2023 年要掌握的 25 個 Python 框架

Python 已迅速成為最流行的編程語言之一，因為它的簡單性、多功能性以及可供學習該語言的人使用的豐富資源。 它通常是初學者學習的第一門語言，並且在行業中也廣泛用於從 Web 開發到數據分析的各種目的。

Python 社區非常龐大，根據 GitHub 的數據，Python 一直在增長，截至 2022 年增長了 22.5%。它也是 2023 年第三大使用編程語言。這是我們可以訪問各種各樣的語言的主要原因框架，其中大部分是開源的。

在本文中，我們將剖析 2023 年你應該了解的最流行和最有用的 Python 框架。

什麼是 Python 框架？

Python 框架是 Python 模塊的集合，它提供了一組通用功能，可用作構建任何類型應用程序的結構。

框架旨在通過提供關於我們應該如何構建軟件的一般指南並抽像出一些更複雜或重複的任務來簡化開發過程。 這使您可以專注於為您的應用程序編寫獨特的自定義邏輯，而不必重新發明輪子。

重複性任務的一個示例是處理 HTTP 請求。 由於大多數 Web 應用程序需要處理此類請求，因此開發人員使用現有的框架來促進此功能，而不是從頭開始編寫所有內容或在不同項目中重複使用相同的代碼。

現在我們已經明確了框架的概念，讓我們來探索一些類型的 Python 框架。

Python 框架的類型

Python 有多種框架可供不同類型的開發使用。 讓我們來看看其中的幾個。

全棧框架

全棧 Python 框架是一組工具，可提供開發人員從頭到尾構建完整 Web 應用程序所需的一切。

這包括創建前端的方法——例如，模板系統和向用戶顯示信息的方法——以及後端，包括創建數據庫記錄、處理 HTTP 請求和控制應用程序安全性等常用功能。

微框架

微框架是一個極簡框架，它只提供構建某種應用程序所需的基本組件。

它被設計為輕量級且易於擴展，使其成為小型項目或希望對其代碼有更多控制權的開發人員的理想選擇。

異步框架

異步框架旨在處理並發性和並行性，允許開發人員構建可以同時執行多個任務的應用程序。

Python 包管理器 (pip)

pip 是 Python 包的包管理器。 如果您已經安裝了 Python，則可以訪問 pip 的命令行界面，它允許您安裝 Python 包。

包是一個獨立且可重用的代碼集合，它提供特定功能來解決常見任務（Web 開發、身份驗證、GUI）。 我們接下來要看到的所有框架都是 Python 標準庫的一部分，這意味著它們可以作為 pip 包使用。

您可以使用以下命令安裝 Python 包索引 (PyPI) 上可用的任何包：

 pip install package-name

您還可以使用以下命令從文本文件（例如，項目的需求文件）安裝包。

 pip install -r requirements.txt

Python 框架與 Python 庫

Python 庫是可用於執行特定任務（例如解析數據或生成隨機數）的函數和方法的集合。 庫通常在範圍上更受限制，旨在用作更大應用程序中的工具。

另一方面，Python 框架提供了一套完整的工具和功能，可用於構建整個應用程序。 它通常定義軟件開發人員在創建項目時遵循的工作流程。

這並不意味著您不能使用其他包（通常稱為插件）來擴展框架的功能。

為什麼使用 Python 框架？

在開發應用程序時使用 Python 框架有幾個好處。 讓我們回顧一下其中的一些：

• 框架使軟件開發人員的工作更輕鬆：通過提供代碼結構以及一組簡化開發過程的工具和功能，框架可以使開發人員更輕鬆、更高效地構建應用程序。
• 框架促進代碼組織：設計良好的框架有助於確保代碼的組織性和可維護性，使日後更容易理解和修改源代碼。
• 框架可以提高生產力：通過提供預構建的組件和工具並遵守行業標準，框架允許開發人員專注於其應用程序的獨特方面，而不是將時間花在基本任務上。

現在您已經有了足夠的理論背景，讓我們回顧一下 2023 年排名前 25 位的 Python 框架。

2023 年排名前 25 的 Python 框架

這裡有 25 個最流行的 Python 框架，按功能分為幾個部分。

Python 微框架

以下是輕量級的微框架，當你想快速創建一個簡單的應用程序或在你的服務器中消耗很少的內存時很有用。

燒瓶

Flask 是一個輕量級的微型框架，用於快速構建簡單的 Web 應用程序。 它包括對 Jinja 模板（一種重用 HTML 代碼的方法）、請求處理和應用程序信號的支持。

