Framework Python: i 7 migliori framework Python da imparare nel 2022

Python è il linguaggio di programmazione di riferimento per Data Science. Oltre alla sua intrinseca semplicità, ciò che rende Python più attraente è che è supportato da un'ampia gamma di framework Python.

I framework Python offrono una struttura ben definita per lo sviluppo di app. Poiché possono automatizzare l'implementazione di alcune soluzioni standard, non solo riducono significativamente i tempi di sviluppo, ma consentono anche agli sviluppatori di concentrarsi sulla logica dell'applicazione principale anziché sugli elementi di routine. Per farla breve: rendono il lavoro degli sviluppatori molto più semplice e rendono Python uno dei migliori linguaggi di programmazione.

Tipi di framework Python

In sostanza, i framework Python sono classificati in tre tipi:

1. Struttura a stack completo

Un framework full-stack, noto anche come framework aziendale, è la soluzione completa per tutte le esigenze di sviluppo. Questi hanno librerie integrate configurate per funzionare perfettamente insieme. Supportano lo sviluppo di database, interfacce front-end e servizi back-end.

2. Microquadro

I microframeworks sono framework di applicazioni Web leggeri e minimalisti con funzionalità e caratteristiche limitate. Di solito, i microframework offrono solo i componenti necessari per la creazione di un'applicazione. Mancano molte funzionalità e caratteristiche aggiuntive come il livello di astrazione del database, la convalida dei moduli, il motore del modello Web, la funzionalità di autenticazione, l'autorizzazione, la convalida dell'input e la sanificazione dell'input.

3. Struttura asincrona

Il framework asincrono è l'ultimo a unirsi al carrozzone del framework Python. È un microframework unico che consente agli sviluppatori di gestire e gestire grandi insiemi di connessioni simultanee. Questi framework si nutrono della libreria Asyncio di Python.

Cose da considerare quando si sceglie un framework Python

Python si è di conseguenza classificato come il linguaggio di programmazione numero uno amato sia dai data scientist che dagli sviluppatori. Ci sono molteplici ragioni che rendono Python il miglior linguaggio di programmazione per Data Science. Quindi, state tranquilli, non mancano i framework Python. Tuttavia, l'abbondanza di framework Python potrebbe anche diventare schiacciante durante la scelta del framework giusto per la tua applicazione.

Ecco due cose che dovresti considerare quando decidi su un framework Python:

• Innanzitutto, valuta le dimensioni e la complessità del tuo progetto. Se devi sviluppare un sistema di grandi dimensioni ricco di funzionalità e requisiti, un framework full-stack sarà la scelta giusta. Al contrario, se il progetto in questione è piccolo e semplice, puoi lavorare con un microframework.
• Il secondo aspetto da considerare è se il framework consente o meno la possibilità di ridimensionare sia verticalmente che orizzontalmente. Ciò è particolarmente necessario quando si crea un progetto che verrà eseguito su più server, gestire un enorme carico di traffico e supportare l'aggiunta di nuove funzionalità per l'ottimizzazione delle funzionalità.

I 7 migliori framework Python

1. Django

Django è un framework Python full stack open source. Segue il principio DRY (non ripetere te stesso). Django è dotato di una vasta linea di librerie pronte all'uso. Alcune delle sue caratteristiche più eccezionali sono l'autenticazione, il routing degli URL, il motore dei modelli, il mapping relazionale a oggetti (ORM) e le migrazioni dello schema del database. Insieme, questi rendono Django altamente scalabile, veloce e versatile.

Django è compatibile con una serie di database tra cui PostgreSQL, MySQL, SQLite e Oracle. Poiché utilizza ORM per mappare gli oggetti alle tabelle del database, lo stesso codice funziona con database diversi. Puoi persino passare da un database all'altro senza alcuna difficoltà. Django ti consente di sviluppare qualsiasi tipo di applicazione desideri, dalle grandi applicazioni Web ai progetti su piccola scala.

