Estruturas Python: as 7 principais estruturas Python para aprender em 2022

Python é a linguagem de programação para Data Science. Além de sua simplicidade inerente, o que torna o Python mais atraente é que ele é apoiado por uma ampla variedade de frameworks Python.

As estruturas Python oferecem uma estrutura bem definida para o desenvolvimento de aplicativos. Como eles podem automatizar a implementação de algumas soluções padrão, eles não apenas reduzem significativamente o tempo de desenvolvimento, mas também permitem que os desenvolvedores se concentrem na lógica principal do aplicativo em vez de nos elementos de rotina. Para encurtar a história – eles facilitam muito o trabalho dos desenvolvedores e tornam o Python uma das melhores linguagens de programação.

Tipos de estrutura Python

Essencialmente, os frameworks Python são categorizados em três tipos:

1. Estrutura de pilha completa

Uma estrutura de pilha completa, também conhecida como estrutura corporativa, é a solução completa para todas as necessidades de desenvolvimento. Eles têm bibliotecas integradas configuradas para funcionar perfeitamente juntas. Eles suportam o desenvolvimento de bancos de dados, interfaces de front-end e serviços de back-end.

2. Microestrutura

Microframeworks são frameworks de aplicações web leves e minimalistas que possuem funcionalidades e recursos limitados. Normalmente, os microframeworks oferecem apenas os componentes necessários para a construção de um aplicativo. Eles carecem de muitas funcionalidades e recursos adicionais, como camada de abstração de banco de dados, validação de formulário, mecanismo de modelo da web, funcionalidade de autenticação, autorização, validação de entrada e limpeza de entrada.

3. Estrutura Assíncrona

A estrutura assíncrona é a mais recente a se juntar ao movimento da estrutura Python. É um microframework exclusivo que permite aos desenvolvedores manipular e gerenciar grandes conjuntos de conexões simultâneas. Esses frameworks se alimentam da biblioteca Asyncio do Python.

Coisas a considerar ao escolher um framework Python

Consequentemente, o Python foi classificado como a linguagem de programação número um amada por Cientistas de Dados e Desenvolvedores. Existem várias razões que tornam o Python a melhor linguagem de programação para Data Science. Portanto, fique tranquilo, não há escassez de frameworks Python. No entanto, a abundância de estruturas Python também pode se tornar esmagadora ao escolher a estrutura certa para seu aplicativo.

Aqui estão duas coisas que você deve considerar ao decidir sobre uma estrutura Python:

• Primeiro, avalie o tamanho e a complexidade do seu projeto. Se você tiver que desenvolver um sistema grande repleto de recursos e requisitos, um framework full-stack será a escolha certa. Pelo contrário, se o projeto em questão for pequeno e direto, você pode trabalhar com um microframework.
• O segundo aspecto a ser considerado é se a estrutura permite ou não o escopo de dimensionamento vertical e horizontal. Isso é particularmente necessário ao criar um projeto que será executado em vários servidores, lidará com uma grande carga de tráfego e dará suporte à adição de novos recursos para otimização de funcionalidade.

Os 7 principais frameworks Python

1. Django

Django é um framework Python full-stack de código aberto. Segue o princípio DRY (Don't Repeat Yourself). O Django vem equipado com uma vasta linha de bibliotecas prontas para uso. Alguns de seus recursos mais excepcionais são autenticação, roteamento de URL, mecanismo de modelo, mapeador relacional de objeto (ORM) e migrações de esquema de banco de dados. Juntos, eles tornam o Django altamente escalável, rápido e versátil.

O Django é compatível com uma série de bancos de dados, incluindo PostgreSQL, MySQL, SQLite e Oracle. Como ele usa ORM para mapear objetos para tabelas de banco de dados, o mesmo código funciona com bancos de dados diferentes. Você pode até mesmo mudar de um banco de dados para outro sem qualquer dificuldade. O Django permite que você desenvolva qualquer tipo de aplicação que desejar – desde grandes aplicações web até projetos de pequena escala.

2. Pirâmide

Outro framework Python de código aberto em nossa lista é o Pyramid. Ele é executado no Python 3 e visa realizar o máximo possível com o mínimo de complexidade. Talvez a melhor característica do Pyramid seja sua capacidade de funcionar bem com aplicativos pequenos e grandes. Alguns dos principais destaques dessa estrutura incluem Rotas, validação e geração de formulário HTML, modelagem baseada em texto, mapeamento de URL com base na configuração de Rotas via WebHelpers e envio de URL.

A Pyramid se orgulha de uma comunidade ativa que contribui continuamente para enriquecer a estrutura.

3. TurboGears

O TurboGears é uma estrutura Python de pilha completa, orientada a dados e de código aberto. Ele incorpora alguns dos melhores componentes de outros frameworks Python e vem com muitas bibliotecas úteis. Ele permite que os desenvolvedores criem aplicativos da Web orientados a dados muito rapidamente.

O TurboGears possui um mecanismo de modelagem fácil de usar e um ORM robusto. Além disso, permite muita flexibilidade. Ele usa componentes como Genshi, Repoze, SQLAlchemy e WebOb para facilitar o desenvolvimento de aplicativos que exigem conectividade de banco de dados.

4. Web2py

O Web2py é uma estrutura Python de pilha completa e de código aberto altamente escalável. Ele vem com seu IDE individual baseado na Web que inclui um editor de código, depurador e um recurso de implantação com um clique.

Web2py é uma potente ferramenta de manipulação de dados. Embora permita que os desenvolvedores projetem e construam conteúdo web dinâmico em Python, ele não tem suporte para Python. No entanto, ele pode ser executado perfeitamente em qualquer plataforma de hospedagem na Web que forneça suporte para Python ou Java e Python. Além disso, possui segurança de dados integrada para evitar vulnerabilidades comuns, como scripts entre sites, falhas de injeção e execução de arquivos maliciosos.

5. CherryPy

CherryPy é um dos mais antigos microframeworks Python orientados a objetos de código aberto. Seguindo uma abordagem minimalista, o CherryPy foi projetado para extensibilidade. Inclui mecanismos para pontos de gancho e extensões. Além disso, a “cereja” no topo é que qualquer aplicativo Web baseado em CherryPy é um aplicativo Python autônomo com seu servidor Web multi-thread integrado exclusivo.

Apesar de ser um microframework, o CherryPy não é extremamente limitante em funcionalidade. Ele permite que você trabalhe com qualquer tecnologia de sua escolha para modelagem, acesso a dados, etc. Além disso, pode lidar com sessões, estatísticas, cookies, uploads de arquivos e tudo mais que um framework da web pode.

6. Frasco

Flask é um microframework Python disponível sob a licença BSD. Ele se inspirou no framework Sinatra Ruby. O Flask requer o modelo Jinja2 e o kit de ferramentas Werkzeug WSGI para ser executado. Tem um design leve e modular que o torna facilmente adaptável a uma ampla gama de necessidades de desenvolvimento.

Com o Flask, você pode criar uma base sólida de aplicativo da Web que pode ser dimensionada para usar qualquer tipo de extensão. Ele inclui um servidor de desenvolvimento integrado e um depurador rápido, possui suporte integrado para teste de unidade e permite o envio de solicitações RESTful. O Flask é compatível com o Google App Engine.

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7. Sanico

Sanic é um framework assíncrono construído em cima do uvloop. É uma estrutura Python simples desenvolvida explicitamente para oferecer respostas HTTP rápidas por meio de manipulação de solicitação assíncrona. Como o Sanic oferece suporte a manipuladores de solicitações assíncronas, ele é compatível com as funções 'Async' e 'Await' do Python 3.5. Isso ajuda a aumentar ainda mais sua velocidade.

Sanic é um dos frameworks assíncronos preferidos pelos desenvolvedores, pois pode ler e gravar cookies; permite diferentes tipos de registro, tem suporte a plugins e suporta blueprints para sub-roteamento dentro de um aplicativo, entre outras coisas.

Conclusão

Como você pode ver, cada estrutura Python vem com seus próprios recursos e capacidades distintos para atender a diversas necessidades de desenvolvimento de aplicativos. A chave é identificar qual framework será mais adequado para o seu projeto, e isso não deve ser difícil – nós dissemos a você como fazer isso também!

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