25 framework Python da conoscere nel 2024

Python è diventato rapidamente uno dei linguaggi di programmazione più popolari grazie alla sua semplicità, alla sua versatilità e all’abbondanza di risorse disponibili per chi lo sta imparando. Spesso è il primo linguaggio che imparano i programmatori principianti ed è anche molto utilizzato nel settore per scopi che vanno dallo sviluppo web all’analisi dei dati.

La community di Python è enorme e, secondo GitHub, Python continua a crescere, con un aumento del 22,5% nel 2022. È anche il terzo linguaggio di programmazione più utilizzato nel 2023. Questo è il motivo principale per cui abbiamo accesso a un’ampia varietà di framework, la maggior parte dei quali open-source.

In questo articolo analizzeremo i framework Python più popolari e utili da conoscere nel 2024.

Cos’è un framework Python?

Un framework Python è una raccolta di moduli Python che fornisce un insieme di funzionalità comuni che possono essere utilizzate come struttura per costruire applicazioni di qualsiasi tipo.

I framework sono progettati per semplificare il processo di sviluppo, fornendo una linea guida generale su come costruire il software e astraendo da alcune delle attività più complesse o ripetitive. Questo permette di concentrarsi sulla scrittura di una logica unica e personalizzata per le proprie applicazioni, invece di dover scoprire ogni volta l’acqua calda.

Un esempio di attività ripetitiva è la gestione delle richieste HTTP. Poiché la maggior parte delle applicazioni web deve gestire questo tipo di richieste, i developer utilizzano i framework esistenti che facilitano questa funzione invece di scrivere tutto da zero o di riutilizzare lo stesso codice in progetti diversi.

Ora che il concetto di framework è chiaro, esploriamo alcuni tipi di framework Python.

Tipi di framework Python

Python offre una serie di framework per diversi tipi di sviluppo. Vediamone alcuni.

Framework full-stack

Un framework Python full-stack è un insieme di strumenti che fornisce tutto ciò di cui uno sviluppatore ha bisogno per costruire un’applicazione web completa dall’inizio alla fine.

Questo include un modo per creare il frontend – ad esempio un sistema di template e un approccio per mostrare le informazioni all’utente – e il backend, che include funzionalità comuni come la creazione di record di database, la gestione delle richieste HTTP e il controllo della sicurezza dell’applicazione.

Microframework

Un microframework è un framework minimalista che fornisce solo i componenti essenziali necessari per costruire un certo tipo di applicazione.

È progettato per essere leggero e facile da estendere, il che lo rende una buona scelta per i piccoli progetti o per gli sviluppatori che vogliono avere un maggiore controllo sul proprio codice.

Framework asincroni

Un framework asincrono è progettato per gestire la concorrenza e il parallelismo, consentendo agli sviluppatori di realizzare applicazioni in grado di eseguire più attività contemporaneamente.

Python Package Manager (pip)

pip è un gestore di pacchetti Python. Se avete già installato Python, avete accesso all’interfaccia a riga di comando di pip, che permette di installare i pacchetti Python.

Un pacchetto è una raccolta isolata e riutilizzabile di codice che fornisce funzionalità specifiche per risolvere un compito comune (sviluppo web, autenticazione, GUI). Tutti i framework che vedremo in seguito fanno parte della libreria standard di Python, quindi sono disponibili come pacchetto pip.

È possibile installare qualsiasi pacchetto disponibile sul Python Package Index (PyPI) con il seguente comando:

pip install package-name

I pacchetti si possono anche installare da un file di testo, ad esempio un file di requisiti per un progetto, con il comando seguente.

pip install -r requirements.txt

Framework Python vs Libreria Python

Una libreria Python è una raccolta di funzioni e metodi che possono essere utilizzati per eseguire compiti specifici, come l’analisi di dati o la generazione di un numero casuale. In genere, una libreria ha una portata più limitata ed è destinata a essere utilizzata come strumento all’interno di un’applicazione più ampia.

