Les Frameworks et Bibliothèques Python les plus populaires en 2025

Delphine Massenhove

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Qu’il s’agisse de créer des API, des tableaux de bord ou des pipelines de machine learning, le choix du bon framework peut faire toute la différence pour votre projet.

Chaque année, nous interrogeons des milliers de développeurs Python pour vous aider à comprendre comment l’écosystème évolue, des outils et langages aux frameworks et bibliothèques. Les résultats de notre enquête sur l’État de Python en 2025 donnent une vue d’ensemble des frameworks utilisés par les développeurs en 2025.

Dans cet article, nous allons voir quels sont les frameworks et les bibliothèques Python les plus populaires. Si certains favoris de longue date comme Django et Flask conservent une forte popularité, de nouveaux concurrents comme FastAPI gagnent rapidement du terrain dans des domaines comme l’IA, le ML et la science des données.

1. FastAPI

Utilisation en 2024 : 38 % (+9 % par rapport à 2023)

FastAPI est en tête du classement. Il s’agit d’un framework web hautes performances et moderne pour la création d’API avec Python 3.8+. Il a été conçu pour combiner les indications de type de Python, la programmation asynchrone et les normes OpenAPI dans un paquet unique et convivial pour les développeurs. 

Construit à partir de Starlette (pour la couche web) et de Pydantic (pour la validation des données), FastAPI offre une validation automatique des requêtes, une sérialisation et une documentation interactive, le tout avec un minimum de code standard réutilisable.

FastAPI est idéal pour les équipes privilégiant la vitesse, la simplicité et les normes. Il est particulièrement populaire auprès des développeurs web et des data scientists.

Avantages de FastAPI

• Excellent pour l’IA / le ML : FastAPI est très utilisé pour déployer des modèles de machine learning en production. Il s’intègre bien avec des bibliothèques telles que TensorFlow, PyTorch et Hugging Face, et prend en charge les pipelines d’inférence de modèle asynchrones pour un débit maximal.
• Asynchrone par défaut : reposant sur ASGI, FastAPI prend en charge de façon native async/await, ce qui en fait un excellent choix pour les applications en temps réel, les points de terminaison de streaming et les services de machine learning à faible latence.
• Sécurité des types et modernité : FastAPI applique les indications de types de Python pour valider automatiquement les requêtes et générer du code propre et facile à modifier, ce qui réduit les erreurs d’exécution et augmente la productivité des équipes.
• Génération de documentation automatique : FastAPI crée une documentation interactive via Swagger UI et ReDoc, ce qui permet aux équipes d’explorer et de tester facilement les points de terminaison sans avoir à rédiger de documentation supplémentaire.
• Forte dynamique communautaire : bien que relativement récent, FastAPI dispose d’une communauté importante et active, ainsi que d’un écosystème d’extensions, de tutoriels et d’intégrations en pleine croissance.

Inconvénients de FastAPI

• Courbe d’apprentissage plus difficile pour le travail asynchrone : async/await favorise les performances, mais le débogage, les tests et la gestion de la concurrence peuvent être complexes pour les développeurs novices en programmation asynchrone.
• « Batteries non incluses » : FastAPI n’offre pas d’outils intégrés pour l’authentification, l’administration et la gestion de bases de données. Vous devrez sélectionner et intégrer ces éléments manuellement.
• Écosystème plus limité : bien que l’écosystème de plugins de FastAPI se développe, il reste à la traîne par rapport à celui de Django et il manque d’outils prêts à l’emploi pour des tâches comme l’intégration de CMS ou le contrôle d’accès basé sur les rôles.

2. Django

Utilisation en 2024 : 35 % (+2 % par rapport à 2023)

Django se classe de nouveau parmi les frameworks Python les plus populaires pour les développeurs.

Conçu à l’origine pour faciliter un développement rapide avec une sécurité et une structure intégrées, Django a depuis évolué pour offrir une boîte à outils complète. Il est utilisé aussi bien pour les sites web riches en contenus, que pour les tableaux de bord de science des données et les services basés sur le machine learning.

Il suit le modèle MTV (modèle-template-vue) et dispose d’outils intégrés pour le routage, l’accès aux données et la gestion des utilisateurs. Cela permet aux équipes de passer de l’idéation au déploiement avec un minimum de configuration.

