25 Python Frameworks para dominar em 2023

Python tornou-se rapidamente uma das linguagens de programação mais populares devido à sua simplicidade, versatilidade e abundância de recursos disponíveis para quem está aprendendo a linguagem. Muitas vezes, é a primeira linguagem que os programadores iniciantes aprendem e também é amplamente usada na indústria para fins que vão desde o desenvolvimento da Web até a análise de dados.

A comunidade Python é enorme e, de acordo com o GitHub, Python continua crescendo, com um aumento de 22,5% em 2022. É também a terceira linguagem de programação mais usada em 2023. Esse é o principal motivo pelo qual temos acesso a uma ampla variedade de frameworks, a maioria deles de código aberto.

Neste artigo, vamos dissecar os frameworks Python mais populares e úteis que você deve conhecer em 2023.

O que é um framework Python?

Uma estrutura Python é uma coleção de módulos Python que fornece um conjunto de funcionalidades comuns que podem ser usadas como uma estrutura para criar aplicativos de qualquer tipo.

Os frameworks são projetados para simplificar o processo de desenvolvimento, fornecendo uma orientação geral sobre como devemos construir software e abstrair algumas das tarefas mais complexas ou repetitivas. Isso permite que você se concentre em escrever uma lógica exclusiva e personalizada para seus aplicativos, em vez de ter que reinventar a roda.

Um exemplo de tarefa repetitiva seria lidar com solicitações HTTP. Como a maioria dos aplicativos da Web precisa lidar com esse tipo de solicitação, os desenvolvedores usam estruturas existentes que facilitam essa função, em vez de escrever tudo do zero ou reutilizar o mesmo código em diferentes projetos.

Agora que temos o conceito de frameworks cristalizado, vamos explorar alguns tipos de frameworks Python.

Tipos de frameworks Python

Python tem uma variedade de frameworks disponíveis para diferentes tipos de desenvolvimento. Vamos dar uma olhada em alguns deles.

Estrutura de pilha completa

Uma estrutura Python full-stack é um conjunto de ferramentas que fornece tudo o que um desenvolvedor precisa para criar um aplicativo da Web completo do início ao fim.

Isso inclui uma maneira de criar o front-end — por exemplo, um sistema de modelos e uma abordagem para exibir informações ao usuário — e o back-end, incluindo funcionalidades comuns como criar registros de banco de dados, manipular solicitações HTTP e controlar a segurança do aplicativo.

Microframework

Um microframework é uma estrutura minimalista que fornece apenas os componentes essenciais necessários para construir algum tipo de aplicativo.

Ele foi projetado para ser leve e fácil de estender, tornando-o uma boa escolha para pequenos projetos ou para desenvolvedores que desejam mais controle sobre seu código.

Estruturas assíncronas

Uma estrutura assíncrona é projetada para lidar com simultaneidade e paralelismo, permitindo que os desenvolvedores criem aplicativos que podem executar várias tarefas simultaneamente.

O gerenciador de pacotes Python (pip)

pip é um gerenciador de pacotes para pacotes Python. Se você já instalou o Python, terá acesso à interface de linha de comando do pip, que permite a instalação de pacotes do Python.

Um pacote é uma coleção isolada e reutilizável de código que fornece funcionalidade específica para resolver uma tarefa comum (desenvolvimento web, autenticação, GUI). Todos os frameworks que veremos a seguir fazem parte da biblioteca padrão do Python, o que significa que estão disponíveis como um pacote pip.

Você pode instalar qualquer pacote disponível no Python Package Index (PyPI) com o seguinte comando:

 pip install package-name

Você também pode instalar pacotes de um arquivo de texto — por exemplo, um arquivo de requisitos para um projeto — com o comando abaixo.

 pip install -r requirements.txt

Estrutura Python vs Biblioteca Python

Uma biblioteca Python é uma coleção de funções e métodos que podem ser usados ​​para executar tarefas específicas, como analisar dados ou gerar um número aleatório. Uma biblioteca geralmente tem um escopo mais limitado e deve ser usada como uma ferramenta em um aplicativo maior.

