Treffer: Introduction in Python frameworks for web development.

Python is a very popular programming language that covers with success the web development domain. This paper provides an overview of the Python approach for web development by presenting different types of Python frameworks and offering guidance on how to choose the appropriate one. Furthermore, it presents the popularity results based on the PYPL PopularitY of Programming Language index and the main domains where Python is used based on JetBrains yearly survey. After the description of the most utilized eight Python frameworks, both full-stack and minimalistic ones, the paper focuses on the two most popular ones Django and Flask comparing them based on definitory characteristics and highlighting their respective advantages and disadvantages. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Python este un limbaj de programare foarte popular care acoperă cu succes domeniul dezvoltării web. Această lucrare oferă o imagine de ansamblu asupra abordării Python pentru dezvoltarea web, prezentând diferite tipuri de cadre Python și oferind îndrumări pentru alegerea celui adecvat. În plus, sunt prezentate rezultatele pentru popularitate bazate pe indicele PYPL Popularity of Programming Language și principalele domenii în care Python este utilizat pe baza sondajului anual JetBrains. După descrierea celor mai utilizate opt cadre Python, atât full-stack cât și cele minimaliste, lucrarea se concentrează pe cele mai populare două Django și Flask, comparându-le pe baza caracteristicilor definitorii și evidențiind avantajele și dezavantajele pentru ambele. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Copyright of Romanian Journal of Information Technology & Automatic Control / Revista Română de Informatică și Automatică is the property of National Institute for Research & Development in Informatics - ICI Bucharest and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)