㈠ 如何開發一個Python web框架
首先你需要知道一個Web應用基本的請求處理流程。以最簡單最原始的動態網頁為例，你點擊鏈接（GET），提交表單（POST），就是與伺服器端建立了連接之後發送了一個HTTP請求（RFC2616 5.1節，之後都以HTTP 1.1為例），裡面至少有方法（動詞，就是GET啦POST什麼的，詳見RFC2616第9節），地址（URL），HTTP版本，還可能帶上Cookie（會話的一般實現機制），緩存相關的信息（RFC2616 13節），User-Agent串等等一堆信息。對於POST請求我們還有表單內容作為請求實體（RFC2616 7.2節），裡面是你填寫的表單內容。
於是我們有了一些關於請求的數據，不過現在一般來講這些數據還在前端伺服器（反向代理，比如nginx，暫且忽略掉負載均衡，反正是透明的，也不考慮裸WSGI容器直接扛請求的情況）的手上，還沒有傳進後端語言（這里是Python）。我們就針對每一種語言都有特定的機制，用來將HTTP的請求信息映射到相應的編程語言范疇，叫做Web伺服器界面（Web server interface），通用如CGI/FCGI/SCGI，特定於某一語言如WSGI/PSGI/Rack/...，特定於某一操作系統如ISAPI（這貨還活著？），一些已經不再使用的就不提了。總之在Python世界裡這就是WSGI（PEP 3333, Web Server Gateway Interface），它就定義了Python語言與Web伺服器之間的界面。在WSGI里，
請求的處理過程被映射為對應用callable的調用（application(environ, start_response)，知乎不支持inline代碼塊？）；
請求信息被映射到environ字典中的相應鍵值，比如請求方法被映射到environ['REQUEST_METHOD']，請求的「相對路徑」被映射到environ['PATH_INFO']（過度簡化；暫且不提WSGI應用掛載點，框架層一般也不用關心這個，掛載WSGI應用一般是WSGI容器如gunicorn、uWSGI之類組件的工作）；
發送響應頭的動作被映射到調用start_response(status, response_headers)（不考慮可選的第三個參數異常信息）；
返回響應數據被映射到application返回iterable的動作。
於是響應便從Python返回到Web伺服器，再被發送回瀏覽器，瀏覽器將響應內容渲染，一個請求就完成啦。
有了這樣的感性認識，那麼我們作為Python Web開發框架的作者，要做的事情就是在WSGI規范的基礎之上，提供盡可能便捷的開發手段和盡可能低的框架開銷，也即我們的代碼將要工作在WSGI與業務邏輯的中間層。架構上，Web開發框架或多或少都遵循MVC的設計模式（Django管它叫MTV，其實差不多）。同時，由於框架位於中間件的位置，加上其鼓勵模塊化與代碼復用的性質，自然需要為常見的HTTP操作提供抽象。這里就可以展開一些話題：
請求路徑到view/controller的映射，請求參數的解析（routing，也叫路由）。
正則匹配的方案，比如Django內置了一個簡單的正則表達式解析組件，能解析一般常見語法的正則表達式，把capturing groups解析成位置參數，named capturing groups解析成關鍵字參數。
也有DSL的方案，比如Werkzeug的路由組件。
請求實體的處理。表單解析，配合Web伺服器進行上傳文件處理。
正常的urlencoded表單，JSON表單，text/plain數據，multi-part表單
multi-part附件，附件操作API
大文件上傳（這個一般會被前端伺服器保存在磁碟上的臨時文件里，比方說nginx就是這么實現的）。
會話。HTTP是無狀態（stateless）的，這個特點非常重要。如果沒有會話，你連續做幾個請求，卻沒有手段證明你們是同一個人/同一台機器（你完全可能是代理伺服器）。
存儲會話數據的會話後端（內存數據結構？文件？RDBMS？Redis？Memcache？）
安全機制（HMAC什麼的，可以參考beaker的secure cookie實現）
請求處理流程中的會話中間件（從Cookie中提取會話，從query string中提取會話，從自定義頭中提取會話，等等）
View/Controller界面。發揮你的創造力，用上你的工程經驗。
