㈠ Python 有哪些好的 Web 框架
常见的5种Web框架：
第一个：Django
Django是一个开源的Web应用框架，由Python写成，支持许多数据库引擎，可以让Web开发变得迅速和可扩展，并会不断的版本更新以匹配Python最新版本，如果是新手程序员，可以从这个框架入手。
第二个：Flask
Flask是一个轻量级的Web应用框架，使用Python编写。基于WerkzeugWSGI工具箱和JinJa2模板引擎，使用BSD授权。
Flask也被称为microframework，因为它使用简单的核心，用extension增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。然而Flask保留了扩增的弹性，可以用Flask-extension加入这些功能：ORM、窗体验证工具、文件上传、各种开放式身份验证技术。
第三个：Web2py
Web2py是一个用Python语言编写的免费的开源Web框架，旨在敏捷快速的开发Web应用，具有快速、可扩展、安全以及可移植的数据库驱动的应用，遵循LGPLv3开源协议。
Web2py提供一站式的解决方案，整个开发过程都可以在浏览器上进行，提供了Web版的在线开发，HTML模板编写，静态文件的上传，数据库的编写的功能。其他的还有日志功能，以及一个自动化的admin接口。
第四个：Tornado
Tornado即是一个Webserver，同时又是一个类web.py的micro-framework，作为框架的Tornado的思想主要来源于web.PY，大家在web.PY的网站首页也可以看到Tornado的大佬Bret
Taylor的这么一段话：“[web.py inspired the] Web framework we use at FriendFeed [and] thewebapp framework that ships with App Engine…”，因为这层关系，后面不再单独讨论Tornado。
第五个：CherryPy
CherryPy是一个用于Python的、简单而非常有用的Web框架，其主要作用是以尽可能少的操作将Web服务器与Python代码连接，其功能包括内置的分析功能、灵活的插件系统以及一次运行多个HTTP服务器的功能，可运行在最新版本的Python、Jython、android上。
㈡ Python三大web框架分别是什么 哪个更好
【导读】目前，Python比较火的三大web框架有Django、Flask和Tornado，要论这三个Web框架哪个更好的话，建议一点，Django帮我们事先搭建了好多，上手会快一些，学习的话可以先从Django学起，然后再学习Flask和Tornado，下面我们就来具体了解一下Python三大web框架的详情。
1、Django
Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MTV的框架模式，即模型M，模板T和视图V。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的，即是CMS(内容管理系统)软件。
2、Flask
Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。其 WSGI工具箱采用Werkzeug ，模板引擎则使用 Jinja2
。Flask使用BSD授权。
Flask也被称为 “microframework” ，因为它使用简单的核心，用 extension
增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。
Flask 很轻，花很少的成本就能够开发一个简单的网站。非常适合初学者学习。Flask 框架学会以后，可以考虑学习插件的使用。例如使用 WTForm +
Flask-WTForm 来验证表单数据，用 SQLAlchemy + Flask-SQLAlchemy 来对你的数据库进行控制。
3、Tornado
Tornado是一种 Web 服务器软件的开源版本。Tornado 和现在的主流 Web 服务器框架(包括大多数 Python
的框架)有着明显的区别：它是非阻塞式服务器，而且速度相当快。
得利于其 非阻塞的方式和对epoll的运用，Tornado 每秒可以处理数以千计的连接，因此 Tornado 是实时 Web 服务的一个
理想框架。
关于Python三大web框架的简单介绍，就给大家分享到这里了，当然学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚，希望大家抓紧时间进行学习吧。
㈢ Python的代表性Web框架有哪些
1. Django
Django是一个开源的Web应用框架，由Python写成，支持许多数据库引擎，可以让Web开发变得迅速和可扩展，并会不断的版本更新以匹配Python最新版本，如果是新手程序员，可以从这个框架入手。
2. CherryPy
CherryPy是一种用于Python的、简单而非常有用的Web框架，其主要作用是以尽可能少的操作将Web服务器与Python代码连接，其功能包括内置的分析功能、灵活的插件系统以及一次运行多个HTTP服务器的功能，可与运行在最新版本的Python、Jython、Android上。
3. Web2py
web2py 是一个为Python语言提供的全功能Web应用框架，旨在敏捷快速的开发Web应用，具有快速、安全以及可移植的数据库驱动的应用，兼容
Google App Engine。
4. TurboGears
TurboGears可以快速实现Web应用程序开发，富含丰富的特殊性能，可以解决更多的框架领域问题，从简单到复杂的项目都可以开发，并具有实时的多数据库支持和灵活的ORM，简单的文档和最小的设置使它成为一个理想的使用框架。
5. Pylons
Pylons是一个开源的Web应用框架，使用Python语言编写，它对WSGI标准进行了扩展应用，提升了重用性且将功能分割到独立的模块中，而且提供了在线调试器，易于错误跟踪!
