1.Debug和Release的区别
2.深入理解 Hadoop （七）YARN资源管理和调度详解
3.django后端用什么写？
4.django跟drf哪个好(django和drf)
5.django是前端还是后端

Debug和Release的区别

       ã€€ã€€Debug和Release区别

       ã€€ã€€VC下Debug和Release区别

       ã€€ã€€æœ€è¿‘写代码过程中，发现 Debug 下运行正常，Release 下就会出现问题，百思不得其解，而Release 下又无法进行调试，于是只能采用printf方式逐步定位到问题所在处，才发现原来是给定的一个数组未初始化，导致后面处理异常。网上查找了些资料，在这 罗列汇总下，做为备忘～

       ã€€ã€€ä¸€ã€Debug 和 Release 的区别

       ã€€ã€€Debug 通常称为调试版本，它包含调试信息，并且不作任何优化，便于程序员调试程序。Release 称为发布版本，它往往是进行了各种优化，使得程序在代码大小和运行速度上都是最优的，以便用户很好地使用。

       ã€€ã€€Debug 和 Release 的真正区别，在于一组编译选项。

       ã€€ã€€Debug 版本

       ã€€ã€€å‚æ•° 含义

       ã€€ã€€/MDd /MLd 或 /MTd 使用 Debug runtime library(调试版本的运行时刻函数库)

       ã€€ã€€/Od 关闭优化开关

       ã€€ã€€/D "_DEBUG" 相当于 #define _DEBUG,打开编译调试代码开关(主要针对assert函数)

       ã€€ã€€/ZI

       ã€€ã€€åˆ›å»º Edit and continue(编辑继续)数据库，这样在调试过程中如果修改了源代码不需重新编译

       ã€€ã€€GZ 可以帮助捕获内存错误

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€Release 版本 参数含义

       ã€€ã€€/MD /ML 或 /MT 使用发布版本的运行时刻函数库

       ã€€ã€€/O1 或 /O2 优化开关，使程序最小或最快

       ã€€ã€€/D "NDEBUG" 关闭条件编译调试代码开关(即不编译assert函数)

       ã€€ã€€/GF 合并重复的字符串，并将字符串常量放到只读内存，防止被修改

       ã€€ã€€Debug 和 Release 并没有本质的界限，他们只是一组编译选项的集合，编译器只是按照预定的选项行动。

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€ã€€ã€€1. 变量。

       ã€€ã€€å¤§å®¶éƒ½çŸ¥é“，debug跟release在初始化变量时所做的操作是不同的，debug是将每个字节位都赋成0xcc(注1)，而release的赋值近 似于随机(我想是直接从内存中分配的，没有初始化过)。这样就明确了，如果你的程序中的某个变量没被初始化就被引用，就很有可能出现异常：用作控制变量将 导致流程导向不一致；用作数组下标将会使程序崩溃；更加可能是造成其他变量的不准确而引起其他的错误。所以在声明变量后马上对其初始化一个默认的值是最简 单有效的办法，否则项目大了你找都没地方找。代码存在错误在debug方式下可能会忽略而不被察觉到，如debug方式下数组越界也大多不会出错，在 release中就暴露出来了，这个找起来就比较难了:( 还是自己多加注意吧

       ã€€ã€€å‘µå‘µï¼Œå°±æ˜¯æˆ‘犯的问题～～

       ã€€ã€€2. 自定义消息的消息参数。

       ã€€ã€€MFC为我们提供了很好的消息机制，更增加了自定义消息，好处我就不用多说了。这也存在debug跟release的问题吗？答案是肯定的。在自定义消息 的函数体声明时，时常会看到这样的写法：afx_msg LRESULT OnMessageOwn(); Debug情况下一般不会有任何问题，而当你在Release下且多线程或进程间使用了消息传递时就会导致无效句柄之类的错误。导致这个错误直接原因是消 息体的参数没有添加，即应该写成：afx_msg LRESULT OnMessageOwn(WPARAM wparam, LPARAM lparam); (注2)

       ã€€ã€€3. release模式下不出错，但debug模式下报错。

       ã€€ã€€è¿™ç§æƒ…况下大多也是因为代码书写不正确引起的，查看MFC的源码，可以发现好多ASSERT的语句(断言)，这个宏只是在debug模式下才有效，那么就 清楚了，release版不报错是忽略了错误而不是没有错误，这可能存在很大的隐患，因为是Debug模式下，比较方便调试，好好的检查自己的代码，再此 就不多说了。

