python後端
『壹』 python後端代碼思路
python的web框架有幾種，如 webpy,flask,django等，不過思路是一樣的：
建立頁面路由。
建立對應路由的視圖，渲染指定模版。
如果圖表不要求獨立刷新，可以渲染模版時傳入數據，用js腳本讀取數據渲染圖表。
如果表要求獨立定時或手動更新，則需單獨建立圖表數據介面路由，通過ajax請求圖表數據，獲取數據後再渲染圖表。
一般採用4的情況居多，視情況而定。
數據介面一般以json方式返回居多，格式則根據採用的圖表組件的要求來定。
如有不明，可追問。
『貳』 java和python哪個做後台好一些
python好些。
『叄』 python可以開發前端和後端嗎
Python可以開發桌面程序（涉及到桌面程序前端）
也可以開發Web後台
『肆』 python做後端好嗎
Python 是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。Python 的設計具有很強的可讀性，相比其他語言經常使用英文關鍵字，其他語言的一些標點符號，它具有比其他語言更有特色語法結構。Python 是一種計算機程序設計語言，既可用於前端還可用於後端開發。它是一種動態的、面向對象的腳本語言，最初被設計用於編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越來越多被用於獨立的、大型項目的開發。在後端開發中有著極其重要的作用。
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Python 特點：
1.易於學習：Python有相對較少的關鍵字，結構簡單，和一個明確定義的語法，學習起來更加簡單。
2.易於閱讀：Python代碼定義的更清晰。
3.易於維護：Python的成功在於它的源代碼是相當容易維護的。
4.一個廣泛的標准庫：Python的最大的優勢之一是豐富的庫，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。
5.互動模式：互動模式的支持，您可以從終端輸入執行代碼並獲得結果的語言，互動的測試和調試代碼片斷。
6.可移植：基於其開放源代碼的特性，Python已經被移植到許多平台。
7.可擴展：如果你需要一段運行很快的關鍵代碼，或者是想要編寫一些不願開放的演算法，你可以使用C或C++完成那部分程序，然後從你的Python程序中調用。
『伍』 python適合做後端開發嗎
python適合後端開發的
Python是一種計算機程序設計語言，既可用於前端還可用於後端開發。它是是一種動態的、面向對象的腳本語言，最初被設計用於編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越來越多被用於獨立的、大型項目的開發。在Python中編寫後端可以簡化為編寫各個模塊，其間的連接隨後由前端部分中的用戶操作確定和控制。
Python在設計上堅持了清晰劃一的風格，這使得Python成為一門易讀、易維護，並且被大量用戶所歡迎的、用途廣泛的語言。
設計者開發時總的指導思想是，對於一個特定的問題，只要有一種最好的方法來解決就好了。
Python做後端開發時更適合用Linux系統。
Python歸功於面向方面的語言：它意味著在Python中編寫後端可以簡化為編寫各個模塊，其間的連接隨後由前端部分中的用戶操作確定和控制。
Python被認為是學習中最容易學習的一種，它最大限度地考慮了編譯中的空格和縮進，這大大加快了編碼過程，但增加了粗心錯誤的可能性。但是，與其他語言相比，Python包含的額外字元要少得多。考慮到Python，值得注意的是命令的簡單性。實際上，這種語言中的大多數命令都與自然英語中的相應單詞類似，這使得學習起來更容易。
『陸』 請問python 後端開發一般需要什麼技術
第一階段：Python語言基礎
主要學習Python最基礎知識，如Python3、數據類型、字元串、函數、類、文件操作等。階段課程結束後，學員需要完成Pygame實戰飛機大戰、2048等項目。
第二階段：Python語言高級
主要學習Python庫、正則表達式、進程線程、爬蟲、遍歷以及MySQL資料庫。
第三階段：Pythonweb開發
主要學習HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知識，掌握python三大後端框架(Django、 Flask以及Tornado)。需要完成網頁界面設計實戰;能獨立開發網站。
第四階段：Linux基礎
主要學習Linux相關的各種命令，如文件處理命令、壓縮解壓命令、許可權管理以及Linux Shell開發等。
第五階段：Linux運維自動化開發
主要學習Python開發Linux運維、Linux運維報警工具開發、Linux運維報警安全審計開發、Linux業務質量報表工具開發、Kali安全檢測工具檢測以及Kali 密碼破解實戰。
第六階段：Python爬蟲
主要學習python爬蟲技術，掌握多線程爬蟲技術，分布式爬蟲技術。
第七階段：Python數據分析和大數據
主要學習numpy數據處理、pandas數據分析、matplotlib數據可視化、scipy數據統計分析以及python 金融數據分析;Hadoop HDFS、python Hadoop MapRece、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib。
第八階段：Python機器學習
主要學習KNN演算法、線性回歸、邏輯斯蒂回歸演算法、決策樹演算法、樸素貝葉斯演算法、支持向量機以及聚類k-means演算法。
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『柒』 ...與 Python 作為後端服務的編程語言各有什麼優劣
Node.js相優於Python的地方：
快：這個快有兩方面，第一是V8引擎快，第二是非同步執行，Node.js
功能上是一個基於V8引擎的非同步網路和IO Library，和Python的Twisted很像，不同的是Node.js的event
