25 de cadre Python de stăpânit în 2023

Python a devenit rapid unul dintre cele mai populare limbaje de programare datorită simplității, versatilității și abundenței resurselor disponibile celor care învață limbajul. Este adesea prima limbă pe care o învață programatorii începători și este, de asemenea, utilizată pe scară largă în industrie în scopuri de la dezvoltarea web la analiza datelor.

Comunitatea Python este imensă și, potrivit GitHub, Python continuă să crească, cu o creștere de 22,5% începând cu 2022. Este, de asemenea, al treilea cel mai folosit limbaj de programare în 2023. Acesta este principalul motiv pentru care avem acces la o mare varietate de cadre, majoritatea open-source.

În acest articol, vom analiza cele mai populare și utile cadre Python pe care ar trebui să le cunoașteți în 2023.

Ce este un cadru Python?

Un cadru Python este o colecție de module Python care oferă un set de funcționalități comune care pot fi utilizate ca structură pentru construirea de aplicații de orice tip.

Framework-urile sunt concepute pentru a simplifica procesul de dezvoltare, oferind un ghid general cu privire la modul în care ar trebui să construim software și renunțând la unele dintre sarcinile mai complexe sau repetitive. Acest lucru vă permite să vă concentrați pe scrierea unei logici unice și personalizate pentru aplicațiile dvs., mai degrabă decât să trebuiască să reinventați roata.

Un exemplu de sarcină repetitivă ar fi gestionarea solicitărilor HTTP. Deoarece majoritatea aplicațiilor web trebuie să gestioneze acest tip de solicitare, dezvoltatorii folosesc cadrele existente care facilitează această funcție în loc să scrie totul de la zero sau să refolosească același cod în diferite proiecte.

Acum că avem conceptul de cadre cristalizate, haideți să explorăm câteva tipuri de cadre Python.

Tipuri de cadre Python

Python are o varietate de cadre disponibile pentru diferite tipuri de dezvoltare. Să aruncăm o privire la câteva dintre ele.

Cadru Full-Stack

Un cadru Python full-stack este un set de instrumente care oferă tot ce are nevoie un dezvoltator pentru a construi o aplicație web completă de la început până la sfârșit.

Aceasta include o modalitate de a crea interfața - de exemplu, un sistem de șabloane și o abordare pentru afișarea informațiilor către utilizator - și backend-ul, inclusiv funcționalități comune, cum ar fi crearea înregistrărilor bazei de date, gestionarea solicitărilor HTTP și controlul securității aplicației.

Microcadru

Un microframework este un cadru minimalist care oferă doar componentele esențiale necesare pentru a construi un fel de aplicație.

Este conceput pentru a fi ușor și ușor de extins, ceea ce îl face o alegere bună pentru proiecte mici sau pentru dezvoltatorii care doresc mai mult control asupra codului lor.

Cadre asincrone

Un cadru asincron este conceput pentru a gestiona concurența și paralelismul, permițând dezvoltatorilor să construiască aplicații care pot îndeplini mai multe sarcini simultan.

Managerul de pachete Python (pip)

pip este un manager de pachete pentru pachetele Python. Dacă ați instalat deja Python, aveți acces la interfața de linie de comandă a lui pip, care vă permite să instalați pachete Python.

Un pachet este o colecție izolată și reutilizabilă de cod care oferă funcționalități specifice pentru a rezolva o sarcină comună (dezvoltare web, autentificare, GUI). Toate cadrele pe care le vom vedea în continuare fac parte din biblioteca standard Python, ceea ce înseamnă că sunt disponibile ca pachet pip.

Puteți instala orice pachet disponibil în Python Package Index (PyPI) cu următoarea comandă:

 pip install package-name

De asemenea, puteți instala pachete dintr-un fișier text - de exemplu, un fișier de cerințe pentru un proiect - cu comanda de mai jos.

 pip install -r requirements.txt

Python Framework vs Python Library

O bibliotecă Python este o colecție de funcții și metode care pot fi utilizate pentru a efectua sarcini specifice, cum ar fi analizarea datelor sau generarea unui număr aleatoriu. O bibliotecă are, în general, un domeniu de aplicare mai limitat și este menită să fie utilizată ca instrument într-o aplicație mai mare.

