25 frameworks Python à maîtriser

Python est rapidement devenu l’un des langages de programmation les plus populaires en raison de sa simplicité, de sa polyvalence et de l’abondance des ressources disponibles pour ceux qui l’apprennent. C’est souvent le premier langage que les programmeurs débutants apprennent, et il est également largement utilisé dans l’industrie à des fins allant du développement web à l’analyse de données.

La communauté Python est immense et, selon GitHub, ce langage ne cesse de croître, avec une augmentation de 22,5 % d’ici à 2022. C’est également le troisième langage de programmation le plus utilisé en 2023. C’est la raison principale pour laquelle nous avons accès à une grande variété de frameworks, dont la plupart sont open source.

Dans cet article, nous allons disséquer les frameworks Python les plus populaires et les plus utiles que vous devriez connaître.

Qu’est-ce qu’un framework Python ?

Un framework Python est une collection de modules Python qui fournit un ensemble de fonctionnalités communes pouvant être utilisées comme structure pour construire des applications de tout type.

Les frameworks sont conçus pour simplifier le processus de développement en fournissant une ligne directrice générale sur la manière dont nous devrions construire des logiciels et en faisant abstraction de certaines des tâches les plus complexes ou répétitives. Cela vous permet de vous concentrer sur l’écriture d’une logique unique et personnalisée pour vos applications, plutôt que d’avoir à réinventer la roue.

Un exemple de tâche répétitive serait le traitement des requêtes HTTP. Comme la plupart des applications web doivent traiter ce type de requête, les développeurs utilisent les frameworks existants qui facilitent cette fonction au lieu de tout écrire à partir de zéro ou de réutiliser le même code dans différents projets.

Maintenant que nous avons cristallisé le concept de framework, explorons quelques types de frameworks Python.

Types de frameworks Python

Python dispose d’une grande variété de frameworks pour différents types de développement. Jetons un coup d’œil à quelques-uns d’entre eux.

Framework Full-Stack

Un framework Python full-stack est un ensemble d’outils qui fournit tout ce dont un développeur a besoin pour construire une application web complète du début à la fin.

Il s’agit notamment d’un moyen de créer le frontend – par exemple, un système de modèles et une approche pour afficher des informations à l’utilisateur – et le backend, y compris les fonctionnalités courantes telles que la création d’enregistrements de base de données, la gestion des requêtes HTTP et le contrôle de la sécurité de l’application.

Micro-framework

Un micro-framework est un framework minimaliste qui ne fournit que les composants essentiels nécessaires à la construction d’une application.

Il est conçu pour être léger et facile à étendre, ce qui en fait un bon choix pour les petits projets ou pour les développeurs qui veulent avoir plus de contrôle sur leur code.

Frameworks asynchrones

Un framework asynchrone est conçu pour gérer la concurrence et le parallélisme, ce qui permet aux développeurs de créer des applications capables d’exécuter plusieurs tâches simultanément.

Le gestionnaire de paquets Python (pip)

pip est un gestionnaire de paquets pour les paquets Python. Si vous avez déjà installé Python, vous avez accès à l’interface en ligne de commande de pip, qui vous permet d’installer des paquets Python.

Un paquet est une collection isolée et réutilisable de code qui fournit des fonctionnalités spécifiques pour résoudre une tâche commune (développement web, authentification, interface graphique). Tous les frameworks que nous allons voir maintenant font partie de la bibliothèque standard de Python, ce qui signifie qu’ils sont disponibles sous forme de paquetage pip.

Vous pouvez installer n’importe quel paquetage disponible sur le Python Package Index (PyPI) à l’aide de la commande suivante :

pip install package-name

Vous pouvez également installer des paquets à partir d’un fichier texte – par exemple, un fichier d’exigences pour un projet – avec la commande suivante.

pip install -r requirements.txt

Framework Python vs Bibliothèque Python

Une bibliothèque Python est une collection de fonctions et de méthodes qui peuvent être utilisées pour effectuer des tâches spécifiques, telles que l’analyse de données ou la génération d’un nombre aléatoire. Une bibliothèque a généralement une portée plus limitée et est destinée à être utilisée comme un outil au sein d’une application plus vaste.

