Python nhanh chóng trở thành một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất nhờ sự đơn giản, linh hoạt và nguồn thư viện dồi dào dành cho những người muốn bắt đầu học ngôn ngữ này. Đây thường là ngôn ngữ đầu tiên mà các lập trình viên mới bắt đầu học và nó cũng được sử dụng rộng rãi trong ngành cho các mục đích từ phát triển web đến phân tích dữ liệu.
Cộng đồng Python rất lớn và theo GitHub, Python không ngừng phát triển, với mức tăng 22,5% tính đến năm 2022. Đây cũng là ngôn ngữ lập trình được sử dụng nhiều thứ ba vào năm 2023. Đây là lý do tại sao chúng ta có nhiều framework cho Python, và hầu hết chúng đều là nguồn mở.
Trong bài viết này, Type sẽ phân tích cụ thể các framework phổ biến và hữu ích nhất của Python mà bạn nên biết. Nào, bắt đầu thôi.
Tóm tắt nội dung
- Python Framework là gì?
- Các loại Python Framework
- Python Framework và Python Library
- Tại sao nên sử dụng Python Framework?
- 25 Python Framework hàng đầu thế giới
- Tóm tắt
Python Framework là gì?
Python Framework là một tập hợp các mô-đun Python cung cấp một tập hợp các chức năng chung có thể được sử dụng làm cấu trúc để xây dựng các ứng dụng thuộc bất kỳ loại nào.
Các khung được thiết kế để đơn giản hóa quá trình phát triển bằng cách cung cấp hướng dẫn chung về cách chúng ta nên xây dựng phần mềm và loại bỏ một số nhiệm vụ phức tạp hoặc lặp đi lặp lại. Điều này cho phép bạn tập trung vào việc viết logic tùy chỉnh và duy nhất cho ứng dụng của mình thay vì phải phát minh lại cái bánh xe.
Một ví dụ về nhiệm vụ lặp đi lặp lại là xử lý các yêu cầu HTTP . Bởi vì hầu hết các ứng dụng web cần xử lý loại yêu cầu này nên các nhà phát triển sử dụng các khung hiện có hỗ trợ chức năng này thay vì viết mọi thứ từ đầu hoặc sử dụng lại cùng một mã cho các dự án khác nhau.
Bây giờ chúng ta đã kết tinh khái niệm về framework, hãy cùng khám phá một số loại framework Python.
Các loại Python Framework
Python có sẵn nhiều loại Framework khác nhau cho các nhu cầu phát triển dự án khác nhau. Chúng ta hãy xem xét một vài trong số đó nhé.
Full-Stack Framework
Full-Stack Python Framework là một bộ công cụ cung cấp mọi thứ mà nhà phát triển cần để xây dựng một ứng dụng web hoàn chỉnh từ đầu đến cuối.
Frontent – Giao diện người dùng là 1 hệ thống các templates đã hoàn chỉnh và hiển thị dữ liệu ra cho người dùng sử dụng. Backend – Quản lý các bản ghi dữ liệu, xử lý các HTTP request, và kiểm soát tính bảo mật của ứng dụng.
Microframework
Microframework là một framework tối giản chỉ cung cấp các thành phần thiết yếu cần thiết để xây dựng một số loại ứng dụng .
Nó được thiết kế nhẹ và dễ mở rộng, khiến nó trở thành lựa chọn tốt cho các dự án nhỏ hoặc cho các nhà phát triển muốn kiểm soát nhiều hơn mã của họ.
Asynchronous Frameworks
Frameworks bất đồng bộ được thiết kế để xử lý đồng thời và song song, cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng có thể thực hiện nhiều tác vụ cùng một lúc.
Trình quản lý gói Python (pip)
pip là 1 trình quản lý package cho các package của Python. Nếu được cài đặt sẵn Python , bạn có thể SỬ DỤNG pip bằng command line cho tiện, giao diện command line này cho phép bạn cài đặt các package của Python.
Một package là một tập hợp mã lệnh riêng biệt và có thể tái sử dụng, cung cấp chức năng cụ thể để giải quyết một tác vụ chung (phát triển web, xác thực, GUI). Tất cả các framework chúng ta sẽ thấy bên dưới đây cũng đều là một phần của thư viện Python, nghĩa là chúng có sẵn dưới dạng đóng gói pip.
