Los marcos de trabajo y las bibliotecas de Python más populares de 2025

Luiz Di Bella

Tanto si está creando API, paneles o procesos de aprendizaje automático, elegir el marco de trabajo adecuado puede marcar el éxito o el fracaso del proyecto.

Cada año, encuestamos a miles de desarrolladores de Python para comprender cómo está evolucionando el ecosistema, desde las herramientas y los lenguajes hasta los marcos de trabajo y las bibliotecas. Las conclusiones del informe El estado de Python 2025 ofrecen una instantánea de los marcos de trabajo que utilizan los desarrolladores en 2025.

En este artículo, analizaremos los marcos de trabajo y las bibliotecas de Python más populares. Si bien algunos favoritos de siempre, como Django o Flask, siguen manteniéndose en las primeras posiciones, los nuevos competidores, como FastAPI, están ganando terreno rápidamente en áreas como la IA, el aprendizaje automático o la ciencia de datos.

1. FastAPI

Uso en 2024: 38 % (9 % más respecto de 2023)

En lo más alto de la tabla se encuentra FastAPI, un marco de trabajo moderno y de alto rendimiento para crear API con Python 3.8+. Se diseñó para combinar las sugerencias de tipos de Python, la programación asíncrona y los estándares de OpenAPI en un único paquete fácil de usar para los desarrolladores. 

Basado en Starlette (para la capa web) y Pydantic (para la validación de datos), FastAPI ofrece validación automática de solicitudes, serialización y documentación interactiva, todo ello con muy poco código reutilizable.

FastAPI es ideal para equipos que dan prioridad a la velocidad, la simplicidad y los estándares. Es especialmente popular entre desarrolladores web y científicos de datos.

Ventajas de FastAPI

• Ideal para IA/aprendizaje automático: FastAPI se utiliza ampliamente para implementar modelos de aprendizaje automático en producción. Se integra bien con bibliotecas como TensorFlow, PyTorch o Hugging Face, y es compatible con procesos de inferencia de modelos asíncronos para obtener el máximo rendimiento.
• Asíncrono de forma predeterminada: FastAPI, basado en ASGI, es compatible de forma nativa con async/await, lo que lo hace ideal para aplicaciones en tiempo real, puntos de conexión de streaming y servicios de aprendizaje automático de baja latencia.
• Seguro en cuanto a tipos y moderno: FastAPI utiliza las sugerencias de tipos de Python para validar de forma automática las solicitudes y generar código limpio y fácil de editar, lo que reduce los errores durante la ejecución y aumenta la productividad del equipo.
• Documentación generada de forma automática: FastAPI crea documentación interactiva a través de Swagger UI y ReDoc, lo que facilita a los equipos explorar y probar los puntos de conexión sin tener que escribir documentación adicional.
• Fuerte impulso de la comunidad: aunque es relativamente joven, FastAPI ha creado una comunidad grande y activa y cuenta con un ecosistema en expansión de extensiones, tutoriales e integraciones.

Desventajas de FastAPI

• Curva de aprendizaje más pronunciada para el trabajo asíncrono: async/await mejora el rendimiento, pero la depuración, las pruebas y la gestión de la simultaneidad pueden suponer un reto para los desarrolladores que se inician en la programación asíncrona.
• Pilas no incluidas: FastAPI carece de herramientas integradas para la autenticación, la administración y la gestión de bases de datos. Tendrá que elegirlas e integrarlas de forma manual.
• Ecosistema más pequeño: el creciente panorama de complementos de FastAPI sigue por detrás del de Django, con menos herramientas listas para usar para tareas como la integración de CMS o el control de acceso basado en roles.

2. Django

Uso en 2024: 35 % (2 % más respecto de 2023)

Django vuelve a situarse entre los marcos de trabajo de Python más populares entre los desarrolladores.

Django, creado originalmente para el desarrollo rápido con seguridad y estructura integradas, ha evolucionado hasta convertirse en un kit de herramientas completo. Es una herramienta de confianza para todo: desde sitios web con gran cantidad de contenido hasta paneles de ciencia de datos y servicios basados en aprendizaje automático.

Sigue el patrón de modelo-plantilla-vista (MTV, por sus siglas en inglés) e incluye herramientas integradas para el enrutamiento, el acceso a datos y la gestión de usuarios. Esto permite a los equipos pasar de la idea a la implementación con poca configuración.

