25 frameworks Python à maîtriser en 2023

Python est rapidement devenu l'un des langages de programmation les plus populaires en raison de sa simplicité, de sa polyvalence et de l'abondance des ressources disponibles pour ceux qui apprennent le langage. C'est souvent le premier langage que les programmeurs débutants apprennent, et il est également largement utilisé dans l'industrie à des fins allant du développement Web à l'analyse de données.

La communauté Python est énorme, et selon GitHub, Python ne cesse de croître, avec une augmentation de 22,5 % à partir de 2022. C'est également le troisième langage de programmation le plus utilisé en 2023. C'est la principale raison pour laquelle nous avons accès à une grande variété de frameworks, pour la plupart open-source.

Dans cet article, nous allons disséquer les frameworks Python les plus populaires et les plus utiles que vous devriez connaître en 2023.

Qu'est-ce qu'un framework Python ?

Un framework Python est une collection de modules Python qui fournit un ensemble de fonctionnalités communes pouvant être utilisées comme structure pour créer des applications de tout type.

Les cadres sont conçus pour simplifier le processus de développement en fournissant une ligne directrice générale sur la façon dont nous devrions créer des logiciels et en éliminant certaines des tâches les plus complexes ou répétitives. Cela vous permet de vous concentrer sur l'écriture d'une logique unique et personnalisée pour vos applications, plutôt que d'avoir à réinventer la roue.

Un exemple de tâche répétitive serait la gestion des requêtes HTTP. Étant donné que la plupart des applications Web doivent gérer ce type de requête, les développeurs utilisent des frameworks existants qui facilitent cette fonction au lieu de tout écrire à partir de zéro ou de réutiliser le même code dans différents projets.

Maintenant que nous avons cristallisé le concept de frameworks, explorons quelques types de frameworks Python.

Types de frameworks Python

Python a une variété de frameworks disponibles pour différents types de développement. Jetons un coup d'œil à quelques-uns d'entre eux.

Cadre de pile complète

Un framework Python complet est un ensemble d'outils qui fournit tout ce dont un développeur a besoin pour créer une application Web complète du début à la fin.

Cela inclut un moyen de créer le frontend - par exemple, un système de modèles et une approche pour afficher des informations à l'utilisateur - et le backend, y compris des fonctionnalités communes telles que la création d'enregistrements de base de données, la gestion des requêtes HTTP et le contrôle de la sécurité de l'application.

Microcadre

Un microframework est un framework minimaliste qui ne fournit que les composants essentiels nécessaires pour créer une sorte d'application.

Il est conçu pour être léger et facile à étendre, ce qui en fait un bon choix pour les petits projets ou pour les développeurs qui souhaitent plus de contrôle sur leur code.

Cadres asynchrones

Un framework asynchrone est conçu pour gérer la concurrence et le parallélisme, permettant aux développeurs de créer des applications capables d'effectuer plusieurs tâches simultanément.

Le gestionnaire de paquets Python (pip)

pip est un gestionnaire de packages pour les packages Python. Si vous avez déjà installé Python, vous avez accès à l'interface de ligne de commande de pip, qui vous permet d'installer des packages Python.

Un package est une collection de code isolée et réutilisable qui fournit des fonctionnalités spécifiques pour résoudre une tâche courante (développement Web, authentification, interface graphique). Tous les frameworks que nous allons voir ensuite font partie de la bibliothèque standard Python, ce qui signifie qu'ils sont disponibles sous forme de package pip.

Vous pouvez installer n'importe quel package disponible sur Python Package Index (PyPI) avec la commande suivante :

 pip install package-name

Vous pouvez également installer des packages à partir d'un fichier texte - par exemple, un fichier d'exigences pour un projet - avec la commande ci-dessous.

 pip install -r requirements.txt

Python Framework vs Python Library

Une bibliothèque Python est une collection de fonctions et de méthodes qui peuvent être utilisées pour effectuer des tâches spécifiques, telles que l'analyse de données ou la génération d'un nombre aléatoire. Une bibliothèque a généralement une portée plus limitée et est destinée à être utilisée comme un outil dans une application plus large.