Bạn có thể cài đặt bất kỳ package nào có sẵn trên Python Package Index (PyPI) bằng lệnh sau:
pip install package-name
Bạn cũng có thể cài đặt các package từ tệp văn bản, ví dụ: tạo 1 tệp những yêu cầu cho dự án rồi chạy lệnh bên dưới.
pip install -r requirements.txt
Python Framework và Python Library
Thư viện Python là tập hợp các hàm và phương thức có thể được sử dụng để thực hiện các tác vụ cụ thể, chẳng hạn như phân tích dữ liệu hoặc tạo số ngẫu nhiên. Thư viện thường có phạm vi hạn chế hơn và được sử dụng như một công cụ trong một ứng dụng lớn hơn.
Mặt khác, Python Framework cung cấp một bộ công cụ và tính năng hoàn chỉnh có thể được sử dụng để xây dựng toàn bộ ứng dụng. Nó thường xác định quy trình làm việc mà các nhà phát triển phần mềm tuân theo khi tạo một dự án.
Điều này không có nghĩa là bạn không thể mở rộng khả năng của một Framework với các package khác, thường được gọi là plugin. Bạn nào làm Wordpres framework ròi thì sẽ hiểu vấn đề này hơn.
Tại sao nên sử dụng Python Framework?
Lợi ích khi sử dụng Python Framework để phát triển ứng dụng. Những lý do sau đây:
- Framework làm cho công việc của nhà phát triển phần mềm của bạn trở nên dễ dàng hơn: Bằng cách cung cấp cấu trúc cho mã cũng như một bộ công cụ và tính năng giúp hợp lý hóa quy trình phát triển, các khung có thể giúp nhà phát triển xây dựng ứng dụng dễ dàng và hiệu quả hơn.
- Framework tổ chức code ngăn nắp hơn: Một Framework được thiết kế tốt sẽ giúp đảm bảo rằng code được sắp xếp và có thể bảo trì, giúp dễ hiểu và sửa đổi mã nguồn tốt hơn trong tương lai.
- Framework giúp tăng năng suất: Bằng cách cung cấp các thành phần và công cụ dựng sẵn cũng như tuân thủ các tiêu chuẩn lập trình, các Framework cho phép nhà phát triển tập trung vào các khía cạnh độc đáo của ứng dụng của họ thay vì dành thời gian cho những thứ linh tinh.
Bây giờ bạn đã hiểu tại sao phải dùng Python Framework chưa?, hãy cùng Type điểm qua 25 framework hàng đầu của Python nhé.
25 Python Framework hàng đầu thế giới
Naò, giờ đây chúng ta hãy cùng nghiên cứu 25 Python framework phổ biến nhất thế giới, mình chia theo từng chức năng cụ thể.
Python Microframeworks
Sau đây là nhữg Python Microframework nhẹ, hữu ích khi bạn muốn tạo một ứng dụng đơn giản một cách nhanh chóng hoặc tiêu thụ ít bộ nhớ trong máy chủ của mình.
1. Flask
Flask là một micro-framework nhẹ được sử dụng để xây dựng nhanh các ứng dụng web đơn giản. Flask hỗ trợ cho các template của Jinja (sử dụng lại mã HTML), xử lý yêu cầu và chỉ báo ứng dụng .
Thực sự chỉ cần ít hơn sáu dòng code để khởi động 1 ứng dụng Flask:
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def hello_world():
return "Hello Kinsta"
Đặc trưng của Flash framework:
- Siêu nhẹ và dễ sử dụng
- Tính linh hoạt cao
- Được xây dựng dựa trên thư viện chuẩn của Python
- Hỗ trợ routing và views (controllers)
- Hỗ trợ tạo template với Jinja
- Tài liệu và cộng đồng tuyệt vời
- Hỗ trợ xử lý cookie và xác thực người dùng
Bạn cũng sẽ có quyền truy cập vào một số gói tiện ích mở rộng như Flask-RESTful , gói này bổ sung hỗ trợ cho việc xây dựng powerful REST APIs và Flask-SQLAlchemy, một cách thuận tiện để sử dụng SQLAlchemy trong ứng dụng của bạn.
2. Bottle
Bạn muốn tạo các ứng dụng web cực kỳ nhẹ nhàng mà không cần phụ thuộc gì khác? Bottle là một microframework của Python nhẹ được thiết kế để dễ dàng xây dựng các ứng dụng web cỡ nhỏ hoặc vừa. Nó không bao gồm bất kỳ phụ thuộc bên ngoài nào ngoài thư viện chuẩn Python,
Bottle được xây dựng dựa trên tiêu chuẩn WSGI (Web Server Gateway Interface) và tương thích với hầu hết các máy chủ web và phiên bản Python.
