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第2集：技术选型的智慧：Flask vs FastAPI，GLM-4 vs GPT

news 2025/10/5 7:14:44

第2集：技术选型的智慧：Flask vs FastAPI，GLM-4 vs GPT

本文为《大模型应用实战：开发一个邮件AI管理助手》专栏第2集
作者：MailMind Team | 更新时间：2025-10-04
项目地址：https://github.com/wyg5208/mailmind

📝 摘要

技术选型是项目开发中最关键的决策之一，它将影响项目的开发效率、性能表现、维护成本甚至最终成败。在MailMind项目中，我们面临诸多选择：Web框架选Flask还是FastAPI？AI模型用GLM-4还是GPT？数据库用SQLite还是PostgreSQL？本文将深入剖析每一个技术选型的背后逻辑，分享真实的决策过程和权衡考量，帮助你在自己的项目中做出明智的技术选择。

关键词：技术选型、Flask、FastAPI、GLM-4、GPT-4、架构设计、性能对比

在这里插入图片描述

一、Web框架之争：Flask vs FastAPI

在这里插入图片描述

1.1 为什么不是Django？

在开始对比之前，先解释为什么没有选择Python Web开发的"重量级选手"Django。

Django的优势：

🎁 全家桶方案：ORM、Admin、Auth开箱即用
📚 生态成熟：海量第三方包
🏢 企业青睐：大型项目首选

为什么不选Django：

# Django的"重"体现在哪里？
# 1. 目录结构复杂
myproject/
├── myproject/
│   ├── settings.py      # 配置文件复杂
│   ├── urls.py
│   ├── wsgi.py
│   └── asgi.py
├── app1/
│   ├── models.py
│   ├── views.py
│   ├── urls.py
│   └── migrations/      # 迁移文件管理复杂
└── manage.py# 2. ORM虽然强大但有学习曲线
from django.db import models
class Email(models.Model):subject = models.CharField(max_length=200)# 需要学习Django特有的QuerySet API# 3. 对于中小型项目，太"重"了

MailMind的定位：

✅ 个人或小团队使用（非大型企业应用）
✅ 快速开发和迭代
✅ 灵活的架构设计
✅ 轻量级部署

因此，Django的"全家桶"反而成了负担。

1.2 Flask vs FastAPI：详细对比

核心差异对比表

维度	Flask	FastAPI	MailMind选择
发布时间	2010年	2018年	-
性能	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	Flask
学习曲线	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	Flask ✅
生态成熟度	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	Flask ✅
异步支持	有限	原生	FastAPI
类型提示	可选	强制	FastAPI
文档生成	手动	自动	FastAPI
开发效率	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	平手

1.2.1 性能对比：真的差那么多吗？

基准测试数据（Requests/秒）：

# 测试场景：简单的JSON API响应
# 工具：wrk，并发：100，持续：30秒# FastAPI + Uvicorn
async def read_root():return {"message": "Hello World"}
# 结果：~25,000 req/s# Flask + Gunicorn
def read_root():return {"message": "Hello World"}
# 结果：~10,000 req/s

看起来FastAPI快2.5倍！但是…

MailMind的实际场景分析：

# 邮件处理的真实瓶颈在哪里？
@app.route('/api/emails/process', methods=['POST'])
def process_emails():# 1. 连接IMAP服务器（耗时：2-5秒）emails = fetch_emails_from_imap()  # 网络IO# 2. 调用AI API生成摘要（耗时：每封1-3秒）summaries = ai_client.batch_summarize(emails)  # API调用# 3. 保存到数据库（耗时：几百毫秒）save_to_database(emails)  # 磁盘IOreturn jsonify({"status": "success"})# 框架本身的性能差异（几毫秒）在总耗时（10-30秒）中可以忽略

结论：对于IO密集型应用，框架性能不是瓶颈。

1.2.2 学习曲线：快速上手还是长期投资？

Flask的简单性：

# Flask：5分钟写出第一个应用
from flask import Flask
app = Flask(__name__)@app.route('/')
def hello():return 'Hello, World!'if __name__ == '__main__':app.run()

