25 ramverk för Python som du måste behärska år 2024

Python har snabbt blivit ett av de mest populära programmeringsspråken. Orsaken är exempelvis dess enkelhet, mångsidighet och de många resurser som finns tillgängliga för dem som lär sig språket. Det är ofta det första språket som nybörjar-programmerare lär sig. Dessutom så används det flitigt i branschen för allt ifrån webbutveckling till dataanalys.

Python-communityn är enormt och enligt GitHub fortsätter Python att växa, med en ökning på 22,5 % fram till år 2022. Det är dessutom det tredje mest använda programmeringsspråket år 2023. Detta är den främsta anledningen till att vi har tillgång till ett stort antal ramverk, varav de flesta har öppen källkod.

I den här artikeln ska vi dissekera de mest populära och användbara Python-ramverken som du bör känna till år 2024.

Vad är ett Python-ramverk?

Ett Python-ramverk är en samling Python-moduler som tillhandahåller en uppsättning gemensamma funktioner. Dessa kan sedan användas som en struktur för att bygga applikationer av alla typer.

Ramverk är utformade för att förenkla utvecklingsprocessen. De tillhandahåller nämligen en allmän riktlinje för hur vi bör bygga programvara och abstraherar bort vissa av de mer komplexa eller repetitiva uppgifterna. Som ett resultat kan du fokusera på att skriva en unik och anpassad logik för dina tillämpningar, i stället för att behöva uppfinna hjulet på nytt.

Ett exempel på en repetitiv uppgift är att hantera HTTP-förfrågningar. Eftersom de flesta webb-applikationer måste hantera den här typen av förfrågningar använder utvecklare befintliga ramverk, De underlättar den här funktionen och utvecklaren slipper därmed skriva allt från grunden eller återanvända samma kod i olika projekt.

Nu när vi har utkristalliserat begreppet ramverk ska vi utforska några typer av Pythonramverk.

Typer av Python-ramverk

Python har en mängd olika tillgängliga ramverk för olika typer av utveckling. Låt oss ta en titt på några av dem.

Fullstack-ramverk

Ett fullstack Python-ramverk är en uppsättning verktyg som tillhandahåller allt som en utvecklare behöver för att bygga en komplett webb-applikation från början till slut.

Detta inkluderar ett sätt att skapa frontend – exempelvis ett system av mallar och ett tillvägagångssätt för att visa information för användaren. Det inkluderar även backend, med vanlig funktionalitet som att skapa databas-poster, hantera HTTP-förfrågningar och styra säkerheten i applikationen.

Mikro-ramverk

Ett mikro-ramverk är en minimalistisk ram som endast tillhandahåller de väsentliga komponenterna som behövs för att bygga någon form av applikation.

Den är utformad för att vara lätt och enkel att utöka. Som ett resultat så blir detta ett bra val för små projekt eller för utvecklare som vill ha mer kontroll över sin kod.

Asynkrona ramverk

Ett asynkront ramverk är utformat för att hantera samtidighet och parallellism. Detta gör exempelvis att utvecklare kan bygga applikationer som kan utföra flera uppgifter samtidigt.

Python’s pakethanterare (pip)

pip är en pakethanterare för Python-paket. Om du redan har installerat Python har du tillgång till pip’s kommandorads-gränssnitt som gör det möjligt att installera Python-paket.

Ett paket är en isolerad och återanvändbar samling kod som tillhandahåller en specifik funktionalitet för att lösa en gemensam uppgift (webbutveckling, autentisering, GUI). Alla ramverk som vi kommer att se härnäst är en del av Python’s standard-bibliotek. Som ett resultat så finns de tillgängliga som ett pip-paket.

Du kan installera alla paket som finns i Python Package Index (PyPI) med följande kommando:

pip install package-name

Du kan dessutom installera paket från en textfil – exempelvis en krav-fil för ett projekt – med kommandot nedan.

pip install -r requirements.txt

Python-ramverk vs Python-bibliotek

Ett Python-bibliotek är en samling funktioner och metoder som kan användas för att utföra specifika uppgifter. Detta inkluderar exempelvis analys av data eller generering av ett slumpmässigt tal. Ett bibliotek har generellt en mer begränsad räckvidd och är tänkt att användas som ett verktyg i en större applikation.