Un cadru Python, pe de altă parte, oferă un set complet de instrumente și caracteristici care pot fi folosite pentru a construi o întreagă aplicație. De obicei definește fluxul de lucru pe care dezvoltatorii de software îl urmează atunci când creează un proiect.

Acest lucru nu înseamnă că nu puteți extinde capacitățile unui cadru cu alte pachete, care sunt adesea numite pluginuri.

De ce să folosiți un cadru Python?

Există mai multe avantaje în utilizarea unui cadru Python atunci când dezvoltați aplicații. Să trecem în revistă câteva dintre ele:

• Framework-urile ușurează munca dezvoltatorului dvs. de software : oferind o structură pentru cod și un set de instrumente și caracteristici care simplifică procesul de dezvoltare, cadrele pot face mai ușor și mai eficient pentru dezvoltatori să construiască aplicații.
• Cadrele promovează organizarea codului: un cadru bine conceput ajută la asigurarea că codul este organizat și menținut, facilitând înțelegerea și modificarea codului sursă în viitor.
• Cadrele pot crește productivitatea: oferind componente și instrumente prefabricate și respectând standardele din industrie, cadrele permit dezvoltatorilor să se concentreze pe aspectele unice ale aplicațiilor lor, mai degrabă decât să petreacă timp pe sarcini de bază.

Acum că aveți suficientă pregătire teoretică, să trecem peste primele 25 de cadre Python în 2023.

Top 25 de cadre Python în 2023

Iată 25 dintre cele mai populare cadre Python, împărțite în secțiuni în funcție de funcționalitate.

Python Microframeworks

Următoarele sunt microframework-uri ușoare, utile atunci când doriți să creați rapid o aplicație simplă sau să aveți un consum redus de memorie pe server.

Balon

Flask este un micro-cadru ușor utilizat pentru a construi rapid aplicații web simple. Include suport pentru șabloanele Jinja (o modalitate de a reutiliza codul HTML), gestionarea cererilor și semnalizarea aplicațiilor.

Este nevoie cu adevărat de mai puțin de șase linii de cod pentru a porni o aplicație Flask:

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

Caracteristici:

• Ușoare și ușor de utilizat
• Flexibilitate ridicată
• Construit pe baza bibliotecii standard Python
• Suport pentru rutare și vizualizări (controlere)
• Suport pentru șabloane cu Jinja
• Excelentă documentare și comunitate
• Suport pentru gestionarea cookie-urilor și autentificarea utilizatorilor

Veți avea, de asemenea, acces la unele pachete de extensie precum Flask-RESTful, care adaugă suport pentru construirea de API-uri REST puternice și Flask-SQLAlchemy, o modalitate convenabilă de a utiliza SQLAlchemy în aplicația dvs. flask.

Sticla

Doriți să creați aplicații web ridicol de ușoare, fără alte dependențe? Bottle este un microframework Python ușor conceput pentru a construi cu ușurință aplicații web de dimensiuni mici sau medii. Nu include nicio dependență externă în afară de biblioteca standard Python,

Bottle este construit pe baza standardului WSGI (Web Server Gateway Interface) și este compatibil cu majoritatea serverelor web și versiunilor Python.

Caracteristici:

• Ușor de învățat și utilizat
• Sistem de șabloane încorporat
• Potrivit pentru construirea de aplicații web și API-uri mici
• Utilizare foarte redusă a memoriei
• HTTP, formulare și suport pentru rutare

CherryPy

CherryPy este un cadru minimalist de dezvoltare a aplicațiilor web pentru Python. Este un cadru orientat pe obiecte (OOP) care vă permite să construiți aplicații web în același mod în care ați face-o cu orice alt POO în Python.

Există din 2002 și a fost adoptat pe scară largă în mediile de producție pe o gamă variată de site-uri web, de la cele cu funcționalitate simplă la cele care necesită o complexitate ridicată. De exemplu, ambele servicii software uriașe Netflix și Hulu folosesc CherryPy ca parte a infrastructurii lor.

Sarcina principală a CherryPy este să gestioneze cererile HTTP și să le potrivească cu logica adecvată scrisă de dezvoltatori. Aceasta înseamnă că, în mod implicit, CherryPy nu oferă acces la baze de date sau șabloane HTML, lăsând toată logica aplicației în seama dumneavoastră.