Đặc trưng:
- Dễ dàng để tìm hiểu và sử dụng
- Hệ thống mẫu tích hợp
- Thích hợp để xây dựng các ứng dụng web và API nhỏ
- Sử dụng bộ nhớ rất thấp
- Hỗ trợ HTTP, forms và routing
3. CherryPy
CherryPy là một framework chuyên phát triển ứng dụng web tối giản dành cho Python. Đó là một framework hướng đối tượng (OOP) cho phép bạn xây dựng các ứng dụng web giống như cách bạn làm với bất kỳ OOP nào khác trong Python .
CherryPy đã xuất hiện từ năm 2002 và được áp dụng rộng rãi trong môi trường sản xuất trên nhiều loại trang web, từ những trang web có chức năng đơn giản đến những trang web yêu cầu độ phức tạp cao. Ví dụ: cả hai dịch vụ phần mềm khổng lồ Netflix và Hulu đều sử dụng CherryPy như một phần cơ sở hạ tầng của họ.
Nhiệm vụ chính của CherryPy là xử lý các request HTTP và kết nối chúng với những logic của nhà phát triển. Điều này có nghĩa là theo mặc định, CherryPy không cung cấp quyền truy cập cơ sở dữ liệu hoặc là tạo ra giao diện HTML cho ứng dụng, ngoại trừ những logic của ứng dụng.
Đặc trưng:
- Một framework chuyên nghiệp
- Xử lý tất cả các yêu cầu HTTP
- Hệ thống plugin linh hoạt và có thể mở rộng
- Framework để xây dựng backend ngon lành
- Phát triển hướng đối tượng
- API ổn định
Python Web Frameworks
Sau đây là những framework dành cho xây dựng website đã hoàn chỉnh bao gồm các thành phần cho các tác vụ phát triển web phổ biến như truy cập cơ sở dữ liệu, xử lý biểu mẫu và bảo mật. Không giống như Microframeworks, Python web frameworks cung cấp mọi thứ bạn cần ngay và luôn.
Bạn thực sự nên xem xét nhu cầu của mình khi xây dựng một ứng dụng web. Đôi khi chỉ cần sử dụng WordPress là quá đủ .
4. Django
Django là một trong những web framework phổ biến và được sử dụng rộng rãi nhất trong hệ sinh thái Python. Đó là một full-stack framework vững chắc, đã bao gồm tất cả mọi thứ bạn cần để xây dựng một website hoàn chỉnh.
Django được giới thiệu lần đầu tiên vào năm 2005 giống như một Pythonic để xây dựng lên một trang tin tức. Ngày nay, đây là một trong những thư viện Python được sử dụng nhiều nhất để phát triển web, với gần 8 triệu lượt tải xuống mỗi tháng. Một số trang web lớn từng được tạo ra bằng Django, như Instagram, Discus, Pinterest, Bitbucket và Chess.com.
Django tuân theo kiến trúc Model-view-template (MVT) và bao gồm các tính năng tích hợp sẵn, chẳng hạn như tạo giao diện, quản lý cơ sở dữ liệu, bảng quản trị, thông báo và hiển thị (để quản lý logic của backend). Để thành thạo Django, bạn nên có nền tảng vững chắc về lập trình hướng đối tượng Python cũng như lập trình chức năng.
Bạn sẽ không sai lầm khi chọn Django cho dự án website của mình. Đó là một Web Framework mạnh mẽ cung cấp mọi thứ bạn cần để xây dựng các trang web nhanh và khủng. Và nếu bạn cần bất kỳ tính năng bổ sung nào – chẳng hạn như khả năng tạo API REST để sử dụng với các giao diện người dùng hiện đại như React hoặc Angular – bạn có thể sử dụng các tiện ích mở rộng như Django REST framework.
Đặc trưng:
- Framework rất an toàn
- Bảng quản trị tích hợp
- Tạo HTML động
- Object-relational-mapper (ORM – Ánh xạ quan hệ đối tượng), bố cục cơ sở dữ liệu với Python classes
- Truy vấn cơ sở dữ liệu bằng API Python
- Công cụ CLI tuyệt vời
- Tiện ích mở rộng đa dạng
5. FastAPI
FastAPI là một web framework hiện đại chỉ thực hiện tốt một công việc duy nhất, đó là: xây dựng API.
