① python学习的框架是哪些
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: 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
② python模块中使用了hadoop框架
1、什么是python？
2、python的10大Web框架有哪些，以及它们各自的特点？
3、本文只是这10大框架做了简单介绍，让你对它们有个初步的了解。
Python 是一门动态、面向对象语言。其最初就是作为一门面向对象语言设计的，并且在后期又加入了一些更高级的特性。除了语言本身的设计目的之外，Python标准 库也是值得大家称赞的，Python甚至还自带服务器。其它方面，Python拥有足够多的免费数据函数库、免费的Web网页模板系统、还有与Web服务 器进行交互的库、这些都可以设计到你的Web应用程序里面。在这篇文章里，我们将为Python Web开发者介绍基于Python的10大Web应用框架。
1、CubicWeb
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2015-7-16 11:04 上传
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(RQL Relation Query Language)与数据库之间进行通信。
2、Zope2
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2015-7-16 11:04 上传
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。
3、Web2py
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2015-7-16 11:04 上传
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。
Web2py提供一站式的解决方案，整个开发过程都可以在浏览器上进行，提供了Web版的在线开发，HTML模版编写，静态文件的上传，数据库的编写的功能。其它的还有日志功能，以及一个自动化的admin接口。
4、TurboGears
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2015-7-16 11:04 上传
它是另外一个基于 Python 的 MVC 风格的 Web 应用程序框架。
TurboGears 开发人员称这个项目是一个 “大框架(megaframework)”，这是因为它是由现有的子项目构成的。TurboGears 可以帮助将很多主要组件集成在一起：MochiKit：javaScript 库
Kid：模板语言
CherryPy：基本 Web 框架
SQLObject：对象关系映射器(ORM)
5、Pylons
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2015-7-16 11:04 上传
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。
Pylons是最新的Web应用框架中的典型，类似于Django和TurboGears。Pylons受Ruby on Rails影响很深：它的两个组件，Routes和WebHelpers是Rails特性的Python实现。
6、Grok
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2015-7-16 11:04 上传
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。
7、Web.py
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2015-7-16 11:10 上传
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。
8、Pyramid
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2015-7-16 11:10 上传
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。
9、CherryPy
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2015-7-16 11:11 上传
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。CherryPy自身内置了一个HTTP服务器，或者称为Web服务器。这样，对于CherryPy的用户来说，不用另外搭设Web服务器就能直接运行 CherryPy应用程序了。实际上，Web服务器是到达CherryPy应用程序的关口，是所有的HTTP请求和响应的必经之地。因此，可以这样理解 CherryPy内建的Web服务器：它是位于处理客户端与服务器端之间的一层软件，用于把底层TCP套按字传输的信息转换成Http请求，并传递给相应 的处理程序;同时，还把上层软件传来的信息打包成Http响应，并向下传递给底层的TCP套按字。
10、Flask
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2015-7-16 11:10 上传
