بررسی و معرفی بهترین فریم ورک های پایتون

پایتون یک زبان برنامه‌نویسی مهم و محبوب است که به دلیل کاربردهای متنوع، نوشتار آسان و سازگاری با انواع پلتفرم‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. این زبان در سال ۱۹۱۱ توسط خیدو فان روسوم طراحی شده است، برای آشنایی بیش‌تر با بهترین فریم ورک های پایتون با ما در مجله پل استار همراه باشید.

وقتی صحبت از پایتون به میان می‌آید، آشنایی با بهترین فریم ورک های پایتون نیز اهمیت پیدا می‌کند. فریم‌ورک‌ها به توسعه‌دهندگان کمک می‌کنند تا برنامه‌های کاربردی مختلف را به صورت سریع‌تر و کارآمدتر ایجاد کنند. در این مقاله با برترین فریم ورک های پایتون و چرایی اهمیت آن‌ها آشنا می‌شوید.

همچنین در کنار آشنایی با معروف ترین فریم ورک های پایتون، کاربرد  هر فریم‌ورک در توسعه وب، توسعه اپلیکیشن دسکتاپ، علم داده و دیگر کاربردها نیز بررسی می‌شود.

تا انتها با پل استار همراه باشید و با بهترین فریم ورک های Python به شکلی اصولی آشنا شوید.

فریم ورک های پایتون چیست و چرا اهمیت دارند؟

فریم ورک های پایتون به مجموعه‌ای از ابزارها، کتابخانه‌ها و ساختارهای از پیش تعریف‌شده در زبان برنامه‌نویسی پایتون گفته می‌شود که به توسعه‌دهندگان کمک می‌کنند تا اهداف خود را سازمان‌یافته‌تر پیش برند. فریم‌ورک مانند اسکلتی است که برنامه‌نویسان می‌توانند کد خود را بر اساس آن بنا کنند.

اهمیت وجود یک ساختار یا اسکلت چیست؟

با فریم‌ ورک‌ های python از استفاده‌های تکراری و زمان‌بر جلوگیری می‌شود و بخش‌های تکراری به صورت خودکار انجام می‌شوند. بدین شکل هم در زمان صرفه‌جویی می‌شود و هم این امکان برای برنامه‌نویس به وجود می‌آید که بتواند روی هدف اصلی خود متمرکز شود و از زمان خود به شکل بهینه‌تری استفاده کند. با وجود فریم‌ورک‌ها توسعه سریع‌تر انجام می‌شود؛ زیرا آن‌ها به شکلی انعطاف‌پذیر ابزارهای لازم برای گسترش ویژگی‌های خود را فراهم می‌کنند.

فریم ورک های پایتون به چند دسته تقسیم می شوند؟

فریم‌ورک‌های پایتون که برای توسعه نرم‌افزار و برنامه‌های مختلف استفاده می‌شوند، به طور کلی به دو دسته اصلی تقسیم می‌شوند:  فریم‌ورک‌های فول‌استک (Full-stack) و فریم‌ورک‌های مایکرو (Micro-framework).

فریم‌ورک‌های فول‌استک، امکانات جامعی مانند موتور قالب، ORM، مدیریت فرم‌ها، احراز هویت کاربر و ابزارهای مدیریتی را در اختیار توسعه‌دهنده قرار می‌دهند. این دسته از فریم‌ورک‌ها معمولاً برای پروژه‌های بزرگ و پیچیده کاربرد دارند و از جمله نمونه‌های شناخته‌شده آن می‌توان به Django اشاره کرد.

در مقابل، مایکرو فریم‌ورک‌ها سبک‌تر هستند و تنها امکانات پایه‌ای لازم برای توسعه وب را ارائه می‌دهند. این فریم‌ورک‌ها برای پروژه‌های کوچک، نمونه‌سازی سریع و یا توسعه APIهای ساده بسیار مناسب‌اند. Flask یکی از محبوب‌ترین نمونه‌های این دسته محسوب می‌شود. توسعه‌دهندگان می‌توانند بر اساس نیاز پروژه و سطح پیچیدگی آن، یکی از این دو نوع فریم‌ورک را انتخاب و استفاده کنند.

در استفاده از فریم ورک‌ها لازم است برنامه‌نویس با توجه به نیازهای خاص پروژه و مهارت‌های خود، فریم‌ورک مناسب را انتخاب کند.

