webpy上傳文件

㈠ python web開發 用什麼工具

python web開發常用的工具：

1. Django

Django無疑是最通用的web開發框架之一，適用博客做一個後端和為企業做一個內容管理系統。

優點：從幾乎為零的狀態建設出一個全功能的web應用程序。

備註：Python面向對象的設計非常干凈，而且配備了令人難以置信的支持庫。Python可以很容易地與其他流行的編程語言如Java，C和C ++集成。

㈡ webpy + nginx with fastcgi方案怎麼樣

起初我很是奇怪，按理說只有當靜態文件不存在時nginx才會返回404錯誤，而現在訪問的是配置在nginx.conf中的一個動態路徑，該動態路徑請求通過fastcgi最終會映射到某個python class的GET或POST方法中，那為什麼nginx會返回404呢？
查閱相關文檔之後發現
fastcgi在遇到webpy或其他後端http模塊處理極慢的情況下，也就是說超過nginx允許的應答時間，nginx就會對此動態路徑請求做出404的應答
針對此情況，我開始著手准備一系列測試和實驗
實驗
實驗一：剝離fastcgi，單獨使用webpy，進行壓力測試
這個實驗很簡單，只需要注釋掉一行代碼，便可以以純webpy方式訪問，基於webpy的python應用main入口一般都是這樣：
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if __name__ == "__main__":
web.wsgi.runwsgi = lambda func, addr=None: web.wsgi.runfcgi(func,addr)
app.add_processor(web.loadhook(session_hook))
app.run()

只需要注釋掉第二行即可，之後在終端下運行python <filename>.py，webpy會默認監聽本地的8080埠，之後無論是通過瀏覽器還是其他方式訪問相應地址即可
同時，還需要准備一份發起http請求的代碼，python用來干這活最簡單不過了
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import httplib

server = "192.168.2.2:8080"
url = "/user/[email protected]&password=111&rnd=33"

class perftest:
def __init__(self):
pass

def run(self):
conn = httplib.HTTPConnection(server)
for i in range(100):
try:
conn.request("GET", url)
rsp = conn.getresponse()

if 200 == rsp.status:
print "headers", rsp.getheaders()
content = rsp.read()
print "content", content
except Exception, ex:
print "ERR:", ex
conn.close()

跑了幾次壓力之後，webpy扛不住了…開始大面積拋異常，大致意思是python自帶的logging模塊出錯，因為有頻繁的文件打開關閉操作，某個操作導致文件句柄被非法訪問…
在查看相關的log封裝類之後發現，python的日誌模塊設計實在是有點不夠內聚，也可以說不夠徹底吧，不由得想起了之前用過的log4net，真是簡潔啊
出錯的原因在項目中開發同事封裝的log模塊多次執行了addHandler和removeHandler操作，據說在之前的開發過程中還出現過一行日誌列印多遍的情況，而且隨著程序的運行，相同的日誌會越來越多…
順手將該封裝修改為單例類之後，故障解除
處理完之後接著跑壓力，webpy還是會偶爾列印異常信息，不過已經變成了session訪問異常，還好的是出現面積很小，於是開始增加壓力測試的並發量，結果表明穩定度還是可以的，性能也在可以接受的范圍之內
實驗二：保持最終部署環境不變(nginx+fastcgi+webpy)，繼續壓力測試
在上次測試解決完日誌的問題之後，我開始以真實環境做相關的測試，要注意的是使用nginx之後，需要訪問nginx.conf中配置綁定的相關埠，不再是webpy默認的8080埠
繼續做上述的壓力測試，性能也在可以接受的范圍之內
實驗三：模擬用戶環境
根據測試MM所描述的，瀏覽器在B子系統出錯過程中扮演了很關鍵的角色，於是我分別使用幾個瀏覽器和純粹的python代碼分別訪問相同的地址
幾種組合的測試發現：
瀏覽器在只訪問B子系統的情況下，一直表現正常
一旦瀏覽器訪問過A子系統之後，再次訪問B子系統即出現測試MM描述的404現象
python代碼一直訪問正常

㈢ Python 有哪些好的 Web 框架

常見的5種Web框架：

第一個：Django

Django是一個開源的Web應用框架，由Python寫成，支持許多資料庫引擎，可以讓Web開發變得迅速和可擴展，並會不斷的版本更新以匹配Python最新版本，如果是新手程序員，可以從這個框架入手。

第二個：Flask

Flask是一個輕量級的Web應用框架，使用Python編寫。基於WerkzeugWSGI工具箱和JinJa2模板引擎，使用BSD授權。

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。然而Flask保留了擴增的彈性，可以用Flask-extension加入這些功能：ORM、窗體驗證工具、文件上傳、各種開放式身份驗證技術。

第三個：Web2py

Web2py是一個用Python語言編寫的免費的開源Web框架，旨在敏捷快速的開發Web應用，具有快速、可擴展、安全以及可移植的資料庫驅動的應用，遵循LGPLv3開源協議。

Web2py提供一站式的解決方案，整個開發過程都可以在瀏覽器上進行，提供了Web版的在線開發，HTML模板編寫，靜態文件的上傳，資料庫的編寫的功能。其他的還有日誌功能，以及一個自動化的admin介面。

