# Einführung
Ob Sie es glauben oder nicht, Python wird weitaus häufiger für Webanwendungen und Webentwicklung verwendet, als viele Leute denken. Ich habe viele Entwickler und Groups gesehen, die Frameworks wie Django und Flask verwenden, um interne Systeme, Admin-Portale, Dashboards und voll funktionsfähige Web sites zu erstellen.
Python dient nicht mehr nur der Skripterstellung, Automatisierung und Datenwissenschaft. Es ist zu einer der praktischsten Optionen für die Erstellung von APIs, Dashboards, Apps für maschinelles Lernen, internen Instruments und Full-Stack-Webanwendungen geworden.
Allerdings hat sich das Python-Internet-Ökosystem stark weiterentwickelt. Heutzutage gibt es neuere Frameworks, die Python nicht nur für die Backend-Entwicklung nützlich machen, sondern auch für die Erstellung interaktiver Frontends, Daten-Apps, Visualisierungen und einfacher Webschnittstellen, ohne dass ein komplexes JavaScript-Setup erforderlich ist.
In diesem Artikel werden wir 10 Python-Repositories überprüfen, die die Webentwicklung einfacher machen. Wir behandeln Frameworks zum Erstellen von APIs, Full-Stack-Webanwendungen, Dashboards, Demos für maschinelles Lernen, interne Instruments und Python-basierte Benutzeroberflächen.
# 1. FastAPI
FastAPI ist eines der beliebtesten Python-Frameworks zum Erstellen von APIs. Es ist so konzipiert, dass es schnell, einfach zu erlernen und produktionsbereit ist.
Es ist besonders nützlich für Entwickler, die REST-APIs, Backend-Dienste, KI-Anwendungsendpunkte oder Mikrodienste erstellen möchten. FastAPI bietet außerdem eine automatische interaktive API-Dokumentation (Software Programming Interface), die das Testen und Teilen von Endpunkten erheblich vereinfacht.
Am besten für: Erstellen Sie leistungsstarke APIs
Warum es nützlich ist:
- Hochleistungs-API-Entwicklung
- Einfache Syntax mit Python-Typhinweisen
- Automatische API-Dokumentation
- Excellent für produktionsbereite Backend-Dienste
# 2. Django
Django ist ein leistungsstarkes Python-Webframework, das für die schnelle Erstellung vollständiger Webanwendungen entwickelt wurde. Es folgt der Philosophie „Batterien im Lieferumfang enthalten“, was bedeutet, dass es über viele integrierte Funktionen wie Authentifizierung, Admin-Panels, objektrelationales Mapping (ORM), Routing, Sicherheitstools und Datenbankverwaltung verfügt.
Wenn Sie ein Content material-Administration-System, ein Software program-as-a-Service-Produkt (SaaS), eine E-Commerce-Plattform oder eine große Internet-App erstellen, ist Django eine der stärksten Optionen im Python-Ökosystem.
Am besten für: Full-Stack-Webanwendungen
Warum es nützlich ist:
- Komplettes Internet-Framework
- Integrierte Admin-Oberfläche
- Starke Sicherheitsfunktionen
- Excellent für große und skalierbare Anwendungen
# 3. Flasche
Flasche ist ein Micro-Internet-Framework für Python. Im Gegensatz zu Django bietet Ihnen Flask mehr Flexibilität und weniger eingebaute Annahmen. Dies macht es zu einer großartigen Wahl für kleine Anwendungen, Prototypen, APIs und Projekte, bei denen Sie mehr Kontrolle über die Struktur wünschen.
Flask ist einsteigerfreundlich, aber in Kombination mit den richtigen Erweiterungen auch leistungsstark genug für Produktionsanwendungen.
Am besten für: Leichte Webanwendungen
Warum es nützlich ist:
- Leicht und flexibel
- Leicht zu erlernen
- Intestine für kleine Apps und APIs
- Großes Ökosystem an Erweiterungen
# 4. Textlich
Textlich ist ein Python-Framework zum Erstellen anspruchsvoller Benutzeroberflächen mit einer einfachen Python-API. Damit können Sie interaktive Anwendungen erstellen, die im Terminal und im Webbrowser ausgeführt werden können.
