1.Gevent源码剖析（二）：Gevent 运行原理
2.除了django还有什么框架？
3.django如何执行exe文件(2023年最新分享)
4.初学Python，源码有哪些Pythonic的安装源码推荐阅读
5.解锁！玩转 HelloGitHub 的源码新姿势

Gevent源码剖析（二）：Gevent 运行原理

       Gevent的运行原理在python2.7.5版本下，涉及多个关键概念。安装简单来说，源码它通过Greenlet类和Hub事件循环实现并发执行。安装pc h5源码商城以下是源码核心步骤：

       首先，通过导入gevent模块，安装引入其初始化设置，源码greenlet的安装运行函数通过gevent.spawn()方法注册到Hub，这个过程包括获取Hub实例、源码初始化greenlet并保存函数和参数。安装get_hub()利用线程局部存储保证Hub的源码多线程一致性。

       接着，安装greenlet通过g.start()注册到事件循环，源码回调事件由switch()控制，而不是直接运行函数，实现了协程的切换。Gevent提供了join()和joinall()两个入口，其中joinall()控制了整个流程。

       在详细流程中，iwait()函数扮演重要角色，通过创建Waiter对象，将协程的switch()链接到目标，通过waiter.get()控制协程执行和返回。Hub事件循环与运行协程通过waiter.get()和waiter.switch()协同工作，实现了并发执行。

       目标协程的执行涉及事件循环的启动，通过Cython调用libev库执行。目标函数在run()中执行，并通过_report_result()和_report_error()处理结果或异常。"绿化"函数是实现并发的关键，它们允许在等待I/O操作时释放控制权，从而实现多任务并发。

       总的来说，Gevent的运行涉及复杂的协程调度和事件驱动，虽然本文仅触及表面，但其背后的并发机制和技术细节更为丰富，包括异常处理和大量"绿化"函数的使用，这将在后续深入探讨。

除了django还有什么框架？

       导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关除了django还有什么框架的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。

python都有哪些框架？

       1、Django

       谈到Python框架，我们第一个想到的应该就是Django。Django作为一个Python

       Web应用开发框架，可以说是一个被广泛使用的全能型框架。Django的目的是为了让开发者能够快速地开发一个网站，因此它提供了很多模块。另外，Django最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。它与其他框架最大的区别就是，鲜明独特的特性，支持orm，将数据库的操作封装成为Python，对于需要适用多种数据库的.net导入源码应用来说是个比较好的特性。

       2、Flask

       Flask也被称为“microframework”，因为它使用简单的核心，用extension增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。基于他的这个特性使用者可以花很少的成本就能够开发一个简单的网站。因此，从这个角度来讲，Flask框架非常适合初学者学习。Flask框架学会以后，我们还可以考虑学习插件的使用。

       3、Scrapy

       Scrapy是一个轻量级的使用Python编写的网络爬虫框架，这也是它与其他Python框架最大的区别。因为专门用于爬取网站和获取结构数据且使用起来非常的方便，Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试等等。

       4、Diesel

       Diesel是基于Greenlet的事件I/O框架，它提供一个整洁的API来编写网络客户端和服务器。它与其他Python框架最大的区别是支持TCP和UDP。

       5、Cubes

       Cubes作为一个轻量级PythonOLAP框架，包含了OLAP、多维数据分析和浏览聚合数据等工具。

       6、Pulsar

       Pulsar是Python的事件驱动并发框架。有了pulsar，你可以写出在不同进程或线程中运行一个或多个活动的异步服务器。

       7、Tornado

       Tornado全称是ToradoWebServer，仅仅从它的名字上我们就可以知道它可以用作Web服务器，但同时它也是一个Python

       Web的开发框架。Tornado和现在的主流Web服务器框架和大多数Python框架有着明显的区别，它是非阻塞式服务器，而且速度相当快。而其他框架不支持异步处理。