بهترین فریم ورک‌ های پایتون در توسعه وب

فریم‌ورک‌های پایتون در توسعه وب، نقش کلیدی در سرعت بخشیدن به فرآیند کدنویسی و ساده‌سازی مراحل ساخت برنامه‌های تحت وب دارند. انتخاب فریم‌ورک مناسب، نه‌تنها باعث افزایش بهره‌وری توسعه‌دهنده می‌شود، بلکه می‌تواند امنیت، مقیاس‌پذیری و ساختار پروژه را نیز بهبود ببخشد. در ادامه با مهم‌ترین و بهترین فریم ورک های پایتون برای توسعه وب آشنا می‌شویم.

فریم ورک  Django

Django یکی از معروف ترین فریم ورک های پایتون در توسعه وب است که به دلیل ساختار منظم، امنیت بالا و امکانات گسترده، محبوبیت بالایی میان برنامه‌نویسان دارد. این فریم‌ورک فول‌استک تمامی ابزارهای لازم برای توسعه یک وب‌سایت کامل را در خود جای داده و با پیروی از الگوی MVC (در قالب MVT) فرایند توسعه را ساده‌تر می‌کند. Django به‌ویژه برای پروژه‌های بزرگ و مقیاس‌پذیر مناسب بوده و دارای جامعه کاربری فعالی است. امکاناتی مانند پنل مدیریت آماده، احراز هویت داخلی، ORM قدرتمند و پشتیبانی از تست‌نویسی، آن را به یکی از گزینه‌های اصلی در میان فریم‌ورک‌های پایتون تبدیل کرده‌اند.

فریم ورک Flask

 یکی دیگر از بهترین فریم ورک های Python برای توسعه وب اپلیکیشن‌های سبک و ماژولار  Flask است. این فریم‌ورک مینیمال و انعطاف‌پذیر، به برنامه‌نویسان امکان می‌دهد تا تنها با استفاده از اجزای موردنیاز، پروژه‌های سفارشی‌سازی‌شده و ساده‌تری را ایجاد کنند. Flask برخلاف Django، ساختار مشخص و از پیش‌تعریف‌شده‌ای ندارد و این ویژگی آن را برای توسعه‌دهندگانی که به دنبال کنترل کامل روی پروژه هستند، مناسب کرده است. مستندات جامع، پشتیبانی از افزونه‌های متعدد و یادگیری آسان، از دلایلی هستند که Flask را در لیست بهترین گزینه‌ها برای شروع توسعه وب با پایتون قرار داده‌اند. این فریم‌ورک انتخابی رایج برای MVPها، APIها و پروژه‌های کوچک و متوسط است.

فریم ورک  Pyramid

یکی از معروف ترین فریم ورک های پایتون در حوزه توسعه وب Pyramid است که به دلیل انعطاف‌پذیری بالا و مقیاس‌پذیری مناسب، برای پروژه‌های کوچک تا بزرگ انتخابی هوشمندانه محسوب می‌شود. از این رو غول‌های فناوری اطلاعات مانند موزیلا و دراپ‌باکس از پلتفرم توسعه وب پایتون Pyramid استفاده می‌کنند و این نشان از تطبیق‌پذیری و محبوبیت این فریم ورک است.

از سوی دیگر این فریم‌ورک با پشتیبانی از معماری MVC و امکاناتی نظیر مسیردهی پیشرفته، اعتبارسنجی درخواست‌ها و پشتیبانی از احراز هویت، توسعه‌دهندگان را در ایجاد برنامه‌های پیچیده یاری می‌کند. Pyramid با شعار «شروع ساده، گسترش‌پذیر برای پروژه‌های بزرگ»، به کاربران خود این امکان را می‌دهد که در ابتدا با ساختاری سبک آغاز کرده و در صورت نیاز آن را گسترش دهند. همچنین سازگاری آن با سایر کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های پایتون، انعطاف بیشتری در توسعه فراهم می‌سازد.

فریم‌‌ورک Pyramid امکان تست، پشتیبانی و مستندات داده گسترده را فراهم می‌کند و عملکردی مناسبی با برنامه‌های کوچک و بزرگ دارد.

