python
如何用python开发移动App后台?
一、如何用python开发移动App后台?
给一套我用过的解决方案,用来开发过web项目(网页 + ios)和手游项目(ios + 安卓),都是一套后台对应多种前端平台:web框架:DjangoDjango 是一套相对全(zhong)面(yong)的框架,基本你要的功能都有,文档很细致,上手比较容易,开发效率比较高。自带 auth、session、orm、admin 等功能,尤其是 admin,如果要求不是太高,用自带的后台管理系统就能省下很多开发工作。web server:nginx相对 apache 较轻,简洁。用来部署 django 也比较方便,可参考 Setting up Django and your web server with uWSGI and nginx数据库:mysql这个不限定,看业务需求和开发者喜好。当然如果用了 django,自然最好选一个 orm 支持比较好的。RESTful API:Tastypie基于 Django 的 RESTful API。Django 本身作为一个 web 框架,返回的结果默认是渲染好的 html 文本。借助 Tastypie,可以比较方便的制作 json 数据格式的接口,将前后端解耦合。这样不管是网页、iOS 还是 Android,都可以用同样的接口。再针对问题补充一下:
1、如果使用python语言,需要学习哪些知识?python 语言本身,使用的框架,web 开发的通用知识,比如 HTTP 请求的处理流程、RESTful、OAuth 等。
2、选择什么样的python框架开发,这个框架的优势?见上文。
3、如何部署服务器?本地服务器调试,以及公网服务器部署?Django 自带本地调试服务,开发的时候用局域网地址调试即可。公网部署见上文。
4、如果使用python框架开发移动后台服务,在开发源码内使用哪种框架?mvc还是其它的,比如我返回json数据,每次json对象最外层有一些相同的东西,该如何处理?Tastypie 可以处理掉生成 json 数据时的很多体力活。
5、python的后台服务最大能支持多大的pv量会严重影响用户体验性能?这个没法给确切答案,具体情况会受机器硬件条件(CPU、内存、I/O)、网络带宽、代码质量、架构设计,甚至配置参数的影响。目前有较大型网站使用 python,并正常运作(参见 有哪些大型公司在使用 Python?有哪些知名项目是主要由 Python 写成的? - Crossin 的回答),所以 python 本身不是问题。实践时,做好压力测试和上线后的性能监控,找出瓶颈不断优化是王道。
6、如何兼顾 网页前端以及移动端 开发的后台?通过 API,后台无需知道是什么平台在使用它。
7、有没用相关的案例,即用python开发的移动后台?有没有该问题的开源项目?通常框架会自带测试案例。真实案例开源的暂时不知道。如果哪天我把之前写的开源了,再回来修改答案。
二、如何用python开发移动App后台?需要掌握哪些技术?
python作为一门简单明了的语言,非常容易上手,语言层面不会太复杂,稍微有点难度的顶多就是装饰器、元类和少量函数式编程内容。要说学习的话,我觉得更多是一些编程方面通用的东西,比如:数据结构和算法、设计模式、操作系统、计算机网络之类的
2、选择什么样的python框架开发,这个框架的优势?
tornado,因为非阻塞io的原因,性能非常高,特别适合写后端API(App的后端应该都是rest风格的api),而且成熟稳定
3、如何部署服务器?本地服务器调试,以及公网服务器部署?
这个一两句说不清楚,涉及到运维、测试、开发诸多方面, 部署和测试推荐几个包:fabric、nose、unittest(python自带),版本管理推荐git,持续集成推荐使用docker+jenkins
4、如果使用python框架开发移动后台服务,在开发源码内使用哪种框架?mvc还是其它的,比如我返回json数据,每次json对象最外层有一些相同的东西,该如何处理?
MVC什么的,一般的框架都差不多的,tornado也是支持的,返回json有相同的东西,写个修饰器就完了
5、python的后台服务最大能支持多大的pv量会严重影响用户体验性能?
youtube、reddit、豆瓣、知乎这样的大流量网站都是python写的,觉得你的App的规模不太可能遇到性能问题,即使有也应该不是python的问题,而是任何语言都会有问题。毕竟web后端不是计算密集型,而是io密集型的,python和其他语言的区别不会太大吧,大量的pv是可以靠堆服务器堆出来的,如果是计算量比较大的任务,你可以考虑用c或c++写
6、如何兼顾 网页前端以及移动端 开发的后台?
用python写的API,网页和移动端都是可以调用啊,让前端学学React,就可以轻松解决前后端分离这个问题(PS: facebook 就是后端php + 前端React,淘宝也有在用nodejs做前后端分离)
7、有没用相关的案例,即用python开发的移动后台?有没有该问题的开源项目?
