Os frameworks e bibliotecas Python mais populares em 2025
Não importa se você está criando APIs, dashboards ou pipelines de machine learning, escolher o framework certo pode fazer a diferença no sucesso do seu projeto.
Todos os anos, realizamos pesquisas com milhares de desenvolvedores Python para ajudar você a entender como o ecossistema está evoluindo, desde ferramentas e linguagens até frameworks e bibliotecas. Nossos insights da pesquisa O estado do Python em 2025 oferece um panorama geral dos frameworks que os desenvolvedores estarão utilizando em 2025.
Neste artigo, examinaremos os frameworks e as bibliotecas Python mais populares. Embora alguns favoritos de longa data, como o Django e o Flask continuem fortes, novos concorrentes como o FastAPI estão ganhando espaço rapidamente em áreas como IA, ML e ciência de dados.
1. FastAPI
Uso em 2024: 38% (+9% em relação a 2023)
Em primeiro lugar está o FastAPI, um framework moderno e de alto desempenho para a criação de APIs com o Python 3.8+. Ele foi projetado para combinar a sugestão de tipos do Python, a programação assíncrona e os padrões OpenAPI em um único pacote fácil de usar para desenvolvedores.
Construído sobre Starlette (para a camada web) e Pydantic (para validação de dados), o FastAPI oferece validação automática de requisições, serialização e documentação interativa, tudo com o mínimo de código boilerplate.
O FastAPI é ideal para equipes que priorizam velocidade, simplicidade e padrões. É especialmente popular entre desenvolvedores Web e cientistas de dados.
Vantagens do FastAPI
- Excelente para IA/ML: o FastAPI é amplamente utilizado para implantar modelos de machine learning em produção. Ele se integra bem com bibliotecas como TensorFlow, PyTorch e Hugging Face, além de oferecer suporte a pipelines de inferência de modelo assíncrono para obter o máximo rendimento.
- Assíncrono por padrão: desenvolvido com base no ASGI, o FastAPI é compatível com async/await nativo, tornando-o ideal para aplicativos em tempo real, endpoints de streaming e serviços de ML de baixa latência.
- Seguro em tipos e moderno: O FastAPI usa as dicas de tipo do Python para validar requisições automaticamente e gerar código limpo e fácil de editar, reduzindo erros em tempo de execução e aumentando a produtividade da equipe.
- Documentos gerados automaticamente: o FastAPI cria documentação interativa por meio do Swagger UI e do ReDoc, facilitando para as equipes explorarem e testarem endpoints sem precisar escrever documentos adicionais.
- Forte impulso comunitário: embora seja relativamente recente, o FastAPI construiu uma comunidade grande e ativa e possui um ecossistema crescente de extensões, tutoriais e integrações.
Desvantagens do FastAPI
- Curva de aprendizado mais íngreme para trabalho assíncrono: o async/await promove o desempenho, mas a depuração, os testes e o gerenciamento de concorrência podem ser um desafio para desenvolvedores que estão começando na programação assíncrona.
- Baterias não incluídas: O FastAPI não possui ferramentas integradas para autenticação, administração e gerenciamento de banco de dados. Você precisará selecionar e integrar esses elementos manualmente.
- Ecossistema menor: o crescente panorama de plugins do FastAPI ainda fica atrás do Django, com menos ferramentas prontas para tarefas como integração com CMS ou controle de acesso baseado em funções.
2. Django
Uso em 2024: 35% (+2% em relação a 2023)
Mais uma vez, o Django está entre os frameworks Python mais populares entre os desenvolvedores.
Originalmente construído para desenvolvimento rápido com segurança e estrutura integradas, o Django evoluiu desde então para um toolkit full-stack. Ele é confiável para tudo, desde sites com muito conteúdo até painéis de ciência de dados e serviços baseados em ML.
Ele segue o padrão model-template-view (MTV) e vem com ferramentas integradas para roteamento, acesso a dados e gerenciamento de usuários. Isso permite que as equipes passem da ideia à implementação com o mínimo de configuração.
Vantagens do Django
- Baterias incluídas: o Django possui um conjunto abrangente de ferramentas integradas, incluindo um ORM, um autenticador de usuários, um painel de administração e um mecanismo de templates. Isso o torna ideal para equipes que desejam agir rapidamente sem montar sua própria stack.
