django是一个用python编写的开源web应用框架，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；模型层用于连接数据库，使数据持久化；
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。
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。
希望答案能对您有所帮助
要了解大数据的数据采集过程，首先要了解大数据的数据来源。目前，大数据的数据来源主要有物联网系统、web系统和传统信息系统三种，数据采集的主要渠道就是这三种。
物联网的发展是大数据出现的重要原因之一。物联网的数据占整个大数据的90%以上，没有物联网就没有大数据。物联网中的数据大多是非结构化数据和半结构化数据。通常有两种收集方式，一种是消息，另一种是文件。在收集物联网数据时，往往需要制定一个收集策略，主要集中在两个方面，一是收集频率（时间），二是收集维度（参数）。
web系统是另一个重要的数据收集渠道。随着web2.0的发展，整个web系统覆盖了大量有价值的数据，这些数据不同于物联网的数据。web系统的数据往往是结构化的数据，而且数据的价值密度相对较高，因此通常技术公司都非常重视web系统的数据采集过程。目前，web系统的数据采集通常是通过web爬虫来实现的，爬虫可以用python或java语言编写。通过在爬虫上添加一些智能操作，爬虫还可以模拟手动数据爬虫过程。
传统信息系统也是大数据的数据源。虽然传统信息系统的数据所占比重相对较小，但由于传统信息系统数据结构清晰、可靠性高，传统信息系统的数据往往具有最高的价值密度。传统信息系统的数据收集往往与业务流程密切相关。未来，随着工业互联网的发展，工业大数据的价值将得到进一步体现。
