8 beliebte Python-Frameworks zum Erstellen von APIs

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Erschaffen Sie leistungsstarke APIs mit Python! Finden wir heraus, wie das geht.

Python hat sich heutzutage zu einer der vielseitigsten Programmiersprachen entwickelt. Seine Popularität verdankt es der klaren Lesbarkeit, der weniger komplexen Syntax und der einfachen Erlernbarkeit. In den letzten Jahrzehnten hat Python in zahlreichen Bereichen und für diverse Anwendungen Anwendung gefunden, wie beispielsweise in der Automatisierung, Webentwicklung, Datenanalyse und Anwendungsentwicklung. Und nicht zu vergessen, im Fokus dieses Artikels: der Entwicklung von Application Programming Interfaces (APIs).

Anwendungsschnittstellen ermöglichen den Zugriff auf Informationen oder Funktionalitäten über das Internet. Stellen Sie sich vor, Sie schreiben ein Python-Programm, das mithilfe der Twitter-API Tweets zu einem bestimmten Hashtag sammelt. APIs erleichtern es Entwicklern, bestimmte Technologien für die Erstellung von Anwendungen mit vorgegebenen Funktionen zu nutzen und somit verschiedene Punkte zu verbinden.

Es gibt eine Fülle von Python-Frameworks, jedoch sind nicht alle speziell für APIs konzipiert. Werfen wir einen Blick auf einige der beliebtesten Optionen, die Sie für die Entwicklung von APIs verwenden können.

Django REST

Django REST ist ein auf Python basierendes REST-Framework, das häufig zur Erstellung von Web-APIs verwendet wird. REST, kurz für Representational State Transfer, dient als Grundlage für webbasierte Architekturen zur Datenkommunikation. Es nutzt HTTP für die Kommunikation zwischen Computern. GET, PUT, POST und DELETE sind einige der Standardmethoden, die im Django REST Framework verwendet werden.

Das Django REST Framework ist lediglich eine Methode, um REST-APIs mit Django zu entwickeln. Es ist ein Toolkit, das uns eine Vielzahl zusätzlicher Funktionen bietet. Die Installation erfolgt unkompliziert per `pip` mit einem einzigen Befehl. Bevor Sie Django REST installieren, stellen Sie sicher, dass Python Version 3.5+ und Django bereits installiert sind.

Funktionen von Django REST:

Web-durchsuchbare APIs und eine herausragende Benutzerfreundlichkeit für Entwickler
Umfassende integrierte Authentifizierungsrichtlinien
Serialisierung, die sowohl ORM- als auch Nicht-ORM-Datenquellen unterstützt
Ausführliche und gut strukturierte Dokumentation als Nachschlagewerk und zum Lernen
Eine sehr engagierte und aktive Community
Vertrauen von bekannten Organisationen wie Red Hat, Mozilla, Heroku
Unterstützung für automatisches URL-Routing zu Django
Unterstützung für Tests, Caching, Drosselung und vieles mehr

Flask-RESTful

Flask-RESTful ist eine Erweiterung des Flask-Frameworks, mit der Entwickler schnell REST-APIs erstellen können. Es ist besonders für Micro-Webdienste bekannt, da es ein sehr schlankes Modul bietet. Die schnelle Einrichtung erfordert nur wenige Codezeilen, um Flask zu initialisieren und mit der API-Erstellung zu beginnen.

Es ist benutzerfreundlich eingerichtet und fördert bewährte Methoden für die API-Entwicklung. Flask hat im Laufe der Zeit viele Funktionen hinzugefügt und ist zu einem nahezu Full-Stack-Framework herangewachsen. Es ist die bevorzugte Wahl von Webentwicklern für die Erstellung von Webanwendungen und deren zugehörigen APIs.

