Umfassender Vergleich von Python-Webframeworks: Wählen Sie von Django bis FastAPI das Tool, das am besten zu Ihnen passt!
In diesem Artikel wird eine eingehende vergleichende Analyse von zehn beliebten Python-Web-Frameworks durchgeführt und deren Eigenschaften, Vorteile, Nachteile und anwendbare Szenarien behandelt, um Ihnen bei der Auswahl des am besten geeigneten Frameworks für die Erstellung Ihres nächsten Projekts zu helfen.
Kurzbeschreibung des Rahmenwerks:
- Voll funktionsfähig:Django
- Leicht und elegant: Flask, Sanic, Bottle
- Asynchrone Unterstützung hoher Parallelität: FastAPI, Tornado, Sanic, aiohttp
- Trennung von Front-End und Back-End (API-Entwicklung): FastAPI, Django REST-Framework, Falcon, Hug
Als nächstes werden wir uns mit den Details einiger Frameworks befassen:
Django
Django ist ein leistungsstarkes Full-Stack-Python-Webframework, das für seine Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität bekannt ist und für Webanwendungen jeder Größe geeignet ist.
- Funktionen: Übernimmt das MVC-Entwurfsmuster und bietet integrierte Funktionen wie ORM, Template Engine und Cache. Die Dokumentation ist vollständig und die Community ist aktiv.
- Vorteile: Hohe Entwicklungseffizienz, einfache Codepflege und hohe Sicherheit.
- Nachteile: Steile Lernkurve und relativ geringe Flexibilität.
- Anwendbare Szenarien: Große Websites, E-Commerce-Plattformen, Anwendungen auf Unternehmensebene und Back-End-APIs.
- Bekannte Anwendungen: Instagram, Pinterest usw.
FastAPI
FastAPI ist ein modernes, leistungsstarkes Python-Webframework, das für die Erstellung von APIs entwickelt wurde und auf Python 3.8 und Typhinweisen basiert. Es basiert auf Starlette und Pydantic und bietet hervorragende Leistung und leistungsstarke Funktionen.
- Hauptmerkmale: Hohe Leistung, prägnanter Code, leistungsstarke Datenvalidierung, automatisch generierte interaktive API-Dokumentation.
- Vorteile: Hervorragende Leistung, hohe Entwicklungseffizienz, niedrige Fehlerrate und umfangreiche Dokumentation.
- Nachteile: Steile Lernkurve und relativ neues Ökosystem.
- Anwendbare Szenarien: Aufbau verschiedener APIs.
Flasche
Flask ist ein leichtes Python-Webframework, flexibel und einfach zu verwenden, geeignet für kleine und mittlere Webanwendungen.
- Funktionen: Mikro-Framework-Architektur, starke Skalierbarkeit, Verwendung der Python-Standardbibliothek, vollständige Dokumentation und aktive Community.
- Vorteile: Hohe Entwicklungseffizienz, hohe Flexibilität und sanfte Lernkurve.
- Nachteile: Relativ kleiner Funktionsumfang und relativ geringe Sicherheit.
- Anwendbare Szenarien: Kleine Websites, Blogs, kleine E-Commerce-Plattformen, Back-End-APIs.
- Bekannte Anwendungen: Reddit, Twitch usw.
Vergleich zwischen Django und Flask
Django und Flask sind beide Python-Webframeworks, ihre Funktionen sind jedoch unterschiedlich. Django verfügt über umfangreiche Funktionen und eignet sich für große und komplexe Anwendungen; Flask ist leicht und flexibel und eignet sich für kleine und einfache Anwendungen.
- Wählen Sie Vorschläge aus: Gemäß der Anwendungsskala und Komplexität sowie der Entwicklung des Entwicklererfahrungsniveaus.
Django Rest Framework (DRF) ist ein Web -API -Framework, das auf Django basiert.
- Merkmale:
- Unterstützen Sie die Spezifikationen wie RESTFAY- und JSON -API, erstellte serialisierte Komponenten, Mehrfachauthentifizierungs- und Berechtigungssteuermethoden, erstellte View -Klassen und Renderer, die mehrere Paging -Methoden unterstützen. Vorteile: hohe Flexibilität, starke serialisierte Komponenten, gute Sicherheit und freundliche Dokumentation.
- Nachteile: Die Lernkurve ist steil und die Funktion ist leicht umständlich.
- Tornado, Sanic, Aiohttp, Falcon, Flasche, Umarmung Diese Frameworks haben alle die Eigenschaften von hoher Leistung und asynchroner E/A -Unterstützung, die zum Aufbau hoher Parallelitätsanwendungen geeignet sind. Sie konzentrieren sich auf bestimmte Funktionen und anwendbare Szenarien wie Tornado's WebSocket -Support, die HTTP -Client/Server -Funktion von AIOHTTP von Sanic, die leichten Funktionen von Falcon, das minimalistische Design von Flaschen und den Fokus auf API -Konstruktion. Ausführliche Merkmale und Vor- und Nachteile finden Sie im Originaltext.
lapcell: Die beste serverlose Plattform
Schließlich empfehlen wir eine hervorragende Plattform für die Bereitstellung von Python -Anwendungen: Leapcell. Es unterstützt Multi -Language, Free Deployment Unlimited -Artikel, effiziente Kosten, reibungslose Entwicklererfahrung und verfügt über eine starke Skalierbarkeit und hohe Leistung.
https://www.php.cn/link/7884effb9452a6d7a794954afd
Das obige ist der detaillierte Inhalt vons Top-Python-Web-Frameworks im Vergleich. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Wie lehre ich innerhalb von 10 Stunden die Grundlagen für Computer -Anfänger für Programmierungen? Wenn Sie nur 10 Stunden Zeit haben, um Computer -Anfänger zu unterrichten, was Sie mit Programmierkenntnissen unterrichten möchten, was würden Sie dann beibringen ...

Wie kann man nicht erkannt werden, wenn Sie Fiddlereverywhere für Man-in-the-Middle-Lesungen verwenden, wenn Sie FiddLereverywhere verwenden ...

Laden Sie Gurkendateien in Python 3.6 Umgebungsbericht Fehler: ModulenotFoundError: Nomodulennamen ...


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors
Der beliebteste Open-Source-Editor

ZendStudio 13.5.1 Mac
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

WebStorm-Mac-Version
Nützliche JavaScript-Entwicklungstools

VSCode Windows 64-Bit-Download
Ein kostenloser und leistungsstarker IDE-Editor von Microsoft