Python se ha convertido rápidamente en uno de los lenguajes de programación más populares debido a su sencillez, versatilidad y abundancia de recursos disponibles para quienes aprenden el lenguaje. A menudo es el primer lenguaje que aprenden los programadores principiantes, y también se utiliza ampliamente en la industria para fines que van desde el desarrollo web al análisis de datos.
La comunidad Python es enorme, y según GitHub, Python sigue creciendo, con un aumento del 22,5% en 2022. Además, será el tercer lenguaje de programación más utilizado en 2023. Esta es la razón principal por la que tenemos acceso a una gran variedad de frameworks, la mayoría de ellos de código abierto.
En este artículo, diseccionaremos los frameworks de Python más populares y útiles que deberías conocer.
¿Qué es un Framework de Python?
Un framework de Python es una colección de módulos de Python que proporciona un conjunto de funcionalidades comunes que pueden utilizarse como estructura para construir aplicaciones de cualquier tipo.
Los frameworks están diseñados para simplificar el proceso de desarrollo, proporcionando una pauta general sobre cómo debemos construir el software y abstrayendo algunas de las tareas más complejas o repetitivas. Esto te permite centrarte en escribir una lógica única y personalizada para tus aplicaciones, en lugar de tener que reinventar la rueda.
Un ejemplo de tarea repetitiva sería gestionar peticiones HTTP. Como la mayoría de las aplicaciones web necesitan gestionar este tipo de peticiones, los desarrolladores utilizan los frameworks existentes que facilitan esta función en lugar de escribirlo todo desde cero o reutilizar el mismo código en distintos proyectos.
Ahora que ya tenemos claro el concepto de framework, vamos a explorar algunos tipos de frameworks de Python.
Tipos de Frameworks de Python
Python dispone de una gran variedad de frameworks para distintos tipos de desarrollo. Veamos algunos de ellos.
Framework de Full-Stack
Un framework Python full-stack es un conjunto de herramientas que proporciona todo lo que un desarrollador necesita para construir una aplicación web completa de principio a fin.
Esto incluye una forma de crear el frontend -por ejemplo, un sistema de plantillas y un enfoque para mostrar información al usuario- y el backend, que incluye funcionalidades comunes como crear registros de base de datos, gestionar peticiones HTTP y controlar la seguridad de la aplicación.
Microframework
Un microframework es un framework minimalista que proporciona sólo los componentes esenciales necesarios para construir algún tipo de aplicación.
Está diseñado para ser ligero y fácil de ampliar, lo que lo convierte en una buena opción para proyectos pequeños o para desarrolladores que quieren más control sobre su código.
Frameworks asíncronos
Un framework asíncrono está diseñado para gestionar la concurrencia y el paralelismo, permitiendo a los desarrolladores crear aplicaciones que puedan realizar varias tareas simultáneamente.
El administrador de paquetes de Python (pip)
pip es un administrador de paquetes para los paquetes de Python. Si ya has instalado Python, tienes acceso a la interfaz de línea de comandos de pip, que te permite instalar paquetes de Python.
Un paquete es una colección aislada y reutilizable de código que proporciona una funcionalidad específica para resolver una tarea común (desarrollo web, autenticación, interfaz gráfica de usuario). Todos los frameworks que vamos a ver a continuación forman parte de la biblioteca estándar de Python, lo que significa que están disponibles como paquete pip.
Puedes instalar cualquier paquete disponible en el Índice de Paquetes de Python (PyPI) con el siguiente comando:
pip install package-nameTambién puedes instalar paquetes desde un archivo de texto -por ejemplo, un archivo de requisitos para un proyecto- con el siguiente comando.
pip install -r requirements.txtFramework de Python vs Biblioteca de Python
Una biblioteca Python es una colección de funciones y métodos que pueden utilizarse para realizar tareas específicas, como analizar datos o generar un número aleatorio. Una biblioteca suele tener un alcance más limitado y está pensada para ser utilizada como herramienta dentro de una aplicación mayor.
