25 framework Python da padroneggiare nel 2023

Python è rapidamente diventato uno dei linguaggi di programmazione più popolari grazie alla sua semplicità, versatilità e abbondanza di risorse disponibili per coloro che imparano la lingua. Spesso è il primo linguaggio che imparano i programmatori principianti ed è anche ampiamente utilizzato nel settore per scopi che vanno dallo sviluppo web all'analisi dei dati.

La community di Python è enorme e, secondo GitHub, Python continua a crescere, con un aumento del 22,5% a partire dal 2022. È anche il terzo linguaggio di programmazione più utilizzato nel 2023. Questo è il motivo principale per cui abbiamo accesso a un'ampia varietà di framework, la maggior parte dei quali open-source.

In questo articolo, analizzeremo i framework Python più popolari e utili che dovresti conoscere nel 2023.

Che cos'è un framework Python?

Un framework Python è una raccolta di moduli Python che fornisce un insieme di funzionalità comuni che possono essere utilizzate come struttura per la creazione di applicazioni di qualsiasi tipo.

I framework sono progettati per semplificare il processo di sviluppo fornendo una linea guida generale su come dovremmo costruire software e astrarre alcune delle attività più complesse o ripetitive. Ciò ti consente di concentrarti sulla scrittura di una logica unica e personalizzata per le tue applicazioni, piuttosto che dover reinventare la ruota.

Un esempio di attività ripetitiva sarebbe la gestione delle richieste HTTP. Poiché la maggior parte delle applicazioni Web deve gestire questo tipo di richiesta, gli sviluppatori utilizzano framework esistenti che facilitano questa funzione invece di scrivere tutto da zero o riutilizzare lo stesso codice in progetti diversi.

Ora che abbiamo cristallizzato il concetto di framework, esploriamo alcuni tipi di framework Python.

Tipi di framework Python

Python ha una varietà di framework disponibili per diversi tipi di sviluppo. Diamo un'occhiata ad alcuni di loro.

Framework full-stack

Un framework Python full-stack è un insieme di strumenti che fornisce tutto ciò di cui uno sviluppatore ha bisogno per creare un'applicazione Web completa dall'inizio alla fine.

Ciò include un modo per creare il frontend, ad esempio un sistema di modelli e un approccio per visualizzare le informazioni all'utente, e il backend, comprese funzionalità comuni come la creazione di record di database, la gestione delle richieste HTTP e il controllo della sicurezza dell'applicazione.

Microstruttura

Un microframework è un framework minimalista che fornisce solo i componenti essenziali necessari per creare una sorta di applicazione.

È progettato per essere leggero e facile da estendere, il che lo rende una buona scelta per piccoli progetti o per sviluppatori che desiderano un maggiore controllo sul proprio codice.

Framework asincroni

Un framework asincrono è progettato per gestire la concorrenza e il parallelismo, consentendo agli sviluppatori di creare applicazioni in grado di eseguire più attività contemporaneamente.

Il gestore di pacchetti Python (pip)

pip è un gestore di pacchetti per i pacchetti Python. Se hai già installato Python, hai accesso all'interfaccia della riga di comando di pip, che ti consente di installare i pacchetti Python.

Un pacchetto è una raccolta di codice isolata e riutilizzabile che fornisce funzionalità specifiche per risolvere un compito comune (sviluppo web, autenticazione, GUI). Tutti i framework che vedremo in seguito fanno parte della libreria standard di Python, il che significa che sono disponibili come pacchetto pip.

Puoi installare qualsiasi pacchetto disponibile su Python Package Index (PyPI) con il seguente comando:

 pip install package-name

Puoi anche installare pacchetti da un file di testo, ad esempio un file dei requisiti per un progetto, con il comando seguente.

 pip install -r requirements.txt

Framework Python vs Libreria Python

Una libreria Python è una raccolta di funzioni e metodi che possono essere utilizzati per eseguire attività specifiche, come l'analisi dei dati o la generazione di un numero casuale. Una libreria ha generalmente un ambito più limitato ed è pensata per essere utilizzata come strumento all'interno di un'applicazione più ampia.