فریم ورک‌ های پایتون در توسعه اپلیکیشن‌ دسکتاپ

پایتون علاوه‌بر توسعه وب، در حوزه ساخت اپلیکیشن‌های دسکتاپ نیز ابزارها و فریم‌ورک‌های قدرتمندی ارائه می‌دهد. فریم‌ورک‌هایی مانند PyQt، Tkinter و Kivy به برنامه‌نویسان این امکان را می‌دهند که رابط‌های کاربری گرافیکی پیشرفته و کاربرپسند برای سیستم‌عامل‌های مختلف طراحی کنند. انتخاب بین این گزینه‌ها، به نوع پروژه، سطح پیچیدگی، و نیاز به قابلیت‌های خاص بستگی دارد. برای انتخاب فریم‌ورک مناسب لازم است به نوع پروژه و نیازهای آن، سیستم‌هایی که فریم‌ورک از آن پشتیبانی می‌کند، پلاگین‌ها و عملکرد توجه کرد. از این رو در ادامه به بررسی سه فریم‌ورک پرکاربرد در این حوزه می‌پردازیم.

فریم ورک PyQT

PyQt یکی از قدرتمندترین فریم‌ورک‌های پایتون برای توسعه رابط‌ کاربری گرافیکی (GUI) در اپلیکیشن‌های دسکتاپ است. این فریم‌ورک بر پایه Qt توسعه داده شده و قابلیت ساخت نرم‌افزارهایی با ظاهر مدرن و حرفه‌ای را فراهم می‌کند. PyQt ابزارها و ویجت‌های متنوعی دارد و امکان طراحی پنجره‌ها، دکمه‌ها، منوها و دیگر اجزای رابط کاربری را به‌راحتی فراهم می‌سازد. همچنین قابلیت اجرا بر روی سیستم‌عامل‌های مختلف مانند ویندوز، لینوکس و مک را دارد. این فریم‌ورک برای پروژه‌های حرفه‌ای و بزرگ گزینه‌ای بسیار مناسب است.

فریم ورک  Tkinter

Tkinter یکی از محبوب‌ترین فریم ورک های برنامه‌نویسی برای برنامه‌های دسکتاپ و رابط‌های کاربری گرافیکی است. از طرفی Tkinter یکی از ساده‌ترین و سبک‌ترین فریم‌ورک‌های پایتون برای توسعه اپلیکیشن‌های دسکتاپ محسوب می شود که به‌صورت پیش‌فرض همراه با نصب پایتون ارائه می‌شود. این فریم‌ورک برای پروژه‌های آموزشی، نمونه‌سازی سریع و نرم‌افزارهای کوچک بسیار مناسب است. با استفاده از Tkinter می‌توان به‌راحتی پنجره‌ها، دکمه‌ها، لیست‌ها و سایر عناصر رابط گرافیکی را ایجاد کرد. یادگیری و استفاده از آن نسبت به سایر فریم‌ورک‌ها آسان‌تر است و منابع آموزشی زیادی برای آن وجود دارد. اگر به‌دنبال شروعی ساده در ساخت برنامه‌های دسکتاپ با پایتون هستید، Tkinter گزینه‌ای ایده‌آل خواهد بود.

Tkinter دارای منبع فراوانی از کدها و کتاب‌های مرجع است که آن را به یک انتخاب محبوب تبدیل کرده است. علاوه بر این، دارای ویجت‌های مختلفی مانند برچسب‌ها، دکمه‌ها و تقریبا هر آنچه که ممکن است در فرآیند توسعه دسکتاپ پایتون و طراحی رابط کاربری گرافیکی خود نیاز داشته باشید، است.

فریم ورک Kivy

Kivy یکی از فریم‌ورک‌های قدرتمند و چندسکویی (cross-platform) پایتون برای توسعه اپلیکیشن‌های دسکتاپ و موبایل است. این فریم‌ورک به‌ویژه برای طراحی رابط‌های کاربری مدرن و لمسی کاربرد دارد و از گرافیک‌های پویا و تعاملات چند لمسی به‌خوبی پشتیبانی می‌کند. Kivy به زبان پایتون نوشته شده و با کتابخانه‌های OpenGL و SDL ترکیب شده تا عملکردی روان و جذاب ارائه دهد. یکی از مزایای مهم آن قابلیت اجرا بر روی سیستم‌عامل‌های مختلف مانند Windows، Linux، macOS، Android و iOS است. اگر به‌دنبال ساخت اپلیکیشنی گرافیکی و ریسپانسیو هستید، Kivy گزینه‌ای مناسب و انعطاف‌پذیر خواهد بود.

