Die 10 besten Python-Frameworks, die Sie kennen müssen

Veröffentlicht: 2024-01-11

Der rasante Anstieg der Popularität von Python ist auf seine Einfachheit, Vielseitigkeit und die Fülle an Ressourcen zurückzuführen, die den Lernenden zur Verfügung stehen. Es ist oft der Ausgangspunkt für angehende Programmierer und wird branchenübergreifend umfassend genutzt, von der Webentwicklung bis zur Datenanalyse.

Die Python-Community ist ein Beweis für ihr immenses Wachstum: GitHub meldet einen unglaublichen Anstieg der Python-Nutzung um 22,5 % bis 2022. Bis 2023 hatte es seine Position als dritthäufigste verwendete Programmiersprache gefestigt. Dieser Aufschwung hat zu einem reichhaltigen Spektrum an Frameworks geführt, überwiegend Open-Source-Frameworks.

Ziel dieses Artikels ist es, die gefragtesten und wirkungsvollsten Python-Frameworks zu analysieren und zu erkunden, die Ihre Aufmerksamkeit verdienen.

Was ist ein Python-Framework?

Ein Python-Framework besteht im Wesentlichen aus einer Sammlung von Python-Modulen, die einen standardisierten Satz an Funktionalitäten bieten und als Grundlage für die Erstellung verschiedener Anwendungen dienen.

Frameworks werden entwickelt, um den Entwicklungsprozess zu rationalisieren, indem sie einen allgemeinen Ansatz für die Softwareentwicklung skizzieren und komplexe oder sich wiederholende Aufgaben abstrahieren. Dadurch können sich Entwickler auf die Erstellung einzigartiger und maßgeschneiderter Logik für ihre Anwendungen konzentrieren, anstatt sich immer wieder mit Routineaufgaben befassen zu müssen.

Betrachten Sie beispielsweise die Verarbeitung von HTTP-Anfragen, eine Aufgabe, die den meisten Webanwendungen gemeinsam ist. Anstatt diese Funktionalität von Grund auf neu zu schreiben oder Code projektübergreifend zu duplizieren, nutzen Entwickler vorhandene Frameworks, die speziell zur Vereinfachung dieser Funktion entwickelt wurden.

Die drei wichtigsten Python-Frameworks

Es gibt drei Haupt-Python-Frameworks, die von der Python-Entwicklungsfirma verwendet werden: Full-Stack-, Mikro- und asynchrone Frameworks. Jedes davon hat seine einzigartigen Angebote.

Full-Stack-Framework

Getreu seinem Namen bietet dieses Framework eine umfassende Lösung für die Webentwicklung, die Funktionen wie Formularerstellung, Validierung und Vorlagenlayout umfasst. Aufgrund seiner Vielseitigkeit kann es auf verschiedene Anwendungstypen angewendet werden, seine Verwendung erfordert jedoch möglicherweise eine etwas steilere Lernkurve.

Mikro-Framework

Dieses Framework zeichnet sich durch seine leichte Beschaffenheit aus und ist benutzerfreundlich, es fehlen jedoch zusätzliche integrierte Funktionen wie Datenabstraktionsschichten oder Formularvalidierung. Entwickler, die ein Mikro-Framework verwenden, müssen Code manuell hinzufügen, um zusätzliche Funktionalitäten zu erhalten. Gerade bei kleineren Anwendungen glänzt es durch seine Einfachheit.

Asynchrones Framework

Dieses Framework hat in letzter Zeit an Bedeutung gewonnen und nutzt die Asyncio-Bibliothek für seinen Betrieb. Seine Hauptstärke liegt in der Erleichterung gleichzeitiger Verbindungen, insbesondere in der effektiven Verwaltung großer Volumina.

Top-Python-Frameworks-Liste

Flasche

Das Bottle-Framework eignet sich für kleine Anwendungen und konzentriert sich hauptsächlich auf die Erstellung von APIs. Es zeichnet sich unter den Python-Webframeworks dadurch aus, dass es unabhängig arbeitet und sich für die Anwendungsentwicklung ausschließlich auf die Standard-Python-Bibliothek verlässt. Dieses Framework vereinfacht die Arbeit für Programmierer, indem es eine direkte Interaktion mit der Hardware ermöglicht. Bottle fällt in die Kategorie der Mikro-Frameworks und fasst alles in einer einzigen Quelldatei zusammen.

Das Bottle-Framework:

  • erleichtert den Zugriff auf Formulardaten, Cookies, Datei-Uploads und andere HTTP-bezogene Metadaten
  • hebt eine effiziente Route zur Anforderungsverteilung hervor
  • ist mit einem integrierten HTTP-Server ausgestattet
  • unterstützt Plugins für verschiedene Datenbanken
  • ermöglicht die Verwendung von Template-Engines und WSGI/HTTP-Servern von Drittanbietern.

Django

Dieses Framework gehört zur Kategorie der Full-Stack-Frameworks. Es hat in letzter Zeit an Popularität gewonnen und gilt als eines der führenden Python-Web-Frameworks. Es folgt dem „Don't Repeat Yourself (DRY)“-Prinzip.

