10 najlepszych frameworków Pythona do tworzenia stron internetowych w 2022 r.
Opublikowany: 2021-01-02Nie ma wątpliwości, w jaki sposób Python zdominował świat tworzenia stron internetowych i aplikacji. Dało nam miliony aplikacji na platformach, z których korzystamy i przez lata była jedną z najbardziej poszukiwanych technologii. Jednym z głównych powodów tego jest bardzo postępowy aspekt Pythona, frameworków Pythona i jego wewnętrznych bibliotek, które podnoszą poziom gry programistycznej.
Frameworki sprawiają, że praca programistów jest łatwa. Oferują potencjalną strukturę aplikacji, automatyzują rozwiązania, skracają czas tworzenia i pomagają programistom skupić się bardziej na logice aplikacji. W tym poście na blogu przeprowadzimy Cię przez niektóre z najlepszych frameworków Pythona . Pod koniec artykułu dowiesz się, jaki framework przysporzy laurów Twojej podróży zawodowej. Jeśli chcesz zająć się nauką o danych, zapoznaj się z naszymi programami nauki o danych prowadzonymi przez najlepsze instytucje.
Zanim zaczniemy od frameworków, omówmy kategorie, do których zostały sklasyfikowane różne frameworki.
Przeczytaj: Wyzwania Pythona dla początkujących
Spis treści
Kategorie frameworków Pythona
Istnieją trzy główne klasy frameworków, na których zestawiane są różne frameworki.
1. Struktura pełnego stosu
Struktura pełnego stosu, zwana również platformą korporacyjną, to kompleksowe rozwiązanie ze skonfigurowanymi bibliotekami, które współpracują ze sobą bezproblemowo. Struktury te są nazywane pełnymi stosami, ponieważ obsługują ogólne interfejsy front-end i back-end oraz bazy danych. Zapewniają wszystko, czego programista potrzebuje do zbudowania aplikacji. Są używane do większych aplikacji ze względu na istnienie architektury MVC (model-view-controller).
2. Mikrostruktura
Mikroframework to framework aplikacji internetowych, który działa bez silnika szablonów internetowych, funkcji uwierzytelniania, walidacji danych wejściowych i abstrakcji bazy danych, które są obecne w pełnoprawnym frameworku. Mikroframework zapewnia to, co jest niezbędne do aplikacji. Wymaga minimalnego kodowania. Jednak niektóre mikroframeworki mogą rozszerzyć bazę danych lub silniki szablonów i skalować do rozwiązania z pełnym stosem.
3. Framework asynchroniczny
Struktura asynchroniczna to forma mikrostruktury, która zapewnia obsługę dużych zestawów współbieżnych połączeń. Używają nieblokujących gniazd i pracują z asynchroniczną biblioteką io Pythona. Podstawowa koncepcja tych struktur polega na tym, że jedno zadanie może rozpocząć się przed zakończeniem poprzedniego, a aplikacja nie musi konsekwentnie wykonywać zadań.
Przejdźmy teraz do pierwszej dziesiątki najbardziej wydajnych frameworków Pythona, wyróżniających się z punktu widzenia programisty i programisty.
Przeczytaj także: Pomysły i tematy projektów Pythona
Lista frameworków Pythona
1. Django
Django to framework open-source, który jest zaliczany do kategorii full-stack framework . Jest to szybka, skalowalna i wszechstronna platforma, która obejmuje właściwości autoryzacji, routingu, silnika szablonów, mapowania obiektowo-relacyjnego i migracji schematu bazy danych.
Django ORM mapuje obiekty do tabel bazy danych. Django współpracuje z popularnymi bazami danych, takimi jak MySQL, Oracle, SQLite, PostgreSQL oraz sterownikami innych firm. Jego funkcja elastycznego działania jako pełnego stosu pozwala na skalowanie od małych do złożonych aplikacji internetowych i tworzenie przydatnych MVP. To najlepszy framework Pythona używany do uczenia maszynowego.
