Snelle keuzehulp: welk framework past bij jou?

Als je snel een shortlist wil zonder 20 minuten te scrollen:

• Wil je API’s bouwen voor data services? → FastAPI

• Wil je een complete webapp met login/admin/database? → Django

• Wil je vooral kleine services of prototypes? → Flask

• Werk je aan pijplijnen op schaal? → PySpark + Airflow

• Werk je veel met cleaning, checks en analyses? → Pandas

Op zoek naar je volgende Data Engineer rol in 2026?

Wij helpen Data & Intelligence professionals aan posities waar je werkt met moderne stacks zoals Python, Spark/Databricks, SQL en cloud.

Bekijk onze actuele vacatures → IT- & Data vacatures. 

Wat zijn Python frameworks?

Python frameworks zijn kant-en-klare structuren waarmee je sneller en consistenter software bouwt.

Ze regelen veel standaardonderdelen (routing, validatie, security, database patterns) zodat jij kunt focussen op logica en betrouwbaarheid.

In plaats van alles zelf te moeten bedenken (routing, databases, security, validatie), krijg je een soort “bouwpakket” dat je productiewerk makkelijker maakt.

Dat klinkt misschien abstract, dus hier is een voorbeeld.

Zonder framework

Je bouwt een API en moet zelf bedenken:

• hoe je requests verwerkt

• hoe je input controleert (validatie)

• hoe je endpoints structureert

• hoe je errors netjes teruggeeft

• hoe je documentatie maakt

Met een framework

Het framework “dwingt” structuur af en regelt veel basiswerk voor je. Daardoor kun jij focussen op wat echt waarde oplevert: de logica van je product of pipeline.

Voor data engineers is dat extra relevant, omdat je steeds vaker niet alleen “data verplaatst”, maar ook:

• data endpoints aanbiedt (API’s)

• dataset toegang regelt

• quality checks automatiseert

• integraties bouwt voor BI tooling of ML pipelines

De belangrijkste Python frameworks (en wat ze in de praktijk betekenen)

Dit is het moment waarop veel blogs te oppervlakkig blijven: ze noemen 20 frameworks en laten je vervolgens zelf kiezen.

Hier doen we het anders.

We kijken naar welke frameworks je in het echt tegenkomt in teams die:

• dataplatformen bouwen

• analytics omgevingen beheren

• ML pipelines in productie draaien

• data governance serieuzer aanpakken

Wat is het meest populaire Python framework?

Als we het hebben over klassiek en breed gebruikt, is Django het meest bekende en populairste Python framework.

In data engineering zie je daarnaast “framework-achtige tools” die minstens zo bepalend zijn, zoals Airflow en Spark.

Je kunt ze grofweg verdelen in 2 categorieën:

1) Software frameworks (web/API)

• FastAPI

• Django

• Flask

2) Data frameworks/tools (platform/pipeline)

• PySpark (Spark)

• Airflow

• dbt (SQL-first maar vaak DE ownership)

Voor senior data rollen is het heel aantrekkelijk als je beide “werelden” begrijpt. Veel organisaties willen namelijk data engineers die ook data producten kunnen bouwen, niet alleen pipelines.

Maar als we kijken naar wat moderne teams nú bouwen (API’s, microservices, data services), dan zie je FastAPI extreem vaak terug.

En hier zit meteen een nuance die je vaak op Reddit ook terugziet (bijvoorbeeld in discussies in r/Python of r/dataengineering):

• Django wordt gezien als “de volwassen allrounder”

• FastAPI als “de moderne winnaar voor API’s”

• Flask als “simpel en flexibel, maar je moet zelf discipline toevoegen”

Django is populair omdat het een compleet ecosysteem biedt. FastAPI is populair omdat het snel is, typed werkt, en heerlijk past bij moderne engineering.

Voor kandidaten op de arbeidsmarkt is FastAPI vaak een extra plus, omdat veel data teams tegenwoordig API’s bouwen rond hun data platform.

Als je in jouw organisatie Python inzet voor data, dan kom je vroeg of laat ook uit bij AI-integraties en governance. Daarover schreven we eerder deze gids: De complete gids voor LLM (integratie) in je IT-omgeving.

En voor de analytics/BI-kant (zeker als je met Power BI werkt): Power BI ZZP: de ultieme gids voor freelancers in 2026.

FastAPI: de moderne standaard voor data services

FastAPI is de laatste jaren enorm populair geworden, vooral in teams die API’s bouwen rondom data.

Denk aan:

• data retrieval services

• feature endpoints

• internal tooling voor datasets

• ML inference routes

FastAPI voelt als een framework dat gemaakt is voor “professioneel” werk: typed, netjes, modern.

Is FastAPI een Python framework?