       ã€€ã€€4. ASSERT, VERIFY, TRACE..........调试宏

       ã€€ã€€è¿™ç§æƒ…况很容易解释。举个例子：请在VC下输入ASSERT然后选中按F跳到宏定义的地方，这里你就能够发现Debug中ASSERT要执行 AfxAssertFailedLine，而Release下的宏定义却为"#define ASSERT(f) ((void)0)"。所以注意在这些调试宏的语句不要用程序相关变量如i++写操作的语句。VERIFY是个例外，"#define VERIFY(f) ((void)(f))"，即执行，这里的作用就不多追究了，有兴趣可自己研究:)。

       ã€€ã€€æ€»ç»“：

       ã€€ã€€Debug与Release不同的问题在刚开始编写代码时会经常发生，%是因为你的代码书写错误而导致的，所以不要动不动就说系统问题或编译器问题， 努力找找自己的原因才是根本。我从前就常常遇到这情况，经历过一次次的教训后我就开始注意了，现在我所写过的代码我已经好久没遇到这种问题了。下面是几个 避免的方面，即使没有这种问题也应注意一下：

       ã€€ã€€1. 注意变量的初始化，尤其是指针变量，数组变量的初始化(很大的情况下另作考虑了)。

       ã€€ã€€2. 自定义消息及其他声明的标准写法

       ã€€ã€€3. 使用调试宏时使用后最好注释掉

       ã€€ã€€4. 尽量使用try - catch(...)

       ã€€ã€€5. 尽量使用模块，不但表达清楚而且方便调试。

       ã€€ã€€æ³¨1：

       ã€€ã€€debug版初始化成0xcc是因为0xcc在x下是一条int 3单步中断指令，这样程序如果跑飞了遇到0xcc就会停下来，这和单片机编程时一般将没用的代码空间填入jmp 语句是一样地转贴于：计算机二级考试_考试大【责编:drfcy 纠错】

       ã€€ã€€[VC]DEBUG和RELEASE年月日 星期日 下午 : I. 内存分配问题

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€1. 变量未初始化。下面的程序在debug中运行的很好。

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€thing * search(thing * something)

       ã€€ã€€BOOL found;

       ã€€ã€€for(int i = 0; i < whatever.GetSize(); i++)

       ã€€ã€€{

       ã€€ã€€if(whatever[i]->field == something->field)

       ã€€ã€€{ /* found it */

       ã€€ã€€found = TRUE;

       ã€€ã€€break;

       ã€€ã€€} /* found it */

       ã€€ã€€}

       ã€€ã€€if(found)

       ã€€ã€€return whatever[i];

       ã€€ã€€else

       ã€€ã€€return NULL;

       ã€€ã€€è€Œåœ¨release中却不行，因为debug中会自动给变量初始化found=FALSE,而在release版中则不会。所以尽可能的给变量、类或结构初始化。

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€2. 数据溢出的问题

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€å¦‚：char buffer[];

       ã€€ã€€int counter;

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€lstrcpy(buffer, "abcdefghik");

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€åœ¨debug版中buffer的NULL覆盖了counter的高位，但是除非counter>M,什么问题也没有。但是在release版 中，counter可能被放在寄存器中，这样NULL就覆盖了buffer下面的空间，可能就是函数的返回地址，这将导致ACCESS ERROR。

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€3. DEBUG版和RELEASE版的内存分配方式是不同的 。如果你在DEBUG版中申请 ele 为 6*sizeof(DWORD)=bytes,实际上分配给你的是bytes（debug版以bytes为单位分配）， 而在release版，分配给你的就是bytes（release版以8bytes为单位），所以在debug版中如果你写ele[6],可能不会有 什么问题，而在release版中，就有ACCESS VIOLATE。

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€II. ASSERT和VERIFY

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€1. ASSERT在Release版本中是不会被编译的。

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€ASSERT宏是这样定义的

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€#ifdef _DEBUG

       ã€€ã€€#define ASSERT(x) if( (x) == 0) report_assert_failure()

       ã€€ã€€#else

       ã€€ã€€#define ASSERT(x)

       ã€€ã€€#endif

       ã€€ã€€å®žé™…上复杂一些，但无关紧要。假如你在这些语句中加了程序中必须要有的代码

       ã€€ã€€æ¯”如

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€ASSERT(pNewObj = new CMyClass);

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€pNewObj->MyFunction();

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€è¿™ç§æ—¶å€™Release版本中的pNewObj不会分配到空间