Ett Python-ramverk å andra sidan tillhandahåller en komplett uppsättning verktyg och funktioner som kan användas för att bygga en hel applikation. Det definierar vanligtvis det arbetsflöde som programvaruutvecklare följer när de skapar ett projekt.

Detta betyder inte att du inte kan utöka ett ramverks möjligheter med andra paket, som ofta kallas plugins.

Varför ska man använda ett Python-ramverk?

Det finns flera fördelar med att använda ett Python-ramverk när man utvecklar applikationer. Låt oss gå igenom några av dem:

• Ramverk gör exempelvis din mjukvaruutvecklares jobb enklare: De tillhandahåller en struktur för koden och en uppsättning verktyg och funktioner som effektiviserar utvecklingsprocessen. Som ett resultat kan ramverk göra det enklare och effektivare för utvecklare att bygga applikationer.
• Ramverk främjar kod-organisering: Ett väl utformat ramverk bidrar till att koden är organiserad och underhållbar. Den blir därför lättare att förstå och ändra i framtiden.
• Ramverk kan dessutom öka produktiviteten: Genom att tillhandahålla förbyggda komponenter och verktyg och följa bransch-standarder gör ramverken det möjligt för utvecklare att fokusera på de unika aspekterna av sina tillämpningar. De slipper därför lägga tid på grundläggande uppgifter.

Nu när du har tillräckligt med teoretisk bakgrund kan vi gå igenom de 25 bästa Python-ramverken år 2024.

De 25 bästa ramverken för Python år 2024

Här finns 25 av de mest populära Python-ramverken, uppdelade i sektioner efter funktionalitet.

Mikro-ramverk för Python

Följande är lättviktiga mikro-ramverk, användbara när du vill skapa en enkel app snabbt eller ha liten minnes-förbrukning i din server.

1. Flask

Flask är ett lättviktigt mikroramverk som används för att snabbt bygga enkla webb-applikationer. Det innehåller stöd för Jinja-mallar (ett sätt att återanvända HTML-kod), begärande-hantering och applikations-signalering.

Det krävs generellt mindre än sex rader kod för att starta en Flask-applikation:

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

Funktioner:

• Lättviktigt och lätt att använda
• Hög flexibilitet
• Byggd på Python’s standardbibliotek
• Stöd för routing och vyer (kontrollanter)
• Stöd för mall-byggande med Jinja
• Bra dokumentation och community
• Stöd för hantering av cookies och användarautentisering

Du får dessutom tillgång till vissa tilläggspaket som Flask-RESTful, som erbjuder stöd för att bygga kraftfulla REST-API: er, och Flask-SQLAlchemy, ett bekvämt sätt att använda SQLAlchemy i din flask-app.

2. Bottle

Vill du skapa löjligt lättviktiga webb-applikationer utan andra beroenden? Bottle är ett lättviktigt mikro-ramverk för Python som är utformat för att enkelt bygga små eller medelstora webb-applikationer. Det inkluderar inga externa beroenden förutom Python’s standard-bibliotek,

Bottle bygger på WSGI-standarden (Web Server Gateway Interface) och är kompatibelt med de flesta webbservrar och Python-versioner.

Funktioner:

• Lätt att lära sig och använda
• Inbyggt mallsystem
• Lämpligt för att bygga små webb-applikationer och API: er
• Mycket låg minnesanvändning
• Stöd för HTTP, formulär och routing

3. CherryPy

CherryPy är ett minimalistiskt ramverk för utveckling av webb-applikationer för Python. Det är ett objekt-orienterat ramverk (OOP). Som ett resultat kan du bygga webb-applikationer på samma sätt som du skulle göra med vilket annat OOP som helst i Python.

Det har funnits sedan år 2002 och har i stor utsträckning använts i produktionsmiljöer på olika webbplatser. Det kan både handla om webbplatser med en enkel funktionalitet och webbplatser som kräver en hög komplexitet. De gigantiska programvarutjänsterna Netflix och Hulu använder exempelvis CherryPy som en del av sin infrastruktur.

