Ⅰ Flask框架怎么样，比起Web.py有哪些不同
Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架，凭借更灵活、轻便、安全且容易上手的特性，成为企业常用的Python框架之一。在完成Web前端、Linux以及MySQL相关的课程之后，专业的杭州Python学习班都会讲解Flask框架知识，以下是整理的相关知识点。
Flask是一个基于Python开发并且依赖jinja2模板和Werkzeug WSGI服务的一个微型框架，对于Werkzeug本质是Socket服务端，其用于接收http请求并对请求进行预处理，然后触发Flask框架。开发人员基于Flask框架提供的功能对请求进行相应的处理，并返回给用户，如果要返回给用户复杂的内容时，需要借助jinja2模板来实现对模板的处理，即：将模板和数据进行渲染，将渲染后的字符串返回给用户浏览器。
默认情况下，Flask不包含数据库抽象层、表单验证，或是其它任何已有多种库可以胜任的功能。然而，Flask支持用扩展来给应用添加这些功能，如同是Flask本身实现的一样。众多的扩展提供了数据库集成、表单验证、上传处理、各种各样的开放认证技术等功能。
Flask框架的特点：
1）Flask自由、灵活，可扩展性强，第三方库的选择面广，开发时可以结合自己最喜欢用的轮子，也能结合最流行最强大的Python库；
2）入门简单，即便没有多少web开发经验，也能很快做出网站；
3）非常适用于小型网站；
4）非常适用于开发Web服务的API；
5）开发大型网站无压力，但代码架构需要自己设计，开发成本取决于开发者的能力和经验。
Flask框架运行解释
1.app = Flask(__name__)
创建Flask对象app，Flask类的构造函数只有一个必须指定的参数，即程序主模块或包的名字。在大多数程序中，Python的__name__变量就是所需要的值。
[email protected]('/')
web浏览器把请求发送给Web服务器,Web服务器再把请求发送给Flask程序实例。程序实例需要知道对每个URL请求运行哪些代码，所以保存了一个URL到Python函数的映射关系。处理URL和函数之间的关系的程序称为路由。在Flask程序中定义路由的最简便方式，是使用程序实例提供的app.route修饰器，把修饰的函数注册为路由。route()装饰器告诉 Flask什么样的URL 能触发我们的函数。这和Java中的注释有异曲同工之妙。修饰器是Python语言的标准特性，可以使用不同的方式修改函数的行为。惯常用法是使用修饰器把函数注册为事件的处理程序。
3.def index():函数
index()函数放在@app.route('/')后面，所以就是把index()函数注册为路由。如果部署程序的服务器域名为http://127.0.0.1:5000/,在浏览器中访问http://127.0.0.1:5000/后，会触发服务器执行index()函数。
[email protected]('/user/')
同@app.route('/')，如果部署程序的服务器域名为http://127.0.0.1:5000/，在浏览器中访问http://127.0.0.1:5000/后，会触发服务器执行下方修饰函数。
5.app.run(debug=True)
程序实例用run方法启动Flask继承Web服务器。
6.if __name__ == '__main__'
当Python解释器，读py文件,它会执行它发现的所有代码。在执行代码之前，它会定义一些变量。例如，如果这个py文件就是主程序，它会设置__name__变量为"__main__"。如果这个py被引入到别的模块，__name__会被设置为该模块的名字。
Ⅱ python web 开发有哪些不错的资料，有没有好的学习路线
框架很多，最出名的也就是Django了,官网是：https://www.djangoproject.com/
Django很全面，或者说它帮你做的事情太多了，各方面都帮你考虑到了，所以也得按它的套路出牌。如果某个功能要自定义的话，就不太灵活了。
微型框架有很多，Bottle,Web.py等等，这里我个人非常喜欢用是Flask，可以实现最大程序的灵活定制 官网是： http://flask.pocoo.org/
Ⅲ Python有设计模式么
Python设计模式主要分为三大类：创建型模式、结构型模式、行为型模式;三 大类中又被细分为23种设计模式，以下这几种是最常见的。
单例模式：是一种常用的软件设计模式，该模式的主要目的是确保某一个类只有一个实例存在。当你希望在整个系统中，某个类只能出现一个是实例时，单例对象就能派上用场。单例对象的要点有三个：一是某个类只能有一个实例;二是它必须自行创建整个实例，三是它必须自行向整个系统提供这个实例。
工厂模式：提供一个创建对象的接口，不像客户端暴露创建对象的过程，使用一个公共的接口来创建对象，可以分为三种：简单工厂、工厂方法、抽象工厂。一个类的行为或其算法可以在运行时更改，这种类型的设计模式属于行为型模式。
策略模式：是常见的设计模式之一，它是指对一系列的算法定义，并将每一个算法封装起来，而且使它们还可以相互替换。策略模式让算法独立于使用它的客户而独立变化。换句话来讲，就是针对一个问题而定义出一个解决的模板，这个模板就是具体的策略，每个策略都是按照这个模板进行的，这种情况下我们有新的策略时就可以直接按照模板来写，而不会影响之前已经定义好的策略。