这个应该比较少,App后端开源的不常见,而且大部分是rest风格的api,很多时候会涉及到自身的业务和敏感信息应该不会开源的吧(又不是bbs或者博客程序)
三、python开发cad?
Python⾥直接开发cad ⾸先在cmd命令中pip加载pyautocad这个库,这个库是⽤来开发cad的。
接下来没什么好讲的,直接放代码吧,只能说⽤Python的标准库开发起来实在太简单了。如果此时你的计算机上未打开AutoCAD软件,在运行该代码时会自动打开AutoCAD并开始绘图;如果已经打开了AutoCAD软件,则在运行该代码时会默认在已打开的图上进行绘图。
四、python 后台运行
Python 后台运行:让您的应用持续高效运行
在当今的技术领域中,构建高效、稳定的应用程序是至关重要的。Python 作为一种功能强大且易于学习的编程语言,已经成为许多开发者的首选。而以 Python 后台运行方式来构建应用不仅可以提升性能,还能确保应用程序在不同环境中的稳定运行。
什么是 Python 后台运行?
Python 后台运行指的是将 Python 程序在操作系统的后台运行,而不是在用户前台界面可见的情况下执行。这意味着用户可以继续使用计算机或其他软件,而不会受到 Python 程序的干扰。
通过 Python 后台运行,您可以实现以下优点:
- 提高性能:由于 Python 后台程序不会占用用户的交互界面,因此系统资源可以更充分地分配给应用程序,从而提高性能和响应速度。
- 实时监控:通过将 Python 程序置于后台运行,您可以轻松地实时监控应用程序的运行状态,及时调整和修复可能出现的问题。
- 自动化任务:通过后台运行,您可以编写定时任务或自动化脚本,实现一些重复性的任务,从而提高工作效率。
- 多平台兼容:Python 后台运行可以在各种操作系统上实现,包括 Windows、Mac 和 Linux,具有良好的跨平台兼容性。
如何实现 Python 后台运行?
要在 Python 中实现后台运行,可以使用以下方法:
1. 使用操作系统的工具
大多数操作系统都提供了命令行工具或特定函数来实现后台运行。在 Linux 中,可以使用 nohup 命令;在 Windows 中,可以使用 start 命令,并将程序作为后台服务运行。以下是一个使用 nohup 命令运行 Python 脚本的示例:
> nohup python script.py &
这样,Python 脚本将在后台运行,并将输出重定向到一个名为 nohup.out 的文件中。
2. 使用 Python 的相关库
Python 社区也提供了许多强大的库,可以帮助实现 Python 后台运行,例如:
- daemon:这是一个轻量级的库,可以将 Python 脚本变为守护进程,后台持续运行。
- python-daemon:这是一个功能丰富的库,可以将 Python 程序转变为守护进程,并提供了更多的控制和配置选项。
- supervisor:这是一个非常流行的进程管理工具,可以帮助监控和管理后台运行的 Python 进程。
根据您的具体需求,选择合适的库来实现 Python 后台运行。
Python 后台运行的应用场景
Python 后台运行的应用场景非常广泛,包括但不限于以下几个方面:
1. Web 应用程序
对于具有高并发访问量的 Web 应用程序,使用 Python 后台运行可以显著提升性能和吞吐量。通过将一些任务或逻辑处理放到后台执行,可以减轻前台服务器的负载,提高用户的访问体验。
2. 数据处理与分析
在大数据时代,数据处理和分析是许多企业和科研机构的重要工作。Python 后台运行可以用于处理大量的数据集,进行复杂的分析和计算,而不会影响其他工作。
3. 定时任务与自动化
Python 后台运行非常适合用于编写定时任务或自动化脚本。您可以编写一个后台程序来定期执行某些重复性的任务,如数据备份、文件清理等,以提高工作效率。
4. 多线程与并发编程
Python 作为一种多线程和并发编程的语言,后台运行可以帮助您更好地管理和控制多个线程的执行,从而避免出现竞争条件和死锁等问题。
结语
Python 后台运行是一种强大且实用的方式,可以提升应用程序的性能和稳定性。通过选择适当的方法和工具,您可以轻松地将 Python 程序置于后台运行,从而解放前台资源,提高工作效率。
在开发过程中,不要忘记为您的 Python 后台程序添加适当的日志记录功能,以便实时监控和排查可能出现的问题。利用 Python 强大的日志库来记录关键信息,将帮助您更好地了解程序的运行状态。
借助 Python 后台运行的优势,让您的应用持续高效运行吧!
