本文介绍了 Python 四大类常用框架。Web 开发包括 Django、Flask 和 FastAPI；数据处理涵盖 Pandas、NumPy 及 Matplotlib/Seaborn；自动化任务涉及 Scrapy、Selenium 和 Schedule；后端工具包含 Celery 和 SQLAlchemy。文章提供了各框架的核心特点、适用场景及快速上手步骤，并给出了针对不同需求的选型建议，帮助开发者根据项目规模和技术栈选择合适的 Python 框架。
Python 框架围绕实际开发场景落地，核心分为四大类：Web 开发框架、数据处理/分析/可视化框架、自动化/爬虫框架、后端服务/工具框架，覆盖绝大多数开发需求。
pip install djangodjango-admin startproject myprojectcd myproject && python manage.py runserverhttp://127.0.0.1:8000 即可看到默认页面，自带后台管理入口 http://127.0.0.1:8000/admin。from flask import Flask, jsonify
app = Flask(__name__)
# 定义 API 路由
@app.route('/api/hello', methods=['GET'])
def hello_world():
return jsonify({"code": 200, "msg": "Hello Flask!"})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True, port=5000)
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解析常见 curl 参数并生成 fetch、axios、PHP curl 或 Python requests 示例代码。 在线工具，curl 转代码在线工具，online
将字符串编码和解码为其 Base64 格式表示形式即可。 在线工具，Base64 字符串编码/解码在线工具，online
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将 Markdown（GFM）转为 HTML 片段，浏览器内 marked 解析；与 HTML 转 Markdown 互为补充。 在线工具，Markdown 转 HTML在线工具，online
将 HTML 片段转为 GitHub Flavored Markdown，支持标题、列表、链接、代码块与表格等；浏览器内处理，可链接预填。 在线工具，HTML 转 Markdown在线工具，online
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