أنواع أطر بايثون

لدى Python مجموعة متنوعة من الأطر المتاحة لأنواع مختلفة من التطوير. دعونا نلقي نظرة على عدد قليل منهم.

إطار كامل المكدس

إطار عمل Python كامل المكدس عبارة عن مجموعة من الأدوات التي توفر كل ما يحتاجه المطور لبناء تطبيق ويب كامل من البداية إلى النهاية.

يتضمن ذلك طريقة لإنشاء الواجهة الأمامية – على سبيل المثال ، نظام القوالب ونهج لعرض المعلومات للمستخدم – والواجهة الخلفية ، بما في ذلك الوظائف المشتركة مثل إنشاء سجلات قاعدة البيانات ، والتعامل مع طلبات HTTP ، والتحكم في أمان التطبيق .

إطار مصغر

الإطار المصغر هو إطار عمل مبسط يوفر فقط المكونات الأساسية اللازمة لبناء نوع من التطبيق .

إنه مصمم ليكون خفيف الوزن وسهل التوسيع ، مما يجعله اختيارًا جيدًا للمشاريع الصغيرة أو للمطورين الذين يريدون مزيدًا من التحكم في التعليمات البرمجية الخاصة بهم.

الأطر غير المتزامنة

تم تصميم إطار العمل غير المتزامن للتعامل مع التزامن والتوازي ، مما يسمح للمطورين بإنشاء تطبيقات يمكنها أداء مهام متعددة في وقت واحد.

مدير حزمة Python (نقطة)

pip هو مدير حزم لحزم Python. إذا كنت قد قمت بالفعل بتثبيت Python ، فيمكنك الوصول إلى واجهة سطر أوامر pip ، والتي تتيح لك تثبيت حزم Python.

الحزمة عبارة عن مجموعة من الرموز المعزولة والقابلة لإعادة الاستخدام والتي توفر وظائف محددة لحل مهمة مشتركة (تطوير الويب ، والمصادقة ، وواجهة المستخدم الرسومية). جميع الأطر التي سنراها لاحقًا هي جزء من مكتبة Python القياسية ، مما يعني أنها متوفرة كحزمة نقطية.

يمكنك تثبيت أي حزمة متوفرة في Python Package Index (PyPI) باستخدام الأمر التالي:

pip install package-name

يمكنك أيضًا تثبيت حزم من ملف نصي – على سبيل المثال ، ملف متطلبات لمشروع – باستخدام الأمر أدناه.

pip install -r requirements.txt

أفضل 25 إطار عمل لـ Python في عام 2023

فيما يلي 25 من أكثر إطارات Python شيوعًا ، مقسمة إلى أقسام حسب الوظيفة.

Python Microframeworks

فيما يلي إطارات مصغرة خفيفة الوزن ، مفيدة عندما تريد إنشاء تطبيق بسيط بسرعة أو يكون لديك القليل من استهلاك الذاكرة في الخادم الخاص بك.

1. Flask 

Flask هو إطار عمل صغير خفيف الوزن يستخدم لبناء تطبيقات ويب بسيطة بسرعة. يتضمن دعمًا لقوالب Jinja (طريقة لإعادة استخدام كود HTML) ، ومعالجة الطلبات ، وإشارات التطبيق .

يستغرق الأمر حقًا أقل من ستة أسطر من التعليمات البرمجية لبدء تطبيق Flask:

from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def hello_world():
return "Hello Kinsta"

سمات:

• وخفيفة الوزن وسهلة الاستخدام
• مرونة عالية
• مبني على قمة مكتبة بايثون القياسية
• دعم التوجيه وجهات النظر (وحدات التحكم)
• دعم القوالب مع Jinja
• توثيق ومجتمع رائع
• دعم للتعامل مع ملفات تعريف الارتباط ومصادقة المستخدم

سيكون لديك أيضًا إمكانية الوصول إلى بعض حزم الإضافات مثل Flask-RESTful ، والتي تضيف دعمًا لبناء واجهات برمجة تطبيقات REST قوية ، و Flask-SQLAlchemy ، وهي طريقة ملائمة لاستخدام SQLAlchemy في تطبيق flask الخاص بك.