㈣ Python五大应用领域是什么
一、网络爬虫
网络爬虫是Python比较常用的一个场景，国际上，google在前期大量地运用Python言语作为网络爬虫的根底，带动了整个Python言语的运用发展。
二、数据处理
Python有很齐备的生态环境。"大数据"分析中涉及到的分布式核算、数据可视化、数据库操作等，Python中都有成熟的模块能够挑选完结其功能。关于Hadoop-MapRece和Spark，都能够直接运用Python完结核算逻辑，这不管关于数据科学家仍是关于数据工程师而言都是十分便当的。
三、web开发
Python的诞生前史比Web还要早，由于Python是一种解说型的脚本言语，开发效率高，所以十分适合用来做Web开发。
Django 是 Python 编程言语驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 运用程序结构。运用 Django，咱们在几分钟之内就能够创建高品质、易维护、数据库驱动的运用程序。
四、数据分析
关于数据分析师来说，不只要自己理解数据背面的含义，而且还要给更直地展现数据的含义。
Scipy是一组专门解决科学核算中各种规范问题域的包的集合。Numpy是python科学核算的根底包。Pandas处理上千万的数据是一挥而就的工作，同时随后咱们也将看到它比SQL有更强的表达能力，能够做很多复杂的操作，要写的code也更少。
五、人工智能
人工智能是现在十分火的一个方向，AI热潮让Python言语的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个十分有影响力的AI结构，大多是Python的实现，为什么呢?
在人工智能大领域领域内的数据发掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程言语，得到广泛的支持和运用。人工智能的核心算法大部分仍是依赖于C/C++的，由于是核算密集型，需求十分精细的优化，还需求GPU、专用硬件之类的接口，这些都只要C/C++能做到。
关于Python五大应用领域是什么，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。
㈤ 干货分享!Python三大web框架简单介绍
1、Django
Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MTV的框架模式，即模型M，模板T和视图V。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的，即是CMS(内容管理系统)软件。
2、Flask
Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug ，模板引擎则使用 Jinja2 。Flask使用 BSD 授权。
Flask也被称为 “microframework” ，因为它使用简单的核心，用 extension 增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。
Flask 很轻，花很少的成本就能够开发一个简单的网站。非常适合初学者学习。Flask 框架学会以后，可以考虑学习插件的使用。例如使用 WTForm + Flask-WTForm 来验证表单数据，用 SQLAlchemy + Flask-SQLAlchemy 来对你的数据库进行控制。
3、Tornado
Tornado是一种 Web 服务器软件的开源版本。Tornado 和现在的主流 Web 服务器框架(包括大多数 Python 的框架)有着明显的区别：它是非阻塞式服务器，而且速度相当快。
得利于其 非阻塞的方式和对epoll的运用，Tornado 每秒可以处理数以千计的连接，因此 Tornado 是实时 Web 服务的一个 理想框架。
关于干货分享!Python三大web框架简单介绍，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。
㈥ python做web开发有哪些好处和不足
python适合Web开发吗?
