Python でウェブ開発に役立つ GitHub リポジトリ 10 選
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KDnuggets が Python を用いたウェブ開発に適した GitHub のリポジトリ 10 つを紹介している。
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# イントロダクション
信じられないかもしれませんが、Python は多くの人が思っている以上に、Web アプリケーションや Web 開発の分野で広く利用されています。私は、Django や Flask といったフレームワークを使用して、社内システム、管理ポータル、ダッシュボード、そして完全な機能を備えたウェブサイトを作成する多くの開発者やチームを目にしてきました。
Python はもはやスクリプト作成、自動化、データサイエンスのための言語に限定されません。API の構築、ダッシュボード、機械学習アプリ、社内ツール、フルスタック Web アプリケーションの開発において、最も実用的な選択肢の一つとなっています。
その一方で、Python の Web エコシステムは大きく進化しました。今日では、より新しいフレームワークが登場し、複雑な JavaScript 環境を必要とせずに、インタラクティブなフロントエンド、データアプリ、可視化ツール、シンプルな Web インターフェースの構築にも Python を活用できるようになっています。
本記事では、Web 開発をより容易にする Python のリポジトリ 10 選を紹介します。API 構築用フレームワーク、フルスタック Web アプリケーション、ダッシュボード、機械学習デモ、社内ツール、そして Python ベースのユーザーインターフェースに関するものを取り上げます。
# 1. FastAPI
FastAPI** は、API を構築するための最も人気のある Python フレームワークの一つです。高速で学習が容易であり、本番環境での使用を前提として設計されています。
特に、REST API やバックエンドサービス、AI アプリケーションのエンドポイント、マイクロサービスを構築したい開発者にとって非常に有用です。FastAPI はまた、自動的な対話型アプリケーションプログラミングインターフェース（API）ドキュメンテーションを提供するため、テストやエンドポイントの共有がはるかに容易になります。
最も適している用途: 高性能な API の構築
なぜ有用か:
- 高性能な API 開発
- Python の型ヒントを使用した簡単な構文
- 自動的な API ドキュメンテーション
- 本番環境対応のバックエンドサービスに最適
# 2. Django
Django は、Web アプリケーションを迅速に構築するために設計された強力な Python Web フレームワークです。"バッテリー同梱（batteries included）"という哲学に従っており、認証、管理パネル、オブジェクトリレーショナルマッピング（ORM）、ルーティング、セキュリティツール、データベース管理など、多くの組み込み機能を備えています。
コンテンツ管理システム、ソフトウェア・アズ・ア・サービス（SaaS）製品、e コマースプラットフォーム、または大規模な Web アプリケーションを構築している場合、Django は Python エコシステムにおける最も強力な選択肢の一つです。
最も適している用途: フルスタック Web アプリケーション
なぜ有用か:
- 完全な Web フレームワーク
- 組み込み管理インターフェース
- 堅牢なセキュリティ機能
- 大規模でスケーラブルなアプリケーションに最適
# 3. Flask
Flask は、Python 用のマイクロウェブフレームワークです。Django とは異なり、Flask はより高い柔軟性と、組み込みの前提条件が少ない点を提供します。このため、小規模なアプリケーションやプロトタイプ、API、そして構造に対する制御をより強く持ちたいプロジェクトにおいて優れた選択肢となります。
Flask は初心者にも親和性が高い一方で、適切な拡張機能と組み合わせれば、本番環境でのアプリケーション開発にも十分なパワーを持ちます。
最も適している用途: 軽量なウェブアプリケーション
有用な理由:
- 軽量で柔軟性がある
- 学習が容易
- 小規模アプリや API に最適
- 拡張機能の生態系が豊富
# 4. Textual
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Textual** は、シンプルな Python API を用いて洗練されたユーザーインターフェースを構築するための Python フレームワークです。これにより、ターミナルや Web ブラウザで実行可能なインタラクティブなアプリケーションを作成できます。
これは、開発者向けツール、ダッシュボード、コマンドラインインターフェース (CLI)、監視アプリ、および社内ツールの開発に取り組む開発者にとって有用です。
最も適している用途: ターミナルおよびブラウザベースのユーザーインターフェース
有用な理由:
- 豊富なターミナルアプリケーションを構築可能
- Python ベースのシンプルな UI 開発
- 開発者向けツールやダッシュボードに有用
- アプリケーションをターミナルとブラウザの両方で実行可能
# 5. Django REST Framework
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Django REST Framework** は、Django エコシステムにおける最も重要なツールの一つです。これは、Django の上にウェブ API を構築することを容易にします。
もしすでに Django を使用していて、REST API を通じてアプリケーションデータを公開したい場合は、Django REST Framework (DRF) がシリアライザー、認証、権限管理、ビューセット、ブラウザ対応の API など、多くの他のツールを提供します。
ベストな用途: Django による API の構築
有用な理由:
- Django 向けの強力な API フレームワーク
- 組み込みの認証および権限機能
- REST API 開発に最適
- 既存の Django プロジェクトと相性が良い
# 6. Reflex
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Reflex** は、Python のみを使用して Web アプリケーションを構築できるフレームワークです。JavaScript でフロントエンドコードを書くことなく、インタラクティブな Web アプリを作成したい開発者向けに設計されています。
Reflex を使用すれば、フロントエンド、バックエンド、アプリケーションロジックすべてを Python で定義できます。これにより、フルスタックアプリケーションを迅速に構築したい Python 開発者に有用です。
ベストな用途: 純粋な Python によるフルスタック Web アプリ
有用な理由:
- Python でフルスタックアプリを構築可能
- JavaScript を手動で記述する必要がない
- プロトタイプや社内ツールの作成に適している