Un framework Python, d'altra parte, fornisce un set completo di strumenti e funzionalità che possono essere utilizzati per creare un'intera applicazione. Solitamente definisce il flusso di lavoro seguito dagli sviluppatori di software durante la creazione di un progetto.

Questo non significa che non puoi espandere le capacità di un framework con altri pacchetti, che sono spesso chiamati plugin.

Perché utilizzare un framework Python?

Ci sono diversi vantaggi nell'usare un framework Python durante lo sviluppo di applicazioni. Rivediamone alcuni:

• I framework semplificano il lavoro dello sviluppatore di software : fornendo una struttura per il codice e una serie di strumenti e funzionalità che semplificano il processo di sviluppo, i framework possono rendere più semplice ed efficiente per gli sviluppatori la creazione di applicazioni.
• I framework promuovono l'organizzazione del codice: un framework ben progettato aiuta a garantire che il codice sia organizzato e gestibile, facilitando la comprensione e la modifica del codice sorgente in futuro.
• I framework possono aumentare la produttività: fornendo componenti e strumenti predefiniti e aderendo agli standard del settore, i framework consentono agli sviluppatori di concentrarsi sugli aspetti unici delle loro applicazioni piuttosto che dedicare tempo alle attività di base.

Ora che hai un background teorico sufficiente, esaminiamo i 25 principali framework Python nel 2023.

I 25 migliori framework Python nel 2023

Ecco 25 dei framework Python più popolari, divisi in sezioni per funzionalità.

Microframeworks di Python

I seguenti sono microframework leggeri, utili quando si desidera creare rapidamente un'app semplice o consumare poco memoria nel server.

Borraccia

Flask è un micro-framework leggero utilizzato per creare rapidamente semplici applicazioni web. Include il supporto per i modelli Jinja (un modo per riutilizzare il codice HTML), la gestione delle richieste e la segnalazione dell'applicazione.

Occorrono davvero meno di sei righe di codice per avviare un'app Flask:

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

Caratteristiche:

• Leggero e facile da usare
• Elevata flessibilità
• Costruito sopra la libreria standard di Python
• Supporto per routing e viste (controller)
• Supporto per i modelli con Jinja
• Ottima documentazione e comunità
• Supporto per la gestione dei cookie e l'autenticazione dell'utente

Avrai anche accesso ad alcuni pacchetti di estensione come Flask-RESTful, che aggiunge il supporto per la creazione di potenti API REST e Flask-SQLAlchemy, un modo conveniente per usare SQLAlchemy nella tua app flask.

Bottiglia

Vuoi creare applicazioni web incredibilmente leggere senza altre dipendenze? Bottle è un microframework Python leggero progettato per creare facilmente applicazioni Web di piccole o medie dimensioni. Non include alcuna dipendenza esterna oltre alla libreria standard di Python,

Bottle è basato sullo standard WSGI (Web Server Gateway Interface) ed è compatibile con la maggior parte dei server Web e delle versioni di Python.

Caratteristiche:

• Facile da imparare e da usare
• Sistema di modelli integrato
• Adatto per la creazione di piccole applicazioni Web e API
• Utilizzo di memoria molto basso
• Supporto per HTTP, moduli e instradamento

Cherry Py

CherryPy è un framework di sviluppo di applicazioni web minimalista per Python. È un framework orientato agli oggetti (OOP) che ti consente di creare applicazioni Web nello stesso modo in cui faresti con qualsiasi altro OOP in Python.

È in circolazione dal 2002 ed è stato ampiamente adottato negli ambienti di produzione in una vasta gamma di siti Web, da quelli con funzionalità semplici a quelli che richiedono un'elevata complessità. Ad esempio, entrambi i giganteschi servizi software Netflix e Hulu utilizzano CherryPy come parte della loro infrastruttura.

