python写web
Python的目前有两个版本，Python 2.7.5 和 Python 3.3.2。Python 3.x 与 2.x 不仅仅是版本的新旧的区别那么简单，Python3.x 是一个全新的东西。
1、下面的 Python 2.7.5 这个版本是 .msi 格式的，所以直接安装即可，将 Python 2.7 安装在了 E:Python 下。
然后就是配置环境变量， 具体不多说，直接附图：
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⑶ python为什么不适合web开发
python不适合web开发的原因：
1、性能堪忧。
写个http server仅仅就输出hello world，单机跑出一千的qps都够呛。而用netty，golang，nodejs随便就上万了。
而对于互联网的web应用来说，性能就是生命线。qps上不去，用户就会觉得卡顿，卡顿了还谈个屁的用户体验。
当然也有一些方案可以增加性能，比如用异步的tornado。但玩过之后发现稍好，性能依然比上面提到的技术低一个档次。还有很偏门bjoern wsgi可以极大的提高http的性能，但这高出来的部分，是因为bjoern是用c写的。但，一旦运行到用python写的业务代码时，又慢得跟截肢了似的。
性能低应该有两方面的原因，
a.因为python的默认实现是单线程，并且很多重要的模块就不支持多线程。所以利用多核较为困难。当然也不是没有办法，比如用多进程来利用多核。但多进程用起来还是不那么顺手。
b.python的实现性能不够好吧。JavaScript当初也慢的可以卡出翔，后来google出手，搞出V8引擎，立即JavaScript快如闪电。最早的Java也是慢的跟蜗牛似的，后来SUN找牛人搞出了Hotspot虚拟机后，Java的性能立即发生质的飞跃。PHP最近都有极大的性能提升。但Python就是一直这么慢
2、Python的跨平台开发比较麻烦。
Python下要想实现跨平台开发非常麻烦。
一些扩展包在windows下安装极其麻烦，比如PIL这个着名的图像处理包，在windows上要找到这个安装包都不容易，而且这个包已经不维护了，被一个叫pillow的包接替，但气愤的是pillow这个包和PIL居然不是100%兼容的，还需要一些小改动。
另外的，有的包根本就不提供windows版，比如kyotocabinet，一个着名的的kv存储引擎。这让人非常头疼。
现在团队基本所有的人都是用windows开发，但程序部署却是在linux上。
最终大家解决问题的办法是在windows上装个linux虚拟机，在虚拟的linux的上开发，这样就可以保持服务器和开发环境一致了。但这样也是够麻烦的，性能严重打折，虚拟机和物理机之间切换也极度麻烦。
更多Python知识请关注Python视频教程栏目。
⑷ python可以用于web开发吗(python可以进行web开发吗)
python做web开发好吗当然!python这门优美的语言是非常适合Web开发的。
使用Python进行Web开发的优势：
第一、易于使用和阅读
有几个因素可以简化python在Web开发中的使用：
低入门门槛：python与我们日常生活中使用的英语相似，语法的简单性使您可以处理复杂的系统，并确保所有元素之间都具有明确的关系;因此，更多的新手程序员可以学习该语言并更快地加入编程社区。
良好的可视化：效果通过使用不同的图和图表，可以以易于理解的格式表示数据。它们是可视化呈现和理解数据的有效方法，Web开发公司利用python库来可视化数据并创建清晰且易于理解的报告。
易于阅读：python非常易于阅读，因此开发人员通常在理解由其他程序员编写的代码时不会遇到任何问题，这可以促使从事同一项目的开发首拿人员之间的通信效率更高。
第二、异步编码
由于没有死锁或研究争执或任何其他令人困惑的问题，因此使用python编写和维护异步代码无需花费太多精力。此类代码的每个单元分别运行，从而使您能够更快地处理各种情况和问题。
第三、较少限制的编程方法
与其他编程语言对比，python具有较少限制的编程方法。它具有多种范例，可以支持多种编程风格，包含过程性、面向对象和功能性。这使python成为初创公司的绝佳语言，因为项目可能需要随时更改方法。
第四、企业应用集成
python是企业软件应用程序的流行选择，这在很大程度上要归功于python与传统上用于态做企业开发的其他语言的流畅集帆芹衡成。
python直接与Java、C++或C代码进行调用，从而可以对大多数常用协议和数据格式进行大量的过程控制和实现。除此之外，它还可以用于组装基础结构的新旧片段，这是复杂移动应用程序中的典型情况。
第五、可以使用python框架快速进行Web开发
python的另一个优点是它具有许多简化开发过程的框架，根据您的工作，可能需要不同的框架。
第六、科学计算库方便
有各种各样的软件包和库可用于开发科学和数字应用程序，以及工具包，单独的成像库以及许多其他工具。