Фреймворки Python: 7 лучших фреймворков Python для изучения в 2022 году

Python — это язык программирования для Data Science. Помимо присущей ему простоты, Python наиболее привлекательным является то, что он поддерживается широким спектром фреймворков Python.

Фреймворки Python предлагают четко определенную структуру для разработки приложений. Поскольку они могут автоматизировать реализацию некоторых стандартных решений, они не только значительно сокращают время разработки, но и позволяют разработчикам сосредоточиться на основной логике приложения, а не на рутинных элементах. Короче говоря, они значительно облегчают работу разработчиков и делают Python одним из лучших языков программирования.

Типы Python Framework

По сути, фреймворки Python делятся на три типа:

1. Фреймворк с полным стеком

Фреймворк с полным стеком, также известный как корпоративный фреймворк, представляет собой универсальное решение для всех потребностей разработки. Они имеют встроенные библиотеки, настроенные для бесперебойной совместной работы. Они поддерживают разработку баз данных, внешних интерфейсов и внутренних служб.

2. Микрофреймворк

Микрофреймворки — это легкие, минималистичные фреймворки веб-приложений с ограниченными функциями и возможностями. Обычно микрофреймворки предлагают только те компоненты, которые необходимы для создания приложения. Им не хватает многих дополнительных функций и функций, таких как уровень абстракции базы данных, проверка форм, механизм веб-шаблонов, функции аутентификации, авторизация, проверка ввода и очистка ввода.

3. Асинхронная структура

Асинхронная среда является последней, присоединившейся к платформе Python. Это уникальная микроинфраструктура, которая позволяет разработчикам обрабатывать и управлять большими наборами одновременных подключений. Эти фреймворки используют библиотеку Python Asyncio.

На что обратить внимание при выборе фреймворка Python

Следовательно, Python считается языком программирования номер один, любимым как учеными данных, так и разработчиками. Есть несколько причин, по которым Python является лучшим языком программирования для Data Science. Так что будьте уверены, недостатка в фреймворках Python нет. Однако изобилие фреймворков Python также может стать ошеломляющим при выборе правильного фреймворка для вашего приложения.

Вот две вещи, которые вы должны учитывать при выборе фреймворка Python:

• Во-первых, оцените размер и сложность вашего проекта. Если вам нужно разработать большую систему, наполненную функциями и требованиями, фреймворк с полным стеком будет правильным выбором. Наоборот, если ваш проект небольшой и простой, вы можете работать с микрофреймворком.
• Второй аспект, который следует учитывать, заключается в том, допускает ли фреймворк возможность масштабирования как по вертикали, так и по горизонтали. Это особенно необходимо при создании проекта, который будет работать на нескольких серверах, обрабатывать огромную нагрузку трафика и поддерживать добавление новых функций для оптимизации функциональности.

7 лучших фреймворков Python

1. Джанго

Django — это полнофункциональный фреймворк Python с открытым исходным кодом. Он следует принципу DRY (не повторяйся). Django поставляется с обширной линейкой готовых к использованию библиотек. Некоторыми из его наиболее исключительных функций являются аутентификация, маршрутизация URL-адресов, механизм шаблонов, объектно-реляционный преобразователь (ORM) и миграция схемы базы данных. Вместе это делает Django масштабируемым, быстрым и универсальным.

Django совместим с множеством баз данных, включая PostgreSQL, MySQL, SQLite и Oracle. Поскольку он использует ORM для сопоставления объектов с таблицами базы данных, один и тот же код работает с разными базами данных. Вы даже можете без труда переключаться с одной базы данных на другую. Django позволяет разрабатывать любые приложения — от крупных веб-приложений до небольших проектов.

2. Пирамида

Еще одна платформа Python с открытым исходным кодом в нашем списке — Pyramid. Он работает на Python 3 и стремится сделать как можно больше с минимальной сложностью. Возможно, лучшей особенностью Pyramid является ее способность хорошо работать как с небольшими, так и с большими приложениями. Некоторые из ключевых моментов этой платформы включают маршруты, проверку и генерацию HTML-форм, текстовые шаблоны, сопоставление URL-адресов на основе конфигурации маршрутов через WebHelpers и отправку URL-адресов.