啟動一個 Flask 應用程序真的只需要不到六行代碼：

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

特徵：

• 重量輕且易於使用
• 高靈活性
• 建立在 Python 標準庫之上
• 支持路由和視圖（控制器）
• 支持使用 Jinja 進行模板化
• 很棒的文檔和社區
• 支持處理 cookie 和用戶身份驗證

您還可以訪問一些擴展包，例如 Flask-RESTful，它增加了對構建強大的 REST API 的支持，以及 Flask-SQLAlchemy，這是一種在 Flask 應用程序中使用 SQLAlchemy 的便捷方式。

瓶子

想要創建沒有其他依賴項的非常輕的 Web 應用程序嗎？ Bottle 是一個輕量級的 Python 微框架，旨在輕鬆構建中小型 Web 應用程序。 除了 Python 標準庫之外，它不包含任何外部依賴項，

Bottle 建立在 WSGI（Web 服務器網關接口）標準之上，並與大多數 Web 服務器和 Python 版本兼容。

特徵：

• 易於學習和使用
• 內置模板系統
• 適用於構建小型 Web 應用程序和 API
• 非常低的內存使用率
• HTTP、表單和路由支持

櫻桃派

CherryPy 是 Python 的簡約 Web 應用程序開發框架。 它是一個面向對象的框架 (OOP)，允許您像使用 Python 中的任何其他 OOP 一樣構建 Web 應用程序。

它自 2002 年問世以來，已在各種網站的生產環境中廣泛採用，從功能簡單的網站到要求高度複雜的網站。 例如，大型軟件服務 Netflix 和 Hulu 都使用 CherryPy 作為其基礎設施的一部分。

CherryPy 的主要任務是處理 HTTP 請求並將它們與開發人員編寫的適當邏輯相匹配。 這意味著默認情況下，CherryPy 不提供數據庫訪問或 HTML 模板，將應用程序的所有邏輯留給您。

特徵：

• 成熟的框架
• 處理 HTTP 請求
• 靈活可擴展的插件系統
• 僅後端框架
• 面向對像開發
• 穩定的API

Python 網絡框架

以下是完整的 Web 框架，其中包括用於常見 Web 開發任務（例如數據庫訪問、表單處理和安全性）的組件。 與微框架不同，Python Web 框架提供了開箱即用的一切所需。

在構建 Web 應用程序時，您應該真正考慮您的需求。 有時僅僅使用 WordPress 就足夠了。

姜戈

Django 是 Python 生態系統中最受歡迎和使用最廣泛的 Web 框架之一。 它是一個堅如磐石的全堆棧框架，包含構建完整 Web 應用程序所需的一切。

它於 2005 年作為構建時事通訊網站的 Pythonic 方式首次推出。 如今，它是用於 Web 開發的最常用的 Python 庫之一，每月有近 800 萬次下載。 一些最大的網站最初是用 Django 創建的，例如 Instagram、Discus、Pinterest、Bitbucket 和 Chess.com。

Django 遵循模型-視圖-模板 (MVT) 架構並包含內置功能，例如模板、數據庫管理、管理面板、信號和視圖（用於管理後端邏輯）。 要掌握 Django，建議您具有 Python 面向對象編程和函數式編程的強大基礎。

為您的下一個 Web 項目選擇 Django 不會出錯。 它是一個功能強大的 Web 框架，可提供構建快速可靠的網站所需的一切。 如果您需要任何其他功能——例如，創建 REST API 以與 React 或 Angular 等現代前端框架一起使用的能力——您可以使用 Django REST 框架等擴展。

另外，Django 是通過 Kinsta 設置和部署的最簡單的框架之一。

特徵：

• 非常安全的框架
• 內置管理面板
• 動態顯示 HTML 的專有模板語言
• 對象關係映射器 (ORM)，使用 Python 類佈置數據庫
• 使用 Python API 查詢數據庫
• 出色的 CLI 工具
• 廣泛的擴展

快速API

FastAPI 是一個現代 Web 框架，它可以出色地完成一件事：構建 API。

自 2018 年發布以來，由於其出色的性能和簡單性，它迅速受到歡迎。 事實上，根據 PyPi Stats，FastAPI 的月下載量超過 900 萬次，甚至超過了像 Django 這樣的全棧框架。

