検索
ホームページバックエンド開発Python チュートリアルPython ではどのようなフレームワークが利用できますか?

数日前、友人が私に次のようなメッセージを残しました: Python フレームワークの有用な概要はいつ公開されます (この記事のリストはその一部にすぎず、すべての Python フレームワークが含まれているわけではありません)。という記事が生まれました。 (突然、とてもいい気分になりました)

Python ではどのようなフレームワークが利用できますか?

推奨されるもの: Django (推奨される学習: Python ビデオ チュートリアル )

Django は最も有名な Python フレームワークであるはずですが、GAE や Erlang にも Django の影響を受けるフレームワークがあります。 Django は、大きく包括的な方向性を示しており、完全に自動化された管理バックエンドで最も有名です。ORM を使用して単純なオブジェクト定義を行うだけで、データベース構造とフル機能の管理バックエンドを自動的に生成できます。

利点:

完璧なドキュメントサポートを備えたオープンソースフレームワーク

多くのソリューション、より多くの内部機能サポート

エレガントな URL、完全なルーティングシステム

セルフサービスのバックグラウンド管理

欠点:

システムは密接に結合されているため、パッチを適用したとしても、お気に入りのサードパーティ ライブラリに置き換えることは非常に困難です。乗るときも非常に不快に感じます。

Django に付属の ORM は SQLAlchemy よりもはるかに強力ではありません。

テンプレート関数は比較的弱いため、Python コードを挿入できません。より複雑なロジックを記述するには、Python を使用してタグまたはフィルターを実装する必要があります。

推奨 2: Flask

Flask は、Python で書かれた軽量の Web アプリケーション フレームワークです。 Werkzeug WSGI ツールボックスと Jinja2 テンプレート エンジンに基づいています。 Flask は、単純なコアを使用し、拡張機能を使用して機能を追加するため、「マイクロフレームワーク」とも呼ばれます。 Flask には、デフォルトで使用されるデータベースまたはフォーム検証ツールがありません。

利点:

Flask は Django よりも柔軟性があります。Flask を使用してアプリケーションを構築する前に、開発者がコンポーネントを選択する際の柔軟性が高まります。一部のアプリケーション シナリオは適切ではない場合があります。標準を使用してください。 ORM (オブジェクト リレーショナル マッピング)、またはさまざまなワークフローおよびテンプレート システムと対話する必要があります。

欠点:

Flask は単なるカーネルであり、デフォルトで 2 つの外部ライブラリに依存します: Jinja2 テンプレート エンジンと Werkzeug WSGI ツール セット. 他の多くの関数が拡張機能の形式で埋め込まれています。

推奨事項 3: Scrapy

Scrapy は、Python で開発された高速で高レベルの画面スクレイピングおよび Web スクレイピング フレームワークであり、Web サイトをスクレイピングし、Extract から抽出するために使用されます。ページからの構造化データ。 Scrapy は広く使用されており、データマイニング、モニタリング、自動テストに使用できます。

利点:

Scrapy は非常に強力なクローラー フレームワークです。リクエストを簡単に構築できるだけでなく、レスポンスを簡単に解析できる強力なセレクターも備えています。ただし、最も人気のあるそのパフォーマンスには次のものがあります。クロールと解析の速度、ダウンローダーはマルチスレッドであり、リクエストは非同期にスケジュールされて処理されます。この 2 つの点により、クロール速度が非常に速くなります。

さらに、ロギング、例外、シェル、その他のモジュールが組み込まれており、クロール作業に非常に便利です。

欠点:

Scrapy はカプセル化されたフレームワークです。ダウンローダー、パーサー、ログ、例外処理が含まれています。マルチスレッドとツイスト処理に基づいています。単一の Web サイトをクロールするのに適しています。開発上は有利ですが、複数のWebサイトから100件のWebサイトをクローリングする場合、同時処理や分散処理の柔軟性が低く、調整や拡張には不便です。

おすすめ 4: Tornado

Tornado は、Web サーバー ソフトウェアのオープン ソース バージョンです。 Tornado と今日の主流の Web サーバー フレームワーク (ほとんどの Python フレームワークを含む) の間には明らかな違いがあります。それは、ノンブロッキング サーバーであり、非常に高速であるということです。

利点:

Tornado は、非同期ネットワーキングの詳細を厳密に制御する必要があるアプリケーションにインフラストラクチャを提供することに優れています。たとえば、Tornado は、組み込みの非同期 HTTP サーバーだけでなく、非同期 HTTP クライアントも提供します。したがって、Tornado は、他のサイトに並行してクエリを実行し、返されたデータを操作する Web スクレイパーやボットなどのアプリケーションを構築するのに最適です。

欠点:

テンプレートおよびデータベース部分には選択できるサードパーティ モジュールが多数あり、機能モジュールへのカプセル化には適していません。

推奨事項 5: Web2py

web2py は、Python 言語用に提供されるフル機能の Web アプリケーション フレームワークであり、Web アプリケーションを機敏かつ迅速に開発できるように設計されています。 、安全でポータブルなデータベース駆動型アプリケーションであり、Google App Engine と互換性があります。

利点:

Web2py の最大の魅力は、組み込みの開発環境です。 Web2py インスタンスをセットアップすると、Web インターフェイス (基本的にはオンライン Python アプリケーション エディター) が提供され、そこでアプリケーションのコンポーネントを構成できます。これは通常、モデル、ビュー、コントローラーを作成することを意味し、それぞれが Python モジュールまたは HTML テンプレートを通じて記述されます。

欠点:

Web2py の重要な制限の 1 つは、Python 2.x とのみ互換性があることです。まず、これは Web2py が Python 3 の非同期構文を使用できないことを意味します。 Python 3 に固有の外部ライブラリに依存している場合は、運が悪いです。ただし、Web2py Python3 との互換性を持たせるための作業が進行中であり、この記事の執筆時点では完成に近づいています。

おすすめ 6: Weppy

Weppy は、Flask のミニマリスト スタイルと Django の完成度の中間点のように感じます。 Weppy アプリケーションの開発には Flash の直接性がありますが、Weppy にはデータ レイヤーや認証など、Django にある多くの機能が備わっています。したがって、Weppy は、非常に単純なアプリケーションから中程度に複雑なアプリケーションまでの範囲のアプリケーションに適しています。

利点:

Weppy のドキュメントはフレームワーク自体と同じスタイルです。これはクリーンで読みやすく、人間による消費を目的としています。通常の「hello world」アプリケーションの例に加えて、初心者プロジェクトとして Weibo システムを作成できる優れたウォークスルー チュートリアルも含まれています。

欠点:

Weppy には拡張メカニズムがありますが、公式に承認されたアドオンのリストは小さく、Flask の拡張ディレクトリよりもはるかに小さいです。

推奨事項 7: ボトル

ボトルは、他の「マイクロフレームワーク」よりもコンパクトで簡潔であるため、ミニフラスコと考えることができます。設置面積が最小限に抑えられているため、Bottle は他のプロジェクトに組み込んだり、REST API などの小規模なプロジェクトを迅速に配信したりするのに最適です。

利点:

Bottle は他のフレームワークほど多くのドキュメントを必要としませんが、ドキュメントは決してケチではありません。主要なものはすべて 1 つの (長いですが) Web ページに収まります。これに加えて、各 API の完全なドキュメント、さまざまなインフラストラクチャにデプロイする方法の例、組み込みのテンプレート言語の説明、および一般的なレシピのコレクションが含まれています。

欠点:

Bottle のミニマリズムの結果の 1 つは、一部の機能が単純に存在しないことです。 CSRF 保護やその他の機能を含むフォーム検証はサポートされていません。高度なユーザー対話をサポートする Web アプリケーションを構築したい場合は、それらを自分で追加する必要があります。

Python 関連の技術記事の詳細については、Python チュートリアル 列にアクセスして学習してください。

以上がPython ではどのようなフレームワークが利用できますか?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。

声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
Python vs. C:比較されたアプリケーションとユースケースPython vs. C:比較されたアプリケーションとユースケースApr 12, 2025 am 12:01 AM

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間のPython計画:現実的なアプローチ2時間のPython計画:現実的なアプローチApr 11, 2025 am 12:04 AM

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Python:主要なアプリケーションの調査Python:主要なアプリケーションの調査Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間でどのくらいのPythonを学ぶことができますか?2時間でどのくらいのPythonを学ぶことができますか?Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

プロジェクトの基本と問題駆動型の方法で10時間以内にコンピューター初心者プログラミングの基本を教える方法は?プロジェクトの基本と問題駆動型の方法で10時間以内にコンピューター初心者プログラミングの基本を教える方法は?Apr 02, 2025 am 07:18 AM

10時間以内にコンピューター初心者プログラミングの基本を教える方法は?コンピューター初心者にプログラミングの知識を教えるのに10時間しかない場合、何を教えることを選びますか...

中間の読書にどこでもfiddlerを使用するときにブラウザによって検出されないようにするにはどうすればよいですか?中間の読書にどこでもfiddlerを使用するときにブラウザによって検出されないようにするにはどうすればよいですか?Apr 02, 2025 am 07:15 AM

fiddlereveryversings for the-middleの測定値を使用するときに検出されないようにする方法

Python 3.6にピクルスファイルをロードするときに「__Builtin__」モジュールが見つからない場合はどうすればよいですか?Python 3.6にピクルスファイルをロードするときに「__Builtin__」モジュールが見つからない場合はどうすればよいですか?Apr 02, 2025 am 07:12 AM

Python 3.6のピクルスファイルのロードレポートエラー:modulenotFounderror:nomodulenamed ...

風光明媚なスポットコメント分析におけるJieba Wordセグメンテーションの精度を改善する方法は?風光明媚なスポットコメント分析におけるJieba Wordセグメンテーションの精度を改善する方法は?Apr 02, 2025 am 07:09 AM

風光明媚なスポットコメント分析におけるJieba Wordセグメンテーションの問題を解決する方法は?風光明媚なスポットコメントと分析を行っているとき、私たちはしばしばJieba Wordセグメンテーションツールを使用してテキストを処理します...

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

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

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

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

MinGW - Minimalist GNU for Windows

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。

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse

Eclipse を SAP NetWeaver アプリケーション サーバーと統合します。

メモ帳++7.3.1

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

Dreamweaver Mac版

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Linux 新バージョン

SublimeText3 Linux 新バージョン

SublimeText3 Linux 最新バージョン