Eigenschaften von Flask-RESTful:

Sehr leichtgewichtig und einfach zu installieren
Bietet Ressourcen, die den grundlegenden Baustein für Flask-RESTful darstellen und den Zugriff auf verschiedene HTTP-Methoden ermöglichen
Beinhaltet das Fields-Modul und den `marshal_with()`-Dekorator zur Datenformatierung
Ermöglicht die Kontrolle darüber, welche Ausgabefelder in der Antwort angezeigt werden sollen
Ermöglicht das Hinzufügen benutzerdefinierter Felder und Eingaben basierend auf Ihrem Datentyp
Bietet den `decoration()`-Dekorator zur Unterstützung weiterer Darstellungsformen wie XML, CSV, HTML

Falcon

Falcon ist ein Web-Framework für die Entwicklung zuverlässiger und leistungsstarker Backends und Microservices für umfangreiche Anwendungen. Falcon definiert API-Ressourcen mithilfe einer objektorientierten und klassenbasierten Schnittstelle. Es ist WSGI-konform und somit mit einer Vielzahl von Servern und Plattformen kompatibel.

Falcon nutzt den HTTP- und REST-Architekturstil, um saubere Designs zu ermöglichen. Die Maxime von Falcon lautet: „So wenig wie möglich tun und dennoch hochwirksam sein“. Dieses REST-Framework legt den Schwerpunkt auf die Qualitätskontrolle.

Funktionen von Falcon:

Integrierten Server und Debugger für die Entwicklung
Geringes Gewicht mit minimalem Setup
Herausragende Performance
REST-inspirierte URI-Zuordnung zu Ressourcen
Unterstützung für Routing, HTTP-Protokollverarbeitung, Medienverarbeitung, Cookies und URI-Dienstprogramme
Einfache Integration mit NoSQL-Datenbanken
Integrierte Unit-Test-Unterstützung
Unterstützung sicherer Cookies
Kompatibel mit Python 2.7, 3.5+ und Pypy

Connexion

Connexion verarbeitet HTTP-Anfragen automatisiert und basiert auf der OpenAPI-Spezifikation, die im YAML-Format beschrieben wird. Im Gegensatz zu anderen Tools, die aus dem Python-Code automatisch eine Spezifikation generieren, ermöglicht Connexion, eine OpenAPI-Spezifikation zu erstellen und die Endpunkte den relevanten Python-Funktionen zuzuordnen. Nachdem Sie Ihre REST-API detailliert beschrieben haben, stellt Connexion sicher, dass diese wie gewünscht funktioniert.

Funktionen von Connexion:

Validierung von Anfragen und Endpunkten auf Basis der bereitgestellten Spezifikation
Verarbeitung tokenbasierter Authentifizierung mit OAuth 2
Unterstützung von API-Versionierung
Inklusive Web Swagger Console UI zur direkten Ansteuerung von API-Endpunkten
Automatische Serialisierung von Payloads

FastAPI

Wie der Name schon sagt, ist FastAPI eines der schnellsten und leistungsstärksten Python-Frameworks für die API-Entwicklung. Es stellt ein komplettes Paket für ein vollwertiges Web-Framework dar. Mit FastAPI können Sie Code 200 bis 300 % schneller entwickeln. Die Popularität von FastAPI steigt in der Python-Community stetig an, mit bereits über 200 Mitwirkenden und 28.600 Sternen auf GitHub.

FastAPI basiert auf der ASGI-Spezifikation und wird vor allem für die Entwicklung asynchroner Webanwendungen verwendet. Hier sind einige seiner Eigenschaften:

Basierend auf offenen Standards wie OpenAPI und JSON Schema, automatische Client-Code-Generierung
Swagger-Benutzeroberfläche zum Aufruf und Testen von APIs im Browser
Interaktive API-Dokumentation
Reduzierung von Fehlern durch Entwicklungsfehler im Code um 40%
Minimierung von Code-Duplizierung
Intuitive Editor-Unterstützung (VSCode/PyCharm) mit Autovervollständigung
Integrierte Sicherheits- und Authentifizierungsfunktionen
Abhängigkeitsinjektionssystem zur automatischen Handhabung aller Abhängigkeiten
Vollständige Kompatibilität mit Starlette und Pydantic
Unbegrenzte Unterstützung für Plugins
Unterstützung von Anwendungstests mit PyTest
Unterstützung von SQL-Datenbanken, NoSQL-Datenbanken und GraphQL