Un framework de Python, por otra parte, proporciona un conjunto completo de herramientas y funciones que pueden utilizarse para construir una aplicación completa. Suele definir el flujo de trabajo que siguen los desarrolladores de software al crear un proyecto.
Esto no significa que no puedas ampliar las capacidades de un framework con otros paquetes, que suelen denominarse plugins.
¿Por Qué Utilizar un Framework de Python?
Utilizar un framework Python para desarrollar aplicaciones tiene varias ventajas. Repasemos algunas de ellas:
- Los frameworks hacen el trabajo del desarrollador de software más fácil: Al proporcionar una estructura para el código y un conjunto de herramientas y funciones que agilizan el proceso de desarrollo, los frameworks pueden facilitar y hacer más eficiente la creación de aplicaciones por parte de los desarrolladores.
- Los frameworks promueven la organización del código: Un framework bien diseñado ayuda a garantizar que el código esté organizado y sea mantenible, facilitando la comprensión y modificación del código fuente en el futuro.
- Los frameworks pueden aumentar la productividad: Al proporcionar componentes y herramientas preconstruidos y adherirse a las normas del sector, los frameworks permiten a los desarrolladores centrarse en los aspectos únicos de sus aplicaciones en lugar de dedicar tiempo a tareas básicas.
Ahora que ya tienes suficiente base teórica, vamos a repasar los 25 mejores frameworks de Python.
Los 25 Mejores Frameworks de Python
Aquí tienes 25 de los frameworks de Python más populares, divididos en secciones por funcionalidad.
Microframework de Python
Los siguientes son microframeworks ligeros, útiles cuando quieres crear una aplicación sencilla rápidamente o que consuma poca memoria en tu servidor.
1. Flask
Flask es un microframework ligero utilizado para crear rápidamente aplicaciones web sencillas. Incluye soporte para plantillas Jinja (una forma de reutilizar código HTML), gestión de peticiones y señalización de aplicaciones.
Realmente se necesitan menos de seis líneas de código para iniciar una aplicación Flask:
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def hello_world():
return "Hello Kinsta"Características:
- Ligera y fácil de usar
- Gran flexibilidad
- Construido sobre la biblioteca estándar de Python
- Soporte para enrutamiento y vistas (controladores)
- Soporte para plantillas con Jinja
- Buena documentación y gran comunidad
- Soporte para gestionar cookies y autenticación de usuarios
También tendrás acceso a algunos paquetes de extensión como Flask-RESTful, que añade soporte para construir potentes API REST, y Flask-SQLAlchemy, una forma práctica de utilizar SQLAlchemy en tu aplicación flask.
2. Bottle
¿Quieres crear aplicaciones web ridículamente ligeras sin otras dependencias? Bottle es un microframework ligero de Python diseñado para crear fácilmente aplicaciones web pequeñas o medianas. No incluye ninguna dependencia externa aparte de la biblioteca estándar de Python,
Bottle está construido sobre el estándar WSGI (Web Server Gateway Interface) y es compatible con la mayoría de servidores web y versiones de Python.
Características:
- Fácil de aprender y utilizar
- Sistema de plantillas incorporado
- Adecuado para crear pequeñas aplicaciones web y API
- Muy bajo uso de memoria
- Compatible con HTTP, formularios y enrutamiento
3. CherryPy
CherryPy es un framework minimalista de desarrollo de aplicaciones web para Python. Es un framework orientado a objetos (OOP) que te permite construir aplicaciones web de la misma forma que lo harías con cualquier otro OOP en Python.
Existe desde 2002 y ha sido ampliamente adoptado en entornos de producción en una amplia gama de sitios web, desde los que tienen una funcionalidad sencilla hasta los que exigen una gran complejidad. Por ejemplo, los dos gigantescos servicios de software Netflix y Hulu utilizan CherryPy como parte de su infraestructura.