- Python ファーストの開発者に有用
# 7. Taipy
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Taipy** は、開発者がデータと AI アルゴリズムを生産レベルの Web アプリケーションに変換できるよう支援するために設計されています。特に、モデルやワークフロー、分析を中心にインタラクティブなアプリケーションを作成したいデータサイエンティストや機械学習エンジニアにとって有用です。
プロジェクトをノートブック内に留めるのではなく、Taipy はあなたの作業を他の人が使用できるアプリケーションに変換するのを支援します。
最適な用途: データおよび AI ウェブアプリケーション
有用な理由:
- データおよび AI アプリケーションの構築
- 分析ワークフローの実用化に有用
- マシンラーニングのデモやツールに適している
- Python を第一言語としたアプリケーション開発
# 8. Streamlit
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Streamlit** は、データサイエンス、機械学習、ダッシュボード、AI デモ向けのインタラクティブなウェブアプリ構築において、最も人気のある Python フレームワークの一つです。フロントエンド開発の経験がなくても、Python スクリプトを共有可能な Web アプリケーションに変換できます。
特に、Python だけでデータアプリ、可視化ツール、レポートダッシュボード、大規模言語モデル (LLM) デモ、および機械学習インターフェースを迅速に構築したい開発者にとって有用です。
最適な用途: データアプリおよびインタラクティブなダッシュボード
有用な理由:
- Python でインタラクティブな Web アプリを構築可能
- フロントエンドの経験は不要
- ダッシュボード、レポート、AI デモに最適
- アプリの共有とデプロイが容易
- データサイエンスおよび機械学習プロジェクトにおける強力な選択肢
# 9. Gradio
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Gradio** は、Python で機械学習アプリケーションを構築し共有するための最も簡単な方法の一つです。数行のコードだけで、モデル、関数、API、およびデモ用のシンプルな Web インターフェースを作成できます。
特に、機械学習モデルの紹介やプロトタイプのテスト、非技術者向けの AI アプリケーションの共有において非常に有用です。
最も適している用途: 機械学習デモ
なぜ有用なのか:
- 迅速な機械学習アプリの開発が可能
- シンプルな Python インターフェース
- デモやプロトタイプに最適
- 他者との共有が容易
# 10. Dash
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Dash** は、インタラクティブなデータアプリケーションやダッシュボードを構築するための Python フレームワークです。JavaScript を記述せずに Web ベースの可視化を作成したいデータサイエンティスト、アナリスト、エンジニアに広く利用されています。
Dash は Plotly チャートと相性が良く、分析用ダッシュボード、レポート作成ツール、ビジネスインテリジェンスアプリケーションを構築する上で強力な選択肢となります。
最も適している用途: ダッシュボードおよびデータアプリ
なぜ有用なのか:
- Python でダッシュボードを構築可能
- JavaScript の不要
- Plotly 可視化と相性が良い
- データサイエンスおよび分析プロジェクトに最適
# まとめ
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Python は Web 開発において豊かで実用的なエコシステムを持っており、これらのリポジトリはその柔軟性がいかに高まっているかを示しています。Django と Flask はいまだ強力な選択肢ですが、私自身も両方とも経験がありますが、それらの使用は主に一部の新しい Python フォーカス型フレームワークと比較すると限定的でした。
私の仕事では、機械学習モデルやバックエンドサービス、本番環境対応の統合のために信頼できる API エンドポイントが必要となる場合、FastAPI を使用しています。LLM や機械学習アプリケーションのデモを素早く作成したい場合、特にモデルを他者とテストしたり共有したりしたい場合には Gradio を利用します。データアプリやダッシュボード、インタラクティブなレポートについては、Streamlit が最も使いやすいツールの一つです。
私にとって最大の転換点は Reflex です。以前はフルスタック Web アプリケーションには Next.js に傾倒していましたが、Reflex によって Python を用いたエンドツーエンドのワークフローへと移行しました。フロントエンド、バックエンド、アプリケーションロジックをすべて Python で構築できるため、一つのエコシステムに留まりながら開発速度を上げやすくなりました。
全体として、最適なリポジトリはあなたが何を作りたいかによります。API を作りたいなら FastAPI を使いましょう。フルスタックの Python アプリを作りたいなら Reflex に挑戦してください。機械学習のデモを作りたいなら Gradio を使いましょう。データアプリを作るなら Streamlit が素晴らしい選択肢です。そして、より伝統的な Web 開発フレームワークを求めるなら、Django と Flask もまだ学ぶ価値があります。
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# Introduction
Believe it or not, Python is used for web application and web development far more than many people think. I have seen many developers and teams use frameworks like Django and Flask to build internal systems, admin portals, dashboards, and fully functional websites.
Python is no longer just for scripting, automation, and data science. It has become one of the most practical choices for building APIs, dashboards, machine learning apps, internal tools, and full-stack web applications.
That being said, the Python web ecosystem has evolved a lot. Today, there are newer frameworks that make Python useful not only for backend development but also for building interactive frontends, data apps, visualizations, and simple web interfaces without needing a complex JavaScript setup.
