新手学flask还是django 会了django还有必要学flask吗？

会了django还有必要学flask吗？

姜戈还有一个比较完整的框架，都是自己做的。闪光灯很轻，启动迅速。一些小项目可以做。李建议我们都学习。

flask和django新手学哪个比较好？

个人建议还是学习flash吧，flash比较简单。Django也很好用

我专注于Django开发10年，从1.3到3.0，精通Django的各种插件开发，如果您有任何问题，请给我发个私人消息。

Django比spring简单，功能相同，没有区别。Django基于Python-glue语言，并且有各种库，因此没有函数限制。同时，由于Python语言的开源特性，便于二次开发和定制。，行为模型等。从房东提出的问题可以预见，房东对这个职业了解不多。

那么我就从赚钱的角度（这可能是大多数人最关心的）告诉你前端和后端的利弊。

协调：北京（因为我只知道这一点，所以我也建议我年轻的时候，应该在性价比更高的一线城市做程序员）。众生——不是那么勤劳，也不是太有天赋：从入职到转行，我基本上处于中等水平（或者可能是初级），程序员职业的工资在8-15k之间（不包括福利），在中等水平这个水平的学生，前面没有什么区别而在后台，他们中的大多数人都在写业务或申请，他们中的大多数人都是为了运气而面试。如果他们是幸运的，他们有一个低水平和高工资，但他们不是幸运的，相反；

2。进取型-非常勤奋，而且他们没有太高的天赋：

这里我给出了“勤奋”的定义，即在整个程序员的职业生涯中不断学习；

在这里每个间隔基本上都会达到准高级的阶段，而且很有可能成为高级。薪水大概在2.5-3万之间，大多数能坚持到这个阶段的人都会有坚持下去的理由，比如喜欢、爱、被生活所迫等等。在这种情况下，后端比前端更重要，因为当东西稀缺时，它总是很昂贵的。当一个公司衡量一个人的工资时，它总是从稀缺性和不可替代性的角度来考虑支付多少。其他人的孩子-既有天赋又勤奋：

现阶段的工资约为3-5万，因此我们不能仅从以前的后端角度看待这一职业。基本上是满堆的。这是基于默认情况下，你没有问题写业务。在架构方面，访谈主要集中在算法、优化、兼容性、底层等方面。所以在这个阶段，我们应该有能力成为许多事情的专家；

4。剩下的部分-请原谅我没有总结这种人，因为我想不出任何词来形容他们：

跳过它。。我对他们也不是很熟悉。它们基本上与我的代码世界是平行的；

总而言之，如果我们简单地混淆，我们可以看到哪一个容易开始，我们推荐前端。毕竟，阈值很低，单位时间早期的加速度很高。如果我们想有一个长远的计划，在这个时代，我们必须精通多种能力。无论我们专攻前端还是后端，在一定程度上，我们都是神。

Django开发后端，真的比SpringBoot要省事吗？

Django是一个用Python编写的开源web应用框架，它采用MVC模式，方便快捷地构建web应用程序；模板层用于前台交互，采集前端发送的数据；控制层用于处理用户数据，实现业务逻辑；模型层与数据库连接并保存数据；

Django使用非常方便，集成了大部分常用功能，用户无需处理会话、用户登录等应用。

web应用的前景是基于jQuery框架的。JQuery是用JavaScript脚本编写的，简化了用户编程的难度；

在构建web应用程序时，我使用easyUI框架，它集成了文本框、各种按钮等大部分控件，并具有布局功能，可以快速绘制web应用程序界面。

当我阅读时，我使用java编写web应用程序。工作之后，我接触了Python，它简单易用，可以快速构建应用程序。后来，我使用Django框架将我通常编写的小应用程序合并到一个可视化的网络运维平台中。

程序员是做前端开发好，还是后端开发好呢？

Python作为一种编程语言，近年来通过人工智能得到了迅速的发展。学习python之后，您可以选择以下方向。

1. 后台服务器。现在，这通常与整个堆栈相关联，即所谓的全包前端和后端。在这个方向上，在学习了python的基础知识之后，还需要学习前端知识、数据库知识、Linux系统相关知识，而且几乎所有做后台的人都要使用Linux系统。在学习了这些之后，我们将开始学习后端框架，如flash、Django和tornado。

2. 数据分析。这是目前一个热门的方向。在学习了python的基础知识之后，您需要学习numpy、pandas、Matplotlib、SciPy和其他数据统计分析库。当然，你必须在这方面有一些数学知识。

3. 自动操作和维护。在这个方向上，除了Python基金会，您还必须精通Linux系统。一般来说，你做Linux操作和维护。这一方向对Linux系统提出了更高的学习要求。

4. AI方向。这个方向是当前Python火爆的主要原因。但是这个方向不仅需要Python的基础，而且还需要学习各种算法，对数学有很高的要求。在熟悉了算法之后，我们开始学习各种与人工智能相关的库。NLP涉及到计算机视觉的许多领域，比如你想学习哪个方向。

学习python之后，有很多方向可供选择。首先，选择一个好的方向，然后继续学习该方向所需的技能。通过做项目指导学习，可以逐步满足工作要求。当然，工作不能停止学习，编程是需要继续学习的。来吧。

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