Top 10 Python Web Frameworks 2025 im Vergleich

Ranking	Framework Name	Star Count	Release Year	Introduction
1	django/django	82k	2005	Es bietet ein komplettes MVC-Framework mit integrierten Funktionen wie ORM, Template-Engine und Cache, das sich für die Entwicklung großer Webanwendungen eignet.
2	tiangolo/fastapi	80.2k	2019	Ein modernes Python-Webframework mit hoher Leistung, das auf Starlette aufbaut, Pydantic als Datenvalidierungsbibliothek verwendet und Funktionen wie asynchrone Operationen und automatische API-Dokumentationsgenerierung unterstützt.
3	pallets/flask	68.6k	2010	Ein schlankes und flexibles Python-Webframework mit ausgezeichneter Skalierbarkeit und Anpassbarkeit. Sie können Anwendungen mit nur wenigen einfachen Codezeilen erstellen. Die Kernidee von Flask ist "Microservices", daher erzwingt es keine Projektorganisationsstruktur und Anwendungsarchitektur wie Django.
4	encode/django - rest - framework	28.7k	2013	DRF ist ein Web-API-Framework, das auf dem Django-Framework aufbaut. Es bietet verschiedene Serialisierungstools, Authentifizierungsmechanismen, Anforderungsautorisierung usw. und kann auf einfache Weise hochwertige Web-APIs erstellen. DRF bietet auch viele nützliche Erweiterungen wie Filter, Paginierung und Cache.
5	tornadoweb/tornado	21.8k	2010	Ein hochleistungsfähiges Python-Webframework, das nicht blockierende E/A-Operationen unterstützt und Zehntausende von gleichzeitigen Verbindungen verarbeiten kann. Es eignet sich zum Erstellen von hochleistungsfähigen Webservern, Webanwendungen oder APIs.
6	sanic - org/sanic	18.2k	2016	Ein Webframework, das auf Python 3.6+, asyncio und uvloop basiert, mit extrem hoher Leistung und der Fähigkeit, Tausende von gleichzeitigen Anfragen zu verarbeiten. Die API von Sanic ähnelt der von Flask, verwendet jedoch eine Ereignisschleife auf der zugrunde liegenden Ebene, um asynchrone Operationen zu erzielen.
7	aio - libs/aiohttp	15.4k	2014	Ein HTTP-Client/Server-Framework, das auf asyncio basiert und Protokolle wie WebSocket, HTTP/2 und SSL/TLS unterstützt. Aiohttp ist extrem schnell und kann problemlos eine große Anzahl von gleichzeitigen Anfragen verarbeiten, wodurch es sich für die Erstellung effizienter Webanwendungen und APIs eignet.
8	falconry/falcon	9.6k	2014	Ein schnelles, robustes und leicht erweiterbares Python-Web-API-Framework mit guter Leistung und geringer Latenz. Die API von Falcon ähnelt dem Django REST Framework, ist jedoch schlanker und eignet sich für die Erstellung kleiner bis mittelgroßer Web-APIs.
9	bottlepy/bottle	8.5k	2010	Ein schlankes Python-Webframework ohne Abhängigkeiten, das grundlegende Funktionen wie Routing, Template-Engine und Request/Response-Objekte bietet und sich für kleine Webanwendungen eignet.
10	hugapi/hug	6.9k	2016	Ein schnelles und sauberes Python-Web-API-Framework mit ausgezeichneter Leistung und einer einfach zu bedienenden API. Die API von Hug ähnelt der von Flask, bietet jedoch mehr Standardverhalten und Fehlerprüfungen.

Einfache Zusammenfassung der oben genannten Frameworks:

Umfassend: Django
Klein und elegant: Flask, Sanic, Bottle
Asynchrone und hochgradig parallele Unterstützung: FastAPI, Tornado, Sanic, Aiohttp
Front - Backend - Trennung (API-Entwicklung): FastAPI, Django - Rest - Framework, Falcon, Hug

Django

Django ist ein Open-Source-Full-Stack-Webframework, das in Python geschrieben wurde. Es ist leistungsstark, flexibel und einfach zu bedienen und eignet sich für verschiedene Webanwendungen.

