2025년 가장 인기 있는 Python 프레임워크와 라이브러리
API, 대시보드, 머신러닝 파이프라인 등, 무엇을 빌드하든 올바른 프레임워크 선택이 프로젝트의 성패를 좌우합니다.
JetBrains는 매년 수천 명의 Python 개발자를 대상으로 설문을 실시하여, 도구와 언어부터 프레임워크와 라이브러리에 이르기까지 에코시스템이 어떻게 변화하고 있는지 이해하는 데 도움을 드립니다. 2025년 Python 현황에서 얻은 인사이트를 살펴보시면 2025년에 개발자들이 어떤 프레임워크를 사용하는지 한눈에 확인하실 수 있습니다.
이 글에서는 가장 인기 있는 Python 프레임워크와 라이브러리를 살펴봅니다. Django와 Flask 같이 오랫동안 사랑받는 프레임워크가 여전히 강세를 보이는 한편, FastAPI와 같은 새로운 프레임워크는 AI, ML, 데이터 과학 분야에서 빠르게 입지를 넓혀가고 있습니다.
1. FastAPI
2024년 사용률: 38%(2023년 대비 9% 상승)
표의 최상단에는 FastAPI가 있습니다. FastAPI는 Python 3.8 이상으로 API를 빌드하기 위한 현대적인 고성능 웹 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 Python의 타입 힌트, 비동기 프로그래밍, OpenAPI 표준을 개발자 친화적인 단일 패키지로 결합하도록 설계되었습니다.
Starlette(웹 레이어용) 및 Pydantic(데이터 검증용)을 기반으로 빌드되었으며, 최소한의 상용구로 요청 자동 검증, 직렬화, 대화형 문서화를 제공합니다.
FastAPI는 속도, 단순성, 표준에 우선순위를 두는 팀에 무엇보다 이상적이며 웹 개발자와 데이터 과학자 모두에게 특히 인기가 높습니다.
FastAPI의 장점
- 인공지능/머신러닝에 적합: FastAPI는 프로덕션 환경에서 머신러닝 모델을 배포하는 데 널리 사용되고 있습니다. TensorFlow, PyTorch, Hugging Face 등의 라이브러리와 원활히 통합되며, 최대 처리량을 위해 비동기 모델 추론 파이프라인을 지원합니다.
- 기본적으로 비동기: FastAPI는 ASGI를 기반으로 빌드되어 네이티브 async/await를 지원하며, 실시간 애플리케이션, 스트리밍 엔드포인트, 저지연 ML 서비스에 이상적입니다.
- 타입 안전성 및 현대성: FastAPI는 Python의 타입 힌트를 활용해 요청을 자동 검증하고, 에디터 친화적인 깔끔한 코드를 생성하여 런타임 오류를 줄이고 팀 생산성을 높입니다.
- 자동 생성 문서: FastAPI는 Swagger UI와 ReDoc으로 대화형 문서를 자동 생성하여, 팀이 추가 문서 작업 없이도 엔드포인트를 쉽게 탐색하고 테스트할 수 있도록 지원합니다.
- 강력한 커뮤니티 추진력: FastAPI는 비교적 신생이지만 활발한 대규모 커뮤니티가 구축되어 확장 프로그램, 튜토리얼, 통합 기능을 포함한 에코시스템이 성장하고 있습니다.
FastAPI의 단점
- 비동기 작업의 가파른 학습 곡선: async/await는 성능을 끌어올리지만, 비동기 프로그래밍에 익숙하지 않은 개발자에게는 디버그, 테스트, 동시성 관리가 도전 과제가 될 수 있습니다.
- 부족한 도구: FastAPI에는 인증, 관리자, 데이터베이스 관리용 도구가 기본 제공되지 않습니다. 이러한 도구는 사용자가 직접 선택해 수동으로 연동해야 합니다.
- 규모가 작은 에코시스템: FastAPI의 플러그인 에코시스템이 성장 중에 있지만, Django에 비해 CMS 통합이나 역할 기반 접근 제어 같은 완성된 작업 도구가 여전히 적습니다.
2. Django
2024년 사용률: 35%(2023년 대비 2% 상승)
Django는 올해도 개발자들이 가장 많이 사용하는 Python 프레임워크 중 하나로 꼽힙니다.
