用Python語言創(chuàng)建的Zope是Python企業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域使用最廣泛和最容易理解的內(nèi)容管理框架，這樣有意的強制程序員養(yǎng)成良好的編程習(xí)慣，其中很重要的一項就是Python的縮進規(guī)則。

在這種框架下，網(wǎng)站屬主可以非常輕松地修改網(wǎng)站的內(nèi)容而無須程序員的介入。 Zope投入實用已經(jīng)有若干年的時間了。目前，特別在歐洲地區(qū)已經(jīng)獲得了普遍的應(yīng)用。Zope在美國也贏得了廣泛的歡迎，目前對Zope的開發(fā)主要集中于簡化開發(fā)過程和進一步將功能同內(nèi)容的表示相分離。

從而再度增加了Zope的普及率，同Python一樣Zope也是開放源代碼軟件，Zope確實引入了相當(dāng)?shù)南到y(tǒng)負荷，從而在開發(fā)期間降低了系統(tǒng)的性能，但是采用某些技術(shù)可以有效地把部署網(wǎng)站時產(chǎn)生的問題最小化。 在考慮企業(yè)中的Python應(yīng)用時，有一點往往被人們所忽略了，這就是Python的變種Jython。Jython完全用Java語言編寫。

實現(xiàn)快速地開發(fā)和應(yīng)用程序測試，以遠低于Java編輯-編譯-測試的開發(fā)時間提升Java類庫的運用。Jython還緊湊地集成了Python和Java的代碼。令兩者都可以充分利用對方的優(yōu)點。而這正是Microsoft .NET的CLR技術(shù)所要實現(xiàn)的目標(biāo)之一，但今天對Python來說這一切已經(jīng)成為現(xiàn)實。

顯然，Python企業(yè)應(yīng)用的企業(yè)應(yīng)用也應(yīng)該嚴肅對待反對方的意見。反對Python作為企業(yè)級編程可行語言的主要觀點如下：
◆相比其他編程語言，比如Java，Python的開發(fā)人員少很多。
◆缺乏真正的多處理器支持。
◆缺乏商業(yè)支持。
◆軟件性能（不過各種評測都反復(fù)表明Python在大多數(shù)應(yīng)用中堪與Java媲美）。

當(dāng)然，缺乏商業(yè)支持是大多數(shù)開放源代碼技術(shù)都面臨的問題。對Python而言，一時也找不出個應(yīng)景的法子。然而，最近一些關(guān)注Python的歐洲公司新組成了一個商務(wù)團體，也許這一舉動標(biāo)志著Python發(fā)展的一個嶄新階段（請參考Python商務(wù)論壇的網(wǎng)站）。

 PHP 在企業(yè)軟件領(lǐng)域贏得了輝煌的成功，主要原因就在于其廣泛實用的產(chǎn)品門類，比如討論板、聊天服務(wù)器和分組日歷以及即時消息系統(tǒng)等。相比之下，Python提供的解決方案就少多了。

Python語言的分發(fā)版中確實包含了一些擴展的類庫，越來越多的程序員也在致力于開發(fā)等價PHP的Python工.但是考慮到市場的時間緊迫性，而且你所面臨的問題已經(jīng)有現(xiàn)成的PHP解決方案可以對付，那么PHP自然會成為你的首選。

大多數(shù)開發(fā)經(jīng)理幾乎很少了解Python。在現(xiàn)代IT領(lǐng)域的高壓力環(huán)境下，項目管理人員缺乏對Python及其工具的了解、缺乏其軟件開發(fā)方面的知識自然成為Python獲得接受的死穴。

畢竟，CIO或者開發(fā)主管受到最終勝利完成開發(fā)任務(wù)的沉重壓力。在可能的收益卻缺乏具體和誘人的證據(jù)這一現(xiàn)實條件下，大多數(shù)開發(fā)經(jīng)理寧肯選擇他們知道的東西。所以很少有人了解Python企業(yè)應(yīng)用也就不奇怪了。#t#

相比現(xiàn)有的成熟技術(shù)，比如ODBC和JDBC，Python的數(shù)據(jù)庫訪問層看起來就過于原始了。雖然這一方面也在發(fā)生變化，但是，開發(fā)部門需要平滑地接合現(xiàn)有的復(fù)雜遺留數(shù)據(jù)，同時需要快速的SQL數(shù)據(jù)庫訪問，所有這一些使其在短時期內(nèi)難以對Python表現(xiàn)出什么太大的興趣。 

不過，Python在這一領(lǐng)域發(fā)展的也很快，在半年左右的時間里，Python完全可能在其中踏上一只腳。 相比其對手語言，比如Perl、Java，在某種程度上再算上PHP，Python確實深受文檔缺乏之苦，Python企業(yè)應(yīng)用沒有廣泛、易于獲得的文檔和圖書。市面上冠以PHP標(biāo)題的圖書數(shù)量幾乎是Python的兩倍多；而Prel就更多了，它有400多種呢！ 

Python企業(yè)應(yīng)用的在線文檔 倒還組織得比較好，但是這些文檔幾乎全是些參考資料。幸而Python相當(dāng)容易的學(xué)習(xí)曲線減輕了對圖書資料的過多需要。