Ⅰ Flask框架怎麼樣，比起Web.py有哪些不同
Flask是一個使用Python編寫的輕量級Web應用框架，憑借更靈活、輕便、安全且容易上手的特性，成為企業常用的Python框架之一。在完成Web前端、Linux以及MySQL相關的課程之後，專業的杭州Python學習班都會講解Flask框架知識，以下是整理的相關知識點。
Flask是一個基於Python開發並且依賴jinja2模板和Werkzeug WSGI服務的一個微型框架，對於Werkzeug本質是Socket服務端，其用於接收http請求並對請求進行預處理，然後觸發Flask框架。開發人員基於Flask框架提供的功能對請求進行相應的處理，並返回給用戶，如果要返回給用戶復雜的內容時，需要藉助jinja2模板來實現對模板的處理，即：將模板和數據進行渲染，將渲染後的字元串返回給用戶瀏覽器。
默認情況下，Flask不包含資料庫抽象層、表單驗證，或是其它任何已有多種庫可以勝任的功能。然而，Flask支持用擴展來給應用添加這些功能，如同是Flask本身實現的一樣。眾多的擴展提供了資料庫集成、表單驗證、上傳處理、各種各樣的開放認證技術等功能。
Flask框架的特點：
1）Flask自由、靈活，可擴展性強，第三方庫的選擇面廣，開發時可以結合自己最喜歡用的輪子，也能結合最流行最強大的Python庫；
2）入門簡單，即便沒有多少web開發經驗，也能很快做出網站；
3）非常適用於小型網站；
4）非常適用於開發Web服務的API；
5）開發大型網站無壓力，但代碼架構需要自己設計，開發成本取決於開發者的能力和經驗。
Flask框架運行解釋
1.app = Flask(__name__)
創建Flask對象app，Flask類的構造函數只有一個必須指定的參數，即程序主模塊或包的名字。在大多數程序中，Python的__name__變數就是所需要的值。
[email protected]('/')
web瀏覽器把請求發送給Web伺服器,Web伺服器再把請求發送給Flask程序實例。程序實例需要知道對每個URL請求運行哪些代碼，所以保存了一個URL到Python函數的映射關系。處理URL和函數之間的關系的程序稱為路由。在Flask程序中定義路由的最簡便方式，是使用程序實例提供的app.route修飾器，把修飾的函數注冊為路由。route()裝飾器告訴 Flask什麼樣的URL 能觸發我們的函數。這和Java中的注釋有異曲同工之妙。修飾器是Python語言的標准特性，可以使用不同的方式修改函數的行為。慣常用法是使用修飾器把函數注冊為事件的處理程序。
3.def index():函數
index()函數放在@app.route('/')後面，所以就是把index()函數注冊為路由。如果部署程序的伺服器域名為http://127.0.0.1:5000/,在瀏覽器中訪問http://127.0.0.1:5000/後，會觸發伺服器執行index()函數。
[email protected]('/user/')
同@app.route('/')，如果部署程序的伺服器域名為http://127.0.0.1:5000/，在瀏覽器中訪問http://127.0.0.1:5000/後，會觸發伺服器執行下方修飾函數。
5.app.run(debug=True)
程序實例用run方法啟動Flask繼承Web伺服器。
6.if __name__ == '__main__'
當Python解釋器，讀py文件,它會執行它發現的所有代碼。在執行代碼之前，它會定義一些變數。例如，如果這個py文件就是主程序，它會設置__name__變數為"__main__"。如果這個py被引入到別的模塊，__name__會被設置為該模塊的名字。
Ⅱ python web 開發有哪些不錯的資料，有沒有好的學習路線
框架很多，最出名的也就是Django了,官網是：https://www.djangoproject.com/
Django很全面，或者說它幫你做的事情太多了，各方面都幫你考慮到了，所以也得按它的套路出牌。如果某個功能要自定義的話，就不太靈活了。
微型框架有很多，Bottle,Web.py等等，這里我個人非常喜歡用是Flask，可以實現最大程序的靈活定製 官網是： http://flask.pocoo.org/
Ⅲ Python有設計模式么
Python設計模式主要分為三大類：創建型模式、結構型模式、行為型模式;三 大類中又被細分為23種設計模式，以下這幾種是最常見的。