2. Bottle

هل تريد إنشاء تطبيقات ويب خفيفة بشكل يبعث على السخرية دون أي تبعيات أخرى؟ Bottle عبارة عن إطار صغير من Python خفيف الوزن مصمم لبناء تطبيقات ويب صغيرة أو متوسطة الحجم بسهولة. لا يتضمن أي تبعيات خارجية بخلاف مكتبة Python القياسية ،

تم تصميم الزجاجة أعلى معيار WSGI (Web Server Gateway Interface) وهي متوافقة مع معظم خوادم الويب وإصدارات Python.

سمات:

• سهلة التعلم والاستخدام
• نظام قالب مدمج
• مناسب لبناء تطبيقات الويب الصغيرة وواجهات برمجة التطبيقات
• استخدام ذاكرة منخفض جدًا
• HTTP والنماذج ودعم التوجيه

3. CherryPy

CherryPy هو إطار تطوير تطبيق ويب مبسط لبايثون. إنه إطار عمل موجه للكائنات (OOP) يسمح لك بإنشاء تطبيقات ويب بنفس الطريقة التي تستخدمها مع أي OOP آخر في Python .

لقد كان موجودًا منذ عام 2002 وتم اعتماده على نطاق واسع في بيئات الإنتاج عبر مجموعة متنوعة من مواقع الويب ، من تلك التي تحتوي على وظائف بسيطة إلى تلك التي تتطلب درجة عالية من التعقيد. على سبيل المثال ، تستخدم كل من خدمات البرمجيات العملاقة Netflix و Hulu CherryPy كجزء من بنيتها التحتية.

تتمثل المهمة الرئيسية لـ CherryPy في التعامل مع طلبات HTTP ومطابقتها مع المنطق المناسب الذي كتبه المطورون. هذا يعني أنه افتراضيًا ، لا يوفر CherryPy الوصول إلى قاعدة البيانات أو قوالب HTML ، تاركًا كل منطق التطبيق لك.

سمات:

• إطار ناضج
• معالجة طلبات HTTP
• نظام مساعد مرن وقابل للتوسيع
• إطار الخلفية فقط
• التنمية الشيئية
• API مستقرة

أطر ويب بايثون

فيما يلي أطر عمل ويب كاملة تتضمن مكونات لمهام تطوير الويب الشائعة مثل الوصول إلى قاعدة البيانات ومعالجة النماذج والأمان. على عكس microframeworks ، توفر أطر عمل ويب Python كل ما تحتاجه خارج الصندوق.

يجب أن تفكر حقًا في احتياجاتك عند إنشاء تطبيق ويب. أحيانًا يكون استخدام WordPress أكثر من كافٍ .

4. Django

يعد Django أحد أكثر إطارات عمل الويب شيوعًا والأكثر استخدامًا في نظام Python البيئي. إنه إطار عمل متكامل متين يتضمن كل ما تحتاجه لإنشاء تطبيق ويب كامل.

تم تقديمه لأول مرة في عام 2005 كطريقة Pythonic لبناء موقع رسالة إخبارية. في الوقت الحاضر ، تعد واحدة من أكثر مكتبات Python استخدامًا لتطوير الويب ، مع ما يقرب من 8 ملايين تنزيل شهريًا . تم إنشاء بعض أكبر المواقع على الإطلاق باستخدام Django ، مثل Instagram و Discus و Pinterest و Bitbucket و Chess.com.

يتبع Django بنية نموذج العرض (MVT) ويتضمن ميزات مدمجة ، مثل القوالب ، وإدارة قاعدة البيانات ، ولوحة الإدارة ، والإشارات ، والعروض (لإدارة منطق الواجهة الخلفية الخاصة بك). لإتقان Django ، من المستحسن أن يكون لديك أساسيات قوية لبرمجة Python الموجهة للكائنات ، بالإضافة إلى البرمجة الوظيفية.

