25 фреймворков Python, которые нужно освоить в 2023 году

Python быстро стал одним из самых популярных языков программирования благодаря своей простоте, универсальности и обилию ресурсов, доступных тем, кто изучает этот язык. Часто это первый язык, который изучают начинающие программисты, и он также широко используется в отрасли для различных целей, от веб-разработки до анализа данных.

Сообщество Python огромно, и, согласно GitHub, Python продолжает расти, увеличившись на 22,5% по состоянию на 2022 год. Это также третий по популярности язык программирования в 2023 году. Это основная причина, по которой у нас есть доступ к широкому спектру фреймворки, большинство из которых с открытым исходным кодом.

В этой статье мы рассмотрим самые популярные и полезные фреймворки Python, с которыми вам стоит познакомиться в 2023 году.

Что такое фреймворк Python?

Фреймворк Python — это набор модулей Python, который предоставляет набор общих функций, которые можно использовать в качестве структуры для создания приложений любого типа.

Фреймворки предназначены для упрощения процесса разработки, предоставляя общее руководство о том, как мы должны создавать программное обеспечение, и абстрагируя некоторые из более сложных или повторяющихся задач. Это позволяет вам сосредоточиться на написании уникальной и пользовательской логики для ваших приложений, а не изобретать велосипед.

Примером повторяющейся задачи может быть обработка HTTP-запросов. Поскольку большинству веб-приложений необходимо обрабатывать запросы такого типа, разработчики используют существующие фреймворки, облегчающие эту функцию, вместо того, чтобы писать все с нуля или повторно использовать один и тот же код в разных проектах.

Теперь, когда у нас выкристаллизовалась концепция фреймворков, давайте рассмотрим некоторые типы фреймворков Python.

Типы фреймворков Python

Python имеет множество фреймворков, доступных для разных типов разработки. Давайте взглянем на некоторые из них.

Полнофункциональная структура

Полная среда Python — это набор инструментов, который предоставляет все необходимое разработчику для создания полного веб-приложения от начала до конца.

Это включает в себя способ создания интерфейса — например, систему шаблонов и подход к отображению информации для пользователя — и серверную часть, включая общие функции, такие как создание записей базы данных, обработка HTTP-запросов и контроль безопасности приложения.

Микрофреймворк

Микрофреймворк — это минималистичный фреймворк, который предоставляет только основные компоненты, необходимые для создания какого-либо приложения.

Он разработан, чтобы быть легким и легко расширяемым, что делает его хорошим выбором для небольших проектов или для разработчиков, которым нужен больший контроль над своим кодом.

Асинхронные фреймворки

Асинхронная среда предназначена для поддержки параллелизма и параллелизма, что позволяет разработчикам создавать приложения, которые могут выполнять несколько задач одновременно.

Диспетчер пакетов Python (pip)

pip — это менеджер пакетов для пакетов Python. Если вы уже установили Python, у вас есть доступ к интерфейсу командной строки pip, который позволяет устанавливать пакеты Python.

Пакет — это изолированный и многократно используемый набор кода, предоставляющий определенные функции для решения общей задачи (веб-разработка, аутентификация, графический интерфейс). Все фреймворки, которые мы увидим дальше, являются частью стандартной библиотеки Python, то есть они доступны в виде пакета pip.

Вы можете установить любой пакет, доступный в индексе пакетов Python (PyPI), с помощью следующей команды:

 pip install package-name

Вы также можете установить пакеты из текстового файла — например, файла требований для проекта — с помощью приведенной ниже команды.

 pip install -r requirements.txt

Python Framework против библиотеки Python

Библиотека Python — это набор функций и методов, которые можно использовать для выполнения определенных задач, таких как синтаксический анализ данных или создание случайного числа. Библиотека, как правило, более ограничена по объему и предназначена для использования в качестве инструмента в более крупном приложении.