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。
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。然而，Flask保留了扩增的弹性，可以用Flask-extension加入这些功 能：ORM、窗体验证工具、文件上传、各种开放式身份验证技术
③ python常用到哪些库
Python作为一个设计优秀的程序语言，现在已广泛应用于各种领域，依靠其强大的第三方类库，Python在各个领域都能发挥巨大的作用。
下面我们就来看一下python中常用到的库：
数值计算库：
1. NumPy
支持多维数组与矩阵运算，也针对数组运算提供大量的数学函数库。通常与SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多种类的数值类型，其中定义的最重要的对象是称为ndarray的n维数组类型，用于描述相同类型的元素集合，可以使用基于0的索引访问集合中元素。
2. SciPy
在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学及工程计算中常用的库函数，如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等，可进行插值处理、信号滤波，以及使用C语言加速计算。
3. Pandas
基于NumPy的一种工具，为解决数据分析任务而生。纳入大量库和一些标准的数据模型，提供高效地操作大型数据集所需的工具及大量的能快速便捷处理数据的函数和方法，为时间序列分析提供很好的支持，提供多种数据结构，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。
数据可视化库：
4. Matplotlib
第一个Python可视化库，有许多别的程序库都是建立在其基础上或者直接调用该库，可以很方便地得到数据的大致信息，功能非常强大，但也非常复杂。
5. Seaborn
利用了Matplotlib，用简洁的代码来制作好看的图表。与Matplotlib最大的区别为默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。
6. ggplot
基于R的一个作图库ggplot2，同时利用了源于《图像语法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允许叠加不同的图层来完成一幅图，并不适用于制作非常个性化的图像，为操作的简洁度而牺牲了图像的复杂度。
7. Bokeh
跟ggplot一样，Bokeh也基于《图形语法》的概念。与ggplot不同之处为它完全基于Python而不是从R处引用。长处在于能用于制作可交互、可直接用于网络的图表。图表可以输出为JSON对象、HTML文档或者可交互的网络应用。
8. Plotly
可以通过Python notebook使用，与Bokeh一样致力于交互图表的制作，但提供在别的库中几乎没有的几种图表类型，如等值线图、树形图和三维图表。
9. pygal
与Bokeh和Plotly一样，提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像。与其他两者的主要区别在于可将图表输出为SVG格式，所有的图表都被封装成方法，且默认的风格也很漂亮，用几行代码就可以很容易地制作出漂亮的图表。
10. geoplotlib
用于制作地图和地理相关数据的工具箱。可用来制作多种地图，比如等值区域图、热度图、点密度图。必须安装Pyglet（一个面向对象编程接口）方可使用。
11. missingno
用图像的方式快速评估数据缺失的情况，可根据数据的完整度对数据进行排序或过滤，或者根据热度图或树状图对数据进行修正。
web开发库：
12. Django
一个高级的Python Web框架，支持快速开发，提供从模板引擎到ORM所需的一切东西，使用该库构建App时，必须遵循Django的方式。
13. Socket
一个套接字通讯底层库，用于在服务器和客户端间建立TCP或UDP连接，通过连接发送请求与响应。
14. Flask
一个基于Werkzeug、Jinja 2的Python轻量级框架（microframework），默认配备Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供选择，适合用来编写API服务（RESTful rervices）。
15. Twisted
一个使用Python实现的基于事件驱动的网络引擎框架，建立在deferred object之上，一个通过异步架构实现的高性能的引擎，不适用于编写常规的Web Apps，更适用于底层网络。
数据库管理：
16. MySQL-python
又称MySQLdb，是Python连接MySQL最流行的一个驱动，很多框架也基于此库进行开发。只支持Python 2.x，且安装时有许多前置条件。由于该库基于C语言开发，在Windows平台上的安装非常不友好，经常出现失败的情况，现在基本不推荐使用，取代品为衍生版本。
17. mysqlclient
完全兼容MySQLdb，同时支持Python 3.x，是Django ORM的依赖工具，可使用原生SQL来操作数据库，安装方式与MySQLdb一致。
18. PyMySQL
纯Python实现的驱动，速度比MySQLdb慢，最大的特点为安装方式简洁，同时也兼容MySQL-python。
