Als Standardwerkzeug für Machine Learning und KI erfreut sich Python bei Entwicklern und Datenwissenschaftlern immer größerer Beliebtheit.
Die Programmiersprache ist für Dev- und Data-Profis ein Muss, aber sie können auch Frameworks verwenden. Diese Tools bieten einen Rahmen und eine Struktur und ermöglichen es, bestimmte Aufgaben zu automatisieren und die Zeit für die Webentwicklung zu verkürzen. Aber welches ist das richtige? Hier findest du die besten Python-Frameworks.
1 - Django, einer der vollständigsten Python Frameworks
Django ist eine All-in-One-Lösung, mit der du an allen Aspekten einer Software oder Anwendung arbeiten kannst (Datenbanken, Backend-Dienste, Frontend-Schnittstellen, …). Als Open-Source und völlig kostenlos bietet dieses Python-Framework eine Vielzahl an skalierbaren Funktionen. Zu den beliebtesten gehören:
- Authentifizierung ;
- Das URL-Routing ;
- Die Template Engine ;
- Die Migration von Datenbankschemata ;
- Ein einziger Code für verschiedene
- Datenbanken ;
- Der Object Relationnal Mapper (ORM).
Diese letzte Funktion wird von Entwicklern besonders geschätzt, wenn es darum geht, Objekte auf Datenbanktabellen abzubilden.
Im Gegensatz zu herkömmlichen vollständigen Frameworks enthält Django automatisch alle für die Entwicklung unerlässlichen Funktionen (und nicht in separaten Bibliotheken).
Als skalierbares und flexibles Werkzeug kann mit Django jede beliebige Anwendung erstellt werden. Ob kleine Projekte, Webseiten oder sogar Machine-Learning-Modelle, dieses Python-Framework unterstützt sie alle. Übrigens wird es oft von Startups für die Erstellung von MVPs (Minimum Viable Product) verwendet.
2 - Pyramid, die Nummer 2 unter den Python Frameworks
Pyramid ist eine Open-Source-Anwendung, die die Arbeit von Entwicklern vereinfachen soll. Und das selbst bei den komplexesten Projekten.
Dank all seiner Ressourcen kannst du sowohl an kleinen als auch an großen Anwendungen arbeiten. Hier sind einige der Funktionen dieses Python-Frameworks:
- Anwendungen mit einer einzigen Datei ;
technische Unterstützung und eine umfassende Datendokumentation ; - die Generierung von URLs ;
globale Vorlagen ; - flexible Authentifizierung und Autorisierung ;
- Ansichtsvorhersagen (u. a. mit Ansichten nach Routen) ;
- etc.
Mit all diesen Funktionen kannst du die Sprache des Modells, die Bibliotheken oder auch die Ebene der Datenbank auswählen.
3 - TurboGears, eine Kombination der besten Python Frameworks
Ursprünglich wurde TurboGears als eine Zusammenstellung der besten Python Frameworks konzipiert. Es wurde also auf der Grundlage verschiedener Middleware und Bibliotheken aufgebaut.
Dies verleiht ihm eine große Flexibilität. Die Stärke dieses Frameworks liegt aber vor allem in der schnellen Entwicklung von skalierbaren Anwendungen, sobald sie datenbasiert sind.
Wenn du dich für dieses Python-Framework entscheidest, hast du Zugang zu den folgenden Funktionen:
- Mehrere Datenbanken ;
- eine Architektur vom Typ MVC ;
- eine Validierung mit FormEncode ;
- PasteScript-Templates;
- Kommandozeilen-Tools;
- eine Integration der JavaScript-Bibliothek
- MochiKit ;
- etc.
4 - Flask, das Python-Mikro-Framework
Als Micro-Framework bietet Flask nur Funktionen, die für die Entwicklung einer bestimmten Webanwendung nützlich sind. In diesem Fall für kleine Projekte. Auch wenn Flask eher für einfache Anwendungen geeignet ist, ist es eines der besten Micro-Frameworks von Python. Mit ihm kannst du eine solide Grundlage für deine Webanwendungen schaffen. Insbesondere dank all dieser Funktionen:
- einen integrierten Entwicklungsserver und einen schnellen Debugger ;
- eine integrierte Unterstützung für Unit-Tests ;
- das Senden von RESTful-Anfragen :
eine Unterstützung für sichere Cookies ;
eine Übereinstimmung mit dem WSGI 1.0-Standard ; - eine Verarbeitung von HTTP-Anfragen ;
eine Verfügbarkeit unter der BSD-Lizenz ; - die Verwendung des Werkzeug-Toolkits WSGI (Web Server Gateway Interface) und des Jinja-Templates2 ;
- ein auf Unicode basierendes Framework ;
etc.
