Kerangka Kerja Python: 7 Kerangka Kerja Python Teratas Untuk Dipelajari pada tahun 2022

Python adalah bahasa pemrograman masuk untuk Ilmu Data. Selain kesederhanaan yang melekat, apa yang membuat Python paling menarik adalah didukung oleh berbagai kerangka kerja Python.

Kerangka kerja Python menawarkan struktur yang terdefinisi dengan baik untuk pengembangan aplikasi. Karena mereka dapat mengotomatiskan implementasi beberapa solusi standar, mereka tidak hanya mengurangi waktu pengembangan secara signifikan tetapi juga memungkinkan Pengembang untuk fokus pada logika aplikasi inti daripada elemen rutin. Singkat cerita – mereka membuat pekerjaan Pengembang lebih mudah dan menjadikan Python salah satu bahasa pemrograman terbaik.

Jenis Kerangka Python

Pada dasarnya, kerangka kerja Python dikategorikan menjadi tiga jenis:

1. Kerangka Tumpukan Penuh

Kerangka kerja tumpukan penuh, juga dikenal sebagai kerangka kerja perusahaan, adalah solusi satu atap untuk semua kebutuhan pengembangan. Ini memiliki perpustakaan bawaan yang dikonfigurasi untuk bekerja bersama dengan mulus. Mereka mendukung pengembangan database, antarmuka frontend, dan layanan backend.

2. Mikroframework

Microframework adalah kerangka kerja aplikasi web minimalis yang ringan dan memiliki fungsionalitas dan fitur yang terbatas. Biasanya, microframeworks hanya menawarkan komponen-komponen yang diperlukan untuk membangun aplikasi. Mereka tidak memiliki banyak fungsi dan fitur tambahan seperti lapisan abstraksi basis data, validasi formulir, mesin templat web, fungsi autentikasi, otorisasi, validasi input, dan sanitasi input.

3. Kerangka Asinkron

Kerangka kerja asinkron adalah yang terbaru untuk bergabung dengan kereta musik kerangka kerja Python. Ini adalah microframework unik yang memungkinkan Pengembang menangani dan mengelola set besar koneksi bersamaan. Kerangka kerja ini memberi makan pada pustaka Asyncio Python.

Hal-hal yang perlu dipertimbangkan saat memilih kerangka kerja Python

Python telah menduduki peringkat sebagai bahasa pemrograman nomor satu yang dicintai oleh Ilmuwan Data dan Pengembang. Ada beberapa alasan yang menjadikan Python bahasa pemrograman terbaik untuk Ilmu Data. Jadi, yakinlah, tidak ada kekurangan kerangka kerja Python. Namun, banyaknya kerangka kerja Python mungkin juga menjadi berlebihan saat memilih kerangka kerja yang tepat untuk aplikasi Anda.

Berikut adalah dua hal yang harus Anda pertimbangkan saat memutuskan kerangka kerja Python:

• Pertama, evaluasi ukuran dan kompleksitas proyek Anda. Jika Anda harus mengembangkan sistem besar yang dikemas dengan fitur dan persyaratan, kerangka kerja full-stack akan menjadi pilihan yang tepat. Sebaliknya, jika proyek yang ada kecil dan mudah, Anda dapat bekerja dengan kerangka kerja mikro.
• Aspek kedua yang perlu dipertimbangkan adalah apakah kerangka kerja tersebut memungkinkan ruang lingkup untuk penskalaan baik secara vertikal maupun horizontal. Ini terutama diperlukan saat membangun proyek yang akan berjalan di banyak server, menangani beban lalu lintas yang besar, dan mendukung penambahan fitur baru untuk pengoptimalan fungsionalitas.

7 Kerangka Kerja Python Teratas

1. Django

Django adalah kerangka kerja Python sumber terbuka, tumpukan penuh. Ini mengikuti prinsip KERING (Jangan Ulangi Diri Sendiri). Django dilengkapi dengan deretan besar perpustakaan siap pakai. Beberapa fiturnya yang paling luar biasa adalah otentikasi, perutean URL, mesin templat, pemetaan relasional objek (ORM), dan migrasi skema basis data. Bersama-sama, ini membuat Django sangat skalabel, cepat, dan serbaguna.

Django kompatibel dengan sejumlah basis data termasuk PostgreSQL, MySQL, SQLite, dan Oracle. Karena menggunakan ORM untuk memetakan objek ke tabel database, kode yang sama bekerja dengan database yang berbeda. Anda bahkan dapat berpindah dari satu database ke database lainnya tanpa kesulitan. Django memungkinkan Anda untuk mengembangkan jenis aplikasi apa pun yang Anda inginkan – dari aplikasi web besar hingga proyek skala kecil.

