pythonweb开源项目

A. 谁能简单说一下python几个框架的特点吧

1.CubicWeb
CubicWeb的最重要的功能是其代码的可重用性，由一个个代码单元组成。它灵活又强大，并且还有一些特别的功能，包括RQL查询语言和支持有效编码的语义视图功能。这是语义Web应用程序的最佳解决方案，并且提供理想的环境。
作为一个程序员，我们必须了解Python这门编程语言的灵活和强大。框架的选择取决于Web应用程序的使用目的和复杂程度。测量项目所需的负荷、可扩展性和效率是关键。

官方网站：http://www.cubicweb.org/
2.Zope2
Zope是不同Web框架集合在一起的完整家庭。与其他框架相比，zope2在当前的开发环境中对于内容管理系统是相当有限的。 Zope工具包是一个很好的库资源，允许使用重用代码和不同的库。

官方网站：https://pypi.python.org/pypi/Zope2
3.web2py
web2py最重要的因素是其外部零依赖，可以创建、复原、管理和修改在浏览器中的应用程序。对于一些简单的web开发任务，大部分都可以自动化快速开发。程序员甚至不需要再准备单一的开发、调试、测试、部署和数据库处理的封装包。内置的Web界面中这些都有，在使用之前也不需要进行安装。

官方网站：http://www.web2py.com/
4.TurboGears
TurboGears也称为是框架的终结者，因为它虽然有着其他Python框架都有的功能，却不像其他框架那样有局限性。它甚至能适用于简单的微架构项目。它给人的感觉就不像是工作在框架上，而像是在写新的功能。你可以在几分钟之内可以创建一个read-to-extend应用，并且我们可以在网上找到大量的教程。

官方网站：http://www.turbogears.org/
5.Pylons
灵活性是pylons框架的主要特点之一。它可以将不同Python框架提供的某些最好功能，整合到同一个地方。Pyramid是pylons的第一批产品之一，它把重点放在了快速和灵活开发实践上。你可以挑选任何你认为可以提高Web开发效率的功能整合到一起。

官方网站：http://www.pylonsproject.org/
6.Grok
它由Zope工具包提供支持，并且一开始的时候是作为一个易扩展的Zope工具箱，为了方便那些菜鸟程序员的使用而开发 的。对于Web应用，Grok不但能提供多个构件，还有一个随时可以提供支持的很好社区。它提供了一种更为简单和灵活的学习Python的模式。它配备的可DRY方法使得它成为了一个很好的工具。

官方网站：http://grok.zope.org/
7.Web.py
之所以说这是一款非常独特的框架，主要是因为它的简单性和功能强大的开发能力。你可以用Python语言舒舒服服地编写web应用程序。你会因为它的零局限性和易用性喜欢上web.py。有些程序员可能会发现它对功能的限制比较少，因为它预留了整合的空间，所以你不必一下子加载所有的功能，尤其是那些你并不需要的。

官方网站：http://webpy.org/
8.Pyramid
Pyramid以其高效率和快节奏的开发能力而出名。这个框架最妙的是包含了一些Python，Perl和Ruby提供的最独特的功能。此开源Web框架有一个独立于平台的MVC结构，提供了开发的最简途径。此外，它还是高效开发重用代码的首选平台之一。

官方网站：http://www.pylonsproject.org/projects/pyramid/about
9.CherryPy
CherryPy起源的其中一个最重要的原因是，它与Python兼容，并且它Python化的接口允许开发人员像Python提供的其他任何模块一样将其整合。另一个优秀的特点是能够自定义各个功能，并配备了本地适配器（mod_python），使得它非常适合开发。它为每一个WSGI功能适配器提供支持，并允许CherryPy的广泛实施。

官方网站：http://www.cherrypy.org/
10.Flask
Flask是一款可扩展却又简单的微架构。可能刚用的时候你会觉得它缺少某些功能，如表单验证、数据库抽象层、添加常用功能的第三方库。但是，它允许扩展，使得它更易于添加所需的功能。它的有些功能如单元测试非常适用于开发，并且支持客户端应用程序使用安全的cookies。它更适用于轻量级的应用程序和项目。

B. python web开发用什么框架

CubicWeb

CubicWeb的最重要的支柱就是代码的可重用性。CubicWeb宣扬自己不仅是一个Web开发框架，而且还是一款语义Web开发框架。CubicWeb使用关系查询语言（RQLRelation Query Language）与数据库之间进行通信。

Zope2

Zope 2是一款基于Python的Web应用框架，是所有Python Web应用程序、工具的鼻祖，是Python家族一个强有力的分支。Zope 2的“对象发布”系统非常适合面向对象开发方法，并且可以减轻开发者的学习曲线，还可以帮助你发现应用程序里一些不好的功能。