Dies ist nützlich für Entwickler, die Entwicklertools, Dashboards, Befehlszeilenschnittstellen (CLIs), Überwachungs-Apps und interne Instruments erstellen.
Am besten für: Terminal- und browserbasierte Benutzeroberflächen
Warum es nützlich ist:
- Erstellen Sie umfangreiche Terminalanwendungen
- Einfache Python-basierte UI-Entwicklung
- Nützlich für Entwicklertools und Dashboards
- Kann Apps im Terminal und Browser ausführen
# 5. Django REST Framework
Django REST Framework ist eines der wichtigsten Werkzeuge im Django-Ökosystem. Es erleichtert die Erstellung von Internet-APIs auf Django.
Wenn Sie Django bereits verwenden und Ihre Anwendungsdaten über REST-APIs verfügbar machen möchten, bietet Django REST Framework (DRF) Serialisierer, Authentifizierung, Berechtigungen, Ansichtssätze, durchsuchbare APIs und viele andere Instruments.
Am besten für: Erstellen von APIs mit Django
Warum es nützlich ist:
- Leistungsstarkes API-Framework für Django
- Integrierte Authentifizierung und Berechtigungen
- Excellent für die REST-API-Entwicklung
- Funktioniert intestine mit bestehenden Django-Projekten
# 6. Reflex
Reflex ermöglicht Ihnen die Erstellung von Webanwendungen nur mit Python. Es richtet sich an Entwickler, die interaktive Internet-Apps erstellen möchten, ohne Frontend-Code in JavaScript schreiben zu müssen.
Mit Reflex können Sie die Frontend-, Backend- und Anwendungslogik in Python definieren. Dies macht es für Python-Entwickler nützlich, die schnell Full-Stack-Anwendungen erstellen möchten.
Am besten für: Full-Stack-Webanwendungen in reinem Python
Warum es nützlich ist:
- Erstellen Sie Full-Stack-Apps in Python
- Es ist nicht erforderlich, JavaScript manuell zu schreiben
- Intestine für Prototypen und interne Werkzeuge
- Nützlich für Python-First-Entwickler
# 7. Taipy
Taipy soll Entwickler dabei unterstützen, Daten und KI-Algorithmen in produktionsreife Webanwendungen umzuwandeln. Es ist besonders nützlich für Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen, die interaktive Anwendungen rund um ihre Modelle, Arbeitsabläufe und Analysen erstellen möchten.
Anstatt Projekte in Notizbüchern aufzubewahren, hilft Ihnen Taipy dabei, Ihre Arbeit in Anwendungen umzuwandeln, die andere nutzen können.
Am besten für: Daten- und KI-Webanwendungen
Warum es nützlich ist:
- Erstellen Sie Daten- und KI-Anwendungen
- Nützlich für die Produktion von Analyse-Workflows
- Intestine für Demos und Instruments für maschinelles Lernen
- Python-First-Anwendungsentwicklung
# 8. Streamlit
Streamlit ist eines der beliebtesten Python-Frameworks zum Erstellen interaktiver Internet-Apps, insbesondere für Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Dashboards und KI-Demos. Es ermöglicht Ihnen, Python-Skripte in gemeinsam nutzbare Webanwendungen umzuwandeln, ohne dass Sie Erfahrung in der Frontend-Entwicklung benötigen.
Es ist besonders nützlich für Entwickler, die schnell Daten-Apps, Visualisierungstools, Berichts-Dashboards, LLM-Demos (Giant Language Mannequin) und Schnittstellen für maschinelles Lernen nur mit Python erstellen möchten.
