一、Django: Python Web应用开发框架
Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MVC的软件设计模式，即模型M，视图V和控制器C。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。并于2005年7月在BSD许可证下发布。这套框架是以比利时的吉普赛爵士吉他手Django Reinhardt来命名的。
Django 应该是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影响。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提供的方便，也意味着Django内置的ORM跟框架内的其他模块耦合程度高。应用程序必须使用Django内置的ORM，否则就不能享受到框架内提供的种种基于其ORM的便利；理论上可以切换掉其ORM模块，但这就相当于要把装修完毕的房子拆除重新装修，倒不如一开始就去毛胚房做全新的装修。Django的卖点是超高的开发效率，其性能扩展有限；采用Django的项目，在流量达到一定规模后，都需要对其进行重构，才能满足性能的要求。
二、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。
你应该使用diesel来编写你的下一个网络应用。得益于Python使得diesel语法非常整洁，发展步伐非常迅速。非阻塞I/O使得diesel非常快速并且容易扩展。greenlets使得diesel有了unwind（to(callbacks(no)))。nose使得测试变得容易。最后，Flask使得你不需要写一个新的网络框架来使用diesel。
示例
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三、Flask：一个用Python编写的轻量级Web应用框架
Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2 模板引擎。 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。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、各种开放式身份验证技术。
小插曲
Flask 的作者是 Armin Ronacher（他也是 Werkzeug 及 Jinja2 的作者。）。本来只是作者的一个愚人节玩笑，不过后来大受欢迎，进而成为一个正式的项目。
Flask 很有趣
配置简单
特性
四、Cubes：轻量级Python OLAP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（aggregated data）等工具。
Cubes的主要特性之一是它的逻辑模型，抽象物理数据并提供给终端用户层。
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五、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。
六、Pulsar：Python的事件驱动并发框架
Pulsar是一个事件驱动的并发框架，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。
应用
附带以下功能
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Socket服务器
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WSGI服务器
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JSON-RPC
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Web Sockets
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任务队列
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Shell
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测试包
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django集成
示例
对所有请求都返回“Hello World!”作为响应
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七、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，旨在敏捷快速的开发Web应用，具有快速、安全以及可移植的数据库驱动的应用，兼容Google App Engine。
Web2py目录结构
八、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。
特性
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通过URI模板和资源类的路由
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通过请求和响应类访问headers和bodies
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通过异常基类响应HTTP错误等等
基准测试
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九、Dpark：Python版的Spark
DPark是一个基于Mesos的集群计算框架(cluster computing framework)，是Spark的Python实现版本，类似于MapReduce，但是比其更灵活，可以用Python非常方便地进行分布式计算，并且提供了更多的功能以便更好的进行迭代式计算。
DPark的计算模型是基于两个中心思想的：对分布式数据集的并行计算以及一些有限的可以在计算过程中、从不同机器访问的共享变量类型。这个的目标是为了提供一种类似于global address space programming model的工具，例如OpenMP，但是我们要求共享变量的类型必须是那些很容易在分布式系统当中实现的，当前支持的共享变量类型有只读的数据和支持一种数据修改方式的累加器(accumulators)。DPark具有的一个很重要的特性：分布式的数据集可以在多个不同的并行循环当中被重复利用。这个特性将其与其他数据流形式的框架例如Hadoop和Dryad区分开来。
示例
一个word counting程序
上面的脚本可以无修改的在Mesos集群上运行，只需稍微修改一下命令行参数：
十、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。
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十一、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 Service API 被称为 zeroservice。Zerorpc 可以通过编程或命令行方式调用。
它允许你：
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不用修改代码即可显露python模块
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通过命令行远程调用这些模块
如何把你代码中的对象暴露为一个zeroservice？
运行以上代码，在另一个终端，尝试连接这个zeroservice
十二、Bottle: 微型Python Web框架
Bottle是一个简单高效的遵循WSGI的微型python Web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。
特性
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Routing：把请求映射到函数，建立简洁动态的URLs
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Templates：采用内置模板引擎，同时还支持 mako, jinja2, cheetah 等第三方模板
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Utilities：便捷地读取表单数据、上传文件、 cookies、HTTP头信息和其它 HTTP相关的元数据
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Server：内置HTTP开发服务器，并且支持 paste, fapws3, bjoern, Google App Engine, Cherrypy 或者其它任何WSGI HTTP 服务器
示例
运行上面的代码，访问http://localhost:8080/hello/bottle试试。
下载和安装
通过
或者
