Python Webフレームワーク包括的な比較:DjangoからFastapiまで、自分に合った武器を選択してください!
この記事は、次のプロジェクトを構築するために最適なフレームワークを選択するのに役立つ特性、利点、短所、および適用されるシナリオをカバーする、10の一般的なPython Webフレームワークの詳細な分析で実施されます。
フレームワーク簡単な説明:
完全な関数:
django- 軽量でエレガントなタイプ:フラスコ、サニック、ボトル 非同期高並行性サポート:
- Fastapi、Tornado、Sanic、aiohttp フロントアンドバックエンド分離(API開発): FASTAPI、DJANGO RESTフレームワーク、ファルコン、ハグ
- 次に、いくつかのフレームワークの詳細を調べます:
- django Djangoは、使いやすさと柔軟性で知られている強力なフルスタックPython Webフレームワークであり、さまざまなスケールのWebアプリケーションに適しています。
機能:
MVC設計モードを採用し、ORM、テンプレートエンジン、キャッシュなどのビルドイン機能を提供します。ドキュメントは完璧で、コミュニティはアクティブです。利点:
開発効率が高く、コードメンテナンスが容易、セキュリティが高くなります。
- 短所:
- 学習曲線は急勾配で、柔軟性は比較的低くなっています。 該当するシナリオ: 大規模なWebサイト、E-コマースプラットフォーム、エンタープライズレベルアプリケーション、バックエンドAPI。
- よく知られているアプリケーション:Instagram、Pinterestなど。
- fastapi Fastapiは、Python 3.8とタイププロンプトに基づいて、APIを構築するために設計されたモダンで高性能Python Webフレームワークです。 StarletteとPydanticの上に構築されており、優れたパフォーマンスと強力な機能を備えています。
- 主な機能: ハイパフォーマンス、シンプルコード、強力なデータ検証、自動インタラクティブAPIドキュメント。
- 利点:優れたパフォーマンス、高開発効率、低エラー率、豊富なドキュメント。
学習曲線は急勾配であり、エコシステムは比較的新しいものです。
該当するシナリオ:
さまざまなAPIの構築。- フラスコ Flaskは軽量のPython Webフレームワークで、柔軟で使いやすく、中小のWebアプリケーションに適しています。
- 機能: マイクロフレームアーキテクチャ、強力なスケーラビリティ、Python標準ライブラリ、完全なドキュメント、アクティブコミュニティ。
- 利点:高い開発効率、柔軟性の高い、穏やかな学習曲線。
- 短所:関数セットは比較的小さく、セキュリティは比較的低くなっています。 該当するシーン:
よく知られているアプリケーション:
Reddit、Twitchなど。
- django and flask比較 djangoとフラスコはどちらもPython Webフレームワークですが、その特性は異なります。 Djangoには、大規模な複雑なアプリケーションに適した包括的な機能があります。
- 選択の提案: アプリケーションのサイズと複雑さ、開発者の経験レベルに基づいて選択してください。
- 機能: RESTful および JSON API 仕様、組み込みのシリアル化コンポーネント、複数の認証および権限制御メソッド、組み込みのビュー クラスとレンダラをサポートし、複数のページング メソッドをサポートします。
- 利点: 高い柔軟性、強力なシリアル化コンポーネント、優れたセキュリティ、フレンドリーなドキュメント。
- 欠点: 学習曲線は急峻で、機能は少し面倒です。
Django REST フレームワーク
Django REST フレームワーク (DRF) は、高品質の Web API を構築するためのシリアル化ツール、認証メカニズム、リクエスト認可、およびその他の機能を提供する Django ベースの Web API フレームワークです。
トルネード、サニック、aiohttp、ファルコン、ボトル、ハグ
これらのフレームワークは、高性能と非同期 I/O サポートを特徴としており、同時実行性の高いアプリケーションの構築に適しています。 これらはそれぞれ、Tornado の WebSocket サポート、Sanic の Flask スタイル API、aiohttp の HTTP クライアント/サーバー機能、Falcon の軽量機能、Bottle のミニマリスト デザイン、Hug の API 構築など、特定の機能と適用可能なシナリオに独自の焦点を当てています。 特徴やメリット・デメリットの詳細な分析については、オリジナル記事を参照してください。
Leapcell: 最高のサーバーレス プラットフォーム
最後に、Python アプリケーションをデプロイするための優れたプラットフォームである Leapcell をお勧めします。複数の言語をサポートし、無制限のプロジェクトを無料でデプロイでき、コスト効率が高く、開発者エクスペリエンスがスムーズで、強力な拡張性とパフォーマンスが優れています。
詳細については、Leapcell のドキュメントと Twitter をご覧ください: https://www.php.cn/link/7884effb9452a6d7a7a79499ef854afd
以上がSトップPython Webフレームワークは比較されましたの詳細内容です。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。

AlaySaregenerallymorememory-effictient forstring forstring inumericaldataduetotheirfixed-sizenature anddirectmoryaccess.1)AraysstoreElementsinaCourowlock、Reducingoverheadfrompointertersormetadata.2)リスト

ToconvertaPythonlisttoanarray,usethearraymodule:1)Importthearraymodule,2)Createalist,3)Usearray(typecode,list)toconvertit,specifyingthetypecodelike'i'forintegers.Thisconversionoptimizesmemoryusageforhomogeneousdata,enhancingperformanceinnumericalcomp

Pythonリストは、さまざまな種類のデータを保存できます。サンプルリストには、整数、文字列、フローティングポイント番号、ブール膜、ネストされたリスト、辞書が含まれています。リストの柔軟性は、データ処理とプロトタイピングにおいて価値がありますが、コードの読みやすさと保守性を確保するためには注意して使用する必要があります。

Pythondoesnothavebuiltinarays; usethearmoduleformemory-efficienthogeneousdatastorage、while-lelistSareversatileformixeddatypes.Arraysareeffientive for forlardatedateSetsetype、wheneasofferistofibuliestibuliestuseduseerieartusedoersorerdatatess。

sostCommonlylysedModule forcreatinginpythonisnumpy.1)numProvidesefficientToolsForArrayoperations、理想的なfornumericaldata.2)arrayscanbecreatedusingnp.array()for1dand2dstructures.3)

toAppendElementStoapyThonList、usetheappend()methodforsingleelements、extend()formultipleElements、andinsert()forspecificopsitions.1)useappend()foraddingoneElementatheend.2)useextend()toaddmultipleelementseffictience.3)

To CreateapythonList、usesquareBrackets []およびSeparateItemswithcommas.1)listsaredynamicandcanholdmixdatatypes.2)useappend()、remaid()、andslicingformanipulation.3)listcompreheNsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsientionforcreating.4)

金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

MinGW - Minimalist GNU for Windows
このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

Dreamweaver Mac版
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

SublimeText3 英語版
推奨: Win バージョン、コードプロンプトをサポート!