CherryPy’s huvuduppgift är att hantera HTTP-förfrågningar och matcha dem med den adekvata logik som har utvecklats av utvecklarna. Som ett resultat så tillhandahåller CherryPy inte någon standardmässig databasåtkomst eller HTML-mall och lämnar all logik i applikationen åt dig.

Funktioner:

• Moget ramverk
• Hanterar HTTP-förfrågningar
• Flexibelt och utbyggbart plugin-system
• Ramverk för endast backend
• Objektorienterad utveckling
• Stabilt API

Ramverk för webben i Python

Följande är kompletta ramverk för webben som innehåller komponenter för vanliga webbutvecklingsuppgifter. Detta inkluderar exempelvis databasåtkomst, formulärhantering och säkerhet. Till skillnad från mikro-ramverk tillhandahåller Python-webbramverk allt som du behöver direkt ur lådan.

Du bör verkligen överväga dina behov när du bygger en webb-applikation. Ibland är det mer än tillräckligt att bara använda WordPress.

4. Django

Django är ett av de mest populära och använda webb-ramverken i Python-ekosystemet. Det är ett stenhårt ramverk med full stack som inkluderar allt som du behöver för att bygga en komplett webb-applikation.

Det introducerades första gången år 2005 som ett Pythoniskt sätt att bygga en nyhetsbrevs-sida. Numera så är det ett av de mest använda Python-biblioteken för webbutveckling, med nästan 8 miljoner nedladdningar per månad. Några av de största webbplatserna skapades ursprungligen med Django, exempelvis Instagram, Discus, Pinterest, Bitbucket och Chess.com.

Django följer arkitekturen Model-view-template (MVT). Det inkluderar exempelvis inbyggda funktioner som mall-byggande, databashantering, administratörs-panel, signaler och vyer (för att hantera logiken i din backend). För att behärska Django rekommenderas det att du har starka grunder i Python’s objektorienterade programmering, samt funktionell programmering.

Du kommer inte att hamna fel om du väljer Django för ditt nästa webb-projekt. Det är ett kraftfullt webb-ramverk som ger dig allt som du behöver för att bygga snabba och tillförlitliga webbplatser. Behöver du ytterligare funktioner, exempelvis möjligheten att skapa ett REST API för att använda med moderna frontendramverk som React eller Angular? Då kan du använda tillägg som Django REST framework.

Dessutom är Django ett av de enklaste ramverken att konfigurera och distribuera via Kinsta.

Funktioner:

• Mycket säkert ramverk
• Inbyggd admin-panel
• Eget mallspråk som visar HTML dynamiskt
• ORM (Object-relational-mapper), lägger upp databasen med Python-klasser
• Databasfrågor med Python API
• Bra CLI-verktyg
• Ett stort antal olika tillägg

5. FastAPI

FastAPI är ett modernt ramverk för webben som gör en sak spektakulärt bra: bygger API: er.

Sedan det släpptes år 2018 har det snabbt vunnit popularitet tack vare sin fina prestanda och enkelhet. Faktum är att FastAPI har över 9 miljoner månatliga nedladdningar, enligt PyPi Stats. Detta överträffar till och med fullstackiga ramverk som Django.

Tänk på att FastAPI’s enda syfte är att bygga backend-API: er. Som ett resultat måsta du ha ett ramverk för frontend (som Vue.js) för att visa din webbplats för dina användare.

Ramverket är dock otroligt lätt att arbeta med. Du kan till och med distribuera en app med FastAPI via Kinsta och ditt GitHub-arkiv på bara några minuter.

Funktioner:

• Följer öppna standarder för API: er som OpenAPI och JSON-schema.
• Validering och serialisering av data
• Automatisk dokumentation av ditt API
• Modernt ramverk för webben
• Baserat på Python 3.6+-funktioner som t.ex. typdeklarationer
• Typvalidering tack vare Pydantic
• Stöd för asynkron programmering

6. Pyramid

Pyramid är ett flexibelt och utbyggbart ramverk för webben som lämpar sig väl för både små och stora applikationer. Det är ett mellanting mellan ett mikro-ramverk som Flask och ett fullskaligt ramverk som Django.

Pyramid inkluderar de vanligaste funktionerna som du behöver när du utvecklar en webb-applikation i Python. Som ett resultat så kan du fokusera på de komponenter som du behöver för ditt projekt.