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€æ‰€ä»¥æ‰§è¡Œåˆ°ä¸‹ä¸€ä¸ªè¯­å¥çš„时候程序会报该程序执行了非法操作的错误。这时可以用VERIFY ：

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€#ifdef _DEBUG

       ã€€ã€€#define VERIFY(x) if( (x) == 0) report_assert_failure()

       ã€€ã€€#else

       ã€€ã€€#define VERIFY(x) (x)

       ã€€ã€€#endif

       ã€€ã€€è¿™æ ·çš„话，代码在release版中就可以执行了。

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€III. 参数问题：

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€è‡ªå®šä¹‰æ¶ˆæ¯çš„处理函数，必须定义如下：

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€afx_msg LRESULT OnMyMessage(WPARAM, LPARAM);

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€è¿”回值必须是HRESULT型，否则Debug会过，而Release出错

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€IV. 内存分配

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€ä¿è¯æ•°æ®åˆ›å»ºå’Œæ¸…除的统一性：如果一个DLL提供一个能够创建数据的函数，那么这个DLL同时应该提供一个函数销毁这些数据。数据的创建和清除应该在同一个层次上。

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€V. DLL的灾难

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€äººä»¬å°†ä¸åŒç‰ˆæœ¬DLL混合造成的不一致性形象的称为 “动态连接库的地狱“(DLL Hell) ，甚至微软自己也这么说

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€å¦‚果你的程序使用你自己的DLL时请注意：

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€1. 不能将debug和release版的DLL混合在一起使用。debug都是debug版，release版都是release版。

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€è§£å†³åŠžæ³•æ˜¯å°†debug和release的程序分别放在主程序的debug和release目录下

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€2. 千万不要以为静态连接库会解决问题，那只会使情况更糟糕。

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€VI. RELEASE板中的调试 ：

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€1. 将ASSERT() 改为 VERIFY() 。找出定义在"#ifdef _DEBUG"中的代码，如果在RELEASE版本中需要这些代码请将他们移到定义外。查找TRACE(...)中代码，因为这些代码在RELEASE中 也不被编译。 请认真检查那些在RELEASE中需要的代码是否并没有被便宜。

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€2. 变量的初始化所带来的不同，在不同的系统，或是在DEBUG/RELEASE版本间都存在这样的差异，所以请对变量进行初始化。

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€3. 是否在编译时已经有了警告?请将警告级别设置为3或4,然后保证在编译时没有警告出现.

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€VII. 将Project Settings" 中 "C++/C " 项目下优化选项改为Disbale（Debug）。编译器的优化可能导致许多意想不到的错误

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€1. 此外对RELEASE版本的软件也可以进行调试，请做如下改动：

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€åœ¨"Project Settings" 中 "C++/C " 项目下设置 "category" 为 "General" 并且将"Debug Info"设置为 "Program Database"。

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€åœ¨"Link"项目下选中"Generate Debug Info"检查框。

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€"Rebuild All"

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€å¦‚此做法会产生的一些限制：

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€æ— æ³•èŽ·å¾—在MFC DLL中的变量的值。

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€å¿…须对该软件所使用的所有DLL工程都进行改动。

深入理解 Hadoop （七）YARN资源管理和调度详解

       Hadoop最初为批处理设计，其资源管理与调度仅支持FIFO机制。然而，随着Hadoop的普及与用户量的增加，单个集群内的应用程序类型与数量激增，FIFO调度机制难以高效利用资源，centos源码也无法满足不同应用的服务质量需求，故需设计适用于多用户的资源调度系统。

       YARN采用双层资源调度模型：ResourceManager中的资源调度器分配资源给ApplicationMaster，由YARN决定；ApplicationMaster再将资源分配给内部任务Task，用户自定。YARN作为统一调度系统，netty源码导入满足调度规范的分布式应用皆可在其中运行，调度规范包括定义ApplicationMaster向RM申请资源，AM自行完成Container至Task分配。YARN采用拉模型实现异步资源分配，RM分配资源后暂存缓冲区，等待AM通过心跳获取。

       Hadoop-2.x版本中YARN提供三种资源调度器，分别为...

       YARN的队列管理机制包括用户权限管理与系统资源管理两部分。CapacityScheduler的核心特点包括...

       YARN的更多理解请参考官方文档：...

       在分布式资源调度系统中，资源分配保证机制常见有...

       YARN采用增量资源分配，避免浪费但不会出现资源饿死现象。85的源码YARN默认资源分配算法为DefaultResourceCalculator，专注于内存调度。DRF算法将最大最小公平算法应用于主资源上，解决多维资源调度问题。实例分析中，系统中有9个CPU和GB RAM，两个用户分别运行两种任务，所需资源分别为...

