Meilleurs frameworks Python pour 4
Python est l'un des langages de programmation les plus polyvalents disponibles aujourd'hui. Que vous créiez des applications Web, des API ou des modèles d'apprentissage automatique, Python dispose d'un cadre pour simplifier le processus. Vous trouverez ci-dessous les 10 meilleurs frameworks Python à apprendre, ainsi qu'une brève description, un exemple de code et un lien vers leur documentation officielle ou leur site Web.
1. Django
Catégorie : Développement Web
Description : Django est un framework Web Python de haut niveau qui favorise un développement rapide et une conception propre et pragmatique. Il est complet et est livré avec un panneau d'administration intégré, un ORM et de nombreux autres outils pour créer des applications Web évolutives.
Pourquoi l'utiliser : développement rapide, fonctionnalités de sécurité, évolutivité.
Cas d'utilisation : systèmes de gestion de contenu, e-commerce, réseaux sociaux.
Exemple de code :
# Install Django pip install django # Create a new Django project django-admin startproject mysite # Create a new app cd mysite python manage.py startapp myapp # Example view (in myapp/views.py) from django.http import HttpResponse def hello_world(request): return HttpResponse("Hello, Django!")
lien :Documentation Django
2. Flacon
Catégorie : Développement Web
Description : Flask est un framework Web léger et facile à utiliser. On l'appelle souvent un « micro-framework » car il conserve un noyau simple mais vous permet d'ajouter des plugins et des extensions à mesure que votre projet se développe.
Pourquoi l'utiliser : simple, hautement personnalisable, léger.
Cas d'utilisation : API, applications Web, microservices.
Exemple de code :
# Install Flask pip install flask # Simple Flask app from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): return 'Hello, World!' if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)
lien :Documentation du flacon
3. API rapide
Catégorie : Développement Web / API
Description : FastAPI est l'un des frameworks les plus rapides pour créer des API avec Python, en utilisant la programmation asynchrone. Il comprend également la validation automatique des données et la génération de documentation.
Pourquoi l'utiliser : hautes performances, validation automatique, programmation asynchrone.
Cas d'utilisation : API, microservices, applications Web.
Exemple de code :
# Install FastAPI and Uvicorn pip install fastapi uvicorn # Simple FastAPI app from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") def read_root(): return {"Hello": "World"} # Run the server: uvicorn main:app --reload
lien : Documentation FastAPI
4. Pyramide
Catégorie : Développement Web
Description : Pyramid est un framework Web très flexible qui permet aux développeurs de créer des applications Web du plus simple au plus complexe. Il convient aussi bien aux grands qu'aux petits projets.
Pourquoi l'utiliser : configuration flexible, évolutive et minimale.
Cas d'utilisation : applications à grande échelle, API, systèmes personnalisables.
Exemple de code :
# Install Pyramid pip install "pyramid==2.0" # Create a Pyramid project cookiecutter gh:Pylons/pyramid-cookiecutter-starter # Example view (in views.py) from pyramid.view import view_config @view_config(route_name='home', renderer='templates/mytemplate.jinja2') def my_view(request): return {'project': 'Pyramid'}
lien :Documentation de la Pyramide
5. Tornade
Catégorie : Développement Web / Réseautage
Description : Tornado est un framework Web et une bibliothèque de réseau asynchrone qui gère les connexions réseau de longue durée. C'est parfait pour créer des applications en temps réel telles que des applications de chat.
Pourquoi l'utiliser : programmation asynchrone, assistance en temps réel.
Cas d'utilisation : applications en temps réel, applications de chat, streaming.
Exemple de code :
# Install Django pip install django # Create a new Django project django-admin startproject mysite # Create a new app cd mysite python manage.py startapp myapp # Example view (in myapp/views.py) from django.http import HttpResponse def hello_world(request): return HttpResponse("Hello, Django!")
lien :Documentation Tornado
6. Bouteille
Catégorie : Développement Web
Description : Bottle est un framework Web simple et léger permettant de créer de petites applications Web. C’est parfait pour les petits projets ou pour un prototypage rapide.
Pourquoi l'utiliser : simple, léger, rapide à prototyper.
Cas d'utilisation : Prototypes, petites applications Web.
Exemple de code :
# Install Flask pip install flask # Simple Flask app from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): return 'Hello, World!' if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)
lien :Documentation des bouteilles
7. CherryPy
Catégorie : Développement Web
Description : CherryPy est un framework Web orienté objet qui permet aux développeurs de créer des applications Web de manière Pythonique. C'est une solution évolutive et flexible.
Pourquoi l'utiliser : orienté objet, évolutif, simple.
Cas d'utilisation : applications Web, serveurs personnalisés.
Exemple de code :
# Install FastAPI and Uvicorn pip install fastapi uvicorn # Simple FastAPI app from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") def read_root(): return {"Hello": "World"} # Run the server: uvicorn main:app --reload
lien :Documentation CherryPy
8. Web2py
Catégorie : Développement Web
Description : Web2py est un framework Web full-stack avec un IDE intégré, un serveur Web et une couche d'abstraction de base de données. C’est idéal pour le développement rapide d’applications.
Pourquoi l'utiliser : solution tout-en-un, déploiement facile, IDE intégré.
Cas d'utilisation : applications full-stack, prototypage rapide.
Exemple de code :
# Install Pyramid pip install "pyramid==2.0" # Create a Pyramid project cookiecutter gh:Pylons/pyramid-cookiecutter-starter # Example view (in views.py) from pyramid.view import view_config @view_config(route_name='home', renderer='templates/mytemplate.jinja2') def my_view(request): return {'project': 'Pyramid'}
lien :Documentation Web2py
9. Tiret
Catégorie : Visualisation des données
Description : Dash est un framework Python permettant de créer des visualisations de données basées sur le Web. Il s'intègre à Plotly pour créer des graphiques et des tableaux de bord interactifs.
Pourquoi l'utiliser : idéal pour la visualisation de données, facile à utiliser, s'intègre à Plotly.
Cas d'utilisation : tableaux de bord de données, visualisations, analyses.
Exemple de code :
# Install Tornado pip install tornado # Simple Tornado app import tornado.ioloop import tornado.web class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): self.write("Hello, Tornado!") def make_app(): return tornado.web.Application([ (r"/", MainHandler), ]) if __name__ == "__main__": app = make_app() app.listen(8888) tornado.ioloop.IOLoop.current().start()
lien :Documentation Dash
10. PyTorch
Catégorie : Apprentissage automatique
Description : PyTorch est un framework d'apprentissage profond connu pour sa flexibilité et sa facilité d'utilisation. Il est largement utilisé pour développer des réseaux de neurones et travailler avec des données complexes.
Pourquoi l'utiliser : calcul dynamique, flexible, idéal pour l'apprentissage en profondeur.
Cas d'utilisation : apprentissage profond, réseaux de neurones, vision par ordinateur.
Exemple de code :
# Install Bottle pip install bottle # Simple Bottle app from bottle import route, run @route('/hello') def hello(): return "Hello, Bottle!" run(host='localhost', port=8080)
lien : Documentation PyTorch
Conclusion
Ces 10 frameworks Python constituent un excellent point de départ pour créer des applications Web, des API, des visualisations de données et des modèles d'apprentissage automatique. Que vous soyez débutant ou développeur expérimenté, ces frameworks offrent une gamme d'outils pour accélérer vos projets. Bon codage !
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.
