Les meilleurs frameworks Python

Qu'est-ce qu'un Framework ?

En informatique, le framework désigne une infrastructure logicielle ou une infrastructure de développement web. On parle également d'environnement de développement, de cadriciel, de socle d'applications. Tous ces termes font allusion à des ensembles d'outils associés aux langages de programmation informatique qui permettent la plupart du temps de simplifier le travail des développeurs web. Ces derniers les utilisent pour coder, en partant d'une architecture prête l'emploi qui les aide à ne pas reprendre la conception depuis la base pour chaque nouveau projet.

Les frameworks sont ainsi caractérisés par des codes réutilisables, une programmation standardisée et une architecture formalisée et adaptée aux besoins de chaque entreprise. Ce sont des outils qui sont souvent améliorés en tenant compte de l'expérience de chaque version développée avant. Le langage Python propose d'ailleurs plusieurs frameworks selon les besoins des développeurs.

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Django

Permettant de développer rapidement des API et des applications web, Django est un framework Python de haut niveau utilisé dans le développement de plusieurs milliers de projets connus. Gratuit et complet, il essaie d'intégrer l'ensemble des fonctionnalités nécessaires au lieu de les mettre en bibliothèques séparées. On peut citer certaines fonctionnalités populaires de Django comme :

• le système d'authentification,
• un routage d'URL puissant,
• l'ORM (Object Relationnal Mapper),
• le moteur de modèle,
• la migration de schémas de bases de données, etc.

Les caractéristiques de Django en font un framework Python polyvalent, rapide et très évolutif. Son ORM aide notamment à mapper des objets sur les tables de base de données. Plusieurs bases de données peuvent fonctionner avec ce même code, qui se transfère facilement d'une base à l'autre.

Le framework Python Django travaille habituellement avec MySQL, SQLite, PostgreSQL et Oracle. Des pilotes sont également disponibles pour simplifier l'utilisation d'autres types de base de données. Django est également à la fois utile sur les petits projets que pour les sites web ou applications les plus complexes. Flexible, il s'utilise aussi pour créer le MVP (Minimum Viable Product) pour une optimisation du temps de développement et du budget consacré. Django est appelé à s'élargir vers de nouveaux utilisateurs, car c'est l'une des meilleures solutions pour les technologies émergentes comme le Machine Learning.

Dash

Dash est un framework Python open source servant au développement des applications web analytique. Il correspond à une puissante bibliothèque qui facilite la création d'applications qui se basent sur les données. C'est un outil qui est spécialement recommandé aux Data scientist Python ne maitrisant pas grand-chose du développement web. Les utilisateurs ont la possibilité d'utiliser Dash pour créer des tableaux de bord impressionnant dans leur navigateur.

Dash a été lancé en 2017 par Plotly Inc., les développeurs à l'origine de la célèbre bibliothèque de traçage portant le même nom. C'est un framework qui s'inspire partiellement du package R shiny. Il est présenté comme une solution « low-code » pour créer une application web servant à la visualisation de données. Dash est aussi une solution largement utilisée dans la création d'interfaces utilisateur pour les applications de Machine Learning.

Dash est utilisé avec le framework web Python Flask, la bibliothèque d'interface utilisateur web ReactJS et la bibliothèque de traçage JavaScript Plotly. Il est aujourd'hui disponible avec les langages de programmation Python et R. Dash fonctionne en outre sur la base d'un modèle commercial double. Le logiciel open source est accessible via PIP avec une licence MIT sans aucune limitation, mais une autre édition entreprise est aussi proposée à ceux qui souhaitent utiliser des fonctionnalités comme l'authentification, le CI/CD ainsi que le support technique. La version open source de Dash reste tout de même très complète avec tout ce dont on a besoin pour obtenir un tableau de bord web efficace.

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Flask

Disponible sous la licence BSD, Flask est un framemork Python qui convient aux petits projets et qui s'appuie sur la boite à outils WSGI (Web Server Gateway Interface) de Werkzeug et sur le modèle de template Jinja2. Voici quelques fonctionnalités qu'il propose :

• un serveur de développement et débogueur rapides intégrés,
• le support intégré aux tests unitaires,
• l'envoi de demandes RESTful,
• le traitement de requêtes HTTP,
• la prise en charge de cookies sécurisés,
• la conformité à la norme WSGI 1.0,
• un framework basé sur l'Unicode,
• fonctionne avec n'importe quel ORM branché, etc.

L'objectif de Flask est de participer à la construction d'une base solide d'applications web. Flask permet de travailler sur tous les projets lorsque les extensions adaptées sont installées. C'est un peu la solution par défaut pour un projet qui ne correspond pas à Django. Légère et modulable, Flask s'adapte aisément aux besoins des développeurs.

À la différence de Django, Flask est un micro-framework, ce qui veut dire qu'il se focalise seulement sur quelques éléments en laissant le reste au développeur. Selon les objectifs de chaque utilisateur, cette particularité peut être un avantage ou un inconvénient. Ceux qui veulent prendre le temps de développer avec amour leurs applications web en optant pour des composants de leur choix apprécieront le framework Python Flask.

Streamlit

Streamlit est un framework Python open source qui est en mesure de transformer des scripts de données en applications web et partagées en seulement quelques minutes. Avec cet outil, on procède au développement d'une application personnalisée en Python en déployant peu d'effort. De plus, il n'est pas nécessaire d'avoir des connaissances en ce qui concerne les cadres de conception frontaux. C'est une excellente solution pour avoir des interfaces utilisateur interactives simples, mais très élégantes. Streamlit embarque un modèle de Machine Learning intéressant dans un package esthétique offrant une présentation sous forme d'application à un public plus large.

Son objectif est de simplifier la création d'une application de données comme l'écriture d'un script python. Streamlit possède une importante communauté composée d'ingénieurs ML et de Data scientists du monde entier, ce qui permet de bénéficier rapidement d'aide pour déboguer un problème ou ajouter une nouvelle fonctionnalité. Ses principaux avantages sont la prise en compte des scripts Python, une interaction très pratique et un déploiement instantané. Le framework Streamlit aide à développer des applications qui sont en réalité des scripts qui s'exécutent de haut en bas. Sans état caché, le code peut être factorisé avec des appels de fonction. Les développeurs qui savent écrire des scripts Python peuvent déjà créer des applications Streamlit intéressantes.

Avec Streamlit, un widget est traité comme une variable, ce qui permet de l'ajouter en toute simplicité. On n'aura pas besoin de passer par l'écriture d'un backend, la définition d'itinéraire, la gestion de requêtes HTTP, etc. Les interactions aident à relancer le script de haut en bas, une approche qui implique l'obtention d'un code très propre. Streamlit propose enfin une plateforme pour le partage des applications développées sur le web avec un public plus large. Il intègre directement GitHub pour permettre le déploiement du code sans effort, de façon automatique à part du référentiel de l'utilisateur.

Les frameworks présentés ci-dessus sont parmi les plus populaires du langage de programmation Python. Polyvalents, ils aident à créer une base puissante pour le codage avec une personnalisation selon les entreprises. La demande en développement web étant de plus en plus élevée, les étudiants en informatique, mais aussi les personnes désirant effectuer une reconversion professionnelle peuvent se tourner vers nos formations pratiques en Python pour apprendre à utiliser des langages comme Python.

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