Un framework Python, invece, fornisce un insieme completo di strumenti e funzionalità che possono essere utilizzati per costruire un’intera applicazione. Di solito definisce il flusso di lavoro che gli sviluppatori di software seguono quando creano un progetto.

Questo non significa che non si possano espandere le funzionalità di un framework con altri pacchetti, spesso chiamati plugin.

Perché usare un framework Python?

L’utilizzo di un framework Python per lo sviluppo di applicazioni presenta diversi vantaggi. Vediamone alcuni:

• I framework rendono il lavoro dello sviluppatore di software più facile: fornendo una struttura per il codice e un insieme di strumenti e funzionalità che semplificano il processo di sviluppo, i framework possono rendere più semplice ed efficiente la creazione di applicazioni per gli sviluppatori.
• I framework promuovono l’organizzazione del codice: un framework ben progettato aiuta a garantire che il codice sia organizzato e mantenibile, rendendo più facile la comprensione e la modifica del codice sorgente in futuro.
• I framework possono aumentare la produttività: fornendo componenti e strumenti precostituiti e aderendo agli standard del settore, i framework permettono agli sviluppatori di concentrarsi sugli aspetti peculiari delle loro applicazioni piuttosto che dedicare tempo alle attività di base.

Ora che abbiamo basi teoriche sufficienti, vediamo quali sono i 25 migliori framework Python del 2024.

I 25 migliori framework Python del 2024

Ecco 25 dei framework Python più popolari, suddivisi in sezioni per funzionalità.

Microframework Python

I seguenti sono microframework leggeri, utili quando si vuole creare rapidamente un’applicazione semplice o consumare poca memoria nel proprio server.

1. Flask

Flask è un microframework leggero utilizzato per creare rapidamente applicazioni web semplici. Include il supporto per i modelli Jinja (un modo per riutilizzare il codice HTML), la gestione delle richieste e la segnalazione delle applicazioni.

Per avviare un’applicazione Flask bastano meno di sei righe di codice:

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

Caratteristiche:

• Leggero e facile da usare
• Elevata flessibilità
• Costruito sulla base della libreria standard di Python
• Supporto per il routing e le view (controllori)
• Supporto per il templating con Jinja
• Ottima documentazione e comunità
• Supporto per la gestione dei cookie e dell’autenticazione degli utenti

Avrete anche accesso ad alcuni pacchetti di estensione come Flask-RESTful, che aggiunge il supporto per la creazione di potenti API REST, e Flask-SQLAlchemy, un modo conveniente per utilizzare SQLAlchemy nell’applicazione Flask.

2. Bottle

Volete creare applicazioni web incredibilmente leggere senza altre dipendenze? Bottle è un microframework Python leggero progettato per creare facilmente applicazioni web di piccole o medie dimensioni. Non include alcuna dipendenza esterna, a parte la libreria standard di Python,

Bottle è costruito sulla base dello standard WSGI (Web Server Gateway Interface) ed è compatibile con la maggior parte dei server web e delle versioni di Python.

Caratteristiche:

• Facile da imparare e da usare
• Sistema di template integrato
• Adatto alla creazione di piccole applicazioni web e API
• Utilizzo della memoria molto ridotto
• Supporto HTTP, moduli e routing

3. CherryPy

CherryPy è un framework minimalista per lo sviluppo di applicazioni web in Python. È un framework orientato agli oggetti (OOP) che permette di costruire applicazioni web come con qualsiasi altro OOP in Python.

Esiste dal 2002 ed è stato ampiamente adottato in ambienti di produzione in una vasta gamma di siti web, da quelli con funzionalità semplici a quelli che richiedono un’elevata complessità. Ad esempio, entrambi i giganteschi servizi software Netflix e Hulu utilizzano CherryPy come parte della loro infrastruttura.

