Python已经成为近年来最受欢迎的编程语言之一，尤其在数据科学和人工智能领域享有盛誉。除了这些领域，Python也广泛应用于其他技术领域，比如开发高效的Web应用程序。尽管市场上存在众多Web框架，但我们将重点介绍在Python中表现突出的十大框架，特别是在开发RESTful API方面。
什么是框架？
在开始之前，让我们了解框架的含义。在Python中，一个框架可以被视为一个模板或一组规则，在构建软件时可以根据我们的需求进行修改，这在开发Python API框架时尤其有用。
什么是API？
API（应用程序编程接口）是一种允许不同软件组件之间进行通信的机制。例如，我们可以通过城市天气API获取特定城市的天气数据，利用身份证二要素API验证身份信息，或者使用地图API来搜索位置和进行定位。API作为不同软件组件之间的桥梁，而Python的API框架则提供了构建这些通信接口所需的工具和功能。
什么是REST？
REST是一种软件架构，它为API的工作提供条件。它就像一个架构设计或模板，需要遵循它才能使API成为RESTful API。在Python中，使用REST API框架可以大大简化创建符合REST原则的API的过程。
什么是Python REST API框架？
Python REST API框架是一套软件库或工具包，它为开发者提供了丰富的工具和功能，以便使用Python语言开发遵循REST原则的API（应用程序接口）。这些框架基于REST（Representational State Transfer，表述性状态转移）架构风格，允许系统通过标准的HTTP方法（如GET、POST、PUT和DELETE）在互联网上进行通信。
Python REST API框架通过提供抽象层、实用工具和预定义模式，简化了处理请求路由、输入数据解析与验证、数据序列化与反序列化、身份验证和授权等通用任务的过程。这极大地减轻了开发者在创建RESTful API时的工作负担，使他们能够将更多精力投入到API的核心业务逻辑开发中，而不必过分关注底层HTTP协议的具体实现。这对于提高Python API框架的开发效率和质量至关重要。
REST API的优势有哪些？
RESTful API具有以下优点，特别是在使用Python API框架时：
- 可伸缩性：无状态性使REST API具有可伸缩性，这对于Python API框架来说是一个巨大的优势，因为它优化了客户端与服务器的交互。由于服务器不需要记住过去的请求信息，因此它会删除服务器负载。由于它保持了良好的缓存内存，这减少了客户端与服务器的交互，使得Python API框架更加高效。
- 灵活性：客户机-服务器的去耦特性使REST API更加灵活。在Python API框架中，服务器中的平台或技术更改不会影响客户端应用程序。它还具有层应用程序功能，增加了更多的灵活性。需要注意的是，开发人员可以在不重写应用程序逻辑的情况下更改数据库层，这是Python API框架的一个显著特点。
- 解放：REST API独立于技术。可以用一种编程语言编写服务器端，也可以用另一种程序语言编写客户端。此外，用户可以在不影响通信的情况下更改任何一方的技术。这种跨语言的兼容性使得Python API框架更加通用和灵活。
REST API的功能和REST原则有哪些？
REST API可以在任何编程语言中使用，包括流行的Python，它还支持各种数据格式。让我们来了解一下REST的原理及其在Python API框架中的应用：
- 统一接口：统一接口是客户端与服务器独立于设备或应用程序进行通信的一种方式。在Python API框架中，这种通信是通过标准化的方式来实现的，表示服务器以标准格式传输信息。此格式可以不同于服务器应用程序上资源的内部表示形式。API需要为每个资源提供一些特定的URI（统一资源标识符），例如
/students/{roll_number}，这在Python框架中可以通过装饰器和路由系统轻松实现。 - 客户端-服务器解耦：在Python API框架中，客户端和服务器必须彼此完全独立。客户端唯一知道的信息应该是URI。它不应该以任何其他方式与服务器交互。服务器可以批准或拒绝客户端发送的请求。此外，服务器应用程序应在不进行任何修改的情况下将数据传递给客户端，这是通过Python框架中的请求和响应对象来管理的。