门面模式：门面模式也被称作外观模式。定义如下：要求一个子系统的外部与其内部的通信必须通过一个统一的对象进行。门面模式提供一个高层次的接口，使得子系统更易于使用。门面模式注重统一的对象，也就是提供一个访问子系统的接口。门面模式与模板模式有相似的地方，都是对一些需要重复方法的封装。但本质上是不同的，模板模式是对类本身的方法的封装，其被封装的方法也可以单独使用;门面模式，是对子系统的封装，其被封装的接口理论上是不会被单独提出来使用的。
Ⅳ Python 有像WordPress这样的开源程序么
python的开源程序很多，除了wordpress外还有如下：
Django: Python Web应用开发框架
Django 应该是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。
Diesel：基于Greenlet的事件I/O框架
Diesel提供一个整洁的API来编写网络客户端和服务器。支持TCP和UDP。
Flask：一个用Python编写的轻量级Web应用框架
Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2 模板引擎。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。
Cubes：轻量级Python OLAP框架
Cubes是一个轻量级Python框架，包含OLAP、多维数据分析和浏览聚合数据（aggregated data）等工具。
Kartograph.py：创造矢量地图的轻量级Python框架
Kartograph是一个Python库，用来为ESRI生成SVG地图。Kartograph.py目前仍处于beta阶段，你可以在virtualenv环境下来测试。
Pulsar：Python的事件驱动并发框架
Pulsar是一个事件驱动的并发框架，有了pulsar，你可以写出在不同进程或线程中运行一个或多个活动的异步服务器。
Web2py：全栈式Web框架
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。
Falcon：构建云API和网络应用后端的高性能Python框架
Falcon是一个构建云API的高性能Python框架，它鼓励使用REST架构风格，尽可能以最少的力气做最多的事情。
Dpark：Python版的Spark
DPark是Spark的Python克隆，是一个Python实现的分布式计算框架，可以非常方便地实现大规模数据处理和迭代计算。DPark由豆瓣实现，目前豆瓣内部的绝大多数数据分析都使用DPark完成，正日趋完善。
Buildbot：基于Python的持续集成测试框架
Buildbot是一个开源框架，可以自动化软件构建、测试和发布等过程。每当代码有改变，服务器要求不同平台上的客户端立即进行代码构建和测试，收集并报告不同平台的构建和测试结果。
Zerorpc：基于ZeroMQ的高性能分布式RPC框架
Zerorpc是一个基于ZeroMQ和MessagePack开发的远程过程调用协议（RPC）实现。和 Zerorpc 一起使用的 Service API 被称为 zeroservice。Zerorpc 可以通过编程或命令行方式调用。
Bottle: 微型Python Web框架
Bottle是一个简单高效的遵循WSGI的微型python Web框架。说微型，是因为它只有一个文件，除Python标准库外，它不依赖于任何第三方模块。
Tornado：异步非阻塞IO的Python Web框架
Tornado的全称是Torado Web Server，从名字上看就可知道它可以用作Web服务器，但同时它也是一个Python Web的开发框架。最初是在FriendFeed公司的网站上使用，FaceBook收购了之后便开源了出来。
webpy: 轻量级的Python Web框架
webpy的设计理念力求精简（Keep it simple and powerful），源码很简短，只提供一个框架所必须的东西，不依赖大量的第三方模块，它没有URL路由、没有模板也没有数据库的访问。
Scrapy：Python的爬虫框架
Scrapy是一个使用Python编写的，轻量级的，简单轻巧，并且使用起来非常的方便。
Ⅳ web前端学习容易吗
您好，web前端是相对来说比较好学的，零基础学习是完全没有问题的，现在学习web前端前景是非常好的，随着5G和大数据的发展，web前端的需求量也是越来越大的，而且现在像微前端和小程序也是最近比较火的，学习web前端一定要有方向，推荐给你一个学习的方向：
阶段1.前端核心基础
HTML +_CSS核心、JavaScript基础语法、JavaScript面向对象、JavaScript DOM和
BOM编程、jQuery框架
阶段2.HTML5 + CSS3 + 移动端核心
HTML5新特性、Canvas专列、CSS3新特性、CSS3进阶、CSS3实例演练
阶段3.移动端
移动端核心、移动端适配、移动端特效
阶段4.服务器端
服务器端开发、数据库操作、前后端交互核心、微信公众号开发
阶段5.JavaScript高级
JavaScript基础深入剖析、JavaScript面向对象深入讲解、JavaScript异步编程、
JavaScript函数式编程JavaScript设计模式
阶段6.前端必备
性能优化、版本控制工具、模块化、项目构建工具
阶段7.高级框架
React框架基本使用、React框架进阶、Vue框架基本使用、Vue框架进阶、Vue源码分析
阶段8.小程序
原生小程序入门、原生小程序API使用、小程序框架Mpvue
web前端学习方向
