代码收藏家 2025年8个热门Python Web开发框架
Python 拥有适合各种用例的框架，从全栈 Web 开发到数据可视化，为每位开发人员提供了所需的工具。得益于其活跃的社区和强大的生态系统，开发人员在构建 Web 应用时拥有广泛的选择。然而，选择数量之多可能会使您难以为您的项目选择合适的框架。
这就是为什么我们回顾了用于构建 Web 应用程序的顶级Python 框架，并比较了每个框架的优缺点。在本文中，我们将回顾以下框架：
Reflex、Django、Flask、Gradio、Streamlit、Dash、FastAPI。
1、Reflex
Reflex代表了 Web 开发的一次变革，它使开发人员能够使用 Python 这种单一语言构建全栈 Web 应用 。Reflex 旨在无缝集成后端和前端，它提供了 60 多个内置组件，开发人员可以轻松自定义和扩展这些组件，还可以选择引入自己的组件（底层是 React）。
优点
纯 Python：Reflex 允许您使用 Python 构建前端和后端。
无样板：Reflex 处理前端和后端之间的连接。
灵活且富有表现力：Reflex 带有 60 多个高度可定制的 UI 组件（支持 Tailwind、自定义 CSS 等）。
数据库管理：Reflex 与 SQLAlchemy 集成并为 SQLite、Postgres 和 MySQL 提供一流的支持。
身份验证：Reflex 提供多种身份验证选项，包括本地身份验证、Google 身份验证、Captcha、Magic Link 身份验证和 Clerk 身份验证，从而轻松实现用户管理。
部署：Reflex 应用程序可以使用单个命令 () 部署到云端reflex deploy。
缺点
2、Django
为有最后期限的完美主义者打造的 Web 框架
Django是一个成熟的“功能齐全”的框架，拥有庞大的生态系统，提供用于附加功能（如身份验证、管理界面、内容管理系统等）的插件。作为最古老的 Python 框架之一，Django 不仅拥有庞大的社区和生态系统，而且经过了多年的实战考验。
优点
成熟：Django 已经存在很长时间，并且拥有庞大的生态系统和社区。
管理界面：Django 包含一个用于内容管理的内置管理界面，使开发人员更容易管理应用程序数据。
ORM：Django 有一个内置的数据库 ORM，用于与您的数据库交互。
插件系统：Django 的插件系统允许您轻松扩展其功能，实现与身份验证、支付和分析等工具的集成。
安全性：Django 带有内置安全功能，例如防 SQL 注入、跨站点脚本 (XSS) 和跨站点请求伪造 (CSRF)。
缺点
3、Flask
用于构建 Web 应用程序的微框架
Flask是一个轻量级（微型）Web 框架，易于上手，是构建微服务或小型 Web 应用程序的理想选择。由于 Flask 简单灵活，因此也经常用于在 Python 中创建 API，因此成为构建基于 Flask 的应用程序的开发人员的热门选择。
Flask 与 Django：
Flask 非常适合需要简单性和灵活性的项目，您可以准确选择所需的组件。相比之下，Django 是一个功能更全面的框架，它内置了许多常见 Web 开发任务的解决方案，例如身份验证和管理界面。这使得 Flask 成为中小型项目或使用 Python 构建 Flask API 的绝佳选择，而 Django 则在更大、更复杂的应用程序中大放异彩，在这些应用程序中，一体化解决方案非常有用。
优点
轻量级：Flask 是一个轻量级框架，易于上手。
灵活：Flask 采用简约的 Web 开发方法，为开发人员提供了坚实的基础。
可定制：其模块化设计允许开发人员选择他们需要的扩展和库，使其高度适应不同的用例。
庞大的生态系统：Flask 拥有成熟的扩展生态系统，可以添加数据库集成、身份验证等功能。
缺点
4、Streamlit
将数据脚本转化为交互式 Web 应用程序
Streamlit能够以最少的编码快速将数据脚本转换为交互式 Web 应用程序，因此在数据科学家中获得了相当大的关注。它是原型设计、构建仪表板和展示数据洞察的理想选择。但是，它不太适合需要复杂用户界面或持久交互性的应用程序。
优点
快速原型设计：Streamlit 擅长以最小的努力将 Python 脚本快速转换为 Web 应用程序。
