O Python rapidamente se tornou uma das linguagens de programação mais populares, devido à sua simplicidade, versatilidade e abundância de recursos disponíveis para quem está aprendendo a linguagem. Frequentemente é a primeira linguagem que programadores iniciantes aprendem e também é amplamente usada na indústria para fins que vão desde o desenvolvimento web até a análise de dados.
A comunidade Python é enorme e, de acordo com o GitHub, o Python continua crescendo, com um aumento de 22,5% até 2022. Ele também é a terceira linguagem de programação mais usada em 2024. Essa é a principal razão pela qual temos acesso a uma grande variedade de frameworks, a maioria deles de código aberto.
Neste artigo, analisaremos os frameworks Python mais populares e úteis que você deve conhecer.
O que é framework Python?
Um framework Python é uma coleção de módulos Python que fornece um conjunto de funcionalidades comuns que podem ser usadas como uma estrutura para a criação de aplicativos de qualquer tipo.
Os frameworks são projetados para simplificar o processo de desenvolvimento, fornecendo uma diretriz geral sobre como devemos criar software e abstraindo algumas das tarefas mais complexas ou repetitivas. Isso permite que você se concentre em escrever uma lógica exclusiva e personalizada para seus aplicativos, em vez de ter que reinventar a roda.
Um exemplo de tarefa repetitiva seria o tratamento de solicitações HTTP. Como a maioria dos aplicativos da internet precisa lidar com esse tipo de solicitação, os desenvolvedores usam frameworks existentes que facilitam essa função em vez de escrever tudo do zero ou reutilizar o mesmo código em diferentes projetos.
Agora que já temos o conceito de frameworks definido, vamos explorar alguns tipos de frameworks Python.
Tipos de frameworks Python
O Python tem uma variedade de frameworks disponíveis para diferentes tipos de desenvolvimento. Vamos dar uma olhada em alguns deles.
Framework Full-Stack
Um framework Python Full-Stack é um conjunto de ferramentas que fornece tudo o que um desenvolvedor precisa para criar um aplicativo web completo do início ao fim.
Isso inclui uma maneira de criar o frontend – por exemplo, um sistema de templates e uma abordagem para exibir informações ao usuário – e o backend, incluindo funcionalidades comuns, como a criação de registros do banco de dados, o tratamento de solicitações HTTP e o controle da segurança do aplicativo.
Microframework
Um microframework é um framework minimalista que fornece apenas os componentes essenciais necessários para criar algum tipo de aplicativo.
Foi projetada para ser leve e fácil de estender, tornando uma boa opção para projetos pequenos ou para desenvolvedores que desejam ter mais controle sobre seu código.
Frameworks assíncronos
Um framework assíncrono é projetado para lidar com concorrência e paralelismo, permitindo que desenvolvedores construam aplicativos que possam realizar múltiplas tarefas simultaneamente.
O gerenciador de pacotes Python (pip)
O pip é um gerenciador de pacotes para pacotes Python. Se já tiver instalado o Python, você terá acesso à interface de linha de comando do pip, que permite a instalação de pacotes Python.
Um pacote é uma coleção isolada e reutilizável de código que fornece uma funcionalidade específica para resolver uma tarefa comum (desenvolvimento web, autenticação, GUI). Todos os frameworks que veremos a seguir fazem parte da biblioteca padrão do Python, o que significa que estão disponíveis como um pacote pip.
Você pode instalar qualquer pacote disponível no Python Package Index (PyPI) com o seguinte comando:
pip install package-nameVocê também pode instalar pacotes de um arquivo de texto – por exemplo, um arquivo de requisitos para um projeto – com o comando abaixo.
pip install -r requirements.txtFramework Python vs Biblioteca Python
Uma biblioteca Python é uma coleção de funções e métodos que podem ser usados para executar tarefas específicas, como analisar dados ou gerar um número aleatório. Uma biblioteca geralmente tem um escopo mais limitado e deve ser usada como uma ferramenta em um aplicativo maior.
