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Développer des applications Web en utilisant Python

Apr 30, 2017 pm 03:21 PM

Python est un langage de programmation généraliste qui devient rapidement un incontournable dans l’arsenal de tout programmeur qui se respecte.

Il existe d'innombrables frameworks Web en Python, depuis les petites architectures de base jusqu'aux architectures complètes, et ils ont leurs propres avantages. Vous êtes donc prêt à l'utiliser pour faire du développement Web, mais avant d'entrer dans les détails, commençons par le début.

Apprendre les bases de Python

À l'heure actuelle, Python a deux versions, 2.7.5 et 3.3 sont les versions stables actuelles de Python. Peu importe celui que vous choisissez d’étudier, car la différence est très faible, surtout pour les débutants. Mais vous devez savoir que bien que Python 2 bénéficie de nombreux supports tiers, Python 3 est au centre des développeurs qui conçoivent le langage, et de nombreux supports tiers n'ont pas encore été portés sur Python 3. Ce choix nécessite une décision de votre part. Cependant, apprendre une nouvelle langue peut être une tâche ardue, trouver les bons endroits et les bonnes personnes auprès desquelles apprendre est la moitié de la bataille. C'est là qu'intervient ce guide. Rendre Python simple, amusant et facile à apprendre est votre plan.

Pour les débutants, la plus grande différence entre Python 2 et Python 3 est probablement que Python 2 ne nécessite pas de parenthèses lors de l'utilisation de l'impression, alors que Python 3 le fait, mais c'est tout.

 1. Cours python de la Codecademy

Codecademy a fait un excellent travail en créant des cours Python très utiles pour les débutants qui souhaitent démarrer rapidement avec Python.

 2. ScreenCasts

Pour les débutants absolus, il existe d’excellents screencasts.

Certaines des vidéos screencast auxquelles je fais référence lors de l'apprentissage de Python sont :

  • Screencasts Python de ShowMeDo


  • Tutoriels de programmation Python de TheNewBoston

Les deux tutoriels sont si bons que vous pouvez même commencer à écrire des scripts après avoir terminé ces deux séries. Je recommande fortement de regarder les didacticiels, ils sont gratuits et constituent une excellente ressource pour référence future.

 3. Site officiel de Python

Bien sûr, il n'y a pas de meilleure ressource que la documentation officielle de python.org. Il n'est pas recommandé aux débutants car les concepts impliqués sont plus approfondis et avancés, mais il reste la meilleure ressource.

Avec cela, vous aurez des connaissances en python et saurez comment gérer les choses en python.

Lire quelques livres

Il existe une multitude de livres électroniques gratuits et de haute qualité parmi lesquels choisir. Voici une liste rapide de certains des meilleurs livres. Vous pouvez les télécharger gratuitement par voie électronique, ou si vous souhaitez soutenir les auteurs, vous pouvez choisir d'acheter les livres physiques (ou d'en faire don), ce dont ils seront, j'en suis sûr, très reconnaissants.

Pensez Python : comment penser comme un informaticien

Think Python implique des connaissances légèrement plus théoriques. Cela peut être un peu frustrant pour les débutants, mais la connaissance du livre sur les principes algorithmiques et les concepts avancés vaut la peine d'être lue.

Inventer avec Python

Si « apprendre en faisant » est votre style, alors créer votre propre jeu peut être une expérience très intéressante ! Dans ce livre, AI Sweigart ne suppose aucune connaissance de Python et vous guide dans la création de votre propre jeu.

Familier avec StackOverFlow

StackOverFlow ne concerne pas uniquement les erreurs et les problèmes des « débutants » ; il y a des personnes très intelligentes et utiles qui utilisent le site – apprenez d'elles !

Par exemple, jetez un œil à la question Fonctionnalités cachées de Python.

La plupart des trucs et astuces que vous voyez ici ne sont peut-être pas abordés dans de nombreux didacticiels formels, mais ils sont très utiles pour les utilisateurs Python intermédiaires et avancés.

