10 کتابخانه و فریمورک پرکاربرد پایتون

وقتی امروزه صحبت از توسعه نرم افزار با پایتون می شود فقط با یک زبان برنامه نویسی ساده که به زبان انسان ها نزدیک هست طرف نیستیم٬ بلکه با یک اکوسیستم بزرگ رو به رو هستیم که بخش زیاد از قدرت واقعی این زبان برنامه نویسی را تشکیل می دهند.

پایتون در سال های اخیر به زمینه های ورود پیدا کرده هست که شاید در زمان شکل گیری این زبان و توسعه های ابتدایی آن کسی تصور نمی کرد که یک روز از این زبان برنامه نویسی برای توسعه وب٬ ساخت API ٬ هوش مصنوعی٬ تحلیل داده٬ یادگیری ماشین٬ اتوماسیون٬ پردازش تصویر٬ امنیت و تست نرم افزار استفاده شود.

دامنه کاربرد هایی که پایتون دارد بسیار فراتر از چیزی هست که گفته شد و تمام این پیشرفت ها و برتری هایی که به دست آورده فقط بخاطر صرفا خود زبان نیست بلکه مجموعه گسترده ای از کتابخانه ها و فریمورک هایی است که نیاز های مختلف توسعه دهندگان را پوشش می دهند و نیاز نیست که همه قابلیت ها و بخش های مختلف از صفر کدنویسی شود.

برای اتصال به دیتابیس٬ ساخت API ٬ اعتبار سنجی داده ها٬ مدیریت کاربران٬ ارسال درخواست های HTTP ٬ پردازش فایل ها٬ لاگ گیری و … ابزارهای آماده و کاملا قابل اعتمادی در پایتون وجود دارد که یک توسعه دهنده به سادگی می تواند با داکیومنت های کاملی که وجود دارد آن ها را در پروژه خود پیاده سازی کند. همین موضوع سبب می شود زمان توسعه به شکل محسوسی کاهش پیدا کند و تمرکز اصلی یک تیم روی منطق واقعی پروژه قرار بگیرد نه نوشتن قابلیت هایی که با نصب یک ابزار یا کتابخانه اضافه می شود.

البته خالی از لطف نیست که بدانید همیشه نصب یک کتابخانه به معنی انتخاب درست نیست! گاهی نصب یک ابزار سنگین برای یک نیاز ساده٬ تنها پروژه را پیچیده تر و سنگین تر می کند. از طرف دیده نادیده گرفتن کتابخانه های استاندارد موجود در اکوسیستم پایتون و تلاش برای کدنویسی صفر تا صد تمام قابلیت ها ممکن است باعث افزایش خطا٬ کاهش امنیت و سخت تر شدن نگهداری پروژه شود.

به زبان ساده می توان گفت شناخت کتابخانه های مهم پایتون فقط برای کدنویسی سریع تر نیست بلکه برای تصمیم گیری بهتر در طراحی و توسعه پروژه نیز می باشد.

در این مقاله ما قصد داریم تعدادی از پرکاربردترین کتابخانه ها و فریمورک های پایتون را برای شما معرفی کنیم؛ ابزارهایی که در پروژه های واقعی و بزرگ به دفعات مورد استفاده قرار گرفته و عملکرد مثبت آن ها بارها ثابت شده است.

اگر توسعه دهنده پایتون هستید بهتر است با این ابزارها و کتابخانه ها آشنایی داشته باشید و در مسیر توسعه یک نرم افزار حرفه ای از آن ها بهره مند شوید.

معیارهای انتخاب کتابخانه و فریمورک مناسب در پایتون:

اگر توسعه دهنده پایتون هستید و تنها به این خاطر که قرار است بر اساس محبوبیت یا پیشنهاد دیگران از ابزارها و کتابخانه های پایتون در پروژه خود استفاده کنید قرار است اولین گام اشتباه را بردارید!

هر ابزار حتی اگر بسیار معروف و قدرتمند باشد برای همه پروژه ها انتخاب مناسبی نیست.

در اکوسیستم پایتون برای هر مشکل و قابلیتی٬ ابزارهای بسیار زیادی برای حل نیاز های مختلف وجود دارد؛ از فریمورک Django و Flask گرفته تا ابزارهایی که برای توسعه قابلیت های پروژه مورد نیاز هستند.

هر تصمیمی که در شروع توسعه پروژه می گیرید در آینده روی سرعت توسعه٬ امنیت٬ عملکرد و نگهداری پروژه تاثیر مستقیم دارد و نباید به این فکر کنید در آینده به سادگی می توانید ابزارها و کتابخانه های مورد استفاده را با کتابخانه دیگر جایگزین کنید چون این کار‌ آنطور که به نظر می رسد ساده نیست و ممکن است داون تایم های طولانی و آغاز دومینو خطا های مختلف باشد.

در ادامه به چند معیار مهم برای انتخاب کتابخانه‌ ها و فریمورک‌ های مناسب در پروژه‌های پایتون اشاره می‌ کنیم.

الف- تناسب با نیاز واقعی پروژه:

اولین معیار برای انتخاب یک ابزار مناسب این است که دقیقا بررسی کنید چه مشکلی قرار است حل شود. همیشه قدرتمندترین یا معروف ترین ابزار بهترین انتخاب برای هر پروژه ای نیست.

برای مثال اگر API سبک و سریع نیاز دارید شاید FastAPI انتخاب مناسبی باشد اما اگر پروژه شما نیاز به پنل مدیریت٬ سیستم احراز هویت٬ ORM های داخلی و ساختار کامل تری دارد Django می تواند گزینه بهتری باشد.

گاهی یک کتابخانه کوچک می تواند نیاز پروژه را به خوبی برطرف کند و نیاز نباشد از یک کتابخانه سنگین استفاده شود و باعث پیچیدگی بیشتر شود بنابراین قبل از نصب هر ابزار ابتدا باید این سوال را از خود بپرسید که آیا واقعا به آن نیاز دارید یا فقط به دلیل محبوبیت و میزان استفاده توسط توسعه دهندگان دیگر در حال استفاده از آن هستید.

ب- وضعیت نگهداری و بروزرسانی:

کتابخانه خوب کتابخانه ای هست که صورت فعال نگهداری می شود و بروزرسانی های مداوم برای آن داده می شود.

در دنیای پایتون ابزارهای زیادی وجود دارد که در گذشته محبوب بودند ولی امروزه دیگر توسعه فعال ندارند و یا با نسخه های جدید پایتون سازگاری ندارند برای همین نمی توان بخاطر اسم و رسم در گذشته از آن ها استفاده کرد و باید وضعیت بروزرسانی ها مورد بررسی قرار بگیرد.

استفاده از کتابخانه هایی که برای مدت طولانی بروزرسانی نشدند می تواند در آینده مشکلات جدی ایجاد کنند چون با بروزرسانی نسخه های پایتون ممکن است باعث اختلال شوند و نتوانند با پروژه ها دیگر هماهنگ باشند.

پ- کیفیت مستندات و منابع آموزشی:

اگر کتابخانه ای که انتخاب می کنید مستندات کافی ندارد شاید بهتر است در قابل اعتماد بودن آن کمی تردید داشته باشید.

مستندات خوب و جامع در واقع یکی از نشانه های مهمی می باشد که نشان می دهد می توان به یک کتابخانه اعتماد داشت و در پروژه مورد استفاده قرار داد.

اگر کتابخانه ای مستندات کامل٬ مثال های کاربردی٬ توضیح دقیق API ها را داشته باشد یادگیری و استفاده از آن بدون دردسر خواهد بود.

در پروژه‌ های واقعی، توسعه‌ دهنده همیشه با چالش‌ ها و سناریوهای متفاوت رو به‌ رو می‌ شود. در چنین شرایطی مستندات قوی کمک می‌ کند بدون اتلاف زمان زیاد، راه‌ حل مناسب پیدا شود.

ت- جامعه کاربری و میزان استفاده در پروژه‌ های واقعی:

هرچقدر میزان استفاده از یک کتابخانه در بین توسعه دهندگان بالاتر باشد و در پروژه های مختلفی به کار گرفته شده باشد٬ جامعه کاربری فعال بزرگتر هم دارد.

وقتی جامعه کاربری یک کتابخانه بزرگتر باشد در زمان بروز مشکل٬ منابع بیشتری هم برای یادگیری و رفع خطا وجود خواهد داشت و معمولا سوالات رایج آن قبلا در انجمن ها٬ گیت هاب٬ Stack Overflow یا مقالات آموزشی پاسخ داده شده‌ اند.

البته این معیار به تنهایی کافی نیست ولی یک نشانه مثبت می باشد. ابزارهایی که در پروژه های واقعی و سازمانی استفاده شده باشند معمولا پایداری بالاتری دارند و میزان ریسک کردن روی آن کمتر هست و نقاط ضعف آن ها بهبود پیدا کرده است چون در طول زمان بهتر شناسایی و رفع شده است.

ث- سازگاری با نسخه‌ های جدید پایتون و سایر ابزارها:

در این مقاله سعی شد ابزارها و کتابخانه هایی معرفی شود که با نسخه های جدید پایتون و سایر کتابخانه های مورد استفاده هماهنگ باشد.