Un framework Python, d'autre part, fournit un ensemble complet d'outils et de fonctionnalités qui peuvent être utilisés pour créer une application entière. Il définit généralement le flux de travail que les développeurs de logiciels suivent lors de la création d'un projet.

Cela ne signifie pas que vous ne pouvez pas étendre les capacités d'un framework avec d'autres packages, souvent appelés plugins.

Pourquoi utiliser un framework Python ?

L'utilisation d'un framework Python présente plusieurs avantages lors du développement d'applications. Passons en revue certains d'entre eux :

• Les frameworks facilitent le travail de votre développeur de logiciels : en fournissant une structure pour le code et un ensemble d'outils et de fonctionnalités qui rationalisent le processus de développement, les frameworks peuvent faciliter et rendre plus efficace la création d'applications par les développeurs.
• Les frameworks favorisent l'organisation du code : un framework bien conçu permet de s'assurer que le code est organisé et maintenable, ce qui facilite la compréhension et la modification du code source à l'avenir.
• Les frameworks peuvent augmenter la productivité : en fournissant des composants et des outils prédéfinis et en respectant les normes de l'industrie, les frameworks permettent aux développeurs de se concentrer sur les aspects uniques de leurs applications plutôt que de passer du temps sur des tâches de base.

Maintenant que vous avez suffisamment de connaissances théoriques, passons en revue les 25 meilleurs frameworks Python en 2023.

Top 25 des frameworks Python en 2023

Voici 25 des frameworks Python les plus populaires, divisés en sections par fonctionnalité.

Microframeworks Python

Les microframeworks suivants sont légers, utiles lorsque vous souhaitez créer rapidement une application simple ou que votre serveur consomme peu de mémoire.

Ballon

Flask est un micro-framework léger utilisé pour créer rapidement des applications Web simples. Il inclut la prise en charge des modèles Jinja (un moyen de réutiliser le code HTML), la gestion des demandes et la signalisation des applications.

Il faut réellement moins de six lignes de code pour démarrer une application Flask :

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

Caractéristiques:

• Léger et facile à utiliser
• Grande flexibilité
• Construit sur la bibliothèque standard Python
• Prise en charge du routage et des vues (contrôleurs)
• Prise en charge des modèles avec Jinja
• Excellente documentation et communauté
• Prise en charge de la gestion des cookies et de l'authentification des utilisateurs

Vous aurez également accès à certains packages d'extension tels que Flask-RESTful, qui ajoute la prise en charge de la création d'API REST puissantes, et Flask-SQLAlchemy, un moyen pratique d'utiliser SQLAlchemy dans votre application flask.

Bouteille

Vous voulez créer des applications Web ridiculement légères sans autres dépendances ? Bottle est un microframework Python léger conçu pour créer facilement des applications Web de petite ou moyenne taille. Il n'inclut aucune dépendance externe en dehors de la bibliothèque standard Python,

Bottle est construit sur la norme WSGI (Web Server Gateway Interface) et est compatible avec la plupart des serveurs Web et des versions Python.

Caractéristiques:

• Facile à apprendre et à utiliser
• Système de modèles intégré
• Convient à la création de petites applications Web et d'API
• Très faible utilisation de la mémoire
• Prise en charge de HTTP, des formulaires et du routage

CerisePy

CherryPy est un framework de développement d'applications Web minimaliste pour Python. C'est un framework orienté objet (OOP) qui vous permet de créer des applications Web de la même manière que vous le feriez avec n'importe quel autre OOP en Python.

Il existe depuis 2002 et a été largement adopté dans les environnements de production sur une large gamme de sites Web, de ceux avec des fonctionnalités simples à ceux qui exigent une grande complexité. Par exemple, les services logiciels géants Netflix et Hulu utilisent CherryPy dans le cadre de leur infrastructure.

La tâche principale de CherryPy est de gérer les requêtes HTTP et de les faire correspondre à la logique adéquate écrite par les développeurs. Cela signifie que par défaut, CherryPy ne fournit pas d'accès à la base de données ou de modèles HTML, vous laissant toute la logique de l'application.