單例模式：是一種常用的軟體設計模式，該模式的主要目的是確保某一個類只有一個實例存在。當你希望在整個系統中，某個類只能出現一個是實例時，單例對象就能派上用場。單例對象的要點有三個：一是某個類只能有一個實例;二是它必須自行創建整個實例，三是它必須自行向整個系統提供這個實例。
工廠模式：提供一個創建對象的介面，不像客戶端暴露創建對象的過程，使用一個公共的介面來創建對象，可以分為三種：簡單工廠、工廠方法、抽象工廠。一個類的行為或其演算法可以在運行時更改，這種類型的設計模式屬於行為型模式。
策略模式：是常見的設計模式之一，它是指對一系列的演算法定義，並將每一個演算法封裝起來，而且使它們還可以相互替換。策略模式讓演算法獨立於使用它的客戶而獨立變化。換句話來講，就是針對一個問題而定義出一個解決的模板，這個模板就是具體的策略，每個策略都是按照這個模板進行的，這種情況下我們有新的策略時就可以直接按照模板來寫，而不會影響之前已經定義好的策略。
門面模式：門面模式也被稱作外觀模式。定義如下：要求一個子系統的外部與其內部的通信必須通過一個統一的對象進行。門面模式提供一個高層次的介面，使得子系統更易於使用。門面模式注重統一的對象，也就是提供一個訪問子系統的介面。門面模式與模板模式有相似的地方，都是對一些需要重復方法的封裝。但本質上是不同的，模板模式是對類本身的方法的封裝，其被封裝的方法也可以單獨使用;門面模式，是對子系統的封裝，其被封裝的介面理論上是不會被單獨提出來使用的。
Ⅳ Python 有像WordPress這樣的開源程序么
python的開源程序很多，除了wordpress外還有如下：
Django: Python Web應用開發框架
Django 應該是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影響。Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自動化的管理後台：只需要使用起ORM，做簡單的對象定義，它就能自動生成資料庫結構、以及全功能的管理後台。
Diesel：基於Greenlet的事件I/O框架
Diesel提供一個整潔的API來編寫網路客戶端和伺服器。支持TCP和UDP。
Flask：一個用Python編寫的輕量級Web應用框架
Flask是一個使用Python編寫的輕量級Web應用框架。基於Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2 模板引擎。Flask也被稱為「microframework」，因為它使用簡單的核心，用extension增加其他功能。Flask沒有默認使用的資料庫、窗體驗證工具。
Cubes：輕量級Python OLAP框架
Cubes是一個輕量級Python框架，包含OLAP、多維數據分析和瀏覽聚合數據（aggregated data）等工具。
Kartograph.py：創造矢量地圖的輕量級Python框架
Kartograph是一個Python庫，用來為ESRI生成SVG地圖。Kartograph.py目前仍處於beta階段，你可以在virtualenv環境下來測試。
Pulsar：Python的事件驅動並發框架
Pulsar是一個事件驅動的並發框架，有了pulsar，你可以寫出在不同進程或線程中運行一個或多個活動的非同步伺服器。
Web2py：全棧式Web框架
Web2py是一個為Python語言提供的全功能Web應用框架，旨在敏捷快速的開發Web應用，具有快速、安全以及可移植的資料庫驅動的應用，兼容Google App Engine。
Falcon：構建雲API和網路應用後端的高性能Python框架
Falcon是一個構建雲API的高性能Python框架，它鼓勵使用REST架構風格，盡可能以最少的力氣做最多的事情。
Dpark：Python版的Spark
DPark是Spark的Python克隆，是一個Python實現的分布式計算框架，可以非常方便地實現大規模數據處理和迭代計算。DPark由豆瓣實現，目前豆瓣內部的絕大多數數據分析都使用DPark完成，正日趨完善。
Buildbot：基於Python的持續集成測試框架
Buildbot是一個開源框架，可以自動化軟體構建、測試和發布等過程。每當代碼有改變，伺服器要求不同平台上的客戶端立即進行代碼構建和測試，收集並報告不同平台的構建和測試結果。
Zerorpc：基於ZeroMQ的高性能分布式RPC框架
Zerorpc是一個基於ZeroMQ和MessagePack開發的遠程過程調用協議（RPC）實現。和 Zerorpc 一起使用的 Service API 被稱為 zeroservice。Zerorpc 可以通過編程或命令行方式調用。