       Python有哪些好的Web框架

       常见的5种Web框架：

       第一个：Django

       Django是一个开源的Web应用框架，由Python写成，支持许多数据库引擎，可以让Web开发变得迅速和可扩展，并会不断的版本更新以匹配Python最新版本，如果是新手程序员，可以从这个框架入手。

       第二个：Flask

       Flask是一个轻量级的Web应用框架，使用Python编写。基于WerkzeugWSGI工具箱和JinJa2模板引擎，使用BSD授权。

       Flask也被称为microframework，因为它使用简单的核心，用extension增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。然而Flask保留了扩增的弹性，可以用Flask-extension加入这些功能：ORM、窗体验证工具、文件上传、cmfx指标源码各种开放式身份验证技术。

       第三个：Web2py

       Web2py是一个用Python语言编写的免费的开源Web框架，旨在敏捷快速的开发Web应用，具有快速、可扩展、安全以及可移植的数据库驱动的应用，遵循LGPLv3开源协议。

       Web2py提供一站式的解决方案，整个开发过程都可以在浏览器上进行，提供了Web版的在线开发，HTML模板编写，静态文件的上传，数据库的编写的功能。其他的还有日志功能，以及一个自动化的admin接口。

       第四个：Tornado

       Tornado即是一个Webserver，同时又是一个类web.py的micro-framework，作为框架的Tornado的思想主要来源于web.PY，大家在web.PY的网站首页也可以看到Tornado的大佬Bret

       Taylor的这么一段话：“[web.pyinspiredthe]WebframeworkweuseatFriendFeed[and]thewebappframeworkthatshipswithAppEngine…”，因为这层关系，后面不再单独讨论Tornado。

       第五个：CherryPy

       CherryPy是一个用于Python的、简单而非常有用的Web框架，其主要作用是以尽可能少的操作将Web服务器与Python代码连接，其功能包括内置的分析功能、灵活的插件系统以及一次运行多个HTTP服务器的功能，可运行在最新版本的Python、Jython、android上。

pythonweb开发用什么框架

       1、Django框架

       Django是一个开放源代码的Web应用框架，由纯Python写成，是目前Python语言中主流de三大Web框架之一(flask、django、tornado)，是最容易上手的框架。

       2、Flask框架

       flask框架是python中的一个轻量级的前后端开发框架，不同于Django，flask只提供基础的功能，其他的功能需要安装各种插件。因为轻量，所以可以用来做一些小工程和低流量的开发;大型工程也可以使用flask框架，但是就需要安装很多插件。

       3、Pyramind框架

       Pyramind是一个扩展性很强且灵活的PythonWeb开发框架。上手十分容易，比较适合中等规模且边开发边设计的场景。Pyramid不提供绝对严格的框架定义，根据需求可以扩展开发，对高阶程序员十分友好。

       4、web.py框架

       web.py是一个Python的web框架，它简单而且功能强大。web.py是公开的，无论用于什么用途都是没有限制的。而且相当的小巧，应当归属于轻量级的web框架。但这并不影响web.py的ftp把源码强大，而且使用起来很简单、很直接。

       5、Tornado框架

       Tornado是一个Pythonweb框架和异步网络库，最初是在FriendFeed开发的。通过使用非阻塞网络I/O,Tornado可以扩展到数以万计的开放连接，非常适合长轮询、WebSockets和其他需要与每个用户进行长时间连接的应用程序。

       6、TurboGears框架

       TurboGears具有其他Python框架都具有的功能，但与其他框架一样没有限制，因此可以说是框架的终结者。也可以应用于简单的微体系结构项目。它感觉不像在框架中工作，而是写新的功能。

