Pengenalan

Bayangkan anda sedang membina pencakar langit baru. Anda tidak akan bermula tanpa pelan tindakan, bukan? Begitu juga, apabila membangunkan perisian, mempunyai rangka kerja yang betul adalah penting. Di dunia Python yang luas, kerangka berfungsi sebagai pelan tindakan, membimbing pemaju melalui proses pembinaan. Mereka menyediakan asas berstruktur, jadi anda boleh memberi tumpuan kepada mewujudkan aplikasi yang mengagumkan dan berfungsi. Dalam artikel ini, kami akan meneroka apa kerangka Python, mengapa mereka penting, dan menyelam ke 5 teratas yang dapat meningkatkan projek pengekodan anda dari yang baik ke yang hebat.

Gambaran Keseluruhan

• Memahami konsep kerangka dan peranan mereka dalam pembangunan python.
• Kenal pasti lima kerangka Python teratas dan kes penggunaan utama mereka.
• Bandingkan dan membezakan ciri -ciri rangka kerja ini.
• Ketahui tentang kekuatan dan kelemahan setiap kerangka.
• Dapatkan pandangan tentang cara memilih rangka kerja yang tepat untuk projek yang berbeza.

Jadual Kandungan

• Pengenalan
• Apa itu kerangka?
• Ciri -ciri utama kerangka python
• Jenis Rangka Kerja Python
• Faedah menggunakan rangka kerja
• Rangka Kerja Python 5 Teratas
• Memilih kerangka yang betul
• Kesimpulan
• Soalan yang sering ditanya

Apa itu kerangka?

Rangka kerja adalah set perpustakaan atau modul yang boleh digunakan semula yang membentuk struktur yang mana jenis perisian tertentu dapat dibangunkan. Mereka mengurangkan jumlah kerja pengaturcara, kerana terdapat banyak blok pra-dibina dan kerangka kerja linear menyediakan pengaturcara dengan kesukaran yang lebih sedikit untuk mengatasi dan banyak tugas yang dapat diselesaikan dengan cara yang sama dapat ditangani dengan cara yang sama.

Di Python, kerangka boleh dikategorikan berdasarkan tujuan utama mereka:

• Pembangunan Web : Rangka kerja yang membantu membina aplikasi web.
• Analisis Data : Rangka kerja yang disesuaikan untuk manipulasi dan analisis data.
• Pembelajaran Mesin : Rangka kerja yang direka untuk menyelaraskan tugas pembelajaran mesin.

Ciri -ciri utama kerangka python

Memahami ciri -ciri rangka kerja Python dapat membantu anda membuat keputusan yang tepat tentang mana yang hendak digunakan. Ciri -ciri utama termasuk:

• Modularity: Aplikasi biasanya dibahagikan kepada modul berdasarkan seni bina yang menghasilkan pengurusan dan penyelenggaraan yang mudah.
• Skalabiliti: Mereka menawarkan penyelesaian untuk skala aplikasi; Berurusan dengan beban kerja kecil ke aplikasi perusahaan berskala besar.
• Keselamatan: Beberapa rangka pelaksanaan yang tersedia mempunyai penyelesaian keselamatan yang melekat yang menjaga aplikasi terhadap ancaman yang diketahui.
• Sokongan Komuniti: Komuniti yang kuat dapat menyediakan dokumentasi, garis panduan, dan plugin pihak ketiga untuk perisian tersebut.

Jenis Rangka Kerja Python

Rangka kerja Python datang dalam pelbagai jenis, masing -masing direka untuk menangani keperluan pembangunan tertentu. Memahami jenis ini dapat membantu anda memilih rangka kerja terbaik untuk keperluan projek anda.