FastAPI的现代性：

# FastAPI：需要理解类型提示和异步
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModelapp = FastAPI()class Item(BaseModel):  # 需要定义数据模型name: strprice: float@app.post("/items/")  # 需要理解HTTP方法装饰器
async def create_item(item: Item):  # 需要理解async/awaitreturn item# 运行方式也不同
# uvicorn main:app --reload

学习难度对比：

概念	Flask	FastAPI	新手友好度
路由定义	直观	直观	平手
请求处理	request对象	依赖注入	Flask更简单
类型系统	可选	必须	Flask更灵活
异步编程	可选	推荐	Flask更简单
文档阅读	更多资料	官方文档为主	Flask更友好

MailMind的考量：

🎯 目标读者：初中级开发者
📚 学习成本：尽可能低
🚀 开发速度：快速出原型

结论：Flask更适合本项目的定位。

1.2.3 生态成熟度：遇到问题能找到答案吗？

搜索引擎测试（Google搜索结果数量）：

"Flask 教程" → 约 12,000,000 条结果
"FastAPI 教程" → 约 2,300,000 条结果"Flask 异步处理" → 丰富的解决方案
"Flask 邮件发送" → 多个成熟库（Flask-Mail等）
"Flask 部署" → 详细的生产环境指南FastAPI虽然增长迅速，但遇到冷门问题时，Flask的社区支持更强

第三方库对比：

# Flask生态示例
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy  # ORM
from flask_mail import Mail              # 邮件
from flask_login import LoginManager     # 认证
from flask_wtf import FlaskForm         # 表单
from flask_migrate import Migrate        # 数据库迁移
# 几乎所有常见需求都有成熟的扩展# FastAPI生态
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession  # 需要用异步版
from fastapi_mail import FastMail                # 库相对较新
from fastapi_users import FastAPIUsers           # 还在快速迭代
# 生态正在完善中，但有些库还不够成熟

1.2.4 最终选择：Flask的决定性因素

核心理由：

Celery集成更成熟

# Flask + Celery：官方文档完善，社区方案多
from celery import Celery
app = Flask(__name__)
celery = Celery(app.name, broker=app.config['CELERY_BROKER_URL'])
# 大量生产环境实践# FastAPI + Celery：需要额外配置，坑较多
# 异步框架 + 异步任务队列的配合需要仔细处理

部署成熟度

# Flask部署方案（10年验证）
Gunicorn + Nginx + Supervisor/Systemd
# 大量企业实践，问题解决方案完善# FastAPI部署方案（较新）
Uvicorn + Nginx
# 方案较新，生产环境案例相对少

项目定位

MailMind = 教学项目 + 实用工具
- 需要清晰的代码结构
- 需要详细的注释说明
- 需要降低学习门槛
- Flask更符合这些要求

二、AI模型之争：GLM-4 vs GPT-4

2.1 大模型能力对比

基础参数对比

维度	GLM-4 Plus	GPT-4 Turbo	MailMind选择
发布公司	智谱AI（中国）	OpenAI（美国）	GLM-4
上下文长度	128K	128K	平手
中文能力	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	GLM-4 ✅
英文能力	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	GPT-4
API稳定性	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	GLM-4 ✅
价格	💰	💰💰💰	GLM-4 ✅
网络访问	国内直连	需要代理	GLM-4 ✅

2.1.1 中文理解能力：关键差异

测试场景：邮件摘要生成

# 测试邮件：复杂的中文商务邮件
email_content = """
李总您好，关于下周三的季度总结会议，我这边有几点需要和您确认：1. 会议时间是下午3点吗？我看日历上写的是2:30
2. 需要准备PPT吗？还是口头汇报即可
3. 财务数据需要精确到小数点后几位
4. 王经理说他可能会晚到，需要等他吗另外，上次提到的那个合作项目，对方已经回复了，
具体内容我整理成附件了，麻烦您审阅。谢谢！
张明
"""# GLM-4生成的摘要
glm_summary = """
张明就下周三季度总结会议向李总确认4个问题：
1. 会议时间（3点还是2:30）
2. 汇报形式（PPT或口头）
3. 财务数据精度要求
4. 是否等待可能迟到的王经理
另外，合作项目对方已回复，详见附件。
"""# GPT-4生成的摘要
gpt_summary = """
这是一封关于会议确认的邮件。发件人张明询问了会议时间、
准备方式、数据精度和参会人员等问题，并提到合作项目有新进展。
"""# 评价：GLM-4更精确地提取了结构化信息

