python后端
‘壹’ python后端代码思路
python的web框架有几种，如 webpy,flask,django等，不过思路是一样的：
建立页面路由。
建立对应路由的视图，渲染指定模版。
如果图表不要求独立刷新，可以渲染模版时传入数据，用js脚本读取数据渲染图表。
如果表要求独立定时或手动更新，则需单独建立图表数据接口路由，通过ajax请求图表数据，获取数据后再渲染图表。
一般采用4的情况居多，视情况而定。
数据接口一般以json方式返回居多，格式则根据采用的图表组件的要求来定。
如有不明，可追问。
‘贰’ java和python哪个做后台好一些
python好些。
‘叁’ python可以开发前端和后端吗
Python可以开发桌面程序（涉及到桌面程序前端）
也可以开发Web后台
‘肆’ python做后端好吗
Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。Python 是一种计算机程序设计语言，既可用于前端还可用于后端开发。它是一种动态的、面向对象的脚本语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。在后端开发中有着极其重要的作用。
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Python 特点：
1.易于学习：Python有相对较少的关键字，结构简单，和一个明确定义的语法，学习起来更加简单。
2.易于阅读：Python代码定义的更清晰。
3.易于维护：Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。
4.一个广泛的标准库：Python的最大的优势之一是丰富的库，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。
5.互动模式：互动模式的支持，您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言，互动的测试和调试代码片断。
6.可移植：基于其开放源代码的特性，Python已经被移植到许多平台。
7.可扩展：如果你需要一段运行很快的关键代码，或者是想要编写一些不愿开放的算法，你可以使用C或C++完成那部分程序，然后从你的Python程序中调用。
‘伍’ python适合做后端开发吗
python适合后端开发的
Python是一种计算机程序设计语言，既可用于前端还可用于后端开发。它是是一种动态的、面向对象的脚本语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。在Python中编写后端可以简化为编写各个模块，其间的连接随后由前端部分中的用户操作确定和控制。
Python在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得Python成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。
设计者开发时总的指导思想是，对于一个特定的问题，只要有一种最好的方法来解决就好了。
Python做后端开发时更适合用Linux系统。
Python归功于面向方面的语言：它意味着在Python中编写后端可以简化为编写各个模块，其间的连接随后由前端部分中的用户操作确定和控制。
Python被认为是学习中最容易学习的一种，它最大限度地考虑了编译中的空格和缩进，这大大加快了编码过程，但增加了粗心错误的可能性。但是，与其他语言相比，Python包含的额外字符要少得多。考虑到Python，值得注意的是命令的简单性。实际上，这种语言中的大多数命令都与自然英语中的相应单词类似，这使得学习起来更容易。
‘陆’ 请问python 后端开发一般需要什么技术
第一阶段：Python语言基础
主要学习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、2048等项目。
第二阶段：Python语言高级
主要学习Python库、正则表达式、进程线程、爬虫、遍历以及MySQL数据库。
第三阶段：Pythonweb开发
主要学习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。
第四阶段：Linux基础
主要学习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Linux Shell开发等。
第五阶段：Linux运维自动化开发
主要学习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。
第六阶段：Python爬虫
主要学习python爬虫技术，掌握多线程爬虫技术，分布式爬虫技术。
第七阶段：Python数据分析和大数据
主要学习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;Hadoop HDFS、python Hadoop MapRece、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib。
第八阶段：Python机器学习
主要学习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。
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‘柒’ ...与 Python 作为后端服务的编程语言各有什么优劣
Node.js相优于Python的地方：
快：这个快有两方面，第一是V8引擎快，第二是异步执行，Node.js
功能上是一个基于V8引擎的异步网络和IO Library，和Python的Twisted很像，不同的是Node.js的event
loop是很底层的深入在语言中的，可以想象成整个文件在执行的时候就在一个很大的event loop里；