In this article, we will review 10 Python repositories that make web development easier. We will cover frameworks for building APIs, full-stack web applications, dashboards, machine learning demos, internal tools, and Python-based user interfaces.
# 1. FastAPI
FastAPI** is one of the most popular Python frameworks for building APIs. It is designed to be fast, easy to learn, and ready for production.
It is especially useful for developers who want to build REST APIs, backend services, AI application endpoints, or microservices. FastAPI also provides automatic interactive application programming interface (API) documentation, which makes testing and sharing endpoints much easier.
Best for: Building high-performance APIs
Why it is useful:
- High-performance API development
- Easy syntax using Python type hints
- Automatic API documentation
- Great for production-ready backend services
# 2. Django
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Django** is a powerful Python web framework designed for building complete web applications quickly. It follows the "batteries included" philosophy, meaning it comes with many built-in features such as authentication, admin panels, object-relational mapping (ORM), routing, security tools, and database management.
If you are building a content management system, software-as-a-service (SaaS) product, e-commerce platform, or large-scale web app, Django is one of the strongest options in the Python ecosystem.
Best for: Full-stack web applications
Why it is useful:
- Complete web framework
- Built-in admin interface
- Strong security features
- Great for large and scalable applications
# 3. Flask
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Flask** is a micro web framework for Python. Unlike Django, Flask gives you more flexibility and fewer built-in assumptions. This makes it a great choice for small applications, prototypes, APIs, and projects where you want more control over the structure.
Flask is beginner-friendly but also powerful enough for production applications when combined with the right extensions.
Best for: Lightweight web applications
Why it is useful:
- Lightweight and flexible
- Easy to learn
- Good for small apps and APIs
- Large ecosystem of extensions
# 4. Textual
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Textual** is a Python framework for building sophisticated user interfaces with a simple Python API. It allows you to create interactive applications that can run in the terminal and web browser.
This is useful for developers building developer tools, dashboards, command-line interfaces (CLIs), monitoring apps, and internal tools.
Best for: Terminal and browser-based user interfaces
Why it is useful:
- Build rich terminal applications
- Simple Python-based UI development
- Useful for developer tools and dashboards
- Can run apps in the terminal and browser
# 5. Django REST Framework
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Django REST Framework** is one of the most important tools in the Django ecosystem. It makes it easier to build web APIs on top of Django.