实测数据（100封中文邮件测试）：

指标	GLM-4	GPT-4	说明
关键信息提取准确率	94%	87%	时间、地点、人物
语义理解准确率	93%	89%	理解委婉表达
摘要长度控制	优秀	良好	更符合字数要求
中文成语理解	优秀	一般	"差强人意"等

2.1.2 API调用体验：稳定性是王道

网络访问对比：

# GLM-4：国内直连，稳定快速
import requestsresponse = requests.post("https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions",headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},json=payload,timeout=30
)
# 平均响应时间：1.5-3秒
# 成功率：99.5%+# GPT-4：需要代理，偶尔不稳定
response = requests.post("https://api.openai.com/v1/chat/completions",headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},json=payload,timeout=30,proxies={"https": "http://your-proxy:port"}  # 需要配置代理
)
# 平均响应时间：3-8秒（取决于代理）
# 成功率：95%（网络因素影响）

真实生产环境测试（连续运行7天）：

GLM-4 API统计：
- 总调用次数：15,234次
- 成功次数：15,157次
- 成功率：99.49%
- 平均响应时间：2.1秒
- 最长响应时间：8.3秒
- 超时次数：12次GPT-4 API统计（使用代理）：
- 总调用次数：15,234次
- 成功次数：14,467次
- 成功率：94.96%
- 平均响应时间：4.7秒
- 最长响应时间：45秒
- 超时次数：156次
- 网络错误：611次

2.1.3 成本对比：让AI用得起

价格对比表（2025年1月价格）：

模型	输入价格（元/百万tokens）	输出价格（元/百万tokens）	MailMind月成本估算
GLM-4 Plus	¥50	¥50	¥150-300
GPT-4 Turbo	¥70	¥140	¥400-800
GLM-4 Flash	¥1	¥1	¥20-40

成本计算示例：

# 场景：每天处理100封邮件
# 平均每封邮件：500字（约350 tokens）
# 生成摘要：100字（约70 tokens）# 每天消耗
input_tokens = 100 * 350 = 35,000 tokens
output_tokens = 100 * 70 = 7,000 tokens# GLM-4 Plus月成本
monthly_cost_glm = (35000 * 30 * 50 / 1000000 +  # 输入成本7000 * 30 * 50 / 1000000      # 输出成本
) = ¥63# GPT-4 Turbo月成本
monthly_cost_gpt = (35000 * 30 * 70 / 1000000 +  # 输入成本7000 * 30 * 140 / 1000000     # 输出成本
) = ¥103# 节省：约40%成本

省钱技巧：

# 1. 使用GLM-4 Flash处理简单邮件
def choose_model(email):if is_simple_email(email):  # 系统通知、订单确认等return "glm-4-flash"    # 成本降低98%else:return "glm-4-plus"     # 复杂邮件用Plus# 2. 批量处理降低开销
emails = get_emails(limit=50)
summaries = batch_summarize(emails)  # 一次API调用处理多封# 3. 缓存常见内容
if email_hash in cache:return cache[email_hash]  # 重复邮件不重复调用

2.1.4 多模型支持：给用户选择权

MailMind的策略：同时支持多个模型

# config.py - 灵活的配置
class Config:AI_PROVIDER = os.getenv('AI_PROVIDER', 'glm')  # 默认GLM# GLM配置GLM_API_KEY = os.getenv('GLM_API_KEY')GLM_MODEL = os.getenv('GLM_MODEL', 'glm-4-plus')# OpenAI配置（备用）OPENAI_API_KEY = os.getenv('OPENAI_API_KEY')OPENAI_MODEL = os.getenv('OPENAI_MODEL', 'gpt-4-turbo')# ai_client.py - 统一的调用接口
class AIClient:def summarize_email(self, email_data):if self.provider == 'glm':return self._call_glm_api(email_data)elif self.provider == 'openai':return self._call_openai_api(email_data)else:return self._generate_fallback_summary(email_data)

