Python уже кілька років поспіль утримує позиції однієї з найпопулярніших мов програмування у світі. Її використовують для веброзробки, аналітики даних, автоматизації, роботи з ШІ, кібербезпеки та внутрішніх інструментів бізнесу. Простий синтаксис і низький поріг входу зробили Python мовою, з якою комфортно працювати як початківцям, так і досвідченим фахівцям.
Важливу роль у цій популярності відіграють фреймворки – це готові інструменти, що знімають з розробника значну частину рутинної роботи. Вони допомагають швидше запускати проєкти та зосереджуватися на логіці продукту, а не на базових технічних дрібницях.
У цій статті ми зібрали добірку найцікавіших Python-фреймворків, які використовують у різних сценаріях – від класичної веброзробки до асинхронних сервісів і API, – та коротко пояснюємо, чим вони можуть бути корисні у повсякденній роботі.
Навіщо взагалі потрібні фреймворки
Фреймворки з’явилися як відповідь на одну з головних проблем розробки –повторюваність. У більшості проєктів доводиться знову і знову розв’язувати однакові завдання: налаштовувати маршрути, працювати з базами даних, обробляти запити, керувати автентифікацією або сеансами користувачів. Фреймворки беруть ці базові речі на себе й пропонують готову структуру.
Ще одна перевага – стандартизація підходів. Використання фреймворку допомагає будувати код за зрозумілими та перевіреними патернами, що спрощує підтримку проєктів, командну роботу й масштабування. До того ж сучасні Python-фреймворки активно адаптуються до нових вимог: асинхронності, роботи з API, високих навантажень і інтеграції з хмарними сервісами.
Екосистема Python-фреймворків постійно змінюється: одні інструменти поступово відходять на другий план, інші – набирають популярності завдяки швидкості, гнучкості або мінімалізму. Далі розглянемо найпомітніші Python-фреймворки.
Django
Django по праву вважають одним із найбільш перевірених часом Python-фреймворків для веброзробки. Проєкт існує з 2005 року й досі активно використовується у продакшені – від внутрішніх корпоративних сервісів до великих публічних платформ. Django належить до full-stack-фреймворків і сповідує підхід batteries included: більшість базових можливостей для створення вебзастосунку вже вбудовані «з коробки».
Фреймворк пропонує чітку архітектуру та широкий набір інструментів: ORM для роботи з базами даних, систему автентифікації й авторизації, маршрутизацію, шаблони, а також готову адміністративну панель. Завдяки цьому Django часто обирають для швидкого запуску MVP або проєктів, де потрібна стабільність, передбачуваність і безпека. Окрема увага приділена захисту, адже фреймворк має вбудовані механізми проти SQL-інʼєкцій, XSS, CSRF та інших поширених вебзагроз.
У той же час підхід «все в одному» має і зворотний бік. Наприклад, Django не завжди зручно підлаштовувати під нетипові або дуже гнучкі архітектурні рішення, а для комфортної роботи з фреймворком зазвичай потрібен певний досвід.
Django широко використовується у великих продуктах і добре підходить для масштабних застосунків – серед найвідоміших прикладів часто згадують Instagram та Pinterest, які свого часу будували значну частину своєї інфраструктури саме на цьому фреймворку.
FastAPI
Відносно молодий, але вже добре впізнаваний Python-фреймворк, який створювали з прицілом на швидкість, сучасні стандарти та роботу з API. Він з’явився у 2018 році й швидко став популярним серед команд, що будують бекенд-сервіси, мікросервіси та високонавантажені API. Одна з ключових особливостей FastAPI – нативна підтримка асинхронного програмування, що дозволяє ефективно обробляти велику кількість запитів одночасно.
Фреймворк добре відчуває себе у проєктах, де важливі продуктивність і прозорість коду. FastAPI активно використовує анотації типів Python: вони не лише роблять код зрозумілішим, а й допомагають автоматично перевіряти вхідні дані. Ще одна сильна сторона – автогенерація документації. API-ендпоїнти одразу отримують інтерактивну документацію на базі OpenAPI та Swagger, що значно спрощує роботу як для розробників, так і для сторонніх команд.
