Для каких задач подходят основные фреймворки Python?

Ответ

Выбор фреймворка в Python зависит от конкретных требований проекта. Вот обзор популярных фреймворков и их типичных областей применения:

Django – это полноценный (full-stack) веб-фреймворк, который включает в себя ORM, систему аутентификации, админ-панель и многое другое. Идеален для разработки сложных, масштабируемых веб-приложений и монолитов, где требуется быстрая разработка с большим количеством встроенных функций.
```
from django.db import models

class Post(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=100)
    content = models.TextField()
```
Flask – микрофреймворк, предоставляющий только базовые функции для веб-разработки. Он очень гибок и минималистичен, что делает его отличным выбором для небольших веб-сервисов, API или прототипирования, когда требуется максимальный контроль над компонентами и нет необходимости в "тяжелых" встроенных решениях.
```
from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    return "Hello World!"
```
FastAPI – современный фреймворк для создания высокопроизводительных API. Он основан на Starlette и Pydantic, поддерживает асинхронность (async/await), автоматическую генерацию документации (OpenAPI/Swagger UI) и валидацию данных. Отлично подходит для микросервисов и API, где важна скорость и автоматизация документации.
```
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float

@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
    return item
```
PyQt/PySide – библиотеки для разработки графических интерфейсов (GUI) десктопных приложений. Позволяют создавать кроссплатформенные приложения с богатым пользовательским интерфейсом.
Scrapy – фреймворк для веб-скрапинга и парсинга данных. Предназначен для извлечения структурированных данных с веб-сайтов.
Pandas – не совсем фреймворк в традиционном смысле, но ключевая библиотека для анализа данных, манипуляций с ними и ETL-процессов. Широко используется в Data Science и машинном обучении.

Выбор фреймворка всегда должен основываться на требованиях проекта, его масштабе, необходимости в готовых решениях и предпочтениях команды.