2023 年に習得すべき 25 の Python フレームワーク

Python は、その単純さ、多用途性、および言語学習者が利用できる豊富なリソースにより、すぐに最も人気のあるプログラミング言語の 1 つになりました。 多くの場合、初心者のプログラマーが最初に学ぶ言語であり、Web 開発からデータ分析まで、業界で広く使用されています。

Python コミュニティは巨大であり、GitHub によると、Python は成長を続けており、2022 年時点で 22.5% 増加しています。また、2023 年には 3 番目に使用されているプログラミング言語でもあります。フレームワーク、それらのほとんどはオープンソースです。

この記事では、2023 年に知っておくべき最も人気があり便利な Python フレームワークを分析します。

Python フレームワークとは

Python フレームワークは、あらゆるタイプのアプリケーションを構築するための構造として使用できる一連の共通機能を提供する Python モジュールのコレクションです。

フレームワークは、ソフトウェアの構築方法に関する一般的なガイドラインを提供し、より複雑または反復的なタスクの一部を抽象化することにより、開発プロセスを簡素化するように設計されています。 これにより、一からやり直す必要がなくなり、アプリケーション用の独自のカスタム ロジックの作成に専念できます。

反復的なタスクの例は、HTTP リクエストの処理です。 ほとんどの Web アプリケーションはこのタイプの要求を処理する必要があるため、開発者は、すべてをゼロから作成したり、異なるプロジェクト間で同じコードを再利用したりする代わりに、この機能を容易にする既存のフレームワークを使用します。

フレームワークの概念が明確になったので、いくつかの種類の Python フレームワークを調べてみましょう。

Python フレームワークの種類

Python には、さまざまな種類の開発に使用できるさまざまなフレームワークがあります。 それらのいくつかを見てみましょう。

フルスタック フレームワーク

フルスタックの Python フレームワークは、開発者が完全な Web アプリケーションを最初から最後まで構築するために必要なすべてを提供する一連のツールです。

これには、フロントエンド (たとえば、テンプレートのシステムやユーザーに情報を表示する方法) を作成する方法と、データベース レコードの作成、HTTP 要求の処理、アプリケーションのセキュリティの制御などの一般的な機能を含むバックエンドを作成する方法が含まれます。

マイクロフレームワーク

マイクロフレームワークは、ある種のアプリケーションを構築するために必要な必須コンポーネントのみを提供する最小限のフレームワークです。

軽量で拡張しやすいように設計されているため、小規模なプロジェクトや、コードをより詳細に制御したい開発者に適しています。

非同期フレームワーク

非同期フレームワークは、並行性と並列性を処理するように設計されているため、開発者は複数のタスクを同時に実行できるアプリケーションを構築できます。

Python パッケージ マネージャー (pip)

pip は Python パッケージのパッケージ マネージャーです。 既に Python をインストールしている場合は、pip のコマンド ライン インターフェイスにアクセスして、Python パッケージをインストールできます。

パッケージは、共通のタスク (Web 開発、認証、GUI) を解決するための特定の機能を提供する、分離された再利用可能なコードのコレクションです。 次に紹介するすべてのフレームワークは、Python 標準ライブラリの一部です。つまり、それらは pip パッケージとして利用できます。

次のコマンドを使用して、Python Package Index (PyPI) で利用可能な任意のパッケージをインストールできます。

 pip install package-name

次のコマンドを使用して、テキスト ファイル (プロジェクトの要件ファイルなど) からパッケージをインストールすることもできます。

 pip install -r requirements.txt

Python フレームワークと Python ライブラリ

Python ライブラリは、データの解析や乱数の生成など、特定のタスクを実行するために使用できる関数とメソッドのコレクションです。 ライブラリは一般に範囲がより限定されており、より大きなアプリケーション内のツールとして使用されることを意図しています。

一方、Python フレームワークは、アプリケーション全体の構築に使用できるツールと機能の完全なセットを提供します。 通常、プロジェクトを作成するときにソフトウェア開発者が従うワークフローを定義します。