loop是很底層的深入在語言中的，可以想像成整個文件在執行的時候就在一個很大的event loop里；
npm：npm可以說是用起來最順手的package management了，npm作為Node.js的官方package management，匯集了整個社區最集中的資源；不像Python經歷過easy_install和pip，還有2to3的問題；
Windows支持：Node.js有微軟的加持，Windows基本被視為一等公民來支持，libuv已經可以很好的做到統一跨平台的API；而Python雖然也對Windows有官方的支持，但是總感覺是二等公民，時不時出些問題。
Python優於Node.js的地方：
語
言：就單純從語言的角度來說，Python寫起來要比Javascript舒服很多；Javascript
設計本身有許多缺陷，畢竟當時設計的時候只是作為在瀏覽器中做一些簡單任務的script，所以代碼一旦龐大，維護還是有困難（不過Node.js的
mole很大的改善了這個問題），不過用Coffeescript可以很大的改善Javascript，幾乎可以和Python等同；
成
熟：成熟包括語言本身已經成熟，還有Framework和ecosystem也很龐大。Node.js的絕大多數framework都很新，有的API一
直在變，有的感覺已經不在維護，總之沒有一個像Django那種百足之蟲感覺的framework。Python的主流ORM
SQLalchemy也很成熟。
Python 和 Node.js 很難分高下的地方：
異
步Style：Node.js的非同步Style是CPS，也就是層層callback，基於event，和瀏覽器中的Javascript很像。CPS好
處是讓熟悉瀏覽器Javascript的人能很快上手，學習難度也不大。缺點是邏輯一復雜，就變得很難維護，基本上需要通過async.js這種
library，或者用promise。Python的非同步除了和Node.js很像的Twisted之外，也有基於coroutine的
gevent，coroutine讓非同步代碼維護起來更容易，不過學習曲線陡；
應用場景：如果是一個CRUD的app，
那麼想都不想直接是Python，Node.js本身不擅長CRUD的app（絕大多數Node.js都是直接裸在外面的，而不是有一個Nginx在前
面，否則websocket就不能用了，不過新版nginx開始支持websocket），代碼又不好維護，而Python的WSGI很適合，成熟的
stack也有很多。如果更偏向於real-time，比如一個chat room，那麼Node.js實現更容易。這兩個應用場景還是有差別的。
來源於知乎：https://www.hu.com/question/20961574
『捌』 python是後端語言嗎
Python是一種解釋型、面向對象、動態數據類型的高級程序設計語言，設計理念是「簡單」、「明確」、「優雅」，它既是腳本語言，也是後端語言。
『玖』 python是用於前端還是後端開發
python既可用於前端還可用於後端開發。
Python是一種計算機程序設計語言。是一種動態的、面向對象的腳本語言，最初被設計用於編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越來越多被用於獨立的、大型項目的開發。
Python在設計上堅持了清晰劃一的風格，這使得Python成為一門易讀、易維護，並且被大量用戶所歡迎的、用途廣泛的語言。
設計者開發時總的指導思想是，對於一個特定的問題，只要有一種最好的方法來解決就好了。
這在由Tim Peters寫的Python格言（稱為The Zen of Python）裡面表述為：There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it。
這正好和Perl語言（另一種功能類似的高級動態語言）的中心思想TMTOWTDI（There's More Than One Way To Do It）完全相反。
(9)python後端擴展閱讀：
Python的設計定位：
Python的設計哲學是「優雅」、「明確」、「簡單」。因此，Perl語言中「總是有多種方法來做同一件事」的理念在Python開發者中通常是難以忍受的。
Python開發者的哲學是「用一種方法，最好是只有一種方法來做一件事」。在設計Python語言時，如果面臨多種選擇，Python開發者一般會拒絕花俏的語法，而選擇明確的沒有或者很少有歧義的語法。
由於這種設計觀念的差異，Python源代碼通常被認為比Perl具備更好的可讀性，並且能夠支撐大規模的軟體開發。這些准則被稱為Python格言。在Python解釋器內運行import this可以獲得完整的列表。
Python開發人員盡量避開不成熟或者不重要的優化。一些針對非重要部位的加快運行速度的補丁通常不會被合並到Python內。
所以很多人認為Python很慢。不過，根據二八定律，大多數程序對速度要求不高。在某些對運行速度要求很高的情況，Python設計師傾向於使用JIT技術，或者用使用C/C++語言改寫這部分程序。可用的JIT技術是PyPy。
Python是完全面向對象的語言。函數、模塊、數字、字元串都是對象。並且完全支持繼承、重載、派生、多繼承，有益於增強源代碼的復用性。
Python支持重載運算符和動態類型。相對於Lisp這種傳統的函數式編程語言，Python對函數式設計只提供了有限的支持。有兩個標准庫(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經考驗的函數式程序設計工具。
雖然Python可能被粗略地分類為「腳本語言」（script language），但實際上一些大規模軟體開發計劃例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也廣泛地使用它。
Python的支持者較喜歡稱它為一種高級動態編程語言，原因是「腳本語言」泛指僅作簡單程序設計任務的語言，如shellscript、VBScript等只能處理簡單任務的編程語言，並不能與Python相提並論。
參考資料來源：網路-Python