پایتون در هر بروزرسانی که انجام می دهد روی تغییرات و بهبود های مهمی کار می کند به همین دلیل کتابخانه ای که انتخاب می شود باید با نسخه های جدید پیاتون سازگار باشد تا در کنار سایر ابزارها بدون مشکل کار کند.

برای مثال اگر پروژه بر پایه async توسعه داده شده باشد، انتخاب کتابخانه‌ هایی که از برنامه‌ نویسی غیرهمزمان پشتیبانی می‌ کنند اهمیت بیشتری پیدا می‌ کند. در چنین شرایطی HTTPX می‌ تواند در بعضی پروژه‌ ها گزینه مناسب‌ تری نسبت به ابزارهای قدیمی‌ تر باشد.

همچنین در پروژه‌هایی که از FastAPI استفاده می‌ کنند، ابزارهایی مانند Pydantic به دلیل هماهنگی بالا با ساختار پروژه، انتخاب طبیعی‌ تری محسوب می‌ شوند.

ج- امنیت و قابل اعتماد بودن:

بعضی کتابخانه‌ ها مستقیما با بخش‌ های حساس پروژه در ارتباط هستند؛ مانند احراز هویت، مدیریت رمز عبور، JWT، اتصال به دیتابیس یا اعتبارسنجی داده‌ های ورودی. انتخاب اشتباه در این بخش‌ ها می‌ تواند امنیت کل پروژه را تحت تاثیر قرار دهد.

به همین دلیل برای بخش‌های حساس بهتر است از ابزارهای شناخته‌ شده، تست‌ شده و دارای سابقه خوب استفاده شود.

برای مثال در ذخیره‌ سازی رمز عبور نباید از روش‌ های دستی و غیر استاندارد استفاده کرد، بلکه ابزارهایی مانند Passlib یا bcrypt می‌توانند امنیت بهتری فراهم کنند. همچنین برای اعتبارسنجی ورودی‌ ها، استفاده از ابزارهایی مانند Pydantic کمک می‌کند داده‌های نامعتبر قبل از ورود به منطق اصلی برنامه شناسایی شوند.

قبلا در مقاله بررسی کامل امنیت در پایتون؛ تهدیدها و راهکار مقابله در خصوص موارد امنیتی پروژه های پایتون صحبت کردیم که می توانید مطالعه بفرمایید.

چ- عملکرد و مقیاس‌ پذیری:

عملکرد یک ابزار در پروژه های کوچک ممکن است چندان محسوس نباشد و هیچ مشکلی هم برای توسعه دهنده ایجاد نکند ولی اگر پروژه بزرگتر باشد عملکرد یک کتابخانه بیشتر به چشم می آيد.

بعضی کتابخانه ها امکانات زیادی دارند ولی وقتی ترافیک پروژه افزایش پیدا می کند و داده های زیادی در پروژه اضافه می شود ممکن است مصرف منابع بالایی داشته باشد.

برای مثال در توسعه API های سریع و سبک، FastAPI به دلیل پشتیبانی از async و طراحی مدرن می‌ تواند گزینه مناسبی باشد. از طرف دیگر، برای پروژه‌ هایی که ساختار کامل‌ تر و امکانات آماده بیشتری نیاز دارند، Django با وجود سنگین‌ تر بودن، می‌ تواند توسعه را سریع‌ تر و منظم‌ تر کند.

بنابراین عملکرد باید با توجه به نوع پروژه، تعداد کاربران، حجم داده و معماری کلی سیستم بررسی شود.

ح- سادگی استفاده و نگهداری در بلند مدت:

تلاش کردیم در این مقاله ابزارهایی را به شما معرفی کنیم که در بلند مدت نگهداری پروژه را با چالش رو به رو نکند.

بسیاری از کتابخانه ها امروز سرعت توسعه را بالای می برند ولی در آینده ممکن است ساختار پیچیده٬ مستندات ضعیف یا وابستگی های زیاد آن ها باعث شود توسعه و نگهداری با مشکل رو به رو شود.

یک ابزار مناسب باید علاوه بر حل نیاز فعلی٬ برای اعضای جدید تیم هم قابل فهم باشد٬ هرچه ساختار ابزار استاندارد تر باشد اضافه شدن توسعه دهندگان جدید ساده تر خواهد بود.

خ- وابستگی‌ ها و پیچیدگی اضافی:

هر کتابخانه ای که شما در پروژه نصب می کنید در واقع یک وابستگی جدید ایجاد می کند و این وابستگی ممکن است خودش به چندین پکیج دیگر هم متکی باشد و همین موضوع مدیریت پروژه را با چالش رو به رو می کند.

به همین دلیل قبل از اینکه اصلا کتابخانه نصب شود باید بررسی کنید که اضافه شدن این وابستگی های جدید واقعا ارزش دارد یا خیر!

گاهی اوقات یک قابلیت ساده را می توان با چند خد کد استاندارد و تمیز پیاده سازی کرد تا نیاز به نصب یک کتابخانه مجزا نباشد.

اما در بخش‌ هایی که حساس، پیچیده یا زمان‌ بر هستند، استفاده از کتابخانه‌ های استاندارد انتخاب منطقی‌ تری خواهد بود.

د- آینده‌ پذیری و مسیر رشد پروژه:

در نهایت در قدم آخر برای معیار های معرفی فریمورک ها و کتابخانه های پایتون موردی که در نظر گرفته شده است آينده پذیری و رشد پروژه می باشد.

ممکن است یک پروژه امروز کوچک باشد اما در آینده نیاز به توسعه API ها بیشتر٬ مدیریت کاربران٬ پردازش های پس زمینه٬ اتصال به سرویس های مختلف و حتی منابع بیشتری داشته باشد.

انتخاب ابزارهایی که امکان رشد و توسعه را فراهم می‌ کنند، در بلند مدت اهمیت زیادی دارد. برای مثال استفاده از Celery در پروژه‌ هایی که احتمال اجرای وظایف سنگین یا زمان‌ بر در پس‌ زمینه دارند، می‌تواند از همان ابتدا مسیر توسعه را اصولی‌ تر کند. همچنین انتخاب ORM مناسب یا ساختار درست برای مدیریت تنظیمات پروژه، در آینده از بازنویسی‌ های سنگین جلوگیری می‌ کند.

در نهایت باید گفت انتخاب کتابخانه و فریمورک در پایتون فقط یک تصمیم فنی ساده نیست. این انتخاب می‌ تواند روی کیفیت کد، سرعت توسعه، امنیت، عملکرد و حتی هزینه نگهداری پروژه اثر مستقیم داشته باشد.

توسعه‌ دهنده حرفه‌ ای کسی نیست که بیشترین تعداد ابزار را نصب کند، بلکه کسی است که بتواند بر اساس نیاز واقعی پروژه، مناسب‌ ترین ابزار را با کمترین پیچیدگی و بیشترین بازدهی انتخاب کند.

10 کتابخانه و ابزار پرکاربرد پایتون:

با توجه به معیارهایی که در بخش قبلی مورد بررسی قرار دادیم در ادامه به سراغ مجموعه از کتابخانه ها و فریمورک های مهم پایتون می رویم که هر کدام برای توسعه پروژه های بزرگ و کوچک می توانند یک انتخاب واقعی و معقولانه باشند.

این ابزارها که در این مقاله مورد بررسی قرار می گیرند صرفا بخاطر تعداد دانلود و محبوبیت انتخاب نشدند! بلکه کاربردهای عملی آن ها در پروژه های مختلف از توسعه بک اند گرفته تا توسعه API ها بارها به اثبات رسیده است.

البته این نکته مهم را بدانید که هیچ پروژه ای الزاما به استفاده از تمام این ابزارها نیاز ندارد و هدف این مقاله هم این نیست که توسعه دهنده را تشویق کند در پروژه خود یا پروژه های آینده از تمام این کتابخانه ها استفاده کند٬ بلکه آشنایی توسعه دهندگان جوان با ابزارهایی می باشد که در زمان توسعه می توانند از قابلیت های آن استفاده کنند و انتخاب آگاهانه تری داشته باشند.

در ادامه با 10 مورد از پرکاربردترین کتابخانه‌ ها و فریمورک‌ های پایتون آشنا می‌شویم؛ ابزارهایی که شناخت آن‌ ها می‌تواند مسیر توسعه پروژه‌ های حرفه‌ ای را ساده‌ تر، سریع‌ تر و قابل اعتمادتر کند.

1- Django:

جنگو به عنوان یکی از معروف ترین و پرکاربردترین فریمورک پایتون برای توسعه وب شناخته می شود. این فریمورک با هدف ساده تر کردن ساخت پروژه های وب طراحی شده و امکانات زیادی را به صورت آماده در اختیار برنامه نویسان قرار می دهد.

Django بیشتر زمانی استفاده می شود که یک پروژه به ساختار کامل تری نیاز داشته باشد؛ برای مثال سایت های فروشگاهی٬ پنل های مدیریتی٬ سیستم های آموزشی٬ وب سایت های خبری٬ CRM ها و پروژه هایی که با کاربر٬ دیتابیس و مدیریت محتوا سر و کار دارند.

