最全整理！37 个 Python Web 开发框架总结
最全整理！37 个 Python Web 开发框架总结
- 1 全栈框架
- 1.1 Django
- 1.2 Web2py
- 1.3 Pylons Framework
- 1.4 TurboGears
- 1.5 CubicWeb
- 2 微框架（Micro Frameworks）
- 2.1 Flask
- 2.2 Bottle
- 2.3CherryPy
- 2.4 Falcon
- 2.5 Hug
- 2.6 FastAPI
- 2.7 Sanic
- 2.8 Tornado
- 3 异步框架（Asynchronous Frameworks）
- 3.1 Aiohttp
- 3.2 Quart
- 3.3 Starlette
- 4 API 优先框架（API-First Frameworks）
- 4.1 Connexion
- 4.2 Eve
- 4.3 Molten
- 4.4 Flask-RESTful
- 4.5 Restless
- 5 内容管理系统框架（CMS Frameworks）
- 5.1 Wagtail
- 5.2 Mezzanine
- 5.3 Plone
- 6 测试框架（Testing Frameworks）
- 6.1 Locust
- 6.2 Pytest-Django
- 7 特定领域框架（Domain-Specific Frameworks）
- 7.1 Flask-SocketIO
- 7.2 Channels
- 7.3 Bokeh
- 7.4 Pyramid
- 7.5 Dash
- 8 静态网站生成器（Static Site Generators）
- 8.1 Pelican
- 8.2 MkDocs
- 8.3 Hyde
- 8.4Lektor
- 9 网络爬虫框架（Web Scraping Frameworks）
- 9.1 Scrapy
- 10 总结
Python 拥有众多功能强大的 Web 开发框架，适用于各种开发需求。从简单的小型应用到复杂的企业级系统，Python 的 Web 框架能满足不同场景的需求。本篇博客将为你总结 37 个常用的 Python Web 开发框架，帮助你根据项目需求选择最适合的工具。
1 全栈框架
这些框架提供了从数据库、前端到后端的一站式解决方案，适合大型 Web 应用。
1.1 Django
- 特点：内置 ORM、认证系统、管理后台等功能。
- 适用场景：企业级应用、大型项目。
1.2 Web2py
- 特点：集成开发环境，易于使用。
- 适用场景：快速开发和原型设计。
1.3 Pylons Framework
- 特点：高度模块化，支持多种数据库。
- 适用场景：需要灵活扩展的项目。
1.4 TurboGears
- 特点：适合中小型项目和全栈开发，基于 Pylons。
- 适用场景：快速开发、性能要求较高的应用。
1.5 CubicWeb
- 特点：语义建模、支持多用户角色。
- 适用场景：复杂的数据建模应用。
2 微框架（Micro Frameworks）
这些框架轻量、灵活，适合快速开发小型 Web 应用或 API。
2.1 Flask
- 特点：极简主义，易上手，扩展性强。
- 适用场景：小型 Web 应用、API 服务。
2.2 Bottle
- 特点：一个文件即可部署，依赖少。
- 适用场景：快速原型、嵌入式应用。
2.3CherryPy
- 特点：面向对象的 Web 框架，支持多种协议。
- 适用场景：需要高性能和多协议支持的应用。
2.4 Falcon
- 特点：专为构建高性能 REST API 设计。
- 适用场景：高吞吐量的 Web API。
2.5 Hug
- 特点：API优先设计，支持版本控制。
- 适用场景：构建简洁的 API 服务。
2.6 FastAPI
- 特点：基于 Python 类型注解，自动生成 OpenAPI 文档。
- 适用场景：高性能 API 开发，自动化文档生成。
2.7 Sanic
- 特点：支持异步，极高的吞吐量。
- 适用场景：实时 Web 应用、高并发需求。
2.8 Tornado
- 特点：非阻塞式，适合高并发场景。
- 适用场景：实时通信应用，如 WebSocket。
3 异步框架（Asynchronous Frameworks）
这些框架专注于异步编程，适合需要高并发和实时交互的应用。
3.1 Aiohttp