Caractéristiques:

• Cadre mature
• Gérer les requêtes HTTP
• Système de plug-in flexible et extensible
• Framework backend uniquement
• Développement orienté objet
• API stable

Cadres Web Python

Voici des frameworks Web complets qui incluent des composants pour les tâches de développement Web courantes telles que l'accès à la base de données, la gestion des formulaires et la sécurité. Contrairement aux microframeworks, les frameworks Web Python fournissent tout ce dont vous avez besoin.

Vous devez vraiment tenir compte de vos besoins lors de la création d'une application Web. Parfois, il suffit plus que d'utiliser WordPress.

Django

Django est l'un des frameworks Web les plus populaires et les plus utilisés de l'écosystème Python. Il s'agit d'un framework complet et solide qui inclut tout ce dont vous avez besoin pour créer une application Web complète.

Il a été introduit pour la première fois en 2005 comme un moyen Pythonic de créer un site de newsletter. De nos jours, c'est l'une des bibliothèques Python les plus utilisées pour le développement Web, avec près de 8 millions de téléchargements par mois. Certains des plus grands sites jamais créés ont été créés à l'origine avec Django, comme Instagram, Discus, Pinterest, Bitbucket et Chess.com.

Django suit l'architecture Model-view-template (MVT) et inclut des fonctionnalités intégrées, telles que la création de modèles, la gestion de base de données, le panneau d'administration, les signaux et les vues (pour gérer la logique de votre backend). Pour maîtriser Django, il est conseillé d'avoir de solides bases en programmation orientée objet Python, ainsi qu'en programmation fonctionnelle.

Vous ne vous tromperez pas en choisissant Django pour votre prochain projet web. C'est un framework Web puissant qui fournit tout ce dont vous avez besoin pour créer des sites Web rapides et fiables. Et si vous avez besoin de fonctionnalités supplémentaires - par exemple, la possibilité de créer une API REST à utiliser avec des frameworks frontend modernes comme React ou Angular - vous pouvez utiliser des extensions comme le framework Django REST.

De plus, Django est l'un des frameworks les plus simples à configurer et à déployer via Kinsta.

Caractéristiques:

• Cadre très sécurisé
• Panneau d'administration intégré
• Langage de modèle propriétaire qui affiche dynamiquement le HTML
• Object-relational-mapper (ORM), agencez la base de données avec des classes Python
• Interrogation de base de données avec l'API Python
• Excellents outils CLI
• Grande variété d'extensions

FastAPI

FastAPI est un framework Web moderne qui fait une chose de manière spectaculaire : créer des API.

Depuis sa sortie en 2018, il a rapidement gagné en popularité en raison de ses grandes performances et de sa simplicité. En fait, selon PyPi Stats, FastAPI compte plus de 9 millions de téléchargements mensuels, dépassant même les frameworks full-stack comme Django.

Gardez à l'esprit que le seul but de FastAPI est de créer des API backend. Cela signifie que vous devez disposer d'un framework frontal (comme Vue.js) pour afficher votre site à vos utilisateurs.

Cela dit, le framework est incroyablement facile à utiliser et vous pouvez même déployer une application avec FastAPI via Kinsta et votre référentiel GitHub en quelques minutes seulement.

Caractéristiques:

• Suit les normes ouvertes pour les API comme OpenAPI et le schéma JSON.
• Validation et sérialisation des données
• Documentation automatique de votre API
• Cadre Web moderne
• Basé sur les fonctionnalités de Python 3.6+ telles que les déclarations de type
• Validation de type grâce à Pydantic
• Prise en charge de la programmation asynchrone

Pyramide

Pyramid est un framework Web flexible et extensible qui convient aussi bien aux petites qu'aux grandes applications. C'est le juste milieu entre un microframework comme Flask et un framework full-stack comme Django.

Pyramid inclut les fonctionnalités les plus courantes dont vous auriez besoin lors du développement d'une application Web Python, mais il vous permet de vous concentrer uniquement sur les composants dont vous avez besoin pour votre projet.