لن تخطئ باختيار Django لمشروعك التالي على الويب. إنه إطار عمل ويب قوي يوفر كل ما تحتاجه لإنشاء مواقع ويب سريعة وموثوقة. وإذا كنت بحاجة إلى أي ميزات إضافية – على سبيل المثال ، القدرة على إنشاء واجهة برمجة تطبيقات REST لاستخدامها مع أطر أمامية حديثة مثل React أو Angular – يمكنك استخدام ملحقات مثل إطار عمل Django REST .

بالإضافة إلى ذلك ، يعد Django أحد أبسط الأطر التي يمكن إعدادها ونشرها من خلال Kinsta .

سمات:

• إطار عمل آمن للغاية
• لوحة تحكم مدمجة
• لغة نموذج احتكارية تعرض HTML ديناميكيًا
• مخطط الكائن – العلائقية (ORM) ، ضع قاعدة البيانات مع فئات بايثون
• الاستعلام عن قاعدة البيانات باستخدام Python API
• أدوات CLI الرائعة
• مجموعة متنوعة من الملحقات

5. FastAPI

FastAPI هو إطار عمل ويب حديث يقوم بشيء واحد بشكل مذهل: إنشاء واجهات برمجة التطبيقات.

منذ صدوره في عام 2018 ، اكتسب شعبية سريعة بسبب أدائه الرائع وبساطته. في الواقع ، وفقًا لإحصائيات PyPi ، يحتوي FastAPI على أكثر من 9 ملايين تنزيل شهريًا ، متجاوزًا حتى أطر العمل الكاملة مثل Django.

ضع في اعتبارك أن الغرض الوحيد من FastAPI هو بناء واجهات برمجة تطبيقات خلفية. هذا يعني أنه يجب أن يكون لديك إطار عمل للواجهة الأمامية (مثل Vue.js ) لعرض موقعك على المستخدمين.

ومع ذلك ، من السهل جدًا التعامل مع إطار العمل ، ويمكنك حتى نشر تطبيق باستخدام FastAPI من خلال Kinsta و GitHub repo في دقائق معدودة.

سمات:

• يتبع المعايير المفتوحة لواجهات برمجة التطبيقات مثل مخطط OpenAPI و JSON.
• التحقق من صحة البيانات والتسلسل
• التوثيق التلقائي لواجهة برمجة التطبيقات الخاصة بك
• إطار عمل ويب حديث
• استنادًا إلى ميزات Python 3.6+ مثل إعلانات النوع
• اكتب التحقق بفضل Pydantic
• دعم البرمجة غير المتزامن

6. Pyramid

Pyramid هو إطار عمل ويب مرن وقابل للتوسيع وهو مناسب تمامًا للتطبيقات الصغيرة والكبيرة. إنها المكان الجميل بين إطار دقيق مثل Flask وإطار عمل متكامل مثل Django.

يتضمن Pyramid الميزات الأكثر شيوعًا التي قد تحتاجها عند تطوير تطبيق ويب Python ، ولكنه يتيح لك التركيز فقط على المكونات التي تحتاجها لمشروعك.

سمات:

• خفيفة الوزن ومرنة
• دعم لغة قالب ماكو
• سهولة تنفيذ المصادقة والتفويض
• كائنات الطلب والاستجابة المتوافقة مع WSGI
• اختبار بسيط وتصحيح الأخطاء باستخدام مساعدي الاختبار المدمجين ومصحح الأخطاء التفاعلي
• مكتبات وإضافات الطرف الثالث مع تكامل سهل

7. Tornado 

Tornado هو إطار عمل ويب غير متزامن مفتوح المصدر ومكتبة شبكات لإنشاء تطبيقات الويب باستخدام Python. تم تطويره في الأصل في FriendFeed ، وهو مجمع وسائط اجتماعية تم الحصول عليه لاحقًا بواسطة Facebook . يتم استخدامه الآن على نطاق واسع في مجموعة متنوعة من التطبيقات ، بما في ذلك خدمات الويب والتحليلات في الوقت الفعلي وغيرها من التطبيقات عالية التزامن.

