2023년 마스터해야 할 25가지 Python 프레임워크

Python은 언어를 배우는 사람들이 사용할 수 있는 단순성, 다용성 및 풍부한 리소스로 인해 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나가 되었습니다. 초보자 프로그래머가 배우는 첫 번째 언어인 경우가 많으며 웹 개발에서 데이터 분석에 이르기까지 다양한 목적으로 업계에서 널리 사용됩니다.

Python 커뮤니티는 방대하며 GitHub에 따르면 Python은 2022년 현재 22.5% 증가하여 계속 성장하고 있습니다. Python은 2023년에 세 번째로 많이 사용되는 프로그래밍 언어이기도 합니다. 프레임워크, 대부분이 오픈 소스입니다.

이 기사에서는 2023년에 알아야 할 가장 인기 있고 유용한 Python 프레임워크를 분석합니다.

파이썬 프레임워크란?

Python 프레임워크는 모든 유형의 애플리케이션을 빌드하기 위한 구조로 사용할 수 있는 공통 기능 세트를 제공하는 Python 모듈 모음입니다.

프레임워크는 소프트웨어를 빌드하는 방법에 대한 일반적인 지침을 제공하고 더 복잡하거나 반복적인 작업을 추상화하여 개발 프로세스를 단순화하도록 설계되었습니다. 이를 통해 바퀴를 재발명할 필요 없이 응용 프로그램에 대한 고유한 사용자 지정 논리를 작성하는 데 집중할 수 있습니다.

반복 작업의 예는 HTTP 요청을 처리하는 것입니다. 대부분의 웹 애플리케이션은 이러한 유형의 요청을 처리해야 하기 때문에 개발자는 처음부터 모든 것을 작성하거나 여러 프로젝트에서 동일한 코드를 재사용하는 대신 이 기능을 용이하게 하는 기존 프레임워크를 사용합니다.

이제 프레임워크의 개념이 구체화되었으므로 몇 가지 유형의 Python 프레임워크를 살펴보겠습니다.

Python 프레임워크의 유형

Python에는 다양한 유형의 개발에 사용할 수 있는 다양한 프레임워크가 있습니다. 그 중 몇 가지를 살펴보겠습니다.

전체 스택 프레임워크

전체 스택 Python 프레임워크는 개발자가 처음부터 끝까지 완전한 웹 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 모든 것을 제공하는 도구 세트입니다.

여기에는 프런트엔드(예: 템플릿 시스템 및 사용자에게 정보를 표시하는 접근 방식)를 만드는 방법과 데이터베이스 레코드 생성, HTTP 요청 처리, 애플리케이션 보안 제어와 같은 일반적인 기능을 포함하는 백엔드가 포함됩니다.

마이크로프레임워크

마이크로프레임워크는 일종의 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 필수 구성 요소만 제공하는 최소한의 프레임워크입니다.

가볍고 쉽게 확장할 수 있도록 설계되었으므로 소규모 프로젝트나 코드를 더 많이 제어하려는 개발자에게 적합한 선택입니다.

비동기 프레임워크

비동기식 프레임워크는 동시성과 병렬성을 처리하도록 설계되어 개발자가 여러 작업을 동시에 수행할 수 있는 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

Python 패키지 관리자(pip)

pip는 Python 패키지용 패키지 관리자입니다. Python을 이미 설치한 경우 Python 패키지를 설치할 수 있는 pip의 명령줄 인터페이스에 액세스할 수 있습니다.

패키지는 일반적인 작업(웹 개발, 인증, GUI)을 해결하기 위한 특정 기능을 제공하는 격리되고 재사용 가능한 코드 모음입니다. 다음에 보게 될 모든 프레임워크는 Python 표준 라이브러리의 일부입니다. 즉, pip 패키지로 사용할 수 있습니다.

