Python-Frameworks: Die 7 wichtigsten Python-Frameworks, die Sie 2022 lernen sollten

Python ist die Programmiersprache der Wahl für Data Science. Was Python neben seiner inhärenten Einfachheit am attraktivsten macht, ist, dass es von einer Vielzahl von Python-Frameworks unterstützt wird.

Python-Frameworks bieten eine klar definierte Struktur für die App-Entwicklung. Da sie die Implementierung einiger Standardlösungen automatisieren können, verkürzen sie nicht nur die Entwicklungszeit erheblich, sondern ermöglichen es Entwicklern auch, sich auf die Kernanwendungslogik statt auf Routineelemente zu konzentrieren. Lange Rede kurzer Sinn – sie erleichtern die Arbeit von Entwicklern erheblich und machen Python zu einer der besten Programmiersprachen.

Arten von Python-Frameworks

Im Wesentlichen werden Python-Frameworks in drei Typen eingeteilt:

1. Full-Stack-Framework

Ein Full-Stack-Framework, auch Enterprise Framework genannt, ist die One-Stop-Lösung für alle Entwicklungsanforderungen. Diese verfügen über integrierte Bibliotheken, die so konfiguriert sind, dass sie nahtlos zusammenarbeiten. Sie unterstützen die Entwicklung von Datenbanken, Frontend-Schnittstellen und Backend-Services.

2. Mikrogerüst

Microframeworks sind leichtgewichtige, minimalistische Webanwendungs-Frameworks mit eingeschränkten Funktionalitäten und Merkmalen. Normalerweise bieten Mikroframeworks nur die Komponenten an, die zum Erstellen einer Anwendung erforderlich sind. Ihnen fehlen viele zusätzliche Funktionalitäten und Merkmale wie Datenbankabstraktionsschicht, Formularvalidierung, Webvorlagen-Engine, Authentifizierungsfunktion, Autorisierung, Eingabevalidierung und Eingabebereinigung.

3. Asynchrones Framework

Das asynchrone Framework ist das neueste, das sich dem Python-Framework-Zug anschließt. Es ist ein einzigartiges Mikroframework, mit dem Entwickler große Mengen gleichzeitiger Verbindungen handhaben und verwalten können. Diese Frameworks speisen sich aus der Asyncio-Bibliothek von Python.

Dinge, die bei der Auswahl eines Python-Frameworks zu berücksichtigen sind

Python hat sich folglich als die Programmiersprache Nummer eins etabliert, die von Datenwissenschaftlern und Entwicklern gleichermaßen geliebt wird. Es gibt mehrere Gründe, die Python zur besten Programmiersprache für Data Science machen. Seien Sie also versichert, es gibt keinen Mangel an Python-Frameworks. Die Fülle an Python-Frameworks kann jedoch auch bei der Auswahl des richtigen Frameworks für Ihre Anwendung überwältigend werden.

Hier sind zwei Dinge, die Sie bei der Entscheidung für ein Python-Framework berücksichtigen sollten:

• Bewerten Sie zunächst die Größe und Komplexität Ihres Projekts. Wenn Sie ein großes System voller Funktionen und Anforderungen entwickeln müssen, ist ein Full-Stack-Framework die richtige Wahl. Im Gegenteil, wenn es sich um ein kleines und überschaubares Projekt handelt, können Sie mit einem Mikroframework arbeiten.
• Der zweite zu berücksichtigende Aspekt ist, ob das Framework den Spielraum für eine vertikale und horizontale Skalierung zulässt oder nicht. Dies ist besonders notwendig, wenn Sie ein Projekt erstellen, das auf mehreren Servern ausgeführt wird, eine enorme Verkehrslast bewältigen und das Hinzufügen neuer Funktionen zur Funktionsoptimierung unterstützen soll.

Top 7 Python-Frameworks

1. Django

Django ist ein Full-Stack-Open-Source-Python-Framework. Es folgt dem DRY-Prinzip (Don't Repeat Yourself). Django ist mit einer großen Auswahl an gebrauchsfertigen Bibliotheken ausgestattet. Einige der außergewöhnlichsten Funktionen sind Authentifizierung, URL-Routing, Template-Engine, objektrelationaler Mapper (ORM) und Datenbankschemamigrationen. Zusammen machen diese Django hochgradig skalierbar, schnell und vielseitig.

Django ist mit einer Vielzahl von Datenbanken kompatibel, darunter PostgreSQL, MySQL, SQLite und Oracle. Da ORM verwendet wird, um Objekte Datenbanktabellen zuzuordnen, funktioniert derselbe Code mit verschiedenen Datenbanken. Sie können sogar problemlos von einer Datenbank zur anderen wechseln. Mit Django können Sie jede Art von Anwendung entwickeln, die Sie wünschen – von großen Webanwendungen bis hin zu kleinen Projekten.

