Скидки до 20% + 2-ая профессия бесплатно и подарки на 50 000₽

Главная | Все статьи | Код

Django, Flask или Tornado: какой Python-фреймворк выбрать новичку

Время чтения статьи ~5 минут 6
Django, Flask или Tornado: какой Python-фреймворк выбрать новичку главное изображение

Django, Flask и Tornado — самые актуальные и при этом наиболее популярные Python-фреймворки. В этой статье CTO wemake.services Никита Соболев сравнивает их возможности и пытается помочь читателю выбрать лучший инструмент.

Зачем нужны фреймворки

Фреймворки повышают скорость написания кода и позволяют сосредоточиться на логике приложения, а не на написании базовых функций. Это наборы различных пакетов и модулей, которые помогают программисту в тысяче нюансов: например, в работе с базами данных, локалями, валидацией, шаблонизацией, обработкой ошибок или защитой программы.

Основное преимущество Python перед другими языками программирования — возможность быстро писать код. Если распространить это суждение на фреймворки, то их главная задача — дать возможность сэкономить время на написании простых команд, что существенно повышает скорость разработки.

Хекслет для начинающих: Попробовать обучение на Хекслете вы можете на Подготовительном курсе по основам Python. Теория и практика в браузере, вебинары, лайвкодинг, помощь наставника

Сравним Django, Flask и Tornado в нескольких категориях: простота входа, производительность, гибкость и асинхронность.

  • Django — самый популярный Python-фреймворк, который используют разработчики в Pinterest, Dropbox, Spotify, The Washington Post и других компаниях. На сегодняшний день сообщество Django включает более 11 тыс. разработчиков из 166 стран мира.
  • Flask —  это микрофреймворк для разработки на Python минималистичных каркасов веб-приложений, который предоставляет базовые возможности, а сами приложения реализуют какой-то функционал. С его помощью можно создавать небольшие приложения, для которых не нужен широкий спектр возможностей большого фреймворка — он представляет собой скелет, на который можно установить то, что нужно разработчику.
  • Tornado — сравнительно быстрый веб-фреймворк, который может обрабатывать тысячи одновременных постоянных подключений. Обычно он используется для веб-сокетов и других приложений, требующих долговременного соединения с каждым пользователем.

Удобство для новичков

В случае с фреймворками удобство для новичков определяется в первую очередь наличием подробной документации и легкостью интеграции, а не внешней простотой интерфейса. Найти подробный гайд для новичков и интегрировать разные сложные компоненты (аутентификацию, базу данных, кэширование) — распространенная проблема.

Flask и Tornado выглядят проще, чем Django, но страдают от отсутствия понятной документации. Про Tornado, среди прочего, мало материалов. Материалов о Django, напротив, очень много, а вопрос интеграции в нем решается внесением правок в конфигурационный файл. Чтобы выполнить сложную интеграцию во Flask или Tornado, нужно написать много кода. Это нетривиальная задача и в ней новички часто ошибаются.

Новичкам можно начинать с Flask — это самый простой Python-фреймворк, который подходит только для простых приложений. На его примере можно изучить жизненный цикл вопросов-ответов, которые проходят request и response. Кроме того, с его помощью масштабировать простые приложения проще, чем в Django. Tornado стоит использовать, если ваше приложение использует WebSocket или серверную часть NoSQL. Он тоже достаточно минималистичный, но более узконаправленный, чем Flask или Django.

Как только вы доберетесь до интеграции сложных компонентов или начнете разрабатывать многостраничные приложения, лучше перейти на Django. В этом фреймворке есть некоторый барьер сложности, но он одноразовый — нужно разобраться со связями между компонентами. Однако при работе с большими и сложными приложениями в этом фреймворке отпадают все вопросы интеграции. Кроме того, при правильном обращении Django может выглядеть также просто, как Flask — вот наглядный пример.

Если говорить о сообществе, то, помимо документации и туториалов, о Django есть подкасты, рассылки и конференции. У Flask и Tornado сообщества значительно меньше — в том числе потому, что они больше подходят для небольших проектов.

Читайте также: Как сохранять фокус на протяжении всего обучения: советы от Хекслета

Производительность

Производительность фреймворков часто оценивается количеством «хэллоуворлдов в секунду»: например, так проверяют количество соединений, которые сервис может держать одновременно, или скорость ответов. Это чисто теоретические измерения, которые никак не отражают реальную производительность.