Але FastAPI не буде універсальним рішенням для всього. Це фреймворк саме для бекенду: фронтенд, шаблони чи повноцінну систему керування користувачами зазвичай доводиться підключати окремо. Через мінімалістичний підхід тут менше готових компонентів, ніж у класичних full-stack-рішеннях, а спільнота поки що поступається за масштабами таким ветеранам, як Django чи Flask. Проте саме ця легкість і фокус на API роблять FastAPI популярним вибором для сучасних сервісів.
FastAPI вже використовують у великих технологічних компаніях: зокрема, Netflix застосовує його для побудови продуктивних API, а Microsoft – у внутрішніх і публічних сервісах, у яких є потреба у швидкій обробці запитів.
AIOHTTP
Це один із ключових інструментів в асинхронній екосистемі Python і, по суті, один із фреймворків, з яких ця екосистема починалася. Саме AIOHTTP став однією з перших стабільних продакшн-реалізацій asyncio для вебу й заклав підхід, який згодом використали багато сучасних рішень. Його часто обирають не за «зручність з коробки», а за повний контроль над асинхронною логікою та поведінкою сервера.
Фреймворк орієнтований на сценарії, у яких грають роль висока пропускна здатність, мінімальні затримки та робота з великою кількістю одночасних з’єднань. AIOHTTP добре підходить для стримінгових сервісів, WebSocket-застосунків, проксі-рішень і складних middleware-конфігурацій. Окремо варто згадати вбудований HTTP-клієнт – його часто використовують як самостійний інструмент для асинхронних запитів навіть поза межами вебсерверів.
Однак AIOHTTP вимагає більш глибокого розуміння асинхронної моделі Python. Тут немає автоматичної генерації документації, декларативних схем чи готових абстракцій для побудови великих API – архітектуру застосунку доводиться продумувати й збирати вручну. Через це фреймворк рідше обирають для швидкого старту, але використовують у разі, якщо потрібна максимальна гнучкість і контроль.
AIOHTTP застосовували у таких системах, як Pulp – платформі для керування репозиторіями, а також у DEEPaaS REST API, який використовують у проєктах, пов’язаних із машинним навчанням, deep learning та AI-сервісами.
Flask
Flask – один із найвідоміших мікрофреймворків у Python-екосистемі, який з’явився у 2010 році та швидко став популярним завдяки своїй простоті й гнучкості. Його часто обирають розробники, яким потрібно мати повний контроль над структурою застосунку без нав’язаних архітектурних рішень. Flask дає мінімальний каркас і дозволяє самостійно вирішувати, які компоненти підключати й як саме будувати проєкт.
Фреймворк підходить для швидкого створення вебсервісів, невеликих застосунків, внутрішніх інструментів і прототипів. За потреби його легко розширити за допомогою плагінів: окремі бібліотеки відповідають за роботу з базами даних, автентифікацію, форми або інтеграцію з іншими сервісами. Завдяки цьому Flask часто використовують як «конструктор», з якого можна зібрати рішення під конкретні вимоги.
Водночас мінімалізм означає, що багато речей доводиться налаштовувати вручну. У Flask немає повноцінного вбудованого ORM чи готових механізмів безпеки на рівні full-stack-фреймворків – ці можливості додають окремими компонентами. Такий підхід вимагає більше рішень з боку розробника, зате забезпечує гнучкість і простоту підтримки.
Flask активно застосовують у великих компаніях для внутрішніх сервісів і мікросервісної архітектури. Зокрема, Netflix використовує його для частини своїх інструментів, а Reddit свого часу обирав Flask для створення прототипів і допоміжних вебзастосунків.
Starlette
Легкий асинхронний фреймворк, побудований навколо стандарту ASGI, який часто залишається «за лаштунками», але відіграє неабияку роль у сучасній Python-веброзробці. Саме він лежить в основі FastAPI та забезпечує його швидкість і стабільність. При цьому Starlette цілком самодостатній і може використовуватися як окреме рішення.
Фреймворк орієнтований на продуктивність і мінімальний оверхед. Він надає базовий, але достатній набір можливостей: маршрутизацію, middleware, підтримку WebSocket та роботу з асинхронними серверами. Starlette не нав’язує жорсткої структури застосунку, залишаючи розробнику свободу у виборі архітектури й додаткових інструментів.