       7、CherryPy框架

       CherryPy是一个轻量级的python网络框架，用来创建网络应用。比如快速实现api接口、做网站后端这样。感觉和flask差不多。

       8、Flcon框架

       Falcon是一个最低限度的ASGI/WSGI框架，用于构建任务关键型RESTAPI和微服务，重点关注规模上的可靠性、正确性和性能。

       9、Asgineer框架

       Asgineer是一种编写异步Web应用程序的工具，使用尽可能少的抽象，同时仍然提供友好的API。

       、Bottle框架

       Bottle是一个用于Python的快速、简单和轻量级的WSGI微型网络框架。它作为单个文件模块分发，除了Python标准库之外没有任何依赖项。

python里面哪些框架有

       \

       1.Django。如楼上所说，是一个全能型框架。目前Django的使用面还是很广的，有学习的价值，但是不建议初学者学习，因为要学习的东西太多了，一下子难以吸收会失去兴趣。当然，Django的目的是为了让开发者能够快速地开发一个网站，它提供了很多模块，其中我最喜欢的就是admin模块，your.site.com/admin就进入了网站的后台（内置的哦~）方便地对数据进行操作，等等。。。。因此，如果对Django熟悉的话，papapa一下子就写好一个网站的原型了。

       2.Tornado。传说中性能高高的框架。Tornado是一个很好的框架，支持异步处理的转发系统源码功能，这是它的特点，其他框架不支持。另外一点是，Tornado的设计似乎更注重RESTfulURL。但Tornado提供了网站基本需要使用的模块外，剩下的则需要开发者自己进行扩展。例如数据库操作，虽然内置了一个database的模块（后来独立出去了，现在叫做torndb，bdarnell/torndb·GitHub）但是不支持ORM，快速开发起来还是挺吃力的。如果需要ORM支持的话，还需要自己写一层将SQLAlchemy和Tornado联系起来，而且这里还有一个坑。

       BTW：知乎就是基础Tornado开发的。

       3.Bottle。Bottle和Flask都属于轻量级的Web框架。但是Bottle似乎落寞了。我觉得跟他的API设计有关系。个人认为Bottle使用起来不那么顺手，因此也用得少。这里不做太多介绍。

       4.web.py。也是很轻的一个框架，使用不多，也不做介绍。

       5.web2py。我看楼上都没有对这个框架做介绍。这个框架是Google在web.py基础上二次开发而来的，兼容GAE。性能据说很高，曾经用他来做自己的主页，感觉也还不错。缺点同样是对扩展支持不太好，需要自己进行扩展。

       6.Quixote。著名的豆瓣就是基于Quixote开发的。跟上面几个框架不同，Quixote的路由会有些特别。另外Quixote的性能据说也好。

Python三大web框架分别是什么哪个更好

       导读目前，Python比较火的三大web框架有Django、Flask和Tornado，要论这三个Web框架哪个更好的话，建议一点，Django帮我们事先搭建了好多，上手会快一些，学习的话可以先从Django学起，然后再学习Flask和Tornado，下面我们就来具体了解一下Python三大web框架的详情。

       1、Django

       Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MTV的框架模式，即模型M，模板T和视图V。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的，即是CMS(内容管理系统)软件。

       2、Flask

       Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。其WSGI工具箱采用Werkzeug，模板引擎则使用Jinja2

       。Flask使用BSD授权。

       Flask也被称为“microframework”，因为它使用简单的核心，用extension

       增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。

       Flask很轻，花很少的成本就能够开发一个简单的网站。非常适合初学者学习。Flask框架学会以后，可以考虑学习插件的使用。例如使用WTForm+

       Flask-WTForm来验证表单数据，用SQLAlchemy+Flask-SQLAlchemy来对你的数据库进行控制。

       3、Tornado

       Tornado是一种Web服务器软件的开源版本。Tornado和现在的主流Web服务器框架(包括大多数Python

       的框架)有着明显的区别：它是非阻塞式服务器，而且速度相当快。

       得利于其非阻塞的方式和对epoll的运用，Tornado每秒可以处理数以千计的连接，因此Tornado是实时Web服务的一个

       理想框架。

       关于Python三大web框架的简单介绍，就给大家分享到这里了，当然学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚，希望大家抓紧时间进行学习吧。