- 分层系统：由于客户端和服务器应用程序是解耦的，因此调用和响应可以通过不同的层。在Python API框架中，这种分层系统是通过中间件和代理来实现的，它们可以处理各种任务，如认证、日志记录和数据转换，同时保持客户端和服务器的隐私保护。
无状态性
无状态性指的是各个请求可以独立进行，每次调用都包含了完成请求所需的所有数据。在Python API框架中，这意味着开发者不需要在服务器上管理会话状态，从而简化了应用程序的扩展和维护。
缓存
REST API 支持缓存功能，这是为了在客户端或中间节点存储响应，从而改善服务器响应时间。在Python API框架中，缓存可以通过各种缓存策略和工具来实现，例如使用内存缓存或数据库缓存来存储重复请求的结果，减少服务器的负载压力。
按需编码
在REST架构中，服务器可以通过向客户端传输软件编程代码来辅助客户端实现特定功能。在Python API框架中，这可以通过动态生成代码片段并在客户端执行来实现，例如在网页上填写表单时，如果输入的电话号码格式不正确，网页或浏览器可能会即时指出错误，这时可能是通过服务器动态生成JavaScript代码并在客户端执行来实现这一实时验证功能。
通过将这些REST原则与Python API框架的强大功能相结合，开发者可以构建出高效、可扩展且易于维护的RESTful API。
Python框架的类型有哪些？
- 全栈框架：该框架为web开发提供了一个完整的解决方案，包括使用Python API框架进行表单验证、表单生成、数据库连接等。
- 微框架：这是一个轻量级框架，不提供表单验证、数据抽象层等。团队可能需要在手动添加代码以添加其他功能方面付出更多努力。这对小型应用程序非常有用，尤其是当使用Python API框架进行快速开发时。
- 异步框架：该框架使用异步库来工作。它具有同时运行多个连接的能力。它可以用于更大的应用程序，尤其是在需要高性能的Python API框架时。
选择Python REST API框架时应该考虑什么？
在选择Python REST API框架之前，您应该考虑以下几点：
- 作用域：考虑框架的作用域。如果它是一个web应用程序，那么可以选择一个全栈web框架，它可以与后端一起构建web应用程序，并且可以轻松地与Python API框架集成。
- 角色：比如你想要创建的部分。它可以是客户端，也可以是服务器。可以构建一个框架，用于从客户端发出REST API请求或在服务器端部署REST API，这是Python API框架的常见用途。
- 规模：这是框架处理特定负载的能力。这是由计算能力和内存消耗来定义的。这听起来像是硬件部分，但选择一个轻量级和强大的Python API框架可以避免消耗太多的服务器资源，客户端也不会被多个请求阻塞。
通过考虑这些因素，您可以为您的项目选择最合适的Python API框架，无论是全栈、微框架还是异步框架，都能确保您的RESTful API能够高效、灵活地运行。
Python REST API框架有哪些？
以下是顶级Python REST API框架列表：
- Django REST
- Flask RESTful
- FastAPI
- Pyramid
- Falcon
- Bottle
- Eve
- Sanic
- Tornado
1-Django
Django REST框架是使用Django构建REST API的一种方式。但是，我们可能需要Python 3.5+版本，同时，我们需要在机器上安装Django。这样，我们就可以开始开发Django REST应用程序了。
特点：
- Web可浏览的API，对开发人员具有巨大的可用性
- 多个内置身份验证策略
- 同时支持ORM和非ORM数据源的序列化
- 可参考和学习的广泛且良好的文档
- 非常积极的社区支持
- 受到Red Hat、Mozilla、Heroku等组织的信任
- 支持自动URL路由到Django
- 支持测试、缓存、节流等。
优势：
- 开发友好型：Django REST有预构建的工具和库，可以帮助开发人员快速构建和迭代RESTful API，从而节省时间和精力。
