25 Python frameworks die je wil kennen

Python is snel een van de populairste programmeertalen geworden door zijn eenvoud, veelzijdigheid en overvloed aan tools die beschikbaar zijn voor wie de taal leert. Het is vaak de eerste taal die beginnende programmeurs leren, en het wordt ook veel gebruikt in de industrie voor doeleinden variërend van webontwikkeling tot gegevensanalyse.

De Python community is enorm, en volgens GitHub blijft Python groeien, met een toename van 22,5% vanaf 2022. Het is ook de op twee na meest gebruikte programmeertaal in 2023. Dit is de belangrijkste reden waarom we toegang hebben tot een grote verscheidenheid aan frameworks, waarvan de meeste open-source zijn.

In dit artikel ontleden we de populairste en nuttigste Python frameworks die je moet leren kennen.

Wat is een Python framework?

Een Python framework is een verzameling Python modules die een verzameling gemeenschappelijke functionaliteit biedt die gebruikt kan worden als structuur voor het bouwen van applicaties van elk type.

Frameworks zijn ontworpen om het ontwikkelingsproces te vereenvoudigen door een algemene richtlijn te geven voor hoe we software moeten bouwen en een aantal van de meer complexe of repetitieve taken te vergemakkelijken. Hierdoor kun je je concentreren op het schrijven van unieke en custom logica voor je applicatie, in plaats van het wiel opnieuw te moeten uitvinden.

Een voorbeeld van een repetitieve taak is het afhandelen van HTTP verzoeken. Omdat de meeste webapplicaties dit soort verzoeken moeten afhandelen, gebruiken developers bestaande frameworks die deze feature vergemakkelijken in plaats van alles opnieuw te schrijven of dezelfde code te hergebruiken in verschillende projecten.

Nu we het concept van frameworks hebben uitgelegd, is het tijd om enkele soorten Python frameworks te verkennen.

Soorten Python frameworks

Python heeft een verscheidenheid aan frameworks beschikbaar voor verschillende soorten ontwikkeling. Laten we er een paar bekijken.

Full-stack framework

Een full-stack Python framework is een verzameling tools die alles biedt wat een developer nodig heeft om een complete webapplicatie van begin tot eind te bouwen.

Denk hierbij aan een manier om de frontend te maken – bijvoorbeeld een systeem van templates en een aanpak om informatie aan de gebruiker te tonen – en de backend, inclusief algemene functionaliteit zoals het aanmaken van databaserecords, het afhandelen van HTTP verzoeken, en het regelen van de beveiliging van de applicatie.

Microframework

Een microframework is een minimalistisch framework dat alleen de essentiële componenten biedt die nodig zijn om een applicatie te bouwen.

Het is ontworpen om licht te zijn en gemakkelijk uit te breiden, waardoor het een goede keuze is voor kleine projecten of voor developers die meer controle willen over hun code.

Asynchrone frameworks

Een asynchroon framework is ontworpen om concurrency en parallellisme af te handelen, zodat developers applicaties kunnen bouwen die meerdere taken tegelijk kunnen uitvoeren.

De Python package manager (pip)

pip is een package manager voor Python pakketten. Als je Python al hebt geïnstalleerd, heb je toegang tot de commandoregelinterface van pip, waarmee je Python pakketten kunt installeren.

Een pakket is een geïsoleerde en herbruikbare verzameling code die specifieke functionaliteit biedt om een gemeenschappelijke taak op te lossen (webdevelopment, authenticatie, GUI). Alle frameworks die we nu gaan bekijken zijn onderdeel van de standaardbibliotheek van Python, wat betekent dat ze beschikbaar zijn als pip pakket.

Je kunt elk pakket dat beschikbaar is op de Python Package Index (PyPI) installeren met het volgende commando:

pip install package-name

Je kunt ook pakketten installeren vanuit een tekstbestand – bijvoorbeeld een eisenbestand voor een project – met onderstaand commando.

pip install -r requirements.txt

Python framework vs Python bibliotheek

Een Python bibliotheek is een verzameling functies en methoden die gebruikt kunnen worden om specifieke taken uit te voeren, zoals het parsen van gegevens of het genereren van een willekeurig getal. Een bibliotheek is in het algemeen beperkter in omvang en is bedoeld als hulpmiddel binnen een grotere applicatie.