Django는 원래 보안 기능과 구조를 기본 제공하여 신속한 개발을 돕도록 설계되었으나, 이후 풀스택 툴킷으로 진화했으며, 콘텐츠가 많은 웹사이트부터 데이터 과학 대시보드와 ML 기반 서비스에 이르기까지 폭넓게 사용되고 있습니다.
모델-템플릿-뷰(MTV) 패턴을 따르며, 라우팅, 데이터 액세스, 사용자 관리용 도구를 기본 제공합니다. 그 덕에 팀은 최소한의 설정만으로 아이디어 구상에서 배포까지 전환할 수 있습니다.
Django의 장점
- 풍부한 도구: Django는 ORM, 사용자 인증기, 관리자 패널, 템플릿 엔진을 포함한 포괄적인 도구 세트를 기본 제공합니다. 따라서 자체 스택을 일일이 구성하지 않고도 민첩하게 움직이려는 팀에 이상적입니다.
- 보안 기본 제공: CSRF, SQL 삽입, XSS 및 기타 일반적 취약점에 대한 보안 기능을 기본 제공합니다. 보안을 최우선으로 하는 Django의 접근 방식은 은행, 정부, 대기업으로부터 많은 신뢰를 받는 한 가지 이유이기도 합니다.
- 확장성 및 프로덕션에 바로 적용 가능: Django는 수평 확장, 캐시 처리, 비동기 뷰를 지원하므로 Instagram, Pinterest, Disqus 같은 대규모 트래픽 플랫폼을 구동하는 데 사용되어 왔습니다.
- 우수한 문서: Django 공식 문서는 모든 수준의 개발자가 쉽게 이용할 수 있을 정도로 명확하고 완벽한 것으로 널리 호평을 받습니다.
- 성숙한 에코시스템: CMS 플랫폼부터 REST API, 결제, 검색까지 수천 개의 제3자 패키지가 제공됩니다.
- 장기적 지원: Django Software Foundation의 후원 아래 정기 업데이트, 보안 패치, LTS 릴리스를 제공하므로 장기 프로젝트 실행 시 안전한 선택지입니다.
Django의 단점
- 소규모 앱에는 과도: 단순한 API나 마이크로서비스에는 Django의 풀스택 접근이 과도하고 구성에 오래 걸린다고 느낄 수 있습니다.
- 긴밀하게 결합된 구성 요소: ORM이나 템플릿 엔진 같은 스택 일부를 교체하려면 우회적인 접근 방식이나 높은 수준의 사용자 지정이 필요한 경우가 많습니다.
- 가파른 학습 곡선: Django의 규칙 및 깊이는 더 미니멀한 프레임워크에 익숙한 초심자나 팀에게는 부담이 될 수 있습니다.
3. Flask
2024년 사용률: 34%(2023년 대비 1% 상승)
Flask는 소규모 앱, API, 데이터 과학 대시보드에 가장 널리 사용되는 Python 프레임워크 중 하나입니다.
사용자가 애플리케이션 아키텍처를 완벽하게 통제할 수 있으며 특정 방식에 얽매이지 않는 가벼운 웹 프레임워크입니다. ‘마이크로프레임워크’로 분류되는 이유는 특정 프로젝트 구조를 강제하지 않고 ORM이나 양식 검증 같은 도구를 기본 제공하지 않기 때문입니다.
대신 단순한 핵심 기능을 제공하고 사용자가 필요한 것만 선택적으로 추가할 수 있도록 합니다. Flask는 Werkzeug(WSGI 유틸리티 라이브러리)와 Jinja2(템플릿 엔진)를 기반으로 빌드되며 깔끔한 구문, 직관적인 라우팅, 유연성으로 유명합니다.
SQLAlchemy, Flask-Login, Flask-RESTful과 같은 확장 프로그램과 결합하면 확장성도 높아집니다.
Flask의 장점
- 가벼움과 유연함: Flask는 구조나 종속성을 강제하지 않으므로, 마이크로서비스, API, 그리고 처음부터 스택을 구축하려는 팀에 이상적입니다.
- 데이터 과학 및 ML 워크플로에 많이 사용: Flask는 대시보드 구축, 모델 지원, 가벼운 웹앱으로의 Notebook 전환 등 실험용으로 자주 사용됩니다.