Kể từ khi phát hành vào năm 2018, nó đã nhanh chóng trở nên phổ biến nhờ hiệu suất tuyệt vời và sự đơn giản. Trên thực tế, theo PyPi Stats, FastAPI có hơn 9 triệu lượt tải xuống hàng tháng, vượt qua cả các full-stack framework như Django, tiến bộ hơn tiền bối.
Hãy nhớ rằng mục đích duy nhất của FastAPI là xây dựng các API Backend. Điều đó có nghĩa là bạn phải có Frontend – Giao diện người dùng (như Vue.js hoặc Angular) để hiển thị thông tin cho người dùng.
Điều đó nói lên rằng, framework này cực kỳ hiệu quả và bạn thậm chí có thể triển khai một ứng dụng với FastAPI chỉ trong vài phút.
Đặc trưng:
- Tuân theo các tiêu chuẩn của API như OpenAPI và JSON schema.
- Xác thực và tuần tự hóa dữ liệu
- Tự động tạo tài liệu cho API của bạn
- Web framework hiện đại
- Dựa trên các tính năng Python 3.6 trở lên
- Kiểu validation từ Pydantic
- Hỗ trợ lập trình không đồng bộ (Asynchronous programming)
6. Pyramid
Pyramid là một web framework linh hoạt và có thể mở rộng, rất phù hợp cho cả ứng dụng nhỏ và lớn. Đó là điểm kết hợp giữa microframework như Flask và full-stack framework như Django.
Pyramid bao gồm các tính năng phổ biến nhất mà bạn cần khi phát triển ứng dụng web bằng Python, nhưng nó cho phép bạn chỉ tập trung vào các thành phần bạn cần cho dự án của mình.
Đặc trưng:
- Nhẹ và linh hoạt
- Hỗ trợ ngôn ngữ Mako template
- Thực hiện xác thực và ủy quyền dễ dàng
- Tuân thủ WSGI yêu cầu và phản hồi object
- Kiểm tra và gỡ lỗi đơn giản với các trình trợ giúp
- Thư viện và plugin của bên thứ ba tích hợp dễ dàng
7. Tornado
Tornado là một thư viện networking và web framework không đồng bộ mã nguồn mở mục đích để xây dựng các ứng dụng website bằng Python. Ban đầu nó được phát triển tại FriendFeed, một công cụ tổng hợp mạng xã hội sau này được Facebook mua lại. Hiện nay nó được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng, bao gồm dịch vụ web, phân tích thời gian thực và các ứng dụng có tính đồng thời cao.
Tornado được tối ưu hóa để xử lý số lượng lớn kết nối đồng thời, giúp nó phù hợp với các ứng dụng yêu cầu kết nối lâu dài với mỗi người dùng (ví dụ: chat apps, bots, và web scrapers).
Đặc trưng:
- Có thể mở rộng (có thể xử lý hàng nghìn kết nối mở)
- Tùy chỉnh Tornado giao diện
- Tích hợp user authentication
- WebSockets và duy trì lâu dài phiên làm việc
- Tùy chọn xác thực với bên thứ ba (Third-party authentication)
- Hỗ trợ quốc tế hóa
GUI Frameworks
GUI Frameworks (GUI) Python sau đây cung cấp nhiều công cụ và tính năng để tạo các ứng dụng dành cho máy tính để bàn, bao gồm hỗ trợ lập trình theo hướng sự kiện, widget và đồ họa.
8. PyQt
PyQt là một trong những bộ Python phổ biến nhất cho Qt cross-platform application framework. Framework này là một sự kết hợp hoàn hảo giữa tính đơn giản của Python và sức mạnh Qt framework được xây dựng trong C++.
Thông tin thú vị
Một điều bắt buộc là một API (hãy coi nó như một cầu nối) giữa hai ngôn ngữ lập trình. Trong trường hợp này, các liên kết Python cho Qt có nghĩa là bạn có thể sử dụng các công cụ Qt được viết ban đầu bằng C++ bên trong mã Python của mình.