تم تحسين Tornado للتعامل مع عدد كبير من الاتصالات المتزامنة ، مما يجعلها مناسبة للتطبيقات التي تتطلب اتصالاً طويل الأمد لكل مستخدم (على سبيل المثال ، تطبيقات الدردشة والروبوتات وكاشطات الويب).

سمات:

• قابلة للتطوير (يمكنها التعامل مع آلاف الوصلات المفتوحة)
• قوالب اعصار مخصصة
• مصادقة المستخدم المضمنة
• WebSocket وقدرات الاقتراع الطويلة
• خيارات مصادقة الطرف الثالث
• دعم التدويل

أطر واجهة المستخدم الرسومية

توفر أطر عمل واجهة المستخدم الرسومية (GUI) في Python التالية مجموعة واسعة من الأدوات والميزات لإنشاء تطبيقات سطح المكتب ، بما في ذلك دعم البرمجة التي تعتمد على الأحداث والأدوات والرسومات.

8. PyQt

PyQt هي واحدة من أكثر مجموعات ربط Python شيوعًا لإطار عمل تطبيق Qt عبر الأنظمة الأساسية . يجمع هذا الإطار بشكل مثالي بين بساطة Python كلغة للأغراض العامة وإطار تطبيق Qt القوي المبني في C ++.

ضع في اعتبارك أن PyQt يأتي بخيارين للترخيص:

• GPLv3: مجاني للاستخدام ، ولكن أي شخص تقوم بتوزيعه عليه يمكنه إعادة توزيعه (ربما مجانًا)
• تجاري: يتيح لك الاحتفاظ برمزك خاصًا حتى تتمكن من تحقيق الدخل من عملك ، ولكن سيتعين عليك الدفع مقابل ترخيص لكل مطور يستخدمه (حاليًا 550 دولارًا لكل مطور)

سمات:

• بدعم من Riverbank
• البرمجة المدفوعة بالأحداث للتعامل مع تفاعلات المستخدم
• التكامل مع المكتبات والأطر الأخرى
• دعم التدويل والتعريب
• الوصول إلى عدد كبير من الوظائف من مكتبة Qt
• دعم الوسائط المتعددة ، WebKit و WebEngine ، تكامل قاعدة البيانات
• التوافق عبر الأنظمة الأساسية مع أنظمة التشغيل Windows و Linux و macOS

9. Tkinter 

Tkinter هو إطار عمل Python GUI مدمج. إنه جزء من المكتبة القياسية ، لذلك لن تضطر إلى تثبيت أي تبعيات إضافية.

على غرار PyQt (الذي يستخدم Qt) ، يستخدم Tkinter مجموعة أدوات واجهة مستخدم رسومية تسمى Tk . كما يوفر مجموعة من الأدوات لإنشاء عناصر واجهة مستخدم متنوعة مثل الأزرار والتسميات ومربعات النص والقوائم.

بشكل عام ، تعد Tkinter طريقة رائعة لإنشاء برامج واجهة المستخدم الرسومية الصغيرة بسرعة ، ولكن نظرًا لشكلها وشعورها الذي عفا عليه الزمن ، قد يكون من الأفضل لك اختيار إطار عمل أفضل للمشروعات الأكبر.