- 입문자 친화적: Flask는 설정이 최소한으로 필요하고 학습 곡선이 완만하므로 Python 개발자를 위한 첫 웹 프레임워크로 자주 권장됩니다.
- 확장성: 에코시스템에서 확장 프로그램이 풍부하게 제공되므로 사용자가 데이터베이스 연동, 양식 검증, 인증 같은 기능을 필요할 때 선택적으로 추가할 수 있습니다.
- 모듈형 아키텍처: Flask 설계는 앱을 블루프린트로 분할하거나 다른 서비스와 통합하기가 쉬워 분산형 시스템 작업을 하는 팀에 적합합니다.
- 가독성 높은 코드베이스: Flask의 소스 코드는 간결하고 접근성이 높아 디버그, 맞춤화, 내부 도구용 포크 작업이 수월합니다.
Flask의 단점
- 모든 구성 요소를 직접 선택 및 조합: Django와 달리 Flask에는 ORM, 관리자 패널, 사용자 관리가 포함되지 않습니다. 이러한 구성 요소는 사용자가 직접 선택하고 통합해야 합니다.
- 보안 직접 구성: Flask는 최소한의 보안 기능을 제공하므로, CSRF 보호, 입력값 검증, 기타 모범 사례를 직접 구현해야 합니다.
- 잠재적 복잡성: 규약이나 구조가 없으면 대규모 Flask 앱은 자체 아키텍처와 패턴을 강제하지 않는 한 유지 관리가 어려워질 수 있습니다.
4. Requests
2024년 사용률: 33%(2023년 대비 3% 상승)
Requests는 웹 프레임워크가 아니라 HTTP 요청을 만들기 위한 Python 라이브러리이지만, Python 에코시스템에 미친 영향은 지대합니다. PyPI에서 가장 많이 다운로드되는 패키지 중 하나로, 웹 스크레이핑 스크립트부터 프로덕션급 마이크로서비스까지 폭넓게 사용됩니다.
Requests는 Flask나 FastAPI 같은 프레임워크와 함께 사용하여 아웃바운드 HTTP 호출을 처리합니다. 원시 소켓과 urllib의 복잡성을 추상화하고, 웹을 통해 데이터를 주고받기 위한 깔끔한 Python 인터페이스를 제공합니다.
Requests의 장점
- 단순하고 직관적: Requests를 사용하면 HTTP가 Python의 기본 기능처럼 느껴집니다. 구문이 깔끔하고 가독성이 높아 requests.get(url) 한 줄이면 리소스를 가져올 수 있습니다.
- 성숙도 및 안정성: Requests는 10년이 넘는 개발 기간 동안 실전에서 검증되었으며 널리 신뢰받고 있습니다. 수백만 개발자가 사용하며, 수많은 Python 프로젝트에서 기본 의존성으로 채택됩니다.
- REST 클라이언트에 적합: Requests는 API를 소비하거나 SaaS 플랫폼과 통합하거나 외부 데이터 소스를 사용하는 내부 도구를 빌드할 때 유용합니다.
- 우수한 문서와 커뮤니티: 공식 문서가 명확하고 간결하며, 라이브러리는 튜토리얼과 Stack Overflow 답변, GitHub 이슈로 탄탄하게 지원됩니다.
- 폭넓은 호환성: Requests는 여러 Python 버전과 플랫폼에서 원활히 동작하며 세션, 쿠키, 헤더, 시간 초과를 기본적으로 지원합니다.
Requests의 단점
- 비동기 미지원: Requests는 설계상 동기식으로 동작하며 블로킹이 발생합니다. 높은 동시성 워크로드나 비동기 기본 프레임워크에서는 HTTPX나 AIOHTTP 같은 대안을 권장합니다.
- 재시도 로직 미지원: 커넥션 풀링과 시간 초과는 지원하지만, 재시도 동작은 직접 또는 urllib3 같은 제3자 래퍼로 구현합니다.
- 제한된 낮은 수준의 제어: Requests는 HTTP 호출을 단순화하는 대신 네트워크 세부 정보를 추상화하므로 고급 조정(예: 소켓, DNS, 커넥션 재사용 등)이 어렵습니다.
