Python培训之python两大web大框架

在各种语言平台中，python涌现的web框架恐怕是最多的,是一个百花齐放的世界，各种micro-framework、framework不可胜数；猜想原因应该是在python中构造框架十分简单，使得轮子不断被发明。所以在Python社区总有关于Python框架孰优孰劣的话题。下面就给大家介绍一下python的几大框架：
1.Django
Django 应该是最出名的py框架，Google App Engine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。
Django提供的方便，也意味着Django内置的ORM跟框架内的其他模块耦合程度高。 
应用程序必须使用Django内置的ORM，否则就不能享受到框架内提供的种种基于其ORM的便利；理论上可以切换掉其ORM模块，但这就相当于要把装修完毕的房子拆除重新装修，倒不如一开始就去毛胚房做全新的装修。
Django的卖点是超高的开发效率，其性能扩展有限；采用Django的项目，在流量达到一定规模后，都需要对其进行重构，才能满足性能的要求。
而Django的缺点主要源自Django坚持自己造所有的轮子，整个系统相对封闭，Django最为人诟病的地方有：
系统紧耦合，如果你觉得Django内置的某项功能不是很好，想用喜欢的第三方库来代替是很难的，比如下面将要说的ORM、Template。要在Django里用SQLAlchemy或Mako几乎是不可能，即使打了一些补丁用上了也会让你觉得非常非常别扭。
Django自带的ORM远不如SQLAlchemy强大，除了在Django这一亩三分地，SQLAlchemy是Python世界里事实上的ORM标准，其它框架都支持SQLAlchemy了，唯独Django仍然坚持自己的那一套。Django的 开发人员对SQLAlchemy的支持也是有 过讨论和尝试的，不过最终还是放弃了，估计是代价太高且跟Django其它的模块很难合到一块。
Template功能比较弱，不能插入Python代码，要写复杂一点的逻辑需要另外用Python实现Tag或Filter。Django的模板系统设计十分有意思，也应该其框架内影响最大、争议最大的部分。
 
Django模板的设计哲学是彻底的将代码、样式分离；asp.net提倡将代码/模板分离，但技术上还是可以混合；而Django则是从根本上杜绝在模板中进行编码、处理数据的可能。
比方说，asp.net模板中可以写：
<%
  int i;
  for(i==0;i<10;i++){
  ....
  }
%>
 
Django是彻底不支持嵌入类似上面的代码，仅能使用其模板内置的函数；这实际上，是为其模板构造了一种“新语言”；由于此“新语言”十分简单，所以也能够将其模板移植到不同平台。
 
大多数情况下，Django的模板功能是足够的，但对于特殊（有时“特殊”也不是十分特殊）的情况，还是需要在模板中嵌入代码，那么就需要根据其模板系统的规则做模板扩展。有时候，模板中直接写一行代码能够解决的问题，用模板扩展实现后，会变成十几行代码。是否容忍在模板中编程，正是Django模板争议最大之处。
Pylons & TurboGears & repoze.bfg 
除了Django另一个大头就是Pylons了，因为TurboGears2.x是基于Pylons来做的，而repoze.bfg也已经并入Pylons project里这个大的项目里，后面不再单独讨论TurboGears和repoze.bfg了。
Pylons和Django的设计理念完全不同，Pylons本身只有两千行左右的Python代码，不过它还附带有一些几乎就是Pylons御用 的第三方模块。Pylons只提供一个架子和可选方案，你可以根据自己的喜好自由的选择Template、ORM、form、auth等组件，系统高度可 定制。我们常说Python是一个胶水语言(glue language)，那么我们完全可以说Pylons就是一个用胶水语言设计的胶水框架。
 
