Top 8 des meilleurs frameworks Python

-
4
 m de lecture
-
annotation python

Outil de référence pour le machine learning et l’IA, Python rencontre un succès grandissant auprès des développeurs et data scientists. Si les professionnels du dev et de la data doivent impérativement maîtriser ce langage de programmation, ils peuvent aussi utiliser les frameworks. Offrant un cadre et une structure, ces outils permettent d’automatiser certaines tâches et d'accélérer le temps de développement web . Mais lequel choisir ? Découvrez les meilleurs frameworks Python.

1 - Django, un framework Python complet

Django est une solution tout-en-un qui vous permet de travailler sur tous les aspects d’un logiciel ou application (bases de données, services dorsaux, interfaces frontales, …). Open-source et totalement gratuit, ce framework Python propose une multitude de fonctionnalités évolutives. Parmi les plus populaires : 
  • L’authentification ; 
  • Le routage d’URL ; 
  • Le moteur de modèle ; 
  • La migration de schémas de bases de données ; 
  • Un code unique pour différentes bases de données ;
  • L’ORM (Object Relationnal Mapper).

Cette dernière fonctionnalité est particulièrement appréciée des développeurs pour le mappage des objets sur les tables de database

Contrairement aux frameworks complets traditionnels, Django inclut automatiquement l’ensemble des fonctionnalités indispensables au développement (et non au sein de bibliothèques séparées). 

En tant qu’outil évolutif et flexible, Django permet de créer n’importe quelle application. Que ce soit des petits projets, des sites web ou même de modèles de machine learning, ce framework Python les prend en charge. D’ailleurs, il est souvent utilisé par les startups pour la création de MVP (Minimum viable product).

2 - Pyramid, le 2ème framework le plus populaire

Pyramid est une application open source visant à simplifier le travail des développeurs. Et ce, même pour les projets les plus complexes. Grâce à toutes ses ressources, vous pourrez aussi bien travailler sur des petites que sur de grandes applications. Voici quelques-unes des fonctionnalités de ce framework Python : 

  • des applications à fichier unique ;
  • un soutien technique et une documentation complète sur les datas ; 
  • la génération d’URL ;
  • des modèles globaux ; 
  • une authentification et autorisation souples ; 
  • des prédictions de vue (avec notamment des vues par itinéraire) ;
  • etc.

Grâce à toutes ces fonctionnalités, vous pouvez choisir le langage du modèle, les bibliothèques ou encore la couche de la database.

3 - TurboGears, une combinaison des meilleurs frameworks Python

À l’origine, TurboGears est conçu comme un regroupement des meilleurs frameworks Python. Il a ainsi été construit sur la base de plusieurs intergiciels et bibliothèques. 

Ce qui lui confère une grande flexibilité. Mais la force de ce framework se situe surtout dans la rapidité de développement des applications extensibles dès lors qu’elles sont basées sur les données. 

En choisissant ce framework Python, vous aurez accès aux fonctionnalités ci-dessous : 

  • des bases de données multiples ; 
  • une architecture de type MVC ; 
  • une validation avec FormEncode ; 
  • des templates PasteScript ; 
  • des outils en ligne de commande ; 
  • une intégration de la bibliothèque JavaScript MochiKit ;
  • etc.

4 - Flask, le micro framework Python

En tant que micro framework, Flask propose uniquement des fonctionnalités utiles au développement d’une application web en particulier. En l’occurrence, les petits projets. Même s’il est à privilégier dans le cadre des applications simples, Flask n’en reste pas moins l’un des meilleurs micro framework de Python. Grâce à lui, vous pourrez construire une base solide pour vos applications web. Notamment grâce à toutes ces fonctionnalités : 

  • un serveur de développement intégré et un débogueur rapide ; 
  • un support intégré aux tests unitaires ; 
  • l’envoi de la demande RESTful : 
  • une prise en charge des cookies sécurisés ; 
  • une conformité à la norme WSGI 1.0 ; 
  • un traitement de requêtes HTTP ; 
  • une disponibilité sous la licence BSD ; 
  • l’utilisation de la boîte à outils WSGI (Web Server Gateway Interface) de Werkzeug et du template Jinja2 ; 
  • un framework basé sur l’Unicode ;
  • etc.

