譯者 | 劉濤

審校 | 重樓

作為一名有著20多年經(jīng)驗的開發(fā)人員，我親眼目睹了選擇合適的框架對一個項目的成敗有著怎樣的影響。“框架”這個術語的涵蓋范圍已經(jīng)變得如此之廣，以至于它常常被誤解。在實際應用中，由于不同的框架具有各自的特點和適用場景，開發(fā)人員在選擇框架時往往會面臨一些挑戰(zhàn)和困惑。讓我們消除這種困惑，幫助你做出更好的技術決策。

什么是框架？

在軟件開發(fā)領域，框架被定義為一組經(jīng)過精心設計的結構化工具、庫和約定，通過預置常見功能，為應用程序的高效構建奠定了堅實基礎。這一特性使得開發(fā)人員得以從繁瑣的底層工作中解脫出來，更加專注于實現(xiàn)應用程序的獨特功能。

現(xiàn)代Web應用程序的開發(fā)往往傾向于結合使用多個框架，以高效地應對開發(fā)的不同方面：

• React與Tailwind CSS攜手合作，共同管理用戶界面的布局和樣式。
• FastAPI或Django與LangChain共同處理后端邏輯和AI功能，而MongoDB則作為高效的內(nèi)存存儲解決方案，為應用程序提供快速、可靠的數(shù)據(jù)存儲服務。
  這些框架之間通過API和預定義的接口進行通信以協(xié)同工作——例如，在React前端中，用戶的交互操作可以觸發(fā)Python后端中的LangChain流程，進而啟動AI處理任務。該流程使用MongoDB Atlas Vector Search功能來檢索相關數(shù)據(jù)，然后使用Tailwind CSS樣式將其顯示回用戶，并將處理結果返回給前端。最終Tailwind CSS將這些結果以精美的樣式展示給用戶，實現(xiàn)了一個完整且流暢的用戶體驗。

目錄

• 2024年框架生態(tài)概覽
• 應用框架
• AI框架
• Web框架
• CSS/UI框架
• 測試與基礎設施
• 做正確的選擇
• 總結
• 其他資源
• 常見問題解答（FAQ）

2024年框架生態(tài)概覽

我們可以將框架視為技術工具箱中的得力工具。深入了解每種工具的設計初衷、主要功能以及它可能不適用的場景，是確保我們能夠為當前任務選擇正確解決方案的關鍵。

開發(fā)框架的演變歷程

在過去的十年間，開發(fā)框架的格局經(jīng)歷了翻天覆地的變化。它們從最初那些僅用于渲染網(wǎng)頁的簡陋工具庫，逐步進化為如今功能全面、復雜精細的生態(tài)系統(tǒng)：

• 處理復雜的狀態(tài)管理
• 處理實時數(shù)據(jù)流
• 集成AI功能
• 根據(jù)需求自動擴展
• 通過單一代碼庫跨多個平臺進行部署

為什么框架選擇至關重要

框架在軟件開發(fā)中扮演著至關重要的角色，它們就像拼圖游戲中的拼塊，每個拼塊都擁有獨特的形狀和功能。明智地選擇這些拼塊，可以確保它們無縫拼接在一起，共同構建一個連貫、高效的應用程序。然而，如果強行將不兼容的拼塊組合在一起，不僅會導致效率低下，還可能引發(fā)功能失效，甚至整個項目的失敗。

以下是你的選擇之所以重要的原因：

技術影響

• 性能：不同框架在性能上各有千秋。例如，Instagram選擇React作為其前端框架，正是因為React的虛擬DOM機制能夠高效地處理頻繁的界面更新，從而確保用戶界面的流暢性和響應速度。
• 可擴展性：對于需要處理大量并發(fā)連接和實時數(shù)據(jù)更新的應用，如Uber這樣的出行服務平臺，其后端選擇了Node.js。Node.js基于事件驅動的非阻塞I/O模型，使其在處理高并發(fā)場景時表現(xiàn)出色，為Uber提供了強大的可擴展性和穩(wěn)定性。
• 可維護性：對于需要處理大量并發(fā)連接和實時數(shù)據(jù)更新的應用，如Uber這樣的出行服務平臺，其后端選擇了Node.js。Node.js基于事件驅動的非阻塞I/O模型，使其在處理高并發(fā)場景時表現(xiàn)出色，為Uber提供了強大的可擴展性和穩(wěn)定性。