Caracteristici:

• Cadru matur
• Gestionați solicitările HTTP
• Sistem de pluginuri flexibil și extensibil
• Cadru doar pentru backend
• Dezvoltare orientată pe obiecte
• API stabil

Cadre web Python

Următoarele sunt cadre web complete care includ componente pentru sarcini comune de dezvoltare web, cum ar fi accesul la baze de date, gestionarea formularelor și securitatea. Spre deosebire de microframeworks, cadrele web Python oferă tot ceea ce aveți nevoie din cutie.

Ar trebui să țineți cont de nevoile dvs. atunci când creați o aplicație web. Uneori este mai mult decât suficient să folosești WordPress.

Django

Django este unul dintre cele mai populare și mai utilizate cadre web din ecosistemul Python. Este un cadru complet solid, care include tot ce aveți nevoie pentru a construi o aplicație web completă.

A fost introdus pentru prima dată în 2005 ca o modalitate Pythonic de a construi un site de buletine informative. În prezent, este una dintre cele mai utilizate biblioteci Python pentru dezvoltarea web, cu aproape 8 milioane de descărcări pe lună. Unele dintre cele mai mari site-uri create vreodată au fost create inițial cu Django, cum ar fi Instagram, Discus, Pinterest, Bitbucket și Chess.com.

Django urmează arhitectura Model-view-template (MVT) și include funcții încorporate, cum ar fi șabloane, gestionarea bazei de date, panoul de administrare, semnale și vizualizări (pentru a gestiona logica backend-ului). Pentru a stăpâni Django este recomandabil să aveți baze solide ale programării Python orientate pe obiecte, precum și programare funcțională.

Nu vei greși alegând Django pentru următorul tău proiect web. Este un cadru web puternic care oferă tot ce aveți nevoie pentru a construi site-uri web rapide și de încredere. Și dacă aveți nevoie de funcții suplimentare - de exemplu, capacitatea de a crea un API REST pe care să îl utilizați cu cadre frontend moderne precum React sau Angular - puteți utiliza extensii precum cadrul Django REST.

În plus, Django este unul dintre cele mai simple cadre de configurat și implementat prin Kinsta.

Caracteristici:

• Cadru foarte sigur
• Panou de administrare încorporat
• Limbajul șablonului proprietar care afișează în mod dinamic HTML
• Object-relational-mapper (ORM), aranjați baza de date cu clase Python
• Interogarea bazei de date cu API-ul Python
• Instrumente CLI excelente
• Varietate mare de extensii

FastAPI

FastAPI este un cadru web modern care face un lucru spectaculos de bine: construiește API-uri.

De la lansarea sa în 2018, a câștigat rapid popularitate datorită performanței sale mari și simplității. De fapt, conform PyPi Stats, FastAPI are peste 9 milioane de descărcări lunare, depășind chiar și cadrele full-stack precum Django.

Rețineți că singurul scop al FastAPI este de a construi API-uri backend. Aceasta înseamnă că trebuie să aveți un cadru frontend (cum ar fi Vue.js) pentru a vă afișa site-ul utilizatorilor.

Acestea fiind spuse, cadrul este incredibil de ușor de lucrat și poți chiar să implementezi o aplicație cu FastAPI prin Kinsta și depozitul tău GitHub în doar câteva minute.

Caracteristici:

• Urmează standardele deschise pentru API-uri precum OpenAPI și schema JSON.
• Validarea și serializarea datelor
• Documentarea automată a API-ului dvs
• Cadru web modern
• Bazat pe caracteristicile Python 3.6+ precum declarațiile de tip
• Validarea tipului datorită Pydantic
• Suport de programare asincronă

Piramidă

Pyramid este un cadru web flexibil și extensibil, potrivit atât pentru aplicații mici, cât și pentru cele mari. Este punctul favorabil dintre un microframework precum Flask și un framework full-stack precum Django.

Pyramid include cele mai comune caracteristici de care ați avea nevoie atunci când dezvoltați o aplicație web Python, dar vă permite să vă concentrați doar asupra componentelor de care aveți nevoie pentru proiectul dvs.