La principal tarea de CherryPy es gestionar las peticiones HTTP y hacerlas coincidir con la lógica adecuada escrita por los desarrolladores. Esto significa que, por defecto, CherryPy no proporciona acceso a bases de datos ni plantillas HTML, dejándote a ti toda la lógica de la aplicación.
Características:
- Framework maduro
- Gestiona peticiones HTTP
- Sistema de plugins flexible y extensible
- Framework sólo para backend
- Desarrollo orientado a objetos
- API estable
Frameworks Web de Python
Los siguientes son frameworks web completos que incluyen componentes para tareas habituales de desarrollo web, como acceso a bases de datos, gestión de formularios y seguridad. A diferencia de los microframeworks, los frameworks web de Python proporcionan todo lo que necesitas listo para usar.
Debes tener muy en cuenta tus necesidades a la hora de crear una aplicación web. A veces es más que suficiente utilizar WordPress.
4. Django
Django es uno de los frameworks web más populares y utilizados del ecosistema Python. Es un framework completo y sólido como una roca que incluye todo lo que necesitas para construir una aplicación web completa.
Se introdujo por primera vez en 2005 como una forma pitónica de construir un sitio de boletines informativos. Hoy en día, es una de las bibliotecas Python más utilizadas para el desarrollo web, con casi 8 millones de descargas al mes. Algunos de los mayores sitios web de la historia se crearon originalmente con Django, como Instagram, Discus, Pinterest, Bitbucket y Chess.com.
Django sigue la arquitectura Modelo-Vista-Plantilla (MVT) e incluye funciones integradas, como plantillas, gestión de bases de datos, panel de administración, señales y vistas (para gestionar la lógica de tu backend). Para dominar Django es aconsejable que tengas sólidos fundamentos de programación orientada a objetos en Python, así como de programación funcional.
No te equivocarás eligiendo Django para tu próximo proyecto web. Es un potente framework web que proporciona todo lo que necesitas para construir sitios web rápidos y fiables. Y si necesitas alguna característica adicional -por ejemplo, la capacidad de crear una API REST para utilizarla con frameworks frontales modernos como React o Angular- puedes utilizar extensiones como el framework Django REST.
Además, Django es uno de los frameworks más sencillos de configurar y desplegar a través de Kinsta.
Características:
- Framework muy seguro
- Panel de administración integrado
- Lenguaje de plantillas propio que muestra HTML dinámicamente
- Mapeador objeto-relacional (ORM), maqueta la base de datos con clases de Python
- Consulta de la base de datos con la API de Python
- Excelentes herramientas CLI
- Gran variedad de extensiones
5. FastAPI
FastAPI es un moderno framework web que hace una cosa espectacularmente bien: construir APIs.
Desde su lanzamiento en 2018, ha ganado popularidad rápidamente debido a su gran rendimiento y simplicidad. De hecho, según PyPi Stats, FastAPI tiene más de 9 millones de descargas mensuales, superando incluso a frameworks full-stack como Django.
Ten en cuenta que el único propósito de FastAPI es construir API de backend. Eso significa que debes tener un framework frontend (como Vue.js) para mostrar tu sitio a tus usuarios.
Dicho esto, el framework es increíblemente fácil de trabajar, e incluso puedes desplegar una aplicación con FastAPI a través de Kinsta y tu repositorio de GitHub en cuestión de minutos.
Características:
- Sigue estándares abiertos para API como OpenAPI y esquema JSON.
- Validación y serialización de datos
- Documentación automática de tu API
- framework web moderno
- Basado en características de Python 3.6+ como las declaraciones de tipos
- Validación de tipos gracias a Pydantic
- Soporte de programación asíncrona
6. Pyramid
Pyramid es un framework web flexible y extensible, adecuado tanto para aplicaciones pequeñas como grandes. Es el punto medio entre un microframework como Flask y un framework full-stack como Django.