Ja, FastAPI is een Python framework, speciaal gemaakt om API’s te bouwen. Het is vooral sterk omdat je er snel nette, professionele, schaalbare API’s mee maakt die meteen goed te documenteren zijn.

Wat FastAPI in de praktijk zo fijn maakt:

• Je gebruikt Python type hints en je API voelt meteen “strak”

• Input en output worden automatisch gevalideerd

• Documentatie (OpenAPI/Swagger) staat automatisch klaar

• Het is snel (en voelt modern)

Waarom FastAPI zo vaak bij data engineering past

Stel je bent Data Engineer en je team bouwt:

1. een dataset catalog
2. een feature store
3. een internal data product
4. een service die queries draait of resultaten serveert

Dan wil je niet “even iets knutselen”, maar iets dat netjes in productie kan. FastAPI past daar gewoon goed bij.

Stel: je team wil een dataset “self-service” aanbieden aan analisten of andere teams. Dan komt er vaak een API of data service om de hoek kijken. Als jij dat kunt bouwen met FastAPI, ben je voor veel teams ineens een stuk waardevoller. Bekijk functies waarin dit veel voorkom. 

Django: volwassen, veilig en productief (zeker in enterprise)

Django heeft soms een imago dat het “zwaar” is. Maar eerlijk: dat is vaak juist de reden waarom het zo goed werkt.

Django neemt veel keuzes voor je weg, waardoor je sneller iets stabiels in productie zet.

Django blijft een stabiele keuze in veel bedrijven

Django is absoluut niet “aan het uitsterven”. Het is juist één van die frameworks die je in heel veel organisaties nog jarenlang blijft tegenkomen, vooral omdat het betrouwbaar, veilig en volwassen is. Bedrijven die liever bouwen op stabiliteit en bewezen technologie (in plaats van elke hype) kiezen vaak bewust voor Django.

In de praktijk zie je Django vooral terug op plekken waar je meer nodig hebt dan alleen een snelle API. Denk aan interne omgevingen waar collega’s kunnen inloggen, verschillende rollen en rechten hebben, en waar een beheeromgeving nodig is die gewoon soepel werkt, zonder dat je alles zelf vanaf nul hoeft te bouwen.

Django is daardoor een slimme keuze voor bijvoorbeeld interne portals voor datatoegang, admin dashboards voor datasets, tooling rondom data governance of platformen met meerdere gebruikersrollen en permissions.

Voor pure data engineering (ETL en pipelines) is Django meestal niet het kernonderdeel van de stack. Maar als jij wil doorgroeien richting data platform engineering of data product teams, kan Django juist een sterke aanvulling zijn die je profiel completer maakt.

Flask: ideaal voor snelheid, maar vraagt om discipline

Flask is vaak het framework dat mensen pakken wanneer ze iets simpels en lichtgewicht willen bouwen, zonder meteen vast te zitten aan alle “regels” en structuren van een groter framework zoals Django. En eerlijk: dat voelt in het begin heerlijk. Je hebt snel resultaat, je hebt weinig setup, en je kunt meteen bouwen.

Flask is namelijk een echt Python framework (een zogeheten microframework). Het geeft je de minimale basis om webapps of API’s te maken, maar laat bijna alle keuzes aan jou. Dat is precies waarom veel developers het prettig vinden: je bepaalt zelf hoe uitgebreid of “strak” je het maakt.

In de praktijk werkt Flask vooral goed voor:

• prototypes die je snel wil valideren

• simpele microservices met één duidelijke taak

• proof-of-concepts waarmee je intern iets wil laten zien

Alleen zit daar ook meteen de valkuil. Zodra een project groeit  (of wanneer meerdere engineers eraan werken)  kan Flask snel rommelig worden als je geen duidelijke standaarden afspreekt. Denk aan inconsistenties in structuur, logging, error handling, security en documentatie.

Kort gezegd: Flask is perfect als je snelheid en vrijheid wilt, maar je moet wel zelf zorgen dat het professioneel en onderhoudbaar blijft.

Python skills voor Data Engineers: frameworks en tools die je het meest ziet in vacatures

Als je zoekt naar “beste Python frameworks” omdat je wilt weten wat belangrijk is voor je volgende stap als Data Engineer, dan is dit misschien wel het meest waardevolle onderdeel van deze gids. In vacatures en interviews gaat het namelijk zelden alleen over “Django of FastAPI”.

De realiteit is simpel: veel data engineers bouwen niet dagelijks webapps, maar bijna iedereen werkt wél met een vaste set Python tools die in vrijwel elke data stack terugkomt. Denk aan Pandas, PySpark, NumPy en vaak ook orchestration zoals Airflow.

Met andere woorden: als jij jezelf wil positioneren voor (senior) Data & Intelligence vacatures, dan is het slimmer om te focussen op deze “kernstack” dan om alleen web frameworks te vergelijken.