PythonWeb开发比较流行的框架都有什么？

       目前Python流行的Web框架包括：Django、Flask和Tornado。框架把构建Web应用的通用的代码进行了封装，把相应的模块组织起来，使用Web框架可以更轻松、快捷的创建web应用，不用去关注一些底层细节。

       1、Django框架

       Django是基于Python的免费和开放源代码Web框架，它遵循模型-模板-视图(MTV)体系结构模式。它由DjangoSoftwareFoundation(DSF)维护，这是一个由非营利组织成立的独立组织。Django对基础的代码进行了封装并提供相应的API，开发者在使用框架是直接调用封装好的API可以省去很多代码编写，从而提高工作效率和开发速度。

       Django的设计理念如下：

       ①松耦合——Django的目标是使堆栈中的每个元素彼此独立。

       ②更少的编码——更少的代码，因此可以快速开发。

       ③不重复自己(DRY)——一切都应该只在一个地方开发，而不是一次又一次地重复。

       ④快速开发——Django的理念是尽一切可能促进超快速开发。

       ⑤简洁的设计——Django严格按照自己的代码维护简洁的设计，并易于遵循最佳的Web开发实践。

       Django的一些优势如下：

       ①对象关系映射(ORM)支持——Django在数据模型和数据库引擎之间建立了桥梁，并支持包括MySQL，Oracle，Postgres等在内的大量数据库系统。

       ②多语言支持——Django通过其内置的国际化系统支持多语言网站。因此，您可以开发支持多种语言的网站。

       ③框架支持——Django内置了对Ajax，RSS，缓存和其他各种框架的支持。

       ④GUI——Django为管理活动提供了一个很好的即用型用户界面。

       ⑤开发环境——Django带有轻量级的Web服务器，以促进端到端应用程序的开发和测试。

       ⑥Django是PythonWeb框架。和大多数现代框架一样，Django支持MVC模式。

       2、Flask框架

       Flask是Python编写的一种轻量级(微)的Web开发框架，只提供Web框架的核心功能，较其他类型的框架更为的自由、灵活、更加适合高度定制化的Web项目。Flask在功能上面没有欠缺，只不过更多的选择及功能的实现交给了开发者去完成，因此Flask对开发人员的水平有了一定的要求。

       3、Tornado框架

       在之前的学习过程当中，学习过了Flask和Django这两个PythonWeb框架，现在来认识一个更加复杂但是高效的PythonWeb框架:Tornado。

       Tornado是Python编写的一个强大的可扩展的Web服务器，在处理高网络流量的时候表现的足够强大，但是在创建的时候，和Flask类似又足够轻量，并且可以被用到大量的工具当中。相对于其他的框架，

       Tornado有如下特点：

       1、完整的Web开发框架，和Django，Flask一样，Tornado也提供了路由映射，request上下文，基于模板的页面渲染这些功能。

       2、同样是一个高效的网络库，性能可以和Python的Twisted，Gevent等底层框架媲美，同时提供了异步IO,超时事件处理，功能，这样twisted除了做Web之外还可以做爬虫，物联网关或者游戏服务器等后台应用。

       3、提供了高效的HTTPClient,除了服务器端框架，还提供了基于异步框架的HTTP客户端

       4、提供了高效的内部服务器，Tornado的内部服务器可以直接用于生产环境

       5、完备的WebSocket支持

       关于Python的基础问题可以看下这个网页的视频教程，网页链接，希望我的回答能帮到你。

       结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于除了django还有什么框架的全部内容了，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。

django如何执行exe文件(年最新分享)

       导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于django如何执行exe文件的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

C:\Python\Django\setup.py'>Django安装问题，我在cmd上输入如下：C:Users\Adiministrator>C:\Python\Django\setup.py

