常见python框架介绍

2023-12-18 06:10:52

Python 拥有许多强大的框架,这些框架大大简化了开发过程,并使得 Python 能够应用于多种不同的领域。以下是一些常见的 Python 框架:

Web 开发框架

  1. Django

    • Django 是一个高级的 Python Web 框架,它鼓励快速开发和干净、实用的设计。它遵循 "不要重复自己" (DRY) 的原则,并且是一个 "全包" 框架,这意味着它提供了构建 Web 应用所需的几乎所有东西,包括一个 ORM (对象关系映射器)、中间件支持、模板引擎、表单处理、用户认证等。
  2. Flask

    • Flask 是一个微框架,它简单易用,但同时也是功能强大的。与 Django 不同,Flask 提供了更多的灵活性,它没有默认使用 ORM 或者任何数据库抽象层,也没有提供表单验证工具。这意味着 Flask 可以更加自由地选择组件,但同时也意味着需要手动处理更多的配置和集成。
  3. FastAPI

    • FastAPI 是一个现代、快速(高性能)的 Web 框架,用于构建 API。它基于标准的 Python 类型提示,这样不仅可以提供类型检查,还可以自动生成文档(使用 Swagger)和数据验证。

数据科学和机器学习框架

  1. Pandas

    • Pandas 是一个数据分析和处理的库,它提供了数据结构和操作工具,用于进行快速、简单的数据分析。Pandas 的核心是 DataFrame 对象,这是一个强大的二维标签数据结构。
  2. NumPy

    • NumPy 是一个用于科学计算的基础库。它提供了一个高性能的多维数组对象和用于操作这些数组的工具。
  3. SciPy

    • SciPy 是基于 NumPy 的另一个库,它用于更高级的科学计算。它包括模块用于优化、线性代数、积分等。
  4. Scikit-learn

    • Scikit-learn 是一个用于机器学习的库。它建立在 NumPy、SciPy 和 matplotlib 上,提供了简单和高效的工具,用于数据挖掘和数据分析。
  5. TensorFlow

    • TensorFlow 是一个开源的机器学习库,由 Google 的研究和工程团队开发。它用于数值计算,并且特别适合大规模的机器学习任务。
  6. PyTorch

    • PyTorch 是一个由 Facebook 的 AI 研究团队开发的机器学习库。它广泛用于计算机视觉和自然语言处理等领域,并且是一个流行的深度学习研究平台。

异步框架

  1. Tornado

    • Tornado 是一个 Python 异步网络库,可以处理成千上万的连接,非常适合 WebSockets 和长轮询等长连接场景。
  2. Twisted

    • Twisted 是一个事件驱动的网络引擎,用于构建异步应用。
  3. asyncio

    • asyncio 是 Python 用于编写并发代码的库,使用 async/await 语法。它是 Python 标准库的一部分。

应用程序和数据处理框架

  1. Celery

    • Celery 是一个异步任务队列/作业队列,基于分布式消息传递。它用于处理实时数据处理以及执行后台任务。
  2. Apache Airflow

    • Apache Airflow 是由 Airbnb 开发的一个开源工作流管理平台,用于编排复杂的数据处理流程。
  3. Luigi

    • Luigi 是 Spotify 开发的一个 Python 模块,用于构建复杂的批处理任务管道。

每个框架都有其特定的用例和优势。选择哪个框架通常取决于项目的需求、开发团队的熟悉度、社区支持的强度以及框架的性能和灵活性。

文章来源:https://blog.csdn.net/m0_37609579/article/details/135048794
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