4 向けのトップ Python フレームワーク

Python は、現在利用できる最も汎用性の高いプログラミング言語の 1 つです。 Web アプリケーション、API、機械学習モデルのいずれを構築する場合でも、Python にはプロセスを簡素化するフレームワークが備わっています。以下に、学習すべき Python フレームワークのトップ 10 と、簡単な説明、コード例、公式ドキュメントまたは Web サイトへのリンクを示します。

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1.ジャンゴ

カテゴリ: Web 開発
説明: Django は、迅速な開発とクリーンで実用的な設計を促進する高レベルの Python Web フレームワークです。完全な機能を備えており、管理パネル、ORM、およびスケーラブルな Web アプリケーションを構築するためのその他の多くのツールが組み込まれています。

使用する理由: 迅速な開発、セキュリティ機能、拡張性。
使用例: コンテンツ管理システム、電子商取引、ソーシャル ネットワーク
コード例:

# 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!")

リンク: Django ドキュメント

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2. フラスコ

カテゴリ: Web 開発
説明: Flask は軽量で使いやすい Web フレームワークです。これは、コアをシンプルに保ちながら、プロジェクトの成長に応じてプラグインや拡張機能を追加できるため、「マイクロフレームワーク」とよく呼ばれます。

使用する理由: シンプル、高度にカスタマイズ可能、軽量。
ユースケース: API、Web アプリ、マイクロサービス。
コード例:

# 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)

リンク: Flask ドキュメント

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3. 高速API

カテゴリ: Web 開発 / API
説明: FastAPI は、非同期プログラミングを使用して Python で API を構築するための最速のフレームワークの 1 つです。また、自動データ検証とドキュメント生成も含まれています。

使用する理由: 高性能、自動検証、非同期プログラミング。
ユースケース: API、マイクロサービス、Web アプリ。
コード例:

# 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

リンク: FastAPI ドキュメント

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4. ピラミッド

カテゴリ: Web 開発
説明: Pyramid は、開発者が単純なものから複雑なものまで Web アプリを構築できるようにする非常に柔軟な Web フレームワークです。大規模なプロジェクトにも小規模なプロジェクトにも適しています。

使用する理由: 柔軟でスケーラブルな、最小限のセットアップ。
ユースケース: 大規模なアプリ、API、カスタマイズ可能なシステム。
コード例:

# 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'}

リンク: ピラミッドのドキュメント

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5.トルネード

カテゴリ: Web 開発 / ネットワーキング
説明: Tornado は、長時間存続するネットワーク接続を処理する Web フレームワークおよび非同期ネットワーク ライブラリです。チャット アプリなどのリアルタイム アプリケーションの構築に最適です。

使用する理由: 非同期プログラミング、リアルタイム サポート。
使用例: リアルタイム アプリ、チャット アプリケーション、ストリーミング。
コード例:

# 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!")

リンク: Tornado ドキュメント

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6. ボトル

カテゴリ: Web 開発
説明: Bottle は、小規模な Web アプリを構築するためのシンプルで軽量な Web フレームワークです。小規模なプロジェクトや、プロトタイピングを迅速に作成するのに最適です。

使用する理由: シンプル、軽量、プロトタイプ作成が早い。
使用例: プロトタイプ、小規模な Web アプリケーション。
コード例:

# 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)

リンク: ボトルのドキュメント

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7.チェリーピー

カテゴリ: Web 開発
説明: CherryPy は、開発者が Python の方法で Web アプリケーションを構築できるようにするオブジェクト指向 Web フレームワークです。これはスケーラブルで柔軟なソリューションです。

使用する理由: オブジェクト指向、スケーラブル、シンプル。
使用例: Web アプリケーション、カスタム サーバー。
コード例:

# 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

リンク: CherryPy ドキュメント

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8.Web2py

カテゴリ: Web 開発
説明: Web2py は、統合された IDE、Web サーバー、データベース抽象化レイヤーを備えたフルスタック Web フレームワークです。迅速なアプリケーション開発に最適です。

使用する理由: オールインワン ソリューション、簡単な導入、統合された IDE。
使用例: フルスタック アプリケーション、ラピッド プロトタイピング。
コード例:

# 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'}

リンク: Web2py ドキュメント

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9. ダッシュ

カテゴリ: データ視覚化
説明: Dash は、Web ベースのデータ視覚化を構築するための Python フレームワークです。 Plotly と統合して、インタラクティブなグラフやダッシュボードを作成します。

使用する理由: データの視覚化に最適で、使いやすく、Plotly と統合されます。
使用例: データ ダッシュボード、視覚化、分析。
コード例:

# 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()

リンク: ダッシュ ドキュメント

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10.パイトーチ

カテゴリ: 機械学習
説明: PyTorch は、柔軟性と使いやすさで知られる深層学習フレームワークです。ニューラル ネットワークの開発や複雑なデータの操作に広く使用されています。

使用する理由: 動的計算、柔軟性、深層学習に最適です。
使用例: ディープ ラーニング、ニューラル ネットワーク、コンピューター ビジョン。
コード例:

# 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)

リンク: PyTorch ドキュメント

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結論

これらの 10 の Python フレームワークは、Web アプリケーション、API、データ視覚化、機械学習モデルを構築するための優れた出発点です。初心者でも経験豊富な開発者でも、これらのフレームワークはプロジェクトを加速するためのさまざまなツールを提供します。コーディングを楽しんでください!

以上が4 向けのトップ Python フレームワークの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。