8 Beliebte Python-Frameworks zum Erstellen von API

Erstellen Sie leistungsstarke APIs mit Python. Lassen Sie uns herausfinden, wie!

Python ist heute eine der vielseitigsten Programmiersprachen. Ihre Popularität verdankt sie der guten Lesbarkeit, der weniger komplexen Syntax und der leichten Erlernbarkeit. In den letzten Jahrzehnten wurde Python in vielen Bereichen für zahlreiche Anwendungen eingesetzt. Es wurde für die Automatisierung, die Webentwicklung, die Datenanalyse, die Anwendungsentwicklung und den Schwerpunkt dieses Artikels, die Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs), verwendet.

Anwendungsschnittstellen werden verwendet, um über das Internet auf bestimmte Informationen oder Funktionen zuzugreifen. Sie können z.B. ein Python-Programm schreiben, das die Twitter-API nutzt, um eine Funktion auszuführen, mit der Tweets zu einem bestimmten Hashtag gesammelt werden können. Eine API erleichtert es Entwicklern, bestimmte Technologien zu verwenden, um Anwendungen mit bestimmten vordefinierten Operationen zu erstellen. Sie hilft dabei, verschiedene Punkte miteinander zu verbinden

Zum Glück gibt es eine Vielzahl von Python-Frameworks, aber nicht alle sind für APIs geeignet. Sehen wir uns einige der populären Frameworks an, die Sie für die Entwicklung von APIs verwenden können

Django REST

Django REST ist ein auf Python basierendes REST-Framework, das von vielen Entwicklern zur Erstellung von Web-APIs verwendet wird. Rest steht für Representational State Transfer und wird für webbasierte Architekturen zur Datenkommunikation verwendet. Es verwendet HTTP, um Anrufe zwischen Maschinen zu tätigen. GET, PUT, POST und DELETE sind einige Standardmethoden, die im Django Rest Framework verwendet werden

Das Django Rest-Framework ist nur eine Möglichkeit, mit Django eine REST-API zu erstellen, also nur ein Toolkit, mit dem wir arbeiten können. Es bietet uns eine Menge zusätzlicher Funktionen. Mit pip können Sie das Django REST-Framework mit einem einzigen Befehl auf Ihrem System installieren. Aber bevor Sie Django REST installieren können, müssen Sie Python Version 3.5 und Django auf Ihrem System installiert haben

Django REST-Funktionen

• Im Web durchsuchbare APIs und große Benutzerfreundlichkeit für Entwickler
• Mehrere eingebaute Authentifizierungsrichtlinien
• Serialisierung, die sowohl ORM- als auch Nicht-ORM-Datenquellen unterstützt
• Umfangreiche und gute Dokumentation zum Nachschlagen und Lernen
• Eine sehr aktive Community-Unterstützung
• Vertraut von Organisationen wie Red Hat, Mozilla, Heroku
• Unterstützt automatisches URL-Routing zu Django
• Unterstützt Tests, Caching, Drosselung usw.

Kolben Restful

Kolben Restful ist eine Erweiterung des Flask-Frameworks, die von Entwicklern zur schnellen Erstellung von Rest-APIs verwendet wird. Es ist bekannt für die Erstellung von Mikro-Webdiensten, da es ein sehr leichtgewichtiges Modul hat. Es ist schnell und erfordert nur wenige Codezeilen, um Flask zu initialisieren und mit der Erstellung einer API zu beginnen

Es ist einfach einzurichten und fördert bewährte Verfahren für die Erstellung von APIs. In den letzten Jahren wurden viele Funktionen zu Flask hinzugefügt, so dass es jetzt so gut wie ein Full-Stack-Framework ist. Es ist die bevorzugte Wahl von Webentwicklern für die Erstellung von Webanwendungen und deren APIs