当然!python涉及的面十分广泛，不过使用python进行开发，你需要先掌握python的基础知识，然后学习python Web框架，比如Django、flask等。总而言之，python这门优美的语言是非常适合Web开发的。
python做Web开发有优势吗?
第一、易于使用和阅读
有几个因素可以简化python在Web开发中的使用：
低入门门槛：python与我们日常生活中使用的英语相似，语法的简单性使您可以处理复杂的系统，并确保所有元素之间都具有明确的关系;因此，更多的新手程序员可以学习该语言并更快地加入编程社区。
良好的可视化：效果通过使用不同的图和图表，可以以易于理解的格式表示数据。它们是可视化呈现和理解数据的有效方法，Web开发公司利用python库来可视化数据并创建清晰且易于理解的报告。
易于阅读：python非常易于阅读，因此开发人员通常在理解由其他程序员编写的代码时不会遇到任何问题，这可以促使从事同一项目的开发人员之间的通信效率更高。
第二、异步编码
由于没有死锁或研究争执或任何其他令人困惑的问题，因此使用python编写和维护异步代码无需花费太多精力。此类代码的每个单元分别运行，从而使您能够更快地处理各种情况和问题。
第三、较少限制的编程方法
与其他编程语言对比，python具有较少限制的编程方法。它具有多种范例，可以支持多种编程风格，包含过程性、面向对象和功能性。这使python成为初创公司的绝佳语言，因为项目可能需要随时更改方法。
第四、企业应用集成
python是企业软件应用程序的流行选择，这在很大程度上要归功于python与传统上用于企业开发的其他语言的流畅集成。
python直接与Java、C++或C代码进行调用，从而可以对大多数常用协议和数据格式进行大量的过程控制和实现。除此之外，它还可以用于组装基础结构的新旧片段，这是复杂移动应用程序中的典型情况。
第五、可以使用python框架快速进行Web开发
python的另一个优点是它具有许多简化开发过程的框架，根据您的工作，可能需要不同的框架。
第六、科学计算库方便
有各种各样的软件包和库可用于开发科学和数字应用程序，以及工具包，单独的成像库以及许多其他工具。
㈦ Python程序如何应用到WEB页面中
python有很多的web框架，用这些框架即可开发web，推荐几个web框架给你，djang----这个框架最强大，也是最有名应用最广泛的，web.py和web2py-----轻量级的web框架，flask等！
㈧ Python开发web有哪些优势
Python开发web有哪些优势
1、易于使用和阅读
有几个因素可以简化Python在Web开发中的使用：
低入门门槛 Python与我们日常生活中使用的英语相似。语法的简单性使您可以处理复杂的系统，并确保所有元素之间都具有明确的关系。因此，更多的新手程序员可以学习该语言并更快地加入编程社区。
良好的可视化 效果通过使用不同的图和图表，可以以易于理解的格式表示数据。它们是可视化呈现和理解数据的有效方法。Web开发公司利用Python库（例如Matplotlib）来可视化数据并创建清晰且易于理解的报告。
Python非常易于阅读，因此开发人员通常在理解由其他程序员编写的代码时不会遇到任何问题。这可以促使从事同一项目的开发人员之间的通信效率更高。
推荐学习《Python教程》。
2、异步编码
由于没有死锁或研究争执或任何其他令人困惑的问题，因此使用Python 编写和维护异步代码无需花费太多精力。此类代码的每个单元分别运行，从而使您能够更快地处理各种情况和问题。
3、较少限制的编程方法
与其他编码语言（例如Java）相比，Python具有较少限制的编程方法。它具有多种范例，可以支持多种编程风格，包括过程性，面向对象和功能性（命令性）。这使Python成为初创公司的绝佳语言，因为项目可能需要随时更改方法。
4、企业应用集成
