最全整理！37 个 Python Web 开辟框架总结

Python 拥有众多功能强大的 Web 开辟框架，实用于各种开辟需求。从简朴的小型应用到复杂的企业级系统，Python 的 Web 框架能满足差别场景的需求。本篇博客将为你总结 37 个常用的 Python Web 开辟框架，资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办理方案，适合大型 Web 应用。
  1.1 Django

• 特点：内置 ORM、认证系统、管理配景等功能。
  
• 实用场景：企业级应用、大型项目。
  

1.2 Web2py

• 特点：集成开辟环境，易于使用。
  
• 实用场景：快速开辟和原型设计。
  

1.3 Pylons Framework

• 特点：高度模块化，支持多种数据库。
  
• 实用场景：必要机动扩展的项目。
  

1.4 TurboGears

• 特点：适合中小型项目和全栈开辟，基于 Pylons。
  
• 实用场景：快速开辟、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。
  
• 实用场景：复杂的数据建模应用。
  

2 微框架（Micro Frameworks）

   这些框架轻量、机动，适合快速开辟小型 Web 应用或 API。
  2.1 Flask

• 特点：极简主义，易上手，扩展性强。
  
• 实用场景：小型 Web 应用、API 服务。
  

2.2 Bottle

• 特点：一个文件即可摆设，依赖少。
  
• 实用场景：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。
  
• 实用场景：必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。
  
• 实用场景：高吞吐量的 Web API。
  

2.5 Hug

• 特点：API优先设计，支持版本控制。
  
• 实用场景：构建轻便的 API 服务。
  

2.6 FastAPI

• 特点：基于 Python 类型注解，自动天生 OpenAPI 文档。
  
• 实用场景：高性能 API 开辟，自动化文档天生。
  

2.7 Sanic

• 特点：支持异步，极高的吞吐量。
  
• 实用场景：及时 Web 应用、高并发需求。
  

2.8 Tornado

• 特点：非阻塞式，适合高并发场景。
  
• 实用场景：及时通信应用，如 WebSocket。
  

3 异步框架（Asynchronous Frameworks）

   这些框架专注于异步编程，适合必要高并发和及时交互的应用。
  3.1 Aiohttp

• 特点：支持异步 HTTP 客户端和服务端。
  
• 实用场景：高并发、异步 Web 应用。
  

3.2 Quart

• 特点：雷同 Flask，但支持异步操作。
  
• 实用场景：必要从 Flask 无缝迁移的异步应用。
  

3.3 Starlette

• 特点：基于 ASGI，支持 WebSocket 和 GraphQL。
  
• 实用场景：高性能异步 API 和及时 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。
  
• 实用场景：设计和管理 API。
  

4.2 Eve

• 特点：内置支持 RESTful 数据 API。
  
• 实用场景：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。
  
• 实用场景：简朴的 API 构建。
  

4.4 Flask-RESTful

• 特点：Flask 的扩展，用于构建 REST API。
  
• 实用场景：API 优先开辟。
  

4.5 Restless

• 特点：用于快速构建 REST API。
  
• 实用场景：轻量级 API 服务。
  

5 内容管理系统框架（CMS Frameworks）

   实用于内容驱动网站的开辟，比如博客、新闻站点等。
  5.1 Wagtail

• 特点：基于 Django，提供友爱的内容管理界面。
  
• 实用场景：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。
  
• 实用场景：博客、电子商务。
  

5.3 Plone

• 特点：功能丰富，适合大规模内容管理。
  
• 实用场景：企业级 CMS。
  

6 测试框架（Testing Frameworks）

   Web 应用的质量包管必要良好的测试框架。
  6.1 Locust

• 特点：分布式负载测试，实用于高并发场景。
  
• 实用场景：性能测试、压力测试。
  

6.2 Pytest-Django

• 特点：为 Django 提供测试支持。
  
• 实用场景：Django 项目的单位测试。
  

7 特定领域框架（Domain-Specific Frameworks）

   这些框架为特定应用场景设计，如及时通信、数据可视化等。
  7.1 Flask-SocketIO

• 特点：Flask 扩展，支持 WebSocket 通信。
  
• 实用场景：及时聊天应用、通知系统。
  

7.2 Channels

• 特点：为 Django 添加支持异步使命的功能。
  
• 实用场景：WebSocket、配景使命。
  

7.3 Bokeh

• 特点：专注于数据可视化，支持动态和交互式图表。
  
• 实用场景：数据仪表盘、及时数据可视化。
  

7.4 Pyramid

• 特点：机动且模块化，实用于从小型到复杂应用。
  
• 实用场景：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。
  
• 实用场景：数据分析和科学计算应用。
  ##7.6 Zappa
  
• 特点：快速将 Python 应用摆设到 AWS Lambda。
  
• 实用场景：无服务器架构摆设。
  

8 静态网站天生器（Static Site Generators）

   适合快速天生静态网站，用于博客、文档类项目等。
  8.1 Pelican

• 特点：支持 Markdown 和 reStructuredText，易于使用。
  
• 实用场景：博客和文档网站。
  

8.2 MkDocs

• 特点：专为构建文档而设计。
  
• 实用场景：技能文档、阐明书。
  

8.3 Hyde

• 特点：机动，支持多种模板引擎。
  
• 实用场景：博客、技能文档网站。
  

8.4Lektor

• 特点：机动且高度可定制，支持多种模板引擎。
  
• 实用场景：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。
  
• 实用场景：大规模数据抓取、网站抓取。
  

10 总结

   Python 提供了丰富的 Web 开辟框架，可以满足从小型 API 开辟到复杂企业级系统的各种需求。根据项目的复杂度、性能需求和开辟人员的经验，选择符合的框架可以资助进步开辟效率并确保项目成功。