Um framework Python, por outro lado, fornece um conjunto completo de ferramentas e recursos que podem ser usados para criar um aplicativo inteiro. Normalmente, ela define o fluxo de trabalho que os desenvolvedores de software seguem ao criar um projeto.
Isso não significa que você não possa expandir os recursos de um framework com outros pacotes, que são geralmente chamados de plugins.
Por que usar um framework Python?
Existem várias vantagens em usar um framework Python ao desenvolver aplicativos. Vamos analisar alguns deles:
- Os frameworks tornam o trabalho do desenvolvedor de software mais fácil: Ao fornecer um framework para o código e um conjunto de ferramentas e recursos que simplificam o processo de desenvolvimento, os frameworks podem facilitar e tornar mais eficiente a criação de aplicativos pelos desenvolvedores.
- Os frameworks promovem a organização do código: Um framework bem projetado ajuda a garantir que o código seja organizado e de fácil manutenção, facilitando a compreensão e a modificação do código-fonte no futuro.
- os frameworks podem aumentar a produtividade: Ao fornecer componentes e ferramentas pré-construídos e aderir aos padrões do setor, os frameworks permitem que os desenvolvedores se concentrem nos aspectos exclusivos de seus aplicativos em vez de gastar tempo com tarefas básicas.
Agora que você já tem conhecimento teórico suficiente, vamos analisar os 25 principais frameworks Python.
Os 25 principais frameworks Python
Aqui estão 25 dos frameworks Python mais populares, divididos em seções por funcionalidade.
Python Microframeworks
Os microframeworks a seguir são leves e úteis quando você deseja criar um aplicativo simples rapidamente ou consumir pouca memória em seu servidor.
1. Flask
O Flask é um microframework leve usado para criar rapidamente aplicativos web simples. Ele inclui suporte para templates Jinja (uma maneira de reutilizar o código HTML), manipulação de solicitações e sinalização de aplicativos.
Você realmente precisa de menos de seis linhas de código para iniciar um aplicativo Flask:
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def hello_world():
return "Hello Kinsta"Recursos:
- Leve e fácil de usar
- Alta flexibilidade
- Criado com base na biblioteca padrão do Python
- Suporte para roteamento e exibições (controladores)
- Suporte para criação de templates com Jinja
- Excelente documentação e comunidade
- Suporte para lidar com cookies e autenticação de usuários
Você também terá acesso a alguns pacotes de extensão, como o Flask-RESTful, que adiciona suporte para a criação de APIs REST poderosas, e o Flask-SQLAlchemy, uma maneira conveniente de usar o SQLAlchemy em seu aplicativo flask.
2. Bottle
Deseja criar aplicativos web extremamente leves sem outras dependências? O Bottle é um microframework Python leve projetado para criar facilmente aplicativos web de pequeno ou médio porte. Ele não inclui nenhuma dependência externa além da biblioteca padrão do Python.
O Bottle foi desenvolvido com base no padrão WSGI (Web Server Gateway Interface) e é compatível com a maioria dos servidores web e versões do Python.
Recursos:
- Fácil de aprender e usar
- Sistema de templates integrado
- Adequado para criar pequenos aplicativos da web e APIs
- Uso muito baixo de memória
- Suporte a HTTP, formulários e roteamento
3. CherryPy
O CherryPy é um framework minimalista de desenvolvimento de aplicativos da web para Python. É um framework orientado a objetos (OOP) que permite criar aplicativos web da mesma forma que você faria com qualquer outra OOP em Python.
Ele existe desde 2002 e tem sido amplamente adotado em ambientes de produção em uma grande variedade de sites, desde aqueles com funcionalidade simples até os que exigem alta complexidade. Por exemplo, os gigantescos serviços de software Netflix e Hulu usam o CherryPy como parte da sua infraestrutura.
