【Python】最全整理!37 个 Python Web 开发框架总结
最全整理!37 个 Python Web 开发框架总结
- 1 全栈框架
- 2 微框架(Micro Frameworks)
- 3 异步框架(Asynchronous Frameworks)
- 4 API 优先框架(API-First Frameworks)
- 5 内容管理系统框架(CMS Frameworks)
- 6 测试框架(Testing Frameworks)
- 7 特定领域框架(Domain-Specific Frameworks)
- 8 静态网站生成器(Static Site Generators)
- 9 网络爬虫框架(Web Scraping Frameworks)
- 10 总结
Python 拥有众多功能强大的 Web 开发框架,适用于各种开发需求。从简单的小型应用到复杂的企业级系统,Python 的 Web 框架能满足不同场景的需求。本篇博客将为你总结 37 个常用的 Python Web 开发框架,帮助你根据项目需求选择最适合的工具。
1 全栈框架
这些框架提供了从数据库、前端到后端的一站式解决方案,适合大型 Web 应用。
1.1 Django
Django是一个开放源代码的Web 应用框架,由纯Python写成,是目前 Python 语言中主流的三大Web框架之一(flask、django、tornado),是最容易上手的框架。
- 官网:https://github.com/django/django.git
- 参考文档:https://docs.djangoproject.com/zh-hans/4.2/intro/
- 特点:内置 ORM、认证系统、管理后台等功能。
- 适用场景:企业级应用、大型项目。
1.2 Web2py
- 特点:集成开发环境,易于使用。
- 适用场景:快速开发和原型设计。
- 参考文档:https://www.web2py.com/books/default/chapter/35
1.3 Pylons Framework
- 特点:高度模块化,支持多种数据库。
- 适用场景:需要灵活扩展的项目。
- 参考文档:https://pylonsproject.org/about-pylons-framework.html
1.4 TurboGears
TurboGears具有其他Python框架都具有的功能,但与其他框架一样没有限制,因此可以说是框架的终结者。也可以应用于简单的微体系结构项目。它感觉不像在框架中工作,而是写新的功能。
- 特点:适合中小型项目和全栈开发,基于 Pylons。
- 适用场景:快速开发、性能要求较高的应用。
- 官网:https://www.turbogears.org/
1.5 CubicWeb
- 特点:语义建模、支持多用户角色。
- 适用场景:复杂的数据建模应用。
2 微框架(Micro Frameworks)
这些框架轻量、灵活,适合快速开发小型 Web 应用或 API。
2.1 Flask
flask框架是python中的一个轻量级的前后端开发框架,不同于Django,flask只提供基础的功能,其他的功能需要安装各种插件。因为轻量,所以可以用来做一些小工程和低流量的开发;大型工程也可以使用flask框架,但是就需要安装很多插件。
- 官网:https://flask.palletsprojects.com/en/2.0.x/
- 特点:极简主义,易上手,扩展性强。
- 适用场景:小型 Web 应用、API 服务。
2.2 Bottle
Bottle 是一个用于 Python 的快速、简单和轻量级的 WSGI 微型网络框架。它作为单个文件模块分发,除了 Python 标准库之外没有任何依赖项。
- 特点:一个文件即可部署,依赖少。
- 适用场景:快速原型、嵌入式应用。
- 官网:https://bottlepy.org/docs/dev/
2.3 CherryPy
CherryPy是一个轻量级的python网络框架,用来创建网络应用。比如快速实现api接口、做网站后端这样。感觉和flask差不多。
- 特点:面向对象的 Web 框架,支持多种协议。
- 适用场景:需要高性能和多协议支持的应用。
- 官网:https://cherrypy.org/
2.4 Falcon
Falcon 是一个最低限度的ASGI/WSGI框架,用于构建任务关键型REST API和微服务,重点关注规模上的可靠性、正确性和性能。
- 特点:专为构建高性能 REST API 设计。
- 适用场景:高吞吐量的 Web API。
- 官网:http://falconframework.org/
2.5 Hug
- 特点:API优先设计,支持版本控制。
- 适用场景:构建简洁的 API 服务。
2.6 FastAPI
FastAPI 是一个轻量级的 Web 框架。相比起来,Django 是 battery included,虽然配置麻烦,但默认就带了许多功能,包括很好用的 ORM、migration 工具,也包括很多安全方面的中间件等等,还有比如模板系统、静态资源管理系统等等,对于一般的业务网站来说,Django 是开箱即用的。
- 特点:基于 Python 类型注解,自动生成 OpenAPI 文档。
- 适用场景:高性能 API 开发,自动化文档生成。
- 官网:https://fastapi.tiangolo.com/
2.7 Sanic
Sanic 既是一个Python web 服务器,又是一个web框架,它为速度而生。
- 特点:支持异步,极高的吞吐量。
- 适用场景:实时 Web 应用、高并发需求。
- 官网:https://github.com/sanic-org/sanic
2.8 Tornado
Tornado是一个Python web框架和异步网络库,最初是在FriendFeed开发的。通过使用非阻塞网络I/O, Tornado可以扩展到数以万计的开放连接,非常适合长轮询、WebSockets和其他需要与每个用户进行长时间连接的应用程序。
- 特点:非阻塞式,适合高并发场景。
- 适用场景:实时通信应用,如 WebSocket。