請記住，FastAPI 的唯一目的是構建後端 API。 這意味著您必須有一個前端框架（如 Vue.js）才能向用戶顯示您的網站。

也就是說，該框架非常易於使用，您甚至可以在幾分鐘內通過 Kinsta 和您的 GitHub 存儲庫部署帶有 FastAPI 的應用程序。

特徵：

• 遵循 API 的開放標準，例如 OpenAPI 和 JSON 模式。
• 數據驗證和序列化
• API 的自動文檔
• 現代網絡框架
• 基於類型聲明等 Python 3.6+ 功能
• 借助 Pydantic 進行類型驗證
• 異步編程支持

金字塔

Pyramid 是一個靈活且可擴展的 Web 框架，非常適合小型和大型應用程序。 它是 Flask 這樣的微框架和 Django 這樣的全棧框架之間的最佳結合點。

Pyramid 包含開發 Python Web 應用程序時所需的最常見功能，但它讓您只關注項目所需的組件。

特徵：

• 輕巧靈活
• 支持 Mako 模板語言
• 輕鬆實現身份驗證和授權
• 符合 WSGI 的請求和響應對象
• 使用內置測試助手和交互式調試器進行簡單測試和調試
• 易於集成的第三方庫和插件

龍捲風

Tornado 是一個開源異步 Web 框架和網絡庫，用於使用 Python 構建 Web 應用程序。 它最初是在 FriendFeed 開發的，FriendFeed 是一家社交媒體聚合商，後來被 Facebook 收購。 它現在廣泛用於各種應用程序，包括 Web 服務、實時分析和其他高並發應用程序。

Tornado 針對處理大量並發連接進行了優化，使其適用於需要與每個用戶建立長期連接的應用程序（例如，聊天應用程序、機器人和網絡抓取工具）。

特徵：

• 可擴展（可以處理數千個打開的連接）
• 自定義龍捲風模板
• 內置用戶身份驗證
• WebSockets 和長輪詢功能
• 第三方身份驗證選項
• 國際化支持

圖形用戶界面框架

以下 Python 圖形用戶界面 (GUI) 框架為創建桌面應用程序提供了廣泛的工具和功能，包括對事件驅動編程、小部件和圖形的支持。

PyQt

PyQt 是最流行的 Qt 跨平台應用程序框架 Python 綁定集之一。 該框架完美結合了 Python 作為通用語言的簡單性和以 C++ 構建的強大的 Qt 應用程序框架。

請記住，PyQt 帶有兩個許可選項：

• GPLv3：免費使用，但您分發給它的任何人都可以重新分發它（可能是免費的）
• 商業：讓你的代碼保密，這樣你就可以從你的工作中獲利，但你必須為使用它的每個開發人員支付許可證費用（目前每個開發人員 550 美元）

特徵：

• 由河岸支持
• 用於處理用戶交互的事件驅動編程
• 與其他庫和框架集成
• 國際化和本地化支持
• 訪問 Qt 庫中的大量功能
• 支持多媒體、WebKit和WebEngine、數據庫集成
• 與 Windows、Linux 和 macOS 的跨平台兼容性

Tkinter

Tkinter 是一個內置的 Python GUI 框架。 它是標準庫的一部分，因此您無需安裝任何額外的依賴項。

與 PyQt（使用 Qt）類似，Tkinter 使用稱為 Tk 的圖形用戶界面工具包。 它還提供了一組用於創建各種小部件（例如按鈕、標籤、文本框和菜單）的工具。

一般來說，Tkinter 是快速創建小型 GUI 程序的好方法，但由於其外觀和感覺已經過時，您最好為更大的項目選擇更強大的框架。

特徵：

• 支持 GUI 應用程序中使用的常見小部件
• 用於處理用戶交互的事件驅動編程
• 內置圖像和顏色支持
• 與 Windows、Linux 和 macOS 的跨平台兼容性
• 標準庫的一部分
• 輕的

基維

Kivy 是一個開源框架，用於使用 Python 創建跨平台的移動和桌面應用程序。 它非常適合創建具有交互性和視覺吸引力的應用程序，例如游戲和多點觸控應用程序，其主要賣點是適用於每個主要平台（Windows、Linux、macOS、iOS 和 Android）的單一代碼庫。

