25 frameworks de Python para dominar en 2023

Python se ha convertido rápidamente en uno de los lenguajes de programación más populares debido a su simplicidad, versatilidad y abundancia de recursos disponibles para quienes aprenden el lenguaje. A menudo es el primer lenguaje que aprenden los programadores principiantes y también se usa ampliamente en la industria para propósitos que van desde el desarrollo web hasta el análisis de datos.

La comunidad de Python es enorme y, según GitHub, Python sigue creciendo, con un aumento del 22,5 % a partir de 2022. También es el tercer lenguaje de programación más utilizado en 2023. Esta es la razón principal por la que tenemos acceso a una amplia variedad de marcos, la mayoría de ellos de código abierto.

En este artículo, analizaremos los marcos de Python más populares y útiles que debería conocer en 2023.

¿Qué es un marco de Python?

Un marco de trabajo de Python es una colección de módulos de Python que proporciona un conjunto de funcionalidades comunes que se pueden usar como estructura para crear aplicaciones de cualquier tipo.

Los marcos están diseñados para simplificar el proceso de desarrollo al proporcionar una guía general sobre cómo debemos construir software y abstraer algunas de las tareas más complejas o repetitivas. Esto le permite concentrarse en escribir una lógica única y personalizada para sus aplicaciones, en lugar de tener que reinventar la rueda.

Un ejemplo de una tarea repetitiva sería el manejo de solicitudes HTTP. Debido a que la mayoría de las aplicaciones web necesitan manejar este tipo de solicitud, los desarrolladores usan marcos existentes que facilitan esta función en lugar de escribir todo desde cero o reutilizar el mismo código en diferentes proyectos.

Ahora que hemos cristalizado el concepto de frameworks, exploremos algunos tipos de frameworks de Python.

Tipos de marcos de Python

Python tiene una variedad de marcos disponibles para diferentes tipos de desarrollo. Echemos un vistazo a algunos de ellos.

Framework de pila completa

Un marco Python de pila completa es un conjunto de herramientas que proporciona todo lo que un desarrollador necesita para crear una aplicación web completa de principio a fin.

Esto incluye una forma de crear el frontend, por ejemplo, un sistema de plantillas y un enfoque para mostrar información al usuario, y el backend, incluida la funcionalidad común como la creación de registros de bases de datos, el manejo de solicitudes HTTP y el control de la seguridad de la aplicación.

micromarco

Un microframework es un marco minimalista que proporciona solo los componentes esenciales necesarios para construir algún tipo de aplicación.

Está diseñado para ser liviano y fácil de ampliar, lo que lo convierte en una buena opción para proyectos pequeños o para desarrolladores que desean tener más control sobre su código.

Marcos asincrónicos

Un marco asíncrono está diseñado para manejar la concurrencia y el paralelismo, lo que permite a los desarrolladores crear aplicaciones que pueden realizar múltiples tareas simultáneamente.

El administrador de paquetes de Python (pip)

pip es un administrador de paquetes para paquetes de Python. Si ya instaló Python, tiene acceso a la interfaz de línea de comandos de pip, que le permite instalar paquetes de Python.

Un paquete es una colección de código aislada y reutilizable que proporciona una funcionalidad específica para resolver una tarea común (desarrollo web, autenticación, GUI). Todos los marcos que veremos a continuación son parte de la biblioteca estándar de Python, lo que significa que están disponibles como un paquete pip.

Puede instalar cualquier paquete disponible en Python Package Index (PyPI) con el siguiente comando:

 pip install package-name

También puede instalar paquetes desde un archivo de texto, por ejemplo, un archivo de requisitos para un proyecto, con el siguiente comando.

 pip install -r requirements.txt

Python Framework frente a la biblioteca de Python

Una biblioteca de Python es una colección de funciones y métodos que se pueden usar para realizar tareas específicas, como analizar datos o generar un número aleatorio. Una biblioteca generalmente tiene un alcance más limitado y está destinada a ser utilizada como una herramienta dentro de una aplicación más grande.

Un marco de Python, por otro lado, proporciona un conjunto completo de herramientas y características que se pueden usar para construir una aplicación completa. Por lo general, define el flujo de trabajo que siguen los desarrolladores de software al crear un proyecto.

Esto no significa que no pueda expandir las capacidades de un marco con otros paquetes, que a menudo se denominan complementos.

¿Por qué usar un marco de Python?