다음 명령을 사용하여 Python Package Index(PyPI)에서 사용 가능한 모든 패키지를 설치할 수 있습니다.

 pip install package-name

아래 명령을 사용하여 텍스트 파일(예: 프로젝트의 요구 사항 파일)에서 패키지를 설치할 수도 있습니다.

 pip install -r requirements.txt

Python 프레임워크와 Python 라이브러리 비교

Python 라이브러리는 데이터 구문 분석 또는 난수 생성과 같은 특정 작업을 수행하는 데 사용할 수 있는 함수 및 메서드 모음입니다. 라이브러리는 일반적으로 범위가 더 제한적이며 더 큰 응용 프로그램 내에서 도구로 사용됩니다.

반면 Python 프레임워크는 전체 애플리케이션을 구축하는 데 사용할 수 있는 완전한 도구 및 기능 세트를 제공합니다. 일반적으로 소프트웨어 개발자가 프로젝트를 생성할 때 따르는 워크플로를 정의합니다.

이는 종종 플러그인이라고 하는 다른 패키지로 프레임워크의 기능을 확장할 수 없다는 의미는 아닙니다.

Python 프레임워크를 사용하는 이유는 무엇입니까?

애플리케이션을 개발할 때 Python 프레임워크를 사용하면 몇 가지 이점이 있습니다. 그 중 일부를 검토해 보겠습니다.

• 프레임워크는 소프트웨어 개발자의 작업을 더 쉽게 만듭니다 . 코드 구조와 개발 프로세스를 간소화하는 일련의 도구 및 기능을 제공함으로써 프레임워크는 개발자가 애플리케이션을 보다 쉽고 효율적으로 구축할 수 있도록 합니다.
• 프레임워크는 코드 구성을 촉진합니다. 잘 디자인된 프레임워크는 코드를 구성하고 유지 관리할 수 있도록 하여 향후 소스 코드를 더 쉽게 이해하고 수정할 수 있도록 합니다.
• 프레임워크는 생산성을 높일 수 있습니다. 프레임워크는 사전 구축된 구성 요소와 도구를 제공하고 업계 표준을 준수함으로써 개발자가 기본 작업에 시간을 소비하는 대신 애플리케이션의 고유한 측면에 집중할 수 있도록 합니다.

이제 충분한 이론적 배경이 있으므로 2023년 상위 25개 Python 프레임워크를 살펴보겠습니다.

2023년 상위 25개 Python 프레임워크

다음은 가장 인기 있는 Python 프레임워크 25개를 기능별로 섹션으로 나눈 것입니다.

파이썬 마이크로프레임워크

다음은 간단한 앱을 빠르게 만들거나 서버에서 메모리를 거의 사용하지 않을 때 유용한 경량 마이크로프레임워크입니다.

플라스크

Flask는 간단한 웹 애플리케이션을 빠르게 구축하는 데 사용되는 경량 마이크로 프레임워크입니다. 여기에는 Jinja 템플릿(HTML 코드를 재사용하는 방법), 요청 처리 및 애플리케이션 신호에 대한 지원이 포함됩니다.

Flask 앱을 ​​시작하는 데 필요한 코드는 6줄 미만입니다.

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

특징:

• 가볍고 사용하기 쉬운
• 높은 유연성
• Python 표준 라이브러리 위에 구축
• 라우팅 및 보기 지원(컨트롤러)
• Jinja를 사용한 템플릿 지원
• 훌륭한 문서 및 커뮤니티
• 쿠키 및 사용자 인증 처리 지원

또한 강력한 REST API 구축 지원을 추가하는 Flask-RESTful과 플라스크 앱에서 SQLAlchemy를 편리하게 사용할 수 있는 Flask-SQLAlchemy와 같은 일부 확장 패키지에 액세스할 수 있습니다.

병

다른 종속성 없이 엄청나게 가벼운 웹 애플리케이션을 만들고 싶습니까? Bottle은 중소형 웹 애플리케이션을 쉽게 구축하도록 설계된 경량 Python 마이크로프레임워크입니다. Python 표준 라이브러리 외에 외부 종속성을 포함하지 않습니다.

