最佳 Python 框架，用于数据科学、人工智能和 Web 开发

更新于 2025 年 1 月 23 日

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ML 框架

AI 框架

Web 开发框架

使用 Anaconda 进行框架管理

尽管 Python 语言以其简洁性和可读性而闻名，但其大部分价值在于其广泛的软件包生态系统。Python 可以轻松地从中央软件包仓库安装额外的开源软件包，以扩展其针对特定用例的功能。值得注意的是，Python 历史上一直用于数据科学、统计计算和数据分析，而其在 AI 和 ML 中的应用是最近才发展起来的。

Python 框架是处理常见任务并简化复杂功能的库和工具的集合。现在有许多流行的 Python 框架可用于机器学习、AI、Web 开发和其他类型的项目。通过采用框架，Python 开发人员和数据科学家可以加速他们的工作流程，并使大型项目更易于构建。

请继续阅读以了解有关最流行的 Python 框架的更多信息，这些框架用于机器学习、AI 和 Web 开发。

按类别划分的流行 Python 框架

用于机器学习的 Python 框架

  • Scikit-learn
    Scikit-learn 是一个基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 构建的免费开源机器学习库。该库为预测分析提供简单高效的工具，包括模型拟合、数据预处理、模型选择、模型评估等。这使得 Scikit 非常适合在 Python 中构建和部署机器学习模型。
  • PyTorch
    PyTorch 是一个基于 Torch 库的机器学习框架，最初由 Meta AI 开发。它是构建和部署用于计算机视觉和自然语言处理用例的深度学习模型的最流行的库之一。除了全面的内置功能外，PyTorch 还拥有丰富的工具和库生态系统，可以扩展其功能。
  • Keras
    Keras 是一个开源深度学习库，专为快速实验而设计。该库为使用深度神经网络提供了一个用户友好的 Python 接口，使用户能够快速实现和部署深度学习模型。Keras 模型可以与 JAX、PyTorch 和 TensorFlow 框架一起使用，从而受益于所有这些大型生态系统。
  • TensorFlow
    TensorFlow 是一个端到端的机器学习框架，专注于模型训练和推理。该框架广泛用于大规模机器学习应用程序的生产中，因为它可以在各种平台上轻松部署，并且可以在多个 CPU 和 GPU 上运行。此外，TensorFlow Hub 是一个可重用的机器学习模型仓库，可以加速数据科学工作流程。
  • 自然语言工具包
    自然语言工具包 (NLTK) 是领先的 Python 自然语言处理 (NLP) 平台。这包括一套文本处理库和易于使用的接口，用于 50 多个语料库和词汇资源，以简化处理人类语言数据。NLTK 非常适合情感分析、聊天机器人和其他 NLP 用例。

用于 AI 的 Python 框架

  • LangChain
    LangChain 是一个生成式 AI 框架，用于将大型语言模型 (LLM) 集成到应用程序中。这包括构建 LLM 应用程序、大规模部署以及管理其生产性能的功能。LangChain 与许多最流行的 LLM 提供商集成，包括 OpenAI 和 Anthropic。
  • OpenCV
    OpenCV 是最大的开源计算机视觉库，拥有超过 2,500 种用于面部识别、物体跟踪、图像处理等的算法。该库针对实时应用程序进行了高度优化，可以部署在各种平台上。OpenCV 被谷歌和微软等领先公司以及小型初创公司广泛使用。

用于 Web 开发的 Python 框架

  • Django
    Django 是一个开源 Web 应用程序框架，用于快速开发安全且可扩展的网站和应用程序。该框架通常被称为“开箱即用”，因为它包含了 Web 开发人员入门所需的一切。Django 非常适合构建大规模 Web 应用程序的后端组件。
  • Flask
    Flask 是一个微型 Web 框架，旨在轻量级，仅提供 Web 应用程序所需的必要组件。后端框架是模块化的，并依赖于扩展来添加功能，例如身份验证、数据库集成和 REST API。Flask 的灵活性和可扩展性使其适用于各种 Web 项目。
  • CherryPy
    CherryPy 是一个极简主义的 Web 应用程序框架，专为快速 Web 开发而设计。面向对象的框架包装了 HTTP 协议，使其更具 Pythonic 风格，因此开发人员可以像构建任何其他程序一样构建 Web 应用程序。CherryPy 的轻量级特性使其快速、可靠，并且非常适合部署到小型服务器和设备。
  • Pyramid
    Pyramid 是一个全栈 Web 框架，允许开发人员从小型的 Web 应用程序开始，并在项目增长时包含其他功能。Pyramid 在高度主观并为开发人员做出决策的巨型框架与缺乏大型应用程序所需功能的微型框架之间取得了平衡。

使用 Anaconda 进行 Python 框架管理

有许多不同的 Python 库和框架用于不同的用例。但是，如果没有像 Anaconda 这样的综合平台来简化软件包管理，处理大型 Python 项目可能会变得复杂。

Anaconda 是领先的数据科学和机器学习平台，具有强大的软件包管理器和高效的环境管理功能。内置的软件包管理器 Conda 可以轻松安装、更新和管理流行的 Python 库和框架。该平台还允许用户创建隔离的环境，每个环境都有自己的一组软件包，以避免依赖冲突。

此外，Anaconda 还提供了一个易于搜索的 Python 库仓库和一个 Navigator 界面，用于管理软件包。总而言之，这些功能使数据科学家更容易为他们的项目采用和管理各种 Python 库和框架。

Anaconda Business 包括额外的功能，例如团队协作、安全性和可扩展性，适用于大型组织。Anaconda 的软件包安全管理器 帮助 Python 用户在处理任何数据科学或 AI 项目时保持合规性并管理其风险。Anaconda 确保安全访问开源库，通过保护其工作流程免受第三方软件包中潜在漏洞的影响，从而解决了企业的关键风险。

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