25 Framework Python untuk Dikuasai pada tahun 2023

Python dengan cepat menjadi salah satu bahasa pemrograman paling populer karena kesederhanaannya, keserbagunaannya, dan banyaknya sumber daya yang tersedia bagi mereka yang mempelajari bahasa tersebut. Ini sering kali menjadi bahasa pertama yang dipelajari pemrogram pemula, dan juga banyak digunakan di industri untuk tujuan mulai dari pengembangan web hingga analisis data.

Komunitas Python sangat besar, dan menurut GitHub, Python terus berkembang, dengan peningkatan sebesar 22,5% pada tahun 2022. Ini juga merupakan bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan ketiga pada tahun 2023. Ini adalah alasan utama mengapa kami memiliki akses ke berbagai macam kerangka kerja, kebanyakan dari mereka open-source.

Pada artikel ini, kami akan membedah kerangka kerja Python paling populer dan berguna yang harus Anda ketahui di tahun 2023.

Apa itu Kerangka Python?

Kerangka kerja Python adalah kumpulan modul Python yang menyediakan serangkaian fungsi umum yang dapat digunakan sebagai struktur untuk membangun aplikasi jenis apa pun.

Kerangka kerja dirancang untuk menyederhanakan proses pengembangan dengan memberikan pedoman umum tentang bagaimana kita harus membangun perangkat lunak dan mengabstraksikan beberapa tugas yang lebih kompleks atau berulang. Hal ini memungkinkan Anda untuk berfokus pada penulisan logika yang unik dan khusus untuk aplikasi Anda, daripada harus menemukan kembali rodanya.

Contoh tugas berulang adalah menangani permintaan HTTP. Karena sebagian besar aplikasi web harus menangani jenis permintaan ini, pengembang menggunakan kerangka kerja yang ada yang memfasilitasi fungsi ini alih-alih menulis semuanya dari awal atau menggunakan kembali kode yang sama di berbagai proyek.

Sekarang kita memiliki konsep kerangka kerja yang terkristalisasi, mari jelajahi beberapa jenis kerangka kerja Python.

Jenis Framework Python

Python memiliki beragam kerangka kerja yang tersedia untuk berbagai jenis pengembangan. Mari kita lihat beberapa di antaranya.

Kerangka Tumpukan Penuh

Full-stack Python framework adalah seperangkat alat yang menyediakan semua yang dibutuhkan developer untuk membangun aplikasi web lengkap dari awal hingga akhir.

Ini mencakup cara untuk membuat frontend — misalnya, sistem template dan pendekatan untuk menampilkan informasi kepada pengguna — dan backend, termasuk fungsionalitas umum seperti membuat rekaman database, menangani permintaan HTTP, dan mengontrol keamanan aplikasi.

Kerangka mikro

Microframework adalah kerangka kerja minimalis yang hanya menyediakan komponen penting yang diperlukan untuk membangun semacam aplikasi.

Ini dirancang agar ringan dan mudah diperluas, menjadikannya pilihan yang baik untuk proyek kecil atau untuk pengembang yang menginginkan kontrol lebih besar atas kode mereka.

Kerangka Asinkron

Kerangka kerja asinkron dirancang untuk menangani konkurensi dan paralelisme, memungkinkan pengembang membangun aplikasi yang dapat melakukan banyak tugas secara bersamaan.

Manajer Paket Python (pip)

pip adalah manajer paket untuk paket Python. Jika Anda telah menginstal Python, Anda memiliki akses ke antarmuka baris perintah pip, yang memungkinkan Anda menginstal paket Python.

Paket adalah kumpulan kode yang terisolasi dan dapat digunakan kembali yang menyediakan fungsionalitas khusus untuk menyelesaikan tugas umum (pengembangan web, otentikasi, GUI). Semua kerangka kerja yang akan kita lihat selanjutnya adalah bagian dari pustaka standar Python, yang berarti mereka tersedia sebagai paket pip.