Платформа Python, с другой стороны, предоставляет полный набор инструментов и функций, которые можно использовать для создания всего приложения. Обычно он определяет рабочий процесс, которому следуют разработчики программного обеспечения при создании проекта.

Это не означает, что вы не можете расширить возможности фреймворка с помощью других пакетов, которые часто называют плагинами.

Зачем использовать Python Framework?

Существует несколько преимуществ использования среды Python при разработке приложений. Давайте рассмотрим некоторые из них:

• Фреймворки облегчают работу вашего разработчика программного обеспечения : предоставляя структуру кода и набор инструментов и функций, упрощающих процесс разработки, фреймворки могут упростить и повысить эффективность создания приложений разработчиками.
• Фреймворки способствуют организации кода: хорошо спроектированный фреймворк помогает гарантировать, что код организован и удобен в сопровождении, что упрощает понимание и изменение исходного кода в будущем.
• Фреймворки могут повысить производительность: предоставляя готовые компоненты и инструменты и придерживаясь отраслевых стандартов, фреймворки позволяют разработчикам сосредоточиться на уникальных аспектах своих приложений, а не тратить время на выполнение основных задач.

Теперь, когда у вас достаточно теоретических знаний, давайте рассмотрим 25 лучших фреймворков Python в 2023 году.

25 лучших фреймворков Python в 2023 году

Вот 25 самых популярных фреймворков Python, разделенных на разделы по функциональности.

Микрофреймворки Python

Ниже приведены легкие микрофреймворки, полезные, когда вы хотите быстро создать простое приложение или иметь небольшое потребление памяти на вашем сервере.

Колба

Flask — это легкий микрофреймворк, используемый для быстрого создания простых веб-приложений. Он включает поддержку шаблонов Jinja (способ повторного использования HTML-кода), обработку запросов и сигнализацию приложений.

На самом деле для запуска приложения Flask требуется менее шести строк кода:

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

Функции:

• Легкий и простой в использовании
• Высокая гибкость
• Построен на основе стандартной библиотеки Python.
• Поддержка маршрутизации и представлений (контроллеров)
• Поддержка шаблонов с Jinja
• Отличная документация и сообщество
• Поддержка обработки файлов cookie и аутентификации пользователей.

У вас также будет доступ к некоторым пакетам расширений, таким как Flask-RESTful, который добавляет поддержку для создания мощных REST API, и Flask-SQLAlchemy, удобный способ использования SQLAlchemy в вашем приложении flask.

Бутылка

Хотите создавать смехотворно легкие веб-приложения без каких-либо других зависимостей? Bottle — это легкий микрофреймворк Python, предназначенный для простого создания веб-приложений малого и среднего размера. Он не включает никаких внешних зависимостей, кроме стандартной библиотеки Python,

Bottle построен на основе стандарта WSGI (Интерфейс шлюза веб-сервера) и совместим с большинством веб-серверов и версий Python.

Функции:

• Простота в освоении и использовании
• Встроенная система шаблонов.
• Подходит для создания небольших веб-приложений и API
• Очень низкое использование памяти
• Поддержка HTTP, форм и маршрутизации

CherryPy

CherryPy — это минималистичная среда разработки веб-приложений для Python. Это объектно-ориентированный фреймворк (ООП), который позволяет вам создавать веб-приложения так же, как и с любым другим ООП в Python.

Он существует с 2002 года и широко применяется в производственных средах для самых разных веб-сайтов, от простых по функциональности до требующих высокой сложности. Например, обе гигантские программные службы Netflix и Hulu используют CherryPy как часть своей инфраструктуры.

Основная задача CherryPy — обрабатывать HTTP-запросы и сопоставлять их с адекватной логикой, написанной разработчиками. Это означает, что по умолчанию CherryPy не предоставляет доступ к базе данных или HTML-шаблоны, предоставляя вам всю логику приложения.

