Python hat sich aufgrund seiner Einfachheit, Vielseitigkeit und der Fülle an Ressourcen, die für das Erlernen der Sprache zur Verfügung stehen, schnell zu einer der beliebtesten Programmiersprachen entwickelt. Python ist oft die erste Sprache, die Programmieranfänger/innen lernen, und wird in der Industrie für viele Zwecke eingesetzt, von der Webentwicklung bis zur Datenanalyse.
Die Python-Communuty ist riesig, und laut GitHub wächst Python bis 2022 um 22,5 %. Außerdem ist es die am dritthäufigsten verwendete Programmiersprache im Jahr 2023. Das ist der Hauptgrund, warum wir Zugang zu einer Vielzahl von Frameworks haben, von denen die meisten Open-Source sind.
In diesem Artikel stellen wir dir die beliebtesten und nützlichsten Python-Frameworks vor, die du 2024 kennen solltest.
Was ist ein Python-Framework?
Ein Python-Framework ist eine Sammlung von Python-Modulen, die eine Reihe gemeinsamer Funktionen bereitstellen, die als Struktur für den Aufbau von Anwendungen jeder Art verwendet werden können.
Frameworks sollen den Entwicklungsprozess vereinfachen, indem sie einen allgemeinen Leitfaden für die Erstellung von Software bieten und einige der komplexeren oder sich wiederholenden Aufgaben abstrahieren. So kannst du dich darauf konzentrieren, einzigartige und individuelle Logik für deine Anwendungen zu schreiben, anstatt das Rad neu zu erfinden.
Ein Beispiel für eine sich wiederholende Aufgabe wäre die Bearbeitung von HTTP-Anfragen. Da die meisten Webanwendungen diese Art von Anfragen bearbeiten müssen, nutzen Entwickler/innen bestehende Frameworks, die diese Funktion erleichtern, anstatt alles von Grund auf neu zu schreiben oder denselben Code in verschiedenen Projekten wiederzuverwenden.
Jetzt, wo wir das Konzept der Frameworks verstanden haben, wollen wir uns einige Arten von Python-Frameworks ansehen.
Arten von Python-Frameworks
Für Python gibt es eine Vielzahl von Frameworks für verschiedene Arten der Entwicklung. Schauen wir uns ein paar davon an.
Full-Stack Framework
Ein Full-Stack-Python-Framework ist ein Satz von Tools, der alles bietet, was ein Entwickler braucht, um eine komplette Webanwendung von Anfang bis Ende zu entwickeln.
Dazu gehört eine Möglichkeit, das Frontend zu erstellen – z. B. ein System von Vorlagen und eine Methode zur Anzeige von Informationen für den Benutzer – und das Backend, das allgemeine Funktionen wie das Erstellen von Datenbankeinträgen, die Bearbeitung von HTTP-Anfragen und die Kontrolle der Sicherheit der Anwendung umfasst.
Microframework
Ein Mikroframework ist ein minimalistisches Framework, das nur die wichtigsten Komponenten enthält, die für die Erstellung einer Anwendung benötigt werden.
Es ist so konzipiert, dass es leichtgewichtig und einfach zu erweitern ist, was es zu einer guten Wahl für kleine Projekte oder für Entwickler macht, die mehr Kontrolle über ihren Code haben wollen.
Asynchrone Frameworks
Ein asynchrones Framework ist für Gleichzeitigkeit und Parallelität ausgelegt und ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen zu erstellen, die mehrere Aufgaben gleichzeitig ausführen können.
Der Python-Paketmanager (pip)
pip ist ein Paketmanager für Python-Pakete. Wenn du Python bereits installiert hast, hast du Zugriff auf die Kommandozeilenschnittstelle von pip, mit der du Python-Pakete installieren kannst.
Ein Paket ist eine isolierte und wiederverwendbare Sammlung von Code, die bestimmte Funktionen zur Lösung einer gemeinsamen Aufgabe bereitstellt (Webentwicklung, Authentifizierung, GUI). Alle Frameworks, die wir uns als Nächstes ansehen werden, sind Teil der Python-Standardbibliothek, d.h. sie sind als pip-Paket verfügbar.
