Các khung Python cung cấp một cấu trúc được xác định rõ ràng để phát triển ứng dụng. Vì chúng có thể tự động hóa việc triển khai một số giải pháp tiêu chuẩn, chúng không chỉ giảm đáng kể thời gian phát triển mà còn cho phép Nhà phát triển tập trung vào logic ứng dụng cốt lõi thay vì các yếu tố thông thường. Tóm lại - chúng làm cho công việc của Nhà phát triển trở nên dễ dàng hơn nhiều và biến Python trở thành một trong những ngôn ngữ lập trình tốt nhất.
Mục lục
- Các loại khung Python
- 1. Full-Stack Framework
- 2. khung vi mô
- 3. Khung không đồng bộ
- 7 khung Python hàng đầu
- 1. Django
- 2. Kim tự tháp
- Khám phá các khóa học Khoa học dữ liệu phổ biến của chúng tôi
- 3. TurboGears
- 4. Web2py
- 5. anh đào
- Các kỹ năng khoa học dữ liệu hàng đầu cần học vào năm 2022
- 6. Bình giữ nhiệt
- 7. Sanic
- Đọc các bài báo phổ biến về Khoa học dữ liệu của chúng tôi
- Phần kết luận
Các loại khung Python
Về cơ bản, các khung Python được phân thành ba loại
1. Full-Stack Framework
Framework full-stack, còn được gọi là framework doanh nghiệp, là giải pháp một cửa cho mọi nhu cầu phát triển. Chúng có các thư viện tích hợp được định cấu hình để hoạt động liền mạch với nhau. Họ hỗ trợ phát triển cơ sở dữ liệu, giao diện người dùng và dịch vụ phụ trợ
2. khung vi mô
Microframeworks là các khung ứng dụng web tối giản, nhẹ, có chức năng và tính năng hạn chế. Thông thường, microframework chỉ cung cấp những thành phần cần thiết để xây dựng ứng dụng. Chúng thiếu nhiều chức năng và tính năng bổ sung như lớp trừu tượng hóa cơ sở dữ liệu, xác thực biểu mẫu, công cụ mẫu web, chức năng xác thực, ủy quyền, xác thực đầu vào và vệ sinh đầu vào.
3. Khung không đồng bộ
Khung không đồng bộ là khung mới nhất tham gia nhóm khung Python. Nó là một microframework duy nhất cho phép Nhà phát triển xử lý và quản lý các tập hợp lớn các kết nối đồng thời. Các khung này cung cấp trên thư viện Asyncio của Python
Những điều cần cân nhắc khi chọn khung công tác Python
Do đó, Python đã được xếp hạng là ngôn ngữ lập trình số một được các Nhà khoa học dữ liệu và Nhà phát triển yêu thích. Có nhiều lý do khiến Python trở thành ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho Khoa học dữ liệu. Vì vậy, hãy yên tâm, không thiếu các framework Python. Tuy nhiên, sự phong phú của các khung Python cũng có thể trở nên quá tải trong khi chọn khung phù hợp cho ứng dụng của bạn
Đây là hai điều bạn nên cân nhắc khi quyết định sử dụng khung Python
- Đầu tiên, đánh giá quy mô và độ phức tạp của dự án của bạn. Nếu bạn phải phát triển một hệ thống lớn với nhiều tính năng và yêu cầu, thì full-stack framework sẽ là lựa chọn phù hợp. Ngược lại, nếu dự án hiện tại nhỏ và đơn giản, bạn có thể làm việc với một microframework
- Khía cạnh thứ hai cần xem xét là liệu khung có cho phép phạm vi mở rộng theo cả chiều dọc và chiều ngang hay không. Điều này đặc biệt cần thiết khi xây dựng một dự án sẽ chạy trên nhiều máy chủ, xử lý lưu lượng truy cập lớn và hỗ trợ bổ sung các tính năng mới để tối ưu hóa chức năng
Hội thảo trên web về Khoa học Dữ liệu Độc quyền của upGrad dành cho bạn –
Tương lai của dữ liệu người tiêu dùng trong nền kinh tế dữ liệu mở
https. //cdn. nâng cấp. com/blog/sashi-edupuganti. mp4
7 khung Python hàng đầu
1. Django