Caractéristiques:

• Léger et souple
• Prise en charge du langage de modèle Mako
• Mise en œuvre facile de l'authentification et de l'autorisation
• Objets de requête et de réponse conformes à WSGI
• Test et débogage simples avec des assistants de test intégrés et un débogueur interactif
• Bibliothèques et plugins tiers avec une intégration facile

Tornade

Tornado est un framework Web asynchrone open source et une bibliothèque de mise en réseau permettant de créer des applications Web à l'aide de Python. Il a été développé à l'origine chez FriendFeed, un agrégateur de médias sociaux qui a ensuite été acquis par Facebook. Il est maintenant largement utilisé dans une variété d'applications, y compris les services Web, l'analyse en temps réel et d'autres applications à forte simultanéité.

Tornado est optimisé pour gérer un grand nombre de connexions simultanées, ce qui le rend adapté aux applications qui nécessitent une connexion de longue durée à chaque utilisateur (par exemple, les applications de chat, les robots et les grattoirs Web).

Caractéristiques:

• Évolutif (peut gérer des milliers de connexions ouvertes)
• Modèles de tornade personnalisés
• Authentification utilisateur intégrée
• WebSockets et capacités d'interrogation longue
• Options d'authentification tierces
• Assistance à l'internationalisation

Cadres d'interface graphique

Les frameworks d'interface utilisateur graphique (GUI) Python suivants fournissent une large gamme d'outils et de fonctionnalités pour créer des applications de bureau, y compris la prise en charge de la programmation pilotée par les événements, des widgets et des graphiques.

PyQtName

PyQt est l'un des ensembles de liaisons Python les plus populaires pour le framework d'application multiplateforme Qt. Ce framework combine parfaitement la simplicité de Python en tant que langage à usage général et le puissant framework d'application Qt construit en C++.

Gardez à l'esprit que PyQt est livré avec deux options de licence :

• GPLv3 : utilisation gratuite, mais toute personne à qui vous la distribuez peut la redistribuer (probablement gratuitement)
• Commercial : vous permet de garder votre code privé afin que vous puissiez monétiser votre travail, mais vous devrez payer une licence pour chaque développeur qui l'utilise (actuellement 550 $ par développeur)

Caractéristiques:

• Soutenu par Riverbank
• Programmation pilotée par les événements pour gérer les interactions des utilisateurs
• Intégration avec d'autres bibliothèques et frameworks
• Prise en charge de l'internationalisation et de la localisation
• Accès à un grand nombre de fonctionnalités de la librairie Qt
• Prise en charge du multimédia, WebKit et WebEngine, intégration de base de données
• Compatibilité multiplateforme avec Windows, Linux et macOS

Tkinter

Tkinter est un framework d'interface graphique Python intégré. Il fait partie de la bibliothèque standard, vous n'aurez donc pas à installer de dépendances supplémentaires.

Semblable à PyQt (qui utilise Qt), Tkinter utilise une boîte à outils d'interface utilisateur graphique appelée Tk. Il fournit également un ensemble d'outils pour créer divers widgets tels que des boutons, des étiquettes, des zones de texte et des menus.

En général, Tkinter est un excellent moyen de créer rapidement de petits programmes d'interface graphique, mais en raison de son apparence et de sa convivialité obsolètes, vous feriez peut-être mieux de choisir un cadre plus robuste pour les projets plus importants.

Caractéristiques:

• Prise en charge des widgets courants utilisés dans les applications GUI
• Programmation pilotée par les événements pour gérer les interactions des utilisateurs
• Prise en charge intégrée des images et des couleurs
• Compatibilité multiplateforme avec Windows, Linux et macOS
• Fait partie de la bibliothèque standard
• Poids léger

Kivy

Kivy est un framework open source permettant de créer des applications mobiles et de bureau multiplateformes avec Python. Il est bien adapté à la création d'applications interactives et visuellement attrayantes, telles que des jeux et des applications multi-touch, et son principal argument de vente est une base de code unique pour chaque plate-forme majeure (Windows, Linux, macOS, iOS et Android).

