25 Python-Frameworks, die es 2023 zu meistern gilt

Python hat sich aufgrund seiner Einfachheit, Vielseitigkeit und Fülle an verfügbaren Ressourcen für diejenigen, die die Sprache lernen, schnell zu einer der beliebtesten Programmiersprachen entwickelt. Es ist oft die erste Sprache, die Programmieranfänger lernen, und es wird auch in der Branche häufig für Zwecke verwendet, die von der Webentwicklung bis zur Datenanalyse reichen.

Die Python-Community ist riesig, und laut GitHub wächst Python weiter, mit einem Anstieg von 22,5 % ab 2022. Es ist auch die am dritthäufigsten verwendete Programmiersprache im Jahr 2023. Dies ist der Hauptgrund, warum wir Zugang zu einer großen Vielfalt von haben Frameworks, die meisten davon Open Source.

In diesem Artikel sezieren wir die beliebtesten und nützlichsten Python-Frameworks, die Sie im Jahr 2023 kennenlernen sollten.

Was ist ein Python-Framework?

Ein Python-Framework ist eine Sammlung von Python-Modulen, die eine Reihe gemeinsamer Funktionen bereitstellen, die als Struktur zum Erstellen von Anwendungen aller Art verwendet werden können.

Frameworks wurden entwickelt, um den Entwicklungsprozess zu vereinfachen, indem sie eine allgemeine Richtlinie dafür bereitstellen, wie wir Software erstellen sollten, und einige der komplexeren oder sich wiederholenden Aufgaben abstrahieren. Auf diese Weise können Sie sich darauf konzentrieren, einzigartige und benutzerdefinierte Logik für Ihre Anwendungen zu schreiben, anstatt das Rad neu erfinden zu müssen.

Ein Beispiel für eine sich wiederholende Aufgabe wäre die Verarbeitung von HTTP-Anforderungen. Da die meisten Webanwendungen diese Art von Anfrage verarbeiten müssen, verwenden Entwickler vorhandene Frameworks, die diese Funktion erleichtern, anstatt alles von Grund auf neu zu schreiben oder denselben Code in verschiedenen Projekten wiederzuverwenden.

Nachdem wir nun das Konzept der Frameworks herauskristallisiert haben, wollen wir einige Arten von Python-Frameworks untersuchen.

Arten von Python-Frameworks

Python verfügt über eine Vielzahl von Frameworks für verschiedene Arten der Entwicklung. Werfen wir einen Blick auf einige davon.

Full-Stack-Framework

Ein Full-Stack-Python-Framework ist eine Reihe von Tools, die einem Entwickler alles bieten, was er zum Erstellen einer vollständigen Webanwendung von Anfang bis Ende benötigt.

Dazu gehört eine Möglichkeit, das Frontend zu erstellen – beispielsweise ein System von Vorlagen und einen Ansatz zur Anzeige von Informationen für den Benutzer – und das Backend, einschließlich allgemeiner Funktionen wie das Erstellen von Datenbankeinträgen, das Verarbeiten von HTTP-Anforderungen und das Steuern der Sicherheit der Anwendung.

Mikrogerüst

Ein Mikroframework ist ein minimalistisches Framework, das nur die wesentlichen Komponenten bereitstellt, die zum Erstellen einer Anwendung erforderlich sind.

Es ist so konzipiert, dass es leicht und einfach zu erweitern ist, was es zu einer guten Wahl für kleine Projekte oder für Entwickler macht, die mehr Kontrolle über ihren Code wünschen.

Asynchrone Frameworks

Ein asynchrones Framework wurde entwickelt, um Nebenläufigkeit und Parallelität zu handhaben, sodass Entwickler Anwendungen erstellen können, die mehrere Aufgaben gleichzeitig ausführen können.

Der Python-Paketmanager (pip)

pip ist ein Paketmanager für Python-Pakete. Wenn Sie Python bereits installiert haben, haben Sie Zugriff auf die Befehlszeilenschnittstelle von pip, mit der Sie Python-Pakete installieren können.