Il compito principale di CherryPy è gestire le richieste HTTP e abbinarle alla logica adeguata scritta dagli sviluppatori. Ciò significa che, per impostazione predefinita, CherryPy non fornisce l'accesso al database o il template HTML, lasciando a te tutta la logica dell'applicazione.

Caratteristiche:

• Quadro maturo
• Gestisci le richieste HTTP
• Sistema di plug-in flessibile ed estensibile
• Framework solo back-end
• Sviluppo orientato agli oggetti
• API stabile

Framework Web Python

I seguenti sono framework Web completi che includono componenti per attività di sviluppo Web comuni come l'accesso al database, la gestione dei moduli e la sicurezza. A differenza dei microframework, i framework Web Python forniscono tutto ciò di cui hai bisogno immediatamente.

Dovresti davvero considerare le tue esigenze quando crei un'app web. A volte è più che sufficiente usare WordPress.

Django

Django è uno dei framework web più popolari e ampiamente utilizzati nell'ecosistema Python. È un solido framework full-stack che include tutto il necessario per creare un'applicazione web completa.

È stato introdotto per la prima volta nel 2005 come metodo Pythonic per creare un sito di newsletter. Al giorno d'oggi, è una delle librerie Python più utilizzate per lo sviluppo web, con quasi 8 milioni di download al mese. Alcuni dei più grandi siti mai realizzati sono stati originariamente creati con Django, come Instagram, Discus, Pinterest, Bitbucket e Chess.com.

Django segue l'architettura Model-view-template (MVT) e include funzionalità integrate, come template, gestione del database, pannello di amministrazione, segnali e viste (per gestire la logica del tuo back-end). Per padroneggiare Django è consigliabile avere solidi fondamenti della programmazione Python orientata agli oggetti, nonché della programmazione funzionale.

Non sbaglierai scegliendo Django per il tuo prossimo progetto web. È un potente framework Web che fornisce tutto il necessario per creare siti Web veloci e affidabili. E se hai bisogno di funzionalità aggiuntive, ad esempio la possibilità di creare un'API REST da utilizzare con i moderni framework frontend come React o Angular, puoi utilizzare estensioni come il framework Django REST.

Inoltre, Django è uno dei framework più semplici da configurare e distribuire tramite Kinsta.

Caratteristiche:

• Struttura molto sicura
• Pannello di amministrazione integrato
• Linguaggio modello proprietario che visualizza dinamicamente l'HTML
• Object-relational-mapper (ORM), struttura il database con le classi Python
• Interrogazione del database con l'API Python
• Ottimi strumenti CLI
• Ampia varietà di estensioni

API veloce

FastAPI è un moderno framework web che fa una cosa straordinariamente bene: creare API.

Dalla sua uscita nel 2018, ha rapidamente guadagnato popolarità grazie alle sue grandi prestazioni e semplicità. Infatti, secondo PyPi Stats, FastAPI ha oltre 9 milioni di download mensili, superando anche framework full-stack come Django.

Tieni presente che l'unico scopo di FastAPI è creare API di back-end. Ciò significa che devi disporre di un framework frontend (come Vue.js) per mostrare il tuo sito ai tuoi utenti.

Detto questo, il framework è incredibilmente facile da utilizzare e puoi persino distribuire un'app con FastAPI tramite Kinsta e il tuo repository GitHub in pochi minuti.

Caratteristiche:

• Segue gli standard aperti per le API come OpenAPI e lo schema JSON.
• Convalida e serializzazione dei dati
• Documentazione automatica della tua API
• Quadro web moderno
• Basato sulle funzionalità di Python 3.6+ come le dichiarazioni di tipo
• Convalida del tipo grazie a Pydantic
• Supporto alla programmazione asincrona

Piramide

Pyramid è un framework web flessibile ed estensibile adatto sia per applicazioni piccole che grandi. È il punto debole tra un microframework come Flask e un framework full-stack come Django.