数据可视化：Streamlit 内置了用于常见数据可视化任务的组件，使其成为仪表板的理想选择。
易于使用：Streamlit 的声明性语法允许开发人员专注于功能而不是样板代码。
社区驱动的示例：Streamlit 拥有一个强大的应用程序库，其中包含 Github 等平台上的示例和模板，展示了如何构建各种 Streamlit 应用程序和仪表板。
缺点
5、Gradio
构建和分享令人愉悦的机器学习应用程序
Gradio是一个开源 Python 库，允许开发人员轻松为机器学习模型创建用户友好的基于 Web 的界面。它特别适合以最少的设置来原型设计、演示和共享 ML 模型。Gradio 与 TensorFlow、PyTorch 和 Hugging Face 等流行的 ML 库无缝集成，使其成为 ML 从业者的首选。
优点
易于部署：Gradio 应用程序可以快速部署，包括直接部署到 Hugging Face Spaces，实现轻松共享。
ML 集成：它与 TensorFlow、PyTorch 和 Hugging Face 等流行的机器学习库无缝集成，简化了 ML 从业者的工作流程。
缺点
7、Dash
Python 的数据应用程序和仪表板
Dash是一个用于构建交互式分析 Web 应用程序的 Python 框架。它建立在 Flask、Plotly.js 和 React.js 之上，为创建仪表板和数据应用程序提供了强大的环境。Dash 应用程序分为两个主要组件：layout（使用 HTML 和 React 组件定义视觉结构）和回调（通过动态响应用户输入来处理交互性）。
Dash 针对部署效率进行了优化，因为应用程序的每个组件都是独立的，因此可以轻松进行水平扩展。然而，这需要权衡无状态回调，其中每个组件必须是独立且自足的，这对于那些习惯于本地或有状态编程的人来说，开发更具挑战性。
优点
丰富的数据组件：Dash 包含大量预构建的数据可视化和 UI 组件库，非常适合分析应用程序。
多语言支持：Dash 支持 Python、R 和 Julia，满足科学和数据社区的广大受众的需求。
学术支持：作为最早基于 Python 的数据可视化框架之一，Dash 拥有强大的学术社区。
Plotly 集成：Dash 利用 Plotly.js 创建高度可定制和交互式的可视化效果。
部署效率：Dash 的架构允许轻松水平扩展应用程序，使其适合在分布式环境中部署。
缺点
8、FastAPI
高性能、易学、快速编码、可立即投入生产
FastAPI是一个现代后端 Web 框架，因构建 REST API 而广受欢迎。FastAPI 建立在 Starlette 和 Pydantic 之上，性能卓越、符合人体工程学，在需要高性能和并发处理的场景中表现出色。
优点
类型提示：FastAPI 利用 Python 类型提示，提高代码质量并简化 API 交互。
自动文档：FastAPI 根据类型提示自动为您的 API 生成 OpenAPI（以前称为 Swagger）文档。
数据验证：FastAPI 使用 Pydantic 进行数据验证，从而可以轻松验证请求和响应数据。
性能：FastAPI 性能极高，在基准测试中通常匹敌或超越 Node.js 和 Go 的速度。
异步支持：FastAPI 支持异步编程，适合高并发应用程序。
缺点
前端：FastAPI 不提供内置前端框架，因此您需要将其与单独的前端解决方案集成。
入门：虽然 FastAPI 功能强大，但对于在部署 Web 应用方面经验不足的开发人员来说，它可能具有挑战性。它适用于中小型组织，但对于刚接触 Web 开发的个人来说，可能需要更长的学习时间。
有限的内置功能：与 Django 等全栈框架不同，FastAPI 专注于后端 API，并且不提供诸如身份验证、管理面板或模板之类的许多内置功能。
Reflex 在 FastAPI 之上构建，添加了一个前端层，并抽象出了连接后端和前端所需的样板。这大大简化了全栈应用的开发。部署后，Reflex 应用将被编译为具有 React 前端的 FastAPI 后端。
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作者：极道Jdon
