


Mengapa Saya Menolak Kelalang Python untuk Django: Pertunjukan Rangka Kerja Web
Apabila anda memulakan pembangunan web Python, anda mungkin akan menemui Django dan Python Flask sebagai dua daripada pilihan utama. Kedua-dua rangka kerja mempunyai kelebihan masing-masing, tetapi dalam pengalaman saya, Django selalunya menjadi pilihan yang lebih baik.
Masa Awal Saya dengan Kelalang Python
Apabila saya mula-mula meneroka pembangunan web, Python Flask ialah rangka kerja yang saya gunakan. Ia mudah difahami dan tidak membebankan saya dengan terlalu banyak pilihan sejak awal. Saya teringat dengan jelas membina projek pertama saya — blog ringkas di mana saya boleh berkongsi pendapat saya tentang teknologi dan pengekodan. Python Flask adalah sempurna untuk itu; ia membolehkan saya membina sesuatu yang berfungsi tanpa tersesat dalam kerumitan.
Mengapa Django Menjadi Pilihan Saya
Semua yang Anda Perlukan adalah Terbina Dalam
Pendekatan komprehensif Django benar-benar membuat perubahan kepada saya. Suatu ketika, saya perlu mencipta sistem pengesahan pengguna dari awal. Dengan Python Flask, ini bermakna menyulap pelbagai perpustakaan, masing-masing dengan kebiasaannya. Tetapi apabila saya beralih kepada Django, menyediakan sistem pengesahan yang selamat dan berfungsi sepenuhnya mengambil masa beberapa jam sahaja. Ini bukan sahaja tentang menjimatkan masa; ia adalah tentang dapat menumpukan pada ciri teras projek tanpa diketepikan oleh isu persediaan. Django membenarkan saya menyelami terus perkara yang paling penting, memberikan saya banyak ketenangan fikiran dalam proses itu. Tidak hairanlah mengapa begitu banyak syarikat memilih untuk mengupah pemaju Django apabila mereka perlu mendapatkan projek yang kompleks dari awal dengan cepat.
Mudah Mengendalikan Pertumbuhan
Pada satu ketika, saya terlibat dalam membangunkan platform komuniti untuk acara tempatan. Pada mulanya, Flask Python nampaknya mencukupi, tetapi apabila platform berkembang, menambahkan lebih banyak ciri seperti profil pengguna dan pemberitahuan, saya mula mengalami beberapa masalah prestasi. Apl itu tidak berskala dengan baik dan saya tahu saya perlu mencari penyelesaian.
Memindahkan projek ke Django merupakan titik perubahan. Alat terbina dalam untuk mengurus pertanyaan pangkalan data yang kompleks dan mengoptimumkan prestasi adalah penyelamat. Django mengendalikan beban tambahan dengan mudah, yang menjadikan pengalaman pengguna lebih lancar dan lebih dipercayai.
Keselamatan Terbina Dalam Yang Boleh Anda Percayai
Saya pernah membuat panggilan rapat dengan kerentanan keselamatan pada tapak e-dagang yang saya bina dengan Python Flask. Walaupun berhati-hati, perpustakaan yang salah konfigurasi menyebabkan tapak terdedah. Ia adalah pengalaman yang menegangkan, dan saya tahu saya perlu meningkatkan permainan saya.
Ketika itulah penekanan Django terhadap keselamatan mula dimainkan. Dengan Django, saya tidak perlu terlalu risau tentang ancaman keselamatan asas seperti suntikan SQL atau skrip merentas tapak, kerana rangka kerja itu mempunyai perlindungan terbina dalam untuk mereka. Mengunjungi semula tapak e-dagang dengan Django membolehkan saya menyepadukan ciri keselamatan ini dengan cepat, yang memberikan saya lebih ketenangan fikiran.
Sokongan Komuniti Membuat Perbezaan
Saya dapati komuniti Django sangat membantu. Ada kalanya saya telah menghabiskan masa berjam-jam mencari penyelesaian dalam Python Flask, hanya untuk menghasilkan jawapan yang berpecah-belah. Tetapi dengan Django, saya sering menemui panduan yang didokumentasikan dengan baik yang membimbing anda melalui isu yang rumit langkah demi langkah. Tahap sokongan ini bukan sahaja membantu saya menyelesaikan masalah dengan lebih cepat tetapi juga memperdalam pemahaman saya tentang rangka kerja, menjadikan saya pembangun yang lebih baik dari semasa ke semasa.
Perkembangan Pantas Apabila Ia Penting
Saya pernah terpaksa menghantar MVP permulaan di bawah tarikh akhir yang ketat — hanya tiga minggu. Jika saya terjebak dengan Python Flask, ia akan menjadi satu perebutan. Tetapi pendekatan modular berstruktur Django membolehkan saya memecahkan projek kepada bahagian yang boleh diurus, mempercepatkan proses pembangunan dengan ketara. Projek ini bukan sahaja siap tepat pada masanya tetapi juga dibina di atas asas yang mudah diselenggara selepas itu.
Fleksibiliti dan serba boleh
Saya berpeluang mengusahakan pelbagai jenis projek, daripada sistem pengurusan kandungan hingga ke rangkaian sosial. Satu projek yang tidak dapat dilupakan memerlukan penyepaduan API, dan Rangka Kerja Rehat Django menjadikan tugas ini mudah. Daripada menyusun alat pihak ketiga yang berbeza, Django menyediakan semua yang saya perlukan, sedia untuk digunakan terus dari kotak.
Kelalang Python Ada Tempatnya
Jangan salah faham — Python Flask masih merupakan pilihan yang hebat, terutamanya untuk projek yang lebih kecil atau prototaip pantas. Baru-baru ini, saya menggunakannya untuk mencipta alat mudah untuk menjejaki tabiat harian. Fleksibiliti dan kesederhanaan Flask Python menjadikannya sesuai untuk jenis projek ini di mana anda mahukan kawalan sepenuhnya tanpa banyak overhead.
Walau bagaimanapun, apabila projek mula berkembang dalam kerumitan, atau apabila keselamatan dan skalabiliti menjadi keutamaan, saya mendapati diri saya beralih kepada Django. Ia bukan hanya tentang rangkaian ciri yang Django tawarkan; ini mengenai keyakinan yang diperoleh daripada mengetahui anda menggunakan rangka kerja yang boleh dipercayai dan disokong dengan baik.
Membungkus
Dalam pengalaman saya, Django dan Python Flask mempunyai kekuatan masing-masing. Python Flask cemerlang dalam kesederhanaan dan kawalan, menjadikannya hebat untuk projek berskala kecil. Tetapi apabila ia datang untuk membina sesuatu yang besar — sesuatu yang perlu berskala, selamat dan boleh diselenggara dalam jangka panjang — Django ialah rangka kerja yang saya percayai. Set ciri yang mantap, fokus pada keselamatan dan komuniti yang aktif menjadikannya pilihan utama untuk sebarang projek yang serius.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Saya Menolak Kelalang Python untuk Django: Pertunjukan Rangka Kerja Web. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