2. Piramide

Un altro framework Python open source nel nostro elenco è Pyramid. Funziona su Python 3 e mira a ottenere il più possibile con la minima complessità. Forse la caratteristica migliore di Pyramid è la sua capacità di funzionare bene con applicazioni piccole e grandi. Alcuni dei punti salienti di questo framework includono percorsi, convalida e generazione di moduli HTML, modelli basati su testo, mappatura degli URL basata sulla configurazione dei percorsi tramite WebHelper e invio di URL.

Pyramid vanta una comunità attiva che contribuisce continuamente ad arricchire il framework.

3. TurboGear

TurboGears è un framework Python open source, basato sui dati e full-stack. Incorpora alcuni dei migliori componenti di altri framework Python e viene fornito con molte utili librerie. Consente agli sviluppatori di creare applicazioni Web basate sui dati molto velocemente.

TurboGears ha un motore di creazione di modelli intuitivo e un robusto ORM. Oltre a questi, offre un ampio margine di flessibilità. Utilizza componenti come Genshi, Repoze, SQLAlchemy e WebOb per facilitare lo sviluppo di app che richiedono la connettività del database.

4. Web2py

Web2py è un framework Python full-stack altamente scalabile e open source. Viene fornito con il suo IDE basato sul Web individuale che include un editor di codice, un debugger e una funzione di distribuzione con un clic.

Web2py è un potente strumento di gestione dei dati. Sebbene consenta agli sviluppatori di progettare e creare contenuti Web dinamici in Python, non supporta Python. Tuttavia, può funzionare senza problemi su qualsiasi piattaforma di web hosting che fornisce supporto per Python o Java e Python. Inoltre, ha una sicurezza dei dati integrata per prevenire vulnerabilità comuni come scripting tra siti, difetti di iniezione ed esecuzione di file dannosi.

5. CherryPy

CherryPy è uno dei più antichi microframework Python orientati agli oggetti open source. Seguendo un approccio minimalista, CherryPy è progettato per l'estendibilità. Include meccanismi per punti di aggancio ed estensioni. Inoltre, la "ciliegina sulla torta" è che qualsiasi applicazione Web basata su CherryPy è un'applicazione Python autonoma con il suo esclusivo server Web multi-thread integrato.

Nonostante sia un microframework, CherryPy non ha funzionalità estremamente limitanti. Ti consente di lavorare con qualsiasi tecnologia a tua scelta per la creazione di modelli, l'accesso ai dati, ecc. Inoltre, può gestire sessioni, statica, cookie, caricamenti di file e tutto ciò che può essere eseguito da un framework web.

6. Boccetta

Flask è un microframework Python disponibile con licenza BSD. Ha tratto ispirazione dalla struttura Sinatra Ruby. Flask richiede il template Jinja2 e il toolkit Werkzeug WSGI per essere eseguito. Ha un design leggero e modulare che lo rende facilmente adattabile a un'ampia gamma di esigenze di sviluppo.

Con Flask, puoi creare una solida base per applicazioni Web che può essere ridimensionata per utilizzare qualsiasi tipo di estensione. Include un server di sviluppo integrato e un debugger veloce, ha il supporto integrato per i test di unità e consente l'invio di richieste RESTful. Flask è compatibile con Google App Engine.

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7. Sanico

Sanic è un framework asincrono basato su uvloop. È un semplice framework Python sviluppato esplicitamente per offrire risposte HTTP veloci tramite la gestione asincrona delle richieste. Poiché Sanic supporta gestori di richieste asincroni, è compatibile con le funzioni 'Async' e 'Await' di Python 3.5. Questo aiuta a migliorare ulteriormente la sua velocità.

Sanic è uno dei framework asincroni preferiti dagli sviluppatori poiché può leggere e scrivere cookie; consente diversi tipi di registrazione, ha il supporto per i plug-in e supporta i progetti per il sub-routing all'interno di un'applicazione, tra le altre cose.

Conclusione

Come puoi vedere, ogni framework Python è dotato di caratteristiche e capacità distinte per soddisfare le diverse esigenze di sviluppo di app. La chiave è identificare quale struttura si adatta meglio al tuo progetto, e non dovrebbe essere difficile: ti abbiamo detto anche come farlo!

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