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导读：很多朋友问到关于django为什么要移植的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
Django和Flask这两个框架在设计上各方面有什么优缺点（1）Flask
Flask确实很“轻”，不愧是MicroFramework，从Django转向Flask的开发者一定会如此感慨，除非二者均为深入使用过
Flask自由、灵活，可扩展性强，第三方库的选择面广，开发时可以结合自己最喜欢用的轮子，也能结合最流行最强大的Python库
入门简单，即便没有多少web开发经验，也能很快做出网站
非常适用于小型网站
非常适用于开发web服务的API
开发大型网站无压力，但代码架构需要自己设计，开发成本取决于开发者的能力和经验
各方面性能均等于或优于Django
Django自带的或第三方的好评如潮的功能，Flask上总会找到与之类似第三方库
Flask灵活开发，Python高手基本都会喜欢Flask，但对Django却可能褒贬不一
Flask与关系型数据库的配合使用不弱于Django，而其与NoSQL数据库的配合远远优于Django
Flask比Django更加Pythonic，与Python的philosophy更加吻合
（2）Django
Django太重了，除了web框架，自带ORM和模板引擎，灵活和自由度不够高
Django能开发小应用，但总会有“杀鸡焉用牛刀”的感觉
Django的自带ORM非常优秀，综合评价略高于SQLAlchemy
Django自带的模板引擎简单好用，但其强大程度和综合评价略低于Jinja
Django自带ORM也使Django与关系型数据库耦合度过高，如果想使用MongoDB等NoSQL数据，需要选取合适的第三方库，且总感觉Django+SQL才是天生一对的搭配，Django+NoSQL砍掉了Django的半壁江山
Django目前支持Jinja等非官方模板引擎
Django自带的数据库管理app好评如潮
Django非常适合企业级网站的开发：快速、靠谱、稳定
Django成熟、稳定、完善，但相比于Flask，Django的整体生态相对封闭
Django是Pythonweb框架的先驱，用户多，第三方库最丰富，最好的Python库，如果不能直接用到Django中，也一定能找到与之对应的移植
Django上手也比较容易，开发文档详细、完善，相关资料丰富
Django自己就可以运行，为什么要部署到apache
一般是动静分离，容器隐藏，长期以来形成的Web应用部署习惯。像Django的runserver那个是真的没法做生产环境，那个不稳定。而且既不是gunicon的异步调度也不是uwsgi的多进程。
用Django开发web后端,真的比SpringBoot要省事吗?用Django开发web后端并不比SpringBoot要省事。
spring好处就是当你需要消息队列，或者服务注册发现，配置中心等等的时候配置比较方便，如果不考虑微服务，springboot也只是比java世界里面其他的方便而已。
而python世界想要集成上述几个功能并且达到一定的生产级别是要比spring麻烦的多。
从性能上讲，看过一些测评，spring因为替用户做了很多类型推断的事情，纯性能在java世界也就是稀烂。
python如果不是一开始就上pypy，那就是一个jit的性能差距，大概就是十倍吧。
最后讨论下针对软件开发。
java它就是消耗代码，完成同样功能谁需要写的代码更多就更耗时，显然go是要少些不少代码。
而我的理解上，python需要1完成的东西go得1.5以上java到2以上，显然耗费的时间也就是基于这个比例。
对于个人心智负担范围内的项目，我是没什么理由选择java的，因为代码行数就是时间，时间就是金钱。
而对于不写测试设计稀烂的项目，这锅java也背不住。所以吧，如果不是个大项目，感觉并不太需要java出马以及，除非是有些必然要选择的原因。
至于大项目，这事我还没真没啥概念，大致统计了下以前项目的有效代码，不算注释第三方库，现在公司两三年的项目多端前后台加起来也就是20来万行。这也就算是我碰到现在规模最大的了。
剩下的曾经有个创业项目做了三个月差不多前后台也就是三万多行。
最后说结论吧，项目小，周期短，投入少，还是就django吧。
django框架介绍
Django是高水准的Python编程语言驱动的一个开源模型．视图，控制器风格的Web应用程序框架，它起源于开源社区。使用这种架构，程序员可以方便、快捷地创建高品质、易维护、数据库驱动的应用程序。这也正是OpenStack的Horizon组件采用这种架构进行设计的主要原因。
另外，在Django框架中，还包含许多功能强大的第三方插件，使得Django具有较强的可扩展性。Django项目源自一个在线新闻Web站点，于2005年以开源的形式被释放出来。
Django框架的核心组件有：
1、用于创建模型的对象关系映射。
2、为最终用户设计较好的管理界面。
3、URL设计。
4、设计者友好的模板语言。
5、缓存系统。
Django(发音：[`d?ɡ])是用python语言写的开源web开发框架(opensourcewebframework)，它鼓励快速开发,并遵循MVC设计。Django遵守BSD版权，初次发布于2005年7月,并于2008年9月发布了第一个正式版本1.0。
Django根据比利时的爵士音乐家DjangoReinhardt命名，他是一个吉普赛人，主要以演奏吉它为主，还演奏过小提琴等。
由于Django在近年来的迅速发展，应用越来越广泛，被著名IT开发杂志SDTimes评选为2013SDTimes100，位列“API、库和框架”分类第6位，被认为是该领域的佼佼者。
学python可以做什么1WEB开发
在国内，豆瓣一开始就使用Python作为web开发基础语言，知乎的整个架构也是基于Python语言，这使得web开发这块在国内发展的很不错。
尽管目前Python并不是做Web开发的首选，但一直都占有不可忽视的一席。Python中有各类Web框架，无论是简单而可以自由搭配的微框架还是全功能的大型MVC框架都一应俱全，这在需要敏捷开发的Web项目中也是十分具有优势的。广泛使用（或曾经广泛使用）Python提供的大型Web服务包括知乎、豆瓣、Dropbox等网站。加之Python本身的“胶水”特性，很容易实现在需要大规模性能级计算时整合其它语言，同时保留Web开发时的轻便快捷。