業(yè)務影響

• 開發(fā)速度：選擇合適的框架可以將開發(fā)速度提高2-3倍，從而縮短項目周期，更快地將產(chǎn)品推向市場。
• 團隊生產(chǎn)力：熟悉的框架可以將團隊新成員的上手時間從幾個月縮短到幾周，從而更快地形成戰(zhàn)斗力，提高整體開發(fā)效率。
• 成本效益：正確選擇框架可以顯著降低托管和維護成本，帶來顯著的成本效益。

常見陷阱

• 過度工程化：對于僅需簡單的靜態(tài)HTML頁面的項目，引入Next.js這樣的框架，不僅會造成不必要的復雜性和性能開銷，而且也會導致開發(fā)效率的低下和資源的浪費。
• 工程不足：相反，對于復雜的、狀態(tài)密集型應用程序，如果僅使用原生JavaScript進行開發(fā)，則可能面臨工程不足的問題。原生JavaScript雖然靈活且功能強大，但在處理復雜狀態(tài)和組件間通信時，往往顯得力不從心。這可能導致代碼混亂、難以維護，并可能引發(fā)性能瓶頸。
• 工具不匹配：工具不匹配也是框架選擇中的一個常見誤區(qū)，例如，使用 Electron（桌面應用程序框架）來構建簡單網(wǎng)站，就是一種典型的工具不匹配。Electron主要用于開發(fā)跨平臺的桌面應用程序，它提供了豐富的API和工具來支持桌面應用的開發(fā)。然而，對于網(wǎng)站開發(fā)來說，Electron顯得過于龐大和復雜，不僅增加了開發(fā)難度和成本，還可能降低用戶體驗。
• 盲目跟風：有些開發(fā)者為了追求新技術或新框架的潮流，而不考慮其長期維護影響。這種做法可能導致項目在后期遇到難以解決的問題，因為新技術或新框架可能尚未經(jīng)過充分驗證和優(yōu)化。此外，頻繁更換框架也會增加項目的復雜性和維護成本。

讓我們進一步深入探究開發(fā)框架的各種類別，并且了解它們怎樣幫助你構建出更優(yōu)質的應用程序。

需要注意的是，本文會列舉一些框架示例，不過這些示例并不能涵蓋所有的框架，畢竟每天、每周或者每月都會有新的框架被開發(fā)出來。

應用框架

應用框架是軟件開發(fā)領域的得力助手，堪稱開發(fā)者的“瑞士軍刀”。它們提供了全面的工具包，能夠處理整個應用程序的生命周期，從設計、開發(fā)到部署和維護。盡管每個框架都有其獨特的專長和優(yōu)勢，但它們通常都具備以下核心功能：

• 數(shù)據(jù)庫集成和對象關系映射（ORM）支持
• 身份驗證和授權
• API路由和中間件
• 模板引擎或組件系統(tǒng)
• 資產(chǎn)管理
• 安全功能
• 開發(fā)工具和調試支持
  什么是應用程序？應用程序是一組協(xié)同工作的組件，包括用戶界面和后端服務，旨在執(zhí)行特定功能或一組功能以滿足用戶需求。它被設計為可完全部署并在生產(chǎn)環(huán)境中運行。
  在軟件開發(fā)中，你會遇到以下三種主要類型的應用框架：

全棧Web應用框架

• Django和Rails：這兩款框架都秉持著“自帶電池”的理念，為開發(fā)者提供了豐富的功能和工具，使其開箱即用，快速構建出功能完善的應用程序。它們非常適合處理數(shù)據(jù)量大且業(yè)務邏輯復雜的應用程序，能夠輕松應對各種復雜的業(yè)務需求和數(shù)據(jù)處理場景。
• Next.js和Nuxt.js：這兩款是分別針對React和Vue.js進行了優(yōu)化的現(xiàn)代全棧框架。它們在構建高性能應用程序方面表現(xiàn)出色，支持服務端渲染、靜態(tài)站點生成和API集成等功能，使開發(fā)者能夠輕松實現(xiàn)前后端分離和數(shù)據(jù)交互。
• Spring Boot：作為企業(yè)級框架的代表，Spring Boot在Java領域具有舉足輕重的地位。它特別受大型Java應用程序的青睞，尤其是在金融和銀行領域，其穩(wěn)定性和可靠性得到了廣泛的認可。