これは、プラグインと呼ばれることが多い他のパッケージでフレームワークの機能を拡張できないという意味ではありません。

Python フレームワークを使用する理由

アプリケーションの開発時に Python フレームワークを使用すると、いくつかの利点があります。 それらのいくつかを確認しましょう。

• フレームワークは、ソフトウェア開発者の仕事を容易にします:フレームワークは、コードの構造と、開発プロセスを合理化する一連のツールと機能を提供することにより、開発者がアプリケーションをより簡単かつ効率的に構築できるようにします。
• フレームワークはコードの編成を促進します:適切に設計されたフレームワークは、コードの編成と保守を確実にするのに役立ち、将来のソース コードの理解と変更を容易にします。
• フレームワークは生産性を向上させることができます: フレームワークは、開発者が基本的なタスクに時間を費やすのではなく、アプリケーションの独自の側面に集中できるように、事前に構築されたコンポーネントとツールを提供し、業界標準に準拠することを可能にします。

十分な理論的背景が得られたので、2023 年の上位 25 の Python フレームワークを見ていきましょう。

2023 年の上位 25 の Python フレームワーク

ここでは、最も人気のある 25 の Python フレームワークを機能別にセクションに分けて紹介します。

Python マイクロフレームワーク

以下は軽量のマイクロフレームワークで、単純なアプリを迅速に作成したい場合や、サーバーのメモリ消費量が少ない場合に役立ちます。

フラスコ

Flask は、単純な Web アプリケーションをすばやく構築するために使用される軽量のマイクロ フレームワークです。 これには、Jinja テンプレート (HTML コードを再利用する方法)、要求処理、およびアプリケーション シグナリングのサポートが含まれます。

Flask アプリを起動するのに必要なコードは 6 行未満です。

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

特徴：

• 軽量で使いやすい
• 高い柔軟性
• Python 標準ライブラリの上に構築
• ルーティングとビュー (コントローラー) のサポート
• Jinja によるテンプレート作成のサポート
• 優れたドキュメントとコミュニティ
• Cookie とユーザー認証の処理のサポート

また、強力な REST API を構築するためのサポートを追加する Flask-RESTful や、Flask アプリで SQLAlchemy を使用する便利な方法である Flask-SQLAlchemy などの拡張パッケージにもアクセスできます。

ボトル

他に依存関係のない、とてつもなく軽い Web アプリケーションを作成したいですか? Bottle は、小規模または中規模の Web アプリケーションを簡単に構築できるように設計された軽量の Python マイクロフレームワークです。 Python 標準ライブラリ以外の外部依存関係は含まれていません。

Bottle は WSGI (Web Server Gateway Interface) 標準の上に構築されており、ほとんどの Web サーバーおよび Python バージョンと互換性があります。

特徴：

• 習得と使用が簡単
• 組み込みのテンプレート システム
• 小さな Web アプリケーションや API の構築に適しています
• 非常に低いメモリ使用量
• HTTP、フォーム、およびルーティングのサポート

チェリーパイ

CherryPy は、Python 用の最小限の Web アプリケーション開発フレームワークです。 これはオブジェクト指向フレームワーク (OOP) であり、Python の他の OOP と同じ方法で Web アプリケーションを構築できます。

これは 2002 年から存在しており、単純な機能を持つものから高度な複雑さを必要とするものまで、さまざまな Web サイトの運用環境で広く採用されています。 たとえば、巨大なソフトウェア サービスである Netflix と Hulu の両方が、インフラストラクチャの一部として CherryPy を使用しています。

CherryPy の主なタスクは、HTTP リクエストを処理し、開発者が作成した適切なロジックと照合することです。 これは、デフォルトでは、CherryPy はデータベース アクセスや HTML テンプレートを提供せず、アプリケーションのすべてのロジックをユーザーに任せることを意味します。

特徴：

• 成熟したフレームワーク
• HTTP リクエストを処理する
• 柔軟で拡張可能なプラグイン システム
• バックエンドのみのフレームワーク
• オブジェクト指向開発
• 安定した API

Python Web フレームワーク

以下は、データベース アクセス、フォーム処理、セキュリティなどの一般的な Web 開発タスクのコンポーネントを含む完全な Web フレームワークです。 マイクロフレームワークとは異なり、Python Web フレームワークは必要なものをすべてすぐに提供します。

Web アプリを構築するときは、ニーズを十分に考慮する必要があります。 WordPress を使用するだけで十分な場合もあります。

ジャンゴ

Django は、Python エコシステムで最も人気があり、広く使用されている Web フレームワークの 1 つです。 これは、完全な Web アプリケーションを構築するために必要なすべてを含む、堅実なフルスタック フレームワークです。

ニュースレター サイトを構築する Pythonic の方法として 2005 年に初めて導入されました。 現在、Web 開発で最も使用されている Python ライブラリの 1 つであり、1 か月あたり約 800 万回ダウンロードされています。 Instagram、Discus、Pinterest、Bitbucket、Chess.com など、これまでに作成された最大のサイトのいくつかは、もともと Django で作成されました。