Avantages de Django

• « Batteries incluses » : Django dispose d’un ensemble d’outils intégrés incluant notamment un ORM, un authentificateur d’utilisateurs, un panneau d’administration et un moteur de templates. Cela en fait un framework idéal pour les équipes qui souhaitent avancer rapidement sans avoir à constituer leur propre pile logicielle.
• Sécurité par défaut : Django inclut des protections intégrées contre les attaques CSRF, les injections SQL, les failles XSS et autres vulnérabilités courantes. L’approche security-first de Django explique pourquoi il est plébiscité par les banques, les administrations et les grandes entreprises.
• Évolutif et prêt pour la production : Django prend en charge l’évolution horizontale, la mise en cache et les vues asynchrones. Il a notamment permis d’assurer le bon fonctionnement de plateformes ayant un trafic élevé, telles qu’Instagram, Pinterest et Disqus.
• Excellente documentation : la documentation officielle de Django est renommée pour sa clarté et son exhaustivité, ce qui la rend accessible à des développeurs de tout niveau.
• Écosystème mature : des milliers de paquets tiers sont disponibles pour tout, des plateformes de CMS et des API REST au paiement et à la recherche.
• Assistance sur le long terme : grâce à la Django Software Foundation, Django bénéficie de mises à jour régulières, de correctifs de sécurité et de versions LTS, ce qui en fait un choix sûr pour les projets à long terme.

Inconvénients de Django

• Poids lourd pour les petites applications : lorsqu’il s’agit d’API simples ou de microservices, l’approche full-stack de Django peut s’avérer excessive et lente à configurer.
• Composants étroitement couplés : remplacer certaines parties de la pile, comme l’ORM ou le moteur de templates, requiert souvent des solutions de contournement ou un niveau élevé de personnalisation.
• Courbe d’apprentissage abrupte : les conventions et la complexité de Django peuvent être impressionantes pour les débutants ou les équipes habituées à des frameworks plus minimalistes.

3. Flask

Utilisation en 2024 : 34 % (+1 % par rapport à 2023)

Flask est l’un des frameworks Python les plus populaires pour les petites applications, les API et les tableaux de bord de science des données. 

Il s’agit d’un framework web léger et pragmatique, qui vous donne un contrôle complet sur l’architecture des applications. Flask est classé comme « microframework », car il n’impose aucune structure de projet particulière et n’inclut pas d’outils intégrés comme un ORM ou la validation de formulaire.

Il fournit des fonctionnalités de base simples et vous permet d’ajouter uniquement ce dont vous avez besoin. Flask est construit sur la base de Werkzeug (une bibliothèque d’utilitaires WSGI) et de Jinja2 (un moteur de templates). Il est reconnu pour sa syntaxe claire, son routage intuitif et sa flexibilité.

Il est très évolutif lorsqu’il est combiné avec des extensions telles que SQLAlchemy, Flask-Login ou Flask-RESTful. 

Avantages de Flask

• Léger et flexible : Flask n’impose aucune structure ou dépendances, ce qui en fait un outil idéal pour les microservices, les API et les équipes devant créer une pile à partir de zéro.
• Populaire pour la science des données et les workflows de machine learning : Flask est souvent utilisé pour les expérimentations, comme la création de tableaux de bord, la mise à disposition de modèles ou la transformation de notebooks en applications web légères.
• Adapté aux débutants : avec une configuration minimale et une courbe d’apprentissage douce, Flask est souvent recommandé en tant que premier framework web pour les développeurs Python.
• Extensible : un riche écosystème d’extensions permet d’ajouter des fonctionnalités telles que l’intégration des bases de données, la validation de formulaires et l’authentification uniquement lorsque nécessaire.
• Architecture modulaire : la conception de Flask facilite la division de votre application en blueprints ou son intégration avec d’autres services, ce qui est idéal pour les équipes travaillant sur des systèmes distribués.
• Base de code lisible : le code source de Flask est compact et accessible, ce qui facilite le débogage, la personnalisation ou la création de forks pour des outils internes.

Inconvénients de Flask

• « Bring-your-own everything » : contrairement à Django, Flask n’inclut pas d’ORM, de panneau d’administration ou de gestion des utilisateurs. Ces composants doivent être sélectionnés et intégrés par l’utilisateur.
• Sécurité à configurersoi-même : Flask fournit des fonctionnalités de sécurité minimales, vous devrez donc implémenter vous-même la protection CSRF, la validation des entrées et d’autres bonnes pratiques.
• Risque de désorganisation : sans conventions ni structure, les grandes applications Flask peuvent devenir difficiles à maintenir, à moins que vous n’imposiez votre propre architecture et vos propres modèles.