Caracteristici:

• Ușoare și flexibile
• Suport pentru limbajul șablonului Mako
• Implementare ușoară de autentificare și autorizare
• Obiecte de cerere și răspuns conforme cu WSGI
• Testare și depanare simplă cu ajutorul ajutoarelor de testare încorporate și un depanator interactiv
• Biblioteci și pluginuri terță parte cu integrare ușoară

Tornadă

Tornado este un cadru web asincron cu sursă deschisă și o bibliotecă de rețea pentru construirea de aplicații web folosind Python. A fost dezvoltat inițial la FriendFeed, un agregator de social media care a fost achiziționat ulterior de Facebook. Acum este utilizat pe scară largă într-o varietate de aplicații, inclusiv servicii web, analiză în timp real și alte aplicații cu concurență ridicată.

Tornado este optimizat pentru a gestiona un număr mare de conexiuni simultane, făcându-l potrivit pentru aplicațiile care necesită o conexiune de lungă durată pentru fiecare utilizator (de exemplu, aplicații de chat, roboți și web scrapers).

Caracteristici:

• Scalabil (poate gestiona mii de conexiuni deschise)
• Șabloane personalizate pentru tornade
• Autentificarea utilizatorului încorporată
• WebSockets și capabilități lungi de sondare
• Opțiuni de autentificare terță parte
• Sprijin pentru internaționalizare

Cadre GUI

Următoarele cadre de interfață grafică cu utilizatorul (GUI) Python oferă o gamă largă de instrumente și caracteristici pentru crearea de aplicații desktop, inclusiv suport pentru programare bazată pe evenimente, widget-uri și grafică.

PyQt

PyQt este unul dintre cele mai populare seturi de legături Python pentru cadrul de aplicații multiplatformă Qt. Acest cadru combină perfect simplitatea Python ca limbaj de uz general și cadrul puternic de aplicație Qt construit în C++.

Rețineți că PyQt vine cu două opțiuni de licențiere:

• GPLv3: Utilizare gratuită, dar oricine îi distribuiți poate să îl redistribuie (probabil gratuit)
• Comercial: vă permite să vă păstrați codul privat, astfel încât să vă puteți monetiza munca, dar va trebui să plătiți pentru o licență pentru fiecare dezvoltator care îl folosește (în prezent 550 USD per dezvoltator)

Caracteristici:

• Susținut de Riverbank
• Programare bazată pe evenimente pentru gestionarea interacțiunilor utilizatorului
• Integrare cu alte biblioteci și cadre
• Suport pentru internaționalizare și localizare
• Acces la un număr mare de funcționalități din biblioteca Qt
• Suport pentru multimedia, WebKit și WebEngine, integrare baze de date
• Compatibilitate multiplatformă cu Windows, Linux și macOS

Tkinter

Tkinter este un cadru Python GUI încorporat. Face parte din biblioteca standard, așa că nu va trebui să instalați dependențe suplimentare.

Similar cu PyQt (care folosește Qt), Tkinter folosește un set de instrumente pentru interfața grafică cu utilizatorul numit Tk. De asemenea, oferă un set de instrumente pentru crearea diferitelor widget-uri, cum ar fi butoane, etichete, casete de text și meniuri.

În general, Tkinter este o modalitate excelentă de a crea rapid programe mici GUI, dar datorită aspectului și aspectului său depășit, ar fi mai bine să alegeți un cadru mai robust pentru proiecte mai mari.

Caracteristici:

• Suport pentru widget-uri comune utilizate în aplicațiile GUI
• Programare bazată pe evenimente pentru gestionarea interacțiunilor utilizatorului
• Suport încorporat pentru imagini și culori
• Compatibilitate multiplatformă cu Windows, Linux și macOS
• Parte a bibliotecii standard
• Ușoare

Kivy

Kivy este un cadru open-source pentru crearea de aplicații mobile și desktop multiplatforme cu Python. Este foarte potrivit pentru crearea de aplicații interactive și atractive din punct de vedere vizual, cum ar fi jocuri și aplicații multi-touch, iar punctul său principal de vânzare este o singură bază de cod pentru fiecare platformă majoră (Windows, Linux, macOS, iOS și Android).