Un framework Python, quant à lui, fournit un ensemble complet d’outils et de fonctionnalités qui peuvent être utilisés pour construire une application entière. Il définit généralement le flux de travail que les développeurs de logiciels suivent lors de la création d’un projet.

Cela ne signifie pas que vous ne pouvez pas étendre les capacités d’un framework avec d’autres packages, souvent appelés extensions.

Pourquoi utiliser un framework Python ?

L’utilisation d’un framework Python pour le développement d’applications présente plusieurs avantages. Passons en revue certains d’entre eux :

• Les frameworks facilitent le travail de votre développeur de logiciels : En fournissant une structure pour le code et un ensemble d’outils et de fonctionnalités qui rationalisent le processus de développement, les frameworks permettent aux développeurs de créer des applications plus facilement et plus efficacement.
• Les frameworks favorisent l’organisation du code : Un framework bien conçu contribue à l’organisation et à la maintenance du code, ce qui facilite la compréhension et la modification du code source à l’avenir.
• Les frameworks peuvent accroître la productivité : En fournissant des composants et des outils pré-construits et en adhérant aux normes de l’industrie, les frameworks permettent aux développeurs de se concentrer sur les aspects uniques de leurs applications plutôt que de passer du temps sur les tâches de base.

Maintenant que vous avez suffisamment de connaissances théoriques, passons aux 25 meilleurs frameworks Python.

Les 25 frameworks Python les plus populaires

Voici 25 des frameworks Python les plus populaires, divisés en sections par fonctionnalité.

Micro-frameworks Python

Les frameworks suivants sont des micro-frameworks légers, utiles lorsque vous souhaitez créer une application simple rapidement ou que votre serveur consomme peu de mémoire.

1. Flask

Flask est un micro-framework léger utilisé pour créer rapidement des applications web simples. Il prend en charge les modèles Jinja (une manière de réutiliser le code HTML), la gestion des requêtes et la signalisation des applications.

Il faut véritablement moins de six lignes de code pour lancer une application Flask :

from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def hello_world():
return "Hello Kinsta"

Caractéristiques :

• Léger et facile à utiliser
• Grande flexibilité
• Construit sur la bibliothèque standard Python
• Prise en charge du routage et des vues (contrôleurs)
• Support du templating avec Jinja
• Excellente documentation et communauté
• Prise en charge des cookies et de l’authentification des utilisateurs

Vous aurez également accès à des extensions telles que Flask-RESTful, qui permet de construire des API REST puissantes, et Flask-SQLAlchemy, un moyen pratique d’utiliser SQLAlchemy dans votre application Flask.

2. Bottle

Vous voulez créer des applications web ridiculement légères sans aucune autre dépendance ? Bottle est un micro-framework Python léger conçu pour créer facilement des applications web de petite ou moyenne taille. Il n’inclut aucune dépendance externe à part la bibliothèque standard de Python,

Bottle s’appuie sur le standard WSGI (Web Server Gateway Interface) et est compatible avec la plupart des serveurs web et des versions de Python.

Caractéristiques :

• Facile à apprendre et à utiliser
• Système de modèles intégré
• Convient à la création de petites applications web et d’API
• Très faible utilisation de la mémoire
• Prise en charge du HTTP, des formulaires et du routage

3. CherryPy

CherryPy est un framework minimaliste de développement d’applications web pour Python. Il s’agit d’un framework orienté objet (OOP) qui vous permet de construire des applications web de la même manière que vous le feriez avec n’importe quel autre OOP en Python.

Il existe depuis 2002 et a été largement adopté dans des environnements de production à travers une gamme variée de sites web, de ceux qui ont des fonctionnalités simples à ceux qui exigent une grande complexité. Par exemple, les services logiciels géants Netflix et Hulu utilisent CherryPy dans le cadre de leur infrastructure.