2. Pyramide

Ein weiteres Open-Source-Python-Framework auf unserer Liste ist Pyramid. Es läuft auf Python 3 und zielt darauf ab, mit minimaler Komplexität so viel wie möglich zu erreichen. Das vielleicht beste Merkmal von Pyramid ist seine Fähigkeit, sowohl mit kleinen als auch mit großen Anwendungen gut zu laufen. Einige der wichtigsten Highlights dieses Frameworks sind Routen, Validierung und Generierung von HTML-Formularen, textbasiertes Templating, URL-Mapping basierend auf der Routes-Konfiguration über WebHelpers und URL-Versand.

Pyramid rühmt sich einer aktiven Community, die kontinuierlich dazu beiträgt, das Framework zu bereichern.

3. TurboGears

TurboGears ist ein datengesteuertes Open-Source-Full-Stack-Python-Framework. Es enthält einige der besten Komponenten anderer Python-Frameworks und wird mit vielen nützlichen Bibliotheken geliefert. Es ermöglicht Entwicklern, sehr schnell datengesteuerte Webanwendungen zu erstellen.

TurboGears verfügt über eine benutzerfreundliche Templating-Engine und ein robustes ORM. Darüber hinaus bietet es viel Spielraum für Flexibilität. Es verwendet Komponenten wie Genshi, Repoze, SQLAlchemy und WebOb, um die einfache Entwicklung von Apps zu erleichtern, die eine Datenbankkonnektivität erfordern.

4. Web2py

Web2py ist ein hochskalierbares Open-Source-Full-Stack-Python-Framework. Es wird mit seiner individuellen webbasierten IDE geliefert, die einen Code-Editor, einen Debugger und eine Ein-Klick-Bereitstellungsfunktion enthält.

Web2py ist ein leistungsfähiges Datenverarbeitungstool. Obwohl es Entwicklern ermöglicht, dynamische Webinhalte in Python zu entwerfen und zu erstellen, bietet es keine Unterstützung für Python. Es kann jedoch nahtlos auf jeder Webhosting-Plattform ausgeführt werden, die entweder Python oder Java & Python unterstützt. Außerdem verfügt es über eine integrierte Datensicherheit, um häufige Schwachstellen wie Cross-Site-Scripting, Injektionsfehler und böswillige Dateiausführung zu verhindern.

5. CherryPy

CherryPy ist eines der ältesten objektorientierten Open-Source-Python-Mikroframeworks. CherryPy folgt einem minimalistischen Ansatz und ist auf Erweiterbarkeit ausgelegt. Es enthält Mechanismen für Hakenpunkte und Verlängerungen. Darüber hinaus ist die „Kirsche“ an der Spitze, dass jede CherryPy-basierte Webanwendung eine eigenständige Python-Anwendung mit ihrem einzigartigen eingebetteten Multithread-Webserver ist.

Obwohl es sich um ein Mikroframework handelt, schränkt CherryPy die Funktionalität nicht extrem ein. Sie können mit jeder Technologie Ihrer Wahl für Templating, Datenzugriff usw. arbeiten. Außerdem kann es Sitzungen, Statik, Cookies, Datei-Uploads und alles andere verarbeiten, was ein Web-Framework kann.

6. Kolben

Flask ist ein Python-Microframework, das unter der BSD-Lizenz verfügbar ist. Es wurde vom Sinatra Ruby Framework inspiriert. Zur Ausführung von Flask sind das Jinja2-Template und das Werkzeug WSGI-Toolkit erforderlich. Es hat ein leichtes und modulares Design, das es leicht an eine Vielzahl von Entwicklungsanforderungen anpassen lässt.

Mit Flask können Sie eine solide Grundlage für Webanwendungen erstellen, die für die Verwendung jeder Art von Erweiterungen skaliert werden kann. Es enthält einen integrierten Entwicklungsserver und einen schnellen Debugger, bietet integrierte Unterstützung für Komponententests und ermöglicht das Versenden von RESTful-Anforderungen. Flask ist mit Google App Engine kompatibel.

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7. Sanisch

Sanic ist ein asynchrones Framework, das auf uvloop aufbaut. Es ist ein einfaches Python-Framework, das explizit dafür entwickelt wurde, schnelle HTTP-Antworten über asynchrone Anfragebehandlung anzubieten. Da Sanic asynchrone Request-Handler unterstützt, ist es mit den Funktionen „Async“ und „Await“ von Python 3.5 kompatibel. Dies hilft, seine Geschwindigkeit weiter zu erhöhen.

Sanic ist eines der von Entwicklern am meisten bevorzugten asynchronen Frameworks, da es Cookies lesen und schreiben kann; ermöglicht unter anderem verschiedene Arten der Protokollierung, hat Plugin-Unterstützung und unterstützt Blaupausen für das Sub-Routing innerhalb einer Anwendung.

Fazit

Wie Sie sehen können, verfügt jedes Python-Framework über seine eigenen Merkmale und Fähigkeiten, um den unterschiedlichen Anforderungen an die App-Entwicklung gerecht zu werden. Der Schlüssel ist, herauszufinden, welches Framework am besten zu Ihrem Projekt passt, und das sollte nicht schwierig sein – wir haben Ihnen auch gesagt, wie Sie das tun können!

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