Funktionen:
- Verwendet das Model - View - Controller (MVC)-Designmuster, um Anwendungs- und Präsentationslogik zu trennen, sodass sich Entwickler auf die Geschäftslogik konzentrieren können.
- Bietet eine umfangreiche Auswahl an Funktionen wie Datenbankzugriff, Formularverarbeitung, Benutzerauthentifizierung, Sicherheit und Internationalisierung.
- Verfügt über eine gute Dokumentation und Community - Unterstützung.
Vorteile:
- Hohe Entwicklungseffizienz mit vielen Funktionskomponenten und Tools für die schnelle Erstellung von Webanwendungen.
- Hohe Code-Wartbarkeit aufgrund guter Designmuster und Codierungsstandards.
- Hohe Sicherheit mit umfassenden Sicherheitsfunktionen.
Nachteile:
- Steile Lernkurve für Anfänger aufgrund der zahlreichen Funktionen.
- Geringe Flexibilität, da sich das Design auf die schnelle Entwicklung konzentriert.
Geeignete Anwendungen:
- Statische Websites wie Blogs und Nachrichtenseiten.
- Dynamische Websites wie E-Commerce- und Social-Networking-Sites.
- Unternehmensanwendungen und Back - End - APIs.
Bekannte Apps: Instagram, Pinterest usw.

FastAPI

FastAPI ist ein modernes, hochleistungsfähiges Webframework zum Erstellen von APIs in Python 3.8+ basierend auf Typhinweisen. Es ist ein Open - Source - Projekt, das auf Starlette und Pydantic aufbaut und leistungsstarke Funktionen und hocheffiziente Leistung bietet.

Hauptmerkmale:
- Hohe Leistung mit den neuesten Python - Funktionen und asynchroner Programmierung.
- Prägnanter Code für schnelle Entwicklung, wodurch die Funktionsentwicklungsgeschwindigkeit um 200 - 300 % gesteigert wird.
- Leistungsstarke Datenvalidierung zur Reduzierung von Fehlern und zur Generierung klarer Fehlermeldungen.
- Automatisch generierte interaktive API-Dokumentation für einfaches Verständnis.
Vorteile:
- Ausgezeichnete Leistung durch vollständige Nutzung von Multi - Core - CPUs mit asynchroner Programmierung.
- Hohe Entwicklungseffizienz mit leicht verständlichem und wartbarem Code.
- Niedrige Fehlerrate mit starker Datenvalidierung.
- Umfangreiche Dokumentation mit automatisch generierten interaktiven API - Dokumenten.
Nachteile:
- Steile Lernkurve aufgrund der leistungsstarken Funktionen.
- Unreifes Ökosystem, da es sich um ein relativ neues Framework handelt.
Geeignete Anwendungen: Erstellen verschiedener APIs. Es ist eine gute Wahl für diejenigen, die ein schnelles, einfach zu bedienendes und leistungsstarkes API-Framework suchen.

Flask

Flask ist ein schlankes Python-Webframework. Es ist flexibel und einfach zu bedienen und eignet sich für kleine bis mittelgroße Webanwendungen.

Funktionen:
- Verwendet eine Micro - Framework - Architektur, die nur Kerndienste für freie Erweiterung und Anpassung bereitstellt.
- Verwendet die Standardbibliothek von Python für einen schnellen Start.
- Verfügt über eine gute Dokumentation und Community - Unterstützung.
Vorteile:
- Hohe Entwicklungseffizienz mit seiner Micro - Framework - Architektur.
- Hohe Flexibilität, da es nur Kerndienste bietet.
- Niedrige Lernkurve mit der Standardbibliothek von Python.
Nachteile:
- Weniger Funktionssätze, da es nur Kerndienste bereitstellt.
- Schlechte Sicherheit, da das Design die Flexibilität betont.
Geeignete Anwendungen:
- Statische Websites wie Blogs und Nachrichtenseiten.
- Kleine E-Commerce- und Social - Networking - Sites.
- Back - End - APIs.
Bekannte Apps: Reddit, Twitch usw.