Funktioner:

• Lättviktigt och flexibelt
• Stöd för mallspråket Mako
• Enkel implementering av autentisering och auktorisering
• WSGI-kompatibla förfrågnings- och svarsobjekt
• Enkel testning och felsökning med inbyggda testhjälpmedel och en interaktiv felsökare
• Bibliotek och plugins från tredje part med enkel integrering

7. Tornado

Tornado är ett asynkront ramverk och nätverks-bibliotek med öppen källkod för att bygga webb-applikationer med Python. Det utvecklades ursprungligen av FriendFeed, en aggregator för sociala medier. Denna förvärvades senare av Facebook. Det används nu i stor utsträckning i en mängd olika tillämpningar, exempelvis webbtjänster, realtids-analyser och andra tillämpningar med höga krav.

Tornado är optimerat för att hantera ett stort antal samtidiga anslutningar. Som ett resultat är det lämpligt för tillämpningar som kräver en långvarig anslutning till varje användare (exempelvis chattappar, robotar och webbskrapare).

Funktioner:

• Skalbart (kan hantera tusentals öppna anslutningar)
• Anpassade tornado-mallar
• Inbyggd användarautentisering
• WebSockets och kapacitet för långa avrop
• Alternativ för autentisering från tredje part
• Stöd för internationalisering

Ramverk för grafiska gränssnitt

Följande ramverk för grafiska användargränssnitt (GUI) i Python erbjuder ett brett utbud av verktyg och funktioner för att skapa skrivbordsprogram. Detta inkluderar exempelvis stöd för händelsestyrd programmering, widgets och grafik.

8. PyQt

PyQt är en av de mest populära uppsättningarna av Python-bindningar för det plattformsoberoende programramverket Qt. Detta ramverk kombinerar på ett perfekt sätt enkelheten hos Python som ett allmängiltigt språk och det kraftfulla Qt-programramverket som är byggt i C++.

Tänk på att PyQt levereras med två licensalternativ:

• GPLv3: Fri att använda, men alla som du distribuerar den till kan distribuera den vidare (förmodligen kostnadsfritt)
• Kommersiell: Du kan hålla din kod privat så att du kan tjäna pengar på ditt arbete. Du måste dock betala för en licens för varje utvecklare som använder den (för närvarande 550 dollar per utvecklare)

Funktioner:

• Stöds av Riverbank
• Händelsestyrd programmering för hantering av användarinteraktioner
• integrering med andra bibliotek och ramverk
• Stöd för internationalisering och lokalisering
• Tillgång till ett stort antal funktioner från Qt-biblioteket
• Stöd för multimedia, WebKit och WebEngine, integrering av databaser
• Plattformsoberoende kompatibilitet med Windows, Linux och macOS

9. Tkinter

Tkinter är ett inbyggt GUI-ramverk i Python. Det är en del av standard-biblioteket. Som ett resultat behöver du inte installera några ytterligare beroenden.

I likhet med PyQt (som använder Qt) använder Tkinter en verktygslåda för grafiska användargränssnitt som kallas Tk. Den tillhandahåller dessutom en uppsättning verktyg för att skapa olika widgets som knappar, etiketter, textrutor och menyer.

I allmänhet är Tkinter ett bra sätt att snabbt skapa små GUI-applikationer. Dess föråldrade utseende och känsla gör dock att det kanske är bättre att välja ett kraftigare ramverk för större projekt.

Funktioner:

• Stöd för vanliga widgets som används i GUI-applikationer
• Händelsestyrd programmering för hantering av användarinteraktioner
• Inbyggt stöd för bilder och färger
• Plattformsoberoende kompatibilitet med Windows, Linux och macOS
• En del av standardbiblioteket
• Lättviktigt

10. Kivy

Kivy är ett ramverk med öppen källkod för att skapa plattforms-oberoende mobila och stationära applikationer med Python. Det är exempelvis väl lämpat för att skapa interaktiva och visuellt tilltalande tillämpningar. Detta inkluderar spel och multi-touch-applikationer. Dess främsta försäljningsargument är en enda kodbas för alla större plattformar (Windows, Linux, macOS, iOS och Android).