Anda dapat menginstal paket apa pun yang tersedia di Python Package Index (PyPI) dengan perintah berikut:

 pip install package-name

Anda juga dapat menginstal paket dari file teks — misalnya, file persyaratan untuk proyek — dengan perintah di bawah ini.

 pip install -r requirements.txt

Kerangka Python vs Perpustakaan Python

Pustaka Python adalah kumpulan fungsi dan metode yang dapat digunakan untuk melakukan tugas tertentu, seperti penguraian data atau menghasilkan angka acak. Pustaka umumnya lebih terbatas cakupannya dan dimaksudkan untuk digunakan sebagai alat dalam aplikasi yang lebih besar.

Kerangka kerja Python, di sisi lain, menyediakan seperangkat alat dan fitur lengkap yang dapat digunakan untuk membangun seluruh aplikasi. Biasanya menentukan alur kerja yang diikuti pengembang perangkat lunak saat membuat proyek.

Ini tidak berarti Anda tidak dapat mengembangkan kemampuan kerangka kerja dengan paket lain, yang sering disebut plugin.

Mengapa Menggunakan Framework Python?

Ada beberapa manfaat menggunakan framework Python saat mengembangkan aplikasi. Mari kita tinjau beberapa di antaranya:

• Kerangka membuat pekerjaan pengembang perangkat lunak Anda lebih mudah: Dengan menyediakan struktur untuk kode dan seperangkat alat dan fitur yang merampingkan proses pengembangan, kerangka kerja dapat mempermudah dan lebih efisien bagi pengembang untuk membangun aplikasi.
• Kerangka kerja mempromosikan organisasi kode: Kerangka kerja yang dirancang dengan baik membantu memastikan bahwa kode diatur dan dipelihara, membuatnya lebih mudah untuk memahami dan memodifikasi kode sumber di masa mendatang.
• Kerangka kerja dapat meningkatkan produktivitas: Dengan menyediakan komponen dan alat yang telah dibuat sebelumnya serta mengikuti standar industri, kerangka kerja memungkinkan pengembang untuk fokus pada aspek unik aplikasi mereka daripada menghabiskan waktu untuk tugas-tugas dasar.

Sekarang setelah Anda memiliki latar belakang teoretis yang cukup, mari kita membahas 25 kerangka kerja Python teratas di tahun 2023.

25 framework Python teratas di tahun 2023

Berikut adalah 25 kerangka kerja Python paling populer, dibagi menjadi beberapa bagian berdasarkan fungsinya.

Mikroframework Python

Berikut ini adalah microframework ringan, berguna saat Anda ingin membuat aplikasi sederhana dengan cepat atau memiliki sedikit konsumsi memori di server Anda.

Labu

Flask adalah kerangka mikro ringan yang digunakan untuk membuat aplikasi web sederhana dengan cepat. Ini mencakup dukungan untuk templat Jinja (cara menggunakan kembali kode HTML), penanganan permintaan, dan pensinyalan aplikasi.

Benar-benar dibutuhkan kurang dari enam baris kode untuk memulai aplikasi Flask:

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

Fitur:

• Ringan dan mudah digunakan
• Fleksibilitas tinggi
• Dibangun di atas pustaka standar Python
• Dukungan untuk perutean dan tampilan (pengontrol)
• Dukungan untuk template dengan Jinja
• Dokumentasi dan komunitas yang bagus
• Dukungan untuk menangani cookie dan autentikasi pengguna

Anda juga akan memiliki akses ke beberapa paket ekstensi seperti Flask-RESTful, yang menambahkan dukungan untuk membuat API REST yang kuat, dan Flask-SQLAlchemy, cara mudah untuk menggunakan SQLAlchemy di aplikasi flask Anda.

Botol

Ingin membuat aplikasi web yang sangat ringan tanpa ketergantungan lain? Bottle adalah microframework Python ringan yang dirancang untuk membangun aplikasi web berukuran kecil atau menengah dengan mudah. Itu tidak menyertakan dependensi eksternal apa pun selain dari pustaka standar Python,

Bottle dibangun di atas standar WSGI (Web Server Gateway Interface) dan kompatibel dengan sebagian besar server web dan versi Python.