Django là một khung công tác Python đầy đủ, mã nguồn mở. Nó tuân theo nguyên tắc DRY [Don't Repeat Yourself]. Django được trang bị rất nhiều thư viện sẵn sàng sử dụng. Một số tính năng đặc biệt nhất của nó là xác thực, định tuyến URL, công cụ mẫu, trình ánh xạ quan hệ đối tượng [ORM] và di chuyển lược đồ cơ sở dữ liệu. Cùng với nhau, những điều này làm cho Django có khả năng mở rộng cao, nhanh chóng và linh hoạt
Django tương thích với nhiều cơ sở dữ liệu bao gồm PostgreSQL, MySQL, SQLite và Oracle. Vì nó sử dụng ORM để ánh xạ các đối tượng tới các bảng cơ sở dữ liệu nên cùng một mã sẽ hoạt động với các cơ sở dữ liệu khác nhau. Bạn thậm chí có thể chuyển từ cơ sở dữ liệu này sang cơ sở dữ liệu khác mà không gặp bất kỳ khó khăn nào. Django cho phép bạn phát triển bất kỳ loại ứng dụng nào mà bạn mong muốn – từ các ứng dụng web lớn đến các dự án quy mô nhỏ
2. Kim tự tháp
Một khung Python mã nguồn mở khác trong danh sách của chúng tôi là Kim tự tháp. Nó chạy trên Python 3 và nhằm mục đích hoàn thành càng nhiều càng tốt với độ phức tạp tối thiểu. Có lẽ điểm hay nhất của Pyramid là khả năng chạy tốt với cả ứng dụng nhỏ và lớn. Một số điểm nổi bật chính của khung này bao gồm Tuyến đường, xác thực và tạo biểu mẫu HTML, tạo khuôn mẫu dựa trên văn bản, ánh xạ URL dựa trên cấu hình Tuyến đường qua WebHelpers và gửi URL.
Kim tự tháp tự hào về một cộng đồng tích cực liên tục đóng góp để làm phong phú khuôn khổ
Khám phá các khóa học Khoa học dữ liệu phổ biến của chúng tôi
Chương trình sau đại học cấp cao về Khoa học dữ liệu từ IIITBChương trình chứng chỉ chuyên nghiệp về Khoa học dữ liệu để ra quyết định kinh doanhThạc sĩ khoa học về Khoa học dữ liệu từ Đại học ArizonaChương trình chứng chỉ nâng cao về Khoa học dữ liệu từ IIITBChương trình chứng chỉ chuyên nghiệp về Khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh từ Đại học MarylandCác khóa học về khoa học dữ liệu
3. TurboGears
TurboGears là một khung công tác Python đầy đủ, dựa trên dữ liệu, mã nguồn mở. Nó kết hợp một số thành phần tốt nhất của các framework Python khác và đi kèm với nhiều thư viện hữu ích. Nó cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng web dựa trên dữ liệu rất nhanh.
TurboGears có công cụ tạo khuôn mẫu thân thiện với người dùng và ORM mạnh mẽ. Ngoài những điều này, nó cho phép nhiều phạm vi linh hoạt. Nó sử dụng các thành phần như Genshi, Repoze, SQLAlchemy và WebOb để tạo điều kiện phát triển dễ dàng các ứng dụng yêu cầu kết nối cơ sở dữ liệu
4. Web2py
Web2py là một khung công tác Python đầy đủ mã nguồn mở, có khả năng mở rộng cao. Nó đi kèm với IDE dựa trên web riêng lẻ bao gồm trình chỉnh sửa mã, trình gỡ lỗi và tính năng triển khai bằng một cú nhấp chuột
Web2py là một công cụ xử lý dữ liệu mạnh mẽ. Mặc dù nó cho phép các nhà phát triển thiết kế và xây dựng nội dung web động bằng Python, nhưng nó không hỗ trợ Python. Tuy nhiên, nó có thể chạy trơn tru trên bất kỳ nền tảng lưu trữ web nào cung cấp hỗ trợ cho Python hoặc Java & Python. Ngoài ra, nó có bảo mật dữ liệu tích hợp để ngăn chặn các lỗ hổng phổ biến như tập lệnh chéo trang, lỗi tiêm và thực thi tệp độc hại
5. anh đào
CherryPy là một trong những vi khung Python hướng đối tượng, mã nguồn mở lâu đời nhất. Theo cách tiếp cận tối giản, CherryPy được thiết kế để có khả năng mở rộng. Nó bao gồm các cơ chế cho các điểm móc và phần mở rộng. Hơn nữa, “quả anh đào” ở trên là bất kỳ ứng dụng web dựa trên CherryPy nào cũng là một ứng dụng Python độc lập có máy chủ web đa luồng nhúng duy nhất của nó.