Till skillnad från PyQt är Kivy kostnadsfritt med öppen källkod, är inte virat runt ett externt UI-bibliotek och licensieras under MIT-licensen. Som ett resultat kan du leverera och tjäna pengar på dina Kivy-applikationer.

Funktioner:

• Verktygslåda med öppen källkod för att skapa multi-touch-appar
• Stöd för olika plattformar, inklusive mobil och dator
• Inbyggt stöd för grafik, animationer och UI-element
• Kan integreras med andra bibliotek och ramverk

11. PySide

Pyside är en verktygslåda med öppen källkod för att skapa tillämpningar för flera plattformar. Den är baserad på Qt-biblioteket (liknande PyQt) och ger tillgång till ett stort antal funktioner.

Pyside stöder dessutom flera inmatningsmetoder och händelsestyrd programmering och har inbyggt stöd för grafik och multimedia.

Eftersom det är licensierat under LGPL kan du lättare skapa en egenutvecklad programvara. Det stöds av företaget Qt och har stöd för Linux, macOS och Windows.

Funktioner:

• LGPL-licensierat
• Stöds av Qt-företaget
• Stöd för att visa bilder, videor och andra typer av media i din applikation
• Tre versioner för användning med Qt4, Qt5 respektive Qt6

12. PySimpleGUI

PySimpleGUI har vunnit popularitet i Python-communityn på grund av sitt enkla och lättanvända API.

Det är ett utmärkt alternativ för att skapa enkla och lättanvända grafiska användargränssnitt i Python. Du kan dessutom lägga till ett grafiskt gränssnitt till dina redan fungerande skript. PySimpleGUI omsluter kraften i fyra olika GUI-bibliotek, PySide, Tkinter, wxPython och Remi.

Funktioner:

• Bra dokumentation
• Enkelt att lära sig och använda
• Fullständig uppsättning av färdiga widgets
• Stöd för Python 3.4+

Ramverk för maskininlärning i Python

Följande är Python-programvarubibliotek. De tillhandahåller en förbyggd funktionalitet och verktyg för att hjälpa utvecklare att bygga och distribuera maskininlärningsmodeller. Biblioteken ger exempelvis stöd för vanliga uppgifter som data-förbehandling, modellträning och utvärdering, samt verktyg för att distribuera modeller till produktion.

13. scikit-learn

scikit-learn är det mest populära biblioteket för maskininlärning och används både inom teknik-industrin och den akademiska världen.

Det tillhandahåller effektiva verktyg för vanliga ML-uppgifter och är byggt på andra vetenskapliga bibliotek som Numpy och SciPy.

Funktioner:

• Kostnadsfritt med öppen källkod
• Effektiva verktyg för datautvinning och dataanalys
• Ett brett utbud av algoritmer för klassificering, regression, klusterbildning och dimensionalitets-reduktion
• Aktivt community och aktiv utveckling, med väldokumenterad API och handledningar

14. TensorFlow

TensorFlow är en plattform med öppen källkod för att bygga och distribuera modeller för maskininlärning. Den utvecklades av Google Brain-teamet år 2015 och är ett kraftfullt bibliotek för djupinlärning. Det inkluderas exempelvis ett brett utbud av verktyg för att bygga och träna neurala nätverk.

TensorFlow kan användas för en mängd olika uppgifter, exempelvis bild- och språkbehandling, tal-igenkänning och prediktiv analys.

Funktioner:

• Verktyg för att bygga neurala nätverk
• Stöd för mobil och webbutveckling med hjälp av TensorFlow.js och TensorFlow Lite
• Verktyg för visualisering och felsökning, exempelvis TensorBoard
• Möjlighet att köras på flera plattformar, inklusive CPU: er, GPU: er och TPU: er
• Finns i Python, C och C++

15. PyTorch

Tillsammans med TensorFlow är PyTorch (utvecklat av Facebooks AI-forskningsgrupp) ett av de mest använda verktygen för att bygga modeller för djupinlärning. Det kan användas för en mängd olika uppgifter, exempelvis datorseende, behandling av naturliga språk och generativa modeller.

