꼭 알아야 할 상위 10가지 Python 프레임워크

게시 됨: 2024-01-11

Python의 급격한 인기 상승은 단순성, 다용성 및 학습자가 사용할 수 있는 풍부한 리소스에 기인합니다. 이는 신진 프로그래머의 출발점이 되는 경우가 많으며 웹 개발부터 데이터 분석까지 산업 전반에 걸쳐 광범위하게 활용됩니다.

Python 커뮤니티는 엄청난 성장을 입증하고 있습니다. GitHub는 2022년까지 Python 사용량이 22.5%라는 놀라운 증가를 보고했습니다. 2023년까지 Python 커뮤니티는 세 번째로 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어로서의 입지를 확고히 했습니다. 이러한 급증으로 인해 주로 오픈 소스인 풍부한 프레임워크가 탄생했습니다.

이 문서의 목표는 여러분의 관심을 끌 만한 가장 인기 있고 영향력 있는 Python 프레임워크를 분석하고 탐색하는 것입니다.

Python 프레임워크란 무엇입니까?

Python 프레임워크는 기본적으로 Python 모듈 컬렉션으로 구성되며, 다양한 애플리케이션을 구축하기 위한 기반 역할을 하는 표준화된 기능 세트를 제공합니다.

프레임워크는 소프트웨어 개발에 대한 일반적인 접근 방식을 설명하고 복잡하거나 반복적인 작업을 추상화하여 개발 프로세스를 간소화하도록 제작되었습니다. 이를 통해 개발자는 일상적인 작업을 반복적으로 처리하는 대신 자신의 응용 프로그램에 맞는 고유하고 맞춤화된 논리를 만드는 데 집중할 수 있습니다.

예를 들어, 대부분의 웹 애플리케이션에 공통적인 작업인 HTTP 요청 처리를 생각해 보세요. 이 기능을 처음부터 다시 작성하거나 프로젝트 전체에 걸쳐 코드를 복제하는 대신 개발자는 이 기능을 쉽게 하기 위해 특별히 설계된 기존 프레임워크를 활용합니다.

세 가지 주요 Python 프레임워크

Python 개발 회사에서 사용하는 세 가지 주요 Python 프레임워크는 전체 스택, 마이크로 및 비동기 프레임워크입니다. 이들 각각에는 고유한 제품이 있습니다.

풀스택 프레임워크

이름 그대로 이 프레임워크는 양식 생성, 유효성 검사 및 템플릿 레이아웃과 같은 기능을 포함하여 웹 개발을 위한 포괄적인 솔루션을 제공합니다. 그 다양성으로 인해 다양한 애플리케이션 유형에 걸쳐 적용할 수 있지만 사용법을 익히려면 약간 더 가파른 학습 곡선이 필요할 수 있습니다.

마이크로 프레임워크

가벼운 특성이 특징인 이 프레임워크는 사용자 친화적이지만 데이터 추상화 레이어 또는 양식 유효성 검사와 같은 추가 내장 기능이 부족합니다. 마이크로 프레임워크를 사용하는 개발자는 추가 기능을 얻으려면 코드를 수동으로 추가해야 합니다. 단순성으로 인해 소규모 애플리케이션에 특히 빛을 발합니다.

비동기 프레임워크

이 프레임워크는 작업에 asyncio 라이브러리를 활용하여 최근 주목을 받았습니다. 주요 강점은 특히 상당한 볼륨을 효과적으로 관리하는 데 있어 동시 연결을 용이하게 한다는 것입니다.

최고의 Python 프레임워크 목록

병

Bottle 프레임워크는 주로 API 제작에 초점을 맞춘 소규모 애플리케이션에 적합합니다. 이는 애플리케이션 개발을 위해 표준 Python 라이브러리에만 의존하여 독립적으로 작동한다는 점에서 Python 웹 프레임워크 중에서 가장 두드러집니다. 이 프레임워크는 하드웨어와의 직접적인 상호 작용을 가능하게 하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 마이크로 프레임워크 범주에 속하는 Bottle은 모든 것을 단일 소스 파일로 압축합니다.

병 프레임워크:

양식 데이터, 쿠키, 파일 업로드 및 기타 HTTP 관련 메타데이터에 대한 액세스를 용이하게 합니다.
효율적인 요청 전달 경로를 강조합니다.
HTTP 서버가 내장되어 있습니다.
다양한 데이터베이스에 대한 플러그인 지원
타사 템플릿 엔진과 WSGI/HTTP 서버를 사용할 수 있습니다.

장고

이 프레임워크는 전체 스택 프레임워크 범주에 속합니다. 최근 인기를 얻었으며 선도적인 Python 웹 프레임워크 중 하나로 두각을 나타내고 있습니다. 이는 “DRY(반복하지 마십시오)” 원칙을 준수합니다.