Am besten für: Daten-Apps und interaktive Dashboards
Warum es nützlich ist:
- Erstellen Sie interaktive Internet-Apps in Python
- Keine Frontend-Erfahrung erforderlich
- Excellent für Dashboards, Berichte und KI-Demos
- Einfach zu teilende und bereitzustellende Apps
- Gute Wahl für Information-Science- und Machine-Studying-Projekte
# 9. Gradio
Gradio ist eine der einfachsten Möglichkeiten, Anwendungen für maschinelles Lernen in Python zu erstellen und zu teilen. Damit können Sie mit nur wenigen Codezeilen einfache Webschnittstellen für Modelle, Funktionen, APIs und Demos erstellen.
Es ist besonders nützlich, um Modelle für maschinelles Lernen zu präsentieren, Prototypen zu testen und KI-Anwendungen mit technisch nicht versierten Benutzern zu teilen.
Am besten für: Demos zum maschinellen Lernen
Warum es nützlich ist:
- Schnelle App-Entwicklung für maschinelles Lernen
- Einfache Python-Schnittstelle
- Excellent für Demos und Prototypen
- Einfach mit anderen zu teilen
# 10. Strich
Bindestrich ist ein Python-Framework zum Erstellen interaktiver Datenanwendungen und Dashboards. Es wird häufig von Datenwissenschaftlern, Analysten und Ingenieuren verwendet, die webbasierte Visualisierungen erstellen möchten, ohne JavaScript schreiben zu müssen.
Sprint funktioniert intestine mit Plotly-Diagrammen und ist eine gute Wahl für die Erstellung von Analyse-Dashboards, Berichtstools und Enterprise-Intelligence-Anwendungen.
Am besten für: Dashboards und Daten-Apps
Warum es nützlich ist:
- Erstellen Sie Dashboards in Python
- Kein JavaScript erforderlich
- Funktioniert intestine mit Plotly-Visualisierungen
- Excellent für Datenwissenschafts- und Analyseprojekte
# Letzte Gedanken
Python verfügt über ein reichhaltiges und praktisches Ökosystem für die Webentwicklung, und diese Repositories zeigen, wie flexibel es geworden ist. Django und Flask sind immer noch eine gute Wahl, und ich habe Erfahrung mit beiden, aber meine Nutzung conflict im Vergleich zu einigen der neueren Python-First-Frameworks größtenteils begrenzt.
Für meine eigene Arbeit verwende ich FastAPI wenn ich zuverlässige API-Endpunkte für Modelle des maschinellen Lernens, Backend-Dienste und produktionsbereite Integrationen benötige. Ich benutze Gradio zum schnellen Erstellen von LLM- und Machine-Studying-Anwendungsdemos, insbesondere wenn ich ein Modell testen oder mit anderen teilen möchte. Für Daten-Apps, Dashboards und interaktive Berichte: Streamlit ist eines der am einfachsten zu verwendenden Instruments.
Die größte Veränderung conflict für mich Reflex. Früher habe ich mich eher für Subsequent.js für Full-Stack-Webanwendungen entschieden, aber Reflex hat mich dazu gebracht, auf einen Finish-to-Finish-Workflow mit mehr Python umzusteigen. Die Möglichkeit, Frontend, Backend und Anwendungslogik in Python zu erstellen, macht es einfacher, in einem Ökosystem zu bleiben und schneller voranzukommen.
Insgesamt hängt das beste Repository davon ab, was Sie erstellen möchten. Wenn Sie APIs wünschen, verwenden Sie FastAPI. Wenn Sie Full-Stack-Python-Apps wünschen, probieren Sie Reflex aus. Wenn Sie Demos zum maschinellen Lernen wünschen, verwenden Sie Gradio. Wenn Sie Daten-Apps wünschen, ist Streamlit eine gute Wahl. Und wenn Sie ein traditionelleres Webentwicklungs-Framework wünschen, sind Django und Flask immer noch einen Besuch wert.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der gerne Modelle für maschinelles Lernen erstellt. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben technischer Blogs zu maschinellem Lernen und Datenwissenschaftstechnologien. Abid verfügt über einen Grasp-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Imaginative and prescient ist es, ein KI-Produkt mithilfe eines graphischen neuronalen Netzwerks für Schüler mit psychischen Erkrankungen zu entwickeln.