4. Requests

Utilisation en 2024 : 33 % (+3 % par rapport à 2023)

Requests n’est pas à proprement parler un framework web, il s’agit d’une bibliothèque Python servant à effectuer des requêtes HTTP, mais son influence sur l’écosystème Python est indéniable. C’est l’un des paquets les plus téléchargés sur PyPI, qui est utilisé aussi bien pour les scripts de scraping web que pour les microservices de niveau production.

Requests est souvent associé à des frameworks tels que Flask ou FastAPI pour traiter les appels HTTP sortants. Il réduit la complexité des sockets bruts et d’urllib et fournit une interface claire et conforme à Python pour l’envoi et la réception de données sur le web.

Avantages de Requests

• Simple et intuitif : Requests donne l’impression que HTTP fait partie intégrante de Python. Sa syntaxe est nette et lisible : requests.get(url) suffit à récupérer une ressource.
• Mature et stable : fort de dix ans de développement, Requests a passé l’épreuve du feu et considéré comme fiable. Utilisé par des millions de développeurs, il est une dépendance par défaut dans de nombreux projets Python.
• Excellent pour les clients REST : Requests est idéal pour la consommation d’API, l’intégration à des plateformes SaaS ou la création d’outils internes qui dépendent de sources de données externes.
• Excellentes documentation et communauté : la documentation officielle est claire et concise, et la bibliothèque est bien prise en charge avec des tutoriels, des réponses de Stack Overflow et des tickets GitHub.
• Compatibilité étendue : Requests fonctionne de façon fluide sur toutes les versions et les plateformes Python, avec une prise en charge intégrée pour les sessions, les cookies, les en-têtes et les délais d’expiration.

Inconvénients de Requests

• Non asynchrone : Requests est synchrone et bloquant par défaut. Pour les charges de travail à forte concurrence ou les frameworks asynchrones natifs, des alternatives telles que HTTPX ou AIOHTTP sont préférables.
• Pas de logique de nouvelle tentative intégrée : Bien qu’il prenne en charge le regroupement de connexions et les délais d’expiration, le comportement de nouvelle tentative doit être implémenté manuellement ou par l’intermédiaire de wrappers tiers tels que urllib3.
• Contrôle de bas niveau limité : Requests simplifie les appels HTTP, mais fait abstraction des détails du réseau, ce qui rend les ajustements avancés (par exemple, les sockets, le DNS et la réutilisation des connexions) difficiles.

5. Asyncio

Utilisation en 2024 : 23 % (+3 % par rapport à 2023)

Asyncio est la bibliothèque native de Python pour la programmation asynchrone. Il est à la base de nombreux frameworks asynchrones et permet aux développeurs d’écrire du code non bloquant à l’aide de coroutines, de boucles d’événements et de la syntaxe async/await.

Bien qu’Asyncio ne soit pas un framework web à proprement parler, il excelle dans la gestion des tâches liées aux entrées/sorties, telles que les requêtes réseau et les sous-processus. Il est souvent utilisé en coulisses, mais reste un outil puissant pour créer des workflows asynchrones personnalisés ou pour l’intégration avec des protocoles de bas niveau.

Avantages d’Asyncio

• Prise en charge asynchrone native : Asyncio fait partie de la bibliothèque standard de Python et offre une excellente prise en charge des E/S asynchrones via la syntaxe async/await.
• Base pour les frameworks modernes : Il alimente de nombreux frameworks web asynchrones parmi les plus populaires aujourd’hui, notamment FastAPI, Starlette et AIOHTTP.
• Contrôle précis : les développeurs peuvent gérer les boucles d’événements, planifier des coroutines et coordonner des tâches simultanées avec précision, ce qui est idéal pour créer des systèmes asynchrones personnalisés.
• Efficace pour les charges de travail d’E/S : Asyncio excelle dans le traitement de gros volumes d’opérations concurrentes d’E/S, telles que les appels d’API, les connexions de sockets ou les lectures de fichiers.