علت اینکه پایتون بین توسعه دهندگان تا این میزان محبوب شده است این است که خیلی از نیاز های پروژه های تحت وب را در خود دارد و به آن پوشش داده است. سیستم احراز هویت کاربران، پنل مدیریت، ORM برای کار با دیتابیس، مدیریت URL ها، فرم‌ ها و امکانات امنیتی پایه از جمله قابلیت‌ هایی هستند که به شکل داخلی در این فریمورک وجود دارند.

برای مثال فرض کنید قصد پیاده سازی یک فروشگاه اینترنتی را با جنگو دارید٬ محصولات٬ سفارش ها و کاربران به خوبی در این پنل مدیریت می شوند و بخشی زیادی از این ساختار با سرعت بیشتری پیاده سازی می شوند و حتی پنل ادمین داخلی جنگو باعث می شود توسعه دهنده نیاز به طراحی یک پنل جداگانه نداشته باشد و بتواند داده ها را مشاهده٬ ویرایش و یا حذف کند.

نصب Django:

برای نصب Django می‌ توان از pip استفاده کرد:

pip install django

بعد از نصب، ساخت یک پروژه جدید با دستور زیر انجام می‌شود:

django-admin startproject config

و برای ایجاد یک app جدید داخل پروژه:

python manage.py startapp shop

مثال ساده در Django:

در مثال زیر یک View ساده تعریف می‌ شود که در پاسخ به درخواست کاربر، یک پیام برمی‌ گرداند:

from django.http import HttpResponse

def home(request):
    return HttpResponse("Welcome to Django")

این صرفا یک مثال ساده بوده است اما قدرت اصلی جنگو زمانی مشخص می شود که پروژه با دیتابیس٬ کاربران و پنل مدیریت درگیر می شود و مشاهده می کنید سرعت پاسخگویی و راندمان کاری این فریمورک تا چه اندازه بالا می باشد.

محبوبیت و جایگاه Django:

جنگو طی سال هاست که به عنوان یکی از فریمورک های اصلی و قابل اعتماد در پایتون بین توسعه دهندگان شناخته می شود. این فریمورک دیگر فقط برای پروژه های آموزشی مورد استفاده قرار نمی گیرد٬ بلکه در بسیاری از پروژه های واقعی و بزرگ هم حضور دارد.

وقتی یک پروژه به توسعه سریع٬ ساختار منظم٬ امنیت و امکانات در کنار هم نیاز دارد همیشه جنگو یک انتخاب درست هست.

اگر بخواهیم میزان محبوبیت جنگو در گیت هاب را بررسی کنیم تصویر بالا به ما نشان می دهد که داشتن بیش از 88 هزار ستاره نشان دهنده محبوبیت عجیب این فریمورک می باشد.

در PyPI نیز Django یکی از پکیج‌ های بسیار پرنصب پایتون است. طبق آمار PyPI Stats، این فریمورک در بازه بررسی‌ شده بیش از 11 میلیون دانلود هفتگی و حدود 50 میلیون دانلود ماهانه داشته است. البته باید توجه داشت که آمار دانلود پکیج‌ ها همیشه به معنی تعداد کاربران واقعی نیست، چون ممکن است بخشی از دانلود ها مربوط به CI/CD، سرور ها، نصب‌ های خودکار یا محیط‌های تست باشد.

همین آمارها نشان می‌دهد Django با وجود ظهور فریمورک‌ های جدیدتر مانند FastAPI، همچنان یکی از انتخاب‌ های جدی برای توسعه پروژه‌های وب با پایتون است.

مزایای Django:

استفاده از جنگو سرعت توسعه پروژه ها را بالاتر برده است چون خیلی از قابلیت های تکراری از قبل در آن وجود دارد.

ساختار منظم جنگو کمک می کند پروژه در بلندمدت قابل نگهداری تر باشد و اعضای جدید تیم راحت تر بتوانند ساختار کد را درک کنند.

از طرف دیگر Django از نظر امنیت امکانات خوبی ارائه دارد و در برابر حملاتی مانند CSRF، SQL Injection و مدیریت نا امن Session ها راهکارهای داخلی دارد.

البته Django برای همه پروژه‌ ها بهترین انتخاب نیست. اگر هدف فقط ساخت یک API خیلی سبک یا یک میکروسرویس ساده باشد، شاید FastAPI یا Flask انتخاب مناسب‌ تری باشند. اما برای پروژه‌ هایی که به ساختار کامل، دیتابیس، پنل مدیریت و امکانات آماده نیاز دارند، Django یکی از بهترین گزینه‌ های اکوسیستم پایتون محسوب می‌ شود.

2- FastAPI:

فریمورک محبوب دیگری را که در این مقاله می خواهیم مورد بررسی قرار دهیم یک فریمورک مدرن برای ساخت API است که در سال های اخیر بسیار مورد استقبال بوده و رشد خوبی داشته است.

این فریمورک برای پروژه هایی مناسب هست که نیاز به توسعه API های سریع٬ تمیز و قابل نگهداری دارند.

برخلاف Django که یک فریمورک کامل برای توسعه وب محسوب می شود٬ FastAPI بیشتر روی ساخت API تمرکز دارد و به همین دلیل هست که پروژه هایی مانند سرویس های موبایل٬ داشبوردهای جدا از بک اند٬ سیستم های هوش مصنوعی٬ سرویس های پردازش داده و بک اند اپلیکیشن های مدرن خیلی مورد استفاده می باشد.

یکی از مهم‌ ترین دلایل محبوبیت FastAPI استفاده از Type Hint های پایتون است. توسعه‌ دهنده می‌ تواند نوع داده‌ های ورودی و خروجی را مشخص کند و FastAPI بر اساس همین اطلاعات، اعتبارسنجی داده‌ ها و حتی مستندات API را به صورت خودکار تولید می‌ کند. این ویژگی باعث می‌ شود خطاهای مربوط به داده‌ های ورودی کمتر شود و کار با API برای تیم فرانت‌ اند یا سایر استفاده کنندگان سرویس ساده‌ تر باشد.

برای مثال، اگر در یک پروژه نیاز به ساخت API برای دریافت اطلاعات محصول، ثبت سفارش یا مدیریت کاربران داشته باشید، FastAPI کمک می‌کند این Endpoint ها با کد کمتر و ساختار خواناتر پیاده‌ سازی شوند. همچنین پشتیبانی خوب از async باعث می‌ شود برای پروژه‌ هایی که با درخواست‌ های زیاد یا ارتباط با سرویس‌ های خارجی سر و کار دارند، گزینه مناسبی باشد.

نصب FastAPI:

برای نصب FastAPI می‌ توان از pip استفاده کرد:

pip install "fastapi[standard]"

این روش علاوه بر خود FastAPI، وابستگی‌ های رایجی مثل ابزار اجرای سرور و امکانات استاندارد مورد نیاز در توسعه API را هم نصب می‌ کند.

البته اگر بخواهیم فقط نسخه پایه FastAPI را نصب کنیم، می‌توانیم از دستور زیر استفاده کنیم:

pip install fastapi

در این حالت فقط وابستگی‌ های اصلی نصب می‌ شوند و برای بعضی قابلیت‌ ها ممکن است نیاز باشد ابزارهای جانبی را جداگانه نصب کنیم.

مثال ساده در FastAPI:

در مثال زیر یک API ساده ساخته می‌ شود که با ارسال درخواست به مسیر اصلی، یک پاسخ JSON برمی‌ گرداند:

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
def home():
    return {"message": "Welcome to FastAPI"}

برای اجرای پروژه در حالت توسعه می‌ توان از دستور زیر استفاده کرد:

fastapi dev main.py

یکی از ویژگی های خوب و کاربردی FastAPI این است که برای اجرای پروژه٬ مستندات تعاملی API به صورت خودکار در مسیر /docs قرار دارد. این موضوع برای پروژه های تیمی خیلی مفید هست چون تیم فرانت اند یا موبایل می تواند بدون نیاز به توضیحات جداگانه٬ پارامترها و خروجی ها را مشاهده و تست کند.

محبوبیت و جایگاه FastAPI:

با وجود اینکه FastAPI در مقایسه با Django و Flask یک فریمورک جدیدتر محسوب می شود ولی خیلی سریع به یکی از محبوب ترین گزینه ها برای ساخت API تبدیل شده است.

اگر بخواهیم از نظر میزان محبوبیت این فریمورک را بررسی کنیم به عدد هایی میرسیم که شاید باور کردن آن کمی دشوار باشد! اما این فریمورک در مخزن گیت هاب بیش از 100 هزار ستاره دارد که نشان می دهد تا چه اندازه جامعه کاربری بزرگی دارد و مورد استقبال توسعه دهندگان می باشد.

طبق آمار سایت PyPI Stats اگر بخواهیم آمار دانلود این پکیج را از مخزن PyPI مورد بررسی قرار دهیم به عدد خیره کننده حدود 114 میلیون دانلود هفتگی و حدود 480 میلیون دانلود ماهانه می رسیم.

این آمار حدود 9 برابر بالاتر از آمار جنگو می باشد که نشان می دهد میزان محبوبیت این فریمورک از چیزی که در ابتدا تصور می شد خیلی بالاتر رفته است.

