25 frameworków Pythona do opanowania w 2023 roku

Python szybko stał się jednym z najpopularniejszych języków programowania ze względu na swoją prostotę, wszechstronność i bogactwo zasobów dostępnych dla osób uczących się tego języka. Często jest to pierwszy język, którego uczą się początkujący programiści, a także jest szeroko stosowany w branży do różnych celów, od tworzenia stron internetowych po analizę danych.

Społeczność Pythona jest ogromna, a według GitHub Python stale się rozwija, odnotowując wzrost o 22,5% od 2022 roku. Jest to również trzeci najczęściej używany język programowania w 2023 roku. To jest główny powód, dla którego mamy dostęp do szerokiej gamy frameworki, z których większość jest open-source.

W tym artykule przeanalizujemy najpopularniejsze i najbardziej przydatne frameworki Pythona, które powinieneś poznać w 2023 roku.

Co to jest framework Pythona?

Framework Pythona to zbiór modułów Pythona, który zapewnia zestaw typowych funkcjonalności, które mogą być używane jako struktura do budowania aplikacji dowolnego typu.

Ramy zostały zaprojektowane w celu uproszczenia procesu programowania, dostarczając ogólnych wskazówek dotyczących tego, jak powinniśmy budować oprogramowanie i oddzielając niektóre bardziej złożone lub powtarzalne zadania. Dzięki temu możesz skupić się na pisaniu unikalnej i niestandardowej logiki dla swoich aplikacji, zamiast wymyślać koło na nowo.

Przykładem powtarzalnego zadania może być obsługa żądań HTTP. Ponieważ większość aplikacji internetowych musi obsługiwać tego typu żądania, programiści używają istniejących platform, które ułatwiają tę funkcję, zamiast pisać wszystko od zera lub ponownie wykorzystywać ten sam kod w różnych projektach.

Teraz, gdy mamy skrystalizowaną koncepcję frameworków, przyjrzyjmy się niektórym typom frameworków Pythona.

Rodzaje frameworków Pythona

Python ma wiele dostępnych frameworków dla różnych typów programowania. Przyjrzyjmy się kilku z nich.

Framework pełnego stosu

Pełny framework Pythona to zestaw narzędzi, który zapewnia wszystko, czego programista potrzebuje do zbudowania kompletnej aplikacji internetowej od początku do końca.

Obejmuje to sposób tworzenia frontendu — na przykład systemu szablonów i podejścia do wyświetlania informacji użytkownikowi — oraz backendu, w tym typowych funkcji, takich jak tworzenie rekordów bazy danych, obsługa żądań HTTP i kontrola bezpieczeństwa aplikacji.

Mikroframeworki

Microframework to minimalistyczny framework, który zapewnia tylko niezbędne komponenty potrzebne do zbudowania jakiejś aplikacji.

Został zaprojektowany tak, aby był lekki i łatwy do rozbudowy, dzięki czemu jest dobrym wyborem dla małych projektów lub dla programistów, którzy chcą mieć większą kontrolę nad swoim kodem.

Struktury asynchroniczne

Struktura asynchroniczna została zaprojektowana do obsługi współbieżności i równoległości, umożliwiając programistom tworzenie aplikacji, które mogą wykonywać wiele zadań jednocześnie.

Menedżer pakietów Pythona (pip)

pip to menedżer pakietów dla pakietów Pythona. Jeśli masz już zainstalowany Python, masz dostęp do interfejsu wiersza poleceń pip, który umożliwia instalowanie pakietów Pythona.

Pakiet to izolowany zbiór kodu wielokrotnego użytku, który zapewnia określoną funkcjonalność do rozwiązania typowego zadania (tworzenie stron internetowych, uwierzytelnianie, graficzny interfejs użytkownika). Wszystkie frameworki, które zobaczymy dalej, są częścią standardowej biblioteki Pythona, co oznacza, że ​​są dostępne jako pakiet pip.

