Python 프레임워크: 2022년에 배워야 할 상위 7개 Python 프레임워크

게시 됨: 2021-01-05

Python은 데이터 과학을 위한 필수 프로그래밍 언어입니다. 본질적인 단순성 외에도 Python을 가장 매력적으로 만드는 것은 광범위한 Python 프레임워크의 지원을 받는다는 것입니다.

Python 프레임워크는 앱 개발을 위해 잘 정의된 구조를 제공합니다. 일부 표준 솔루션의 구현을 자동화할 수 있기 때문에 개발 시간을 크게 단축할 뿐만 아니라 개발자가 일상적인 요소 대신 핵심 애플리케이션 논리에 집중할 수 있습니다. 간단히 말해서 개발자의 작업을 훨씬 쉽게 만들고 Python을 최고의 프로그래밍 언어 중 하나로 만듭니다.

파이썬 프레임워크의 종류

기본적으로 Python 프레임워크는 세 가지 유형으로 분류됩니다.

1. 풀스택 프레임워크

엔터프라이즈 프레임워크라고도 하는 풀 스택 프레임워크는 모든 개발 요구 사항에 대한 원스톱 솔루션입니다. 여기에는 원활하게 함께 작동하도록 구성된 내장 라이브러리가 있습니다. 데이터베이스, 프론트엔드 인터페이스 및 백엔드 서비스 개발을 지원합니다.

2. 마이크로프레임워크

Microframeworks는 기능과 기능이 제한된 가볍고 최소한의 웹 애플리케이션 프레임워크입니다. 일반적으로 마이크로프레임워크는 애플리케이션 구축에 필요한 구성요소만 제공합니다. 데이터베이스 추상화 계층, 양식 유효성 검사, 웹 템플릿 엔진, 인증 기능, 권한 부여, 입력 유효성 검사 및 입력 위생과 같은 많은 추가 기능 및 기능이 부족합니다.

3. 비동기 프레임워크

비동기 프레임워크는 Python 프레임워크 대열에 합류한 최신 제품입니다. 개발자가 대규모 동시 연결 집합을 처리하고 관리할 수 있는 고유한 마이크로프레임워크입니다. 이러한 프레임워크는 Python의 Asyncio 라이브러리를 기반으로 합니다.

Python 프레임워크를 선택할 때 고려해야 할 사항

결과적으로 Python은 데이터 과학자와 개발자 모두에게 사랑받는 최고의 프로그래밍 언어로 선정되었습니다. Python이 데이터 과학을 위한 최고의 프로그래밍 언어인 데에는 여러 가지 이유가 있습니다. 따라서 Python 프레임워크가 부족하지 않으므로 안심하십시오. 그러나 응용 프로그램에 적합한 프레임워크를 선택하는 동안 Python 프레임워크의 풍부함도 압도적일 수 있습니다.

다음은 Python 프레임워크를 결정할 때 고려해야 할 두 가지 사항입니다.

먼저 프로젝트의 규모와 복잡성을 평가하십시오. 기능과 요구 사항으로 가득 찬 대규모 시스템을 개발해야 하는 경우 전체 스택 프레임워크가 올바른 선택이 될 것입니다. 반대로 진행 중인 프로젝트가 작고 단순하다면 마이크로프레임워크로 작업할 수 있습니다.
고려해야 할 두 번째 측면은 프레임워크가 수직 및 수평 확장 범위를 허용하는지 여부입니다. 이는 여러 서버에서 실행되고 막대한 트래픽 부하를 처리하고 기능 최적화를 위한 새로운 기능 추가를 지원하는 프로젝트를 구축할 때 특히 필요합니다.

상위 7개 Python 프레임워크

1. 장고

Django는 오픈 소스의 전체 스택 Python 프레임워크입니다. DRY(Don't Repeat Yourself) 원칙을 따릅니다. Django는 바로 사용할 수 있는 방대한 라이브러리를 갖추고 있습니다. 가장 뛰어난 기능 중 일부는 인증, URL 라우팅, 템플릿 엔진, ORM(객체 관계형 매퍼) 및 데이터베이스 스키마 마이그레이션입니다. 이것들이 함께 Django를 확장 가능하고 빠르며 다재다능하게 만듭니다.

Django는 PostgreSQL, MySQL, SQLite 및 Oracle을 포함한 많은 데이터베이스와 호환됩니다. ORM을 사용하여 개체를 데이터베이스 테이블에 매핑하기 때문에 동일한 코드가 다른 데이터베이스에서 작동합니다. 한 데이터베이스에서 다른 데이터베이스로 어려움 없이 이동할 수도 있습니다. Django를 사용하면 대규모 웹 애플리케이션에서 소규모 프로젝트에 이르기까지 원하는 모든 종류의 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

2. 피라미드

목록에 있는 또 다른 오픈 소스 Python 프레임워크는 Pyramid입니다. Python 3에서 실행되며 최소한의 복잡성으로 최대한 많은 것을 달성하는 것을 목표로 합니다. 아마도 Pyramid의 가장 큰 특징은 크고 작은 응용 프로그램 모두에서 잘 실행되는 능력일 것입니다. 이 프레임워크의 주요 하이라이트 중 일부는 경로, HTML 양식 유효성 검사 및 생성, 텍스트 기반 템플릿, WebHelpers를 통한 경로 구성 기반 URL 매핑, URL 디스패치 등입니다.

