25 Python Frameworks สู่ Master ในปี 2023

Python ได้กลายเป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมที่ได้รับความนิยมมากที่สุดอย่างรวดเร็ว เนื่องจากความเรียบง่าย ความอเนกประสงค์ และทรัพยากรที่มีอยู่มากมายสำหรับผู้ที่เรียนรู้ภาษานี้ มักเป็นภาษาแรกที่โปรแกรมเมอร์มือใหม่เรียนรู้ และยังใช้กันอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมเพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ ตั้งแต่การพัฒนาเว็บไปจนถึงการวิเคราะห์ข้อมูล

ชุมชน Python มีขนาดใหญ่ และจากข้อมูลของ GitHub พบว่า Python เติบโตขึ้นเรื่อย ๆ โดยเพิ่มขึ้น 22.5% ในปี 2022 นอกจากนี้ยังเป็นภาษาโปรแกรมที่ใช้มากที่สุดเป็นอันดับสามในปี 2023 นี่คือเหตุผลหลักที่ทำให้เราสามารถเข้าถึงความหลากหลายของ กรอบงานซึ่งส่วนใหญ่เป็นโอเพ่นซอร์ส

ในบทความนี้ เราจะแยกย่อย Python frameworks ที่เป็นที่นิยมและมีประโยชน์ที่สุดที่คุณควรทำความรู้จักในปี 2023

Python Framework คืออะไร?

Python framework คือชุดของโมดูล Python ที่มีชุดของฟังก์ชันทั่วไปที่สามารถใช้เป็นโครงสร้างสำหรับสร้างแอปพลิเคชันประเภทใดก็ได้

กรอบงานได้รับการออกแบบมาเพื่อลดความซับซ้อนของกระบวนการพัฒนาโดยให้แนวทางทั่วไปเกี่ยวกับวิธีที่เราควรสร้างซอฟต์แวร์และแยกงานที่ซับซ้อนหรือซ้ำซากออกไป สิ่งนี้ทำให้คุณสามารถมุ่งเน้นที่การเขียนตรรกะที่ไม่เหมือนใครและกำหนดเองสำหรับแอปพลิเคชันของคุณ แทนที่จะต้องสร้างวงล้อขึ้นมาใหม่

ตัวอย่างของงานที่ทำซ้ำๆ เช่น การจัดการคำขอ HTTP เนื่องจากเว็บแอปพลิเคชันส่วนใหญ่จำเป็นต้องจัดการกับคำขอประเภทนี้ นักพัฒนาจึงใช้เฟรมเวิร์กที่มีอยู่ซึ่งอำนวยความสะดวกในฟังก์ชันนี้แทนการเขียนทุกอย่างตั้งแต่เริ่มต้นหรือใช้โค้ดเดียวกันซ้ำในโครงการต่างๆ

ตอนนี้เรามีแนวคิดเกี่ยวกับเฟรมเวิร์กแล้ว เรามาสำรวจ Python framework บางประเภทกัน

ประเภทของ Python Frameworks

Python มีเฟรมเวิร์กที่หลากหลายสำหรับการพัฒนาประเภทต่างๆ ลองมาดูบางส่วนของพวกเขา

ฟูลสแตกเฟรมเวิร์ก

เฟรมเวิร์ก Python แบบฟูลสแตกเป็นชุดเครื่องมือที่ให้ทุกสิ่งที่นักพัฒนาต้องการเพื่อสร้างเว็บแอปพลิเคชันที่สมบูรณ์ตั้งแต่ต้นจนจบ

ซึ่งรวมถึงวิธีสร้างส่วนหน้า เช่น ระบบเทมเพลตและวิธีการแสดงข้อมูลแก่ผู้ใช้ และส่วนหลัง รวมถึงฟังก์ชันทั่วไป เช่น การสร้างบันทึกฐานข้อมูล การจัดการคำขอ HTTP และการควบคุมความปลอดภัยของแอปพลิเคชัน

ไมโครเฟรมเวิร์ก

ไมโครเฟรมเวิร์กเป็นเฟรมเวิร์กแบบมินิมัลลิสต์ที่ให้เฉพาะองค์ประกอบที่จำเป็นในการสร้างแอปพลิเคชันบางประเภท

ได้รับการออกแบบให้มีน้ำหนักเบาและขยายได้ง่าย ทำให้เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับโครงการขนาดเล็กหรือสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ต้องการควบคุมโค้ดได้มากขึ้น

กรอบงานแบบอะซิงโครนัส

เฟรมเวิร์กแบบอะซิงโครนัสได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับการทำงานพร้อมกันและการทำงานแบบคู่ขนาน ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่สามารถทำงานหลายอย่างพร้อมกันได้

Python Package Manager (pip)

pip เป็นตัวจัดการแพ็คเกจสำหรับแพ็คเกจ Python หากคุณติดตั้ง Python แล้ว คุณจะสามารถเข้าถึงอินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่งของ pip ซึ่งอนุญาตให้คุณติดตั้งแพ็คเกจ Python

แพ็คเกจคือชุดรหัสที่แยกออกมาและนำมาใช้ซ้ำได้ซึ่งมีฟังก์ชันเฉพาะเพื่อแก้ปัญหางานทั่วไป (การพัฒนาเว็บ การพิสูจน์ตัวตน GUI) เฟรมเวิร์กทั้งหมดที่เราจะได้เห็นต่อไปนั้นเป็นส่วนหนึ่งของไลบรารีมาตรฐานของ Python ซึ่งหมายความว่าพวกมันพร้อมใช้งานในรูปแบบแพ็คเกจ pip