Możesz zainstalować dowolny pakiet dostępny w Python Package Index (PyPI) za pomocą następującego polecenia:

 pip install package-name

Możesz także zainstalować pakiety z pliku tekstowego — na przykład pliku wymagań dla projektu — za pomocą poniższego polecenia.

 pip install -r requirements.txt

Python Framework a biblioteka Pythona

Biblioteka Pythona to zbiór funkcji i metod, których można używać do wykonywania określonych zadań, takich jak analizowanie danych lub generowanie liczb losowych. Biblioteka ma ogólnie bardziej ograniczony zakres i jest przeznaczona do użycia jako narzędzie w większej aplikacji.

Z drugiej strony framework Pythona zapewnia kompletny zestaw narzędzi i funkcji, których można użyć do zbudowania całej aplikacji. Zwykle określa przepływ pracy, według którego twórcy oprogramowania kierują się podczas tworzenia projektu.

Nie oznacza to, że nie można rozszerzyć możliwości frameworka o inne pakiety, które często nazywane są wtyczkami.

Dlaczego warto używać frameworka Pythona?

Korzystanie ze środowiska Python podczas tworzenia aplikacji ma kilka zalet. Przyjrzyjmy się niektórym z nich:

• Frameworki ułatwiają pracę programistom : Zapewniając strukturę kodu oraz zestaw narzędzi i funkcji, które usprawniają proces programowania, frameworki mogą ułatwić programistom tworzenie aplikacji i zwiększyć ich wydajność.
• Ramy promują organizację kodu: dobrze zaprojektowana struktura pomaga zapewnić, że kod jest zorganizowany i łatwy w utrzymaniu, ułatwiając zrozumienie i modyfikację kodu źródłowego w przyszłości.
• Frameworki mogą zwiększyć produktywność: dostarczając gotowe komponenty i narzędzia oraz przestrzegając standardów branżowych, frameworki pozwalają programistom skupić się na unikalnych aspektach ich aplikacji, zamiast spędzać czas na podstawowych zadaniach.

Teraz, gdy masz już wystarczającą wiedzę teoretyczną, przejdźmy do 25 najpopularniejszych frameworków Pythona w 2023 roku.

25 najlepszych frameworków Pythona w 2023 roku

Oto 25 najpopularniejszych frameworków Pythona, podzielonych na sekcje według funkcjonalności.

Python Microframeworks

Poniżej znajdują się lekkie mikroframeworki, przydatne, gdy chcesz szybko stworzyć prostą aplikację lub mieć niewielkie zużycie pamięci na serwerze.

Kolba

Flask to lekki mikro-framework służący do szybkiego tworzenia prostych aplikacji internetowych. Obejmuje obsługę szablonów Jinja (sposób ponownego wykorzystania kodu HTML), obsługę żądań i sygnalizację aplikacji.

Naprawdę potrzeba mniej niż sześciu linii kodu, aby uruchomić aplikację Flask:

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

Cechy:

• Lekki i łatwy w użyciu
• Wysoka elastyczność
• Zbudowany na podstawie standardowej biblioteki Pythona
• Obsługa routingu i widoków (kontrolerów)
• Obsługa tworzenia szablonów za pomocą Jinja
• Świetna dokumentacja i społeczność
• Wsparcie obsługi plików cookies i uwierzytelniania użytkowników

Będziesz mieć również dostęp do niektórych pakietów rozszerzeń, takich jak Flask-RESTful, który dodaje obsługę tworzenia potężnych interfejsów API REST, oraz Flask-SQLAlchemy, wygodny sposób korzystania z SQLAlchemy w aplikacji flask.

Butelka

Chcesz tworzyć absurdalnie lekkie aplikacje internetowe bez innych zależności? Bottle to lekka mikroplatforma Pythona zaprojektowana do łatwego tworzenia małych lub średnich aplikacji internetowych. Nie zawiera żadnych zewnętrznych zależności poza standardową biblioteką Pythona,

Butelka jest zbudowana w oparciu o standard WSGI (Web Server Gateway Interface) i jest kompatybilna z większością serwerów WWW i wersji Pythona.