Il compito principale di CherryPy è quello di gestire le richieste HTTP e abbinarle alla logica adeguata scritta dagli sviluppatori. Ciò significa che per impostazione predefinita, CherryPy non fornisce l’accesso al database o il template HTML, lasciando a voi tutta la logica dell’applicazione.

Caratteristiche:

• Framework maturo
• Gestisce le richieste HTTP
• Sistema di plugin flessibile ed estensibile
• Framework solo backend
• Sviluppo orientato agli oggetti
• API stabile

Framework web Python

I seguenti sono framework web completi che includono componenti per le attività di sviluppo web più comuni, come l’accesso al database, la gestione dei moduli e la sicurezza. A differenza dei microframework, i framework web Python forniscono tutto ciò di cui avete bisogno.

Quando si costruisce un’applicazione web, è necessario considerare le proprie esigenze. A volte è più che sufficiente usare WordPress.

4. Django

Django è uno dei framework web più popolari e utilizzati nell’ecosistema Python. È un framework full-stack solido come una roccia che include tutto ciò che serve per costruire un’applicazione web completa.

È stato introdotto per la prima volta nel 2005 come metodo Pythonico per costruire un sito di newsletter. Oggi è una delle librerie Python più utilizzate per lo sviluppo web, con quasi 8 milioni di download al mese. Alcuni dei più grandi siti mai realizzati sono stati creati con Django, come Instagram, Discus, Pinterest, Bitbucket e Chess.com.

Django segue l’architettura Model-view-template (MVT) e include funzionalità integrate come templating, gestione del database, pannello di amministrazione, segnali e viste (per gestire la logica del backend). Per padroneggiare Django è consigliabile avere solide basi di programmazione orientata agli oggetti in Python e di programmazione funzionale.

È impossibile sbagliare scegliendo Django per il proprio prossimo progetto web. Si tratta di un potente framework web che offre tutto ciò che serve per costruire siti web veloci e affidabili. E se avete bisogno di funzioni aggiuntive, come ad esempio la possibilità di creare un’API REST da utilizzare con i moderni framework di frontend come React o Angular, potete utilizzare estensioni come Django REST framework.

Inoltre, Django è uno dei framework più semplici da configurare e distribuire attraverso Kinsta.

Caratteristiche:

• Framework molto sicuro
• Pannello di amministrazione integrato
• Linguaggio di template proprietario che visualizza dinamicamente l’HTML
• Object-relational-mapper (ORM), per creare il database con le classi Python
• Interrogazione del database con API Python
• Ottimi strumenti CLI
• Ampia gamma di estensioni

5. FastAPI

FastAPI è un framework web moderno che fa una cosa spettacolare: costruire API.

Dal suo rilascio nel 2018, ha rapidamente guadagnato popolarità grazie alle sue grandi prestazioni e alla sua semplicità. Infatti, secondo PyPi Stats, FastAPI ha oltre 9 milioni di download mensili, superando persino framework full-stack come Django.

Tenete presente che l’unico scopo di FastAPI è quello di costruire API di backend. Ciò significa che dovrete avere un framework frontend (come Vue.js) per mostrare il vostro sito agli utenti.

Detto questo, il framework è incredibilmente facile da usare e potete anche distribuire un’applicazione con FastAPI attraverso Kinsta e un repo GitHub in pochi minuti.

Caratteristiche:

• Segue gli standard open per le API come OpenAPI e lo schema JSON.
• Convalida e serializzazione dei dati
• Documentazione automatica della vostra API
• Un moderno framework web
• Basato sulle caratteristiche di Python 3.6+ come le dichiarazioni di tipo
• Convalida dei tipi grazie a Pydantic
• Supporto alla programmazione asincrona

6. Pyramid

Pyramid è un framework web flessibile ed estensibile, adatto sia alle piccole che alle grandi applicazioni. È la via di mezzo tra un microframework come Flask e un framework full-stack come Django.