Ein Paket ist eine isolierte und wiederverwendbare Sammlung von Code, die bestimmte Funktionen zur Lösung einer gemeinsamen Aufgabe (Webentwicklung, Authentifizierung, GUI) bereitstellt. Alle Frameworks, die wir als Nächstes sehen werden, sind Teil der Python-Standardbibliothek, was bedeutet, dass sie als Pip-Paket verfügbar sind.

Sie können jedes im Python Package Index (PyPI) verfügbare Paket mit dem folgenden Befehl installieren:

 pip install package-name

Mit dem folgenden Befehl können Sie auch Pakete aus einer Textdatei installieren – z. B. einer Anforderungsdatei für ein Projekt.

 pip install -r requirements.txt

Python Framework vs. Python-Bibliothek

Eine Python-Bibliothek ist eine Sammlung von Funktionen und Methoden, mit denen bestimmte Aufgaben ausgeführt werden können, z. B. das Analysieren von Daten oder das Generieren einer Zufallszahl. Eine Bibliothek hat im Allgemeinen einen begrenzteren Umfang und soll als Werkzeug innerhalb einer größeren Anwendung verwendet werden.

Ein Python-Framework hingegen bietet einen vollständigen Satz von Tools und Funktionen, mit denen eine vollständige Anwendung erstellt werden kann. Es definiert normalerweise den Workflow, dem Softwareentwickler folgen, wenn sie ein Projekt erstellen.

Dies bedeutet nicht, dass Sie die Fähigkeiten eines Frameworks nicht mit anderen Paketen erweitern können, die oft als Plugins bezeichnet werden.

Warum ein Python-Framework verwenden?

Die Verwendung eines Python-Frameworks bei der Entwicklung von Anwendungen bietet mehrere Vorteile. Sehen wir uns einige davon an:

• Frameworks erleichtern die Arbeit Ihres Softwareentwicklers : Durch die Bereitstellung einer Struktur für den Code und einer Reihe von Tools und Funktionen, die den Entwicklungsprozess rationalisieren, können Frameworks es Entwicklern einfacher und effizienter machen, Anwendungen zu erstellen.
• Frameworks fördern die Organisation des Codes: Ein gut gestaltetes Framework hilft sicherzustellen, dass der Code organisiert und wartbar ist, wodurch es einfacher wird, den Quellcode in Zukunft zu verstehen und zu ändern.
• Frameworks können die Produktivität steigern: Durch die Bereitstellung vorgefertigter Komponenten und Tools und die Einhaltung von Industriestandards ermöglichen Frameworks Entwicklern, sich auf die einzigartigen Aspekte ihrer Anwendungen zu konzentrieren, anstatt Zeit mit grundlegenden Aufgaben zu verbringen.

Nun, da Sie genug theoretischen Hintergrund haben, lassen Sie uns die 25 besten Python-Frameworks im Jahr 2023 durchgehen.

Top 25 Python-Frameworks im Jahr 2023

Hier sind 25 der beliebtesten Python-Frameworks, die nach Funktionalität in Abschnitte unterteilt sind.

Python-Mikroframeworks

Die folgenden sind leichtgewichtige Mikroframeworks, die nützlich sind, wenn Sie schnell eine einfache App erstellen möchten oder wenig Speicherverbrauch auf Ihrem Server haben.

Flasche

Flask ist ein leichtes Mikro-Framework zum schnellen Erstellen einfacher Webanwendungen. Es umfasst die Unterstützung für Jinja-Vorlagen (eine Möglichkeit, HTML-Code wiederzuverwenden), die Verarbeitung von Anforderungen und die Signalisierung von Anwendungen.

Es dauert wirklich weniger als sechs Codezeilen, um eine Flask-App zu starten:

 from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route("/") def hello_world(): return "Hello Kinsta"

Merkmale:

• Leicht und einfach zu bedienen
• Hohe Flexibilität
• Aufbauend auf der Python-Standardbibliothek
• Unterstützung für Routing und Views (Controller)
• Unterstützung für Templating mit Jinja
• Tolle Dokumentation und Community
• Unterstützung für die Handhabung von Cookies und Benutzerauthentifizierung

Sie haben auch Zugriff auf einige Erweiterungspakete wie Flask-RESTful, das die Erstellung leistungsstarker REST-APIs unterstützt, und Flask-SQLAlchemy, eine bequeme Möglichkeit, SQLAlchemy in Ihrer Flask-App zu verwenden.