Cechy:

• Łatwy do nauczenia i użytkowania
• Wbudowany system szablonów
• Nadaje się do tworzenia małych aplikacji internetowych i interfejsów API
• Bardzo niskie zużycie pamięci
• Obsługa HTTP, formularzy i routingu

CherryPy

CherryPy to minimalistyczny framework do tworzenia aplikacji internetowych dla Pythona. Jest to framework zorientowany obiektowo (OOP), który umożliwia tworzenie aplikacji internetowych w taki sam sposób, jak w przypadku każdego innego OOP w Pythonie.

Istnieje od 2002 roku i jest szeroko stosowany w środowiskach produkcyjnych na różnych stronach internetowych, od tych o prostej funkcjonalności po te, które wymagają dużej złożoności. Na przykład oba gigantyczne serwisy oprogramowania, Netflix i Hulu, używają CherryPy jako części swojej infrastruktury.

Głównym zadaniem CherryPy jest obsługa żądań HTTP i dopasowanie ich do odpowiedniej logiki napisanej przez programistów. Oznacza to, że domyślnie CherryPy nie zapewnia dostępu do bazy danych ani szablonów HTML, pozostawiając całą logikę aplikacji Tobie.

Cechy:

• Dojrzałe ramy
• Obsługuj żądania HTTP
• Elastyczny i rozszerzalny system wtyczek
• Framework tylko dla backendu
• Rozwój zorientowany obiektowo
• Stabilne API

Frameworki sieciowe Pythona

Poniżej znajdują się kompletne platformy internetowe, które zawierają komponenty do typowych zadań związanych z tworzeniem stron internetowych, takich jak dostęp do bazy danych, obsługa formularzy i bezpieczeństwo. W przeciwieństwie do mikroframeworków, frameworki sieciowe Pythona zapewniają wszystko, czego potrzebujesz od razu po wyjęciu z pudełka.

Tworząc aplikację internetową, naprawdę powinieneś wziąć pod uwagę swoje potrzeby. Czasami wystarczy po prostu użyć WordPressa.

Django

Django to jeden z najpopularniejszych i najczęściej używanych frameworków internetowych w ekosystemie Pythona. Jest to solidna platforma z pełnym stosem, która zawiera wszystko, czego potrzebujesz do zbudowania kompletnej aplikacji internetowej.

Po raz pierwszy został wprowadzony w 2005 roku jako Pythoniczny sposób na zbudowanie witryny z biuletynami. Obecnie jest to jedna z najczęściej używanych bibliotek Pythona do tworzenia stron internetowych, z prawie 8 milionami pobrań miesięcznie. Niektóre z największych witryn, jakie kiedykolwiek powstały, zostały pierwotnie utworzone za pomocą Django, takie jak Instagram, Discus, Pinterest, Bitbucket i Chess.com.

Django jest zgodne z architekturą Model-view-template (MVT) i zawiera wbudowane funkcje, takie jak tworzenie szablonów, zarządzanie bazą danych, panel administracyjny, sygnały i widoki (do zarządzania logiką zaplecza). Aby opanować Django, wskazane jest, abyś miał solidne podstawy programowania obiektowego w Pythonie, a także programowania funkcjonalnego.

Nie pomylisz się, wybierając Django do swojego następnego projektu internetowego. To potężna platforma internetowa, która zapewnia wszystko, czego potrzebujesz do tworzenia szybkich i niezawodnych stron internetowych. A jeśli potrzebujesz dodatkowych funkcji — powiedzmy, możliwości stworzenia REST API do użycia z nowoczesnymi frameworkami frontendowymi, takimi jak React lub Angular — możesz użyć rozszerzeń, takich jak Django REST framework.

Ponadto Django jest jednym z najprostszych frameworków do skonfigurowania i wdrożenia za pośrednictwem Kinsta.

Cechy:

• Bardzo bezpieczne ramy
• Wbudowany panel administracyjny
• Własny język szablonów, który dynamicznie wyświetla HTML
• Object-relational-mapper (ORM), rozplanuj bazę danych za pomocą klas Pythona
• Zapytania do bazy danych za pomocą API Pythona
• Świetne narzędzia CLI
• Szeroka gama rozszerzeń

Fast API

FastAPI to nowoczesny framework sieciowy, który robi jedną rzecz spektakularnie dobrze: tworzy interfejsy API.

