Frameworks de Python: los 7 mejores frameworks de Python para aprender en 2022

Python es el lenguaje de programación de referencia para la ciencia de datos. Además de su simplicidad inherente, lo que hace que Python sea más atractivo es que está respaldado por una amplia gama de marcos de Python.

Los frameworks de Python ofrecen una estructura bien definida para el desarrollo de aplicaciones. Dado que pueden automatizar la implementación de algunas soluciones estándar, no solo reducen significativamente el tiempo de desarrollo, sino que también permiten a los desarrolladores centrarse en la lógica principal de la aplicación en lugar de en los elementos de rutina. Para resumir, facilitan mucho el trabajo de los desarrolladores y hacen de Python uno de los mejores lenguajes de programación.

Tipos de marco de trabajo de Python

Esencialmente, los marcos de trabajo de Python se clasifican en tres tipos:

1. Framework de pila completa

Un marco de pila completa, también conocido como marco empresarial, es la solución integral para todas las necesidades de desarrollo. Estos tienen bibliotecas integradas configuradas para funcionar juntas sin problemas. Admiten el desarrollo de bases de datos, interfaces frontend y servicios backend.

2. Micromarco

Los microframeworks son frameworks de aplicaciones web minimalistas y livianos que tienen funcionalidades y características limitadas. Por lo general, los microframeworks ofrecen solo aquellos componentes que se requieren para construir una aplicación. Carecen de muchas funcionalidades y características adicionales, como la capa de abstracción de la base de datos, la validación de formularios, el motor de plantillas web, la funcionalidad de autenticación, la autorización, la validación de entrada y el saneamiento de entrada.

3. Marco asíncrono

El marco asíncrono es el último en unirse al carro del marco de Python. Es un micromarco único que permite a los desarrolladores manejar y administrar grandes conjuntos de conexiones simultáneas. Estos marcos se alimentan de la biblioteca Asyncio de Python.

Cosas a considerar al elegir un marco de Python

En consecuencia, Python se ha clasificado como el lenguaje de programación número uno amado tanto por los científicos como por los desarrolladores de datos. Hay múltiples razones que hacen de Python el mejor lenguaje de programación para Data Science. Entonces, tenga la seguridad de que no hay escasez de marcos de Python. Sin embargo, la abundancia de marcos de Python también puede volverse abrumadora al elegir el marco adecuado para su aplicación.

Aquí hay dos cosas que debe considerar al decidir sobre un marco de Python:

• Primero, evalúe el tamaño y la complejidad de su proyecto. Si tiene que desarrollar un sistema grande repleto de características y requisitos, un marco de trabajo de pila completa será la elección correcta. Por el contrario, si el proyecto en cuestión es pequeño y sencillo, puedes trabajar con un microframework.
• El segundo aspecto a considerar es si el marco permite o no el alcance para escalar tanto vertical como horizontalmente. Esto es particularmente necesario cuando se crea un proyecto que se ejecutará en varios servidores, manejará una gran carga de tráfico y admitirá la adición de nuevas características para la optimización de la funcionalidad.

Los 7 mejores marcos de trabajo de Python

1. Django

Django es un marco Python de código abierto y de pila completa. Sigue el principio DRY (Don't Repeat Yourself). Django viene equipado con una amplia línea de bibliotecas listas para usar. Algunas de sus características más excepcionales son la autenticación, el enrutamiento de URL, el motor de plantillas, el mapeador relacional de objetos (ORM) y las migraciones de esquemas de bases de datos. Juntos, estos hacen que Django sea altamente escalable, rápido y versátil.

Django es compatible con una gran cantidad de bases de datos, incluidas PostgreSQL, MySQL, SQLite y Oracle. Dado que utiliza ORM para asignar objetos a las tablas de la base de datos, el mismo código funciona con diferentes bases de datos. Incluso puede cambiar de una base de datos a otra sin ninguna dificultad. Django le permite desarrollar cualquier tipo de aplicación que desee, desde grandes aplicaciones web hasta proyectos a pequeña escala.