第四個：Tornado

Tornado即是一個Webserver，同時又是一個類web.py的micro-framework，作為框架的Tornado的思想主要來源於web.PY，大家在web.PY的網站首頁也可以看到Tornado的大佬Bret
Taylor的這么一段話：「[web.py inspired the] Web framework we use at FriendFeed [and] thewebapp framework that ships with App Engine…」，因為這層關系，後面不再單獨討論Tornado。

第五個：CherryPy

CherryPy是一個用於Python的、簡單而非常有用的Web框架，其主要作用是以盡可能少的操作將Web伺服器與Python代碼連接，其功能包括內置的分析功能、靈活的插件系統以及一次運行多個HTTP伺服器的功能，可運行在最新版本的Python、Jython、android上。

㈣ python web.py has no attribute 'application'

這是模塊名沖突導致的。

你自己的文件不要命名為web.py，可以改名為myapp.py，然後再試一下。

㈤ 盤點Python常用的模塊和包

模塊

1.定義

計算機在開發過程中，代碼越寫越多，也就越難以維護，所以為了編寫可維護的代碼，我們會把函數進行分組，放在不同的文件里。在python里，一個.py文件就是一個模塊。

2.優點：

提高代碼的可維護性。

提高代碼的復用，當模塊完成時就可以在其他代碼中調用。

引用其他模塊，包含python內置模塊和其他第三方模塊。

避免函數名和變數名等名稱沖突。

python內建模塊：

1.sys模塊

2.random模塊

3.os模塊：

os.path:講解

https://www.cnblogs.com/yufeihlf/p/6179547.html

數據可視化

1.matplotlib :

是Python可視化程序庫的泰斗，它的設計和在1980年代被設計的商業化程序語言MATLAB非常接近。比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包，它們讓你能用更少的代碼去調用 matplotlib的方法。

訪問：

https://matplotlib.org/

顏色：

https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html

教程：

https://wizardforcel.gitbooks.io/matplotlib-user-guide/3.1.html

2.Seaborn：

它是構建在matplotlib的基礎上的，用簡潔的代碼來製作好看的圖表。Seaborn跟matplotlib最大的區別就是它的默認繪圖風格和色彩搭配都具有現代美感。

訪問：

http://seaborn.pydata.org/index.html

3.ggplot：

gplot 跟 matplotlib 的不同之處是它允許你疊加不同的圖層來完成一幅圖

訪問：

http://ggplot.yhathq.com/

4.Mayavi：

Mayavi2完全用Python編寫，因此它不但是一個方便實用的可視化軟體，而且可以方便地用Python編寫擴展，嵌入到用戶編寫的Python程序中，或者直接使用其面向腳本的API：mlab快速繪制三維圖

訪問：http://code.enthought.com/pages/mayavi-project.html

講解：https://blog.csdn.net/ouening/article/details/76595427https://www.jianshu.com/p/81e6f4f1cdd8

5.TVTK：

TVTK庫對標準的VTK庫進行包裝，提供了Python風格的API、支持Trait屬性和numpy的多維數組。

VTK (http://www.vtk.org/) 是一套三維的數據可視化工具，它由C++編寫，包涵了近千個類幫助我們處理和顯示數據

講解：https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/tvtk_intro.html

機器學習

1.Scikit-learn

是一個簡單且高效的數據挖掘和數據分析工具，易上手，可以在多個上下文中重復使用。它基於NumPy, SciPy 和 matplotlib，開源，可商用（基於 BSD 許可）。

訪問：

講解：https://blog.csdn.net/finafily0526/article/details/79318401

2.Tensorflow

最初由谷歌機器智能科研組織中的谷歌大腦團隊（Google Brain Team）的研究人員和工程師開發。該系統設計的初衷是為了便於機器學習研究，能夠更快更好地將科研原型轉化為生產項目。