Pandas: de standaard voor data cleaning, checks en debugging in Python

Pandas is officieel geen framework, maar een Python library die bijna elke data engineer gebruikt. En niet alleen voor analyse: in de praktijk wordt Pandas juist veel ingezet om data pipelines te valideren en output te controleren, vooral in omgevingen waar data quality en betrouwbaarheid belangrijk zijn.

Je ziet Pandas daarom vaak terug in skills-secties van vacatures met termen zoals:

• data cleaning

• data wrangling

• data validation

• exploratory data analysis (EDA)

• dataset checks

• ETL debugging

Waar Pandas in het echt het meest voor gebruikt wordt:

• sanity checks op datasets (aantallen, nulls, duplicates)

• debuggen van pipeline output (waar gaat het mis?)

• simpele transformations op kleinere datasets

• het snel maken van een “mini proof” voor stakeholders

NumPy: de stille kracht onder vrijwel alle data libraries

NumPy is ook geen framework maar een Python library en het is eigenlijk de basis van bijna alles wat snel rekent in Python. Veel data engineers gebruiken NumPy niet eens bewust elke dag, maar het zit “onder de motorkap” van tools zoals Pandas, scikit-learn en veel ML libraries.

NumPy draait vooral om:

• arrays (snelle datastructuren)

• vectorized operations

• performance bij numerieke berekeningen

Wanneer NumPy wel heel zichtbaar wordt in je werk:

• performance optimalisatie (sneller dan pure Python loops)

• grote berekeningen in feature engineering

• preprocessing voor machine learning pipelines

• handling van numerical data types en memory usage

In een interview is dit vaak een pluspunt: je laat zien dat je begrijpt waarom sommige scripts traag worden  en hoe je dat oplost.

scikit-learn: klassiek machine learning, maar nog steeds extreem relevant

scikit-learn is ook geen framework, maar een ML library die enorm vaak terugkomt in omgevingen waar data engineers samenwerken met data scientists of ML engineers. Zelfs als je niet “de ML persoon” bent, krijg je er bijna altijd mee te maken zodra een organisatie modellen wil operationaliseren.

scikit-learn is vooral belangrijk voor:

• feature engineering

• training pipelines (klassieke ML)

• preprocessing (scaling, encoding)

• evaluatie van modellen

• het begrijpen van een ML workflow in productie

Waarom dit relevant is voor Data Engineers:

Veel moderne data platform teams willen engineers die begrijpen hoe data verandert zodra het door ML flows gaat. Dat maakt jou waardevoller, omdat je niet alleen data verplaatst, maar ook snapt waarom bepaalde data requirements bestaan (bijv. datalekken, bias, drift, reproducibility).

PySpark als “senior-skill”: het verschil tussen gewoon data verwerken en écht schaalbaar bouwen

PySpark (Apache Spark in Python) is één van die skills die je in senior data engineering vacatures opvallend vaak terugziet en dat is niet voor niets. Waar je met Pandas prima uit de voeten kunt op kleinere datasets, kom je bij grotere volumes al snel op het punt dat je méér nodig hebt dan “Python kunnen”. PySpark is vaak precies dat kantelpunt: van data verwerken op je laptop naar data verwerken op enterprise schaal, met echte performance- en kostenimpact.

Je ziet PySpark vooral terug in moderne data platform omgevingen zoals Databricks, cloud-native stacks op Azure/AWS/GCP, en organisaties die werken volgens een lakehouse-architectuur. Zeker wanneer datasets groeien naar tientallen miljoenen rijen (of richting miljarden), wordt Spark minder een “tool” en meer een fundamenteel onderdeel van hoe een data team überhaupt kan opereren.

Wat PySpark zo waardevol maakt, is dat het niet alleen draait om code schrijven, maar om engineering keuzes maken. In vacatures is PySpark daarom vaak een signaalwoord voor organisaties die serieus werk maken van schaalbaarheid. Denk aan pipelines die niet alleen moeten draaien, maar ook: consistent moeten blijven, betaalbaar moeten zijn en betrouwbaar moeten presteren, zelfs als het datavolume verdubbelt.

PySpark is zo’n belangrijke skill omdat het:

• de standaard is voor distributed compute (data verwerken over meerdere machines)

• sterk is in batch processing én (semi-) streaming workflows

• perfect past binnen moderne data stacks (zoals Databricks + Delta Lake)

• vraagt om een volwassen engineering mindset (niet alleen “het werkt”, maar “het blijft werken”)

Als jij PySpark beheerst, laat je in de praktijk zien dat je niet alleen pipelines kunt bouwen, maar dat je ook snapt hoe je ze efficiënt en stabiel houdt. Senior data engineers onderscheiden zich juist op dit niveau: zij begrijpen waarom iets traag wordt, waar kosten ontstaan, en hoe je voorkomt dat pipelines breken bij groei.