A principal tarefa do CherryPy é lidar com solicitações HTTP e combiná-las com a lógica adequada escrita pelos desenvolvedores. Isso significa que, por padrão, o CherryPy não fornece acesso a banco de dados ou modelos HTML, deixando toda a lógica do aplicativo para você.
Recursos:
- Framework desenvolvida
- Lida com solicitações HTTP
- Sistema de plugins flexível e extensível
- Framework somente de backend
- Desenvolvimento orientado a objetos
- API estável
Frameworks web em Python
A seguir, você encontrará frameworks web completas que incluem componentes para tarefas comuns de desenvolvimento web, como acesso a banco de dados, manipulação de formulários e segurança. Ao contrário dos microframeworks, os frameworks da web Python fornecem tudo o que você precisa pronto para uso.
Você deve realmente considerar suas necessidades ao criar um aplicativo web. Às vezes, é mais do que suficiente usar apenas o WordPress.
4. Django
O Django é um dos frameworks web mais populares e amplamente utilizados no ecossistema Python. É um framework full-stack robusto que inclui tudo o que você precisa para construir um aplicativo web completa.
Foi introduzido pela primeira vez em 2005 como uma maneira pythonica de construir um site de newsletter. Hoje em dia, é uma das bibliotecas Python mais utilizadas para o desenvolvimento web, com quase 8 milhões de downloads mensais. Alguns dos maiores sites já criados foram originalmente feitos com o Django, como o Instagram, Discus, Pinterest, Bitbucket e Chess.com.
O Django segue a arquitetura Model-view-template (MVT) e inclui recursos integrados, como templates, gerenciamento de banco de dados, painel de controle, sinais e visualizações (para gerenciar a lógica do seu backend). Para dominar o Django, é recomendável que você tenha fundamentos sólidos de programação orientada a objetos em Python, bem como de programação funcional.
Você não errará ao escolher o Django para o seu próximo projeto na web. É uma poderosa framework da web que fornece tudo o que você precisa para criar sites rápidos e confiáveis. E se você precisar de recursos adicionais, por exemplo, a capacidade de criar uma API REST para usar com frameworks de frontend modernas, como React ou Angular, poderá usar extensões como o framework Django REST.
Além disso, o Django é uma das frameworks mais simples de configurar e implantar por meio da Kinsta.
Recursos:
- Framework muito segura
- painel de controle integrado
- Linguagem de modelo proprietária que exibe HTML dinamicamente
- Mapeador objeto-relacional (ORM), que organiza o banco de dados com classes Python
- Consulta ao banco de dados com a API do Python
- Ótimas ferramentas de CLI
- Grande variedade de extensões
5. FastAPI
O FastAPI é um moderno framework web que faz uma coisa espetacularmente bem: construir APIs.
Desde o seu lançamento em 2018, ele ganhou rapidamente popularidade devido ao seu excelente desempenho e simplicidade. De fato, conforme as estatísticas do PyPi, o FastAPI possui mais de 9 milhões de downloads mensais, superando até mesmo frameworks Full-stack como o Django.
Lembre-se de que o único objetivo do FastAPI é criar APIs de backend. Isso significa que você deve ter uma estrutura de front-end (como Vue.js) para exibir seu site aos usuários.
Dito isso, o framework é incrivelmente fácil de trabalhar, e você até pode implantar um aplicativo com o FastAPI através da Kinsta e seu repositório GitHub em questão de minutos.
Recursos:
- Segue padrões abertos para APIs como OpenAPI e JSON schema.
- Validação e serialização de dados
- Documentação automática da sua API
- Framework moderno da web
- Baseado em recursos do Python 3.6+, como declarações de tipo
- Validação de tipos graças ao Pydantic
- Suporte à programação assíncrona
6. Pyramid
O Pyramid é um framework web flexível e extensível que é adequado tanto para pequenas quanto para grandes aplicativos. Ele se encontra no ponto ideal entre um microframework como o Flask e um framework Full-stack como o Django.
O Pyramid inclui os recursos mais populares que você precisaria ao desenvolver um aplicativo Web Python, mas permite que você se concentre apenas nos componentes necessários para o seu projeto.