19. SQLAlchemy
一种既支持原生SQL，又支持ORM的工具。ORM是Python对象与数据库关系表的一种映射关系，可有效提高写代码的速度，同时兼容多种数据库系统，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代价为性能上的一些损失。
自动化运维：
20. jumpsever跳板机
一种由Python编写的开源跳板机（堡垒机）系统，实现了跳板机的基本功能，包含认证、授权和审计，集成了Ansible、批量命令等。
支持WebTerminal Bootstrap编写，界面美观，自动收集硬件信息，支持录像回放、命令搜索、实时监控、批量上传下载等功能，基于SSH协议进行管理，客户端无须安装agent。主要用于解决可视化安全管理，因完全开源，容易再次开发。
21. Mage分布式监控系统
一种用Python开发的自动化监控系统，可监控常用系统服务、应用、网络设备，可在一台主机上监控多个不同服务，不同服务的监控间隔可以不同，同一个服务在不同主机上的监控间隔、报警阈值可以不同，并提供数据可视化界面。
22. Mage的CMDB
一种用Python开发的硬件管理系统，包含采集硬件数据、API、页面管理3部分功能，主要用于自动化管理笔记本、路由器等常见设备的日常使用。由服务器的客户端采集硬件数据，将硬件信息发送至API，API负责将获取的数据保存至数据库中，后台管理程序负责对服务器信息进行配置和展示。
23. 任务调度系统
一种由Python开发的任务调度系统，主要用于自动化地将一个服务进程分布到其他多个机器的多个进程中，一个服务进程可作为调度者依靠网络通信完成这一工作。
24. Python运维流程系统
一种使用Python语言编写的调度和监控工作流的平台，内部用于创建、监控和调整数据管道。允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性地调度运行工作流，包括了如数据存储、增长分析、Email发送、A/B测试等诸多跨多部门的用例。
GUI编程：
25. Tkinter
一个Python的标准GUI库，可以快速地创建GUI应用程序，可以在大多数的UNIX平台下使用，同样可以应用在Windows和Macintosh系统中，Tkinter 8.0的后续版本可以实现本地窗口风格，并良好地运行在绝大多数平台中。
26. wxPython
一款开源软件跨平台GUI库wxWidgets的Python封装和Python模块，是Python语言的一套优秀的GUI图形库，允许程序员很方便地创建完整的、功能健全的GUI用户界面。
27. PyQt
一个创建GUI应用程序的工具库，是Python编程语言和Qt的成功融合，可以运行在所有主要操作系统上，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt采用双许可证，开发人员可以选择GPL和商业许可，从PyQt的版本4开始，GPL许可证可用于所有支持的平台。
28. PySide
一个跨平台的应用程式框架Qt的Python绑定版本，提供与PyQt类似的功能，并相容API，但与PyQt不同处为其使用LGPL授权。
更多Python知识请关注Python自学网。
④ python补充代码输出数字11
print(eval(“1” + “1”)如何使用python实现一个简单的模板引擎, 支持传入变量, 使用if判断和for循环语句, 最终能达到这样的效果:
⑤ 花了2万多买的Python70个项目，现在分享给大家，练手进厂靠它了
前言：
不管学习哪门语言都希望能做出实际的东西来，这个实际的东西当然就是项目啦，不用多说大家都知道学编程语言一定要做项目才行。
这里整理了70个Python实战项目列表，都有完整且详细的教程，你可以从中选择自己想做的项目进行参考学习练手，你也可以从中寻找灵感去做自己的项目。
1、【Python 图片转字符画】
2、【200行Python代码实现2048】
3、【Python3 实现火车票查询工具】
4、【高德API+Python解决租房问题 】
5、【Python3 色情图片识别】
6、【Python 破解验证码】
7、【Python实现简单的Web服务器】
8、【pygame开发打飞机 游戏 】
9、【Django 搭建简易博客】
10、【Python基于共现提取《釜山行》人物关系】
11、【基于scrapy爬虫的天气数据采集(python)】
12、【Flask 开发轻博客】
13、【Python3 图片隐写术】
14、【Python 实现简易 Shell】
15、【使用 Python 解数学方程】
16、【PyQt 实现简易浏览器】
17、【神经网络实现手写字符识别系统 】
18、【Python 实现简单画板】
19、【Python实现3D建模工具】
20、【NBA常规赛结果预测——利用Python进行比赛数据分析】
21、【神经网络实现人脸识别任务】
22、【Python文本解析器】
23、【Python3 & OpenCV 视频转字符动画】
24、【Python3 实现淘女郎照片爬虫 】
25、【Python3实现简单的FTP认证服务器】
26、【基于 Flask 与 MySQL 实现番剧推荐系统】
27、【Python 实现端口扫描器】
28、【使用 Python 3 编写系列实用脚本】
29、【Python 实现康威生命 游戏 】
30、【川普撞脸希拉里(基于 OpenCV 的面部特征交换) 】
