フルスタックツールボックス 🧰: Python🐍 版 - DEV コミュニティ

TL;DR

Pythonライブラリで、フルスタック開発の異なる側面に焦点を当てているものをいくつか紹介します。ウェブアプリケーションの開発に焦点を当てたもの、バックエンドに焦点を当てたもの、その両方に焦点を当てたものがあります。

1. Taipy

Taipyは、フロントエンドとバックエンドの両方で、実用的なアプリケーションを構築するためのオープンソースのPythonライブラリです。
初期のプロトタイプから本番用のアプリケーションまで、アプリケーションの開発を加速するように設計されています。

🔑 主な特徴:

• 広範なインタラクティビティ
• レイアウト、スタイリングなどのカスタマイズがより可能（CSS不要）
• マルチページ & 複数ユーザー対応のアプリケーション
• グラフィカルパイプラインエディター
• Taipyフロントエンド機能との統合によるエンドツーエンドのデプロイメント
• スケジューリング
• ノートブック互換性

Taipyリポジトリにスターを⭐

ご支援ありがとうございます🌱。これにより、記事の執筆など、多岐にわたって大きな助けとなります！ 🙏

2.Prefect

Prefectは、データパイプライン開発を提供するフレームワークです。
Airflowなどの競合他社との違いは、シンプルさとユーザーフレンドリーさに焦点を当てている点です。
Airflowよりも学習曲線が緩やかで、さまざまな機能を持つ成熟した製品を求める場合に適しています。

🔑 主な特徴:

• 直感的で使いやすいコントロールパネル
• キャッシングなどの賢い機能
• ワークフローの整理に導入しやすいフロー構造
• 動的なパラメータ化と依存関係管理
• ハイブリッド実行（ローカル/クラウド）

3. Streamlit

Streamlitは、簡単かつ迅速にウェブアプリケーションを構築するための画期的なツールです。
このデータアプリフレームワークは、より完全で複雑なソリューションとは異なり、迅速かつユーザーフレンドリーなソリューションです。

🔑 主な特徴:

• Pythonicなフレームワーク
• インタラクティブなウィジェット
• ユーザーフレンドリー

4.Airflow

Apache Airflowは、ワークフローのスケジューリングと監視用に設計されたオープンソースプラットフォームです。
複雑なデータパイプラインやETLプロセスのオーケストレーションに優れており、過去10年間でパイプライン分野の主要プレイヤーでした。
このライブラリの完全性は、急な学習曲線と関連しています。

🔑 主な特徴:

• DAGベースのワークフロー定義
• DAGの可視化、失敗の追跡、リトライの管理を含む完全なインターフェース
• 様々な統合
• 動的タスク実行とスケジューリング
• Python中心の設計
• コミュニティサポート

5. Brython

Brythonは、その名前が"Browser"と"Python"を組み合わせたもので、フロントエンドでPythonを利用できるようにします。
ウェブアプリケーションで直接Pythonコードを実行する独自のコンセプトを紹介し、Pythonを使ってインタラクティブなウェブ体験を構築することができます。

🔑 主な特徴:

• ブラウザに直接Pythonロジックを組み込むことで簡単に統合できます
• 異なるウェブブラウザと互換性あり

6. Dash

Dashは、Plotlyによって作られたウェブアプリケーションフレームワークで、Plotlysコンポーネントの完全性を使用しています。
これは完全なソリューションとして知られており、それに伴ってマスターするまでに長い時間がかかります。

🔑 主な特徴:

• コンポーネントベースのアーキテクチャ
• 強力なインタラクティブダッシュボード
• リアルタイムデータの更新

7. Dagster

Dagsterは、このリストの中で比較的新しいライブラリのひとつで、クラウドネイティブなデータパイプラインのオーケストレーションを目指しており、データ統合、ワークフローオーケストレーション、監視を一本化します。

他のツールと比較して、Dagsterはワークフローの作成と管理のDataOps側面を強調しています。

🔑 主な特徴:

• 宣言的なパイプラインセットアップ
• 意見が強い構造
• バージョニング
• Hadoopとの統合
• 包括的なメタデータ追跡

8. SQLAlchemy

SQLAlchemyは、データベースとのやり取りを扱うためのPythonライブラリです。
Pythonプログラミングと関係データベースを結び付ける多機能ツールキットです。
このライブラリをマスターするまでに時間がかかるかもしれませんが、その恩恵は確かです。

🔑 主な特徴:

• SQL表現言語
• オブジェクト関係マッピング（ORM）
• 多様なデータベースへの対応
• 複雑なクエリサポート

9. Celery

Celeryは、バックエンドアプリケーションを構築するためのフレームワークとして使用されるPythonライブラリです。
分散タスク処理、ジョブ実行、ワークフローを管理します。
これは完全なソリューションであり、幅広い機能セットを持ち、学習曲線が急です。

🔑 主な特徴:

• 並行処理
• スケーラビリティ
• タスクスケジューリング
• 非同期処理

10. Peewee

SQAlchemyのように、Peeweeはデータベースとのやり取りを簡素化するPythonライブラリです。
使いやすくてシンプルなセットアップが競合他社との違いです。
このライブラリは、小規模から中規模のプロジェクトに最適な選択肢です。

🔑 主な特徴:

• 軽量フレームワーク
• データベースサポート
• Python風の文法

11. Kedro

Kedroは、本番環境に準備されたデータサイエンスパイプラインのためのオープンソースのPythonフレームワークです。
確立されたPython MLライブラリと簡単に統合され、エンドツーエンドのフレームワークを実装するための統一された方法を提供します。

🔑 主な特徴:

• データカタログ
• ノートブック統合
• プロジェクトテンプレート
• 意見を持っており、特定の慣例を強制する

結論

Pythonは、AIおよび機械学習のアプリケーションに最適な言語と考えられています。
これらのアプリケーションを合理化し、自動化するために、Pythonはフレームワークライブラリの出現を目撃しています。
これらのライブラリは、ウェブアプリケーションの開発、バックエンドサービス、オープンソースのフルスタックアプリケーションの作成を容易にします。

こちらの記事はdev.toの良い記事を日本人向けに翻訳しています。
https://dev.to/taipy/full-stack-toolbox-python-edition-20h2