- 序列化：Django REST有一个强大的序列化引擎，可以轻松地将复杂的Python对象转换为JSON、XML或RESTful API常用的其他内容类型。
- 身份验证和授权：它提供了对各种身份验证和权限方法的内置支持，包括基于令牌的身份验证、OAuth2和JWT。这使开发人员能够轻松地构建安全的API。
- Personalizable：它是高度可定制的，允许开发人员覆盖和自定义API开发过程的几乎所有方面，包括身份验证、序列化和查看行为。
- 测试友好：它提供了一套全面的API测试工具，包括测试客户端、API请求工厂和测试用例类。这使得开发人员可以轻松地为他们的API编写和运行测试。
- 良好的文档支持：Django REST拥有广泛且编写良好的文档，这使开发人员能够轻松地学习和使用框架。文档包括帮助开发人员快速入门的示例和教程。
- 庞大的社区基础：Django REST有一个庞大而活跃的开发人员社区，他们为框架做出贡献，并通过论坛、邮件列表和其他资源提供支持。这意味着开发人员可以在需要时轻松地找到帮助和支持。
缺点：
- 入门困难：对于不熟悉Django的开发人员来说，Django REST可能有一个陡峭的学习曲线。这可能会使开始使用框架、自定义或进行修改变得具有挑战性。
- 不适合简单的轻量级应用程序：它提供了大量内置功能，这可能使它比其他一些API框架更重量级。
- 对象关系映射器（ORM）限制：ORM用于在应用程序中的数据库和模型之间发送数据。Django Rest与Django的ORM紧密集成，如果您需要使用不同的ORM或数据库，这可能是一个限制。
- 安全问题：与任何web框架一样，使用Django REST构建API时，安全性是一个令人担忧的问题。虽然它提供了一些内置的安全功能，但开发人员仍然需要小心，以正确地保护他们的API端点和用户数据。
2.Flask
Flask API是构建快速、灵活且易于使用的API的绝佳选择。它重量轻，可高度定制，非常适合各种项目。
特点：
- Flask有一个内置的开发服务器和一个快速调试器。
- Flask为单元测试提供集成支持。
- RESTful请求调度。
- 对安全cookie（客户端会话）的Flask支持。
- 它符合WSGI 1.0。
优势：
- Flask是一个微框架，它只提供构建web应用程序和API的基本要素。这使得它重量轻、速度快、易于使用。
- Flask被设计为可以使用第三方库和插件轻松扩展。Flask有许多可用的扩展，它们提供了额外的功能，如数据库集成、身份验证等。
- Flask包含一个内置的开发服务器，可以在开发过程中轻松地测试和调试API。
- Flask使用Jinja2模板引擎，可以轻松构建用于呈现HTML页面或JSON响应的动态和可重用模板。
- 高度灵活性：配置比Django更灵活，为您提供了大量的解决方案来满足每一个生产需求。
缺点
- 有限的功能：Flask API是一个微框架，这意味着它只提供构建web API的必需品。如果您需要更复杂的功能，这可能是一个缺点，因为您可能需要集成第三方库或插件。
- 陡峭的学习曲线：虽然Flask易于学习并用于小型项目，但随着应用程序复杂性的增加，它可能会变得更加难以管理。开发人员可能需要花费更多的时间来管理依赖关系和集成第三方库。
- 没有内置的数据库集成支持：Flask API不提供内置的数据库整合支持。开发人员需要使用像SQLAlchemy这样的第三方库来将数据库与其API集成。
- 安全漏洞：与任何web框架一样，Flask API可能容易受到SQL注入或跨站点脚本攻击等安全威胁。开发人员需要意识到这些漏洞，并采取措施保护他们的API。
3.FastAPI
FastAPI是一个易于使用的高性能web框架，支持异步代码以及与其他工具和库的轻松集成。
特点：
- 性能：FastAPI使用高级功能，如异步/等待语法和类型提示，以提供高性能和可扩展性。
- 易于编码：FastAPI设计为易于使用，语法清晰简洁，易于定义路由、参数和响应模型。
- 减少错误：FastAPI使用Python类型提示来定义请求和响应数据结构，这些数据结构可用于自动验证传入数据。这使得构建自文档API变得容易，并降低了代码中出现错误或bug的可能性。
