Самые популярные Python фреймворки и библиотеки 2025 года

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о самых популярных Python-фреймворках и библиотеках 2025 года. FastAPI уверенно догоняет Django и Flask, Requests и Asyncio остаются незаменимыми, а Streamlit и Starlette усиливают свои позиции в нишевых сценариях.

Создаёте ли вы API, дашборды или пайплайны для машинного обучения — выбор подходящего фреймворка может определить успех или провал проекта.

Каждый год мы опрашиваем тысячи Python-разработчиков, чтобы показать, как развивается экосистема: от инструментов и языков до фреймворков и библиотек. Наши данные из отчёта State of Python 2025 дают срез того, какие фреймворки используют разработчики в этом году.

В этой статье мы рассмотрим самые популярные Python-фреймворки и библиотеки. Несмотря на то что старые фавориты вроде Django и Flask по-прежнему уверенно держатся, новые игроки вроде FastAPI стремительно набирают популярность в областях, связанных с искусственным интеллектом, машинным обучением и наукой о данных.

1. FastAPI

Использование в 2024 году: 38% (+9% по сравнению с 2023)

На первом месте — FastAPI, современный высокопроизводительный веб-фреймворк для создания API на Python 3.8+. Его задача — объединить подсказки типов, асинхронное программирование и стандарты OpenAPI в одном удобном для разработчиков инструменте.

Фреймворк построен на базе Starlette (веб-слой) и Pydantic (валидация данных) и предоставляет автоматическую проверку запросов, сериализацию и интерактивную документацию — всё это при минимуме шаблонного кода.

FastAPI идеально подходит командам, для которых важны скорость, простота и следование стандартам. Он одинаково популярен как среди веб-разработчиков, так и среди специалистов по данным.

Преимущества FastAPI

• Отлично подходит для AI/ML. FastAPI широко используют для развёртывания моделей машинного обучения в продакшене. Он хорошо интегрируется с TensorFlow, PyTorch и Hugging Face, а также поддерживает асинхронные пайплайны для инференса моделей, что обеспечивает максимальную производительность.

• Асинхронность по умолчанию. Построенный на ASGI, FastAPI нативно поддерживает async/await, что делает его отличным выбором для real-time приложений, стриминговых эндпоинтов и сервисов ML с низкими задержками.

• Современный и типобезопасный. FastAPI использует подсказки типов Python для автоматической валидации запросов и генерации чистого, удобного для редакторов кода, снижая количество ошибок во время выполнения и повышая продуктивность команды.

• Автогенерация документации. FastAPI автоматически создаёт интерактивную документацию с помощью Swagger UI и ReDoc, что позволяет быстро исследовать и тестировать эндпоинты без написания дополнительных описаний.

• Сильное сообщество. Несмотря на относительную молодость, FastAPI успел собрать большую и активную аудиторию, а также экосистему расширений, туториалов и интеграций.

Недостатки FastAPI

• Более сложное освоение асинхронности. async/await дают серьёзный прирост производительности, но отладка, тестирование и управление конкурентностью могут стать испытанием для тех, кто только знакомится с асинхронным программированием.

• Нет “батареек из коробки”. В FastAPI нет встроенных инструментов для аутентификации, админки или управления базами данных — всё это нужно подбирать и интегрировать самостоятельно.

• Меньшая экосистема. Несмотря на рост, экосистема плагинов FastAPI пока уступает Django: готовых решений для задач вроде CMS или ролевого управления доступом здесь меньше.

2. Django

Использование в 2024 году: 35% (+2% по сравнению с 2023)

Django вновь входит в число самых популярных Python-фреймворков среди разработчиков.

Изначально созданный для быстрого прототипирования с упором на встроенную безопасность и структуру, Django со временем превратился в полноценный full-stack-инструментарий. Ему доверяют при создании всего — от контентных сайтов до дашбордов для науки о данных и сервисов на базе машинного обучения.

Фреймворк следует паттерну model-template-view (MTV) и включает готовые средства для роутинга, работы с данными и управления пользователями. Благодаря этому команды могут быстро перейти от идеи к развёртыванию при минимальных настройках.

Преимущества Django

• “Доступно из коробки”. Django предоставляет обширный набор встроенных инструментов: ORM, аутентификацию пользователей, админ-панель и шаблонизатор. Это делает его отличным выбором для команд, которые хотят быстро стартовать без самостоятельной сборки стека.

• Безопасность по умолчанию. Django защищает от CSRF, SQL-инъекций, XSS и других типичных уязвимостей. Подход “security-first” — одна из причин, почему ему доверяют банки, государственные структуры и крупные компании.

• Масштабируемость и готовность к продакшену. Django поддерживает горизонтальное масштабирование, кэширование и асинхронные представления. Его используют для высоконагруженных платформ вроде Instagram, Pinterest и Disqus.

• Отличная документация. Официальные материалы Django высоко ценят за ясность и полноту — они доступны разработчикам любого уровня.

