python什么框架比较好

Python019

python什么框架比较好,第1张

从GitHub中整理出的15个最受欢迎的Python开源框架。这些框架包括事件I/O,OLAP,Web开发,高性能网络通信,测试,爬虫等。Django:PythonWeb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WerkzeugWSGI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PythonOLAP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(aggregateddata)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GoogleAppEngine。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SparkDPark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ServiceAPI被称为zeroservice。Zerorpc可以通过编程或命令行方式调用。Bottle:微型PythonWeb框架Bottle是一个简单高效的遵循WSGI的微型pythonWeb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PythonWeb框架Tornado的全称是ToradoWebServer,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PythonWeb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PythonWeb框架webpy的设计理念力求精简(Keepitsimpleandpowerful),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。

中公教育联合中科院专家打造的深度学习分八个阶段进行学习:

第一阶段AI概述及前沿应用成果介绍

深度学习的最新应用成果

单层/深度学习与机器学习

人工智能的关系及发展简

第二阶段神经网络原理及TensorFlow实战

梯度下降优化方法

前馈神经网络的基本结构和训练过程

反向传播算法

TensorFlow开发环境安装

“计算图”编程模型

深度学习中图像识别的操作原理

第三阶段循环神经网络原理及项目实战

语言模型及词嵌入

词嵌入的学习过程

循环神经网络的基本结构

时间序列反向传播算法

长短时记忆网络(LSTM)的基本结构

LSTM实现语言模型

第四阶段生成式对抗网络原理及项目实战

生成式对抗网络(GAN)的基本结构和原理

GAN的训练过程

GAN用于图片生成的实现

第五阶段深度学习的分布式处理及项目实战

多GPU并行实现

分布式并行的环境搭建

分布式并行实现

第六阶段深度强化学习及项目实战

强化学习介绍

智能体Agent的深度决策机制(上)

智能体Agent的深度决策机制(中)

智能体Agent的深度决策机制(下)

第七阶段车牌识别项目实战

数据集介绍及项目需求分析

OpenCV库介绍及车牌定位

车牌定位

车牌识别

学员项目案例评讲

第八阶段深度学习前沿技术简介

深度学习前沿技术简介

元学习

迁移学习等

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