10 Kerangka Kerja Python Teratas untuk Pengembangan Web pada tahun 2022
Diterbitkan: 2021-01-02Tidak diragukan lagi bagaimana Python telah mendominasi dunia web dan pengembangan aplikasi. Ini telah memberi kami jutaan aplikasi pada platform yang kami gunakan dan telah menjadi salah satu teknologi yang paling diminati selama bertahun-tahun. Salah satu alasan utama untuk ini adalah aspek yang sangat progresif dari Python, kerangka kerja Python , dan perpustakaan internalnya yang meningkatkan permainan pemrograman.
Kerangka kerja membuat pekerjaan pengembang menjadi mudah. Mereka menawarkan struktur aplikasi yang berprospek, mengotomatiskan solusi, mengurangi waktu pengembangan, dan membantu pengembang untuk lebih fokus pada logika aplikasi. Dengan posting blog ini, kami akan membawa Anda melalui beberapa kerangka kerja Python terbaik . Di akhir artikel, Anda akan tahu kerangka kerja mana yang akan menambah kemenangan dalam perjalanan profesional Anda. Jika Anda ingin masuk ke ilmu data, lihat program ilmu data kami dari institusi terkemuka.
Sebelum memulai dengan kerangka kerja, mari kita bahas kategori di mana kerangka kerja yang berbeda telah diklasifikasikan.
Baca: Tantangan Python untuk Pemula
Daftar isi
Kategori Kerangka Python
Ada tiga kelas utama kerangka kerja di mana kerangka kerja yang berbeda ditabulasikan.
1. Kerangka Tumpukan Penuh
Kerangka kerja tumpukan penuh, juga disebut kerangka kerja perusahaan, adalah solusi lengkap dengan pustaka terkonfigurasi yang bekerja bersama dengan mulus. Kerangka kerja ini disebut tumpukan penuh karena mereka mendukung antarmuka dan basis data front-end dan back-end secara keseluruhan. Mereka menyediakan semua yang dibutuhkan pengembang untuk membangun aplikasi. Mereka digunakan untuk aplikasi yang lebih besar karena keberadaan arsitektur MVC (model-view-controller).
2. Mikroframework
Sebuah kerangka kerja mikro adalah kerangka kerja aplikasi web yang bekerja tanpa mesin templat web, fungsi otentikasi, validasi input, dan abstraksi basis data, yang hadir dalam kerangka kerja yang lengkap. Sebuah microframework menyediakan apa yang diperlukan untuk sebuah aplikasi. Ini membutuhkan pengkodean minimal. Tetapi beberapa kerangka kerja mikro dapat memperluas basis data atau mesin templat dan menskalakan ke solusi tumpukan penuh.
3. Kerangka Asinkron
Kerangka kerja asinkron adalah bentuk kerangka kerja mikro yang menyediakan untuk menangani kumpulan besar koneksi bersamaan. Mereka menggunakan soket yang tidak memblokir dan bekerja di perpustakaan async io Python. Konsep inti yang diikuti oleh kerangka kerja ini adalah – satu tugas dapat mulai berjalan sebelum tugas sebelumnya selesai, dan aplikasi tidak perlu menjalankan tugas secara konsekuen.
Sekarang, mari beralih ke sepuluh kerangka kerja Python paling efisien yang menonjol dari sudut pandang programmer dan pengembangan.
Baca Juga: Ide & Topik Proyek Python
Daftar Kerangka Kerja Python
1. Django
Django adalah kerangka kerja sumber terbuka yang dikategorikan di bawah kategori kerangka kerja tumpukan penuh . Ini adalah kerangka kerja yang cepat, terukur, dan serbaguna dan mencakup properti otorisasi, perutean, mesin templat, pemetaan relasional objek, dan migrasi skema basis data.
Django ORM memetakan objek ke tabel database. Django bekerja dengan database populer seperti MySQL, Oracle, SQLite, PostgreSQL, dan driver pihak ketiga juga. Fiturnya untuk bekerja secara fleksibel sebagai tumpukan penuh memungkinkannya untuk menskalakan dari aplikasi web kecil hingga kompleks dan membuat MVP yang berguna. Ini adalah kerangka kerja Python terbaik yang digunakan untuk pembelajaran mesin.