移動應用框架

• Flutter：Google提供的一套高效工具包，允許開發(fā)者從單一代碼庫出發(fā)，為移動、Web以及桌面端構建原生編譯應用。Flutter以其流暢的動畫效果和卓越的原生性能而聞名，為用戶帶來極致體驗。
• React Native：Facebook推出的一款跨平臺移動開發(fā)框架，當你希望團隊對React知識遷移到移動開發(fā)領域時，React Native無疑是理想之選。它非常適合那些需要在保持跨平臺代碼共享的同時，追求原生體驗的應用場景。
• SwiftUI和Jetpack Compose：分別為iOS和Android的原生開發(fā)框架。當特定平臺的功能和最佳性能表現(xiàn)成為關鍵要素時，這兩個框架便是開發(fā)者首選。

桌面應用框架

• Electron：Electron是一個功能強大的框架，為VS Code和Slack等眾多知名應用軟件提供技術支持。它非常適合開發(fā)者利用現(xiàn)有的Web開發(fā)知識，輕松構建跨平臺的桌面應用程序，而無需學習特定于操作系統(tǒng)的編程語言。
• Tauri：Tauri是Electron的現(xiàn)代替代品，以其更小的包大小、更出色的性能和更高效的資源利用而備受矚目。它使用原生系統(tǒng)Web視圖來更高效地運行應用，相比Electron占用內(nèi)存更少，啟動速度更快。它支持開發(fā)人員使用現(xiàn)有的Web開發(fā)技能進行開發(fā)工作，而無需為每個操作系統(tǒng)學習新的編程語言。
• PyQt：PyQt是一個專為Python開發(fā)者打造的GUI（圖形用戶界面）應用開發(fā)框架，尤其適合用于構建數(shù)據(jù)科學項目中的GUI應用。它提供了一套豐富多樣的庫和控件，無論是簡單的小工具還是復雜的綜合應用，PyQt都能滿足開發(fā)者的需求。

游戲框架

• Unity：一款極為流行的游戲開發(fā)框架，廣泛應用于2D和3D游戲的創(chuàng)作。它具備多平臺支持的特性，這使得它成為游戲開發(fā)者眼中一個多功能的理想選擇。Unity以其用戶友好的界面和廣泛的資源商店而聞名。
• Unreal Engine：以其能夠呈現(xiàn)出高質量的圖形效果而備受關注，它是一款功能強大的游戲框架，在AAA級大型游戲制作以及獨立游戲項目開發(fā)中都有著廣泛的應用。它提供了先進的視覺工具和實時渲染能力。
• Godot：一個輕量級且靈活的開源游戲引擎。Godot常用于規(guī)模較小或獨立的游戲項目開發(fā)中，并擁有一個直觀的場景系統(tǒng)，使整個開發(fā)過程變得更加直接明了。

AI框架

在構建完整且適合生產(chǎn)環(huán)境的AI應用程序時，一個常被忽視的關鍵點是：盡管像TensorFlow或LangChain這樣的AI框架功能強大，但它們并不能作為獨立的解決方案存在。為了構建一個完整且適合生產(chǎn)環(huán)境的應用程序，這些框架需要與其他專注于數(shù)據(jù)處理、用戶界面設計和部署的工具以及框架進行集成。它們僅僅是整個解決方案拼圖中的一部分。

當然，在特定的場景下，例如數(shù)據(jù)科學家在Jupyter筆記本中進行研究和原型設計時，這些AI框架可以獨立發(fā)揮作用。但在生產(chǎn)環(huán)境中，構建AI應用程序的需求遠不止于此。

