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FastAPI 和 Flask 都是 Python 的 Web 框架,但设计目标和功能特性有显著差异。以下是它们的核心区别:


1. ‌性能与异步支持

  • FastAPI

    • 基于 ‌Starlette‌(高性能异步框架)和 ‌Pydantic‌(数据校验库)。
    • 原生支持异步‌(async/await),适合高并发场景(如实时 API、微服务)。
    • 性能接近 Node.js 和 Go,适合 I/O 密集型任务(如数据库查询、外部 API 调用)。
  • Flask

    • 默认同步处理‌,依赖 WSGI 服务器(如 Gunicorn)。
    • 异步需通过扩展(如 gevent 或 Flask 2.0+ 的 async 视图),但生态支持较弱。

2. ‌数据验证与序列化

  • FastAPI

    • 内置 ‌Pydantic‌ 模型,‌自动校验请求数据‌(路径参数、查询参数、JSON 体等),并提供清晰的错误提示。
    • 支持 OpenAPI 标准,自动生成 JSON Schema,无需手动序列化。
    • 示例:
      from pydantic import BaseModel
      class Item(BaseModel):name: strprice: float@app.post("/items/")
      async def create_item(item: Item):return {"item": item.dict()}
      
  • Flask

    • 需手动校验数据或依赖扩展(如 marshmallow 或 flask-pydantic)。
    • 需要更多样板代码处理错误和序列化。

3. ‌依赖注入

  • FastAPI

    • 内置强大的‌依赖注入系统‌,方便管理数据库连接、认证等共享逻辑。
    • 示例:
      from fastapi import Depends
      def get_db():db = SessionLocal()try:yield dbfinally:db.close()@app.get("/users/")
      async def read_users(db: Session = Depends(get_db)):return db.query(User).all()
      
  • Flask

    • 依赖注入需手动实现(如使用 flask-injector 扩展或上下文变量 g)。

4. ‌API 文档生成

  • FastAPI

    • 自动生成交互式 API 文档‌(Swagger UI 和 ReDoc),基于 OpenAPI 标准。
    • 文档实时更新,与代码同步。
  • Flask

    • 需手动编写或使用扩展(如 flask-restful 或 flask-swagger-ui)。

5. ‌学习曲线与灵活性

  • FastAPI

    • 需要熟悉 ‌Python 类型提示‌、异步编程和 Pydantic 模型。
    • 适合熟悉现代 Python 特性的开发者。
  • Flask

    • 简单易学‌,适合快速上手和小型项目。
    • 灵活性强,可通过扩展定制功能(如数据库 ORM、认证)。

6. ‌适用场景

  • FastAPI

    • 高性能 API、微服务、实时应用(如 WebSocket)。
    • 需要严格数据验证和自动文档的 RESTful 服务。
  • Flask

    • 小型 Web 应用、原型开发、需要高度定制的项目。
    • 传统同步任务(如渲染 HTML 模板)。

7. ‌生态系统

  • FastAPI

    • 较新但发展迅速,依赖 Starlette 和 Pydantic 生态。
  • Flask

    • 成熟稳定,拥有丰富的扩展(如 Flask-SQLAlchemy、Flask-Login)。

总结

  • 选择 FastAPI‌:需要高性能、异步支持、自动校验和文档的现代 API 开发。
  • 选择 Flask‌:快速开发小型应用,或需要灵活使用第三方扩展的轻量级项目。

根据团队熟悉度和项目需求权衡,两者均可通过扩展增强功能,但 FastAPI 更符合现代 API 开发趋势。

http://www.dtcms.com/wzjs/15293.html

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