python进阶-06-Selenium一个真实项目实战,还有FastAPI背景介绍

python进阶-06-Selenium一个真实项目实战和FastAPI背景介绍

一.说明

截止到目前我们已经掌握了python爬虫这一基础的基本知识,并从另外一个方向来利用爬虫帮助我们实现办公自动化,实现自动帮我们处理日常工作,这次我们利用Selenium+FastAPI搭建一个真实项目,并部署到服务器中;
本次会对FastAPI背景进行介绍,并且后续文章中均以FastAPI作为api框架开发!

二.项目背景

在工作中,我们需要每周填报研发项目耗用工时的oa,且每周重复占用时间,那么这时候如果我们利用Selenium模拟我们的操作,自动填报,然后实现接口部署到服务器上,利用Hangfrie等定时任务每周自动执行接口,实现办公自动化,是不是无形中解决了这个问题?再也不用考虑,手工填报oa?好吧,我就这么做了,并实现,现将过程记录如下。。

三.环境配置

系统:windows

python版本:3.12.6

python虚拟化环境:virtualenv

selenium +fastapi:创建自动化API接口

必要pip安装

#首选在我们下载的python 3.12.6中下载virtualenv
pytho
<think>我们正在讨论Python项目开发流程及常用框架推荐。首先,用户希望了解开发Python项目的流程以及所需的框架。根据引用[3],我们可以知道Python学习路线包括Web开发、爬虫、数据分析、人工智能等,但用户特别关注项目开发流程和框架。开发流程通常包括以下步骤:1.需求分析2.设计(系统设计、数据库设计等)3.开发(编码)4.测试5.部署6.维护在开发阶段,根据项目类型(如Web应用、桌面应用等)选择合适的框架非常重要。关于框架推荐:-对于Web开发,引用[2]和[4]提供了多个框架:Django(适合企业级应用)、Flask(轻量灵活)、FastAPI(高性能API)、Tornado(高并发)等。-对于桌面GUI应用,引用[1]和[5]提到了Kivy和Flexx等框架。因此,回答应该覆盖开发流程的步骤,并根据项目类型推荐相应的框架。同时,需要自然融入引用标记。</think>### Python项目开发流程及常用框架推荐 #### 一、Python项目开发流程 1. **需求分析** 明确项目目标,定义功能需求和非功能需求(性能/安全性等),产出需求文档[^3]。 2. **技术选型** 根据项目类型选择技术栈: - **Web项目**:选择Django/Flask/FastAPI等框架 - **桌面GUI**:选择PyQt/Kivy/Flexx等工具包[^1][^5] - **数据分析**:Pandas/NumPy/Scikit-learn 3. **系统设计** 设计架构(MVC/MVVM)、数据库模型(SQLAlchemy)、API接口(FastAPI),产出设计文档[^4]。 4. **开发实施** - 搭建虚拟环境:`python -m venv venv` - 安装依赖:`pip install -r requirements.txt` - 代码开发(建议使用Git版本控制) ```python # Flask示例 from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def home(): return "Hello World!" ``` 5. **测试阶段** - 单元测试:`unittest/pytest` - 集成测试:Selenium(Web)/ PyTest - 性能测试:Locust 6. **部署运维** - Web项目:Nginx + Gunicorn/Uvicorn[^4] - 桌面应用:PyInstaller打包 - 云部署:Docker容器化 7. **持续迭代** 监控日志、修复漏洞、功能更新(CI/CD流程) #### 二、常用框架推荐 | 项目类型 | 推荐框架 | 特点 | |----------------|-------------------------|----------------------------------------------------------------------| | **Web开发** | Django | 全功能企业级框架,内置ORM/Admin[^4] | | | Flask | 轻量灵活,适合微服务和小型项目[^2][^4] | | | FastAPI | 高性能API开发,支持异步请求[^4] | | **桌面GUI** | PyQt5 | 功能强大,跨平台,商业应用首选[^1] | | | Kivy | 跨平台,支持移动端,开源免费[^1][^5] | | | Flexx | 基于Web技术渲染,可导出为HTML[^5] | | **数据分析** | Pandas/NumPy | 数据处理基础库 | | | Scikit-learn | 机器学习标准库 | #### 三、学习资源建议 1. **系统学习路线**:参考Python全方向学习路径图[^3] 2. **框架文档**: - Django官方文档(最全面) - Flask Mega Tutorial(经典教程) - FastAPI中文文档(异步编程指南) 3. **实战项目**:从简单博客(Flask)到电商平台(Django)逐步进阶 > **选型建议**:初创项目推荐Flask(灵活快速),复杂业务选Django(开箱即用),高性能API用FastAPI,跨平台桌面应用选PyQt或Kivy[^1][^4][^5]。 ---
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