Pyramid include le funzionalità più comuni di cui avresti bisogno durante lo sviluppo di un'applicazione Web Python, ma ti consente di concentrarti solo sui componenti necessari per il tuo progetto.

Caratteristiche:

• Leggero e flessibile
• Supporto per il linguaggio dei modelli Mako
• Semplice implementazione dell'autenticazione e dell'autorizzazione
• Oggetti di richiesta e risposta conformi a WSGI
• Semplici test e debug con helper di test integrati e un debugger interattivo
• Librerie e plug-in di terze parti con facile integrazione

Tornado

Tornado è un framework Web asincrono open source e una libreria di rete per la creazione di applicazioni Web utilizzando Python. È stato originariamente sviluppato presso FriendFeed, un aggregatore di social media successivamente acquisito da Facebook. Ora è ampiamente utilizzato in una varietà di applicazioni, inclusi servizi Web, analisi in tempo reale e altre applicazioni ad alta concorrenza.

Tornado è ottimizzato per gestire un gran numero di connessioni simultanee, rendendolo adatto per applicazioni che richiedono una connessione di lunga durata a ciascun utente (ad esempio, app di chat, bot e web scraper).

Caratteristiche:

• Scalabile (può gestire migliaia di connessioni aperte)
• Modelli tornado personalizzati
• Autenticazione utente integrata
• WebSocket e capacità di polling lungo
• Opzioni di autenticazione di terze parti
• Supporto all'internazionalizzazione

Framework GUI

I seguenti framework dell'interfaccia utente grafica (GUI) Python forniscono un'ampia gamma di strumenti e funzionalità per la creazione di applicazioni desktop, incluso il supporto per la programmazione basata su eventi, i widget e la grafica.

PyQt

PyQt è uno dei set più popolari di collegamenti Python per il framework di applicazioni multipiattaforma Qt. Questo framework combina perfettamente la semplicità di Python come linguaggio generico e il potente framework applicativo Qt costruito in C++.

Tieni presente che PyQt viene fornito con due opzioni di licenza:

• GPLv3: gratuito da usare, ma chiunque lo distribuisca è in grado di ridistribuirlo (probabilmente gratuitamente)
• Commerciale: ti consente di mantenere privato il tuo codice in modo da poter monetizzare il tuo lavoro, ma dovrai pagare una licenza per ogni sviluppatore che lo utilizza (attualmente $ 550 per sviluppatore)

Caratteristiche:

• Sostenuto da Riverbank
• Programmazione guidata dagli eventi per la gestione delle interazioni dell'utente
• Integrazione con altre librerie e framework
• Supporto per l'internazionalizzazione e la localizzazione
• Accesso a un gran numero di funzionalità dalla libreria Qt
• Supporto per multimedia, WebKit e WebEngine, integrazione database
• Compatibilità multipiattaforma con Windows, Linux e macOS

Tkinter

Tkinter è un framework GUI Python integrato. Fa parte della libreria standard, quindi non dovrai installare alcuna dipendenza aggiuntiva.

Simile a PyQt (che utilizza Qt), Tkinter utilizza un toolkit di interfaccia utente grafica chiamato Tk. Fornisce inoltre una serie di strumenti per la creazione di vari widget come pulsanti, etichette, caselle di testo e menu.

In generale, Tkinter è un ottimo modo per creare rapidamente piccoli programmi GUI, ma a causa del suo aspetto obsoleto, potrebbe essere meglio scegliere un framework più robusto per progetti più grandi.

Caratteristiche:

• Supporto per widget comuni utilizzati nelle app GUI
• Programmazione guidata dagli eventi per la gestione delle interazioni dell'utente
• Supporto integrato per immagini e colori
• Compatibilità multipiattaforma con Windows, Linux e macOS
• Parte della libreria standard
• Leggero

Kivy

Kivy è un framework open source per la creazione di applicazioni mobili e desktop multipiattaforma con Python. È adatto per la creazione di applicazioni interattive e visivamente accattivanti, come giochi e applicazioni multi-touch, e il suo punto vendita principale è un'unica base di codice per tutte le principali piattaforme (Windows, Linux, macOS, iOS e Android).

