python网站开发实例教程（怎么用python进行web开发）

本文目录

• 怎么用python进行web开发
• python爬虫实例有哪些python爬虫实例分享
• [Follow Study] Day1:Flask开发IDE及入门例子
• python轻量框架--Flask(入门教程）
• 如何用Python搭建一个网站
• Python使用装饰器进行django开发实例代码的方法
• 设计WEB站点的一般步骤

怎么用python进行web开发

　　HTML（超文本标记语言）是网页的核心，学好HTML是成为Web开发人员的基本条件。HTML很容易学习的，但也很容易误用，要学精还得费点功夫。　　随着HTML5的发展和普及，了解HTML5也将成为Web开发人员的必修课。　　涉及到网页外观时，就需要学习CSS了，它可以帮你把网页做得更美观。　　利用HTML和CSS模拟一些你所见过的网站的排版和布局（色彩，图片，文字样式等等）。　第二步：学习javascript,了解DOM　　JavaScript是一种能让你的网页更加生动活泼的程序语言。学习JavaScript的基本语法，学会用javascript操作网页中dom元素。　　接着学习使用一些javascript库，比如jquery是大部分WEB开发人员都喜欢用的，通过Jquery可以有效的提高JavaScript的开发效率。　第三步：了解Web服务器　　你不必在这上面花太多精力，但对IIS、Apache基本配置要掌握，这方面的知识学起来也相对容易，不会花多长时间。　　学习一点Unix和Linux的基本知识，因为大部分Web服务器都运行在Unix和Linux平台上。　第四步: 学好一门服务器端脚本语言　　服务器端脚本编程（后台开发）也是Web开发人员的基本功之一，你只需挑选一个服务器端脚本语言，然后学好它。　　目前流行的服务器脚本语言有：php、asp.net、jsp、ruby、python、等。　第五步：学习数据库及SQL语法　　要构建动态页面通常会使用到数据库，常用的数据库有SQLServer、Oracle、MySQL 等，它们都会遵循标准的SQL原则。　　通常asp.net 程序使用SqlServer数据库，PHP、java使用Oracle、MySQL数据库。　第六步：综合实战　　选一个你喜欢的后台编程语言，结合之前学到的html,css,javascript 前端技术，实现一个简单的留言本、论坛程序、进而实现一个简单的CMS（内容管理系统）　第七步：学习使用Web框架　　当你掌握了HTML，CSS，JavaScript和服务器端脚本语言后，就应该找一个Web框架加快你的Web开发速度，使用框架可以节约你很多时间。　　比如.net的MVC，JAVA 的SSH，php的cakephp、CodeIgniter、zend，ruby的ROR，python的dijango等等，其实里面都有一些相通之处。　　整个开发过程你还可能会学习到一些工具的使用：***隐藏网址***　　从最简单的HTML到Web框架，内容还是不少，要想精通这里的每一样技术，都得下苦功夫才行。半年的时间，足够你对web开发产生一个有效的认识，这个时候，再思考你进一步学习的方向吧。

python爬虫实例有哪些python爬虫实例分享

Python是一门较为简单的编程语言，如今很多小学都已经开始教授python了，可见它的热度之高。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。而如果你是零基础想要自学Python的话，那么就建议你进行专业系统的视频课程学习！为帮助广大Python学习爱好者提升，精选到了几套专业优质的Python自学视频课程，学习就可以掌握Python编程技巧以及第三方库使用方法~

python爬虫实例分享：

环境准备：

如何安装requests库(安装好python的朋友可以直接参考，没有的，建议先装一哈python环境)。

windows用户，Linux用户几乎一样:

打开cmd输入以下命令即可，如果python的环境在C盘的目录，会提示权限不够，只需以管理员方式运行cmd窗口。

Linux用户类似(ubantu为例):权限不够的话在命令前加入sudo即可。

实例：

1.爬取强大的BD页面，打印页面信息。

2.常用方法之get方法实例，下面还有传参实例。

3.常用方法之post方法实例，下面还有传参实例。

4.put方法实例。

5.常用方法之get方法传参实例(1)。

如果需要传多个参数只需要用&符号连接即可如下。

6.常用方法之get方法传参实例(2)。params用字典可以传多个。

7.常用方法之post方法传参实例(2)和上一个有没有很像。

8.关于绕过反爬机制，以爸爸为例。

9.爬取信息并保存到本地。

10.爬取图片，保存到本地。

以上就是关于“python爬虫实例有哪些？python爬虫实例分享”的相关内容分享了，希望对于你的Python学习有所帮助！很多小伙伴问：Python怎么学？其实Python掌握是需要阶段性的学习的，学习Python零基础功能-Python编程技巧-Python核心原理分析循序渐进方可学会！所以，想学Python，但是无从下手，就来羽兔，点击链接：

[Follow Study] Day1:Flask开发IDE及入门例子

前几天在进行flask web开发的时候，虽然照猫画虎能够写一些简单的程序，不过感觉基础有点薄弱，经常写着写着就卡壳，很尴尬，所以打算先根据网上的一些开发教程认真学习学习，打好基础，毕竟磨刀不误砍柴！

Flask IDE配置相关

1、virtualenv的使用

virtualenv简单的理解就是一个虚拟环境，之所以用这个是为了避免不同的开发环境由于python版本而带来的影响，一句话，避免互相干扰。

virtualenv安装命令

pip install virtualenv

virtualenv搭建环境命令

virtualenv venv

这里需要注意，最好安装在开发项目目录下，比如我们的开发目录为followstudy，进入这个目录后，然后在命令行执行。其中venv为虚拟环境的名称，你也可以起名为其他的。安装成功之后的目录结构如下图：

安装成功之后，我们需要对项目指定开发环境（叫法可能有点问题），具体的话在pycharm的File-》default setting中查找。

virtualenv环境启用

source venv/bin/activate

启用的时候，命令不是固定的，这个命令的venv是可变的，具体的话取决于我们的虚拟环境的命名，总之一句话，需要激活虚拟环境下的bin目录下的activate，启用成功之后，我们可以看到当前命令行前面有一个（venv）,以后开发的过程需要先激活这个虚拟环境，然后再进行，另外当我们不需要虚拟环境的话，可以直接在当前命令下输入：deactivate，这样就退出了当前的虚拟环境。

flask安装命令

pip install flask

在当前虚拟环境下使用上面的命令，可以快速安装flask及flask所依赖的包。

flask render_template

上面的index函数是简单的一些字符串，显然并不是很漂亮的，这个时候我们可能需要用到flask的模板引擎——jinja2，jinja2功能比较强大，我们先根据例子简单来一个。默认的情况下flask模板文件存放在app下的templates，一个就不建议大家随意起名字了，约定俗成！首先我们在app文件下建立一个templates目录，然后在这个目录下建立一个index.html的文件。

@app.route(’/’) def index(): return render_template(’index.html’, title="hello world")

if name == ’ main ’: app.run(debug=True) 在html文件中，我们把需要展示hello world的地方用 {{ title }}替换就可以，这里可以简单记忆，sample.py文件中的hello world赋值给变量title,然后在html文件中使用{{ title }}调用数据。

flask route路由

前面简单地使用了一个app.route(’/’)，为了更好地理解route，我们需要搭建更多的路由，进一步学习。

新添加了两个路由，一个是about，另一个是service/ 区别之处，细心的话可以看到，一个结尾有“/”，另一个是结尾没有“/”的。 当访问127.0.0.1:5000/about 的时候，能够出现about页面的内容。

但是当我们访问127.0.0.1:5000/service的时候，url会自动301重定向到127.0.0.1:5000/service/，然后返回service页面的内容。这是flask路由的一个特性，如果是目录的话 建议加上"/"。如果是page页面的话，就没必要加。

flask url_for

url_for是flask中用于路径定位的一个东西（不知道我理解的对不对。。。），通常来说url_for主要用作两个用途，一个是用来做视图函数的绑定，另一个是用来定位静态资源的。 flask url_for视图绑定

