JetBrains 從年度 Python 開發者調研中，梳理了一份有關最受歡迎的 Python 框架和庫的詳細信息。“儘管Django、Flask等一些長期熱門工具依舊勢頭強勁，但FastAPI等新興框架正迅速在 AI、機器學習和數據科學等領域佔據一席之地。”

1. FastAPI

2024 年使用率：38%（較 2023 年增長 9%）

榜單第一位是FastAPI，這是一款適用於 Python 3.8 及以上版本，用於構建 API 的現代高性能 Web 框架。 它的設計初衷是將 Python 的類型提示、異步編程與 OpenAPI 標準整合到一個開發者友好型軟件包中。

FastAPI 基於Starlette（用於 Web 層）和Pydantic（用於數據驗證）構建，可以提供自動請求驗證、序列化和交互式文檔，並且全程只需極少的樣板代碼。

FastAPI 非常適合那些優先考慮速度、簡潔性和標準的團隊。 無論是 Web 開發者還是數據科學家，都對它青睞有加。

FastAPI 的優點

• 非常適合 AI/ML：FastAPI 廣泛用於在生產環境中部署機器學習模型。 它能與TensorFlow、PyTorch、Hugging Face等庫良好集成，並且支持異步模型推理管道，可以實現最大吞吐量。
• 默認支持異步：FastAPI 基於ASGI構建，支持原生的 async/await，非常適合實時應用、流式端點和低延遲機器學習服務。
• 類型安全且現代化：FastAPI 藉助 Python 的類型提示自動驗證請求，並生成簡潔、適配編輯器的代碼，既能減少運行時錯誤，又能提升團隊效率。
• 自動生成的文檔：FastAPI 通過Swagger UI和ReDoc創建交互式文檔，團隊無需額外編寫文檔，即可輕鬆探索和測試端點。
• 社區發展勢頭強勁：儘管 FastAPI 相對較新，但已形成龐大且活躍的社區，擴展程序、教程和集成生態系統也在持續完善。

FastAPI 的缺點

• 異步開發學習曲線陡峭：async/await 雖能提升性能，但對於新接觸異步編程的開發者來説，調試、測試和併發管理都會是不小的挑戰。
• 無內置核心工具：FastAPI 未自帶身份驗證、管理面板和數據庫管理相關工具。 這些功能都需要開發者自行選擇並手動集成。
• 生態系統規模較小：儘管 FastAPI 的插件生態正在發展，但仍落後於 Django。對於 CMS 集成或基於角色的訪問控制等任務，現成可用的工具數量相對較少。

2. Django

2024 年使用率：35%（較 2023 年增長 2%）

Django再次躋身於最受開發者歡迎的 Python 框架之列。

Django 最初是為快速開發而構建的，具有內置的安全性和結構，此後它已發展成為一個全棧工具包。 從內容豐富的網站到數據科學儀表板以及由機器學習賦能的服務，它在各個領域都備受信賴。

它遵循模型-模板-視圖 (MTV)模式，並配備了用於路由、數據訪問和用户管理的內置工具。 這使得團隊能夠以最少的設置從構思推進到部署。

Django 的優點

• 內部功能齊全：Django 擁有一套全面的內置工具，包括 ORM、用户身份驗證工具、管理面板和模板引擎。 這使其成為希望快速推進項目而無需自行搭建技術棧的團隊的理想選擇。
• 默認具備安全性：內置防護機制，可以抵禦 CSRF、SQL 注入、XSS 等其他常見安全漏洞。 正是憑藉安全優先的設計理念，Django 備受銀行、政府機構和大型企業的信賴。
• 可擴縮且適用於生產環境：Django 支持水平擴縮、緩存和異步視圖。 Instagram、Pinterest、Disqus 等高流量平台均採用它來提供技術支持。
• 出色的文檔：Django 官方文檔以清晰詳盡著稱，無論是新手開發者還是資深工程師，都能輕鬆理解和使用。
• 成熟的生態系統：目前已有數千個第三方軟件包可供使用，覆蓋 CMS 平台、REST API、支付、搜索等各類場景。
• 長期支持：在Django Software Foundation的支持下，Django 會定期推出更新、安全補丁和 LTS 版本，是長期項目的可靠選擇。

