【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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