سمات:

• دعم الحاجيات الشائعة المستخدمة في تطبيقات واجهة المستخدم الرسومية
• البرمجة المدفوعة بالأحداث للتعامل مع تفاعلات المستخدم
• دعم مدمج للصور والألوان
• التوافق عبر الأنظمة الأساسية مع أنظمة التشغيل Windows و Linux و macOS
• جزء من المكتبة القياسية
• وزن خفيف

10. Kivy

Kivy هو إطار عمل مفتوح المصدر لإنشاء تطبيقات للجوال وسطح المكتب عبر الأنظمة الأساسية باستخدام Python. إنها مناسبة تمامًا لإنشاء تطبيقات تفاعلية وجذابة بصريًا ، مثل الألعاب وتطبيقات اللمس المتعدد ، ونقطة البيع الرئيسية هي قاعدة كود واحدة لكل منصة رئيسية (Windows و Linux و macOS و iOS و Android).

على عكس PyQt ، فإن Kivy مجاني ومفتوح المصدر ، وليس غلافًا حول مكتبة واجهة مستخدم خارجية ، وهو مرخص بموجب ترخيص MIT ، مما يعني أنه يمكنك شحن تطبيقات Kivy الخاصة بك واستثمارها.

سمات:

• مجموعة أدوات مفتوحة المصدر لإنشاء تطبيقات متعددة اللمس
• دعم الأنظمة الأساسية المختلفة ، بما في ذلك الأجهزة المحمولة وسطح المكتب
• دعم مدمج للرسومات والرسوم المتحركة وعناصر واجهة المستخدم
• يمكن أن تتكامل مع المكتبات والأطر الأخرى

11. PySide

Pyside عبارة عن مجموعة أدوات مفتوحة المصدر لإنشاء تطبيقات متعددة المنصات. يعتمد على مكتبة Qt (على غرار PyQt) ويوفر الوصول إلى مجموعة واسعة من الوظائف.

يدعم Pyside أيضًا طرق إدخال متعددة وبرمجة تعتمد على الأحداث ويتضمن دعمًا مدمجًا للرسومات والوسائط المتعددة.

نظرًا لأنه مرخص بموجب LGPL ، يمكنك إنشاء برامج احتكارية بسهولة أكبر. إنه مدعوم من شركة Qt ويدعم Linux و macOS و Windows.

سمات:

• ترخيص LGPL
• بدعم من شركة كيو تي
• دعم عرض الصور ومقاطع الفيديو وأنواع الوسائط الأخرى في تطبيقك
• ثلاثة إصدارات للاستخدام مع Qt4 و Qt5 و Qt6 على التوالي

12. PySimpleGUI

اكتسب PySimpleGUI شعبية في مجتمع Python لواجهة برمجة التطبيقات (API) البسيطة وسهلة الاستخدام.

إنه خيار رائع لإنشاء واجهات مستخدم رسومية بسيطة وسهلة الاستخدام في Python ويسمح لك بإضافة واجهة مستخدم رسومية إلى البرامج النصية التي تعمل بالفعل بسهولة تامة. يلتف PySimpleGUI بقوة 4 مكتبات مختلفة لواجهة المستخدم الرسومية ، PySide ، Tkinter ، wxPython ، و Remi.

سمات:

• وثائق رائعة
• سهل التعلم والاستخدام
• مجموعة كاملة من الحاجيات الجاهزة للاستخدام
• دعم Python 3.4+

أطر عمل تعلم الآلة بيثون

فيما يلي مكتبات برامج Python التي توفر وظائف وأدوات مدمجة مسبقًا لمساعدة المطورين على بناء ونشر نماذج التعلم الآلي ، ودعم المهام الشائعة مثل المعالجة المسبقة للبيانات ، والتدريب على النموذج ، والتقييم ، بالإضافة إلى أدوات لنشر النماذج في الإنتاج.

13. scikit-Learn

scikit-Learn هي مكتبة التعلم الآلي الأكثر شيوعًا ، حيث يتم استخدامها في كل من صناعة التكنولوجيا والأوساط الأكاديمية.

يوفر أدوات فعالة لمهام ML الشائعة ، وهو مبني على رأس المكتبات العلمية الأخرى مثل Numpy و SciPy.