- 官网:https://www.tornadoweb.org/en/stable/
3 异步框架(Asynchronous Frameworks)
这些框架专注于异步编程,适合需要高并发和实时交互的应用。
3.1 Aiohttp
aiohttp 是一个异步框架,支持 HTTP 客户端、HTTP 服务端,能够快速实现异步爬虫。
- 特点:支持异步 HTTP 客户端和服务端。
- 适用场景:高并发、异步 Web 应用。
- 官网:https://docs.aiohttp.org/en/stable/
3.2 Quart
Quart 是一个 Python 网络微框架。使用 Quart,您可以呈现和提供 HTML 模板,编写(RESTful)JSON API,服务 WebSockets,流请求和响应数据,几乎可以通过 HTTP 或 WebSocket 协议做任何事情。
- 特点:类似 Flask,但支持异步操作。
- 适用场景:需要从 Flask 无缝迁移的异步应用。
- 官网:https://pgjones.gitlab.io/quart/
3.3 Starlette
Starlette 是一个轻量级的 ASGI 框架 / 工具包,具有包括 WebSocket 和 GraphQL 支持,进程内后台任务和真正的高性能等一系列特性。除此之外,还有 100% 类型注解的代码库和无依赖。可以把它看作是一版非常轻量的、现代的和异步的 Flask 。
- 特点:基于 ASGI,支持 WebSocket 和 GraphQL。
- 适用场景:高性能异步 API 和实时 Web 应用。
- 官网:https://pypi.org/project/starlette/
4 API 优先框架(API-First Frameworks)
这些框架设计专注于构建和管理 API。
4.1 Connexion
- 特点:支持 OpenAPI 规范和 Swagger 文档。
- 适用场景:设计和管理 API。
4.2 Eve
- 特点:内置支持 RESTful 数据 API。
- 适用场景:构建数据驱动型的 Web 应用。
4.3 Molten
molten 是一个用Python构建HTTP API的迷你,可扩展,快速且高效的框架。
- 特点:轻量、高效,支持类型注解。
- 适用场景:简单的 API 构建。
- 官网:https://moltenframework.com/
4.4 Flask-RESTful
- 特点:Flask 的扩展,用于构建 REST API。
- 适用场景:API 优先开发。
4.5 Restless
- 特点:用于快速构建 REST API。
- 适用场景:轻量级 API 服务。
5 内容管理系统框架(CMS Frameworks)
适用于内容驱动网站的开发,比如博客、新闻站点等。
5.1 Wagtail
- 特点:基于 Django,提供友好的内容管理界面。
- 适用场景:定制化需求强的 CMS。
5.2 Mezzanine
- 特点:集成的博客和内容管理功能,适合中型网站。
- 适用场景:博客、电子商务。
5.3 Plone
- 特点:功能丰富,适合大规模内容管理。
- 适用场景:企业级 CMS。
6 测试框架(Testing Frameworks)
Web 应用的质量保证需要良好的测试框架。
6.1 Locust
- 特点:分布式负载测试,适用于高并发场景。
- 适用场景:性能测试、压力测试。
6.2 Pytest-Django
- 特点:为 Django 提供测试支持。
- 适用场景:Django 项目的单元测试。
7 特定领域框架(Domain-Specific Frameworks)
这些框架为特定应用场景设计,如实时通信、数据可视化等。
7.1 Flask-SocketIO
- 特点:Flask 扩展,支持 WebSocket 通信。
- 适用场景:实时聊天应用、通知系统。
7.2 Channels
- 特点:为 Django 添加支持异步任务的功能。
- 适用场景:WebSocket、后台任务。
7.3 Bokeh
- 特点:专注于数据可视化,支持动态和交互式图表。
- 适用场景:数据仪表盘、实时数据可视化。
7.4 Pyramid
Pyramind是一个扩展性很强且灵活的 Python Web 开发框架。上手十分容易,比较适合中等规模且边开发边设计的场景。Pyramid 不提供绝对严格的框架定义,根据需求可以扩展开发,对高阶程序员十分友好。
- 特点:灵活且模块化,适用于从小型到复杂应用。
- 适用场景:中大型 Web 应用。
- 官网:https://trypyramid.com/
7.5 Dash
- 特点:构建分析型应用,专注于数据可视化。
- 适用场景:数据分析和科学计算应用。
7.6 Zappa
- 特点:快速将 Python 应用部署到 AWS Lambda。
- 适用场景:无服务器架构部署。
8 静态网站生成器(Static Site Generators)
适合快速生成静态网站,用于博客、文档类项目等。
8.1 Pelican
- 特点:支持 Markdown 和 reStructuredText,易于使用。
- 适用场景:博客和文档网站。
8.2 MkDocs
- 特点:专为构建文档而设计。
- 适用场景:技术文档、说明书。
8.3 Hyde
- 特点:灵活,支持多种模板引擎。
- 适用场景:博客、技术文档网站。
8.4 Lektor
- 特点:灵活且高度可定制,支持多种模板引擎。
- 适用场景:博客、新闻类网站。
9 网络爬虫框架(Web Scraping Frameworks)
这些框架专注于数据抓取,适合快速构建爬虫服务。
9.1 Scrapy
- 特点:强大的网络爬虫框架,支持多线程抓取。
- 适用场景:大规模数据抓取、网站抓取。
10 总结
Python 提供了丰富的 Web 开发框架,可以满足从小型 API 开发到复杂企业级系统的各种需求。根据项目的复杂度、性能需求和开发人员的经验,选择合适的框架可以帮助提高开发效率并确保项目成功。🎉
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