Du kannst jedes Paket, das im Python Package Index (PyPI) verfügbar ist, mit dem folgenden Befehl installieren:
pip install package-nameDu kannst auch Pakete aus einer Textdatei installieren – zum Beispiel aus einer Anforderungsdatei für ein Projekt – mit dem folgenden Befehl.
pip install -r requirements.txtPython Framework vs. Python Library
Eine Python-Library ist eine Sammlung von Funktionen und Methoden, die für bestimmte Aufgaben verwendet werden können, z. B. für das Parsen von Daten oder das Erzeugen einer Zufallszahl. Eine Bibliothek hat in der Regel einen begrenzteren Umfang und ist als Tool innerhalb einer größeren Anwendung gedacht.
Ein Python-Framework hingegen bietet ein komplettes Set an Tools und Funktionen, die zum Aufbau einer ganzen Anwendung verwendet werden können. Es legt in der Regel den Arbeitsablauf fest, dem Softwareentwickler bei der Erstellung eines Projekts folgen.
Das heißt aber nicht, dass du die Fähigkeiten eines Frameworks nicht mit anderen Paketen, den sogenannten Plugins, erweitern kannst.
Warum ein Python-Framework verwenden?
Die Verwendung eines Python-Frameworks bei der Entwicklung von Anwendungen hat mehrere Vorteile. Sehen wir uns einige davon an:
- Frameworks erleichtern deinem Software-Entwickler die Arbeit: Indem sie eine Struktur für den Code und eine Reihe von Tools und Funktionen bereitstellen, die den Entwicklungsprozess rationalisieren, können Frameworks die Entwicklung von Anwendungen einfacher und effizienter machen.
- Frameworks fördern die Organisation des Codes: Ein gut durchdachtes Framework trägt dazu bei, dass der Code organisiert und wartbar ist, so dass es einfacher ist, den Quellcode in Zukunft zu verstehen und zu ändern.
- Frameworks können die Produktivität steigern: Durch die Bereitstellung von vorgefertigten Komponenten und Tools und die Einhaltung von Industriestandards ermöglichen Frameworks den Entwicklern, sich auf die einzigartigen Aspekte ihrer Anwendungen zu konzentrieren, anstatt Zeit mit grundlegenden Aufgaben zu verbringen.
Jetzt, wo du genug theoretischen Hintergrund hast, lass uns die Top 25 Python-Frameworks für 2024 anschauen.
Top 25 Python-Frameworks für 2024
Hier sind die 25 beliebtesten Python-Frameworks, unterteilt nach Funktionen.
Python-Mikroframeworks
Die folgenden sind leichtgewichtige Microframeworks, die nützlich sind, wenn du schnell eine einfache App erstellen willst oder wenig Speicherplatz auf deinem Server benötigst.
1. Flask
Flask ist ein leichtgewichtiges Microframework, mit dem du schnell einfache Webanwendungen erstellen kannst. Es unterstützt Jinja-Templates (eine Methode zur Wiederverwendung von HTML-Code), die Bearbeitung von Anfragen und die Signalisierung von Anwendungen.
Um eine Flask-Anwendung zu starten, braucht es weniger als sechs Zeilen Code:
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def hello_world():
return "Hello Kinsta"Funktionen:
- Leichtgewichtig und einfach zu bedienen
- Hohe Flexibilität
- Basiert auf der Python-Standardbibliothek
- Unterstützung von Routing und Views (Controllern)
- Unterstützung für Templating mit Jinja
- Großartige Dokumentation und Community
- Unterstützung für den Umgang mit Cookies und Benutzerauthentifizierung
Außerdem hast du Zugang zu einigen Erweiterungspaketen wie Flask-RESTful, mit dem du leistungsfähige REST-APIs erstellen kannst, und Flask-SQLAlchemy, mit dem du SQLAlchemy bequem in deiner Flask-App verwenden kannst.
2. Bottle
Willst du unfassbar leichte Webanwendungen ohne andere Abhängigkeiten erstellen? Bottle ist ein leichtgewichtiges Python-Mikroframework, mit dem du ganz einfach kleine oder mittelgroße Webanwendungen erstellen kannst. Es enthält keine externen Abhängigkeiten außer der Python-Standardbibliothek,
Bottle baut auf dem WSGI-Standard (Web Server Gateway Interface) auf und ist mit den meisten Webservern und Python-Versionen kompatibel.
