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backend_python
在IT行业中,后端开发是构建应用程序不可或缺的一部分,而Python语言因其简洁明了的语法和丰富的库支持,已经成为后端开发领域中的热门选择。
"backend_python"这个项目可能是一个专门探讨使用Python进行后端开发的资源集合。
让我们深入了解一下Python在后端开发中的应用和相关知识点。
Python作为一门解释型、面向对象的高级编程语言,其特点在于可读性强,易于学习,适合快速开发。
在后端开发中,Python主要通过以下几个方面展现其强大功能:1. **Web框架**:Python拥有许多成熟的Web框架,如Django、Flask、Tornado等。
Django是一个功能齐全的MVC(Model-View-Controller)框架,提供了强大的ORM(对象关系映射)和内置的管理界面,适合大型复杂项目。
Flask则轻量级且灵活,适用于快速开发小型应用。
Tornado则以其异步I/O模型在高并发场景下表现出色。
2. **数据库操作**:Python支持多种数据库,如MySQL、PostgreSQL、SQLite等,通过相应的数据库连接库如pymysql、psycopg2、sqlite3等进行数据交互。
ORM库如SQLAlchemy和Peewee可以进一步简化数据库操作。
3. **API开发**:Python可以方便地创建RESTful API,通过框架如Flask-Restful或Django REST framework,可以快速构建符合HTTP标准的接口,便于前后端分离。
4. **数据处理与分析**:Python的Pandas库为数据分析提供了强大的工具,NumPy和SciPy则在科学计算领域有着广泛的应用。
对于大数据处理,Apache Spark可以通过PySpark接口与Python结合,实现高效的数据处理。
5. **并发与异步**:Python 3.5及以后版本引入了asyncio模块,支持协程和异步编程,使得Python也能处理高并发场景。
6. **部署与运维**:Python的Fabric和Ansible可以用于自动化部署和系统管理,而Gunicorn和uWSGI则是常用的Python WSGI服务器,用于承载Web应用。
7. **微服务架构**:Python在构建微服务方面也十分便捷,利用Flask或Django可以快速构建独立的服务单元。
8. **测试**:Python的unittest、pytest和behave等库提供了全面的测试支持,确保代码质量和稳定性。
9. **安全**:Python的requests库用于安全的HTTP请求,而cryptography和pyOpenSSL库则提供了加密和网络安全相关功能。
10. **持续集成/持续部署(CI/CD)**:Jenkins、GitLab CI/CD、Travis CI等工具都可以与Python项目很好地集成,实现自动化的测试和部署流程。
"backend_python-main"这个文件名可能是项目的主要入口或者源代码目录,包含了项目的主程序、配置、路由、模型等核心部分。
通过对这个目录的深入研究,可以更具体地了解项目如何运用以上知识点进行实际的后端开发。
Python在后端开发中的应用广泛且深入,无论是在小型快速原型还是大型企业级应用中,都能发挥其独特的优势。
2025/6/19 23:26:33
12KB
1
基于Spark的PSO并行计算
项目名称:基于Spark的PSO并行计算编程语言:scala项目内容:将粒子群算法pso实现的了并行,并成功集成了bencmark的测试函数,可以利用该标准的测试函数,来验证算法的性能.测试结果:在benchmark的20个测试函数当中有9个超过decc-g的测试结果注意:本算法会因机器的性能,函数的特性不同执行的效率也不一样,本程序还有很大的改进空间,希望大家可以继续完善.
2025/4/23 0:25:47
149KB
PSO
spark
1
Spark中的压缩编解码的最佳实践
如何在数据压缩率和编解码效率之间找到平衡,该分享介绍Intel大数据团队在为Spark实现ISA-L(iGZIP),LZ4-IPP,ZLIB-IPP和ZSTD等针对IA硬件平台优化的算法支持,并使用基准测试集(TPC-DS/HiBench)对这些压缩编解码在Spark上的性能表现进行的详细分析和对比
2025/4/6 15:25:48
1.38MB
Spark
压缩编解码
1
spark-2.0.1集群安装及编写例子提交任务
spark-2.0.1集群安装及编写例子提交任务,包括集群安装包及例子代码加上安装文档,spark-2.0.1集群安装及编写例子提交任务,包括集群安装包及例子代码加上安装文档
2025/4/3 17:04:44
178.62MB
spark
大数据
standalone
1
spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz
spark3.0
2025/3/9 5:48:42
214.06MB
大数据
1
大数据全套教程完整版
大数据基础到精通完整版,涵盖技术点:python基础java基础,mysql,oracle,ssm框架,linux,hadoop,hbase,zookeeper,flume,scala,spark。
资源宝贵,速度下载
2025/3/6 5:01:30
69B
大数据
1
spark-2.0.2客户端
ApacheSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境,尽管创建Spark是为了支持分布式数据集上的迭代作业,但是实际上它是对Hadoop的补充,可以在Hadoop文件系统中并行运行
2025/2/13 8:19:09
195.33MB
spark
hadoop
1
大数据组件介绍PPT
主要介绍Hadoop,Spark,Sqoop,Hbase,kafka等大数据相关组件,以及Apache原生集群以及CDH一键安装方式,最后介绍作者所在公司的应用场景
2025/2/10 15:34:52
1.43MB
Hadoop
Spark
Kafka
1
漫谈数据仓库之维度建模
下面的内容,是笔者在学习和工作中的一些总结,其中概念性的内容大多来自书中,实践性的内容大多来自自己的工作和个人理解。
由于资历尚浅,难免会有很多错误,望批评指正!数据仓库包含的内容很多,它可以包括架构、建模和方法论。
对应到具体工作中的话,它可以包含下面的这些内容:以Hadoop、Spark、Hive等组建为中心的数据架构体系。
各种数据建模方法,如维度建模。
调度系统、元数据系统、ETL系统、可视化系统这类辅助系统。
我们暂且不管数据仓库的范围到底有多大,在数据仓库体系中,数据模型的核心地位是不可替代的。
因此,下面的将详细地阐述数据建模中的典型代表:维度建模,对它的的相关理论以及实际使用做深入的分析。
2025/2/10 4:56:32
143KB
漫谈数据仓库之维度建模
1
Spark零基础思维导图(内含spark-core,spark-streaming,spark-sql)
Spark零基础思维导图(内含spark-core,spark-streaming,spark-sql)
2025/2/1 11:55:29
33.77MB
spark
1
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
New!
在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB
钉钉
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