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。

TurboGears

它是另外一个基于 Python 的 MVC 风格的 Web 应用程序框架。

Pylons

Pylons是一个开放源代码的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。

Grok

Grok 是一个为 Python 开发者提供的Web应用开发框架，Grok 的重点是敏捷开发，是一个易用而且功能强大的开发框架，基于 Zope 3 技术。

Web.py

Web.py是一个轻量级的开源Python Web框架，小巧灵活、简单并且非常强大，在使用时没有任何限制。目前Web.py被广泛运用在许多大型网站，如西班牙的社交网站Frinki、主页日平均访问量达7000万次的Yandex等。

Pyramid

Pyramid也是一款轻量级的开源Python Web框架，是Pylons项目的一部分。Pyramid只能运行在Python 2.x或2.4以后的版本上。在使用后端数据库时无需声明，在开发时也不会强制使用一些特定的模板系统。

CherryPy

CherryPy是一个基于Python的Web使用程序开发框架，它极大地简化了运用 Python 的web开发人员的工作。它为Python开发人员提供了友好的HTTP协议接口。大家知道，HTTP可是万维网的支柱协议，而CherryPy将HTTP协议简化成Python API来供Python 开发人员使用，这极大地简化了Web开发人员对HTTP协议的操作。

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。

C. 编程语言Python有哪些好的Web框架

Python web五大主流框架：

1.Django

D. 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。

E. 请大侠给推荐几个python搞的开源的项目的例子

Python的开源项目很多呀
比如Twisted，Tornado做web服务器
wxPython做GUI
Django做网站
还有做科学计算的NumPy等等
这些都是很大的，其他中小型的非常多，在GitHub上有很多可以搜索到。
另外还有基于Python的一些网站，比如很着名的豆瓣，知乎，果壳。
另外非常多网页游戏的后端都是用Python实现的。虽然这些不开源，但是基本的技术都可以在开源项目里找到原型。

F. 请推荐几个比较优秀的Python开源项目，用来学习的

科学计算：matplotlib、numpy、scipy
web框架：flask、django
GUI：PyQt、WxPython
网络爬虫：Scrapy
HTML解析：BeautifulSoup、lxml

G. python3有可自学的优秀开源项目吗

Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MVC的软件设计模式，即模型M，视图V和控制器C。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，

H. python有没有什么好一点的电子商城类的开源项目

pypi里找了 http:项目基本都是开源的,web框架数不胜数 小型的现在最流行的是flask;当然还有bottle,web.py等等

I. 初学Python 有什么比较好的开源项目推荐

在github里输入python，里面就有海量到python项目可以供你参与，是学习的重要场所。

J. 去哪里找python的开源项目

GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台，因为只支持git 作为唯一的版本库格式进行托管，故名GitHub。作为开源代码库以及版本控制系统，Github拥有超过900万开发者用户。随着越来越多的应用程序转移到了云上，Github已经成为了管理软件开发以及发现已有代码的首选方法。在GitHub，用户可以十分轻易地找到海量的开源代码。

下面给大家介绍一些GitHub上25个开源项目：

（1）TensorFlow Models

如果你对机器学习和深度学习感兴趣，一定听说过TensorFlow。TensorFlow Models是一个开源存储库，可以找到许多与深度学习相关的库和模型。

（GitHub： https://github.com/tensorflow/models ）

（2）Keras

Keras是一个高级神经网络API，用Python编写，能够在TensorFlow，CNTK或Theano之上运行。旨在完成深度学习的快速开发（GitHub： https://github.com/keras-team/keras ）

（3）Flask

Flask 是一个微型的 Python 开发的 Web 框架，基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2 模板引擎，使用BSD授权。

（GitHub： https://github.com/pallets/flask ）

（4）scikit-learn

scikit-learn是一个用于机器学习的Python模块，基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 构建。，并遵循 BSD 许可协议。

（GitHub： https://github.com/scikit-learn ）

（5）Zulip

Zulip是一款功能强大的开源群聊应用程序，它结合了实时聊天的即时性和线程对话的生产力优势。Zulip作为一个开源项目，被许多世界500强企业，大型组织以及其他需要实时聊天系统的用户选择使用，该系统允许用户每天轻松处理数百或数千条消息。Zulip拥有超过300名贡献者，每月合并超过500次提交，也是规模最大，发展最快的开源群聊项目。

（GitHub： https://github.com/zulip/zulip ）

相关推荐：《Python入门教程》

（6）Django

Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器（MVC）风格的 Web 应用程序框架，旨在快速开发出清晰，实用的设计。使用 Django，我们在几分钟之内就可以创建高品质、易维护、数据库驱动的应用程序。

（GitHub： https://github.com/django/django ）

（7）Rebound

Rebound 是一个当你得到编译错误时即时获取 Stack Overflow 结果的命令行工具。 就用 rebound 命令执行你的文件。这对程序员来说方便了不少。