Rangka kerja penuh

Rangka kerja penuh boleh digambarkan sebagai rangka kerja aplikasi yang terdiri daripada banyak alat dan perpustakaan untuk menyokong bahagian depan serta pembangunan laman web. Rangka kerja ini dilengkapi dengan set elemen yang menyediakan hampir semua keperluan pengurusan pangkalan data kepada pengurusan pengesahan, yang menjadikan rangka kerja ini sebagai penyelesaian pakej untuk pembangunan aplikasi yang kompleks dan canggih. Mereka biasanya datang dengan setiap alat yang anda boleh bayangkan untuk membangunkan keseluruhan aplikasi web seperti enjin templat, sistem pemetaan relasi objek, dan pengurusan pengguna dan alat penghalaan antara lain.

Gunakan kes

Rangka kerja penuh adalah paling sesuai untuk digunakan oleh pemaju yang ingin membina aplikasi web peringkat perusahaan dengan cepat. Mereka paling sesuai untuk projek -projek di mana sejumlah besar fungsi dijangka, di mana kelajuan pembangunan dan jumlah dan fleksibiliti ciri adalah yang paling utama. Beberapa contoh aplikasi adalah sistem pengurusan kandungan, penyelesaian e-dagang dan aplikasi web korporat.

Rangka Kerja Mikro

Microframeworks adalah kecil dan terdiri daripada komponen berasingan yang mungkin untuk menampung hanya ciri -ciri penting untuk membuat aplikasi web. Mereka tidak mempunyai banyak fungsi sebagai kerangka kerja penuh, tetapi mereka membenarkan penggunaan beberapa sambungan dan perpustakaan berdasarkan projek. Microframeworks meninggalkan banyak ruang untuk tafsiran, untuk membolehkan pemaju melaksanakan hanya keperluan penting dalam seni bina.

Gunakan kes

MicrofRameworks sangat sesuai untuk projek atau aplikasi yang lebih kecil di mana kesederhanaan dan fleksibiliti dikehendaki. Mereka juga sesuai untuk pemaju yang lebih suka membina komponen aplikasi mereka dari awal atau memerlukan rangka kerja ringan untuk prototaip cepat. Kes penggunaan biasa termasuk aplikasi web mudah, API, dan projek di mana pemaju mahukan lebih banyak kawalan ke atas komponen yang mereka gunakan.

Rangka kerja asynchronous

Rangka kerja asynchronous direka untuk mengendalikan operasi serentak dengan cekap, menjadikannya sesuai untuk aplikasi yang memerlukan pemprosesan masa nyata dan prestasi tinggi. Rangka kerja ini menggunakan teknik pengaturcaraan tak segerak untuk menguruskan pelbagai tugas secara serentak tanpa menyekat pelaksanaan tugas lain. Keupayaan ini adalah penting untuk aplikasi yang melibatkan data masa nyata, seperti aplikasi sembang, kemas kini langsung, dan perkhidmatan streaming.

Gunakan kes

Rangka kerja asynchronous adalah yang terbaik untuk projek -projek yang perlu mengendalikan sejumlah besar sambungan atau tugas serentak. Mereka amat berguna dalam senario yang memerlukan komunikasi masa nyata, seperti pelayan sembang, aplikasi permainan, atau sebarang aplikasi dengan keperluan konkurensi yang tinggi. Keupayaan mereka untuk menguruskan banyak sambungan dengan cekap menjadikan mereka alat yang berkuasa untuk senario beban tinggi tertentu.

Rangka kerja khusus

Rangka kerja khusus memberi tumpuan kepada bidang pembangunan tertentu, menawarkan alat dan ciri yang disesuaikan dengan tugas atau domain tertentu. Rangka kerja ini dibina untuk menangani keperluan khusus atau meningkatkan fungsi khusus, seperti analisis data, pembelajaran mesin, atau pembangunan API. Dengan menumpukan pada aspek pembangunan tertentu, rangka kerja khusus menyediakan penyelesaian yang disasarkan yang dapat memudahkan tugas -tugas yang kompleks.

Gunakan kes

Rangka kerja khusus adalah sesuai untuk projek -projek dengan keperluan khusus yang sejajar dengan fokus rangka kerja. Sebagai contoh, kerangka yang direka untuk pembelajaran mesin atau analisis data menyediakan alat khusus untuk mengendalikan dataset yang besar dan melakukan perhitungan kompleks. Mereka berharga dalam bidang di mana fungsi khusus domain adalah penting, seperti pengkomputeran saintifik, sains data, atau kecerdasan buatan.