La tâche principale de CherryPy est de traiter les requêtes HTTP et de les faire correspondre à la logique adéquate écrite par les développeurs. Cela signifie que par défaut, CherryPy ne fournit pas d’accès à la base de données ou de templating HTML, laissant toute la logique de l’application à votre charge.

Caractéristiques :

• Framework de travail mature
• Traite les requêtes HTTP
• Système de plugins flexible et extensible
• Framework de travail à base de backend uniquement
• Développement orienté objet
• API stable

Frameworks web Python

Les frameworks web suivants sont des frameworks web complets qui incluent des composants pour les tâches courantes de développement web telles que l’accès aux bases de données, la gestion des formulaires et la sécurité. Contrairement aux micro-frameworks, les frameworks web Python fournissent tout ce dont vous avez besoin.

Vous devez vraiment prendre en compte vos besoins lorsque vous créez une application web. Parfois, il est plus que suffisant d’utiliser WordPress.

4. Django

Django est l’un des frameworks web les plus populaires et les plus utilisés dans l’écosystème Python. Il s’agit d’un framework complet, solide comme le roc, qui inclut tout ce dont vous avez besoin pour construire une application web complète.

Il a été introduit pour la première fois en 2005 en tant que moyen Python de construire un site de newsletter. Aujourd’hui, c’est l’une des bibliothèques Python les plus utilisées pour le développement web, avec près de 8 millions de téléchargements par mois. Certains des plus grands sites jamais créés l’ont été à l’origine avec Django, comme Instagram, Discus, Pinterest, Bitbucket et Chess.com.

Django suit l’architecture modèle vue modèle (MVT) et comprend des fonctionnalités intégrées, telles que le templating, la gestion de base de données, le panneau d’administration, les signaux et les vues (pour gérer la logique de votre backend). Pour maîtriser Django, il est conseillé d’avoir de solides bases en programmation orientée objet Python, ainsi qu’en programmation fonctionnelle.

Vous ne vous tromperez pas en choisissant Django pour votre prochain projet web. C’est un framework web puissant qui fournit tout ce dont vous avez besoin pour construire des sites web rapides et fiables. Et si vous avez besoin de fonctionnalités supplémentaires – par exemple, la possibilité de créer une API REST à utiliser avec des frameworks frontend modernes comme React ou Angular – vous pouvez utiliser des extensions comme framework Django REST.

De plus, Django est l’un des frameworks les plus simples à configurer et à déployer via Kinsta.

Caractéristiques :

• Framework très sécurisé
• Panneau d’administration intégré
• Langage de template propriétaire qui affiche dynamiquement du HTML
• Object-relational-mapper (ORM), mise en place de la base de données avec des classes Python
• Interrogation de la base de données avec l’API Python
• Excellents outils CLI
• Grande variété d’extensions

5. FastAPI

FastAPI est un framework web moderne qui fait une chose spectaculairement bien : construire des API.

Depuis sa sortie en 2018, il a rapidement gagné en popularité en raison de ses grandes performances et de sa simplicité. En fait, selon PyPi Stats, FastAPI a plus de 9 millions de téléchargements mensuels, dépassant même les frameworks full-stack comme Django.

Gardez à l’esprit que le seul objectif de FastAPI est de construire des API backend. Cela signifie que vous devez avoir un framework frontend (comme Vue.js) pour afficher votre site à vos utilisateurs.

Cela dit, le framework est incroyablement facile à utiliser, et vous pouvez même déployer une application avec FastAPI via Kinsta et votre repo GitHub en quelques minutes.

Caractéristiques :

• Respect des normes ouvertes pour les API comme OpenAPI et le schéma JSON.
• Validation et sérialisation des données
• Documentation automatique de votre API
• Framework web moderne
• Basé sur les fonctionnalités de Python 3.6+ comme les déclarations de type
• Validation de type grâce à Pydantic
• Prise en charge de la programmation asynchrone

6. Pyramid

Pyramid est un framework web flexible et extensible qui convient aussi bien aux petites qu’aux grandes applications. Il se situe entre un micro-framework comme Flask et un framework complet comme Django.