Flasche

Möchten Sie lächerlich leichte Webanwendungen ohne andere Abhängigkeiten erstellen? Bottle ist ein leichtgewichtiges Python-Mikroframework, das zum einfachen Erstellen kleiner oder mittelgroßer Webanwendungen entwickelt wurde. Es enthält keine externen Abhängigkeiten außer der Python-Standardbibliothek,

Bottle basiert auf dem WSGI-Standard (Web Server Gateway Interface) und ist mit den meisten Webservern und Python-Versionen kompatibel.

Merkmale:

• Einfach zu erlernen und zu verwenden
• Eingebautes Vorlagensystem
• Geeignet zum Erstellen kleiner Webanwendungen und APIs
• Sehr geringer Speicherverbrauch
• Unterstützung für HTTP, Formulare und Routing

CherryPy

CherryPy ist ein minimalistisches Entwicklungsframework für Webanwendungen für Python. Es ist ein objektorientiertes Framework (OOP), mit dem Sie Webanwendungen auf die gleiche Weise erstellen können wie mit jedem anderen OOP in Python.

Es gibt es seit 2002 und wurde in Produktionsumgebungen auf einer Vielzahl von Websites weit verbreitet, von Websites mit einfacher Funktionalität bis hin zu Websites, die eine hohe Komplexität erfordern. Beispielsweise verwenden die beiden riesigen Softwaredienste Netflix und Hulu CherryPy als Teil ihrer Infrastruktur.

Die Hauptaufgabe von CherryPy besteht darin, HTTP-Anforderungen zu verarbeiten und sie mit der entsprechenden, von den Entwicklern geschriebenen Logik abzugleichen. Das bedeutet, dass CherryPy standardmäßig keinen Datenbankzugriff oder HTML-Vorlagen bereitstellt und Ihnen die gesamte Logik der Anwendung überlässt.

Merkmale:

• Ausgereifter Rahmen
• Behandeln Sie HTTP-Anfragen
• Flexibles und erweiterbares Plugin-System
• Nur-Backend-Framework
• Objektorientierte Entwicklung
• Stabile API

Python-Webframeworks

Die folgenden sind vollständige Webframeworks, die Komponenten für allgemeine Webentwicklungsaufgaben wie Datenbankzugriff, Formularverarbeitung und Sicherheit enthalten. Im Gegensatz zu Mikroframeworks bieten Python-Webframeworks alles, was Sie benötigen, sofort.

Beim Erstellen einer Web-App sollten Sie Ihre Bedürfnisse wirklich berücksichtigen. Manchmal ist es mehr als genug, nur WordPress zu verwenden.

Django

Django ist eines der beliebtesten und am weitesten verbreiteten Web-Frameworks im Python-Ökosystem. Es ist ein solides Full-Stack-Framework, das alles enthält, was Sie zum Erstellen einer vollständigen Webanwendung benötigen.

Es wurde erstmals 2005 als Pythonic-Methode zum Erstellen einer Newsletter-Site eingeführt. Heutzutage ist es mit fast 8 Millionen Downloads pro Monat eine der am häufigsten verwendeten Python-Bibliotheken für die Webentwicklung. Einige der größten jemals erstellten Websites wurden ursprünglich mit Django erstellt, darunter Instagram, Discus, Pinterest, Bitbucket und Chess.com.

Django folgt der Model-View-Template (MVT)-Architektur und enthält integrierte Funktionen wie Templating, Datenbankverwaltung, Admin-Panel, Signale und Ansichten (um die Logik Ihres Backends zu verwalten). Um Django zu beherrschen, ist es ratsam, über solide Grundlagen der objektorientierten Python-Programmierung sowie der funktionalen Programmierung zu verfügen.

Sie werden nichts falsch machen, wenn Sie Django für Ihr nächstes Webprojekt wählen. Es ist ein leistungsstarkes Web-Framework, das alles bietet, was Sie zum Erstellen schneller und zuverlässiger Websites benötigen. Und wenn Sie zusätzliche Funktionen benötigen – beispielsweise die Möglichkeit, eine REST-API zur Verwendung mit modernen Frontend-Frameworks wie React oder Angular zu erstellen – können Sie Erweiterungen wie das Django REST-Framework verwenden.

