Frameworki Pythona: 7 najlepszych frameworków Pythona do nauki w 2022 roku

Python to podstawowy język programowania dla Data Science. Oprócz nieodłącznej prostoty, najbardziej atrakcyjnym elementem Pythona jest to, że jest on wspierany przez szeroką gamę frameworków Pythona.

Frameworki Pythona oferują dobrze zdefiniowaną strukturę do tworzenia aplikacji. Ponieważ mogą zautomatyzować wdrażanie niektórych standardowych rozwiązań, nie tylko znacznie skracają czas tworzenia, ale także pozwalają programistom skupić się na podstawowej logice aplikacji zamiast na elementach rutynowych. Krótko mówiąc – znacznie ułatwiają pracę programistom i sprawiają, że Python jest jednym z najlepszych języków programowania.

Rodzaje frameworka Pythona

Zasadniczo frameworki Pythona są podzielone na trzy typy:

1. Struktura pełnego stosu

Struktura pełnego stosu, znana również jako struktura korporacyjna, to kompleksowe rozwiązanie dla wszystkich potrzeb programistycznych. Mają one wbudowane biblioteki skonfigurowane do bezproblemowej współpracy. Wspierają rozwój baz danych, interfejsów frontendowych i usług backendowych.

2. Mikrostruktura

Microframeworks to lekkie, minimalistyczne frameworki aplikacji internetowych, które mają ograniczone funkcjonalności i funkcje. Zazwyczaj mikroframeworki oferują tylko te komponenty, które są wymagane do zbudowania aplikacji. Brakuje im wielu dodatkowych funkcji i funkcji, takich jak warstwa abstrakcji bazy danych, walidacja formularzy, silnik szablonów internetowych, funkcjonalność uwierzytelniania, autoryzacja, walidacja danych wejściowych i sanitacja danych wejściowych.

3. Framework asynchroniczny

Framework asynchroniczny jest ostatnim, który dołączył do platformy Pythona. Jest to unikalny mikroframework, który pozwala programistom obsługiwać i zarządzać dużymi zestawami jednoczesnych połączeń. Te frameworki bazują na bibliotece Asyncio Pythona.

Rzeczy do rozważenia przy wyborze frameworka Pythona

W konsekwencji Python został uznany za numer jeden język programowania uwielbiany zarówno przez naukowców zajmujących się danymi, jak i programistów. Istnieje wiele powodów, dla których Python jest najlepszym językiem programowania dla Data Science. Zapewniamy więc, że nie brakuje frameworków Pythona. Jednak obfitość frameworków Pythona może również stać się przytłaczająca podczas wyboru odpowiedniego frameworka dla Twojej aplikacji.

Oto dwie rzeczy, które powinieneś wziąć pod uwagę, decydując się na framework Pythona:

• Najpierw oceń rozmiar i złożoność swojego projektu. Jeśli musisz opracować duży system, pełen funkcji i wymagań, właściwym wyborem będzie framework fullstack. Wręcz przeciwnie, jeśli projekt jest mały i prosty, możesz pracować z mikroframeworkiem.
• Drugim aspektem do rozważenia jest to, czy struktura pozwala na skalowanie zarówno w pionie, jak iw poziomie. Jest to szczególnie potrzebne przy budowaniu projektu, który będzie działał na wielu serwerach, obsłuży duże obciążenie ruchem i będzie wspierał dodawanie nowych funkcji optymalizacji funkcjonalności.

Top 7 frameworków Pythona

1. Django

Django to open-source'owy framework Pythona z pełnym stosem. Jest zgodny z zasadą DRY (Don't Repeat Yourself). Django jest wyposażony w szeroką gamę gotowych do użycia bibliotek. Niektóre z jego najbardziej wyjątkowych funkcji to uwierzytelnianie, routing adresów URL, silnik szablonów, mapowanie obiektowo-relacyjne (ORM) i migracje schematów baz danych. Razem sprawiają, że Django jest wysoce skalowalny, szybki i wszechstronny.

Django jest kompatybilny z wieloma bazami danych, w tym PostgreSQL, MySQL, SQLite i Oracle. Ponieważ używa ORM do mapowania obiektów na tabele bazy danych, ten sam kod działa z różnymi bazami danych. Możesz nawet przejść z jednej bazy danych do drugiej bez żadnych trudności. Django pozwala tworzyć dowolne aplikacje – od dużych aplikacji internetowych po projekty na małą skalę.

2. Piramida

Kolejnym frameworkiem Pythona typu open source na naszej liście jest Pyramid. Działa na Pythonie 3 i ma na celu osiągnięcie jak najwięcej przy minimalnej złożoności. Być może najlepszą cechą Pyramid jest jego zdolność do dobrego działania zarówno z małymi, jak i dużymi aplikacjami. Niektóre z kluczowych cech tego frameworka obejmują trasy, walidację i generowanie formularzy HTML, szablony tekstowe, mapowanie adresów URL w oparciu o konfigurację tras za pośrednictwem WebHelpers i wysyłanie adresów URL.