Fitur:

• Mudah dipelajari dan digunakan
• Sistem templat bawaan
• Cocok untuk membangun aplikasi web kecil dan API
• Penggunaan memori sangat rendah
• Dukungan HTTP, formulir, dan perutean

CherryPy

CherryPy adalah kerangka pengembangan aplikasi web minimalis untuk Python. Ini adalah kerangka kerja berorientasi objek (OOP) yang memungkinkan Anda membangun aplikasi web dengan cara yang sama dengan OOP lainnya di Python.

Sudah ada sejak tahun 2002 dan telah diadopsi secara luas di lingkungan produksi di berbagai situs web, dari yang memiliki fungsionalitas sederhana hingga yang menuntut kompleksitas tinggi. Misalnya, layanan perangkat lunak raksasa Netflix dan Hulu menggunakan CherryPy sebagai bagian dari infrastruktur mereka.

Tugas utama CherryPy adalah menangani permintaan HTTP dan mencocokkannya dengan logika yang memadai yang ditulis oleh pengembang. Ini berarti bahwa secara default, CherryPy tidak menyediakan akses database atau templat HTML, menyerahkan semua logika aplikasi kepada Anda.

Fitur:

• Kerangka dewasa
• Menangani permintaan HTTP
• Sistem plugin yang fleksibel dan dapat diperluas
• Kerangka kerja khusus backend
• Pengembangan berorientasi objek
• API stabil

Kerangka Web Python

Berikut ini adalah kerangka kerja web lengkap yang menyertakan komponen untuk tugas pengembangan web umum seperti akses basis data, penanganan formulir, dan keamanan. Tidak seperti kerangka mikro, kerangka kerja web Python menyediakan semua yang Anda butuhkan di luar kotak.

Anda harus benar-benar mempertimbangkan kebutuhan Anda saat membuat aplikasi web. Terkadang lebih dari cukup hanya menggunakan WordPress.

Django

Django adalah salah satu kerangka kerja web yang paling populer dan banyak digunakan dalam ekosistem Python. Ini adalah kerangka kerja full-stack yang kokoh yang mencakup semua yang Anda butuhkan untuk membangun aplikasi web yang lengkap.

Ini pertama kali diperkenalkan pada tahun 2005 sebagai cara Pythonic untuk membangun situs buletin. Saat ini, ini adalah salah satu pustaka Python yang paling banyak digunakan untuk pengembangan web, dengan hampir 8 juta unduhan per bulan. Beberapa situs terbesar yang pernah dibuat awalnya dibuat dengan Django, seperti Instagram, Discus, Pinterest, Bitbucket, dan Chess.com.

Django mengikuti arsitektur Model-view-template (MVT) dan menyertakan fitur bawaan, seperti templating, manajemen basis data, panel admin, sinyal, dan tampilan (untuk mengelola logika backend Anda). Untuk menguasai Django disarankan Anda memiliki dasar yang kuat pemrograman berorientasi objek Python, serta pemrograman fungsional.

Anda tidak akan salah memilih Django untuk proyek web Anda berikutnya. Ini adalah kerangka kerja web yang kuat yang menyediakan semua yang Anda butuhkan untuk membangun situs web yang cepat dan andal. Dan jika Anda memerlukan fitur tambahan — katakanlah, kemampuan untuk membuat API REST untuk digunakan dengan kerangka kerja frontend modern seperti React atau Angular — Anda dapat menggunakan ekstensi seperti kerangka kerja Django REST.

Selain itu, Django adalah salah satu kerangka kerja paling sederhana untuk disiapkan dan disebarkan melalui Kinsta.

Fitur:

• Kerangka kerja yang sangat aman
• Panel admin bawaan
• Bahasa template eksklusif yang menampilkan HTML secara dinamis
• Object-relational-mapper (ORM), lay out database dengan kelas Python
• Permintaan basis data dengan Python API
• Alat CLI yang bagus
• Berbagai macam ekstensi

FastAPI

FastAPI adalah kerangka kerja web modern yang melakukan satu hal dengan sangat baik: membangun API.

