10 Kerangka Kerja Python Teratas yang Harus Anda Ketahui

Diterbitkan: 2024-01-11

Popularitas Python meningkat pesat karena kesederhanaannya, keserbagunaannya, dan kekayaan sumber daya yang tersedia bagi pelajar. Ini sering kali menjadi titik awal bagi pemrogram pemula dan digunakan secara luas di berbagai industri, mulai dari pengembangan web hingga analisis data.

Komunitas Python merupakan bukti pertumbuhannya yang luar biasa, dengan GitHub melaporkan peningkatan penggunaan Python yang mengejutkan sebesar 22,5% pada tahun 2022. Pada tahun 2023, komunitas ini telah memantapkan posisinya sebagai bahasa pemrograman ketiga yang paling banyak digunakan. Lonjakan ini telah menghasilkan beragam kerangka kerja, terutama yang bersumber terbuka.

Artikel ini bertujuan untuk membedah dan menjelajahi kerangka kerja Python yang paling banyak dicari dan berdampak yang memerlukan perhatian Anda.

Apa Itu Kerangka Python?

Kerangka kerja Python pada dasarnya terdiri dari kumpulan modul Python, yang menawarkan serangkaian fungsi standar untuk dijadikan landasan dalam membangun beragam aplikasi.

Kerangka kerja dibuat untuk menyederhanakan proses pengembangan dengan menguraikan pendekatan umum terhadap pengembangan perangkat lunak, mengabstraksi tugas-tugas yang kompleks atau berulang. Hal ini memungkinkan pengembang untuk berkonsentrasi pada pembuatan logika yang unik dan disesuaikan untuk aplikasi mereka, daripada menangani tugas rutin berulang kali.

Misalnya, pertimbangkan penanganan permintaan HTTP, tugas yang umum dilakukan pada sebagian besar aplikasi web. Daripada menulis ulang fungsi ini dari awal atau menduplikasi kode di seluruh proyek, pengembang menggunakan kerangka kerja yang sudah ada yang dirancang khusus untuk memudahkan fungsi ini.

Tiga Kerangka Utama Python

Ada tiga kerangka kerja Python utama yang digunakan oleh perusahaan pengembang Python: kerangka kerja full-stack, mikro, dan asynchronous. Masing-masing memiliki penawaran uniknya sendiri.

Kerangka Tumpukan Penuh

Sesuai dengan namanya, kerangka kerja ini menawarkan solusi komprehensif untuk pengembangan web, yang mencakup fitur-fitur seperti pembuatan formulir, validasi, dan tata letak templat. Fleksibilitasnya memungkinkan untuk diterapkan di berbagai jenis aplikasi, namun penggunaannya mungkin memerlukan kurva pembelajaran yang sedikit lebih curam.

Kerangka Mikro

Dicirikan oleh sifatnya yang ringan, kerangka kerja ini mudah digunakan tetapi tidak memiliki fitur bawaan tambahan seperti lapisan abstraksi data atau validasi formulir. Pengembang yang menggunakan kerangka mikro perlu menambahkan kode secara manual untuk mendapatkan fungsionalitas tambahan. Ini unggul terutama untuk aplikasi skala kecil karena kesederhanaannya.

Kerangka Asinkron

Kerangka kerja ini mendapatkan daya tarik baru-baru ini, memanfaatkan perpustakaan asyncio untuk operasinya. Kekuatan utamanya terletak pada memfasilitasi koneksi secara bersamaan, khususnya dalam mengelola volume besar secara efektif.

Daftar Kerangka Python Teratas

Botol

Kerangka kerja Botol cocok untuk aplikasi skala kecil, terutama berfokus pada pembuatan API. Ini menonjol di antara kerangka web Python karena beroperasi secara independen, hanya mengandalkan pustaka Python standar untuk pengembangan aplikasi. Kerangka kerja ini menyederhanakan pekerjaan bagi pemrogram dengan memungkinkan interaksi langsung dengan perangkat keras. Masuk dalam kategori kerangka mikro, Bottle memadatkan semuanya menjadi satu file sumber.

Kerangka Botol:

  • memfasilitasi akses ke data formulir, cookie, unggahan file, dan metadata terkait HTTP lainnya
  • menyoroti rute pengiriman Permintaan yang efisien
  • dilengkapi dengan server HTTP bawaan
  • mendukung plugin untuk berbagai database
  • memungkinkan penggunaan mesin templat pihak ketiga dan server WSGI/HTTP.

Django

Framework ini termasuk dalam kategori framework full-stack. Ini telah mendapatkan popularitas baru-baru ini dan menonjol sebagai salah satu kerangka web Python terkemuka. Ini menganut prinsip “Jangan Ulangi Diri Sendiri (KERING).

