So erstellen Sie APIs in Python: 8 beliebte Frameworks
Python erfreut sich aufgrund seiner einfachen Lernkurve und unkomplizierten Syntax exponentiell wachsender Beliebtheit. Die Programmiersprache wird in der Webentwicklung, Softwareentwicklung, Mathematik, Systemskription und so ziemlich allem anderen unter der Sonne verwendet.
Die plattformübergreifende Kompatibilität dieser facettenreichen Sprache und die Möglichkeit, Code zu verkleinern, sind zwei Hauptgründe, die sie zu einer bevorzugten Sprache für Entwickler machen. Zahlreiche Python-Frameworks helfen Ihnen jedoch dabei, robuste Application Programming Interfaces (APIs) zu erstellen, die für Sie Wunder bewirken können.
Was ist eine Anwendungsprogrammierschnittstelle (API)?
Eine API ist ein Motor hinter jeder anderen Plattform im Internet. Diese helfen den Menschen, miteinander verbunden zu bleiben, indem sie verschiedenen Anwendungen helfen, hinter den Kulissen miteinander zu kommunizieren.
Stellen Sie sich vor, Sie befinden sich in einem Restaurant mit einer Speisekarte in der Hand. Das Küchenpersonal kann alle Gerichte auf der Speisekarte zubereiten, aber wie wird Ihr Lieblingsgericht serviert? In diesem Fall nimmt der Server Ihre Bestellung entgegen und leitet sie an die Küche weiter. Der Server bringt dann das gekochte Essen zum Benutzer. Genau das macht eine API; es hilft dem Benutzer und dem System zu kommunizieren.
Schauen wir uns einige der besten Python-Frameworks zum Erstellen von APIs an:
1. Django RUHE
Django REST verfügt über eine lange Liste von Funktionen, die es bei Entwicklern zu einer beliebten Wahl machen. Representational State Transfer (REST) ist ein webbasiertes Architektursystem zur Datenkommunikation. Django REST kann einfach mit einem einzigen Befehl über PIP installiert werden.
Es bietet praktische Funktionen wie die Serialisierung für ORM- und Nicht-ORM-Quellen. Darüber hinaus wird dieses Framework von beliebten Organisationen wie Red Hat, Mozilla und Heroku als vertrauenswürdig eingestuft. Die aktive Community hilft Entwicklern weiterhin, fundierte Entscheidungen zu treffen.
Zu den REST-Funktionen gehören eine Reihe durchsuchbarer Web-APIs und mehrere integrierte Authentifizierungsrichtlinien, die den API-Entwicklungsprozess vereinfachen. Stellen Sie sicher, dass Sie Python 3.5 oder höher auf Ihrem System installieren, bevor Sie Django REST installieren.
2. Fläschchen erholsam
Wie der Name schon sagt, ist Flask Restful maßgeschneidert, um den API-Entwicklungsprozess unkompliziert und schnell zu gestalten. Dieses schlanke Python-Framework erfordert nur wenige Befehle, um es zum Laufen zu bringen und APIs zu erstellen. Die unkomplizierte und benutzerfreundliche Erfahrung von Flask für die API-Entwicklung macht es zu einem anerkannten API-Tool. Seien Sie versichert, Flask ist sehr praktisch zum Formatieren von Datenfeldern wie Feldmodulen und Marshall_with()- Dekoratoren.
Flask bietet als API-Tool mehrere Datendarstellungen wie XML, CSV und HTML unter Verwendung des Repräsentations-Dekorators () . Es gibt häufige Funktionen in diesem API-Tool, die es zu einem Full-Stack-Python-Framework machen.
3. Falke
Falcon ist ein bevorzugtes Tool für Entwickler, insbesondere wenn Sie schnelle und leistungsstarke APIs erstellen möchten. Erleben Sie einen nahtlosen Übergang mit seiner objektorientierten und klassenbasierten Oberfläche. Es ist WSGI-kompatibel, was es mit mehreren Servern und Plattformen kompatibel macht.
Falcon verwendet eine HTTP- und REST-Architektur, die bei der Erstellung benutzerfreundlicher Designs hilft. Glücklicherweise zeichnet es sich durch den Installationsprozess aus, der recht einfach und unkompliziert ist und wenig bis gar keinen Aufwand erfordert. Das REST-Framework vereinfacht den Entwicklungsprozess erheblich, indem es einen Debugger für die Entwicklung bereitstellt, der gut mit seinem integrierten Server zusammenarbeitet.
Um Flask ausführen zu können, sollten auf Ihrem Computer PyPy- und Python-Versionen über 2.7 oder 3.5 installiert sein.