Funktioner:

• Omfattande dokumentation och en stor grupp av utvecklare
• Enkel integrering med stöd för molnet
• Lätt att lära sig, med användarvänliga verktyg
• En mer Pythonisk känsla än andra ramverk
• Kostnadsfritt med öppen källkod

16. Keras

Keras är ett ramverk för djupinlärning på hög nivå som kan köras ovanpå TensorFlow, Theano och CNTK. Det utvecklades av François Chollet 2015 och är utformat för att ge ett enkelt och användarvänligt gränssnitt för att bygga och träna djupinlärnings-modeller.

Keras tillhandahåller byggstenarna för att snabbt bygga modeller för maskininlärning. Det används därför ofta i datavetenskaps-tävlingar som Kaggles.

Funktioner:

• Enkelt och användarvänligt gränssnitt för att bygga och träna modeller för djupinlärning
• Stöd för att bygga och träna neurala nätverk med hjälp av ett stort antal arkitekturer och optimerare
• Inkluderar ett kraftfullt ekosystem av bibliotek och verktyg för djupinlärning, t.ex. Keras Tuner och KerasRL
• Flexibilitet att köra på flera backends som TensorFlow, CNTK eller Theano
• Stöd för distribuerade beräkningar
• Inbyggt stöd för modellvisualisering och felsökning

Ramverk för vetenskaplig beräkning i Python

De här ramverken hjälper studenter, forskare och vetenskapsmän att utföra sina uppgifter utan att fokusera på beräkningens detaljer på låg nivå.

Ramverk för vetenskaplig beräkning inkluderar ofta funktionalitet för linjär algebra, optimering, interpolering, integrering och andra vanliga uppgifter inom vetenskaplig beräkning.

17. NumPy

NumPy är ett bibliotek för vetenskapliga beräkningar som är utformat för att hantera flerdimensionella matriser och matriser av numeriska data. Det tillhandahåller dessutom ett stort antal matematiska funktioner för att bearbeta dessa matriser.

NumPy är grundbulten för många andra Python-bibliotek och ramverk som används inom datavetenskap. Detta inkluderar exempelvis SciPy, Pandas, scikit-learn och Tensorflow.

Funktioner:

• Hanterar flerdimensionella matriser med lätthet
• Stöd för matematiska verktyg som rutiner för linjär algebra, Fouriertrans-formationer och generering av slumptal
• Omfattande bibliotek med matematiska funktioner
• Snabbare än Vanilla Python-operationer (vissa implementeringar är gjorda i C)
• Stöd för ett stort antal olika typer av hårdvara

18. SciPy

SciPy är en samling algoritmer och funktioner som bygger på NumPy. Den hjälper till att utföra vanliga vetenskapliga och tekniska uppgifter som optimering, signalbehandling, integrering, linjär algebra med mera.

Funktioner:

• Kostnadsfri med öppen källkod
• Definierar algoritmer och funktioner för vetenskapliga och tekniska uppgifter
• Livligt community och en bra dokumentation
• Tillgängligt för alla programmerare, oavsett erfarenhetsnivå

19. Pandas

Pandas är ett kraftfullt och flexibelt bibliotek med öppen källkod som används för att utföra dataanalyser i Python. Det tillhandahåller exempelvis högpresterande datastrukturer (t.ex. den berömda DataFrame) och dataanalysverktyg som gör det enkelt att arbeta med strukturerade data.

Funktioner:

• Data med hög prestanda, exempelvis DataFrame och Series
• Stöd för att läsa och skriva data till och från flera format, inklusive CSV, Excel och SQL
• Underlättar analysen av data från den verkliga världen
• Baserar sig på andra datavetenskaps-paket som scikit-learn

20. Matplotlib

Matplotlib är ett allmänt använt verktyg för data-visualisering i Python. Det tillhandahåller ett objektorienterat API för att bädda in diagram i applikationer.

Det är utformat för att vara väldigt anpassningsbart och erbjuder ett stort antal alternativ för att skapa diagram och visualiseringar. Av dessa skäl används Matplotib ofta i projekt inom datavetenskap, maskininlärning och vetenskaplig beräkning.

