Python을 학습하는 데 가장 적합한 웹 프레임워크는 무엇인가요? 2019 Python 웹 프레임워크 순위
Python의 웹 개발 프레임워크는 무엇인가요? Python을 학습하는 데 가장 적합한 웹 프레임워크는 무엇인가요? Python 학습 네트워크인기순으로 Python 웹 프레임워크 상위 10개를 특별히 추천합니다! 그리고 이 10가지 우수한 웹 개발 프레임워크를 각각 비교해 보세요! 참고를 환영합니다!
1위: Django 프레임워크
Django는 빠른 개발, 적은 코드, 강력한 확장성을 특징으로 하는 고급 Python 웹 개발 프레임워크입니다. Django는 MTV(Model, Template, View) 모델을 사용하여 리소스를 구성합니다. 프레임워크에는 풍부한 기능과 가장 많은 템플릿 확장 옵션이 있습니다. 전문가들에게 Django는 의심할 여지 없이 최고의 Python용 웹 개발 프레임워크입니다. (추천 학습: Django 동영상 튜토리얼)
2위: Flask 프레임워크
Flask는 엄밀히 말하면 웹 서버 지원만 제공하고 전체 스택을 제공하지 않습니다. 개발 지원. 그러나 Flask는 매우 가볍고 간단하여 이를 기반으로 웹 시스템을 구축하는 데 몇 분 밖에 걸리지 않으며, 특히 소형 및 마이크로 프로토타입 시스템 개발에 적합합니다. 더 적은 시간을 소비하고 사용 가능한 시스템을 생산하는 것은 매우 비용 효율적인 선택입니다. (추천 학습: Flask 동영상 튜토리얼)
3위: web.py 프레임워크
이름에서 알 수 있듯이 web.py는 Python을 개발 언어로 사용하는 웹 프레임워크입니다. 강한. 러시아 최고의 검색 엔진인 Yandex는 이 프레임워크를 기반으로 개발되었습니다. Guido van Rossum은 이것이 최고의 Python 웹 프레임워크라고 믿습니다. 증명할 사실이 있고 전문가가 승인할 것이 있으니 활용해보세요!
4위: Tornado 프레임워크
Tornado는 비동기 네트워크 기능 라이브러리를 기반으로 하는 웹 개발 프레임워크이므로 수만 개의 개방형 연결을 지원할 수 있으며 웹 서비스가 효율적이고 안정적입니다. Tornado는 동시성이 높은 시나리오의 웹 시스템에 적합하다는 것을 알 수 있으며, 개발 프로세스에서는 유연성이 떨어지는 Tornado에서 제공하는 프레임워크를 사용해야 하므로 시나리오를 결정한 후 사용을 고려해도 늦지 않습니다.
5위: TurboGears 프레임워크
TurboGears 2는 TurboGears 1, Django, Rails 및 기타 프레임워크의 결함을 해결하려고 시도하며 여러 데이터베이스, JavaScript 도구 세트, 여러 데이터 교환 형식 등을 지원합니다. , 매우 효율적이고 확장성이 뛰어납니다. 그것과 Django 중 어느 것이 더 낫나요? Django 커뮤니티가 더 활성화되는 것이 더 중요하다고 말하기는 정말 어렵습니다.
6위: CherryPy 프레임워크
CherryPy를 사용하면 개발자는 최소한의 코드와 가장 간결한 방법을 사용하여 다른 객체 지향 프로그램과 유사한 설계 방법에 따라 웹 시스템을 개발할 수 있습니다. CherryPy는 10년 동안 개발되었으며 안정성이 좋으며 소규모 웹 시스템과 순수 Python 프로그래머에게 매우 적합합니다. 당신은 무엇을 느끼나요? 파이썬은 세계를 지배할 잠재력을 가지고 있습니다! 기다려 보자.
7위: Falcon Framework
Falcon은 대규모 마이크로서비스 API 또는 모바일 앱 백엔드 응답을 지원하는 웹 개발 프레임워크로, 100% Python 기반으로 매우 높은 성능, 안정성 및 확장성을 제공합니다. . Falcon은 독특한 포지셔닝과 독특한 기능을 가지고 있습니다. 앱 개발자라면 백엔드 시스템을 구축할 때 Falcon을 고려해볼 수도 있습니다. 후회하지 않을 것입니다.
8위: Pyramid 프레임워크
Pyramid는 확장성이 뛰어나고 유연한 Python 웹 개발 프레임워크입니다. 시작하기가 매우 쉽고 개발과 디자인이 동시에 이루어지는 중간 규모 시나리오에 더 적합합니다. Pyramid는 절대적으로 엄격한 프레임워크 정의를 제공하지 않으며 필요에 따라 확장 및 개발이 가능하므로 고급 프로그래머에게 매우 친숙합니다.
9위: Quart 프레임워크
Quart는 ASGI(Asynchronous Server Gateway Interface)용으로 개발된 Python 웹 마이크로 프레임워크로 Flask 호환 API 인터페이스를 사용하며 매우 가벼운 개발 방법을 제공합니다. Flask가 인기가 있다면 Quart도 인기가 많을 것입니다. 소규모 및 마이크로 웹 시스템 개발을 위해 무엇을 기다리고 계시나요?
10위: reahl 프레임워크
reahl은 개발자가 Python An으로 완전히 작성할 수 있는 프레임워크입니다. 웹 애플리케이션을 위한 개방형 프레임워크로 Python을 유일한 개발 언어로 사용하는 것이 가장 큰 특징입니다. 또한, Real은 일반적인 기능적 웹 시스템을 개발하는 데 충분히 명확하고 실행 가능한 매우 명확하고 간결한 개발 구성 요소를 제공합니다.
위 Python 웹 개발 프레임워크는 국내 상위 3개 프레임워크에서 주로 사용됩니다. 초보자는 이 세 가지 프레임워크를 먼저 배우고 나중에 업무 필요에 따라 다른 Python 웹 프레임워크를 선택하는 것이 좋습니다.
이 기사는 Python 학습 네트워크에서 재인쇄되었습니다. 원본 주소: https://www.py.cn/toutiao/10317.html
위 내용은 Python을 학습하는 데 가장 적합한 웹 프레임워크는 무엇인가요? 2019 Python 웹 프레임워크 순위의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