Bottle: 微型Python Web框架
Bottle是一個簡單高效的遵循WSGI的微型python Web框架。說微型，是因為它只有一個文件，除Python標准庫外，它不依賴於任何第三方模塊。
Tornado：非同步非阻塞IO的Python Web框架
Tornado的全稱是Torado Web Server，從名字上看就可知道它可以用作Web伺服器，但同時它也是一個Python Web的開發框架。最初是在FriendFeed公司的網站上使用，FaceBook收購了之後便開源了出來。
webpy: 輕量級的Python Web框架
webpy的設計理念力求精簡（Keep it simple and powerful），源碼很簡短，只提供一個框架所必須的東西，不依賴大量的第三方模塊，它沒有URL路由、沒有模板也沒有資料庫的訪問。
Scrapy：Python的爬蟲框架
Scrapy是一個使用Python編寫的，輕量級的，簡單輕巧，並且使用起來非常的方便。
Ⅳ web前端學習容易嗎
您好，web前端是相對來說比較好學的，零基礎學習是完全沒有問題的，現在學習web前端前景是非常好的，隨著5G和大數據的發展，web前端的需求量也是越來越大的，而且現在像微前端和小程序也是最近比較火的，學習web前端一定要有方向，推薦給你一個學習的方向：
階段1.前端核心基礎
HTML +_CSS核心、JavaScript基礎語法、JavaScript面向對象、JavaScript DOM和
BOM編程、jQuery框架
階段2.HTML5 + CSS3 + 移動端核心
HTML5新特性、Canvas專列、CSS3新特性、CSS3進階、CSS3實例演練
階段3.移動端
移動端核心、移動端適配、移動端特效
階段4.伺服器端
伺服器端開發、資料庫操作、前後端交互核心、微信公眾號開發
階段5.JavaScript高級
JavaScript基礎深入剖析、JavaScript面向對象深入講解、JavaScript非同步編程、
JavaScript函數式編程JavaScript設計模式
階段6.前端必備
性能優化、版本控制工具、模塊化、項目構建工具
階段7.高級框架
React框架基本使用、React框架進階、Vue框架基本使用、Vue框架進階、Vue源碼分析
階段8.小程序
原生小程序入門、原生小程序API使用、小程序框架Mpvue
web前端學習方向
web前端前期學習非常容易上手，你可以按照這個順序從上到下學習，不管是自學還是參加培訓班都是可以的，希望可以幫到你。
Ⅵ 如何構建基於Quality Center的Web服務
如何構建基於Quality Center的Web服務
目前各大公司都在開始嘗試構建符合自己公司業務需求的系統性測試平台。在最近很多次的由Infoq組織的Qcon和淘寶的技術嘉年華上，我們都可以看到來自網路，阿里，騰訊等大公司分享的他們內部的測試平台。
如何構建一個優秀的測試平台，在技術選型上我們基本是兩個方案，一個方案是集成現有的各個子的測試系統。在開源項目大行其道的今天，很多企業都在其內部採用了開源的測試工具，比如TestLink 這樣的測試管理工具，Mantis，Bugfree這樣的Bug管理工具，以及Fitnesse，Selenium這樣的自動化測試工具和框架。這類的測試工具的一個共通的特點是他們都是基於比較新的開發技術構建的，其次由於他們的開源的特點，我們也可以更具我們需要在源碼層面對他們進行修改。這一類的集成還是比較容易做的。第二個方案就是完全重新寫一套全新的測試平台，從測試管理，bug管理到case的執行層面都進行自己構建。這樣的方案的好處在於我們對於整個測試平台的控制力最大，但是相對的 ，對於我們測試團隊本身的開發架構能力的要求也是非常高的。一般的中小企業也很難有成本上的投入。
但是基於這兩個方案之外，我們還發現了一個目前在企業中存在一個孤島，就是目前大多數的企業還是在使用Quality Center 這樣的一套商業的測試管理軟體。QC是惠普公司推出的一套成熟的商業測試管理工具，覆蓋測試用例的管理，Bug的管理，測試資源的管理等功能，幾乎涵蓋了我們在測試工作中可能遇到的方方面面的問題。同時QC在系統集成上面，可以很好的和QTP和LoadRunner這樣兩個同門師兄弟進行集成。除此之外，我們就鮮有看到其他和QC進行集成的項目和工具了。