Sejak dirilis pada tahun 2018, ia dengan cepat mendapatkan popularitas karena kinerja dan kesederhanaannya yang luar biasa. Faktanya, menurut PyPi Stats, FastAPI memiliki lebih dari 9 juta unduhan bulanan, bahkan melebihi kerangka kerja full-stack seperti Django.

Ingatlah bahwa satu-satunya tujuan FastAPI adalah membangun API backend. Itu berarti Anda harus memiliki kerangka kerja frontend (seperti Vue.js) untuk menampilkan situs Anda kepada pengguna.

Meskipun demikian, kerangka kerjanya sangat mudah digunakan, dan Anda bahkan dapat menerapkan aplikasi dengan FastAPI melalui Kinsta dan repo GitHub Anda hanya dalam hitungan menit.

Fitur:

• Mengikuti standar terbuka untuk API seperti skema OpenAPI dan JSON.
• Validasi data dan serialisasi
• Dokumentasi otomatis API Anda
• Kerangka web modern
• Berdasarkan fitur Python 3.6+ seperti deklarasi tipe
• Ketik validasi berkat Pydantic
• Dukungan pemrograman asinkron

Piramida

Pyramid adalah framework web yang fleksibel dan dapat diperluas yang sangat cocok untuk aplikasi kecil dan besar. Ini adalah sweet spot antara microframework seperti Flask dan full-stack framework seperti Django.

Pyramid menyertakan fitur paling umum yang Anda perlukan saat mengembangkan aplikasi web Python, tetapi memungkinkan Anda fokus hanya pada komponen yang Anda perlukan untuk proyek Anda.

Fitur:

• Ringan dan fleksibel
• Dukungan untuk bahasa templat Mako
• Implementasi otentikasi dan otorisasi yang mudah
• Objek permintaan dan respons yang sesuai dengan WSGI
• Pengujian dan debug sederhana dengan bantuan pengujian bawaan dan debugger interaktif
• Pustaka dan plugin pihak ketiga dengan integrasi yang mudah

Angin topan

Tornado adalah kerangka kerja web asinkron sumber terbuka dan pustaka jaringan untuk membangun aplikasi web menggunakan Python. Awalnya dikembangkan di FriendFeed, agregator media sosial yang kemudian diakuisisi oleh Facebook. Sekarang banyak digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk layanan web, analitik real-time, dan aplikasi konkurensi tinggi lainnya.

Tornado dioptimalkan untuk menangani koneksi simultan dalam jumlah besar, sehingga cocok untuk aplikasi yang membutuhkan koneksi jangka panjang ke setiap pengguna (mis., aplikasi obrolan, bot, dan pencakar web).

Fitur:

• Dapat diskalakan (dapat menangani ribuan koneksi terbuka)
• Templat tornado khusus
• Otentikasi pengguna bawaan
• WebSockets dan kemampuan polling panjang
• Opsi autentikasi pihak ketiga
• Dukungan internasionalisasi

Kerangka GUI

Kerangka kerja antarmuka pengguna grafis (GUI) Python berikut menyediakan berbagai alat dan fitur untuk membuat aplikasi desktop, termasuk dukungan untuk pemrograman, widget, dan grafis berbasis peristiwa.

PyQt

PyQt adalah salah satu set binding Python paling populer untuk kerangka kerja aplikasi lintas platform Qt. Kerangka kerja ini dengan sempurna menggabungkan kesederhanaan Python sebagai bahasa tujuan umum dan kerangka kerja aplikasi Qt yang kuat yang dibangun di C++.

