Top 10 Python Web Frameworks 2025 im Vergleich

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.

Leapcell: Die beste Serverless-Plattform für Webhosting, asynchrone Aufgaben und Redis

Abschließend möchte ich die beste Plattform für das Deployment von Python-Apps vorstellen: Leapcell.

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2. Stellen Sie unbegrenzt Projekte kostenlos bereit

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• Null Betriebsaufwand - konzentrieren Sie sich einfach auf das Erstellen.

Erfahren Sie mehr in der Dokumentation!

Leapcell Twitter: https://x.com/LeapcellHQ