Django は Model-view-template (MVT) アーキテクチャに従い、テンプレート、データベース管理、管理パネル、シグナル、ビュー (バックエンドのロジックを管理するため) などの組み込み機能が含まれています。 Django をマスターするには、関数型プログラミングだけでなく、Python オブジェクト指向プログラミングの強力な基礎を身に付けることをお勧めします。

次の Web プロジェクトに Django を選択しても、間違いはありません。 これは、高速で信頼性の高い Web サイトを構築するために必要なすべてを提供する強力な Web フレームワークです。 また、追加機能が必要な場合 (React や Angular などの最新のフロントエンド フレームワークで使用する REST API を作成する機能など)、Django REST フレームワークなどの拡張機能を使用できます。

さらに、Django は、Kinsta を介してセットアップおよび展開する最も簡単なフレームワークの 1 つです。

特徴：

• 非常に安全なフレームワーク
• 組み込みの管理パネル
• HTML を動的に表示する独自のテンプレート言語
• オブジェクト リレーショナル マッパー (ORM)、Python クラスを使用してデータベースをレイアウトする
• Python API を使用したデータベース クエリ
• 優れた CLI ツール
• 多種多様な拡張子

FastAPI

FastAPI は、API の構築という 1 つのことを見事に実行する最新の Web フレームワークです。

2018年の発売以来、その優れた性能とシンプルさから急速に人気を博しています。 実際、PyPi Stats によると、FastAPI の月間ダウンロード数は 900 万回を超えており、Django のようなフルスタック フレームワークをも上回っています。

FastAPI の唯一の目的は、バックエンド API を構築することであることに注意してください。 つまり、サイトをユーザーに表示するには、フロントエンド フレームワーク (Vue.js など) が必要です。

とはいえ、このフレームワークは非常に使いやすく、Kinsta と GitHub リポジトリを介して FastAPI を使用したアプリをわずか数分でデプロイすることもできます.

特徴：

• OpenAPI や JSON スキーマなどの API のオープン スタンダードに従います。
• データの検証とシリアル化
• API の自動ドキュメント化
• 最新の Web フレームワーク
• 型宣言などの Python 3.6+ 機能に基づく
• Pydantic による型検証
• 非同期プログラミングのサポート

ピラミッド

Pyramid は、小規模なアプリケーションにも大規模なアプリケーションにも適した、柔軟で拡張可能な Web フレームワークです。 これは、Flask のようなマイクロフレームワークと Django のようなフルスタック フレームワークの間のスイート スポットです。

Pyramid には、Python Web アプリケーションの開発時に必要となる最も一般的な機能が含まれていますが、プロジェクトに必要なコンポーネントのみに集中することができます。

特徴：

• 軽量で柔軟
• Mako テンプレート言語のサポート
• 簡単な認証と承認の実装
• WSGI 準拠のリクエストおよびレスポンス オブジェクト
• 組み込みのテスト ヘルパーと対話型デバッガーによる簡単なテストとデバッグ
• 簡単に統合できるサードパーティのライブラリとプラグイン

竜巻

Tornado は、Python を使用して Web アプリケーションを構築するためのオープンソースの非同期 Web フレームワークおよびネットワーク ライブラリです。 もともとはソーシャル メディア アグリゲータの FriendFeed で開発され、後に Facebook に買収されました。 現在、Web サービス、リアルタイム分析、その他の高同時実行アプリケーションなど、さまざまなアプリケーションで広く使用されています。

Tornado は多数の同時接続を処理するように最適化されているため、各ユーザーへの長時間の接続を必要とするアプリケーション (チャット アプリ、ボット、Web スクレイパーなど) に適しています。

特徴：

• スケーラブル (数千のオープン接続を処理可能)
• カスタム竜巻テンプレート
• 組み込みのユーザー認証
• WebSocket とロングポーリング機能
• サードパーティ認証オプション
• 国際化サポート

GUI フレームワーク

次の Python グラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) フレームワークは、イベント ドリブン プログラミング、ウィジェット、グラフィックスのサポートなど、デスクトップ アプリケーションを作成するための幅広いツールと機能を提供します。

PyQt

PyQt は、Qt クロスプラットフォーム アプリケーション フレームワークの Python バインディングの最も一般的なセットの 1 つです。 このフレームワークは、汎用言語としての Python のシンプルさと、C++ で構築された強力な Qt アプリケーション フレームワークを完全に組み合わせています。