Ingatlah bahwa PyQt hadir dengan dua opsi lisensi:

• GPLv3: Gratis untuk digunakan, tetapi siapa pun yang Anda distribusikan dapat mendistribusikannya kembali (mungkin gratis)
• Komersial: Memungkinkan Anda merahasiakan kode sehingga Anda dapat memonetisasi karya Anda, tetapi Anda harus membayar lisensi untuk setiap pengembang yang menggunakannya (saat ini $550 per pengembang)

Fitur:

• Didukung oleh Riverbank
• Pemrograman berbasis peristiwa untuk menangani interaksi pengguna
• Integrasi dengan perpustakaan dan kerangka kerja lain
• Dukungan internasionalisasi dan lokalisasi
• Akses ke banyak fungsi dari perpustakaan Qt
• Dukungan untuk multimedia, WebKit dan WebEngine, integrasi database
• Kompatibilitas lintas platform dengan Windows, Linux, dan macOS

Tkinter

Tkinter adalah kerangka kerja GUI Python bawaan. Ini adalah bagian dari pustaka standar, jadi Anda tidak perlu menginstal dependensi tambahan apa pun.

Mirip dengan PyQt (yang menggunakan Qt), Tkinter menggunakan toolkit antarmuka pengguna grafis yang disebut Tk. Ini juga menyediakan seperangkat alat untuk membuat berbagai widget seperti tombol, label, kotak teks, dan menu.

Secara umum, Tkinter adalah cara yang bagus untuk membuat program GUI kecil dengan cepat, tetapi karena tampilan dan nuansanya yang ketinggalan zaman, Anda mungkin lebih baik memilih kerangka kerja yang lebih besar untuk proyek yang lebih besar.

Fitur:

• Dukungan untuk widget umum yang digunakan dalam aplikasi GUI
• Pemrograman berbasis peristiwa untuk menangani interaksi pengguna
• Dukungan bawaan untuk gambar dan warna
• Kompatibilitas lintas platform dengan Windows, Linux, dan macOS
• Bagian dari perpustakaan standar
• Ringan

Kivy

Kivy adalah kerangka kerja sumber terbuka untuk membuat aplikasi seluler dan desktop lintas platform dengan Python. Ini sangat cocok untuk membuat aplikasi interaktif dan menarik secara visual, seperti game dan aplikasi multi-sentuh, dan titik penjualan utamanya adalah satu basis kode tunggal untuk setiap platform utama (Windows, Linux, macOS, iOS, dan Android).

Tidak seperti PyQt, Kivy gratis dan open-source, bukan pembungkus perpustakaan UI eksternal, dan dilisensikan di bawah lisensi MIT, yang berarti Anda dapat mengirim dan memonetisasi aplikasi Kivy Anda.

Fitur:

• Toolkit sumber terbuka untuk membuat aplikasi multi-sentuh
• Dukungan untuk berbagai platform, termasuk seluler dan desktop
• Dukungan bawaan untuk grafik, animasi, dan elemen UI
• Dapat diintegrasikan dengan library dan framework lain

PySide

Pyside adalah toolkit sumber terbuka untuk membuat aplikasi multi-platform. Ini didasarkan pada perpustakaan Qt (mirip dengan PyQt) dan menyediakan akses ke berbagai fungsi.

Pyside juga mendukung berbagai metode input dan pemrograman berbasis peristiwa serta menyertakan dukungan bawaan untuk grafik dan multimedia.

Karena dilisensikan di bawah LGPL, Anda dapat membuat perangkat lunak berpemilik dengan lebih mudah. Ini didukung oleh perusahaan Qt dan mendukung Linux, macOS, dan Windows.

Fitur:

• berlisensi LGPL
• Didukung oleh Perusahaan Qt
• Dukungan untuk menampilkan gambar, video, dan jenis media lainnya di aplikasi Anda
• Tiga versi untuk digunakan masing-masing dengan Qt4, Qt5, dan Qt6

PySimpleGUI

PySimpleGUI telah mendapatkan popularitas di komunitas Python karena API-nya yang sederhana dan mudah digunakan.

Ini adalah opsi yang bagus untuk membuat antarmuka pengguna grafis yang sederhana dan mudah digunakan dengan Python dan memungkinkan Anda menambahkan GUI ke skrip yang sudah berfungsi dengan cukup mudah. PySimpleGUI menggabungkan kekuatan 4 pustaka GUI yang berbeda, PySide, Tkinter, wxPython, dan Remi.