Od czasu premiery w 2018 roku szybko zyskał popularność dzięki doskonałej wydajności i prostocie. W rzeczywistości, według PyPi Stats, FastAPI ma ponad 9 milionów pobrań miesięcznie, przewyższając nawet pełne frameworki, takie jak Django.

Pamiętaj, że jedynym celem FastAPI jest tworzenie interfejsów API zaplecza. Oznacza to, że musisz mieć platformę frontendową (taką jak Vue.js), aby wyświetlać swoją witrynę użytkownikom.

To powiedziawszy, framework jest niezwykle łatwy w obsłudze, a nawet możesz wdrożyć aplikację z FastAPI przez Kinsta i repozytorium GitHub w zaledwie kilka minut.

Cechy:

• Przestrzega otwartych standardów dla interfejsów API, takich jak OpenAPI i schemat JSON.
• Walidacja i serializacja danych
• Automatyczna dokumentacja twojego API
• Nowoczesne ramy internetowe
• Oparte na funkcjach Pythona 3.6+, takich jak deklaracje typu
• Walidacja typu dzięki Pydantic
• Obsługa programowania asynchronicznego

Piramida

Pyramid to elastyczna i rozszerzalna platforma internetowa, która doskonale nadaje się zarówno do małych, jak i dużych aplikacji. To idealne miejsce pomiędzy mikroframeworkiem, takim jak Flask, a pełnym frameworkiem, takim jak Django.

Pyramid zawiera najczęstsze funkcje potrzebne podczas tworzenia aplikacji internetowej w języku Python, ale pozwala skupić się tylko na komponentach potrzebnych do projektu.

Cechy:

• Lekki i elastyczny
• Wsparcie dla języka szablonów Mako
• Łatwa implementacja uwierzytelniania i autoryzacji
• Obiekty żądań i odpowiedzi zgodne z WSGI
• Proste testowanie i debugowanie dzięki wbudowanym pomocnikom testowania i interaktywnemu debuggerowi
• Biblioteki i wtyczki innych firm z łatwą integracją

Tornado

Tornado to asynchroniczny framework sieciowy typu open source i biblioteka sieciowa do tworzenia aplikacji internetowych przy użyciu języka Python. Pierwotnie został opracowany w FriendFeed, agregatorze mediów społecznościowych, który został później przejęty przez Facebooka. Jest obecnie szeroko stosowany w różnych aplikacjach, w tym w usługach internetowych, analizach w czasie rzeczywistym i innych aplikacjach o dużej współbieżności.

Tornado jest zoptymalizowane pod kątem obsługi dużej liczby jednoczesnych połączeń, dzięki czemu nadaje się do aplikacji wymagających długotrwałego połączenia z każdym użytkownikiem (np. aplikacje czatu, boty i skrobaki sieciowe).

Cechy:

• Skalowalny (może obsłużyć tysiące otwartych połączeń)
• Niestandardowe szablony tornada
• Wbudowane uwierzytelnianie użytkownika
• WebSockets i możliwości długiego sondowania
• Opcje uwierzytelniania stron trzecich
• Wsparcie internacjonalizacji

Frameworki GUI

Następujące struktury graficznego interfejsu użytkownika (GUI) języka Python udostępniają szeroki zakres narzędzi i funkcji do tworzenia aplikacji komputerowych, w tym obsługę programowania sterowanego zdarzeniami, widżetów i grafiki.

PyQt

PyQt to jeden z najpopularniejszych zestawów powiązań Pythona dla wieloplatformowej struktury aplikacji Qt. Ten framework doskonale łączy prostotę Pythona jako języka ogólnego przeznaczenia z potężnym frameworkiem aplikacji Qt zbudowanym w C++.