Außerdem ist Django eines der einfachsten Frameworks, das über Kinsta eingerichtet und bereitgestellt werden kann.

Merkmale:

• Sehr sicherer Rahmen
• Eingebautes Admin-Panel
• Proprietäre Vorlagensprache, die HTML dynamisch anzeigt
• Object-relational-mapper (ORM), Layout der Datenbank mit Python-Klassen
• Datenbankabfrage mit Python-API
• Großartige CLI-Tools
• Große Auswahl an Erweiterungen

FastAPI

FastAPI ist ein modernes Web-Framework, das eine Sache spektakulär gut macht: APIs erstellen.

Seit seiner Veröffentlichung im Jahr 2018 hat es aufgrund seiner großartigen Leistung und Einfachheit schnell an Popularität gewonnen. Tatsächlich hat FastAPI laut PyPi Stats über 9 Millionen monatliche Downloads und übertrifft damit sogar Full-Stack-Frameworks wie Django.

Denken Sie daran, dass der einzige Zweck von FastAPI darin besteht, Backend-APIs zu erstellen. Das bedeutet, dass Sie über ein Frontend-Framework (wie Vue.js) verfügen müssen, um Ihre Website Ihren Benutzern anzuzeigen.

Das Framework ist unglaublich einfach zu handhaben, und Sie können sogar eine App mit FastAPI über Kinsta und Ihr GitHub-Repo in nur wenigen Minuten bereitstellen.

Merkmale:

• Folgt offenen Standards für APIs wie OpenAPI und JSON-Schema.
• Datenvalidierung und Serialisierung
• Automatische Dokumentation Ihrer API
• Modernes Webframework
• Basierend auf Funktionen von Python 3.6+ wie Typdeklarationen
• Typvalidierung dank Pydantic
• Asynchrone Programmierunterstützung

Pyramide

Pyramid ist ein flexibles und erweiterbares Web-Framework, das sowohl für kleine als auch für große Anwendungen gut geeignet ist. Es ist der ideale Punkt zwischen einem Mikroframework wie Flask und einem Full-Stack-Framework wie Django.

Pyramid enthält die gängigsten Funktionen, die Sie beim Entwickeln einer Python-Webanwendung benötigen würden, aber Sie können sich nur auf die Komponenten konzentrieren, die Sie für Ihr Projekt benötigen.

Merkmale:

• Leicht und flexibel
• Unterstützung für die Vorlagensprache Mako
• Einfache Authentifizierungs- und Autorisierungsimplementierung
• WSGI-kompatible Anforderungs- und Antwortobjekte
• Einfaches Testen und Debuggen mit integrierten Testhilfen und einem interaktiven Debugger
• Bibliotheken und Plugins von Drittanbietern mit einfacher Integration

Tornado

Tornado ist ein asynchrones Open-Source-Webframework und eine Netzwerkbibliothek zum Erstellen von Webanwendungen mit Python. Es wurde ursprünglich bei FriendFeed entwickelt, einem Social-Media-Aggregator, der später von Facebook übernommen wurde. Es wird heute in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter Webdienste, Echtzeitanalysen und andere Anwendungen mit hoher Parallelität.

Tornado ist für die Verarbeitung einer großen Anzahl gleichzeitiger Verbindungen optimiert und eignet sich daher für Anwendungen, die eine langlebige Verbindung zu jedem Benutzer erfordern (z. B. Chat-Apps, Bots und Web Scraper).

Merkmale:

• Skalierbar (kann Tausende von offenen Verbindungen verarbeiten)
• Benutzerdefinierte Tornado-Vorlagen
• Integrierte Benutzerauthentifizierung
• WebSockets und Long-Polling-Funktionen
• Authentifizierungsoptionen von Drittanbietern
• Internationalisierungsunterstützung

GUI-Frameworks

Die folgenden Python-Frameworks für grafische Benutzeroberflächen (GUI) bieten eine breite Palette von Tools und Funktionen zum Erstellen von Desktopanwendungen, einschließlich Unterstützung für ereignisgesteuerte Programmierung, Widgets und Grafiken.