Hay varios beneficios al usar un marco de Python al desarrollar aplicaciones. Repasemos algunos de ellos:

• Los marcos facilitan el trabajo de su desarrollador de software : al proporcionar una estructura para el código y un conjunto de herramientas y características que agilizan el proceso de desarrollo, los marcos pueden hacer que sea más fácil y eficiente para los desarrolladores crear aplicaciones.
• Los marcos promueven la organización del código: un marco bien diseñado ayuda a garantizar que el código esté organizado y se pueda mantener, lo que facilita la comprensión y la modificación del código fuente en el futuro.
• Los marcos pueden aumentar la productividad: al proporcionar componentes y herramientas preconstruidos y adherirse a los estándares de la industria, los marcos permiten a los desarrolladores concentrarse en los aspectos únicos de sus aplicaciones en lugar de dedicar tiempo a tareas básicas.

Ahora que tiene suficientes antecedentes teóricos, repasemos los 25 marcos principales de Python en 2023.

Los 25 mejores frameworks de Python en 2023

Aquí hay 25 de los frameworks de Python más populares, divididos en secciones por funcionalidad.

Microestructuras de Python

Los siguientes son microframeworks livianos, útiles cuando desea crear una aplicación simple rápidamente o tiene poco consumo de memoria en su servidor.

Matraz

Flask es un micro-framework ligero que se utiliza para crear rápidamente aplicaciones web sencillas. Incluye soporte para plantillas Jinja (una forma de reutilizar código HTML), manejo de solicitudes y señalización de aplicaciones.

Realmente se necesitan menos de seis líneas de código para iniciar una aplicación Flask:

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

Características:

• Ligero y fácil de usar
• Alta flexibilidad
• Construido sobre la biblioteca estándar de Python
• Soporte para enrutamiento y vistas (controladores)
• Soporte para plantillas con Jinja
• Gran documentación y comunidad.
• Soporte para el manejo de cookies y autenticación de usuarios

También tendrá acceso a algunos paquetes de extensión como Flask-RESTful, que agrega soporte para crear potentes API REST, y Flask-SQLAlchemy, una forma conveniente de usar SQLAlchemy en su aplicación Flask.

Botella

¿Quiere crear aplicaciones web ridículamente ligeras sin otras dependencias? Bottle es un microframework de Python liviano diseñado para crear fácilmente aplicaciones web de tamaño pequeño o mediano. No incluye ninguna dependencia externa además de la biblioteca estándar de Python,

Bottle se basa en el estándar WSGI (interfaz de puerta de enlace del servidor web) y es compatible con la mayoría de los servidores web y las versiones de Python.

Características:

• Fácil de aprender y usar
• Sistema de plantillas incorporado
• Adecuado para crear pequeñas aplicaciones web y API
• Uso de memoria muy bajo
• Compatibilidad con HTTP, formularios y enrutamiento

cerezapy

CherryPy es un marco de desarrollo de aplicaciones web minimalista para Python. Es un marco orientado a objetos (OOP) que le permite crear aplicaciones web de la misma manera que lo haría con cualquier otro OOP en Python.

Ha existido desde 2002 y ha sido ampliamente adoptado en entornos de producción en una amplia gama de sitios web, desde aquellos con una funcionalidad simple hasta aquellos que exigen una gran complejidad. Por ejemplo, los gigantescos servicios de software Netflix y Hulu utilizan CherryPy como parte de su infraestructura.

La tarea principal de CherryPy es manejar las solicitudes HTTP y combinarlas con la lógica adecuada escrita por los desarrolladores. Esto significa que, de forma predeterminada, CherryPy no proporciona acceso a la base de datos ni plantillas HTML, lo que le deja a usted toda la lógica de la aplicación.

Características:

• Marco maduro
• Manejar solicitudes HTTP
• Sistema de plugins flexible y extensible
• Marco de solo back-end
• Desarrollo orientado a objetos
• API estable

Marcos web de Python

Los siguientes son marcos web completos que incluyen componentes para tareas comunes de desarrollo web, como acceso a bases de datos, manejo de formularios y seguridad. A diferencia de los microframeworks, los frameworks web de Python proporcionan todo lo que necesita de inmediato.

Realmente debe considerar sus necesidades al crear una aplicación web. A veces es más que suficiente usar WordPress.

Django

Django es uno de los marcos web más populares y ampliamente utilizados en el ecosistema de Python. Es un marco sólido de pila completa que incluye todo lo que necesita para crear una aplicación web completa.