與 PyQt 不同，Kivy 是免費和開源的，不是外部 UI 庫的包裝器，並且根據 MIT 許可證獲得許可，這意味著您可以發布 Kivy 應用程序並從中獲利。

特徵：

• 用於創建多點觸控應用程序的開源工具包
• 支持各種平台，包括移動和桌面
• 對圖形、動畫和 UI 元素的內置支持
• 可以與其他庫和框架集成

PySide

Pyside 是一個用於創建多平台應用程序的開源工具包。 它基於 Qt 庫（類似於 PyQt）並提供對廣泛功能的訪問。

Pyside 還支持多種輸入法和事件驅動編程，並包括對圖形和多媒體的內置支持。

因為它是根據 LGPL 獲得許可的，所以您可以更輕鬆地創建專有軟件。 它由 Qt 公司提供支持，支持 Linux、macOS 和 Windows。

特徵：

• LGPL許可
• 由 Qt 公司支持
• 支持在您的應用程序中顯示圖像、視頻和其他類型的媒體
• 三個版本分別用於 Qt4、Qt5 和 Qt6

PySimpleGUI

PySimpleGUI 因其簡單易用的 API 而在 Python 社區中越來越受歡迎。

這是在 Python 中創建簡單易用的圖形用戶界面的絕佳選擇，並允許您非常輕鬆地將 GUI 添加到已經運行的腳本中。 PySimpleGUI 包裝了 4 個不同 GUI 庫的強大功能，PySide、Tkinter、wxPython 和 Remi。

特徵：

• 很棒的文檔
• 易於學習和使用
• 全套即用型小部件
• 支持 Python 3.4+

Python 機器學習框架

以下是提供預構建功能和工具的 Python 軟件庫，可幫助開發人員構建和部署機器學習模型，支持數據預處理、模型訓練和評估等常見任務，以及用於將模型部署到生產的工具。

scikit學習

scikit-learn 是最受歡迎的機器學習庫，在科技行業和學術界都有使用。

它為常見的 ML 任務提供了高效的工具，並且構建在 Numpy 和 SciPy 等其他科學庫之上。

特徵：

• 免費和開源
• 數據挖掘和數據分析的高效工具
• 提供廣泛的分類、回歸、聚類和降維算法
• 活躍的社區和開發，具有文檔齊全的 API 和教程

張量流

TensorFlow 是一個用於構建和部署機器學習模型的開源平台。 它由 Google Brain 團隊於 2015 年開發，是一個強大的深度學習庫，具有用於構建和訓練神經網絡的廣泛工具。

TensorFlow 可用於各種任務，例如圖像和語言處理、語音識別和預測分析。

特徵：

• 構建神經網絡的工具
• 支持使用 TensorFlow.js 和 TensorFlow Lite 進行移動和 Web 部署
• 用於可視化和調試的工具，例如 TensorBoard
• 在多個平台上運行的靈活性，包括 CPU、GPU 和 TPU
• 在 Python、C 和 C++ 中可用

火炬

與 TensorFlow 一起，PyTorch（由 Facebook 的人工智能研究小組開發）是構建深度學習模型最常用的工具之一。 它可用於各種任務，例如計算機視覺、自然語言處理和生成模型。

特徵：

• 廣泛的文檔和龐大的開發人員社區
• 與雲支持輕鬆集成
• 易於學習，具有用戶友好的工具
• 比其他框架更 Pythonic 的感覺
• 免費和開源

凱拉斯

Keras 是一個高級深度學習框架，能夠在 TensorFlow、Theano 和 CNTK 之上運行。 它由 Francois Chollet 於 2015 年開發，旨在為構建和訓練深度學習模型提供簡單且用戶友好的界面。

Keras 提供構建塊來快速構建機器學習模型。 這就是為什麼它被廣泛用於像 Kaggle 這樣的數據科學競賽中。

特徵：

• 用於構建和訓練深度學習模型的簡單且用戶友好的界面
• 支持使用各種架構和優化器構建和訓練神經網絡
• 包括強大的深度學習庫和工俱生態系統，例如 Keras Tuner 和 KerasRL
• 在多個後端（例如 TensorFlow、CNTK 或 Theano）上運行的靈活性
• 支持分佈式計算
• 內置模型可視化和調試支持

Python 科學計算框架

這些框架可幫助學生、科學家和研究人員執行任務，而無需關注計算的低級細節。

科學計算框架通常包括線性代數、優化、插值、積分和科學計算中其他常見任務的功能。

NumPy

NumPy 是一個科學計算庫，旨在處理數字數據的多維數組和矩陣。 它還提供了廣泛的數學函數來對這些數組進行操作。

NumPy 是數據科學中使用的許多其他 Python 庫和框架的基礎塊，包括 SciPy、Pandas、scikit-learn 和 Tensorflow。

特徵：

• 輕鬆處理多維數組
• 支持線性代數例程、傅里葉變換、隨機數生成等數學工具
• 廣泛的數學函數庫
• 與 vanilla Python 操作相比更快（一些實現是用 C 語言實現的）
• 支持多種硬件

