今天給大家?guī)砹?0個在GitHub等開源網(wǎng)站中很受歡迎的Python開源框架。如果你正在學(xué)習(xí)python，那么這10個開源框架，千萬別錯過，這些框架包括事件I/O，OLAP，Web開發(fā)，高性能網(wǎng)絡(luò)通信，測試，爬蟲等。雖說不上是全都有，但也足夠滿足你了。

1.Django

Django是一款用Python語言寫的免費開源的 Python Web應(yīng)用開發(fā)框架，它遵循模型 -視圖-控制器(MVC)的架構(gòu)模式。它是由非營利Django維護(hù)軟件基金會(DSF)和3條款BSD許可下可用，鼓勵快速發(fā)展和實用的設(shè)計。Django同時是一款在數(shù)據(jù)庫功能、后臺功能、末班系統(tǒng)、網(wǎng)址匹配、緩存系統(tǒng)等方面有“先天”優(yōu)勢的開源框架。它可以通過幾行簡單的代碼就讓你的網(wǎng)站擁有一個強(qiáng)大的后臺，輕松管理你的內(nèi)容;強(qiáng)大，易擴(kuò)展的模板系統(tǒng)，設(shè)計簡易，代碼，樣式分開設(shè)計，更容易管理;如果與memcached或其它的緩存系統(tǒng)聯(lián)用，更出色的表現(xiàn)，更快的加載速度。

項目地址：https://github.com/haiiiiiyun/awesome-django-cn

2.Tornado

Tornado源意為龍卷風(fēng)，這里是一款可擴(kuò)展的，非阻塞的Web服務(wù)器，應(yīng)用開發(fā)框架，以及異步聯(lián)網(wǎng)庫。它最初是在FriendFeed開發(fā)(在2009年被Facebook收購)。Tornado是高度靈活，專門設(shè)計為開發(fā)人員和第三方工具廠商提供了一個開放環(huán)境。已有部分應(yīng)用程序接口可以利用并附帶參考書目，內(nèi)容從開發(fā)環(huán)境接口到連接實現(xiàn)。另外，它還配備了一個WSGI服務(wù)器，其他WSGI Python應(yīng)用程序(和框架)也可以使用。在開源和Apache 2.0許可下可用。

項目地址：http://www.tornadoweb.org/en/stable/

3.Twisted

Twisted是一款事件驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)編程框架，支持許多常見的傳輸及應(yīng)用層協(xié)議，如TCP、UDP、SSL/TLS、HTTP、IMAP、SSH、IRC以及FTP。還支持Unix domain sockets，在MIT許可下應(yīng)用。

Twisted附帶了一個可以web服務(wù)器上運(yùn)行的WSGI，它能夠為其他Python web應(yīng)用程序允許開發(fā)人員使用的服務(wù)器定制HTTP服務(wù)。

項目地址：https://twistedmatrix.com/trac/

4.Pulsar

Pulsar是一個來自eBay的高擴(kuò)展性、高可用性、基于事件驅(qū)動的開源實時分析平臺和流處理框架,它能夠?qū)崟r收集和處理用戶行為和業(yè)務(wù)事件。有了pulsar，你可以寫出在不同進(jìn)程或線程中運(yùn)行一個或多個活動的異步服務(wù)器。

項目地址：https://pypi.org/project/pulsar/

5.Bottle

Bottle是一個簡單高效的遵循WSGI的微型python Web框架。說微型，是因為它只有一個文件，除Python標(biāo)準(zhǔn)庫外，它不依賴于任何第三方模塊。

項目地址：http://www.bottlepy.org/docs/dev/

6.Diesel

Diesel是基于Greenlet的事件I/O框架，它提供一個整潔的API來編寫網(wǎng)絡(luò)客戶端和服務(wù)器。支持TCP和UDP。非阻塞I/O使得diesel非?？焖俨⑶胰菀讛U(kuò)展。

項目地址：https://pypi.org/project/diesel/

7.Numpy

Numpy(Numerical Python)提供了python對多維數(shù)組對象的支持：ndarray，具有矢量運(yùn)算能力，快速、節(jié)省空間。numpy支持高級大量的維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算，此外也針對數(shù)組運(yùn)算提供大量的數(shù)學(xué)函數(shù)庫。

項目地址：http://www.numpy.org/

8.Scrapy

Scrapy是Python開發(fā)的一個快速、高層次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站點并從頁面中提取結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。Scrapy用途廣泛，可以用于數(shù)據(jù)挖掘、監(jiān)測和自動化測試。是一個使用Python編寫的，輕量級的，簡單輕巧，并且使用起來非常的方便。

項目地址：https://scrapy.org/

9.Cubes

Cubes是一個輕量級Python框架，包含OLAP、多維數(shù)據(jù)分析和瀏覽聚合數(shù)據(jù)(aggregated data)等工具。

項目地址：http://cubes.databrewery.org/explore.html

10.Falcon

Falcon是一個構(gòu)建云API的高性能Python框架，是一個面向Hadoop的數(shù)據(jù)集和處理過程的管理平臺。它鼓勵使用REST架構(gòu)風(fēng)格，盡可能以最少的力氣做最多的事情。

項目地址：http://falconframework.org/