由於在構建符合我們自由需求的測試管理平台的時候，我們發現我們現有的大量的case是直接採用開源的自動化測試工具進行執行和管理的。同時我們也發現了我們的QC系統目前而言屬於一個擱置的狀態，當中也存放一些歷史的手工測試的case。出於一定的考慮，我們還是希望可以重新把QC納入到我們的日常工作中來，但是我們也希望可以很好的把QC和我們的現有的自動化測試框架進行集成。
QC提供了一套叫做OTA的API來允許外部的系統和QC進行集成。QC的API是完全基於VB6來構建的，記住是VB6，不是VB.net，所以這個完全是個老古董的技術了，估計目前很少有人會做VB的開發了。不過好在QC提供了一套COM組件來方面我們進行調用，所以我們就計劃構建一個基於QC的WebService，通過這個WebService來把QC和我們其他的項目進行集成，同時也把QC作為一個底層的存儲平台來存儲我們的Case的執行結果。
在技術的選型上，我們選擇使用Python來進行WebService的開發。採用Webpy這個輕量級的Web框架來做Http服務，同時我們採用了Python的Win32com模塊來方便我們直接通過Python的代碼來調用QC的COM組件裡面的相關方法。獲取QC的COM組件的方法非常簡單，只要你在瀏覽器訪問了Quality Center的頁面以後，就可以在<installation drive>：\Program Files\Common Files\Mercury Interactive\Quality Center裡面找到OTAClient.dll 。 我們不需要關注這個OTAClient.dll的路徑，因為Python的Win32Com的模塊會自動找到對應的DLL庫。這里要提一點的是操作系統的影響。QC是基於32位的瀏覽器，所以我們的Python必須要使用32位的版本，同時也要安裝32位 版本的Win32Com模塊。否則我們會在調用COM組件的時候遇到問題。
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查看全文請點擊下載：http://www.51testing.com/html/58/n-817758.html
解決了連接的問題以後，我們就可以很方便的使用QC的OTA的API來對QC進行操作了。整個QC的資料庫的架構相對比較復雜，這個我會在下一期的文章中來介紹。這里我們來看一下如何通過一個TestSetID來獲取整個TestSet。
def get_testset(testsetid,testset_factory):
try:
testset = testset_factory.Item(testsetid)
return testset
except Exception,e:
print e
raise qcExceptions.TsInstanceException("can't get the tsinstance_list by setid = %s" % testsetid)
方法中的testset_factory是通過TDConnection來獲取的，表示的是一個TestSet的工廠對象，可以通過TestSetID來獲取一個TestSet。具體可以參考OTA的API參考文檔。
每一個執行的結果是保存在一個Run的實例裡面的，一個TestInstance可以有多個Run的實例對象。QC的API在一定程度上比較類似MySQL的API，在對於Test，Run這樣對象的更新是不會直接反映到QC的系統中去的，我們需要進行一個Post的提交的動作，這里展示一個如何給一個TestInstance添加一個執行結果的方法。
_runFactory = tsinstance.RunFactory
_newRun = _runFactory.AddItem(None)
if tsinstance.ID in failcase_ids:
newRun.Status = QC_STATUS[1]
else:
newRun.Status = QC_STATUS[0]
_newRun.Name = tsinstance.TestName
_newRun.Post()
這里要註明一下，QC的寫的操作是很耗時的，我們最初採用同步的方式進行工作，整個服務完全無法運作，後來我們發現，當我們的TestSet中有大量的Case的時候，整個寫QC的操作非常的緩慢。後來我們就採用了非同步的方式，把讀寫的操作分離了。最後給大家看一個我們做的性能的測試，紅線的部分表示的是TestSet中有差不多1000個Case的狀態需要更新，藍色的部分表示只有10個Case需要更新。我們可以看到寫入QC的時間的消耗，單位是秒。