درست است که تمام این دانلود ها برای پروژه های مختلف نیست و بخشی از آن مربوط به نصب های خودکار و محیط های تست می باشد ولی همین آمار نشان می دهد میزان استفاده این فریمورک تا چه اندازه گسترده می باشد.

مزایای FastAPI:

یکی از مهم‌ ترین مزایای FastAPI سرعت بالای توسعه است. ساخت Endpoint ها در این فریمورک ساده و خواناست و به دلیل استفاده از Type Hint ها، کد نهایی معمولا تمیزتر و قابل فهم‌ تر می‌ شود.

مزیت مهم دیگر، تولید خودکار مستندات API است. در بسیاری از پروژه‌ ها، مستند سازی API یک کار زمان‌ بر و گاهی فراموش‌ شده است؛ اما FastAPI این بخش را به صورت خودکار انجام می‌ دهد و همین موضوع همکاری بین تیم‌ های بک‌ اند، فرانت‌ اند و موبایل را ساده‌ تر می‌کند.

FastAPI همچنین برای پروژه‌ های async انتخاب بسیار خوبی است و به کمک Starlette و Pydantic قابلیت‌ هایی مثل سرعت بالا، اعتبارسنجی داده‌ ها، مدیریت خطاها و ساختار استاندارد برای توسعه API را فراهم می‌ کند.

البته FastAPI مانند Django یک فریمورک کامل با پنل مدیریت آماده، ORM داخلی و سیستم مدیریت کاربران پیش‌ فرض نیست. بنابراین اگر پروژه به امکانات آماده و ساختار کامل‌ تر نیاز داشته باشد، Django می‌ تواند گزینه مناسب‌ تری باشد. اما برای ساخت API های سریع، مدرن، سبک و قابل توسعه، FastAPI یکی از بهترین انتخاب‌ های اکوسیستم پایتون محسوب می‌ شود.

3- Flask:

Flask هم یکی دیگر از فریمورک های محبوب اکوسیستم پایتون هست که برای توسعه وب و ساخت API میان توسعه دهندگان استفاده از آن رایج می باشد.

این فریمورک برخلاف جنگو ساختار سنگین و امکانات آماده زیاد ندارد و بیشتر به عنوان یک فریمورک سبک و انعطاف پذیر شناخته می شود.

Flask برای پروژه هایی مناسب است که توسعه دهنده می خواهید کنترل بیشتری روی ساختار پروژه داشته باشد و فقط ابزارهایی را اضافه کند که می خواهد و خود فریمورک ابزارهای زیادی را اضافه نکرده باشد.

برای مثال وقتی شما یک API های کوچک٬ پنل ساده٬ نمونه اولیه محصول٬ داشبوردهای داخلی یا پروژه هایی که معماری کاملا سفارش دارند Flask می تواند انتخاب بسیار خوبی باشد.

یکی از دلایل محبوبیت Flask سادگی آن است که توسعه دهنده می تواند با چند خط کد یک سرور ساده راه اندازی کند و سپس بر اساس نیاز پروژه ابزارهایی مثل ORM، سیستم احراز هویت، اعتبارسنجی فرم‌ ها یا مدیریت فایل را به پروژه اضافه کند. همین موضوع باعث شده Flask برای یادگیری توسعه وب با پایتون هم گزینه بسیار خوبی باشد.

در پروژه های واقعی عموما استفاده از Flask زمانی می باشد که تیم توسعه نمی خواهد از ابتدا درگیر یک ساختار کامل مانند جنگو شود. برای مثال اگر قرار باشد یک API کوچک برای دریافت اطلاعات از دیتابیس، اتصال به یک سرویس خارجی یا مدیریت چند Endpoint ساده ساخته شود، Flask می‌ تواند سریع و کم‌ هزینه این نیاز را برطرف کند.

نصب Flask:

برای نصب Flask می‌توان از pip استفاده کرد:

pip install flask

مثال ساده در Flask:

در مثال زیر یک برنامه بسیار ساده با Flask ساخته می‌ شود که در مسیر اصلی، یک پیام به کاربر برمی‌ گرداند:

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def home():
    return "Welcome to Flask"

برای اجرای برنامه می‌ توان فایل را با نام app.py ذخیره کرد و سپس دستور زیر را اجرا کرد:

flask run

این سادگی یکی از مهم‌ ترین ویژگی‌ های Flask است. توسعه‌ دهنده خیلی سریع می‌ تواند پروژه را شروع کند و سپس بر اساس نیاز، امکانات بیشتری به آن اضافه کند.

محبوبیت و جایگاه Flask:

Flask برای سال های زیادی هست که یکی از محبوب ترین فریمورک های پایتون می باشد٬ مستندات رسمی خود Flask آن را یک فریمورک سبک WSGI معرفی می کند که شروع کار با آن سریع و ساده می باشد و در عین حال می تواند برای اپلیکیشن های پیچیده هم مورد استفاده قرار بگیرد.

این فریمورک در مخزن گیت هاب بیش از 71 هزار ستاره دارد که نشان می دهد جامعه کاربری بزرگی از آن استفاده می کنند و استقبال توسعه دهندگان بالاست.

از نظر میزان دانلود این کتابخانه از مخزن PyPI هم طبق آمار PyPI Stats Flask همانطور که مشاهده می کنید در تصویر با دانلود هفتگی 44 میلیون و ماهانه 192 میلیون آمار بسیار بالایی را در دانلود دارد.

مزایای Flask:

مهمترین مزیتی که Flask دارد واقع سادگی و انعطاف پذیری آن است که برخلاف جنگو که بسیاری از ابزارها و تصمیم های معماری را مشخص کرده است٬ Flask آزادی بیشتری به توسعه دهنده می دهد تا ابزارها و ساختار پروژه را خودش انتخاب کند.

این فریمورک برای شروع سریع پروژه‌ ها، ساخت API های سبک و توسعه سرویس‌ های کوچک بسیار مناسب است. همچنین جامعه کاربری بزرگ، مستندات خوب و وجود افزونه‌ های متعدد باعث شده Flask همچنان یکی از انتخاب‌ های محبوب برای توسعه وب با پایتون باشد.

البته همین سبک بودن Flask می‌تواند در پروژ ه‌های بزرگ یک چالش باشد. چون بسیاری از قابلیت‌ هایی که در Django به شکل داخلی وجود دارند، در Flask باید با کتابخانه‌ ها و افزونه‌ های جداگانه اضافه شوند. بنابراین اگر پروژه به قابلیت های مختلف نیاز داشته باشد، Django ممکن است انتخاب مناسب‌ تری باشد. اما برای پروژه‌ های سبک، قابل سفارشی‌ سازی و API های ساده، Flask همچنان یکی از بهترین گزینه‌ های پایتون است.

4- Django REST Framework:

در معرفی کتابخانه های برتر پایتون نمی توان از Django REST Framework چشم پوشی کرد. این کتابخانه یکی از مهم ترین ابزارها برای ساخت API در پروژه های مبتنی بر فریمورک جنگو می باشد.

اگر django را یک فریمورک کامل برای توسعه وب بدانیم٬ Django REST Framework را می توان یکی از بهترین ابزارها برای تبدیل پروژه ها جنگو به API های حرفه ای دانست.

در بسیاری از پروژه های امروزی بک اند فقط وظیفه نمایش صفحات HTML را ندارد. معمولا یک اپلیکیشن موبایل، یک پنل فرانت‌ اند با React یا Vue، یا چند سرویس مختلف نیاز دارند از طریق API با سرور ارتباط برقرار کنند. در چنین شرایطی Django REST Framework کمک می‌ کند داده‌ های موجود در پروژه Django به شکل استاندارد و قابل کنترل در قالب REST API در اختیار کلاینت‌ ها قرار بگیرند.

برای مثال اگر یک فروشگاه اینترنتی با Django توسعه داده شده باشد، ممکن است نیاز باشد اطلاعات محصولات، سفارش‌ ها، کاربران و پرداخت‌ ها از طریق API در اختیار اپلیکیشن موبایل یا فرانت‌ اند سایت قرار بگیرد. Django REST Framework دقیقا برای چنین سناریوهایی کاربرد دارد و امکاناتی مثل Serializer، ViewSet، Permission، Authentication و Pagination را در اختیار توسعه‌ دهنده قرار می‌ دهد.

یکی از بخش‌های مهم این کتابخانه مفهوم Serializer است. Serializer مشخص می‌ کند داده‌های مدل‌های Django چگونه به خروجی JSON تبدیل شوند و همچنین داده‌ های ورودی کاربر چگونه اعتبارسنجی و به مدل‌ های دیتابیس تبدیل شوند. همین موضوع باعث می‌شود ساخت API در پروژه‌ های Django ساختارمندتر و قابل کنترل‌ تر انجام شود.

