Frameworks Python : 7 meilleurs frameworks Python à apprendre en 2022

Python est le langage de programmation incontournable pour la science des données. Outre sa simplicité inhérente, ce qui rend Python le plus attrayant, c'est qu'il est soutenu par une large gamme de frameworks Python.

Les frameworks Python offrent une structure bien définie pour le développement d'applications. Puisqu'ils peuvent automatiser la mise en œuvre de certaines solutions standard, non seulement ils réduisent considérablement le temps de développement, mais ils permettent également aux développeurs de se concentrer sur la logique de base de l'application plutôt que sur les éléments de routine. Pour faire court, ils facilitent grandement le travail des développeurs et font de Python l'un des meilleurs langages de programmation.

Types de framework Python

Essentiellement, les frameworks Python sont classés en trois types :

1. Cadre de pile complète

Un framework full-stack, également connu sous le nom de framework d'entreprise, est la solution unique pour tous les besoins de développement. Ceux-ci ont des bibliothèques intégrées configurées pour fonctionner ensemble de manière transparente. Ils prennent en charge le développement de bases de données, d'interfaces frontend et de services backend.

2. Microcadre

Les microframeworks sont des frameworks d'applications Web légers et minimalistes qui ont des fonctionnalités et des caractéristiques limitées. Habituellement, les microframeworks n'offrent que les composants nécessaires à la construction d'une application. Il leur manque de nombreuses fonctionnalités et fonctionnalités supplémentaires telles que la couche d'abstraction de la base de données, la validation des formulaires, le moteur de modèle Web, la fonctionnalité d'authentification, l'autorisation, la validation des entrées et l'assainissement des entrées.

3. Cadre asynchrone

Le framework asynchrone est le dernier à rejoindre le train en marche du framework Python. Il s'agit d'un microframework unique qui permet aux développeurs de gérer et de gérer de grands ensembles de connexions simultanées. Ces frameworks se nourrissent de la bibliothèque Asyncio de Python.

Éléments à prendre en compte lors du choix d'un framework Python

Python s'est par conséquent classé comme le langage de programmation numéro un apprécié des scientifiques des données et des développeurs. Plusieurs raisons font de Python le meilleur langage de programmation pour la science des données. Alors, rassurez-vous, les frameworks Python ne manquent pas. Cependant, l'abondance de frameworks Python peut également devenir écrasante lors du choix du bon framework pour votre application.

Voici deux éléments à prendre en compte lors du choix d'un framework Python :

• Tout d'abord, évaluez la taille et la complexité de votre projet. Si vous devez développer un grand système rempli de fonctionnalités et d'exigences, un framework full-stack sera le bon choix. Au contraire, si le projet en cours est petit et simple, vous pouvez travailler avec un microframework.
• Le deuxième aspect à considérer est de savoir si le cadre permet ou non la possibilité d'une mise à l'échelle verticale et horizontale. Cela est particulièrement nécessaire lors de la création d'un projet qui s'exécutera sur plusieurs serveurs, gérera une énorme charge de trafic et prendra en charge l'ajout de nouvelles fonctionnalités pour l'optimisation des fonctionnalités.

Top 7 des frameworks Python

1. Django

Django est un framework Python open-source et full-stack. Il suit le principe DRY (Don't Repeat Yourself). Django est équipé d'une vaste gamme de bibliothèques prêtes à l'emploi. Certaines de ses fonctionnalités les plus exceptionnelles sont l'authentification, le routage d'URL, le moteur de modèle, le mappeur relationnel objet (ORM) et les migrations de schéma de base de données. Ensemble, ces éléments rendent Django hautement évolutif, rapide et polyvalent.

Django est compatible avec une multitude de bases de données, notamment PostgreSQL, MySQL, SQLite et Oracle. Puisqu'il utilise ORM pour mapper des objets sur des tables de base de données, le même code fonctionne avec différentes bases de données. Vous pouvez même passer d'une base de données à une autre sans aucune difficulté. Django vous permet de développer tout type d'application que vous désirez - des grandes applications Web aux projets à petite échelle.