Python是企业软件应用程序的流行选择，这在很大程度上要归功于Python与传统上用于企业开发的其他语言（例如Java，PHP和.NET）的流畅集成。
Python直接与Java，C ++或C代码进行调用，从而可以对大多数常用协议和数据格式进行大量的过程控制和实现。
除此之外，它还可以用于组装基础结构的新旧片段，这是复杂移动应用程序中的典型情况。
5、可以使用Python框架快速进行Web开发
Python的另一个优点是它具有许多简化开发过程的框架。根据您的工作，可能需要不同的框架。
下面是4个着名的框架：
Django：此框架非常适合成熟的Web应用程序和中档可扩展项目。它具有内置功能，并允许重复使用代码，对代码的不同组成部分进行一致的修改以及其他简化Web开发的功能。Django可与Oracle SQL，PostgreSQL，MySQL和其他知名数据库完美配合。
Pyramid：使用此框架，您可以从小规模开始，并根据需要扩展规模。金字塔可以与各种数据库和应用程序一起使用，也可以与插件一起扩展-开发人员可以添加所需的任何功能。当您需要在一项任务中实施各种解决方案时，这很方便。
TurboGears：TurboGears由Repoze，WebOb和Genshi等几个组件组成，并且基于MVC架构。这对于快速，高效的Web应用程序开发很有用，而且更易于维护。使用此框架，您可以分别使用最小或完整堆栈模式编写小型或复杂的应用程序。
Flask：该框架的理念是提供一个易于管理的，易于定制的解决方案。Flask将自己定义为一个微框架，最常用于主要优先考虑精益功能的小型解决方案。该框架还用于创建原型。
6、科学计算库方便
有各种各样的软件包和库可用于开发科学和数字应用程序，以及工具包（例如VTK 3D和MayaVi），单独的成像库以及许多其他工具。最常用的是：
5个常见的科学计算库：
SciPy（科学数字图书馆）；
Pandas（数据分析库）；
IPython（命令外壳）；
NumPy（基本数值软件包）;
Natural Language Toolkit（Library For Mathematical And Text Analysis ： 用于数学和文本分析的库）。
7、用于机器学习和AI
机器学习（ML）和人工智能（AI）技术越来越受到关注，因此越来越多的开发人员正在尝试将它们纳入各种项目中。如果使用正确的语言，这是可能的。
根据让·弗朗索瓦·普吉，IBM的机器学习部门的代表，Python是ML和AI项目的顶尖语言，许多开发商同意。Python具有高效的ML软件包，用于可视化结果的工具，并且远远超出了数据分析和其他使该应用程序领域受益的功能。
Python确实是机器学习和人工智能最火热的语言，没有之一。
最典型的用语在线语音合成，在线语音识别，如果你的项目是建立一个人工智能的web应用，那么Python再适合不过了。
8、作为应用程序脚本
由于Python与C，C ++和Java的强大集成，Python可以很方便地用于应用程序脚本编写。从一开始就被设计为可嵌入的，它对于自定义大型应用程序并为其进行扩展非常有用。
不敢说Python可以代替Lua，不过Python可以和Lua那样被嵌入C/C++中。
9、软件测试
Python用于测试自动化。许多QA自动化专家选择Python是因为它具有简单的学习曲线-对于技术背景较为有限的人（强大的社区，清晰的语法和可读性）也非常有用。Python甚至有一个易于使用的单元测试框架（例如，您可以使用它对移动应用程序执行地理位置测试）。
M年前我在一家路由生产商上班，那时候我看到测试部门用Tcl脚本去测试路由器端口，我当时就觉得很诧异，毕竟Tcl脚本的语法真的很怪异，相比这点，Python的语法真的干净简洁。
10、在原型制作中使用
用Python创建原型已被证明是一个快速而简单的过程。编程语言的敏捷性使代码重构变得容易，并且可以将初始原型快速开发为最终产品。
11、开源
Python具有开放源代码许可证，该许可证使用户可以轻松访问它，并有助于重新分发和无限制的修改。开发人员可以自由使用该语言并为它的改进做出贡献。