Функции:

• Зрелая структура
• Обрабатывать HTTP-запросы
• Гибкая и расширяемая система плагинов
• Только бэкэнд-фреймворк
• Объектно-ориентированная разработка
• Стабильный API

Веб-фреймворки Python

Ниже приведены полные веб-фреймворки, которые включают компоненты для общих задач веб-разработки, таких как доступ к базе данных, обработка форм и безопасность. В отличие от микрофреймворков, веб-фреймворки Python предоставляют все необходимое «из коробки».

Вы должны действительно учитывать свои потребности при создании веб-приложения. Иногда более чем достаточно просто использовать WordPress.

Джанго

Django — один из самых популярных и широко используемых веб-фреймворков в экосистеме Python. Это надежная платформа с полным стеком, которая включает в себя все необходимое для создания полноценного веб-приложения.

Впервые он был представлен в 2005 году как Pythonic-способ создания новостного сайта. В настоящее время это одна из наиболее часто используемых библиотек Python для веб-разработки, которую загружают почти 8 миллионов раз в месяц. Некоторые из крупнейших когда-либо созданных сайтов изначально были созданы с помощью Django, например, Instagram, Discus, Pinterest, Bitbucket и Chess.com.

Django следует архитектуре Model-view-template (MVT) и включает в себя встроенные функции, такие как создание шаблонов, управление базой данных, панель администратора, сигналы и представления (для управления логикой вашего бэкэнда). Чтобы освоить Django, желательно, чтобы у вас были прочные основы объектно-ориентированного программирования Python, а также функционального программирования.

Вы не ошибетесь, выбрав Django для своего следующего веб-проекта. Это мощная веб-инфраструктура, которая предоставляет все необходимое для создания быстрых и надежных веб-сайтов. И если вам нужны какие-либо дополнительные функции — например, возможность создать REST API для использования с современными интерфейсными фреймворками, такими как React или Angular, — вы можете использовать расширения, такие как Django REST framework.

Кроме того, Django — одна из самых простых сред для настройки и развертывания через Kinsta.

Функции:

• Очень безопасный фреймворк
• Встроенная панель администратора
• Собственный язык шаблонов, который динамически отображает HTML
• Объектно-реляционное сопоставление (ORM), компоновка базы данных с помощью классов Python.
• Запросы к базе данных с помощью Python API
• Отличные инструменты командной строки
• Широкий выбор расширений

FastAPI

FastAPI — это современная веб-инфраструктура, которая великолепно справляется с одной задачей: созданием API.

С момента своего выпуска в 2018 году он быстро завоевал популярность благодаря отличной производительности и простоте. На самом деле, согласно статистике PyPi, FastAPI загружается более 9 миллионов раз в месяц, что превосходит даже фреймворки с полным стеком, такие как Django.

Имейте в виду, что единственной целью FastAPI является создание серверных API. Это означает, что у вас должен быть интерфейсный фреймворк (например, Vue.js), чтобы отображать ваш сайт для ваших пользователей.

Тем не менее, с фреймворком невероятно легко работать, и вы даже можете развернуть приложение с FastAPI через Kinsta и свой репозиторий GitHub за считанные минуты.

Функции:

• Соответствует открытым стандартам для API, таким как схема OpenAPI и JSON.
• Проверка данных и сериализация
• Автоматическое документирование вашего API
• Современный веб-фреймворк
• На основе функций Python 3.6+, таких как объявления типов.
• Проверка типов благодаря Pydantic
• Поддержка асинхронного программирования

Пирамида

Pyramid — это гибкая и расширяемая веб-инфраструктура, которая хорошо подходит как для небольших, так и для крупных приложений. Это золотая середина между микрофреймворком, таким как Flask, и полнофункциональным фреймворком, таким как Django.

Pyramid включает в себя наиболее распространенные функции, которые вам понадобятся при разработке веб-приложения Python, но позволяет вам сосредоточиться только на тех компонентах, которые вам нужны для вашего проекта.