- 异步性质：FastAPI使用Python类型提示来定义请求和响应数据结构，这些数据结构可用于自动验证传入数据。这使得构建自文档API变得容易，并降低了代码中出现错误或bug的可能性。
优势：
- 易于执行：FastAPI是速度最快的Python框架之一。即使编程知识有限，您也可以使用FastAPI创建API。
- 内置监控工具：FastAPI配备了内置监控工具，当您达到特定阈值时，可以提供警报。
- 易于调整：FastAPI使用基于工具包的方法，因此您不必从头开始创建所有内容。因此，您可以使用各种样板来创建强大的API。
缺点：
- 社区小：FastAPI的一个主要缺点是社区小。小型社区可能会阻碍Fast API Python的开发，因为免费提供的支持文档较少。
- 缺少内置的安全系统：FastAPI缺少内置安全系统，但使用快速API.security模块。
4、Pyramid
Pyramid是一个Python web框架，旨在制作复杂、大规模的web应用程序和API。它具有路由、视图、身份验证、授权等多种功能。
特点：
- 在Pyramid中，开发人员可以自由选择最适合他们需求的体系结构模式，无论是MVC、模型视图呈现器（MVP）还是其他模式。这种灵活性是Pyramid的主要优势之一，因为它允许开发人员创建适合其特定需求和偏好的API和web应用程序。
- 路由：Pyramid允许您定义URL模式，并将其映射到生成响应的视图。
- 视图：Pyramid支持基于请求数据生成响应的各种类型的视图，允许您实现复杂的业务逻辑。
- 身份验证和授权：Pyramid包括对各种身份验证和权限方案的内置支持，以保护您的API。
- 模板化：Pyramid支持各种模板引擎，使呈现HTML模板变得容易。
- 测试：Pyramid包含一个全面的测试框架，可以让您为API编写单元测试和集成测试。
优势：
- 灵活性：Pyramid提供了高度灵活的模块化架构，允许开发人员选择最适合他们需求的组件和功能。这使得构建具有复杂需求和业务逻辑的API变得容易。
- 可扩展性：Pyramid的设计具有可扩展性和高性能，适用于构建需要处理大量请求和用户的API。
- 多功能性：Pyramid支持各种数据存储和模板引擎，使其易于与不同的系统和技术集成。
- 安全性：Pyramid包括对身份验证和授权方案的内置支持，有助于确保您的API安全并受到保护，免受未经授权的访问。
- 测试：Pyramid包含一个全面的测试框架，可以轻松地为您的API编写测试，确保它按预期工作。
缺点
- 社区支持：与Flask或Django等其他流行的Python web框架相比，Pyramid的社区规模较小。这会使在使用框架时更难找到资源、文档和支持。
- 开销：Pyramid的灵活性可能以增加复杂性和开销为代价。与更简单的框架相比，它可能需要更多的设置和配置才能开始。
- 缺乏个性化：在某些情况下，Pyramid灵活的设计也可能是一个缺点。如果没有明确的约定或最佳实践，创建一致和可维护的代码库可能会更具挑战性，尤其是在大型项目中。
5、Falcon
Falcon是一个轻量级的高性能框架，旨在构建快速、轻量级的API。
特点：
- 极简主义设计：Falcon具有极简主义设计理念，只提供构建API所需的基本功能，同时保持框架的小型化和高效化。
- 异步支持：Falcon支持异步编程。
- HTTP缓存：Falcon包括对HTTP缓存的内置支持。
- 中间件：Falcon允许开发人员轻松地将中间件组件添加到API端点。
- 可扩展性：Falcon的模块化架构允许开发人员根据需要轻松添加或删除功能。
优势：
- 高性能：Falcon的设计是快速高效的，具有最低限度的设计理念，最大限度地减少开销，并允许使用高性能API端点。
- 异步支持：Falcon支持异步编程，允许API端点同时处理多个请求，并提高整体性能。
- 轻量级：Falcon是一个轻量级框架，占地面积小，易于部署和扩展。
- 灵活且可扩展：Falcon的模块化架构允许开发人员根据需要轻松添加或删除功能，使其具有高度的灵活性和可定制性。
- API设计：Falcon专为构建API而设计，具有内置支持HTTP缓存和中间件等功能，可以轻松创建安全且可扩展的API端点。
缺点：