이 튜토리얼은 Python을 사용하여 Zipf의 법칙의 통계 개념을 처리하는 방법을 보여주고 법을 처리 할 때 Python의 읽기 및 대형 텍스트 파일을 정렬하는 효율성을 보여줍니다. ZIPF 분포라는 용어가 무엇을 의미하는지 궁금 할 것입니다. 이 용어를 이해하려면 먼저 Zipf의 법칙을 정의해야합니다. 걱정하지 마세요. 지침을 단순화하려고 노력할 것입니다. Zipf의 법칙 Zipf의 법칙은 단순히 : 큰 자연어 코퍼스에서 가장 자주 발생하는 단어는 두 번째 빈번한 단어, 세 번째 빈번한 단어보다 세 번, 네 번째 빈번한 단어 등 4 배나 자주 발생합니다. 예를 살펴 보겠습니다. 미국 영어로 브라운 코퍼스를 보면 가장 빈번한 단어는 "TH입니다.

이 기사에서는 HTML을 구문 분석하기 위해 파이썬 라이브러리 인 아름다운 수프를 사용하는 방법을 설명합니다. 데이터 추출, 다양한 HTML 구조 및 오류 처리 및 대안 (SEL과 같은 Find (), find_all (), select () 및 get_text ()와 같은 일반적인 방법을 자세히 설명합니다.

시끄러운 이미지를 다루는 것은 특히 휴대폰 또는 저해상도 카메라 사진에서 일반적인 문제입니다. 이 튜토리얼은 OpenCV를 사용 하여이 문제를 해결하기 위해 Python의 이미지 필터링 기술을 탐구합니다. 이미지 필터링 : 강력한 도구 이미지 필터

PDF 파일은 운영 체제, 읽기 장치 및 소프트웨어 전체에서 일관된 콘텐츠 및 레이아웃과 함께 크로스 플랫폼 호환성에 인기가 있습니다. 그러나 Python Processing Plain Text 파일과 달리 PDF 파일은 더 복잡한 구조를 가진 이진 파일이며 글꼴, 색상 및 이미지와 같은 요소를 포함합니다. 다행히도 Python의 외부 모듈로 PDF 파일을 처리하는 것은 어렵지 않습니다. 이 기사는 PYPDF2 모듈을 사용하여 PDF 파일을 열고 페이지를 인쇄하고 텍스트를 추출하는 방법을 보여줍니다. PDF 파일의 생성 및 편집에 대해서는 저의 다른 튜토리얼을 참조하십시오. 준비 핵심은 외부 모듈 PYPDF2를 사용하는 데 있습니다. 먼저 PIP를 사용하여 설치하십시오. PIP는 p입니다

이 튜토리얼은 Redis 캐싱을 활용하여 특히 Django 프레임 워크 내에서 Python 응용 프로그램의 성능을 향상시키는 방법을 보여줍니다. 우리는 Redis 설치, Django 구성 및 성능 비교를 다루어 Bene을 강조합니다.

이 기사는 딥 러닝을 위해 텐서 플로와 Pytorch를 비교합니다. 데이터 준비, 모델 구축, 교육, 평가 및 배포와 관련된 단계에 대해 자세히 설명합니다. 프레임 워크, 특히 계산 포도와 관련하여 주요 차이점

이 튜토리얼은 Python 3에서 사용자 정의 파이프 라인 데이터 구조를 작성하여 클래스 및 작업자 과부하를 활용하여 향상된 기능을 보여줍니다. 파이프 라인의 유연성은 일련의 기능을 데이터 세트, GE에 적용하는 능력에 있습니다.

데이터 과학 및 처리가 가장 좋아하는 Python은 고성능 컴퓨팅을위한 풍부한 생태계를 제공합니다. 그러나 Python의 병렬 프로그래밍은 독특한 과제를 제시합니다. 이 튜토리얼은 이러한 과제를 탐구하며 전 세계 해석에 중점을 둡니다.