       首先你要明白这个命令是分三部分的，第一个是启动Python来执行文件，第二个是执行的文件名(setup.py)，第三个是参数（install）。C:\python\django\python是不能执行的，因为在那个目录下并没有叫Python.exe的可执行文件。正确的写法应该是：

       c:\python\pythonc:\python\django\setup.pyinstall

       或者直接c:\python\django\setup.pyinstall，这个在Windows下应该也是可以的，因为py文件默认是用python打开的。在这种情况下，还可以先键入cdc:\python\django，进入这个目录，然后再执行setup.pyinstall

       Django非常棒，我也正在学。

       Django源码阅读(一)项目的生成与启动

       诚实的说，直到目前为止，我并不欣赏django。在我的认知它并不是多么精巧的设计。只是由功能堆积起来的"成熟方案"。但每一样东西的崛起都是时代的选择。无论你多么不喜欢，但它被需要。希望有一天，python能有更多更丰富的成熟方案，且不再被诟病性能和可维护性。（屁话结束）

       取其精华去其糟粕，django的优点是方便，我们这次源码阅读的目的是探究其方便的本质。计划上本次源码阅读不会精细到每一处，而是大体以功能为单位进行解读。

       django-adminstartprojectHelloWorld即可生成django项目，命令行是exe格式的。

       manage.py把参数交给命令行解析。

       execute_from_command_line()通过命令行参数，创建一个管理类。然后运行他的execute()。

       如果设置了reload，将会在启动前先check_errors。

       check_errors()是个闭包，所以上文结尾是(django.setup)()。

       直接看最后一句settings.INSTALLED_APPS。从settings中抓取app

       注意，这个settings还不是我们项目中的settings.py。而是一个对象，位于django\conf\__init__.py

       这是个Settings类的懒加载封装类，直到__getattr__取值时才开始初始化。然后从Settings类的实例中取值。且会讲该值赋值到自己的__dict__上（下次会直接在自己身上找到，因为__getattr__优先级较低）

       为了方便debug，我们直接写个run.py。不用命令行的方式。

       项目下建个run.py，模拟runserver命令

       debug抓一下setting_module

       回到setup()中的最后一句apps.populate(settings.INSTALLED_APPS)

       开始看apps.populate()

       首先看这段

       这些App最后都会封装成为AppConfig。且会装载到self.app_configs字典中

       随后，分别调用每个appConfig的import_models()和ready()方法。

       App的装载部分大体如此

       为了方便debug我们改写下最后一句

       res的类型是Commanddjango.contrib.staticfiles.management.commands.runserver.Commandobjectat0xEDA0

       重点是第二句，让我们跳到run_from_argv()方法，这里对参数进行了若干处理。

       用pycharm点这里的handle会进入基类的方法，无法得到正确的走向。实际上子类Commond重写了这个方法。

       这里分为两种情况，如果是reload重载时，会直接执行inner_run()，而项目启动需要先执行其他逻辑。

       django项目启动时，实际上会启动两次，如果我们在项目入口(manage.py)中设置个print，会发现它会打印两次。

       第一次启动时，DJANGO_AUTORELOAD_ENV为None，无法进入启动逻辑。会进入restart_with_reloader()。

       在这里会将DJANGO_AUTORELOAD_ENV置为True，随后重启。

       第二次时，可以进入启动逻辑了。

       这里创建了一个django主线程，将inner_run()传入。

       随后本线程通过reloader.run(django_main_thread)，创建一个轮询守护进程。

       我们接下来看django的主线程inner_run()。

       当我们看到wsgi时，django负责的启动逻辑，就此结束了。接下来的工作交由wsgi服务器了

       这相当于我们之前在fastapi中说到的，将fastapi的app交由asgi服务器。(asgi也是django提出来的，两者本质同源)