Merkmale:
- Leicht zu erlernen und zu benutzen
- Eingebautes Template System
- Geeignet für die Erstellung kleiner Webanwendungen und APIs
- Sehr geringe Speichernutzung
- Unterstützung von HTTP, Formularen und Routing
3. CherryPy
CherryPy ist ein minimalistisches Framework für die Entwicklung von Webanwendungen in Python. Es ist ein objektorientiertes Framework (OOP), mit dem du Webanwendungen auf die gleiche Weise entwickeln kannst wie mit jeder anderen OOP in Python.
Es ist seit 2002 auf dem Markt und hat sich in Produktionsumgebungen für eine Vielzahl von Websites durchgesetzt, von solchen mit einfachen Funktionen bis hin zu solchen, die eine hohe Komplexität erfordern. So nutzen zum Beispiel die beiden riesigen Software-Dienste Netflix und Hulu CherryPy als Teil ihrer Infrastruktur.
Die Hauptaufgabe von CherryPy ist es, HTTP-Anfragen zu verarbeiten und sie mit der entsprechenden Logik abzugleichen, die von den Entwicklern geschrieben wurde. Das bedeutet, dass CherryPy standardmäßig keinen Datenbankzugriff und kein HTML-Templating bietet, sondern die gesamte Logik der Anwendung dir überlässt.
Funktionen:
- Ausgereiftes Framework
- Bearbeitung von HTTP-Anfragen
- Flexibles und erweiterbares Plugin-System
- Backend-only Framework
- Objektorientierte Entwicklung
- Stabile API
Python Web-Frameworks
Die folgenden Web-Frameworks enthalten Komponenten für gängige Webentwicklungsaufgaben wie Datenbankzugriff, Formularverarbeitung und Sicherheit. Im Gegensatz zu Microframeworks bieten Python-Webframeworks alles, was du brauchst, von Haus aus.
Du solltest deine Bedürfnisse berücksichtigen, wenn du eine Webanwendung entwickelst. Manchmal reicht es aus, einfach WordPress zu benutzen.
4. Django
Django ist eines der beliebtesten und am weitesten verbreiteten Web-Frameworks im Python-Ökosystem. Es ist ein grundsolides Full-Stack-Framework, das alles enthält, was du für den Aufbau einer kompletten Webanwendung brauchst.
Es wurde 2005 zum ersten Mal vorgestellt, um mit Python eine Newsletter-Website zu erstellen. Heute ist es eine der meistgenutzten Python-Bibliotheken für die Webentwicklung mit fast 8 Millionen Downloads pro Monat. Einige der größten Websites aller Zeiten wurden ursprünglich mit Django erstellt, darunter Instagram, Discus, Pinterest, Bitbucket und Chess.com.
Django folgt der Model-View-Template (MVT)-Architektur und enthält integrierte Funktionen wie Templating, Datenbankmanagement, Admin-Panel, Signale und Views (um die Logik deines Backends zu verwalten). Um Django zu beherrschen, solltest du über solide Grundkenntnisse der objektorientierten Programmierung in Python und der funktionalen Programmierung verfügen.
Wenn du Django für dein nächstes Webprojekt wählst, machst du nichts falsch. Es ist ein leistungsstarkes Web-Framework, das alles bietet, was du brauchst, um schnelle und zuverlässige Websites zu erstellen. Und wenn du zusätzliche Funktionen brauchst – zum Beispiel die Möglichkeit, eine REST-API zu erstellen, die du mit modernen Frontend-Frameworks wie React oder Angular nutzen kannst -, kannst du Erweiterungen wie das Django REST-Framework verwenden.
Außerdem ist Django eines der einfachsten Frameworks, die du über Kinsta einrichten und einsetzen kannst.
