Web框架 什么是框架? 协助开发者快速开发web应程序的一套功能代码 开发者只需要按照框架约定要求,在指定位置写上自己的业务逻辑代码即可 为什么要用web框架? 使用web框架的主要目的就是避免重复造轮子! web网站发展至今,特别是服务器端,涉及知识内容非常广泛!随之,对程序员的技能要求也越来越高.然而 ,采用成熟.稳健的web框架,则可以降低程序员的就能掌握程度.并加速程序开发.这些框架,通常已经把一些底层基础开发工作完成,比如,web应用程序的安全性.数据流控制等问题都由框架来处理,而程…

一.Python 现阶段三大主流Web框架 Django.Tornado.Flask 对比 Django 主要特点是大而全,集成了很多组件(例如Models.Admin.Form等等), 不管你用得到用不到,反正它全都有,属于全能型框架,通常用于大型Web应用,由于内置组件足够强大所以使用Django开发可以一气呵成,优点是大而全,缺点也就暴露出来了,这么多的资源一次性全部加载,肯定会造成一部分的资源浪费: Tornado 主要特点是原生异步非阻塞,在IO密集型应用和多任务处理上占据绝对性的优势…

python几个轻量级web框架 2016-04-11 18:04:34 惹不起的程咬金 阅读数 7944更多 分类专栏: 云计算/大数据/并行计算 Python   我最近发表了一篇名为 ‘7 Minimal Node.js Web Frameworks for 2014 and Beyond‘ 的博文——目前它是我博客访问量最高的文章:超过10000人浏览,分享和评论了这些我总结到一起的web框架. 这教会了我一些事,这类文章是有需求的——因为它提供了触手可及的备查和/或探索了做事情的新方式…

一.Websocket 1. websocket概念 在讲websocket之前,我们先来看看ajax轮询和long poll的实现机制. A.  ajax轮询 ajax轮询的原理非常简单,让浏览器隔个几秒就发送一次请求,询问服务器是否有新信息. 场景再现: 客户端:啦啦啦,有没有新信息(Request) 服务端:没有(Response) 客户端:啦啦啦,有没有新信息(Request) 服务端:没有..(Response) 客户端:啦啦啦,有没有新信息(Request) 服务端:你好烦啊,没有啊…

教程:Visual Studio 中的 Django Web 框架入门 Django 是高级 Python 框架,用于快速.安全及可扩展的 Web 开发. 本教程将在 Visual Studio 提供的项目模板上下文中探讨 Django 框架,以简化基于 Django 的 Web 应用的创建过程. 在本教程中,你将了解: 使用“空白 Django Web 项目”模板在 Git 存储库中创建一个基本 Django 项目(步骤 1) 使用模板创建一个单页 Django 应用,并呈现该页面(步骤 2)…

[转]python 历险记(四)— python 中常用的 json 操作 目录 引言 基础知识 什么是 JSON? JSON 的语法 JSON 对象有哪些特点? JSON 数组有哪些特点? 什么是编码和解码? 常用的 json 操作有哪些? json 操作需要什么库? 如何将 python 编码成 JSON? python 编码为 JSON 的对照表 json.dumps() json.dump() 如何将 JSON 解码成 python 对象? JSON 解码为 python 的对照表 js…

Spyder   Ctrl + 4/5: 块注释/块反注释 本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法,以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍; 1. 标准化(Standardization or Mean Removal and Variance Scaling) 变换后各维特征有0均值,单位方差.也叫z-score规范化(零均值规范化).计算方式是将特征值减去均值,除以标准差. sklearn.preprocessing.scale(X) 一般会把trai…

一.序列化 指:在我们存储数据的时候,需要对我们的对象进行处理,把对象处理成方便存储和传输的数据格式,这个就是序列化, 不同的序列化结果不同,但目的是一样的,都是为了存储和传输. 一,pickle.可以将我们python中的任意数据类型转化成bytes并写入到文件中. 同样也可以把文件中写好的bytes转换回我们的python的数据.这个过程被称为序列化 import pickle class Cat: def __init__(self, name, age): self.name = nam…

本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法,以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍; 1. 标准化(Standardization or Mean Removal and Variance Scaling) 变换后各维特征有0均值,单位方差.也叫z-score规范化(零均值规范化).计算方式是将特征值减去均值,除以标准差. 1 sklearn.preprocessing.scale(X) 一般会把train和test集放在一起做标准化,或者在train集上做标…

python中常用的时间模块有time和datetime,以下是这两个模块中常用的方法: #先引入模块 import timefrom datetime import datetiem, timezone, timedelta #显示时间戳print("显示一个时间戳:",end="")print(time.time())#休眠1秒time.sleep(1)#可更改数字,实现更长时间的休眠 #显示时区print(time.timezone)#得到的是UTC减当前时间…