从GitHub中整理出的一些最受欢迎的Python开源框架。这些框架包括事件I/O，OLAP，Web开发，高性能网络通信，测试，爬虫等。Django：PythonWeb应用开发框架
Django应该是最出名的Python框架，是一个开放源代码的Web应用框架，采用了MTV的框架模式，即模型M，模板T和视图V。Django是走大而全的方向，它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。
Django的优势之一是只需要单独的安装包来安装。其他的一些类似的框架需要下载很多组件才能开始工作。而且，Django还有完善的保持更新的文档。
Diesel：基于Greenlet的事件I/O框架
Diesel提供一个整洁的API来编写网络客户端和服务器。支持TCP和UDP。非阻塞I/O使得diesel非常快速并且容易扩展，提供一个整洁的API来编写网络客户端和服务器。
Flask：一个用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。
Flask有以下特点：
内建的单元测试支持
模板使用Jinjia2
大量文档
客户端会话使用安全cookies
开发服务器和调试器
Restful请求
与WSGI 1.0兼容
基于unicode
大量的扩展Flask是一个年轻的框架，2010年诞生，Flask的目标是不给程序员强加限制，允许你使用自己的数据库对象关系映射，模板引擎，会话中间件以及你的项目所需的其他组件，在我看来这就是这个微框架的用意。我想说像Flask这样的框架更适合有经验的开发者，并不是小规模应用程序所必须的，当然，如果你只想做一个简单的REST API，那么Flask当然再好不过了。Cubes：轻量级PythonOLAP框架
Cubes是一个轻量级Python框架，包含OLAP、多维数据分析和浏览聚合数据（aggregateddata）等工具。
Kartograph.py：创造矢量地图的轻量级Python框架
Kartograph是一个Python库，用来为ESRI生成SVG地图。Kartograph.py目前仍处于beta阶段，你可以在virtualenv环境下来测试。
Pulsar：Python的事件驱动并发框架
是一个来自eBay的高扩展性、高可用性、基于事件驱动的开源实时分析平台和流处理框架,它能够实时收集和处理用户行为和业务事件。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。
Web2py：全栈式Web框架
Web2py是一个为Python语言提供的全功能Web应用框架，允许开发者快速创建动态交互式的网站。它的设计目标是消除拖慢开发的大量重复编程任务，比如创建基本的表格，在最初是作为工具开发的。旨具有快速、安全以及可移植的数据库驱动的应用，兼容GoogleAppEngine。
web2py的一些优点包括：
容易使用——作为一个鲁棒的全栈式框架，它无需其他依赖就可以工作，容易学习和部署，安装也无需任何配置文件，一旦下载完成，安装完毕，就可以用了。开发者会获得一个数据库，一个基于web的IDE，web服务器以及一个有多个核心对象组成的强大API。
安全性出色——Web2py的模板语言减少了***使用跨站脚本的危险，抽象层在创建表单时有表单域有效性检查，避免SQL注入，也阻止了跨站请求伪造***（csrf***）。会话被存储在服务器上，阻止坏的执行者把浏览器cookie弄乱，并且每个密码都是哈希后存储的。web2py的一些缺点包括：
在常规基础上使用管理的接口不太容易
管理的接口没有权限
没有内建的单元测试支持
开发速度迅速，所有的函数都有缺省行为，表单时自动生成的，高层次的小部件和应用网格都是内建的。Falcon：构建云API和网络应用后端的高性能Python框架
Falcon是一个构建云API的高性能Python框架，它鼓励使用REST架构风格，尽可能以最少的力气做最多的事情。
Dpark：Python版的Spark
DPark是Spark的Python克隆，是一个Python实现的分布式计算框架，可以非常方便地实现大规模数据处理和迭代计算。DPark由豆瓣实现，目前豆瓣内部的绝大多数数据分析都使用DPark完成，正日趋完善。
Buildbot：基于Python的持续集成测试框架
Buildbot是一个开源框架，可以自动化软件构建、测试和发布等过程。每当代码有改变，服务器要求不同平台上的客户端立即进行代码构建和测试，收集并报告不同平台的构建和测试结果。
Zerorpc：基于ZeroMQ的高性能分布式RPC框架
Zerorpc是一个基于ZeroMQ和MessagePack开发的远程过程调用协议（RPC）实现。和Zerorpc一起使用的ServiceAPI被称为zeroservice。Zerorpc可以通过编程或命令行方式调用。
Bottle：微型PythonWeb框架
Bottle是一个简单高效的遵循WSGI的微型pythonWeb框架。说微型，是因为它只有一个文件，除Python标准库外，它不依赖于任何第三方模块。
Tornado：异步非阻塞IO的PythonWeb框架
Tornado的全称是ToradoWebServer，是一种 Web 服务器软件的开源版本，同时也是一个PythonWeb的开发框架。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。
特点：
作为Web框架，是一个轻量级的Web框架，类似于另一个Python web框架Web.py，其拥有异步非阻塞IO的处理方式。
作为Web服务器，Tornado有较为出色的抗负载能力，官方用nginx反向代理的方式部署Tornado和其它Python web应用框架进行对比，结果最大浏览量超过第二名近40%。webpy：轻量级的PythonWeb框架
webpy的设计理念力求精简（Keepitsimpleandpowerful），源码很简短，只提供一个框架所必须的东西，不依赖大量的第三方模块，它没有URL路由、没有模板也没有数据库的访问。
Scrapy：Python的爬虫框架
Scrapy是一个使用Python编写的，轻量级的，简单轻巧，并且使用起来非常的方便
Numpy：开源的Python科学计算库
是一个开源的、高性能的Python数值计算库为提高运算效率，提供了python对多维数组对象的支持：ndarray，具有矢量运算能力，快速、节省空间。numpy支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。