接下來，讓我們深入了解一下在這個領域中主要參與者的角色及其擅長的領域：

AI模型開發(fā)框架

• TensorFlow：Google推出的一款功能強大的深度學習工具，在涉及計算機視覺、神經(jīng)網(wǎng)絡以及生產(chǎn)級機器學習的應用方面表現(xiàn)卓越。Pinterest（一個以圖片分享為主的社交化網(wǎng)絡應用，用戶可以在上面組織、保存并分享圖片和視頻內(nèi)容）利用它來進行圖像識別和推薦工作，這凸顯它在高效處理海量圖像數(shù)據(jù)時的優(yōu)勢。
• PyTorch：Facebook開發(fā)的一款靈活且適合研究的框架，尤其適用于自然語言處理和快速原型構建。特斯拉利用PyTorch完成了各類機器學習任務，包括與自動駕駛視覺系統(tǒng)相關的研究，這證明了PyTorch在前沿應用中的多功能性。
• JAX：Google推出的一款高性能數(shù)值計算框架，非常適合科學計算和大規(guī)模Transformer模型。DeepMind已使用JAX進行高級AI研究，包括AlphaFold等蛋白質結構預測項目，這展示了JAX在處理大規(guī)模計算問題時的有效性。

AI模型部署與服務框架

• TensorFlow Serving：TensorFlow Serving是TensorFlow模型的部署工具，非常適合在生產(chǎn)環(huán)境中提供高性能的機器學習模型。例如，它已被用于為電子商務平臺的圖像分類模型提供支持，確?？焖偾?/span>具備可擴展性的響應時間。TensorFlow Serving的靈活性和可擴展性，使其成為生產(chǎn)環(huán)境中模型部署的首選。
• TorchServe：TorchServe是一款用于部署PyTorch模型的強大工具，非常適合可擴展的PyTorch模型服務。它已被用于部署實時客戶支持的聊天機器人模型，在管理對話式AI時展現(xiàn)出了靈活性與高效性。TorchServe的易用性和對PyTorch模型的原生支持，使其成為開發(fā)者的理想選擇。
• NVIDIA Triton Inference Server：NVIDIA Triton Inference Server是一款多框架模型服務工具，能夠處理來自TensorFlow、PyTorch、ONNX等多個框架的模型。它非常適合管理多模態(tài)AI應用的推理請求，也適合復雜的AI部署場景。Triton的高性能和靈活性使其成為處理大規(guī)模推理任務的首選。

LLM集成框架

• LangChain：LangChain被譽為大型語言模型應用的瑞士軍刀，其在構建聊天機器人和文檔問答系統(tǒng)方面展現(xiàn)出了卓越的能力。它被用于創(chuàng)建能夠訪問公司知識庫的客戶服務機器人，展示了其在增強客戶交互方面的實用性。LangChain的靈活性和可擴展性，使其成為構建復雜LLM應用的理想選擇。
• LlamaIndex：LlamaIndex專注于數(shù)據(jù)連接領域，特別擅長在私有數(shù)據(jù)上構建高效的搜索引擎。它被企業(yè)用于創(chuàng)建內(nèi)部文檔的語義搜索系統(tǒng)，大幅提升了數(shù)據(jù)檢索的效率，并極大優(yōu)化了知識管理流程。LlamaIndex的易用性和對私有數(shù)據(jù)的強大支持，使其成為構建定制搜索引擎的首選工具。
• Hugging Face Transformers：Hugging Face Transformers是一個預訓練模型庫，允許開發(fā)者快速部署最先進的自然語言處理模型。它被用于在客戶反饋系統(tǒng)中添加情感分析功能，展示了其在自然語言理解方面的出眾能力。Hugging Face Transformers的豐富模型和強大社區(qū)支持，使其成為自然語言處理任務的首選工具。

AI數(shù)據(jù)處理框架

• Apache Spark (MLlib)：Apache Spark (MLlib)是一款專為大規(guī)模數(shù)據(jù)轉換和機器學習設計的框架，能夠輕松處理推薦系統(tǒng)中的數(shù)百萬用戶之間的交互，展現(xiàn)出卓越的可擴展性和效率。Spark的分布式計算能力和豐富的機器學習算法庫使其成為處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的理想選擇之一。
• Pandas：Pandas是一款在數(shù)據(jù)科學領域廣泛使用的數(shù)據(jù)操作和分析工具，非常適合進行數(shù)據(jù)清洗、分析和特征工程。由于其直觀的數(shù)據(jù)處理能力，它經(jīng)常被用于準備客戶數(shù)據(jù)進行流失預測。Pandas的易用性和強大的數(shù)據(jù)操作能力使其成為數(shù)據(jù)科學家的首選工具。
• Polars：Polars是一個高性能的數(shù)據(jù)操作框架，當Pandas的處理速度無法滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)處理需求時，Polars便成為了一個理想的選擇。它已被應用于實時金融數(shù)據(jù)分析領域，提供了更快的數(shù)據(jù)處理和更高的工作效率。Polars的高性能和易用性使其成為處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時的理想選擇之一。