Contrairement à PyQt, Kivy est gratuit et open-source, n'est pas un wrapper autour d'une bibliothèque d'interface utilisateur externe et est sous licence MIT, ce qui signifie que vous pouvez expédier et monétiser vos applications Kivy.

Caractéristiques:

• Boîte à outils open source pour créer des applications multi-touch
• Prise en charge de diverses plates-formes, y compris mobiles et de bureau
• Prise en charge intégrée des graphiques, des animations et des éléments d'interface utilisateur
• Peut être intégré à d'autres bibliothèques et frameworks

CôtéPy

Pyside est une boîte à outils open source pour créer des applications multiplateformes. Il est basé sur la bibliothèque Qt (similaire à PyQt) et donne accès à un large éventail de fonctionnalités.

Pyside prend également en charge plusieurs méthodes de saisie et la programmation événementielle et inclut une prise en charge intégrée des graphiques et du multimédia.

Parce qu'il est sous licence LGPL, vous pouvez créer plus facilement des logiciels propriétaires. Il est soutenu par la société Qt et prend en charge Linux, macOS et Windows.

Caractéristiques:

• Licence LGPL
• Soutenu par la société Qt
• Prise en charge de l'affichage d'images, de vidéos et d'autres types de médias dans votre application
• Trois versions à utiliser respectivement avec Qt4, Qt5 et Qt6

PySimpleGUI

PySimpleGUI a gagné en popularité dans la communauté Python pour son API simple et facile à utiliser.

C'est une excellente option pour créer des interfaces utilisateur graphiques simples et faciles à utiliser en Python et vous permet d'ajouter assez facilement une interface graphique à vos scripts déjà fonctionnels. PySimpleGUI intègre la puissance de 4 bibliothèques GUI différentes, PySide, Tkinter, wxPython et Remi.

Caractéristiques:

• Excellente documentation
• Simple à apprendre et à utiliser
• Ensemble complet de widgets prêts à l'emploi
• Prise en charge de Python 3.4+

Cadres d'apprentissage automatique Python

Les bibliothèques logicielles Python suivantes fournissent des fonctionnalités et des outils prédéfinis pour aider les développeurs à créer et à déployer des modèles d'apprentissage automatique, prenant en charge des tâches courantes telles que le prétraitement des données, la formation et l'évaluation des modèles, ainsi que des outils pour déployer des modèles en production.

scikit-apprendre

scikit-learn est la bibliothèque d'apprentissage automatique la plus populaire, utilisée à la fois dans l'industrie technologique et dans le milieu universitaire.

Il fournit des outils efficaces pour les tâches ML courantes et s'appuie sur d'autres bibliothèques scientifiques telles que Numpy et SciPy.

Caractéristiques:

• Gratuit et open source
• Des outils efficaces pour l'exploration de données et l'analyse de données
• Fournit une large gamme d'algorithmes pour la classification, la régression, le regroupement et la réduction de la dimensionnalité
• Communauté et développement actifs, avec une API et des tutoriels bien documentés

TensorFlow

TensorFlow est une plate-forme open source permettant de créer et de déployer des modèles d'apprentissage automatique. Développé par l'équipe Google Brain en 2015, il s'agit d'une bibliothèque puissante pour l'apprentissage en profondeur, avec une large gamme d'outils pour construire et former des réseaux de neurones.

TensorFlow peut être utilisé pour diverses tâches, telles que le traitement des images et du langage, la reconnaissance vocale et l'analyse prédictive.

Caractéristiques:

• Des outils pour créer des réseaux de neurones
• Prise en charge du déploiement mobile et Web à l'aide de TensorFlow.js et TensorFlow Lite
• Outils de visualisation et de débogage, tels que TensorBoard
• Flexibilité d'exécution sur plusieurs plates-formes, y compris les CPU, les GPU et les TPU
• Disponible en Python, C et C++

TorchePy

Avec TensorFlow, PyTorch (développé par le groupe de recherche sur l'IA de Facebook) est l'un des outils les plus utilisés pour créer des modèles d'apprentissage en profondeur. Il peut être utilisé pour une variété de tâches telles que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et les modèles génératifs.