Pyramid szczyci się aktywną społecznością, która nieustannie przyczynia się do wzbogacania struktury.

3. TurboGears

TurboGears to open-source, oparty na danych, pełny stos framework Python. Zawiera jedne z najlepszych komponentów innych frameworków Pythona i zawiera wiele przydatnych bibliotek. Pozwala programistom na bardzo szybkie tworzenie aplikacji internetowych opartych na danych.

TurboGears ma przyjazny dla użytkownika silnik szablonów i solidny ORM. Oprócz tego zapewnia dużą elastyczność. Wykorzystuje komponenty, takie jak Genshi, Repoze, SQLAlchemy i WebOb, aby ułatwić łatwe tworzenie aplikacji wymagających łączności z bazą danych.

4. Web2py

Web2py to wysoce skalowalna, open-source'owa platforma Pythona z pełnym stosem. Jest dostarczany z indywidualnym internetowym IDE, które obejmuje edytor kodu, debuger i funkcję wdrażania jednym kliknięciem.

Web2py to potężne narzędzie do obsługi danych. Chociaż umożliwia programistom projektowanie i tworzenie dynamicznych treści internetowych w Pythonie, nie obsługuje Pythona. Jednak może działać bezproblemowo na dowolnej platformie hostingowej, która zapewnia obsługę języka Python lub Java i Python. Ponadto ma wbudowane zabezpieczenia danych, które zapobiegają typowym lukom w zabezpieczeniach, takim jak cross-site scripting, błędy wstrzykiwania i złośliwe wykonywanie plików.

5. WiśniaPy

CherryPy jest jednym z najstarszych, zorientowanych obiektowo mikroframeworków Pythona typu open source. Zgodnie z minimalistycznym podejściem CherryPy został zaprojektowany z myślą o rozszerzalności. Zawiera mechanizmy zaczepów i przedłużek. Co więcej, „wiśnia” na górze polega na tym, że każda aplikacja internetowa oparta na CherryPy jest samodzielną aplikacją Pythona z unikalnym wbudowanym wielowątkowym serwerem internetowym.

Pomimo tego, że jest mikroframeworkiem, CherryPy nie ogranicza funkcjonalności. Umożliwia pracę z dowolną wybraną technologią do tworzenia szablonów, dostępu do danych itp. Ponadto może obsługiwać sesje, statystyki, pliki cookie, przesyłanie plików i wszystko inne, co może platforma internetowa.

6. Kolba

Flask to mikroframework Pythona dostępny na licencji BSD. Czerpał inspirację z frameworka Sinatra Ruby. Flask wymaga do działania szablonu Jinja2 i zestawu narzędzi Werkzeug WSGI. Ma lekką i modułową konstrukcję, dzięki czemu można go łatwo dostosować do szerokiego zakresu potrzeb programistycznych.

Dzięki Flask możesz zbudować solidną podstawę aplikacji internetowej, która może być skalowana w celu korzystania z dowolnego rodzaju rozszerzeń. Zawiera wbudowany serwer deweloperski i szybki debugger, ma zintegrowaną obsługę testów jednostkowych i umożliwia wysyłanie żądań RESTful. Flask jest zgodny z Google App Engine.

Dowiedz się kursu nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

7. Sanic

Sanic to asynchroniczna platforma oparta na uvloop. Jest to prosty framework Pythona opracowany specjalnie do oferowania szybkich odpowiedzi HTTP poprzez asynchroniczną obsługę żądań. Ponieważ Sanic obsługuje asynchroniczne procedury obsługi żądań, jest zgodny z funkcjami „Async” i „Await” języka Python 3.5. Pomaga to jeszcze bardziej zwiększyć jego prędkość.

Sanic jest jednym z najbardziej preferowanych przez programistów frameworków asynchronicznych, ponieważ może odczytywać i zapisywać pliki cookie; umożliwia różne rodzaje rejestrowania, obsługuje między innymi wtyczki i obsługuje plany podroutingu w aplikacji.

Wniosek

Jak widać, każdy framework Pythona ma swoje własne, odrębne funkcje i możliwości, które zaspokajają różne potrzeby związane z tworzeniem aplikacji. Kluczem jest określenie, który framework najlepiej pasuje do Twojego projektu, a to nie powinno być trudne – powiedzieliśmy Ci również, jak to zrobić!

Jeśli jesteś ciekawy, jak uczyć się nauki o danych, aby być na czele szybkiego postępu technologicznego, sprawdź dyplom PG upGrad i IIIT-B w dziedzinie nauki o danych.