Entrez dans le développement web

Vous avez maintenant terminé la formation Python Ninja et êtes prêt à vous lancer dans le développement Web avec Ptyhon, mais le problème maintenant est qu'il existe de nombreux frameworks et qu'il est très difficile de choisir le meilleur framework parmi eux, mais du point de vue d'un débutant, le framework web de base Flask sera très adapté au web Débuter dans le développement, car il suffit de connaître Python pour commencer, et vous avez déjà beaucoup appris.

Après avoir appris le framework Flask, vous saurez qu'il est très simple de créer des pages statiques. C'est la question suivante. Est-il approprié de l'utiliser pour créer la prochaine grande application Web 2.0 ? La réponse est Oui, vous pouvez utiliser Flask pour créer n'importe quelle application de votre choix, mais après de nombreuses étapes d'efforts, vous constaterez que vous avez réussi à reconstruire une roue existante, mais cela donne Grâce à votre immense flexibilité et puissance , vous pouvez vous sentir dépassé au début, c'est pourquoi de nombreux débutants choisissent Django puis passent à d'autres frameworks au bout de six mois environ.

​Vous pouvez lire ceci pour savoir quels sites Web sont alimentés par Flask

​Le plus grand site construit avec Flask

Bien que Django et Pyramid soient également bons en développement Web, ils sont conçus pour les utilisateurs avancés, et non pour les débutants qui apprennent simplement à écrire quelques lignes de python. Mais si vous souhaitez apprendre sérieusement le développement web, l’apprentissage de Flask est un bon framework d’introduction, car il n’abstrait rien et n’a aucune magie.

Bibliothèques et outils couramment utilisés

PyPy

Si le travail que vous souhaitez effectuer nécessite beaucoup de calculs, vous constaterez que les performances de Python constituent un goulot d'étranglement et vous aurez alors besoin de PyPy. PyPy est une alternative à l'interpréteur Python qui peut accélérer efficacement le traitement.

​NumPy + SciPy

Ces deux bibliothèques sont généralement utilisées ensemble (SciPy dépend de NumPy). Si vous devez effectuer des calculs numériques complexes ou des travaux de recherche scientifique, ces deux bibliothèques seront vos amies de bureau. NumPy et SciPy étendent les capacités des fonctions mathématiques de Python, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité de votre travail.

BelleSoup

Comme son nom l’indique, BeautifulSoup est en effet très élégant. Si vous avez besoin d’analyser une page HTML pour obtenir des informations, sachez que c’est très ennuyeux. BeautifulSoup fait cela pour vous et vous fait gagner du temps. Fortement recommandé.

Bibliothèque d'images Python

La bibliothèque d'images Python (PIL) est une bibliothèque d'extensions utilisée pour gérer presque toutes les opérations sur les images. Si vous avez besoin de traiter une image, PIL peut faire beaucoup pour vous.

Après avoir compris cela, vous pouvez vous lancer sur votre propre chemin Python.

Quelques bibliothèques de développement web

SQLAlchimie

SQLAlchemy est un ensemble d'outils SQL et de mappage objet-relationnel (ORM) pour Python. Il est puissant et flexible, permettant aux développeurs d'applications d'effectuer facilement des opérations SQL.

Alambic

Alembic est un outil d'intégration de base de données léger, principalement utilisé en conjonction avec SQLAlchemy.

Conclusion

C'est tout pour aujourd'hui, n'hésitez pas à partager vos réflexions.

Adresse d'origine : http://pypix.com/python/get-started-python-web-development/

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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PHP est originaire en 1994 et a été développé par Rasmuslerdorf. Il a été utilisé à l'origine pour suivre les visiteurs du site Web et a progressivement évolué en un langage de script côté serveur et a été largement utilisé dans le développement Web. Python a été développé par Guidovan Rossum à la fin des années 1980 et a été publié pour la première fois en 1991. Il met l'accent sur la lisibilité et la simplicité du code, et convient à l'informatique scientifique, à l'analyse des données et à d'autres domaines.

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