Een Python framework daarentegen biedt een complete set tools en mogelijkheden waarmee een hele applicatie gebouwd kan worden. Het definieert meestal de workflow die softwaredevelopers volgen bij het maken van een project.

Dit betekent niet dat je de mogelijkheden van een framework niet kunt uitbreiden met andere pakketten, die vaak plugins worden genoemd.

Waarom een Python framework gebruiken?

Er zijn verschillende voordelen aan het gebruik van een Python framework bij het ontwikkelen van applicaties. Laten we er een paar bekijken:

• Frameworks maken voor jou als softwaredeveloper het werk gemakkelijker: Door een structuur te bieden voor de code en een reeks tools en functies die het ontwikkelingsproces stroomlijnen, kunnen frameworks het voor developers gemakkelijker en efficiënter maken om applicaties te bouwen.
• Frameworks bevorderen de organisatie van de code: Een goed ontworpen framework helpt ervoor te zorgen dat de code georganiseerd en onderhoudbaar is, waardoor het gemakkelijker wordt om de broncode in de toekomst te begrijpen en aan te passen.
• Frameworks kunnen de productiviteit verhogen: Door vooraf gebouwde componenten en tools te bieden en zich te houden aan industriestandaarden, stellen frameworks developers in staat zich te concentreren op de unieke aspecten van hun applicaties in plaats van tijd te besteden aan basistaken.

Nu je genoeg theoretische achtergrond hebt, laten we de top 25 Python frameworks doornemen.

Top 25 Python frameworks

Hier zijn 25 van de populairste Python frameworks, verdeeld in secties naar functionaliteit.

Python microframeworks

De volgende zijn lichtgewicht microframeworks, handig als je snel een eenvoudige app wilt maken of weinig geheugen in je server wilt gebruiken.

1. Flask

Flask is een lichtgewicht microframework dat wordt gebruikt om snel eenvoudige webapplicaties te bouwen. Het bevat ondersteuning voor Jinja-templates (een manier om HTML code te hergebruiken), verzoekafhandeling en applicatiessignalering.

Er zijn echt minder dan zes regels code nodig om een Flask app te starten:

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

Kenmerken:

• Lichtgewicht en gemakkelijk te gebruiken
• Hoge flexibiliteit
• Gebouwd bovenop de standaardbibliotheek van Python
• Ondersteuning voor routing en views (controllers)
• Ondersteuning voor templating met Jinja
• Geweldige documentatie en community
• Ondersteuning voor het afhandelen van cookies en gebruikersauthenticatie

Je krijgt ook toegang tot enkele uitbreidingspakketten zoals Flask-RESTful, dat ondersteuning toevoegt voor het bouwen van krachtige REST API’s, en Flask-SQLAlchemy, een handige manier om SQLAlchemy te gebruiken in je Flask app.

2. Bottle

Wil je belachelijk lichte webapplicaties maken zonder andere dependncies? Bottle is een lichtgewicht Python microframework ontworpen om gemakkelijk kleine of middelgrote webapplicaties te bouwen. Het bevat geen externe dependencies behalve de standaardbibliotheek van Python,

Bottle is gebouwd bovenop de WSGI (Web Server Gateway Interface) standaard en is compatibel met de meeste webservers en Python versies.

Kenmerken:

• Gemakkelijk te leren en te gebruiken
• Ingebouwd templatesysteem
• Geschikt voor het bouwen van kleine webapplicaties en API’s
• Zeer laag geheugengebruik
• Ondersteuning voor HTTP, formulieren en routing

3. CherryPy

CherryPy is een minimalistisch framework voor de ontwikkeling van webapplicaties in Python. Het is een objectgeoriënteerd framework (OOP) waarmee je webapplicaties kunt bouwen op dezelfde manier als met elk ander OOP in Python.

Het bestaat al sinds 2002 en is op grote schaal toegepast in productieomgevingen voor uiteenlopende websites, van websites met eenvoudige functionaliteit tot websites die een grote complexiteit vereisen. Bijvoorbeeld, beide gigantische softwarediensten Netflix en Hulu gebruiken CherryPy als onderdeel van hun infrastructuur.