Django 的缺點

• 對小型應用而言過於重量級：對於簡單 API 或微服務，Django 的全棧設計可能顯得冗餘，並且配置過程耗時。
• 組件耦合度高：替換技術棧中的部分組件（如 ORM 或模板引擎）往往需要額外的變通方案或深度自定義。
• 學習曲線陡峭：對於新手開發者，或習慣了輕量級框架的團隊來説，Django 的各類約定及複雜特性可能會讓人望而卻步。

3. Flask

2024 年使用率：34%（較 2023 年增長 1%）

Flask是適用於小型應用、API 和數據科學儀表板的最受歡迎的 Python 框架之一。

它是一款輕量級、無固定約束的 Web 框架，能讓您完全掌控應用程序架構。 Flask 被歸為“微框架”，原因在於它不強制要求特定的項目結構，也不包含 ORM 或表單驗證等內置工具。

相反，它僅提供簡潔的核心，允許您按需添加組件。 Flask 基於Werkzeug（一款 WSGI 實用程序庫）和Jinja2（一款模板引擎）構建。 它以簡潔的語法、直觀的路由機制和靈活性而著稱。

搭配SQLAlchemy、Flask-Login或 Flask-RESTful 等擴展使用時，Flask 的可擴縮性十分出色。

Flask 的優點

• 輕量且靈活：Flask 不強制結構或依賴項，非常適合微服務、API 以及希望從零開始搭建技術棧的團隊。
• 在數據科學和機器學習工作流中很受歡迎：Flask 常被用於實驗，例如構建儀表板、提供模型，或將 Notebook 轉化為輕量級 Web 應用。
• 對新手友好：Flask 配置極簡，學習曲線平緩，常被推薦為 Python 開發者入門的第一款 Web 框架。
• 可擴展：豐富的擴展程序生態系統能讓您在需要時按需添加數據庫集成、表單驗證、身份驗證等功能。
• 模塊化架構：Flask 的設計便於將應用拆分為藍圖，或與其他服務集成，非常適合開發分佈式系統的團隊。
• 代碼庫易讀：Flask 的源代碼簡潔易懂，無論是調試、自定義，還是復刻內部工具，都更為輕鬆。

Flask 的缺點

• 需自行整合各類組件：與 Django 不同，Flask 不包含 ORM、管理面板和用户管理功能。 這些都需要您自行選擇並集成。
• 需手動搭建安全性：Flask 僅提供最基礎的內置防護，CSRF 防護、輸入驗證和其他最佳做法需要您手動實現。
• 容易失控：由於沒有統一的約定和結構，如果不自行規範架構與模式，大型 Flask 應用的維護工作頗有難度。

4. Requests

2024 年使用率：33%（較 2023 年增長 3%）

Requests並非 Web 框架，而是一款用於發起 HTTP 請求的 Python 庫，但它對 Python 生態系統的影響力不容小覷。 它是 PyPI 上下載量最高的軟件包之一，無論是網頁爬蟲腳本，還是生產級微服務，都會用到它。

Requests 常與 Flask 或 FastAPI 等框架搭配使用，以處理外部 HTTP 調用。 它屏蔽了原始套接字 和 urllib 的複雜邏輯，為網絡數據的發送與接收提供了簡潔、符合 Python 風格的接口。

Requests 的優點

• 簡潔直觀：Requests 讓 HTTP 如同 Python 的原生功能一般自然。 它的語法簡潔易讀，只需使用 requests.get(url) 即可獲取資源。
• 成熟穩定：歷經十餘年開發，Requests 已通過實戰驗證，廣受信賴。 它被數百萬開發者使用，並且是許多 Python 項目中的默認依賴項。
• 非常適合 REST 客户端：無論是使用 API、與 SaaS 平台集成，還是構建依賴外部數據源的內部工具，Requests 都是理想之選。
• 出色的文檔與社區：官方文檔清晰簡潔，同時有教程、Stack Overflow 解答和 GitHub 問題為該庫提供有力支持。
• 廣泛的兼容性：Requests 在各 Python 版本和平台上都能無縫運行，提供了對會話、Cookie、標頭和超時設置的內置支持。