سمات:

• مجاني ومفتوح المصدر
• أدوات فعالة لاستخراج البيانات وتحليلها
• يوفر مجموعة واسعة من الخوارزميات للتصنيف والانحدار والتكتل وتقليل الأبعاد
• مجتمع نشط وتطوير ، مع واجهة برمجة تطبيقات وبرامج تعليمية موثقة جيدًا

14. TensorFlow

TensorFlow عبارة عن منصة مفتوحة المصدر لبناء نماذج التعلم الآلي ونشرها. تم تطويرها بواسطة فريق Google Brain في عام 2015 ، وهي مكتبة قوية للتعلم العميق ، مع مجموعة واسعة من الأدوات لبناء وتدريب الشبكات العصبية.

يمكن استخدام TensorFlow في مجموعة متنوعة من المهام ، مثل معالجة الصور واللغة والتعرف على الكلام والتحليلات التنبؤية.

سمات:

• أدوات لبناء الشبكات العصبية
• دعم نشر الأجهزة المحمولة والويب باستخدام TensorFlow.js و TensorFlow Lite
• أدوات للتصور والتصحيح ، مثل TensorBoard
• مرونة في التشغيل على أنظمة أساسية متعددة ، بما في ذلك وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات ووحدات المعالجة المركزية (TPU)
• متوفر في Python و C و C ++

15. PyTorch

إلى جانب TensorFlow ، تعد PyTorch (التي طورتها مجموعة أبحاث الذكاء الاصطناعي في Facebook) واحدة من أكثر الأدوات استخدامًا لبناء نماذج التعلم العميق. يمكن استخدامه في مجموعة متنوعة من المهام مثل رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية والنماذج التوليدية.

سمات:

• وثائق موسعة ومجتمع كبير من المطورين
• سهولة التكامل مع الدعم السحابي
• سهل التعلم ، مع أدوات سهلة الاستخدام
• إحساس بيثوني أكثر من أطر العمل الأخرى
• مجاني ومفتوح المصدر

16. Keras

Keras عبارة عن إطار عمل عالي المستوى للتعلم العميق قادر على العمل فوق TensorFlow و Theano و CNTK. تم تطويره بواسطة François Chollet في عام 2015 وهو مصمم لتوفير واجهة بسيطة وسهلة الاستخدام لبناء وتدريب نماذج التعلم العميق.

يوفر Keras اللبنات الأساسية لبناء نماذج التعلم الآلي بسرعة. لهذا السبب تُستخدم على نطاق واسع في مسابقات علوم البيانات مثل مسابقات Kaggle .

سمات:

• واجهة بسيطة وسهلة الاستخدام لبناء وتدريب نماذج التعلم العميق
• دعم بناء الشبكات العصبية وتدريبها باستخدام مجموعة واسعة من البنى والمحسّنات
• يتضمن نظامًا بيئيًا قويًا للمكتبات وأدوات التعلم العميق ، مثل Keras Tuner و KerasRL
• مرونة في التشغيل على عدة خلفيات خلفية مثل TensorFlow أو CNTK أو Theano
• دعم الحوسبة الموزعة
• دعم مدمج لتصور النموذج وتصحيح الأخطاء

أطر الحوسبة العلمية بيثون

تساعد هذه الأطر الطلاب والعلماء والباحثين على أداء مهامهم دون التركيز على التفاصيل منخفضة المستوى للحساب.

غالبًا ما تشتمل أطر الحوسبة العلمية على وظائف للجبر الخطي والتحسين والاستيفاء والتكامل والمهام الشائعة الأخرى في الحوسبة العلمية.

17. NumPy

NumPy هي مكتبة حوسبة علمية مصممة للتعامل مع مصفوفات ومصفوفات متعددة الأبعاد للبيانات الرقمية. كما يوفر مجموعة واسعة من الوظائف الرياضية للعمل على هذه المصفوفات.

NumPy هو اللبنة الأساسية للعديد من مكتبات Python والأطر المستخدمة في علم البيانات ، بما في ذلك SciPy و Pandas و scikit-Learn و Tensorflow.

