Фреймворки и библиотеки Python

ОБЯЗАТЕЛЬНОДЛЯ НОВИЧКОВ

Разработчику Архитектору

Фреймворки

Фреймворки в экосистеме Python предоставляют готовые инструменты для маршрутизации, обработки запросов, работы с базами данных, аутентификации и многого другого, позволяя разработчикам сосредоточиться на бизнес-логике, а не на низкоуровневой инфраструктуре.

Давайте рассмотрим фреймворки, и сгруппируем их как синхронные и асинхронные.

Синхронные фреймворки

Что такое синхронный фреймворк?

Синхронные фреймворки обрабатывают один HTTP-запрос за раз в рамках одного потока. Пока запрос не завершён (например, ожидается ответ от базы данных), поток блокируется. Это простая модель, но она может стать узким местом при высокой нагрузке или большом количестве I/O-операций.

Django

Django — это полноценный веб-фреймворк с широким набором встроенных возможностей:

ORM;
админка;
система шаблонов;
аутентификация;
миграции;
кэширование;
многое другое.

У него есть высокий уровень абстракции, мощная ORM, поддерживающая множественные БД (PostgreSQL, MySQL, SQLite), встроенная админ-панель для управления данными, поддержка MVC/MVT-архитектуры. Пример:

from django.http import HttpResponse
from django.views import View

def hello(request):
    return HttpResponse("Hello from Django!")

Разбор примера:

from ... import ... импортирует классы из модулей Django.
def hello(request): объявляет view-функцию. Аргумент request содержит HTTP-запрос.
return HttpResponse(...) формирует HTTP-ответ с телом "Hello from Django!".
Функция будет вызвана роутером Django, когда URL сопоставится с этой view. Django применяется в Instagram, Pinterest, Mozilla, The Washington Post.

Flask

Flask — минималистичный фреймворк, предоставляющий только базовые инструменты: маршрутизацию, обработку запросов и шаблоны. Всё остальное (ORM, валидация, авторизация) добавляется через расширения.

Собственно, это главная особенность - гибкая архитектура, можно начать с малого и масштабироваться в дальнейшем. Здесь довольно богатая экосистема расширений, к примеру, Flask-SQLAlchemy, Flask-WTF, Flask-Login. Пример:

from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    return "Hello from Flask!"

Разбор примера:

Flask(__name__) создает объект приложения и использует имя текущего модуля для поиска шаблонов и ресурсов.
@app.route('/') регистрирует маршрут / и связывает его с функцией hello.
def hello() описывает обработчик запроса.
return "..." во Flask автоматически превращается в HTTP-ответ со статусом 200 OK.

Pyramid

Pyramid позиционируется как фреймворк для проектов любого масштаба — от простых скриптов до крупных систем. Здесь есть поддержка как минималистичного, так и расширенного подхода, гибкая система маршрутизации, интеграция с различными ORM и шаблонизаторами. Подходит, когда нужна гибкость Flask, но с возможностью масштабирования до уровня Django.

Асинхронные фреймворки

Что такое асинхронный фреймворк?

Асинхронные фреймворки используют модель event loop и корутины (async/await), что позволяет обрабатывать тысячи соединений одновременно без блокировки потоков. Это особенно важно для I/O-bound задач — сетевые запросы, работа с БД, WebSocket.

aiohttp

aiohttp — один из первых асинхронных фреймворков на Python, построенный на asyncio. Он поддерживает как серверную часть (web server), так и асинхронный HTTP-клиент.

Ключевые возможности - обработка тысяч запросов параллельно, поддержка WebSocket. Пример:

from aiohttp import web

async def hello(request):
    return web.Response(text="Hello from Aiohttp!")

app = web.Application()
app.add_routes([web.get('/', hello)])
web.run_app(app)

Разбор примера:

async def объявляет корутину: обработчик может выполнять await без блокировки event loop.
web.Response(...) собирает HTTP-ответ с текстовым телом.
web.Application() создает ASGI/async-приложение aiohttp.
app.add_routes([web.get('/', hello)]) добавляет правило маршрутизации.
web.run_app(app) запускает сервер и начинает принимать соединения.

FastAPI

FastAPI — один из самых популярных современных фреймворков, сочетающий асинхронность, автоматическую документацию (Swagger/OpenAPI) и поддержку аннотаций типов.

Он основан на Starlette (для web) и Pydantic (для валидации), имеет автоматическую генерацию интерактивной документации, и высокую производительность (оправдывая название). Пример:

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def hello():
    return {"message": "Hello from FastAPI!"}

Разбор примера:

FastAPI() инициализирует приложение с автогенерацией OpenAPI-схемы.
@app.get("/") объявляет endpoint для метода GET.
async def hello() позволяет неблокирующие I/O-операции внутри обработчика.
Возврат dict автоматически сериализуется в JSON ({"message": ...}).

gevent

gevent — это библиотека, реализующая cooperative multitasking с помощью зелёных потоков (greenlets). Она позволяет запускать синхронный код в асинхронном режиме, перехватывая I/O-вызовы. Она перезаписывает стандартные функции ввода-вывода (например, socket, time.sleep) на неблокирующие версии и не требует использования async/await.

from gevent.pywsgi import WSGIServer
from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    return 'Hello from Flask + Gevent!'

# Запуск Flask с Gevent
http_server = WSGIServer(('0.0.0.0', 5000), app)
http_server.serve_forever()

Разбор примера:

WSGIServer((host, port), app) поднимает WSGI-сервер и передает ему Flask-приложение.
Адрес 0.0.0.0 означает прослушивание всех сетевых интерфейсов.
serve_forever() запускает бесконечный цикл обработки входящих запросов.
Пара gevent + Flask дает кооперативную конкурентность без переписывания всего приложения на async/await. Это нужно для ускорения уже существующих Flask/Django-приложений.

Хотя Flask изначально был синхронным, с выходом Flask 2.0 и Python 3.7+ он получил поддержку асинхронных view-функций. Начиная с Flask 2.0, можно использовать async def:

from flask import Flask

import asyncio

app = Flask(__name__)

@app.route('/async')
async def async_route():
    await asyncio.sleep(1)
    return "Async in Flask!"

Разбор примера:

async def включает асинхронный обработчик во Flask 2+.
await asyncio.sleep(1) приостанавливает только текущую корутину, а event loop в это время обслуживает другие задачи.
После завершения await функция возвращает строку как HTTP-ответ.
Такой подход полезен при I/O-нагрузке, но экосистема Flask остается преимущественно синхронной.

С ограничениями, конечно. Асинхронность работает только с ASGI-серверами (например, Hypercorn, Uvicorn) и большинство расширений Flask всё ещё синхронные, и нет поддержки WebSocket. Flask можно использовать в асинхронном режиме, но он не является "нативно асинхронным" фреймворком, как FastAPI или Aiohttp.

Основа по протоколу

Базовый разбор HTTP и HTTPS находится в отдельной статье — HTTP как основа веб-интеграций.

Фреймворки и библиотеки Python