Recursos:
- Leve e flexível
- Suporte para a linguagem de modelo Mako
- Fácil implementação de autenticação e autorização
- Objetos de solicitação e resposta compatíveis com WSGI
- Teste e depuração simples com auxiliares de teste integrados e um depurador interativo
- Bibliotecas e plugins de terceiros com fácil integração
7. Tornado
O Tornado é um framework web assíncrono de código aberto e uma biblioteca de rede para construir aplicativos web usando Python. Foi originalmente desenvolvido na FriendFeed, uma agregadora de mídia social que mais tarde foi adquirida pelo Facebook. Agora é amplamente utilizado em diversos aplicativos, incluindo serviços web, análises em tempo real e outros aplicativos de alta concorrência.
O Tornado é otimizado para lidar com um grande número de conexões simultâneas, tornando-o adequado para aplicativos que requerem uma conexão duradoura com cada usuário (por exemplo, aplicativos de chat, bots e web scrapers).
Recursos:
- Escalável (pode lidar com milhares de conexões abertas)
- Templates personalizados do Tornado
- Autenticação de usuário incorporada
- WebSockets e recursos de sondagem longa
- Opções de autenticação de terceiros
- Suporte à internacionalização
Frameworks GUI
Os seguintes frameworks de interface gráfica do usuário (GUI) Python oferecem uma ampla gama de ferramentas e recursos para a criação de aplicativos de desktop, incluindo suporte para programação orientada a eventos, widgets e gráficos.
8. PyQt
O PyQt é um dos conjuntos mais populares de ligações Python para a framework de aplicativos de plataforma cruzada Qt. Essa framework combina perfeitamente a simplicidade do Python como uma linguagem de uso geral e a poderosa framework de aplicativos Qt criada em C++.
É importante lembrar que o PyQt oferece duas opções de licenciamento:
- GPLv3: Gratuito para uso, mas qualquer pessoa para quem você o distribuir pode redistribuí-lo (provavelmente de forma gratuita).
- Comercial: Permite que você mantenha seu código privado para poder monetizar seu trabalho, mas terá que pagar por uma licença para cada desenvolvedor que o utilizar (atualmente $550 por desenvolvedor)
Recursos:
- Desenvolvido pela Riverbank.
- Programação orientada por eventos para lidar com as interações do usuário
- Integração com outras bibliotecas e frameworks
- Suporte à internacionalização e à localização
- Acesso a inúmeras funcionalidades da biblioteca Qt
- Suporte para multimídia, WebKit e WebEngine, integração de banco de dados
- Compatibilidade entre plataformas com Windows, Linux e macOS
9. Tkinter
O Tkinter é um framework de GUI Python integrada. Faz parte da biblioteca padrão, portanto, você não precisará instalar nenhuma dependência adicional.
Semelhante ao PyQt (que usa Qt), o Tkinter usa um kit de ferramentas de interface gráfica do usuário chamado Tk. Ele também fornece um conjunto de ferramentas para a criação de vários widgets, como botões, etiquetas, caixas de texto e menus.
Em geral, o Tkinter é uma ótima maneira de criar rapidamente pequenos programas de GUI, mas, devido à sua aparência desatualizada, talvez seja melhor você escolher um framework mais robusta para projetos maiores.
Recursos:
- Suporte para widgets comuns usados em aplicativos de GUI
- Programação orientada por eventos para lidar com as interações do usuário
- Suporte integrado a imagens e cores
- Compatibilidade entre plataformas com Windows, Linux e macOS
- Parte da biblioteca padrão
- Leve
10. Kivy
O Kivy é um framework de código aberto para a criação de aplicativos para dispositivos móveis e de desktop multiplataforma com Python. Ele é adequado para a criação de aplicativos interativos e visualmente atraentes, como jogos e aplicativos multitoque, e seu principal ponto de venda é uma única base de código para todas as principais plataformas (Windows, Linux, macOS, iOS e Android).