سمات:

• يتعامل مع المصفوفات متعددة الأبعاد بسهولة
• دعم الأدوات الرياضية مثل إجراءات الجبر الخطي وتحويلات فورييه وتوليد الأرقام العشوائية
• مكتبة واسعة من الوظائف الرياضية
• أسرع مقارنة بعمليات Vanilla Python (يتم إجراء بعض عمليات التنفيذ في لغة C)
• دعم لمجموعة كبيرة ومتنوعة من الأجهزة

18. SciPy

يوفر SciPy مجموعة من الخوارزميات والوظائف المبنية على NumPy. يساعد في أداء المهام العلمية والهندسية الشائعة مثل التحسين ومعالجة الإشارات والتكامل والجبر الخطي والمزيد.

سمات:

• مجاني ومفتوح المصدر
• يحدد الخوارزميات والوظائف للمهام العلمية والهندسية
• مجتمع نابض بالحياة ووثائق رائعة
• في متناول كل مبرمج ، بغض النظر عن مستوى خبرته

19. Pandas 

Pandas هي مكتبة مفتوحة المصدر قوية ومرنة تستخدم لإجراء تحليل البيانات في Python. يوفر هياكل بيانات عالية الأداء (مثل DataFrame الشهير ) وأدوات تحليل البيانات التي تجعل من السهل التعامل مع البيانات المنظمة.

سمات:

• هياكل بيانات عالية الأداء ، مثل DataFrame و Series
• دعم لقراءة البيانات وكتابتها من وإلى العديد من التنسيقات ، بما في ذلك CSV و Excel و SQL
• يسهل تحليل بيانات العالم الحقيقي
• اعتمد على حزم علوم البيانات الأخرى مثل scikit-Learn

20. Matplotlib

Matplotlib هي أداة مستخدمة على نطاق واسع لتصور البيانات في بايثون. يوفر واجهة برمجة تطبيقات موجهة للكائنات لتضمين المؤامرات في التطبيقات.

إنه مصمم ليكون قابلاً للتخصيص بدرجة عالية ، ويوفر مجموعة واسعة من الخيارات لإنشاء المؤامرات والمخططات والتصورات. لهذه الأسباب ، غالبًا ما يتم استخدام Matplotib في علوم البيانات والتعلم الآلي ومشاريع الحوسبة العلمية.

سمات:

• دعم التخطيط ثنائي الأبعاد وثلاثي الأبعاد
• يمكن أن تدفع الشخصيات التفاعلية
• عادة ما تكون مدمجة في دفاتر Jupyter وتطبيقات واجهة المستخدم الرسومية
• وثائق واسعة ومجتمع حي

أطر اختبار بايثون

تهدف هذه الأطر إلى مساعدتك في العملية الشاقة لاختبار التعليمات البرمجية الخاصة بك .

إذا كنت تستخدم التطوير القائم على الاختبار (TDD) ، فإن الأطر التالية ضرورية في سير عملك.

21. Pytest

Pytest هو إطار اختبار معتمد على نطاق واسع تم تصميمه ليكون سهل الاستخدام والتوسيع. يساعدك على كتابة اختبارات أنيقة في كل من قواعد البرمجة Python الصغيرة والمعقدة.

سمات:

• سهل التعلم والاستخدام
• يتوفر أكثر من 800 مكون إضافي
• يضبط سير العمل لإنشاء اختبارات الوحدة
• معلومات مفصلة عن الخطأ

22. Unittest

Unittest هو إطار عمل اختبار Python مضمن يعتمد على اتفاقيات اختبار xUnit. يوفر طريقة Pythonic والموجهة نحو الكائن لإنشاء حالات اختبار آلية ونماذج من الاختبارات.