Django- und Flask-Vergleich

Sowohl Django als auch Flask sind Python-Webframeworks, haben aber unterschiedliche Eigenschaften. Django ist ein leistungsstarkes, flexibles und einfach zu bedienendes Full - Stack - Framework für verschiedene Webanwendungen. Flask ist ein flexibles und einfach zu bedienendes, schlankes Framework für kleine bis mittelgroße Webanwendungen.

Überlegungen zur Auswahl:
- Anwendungsmaßstab und -komplexität: Wählen Sie Django für große oder komplexe Apps und Flask für kleine oder einfache Apps.
- Erfahrungsstand des Entwicklers: Anfänger können Flask für seine niedrigere Lernkurve wählen, während erfahrene Entwickler sich für Django entscheiden können, da es einen reichhaltigeren Funktionsumfang bietet.

Django REST-Framework

Django REST framework (DRF) ist ein Web-API-Framework, das auf Django aufbaut. Es bietet Serialisierungstools, Authentifizierungsmechanismen, Anforderungsautorisierung usw. zum Erstellen hochwertiger Web-APIs.

Funktionen:
- Unterstützt gängige API-Spezifikationsframeworks wie RESTful und JSON API.
- Verfügt über integrierte Serialisierungskomponenten für verschiedene Datenformate.
- Bietet mehrere Authentifizierungs- und Berechtigungskontrollmethoden.
- Verfügt über integrierte Ansichtsklassen und Renderer für die schnelle Erstellung von API-Ansichten.
- Unterstützt mehrere Seitenmethoden.
Vorteile:
- Hohe Flexibilität mit anpassbaren Optionen.
- Leistungsstarke Serialisierungskomponenten für einfache Datenübertragung und -validierung.
- Gute Sicherheit mit vollständigen Authentifizierungs- und Autorisierungsfunktionen.
- Freundliche Dokumentation mit automatisch generierten API - Dokumenten.
Nachteile:
- Steile Lernkurve im Vergleich zu einigen anderen Python-Webframeworks.
- Etwas umständliche Funktionen, die eine sorgfältige Komponentenauswahl erfordern.

Tornado

Tornado ist ein Python - Webanwendungsframework von FriendFeed. Es unterstützt asynchrone E/A und kann viele gleichzeitige Verbindungen verarbeiten.

Funktionen:
- Hohe Leistung mit nicht blockierender E/A zur Verarbeitung Tausender gleichzeitiger Anforderungen.
- Asynchrone E/A mit asyncio für bessere Serverleistung und Skalierbarkeit.
- Integrierte WebSocket - Unterstützung für Echtzeit - Apps.
- Leichtgewichtig mit einem Design, das die Codekomplexität minimiert.
- Sicher und zuverlässig mit mehreren Sicherheitsmechanismen.
Vorteile:
- Hohe Leistung mit nicht blockierender E/A und asynchroner Programmierung.
- WebSocket - Unterstützung für die bequeme Erstellung von Echtzeit - Apps.
- Sicher und zuverlässig mit Sicherheitsfunktionen.
- Leichtgewichtig und einfach zu entwickeln und zu warten.
Nachteile:
- Steile Lernkurve aufgrund neuer Konzepte und Technologien.
- Etwas Single - Funktion, geeignet für kleine bis mittelgroße Apps.

Sanic

Sanic ist ein Webframework, das auf Python 3.6+, asyncio und uvloop basiert, mit hoher Leistung zur Verarbeitung Tausender gleichzeitiger Anforderungen. Die API ähnelt der von Flask, verwendet jedoch eine Ereignissschleife für asynchrone Operationen.

Vorteile:
- Hohe Leistung mit asyncio und uvloop für nicht blockierende E/A.
- Unterstützung asynchroner E/A mit async/await zur Serververbesserung.
- Flask - ähnliche API für einfachen Start und Erweiterung.
- Integrierte Routing- und Template-Engine für die vollständige Erstellung von Webanwendungen.
Nachteile:
- Relativ kleine Community im Vergleich zu anderen Frameworks.

aiohttp

aiohttp ist ein HTTP - Client/Server - Framework in Python 3.5+, das WebSocket, HTTP/2 und SSL/TLS unterstützt. Es verwendet asyncio für asynchrone E/A und kann viele gleichzeitige Anfragen verarbeiten.

