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https://blog.csdn.net/shudaqi2010/article/details/71172683

Gunicorn（绿色独角兽）是一个被广泛使用的高性能的python Wsgi http server，只支持在Unix系统上运行，移植自Ruby的unicorn（独角兽）项目。使用pre-fork master-worker模型（在gunicorn中，master被称为arbiter），具有使用非常简单，轻量级的资源消耗，以及高性能等特点。

Gunicorn服务器作为wsgi app的容器，能够与各种Web框架兼容（flask，django等）,得益于gevent等技术，使用Gunicorn能够在基本不改变wsgi app代码的前提下，大幅度提高wsgi app的性能。

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django amdin是django提供的一个后台管理页面，改管理页面提供完善的html和css，使得你在通过Model创建完数据库表之后，就可以对数据进行增删改查，而使用django admin 则需要以下步骤：

  • 创建后台管理员
  • 配置url
  • 注册和配置django admin后台管理页面
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  • 跨站请求
  • Cookie
  • Session
  • 缓存
  • 分页
  • 序列化
  • 信号
  • Mixin
  • django邮件配置
  • xss过滤
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在Python交互式解释器中输入import this就会显示Tim Peters的The Zen of python

读一读Python之禅，你就明白Python为什么如此迷人。

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Django框架Form知识点

Django的Form主要具有一下几大功能：

  • 生成HTML标签
  • 验证用户数据（显示错误信息）
  • HTML Form提交保留上次提交数据
  • 初始化页面显示内容

创建Form类时，主要涉及到字段和插件，字段用于对用户请求数据的验证，插件用于自动生成HTML;

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Django框架中Model知识点

  • db first: 自己再数据库先创建表结构，然后再连接数据库，在本地生成类
  • code first: 先写数据量对应类，然后执行命令通过类生成数据库 
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m = models.TB
m.objects.create()
m.objects.create(**{})
obj = models.TB()
obj.save()

m.objects.all()[3:10]
m.objects.all()
m.objects.update()
m.objects.delete()
m.objects.values()
m.objects.values_list()
m.objects.get()
m.objects.filter()
m.objects.filter(**{})
m.objects.filter(单下划线id)
m.objects.filter(双下划线跨表)
m.objects.filter().update()
m.objects.filter().first()
m.objects.filter().count()
m.objects.filter(id__gt=1)
m.objects.filter(id__lt=1)
m.objects.filter(id__gte=1)
m.objects.filter(id__lte=1)
m.objects.filter(id__range=[1,2])
m.objects.filter(id__in=[1,2])
m.objects.all().order_by()
m.objects.distinct()
# 多对多
obj.set()
obj.add()
obj.remove()
obj.all()
obj.fk.name
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Python的WEB框架有Django、Tornado、Flask 等多种，Django相较与其他WEB框架其优势为：大而全，框架本身集成了ORM、模型绑定、模板引擎、缓存、Session等诸多功能。

  • django基础
  • 配置文件
  • 路由
  • Template
  • Model
  • Form
  • 中间件
  • Admin
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Celery是一个基于python开发的一个简单、灵活、可靠的处理大量任务的分布式异步消息任务队列，通过它可以轻松的实现任务的异步处理，它不仅支持实时处理也支持任务调度，如果你的业务场景中需要用到异步任务，就可以考虑使用celery。

Celery在执行任务时需要通过一个消息中间件来接收和发送任务消息，以及存储任务结果，一般使用rabbitMQ or Redis

  • 简单：一单熟悉了celery的工作流程后，配置和使用还是比较简单的
  • 高可用：当任务执行失败或执行过程中发生连接中断，celery会自动尝试重新执行任务
  • 快速：一个单进程的celery每分钟可处理上百万个任务
  • 灵活：几乎celery的各个组件都可以被扩展及自定制
  • 支持使用任务队列的方式在分布的机器/进程/线程上执行任务调度

Celery基本工作流程图

组成部分

  • user: 用户程序，用于告知celery去执行一个任务。
  • Celery Beat: 任务调度器，自带的
  • Celery Worker: 执行任务的消费者，处理任务，通常设置多个
  • Broker: 消息代理，就是任务队列，用来存放任务，如RabbitMQ或Redis
  • Producer: 任务生产者，要执行的函数加上`@app.task`
  • Result Backend: 结果保存，如redis
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