Зображення автором | Полотно
Python широко відомий своєю популярністю серед інженерів та вчених даних, але це також улюблений вибір для веб -розробників. Насправді, багато розробників віддають перевагу Python над JavaScript для створення веб -додатків через його простий синтаксис, читабельність та величезну екосистему потужних рамок та інструментів.
Незалежно від того, чи є ви початківцем чи досвідченим розробником, Python пропонує рамки, які задовольняють кожну потребу, від легких мікрофранів, які потребують лише декількох ліній коду, до надійних рішень з повним складом, упакованими вбудованими функціями. Деякі рамки розроблені для швидкого прототипування, а інші зосереджуються на безпеці, масштабованій чи блискавці.
У цій статті ми розглянемо сім найпопулярніших веб -рамок Python. Ви виявите, які з них найкраще підходять для створення будь-чого від простих веб-сайтів до складних веб-додатків з високим рівнем руху. Незалежно від рівня вашого досвіду, існує рамка Python, яка може допомогти вам ефективно та ефективно піднести свій веб -проект у житті.
Рамки веб -розробки Python
1. Джинго: Повна стійка електростанції для масштабованих веб-додатків
Django-це надійна рамка Python з відкритим кодом, розроблена для швидкого розвитку безпечних та масштабованих веб-додатків. Завдяки вбудованому ORM, інтерфейсу адміністратора, автентифікації та величезній екосистемі компонентів багаторазового використання, Django ідеально підходить для створення всього, від простих веб-сайтів до складних підприємницьких рішень.
Дізнайтеся більше: https://www.djangoproject.com/
2. Колба: Легка та гнучка мікрофрама
Колба – це мінімалістична веб -рамка Python, яка дає вам необхідні речі для початку роботи, дозволяючи додати лише те, що вам потрібно. Він ідеально підходить для невеликих та середніх додатків, API та швидкого прототипування. Простота, гнучкість та обширна документація Flask роблять її найкращим вибором для розробників, які хочуть повного контролю над архітектурою свого проекту.
Дізнайтеся більше: https://flask.palletsprojects.com/
3. Fastapi: Сучасні, високопродуктивні API з легкістю
Fastapi найвідоміший для побудови високопродуктивних API, але за допомогою шаблонів Jinja (V2) ви також можете створити повнофункціональні веб-сайти, які поєднують як функціональність Backend, так і Frontend в межах однієї рамки. Побудований на вершині Starlette та Pydantic, Fastapi пропонує асинхронну підтримку, автоматичну інтерактивну документацію та виняткову швидкість, що робить її однією з найшвидших веб -рамок Python.
Дізнайтеся більше: https://fastapi.tiangolo.com/
4.
Gradio-це рамка Python з відкритим кодом, яка дозволяє швидко будувати та ділитися веб-інтерфейсами для моделей машинного навчання. Він дуже популярний серед спільноти машинного навчання, оскільки ви можете будувати, тестувати та розгорнути свої веб -демонстрації ML на безкоштовно обіймати обличчя за кілька хвилин. Вам не потрібен досвід переднього або заднього часу; Просто основні знання Python достатньо для створення високопродуктивних веб-демонстрацій та API.
Дізнайтеся більше: https://www.gradio.app/
5. Обстояйте: миттєво створити веб -програми даних
Streamlit призначений для науковців та інженерів, які хочуть створити красиві, інтерактивні веб -програми безпосередньо із сценаріїв Python. Завдяки своєму інтуїтивно зрозумілому API ви можете створити інформаційні панелі, візуалізації даних та демонстраційні демонстрації ML за лічені хвилини. Не потрібно для HTML, CSS або JavaScript. STAMPLIT ідеально підходить для швидкого прототипування та обміну розумінням із зацікавленими сторонами.
Дізнайтеся більше: https://streamlit.io/
6. Торнадо: Масштабований, не блокуючий веб-сервер та рамки
Tornado-це потужна веб-рамка Python та асинхронна мережа, розроблена для створення масштабованих та високопродуктивних веб-додатків. На відміну від традиційних рамок, Tornado використовує не блокуючу мережу вводу/виводу, що робить його ідеальним для обробки тисяч одночасних зв’язків, ідеально підходить для веб-служб у реальному часі, таких як додатки для чату, оновлення в прямому ефірі та тривалі опитування.
Дізнайтеся більше: https://www.tornadoweb.org/en/stable/guide.html
7. Рефлекс: чисті веб -програми Python, спрощені
Reflex (раніше Pynecone) дозволяє створювати веб-додатки з повним стеком, використовуючи лише Python, JavaScript не потрібно. Він складає ваш код Python у сучасні веб -програми, обробляючи як фронт, так і бекенду безперешкодно. Рефлекс ідеально підходить для розробників Python, які хочуть створити інтерактивні веб-програми, готові до виробництва, без перемикання мов.
Дізнайтеся більше: https://reflex.dev/
Висновок
Фастапі Це моя рамка для створення кінцевих точок REST API для програм машинного навчання, завдяки його швидкості, простоті та готових до виробництва функціями.
Для обміну машинними демонстраціями з нетехнічними зацікавленими сторонами, Побудований неймовірно корисний, що дозволяє будувати інтерактивні веб -інтерфейси з мінімальними зусиллями.
Джанго виділяється як надійна, повнофтомогована рамка, яка дозволяє створювати будь-які веб-додаток з повним контролем та масштабованість.
Якщо вам потрібно щось легке та швидке налаштування, Колба є відмінним вибором для простих веб -додатків та прототипу.
Обтіка Сяє, коли йдеться про створення інтерактивних інтерфейсів користувачів для додатків для даних лише за хвилини, що робить його ідеальним для швидкого прототипування та візуалізації.
Для веб-додатків у режимі реального часу, які потребують обробки тисяч одночасних зв’язків, Торнадо є сильним варіантом завдяки його непоключеній, асинхронній архітектурі.
Нарешті, Рефлектор -це сучасна рамка, розроблена для будівництва програм, готових до виробництва, які прості в розробці та прості в розгортанні.
Абід Алі Аван (@1abidaliawan) – це сертифікований професіонал даних, який любить моделі будівництва машинного навчання. В даний час він зосереджується на створенні контенту та написанні технічних блогів про технології машинного навчання та наукових даних. Абід має ступінь магістра з управління технологіями та ступінь бакалавра з інженерії телекомунікацій. Його бачення полягає у створенні продукту AI, використовуючи нейронну мережу графіку для студентів, які борються з психічними захворюваннями.