نصب Django REST Framework:

برای نصب Django REST Framework می‌توان از pip استفاده کرد:

pip install djangorestframework

بعد از نصب، باید rest_framework را به بخش INSTALLED_APPS در تنظیمات Django اضافه کرد:

INSTALLED_APPS = [
    # ...
    "rest_framework",
]

مثال ساده در Django REST Framework:

فرض کنید یک مدل ساده برای محصول داریم و می‌خواهیم اطلاعات محصولات را به صورت API نمایش دهیم. ابتدا یک Serializer تعریف می‌کنیم:

from rest_framework import serializers
from .models import Product

class ProductSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = Product
        fields = ["id", "title", "price", "is_active"]

سپس می‌توان یک View ساده برای نمایش لیست محصولات ساخت:

from rest_framework.generics import ListAPIView
from .models import Product
from .serializers import ProductSerializer

class ProductListAPIView(ListAPIView):
    queryset = Product.objects.filter(is_active=True)
    serializer_class = ProductSerializer

در این مثال، محصولات فعال از دیتابیس دریافت می‌ شوند و Django REST Framework آن‌ ها را در قالب JSON به کاربر برمی‌ گرداند.

این همان چیزی است که در بسیاری از پروژه‌ های واقعی برای ارتباط بین بک‌ اند و فرانت‌ اند یا اپلیکیشن موبایل استفاده می‌ شود.

محبوبیت و جایگاه Django REST Framework:

این کتابخانه یکی از شناخته شده ترین ابزارها برای Web API در اکوسیستم جنگو می باشد.

از نظر محبوبیت در GitHub، مخزن اصلی Django REST Framework بیش از 30 هزار ستاره دارد که نشان می‌ دهد جامعه بزرگی از توسعه‌ دهندگان از آن استفاده کرده یا در توسعه و بررسی آن مشارکت داشته‌ اند.

از نظر میزان نصب نیز Django REST Framework در سرویس PyPI Stats آمار بالایی دارد. در زمان بررسی، این پکیج بیش از 5.8 میلیون دانلود هفتگی و حدود 27 میلیون دانلود ماهانه داشته است.

مزایای Django REST Framework:

مهم‌ترین مزیت Django REST Framework این است که ساخت API در پروژه‌های Django را بسیار ساده‌ تر و استاندارد تر می‌ کند.  توسعه‌ دهنده به جای اینکه همه چیز را از صفر پیاده‌ سازی کند، می‌ تواند از ابزارهای آماده برای تبدیل داده‌ ها به JSON، اعتبارسنجی ورودی‌ ها، مدیریت سطح دسترسی، احراز هویت و صفحه‌ بندی نتایج استفاده کند.

مزیت مهم دیگر، هماهنگی کامل با Django است. چون این کتابخانه روی ساختار Django ساخته شده، با مدل‌ ها، سیستم احراز هویت، Permission ها و ORM جنگو به خوبی کار می‌ کند. همین موضوع باعث می‌ شود اگر پروژه از قبل با Django نوشته شده باشد، اضافه کردن API به آن بسیار ساده‌ تر شود.

البته Django REST Framework زمانی بهترین انتخاب است که پروژه شما بر پایه Django باشد. اگر از ابتدا قصد ساخت یک API سبک، مستقل و async محور را دارید، ممکن است FastAPI انتخاب مناسب‌ تری باشد. اما برای پروژه‌ هایی که از Django استفاده می‌ کنند و نیاز به REST API حرفه‌ ای دارند، این کتابخانه یکی از بهترین و رایج‌ ترین انتخاب‌ ها محسوب می‌ شود.

5- SQLAlchemy:

اگر قرار است در پروژه خود از دیتابیس استفاده کنید٬ یکی از کاربردی ترین ابزارهایی که می توانید از آن بهره مند شوید کتابخانه SQLAlchemy می باشد.

این کتابخانه هم به عنوان یک SQL Toolkit و هم به عنوان یک ORM شناخته می‌ شود و به توسعه‌ دهنده کمک می‌ کند ارتباط بین کد پایتون و دیتابیس را ساختارمندتر مدیریت کند.

اگر بخواهیم به شکل ساده توضیح دهیم در واقع SQLAlchemy این امکان را به توسعه دهنده می دهد به جای اینکه به نوشتن مستقیم تمام Query های SQL مشغول شود٬ بتواند با کلاس ها٬ آبجکت ها و ساختار پایتونی با دیتابیس کار کند. در واقع به این صورت نیست که توسعه دهنده دیگر کاری با دیتابیس نداشته باشد اما این کتابخانه کمک می کند توسعه دهنده بتواند کنترل بیشتری روی ساختار Query ها و نحوه ارتباط با دیتابیس در اختیار داشته باشد.

این کتابخانه زمانی استفاده می شود که نیاز به ارتباط جدی با دیتابیس وجود دارد مثل سیستم های فروشگاهی٬ پنل های مدیریتی٬ سرویس های مالی٬ API ها و هر پروژه ای که داده ها بخش مهمی از آن ها هستند که در دیتابیس ذخیره شوند.

برای مثال اگر در یک پروژه نیاز باشد اطلاعات کاربران، محصولات، سفارش‌ ها یا تراکنش‌ ها در دیتابیس ذخیره و مدیریت شوند، SQLAlchemy کمک می‌ کند مدل‌ های دیتابیس به شکل منظم‌ تری در کد تعریف شوند و عملیات‌ هایی مثل ایجاد، خواندن، ویرایش و حذف داده‌ ها ساده‌ تر انجام شود.

نصب SQLAlchemy:

برای نصب SQLAlchemy می‌توان از pip استفاده کرد:

pip install SQLAlchemy

در پروژه‌ های واقعی معمولا بسته به دیتابیسی که استفاده می‌ شود، باید Driver مربوط به آن دیتابیس هم نصب شود. برای مثال اگر پروژه از PostgreSQL استفاده کند، ممکن است از پکیج‌ هایی مثل psycopg یا psycopg2 هم استفاده شود یا برای دیتابیس Mysql باید پکیج Mysqlclient هم نصب شود.

مثال ساده در SQLAlchemy

در مثال زیر یک مدل ساده برای کاربر تعریف شده است:

from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import declarative_base

Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = "users"

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    email = Column(String, unique=True)

در این مثال، کلاس User نماینده جدول users در دیتابیس است. به جای اینکه ساختار جدول فقط با SQL نوشته شود، می‌ توان آن را در قالب یک کلاس پایتونی تعریف کرد و سپس در بخش‌ های مختلف پروژه از آن استفاده کرد.

محبوبیت و جایگاه SQLAlchemy:

این کتابخانه یکی از قدیمی ترین و قابل اعتماد ترین ابزارهایی هست که یک توسعه دهنده برای کار با دیتابیس می تواند در پروژه خود نصب کند.

در سایت رسمی خود SQLAlchemy از این ابزار به عنوان Python SQL Toolkit و Object Relational Mapper نام برده شده که هدف آن فراهم کردن قدرت و انعطاف پذیری SQL برای توسعه دهندگان پایتون می باشد.

از نظر محبوبیت اگر بخواهیم مخزن گیت هاب را مورد بررسی قرار دهیم این کتابخانه بیش از 12 هزارستاره دارد که این عداد شاید به نسبت فریمورک های وب کمتر به نظر برسد اما باید این نکته را در نظر داشته باشید که این کتابخانه فقط یک ابزار تخصصی دیتابیس می باشد که در پروژه هایی که دیتابیس دارند مورد استفاده هست و بنابراین می توان گفت جایگاه بسیار مهمی در پروژه های حرفه ای پایتون دارد.

اگر بخواهیم سایت PyPI Stats را در مورد دانلود های این کتابخانه در هفته و ماه بررسی کنیم این کتابخانه با دانلود هفتگی بیش از 91 میلیون و حدود 389 میلیون دانلود ماهانه آمار بسیار خوبی را دارد که همین موضوع هم نشان از محبوبیت ویژه ی این ابزار در میان توسعه دهندگان دارد.

مزایای SQLAlchemy:

در خصوص این ابزار به طور مختصر گفتیم که کار با دیتابیس را ساختارمندتر می کند مدیریت هم ساده تر می شود.

توسعه دهنده به سادگی می تواند مدل های دیتابیس را در قالب کلاس های پایتون تعریف کنید و بسیاری از عملیات های رایجی که در کار با دیتابیس وجود دارد را بدون نوشتن Query های تکراری انجام دهد.

مزیت مهم دیگر این است که انعطاف پذیری این کتابخانه بالاست. SQLAlchemy فقط یک ORM ساده نیست و بخش Core آن امکان نوشتن Query های دقیق و کنترل شده را هم فراهم می کند. به همین دلیل برای پروژه هایی که نیاز به کنترل بیشتر روی دیتابیس دارند انتخاب قدرتمندی محسوب می شود.

همچنین SQLAlchemy در بسیاری از فریمورک‌ ها و پروژه‌ های پایتونی استفاده می‌ شود و با دیتابیس‌ های مختلفی مثل PostgreSQL، MySQL، SQLite و … سازگاری دارد.

البته استفاده حرفه‌ ای از SQLAlchemy نیاز به شناخت درست مفاهیم دیتابیس و ORM دارد. اگر Query ها به شکل نادرست نوشته شوند یا ارتباط بین مدل‌ ها بدون دقت طراحی شود، ممکن است در پروژه‌ های بزرگ مشکلات عملکردی ایجاد شود. با این حال، برای پروژه‌ هایی که نیاز به کار جدی و ساختارمند با دیتابیس دارند، SQLAlchemy یکی از بهترین و قابل اعتمادترین ابزارهای اکوسیستم پایتون است.

6- Alembic:

یکی از کتابخانه های مهم پایتون برای مدیریت تغییرات دیتابیس یا Database Migration کتابخانه Alembic می باشد.