PyQt

PyQt ist einer der beliebtesten Sätze von Python-Bindungen für das plattformübergreifende Anwendungsframework Qt. Dieses Framework kombiniert perfekt die Einfachheit von Python als Allzwecksprache und das leistungsstarke Qt-Anwendungsframework, das in C++ erstellt wurde.

Beachten Sie, dass PyQt mit zwei Lizenzierungsoptionen geliefert wird:

• GPLv3: Kostenlos zu verwenden, aber jeder, an den Sie es verteilen, kann es weiterverteilen (wahrscheinlich kostenlos)
• Kommerziell: Ermöglicht es Ihnen, Ihren Code privat zu halten, damit Sie Ihre Arbeit monetarisieren können, aber Sie müssen für jeden Entwickler, der ihn verwendet, eine Lizenz bezahlen (derzeit 550 US-Dollar pro Entwickler).

Merkmale:

• Unterstützt von Riverbank
• Ereignisgesteuerte Programmierung zur Handhabung von Benutzerinteraktionen
• Integration mit anderen Bibliotheken und Frameworks
• Unterstützung bei Internationalisierung und Lokalisierung
• Zugriff auf eine Vielzahl von Funktionalitäten aus der Qt-Bibliothek
• Unterstützung für Multimedia, WebKit und WebEngine, Datenbankintegration
• Plattformübergreifende Kompatibilität mit Windows, Linux und macOS

Tkinter

Tkinter ist ein integriertes Python-GUI-Framework. Es ist Teil der Standardbibliothek, sodass Sie keine zusätzlichen Abhängigkeiten installieren müssen.

Ähnlich wie PyQt (das Qt verwendet) verwendet Tkinter ein Toolkit für grafische Benutzeroberflächen namens Tk. Es bietet auch eine Reihe von Tools zum Erstellen verschiedener Widgets wie Schaltflächen, Beschriftungen, Textfelder und Menüs.

Im Allgemeinen ist Tkinter eine großartige Möglichkeit, schnell kleine GUI-Programme zu erstellen, aber aufgrund seines veralteten Aussehens und Verhaltens ist es möglicherweise besser, ein kräftigeres Framework für größere Projekte zu wählen.

Merkmale:

• Unterstützung für allgemeine Widgets, die in GUI-Apps verwendet werden
• Ereignisgesteuerte Programmierung zur Handhabung von Benutzerinteraktionen
• Integrierte Unterstützung für Bilder und Farben
• Plattformübergreifende Kompatibilität mit Windows, Linux und macOS
• Teil der Standardbibliothek
• Leicht

Kivi

Kivy ist ein Open-Source-Framework zum Erstellen plattformübergreifender mobiler und Desktop-Anwendungen mit Python. Es eignet sich gut zum Erstellen interaktiver und optisch ansprechender Anwendungen wie Spiele und Multi-Touch-Anwendungen, und sein Hauptverkaufspunkt ist eine einzige Codebasis für alle wichtigen Plattformen (Windows, Linux, macOS, iOS und Android).

Im Gegensatz zu PyQt ist Kivy kostenlos und Open Source, ist kein Wrapper um eine externe UI-Bibliothek und ist unter der MIT-Lizenz lizenziert, was bedeutet, dass Sie Ihre Kivy-Apps versenden und monetarisieren können.

Merkmale:

• Open-Source-Toolkit zum Erstellen von Multi-Touch-Apps
• Unterstützung für verschiedene Plattformen, einschließlich Mobil und Desktop
• Integrierte Unterstützung für Grafiken, Animationen und UI-Elemente
• Kann mit anderen Bibliotheken und Frameworks integriert werden

PySide

Pyside ist ein Open-Source-Toolkit zum Erstellen von Multi-Plattform-Anwendungen. Es basiert auf der Qt-Bibliothek (ähnlich PyQt) und bietet Zugriff auf eine Vielzahl von Funktionalitäten.

Pyside unterstützt auch mehrere Eingabemethoden und ereignisgesteuerte Programmierung und enthält integrierte Unterstützung für Grafiken und Multimedia.

Da es unter der LGPL lizenziert ist, können Sie einfacher proprietäre Software erstellen. Es wird von der Firma Qt unterstützt und unterstützt Linux, macOS und Windows.