Funktionen:
- Hohe Leistung mit asyncio für nicht blockierende E/A.
- Asynchrone E/A - Unterstützung mit async/await.
- Integrierte WebSocket - Unterstützung.
- Verarbeitet große Datei - Uploads und - Downloads gut.
- Kompatibel mit Gunicorn und Werkzeug.
Nachteile:
- Steile Lernkurve im Vergleich zu einigen Frameworks.
- Etwas umständliche Funktionen.

Falcon

Falcon ist ein Python-Webframework für hochleistungsfähige APIs, das von Kurt Griffiths erstellt und 2014 als Open Source veröffentlicht wurde. Es zielt darauf ab, schlank, effizient und skalierbar zu sein.

Vorteile:
- Schnell mit der Fähigkeit, viele gleichzeitige Anfragen zu verarbeiten.
- Leichtgewichtig mit wenigen Codezeilen und ohne externe Abhängigkeiten.
- Einfach zu erlernen und zu verwenden mit einfacher Dekoratorsyntax.
- Unterstützt mehrere HTTP-Server und Datenserialisierungsformate.
Grundlegende Funktionen:
- Kleines Framework mit allen Kernfunktionen in einer.py-Datei.
- Definiert Routen und Anforderungsmethoden mit Dekoratoren.
- Verwendet Kontextobjekte zur Datenspeicherung und -übertragung.
- Unterstützt benutzerdefinierte Middleware und asynchrone Programmierung.
Nachteile:
- Steile Lernkurve für diejenigen, die neu in RESTful APIs sind.
- Begrenzte Skalierbarkeit für komplexe Funktionen.
- Mangelnde Standardisierung aufgrund geringen Marktanteils.
- Weniger Abhängigkeiten, was zu weniger Erweiterungen von Drittanbietern führt.
- Kurzer Framework-Lebenszyklus mit einer kleinen Community.

Bottle

Vorteile:
- Äußerst klein, mit nur wenigen hundert Codezeilen zur einfachen Einbettung.
- Einfach zu erlernen und zu verwenden, keine komplexe Konfiguration erforderlich.
- Unterstützt mehrere HTTP-Server und Template-Engines.
Grundlegende Funktionen:
- Kleines Framework mit allen Kernfunktionen in einer.py-Datei.
- Definiert Routen und Anforderungsmethoden mit Dekoratoren.
- Verwendet Kontextobjekte zur Datenverarbeitung.
- Unterstützt das Bereitstellen statischer Dateien und Datei-Uploads und integriert sich in viele Datenbanken.
Nachteile:
- Mangelnde Standardisierung aufgrund geringen Marktanteils.
- Weniger Funktionen im Vergleich zu beliebten Frameworks.
- Weniger Abhängigkeiten und begrenzte Skalierbarkeit für komplexe Apps.

Hug

Hug ist ein Python-Framework zum schnellen Erstellen von RESTful APIs, das von Timothy Crosley erstellt und 2016 als Open Source veröffentlicht wurde.

Vorteile:
- Prägnanter Code für die schnelle Erstellung von API-Endpunkten.
- Hohe Leistung zur Verarbeitung vieler gleichzeitiger Anfragen.
- Unterstützt mehrere Datentypen und Serialisierungsmethoden.
- Verfügt über detaillierte Dokumentation und Beispiele zum einfachen Erlernen.
Grundlegende Funktionen:
- Definiert API-Routen mit Dekoratoren.
- Konvertiert URL-Parameter automatisch in Python-Funktionsparameter.
- Konvertiert API-Funktionsrückgabewerte in verschiedene Formate.
- Unterstützt Middleware für komplexe Funktionen.
Nachteile:
- Mehr Abhängigkeiten, was zu komplexen Beziehungen führt.
- Steile Lernkurve für RESTful-API-Anfänger.
- Mangelnde Standardisierung aufgrund geringen Marktanteils.
- Begrenzte Skalierbarkeit für komplexe Funktionen.

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