1. 選擇python還是web前端好
web網站開如只在web和python兩門語言中選擇，那到底選擇哪一個呢？我們先來分析下這兩門語言的特點
python語法飄逸，寫簡單的web速度快，產出高。更靈活。傾向與大數據分析AI智能，
web 語法通俗易懂，頁面交互渲染便捷，插件模塊支持較廣，開發管理成本較低
Python語言最近幾年上升趨勢明顯，伴隨大數據和人工智慧的發展，Python語言未來的發展前景非常廣闊。Python語言目前在Web開發、大數據開發、人工智慧開發、嵌入式開發和後端服務開發領域都有廣泛的應用;Python自身語法簡單、使用方便、開發周期短。雖然Python語言自身的語法比較簡單，但是Python也可以寫出非常復雜的程序，另外大數據和人工智慧領域的Python開發對於學歷有一定的要求。學歷較高選擇Python會有一個更加廣闊的發展空間。
前端開發不僅包括傳統的Web前端開發，也包括移動端開發(Android、iOS等)、各種小程序開發和大數據呈現端開發等，隨著node.js的便捷學習，前端開發後端化也是一個發展趨勢，所以目前的前端也被稱為「大前端」。
從行業發展的趨勢來看，未來前端開發的前景還是非常廣闊的，相對於Python開發來說，前端開發對於學歷要求並不高，對於基礎比較薄弱的人來說，選擇前端開發是比較現實的選擇。雖然前端開發的整體難度並不算高，但是內容卻非常多，而且也比較雜，所以學習前端開發也需要一個系統的過程。另外，JavaScript語言還是具有一定難度的。
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2. Python 如何開發高效漂亮的輕量級 Web 應用
痛點
從我開始折騰數據分析工具的那一天，就沒有想明白一件事兒 —— 我打算把數據分析的成果做成一個 Web 應用，為什麼這么難？
我需要的核心功能，無非是在網頁上接收用戶輸入，然後做分析處理，把分析結果反饋給用戶，完事兒。
可是這談何容易？
很多人都會微笑著告訴你，想做 Web 應用？這得學前端編程， HTML + Javascript 了解一下吧！
什麼？你還需要在後台做數據分析？那你就得學 Web 框架了。
你說喜歡 Python ？那就學個 Django 或者 Flask 好了。
我也不是沒有看過 Django 和 Flask 的教程，還曾經付費學習過。光是 Django 配置環境，就夠寫一章出來。
作為學習的中間成果，我還寫了這篇《如何用 Python 做 Web 開發？——Django 環境配置》分享給你。
真正讓我痛苦的，不是 Web 框架的操作有多麼瑣碎，而是教程里的案例，為什麼都那麼奇怪？
幾乎所有的教程，都指向一個目標：
來，我教你做一個 blog 出來！
我用你教？！
我要是想用 blog ，可以直接注冊一個免費的啊！為什麼我要自己開發個 blog 出來？
為什麼你就不能告訴我，該怎麼把我目前的數據分析結果，迅速挪到 Web 頁面上，跟用戶實時交互？
雖然二者的結果，都是做一個 Web 應用出來。但是，它們關注的焦點，需要的功能，能一樣嗎？
但是人家寫書和做教程的人，就是不疾不徐，堅持一定要教會你，如何做一個 blog 出來……
你不學，又能怎麼辦呢？你難道想只憑 Python 腳本，就做一個 Web 應用出來？
還真別說，最近，這個事兒從幻想，變成了現實。
樣例
這不，我就用純 Python 腳本寫了個 Web 應用。
我編寫的代碼里，沒有一絲半毫的 Web 框架，Javascript，甚至是 HTML 。
這玩意兒能用嗎？
你自己來試試看。
請你打開瀏覽器，輸入以下鏈接：https://helloworld-streamlit.herokuapp.com/
你會看到下面的初始化界面。
初始化完畢之後，頁面會分成左右兩欄。左面是兩個下拉候選框，分別讓你指定需要分析的數據范圍。
上面一個，是事件類型；
下面一個，是事件發生歸屬地。
如果你看過我的文章《如何用 Python 和循環神經網路預測嚴重交通擁堵？》，應該對這個數據集很熟悉。
只不過，當時我們更注重的，是用循環神經網路搭建了一個嚴重擁堵事件預測模型。
而今天，我們是要進行探索性數據分析，也就是根據我們感興趣的目標，對數據進行整理操作，然後可視化顯示。
選定之後，你會看到右側提示兩個信息：
你篩選之後，數據框包含行數
在層疊地圖上的可視化結果。
怎麼樣？
麻雀雖小，五臟俱全。
雖然咱們這個 Web 應用很簡單，不過交互分析該有的功能和流程，基本上都涵蓋了。
你可能會問：
王老師，編這么一個應用出來，不簡單吧？
讓我帶你到幕後，看看是不是很復雜。
幕後
我把這個應用的全部源代碼，都為你存儲到了 Github 上。請你訪問這個網址獲取：https://github.com/wshuyi/demo-helloworld-streamlit