คุณสามารถติดตั้งแพ็คเกจใดก็ได้ที่มีอยู่ใน Python Package Index (PyPI) โดยใช้คำสั่งต่อไปนี้:

 pip install package-name

คุณยังสามารถติดตั้งแพ็คเกจจากไฟล์ข้อความ เช่น ไฟล์ข้อกำหนดสำหรับโครงการ โดยใช้คำสั่งด้านล่าง

 pip install -r requirements.txt

Python Framework กับ Python Library

ไลบรารี Python คือชุดของฟังก์ชันและเมธอดที่สามารถใช้เพื่อดำเนินการเฉพาะ เช่น การแยกวิเคราะห์ข้อมูลหรือสร้างตัวเลขสุ่ม โดยทั่วไปแล้วไลบรารีจะมีขอบเขตที่จำกัดมากกว่า และมีวัตถุประสงค์เพื่อใช้เป็นเครื่องมือภายในแอปพลิเคชันขนาดใหญ่

ในทางกลับกัน Python framework มีชุดเครื่องมือและคุณสมบัติครบถ้วนที่สามารถใช้สร้างแอปพลิเคชันทั้งหมดได้ โดยปกติจะกำหนดเวิร์กโฟลว์ที่นักพัฒนาซอฟต์แวร์ปฏิบัติตามเมื่อสร้างโครงการ

ไม่ได้หมายความว่าคุณไม่สามารถขยายขีดความสามารถของเฟรมเวิร์กด้วยแพ็คเกจอื่นๆ ซึ่งมักเรียกว่าปลั๊กอิน

ทำไมต้องใช้ Python Framework?

มีประโยชน์หลายประการในการใช้ Python framework เมื่อพัฒนาแอปพลิเคชัน ลองทบทวนบางส่วนของพวกเขา:

• กรอบงานทำให้ งานของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ ของคุณ ง่ายขึ้น: ด้วยการจัดเตรียมโครงสร้างสำหรับโค้ดและชุดเครื่องมือและคุณสมบัติที่ปรับปรุงกระบวนการพัฒนา กรอบงานสามารถทำให้นักพัฒนาสร้างแอปพลิเคชันได้ง่ายขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
• กรอบส่งเสริมการจัดระเบียบรหัส: กรอบงานที่ออกแบบมาอย่างดีช่วยให้แน่ใจว่ารหัสได้รับการจัดระเบียบและบำรุงรักษา ทำให้ง่ายต่อการเข้าใจและแก้ไขซอร์สโค้ดในอนาคต
• เฟรมเวิร์กสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้: ด้วยการจัดหาส่วนประกอบและเครื่องมือที่สร้างไว้ล่วงหน้าและปฏิบัติตามมาตรฐานอุตสาหกรรม เฟรมเวิร์กช่วยให้นักพัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่ลักษณะเฉพาะของแอปพลิเคชันของตน แทนที่จะใช้เวลากับงานพื้นฐาน

ตอนนี้คุณมีพื้นฐานทางทฤษฎีเพียงพอแล้ว มาดู 25 สุดยอด Python frameworks ในปี 2023 กัน

Python framework 25 อันดับแรกในปี 2023

ต่อไปนี้คือ 25 เฟรมเวิร์ก Python ที่ได้รับความนิยมสูงสุด โดยแบ่งออกเป็นส่วนต่างๆ ตามฟังก์ชันการทำงาน

Python Microframeworks

ต่อไปนี้เป็นไมโครเฟรมเวิร์กน้ำหนักเบา ซึ่งมีประโยชน์เมื่อคุณต้องการสร้างแอปอย่างง่ายอย่างรวดเร็วหรือใช้หน่วยความจำน้อยในเซิร์ฟเวอร์ของคุณ

กระติกน้ำ

Flask เป็นไมโครเฟรมเวิร์กขนาดเล็กที่ใช้สร้างเว็บแอปพลิเคชันอย่างง่ายได้อย่างรวดเร็ว รวมถึงการสนับสนุนเทมเพลต Jinja (วิธีการใช้โค้ด HTML ซ้ำ) การจัดการคำขอ และการส่งสัญญาณแอปพลิเคชัน

ใช้โค้ดน้อยกว่าหกบรรทัดอย่างแท้จริงเพื่อเริ่มแอป Flask:

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

คุณสมบัติ:

• น้ำหนักเบาและใช้งานง่าย
• มีความยืดหยุ่นสูง
• สร้างขึ้นบนไลบรารีมาตรฐานของ Python
• รองรับการกำหนดเส้นทางและมุมมอง (คอนโทรลเลอร์)
• รองรับการสร้างเทมเพลตด้วย Jinja
• เอกสารและชุมชนที่ยอดเยี่ยม
• รองรับการจัดการคุกกี้และการตรวจสอบผู้ใช้

คุณยังสามารถเข้าถึงแพ็คเกจส่วนขยายบางอย่าง เช่น Flask-RESTful ซึ่งเพิ่มการรองรับสำหรับการสร้าง REST API ที่ทรงพลัง และ Flask-SQLAlchemy ซึ่งเป็นวิธีที่สะดวกในการใช้ SQLAlchemy ในแอปขวดของคุณ

ขวด

ต้องการสร้างเว็บแอปพลิเคชันที่เบาจนน่าขันโดยไม่มีการพึ่งพาอื่นๆ หรือไม่? Bottle เป็นไมโครเฟรมเวิร์ก Python ที่มีน้ำหนักเบาซึ่งออกแบบมาเพื่อสร้างเว็บแอปพลิเคชันขนาดเล็กหรือขนาดกลางได้อย่างง่ายดาย ไม่รวมการอ้างอิงภายนอกใด ๆ นอกเหนือจากไลบรารี่มาตรฐานของ Python