Ventajas de Django

• Pilas incluidas: Django cuenta con un completo conjunto de herramientas integradas, entre las que se incluyen un ORM, un autenticador de usuarios, un panel de administración y un motor de plantillas. Esto lo hace ideal para equipos que desean avanzar rápidamente sin tener que montar su propia pila.
• Seguro de forma predeterminada: incluye protecciones integradas contra CSRF, inyección SQL, XSS y otras vulnerabilidades habituales. El enfoque de Django, que da prioridad a la seguridad, es una de las razones por las que cuenta con la confianza de bancos, gobiernos y grandes empresas.
• Escalable y listo para pasar a producción: Django es compatible con el escalado horizontal, el almacenamiento en caché y las vistas asíncronas. Se ha utilizado para impulsar plataformas de alto tráfico como Instagram, Pinterest o Disqus.
• Excelente documentación: la documentación oficial de Django es muy elogiada por su claridad y exhaustividad, lo que la hace accesible a desarrolladores de todos los niveles.
• Ecosistema maduro: hay miles de paquetes de terceros disponibles para todo, desde plataformas CMS y API de REST hasta pagos y búsquedas.
• Larga vida: con el respaldo de la Django Software Foundation, Django recibe actualizaciones periódicas, parches de seguridad y versiones LTS, lo que lo convierte en una opción segura para proyectos a largo plazo.

Desventajas de Django

• Pesado para aplicaciones pequeñas: para API o microservicios sencillos, el enfoque completo de Django puede resultar excesivo y lento de configurar.
• Componentes totalmente integrados entre sí: para cambiar partes de la pila, como el ORM o el motor de plantillas, suele requerir soluciones alternativas o una personalización muy profunda.
• Curva de aprendizaje más pronunciada: las convenciones y la profundidad de Django pueden resultar intimidantes para los principiantes o los equipos acostumbrados a marcos de trabajo más minimalistas.

3. Flask

Uso en 2024: 34 % (1 % más respecto de 2023)

Flask es uno de los marcos de trabajo de Python más populares para aplicaciones pequeñas, API y paneles de ciencia de datos. 

Es un marco de trabajo web ligero y sin opiniones preconcebidas que le ofrece un control total sobre la arquitectura de la aplicación. Flask se clasifica como un «micromarco de trabajo» porque no impone ninguna estructura de proyecto en particular ni incluye herramientas integradas como ORM o validación de formularios.

En su lugar, proporciona un núcleo sencillo y permite añadir solo lo necesario. Flask se basa en Werkzeug (una biblioteca de utilidades WSGI) y Jinja2 (un motor de plantillas). Es conocido por su sintaxis limpia, su enrutamiento intuitivo y su flexibilidad.

Se adapta bien cuando se combina con extensiones como SQLAlchemy, Flask-Login o Flask-RESTful. 

Ventajas de Flask

• Ligero y flexible: Flask no impone estructuras ni dependencias, lo que lo hace ideal para microservicios, API y equipos que desean crear una pila desde cero.
• Popular para la ciencia de datos y los flujos de trabajo de aprendizaje automático: Flask se utiliza con frecuencia para experimentos como la creación de paneles, la implementación de modelos o la conversión de notebooks en aplicaciones web ligeras.
• Apto para principiantes: con una configuración mínima y una curva de aprendizaje suave, Flask suele recomendarse como primer marco de trabajo web para desarrolladores de Python.
• Extensible: un rico ecosistema de extensiones permite añadir funciones como la integración de bases de datos, la validación de formularios o la autenticación solo cuando sea necesario.
• Arquitectura modular: el diseño de Flask permite dividir la aplicación en planos o integrarla con otros servicios, lo que resulta ideal para equipos que trabajan en sistemas distribuidos.
• Base de código legible: el código fuente de Flask es compacto y accesible, lo que facilita la depuración, la personalización o la bifurcación para herramientas internas.

Desventajas de Flask

• Tendrá que traerlo todo: a diferencia de Django, Flask no incluye ORM, panel de administración ni sistema de gestión de usuarios. Tendrá que elegir e integrar estos elementos usted mismo.
• Seguridad a cargo de uno mismo: Flask proporciona protecciones integradas mínimas, por lo que deberá implementar de forma manual la protección CSRF, la validación de entradas y otras prácticas recomendadas.
• Posibilidad de que haya complicaciones: sin convenciones ni estructura, las aplicaciones Flask de gran tamaño pueden resultar difíciles de mantener, a menos que aplique su propia arquitectura y patrones.