5. Asyncio
2024년 사용률: 23%(2023년 대비 3% 상승)
Asyncio는 비동기 프로그래밍을 위한 Python의 네이티브 라이브러리입니다. 이는 현대의 많은 비동기 프레임워크의 기반을 이루며, 이를 이용해 코루틴과 이벤트 루프, async/await 구문을 통해 논블로킹 코드를 작성할 수 있습니다.
웹 프레임워크 자체는 아니지만, 네트워크 요청과 하위 프로세스 같은 I/O 바운드 작업 처리에 뛰어납니다. 겉으로 드러나지 않고 쓰이는 경우가 많지만, 사용자 지정 비동기 워크플로를 빌드하거나 낮은 수준의 프로토콜과 통합하는 데 여전히 강력한 도구로 활용됩니다.
Asyncio의 장점
- 네이티브 비동기 지원: Asyncio는 Python 표준 라이브러리의 일부로, async/await 구문을 통해 비동기 I/O를 기본적으로 지원합니다.
- 최신 프레임워크의 토대: FastAPI, Starlette, AIOHTTP 등 오늘날 인기 있는 비동기 웹 프레임워크 다수의 기반이 됩니다.
- 세밀한 제어: 개발자가 이벤트 루프를 관리하고 코루틴 일정을 예약하며 동시 작업을 정밀하게 조율할 수 있어, 맞춤형 비동기 시스템을 빌드할 때 적합합니다.
- I/O 바운드 워크로드에 효율적: Asyncio는 API 호출, 소켓 연결, 파일 읽기처럼 동시 I/O 작업을 대량으로 처리하는 데 뛰어납니다.
Asyncio의 단점
- 가파른 학습 곡선: 코루틴, 이벤트 루프, 작업 일정 예약 같은 개념은 비동기 프로그래밍에 익숙하지 않은 개발자에게 어렵게 느껴질 수 있습니다.
- 제한된 프레임워크 기능: Asyncio는 라우팅, 템플릿, 요청 처리 기능을 제공하지 않습니다. 웹 개발을 위해 추가 라이브러리가 필요한 낮은 수준의 도구입니다.
- 디버그 난이도: 비동기 코드는 특히 경쟁 조건이나 중첩 코루틴을 처리할 때 추적 및 디버그하기가 더 어렵습니다.
6. Django REST Framework
2024년 사용률: 20%(2023년 대비 2% 상승)
Django REST 프레임워크(DRF)는 Django를 기반으로 API를 구축할 때 가장 널리 쓰이는 확장 프로그램입니다. 데이터 직렬화, 권한 관리, RESTful 엔드포인트 노출을 위한 강력하고 유연한 툴킷을 제공하며, Django의 핵심 구성 요소와 긴밀히 통합됩니다.
DRF는 특히 엔터프라이즈와 백엔드 중심 애플리케이션에서 인기가 높으며, 이미 Django를 사용하는 팀이 스택을 바꾸지 않고도 깔끔하고 확장 가능한 API를 노출하려는 경우에 적합합니다. 또한 탐색 가능한 API 인터페이스로 유명하여, 개발 중 엔드포인트 테스트와 디버그를 훨씬 쉽게 수행할 수 있습니다.
Django REST 프레임워크의 장점
- Django와의 긴밀한 통합: DRF는 Django의 모델, 뷰, 인증 시스템을 기반으로 구축되었으므로 이미 Django를 사용하는 팀이라면 자연스럽게 채택하게 됩니다.
- 탐색 가능한 API 인터페이스: DRF의 핵심 기능 중 하나는 웹 기반 대화형 API 탐색기로, 이를 통해 개발자와 테스터가 외부 도구 없이도 엔드포인트를 검사할 수 있습니다.
- 유연한 직렬화: DRF의 시리얼라이저는 단순한 필드부터 여러 겹 중첩된 관계까지 처리할 수 있으며, ORM 및 비 ORM 데이터 소스를 모두 지원합니다.
- 강력한 권한 시스템: DRF는 역할 기반 액세스 제어, 객체 수준 권한, 맞춤형 인증 로직을 기본으로 지원합니다.