Bottle สร้างขึ้นบนมาตรฐาน WSGI (Web Server Gateway Interface) และเข้ากันได้กับเว็บเซิร์ฟเวอร์และเวอร์ชัน Python ส่วนใหญ่

คุณสมบัติ:

• ง่ายต่อการเรียนรู้และใช้งาน
• ระบบเทมเพลตในตัว
• เหมาะสำหรับสร้างเว็บแอปพลิเคชันและ API ขนาดเล็ก
• การใช้หน่วยความจำต่ำมาก
• รองรับ HTTP, แบบฟอร์ม และการกำหนดเส้นทาง

เชอรี่ปี้

CherryPy เป็นเฟรมเวิร์กการพัฒนาเว็บแอปพลิเคชันที่เรียบง่ายสำหรับ Python เป็นเฟรมเวิร์กเชิงวัตถุ (OOP) ที่ให้คุณสร้างเว็บแอปพลิเคชันในลักษณะเดียวกับที่คุณทำกับ OOP อื่นๆ ใน Python

มีมาตั้งแต่ปี 2545 และถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายในสภาพแวดล้อมการผลิตในเว็บไซต์ต่างๆ ที่หลากหลาย ตั้งแต่เว็บไซต์ที่มีฟังก์ชันเรียบง่ายไปจนถึงเว็บไซต์ที่ต้องการความซับซ้อนสูง ตัวอย่างเช่น บริการซอฟต์แวร์ยักษ์ใหญ่ทั้ง Netflix และ Hulu ใช้ CherryPy เป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้างพื้นฐาน

งานหลักของ CherryPy คือการจัดการคำขอ HTTP และจับคู่กับตรรกะที่เพียงพอซึ่งเขียนโดยนักพัฒนา ซึ่งหมายความว่าโดยค่าเริ่มต้น CherryPy ไม่ให้การเข้าถึงฐานข้อมูลหรือการสร้างเทมเพลต HTML โดยปล่อยให้ตรรกะทั้งหมดของแอปพลิเคชันเป็นของคุณ

คุณสมบัติ:

• กรอบผู้ใหญ่
• จัดการคำขอ HTTP
• ระบบปลั๊กอินที่ยืดหยุ่นและขยายได้
• เฟรมเวิร์กแบ็กเอนด์เท่านั้น
• การพัฒนาเชิงวัตถุ
• API ที่เสถียร

Python Web Frameworks

ต่อไปนี้คือเฟรมเวิร์กของเว็บที่สมบูรณ์ซึ่งมีส่วนประกอบสำหรับงานพัฒนาเว็บทั่วไป เช่น การเข้าถึงฐานข้อมูล การจัดการฟอร์ม และการรักษาความปลอดภัย Python web frameworks แตกต่างจาก microframeworks ให้ทุกสิ่งที่คุณต้องการทันที

คุณควรคำนึงถึงความต้องการของคุณอย่างแท้จริงเมื่อสร้างเว็บแอป บางครั้งแค่ใช้ WordPress ก็เพียงพอแล้ว

จังโก้

Django เป็นหนึ่งในเว็บเฟรมเวิร์กที่ได้รับความนิยมและใช้กันอย่างแพร่หลายในระบบนิเวศของ Python เป็นเฟรมเวิร์กฟูลสแต็กที่แข็งแกร่งซึ่งมีทุกสิ่งที่คุณต้องการในการสร้างเว็บแอปพลิเคชันที่สมบูรณ์

เปิดตัวครั้งแรกในปี 2548 โดยใช้วิธี Pythonic ในการสร้างเว็บไซต์จดหมายข่าว ปัจจุบันเป็นหนึ่งในไลบรารี Python ที่ใช้มากที่สุดสำหรับการพัฒนาเว็บ โดยมีการดาวน์โหลดเกือบ 8 ล้านครั้งต่อเดือน ไซต์ที่ใหญ่ที่สุดบางแห่งสร้างขึ้นด้วย Django เช่น Instagram, Discus, Pinterest, Bitbucket และ Chess.com

Django ทำตามสถาปัตยกรรม Model-view-template (MVT) และรวมคุณสมบัติในตัว เช่น เทมเพลต การจัดการฐานข้อมูล แผงการดูแลระบบ สัญญาณ และมุมมอง (เพื่อจัดการตรรกะของแบ็กเอนด์ของคุณ) หากต้องการเป็นผู้เชี่ยวชาญ Django ขอแนะนำให้คุณมีพื้นฐานที่แข็งแกร่งของการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ Python เช่นเดียวกับการเขียนโปรแกรมเชิงฟังก์ชัน

คุณจะไม่ผิดพลาดโดยเลือก Django สำหรับโครงการเว็บต่อไปของคุณ เป็นเฟรมเวิร์กของเว็บที่ทรงพลังซึ่งมีทุกสิ่งที่คุณต้องการในการสร้างเว็บไซต์ที่รวดเร็วและเชื่อถือได้ และหากคุณต้องการคุณสมบัติเพิ่มเติม เช่น ความสามารถในการสร้าง REST API เพื่อใช้กับฟรอนต์เอนด์เฟรมเวิร์กสมัยใหม่ เช่น React หรือ Angular คุณสามารถใช้ส่วนขยายเช่น Django REST framework