Функции:

• Легкий и гибкий
• Поддержка языка шаблонов Mako
• Простая реализация аутентификации и авторизации
• WSGI-совместимые объекты запросов и ответов
• Простое тестирование и отладка с помощью встроенных помощников по тестированию и интерактивного отладчика.
• Сторонние библиотеки и плагины с простой интеграцией

Торнадо

Tornado — это асинхронная веб-инфраструктура с открытым исходным кодом и сетевая библиотека для создания веб-приложений с использованием Python. Первоначально он был разработан в FriendFeed, агрегаторе социальных сетей, который позже был приобретен Facebook. В настоящее время он широко используется в различных приложениях, включая веб-службы, аналитику в реальном времени и другие приложения с высокой степенью параллелизма.

Tornado оптимизирован для обработки большого количества одновременных подключений, что делает его подходящим для приложений, требующих длительного подключения к каждому пользователю (например, чат-приложений, ботов и веб-скраперов).

Функции:

• Масштабируемость (может обрабатывать тысячи открытых подключений)
• Пользовательские шаблоны торнадо
• Встроенная аутентификация пользователя
• WebSockets и возможности длинных опросов
• Сторонние варианты аутентификации
• Поддержка интернационализации

Фреймворки графического интерфейса

Следующие платформы графического пользовательского интерфейса (GUI) Python предоставляют широкий спектр инструментов и функций для создания настольных приложений, включая поддержку программирования, управляемого событиями, виджетов и графики.

PyQt

PyQt — один из самых популярных наборов привязок Python для кроссплатформенной среды приложений Qt. Этот фреймворк идеально сочетает в себе простоту Python как языка общего назначения и мощную фреймворк приложений Qt, созданный на C++.

Имейте в виду, что PyQt поставляется с двумя вариантами лицензирования:

• GPLv3: бесплатная для использования, но любой, кому вы распространяете ее, может распространять ее (вероятно, бесплатно)
• Коммерческий: позволяет сохранить ваш код в тайне, чтобы вы могли монетизировать свою работу, но вам придется платить за лицензию для каждого разработчика, который ее использует (в настоящее время 550 долларов США за разработчика).

Функции:

• При поддержке Ривербанка
• Программирование, управляемое событиями, для обработки взаимодействия с пользователем
• Интеграция с другими библиотеками и фреймворками
• Поддержка интернационализации и локализации
• Доступ к большому количеству функций из библиотеки Qt
• Поддержка мультимедиа, WebKit и WebEngine, интеграция с базами данных
• Кроссплатформенная совместимость с Windows, Linux и macOS.

Ткинтер

Tkinter — это встроенная среда Python с графическим интерфейсом. Это часть стандартной библиотеки, поэтому вам не нужно устанавливать какие-либо дополнительные зависимости.

Подобно PyQt (который использует Qt), Tkinter использует набор инструментов графического пользовательского интерфейса под названием Tk. Он также предоставляет набор инструментов для создания различных виджетов, таких как кнопки, метки, текстовые поля и меню.

В целом, Tkinter — отличный способ быстро создавать небольшие программы с графическим интерфейсом, но из-за его устаревшего внешнего вида вам может быть лучше выбрать более мощную среду для более крупных проектов.

Функции:

• Поддержка общих виджетов, используемых в приложениях с графическим интерфейсом.
• Программирование, управляемое событиями, для обработки взаимодействия с пользователем
• Встроенная поддержка изображений и цветов
• Кроссплатформенная совместимость с Windows, Linux и macOS.
• Часть стандартной библиотеки
• Легкий

Киви

Kivy — это платформа с открытым исходным кодом для создания кроссплатформенных мобильных и настольных приложений с помощью Python. Он хорошо подходит для создания интерактивных и визуально привлекательных приложений, таких как игры и мультитач-приложения, и его основным преимуществом является единая кодовая база для всех основных платформ (Windows, Linux, macOS, iOS и Android).