Pyramid incluye las características más comunes que necesitarías al desarrollar una aplicación web en Python, pero te permite centrarte sólo en los componentes que necesitas para tu proyecto.
Características:
- Ligero y flexible
- Compatibilidad con el lenguaje de plantillas Mako
- Fácil implementación de autenticación y autorización
- Objetos de solicitud y respuesta compatibles con WSGI
- Pruebas y depuración sencillas con ayudantes de pruebas incorporados y un depurador interactivo
- Bibliotecas y complementos de terceros de fácil integración
7. Tornado
Tornado es un framework web asíncrono de código abierto y una biblioteca de redes para crear aplicaciones web con Python. Se desarrolló originalmente en FriendFeed, un agregador de medios sociales que más tarde fue adquirido por Facebook. Ahora se utiliza ampliamente en diversas aplicaciones, como servicios web, análisis en tiempo real y otras aplicaciones de alta concurrencia.
Tornado está optimizado para manejar un gran número de conexiones simultáneas, lo que lo hace adecuado para aplicaciones que requieren una conexión de larga duración con cada usuario (por ejemplo, aplicaciones de chat, bots y raspadores web).
Características:
- Escalable (puede manejar miles de conexiones abiertas)
- Plantillas tornado personalizadas
- Autenticación de usuario integrada
- Capacidades de WebSockets y long-polling
- Opciones de autenticación de terceros
- Soporte de internacionalización
Frameworks GUI
Los siguientes frameworks de interfaz gráfica de usuario (GUI) de Python proporcionan una amplia gama de herramientas y funciones para crear aplicaciones de escritorio, incluyendo soporte para programación dirigida por eventos, widgets y gráficos.
8. PyQt
PyQt es uno de los conjuntos más populares de enlaces Python para el framework de aplicaciones multiplataforma Qt. Este framework combina a la perfección la sencillez de Python como lenguaje de propósito general y el potente framwork de aplicaciones Qt construido en C++.
Ten en cuenta que PyQt tiene dos opciones de licencia:
- GPLv3: Uso gratuito, pero cualquiera a quien se lo distribuyas podrá redistribuirlo (probablemente gratis)
- Comercial: Te permite mantener tu código privado para que puedas monetizar tu trabajo, pero tendrás que pagar una licencia por cada desarrollador que lo utilice (actualmente 550 dólared por desarrollador)
Características:
- Respaldado por Riverbank
- Programación basada en eventos para gestionar las interacciones del usuario
- Integración con otras bibliotecas y frameworks
- Soporte de internacionalización y localización
- Acceso a un gran número de funcionalidades de la biblioteca Qt
- Soporte para multimedia, WebKit y WebEngine, integración con bases de datos
- Compatibilidad multiplataforma con Windows, Linux y macOS
9. Tkinter
Tkinter es un framework GUI integrado en Python. Forma parte de la biblioteca estándar, por lo que no tendrás que instalar ninguna dependencia adicional.
Al igual que PyQt (que utiliza Qt), Tkinter utiliza un conjunto de herramientas de interfaz gráfica de usuario llamado Tk. También proporciona un conjunto de herramientas para crear diversos widgets como botones, etiquetas, cuadros de texto y menús.
En general, Tkinter es una forma estupenda de crear rápidamente pequeños programas de interfaz gráfica de usuario, pero debido a su aspecto anticuado, quizá sea mejor que elijas un framework más potente para proyectos más grandes.
Características:
- Soporte para widgets comunes utilizados en aplicaciones GUI
- Programación basada en eventos para gestionar las interacciones del usuario
- Soporte integrado para imágenes y colores
- Compatibilidad multiplataforma con Windows, Linux y macOS
- Forma parte de la biblioteca estándar
- Peso ligero
10. Kivy
Kivy es un framework de código abierto para crear aplicaciones móviles y de escritorio multiplataforma con Python. Es muy adecuado para crear aplicaciones interactivas y visualmente atractivas, como juegos y aplicaciones multitáctiles, y su principal punto de venta es una única base de código para todas las plataformas principales (Windows, Linux, macOS, iOS y Android).