فریم ورک‌ های پایتون در علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

پایتون یکی از محبوب‌ترین زبان‌ها در حوزه علم داده و هوش مصنوعی است و به لطف جامعه کاربری گسترده و منابع متعدد، ابزارهای قدرتمند بسیاری در این زمینه توسعه یافته‌اند. فریم‌ورک‌هایی مانند Scikit-learn، OpenCV و Pandas به پژوهشگران و توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهند که پروژه‌های پیچیده تحلیلی، مدل‌سازی داده، پردازش تصویر و پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین را با سادگی و دقت بالا انجام دهند. در ادامه، به معرفی این فریم‌ورک‌های کلیدی خواهیم پرداخت.

فریم ورک Scikit-learn

Scikit-learn یکی از محبوب‌ترین فریم‌ورک‌ های پایتون در حوزه یادگیری ماشین است که امکانات گسترده‌ای برای ساخت، آموزش و ارزیابی مدل‌های مختلف فراهم می‌کند. این فریم‌ورک شامل الگوریتم‌های آماده برای طبقه‌بندی (Classification)، رگرسیون (Regression)، خوشه‌بندی (Clustering) و کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) است. استفاده آسان، مستندات کامل و سازگاری با کتابخانه‌هایی مانند NumPy و Pandas از ویژگی‌های بارز Scikit-learn است. این ابزار برای تحلیل داده‌ها و ساخت مدل‌های یادگیری ماشین در پروژه‌های تحقیقاتی و صنعتی بسیار پرکاربرد است.

از سوی دیگر Scikit-learn ابزارهای ساده و کارآمدی را برای تحلیل پیش‌بینی‌کننده؛ از جمله پردازش مدل، پیش‌پردازش داده، انتخاب مدل، ارزیابی مدل و موارد دیگر ارائه می‌دهد. این ویژگی‌ها Scikit را برای ساخت و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در پایتون ایده‌آل می‌سازد.

فریم ورک OpenCV

OpenCV (مخفف Open Source Computer Vision) یکی از قدرتمندترین و پرکاربردترین فریم‌ورک‌های پایتون در زمینه بینایی ماشین (Computer Vision) و پردازش تصویر است. این کتابخانه مجموعه‌ای گسترده از ابزارها برای تشخیص چهره، دنبال‌کردن حرکت، شناسایی اشیاء، فیلترگذاری تصاویر و بسیاری از عملیات پردازش تصویر را در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد. OpenCV به‌صورت رایگان و متن‌باز منتشر شده و از عملکرد بسیار بالا در پردازش‌های بلادرنگ (real-time) برخوردار است. این فریم‌ورک در پروژه‌های هوش مصنوعی، واقعیت افزوده و خودران‌ها کاربرد فراوانی دارد. همچنین با زبان‌هایی مانند C++، جاوا و پایتون به خوبی یکپارچه می‌شود.

از سوی دیگر OpenCV بزرگترین کتابخانه متن‌باز بینایی کامپیوتر نیز است که دارای بیش از ۲۵۰۰ الگوریتم برای تشخیص چهره، ردیابی اشیا، پردازش تصویر و موارد دیگر است. 

فریم ورک  Pandas

یکی از مهم‌ترین و پرکاربردترین فریم‌ورک‌های پایتون در حوزه علم داده و تحلیل اطلاعات Pandas است. این کتابخانه با ارائه ساختارهای داده‌ای قدرتمند مانند DataFrame و Series، امکان مدیریت، تحلیل، فیلترگذاری، دسته‌بندی و پاک‌سازی داده‌ها را با سرعت و دقت بالا فراهم می‌کند. Pandas به‌ویژه برای کار با داده‌های جدولی (مانند فایل‌های CSV و Excel) بسیار مناسب است و در پروژه‌های یادگیری ماشین، تحلیل آماری و مصورسازی داده‌ها نقش کلیدی دارد. سادگی سینتکس و پشتیبانی گسترده از عملیات‌های پیچیده داده‌محور، Pandas را به انتخاب اول بسیاری از متخصصان علم داده تبدیل کرده است.