       资源抢占模型允许每个队列设定最小与最大资源量，以确保资源紧缺与极端情况下的需求。资源调度器在负载轻队列空闲时会暂时分配资源给负载重队列，仅在队列突然收到新提交应用程序时，pytorch 源码解读调度器将资源归还给该队列，避免长时间等待。

       YARN最初采用平级队列资源管理，新版本改用层级队列管理，优点包括...

       CapacityScheduler配置文件capacity-scheduler.xml包含资源最低保证、使用上限与用户资源限制等参数。管理员修改配置文件后需运行"yarn rmadmin -refreshQueues"。

       ResourceScheduler作为ResourceManager中的关键组件，负责资源管理和调度，采用可插拔策略设计。初始化、qt 源码 在线接收应用和资源调度等关键功能实现，RM收到NodeManager心跳信息后，向CapacityScheduler发送事件，调度器执行一系列操作。

       CapacityScheduler源码解读涉及树型结构与深度优先遍历算法，以保证队列优先级。其核心方法包括...

       在资源分配逻辑中，用户提交应用后，AM申请资源，资源表示为Container，包含优先级、资源量、容器数目等信息。YARN采用三级资源分配策略，按队列、应用与容器顺序分配空闲资源。

       对比FairScheduler，二者均以队列为单位划分资源，支持资源最低保证、上限与用户限制。最大最小公平算法用于资源分配，确保资源公平性。

       最大最小公平算法分配示意图展示了资源分配过程与公平性保证。

django后端用什么写？

       å¯¼è¯»ï¼šä»Šå¤©é¦–席CTO笔记来给各位分享关于django后端用什么写的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

用Django开发web后端,真的比SpringBoot要省事吗?

       ç”¨Django开发web后端并不比SpringBoot要省事。

       spring好处就是当你需要消息队列，或者服务注册发现，配置中心等等的时候配置比较方便，如果不考虑微服务，springboot也只是比java世界里面其他的方便而已。

       è€Œpython世界想要集成上述几个功能并且达到一定的生产级别是要比spring麻烦的多。

       ä»Žæ€§èƒ½ä¸Šè®²ï¼Œçœ‹è¿‡ä¸€äº›æµ‹è¯„，spring因为替用户做了很多类型推断的事情，纯性能在java世界也就是稀烂。

       python如果不是一开始就上pypy，那就是一个jit的性能差距，大概就是十倍吧。

       æœ€åŽè®¨è®ºä¸‹é’ˆå¯¹è½¯ä»¶å¼€å‘。

       java它就是消耗代码，完成同样功能谁需要写的代码更多就更耗时，显然go是要少些不少代码。

       è€Œæˆ‘的理解上，python需要1完成的东西go得1.5以上java到2以上，显然耗费的时间也就是基于这个比例。

       å¯¹äºŽä¸ªäººå¿ƒæ™ºè´Ÿæ‹…范围内的项目，我是没什么理由选择java的，因为代码行数就是时间，时间就是金钱。

       è€Œå¯¹äºŽä¸å†™æµ‹è¯•è®¾è®¡ç¨€çƒ‚的项目，这锅java也背不住。所以吧，如果不是个大项目，感觉并不太需要java出马以及，除非是有些必然要选择的原因。

       è‡³äºŽå¤§é¡¹ç›®ï¼Œè¿™äº‹æˆ‘还没真没啥概念，大致统计了下以前项目的有效代码，不算注释第三方库，现在公司两三年的项目多端前后台加起来也就是来万行。这也就算是我碰到现在规模最大的了。

       å‰©ä¸‹çš„曾经有个创业项目做了三个月差不多前后台也就是三万多行。

       æœ€åŽè¯´ç»“论吧，项目小，周期短，投入少，还是就django吧。

       django框架介绍

       Django是高水准的Python编程语言驱动的一个开源模型．视图，控制器风格的Web应用程序框架，它起源于开源社区。使用这种架构，程序员可以方便、快捷地创建高品质、易维护、数据库驱动的应用程序。这也正是OpenStack的Horizon组件采用这种架构进行设计的主要原因。

       å¦å¤–，在Django框架中，还包含许多功能强大的第三方插件，使得Django具有较强的可扩展性。Django项目源自一个在线新闻Web站点，于年以开源的形式被释放出来。