Merkmale:

• LGPL-lizenziert
• Unterstützt von der Qt Company
• Unterstützung für die Anzeige von Bildern, Videos und anderen Arten von Medien in Ihrer Anwendung
• Drei Versionen zur Verwendung mit Qt4, Qt5 bzw. Qt6

PySimpleGUI

PySimpleGUI hat in der Python-Community aufgrund seiner einfachen und benutzerfreundlichen API an Popularität gewonnen.

Es ist eine großartige Option zum Erstellen einfacher und benutzerfreundlicher grafischer Benutzeroberflächen in Python und ermöglicht es Ihnen, Ihren bereits funktionierenden Skripten ziemlich einfach eine GUI hinzuzufügen. PySimpleGUI umfasst die Leistung von 4 verschiedenen GUI-Bibliotheken, PySide, Tkinter, wxPython und Remi.

Merkmale:

• Tolle Dokumentation
• Einfach zu erlernen und zu verwenden
• Vollständiger Satz gebrauchsfertiger Widgets
• Unterstützung für Python 3.4+

Python-Frameworks für maschinelles Lernen

Im Folgenden finden Sie Python-Softwarebibliotheken, die vorgefertigte Funktionen und Tools bereitstellen, um Entwicklern beim Erstellen und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen zu helfen und allgemeine Aufgaben wie Datenvorverarbeitung, Modelltraining und -bewertung sowie Tools zum Bereitstellen von Modellen für die Produktion zu unterstützen.

scikit-lernen

scikit-learn ist die beliebteste Bibliothek für maschinelles Lernen, die sowohl in der Technologiebranche als auch in der Wissenschaft eingesetzt wird.

Es bietet effiziente Tools für allgemeine ML-Aufgaben und baut auf anderen wissenschaftlichen Bibliotheken wie Numpy und SciPy auf.

Merkmale:

• Kostenlos und Open-Source
• Effiziente Tools für Data Mining und Datenanalyse
• Bietet eine breite Palette von Algorithmen für Klassifizierung, Regression, Clustering und Dimensionsreduktion
• Aktive Community und Entwicklung mit gut dokumentierter API und Tutorials

TensorFlow

TensorFlow ist eine Open-Source-Plattform zum Erstellen und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen. Es wurde 2015 vom Google Brain-Team entwickelt und ist eine leistungsstarke Bibliothek für Deep Learning mit einer breiten Palette von Tools zum Erstellen und Trainieren neuronaler Netze.

TensorFlow kann für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden, beispielsweise Bild- und Sprachverarbeitung, Spracherkennung und Predictive Analytics.

Merkmale:

• Werkzeuge zum Aufbau neuronaler Netze
• Unterstützung für mobile und Webbereitstellung mit TensorFlow.js und TensorFlow Lite
• Visualisierungs- und Debugging-Tools wie TensorBoard
• Flexibilität zur Ausführung auf mehreren Plattformen, einschließlich CPUs, GPUs und TPUs
• Verfügbar in Python, C und C++

PyTorch

Zusammen mit TensorFlow ist PyTorch (entwickelt von der KI-Forschungsgruppe von Facebook) eines der am häufigsten verwendeten Tools zum Erstellen von Deep-Learning-Modellen. Es kann für eine Vielzahl von Aufgaben wie Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und generative Modelle verwendet werden.

Merkmale:

• Umfangreiche Dokumentation und eine große Community von Entwicklern
• Einfache Integration mit Cloud-Unterstützung
• Einfach zu erlernen, mit benutzerfreundlichen Tools
• Ein pythonischeres Gefühl als andere Frameworks
• Kostenlos und Open-Source

Keras

Keras ist ein Deep-Learning-Framework auf hoher Ebene, das auf TensorFlow, Theano und CNTK ausgeführt werden kann. Es wurde 2015 von Francois Chollet entwickelt und soll eine einfache und benutzerfreundliche Schnittstelle zum Erstellen und Trainieren von Deep-Learning-Modellen bieten.

Keras stellt die Bausteine ​​bereit, um schnell Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen. Aus diesem Grund wird es häufig in Data-Science-Wettbewerben wie dem von Kaggle eingesetzt.

