Top Python Frameworks 2023 & 2024

Python Frameworks sind essentiell für effiziente Python-Entwicklungsprojekte. In unserem Leitfaden entdeckst du die Top Python Frameworks für 2023/2024. Wir zeigen dir, wie du mit den richtigen Tools Webanwendungen, Datenanalysen und KI-Systeme optimierst. Finde heraus, welches Framework dein nächstes Projekt voranbringt.

Django vs. Flask: Ein direkter Vergleich

Bei der Entscheidung zwischen Django und Flask für Web-Entwicklungsprojekte steht man oft vor der Frage: Welches Framework passt besser zu meinen Anforderungen? Django, mit seinem “Batterien-inklusive”-Ansatz, bietet eine umfangreiche Sammlung von Features für schnelle Entwicklung und hohe Effizienz bei komplexen datengetriebenen Webseiten. Flask hingegen punktet mit seiner Flexibilität und Einfachheit, die es Entwicklern ermöglicht, ihre Anwendungen nach Belieben zu gestalten und zu erweitern.

Um einen klaren Python Framework Vergleich zu ermöglichen, hier eine Gegenüberstellung der beiden Frameworks in einer Tabelle:

Die Wahl des richtigen Frameworks hängt von den individuellen Anforderungen des Projekts ab. Fazit: Django bietet sich an, wenn eine umfangreiche, “fertige” Lösung bevorzugt wird, während Flask mehr Raum für maßgeschneiderte und flexiblere Ansätze lässt.

Django vs. Pyramid: Ein direkter Vergleich

Die Entscheidung zwischen Django und Pyramid für die Entwicklung von Webanwendungen hängt stark von den spezifischen Anforderungen des Projekts ab. Django, ein “Batterien-inklusive”-Framework, bietet eine Fülle von Funktionen für die schnelle Entwicklung von komplexen, datengetriebenen Webseiten und unterstützt das Model-View-Template (MVT)-Paradigma. Es umfasst ein integriertes Template-System, eine ORM, Sicherheitsfeatures und ein administriertes Panel, was die Entwicklung beschleunigt und von vielen großen Webanwendungen genutzt wird.

Pyramid bietet eine größere Flexibilität durch seine “persistence agnostic”-Einstellung, die es ermöglicht, verschiedene Datenbanken und ORMs zu verwenden, einschließlich SQLAlchemy für SQL-Datenbanken. Es ist für eine klare und definierte MVC-Organisation bekannt und behandelt Projekte als einzelne, umfassende Einheit, was es für eine breite Palette von Projekten, von einfach bis komplex, geeignet macht.

Beide Frameworks haben eine aktive Community und werden von hochkarätigen Websites genutzt, allerdings hat Django aktuell eine größere und aktivere Anhängerschaft und wird kontinuierlich mit neuen Funktionen verbessert.

Hier die detaillierte Vergleichstabelle:

Fazit:

Django bietet einen kompletten Satz an Werkzeugen für eine sofort einsatzbereite Anwendung, während Pyramid Entwicklern die Freiheit gibt, Werkzeuge und Komponenten nach Bedarf zu wählen und zu integrieren. Pyramid ist jedoch deutlich weniger verbreitet und bekannt als Django - das sollte unbedingt beachtet werden!

Die hier vorgestellten asynchronen Frameworks sind darauf ausgerichtet, die Leistung und Effizienz von Anwendungen zu maximieren, indem sie die Möglichkeiten moderner Hardware und asynchroner Programmierung voll ausschöpfen. Die angegebenen GitHub Sterne reflektieren die Beliebtheit und das Vertrauen der Entwicklergemeinschaft in diese Tools.

AIOHTTP: Asynchrone HTTP-Client/Server für asyncio

AIOHTTP ist ein asynchrones Framework, das sowohl einen HTTP-Client als auch einen HTTP-Server bietet. Es basiert auf der asyncio-Bibliothek und bietet eine vollständige Unterstützung für WebSocket und Server-Sent Events. AIOHTTP ist für die Erstellung von asynchronen Web-Services konzipiert und nutzt Python 3.5+ Features wie async und await.

• Offizielle URL: https://aiohttp.readthedocs.io/en/stable/
• GitHub-URL: https://github.com/aio-libs/aiohttp
• GitHub Sterne: Über 12.3k Sterne

Die Frameworks, die wir in diesem Abschnitt vorstellen, sind unverzichtbare Werkzeuge für wissenschaftlichen Berechnungen und Datenanalysen. Sie bieten die notwendigen Funktionen, um komplexe Datenoperationen effizient und effektiv durchzuführen. Die Anzahl der GitHub Sterne zeigt die breite Akzeptanz und das Vertrauen in diese Frameworks innerhalb der wissenschaftlichen und Datenanalyse-Community.

Folgend stellen wir die führenden Pyhton Frameworks für Maschinellen Lernens und Künstliche Intelligenz vor. Die hier vorgestellten Frameworks sind die meist verwendeten Werkzeuge, die Entwickler benutzen, um an der Spitze dieser schnelllebigen und innovativen Felder zu arbeiten. Die Anzahl der GitHub Sterne spiegelt die Popularität und das Vertrauen wider, das die Entwicklergemeinschaft diesen Frameworks entgegenbringt.

In diesem Absatz stellen wir dir eine breite Palette von Python Frameworks für die Entwicklung von Desktop- und Multitouch-Anwendungen vor. Sie reichen von der Erstellung einfacher GUIs bis hin zu anspruchsvollen, interaktiven Anwendungen, die auf verschiedenen Betriebssystemen und Geräten laufen.