       Django框架的核心组件有：

       1、用于创建模型的对象关系映射。

       2、为最终用户设计较好的管理界面。

       3、URL设计。

       4、设计者友好的模板语言。

       5、缓存系统。

       Django(发音：[`dÉ¡?])是用python语言写的开源web开发框架(opensourcewebframework)，它鼓励快速开发,并遵循MVC设计。Django遵守BSD版权，初次发布于年7月,并于年9月发布了第一个正式版本1.0。

       Django根据比利时的爵士音乐家DjangoReinhardt命名，他是一个吉普赛人，主要以演奏吉它为主，还演奏过小提琴等。

       ç”±äºŽDjango在近年来的迅速发展，应用越来越广泛，被著名IT开发杂志SDTimes评选为SDTimes，位列“API、库和框架”分类第6位，被认为是该领域的佼佼者。

       django+vue前后端分离项目部署

       åŽç«¯ç”¨çš„drf，使用的是uwsgi+nginx

       è¿›å…¥æœåŠ¡å™¨é¡¹ç›®æ–‡ä»¶ç›®å½•ä¸‹ï¼Œæˆ‘çš„django项目放在了“/usr/myProjects/”目录下了。在manage.py同级目录下创建uwsgi.ini文件，配置如下：

       æµ‹è¯•æ•ˆæžœå‘½ä»¤ï¼š

       å¦‚果访问：xxx.xxx.xxx.xx:成功，则uwsgi.ini配置成功

       æˆ‘çš„nginx.conf所在位置是“/etc/nginx/nginx.conf”

       é…ç½®æ–‡ä»¶å¦‚下：

       1、第一行

       ä¸»è¦å°±æ˜¯ç»™nginx加权限，vue部署后使用history路由时会去掉地址后面的‘#’号，打包部署后不加权限会有bug。

       2、如配置所示，有两个Server，分别部署了前端服务，和后端服务，值得注意的是两个Server用的是同一个服务器，监听的端口不同。

       3、vue部署需要注意的是反向代理地址：

       ä»¥åŠåŽé¢çš„端口问题

       4、后端的Server需要注意location中的uwsgi_pass后面的端口号要和uwsgi.ini中配的相同，否则监听不到

       5、后端跨域问题。如果遇到跨域需要自己网上找配置，我的没遇到，可能是因为我在django的settings中配置了跨域。

       6、django-suit后台管理样式崩了，需要改，但是api可以正常访问，这个有空再说

       7、我开始后台监听的是端口，vue前端监听的是端口，这样前端显示好看。然而问题出现了，虽然后台api可以正常访问，vue的本地开发环境也能正常运行且文字、图片资源均显示正常，但是前端vue打包线上部署后，文字信息显示正常，图片信息缺失端口，导致显示不出来。为图方便我选择了前端监听端口，后端监听，部署后显示正常。原因不太清楚///////有空再说吧。

