Memilih Kerangka yang Lebih Baik

Dunia kerangka web Python menyediakan banyak pilihan. Beberapa kerangka kerja terkemuka untuk dipertimbangkan adalah Django, Labu, Botol, Diesel, Web2py, Piramida, Falcon, Kemiri, dll., Yang bersaing untuk berbagi pikiran pengembang. Kerangka kerja seperti Pyramid, Django, Web2py dan Flask ideal dengan daftar pro dan kontra; memilih hanya satu untuk proyek Anda adalah pilihan yang sulit dibuat.

Dash sepenuhnya dirancang untuk kebutuhan yang berbeda. Jadi, sebagai pengembang Anda ingin mengurangi legiun opsi menjadi salah satu yang akan membantu Anda menyelesaikan proyek tepat waktu dan dengan sempurna.

Jika kita membandingkan kerangka Flask, Pyramid dan Django, Flask adalah kerangka mikro yang utamanya ditujukan untuk aplikasi kecil dengan persyaratan yang lebih sederhana sedangkan Pyramid dan Django keduanya ditujukan untuk aplikasi yang lebih besar. Pyramid dibangun dengan fleksibilitas dan kebebasan dalam pikiran, sehingga pengembang memiliki alat yang tepat untuk proyek tersebut. Dalam kasus piramida, pengembang bebas memilih database, struktur URL, gaya template dan banyak lagi. Bagaimanapun, Django menyertakan semua baterai yang dibutuhkan aplikasi web, jadi kita hanya perlu memasang Django dan mulai bekerja.

Django hadir dengan ORM, sedangkan Pyramid dan Flask menyerahkannya kepada pengembang untuk memilih bagaimana (atau jika) mereka ingin datanya disimpan. Umumnya, ORM yang paling umum untuk aplikasi web non-Django sejauh ini adalah SQLAlchemy, namun demikian, opsi lain dapat berupa DjangoDB, MongoDB, LevelDB dan SQLite.

Menjadi pengembang, jika saya harus memilih antara Django dan Web2py untuk proyek saya. Saya perlu memiliki gagasan tentang manfaat dan batasan kerangka kerja. Jadi mari kita bandingkan Django dan Web2py -

Django

Komunitas Django merupakan nilai tambah yang besar. Ini sebenarnya berarti bagi seorang pengembang kekayaan sumber daya akan semakin besar. Secara khusus, ini bermuara pada -

Documentation
Sumber daya sumber terbuka
Dukungan aplikasi pihak ketiga
Dukungan penyebaran
Saluran IRC dengan pengembang yang membantu

Django memiliki komunitas tim pengembangan dan dokumentasi yang sangat besar. Ini adalah kerangka kerja yang tepat saat kita berurusan dengan penulisan backend kompleks karena menyediakan banyak aplikasi pihak ketiga yang memungkinkan Anda mengotomatiskan hal-hal seperti logika pengguna (pendaftaran, otentikasi), tugas asinkron, pembuatan API, blog, dll.

Web2py

Web2py cocok untuk pengembangan cepat aplikasi web sederhana atau server http. Di bawah ini adalah beberapa manfaat dan batasan web2py.

Manfaat Web2py

Berikut ini adalah beberapa manfaat kerangka Web2py -

Web2py adalah kerangka kerja potensial jika dibandingkan dengan Django dan Flask dalam hal kecepatan dan kesederhanaan pengembangan. Karena Web2py menggunakan bahasa template berbasis python, ini memungkinkan pengembang python untuk mulai menulis kode segera setelah memahami dasar-dasar penulisan template sebagai tampilan.
Web2py dapat menjalankan kode yang dikompilasi python sebagai pengoptimalan untuk menurunkan waktu berjalan dan memungkinkan Anda mendistribusikan kode Anda dengan cara yang dikompilasi.