นอกจากนี้ Django ยังเป็นหนึ่งในเฟรมเวิร์กที่ง่ายที่สุดในการตั้งค่าและปรับใช้ผ่าน Kinsta

คุณสมบัติ:

• เฟรมเวิร์กที่ปลอดภัยมาก
• แผงผู้ดูแลระบบในตัว
• ภาษาเทมเพลตที่เป็นกรรมสิทธิ์ซึ่งแสดง HTML แบบไดนามิก
• Object-relational-mapper (ORM) จัดวางฐานข้อมูลด้วยคลาส Python
• การสอบถามฐานข้อมูลด้วย Python API
• เครื่องมือ CLI ที่ยอดเยี่ยม
• ส่วนขยายที่หลากหลาย

FastAPI

FastAPI เป็นเว็บเฟรมเวิร์กสมัยใหม่ที่ทำสิ่งหนึ่งได้อย่างยอดเยี่ยม: สร้าง API

นับตั้งแต่เปิดตัวในปี 2018 ก็ได้รับความนิยมอย่างรวดเร็วเนื่องจากประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมและความเรียบง่าย ตามข้อมูลของ PyPi Stats FastAPI มียอดดาวน์โหลดมากกว่า 9 ล้านครั้งต่อเดือน ซึ่งแซงหน้าแม้แต่ฟูลสแต็กเฟรมเวิร์กอย่าง Django

โปรดทราบว่าจุดประสงค์เดียวของ FastAPI คือการสร้าง API แบ็กเอนด์ ซึ่งหมายความว่าคุณต้องมีเฟรมเวิร์กส่วนหน้า (เช่น Vue.js) เพื่อแสดงไซต์ของคุณต่อผู้ใช้

อย่างที่กล่าวไปแล้วว่าเฟรมเวิร์กนั้นใช้งานได้ง่ายอย่างเหลือเชื่อ และคุณยังสามารถปรับใช้แอปด้วย FastAPI ผ่าน Kinsta และ GitHub repo ของคุณได้ในเวลาไม่กี่นาที

คุณสมบัติ:

• เป็นไปตามมาตรฐานเปิดสำหรับ API เช่น OpenAPI และ JSON schema
• การตรวจสอบข้อมูลและการทำให้เป็นอนุกรม
• จัดทำเอกสาร API ของคุณโดยอัตโนมัติ
• กรอบเว็บสมัยใหม่
• ขึ้นอยู่กับคุณสมบัติของ Python 3.6+ เช่นการประกาศประเภท
• การตรวจสอบประเภทด้วย Pydantic
• รองรับการเขียนโปรแกรมแบบอะซิงโครนัส

พีระมิด

Pyramid เป็นเว็บเฟรมเวิร์กที่ยืดหยุ่นและขยายได้ ซึ่งเหมาะสำหรับทั้งแอปพลิเคชันขนาดเล็กและขนาดใหญ่ เป็นจุดที่น่าสนใจระหว่างไมโครเฟรมเวิร์กอย่าง Flask และฟูลสแต็กเฟรมเวิร์กอย่าง Django

Pyramid มีคุณสมบัติทั่วๆ ไปที่คุณต้องการเมื่อพัฒนาเว็บแอปพลิเคชัน Python แต่จะช่วยให้คุณโฟกัสเฉพาะส่วนประกอบที่จำเป็นสำหรับโปรเจกต์ของคุณได้

คุณสมบัติ:

• น้ำหนักเบาและยืดหยุ่น
• รองรับภาษาแม่แบบ Mako
• การตรวจสอบสิทธิ์และการอนุญาตที่ง่ายดาย
• อ็อบเจ็กต์การร้องขอและการตอบสนองที่สอดคล้องกับ WSGI
• การทดสอบและการดีบักอย่างง่ายด้วยตัวช่วยทดสอบในตัวและดีบักเกอร์แบบโต้ตอบ
• ไลบรารีและปลั๊กอินของบุคคลที่สามพร้อมการผสานรวมที่ง่ายดาย

พายุทอร์นาโด

Tornado เป็นเฟรมเวิร์กเว็บแบบอะซิงโครนัสแบบโอเพ่นซอร์สและไลบรารีเครือข่ายสำหรับสร้างเว็บแอปพลิเคชันโดยใช้ Python เดิมทีได้รับการพัฒนาที่ FriendFeed ซึ่งเป็นผู้รวบรวมโซเชียลมีเดียที่ Facebook ซื้อกิจการในภายหลัง ปัจจุบันมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในแอปพลิเคชันต่างๆ รวมถึงบริการบนเว็บ การวิเคราะห์ตามเวลาจริง และแอปพลิเคชันที่ทำงานพร้อมกันสูงอื่นๆ

Tornado ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการจัดการการเชื่อมต่อพร้อมกันจำนวนมาก ทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการเชื่อมต่อระยะยาวกับผู้ใช้แต่ละคน (เช่น แอปแชท บอท และเว็บสแครปเปอร์)

คุณสมบัติ:

• ปรับขนาดได้ (สามารถรองรับการเชื่อมต่อที่เปิดอยู่นับพัน)
• เทมเพลตทอร์นาโดแบบกำหนดเอง
• การตรวจสอบผู้ใช้ในตัว
• WebSockets และความสามารถในการสำรวจแบบยาว
• ตัวเลือกการรับรองความถูกต้องของบุคคลที่สาม
• รองรับความเป็นสากล

กรอบ GUI

เฟรมเวิร์กส่วนต่อประสานกราฟิกกับผู้ใช้ (GUI) ของ Python ต่อไปนี้มีเครื่องมือและคุณสมบัติที่หลากหลายสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันเดสก์ท็อป รวมถึงการสนับสนุนการเขียนโปรแกรมที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ วิดเจ็ต และกราฟิก