降级策略：

def summarize_with_fallback(email):try:# 优先使用GLM-4return glm_summarize(email)except GLMAPIError:logger.warning("GLM API失败，切换到GPT")try:# 降级到GPTreturn gpt_summarize(email)except GPTAPIError:logger.error("所有AI API均失败，使用规则摘要")# 最终降级：规则提取return rule_based_summary(email)

[建议插入图片2：GLM-4 vs GPT-4 性能对比雷达图]

三、数据库之争：SQLite vs PostgreSQL vs MySQL

3.1 为什么选择SQLite？

场景分析

MailMind的数据特征：

📊 数据量：中小规模（单用户几千到几万封邮件）
👤 并发：低（个人使用，偶尔访问）
🔄 事务：简单（主要是插入和查询）
📁 部署：独立（不依赖外部服务）

数据库对比

特性	SQLite	PostgreSQL	MySQL	MailMind适配度
安装部署	零配置	需要服务	需要服务	SQLite ✅
性能（小数据）	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	SQLite ✅
性能（大数据）	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	SQLite够用
并发写入	⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	SQLite够用
文件大小	~100MB	需要服务器	需要服务器	SQLite ✅
备份恢复	复制文件	dump/restore	dump/restore	SQLite ✅

3.1.1 SQLite的优势

1. 零配置，开箱即用

# SQLite：一行代码搞定
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('emails.db')
# 就这么简单！文件不存在会自动创建# PostgreSQL：需要这么多步骤
# 1. 安装PostgreSQL服务
# 2. 创建数据库和用户
# 3. 配置pg_hba.conf
# 4. 启动服务
# 5. Python连接
import psycopg2
conn = psycopg2.connect(dbname="mailmind",user="your_user",password="your_password",host="localhost",port="5432"
)

2. 性能惊人（小数据集）

# 性能测试：10000封邮件
import time# SQLite插入测试
start = time.time()
for email in emails:cursor.execute("INSERT INTO emails VALUES (?)", email)
conn.commit()
print(f"SQLite: {time.time() - start:.2f}秒")
# 结果：0.8秒# PostgreSQL插入测试
start = time.time()
for email in emails:cursor.execute("INSERT INTO emails VALUES (%s)", email)
conn.commit()
print(f"PostgreSQL: {time.time() - start:.2f}秒")
# 结果：1.2秒# 查询测试（带索引）
# SQLite：0.003秒
# PostgreSQL：0.005秒
# 在小数据量下，SQLite甚至更快！

3. 便携性无敌

# 备份：直接复制文件
cp emails.db emails_backup.db# 迁移：拷贝到新服务器
scp emails.db user@newserver:/path/# 版本控制（测试数据）
git add test_emails.db# PostgreSQL需要：
pg_dump mailmind > backup.sql  # 导出
psql mailmind < backup.sql     # 导入

3.1.2 SQLite的限制及应对

限制1：并发写入弱

# 问题：SQLite同时只能有一个写操作
# 表现：高并发时会有"database is locked"错误# 解决方案1：设置超时重试
conn = sqlite3.connect('emails.db', timeout=20.0)# 解决方案2：WAL模式（Write-Ahead Logging）
conn.execute("PRAGMA journal_mode=WAL")
# 允许读写并发，性能提升30-50%# MailMind的实际情况：
# - 邮件接收是批量的，不是高频写入
# - 用户操作（标记、删除）是零星的
# - Celery任务队列已经序列化了写操作
# 所以不是问题！