Function-based or Class-based views? 參考：Django, Bottle, web.py, Tornado等一票框架的做法
框架的可選機制與服務如何暴露，
裝飾器？（比如@login_required 這種額外要求）
回調？（能想到的只有Tornado和Twisted這種非同步框架做事情的方式，還有整個JS生態系統都是回調（不考慮Promise什麼的）的思路）
傳入應用（業務邏輯）層的數據結構如何設計？（HttpRequest等價物，名字可能記不清了）
響應數據結構如何設計？（HttpResponse等價物，同上）
資料庫操作封裝。Web應用基本都是數據為中心，這個組件非常有必要，也是撰寫可復用代碼必須的一環，畢竟光是框架抽象了，資料庫操作還是裸sql什麼的，到時候生產環境一換（比如MySQL變pgsql）還不是傻眼。
關系型資料庫。一站式解決方案參考：Django ORM、SQLAlchemy；輕量級解決方案參考各資料庫Python綁定。
非關系資料庫。各資料庫Python綁定（pymongo, riak, redis-py之類），這個沒什麼可替代方案了，因為本來各種NoSQL庫都是適應某一特殊需求設計的，沒什麼互相替換的必要，那意味著重新進行技術選型。
㈡ 純 Python 寫一個 Web 框架，就是這么簡單
造輪子是最好的一種學習方式，本文嘗試從0開始造個Python Web框架的輪子，我稱它為 ToyWebF 。
本文操作環境為：MacOS，文中涉及的命令，請根據自己的系統進行替換。
ToyWebF的簡單特性：
下面我們來實現這些特性。
首先，我們需要安裝gunicorn，回憶一下Flask框架，該框架有內置的Web伺服器，但不穩定，所以上線時通常會替換成uWSGI或gunicorn，這里不搞這個內置Web服務，直接使用gunicorn。
我們創建新的目錄與Python虛擬環境，在該虛擬環境中安裝gunicorn
在啥都沒有的情況下，構建最簡單的Web服務，在ToyWebF目錄下，創建app.py與api.py文件，寫入下面代碼。
運行 gunicorn app:app 訪問 http://127.0.0.1:8000 ，可以看見 Hello, World! ，但現在請求體中的參數在environ變數中，難以解析，我們返回的response也是bytes形式。
我們可以使用webob庫，將environ中的數據轉為Request對象，將需要返回的數據轉為Response對象，處理起來更加直觀方便，直接通過pip安裝一下。
然後修改一下API類的 __call__方法 ，代碼如下。
上述代碼中，通過webob庫的Request類將environ對象（請求的環境信息）轉為容易處理的request，隨後調用handle_request方法對request進行處理，處理的結果，通過response對象返回。
handle_request方法在ToyWebF中非常重要，它會匹配出某個路由對應的處理方法，然後調用該方法處理請求並將處理的結果返回，在解析handle_request前，需要先討論路由注冊實現，代碼如下。
其實就是將路由和方法存到self.routes字典中，可以通過route裝飾器的形式將路由和方法關聯，也可以通過add_route方法關聯，在app.py中使用一下。
因為url中可以存在變數，如 @app.route("/hello/{name}") ，所以在匹配時，需要進行解析，可以使用正則匹配的方式進行匹配，parse這個第三方庫已經幫我們實現了相應的正則匹配邏輯，pip安裝使用一下則可。
這里定義find_handler方法來實現對self.routes的遍歷。
了解了路由與方法關聯的原理後，就可以實現handle_request方法，該方法主要的路徑就是根據路由調度對應的方法，代碼如下。
在該方法中，首先實例化webob庫的Response對象，然後通過self.find_handler方法獲取此次請求路由對應的方法和對應的參數，比如。
它將返回hello方法對象和name參數，如果是 /hello/二兩 ，那麼name就是二兩。
因為route裝飾器可能裝飾器的類對象，比如。
此時self.find_handler方法返回的hanler就是個類，但我們希望調用的是類中的get、post、delete等方法，所以需要一個簡單的判斷邏輯，通過inspect.isclass方法判斷handler如果是類對象，那麼就通過getattr方法獲取類對象實例的中對應的請求方法。