Pyramid include le funzioni più comuni di cui si ha bisogno quando si sviluppa un’applicazione web in Python, ma permette di concentrarsi solo sui componenti che servono per il proprio progetto.

Caratteristiche:

• Leggero e flessibile
• Supporto per il linguaggio Mako template
• Facile implementazione di autenticazione e autorizzazione
• Oggetti di richiesta e risposta conformi a WSGI
• Test e debug semplici grazie agli helper di test integrati e a un debugger interattivo
• Librerie e plugin di terze parti di facile integrazione

7. Tornado

Tornado è un framework web asincrono open-source e una libreria di rete per la creazione di applicazioni web con Python. È stato originariamente sviluppato da FriendFeed, un aggregatore di social media che è stato poi acquisito da Facebook. Oggi è ampiamente utilizzato in una serie di applicazioni, tra cui servizi web, analisi in tempo reale e altre applicazioni ad alta velocità.

Tornado è ottimizzato per gestire un gran numero di connessioni simultanee, il che lo rende adatto alle applicazioni che richiedono una connessione di lunga durata per ogni utente (ad esempio, app di chat, bot e web scrapers).

Caratteristiche:

• Scalabile (può gestire migliaia di connessioni aperte)
• Template Tornado personalizzati
• Autenticazione utente integrata
• WebSockets e funzionalità di long-polling
• Opzioni di autenticazione di terze parti
• Supporto all’internazionalizzazione

Framework GUI

I seguenti framework Python per interfacce grafiche (GUI) forniscono un’ampia gamma di strumenti e funzionalità per la creazione di applicazioni desktop, incluso il supporto per la programmazione guidata dagli eventi, i widget e la grafica.

8. PyQt

PyQt è uno dei più popolari set di binding Python per il framework di applicazioni multipiattaforma Qt. Questo framework combina perfettamente la semplicità di Python come linguaggio generale e il potente framework applicativo Qt costruito in C++.

Tenete presente che PyQt prevede due opzioni di licenza:

• GPLv3: gratuita, ma chiunque la distribuisca potrà ridistribuirla (probabilmente gratuitamente)
• Commerciale: permette di mantenere il proprio codice privato in modo da poter monetizzare il proprio lavoro, ma sarà necessario pagare una licenza per ogni sviluppatore che lo utilizza (attualmente $550 per sviluppatore)

Caratteristiche:

• Supportato da Riverbank
• Programmazione guidata dagli eventi per gestire le interazioni con gli utenti
• Integrazione con altre librerie e framework
• Supporto all’internazionalizzazione e alla localizzazione
• Accesso a un gran numero di funzionalità dalla libreria Qt
• Supporto per multimedia, WebKit e WebEngine, integrazione di database
• Compatibilità multipiattaforma con Windows, Linux e macOS

9. Tkinter

Tkinter è un framework GUI integrato in Python. Fa parte della libreria standard, quindi non sarà necessario installare alcuna dipendenza aggiuntiva.

Simile a PyQt (che utilizza Qt), Tkinter utilizza un toolkit per interfacce grafiche chiamato Tk. Fornisce inoltre una serie di strumenti per creare vari widget come pulsanti, etichette, caselle di testo e menu.

In generale, Tkinter è un ottimo modo per creare rapidamente piccoli programmi GUI, ma a causa del suo aspetto obsoleto, potreste voler optare per un framework più potente per i progetti più grandi.

Caratteristiche:

• Supporto per i widget più comuni utilizzati nelle applicazioni con interfaccia grafica
• Programmazione guidata dagli eventi per gestire le interazioni con l’utente
• Supporto integrato per immagini e colori
• Compatibilità multipiattaforma con Windows, Linux e macOS
• Parte della libreria standard
• Leggero

10. Kivy

Kivy è un framework open-source per la creazione di applicazioni mobili e desktop multipiattaforma con Python. È adatto alla creazione di applicazioni interattive e visivamente accattivanti, come giochi e applicazioni multi-touch, e il suo punto di forza è un’unica base di codice per tutte le principali piattaforme (Windows, Linux, macOS, iOS e Android).