Faedah menggunakan rangka kerja

Menggunakan rangka kerja di Python menawarkan banyak kelebihan, termasuk:

• Peningkatan Produktiviti: Perpustakaan adalah struktur kod yang sedia ada yang membantu meningkatkan kelajuan pembangunan dan mengurangkan masa yang mana seorang pengaturcara menghabiskan pengekodan konvensional.
• Konsistensi: Membangunkan dalam rangka kerja ini juga memastikan bahawa keseluruhan kod yang ditulis adalah dalam penanda aras kerangka ini memastikan bahawa kerja yang dibuat adalah konsisten dan dalam standard yang dijangkakan.
• Keselamatan yang dipertingkatkan: Kebanyakan rangka kerja mempunyai mekanisme keselamatan yang melekat yang mengurangkan pelbagai kelemahan dan ancaman sehingga meningkatkan keselamatan permohonan anda.
• Sokongan Komuniti: Rangka kerja dengan komuniti aktif menawarkan bahan tambahan seperti dokumentasi, tutorial dan plugin pihak ketiga yang membantu menyelesaikan masalah dan pengembangan ciri -ciri yang ditawarkan.
• Skalabiliti: Rangka kerja dibina untuk menampung ini dan tidak akan gagal untuk meningkatkan aplikasi anda apabila pengguna dan beban data meningkat.

Rangka Kerja Python 5 Teratas

Apabila menyelam ke dalam pembangunan python, memilih rangka kerja yang betul boleh membuat semua perbezaan. Berikut adalah kerangka 5 Python teratas yang menonjolkan fleksibiliti dan ciri -ciri mereka yang berkuasa.

Django

Django - adalah rangka kerja web peringkat tinggi yang membolehkan untuk mewujudkan tapak berorientasikan pangkalan data yang agak kompleks dengan sedikit usaha. Ia telah mengintegrasikan Panel Admin, ORM (Pemetaan Objek-Relational), dan ia kapal dengan kebanyakan pemaju alat pembangunan mungkin perlu. Ini menjadikan prototaip cepat dan seni bina praktikal yang cukup elegan. Skalabilitas dan pilihan keselamatan adalah aspek yang menjadikan Django sangat disukai untuk digunakan dalam menggerakkan segala -galanya dari blog mudah ke aplikasi yang kompleks.

Ciri -ciri utama :

• Antara Muka Admin Terbina: Memberi Panel Admin Sedia untuk Menguruskan Keseluruhan Data Permohonan.
• ORM (Pemetaan Objek-Relational): Memudahkan manipulasi data dengan menyediakan pemaju dengan cara mengakses pangkalan data dengan manipulasi langsung objek Python dan bukannya menggunakan penyataan SQL.
• Skalabiliti: Custom dibuat untuk melaksanakan dengan baik dalam mengendalikan jumlah lalu lintas yang besar.

Kekuatan :

• Dokumentasi komprehensif dan komuniti yang besar.
• Ciri-ciri keselamatan terbina dalam untuk melindungi daripada kelemahan web yang biasa.

Kelemahan :

• Boleh menjadi berat dan kompleks untuk aplikasi mudah.
• Lengkung pembelajaran yang curam untuk pemula.

Flask

Flask adalah rangka kerja ringan yang memberi tumpuan kepada memberikan persediaan asas untuk aplikasi web untuk bermula dengan keluar dari kotak yang tidak mengenakan atau menetapkan struktur direktori atau kebergantungan pada aplikasi. Reka bentuk asasnya dan hakikat bahawa ia menyokong penggunaan plugin pihak ketiga oleh komponen lain menjadikannya platform pilihan di kalangan pemaju yang suka mengawal siapa yang menyusun komponen mereka. Flask paling sesuai untuk aplikasi kecil dan sederhana dan berskala besar; Terdapat pelbagai plugin dan sambungan pihak ketiga.