2. Labu
Flask diklasifikasikan di bawah kategori microframework Python Frameworks. Ini telah memperoleh lisensi BSD yang terinspirasi oleh kerangka kerja Sinatra Ruby. Flask membantu dalam mengembangkan basis aplikasi web yang kuat dan bergantung pada kotak alat Werkzeug WSGI dan template Jinja2.
Itu dibuat untuk aplikasi terbuka dan lebih disukai untuk proyek skala kecil. Ini memiliki server dan debugger bawaan untuk pengembangan dan pengiriman permintaan RESTful serta dukungan untuk Google App Engine dan pengujian unit. Flask digunakan oleh organisasi seperti LinkedIn dan Pinterest.
3. Piramida
Pyramid adalah salah satu kerangka kerja aplikasi web yang bekerja dengan kompleksitas minimum. Kerangka kerja ini dapat mengakomodasi aplikasi dari berbagai ukuran dan dapat digunakan untuk membuat aplikasi yang kompleks saat menskalakan aplikasi kecil. Ini menentukan lokasi aset yang dikemas dan menggunakan predikat serta penyaji.
Ini juga memungkinkan pembuatan URL. Mesin templating atau basis data kerangka kerja ini dapat saling bertukar. Ini juga memiliki tampilan XHR dan dekorator yang dengannya Anda dapat mengirim permintaan Ajax dengan mudah. Ini mendukung database SQLAlchemy.
4. Botol
Botol dikategorikan dalam kategori microframework, digunakan untuk membangun API. Dibutuhkan hanya satu file sumber untuk mengimplementasikan kode. Cakupannya kecil karena namanya berarti 'botol' dan berguna untuk membuat aplikasi dengan hingga 500 baris kode. Ini menawarkan fitur unik seperti perutean, templating, dan abstraksi di atas standar WSGI.
Ini adalah kerangka kerja yang sempurna untuk membuat prototipe dan membangun aplikasi pribadi. Pengguna Botol dapat menjadi bagian dari milis Botol, blog, dan twitter untuk pembaruan terbarunya. Mereka juga dapat berkontribusi ke komunitas Botol melalui GitHub.
5. CherryPy
CherryPy adalah kerangka kerja pengembangan web Python open-source yang cepat dan stabil yang menggunakan server multi-hung. CherryPy memfasilitasi pengembang untuk mengembangkan aplikasi web yang mirip dengan program Python berorientasi objek lainnya dengan kode sumber kecil dalam waktu yang lebih singkat. Ini memiliki semua kemampuan seperti penanganan sesi, pengunggahan file, konten statis, cookie, penyandian, caching, otentikasi, dll.
Ini menjalankan berbagai server HTTP di beberapa port sekaligus. Ini berjalan pada Python 2.7+, 3.5+, PyPy, Jython, dan Android. Ini memiliki sistem konfigurasi yang kuat untuk pembuatan profil dan pengujian untuk pengembang serta penyebar selama dukungan.
6. Web2py
Web2py adalah kerangka kerja Python full-stack lintas platform untuk aplikasi web yang dikembangkan oleh Kerangka kerja Web2py memiliki editor kode, debugger, dan alat penyebaran yang berguna untuk mengembangkan dan men-debug kode, menguji, dan memelihara aplikasi.
Ini juga memiliki sistem tiket unik yang mengeluarkan tiket ketika terjadi kesalahan dan juga membantu melacak status kesalahan. Kerangka kerja memiliki komponen bawaan untuk menangani permintaan HTTP, tanggapan, cookie, dan sesi. Itu dapat membaca banyak protokol dan memiliki keamanan data terhadap skrip lintas situs, cacat injeksi, dan eksekusi file yang terinfeksi.
7. Elang
Untuk proyek yang membutuhkan pengkodean dan pengembangan REST API, kerangka kerja Falcon adalah opsi kerangka kerja yang ringan karena memiliki kelas sumber daya berorientasi REST dan perutean intuitif. Dengan Falcon, Anda dapat membuat aplikasi dengan desain yang bersih, dan Anda tidak perlu memuat banyak dependensi untuk membuat HTTP API.