Caractéristiques:

• Une documentation complète et une grande communauté de développeurs
• Intégration facile avec la prise en charge du cloud
• Facile à apprendre, avec des outils conviviaux
• Une sensation plus Pythonique que les autres frameworks
• Gratuit et open source

Keras

Keras est un cadre d'apprentissage en profondeur de haut niveau capable de s'exécuter sur TensorFlow, Theano et CNTK. Il a été développé par François Chollet en 2015 et est conçu pour fournir une interface simple et conviviale pour la construction et la formation de modèles d'apprentissage en profondeur.

Keras fournit les éléments de base pour créer rapidement des modèles d'apprentissage automatique. C'est pourquoi il est largement utilisé dans les compétitions de science des données comme celle de Kaggle.

Caractéristiques:

• Interface simple et conviviale pour la création et la formation de modèles d'apprentissage en profondeur
• Prise en charge de la création et de la formation de réseaux de neurones à l'aide d'un large éventail d'architectures et d'optimiseurs
• Comprend un puissant écosystème de bibliothèques et d'outils d'apprentissage en profondeur, tels que Keras Tuner et KerasRL
• Flexibilité d'exécution sur plusieurs backends tels que TensorFlow, CNTK ou Theano
• Prise en charge de l'informatique distribuée
• Prise en charge intégrée de la visualisation et du débogage des modèles

Cadres de calcul scientifique Python

Ces cadres aident les étudiants, les scientifiques et les chercheurs à effectuer leurs tâches sans se concentrer sur les détails de bas niveau du calcul.

Les cadres de calcul scientifique incluent souvent des fonctionnalités pour l'algèbre linéaire, l'optimisation, l'interpolation, l'intégration et d'autres tâches courantes en calcul scientifique.

NumPy

NumPy est une bibliothèque de calcul scientifique conçue pour gérer des tableaux et des matrices multidimensionnels de données numériques. Il fournit également une large gamme de fonctions mathématiques pour opérer sur ces tableaux.

NumPy est le bloc de base de nombreuses autres bibliothèques et frameworks Python utilisés en science des données, notamment SciPy, Pandas, scikit-learn et Tensorflow.

Caractéristiques:

• Gère facilement les tableaux multidimensionnels
• Prise en charge d'outils mathématiques tels que les routines d'algèbre linéaire, les transformées de Fourier et la génération de nombres aléatoires
• Vaste bibliothèque de fonctions mathématiques
• Plus rapide par rapport aux opérations Python vanille (certaines implémentations sont faites en C)
• Prise en charge d'une grande variété de matériel

SciPy

SciPy fournit une collection d'algorithmes et de fonctions construits au-dessus de NumPy. Il aide à effectuer des tâches scientifiques et techniques courantes telles que l'optimisation, le traitement du signal, l'intégration, l'algèbre linéaire, etc.

Caractéristiques:

• Gratuit et open source
• Définit les algorithmes et les fonctions pour les tâches scientifiques et d'ingénierie
• Communauté dynamique et excellente documentation
• Accessible à tous les programmeurs, quel que soit leur niveau d'expérience

Pandas

Pandas est une bibliothèque open source puissante et flexible utilisée pour effectuer des analyses de données en Python. Il fournit des structures de données performantes (c'est-à-dire le fameux DataFrame) et des outils d'analyse de données qui facilitent le travail avec des données structurées.

Caractéristiques:

• Structures de données hautes performances, telles que DataFrame et Series
• Prise en charge de la lecture et de l'écriture de données vers et depuis plusieurs formats, notamment CSV, Excel et SQL
• Facilite l'analyse des données du monde réel
• Basé sur d'autres packages de science des données comme scikit-learn

Matplotlib

Matplotlib est un outil largement utilisé pour la visualisation de données en Python. Il fournit une API orientée objet pour intégrer des tracés dans des applications.