- 有限的功能：Falcon的极简主义设计理念意味着它不像其他web框架那样具有许多内置功能，这可能会使它不太适合需要广泛功能的复杂web应用程序。
- 小型社区：Falcon的社区比其他一些Python web框架更小，这可能会使寻找支持、文档和第三方资源变得更具挑战性。
- 兼容性问题：Falcon是专门为构建API而设计的，这意味着它可能不适合所有类型的web应用程序。需要构建全栈web应用程序的开发人员可能需要寻找更全面的web框架。
6、Bottle
Bottle是一个易于使用的web框架，适用于中小型web应用程序。Bottle的一个独特功能是支持创建具有嵌入式web服务器的独立应用程序。这使得创建和部署不需要单独的web服务器的独立应用程序变得容易，从而降低了部署和管理web应用程序的复杂性和开销。
特点：
- Bottle支持创建独立的应用程序。
- Bottle支持许多流行的数据库连接。
- 它内置了对错误处理的支持。
- Bottle支持中间件，允许开发人员添加自定义逻辑。
- Bottle有内置的模板引擎，使用它我们可以轻松地生成HTML内容。
优势：
- 轻量级：Bottle是一个轻量级的web框架，占地面积小，依赖性最小。这使得它易于使用，适用于中小型web应用程序。
- 简洁与极简主义：Bottle 框架秉承简洁与极简主义设计理念，使得学习和使用变得十分简便。开发者可以迅速入门 Bottle，并用最少的代码和设置构建 Web 应用程序。
- 易于与数据库集成：Bottle支持几种流行的数据库，包括SQLite、MySQL和PostgreSQL，使其易于与现有数据库集成并构建数据库驱动的web应用程序。
- 快速高效：瓶子设计为快速高效，开销低，性能高。这使得它适合于构建高性能的web应用程序和API。
- 可嵌入：Bottle支持使用嵌入式web服务器创建独立的应用程序，这简化了web应用程序的部署和管理。开发人员可以将他们的web应用程序打包为独立的可执行文件，并轻松地将其部署在不同的平台上。
缺点：
- 功能有限：与Django和Flask等其他Python web框架相比，Bottle的功能和特性有限。这会使构建具有高级功能的复杂web应用程序变得困难。
- 小型社区：与其他Python web框架相比，Bottle的社区相对较小。这使得在使用Bottle进行开发时，很难找到支持和资源。
- 有限的插件：与其他Python web框架相比，Bottle的插件和扩展数量有限。这可能会使扩展框架的功能和为web应用程序添加新功能变得更具挑战性。
7、Eve
Eve是一个用于在Python中构建RESTful API的web框架。它的设计易于使用和灵活，是希望构建可扩展和高效web应用程序的开发人员的理想选择。
特点：
- 自动生成API：Eve旨在从MongoDB或SQL数据库等数据源自动生成API。
- 模块化架构：Eve提供了一种模块化架构，允许开发人员向框架中添加自定义功能。
- 支持身份验证和授权：Eve提供了对身份验证和权限的内置支持，可以轻松保护您的API，并确保只有授权用户才能访问敏感数据。
- 缓存：Eve提供了对缓存的内置支持。
- 分页和过滤：分页和过滤是管理web应用程序中大型数据集的重要工具。Eve提供了对分页和过滤的内置支持，可以轻松处理大型数据集，并为用户提供更高效、更用户友好的体验。
- SwaggerUI：SwaggerUI是API的可视化表示。Eve提供了一个内置的Swagger用户界面，用于简单的API文档和测试。
优势：
- 使用MongoDB后端创建RESTful API的简单快捷设置。
- 灵活的数据验证和身份验证机制。
- 内置支持API响应的分页和过滤。
- 使用Swagger UI自动生成API文档。
- 可自定义的URL路由和端点配置。
- 支持各种响应格式，如JSON、XML和CSV。
- 它具有内置的缓存支持，通过减少服务器端的负载使其更加高效。
缺点：
- 对MongoDB以外的数据库的有限支持。
- 内置功能之外的自定义和扩展选项有限。
- 对于不熟悉MongoDB或RESTful API开发的开发人员来说，这是一条陡峭的学习曲线。
- 与Flask或Django等更流行的框架相比，社区支持和资源有限。