A differenza di PyQt, Kivy è gratuito e open-source, non è un involucro attorno a una libreria UI esterna ed è concesso in licenza MIT, il che significa che è possibile spedire e monetizzare le proprie applicazioni Kivy.

Caratteristiche:

• Toolkit open-source per la creazione di applicazioni multi-touch
• Supporto per diverse piattaforme, tra cui mobile e desktop
• Supporto integrato per grafica, animazioni ed elementi UI
• Può essere integrato con altre librerie e framework

11. PySide

Pyside è un toolkit open-source per la creazione di applicazioni multipiattaforma. Si basa sulla libreria Qt (simile a PyQt) e fornisce l’accesso a un’ampia gamma di funzionalità.

Pyside supporta anche metodi di input multipli e la programmazione guidata dagli eventi e include un supporto integrato per la grafica e il multimedia.

Grazie alla licenza LGPL, è possibile creare più facilmente software proprietari. È supportato dall’azienda Qt e supporta Linux, macOS e Windows.

Caratteristiche:

• Licenza LGPL
• Supportato dall’azienda Qt
• Supporto per la visualizzazione di immagini, video e altri tipi di media nell’applicazione
• Tre versioni da utilizzare rispettivamente con Qt4, Qt5 e Qt6

12. PySimpleGUI

PySimpleGUI sta guadagnando popolarità nella comunità Python per la sua API semplice e facile da usare.

È un’ottima opzione per creare interfacce grafiche semplici e intuitive in Python e permette di aggiungere una GUI a script già funzionanti in modo piuttosto facile. PySimpleGUI racchiude la potenza di 4 diverse librerie GUI: PySide, Tkinter, wxPython e Remi.

Caratteristiche:

• Ottima documentazione
• Semplice da imparare e da usare
• Set completo di widget pronti all’uso
• Supporto per Python 3.4+

Framework di Machine Learning Python

Le seguenti sono librerie software Python che forniscono funzionalità e strumenti precostituiti per aiutare gli sviluppatori a costruire e distribuire modelli di machine learning, supportando attività comuni come la preelaborazione dei dati, l’addestramento e la valutazione dei modelli, nonché strumenti per la distribuzione dei modelli in produzione.

13. scikit-learn

scikit-learn è la libreria di apprendimento automatico più popolare, utilizzata sia nell’industria tecnologica che nel mondo accademico.

Fornisce strumenti efficienti per le attività di ML più comuni e si basa su altre librerie scientifiche come Numpy e SciPy.

Caratteristiche:

• Gratuito e open source
• Strumenti efficienti per l’estrazione e l’analisi dei dati
• Fornisce un’ampia gamma di algoritmi per la classificazione, la regressione, il clustering e la riduzione della dimensionalità
• Comunità e sviluppo attivi, con API e tutorial ben documentati

14. TensorFlow

TensorFlow è una piattaforma open-source per la creazione e la distribuzione di modelli di apprendimento automatico. Sviluppata dal team di Google Brain nel 2015, è una potente libreria per il deep learning, con un’ampia gamma di strumenti per la costruzione e l’addestramento di reti neurali.

TensorFlow può essere utilizzato per una serie di attività, come l’elaborazione di immagini e linguaggi, il riconoscimento vocale e l’analisi predittiva.

Caratteristiche:

• Strumenti per costruire reti neurali
• Supporto per la distribuzione su mobile e web grazie a TensorFlow.js e TensorFlow Lite
• Strumenti per la visualizzazione e il debugging, come TensorBoard
• Flessibilità di esecuzione su diverse piattaforme, tra cui CPU, GPU e TPU
• Disponibile in Python, C e C++

15. PyTorch

Insieme a TensorFlow, PyTorch (sviluppato dal gruppo di ricerca sull’AI di Facebook) è uno degli strumenti più utilizzati per costruire modelli di deep learning. Può essere utilizzato per una serie di attività come la computer vision, l’elaborazione del linguaggio naturale e i modelli generativi.