Ao contrário do PyQt, o Kivy é gratuito e de código aberto, não é um wrapper em torno de uma biblioteca de interface do usuário externa e está licenciado sob a licença MIT, o que significa que você pode enviar e monetizar seus aplicativos Kivy.
Recursos:
- Kit de ferramentas de código aberto para a criação de aplicativos multitoque
- Suporte para várias plataformas, incluindo dispositivos móveis e desktop
- Suporte integrado a gráficos, animações e elementos de interface do usuário
- Pode ser integrado a outras bibliotecas e frameworks
11. PySide
O Pyside é um kit de ferramentas de código aberto para a criação de aplicativos multiplataforma. Ele é baseado na biblioteca Qt (semelhante ao PyQt) e fornece acesso a uma ampla gama de funcionalidades.
O Pyside também é compatível com vários métodos de entrada e programação orientada por eventos, além de incluir suporte integrado para gráficos e multimídia.
Como está licenciado sob a LGPL, você pode criar software proprietário com mais facilidade. Ele foi desenvolvido pela empresa Qt e é compatível com Linux, macOS e Windows.
Recursos:
- Licenciado pela LGPL
- Desenvolvido pela empresa Qt
- Suporte para exibição de imagens, vídeos e outros tipos de mídia em seu aplicativo
- Três versões para uso com Qt4, Qt5 e Qt6, respectivamente
12. PySimpleGUI
O PySimpleGUI vem ganhando popularidade na comunidade Python por sua API simples e fácil de usar.
É uma ótima opção para criar interfaces gráficas de usuário simples e fáceis de usar em Python e permite que você adicione uma GUI aos seus scripts já em funcionamento com bastante facilidade. O PySimpleGUI reúne o poder de quatro bibliotecas de GUI diferentes: PySide, Tkinter, wxPython e Remi.
Recursos:
- Ótima documentação
- Simples de aprender e usar
- Conjunto completo de widgets prontos para uso
- Suporte para Python 3.4+
Frameworks de Aprendizado de Máquina (Machine Learning) Python
A seguir, você encontrará bibliotecas de software Python que oferecem funcionalidade e ferramentas pré-construídas para ajudar os desenvolvedores a criar e implementar modelos de Aprendizado de Máquina (Machine Learning), oferecendo suporte a tarefas comuns, como pré-processamento de dados, treinamento e avaliação de modelos, bem como ferramentas para implementar modelos na produção.
13. scikit-learn
O scikit-learn é a biblioteca de Aprendizado de Máquina (Machine Learning) mais popular, sendo usado tanto no setor de tecnologia quanto no acadêmico.
Ela fornece ferramentas eficientes para tarefas comuns de ML e foi desenvolvida com base em outras bibliotecas científicas, como Numpy e SciPy.
Recursos:
- Gratuito e de código aberto
- Ferramentas eficientes para mineração e análise de dados
- Oferece uma ampla variedade de algoritmos para classificação, regressão, agrupamento e redução de dimensionalidade
- Comunidade e desenvolvimento ativos, com API e tutoriais bem documentados
14. TensorFlow
O TensorFlow é uma plataforma de código aberto para criar e implementar modelos de Aprendizado de Máquina (Machine Learning). Desenvolvido pela equipe do Google Brain em 2015, é uma biblioteca avançada para aprendizagem de alto nível, com uma ampla variedade de ferramentas para criar e treinar redes neurais.
O TensorFlow pode ser usado para uma variedade de tarefas, como processamento de imagem e linguagem, reconhecimento de fala e análise preditiva.
Recursos:
- Ferramentas para criar redes neurais
- Suporte para implantação móvel e na web usando o TensorFlow.js e o TensorFlow Lite
- Ferramentas para visualização e depuração, como o TensorBoard
- Flexibilidade para execução em várias plataformas, incluindo CPUs, GPUs e TPUs
- Disponível em Python, C e C++
15. PyTorch
Com o TensorFlow, o PyTorch (desenvolvido pelo grupo de pesquisa de IA do Facebook) é uma das ferramentas mais usadas para criar modelos de aprendizagem de alto nível. Ele pode ser usado para uma variedade de tarefas, como visão computacional, processamento de linguagem natural e modelos generativos.