Код на Python сравнительно медленный и потребляет много ресурсов — производительности уровня Rust в этом языке добиться не удастся. Как говорилось выше, этот показатель на Python определяется скоростью написания кода, поэтому рассмотрим фреймворки с этой точки зрения.

Благодаря простой интеграции, а также широкому выбору библиотек и компонентов, Django с большим отрывом побеждает Flask и Tornado. В последних решения костыльные и собирать их нужно по отдельным элементам, что сильно увеличивает время работы над сервисом.

Гибкость

Согласно определению фреймворк — набор рамок (фреймов), которые предлагают определенный способ выполнить определенное действие. Поэтому в случае с фреймворком гибкость — скорее недостаток, чем преимущество.

Во Flask гибкость сравнительно высокая: например, он позволяет создавать и использовать глобальные объекты, а также контекст треда для сложения промежуточных объектов. Меньше всего гибкости в Django, а Tornado находится где-то посередине между ними. В пользу Django говорит и то, что все приложения на этом фреймворке получаются одинаковыми, а на Flask — сильно отличаются друг от друга.

Асинхронность

Python и его библиотеки изначально не предназначены для асинхронного программирования, поэтому использование async/await создает дополнительную сложность при написании кода. Эти функции недостаточно просто добавить в код — их нужно еще правильно написать. Это требует дополнительного времени и снижает производительность.

В Django есть инструмент, который позволяет сделать код асинхронным при смене класса воркера jUnicorn на jevent. В зависимости от ситуации такой подход позволяет выиграть в производительности от 10% до 100% по сравнению с использованием async/await.

Заключение

Выбирать фреймворк следует исходя из характеристик проекта, который вы разрабатываете:

  • Если проект большой и требует интеграций сложных компонентов, стоит выбрать Django.
  • Для небольших проектов, обучения или приложений с веб-сокетами и NoSQL больше подойдут Flask и Tornado.

Никогда не останавливайтесь: В программировании говорят, что нужно постоянно учиться даже для того, чтобы просто находиться на месте. Развивайтесь с нами — на Хекслете есть сотни курсов по разработке на разных языках и технологиях

Аватар пользователя Oleg Sabitov
Oleg Sabitov 18 марта 2022
6
Похожие статьи
Рекомендуемые программы
профессия
Верстка на HTML5 и CSS3, Программирование на JavaScript в браузере, разработка клиентских приложений используя React
10 месяцев
с нуля
Старт 26 декабря
профессия
Программирование на Python, Разработка веб-приложений и сервисов используя Django, проектирование и реализация REST API
10 месяцев
с нуля
Старт 26 декабря
профессия
Тестирование веб-приложений, чек-листы и тест-кейсы, этапы тестирования, DevTools, Postman, SQL, Git, HTTP/HTTPS, API
4 месяца
с нуля
Старт 26 декабря
профессия
Программирование на Java, Разработка веб-приложений и микросервисов используя Spring Boot, проектирование REST API
10 месяцев
с нуля
Старт 26 декабря
профессия
новый
Google таблицы, SQL, Python, Superset, Tableau, Pandas, визуализация данных, Anaconda, Jupyter Notebook, A/B-тесты, ROI
9 месяцев
с нуля
Старт 26 декабря
профессия
Программирование на PHP, Разработка веб-приложений и сервисов используя Laravel, проектирование и реализация REST API
10 месяцев
с нуля
Старт 26 декабря
профессия
Программирование на Ruby, Разработка веб-приложений и сервисов используя Rails, проектирование и реализация REST API
5 месяцев
c опытом
Старт 26 декабря
профессия
Программирование на JavaScript в браузере и на сервере (Node.js), разработка бекендов на Fastify и фронтенда на React
16 месяцев
с нуля
Старт 26 декабря
профессия
Программирование на JavaScript, разработка веб-приложений, bff и сервисов используя Fastify, проектирование REST API
10 месяцев
с нуля
Старт 26 декабря
профессия
новый
Git, JavaScript, Playwright, бэкенд-тесты, юнит-тесты, API-тесты, UI-тесты, Github Actions, HTTP/HTTPS, API, Docker, SQL
8 месяцев
c опытом
Старт 26 декабря