12、服务器端脚本
如上所述，使用Python进行服务器端脚本编写的优点之一是其简单的语法，从而大大加快了处理速度。该代码由功能模块及其之间的连接组成，可让您根据用户操作执行程序算法。Python还支持Web开发中所需的图形用户界面。
13、便携性和交互性
Python具有动态语义和快速原型制作的出色功能，这要归功于它的交互性和可移植性。它可以轻松地嵌入各种应用程序中，甚至是使用不同编码语言的应用程序。因此，您可以轻松修复新模块并扩展Python的核心词汇。它可以连接各种组件。难怪它有时被称为“胶水语言”。
㈨ Python 如何开发高效漂亮的轻量级 Web 应用
痛点
从我开始折腾数据分析工具的那一天，就没有想明白一件事儿 —— 我打算把数据分析的成果做成一个 Web 应用，为什么这么难？
我需要的核心功能，无非是在网页上接收用户输入，然后做分析处理，把分析结果反馈给用户，完事儿。
可是这谈何容易？
很多人都会微笑着告诉你，想做 Web 应用？这得学前端编程， HTML + Javascript 了解一下吧！
什么？你还需要在后台做数据分析？那你就得学 Web 框架了。
你说喜欢 Python ？那就学个 Django 或者 Flask 好了。
我也不是没有看过 Django 和 Flask 的教程，还曾经付费学习过。光是 Django 配置环境，就够写一章出来。
作为学习的中间成果，我还写了这篇《如何用 Python 做 Web 开发？——Django 环境配置》分享给你。
真正让我痛苦的，不是 Web 框架的操作有多么琐碎，而是教程里的案例，为什么都那么奇怪？
几乎所有的教程，都指向一个目标：
来，我教你做一个 blog 出来！
我用你教？！
我要是想用 blog ，可以直接注册一个免费的啊！为什么我要自己开发个 blog 出来？
为什么你就不能告诉我，该怎么把我目前的数据分析结果，迅速挪到 Web 页面上，跟用户实时交互？
虽然二者的结果，都是做一个 Web 应用出来。但是，它们关注的焦点，需要的功能，能一样吗？
但是人家写书和做教程的人，就是不疾不徐，坚持一定要教会你，如何做一个 blog 出来……
你不学，又能怎么办呢？你难道想只凭 Python 脚本，就做一个 Web 应用出来？
还真别说，最近，这个事儿从幻想，变成了现实。
样例
这不，我就用纯 Python 脚本写了个 Web 应用。
我编写的代码里，没有一丝半毫的 Web 框架，Javascript，甚至是 HTML 。
这玩意儿能用吗？
你自己来试试看。
请你打开浏览器，输入以下链接：https://helloworld-streamlit.herokuapp.com/
你会看到下面的初始化界面。
初始化完毕之后，页面会分成左右两栏。左面是两个下拉候选框，分别让你指定需要分析的数据范围。
上面一个，是事件类型；
下面一个，是事件发生归属地。
如果你看过我的文章《如何用 Python 和循环神经网络预测严重交通拥堵？》，应该对这个数据集很熟悉。
只不过，当时我们更注重的，是用循环神经网络搭建了一个严重拥堵事件预测模型。
而今天，我们是要进行探索性数据分析，也就是根据我们感兴趣的目标，对数据进行整理操作，然后可视化显示。
选定之后，你会看到右侧提示两个信息：
你筛选之后，数据框包含行数
在层叠地图上的可视化结果。
怎么样？
麻雀虽小，五脏俱全。
虽然咱们这个 Web 应用很简单，不过交互分析该有的功能和流程，基本上都涵盖了。
你可能会问：
王老师，编这么一个应用出来，不简单吧？
让我带你到幕后，看看是不是很复杂。
幕后
我把这个应用的全部源代码，都为你存储到了 Github 上。请你访问这个网址获取：https://github.com/wshuyi/demo-helloworld-streamlit
可以看到，一共包含了 4 个文件。
有意思的是，其中 3 个，包括：
Procfile