2. Pyramide

Un autre framework Python open source sur notre liste est Pyramid. Il fonctionne sur Python 3 et vise à accomplir autant que possible avec une complexité minimale. La meilleure caractéristique de Pyramid est peut-être sa capacité à bien fonctionner avec les petites et les grandes applications. Certains des principaux points forts de ce cadre incluent les routes, la validation et la génération de formulaires HTML, la modélisation basée sur du texte, le mappage d'URL basé sur la configuration des routes via WebHelpers et la répartition des URL.

Pyramid se vante d'une communauté active qui contribue continuellement à enrichir le framework.

3. TurboGears

TurboGears est un framework Python open-source, piloté par les données et à pile complète. Il intègre certains des meilleurs composants des autres frameworks Python et est livré avec de nombreuses bibliothèques utiles. Il permet aux développeurs de créer très rapidement des applications Web basées sur les données.

TurboGears dispose d'un moteur de modélisation convivial et d'un ORM robuste. En plus de cela, il permet une grande marge de manœuvre. Il utilise des composants tels que Genshi, Repoze, SQLAlchemy et WebOb pour faciliter le développement d'applications nécessitant une connectivité à la base de données.

4. Web2py

Web2py est un framework Python full-stack hautement évolutif et open-source. Il est livré avec son IDE Web individuel qui comprend un éditeur de code, un débogueur et une fonctionnalité de déploiement en un clic.

Web2py est un puissant outil de traitement de données. Bien qu'il permette aux développeurs de concevoir et de créer du contenu Web dynamique en Python, il ne prend pas en charge Python. Cependant, il peut fonctionner de manière transparente sur n'importe quelle plate-forme d'hébergement Web prenant en charge Python ou Java & Python. En outre, il dispose d'une sécurité des données intégrée pour empêcher les vulnérabilités courantes telles que les scripts intersites, les défauts d'injection et l'exécution de fichiers malveillants.

5. CerisePy

CherryPy est l'un des plus anciens microframeworks Python open source et orienté objet. Suivant une approche minimaliste, CherryPy est conçu pour l'extensibilité. Il comprend des mécanismes pour les points d'accroche et les extensions. De plus, la « cerise » sur le dessus est que toute application Web basée sur CherryPy est une application Python autonome ayant son serveur Web multithread intégré unique.

Bien qu'il s'agisse d'un microframework, CherryPy n'est pas extrêmement limité en fonctionnalités. Il vous permet de travailler avec n'importe quelle technologie de votre choix pour la création de modèles, l'accès aux données, etc. De plus, il peut gérer les sessions, les statiques, les cookies, les téléchargements de fichiers et tout ce qu'un framework Web peut faire.

6. Flacon

Flask est un microframework Python disponible sous licence BSD. Il s'est inspiré du framework Sinatra Ruby. Flask nécessite le modèle Jinja2 et la boîte à outils Werkzeug WSGI pour s'exécuter. Il a une conception légère et modulaire qui le rend facilement adaptable à un large éventail de besoins de développement.

Avec Flask, vous pouvez créer une base d'application Web solide qui peut évoluer pour utiliser n'importe quel type d'extensions. Il comprend un serveur de développement intégré et un débogueur rapide, a une prise en charge intégrée des tests unitaires et permet la répartition des requêtes RESTful. Flask est compatible avec Google App Engine.

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7. Sanic

Sanic est un framework asynchrone construit sur uvloop. Il s'agit d'un framework Python simple développé explicitement pour offrir des réponses HTTP rapides via une gestion asynchrone des requêtes. Comme Sanic prend en charge les gestionnaires de requêtes asynchrones, il est compatible avec les fonctions "Async" et "Await" de Python 3.5. Cela contribue à améliorer encore sa vitesse.

Sanic est l'un des frameworks asynchrones les plus appréciés par les développeurs car il peut lire et écrire des cookies ; autorise différents types de journalisation, prend en charge les plug-ins et prend en charge les plans de sous-routage au sein d'une application, entre autres.

Conclusion

Comme vous pouvez le voir, chaque framework Python est livré avec ses propres fonctionnalités et capacités distinctes pour répondre aux différents besoins de développement d'applications. La clé est d'identifier quel cadre conviendra le mieux à votre projet, et cela ne devrait pas être difficile - nous vous avons également expliqué comment faire cela !

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