Funktionen:
- Sehr sicheres Framework
- Eingebautes Admin-Panel
- Proprietäre Template-Sprache, die HTML dynamisch anzeigt
- Object-Relational-Mapper (ORM), legt die Datenbank mit Python-Klassen aus
- Datenbankabfrage mit Python-API
- Großartige CLI-Tools
- Große Auswahl an Erweiterungen
5. FastAPI
FastAPI ist ein modernes Web-Framework, das eines spektakulär gut kann: APIs bauen.
Seit seiner Veröffentlichung im Jahr 2018 hat es aufgrund seiner hohen Leistung und Einfachheit schnell an Beliebtheit gewonnen. Laut PyPi Stats hat FastAPI über 9 Millionen monatliche Downloads und übertrifft damit sogar Full-Stack-Frameworks wie Django.
Bedenke, dass FastAPI nur dazu dient, Backend-APIs zu erstellen. Das bedeutet, dass du ein Frontend-Framework (z. B. Vue.js) brauchst, um deinen Nutzern deine Website zu zeigen.
Trotzdem ist die Arbeit mit dem Framework unglaublich einfach, und du kannst eine App mit FastAPI in wenigen Minuten über Kinsta und dein GitHub-Repository bereitstellen.
Merkmale:
- Befolgt offene Standards für APIs wie OpenAPI und JSON-Schema.
- Datenvalidierung und Serialisierung
- Automatische Dokumentation deiner API
- Modernes Web-Framework
- Basiert auf Python 3.6+ Funktionen wie Typdeklarationen
- Typprüfung dank Pydantic
- Unterstützung für asynchrone Programmierung
6. Pyramid
Pyramid ist ein flexibles und erweiterbares Web-Framework, das sich sowohl für kleine als auch für große Anwendungen eignet. Es liegt genau zwischen einem Microframework wie Flask und einem Full-Stack-Framework wie Django.
Pyramid enthält die gängigsten Funktionen, die du bei der Entwicklung einer Python-Webanwendung brauchst, aber du kannst dich nur auf die Komponenten konzentrieren, die du für dein Projekt brauchst.
Funktionen:
- Leichtgewichtig und flexibel
- Unterstützung für die Mako-Vorlagensprache
- Einfache Implementierung von Authentifizierung und Autorisierung
- WSGI-konforme Anfrage- und Antwortobjekte
- Einfaches Testen und Debuggen mit eingebauten Testhelfern und einem interaktiven Debugger
- Bibliotheken und Plugins von Drittanbietern mit einfacher Integration
7. Tornado
Tornado ist ein quelloffenes asynchrones Web-Framework und eine Netzwerkbibliothek für die Entwicklung von Webanwendungen mit Python. Es wurde ursprünglich bei FriendFeed entwickelt, einem Social Media Aggregator, der später von Facebook übernommen wurde. Heute wird es in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, z. B. in Webdiensten, Echtzeit-Analysen und anderen Anwendungen mit hoher Parallelität.
Tornado ist für die Verarbeitung einer großen Anzahl gleichzeitiger Verbindungen optimiert und eignet sich daher für Anwendungen, die eine dauerhafte Verbindung zu jedem Nutzer benötigen (z. B. Chat-Apps, Bots und Web Scraper).
Merkmale:
- Skalierbar (kann Tausende von offenen Verbindungen verarbeiten)
- Benutzerdefinierte Tornado-Vorlagen
- Eingebaute Benutzerauthentifizierung
- WebSockets und Long-Polling-Funktionen
- Authentifizierungsoptionen für Drittanbieter
- Unterstützung der Internationalisierung
GUI-Frameworks
Die folgenden Python-Frameworks für grafische Benutzeroberflächen (GUI) bieten eine breite Palette von Werkzeugen und Funktionen für die Erstellung von Desktop-Anwendungen, einschließlich Unterstützung für ereignisgesteuerte Programmierung, Widgets und Grafiken.
8. PyQt
PyQt ist eine der beliebtesten Python-Bindungen für das plattformübergreifende Anwendungsframework Qt. Dieses Framework kombiniert auf perfekte Weise die Einfachheit von Python als Allzwecksprache mit dem leistungsstarken Qt-Anwendungsframework, das in C++ entwickelt wurde.