五、python后台运行
Python后台运行的实现方法
在开发Web应用程序时,有时我们需要让Python代码在后台持续运行,例如处理长时间运行的任务、定时任务或实时数据处理。本文将介绍几种实现Python后台运行的方法,以满足不同的需求。
1. 使用Python的多线程
Python提供了内置的threading
模块,可以通过创建线程来实现后台运行。以下是一个示例代码:
import threading
def background_task():
while True:
# 后台任务逻辑
pass
# 创建并启动后台线程
thread = threading.Thread(target=background_task)
thread.daemon = True
thread.start()
在此示例中,我们定义了一个background_task
函数,用于执行后台任务。然后,我们创建了一个线程,并将background_task
函数作为目标函数传递给线程。通过设置线程的daemon
属性为True
,确保当主线程结束时,后台线程也会随之结束。最后,我们启动线程。在background_task
函数中可以编写需要在后台持续运行的代码。
2. 使用Python的多进程
与多线程相似,Python也提供了多进程的支持。使用多进程可以更好地利用多核处理器,并且在某些情况下比多线程更稳定和安全。以下是一个使用multiprocessing
模块实现后台运行的示例:
import multiprocessing
def background_task():
while True:
# 后台任务逻辑
pass
# 创建并启动后台进程
process = multiprocessing.Process(target=background_task)
process.daemon = True
process.start()
与多线程的示例类似,我们定义了一个background_task
函数,用于执行后台任务。然后,我们创建了一个进程,并将background_task
函数作为目标函数传递给进程。通过设置进程的daemon
属性为True
,我们确保当主进程结束时,后台进程也会随之结束。最后,我们启动进程。在background_task
函数中可以编写需要在后台持续运行的代码。
3. 使用Python的守护进程
Python还提供了一种特殊的进程,称为守护进程(daemon process)。守护进程会在主进程结束时自动结束,无需手动设置daemon
属性。以下是一个使用multiprocessing
模块创建守护进程的示例:
import multiprocessing
def background_task():
while True:
# 后台任务逻辑
pass
# 创建并启动守护进程
process = multiprocessing.Process(target=background_task)
process.start()
在此示例中,我们创建了一个守护进程,并将background_task
函数作为目标函数传递给该进程。然后,我们启动进程。与前面的示例不同,我们无需设置daemon
属性为True
,因为所有守护进程都是自动设置的。
4. 使用Python的定时任务库
如果我们需要定期执行后台任务,可以使用Python的定时任务库。例如,APScheduler是一个功能强大的Python库,可以方便地创建和管理定时任务。以下是一个使用APScheduler
库的示例:
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
def background_task():
# 后台任务逻辑
pass
# 创建并启动后台任务调度器
scheduler = BackgroundScheduler()
scheduler.add_job(background_task, 'interval', minutes=30) # 每30分钟执行一次
scheduler.start()
在此示例中,我们首先导入BackgroundScheduler
类,并定义了一个background_task
函数,用于执行后台任务逻辑。然后,我们创建了一个后台任务调度器,并使用add_job
方法添加了一个定时任务。在此示例中,我们将background_task
函数设置为每30分钟执行一次。最后,我们启动调度器。该调度器将负责按照定义的定时方式调用background_task
函数。
总结
本文介绍了四种实现Python后台运行的方法:多线程
、多进程
、守护进程
和定时任务库
。根据不同的需求和场景,我们可以选择适合的方式来实现后台任务的持续运行。
无论是长时间运行的任务还是定时任务,Python提供了丰富的工具和库来简化后台任务的管理和执行。根据应用程序的需求,选择合适的方法可以提高程序的性能、稳定性和可维护性。
六、python怎么开发genesis?