از طرفی این کتابخانه دارای توابعی برای تحلیل، پاکسازی، کاوش و دستکاری داده‌ها است و امکان تحلیل داده‌های بزرگ را فراهم می‌کند و بر اساس نظریه‌های آماری نتیجه‌گیری را میسر می‌کند و می‌تواند مجموعه‌های داده نامرتب را پاکسازی کرده و آن‌ها را خوانا و مرتبط سازد.

فریم ورک‌ های پایتون برای تست و آزمون

در دنیای توسعه نرم‌افزار، اطمینان از کیفیت و عملکرد صحیح کد از اهمیت بالایی برخوردار است. فریم‌ورک‌های تست پایتون ابزارهای قدرتمندی هستند که به توسعه‌دهندگان کمک می‌کنند تا با نوشتن تست‌های خودکار، از صحت عملکرد بخش‌های مختلف برنامه اطمینان حاصل کنند و از بروز خطاها در مراحل بعدی جلوگیری کنند. در این بخش، به معرفی دو فریم‌ورک برجسته در این زمینه، یعنی Pytest و PyUnit (یا Unittest که به صورت پیش‌فرض در پایتون وجود دارد)، خواهیم پرداخت و ویژگی‌های کلیدی هر یک را بررسی خواهیم کرد.

فریم ورک Pytest

Pytest یک فریم‌ورک تست قدرتمند و محبوب برای پایتون است که به دلیل سادگی و انعطاف‌پذیری‌اش شناخته می‌شود. نحو نوشتن تست‌ها در آن بسیار روان بوده و نیاز به کد boilerplate کمتری دارد. Pytest به طور خودکار تست‌ها را کشف کرده و با ارائه گزارش‌های دقیق در صورت شکست، فرآیند اشکال‌زدایی را تسهیل می‌کند. سیستم fixtures قدرتمند آن، مدیریت منابع تست را به صورت کارآمد امکان‌پذیر می‌سازد و اکوسیستم پلاگین گسترده‌اش، قابلیت‌های متنوعی را در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد.

از سوی دیگر این فریم روک به گونه‌ای طراحی شده است که تست کردن را ساده و لذت‌بخش کند و در عین حال طیف گسترده‌ای از ویژگی‌ها و افزونه‌ها را برای پاسخگویی به نیازهای مختلف تست فراهم می‌کند. دارای افزونه غنی با بیش از ۸۰۰ افزونه خارجی و یک جامعه فعال است. این فریم ورک جامعه‌ی پشتیبانی قوی‌ای دارد و از سازگاری خود با نسخه‌های مدرن اطمینان می‌دهد.

فریم ورک PyUnit یا Unittest

فریم ورک PyUnit یک فریم ورک تست داخلی در پایتون است که از JUnit الهام گرفته است.PyUnit، که با نام unittest نیز شناخته می‌شود، ماژول تست استاندارد کتابخانه پایتون است. این فریم‌ورک از اصول تست واحد JUnit الهام گرفته و ساختاری شیءگرا برای سازماندهی تست‌ها ارائه می‌دهد. برای نوشتن تست‌ها در Unittest، کلاس‌هایی ایجاد می‌کنید که از unittest.TestCase مشتق شده و متدهایی با پیشوند test_ دارند. اگرچه نسبت به Pytest ساختار بیشتری دارد، اما به دلیل وجود در هسته پایتون، همواره در دسترس بوده و برای پروژه‌هایی که به یک فریم‌ورک تست پایه و بدون وابستگی خارجی نیاز دارند، گزینه مناسبی است.

این فریم ورک از فیکسچرها، موارد تست، مجموعه‌های تست و یک دونده تست تخصصی برای تست اتوماسیون پشتیبانی می‌کند. PyUnit بخشی از کتابخانه استاندارد پایتون است، نیازی به نصب اضافی ندارد و دسترسی را برای همه توسعه‌دهندگان پایتون تضمین می‌کند.

فریم ورک‌ های دیگر کاربردی در پایتون

با وجود اشاره به بهترین فریم ورک های پایتون و توضیح کاربرد آن‌ها، فریم‌ورک‌های دیگری نیز وجود دارد. از جمله‌ی آن‌ها می‌توان به Bottle، Tornado، CherryPy، nose2، SciPy، NumPy و … اشاره کرد. در ادامه شرح چند مورد از آن‌ها به اختصار داده می‌شود:

 Bottle یک میکرو فریم ورک سبک است و هیچ وابستگی خارجی به جز کتابخانه استاندارد پایتون ندارد. از ویژگی‌های آن مصرف حافظه پایین و سیستم قالب‌بندی داخلی است.