Django는 수많은 내장 라이브러리를 자랑하며 데이터베이스 마이그레이션을 단순화합니다. 기본적으로 MySQL, Oracle, PostgreSQL 및 SQLite 데이터베이스와 원활하게 작동하며 다른 데이터베이스는 타사 드라이버를 통해 활용할 수 있습니다. Django는 객체-데이터베이스 테이블 매핑을 위해 ORM을 활용합니다.

Django 프레임워크:

강력한 보안을 강조하며 다른 Python 프레임워크에 비해 순위가 더 높습니다.
URL 라우팅 기능 제공
인증에 대한 포괄적인 지원을 제공합니다.
데이터베이스 스키마 마이그레이션 기능을 통합합니다.
전체 스택 개발을 위해 사전 구축된 다양한 라이브러리를 제공합니다.
개발자가 모델, 뷰 및 템플릿을 정의하는 MVC-MVT 아키텍처를 준수합니다. 그런 다음 Django는 URL 매핑과 후속 작업을 자동으로 처리합니다.

플라스크

Flask는 또 다른 가볍고 인기 있는 마이크로 프레임워크입니다. 모듈식 설계로 적응성이 향상되어 개발자가 강력한 웹 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 프레임워크의 유연성으로 인해 다양한 확장 기능을 쉽게 통합할 수 있습니다.

플라스크 프레임워크:

Google App Engine과 호환됩니다.
jinja2 템플릿 및 Werkzeug WSGI 툴킷을 지원합니다.
디버깅 목적으로 내장된 디버거를 제공합니다.
단위 테스트 기능을 용이하게 합니다.
쿠키를 통한 클라이언트 측 세션 지원
편안한 요청 파견을 사용합니다.
유니코드 기반 기능 강조
HTTP 요청 관리를 효율적으로 처리합니다.
모든 ORM을 통합할 수 있는 옵션을 제공합니다.

큐빅웹

이 Python 프레임워크는 별도의 모델과 뷰 대신 큐브를 사용하는 전체 스택 솔루션으로 작동합니다. 이는 Python 개발 회사에서 사용하는 시맨틱 웹 기술 영역 내에서 작동하는 무료로 사용 가능한 오픈 소스 프레임워크입니다.

CubicWeb 프레임워크:

여러 데이터베이스에 대한 지원을 제공합니다
보안과 재사용 가능한 구성 요소를 강조합니다.
RQL(Relational Query Language)을 활용하여 데이터 관련 쿼리를 간소화합니다.
OWL(Web Ontology Language) 및 RDF(자원 설명 프레임워크)와의 호환성을 제공합니다.

매

이는 웹 API 구축을 위한 또 다른 마이크로 프레임워크입니다. LinkedIn, OpenStack 및 RackSpace와 같은 주요 엔터티에 의해 수용되어 개발자가 HTTP 및 REST 아키텍처에 대해 잘 정의된 구조를 만들 수 있도록 지원합니다.

팔콘 프레임워크:

100% 코드 커버리지 달성을 위해 노력합니다.
사전 예외 처리 지원
확장성이 뛰어나고 최적화된 코드베이스를 갖추고 있습니다.
요청 및 응답 클래스를 통해 헤더와 본문에 대한 편리한 액세스를 제공합니다.
단위 테스트를 위한 WSGI 도우미 및 모의 구현
Cython 지원을 활용하여 프레임워크의 속도를 향상시킵니다.

으르렁거리는 사람

이 프레임워크는 Python asyncio 라이브러리를 사용하여 비동기식으로 작동합니다. NodeJS와 Express/Connect 프레임워크에서 영감을 받아 미들웨어 기술을 통해 요청을 탐색하여 처리합니다.

Growler 프레임워크:

깨끗하고 재사용 가능한 코드를 만들기 위해 데코레이터를 사용합니다.
Ziapp 모듈을 사용하여 전체 애플리케이션을 단일 실행 파일로 묶는 기능을 제공합니다.
다양한 오픈 소스 패키지에 대한 지원을 확장합니다.

지오토

MVC(Model-View-Controller) 아키텍처를 기반으로 하는 이 풀 스택 프레임워크는 모델, 뷰 및 컨트롤러 구성 요소를 분리하여 개발자와 시스템 관리자가 독립적으로 작업할 수 있도록 합니다. Giotto는 포함된 컨트롤러 모듈을 통해 사용자가 웹, IRC(인터넷 릴레이 채팅) 및 명령줄 인터페이스 위에 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다.

지오토 프레임워크:

자동 URL 라우팅 기능 제공
HTML 템플릿에 Jinja2를 활용합니다.
기능적 CRUD(생성, 읽기, 업데이트, 삭제) 패턴을 구현합니다.
일반 모델 및 뷰 구성요소 제공
여러 개의 플러그형 컨트롤러 통합
SQLAlchemy를 사용하여 데이터베이스 지속성을 촉진합니다.