De belangrijkste taak van CherryPy is om HTTP verzoeken af te handelen en ze te matchen met de adequate logica die de developers hebben geschreven. Dit betekent dat CherryPy standaard geen databasetoegang of HTML templating biedt, en alle logica van de applicatie aan jou overlaat.

Kenmerken:

• Volwassen framework
• Verwerkt HTTP verzoeken
• Flexibel en uitbreidbaar pluginsysteem
• Alleen backend framework
• Object-georiënteerde ontwikkeling
• Stabiele API

Python webframeworks

De volgende zijn complete webframeworks die componenten bevatten voor algemene webontwikkelingstaken zoals databasetoegang, formulierverwerking en beveiliging. In tegenstelling tot microframeworks bieden Python webframeworks alles wat je nodig hebt.

Je moet echt rekening houden met je behoeften bij het bouwen van een web app. Soms is het meer dan genoeg om gewoon WordPress te gebruiken.

4. Django

Django is een van de populairste en meest gebruikte webframeworks in het Python ecosysteem. Het is een ijzersterk full-stack framework dat alles bevat wat je nodig hebt om een complete webapplicatie te bouwen.

Het werd voor het eerst geïntroduceerd in 2005 als een Pythonische manier om een nieuwsbriefsite te bouwen. Tegenwoordig is het een van de meest gebruikte Python bibliotheken voor webontwikkeling, met bijna 8 miljoen downloads per maand. Enkele van de grootste sites ooit werden oorspronkelijk gemaakt met Django, zoals Instagram, Discus, Pinterest, Bitbucket en Chess.com.

Django volgt de Model-view-template (MVT) architectuur en bevat ingebouwde features zoals templating, databasebeheer, adminpanel, signalen en views (om de logica van je backend te beheren). Om Django onder de knie te krijgen is het raadzaam dat je sterke basiskennis hebt van Python Object-georiënteerd programmeren, en van functioneel programmeren.

Je zult niet fout begaan door Django te kiezen voor je volgende webproject. Het is een krachtig webframework dat alles biedt wat je nodig hebt om snelle en betrouwbare websites te bouwen. En als je extra functies nodig hebt – bijvoorbeeld de mogelijkheid om een REST API te maken voor gebruik met moderne frontend frameworks zoals React of Angular – kun je extensies gebruiken zoals Django REST framework.

Bovendien is Django een van de eenvoudigste frameworks om op te zetten en te deployen via Kinsta.

Kenmerken:

• Zeer veilig framework
• Ingebouwd beheerderspaneel
• Eigen templatetaal die dynamisch HTML weergeeft
• Object-relational-mapper (ORM), legt de database aan met Python klassen
• Databaseverzoeken met Python API
• Geweldige CLI tools
• Grote verscheidenheid aan extensies

5. FastAPI

FastAPI is een modern webframework dat één ding spectaculair goed doet: API’s bouwen.

Sinds de release in 2018 heeft het snel aan populariteit gewonnen door zijn geweldige prestaties en eenvoud. Volgens PyPi Stats heeft FastAPI zelfs meer dan 9 miljoen maandelijkse downloads, waarmee het zelfs full-stack frameworks als Django overtreft.

Bedenk dat FastAPI alleen bedoeld is om backend API’s te bouwen. Dat betekent dat je een frontend framework (zoals Vue.js) moet hebben om je site aan je gebruikers te tonen.

Dat gezegd hebbende is het framework ongelooflijk eenvoudig om mee te werken, en je kunt zelfs een app met FastAPI via Kinsta en je GitHub repo in slechts enkele minuten uitrollen.

Kenmerken:

• Volgt open standaarden voor API’s zoals OpenAPI en JSON schema
• Gegevensvalidatie en serialisatie
• Automatische documentatie van je API
• Modern webframework
• Gebaseerd op Python 3.6+ functies zoals type declaraties
• Type validatie dankzij Pydantic
• Ondersteuning voor asynchroon programmeren

6. Pyramid

Pyramid is een flexibel en uitbreidbaar webframework dat zeer geschikt is voor zowel kleine als grote applicaties. Het houdt het midden tussen een microframework als Flask en een full-stack framework als Django.

Pyramid bevat de meest gebruikelijke features die je nodig hebt bij het ontwikkelen van een Python webapplicatie, maar het laat je alleen focussen op de componenten die je nodig hebt voor je project.