A differenza di PyQt, Kivy è gratuito e open source, non è un wrapper attorno a una libreria dell'interfaccia utente esterna ed è concesso in licenza con la licenza MIT, il che significa che puoi spedire e monetizzare le tue app Kivy.

Caratteristiche:

• Toolkit open source per la creazione di app multi-touch
• Supporto per varie piattaforme, inclusi dispositivi mobili e desktop
• Supporto integrato per grafica, animazioni ed elementi dell'interfaccia utente
• Può essere integrato con altre librerie e framework

PySide

Pyside è un toolkit open source per la creazione di applicazioni multipiattaforma. È basato sulla libreria Qt (simile a PyQt) e fornisce l'accesso a un'ampia gamma di funzionalità.

Pyside supporta anche più metodi di input e programmazione basata su eventi e include il supporto integrato per grafica e multimedia.

Poiché è concesso in licenza sotto LGPL, puoi creare software proprietario più facilmente. È supportato dalla società Qt e supporta Linux, macOS e Windows.

Caratteristiche:

• licenza LGPL
• Sostenuto dalla società Qt
• Supporto per la visualizzazione di immagini, video e altri tipi di media nella tua applicazione
• Tre versioni da utilizzare rispettivamente con Qt4, Qt5 e Qt6

PySimpleGUI

PySimpleGUI sta guadagnando popolarità nella comunità Python per la sua API semplice e facile da usare.

È un'ottima opzione per creare interfacce utente grafiche semplici e facili da usare in Python e ti consente di aggiungere una GUI ai tuoi script già funzionanti abbastanza facilmente. PySimpleGUI racchiude la potenza di 4 diverse librerie GUI, PySide, Tkinter, wxPython e Remi.

Caratteristiche:

• Ottima documentazione
• Semplice da imparare e da usare
• Set completo di widget pronti all'uso
• Supporto per Python 3.4+

Framework di apprendimento automatico Python

Di seguito sono riportate le librerie software Python che forniscono funzionalità e strumenti predefiniti per aiutare gli sviluppatori a creare e distribuire modelli di machine learning, supportando attività comuni come la preelaborazione dei dati, l'addestramento e la valutazione dei modelli, nonché strumenti per la distribuzione di modelli in produzione.

scikit-impara

scikit-learn è la libreria di apprendimento automatico più popolare, utilizzata sia nell'industria tecnologica che nel mondo accademico.

Fornisce strumenti efficienti per attività ML comuni ed è basato su altre librerie scientifiche come Numpy e SciPy.

Caratteristiche:

• Gratuito e open source
• Strumenti efficienti per il data mining e l'analisi dei dati
• Fornisce un'ampia gamma di algoritmi per la classificazione, la regressione, il clustering e la riduzione della dimensionalità
• Comunità e sviluppo attivi, con API e tutorial ben documentati

TensorFlow

TensorFlow è una piattaforma open source per la creazione e la distribuzione di modelli di machine learning. Sviluppata dal team di Google Brain nel 2015, è una potente libreria per il deep learning, con un'ampia gamma di strumenti per costruire e addestrare reti neurali.

TensorFlow può essere utilizzato per una varietà di attività, come l'elaborazione di immagini e linguaggio, il riconoscimento vocale e l'analisi predittiva.

Caratteristiche:

• Strumenti per costruire reti neurali
• Supporto per la distribuzione mobile e web utilizzando TensorFlow.js e TensorFlow Lite
• Strumenti per la visualizzazione e il debug, come TensorBoard
• Flessibilità per l'esecuzione su più piattaforme, tra cui CPU, GPU e TPU
• Disponibile in Python, C e C++

PyTorch

Insieme a TensorFlow, PyTorch (sviluppato dal gruppo di ricerca AI di Facebook) è uno degli strumenti più utilizzati per costruire modelli di deep learning. Può essere utilizzato per una varietà di attività come la visione artificiale, l'elaborazione del linguaggio naturale e i modelli generativi.