Bottle은 WSGI(Web Server Gateway Interface) 표준 위에 구축되었으며 대부분의 웹 서버 및 Python 버전과 호환됩니다.

특징:

• 배우고 사용하기 쉬운
• 내장 템플릿 시스템
• 소규모 웹 애플리케이션 및 API 구축에 적합
• 매우 낮은 메모리 사용량
• HTTP, 양식 및 라우팅 지원

체리파이

CherryPy는 Python용 최소한의 웹 애플리케이션 개발 프레임워크입니다. Python의 다른 OOP와 동일한 방식으로 웹 애플리케이션을 구축할 수 있는 객체 지향 프레임워크(OOP)입니다.

2002년부터 사용되어 왔으며 간단한 기능부터 고도의 복잡성을 요구하는 웹 사이트에 이르기까지 다양한 범위의 웹 사이트에서 프로덕션 환경에 널리 채택되었습니다. 예를 들어 거대한 소프트웨어 서비스인 Netflix와 Hulu는 인프라의 일부로 CherryPy를 사용합니다.

CherryPy의 주요 작업은 HTTP 요청을 처리하고 개발자가 작성한 적절한 논리와 일치시키는 것입니다. 즉, 기본적으로 CherryPy는 데이터베이스 액세스 또는 HTML 템플릿을 제공하지 않으므로 애플리케이션의 모든 논리를 사용자에게 맡깁니다.

특징:

• 성숙한 프레임워크
• HTTP 요청 처리
• 유연하고 확장 가능한 플러그인 시스템
• 백엔드 전용 프레임워크
• 객체 지향 개발
• 안정적인 API

파이썬 웹 프레임워크

다음은 데이터베이스 액세스, 양식 처리 및 보안과 같은 일반적인 웹 개발 작업을 위한 구성 요소를 포함하는 완전한 웹 프레임워크입니다. 마이크로프레임워크와 달리 Python 웹 프레임워크는 필요한 모든 것을 즉시 제공합니다.

웹 앱을 구축할 때 요구 사항을 실제로 고려해야 합니다. 때로는 WordPress를 사용하는 것만으로도 충분합니다.

장고

Django는 Python 생태계에서 가장 인기 있고 널리 사용되는 웹 프레임워크 중 하나입니다. 완벽한 웹 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 모든 것을 포함하는 견고한 전체 스택 프레임워크입니다.

2005년에 뉴스레터 사이트를 구축하는 Pythonic 방식으로 처음 소개되었습니다. 요즘에는 웹 개발에 가장 많이 사용되는 Python 라이브러리 중 하나이며 매월 거의 800만 다운로드가 이루어집니다. Instagram, Discus, Pinterest, Bitbucket 및 Chess.com과 같이 지금까지 만들어진 가장 큰 사이트 중 일부는 원래 Django로 만들어졌습니다.

Django는 MVT(Model-view-template) 아키텍처를 따르며 템플릿, 데이터베이스 관리, 관리자 패널, 신호 및 보기(백엔드 논리 관리용)와 같은 기본 제공 기능을 포함합니다. Django를 마스터하려면 함수형 프로그래밍뿐만 아니라 Python 객체 지향 프로그래밍의 강력한 기초가 있는 것이 좋습니다.

다음 웹 프로젝트를 위해 Django를 선택해도 잘못되지 않을 것입니다. 빠르고 안정적인 웹 사이트를 구축하는 데 필요한 모든 것을 제공하는 강력한 웹 프레임워크입니다. 추가 기능이 필요한 경우(예: React 또는 Angular와 같은 최신 프런트엔드 프레임워크와 함께 사용할 REST API를 생성하는 기능) Django REST 프레임워크와 같은 확장을 사용할 수 있습니다.

또한 Django는 Kinsta를 통해 설정하고 배포할 수 있는 가장 간단한 프레임워크 중 하나입니다.