PyQt có hai bản tùy chọn:
- GPLv3: Sử dụng miễn phí, nhưng bất kỳ ai được bạn phân phối đều có thể phân phối lại nó (có thể là miễn phí)
- Bản thương mại: Cho phép bạn giữ mã của mình ở chế độ riêng tư để bạn có thể kiếm tiền từ công việc của mình, nhưng bạn sẽ phải trả tiền mua giấy phép cho các nhà phát triển sử dụng mã đó (hiện tại là $550 cho mỗi 1 nhà phát triển)
Đặc trưng:
- Được hỗ trợ bởi Riverbank
- Lập trình hướng sự kiện để xử lý các tương tác của người dùng
- Tích hợp với các thư viện và framework khác
- Hỗ trợ quốc tế hóa và bản địa hóa
- Truy cập vào một số lượng lớn các chức năng từ thư viện Qt
- Hỗ trợ đa phương tiện, WebKit và WebEngine, tích hợp cơ sở dữ liệu
- Khả năng tương thích đa nền tảng với Windows, Linux và macOS
9. Tkinter
Tkinter là một Python GUI framework tích hợp. Nó là một phần của thư viện chuẩn nên bạn sẽ không phải cài đặt thêm bất kỳ phần phụ thuộc nào.
Tương tự như PyQt (sử dụng Qt), Tkinter sử dụng bộ công cụ giao diện đồ họa người dùng có tên Tk. Nó cũng cung cấp một bộ công cụ để tạo các tiện ích khác nhau như nút, nhãn, hộp văn bản và menu.
Nhìn chung, Tkinter là một cách tuyệt vời để nhanh chóng tạo các chương trình GUI nhỏ, nhưng do giao diện lỗi thời của nó, tốt hơn hết bạn nên chọn một framework mạnh mẽ hơn cho các dự án lớn hơn.
Đặc trưng:
- Hỗ trợ các widget phổ biến được sử dụng trong ứng dụng GUI
- Lập trình hướng sự kiện để xử lý các tương tác của người dùng
- Hỗ trợ tích hợp cho hình ảnh và màu sắc
- Khả năng tương thích đa nền tảng với Windows, Linux và macOS
- Một phần của thư viện tiêu chuẩn
- Nhẹ
10. Kivy
Kivy là một framework mã nguồn mở để tạo các ứng dụng di động và máy tính để bàn đa nền tảng bằng Python. Nó rất phù hợp để tạo các ứng dụng tương tác và hấp dẫn về mặt hình ảnh, chẳng hạn như trò chơi và ứng dụng cảm ứng đa điểm, đồng thời điểm nhấn chính của nó là viết mã một lần duy nhất cho nhiều nền tảng như: Windows, Linux, macOS, iOS và Android.
Không giống như PyQt, Kivy là mã nguồn mở và miễn phí, và được cấp phép theo giấy phép MIT, nghĩa là bạn có thể gửi và kiếm tiền từ ứng dụng Kivy của mình.
Đặc trưng:
- Bộ công cụ nguồn mở để tạo ứng dụng cảm ứng đa điểm
- Hỗ trợ cho nhiều nền tảng khác nhau, bao gồm cả thiết bị di động và máy tính để bàn
- Hỗ trợ tích hợp cho đồ họa, hoạt ảnh và các thành phần UI
- Có thể tích hợp với các thư viện và framework khác
11. PySide
Pyside là bộ công cụ mã nguồn mở để tạo các ứng dụng đa nền tảng. Nó dựa trên thư viện Qt (tương tự PyQt) và cung cấp quyền truy cập vào nhiều chức năng.
Pyside cũng hỗ trợ nhiều phương thức nhập liệu và lập trình theo hướng sự kiện, đồng thời bao gồm hỗ trợ tích hợp cho đồ họa và đa phương tiện.
Vì nó được cấp phép theo LGPL nên bạn có thể tạo phần mềm độc quyền dễ dàng hơn. Nó được hỗ trợ bởi công ty Qt và hỗ trợ Linux, macOS và Windows.
Đặc trưng:
- Được cấp phép LGPL
- Được hỗ trợ bởi Công ty Qt
- Hỗ trợ hiển thị hình ảnh, video và các loại phương tiện khác trong ứng dụng của bạn
- Ba phiên bản để sử dụng với Qt4, Qt5 và Qt6 tương ứng
12. PySimpleGUI
PySimpleGUI đã trở nên phổ biến trong cộng đồng Python nhờ API đơn giản và dễ sử dụng.
Đây là một tùy chọn tuyệt vời để tạo giao diện người dùng đồ họa đơn giản và dễ sử dụng trong Python, đồng thời cho phép bạn thêm GUI vào các tập lệnh đang hoạt động của mình khá dễ dàng. PySimpleGUI kết hợp sức mạnh của 4 thư viện GUI khác nhau, PySide, Tkinter, wxPython và Remi.