Flask Restful-Funktionen

• Sehr leichtgewichtig und einfach zu installieren
• Stellt Ressourcen zur Verfügung, die der Baustein von Flask Restful sind. Es wird für den Zugriff auf mehrere HTTP-Methoden verwendet.
• Enthält das Modul fields und den Dekorator marshal_with() für die Datenformatierung
• Ermöglicht es Ihnen zu steuern, welche Felder nach dem Rendern in der Antwort angezeigt werden sollen.
• Ermöglicht Ihnen das Hinzufügen von benutzerdefinierten Feldern und Eingaben auf der Grundlage Ihres Datentyps.
• Bietet den Dekorator representation() zur Unterstützung anderer Darstellungen wie XML, CSV, HTML

Falke

Falke ist ein Web-Framework, mit dem Sie zuverlässige und leistungsstarke Backends für große Anwendungen und Microservices erstellen können. Falcon definiert seine API-Ressourcen über eine objektorientierte und klassenbasierte Schnittstelle. Es ist mit mehreren Servern und Plattformen kompatibel, da es WSGI-konform ist.

Falcon nutzt den HTTP- und REST-Architekturstil, der für ein sauberes Design sorgt. Das Motto von Falcon ist, so wenig wie möglich zu tun, aber dennoch hocheffektiv zu sein. Dieses REST-Framework ist auf Qualitätskontrolle ausgerichtet

Falcon-Funktionen

• Es verfügt über einen integrierten Server und Debugger für die Entwicklung
• Leichtgewichtig mit minimaler Einrichtung
• Hauptsächlich für schnellere Leistung verwendet
• Das Mapping von URIs auf Ressourcen ist von REST inspiriert
• Unterstützt Routing, HTTP-Protokoll, Medienhandling, Cookies und URI-Utilities
• Einfache Integration mit NoSQL
• Unterstützt integrierte Unit-Tests
• Bietet Unterstützung für sichere Cookies
• Unterstützt Python 2.7, 3.5 und ist kompatibel mit Pypy

Verbindung

Verbindung verarbeitet HTTP-Anfragen automatisch und basiert auf der OpenAPI-Spezifikation. Die OpenAPI-Spezifikation ist im YAML-Format beschrieben. Im Gegensatz zu anderen Tools, bei denen Sie eine generierte Spezifikation auf der Grundlage des Python-Codes erhalten, können Sie mit Connexion eine OpenAPI-Spezifikation schreiben und die entsprechenden Endpunkte der Python-Funktionen zuordnen. Sobald Sie Ihre REST-API im Detail beschrieben haben, sorgt Connexion dafür, dass sie funktioniert

Connexion-Funktionen

• Auf der Grundlage der von Ihnen bereitgestellten Spezifikation validiert es Anfragen und Endpunkte.
• Verarbeitet die tokenbasierte Authentifizierung mit OAuth 2
• Unterstützt die Versionierung von APIs
• Verfügt über eine Web Swagger Console UI, die auch den Aufruf von API-Endpunkten ermöglicht.
• Serialisiert automatisch die Payloads

FastAPI

Wie der Name schon sagt, ist FastAPI eines der schnellsten und leistungsfähigsten Python-Frameworks für die Erstellung von APIs. Es ist ein komplettes Paket mit einem vollständigen Web-Framework. Mit FastAPI können Sie Code 200 bis 300% schneller entwickeln. Die Popularität von FastAPI nimmt in der Python-Gemeinschaft deutlich zu, mit 200 Mitwirkenden und bisher 28,6K Starts

FastAPI basiert auf der ASGI-Spezifikation und wird vor allem für die Entwicklung asynchroner Webanwendungen verwendet. Im Folgenden finden Sie einige seiner Funktionen

• Basiert auf offenen Standards - OpenAPI, JSON-Schema, automatische Client-Code-Generierung
• Swagger-Benutzeroberfläche zum Aufrufen und Testen von APIs über einen Browser
• Interaktive API-Dokumentation
• Reduziert 40% der Fehler, die durch Entwicklerfehler im Code entstehen
• Minimiert die Duplizierung von Code
• Intuitive Editorunterstützung (VSCode/PyCharm) mit Autovervollständigung
• Mit integrierter Sicherheit und Authentifizierung
• Dependency Injection System zur automatischen Handhabung aller Abhängigkeiten
• Vollständige Kompatibilität mit Starlette und Pydantisch
• Unbegrenzte Unterstützung für Plugins
• Unterstützen Sie Anwendungstests mit PyTest
• Unterstützt SQL-Datenbanken, NoSQL-Datenbanken und GraphQL