4. Requests

Uso en 2024: 33 % (3 % más respecto de 2023)

Requests no es un marco de trabajo web, sino una biblioteca de Python para realizar solicitudes HTTP, pero su influencia en el ecosistema Python es incuestionable. Es uno de los paquetes más descargados en PyPI y se utiliza para todo: desde scripts de extracción de datos web hasta microservicios listos para pasar a producción.

Requests suele combinarse con marcos de trabajo como Flask o FastAPI para gestionar las llamadas HTTP salientes. Abstrae la complejidad de sockets y urllib sin procesar, con lo que se obtiene una interfaz limpia y en línea con la filosofía de Python para enviar y recibir datos a través de la web.

Ventajas de Requests

• Sencillo e intuitivo: Requests hace que el HTTP parezca una parte nativa de Python. Con una sintaxis limpia y legible, requests.get(url) es todo lo que se necesita para recuperar un recurso.
• Maduro y estable: Requests, con más de una década de desarrollo, se ha probado en la práctica y goza de una gran confianza. Lo utilizan millones de desarrolladores y es una dependencia predeterminada en muchos proyectos de Python.
• Ideal para clientes REST: Requests es ideal para consumir API, integrarse con plataformas SaaS o crear herramientas internas que dependan de fuentes de datos externas.
• Una documentación y una comunidad excelentes: la documentación oficial es clara y concisa, y la biblioteca cuenta con un buen soporte en forma de tutoriales, respuestas en Stack Overflow e incidencias en GitHub.
• Amplia compatibilidad: Requests funciona a la perfección en todas las versiones y plataformas de Python, con compatibilidad integrada con sesiones, cookies, encabezados y tiempos de espera.

Desventajas de Requests

• No es asíncrono: Requests es sincrónico y bloqueante por definición. Para cargas de trabajo de alta concurrencia o marcos de trabajo nativos asíncronos, son mejores otras soluciones alternativas, como HTTPX o AIOHTTP.
• Sin lógica de reintento integrada: aunque es compatible con el agrupamiento de conexiones y los tiempos de espera, el reintento debe implementarse de forma manual o mediante contenedores de terceros como urllib3.
• Control de bajo nivel limitado: Requests simplifica las llamadas HTTP, pero abstrae los detalles de red, lo que dificulta el ajuste avanzado (por ejemplo, sockets, DNS y reutilización de conexiones).

5. Asyncio

Uso en 2024: 23 % (3 % más respecto de 2023)

Asyncio es la biblioteca nativa de Python para la programación asíncrona. Es la base de muchos marcos de trabajo asíncronos modernos y permite a los desarrolladores escribir código sin bloqueos utilizando corrutinas, bucles de eventos y sintaxis async/await.

Aunque no es un marco de trabajo web en sí mismo, Asyncio destaca en el manejo de tareas de entrada/salida, como solicitudes de red y subprocesos. Suele utilizarse entre bastidores, pero sigue siendo una herramienta potente para crear flujos de trabajo asíncronos personalizados o integrarse con protocolos de bajo nivel.

Ventajas de Asyncio

• Compatibilidad nativa con la asincronía: Asyncio forma parte de la biblioteca estándar de Python y ofrece compatibilidad total con la entrada/salida asíncrona mediante la sintaxis async/await.
• Base para marcos de trabajo modernos: impulsa muchos de los marcos de trabajo web asíncronos más populares en la actualidad, como FastAPI, Starlette o AIOHTTP.
• Control preciso: los desarrolladores pueden gestionar bucles de eventos, programar corrutinas y coordinar tareas concurrentes con precisión, lo que resulta ideal para crear sistemas asíncronos personalizados.
• Eficaz para cargas de trabajo vinculadas a procesos de entrada/salida: Asyncio destaca en el manejo de grandes volúmenes de operaciones de entrada/salida concurrentes, como llamadas a API, conexiones de sockets o lecturas de archivos.