Đặc trưng:
- Tài liệu tuyệt vời
- Đơn giản để tìm hiểu và sử dụng
- Bộ đầy đủ các vật dụng sẵn sàng sử dụng
- Hỗ trợ cho Python 3.4+
Python Machine Learning Frameworks
Sau đây là các thư viện phần mềm Python cung cấp chức năng và công cụ dựng sẵn để giúp nhà phát triển xây dựng và triển khai các mô hình Machine Learning, hỗ trợ các tác vụ phổ biến như tiền xử lý dữ liệu, đào tạo và đánh giá mô hình cũng như các công cụ để triển khai mô hình vào sản xuất.
13. scikit-learn
scikit-learn là thư viện Machine Learning phổ biến nhất, được sử dụng cả trong ngành công nghệ và học viện.
Nó cung cấp các công cụ hiệu quả cho các tác vụ Machine Learning thông thường và được xây dựng dựa trên các thư viện khoa học khác như Numpy và SciPy.
Đặc trưng:
- Nguồn mở và miễn phí
- Công cụ hiệu quả để khai thác dữ liệu và phân tích dữ liệu
- Cung cấp một loạt các thuật toán để phân loại, hồi quy, phân cụm và giảm kích thước
- Cộng đồng tích cực và phát triển, với các hướng dẫn và API được ghi chép đầy đủ
14. TensorFlow
TensorFlow là một nền tảng nguồn mở để xây dựng và triển khai các mô hình Machine Learning. Được nhóm Google Brain phát triển vào năm 2015, đây là một thư viện mạnh mẽ dành cho việc học sâu, với nhiều công cụ để xây dựng và đào tạo mạng lưới thần kinh.
TensorFlow có thể được sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau, chẳng hạn như xử lý hình ảnh và ngôn ngữ, nhận dạng giọng nói và phân tích dự đoán.
Đặc trưng:
- Công cụ xây dựng mạng lưới thần kinh
- Hỗ trợ triển khai trên thiết bị di động và web bằng TensorFlow.js và TensorFlow Lite
- Các công cụ trực quan hóa và gỡ lỗi, chẳng hạn như TensorBoard
- Tính linh hoạt để chạy trên nhiều nền tảng, bao gồm CPU, GPU và TPU
- Có sẵn bằng Python, C và C++
15. PyTorch
Cùng với TensorFlow, PyTorch (được phát triển bởi nhóm nghiên cứu AI của Facebook) là một trong những công cụ được sử dụng nhiều nhất để xây dựng các mô hình deep learning. Nó có thể được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language) và các mô hình tổng quát.
Đặc trưng:
- Tài liệu mở rộng và cộng đồng lớn các nhà phát triển
- Tích hợp dễ dàng với sự hỗ trợ của đám mây
- Dễ học, với các công cụ thân thiện với người dùng
- Cảm giác Pythonic hơn các framework khác
- Nguồn mở và miễn phí
16. Keras
Keras là một framework deep learning cấp cao có khả năng chạy trên TensorFlow, Theano và CNTK. Nó được phát triển bởi François Chollet vào năm 2015 và được thiết kế để cung cấp giao diện đơn giản và thân thiện với người dùng để xây dựng và đào tạo các mô hình học sâu – deep learning.
Keras cung cấp các khối xây dựng sẵn để nhanh chóng xây dựng các mô hình Machine Learning. Đó là lý do tại sao nó được sử dụng rộng rãi trong các cuộc thi khoa học dữ liệu như của Kaggle .
Đặc trưng:
- Giao diện đơn giản và thân thiện với người dùng để xây dựng và đào tạo các mô hình deep learning
- Hỗ trợ xây dựng và đào tạo mạng lưới thần kinh bằng cách sử dụng nhiều kiến trúc và trình tối ưu hóa
- Bao gồm một hệ sinh thái mạnh mẽ gồm các thư viện và công cụ dành cho học sâu deep learning, chẳng hạn như Keras Tuner và KerasRL
- Tính linh hoạt để chạy trên nhiều chương trình phụ trợ như TensorFlow, CNTK hoặc Theano
- Hỗ trợ tính toán phân tán
- Hỗ trợ tích hợp để hiển thị và gỡ lỗi mô hình
Python Scientific Computing Frameworks
Các framework này giúp sinh viên, nhà khoa học và nhà nghiên cứu thực hiện nhiệm vụ của họ mà không cần tập trung vào các chi tiết tính toán cấp thấp.