Kenmerken:

• Lichtgewicht en flexibel
• Ondersteuning voor de Mako templatetaal
• Eenvoudige implementatie van authenticatie en autorisatie
• WSGI conforme verzoek- en antwoordobjecten
• Eenvoudig testen en debuggen met ingebouwde testhelpers en een interactieve debugger
• Bibliotheken en externe  plugins met eenvoudige integratie

7. Tornado

Tornado is een open-source asynchroon webframework en netwerkbibliotheek voor het bouwen van webapplicaties met Python. Het werd oorspronkelijk ontwikkeld bij FriendFeed, een sociale media aggregator die later werd overgenomen door Facebook. Het wordt nu veel gebruikt in allerlei applicaties, waaronder webdiensten, real-time analytics en andere applicaties met hoge snelheid.

Tornado is geoptimaliseerd voor het verwerken van een groot aantal gelijktijdige verbindingen, waardoor het geschikt is voor applicaties die een langdurige verbinding met elke gebruiker nodig hebben (bijvoorbeeld chat apps, bots en web scrapers).

Kenmerken:

• Schaalbaar (kan duizenden open verbindingen aan)
• Aangepaste tornado-template
• Ingebouwde gebruikersauthenticatie
• WebSockets en long-polling mogelijkheden
• Externe authenticatie-opties
• Ondersteuning voor internationalisatie

GUI frameworks

De volgende Python grafische user interface (GUI) frameworks bieden een breed scala aan tools en mogelijkheden voor het maken van desktop applicaties, waaronder ondersteuning voor event-driven programmeren, widgets en afbeeldingen.

8. PyQt

PyQt is een van de populairste sets Python bindings voor het cross-platform applicatie framework Qt. Dit framework combineert perfect de eenvoud van Python als universele taal met het krachtige Qt applicatiesframework, gebouwd in C++.

Onthoud dat PyQt wordt geleverd met twee licentie-opties:

• GPLv3: Vrij te gebruiken, maar iedereen aan wie je het distribueert kan het (waarschijnlijk gratis) herdistribueren
• Commercial: Hiermee kun je je code privé houden zodat je geld kunt verdienen met je werk, maar je moet wel betalen voor een licentie voor elke developer die het gebruikt (momenteel $550 per developer)

Kenmerken:

• Gesteund door Riverbank
• Event-driven programmeren voor het afhandelen van gebruikersinteracties
• Integratie met andere bibliotheken en frameworks
• Ondersteuning voor internationalisatie en lokalisatie
• Toegang tot een groot aantal functionaliteiten uit de Qt bibliotheek
• Ondersteuning voor multimedia, WebKit en WebEngine, database-integratie
• Cross-platform compatibiliteit met Windows, Linux en macOS

9. Tkinter

Tkinter is een ingebouwd Python GUI framework. Het maakt deel uit van de standaardbibliotheek, dus je hoeft geen extra afhankelijkheden te installeren.

Net als PyQt (dat Qt gebruikt) gebruikt Tkinter een grafische gebruikersinterface toolkit genaamd Tk. Het biedt ook een set tools voor het maken van verschillende widgets zoals knoppen, labels, tekstvakken en menu’s.

In het algemeen is Tkinter een prima manier om snel kleine GUI programma’s te maken, maar vanwege het verouderde uiterlijk kun je voor grotere projecten beter een krachtiger framework kiezen.

Kenmerken:

• Ondersteuning voor veelgebruikte widgets in GUI apps
• Event-driven programmeren voor het afhandelen van gebruikersinteracties
• Ingebouwde ondersteuning voor afbeeldingen en kleuren
• Cross-platform compatibiliteit met Windows, Linux en macOS
• Onderdeel van de standaard bibliotheek
• Lichtgewicht

10. Kivy

Kivy is een open-source framework voor het maken van cross-platform mobiele en desktop applicaties met Python. Het is zeer geschikt voor het maken van interactieve en visueel aantrekkelijke applicaties, zoals spelletjes en multi-touch applicaties, en het belangrijkste verkoopargument is één enkele codebase voor elk belangrijk platform (Windows, Linux, macOS, iOS en Android).

In tegenstelling tot PyQt is Kivy vrij en open-source, is het geen wrapper rond een externe UI-bibliotheek, en heeft het een MIT licentie, wat betekent dat je je Kivy apps kunt shippen en monetiseren.

