譯者 | 劉濤

審校 | 重樓

作為一名有著20多年經驗的開發人員，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，開發人員在選擇框架時往往會面臨一些挑戰和困惑。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？

在軟件開發領域，框架被定義為一組經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。這一特性使得開發人員得以從繁瑣的底層工作中解脫出來，更加專注于實現應用程序的獨特功能。

現代Web應用程序的開發往往傾向于結合使用多個框架，以高效地應對開發的不同方面：

• 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則作為高效的內存存儲解決方案，為應用程序提供快速、可靠的數據存儲服務。
  這些框架之間通過API和預定義的接口進行通信以協同工作——例如，在React前端中，用戶的交互操作可以觸發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功能來檢索相關數據，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，實現了一個完整且流暢的用戶體驗。

目錄

• 2024年框架生態概覽
• 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。

開發框架的演變歷程

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

• 處理復雜的狀態管理
• 處理實時數據流
• 集成AI功能
• 根據需求自動擴展
• 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連接和實時數據更新的應用，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，使其在處理高并發場景時表現出色，為Uber提供了強大的可擴展性和穩定性。
• 可維護性：對于需要處理大量并發連接和實時數據更新的應用，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，使其在處理高并發場景時表現出色，為Uber提供了強大的可擴展性和穩定性。

業務影響

• 開發速度：選擇合適的框架可以將開發速度提高2-3倍，從而縮短項目周期，更快地將產品推向市場。
• 團隊生產力：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，從而更快地形成戰斗力，提高整體開發效率。
• 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，而且也會導致開發效率的低下和資源的浪費。
• 工程不足：相反，對于復雜的、狀態密集型應用程序，如果僅使用原生JavaScript進行開發，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，例如，使用 Electron（桌面應用程序框架）來構建簡單網站，就是一種典型的工具不匹配。Electron主要用于開發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。然而，對于網站開發來說，Electron顯得過于龐大和復雜，不僅增加了開發難度和成本，還可能降低用戶體驗。
• 盲目跟風：有些開發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過充分驗證和優化。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框架的各種類別，并且了解它們怎樣幫助你構建出更優質的應用程序。

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出來。

應用框架

應用框架是軟件開發領域的得力助手，堪稱開發者的“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、開發到部署和維護。盡管每個框架都有其獨特的專長和優勢，但它們通常都具備以下核心功能：

• 數據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
• 資產管理
• 安全功能
• 開發工具和調試支持
  什么是應用程序？應用程序是一組協同工作的組件，包括用戶界面和后端服務，旨在執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環境中運行。
  在軟件開發中，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據量大且業務邏輯復雜的應用程序，能夠輕松應對各種復雜的業務需求和數據處理場景。
• Next.js和Nuxt.js：這兩款是分別針對React和Vue.js進行了優化的現代全棧框架。它們在構建高性能應用程序方面表現出色，支持服務端渲染、靜態站點生成和API集成等功能，使開發者能夠輕松實現前后端分離和數據交互。
• Spring Boot：作為企業級框架的代表，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，允許開發者從單一代碼庫出發，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框架，當你希望團隊對React知識遷移到移動開發領域時，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的原生開發框架。當特定平臺的功能和最佳性能表現成為關鍵要素時，這兩個框架便是開發者首選。

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。它非常適合開發者利用現有的Web開發知識，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的編程語言。
• Tauri：Tauri是Electron的現代替代品，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Web視圖來更高效地運行應用，相比Electron占用內存更少，啟動速度更快。它支持開發人員使用現有的Web開發技能進行開發工作，而無需為每個操作系統學習新的編程語言。
• PyQt：PyQt是一個專為Python開發者打造的GUI（圖形用戶界面）應用開發框架，尤其適合用于構建數據科學項目中的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都能滿足開發者的需求。

游戲框架

• Unity：一款極為流行的游戲開發框架，廣泛應用于2D和3D游戲的創作。它具備多平臺支持的特性，這使得它成為游戲開發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常用于規模較小或獨立的游戲項目開發中，并擁有一個直觀的場景系統，使整個開發過程變得更加直接明了。

AI框架

在構建完整且適合生產環境的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環境的應用程序，這些框架需要與其他專注于數據處理、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，例如數據科學家在Jupyter筆記本中進行研究和原型設計時，這些AI框架可以獨立發揮作用。但在生產環境中，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、神經網絡以及生產級機器學習的應用方面表現卓越。Pinterest（一個以圖片分享為主的社交化網絡應用，用戶可以在上面組織、保存并分享圖片和視頻內容）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據時的優勢。
• PyTorch：Facebook開發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值計算框架，非常適合科學計算和大規模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，非常適合在生產環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，確保快速且具備可擴展性的響應時間。TensorFlow Serving的靈活性和可擴展性，使其成為生產環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方面展現出了卓越的能力。它被用于創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專注于數據連接領域，特別擅長在私有數據上構建高效的搜索引擎。它被企業用于創建內部文檔的語義搜索系統，大幅提升了數據檢索的效率，并極大優化了知識管理流程。LlamaIndex的易用性和對私有數據的強大支持，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支持，使其成為自然語言處理任務的首選工具。