Mặc dù là một microframework, CherryPy không quá hạn chế về chức năng. Nó cho phép bạn làm việc với bất kỳ công nghệ nào bạn chọn để tạo khuôn mẫu, truy cập dữ liệu, v.v. Ngoài ra, nó có thể xử lý các phiên, số liệu thống kê, cookie, tệp tải lên và mọi thứ khác mà khung web có thể
Các kỹ năng khoa học dữ liệu hàng đầu cần học vào năm 2022
SL. Các kỹ năng khoa học dữ liệu hàng đầu cần học trong năm 20221Khóa học phân tích dữ liệuKhóa học thống kê suy luận2Chương trình kiểm tra giả thuyếtKhóa học hồi quy logistic3Khóa học hồi quy tuyến tínhĐại số tuyến tính để phân tích
6. Bình giữ nhiệt
Flask là một vi khung Python có sẵn theo giấy phép BSD. Nó lấy cảm hứng từ khuôn khổ Sinatra Ruby. Flask yêu cầu mẫu Jinja2 và bộ công cụ Werkzeug WSGI để chạy. Nó có thiết kế nhẹ và kiểu mô-đun giúp nó dễ dàng thích ứng với nhiều nhu cầu phát triển
Với Flask, bạn có thể xây dựng một nền tảng ứng dụng web vững chắc có thể mở rộng quy mô để sử dụng bất kỳ loại tiện ích mở rộng nào. Nó bao gồm một máy chủ phát triển tích hợp và trình gỡ lỗi nhanh, có hỗ trợ tích hợp cho thử nghiệm đơn vị và cho phép gửi yêu cầu RESTful. Flask tương thích với Google App Engine
Học khóa học về khoa học dữ liệu từ các trường Đại học hàng đầu thế giới. Kiếm các Chương trình PG Điều hành, Chương trình Chứng chỉ Nâng cao hoặc Chương trình Thạc sĩ để nhanh chóng theo dõi sự nghiệp của bạn.
7. Sanic
Sanic là một framework không đồng bộ được xây dựng dựa trên uvloop. Đó là một khung Python đơn giản được phát triển rõ ràng để cung cấp các phản hồi HTTP nhanh thông qua xử lý yêu cầu không đồng bộ. Vì Sanic hỗ trợ trình xử lý yêu cầu không đồng bộ nên nó tương thích với Python 3. 5 chức năng 'Không đồng bộ' và 'Đang chờ'. Điều này giúp tăng cường tốc độ của nó hơn nữa
Sanic là một trong những khung không đồng bộ được các nhà phát triển ưa thích nhất vì nó có thể đọc và ghi cookie; .
Đọc các bài báo phổ biến về Khoa học dữ liệu của chúng tôi
Con đường sự nghiệp khoa học dữ liệu. Hướng dẫn nghề nghiệp toàn diện Khoa học dữ liệu Tăng trưởng nghề nghiệp. Tương lai của công việc là đâyTại sao Khoa học dữ liệu lại quan trọng? . Họ làm gì? Myth Busted. Khoa học dữ liệu không cần Mã hóa Business Intelligence vs Khoa học dữ liệu. Sự khác biệt là gì?
Phần kết luận
Như bạn có thể thấy, mỗi khung công tác Python đều có các tính năng và khả năng riêng biệt để đáp ứng các nhu cầu phát triển ứng dụng khác nhau. Điều quan trọng là xác định khuôn khổ nào sẽ phù hợp nhất với dự án của bạn và điều đó không khó – chúng tôi cũng đã cho bạn biết cách thực hiện điều đó
Nếu bạn tò mò về việc học khoa học dữ liệu để đón đầu những tiến bộ công nghệ phát triển nhanh chóng, hãy xem Chứng chỉ PG về Khoa học dữ liệu của upGrad & IIIT-B