicher, dass die entsprechende Version von CUDA und CUDNN installiert ist und die entsprechende Pytorch-Version für die Installation verwenden. Konfiguration der verteilten Umgebung: Verteiltes Training erfordert in der Regel mehrere Maschinen oder mehrere Maschinen-Mehrfach-GPUs. Ort

Die Installation von CentOS-Installationen erfordert die folgenden Schritte: Installieren von Abhängigkeiten wie Entwicklungstools, PCRE-Devel und OpenSSL-Devel. Laden Sie das Nginx -Quellcode -Paket herunter, entpacken Sie es, kompilieren Sie es und installieren Sie es und geben Sie den Installationspfad als/usr/local/nginx an. Erstellen Sie NGINX -Benutzer und Benutzergruppen und setzen Sie Berechtigungen. Ändern Sie die Konfigurationsdatei nginx.conf und konfigurieren Sie den Hörport und den Domänennamen/die IP -Adresse. Starten Sie den Nginx -Dienst. Häufige Fehler müssen beachtet werden, z. B. Abhängigkeitsprobleme, Portkonflikte und Konfigurationsdateifehler. Die Leistungsoptimierung muss entsprechend der spezifischen Situation angepasst werden, z. B. das Einschalten des Cache und die Anpassung der Anzahl der Arbeitsprozesse.