31、【Python 3 实现 Markdown 解析器】
32、【Python 气象数据分析 -- 《Python 数据分析实战》】
33、【Python实现键值数据库】
34、【k-近邻算法实现手写数字识别系统】
35、【ebay在线拍卖数据分析】
36、【Python 实现英文新闻摘要自动提取 】
37、【Python实现简易局域网视频聊天工具】
38、【基于 Flask 及爬虫实现微信 娱乐 机器人】
39、【Python实现Python解释器】
40、【Python3基于Scapy实现DDos】
41、【Python 实现密码强度检测器】
42、【使用 Python 实现深度神经网络】
43、【Python实现从excel读取数据并绘制成精美图像】
44、【人机对战初体验:Python基于Pygame实现四子棋 游戏 】
45、【Python3 实现可控制肉鸡的反向Shell】
46、【Python打造漏洞扫描器 】
47、【Python应用马尔可夫链算法实现随机文本生成】
48、【数独 游戏 的Python实现与破解】
49、【使用Python定制词云】
50、【Python开发简单计算器】
51、【Python 实现 FTP 弱口令扫描器】
52、【Python实现Huffman编码解压缩文件】
53、【Python实现Zip文件的暴力破解 】
54、【Python3 智能裁切图片】
55、【Python实现网站模拟登陆】
56、【给Python3爬虫做一个界面.妹子图网实战】
57、【Python 3 实现图片转彩色字符】
58、【自联想器的 Python 实现】
59、【Python 实现简单滤镜】
60、【Flask 实现简单聊天室】
61、【基于PyQt5 实现地图中定位相片拍摄位置】
62、【Python实现模板引擎】
63、【Python实现遗传算法求解n-queens问题】
64、【Python3 实现命令行动态进度条】
65、【Python 获取挂号信息并邮件通知】
66、【Python实现java web项目远端自动化更新部署】
67、【使用 Python3 编写 Github 自动周报生成器】
68、【使用 Python 生成分形图片】
69、【Python 实现 Redis 异步客户端】
70、【Python 实现中文错别字高亮系统】
最后：
以上项目列表希望可以给你在Python学习中带来帮助~
获取方式：转发 私信“1”
⑥ python可以开发网页吗
python可以开发网页吗？
python是可以开发网页的，比如Django和Flask等基于Python的Web框架最近在Web开发中非常流行。这些Web框架可以帮助你用Python编写服务器端代码(后端代码)。这是在你的额服务器上运行的代码，而不是运行在用户设备和浏览器的代码(前端代码)。
Django是由Python写成一个开放源代码的Web应用框架。采用了MTV的框架模式，即模型M，视图V和模版T。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，即是CMS（内容管理系统）软件。
Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug ，模板引擎则使用 Jinja2 。Flask使用 BSD 授权。
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。
Python主要有以下三大主要应用：
● Web开发
● 数据科学：包括机器学习、数据分析和数据可视化
● 脚本
相关推荐：《Python教程》以上就是小编分享的关于python可以开发网页吗的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！
⑦ 怎么用python架设一个网站
你可以使用python的django来架设网站，步骤如下：
Django的安装运行环境：Windows vista, python2.7
python安装路径：C:\Python27
从 https://www.djangoproject.com/ 下载django安装包。
解压后，进入django目录，运行 python setup.py install，启动安装。
Django被安装在 C:\Python27\Lib\site-packages
第一个工程的创建
生成工程框架：
c:\test\mysite>python C:\Python27\Lib\site-packages\django\bin\django-admin.py startproject mysite1
运行开发服务器：
python manage.py runserver
在浏览器中，访问 http://127.0.0.1:8000/，看到 “Welcome to Django” 的提示。
如果解决了您的问题请采纳！
如果未解决请继续追问！
⑧ 【Python基础】flask是什么意思
Flask 是一个微框架（Micro framework），其官方文档的前言部分对Flask做了很清楚的定性介绍：
“微”（Micro）是什么意思？
“微”(micro) 并不意味着你要把整个web应用放到一个python文件里（虽然确实可以），也不意味着Flask 在功能上有所欠缺。微框架中的“微”意味着 Flask 旨在保持核心功能的简单而易于扩展。Flask 不会替你做出太多决策，比如使用何种数据库。而那些 Flask 帮你做好的决策（比如使用哪种模板引擎），都是很容易替换。除此之外的一切都由可由你掌握。