- Seguro por padrão: inclui proteções integradas contra CSRF, injeção de SQL, XSS e outras vulnerabilidades comuns. A abordagem de segurança em primeiro lugar do Django é uma das razões pelas quais ele conta com a confiança de bancos, governos e grandes empresas.
- Escalável e pronto para produção: o Django oferece suporte para escalonamento horizontal, cache e visualizações assíncronas. Ele tem sido usado para alimentar plataformas de alto tráfego como Instagram, Pinterest e Disqus.
- Excelente documentação: os documentos oficiais do Django são amplamente elogiados por sua clareza e completude, tornando-os acessíveis a desenvolvedores de todos os níveis.
- Ecossistema maduro: milhares de pacotes de terceiros estão disponíveis para tudo, desde plataformas CMS e APIs REST até pagamentos e pesquisa.
- Suporte de longo prazo: contando com o apoio da Django Software Foundation, o Django recebe atualizações regulares, patches de segurança e versões LTS, tornando-o uma escolha segura para projetos de longo prazo.
Desvantagens do Django
- Pesado para aplicativos pequenos: para APIs simples ou microsserviços, a abordagem full-stack do Django pode parecer excessiva e lenta de configurar.
- Componentes fortemente acoplados: trocar partes da stack, como o ORM ou o mecanismo de modelos, costuma exigir soluções alternativas ou personalizações profundas.
- Curva de aprendizagem mais acentuada: as convenções e a complexidade do Django podem ser intimidadoras para iniciantes ou equipes acostumadas a frameworks mais minimalistas.
3. Flask
Uso em 2024: 34% (+1% em relação a 2023)
O Flask é um dos frameworks Python mais populares para pequenos aplicativos, APIs e dashboards de ciência de dados.
É um framework Web leve e imparcial que lhe dá controle total sobre a arquitetura do aplicativo. O Flask é classificado como um “microframework” porque não impõe nenhuma estrutura de projeto específica nem inclui ferramentas integradas, como ORM ou validação de formulários.
Em vez disso, ele fornece um núcleo simples e permite que você adicione apenas o que precisa. O Flask é construído sobre o Werkzeug (uma biblioteca utilitária WSGI) e o Jinja2 (um mecanismo de templates), sendo conhecido por sua sintaxe clara, roteamento intuitivo e flexibilidade.
Ele escala bem quando combinado com extensões como o SQLAlchemy, o Flask-Login ou o Flask-RESTful.
Vantagens do Flask
- Leve e flexível: o Flask não impõe estrutura ou dependências, tornando-o ideal para microsserviços, APIs e equipes que desejam construir uma stack do zero.
- Popular para ciência de dados e workflows de ML: o Flask é frequentemente usado para experimentos como a criação de dashboards, fornecimento de modelos ou transformação de notebooks em aplicativos Web leves.
- Ideal para iniciantes: com configuração mínima e uma curva de aprendizado suave, o Flask costuma ser recomendado como o primeiro framework web para desenvolvedores Python.
- Extensível: um rico ecossistema de extensões permite adicionar recursos como integração de banco de dados, validação de formulários e autenticação somente quando necessário.
- Arquitetura modular: o design do Flask facilita a divisão do seu aplicativo em blueprints ou a integração com outros serviços, o que é perfeito para equipes que trabalham com sistemas distribuídos.
- Base de código legível: o código-fonte do Flask é compacto e acessível, facilitando a depuração, personalização ou forks para ferramentas internas.
Desvantagens do Flask
- Traga tudo o que você tiver: ao contrário do Django, o Flask não inclui um ORM, painel de administração ou gerenciamento de usuários. Você precisará escolher e integrar esses recursos por conta própria.
- Segurança faça-você-mesmo: como o Flask oferece proteções integradas mínimas, você precisa implementar manualmente a proteção CSRF, a validação de entradas e outras práticas recomendadas.
- Potencial para se tornar confuso: sem convenções ou estrutura, grandes aplicativos Flask podem se tornar difíceis de manter, a menos que você imponha sua própria arquitetura e padrões.
4. Requests
Uso em 2024: 33% (+3% em relação a 2023)
O Requests não é um framework web, é uma biblioteca Python para fazer solicitações HTTP, mas sua influência no ecossistema Python é difícil de exagerar. É um dos pacotes mais baixados no PyPI e é usado em tudo, desde scripts de web scraping até microsserviços de nível de produção.