Pamiętaj, że PyQt ma dwie opcje licencjonowania:

• GPLv3: darmowy w użyciu, ale każdy, komu go rozpowszechniasz, może go redystrybuować (prawdopodobnie za darmo)
• Komercyjne: umożliwia zachowanie prywatności kodu, dzięki czemu możesz zarabiać na swojej pracy, ale będziesz musiał zapłacić za licencję dla każdego programisty, który go używa (obecnie 550 USD na programistę)

Cechy:

• Wspierany przez Riverbank
• Programowanie sterowane zdarzeniami do obsługi interakcji użytkownika
• Integracja z innymi bibliotekami i frameworkami
• Wsparcie w zakresie internacjonalizacji i lokalizacji
• Dostęp do dużej ilości funkcjonalności z biblioteki Qt
• Obsługa multimediów, WebKit i WebEngine, integracja z bazą danych
• Zgodność między platformami z systemami Windows, Linux i macOS

Tkinter

Tkinter to wbudowany framework GUI w języku Python. Jest częścią standardowej biblioteki, więc nie będziesz musiał instalować żadnych dodatkowych zależności.

Podobnie jak PyQt (który używa Qt), Tkinter używa zestawu narzędzi graficznego interfejsu użytkownika o nazwie Tk. Zapewnia również zestaw narzędzi do tworzenia różnych widżetów, takich jak przyciski, etykiety, pola tekstowe i menu.

Ogólnie rzecz biorąc, Tkinter to świetny sposób na szybkie tworzenie małych programów z graficznym interfejsem użytkownika, ale ze względu na jego przestarzały wygląd i styl lepiej jest wybrać bardziej rozbudowaną platformę do większych projektów.

Cechy:

• Obsługa typowych widżetów używanych w aplikacjach GUI
• Programowanie sterowane zdarzeniami do obsługi interakcji użytkownika
• Wbudowana obsługa obrazów i kolorów
• Zgodność między platformami z systemami Windows, Linux i macOS
• Część standardowej biblioteki
• Lekki

Kivy

Kivy to platforma typu open source do tworzenia wieloplatformowych aplikacji mobilnych i stacjonarnych w języku Python. Doskonale nadaje się do tworzenia interaktywnych i atrakcyjnych wizualnie aplikacji, takich jak gry i aplikacje wielodotykowe, a jego głównym punktem sprzedaży jest jedna baza kodu dla każdej głównej platformy (Windows, Linux, macOS, iOS i Android).

W przeciwieństwie do PyQt, Kivy jest darmowy i open source, nie jest opakowaniem zewnętrznej biblioteki interfejsu użytkownika i jest licencjonowany na podstawie licencji MIT, co oznacza, że ​​możesz wysyłać i zarabiać na swoich aplikacjach Kivy.

Cechy:

• Zestaw narzędzi typu open source do tworzenia aplikacji wielodotykowych
• Wsparcie dla różnych platform, w tym mobilnych i stacjonarnych
• Wbudowana obsługa grafiki, animacji i elementów interfejsu użytkownika
• Może być zintegrowany z innymi bibliotekami i frameworkami

PySide

Pyside to zestaw narzędzi typu open source do tworzenia aplikacji wieloplatformowych. Opiera się na bibliotece Qt (podobnie jak PyQt) i zapewnia dostęp do szerokiego wachlarza funkcjonalności.

Pyside obsługuje również wiele metod wprowadzania danych i programowanie sterowane zdarzeniami oraz zawiera wbudowaną obsługę grafiki i multimediów.

Ponieważ jest licencjonowany na licencji LGPL, możesz łatwiej tworzyć oprogramowanie własnościowe. Jest wspierany przez firmę Qt i obsługuje systemy Linux, macOS i Windows.

Cechy:

• Licencja LGPL
• Wspierany przez firmę Qt
• Obsługa wyświetlania obrazów, filmów i innych rodzajów multimediów w Twojej aplikacji
• Trzy wersje do użycia odpowiednio z Qt4, Qt5 i Qt6

PySimple GUI

PySimpleGUI zyskuje popularność w społeczności Pythona dzięki prostemu i łatwemu w użyciu interfejsowi API.