2. Pirámide

Otro marco Python de código abierto en nuestra lista es Pyramid. Se ejecuta en Python 3 y tiene como objetivo lograr todo lo posible con una complejidad mínima. Quizás la mejor característica de Pyramid es su capacidad para funcionar bien con aplicaciones pequeñas y grandes. Algunos de los aspectos más destacados de este marco incluyen rutas, validación y generación de formularios HTML, plantillas basadas en texto, mapeo de URL basado en la configuración de rutas a través de WebHelpers y envío de URL.

Pyramid se jacta de tener una comunidad activa que contribuye continuamente a enriquecer el marco.

3. Turboengranajes

TurboGears es un marco Python de código abierto, basado en datos y de pila completa. Incorpora algunos de los mejores componentes de otros frameworks de Python y viene con muchas bibliotecas útiles. Permite a los desarrolladores crear aplicaciones web basadas en datos muy rápidamente.

TurboGears tiene un motor de plantillas fácil de usar y un ORM sólido. Además de estos, permite un amplio margen de flexibilidad. Utiliza componentes como Genshi, Repoze, SQLAlchemy y WebOb para facilitar el desarrollo sencillo de aplicaciones que requieren conectividad con bases de datos.

4. Web2py

Web2py es un marco Python de pila completa de código abierto y altamente escalable. Viene con su IDE individual basado en la web que incluye un editor de código, un depurador y una función de implementación con un solo clic.

Web2py es una potente herramienta de manejo de datos. Aunque permite a los desarrolladores diseñar y crear contenido web dinámico en Python, no tiene soporte para Python. Sin embargo, puede ejecutarse sin problemas en cualquier plataforma de alojamiento web que brinde soporte para Python o Java y Python. Además, tiene seguridad de datos incorporada para prevenir vulnerabilidades comunes como secuencias de comandos entre sitios, fallas de inyección y ejecución de archivos maliciosos.

5. CerezaPy

CherryPy es uno de los microframeworks Python orientados a objetos y de código abierto más antiguos. Siguiendo un enfoque minimalista, CherryPy está diseñado para la extensibilidad. Incluye mecanismos para puntos de enganche y extensiones. Además, la "guinda" en la parte superior es que cualquier aplicación web basada en CherryPy es una aplicación Python independiente que tiene su exclusivo servidor web integrado de subprocesos múltiples.

A pesar de ser un microframework, CherryPy no tiene una funcionalidad extremadamente limitante. Le permite trabajar con cualquier tecnología de su elección para plantillas, acceso a datos, etc. Además, puede manejar sesiones, estáticas, cookies, cargas de archivos y todo lo demás que puede hacer un marco web.

6. Matraz

Flask es un microframework de Python disponible bajo la licencia BSD. Se inspiró en el marco Sinatra Ruby. Flask requiere la plantilla Jinja2 y el kit de herramientas Werkzeug WSGI para ejecutarse. Tiene un diseño ligero y modular que lo hace fácilmente adaptable a una amplia gama de necesidades de desarrollo.

Con Flask, puede crear una base de aplicación web sólida que se puede escalar para usar cualquier tipo de extensión. Incluye un servidor de desarrollo incorporado y un depurador rápido, tiene soporte integrado para pruebas unitarias y permite el envío de solicitudes RESTful. Flask es compatible con Google App Engine.

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7. sanic

Sanic es un marco asíncrono construido sobre uvloop. Es un marco de Python simple desarrollado explícitamente para ofrecer respuestas HTTP rápidas a través del manejo de solicitudes asincrónicas. Dado que Sanic admite controladores de solicitudes asíncronos, es compatible con las funciones 'Async' y 'Await' de Python 3.5. Esto ayuda a mejorar aún más su velocidad.

Sanic es uno de los marcos asincrónicos preferidos por los desarrolladores, ya que puede leer y escribir cookies; permite diferentes tipos de registro, admite complementos y admite planos para subenrutamiento dentro de una aplicación, entre otras cosas.

Conclusión

Como puede ver, cada marco de Python viene con sus propias características y capacidades distintas para satisfacer las diferentes necesidades de desarrollo de aplicaciones. La clave es identificar qué marco se adaptará mejor a su proyecto, y eso no debería ser difícil, ¡también le hemos dicho cómo hacerlo!

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