Fitur:

• Dokumentasi yang bagus
• Mudah dipelajari dan digunakan
• Set lengkap widget siap pakai
• Dukungan untuk Python 3.4+

Kerangka Pembelajaran Mesin Python

Berikut ini adalah pustaka perangkat lunak Python yang menyediakan fungsionalitas dan alat bawaan untuk membantu pengembang membangun dan menerapkan model pembelajaran mesin, mendukung tugas umum seperti prapemrosesan data, pelatihan model, dan evaluasi, serta alat untuk menerapkan model ke produksi.

scikit-belajar

scikit-learn adalah perpustakaan pembelajaran mesin paling populer, digunakan baik di industri teknologi maupun di dunia akademis.

Ini menyediakan alat yang efisien untuk tugas ML umum, dan dibangun di atas perpustakaan ilmiah lain seperti Numpy dan SciPy.

Fitur:

• Gratis dan sumber terbuka
• Alat yang efisien untuk penambangan data dan analisis data
• Menyediakan berbagai algoritma untuk klasifikasi, regresi, pengelompokan, dan pengurangan dimensi
• Komunitas dan pengembangan aktif, dengan API dan tutorial yang terdokumentasi dengan baik

TensorFlow

TensorFlow adalah platform sumber terbuka untuk membuat dan menerapkan model pembelajaran mesin. Dikembangkan oleh tim Google Brain pada tahun 2015, ini adalah pustaka yang andal untuk pembelajaran mendalam, dengan berbagai alat untuk membangun dan melatih jaringan saraf.

TensorFlow dapat digunakan untuk berbagai tugas, seperti pemrosesan gambar dan bahasa, pengenalan ucapan, dan analitik prediktif.

Fitur:

• Alat untuk membangun jaringan saraf
• Dukungan untuk penerapan seluler dan web menggunakan TensorFlow.js dan TensorFlow Lite
• Alat untuk visualisasi dan debugging, seperti TensorBoard
• Fleksibilitas untuk berjalan di berbagai platform, termasuk CPU, GPU, dan TPU
• Tersedia dalam Python, C, dan C++

PyTorch

Bersama TensorFlow, PyTorch (dikembangkan oleh grup riset AI Facebook) adalah salah satu alat yang paling banyak digunakan untuk membangun model pembelajaran mendalam. Ini dapat digunakan untuk berbagai tugas seperti visi komputer, pemrosesan bahasa alami, dan model generatif.

Fitur:

• Dokumentasi yang luas dan komunitas pengembang yang besar
• Integrasi yang mudah dengan dukungan cloud
• Mudah dipelajari, dengan alat yang mudah digunakan
• Perasaan yang lebih Pythonic daripada kerangka kerja lainnya
• Gratis dan sumber terbuka

Keras

Keras adalah kerangka pembelajaran mendalam tingkat tinggi yang mampu berjalan di atas TensorFlow, Theano, dan CNTK. Ini dikembangkan oleh Francois Chollet pada tahun 2015 dan dirancang untuk menyediakan antarmuka yang sederhana dan ramah pengguna untuk membangun dan melatih model pembelajaran mendalam.

Keras menyediakan blok penyusun untuk membuat model pembelajaran mesin dengan cepat. Itu sebabnya ini banyak digunakan dalam kompetisi ilmu data seperti Kaggle.

Fitur:

• Antarmuka yang sederhana dan ramah pengguna untuk membangun dan melatih model pembelajaran mendalam
• Dukungan untuk membangun dan melatih jaringan saraf menggunakan berbagai arsitektur dan pengoptimalan
• Termasuk ekosistem pustaka dan alat yang kuat untuk pembelajaran mendalam, seperti Keras Tuner dan KerasRL
• Fleksibilitas untuk dijalankan di beberapa backend seperti TensorFlow, CNTK, atau Theano
• Dukungan untuk komputasi terdistribusi
• Dukungan bawaan untuk visualisasi model dan debugging

Kerangka Komputasi Ilmiah Python

Kerangka kerja ini membantu siswa, ilmuwan, dan peneliti untuk melakukan tugas mereka tanpa berfokus pada detail komputasi tingkat rendah.