       那么这个wsgi是从哪来的？让我们来稍微回溯下

       这个settings是一个对象，在之前的操作中已经从settings.py配置文件中获得了自身的属性。所以我们只需要去settings.py配置文件中寻找。

       我们来寻找这个get_wsgi_application()。

       它会再次调用setup()，重要的是，返回一个WSGIHandler类的实例。

       这就是wsgiapp本身。

       load_middleware()为构建中间件堆栈，这也是wsgiapp获取setting信息的唯一途径。导入settings.py，生成中间件堆栈。

       如果看过我之前那篇fastapi源码的，应该对中间件堆栈不陌生。

       app入口→中间件堆栈→路由→路由节点→endpoint

       所以，wsgiapp就此构建完毕，服务器传入请求至app入口，即可经过中间件到达路由进行分发。

如何执行python第三方包windowsexe格式

       python第三方包的windows安装文件exe格式，这上面有很多python第三方包的二进制安装文件，包括位和位的。下载安装就ok了！

       这下面有很多python第三方包的二进制安装文件，包括位和位的。下载安装就ok了！

       包括了mysqldb,ldap等。

       Indexbydate:

       fiona

       scikit-image

       netcdf4

       mercurial

       scikits.audiolab

       numba

       llvmpy

       python-igraph

       rpy2

       numpy

       opencv

       zope.interface

       sfepy

       quantlib

       gdal

       imread

       django

       psychopy

       cx_freeze

       msgpack

       regex

       cellcognition

       vigra

       scikit-learn

       pytables

       h5py

       blender-mathutils

       htseq

       bioformats

       simplejson

       pyzmq

       mako

       simpleitk

       qimage2ndarray

       ujson

       vlfd

       libsvm

       liblinear

       cgkit

       scipy

       distribute

       noise

       theano

       pyalembic

       openimageio

       pyaudio

       pymca

       pyamg

       pgmagick

       lxml

       steps

       sqlalchemy

       cffi

       biopython

       python-ldap

       pycurl

       nipy

       nibabel

       pygments

       mahotas

       py-postgresql

       pyamf

       planar

       holopy

       pyvisa

       jcc

       polymode

       polygon

       cython

       pyropes

       llist

       shapely

       vtk

       pymongo

       libpython

       meshpy

       pandas

       umysql

       epydoc

       coverage

       cheetah

       pyrxp

       pybluez

       pythonmagick

       bsdiff4

       pymssql

       pymol

       boost.python

       orange

       requests

       pywcs

       python-sundials

       pymix

       pyminuit

       pylzma

       pyicu

       assimulo

       basemap

       pygraphviz

       pyproj

       mpi4py

       spyder

       pytz

       pyfits

       mysql-python

       pygame

       pycparser

       twisted

       pil

       qutip

       openexr

       nipype

       python-snappy

       visvis

       docutils

       pyhdf

       pyqwt

       kivy

       scikits.umfpack

       psycopg

       ets

       guiqwt

       veusz

       pyqt

       pyside

       dpmix

       py-fcm

       scikits.hydroclimpy

       smc.freeimage

       scipy-stack

       ipython

       nose

       mxbase

       numexpr

       pyyaml

       ode

       virtualenv

       aspell_python

       tornado

       pywavelets

       bottleneck

       networkx

       statsmodels

       pylibdeconv

       pyhook

       lmfit

       slycot

       ndimage

       scikits.scattpy

       cvxopt

       pymc

       pysparse

       scikits.odes

       matplotlib

       vpython

       pycuda

       pyopencl

       pymvpa

       pythonnet