Uma estrutura Python, por outro lado, fornece um conjunto completo de ferramentas e recursos que podem ser usados ​​para criar um aplicativo inteiro. Geralmente define o fluxo de trabalho que os desenvolvedores de software seguem ao criar um projeto.

Isso não significa que você não pode expandir os recursos de um framework com outros pacotes, que são frequentemente chamados de plugins.

Por que usar um framework Python?

Há vários benefícios em usar uma estrutura Python ao desenvolver aplicativos. Vamos analisar alguns deles:

• As estruturas facilitam o trabalho do desenvolvedor de software : ao fornecer uma estrutura para o código e um conjunto de ferramentas e recursos que agilizam o processo de desenvolvimento, as estruturas podem tornar mais fácil e eficiente para os desenvolvedores criar aplicativos.
• Os frameworks promovem a organização do código: Um framework bem projetado ajuda a garantir que o código seja organizado e sustentável, tornando mais fácil entender e modificar o código-fonte no futuro.
• Os frameworks podem aumentar a produtividade: ao fornecer componentes e ferramentas pré-criados e aderir aos padrões do setor, os frameworks permitem que os desenvolvedores se concentrem nos aspectos exclusivos de seus aplicativos, em vez de gastar tempo em tarefas básicas.

Agora que você tem embasamento teórico suficiente, vamos examinar os 25 principais frameworks Python em 2023.

Os 25 principais frameworks Python em 2023

Aqui estão 25 dos frameworks Python mais populares, divididos em seções por funcionalidade.

Microframeworks Python

Os seguintes são microframeworks leves, úteis quando você deseja criar um aplicativo simples rapidamente ou tem pouco consumo de memória em seu servidor.

Frasco

Flask é um micro-framework leve usado para construir rapidamente aplicações web simples. Ele inclui suporte para modelos Jinja (uma forma de reutilizar o código HTML), manipulação de solicitações e sinalização de aplicativos.

Realmente leva menos de seis linhas de código para iniciar um aplicativo Flask:

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

Características:

• Leve e fácil de usar
• Alta flexibilidade
• Construído sobre a biblioteca padrão do Python
• Suporte para roteamento e visualizações (controladores)
• Suporte para modelagem com Jinja
• Ótima documentação e comunidade
• Suporte para manipulação de cookies e autenticação do usuário

Você também terá acesso a alguns pacotes de extensão como Flask-RESTful, que adiciona suporte para a criação de APIs REST poderosas, e Flask-SQLAlchemy, uma maneira conveniente de usar SQLAlchemy em seu aplicativo flask.

Garrafa

Quer criar aplicações web ridiculamente leves sem outras dependências? Bottle é um microframework Python leve projetado para criar facilmente aplicativos da Web de pequeno ou médio porte. Não inclui nenhuma dependência externa além da biblioteca padrão do Python,

Bottle é construído sobre o padrão WSGI (Web Server Gateway Interface) e é compatível com a maioria dos servidores web e versões Python.

Características:

• Fácil de aprender e usar
• Sistema de modelo integrado
• Adequado para criar pequenos aplicativos da Web e APIs
• Uso de memória muito baixo
• Suporte a HTTP, formulários e roteamento

CherryPy

CherryPy é uma estrutura minimalista de desenvolvimento de aplicativos da web para Python. É uma estrutura orientada a objetos (OOP) que permite criar aplicativos da Web da mesma forma que faria com qualquer outro OOP em Python.

Ele existe desde 2002 e tem sido amplamente adotado em ambientes de produção em uma ampla variedade de sites, desde aqueles com funcionalidade simples até aqueles que exigem alta complexidade. Por exemplo, os gigantescos serviços de software Netflix e Hulu usam o CherryPy como parte de sua infraestrutura.

