Зачем использовать Python для веб-разработки?

Зачем использовать Python для веб-разработки Изучение

Несомненно, сегодня Python стал одним из самых доминирующих языков программирования. Согласно статистике основных сайтов опросов, за последние несколько лет Python входит в число лучших языков программирования. Есть множество причин для выбора Python в качестве основного языка по сравнению с другими языками, такими как Java, C++ или PHP. Поскольку мы здесь, чтобы поговорить о веб-разработке, удивительно даже в веб-разработке, Python достиг своего пика с множеством функций и улучшений, и с течением времени он становится популярным с каждым днем.

Что наиболее важно с точки зрения разработчика, так это выбрать правильный язык, который может легко обеспечить желаемые результаты, особенно когда мы говорим о веб-разработке, есть определенные факторы, которые необходимо учитывать, включая управление базой данных, безопасность и данные. поиск и так далее. Теперь то, как эти факторы соотносятся с Python, до сих пор остается непонятным для большинства программистов, потому что они используют Java, PHP и т. д. для веб-разработки, но сегодня даже крупные технологические гиганты, такие как Netflix, Google и NASA, активно используют Python для веб-разработки. веб-разработка. Итак, в этой статье мы увидим, почему Python можно рассматривать для веб-разработки и за эти годы он стал одним из лучших языков программирования.

5 причин выбрать Python для веб-разработки

1. Многоцелевой язык программирования

Напротив, многоцелевой можно просто назвать многофункциональным, имеющим возможность работать несколькими способами. Удивительно, но разработчик может творить чудеса и легко разрабатывать программное обеспечение, применяя простые методы. Будучи интерпретируемым языком (гладкость в процессе разработки), эта платформа абсолютно бесплатна и открыта для всех, она также предлагает независимость от платформы, что означает, что их (Python) код может работать на любой платформе без внесения каких-либо изменений (например, Linux, macOS, так далее.)

Читайте также:  Какую серверную технологию выбрать в 2023 году: Node или Python?

Помимо этого, Python также можно использовать по-разному:

  • Для веб-приложений:Python занимает лидирующие позиции в области веб-разработки и предлагает множество сред для работы. Некоторые из самых популярных инструментов — Django, Flask и т. д.
  • Настольные приложения: в наши дни многие компании используют его для создания увлекательных настольных приложений, и некоторые из широко используемых инструментов — это Tkinter, PyGUI, Kivy и т. д.
  • Кибербезопасность: для анализа вредоносных программ разработчики активно используют высокозащищенные инструменты для предотвращения любых кибератак, такие инструменты, как NumPy, Pandas и т. д., считаются идеальным выбором для этого.
  • Научные расчеты и вычисления. Простота Python позволяет разработчикам создавать более надежные системы, и с ним намного проще работать со сложными алгоритмами.

Это делает Python одним из самых требовательных языков для всех уровней бизнеса (от малого до крупного), и именно поэтому он является одним из идеальных вариантов для веб-разработки.

2. Подключение к базе данных

Установить подключение к базе данных с помощью Python довольно просто, а доступ (включая реализацию) можно легко выполнить к основным базам данных, таким как Oracle, MySQL, PostgreSQL и т. д., и они могут быть вызваны соответствующими API -интерфейсами, когда это необходимо. Упомяните демографическое изображение ниже, чтобы лучше понять, как устанавливается связь.

Установить подключение к базе данных с помощью Python

Некоторые из наиболее часто используемых подключений к БД:

  • .cursor()
  • .commit()
  • .rollback()
  • .close(), etc.

Шаги, связанные с этим процессом: подключение к БД в python состоит из 5 основных процессов, в том числе:

  • модуль импорта (MySQL.connector.module)
  • создать соединение
  • создать объект
  • выполнить запрос
  • прекратить объект

Как установить соединение — сервер MySQL?

  • Подключиться к серверу
  • Создать БД
  • Подключиться к БД (вновь созданной) или уже существующей
  • Выполните запрос SQL, чтобы получить результаты
  • Информировать БД (в случае каких-либо изменений)
  • Закрыть соединение

Python

from getpass import getpass
from mysql.connector import connect, Error
 
try:
    with connect(
        host="localhost",
        user=input("Enter username: "),
        password=getpass("Enter password: "),
    ) as connection:
        print(connection)
except Error as e:
    print(e)

3. Simplifies -> Debugging – Deployment – Prototyping

Как мы уже обсуждали многозадачность языка программирования Python, тестирование приложений является одним из основных преимуществ, которые получают разработчики и в конечном итоге экономят время и деньги. Это упрощает отладку, развертывание и создание прототипов.

Причина в том, что он предлагает простоту с точки зрения синтаксиса и удобочитаемость и идеально подходит для автоматизации обучения. Он также предлагает простую в использовании структуру UT, с помощью которой вы даже можете выполнять тестирование геолокации (для мобильных устройств).

Для тестирования

В рамках программирования на Python можно выполнить два основных теста:

  • Doctest: предлагает выполнение, которое начинается с >>> при сравнении с желаемыми результатами. Ниже описан процесс запуска модуля doctest, которому можно легко следовать (вместе с примером).

Шаг 1

  • Импорт
  • Введите функцию со строкой документации и предоставьте 2 линейных кода для выполнения.

Шаг 2

  • >>>funtions_name(*args).
  • OUTPUT (desired one)

Пример:

Python

# import testmod for testing our function
from doctest import testmod
 
# define a function to test
def factorial(n):
    '''
    This function calculates recursively and
    returns the factorial of a positive number.
    Define input and expected output:
    >>> factorial(3)
    6
    >>> factorial(5)
    120
    '''
    if n <= 1:
        return 1
    return n * factorial(n - 1)
 
# call the testmod function
if __name__ == '__main__':
    testmod(name ='factorial', verbose = True)

Выход:

Trying:
    factorial(3)
Expecting:
    6
ok
Trying:
    factorial(5)
Expecting:
    120
ok
1 items had no tests:
    factorial
1 items passed all tests:
   2 tests in factorial.factorial
2 tests in 2 items.
2 passed and 0 failed.
Test passed.

