Python tem sido uma das linguagens mais populares entre os desenvolvedores da web e de aplicativos. O Python está ao nosso redor há mais de 3 décadas, mas ainda assim, a popularidade dessa linguagem tem sido absorvida ao longo dos anos. Essa linguagem de programação fácil de usar provou seu valor ao longo dos anos.

Mesmo que o mundo ainda compare Java vs Python , todo desenvolvedor web ao redor do mundo sabe que ambos provam seu valor ao mesmo tempo. Como sabemos muito mais sobre o desenvolvimento Java, é hora de discutirmos um pouco mais sobre como você pode aprimorar o desenvolvimento de aplicativos por meio de vários frameworks e bibliotecas.

Os 5 principais frameworks Python

Se você não conhece os frameworks Python são divididos em duas grandes categorias.

1. Micro Framework — Se você deseja desenvolver aplicativos móveis de pequeno ou médio porte, um Micro framework é uma das principais opções.
2. Estrutura de pilha completa — Se você deseja um aplicativo de natureza complexa contendo bibliotecas extensas, sistemas de gerenciamento de dados e assim por diante, certamente deve optar pela estrutura de pilha completa.

De qualquer forma, por qual motivo temos que saber a diferença entre esses dois tipos de frameworks? A explicação é simples. Os frameworks Python são organizados à luz dessas ordens. Isso ajudará os indivíduos a escolher os melhores frameworks que devem usar para seu projeto de desenvolvimento.

1) Django

O framework Django é um dos melhores frameworks para grandes aplicativos, pois facilita os desenvolvedores da Web a criar aplicativos Web complexos com estrutura de código mínima. Essa estrutura python de código aberto tem sido uma das principais opções para desenvolvedores e especialistas da Web em todo o mundo quando se trata de desenvolvimento de grandes aplicativos da Web.

Django é um framework full-stack que contém todos os recursos e funcionalidades necessários para o desenvolvimento de aplicativos web complexos. Uma das razões para a popularidade do framework Django é que ele funciona baseado no princípio DRY (Don’t Repeat Yourself). O Django suporta ORM (Object Relational Mapper) para mapear objetos para tabelas de banco de dados que controlam o banco de dados através de um paradigma orientado a objetos.

2) Frasco

Um micro-framework, o Flask é a melhor escolha quando se trata de forte desenvolvimento de aplicativos da web. Tem partes individuais que os desenvolvedores podem trocar. Se você precisa lidar com o desenvolvimento crítico de aplicativos da Web, o Flask pode ser sua escolha. Possui alguns recursos e funcionalidades únicos que eliminam decisões e processos inconsequentes.

Acontece melhor para projetos de desenvolvimento de aplicativos da Web de tamanho médio a empresarial com seu design de aplicativo leve e medido. Da mesma forma, nos casos em que o Django não pode cuidar especialmente de um projeto web, o Flask é uma opção eficaz.

3) Garrafa

Outro micro-framework python, Bottle é a melhor escolha para desenvolvimento de APIs e implementa documentação de fonte única. Por ser um micro-framework, não possui condições além da Python Standard Library.

Mas lembre-se de que o Bottle não pode ser a escolha perfeita para o desenvolvimento de aplicativos da Web em larga escala, pois é um micro-framework. Funciona bem com aplicativos que executam mais de 500 linhas de código sem necessidades extras.

4) CherryPy

CherryPy é um micro-framework Python de código aberto. Outro micro-framework, CherryPy é um framework de código aberto que permite aos desenvolvedores da Web desenvolver aplicativos da Web com uma abordagem de design minimalista. CherryPy oferece uma abordagem de desenvolvimento de aplicativos semelhante à construção de qualquer outro projeto orientado a objetos. Junto com isso, o CherryPy também funciona bem com o desenvolvimento multiplataforma. Ele pode fornecer resultados excepcionais com Windows, Linux, macOS e outros sistemas operacionais desejáveis.

Para novas empresas, o CherryPy é uma escolha incrível, pois não tem muitos limites. Uma das melhores coisas do CherryPy é que ele funciona bem com qualquer tipo de tecnologia para modelagem, acesso a dados e assim por diante. Em particular, ele pode lidar com sessões da web, estática, cookies, upload de arquivos e outros. Quando se trata de suporte ao desenvolvimento de aplicativos da Web, o CherryPy tem uma comunidade que ajuda os dois novatos e engenheiros seniores.