این ابزار عموما در پروژه ها با کتابخانه SQLAlchemy استفاده می شود و کمک می کند تغییرات ساختار دیتابیس به شکل منظم قابل پیگیری و قابل بازگشت باشند.

در پروژه های واقعی ساختار دیتابیس ثابت نیست و ممکن است بعد از مدتی نیاز باشد یک ستون جدید به جدول کاربران اضافه شود٬ نوع یک فیلد تغییر کند٬ یک جدول جدید ساخته شود یا ارتباط بین چند جدول تغییر پیدا کند اگر این تغییرات به صورت دستی و بدون نظم انجام شود خیلی زود پروژه دچار مشکل می شود و مخصوصا زمانی که چند توسعه دهنده روی یک پروژه کار می کنند یا پروژه در چندین محیط مختلف مانند توسعه یا پروداکشن اجرا می شود.

این کتابخانه برای رفع همین معضل توسعه داده شده است و این مشکل را حل می کند. این ابزار در واقع تغییرات دیتابیس را در قالب فایل های Migration ذخیره می کند و هر کدام از این فایل ها مشخص می کند ارتقا دیتابیس به نسخه جدید با چه تغییراتی همراه است و در صورت نیاز با قابلیت Rollback می توان تغییرات را به نسخه قبلی برگرداند.

برای مثال اگر بخواهیم عینی تر این موضوع را بررسی کنیم فرض کنید یک پروژه فروشگاهی در ابتدا فقط شامل نام و قیمت بوده بعد از مدتی توسعه دهنده تصمیم می گیرد موجودی کالا هم به آن اضافه کند به جای اینکه این تغییرات به صورت دستی روی دیتابیس اعمال شود با نصب ابزار Alembic یک Migration ایجاد می کنید تا تغییرات به شکل کنترل شده در تمام محیط ها اجرا شود.

نصب Alembic:

برای نصب Alembic می‌ توان از pip استفاده کرد:

pip install alembic

بعد از نصب، برای راه‌ اندازی Alembic در پروژه از دستور زیر استفاده می‌ شود:

alembic init alembic

این دستور فایل‌ ها و پوشه‌ های لازم برای مدیریت Migration ها را در پروژه ایجاد می‌ کند.

مثال ساده در Alembic:

بعد از تغییر مدل‌ های دیتابیس، می‌ توان یک Migration جدید ایجاد کرد:

alembic revision --autogenerate -m "add stock to products"

سپس برای اعمال تغییرات روی دیتابیس از دستور زیر استفاده می‌ شود:

alembic upgrade head

گزینه --autogenerate باعث می‌شود Alembic وضعیت فعلی دیتابیس را با مدل‌ های تعریف‌ شده در پروژه مقایسه کند و تغییرات قابل تشخیص را داخل فایل Migration قرار دهد. البته در پروژه‌ های واقعی بهتر است فایل تولید شده همیشه توسط توسعه‌ دهنده بررسی شود، چون همه تغییرات دیتابیس همیشه به صورت کامل و دقیق قابل تشخیص خودکار نیستند.

محبوبیت و جایگاه Alembic:

از نظر محبوبیت این ابزار در گیت هاب٬ مخزن اصلی Alembic بیش از 4 هزار ستاره دارد و این پروژه بخشی از خانواده SQLAlchemy محسوب می شود و توسط همان اکوسیستم هم نگهداری و بروزرسانی می شود.

این ابزار که به توسعه دهنده امکان بازگشت به نسخه های قبلی دیتابیس را خیلی ساده می دهد از نظر میزان نصب هم در سرویس PyPI Stats هم آمار بالایی دارد.

این ابزار به صورت هفتگی 46 میلیون بار دانلود می شود و در مجموع برای یک ماه این عدد به 193 میلیون دانلود ماهانه می رسد.

در حالت کلی برای یک ابزار که فقط به صورت تخصصی وظیفه Migration را برعهده دارد می توان گفت عدد قابل توجهی هست که نشان می دهد توسعه دهندگان حساب ویژه ای روی این ابزار برای کار با دیتابیس خود باز کرده اند.

مزایای Alembic:

اگر بخواهیم مزیت های alembic را مورد بررسی قرار دهیم شاید بتوان گفت مهمترین مزیت این ابزار این است که تغییرات دیتابیس را قابل مدیریت و قابل پیگیری می کند. به جای اینکه هر توسعه دهنده تغییرات دیتابیس را به شکل دستی اعمال کند همه این تغییرات در فایل های مشخص ذخیره می شوند و می توان آن ها را روی محیط های مختلف اجرا کرد.

مزیت مهم دیگر این ابزار این است که امکان بازگشت به نسخه قبلی وجود دارد! اگر یک نفر از اعضای تیم اشتباهی در Migration داشته باشد که کل پروژه را دچار مشکل کند٬ می توان با دستور Downgrade تغییرات را به قبل بازگرداند. این قابلیت در پروژه های بزرگ و حرفه ای به خصوص زمانی که تیم از نفرات بالا تشکیل شده است بسیار کاربردی می باشد. چون تغییرات دیتابیس بسیار حساس تر از تغییرات معمولی کد می باشند.

همچنین Alembic با SQLAlchemy هماهنگی بسیار خوبی دارد و می‌ تواند از روی مدل‌ های تعریف‌ شده در پروژه، بخشی از Migration ها را به صورت خودکار تولید کند. البته این تولید خودکار همیشه نباید بدون بررسی اجرا شود و بهتر است توسعه‌ دهنده قبل از اعمال Migration، محتوای فایل تولید شده را کنترل کند.

در نهایت، اگر پروژه شما با SQLAlchemy کار می‌کند و ساختار دیتابیس آن در طول زمان تغییر می‌ کند، Alembic تقریبا یکی از ضروری‌ ترین ابزارهایی است که باید در کنار آن استفاده شود.

7- Pydantic:

در هر پروژه توسعه یافته تحت وب٬ اعتبار سنجی داده های ورودی یکی از مهم ترین قسمت ها می باشد. در اکوسیستم پایتون هم برای اعتبار سنجی داده ها از ابزاری به نام Pydantic استفاده می شود.

این کتابخانه به توسعه دهنده کمک می کند ساختار داده ها را با استفاده از Type Hint های پایتون تعریف کند و مطمئن شود داده هایی که وارد برنامه می شوند از نوع و قالب درستی برخوردار هستند.

وقتی صحبت از یک پروژه بزرگ و پرترافیک می شود نمی توان اعتماد داشت که قرار هست همیشه داده های درست وارد برنامه شود. ممکن است داده از سمت کاربر٬ فرم ها٬ API خارجی٬ فایل های JSON ٬ دیتابیس یا سرویس های دیگر دریافت شود و اگر این داده ها از قبل بررسی نشوند می تواند باعث بروز خطاهای متعدد٬ باگ های امنیتی و حتی اختلال در عملکرد برنامه شوند.

کتابخانه Pydantic دقیقا برای همین مورد استفاده می شود. به کمک این کتابخانه می توان مشخص کرد هر داده باید چه نوع ساختاری داشته باشد و کدام فیلد ها اجباری هستند و چه مقادیری را می توان معتبر دانست و خروجی نهایی باید چه ساختاری داشته باشد.

برای مثال در یک API ثبت‌ نام کاربر، باید مطمئن شویم ایمیل معتبر است، سن عددی است، نام کاربر خالی نیست و داده‌ های اضافی یا اشتباه وارد منطق اصلی برنامه نمی‌ شوند. Pydantic این فرآیند را ساده‌ تر و منظم‌ تر می‌کند.

نصب Pydantic:

برای نصب Pydantic می‌توان از pip استفاده کرد:

pip install pydantic

مثال ساده در Pydantic

در مثال زیر یک مدل ساده برای اطلاعات کاربر تعریف شده است:

from pydantic import BaseModel, EmailStr

class User(BaseModel):
    name: str
    email: EmailStr
    age: int

user = User(
    name="Ali",
    email="ali@example.com",
    age=25
)

print(user)

در این مثال، Pydantic بررسی می‌کند که مقدار name از نوع رشته، مقدار email یک ایمیل معتبر و مقدار age عدد صحیح باشد. اگر داده ورودی با این ساختار هماهنگ نباشد، خطا ایجاد می‌ شود و توسعه‌ دهنده می‌ تواند قبل از ورود داده نامعتبر به منطق اصلی برنامه، آن را مدیریت کند.

محبوبیت و جایگاه Pydantic:

این کتابخانه در سال های اخیر به یکی از کتابخانه های مهم پایتون تبدیل شده و اگر بخواهیم مستندات رسمی خود این کتابخانه را بررسی کنیم از آن به عنوان یکی از پرکاربردترین کتابخانه های اعتبارسنجی داده در پایتون نام برده شده است.

از نظر محبوبیت این کتابخانه در مخزن گیت هاب بیش از 28 هزار ستاره دارد که برای یک کتابخانه اعتبار سنجی تعداد بسیار بالایی محسوب می شود.

آماری که در سایت PyPI Stats برای دانلود هفتگی و ماهانه این کتابخانه ثبت شده است شاید خارج از تصور باشد.