Il est conçu pour être hautement personnalisable et offre un large éventail d'options pour créer des tracés, des graphiques et des visualisations. Pour ces raisons, Matplotib est souvent utilisé dans les projets de science des données, d'apprentissage automatique et de calcul scientifique.

Caractéristiques:

• Prise en charge du traçage 2D et 3D
• Peut inciter des figures interactives
• Généralement intégré dans les notebooks Jupyter et les applications GUI
• Une documentation complète et une communauté vivante

Cadres de test Python

Ces frameworks ont pour but de vous aider dans le processus fastidieux de test de votre code.

Si vous utilisez le développement piloté par les tests (TDD), les frameworks suivants sont indispensables dans votre flux de travail.

Pytest

Pytest est un cadre de test largement adopté qui est conçu pour être facile à utiliser et à étendre. Il vous aide à écrire des tests élégants dans des bases de code Python petites et complexes.

Caractéristiques:

• Simple à apprendre et à utiliser
• Plus de 800 plugins sont disponibles
• Définit un workflow pour créer des tests unitaires
• Informations détaillées sur les erreurs

Test de l'unité

Unittest est un framework de test Python intégré basé sur les conventions de test xUnit. Il fournit un moyen Pythonic et orienté objet de créer des cas de test automatisés et des combinaisons de tests.

Caractéristiques:

• Interface simple et facile à utiliser pour écrire et exécuter des tests
• Test du paramétrage, des projecteurs et des marqueurs
• Peut fonctionner en combinaison avec pytest ou nez
• Fait partie de la bibliothèque standard Python

nez2

nose2 est le successeur du framework de test nose, la principale différence étant que nose2 prend en charge les versions Python modernes.

nose2 étend la bibliothèque unittest intégrée et fournit un moyen plus puissant et flexible d'écrire et d'exécuter des tests. C'est un outil extensible, vous pouvez donc utiliser plusieurs plugins intégrés et tiers à votre avantage.

Caractéristiques:

• Extensible avec des plugins
• Basé sur le test unitaire intégré
• Prise en charge de Python 3

Cadres asynchrones

Ces types de frameworks Python fournissent un ensemble d'outils et de bibliothèques qui permettent aux développeurs d'écrire du code asynchrone de manière plus gérable et efficace.

asynchrone

asyncio est au cœur de nombreux autres frameworks asynchrones. Il permet aux développeurs d'écrire du code simultané à l'aide de la syntaxe async/wait, et il est conçu pour gérer des milliers de connexions simultanées.

asyncio fournit une API unique pour plusieurs protocoles de transport tels que TCP, UDP, SSL/TLS et la communication de sous-processus.

Caractéristiques:

• Intégré à Python
• Base pour plusieurs autres frameworks Python
• Inclut des API pour contrôler les sous-processus et effectuer des E/S réseau
• Excellente documentation
• Fait partie de la bibliothèque standard Python

Aiohttp

Aiohttp est un framework client/serveur HTTP asynchrone construit au-dessus du package asyncio. Il fournit une interface simple et intuitive pour gérer les requêtes et les réponses HTTP, ainsi que la prise en charge des intergiciels, des sessions et d'autres outils de développement Web.

Caractéristiques:

• Protocole HTTP côté client et côté serveur
• Gère un nombre élevé de connexions simultanées
• Vous permet de créer des applications Web asynchrones

Résumé

Les frameworks Python peuvent aider à promouvoir l'organisation du code, à augmenter la productivité et à rendre le processus de développement logiciel plus simple et plus efficace.

En tant que développeur Python, votre travail ne consiste pas à devenir un expert des 25 frameworks Python que nous avons présentés ci-dessus, mais plutôt à sélectionner avec soin ceux qui vous intéressent le plus, à construire avec eux des projets qui vous passionnent vraiment et à maîtriser ceux-ci ou complètement deux cadres.

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Avec quels frameworks Python avez-vous travaillé et quel a été votre préféré ? Partagez vos pensées dans la section des commentaires ci-dessous.