相關推薦：《Python視頻教程》

Web框架

1.Tornado

訪問：http://www.tornadoweb.org/en/stable/

2.Flask

訪問：http://flask.pocoo.org/

3.Web.py

訪問：http://webpy.org/

4.django

https://www.djangoproject.com/

5.cherrypy

http://cherrypy.org/

6.jinjs

http://docs.jinkan.org/docs/jinja2/

GUI 圖形界面

1.Tkinter

https://wiki.python.org/moin/TkInter/

2.wxPython

https://www.wxpython.org/

3.PyGTK

http://www.pygtk.org/

4.PyQt

https://sourceforge.net/projects/pyqt/

5.PySide

http://wiki.qt.io/Category:LanguageBindings::PySide

科學計算

教程

https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/index.html#

1.numpy

訪問

http://www.numpy.org/

講解

https://blog.csdn.net/lm_is_dc/article/details/81098805

2.sympy

sympy是一個Python的科學計算庫，用一套強大的符號計算體系完成諸如多項式求值、求極限、解方程、求積分、微分方程、級數展開、矩陣運算等等計算問題

訪問

https://docs.sympy.org/0.7.1/guide.html#guide

講解

https://www.jianshu.com/p/339c91ae9f41

解方程

https://www.cnblogs.com/zyg123/p/10549354.html

3.SciPy

官網

https://www.scipy.org/

講解

https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/80444621

4.pandas

官網

http://pandas.pydata.org/

講解

https://www.cnblogs.com/linux-wangkun/p/5903945.html

5.blaze

官網

http://blaze.readthedocs.io/en/latest/index.html

密碼學

1.cryptography

https://pypi.python.org/pypi/cryptography/

2.hashids

http://www.oschina.net/p/hashids

3.Paramiko

http://www.paramiko.org/

4.Passlib

https://pythonhosted.org/passlib/

5.PyCrypto

https://pypi.python.org/pypi/pycrypto

6.PyNacl

http://pynacl.readthedocs.io/en/latest/

爬蟲相關

requests

http://www.python-requests.org/

scrapy

https://scrapy.org/

pyspider

https://github.com/binux/pyspider

portia

https://github.com/scrapinghub/portia

html2text

https://github.com/Alir3z4/html2text

BeautifulSoup

https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/

lxml

http://lxml.de/

selenium

http://docs.seleniumhq.org/

mechanize

https://pypi.python.org/pypi/mechanize

PyQuery

https://pypi.python.org/pypi/pyquery/

creepy

https://pypi.python.org/pypi/creepy

gevent

一個高並發的網路性能庫

http://www.gevent.org/

圖像處理

bigmoyan

http://scikit-image.org/

Python Imaging Library(PIL)

http://www.pythonware.com/procts/pil/

pillow：

http://pillow.readthedocs.io/en/latest/

自然語言處理

1.nltk：

http://www.nltk.org/

教程

https://blog.csdn.net/wizardforcel/article/details/79274443

2.snownlp

https://github.com/isnowfy/snownlp

3.Pattern

https://github.com/clips/pattern

4.TextBlob

http://textblob.readthedocs.io/en/dev/

5.Polyglot

https://pypi.python.org/pypi/polyglot

6.jieba：

https://github.com/fxsjy/jieba

資料庫驅動

mysql-python

https://sourceforge.net/projects/mysql-python/

PyMySQL

https://github.com/PyMySQL/PyMySQL

PyMongo

https://docs.mongodb.com/ecosystem/drivers/python/

pymongo

MongoDB庫

訪問：https://pypi.python.org/pypi/pymongo/

redis

Redis庫

訪問：https://pypi.python.org/pypi/redis/

cxOracle

Oracle庫

訪問：https://pypi.python.org/pypi/cx_Oracle

SQLAlchemy

SQL工具包及對象關系映射（ORM）工具

訪問：http://www.sqlalchemy.org/

peewee，

SQL工具包及對象關系映射（ORM）工具

訪問：https://pypi.python.org/pypi/peewee

torndb

Tornado原裝DB

訪問：https://github.com/bdarnell/torndb

Web

pycurl

URL處理工具

smtplib模塊

發送電子郵件

其他庫暫未分類

1.PyInstaller：

是一個十分有用的第三方庫，它能夠在Windows、Linux、 Mac OS X 等操作系統下將 Python 源文件打包，通過對源文件打包， Python 程序可以在沒有安裝 Python 的環境中運行，也可以作為一個 獨立文件方便傳遞和管理。

2.Ipython

一種互動式計算和開發環境

講解

https://www.cnblogs.com/zzhzhao/p/5295476.html

命令

ls、cd 、run、edit、clear、exist

㈥ 如何用python和web.py搭建一個網站

1. 環境搭建。
環境搭建比較繁瑣，記得當時也是滿世界找資料，所以我直接打包好了所有的文件（apache(已經放進去python-wscgi) + web.py+apache所需要的vs2010運行庫+python+網站文件），直接解壓放上去就能用。有需要同學讓我傳一個或者網盤發一把就行。
如果在windows，最好在win7以上版本，我用win8。linux則ubuntu較好，建議12.04以上版本，不過linux我僅僅是開發用過，最終運行的伺服器是採用windows+apache：
安裝python2.7.10,可以去官方網站下載，注意要把python路徑加入系統環境變數。版本不能低於2.7.9，但不能用3.0以上，web.py支持不好。
安裝web.py, 官方網下載來裝就行，記得是解壓後進去：python setup.py install
安裝wingIDE，這個是最好用的python編輯器，可惜只能有幾天試用，我就是不停的試用進行開發，用它的好處就是代碼可以跳轉並且支持調試，需要調試直接將程序文件run起來，單步下段點都可以。
裝apache並配置python-wscgi，這個比較慘，花了好多時間去搜索才搞定，主要是windows上的python-wscgi不好難找。
為了節省以後的開發時間，我把配置好的apache給打包了，反正也是綠色的，新建網站只需要在伺服器上配置開機啟動apache，並在apache的config裡面修改下自己網站路徑就行。
2. 開發。
開發階段倒是沒什麼好說的，web.py官方有教程，不過這里我需要提幾點建議：
如果可以務必全站用utf-8編碼。
建立資料庫建議寫個生成腳本，比如createDataBase.py，有改動重新運行一遍，不要試用ide去建。