Pyramid inclut les fonctionnalités les plus courantes dont vous avez besoin pour développer une application web en Python, mais il vous permet de vous concentrer uniquement sur les composants dont vous avez besoin pour votre projet.

Caractéristiques :

• Léger et flexible
• Prise en charge du langage de gabarit Mako
• Mise en œuvre facile de l’authentification et de l’autorisation
• Objets de demande et de réponse conformes à WSGI
• Tests et débogage simples grâce à des assistants de test intégrés et à un débogueur interactif
• Bibliothèques et extensions tierces faciles à intégrer

7. Tornado

Tornado est un framework web asynchrone open source et une bibliothèque de mise en réseau pour la création d’applications web en Python. Il a été développé à l’origine par FriendFeed, un agrégateur de réseaux sociaux qui a ensuite été racheté par Facebook. Il est maintenant largement utilisé dans une variété d’applications, y compris les services web, l’analyse en temps réel et d’autres applications à haute fréquence.

Tornado est optimisé pour gérer un grand nombre de connexions simultanées, ce qui le rend adapté aux applications qui nécessitent une connexion de longue durée avec chaque utilisateur (par exemple, les applications de chat, les bots et les web scrapers).

Caractéristiques :

• Évolutif (peut gérer des milliers de connexions ouvertes)
• Modèles Tornado personnalisés
• Authentification des utilisateurs intégrée
• Capacités WebSockets et long-polling
• Options d’authentification par des tiers
• Prise en charge de l’internationalisation

Frameworks GUI

Les frameworks d’interface utilisateur graphique (GUI) Python suivants fournissent un large éventail d’outils et de fonctionnalités pour la création d’applications de bureau, y compris la prise en charge de la programmation événementielle, des widgets et des graphiques.

8. PyQt

PyQt est l’un des ensembles les plus populaires de liaisons Python pour le cadre d’application multiplateforme Qt. Ce framework combine parfaitement la simplicité de Python en tant que langage universel et le puissant cadre d’application Qt construit en C++.

N’oubliez pas que PyQt est proposé avec deux options de licence :

• GPLv3 : Utilisation libre, mais toute personne à qui vous le distribuez peut le redistribuer (probablement gratuitement)
• Commercial : Vous permet de garder votre code privé afin de pouvoir monétiser votre travail, mais vous devrez payer une licence pour chaque développeur qui l’utilise (actuellement 550 $ par développeur)

Fonctionnalités :

• Soutenu par Riverbank
• Programmation événementielle pour gérer les interactions avec l’utilisateur
• Intégration avec d’autres bibliothèques et frameworks
• Prise en charge de l’internationalisation et de la localisation
• Accès à un grand nombre de fonctionnalités de la bibliothèque Qt
• Prise en charge du multimédia, de WebKit et WebEngine, de l’intégration des bases de données
• Compatibilité multiplateforme avec Windows, Linux et macOS

9. Tkinter

Tkinter est une interface graphique intégrée à Python. Il fait partie de la bibliothèque standard, vous n’aurez donc pas à installer de dépendances supplémentaires.

Comme PyQt (qui utilise Qt), Tkinter utilise une boîte à outils d’interface graphique appelée Tk. Il fournit également un ensemble d’outils pour créer divers widgets tels que des boutons, des balises, des zones de texte et des menus.

En général, Tkinter est un excellent moyen de créer rapidement de petits programmes d’interface utilisateur graphique, mais en raison de son aspect et de sa convivialité dépassés, il est préférable de choisir un framework plus puissant pour des projets plus importants.

Caractéristiques :

• Prise en charge des widgets courants utilisés dans les applications d’interface graphique
• Programmation événementielle pour gérer les interactions avec l’utilisateur
• Prise en charge intégrée des images et des couleurs
• Compatibilité multiplateforme avec Windows, Linux et macOS
• Fait partie de la bibliothèque standard
• Léger

10. Kivy

Kivy est un framework open source pour la création d’applications mobiles et de bureau multiplateformes avec Python. Il est bien adapté à la création d’applications interactives et visuellement attrayantes, telles que les jeux et les applications tactiles, et son principal argument de vente est une base de code unique pour toutes les principales plateformes (Windows, Linux, macOS, iOS et Android).