Batasan Web2py

Berikut ini adalah beberapa batasan framework:

Web2py mendukung doctests, namun tidak mendukung pengujian unit. Sekarang doctests bukan pilihan optimal karena cakupannya yang terbatas.
Tidak ada perbedaan antara mode produksi dan pengembangan. Jika terjadi pengecualian, tiket dibuat sepanjang waktu dan Anda harus membuka tiket untuk memeriksa kesalahan. Ini mungkin berguna dalam kasus server produksi tetapi akan sulit dalam lingkungan pengembangan karena pengembang benar-benar perlu melihat kesalahan secara instan daripada memeriksa nomor tiket.
Web2py memiliki lapisan abstraksi database (DAL) yang baik yang memungkinkan Anda untuk mengabstraksi banyak jenis mesin database tetapi tidak memiliki ORM yang kuat. Jika Anda berurusan dengan model yang relatif besar, kode Anda akan tersebar oleh semua definisi dan atribut bersarang yang membuat segalanya menjadi rumit.
Kami tidak dapat menggunakan alat pengembangan python standar tanpa modifikasi karena web2py memiliki dukungan IDE yang sangat buruk.

Kerangka Django dan Web2py adalah kerangka kerja tumpukan penuh. Ini berarti mereka menyediakan semua kode yang dibutuhkan - dari pembuat formulir hingga tata letak template dan validasi formulir, dan membiarkan Anda menulis sesuatu sesuai dengan kebutuhan spesifik Anda.

Namun, dengan kerangka kerja non-stack seperti Flask dan Pyramid, jika Anda ingin membuat situs web berfitur lengkap, Anda perlu menambahkan banyak kode dan bit ekstra sendiri. Ini membutuhkan banyak keterampilan dan waktu.

Berlari

Dasbor sepenuhnya dirancang untuk tugas khusus membangun kerangka kerja reaktif untuk dasbor. Dash by Plotly adalah cara terbaik bagi pengembang python untuk membuat aplikasi web interaktif tanpa harus belajar Javascript dan pengembangan web front end. Dash dibangun di atas Flask, Plotly.js, React dan React Js.

Tidak ada perbandingan antara Dash dan kerangka kerja lain (disebutkan di atas) karena mereka termasuk dalam kategori kerangka kerja yang berbeda. Di bawah ini adalah beberapa alasan untuk lebih memilih dasbor daripada kerangka dasbor interaktif lainnya (Jupiter Dashboards, matplotlib, dan lainnya) -

Dengan hanya 50 baris kode, Anda dapat menulis aplikasi Dash “hello world” sederhana, karena Dash hanya memerlukan sedikit boilerplater.
Seluruh aplikasi Dash ditulis dalam bahasa python, bahasa yang paling disukai secara global.
Dalam kode python Anda sendiri, Anda dapat mengikat komponen interaktif dasbor seperti dropdown, input teks, slider, dan grafik dengan Dash reaktif "callbacks".
UI yang rumit di aplikasi Dash dapat memiliki banyak masukan, banyak keluaran, dan masukan yang bergantung pada masukan lain.
Secara bersamaan, banyak pengguna dapat bekerja di aplikasi Dash.
Untuk membuat komponen Dash Anda sendiri dengan React, dash menggunakan React.js untuk merender komponen dan menyertakan sistem plugin.
Pengembang atau penulis dapat menulis aplikasi dasbor yang merespons klik, hover, atau pemilihan titik pada grafik karena komponen Grafik Dash bersifat interaktif.

Kesimpulan

Kami dapat menyimpulkan bahwa memilih kerangka kerja yang tepat dari banyak kerangka kerja python yang tersedia semata-mata bergantung pada jenis proyek, kompleksitas, proyek tingkat kecil atau perusahaan, jenis dukungan komunitas yang tersedia atau sumber daya online yang tersedia, skalabilitas, keamanan, dll.

Kerangka kerja python yang disebutkan di atas adalah yang terbaik di kelasnya tetapi memiliki kelebihan dan kekurangannya sendiri (tergantung pada persyaratan proyek). Jadi, satu jenis kerangka tidak cocok untuk semua jenis proyek.