Merkmale:

• Einfache und benutzerfreundliche Oberfläche zum Erstellen und Trainieren von Deep-Learning-Modellen
• Unterstützung für den Aufbau und das Training neuronaler Netze mit einer breiten Palette von Architekturen und Optimierern
• Enthält ein leistungsstarkes Ökosystem von Bibliotheken und Tools für Deep Learning, wie Keras Tuner und KerasRL
• Flexibilität zur Ausführung auf mehreren Backends wie TensorFlow, CNTK oder Theano
• Unterstützung für verteiltes Rechnen
• Integrierte Unterstützung für Modellvisualisierung und Debugging

Python Scientific Computing Frameworks

Diese Frameworks helfen Studenten, Wissenschaftlern und Forschern, ihre Aufgaben auszuführen, ohne sich auf die Details der Berechnung auf niedriger Ebene zu konzentrieren.

Frameworks für wissenschaftliches Rechnen enthalten häufig Funktionen für lineare Algebra, Optimierung, Interpolation, Integration und andere allgemeine Aufgaben im wissenschaftlichen Rechnen.

NumPy

NumPy ist eine wissenschaftliche Rechenbibliothek, die für die Verarbeitung mehrdimensionaler Arrays und Matrizen numerischer Daten entwickelt wurde. Es bietet auch eine breite Palette mathematischer Funktionen, um mit diesen Arrays zu arbeiten.

NumPy ist der Grundbaustein für viele andere Python-Bibliotheken und -Frameworks, die in der Datenwissenschaft verwendet werden, darunter SciPy, Pandas, scikit-learn und Tensorflow.

Merkmale:

• Verarbeitet mehrdimensionale Arrays mit Leichtigkeit
• Unterstützung für mathematische Tools wie lineare Algebra-Routinen, Fourier-Transformationen und Generierung von Zufallszahlen
• Umfangreiche Bibliothek mathematischer Funktionen
• Schneller im Vergleich zu Vanilla-Python-Operationen (einige Implementierungen erfolgen in C)
• Unterstützung für eine Vielzahl von Hardware

SciPy

SciPy bietet eine Sammlung von Algorithmen und Funktionen, die auf NumPy aufbauen. Es hilft bei der Durchführung allgemeiner wissenschaftlicher und technischer Aufgaben wie Optimierung, Signalverarbeitung, Integration, lineare Algebra und mehr.

Merkmale:

• Kostenlos und Open-Source
• Definiert Algorithmen und Funktionen für wissenschaftliche und technische Aufgaben
• Lebhafte Community und großartige Dokumentation
• Zugänglich für jeden Programmierer, unabhängig von seinem Erfahrungsniveau

Pandas

Pandas ist eine leistungsstarke und flexible Open-Source-Bibliothek, die zur Durchführung von Datenanalysen in Python verwendet wird. Es bietet leistungsstarke Datenstrukturen (z. B. den berühmten DataFrame) und Datenanalysetools, die das Arbeiten mit strukturierten Daten erleichtern.

Merkmale:

• Leistungsstarke Datenstrukturen wie DataFrame und Series
• Unterstützung für das Lesen und Schreiben von Daten in und aus mehreren Formaten, einschließlich CSV, Excel und SQL
• Erleichtert die Analyse realer Daten
• Basiert auf anderen Data-Science-Paketen wie scikit-learn

Matplotlib

Matplotlib ist ein weit verbreitetes Tool zur Datenvisualisierung in Python. Es bietet eine objektorientierte API zum Einbetten von Diagrammen in Anwendungen.

Es ist so konzipiert, dass es in hohem Maße anpassbar ist, und es bietet eine Vielzahl von Optionen zum Erstellen von Diagrammen, Diagrammen und Visualisierungen. Aus diesen Gründen wird Matplotib häufig in Data Science-, Machine Learning- und Scientific Computing-Projekten eingesetzt.

Merkmale:

• Unterstützung für 2D- und 3D-Plotten
• Kann interaktive Figuren auffordern
• Normalerweise eingebettet in Jupyter-Notebooks und GUI-Anwendungen
• Umfangreiche Dokumentation und eine lebendige Community

Python-Test-Frameworks

Bei diesen Frameworks geht es darum, Ihnen beim mühsamen Testen Ihres Codes zu helfen.