Se introdujo por primera vez en 2005 como una forma Pythonic de crear un sitio de boletín informativo. Hoy en día, es una de las bibliotecas de Python más utilizadas para el desarrollo web, con casi 8 millones de descargas al mes. Algunos de los sitios más grandes jamás creados se crearon originalmente con Django, como Instagram, Discus, Pinterest, Bitbucket y Chess.com.

Django sigue la arquitectura Model-view-template (MVT) e incluye funciones integradas, como plantillas, administración de bases de datos, panel de administración, señales y vistas (para administrar la lógica de su backend). Para dominar Django es recomendable tener sólidos fundamentos de programación orientada a objetos de Python, así como programación funcional.

No te equivocarás eligiendo Django para tu próximo proyecto web. Es un marco web poderoso que proporciona todo lo que necesita para crear sitios web rápidos y confiables. Y si necesita funciones adicionales, por ejemplo, la capacidad de crear una API REST para usar con marcos frontend modernos como React o Angular, puede usar extensiones como Django REST framework.

Además, Django es uno de los marcos más simples de configurar e implementar a través de Kinsta.

Características:

• Marco muy seguro
• Panel de administración incorporado
• Lenguaje de plantilla patentado que muestra HTML dinámicamente
• Asignador relacional de objetos (ORM), diseña la base de datos con clases de Python
• Consulta de base de datos con la API de Python
• Excelentes herramientas CLI
• Amplia variedad de extensiones.

API rápida

FastAPI es un marco web moderno que hace una cosa espectacularmente bien: construir API.

Desde su lanzamiento en 2018, ha ganado popularidad rápidamente debido a su gran rendimiento y simplicidad. De hecho, según PyPi Stats, FastAPI tiene más de 9 millones de descargas mensuales, superando incluso a frameworks full-stack como Django.

Tenga en cuenta que el único propósito de FastAPI es crear API de back-end. Eso significa que debe tener un marco de interfaz (como Vue.js) para mostrar su sitio a sus usuarios.

Dicho esto, es increíblemente fácil trabajar con el marco, e incluso puede implementar una aplicación con FastAPI a través de Kinsta y su repositorio de GitHub en cuestión de minutos.

Características:

• Sigue estándares abiertos para API como OpenAPI y esquema JSON.
• Validación y serialización de datos.
• Documentación automática de tu API
• Marco web moderno
• Basado en características de Python 3.6+ como declaraciones de tipo
• Validación de tipos gracias a Pydantic
• Soporte de programación asíncrona

Pirámide

Pyramid es un marco web flexible y extensible que se adapta bien a aplicaciones pequeñas y grandes. Es el punto óptimo entre un microframework como Flask y un framework full-stack como Django.

Pyramid incluye las características más comunes que necesitaría al desarrollar una aplicación web de Python, pero le permite concentrarse solo en los componentes que necesita para su proyecto.

Características:

• Ligero y flexible
• Soporte para el lenguaje de plantillas Mako
• Fácil implementación de autenticación y autorización
• Objetos de solicitud y respuesta compatibles con WSGI
• Pruebas y depuración sencillas con asistentes de pruebas integrados y un depurador interactivo
• Bibliotecas y complementos de terceros con fácil integración

Tornado

Tornado es un marco web asíncrono de código abierto y una biblioteca de redes para crear aplicaciones web utilizando Python. Fue desarrollado originalmente en FriendFeed, un agregador de redes sociales que luego fue adquirido por Facebook. Ahora se usa ampliamente en una variedad de aplicaciones, incluidos servicios web, análisis en tiempo real y otras aplicaciones de alta concurrencia.

Tornado está optimizado para manejar una gran cantidad de conexiones simultáneas, lo que lo hace adecuado para aplicaciones que requieren una conexión de larga duración para cada usuario (por ejemplo, aplicaciones de chat, bots y web scrapers).

Características:

• Escalable (puede manejar miles de conexiones abiertas)
• Plantillas de tornado personalizadas
• Autenticación de usuario incorporada
• WebSockets y capacidades de sondeo largo
• Opciones de autenticación de terceros
• Apoyo a la internacionalización

Marcos GUI

Los siguientes marcos de la interfaz gráfica de usuario (GUI) de Python proporcionan una amplia gama de herramientas y funciones para crear aplicaciones de escritorio, incluida la compatibilidad con la programación, los widgets y los gráficos basados ​​en eventos.

PyQt

PyQt es uno de los conjuntos más populares de enlaces de Python para el marco de aplicaciones multiplataforma de Qt. Este marco combina a la perfección la simplicidad de Python como lenguaje de uso general y el poderoso marco de aplicaciones Qt construido en C++.