Recursos:
- Documentação extensa e uma grande comunidade de desenvolvedores
- Fácil integração com suporte à nuvem
- Fácil de aprender, com ferramentas fáceis de usar
- Uma sensação mais pitônica do que outros frameworks
- Gratuito e de código aberto
16. Keras
O Keras é um framework de aprendizagem de alto nível capaz de ser executada com base no TensorFlow, no Theano e no CNTK. Ela foi desenvolvida por François Chollet em 2015 sendo projetada para fornecer uma interface simples e fácil de usar para criar e treinar modelos de aprendizagem de alto nível.
O Keras fornece os blocos de construção para você criar rapidamente modelos de Aprendizado de Máquina (Machine Learning). É por isso que ele é amplamente usado em competições de ciência de dados como a Kaggle.
Recursos:
- Interface simples e fácil de usar para criar e treinar modelos de aprendizagem de alto nível
- Suporte à criação e ao treinamento de redes neurais usando uma ampla variedade de arquiteturas e otimizadores
- Inclui um ecossistema avançado de bibliotecas e ferramentas para aprendizagem superior, como o Keras Tuner e o KerasRL
- Flexibilidade para execução em vários backends, como TensorFlow, CNTK ou Theano
- Suporte para computação distribuída
- Suporte integrado para visualização e depuração de modelos
Frameworks de computação científica Python
Esses frameworks ajudam estudantes, cientistas e pesquisadores a realizar suas tarefas sem se concentrar nos detalhes de baixo nível da computação.
Os frameworks de computação científica geralmente incluem funcionalidade para álgebra linear, otimização, interpolação, integração e outras tarefas comuns na computação científica.
17. NumPy
O NumPy é uma biblioteca de computação científica projetada para lidar com arrays multidimensionais e arrays de dados numéricos. Ela também oferece uma ampla gama de funções matemáticas para operar nessas arrays.
O NumPy é a base para muitas outras bibliotecas e frameworks Python usadas na ciência de dados, incluindo SciPy, Pandas, scikit-learn e Tensorflow.
Recursos:
- Lida com facilidade com arrays multidimensionais
- Suporte a ferramentas matemáticas, como rotinas de álgebra linear, transformações de Fourier e geração de números aleatórios
- Biblioteca extensa de funções matemáticas
- Mais rápido em comparação com as operações do Python comum (algumas implementações são feitas em C)
- Suporte a uma grande variedade de hardware
18. SciPy
O SciPy fornece uma coleção de algoritmos e funções criados com base no NumPy. Ele ajuda você a executar tarefas científicas e de engenharia comuns, como otimização, processamento de sinais, integração, álgebra linear e muito mais.
Recursos:
- Gratuito e de código aberto
- Define algoritmos e funções para tarefas científicas e de engenharia
- Comunidade vibrante e excelente documentação
- Acessível a todos os programadores, independentemente do seu nível de experiência
19. Pandas
Pandas é uma biblioteca de código aberto poderosa e flexível usada para realizar análises de dados em Python. Ela fornece estruturas de dados de alto desempenho (ou seja, o famoso DataFrame) e ferramentas de análise de dados que facilitam o trabalho com dados estruturados.
Recursos:
- Frameworks de dados de alto desempenho, como DataFrame e Series
- Suporte para leitura e gravação de dados de e para vários formatos, incluindo CSV, Excel e SQL
- Facilita a análise de dados reais
- Baseia-se em outros pacotes de ciência de dados, como o scikit-learn
20. Matplotlib
O Matplotlib é uma ferramenta amplamente usada para visualização de dados em Python. Ele fornece uma API orientada a objetos para incorporar gráficos em aplicativos.