A diferencia de PyQt, Kivy es gratuito y de código abierto, no es una envoltura alrededor de una biblioteca de interfaz de usuario externa, y está licenciado bajo la licencia MIT, lo que significa que puedes distribuir y monetizar tus aplicaciones Kivy.
Características:
- Conjunto de herramientas de código abierto para crear aplicaciones multitáctiles
- Compatible con varias plataformas, incluyendo móvil y escritorio
- Soporte integrado para gráficos, animaciones y elementos de interfaz de usuario
- Se puede integrar con otras bibliotecas y frameworks
11. PySide
Pyside es un conjunto de herramientas de código abierto para crear aplicaciones multiplataforma. Está basado en la biblioteca Qt (similar a PyQt) y proporciona acceso a una amplia gama de funcionalidades.
Pyside también admite múltiples métodos de entrada y programación basada en eventos, e incluye soporte integrado para gráficos y multimedia.
Como está licenciado bajo LGPL, puedes crear software propietario más fácilmente. Está respaldado por la empresa Qt y es compatible con Linux, macOS y Windows.
Características:
- Licencia LGPL
- Respaldado por la empresa Qt
- Soporte para mostrar imágenes, vídeos y otros tipos de medios en tu aplicación
- Tres versiones para usar con Qt4, Qt5 y Qt6 respectivamente
12. PySimpleGUI
PySimpleGUI ha ido ganando popularidad en la comunidad Python por su API sencilla y fácil de usar.
Es una gran opción para crear interfaces gráficas de usuario sencillas y fáciles de usar en Python y te permite añadir una GUI a tus scripts ya en funcionamiento con bastante facilidad. PySimpleGUI envuelve la potencia de 4 librerías GUI diferentes, PySide, Tkinter, wxPython y Remi.
Características:
- Gran documentación
- Fácil de aprender y usar
- Conjunto completo de widgets listos para usar
- Compatible con Python 3.4+
Frameworks de aprendizaje automático de Python
Las siguientes son bibliotecas de software de Python que proporcionan funcionalidades y herramientas preconstruidas para ayudar a los desarrolladores a construir y desplegar modelos de aprendizaje automático, dando soporte a tareas comunes como el preprocesamiento de datos, el entrenamiento y la evaluación de modelos, así como herramientas para desplegar modelos en producción.
13. scikit-learn
scikit-learn es la biblioteca de aprendizaje automático más popular, utilizada tanto en la industria tecnológica como en el mundo académico.
Proporciona herramientas eficientes para tareas comunes de ML, y está construida sobre otras bibliotecas científicas como Numpy y SciPy.
Características:
- Gratuito y de código abierto
- Herramientas eficaces para la minería y el análisis de datos
- Proporciona una amplia gama de algoritmos de clasificación, regresión, agrupación y reducción dimensional
- Comunidad y desarrollo activos, con API y tutoriales bien documentados
14. TensorFlow
TensorFlow es una plataforma de código abierto para construir y desplegar modelos de aprendizaje automático. Desarrollada por el equipo de Google Brain en 2015, es una potente biblioteca para el aprendizaje profundo, con una amplia gama de herramientas para construir y entrenar redes neuronales.
TensorFlow puede utilizarse para diversas tareas, como el procesamiento de imágenes y lenguaje, el reconocimiento de voz y el análisis predictivo.
Características:
- Herramientas para construir redes neuronales
- Soporte para despliegue móvil y web mediante TensorFlow.js y TensorFlow Lite
- Herramientas de visualización y depuración, como TensorBoard
- Flexibilidad para ejecutarse en múltiples plataformas, incluyendo CPUs, GPUs y TPUs
- Disponible en Python, C y C++
15. PyTorch
Junto con TensorFlow, PyTorch (desarrollado por el grupo de investigación de IA de Facebook) es una de las herramientas más utilizadas para construir modelos de aprendizaje profundo. Puede utilizarse para diversas tareas, como la visión por ordenador, el procesamiento del lenguaje natural y los modelos generativos.