특징:

• 매우 안전한 프레임워크
• 내장 관리자 패널
• HTML을 동적으로 표시하는 독점 템플릿 언어
• ORM(Object-relational-mapper), Python 클래스로 데이터베이스 배치
• Python API를 사용한 데이터베이스 쿼리
• 훌륭한 CLI 도구
• 다양한 확장 기능

FastAPI

FastAPI는 API 빌드라는 한 가지 기능을 훌륭하게 수행하는 최신 웹 프레임워크입니다.

2018년 출시 이후 뛰어난 성능과 간편함으로 빠르게 인기를 얻고 있습니다. 실제로 PyPi Stats에 따르면 FastAPI는 월 9백만 건 이상의 다운로드를 기록하며 Django와 같은 풀스택 프레임워크를 능가합니다.

FastAPI의 유일한 목적은 백엔드 API를 구축하는 것임을 명심하십시오. 즉, 사용자에게 사이트를 표시하려면 프런트엔드 프레임워크(예: Vue.js)가 있어야 합니다.

즉, 프레임워크는 작업하기가 매우 쉬우며 Kinsta 및 GitHub 저장소를 통해 단 몇 분 만에 FastAPI를 사용하여 앱을 배포할 수도 있습니다.

특징:

• OpenAPI 및 JSON 스키마와 같은 API에 대한 개방형 표준을 따릅니다.
• 데이터 유효성 검사 및 직렬화
• API의 자동 문서화
• 최신 웹 프레임워크
• 유형 선언과 같은 Python 3.6+ 기능 기반
• Pydantic 덕분에 유형 유효성 검사
• 비동기 프로그래밍 지원

피라미드

Pyramid는 소규모 및 대규모 애플리케이션 모두에 적합한 유연하고 확장 가능한 웹 프레임워크입니다. Flask와 같은 마이크로프레임워크와 Django와 같은 전체 스택 프레임워크 사이의 최적점입니다.

Pyramid에는 Python 웹 애플리케이션을 개발할 때 필요한 가장 일반적인 기능이 포함되어 있지만 프로젝트에 필요한 구성 요소에만 집중할 수 있습니다.

특징:

• 가볍고 유연함
• Mako 템플릿 언어 지원
• 손쉬운 인증 및 권한 부여 구현
• WSGI 호환 요청 및 응답 객체
• 내장 테스트 도우미 및 대화형 디버거를 사용한 간단한 테스트 및 디버깅
• 통합이 쉬운 타사 라이브러리 및 플러그인

폭풍

Tornado는 Python을 사용하여 웹 애플리케이션을 구축하기 위한 오픈 소스 비동기 웹 프레임워크 및 네트워킹 라이브러리입니다. 원래는 나중에 Facebook이 인수한 소셜 미디어 수집기인 FriendFeed에서 개발되었습니다. 현재 웹 서비스, 실시간 분석 및 기타 높은 동시성 애플리케이션을 포함한 다양한 애플리케이션에서 널리 사용되고 있습니다.

Tornado는 많은 수의 동시 연결을 처리하는 데 최적화되어 있어 각 사용자에 대해 장기간 연결이 필요한 애플리케이션(예: 채팅 앱, 봇 및 웹 스크레이퍼)에 적합합니다.

특징:

• 확장 가능(수천 개의 열린 연결 처리 가능)
• 맞춤형 토네이도 템플릿
• 내장 사용자 인증
• WebSocket 및 긴 폴링 기능
• 타사 인증 옵션
• 국제화 지원

GUI 프레임워크

다음 Python 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 프레임워크는 이벤트 기반 프로그래밍, 위젯 및 그래픽에 대한 지원을 포함하여 데스크톱 애플리케이션을 만들기 위한 다양한 도구와 기능을 제공합니다.

PyQt

PyQt는 Qt 교차 플랫폼 애플리케이션 프레임워크를 위한 가장 인기 있는 Python 바인딩 세트 중 하나입니다. 이 프레임워크는 범용 언어로서의 Python의 단순성과 C++로 구축된 강력한 Qt 애플리케이션 프레임워크를 완벽하게 결합합니다.

PyQt에는 두 가지 라이선스 옵션이 있습니다.