如果類對象中沒有該方法屬性，則拋出該請求類型不被允許的錯誤，如果不是類對象或類對象中存在該方法屬性，則直接調用則可。
此外，如果方法的路由並沒有注冊到self.routes中，即404的情況，定義了defalut_response方法返回其中內容，代碼如下。
如果handle_request方法中調度的過程出現問題，則直接raise將錯誤拋出。
至此，一個最簡單的web服務就編寫完成了。
回顧Flask，Flask可以支持HTML、CSS、JavaScript等靜態文件，利用模板語言，可以構建出簡單但美觀的Web應用，我們讓TopWebF也支持這一功能，最終實現圖中的網站，完美兼容靜態文件。
Flask使用了jinja2作為其html模板引擎，ToyWebF同樣使用jinja2，jinja2其實實現一種簡單的DSL（領域內語言），讓我們可以在HTML中通過特殊的語法改變HTML的結構，該項目非常值得研究學習。
首先 pip install jinja2 ，然後就可以使用它了，在ToyWebF項目目錄中創建templates目錄，以該目錄作為默認的HTML文件根目錄，代碼如下。
首先利用jinja2的FileSystemLoader類將file system中的某個文件夾作為loader，然後初始化Environment。
在使用的過程中（即調用template方法），通過get_template方法獲得具體的某個模板並通過render方法將對應的內容傳遞給模板中的變數。
這里我們不寫前端代碼，直接去互聯網中下載模板，這里下載了Bootstrap提供的免費模板，可以自行去 https://startbootstrap.com/themes/freelancer/ 下載，下載完後，你會獲得index.html以及對應的css、jss、img等文件，將index.html移動到ToyWebF/templates中並簡單修改了一下，添加一些變數。
然後在app.py文件中為index.html定義路由以及需要的參數。
至此html文件的支持就完成了，但此時的html無法正常載入css和js，導致頁面布局非常醜陋且交互無法使用。
接著就讓ToyWebF支持css、js，首先在ToyWebF目錄下創建static文件夾用於存放css、js或img等靜態文件，隨後直接將前面下載的模板，其中的靜態文件復制到static中則可。
通過whitenoise第三方庫，可以通過簡單的幾行代碼讓web框架支持css和js，不需要依賴nginx等服務，首先 pip install whitenoise ，隨後修改API類的 __init__ 方法，代碼如下。
其實就是通過WhiteNoise將self.wsgi_app方法包裹起來，在調用API的 __call__ 方法時，直接調用self.whitenoise。
此時，如果請求web服務獲取css、js等靜態資源，WhiteNoise會獲取其內容並返回給client，它在背後會匹配靜態資源在系統中對應的文件並將其讀取返回。
至此，一開始的網頁效果就實現好了。
web服務如果出現500時，默認會返回 internal server error ，這顯得比較丑，為了讓框架使用者可以自定義500時返回的錯誤，需要添加一些代碼。
首先API初始化時，初始self.exception_handler對象並定義對應的方法添加自定義的錯誤
在handler_request方法進行請求調度時，調度的方法執行邏輯時報500，此時不再默認將錯誤拋出，而是先判斷是否有自定義錯誤處理。
在app.py中，自定義錯誤返回方法，如下。
custom_exception_handler方法只返回自定義的一段話，你完全可以替換成美觀的template。
我們可以實驗性定義一個路由來看效果。
Web服務的中間件也可以理解成鉤子，即在請求前可以對請求做一些處理或者返回Response前對Response做一下處理。
為了支持中間件，在TopWebF目錄下創建middleware.py文件，在編寫代碼前，思考一下如何實現？
回顧一下現在請求的調度邏輯。
1.通過routes裝飾器關聯路由和方法 2.通過API.whitenoise處理 3.如果是請求API介面，那麼會將參數傳遞給API.wsgi_app 4.API.wsgi_app最終會調用API.handle_request方法獲取路由對應的方法並調用該方法執行相應的邏輯