در واقع این کتابخانه با دانلود هفتگی 233 میلیون و حدود 1 میلیارد دانلود ماهانه عدد خیره کننده ای را ثبت کرده است و نشان می دهد چقدر توسعه دهندگان در پروژه های تست و حرفه ای خود از این کتابخانه استفاده می کنند.

درست است که این آمار شامل نصب های خودکار٬ سرور ها٬ محیط های تست و CI/CD هم می باشد ولی محبوبیت این کتابخانه کاملا میان توسعه دهندگان واضح می باشد.

یکی از دلایل رشد Pydantic، استفاده گسترده آن در پروژه‌ های مدرن پایتون و مخصوصا FastAPI است. FastAPI برای اعتبارسنجی داده‌ ها و ساخت مدل‌ های ورودی و خروجی، به شکل جدی از Pydantic استفاده می‌ کند و همین موضوع باعث شده بسیاری از توسعه‌ دهندگان بک‌اند پایتون با این کتابخانه آشنا شوند.

مزایای Pydantic:

از مزیت های خوب این کتاخانه این است که اعتبارسنجی داده ها را ساده تر و خواناتر می کند و اعتماد به داده های ورودی را افزایش می دهد.

توسعه دهنده می تواند با همان Type Hint های پایتون٬ هم ساختار داده را مشخص کند و هم از درست بودن ورودی ها اطمینان حاصل کند.

مزیت دیگر Pydantic این است که باعث کاهش خطاهای مربوط به داده‌ های نامعتبر می‌شود. در پروژه‌ هایی که ورودی‌ های زیادی از کاربر یا سرویس‌ های خارجی دریافت می‌شود، این موضوع اهمیت زیادی دارد.

همچنین Pydantic می‌ تواند داده‌ ها را به شکل خودکار تبدیل کند. برای مثال اگر مقدار عددی به صورت رشته دریافت شود، در بسیاری از حالت‌ ها می‌تواند آن را به عدد تبدیل کند. این قابلیت باعث می‌ شود کار با داده‌ های ورودی ساده‌ تر شود، البته در پروژه‌ های حساس باید تنظیمات اعتبارسنجی با دقت بیشتری انجام شود.

8- Requests:

کتابخانه Requests یکی از کتابخانه های محبوب و پرطرفدار در اکوسیستم پایتون می باشد که برای ارسال درخواست های HTTP مورد استفاده قرار می گیرد.

این کتابخانه به توسعه دهندگان کمک می کند به سادگی با API ها٬ وب سرویس ها و سایر سرور ها ارتباط برقرار کنند و داده ها را دریافت یا ارسال کنند.

قبل از اینکه اینکه کتابخانه معرفی شود توسعه دهندگان از کتابخانه ی داخلی پایتون به نام urllib استفاه می کردند که کار کردن آن دشوار و پیچیده بود.

Requests توانست به کمک یک API ساده و خوانا به برنامه نویسان کمک کند این فرآیند را خیلی ساده تر و آسان تر انجام دهند و همین مورد کمک کرد خیلی سریع جایگاه بالایی را در میان توسعه دهندگان پیدا کند.

در پروژه های واقعی تقریبا هر زمان که نیاز به برقرار ارتباط با یک سرویس خارجی باشد که امری رایج هم در پروژه های پایتونی هست این کتابخانه مورد استفاده قرار می گیرد. برای مثال دریافت نرخ ارز٬ استعلام وضعیت سفارش٬ ارتباط با درگاه پرداخت٬ ارسال پیامک و یا استفاده از سرویس های هوش مصنوعی بخشی از کاربردهای رایجی هست که کتابخانه Requests دارد.

یکی از مهم ترین ویژگی های این کتابخانه این است که بسیاری از جزئیات مربوط به پروتکل HTTP را از دید توسعه‌ دهنده پنهان می‌ کند و کار با متدهایی مانند GET، POST، PUT و DELETE را بسیار ساده‌ تر می‌ کند.

نصب Requests:

برای نصب Requests می‌توان از pip استفاده کرد:

pip install requests

مثال ساده در Requests

در مثال زیر یک درخواست GET به یک API ارسال شده و پاسخ دریافتی به صورت JSON نمایش داده می‌ شود.

import requests

response = requests.get("https://jsonplaceholder.typicode.com/users")

print(response.status_code)
print(response.json())

ارسال درخواست POST نیز به سادگی انجام می‌ شود:

import requests

data = {
    "name": "Ali",
    "email": "ali@example.com"
}

response = requests.post(
    "https://example.com/api/users",
    json=data
)

محبوبیت و جایگاه Requests:

کتابخانه Requests سال هاست که به عنوان یکی از محبوب ترین کتابخانه های پایتون برای کار با HTTP بین توسعه دهندگان شناخته شده است و در مستندات رسمی خود این پروژه از یک شعار معروف استفاده شده : HTTP for Humans که نشان می دهد از ابتدا هدف این کتابخانه ساده تر کردن کار با درخواست های HTTP بوده است.

اگر میزان محبوبیت این کتابخانه را براساس ستاره های دریافتی در گیت هاب توسط برنامه نویسان بسنجیم این کتابخانه بیش از 54 هزار ستاره دارد که نشان می دهد چه استفاده گسترده ای در پروژه های مختلف دارد.

همچنین طبق آمار PyPI Stats Request این کتابخانه یکی از پرنصب ترین پکیج ها در اکوسیستم پایتون می باشد که به صورت هفتگی 380 میلیون بار دانلود می شود و این عدد در ماه به 1.5 میلیارد می رسد.

مزایای Requests:

یکی از مهم ترین مزیت های این کتابخانه سادگی استفاده از آن می باشد که توسعه دهنده تنها با چند خط کد می تواند درخواست های HTTP ارسال کرده و پاسخ سرور را دریافت کند.

این کتابخانه از قابلیت‌ هایی مانند ارسال Header، مدیریت Query Parameter ها، ارسال فایل، مدیریت Cookie ها، احراز هویت، Session ها و Timeout نیز پشتیبانی می‌ کند و همین موضوع باعث شده در پروژه‌ های حرفه‌ای کاربرد بسیار گسترده‌ ای داشته باشد.

البته Requests به صورت همزمان یا Asynchronous کار نمی‌ کند. بنابراین اگر پروژه نیاز به ارسال تعداد زیادی درخواست همزمان داشته باشد، استفاده از کتابخانه‌ ای مانند HTTPX می‌تواند گزینه مناسب‌ تری باشد. با این حال، برای اکثر پروژه‌ هایی که به ارسال درخواست‌ های HTTP به شکل معمول نیاز دارند، Requests همچنان یکی از بهترین و قابل اعتماد ترین انتخاب‌های اکوسیستم پایتون محسوب می‌شود.

9- HTTPX:

کتابخانه دیگری که می خواهیم بررسی کنیم در واقع کتابخانه HTTPX می باشد که مانند کتابخانه Requests برای ارسال درخواست های HTTP می باشد و از نظر شیوه استفاده شباهت زیادی به Requests دارد٬ اما امکانات مدرن تری مانند پشتیبانی از کدهای همزمان Sync و Async و همچنین HTTP/2 را در اختیار توسعه دهنده قرار می دهد.

در پروژه های معمولی این کتابخانه همانند کتابخانه Requests برای ارتباط با API ها٬ سرویس های پرداخت٬ سامانه های پیامکی و یا سایر وب سرویس ها مورد استفاده قرار می گیرد. تفاوت اصلی زمانی مشخص می شود که برنامه نیاز دارد چندین درخواست همزمان ارسال کند.

برای مثال فرض کنید یک سرویس باید اطلاعات محصول را همزمان از چند فروشگاه یا چند API مختلف دریافت کند اگر درخواست به صورت ترتیبی اجرا شود٬ پاسخ نهایی برابرا با مجموع زمان های درخواست می شود اما قابلیت Async در HTTPX می تواند تعداد زیادی از این درخواست ها را بدون اینکه منتظر پایان تک تک درخواست ها باشد مدیریت کند.

همین ویژگی باعث شده HTTPX در پروژه‌ های FastAPI، میکروسرویس‌ ها، خزنده‌ های وب و برنامه‌ هایی که ارتباط زیادی با سرویس‌ های خارجی دارند، مورد استفاده قرار بگیرد.

نصب HTTPX:

برای نصب HTTPX می‌ توان از pip استفاده کرد:

pip install httpx

اگر پروژه به پشتیبانی از HTTP/2 نیاز داشته باشد، می‌ توان وابستگی مربوط به آن را نیز نصب کرد:

pip install "httpx[http2]"

مثال ساده در HTTPX:

در حالت معمولی و همزمان، استفاده از HTTPX بسیار شبیه Requests است:

import httpx

response = httpx.get(
    "https://jsonplaceholder.typicode.com/users"
)

print(response.status_code)
print(response.json())

اما یکی از قابلیت‌ های اصلی HTTPX، ارسال درخواست‌های غیر همزمان است:

import asyncio
import httpx

async def get_users():
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        response = await client.get(
            "https://jsonplaceholder.typicode.com/users"
        )

        print(response.json())

asyncio.run(get_users())

در این مثال از AsyncClient استفاده شده است. در پروژه‌ هایی که چندین درخواست همزمان ارسال می‌ کنند، بهتر است یک Client مشترک ایجاد شود تا قابلیت‌ هایی مانند Connection Pooling مورد استفاده قرار بگیرند و برای هر درخواست اتصال جدیدی ساخته نشود.