Django membanggakan banyak perpustakaan bawaan dan menyederhanakan migrasi basis data. Secara default, ini beroperasi dengan mulus dengan database MySQL, Oracle, PostgreSQL, dan SQLite, sementara database lain dapat digunakan melalui driver pihak ketiga. Django menggunakan ORM untuk pemetaan tabel objek-ke-database.

Kerangka kerja Django:

  • menekankan keamanan yang kuat, peringkatnya lebih tinggi dibandingkan dengan kerangka kerja Python lainnya
  • menawarkan kemampuan perutean URL
  • memberikan dukungan komprehensif untuk otentikasi
  • menggabungkan fitur migrasi skema database
  • menyediakan serangkaian perpustakaan bawaan untuk pengembangan tumpukan penuh
  • Mengikuti arsitektur MVC-MVT, tempat pengembang menentukan model, tampilan, dan templat; Django kemudian menangani pemetaan URL dan tugas selanjutnya secara otomatis.

Labu

Flask menonjol sebagai kerangka mikro ringan dan populer lainnya. Desain modularnya meningkatkan kemampuan beradaptasi, memungkinkan pengembang membuat aplikasi web yang tangguh. Fleksibilitas kerangka kerja ini memfasilitasi penggabungan berbagai ekstensi dengan mudah.

Kerangka kerja Flask:

  • kompatibel dengan Google App Engine
  • mendukung template jinja2 dan toolkit Werkzeug WSGI
  • menawarkan debugger bawaan untuk tujuan debugging
  • memfasilitasi kemampuan pengujian unit
  • mendukung sesi sisi klien melalui cookie
  • menggunakan pengiriman permintaan yang tenang
  • menyoroti fungsionalitas berbasis Unicode
  • menangani manajemen permintaan HTTP secara efisien
  • menyediakan opsi untuk mengintegrasikan ORM apa pun.

Web Kubik

Kerangka kerja Python ini beroperasi sebagai solusi full-stack, menggunakan kubus, bukan model dan tampilan terpisah. Ini adalah kerangka kerja sumber terbuka dan tersedia secara gratis yang beroperasi dalam bidang teknologi web semantik yang digunakan oleh perusahaan pengembangan Python.

Kerangka kerja CubicWeb:

  • menawarkan dukungan untuk banyak database
  • menekankan keamanan dan komponen yang dapat digunakan kembali
  • menggunakan RQL (Relational Query Language) untuk menyederhanakan kueri terkait data
  • menyediakan kompatibilitas dengan Web Ontology Language (OWL) dan Resource Description Framework (RDF).

Elang

Ini adalah satu lagi kerangka mikro yang diarahkan untuk membangun API web. Didukung oleh entitas terkemuka seperti LinkedIn, OpenStack, dan RackSpace, ini memberdayakan pengembang untuk membuat struktur yang terdefinisi dengan baik untuk arsitektur HTTP dan REST.

Kerangka kerja Falcon:

  • berusaha untuk mencapai cakupan kode 100%.
  • mendukung penanganan pengecualian di muka
  • menampilkan basis kode yang sangat dapat diperluas dan dioptimalkan
  • menyediakan akses mudah ke header dan badan melalui kelas permintaan dan responsnya
  • mengimplementasikan pembantu WSGI dan tiruan untuk pengujian unit
  • menggunakan dukungan Cython untuk meningkatkan kecepatan kerangka kerja.

Pencerewet

Kerangka kerja ini beroperasi secara asinkron, mengandalkan pustaka Python asyncio. Mengambil inspirasi dari NodeJS dan kerangka kerja ekspres/koneksi, ia memproses permintaan dengan menavigasinya melalui teknologi middleware.

Kerangka kerja Growler:

  • mempekerjakan dekorator untuk membuat kode yang bersih dan dapat digunakan kembali
  • menawarkan kemampuan untuk menggabungkan seluruh aplikasi ke dalam satu file eksekusi menggunakan modul Ziapp
  • memperluas dukungan untuk berbagai paket sumber terbuka.

Giotto

Kerangka kerja full-stack ini, berdasarkan arsitektur MVC (Model-View-Controller), memisahkan komponen model, tampilan, dan pengontrol, memungkinkan pengembang dan admin sistem untuk beroperasi secara independen. Giotto memberdayakan pengguna untuk membangun aplikasi di atas web, IRC (Internet Relay Chat), dan antarmuka baris perintah melalui modul pengontrol inklusifnya.

Kerangka Giotto:

  • menawarkan fungsionalitas perutean URL otomatis
  • menggunakan Jinja2 untuk template HTML
  • mengimplementasikan pola fungsional CRUD (Buat, Baca, Perbarui, Hapus).
  • menyediakan model generik dan komponen tampilan
  • menggabungkan beberapa pengontrol yang dapat dicolokkan
  • memfasilitasi persistensi basis data menggunakan SQLAlchemy.