除此之外，Python中还有大量“开箱即用”的模块，用于与各种其它网站的对接等相关功能。如果希望开发个微信公众号相关功能，wechat-sdk/weixin-python等包，能够使你几乎完全不用管文档中提及的各种服务器交互细节，专注于功能实现即能完成开发。
目前，国内的Pythonweb开发主要有两个技术栈：
（1）Django
Django是一个高级的敏捷web开发框架，如果学会了，撸一个网站很快。当然如果纯粹比撸网站的速度，基于ruby的Rubyonrails显然更快，但是Django有一个优势就是性能优秀，更适合国内网站的应用场景。国外的著名社区Pinterest早期也是基于Django开发的，承受了用户快速增长的冲击。所以说如果你想快速开发一个网站，还能兼顾APP客户端的API调用需求，Django是可以信赖的。
（2）Flask
相对于Django，Flask则是一个轻量级的web框架，Flask的最大的优势是性能优越，适合配合手机客户端开发后台API服务。国内基于Flask的RestfulAPI服务这快很火，也是需求最大的。知名的比如百度、网易、小米、陌陌等等很多公司都有基于Flask的应用部署。当然，如果你想做一个传统的web网站，还是建议使用Django，Flask的优势是后端、API，不适合构建全功能网站。
2网络爬虫
网络爬虫是Python比较常用的一个场景，国际上，google在早期大量地使用Python语言作为网络爬虫的基础，带动了整个Python语言的应用发展。以前国内很多人用采集器搜刮网上的内容，现在用Python收集网上的信息比以前容易很多了。
Python在这个方面有许多工具上的积累，无论是用于模拟HTTP请求的Requests、用于HTMLDOM解析的PyQuery/BeautifulSoup、用于自动化分布式爬取任务的Scrapy，还是用于最简化数据库访问的各种ORM，都使得Python成为数据爬取的首选语言之一。特别是，爬取后的数据分析与计算是Python最为擅长的领域，非常容易整合。目前Python比较流行的网络爬虫框架是功能非常强大的scrapy。
3人工智能与机器学习
人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现，为什么呢？
因为Python足够动态、具有足够性能，这是AI技术所需要的技术特点。比如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。
早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。
而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码，即可借助底层实现，方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。
值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库，从而实现功能和性能上的扩展，这样的大规模计算中，让开发者更关注逻辑于数据本身，而从内存分配等繁杂工作中解放出来，是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。
4数据分析处理
数据分析处理方面，Python有很完备的生态环境。“大数据”分析中涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，Python中都有成熟的模块可以选择完成其功能。对于Hadoop-MapReduce和Spark，都可以直接使用Python完成计算逻辑。这无论对于数据科学家还是对于数据工程师而言都是十分便利的。
5服务器运维及其它小工具
Python对于服务器运维而言也有十分重要的用途。由于目前几乎所有Linux发行版中都自带了Python解释器，使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择。Python中也包含许多方便的工具，从调控ssh/sftp用的paramiko，到监控服务用的supervisor，再到bazel等构建工具，甚至conan等用于C++的包管理工具，Python提供了全方位的工具集合，而在这基础上，结合Web，开发方便运维的工具会变得十分简单。
更有意思的是，Python社区的开发者们还制作了诸如itchat这样的开发工具包，你大可以用微信来管理服务器或是各种服务的运行。想想看，一个微信机器人，能够在出现异常时，又或者每天固定时刻汇报服务器或是程序运行情况，甚至包含用matplotlib/seaborn绘制的图表，一目了然，而你对它发上简简单单一句话，即可完成对服务器的调整。
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6桌面程序
Python也可以用于桌面软件开发（如sublimetext等），甚至移动端开发（参看kivy）。Python简洁方便，各种工具包齐全的环境，能大幅度减少开发者的负担。著名的UI框架QT有Python语言的实现版本PyQT。Python简单易用的特性加上QT的优雅，可以很轻松的开发界面复杂的桌面程序，并且能轻松实现跨平台特性。
7多媒体应用
可以用Python里面的PIL、Piddle、ReportLab等模块对图象、声音、视频、动画等进行处理，还可以用Python生成动态图表和统计分析图表。另外，还可以利用PyOpenGl模块非常快速有效的编写出三维场景。
为什么django提示需要importpytz估计你用到这个库了，其实目前版本的Django用pip安装，默认是会安装pytz的。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于django为什么要移植的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
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