PyQt には 2 つのライセンス オプションがあることに注意してください。

• GPLv3:無料で使用できますが、配布先は誰でも再配布できます (おそらく無料)
• 商用:コードを非公開にして収益化できますが、それを使用する開発者ごとにライセンス料を支払う必要があります (現在、開発者あたり 550 ドル)。

特徴：

• リバーバンクの支援
• ユーザー操作を処理するためのイベント駆動型プログラミング
• 他のライブラリやフレームワークとの統合
• 国際化とローカリゼーションのサポート
• Qt ライブラリの多数の機能へのアクセス
• マルチメディア、WebKit および WebEngine、データベース統合のサポート
• Windows、Linux、および macOS とのクロスプラットフォーム互換性

トキンター

Tkinter は組み込みの Python GUI フレームワークです。 これは標準ライブラリの一部であるため、追加の依存関係をインストールする必要はありません。

PyQt (Qt を使用) と同様に、Tkinter は Tk と呼ばれるグラフィカル ユーザー インターフェイス ツールキットを使用します。 また、ボタン、ラベル、テキスト ボックス、メニューなどのさまざまなウィジェットを作成するためのツール セットも提供します。

一般に、Tkinter は小さな GUI プログラムをすばやく作成するための優れた方法ですが、時代遅れのルック アンド フィールのため、大規模なプロジェクトにはより強力なフレームワークを選択する方がよい場合があります。

特徴：

• GUI アプリで使用される一般的なウィジェットのサポート
• ユーザー操作を処理するためのイベント駆動型プログラミング
• 画像と色の組み込みサポート
• Windows、Linux、および macOS とのクロスプラットフォーム互換性
• 標準ライブラリの一部
• 軽量

キビー

Kivy は、クロスプラットフォームのモバイルおよびデスクトップ アプリケーションを Python で作成するためのオープンソース フレームワークです。 ゲームやマルチタッチ アプリケーションなど、インタラクティブで視覚的に魅力的なアプリケーションの作成に適しています。主なセールス ポイントは、すべての主要なプラットフォーム (Windows、Linux、macOS、iOS、および Android) に対応する 1 つのコードベースです。

PyQt とは異なり、Kivy は無料でオープンソースであり、外部 UI ライブラリのラッパーではなく、MIT ライセンスの下でライセンスされているため、Kivy アプリを出荷して収益化できます。

特徴：

• マルチタッチ アプリを作成するためのオープンソース ツールキット
• モバイルやデスクトップを含むさまざまなプラットフォームのサポート
• グラフィック、アニメーション、UI 要素の組み込みサポート
• 他のライブラリやフレームワークと統合可能

PySide

Pyside は、マルチプラットフォーム アプリケーションを作成するためのオープン ソース ツールキットです。 これは Qt ライブラリ (PyQt に類似) に基づいており、幅広い機能へのアクセスを提供します。

Pyside は、複数の入力方法とイベント駆動型プログラミングもサポートしており、グラフィックスとマルチメディアのサポートが組み込まれています。

LGPL の下でライセンスされているため、独自のソフトウェアをより簡単に作成できます。 Qt 社の支援を受けており、Linux、macOS、および Windows をサポートしています。

特徴：

• LGPLライセンス
• Qt Companyによる支援
• アプリケーションでの画像、ビデオ、およびその他の種類のメディアの表示のサポート
• それぞれ Qt4、Qt5、および Qt6 で使用する 3 つのバージョン

PySimpleGUI

PySimpleGUI は、そのシンプルで使いやすい API により、Python コミュニティで人気を集めています。

これは、Python でシンプルで使いやすいグラフィカル ユーザー インターフェイスを作成するための優れたオプションであり、既に実行中のスクリプトに GUI を簡単に追加できます。 PySimpleGUI は、4 つの異なる GUI ライブラリ (PySide、Tkinter、wxPython、および Remi) の機能をラップします。