Web2Py

Ini termasuk dalam kategori kerangka kerja full-stack, menawarkan solusi sumber terbuka dan skalabel yang kompatibel dengan semua sistem operasi. Web2Py menampilkan Lingkungan Pengembangan Terintegrasi (IDE) berbasis web, yang mencakup fungsi IDE penting seperti debugger, editor kode, dan penerapan satu klik yang disederhanakan. Namun, itu tidak mendukung Python 3.

Kerangka Web2Py:

  • menerapkan sistem tiket, memperingatkan pengguna jika ada masalah yang muncul dalam kerangka kerja
  • beroperasi secara independen di berbagai platform
  • memastikan kompatibilitas ke belakang, memungkinkan kemajuan tanpa memutuskan hubungan dengan versi sebelumnya
  • menjaga keterbacaan di berbagai protokol
  • menerapkan kontrol akses berbasis peran
  • tidak memerlukan prasyarat untuk instalasi atau konfigurasi
  • memberikan dukungan untuk internasionalisasi.

ceripy

CherryPy berdiri sebagai salah satu kerangka mikro paling awal, yang menggunakan pendekatan sederhana. Ini beroperasi sebagai kerangka kerja sumber terbuka dan berorientasi objek, menawarkan fleksibilitas untuk menggunakan beragam teknologi untuk akses data dan pembuatan templat. Aplikasi yang dikembangkan melalui kerangka ini adalah aplikasi Python mandiri yang tertanam dengan server multithread.

Kerangka kerja CherryPy:

  • memungkinkan pengoperasian beberapa server secara bersamaan
  • berfungsi dengan lancar di berbagai platform
  • mencakup fitur bawaan untuk cakupan, pembuatan profil, dan pengujian
  • mendukung eksekusi pada platform Android
  • menawarkan sistem konfigurasi yang kuat
  • menggunakan server web kumpulan thread yang sesuai dengan HTTP WSGI
  • menawarkan fungsionalitas tambahan seperti caching, pengkodean, dan otentikasi.

Aiohttp

Kerangka kerja ini termasuk dalam kategori kerangka asinkron, yang tidak hanya berfungsi sebagai kerangka web server tetapi juga mampu berfungsi sebagai kerangka klien. Dibangun berdasarkan fitur Python 3.5+ seperti async dan menunggu, ia sangat bergantung pada pustaka asyncio Python untuk menjalankan operasinya. aiohttp menggunakan objek permintaan dan router untuk mengarahkan kueri.

Kerangka kerja Aiohttp:

  • menyederhanakan pembuatan tampilan
  • menawarkan dukungan untuk middleware
  • menawarkan dukungan perutean dan middleware yang dapat dicolokkan, yang membedakannya sebagai kerangka kerja yang banyak digunakan
  • menyediakan kompatibilitas untuk soket web berbasis server dan klien.

FAQ

Apa Kerangka Python itu?

Kerangka kerja Python pada dasarnya adalah sekumpulan modul atau paket yang membantu dalam membangun aplikasi web. Kerangka kerja ini menyederhanakan pengembangan dengan menawarkan solusi bawaan untuk tugas yang berulang, sehingga mengurangi beban kerja dalam layanan pengembangan Python.

Kerangka Python Mana yang Terbaik untuk Pemula?

Bagi pendatang baru, Flask dan Django menonjol sebagai titik awal yang kuat. Flask, khususnya, terbukti menguntungkan karena kesederhanaannya, kurva pembelajaran yang mudah, dan persyaratan kode yang ringkas dibandingkan dengan Django. Ini menyederhanakan upaya pengembangan web.

Bagaimana Anda Membuat Kerangka?

Membuat kerangka kerja melibatkan pemahaman komponen utamanya: perutean URL, tampilan, model, dan templat. Mulailah dengan memahami elemen-elemen ini, kembangkan setiap segmen, lalu hubungkan satu sama lain. Setelah komponen berfungsi secara harmonis, uji komponen tersebut dalam proyek sederhana. Setelah selesai, kemas kerangka kerja dan unggah ke PyPI.

Apakah Django merupakan Kerangka Python terbaik?

Django mempunyai potensi yang kuat sebagai kerangka tingkat atas karena kecepatan pengembangannya yang cepat, fitur teknis yang komprehensif, dan kemampuan untuk mengakses fungsionalitas tambahan melalui driver pihak ketiga. Ini sangat cocok untuk situs web yang berpusat pada basis data.

Apakah Django Lebih Baik dari Flask?

Django dan Flask keduanya menikmati popularitas yang signifikan. Flask, ideal untuk pemula, mengharuskan pengembang untuk mengelola sebagian besar tugas secara mandiri. Sementara itu, Django menawarkan serangkaian fitur lanjutan, menjadikannya kondusif untuk mempelajari konsep yang rumit. Pemula mungkin lebih suka memulai dengan Flask karena kurva pembelajarannya lebih sederhana sebelum melanjutkan ke Django.