2. Kolba
Flask jest sklasyfikowany w kategorii mikroframeworków Python Frameworks. Posiada licencję BSD inspirowaną frameworkiem Sinatra Ruby. Flask pomaga w tworzeniu silnej bazy aplikacji internetowych i opiera się na przyborniku Werkzeug WSGI i szablonie Jinja2.
Został stworzony z myślą o aplikacjach otwartych i preferowany w przypadku projektów na małą skalę. Ma wbudowany serwer i debugger do programowania i wysyłania żądań RESTful, a także obsługuje Google App Engine i testy jednostkowe. Flask jest używany przez organizacje takie jak LinkedIn i Pinterest.
3. Piramida
Pyramid to jeden z tych frameworków aplikacji internetowych, które działają z minimalną złożonością. Ta struktura może pomieścić aplikacje o dowolnym rozmiarze i może być używana do tworzenia złożonych aplikacji podczas skalowania małej aplikacji. Określa lokalizację spakowanego zasobu i korzysta z predykatów oraz programów renderujących.
Umożliwia również generowanie adresów URL. Silnik szablonów lub baza danych tego frameworka mogą być wzajemnie wymieniane. Posiada również widoki XHR i dekoratory, za pomocą których można łatwo wysyłać żądania Ajax. Obsługuje bazę danych SQLAlchemy.
4. Butelka
Butelka jest sklasyfikowana w kategorii microframework, używanej do budowania interfejsów API. Implementacja kodu wymaga tylko jednego pliku źródłowego. Jego zakres jest niewielki, ponieważ jego nazwa oznacza „butelkę” i jest przydatna do tworzenia aplikacji zawierającej do 500 linii kodu. Oferuje unikalne funkcje, takie jak routing, tworzenie szablonów i abstrakcje w porównaniu ze standardem WSGI.
Jest to idealny framework do prototypowania i budowania osobistych aplikacji. Użytkownicy Butelki mogą stać się częścią listy mailingowej, bloga i Twittera Butelki, aby otrzymywać najnowsze aktualizacje. Mogą również przyczynić się do społeczności Bottle za pośrednictwem GitHub.
5. WiśniaPy
CherryPy to szybka i stabilna platforma do tworzenia stron internetowych w języku Python o otwartym kodzie źródłowym, wykorzystująca swój wielozawieszany serwer. CherryPy ułatwia programistom tworzenie aplikacji internetowych podobnych do innych zorientowanych obiektowo programów w języku Python z niewielkim kodem źródłowym w krótszym czasie. Posiada wszystkie możliwości, takie jak obsługa sesji, przesyłanie plików, zawartość statyczna, pliki cookie, kodowanie, buforowanie, uwierzytelnianie itp.
Uruchamia różne serwery HTTP na wielu portach jednocześnie. Działa na Python 2.7+, 3.5+, PyPy, Jython i Android. Ma solidny system konfiguracji do profilowania i testowania dla programistów, a także dla wdrożeniowców podczas wsparcia.
6. Web2py
Web2py to wieloplatformowa platforma Pythona z pełnym stosem dla aplikacji internetowej opracowanej przez Platforma Web2py zawiera edytor kodu, debuger i narzędzie do wdrażania przydatne do tworzenia i debugowania kodu, testowania i utrzymywania aplikacji.
Posiada również unikalny system biletowy, który wystawia bilet, gdy wystąpi błąd, a także pomaga śledzić status błędu. Struktura ma wbudowane komponenty do obsługi żądań HTTP, odpowiedzi, plików cookie i sesji. Może odczytywać wiele protokołów i zapewnia ochronę danych przed atakami typu cross-site scripting, błędami wstrzykiwania i wykonywaniem zainfekowanych plików.