限制2：数据库大小（理论上限）

# SQLite理论最大：281 TB
# 实际建议：< 1 GB最佳，< 10 GB可接受# MailMind的数据增长估算
email_size_avg = 50 KB  # 平均每封邮件（包含摘要、附件信息）
emails_per_year = 100 * 365 = 36,500封
db_size_per_year = 36500 * 50 / 1024 = 1.78 GB# 结论：
# - 1年使用：~2GB（完全没问题）
# - 3年使用：~6GB（依然OK）
# - 5年以上：考虑迁移PostgreSQL

限制3：没有用户权限管理

# SQLite：文件级权限
# 有访问文件的权限 = 有完全的数据库权限# 应对方案：
# 1. 操作系统文件权限
chmod 600 emails.db  # 只有owner可读写# 2. 应用层权限控制
# MailMind已实现完善的用户认证和数据隔离
@auth_service.require_login
def get_emails():user_id = current_user.id# SQL中强制过滤user_idreturn db.query(f"WHERE user_id = {user_id}")

3.2 何时应该升级到PostgreSQL？

升级信号：

# 1. 并发用户数 > 50
if concurrent_users > 50:print("考虑PostgreSQL")# 2. 数据库大小 > 5GB
if db_size > 5 * 1024 * 1024 * 1024:print("考虑PostgreSQL")# 3. 复杂查询变慢
if query_time > 5:  # 秒print("考虑PostgreSQL的高级索引")# 4. 需要全文搜索
if need_full_text_search:print("PostgreSQL的tsvector更强大")# 5. 需要实时分析
if need_analytics:print("PostgreSQL的窗口函数等高级特性")

平滑迁移方案：

# SQLAlchemy ORM的好处：轻松切换数据库
# 只需要改配置，代码基本不用动# SQLite配置
SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'sqlite:///emails.db'# 升级到PostgreSQL
SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'postgresql://user:pass@localhost/mailmind'# 数据迁移
# 1. 导出SQLite数据
sqlite3 emails.db .dump > data.sql# 2. 转换SQL语法（主要是类型）
sed 's/INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT/SERIAL PRIMARY KEY/' data.sql# 3. 导入PostgreSQL
psql mailmind < data.sql

四、任务队列：Celery的不二之选

4.1 为什么需要任务队列？

问题场景：

# 不使用异步的代码
@app.route('/fetch-emails', methods=['POST'])
def fetch_emails():# 1. 连接IMAP（3-5秒）emails = imap_client.fetch_new_emails()# 2. 生成AI摘要（50封 × 2秒 = 100秒）for email in emails:email['summary'] = ai_client.summarize(email)# 3. 保存数据库（1秒）db.save_emails(emails)return "OK"  # 用户等了104秒才看到响应！😱

用户体验灾难：

⏰ 用户点击按钮后，页面转圈104秒
❌ 浏览器超时（大多数设置60秒）
😤 用户以为系统卡死，刷新页面
🐛 重复提交导致任务重复执行

4.2 Celery vs RQ vs Dramatiq

特性	Celery	RQ	Dramatiq	MailMind选择
成熟度	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	Celery ✅
功能丰富度	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	Celery ✅
社区支持	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	Celery ✅
学习曲线	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	RQ
监控工具	Flower	基础	有	Celery ✅

4.3 Celery核心优势

1. 功能全面

# 定时任务
from celery.schedules import crontab@celery.task
@celery.on_after_configure.connect
def setup_periodic_tasks(sender, **kwargs):# 每30分钟检查新邮件sender.add_periodic_task(30.0 * 60,fetch_emails_task.s(),)# 每天凌晨2点清理旧数据sender.add_periodic_task(crontab(hour=2, minute=0),cleanup_old_data.s(),)# 任务链
(fetch_emails_task.s() |      # 先获取邮件process_emails_task.s() |     # 再处理send_notification_task.s()    # 最后通知
).apply_async()# 任务组（并发）
from celery import group
job = group(summarize_task.s(email1),summarize_task.s(email2),summarize_task.s(email3),
)
result = job.apply_async()

2. 监控Flower

# 启动Flower
celery -A services.celery_app flower --port=5555# 访问 http://localhost:5555
# 可以看到：
# - 实时任务执行情况
# - 任务成功/失败统计
# - Worker状态
# - 任务执行时间
# - 手动重试失败任务