To świetna opcja do tworzenia prostych i łatwych w użyciu graficznych interfejsów użytkownika w Pythonie i pozwala dość łatwo dodawać GUI do już działających skryptów. PySimpleGUI obejmuje moc 4 różnych bibliotek GUI, PySide, Tkinter, wxPython i Remi.

Cechy:

• Świetna dokumentacja
• Prosty do nauki i użytkowania
• Pełny zestaw gotowych do użycia widżetów
• Wsparcie dla Pythona 3.4+

Frameworki uczenia maszynowego w Pythonie

Poniżej znajdują się biblioteki oprogramowania Python, które zapewniają gotowe funkcje i narzędzia pomagające programistom w tworzeniu i wdrażaniu modeli uczenia maszynowego, obsługując typowe zadania, takie jak wstępne przetwarzanie danych, szkolenie modeli i ocena, a także narzędzia do wdrażania modeli w środowisku produkcyjnym.

nauka scikit

scikit-learn to najpopularniejsza biblioteka do uczenia maszynowego, używana zarówno w branży technologicznej, jak i na uczelniach.

Zapewnia wydajne narzędzia do typowych zadań uczenia maszynowego i jest zbudowana na bazie innych bibliotek naukowych, takich jak Numpy i SciPy.

Cechy:

• Darmowe i otwarte źródło
• Wydajne narzędzia do eksploracji i analizy danych
• Zapewnia szeroką gamę algorytmów klasyfikacji, regresji, grupowania i redukcji wymiarowości
• Aktywna społeczność i programowanie, z dobrze udokumentowanym interfejsem API i samouczkami

TensorFlow

TensorFlow to platforma typu open source do tworzenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego. Opracowana przez zespół Google Brain w 2015 roku, jest potężną biblioteką do głębokiego uczenia się, z szeroką gamą narzędzi do budowania i uczenia sieci neuronowych.

TensorFlow może być używany do różnych zadań, takich jak przetwarzanie obrazu i języka, rozpoznawanie mowy i analizy predykcyjne.

Cechy:

• Narzędzia do budowy sieci neuronowych
• Obsługa wdrożeń mobilnych i internetowych przy użyciu TensorFlow.js i TensorFlow Lite
• Narzędzia do wizualizacji i debugowania, takie jak TensorBoard
• Elastyczność działania na wielu platformach, w tym na procesorach, procesorach graficznych i TPU
• Dostępne w Pythonie, C i C++

PyTorch

Wraz z TensorFlow, PyTorch (opracowany przez grupę badawczą sztucznej inteligencji Facebooka) jest jednym z najczęściej używanych narzędzi do budowania modeli głębokiego uczenia się. Może być używany do różnych zadań, takich jak wizja komputerowa, przetwarzanie języka naturalnego i modele generatywne.

Cechy:

• Obszerna dokumentacja i duża społeczność programistów
• Łatwa integracja z obsługą chmury
• Łatwy do nauczenia, z przyjaznymi dla użytkownika narzędziami
• Bardziej Pythoniczny charakter niż inne frameworki
• Darmowe i otwarte oprogramowanie

Keras

Keras to platforma głębokiego uczenia wysokiego poziomu, która może działać na TensorFlow, Theano i CNTK. Został opracowany przez Francois Cholleta w 2015 roku i ma na celu zapewnienie prostego i przyjaznego dla użytkownika interfejsu do budowania i trenowania modeli głębokiego uczenia się.

Keras zapewnia elementy składowe do szybkiego tworzenia modeli uczenia maszynowego. Dlatego jest szeroko stosowany w konkursach data science, takich jak Kaggle.