Beachte, dass es für PyQt zwei Lizenzierungsoptionen gibt:
- GPLv3: Die Nutzung ist kostenlos, aber jeder, an den du es weitergibst, kann es (wahrscheinlich kostenlos) weitergeben
- Kommerziell: Du kannst deinen Code privat halten, um deine Arbeit zu Geld zu machen, musst aber für jeden Entwickler, der ihn verwendet, eine Lizenz bezahlen (derzeit 550 US-Dollar pro Entwickler)
Funktionen:
- Unterstützt von Riverbank
- Ereignisgesteuerte Programmierung zur Verarbeitung von Benutzerinteraktionen
- Integration mit anderen Bibliotheken und Frameworks
- Unterstützung für Internationalisierung und Lokalisierung
- Zugriff auf eine Vielzahl von Funktionen aus der Qt-Bibliothek
- Unterstützung für Multimedia, WebKit und WebEngine, Datenbankintegration
- Plattformübergreifende Kompatibilität mit Windows, Linux und macOS
9. Tkinter
Tkinter ist ein eingebautes Python-GUI-Framework. Es ist Teil der Standardbibliothek, sodass du keine zusätzlichen Abhängigkeiten installieren musst.
Ähnlich wie PyQt (das Qt verwendet), nutzt Tkinter ein Toolkit für grafische Benutzeroberflächen namens Tk. Es bietet auch eine Reihe von Werkzeugen zur Erstellung verschiedener Widgets wie Schaltflächen, Beschriftungen, Textfelder und Menüs.
Im Allgemeinen ist Tkinter eine gute Möglichkeit, um schnell kleine GUI-Programme zu erstellen, aber aufgrund seines veralteten Look and Feel solltest du für größere Projekte lieber ein leistungsfähigeres Framework wählen.
Funktionen:
- Unterstützung für gängige Widgets, die in GUI-Anwendungen verwendet werden
- Ereignisgesteuerte Programmierung für die Verarbeitung von Benutzerinteraktionen
- Integrierte Unterstützung für Bilder und Farben
- Plattformübergreifende Kompatibilität mit Windows, Linux und macOS
- Teil der Standardbibliothek
- Leichtgewichtig
10. Kivy
Kivy ist ein Open-Source-Framework für die Entwicklung plattformübergreifender mobiler und Desktop-Anwendungen mit Python. Es eignet sich gut für die Erstellung interaktiver und visuell ansprechender Anwendungen wie Spiele und Multitouch-Anwendungen. Sein Hauptmerkmal ist eine einzige Codebasis für alle wichtigen Plattformen (Windows, Linux, macOS, iOS und Android).
Im Gegensatz zu PyQt ist Kivy kostenlos und quelloffen, es ist kein Wrapper für eine externe UI-Bibliothek und steht unter der MIT-Lizenz, was bedeutet, dass du deine Kivy-Apps veröffentlichen und vermarkten kannst.
Funktionen:
- Open-Source-Toolkit für die Entwicklung von Multi-Touch-Apps
- Unterstützung für verschiedene Plattformen, einschließlich Mobile und Desktop
- Integrierte Unterstützung für Grafiken, Animationen und UI-Elemente
- Kann mit anderen Bibliotheken und Frameworks integriert werden
11. PySide
Pyside ist ein Open-Source-Toolkit für die Erstellung von Multiplattform-Anwendungen. Es basiert auf der Qt-Bibliothek (ähnlich wie PyQt) und bietet Zugang zu einer breiten Palette von Funktionen.
Pyside unterstützt außerdem mehrere Eingabemethoden und ereignisgesteuerte Programmierung und bietet integrierte Unterstützung für Grafiken und Multimedia.
Da es unter der LGPL lizenziert ist, kannst du leichter proprietäre Software erstellen. Es wird von der Firma Qt unterstützt und läuft unter Linux, macOS und Windows.
Merkmale:
- LGPL lizenziert
- Unterstützt von der Qt Company
- Unterstützung für die Anzeige von Bildern, Videos und anderen Medientypen in deiner Anwendung
- Drei Versionen zur Verwendung mit Qt4, Qt5 bzw. Qt6
12. PySimpleGUI
PySimpleGUI hat in der Python-Gemeinde wegen seiner einfachen und benutzerfreundlichen API an Beliebtheit gewonnen.