web前端前期学习非常容易上手，你可以按照这个顺序从上到下学习，不管是自学还是参加培训班都是可以的，希望可以帮到你。
Ⅵ 如何构建基于Quality Center的Web服务
如何构建基于Quality Center的Web服务
目前各大公司都在开始尝试构建符合自己公司业务需求的系统性测试平台。在最近很多次的由Infoq组织的Qcon和淘宝的技术嘉年华上，我们都可以看到来自网络，阿里，腾讯等大公司分享的他们内部的测试平台。
如何构建一个优秀的测试平台，在技术选型上我们基本是两个方案，一个方案是集成现有的各个子的测试系统。在开源项目大行其道的今天，很多企业都在其内部采用了开源的测试工具，比如TestLink 这样的测试管理工具，Mantis，Bugfree这样的Bug管理工具，以及Fitnesse，Selenium这样的自动化测试工具和框架。这类的测试工具的一个共通的特点是他们都是基于比较新的开发技术构建的，其次由于他们的开源的特点，我们也可以更具我们需要在源码层面对他们进行修改。这一类的集成还是比较容易做的。第二个方案就是完全重新写一套全新的测试平台，从测试管理，bug管理到case的执行层面都进行自己构建。这样的方案的好处在于我们对于整个测试平台的控制力最大，但是相对的 ，对于我们测试团队本身的开发架构能力的要求也是非常高的。一般的中小企业也很难有成本上的投入。
但是基于这两个方案之外，我们还发现了一个目前在企业中存在一个孤岛，就是目前大多数的企业还是在使用Quality Center 这样的一套商业的测试管理软件。QC是惠普公司推出的一套成熟的商业测试管理工具，覆盖测试用例的管理，Bug的管理，测试资源的管理等功能，几乎涵盖了我们在测试工作中可能遇到的方方面面的问题。同时QC在系统集成上面，可以很好的和QTP和LoadRunner这样两个同门师兄弟进行集成。除此之外，我们就鲜有看到其他和QC进行集成的项目和工具了。
由于在构建符合我们自由需求的测试管理平台的时候，我们发现我们现有的大量的case是直接采用开源的自动化测试工具进行执行和管理的。同时我们也发现了我们的QC系统目前而言属于一个搁置的状态，当中也存放一些历史的手工测试的case。出于一定的考虑，我们还是希望可以重新把QC纳入到我们的日常工作中来，但是我们也希望可以很好的把QC和我们的现有的自动化测试框架进行集成。
QC提供了一套叫做OTA的API来允许外部的系统和QC进行集成。QC的API是完全基于VB6来构建的，记住是VB6，不是VB.net，所以这个完全是个老古董的技术了，估计目前很少有人会做VB的开发了。不过好在QC提供了一套COM组件来方面我们进行调用，所以我们就计划构建一个基于QC的WebService，通过这个WebService来把QC和我们其他的项目进行集成，同时也把QC作为一个底层的存储平台来存储我们的Case的执行结果。
在技术的选型上，我们选择使用Python来进行WebService的开发。采用Webpy这个轻量级的Web框架来做Http服务，同时我们采用了Python的Win32com模块来方便我们直接通过Python的代码来调用QC的COM组件里面的相关方法。获取QC的COM组件的方法非常简单，只要你在浏览器访问了Quality Center的页面以后，就可以在<installation drive>：\Program Files\Common Files\Mercury Interactive\Quality Center里面找到OTAClient.dll 。 我们不需要关注这个OTAClient.dll的路径，因为Python的Win32Com的模块会自动找到对应的DLL库。这里要提一点的是操作系统的影响。QC是基于32位的浏览器，所以我们的Python必须要使用32位的版本，同时也要安装32位 版本的Win32Com模块。否则我们会在调用COM组件的时候遇到问题。
……………………
查看全文请点击下载：http://www.51testing.com/html/58/n-817758.html
解决了连接的问题以后，我们就可以很方便的使用QC的OTA的API来对QC进行操作了。整个QC的数据库的架构相对比较复杂，这个我会在下一期的文章中来介绍。这里我们来看一下如何通过一个TestSetID来获取整个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是通过TDConnection来获取的，表示的是一个TestSet的工厂对象，可以通过TestSetID来获取一个TestSet。具体可以参考OTA的API参考文档。
每一个执行的结果是保存在一个Run的实例里面的，一个TestInstance可以有多个Run的实例对象。QC的API在一定程度上比较类似MySQL的API，在对于Test，Run这样对象的更新是不会直接反映到QC的系统中去的，我们需要进行一个Post的提交的动作，这里展示一个如何给一个TestInstance添加一个执行结果的方法。
_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()
这里要注明一下，QC的写的操作是很耗时的，我们最初采用同步的方式进行工作，整个服务完全无法运作，后来我们发现，当我们的TestSet中有大量的Case的时候，整个写QC的操作非常的缓慢。后来我们就采用了异步的方式，把读写的操作分离了。最后给大家看一个我们做的性能的测试，红线的部分表示的是TestSet中有差不多1000个Case的状态需要更新，蓝色的部分表示只有10个Case需要更新。我们可以看到写入QC的时间的消耗，单位是秒。