Модульное тестирование: это метод, используемый разработчиками для тестирования определенного сегмента (конечно, для проверки на наличие ошибок), и он обеспечивает тестирование любого отдельного модуля для обнаружения и исправления ошибок. В основном используется, когда разработчик пишет длинный код, тестирование раздела также может сэкономить время и ресурсы. Этот тест выполняется по частям, чтобы определить, работает ли он правильно, и можно ли внести соответствующие изменения, не тратя много времени. Ниже приведен пример выполнения функции модульного теста:

Python

# Python code to demonstrate working of unittest
import unittest
 
class TestStringMethods(unittest.TestCase):
     
    def setUp(self):
        pass
 
    # Returns True if the string contains 4 a.
    def test_strings_a(self):
        self.assertEqual( 'a'*4, 'aaaa')
 
    # Returns True if the string is in upper case.
    def test_upper(self):        
        self.assertEqual('foo'.upper(), 'FOO')
 
    # Returns TRUE if the string is in uppercase
    # else returns False.
    def test_isupper(self):        
        self.assertTrue('FOO'.isupper())
        self.assertFalse('Foo'.isupper())
 
    # Returns true if the string is stripped and
    # matches the given output.
    def test_strip(self):        
        s = 'geeksforgeeks'
        self.assertEqual(s.strip('geek'), 'sforgeeks')
 
    # Returns true if the string splits and matches
    # the given output.
    def test_split(self):        
        s = 'hello world'
        self.assertEqual(s.split(), ['hello', 'world'])
        with self.assertRaises(TypeError):
            s.split(2)
 
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

Deployment

Этот процесс завершает цикл разработки программного обеспечения, помещая приложение в среду, в которой его можно запустить в режиме реального времени. Для Python есть 5 основных моделей, которые обычно выбирают разработчики:

PEX: помогает анализировать риски, а благодаря расширению (.pex) файл Python можно легко запустить.
AWS: предлагает бесплатную настройку учетной записи для развертывания и удобный инструмент для выполнения.
Docker: инструмент контейнеризации, который активно используется разработчиками для развертывания (с помощью контейнеров).
Heroku: облачная платформа на основе PaaS для управления и масштабирования современных приложений.
Pip: популярный инструмент, используемый для установки и управления программными пакетами (пакетами), которые содержат онлайн-репозиторий пакетов (Python Package Index).

Prototyping

Будучи простым и многоцелевым языком программирования, Python слишком прост для доступа, и он помогает разработчикам выполнять действия без особых трудностей. Программист может легко создать прототип для проверки кодов, что снижает затраты и рабочую нагрузку.

4. Куча фреймворков

Существует список некоторых влиятельных фреймворков, которые помогают в создании сайтов и могут легко вписаться в ваш проект. И это тоже, предлагая повышенную безопасность как для простых, так и для сложных веб-сайтов, фреймворки Python вас точно не разочаруют.

Фреймворки? Инструмент, созданный на основе любого языка программирования, чтобы предложить расширенные функции при попытке создать что-то полезное. В Python есть определенные полезные фреймворки, которые помогают ускорить процесс разработки и позволяют разработчикам создавать расширенные функции. Они (фреймворки) поставляются со связанными кодами и модулями, поэтому их можно реализовывать несколько раз.

Давайте взглянем на некоторые из лучших и самых популярных фреймворков, которые используются в программировании на Python:

  • Django: Он включает в себя все современные функции, которые могут улучшить работу веб-приложений. Все, что вам нужно, это установить его в свою систему и получить доступ ко всем нужным опциям (включая механизм шаблонов, систему аутентификации пользователей и т. д.). Кроме того, он хорошо подходит для любого проекта и считается исключительным (в основном из-за его функций)., и эти возможности делают его более универсальным и масштабируемым. Чтобы узнать больше об этом, обратитесь к этой статье: Начало работы с Django.
  • Flask: Целью flask является разработка фреймворка, который может быстро работать для масштабирования любого проекта. Flask — выбор для автономных приложений и для прототипирования. Он больше ориентирован на упрощение функциональности и представляет собой микрофреймворк, основанный на Jinja2 (это механизм шаблонов. Чтобы узнать больше об этом, обратитесь к этой статье: Python | Введение в веб-разработку с использованием Flask
  • CheeryPy: представленный в 2002 году, Cheerypy является одним из старейших фреймворков, построенных по минималистичному образцу, и стал одним из самых популярных среди разработчиков. Это объектно-ориентированная платформа с открытым исходным кодом (бесплатная для использования), и приложения можно устанавливать везде, где могут работать приложения Python. Кроме того, вы также можете обратиться к этой ссылке, чтобы узнать больше: Введение в CherryPy

5. Растущая база сообщества

Согласно недавнему опросу, более 10 миллионов разработчиков помогают сделать его прочной базой и активно вносят свой вклад, когда кто-то застревает. Это большое число, предназначенное в первую очередь для исправления ошибок, существующих при разработке языка. В среднем активные разработчики по всему миру отправляют, просматривают и отвечают на сотни запросов. Их сообщество также помогает в решении сложных проблем, которые вы можете не найти нигде в Интернете, и всякий раз, когда вы работаете над каким-либо проектом в любой организации, могут возникнуть обстоятельства, которые могут поставить вас в беду, поэтому в следующий раз не забудьте посетите его официальный форум, чтобы узнать ответ.

Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий