Cadre Python: Top 7 Framework Python de învățat în 2022

Python este limbajul de programare de bază pentru Data Science. Pe lângă simplitatea sa inerentă, ceea ce face ca Python să fie cel mai atrăgător este că este susținut de o gamă largă de cadre Python.

Cadrele Python oferă o structură bine definită pentru dezvoltarea aplicațiilor. Deoarece pot automatiza implementarea unor soluții standard, ele nu numai că reduc semnificativ timpul de dezvoltare, dar permit și dezvoltatorilor să se concentreze pe logica de bază a aplicației în loc de elementele de rutină. Pe scurt – ele ușurează mult munca dezvoltatorilor și fac din Python unul dintre cele mai bune limbaje de programare.

Tipuri de cadru Python

În esență, cadrele Python sunt clasificate în trei tipuri:

1. Cadru Full-Stack

Un cadru full-stack, cunoscut și sub numele de cadru de întreprindere, este soluția unică pentru toate nevoile de dezvoltare. Acestea au biblioteci încorporate configurate pentru a funcționa perfect împreună. Aceștia sprijină dezvoltarea bazelor de date, interfețe frontend și servicii backend.

2. Microcadru

Microframework-urile sunt cadre de aplicații web ușoare, minimaliste, care au funcționalități și caracteristici limitate. De obicei, microframework-urile oferă doar acele componente care sunt necesare pentru construirea unei aplicații. Le lipsesc multe funcționalități și caracteristici suplimentare, cum ar fi stratul de abstractizare a bazei de date, validarea formularelor, motorul de șabloane web, funcționalitatea de autentificare, autorizarea, validarea intrărilor și igienizarea intrărilor.

3. Cadrul asincron

Cadrul asincron este cel mai recent care s-a alăturat modelului de cadru Python. Este un microcadru unic care le permite dezvoltatorilor să gestioneze și să gestioneze seturi mari de conexiuni simultane. Aceste cadre se alimentează din biblioteca Asyncio a lui Python.

Lucruri de luat în considerare atunci când alegeți un cadru Python

Prin urmare, Python s-a clasat drept limbajul de programare numărul unu iubit atât de cercetătorii de date, cât și de dezvoltatori. Există mai multe motive care fac din Python cel mai bun limbaj de programare pentru Data Science. Deci, fiți siguri că nu lipsesc cadrele Python. Cu toate acestea, abundența cadrelor Python ar putea deveni, de asemenea, copleșitoare în timp ce alegeți cadrul potrivit pentru aplicația dvs.

Iată două lucruri pe care ar trebui să le luați în considerare atunci când vă decideți asupra unui cadru Python:

• Mai întâi, evaluați dimensiunea și complexitatea proiectului dvs. Dacă trebuie să dezvoltați un sistem mare, plin de caracteristici și cerințe, un cadru full-stack va fi alegerea potrivită. Dimpotrivă, dacă proiectul la îndemână este mic și simplu, puteți lucra cu un microframework.
• Al doilea aspect de luat în considerare este dacă cadrul permite sau nu posibilitatea de scalare atât pe verticală, cât și pe orizontală. Acest lucru este necesar în special atunci când construiți un proiect care va rula pe mai multe servere, va gestiona o încărcătură uriașă de trafic și va accepta adăugarea de noi funcții pentru optimizarea funcționalității.

Top 7 cadre Python

1. Django

Django este un cadru Python open-source, full-stack. Urmează principiul DRY (Don’t Repeat Yourself). Django vine echipat cu o gamă vastă de biblioteci gata de utilizare. Unele dintre cele mai excepționale caracteristici ale sale sunt autentificarea, rutarea adreselor URL, motorul de șabloane, maparea obiectelor relaționale (ORM) și migrarea schemei bazei de date. Împreună, acestea fac Django extrem de scalabil, rapid și versatil.

Django este compatibil cu o serie de baze de date, inclusiv PostgreSQL, MySQL, SQLite și Oracle. Deoarece folosește ORM pentru a mapa obiecte la tabelele bazei de date, același cod funcționează cu baze de date diferite. Puteți chiar să treceți de la o bază de date la alta fără nicio dificultate. Django vă permite să dezvoltați orice tip de aplicație doriți - de la aplicații web mari până la proiecte la scară mică.