Funktioner:

• Stöd för 2D- och 3D-plottning
• Kan föranleda interaktiva figurer
• Vanligtvis inbäddat i Jupyter-notebooks och GUI-applikationer
• Omfattande dokumentation och ett livligt community

Ramverk för testning i Python

Dessa ramverk handlar om att hjälpa dig i den tråkiga processen att testa din kod.

Om du använder testdriven utveckling (TDD) är följande ramverk ett måste i ditt arbetsflöde.

21. Pytest

Pytest är ett allmänt antaget test-ramverk som är utformat för att vara lätt att använda och utöka. Det hjälper dig exempelvis att skriva eleganta tester i både små och komplexa Python-kodbaser.

Funktioner:

• Enkelt att lära sig och använda
• Mer än 800 tillgängliga plugins
• Ställer in ett arbetsflöde för att skapa enhetstester
• Detaljerad felinformation

22. Unittest

Unittest är ett inbyggt testramverk i Python som bygger på xUnit’s test-konventioner. Det erbjuder ett pythoniskt och objektorienterat sätt att skapa automatiserade testfall och testföljder.

Funktioner:

• Enkelt och lättanvänt gränssnitt för att skriva och köra tester
• Testning för parametrisering, fixturer och markörer
• Kan fungera i kombination med pytest eller nose
• En del av Python’s standardbibliotek

23. nose2

nose2 är efterföljaren till nose testing framework. Den största skillnaden är att nose2 stöder moderna Python-versioner.

nose2 utökar det inbyggda unittest-biblioteket och erbjuder ett mer kraftfullt och flexibelt sätt att skriva och köra tester. Det är ett utbyggbart verktyg. Som ett resultat kan du använda flera inbyggda och tredjeparts-tillägg till din fördel.

Funktioner:

• Utökningsbart med plugins
• Baserat på det inbyggda unittest
• Stöd för Python 3

Asynkrona ramverk

Dessa typer av Pythonramverk tillhandahåller en uppsättning verktyg och bibliotek som gör det möjligt för utvecklare att skriva asynkron kod på ett mer hanterbart och effektivt sätt.

24. asyncio

asyncio är kärnan i många andra asynkrona ramverk. Den gör det möjligt för utvecklare att skriva samtidig kod med hjälp av async/await-syntaxen, och är dessutom utformad för att hantera tusentals samtidiga anslutningar.

asyncio tillhandahåller ett enda API för flera transportprotokoll som TCP, UDP, SSL/TLS och underprocess-kommunikation.

Funktioner:

• Inbyggt i Python
• Bas för flera andra Python-ramverk
• Innehåller API: er för att styra under-processer och utföra nätverks-IO
• Bra dokumentation
• Ingår i Pythons standard-bibliotek

25. Aiohttp

Aiohttp är ett asynkront HTTP-klient/server-ramverk som bygger på asyncio-paketet. Det erbjuder ett enkelt och intuitivt gränssnitt för hantering av HTTP-förfrågningar och svar, samt stöd för middleware, sessioner och andra verktyg för webbutveckling.

Funktioner:

• HTTP-protokoll på klient- och serversidan
• Hanterar ett stort antal samtidiga anslutningar
• Gör det möjligt att bygga asynkrona webbapplikationer

Sammanfattning

Python-ramverk kan bidra till att främja kod-organisering, öka produktiviteten och göra mjukvaruutvecklings-processen enklare och effektivare.

Som Python-utvecklare är det inte din uppgift att bli expert på alla 25 Python-ramverk som vi presenterade ovan. Du bör snarare välja ut de ramverk som intresserar dig mest, bygga projekt med dem som verkligen entusiasmerar dig och behärska dessa få ramverk helt och hållet.

Har du ett projekt som är redo för produktion? Se till att skaffa den bästa applikationshostingen som du kan! Kinsta’s lösningar för applikationshosting är utformade för projekt av alla tänkbara storlekar. Det tar dessutom endast några minuter att distribuera dem via GitHub.

Dessutom får du de omedelbara hastighets-ökningarna som kommer av Google’s C2-maskiner och Premiumnivånätverk, för att inte tala om den stabilitet och säkerhet som erbjuds av Kinsta’s Cloudflare-integrering.

Vilka Python-ramverk har du arbetat med och vilket har varit din favorit? Dela med dig av dina tankar i kommentarsfältet nedan.