5 - Bottle, der Mikro-Framework für APIs
Bottle solltest du verwenden, wenn du eine API (oder zumindest eine kleine Anwendung mit maximal 500 Zeilen Code) entwerfen möchtest.
Auch wenn der Anwendungsbereich dieses Python Frameworks recht klein ist, hat es viele Vorteile:
- eine Implementierung in einer einzigen Quelldatei ;
- keine Abhängigkeiten (außer von der Python Standard Library) ;
- Unterstützung von Anfragen zum Abbilden von Funktionsaufrufen ;
- eine schnelle und sofort einsatzbereite Template-Engine ;
- einen erleichterten Zugriff auf Daten ;
einen integrierten HTTP-Entwicklungsserver.
6 - CherryPy, ein minimalistischer Python Framework
CherryPy ist ein Open-Source-Python-Mikroframework, das auf Erweiterbarkeit ausgelegt ist. Insbesondere dank seiner Funktionen außerhalb des Anfrage-Antwort-Zyklus. Dieses Tool sollte für eigenständige Anwendungen mit eigenem Multithread-Webserver verwendet werden.
CherryPy hat viele Funktionen zu bieten:
- Ein HTTP-kompatibler Webserver ;
die Möglichkeit, mehrere Server gleichzeitig laufen zu lassen; - ein leistungsstarkes Konfigurationssystem ;
sofort einsatzbereite Werkzeuge ;
etc.
Mit CherryPy kannst du Anwendungen wie mit jedem anderen objektorientierten Programm bauen.
7 - Dash für analytische Webanwendungen
Dash wurde 2017 von Plotly Inc. (der Entwicklergruppe, die die Tracking-Bibliothek Plotly Inc. entwickelt hat) ins Leben gerufen und präsentiert sich als Low-Code-Lösung. Dieses Open-Source-Tool wird verwendet, um analytische Web-Apps zu erstellen. Das heißt, Apps, die auf Daten basieren.
Es nimmt somit an Projekten zur Datenvisualisierung und sogar zum Machine Learning teil. Das macht es zu einem der beliebtesten Python-Frameworks für Datenwissenschaftler, die sich nicht so gut mit Webentwicklung auskennen.
Hier sind seine wichtigsten Funktionen:
- Fehlerbehandlung ;
- die erweiterte Personalisierung ;
- die LDAP-Integration ;
- die Unterstützung von Plugins ;
- das Routing von URLs ;
- etc.
Gut zu wissen: Dash nutzt eine große Datenbank, um analytische Webanwendungen zu erstellen. Es wird mit Flask, der React JS-Bibliothek und der JavaScript-Tracking-Bibliothek Plotly verwendet.
8 - Tornado, der asynchrone Python-Framework
Als asynchrones Python-Framework kann Tornado mehr als 10.000 Verbindungen gleichzeitig erzeugen. Ursprünglich von FriendFeed entwickelt, wurde das Tool 2009 von Facebook aufgekauft.
Heute ist es eines der beliebtesten asynchronen Frameworks bei erfahrenen Entwicklern, vor allem wegen :
- hohe Leistungsfähigkeit ;
- eine qualitativ hochwertige Unterstützung ;
- eine optimale Sicherheit ;
- einen Service zur Benutzerauthentifizierung.
Lerne, die besten Python Frameworks mit DataScientest zu nutzen.
Alle oben genannten Python Frameworks sind nur eine kleine Auswahl aus der Vielzahl der verfügbaren Werkzeuge. In jedem Fall solltest du dein Framework sorgfältig auswählen, je nachdem, an welchem Projekt du gerade arbeitest. Aber bevor du dich mit der großen Vielfalt an Software auskennst, musst du dich darin ausbilden lassen. Warum nicht bei DataScientest?
Du wirst lernen, die wichtigsten Python-Frameworks zu verwenden, um alle Arten von Anwendungen oder Software zu entwerfen.