特徴：

• 優れたドキュメント
• 習得と使用が簡単
• すぐに使えるウィジェットのフルセット
• Python 3.4+ のサポート

Python 機械学習フレームワーク

以下は、開発者が機械学習モデルを構築および展開するのに役立つ事前構築済みの機能とツールを提供する Python ソフトウェア ライブラリであり、データの前処理、モデルのトレーニング、評価などの一般的なタスク、およびモデルを運用環境に展開するためのツールをサポートします。

scikit 学習

scikit-learn は最も人気のある機械学習ライブラリであり、テクノロジー業界と学界の両方で使用されています。

一般的な ML タスクのための効率的なツールを提供し、Numpy や SciPy などの他の科学ライブラリの上に構築されています。

特徴：

• 無料でオープンソース
• データマイニングとデータ分析のための効率的なツール
• 分類、回帰、クラスタリング、および次元削減のための幅広いアルゴリズムを提供します
• 十分に文書化された API とチュートリアルを備えた活発なコミュニティと開発

TensorFlow

TensorFlow は、機械学習モデルを構築およびデプロイするためのオープンソース プラットフォームです。 2015 年に Google Brain チームによって開発された、ディープ ラーニング用の強力なライブラリであり、ニューラル ネットワークを構築およびトレーニングするための幅広いツールを備えています。

TensorFlow は、画像や言語の処理、音声認識、予測分析など、さまざまなタスクに使用できます。

特徴：

• ニューラル ネットワークを構築するためのツール
• TensorFlow.js と TensorFlow Lite を使用したモバイルおよびウェブ展開のサポート
• TensorBoard などの可視化とデバッグ用のツール
• CPU、GPU、TPU など、複数のプラットフォームで実行できる柔軟性
• Python、C、および C++ で利用可能

PyTorch

TensorFlow とともに、PyTorch (Facebook の AI 研究グループによって開発された) は、ディープ ラーニング モデルを構築するために最もよく使用されるツールの 1 つです。 コンピューター ビジョン、自然言語処理、生成モデルなど、さまざまなタスクに使用できます。

特徴：

• 豊富なドキュメントと大規模な開発者コミュニティ
• クラウドサポートとの簡単な統合
• ユーザーフレンドリーなツールで簡単に習得
• 他のフレームワークよりもPython的な感じ
• 無料でオープンソース

ケラス

Keras は、TensorFlow、Theano、および CNTK の上で実行できる高レベルの深層学習フレームワークです。 2015 年に Francois Chollet によって開発され、ディープ ラーニング モデルを構築およびトレーニングするためのシンプルで使いやすいインターフェイスを提供するように設計されています。

Keras は、機械学習モデルを迅速に構築するためのビルディング ブロックを提供します。 そのため、Kaggle のようなデータ サイエンス コンテストで広く使用されています。

特徴：

• 深層学習モデルの構築とトレーニングのためのシンプルで使いやすいインターフェース
• 幅広いアーキテクチャとオプティマイザーを使用したニューラル ネットワークの構築とトレーニングのサポート
• Keras Tuner や KerasRL など、ディープ ラーニング用のライブラリとツールの強力なエコシステムが含まれています。
• TensorFlow、CNTK、Theano などの複数のバックエンドで実行できる柔軟性
• 分散コンピューティングのサポート
• モデルの視覚化とデバッグの組み込みサポート

Python 科学計算フレームワーク

これらのフレームワークは、学生、科学者、および研究者が計算の低レベルの詳細に集中することなくタスクを実行するのに役立ちます。

科学計算フレームワークには、多くの場合、線形代数、最適化、補間、統合、および科学計算におけるその他の一般的なタスクの機能が含まれています。

NumPy

NumPy は、数値データの多次元配列と行列を処理するように設計された科学計算ライブラリです。 また、これらの配列を操作するための幅広い数学関数も提供します。

NumPy は、SciPy、Pandas、scikit-learn、Tensorflow など、データ サイエンスで使用される他の多くの Python ライブラリとフレームワークの基盤ブロックです。

特徴：

• 多次元配列を簡単に処理
• 線形代数ルーチン、フーリエ変換、乱数生成などの数学ツールのサポート
• 数学関数の豊富なライブラリ
• 通常の Python 操作に比べて高速です (一部の実装は C で作成されています)。
• 多種多様なハードウェアのサポート

SciPy

SciPy は、NumPy の上に構築されたアルゴリズムと関数のコレクションを提供します。 最適化、信号処理、統合、線形代数などの一般的な科学および工学タスクの実行に役立ちます。

特徴：

• 無料でオープンソース
• 科学および工学タスクのアルゴリズムと関数を定義します
• 活発なコミュニティと優れたドキュメント
• 経験レベルに関係なく、すべてのプログラマーがアクセス可能

パンダ

Pandas は、Python でデータ分析を実行するために使用される強力で柔軟なオープンソース ライブラリです。 高パフォーマンスのデータ構造 (つまり、有名な DataFrame) と、構造化データの操作を容易にするデータ分析ツールを提供します。