Các khung tính toán khoa học thường bao gồm chức năng đại số tuyến tính, tối ưu hóa, nội suy, tích hợp và các nhiệm vụ phổ biến khác trong tính toán khoa học.
17. NumPy
NumPy là một thư viện máy tính khoa học được thiết kế để xử lý các mảng và ma trận đa chiều của dữ liệu số. Nó cũng cung cấp một loạt các hàm toán học để hoạt động trên các mảng này.
NumPy là khối nền tảng cho nhiều thư viện và Python framework khác được sử dụng trong khoa học dữ liệu, bao gồm SciPy, Pandas, scikit-learn và Tensorflow.
Đặc trưng:
- Xử lý mảng đa chiều một cách dễ dàng
- Hỗ trợ các công cụ toán học như quy trình đại số tuyến tính, biến đổi Fourier và tạo số ngẫu nhiên
- Thư viện mở rộng các hàm toán học
- Nhanh hơn so với các hoạt động của Python thông thường (một số triển khai được thực hiện bằng C)
- Hỗ trợ nhiều loại phần cứng
18. SciPy
SciPy cung cấp một tập hợp các thuật toán và chức năng được xây dựng dựa trên NumPy. Nó giúp thực hiện các nhiệm vụ khoa học và kỹ thuật phổ biến như tối ưu hóa, xử lý tín hiệu, tích phân, đại số tuyến tính, v.v.
Đặc trưng:
- Nguồn mở và miễn phí
- Xác định các thuật toán và chức năng cho các nhiệm vụ khoa học và kỹ thuật
- Cộng đồng sôi động và tài liệu tuyệt vời
- Mọi lập trình viên đều có thể truy cập, bất kể mức độ kinh nghiệm của họ
19. Pandas
Pandas là một thư viện mã nguồn mở mạnh mẽ và linh hoạt được sử dụng để thực hiện phân tích dữ liệu bằng Python. Nó cung cấp các cấu trúc dữ liệu hiệu suất cao (tức là DataFrame nổi tiếng ) và các công cụ phân tích dữ liệu giúp bạn dễ dàng làm việc với dữ liệu có cấu trúc.
Đặc trưng:
- Cấu trúc dữ liệu hiệu suất cao, chẳng hạn như DataFrame và Series
- Hỗ trợ đọc và ghi dữ liệu đến và đi từ một số định dạng, bao gồm CSV, Excel và SQL
- Tạo điều kiện phân tích dữ liệu trong thế giới thực
- Dựa trên các gói khoa học dữ liệu khác như scikit-learn
20. Matplotlib
Matplotlib là một công cụ được sử dụng rộng rãi để trực quan hóa dữ liệu bằng Python. Nó cung cấp API hướng đối tượng để nhúng các biểu đồ vào các ứng dụng.
Nó được thiết kế để có khả năng tùy biến cao và cung cấp nhiều tùy chọn để tạo sơ đồ, biểu đồ và hình ảnh hóa. Vì những lý do này, Matplotib thường được sử dụng trong các dự án khoa học dữ liệu, Machine Learning và tính toán khoa học.
Đặc trưng:
- Hỗ trợ vẽ đồ thị 2D và 3D
- Có thể nhắc số liệu tương tác
- Thường được nhúng trong sổ ghi chép Jupyter và ứng dụng GUI
- Tài liệu mở rộng và cộng đồng sống động
Python Testing Frameworks
Tất cả các framework này đều nhằm mục đích giúp bạn trong quá trình kiểm tra mã code của mình.
Nếu bạn đang sử dụng phương pháp phát triển dựa trên thử nghiệm (TDD), thì các framework sau đây là điều bắt buộc trong quy trình làm việc của bạn.
21. Pytest
Pytest là một test framework được áp dụng rộng rãi, được thiết kế để dễ sử dụng và mở rộng. Nó giúp bạn viết các bài kiểm tra tinh tế trong cả cơ sở mã Python nhỏ và phức tạp nhất.
Đặc trưng:
- Đơn giản để tìm hiểu và sử dụng
- Hơn 800 plugin có sẵn
- Đặt quy trình làm việc để tạo các bài kiểm tra đơn vị
- Thông tin lỗi chi tiết
22. Unittest
Unittest là một Python UnitTest Framework tích hợp dựa trên các quy ước thử nghiệm xUnit. Nó cung cấp một cách Pythonic và hướng đối tượng để tạo các trường hợp thử nghiệm tự động và các bộ thử nghiệm.