要使用Python进行Genesis的开发,可以按照以下步骤进行:
安装Python和相关工具:首先,确保你已经安装了Python的最新版本。此外,你还需要安装Solidity编译器(solc),可以使用solc包来安装:pip install py-solc。
编写智能合约:使用Solidity语言编写你的智能合约代码。Solidity是一种用于编写智能合约的面向合约的编程语言,它类似于JavaScript。可以使用任何文本编辑器创建.sol文件,并在其中编写智能合约代码。
编译智能合约:使用solc编译器将Solidity代码编译为字节码。可以使用py-solc包中的Compiler类进行编译。例如,可以使用以下代码编译.sol文件:
from solcx import compile_source
contract_source_code = '''
// Your Solidity contract code here
'''
compiled_sol = compile_source(contract_source_code)
contract_interface = compiled_sol['<ContractName>:<ContractName>']
注意将<ContractName>替换为你实际的合约名称。
部署智能合约:使用Python的Web3库与Genesis进行交互,并部署你的智能合约。Web3库是一个用于与以太坊和Genesis进行交互的强大工具。你需要连接到一个Genesis网络提供者,并使用你的私钥进行身份验证,然后使用合约接口进行部署。
以下是一个示例代码:
from web3 import Web3
# 连接到Genesis节点
w3 = Web3(Web3.HTTPProvider('https://your-genesis-node-url.com'))
# 设置默认账户和私钥
w3.eth.default_account = w3.eth.accounts[0]
private_key = 'your-private-key'
# 获取智能合约接口
my_contract = w3.eth.contract(abi=contract_interface['abi'], bytecode=contract_interface['bin'])
# 构建部署交易
deploy_txn = my_contract.constructor().buildTransaction({
'from': w3.eth.default_account,
'nonce': w3.eth.getTransactionCount(w3.eth.default_account),
'gas': 2000000 # 根据合约复杂性设置适当的 gas 上限
})
# 签名并发送部署交易
signed_txn = w3.eth.account.signTransaction(deploy_txn, private_key=private_key)
tx_hash = w3.eth.sendRawTransaction(signed_txn.rawTransaction)
# 等待交易确认
tx_receipt = w3.eth.wait_for_transaction_receipt(tx_hash)
# 获取合约地址
contract_address = tx_receipt['contractAddress']
请确保替换代码中的URL、私钥和其他变量为你自己的值。
通过上述步骤,你就可以使用Python开发和部署在Genesis上运行的智能合约。当然,在进行Genesis开发之前,你还需要熟悉Solidity语言、以太坊区块链和智能合约的基本概念。
七、python能开发什么?
Python能开发网站,APP。
其他语言能开发的Python都可以开发。
八、Python开发环境配置?
python环境的配置方法:
一、首先鼠标右键此电脑,选择属性;
二、点击高级系统设置,点击环境变量;
三、接着点击path进行编辑,在path中添加上python的安装路径;
四、下载好python安装包之后,双击进行安装,Python3.6以上版本的可以勾选“Add Python3.7 to Path”自动添加环境变量配置,如果是2.x版本,需要自己在环境变量path后面加上python的安装路径,点击“Customize installation”。
九、Python适合开发什么?
Python的运用开发大致有以下七个方向:
1、常规软件开发
Python支持函数式编程和OOP面向对象编程,能够承担任何种类软件的开发工作,因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。
2、科学计算
随着NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等众多程序库的开发,Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。
是一门通用的程序设计语言,比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛,有更多的程序库的支持。虽然Matlab中的许多高级功能和toolbox目前还是无法替代的,不过在日常的科研开发之中仍然有很多的工作是可以用Python代劳的。
3、云计算
开源云计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的,搞云计算的同学都懂的。
4、WEB开发
基于Python的Web开发框架不要太多,比如耳熟能详的Django,还有Tornado,Flask。其中的Python+Django架构,应用范围非常广,开发速度非常快,学习门槛也很低,能够帮助你快速搭建起可用的WEB服务。
5、网络爬虫
也称网络蜘蛛,是大数据行业获取数据的核心工具。没有网络爬虫自动地、不分昼夜地、高智能地在互联网上爬取免费的数据,那些大数据相关的公司恐怕要少四分之三。能够编写网络爬虫的编程语言有不少,但Python绝对是其中的主流之一,其Scripy爬虫框架应用非常广泛。
6、数据分析
在大量数据的基础上,结合科学计算、机器学习等技术,对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。Python是数据分析的主流语言之一。
7、人工智能
在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言,得到广泛的支持和应用。
自动化运维几乎是Python应用的自留地,作为运维工程师首选的编程语言,Python在自动化运维方面已经深入人心,比如Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自动化平台。
十、python怎么开发excel?
在Python中,你可以使用第三方库openpyxl来开发Excel。openpyxl提供了一组功能强大的方法,可以创建、读取和修改Excel文件。
你可以使用openpyxl创建工作簿、工作表,设置单元格的值、样式和格式,还可以进行数据筛选、排序和图表生成等操作。
通过openpyxl,你可以轻松地处理Excel文件,实现数据的导入、导出和分析。此外,openpyxl还支持Excel文件的合并、拆分和保护等高级功能。无论是处理大量数据还是生成复杂的报表,openpyxl都是一个非常实用的工具。
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