Caratteristiche:

• Ampia documentazione e una vasta comunità di sviluppatori
• Facile integrazione con il supporto cloud
• Facile da imparare, con strumenti intuitivi
• Una sensazione più Pythonic rispetto ad altri framework
• Gratuito e open-source

Keras

Keras è un framework di deep learning di alto livello in grado di funzionare su TensorFlow, Theano e CNTK. È stato sviluppato da Francois Chollet nel 2015 ed è progettato per fornire un'interfaccia semplice e intuitiva per la creazione e l'addestramento di modelli di deep learning.

Keras fornisce gli elementi costitutivi per creare rapidamente modelli di machine learning. Ecco perché è ampiamente utilizzato nelle competizioni di data science come quella di Kaggle.

Caratteristiche:

• Interfaccia semplice e intuitiva per la creazione e l'addestramento di modelli di deep learning
• Supporto per la creazione e l'addestramento di reti neurali utilizzando un'ampia gamma di architetture e ottimizzatori
• Include un potente ecosistema di librerie e strumenti per il deep learning, come Keras Tuner e KerasRL
• Flessibilità per l'esecuzione su più back-end come TensorFlow, CNTK o Theano
• Supporto per il calcolo distribuito
• Supporto integrato per la visualizzazione e il debug del modello

Strutture di calcolo scientifico Python

Questi framework aiutano studenti, scienziati e ricercatori a svolgere i propri compiti senza concentrarsi sui dettagli di basso livello del calcolo.

I framework di calcolo scientifico spesso includono funzionalità per l'algebra lineare, l'ottimizzazione, l'interpolazione, l'integrazione e altre attività comuni nel calcolo scientifico.

NumPy

NumPy è una libreria di calcolo scientifico progettata per gestire matrici multidimensionali e matrici di dati numerici. Fornisce inoltre un'ampia gamma di funzioni matematiche per operare su questi array.

NumPy è il blocco di base per molte altre librerie e framework Python utilizzati nella scienza dei dati, tra cui SciPy, Pandas, scikit-learn e Tensorflow.

Caratteristiche:

• Gestisce con facilità array multidimensionali
• Supporto per strumenti matematici come routine di algebra lineare, trasformate di Fourier e generazione di numeri casuali
• Ampia libreria di funzioni matematiche
• Più veloce rispetto alle operazioni Python vaniglia (alcune implementazioni sono realizzate in C)
• Supporto per una grande varietà di hardware

SciPy

SciPy fornisce una raccolta di algoritmi e funzioni basati su NumPy. Aiuta a svolgere attività scientifiche e ingegneristiche comuni come l'ottimizzazione, l'elaborazione del segnale, l'integrazione, l'algebra lineare e altro ancora.

Caratteristiche:

• Gratuito e open-source
• Definisce algoritmi e funzioni per attività scientifiche e ingegneristiche
• Comunità vivace e ottima documentazione
• Accessibile a tutti i programmatori, indipendentemente dal loro livello di esperienza

Panda

Pandas è una libreria open source potente e flessibile utilizzata per eseguire l'analisi dei dati in Python. Fornisce strutture dati ad alte prestazioni (ad esempio, il famoso DataFrame) e strumenti di analisi dei dati che semplificano il lavoro con dati strutturati.

Caratteristiche:

• Strutture dati ad alte prestazioni, come DataFrame e Series
• Supporto per la lettura e la scrittura di dati in e da diversi formati, inclusi CSV, Excel e SQL
• Facilita l'analisi dei dati del mondo reale
• Basato su altri pacchetti di data science come scikit-learn

Matplotlib

Matplotlib è uno strumento ampiamente utilizzato per la visualizzazione dei dati in Python. Fornisce un'API orientata agli oggetti per l'incorporamento di grafici nelle applicazioni.