4. Verbindung
Connexion verarbeitet automatisch HTTPS und verwendet OpenAPI-Spezifikationen. Sie erhalten eine generierte Spezifikation basierend auf dem Python-Code für Ihre API; die OpenAPI-Spezifikation geht jedoch einen anderen Weg. Sie müssen eine OpenAPI-Spezifikation im YAML-Format schreiben und dann die funktionalen Python-Endpunkte zuordnen. Bei diesem Ansatz werden die Anforderungen und ihre Endpunkte automatisch validiert.
Connexion ist in der Lage, die tokenbasierte Authentifizierung mit dem Gewährungstyp OAuth 2 zu verarbeiten. Es wird mit einer Web Swagger Console-Benutzeroberfläche geliefert, mit der Sie auch die Endpunkte der API aufrufen können. API-Versionierung und automatische Serialisierung der Payloads sind einige weitere praktische Funktionen des Connexion-Frameworks.
5. FastAPI
Wie der Name schon sagt, ist FastAPI eines der schnellsten Python-Frameworks zum Erstellen von APIs. Laut Benutzerbewertungen kann es die Entwicklungsgeschwindigkeit um 200-300% steigern. FastAPI wird häufig beim Erstellen asynchroner Webanwendungen verwendet und wird durch die Community-Unterstützung von mehr als 200 Mitwirkenden unterstützt.
Dieses vollwertige Web-Framework bietet eine Vielzahl von Funktionen, die den Entwicklungsprozess schnell und einfach machen. Einige Funktionen umfassen interaktive API-Dokumentation und die Eliminierung von doppeltem Code. Dieses Python-basierte Framework reduziert Bugs und Fehler um ~40%.
Sie können auch gängige Editoren wie VSCode und PyCharm mit automatischer Vervollständigung in FastAPI verwenden. Die unbegrenzte Plug-in-Unterstützung und die integrierten Sicherheitsprotokolle sind einige nette Funktionen im Rahmen von FastAPI.
6. Umarmung
Hug arbeitet nach der Philosophie "Einmal schreiben, überall verwenden", mit der Sie eine API erstellen und überall in Ihrem Code verwenden können. Mit diesem Mikroframework können Sie effiziente APIs, lokale Pakete und CLIs erstellen. Hug bietet Hochgeschwindigkeitsleistung, da Cython für die Kompilierung verwendet wird. Auf diese Weise werden Ressourcen nur bei Bedarf verwendet.
Die API-Dokumentation in Hug gehört zu den besten der Branche. Sie können den vollständigen Python-Stack Ihrer API mit dem integrierten hug.test- Modul testen . Hug unterstützt derzeit Python 3 und Sie können es mit einem einzigen PIP-Befehl installieren.
7. Eva
Eve ist von Flask und Cerberus inspiriert und bietet das Beste aus beiden Versionen. Dieses Tool ist darauf zugeschnitten, die API-Entwicklung einfach, schnell und hochgradig anpassbar zu machen. Es ist nach wie vor bestens geeignet, um mittelgroße Webservices effizient zu erstellen. Dieses Framework bietet anpassbare Endpunkte, Paginierung, Sortier- und Filterfunktionen.
Eve bietet erweiterte Funktionen wie Authentifizierung, Caching und Ratenbegrenzung. Außerdem erhalten Sie sofort einsatzbereite Unterstützung für die Datenvalidierung. Dieses Tool bietet eine hohe Vielseitigkeit und umfassende Unterstützung für eine vollständige Palette von CRUD-Operationen und Cross-Origin Resource Sharing (CORS)-Funktionen.
Sie können Eve mühelos in SQL-Datenbanken, MongoDB, Elasticsearch und Neo4js integrieren.
8. Gesims
Dieses REST-basierte Framework für Pyramid bietet Hilfe beim Erstellen und Dokumentieren von REST-basierten Webservices. Cornice verwendet automatisch die HTTP-Spezifikation, wenn sie verfügbar ist. Pyramid kann sich entsprechend den Anforderungen der Anwendung selbst skalieren.
Cornice erweitert all Ihre Dienste um Cross-Origin Resource Sharing (CORS)-Unterstützung. Es wird ein 400-Fehler ausgegeben, wenn die Daten nach der Inhaltsvalidierung als ungültig befunden werden. Dieses REST-basierte Framework verwendet die ACLs von Pyramid für die Autorisierung. Sie können das Befehlszeilen-Python-Tool "Tox" für automatisierte Tests verwenden.
APIs sind weiterhin das Rückgrat des Internets
APIs sind das Rückgrat des modernen Internets, das wir täglich nutzen. Die in diesem Artikel erwähnten Python-Frameworks machen den API-Entwicklungsprozess extrem einfach und schnell. Frameworks wie Hug und Eve eignen sich am besten für kleinere Projekte, während Django, Flask und Falcon für größere Anwendungen geeignet sind.
Wählen Sie eines dieser Python-Frameworks und beginnen Sie mit der effizienten Erstellung von APIs.