选择Pylons多是选择了它的自由，选择了自由的同时也预示着你选择了噩梦：
学习噩梦，Pylons依赖于许多第三方库，它们并不是Pylons造，你学Pylons的同时还得学这些库怎么使用，关键有些时候你都不知道你 要学什么。Pylons的学习曲线相对比Django要高的多，而之前Pylons的官方文档也一直是人批评的对象，好在后来出了The Definitive Guide to Pylons这本书，这一局面有所改观。因为这个原因，Pylons一度被誉为只适合高手使用的Python框架。调试噩梦，因为牵涉到的模块多，一旦有错误发生就比较难定位问题处在哪里。可能是你写的程序的错、也可能是Pylons出错了、再或是SQLAlchemy出错了、搞不好是formencode有bug，反正很凌乱了。这个只有用的很熟了才能解决这个问题。升级噩梦，安装Pylons大大小小共要安装近20个Python模块，各有各自的版本号，要升级Pylons的版本，哪个模块出了不兼容的问题都有可能，升级基本上很难很难。至今reddit的Pylons还停留在古董的0.9.6上，SQLAlchemy也还是0.5.3的版本，应该跟这条有关系。
Pylons和repoze.bfg的融合可能会催生下一个能挑战Django地位的框架。
Tornado & web.py
Tornado( http://www.tornadoweb.org )是Facebook开源出来的框架，其哲学跟Django近乎两个极端。Tornado即是一个Web server(对此本文不作详述)，同时又是一个类web.py的micro-framework。
Tornado走的是少而精的方向，它也有提供模板功能；虽然不鼓励，但作者是可以允许在模板进行少量编码（直接嵌入单行py代码）的。
如果跟asp.net相比，Tornado有点类似仅实现了AsyncHttpHandler；除此之外，全部需要自己去实现。好吧，其实它有模板，有国际化支持，甚至还有内置的OAuth/OpenID模块，方便做第三方登录，它其实也直接实现了Http服务器。但它没有ORM（仅有一个mysql的超简单封装），甚至没有Session支持，更不要说Django那样自动化的后台。 
假设是一个大型网站，在高性能的要求下，框架的各个部分往往都需要制，可以复用的模块非常少；一个以Django开发的网站，各部分经过不断的定制，Django框架剩下的，很有可能也就是tornado一开始所能提供的这部分。
 
2.HTTP服务器
Tornado为了高效实现Comet/后端异步调用HTTP接口，是直接内嵌了HTTP服务器。
前端无需加apache / lighttpd / nginx等也可以供浏览器访问；但它并没有完整实现HTTP 1.1的协议，所以官方文档是推荐用户在生产环境下在前端使用nginx，后端反向代理到多个Tornado实例。
Tornado本身是单线程的异步网络程序，它默认启动时，会根据CPU数量运行多个实例；充分利用CPU多核的优势。
单线程异步
网站基本都会有数据库操作，而Tornado是单线程的，这意味着如果数据库查询返回过慢，整个服务器响应会被堵塞。
数据库查询，实质上也是远程的网络调用；理想情况下，是将这些操作也封装成为异步的；但Tornado对此并没有提供任何支持。 
一个系统，要满足高流量；是必须解决数据库查询速度问题的！ 
数据库若存在查询性能问题，整个系统无论如何优化，数据库都会是瓶颈，拖慢整个系统！ 
异步并不能从本质上提到系统的性能；它仅仅是避免多余的网络响应等待，以及切换线程的CPU耗费。
 
如果数据库查询响应太慢，需要解决的是数据库的性能问题；而不是调用数据库的前端Web应用。对于实时返回的数据查询，理想情况下需要确保所有数据都在内存中，数据库硬盘IO应该为0；这样的查询才能足够快；而如果数据库查询足够快，那么前端web应用也就无将数据查询封装为异步的必要。就算是使用协程，异步程序对于同步程序始终还是会提高复杂性；需要衡量的是处理这些额外复杂性是否值得。如果后端有查询实在是太慢，无法绕过，Tornaod的建议是将这些查询在后端封装独立封装成为HTTP接口，然后使用Tornado内置的异步HTTP客户端进行调用

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作者：黑马程序员Python培训学院

首发：http://www.itheima.com/news/python.html