• Зрелая экосистема. Доступны тысячи сторонних пакетов для самых разных задач: от CMS и REST API до платежей и поиска.

• Долгосрочная поддержка. Под управлением Django Software Foundation фреймворк регулярно получает обновления, патчи безопасности и LTS-релизы, что делает его надёжным выбором для долгосрочных проектов.

Недостатки Django

• Избыточен для небольших приложений. Для простых API или микросервисов full-stack-подход Django может показаться слишком тяжёлым и требующим лишних настроек.

• Жёсткая связка компонентов. Замена частей стека, например ORM или шаблонизатора, часто требует обходных решений или глубоких доработок.

• Более крутая кривая обучения. Конвенции и глубина Django могут отпугнуть новичков и команды, привыкшие к более минималистичным фреймворкам.

3. Flask

Использование в 2024 году: 34% (+1% по сравнению с 2023)

Flask — один из самых популярных Python-фреймворков для небольших приложений, API и дашбордов для анализа данных.

Это лёгкий, не навязывающий структуру веб-фреймворк, который даёт полный контроль над архитектурой приложения. Flask относят к “микрофреймворкам”, потому что он не требует определённого устройства проекта и не включает встроенные инструменты вроде ORM или валидации форм.

Вместо этого он предоставляет простой базовый каркас и позволяет добавлять только то, что действительно нужно. Flask построен на базе Werkzeug (WSGI-библиотека) и Jinja2 (шаблонизатор). Его ценят за чистый синтаксис, интуитивный роутинг и гибкость.

Фреймворк хорошо масштабируется при использовании расширений, например SQLAlchemy, Flask-Login или Flask-RESTful.

Преимущества Flask

• Лёгкий и гибкий. Flask не навязывает структуру или зависимости, что делает его идеальным для микросервисов, API и команд, которые хотят собрать стек с нуля.

• Популярен в науке о данных и ML. Flask часто используют для экспериментов: создания дашбордов, раздачи моделей или превращения ноутбуков в лёгкие веб-приложения.

• Подходит новичкам. Благодаря минимальной настройке и плавной кривой обучения Flask часто рекомендуют как первый веб-фреймворк для Python-разработчиков.

• Расширяемость. Богатая экосистема расширений позволяет добавлять интеграцию с базами данных, валидацию форм и аутентификацию только при необходимости.

• Модульная архитектура. Дизайн Flask упрощает разделение приложения на модули (blueprints) и интеграцию с другими сервисами, что удобно для команд, работающих с распределёнными системами.

• Читаемый исходный код. Кодовая база Flask компактна и понятна, что облегчает отладку, кастомизацию и даже форк для внутренних инструментов.

Недостатки Flask

• “Принеси всё сам”. В отличие от Django, Flask не содержит встроенного ORM, админки или управления пользователями — всё это нужно подбирать и подключать самостоятельно.

• Безопасность в ручном режиме. Flask почти не даёт встроенной защиты, поэтому CSRF, валидацию входных данных и другие практики безопасности придётся реализовывать вручную.

• Риск хаоса в коде. Из-за отсутствия конвенций и структуры крупные проекты на Flask могут стать трудно поддерживаемыми, если заранее не выработать архитектуру и правила.

4. Requests

Использование в 2024 году: 33% (+3% по сравнению с 2023)

Requests — это не веб-фреймворк, а библиотека Python для выполнения HTTP-запросов, но её влияние на экосистему языка трудно переоценить. Это один из самых скачиваемых пакетов на PyPI, который применяют повсюду — от скриптов для веб-скрейпинга до продакшн-микросервисов.

Requests часто используют вместе с фреймворками вроде Flask или FastAPI для обработки исходящих HTTP-запросов. Она скрывает сложность работы с raw-sockets и urllib, предлагая чистый, “питоничный” интерфейс для отправки и получения данных по сети.

Преимущества Requests

• Простота и интуитивность. Requests делает HTTP естественной частью Python. Синтаксис чистый и читаемый — чтобы получить ресурс, достаточно написать requests.get(url).

• Зрелость и стабильность. Более десяти лет разработки сделали Requests проверенной и надёжной библиотекой. Ей доверяют миллионы разработчиков, а во многих проектах Python она идёт как зависимость “по умолчанию”.

• Идеальна для REST-клиентов. Requests подходит для работы с API, интеграции с SaaS-платформами или создания внутренних инструментов, использующих внешние источники данных.

• Отличная документация и сообщество. Официальные материалы ясны и лаконичны, а дополнительно есть масса туториалов, ответов на Stack Overflow и обсуждений на GitHub.

• Широкая совместимость. Requests работает без проблем на разных версиях Python и платформах, поддерживает сессии, куки, заголовки и таймауты из коробки.

Недостатки Requests

• Не асинхронная. Requests по своей природе синхронна и блокирующая. Для задач с высокой конкуррентностью или асинхронных фреймворков лучше использовать HTTPX или AIOHTTP.