Requests 的缺點

• 非異步：Requests 本質是同步阻塞式設計。 對於高併發工作負載或異步原生框架，HTTPX 或 AIOHTTP 等替代選擇更為適合。
• 無內置重試邏輯：儘管支持連接池和超時，但重試行為必須手動或藉助 urllib3 等第三方包裝器實現。
• 底層控制有限：Requests 簡化了 HTTP 調用，但也隱藏了網絡細節，使得高級調優（如套接字、DNS、連接複用等）變得困難。

5. Asyncio

2024 年使用率：23%（較 2023 年增長 3%）

Asyncio是 Python 用於異步編程的原生庫。 它是眾多現代異步框架的底層基礎，能讓開發者藉助協程、事件循環和 async/await 語法編寫非阻塞代碼。

儘管 Asyncio 本身並非 Web 框架，但其在處理網絡請求和子進程等 I/O 密集型任務時表現出色。 它雖常以幕後角色發揮作用，卻是構建自定義異步工作流或與底層協議集成的強大工具。

Asyncio 的優點

• 原生異步支持：Asyncio 是 Python 標準庫的一部分，通過 async/await 語法為異步 I/O 提供了一流支持。
• 現代框架的基礎：它為如今眾多熱門異步 Web 框架（包括 FastAPI、Starlette 和 AIOHTTP）提供支持。
• 精細控制：開發者可以精準管理事件循環、調度協程，以及協調併發任務，非常適合構建自定義異步系統。
• 高效處理 I/O 密集型負載：在應對大量併發 I/O 操作（如 API 調用、套接字連接或文件讀取）方面，Asyncio 表現出色。

Asyncio的缺點

學習曲- 線陡峭：對於新接觸異步編程的開發者而言，協程、事件循環和任務調度等概念理解難度較大。

• 非完整框架：Asyncio 不提供路由、模板或請求處理功能。 它是一款底層工具，用於 Web 開發時需配合使用其他庫。
• 調試複雜：異步代碼的跟蹤與調試難度更高，尤其在處理競爭條件或嵌套協程時。

6. Django REST Framework

2024 年使用率：20%（較 2023 年增長 2%）

Django REST Framework(DRF) 是在 Django 基礎上構建 API 的最常用擴展。 它提供了一個強大且靈活的工具包，可用於數據序列化、權限管理和 RESTful 端點公開，且所有功能均與 Django 核心組件緊密集成。

DRF 在企業級應用和後端密集型應用程序中尤為流行，這類場景下的團隊通常已在使用 Django，並且希望無需切換技術棧，就能借助 DRF 公開簡潔、可擴縮的 API。 此外，可瀏覽 API 界面也是其一大特色，能讓開發過程中的端點測試與調試變得更輕鬆。

Django REST Framework 的優點

• 深度 Django 集成：DRF 直接基於 Django 的模型、視圖和身份驗證系統構建，這使其成為已在使用 Django 的團隊的自然選擇。
• 可瀏覽 API 界面：DRF 的核心功能之一是基於 Web 的交互式 API 查看器，開發者與測試人員無需藉助外部工具即可直接檢查端點。
• 靈活的序列化：DRF 的序列化器功能全面，既能處理簡單字段，也能支持深度嵌套關係，並且同時支持 ORM 和非 ORM 數據源。
• 完善的權限系統：DRF 包含對基於角色的訪問控制、對象級權限和自定義授權邏輯的內置支持。
• 豐富的文檔：DRF 文檔詳盡，且廣泛教授。社區規模龐大，擁有大量教程、示例和第三方軟件包。

Django REST Framework 的缺點

依賴 D- jango 且設置較繁瑣：DRF 與 Django 綁定緊密，相比 FastAPI 等輕量級框架，需要更多配置，尤其是在自定義行為時。

• 序列化靈活性不足：DRF 的序列化器在常見用例下表現良好，但面對複雜或非標準數據時，自定義序列化邏輯往往需要編寫大量冗餘的重寫代碼。

其他優質框架：第 7–10 名