AI自動化與編排框架

• CrewAI：一款專為協(xié)調多個AI代理而設計的工具，它完美適配那些需要多個AI模型協(xié)同工作的復雜流程。在內(nèi)容創(chuàng)作領域，CrewAI已展現(xiàn)出其非凡的能力，從規(guī)劃、撰寫到編輯，它都能自動化地推動創(chuàng)意過程的進行，極大地提升了創(chuàng)作效率與質量。
• Auto-GPT：這款工具專注于開發(fā)自主AI代理，非常適合執(zhí)行那些需要自我指導的任務。它被用于自動化研究和數(shù)據(jù)收集，凸顯了其在自動化重復性知識任務方面的潛力。
• Microsoft Semantic Kernel：作為一款先進的AI編排工具，擅長將AI集成到.NET應用程序中。它被用于為現(xiàn)有的企業(yè)應用程序添加AI功能，實現(xiàn)了AI功能與現(xiàn)有工作流程的無縫集成。

AI數(shù)據(jù)攝入與文檔處理框架

• Apache NiFi：一款強大的數(shù)據(jù)流自動化工具，非常適合實時數(shù)據(jù)攝入和處理。它被用于在進行數(shù)據(jù)分析之前提取和轉換日志數(shù)據(jù)，確保各種應用場景下的數(shù)據(jù)流高效運行。
• Haystack：專注于為搜索和問答系統(tǒng)提供文檔處理服務，被用于創(chuàng)建文檔索引和問答管道，非常適合構建內(nèi)部知識庫搜索系統(tǒng)。
• Unstructured：致力于從多種格式（包括PDF、HTML和圖像等）中提取數(shù)據(jù)，在處理文檔處理工作流程中的非結構化內(nèi)容時展現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢。它被用于從掃描的文檔中提取相關信息,以便進行后續(xù)的數(shù)據(jù)分析。
• Airbyte：一款開源數(shù)據(jù)集成工具，非常適合連接和同步多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù),被用于將第三方API數(shù)據(jù)攝入分析系統(tǒng)，從而實現(xiàn)有效的數(shù)據(jù)整合。

交互式AI Web框架

• Gradio：顯著簡化了為機器學習模型構建Web用戶界面的流程，是創(chuàng)建模型快速演示的理想選擇。它專為終端用戶設計，通過構建交互式圖像分類器等應用，提供了一個直觀易用的界面，便于測試和優(yōu)化機器學習功能。
• Streamlit：一個專為機器學習和數(shù)據(jù)科學打造的Python Web應用框架，能夠將數(shù)據(jù)腳本輕松轉換為可共享的Web應用。通過構建用戶友好的儀表板，Streamlit使對模型預測結果的探索變得直觀便捷，從而顯著提升了機器學習模型的實用性和可用性。

MLOps與AI監(jiān)控框架

• MLflow：這是一款專注于實驗跟蹤與模型生命周期管理的工具，在追蹤實驗進展及模型版本方面表現(xiàn)出色。通過MLflow，用戶可以高效地管理預測模型的多個迭代版本，確保開發(fā)工作流程的有序進行。
• Kubeflow：它是一款基于Kubernetes的MLOps平臺，非常適合在Kubernetes上部署、擴展和管理機器學習模型。它被用于在生產(chǎn)環(huán)境中運行端到端的機器學習工作流程，確保系統(tǒng)的可擴展性和一致性。
• Prometheus & Grafana：該組合是ML基礎設施中不可或缺的監(jiān)控和告警工具，能夠實時追蹤模型推理性能及系統(tǒng)指標，幫助用戶全面了解已部署ML服務的運行狀態(tài)。通過監(jiān)控延遲和資源使用情況，Prometheus&Grafana能夠確保ML服務以最佳性能運行。