       cld

       mod_wsgi

       nltk

       python-levenshtein

       rtree

       pywin

       scientificpython

       sympy

       thrift

       pyopengl-accelerate

       mdp

       pyopengl

       gmpy

       reportlab

       natgrid

       scikits.vectorplot

       pyreadline

       milk

       blosc

       pycogent

       pip

       gevent

       scons

       carray

       python-dateutil

       jinja2

       markupsafe

       jsonlib

       pysfml

       fonttools

       silvercity

       console

       python-cjson

       pycluster

       cdecimal

       pytst

       autopy

       sendkeys

       ceodbc

       fipy

       psutil

       pyephem

       pycifrw

       blist

       line_profiler

       pydbg

       bitarray

       pyglet

       python-lzo

       faulthandler

       delny

       pyexiv2

       ilastik

       twainmodule

       scitools

       pyspharm

       casuarius

       pyodbc

       greenlet

       nitime

       pylibtiff

       mmtk

       pycairo

       pysqlite

       curses

       videocapture

       bazaar

       nlopt

       trfit

       libsbml

       oursql

       sphinx

       cellprofiler

       py2exe

       re2

       liblas

       cgal-python

       pymedia

       ffnet

       pyfftw

       libxml-python

       pyfltk

       pymex

       pymatlab

       zodb3

       mmlib

       pygtk

       pyserial

       babel

       scikits.ann

       scikits.delaunay

       numeric

       pulp

       nmoldyn

       pymutt

       iocbio

       jpype

       wxpython

       pybox2d

       dipy

       mmseg

       pynifti

       scikits.samplerate

       scikits.timeseries

       vitables

       quickfix

如何将django1.7程序打包成exe程序

       .官网下载对应的pyinstall工具，我下载的是PyInstaller-3.2.1.zip并解压

       2.通过cmd跳转到pyinstaller目录并执行setup.pyinstall进行安装.这时会向你的python路径安装必要的第三方包，当然细节可以不用关心

       3.安装成功后就可以使用了。

       TK-GUI.py是我的源程序

       结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于django如何执行exe文件的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～

初学Python，有哪些Pythonic的源码推荐阅读

       1. 初学Python时，阅读Pythonic的源码是提高编程技能的有效方法。推荐从Python标准库中关于网络编程的代码开始学习。

       2. 首先，深入研究`SocketServer`模块，它为创建服务器提供了基础。同时，学习与之相关的`socket`模块，掌握TCP和UDP编程的基础知识。

       3. 接下来，关注`SocketServer`模块中的`ForkingMixIn`和`ThreadingMixIn`类，它们分别展示了forking和threading并发机制的混合使用，这是理解多线程和多进程编程的重要途径。

       4. 了解`thread`和`threading`模块，这对于管理并发执行的线程至关重要。

       5. 随后，研究`select`模块，它允许你处理I/O多路复用，这是理解操作系统如何高效处理并发I/O操作的关键。

       6. 通过学习`select`模块，你将自然过渡到对`selectors`的理解，这是Python 3.7引入的更现代的I/O多路复用API。

       7. 对于想要深入了解并发编程的初学者，可以学习`asyncore`和`asynchat`模块，它们是异步网络编程的基础。

       8. 在网络编程的基础上，如果你的兴趣在于游戏开发或实时应用，可以探索`greenlet`和`gevent`，这些库提供了协程，有助于编写高效的并发代码。

       9. 如果你对Web开发感兴趣，从`BaseHTTPServer`、`SimpleHTTPServer`和`CGIHTTPServer`开始你的学习之旅。这些模块可以帮助你理解基本的Web服务器和CGI（Common Gateway Interface）。

       . 学习`cgi`和`cgitb`模块，这对于调试和运行CGI脚本非常有用。

       . 掌握`cookielib`模块，它处理HTTP cookies，这对于处理用户会话和状态管理至关重要。

       . 阅读`wsgiref`模块的源码，它是一个WSGI（Web Server Gateway Interface）参考实现，有助于你理解现代Web框架的工作原理。

       . 学习如何编写自己的简单Web框架后，你可以更容易地理解并选择`Flask`、`Web.py`、`Django`或`Pyramid`等流行的Web框架。

       . 在进行Web开发时，不可避免地需要与API进行交互。因此，熟悉`/post/