محبوبیت و جایگاه HTTPX:

کتابخانه HTTPX به عنوان یک HTTP Client نسل جدید برای پایتون معرفی شد و از API های همزمان و غیرهمزمان پشتیبانی می کند.

علت اینکه این کتابخانه تا این اندازه شبیه به کتابخانه Requests طراحی شده این بود که توسعه دهنده بتواند ساده تر به آن مهاجرت کند.

مخزن اصلی HTTPX در GitHub در زمان بررسی بیش از 15 هزار ستاره دارد که نشان‌ دهنده استقبال مناسب توسعه‌ دهندگان از این کتابخانه است.

طبق آمار PyPI Stats نیز HTTPX در زمان بررسی بیش از 166 میلیون دانلود هفتگی و حدود 705 میلیون دانلود ماهانه داشته است.

مزایای HTTPX:

اگر بخواهیم مزایای HTTPX را بیان کنیم در واقع باید بگوییم٬ توسعه دهنده با یک کتابخانه هم می تواند درخواست های معمولی و هم درخواست های Async را مدیریت کند. این ویژگی برای پروژه هایی که تعداد زیادی ارتباط خارجی دارند می تواند زمان اجرای برنامه را کاهش دهد.

پشتیبانی از HTTP/2، Timeout های مشخص، Connection Pooling، ارسال فایل، Cookie، احراز هویت، Proxy و Streaming پاسخ‌ ها از دیگر امکانات این کتابخانه هستند. HTTPX همچنین Type Annotation های مناسبی دارد و با ساختار پروژه‌ های مدرن پایتون هماهنگ است.

البته ناگفته نماند که Async بود همیشه به معنی سریع تر شدن برنامه نیست و اگر پروژه چند درخواست ساده و محدود ارسال می کند همچنان استفاده از Requests قابل اعتماد تر و ساده تر است. اما برای پروژه های Async ٬ سرویس های نوشته شده با FastAPI و برنامه هایی که تعداد بالایی درخواست همزمان ارسال می کنند این کتابخانه HTTPX یکی از بهترین گزینه ها می باشد.

10- PyJWT:

PyJWT یکی از کتابخانه‌ های پرکاربرد پایتون برای ایجاد و اعتبارسنجی JSON Web Token است. JWT معمولا در سیستم‌ های احراز هویت استفاده می‌ شود و به سرور اجازه می‌ دهد اطلاعات مربوط به هویت یا سطح دسترسی کاربر را در قالب یک توکن امضا شده بین بخش‌ های مختلف برنامه منتقل کند.

در یک پروژه واقعی، زمانی که کاربر وارد حساب خود می‌ شود، سرور می‌ تواند یک توکن برای او ایجاد کند. کاربر این توکن را در درخواست‌ های بعدی ارسال می‌ کند و سرور با بررسی امضا و تاریخ انقضای آن، هویت کاربر را تشخیص می‌ دهد.

این روش در REST API ها، اپلیکیشن‌ های موبایل و پروژه‌هایی که فرانت‌ اند و بک‌ اند جدا دارند بسیار رایج است.

نصب PyJWT:

برای نصب نسخه پایه PyJWT می‌ توان از pip استفاده کرد:

pip install PyJWT

اگر پروژه از الگوریتم‌ های رمزنگاری نامتقارن مانند RSA یا EdDSA استفاده می‌ کند، بهتر است وابستگی رمزنگاری آن نیز نصب شود:

pip install "PyJWT[crypto]"

مثال ساده در PyJWT:

در مثال زیر یک توکن با شناسه کاربر و تاریخ انقضا ایجاد می‌ شود:

from datetime import datetime, timedelta, timezone

import jwt

secret_key = "change-this-secret"

payload = {
    "user_id": 12,
    "exp": datetime.now(timezone.utc) + timedelta(hours=1),
}

token = jwt.encode(
    payload,
    secret_key,
    algorithm="HS256",
)

print(token)

برای اعتبارسنجی و خواندن اطلاعات توکن نیز می‌ توان از decode استفاده کرد:

try:
    decoded = jwt.decode(
        token,
        secret_key,
        algorithms=["HS256"],
    )

    print(decoded)

except jwt.ExpiredSignatureError:
    print("Token has expired")

except jwt.InvalidTokenError:
    print("Token is invalid")

در زمان Decode کردن باید الگوریتم مجاز به‌صورت مشخص تعیین شود. همچنین کلید محرمانه نباید داخل کد اصلی یا مخزن Git ذخیره شود و بهتر است از طریق متغیرهای محیطی در اختیار برنامه قرار بگیرد.

محبوبیت و مزایای PyJWT:

PyJWT یکی از شناخته‌ شده‌ترین ابزارهای JWT در اکوسیستم پایتون است. مخزن اصلی آن در GitHub حدود 6 هزار ستاره دارد و توسعه آن همچنان ادامه دارد.

طبق آمار PyPI Stats، این پکیج در زمان بررسی حدود 160 میلیون دانلود هفتگی و بیش از 630 میلیون دانلود ماهانه داشته است.

مهم‌ترین مزیت PyJWT سادگی استفاده از آن است. توسعه‌ دهنده می‌تواند با چند خط کد توکن ایجاد کند، امضای آن را بررسی کند و مواردی مثل تاریخ انقضا، صادر کننده و مخاطب توکن را اعتبارسنجی کند.

این کتابخانه از الگوریتم‌ های مختلف امضا پشتیبانی می‌ کند و برای پیاده‌ سازی احراز هویت Token-Based در پروژه‌ های پایتونی گزینه‌ ای سبک و قابل اعتماد محسوب می‌ شود.

البته باید توجه داشت که Payload یک JWT معمولا رمزگذاری نمی‌ شود و فقط به شکلی قابل انتقال Encode و امضا می‌ شود. بنابراین هر فردی که توکن را در اختیار داشته باشد، می‌تواند محتوای Payload را مشاهده کند. به همین دلیل نباید اطلاعات حساسی مثل رمز عبور، کلید های محرمانه یا اطلاعات بانکی داخل توکن قرار بگیرند.

همچنین استفاده از JWT به تنهایی یک سیستم احراز هویت کامل ایجاد نمی‌ کند. مدیریت Refresh Token، خروج کاربر، لغو توکن‌ ها، نگهداری امن کلید ها و تعیین تاریخ انقضای مناسب نیز باید در معماری پروژه در نظر گرفته شوند.

جمع‌ بندی:

اکوسیستم پایتون فقط به خود زبان برنامه‌ نویسی محدود نمی‌ شود و بخش زیادی از قدرت و محبوبیت آن به کتابخانه‌ ها و فریمورک‌ هایی وابسته است که برای حل نیازهای مختلف توسعه داده شده‌ اند.

در این مقاله با تعدادی از پرکاربردترین ابزارهای پایتون در زمینه‌ هایی مانند توسعه وب، ساخت API، ارتباط با دیتابیس، اعتبارسنجی داده‌ ها، ارسال درخواست‌ های HTTP و مدیریت احراز هویت آشنا شدیم. هرکدام از این ابزارها می‌ توانند بخشی از فرآیند توسعه پروژه را ساده‌ تر کنند و باعث افزایش سرعت، امنیت و قابلیت نگهداری نرم‌ افزار شوند.

البته همان‌ طور که در ابتدای مقاله اشاره شد، معروف یا پرطرفدار بودن یک کتابخانه به این معنی نیست که استفاده از آن برای تمام پروژه‌ ها ضروری یا مناسب است. توسعه‌ دهنده باید قبل از نصب هر ابزار، نیاز واقعی پروژه، وضعیت نگهداری، مستندات، امنیت، عملکرد، وابستگی‌ ها و سازگاری آن با سایر بخش‌ های پروژه را بررسی کند.

کتابخانه‌ ها و فریمورک‌ های معروف و پراستفاده بسیار زیادی در اکوسیستم پایتون وجود دارند که امکان معرفی و بررسی همه آن‌ ها در یک مقاله وجود ندارد. ابزارهایی که در این مطلب معرفی شدند تنها بخشی از مجموعه گسترده کتابخانه‌ های پایتون هستند و هرکدام بر اساس نوع پروژه می‌ توانند کاربردهای متفاوتی داشته باشند.

در قسمت‌ های بعدی این مجموعه، کتابخانه‌ ها و ابزارهای کاربردی دیگری را در زمینه‌ هایی مانند اجرای وظایف پس‌ زمینه، تست نرم‌ افزار، پردازش داده، کار با فایل‌ ها، لاگ‌ گیری، اتوماسیون و امنیت معرفی و بررسی خواهیم کرد تا توسعه‌ دهندگان بتوانند با شناخت بیشتری ابزار مناسب پروژه خود را انتخاب کنند.

در نهایت، یک توسعه‌ دهنده حرفه‌ ای کسی نیست که بیشترین تعداد کتابخانه را در پروژه نصب کند؛ بلکه کسی است که بتواند متناسب با نیاز پروژه، ابزار درست را با کمترین پیچیدگی و بیشترین بازدهی انتخاب کند.