Du suchst robuste Python Frameworks, die speziell für die Spielentwicklung und das 3D-Rendering mit Python entwickelt wurden? Die folgenden Frameworks sind sowohl für Hobby-Entwickler als auch für professionelle Spieleentwickler geeignet, die Python als ihre bevorzugte Programmiersprache nutzen möchten.

Panda3D: Leistungsstarke Engine für 3D-Spiele und Rendering

Panda3D ist eine Spiel-Engine und ein Framework für 3D-Rendering und Spielentwicklung, das von Disney und der Carnegie Mellon University entwickelt wurde. Es ist besonders geeignet für die Erstellung von komplexen 3D-Spielen und bietet eine breite Palette an Funktionen, einschließlich Grafik, Audio, Physik und mehr. Panda3D ist in C++ geschrieben und bietet Python-Bindungen, sodass Entwickler die Leistung von C++ mit der Einfachheit von Python kombinieren können.

• Offizielle URL: https://www.panda3d.org/
• GitHub-URL: https://github.com/panda3d/panda3d
• GitHub Sterne: Über 3.1k Sterne

Die hier vorgestellten Python Frameworks Twisted und Socket.IO sind zwei Schlüsselkomponenten in der Netzwerkprogrammierung mit Python. Sie ermöglichen Entwicklern, komplexe Netzwerkanwendungen zu erstellen, die hohe Anforderungen an Leistung und Echtzeitkommunikation stellen.

Twisted: Das ereignisgetriebene Netzwerk-Framework

Twisted ist ein ereignisgetriebenes Netzwerk-Framework, das asynchrone Programmierung unterstützt und eine Vielzahl von Protokollen wie HTTP, SMTP, POP3 und IMAP implementiert. Es eignet sich hervorragend für die Erstellung von robusten und skalierbaren Servern und Clients in Python und ist bekannt für seine leistungsstarke Architektur, die die Entwicklung von Netzwerkanwendungen vereinfacht.

• Offizielle URL: https://twistedmatrix.com/
• GitHub-URL: https://github.com/twisted/twisted
• GitHub Sterne: Über 4.4k Sterne

Socket.IO: Echtzeit-Kommunikation zwischen Clients und Servern

Socket.IO ist eine Bibliothek, die Echtzeit-Kommunikation zwischen Webclients und Servern ermöglicht. Sie ist nicht spezifisch für Python, bietet aber eine Python-Implementierung, die es ermöglicht, Socket.IO-basierte Anwendungen in Python zu entwickeln. Diese Bibliothek ist besonders nützlich für die Erstellung von interaktiven Anwendungen, die eine sofortige Benutzerinteraktion erfordern, wie Online-Spiele und Chat-Systeme.

• Offizielle URL: https://socket.io/
• GitHub-URL (Python-Client): https://github.com/miguelgrinberg/python-socketio
• GitHub Sterne (Python-Client): Über 2.7k Sterne

Die Wahl eines passenden Python Frameworks kann den Unterschied ausmachen, ob dein Projekt floriert oder stagniert. UnserePython Framework Übersicht hat dir hoffentlich einen klaren Überblick über die vielfältigen Optionen gegeben, die sich in ihrer Reife, Community-Unterstützung und Spezialisierung unterscheiden. Die Anzahl der GitHub Sterne ist unserer Erfahrung nach ein guter Indikator für die Beliebtheit und Verlässlichkeit eines Frameworks, aber lass dich nicht allein davon leiten.

Für umfangreiche Webanwendungen ist oft Django das beste Python Framework, dank seiner reichen Standardbibliothek und der starken Community. Wenn du jedoch Wert auf Flexibilität legst, könnte Flask die bessere Wahl sein, solange du bereit bist, zusätzliche Komponenten selbst zu integrieren. Bei asynchronen Anwendungen sind FastAPI und AIOHTTP aufgrund ihrer modernen Architektur und Performance hervorzuheben.

In der Welt der wissenschaftlichen Berechnungen und Datenanalyse sind NumPy und Pandas unverzichtbar. SciPy deckt hierbei eher ein breites Spektrum an komplexen Berechnungen ab. Für maschinelles Lernen und KI sind TensorFlow und PyTorch mit ihren fortschrittlichen Tools und ihrer führenden Rolle in Forschung und Entwicklung nicht zu übertreffen.

Für Desktop-Anwendungen bieten PyQt/PySide und Tkinter robuste Möglichkeiten, und Kivy sticht durch die Unterstützung von Multitouch-Anwendungen hervor. In der Spielentwicklung sind Pygame und Panda3D die bevorzugten Frameworks für Python-Enthusiasten.

In der Netzwerkprogrammierung bietet Twisted eine solide Basis für serverseitige Anwendungen, und Socket.IO erleichtert die Echtzeitkommunikation zwischen Client und Server.

Deine Entscheidung sollte auf die spezifischen Bedürfnisse deines Projekts, die Größe und den Umfang, die vorhandenen Ressourcen und das Fachwissen deines Teams sowie die langfristige Wartbarkeit und Community-Unterstützung abgestimmt sein. Mit unserer Python Framework Übersicht bist du nun bestens ausgerüstet, um eine informierte Entscheidung zu treffen und dein Projekt auf ein solides Fundament zu stellen.