Spre deosebire de PyQt, Kivy este gratuit și open-source, nu este un înveliș în jurul unei biblioteci externe UI și este licențiat sub licență MIT, ceea ce înseamnă că vă puteți livra și monetiza aplicațiile Kivy.

Caracteristici:

• Set de instrumente open-source pentru crearea de aplicații multi-touch
• Suport pentru diverse platforme, inclusiv mobil și desktop
• Suport încorporat pentru grafică, animații și elemente UI
• Poate fi integrat cu alte biblioteci și cadre

PySide

Pyside este un set de instrumente open-source pentru crearea de aplicații multi-platformă. Se bazează pe biblioteca Qt (similar cu PyQt) și oferă acces la o gamă largă de funcționalități.

Pyside acceptă, de asemenea, mai multe metode de introducere și programare bazată pe evenimente și include suport încorporat pentru grafică și multimedia.

Deoarece este licențiat sub LGPL, puteți crea software proprietar mai ușor. Este susținut de compania Qt și acceptă Linux, macOS și Windows.

Caracteristici:

• Licență LGPL
• Susținut de compania Qt
• Suport pentru afișarea de imagini, videoclipuri și alte tipuri de media în aplicația dvs
• Trei versiuni de utilizat cu Qt4, Qt5 și, respectiv, Qt6

PySimpleGUI

PySimpleGUI a câștigat popularitate în comunitatea Python pentru API-ul său simplu și ușor de utilizat.

Este o opțiune excelentă pentru a crea interfețe grafice de utilizator simple și ușor de utilizat în Python și vă permite să adăugați o interfață grafică la scripturile dvs. deja funcționale destul de ușor. PySimpleGUI cuprinde puterea a 4 biblioteci GUI diferite, PySide, Tkinter, wxPython și Remi.

Caracteristici:

• Super documentare
• Simplu de învățat și utilizat
• Set complet de widget-uri gata de utilizare
• Suport pentru Python 3.4+

Cadre de învățare automată Python

Următoarele sunt biblioteci software Python care oferă funcționalități și instrumente predefinite pentru a ajuta dezvoltatorii să construiască și să implementeze modele de învățare automată, care acceptă sarcini comune, cum ar fi preprocesarea datelor, formarea modelelor și evaluarea, precum și instrumente pentru implementarea modelelor în producție.

scikit-learn

scikit-learn este cea mai populară bibliotecă de învățare automată, fiind folosită atât în ​​industria tehnologică, cât și în mediul academic.

Oferă instrumente eficiente pentru sarcinile ML obișnuite și este construit pe deasupra altor biblioteci științifice precum Numpy și SciPy.

Caracteristici:

• Gratuit și open source
• Instrumente eficiente pentru extragerea datelor și analiza datelor
• Oferă o gamă largă de algoritmi pentru clasificare, regresie, grupare și reducerea dimensionalității
• Comunitate activă și dezvoltare, cu API și tutoriale bine documentate

TensorFlow

TensorFlow este o platformă open-source pentru construirea și implementarea modelelor de învățare automată. Dezvoltată de echipa Google Brain în 2015, este o bibliotecă puternică pentru învățarea profundă, cu o gamă largă de instrumente pentru construirea și antrenarea rețelelor neuronale.

TensorFlow poate fi utilizat pentru o varietate de sarcini, cum ar fi procesarea imaginilor și a limbajului, recunoașterea vorbirii și analiza predictivă.

Caracteristici:

• Instrumente pentru a construi rețele neuronale
• Suport pentru implementarea mobilă și web folosind TensorFlow.js și TensorFlow Lite
• Instrumente pentru vizualizare și depanare, cum ar fi TensorBoard
• Flexibilitatea de a rula pe mai multe platforme, inclusiv procesoare, GPU și TPU
• Disponibil în Python, C și C++

PyTorch

Alături de TensorFlow, PyTorch (dezvoltat de grupul de cercetare AI al Facebook) este unul dintre cele mai utilizate instrumente pentru construirea modelelor de deep learning. Poate fi folosit pentru o varietate de sarcini, cum ar fi viziunea computerizată, procesarea limbajului natural și modelele generative.