Kenmerken:

• Open-source toolkit voor het maken van multi-touch apps
• Ondersteuning voor verschillende platforms, waaronder mobiel en desktop
• Ingebouwde ondersteuning voor graphics, animaties en UI elementen
• Kan geïntegreerd worden met andere bibliotheken en frameworks

11. PySide

Pyside is een open-source toolkit voor het maken van multi-platform applicaties. Het is gebaseerd op de Qt bibliotheek (vergelijkbaar met PyQt) en biedt toegang tot een groot aantal functionaliteiten.

Pyside ondersteunt ook meerdere invoermethoden en event-driven programmeren en bevat ingebouwde ondersteuning voor graphics en multimedia.

Omdat het gelicenseerd is onder LGPL kun je gemakkelijker eigen software maken. Het wordt ondersteund door het bedrijf Qt en ondersteunt Linux, macOS en Windows.

Kenmerken:

• LGPL gelicenseerd
• Ondersteund door de Qt Company
• Ondersteuning voor het weergeven van afbeeldingen, video’s en andere soorten media in je applicatie
• Drie versies voor gebruik met respectievelijk Qt4, Qt5 en Qt6

12. PySimpleGUI

PySimpleGUI heeft aan populariteit gewonnen in de Python gemeenschap vanwege zijn eenvoudige en gemakkelijk te gebruiken API.

Het is een geweldige optie voor het maken van eenvoudige en gemakkelijk te gebruiken grafische gebruikersinterfaces in Python en laat je vrij gemakkelijk een GUI toevoegen aan je reeds werkende scripts. PySimpleGUI combineert de kracht van 4 verschillende GUI bibliotheken, PySide, Tkinter, wxPython en Remi.

Kenmerken:

• Goede documentatie
• Eenvoudig te leren en te gebruiken
• Volledige set kant-en-klare widgets
• Ondersteuning voor Python 3.4+

Python machine learning frameworks

De volgende softwarebibliotheken in Python bieden vooraf gebouwde functionaliteit en hulpmiddelen om developers te helpen modellen voor machine learning te bouwen en te deployen, met ondersteuning voor veelvoorkomende taken zoals data pre-editing, modeltraining en evaluatie, en tools om modellen in productie te nemen.

13. scikit-learn

scikit-learn is de populairste machine learning bibliotheek, die zowel in de technische industrie als in de academische wereld wordt gebruikt.

Het biedt efficiënte tools voor veel voorkomende ML taken, en is gebouwd bovenop andere wetenschappelijke bibliotheken zoals Numpy en SciPy.

Kenmerken:

• Gratis en open source
• Efficiënte tools voor datamining en gegevensanalyse
• Biedt een breed scala aan algoritmen voor classificatie, regressie, clustering en dimensionaliteitsreductie
• Actieve community en ontwikkeling, met goed gedocumenteerde API en handleidingen

14. TensorFlow

TensorFlow is een open-source platform voor het bouwen en deployen van machine learning modellen. Ontwikkeld door het Google Brain team in 2015, is het een krachtige bibliotheek voor deep learning, met een breed scala aan tools voor het bouwen en trainen van neurale netwerken.

TensorFlow kan worden gebruikt voor uiteenlopende taken, zoals beeld- en taalverwerking, spraakherkenning en voorspellende analyses.

Kenmerken:

• Tools om neurale netwerken te bouwen
• Ondersteuning voor mobiele en webimplementatie met behulp van TensorFlow.js en TensorFlow Lite
• Tools voor visualisatie en debugging, zoals TensorBoard
• Flexibiliteit om op meerdere platforms te draaien, waaronder CPU’s, GPU’s en TPU’s
• Beschikbaar in Python, C en C++

15. PyTorch

Samen met TensorFlow is PyTorch (ontwikkeld door Facebook’s AI onderzoeksgroep) een van de meest gebruikte tools voor het bouwen van deep learning modellen. Het kan worden gebruikt voor een verscheidenheid aan taken, zoals computer vision, natuurlijke taalverwerking en generatieve modellen.