Tornado یک فریم ورک وب ناهمگام و کتابخانه شبکه متن‌باز برای ساخت برنامه‌های وب با استفاده از پایتون است. این فریم ورک در ابتدا در FriendFeed، یک تجمیع‌کننده رسانه‌های اجتماعی که بعدها توسط فیسبوک خریداری شد، توسعه یافت. اکنون به طور گسترده در برنامه‌های مختلف، از جمله سرویس‌های وب، تجزیه و تحلیل بی‌درنگ و سایر برنامه‌های با همزمانی بالا استفاده می‌شود.

Nose2 کتابخانه داخلی unittest را گسترش می‌دهد و روشی قدرتمندتر و انعطاف‌پذیرتر برای نوشتن و اجرای تست‌ها فراهم می‌کند. این یک ابزار قابل توسعه است، بنابراین با استفاده از آن می‌توان از چندین افزونه داخلی و شخص ثالث به نفع خود استفاده کرد.

سوالات متداول

در ادامه این بخش به 2 سوال کاربردی درباره بهترین فریم ورک های پایتون پاسخ می دهیم.

-آیا استفاده از فریم‌ورک‌ها یادگیری را کند می‌کند؟

استفاده از فریم‌ورک‌ها در کنار مزایای ذکر شده، معایبی نیز دارد. این معایب به معنی کند شدن یادگیری نیست و استفاده صحیح و به جا از آنان از این خطر جلوگیری می‌کند. با یادگیری اصول پایه و درک عمیق هنگام استفاده از فریم‌ورک‌ها در یادگیری اختلالی ایجاد نمی‌شود.

-کاربرد فریم‌ورک CherryPy چیست؟

CherryPy یک فریم ورک توسعه وب پایتون سبک، سریع و پایدار است. این فریم‌‌ورک نیز متن‌باز است و می‌تواند بر روی هر فریم ورک سازگار با پایتون اجرا شود. فریم ورک وب CherryPy امکان استفاده از هر فناوری دسترسی به داده و قالب‌بندی را فراهم می‌کند. در نتیجه ویژگی‌های آن، زمان مورد نیاز برای تولید کد منبع کم را کاهش پیدا می‌کند. از طرف دیگر فقدان مستندات جامع، بزرگترین نقص این فریم ورک تا به امروز است، زیرا کار را برای مبتدیان دشوار می‌کند.

جمع‌بندی

در این مقاله چیستی فریم‌ورک پایتون توضیح داده شد و پس از آن بهترین فریم ورک های Python معرفی شدند. فریم‌ورک مجموعه‌ای از ابزارها، کتابخانه‌ها و ساختارهای از پیش تعریف‌شده در زبان برنامه‌نویسی پایتون گفته می‌شود که به توسعه‌دهندگان کمک می‌کنند تا اهداف خود را سازمان‌یافته‌تر پیش برند. در توسعه وب از فریم‌ورک‌هایی مانند Django، Flask و Pyramid استفاده می‌شود. در توسعه اپلکیشن دسکتاپ فریم ورکهایی مانند PyQT، Tkinter و Kivy مورد استفاده قرار می‌گیرند. برای یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و علم داده فریم‌ورک‌هایی نظیر Scikit-learn، OpenCV و Pandas استفاده می‌شود. 

فریم‌ورک‌های پایتون در تست و آزمون نیز کاربرد دارند برای مثال Pytest و PyUnit یا Unittest بدین منظور مورد استفاده قرار می‌گیرند. با وجود معرفی برترین فریم‌ورک های پایتون، همچنان فریم‌ورک‌هایی وجود دارد که به آن‌ها اشاره نشده است. این موضوع نشان از گستردگی دنیای پایتون و گوناگونی فریم‌ورک‌هایی که در آن مورد استفاده قرار می‌گیرند، دارد. برای کسب اطلاعات بیشتر، با راه‌های ارتباطی ما در پل استار همراه باشید.

شما تجربه استفاده از کدام فریم‌ورک‌ها را دارید؟ تجربه خود را با ما به اشتراک بگذارید.