当然，对于 python 和 R，都有一些有趣且可用的包/库。

首先，对于 python，我强烈建议阅读这个StackOverflow 答案，针对关于 Python/Django 中的 A/B 测试的问题。这是一篇关于该主题的一页硕士论文。

Akoha是相当新的（一年多一点的）包，用于 Django 中的 AB 测试。我没有使用过这个包，但它显然是这种类型中使用最广泛的 Django 包（基于下载次数）。它在bitbucket上可用。

Django-AB是我知道的另一个 Django 包，也是我唯一使用过的包。

正如您所期望的那样，Packages 支持 Web 框架，每个包都提供了一个微框架来设置、配置、执行和记录 AB 测试的结果。正如您所料，它们都通过动态切换views.py文件中引用的 (django) 模板（骨架 html 页面）来工作。

对于 R，我强烈推荐agricolae包，它由秘鲁的一所大学编写和维护。在 CRAN 上可用。这是核心发行版的一部分。（另请参阅agridat，它由来自已完成 AB 和多变量测试的非常有用的数据集组成）。

据我所知，我已经多次参考过 agricolae 文档，Web 应用程序或网站从未被提及为测试/分析主题。从包名可以看出域名是农业，但与在 Web 上测试的类比几乎是完美的。这个包很好地补充了两个 Django 包，因为 agricolae 是针对 AB 测试工作流程的开始（测试设计和建立成功/终止标准）和结束（结果分析）。

根据您想对该主题采取的方法，以下提供了两种选择。第一个是用于拆分测试的传统卡方测试，第二个是用于拆分测试的贝叶斯方法。根据您的组织利益相关者对分析的要求，如果您有数据，您也可以同时进行。

使用 Python 进行卡方测试（传统）A/B 测试：http: //okomestudio.net/biboroku/ ?p=2375

使用 Python 进行贝叶斯 A/B 测试：http ://www.bayesianwitch.com/blog/2014/bayesian_ab_test.html