Web框架

Web開發(fā)領域已逐步分化為兩大核心陣營，恰似餐廳運營中的前廳與廚房團隊。這兩者均占據(jù)著舉足輕重的地位，各自高度專業(yè)化，卻又承擔著截然不同的職責。

（備注：我們此前已對全棧Web應用框架有所探討，該類框架巧妙地將前端與后端的功能融為一體。）

前端框架

前端框架專注于處理用戶所見及所交互的內(nèi)容，全面管理從數(shù)據(jù)可視化到用戶交互、輸入以及整體用戶體驗的結構化構建。這些框架的核心使命在于確保界面不僅具備視覺上的吸引力，還要具備高度的直觀性與響應性，能夠即時響應用戶的各種操作。

在數(shù)據(jù)展示、處理及實時更新的流暢性方面，前端框架發(fā)揮著舉足輕重的作用。它們通過提供動畫效果、表單驗證、客戶端路由等豐富的動態(tài)元素，極大地增強了應用的可用性與用戶體驗。

通過使用前端框架，開發(fā)人員能夠打造出具有高度交互性和連貫性的用戶體驗，這些體驗不僅自然流暢，更引人入勝，讓用戶沉浸其中，流連忘返。

• React：非常適合具有復雜狀態(tài)管理的大型應用程序。它憑借獨特的虛擬DOM技術，實現(xiàn)了對性能的優(yōu)化，使得高度交互的用戶界面能夠流暢運行。
• Vue.js：以其平緩的學習曲線和強大的可擴展性，贏得了從小型項目到企業(yè)級應用程序的廣泛青睞。它易于上手，又不失穩(wěn)健，為開發(fā)者提供了靈活多變的前端解決方案。
• Svelte：當性能要求嚴苛，且希望打包文件盡可能小時，Svelte無疑是最佳選擇。它通過編譯框架代碼來精簡應用程序，從而提供更好的性能和更小的體積。

后端框架

后端框架負責管理服務器端邏輯、數(shù)據(jù)處理以及系統(tǒng)集成等工作，涵蓋了從接收并處理客戶端請求，到與數(shù)據(jù)庫以及外部API進行交互的各個環(huán)節(jié)。這些框架能夠確保服務器進程高效運行、具備可擴展性并且安全可靠，不但能夠支持高并發(fā)場景，還能維持數(shù)據(jù)流的一致性。

它們?yōu)殚_發(fā)人員提供了構建、維護和優(yōu)化應用程序服務器端所必需的工具，包括處理身份驗證、管理業(yè)務邏輯和確保數(shù)據(jù)一致性等任務。

當開發(fā)人員選擇一個合適的后端框架時，就能夠將更多的精力投入到功能的創(chuàng)建上，而無需在低級別服務器管理事務上耗費過多心力。

• Express.js：非常適合構建API和微服務，它在提供最小結構的同時具備最大靈活性。在Node.js環(huán)境里，Express.js備受歡迎，是構建高效服務器端邏輯的得力工具。
• FastAPI：專為高性能API而設計，具有自動API文檔生成和類型檢查功能。在Python環(huán)境中，它常常被用于快速且安全地實現(xiàn)后端功能。
• NestJS：適用于大規(guī)模Node.js應用程序，其采用了受Angular啟發(fā)的架構，這種架構極大地增強了框架的可擴展性。它為企業(yè)級后端提供了一個結構優(yōu)良的框架，有助于構建復雜且龐大的服務器端應用。

CSS/UI框架

現(xiàn)代CSS框架已經(jīng)遠遠超越了單純提供簡單樣式的范疇，它們已經(jīng)進化成為涵蓋廣泛設計元素的完整系統(tǒng)，其僅僅提供基本的網(wǎng)格系統(tǒng)和按鈕樣式的時代已經(jīng)一去不復返了。

如今的框架已進化為功能繁復而強大的工具，能夠在大型項目中輕松實現(xiàn)設計的一致性。它們不僅涵蓋了響應式布局、深色模式支持、可訪問性提升以及豐富的交互式組件等核心功能，還致力于滿足多樣化的用戶需求與界面體驗。