PySimpleGUI ist eine großartige Option, um einfache und leicht zu bedienende grafische Benutzeroberflächen in Python zu erstellen und ermöglicht es dir, deinen bereits funktionierenden Skripten ganz einfach eine GUI hinzuzufügen. PySimpleGUI vereint die Leistung von 4 verschiedenen GUI-Bibliotheken: PySide, Tkinter, wxPython und Remi.
Merkmale:
- Großartige Dokumentation
- Einfach zu erlernen und zu benutzen
- Vollständiger Satz gebrauchsfertiger Widgets
- Unterstützung für Python 3.4+
Python Frameworks für maschinelles Lernen
Die folgenden Python-Softwarebibliotheken bieten vorgefertigte Funktionen und Werkzeuge, die Entwicklern bei der Erstellung und dem Einsatz von Machine Learning-Modellen helfen. Sie unterstützen gängige Aufgaben wie die Vorverarbeitung von Daten, das Training und die Auswertung von Modellen sowie Werkzeuge für den Einsatz von Modellen in der Produktion.
13. scikit-learn
scikit-learn ist die beliebteste Bibliothek für maschinelles Lernen und wird sowohl in der Tech-Industrie als auch in der Wissenschaft eingesetzt.
Sie bietet effiziente Werkzeuge für gängige ML-Aufgaben und baut auf anderen wissenschaftlichen Bibliotheken wie Numpy und SciPy auf.
Merkmale:
- Kostenlos und quelloffen
- Effiziente Werkzeuge für Data Mining und Datenanalyse
- Bietet eine breite Palette von Algorithmen für Klassifizierung, Regression, Clustering und Dimensionalitätsreduktion
- Aktive Community und Entwicklung, mit gut dokumentierter API und Tutorials
14. TensorFlow
TensorFlow ist eine Open-Source-Plattform für die Erstellung und den Einsatz von Machine-Learning-Modellen. Sie wurde 2015 vom Google Brain Team entwickelt und ist eine leistungsstarke Bibliothek für Deep Learning mit einer breiten Palette von Werkzeugen für den Aufbau und das Training neuronaler Netzwerke.
TensorFlow kann für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden, z. B. für Bild- und Sprachverarbeitung, Spracherkennung und prädiktive Analysen.
Merkmale:
- Werkzeuge zum Aufbau neuronaler Netze
- Unterstützung für mobile und webbasierte Anwendungen mit TensorFlow.js und TensorFlow Lite
- Werkzeuge für die Visualisierung und Fehlersuche, wie z. B. TensorBoard
- Flexibilität für den Einsatz auf verschiedenen Plattformen, einschließlich CPUs, GPUs und TPUs
- Verfügbar in Python, C und C++
15. PyTorch
Neben TensorFlow ist PyTorch (entwickelt von der KI-Forschungsgruppe von Facebook) eines der meistgenutzten Tools für die Erstellung von Deep-Learning-Modellen. Es kann für eine Vielzahl von Aufgaben wie Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung und generative Modelle verwendet werden.
Merkmale:
- Umfangreiche Dokumentation und eine große Gemeinschaft von Entwicklern
- Einfache Integration mit Cloud-Unterstützung
- Leicht zu erlernen, mit benutzerfreundlichen Werkzeugen
- Mehr Pythonic-Feeling als andere Frameworks
- Kostenlos und Open-Source
16. Keras
Keras ist ein High-Level Deep-Learning-Framework, das auf TensorFlow, Theano und CNTK aufsetzen kann. Es wurde 2015 von François Chollet entwickelt und soll eine einfache und benutzerfreundliche Schnittstelle für das Erstellen und Trainieren von Deep-Learning-Modellen bieten.
Keras bietet die Bausteine, um schnell Machine-Learning-Modelle zu erstellen. Deshalb wird es häufig bei Data-Science-Wettbewerben wie Kaggle eingesetzt.