npm：npm可以说是用起来最顺手的package management了，npm作为Node.js的官方package management，汇集了整个社区最集中的资源；不像Python经历过easy_install和pip，还有2to3的问题；
Windows支持：Node.js有微软的加持，Windows基本被视为一等公民来支持，libuv已经可以很好的做到统一跨平台的API；而Python虽然也对Windows有官方的支持，但是总感觉是二等公民，时不时出些问题。
Python优于Node.js的地方：
语
言：就单纯从语言的角度来说，Python写起来要比Javascript舒服很多；Javascript
设计本身有许多缺陷，毕竟当时设计的时候只是作为在浏览器中做一些简单任务的script，所以代码一旦庞大，维护还是有困难（不过Node.js的
mole很大的改善了这个问题），不过用Coffeescript可以很大的改善Javascript，几乎可以和Python等同；
成
熟：成熟包括语言本身已经成熟，还有Framework和ecosystem也很庞大。Node.js的绝大多数framework都很新，有的API一
直在变，有的感觉已经不在维护，总之没有一个像Django那种百足之虫感觉的framework。Python的主流ORM
SQLalchemy也很成熟。
Python 和 Node.js 很难分高下的地方：
异
步Style：Node.js的异步Style是CPS，也就是层层callback，基于event，和浏览器中的Javascript很像。CPS好
处是让熟悉浏览器Javascript的人能很快上手，学习难度也不大。缺点是逻辑一复杂，就变得很难维护，基本上需要通过async.js这种
library，或者用promise。Python的异步除了和Node.js很像的Twisted之外，也有基于coroutine的
gevent，coroutine让异步代码维护起来更容易，不过学习曲线陡；
应用场景：如果是一个CRUD的app，
那么想都不想直接是Python，Node.js本身不擅长CRUD的app（绝大多数Node.js都是直接裸在外面的，而不是有一个Nginx在前
面，否则websocket就不能用了，不过新版nginx开始支持websocket），代码又不好维护，而Python的WSGI很适合，成熟的
stack也有很多。如果更偏向于real-time，比如一个chat room，那么Node.js实现更容易。这两个应用场景还是有差别的。
来源于知乎：https://www.hu.com/question/20961574
‘捌’ python是后端语言吗
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言，设计理念是“简单”、“明确”、“优雅”，它既是脚本语言，也是后端语言。
‘玖’ python是用于前端还是后端开发
python既可用于前端还可用于后端开发。
Python是一种计算机程序设计语言。是一种动态的、面向对象的脚本语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
Python在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得Python成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。
设计者开发时总的指导思想是，对于一个特定的问题，只要有一种最好的方法来解决就好了。
这在由Tim Peters写的Python格言（称为The Zen of Python）里面表述为：There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it。
这正好和Perl语言（另一种功能类似的高级动态语言）的中心思想TMTOWTDI（There's More Than One Way To Do It）完全相反。
(9)python后端扩展阅读：
Python的设计定位：
Python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”。因此，Perl语言中“总是有多种方法来做同一件事”的理念在Python开发者中通常是难以忍受的。
Python开发者的哲学是“用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事”。在设计Python语言时，如果面临多种选择，Python开发者一般会拒绝花俏的语法，而选择明确的没有或者很少有歧义的语法。
由于这种设计观念的差异，Python源代码通常被认为比Perl具备更好的可读性，并且能够支撑大规模的软件开发。这些准则被称为Python格言。在Python解释器内运行import this可以获得完整的列表。
Python开发人员尽量避开不成熟或者不重要的优化。一些针对非重要部位的加快运行速度的补丁通常不会被合并到Python内。
所以很多人认为Python很慢。不过，根据二八定律，大多数程序对速度要求不高。在某些对运行速度要求很高的情况，Python设计师倾向于使用JIT技术，或者用使用C/C++语言改写这部分程序。可用的JIT技术是PyPy。
Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。
Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。
虽然Python可能被粗略地分类为“脚本语言”（script language），但实际上一些大规模软件开发计划例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也广泛地使用它。
Python的支持者较喜欢称它为一种高级动态编程语言，原因是“脚本语言”泛指仅作简单程序设计任务的语言，如shellscript、VBScript等只能处理简单任务的编程语言，并不能与Python相提并论。
参考资料来源：网络-Python