Características:
- Amplia documentación y una gran comunidad de desarrolladores
- Fácil integración con soporte en la nube
- Fácil de aprender, con herramientas sencillas
- Una sensación más pitónica que otros frameworks
- Gratuito y de código abierto
16. Keras
Keras es un framework de aprendizaje profundo de alto nivel capaz de ejecutarse sobre TensorFlow, Theano y CNTK. Fue desarrollado por François Chollet en 2015 y está diseñado para proporcionar una interfaz sencilla y fácil de usar para construir y entrenar modelos de aprendizaje profundo.
Keras proporciona los bloques de construcción para construir rápidamente modelos de aprendizaje automático. Por eso se utiliza mucho en concursos de ciencia de datos como el de Kaggle.
Características:
- Interfaz sencilla y fácil de usar para construir y entrenar modelos de aprendizaje profundo
- Soporte para construir y entrenar redes neuronales utilizando una amplia gama de arquitecturas y optimizadores
- Incluye un potente ecosistema de bibliotecas y herramientas para el aprendizaje profundo, como Keras Tuner y KerasRL
- Flexibilidad para ejecutarse en múltiples backends como TensorFlow, CNTK o Theano
- Soporte para computación distribuida
- Soporte integrado para la visualización y depuración de modelos
Frameworks de computación científica de Python
Estos frameworks ayudan a estudiantes, científicos e investigadores a realizar sus tareas sin centrarse en los detalles de bajo nivel del cálculo.
Los frameworks de cálculo científico suelen incluir funciones de álgebra lineal, optimización, interpolación, integración y otras tareas habituales en el cálculo científico.
17. NumPy
NumPy es una biblioteca de cálculo científico diseñada para manejar matrices multidimensionales y matrices de datos numéricos. También proporciona una amplia gama de funciones matemáticas para operar con estas matrices.
NumPy es la base de muchas otras bibliotecas y frameworks de Python utilizados en la ciencia de datos, como SciPy, Pandas, scikit-learn y Tensorflow.
Características:
- Maneja matrices multidimensionales con facilidad
- Soporte para herramientas matemáticas como rutinas de álgebra lineal, transformadas de Fourier y generación de números aleatorios
- Amplia biblioteca de funciones matemáticas
- Más rápido en comparación con las operaciones de Python vainilla (algunas implementaciones se hacen en C)
- Compatible con una gran variedad de hardware
18. SciPy
SciPy proporciona una colección de algoritmos y funciones construidos sobre NumPy. Ayuda a realizar tareas científicas y de ingeniería comunes, como optimización, procesamiento de señales, integración, álgebra lineal, etc.
Características:
- Gratuito y de código abierto
- Define algoritmos y funciones para tareas científicas y de ingeniería
- Comunidad dinámica y gran documentación
- Accesible a todos los programadores, independientemente de su nivel de experiencia
19. Pandas
Pandas es una potente y flexible biblioteca de código abierto utilizada para realizar análisis de datos en Python. Proporciona estructuras de datos de alto rendimiento (por ejemplo, el famoso DataFrame) y herramientas de análisis de datos que facilitan el trabajo con datos estructurados.
Características:
- Estructuras de datos de alto rendimiento, como DataFrame y Series
- Soporte para leer y escribir datos desde y hacia varios formatos, como CSV, Excel y SQL
- Facilita el análisis de datos del mundo real
- Se basa en otros paquetes de ciencia de datos como scikit-learn
20. Matplotlib
Matplotlib es una herramienta ampliamente utilizada para la visualización de datos en Python. Proporciona una API orientada a objetos para incrustar gráficos en las aplicaciones.
