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。🎉

作者：跟着小郑学前端