5) Web2Py

Por último, mas não menos importante, o Web2Py é outro framework full-stack. Este é um dos frameworks Python preferidos para desenvolvedores da Web e cientistas de dados quando se trata de lidar com um bloco de dados. Na chance de que seu projeto de desenvolvimento de aplicativos da Web tenha que lidar com muitos dados, coleta de dados e análise de dados, essa estrutura pode fornecer resultados excelentes.

As 5 principais bibliotecas Python

1) TensorFlow

Assim como o nome sugere; é de uma série de operações de tensor. Funciona como uma biblioteca computacional para compor novos cálculos, incluindo grandes quantidades de tarefas de tensor. Essa biblioteca é mais útil para projetos que lidam com redes neurais porque pode fornecer resultados excepcionais para diagramas computacionais.

O Google criou a biblioteca de código aberto TensorFlow em parceria com a Brain Team. A biblioteca TensorFlow é maravilhosa ao trabalhar com aplicativos Python que se concentram em tecnologias de aprendizado de máquina. Dessa forma, o TensorFlow está disponível em praticamente todos os aplicativos do Google para aprendizado de máquina.

2) Scikit-Learn

Outra estrutura Python que se concentra no aprendizado de máquina é a biblioteca Sci-kit Learn. Essa biblioteca é ideal ao trabalhar com diferentes estratégias para realmente observar a precisão dos modelos gerenciados em dados ocultos.

Além disso, fornece uma maneira eficaz de lidar com clustering, análise fatorial e análise de componentes principais em redes neurais não supervisionadas. Finalmente, funciona admiravelmente com o processamento de imagens, como extrair recursos de imagens e textos.

3) Numpy

Uma biblioteca utilizando outra biblioteca? O TensorFlow e algumas bibliotecas diferentes usam o Numpy como biblioteca interna para executar várias tarefas. Como a linguagem de programação do Python gerencia aplicativos sobre dados, o Numpy auxilia os desenvolvedores com seus meandros. Além disso, a vantagem do Numpy são seus recursos inteligentes e fáceis de usar. Isso torna as execuções numéricas complexas extremamente básicas. Na chance de que seu projeto seja em ciência de dados, aprendizado de máquina e IA, uma base no Numpy pode ser uma vantagem extraordinária para você.

4) Alto

Outra biblioteca de aprendizado de máquina que fornece resultados surpreendentes com o Python é a Keras. Funciona admiravelmente e fornece um sistema suave para comunicar redes neurais. Além disso, oferece os melhores utilitários para compilação de modelos, manipulação de conjuntos de dados, representação de gráficos e outros.

Você acha difícil entender como o Keras funciona? Apenas, ele funciona em torno da melhoria de back-end do seu aplicativo Python. Investigue Netflix, Uber e Instacart para ver o valor em sua utilização. Da mesma forma, é perseguido entre novos negócios que trabalham com deep learning como a ideia central de seus produtos.

5) PyTorch

O PyTorch funciona admiravelmente com redes neurais. É uma das maiores bibliotecas de aprendizado de máquina que permite que desenvolvedores da Web realizem cálculos de tensor. Se você estiver interessado em Processamento de Linguagem Natural (NLP), a Biblioteca PyTorch pode ajudá-lo. O PyTorch é uma biblioteca gerada pelo Facebook sob seu grupo de pesquisa de IA, e o Uber a utilizou com sua programação “Pyro” para programação probabilística. Desde o seu início, a biblioteca ganhou notoriedade e atraiu um número crescente de desenvolvedores de aprendizado de máquina.

Perguntas frequentes

P. Python é um software de desenvolvimento?

Python é uma linguagem de desenvolvimento de software de código aberto muito popular que oferece recursos aprimorados de controle de processo.

P. O que um desenvolvedor Python realmente faz?

Um desenvolvedor Python é responsável pela codificação, design, implantação e depuração de projetos de desenvolvimento, geralmente no lado do servidor (ou back-end). Eles podem, no entanto, também ajudar as organizações com sua estrutura tecnológica.