Antes de comenzar con nuestras recomendaciones de librerías y frameworks de Python, queremos explicar la diferencia que hay entre ambas. ¡No te pierdas tampoco nuestra noticia sobre los mejores trucos para Python!
¿Qué es un framework?
Un framework (en cualquier lenguaje de programación) es un marco o entorno de trabajo que contiene librerías y otras herramientas que nos permiten resolver ciertos problemas a la hora de programar. Además, también es capaz de unificar todos los componentes de un proyecto.
¿Qué es una librería?
Por su parte, una librería es una parte de código que da soporte a ciertas funciones específicas en nuestros proyectos. Generalmente, las librerías son un conjunto de elementos (funciones, clases, constantes, variables, etc.).
Mejores frameworks para Python
Con el uso de un framework, podemos reducir en gran medida el tiempo de desarrollo, y además, evita la necesidad de plantearse una estructura global, puesto que nos provee de un “esqueleto”.
A continuación recopilamos los mejores frameworks para Python y sus funciones. ¡No te lo pierdas!
Django
Durante años ha sido el más popular. Permite un manejo fácil y rápido, y tiene un sistema de plantillas y una interfaz muy potentes. Entre sus características están los formularios modelo, un ORM para asignas objetos a tablas de bases de datos y la portabilidad entre bases de datos.
Bottle
Framework ligero y rápido para Python. No cuenta con dependencias externas y se puede usar con plantillas de Cheetah y Mako. También tiene plugins instalables para añadir diferentes funcionalidades.
TurboGears
Inspirado en Ruby on Rails, es un framework enfocado a desarrolladores full-stack, capaz de funcionar como framework full-stack o microframework.
Pyramid
Este framework de Python destaca por su sencillez, rapidez y flexibilidad. Mientras se instala, permite elegir los módulos activos dentro de él, lo que provee de una gran capacidad de personalización. Se recomienda para inicios rápidos, aplicaciones web grandes, proyectos con API o prototipos de conceptos.
Cyclone.io
En este caso, este framework es capaz de combinar los puntos fuertes de otros dos frameworks para Python: Tornado y su API para aplicaciones web, y Twisted. Puede trabajar con servidores híbridos y manejar de forma efectiva HTTP.
Falcon
Falcon se encuentra diseñado para construir API RESTful sin dependencias externas. Es compatible con WSGI.
ObjectWeb
Framework minimalista que no depende de librerías externas. Es compatible con los estándares CGI y WSGI.
Web2py
Destaca por ser un framework fácil y accesible. Se caracteriza por su MVC (Modelo-Vista-Controlador), generación de HTML a partir de código, núcleo de 12 objetos y protección contra XSS y CSRF.
CubeWeb
Framework semántico que se usa para crear aplicaciones web mediante la reutilización de componentes. Se centra en la eficiencia y las soluciones de desarrollo de calidad.
CherryPy
Se trata de uno de los frameworks más antiguos disponibles. Su función es crear aplicaciones web como otro programa orientado a objetos. Así, reduce el código fuente y es capaz de realizar la labor en menos tiempo.
Pecan
Es un framework bastante ligero que se concentra en todo lo relacionado a HTTP.
MorePath
Microframework web orientado a la creación de aplicaciones web o APIs. Se basa en el modelo de datos.
Flask
Por su parte, este framework es simple y ágil, lo que podríamos denominar microframework. Hace que la base sea una página en blanco, y posee componentes intercambiables. Cuenta con ciertas extensiones para expandir su funcionalidad.
Klein
Microframework diseñado para desarrollar servicios en Python. Posee un campo de pruebas muy completo y útil.
Sanic
Sanic es un framework web de Python construido en uvloop y cuyo objetivo son las respuestas HTTP rápidas mediante soluciones asíncronas.
Itty.py
Por último, Itty,py es un framework experimental influenciado por otros microframeworks, como Sinatra.
Mejores librerías para Python
Las librerías que se utilizan en Python son amplias y cuentan con una gran diversidad de contenidos. Dependiendo de tu sistema operativo, incluso podrías acceder a diferentes funciones de las mismas.
Tipos de librerías
Entre los tipos de librerías de Python que existen, podemos encontrar las siguientes clasificaciones:
- Visualización: sirven para entender mejor los datos y comprender mejor los problemas que puedan surgir.
- Cálculo numérico: preparación de datos y cálculo de atributos relevantes.
- Machine Learning: su objetivo es procesar información y resolver problemas de clasificación y regresión de datos.
- Deep Learning: se encuentran orientadas a la predicción de datos, mediante conjuntos amplios de información.
- Inteligencia Artificial Explicable: permiten el uso de métodos y técnicas tecnológicas de inteligencia artificial.
- Procesamiento de Lenguaje Natural: usan el cálculo de frecuencias normalizadas para construir modelos con datos de texto.
¿Cuáles son las mejores librerías?
Dado que cada librerías se utiliza en diferentes áreas, nosotros os dejamos con algunas recomendaciones.
- pygame: librería de código abierto para crear aplicaciones multimedia, principalmente videojuegos.
- request: permite realizar peticiones HTTP de forma fácil, trabajando con diferentes métodos del protocolo HTTP.
- pillow: también llamada PIL (Python Image Library), permite trabajar con imágenes de manera sencilla.
- sqlAlchemy: facilita el trabajo con las bases de datos mediante objetos (es un ORM).
- Peewee: ORM que destaca trabajando con Postgres, MySQL y SQLite.
- re: no necesita instalación, y hace que podamos trabajar con expresiones regulares.
- collections: tampoco necesita instalación, y permite trabajar con diferentes estructuras de datos, como listas, tuplas o diccionarios.
- Scrapy: habilitada para el webscraping.
- BeautifulSoup: parsea código XML y HTML.
- NumPy: funcionalidades matemáticas avanzadas para Python.
- SciPi: biblioteca de algoritmos y herramientas matemáticas.
- matplotlib: biblioteca de trazado numérico.
- Pygame: permite desarrollar juegos en 2D.
- Pyglet: motor de animación y creación de juegos en 3D.
- PyQt: conjunto de herramientas GUI para Python.
- pywin32: conjunto de métodos y clases para interactuar con el sistema Windows.
- Seaborn: librería gráfica especializada en la visualización de datos estadísticos.
- Bokeh: visualización de datos de forma interactiva dentro de un navegador web.
- Numba: traduce funciones optimizadas.
- Scikit-Learn: funciones de Machine Learning y análisis de datos.
- TensorFlow: desarrollada por Google, permite realizar cálculos mediante diagramas de flujo de datos.
- PyTorch: permite realizar un cálculo numérico eficiente en códigos CPU y GPUs.
- SHAP: trabaja con Inteligencia Artifical Explicable.
- Spacy: biblioteca de procesamiento natural más rápida del mercado.