Desventajas de Asyncio

• Curva de aprendizaje pronunciada: hay conceptos como las corrutinas, los bucles de eventos o la programación de tareas que pueden resultar difíciles para los desarrolladores que se inician en la programación asíncrona.
• No es un marco de trabajo completo: Asyncio no ofrece enrutamiento, plantillas ni gestión de solicitudes, sino que es una herramienta básica que necesita bibliotecas adicionales para el desarrollo web.
• Complejidad de la depuración: el código asíncrono puede ser más difícil de rastrear y depurar, especialmente cuando se trata de condiciones de carrera o corrutinas anidadas.

6. Django REST Framework

Uso en 2024: 20 % (2 % más respecto de 2023)

Django REST Framework (DRF) es la extensión más utilizada para crear API por encima de Django. Cuenta con un conjunto de herramientas potente y flexible para serializar datos, gestionar permisos y exponer puntos de conexión RESTful, todo ello sin dejar de estar estrechamente integrado con los componentes principales de Django.

DRF es especialmente popular en aplicaciones empresariales y con un gran peso del backend, en las que los equipos ya utilizan Django y desean exponer una API limpia y escalable sin cambiar de pila. También es conocido por su interfaz API navegable, que facilita mucho las pruebas y la depuración de los puntos de conexión durante el desarrollo.

Ventajas de Django REST Framework

• Integración total con Django: DRF se basa directamente en los modelos, las vistas y el sistema de autenticación de Django, lo que lo convierte en una opción natural para los equipos que ya utilizan Django.
• Interfaz API navegable: una de las características clave de DRF es su explorador API interactivo basado en web, que ayuda a los desarrolladores y probadores a inspeccionar los puntos de conexión sin usar herramientas externas.
• Serialización flexible: los serializadores de DRF pueden manejarlo todo, desde campos simples hasta relaciones profundamente anidadas, y son compatibles con fuentes de datos ORM y no ORM.
• Sistema de permisos robusto: DRF es totalmente compatible con el control de acceso basado en roles, los permisos concretos para objetos y la lógica de autorización personalizada.
• Documentación extensa: DRF está bien documentado y se incluye en muchas formaciones, con una gran comunidad y muchos tutoriales, ejemplos y paquetes de terceros.

Desventajas de Django REST Framework

• Dependiente de Django con una configuración más pesada: DRF está estrechamente vinculado a Django y requiere más configuración que los marcos de trabajo ligeros como FastAPI, especialmente cuando se personaliza el comportamiento.
• Serialización menos flexible: los serializadores de DRF funcionan bien para casos habituales, pero personalizarlos para datos más complejos o no estándar a menudo exige anulaciones detalladas.

Lo mejor del resto: marcos 7-10

Aunque los marcos de trabajo de Python más populares dominan el uso en todo el ecosistema, otros tantos siguen prosperando en ámbitos más especializados. Es posible que estas herramientas no ocupen un lugar tan destacado en la clasificación general, pero sí que tienen un papel importante en los servicios de backend, los flujos de datos y los sistemas asíncronos.

Elegir el marco de trabajo y las herramientas adecuadas

Tanto si está creando una API ultrarrápida con FastAPI, un CMS completo con Django o un panel ligero con Flask, los marcos de trabajo web más populares de Python ofrecen soluciones para cada caso y estilo de desarrollo.

Las conclusiones del informe El estado de Python 2025 muestran que, si bien Django y Flask siguen siendo fuertes, FastAPI lidera una nueva ola de desarrollo asíncrono nativo y seguro en cuanto a tipos. Mientras tanto, herramientas como Requests, Asyncio o Django REST Framework siguen determinando la forma en que los desarrolladores de Python crean y escalan los servicios web modernos.

Sin embargo, los marcos de trabajo son solo una parte de la ecuación. El entorno de desarrollo adecuado puede marcar la diferencia, desde una depuración más rápida hasta una finalización de código más inteligente o una integración perfecta del marco de trabajo.

Y ahí es donde aparece PyCharm. Tanto si trabaja con Django, FastAPI, Flask o los tres, PyCharm es totalmente compatible con el desarrollo web con Python. Esto incluye depuración asíncrona, herramientas de cliente REST y una rica integración con las bibliotecas y los marcos de trabajo más populares.

¿Listo para crear algo grande? Pruebe PyCharm y descubra lo rápido y fluido que puede ser el desarrollo web con Python.

Artículo original en inglés de:

Evgenia Verbina

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