對于大型應用程序開發(fā)團隊而言，這些框架在維護設計一致性方面發(fā)揮著舉足輕重的作用，同時大幅度縮減了開發(fā)周期，減輕了技術債務的負擔。部分框架更進一步，內(nèi)置了性能優(yōu)化機制、品牌定制的設計標記，以及跨平臺管理設計系統(tǒng)的便捷工具。

它們主要劃分為以下兩大類：

功能類優(yōu)先框架（Utility-first Frameworks）

• Tailwind CSS：通過一致的系統(tǒng)實現(xiàn)自定義設計。它具備快速原型設計的能力，提供高度可定制的設計令牌，并通過PurgeCSS生成小型生產(chǎn)包。
• UnoCSS：一個可定制、高效且以功能類為優(yōu)先的CSS解決方案。它為優(yōu)化性能和最小化包大小提供按需CSS，使其成為設計系統(tǒng)管理的現(xiàn)代工具。

基于組件的框架

• Bootstrap：適用于快速原型設計和傳統(tǒng)Web應用程序。它提供了一個廣泛的預構建組件庫、一個響應式網(wǎng)格系統(tǒng)以及豐富的主題和插件生態(tài)系統(tǒng)。
• Material UI：專為遵循Material Design指南的應用程序而設計。它包括一個全面的組件庫、一個主題系統(tǒng)以及無障礙功能合規(guī)性特性。

測試與基礎設施

這些框架構成了構建可靠且可擴展應用程序的堅實基石。盡管它們可能不像那些炫目的前端框架或前沿的AI工具那樣備受矚目，但它們是維持現(xiàn)代應用程序于大規(guī)模環(huán)境中平穩(wěn)運行的關鍵基礎設施。

測試框架通過確保代碼質量并有效防止回歸問題，為應用程序的穩(wěn)定性保駕護航；而容器化和編排框架則專注于應對日益復雜多變的云部署與擴展需求，確保應用程序在云端環(huán)境中能夠靈活高效地運行。

在這個瞬息萬變的時代，單個代碼更改可能瞬間影響到數(shù)百萬用戶的體驗，或者應用程序需要在極短時間內(nèi)從處理數(shù)百個請求迅速擴展到處理數(shù)百萬個請求。在這樣的背景下，這些框架已不再是可有可無的存在——它們已成為確保應用程序生存與發(fā)展的必需品。像Netflix、Amazon和Google這樣的大型科技公司正是依賴于這些工具，才得以保持其快速的開發(fā)節(jié)奏，同時確保應用程序在大規(guī)模應用中的可靠性和卓越性能。

測試框架

• Jest：具有快照測試、代碼覆蓋率和模擬功能，這使其成為確保JavaScript代碼庫質量的熱門選擇。
• Cypress：提供真實瀏覽器測試和時光回溯調試功能，是Web應用程序端到端測試的理想之選。
• PyTest：以其簡單的語法、強大的擴展功能以及便捷的夾具管理而聞名，是測試Python應用程序的首選框架。

容器化與編排

• Docker：用于應用程序的容器化，為開發(fā)者提供一致且可靠的開發(fā)與部署環(huán)境。通過容器化，應用程序的依賴關系得到了有效的隔離，同時，Docker還以其高效的資源利用率著稱，能夠大幅提升應用程序的運行效率。
• Kubernetes：用于大規(guī)模分布式應用程序的編排。它提供自動擴展、自我修復部署和滾動更新等功能，確保容器化應用程序能夠根據(jù)需要增長。

做正確的選擇

選擇正確的框架對于確保整個項目的成功至關重要。以下是一些關鍵點，旨在為你的決策過程提供有力指導：

1.應用類型與規(guī)模

• 小型網(wǎng)站？可以考慮使用React或Vue.js。
• 大型應用？Next.js或Django可能更合適。
• 需要搜索引擎優(yōu)化（SEO）？尋找具備服務器端渲染（SSR）功能的技術。

2.團隊能力

• JavaScript能力強？可以考慮Node.js生態(tài)系統(tǒng)。
• Python專家？Django或FastAPI可能更好。
• 需要快速上手？可以結合Vue.js和Bootstrap等關鍵框架。