Tenga en cuenta que PyQt viene con dos opciones de licencia:

• GPLv3: de uso gratuito, pero cualquier persona a la que se lo distribuya puede redistribuirlo (probablemente de forma gratuita)
• Comercial: le permite mantener su código privado para que pueda monetizar su trabajo, pero tendrá que pagar una licencia para cada desarrollador que lo use (actualmente $550 por desarrollador)

Características:

• Respaldado por Riverbank
• Programación basada en eventos para manejar las interacciones del usuario
• Integración con otras librerías y frameworks
• Soporte de internacionalización y localización.
• Acceso a una gran cantidad de funcionalidades de la biblioteca Qt
• Soporte para multimedia, WebKit y WebEngine, integración de base de datos
• Compatibilidad multiplataforma con Windows, Linux y macOS

Tkinter

Tkinter es un marco de GUI de Python integrado. Es parte de la biblioteca estándar, por lo que no tendrá que instalar dependencias adicionales.

Similar a PyQt (que usa Qt), Tkinter usa un conjunto de herramientas de interfaz gráfica de usuario llamado Tk. También proporciona un conjunto de herramientas para crear varios widgets, como botones, etiquetas, cuadros de texto y menús.

En general, Tkinter es una excelente manera de crear rápidamente pequeños programas de GUI, pero debido a su apariencia obsoleta, es mejor que elija un marco más robusto para proyectos más grandes.

Características:

• Soporte para widgets comunes utilizados en aplicaciones GUI
• Programación basada en eventos para manejar las interacciones del usuario
• Soporte incorporado para imágenes y colores.
• Compatibilidad multiplataforma con Windows, Linux y macOS
• Parte de la biblioteca estándar
• Ligero

Kivy

Kivy es un marco de código abierto para crear aplicaciones móviles y de escritorio multiplataforma con Python. Es muy adecuado para crear aplicaciones interactivas y visualmente atractivas, como juegos y aplicaciones multitáctiles, y su punto de venta principal es una base de código única para cada plataforma principal (Windows, Linux, macOS, iOS y Android).

A diferencia de PyQt, Kivy es gratuito y de código abierto, no es un envoltorio de una biblioteca de interfaz de usuario externa y tiene la licencia MIT, lo que significa que puede enviar y monetizar sus aplicaciones Kivy.

Características:

• Kit de herramientas de código abierto para crear aplicaciones multitáctiles
• Compatibilidad con varias plataformas, incluidas dispositivos móviles y de escritorio
• Compatibilidad integrada con gráficos, animaciones y elementos de la interfaz de usuario
• Se puede integrar con otras bibliotecas y marcos.

PySide

Pyside es un conjunto de herramientas de código abierto para crear aplicaciones multiplataforma. Se basa en la biblioteca Qt (similar a PyQt) y brinda acceso a una amplia gama de funcionalidades.

Pyside también admite múltiples métodos de entrada y programación basada en eventos e incluye soporte integrado para gráficos y multimedia.

Debido a que tiene licencia LGPL, puede crear software propietario más fácilmente. Está respaldado por la empresa Qt y es compatible con Linux, macOS y Windows.

Características:

• con licencia LGPL
• Respaldado por Qt Company
• Soporte para mostrar imágenes, videos y otros tipos de medios en su aplicación
• Tres versiones para usar con Qt4, Qt5 y Qt6 respectivamente

PySimpleGUI

PySimpleGUI ha ganado popularidad en la comunidad de Python por su API simple y fácil de usar.

Es una excelente opción para crear interfaces gráficas de usuario simples y fáciles de usar en Python y le permite agregar una GUI a sus scripts que ya funcionan con bastante facilidad. PySimpleGUI envuelve el poder de 4 bibliotecas GUI diferentes, PySide, Tkinter, wxPython y Remi.

Características:

• Gran documentación
• Fácil de aprender y usar
• Conjunto completo de widgets listos para usar
• Compatibilidad con Python 3.4+

Marcos de trabajo de aprendizaje automático de Python

Las siguientes son bibliotecas de software de Python que brindan funciones y herramientas preconstruidas para ayudar a los desarrolladores a crear e implementar modelos de aprendizaje automático, que admiten tareas comunes como el preprocesamiento de datos, el entrenamiento y la evaluación de modelos, así como herramientas para implementar modelos en producción.

scikit-aprender

scikit-learn es la biblioteca de aprendizaje automático más popular y se utiliza tanto en la industria tecnológica como en el mundo académico.

