最受欢迎的12个Python开源框架，还没用过你就OUT了！！！

**最受欢迎的12 个 Python 开源框架**

Python 是一种流行的编程语言，广泛应用于 web 开发、数据分析、机器学习等领域。开源框架是 Python 社区的一个重要组成部分，它们提供了大量的库和工具，帮助开发者快速构建高质量的项目。在本文中，我们将介绍最受欢迎的12 个 Python 开源框架。

###1. DjangoDjango 是一个基于 MVT 架构的 web 框架，支持 ORM、缓存、模板等功能。它提供了一个强大的后端开发体验，适合大型项目和复杂应用。

**示例代码**

# settings.pyINSTALLED_APPS = [
 'django.contrib.admin',
 'django.contrib.auth',
 'django.contrib.contenttypes',
 'myapp', # 自定义应用]

# views.pyfrom django.shortcuts import HttpResponsedef hello_world(request):
 return HttpResponse('Hello, World!')

###2. FlaskFlask 是一个轻量级的 web 框架，支持蓝图、模板等功能。它提供了一个灵活的前端开发体验，适合小型项目和快速 prototyping。

**示例代码**

# app.pyfrom flask import Flask, requestapp = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello_world():
 return 'Hello, World!'

if __name__ == '__main__':
 app.run(debug=True)

###3. PyramidPyramid 是一个灵活的 web 框架，支持蓝图、模板等功能。它提供了一个强大的后端开发体验，适合大型项目和复杂应用。

**示例代码**

# __init__.pyfrom pyramid.config import Configuratordef main(global_config, **settings):
 config = Configurator(settings=settings)
 config.include('pyramid_jinja2')
 config.add_route('hello_world', '/')
 return config.make_wsgi_app()

if __name__ == '__main__':
 from wsgiref.simple_server import make_server server = make_server('localhost',6543, main)
 server.serve_forever()

###4. FastAPIFastAPI 是一个现代的 web 框架，支持异步编程、依赖注入等功能。它提供了一个强大的后端开发体验，适合大型项目和复杂应用。

**示例代码**

# main.pyfrom fastapi import FastAPIapp = FastAPI()

@app.get('/')
def hello_world():
 return {'message': 'Hello, World!'}

###5. Scikit-learnScikit-learn 是一个机器学习库，提供了多种算法和工具。它适合数据分析、预测建模等领域。

**示例代码**

# example.pyfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressioniris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
print(model.score(X_test, y_test))

###6. TensorFlowTensorFlow 是一个深度学习库，提供了多种算法和工具。它适合图像处理、自然语言处理等领域。

**示例代码**

# example.pyimport tensorflow as tfmodel = tf.keras.models.Sequential([
 tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28,28)),
 tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
 tf.keras.layers.Dropout(0.2),
 tf.keras.layers.Dense(10)
])

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

###7. KerasKeras 是一个高级神经网络库，提供了多种算法和工具。它适合图像处理、自然语言处理等领域。

**示例代码**

# example.pyfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense, Dropoutmodel = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(10))

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

###8. OpenCVOpenCV 是一个计算机视觉库，提供了多种算法和工具。它适合图像处理、特征提取等领域。

**示例代码**

# example.pyimport cv2img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray,50,150)

cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

###9. NumPyNumPy 是一个数值计算库，提供了多种算法和工具。它适合数据分析、科学计算等领域。

**示例代码**

# example.pyimport numpy as nparr = np.array([1,2,3,4,5])
print(arr.mean())
print(arr.std())

###10. PandasPandas 是一个数据分析库，提供了多种算法和工具。它适合数据清理、统计计算等领域。

**示例代码**

# example.pyimport pandas as pddf = pd.DataFrame({
 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
 'Age': [25,30,35]
})

print(df.mean())
print(df.median())

###11. MatplotlibMatplotlib 是一个数据可视化库，提供了多种算法和工具。它适合图像处理、统计计算等领域。

**示例代码**

# example.pyimport matplotlib.pyplot as pltx = [1,2,3,4,5]
y = [10,20,30,40,50]

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Line Plot')
plt.show()

###12. SeabornSeaborn 是一个数据可视化库，提供了多种算法和工具。它适合图像处理、统计计算等领域。

**示例代码**

# example.pyimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plttips = sns.load_dataset('tips')
sns.scatterplot(x='total_bill', y='tip', data=tips)
plt.title('Scatter Plot')
plt.show()

以上就是最受欢迎的12 个 Python 开源框架的介绍。这些框架提供了大量的库和工具，帮助开发者快速构建高质量的项目。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的框架来实现目标。