科學比

SciPy 提供了一組構建在 NumPy 之上的算法和函數。 它有助於執行常見的科學和工程任務，例如優化、信號處理、積分、線性代數等。

特徵：

• 免費和開源
• 為科學和工程任務定義算法和函數
• 充滿活力的社區和出色的文檔
• 每個程序員都可以訪問，無論他們的經驗水平如何

熊貓

Pandas 是一個強大而靈活的開源庫，用於在 Python 中執行數據分析。 它提供了高性能的數據結構（即著名的DataFrame）和數據分析工具，可以輕鬆處理結構化數據。

特徵：

• 高性能數據結構，例如 DataFrame 和 Series
• 支持從多種格式讀取和寫入數據，包括 CSV、Excel 和 SQL
• 促進對現實世界數據的分析
• 基於其他數據科學包，如 scikit-learn

Matplotlib

Matplotlib 是 Python 中廣泛使用的數據可視化工具。 它提供了一個面向對象的 API，用於將繪圖嵌入到應用程序中。

它被設計為高度可定制的，並提供了廣泛的選項來創建繪圖、圖表和可視化。 由於這些原因，Matplotib 通常用於數據科學、機器學習和科學計算項目。

特徵：

• 支持 2D 和 3D 繪圖
• 可以提示交互式數字
• 通常嵌入在 Jupyter 筆記本和 GUI 應用程序中
• 廣泛的文檔和生動的社區

Python 測試框架

這些框架都是為了幫助您完成繁瑣的代碼測試過程。

如果您使用的是測試驅動開發 (TDD)，則以下框架是您工作流程中必不可少的。

測試

Pytest 是一種廣泛採用的測試框架，旨在易於使用和擴展。 它可以幫助您在小型和復雜的 Python 代碼庫中編寫優雅的測試。

特徵：

• 易於學習和使用
• 超過 800 個插件可用
• 設置工作流程以創建單元測試
• 詳細錯誤信息

單元測試

Unittest 是一個基於 xUnit 測試約定的內置 Python 測試框架。 它提供了一種 Pythonic 和麵向對象的方式來創建自動化測試用例和測試套件。

特徵：

• 用於編寫和運行測試的簡單易用的界面
• 測試參數化、夾具和標記
• 可以與 pytest 或 nose 結合使用
• Python 標準庫的一部分

鼻子2

nose2 是 nose 測試框架的繼承者，主要區別在於 nose2 支持現代 Python 版本。

nose2 擴展了內置的 unittest 庫，並提供了一種更強大、更靈活的方式來編寫和運行測試。 它是一個可擴展的工具，因此您可以使用多個內置和第三方插件來發揮您的優勢。

特徵：

• 可通過插件擴展
• 基於內置的unittest
• 支持 Python 3

異步框架

這些類型的 Python 框架提供了一組工具和庫，使開發人員能夠以更易於管理和高效的方式編寫異步代碼。

異步

asyncio 是許多其他異步框架的核心。 它允許開發人員使用 async/await 語法編寫並發代碼，它旨在處理數千個並發連接。

asyncio 為多種傳輸協議（如 TCP、UDP、SSL/TLS 和子進程通信）提供單個 API。

特徵：

• 內置於 Python 中
• 其他幾個 Python 框架的基礎
• 包括用於控制子進程和執行網絡 IO 的 API
• 很棒的文檔
• Python 標準庫的一部分

Aiohttp

Aiohttp 是一個建立在 asyncio 包之上的異步 HTTP 客戶端/服務器框架。 它提供了一個簡單直觀的界面來處理 HTTP 請求和響應，並支持中間件、會話和其他 Web 開發工具。

特徵：

• 客戶端和服務器端 HTTP 協議
• 處理大量並發連接
• 允許您構建異步網絡應用程序

概括

Python 框架有助於促進代碼組織、提高生產力，並使軟件開發過程更輕鬆、更高效。

作為一名 Python 開發人員，你的工作不是成為我們上面介紹的所有 25 個 Python 框架的專家，而是仔細選擇你最感興趣的框架，用它們構建真正讓你興奮的項目，並掌握那些或完全兩個框架。

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您使用過哪些 Python 框架，您最喜歡哪個？ 在下面的評論部分分享您的想法。