Django verfügt über zahlreiche integrierte Bibliotheken und vereinfacht die Datenbankmigration. Standardmäßig funktioniert es nahtlos mit MySQL-, Oracle-, PostgreSQL- und SQLite-Datenbanken, während andere Datenbanken über Treiber von Drittanbietern genutzt werden können. Django nutzt ORM für die Objekt-zu-Datenbank-Tabellenzuordnung.

Das Django-Framework:

  • legt Wert auf robuste Sicherheit und rangiert im Vergleich zu anderen Python-Frameworks höher
  • bietet URL-Routing-Funktionen
  • bietet umfassende Unterstützung für die Authentifizierung
  • Enthält eine Datenbankschema-Migrationsfunktion
  • stellt eine Reihe vorgefertigter Bibliotheken für die Full-Stack-Entwicklung bereit
  • Hält sich an die MVC-MVT-Architektur, bei der Entwickler ein Modell, eine Ansicht und eine Vorlage definieren; Django übernimmt dann die URL-Zuordnung und die nachfolgenden Aufgaben automatisch.

Flasche

Flask ist ein weiteres leichtes und beliebtes Mikro-Framework. Sein modularer Aufbau verbessert die Anpassungsfähigkeit und ermöglicht es Entwicklern, robuste Webanwendungen zu erstellen. Die Flexibilität des Frameworks ermöglicht die mühelose Einbindung verschiedener Erweiterungen.

Das Flask-Framework:

  • ist mit Google App Engine kompatibel
  • unterstützt die jinja2-Vorlage und das Werkzeug WSGI-Toolkit
  • bietet einen integrierten Debugger für Debugging-Zwecke
  • erleichtert Unit-Testfunktionen
  • unterstützt clientseitige Sitzungen durch Cookies
  • setzt eine erholsame Anforderungsverteilung ein
  • hebt die Unicode-basierte Funktionalität hervor
  • Bewältigt die Verwaltung von HTTP-Anfragen effizient
  • bietet die Möglichkeit, beliebige ORMs zu integrieren.

KubischesWeb

Dieses Python-Framework fungiert als Full-Stack-Lösung und verwendet Cubes anstelle separater Modelle und Ansichten. Es handelt sich um ein frei verfügbares Open-Source-Framework, das im Bereich der Semantic-Web-Technologie arbeitet, die von der Python-Entwicklungsfirma verwendet wird.

Das CubicWeb-Framework:

  • bietet Unterstützung für mehrere Datenbanken
  • legt Wert auf Sicherheit und wiederverwendbare Komponenten
  • nutzt RQL (Relational Query Language), um datenbezogene Abfragen zu optimieren
  • Bietet Kompatibilität mit Web Ontology Language (OWL) und Resource Description Framework (RDF).

Falke

Dies ist ein weiteres Mikro-Framework, das auf die Erstellung von Web-APIs ausgerichtet ist. Es wird von namhaften Unternehmen wie LinkedIn, OpenStack und RackSpace übernommen und ermöglicht Entwicklern die Erstellung klar definierter Strukturen für HTTP- und REST-Architekturen.

Das Falcon-Framework:

  • strebt eine 100-prozentige Codeabdeckung an
  • unterstützt die Ausnahmebehandlung im Voraus
  • verfügt über eine extrem erweiterbare und optimierte Codebasis
  • bietet bequemen Zugriff auf Header und Bodys über seine Anfrage- und Antwortklassen
  • implementiert WSGI-Helfer und Mocks für Unit-Tests
  • nutzt Cython-Unterstützung, um die Geschwindigkeit des Frameworks zu erhöhen.

Growler

Dieses Framework arbeitet asynchron und basiert auf der Python-Asyncio-Bibliothek. Inspiriert von NodeJS und dem Express/Connect-Framework verarbeitet es Anfragen, indem es sie durch Middleware-Technologie navigiert.

Das Growler-Framework:

  • beschäftigt Dekorateure, um sauberen und wiederverwendbaren Code zu erstellen
  • bietet die Möglichkeit, die gesamte Anwendung mithilfe des Ziapp-Moduls in einer einzigen Ausführungsdatei zu bündeln
  • erweitert die Unterstützung für zahlreiche Open-Source-Pakete.

Giotto

Dieses Full-Stack-Framework, das auf der MVC-Architektur (Model-View-Controller) basiert, trennt Modell-, Ansichts- und Controller-Komponenten, sodass Entwickler und Systemadministratoren unabhängig voneinander arbeiten können. Giotto ermöglicht es Benutzern, über das integrierte Controller-Modul Anwendungen über das Web, IRC (Internet Relay Chat) und Befehlszeilenschnittstellen zu erstellen.

Das Giotto-Framework:

  • bietet automatische URL-Routing-Funktionalität
  • nutzt Jinja2 für HTML-Vorlagen
  • implementiert funktionale CRUD-Muster (Erstellen, Lesen, Aktualisieren, Löschen).
  • stellt generische Modell- und Ansichtskomponenten bereit
  • Enthält mehrere steckbare Controller
  • erleichtert die Datenbankpersistenz mithilfe von SQLAlchemy.