Contrairement à PyQt, Kivy est gratuit et open source, n’est pas une enveloppe autour d’une bibliothèque d’interface utilisateur externe, et est sous licence MIT, ce qui signifie que vous pouvez expédier et monétiser vos applications Kivy.

Caractéristiques :

• Boîte à outils open source pour la création d’applications multi-touch
• Prise en charge de diverses plateformes, y compris les mobiles et les ordinateurs de bureau
• Prise en charge intégrée des graphiques, des animations et des éléments d’interface utilisateur
• Peut être intégré à d’autres bibliothèques et frameworks

11. PySide

Pyside est une boîte à outils open source pour la création d’applications multiplateformes. Il est basé sur la bibliothèque Qt (similaire à PyQt) et donne accès à un large éventail de fonctionnalités.

Pyside prend également en charge plusieurs méthodes d’entrée et la programmation événementielle, et comprend un support intégré pour les graphiques et le multimédia.

Comme il est sous licence LGPL, vous pouvez créer des logiciels propriétaires plus facilement. Il est soutenu par la société Qt et prend en charge Linux, macOS et Windows.

Caractéristiques :

• Licence LGPL
• Soutenu par la société Qt
• Prise en charge de l’affichage d’images, de vidéos et d’autres types de médias dans votre application
• Trois versions à utiliser avec Qt4, Qt5 et Qt6 respectivement

12. PySimpleGUI

PySimpleGUI a gagné en popularité dans la communauté Python pour son API simple et facile à utiliser.

C’est une excellente option pour créer des interfaces graphiques simples et faciles à utiliser en Python et vous permet d’ajouter une interface graphique à vos scripts déjà existants assez facilement. PySimpleGUI utilise la puissance de 4 bibliothèques d’interfaces graphiques différentes, PySide, Tkinter, wxPython et Remi.

Caractéristiques :

• Excellente documentation
• Simple à apprendre et à utiliser
• Ensemble complet de widgets prêts à l’emploi
• Prise en charge de Python 3.4+

Bibliothèques Python d’apprentissage automatique

Les bibliothèques logicielles Python suivantes fournissent des fonctionnalités et des outils prédéfinis pour aider les développeurs à construire et à déployer des modèles d’apprentissage automatique, en prenant en charge des tâches courantes telles que le prétraitement des données, l’entraînement et l’évaluation des modèles, ainsi que des outils pour déployer les modèles en production.

13. scikit-learn

scikit-learn est la bibliothèque d’apprentissage automatique la plus populaire, utilisée à la fois dans l’industrie technologique et dans les universités.

Elle fournit des outils efficaces pour les tâches courantes d’apprentissage automatique et est construite sur d’autres bibliothèques scientifiques telles que Numpy et SciPy.

Caractéristiques :

• Gratuit et open source
• Outils efficaces pour l’exploration et l’analyse de données
• Fournit une large gamme d’algorithmes pour la classification, la régression, le regroupement et la réduction de la dimensionnalité
• Communauté et développement actifs, avec une API et des tutoriels bien documentés

14. TensorFlow

TensorFlow est une plateforme open source pour la construction et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique. Développée par l’équipe Google Brain en 2015, il s’agit d’une bibliothèque puissante pour l’apprentissage profond, avec une large gamme d’outils pour la construction et l’entraînement de réseaux neuronaux.

TensorFlow peut être utilisé pour une variété de tâches, telles que le traitement de l’image et du langage, la reconnaissance vocale et l’analyse prédictive.

Caractéristiques :

• Outils pour construire des réseaux neuronaux
• Prise en charge du déploiement mobile et web à l’aide de TensorFlow.js et TensorFlow Lite
• Outils de visualisation et de débogage, tels que TensorBoard
• Flexibilité d’exécution sur plusieurs plateformes, y compris les CPU, les GPU et les TPU
• Disponible en Python, C et C++

15. PyTorch

Avec TensorFlow, PyTorch (développé par le groupe de recherche en IA de Facebook) est l’un des outils les plus utilisés pour construire des modèles d’apprentissage profond. Il peut être utilisé pour une variété de tâches telles que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et les modèles génératifs.