A principal tarefa do CherryPy é lidar com solicitações HTTP e combiná-las com a lógica adequada escrita pelos desenvolvedores. Isso significa que, por padrão, o CherryPy não fornece acesso ao banco de dados ou modelagem HTML, deixando toda a lógica do aplicativo para você.

Características:

• estrutura madura
• Lidar com solicitações HTTP
• Sistema de plug-in flexível e extensível
• Estrutura somente de back-end
• Desenvolvimento orientado a objetos
• API estável

Estruturas da Web em Python

A seguir estão estruturas completas da Web que incluem componentes para tarefas comuns de desenvolvimento da Web, como acesso ao banco de dados, manipulação de formulários e segurança. Ao contrário dos microframeworks, os frameworks da web Python fornecem tudo o que você precisa pronto para uso.

Você realmente deve considerar suas necessidades ao criar um aplicativo da web. Às vezes é mais do que suficiente apenas usar o WordPress.

Django

Django é um dos frameworks web mais populares e amplamente utilizados no ecossistema Python. É uma estrutura sólida de pilha completa que inclui tudo o que você precisa para criar um aplicativo da Web completo.

Foi introduzido pela primeira vez em 2005 como uma maneira Pythonic de construir um site de newsletter. Atualmente, é uma das bibliotecas Python mais utilizadas para desenvolvimento web, com quase 8 milhões de downloads por mês. Alguns dos maiores sites já criados foram originalmente criados com Django, como Instagram, Discus, Pinterest, Bitbucket e Chess.com.

O Django segue a arquitetura Model-view-template (MVT) e inclui recursos integrados, como modelagem, gerenciamento de banco de dados, painel de administração, sinais e visualizações (para gerenciar a lógica do seu back-end). Para dominar o Django é aconselhável que você tenha fortes fundamentos de programação orientada a objetos em Python, bem como programação funcional.

Você não errará ao escolher Django para seu próximo projeto web. É uma poderosa estrutura da Web que fornece tudo o que você precisa para criar sites rápidos e confiáveis. E se você precisar de recursos adicionais – digamos, a capacidade de criar uma API REST para usar com estruturas front-end modernas como React ou Angular – você pode usar extensões como a estrutura Django REST.

Além disso, o Django é uma das estruturas mais simples de configurar e implantar por meio de Kinsta.

Características:

• Estrutura muito segura
• Painel de administração integrado
• Linguagem de modelo proprietária que exibe HTML dinamicamente
• Object-relational-mapper (ORM), esquematize o banco de dados com classes Python
• Consulta de banco de dados com Python API
• Ótimas ferramentas CLI
• Grande variedade de extensões

FastAPI

FastAPI é um framework web moderno que faz uma coisa espetacularmente bem: construir APIs.

Desde o seu lançamento em 2018, ganhou popularidade rapidamente devido ao seu excelente desempenho e simplicidade. Na verdade, de acordo com o PyPi Stats, o FastAPI tem mais de 9 milhões de downloads mensais, superando até frameworks full-stack como o Django.

Lembre-se de que o único objetivo do FastAPI é criar APIs de back-end. Isso significa que você deve ter uma estrutura de front-end (como Vue.js) para exibir seu site para seus usuários.

Dito isso, a estrutura é incrivelmente fácil de trabalhar e você pode até implantar um aplicativo com FastAPI por meio de Kinsta e seu repositório GitHub em poucos minutos.

Características:

• Segue padrões abertos para APIs como OpenAPI e esquema JSON.
• Validação e serialização de dados
• Documentação automática da sua API
• Estrutura da web moderna
• Baseado em recursos do Python 3.6+, como declarações de tipo
• Validação de tipo graças a Pydantic
• Suporte de programação assíncrona

Pirâmide

O Pyramid é uma estrutura da Web flexível e extensível, adequada para aplicativos pequenos e grandes. É o ponto ideal entre um microframework como o Flask e um framework full-stack como o Django.

O Pyramid inclui os recursos mais comuns necessários ao desenvolver um aplicativo da Web em Python, mas permite que você se concentre apenas nos componentes necessários para o seu projeto.

