Python は、現在利用できる最も汎用性の高いプログラミング言語の 1 つです。 Web アプリケーション、API、機械学習モデルのいずれを構築する場合でも、Python にはプロセスを簡素化するフレームワークが備わっています。以下に、学習すべき Python フレームワークのトップ 10 と、簡単な説明、コード例、公式ドキュメントまたは Web サイトへのリンクを示します。
1.ジャンゴ
カテゴリ: Web 開発
説明: Django は、迅速な開発とクリーンで実用的な設計を促進する高レベルの Python Web フレームワークです。完全な機能を備えており、管理パネル、ORM、およびスケーラブルな Web アプリケーションを構築するためのその他の多くのツールが組み込まれています。
使用する理由: 迅速な開発、セキュリティ機能、拡張性。
使用例: コンテンツ管理システム、電子商取引、ソーシャル ネットワーク
コード例:
# 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!")
リンク: Django ドキュメント
2. フラスコ
カテゴリ: Web 開発
説明: Flask は軽量で使いやすい Web フレームワークです。これは、コアをシンプルに保ちながら、プロジェクトの成長に応じてプラグインや拡張機能を追加できるため、「マイクロフレームワーク」とよく呼ばれます。
使用する理由: シンプル、高度にカスタマイズ可能、軽量。
ユースケース: API、Web アプリ、マイクロサービス。
コード例:
# 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)
リンク: Flask ドキュメント
3. 高速API
カテゴリ: Web 開発 / API
説明: FastAPI は、非同期プログラミングを使用して Python で API を構築するための最速のフレームワークの 1 つです。また、自動データ検証とドキュメント生成も含まれています。
使用する理由: 高性能、自動検証、非同期プログラミング。
ユースケース: API、マイクロサービス、Web アプリ。
コード例:
# 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
リンク: FastAPI ドキュメント
4. ピラミッド
カテゴリ: Web 開発
説明: Pyramid は、開発者が単純なものから複雑なものまで Web アプリを構築できるようにする非常に柔軟な Web フレームワークです。大規模なプロジェクトにも小規模なプロジェクトにも適しています。
使用する理由: 柔軟でスケーラブルな、最小限のセットアップ。
ユースケース: 大規模なアプリ、API、カスタマイズ可能なシステム。
コード例:
# 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'}
リンク: ピラミッドのドキュメント
5.トルネード
カテゴリ: Web 開発 / ネットワーキング
説明: Tornado は、長時間存続するネットワーク接続を処理する Web フレームワークおよび非同期ネットワーク ライブラリです。チャット アプリなどのリアルタイム アプリケーションの構築に最適です。
使用する理由: 非同期プログラミング、リアルタイム サポート。
使用例: リアルタイム アプリ、チャット アプリケーション、ストリーミング。
コード例:
# 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!")
リンク: Tornado ドキュメント
6. ボトル
カテゴリ: Web 開発
説明: Bottle は、小規模な Web アプリを構築するためのシンプルで軽量な Web フレームワークです。小規模なプロジェクトや、プロトタイピングを迅速に作成するのに最適です。
使用する理由: シンプル、軽量、プロトタイプ作成が早い。
使用例: プロトタイプ、小規模な Web アプリケーション。
コード例:
# 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)
リンク: ボトルのドキュメント
7.チェリーピー
カテゴリ: Web 開発
説明: CherryPy は、開発者が Python の方法で Web アプリケーションを構築できるようにするオブジェクト指向 Web フレームワークです。これはスケーラブルで柔軟なソリューションです。
使用する理由: オブジェクト指向、スケーラブル、シンプル。
使用例: Web アプリケーション、カスタム サーバー。
コード例:
# 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
リンク: CherryPy ドキュメント
8.Web2py
カテゴリ: Web 開発
説明: Web2py は、統合された IDE、Web サーバー、データベース抽象化レイヤーを備えたフルスタック Web フレームワークです。迅速なアプリケーション開発に最適です。
使用する理由: オールインワン ソリューション、簡単な導入、統合された IDE。
使用例: フルスタック アプリケーション、ラピッド プロトタイピング。
コード例:
# 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'}
リンク: Web2py ドキュメント
9. ダッシュ
カテゴリ: データ視覚化
説明: Dash は、Web ベースのデータ視覚化を構築するための Python フレームワークです。 Plotly と統合して、インタラクティブなグラフやダッシュボードを作成します。
使用する理由: データの視覚化に最適で、使いやすく、Plotly と統合されます。
使用例: データ ダッシュボード、視覚化、分析。
コード例:
# 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()
リンク: ダッシュ ドキュメント
10.パイトーチ
カテゴリ: 機械学習
説明: PyTorch は、柔軟性と使いやすさで知られる深層学習フレームワークです。ニューラル ネットワークの開発や複雑なデータの操作に広く使用されています。
使用する理由: 動的計算、柔軟性、深層学習に最適です。
使用例: ディープ ラーニング、ニューラル ネットワーク、コンピューター ビジョン。
コード例:
# 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)
リンク: PyTorch ドキュメント
結論
これらの 10 の Python フレームワークは、Web アプリケーション、API、データ視覚化、機械学習モデルを構築するための優れた出発点です。初心者でも経験豊富な開発者でも、これらのフレームワークはプロジェクトを加速するためのさまざまなツールを提供します。コーディングを楽しんでください!
以上が4 向けのトップ Python フレームワークの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Numpyを使用して多次元配列を作成すると、次の手順を通じて実現できます。1)numpy.array()関数を使用して、np.array([[1,2,3]、[4,5,6]])などの配列を作成して2D配列を作成します。 2)np.zeros()、np.ones()、np.random.random()およびその他の関数を使用して、特定の値で満たされた配列を作成します。 3)アレイの形状とサイズの特性を理解して、サブアレイの長さが一貫していることを確認し、エラーを回避します。 4)np.reshape()関数を使用して、配列の形状を変更します。 5)コードが明確で効率的であることを確認するために、メモリの使用に注意してください。

BroadcastinginNumPyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.Itsimplifiescode,enhancesreadability,andboostsperformance.Here'showitworks:1)Smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2)Compatibledimensionsare

Forpythondatastorage、chooseLists forfficability withmixeddatypes、array.arrayformemory-efficienthogeneousnumericaldata、およびnumpyArrays foradvancednumericalcomputing.listSareversatilebuteficient efficient forlargeNumericaldatates;

pythonlistsarebetterthanarrays formangingdiversedatypes.1)listscanholdelementsofdifferenttypes、2)adearedditionsandremovals、3)theeofferintutiveoperation likeslicing、but4)theearlessememory-effice-hemory-hemory-hemory-hemory-hemory-adlower-dslorededatas。

toaccesselementsinapythonarray、useindexing:my_array [2] Accessesthirderement、Returning3.pythonuseszero basedIndexing.1)usepositiveandnegativeindexing:my_list [0] forteefirstelement、my_list [-1] exterarast.2)

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