3.技術要求

• 高性能計算？可以考慮Rust框架。
• 需要實時更新？查看是否支持WebSocket。
• 有AI需求？與Hugging Face等平臺以及LangChain等框架的集成可能至關重要。

4.擴展策略

• 垂直擴展？簡單的框架可能就足夠了。
• 水平擴展？你需要支持微服務的框架。
• 全球分布？考慮邊緣計算能力。

5.長期維護

• 社區(qū)規(guī)模與活躍度
• 可用的人才庫
• 企業(yè)支持與穩(wěn)定性
• 文檔質量
• 升級路徑的復雜性

總結

框架選擇不僅僅是一個單純的技術決策，而是一個具有深遠影響的戰(zhàn)略決策。它直接關系到項目的成功與否、團隊的生產(chǎn)力水平以及后期的維護成本。因此，在做出選擇之前，請務必投入足夠的時間與精力，深入了解各種框架的特性和優(yōu)勢。

現(xiàn)在，你已經(jīng)收集到了所有關鍵的拼圖碎片，包括對項目需求的深入理解、對各種框架特性的全面認識，以及對未來技術發(fā)展趨勢的敏銳洞察。接下來，你需要運用智慧與判斷力，將這些碎片深思熟慮地組合在一起，以構建出一個既能完美契合當前需求，又具備良好擴展性和可持續(xù)性的技術棧。

其他資源

如果你想了解MongoDB如何與本指南中提到的許多框架實現(xiàn)無縫集成，請查看以下資源。你會發(fā)現(xiàn)，MongoDB提供了一個靈活且可擴展的數(shù)據(jù)庫解決方案，能夠適應不同的用例。

• 如何將MongoDB集成到你的Next.js應用中
• 介紹FARM堆棧——FastAPI、React和MongoDB
• 如何使用MERN堆棧：完整指南
• 使用LangGraph.js和MongoDB構建JavaScript AI代理
• 使用Atlas Vector Search、LangChain和OpenAI的RAG

常見問題解答（FAQ）

什么是開發(fā)框架？

開發(fā)框架是由一系列工具、庫以及約定所組成的集合，它為高效地構建應用程序奠定了堅實的基礎。框架能夠對諸多常見任務進行妥善處理，以便開發(fā)人員能夠將精力集中于構建獨具特色的功能之上。

AI和開發(fā)框架是如何協(xié)同工作的？

AI框架可以與傳統(tǒng)的開發(fā)框架相結合，創(chuàng)建智能的、數(shù)據(jù)驅動的應用程序。例如，像FastAPI這樣的后端框架可以處理傳入的請求，而像LangChain這樣的AI框架可以處理自然語言數(shù)據(jù)，為用戶提供聊天機器人或推薦系統(tǒng)等增強功能。

為什么選擇正確的框架很重要？

選擇正確的框架對項目而言至關重要，因為它會直接影響項目的性能、可擴展性以及后期的維護性。一個合適的框架能夠確保應用程序不僅滿足用戶的期望，而且在管理上更加便捷，同時還能根據(jù)項目需求進行靈活的擴展。

如何為我的項目選擇合適的框架？

選擇框架時，需綜合考量應用程序類型、團隊技能儲備、性能標準、可擴展?jié)摿伴L期維護性等因素。每一要素均對框架的選定具有關鍵性指導作用，確保所選框架能精準滿足項目特定需求。

我可以在一個項目中使用多個框架嗎？

答案是肯定的，多個框架的結合使用往往能發(fā)揮極大的效用。你可能會使用一個框架來處理前端，另一個框架來處理后端服務，第三個框架來處理AI集成，從而確保應用程序的每個部分都由最適合的工具來處理。

MongoDB是如何融入開發(fā)框架的？

MongoDB能夠輕松地與眾多開發(fā)框架集成，成為應用程序堅實的數(shù)據(jù)支撐層。它憑借自身的靈活性與可擴展性，為全棧開發(fā)、后端服務以及AI框架提供了高效的數(shù)據(jù)存儲與檢索方案。

譯者介紹

劉濤，51CTO社區(qū)編輯，某大型央企系統(tǒng)上線檢測管控負責人。

原文標題：Understanding Modern Development Frameworks: A Guide for Developers and Technical Decision-makers，作者：Jesse Hall