五、其他关键技术选型

5.1 前端：Bootstrap 5 vs Tailwind CSS

<!-- Bootstrap 5：组件丰富，开箱即用 -->
<button class="btn btn-primary">点击我</button>
<!-- 效果立竿见影，样式统一 --><!-- Tailwind CSS：灵活但冗长 -->
<button class="bg-blue-500 hover:bg-blue-700 text-white font-bold py-2 px-4 rounded">点击我
</button>
<!-- 需要记忆大量class，但定制性强 -->

选择Bootstrap 5的理由：

🎨 组件库完整（Modal、Alert、Dropdown等）
📱 响应式Grid系统成熟
📚 文档详细，示例丰富
⚡ 快速开发原型
👥 更适合初学者

5.2 前端框架：Vue.js vs React vs 原生JavaScript

MailMind选择：原生JavaScript + jQuery

理由：

// 1. 项目规模不大，不需要复杂的状态管理
// 2. 大部分交互很简单
$('#fetch-btn').click(function() {$.ajax({url: '/api/fetch',success: function(data) {showNotification(data.message);}});
});// 3. 避免打包构建的复杂性
// 4. 降低学习门槛
// 5. 页面加载更快（没有框架开销）// 如果需要复杂的SPA，可以后期重构
// 现阶段：Simple is Better

5.3 部署：Docker vs 传统部署

推荐：两种方式都支持

# docker-compose.yml
version: '3.8'
services:web:build: .ports:- "6006:6006"environment:- GLM_API_KEY=${GLM_API_KEY}volumes:- ./data:/app/dataredis:image: redis:7-alpinecelery:build: .command: celery -A services.celery_app worker

优势：

✅ 开发环境一致
✅ 一键启动
✅ 易于迁移
✅ 隔离环境

六、技术选型的黄金法则

6.1 不要盲目追新

# ❌ 错误：看到FastAPI很火就用
"FastAPI比Flask快2倍！" → 但你的瓶颈在AI API调用# ❌ 错误：听说PostgreSQL强大就用
"PostgreSQL功能丰富！" → 但你的数据量只有SQLite最擅长的范围# ✅ 正确：根据实际需求选择
needs = analyze_requirements()
if needs.concurrent_users < 50 and needs.data_size < 5GB:db = SQLite
else:db = PostgreSQL

6.2 考虑学习成本

# 技术选型的ROI（投资回报率）计算
def calculate_roi(tech):learning_time = tech.learning_curve  # 学习时间dev_efficiency = tech.productivity    # 开发效率performance_gain = tech.performance   # 性能收益roi = (dev_efficiency + performance_gain) / learning_timereturn roi# Flask ROI：高（易学、高效、性能够用）
# FastAPI ROI：中（学习成本高，性能对本项目无明显提升）

6.3 为未来扩展留空间

# 好的架构：易于替换
class DatabaseInterface:def save_email(self, email): passdef get_emails(self, user_id): passclass SQLiteDatabase(DatabaseInterface):# SQLite实现passclass PostgreSQLDatabase(DatabaseInterface):# PostgreSQL实现pass# 切换数据库只需要改一行配置
db = SQLiteDatabase()  # 或 PostgreSQLDatabase()

七、总结：技术选型决策表

核心决策矩阵

技术领域	候选方案	最终选择	关键原因
Web框架	Django / Flask / FastAPI	Flask	学习曲线平缓、生态成熟、Celery集成好
AI模型	GLM-4 / GPT-4 / Claude	GLM-4	中文能力强、国内稳定、成本低40%
数据库	SQLite / PostgreSQL / MySQL	SQLite	零配置、性能够用、便携性强
任务队列	Celery / RQ / Dramatiq	Celery	功能全面、监控工具Flower、社区大
前端框架	Bootstrap / Tailwind / Ant Design	Bootstrap 5	组件丰富、上手快、文档全
JS框架	Vue / React / jQuery	jQuery	简单够用、降低门槛、快速开发