Ciri -ciri utama :

• Minimalis : Dilengkapi dengan asas -asas, yang membolehkan pemaju menambah sambungan yang diperlukan.
• Routing : Sistem penghalaan mudah dan intuitif.
• Jinja2 Templating : Enjin templat yang kuat untuk memberikan HTML.

Kekuatan :

• Ringan dan mudah dilanjutkan.
• Lebih banyak kawalan ke atas komponen dan perpustakaan.

Kelemahan :

• Memerlukan lebih banyak konfigurasi dan persediaan berbanding Django.
• Ciri-ciri terbina dalam yang lebih sedikit, yang mungkin memerlukan kerja pembangunan tambahan.

Piramid

Piramid adalah rangka kerja yang fleksibel dan modular yang membolehkan pemaju memulakan kecil dengan aplikasi mudah dan skala sehingga sistem yang lebih kompleks. Ia menyokong kedua -dua projek kecil dan besar, menawarkan tahap konfigurasi yang tinggi. Reka bentuk Pyramid menggalakkan pemaju untuk memilih komponen yang mereka perlukan, sama ada mereka lebih suka menggunakan SQLalChemy untuk interaksi pangkalan data atau CMS Kotti terbina dalam. Ia dipuji kerana fleksibiliti dan kawalan halus ke atas struktur aplikasi.

Ciri -ciri utama :

• Fleksibel : Menyokong kedua -dua aplikasi kecil dan besar dengan kod boilerplate yang minimum.
• Keselamatan : Termasuk ciri keselamatan yang mantap untuk melindungi aplikasi.
• Penyesuaian : Sangat disesuaikan dengan sokongan untuk pelbagai backends pangkalan data dan sistem pengesahan.

Kekuatan :

• Fleksibiliti dalam reka bentuk dan konfigurasi.
• Sokongan yang kuat untuk kedua-dua aplikasi peringkat kecil dan perusahaan.

Kelemahan :

• Komuniti yang lebih kecil berbanding Django dan Flask.
• Lebih banyak konfigurasi yang diperlukan untuk persediaan awal.

Fastapi

FastAPI direka untuk membina API moden dan berprestasi tinggi dengan Python 3.6 berdasarkan petunjuk jenis python standard. Ia terkenal dengan kelajuan dan kecekapannya, membanggakan penanda aras prestasi yang mengagumkan. FastAPI menyokong pengaturcaraan tak segerak dan dibina di atas Starlette untuk bahagian web dan Pydantic untuk pengesahan data. Generasi automatik dokumentasi API interaktif dan sokongan untuk pemeriksaan jenis menjadikannya pilihan yang baik untuk membangunkan API dengan boilerplate minimum.

Ciri -ciri utama :

• Prestasi : Dibina di atas Starlette dan Pydantic, menawarkan prestasi tinggi untuk pembangunan API.
• Jenis Petunjuk : Menggunakan petunjuk jenis python untuk menyediakan dokumentasi dan pengesahan automatik.
• Sokongan Asynchronous : Mengendalikan permintaan tak segerak dengan cekap.

Kekuatan :

• Prestasi yang sangat baik dan dokumentasi API automatik.
• Mudah digunakan dengan ciri Python moden.

Kelemahan :

• Agak baru, jadi komuniti dan ekosistem masih berkembang.
• Ciri-ciri terbina dalam terhad berbanding dengan rangka kerja yang lebih matang.

Tensorflow

Walaupun Tensorflow dilihat sebagai perpustakaan pembelajaran mendalam, pada masa yang sama dianggap sebagai rangka kerja pembelajaran mesin. TensorFlow adalah platform pembelajaran mesin Google yang mengandungi pelbagai alat, perpustakaan dan sumber lain yang membantu dalam penciptaan dan pengurusan model pembelajaran mesin baru. Ia terdiri daripada mewujudkan rangkaian saraf yang paling asas untuk melatih model yang luas dan menjalankannya dalam pengeluaran. Tensorflow mempunyai memanfaatkan kedua-dua API peringkat pertama untuk penciptaan model peringkat tinggi dan API peringkat kedua untuk kawalan model di peringkat yang lebih rendah.

