主要观点：Python 作为热门编程语言持续发展，有众多框架满足不同开发需求。文中介绍了 7 大 Python 框架，包括 Reflex、Django、Flask、Streamlit、Gradio、Plotly Dash 和 FastAPI，分别阐述了它们的特点、优势和劣势，如 Reflex 可全栈用 Python 开发，Django 生态大但前端较弱，Flask 轻量灵活等，最后指出选择框架需根据项目需求而定。

关键信息：

• 全球有 1600 万 Python 开发者且数量持续增长。

• 介绍的 7 大框架及其特点：

  • Reflex：全栈用 Python 开发，有 60 多个内置组件，生态相对较小。
  • Django：成熟，有大生态和社区，内置管理界面等。
  • Flask：轻量，灵活，模块化设计。
  • Streamlit：快速将数据脚本转为 Web 应用，数据可视化好。
  • Gradio：用于创建 ML 模型界面，易部署。
  • Plotly Dash：构建交互式数据分析应用，多语言支持。
  • FastAPI：高性能，自动生成文档等。
• 各框架适用场景：Reflex 适合全栈交互应用，Django 适大项目，Flask 适小项目，Streamlit 和 Dash 适数据应用，Gradio 适 ML 模型，FastAPI 适高效 API。

重要细节：

• Reflex 可处理前后端连接，部署只需一条命令，有多种认证选项，数据库管理集成 SQLAlchemy 等。
• Django 有成熟生态，自带管理界面和 ORM，安全性好，但前端和性能方面有不足。
• Flask 简单灵活，模块化设计，生态成熟，但同步、模板等方面有局限。
• Streamlit 快速原型，数据可视化好，易用，但执行效率、UI 组件等有限制。
• Gradio 易部署，与 ML 库集成好，但适用范围有限。
• Dash 有丰富数据组件，多语言支持，部署效率高，但回调复杂。
• FastAPI 利用类型提示等，性能高，自动生成文档，但需整合前端。