setup.sh
requirements.txt
都只是部署到远程服务器时，需要用到的配置文件而已。
也就是说，只有最后一个helloworld.py是主角，它包含了实现咱们全部交互式数据分析功能的 Python 脚本文件。
这代码，少说也得有几百行吧？
别担心，打开来看看：
上面这张截图，就已经包含了实现交互数据分析功能的全部代码。
神奇吧？
解读
这么短的代码，为什么能有如此强大的功能？
这是因为它背后使用的一个软件包，叫做streamlit。
它是干什么用的？
一言以蔽之，给你赋能，让你能够不去操心什么前端后端。只写 Python ，只关注功能，你就能写出一个交互式 Web 应用出来。
当然，既然最后是 Web 应用，那么实际上前后端的功能都是齐备的。
只不过，这些交由 Streamlit 来帮你费心操办。你根本不用管。
爆发
为什么会有人做了这么一款神器出来？
原因很简单，咱们前面提到的痛点，是大伙儿都有的。
咱们这些麻瓜（Muggle），遇到痛点只能忍着。
但是真正的魔法师（优秀程序员），是忍不了的。
在这段来自 PyData LA 2019 的视频里，Streamlit 的 CEO Adrien Treuille 谈及了他在数据智能企业中，长期遭遇的痛点。
最大的痛点，就是数据科学家训练好机器学习模型后，需要验证效果，和用户反馈沟通。
但是，做机器学习的工程师本身，并不掌握这一整套的工具栈。
所以，就得在把全部的数据分析和模型训练工作完成后，把这东西移交给一个工具制作团队。
人家做完以后，就告诉数据科学团队说，做好了。但是注意，现在处于需求冻结阶段。这个应用你们可以随便用，只是别乱改。改坏了我们管不了。因为最近两个月，我们还得给其他若干数据分析团队做 app 。大概几个月以后，我们又能回来帮助你们了……
Adrien Treuille 很敏锐地捕捉到了这个长期痛点，于是在 2018 年， 创立了 streamlit 。
目标很简单，给数据科学团队提供简单的工具，让他们使用已经掌握的 Python 编程技能，就能直接做 Web 应用。
什么 “等上两三个月不许改”？！你们自己慢慢儿玩儿去吧，我们想怎么改，就怎么改！
至于做出来的东西嘛，可以是这样的：
资源
看到这里，是不是心动了？也打算学习一下 Streamlit ？
没问题，我前面给你提供的样例，就在 github 上，你可以直接查看源码。
如果你希望重现这个小应用，并且一步步学习掌握 Streamlit 的基础知识和技能，我也已经为你写好了一份手把手的教程。地址在这里https://sspai.com/post/58474。
它不仅教你如何设置环境，安装工具，写作代码，甚至连如何免费部署到 heroku 平台，让用户使用，都毫无保留地教给了你。
那篇文章，我用于参加少数派年度征文活动，所以就不能全文展示在这里了。
读完以后，如果你觉得有收获，欢迎在少数派平台上帮我点个赞。谢谢支持！
思考
尝试过之后，你应该不难发现，Streamlit 给你带来了什么。
如果你学过 Javascript 和 Flask, Django 等 Web 应用开发技术，Streamlit 可以加快你的 Web 应用开发与测试进程。
如果你还没有学过上述技术， Streamlit 可以给你赋能，让你一下子有了把数据分析结果变成产品的能力。
给你讲点儿更激进的。
有人已经希望能用它替代掉 Flask 用于产品发布了。
还有人说，将来写技术文档，也应该充分使用 Streamlit 。
甚至，还把它比作了数据科学界的 iPhone 。
这里，它是借喻 iPhone 开启智能手机时代，说明 Streamlit 的划时代性。
我不希望你也变得如此激进。
因为这里提到的每一种功用，现在还都有非常专业的工具做的更好，而且新的工具也在不断涌现。
例如说，我们在多个教程中一直使用 Jupyter Notebook 。
现在凭借 Voila 扩展的加持，你也可以很轻松地把 Jupyter Notebook 变成 Web app ，而且可以免费运行在 mybinder 上面。