If you already use Django and want to expose your application data through REST APIs, Django REST Framework (DRF) provides serializers, authentication, permissions, viewsets, browsable APIs, and many other tools.
Best for: Building APIs with Django
Why it is useful:
- Powerful API framework for Django
- Built-in authentication and permissions
- Great for REST API development
- Works well with existing Django projects
# 6. Reflex
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Reflex** lets you build web applications using only Python. It is designed for developers who want to create interactive web apps without having to write frontend code in JavaScript.
With Reflex, you can define the frontend, backend, and application logic in Python. This makes it useful for Python developers who want to build full-stack applications quickly.
Best for: Full-stack web apps in pure Python
Why it is useful:
- Build full-stack apps in Python
- No need to write JavaScript manually
- Good for prototypes and internal tools
- Useful for Python-first developers
# 7. Taipy
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Taipy** is designed to help developers turn data and AI algorithms into production-ready web applications. It is especially useful for data scientists and machine learning engineers who want to create interactive applications around their models, workflows, and analytics.
Instead of keeping projects inside notebooks, Taipy helps you turn your work into applications that others can use.
Best for: Data and AI web applications
Why it is useful:
- Build data and AI applications
- Useful for productionizing analytics workflows
- Good for machine learning demos and tools
- Python-first application development
# 8. Streamlit
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Streamlit** is one of the most popular Python frameworks for building interactive web apps, especially for data science, machine learning, dashboards, and AI demos. It allows you to turn Python scripts into shareable web applications without needing frontend development experience.
It is especially useful for developers who want to quickly build data apps, visualization tools, reporting dashboards, large language model (LLM) demos, and machine learning interfaces using only Python.
Best for: Data apps and interactive dashboards
Why it is useful:
- Build interactive web apps in Python
- No frontend experience required
- Great for dashboards, reports, and AI demos
- Easy to share and deploy apps
- Strong choice for data science and machine learning projects
# 9. Gradio
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Gradio** is one of the easiest ways to build and share machine learning applications in Python. It allows you to create simple web interfaces for models, functions, APIs, and demos with just a few lines of code.
It is especially useful for showcasing machine learning models, testing prototypes, and sharing AI applications with non-technical users.
Best for: Machine learning demos
Why it is useful:
- Quick machine learning app development
- Simple Python interface
- Great for demos and prototypes
- Easy to share with others
# 10. Dash
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Dash** is a Python framework for building interactive data applications and dashboards. It is widely used by data scientists, analysts, and engineers who want to create web-based visualizations without writing JavaScript.
Dash works well with Plotly charts and is a strong choice for building analytical dashboards, reporting tools, and business intelligence applications.
Best for: Dashboards and data apps
Why it is useful:
- Build dashboards in Python
- No JavaScript required
- Works well with Plotly visualizations
- Great for data science and analytics projects
# Final Thoughts
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Python has a rich and practical ecosystem for web development, and these repositories show how flexible it has become. Django and Flask are still strong choices, and I do have experience with both, but my use of them has mostly been limited compared to some of the newer Python-first frameworks.
For my own work, I use FastAPI when I need reliable API endpoints for machine learning models, backend services, and production-ready integrations. I use Gradio for quickly creating LLM and machine learning application demos, especially when I want to test or share a model with others. For data apps, dashboards, and interactive reports, Streamlit** is one of the easiest tools to use.
The biggest shift for me has been Reflex. I previously leaned more toward Next.js for full-stack web applications, but Reflex made me move toward a more Python end-to-end workflow. Being able to build the frontend, backend, and application logic in Python makes it easier to stay in one ecosystem and move faster.
Overall, the best repository depends on what you want to build. If you want APIs, use FastAPI. If you want full-stack Python apps, try Reflex. If you want machine learning demos, use Gradio. If you want data apps, Streamlit is a great choice. And if you want a more traditional web development framework, Django and Flask are still worth learning.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) is a certified data scientist professional who loves building machine learning models. Currently, he is focusing on content creation and writing technical blogs on machine learning and data science technologies. Abid holds a Master's degree in technology management and a bachelor's degree in telecommunication engineering. His vision is to build an AI product using a graph neural network for students struggling with mental illness.
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