Caracteristici:

• Documentație extinsă și o comunitate mare de dezvoltatori
• Integrare ușoară cu suport cloud
• Ușor de învățat, cu instrumente ușor de utilizat
• O senzație mai pitonică decât alte cadre
• Gratuit și open-source

Keras

Keras este un cadru de învățare profundă la nivel înalt capabil să ruleze pe TensorFlow, Theano și CNTK. A fost dezvoltat de Francois Chollet în 2015 și este conceput pentru a oferi o interfață simplă și ușor de utilizat pentru construirea și formarea modelelor de învățare profundă.

Keras oferă elementele de bază pentru a construi rapid modele de învățare automată. De aceea, este utilizat pe scară largă în competițiile de știință a datelor, precum Kaggle.

Caracteristici:

• Interfață simplă și ușor de utilizat pentru construirea și formarea modelelor de învățare profundă
• Suport pentru construirea și antrenarea rețelelor neuronale folosind o gamă largă de arhitecturi și optimizatori
• Include un ecosistem puternic de biblioteci și instrumente pentru învățare profundă, cum ar fi Keras Tuner și KerasRL
• Flexibilitatea de a rula pe mai multe backend-uri, cum ar fi TensorFlow, CNTK sau Theano
• Suport pentru calcul distribuit
• Suport încorporat pentru vizualizarea modelului și depanare

Python Scientific Computing Frameworks

Aceste cadre ajută studenții, oamenii de știință și cercetătorii să-și îndeplinească sarcinile fără a se concentra pe detaliile de nivel scăzut ale calculului.

Cadrele de calcul științifice includ adesea funcționalități pentru algebra liniară, optimizare, interpolare, integrare și alte sarcini comune în calculul științific.

NumPy

NumPy este o bibliotecă de calcul științific concepută pentru a gestiona matrice multidimensionale și matrice de date numerice. De asemenea, oferă o gamă largă de funcții matematice pentru a opera pe aceste matrice.

NumPy este blocul de bază pentru multe alte biblioteci și cadre Python utilizate în știința datelor, inclusiv SciPy, Pandas, scikit-learn și Tensorflow.

Caracteristici:

• Se ocupă cu ușurință de matrice multidimensionale
• Suport pentru instrumente matematice, cum ar fi rutine de algebră liniară, transformări Fourier și generarea de numere aleatorii
• Bibliotecă extinsă de funcții matematice
• Mai rapid în comparație cu operațiunile vanilla Python (unele implementări sunt făcute în C)
• Suport pentru o mare varietate de hardware

SciPy

SciPy oferă o colecție de algoritmi și funcții construite pe NumPy. Ajută la îndeplinirea sarcinilor științifice și de inginerie comune, cum ar fi optimizarea, procesarea semnalului, integrarea, algebra liniară și multe altele.

Caracteristici:

• Gratuit și open-source
• Definește algoritmi și funcții pentru sarcini științifice și de inginerie
• Comunitate vibrantă și documentare excelentă
• Accesibil oricărui programator, indiferent de nivelul lor de experiență

panda

Pandas este o bibliotecă open-source puternică și flexibilă, utilizată pentru a efectua analize de date în Python. Oferă structuri de date de înaltă performanță (adică faimosul DataFrame) și instrumente de analiză a datelor care facilitează lucrul cu date structurate.

Caracteristici:

• Structuri de date de înaltă performanță, cum ar fi DataFrame și Series
• Suport pentru citirea și scrierea datelor în și din mai multe formate, inclusiv CSV, Excel și SQL
• Facilitează analiza datelor din lumea reală
• Bazați-vă pe alte pachete de știință a datelor, cum ar fi scikit-learn

Matplotlib

Matplotlib este un instrument utilizat pe scară largă pentru vizualizarea datelor în Python. Oferă un API orientat pe obiecte pentru încorporarea graficelor în aplicații.

Este conceput pentru a fi foarte personalizabil și oferă o gamă largă de opțiuni pentru crearea de diagrame, diagrame și vizualizări. Din aceste motive, Matplotib este adesea folosit în știința datelor, învățarea automată și proiectele de calcul științific.

Caracteristici:

• Suport pentru plotare 2D și 3D
• Poate solicita figuri interactive
• De obicei, încorporat în notebook-uri Jupyter și aplicații GUI
• Documentare extinsă și o comunitate vie

Cadre de testare Python

Aceste cadre sunt toate despre a vă ajuta în procesul obositor de testare a codului.