Funktionen:
- Einfache und benutzerfreundliche Oberfläche zum Erstellen und Trainieren von Deep-Learning-Modellen
- Unterstützung für den Aufbau und das Training neuronaler Netze mit einer breiten Palette von Architekturen und Optimierern
- Umfasst ein leistungsstarkes Ökosystem von Bibliotheken und Tools für Deep Learning, wie Keras Tuner und KerasRL
- Flexibilität bei der Ausführung auf mehreren Backends wie TensorFlow, CNTK oder Theano
- Unterstützung für verteiltes Rechnen
- Eingebaute Unterstützung für Modellvisualisierung und Debugging
Python Frameworks für wissenschaftliches Rechnen
Diese Frameworks helfen Studierenden, Wissenschaftlern und Forschern, ihre Aufgaben zu erledigen, ohne sich auf die Low-Level-Details der Berechnungen zu konzentrieren.
Frameworks für wissenschaftliches Rechnen enthalten oft Funktionen für lineare Algebra, Optimierung, Interpolation, Integration und andere gängige Aufgaben im wissenschaftlichen Rechnen.
17. NumPy
NumPy ist eine Bibliothek für wissenschaftliche Berechnungen, die für den Umgang mit mehrdimensionalen Arrays und Matrizen mit numerischen Daten entwickelt wurde. Sie bietet außerdem eine Vielzahl von mathematischen Funktionen, um mit diesen Arrays zu arbeiten.
NumPy ist die Grundlage für viele andere Python-Bibliotheken und -Frameworks, die in der Datenwissenschaft verwendet werden, darunter SciPy, Pandas, scikit-learn und Tensorflow.
Merkmale:
- Einfacher Umgang mit mehrdimensionalen Arrays
- Unterstützung für mathematische Werkzeuge wie lineare Algebra-Routinen, Fourier-Transformationen und Zufallszahlengenerierung
- Umfangreiche Bibliothek mit mathematischen Funktionen
- Schneller als reine Python-Operationen (einige Implementierungen wurden in C erstellt)
- Unterstützung für eine große Vielfalt an Hardware
18. SciPy
SciPy bietet eine Sammlung von Algorithmen und Funktionen, die auf NumPy aufbauen. Sie hilft dabei, gängige wissenschaftliche und technische Aufgaben wie Optimierung, Signalverarbeitung, Integration, lineare Algebra und mehr zu lösen.
Merkmale:
- Frei und Open-Source
- Definiert Algorithmen und Funktionen für wissenschaftliche und technische Aufgaben
- Lebendige Gemeinschaft und gute Dokumentation
- Zugänglich für jeden Programmierer, unabhängig von seinem Erfahrungsstand
19. Pandas
Pandas ist eine leistungsstarke und flexible Open-Source-Bibliothek für die Datenanalyse in Python. Sie bietet leistungsstarke Datenstrukturen (z. B. den berühmten DataFrame) und Datenanalysewerkzeuge, die die Arbeit mit strukturierten Daten erleichtern.
Merkmale:
- Leistungsstarke Datenstrukturen, wie DataFrame und Series
- Unterstützung für das Lesen und Schreiben von Daten in und aus verschiedenen Formaten, darunter CSV, Excel und SQL
- Erleichtert die Analyse von Daten aus der realen Welt
- Basiert auf anderen Data-Science-Paketen wie scikit-learn
20. Matplotlib
Matplotlib ist ein weit verbreitetes Werkzeug für die Datenvisualisierung in Python. Es bietet eine objektorientierte API zum Einbetten von Plots in Anwendungen.
Es ist in hohem Maße anpassbar und bietet eine Vielzahl von Optionen zur Erstellung von Plots, Diagrammen und Visualisierungen. Aus diesen Gründen wird Matplotib häufig in Projekten für Data Science, maschinelles Lernen und wissenschaftliches Rechnen eingesetzt.
Funktionen:
- Unterstützung für 2D- und 3D-Diagramme
- Kann interaktive Figuren abfragen
- Normalerweise eingebettet in Jupyter-Notebooks und GUI-Anwendungen
- Umfangreiche Dokumentation und eine lebendige Community
Python-Test-Frameworks
Diese Frameworks helfen dir bei dem mühsamen Prozess des Testens deines Codes.
Wenn du testgetriebene Entwicklung (TDD) verwendest, sind die folgenden Frameworks ein Muss für deinen Arbeitsablauf.