Proporciona herramientas eficientes para tareas comunes de ML y se basa en otras bibliotecas científicas como Numpy y SciPy.

Características:

• Gratis y de código abierto
• Herramientas eficientes para la minería y el análisis de datos
• Proporciona una amplia gama de algoritmos para clasificación, regresión, agrupamiento y reducción de dimensionalidad
• Comunidad y desarrollo activos, con API y tutoriales bien documentados

TensorFlow

TensorFlow es una plataforma de código abierto para crear e implementar modelos de aprendizaje automático. Desarrollada por el equipo de Google Brain en 2015, es una poderosa biblioteca para el aprendizaje profundo, con una amplia gama de herramientas para construir y entrenar redes neuronales.

TensorFlow se puede usar para una variedad de tareas, como procesamiento de imágenes y lenguaje, reconocimiento de voz y análisis predictivo.

Características:

• Herramientas para construir redes neuronales
• Compatibilidad con la implementación web y móvil mediante TensorFlow.js y TensorFlow Lite
• Herramientas para visualización y depuración, como TensorBoard
• Flexibilidad para ejecutarse en múltiples plataformas, incluidas CPU, GPU y TPU
• Disponible en Python, C y C++

PyTorch

Junto con TensorFlow, PyTorch (desarrollado por el grupo de investigación de IA de Facebook) es una de las herramientas más utilizadas para construir modelos de aprendizaje profundo. Se puede usar para una variedad de tareas, como visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural y modelos generativos.

Características:

• Amplia documentación y una gran comunidad de desarrolladores.
• Fácil integración con soporte en la nube
• Fácil de aprender, con herramientas fáciles de usar
• Una sensación más pitónica que otros marcos
• Gratis y de código abierto

Keras

Keras es un marco de aprendizaje profundo de alto nivel capaz de ejecutarse sobre TensorFlow, Theano y CNTK. Fue desarrollado por Francois Chollet en 2015 y está diseñado para proporcionar una interfaz simple y fácil de usar para construir y entrenar modelos de aprendizaje profundo.

Keras proporciona los componentes básicos para construir rápidamente modelos de aprendizaje automático. Es por eso que se usa ampliamente en competencias de ciencia de datos como la de Kaggle.

Características:

• Interfaz simple y fácil de usar para construir y entrenar modelos de aprendizaje profundo
• Soporte para construir y entrenar redes neuronales utilizando una amplia gama de arquitecturas y optimizadores
• Incluye un poderoso ecosistema de bibliotecas y herramientas para el aprendizaje profundo, como Keras Tuner y KerasRL
• Flexibilidad para ejecutarse en múltiples backends como TensorFlow, CNTK o Theano
• Soporte para computación distribuida
• Compatibilidad integrada para la visualización y depuración de modelos

Marcos de computación científica de Python

Estos marcos ayudan a los estudiantes, científicos e investigadores a realizar sus tareas sin centrarse en los detalles de bajo nivel del cálculo.

Los marcos de computación científica a menudo incluyen funcionalidad para álgebra lineal, optimización, interpolación, integración y otras tareas comunes en computación científica.

NumPy

NumPy es una biblioteca informática científica que está diseñada para manejar arreglos y matrices multidimensionales de datos numéricos. También proporciona una amplia gama de funciones matemáticas para operar en estas matrices.

NumPy es el bloque de base para muchas otras bibliotecas y marcos de Python utilizados en la ciencia de datos, incluidos SciPy, Pandas, scikit-learn y Tensorflow.

Características:

• Maneja arreglos multidimensionales con facilidad
• Compatibilidad con herramientas matemáticas como rutinas de álgebra lineal, transformadas de Fourier y generación de números aleatorios
• Amplia biblioteca de funciones matemáticas.
• Más rápido en comparación con las operaciones estándar de Python (algunas implementaciones se realizan en C)
• Soporte para una gran variedad de hardware

SciPy

SciPy proporciona una colección de algoritmos y funciones construidos sobre NumPy. Ayuda a realizar tareas científicas y de ingeniería comunes, como optimización, procesamiento de señales, integración, álgebra lineal y más.

Características:

• Gratis y de código abierto
• Define algoritmos y funciones para tareas científicas y de ingeniería.
• Comunidad vibrante y excelente documentación.
• Accesible para todos los programadores, sin importar su nivel de experiencia

pandas

Pandas es una biblioteca de código abierto potente y flexible que se utiliza para realizar análisis de datos en Python. Proporciona estructuras de datos de alto rendimiento (es decir, el famoso DataFrame) y herramientas de análisis de datos que facilitan el trabajo con datos estructurados.