Está diseñada para ser altamente personalizable y ofrece una amplia gama de opciones para crear gráficos y visualizaciones. Por estas razones, Matplotib se utiliza a menudo en proyectos de ciencia de datos, aprendizaje automático y computación científica.
Características:
- Admite trazados en 2D y 3D
- Puede generar figuras interactivas
- Suele estar incrustado en cuadernos Jupyter y aplicaciones GUI
- Amplia documentación y una animada comunidad
Frameworks de pruebas de Python
Estos frameworks pretenden ayudarte en el tedioso proceso de probar tu código.
Si utilizas el desarrollo dirigido por pruebas (TDD), los siguientes frameworks son imprescindibles en tu flujo de trabajo.
21. Pytest
Pytest es un framework de pruebas ampliamente adoptado que está diseñado para ser fácil de usar y ampliar. Te ayuda a escribir pruebas elegantes tanto en bases de código Python pequeñas como complejas.
Características:
- Fácil de aprender y utilizar
- Más de 800 plugins disponibles
- Establece un flujo de trabajo para crear pruebas unitarias
- Información detallada sobre errores
22. Unittest
Unittest es un framework de pruebas integrado en Python que se basa en las convenciones de pruebas de xUnit. Proporciona una forma pitónica y orientada a objetos de crear casos de prueba automatizados y conjuntos de pruebas.
Características:
- Interfaz sencilla y fácil de usar para escribir y ejecutar pruebas
- Pruebas de parametrización, fixtures y marcadores
- Puede funcionar en combinación con pytest o nose
- Forma parte de la biblioteca estándar de Python
23. nose2
nose2 es el sucesor del framework de pruebas nose, la principal diferencia es que nose2 es compatible con las versiones modernas de Python.
nose2 amplía la biblioteca incorporada unittest y proporciona una forma más potente y flexible de escribir y ejecutar pruebas. Es una herramienta extensible, por lo que puedes utilizar en tu beneficio múltiples complementos incorporados y de terceros.
Características:
- Extensible con plugins
- Basado en el unittest incorporado
- Compatible con Python 3
Frameworks asíncronos
Este tipo de frameworks de Python proporcionan un conjunto de herramientas y bibliotecas que permiten a los desarrolladores escribir código asíncrono de forma más manejable y eficiente.
24. asyncio
asyncio es el núcleo de muchos otros frameworks asíncronos. Permite a los desarrolladores escribir código concurrente utilizando la sintaxis async/await, y está diseñado para manejar miles de conexiones concurrentes.
asyncio proporciona una única API para múltiples protocolos de transporte como TCP, UDP, SSL/TLS y comunicación de subprocesos.
Características:
- Integrado en Python
- Base para varios otros frameworks de Python
- Incluye APIs para controlar subprocesos y realizar IO de red
- Gran documentación
- Forma parte de la biblioteca estándar de Python
25. Aiohttp
Aiohttp es un framework cliente/servidor HTTP asíncrono construido sobre el paquete asyncio. Proporciona una interfaz sencilla e intuitiva para manejar peticiones y respuestas HTTP, así como soporte para middleware, sesiones y otras herramientas de desarrollo web.
Características:
- Protocolo HTTP del lado del cliente y del lado del servidor
- Maneja un elevado número de conexiones simultáneas
- Te permite crear aplicaciones web asíncronas
Resumen
Los frameworks de Python pueden ayudar a promover la organización del código, aumentar la productividad y hacer que el proceso de desarrollo de software sea más fácil y eficiente.
Como desarrollador de Python, tu trabajo no consiste en convertirte en un experto en los 25 frameworks de Python que hemos presentado anteriormente, sino en seleccionar cuidadosamente los que más te interesen, construir con ellos proyectos que realmente te entusiasmen y dominar por completo esos uno o dos frameworks.
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¿Con qué frameworks de Python has trabajado y cuál ha sido tu favorito? Comparte tus opiniones en la sección de comentarios más abajo.
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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