默认情况下，Flask 不包含数据库抽象层、表单验证，或是任何已在其它已库中处理的很好的功能。相反，Flask 支持通过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、上传处理及各种各样的开放认证技术等功能。Flask 也许是“微小”的，但它已准备好在复杂的生产环境中投入使用。
Flask尽量避免重复制造轮子，而是与已有的优秀轮子去结合，这使得Flask灵活、强大，且定制性更强。 Flask 配置选项众多，均设置了合理的默认值，并会遵循一些惯例；配置选项均可以修改，但通常没必要修改，尤其是刚开始的时候。这使得Flask易于上手。
⑨ 纯 Python 写一个 Web 框架，就是这么简单
造轮子是最好的一种学习方式，本文尝试从0开始造个Python Web框架的轮子，我称它为 ToyWebF 。
本文操作环境为：MacOS，文中涉及的命令，请根据自己的系统进行替换。
ToyWebF的简单特性：
下面我们来实现这些特性。
首先，我们需要安装gunicorn，回忆一下Flask框架，该框架有内置的Web服务器，但不稳定，所以上线时通常会替换成uWSGI或gunicorn，这里不搞这个内置Web服务，直接使用gunicorn。
我们创建新的目录与Python虚拟环境，在该虚拟环境中安装gunicorn
在啥都没有的情况下，构建最简单的Web服务，在ToyWebF目录下，创建app.py与api.py文件，写入下面代码。
运行 gunicorn app:app 访问 http://127.0.0.1:8000 ，可以看见 Hello, World! ，但现在请求体中的参数在environ变量中，难以解析，我们返回的response也是bytes形式。
我们可以使用webob库，将environ中的数据转为Request对象，将需要返回的数据转为Response对象，处理起来更加直观方便，直接通过pip安装一下。
然后修改一下API类的 __call__方法 ，代码如下。
上述代码中，通过webob库的Request类将environ对象（请求的环境信息）转为容易处理的request，随后调用handle_request方法对request进行处理，处理的结果，通过response对象返回。
handle_request方法在ToyWebF中非常重要，它会匹配出某个路由对应的处理方法，然后调用该方法处理请求并将处理的结果返回，在解析handle_request前，需要先讨论路由注册实现，代码如下。
其实就是将路由和方法存到self.routes字典中，可以通过route装饰器的形式将路由和方法关联，也可以通过add_route方法关联，在app.py中使用一下。
因为url中可以存在变量，如 @app.route("/hello/{name}") ，所以在匹配时，需要进行解析，可以使用正则匹配的方式进行匹配，parse这个第三方库已经帮我们实现了相应的正则匹配逻辑，pip安装使用一下则可。
这里定义find_handler方法来实现对self.routes的遍历。
了解了路由与方法关联的原理后，就可以实现handle_request方法，该方法主要的路径就是根据路由调度对应的方法，代码如下。
在该方法中，首先实例化webob库的Response对象，然后通过self.find_handler方法获取此次请求路由对应的方法和对应的参数，比如。
它将返回hello方法对象和name参数，如果是 /hello/二两 ，那么name就是二两。
因为route装饰器可能装饰器的类对象，比如。
此时self.find_handler方法返回的hanler就是个类，但我们希望调用的是类中的get、post、delete等方法，所以需要一个简单的判断逻辑，通过inspect.isclass方法判断handler如果是类对象，那么就通过getattr方法获取类对象实例的中对应的请求方法。
如果类对象中没有该方法属性，则抛出该请求类型不被允许的错误，如果不是类对象或类对象中存在该方法属性，则直接调用则可。
此外，如果方法的路由并没有注册到self.routes中，即404的情况，定义了defalut_response方法返回其中内容，代码如下。
如果handle_request方法中调度的过程出现问题，则直接raise将错误抛出。
至此，一个最简单的web服务就编写完成了。
回顾Flask，Flask可以支持HTML、CSS、JavaScript等静态文件，利用模板语言，可以构建出简单但美观的Web应用，我们让TopWebF也支持这一功能，最终实现图中的网站，完美兼容静态文件。
Flask使用了jinja2作为其html模板引擎，ToyWebF同样使用jinja2，jinja2其实实现一种简单的DSL（领域内语言），让我们可以在HTML中通过特殊的语法改变HTML的结构，该项目非常值得研究学习。
首先 pip install jinja2 ，然后就可以使用它了，在ToyWebF项目目录中创建templates目录，以该目录作为默认的HTML文件根目录，代码如下。
首先利用jinja2的FileSystemLoader类将file system中的某个文件夹作为loader，然后初始化Environment。
在使用的过程中（即调用template方法），通过get_template方法获得具体的某个模板并通过render方法将对应的内容传递给模板中的变量。