Apa yang membuatnya unik adalah dukungan Cython yang dimilikinya yang memungkinkan pemrogram untuk menulis basis kode yang dapat diperluas dan sangat dioptimalkan. Ini juga memiliki ketentuan penanganan pengecualian di muka dan tanggapan kesalahan HTTP idiomatik dan mendukung pengujian unit dengan pembantu dan tiruan WSGI.
8. FastAPI
FastAPI adalah kerangka kerja mikro Python baru. Ini adalah salah satu kerangka kerja tercepat yang digunakan untuk membangun API dengan Python versi 3.6+ hingga saat ini. FastAPI sangat sederhana, mirip dengan Flask. Dibangun dengan Starlette ASGI, ia menawarkan fitur ekstensif seperti template, WebSockets, serta dukungan GraphQL.
Ini mendapatkan signifikansi di sebagian besar industri karena telah meningkatkan kecepatan pengembangan web tiga kali lipat dan telah memberikan kesalahan 40% lebih sedikit. Waktu debugging yang dibutuhkan lebih sedikit, dan juga mendukung dokumentasi interaktif otomatis dan database yang Anda butuhkan.
9. Tornado
Ben Darnell dan Bret Taylor awalnya mengembangkan kerangka Tornado. Ini pertama kali dikembangkan oleh sebuah perusahaan bernama FriendFeed , kemudian disusul oleh Facebook. Tornado adalah kerangka kerja sumber terbuka dan dikenal dengan kinerja tinggi yang ditawarkannya.
Ini dapat menangani 10.000+ koneksi sekaligus. Beberapa alasan utama organisasi menggunakan kerangka kerja ini adalah kualitas output tinggi yang ditawarkannya dan mendukung otentikasi pengguna. Ini memungkinkan pengembang untuk menerapkan otentikasi pihak ketiga seperti Google dan Twitter OpenID/OAuth, Yahoo BBAuth, dan Facebook Login.
10. Lari
Dash adalah kerangka kerja sumber terbuka yang dikategorikan di bawah kerangka kerja asinkron. Ini berguna dalam membuat aplikasi web analitik yang sangat interaktif. Aplikasi Dash berinteraksi dengan paket JSON melalui permintaan HTTP dan menjalankan Flask.
Render frontend-nya digabungkan dengan bahasa React.js. Aplikasi dasbor dibuat di browser web dan disebarkan ke server. Aplikasi yang dikembangkan dengan Dash bersifat lintas platform dan ramah seluler. Pengembang Dash mendapatkan akses penuh ke Flask Plugins untuk memperluas kemampuan aplikasi Dash.
Lihat: Tutorial Python
Mendaftar di Kursus Pengembangan Perangkat Lunak Online dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.
Kerangka Python mana yang merupakan Pilihan Terbaik untuk Anda?
Python adalah salah satu bahasa pemrograman utama. Setiap kerangka kerja Python memiliki serangkaian fitur dan propertinya sendiri. Itu tergantung pada pengembang gaya dan preferensi pengkodean apa yang ingin mereka adaptasikan ke kerangka kerja tertentu.
Anda pasti dapat menemukan kerangka kerja yang sempurna dari kerangka kerja Python sumber terbuka terkemuka ini untuk pengembangan aplikasi web. Untuk pelaksanaan proyek yang sukses, yang Anda butuhkan hanyalah memilih kerangka kerja yang tepat.
Kami harap Anda menganggap daftar kerangka kerja ini menarik. Python masih memiliki lebih banyak untuk ditawarkan. Beberapa kerangka kerja Python populer lainnya yang layak disebut adalah TurboGears, hug, Sanic, Pylon, Giotto, CubicWeb, Growler, Pycnic, AIOHTTP, dan banyak lagi.
Jika Anda penasaran untuk belajar tentang ilmu data, lihat Program PG Eksekutif IIIT-B & upGrad dalam Ilmu Data yang dibuat untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 10+ studi kasus & proyek, lokakarya praktis, bimbingan dengan pakar industri, 1 -on-1 dengan mentor industri, 400+ jam pembelajaran dan bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.
