Top Python Frameworks für 4

Python ist eine der vielseitigsten Programmiersprachen, die heute verfügbar sind. Unabhängig davon, ob Sie Webanwendungen, APIs oder Modelle für maschinelles Lernen erstellen, verfügt Python über ein Framework, das den Prozess vereinfacht. Nachfolgend finden Sie die 10 wichtigsten Python-Frameworks, die Sie lernen sollten, zusammen mit einer kurzen Beschreibung, Beispielcode und einem Link zu ihrer offiziellen Dokumentation oder Website.

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1. Django

Kategorie:Webentwicklung
Beschreibung: Django ist ein High-Level-Python-Webframework, das eine schnelle Entwicklung und ein klares, pragmatisches Design fördert. Es verfügt über alle Funktionen und verfügt über ein integriertes Admin-Panel, ORM und viele andere Tools zum Erstellen skalierbarer Webanwendungen.

Warum es verwenden: Schnelle Entwicklung, Sicherheitsfunktionen, Skalierbarkeit.
Anwendungsfälle: Content-Management-Systeme, E-Commerce, soziale Netzwerke.
Beispielcode:

# Install Django
pip install django

# Create a new Django project
django-admin startproject mysite

# Create a new app
cd mysite
python manage.py startapp myapp

# Example view (in myapp/views.py)
from django.http import HttpResponse

def hello_world(request):
    return HttpResponse("Hello, Django!")

Link:Django-Dokumentation

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2. Flasche

Kategorie:Webentwicklung
Beschreibung: Flask ist ein leichtes und benutzerfreundliches Web-Framework. Es wird oft als „Mikro-Framework“ bezeichnet, weil es den Kern einfach hält, Ihnen aber das Hinzufügen von Plugins und Erweiterungen ermöglicht, wenn Ihr Projekt wächst.

Warum es verwenden: Einfach, hochgradig anpassbar, leicht.
Anwendungsfälle: APIs, Web-Apps, Microservices.
Beispielcode:

# Install Flask
pip install flask

# Simple Flask app
from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello_world():
    return 'Hello, World!'

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

Link:Flaschendokumentation

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3. FastAPI

Kategorie:Webentwicklung / APIs
Beschreibung: FastAPI ist eines der schnellsten Frameworks zum Erstellen von APIs mit Python unter Verwendung asynchroner Programmierung. Es umfasst auch die automatische Datenvalidierung und Dokumentationserstellung.

Warum es verwenden: Hohe Leistung, automatische Validierung, asynchrone Programmierung.
Anwendungsfälle: APIs, Microservices, Web-Apps.
Beispielcode:

# Install FastAPI and Uvicorn
pip install fastapi uvicorn

# Simple FastAPI app
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()

@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}

# Run the server: uvicorn main:app --reload

Link:FastAPI-Dokumentation

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4. Pyramide

Kategorie:Webentwicklung
Beschreibung: Pyramid ist ein äußerst flexibles Web-Framework, das es Entwicklern ermöglicht, Web-Apps von einfach bis komplex zu erstellen. Es eignet sich sowohl für große als auch für kleine Projekte.

Warum es verwenden: Flexibel, skalierbar, minimaler Setup.
Anwendungsfälle: Groß angelegte Apps, APIs, anpassbare Systeme.
Beispielcode:

# Install Pyramid
pip install "pyramid==2.0"

# Create a Pyramid project
cookiecutter gh:Pylons/pyramid-cookiecutter-starter

# Example view (in views.py)
from pyramid.view import view_config

@view_config(route_name='home', renderer='templates/mytemplate.jinja2')
def my_view(request):
    return {'project': 'Pyramid'}

Link:Pyramidendokumentation

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5. Tornado

Kategorie:Webentwicklung / Networking
Beschreibung: Tornado ist ein Web-Framework und eine asynchrone Netzwerkbibliothek, die langlebige Netzwerkverbindungen verwaltet. Es eignet sich perfekt zum Erstellen von Echtzeitanwendungen wie Chat-Apps.

Warum es verwenden: Asynchrone Programmierung, Echtzeitunterstützung.
Anwendungsfälle: Echtzeit-Apps, Chat-Anwendungen, Streaming.
Beispielcode:

# Install Django
pip install django

# Create a new Django project
django-admin startproject mysite

# Create a new app
cd mysite
python manage.py startapp myapp

# Example view (in myapp/views.py)
from django.http import HttpResponse

def hello_world(request):
    return HttpResponse("Hello, Django!")