Pyramid может похвастаться активным сообществом, которое постоянно вносит свой вклад в обогащение фреймворка.

3. Турбошестерни

TurboGears — это управляемая данными полнофункциональная платформа Python с открытым исходным кодом. Он включает в себя некоторые из лучших компонентов других фреймворков Python и поставляется с множеством полезных библиотек. Это позволяет разработчикам очень быстро создавать веб-приложения, управляемые данными.

TurboGears имеет удобный механизм шаблонов и надежный ORM. В дополнение к этому, он дает много возможностей для гибкости. Он использует такие компоненты, как Genshi, Repoze, SQLAlchemy и WebOb, чтобы упростить разработку приложений, требующих подключения к базе данных.

4. Веб2py

Web2py — это масштабируемая полнофункциональная среда Python с открытым исходным кодом. Он поставляется с отдельной веб-средой IDE, которая включает в себя редактор кода, отладчик и функцию развертывания одним щелчком мыши.

Web2py — мощный инструмент для обработки данных. Хотя он позволяет разработчикам проектировать и создавать динамический веб-контент на Python, он не поддерживает Python. Однако он может без проблем работать на любой платформе веб-хостинга, поддерживающей Python или Java и Python. Кроме того, он имеет встроенную защиту данных для предотвращения распространенных уязвимостей, таких как межсайтовый скриптинг, недостатки внедрения и выполнение вредоносных файлов.

5. ЧерриПи

CherryPy — одна из старейших объектно-ориентированных микрофреймворков Python с открытым исходным кодом. Следуя минималистичному подходу, CherryPy разработан для расширяемости. Он включает в себя механизмы для крючков и удлинителей. Более того, «изюминкой» является то, что любое веб-приложение на основе CherryPy является автономным приложением Python, имеющим свой уникальный встроенный многопоточный веб-сервер.

Несмотря на то, что CherryPy является микрофреймворком, его функциональность не сильно ограничена. Он позволяет вам работать с любой технологией по вашему выбору для шаблонов, доступа к данным и т. д. Кроме того, он может обрабатывать сеансы, статистику, файлы cookie, загрузку файлов и все остальное, что может веб-фреймворк.

6. Колба

Flask — это микрофреймворк Python, доступный по лицензии BSD. Он черпал вдохновение из фреймворка Sinatra Ruby. Для запуска Flask требуется шаблон Jinja2 и набор инструментов Werkzeug WSGI. Он имеет легкий и модульный дизайн, который позволяет легко адаптировать его к широкому спектру потребностей разработки.

С помощью Flask вы можете создать прочную основу веб-приложения, которое можно масштабировать для использования любых расширений. Он включает в себя встроенный сервер разработки и быстрый отладчик, имеет встроенную поддержку модульного тестирования и позволяет выполнять диспетчеризацию запросов RESTful. Flask совместим с Google App Engine.

Изучите курс по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

7. Санич

Sanic — это асинхронный фреймворк, построенный поверх uvloop. Это простая платформа Python, специально разработанная для предоставления быстрых ответов HTTP посредством асинхронной обработки запросов. Поскольку Sanic поддерживает обработчики асинхронных запросов, он совместим с функциями Python 3.5 «Async» и «Await». Это помогает еще больше повысить его скорость.

Sanic — одна из наиболее предпочтительных асинхронных сред разработчиков, поскольку она может читать и записывать файлы cookie; позволяет вести различные типы журналов, имеет поддержку плагинов и, среди прочего, поддерживает схемы для подмаршрутизации в приложении.

Заключение

Как видите, каждый фреймворк Python имеет свои собственные особенности и возможности для удовлетворения различных потребностей в разработке приложений. Ключ в том, чтобы определить, какой фреймворк лучше всего подойдет для вашего проекта, и это не должно быть сложным — мы рассказали вам, как это сделать!

Если вам интересно изучать науку о данных, чтобы быть в авангарде быстро развивающихся технологий, ознакомьтесь с дипломом PG upGrad & IIIT-B в области науки о данных.