Typische PySpark-kennis die senioriteit uitstraalt:

• slim omgaan met partitioning (en waarom dat alles bepaalt)

• begrijpen wat shuffles doen en waarom die duur zijn

• skew herkennen (waarom één “rare key” alles kan slopen)

• weten wanneer caching helpt en wanneer het juist geheugen vreet

• kunnen debuggen op runtime, cluster load en kosten

En dat is precies waarom PySpark zo vaak genoemd wordt bij senior Data Engineer functies: het is niet alleen een tool, het is een bewijs dat je op het niveau zit waarop bedrijven echt waarde zien.

Overzicht: welke Python tools passen bij welke Data Engineer taken?

Mini-checklist: dit zijn Python skills die recruiters vaak direct “afvinken”

Als je jezelf aantrekkelijk wil maken voor Data & Intelligence teams, dan helpt deze checklist enorm:

• Python fundamentals (functions, classes, typing basics)

• SQL (joins, window functions, performance)

• Pandas (cleaning + debugging)

• PySpark / Databricks (schaalbare pipelines)

• Orchestration (Airflow, scheduling, retries)

• Data quality (tests, null checks, schema drift)

• Cloud basics (Azure/AWS/GCP)

• CI/CD en deployment mindset (Docker is een grote plus)

•  

Conclusie: het beste Python framework hangt af van wat jij bouwt (en wat de markt vraagt)

De beste Python frameworks zijn niet voor iedereen hetzelfde, omdat Python in de praktijk voor totaal verschillende dingen wordt gebruikt: van webapps tot API’s en van data pipelines tot machine learning. Toch zie je in de markt één duidelijke lijn: FastAPI, Django en Flask zijn de belangrijkste web/API frameworks, terwijl Data Engineers daarnaast vooral werken met Pandas, PySpark, NumPy en orchestration tooling zoals Airflow.

Als jij jezelf wil ontwikkelen richting een (senior) Data & Intelligence rol, is het slim om niet alleen te kijken naar “wat is populair”, maar vooral naar wat organisaties écht zoeken: betrouwbare pipelines, schaalbaarheid, performance, data quality en een volwassen engineering mindset. Zodra je dat combineert met de juiste Python stack, positioneer je jezelf veel sterker op de arbeidsmarkt en wordt het een stuk makkelijker om de volgende stap te zetten naar een rol met meer impact, senioriteit en groeiruimte.

Je hoeft niet in één keer het perfecte framework te kiezen. Veel Data Engineers groeien stap voor stap: eerst SQL + Python, daarna orchestration, en daarna pas schaal (Spark/Databricks).

Als je wil sparren welke stap voor jou het meest logisch is, kun je ook even kijken welke rollen we nu open hebben bij onze IT- & Data vacatures. 

FAQ: De meestgestelde vragen over de beste Python frameworks in 2026:

1. Wat zijn de beste Python frameworks?

De meest gekozen Python frameworks zijn Django, FastAPI en Flask. Welke “het beste” is, hangt af van je doel: Django is sterk voor full-stack applicaties, FastAPI voor moderne API’s en Flask voor lichte microservices en prototypes.

2. Wat is het meest populaire Python framework?

Django is al jaren het populairste en meest gevestigde Python framework. FastAPI is de laatste jaren enorm hard gegroeid, vooral bij teams die API’s bouwen in moderne cloud-omgevingen.

3. Is FastAPI een Python framework?

Ja. FastAPI is een Python framework dat vooral wordt gebruikt voor het bouwen van snelle en goed gestructureerde API’s, met automatische documentatie en sterke input/output validatie.

4.Hoeveel frameworks heeft Python?

Python heeft honderden frameworks en libraries, maar in de praktijk gebruiken de meeste teams vooral een kleine set populaire, bewezen oplossingen zoals Django, FastAPI en Flask (en daarnaast data tooling zoals Pandas en Spark).

5. Is Python een language of een framework?

Python is een programmeertaal. Frameworks zijn tools die je gebruikt binnen Python om applicaties sneller en gestructureerder te bouwen, zoals Django, FastAPI en Flask.

6. Wat is de 80/20 rule in Python?

De 80/20 regel betekent dat een klein deel van je kennis meestal het grootste deel van je resultaat oplevert. Voor Data Engineers gaat het dan vaak om Python fundamentals, SQL, debugging, betrouwbaarheid van pipelines en data quality checks.

7. Wat zijn de 4 types of Python?

Met de 4 types van Python bedoelen mensen meestal de vier grote richtingen waarin Python vaak wordt gebruikt:

1. Web development

2. API development

3. Data engineering & automation

4. Data science & machine learning