Đặc trưng:
- Giao diện đơn giản và dễ sử dụng để viết và chạy thử nghiệm
- Kiểm tra tham số hóa, đồ đạc và điểm đánh dấu
- Có thể kết hợp với pytest hoặc nose
- Một phần của thư viện chuẩn Python
23. nose2
nose2 là sự kế thừa của nose test framework, điểm khác biệt chính là nose2 hỗ trợ các phiên bản Python hiện đại.
nose2 mở rộng thư viện unittest tích hợp sẵn và cung cấp một cách mạnh mẽ và linh hoạt hơn để viết và chạy thử nghiệm. Đây là một công cụ có thể mở rộng, vì vậy bạn có thể sử dụng nhiều plugin tích hợp và của bên thứ ba để làm lợi thế cho mình.
Đặc trưng:
- Có thể mở rộng bằng plugin
- Dựa trên unittest tích hợp
- Hỗ trợ cho Python 3
Asynchronous Frameworks
Các loại Python framework này cung cấp một bộ công cụ và thư viện cho phép các nhà phát triển viết mã không đồng bộ theo cách dễ quản lý và hiệu quả hơn.
Thông tin
Viết mã không đồng bộ cho phép một số tác vụ nhất định được thực hiện song song mà không cản trở việc thực thi các tác vụ khác.
24. asyncio
asyncio là trung tâm của nhiều framework không đồng bộ khác. Nó cho phép các nhà phát triển viết mã đồng thời bằng cú pháp async/await và được thiết kế để xử lý hàng nghìn kết nối đồng thời.
asyncio cung cấp một API duy nhất cho nhiều giao thức truyền tải như TCP, UDP, SSL/TLS và giao tiếp quy trình con.
Đặc trưng:
- Được tích hợp vào Python
- Cơ sở cho một số khung Python khác
- Bao gồm các API để kiểm soát các quy trình con và thực hiện network IO
- Tài liệu tuyệt vời
- Một phần của thư viện chuẩn Python
25. Aiohttp
Aiohttp là HTTP client/server framework không đồng bộ được xây dựng dựa trên gói asyncio. Nó cung cấp giao diện đơn giản và trực quan để xử lý các yêu cầu và phản hồi HTTP, cũng như hỗ trợ phần mềm trung gian, phiên và các công cụ phát triển web khác.
Đặc trưng:
- Giao thức HTTP phía máy khách và phía máy chủ
- Xử lý số lượng lớn các kết nối đồng thời
- Cho phép bạn xây dựng các ứng dụng web không đồng bộ
Tóm tắt
Các Python framework có thể giúp bạn thúc đẩy việc tổ chức mã code, tăng năng suất và làm cho quá trình phát triển phần mềm trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn.
Là một nhà phát triển Python, công việc của bạn không phải là trở thành chuyên gia về tất cả 25 framework trên mà chúng mình đã trình bày, mà là lựa chọn cẩn thận những framework nào mà bạn quan tâm nhất, xây dựng các dự án với chúng mà thực sự chúng khiến bạn cảm thấy hứng thú và sẽ thành thạo những framework đó.
Nếu bạn có một dự án đã sẵn sàng để xuất bản? Hãy đảm bảo rằng bạn đã có 1 dịch vụ lưu trữ ứng dụng tốt nhất có thể! Các giải pháp Lưu trữ ứng dụng của Typing được thiết kế cho các dự án có quy mô bất kỳ và chỉ mất vài phút để triển khai chúng.
Bạn đã và đang làm việc với Python framework nào và framework nào bạn yêu thích nhất? Hãy chia sẻ ý kiến của bạn với chúng mình bằng cách bình luận ở phía dưới bài viết này nhé.
Nhận xây dựng tất cả các ứng dụng, cơ sở dữ liệu và trang web WordPress của bạn trực tuyến. Nền tảng đám mây của chúng mình hiệu suất cao, có nhiều tính năng bao gồm:
- Dễ dàng thiết lập và quản lý trong bảng điều khiển Plesk
- Hỗ trợ chuyên gia 24/7
- Phần cứng và mạng Tadu Cloud tốt nhất
- Tích hợp Cloudflare cấp doanh nghiệp để tăng tốc độ và bảo mật
Type tổng hợp