       8、不要问我为啥都前后端分离了还部署到一个服务器上？穷，而且只是测试，没必要

       9、此文仅适合入门

       å…³äºŽdjango后台admin（suit）缺失的修改（参考：django中文网：）

       åœ¨çŽ¯å¢ƒä¸­è¿›å…¥é¡¹ç›®ç›®å½•ï¼Œéœ€è¦æ”¶é›†css样式，在终端输入命令：

       æŽ¥ä¸‹æ¥ä½ å°±å›žå‘现static文件中包含了css文件，此时再打开网站，样式显示正常

       uWSGI通过xxx.ini启动后会在相同目录下生成一个xxx.pid的文件，里面只有一行内容是uWSGI的主进程的进程号。

       å…³äºŽuwsgi,进入同届目录下

       æ•™è®­

       èŽ·å–不到环境，那就指定环境

       å¦å¤–：记得重启uwsgi，重启Nginx，实在不行就先把监听的端口kill掉再重启

       æš´åŠ›åˆ ç«¯å£ï¼šfuser-k/tcp

       netstat-aptn命令行，查看所有开启的端口号

       netstat-ntlp|grep查看具体的端口是否使用

       ps-ef|grepuwsgi查看是否有uwsgi端口存在

Django是不是不用写后台的，用自带的admin管理数据库就行了

       æƒé™åˆ†ç¦»æ¯”较麻烦，默认不存在只读管理员帐号。自己实现只读帐号比较tricky

       æœç´¢åŠŸèƒ½ä¸å¼ºå¤§ï¼Œè‡ªå·±å®žçŽ°é«˜çº§æœç´¢å¾ˆtricky

       äººå®¶çš„模板就没考虑过让你重用，版本升级后你自定义过的模板可能需要把变更merge到新的模板里

后端用了Django还需要单独的前端框架吗

       å…³äºŽåŽç«¯ç¨‹åºå‘˜å†™å‰ç«¯ç”¨ä»¥ä¸‹æ¡†æž¶ï¼š

       1、用Dreamweaver或者网页查看源代码。

       2、bootstrap对响应式的支持以及良好的体验

       3、metronic/adminLTE这个框架的代码更多的是属于粘合剂，将各种不同的第三方库的前端代码粘合起来。

       4、extjs系列。这个是前端领域的庞然大物封装度很高，具有自称体系的元素选择引擎和浏览器兼容方案，JS写法也有自己的方式，组件很多。

       5、vaadin/GWT是使用后台语言写前端。不过不是很建议使用这种方案。

用django后端开发要学什么

       ç¬¬ä¸€é˜¶æ®µï¼šPython语言基础

       ä¸»è¦å­¦ä¹ Python最基础知识，如Python3、数据类型、字符串、函数、类、文件操作等。阶段课程结束后，学员需要完成Pygame实战飞机大战、等项目。

       ç¬¬äºŒé˜¶æ®µï¼šPython语言高级

       ä¸»è¦å­¦ä¹ Python库、正则表达式、进程线程、爬虫、遍历以及MySQL数据库。

       ç¬¬ä¸‰é˜¶æ®µï¼šPythonweb开发

       ä¸»è¦å­¦ä¹ HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知识，掌握python三大后端框架(Django、Flask以及Tornado)。需要完成网页界面设计实战;能独立开发网站。

       ç¬¬å››é˜¶æ®µï¼šLinux基础

       ä¸»è¦å­¦ä¹ Linux相关的各种命令，如文件处理命令、压缩解压命令、权限管理以及LinuxShell开发等。

       ç¬¬äº”阶段：Linux运维自动化开发

       ä¸»è¦å­¦ä¹ Python开发Linux运维、Linux运维报警工具开发、Linux运维报警安全审计开发、Linux业务质量报表工具开发、Kali安全检测工具检测以及Kali密码破解实战。

       ç¬¬å…­é˜¶æ®µï¼šPython爬虫

       ä¸»è¦å­¦ä¹ python爬虫技术，掌握多线程爬虫技术，分布式爬虫技术。

       ç¬¬ä¸ƒé˜¶æ®µï¼šPython数据分析和大数据

       ä¸»è¦å­¦ä¹ numpy数据处理、pandas数据分析、matplotlib数据可视化、scipy数据统计分析以及python金融数据分析;HadoopHDFS、pythonHadoopMapReduce、pythonSparkcore、pythonSparkSQL以及pythonSparkMLlib。

       ç¬¬å…«é˜¶æ®µï¼šPython机器学习

       ä¸»è¦å­¦ä¹ KNN算法、线性回归、逻辑斯蒂回归算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机以及聚类k-means算法。

       ç»“语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于django后端用什么写的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于django后端用什么写的相关内容别忘了在本站进行查找喔。

django跟drf哪个好(django和drf)

       å¯¼è¯»ï¼šä»Šå¤©é¦–席CTO笔记来给各位分享关于django跟drf哪个好的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

django好找工作么?

       django好找工作。

       åšdjango行业的优点：一是工作岗位多，相对好找工作，二是学成周期短，只需要把python基础知识吃透，Django框架和flask框架吃透，再补充一些html知识，然后做一些项目便可以投简历了。

       Python有哪些好的Web框架

       æµ…谈五大PythonWeb框架

       è¯´åˆ°WebFramework，Ruby的世界Rails一统江湖，而Python则是一个百花齐放的世界，各种micro-framework、framework不可胜数。

       è™½ç„¶å¦ä¸€å¤§è„šæœ¬è¯­è¨€PHP也有不少框架，但远没有Python这么夸张，也正是因为PythonWebFramework（PythonWeb开发框架，以下简称Python框架）太多，所以在Python社区总有关于Python框架孰优孰劣的话题，讨论的时间跨度甚至长达3-5年。

       Python这么多框架，能挨个玩个遍的人不多，坦白的说我也只用过其中的三个开发过项目，另外一些稍微接触过，所以这里只能浅谈一下。

       Django，Python框架虽然说是百花齐放，但仍然有那么一家是最大的，它就是Django。要说Django是Python框架里最好的，有人同意也有人坚决反对，但说Django的文档最完善、市场占有率最高、招聘职位最多估计大家都没什么意见。Django为人所称道的地方主要有：?完美的文档，Django的成功，我觉得很大一部分原因要归功于Django近乎完美的官方文档（包括Djangobook）。