7. Sokół
W przypadku projektów wymagających kodowania i rozwoju interfejsów API REST, platforma Falcon jest najprostszą opcją, ponieważ zawiera klasy zasobów zorientowane na REST i intuicyjny routing. Dzięki Falcon możesz tworzyć aplikacje o przejrzystym projekcie i nie musisz ładować wielu zależności do tworzenia interfejsów API HTTP.
To, co czyni go wyjątkowym, to obsługa Cythona, którą ma, która pozwala programiście na pisanie rozszerzalnej i wysoce zoptymalizowanej bazy kodu. Zapewnia również obsługę wyjątków z góry i idiomatyczne odpowiedzi na błędy HTTP oraz obsługuje testy jednostkowe z pomocnikami i mockami WSGI.
8. FastAPI
FastAPI to nowy mikroframework Pythona. Jest to jeden z najszybszych frameworków używanych do tworzenia interfejsów API w Pythonie w wersji 3.6+. FastAPI jest bardzo prosty, podobny do Flask. Zbudowany w Starlette ASGI, oferuje rozbudowane funkcje, takie jak szablony, WebSockets, a także obsługę GraphQL.
Zyskuje na znaczeniu w większości branż, ponieważ trzykrotnie zwiększył szybkość tworzenia stron internetowych i dał 40% mniej błędów. Wymagany czas debugowania jest krótszy, a ponadto obsługuje automatyczną dokumentację interaktywną i wymagane bazy danych.
9. Tornado
Ben Darnell i Bret Taylor pierwotnie opracowali framework Tornado. Po raz pierwszy został opracowany przez firmę o nazwie FriendFeed , później przejęty przez Facebooka. Tornado to framework o otwartym kodzie źródłowym, znany z wysokiej wydajności, jaki oferuje.
Może obsługiwać ponad 10 000 połączeń jednocześnie. Niektóre z głównych powodów, dla których organizacje korzystają z tej struktury, to oferowana przez nią wysoka jakość wyjściowa i obsługa uwierzytelniania użytkowników. Umożliwia programistom implementację uwierzytelniania stron trzecich, takiego jak Google i Twitter OpenID/OAuth, Yahoo BBAuth i Facebook Login.
10. Kreska
Dash to platforma typu open source sklasyfikowana w ramach platform asynchronicznych. Przydaje się przy tworzeniu wysoce interaktywnych analitycznych aplikacji internetowych. Aplikacje Dash współdziałają z pakietami JSON za pośrednictwem żądań HTTP i uruchamiają Flask.
Renderowanie frontendu jest sprzężone z językiem React.js. Aplikacje Dash są tworzone w przeglądarce internetowej i wdrażane na serwery. Aplikacje opracowane za pomocą Dash są wieloplatformowe i przyjazne dla urządzeń mobilnych. Deweloperzy Dash uzyskują pełny dostęp do wtyczek Flask, aby rozszerzyć możliwości aplikacji Dash.
Sprawdź: samouczek Pythona
Zapisz się na kursy programowania online na najlepszych światowych uniwersytetach. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.
Który framework Pythona jest dla Ciebie najlepszym wyborem?
Python jest jednym z głównych języków programowania. Każdy framework Pythona ma swój własny zestaw funkcji i właściwości. To od programistów zależy, jakie style kodowania i preferencje chcą dostosować do konkretnego frameworka.
Zdecydowanie możesz znaleźć idealny framework spośród tych wiodących frameworków Pythona typu open source do tworzenia aplikacji internetowych. Aby pomyślnie zrealizować projekt, wystarczy wybrać odpowiednią platformę.
Mamy nadzieję, że ta lista frameworków była dla Ciebie interesująca. Python ma jeszcze dużo więcej do zaoferowania. Niektóre inne popularne frameworki Pythona, o których warto wspomnieć, to TurboGears, hug, Sanic, Pylon, Giotto, CubicWeb, Growler, Pycnic, AIOHTTP i wiele innych.
Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź program IIIT-B i upGrad Executive PG w dziedzinie Data Science, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, 1 -on-1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.