上面就是今天的学习笔记，明天继续 _{欢迎关注小虾的公众号哈}

python轻量框架--Flask(入门教程）

1.建立： F:\Python\flask文件夹路径 2.安装virtualenv,在此路径下打开命令行窗口输入：

3.新建一个目录，并在里边创建virtualenv环境，在DOS下

如图：

这时你创建的myproject文件夹里面就多了一个venv文件夹：

4.激活虚拟环境

现在命令行前面多了个(venv)表示你在venv环境内

5.在virtualenv里安装Flask

完成。如图：

6.验证是否安装，你可以进入 Python 解释器，尝试导入 Flask：

如果没有报错，那么就安装成功了~如图：

1.在myproject文件夹下打开命令行：

cd app #进入app文件夹 mkdir static mkdir templates

我们的应用程序包是放置于 app 文件夹中。子文件夹 static 是我们存放静态文件像图片，JS文件以及样式文件。子文件夹 templates 显然是存放模板文件。

2.为我们的 app 包(文件 app/ init .py )创建一个简单的初始化脚本:

上面的脚本简单地创建应用对象，接着导入视图模块，该模块我们暂未编写。

视图是响应来自网页浏览器的请求的处理器。在 Flask 中，视图是编写成 Python 函数。每一个视图函数是映射到一个或多个请求的 URL。

3.让我们编写第一个视图函数(文件 app/views.py ):

其实这个视图是非常简单，它只是返回一个字符串，在客户端的网页浏览器上显示。两个 route 装饰器创建了从网址 / 以及 /index 到这个函数的映射。

4.能够完整工作的 Web 应用程序的最后一步是创建一个脚本，启动我们的应用程序的开发 Web 服务器。让我们称这个脚本为 run.py，并把它置于根目录:

这个脚本简单地从我们的 app 包中导入 app 变量并且调用它的 run 方法来启动服务器。请记住 app 变量中含有我们在之前创建的 Flask 实例。

5.要启动应用程序，您只需运行此脚本（run.py）

如图：

6.在服务器初始化后，它将会监听 5000 端口等待着连接。现在打开你的网页浏览器输入如下 URL:

另外你也可以使用这个 URL:

你看清楚了路由映射是如何工作的吗？第一个 URL 映射到 /，而第二个 URL 映射到 /index。这两个路由都关联到我们的视图函数，因此它们的作用是一样的。如果你输入其它的网址，你将会获得一个错误，因为只有这两个 URL 映射到视图函数。

你可以通过 Ctrl-C 来终止服务器

入门就到这里，比较简单的。 下一章： python轻量框架--Flask(模板详细版）

如何用Python搭建一个网站

Python搭建网站，利用现成的框架还是挺简单的。在这里举一个例子-利用Flask搭建一个网站。

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。Flask创建一个应用很简单，只需要一行代码就可以创建一个应用。一个最小的应用看起来像这样:

直接执行pythonhello.py，就可以看到页面就可以访问了，这只是官方给出的一个示例，方便学习。

应用初始化

所有Flask程序都必须创建一个程序实例。Web服务器使用一种名为Web服务器网关接口（WebServerGatewayInterface，WSGI）的协议，把接收自客户端的所有请求都转交给这个对象处理。程序实例是Flask类的对象，经常使用下述代码创建：