• GPLv3: 무료로 사용할 수 있지만 배포하는 사람은 누구나 재배포할 수 있습니다(아마도 무료).
• 상업용: 코드를 비공개로 유지하여 작업으로 수익을 창출할 수 있지만 코드를 사용하는 모든 개발자에 대해 라이선스 비용을 지불해야 합니다(현재 개발자당 $550).

특징:

• 리버뱅크 지원
• 사용자 상호 작용을 처리하기 위한 이벤트 기반 프로그래밍
• 다른 라이브러리 및 프레임워크와의 통합
• 국제화 및 현지화 지원
• Qt 라이브러리의 많은 기능에 액세스
• 멀티미디어, WebKit 및 WebEngine, 데이터베이스 통합 지원
• Windows, Linux 및 macOS와의 크로스 플랫폼 호환성

티킨터

Tkinter는 내장 Python GUI 프레임워크입니다. 표준 라이브러리의 일부이므로 추가 종속성을 설치할 필요가 없습니다.

Qt를 사용하는 PyQt와 유사하게 Tkinter는 Tk라는 그래픽 사용자 인터페이스 툴킷을 사용합니다. 또한 버튼, 레이블, 텍스트 상자 및 메뉴와 같은 다양한 위젯을 만들기 위한 도구 세트를 제공합니다.

일반적으로 Tkinter는 작은 GUI 프로그램을 빠르게 만들 수 있는 좋은 방법이지만 오래된 모양과 느낌으로 인해 더 큰 프로젝트를 위해 더 강력한 프레임워크를 선택하는 것이 더 나을 수 있습니다.

특징:

• GUI 앱에서 사용되는 공통 위젯 지원
• 사용자 상호 작용을 처리하기 위한 이벤트 기반 프로그래밍
• 이미지 및 색상 지원 내장
• Windows, Linux 및 macOS와의 크로스 플랫폼 호환성
• 표준 라이브러리의 일부
• 경량

키비

Kivy는 Python으로 크로스 플랫폼 모바일 및 데스크톱 애플리케이션을 만들기 위한 오픈 소스 프레임워크입니다. 게임 및 멀티터치 응용 프로그램과 같이 시각적으로 매력적인 대화형 응용 프로그램을 만드는 데 매우 적합하며 주요 판매 지점은 모든 주요 플랫폼(Windows, Linux, macOS, iOS 및 Android)에 대한 하나의 단일 코드베이스입니다.

PyQt와 달리 Kivy는 무료 오픈 소스이며 외부 UI 라이브러리를 둘러싼 래퍼가 아니며 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되므로 Kivy 앱을 출시하고 수익을 창출할 수 있습니다.

특징:

• 멀티 터치 앱을 만들기 위한 오픈 소스 툴킷
• 모바일, 데스크탑 등 다양한 플랫폼 지원
• 그래픽, 애니메이션 및 UI 요소에 대한 기본 제공 지원
• 다른 라이브러리 및 프레임워크와 통합 가능

파이사이드

Pyside는 다중 플랫폼 애플리케이션을 만들기 위한 오픈 소스 툴킷입니다. Qt 라이브러리(PyQt와 유사)를 기반으로 하며 다양한 기능에 대한 액세스를 제공합니다.

Pyside는 또한 여러 입력 방법과 이벤트 기반 프로그래밍을 지원하며 그래픽 및 멀티미디어에 대한 기본 지원을 포함합니다.

LGPL에 따라 라이선스가 부여되기 때문에 독점 소프트웨어를 보다 쉽게 ​​만들 수 있습니다. Qt 회사에서 지원하며 Linux, macOS 및 Windows를 지원합니다.

특징:

• LGPL 라이센스
• Qt 회사의 지원
• 애플리케이션에서 이미지, 비디오 및 기타 유형의 미디어 표시 지원
• 각각 Qt4, Qt5 및 Qt6과 함께 사용할 세 가지 버전

PySimpleGUI

PySimpleGUI는 간단하고 사용하기 쉬운 API로 Python 커뮤니티에서 인기를 얻고 있습니다.