Caractéristiques :

• Documentation détaillée et grande communauté de développeurs
• Intégration facile grâce à la prise en charge de l’informatique en nuage
• Facile à apprendre, avec des outils conviviaux
• Plus proche de Python que d’autres frameworks
• Gratuit et open source

16. Keras

Keras est un framework de deep learning de haut niveau capable de fonctionner au-dessus de TensorFlow, Theano et CNTK. Il a été développé par François Chollet en 2015 et est conçu pour fournir une interface simple et conviviale pour la construction et l’entraînement de modèles d’apprentissage profond.

Keras fournit les éléments de base pour construire rapidement des modèles d’apprentissage automatique. C’est pourquoi il est largement utilisé dans les concours de science des données tels que Kaggle.

Caractéristiques :

• Interface simple et conviviale pour la construction et l’entraînement de modèles d’apprentissage profond
• Prise en charge de la construction et de l’entraînement de réseaux neuronaux à l’aide d’un large éventail d’architectures et d’optimiseurs
• Inclut un puissant écosystème de bibliothèques et d’outils pour l’apprentissage profond, tels que Keras Tuner et KerasRL
• Flexibilité d’exécution sur plusieurs backends tels que TensorFlow, CNTK ou Theano
• Prise en charge de l’informatique distribuée
• Prise en charge intégrée de la visualisation et du débogage des modèles

Frameworks Python de calcul scientifique

Ces frameworks aident les étudiants, les scientifiques et les chercheurs à effectuer leurs tâches sans se concentrer sur les détails de bas niveau du calcul.

Les frameworks de calcul scientifique incluent souvent des fonctionnalités d’algèbre linéaire, d’optimisation, d’interpolation, d’intégration et d’autres tâches courantes du calcul scientifique.

17. NumPy

NumPy est une bibliothèque de calcul scientifique conçue pour gérer des tableaux multidimensionnels et des matrices de données numériques. Elle fournit également un large éventail de fonctions mathématiques permettant d’opérer sur ces tableaux.

NumPy est le fondement de nombreuses autres bibliothèques et frameworks Python utilisés dans le domaine de la science des données, notamment SciPy, Pandas, scikit-learn et Tensorflow.

Caractéristiques :

• Gestion aisée des tableaux multidimensionnels
• Prise en charge d’outils mathématiques tels que les routines d’algèbre linéaire, les transformations de Fourier et la génération de nombres aléatoires
• Vaste bibliothèque de fonctions mathématiques
• Plus rapide que les opérations Python classiques (certaines implémentations sont réalisées en C)
• Prise en charge d’une grande variété de matériel

18. SciPy

SciPy fournit une collection d’algorithmes et de fonctions construits au-dessus de NumPy. Il permet d’effectuer des tâches scientifiques et d’ingénierie courantes telles que l’optimisation, le traitement du signal, l’intégration, l’algèbre linéaire, etc.

Caractéristiques :

• Gratuit et open source
• Définit des algorithmes et des fonctions pour des tâches scientifiques et d’ingénierie
• Communauté dynamique et excellente documentation
• Accessible à tout programmeur, quel que soit son niveau d’expérience

19. Pandas

Pandas est une bibliothèque open source puissante et flexible utilisée pour effectuer des analyses de données en Python. Elle fournit des structures de données très performantes (par exemple, le célèbre DataFrame) et des outils d’analyse de données qui facilitent le travail avec des données structurées.

Caractéristiques :

• Structures de données performantes, telles que DataFrame et Series
• Prise en charge de la lecture et de l’écriture de données dans plusieurs formats, notamment CSV, Excel et SQL
• Facilite l’analyse des données du monde réel
• Base sur d’autres logiciels de science des données tels que scikit-learn

20. Matplotlib

Matplotlib est un outil largement utilisé pour la visualisation de données en Python. Il fournit une API orientée objet pour intégrer des graphiques dans des applications.