ไพคิว

PyQt เป็นหนึ่งในชุดการรวม Python ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับเฟรมเวิร์กแอปพลิเคชันข้ามแพลตฟอร์ม Qt เฟรมเวิร์กนี้ผสมผสานความเรียบง่ายของ Python ในฐานะภาษาสำหรับใช้งานทั่วไปและเฟรมเวิร์กแอปพลิเคชัน Qt อันทรงพลังที่สร้างใน C++ ได้อย่างสมบูรณ์แบบ

โปรดทราบว่า PyQt มาพร้อมกับตัวเลือกสิทธิ์ใช้งานสองตัวเลือก:

• GPLv3: ใช้งานได้ฟรี แต่ใครก็ตามที่คุณแจกจ่ายให้สามารถแจกจ่ายต่อได้ (อาจฟรี)
• เชิงพาณิชย์: ให้คุณเก็บรหัสของคุณไว้เป็นส่วนตัวเพื่อให้คุณสามารถสร้างรายได้จากงานของคุณ แต่คุณจะต้องจ่ายค่าใบอนุญาตสำหรับนักพัฒนาทุกรายที่ใช้งาน (ปัจจุบันอยู่ที่ 550 ดอลลาร์ต่อนักพัฒนาซอฟต์แวร์)

คุณสมบัติ:

• ได้รับการสนับสนุนจากริมฝั่งแม่น้ำ
• การเขียนโปรแกรมที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์สำหรับการจัดการการโต้ตอบกับผู้ใช้
• การรวมเข้ากับไลบรารีและเฟรมเวิร์กอื่น ๆ
• การสนับสนุนความเป็นสากลและการแปลเป็นภาษาท้องถิ่น
• เข้าถึงฟังก์ชันจำนวนมากจากไลบรารี Qt
• รองรับมัลติมีเดีย WebKit และ WebEngine การรวมฐานข้อมูล
• ความเข้ากันได้ข้ามแพลตฟอร์มกับ Windows, Linux และ macOS

ไทเกอร์

Tkinter เป็นเฟรมเวิร์ก Python GUI ในตัว เป็นส่วนหนึ่งของไลบรารีมาตรฐาน ดังนั้นคุณจึงไม่ต้องติดตั้งการอ้างอิงเพิ่มเติมใดๆ

คล้ายกับ PyQt (ซึ่งใช้ Qt) Tkinter ใช้ชุดเครื่องมืออินเทอร์เฟซผู้ใช้แบบกราฟิกที่เรียกว่า Tk นอกจากนี้ยังมีชุดเครื่องมือสำหรับสร้างวิดเจ็ตต่างๆ เช่น ปุ่ม ป้าย กล่องข้อความ และเมนู

โดยทั่วไปแล้ว Tkinter เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการสร้างโปรแกรม GUI ขนาดเล็กอย่างรวดเร็ว แต่เนื่องจากรูปลักษณ์และการใช้งานที่ล้าสมัย คุณอาจเลือกเฟรมเวิร์กที่แข็งแรงกว่าสำหรับโครงการขนาดใหญ่ได้ดีกว่า

คุณสมบัติ:

• รองรับวิดเจ็ตทั่วไปที่ใช้ในแอพ GUI
• การเขียนโปรแกรมที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์สำหรับการจัดการการโต้ตอบกับผู้ใช้
• รองรับภาพและสีในตัว
• ความเข้ากันได้ข้ามแพลตฟอร์มกับ Windows, Linux และ macOS
• ส่วนหนึ่งของห้องสมุดมาตรฐาน
• น้ำหนักเบา

กีวี่

Kivy เป็นกรอบโอเพ่นซอร์สสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันมือถือและเดสก์ท็อปข้ามแพลตฟอร์มด้วย Python เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันแบบโต้ตอบและดึงดูดสายตา เช่น เกมและแอปพลิเคชันแบบมัลติทัช และจุดขายหลักคือฐานรหัสเดียวสำหรับทุกแพลตฟอร์มหลัก (Windows, Linux, macOS, iOS และ Android)

Kivy แตกต่างจาก PyQt คือฟรีและเป็นโอเพ่นซอร์ส ไม่ใช่ส่วนรวมของไลบรารี UI ภายนอก และได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต MIT ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถจัดส่งและสร้างรายได้จากแอป Kivy ของคุณได้

คุณสมบัติ:

• ชุดเครื่องมือโอเพ่นซอร์สสำหรับการสร้างแอพแบบมัลติทัช
• รองรับแพลตฟอร์มต่างๆ รวมถึงมือถือและเดสก์ท็อป
• รองรับกราฟิก ภาพเคลื่อนไหว และองค์ประกอบ UI ในตัว
• สามารถรวมเข้ากับไลบรารีและเฟรมเวิร์กอื่นๆ ได้

ไพไซด์

Pyside เป็นชุดเครื่องมือโอเพ่นซอร์สสำหรับสร้างแอปพลิเคชันหลายแพลตฟอร์ม มันขึ้นอยู่กับห้องสมุด Qt (คล้ายกับ PyQt) และให้การเข้าถึงฟังก์ชั่นที่หลากหลาย

Pyside ยังรองรับวิธีการป้อนข้อมูลที่หลากหลายและการเขียนโปรแกรมที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ รวมถึงการสนับสนุนในตัวสำหรับกราฟิกและมัลติมีเดีย