Características:

• Leve e flexível
• Suporte para a linguagem de modelo Mako
• Implementação fácil de autenticação e autorização
• Objetos de solicitação e resposta compatíveis com WSGI
• Teste e depuração simples com auxiliares de teste integrados e um depurador interativo
• Bibliotecas e plugins de terceiros com fácil integração

Tornado

Tornado é uma estrutura da Web assíncrona de código aberto e uma biblioteca de rede para criar aplicativos da Web usando Python. Foi originalmente desenvolvido no FriendFeed, um agregador de mídia social que mais tarde foi adquirido pelo Facebook. Agora é amplamente usado em uma variedade de aplicativos, incluindo serviços da Web, análises em tempo real e outros aplicativos de alta simultaneidade.

O Tornado é otimizado para lidar com um grande número de conexões simultâneas, tornando-o adequado para aplicativos que exigem uma conexão de longa duração para cada usuário (por exemplo, aplicativos de bate-papo, bots e raspadores da web).

Características:

• Escalável (pode lidar com milhares de conexões abertas)
• Modelos personalizados de tornado
• Autenticação de usuário integrada
• WebSockets e recursos de sondagem longa
• Opções de autenticação de terceiros
• Apoio à internacionalização

Estruturas GUI

As estruturas de interface gráfica do usuário (GUI) Python a seguir fornecem uma ampla gama de ferramentas e recursos para criar aplicativos de desktop, incluindo suporte para programação orientada a eventos, widgets e gráficos.

PyQtGenericName

PyQt é um dos conjuntos mais populares de ligações Python para a estrutura de aplicativos de plataforma cruzada Qt. Essa estrutura combina perfeitamente a simplicidade do Python como uma linguagem de uso geral e a poderosa estrutura de aplicativos Qt construída em C++.

Lembre-se de que o PyQt vem com duas opções de licenciamento:

• GPLv3: Gratuito para usar, mas qualquer um que você distribua pode redistribuí-lo (provavelmente de graça)
• Comercial: permite manter seu código privado para que você possa monetizar seu trabalho, mas terá que pagar por uma licença para cada desenvolvedor que o usar (atualmente $ 550 por desenvolvedor)

Características:

• Apoiado por Riverbank
• Programação orientada a eventos para lidar com interações do usuário
• Integração com outras bibliotecas e frameworks
• Apoio à internacionalização e localização
• Acesso a um grande número de funcionalidades da biblioteca Qt
• Suporte para multimídia, WebKit e WebEngine, integração de banco de dados
• Compatibilidade entre plataformas com Windows, Linux e macOS

Tkinter

Tkinter é uma estrutura GUI Python integrada. Faz parte da biblioteca padrão, portanto você não precisará instalar nenhuma dependência adicional.

Semelhante ao PyQt (que usa Qt), o Tkinter usa um kit de ferramentas de interface gráfica do usuário chamado Tk. Ele também fornece um conjunto de ferramentas para criar vários widgets, como botões, rótulos, caixas de texto e menus.

Em geral, o Tkinter é uma ótima maneira de criar rapidamente pequenos programas GUI, mas devido à sua aparência desatualizada, talvez seja melhor escolher uma estrutura mais robusta para projetos maiores.

Características:

• Suporte para widgets comuns usados ​​em aplicativos GUI
• Programação orientada a eventos para lidar com interações do usuário
• Suporte integrado para imagens e cores
• Compatibilidade entre plataformas com Windows, Linux e macOS
• Parte da biblioteca padrão
• Leve

Kivy

Kivy é uma estrutura de código aberto para criar aplicativos móveis e de desktop multiplataforma com Python. É adequado para criar aplicativos interativos e visualmente atraentes, como jogos e aplicativos multitoque, e seu principal ponto de venda é uma única base de código para cada plataforma principal (Windows, Linux, macOS, iOS e Android).