可以看到，一共包含了 4 個文件。
有意思的是，其中 3 個，包括：
Procfile
setup.sh
requirements.txt
都只是部署到遠程伺服器時，需要用到的配置文件而已。
也就是說，只有最後一個helloworld.py是主角，它包含了實現咱們全部互動式數據分析功能的 Python 腳本文件。
這代碼，少說也得有幾百行吧？
別擔心，打開來看看：
上面這張截圖，就已經包含了實現交互數據分析功能的全部代碼。
神奇吧？
解讀
這么短的代碼，為什麼能有如此強大的功能？
這是因為它背後使用的一個軟體包，叫做streamlit。
它是干什麼用的？
一言以蔽之，給你賦能，讓你能夠不去操心什麼前端後端。只寫 Python ，只關注功能，你就能寫出一個互動式 Web 應用出來。
當然，既然最後是 Web 應用，那麼實際上前後端的功能都是齊備的。
只不過，這些交由 Streamlit 來幫你費心操辦。你根本不用管。
爆發
為什麼會有人做了這么一款神器出來？
原因很簡單，咱們前面提到的痛點，是大夥兒都有的。
咱們這些麻瓜（Muggle），遇到痛點只能忍著。
但是真正的魔法師（優秀程序員），是忍不了的。
在這段來自 PyData LA 2019 的視頻里，Streamlit 的 CEO Adrien Treuille 談及了他在數據智能企業中，長期遭遇的痛點。
最大的痛點，就是數據科學家訓練好機器學習模型後，需要驗證效果，和用戶反饋溝通。
但是，做機器學習的工程師本身，並不掌握這一整套的工具棧。
所以，就得在把全部的數據分析和模型訓練工作完成後，把這東西移交給一個工具製作團隊。
人家做完以後，就告訴數據科學團隊說，做好了。但是注意，現在處於需求凍結階段。這個應用你們可以隨便用，只是別亂改。改壞了我們管不了。因為最近兩個月，我們還得給其他若干數據分析團隊做 app 。大概幾個月以後，我們又能回來幫助你們了……
Adrien Treuille 很敏銳地捕捉到了這個長期痛點，於是在 2018 年， 創立了 streamlit 。
目標很簡單，給數據科學團隊提供簡單的工具，讓他們使用已經掌握的 Python 編程技能，就能直接做 Web 應用。
什麼 「等上兩三個月不許改」？！你們自己慢慢兒玩兒去吧，我們想怎麼改，就怎麼改！
至於做出來的東西嘛，可以是這樣的：
資源
看到這里，是不是心動了？也打算學習一下 Streamlit ？
沒問題，我前面給你提供的樣例，就在 github 上，你可以直接查看源碼。
如果你希望重現這個小應用，並且一步步學習掌握 Streamlit 的基礎知識和技能，我也已經為你寫好了一份手把手的教程。地址在這里https://sspai.com/post/58474。
它不僅教你如何設置環境，安裝工具，寫作代碼，甚至連如何免費部署到 heroku 平台，讓用戶使用，都毫無保留地教給了你。
那篇文章，我用於參加少數派年度徵文活動，所以就不能全文展示在這里了。
讀完以後，如果你覺得有收獲，歡迎在少數派平台上幫我點個贊。謝謝支持！
思考
嘗試過之後，你應該不難發現，Streamlit 給你帶來了什麼。
如果你學過 Javascript 和 Flask, Django 等 Web 應用開發技術，Streamlit 可以加快你的 Web 應用開發與測試進程。
如果你還沒有學過上述技術， Streamlit 可以給你賦能，讓你一下子有了把數據分析結果變成產品的能力。
給你講點兒更激進的。
有人已經希望能用它替代掉 Flask 用於產品發布了。
還有人說，將來寫技術文檔，也應該充分使用 Streamlit 。
甚至，還把它比作了數據科學界的 iPhone 。
這里，它是借喻 iPhone 開啟智能手機時代，說明 Streamlit 的劃時代性。
我不希望你也變得如此激進。
因為這里提到的每一種功用，現在還都有非常專業的工具做的更好，而且新的工具也在不斷涌現。
例如說，我們在多個教程中一直使用 Jupyter Notebook 。
現在憑借 Voila 擴展的加持，你也可以很輕松地把 Jupyter Notebook 變成 Web app ，而且可以免費運行在 mybinder 上面。
但是，你可以看到，一個新的工具，以一種簡單，而不是更繁復的辦法，解決一個功能痛點，是一件多麼令人欣喜的事兒。
看了這篇文章，可能會給你一種誤解，似乎 JavaScript 為代表的前端編程技術，再也不需要學了。
其實不是這樣的。
可以想像，開發門檻降低以後，將來會有更多的人使用 Python 來做 Web 應用。
用 Streamlit 這樣的方法，他們只是開發出了一個原型。
要是想打造精品，就必須精細調控很多細節。