Caratteristiche:

• Ampia documentazione e una vasta comunità di sviluppatori
• Facile integrazione con il supporto del cloud
• Facile da imparare, con strumenti di semplice utilizzo
• Un’atmosfera più “pitonica” rispetto ad altri framework
• Gratuito e open-source

16. Keras

Keras è un framework di deep learning di alto livello in grado di funzionare sopra TensorFlow, Theano e CNTK. È stato sviluppato da François Chollet nel 2015 ed è stato progettato per fornire un’interfaccia semplice e facile da usare per costruire e addestrare modelli di deep learning.

Keras fornisce gli elementi fondamentali per costruire rapidamente modelli di machine learning. Per questo motivo è molto utilizzato nelle competizioni di data science come Kaggle.

Caratteristiche:

• Interfaccia semplice e facile da usare per costruire e addestrare modelli di deep learning
• Supporto per la creazione e l’addestramento di reti neurali che utilizzano un’ampia gamma di architetture e ottimizzatori
• Include un potente ecosistema di librerie e strumenti per il deep learning, come Keras Tuner e KerasRL
• Flessibilità di esecuzione su più backend, come TensorFlow, CNTK o Theano
• Supporto per il calcolo distribuito
• Supporto integrato per la visualizzazione e il debug dei modelli

Framework di calcolo scientifico Python

Questi framework aiutano studenti, scienziati e ricercatori a svolgere i propri compiti senza concentrarsi sui dettagli di basso livello del calcolo.

I framework di calcolo scientifico spesso includono funzionalità per l’algebra lineare, l’ottimizzazione, l’interpolazione, l’integrazione e altri compiti comuni nel calcolo scientifico.

17. NumPy

NumPy è una libreria di calcolo scientifico progettata per gestire array e matrici multidimensionali di dati numerici. Fornisce inoltre un’ampia gamma di funzioni matematiche per operare su questi array.

NumPy è la base di molte altre librerie e framework Python utilizzati in data science, tra cui SciPy, Pandas, scikit-learn e Tensorflow.

Caratteristiche:

• Gestisce con facilità gli array multidimensionali
• Supporto per strumenti matematici come routine di algebra lineare, trasformate di Fourier e generazione di numeri casuali
• Ampia libreria di funzioni matematiche
• Più veloce rispetto alle operazioni del Python puro e semplice (alcune implementazioni sono realizzate in C)
• Supporto per una grande varietà di hardware

18. SciPy

SciPy fornisce una raccolta di algoritmi e funzioni costruite sulla base di NumPy. Aiuta a svolgere attività scientifiche e ingegneristiche comuni come l’ottimizzazione, l’elaborazione dei segnali, l’integrazione, l’algebra lineare e altro ancora.

Caratteristiche:

• Gratuito e open-source
• Definisce algoritmi e funzioni per attività scientifiche e ingegneristiche
• Comunità vivace e ottima documentazione
• Accessibile a tutti i programmatori, indipendentemente dal loro livello di esperienza

19. Pandas

Pandas è una libreria open-source potente e flessibile utilizzata per eseguire analisi dei dati in Python. Fornisce strutture di dati ad alte prestazioni (ad esempio il famoso DataFrame) e strumenti di analisi dei dati che rendono facile lavorare con i dati strutturati.

Caratteristiche:

• Strutture di dati ad alte prestazioni, come DataFrame e Series
• Supporto per la lettura e la scrittura di dati da e verso diversi formati, tra cui CSV, Excel e SQL
• Facilita l’analisi dei dati del mondo reale
• Si basa su altri pacchetti di data science come scikit-learn

20. Matplotlib

Matplotlib è uno strumento molto utilizzato per la visualizzazione dei dati in Python. Fornisce un’API orientata agli oggetti per incorporare i grafici nelle applicazioni.