O Requests costuma ser combinado com frameworks como Flask ou FastAPI para lidar com chamadas HTTP de saída. Ele abstrai a complexidade dos soquetes brutos e do urllib, oferecendo uma interface limpa e ao estilo do Python para enviar e receber dados pela web.
Vantagens do Requests
- Simples e intuitivo: o Requests faz com que o HTTP pareça uma parte nativa do Python. Sua sintaxe é clara e legível – requests.get(url) é tudo o que é necessário para buscar um recurso.
- Maduro e estável: com mais de uma década de desenvolvimento, o Requests foi testado em batalha e é amplamente confiável. Ele é usado por milhões de desenvolvedores e é uma dependência padrão em muitos projetos Python.
- Excelente para clientes REST: o Requests é ideal para consumir APIs, integrar-se a plataformas SaaS ou criar ferramentas internas que dependem de fontes de dados externas.
- Excelente documentação e comunidade: os documentos oficiais são claros e concisos, e a biblioteca é bem apoiada por tutoriais, respostas do Stack Overflow e issues do GitHub.
- Ampla compatibilidade: o Requests funciona perfeitamente em todas as versões do Python e plataformas, com suporte integrado para sessões, cookies, cabeçalhos e timeouts.
Desvantagens do Requests
- Não assíncrono: o Requests é síncrono e bloqueante por padrão. Para cargas de trabalho de alta concorrência ou frameworks nativos assíncronos, alternativas como HTTPX ou AIOHTTP são melhores.
- Sem lógica de retry integrada: Embora suporte pool de conexões e timeouts, o comportamento de retry deve ser implementado manualmente ou através de wrappers de terceiros como o urllib3.
- Controle de baixo nível limitado: o Requests simplifica as chamadas HTTP, mas abstrai os detalhes de rede, dificultando ajustes avançados (por exemplo, soquetes, DNS e reutilização de conexão).
5. Asyncio
Uso em 2024: 23% (+3% em relação a 2023)
O Asyncio é a biblioteca nativa do Python para programação assíncrona. Ele é a base de muitos frameworks assíncronos modernos e permite que os desenvolvedores escrevam código não bloqueante usando corrotinas, loops de eventos e sintaxe async/await.
Embora não seja um framework web propriamente dito, o Asyncio se destaca no tratamento de tarefas vinculadas a E/S, como solicitações de rede e subprocessos. Ele costuma ser usado nos bastidores, mas continua sendo uma ferramenta poderosa para criar workflows assíncronos personalizados ou integrar-se a protocolos de baixo nível.
Vantagens do Asyncio
- Suporte assíncrono nativo: o Asyncio faz parte da biblioteca padrão do Python e oferece suporte de primeira classe para E/S assíncrona usando a sintaxe async/await.
- Base para frameworks modernos: ele alimenta muitos dos frameworks web assíncronos mais populares da atualidade, incluindo FastAPI, Starlette e AIOHTTP.
- Controle refinado: os desenvolvedores podem gerenciar loops de eventos, programar corrotinas e coordenar tarefas concorrentes com precisão, o que é ideal para a criação de sistemas assíncronos personalizados.
- Eficiente para cargas de trabalho vinculadas a E/S: o Asyncio se destaca no tratamento de grandes volumes de operações de E/S concorrentes, como chamadas de API, conexões de soquete ou leituras de arquivos.
Desvantagens do Asyncio
- Curva de aprendizado íngreme: conceitos como corrotinas, loops de eventos e agendamento de tarefas podem ser difíceis para desenvolvedores novos na programação assíncrona.
- Não é um framework completo: o Asyncio não oferece roteamento, modelagem ou tratamento de solicitações. É uma ferramenta de baixo nível que requer bibliotecas adicionais para desenvolvimento web.
- Complexidade da depuração: o código assíncrono pode ser mais difícil de rastrear e depurar, especialmente quando se lida com condições de corrida ou corrotinas aninhadas.
6. Django REST Framework
Uso em 2024: 20% (+2% em relação a 2023)
O Django REST Framework (DRF) é a extensão mais amplamente utilizada para a criação de APIs com base no Django. Ele fornece um kit de ferramentas poderoso e flexível para serializar dados, gerenciar permissões e expor endpoints RESTful – tudo isso enquanto permanece totalmente integrado aos principais componentes do Django.
O DRF é especialmente popular em aplicativos corporativos e com backend pesado, nos quais as equipes já utilizam o Django e desejam expor uma API limpa e escalável sem trocar de stack. Também é conhecido por sua interface API navegável, que facilita muito os testes e a depuração de endpoints durante o desenvolvimento.