特徴：

• DataFrame や Series などの高性能データ構造
• CSV、Excel、SQL などの複数の形式との間でのデータの読み取りと書き込みのサポート
• 実世界のデータの分析を容易にします
• scikit-learn などの他のデータ サイエンス パッケージに基づく

Matplotlib

Matplotlib は、Python でデータを視覚化するために広く使用されているツールです。 プロットをアプリケーションに埋め込むためのオブジェクト指向 API を提供します。

高度にカスタマイズできるように設計されており、プロット、チャート、視覚化を作成するための幅広いオプションを提供します。 これらの理由から、Matplotib はデータ サイエンス、機械学習、科学計算プロジェクトでよく使用されます。

特徴：

• 2D および 3D プロットのサポート
• インタラクティブな数字を表示できます
• 通常、Jupyter ノートブックと GUI アプリケーションに組み込まれています
• 豊富なドキュメントと活発なコミュニティ

Python テスト フレームワーク

これらのフレームワークは、コードをテストするという面倒なプロセスを支援するためのものです。

テスト駆動開発 (TDD) を使用している場合、次のフレームワークはワークフローに必須です。

パイテスト

Pytest は、使いやすく拡張しやすいように設計された、広く採用されているテスト フレームワークです。 小規模および複雑な Python コードベースの両方で洗練されたテストを作成するのに役立ちます。

特徴：

• 習得と使用が簡単
• 800以上のプラグインが利用可能
• 単体テストを作成するためのワークフローを設定します
• 詳細なエラー情報

単体テスト

Unittest は、xUnit テスト規則に基づく組み込みの Python テスト フレームワークです。 これは、自動化されたテスト ケースと一連のテストを作成する Pythonic およびオブジェクト指向の方法を提供します。

特徴：

• テストの作成と実行のためのシンプルで使いやすいインターフェース
• パラメータ化、フィクスチャ、およびマーカーのテスト
• pytestまたはnoseと組み合わせて使用​​できます
• Python 標準ライブラリの一部

鼻2

ノーズ 2 は、ノーズ テスト フレームワークの後継です。主な違いは、ノーズ 2 が最新の Python バージョンをサポートすることです。

nodes2 は、組み込みの unittest ライブラリを拡張し、テストを作成および実行するためのより強力で柔軟な方法を提供します。 これは拡張可能なツールであるため、複数の組み込みおよびサードパーティのプラグインを有利に使用できます。

特徴：

• プラグインで拡張可能
• 組み込みの単体テストに基づく
• Python 3 のサポート

非同期フレームワーク

これらの種類の Python フレームワークは、開発者がより管理しやすく効率的な方法で非同期コードを記述できるようにする一連のツールとライブラリを提供します。

非同期

asyncio は、他の多くの非同期フレームワークの中心です。 これにより、開発者は async/await 構文を使用して並行コードを記述でき、数千の同時接続を処理するように設計されています。

asyncio は、TCP、UDP、SSL/TLS、サブプロセス通信などの複数のトランスポート プロトコルに対して単一の API を提供します。

特徴：

• Pythonに組み込まれています
• 他のいくつかの Python フレームワークのベース
• サブプロセスを制御し、ネットワーク IO を実行するための API が含まれています
• 優れたドキュメント
• Python 標準ライブラリの一部

Aiohttp

Aiohttp は、asyncio パッケージの上に構築された非同期 HTTP クライアント/サーバー フレームワークです。 HTTP 要求と応答を処理するためのシンプルで直感的なインターフェイスを提供し、ミドルウェア、セッション、およびその他の Web 開発ツールをサポートします。

特徴：

• クライアント側とサーバー側の HTTP プロトコル
• 多数の同時接続を処理します
• 非同期 Web アプリを構築できます

まとめ

Python フレームワークは、コードの編成を促進し、生産性を高め、ソフトウェア開発プロセスをより簡単かつ効率的にするのに役立ちます。

Python 開発者としてのあなたの仕事は、上で紹介した 25 の Python フレームワークすべてのエキスパートになることではなく、最も興味のあるものを慎重に選択し、それらを使って本当にワクワクするプロジェクトを構築し、それらをマスターすることです。 2 つのフレームワークを完全に。

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これまでに使用した Python フレームワークと、お気に入りの Python フレームワークは? 以下のコメントセクションであなたの考えを共有してください。