2021年你应该尝试的10大Python框架

Python已成为当今最流行的编程语言之一，同时也有很多高效且易于使用的框架可供使用。这篇文章将介绍2021年你应该尝试的十大Python框架，这些框架各有其独特的功能和用途。

1. Flask

Flask是一个轻量级的Web框架，它可配合其他Python库来快速开发Web应用。Flask易于学习、易于使用，同时也是一种高度可定制的框架，可以满足各种需求。

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello_world():
    return 'Hello world!'

if __name__ == '__main__':
    app.run()

2. Django

Django是一个全功能的Web框架，它提供了从URL路由到模板引擎的完整堆栈，可以让你更快地开发Web应用。Django还拥有强大的ORM，可以简化数据存储和读取。

from django.http import HttpResponse

def hello(request):
    return HttpResponse("Hello world!")

3. Pyramid

Pyramid是一个轻量级的Web框架，它提供了与Django和Flask相似的功能，包括路由、视图、表单验证等，但使其特别的是其允许开发者自定义框架的一些核心部分。

from pyramid.config import Configurator
from pyramid.response import Response

def hello(request):
    return Response('Hello world!')

config = Configurator()
config.add_route('hello', '/')
config.add_view(hello, route_name='hello')

app = config.make_wsgi_app()

4. FastAPI

FastAPI是一个新兴的Web框架，它针对性能进行了优化，并使用了Pydantic库来简化数据验证和文档构建。此外，FastAPI还默认提供了异步支持。

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def root():
    return {"message": "Hello World"}

5. Sanic

Sanic是尤其针对异步请求而开发的Web框架，它可以在Web服务器中使用高效性能的Python协程。Sanic在很多方面类似于Flask，但其异步支持使其在处理大量请求时具有更高的并发性能。

from sanic import Sanic
from sanic.response import text

app = Sanic()

@app.route("/")
async def test(request):
    return text("Hello world!")

if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=8000)

6. Tornado

Tornado是另一款可用于构建高性能Web服务器的异步Web框架，通常用于处理实时请求。Tornado还可以在事件循环、网络库和HTTP服务器之间分离任务。它可以在HTTP和WebSocket应用程序中发挥作用。

import tornado.ioloop
import tornado.web

class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
    def get(self):
        self.write("Hello, world")

def make_app():
    return tornado.web.Application([
        (r"/", MainHandler),
    ])

if __name__ == "__main__":
    app = make_app()
    app.listen(8888)
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

7. Dash

Dash是一个用于构建可交互式Web应用的Python框架。Dash可以与Plotly组件结合使用，提供高质量的图形和数据可视化功能。Dash基于React和Flask构建。

import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html

app = dash.Dash(__name__)

app.layout = html.Div(children=[
    html.H1(children='Hello World'),
    dcc.Graph(
        id='example-graph',
        figure={
            'data': [
                {'x': [1, 2, 3], 'y': [4, 1, 2], 'type': 'bar', 'name': 'SF'},
                {'x': [1, 2, 3], 'y': [2, 4, 5], 'type': 'bar', 'name': u'Montréal'},
            ],
            'layout': {
                'title': 'Dash Data Visualization'
            }
        }
    )
])

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

8. Pygame

Pygame是一个专门用于编写游戏的Python框架。它提供了对各种输入设备、声音和图形的底层控制，并可方便地使用，一些类似于Surface的2D图形工具包。

import pygame
pygame.init()

pygame.display.set_mode((800, 600))

while True:
    for event in pygame.event.get():
        if event.type == pygame.QUIT:
            pygame.quit()
            sys.exit()

    pygame.display.update()

9. Scikit-learn

Scikit-learn是一个基于NumPy和SciPy的机器学习库。它提供了许多流行的算法和数据预处理技术，可用于各种领域，例如文本分类、图像识别和回归分析。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

X, y = load_iris(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42)

clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
clf.fit(X_train, y_train)

print(clf.predict(X_test))

10. TensorFlow

TensorFlow是一个开源机器学习框架，由Google Brain团队开发。它可用于各种人工智能任务，例如视觉和语音识别、语音合成、自然语言处理以及强化学习。

import tensorflow as tf

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)

model.compile(optimizer='adam', loss=loss_fn, metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)

以上是2021年你应该尝试的十大Python框架，你可以根据自己的需求和兴趣来选择其中的一到多个进行学习和使用。