Cechy:

• Prosty i przyjazny dla użytkownika interfejs do budowania i trenowania modeli głębokiego uczenia
• Wsparcie dla budowania i uczenia sieci neuronowych z wykorzystaniem szerokiej gamy architektur i optymalizatorów
• Zawiera potężny ekosystem bibliotek i narzędzi do głębokiego uczenia się, takich jak Keras Tuner i KerasRL
• Elastyczność działania na wielu backendach, takich jak TensorFlow, CNTK lub Theano
• Wsparcie dla przetwarzania rozproszonego
• Wbudowana obsługa wizualizacji i debugowania modelu

Naukowe ramy obliczeniowe Pythona

Ramy te pomagają studentom, naukowcom i badaczom wykonywać swoje zadania bez skupiania się na szczegółach obliczeń niskiego poziomu.

Ramy obliczeń naukowych często obejmują funkcje algebry liniowej, optymalizacji, interpolacji, integracji i innych typowych zadań w obliczeniach naukowych.

LiczbaPy

NumPy to naukowa biblioteka obliczeniowa zaprojektowana do obsługi wielowymiarowych tablic i macierzy danych liczbowych. Zapewnia również szeroki zakres funkcji matematycznych do działania na tych tablicach.

NumPy jest podstawą wielu innych bibliotek i frameworków Pythona używanych w nauce o danych, w tym SciPy, Pandas, scikit-learn i Tensorflow.

Cechy:

• Z łatwością obsługuje tablice wielowymiarowe
• Obsługa narzędzi matematycznych, takich jak procedury algebry liniowej, transformaty Fouriera i generowanie liczb losowych
• Obszerna biblioteka funkcji matematycznych
• Szybciej w porównaniu do zwykłych operacji w Pythonie (niektóre implementacje są wykonane w C)
• Wsparcie dla szerokiej gamy sprzętu

SciPy

SciPy zapewnia zbiór algorytmów i funkcji zbudowanych na bazie NumPy. Pomaga wykonywać typowe zadania naukowe i inżynierskie, takie jak optymalizacja, przetwarzanie sygnałów, integracja, algebra liniowa i inne.

Cechy:

• Darmowe i otwarte oprogramowanie
• Definiuje algorytmy i funkcje dla zadań naukowych i inżynierskich
• Tętniąca życiem społeczność i świetna dokumentacja
• Dostępny dla każdego programisty, niezależnie od jego poziomu doświadczenia

Pandy

Pandas to potężna i elastyczna biblioteka typu open source służąca do przeprowadzania analizy danych w języku Python. Zapewnia wysokowydajne struktury danych (np. słynną ramkę DataFrame) oraz narzędzia do analizy danych, które ułatwiają pracę z danymi strukturalnymi.

Cechy:

• Struktury danych o wysokiej wydajności, takie jak DataFrame i Series
• Obsługa odczytu i zapisu danych do i z kilku formatów, w tym CSV, Excel i SQL
• Ułatwia analizę rzeczywistych danych
• Bazuj na innych pakietach nauki o danych, takich jak scikit-learn

Matplotlib

Matplotlib to szeroko stosowane narzędzie do wizualizacji danych w Pythonie. Zapewnia zorientowany obiektowo interfejs API do osadzania wykresów w aplikacjach.

Został zaprojektowany z myślą o dużych możliwościach dostosowywania i zapewnia szeroki zakres opcji tworzenia wykresów, wykresów i wizualizacji. Z tych powodów Matplotib jest często używany w analizie danych, uczeniu maszynowym i projektach obliczeń naukowych.

Cechy:

• Obsługa drukowania 2D i 3D
• Może podpowiedzieć interaktywne figurki
• Zwykle osadzony w notatnikach Jupyter i aplikacjach GUI
• Obszerna dokumentacja i żywa społeczność

Ramy testowe Pythona

Te frameworki mają na celu pomóc ci w żmudnym procesie testowania kodu.

Jeśli korzystasz z programowania opartego na testach (TDD), poniższe struktury są niezbędne w Twoim przepływie pracy.

Pytest

Pytest to powszechnie stosowana platforma testowa, zaprojektowana tak, aby była łatwa w użyciu i rozszerzaniu. Pomaga pisać eleganckie testy zarówno w małych, jak i złożonych bazach kodu Pythona.