2. Piramida

Un alt cadru Python open-source de pe lista noastră este Pyramid. Funcționează pe Python 3 și își propune să realizeze cât mai mult posibil cu o complexitate minimă. Poate cea mai bună caracteristică a Pyramid este capacitatea sa de a rula bine atât cu aplicații mici, cât și cu aplicații mari. Unele dintre punctele cheie ale acestui cadru includ Rute, validarea și generarea formularelor HTML, șabloane bazate pe text, maparea URL bazată pe configurarea Rutelor prin WebHelpers și trimiterea URL-ului.

Pyramid se mândrește cu o comunitate activă care contribuie continuu la îmbogățirea cadrului.

3. TurboGears

TurboGears este un cadru Python open-source, bazat pe date, cu stivă completă. Încorporează unele dintre cele mai bune componente ale altor cadre Python și vine cu multe biblioteci utile. Permite dezvoltatorilor să creeze aplicații web bazate pe date foarte rapid.

TurboGears are un motor de șabloane ușor de utilizat și un ORM robust. În plus față de acestea, permite multă flexibilitate. Utilizează componente precum Genshi, Repoze, SQLAlchemy și WebOb pentru a facilita dezvoltarea ușoară a aplicațiilor care necesită conectivitate la baza de date.

4. Web2py

Web2py este un cadru Python cu stivă completă, cu sursă deschisă, extrem de scalabil. Vine cu IDE-ul său individual bazat pe web, care include un editor de cod, un depanator și o funcție de implementare cu un singur clic.

Web2py este un instrument puternic de manipulare a datelor. Deși permite dezvoltatorilor să proiecteze și să construiască conținut web dinamic în Python, nu are suport pentru Python. Cu toate acestea, poate rula fără probleme pe orice platformă de găzduire web care oferă suport fie pentru Python, fie pentru Java și Python. De asemenea, are încorporat securitatea datelor pentru a preveni vulnerabilitățile comune, cum ar fi scripturile între site-uri, defecte de injectare și execuția de fișiere rău intenționate.

5. CherryPy

CherryPy este unul dintre cele mai vechi microframework-uri Python open-source, orientate pe obiecte. Urmând o abordare minimalistă, CherryPy este proiectat pentru extensibilitate. Include mecanisme pentru puncte de cârlig și extensii. Mai mult decât atât, „cireașa” de pe partea de sus este că orice aplicație web bazată pe CherryPy este o aplicație Python de sine stătătoare, având un server web unic încorporat cu mai multe fire.

În ciuda faptului că este un microcadru, CherryPy nu este extrem de limitativ în funcționalitate. Vă permite să lucrați cu orice tehnologie la alegere pentru șabloane, acces la date etc. În plus, poate gestiona sesiuni, statice, cookie-uri, încărcări de fișiere și tot ce poate face un cadru web.

6. Balon

Flask este un microframework Python disponibil sub licența BSD. S-a inspirat din cadrul Sinatra Ruby. Flask necesită șablon Jinja2 și setul de instrumente Werkzeug WSGI pentru a rula. Are un design ușor și modular care îl face ușor adaptabil la o gamă largă de nevoi de dezvoltare.

Cu Flask, puteți construi o bază solidă pentru aplicații web, care se poate scala pentru a utiliza orice fel de extensii. Include un server de dezvoltare încorporat și un depanator rapid, are suport integrat pentru testarea unitară și permite expedierea cererilor REST. Flask este compatibil cu Google App Engine.

Învață curs de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

7. Sanic

Sanic este un cadru asincron construit pe uvloop. Este un cadru Python simplu dezvoltat în mod explicit pentru a oferi răspunsuri HTTP rapide prin gestionarea asincronă a cererilor. Deoarece Sanic acceptă gestionarea cererilor asincrone, este compatibil cu funcțiile „Async” și „Await” ale Python 3.5. Acest lucru ajută la creșterea vitezei sale în continuare.

Sanic este unul dintre cadrele asincrone cele mai preferate de către dezvoltatori, deoarece poate citi și scrie module cookie; permite diferite tipuri de înregistrare în jurnal, are suport pentru pluginuri și acceptă, printre altele, planuri pentru sub-rutare în cadrul unei aplicații.

Concluzie

După cum puteți vedea, fiecare cadru Python vine cu propriile caracteristici și capabilități distincte pentru a răspunde nevoilor variate de dezvoltare a aplicațiilor. Cheia este să identificați ce cadru se va potrivi cel mai bine pentru proiectul dvs. și asta nu ar trebui să fie greu - v-am spus și cum să faceți asta!

Dacă sunteți curios să învățați știința datelor pentru a fi în fața progreselor tehnologice rapide, consultați Diploma PG în știința datelor de la upGrad și IIIT-B.