Web2Py

Dies gehört zur Kategorie der Full-Stack-Frameworks und bietet eine Open-Source- und skalierbare Lösung, die mit allen Betriebssystemen kompatibel ist. Web2Py bietet seine webbasierte integrierte Entwicklungsumgebung (IDE), die wesentliche IDE-Funktionen wie einen Debugger, einen Code-Editor und eine vereinfachte Ein-Klick-Bereitstellung umfasst. Allerdings wird Python 3 nicht unterstützt.

Das Web2Py-Framework:

  • implementiert ein Ticketsystem, das Benutzer benachrichtigt, wenn innerhalb des Frameworks Probleme auftreten
  • agiert unabhängig auf verschiedenen Plattformen
  • gewährleistet die Abwärtskompatibilität und ermöglicht den Fortschritt, ohne die Verbindung zu früheren Versionen zu trennen
  • sorgt für die Lesbarkeit über mehrere Protokolle hinweg
  • erzwingt eine rollenbasierte Zugriffskontrolle
  • erfordert keine Voraussetzungen für die Installation oder Konfiguration
  • unterstützt bei der Internationalisierung.

CherryPy

CherryPy gilt als eines der frühesten Mikroframeworks und verfolgt einen vereinfachten Ansatz. Es fungiert als objektorientiertes Open-Source-Framework und bietet die Flexibilität, verschiedene Technologien für den Datenzugriff und die Vorlagenerstellung einzusetzen. Mit diesem Framework entwickelte Anwendungen sind eigenständige Python-Anwendungen, die in einen Multithread-Server eingebettet sind.

Das CherryPy-Framework:

  • ermöglicht den gleichzeitigen Betrieb mehrerer Server
  • funktioniert nahtlos auf verschiedenen Plattformen
  • Enthält integrierte Funktionen für Abdeckung, Profilerstellung und Tests
  • unterstützt die Ausführung auf Android-Plattformen
  • verfügt über ein robustes Konfigurationssystem
  • verwendet einen HTTP-WSGI-kompatiblen Thread-Pool-Webserver
  • bietet zusätzliche Funktionalitäten wie Caching, Verschlüsselung und Authentifizierung.

Aiohttp

Dieses Framework fällt in die Kategorie der asynchronen Frameworks und dient nicht nur als Server-Web-Framework, sondern kann auch als Client-Framework fungieren. Es basiert auf Python 3.5+-Funktionen wie „Async“ und „Await“ und ist für seine Operationen stark auf die Asyncio-Bibliothek von Python angewiesen. aiohttp nutzt Anforderungsobjekte und Router zum Leiten von Abfragen.

Das Aiohttp-Framework:

  • vereinfacht die Erstellung von Ansichten
  • bietet Unterstützung für Middleware
  • Es zeichnet sich durch steckbares Routing und Middleware-Unterstützung aus und ist ein weit verbreitetes Framework
  • Bietet Kompatibilität sowohl für server- als auch für clientbasierte Web-Sockets.

FAQs

Was ist das Python-Framework?

Ein Python-Framework besteht im Wesentlichen aus einer Reihe von Modulen oder Paketen, die beim Erstellen von Webanwendungen helfen. Diese Frameworks rationalisieren die Entwicklung, indem sie vorgefertigte Lösungen für sich wiederholende Aufgaben anbieten und so die Arbeitsbelastung bei Python-Entwicklungsdiensten verringern.

Welches Python-Framework eignet sich am besten für Anfänger?

Für Neulinge sind Flask und Django solide Ausgangspunkte. Insbesondere Flask erweist sich aufgrund seiner Einfachheit, der einfachen Lernkurve und der präzisen Codeanforderungen im Vergleich zu Django als vorteilhaft. Es vereinfacht Webentwicklungsbemühungen.

Wie erstellt man ein Framework?

Zum Erstellen eines Frameworks gehört das Verständnis seiner Schlüsselkomponenten: URL-Routing, Ansichten, Modelle und Vorlagen. Beginnen Sie damit, diese Elemente zu verstehen, entwickeln Sie jedes Segment und verbinden Sie sie dann. Sobald die Komponenten harmonisch funktionieren, testen Sie sie in einem einfachen Projekt. Packen Sie nach Abschluss das Framework und laden Sie es auf PyPI hoch.

Ist Django das beste Python-Framework?

Django birgt aufgrund seines schnellen Entwicklungstempos, seiner umfassenden technischen Funktionen und der Möglichkeit, über Treiber von Drittanbietern auf zusätzliche Funktionen zuzugreifen, großes Potenzial als erstklassiges Framework. Es eignet sich besonders gut für datenbankbasierte Websites.

Ist Django besser als Flask?

Django und Flask erfreuen sich beide großer Beliebtheit. Flask ist ideal für Einsteiger und erfordert, dass Entwickler die meisten Aufgaben selbstständig verwalten. Mittlerweile bietet Django eine Reihe erweiterter Funktionen, die das Erlernen komplexer Konzepte erleichtern. Anfänger beginnen aufgrund der einfacheren Lernkurve möglicherweise lieber mit Flask, bevor sie zu Django übergehen.