這時候， 如果你精通 Javascript ，那你潛在的合作對象一下子就多了起來，你掌握的這門技術，也就有了更大的價值。
還記得嗎？我不止一次給你強調過，比起一個工具自身的能力來，協作網路更重要。忘了的話，記得復習《學 Python ，能提升你的競爭力嗎？》。
這就好像印刷術的發明，不是讓會寫字這件事兒變得失去價值，而是全社會都增大了對好作品的渴求。深刻的思考，加上有效的文字表達，會讓你生存得更好。
當然，如果你不希望精通寫作技藝，只是想做一個抄書匠糊口。那麼印刷術就可能會替代你的工作，結果就不那麼美妙了。
小結
這篇文章，我為你介紹了 Streamlit 這款有趣的工具。希望你讀過之後，掌握了以下知識點：
藉助 Streamlit ，你可以用純 Python 編制 Web 應用；
學 Web 設計依然很有前途，因為你的潛在合作群體正在迅速擴大；
不要惹魔法師（優秀程序員）。他們的痛點需求會轉化成無盡的戰鬥力，興許會直接替掉你的日常工作。
更多Python知識，請關註：Python自學網！！
3. python web網站前端怎麼開發
前端還是html、css、js啊
如果用django，可能會在html使用一些django模板的語法。
前後端也可以完全獨立。前端用angular等框架，ajax 通過API去後端取數據。
4. 學python好還是學web前端好
Python和Web前端都是很好的選擇，不過目前Python相比較而言更火，而且市場不如Web前端飽和，現在進入還算是個好時機！
5. python和web前端到底有聯系嗎
你好，學習Python編程語言，是大家走入編程世界的最理想選擇。無論是學習任何一門語言，基礎知識，就是基礎功非常的重要，找一個有豐富編程經驗的老師或者師兄帶著你會少走很多彎路， 你的進步速度也會快很多，無論我們學習的目的是什麼，不得不說Python真的是一門值得你付出時間去學習的優秀編程語言。在選擇培訓時一定要多方面對比教學，師資，項目，就業等，慎重選擇。
6. web前端和python學哪個出來工資高
題主的意圖說得很明顯了，就是為了更好的就業，獲得一份不錯的薪資。那麼我們首先來看一下Python和web前端的薪資是怎麼樣的：
Python薪資待遇：
從職友集最新Python招聘崗位需求來看，Python工程師的崗位需求量巨大，並且崗位需求量還在呈現上漲的趨勢。全國Python崗位需求量接近10萬個，北京崗位需求量居首位為20890個佔比21.17%，上海Python工程師崗位需求量居第二位為12843個佔比13.02%，其次是深圳、杭州、廣州等一線城市合計佔比16.53%，下圖為全國主要城市Python工程師崗位需求量。
成都前端平均薪資（圖片來源職友集）
IT行業發展迅速，崗位人才需求缺口大。Python、前端兩個方向不分伯仲同時又各有特點優勢。牆外的人總看到牆內的人光鮮亮麗，但實則還是要適合自己的才是最重要的。不論選擇哪個方向學習，認真對待學到過硬的技能才是你在這個行業立足的根本。
7. python後端 和javascript 前端的數據交互處理是怎樣實現的
推薦Python的web端框架tornado,flask,django等。
我個人經常使用tornado,Python開發web程序，與其他的語言沒有什麼區別。
8. web前端簡單還是python簡單
其實Python和web前端都是不錯的選擇，未來的發展前景十分廣闊，具體選擇哪個方向需要根據自身知識結構和興趣愛好來決定。
Python語言最近幾年上升趨勢明顯，伴隨著大數據和人工智慧的發展，Python語言未來發展前景非常廣闊。Python語言有三大優勢，語言生態健全，Python語言目前在Web開發、大數據開發、人工智慧開發、嵌入式開發和後端服務開發領域有非常廣泛的應用，其次程序員的需求量很高，企業招聘量大;重點是Python自身語法簡單、使用方便、開發周期短。
Python語言自身的語法比較簡單，但是可以寫出非常復雜的程序來，對於具有扎實數學基礎的人來說，選擇Python發展前景非常好。
web前端開發相對於來說也是非常簡單的，對數學等基礎要求並不是很高，如果基礎比較弱，覺得Python比較難學的話，選擇web前端也是可以的。
不過從就業前景、就業崗位、薪資待遇多方面考慮，選擇Python更加合適，Python是近幾年非常流行的編程語言，市場需求量很高，國內外有很多知名的公司都在使用Python開發。
9. pythonweb前後端分離項目怎麼實現單文件上傳
在HTML上傳到後台接收時，又要把接收到的文件或圖片復制到項目下面，要不然就沒顯示。所以自己總結了下怎麼樣把文件上傳到指定文件目錄下
感覺還挺實用的，別人通過區域網訪問我的項目來上傳圖片，我的項目也能接收復制到指定目錄下，伺服器沒試過，但還是來分享下。