Python에서 간단하고 사용하기 쉬운 그래픽 사용자 인터페이스를 만들기 위한 훌륭한 옵션이며 이미 작동 중인 스크립트에 GUI를 매우 쉽게 추가할 수 있습니다. PySimpleGUI는 4개의 서로 다른 GUI 라이브러리인 PySide, Tkinter, wxPython 및 Remi의 기능을 포함합니다.

특징:

• 훌륭한 문서
• 간단한 학습 및 사용
• 바로 사용할 수 있는 전체 위젯 세트
• Python 3.4 이상 지원

Python 기계 학습 프레임워크

다음은 개발자가 기계 학습 모델을 빌드하고 배포하는 데 도움이 되는 사전 구축된 기능과 도구를 제공하는 Python 소프트웨어 라이브러리로, 데이터 전처리, 모델 교육 및 평가와 같은 일반적인 작업을 지원하고 모델을 프로덕션에 배포하는 도구입니다.

scikit 학습

scikit-learn은 기술 산업과 학계 모두에서 사용되는 가장 인기 있는 기계 학습 라이브러리입니다.

일반적인 ML 작업을 위한 효율적인 도구를 제공하며 Numpy 및 SciPy와 같은 다른 과학 라이브러리 위에 구축됩니다.

특징:

• 무료 및 오픈 소스
• 데이터 마이닝 및 데이터 분석을 위한 효율적인 도구
• 분류, 회귀, 클러스터링 및 차원 감소를 위한 광범위한 알고리즘을 제공합니다.
• 잘 문서화된 API 및 자습서를 통한 활발한 커뮤니티 및 개발

TensorFlow

TensorFlow는 기계 학습 모델을 구축하고 배포하기 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. 2015년 Google Brain 팀에서 개발한 이 라이브러리는 신경망 구축 및 교육을 위한 다양한 도구가 포함된 강력한 딥 러닝 라이브러리입니다.

TensorFlow는 이미지 및 언어 처리, 음성 인식, 예측 분석과 같은 다양한 작업에 사용할 수 있습니다.

특징:

• 신경망 구축 도구
• TensorFlow.js 및 TensorFlow Lite를 사용한 모바일 및 웹 배포 지원
• TensorBoard와 같은 시각화 및 디버깅 도구
• CPU, GPU 및 TPU를 포함한 여러 플랫폼에서 실행할 수 있는 유연성
• Python, C 및 C++에서 사용 가능

파이토치

TensorFlow와 함께 PyTorch(Facebook의 AI 연구 그룹에서 개발)는 딥 러닝 모델을 구축하는 데 가장 많이 사용되는 도구 중 하나입니다. 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 생성 모델 등 다양한 작업에 사용할 수 있습니다.

특징:

• 광범위한 문서 및 대규모 개발자 커뮤니티
• 클라우드 지원과의 손쉬운 통합
• 사용하기 쉬운 도구로 쉽게 배울 수 있습니다.
• 다른 프레임워크보다 Python 같은 느낌
• 무료 및 오픈 소스

케라스

Keras는 TensorFlow, Theano 및 CNTK에서 실행할 수 있는 고급 딥 러닝 프레임워크입니다. 2015년 Francois Chollet이 개발했으며 딥 러닝 모델을 구축하고 교육하기 위한 간단하고 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하도록 설계되었습니다.

Keras는 기계 학습 모델을 빠르게 구축할 수 있는 구성 요소를 제공합니다. 그렇기 때문에 Kaggle과 같은 데이터 과학 대회에서 널리 사용됩니다.