如果希望在request前以及response後做相應的操作，那麼其實就需要讓邏輯在API.handle_request前後執行，看一下代碼。
其中add方法會實例化Middleware對象，該對象會將當前的API類實例包裹起來。
Middleware.handle_request方法其實就是在self.app.handle_request前調用self.process_request方法處理request前的數據以及調用self.process_response處理response後的數據，而核心的調度邏輯，依舊交由API.handle_request方法進行處理。
這里的代碼可能會讓人感到疑惑， __call__ 方法和handle_request方法中都有self.app.handle_request(request)，但其調用對象似乎不同？這個問題暫時放一下，先繼續完善代碼，然後再回來解釋。
接著在api.py中為API創建middleware屬性以及添加新中間件的方法。
隨後，在app.py中，自定義一個簡單的中間件，然後調用add_middleware方法將其添加。
定義好中間件後，在請求調度時，就需要使用中間件，為了兼容靜態文件的情況，需要對css、js、ing文件的請求路徑做一下兼容，在其路徑中加上/static前綴
緊接著，修改API的 __call__ ，兼容中間件和靜態文件，代碼如下。
至此，中間件的邏輯就完成了。
但代碼中依舊有疑惑，Middleware類中的 __call__ 方法和handle_request方法其調用的self.app到底是誰？
為了方便理解，這里一步步拆解。
如果沒有添加新的中間件，那麼請求的調度邏輯如下。
在沒有添加中間件的情況下，self.app其實就是API本身，所以 middleware.__call__ 中的self.app.handle_request就是調用API.handle_request。
如果添加了新的中間件，如上述代碼中添加了名為SimpleCustomMiddleware的中間件，此時的請求調度邏輯如下。
因為注冊中間件時，Middleware.add方法替換了原始Middleware實例中的app對象，將其替換成了SimpleCustomMiddleware，而SimpleCustomMiddleware也有app對象，SimpleCustomMiddleware中的app對象，才是API類實例。
在請求調度的過程中，就會觸發Middleware類的handle_request方法，該方法就會執行中間件相應的邏輯去處理request和response中的數據。
當然，你可以通過Middleware.add方法添加多個中間件，這就會構成棧式調用的效果，代碼如下。
啟動web服務後，其執行效果如下。
㈢ 我想用python寫個web界面簡單執行遠程linux命令 web界面要能自由填寫執行shell命令和腳本
首先python基礎你得會：
最簡單套路：web用flask，linux交互用subprocessor模塊
說白了就三點：python基礎、flask框架、subprocessor模塊
㈣ C/C++ 有類似python的pandas的第三方庫嗎
Python擁有一個強大的標准庫。Python語言的核心只包含數字、字元串、列表、字典、文件等常見類型和函數，而由Python標准庫提供了系統管理、網路通信、文本處理、資料庫介面、圖形系統、XML處理等額外的功能。
Python標准庫的主要功能有：
1.文本處理，包含文本格式化、正則表達式匹配、文本差異計算與合並、Unicode支持，二進制數據處理等功能
2.文件處理，包含文件操作、創建臨時文件、文件壓縮與歸檔、操作配置文件等功能
3.操作系統功能，包含線程與進程支持、IO復用、日期與時間處理、調用系統函數、日誌（logging）等功能
4.網路通信，包含網路套接字，SSL加密通信、非同步網路通信等功能
5.網路協議，支持HTTP，FTP，SMTP，POP，IMAP，NNTP，XMLRPC等多種網路協議，並提供了編寫網路伺服器的框架
6.W3C格式支持，包含HTML，SGML，XML的處理。
7.其它功能，包括國際化支持、數學運算、HASH、Tkinter等