В отличие от PyQt, Kivy является бесплатным и открытым исходным кодом, не является оболочкой для внешней библиотеки пользовательского интерфейса и распространяется под лицензией MIT, что означает, что вы можете отправлять и монетизировать свои приложения Kivy.

Функции:

• Набор инструментов с открытым исходным кодом для создания мультисенсорных приложений.
• Поддержка различных платформ, включая мобильные и десктопные
• Встроенная поддержка графики, анимации и элементов пользовательского интерфейса.
• Может быть интегрирован с другими библиотеками и фреймворками.

PySide

Pyside — это набор инструментов с открытым исходным кодом для создания мультиплатформенных приложений. Он основан на библиотеке Qt (похожей на PyQt) и предоставляет доступ к широкому спектру функций.

Pyside также поддерживает несколько методов ввода и программирование, управляемое событиями, а также включает встроенную поддержку графики и мультимедиа.

Поскольку он распространяется под лицензией LGPL, вам легче создавать проприетарное программное обеспечение. Он поддерживается компанией Qt и поддерживает Linux, macOS и Windows.

Функции:

• лицензия LGPL
• При поддержке компании Qt
• Поддержка отображения изображений, видео и других типов мультимедиа в вашем приложении.
• Три версии для использования с Qt4, Qt5 и Qt6 соответственно.

PySimpleGUI

PySimpleGUI набирает популярность в сообществе Python благодаря своему простому и удобному API.

Это отличный вариант для создания простых и удобных в использовании графических пользовательских интерфейсов на Python, который позволяет довольно легко добавлять графический интерфейс к уже работающим сценариям. PySimpleGUI сочетает в себе мощь 4 различных библиотек графического интерфейса: PySide, Tkinter, wxPython и Remi.

Функции:

• Отличная документация
• Простота в освоении и использовании
• Полный набор готовых виджетов
• Поддержка Python 3.4+

Фреймворки машинного обучения Python

Ниже приведены программные библиотеки Python, которые предоставляют готовые функции и инструменты, помогающие разработчикам создавать и развертывать модели машинного обучения, поддерживающие общие задачи, такие как предварительная обработка данных, обучение и оценка моделей, а также инструменты для развертывания моделей в рабочей среде.

научное обучение

scikit-learn — самая популярная библиотека для машинного обучения, используемая как в технологической отрасли, так и в научных кругах.

Он предоставляет эффективные инструменты для общих задач машинного обучения и построен на основе других научных библиотек, таких как Numpy и SciPy.

Функции:

• Бесплатный и с открытым исходным кодом
• Эффективные инструменты для интеллектуального анализа данных и анализа данных
• Предоставляет широкий спектр алгоритмов для классификации, регрессии, кластеризации и уменьшения размерности.
• Активное сообщество и разработка, с хорошо документированным API и учебными пособиями

ТензорФлоу

TensorFlow — это платформа с открытым исходным кодом для создания и развертывания моделей машинного обучения. Разработанная командой Google Brain в 2015 году, это мощная библиотека для глубокого обучения с широким набором инструментов для создания и обучения нейронных сетей.

TensorFlow можно использовать для различных задач, таких как обработка изображений и языка, распознавание речи и прогнозная аналитика.

Функции:

• Инструменты для построения нейронных сетей
• Поддержка мобильного и веб-развертывания с использованием TensorFlow.js и TensorFlow Lite.
• Инструменты для визуализации и отладки, такие как TensorBoard
• Гибкость для работы на нескольких платформах, включая процессоры, графические процессоры и TPU.
• Доступно на Python, C и C++

ПиТорч

Наряду с TensorFlow, PyTorch (разработанный исследовательской группой Facebook по искусственному интеллекту) является одним из наиболее часто используемых инструментов для создания моделей глубокого обучения. Его можно использовать для различных задач, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка и генеративные модели.

