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Python ist allgemein bekannt für seine Popularität bei Ingenieuren und Datenwissenschaftlern, aber es ist auch eine beliebte Wahl für Webentwickler. Tatsächlich bevorzugen viele Entwickler Python gegenüber JavaScript für das Erstellen von Webanwendungen aufgrund seiner einfachen Syntax, der Lesbarkeit und des riesigen Ökosystems leistungsfähiger Frameworks und Instruments.
Egal, ob Sie ein Anfänger oder ein erfahrener Entwickler sind, Python bietet Frameworks an, die jedem Bedarf gerecht werden, von leichten Mikroframeworks, die nur wenige Codezeilen erfordern, bis hin zu robusten Full-Stack-Lösungen, die mit integrierten Funktionen verpackt sind. Einige Frameworks sind für schnelle Prototypen ausgelegt, während andere sich auf Sicherheit, Skalierbarkeit oder blitzschnelle Leistung konzentrieren.
In diesem Artikel werden wir sieben der beliebtesten Python -Net -Frameworks überprüfen. Sie werden feststellen, welche am besten geeignet sind, um etwas von einfachen Web sites bis hin zu komplexen, mit hohen Verfasser-Webanwendungen zu erstellen. Unabhängig von Ihrer Erfahrung gibt es ein Python -Framework, mit dem Sie Ihr Webprojekt effizient und effektiv aufleben lassen können.
Python Net Growth Frameworks
1. Django: Das Vollstack-Kraftpaket für skalierbare Net-Apps
Django ist ein robustes Open-Supply-Python-Framework, das für die schnelle Entwicklung sicherer und skalierbarer Webanwendungen entwickelt wurde. Mit seiner integrierten ORM, der Administratorschnittstelle, der Authentifizierung und einem riesigen Ökosystem wiederverwendbarer Komponenten ist Django very best, um alles von einfachen Web sites bis hin zu komplexen Unternehmenslösungen zu erstellen.
Erfahren Sie mehr: https://www.djangoproject.com/
2. Flask: Das leichte und versatile Mikroframewerk
Flask ist ein minimalistisches Python -Net -Framework, das Ihnen das Wesentliche für den Einstieg gibt, während Sie nur das hinzufügen, was Sie brauchen. Es ist perfekt für kleine bis mittelgroße Anwendungen, APIs und schnelle Prototypen. Die Einfachheit, Flexibilität und umfangreiche Dokumentation von Flask machen es zu einer Prime -Wahl für Entwickler, die die Architektur ihres Projekts vollständig kontrollieren möchten.
Erfahren Sie mehr: https://flask.palletsprojekts.com/
3.. Fastapi: Moderne Hochleistungs-APIs mit Leichtigkeit
Fastapi ist am besten für den Aufbau von Hochleistungs-APIs bekannt. Mit Jinja-Vorlagen (V2) können Sie jedoch auch vollwertige Web sites erstellen, die sowohl Backend- als auch Frontend-Funktionalität im selben Framework kombinieren. Fastapi basiert auf Starlette und Pydantic, bietet asynchrone Unterstützung, automatische interaktive Dokumentation und außergewöhnliche Geschwindigkeit, wodurch es zu einem der schnellsten verfügbaren Python -Webrahmen ist.
Erfahren Sie mehr: https://fastapi.tiangolo.com/
4.. Gradio: Mühelose Net -Schnittstellen für maschinelles Lernen
Gradio ist ein Open-Supply-Python-Framework, mit dem Sie webbasierte Schnittstellen für maschinelle Lernmodelle schnell erstellen und freigeben können. Es ist in der Neighborhood des maschinellen Lernens sehr beliebt, da Sie Ihre ML -Webdemos in nur wenigen Minuten kostenlos auf dem Umarmungsgesicht erstellen, testen und bereitstellen können. Sie brauchen keine Entrance-Finish- oder Again-Finish-Erfahrung. Nur grundlegendes Python-Wissen reicht aus, um Hochleistungs-Net-Demos und APIs zu erstellen.
Erfahren Sie mehr: https://www.gradio.app/
5. Streamlit: Erstellen Sie die Datenweb -Apps sofort
Streamlit ist für Datenwissenschaftler und Ingenieure konzipiert, die schöne, interaktive Net -Apps direkt aus Python -Skripten erstellen möchten. Mit seiner intuitiven API können Sie in Minuten Dashboards, Datenvisualisierungen und ML -Modelldemos erstellen. Streamlit eignet sich perfekt zum schnellen Prototyping und zum Teilen von Erkenntnissen mit den Stakeholdern.
Erfahren Sie mehr: https://streamlit.io/
6. Twister: Skalierbares, nicht blockierter Webserver und Framework
Twister ist eine leistungsstarke Python-Net-Framework und eine asynchrone Netzwerkbibliothek, die zum Aufbau skalierbarer und leistungsstarker Webanwendungen entwickelt wurde. Im Gegensatz zu herkömmlichen Frameworks verwendet Twister ein nicht blockierendes Netzwerk-E/A-Netzwerk, das very best für die Behandlung von Tausenden von gleichzeitigen Verbindungen ist.
Erfahren Sie mehr: https://www.tornadoweb.org/en/steady/information.html
7. Reflex: Reine Python -Net -Apps, vereinfacht
Mit Reflex (ehemals Pynecone) können Sie Full-Stack-Webanwendungen nur mit Python erstellen, ohne dass JavaScript erforderlich ist. Es kompiliert Ihren Python -Code in moderne Net -Apps und behandelt sowohl den Frontend als auch das Backend nahtlos. Reflex eignet sich perfekt für Python-Entwickler, die interaktive, produktionsbereite Net-Apps erstellen möchten, ohne Sprachen zu wechseln.
Erfahren Sie mehr: https://reflex.dev/
Abschluss
Fastapi Ist mein Rahmen für die Erstellung von REST-API-Endpunkten für Anwendungen für maschinelles Lernen dank seiner Geschwindigkeit, Einfachheit und produktionsbereiten Funktionen.
Zum Teilen von Demos für maschinelles Lernen mit nicht-technischen Stakeholdern, Gradio ist unglaublich nützlich und ermöglicht es Ihnen, interaktive Net -Schnittstellen mit minimalem Aufwand zu erstellen.
Django Sticht einem robusten, voll ausgestatteten Framework auf, mit dem Sie eine webbezogene Anwendung mit vollständiger Kontrolle und Skalierbarkeit erstellen können.
Wenn Sie etwas Leichtes und schnelles Einrichten benötigen, Flasche ist eine ausgezeichnete Wahl für einfache Net -Apps und Prototypen.
Straffung Seuchtet, wenn es darum geht, interaktive Benutzeroberflächen für Daten -Apps in nur wenigen Minuten zu erstellen, sodass es perfekt für schnelle Prototypen und Visualisierung ist.
Für Echtzeit-Webanwendungen, bei denen Tausende von gleichzeitigen Verbindungen behandelt werden müssen, Twister ist eine starke Possibility aufgrund ihrer nicht blockierenden, asynchronen Architektur.
Endlich, Reflex ist ein modernes Framework, das für Gebäudebäume produzierende Anwendungen entwickelt wurde, die sowohl einfach zu entwickeln als auch einfach zu entfernen sind.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der es liebt, maschinelles Lernenmodelle zu bauen. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben von technischen Blogs über maschinelles Lernen und Datenwissenschaftstechnologien. Abid hat einen Grasp -Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor -Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Imaginative and prescient ist es, ein KI -Produkt zu bauen, das ein Diagramm neuronales Netzwerk für Schüler mit psychische Erkrankungen mit kämpfender Krankheiten unterhält.