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Laravel vs. Django: was wirklich anders ist

Zwei ausgereifte Frameworks mit Vollausstattung und ähnlichem Anspruch in verschiedenen Sprachen. Die echten Unterschiede sind das Admin, die Hintergrundarbeit, Async und wo Ihr Team steht.

3 Min. Lesezeit

Diese beiden sind sich ähnlicher, als beide Communitys gewöhnlich zugeben. Beide ausgereift, beide mit weit mehr als Routing, beide mit riesigen Ökosystemen, beide in ernsthaften Produktivsystemen. Wer einen eindeutigen technischen Sieger verkündet, verkauft etwas.

Was folgt, ist, was sich im Gebrauch tatsächlich unterscheidet.

Die Verwaltungsoberfläche

Djangos Admin wird aus Ihren Modellen erzeugt und existiert, sobald sie existieren. Für ein internes Werkzeug, eine Erfassungsanwendung oder alles, wo Mitarbeiter direkt mit dem System arbeiten, ist das eine Menge Arbeit, die Sie nie tun.

Laravel hat kein Admin im Kern. Es hat mehrere ausgezeichnete Admin-Pakete, die flexibler und anpassbarer sind als Djangos - und die eine Entscheidung sind, die Sie treffen, installieren und konfigurieren, statt etwas bereits Vorhandenem.

Ist Ihr Produkt überwiegend eine Verwaltungsoberfläche, startet Django vorne. Muss Ihr Admin wie Ihr Produkt aussehen statt wie ein Admin, schließt sich der Abstand und dreht sich dann um.

Hintergrundarbeit

Das ist Laravels klarster Vorteil und der, den Teams täglich spüren.

Queues, ein Scheduler, Job-Batching, Ratenbegrenzung, eindeutige Jobs, Wiederholungen mit Backoff und ein Dashboard für alles davon kommen mit dem Framework und sind als eine Sache dokumentiert. In Django ist Hintergrundarbeit Celery oder eine Alternative - ein eigenes System mit eigenem Broker, eigener Konfiguration und eigenen Betriebsfehlermodi.

Celery ist mächtig und weit verbreitet. Es ist auch ein zusätzliches System im Betrieb, und für ein Team ohne Plattform-Engineer ist "es ist schon da" mehr wert, als der Funktionsvergleich nahelegt.

Das ORM

Beide sind Active Record und näher beieinander, als ihre Syntax vermuten lässt. Eloquent ist freizügiger und ausdrucksstärker bei Beziehungen; Djangos ist strenger, und seine Migrationserzeugung ist besser - es sieht sich Ihre Modelle an, ermittelt den Unterschied und schreibt die Migration.

Laravel-Migrationen schreibt man von Hand. Das ist mehr Tipparbeit und zugleich der Grund, warum die heiklen Operationen sichtbar bleiben, was wichtiger ist, als es klingt, wenn eine Schemaänderung eine große Tabelle sperrt.

Async und die Laufzeitumgebung

Django hat asynchrone Views, einen ASGI-Weg und ein ORM, das schrittweise Async-Unterstützung bekommt. Laravel hat Queues für langsame Arbeit und langlebige Laufzeiten, wo der Durchsatz die Grenze ist. Beide stecken mittendrin und keines ist fertig.

Für die meisten Anwendungen entscheidet das nichts. Für eine Anwendung, deren prägendes Merkmal Nebenläufigkeit ist, ist keines von beiden das Framework, das Sie wollen.

Das Ökosystem um die Sprache

Das ist die eigentliche Entscheidung, und sie handelt gar nicht von Webframeworks.

Umfasst das Produkt Data Science, Machine Learning, wissenschaftliches Rechnen oder Scraping, entfernt Python eine Grenze. Modell und Anwendung liegen in einem Repository, in einer Sprache, gemeinsam ausgeliefert. Das ist ein wirklich großer Vorteil und mehr wert als jeder andere Punkt dieses Artikels zusammen, wo er zutrifft.

Ist das Produkt eine Geschäftsanwendung - Nutzer, Rollen, Abläufe, Zahlungen, Anbindungen, ein Backoffice -, ist das PHP- und Laravel-Ökosystem genau in diese Richtung tief, und der Bewerberkreis dafür ist groß.

Hosting und Betrieb

Laravels Betriebsgeschichte ist standardisierter: PHP-FPM hinter einem Webserver, ein Queue-Worker unter einem Supervisor, ein Cron-Eintrag für den Scheduler. Es gibt eigens dafür gebaute verwaltete Plattformen.

Django-Deployments variieren stärker - welcher Server, welches Worker-Modell, welcher Async-Server, welche Task-Queue -, und diese Flexibilität kostet an jeder Stelle eine Entscheidung. Keines ist schwer. Eines hat weniger Abzweigungen.

Die ehrliche Zusammenfassung

Wählen Sie Django, wenn das Produkt Daten- oder Machine-Learning-Arbeit berührt, oder wenn die Verwaltungsoberfläche der Großteil des Produkts ist, oder wenn Ihr Team Python schreibt.

Wählen Sie Laravel, wenn das Produkt eine Geschäftsanwendung mit Hintergrundarbeit, Anbindungen und einem langen Leben vor sich ist, oder wenn Ihr Team PHP schreibt, oder wenn Sie einstellen werden.

Wenn keiner der beiden Absätze offensichtlich Ihrer ist, nehmen Sie das, was Ihr Team kennt, und stecken Sie die gesparte Diskussion stattdessen in das Schema. Diese Entscheidung überlebt beide Frameworks.

Stehen zwei meinungsstarke Frameworks auf der Liste statt zweier Sprachen, ist Rails der nähere Vergleich. Und wenn die Frage darunter lautet, ob dieses Projekt überhaupt ein Full-Stack-Framework will, ist das die allgemeinere.

Verwandte Fragen

Ist Django besser für Daten- oder Machine-Learning-Arbeit?
Das Framework nicht, seine Nachbarschaft schon. Wenn das Produkt Modelle, Pipelines oder Analysen umfasst, liegt diese Arbeit in Python in derselben Sprache und eine Dienstgrenze entfällt. Das ist das stärkste Einzelargument für Django, und es hat nichts mit Webentwicklung zu tun.
Hat Laravel ein Äquivalent zu Djangos Admin?
Nicht im Kern - Laravels Admin-Panels sind Pakete statt Teil des Frameworks. Die ausgereiften sind sehr leistungsfähig und wohl flexibler, und sie sind eine Entscheidung und eine Installation statt etwas, das am ersten Tag einfach da ist.
Und Async?
Django hat asynchrone Views und einen ASGI-Weg, wobei das ORM stellenweise noch nachzieht. Laravel begegnet demselben Druck anders: mit Queues für alles Langsame und einer langlebigen Laufzeitumgebung, wo der Durchsatz das Thema ist. Verschiedene Antworten auf dasselbe Problem; keine ist fertig.
Was unterstützt Hintergrundjobs besser?
Laravel, mit deutlichem Abstand, und es ist der konkreteste Unterschied zwischen beiden. Queues, ein Scheduler, Batching, Ratenbegrenzung und ein Monitoring-Dashboard gehören zum Framework statt ein eigenes System zu sein, das man wählt, konfiguriert und betreibt.

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