Inconvénients d’Asyncio

• Courbe d’apprentissage abrupte : les concepts tels que les coroutines, les boucles d’événements et la planification des tâches peuvent être difficiles pour les développeurs qui débutent dans la programmation asynchrone.
• Ne constitue pas un framework complet : Asyncio ne fournit ni système de routage, ni templates, ni gestion des requêtes. Il s’agit d’un outil de bas niveau qui nécessite des bibliothèques supplémentaires pour le développement web.
• Complexité du débogage : Le code asynchrone peut être plus difficile à tracer et à déboguer, en particulier en cas de conditions de concurrence ou de coroutines imbriquées.

6. Django REST Framework

Utilisation en 2024 : 20 % (+2 % par rapport à 2023)

Django REST Framework (DRF) est l’extension la plus utilisée pour créer des API à partir de Django. Il fournit une boîte à outils puissante et flexible pour la sérialisation des données, la gestion des autorisations et l’exposition des points de terminaison RESTful, tout en étant étroitement intégré aux principaux composants de Django.

DRF est particulièrement populaire pour les applications d’entreprise et les applications centrées sur le backend, pour lesquelles les équipes utilisent déjà Django et souhaitent exposer une API propre et évolutive sans changer de pile technologique. Il est également connu pour la simplicité de navigation de son interface d’API, qui facilite considérablement les tests et le débogage des points de terminaison pendant le développement.

Avantages de Django REST Framework

• Intégration étroite avec Django : DRF est directement basé sur les modèles, les vues et le système d’authentification de Django, ce qui en fait un choix naturel pour les équipes utilisant déjà Django.
• Interface API explorable : L’une des fonctionnalités clés de DRF est son explorateur d’API interactif basé sur le web, qui aide les développeurs et les testeurs à inspecter les points de terminaison sans recourir à des outils externes.
• Sérialisation flexible : les sérialiseurs de DRF peuvent tout traiter, des champs simples aux relations profondément imbriquées, et ils prennent en charge aussi bien les sources de données ORM que non ORM.
• Système robuste d’autorisation : DRF intègre la prise en charge du contrôle d’accès basé sur les rôles, les autorisations au niveau des objets et la logique d’autorisation personnalisée.
• Documentation très complète : DRF est bien documenté et largement enseigné. Il dispose aussi d’une communauté importante et d’un grand nombre de tutoriels, d’exemples et de paquets de tiers.

Inconvénients de Django REST Framework

• Dépend de Django et nécessite une configuration plus poussée : DRF est étroitement lié à Django et demande davantage de configuration que des frameworks légers tels que FastAPI, notamment pour la personnalisation du comportement.
• Sérialisation moins flexible : les sérialiseurs de DRF fonctionnent bien pour les cas courants, mais leur personnalisation pour des données complexes ou non standards requiert souvent des remplacements verbeux.

Le meilleur du reste : Frameworks 7-10

Au-delà des frameworks Python les plus populaires dominant l’écosystème, plusieurs autres solutions sont activement utilisées dans des domaines plus spécialisés. Bien que ces outils n’occupent pas forcément une position très élevée dans le classement, ils jouent un rôle important dans les services backend, les pipelines de données et les systèmes asynchrones.

Choisir le bon framework et les bons outils

Que vous souhaitiez créer une API ultrarapide avec FastAPI, un CMS full-stack avec Django ou un tableau de bord léger avec Flask, les frameworks web Python les plus populaires offrent des solutions pour tous les cas d’utilisation et tous les styles de développement.

Les résultats du rapport sur l’État de Python 2025 révèlent que si Django et Flask restent prédominants, FastAPI a pris la tête d’une nouvelle vague de développement asynchrone natif et à typage sûr. Dans le même temps, des outils tels que Requests, Asyncio et Django REST Framework continuent d’influencer la façon dont les développeurs Python créent et font évoluer les services web modernes.

Mais les frameworks ne constituent qu’une partie de l’équation. Disposer du bon environnement de développement peut faire toute la différence en fournissant un débogage plus rapide, une saisie semi-automatique plus intelligente, et une intégration fluide des frameworks.

C’est ici que PyCharm peut vous aider. Que vous utilisiez Django, FastAPI, Flask ou les trois, PyCharm offre une prise en charge avancée pour le développement web en Python, qui inclut le débogage asynchrone, des outils pour le client REST et une intégration étroite avec les bibliothèques et les frameworks les plus populaires.

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Auteur de l’article original en anglais :

Evgenia Verbina

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