Ao contrário do PyQt, o Kivy é gratuito e de código aberto, não é um wrapper em torno de uma biblioteca de interface do usuário externa e é licenciado sob a licença MIT, o que significa que você pode enviar e monetizar seus aplicativos Kivy.

Características:

• Kit de ferramentas de código aberto para criar aplicativos multitoque
• Suporte para várias plataformas, incluindo mobile e desktop
• Suporte integrado para gráficos, animações e elementos de interface do usuário
• Pode ser integrado com outras bibliotecas e frameworks

PySide

Pyside é um kit de ferramentas de código aberto para criar aplicativos multiplataforma. É baseado na biblioteca Qt (semelhante ao PyQt) e fornece acesso a uma ampla gama de funcionalidades.

O Pyside também oferece suporte a vários métodos de entrada e programação orientada a eventos e inclui suporte integrado para gráficos e multimídia.

Por ser licenciado sob LGPL, você pode criar software proprietário com mais facilidade. É apoiado pela empresa Qt e suporta Linux, macOS e Windows.

Características:

• Licenciado LGPL
• Apoiado pela empresa Qt
• Suporte para exibição de imagens, vídeos e outros tipos de mídia em seu aplicativo
• Três versões para usar com Qt4, Qt5 e Qt6, respectivamente

PySimpleGUI

PySimpleGUI vem ganhando popularidade na comunidade Python por sua API simples e fácil de usar.

É uma ótima opção para criar interfaces gráficas de usuário simples e fáceis de usar em Python e permite que você adicione uma GUI aos seus scripts já em funcionamento com bastante facilidade. PySimpleGUI envolve o poder de 4 bibliotecas GUI diferentes, PySide, Tkinter, wxPython e Remi.

Características:

• Ótima documentação
• Simples de aprender e usar
• Conjunto completo de widgets prontos para uso
• Suporte para Python 3.4+

Estruturas de aprendizado de máquina Python

A seguir estão as bibliotecas de software Python que fornecem funcionalidade e ferramentas pré-criadas para ajudar os desenvolvedores a criar e implantar modelos de aprendizado de máquina, suportando tarefas comuns, como pré-processamento de dados, treinamento de modelo e avaliação, bem como ferramentas para implantar modelos na produção.

scikit-learn

O scikit-learn é a biblioteca de aprendizado de máquina mais popular, sendo usada tanto na indústria de tecnologia quanto na academia.

Ele fornece ferramentas eficientes para tarefas comuns de ML e é construído sobre outras bibliotecas científicas como Numpy e SciPy.

Características:

• Livre e de código aberto
• Ferramentas eficientes para mineração de dados e análise de dados
• Fornece uma ampla variedade de algoritmos para classificação, regressão, agrupamento e redução de dimensionalidade
• Comunidade e desenvolvimento ativos, com API e tutoriais bem documentados

TensorFlow

O TensorFlow é uma plataforma de código aberto para criar e implantar modelos de aprendizado de máquina. Desenvolvido pela equipe do Google Brain em 2015, é uma poderosa biblioteca para deep learning, com uma ampla gama de ferramentas para construção e treinamento de redes neurais.

O TensorFlow pode ser usado para uma variedade de tarefas, como processamento de imagem e linguagem, reconhecimento de fala e análise preditiva.

Características:

• Ferramentas para construir redes neurais
• Suporte para implantação móvel e web usando TensorFlow.js e TensorFlow Lite
• Ferramentas para visualização e depuração, como TensorBoard
• Flexibilidade para executar em várias plataformas, incluindo CPUs, GPUs e TPUs
• Disponível em Python, C e C++

PyTorchName

Juntamente com o TensorFlow, o PyTorch (desenvolvido pelo grupo de pesquisa de IA do Facebook) é uma das ferramentas mais usadas para a construção de modelos de aprendizado profundo. Ele pode ser usado para uma variedade de tarefas, como visão computacional, processamento de linguagem natural e modelos generativos.