특징:

• 딥 러닝 모델 구축 및 훈련을 위한 간단하고 사용자 친화적인 인터페이스
• 다양한 아키텍처 및 옵티마이저를 사용하여 신경망 구축 및 훈련 지원
• Keras Tuner 및 KerasRL과 같은 딥 러닝을 위한 강력한 라이브러리 및 도구 에코시스템 포함
• TensorFlow, CNTK 또는 Theano와 같은 여러 백엔드에서 실행할 수 있는 유연성
• 분산 컴퓨팅 지원
• 모델 시각화 및 디버깅을 위한 기본 제공 지원

Python 과학 컴퓨팅 프레임워크

이러한 프레임워크는 학생, 과학자 및 연구원이 낮은 수준의 계산 세부 사항에 집중하지 않고 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다.

과학 컴퓨팅 프레임워크에는 종종 선형 대수, 최적화, 보간, 적분 및 과학 컴퓨팅의 기타 일반적인 작업을 위한 기능이 포함됩니다.

넘파이

NumPy는 수치 데이터의 다차원 배열 및 행렬을 처리하도록 설계된 과학 컴퓨팅 라이브러리입니다. 또한 이러한 배열에서 작동하는 광범위한 수학적 함수를 제공합니다.

NumPy는 SciPy, Pandas, scikit-learn 및 Tensorflow를 포함하여 데이터 과학에 사용되는 다른 많은 Python 라이브러리 및 프레임워크의 기초 블록입니다.

특징:

• 다차원 배열을 쉽게 처리
• 선형 대수 루틴, 푸리에 변환 및 난수 생성과 같은 수학적 도구 지원
• 광범위한 수학 함수 라이브러리
• 일반 Python 작업에 비해 더 빠름(일부 구현은 C로 이루어짐)
• 다양한 하드웨어 지원

사이파이

SciPy는 NumPy 위에 구축된 알고리즘 및 함수 모음을 제공합니다. 최적화, 신호 처리, 통합, 선형 대수 등과 같은 일반적인 과학 및 엔지니어링 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다.

특징:

• 무료 및 오픈 소스
• 과학 및 엔지니어링 작업을 위한 알고리즘 및 기능을 정의합니다.
• 활기찬 커뮤니티와 훌륭한 문서
• 경험 수준에 관계없이 모든 프로그래머가 액세스할 수 있습니다.

팬더

Pandas는 Python에서 데이터 분석을 수행하는 데 사용되는 강력하고 유연한 오픈 소스 라이브러리입니다. 고성능 데이터 구조(즉, 유명한 DataFrame)와 구조화된 데이터로 작업하기 쉽게 해주는 데이터 분석 도구를 제공합니다.

특징:

• DataFrame 및 Series와 같은 고성능 데이터 구조
• CSV, Excel 및 SQL을 포함한 여러 형식에서 데이터 읽기 및 쓰기 지원
• 실제 데이터 분석을 용이하게 합니다.
• scikit-learn과 같은 다른 데이터 과학 패키지 기반

Matplotlib

Matplotlib는 Python에서 데이터 시각화를 위해 널리 사용되는 도구입니다. 플롯을 응용 프로그램에 포함하기 위한 객체 지향 API를 제공합니다.

고도로 사용자 정의할 수 있도록 설계되었으며 플롯, 차트 및 시각화를 생성하기 위한 광범위한 옵션을 제공합니다. 이러한 이유로 Matplotib은 데이터 과학, 기계 학습 및 과학 컴퓨팅 프로젝트에 자주 사용됩니다.

특징:

• 2D 및 3D 플로팅 지원
• 대화형 인물을 프롬프트할 수 있음
• 일반적으로 Jupyter 노트북 및 GUI 애플리케이션에 내장됨
• 광범위한 문서 및 생생한 커뮤니티

Python 테스트 프레임워크

이러한 프레임워크는 지루한 코드 테스트 프로세스를 도와줍니다.

TDD(테스트 기반 개발)를 사용하는 경우 다음 프레임워크는 워크플로에 필수입니다.

파이테스트

Pytest는 쉽게 사용하고 확장할 수 있도록 설계된 널리 채택된 테스트 프레임워크입니다. 작고 복잡한 Python 코드베이스에서 우아한 테스트를 작성하는 데 도움이 됩니다.