（GitHub： https://github.com/shobrook/rebound ）

（8）Google Images Download

这是一个命令行python程序，用于搜索Google Images上的关键字/关键短语，并可选择将图像下载到您的计算机。你也可以从另一个python文件调用此脚本。

（GitHub： https://github.com/hardikvasa/google-images-download ）

（9）YouTube-dl

youtube-dl 是基于 Python 的命令行媒体文件下载工具，完全开源免费跨平台。用户只需使用简单命令并提供在线视频的网页地址即可让程序自动进行嗅探、下载、合并、命名和清理，最终得到已经命名的完整视频文件。

（GitHub： htt ps://github.com/rg3/youtube-dl ）

（10）System Design Primer

此repo是一个系统的资源集合，可帮助你了解如何大规模构建系统。

（GitHub： https://github.com/donnemartin/system-design-primer ）

（11）Mask R-CNN

Mask R-CNN用于对象检测和分割。这是对Python 3，Keras和TensorFlow的Mask R-CNN实现。该模型为图像中对象的每个实例生成边界框和分割蒙版。它基于特Feature Pyramid Network（FPN）和 ResNet101 backbone。

（GitHub： https://github.com/matterport/Mask_RCNN ）

（12）Face Recognition

Face Recognition 是一个基于 Python 的人脸识别库，使用十分简便。这还提供了一个简单的face_recognition命令行工具，可以让您从命令行对图像文件夹进行人脸识别！

（GitHub： https://github.com/ageitgey/face_recognition ）

（13）snallygaster

用于扫描HTTP服务器上的机密文件的工具。

（GitHub： https://github.com/hannob/snallygaster ）

（14）Ansible

Ansible是一个极其简单的IT自动化系统。它可用于配置管理，应用程序部署，云配置，支持远程任务执行和多节点发布 - 包括通过负载平衡器轻松实现零停机滚动更新等操作。

（GitHub： https://github.com/ansible/ansible ）

（15）Detectron

Detectron是Facebook AI 研究院开源的的软件系统，它实现了最先进的目标检测算法，包括Mask R-CNN。它是用Python编写的，由Caffe2深度学习框架提供支持。

（16）asciinema

终端会话记录器和asciinema.org的最佳搭档。

（GitHub： https://github.com/asciinema/asciinema ）

（17）HTTPie

HTTPie 是一个开源的命令行的 HTTP 工具包，其目标是使与Web服务的CLI交互尽可能人性化。它提供了一个简单的http命令，允许使用简单自然的语法发送任意HTTP请求，并显示彩色输出。HTTPie可用于测试，调试以及通常与HTTP服务器交互。

（GitHub： https://github.com/jakubroztocil/httpie ）

（18）You-Get

You-Get是一个小型命令行实用程序，用于从Web下载媒体内容（视频，音频，图像），支持国内外常用的视频网站。

（GitHub： https://github.com/soimort/you-get ）

（19）Sentry

Sentry从根本上讲是一项服务，可以帮助用户实时监控和修复崩溃。基于Django构建，它包含一个完整的API，用于从任何语言、任何应用程序中发送事件。

（GitHub: https://github.com/getsentry/sentry ）

（20）Tornado

Tornado是使用Python开发的全栈式（full-stack）Web框架和异步网络库，，最初是由FriendFeed上开发的。通过使用非阻塞网络I / O，Tornado可以扩展到数万个开放连接，是long polling、WebSockets和其他需要为用户维护长连接应用的理想选择。

（GitHub： https://github.com/tornadoweb/tornado ）

（21）Magenta

Magenta是一个探索机器学习在创造艺术和音乐过程中的作用的研究项目。这主要涉及开发新的深度学习和强化学习算法，用于生成歌曲，图像，绘图等。但它也是构建智能工具和界面的探索，它允许艺术家和音乐家使用这些模型。

（GitHub： https://github.com/tensorflow/magenta ）

（22）ZeroNet

ZeroNet是一个利用比特币的加密算法和BitTorrent技术提供的不受审查的网络，完全开源。

（GitHub： https://github.com/HelloZeroNet/ZeroNet ）

（23）Gym

OpenAI Gym是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包。这是Gym的开源库，可让让你访问标准化的环境。

（GitHub： https://github.com/openai/gym ）

（24）Pandas

Pandas是一个Python包，提供快速，灵活和富有表现力的数据结构，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。此外，它还有更广泛的目标，即成为所有语言中最强大，最灵活的开源数据分析/操作工具。它目前已经朝着这个目标迈进。

（GitHub： https://github.com/pandas-dev/pandas ）

（25）Luigi

Luigi 是一个 Python 模块，可以帮你构建复杂的批量作业管道。处理依赖决议、工作流管理、可视化展示等等，内建 Hadoop 支持。（GitHub： https://github.com/spotify/luigi ）