5 - Bottle, le micro framework pour les API

Bottle est à utiliser si vous souhaitez concevoir une API (ou du moins une petite application contenant au maximum 500 lignes de code). 

Même si le champ d’application de ce framework Python est assez restreint, ses avantages sont multiples : 

  • une implémentation dans un seul fichier source ; 
  • aucune dépendance (hormis la Python Standard Library) ; 
  • la prise en charge des demandes de mappage d’appel de fonction ; 
  • un moteur de templates rapide et prêt à l’emploi ; 
  • un accès facilité aux données ; 
  • un serveur de développement HTTP intégré.

6 - CherryPy, le framework Python minimaliste

CherryPy est un micro framework Python open source conçu pour être extensible. Notamment grâce à ses fonctions en dehors du cycle demande-réponse. Cet outil est à utiliser avec des applications autonomes intégrant leur propre serveur web multithread.

Niveau fonctionnalités, CherryPy ne manque pas de ressources : 

  • un serveur web compatible HTTP ;
  • la possibilité d’exécuter plusieurs serveurs en même temps ;
  • un système de configuration puissant ; 
  • des outils prêts à l’emploi ;
  • etc.

Avec CherryPy, vous pourrez construire des applications comme avec n’importe quel autre programme orienté objet.

7 - Dash pour les applications web analytiques

Lancé en 2017 par Plotly Inc. (le groupe de développeurs ayant créé la bibliothèque de traçage Plotly Inc.), Dash se présente une solution low-code. Cet outil open source est utilisé pour créer des applications web analytiques. C’est-à-dire des apps basées sur la donnée. Il participe ainsi aux projets de data visualisation et même de Machine Learning. Ce qui en fait l’un des frameworks Python favoris des data scientists qui ne maîtrisent pas trop le développement web. 

Voici ses principales fonctionnalités : 

  • la gestion des erreurs ;
  • la personnalisation avancée ;
  • l’intégration LDAP ;
  • la prise en charge des plugins ;
  • le routage d’URL ;
  • etc.

Bon à savoir : Pour créer des applications web analytiques, Dash s’appuie sur une base de données importante. À ce titre, il s’utilise avec Flask, la bibliothèque React JS et la bibliothèque de traçage JavaScript Plotly.

8 - Tornado, le framework Python asynchrone

En tant que framework Python asynchrone, Tornado permet de générer plus de 10 000 connexions simultanément. Créé à l’origine par FriendFeed, cet outil a ensuite été racheté par Facebook en 2009. 

Aujourd’hui, c’est l’un des frameworks asynchrones les plus populaires auprès des développeurs expérimentés, notamment grâce à : 

  • une haute performance ; 
  • une assistance de qualité ; 
  • une sécurité optimale ; 
  • un service d’authentification d’utilisateur.

Apprenez à utiliser les meilleurs Frameworks Python avec DataScientest

Tous les frameworks Python susmentionnés ne constituent qu’une petite partie de la multitude d’outils disponibles. Dans tous les cas, vous devez bien choisir votre framework en fonction du projet sur lequel vous travaillez. Mais avant de connaître la grande diversité de logiciels, vous devrez vous y former. Pourquoi pas chez DataScientest ? Vous apprendrez à utiliser les principaux frameworks Python afin de concevoir tous types d’applications ou logiciels.

Facebook
Twitter
LinkedIn

DataScientest News

Inscrivez-vous à notre Newsletter pour recevoir nos guides, tutoriels, et les dernières actualités data directement dans votre boîte mail.
Poursuivre la lecture

Vous souhaitez être alerté des nouveaux contenus en data science et intelligence artificielle ?

Laissez-nous votre e-mail, pour que nous puissions vous envoyer vos nouveaux articles au moment de leur publication !

Newsletter icone
icon newsletter

DataNews

Vous souhaitez recevoir notre
newsletter Data hebdomadaire ?