本文将和您讨论八种可将API的开发过程变得简单且快捷的Python框架。其中，Hug和Eve等框架更适合于小型项目，而Django、Flask和Falcon则适合于大型的应用程序。凭借着平缓的学习曲线和简单直接的语法，Python在全球范围内的受欢迎程度，正在呈指数级增长。该编码语言往往可以被用于Web开发、软件开发、数学计算、系统脚本、以及几乎所有其他的领域。作为开发人员的首选语言，人们除了得益于它的跨平台兼容性和代码的压缩能力，还可以通过Python框架，创建出强大的应用程序编程接口(API)。什么是API?
API可谓互联网上所有其他平台背后的引擎。它们可以协助不同的应用程序，在后台相互通信，并保持彼此的联系。您可以想象自己在一家餐厅里，手里拿着一份后厨可以烹制的所有菜肴的菜单。那么，接单系统在接受到您的订单后，会将其传递给后端进行处理。后台完成后，系统会从后端获取“烹饪好的食物”并发送给用户。这便是API的基本作用：帮助用户和系统进行沟通。下面，让我们来看看八种可用于构建API的优秀Python框架：1. Django REST
Django REST为开发人员提供了丰富的功能与选择。其中，Representational State Transfer(REST)是一种基于Web的架构系统，可用于数据通信。REST的功能包括：一组可浏览的Web API、多个简化了的API开发过程、以及内置的身份验证策略。我们可以使用单个PIP命令，来轻松地安装Django REST。当然，在安装Django REST之前，请确保在您的系统上已安装了Python 3.5或更高的版本。Django REST不但可以提供便捷的ORM和非ORM源的序列化功能，而且该框架受到了 Red Hat、Mozilla和Heroku等流行组织的信任，以及各大活跃社区开发人员的持续支持。2. Flask Restful
顾名思义，Flask Restful是为了简化和加速API开发过程，而量身定制的。作为轻量级的Python框架，它只需要几个命令，就可以完成API的构建。可以说，作为公认的API工具，Flask能提供直接易用的API开发体验。此外，Flask相对于格式化的字段模块、以及marshal_with()装饰器(decorator)等数据字段，也非常方便。作为一个带有各种常见API特性的全栈式Python框架工具，Flask通过使用representation()装饰器，提供了诸如：XML、CSV和HTML多种数据的表示。当然，你若想流畅地运行Flask，则需要在自己的机器上，事先安装好PyPy 2.7、或 Python 3.5及其更高的版本。3. Falcon
作为开发人员的首选工具，Falcon可以被用来创建快速且高性能的API。它符合WSGI(Web服务器网关接口，Python Web Server Gateway Interface)，能够与多个服务器和平台相兼容，而且可以通过其面向对象、和基于类的界面，给用户带来无缝的转换体验。Falcon使用HTTP和REST架构，来协助创建用户友好的设计。其REST框架通过提供开发调试器，来全面地简化了开发过程。而且，此类调试器能够与其内置的服务器实现良好的配合与协同。此外，与其他框架不同的是，Falcon的安装过程不但非常简单、直接，并且几乎不需要用户的人工干预。4. Connexion
Connexion能够自动处理HTTPS，并使用OpenAPI的各项规范。也就是说，您既可以基于Python代码生成API规范，又可以遵从OpenAPI规范，采取不同的路线。当然，您必须以YAML格式编写OpenAPI规范，然后映射到Python功能函数的各个端点上，以实现对请求及其端点的自动验证。Connexion能够使用OAuth 2的授权类型，来处理基于令牌的身份验证。它既自带有Web Swagger Console UI，又允许用户调用某个API的端点。此外，Connexion框架还包含有：API版本控制、有效负载的自动序列化等其他方便的功能。5. FastAPI
顾名思义，FastAPI是用于构建API的最快Python框架之一。根据用户的反馈，它可以将开发的速度提高200-300%。目前，FastAPI被广泛地用于构建异步类型的Web应用，并得到了200多名社区贡献者的支持。该Web框架不但能够使得开发过程变得快速且简单，还可以提供诸如：交互式API文档和重复性代码消除等，大量成熟的功能。由于是基于Python，因此该框架能将错误率减少约40%。在FastAPI中，您也可以使用VSCode和PyCharm之类，常见编辑器的自动完成功能。此外，FastAPI框架还具有不限插件支持、以及集成化的安全协议等不错的特性。6.Hug
秉承着“一次编写，随处使用”理念的Hug，能够方便用户创建高效的API、本地包和CLI，并将其使用到代码中的任何地方。Hug的高速性能，源于它采用Cython进行编译，以及仅在必要时使用资源。目前，Hug能够支持Python 3，您可以使用单个PIP命令去安装它。同时，Hug拥有业内最好的API文档。您可以使用内置的hug.test模块，去测试API的完整Python栈。7. Eve
Eve的灵感来自Flask和Cerberus，并吸取了两者的精华。该工具专为那些需要让API的开发过程变得简单、快速和高效的用户，而量身定制。因此，该框架不但非常适合高效地创建中型的Web服务，而且提供了可定制的端点、分页、排序、以及过滤等功能。总的说来，您在获得其开箱即用的数据验证支持的同时，还能调用Eve的身份验证、缓存、速率限制等高级功能。同时，该工具也增加了对于全方位的CRUD操作、以及跨源资源共享(CORS)功能的广泛支持。此外，您还可以轻松地将Eve与SQL数据库、MongoDB、Elasticsearch、以及Neo4js相集成。8. Cornice
作为基于REST的Pyramid框架，Cornice为构建和记录基于REST的Web服务，提供了各种帮助。当然，它也可以为各种服务添加跨域资源共享(CORS)的支持。由于Cornice能够自动使用HTTP规范，因此Pyramid可以根据应用程序的需要，自行进行扩展。例如，它可以使用Pyramid的ACL进行认证授权，并在验证过程中发现无效的数据，进而触发400类型的错误。此外，该框架还允许您使用命令行Python工具—Tox，进行各种自动化测试。小结
可以说，API在我们使用的各种互联网服务中持续发挥着重要的作用。上文我们讨论了八种Python框架，都能够将API的开发过程变得简单且快捷。其中，Hug和Eve等框架更适合于小型项目，而Django、Flask和Falcon则适合于大型的应用程序。
文章转载：Python编程学习圈
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