Водночас Starlette не претендує на роль повноцінного full-stack-фреймворку. У ньому немає вбудованих засобів для роботи з базами даних, валідації даних чи генерації документації API – усе це підключається окремо. Через це він вимагає більше ручної конфігурації, особливо у великих проєктах, і має менше навчальних матеріалів порівняно з популярнішими рішеннями.
Starlette зазвичай обирають ті, кому важлива швидкість, контроль і асинхронна архітектура без надлишкових абстракцій. Це зручний інструмент для середніх за складністю сервісів і гарна основа для побудови власних фреймворків або кастомних API-рішень.
Pyramid
Python-фреймворк, що з’явився у 2010 році як результат об’єднання проєктів Pylons і repoze.bfg. Його часто описують як компроміс між мінімалізмом Flask і повною комплектацією Django, але з більшим акцентом на свободу вибору. Pyramid дозволяє почати з невеликого застосунку й поступово нарощувати складність без потреби змінювати інструмент.
Ключова особливість – відсутність жорстко заданої структури. Розробник сам вирішує, як організовувати код, які бібліотеки використовувати та які патерни застосовувати. Фреймворк підтримує кілька підходів до маршрутизації, добре інтегрується з популярними компонентами на кшталт SQLAlchemy та Jinja2 і підходить для різних масштабів – від простих сервісів до великих систем.
Проте для комфортної роботи з Pyramid потрібно розуміти архітектуру застосунків і самостійно підбирати додаткові бібліотеки для багатьох задач. Через це фреймворк рідше рекомендують новачкам.
Tornado
Це асинхронний Python-фреймворк і вебсервер, створений у 2009 році в компанії FriendFeed, а згодом придбаний Facebook. Його розробляли з фокусом на роботу в режимі реального часу та обробку великої кількості одночасних з’єднань. Тому Tornado часто використовують для чатів, стримінгових сервісів, live-оновлень і інших систем, де має бути мінімальна затримка.
В основі Tornado – власний цикл подій і підтримка неблокуючого введення-виведення. Це дозволяє одному процесу ефективно працювати з тисячами активних підключень без створення додаткових потоків. Фреймворк має вбудовану підтримку WebSocket і добре справляється з мережевими задачами, у яких ключову роль відіграє швидкість обміну даними та стабільність з’єднання.
Разом із цим Tornado не намагається закривати всі потреби веброзробки. У ньому немає готових рішень для роботи з базами даних, автентифікації чи складної бізнес-логіки – ці компоненти доводиться підключати окремо. Асинхронна модель і робота з циклом подій можуть бути непростими для розробників без відповідного досвіду.
Tornado застосовували у високонавантажених проєктах з швидкою реакцією системи. Зокрема, Quora використовує його для асинхронної обробки запитів, а Zynga свого часу застосовувала Tornado для вебігор і сервісів із високою кількістю одночасних користувачів.
Web2py
Web2py – повноцінний Python-фреймворк, який з’явився у 2007 році з ідеєю максимально спростити процес створення та підтримки вебзастосунків. Його ключова особливість – орієнтація на «все в одному»: Web2py поєднує вебсервер, систему роботи з базами даних і зручний вебінтерфейс, через який можна розробляти, тестувати й адмініструвати застосунок прямо з браузера.
Фреймворк пропонує широкий набір вбудованих можливостей: ORM, систему автентифікації, роботу з сесіями, шаблонізатор і базові механізми безпеки. Завдяки цьому можна швидко запускати проєкти без підключення великої кількості сторонніх бібліотек.
Але варто враховувати, що Web2py значно рідше використовують у сучасних високонавантажених або складних системах. Фреймворк не орієнтований на асинхронну модель, має обмежену гнучкість у розширенні та поступається іншим рішенням за кількістю оновлень і активністю спільноти. Через це його зазвичай розглядають як інструмент для швидкої розробки, прототипування або освітніх проєктів, а не як основу для масштабних платформ.
Web2py створений одним із засновників Reddit і певний час використовувався в межах цієї платформи. Сьогодні його найчастіше обирають невеликі стартапи та освітні ініціативи.
Підписуйтеся на ProIT у Telegram, щоб не пропустити жодної публікації!