Link:Tornado-Dokumentation

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6. Flasche

Kategorie:Webentwicklung
Beschreibung: Bottle ist ein einfaches und leichtes Web-Framework zum Erstellen kleiner Web-Apps. Es ist perfekt für kleine Projekte oder für die schnelle Prototypenerstellung.

Warum es verwenden: Einfach, leicht, schnell zum Prototypen.
Anwendungsfälle: Prototypen, kleine Webanwendungen.
Beispielcode:

# Install Flask
pip install flask

# Simple Flask app
from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello_world():
    return 'Hello, World!'

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

Link:Flaschendokumentation

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7. CherryPy

Kategorie:Webentwicklung
Beschreibung: CherryPy ist ein objektorientiertes Web-Framework, das es Entwicklern ermöglicht, Webanwendungen auf pythonische Weise zu erstellen. Es ist eine skalierbare und flexible Lösung.

Warum es verwenden: Objektorientiert, skalierbar, einfach.
Anwendungsfälle: Webanwendungen, benutzerdefinierte Server.
Beispielcode:

# Install FastAPI and Uvicorn
pip install fastapi uvicorn

# Simple FastAPI app
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()

@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}

# Run the server: uvicorn main:app --reload

Link:CherryPy-Dokumentation

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8. Web2py

Kategorie:Webentwicklung
Beschreibung: Web2py ist ein Full-Stack-Webframework mit integrierter IDE, Webserver und Datenbankabstraktionsschicht. Es eignet sich hervorragend für die schnelle Anwendungsentwicklung.

Warum es verwenden: Komplettlösung, einfache Bereitstellung, integrierte IDE.
Anwendungsfälle: Full-Stack-Anwendungen, Rapid Prototyping.
Beispielcode:

# Install Pyramid
pip install "pyramid==2.0"

# Create a Pyramid project
cookiecutter gh:Pylons/pyramid-cookiecutter-starter

# Example view (in views.py)
from pyramid.view import view_config

@view_config(route_name='home', renderer='templates/mytemplate.jinja2')
def my_view(request):
    return {'project': 'Pyramid'}

Link:Web2py-Dokumentation

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9. Strich

Kategorie:Datenvisualisierung
Beschreibung: Dash ist ein Python-Framework zum Erstellen webbasierter Datenvisualisierungen. Es lässt sich in Plotly integrieren, um interaktive Diagramme und Dashboards zu erstellen.

Warum es verwenden: Ideal für die Datenvisualisierung, einfach zu verwenden, lässt sich in Plotly integrieren.
Anwendungsfälle: Daten-Dashboards, Visualisierungen, Analysen.
Beispielcode:

# Install Tornado
pip install tornado

# Simple Tornado app
import tornado.ioloop
import tornado.web

class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
    def get(self):
        self.write("Hello, Tornado!")

def make_app():
    return tornado.web.Application([
        (r"/", MainHandler),
    ])

if __name__ == "__main__":
    app = make_app()
    app.listen(8888)
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

Link:Dash-Dokumentation

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10. PyTorch

Kategorie:Maschinelles Lernen
Beschreibung: PyTorch ist ein Deep-Learning-Framework, das für seine Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit bekannt ist. Es wird häufig für die Entwicklung neuronaler Netze und die Arbeit mit komplexen Daten verwendet.

Warum es verwenden: Dynamische Berechnung, flexibel, ideal für tiefes Lernen.
Anwendungsfälle: Deep Learning, neuronale Netze, Computer Vision.
Beispielcode:

# Install Bottle
pip install bottle

# Simple Bottle app
from bottle import route, run

@route('/hello')
def hello():
    return "Hello, Bottle!"

run(host='localhost', port=8080)

Link:PyTorch-Dokumentation

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Abschluss

Diese 10 Python-Frameworks sind ein hervorragender Ausgangspunkt für die Erstellung von Webanwendungen, APIs, Datenvisualisierungen und Modellen für maschinelles Lernen. Egal, ob Sie Anfänger oder erfahrener Entwickler sind, diese Frameworks bieten eine Reihe von Tools, um Ihre Projekte zu beschleunigen. Viel Spaß beim Codieren!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTop Python Frameworks für 4. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!