- 缺乏对WebSocket连接或实时更新等高级功能的支持。
8、Sanic
Sanic是一个Python web框架，它是异步的，开发人员可以使用它构建快速高效的web应用程序。Sanic与Python 3.6及以上版本兼容，经常用于构建高性能API和微服务。
特点：
- 异步、无阻塞I/O可提高性能
- 内置对HTTP和web套接字的支持
- 请求路由和中间件支持
- 灵活且可定制，支持插件和扩展
- 同时支持基于函数和类的视图
- Swagger API文档的内置支持
优势：
- Sanic还具有轻量级和可扩展性，是构建小型和大型应用程序的好选择。
- 它的一个关键优势是使用异步、无阻塞I/O，从而提高了性能和可扩展性。
- 通过请求路由和中间件支持等功能，Sanic为开发人员提供了对其应用程序的大量控制。此外，Sanic还提供了许多性能优化，例如并行运行多个服务器进程的能力。
缺点：
- 尽管Sanic具有很大的灵活性和控制能力，但与其他web框架相比，它需要更多的时间和精力来配置和设置。
- 由于与其他框架相比，Sanic没有很好的社区支持，因此它可能不是首选框架。
- Sanic具有异步特性，这使得调试任何问题都相对困难。
9、Tornado
Tornado旨在处理大量并发连接。这以其高性能和可扩展性而闻名。
特点：
- 异步且无阻塞。
- 有一个内置的模板引擎。
- 内置对安全cookie的支持。
- 可以处理数千个同时连接
优势：
- 高性能：Tornado旨在处理高流量，是构建可扩展应用程序的绝佳选择。
- Web框架和异步网络库：Tornado既提供了Web框架又提供了异步网络库，使构建Web和网络应用程序变得容易。
- 实时应用程序：Tornado内置了对WebSockets的支持，使其成为聊天、游戏和数据流等实时应用程序的绝佳选择。
- 内置安全功能：Tornado具有CSRF保护和XSS缓解等内置安全功能，是构建web应用程序的安全选择。
缺点：
- 与其他一些选项相比，该框架相对较低，这意味着开发人员可能需要编写更多的代码来实现某些功能。
- 对于一些不熟悉异步编程的开发人员来说，异步编程可能很难学习和调试。
- Tornado对非阻塞I/O的强调在某些情况下会导致复杂性增加，尤其是在处理大量数据时。
让我们总结一下
如何选择正确的Python REST API框架？
在选择Python REST API框架时，以下是一些关键因素：
- 项目需求：请考虑您正在工作的项目的范围。一些Python API框架可能具有内置功能，这些功能对特定项目非常有用。例如，如果您的项目需要高性能的数据库交互，选择一个提供强大ORM支持的Python API框架可能会很有帮助。
- 项目规模：在选择合适的Python API框架时，要考虑到项目的使用量大小。如果项目的使用率很高，用户请求的数量也很高，那么就选择一个高性能的Python API框架，如Django REST framework或Flask，它们都能够处理大量的并发请求。
- 社区支持：选择一个具有高度社区支持的Python API框架，因为在社区支持的帮助下，我们很容易开发出完整的项目。一个活跃的社区意味着有大量的资源、教程和工具可供使用，这对于解决开发过程中遇到的问题至关重要。
- 集成能力：寻找与数据库、缓存、身份验证和项目中可能需要的其他功能的流行库配合良好的Python API框架。例如，如果您需要与NoSQL数据库集成，选择一个支持这种集成的框架可以简化开发过程。
通过仔细考虑这些因素并进行一些研究，您可以选择最适合您的项目需求、符合您的开发目标并提供必要的性能、灵活性和社区支持的Python REST API框架。这将确保您的API不仅能够满足当前的需求，还能够适应未来可能的扩展。
在选择Python API框架时，确保它与您的技术栈兼容，并且能够支持您的开发团队的技能和经验。此外，考虑框架的文档质量、更新频率和长期维护计划也很重要。选择一个成熟且得到良好支持的Python API框架可以为您的项目提供坚实的基础。
参考说明
原文链接： https://www.browserstack.com/guide/top-python-rest-api-frameworks
Keyword: api集成管理