AI數據處理框架

• Apache Spark (MLlib)：Apache Spark (MLlib)是一款專為大規模數據轉換和機器學習設計的框架，能夠輕松處理推薦系統中的數百萬用戶之間的交互，展現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模數據的理想選擇之一。
• Pandas：Pandas是一款在數據科學領域廣泛使用的數據操作和分析工具，非常適合進行數據清洗、分析和特征工程。由于其直觀的數據處理能力，它經常被用于準備客戶數據進行流失預測。Pandas的易用性和強大的數據操作能力使其成為數據科學家的首選工具。
• Polars：Polars是一個高性能的數據操作框架，當Pandas的處理速度無法滿足大規模數據處理需求時，Polars便成為了一個理想的選擇。它已被應用于實時金融數據分析領域，提供了更快的數據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模數據時的理想選擇之一。

AI自動化與編排框架

• CrewAI：一款專為協調多個AI代理而設計的工具，它完美適配那些需要多個AI模型協同工作的復雜流程。在內容創作領域，CrewAI已展現出其非凡的能力，從規劃、撰寫到編輯，它都能自動化地推動創意過程的進行，極大地提升了創作效率與質量。
• Auto-GPT：這款工具專注于開發自主AI代理，非常適合執行那些需要自我指導的任務。它被用于自動化研究和數據收集，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。它被用于為現有的企業應用程序添加AI功能，實現了AI功能與現有工作流程的無縫集成。

AI數據攝入與文檔處理框架

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

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，便于測試和優化機器學習功能。
• Streamlit：一個專為機器學習和數據科學打造的Python Web應用框架，能夠將數據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。它被用于在生產環境中運行端到端的機器學習工作流程，確保系統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控和告警工具，能夠實時追蹤模型推理性能及系統指標，幫助用戶全面了解已部署ML服務的運行狀態。通過監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。這兩者均占據著舉足輕重的地位，各自高度專業化，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容，全面管理從數據可視化到用戶交互、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。

在數據展示、處理及實時更新的流暢性方面，前端框架發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管理的大型應用程序。它憑借獨特的虛擬DOM技術，實現了對性能的優化，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級應用程序的廣泛青睞。它易于上手，又不失穩健，為開發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、數據處理以及系統集成等工作，涵蓋了從接收并處理客戶端請求，到與數據庫以及外部API進行交互的各個環節。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場景，還能維持數據流的一致性。

它們為開發人員提供了構建、維護和優化應用程序服務器端所必需的工具，包括處理身份驗證、管理業務邏輯和確保數據一致性等任務。

當開發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環境中，它常常被用于快速且安全地實現后端功能。
• NestJS：適用于大規模Node.js應用程序，其采用了受Angular啟發的架構，這種架構極大地增強了框架的可擴展性。它為企業級后端提供了一個結構優良的框架，有助于構建復雜且龐大的服務器端應用。

CSS/UI框架

現代CSS框架已經遠遠超越了單純提供簡單樣式的范疇，它們已經進化成為涵蓋廣泛設計元素的完整系統，其僅僅提供基本的網格系統和按鈕樣式的時代已經一去不復返了。

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團隊而言，這些框架在維護設計一致性方面發揮著舉足輕重的作用，同時大幅度縮減了開發周期，減輕了技術債務的負擔。部分框架更進一步，內置了性能優化機制、品牌定制的設計標記，以及跨平臺管理設計系統的便捷工具。

它們主要劃分為以下兩大類：

功能類優先框架（Utility-first Frameworks）

• Tailwind CSS：通過一致的系統實現自定義設計。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生成小型生產包。
• UnoCSS：一個可定制、高效且以功能類為優先的CSS解決方案。它為優化性能和最小化包大小提供按需CSS，使其成為設計系統管理的現代工具。

基于組件的框架

• Bootstrap：適用于快速原型設計和傳統Web應用程序。它提供了一個廣泛的預構建組件庫、一個響應式網格系統以及豐富的主題和插件生態系統。
• 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、一個主題系統以及無障礙功能合規性特性。

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，但它們是維持現代應用程序于大規模環境中平穩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百萬用戶的體驗，或者應用程序需要在極短時間內從處理數百個請求迅速擴展到處理數百萬個請求。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節奏，同時確保應用程序在大規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，為開發者提供一致且可靠的開發與部署環境。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.應用類型與規模

• 小型網站？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生態系統。
• 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

• 社區規模與活躍度
• 可用的人才庫
• 企業支持與穩定性
• 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略決策。它直接關系到項目的成功與否、團隊的生產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勢。

現在，你已經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無縫集成，請查看以下資源。你會發現，MongoDB提供了一個靈活且可擴展的數據庫解決方案，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）

什么是開發框架？

開發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和開發框架是如何協同工作的？

AI框架可以與傳統的開發框架相結合，創建智能的、數據驅動的應用程序。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據，為用戶提供聊天機器人或推薦系統等增強功能。

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、可擴展潛力及長期維護性等因素。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是如何融入開發框架的？

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

譯者介紹

劉濤，51CTO社區編輯，某大型央企系統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