Wenn Sie testgetriebene Entwicklung (TDD) verwenden, sind die folgenden Frameworks ein Muss in Ihrem Workflow.

Pytest

Pytest ist ein weit verbreitetes Testframework, das einfach zu verwenden und zu erweitern ist. Es hilft Ihnen, elegante Tests in kleinen und komplexen Python-Codebasen zu schreiben.

Merkmale:

• Einfach zu erlernen und zu verwenden
• Mehr als 800 Plugins sind verfügbar
• Legt einen Workflow zum Erstellen von Komponententests fest
• Detaillierte Fehlerinformationen

Gerätetest

Unittest ist ein integriertes Python-Testframework, das auf den xUnit-Testkonventionen basiert. Es bietet eine pythonische und objektorientierte Methode zum Erstellen automatisierter Testfälle und Testreihen.

Merkmale:

• Einfache und benutzerfreundliche Oberfläche zum Schreiben und Ausführen von Tests
• Testen auf Parametrierung, Fixtures und Marker
• Kann in Kombination mit pytest oder nose arbeiten
• Teil der Python-Standardbibliothek

Nase2

nose2 ist der Nachfolger des Nose-Testing-Frameworks, der Hauptunterschied besteht darin, dass nose2 moderne Python-Versionen unterstützt.

nose2 erweitert die integrierte Unittest-Bibliothek und bietet eine leistungsfähigere und flexiblere Möglichkeit, Tests zu schreiben und auszuführen. Es ist ein erweiterbares Tool, sodass Sie mehrere integrierte Plug-ins und Plug-ins von Drittanbietern zu Ihrem Vorteil nutzen können.

Merkmale:

• Erweiterbar mit Plugins
• Basierend auf dem integrierten Unittest
• Unterstützung für Python 3

Asynchrone Frameworks

Diese Arten von Python-Frameworks bieten eine Reihe von Tools und Bibliotheken, die es Entwicklern ermöglichen, asynchronen Code auf einfachere und effizientere Weise zu schreiben.

asyncio

asyncio ist das Herzstück vieler anderer asynchroner Frameworks. Es ermöglicht Entwicklern, gleichzeitigen Code mit der async/await-Syntax zu schreiben, und es wurde entwickelt, um Tausende von gleichzeitigen Verbindungen zu verarbeiten.

asyncio bietet eine einzige API für mehrere Transportprotokolle wie TCP, UDP, SSL/TLS und Subprozesskommunikation.

Merkmale:

• Eingebaut in Python
• Basis für mehrere andere Python-Frameworks
• Enthält APIs zur Steuerung von Unterprozessen und zur Ausführung von Netzwerk-E/A
• Tolle Dokumentation
• Teil der Python-Standardbibliothek

Aiohttp

Aiohttp ist ein asynchrones HTTP-Client/Server-Framework, das auf dem asyncio-Paket aufbaut. Es bietet eine einfache und intuitive Benutzeroberfläche für die Verarbeitung von HTTP-Anforderungen und -Antworten sowie Unterstützung für Middleware, Sitzungen und andere Webentwicklungstools.

Merkmale:

• Clientseitiges und serverseitiges HTTP-Protokoll
• Verarbeitet eine große Anzahl gleichzeitiger Verbindungen
• Ermöglicht das Erstellen asynchroner Web-Apps

Zusammenfassung

Python-Frameworks können helfen, die Code-Organisation zu fördern, die Produktivität zu steigern und den Softwareentwicklungsprozess einfacher und effizienter zu gestalten.

Als Python-Entwickler besteht Ihre Aufgabe nicht darin, Experte für alle 25 Python-Frameworks zu werden, die wir oben vorgestellt haben, sondern sorgfältig diejenigen auszuwählen, die Sie am meisten interessieren, Projekte mit ihnen zu erstellen, die Sie wirklich begeistern, und diese zu beherrschen oder zwei Rahmen vollständig.

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Mit welchen Python-Frameworks haben Sie gearbeitet und welches war Ihr Favorit? Teilen Sie Ihre Gedanken im Kommentarbereich unten mit.