• Нет встроенной логики повторов. Хотя Requests поддерживает пул соединений и таймауты, механизм повторных запросов нужно реализовывать вручную или через сторонние библиотеки вроде urllib3.

• Ограниченный низкоуровневый контроль. Requests упрощает работу с HTTP, но из-за абстракций затруднена тонкая настройка — например, работа с сокетами, DNS или переиспользованием соединений.

5. Asyncio

Использование в 2024 году: 23% (+3% по сравнению с 2023)

Asyncio — это встроенная библиотека Python для асинхронного программирования. Она лежит в основе многих современных асинхронных фреймворков и позволяет писать неблокирующий код с использованием корутин, событийных циклов и синтаксиса async/await.

Хотя Asyncio сам по себе не является веб-фреймворком, он прекрасно справляется с задачами, завязанными на ввод-вывод, например сетевыми запросами или работой с подпроцессами. Чаще всего он используется “за кулисами”, но остаётся мощным инструментом для создания собственных асинхронных сценариев или интеграции с низкоуровневыми протоколами.

Преимущества Asyncio

• Нативная поддержка асинхронности. Asyncio входит в стандартную библиотеку Python и предоставляет полноценный инструментарий для работы с асинхронным вводом-выводом через синтаксис async/await.

• Основа современных фреймворков. На Asyncio работают многие популярные асинхронные веб-фреймворки, включая FastAPI, Starlette и AIOHTTP.

• Тонкий контроль. Разработчики могут управлять событийными циклами, планировать корутины и координировать конкурентные задачи с высокой точностью — это особенно полезно при создании собственных асинхронных систем.

• Эффективен для задач ввода-вывода. Asyncio отлично справляется с большим числом параллельных I/O-операций — от вызовов API и работы с сокетами до чтения файлов.

Недостатки Asyncio

• Крутая кривая обучения. Понятия вроде корутин, событийных циклов и планирования задач могут быть сложны для разработчиков, только начинающих работать с асинхронностью.

• Не полноценный фреймворк. Asyncio не предоставляет роутинг, шаблонизацию или обработку запросов. Это низкоуровневый инструмент, для веб-разработки он требует дополнительных библиотек.

• Сложности отладки. Асинхронный код труднее отслеживать и дебажить, особенно при работе с гонками данных или вложенными корутинами.

6. Django REST Framework

Использование в 2024 году: 20% (+2% по сравнению с 2023)

Django REST Framework (DRF) — самое распространённое расширение для построения API поверх Django. Оно предлагает мощный и гибкий инструментарий для сериализации данных, управления правами доступа и создания RESTful-эндпоинтов, при этом оставаясь тесно интегрированным с базовыми компонентами Django.

DRF особенно популярен в корпоративных и нагруженных бэкенд-приложениях, где команды уже используют Django и хотят получить чистый, масштабируемый API без смены стека. Ещё одна сильная сторона DRF — интерфейс browsable API, который упрощает тестирование и отладку эндпоинтов в процессе разработки.

Преимущества Django REST Framework

• Глубокая интеграция с Django. DRF напрямую работает с моделями, представлениями и системой аутентификации Django, что делает его естественным выбором для команд, уже использующих этот фреймворк.

• Интерактивный интерфейс API. Одно из ключевых преимуществ DRF — веб-интерфейс для исследования API, позволяющий разработчикам и тестировщикам проверять эндпоинты без внешних инструментов.

• Гибкая сериализация. Сериализаторы DRF справляются как с простыми полями, так и со сложными вложенными связями, поддерживают работу как с ORM, так и с нестандартными источниками данных.

• Мощная система прав доступа. DRF имеет встроенную поддержку ролевой модели, объектных прав и пользовательской логики авторизации.

• Обширная документация. DRF хорошо документирован, широко изучается и имеет большое сообщество, множество примеров, учебников и сторонних пакетов.

Недостатки Django REST Framework

• Зависимость от Django и более тяжёлая настройка. DRF тесно привязан к Django и требует больше конфигураций, чем лёгкие фреймворки вроде FastAPI, особенно при кастомизации поведения.

• Ограниченная гибкость сериализации. Сериализаторы DRF отлично подходят для типовых задач, но при работе со сложными или нестандартными данными часто приходится писать громоздкие переопределения.

Остальные: фреймворки 7–10

Хотя самые популярные Python-фреймворки доминируют в экосистеме, ряд других продолжает успешно развиваться в более специализированных областях. Эти инструменты не занимают верхние строчки рейтингов, но играют важную роль в бэкенд-сервисах, дата-пайплайнах и асинхронных системах.

Русскоязычное сообщество про Python, Pycharm и DevTools

Друзья! Эту статью перевела команда Python for Devs — канала, где каждый день выходят самые свежие и полезные материалы о Python и его экосистеме. Подписывайтесь, чтобы ничего не пропустить!