21. Pytest
Pytest ist ein weit verbreitetes Test-Framework, das einfach zu benutzen und zu erweitern ist. Es hilft dir, elegante Tests sowohl in kleinen als auch in komplexen Python-Codebasen zu schreiben.
Merkmale:
- Einfach zu erlernen und zu benutzen
- Mehr als 800 Plugins sind verfügbar
- Legt einen Workflow zur Erstellung von Unit-Tests fest
- Detaillierte Fehlerinformationen
22. Unittest
Unittest ist ein eingebautes Python-Testframework, das auf den xUnit-Testkonventionen basiert. Es bietet eine pythonische und objektorientierte Methode zur Erstellung von automatisierten Testfällen und Testanzügen.
Merkmale:
- Einfache und leicht zu bedienende Oberfläche zum Schreiben und Ausführen von Tests
- Tests für Parametrisierung, Fixtures und Marker
- Kann in Kombination mit pytest oder nose eingesetzt werden
- Teil der Python-Standardbibliothek
23. nose2
nose2 ist der Nachfolger des nose Testing Frameworks. Der Hauptunterschied besteht darin, dass nose2 moderne Python-Versionen unterstützt.
nose2 erweitert die integrierte Unittest-Bibliothek und bietet eine leistungsfähigere und flexiblere Möglichkeit, Tests zu schreiben und auszuführen. Es ist ein erweiterbares Tool, so dass du mehrere integrierte und Drittanbieter-Plugins zu deinem Vorteil nutzen kannst.
Merkmale:
- Erweiterbar mit Plugins
- Basiert auf dem eingebauten Unittest
- Unterstützung für Python 3
Asynchrone Frameworks
Diese Art von Python-Frameworks bieten eine Reihe von Werkzeugen und Bibliotheken, die es Entwicklern ermöglichen, asynchronen Code auf eine handlichere und effizientere Weise zu schreiben.
24. asyncio
asyncio ist das Herzstück vieler anderer asynchroner Frameworks. Es ermöglicht es Entwicklern, mit der async/await-Syntax nebenläufigen Code zu schreiben, und es ist darauf ausgelegt, Tausende von gleichzeitigen Verbindungen zu verarbeiten.
asyncio bietet eine einzige API für mehrere Transportprotokolle wie TCP, UDP, SSL/TLS und Subprozesskommunikation.
Merkmale:
- Eingebaut in Python
- Basis für mehrere andere Python-Frameworks
- Enthält APIs zur Steuerung von Unterprozessen und zur Ausführung von Netzwerk-IO
- Umfangreiche Dokumentation
- Teil der Python-Standardbibliothek
25. Aiohttp
Aiohttp ist ein asynchrones HTTP-Client/Server-Framework, das auf dem asyncio-Paket aufbaut. Es bietet eine einfache und intuitive Schnittstelle für die Bearbeitung von HTTP-Anfragen und -Antworten sowie Unterstützung für Middleware, Sessions und andere Webentwicklungswerkzeuge.
Merkmale:
- Clientseitiges und serverseitiges HTTP-Protokoll
- Verarbeitet eine hohe Anzahl von gleichzeitigen Verbindungen
- Ermöglicht die Entwicklung asynchroner Webanwendungen
Zusammenfassung
Python-Frameworks können helfen, die Organisation des Codes zu fördern, die Produktivität zu steigern und den Softwareentwicklungsprozess einfacher und effizienter zu gestalten.
Als Python-Entwicklerin oder -Entwickler ist es nicht deine Aufgabe, Expertin oder Experte für alle 25 Python-Frameworks zu werden, die wir oben vorgestellt haben. Vielmehr solltest du die Frameworks, die dich am meisten interessieren, sorgfältig auswählen, Projekte mit ihnen entwickeln, die dich wirklich begeistern, und diese ein oder zwei Frameworks vollständig beherrschen.
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Mit welchen Python-Frameworks hast du schon gearbeitet und welches war dein Favorit? Teile uns deine Meinung in den Kommentaren unten mit.
Daniel is a self-taught Python Developer, Technical Writer, and long-life learner. He enjoys creating software from scratch and explaining this process through stunning articles. Follow him on Twitter: @DaniDiazTech
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