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。

webpy: 轻量级的Python Web框架（特别提示本框架创作人离开，没有更新，慎用！）

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。

二、Python的爬虫框架

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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。

三、图形界面开发框架

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PyQt

[PyQt]能够实现高人气Qt库，因此如果大家熟知如何利用其它语言进行Qt开发，那么上手PyQt也不会出现什么障碍。其能够让Python应用具备跨平台外观风格与使用感受，同时继承Qt社区所带来的庞大知识支持与工具选项。

PyQt同时提供商用与GPL许可（这一点与Qt项目本身有所不同）

Tkinter

如果要为Python选出一款能够称得上“标准”的GUI工具包，那么答案应该是[Tkinter]。Tkinter是一款以Tcl/Tk为基础的打包工具，而后者则属于诞生自上世纪九十年代初的高人气图形界面与语言组合。Tkinter的最大优势在于拥有丰富的资源，其中包括文本与代码示例以及庞大的用户社区。通过示例，我们能够轻松上手这套图形界面实现方案。

Tkinter遵循Python许可，同时基于Tcl/Tk的BSD许可。

WxPython

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[WxPython]将针对C++的wxWidgets跨平台GUI库带给了Python。WxPython是一套较为现代的方案，其外观的原生程度高于Tkinter，这主要归功于其更倾向于针对不同系统平台建立控件成果。其易于上手，同时拥有快速发展的开发者社区。不过大家需要自行将wxPython与应用相绑定，因为其无法通过Python自动进行安装。

WxPython采用其父项目wxWindows的库许可，这一许可获得了OSI批准。

四、Python系统运维常用库

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1、psutil是一个跨平台库

能够实现获取系统运行的进程和系统利用率（内存，CPU,磁盘，网络等），主要用于系统监控，分析和系统资源及进程的管理。

2、IPy,辅助IP规划。

3、dnspython Python实现的一个DNS工具包。

4、difflib：difflib作为Python的标准模块，无需安装，作用是对比文本之间的差异。

5、filecmp:系统自带，可以实现文件，目录，遍历子目录的差异，对比功能。

6、smtplib：发送电子邮件模块

7、pycurl 是一个用C语言写的libcurl Python实现，功能强大，支持的协议有：FTP,HTTP,HTTPS,TELNET等，可以理解为Linux下curl命令功能的Python封装。

8、XlsxWriter:操作Excel工作表的文字，数字，公式，图表等。

9、rrdtool:用于跟踪对象的变化，生成这些变化的走走势图

10、scapy 是一个强大的交互式数据包处理程序，它能够对数据包进行伪造或解包，包括发送数据包，包嗅探，应答和反馈等功能。

11、Clam Antivirus免费开放源代码防毒软件，pyClamad,可以让Python模块直接使用ClamAV病毒扫描守护进程calmd。

12、pexpect:可以理解成Linux下expect的Python封装，通过pexpect我们可以实现对ssh,ftp,passwd,telnet等命令行进行自动交互，而无需人工干涉来达到自动化的目的。

13、paramiko是基于Python实现的SSH2远程安装连接，支持认证及密钥方式。可以实现远程命令执行，文件传输，中间SSH代理等功能。相对于Pexpect,封装的层次更高，更贴近SSH协议的功能，依赖：Crypto,Ecdsa,Python开发包python-devel

14、fabric是基于Python实现的SSH命令行工具，简化了SSH的应用程序部署及系统管理任务，它提供了系统基础的操作组件，可以实现本地或远程shell命令，包括命令执行，文件上传，下载及完整执行日志输出等功能。Fabric在paramiko的基础上做了更高一层的封装，操作起来更加简单。依赖setuptools,Crypto,paramiko包支持

15、CGIHTTPRequestHandler实现对CGI的支持。

16、ansible 一种集成IT系统的配置管理，应用部署，执行特定任务的开源平台。基于Python实现，由Paramiko和PyYAML两个关键模块构建。Ansibl与Saltstack最大的区别是Ansible无需在被控主机上部署任何客户端，默认直接通过SSH通道进行远程命令执行或下发功能。

17、YAML:是一种用来表达数据序列的编程语言。

18、playbook：一个非常简单的配置管理和多主机部署系统。

19、saltstack 是一个服务器基础架构集中化管理平台，一般可以理解为简化版的puppet和加强版的func。Saltstack基于Python语言实现，结合轻量级消息队列ZeroMQ,与Python每三方模块（Pyzmq,PyCrypto,Pyjinja2,python-msgpack和PyYAML等）构建。

20、func，为解决集群管理，监控问题需设计开发的系统管理基础框架。

四、Python科学数字计算的框架

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Python中的数据科学计算库有Numpy、Scipy、pandas、matplotlib

Numpy是一个基础性的Python库，为我们提供了常用的数值数组和函数。numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包，用于科学计算。这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库。经过了长时间的发展，基本上成了绝大部分Python科学计算的基础包，当然也包括所有提供Python接口的深度学习框架。

Scipy是Python的科学计算库，对Numpy的功能进行了扩充，同时也有部分功能是重合的。Numpy和Scipy曾经共享过基础代码。

pandas是一个流行的开源Python项目，它的名称取panel data（面板数据，一个计量经济学的术语）和Python data analysis（Python数据分析）的意思。matplotlib是一个基于Numpy的绘图库。

Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一，可以非常方便地创建海量类型地2D图表和一些基本的3D图表。Matplotlib最早是为了可视化癫痫病人的脑皮层电图相关的信号而研发，因为在函数的设计上参考了MATLAB，所以叫做Matplotlib。Matplotlib首次发表于2007年，在开源和社区的推动下，现在在基于Python的各个科学计算领域都得到了广泛应用。Matplotlib的原作者John D. Hunter博士是一名神经生物学家，2012年不幸因癌症去世，感谢他创建了这样一个伟大的库。

四、Python的3D游戏开发框架

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Pygame是跨平台Python模块，专为电子游戏设计。包含图像、声音。pygame建立在SDL基础上，允许实时电子游戏研发而无需被低级语言（如机器语言和汇编语言）束缚。基于这样一个设想，所有需要的游戏功能和理念都（主要是图像方面）都完全简化为游戏逻辑本身，所有的资源结构都可以由高级语言提供，如Python。

ocos2d-python上面很多都用pyglet这个库的，里面主要的精灵什么的也是针对pyglet的封装，另外还封装了些音频库什么的。

五、Python的其他流行的开发框架

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Python工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年Python开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。

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由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你觉得这些内容对你有帮助，可以扫码获取！！！（备注Python）

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