2025年8個熱門Python Web開發框架

Python 擁有適合各種用例的框架，從全棧 Web 開發到資料視覺化，為每位開發人員提供了所需的工具。得益於其活躍的社群和強大的生態系統，開發人員在構建 Web 應用時擁有廣泛的選擇。然而，選擇數量之多可能會使您難以為您的專案選擇合適的框架。

這就是為什麼我們回顧了用於構建 Web 應用程式的頂級Python 框架，並比較了每個框架的優缺點。在本文中，我們將回顧以下框架：
Reflex、Django、Flask、Gradio、Streamlit、Dash、FastAPI。

1、Reflex
Reflex代表了 Web 開發的一次變革，它使開發人員能夠使用 Python 這種單一語言構建全棧 Web 應用  。Reflex 旨在無縫整合後端和前端，它提供了 60 多個內建元件，開發人員可以輕鬆自定義和擴充套件這些元件，還可以選擇引入自己的元件（底層是 React）。

優點

• 純 Python：Reflex 允許您使用 Python 構建前端和後端。
• 無樣板：Reflex 處理前端和後端之間的連線。
• 靈活且富有表現力：Reflex 帶有 60 多個高度可定製的 UI 元件（支援 Tailwind、自定義 CSS 等）。
• 資料庫管理：Reflex 與 SQLAlchemy 整合併為 SQLite、Postgres 和 MySQL 提供一流的支援。
• 身份驗證：Reflex 提供多種身份驗證選項，包括本地身份驗證、Google 身份驗證、Captcha、Magic Link 身份驗證和 Clerk 身份驗證，從而輕鬆實現使用者管理。
• 部署：Reflex 應用程式可以使用單個命令 () 部署到雲端reflex deploy。

• 生態系統：Reflex 是一個較新的框架，因此與 Django 等更傳統的替代方案相比，其生態系統（外掛）較小。但是，憑藉 GitHub 上超過 2 萬顆星，它是增長最快的 Python 框架之一。
• 重大變化：Reflex 仍在不斷完善，因此其 API 可能會發生變化。

2、Django
為有最後期限的完美主義者打造的 Web 框架

Django是一個成熟的“功能齊全”的框架，擁有龐大的生態系統，提供用於附加功能（如身份驗證、管理介面、內容管理系統等）的外掛。作為最古老的 Python 框架之一，Django 不僅擁有龐大的社群和生態系統，而且經過了多年的實戰考驗。
優點

• 成熟：Django 已經存在很長時間，並且擁有龐大的生態系統和社群。
• 管理介面：Django 包含一個用於內容管理的內建管理介面，使開發人員更容易管理應用程式資料。
• ORM：Django 有一個內建的資料庫 ORM，用於與您的資料庫互動。
• 外掛系統：Django 的外掛系統允許您輕鬆擴充套件其功能，實現與身份驗證、支付和分析等工具的整合。
• 安全性：Django 帶有內建安全功能，例如防 SQL 注入、跨站點指令碼 (XSS) 和跨站點請求偽造 (CSRF)。

• 前端：Django 需要單獨的前端框架。雖然它包含 HTML 模板系統，但不如 React 和其他現代前端技術強大。
• 效能：Django 的效能不如 FastAPI，後者在設計時明確考慮了效能和非同步（ASGI）。
• 單片：Django 是一個單片框架，這會使大型 Web 應用程式的擴充套件變得更具挑戰性。

3、Flask
用於構建 Web 應用程式的微框架

Flask是一個輕量級（微型）Web 框架，易於上手，是構建微服務或小型 Web 應用程式的理想選擇。由於 Flask 簡單靈活，因此也經常用於在 Python 中建立 API，因此成為構建基於 Flask 的應用程式的開發人員的熱門選擇。

Flask 與 Django：
Flask 非常適合需要簡單性和靈活性的專案，您可以準確選擇所需的元件。相比之下，Django 是一個功能更全面的框架，它內建了許多常見 Web 開發任務的解決方案，例如身份驗證和管理介面。這使得 Flask 成為中小型專案或使用 Python 構建 Flask API 的絕佳選擇，而 Django 則在更大、更復雜的應用程式中大放異彩，在這些應用程式中，一體化解決方案非常有用。

優點

• 輕量級：Flask 是一個輕量級框架，易於上手。
• 靈活：Flask 採用簡約的 Web 開發方法，為開發人員提供了堅實的基礎。
• 可定製：其模組化設計允許開發人員選擇他們需要的擴充套件和庫，使其高度適應不同的用例。
• 龐大的生態系統：Flask 擁有成熟的擴充套件生態系統，可以新增資料庫整合、身份驗證等功能。

• 同步：Flask 預設是同步的，這可能會成為效能關鍵型應用程式的瓶頸。
• Jinja 模板：使用 Flask 構建的 Web 應用程式通常使用 Jinja 模板構建，它不如 React 強大或現代。
• 文件：與 FastAPI 相比，Flask 需要使用額外的庫來構建文件。
• 擴充套件：Flask 的簡單性可能會成為大型複雜專案的限制，因為它需要付出更多努力來管理依賴關係和結構。

4、Streamlit
將資料指令碼轉化為互動式 Web 應用程式
Streamlit能夠以最少的編碼快速將資料指令碼轉換為互動式 Web 應用程式，因此在資料科學家中獲得了相當大的關注。它是原型設計、構建儀表板和展示資料洞察的理想選擇。但是，它不太適合需要複雜使用者介面或持久互動性的應用程式。