Cechy:

• Prosty do nauki i użytkowania
• Dostępnych jest ponad 800 wtyczek
• Ustawia przepływ pracy do tworzenia testów jednostkowych
• Szczegółowe informacje o błędzie

Test jednostkowy

Unittest to wbudowane środowisko testowe w języku Python, które jest oparte na konwencjach testowania xUnit. Zapewnia Pythonic i zorientowany obiektowo sposób tworzenia zautomatyzowanych przypadków testowych i zestawów testów.

Cechy:

• Prosty i łatwy w użyciu interfejs do pisania i uruchamiania testów
• Testowanie parametrów, osprzętu i znaczników
• Może pracować w połączeniu z pytestem lub nosem
• Część standardowej biblioteki Pythona

nos2

nose2 jest następcą frameworka do testowania nosa, z tą główną różnicą, że nose2 obsługuje nowoczesne wersje Pythona.

nose2 rozszerza wbudowaną bibliotekę unittest i zapewnia bardziej wydajny i elastyczny sposób pisania i uruchamiania testów. Jest to rozszerzalne narzędzie, dzięki czemu możesz korzystać z wielu wbudowanych i zewnętrznych wtyczek na swoją korzyść.

Cechy:

• Rozszerzalny za pomocą wtyczek
• Na podstawie wbudowanego unittest
• Wsparcie dla Pythona 3

Struktury asynchroniczne

Te typy frameworków Pythona zapewniają zestaw narzędzi i bibliotek, które umożliwiają programistom pisanie kodu asynchronicznego w łatwiejszy w zarządzaniu i wydajniejszy sposób.

asyncio

asyncio jest sercem wielu innych platform asynchronicznych. Umożliwia programistom pisanie współbieżnego kodu przy użyciu składni async/await i jest przeznaczony do obsługi tysięcy jednoczesnych połączeń.

asyncio zapewnia pojedynczy interfejs API dla wielu protokołów transportowych, takich jak TCP, UDP, SSL/TLS i komunikacja podprocesowa.

Cechy:

• Wbudowany w Pythona
• Baza dla kilku innych frameworków Pythona
• Obejmuje interfejsy API do sterowania podprocesami i wykonywania sieciowych operacji we/wy
• Świetna dokumentacja
• Część standardowej biblioteki Pythona

Aiohttp

Aiohttp to asynchroniczny framework klient/serwer HTTP zbudowany na pakiecie asyncio. Zapewnia prosty i intuicyjny interfejs do obsługi żądań i odpowiedzi HTTP, a także obsługę oprogramowania pośredniego, sesji i innych narzędzi do tworzenia stron internetowych.

Cechy:

• Protokół HTTP po stronie klienta i po stronie serwera
• Obsługuje dużą liczbę jednoczesnych połączeń
• Umożliwia tworzenie asynchronicznych aplikacji internetowych

Streszczenie

Frameworki Pythona mogą pomóc w promowaniu organizacji kodu, zwiększeniu produktywności oraz ułatwieniu i usprawnieniu procesu tworzenia oprogramowania.

Twoim zadaniem jako programisty Pythona nie jest stanie się ekspertem w zakresie wszystkich 25 frameworków Pythona, które przedstawiliśmy powyżej, ale raczej staranne wybieranie tych, które najbardziej Cię interesują, tworzenie z nimi projektów, które naprawdę Cię ekscytują, oraz opanowanie jednego lub całkowicie dwa frameworki.

Masz projekt gotowy do produkcji? Upewnij się, że uzyskasz najlepszy możliwy hosting aplikacji! Rozwiązania Kinsta Application Hosting są przeznaczone dla projektów o dowolnej możliwej wielkości, a ich wdrożenie za pośrednictwem GitHub zajmuje tylko kilka minut.

Co więcej, otrzymasz natychmiastowe przyspieszenie, które jest dostarczane z maszynami Google C2 i siecią Premium Tier Network, nie wspominając już o stabilności i bezpieczeństwie oferowanym przez integrację Kinsta Cloudflare.

Z jakimi frameworkami Pythona pracowałeś i jakie były twoje ulubione? Podziel się swoimi przemyśleniami w sekcji komentarzy poniżej.