Kenmerken:

• Uitgebreide documentatie en een grote community van developers
• Eenvoudige integratie met cloud-ondersteuning
• Gemakkelijk te leren, met gebruiksvriendelijke tools
• Een meer Pythonisch gevoel dan andere frameworks
• Gratis en open-source

16. Keras

Keras is een high-level deep learning framework dat bovenop TensorFlow, Theano en CNTK kan draaien. Het werd in 2015 ontwikkeld door François Chollet en is ontworpen om een eenvoudige en gebruiksvriendelijke interface te bieden voor het bouwen en trainen van deep learning modellen.

Keras levert de bouwstenen om snel machine learning modellen te bouwen. Daarom wordt het veel gebruikt in data science wedstrijden zoals die van Kaggle.

Kenmerken:

• Eenvoudige en gebruiksvriendelijke interface voor het bouwen en trainen van deep learning modellen
• Ondersteuning voor het bouwen en trainen van neurale netwerken met een breed scala aan architecturen en optimizers
• Bevat een krachtig ecosysteem van bibliotheken en tools voor deep learning, zoals Keras Tuner en KerasRL
• Flexibiliteit om op meerdere backends te draaien, zoals TensorFlow, CNTK of Theano
• Ondersteuning voor distributed computing
• Ingebouwde ondersteuning voor modelvisualisatie en debugging

Python frameworks voor scientific computing

Deze frameworks helpen studenten, wetenschappers en onderzoekers om hun taken uit te voeren zonder zich te concentreren op de low-level details van de berekening.

Frameworks voor scientific computing bevatten vaak functionaliteit voor lineaire algebra, optimalisatie, interpolatie, integratie en andere veel voorkomende taken in scientific computing.

17. NumPy

NumPy is een scientific computing bibliotheek die ontworpen is om multidimensionale arrays en matrices met numerieke gegevens te hanteren. Het biedt ook een breed scala aan wiskundige functies om deze arrays te bewerken.

NumPy is de basis voor veel andere Python-bibliotheken en frameworks die gebruikt worden in de gegevenswetenschap, waaronder SciPy, Pandas, scikit-learn en Tensorflow.

Kenmerken:

• Verwerkt met gemak multidimensionale arrays
• Ondersteuning voor wiskundige tools zoals lineaire algebra routines, Fourier transformaties en het genereren van willekeurige getallen
• Uitgebreide bibliotheek van wiskundige functies
• Sneller vergeleken met vanille Python bewerkingen (sommige implementaties zijn gemaakt in C)
• Ondersteuning voor een grote verscheidenheid aan hardware

18. SciPy

SciPy biedt een verzameling algoritmen en functies, gebouwd bovenop NumPy. Het helpt om veel voorkomende wetenschappelijke en technische taken uit te voeren, zoals optimalisatie, signaalverwerking, integratie, lineaire algebra en meer.

Kenmerken:

• Gratis en open-source
• Definieert algoritmen en functies voor wetenschappelijke en technische taken
• Levendige community en goede documentatie
• Toegankelijk voor elke programmeur, ongeacht hun ervaringsniveau

19. Pandas

Pandas is een krachtige en flexibele open-source bibliotheek voor het uitvoeren van gegevensanalyse in Python. Het biedt krachtige gegevensstructuren (zoals het beroemde DataFrame) en tools voor gegevensanalyse die het werken met gestructureerde gegevens vergemakkelijken.

Kenmerken:

• Krachtige gegevensstructuren, zoals DataFrame en Series
• Ondersteuning voor het lezen en schrijven van gegevens naar en van verschillende formats, waaronder CSV, Excel en SQL
• Vergemakkelijkt de analyse van real data
• Gebaseerd op andere data science pakketten zoals scikit-learn

20. Matplotlib

Matplotlib is een veelgebruikte tool voor datavisualisatie in Python. Het biedt een objectgeoriënteerde API voor het inbouwen van plots in applicaties.

Het is ontworpen om in hoge mate aanpasbaar te zijn, en het biedt een groot aantal opties voor het maken van plots, grafieken en visualisaties. Om deze redenen wordt Matplotib vaak gebruikt in data science, machine learning en wetenschappelijke rekenprojecten.

Kenmerken:

• Ondersteuning voor 2D en 3D plotten
• Kan interactieve figuren callen
• Meestal ingebed in Jupyter notebooks en GUI applicaties
• Uitgebreide documentatie en een levendige gemeenschap

Python testframeworks

Deze frameworks helpen je bij het vervelende proces van het testen van je code.