Características:

• Estructuras de datos de alto rendimiento, como DataFrame y Series
• Soporte para leer y escribir datos desde y hacia varios formatos, incluidos CSV, Excel y SQL
• Facilita el análisis de datos del mundo real.
• Basado en otros paquetes de ciencia de datos como scikit-learn

matplotlib

Matplotlib es una herramienta ampliamente utilizada para la visualización de datos en Python. Proporciona una API orientada a objetos para incrustar gráficos en aplicaciones.

Está diseñado para ser altamente personalizable y proporciona una amplia gama de opciones para crear diagramas, gráficos y visualizaciones. Por estas razones, Matplotib se usa a menudo en proyectos de ciencia de datos, aprendizaje automático y computación científica.

Características:

• Compatibilidad con trazados 2D y 3D
• Puede generar figuras interactivas
• Por lo general, integrado en portátiles Jupyter y aplicaciones GUI
• Documentación extensa y una comunidad vívida.

Marcos de prueba de Python

Estos marcos tienen como objetivo ayudarlo en el tedioso proceso de probar su código.

Si está utilizando el desarrollo basado en pruebas (TDD), los siguientes marcos son imprescindibles en su flujo de trabajo.

Pytest

Pytest es un marco de prueba ampliamente adoptado que está diseñado para ser fácil de usar y ampliar. Le ayuda a escribir pruebas elegantes en bases de código de Python pequeñas y complejas.

Características:

• Fácil de aprender y usar
• Hay más de 800 complementos disponibles
• Establece un flujo de trabajo para crear pruebas unitarias
• Información detallada de errores

Prueba de unidad

Unittest es un marco de prueba de Python incorporado que se basa en las convenciones de prueba de xUnit. Proporciona una forma Pythonic y orientada a objetos de crear casos de prueba automatizados y conjuntos de pruebas.

Características:

• Interfaz simple y fácil de usar para escribir y ejecutar pruebas
• Pruebas de parametrización, accesorios y marcadores
• Puede funcionar en combinación con pytest o nose.
• Parte de la biblioteca estándar de Python

nariz2

nose2 es el sucesor del marco de prueba nose, la principal diferencia es que nose2 es compatible con las versiones modernas de Python.

nose2 amplía la biblioteca integrada de unittest y proporciona una forma más potente y flexible de escribir y ejecutar pruebas. Es una herramienta extensible, por lo que puede usar múltiples complementos integrados y de terceros para su ventaja.

Características:

• Extensible con complementos
• Basado en la prueba unitaria incorporada
• Compatibilidad con Python 3

Marcos asincrónicos

Estos tipos de marcos de trabajo de Python proporcionan un conjunto de herramientas y bibliotecas que permiten a los desarrolladores escribir código asíncrono de una manera más manejable y eficiente.

asíncio

asyncio está en el corazón de muchos otros marcos asincrónicos. Permite a los desarrolladores escribir código concurrente usando la sintaxis async/await y está diseñado para manejar miles de conexiones concurrentes.

asyncio proporciona una única API para varios protocolos de transporte, como TCP, UDP, SSL/TLS y comunicación de subprocesos.

Características:

• Construido en Python
• Base para varios otros frameworks de Python
• Incluye API para controlar subprocesos y realizar red IO
• Gran documentación
• Parte de la biblioteca estándar de Python

Aiohttp

Aiohttp es un marco cliente/servidor HTTP asíncrono creado sobre el paquete asyncio. Proporciona una interfaz simple e intuitiva para manejar solicitudes y respuestas HTTP, así como soporte para middleware, sesiones y otras herramientas de desarrollo web.

Características:

• Protocolo HTTP del lado del cliente y del lado del servidor
• Maneja una gran cantidad de conexiones simultáneas
• Le permite crear aplicaciones web asincrónicas

Resumen

Los marcos de Python pueden ayudar a promover la organización del código, aumentar la productividad y hacer que el proceso de desarrollo de software sea más fácil y eficiente.

Como desarrollador de Python, su trabajo no es convertirse en un experto en los 25 marcos de trabajo de Python que presentamos anteriormente, sino seleccionar cuidadosamente los que más le interesen, crear proyectos con ellos que realmente lo entusiasmen y dominar esos uno o dos marcos completamente.

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¿Con qué frameworks de Python has trabajado y cuál ha sido tu favorito? Comparta sus pensamientos en la sección de comentarios a continuación.