       å…¨å¥—的解决方案，Django象Rails一样，提供全套的解决方案（full-stackframework+batteriesincluded），基本要什么有什么（比如：cache、session、feed、orm、geo、auth），而且全部Django自己造，开发网站应手的工具Django基本都给你做好了，因此开发效率是不用说的，出了问题也算好找，不在你的代码里就在Django的源码里。

       å¼ºå¤§çš„URL路由配置，Django让你可以设计出非常优雅的URL，在Django里你基本可以跟丑陋的GET参数说拜拜。?自助管理后台，admininterface是Django里比较吸引眼球的一项contrib，让你几乎不用写一行代码就拥有一个完整的后台管理界面。

       è€ŒDjango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。

       è¦åœ¨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。URL配置虽然强大，但全部要手写，这一点跟Rails的Conventionoverconfiguration的理念完全相左，高手和初识Django的人配出来的URL会有很大差异。

       è®©äººçº ç»“çš„auth模块，Django的auth跟其它模块结合紧密，功能也挺强的，就是做的有点过了，用户的数据库schema都给你定好了，这样问题就来了，比如很多网站要求email地址唯一，可schema里这个字段的值不是唯一的，纠结是必须的了。

       Python文件做配置文件，而不是更常见的ini、xml或yaml等形式。这本身不是什么问题，可是因为理论上来说settings的值是能够动态的改变的（虽然大家不会这么干），但这不是最佳实践的体现。?总的来说，Django大包大揽，用它来快速开发一些Web运用是很不错的。如果你顺着Django的设计哲学来，你会觉得Django很好用，越用越顺手；相反，你如果不能融入或接受Django的设计哲学，你用Django一定会很痛苦，趁早放弃的好。

       æ‰€ä»¥è¯´åœ¨æœ‰äº›äººçœ¼é‡ŒDjango无异于仙丹，但对有一些人来说它又是毒药且剧毒。?PylonsTurboGearsrepoze.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Pylonsproject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(gluelanguage)，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TheDefinitiveGuidetoPylons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。

       å¯èƒ½æ˜¯ä½ å†™çš„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。

       æœ€åŽå…³äºŽæ¡†æž¶é€‰æ‹©çš„误区?在框架的选择问题上，许多人很容易就陷入了下面两个误区中而不自知：

       1.哪个框架最好——世上没有最好的框架，只有最适合你自己、最适合你的团队的框架。编程语言选择也是一个道理，你的团队Python最熟就用Python好了，如果最熟悉的是Ruby那就用Ruby好了，编程语言、框架都只是工具，能多、快、好、省的干完活就是好东西。2.过分关注性能——其实大部分人是没必要太关心框架的性能的，因为你开发的网站根本就是个小站，能上1万的IP的网站已经不多了，上万的更是很少很少。在没有一定的访问量前谈性能其实是没有多大意义的，因为你的CPU和内存一直就闲着呢。而且语言和框架一般也不会是性能瓶颈，性能问题最常出现在数据库访问和文件读写上。PHP的ZendFramework是出了名的慢，但是ZendFramework一样有大站，如：digg.com；常被人说有性能问题的Ruby和Rails，不是照样可以开发出twitter吗？再者现在的硬件、带宽成本其实是很低的，特别有了云计算平台后，人力成本才是最贵的，没有上万的IP根本就不用太在意性能问题，流量上去了花点钱买点服务器空间好了，简单快速的解决性能问题。?注：前面有网友质疑我“Quora是用Pylons开发的”这样的说法不客观，特说明一下，这里所说的某个网站A是用B开发的，只是指A主要或部分是由B开发的，大家就不要再去纠结A还用C了。

       å…³äºŽpythonweb，建议多学习一下大神的案例。从里面提取精髓的东西加以吸收，Python学习指南请看下面的代码

       learning?=?input('Do?you?want?to?learn?Python?now(Yes?or?No):')

       a?=?str(learning)

       if?a?==?'Yes':

       print('QQ')

       else:

       print('Thanks!!')