Hug

Hug ist ein sehr elegantes Mikroframework, mit dem Sie APIs, CLIs und lokale Pakete entwickeln können. Es ermöglicht Ihnen, eine API einmal zu erstellen und diese dann überall in Ihrem Code zu verwenden. Hug nutzt Cython zur Kompilierung und verbraucht nur bei Bedarf Ressourcen, was zu einer sehr hohen Leistung führt.

Die Installation von Hug ist mit pip in einem einzigen Befehl möglich. Es bietet eine der saubersten Methoden zur Erstellung von HTTP-REST-APIs in Python 3. Um APIs zu entwickeln, trennt Hug Versionsabhängigkeiten und Schnittstellen von der eigentlichen API-Logik und bietet Entwicklern verschiedene Schnittstellen, um die API-Entwicklung zu vereinfachen.

Funktionen von Hug:

Das Prinzip „Einmal schreiben, überall verwenden“
Bereitstellung von API-Logik über verschiedene Schnittstellen (CLI, HTTP oder lokale Funktion)
`hug.test`-Modul zum Testen des gesamten Python-Stacks Ihrer API
Klare und leicht verständliche Dokumentation

Eve

Eve baut auf Flask und Cerberus auf. Das Ziel dieses Python-Frameworks ist es, die API-Entwicklung einfach und schnell zu gestalten. Es ermöglicht die problemlose Erstellung von RESTful-Webdiensten, die in hohem Maße anpassbar sind. Dieses Framework wird vor allem für mittelgroße Projekte bevorzugt.

Funktionen von Eve:

Unterstützung aller CRUD-Operationen
Anpassbare Endpunkte, Paginierung, Sortierung und Filterung
Erweiterte Funktionen wie Authentifizierung, Ratenbegrenzung und Caching
Einfache Integration mit SQL-Datenbanken, MongoDB, Elasticsearch und Neo4js
Direkte Unterstützung der Datenvalidierung
Unterstützung von CORS (Cross-Origin Resource Sharing)
Mehrere erprobte Ereignisse für eine verbesserte Protokollierung

Cornice

Cornice ist ein REST-Framework für Pyramid, das Hilfsmittel zur Erstellung und Dokumentation von REST-ähnlichen Webdiensten bereitstellt. Pyramid ist so konzipiert, dass es mit einer Anwendung skaliert werden kann. Es folgt automatisch der HTTP-Spezifikation, wo immer dies möglich ist.

Funktionen von Cornice:

Ein Pfad in Cornice entspricht einem Dienst
Löst automatisch einen 400-Fehler aus, wenn die Daten nach der Inhaltsvalidierung ungültig sind
Fügt CORS-Unterstützung (Cross-Origin Resource Sharing) zu Ihren Diensten hinzu
Verwendet die Zugriffskontrolllisten (ACLs) von Pyramid zur Autorisierung
Gibt „406 Not Acceptable“ für einen ungültigen Medientyp mit einer Fehlermeldung zurück, die alle unterstützten Inhaltstypen enthält
Unterstützt URL-Präfixe für alle Ihre Routen
Nutzt Tox, ein Befehlszeilenwerkzeug in Python für automatisierte Tests

Fazit

Dies war meine Auswahl einiger der beliebtesten Python-Frameworks zur Erstellung von APIs. Ich hoffe, diese Liste war interessant für Ihren Einstieg in das Thema. Um wirklich zu verstehen, was diese Python-Frameworks zu bieten haben, sollten Sie sie selbst ausprobieren. Also, worauf warten Sie noch? Wählen Sie eines dieser REST-Frameworks und beginnen Sie mit der Entwicklung Ihrer APIs in Python.

Als nächstes können Sie JavaScript-Frameworks zur Erstellung von APIs erkunden.