سمات:

• واجهة بسيطة وسهلة الاستخدام لكتابة الاختبارات وتشغيلها
• اختبار المعلمات والتركيبات والعلامات
• يمكن أن يعمل بالاشتراك مع pytest أو الأنف
• جزء من مكتبة بايثون القياسية

23. nose2

nose2  هو خليفة إطار اختبار nose ، والفرق الرئيسي هو أن nose2 يدعم إصدارات بايثون الحديثة.

تعمل nose2 على توسيع مكتبة unittest المدمجة وتوفر طريقة أكثر قوة ومرونة لكتابة الاختبارات وتشغيلها. إنها أداة قابلة للتوسيع ، لذا يمكنك استخدام العديد من المكونات الإضافية المضمنة والجهات الخارجية لصالحك.

سمات:

• قابل للتوسيع مع الإضافات
• بناء على وحدة مدمجة
• دعم Python 3

الأطر غير المتزامنة

توفر هذه الأنواع من أطر عمل Python مجموعة من الأدوات والمكتبات التي تمكن المطورين من كتابة تعليمات برمجية غير متزامنة بطريقة أكثر فاعلية وقابلية للإدارة.

24

يقع asyncio في قلب العديد من الأطر غير المتزامنة الأخرى. يسمح للمطورين بكتابة تعليمات برمجية متزامنة باستخدام بناء الجملة غير المتزامن / انتظار ، وهو مصمم للتعامل مع آلاف الاتصالات المتزامنة.

يوفر asyncio واجهة برمجة تطبيقات واحدة لبروتوكولات النقل المتعددة مثل TCP و UDP و SSL / TLS واتصال العملية الفرعية.

سمات:

• مدمج في بايثون
• قاعدة للعديد من أطر بايثون الأخرى
• يتضمن واجهات برمجة التطبيقات للتحكم في العمليات الفرعية وأداء الشبكة IO
• وثائق رائعة
• جزء من مكتبة بايثون القياسية

25. Aiohttp

Aiohttp هو إطار عمل عميل / خادم HTTP غير متزامن مبني على قمة الحزمة غير المتزامنة. يوفر واجهة بسيطة وبديهية للتعامل مع طلبات واستجابات HTTP ، بالإضافة إلى دعم البرامج الوسيطة والجلسات وأدوات تطوير الويب الأخرى.

سمات:

• بروتوكول HTTP من جانب العميل ومن جانب الخادم
• يتعامل مع عدد كبير من الاتصالات المتزامنة
• يسمح لك بإنشاء تطبيقات ويب غير متزامنة

لم يفت الأوان بعد للانضمام إلى مجتمع بايثون المتنامي باستمرار! ابحث عن إطار العمل المثالي هنا ????‍????انقر للتغريد

ملخص

يمكن أن تساعد أطر عمل Python في تعزيز تنظيم الكود ، وزيادة الإنتاجية ، وجعل عملية تطوير البرامج أسهل وأكثر كفاءة.

بصفتك مطور Python ، فإن وظيفتك ليست أن تصبح خبيرًا في جميع أطر عمل Python الـ 25 التي قدمناها أعلاه ، ولكن بدلاً من ذلك تختار بعناية تلك التي تهمك أكثر ، وبناء مشاريع معهم تثير اهتمامك حقًا ، وتتقن تلك الأطر أو إطارين بالكامل.

هل لديك مشروع جاهز للإنتاج؟ تأكد من الحصول على أفضل تطبيق استضافة يمكنك ! تم تصميم حلول استضافة التطبيقات من Kinsta للمشاريع من أي حجم يمكن تصوره ، ولا يستغرق الأمر سوى دقائق لنشرها من خلال GitHub .

علاوة على ذلك ، ستحصل على أحذية السرعة الفورية التي تأتي مع أجهزة Google C2 وشبكة Premium Tier ، ناهيك عن الاستقرار والأمان اللذين يوفرهما تكامل Kinsta Cloudflare .

ما هي أطر عمل Python التي عملت معها ، وما هي المفضلة لديك؟ شارك افكارك في قسم التعليقات في الاسفل.