Dacă utilizați dezvoltarea bazată pe teste (TDD), următoarele cadre sunt obligatorii în fluxul dvs. de lucru.

Pytest

Pytest este un cadru de testare adoptat pe scară largă, care este conceput pentru a fi ușor de utilizat și extins. Vă ajută să scrieți teste elegante atât în ​​baze de cod Python mici, cât și în cele complexe.

Caracteristici:

• Simplu de învățat și utilizat
• Peste 800 de plugin-uri sunt disponibile
• Setează un flux de lucru pentru a crea teste unitare
• Informații detaliate despre erori

Test unitar

Unittest este un cadru de testare Python încorporat care se bazează pe convențiile de testare xUnit. Oferă o modalitate Pythonic și orientată pe obiecte de a crea cazuri automate de testare și seturi de teste.

Caracteristici:

• Interfață simplă și ușor de utilizat pentru scrierea și rularea testelor
• Testare pentru parametrizare, dispozitive și markeri
• Poate funcționa în combinație cu pytest sau nas
• Parte a bibliotecii standard Python

nas2

nose2 este succesorul cadrului de testare a nasului, principala diferență fiind că nose2 acceptă versiunile moderne Python.

nose2 extinde biblioteca unittest încorporată și oferă o modalitate mai puternică și mai flexibilă de a scrie și rula teste. Este un instrument extensibil, astfel încât să puteți utiliza mai multe pluginuri încorporate și terțe în avantajul dvs.

Caracteristici:

• Extensibil cu pluginuri
• Bazat pe testul unitar încorporat
• Suport pentru Python 3

Cadre asincrone

Aceste tipuri de cadre Python oferă un set de instrumente și biblioteci care permit dezvoltatorilor să scrie cod asincron într-un mod mai ușor de gestionat și mai eficient.

asincron

asyncio se află în centrul multor alte cadre asincrone. Permite dezvoltatorilor să scrie cod simultan folosind sintaxa async/wait și este conceput pentru a gestiona mii de conexiuni simultane.

asyncio oferă un singur API pentru mai multe protocoale de transport, cum ar fi TCP, UDP, SSL/TLS și comunicații subprocese.

Caracteristici:

• Încorporat în Python
• Baza pentru mai multe alte cadre Python
• Include API-uri pentru a controla subprocesele și pentru a efectua IO în rețea
• Super documentare
• Face parte din biblioteca standard Python

Aiohttp

Aiohttp este un cadru client/server HTTP asincron construit pe partea superioară a pachetului asyncio. Oferă o interfață simplă și intuitivă pentru gestionarea solicitărilor și răspunsurilor HTTP, precum și suport pentru middleware, sesiuni și alte instrumente de dezvoltare web.

Caracteristici:

• Protocolul HTTP la nivelul clientului și al serverului
• Gestionează un număr mare de conexiuni simultane
• Vă permite să creați aplicații web asincrone

rezumat

Cadrele Python pot ajuta la promovarea organizării codului, la creșterea productivității și la simplificarea și eficientizarea procesului de dezvoltare a software-ului.

În calitate de dezvoltator Python, treaba ta nu este să devii un expert în toate cele 25 de cadre Python pe care le-am prezentat mai sus, ci mai degrabă să le selectezi cu atenție pe cele care te interesează cel mai mult, să construiești cu ele proiecte care te entuziasmează cu adevărat și să le stăpânești pe acelea sau două cadre complet.

Aveți un proiect gata de producție? Asigurați-vă că obțineți cea mai bună găzduire de aplicații posibilă! Soluțiile de găzduire a aplicațiilor Kinsta sunt concepute pentru proiecte de orice dimensiune imaginabilă și implementarea lor prin GitHub durează doar câteva minute.

În plus, veți primi instantanee cizme de viteză care vin cu mașinile Google C2 și Premium Tier Network, ca să nu mai vorbim de stabilitatea și securitatea oferite de integrarea Kinsta Cloudflare.

Cu ce ​​framework-uri Python ai lucrat și care a fost preferatul tău? Împărtășiți-vă gândurile în secțiunea de comentarii de mai jos.