Características:

• Extensa documentação e uma grande comunidade de desenvolvedores
• Integração fácil com suporte à nuvem
• Fácil de aprender, com ferramentas fáceis de usar
• Uma sensação mais Pythonic do que outras estruturas
• Gratuito e de código aberto

Keras

Keras é uma estrutura de aprendizagem profunda de alto nível capaz de rodar sobre TensorFlow, Theano e CNTK. Foi desenvolvido por Francois Chollet em 2015 e foi projetado para fornecer uma interface simples e amigável para construir e treinar modelos de aprendizado profundo.

Keras fornece os blocos de construção para criar rapidamente modelos de aprendizado de máquina. É por isso que é amplamente utilizado em competições de ciência de dados como a do Kaggle.

Características:

• Interface simples e amigável para construir e treinar modelos de aprendizado profundo
• Suporte para construção e treinamento de redes neurais usando uma ampla variedade de arquiteturas e otimizadores
• Inclui um poderoso ecossistema de bibliotecas e ferramentas para aprendizado profundo, como Keras Tuner e KerasRL
• Flexibilidade para executar em vários back-ends, como TensorFlow, CNTK ou Theano
• Suporte para computação distribuída
• Suporte integrado para visualização e depuração de modelos

Estruturas de Computação Científica Python

Essas estruturas ajudam estudantes, cientistas e pesquisadores a realizar suas tarefas sem se concentrar nos detalhes de baixo nível da computação.

Estruturas de computação científica geralmente incluem funcionalidade para álgebra linear, otimização, interpolação, integração e outras tarefas comuns em computação científica.

NumPy

NumPy é uma biblioteca de computação científica projetada para lidar com matrizes multidimensionais e matrizes de dados numéricos. Ele também fornece uma ampla gama de funções matemáticas para operar nessas matrizes.

NumPy é o bloco de base para muitas outras bibliotecas e estruturas Python usadas em ciência de dados, incluindo SciPy, Pandas, scikit-learn e Tensorflow.

Características:

• Lida com arrays multidimensionais com facilidade
• Suporte para ferramentas matemáticas, como rotinas de álgebra linear, transformadas de Fourier e geração de números aleatórios
• Extensa biblioteca de funções matemáticas
• Mais rápido em comparação com as operações vanilla do Python (algumas implementações são feitas em C)
• Suporte para uma grande variedade de hardware

SciPyGenericName

O SciPy fornece uma coleção de algoritmos e funções construídas sobre o NumPy. Ele ajuda a executar tarefas científicas e de engenharia comuns, como otimização, processamento de sinais, integração, álgebra linear e muito mais.

Características:

• Gratuito e de código aberto
• Define algoritmos e funções para tarefas científicas e de engenharia
• Comunidade vibrante e ótima documentação
• Acessível a todos os programadores, independentemente do seu nível de experiência

pandas

Pandas é uma biblioteca de código aberto poderosa e flexível usada para realizar análise de dados em Python. Ele fornece estruturas de dados de alto desempenho (ou seja, o famoso DataFrame) e ferramentas de análise de dados que facilitam o trabalho com dados estruturados.

Características:

• Estruturas de dados de alto desempenho, como DataFrame e Series
• Suporte para leitura e gravação de dados de e para vários formatos, incluindo CSV, Excel e SQL
• Facilita a análise de dados do mundo real
• Baseie-se em outros pacotes de ciência de dados, como scikit-learn

MatplotlibGenericName

Matplotlib é uma ferramenta amplamente utilizada para visualização de dados em Python. Ele fornece uma API orientada a objetos para incorporar gráficos em aplicativos.

Ele foi projetado para ser altamente personalizável e oferece uma ampla variedade de opções para criar plotagens, gráficos e visualizações. Por esses motivos, o Matplotib é frequentemente usado em projetos de ciência de dados, aprendizado de máquina e computação científica.

Características:

• Suporte para plotagem 2D e 3D
• Pode solicitar figuras interativas
• Geralmente incorporado em notebooks Jupyter e aplicativos GUI
• Extensa documentação e uma comunidade viva

Estruturas de teste do Python

Essas estruturas servem para ajudá-lo no tedioso processo de testar seu código.