- 방대한 문서화: DRF는 문서화가 잘 되어 있고 교육이 널리 지원되며, 대규모 커뮤니티와 풍부한 튜토리얼, 예시, 제3자 패키지를 갖추고 있습니다.
Django REST 프레임워크의 단점
- Django 종속성 및 설정 부담: DRF는 Django와 긴밀히 결합되어 있으며, 특히 동작을 맞춤화할 때 FastAPI 같은 가벼운 프레임워크보다 더 많은 구성이 필요합니다.
- 낮은 직렬화 유연성: DRF의 시리얼라이저는 일반적인 경우에 원활히 동작하지만, 복잡하거나 비표준 데이터에 맞추어 맞춤화하려면 재정의 코드가 장황해지기 쉽습니다.
기타 인기 프레임워크 7~10위
가장 인기 있는 Python 프레임워크가 에코시스템의 사용률을 점유하고 있지만, 더 특화된 영역에서 활발히 사용되는 다른 도구도 있습니다. 이러한 도구는 순위는 높지 않을 수 있으나 백엔드 서비스, 데이터 파이프라인, 비동기 시스템에서 중요한 역할을 합니다.
| 프레임워크 | 개요 | 장점 | 단점 |
| httpx 2024년 사용률: 15%(2023년 대비 3% 상승) |
동기 및 비동기 워크플로를 위한 현대적 HTTP 클라이언트 | 비동기 지원, HTTP/2, 재시도, 타입 힌트 | 웹 프레임워크가 아니므로 라우팅이나 서버 측 기능 미지원 |
| aiohttp 2024년 사용률: 13%(2023년 대비 1% 상승) |
HTTP 서버 및 클라이언트를 위한 비동기 툴킷 | ASGI 사용 가능, 네이티브 WebSocket 처리 및 유연한 미들웨어 | FastAPI보다 낮은 수준, 대규모 애플리케이션에는 부족한 구조화 |
| Streamlit 2024년 사용률: 12%(2023년 대비 4% 상승) |
데이터 워크플로를 위한 대시보드 및 데이터 앱 빌더 | 프런트엔드 지식이 전혀 없어도 UI 프로토타입을 빠르게 작성 | 레이아웃에 대한 제한적인 제어, 복잡한 UI에는 적합도 낮음 |
| Starlette 2024년 사용률: 8%(2023년 대비 2% 상승) |
FastAPI에 사용되는 가벼운 ASGI 프레임워크 | 탁월한 성능, 조립형 설계, 세밀한 라우팅 | 수동 통합 필요, 기본 제공되는 편의 기능 부족 |
올바른 프레임워크와 도구 선택
FastAPI로 초고속 API를 구축하든, Django로 풀스택 CMS를 구축하든, Flask로 가벼운 대시보드를 구축하든 관계없이, 주요 Python 웹 프레임워크는 모든 사용 사례와 개발자 스타일에 맞는 솔루션을 제공합니다.
2025년 Python 현황의 인사이트에 따르면 Django와 Flask가 여전히 강세를 보이는 가운데, FastAPI는 기본적으로 비동기적이며 타입이 안전한 개발의 새로운 흐름을 주도하고 있습니다. 한편 Requests, Asyncio, Django REST Framework 같은 도구는 Python 개발자가 현대적 웹 서비스를 빌드하고 확장하는 방식을 계속해서 규정합니다.
하지만 프레임워크는 여러 요소 가운데 하나일 뿐입니다. 더 빠른 디버그부터 더 스마트한 코드 자동 완성, 매끄러운 프레임워크 통합에 이르기까지 올바른 개발 환경이 결과에 영향을 미치게 됩니다.
바로 이 지점에서 PyCharm의 강점이 드러납니다. Django, FastAPI 또는 Flask로 작업하든, 이 세 가지 모두로 작업하든, PyCharm은 Python 웹 개발을 위한 심층적인 지원을 제공합니다. 여기에는 비동기 디버그, REST 클라이언트 도구, 인기 라이브러리 및 프레임워크와의 풍부한 통합이 포함됩니다.
멋진 무언가를 만들 준비가 되셨나요? PyCharm을 사용해 보고, Python 웹 개발이 얼마나 더 빠르고 원활해질 수 있는지 직접 확인해 보세요.
Subscribe to PyCharm Blog updates