Web2Py

이는 풀 스택 프레임워크 범주에 속하며 모든 운영 체제와 호환되는 확장 가능한 오픈 소스 솔루션을 제공합니다. Web2Py는 디버거, 코드 편집기 및 단순화된 원클릭 배포와 같은 필수 IDE 기능을 포함하는 웹 기반 통합 개발 환경(IDE)을 갖추고 있습니다. 그러나 Python 3은 지원하지 않습니다.

Web2Py 프레임워크:

프레임워크 내에서 문제가 발생하면 사용자에게 경고하는 티켓 시스템을 구현합니다.
다양한 플랫폼에서 독립적으로 운영
이전 버전과의 호환성을 보장하여 이전 버전과의 연결을 끊지 않고도 진행이 가능합니다.
여러 프로토콜에 걸쳐 가독성을 유지합니다.
역할 기반 액세스 제어를 시행합니다.
설치 또는 구성에 대한 전제 조건이 필요하지 않습니다.
국제화를 지원합니다.

체리파이

CherryPy는 단순한 접근 방식을 수용하는 최초의 마이크로프레임워크 중 하나입니다. 이는 오픈 소스 객체 지향 프레임워크로 작동하여 데이터 액세스 및 템플릿 생성을 위해 다양한 기술을 사용할 수 있는 유연성을 제공합니다. 이 프레임워크를 통해 개발된 애플리케이션은 다중 스레드 서버가 내장된 독립형 Python 애플리케이션입니다.

CherryPy 프레임워크:

여러 서버의 동시 운영이 가능합니다.
다양한 플랫폼에서 원활하게 작동
적용 범위, 프로파일링 및 테스트를 위한 내장 기능이 포함되어 있습니다.
Android 플랫폼에서의 실행 지원
강력한 구성 시스템을 자랑합니다
HTTP WSGI 호환 스레드 풀 웹 서버를 활용합니다.
캐싱, 인코딩, 인증과 같은 추가 기능을 제공합니다.

아이오http

이 프레임워크는 비동기식 프레임워크의 범주에 속하며, 서버 웹 프레임워크 역할뿐만 아니라 클라이언트 프레임워크 역할도 할 수 있습니다. async 및 Wait와 같은 Python 3.5+ 기능을 기반으로 구축되었으며 Python의 asyncio 라이브러리에 크게 의존하여 작업을 수행합니다. aiohttp는 쿼리를 전달하기 위해 요청 객체와 라우터를 활용합니다.

Aiohttp 프레임워크:

뷰 생성을 단순화합니다.
미들웨어 지원 제공
널리 사용되는 프레임워크로 구별되는 플러그형 라우팅 및 미들웨어 지원을 자랑합니다.
서버 및 클라이언트 기반 웹 소켓 모두에 대한 호환성을 제공합니다.

자주 묻는 질문

Python 프레임워크란 무엇입니까?

Python 프레임워크는 기본적으로 웹 애플리케이션 구축을 지원하는 모듈 또는 패키지 세트입니다. 이러한 프레임워크는 반복 작업을 위해 사전 구축된 솔루션을 제공하고 Python 개발 서비스의 워크로드를 완화하여 개발을 간소화합니다.

초보자에게 가장 적합한 Python 프레임워크는 무엇입니까?

신규 이민자에게는 Flask와 Django가 확실한 출발점이 됩니다. 특히 Flask는 Django에 비해 단순성, 쉬운 학습 곡선 및 간결한 코드 요구 사항으로 인해 유리한 것으로 입증되었습니다. 웹 개발 노력을 단순화합니다.

프레임워크를 어떻게 생성합니까?

프레임워크를 만들려면 URL 라우팅, 보기, 모델 및 템플릿과 같은 주요 구성 요소를 이해해야 합니다. 이러한 요소를 이해하는 것부터 시작하여 각 세그먼트를 개발한 다음 상호 연결하세요. 구성 요소가 조화롭게 작동하면 간단한 프로젝트 내에서 테스트해 보세요. 완료되면 프레임워크를 패키징하고 PyPI에 업로드합니다.

Django가 최고의 Python 프레임워크인가요?

Django는 빠른 개발 속도, 포괄적인 기술 기능, 타사 드라이버를 통해 추가 기능에 액세스할 수 있는 기능으로 인해 최상위 프레임워크로서 강력한 잠재력을 갖고 있습니다. 특히 데이터베이스 중심 웹사이트에 매우 적합합니다.

Django가 Flask보다 나은가요?

Django와 Flask는 모두 상당한 인기를 누리고 있습니다. 초보자에게 이상적인 Flask를 사용하려면 개발자가 대부분의 작업을 독립적으로 관리해야 합니다. 한편 Django는 복잡한 개념을 학습하는 데 도움이 되는 다양한 고급 기능을 제공합니다. 초보자는 Django로 발전하기 전에 학습 곡선이 더 간단하기 때문에 Flask로 시작하는 것을 선호할 수 있습니다.