Als je testgestuurde ontwikkeling (TDD) gebruikt, zijn de volgende frameworks een must in je werkproces.

21. Pytest

Pytest is een veelgebruikt testframework dat is ontworpen om gemakkelijk te gebruiken en uit te breiden. Het helpt je om elegante tests te schrijven in zowel kleine als complexe Python codebases.

Kenmerken:

• Eenvoudig te leren en te gebruiken
• Er zijn meer dan 800 plugins beschikbaar
• Stelt een workflow in om eenheidstesten te maken
• Gedetailleerde foutinformatie

22. Unittest

Unittest is een ingebouwd Python testframework dat gebaseerd is op de xUnit testconventies. Het biedt een Pythonische en objectgeoriënteerde manier om geautomatiseerde testgevallen en tests te maken.

Kenmerken:

• Eenvoudige en gebruiksvriendelijke interface voor het schrijven en uitvoeren van tests
• Testen voor parameterisatie, fixtures en markers
• Kan werken in combinatie met pytest of nose
• Onderdeel van de Python standaardbibliotheek

23. nose2

nose2 is de opvolger van het nose testframework, met als belangrijkste verschil dat nose2 moderne Python versies ondersteunt.

nose2 breidt de ingebouwde unittest bibliotheek uit en biedt een krachtigere en flexibelere manier om tests te schrijven en uit te voeren. Het is een uitbreidbare tool, zodat je meerdere ingebouwde en externe plugins in je voordeel kunt gebruiken.

Kenmerken:

• Uitbreidbaar met plugins
• Gebaseerd op de ingebouwde unittest
• Ondersteuning voor Python 3

Asynchrone frameworks

Dit soort Python frameworks bieden een verzameling tools en bibliotheken waarmee developers op een beter beheersbare en efficiëntere manier asynchrone code kunnen schrijven.

24. asyncio

asyncio vormt de kern van veel andere asynchrone frameworks. Het stelt developers in staat om gelijktijdige code te schrijven met de async/await syntaxis, en het is ontworpen om duizenden gelijktijdige verbindingen aan te kunnen.

asyncio biedt een enkele API voor meerdere transportprotocollen zoals TCP, UDP, SSL/TLS, en subproces communicatie.

Kenmerken:

• Ingebouwd in Python
• Basis voor diverse andere Python frameworks
• Bevat API’s om subprocessen te besturen en netwerk IO uit te voeren
• Goede documentatie
• Onderdeel van de standaardbibliotheek van Python

25. Aiohttp

Aiohttp is een asynchroon HTTP client/server framework gebouwd bovenop het asyncio pakket. Het biedt een eenvoudige en intuïtieve interface voor het afhandelen van HTTP verzoeken en reacties, evenals ondersteuning voor middleware, sessies en andere webontwikkelingsgereedschappen.

Kenmerken:

• Client-side en server-side HTTP protocol
• Verwerkt een groot aantal gelijktijdige verbindingen
• Maakt het mogelijk asynchrone webapps te bouwen

Samenvatting

Python frameworks kunnen helpen om code te organiseren, de productiviteit te verhogen, en het softwareontwikkelingsproces gemakkelijker en efficiënter te maken.

Als Python developer is het niet je taak om een expert te worden in alle 25 Python frameworks die we hierboven hebben gepresenteerd, maar om zorgvuldig de frameworks te selecteren die je het meest interesseren, er projecten mee te bouwen die je écht enthousiast maken, en die één of twee frameworks volledig te beheersen.

Heb je een project dat klaar is voor productie? Zorg dan voor de beste Applicatie Hosting die je kunt krijgen! Kinsta’s Applicatie Hosting oplossingen zijn ontworpen voor projecten van elke denkbare grootte, en het kost slechts enkele minuten om ze via GitHub te deployen.

Bovendien krijg je de onmiddellijke snelheidsboosts die gepaard gaan met Google’s C2 machines en Premium Tier Network, om nog maar te zwijgen van de stabiliteit en beveiliging die Kinsta’s Cloudflare integratie biedt.

Met welke Python frameworks heb jij gewerkt, en wat was jouw favoriet? Deel je gedachten in de commentsectie hieronder.