È progettato per essere altamente personalizzabile e offre un'ampia gamma di opzioni per la creazione di grafici, grafici e visualizzazioni. Per questi motivi, Matplotib viene spesso utilizzato in progetti di data science, machine learning e calcolo scientifico.

Caratteristiche:

• Supporto per la stampa 2D e 3D
• Può richiedere figure interattive
• Solitamente incorporato nei notebook Jupyter e nelle applicazioni GUI
• Ampia documentazione e una vivace comunità

Framework di test Python

Questi framework hanno lo scopo di aiutarti nel noioso processo di test del tuo codice.

Se utilizzi lo sviluppo basato su test (TDD), i seguenti framework sono indispensabili nel tuo flusso di lavoro.

Pytest

Pytest è un framework di test ampiamente adottato progettato per essere facile da usare ed estendere. Ti aiuta a scrivere test eleganti in basi di codice Python sia piccole che complesse.

Caratteristiche:

• Semplice da imparare e da usare
• Sono disponibili più di 800 plugin
• Imposta un flusso di lavoro per creare unit test
• Informazioni dettagliate sull'errore

Unittest

Unittest è un framework di test Python integrato basato sulle convenzioni di test xUnit. Fornisce un modo Pythonic e orientato agli oggetti per creare casi di test automatizzati e tute di test.

Caratteristiche:

• Interfaccia semplice e facile da usare per la scrittura e l'esecuzione di test
• Test per parametrizzazione, infissi e marcatori
• Può funzionare in combinazione con pytest o nose
• Parte della libreria standard di Python

naso2

nose2 è il successore del framework di test del naso, la differenza principale è che nose2 supporta le moderne versioni di Python.

nose2 estende la libreria unittest incorporata e fornisce un modo più potente e flessibile per scrivere ed eseguire test. È uno strumento estensibile, quindi puoi utilizzare più plug-in integrati e di terze parti a tuo vantaggio.

Caratteristiche:

• Estensibile con plugin
• Basato sullo unittest integrato
• Supporto per Python 3

Framework asincroni

Questi tipi di framework Python forniscono una serie di strumenti e librerie che consentono agli sviluppatori di scrivere codice asincrono in modo più gestibile ed efficiente.

asyncio

asyncio è al centro di molti altri framework asincroni. Consente agli sviluppatori di scrivere codice simultaneo utilizzando la sintassi async/await ed è progettato per gestire migliaia di connessioni simultanee.

asyncio fornisce una singola API per più protocolli di trasporto come TCP, UDP, SSL/TLS e comunicazioni di sottoprocessi.

Caratteristiche:

• Costruito in Python
• Base per molti altri framework Python
• Include le API per controllare i sottoprocessi ed eseguire l'IO di rete
• Ottima documentazione
• Parte della libreria standard di Python

Aio http

Aiohttp è un framework client/server HTTP asincrono costruito sopra il pacchetto asyncio. Fornisce un'interfaccia semplice e intuitiva per la gestione di richieste e risposte HTTP, oltre al supporto per middleware, sessioni e altri strumenti di sviluppo Web.

Caratteristiche:

• Protocollo HTTP lato client e lato server
• Gestisce un numero elevato di connessioni simultanee
• Consente di creare app Web asincrone

Riepilogo

I framework Python possono aiutare a promuovere l'organizzazione del codice, aumentare la produttività e rendere il processo di sviluppo del software più semplice ed efficiente.

Come sviluppatore Python, il tuo compito non è diventare un esperto di tutti i 25 framework Python che abbiamo presentato sopra, ma piuttosto selezionare attentamente quelli che ti interessano di più, creare progetti con essi che ti entusiasmano davvero e padroneggiare quelli o completamente due framework.

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Con quali framework Python hai lavorato e qual è stato il tuo preferito? Condividi i tuoi pensieri nella sezione commenti qui sotto.