เนื่องจากได้รับอนุญาตภายใต้ LGPL คุณจึงสร้างซอฟต์แวร์ที่เป็นกรรมสิทธิ์ได้ง่ายขึ้น สนับสนุนโดยบริษัท Qt และรองรับ Linux, macOS และ Windows

คุณสมบัติ:

• ได้รับอนุญาต LGPL
• ได้รับการสนับสนุนโดย บริษัท Qt
• รองรับการแสดงภาพ วิดีโอ และสื่อประเภทอื่นๆ ในแอปพลิเคชันของคุณ
• สามเวอร์ชันสำหรับใช้กับ Qt4, Qt5 และ Qt6 ตามลำดับ

PySimpleGUI

PySimpleGUI ได้รับความนิยมในชุมชน Python สำหรับ API ที่เรียบง่ายและใช้งานง่าย

เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการสร้างอินเทอร์เฟซผู้ใช้แบบกราฟิกที่เรียบง่ายและใช้งานง่ายใน Python และช่วยให้คุณเพิ่ม GUI ให้กับสคริปต์ที่ใช้งานอยู่แล้วได้อย่างง่ายดาย PySimpleGUI รวมพลังของไลบรารี GUI ที่แตกต่างกัน 4 แบบ ได้แก่ PySide, Tkinter, wxPython และ Remi

คุณสมบัติ:

• เอกสารที่ยอดเยี่ยม
• ง่ายต่อการเรียนรู้และใช้งาน
• วิดเจ็ตพร้อมใช้งานครบชุด
• รองรับ Python 3.4+

Python Machine Learning Frameworks

ต่อไปนี้คือไลบรารีซอฟต์แวร์ Python ที่มีฟังก์ชันและเครื่องมือที่สร้างไว้ล่วงหน้าเพื่อช่วยนักพัฒนาสร้างและปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง สนับสนุนงานทั่วไป เช่น การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การฝึกอบรมโมเดล และการประเมิน ตลอดจนเครื่องมือสำหรับการปรับใช้โมเดลสู่การผลิต

scikit-เรียนรู้

scikit-learn เป็นไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับความนิยมสูงสุด ซึ่งถูกใช้ทั้งในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีและในสถาบันการศึกษา

มีเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับงาน ML ทั่วไป และสร้างขึ้นจากห้องสมุดวิทยาศาสตร์อื่นๆ เช่น Numpy และ SciPy

คุณสมบัติ:

• ฟรีและโอเพ่นซอร์ส
• เครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการทำเหมืองข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล
• ให้อัลกอริธึมที่หลากหลายสำหรับการจำแนกประเภท การถดถอย การจัดกลุ่ม และการลดขนาด
• ชุมชนที่ใช้งานและการพัฒนาพร้อม API และแบบฝึกหัดที่มีการจัดทำเป็นเอกสารอย่างดี

เทนเซอร์โฟลว์

TensorFlow เป็นแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สสำหรับสร้างและปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง พัฒนาโดยทีม Google Brain ในปี 2015 เป็นห้องสมุดที่มีประสิทธิภาพสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก พร้อมด้วยเครื่องมือมากมายสำหรับการสร้างและฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียม

TensorFlow สามารถใช้กับงานที่หลากหลาย เช่น การประมวลผลภาพและภาษา การรู้จำเสียงพูด และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

คุณสมบัติ:

• เครื่องมือในการสร้างโครงข่ายประสาทเทียม
• รองรับการปรับใช้มือถือและเว็บโดยใช้ TensorFlow.js และ TensorFlow Lite
• เครื่องมือสำหรับการแสดงภาพและการดีบัก เช่น TensorBoard
• ความยืดหยุ่นในการทำงานบนหลายแพลตฟอร์ม รวมถึง CPU, GPU และ TPU
• พร้อมใช้งานใน Python, C และ C++

ไพทอร์ช

ร่วมกับ TensorFlow แล้ว PyTorch (พัฒนาโดยกลุ่มวิจัย AI ของ Facebook) เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ใช้มากที่สุดในการสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก สามารถใช้กับงานที่หลากหลาย เช่น คอมพิวเตอร์วิทัศน์ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และแบบจำลองเชิงกำเนิด

คุณสมบัติ:

• เอกสารประกอบมากมายและชุมชนนักพัฒนาขนาดใหญ่
• ผสานรวมกับการสนับสนุนระบบคลาวด์ได้ง่าย
• เรียนรู้ง่ายด้วยเครื่องมือที่ใช้งานง่าย
• ให้ความรู้สึกแบบ Pythonic มากกว่าเฟรมเวิร์กอื่นๆ
• ฟรีและโอเพ่นซอร์ส

เครส

Keras เป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกระดับสูงที่สามารถทำงานบน TensorFlow, Theano และ CNTK ได้ ได้รับการพัฒนาโดย Francois Chollet ในปี 2558 และได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ส่วนต่อประสานที่เรียบง่ายและเป็นมิตรกับผู้ใช้สำหรับการสร้างและฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก

Keras จัดทำแบบเอกสารสำเร็จรูปเพื่อสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงอย่างรวดเร็ว นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงใช้กันอย่างแพร่หลายในการแข่งขันด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเช่น Kaggle's

คุณสมบัติ:

• ส่วนต่อประสานที่เรียบง่ายและเป็นมิตรกับผู้ใช้สำหรับการสร้างและฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก
• รองรับการสร้างและฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมโดยใช้สถาปัตยกรรมและเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่หลากหลาย
• รวมระบบนิเวศอันทรงพลังของไลบรารีและเครื่องมือสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก เช่น Keras Tuner และ KerasRL
• ความยืดหยุ่นในการทำงานบนแบ็กเอนด์หลายตัว เช่น TensorFlow, CNTK หรือ Theano
• รองรับการคำนวณแบบกระจาย
• การสนับสนุนในตัวสำหรับการสร้างภาพโมเดลและการดีบัก

Python Scientific Computing Frameworks

เฟรมเวิร์กเหล่านี้ช่วยให้นักเรียน นักวิทยาศาสตร์ และนักวิจัยทำงานได้โดยไม่ต้องสนใจรายละเอียดระดับล่างของการคำนวณ

เฟรมเวิร์กการคำนวณทางวิทยาศาสตร์มักประกอบด้วยฟังก์ชันสำหรับพีชคณิตเชิงเส้น การเพิ่มประสิทธิภาพ การแก้ไข การรวม และงานทั่วไปอื่นๆ ในการคำนวณทางวิทยาศาสตร์

นัมปี

NumPy เป็นไลบรารีการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ที่ออกแบบมาเพื่อจัดการอาร์เรย์และเมทริกซ์ข้อมูลตัวเลขหลายมิติ นอกจากนี้ยังมีฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่หลากหลายเพื่อดำเนินการกับอาร์เรย์เหล่านี้

NumPy เป็นบล็อกรากฐานสำหรับไลบรารีและเฟรมเวิร์ก Python อื่นๆ อีกมากมายที่ใช้ในวิทยาการข้อมูล รวมถึง SciPy, Pandas, scikit-learn และ Tensorflow

คุณสมบัติ:

• จัดการอาร์เรย์หลายมิติได้อย่างง่ายดาย
• รองรับเครื่องมือทางคณิตศาสตร์ เช่น รูทีนพีชคณิตเชิงเส้น การแปลงฟูเรียร์ และการสร้างตัวเลขสุ่ม
• ไลบรารีฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่กว้างขวาง
• เร็วกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับการดำเนินการของวานิลลา Python (การใช้งานบางอย่างทำใน C)
• รองรับฮาร์ดแวร์ที่หลากหลาย

SciPy

SciPy นำเสนอคอลเลกชันของอัลกอริธึมและฟังก์ชันที่สร้างขึ้นจาก NumPy ช่วยในการทำงานทางวิทยาศาสตร์และวิศวกรรมทั่วไป เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพ การประมวลผลสัญญาณ การรวม พีชคณิตเชิงเส้น และอื่นๆ

คุณสมบัติ:

• ฟรีและโอเพ่นซอร์ส
• กำหนดอัลกอริทึมและฟังก์ชันสำหรับงานทางวิทยาศาสตร์และวิศวกรรม
• ชุมชนที่มีชีวิตชีวาและเอกสารที่ยอดเยี่ยม
• เข้าถึงได้สำหรับโปรแกรมเมอร์ทุกคน โดยไม่คำนึงถึงระดับประสบการณ์ของพวกเขา

หมีแพนด้า

Pandas เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สที่ทรงพลังและยืดหยุ่นซึ่งใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลใน Python มีโครงสร้างข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสูง (เช่น DataFrame ที่มีชื่อเสียง) และเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่ช่วยให้ทำงานกับข้อมูลที่มีโครงสร้างได้ง่าย

คุณสมบัติ:

• โครงสร้างข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสูง เช่น DataFrame และ Series
• รองรับการอ่านและเขียนข้อมูลจากหลายรูปแบบ รวมถึง CSV, Excel และ SQL
• อำนวยความสะดวกในการวิเคราะห์ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง
• อิงจากแพ็คเกจวิทยาศาสตร์ข้อมูลอื่นๆ เช่น scikit-learn

Matplotlib

Matplotlib เป็นเครื่องมือที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการแสดงข้อมูลใน Python มี API เชิงวัตถุสำหรับการฝังแปลงลงในแอปพลิเคชัน

ได้รับการออกแบบมาให้ปรับแต่งได้สูง และมีตัวเลือกมากมายสำหรับการสร้างพล็อต แผนภูมิ และการแสดงภาพ ด้วยเหตุผลเหล่านี้ Matplotib จึงมักถูกใช้ในวิทยาศาสตร์ข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง และโครงการคอมพิวเตอร์ทางวิทยาศาสตร์

คุณสมบัติ:

• รองรับการลงจุด 2D และ 3D
• สามารถแจ้งตัวเลขโต้ตอบได้
• โดยปกติจะฝังอยู่ในโน้ตบุ๊ก Jupyter และแอปพลิเคชัน GUI
• เอกสารประกอบมากมายและชุมชนที่มีชีวิตชีวา

กรอบการทดสอบ Python

เฟรมเวิร์กเหล่านี้ช่วยคุณในกระบวนการทดสอบโค้ดที่น่าเบื่อ

หากคุณกำลังใช้การพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วยการทดสอบ (TDD) เฟรมเวิร์กต่อไปนี้เป็นสิ่งจำเป็นในเวิร์กโฟลว์ของคุณ

ไพเทส

Pytest เป็นกรอบการทดสอบที่ได้รับการยอมรับอย่างแพร่หลายซึ่งได้รับการออกแบบมาให้ใช้งานและขยายได้ง่าย ช่วยให้คุณเขียนการทดสอบที่สวยงามในโค้ดเบส Python ขนาดเล็กและซับซ้อน

คุณสมบัติ:

• ง่ายต่อการเรียนรู้และใช้งาน
• มีปลั๊กอินมากกว่า 800 รายการ
• ตั้งค่าเวิร์กโฟลว์เพื่อสร้างการทดสอบหน่วย
• ข้อมูลข้อผิดพลาดโดยละเอียด

การทดสอบหน่วย

Unittest เป็นเฟรมเวิร์กการทดสอบ Python ในตัวซึ่งยึดตามแบบแผนการทดสอบ xUnit มีวิธี Pythonic และเชิงวัตถุในการสร้างกรณีทดสอบอัตโนมัติและชุดการทดสอบ

คุณสมบัติ:

• อินเทอร์เฟซที่เรียบง่ายและใช้งานง่ายสำหรับการเขียนและการทดสอบ
• การทดสอบการกำหนดพารามิเตอร์ ฟิกซ์เจอร์ และเครื่องหมาย
• สามารถทำงานร่วมกับ pytest หรือจมูก
• ส่วนหนึ่งของไลบรารีมาตรฐาน Python

จมูก2

nose2 เป็นตัวตายตัวแทนของเฟรมเวิร์กการทดสอบของจมูก ความแตกต่างที่สำคัญคือ nose2 รองรับเวอร์ชัน Python ที่ทันสมัย

nose2 ขยายไลบรารี unittest ในตัวและมอบวิธีการที่มีประสิทธิภาพและยืดหยุ่นยิ่งขึ้นในการเขียนและเรียกใช้การทดสอบ เป็นเครื่องมือที่ขยายได้ ดังนั้นคุณจึงสามารถใช้ปลั๊กอินในตัวและปลั๊กอินของบุคคลที่สามได้หลายตัวเพื่อประโยชน์ของคุณ

คุณสมบัติ:

• ขยายได้ด้วยปลั๊กอิน
• ขึ้นอยู่กับ unittest ในตัว
• รองรับ Python 3

กรอบงานแบบอะซิงโครนัส

เฟรมเวิร์ก Python ประเภทนี้จัดเตรียมชุดเครื่องมือและไลบรารีที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเขียนโค้ดแบบอะซิงโครนัสด้วยวิธีที่จัดการได้และมีประสิทธิภาพมากขึ้น

อาซินซิโอ

asyncio เป็นหัวใจของเฟรมเวิร์กอะซิงโครนัสอื่น ๆ อีกมากมาย ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเขียนโค้ดพร้อมกันโดยใช้ไวยากรณ์ async/await และได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับการเชื่อมต่อพร้อมกันหลายพันรายการ

asyncio ให้ API เดียวสำหรับโปรโตคอลการขนส่งหลายตัว เช่น TCP, UDP, SSL/TLS และการสื่อสารของกระบวนการย่อย

คุณสมบัติ:

• สร้างขึ้นใน Python
• เป็นฐานสำหรับ Python frameworks อื่นๆ
• รวม API เพื่อควบคุมกระบวนการย่อยและดำเนินการเครือข่าย IO
• เอกสารที่ยอดเยี่ยม
• ส่วนหนึ่งของไลบรารีมาตรฐาน Python

ไอโอhttp

Aiohttp เป็นเฟรมเวิร์กไคลเอนต์/เซิร์ฟเวอร์ HTTP แบบอะซิงโครนัสที่สร้างขึ้นบนแพ็คเกจ asyncio มีอินเทอร์เฟซที่เรียบง่ายและใช้งานง่ายสำหรับจัดการคำขอและการตอบสนอง HTTP ตลอดจนการสนับสนุนมิดเดิลแวร์ เซสชัน และเครื่องมือพัฒนาเว็บอื่นๆ

คุณสมบัติ:

• โปรโตคอล HTTP ฝั่งไคลเอ็นต์และฝั่งเซิร์ฟเวอร์
• จัดการการเชื่อมต่อพร้อมกันจำนวนมาก
• ช่วยให้คุณสร้างเว็บแอปแบบอะซิงโครนัส

สรุป

เฟรมเวิร์กของ Python สามารถช่วยส่งเสริมการจัดระเบียบโค้ด เพิ่มประสิทธิภาพ และทำให้กระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์ง่ายขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ในฐานะนักพัฒนา Python งานของคุณไม่ใช่การเป็นผู้เชี่ยวชาญในกรอบงาน Python ทั้ง 25 กรอบที่เรานำเสนอข้างต้น แต่ให้เลือกกรอบงานที่คุณสนใจมากที่สุดอย่างรอบคอบ สร้างโครงการด้วยกรอบงานที่คุณตื่นเต้นจริงๆ และเชี่ยวชาญงานเหล่านั้น หรือ สองกรอบอย่างสมบูรณ์

มีโครงการที่พร้อมสำหรับการผลิตหรือไม่? ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้โฮสต์แอปพลิเคชันที่ดีที่สุดที่คุณสามารถทำได้! โซลูชันการโฮสต์แอปพลิเคชันของ Kinsta ได้รับการออกแบบมาสำหรับโครงการทุกขนาดที่เป็นไปได้ และใช้เวลาเพียงไม่กี่นาทีในการปรับใช้ผ่าน GitHub

ยิ่งไปกว่านั้น คุณจะได้รับบูทความเร็วทันทีที่มาพร้อมกับเครื่อง C2 ของ Google และเครือข่ายระดับพรีเมียม ไม่ต้องพูดถึงความเสถียรและความปลอดภัยที่มีให้จากการรวมระบบ Cloudflare ของ Kinsta

Python frameworks ใดที่คุณเคยทำงานด้วย และคุณชอบอะไรมากที่สุด แบ่งปันความคิดของคุณในส่วนความคิดเห็นด้านล่าง