優點

• 快速原型設計：Streamlit 擅長以最小的努力將 Python 指令碼快速轉換為 Web 應用程式。
• 資料視覺化：Streamlit 內建了用於常見資料視覺化任務的元件，使其成為儀表板的理想選擇。
• 易於使用：Streamlit 的宣告性語法允許開發人員專注於功能而不是樣板程式碼。
• 社群驅動的示例：Streamlit 擁有一個強大的應用程式庫，其中包含 Github 等平臺上的示例和模板，展示瞭如何構建各種 Streamlit 應用程式和儀表板。

• 執行效率低下：Streamlit 每次輸入更改時都會重新執行整個應用程式程式碼，從而導致潛在的效率低下。這使得它不太適合具有複雜工作流或需要頻繁更新的大規模資料的應用程式。
• 有限的 UI 元件：與 Reflex 或 React 等框架相比，Streamlit 提供了一組有限的 UI 元素，因此不太適合構建複雜的自定義使用者介面。
• 可擴充套件性：Streamlit 不是為構建具有複雜工作流程的長期執行或高度互動的應用程式而設計的。
• 狀態管理：對於需要動態使用者互動的更復雜的應用程式來說，管理應用程式狀態可能變得更具挑戰性。
• 快取複雜性：Streamlit 提供快取來提高效能，但快取大型物件可能會帶來挑戰，例如高記憶體消耗、效能緩慢或返回過時的資料。此外，如果快取失效處理不當，可能會導致不可預測的行為，從而使實施有效的快取策略變得棘手。

5、Gradio
構建和分享令人愉悅的機器學習應用程式

Gradio是一個開源 Python 庫，允許開發人員輕鬆為機器學習模型建立使用者友好的基於 Web 的介面。它特別適合以最少的設定來原型設計、演示和共享 ML 模型。Gradio 與 TensorFlow、PyTorch 和 Hugging Face 等流行的 ML 庫無縫整合，使其成為 ML 從業者的首選。
優點

• 易於部署：Gradio 應用程式可以快速部署，包括直接部署到 Hugging Face Spaces，實現輕鬆共享。
• ML 整合：它與 TensorFlow、PyTorch 和 Hugging Face 等流行的機器學習庫無縫整合，簡化了 ML 從業者的工作流程。

• 範圍有限：Gradio 最適合試驗機器學習模型和建立演示，但它並不適用於生產級或高度複雜的 Web 應用程式。
• 定製限制：雖然對於標準 ML 應用程式來說已經足夠，但建立高度定製或複雜的使用者介面通常需要額外的 JavaScript 或外部庫。
• 可擴充套件性：Gradio 應用程式可能難以有效擴充套件以適應大規模生產用例。

7、Dash
Python 的資料應用程式和儀表板

Dash是一個用於構建互動式分析 Web 應用程式的 Python 框架。它建立在 Flask、Plotly.js 和 React.js 之上，為建立儀表板和資料應用程式提供了強大的環境。Dash 應用程式分為兩個主要元件：layout（使用 HTML 和 React 元件定義視覺結構）和回撥（透過動態響應使用者輸入來處理互動性）。

Dash 針對部署效率進行了最佳化，因為應用程式的每個元件都是獨立的，因此可以輕鬆進行水平擴充套件。然而，這需要權衡無狀態回撥，其中每個元件必須是獨立且自足的，這對於那些習慣於本地或有狀態程式設計的人來說，開發更具挑戰性。
優點

• 豐富的資料元件：Dash 包含大量預構建的資料視覺化和 UI 元件庫，非常適合分析應用程式。
• 多語言支援：Dash 支援 Python、R 和 Julia，滿足科學和資料社群的廣大受眾的需求。
• 學術支援：作為最早基於 Python 的資料視覺化框架之一，Dash 擁有強大的學術社群。
• Plotly 整合：Dash 利用 Plotly.js 建立高度可定製和互動式的視覺化效果。
• 部署效率：Dash 的架構允許輕鬆水平擴充套件應用程式，使其適合在分散式環境中部署。

• 回撥複雜性：在大型或複雜的應用程式中，管理與回撥的互動可能會變得很複雜。每個元件都必須獨立執行，而不依賴於全域性變數或儲存的中間狀態，這會增加開發的複雜性。
• 雲部署：Plotly 的託管服務主要針對企業使用者，雖然可以進行容器部署，但它會為個人開發人員或較小的團隊增加額外的複雜性。

8、FastAPI
高效能、易學、快速編碼、可立即投入生產

FastAPI是一個現代後端 Web 框架，因構建 REST API 而廣受歡迎。FastAPI 建立在 Starlette 和 Pydantic 之上，效能卓越、符合人體工程學，在需要高效能和併發處理的場景中表現出色。

優點

• 型別提示：FastAPI 利用 Python 型別提示，提高程式碼質量並簡化 API 互動。
• 自動文件：FastAPI 根據型別提示自動為您的 API 生成 OpenAPI（以前稱為 Swagger）文件。
• 資料驗證：FastAPI 使用 Pydantic 進行資料驗證，從而可以輕鬆驗證請求和響應資料。
• 效能：FastAPI 效能極高，在基準測試中通常匹敵或超越 Node.js 和 Go 的速度。
• 非同步支援：FastAPI 支援非同步程式設計，適合高併發應用程式。

• 前端：FastAPI 不提供內建前端框架，因此您需要將其與單獨的前端解決方案整合。
• 入門：雖然 FastAPI 功能強大，但對於在部署 Web 應用方面經驗不足的開發人員來說，它可能具有挑戰性。它適用於中小型組織，但對於剛接觸 Web 開發的個人來說，可能需要更長的學習時間。
• 有限的內建功能：與 Django 等全棧框架不同，FastAPI 專注於後端 API，並且不提供諸如身份驗證、管理皮膚或模板之類的許多內建功能。