피라미드는 프레임워크를 풍부하게 하는 데 지속적으로 기여하는 활발한 커뮤니티를 자랑합니다.

3. 터보기어

TurboGears는 오픈 소스, 데이터 기반, 전체 스택 Python 프레임워크입니다. 다른 Python 프레임워크의 최고의 구성 요소 중 일부를 통합하고 많은 유용한 라이브러리와 함께 제공됩니다. 이를 통해 개발자는 데이터 기반 웹 애플리케이션을 매우 빠르게 구축할 수 있습니다.

TurboGears는 사용자 친화적인 템플릿 엔진과 강력한 ORM을 갖추고 있습니다. 이 외에도 유연성을 위한 많은 범위를 허용합니다. Genshi, Repoze, SQLAlchemy 및 WebOb와 같은 구성 요소를 사용하여 데이터베이스 연결이 필요한 앱을 쉽게 개발할 수 있습니다.

4. 웹투파이

Web2py는 확장성이 뛰어난 오픈 소스 풀 스택 Python 프레임워크입니다. 코드 편집기, 디버거 및 원 클릭 배포 기능이 포함된 개별 웹 기반 IDE와 함께 제공됩니다.

Web2py는 강력한 데이터 처리 도구입니다. 개발자가 Python에서 동적 웹 콘텐츠를 디자인하고 구축할 수 있지만 Python은 지원하지 않습니다. 그러나 Python 또는 Java 및 Python을 지원하는 모든 웹 호스팅 플랫폼에서 원활하게 실행할 수 있습니다. 또한 크로스 사이트 스크립팅, 주입 결함 및 악성 파일 실행과 같은 일반적인 취약점을 방지하기 위한 데이터 보안 기능이 내장되어 있습니다.

5. 체리파이

CherryPy는 가장 오래된 오픈 소스 객체 지향 Python 마이크로프레임워크 중 하나입니다. 최소한의 접근 방식에 따라 CherryPy는 확장성을 위해 설계되었습니다. 여기에는 후크 포인트 및 확장에 대한 메커니즘이 포함됩니다. 또한 맨 위에 있는 "체리"는 모든 CherryPy 기반 웹 응용 프로그램이 고유한 임베디드 다중 스레드 웹 서버가 있는 독립 실행형 Python 응용 프로그램이라는 것입니다.

마이크로프레임워크임에도 불구하고 CherryPy는 기능면에서 극도로 제한되지 않습니다. 템플릿, 데이터 액세스 등을 위해 선택한 모든 기술로 작업할 수 있습니다. 또한 세션, 통계, 쿠키, 파일 업로드 및 웹 프레임워크가 할 수 있는 모든 것을 처리할 수 있습니다.

6. 플라스크

Flask는 BSD 라이선스에 따라 사용할 수 있는 Python 마이크로프레임워크입니다. Sinatra Ruby 프레임워크에서 영감을 얻었습니다. Flask를 실행하려면 Jinja2 템플릿과 Werkzeug WSGI 툴킷이 필요합니다. 가볍고 모듈식으로 설계되어 다양한 개발 요구 사항에 쉽게 적용할 수 있습니다.

Flask를 사용하면 모든 종류의 확장을 사용하도록 확장할 수 있는 견고한 웹 애플리케이션 기반을 구축할 수 있습니다. 여기에는 내장 개발 서버와 빠른 디버거가 포함되어 있으며 단위 테스트에 대한 통합 지원이 있으며 RESTful 요청 디스패치가 가능합니다. Flask는 Google App Engine과 호환됩니다.

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7. 사닉

Sanic은 uvloop 위에 구축된 비동기 프레임워크입니다. 비동기 요청 처리를 통해 빠른 HTTP 응답을 제공하기 위해 명시적으로 개발된 간단한 Python 프레임워크입니다. Sanic은 비동기식 요청 핸들러를 지원하므로 Python 3.5의 'Async' 및 'Await' 기능과 호환됩니다. 이것은 속도를 더욱 향상시키는 데 도움이 됩니다.

Sanic은 쿠키를 읽고 쓸 수 있기 때문에 개발자가 가장 선호하는 비동기 프레임워크 중 하나입니다. 다른 유형의 로깅을 허용하고 플러그인 지원을 제공하며 무엇보다도 애플리케이션 내 하위 라우팅을 위한 청사진을 지원합니다.

결론

보시다시피 각 Python 프레임워크에는 다양한 앱 개발 요구 사항을 충족할 수 있는 고유한 기능과 기능이 있습니다. 핵심은 프로젝트에 가장 적합한 프레임워크를 식별하는 것입니다. 이는 어렵지 않아야 합니다. 그렇게 하는 방법도 알려 드렸습니다!

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