Umarmen

Umarmung ist ein sehr schönes Microframework, mit dem Sie APIs, CLIs und lokale Pakete erstellen können. Es ermöglicht Ihnen, die API einmal zu erstellen und sie überall in ihrem Code zu verwenden. Hug verwendet Cython für die Kompilierung und verbraucht nur dann Ressourcen, wenn sie benötigt werden; dies verhilft Hug zu einer sehr hohen Leistung

Sie können Hug mit pip in einem einzigen Befehl installieren. Es ist eine der saubersten Methoden, um HTTP REST APIs mit Python 3 zu erstellen. Um APIs zu erstellen, trennt Hug Versionsabhängigkeiten und Schnittstellen von der API-Geschäftslogik. Es bietet mehrere Schnittstellen, um die API-Entwicklung für die Entwickler zu vereinfachen

Umarmungs-Funktionen

• Es folgt der Philosophie der einmaligen Verwendung überall
• Macht die API-Logik über mehrere Schnittstellen zugänglich (CLI, HTTP oder eine lokale Funktion)
• Bietet das Modul hug.test zum Testen des gesamten Python-Stacks Ihrer API
• Saubere und leicht verständliche Dokumentation

Eva

Eva ist auf Flask und Cerberus aufgebaut. Das Ziel dieses Python-Frameworks ist es, die API-Entwicklung einfach und schnell zu machen. Es erstellt mühelos RESTful-Webdienste, die in hohem Maße anpassbar sind. Dieses Framework wird vor allem für mittelgroße Projekte bevorzugt

Eve-Funktionen

• Unterstützt eine ganze Reihe von CRUD-Operationen
• Unterstützt anpassbare Endpunkte, Paginierung, Sortierung, Filterung
• Bietet erweiterte Funktionen wie Authentifizierung, Ratenbegrenzung, Caching
• Einfache Integration mit SQL-Datenbanken, MongoDB, Elasticsearch und Neo4js.
• Sofort einsatzbereite Unterstützung für die Datenvalidierung
• Unterstützt CORS, Cross-Origin Resource Sharing
• Mehrere Ereignisse für eine verbesserte Protokollierung getestet

Gesims

Gesims ist ein REST-Framework für Pyramid, das Hilfsprogramme zur Erstellung und Dokumentation von REST-ähnlichen Webdiensten bietet. Pyramid ist so konzipiert, dass es mit einer Anwendung skaliert. Es folgt der HTTP-Spezifikation so weit wie möglich automatisch

Cornice-Funktionen

• Ein Pfad in Cornice ist gleichbedeutend mit einem Dienst
• Wirft automatisch einen 400-Fehler nach der Validierung des Inhalts, wenn die Daten ungültig sind.
• Fügt Ihren Diensten CORS (Cross-Origin Resource Sharing) Unterstützung hinzu
• Nutzen Sie Pyramid's Access Control Lists (ACLs) für die Autorisierung
• Gibt bei ungültigem Medientyp 406 Nicht akzeptabel mit einer Fehlermeldung zurück, die alle unterstützten Inhaltstypen enthält
• Unterstützt URL-Präfixe für alle Ihre Routen
• Verwendet Tox, ein kommandozeilengesteuertes Tool in Python für automatisierte Tests

Fazit

Das war meine Liste mit einigen der beliebtesten Python-Frameworks zur Erstellung von APIs. Ich hoffe, Sie haben diese Liste als Einstieg interessant gefunden. Um zu verstehen, was diese Python-Frameworks bieten, müssen Sie sie ausprobieren. Also, worauf warten Sie noch? Wählen Sie eines dieser REST-Frameworks und beginnen Sie mit der Erstellung von APIs in Python

Als nächstes erkunden Sie JavaScript-Frameworks zur Erstellung von APIs.