Flask类的构造函数只有一个必须指定的参数，即程序主模块或包的名字。在大多数程序中，Python的__name__变量就是所需的值。

路由和视图函数

客户端（例如Web浏览器）把请求发送给Web服务器，Web服务器再把请求发送给Flask程序实例。程序实例需要知道对每个URL请求运行哪些代码，所以保存了一个URL到Python函数的映射关系。处理URL和函数之间关系的程序称为路由。在Flask程序中定义路由的最简便方式，是使用程序实例提供的app.route修饰器，把修饰的函数注册为路由。下面的例子说明了如何使用这个修饰器声明路由：

index()函数注册为程序根地址的处理程序。如果部署程序的服务器域名为，在浏览器中访问p》

启动服务器

程序实例用run方法启动Flask集成的开发Web服务器：

__name__==’__main__’是Python的惯常用法，在这里确保直接执行这个脚本时才启动开发Web服务器。如果这个脚本由其他脚本引入，程序假定父级脚本会启动不同的服务器，因此不会执行app.run()。服务器启动后，会进入轮询，等待并处理请求。轮询会一直运行，直到程序停止，比如按Ctrl-C键。

Flask开发的网站实例

本示例中网站的结构如下

启动服务器界面

访问WEB页面

整个是利用Flask自己搭建的一个WEB页面，数据库试过mysql和mongodb都可以正常访问。整体感觉Flask的学习成本会比Django低，而且也比Django更灵活。

Python使用装饰器进行django开发实例代码的方法

本文研究的主要是Python使用装饰器进行django开发的相关内容，具体如下。装饰器可以给一个函数，方法或类进行加工，添加额外的功能。在这篇中使用装饰器给页面添加session而不让直接访问index，和show。在views.py中?12345defindex(request):returnHttpResponse(index)defshow(request):returnHttpResponse(show)这样可以直接访问index和show，如果只允许登陆过的用户访问index和show，那么就需修改代码?12345678910defindex(request):ifrequest.session.get(username):returnHttpResponse(index)else

设计WEB站点的一般步骤

从入门级选手到专业级选手都在做的——爬虫

用Python写爬虫的教程网上一抓一大把，据我所知很多初学Python

的人都是使用它编写爬虫程序。小到抓取一个小黄图网站，大到一个互联网公司的商业应用。通过Python

入门爬虫比较简单易学，不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。

除了入门，爬虫也被广泛应用到一些需要数据的公司、平台和组织，通过抓取互联网上的公开数据，来实现一些商业价值是非常常见的做法。当然这些选手的爬虫就要厉害的多了，需要处理包括路由、存储、分布式计算等很多问题，与小白的抓黄图小程序，复杂度差了很多倍。

Web程序

除了爬虫，Python也广泛应用到了Web端程序，比如你现在正在使用的知乎，主站后台就是基于Python的tornado

框架，豆瓣的后台也是基于Python。除了tornado(TornadoWebServer)，Python常用的Web框架还有

Flask(Welcome|Flask(APythonMicroframework))，Django(TheWebframeworkfor

perfectionistswithdeadlines)等等。通过上述框架，你可以很方便实现一个Web程序，比如我认识的一些朋友，就通过Python

自己编写了自己的博客程序，包括之前的hu.photo，我就是通过Flask

实现的后台(出于版权等原因，我已经停掉了这个网站)。除了上述框架，你也可以尝试自己实现一个Web框架。

桌面程序

Python也有很多UI库，你可以很方便地完成一个GUI程序(话说我最开始接触编程的时候，就觉得写GUI好炫酷，不过搞了好久才在VC6

搞出一个小程序，后来又辗转Delphi、Java等，最后接触到Python的时候，我对GUI已经不感兴趣了)。Python实现GUI

的实例也不少，包括大名鼎鼎的Dropbox，就是Python实现的服务器端和客户端程序。

人工智能(AI)与机器学习

人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现，为什么呢?因为Python足够动态、具有足够性能，这是AI技术所需要的技术特点。比如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。

机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。

早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。

而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码，即可借助底层实现，方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。

值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库，从而实现功能和性能上的扩展，这样的大规模计算中，让开发者更关注逻辑于数据本身，而从内存分配等繁杂工作中解放出来，是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。

科学计算

Python的开发效率很高，性能要求较高的模块可以用C改写，Python调用。同时，Python

可以更高层次的抽象问题，所以在科学计算领域也非常热门。包括scipy、numpy

等用于科学计算的第三方库的出现，更是方便了又一定数学基础，但是计算机基础一般的朋友。