2. Piramida

Kerangka kerja Python open-source lain dalam daftar kami adalah Pyramid. Ini berjalan pada Python 3 dan bertujuan untuk mencapai sebanyak mungkin dengan kompleksitas minimal. Mungkin fitur terbaik dari Pyramid adalah kemampuannya untuk berjalan dengan baik dengan aplikasi kecil dan besar. Beberapa sorotan utama dari kerangka kerja ini termasuk Rute, validasi dan pembuatan formulir HTML, templat berbasis teks, pemetaan URL berdasarkan konfigurasi Rute melalui WebHelpers, dan pengiriman URL.

Pyramid membanggakan komunitas aktif yang terus berkontribusi untuk memperkaya kerangka kerja.

3. TurboGears

TurboGears adalah kerangka kerja Python open-source, data-driven, full-stack. Ini menggabungkan beberapa komponen terbaik dari kerangka kerja Python lainnya dan dilengkapi dengan banyak perpustakaan yang berguna. Ini memungkinkan pengembang untuk membangun aplikasi web berbasis data dengan sangat cepat.

TurboGears memiliki mesin templating yang mudah digunakan dan ORM yang kuat. Selain itu, ini memungkinkan banyak ruang untuk fleksibilitas. Ini menggunakan komponen seperti Genshi, Repoze, SQLAlchemy, dan WebOb untuk memfasilitasi pengembangan aplikasi yang membutuhkan konektivitas database dengan mudah.

4. Web2py

Web2py adalah kerangka kerja Python full-stack sumber terbuka yang sangat skalabel. Muncul dengan IDE berbasis web individual yang mencakup editor kode, debugger, dan fitur penyebaran satu klik.

Web2py adalah alat penanganan data yang ampuh. Meskipun memungkinkan pengembang untuk merancang dan membangun konten web dinamis dengan Python, ia tidak memiliki dukungan untuk Python. Namun, itu dapat berjalan dengan mulus di platform hosting web apa pun yang menyediakan dukungan untuk Python atau Java & Python. Selain itu, ia memiliki keamanan data bawaan untuk mencegah kerentanan umum seperti skrip lintas situs, kelemahan injeksi, dan eksekusi file berbahaya.

5. CherryPy

CherryPy adalah salah satu microframework Python open-source berorientasi objek tertua. Mengikuti pendekatan minimalis, CherryPy dirancang untuk diperpanjang. Ini termasuk mekanisme untuk titik kait dan ekstensi. Selain itu, "ceri" di atas adalah bahwa setiap aplikasi web berbasis CherryPy adalah aplikasi Python mandiri yang memiliki server web multi-utas tertanam yang unik.

Meskipun merupakan microframework, CherryPy tidak terlalu membatasi fungsionalitasnya. Ini memungkinkan Anda bekerja dengan teknologi apa pun pilihan Anda untuk templating, akses data, dll. Selain itu, ia dapat menangani sesi, statika, cookie, unggahan file, dan semua hal lain yang dapat dilakukan oleh kerangka kerja web.

6. Labu

Flask adalah microframework Python yang tersedia di bawah lisensi BSD. Itu mendapat inspirasi dari kerangka Sinatra Ruby. Flask membutuhkan template Jinja2 dan toolkit Werkzeug WSGI untuk dijalankan. Ini memiliki desain yang ringan dan modular yang membuatnya mudah beradaptasi dengan berbagai kebutuhan pengembangan.

Dengan Flask, Anda dapat membangun fondasi aplikasi web yang solid yang dapat diskalakan untuk menggunakan segala jenis ekstensi. Ini termasuk server pengembangan bawaan dan debugger cepat, memiliki dukungan terintegrasi untuk pengujian unit, dan memungkinkan pengiriman permintaan RESTful. Flask kompatibel dengan Google App Engine.

Pelajari kursus ilmu data dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

7. Sanic

Sanic adalah kerangka kerja Asinkron yang dibangun di atas uvloop. Ini adalah kerangka kerja Python sederhana yang dikembangkan secara eksplisit untuk menawarkan respons HTTP cepat melalui penanganan permintaan asinkron. Karena Sanic mendukung penangan permintaan asinkron, Sanic kompatibel dengan fungsi 'Async' dan 'Menunggu' Python 3.5. Ini membantu meningkatkan kecepatannya lebih jauh.

Sanic adalah salah satu kerangka kerja asinkron yang paling disukai oleh pengembang karena dapat membaca dan menulis cookie; memungkinkan berbagai jenis logging, memiliki dukungan plugin, dan mendukung cetak biru untuk sub-routing dalam aplikasi, antara lain.

Kesimpulan

Seperti yang Anda lihat, setiap kerangka kerja Python hadir dengan fitur dan kemampuannya sendiri yang berbeda untuk memenuhi berbagai kebutuhan pengembangan aplikasi. Kuncinya adalah mengidentifikasi kerangka kerja mana yang paling sesuai dengan proyek Anda, dan itu seharusnya tidak sulit – kami telah memberi tahu Anda cara melakukannya juga!

Jika Anda ingin tahu tentang belajar ilmu data untuk menjadi yang terdepan dalam kemajuan teknologi yang serba cepat, lihat Diploma PG di Ilmu Data upGrad & IIIT-B.