Kerangka kerja komputasi ilmiah sering menyertakan fungsionalitas untuk aljabar linier, optimisasi, interpolasi, integrasi, dan tugas umum lainnya dalam komputasi ilmiah.

NumPy

NumPy adalah pustaka komputasi ilmiah yang dirancang untuk menangani array multidimensi dan matriks data numerik. Ini juga menyediakan berbagai fungsi matematika untuk beroperasi pada array ini.

NumPy adalah blok dasar untuk banyak pustaka dan kerangka kerja Python lainnya yang digunakan dalam ilmu data, termasuk SciPy, Pandas, scikit-learn, dan Tensorflow.

Fitur:

• Menangani array multidimensi dengan mudah
• Dukungan untuk alat matematika seperti rutinitas aljabar linier, transformasi Fourier, dan pembuatan bilangan acak
• Perpustakaan luas fungsi matematika
• Lebih cepat dibandingkan dengan operasi vanilla Python (beberapa implementasi dibuat dalam C)
• Dukungan untuk berbagai macam perangkat keras

SciPy

SciPy menyediakan kumpulan algoritme dan fungsi yang dibangun di atas NumPy. Ini membantu untuk melakukan tugas ilmiah dan teknik umum seperti pengoptimalan, pemrosesan sinyal, integrasi, aljabar linier, dan banyak lagi.

Fitur:

• Gratis dan sumber terbuka
• Mendefinisikan algoritma dan fungsi untuk tugas ilmiah dan teknik
• Komunitas yang dinamis dan dokumentasi yang bagus
• Dapat diakses oleh setiap programmer, terlepas dari tingkat pengalaman mereka

Panda

Pandas adalah pustaka sumber terbuka yang kuat dan fleksibel yang digunakan untuk melakukan analisis data dengan Python. Ini menyediakan struktur data berkinerja tinggi (yaitu, DataFrame yang terkenal) dan alat analisis data yang membuatnya mudah untuk bekerja dengan data terstruktur.

Fitur:

• Struktur data berkinerja tinggi, seperti DataFrame dan Series
• Dukungan untuk membaca dan menulis data ke dan dari beberapa format, termasuk CSV, Excel, dan SQL
• Memfasilitasi analisis data dunia nyata
• Berdasarkan paket ilmu data lainnya seperti scikit-learn

Matplotlib

Matplotlib adalah alat yang banyak digunakan untuk visualisasi data dengan Python. Ini menyediakan API berorientasi objek untuk menyematkan plot ke dalam aplikasi.

Ini dirancang agar sangat dapat disesuaikan, dan menyediakan berbagai pilihan untuk membuat plot, bagan, dan visualisasi. Karena alasan ini, Matplotib sering digunakan dalam ilmu data, pembelajaran mesin, dan proyek komputasi ilmiah.

Fitur:

• Dukungan untuk plot 2D dan 3D
• Dapat meminta angka interaktif
• Biasanya disematkan di notebook Jupyter dan aplikasi GUI
• Dokumentasi yang luas dan komunitas yang hidup

Kerangka Pengujian Python

Kerangka kerja ini semua tentang membantu Anda dalam proses pengujian kode Anda yang membosankan.

Jika Anda menggunakan pengembangan berbasis pengujian (TDD), kerangka kerja berikut adalah suatu keharusan dalam alur kerja Anda.

Pytest

Pytest adalah kerangka kerja pengujian yang diadopsi secara luas yang dirancang agar mudah digunakan dan diperluas. Ini membantu Anda menulis pengujian yang elegan di basis kode Python kecil dan kompleks.