È stato progettato per essere altamente personalizzabile e offre un’ampia gamma di opzioni per creare grafici, diagrammi e visualizzazioni. Per questi motivi, Matplotib è spesso utilizzato nei progetti di data science, machine learning e calcolo scientifico.

Caratteristiche:

• Supporto per i grafici 2D e 3D
• Può creare figure interattive
• Di solito è incorporato nei taccuini Jupyter e nelle applicazioni GUI
• Ampia documentazione e una vivace comunità

Framework di testing Python

Questi framework aiutano nel noioso processo di testing del codice.

Se si utilizza lo sviluppo guidato dai test (TDD), i seguenti framework non possono mancare nel proprio flusso di lavoro.

21. Pytest

Pytest è un framework di testing molto diffuso, progettato per essere facile da usare e da estendere. Aiuta a scrivere test eleganti in codebase Python sia piccoli che complessi.

Caratteristiche:

• Semplice da imparare e da usare
• Sono disponibili più di 800 plugin
• Imposta un flusso di lavoro per creare test unitari
• Informazioni dettagliate sugli errori

22. Unittest

Unittest è un framework di testing integrato in Python che si basa sulle convenzioni di testing di xUnit. Offre un metodo Pythonic e orientato agli oggetti per creare casi di test automatizzati e completi di test.

Caratteristiche:

• Interfaccia semplice e facile da usare per scrivere ed eseguire i test
• Test per parametrizzazione, fixture e marcatori
• Può funzionare in combinazione con pytest o nose
• Fa parte della libreria standard di Python

23. nose2

nose2 è il successore del framework di testing nose; la differenza principale è che nose2 supporta le versioni moderne di Python.

nose2 estende la libreria unittest integrata e fornisce un modo più potente e flessibile per scrivere ed eseguire i test. Si tratta di uno strumento estensibile, per cui è possibile utilizzare diversi plugin integrati e di terze parti a proprio vantaggio.

Caratteristiche:

• Estensibile con i plugin
• Basato su unittest integrato
• Supporto per Python 3

Framework asincroni

Questi tipi di framework Python forniscono un insieme di strumenti e librerie che permettono agli sviluppatori di scrivere codice asincrono in modo più gestibile ed efficiente.

24. asyncio

asyncio è il cuore di molti altri framework asincroni. Permette agli sviluppatori di scrivere codice concorrente utilizzando la sintassi async/await ed è progettato per gestire migliaia di connessioni concorrenti.

asyncio fornisce un’unica API per diversi protocolli di trasporto come TCP, UDP, SSL/TLS e comunicazione tra sottoprocessi.

Caratteristiche:

• Costruito in Python
• Base per molti altri framework Python
• Include API per controllare i sottoprocessi ed eseguire l’IO di rete
• Ottima documentazione
• Fa parte della libreria standard di Python

25. Aiohttp

Aiohttp è un framework client/server HTTP asincrono costruito sulla base del pacchetto asyncio. Fornisce un’interfaccia semplice e intuitiva per gestire le richieste e le risposte HTTP, oltre a supportare middleware, sessioni e altri strumenti di sviluppo web.

Caratteristiche:

• Protocollo HTTP lato client e lato server
• Gestisce un numero elevato di connessioni simultanee
• Permette di creare applicazioni web asincrone

Riepilogo

I framework Python possono aiutare a promuovere l’organizzazione del codice, ad aumentare la produttività e a rendere il processo di sviluppo del software più semplice ed efficiente.

Da sviluppatori Python, il vostro compito non è quello di diventare esperti di tutti i 25 framework Python che abbiamo presentato sopra, ma piuttosto di selezionare con cura quelli che vi interessano di più, realizzare con essi progetti che vi appassionano e padroneggiare completamente uno o due di questi framework.

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Con quali framework Python avete lavorato e qual è il vostro preferito? Condividete i vostri pensieri nella sezione commenti qui sotto.