Se você estiver usando desenvolvimento orientado a testes (TDD), as estruturas a seguir são obrigatórias em seu fluxo de trabalho.

Pytest

Pytest é uma estrutura de teste amplamente adotada, projetada para ser fácil de usar e estender. Ele ajuda você a escrever testes elegantes em bases de código Python pequenas e complexas.

Características:

• Simples de aprender e usar
• Mais de 800 plugins estão disponíveis
• Define um fluxo de trabalho para criar testes de unidade
• Informações detalhadas do erro

Teste de unidade

Unittest é uma estrutura de teste Python integrada baseada nas convenções de teste xUnit. Ele fornece uma maneira Pythonic e orientada a objetos de criar casos de teste automatizados e conjuntos de testes.

Características:

• Interface simples e fácil de usar para escrever e executar testes
• Teste de parametrização, acessórios e marcadores
• Pode funcionar em combinação com pytest ou nariz
• Parte da biblioteca padrão do Python

nariz2

nose2 é o sucessor da estrutura de teste de nariz, a principal diferença é que nose2 suporta versões modernas do Python.

O nose2 estende a biblioteca unittest integrada e fornece uma maneira mais poderosa e flexível de escrever e executar testes. É uma ferramenta extensível, então você pode usar vários plug-ins integrados e de terceiros a seu favor.

Características:

• Extensível com plugins
• Com base no teste de unidade integrado
• Suporte para Python 3

Estruturas assíncronas

Esses tipos de estruturas Python fornecem um conjunto de ferramentas e bibliotecas que permitem aos desenvolvedores escrever código assíncrono de maneira mais gerenciável e eficiente.

assíncrono

asyncio está no centro de muitos outros frameworks assíncronos. Ele permite que os desenvolvedores escrevam código simultâneo usando a sintaxe async/await e foi projetado para lidar com milhares de conexões simultâneas.

asyncio fornece uma única API para vários protocolos de transporte, como TCP, UDP, SSL/TLS e comunicação de subprocesso.

Características:

• Construído em Python
• Base para vários outros frameworks Python
• Inclui APIs para controlar subprocessos e realizar E/S de rede
• Ótima documentação
• Parte da biblioteca padrão do Python

Aiohttp

Aiohttp é uma estrutura cliente/servidor HTTP assíncrona construída sobre o pacote assíncrono. Ele fornece uma interface simples e intuitiva para lidar com solicitações e respostas HTTP, bem como suporte para middleware, sessões e outras ferramentas de desenvolvimento da web.

Características:

• Protocolo HTTP do lado do cliente e do lado do servidor
• Lida com um grande número de conexões simultâneas
• Permite que você crie aplicativos da Web assíncronos

Resumo

Os frameworks Python podem ajudar a promover a organização do código, aumentar a produtividade e tornar o processo de desenvolvimento de software mais fácil e eficiente.

Como um desenvolvedor Python, seu trabalho não é se tornar um especialista em todos os 25 frameworks Python que apresentamos acima, mas sim selecionar cuidadosamente aqueles que mais lhe interessam, construir projetos com eles que realmente o entusiasmam e dominar um ou mais duas estruturas completamente.

Tem um projeto pronto para produção? Certifique-se de obter a melhor hospedagem de aplicativos possível! As soluções de hospedagem de aplicativos da Kinsta são projetadas para projetos de qualquer tamanho concebível e leva apenas alguns minutos para implantá-las por meio do GitHub.

Além do mais, você obterá as inicializações de velocidade instantâneas que acompanham as máquinas C2 do Google e a rede de nível premium, sem mencionar a estabilidade e a segurança oferecidas pela integração Cloudflare da Kinsta.

Com quais frameworks Python você já trabalhou e qual é o seu favorito? Compartilhe seus pensamentos na seção de comentários abaixo.