Функции:

• Обширная документация и большое сообщество разработчиков
• Простая интеграция с облачной поддержкой
• Легко учиться, с удобными инструментами
• Более Pythonic ощущение, чем другие фреймворки
• Бесплатно и с открытым исходным кодом

Керас

Keras — это высокоуровневая среда глубокого обучения, способная работать поверх TensorFlow, Theano и CNTK. Он был разработан Франсуа Шолле в 2015 году и предназначен для обеспечения простого и удобного интерфейса для создания и обучения моделей глубокого обучения.

Keras предоставляет строительные блоки для быстрого создания моделей машинного обучения. Вот почему он широко используется в соревнованиях по науке о данных, таких как Kaggle.

Функции:

• Простой и удобный интерфейс для создания и обучения моделей глубокого обучения.
• Поддержка построения и обучения нейронных сетей с использованием широкого спектра архитектур и оптимизаторов.
• Включает мощную экосистему библиотек и инструментов для глубокого обучения, таких как Keras Tuner и KerasRL.
• Гибкость для работы на нескольких бэкэндах, таких как TensorFlow, CNTK или Theano.
• Поддержка распределенных вычислений
• Встроенная поддержка визуализации и отладки моделей.

Фреймворки научных вычислений Python

Эти фреймворки помогают студентам, ученым и исследователям выполнять свои задачи, не сосредотачиваясь на низкоуровневых деталях вычислений.

Среды научных вычислений часто включают функции линейной алгебры, оптимизации, интерполяции, интеграции и других общих задач научных вычислений.

NumPy

NumPy — это библиотека научных вычислений, предназначенная для обработки многомерных массивов и матриц числовых данных. Он также предоставляет широкий спектр математических функций для работы с этими массивами.

NumPy является базовым блоком для многих других библиотек и фреймворков Python, используемых в науке о данных, включая SciPy, Pandas, scikit-learn и Tensorflow.

Функции:

• Легко обрабатывает многомерные массивы
• Поддержка математических инструментов, таких как процедуры линейной алгебры, преобразования Фурье и генерация случайных чисел.
• Обширная библиотека математических функций
• Быстрее по сравнению с ванильными операциями Python (некоторые реализации сделаны на C)
• Поддержка большого разнообразия оборудования

SciPy

SciPy предоставляет набор алгоритмов и функций, построенных поверх NumPy. Он помогает выполнять общие научные и инженерные задачи, такие как оптимизация, обработка сигналов, интеграция, линейная алгебра и многое другое.

Функции:

• Бесплатно и с открытым исходным кодом
• Определяет алгоритмы и функции для научных и инженерных задач
• Яркое сообщество и отличная документация
• Доступно каждому программисту, независимо от уровня его опыта

Панды

Pandas — это мощная и гибкая библиотека с открытым исходным кодом, используемая для анализа данных в Python. Он предоставляет высокопроизводительные структуры данных (например, знаменитый DataFrame) и инструменты анализа данных, упрощающие работу со структурированными данными.

Функции:

• Высокопроизводительные структуры данных, такие как DataFrame и Series
• Поддержка чтения и записи данных в нескольких форматах, включая CSV, Excel и SQL.
• Облегчает анализ реальных данных
• Используйте другие пакеты для обработки и анализа данных, такие как scikit-learn.

Матплотлиб

Matplotlib — широко используемый инструмент для визуализации данных в Python. Он предоставляет объектно-ориентированный API для встраивания графиков в приложения.

Он разработан с широкими возможностями настройки и предоставляет широкий спектр возможностей для создания графиков, диаграмм и визуализаций. По этим причинам Matplotib часто используется в проектах по науке о данных, машинном обучении и научных вычислениях.

Функции:

• Поддержка 2D и 3D печати
• Может подсказать интерактивные фигуры
• Обычно встраивается в ноутбуки Jupyter и приложения с графическим интерфейсом.
• Обширная документация и яркое сообщество

Платформы тестирования Python

Эти фреймворки призваны помочь вам в утомительном процессе тестирования вашего кода.