Vantagens do Django REST Framework
- Integração profunda com o Django: o DRF se baseia diretamente nos modelos, visualizações e sistema de autenticação do Django, tornando-o uma escolha natural para equipes que já utilizam o Django.
- Interface de API navegável: Uma das principais funcionalidades do DRF é seu explorador de API interativo baseado na web, que ajuda desenvolvedores e testadores a inspecionar endpoints sem precisar de ferramentas externas.
- Serialização flexível: os serializadores do DRF podem lidar com tudo, desde campos simples até relações profundamente aninhadas, e oferecem suporte a fontes de dados ORM e não ORM.
- Sistema de permissões robusto: o DRF inclui suporte integrado para controle de acesso baseado em funções, permissões em nível de objeto e lógica de autorização personalizada.
- Documentação extensa: o DRF é bem documentado e amplamente ensinado, com uma grande comunidade e muitos tutoriais, exemplos e pacotes de terceiros.
Desvantagens do Django REST Framework
- Dependente do Django com configuração mais complexa: o DRF está intimamente ligado ao Django e requer mais configuração do que frameworks leves como o FastAPI, especialmente ao personalizar o comportamento.
- Serialização menos flexível: os serializadores do DRF funcionam bem para casos comuns, mas personalizá-los para dados complexos ou não padronizados geralmente exige substituições detalhadas.
Os melhores entre os demais: Frameworks 7–10
Embora os frameworks Python mais populares dominem o uso em todo o ecossistema, vários outros continuam a prosperar em domínios mais especializados. Essas ferramentas podem não ter uma classificação tão alta no geral, mas desempenham papéis importantes em serviços de back-end, pipelines de dados e sistemas assíncronos.
| Framework | Visão Geral | Vantagens | Desvantagens |
| httpx Uso em 2024: 15% (+3% em relação a 2023) |
Cliente HTTP moderno para workflows síncronos e assíncronos | Suporte assíncrono, HTTP/2, retry e dicas de tipo | Não é um framework web; sem roteamento ou recursos no lado do servidor |
| aiohttp Uso em 2024: 13% (+1% em relação a 2023) |
Kit de ferramentas assíncrono para servidores e clientes HTTP | Pronto para ASGI, tratamento nativo de WebSocket e middleware flexível | Nível inferior ao FastAPI, menos estruturado para aplicativos grandes. |
| Streamlit Uso em 2024: 12% (+4% em relação a 2023) |
Criador de dashboards e aplicativos de dados para workflows de dados | Prototipagem rápida da interface do usuário, sem necessidade de conhecimento prévio de front-end | Controle limitado sobre o layout, menos adequado para interfaces de usuário complexas. |
| Starlette Uso em 2024: 8% (+2% em relação a 2023) |
Estrutura ASGI leve usada pelo FastAPI | Desempenho excepcional, design componível, roteamento granular | Requer integração manual, menos conveniências integradas |
Escolhendo o framework e as ferramentas certas
Esteja você criando uma API extremamente rápida com FastAPI, um CMS full-stack com Django ou um dashboard leve com Flask, os frameworks web Python mais populares oferecem soluções para todos os casos de uso e estilos de desenvolvedor.
Os insights da pesquisa O Estado do Python em 2025 mostram que, embora Django e Flask continuem fortes, o FastAPI está liderando uma nova onda de desenvolvimento nativo assíncrono e seguro em tipos. Enquanto isso, ferramentas como Requests, Asyncio e Django REST Framework continuam a moldar a forma como os desenvolvedores Python criam e redimensionam serviços web modernos.
No entanto, os frameworks são apenas parte da equação. O ambiente de desenvolvimento certo pode fazer toda a diferença, desde uma depuração mais rápida até uma complementação de código mais inteligente e uma integração perfeita com o framework.
É aí que entra o PyCharm. Esteja você trabalhando com Django, FastAPI, Flask ou todos os três, o PyCharm oferece suporte completo para desenvolvimento web no Python. Isso inclui depuração assíncrona, ferramentas de cliente REST e integração avançada com bibliotecas e frameworks populares.
Pronto para criar algo incrível? Experimente o PyCharm e veja como o desenvolvimento web com o Python pode ser mais rápido e fácil.
Artigo original em inglês por:
Subscribe to PyCharm Blog updates