Ciri -ciri utama :

• Serba boleh : Menyokong pelbagai tugas pembelajaran mesin dari rangkaian saraf ke algoritma kompleks.
• Ekosistem : Termasuk alat seperti Tensorboard untuk visualisasi dan lite tensorflow untuk aplikasi mudah alih.
• Skalabiliti : Direka untuk skala di seluruh platform dan peranti yang berbeza.

Kekuatan :

• Kuat dan fleksibel untuk tugas pembelajaran mesin.
• Sokongan kuat dari Google dan komuniti yang besar.

Kelemahan :

• Boleh menjadi kompleks dan mempunyai lengkung pembelajaran yang curam.
• Prestasi mungkin berbeza -beza bergantung kepada tugas dan pelaksanaan.

Memilih kerangka yang betul

Memilih rangka kerja yang betul bergantung kepada keperluan projek anda, kepakaran pasukan, dan pertimbangan penyelenggaraan jangka panjang. Faktor yang perlu dipertimbangkan termasuk:

• Saiz dan Skop Projek: Projek yang lebih besar mungkin mendapat manfaat daripada kerangka kerja penuh, sementara projek yang lebih kecil mungkin mendapati microframeworks lebih sesuai.
• Keperluan Prestasi: Untuk keperluan berprestasi tinggi, pertimbangkan rangka kerja seperti FastAPI.
• Komuniti dan Sokongan: Memilih rangka kerja dengan komuniti aktif dan sumber yang mencukupi.

Kesimpulan

Rangka kerja sangat penting dalam pembangunan python kerana mereka bertindak sebagai struktur untuk aplikasi yang sedang dibangunkan. Bermula dengan set ciri -ciri yang kaya yang diliputi Django, kepada prestasi FastAPI yang tiada tandingannya, setiap rangka kerja membentangkan kelebihannya dan di mana ia harus digunakan. Pengetahuan tentang rangka kerja ini membolehkan pemaju memilih alat yang paling sesuai yang harus digunakan dalam projek mereka; dengan itu meningkatkan produktiviti pada projek masing -masing.

Semua dalam semua, tidak kira aplikasi web, API, atau perjalanan ke dalam pembelajaran mesin, rangka kerja untuk Python membantu dan berkesan untuk menguatkan proses pembangunan. Apabila anda menggunakan rangka kerja yang betul, anda tahu bahawa anda sedang membina aplikasi yang sesuai dengan standard kebolehpercayaan dan kecekapan moden.

Semak kursus Python yang komprehensif kami yang merangkumi segala -galanya dari asas -asas ke topik lanjutan. Ini cara yang baik untuk menguatkan pemahaman anda tentang Python dan mendapatkan pengalaman tangan.

Soalan yang sering ditanya

A. Rangka Kerja Python adalah set perpustakaan dan alat yang telah dibina sebelum ini yang menyediakan struktur untuk membangunkan aplikasi, memudahkan tugas, dan mempercepatkan pembangunan.

A. Django dan Flask adalah pilihan popular untuk pembangunan web, dengan Django menawarkan set ciri komprehensif dan Flask yang memberikan fleksibiliti dan kesederhanaan.

A. Django adalah rangka kerja penuh dengan banyak komponen terbina dalam, sementara Flask adalah kerangka mikro yang menawarkan lebih banyak fleksibiliti dan memerlukan konfigurasi tambahan untuk ciri-ciri canggih.

A. Fastapi direka untuk memudahkan penggunaan dan ciri -ciri python moden tetapi mungkin lebih kompleks untuk pemula berbanding dengan kerangka yang lebih mudah seperti Flask.

A. Tensorflow memberi tumpuan kepada pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, menawarkan alat dan perpustakaan untuk membangun dan menggunakan model pembelajaran mesin, tidak seperti kerangka pembangunan web tujuan umum.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah rangka kerja di Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!