- 特点：支持异步 HTTP 客户端和服务端。
- 适用场景：高并发、异步 Web 应用。
3.2 Quart
- 特点：类似 Flask，但支持异步操作。
- 适用场景：需要从 Flask 无缝迁移的异步应用。
3.3 Starlette
- 特点：基于 ASGI，支持 WebSocket 和 GraphQL。
- 适用场景：高性能异步 API 和实时 Web 应用。
4 API 优先框架（API-First Frameworks）
这些框架设计专注于构建和管理 API。
4.1 Connexion
- 特点：支持 OpenAPI 规范和 Swagger 文档。
- 适用场景：设计和管理 API。
4.2 Eve
- 特点：内置支持 RESTful 数据 API。
- 适用场景：构建数据驱动型的 Web 应用。
4.3 Molten
- 特点：轻量、高效，支持类型注解。
- 适用场景：简单的 API 构建。
4.4 Flask-RESTful
- 特点：Flask 的扩展，用于构建 REST API。
- 适用场景：API 优先开发。
4.5 Restless
- 特点：用于快速构建 REST API。
- 适用场景：轻量级 API 服务。
5 内容管理系统框架（CMS Frameworks）
适用于内容驱动网站的开发，比如博客、新闻站点等。
5.1 Wagtail
- 特点：基于 Django，提供友好的内容管理界面。
- 适用场景：定制化需求强的 CMS。
5.2 Mezzanine
- 特点：集成的博客和内容管理功能，适合中型网站。
- 适用场景：博客、电子商务。
5.3 Plone
- 特点：功能丰富，适合大规模内容管理。
- 适用场景：企业级 CMS。
6 测试框架（Testing Frameworks）
Web 应用的质量保证需要良好的测试框架。
6.1 Locust
- 特点：分布式负载测试，适用于高并发场景。
- 适用场景：性能测试、压力测试。
6.2 Pytest-Django
- 特点：为 Django 提供测试支持。
- 适用场景：Django 项目的单元测试。
7 特定领域框架（Domain-Specific Frameworks）
这些框架为特定应用场景设计，如实时通信、数据可视化等。
7.1 Flask-SocketIO
- 特点：Flask 扩展，支持 WebSocket 通信。
- 适用场景：实时聊天应用、通知系统。
7.2 Channels
- 特点：为 Django 添加支持异步任务的功能。
- 适用场景：WebSocket、后台任务。
7.3 Bokeh
- 特点：专注于数据可视化，支持动态和交互式图表。
- 适用场景：数据仪表盘、实时数据可视化。
7.4 Pyramid
- 特点：灵活且模块化，适用于从小型到复杂应用。
- 适用场景：中大型 Web 应用。
7.5 Dash
- 特点：构建分析型应用，专注于数据可视化。
- 适用场景：数据分析和科学计算应用。
##7.6 Zappa
- 特点：快速将 Python 应用部署到 AWS Lambda。
- 适用场景：无服务器架构部署。
8 静态网站生成器（Static Site Generators）
适合快速生成静态网站，用于博客、文档类项目等。
8.1 Pelican
- 特点：支持 Markdown 和 reStructuredText，易于使用。
- 适用场景：博客和文档网站。
8.2 MkDocs
- 特点：专为构建文档而设计。
- 适用场景：技术文档、说明书。
8.3 Hyde
- 特点：灵活，支持多种模板引擎。
- 适用场景：博客、技术文档网站。
8.4Lektor
- 特点：灵活且高度可定制，支持多种模板引擎。
- 适用场景：博客、新闻类网站。
9 网络爬虫框架（Web Scraping Frameworks）
这些框架专注于数据抓取，适合快速构建爬虫服务。
9.1 Scrapy
- 特点：强大的网络爬虫框架，支持多线程抓取。
- 适用场景：大规模数据抓取、网站抓取。
10 总结
Python 提供了丰富的 Web 开发框架，可以满足从小型 API 开发到复杂企业级系统的各种需求。根据项目的复杂度、性能需求和开发人员的经验，选择合适的框架可以帮助提高开发效率并确保项目成功。🎉
（图片来源网络，侵删）
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