Python三大web框架分别是什么哪个更好

       ã€å¯¼è¯»ã€‘目前，Python比较火的三大web框架有Django、Flask和Tornado，要论这三个Web框架哪个更好的话，建议一点，Django帮我们事先搭建了好多，上手会快一些，学习的话可以先从Django学起，然后再学习Flask和Tornado，下面我们就来具体了解一下Python三大web框架的详情。

       1、Django

       Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MTV的框架模式，即模型M，模板T和视图V。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。

       2、Flask

       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

       ã€‚Flask使用BSD授权。

       Flask也被称为“microframework”，因为它使用简单的核心，用extension

       å¢žåŠ å…¶ä»–功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。

       Flask很轻，花很少的成本就能够开发一个简单的网站。非常适合初学者学习。Flask框架学会以后，可以考虑学习插件的使用。例如使用WTForm+

       Flask-WTForm来验证表单数据，用SQLAlchemy+Flask-SQLAlchemy来对你的数据库进行控制。

       3、Tornado

       Tornado是一种Web服务器软件的开源版本。Tornado和现在的主流Web服务器框架(包括大多数Python

       çš„框架)有着明显的区别：它是非阻塞式服务器，而且速度相当快。

       å¾—利于其非阻塞的方式和对epoll的运用，Tornado每秒可以处理数以千计的连接，因此Tornado是实时Web服务的一个

       ç†æƒ³æ¡†æž¶ã€‚

       å…³äºŽPython三大web框架的简单介绍，就给大家分享到这里了，当然学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚，希望大家抓紧时间进行学习吧。

Django和Flask比较到底哪个比较好用

       Flask是小而精的微框架，它不像Django那样大而全，如果使用Flask开发，开发者需要自己决定使用哪个数据库ORM、模块系统、用户认证系统等，需要自己组成。

       ä¸Žé‡‡ç”¨Django开发对比，开发者在项目开始的时候可能需要花费更多的时间去了解、挑选各个组件，因此Flask开发的灵活度更高，开发者可以根据自己的需要去选择合适的插件。

       å½“然Flask历史相对较短，第三方APP自然没有Django那么全面。

最佳文件上传组件——filepond

       è¿™ä¸ªç»„件为前端提供了vue适配vue-filepond，为后端提供了Django适配django-drf-filepond.二者相互配合，开箱即用，能够实现文件上传的个性化定制。主要包括一下几个方面：

       å…¶å¸¸è§„操作流程为

       æ·»åŠ æ–‡ä»¶åŽï¼Œvue-filepond会自动传给server.url.这里后端需要配合实现这个临时文件的存储，并且返回临时文件的ID。

       å¦‚果后端用了django-drf-filepond库的话，上面这个过程就不用自己动手做了，只需要配置一条路由path('fp/',include('django_drf_filepond.urls'))即可。同时，这条路由能够跟前端配合，完成临时文件的上传、重传、删除等功能。

       å¸¸è§çš„场景是，用户将文件跟表单的其它字段一同提交至服务器。在点击确认前，filepond已经完成了临时文件的上传。所以，点击确认后，服务器只用将硬盘里的临时文件持久化即可，缩短了等待时间，用户体验会更好。

python找工作是学Django好还是Flask好？

       è¿™ä¿©éƒ½æŒºç®€å•çš„，Django和flask都学一下比较好，Python基础也很重要。这俩学好了，工作不愁，薪资还是看具体情况。

       ç»“语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于django跟drf哪个好的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于django跟drf哪个好的相关内容别忘了在本站进行查找喔。

django是前端还是后端

       django是前端还是后端

       前端。

       Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。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。并于年7月在BSD许可证下发布。这套框架是以比利时的吉普赛爵士吉他手Django Reinhardt来命名的。

       django是前后端分离吗

       不管使用什么编程语言进行web开发，都有两种开发模式，一种是前后端不分离，一种是前后端分离。前后端不分离开发模式耦合度高，适合纯网页开发，前后端分离的开发模式耦合度低，前端可以通过访问接口来对数据进行增删改查。因此，论开发方便程度来说，前后端不分离要更被开发者们广泛使用的一种。django框架中有一个Django Rest Framework，简称DRF，是一款功能强大、基于Django框架开发的、用于构建符合RESTful风格Web API的、前后端分离的商业化开发工具包，是目前非常流行的商业级技术框架之一。

       1.用manage .py runserver 启动Django服务器时就载入了在同一目录下的settings .py。该文件包含了项目中的配置信息，如前面讲的URLConf等，其中最重要的配置就是ROOT_URLCONF，它告诉Django哪个Python模块应该用作本站的URLConf，默认的是urls .py。

       2.当访问url的时候，Django会根据ROOT_URLCONF的设置来装载URLConf。

       3.然后按顺序逐个匹配URLConf里的URLpatterns。如果找到则会调用相关联的视图函数，并把HttpRequest对象作为第一个参数(通常是request)