Ele foi projetado para ser altamente personalizável e oferece uma ampla gama de opções para a criação de gráficos, diagramas e visualizações. Por esses motivos, o Matplotib é frequentemente usado em projetos de ciência de dados, Aprendizado de Máquina (Machine Learning) e computação científica.
Recursos:
- Suporte para plotagem 2D e 3D
- Pode gerar figuras interativas
- Geralmente integrado em notebooks Jupyter e aplicativos de GUI
- Documentação extensa e uma comunidade ativa
Frameworks de teste Python
Esses frameworks visam ajudar você no tedioso processo de testar seu código.
Se você estiver usando o desenvolvimento orientado por testes (TDD), os frameworks a seguir são obrigatórias em seu fluxo de trabalho.
21. Pytest
O Pytest é um framework de teste amplamente adotada, projetada para ser fácil de usar e estender. Ele ajuda você a escrever testes elegantes em bases de código Python pequenas e complexas.
Recursos:
- Simples de aprender e usar
- Mais de 800 plugins estão disponíveis
- Define um fluxo de trabalho para criar testes unitários
- Informações detalhadas sobre erros
22. Unittest
O Unittest é um framework de teste Python integrada que se baseia nas convenções de teste do xUnit. Ele oferece uma maneira pitônica e orientada a objetos de criar casos de teste automatizados e conjuntos de testes.
Recursos:
- Interface simples e fácil de usar para escrever e executar testes
- Testes para parametrização, fixações e marcadores
- Pode funcionar em conjunto com o pytest ou o nose
- Parte da biblioteca padrão do Python
23. nose2
O nose2 é o sucessor da framework de teste nose, com a principal diferença de que o nose2 oferece suporte a versões modernas do Python.
O nose2 amplia a biblioteca unittest integrada e fornece uma maneira mais poderosa e flexível de escrever e executar testes. É uma ferramenta extensível, de modo que você pode usar vários plugins internos e de terceiros a seu favor.
Recursos:
- Extensível com plugins
- Baseado no unittest integrado
- Suporte para Python 3
Frameworks assíncronos
Esses tipos de frameworks Python fornecem um conjunto de ferramentas e bibliotecas que permitem que os desenvolvedores escrevam código assíncrono de forma mais gerenciável e eficiente.
24. Asyncio
O Asyncio está no centro de muitos outros frameworks assíncronos. Ele permite que os desenvolvedores escrevam código simultâneo usando a sintaxe async/await e foi projetado para lidar com milhares de conexões simultâneas.
O Asyncio fornece uma API única para vários protocolos de transporte, como TCP, UDP, SSL/TLS e comunicação de subprocessos.
Recursos:
- Integrado ao Python
- Base para várias outros frameworks Python
- Inclui APIs para controlar subprocessos e executar E/S de rede
- Ótima documentação
- Parte da biblioteca padrão do Python
25. Aiohttp
O Aiohttp é um framework cliente/servidor HTTP assíncrona criada com base no pacote asyncio. Ele fornece uma interface simples e intuitiva para lidar com solicitações e respostas HTTP, bem como suporte para middleware, sessões e outras ferramentas de desenvolvimento da web.
Recursos:
- Protocolo HTTP no lado do cliente e no lado do servidor
- Lida com inúmeras conexões simultâneas
- Permite que você crie aplicativos da web assíncronos
Resumo
Os frameworks Python podem ajudar a promover a organização do código, aumentar a produtividade e tornar o processo de desenvolvimento de software mais fácil e eficiente.
Como desenvolvedor Python, seu trabalho não é se tornar um especialista em todos os 25 frameworks Python que apresentamos acima, mas sim selecionar cuidadosamente os que mais interessam a você, criar projetos com eles que realmente o entusiasmem e dominar completamente esses um ou dois frameworks.
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Com quais frameworks Python você já trabalhou e qual foi o seu favorito? Compartilhe suas ideias na seção de comentários abaixo.
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