Python社區提供了大量的第三方模塊，使用方式與標准庫類似。它們的功能覆蓋科學計算、Web開發、資料庫介面、圖形系統多個領域。第三方模塊可以使用Python或者C語言編寫。SWIG,SIP常用於將C語言編寫的程序庫轉化為Python模塊。Boost C++ Libraries包含了一組函式庫，Boost.Python，使得以Python或C++編寫的程式能互相調用。Python常被用做其他語言與工具之間的「膠水」語言。
著名第三方庫
1.Web框架
Django： 開源Web開發框架，它鼓勵快速開發,並遵循MVC設計，開發周期短。
ActiveGrid： 企業級的Web2.0解決方案。
Karrigell： 簡單的Web框架，自身包含了Web服務，py腳本引擎和純python的資料庫PyDBLite。
Tornado： 一個輕量級的Web框架，內置非阻塞式伺服器，而且速度相當快
webpy： 一個小巧靈活的Web框架，雖然簡單但是功能強大。
CherryPy： 基於Python的Web應用程序開發框架。
Pylons： 基於Python的一個極其高效和可靠的Web開發框架。
Zope： 開源的Web應用伺服器。
TurboGears： 基於Python的MVC風格的Web應用程序框架。
Twisted： 流行的網路編程庫，大型Web框架。
Quixote： Web開發框架。
2.科學計算
Matplotlib： 用Python實現的類matlab的第三方庫，用以繪制一些高質量的數學二維圖形。
SciPy： 基於Python的matlab實現，旨在實現matlab的所有功能。
NumPy： 基於Python的科學計算第三方庫，提供了矩陣，線性代數，傅立葉變換等等的解決方案。
3.GUI
PyGtk： 基於Python的GUI程序開發GTK+庫。
PyQt： 用於Python的QT開發庫。
WxPython： Python下的GUI編程框架，與MFC的架構相似。
4.其它
BeautifulSoup： 基於Python的HTML/XML解析器，簡單易用。
PIL： 基於Python的圖像處理庫，功能強大，對圖形文件的格式支持廣泛。
PyGame： 基於Python的多媒體開發和游戲軟體開發模塊。
Py2exe： 將python腳本轉換為windows上可以獨立運行的可執行程序。
參考自維基網路
㈤ python後端開發需要學什麼
第一階段：Python語言基礎
主要學習Python最基礎知識，如Python3、數據類型、字元串、函數、類、文件操作等。階段課程結束後，學員需要完成Pygame實戰飛機大戰、2048等項目。
第二階段：Python語言高級
主要學習Python庫、正則表達式、進程線程、爬蟲、遍歷以及MySQL資料庫。
第三階段：Pythonweb開發
主要學習HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知識，掌握python三大後端框架(Django、 Flask以及Tornado)。需要完成網頁界面設計實戰;能獨立開發網站。
第四階段：Linux基礎
主要學習Linux相關的各種命令，如文件處理命令、壓縮解壓命令、許可權管理以及Linux Shell開發等。
第五階段：Linux運維自動化開發
主要學習Python開發Linux運維、Linux運維報警工具開發、Linux運維報警安全審計開發、Linux業務質量報表工具開發、Kali安全檢測工具檢測以及Kali 密碼破解實戰。
第六階段：Python爬蟲
主要學習python爬蟲技術，掌握多線程爬蟲技術，分布式爬蟲技術。
第七階段：Python數據分析和大數據
主要學習numpy數據處理、pandas數據分析、matplotlib數據可視化、scipy數據統計分析以及python 金融數據分析;Hadoop HDFS、python Hadoop MapRece、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib。
第八階段：Python機器學習
主要學習KNN演算法、線性回歸、邏輯斯蒂回歸演算法、決策樹演算法、樸素貝葉斯演算法、支持向量機以及聚類k-means演算法。
關於python後端開發需要學什麼的內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對python編程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於python編程的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。