특징:

• 간단한 학습 및 사용
• 800개 이상의 플러그인 사용 가능
• 단위 테스트를 만들기 위한 워크플로 설정
• 자세한 오류 정보

단위 테스트

Unittest는 xUnit 테스트 규칙을 기반으로 하는 내장 Python 테스트 프레임워크입니다. 자동화된 테스트 사례 및 테스트 슈트를 생성하는 Pythonic 및 객체 지향 방식을 제공합니다.

특징:

• 테스트 작성 및 실행을 위한 간단하고 사용하기 쉬운 인터페이스
• 매개변수화, 픽스처 및 마커 테스트
• pytest 또는 코와 함께 작동할 수 있습니다.
• Python 표준 라이브러리의 일부

코2

nose2는 nose 테스트 프레임워크의 후속 버전이며 주요 차이점은 nose2가 최신 Python 버전을 지원한다는 것입니다.

nose2는 내장된 unittest 라이브러리를 확장하고 테스트를 작성하고 실행할 수 있는 보다 강력하고 유연한 방법을 제공합니다. 확장 가능한 도구이므로 여러 내장 및 타사 플러그인을 유리하게 사용할 수 있습니다.

특징:

• 플러그인으로 확장 가능
• 내장 unittest 기반
• 파이썬 3 지원

비동기 프레임워크

이러한 유형의 Python 프레임워크는 개발자가 보다 관리하기 쉽고 효율적인 방식으로 비동기 코드를 작성할 수 있도록 하는 도구 및 라이브러리 세트를 제공합니다.

비동기

asyncio는 다른 많은 비동기 프레임워크의 핵심입니다. 이를 통해 개발자는 async/await 구문을 사용하여 동시 코드를 작성할 수 있으며 수천 개의 동시 연결을 처리하도록 설계되었습니다.

asyncio는 TCP, UDP, SSL/TLS 및 하위 프로세스 통신과 같은 여러 전송 프로토콜을 위한 단일 API를 제공합니다.

특징:

• 파이썬에 내장
• 다른 여러 Python 프레임워크의 기반
• 하위 프로세스를 제어하고 네트워크 IO를 수행하는 API 포함
• 훌륭한 문서
• Python 표준 라이브러리의 일부

아이오http

Aiohttp는 asyncio 패키지 위에 구축된 비동기 HTTP 클라이언트/서버 프레임워크입니다. 미들웨어, 세션 및 기타 웹 개발 도구에 대한 지원은 물론 HTTP 요청 및 응답을 처리하기 위한 간단하고 직관적인 인터페이스를 제공합니다.

특징:

• 클라이언트 측 및 서버 측 HTTP 프로토콜
• 많은 수의 동시 연결 처리
• 비동기 웹 앱을 빌드할 수 있습니다.

요약

Python 프레임워크는 코드 구성을 촉진하고 생산성을 높이며 소프트웨어 개발 프로세스를 보다 쉽고 효율적으로 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

Python 개발자로서 당신의 임무는 위에서 제시한 25개의 Python 프레임워크 모두에 대한 전문가가 되는 것이 아니라 가장 관심 있는 것을 신중하게 선택하고 정말 흥미로운 프로젝트를 구축하고 그 중 하나를 마스터하는 것입니다. 두 개의 프레임워크를 완전히

프로덕션 준비가 된 프로젝트가 있습니까? 가능한 최고의 애플리케이션 호스팅을 확보하세요! Kinsta의 애플리케이션 호스팅 솔루션은 상상할 수 있는 모든 규모의 프로젝트를 위해 설계되었으며 GitHub를 통해 배포하는 데 몇 분 밖에 걸리지 않습니다.

또한 Kinsta의 Cloudflare 통합이 제공하는 안정성과 보안은 말할 것도 없고 Google의 C2 시스템 및 프리미엄 계층 네트워크와 함께 제공되는 즉각적인 속도 부팅을 얻을 수 있습니다.

어떤 Python 프레임워크로 작업했으며 가장 좋아하는 것은 무엇입니까? 아래 의견 섹션에서 의견을 공유하십시오.