但是，你可以看到，一个新的工具，以一种简单，而不是更繁复的办法，解决一个功能痛点，是一件多么令人欣喜的事儿。
看了这篇文章，可能会给你一种误解，似乎 JavaScript 为代表的前端编程技术，再也不需要学了。
其实不是这样的。
可以想象，开发门槛降低以后，将来会有更多的人使用 Python 来做 Web 应用。
用 Streamlit 这样的方法，他们只是开发出了一个原型。
要是想打造精品，就必须精细调控很多细节。
这时候， 如果你精通 Javascript ，那你潜在的合作对象一下子就多了起来，你掌握的这门技术，也就有了更大的价值。
还记得吗？我不止一次给你强调过，比起一个工具自身的能力来，协作网络更重要。忘了的话，记得复习《学 Python ，能提升你的竞争力吗？》。
这就好像印刷术的发明，不是让会写字这件事儿变得失去价值，而是全社会都增大了对好作品的渴求。深刻的思考，加上有效的文字表达，会让你生存得更好。
当然，如果你不希望精通写作技艺，只是想做一个抄书匠糊口。那么印刷术就可能会替代你的工作，结果就不那么美妙了。
小结
这篇文章，我为你介绍了 Streamlit 这款有趣的工具。希望你读过之后，掌握了以下知识点：
借助 Streamlit ，你可以用纯 Python 编制 Web 应用；
学 Web 设计依然很有前途，因为你的潜在合作群体正在迅速扩大；
不要惹魔法师（优秀程序员）。他们的痛点需求会转化成无尽的战斗力，兴许会直接替掉你的日常工作。
更多Python知识，请关注：Python自学网！！
㈩ python怎么做web开发
用Python做Web开发，Django框架是个非常好的起点。
Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MTV的框架模式，即模型M，视图V和模版T。它最初是被开发来用
于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的，即是CMS（内容管理系统）软件。并于2005年7月在BSD许可证下发布。
Django已经成为web开发者的首选框架，是一个遵循 MVC 设计模式的框架。MVC是Model、View、Controller三个单词的简写，分别
代表模型、视图、控制器。Django其实也是一个MTV 的设计模式。MTV是Model、Template、View三个单词的简写，分别代表模型、
模版、视图 。但是在Django中，控制器接受用户输入的部分由框架自行处理，所以 Django 里更关注的是模型（Model）、模板
(Template)和视图（Views），称为 MTV模式。
Django 视图不处理用户输入，而仅仅决定要展现哪些数据给用户，而Django 模板 仅仅决定如何展现Django视图指定的数据。或者说,
Django将MVC中的视图进一步分解为 Django视图 和 Django模板两个部分，分别决定 “展现哪些数据” 和 “如何展现”，使得
Django的模板可以根据需要随时替换，而不仅仅限制于内置的模板。
至于MVC控制器部分，由Django框架的URLconf来实现。URLconf机制是使用正则表达式匹配URL，然后调用合适的Python函数。
URLconf对于URL的规则没有任何限制，你完全可以设计成任意的URL风格，不管是传统的，RESTful的，或者是另类的。框架把控制层
给封装了，无非与数据交互这层都是数据库表的读,写,删除,更新的操作。在写程序的时候，只要调用相应的方法就行了，感觉很方便。程
序员把控制层东西交给Django自动完成了。 只需要编写非常少的代码完成很多的事情。所以，它比MVC框架考虑的问题要深一步，因为
我们程序员大都在写控制层的程序。这个工作交给了框架，仅需写很少的调用代码，大大提高了工作效率。
更多技术请关注Python视频教程。