这里我们不写前端代码，直接去互联网中下载模板，这里下载了Bootstrap提供的免费模板，可以自行去 https://startbootstrap.com/themes/freelancer/ 下载，下载完后，你会获得index.html以及对应的css、jss、img等文件，将index.html移动到ToyWebF/templates中并简单修改了一下，添加一些变量。
然后在app.py文件中为index.html定义路由以及需要的参数。
至此html文件的支持就完成了，但此时的html无法正常载入css和js，导致页面布局非常丑陋且交互无法使用。
接着就让ToyWebF支持css、js，首先在ToyWebF目录下创建static文件夹用于存放css、js或img等静态文件，随后直接将前面下载的模板，其中的静态文件复制到static中则可。
通过whitenoise第三方库，可以通过简单的几行代码让web框架支持css和js，不需要依赖nginx等服务，首先 pip install whitenoise ，随后修改API类的 __init__ 方法，代码如下。
其实就是通过WhiteNoise将self.wsgi_app方法包裹起来，在调用API的 __call__ 方法时，直接调用self.whitenoise。
此时，如果请求web服务获取css、js等静态资源，WhiteNoise会获取其内容并返回给client，它在背后会匹配静态资源在系统中对应的文件并将其读取返回。
至此，一开始的网页效果就实现好了。
web服务如果出现500时，默认会返回 internal server error ，这显得比较丑，为了让框架使用者可以自定义500时返回的错误，需要添加一些代码。
首先API初始化时，初始self.exception_handler对象并定义对应的方法添加自定义的错误
在handler_request方法进行请求调度时，调度的方法执行逻辑时报500，此时不再默认将错误抛出，而是先判断是否有自定义错误处理。
在app.py中，自定义错误返回方法，如下。
custom_exception_handler方法只返回自定义的一段话，你完全可以替换成美观的template。
我们可以实验性定义一个路由来看效果。
Web服务的中间件也可以理解成钩子，即在请求前可以对请求做一些处理或者返回Response前对Response做一下处理。
为了支持中间件，在TopWebF目录下创建middleware.py文件，在编写代码前，思考一下如何实现？
回顾一下现在请求的调度逻辑。
1.通过routes装饰器关联路由和方法 2.通过API.whitenoise处理 3.如果是请求API接口，那么会将参数传递给API.wsgi_app 4.API.wsgi_app最终会调用API.handle_request方法获取路由对应的方法并调用该方法执行相应的逻辑
如果希望在request前以及response后做相应的操作，那么其实就需要让逻辑在API.handle_request前后执行，看一下代码。
其中add方法会实例化Middleware对象，该对象会将当前的API类实例包裹起来。
Middleware.handle_request方法其实就是在self.app.handle_request前调用self.process_request方法处理request前的数据以及调用self.process_response处理response后的数据，而核心的调度逻辑，依旧交由API.handle_request方法进行处理。
这里的代码可能会让人感到疑惑， __call__ 方法和handle_request方法中都有self.app.handle_request(request)，但其调用对象似乎不同？这个问题暂时放一下，先继续完善代码，然后再回来解释。
接着在api.py中为API创建middleware属性以及添加新中间件的方法。
随后，在app.py中，自定义一个简单的中间件，然后调用add_middleware方法将其添加。
定义好中间件后，在请求调度时，就需要使用中间件，为了兼容静态文件的情况，需要对css、js、ing文件的请求路径做一下兼容，在其路径中加上/static前缀
紧接着，修改API的 __call__ ，兼容中间件和静态文件，代码如下。
至此，中间件的逻辑就完成了。
但代码中依旧有疑惑，Middleware类中的 __call__ 方法和handle_request方法其调用的self.app到底是谁？
为了方便理解，这里一步步拆解。
如果没有添加新的中间件，那么请求的调度逻辑如下。
在没有添加中间件的情况下，self.app其实就是API本身，所以 middleware.__call__ 中的self.app.handle_request就是调用API.handle_request。
如果添加了新的中间件，如上述代码中添加了名为SimpleCustomMiddleware的中间件，此时的请求调度逻辑如下。
因为注册中间件时，Middleware.add方法替换了原始Middleware实例中的app对象，将其替换成了SimpleCustomMiddleware，而SimpleCustomMiddleware也有app对象，SimpleCustomMiddleware中的app对象，才是API类实例。
在请求调度的过程中，就会触发Middleware类的handle_request方法，该方法就会执行中间件相应的逻辑去处理request和response中的数据。
当然，你可以通过Middleware.add方法添加多个中间件，这就会构成栈式调用的效果，代码如下。
启动web服务后，其执行效果如下。