Fitur:

• Mudah dipelajari dan digunakan
• Lebih dari 800 plugin tersedia
• Menetapkan alur kerja untuk membuat pengujian unit
• Informasi kesalahan terperinci

Unittest

Unittest adalah kerangka pengujian Python bawaan yang didasarkan pada konvensi pengujian xUnit. Ini memberikan cara Pythonic dan berorientasi objek untuk membuat kasus uji otomatis dan rangkaian pengujian.

Fitur:

• Antarmuka yang sederhana dan mudah digunakan untuk menulis dan menjalankan tes
• Menguji parameterisasi, perlengkapan, dan penanda
• Dapat bekerja dalam kombinasi dengan pytest atau hidung
• Bagian dari pustaka standar Python

hidung2

nose2 adalah penerus kerangka pengujian hidung, perbedaan utamanya adalah bahwa nose2 mendukung versi Python modern.

nose2 memperluas pustaka unittest bawaan dan menyediakan cara yang lebih kuat dan fleksibel untuk menulis dan menjalankan pengujian. Ini adalah alat yang dapat diperluas, sehingga Anda dapat menggunakan beberapa plugin bawaan dan pihak ketiga untuk keuntungan Anda.

Fitur:

• Dapat diperluas dengan plugin
• Berdasarkan unittest bawaan
• Dukungan untuk Python 3

Kerangka Asinkron

Jenis kerangka kerja Python ini menyediakan seperangkat alat dan pustaka yang memungkinkan pengembang menulis kode asinkron dengan cara yang lebih mudah dikelola dan efisien.

asincio

asyncio adalah jantung dari banyak kerangka kerja asinkron lainnya. Itu memungkinkan pengembang untuk menulis kode bersamaan menggunakan sintaks async/menunggu, dan itu dirancang untuk menangani ribuan koneksi bersamaan.

asyncio menyediakan satu API untuk beberapa protokol transport seperti TCP, UDP, SSL/TLS, dan komunikasi subproses.

Fitur:

• Dibangun ke dalam Python
• Basis untuk beberapa kerangka kerja Python lainnya
• Termasuk API untuk mengontrol subproses dan melakukan IO jaringan
• Dokumentasi yang bagus
• Bagian dari pustaka standar Python

Aiohttp

Aiohttp adalah kerangka kerja klien/server HTTP asinkron yang dibangun di atas paket asyncio. Ini menyediakan antarmuka yang sederhana dan intuitif untuk menangani permintaan dan respons HTTP, serta dukungan untuk middleware, sesi, dan alat pengembangan web lainnya.

Fitur:

• Protokol HTTP sisi klien dan sisi server
• Menangani sejumlah besar koneksi bersamaan
• Memungkinkan Anda membuat aplikasi web asinkron

Ringkasan

Kerangka kerja Python dapat membantu mempromosikan organisasi kode, meningkatkan produktivitas, dan membuat proses pengembangan perangkat lunak lebih mudah dan lebih efisien.

Sebagai pengembang Python, tugas Anda bukanlah menjadi ahli di semua 25 kerangka kerja Python yang kami sajikan di atas, tetapi memilih dengan hati-hati salah satu yang paling menarik bagi Anda, membangun proyek dengan mereka yang benar-benar membuat Anda bersemangat, dan menguasai salah satu atau dua kerangka sepenuhnya.

Punya proyek yang siap untuk diproduksi? Pastikan untuk mendapatkan hosting aplikasi terbaik yang Anda bisa! Solusi Hosting Aplikasi Kinsta dirancang untuk proyek dengan ukuran apa pun yang dapat dibayangkan, dan hanya perlu beberapa menit untuk menerapkannya melalui GitHub.

Terlebih lagi, Anda akan mendapatkan boot cepat instan yang disertakan dengan mesin C2 Google dan Jaringan Tier Premium, belum lagi stabilitas dan keamanan yang ditawarkan oleh integrasi Cloudflare Kinsta.

Kerangka kerja Python mana yang pernah Anda gunakan, dan apa yang menjadi favorit Anda? Sampaikan pendapatmu pada bagian komentar di bawah ini.