まとめ
| 分類 | フレームワーク | 特徴 |
|---|---|---|
| フルスタックフレームワーク | Django | 高機能で大規模開発に適している。管理画面や認証機能が充実 |
| マイクロフレームワーク | Flask | 軽量で柔軟。小規模プロジェクトに適している |
| API開発フレームワーク | FastAPI | 高速なAPI開発に特化。非同期処理をサポート |
| データ可視化フレームワーク | Streamlit | データサイエンスや機械学習のアプリケーションに適している - HTML, CSS不要 |
| リアルタイムフレームワーク | Tornado | 非同期I/Oをベースにした高パフォーマンスフレームワーク。リアルタイムアプリケーションに適している |
| デスクトップアプリフレームワーク | Tkinter | Python標準ライブラリに含まれるGUIツールキット。簡単なGUIアプリの開発に向いている |
| PyQt | QtフレームワークをPythonで利用。洗練されたUIが作れる | |
| Kivy | マルチタッチ対応で、モバイルアプリの開発にも使える | |
| 機械学習フレームワーク | TensorFlow | Googleが開発した深層学習フレームワーク。Kerasと組み合わせて使うことが多い |
| PyTorch | Facebookが開発。動的グラフに対応し、研究者に人気 | |
| Scikit-learn | 機械学習の基本的なアルゴリズムを提供。教育用途にも人気 |
使用例
Webアプリケーション
目的: 高速なAPIとリッチなWebインターフェースを提供する
フレームワーク:
- FastAPI: 高速なAPI開発に使用。非同期処理をサポートし、パフォーマンスが高い
- Django: Webインターフェースの構築に使用。豊富な機能と強力な管理画面を提供
データ分析ツール
目的: データの収集、分析、可視化を行う
フレームワーク:
- Flask: 軽量なWebフレームワークとして使用。シンプルで拡張性が高い
- Dash: データの可視化に特化したフレームワーク。インタラクティブなグラフやダッシュボードを簡単に作成できる
IoTアプリケーション
目的: センサーデータの収集とリアルタイム表示
フレームワーク:
- Tornado: 高速な非同期処理をサポートするWebフレームワーク。リアルタイムデータ処理に適している
- Flask: シンプルなWebインターフェースの構築に使用
教育用アプリケーション
目的: プログラミング学習を支援するインタラクティブなツール
フレームワーク:
- Django: ユーザー管理やデータベース操作に使用
- React (JavaScriptライブラリ): フロントエンドのインタラクティブなUIを構築するために使用
データサイエンスダッシュボード
目的: データの収集、分析、可視化を行うインタラクティブなダッシュボードを提供する
フレームワーク:
- Streamlit: インタラクティブなUIを簡単に構築し、データの可視化を行う
機械学習モデルのデプロイ
目的: 機械学習モデルをデプロイし、ユーザーがリアルタイムで予測を行えるようにする
フレームワーク:
- Streamlit: ユーザーがモデルに入力を提供し、予測結果をリアルタイムで表示するインターフェースを構築
- FastAPI: 高速なAPIを提供し、モデルの予測を処理