Если вы используете разработку через тестирование (TDD), в вашем рабочем процессе обязательно должны быть следующие фреймворки.

Питест

Pytest — это широко распространенная среда тестирования, которая проста в использовании и расширении. Это поможет вам писать элегантные тесты как для небольших, так и для сложных кодовых баз Python.

Функции:

• Простота в освоении и использовании
• Доступно более 800 плагинов
• Задает рабочий процесс для создания модульных тестов.
• Подробная информация об ошибке

Модульный тест

Unittest — это встроенная среда тестирования Python, основанная на соглашениях о тестировании xUnit. Он предоставляет Pythonic и объектно-ориентированный способ создания автоматизированных тестовых случаев и наборов тестов.

Функции:

• Простой и удобный интерфейс для написания и запуска тестов
• Тестирование параметризации, приборов и маркеров
• Может работать в сочетании с pytest или носом
• Часть стандартной библиотеки Python.

нос2

Нос 2 является преемником фреймворка для тестирования носа, основное отличие которого состоит в том, что нос 2 поддерживает современные версии Python.

Nose2 расширяет встроенную библиотеку юнит-тестов и предоставляет более мощный и гибкий способ написания и запуска тестов. Это расширяемый инструмент, поэтому вы можете использовать несколько встроенных и сторонних плагинов в своих интересах.

Функции:

• Расширяемый с помощью плагинов
• На основе встроенного юниттеста
• Поддержка Python 3

Асинхронные фреймворки

Эти типы платформ Python предоставляют набор инструментов и библиотек, которые позволяют разработчикам писать асинхронный код более управляемым и эффективным способом.

асинцио

asyncio лежит в основе многих других асинхронных фреймворков. Он позволяет разработчикам писать параллельный код с использованием синтаксиса async/await и предназначен для обработки тысяч одновременных подключений.

asyncio предоставляет единый API для нескольких транспортных протоколов, таких как TCP, UDP, SSL/TLS и взаимодействие подпроцессов.

Функции:

• Встроенный в Python
• База для нескольких других фреймворков Python
• Включает API для управления подпроцессами и выполнения сетевых операций ввода-вывода.
• Отличная документация
• Часть стандартной библиотеки Python

Айоhttp

Aiohttp — это асинхронный клиент-серверный фреймворк HTTP, построенный на основе пакета asyncio. Он предоставляет простой и интуитивно понятный интерфейс для обработки HTTP-запросов и ответов, а также поддержку промежуточного программного обеспечения, сеансов и других инструментов веб-разработки.

Функции:

• HTTP-протокол на стороне клиента и на стороне сервера
• Обрабатывает большое количество одновременных подключений
• Позволяет создавать асинхронные веб-приложения

Краткое содержание

Фреймворки Python могут помочь улучшить организацию кода, повысить производительность и сделать процесс разработки программного обеспечения проще и эффективнее.

Ваша работа как разработчика Python заключается не в том, чтобы стать экспертом во всех 25 фреймворках Python, которые мы представили выше, а в том, чтобы тщательно выбирать те, которые вас интересуют больше всего, создавать с их помощью проекты, которые вас действительно интересуют, и осваивать те или иные. два фреймворка полностью.

У вас есть готовый к производству проект? Не забудьте получить лучший хостинг приложений, какой только можете! Решения Kinsta для размещения приложений предназначены для проектов любого мыслимого размера, и их развертывание через GitHub занимает всего несколько минут.

Более того, вы получите мгновенную загрузку скорости, которая поставляется с машинами Google C2 и сетью уровня Premium, не говоря уже о стабильности и безопасности, предлагаемых интеграцией Kinsta Cloudflare.

С какими фреймворками Python вы работали и какие вам больше всего понравились? Поделитесь своими мыслями в разделе комментариев ниже.