Il est conçu pour être hautement personnalisable et offre un large éventail d’options pour créer des tracés, des graphiques et des visualisations. Pour ces raisons, Matplotib est souvent utilisé dans les projets de science des données, d’apprentissage automatique et de calcul scientifique.

Caractéristiques :

• Prise en charge des tracés 2D et 3D
• Possibilité d’afficher des figures interactives
• Généralement intégré dans les notebooks Jupyter et les applications GUI
• Documentation détaillée et communauté dynamique

Frameworks Python de test

Ces frameworks ont pour but de vous aider dans le processus fastidieux de test de votre code.

Si vous utilisez le développement piloté par les tests (Test-Driven Developent ou TTD), les frameworks suivants sont indispensables à votre flux de travail.

21. Pytest

Pytest est un framework de test largement adopté, conçu pour être facile à utiliser et à étendre. Il vous aide à écrire des tests élégants dans les bases de code Python, qu’elles soient petites ou complexes.

Caractéristiques :

• Simple à apprendre et à utiliser
• Plus de 800 extensions sont disponibles
• Définit un flux de travail pour créer des tests unitaires
• Informations détaillées sur les erreurs

22. Unittest

Unittest est un framework de test Python intégré qui est basé sur les conventions de test xUnit. Il fournit une méthode pythonique et orientée objet pour créer des cas de test automatisés et des suites de tests.

Caractéristiques :

• Interface simple et conviviale pour l’écriture et l’exécution des tests
• Tests pour la paramétrisation, les fixtures et les marqueurs
• Peut fonctionner en combinaison avec pytest ou nose
• Fait partie de la bibliothèque standard de Python

23. nose2

nose2 est le successeur de nose testing framework, la principale différence étant que nose2 supporte les versions modernes de Python.

nose2 étend la bibliothèque intégrée unittest et fournit un moyen plus puissant et plus flexible d’écrire et d’exécuter des tests. C’est un outil extensible, vous pouvez donc utiliser de nombreuses extensions intégrées et tierces à votre avantage.

Caractéristiques :

• Extensible avec des extensions
• Basé sur unittest intégré
• Prise en charge de Python 3

Frameworks asynchrones

Ces types de frameworks Python fournissent un ensemble d’outils et de bibliothèques qui permettent aux développeurs d’écrire du code asynchrone d’une manière plus gérable et plus efficace.

24. asyncio

asyncio est au cœur de nombreux autres frameworks asynchrones. Il permet aux développeurs d’écrire du code concurrent en utilisant la syntaxe async/await, et il est conçu pour gérer des milliers de connexions concurrentes.

asyncio fournit une API unique pour de multiples protocoles de transport tels que TCP, UDP, SSL/TLS et la communication entre sous-processus.

Caractéristiques :

• Intégré à Python
• Base pour plusieurs autres frameworks Python
• Inclut des API pour contrôler les sous-processus et effectuer des E/S réseau
• Excellente documentation
• Fait partie de la bibliothèque standard de Python

25. Aiohttp

Aiohttp est un framework client/serveur HTTP asynchrone construit sur le paquetage asyncio. Il fournit une interface simple et intuitive pour gérer les requêtes et les réponses HTTP, ainsi qu’un support pour les middlewares, les sessions et d’autres outils de développement web.

Caractéristiques :

• Protocole HTTP côté client et côté serveur
• Gestion d’un grand nombre de connexions simultanées
• Permet de créer des applications web asynchrones

En résumé

Les frameworks Python peuvent aider à promouvoir l’organisation du code, à augmenter la productivité et à rendre le processus de développement logiciel plus facile et plus efficace.

En tant que développeur Python, votre travail ne consiste pas à devenir un expert des 25 frameworks Python présentés ci-dessus, mais plutôt à sélectionner soigneusement ceux qui vous intéressent le plus, à construire avec eux des projets qui vous passionnent vraiment, et à maîtriser complètement ces un ou deux frameworks.

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Quels sont les frameworks Python avec lesquels vous avez travaillé, et quel est votre préféré ? Faites-nous part de vos réflexions dans la section des commentaires ci-dessous.