【Python系列】Flask 和 FastAPI对比

博客目录

      • [1. 类型和设计目标](#1. 类型和设计目标)
      • [2. 性能](#2. 性能)
      • [3. 异步支持](#3. 异步支持)
      • [4. 数据验证和文档](#4. 数据验证和文档)
      • [5. 学习曲线和生态](#5. 学习曲线和生态)
      • [6. 使用场景](#6. 使用场景)
      • 示例对比
      • 总结

Flask 和 FastAPI 都是 Python 中流行的 Web 框架,但它们的设计目标、特性和适用场景有所不同。以下是它们的对比:

1. 类型和设计目标

  • Flask
    • 微型框架:轻量级,核心功能简单,但可通过扩展(如 Flask-SQLAlchemy、Flask-Login)添加更多功能。
    • 通用性:适合构建传统的服务端渲染应用(如 Jinja2 模板)、REST API 或小型服务。
    • 灵活性:不强制规范项目结构,适合快速原型开发。
  • FastAPI
    • 现代 API 框架:专为构建高性能 RESTful API 和 WebSocket 设计,支持异步(Async/Await)。
    • 数据驱动:深度集成 Pydantic 和 OpenAPI(Swagger),自动生成 API 文档。
    • 性能:基于 Starlette(ASGI 框架),性能接近 Node.js 和 Go。

2. 性能

  • FastAPI 由于基于 ASGI(异步服务器网关接口),在处理高并发 I/O 操作(如数据库请求、外部 API 调用)时性能显著优于 Flask(基于 WSGI,同步阻塞)。
  • Flask 可以通过 geventgunicorn 实现伪异步,但不如 FastAPI 原生异步高效。

3. 异步支持

  • FastAPI 原生支持异步:

    python 复制代码
    @app.get("/items/{item_id}")
    async def read_item(item_id: int):
        data = await fetch_from_db(item_id)  # 异步操作
        return data
  • Flask 2.0+ 支持异步视图,但生态中的扩展(如 ORM、HTTP 客户端)可能不完全兼容异步。


4. 数据验证和文档

  • FastAPI 自动生成 OpenAPI 文档(Swagger UI 和 ReDoc),并通过 Pydantic 提供强类型数据验证:

    python 复制代码
    from pydantic import BaseModel
    class Item(BaseModel):
        name: str
        price: float
    
    @app.post("/items/")
    async def create_item(item: Item):  # 自动验证请求体
        return item
  • Flask 需要手动验证(如 flask-marshmallow)或依赖扩展(如 flask-restx 生成文档)。


5. 学习曲线和生态

  • Flask
    • 更简单易学,适合初学者。
    • 生态丰富(如 Flask-SQLAlchemy、Flask-Login、Flask-Admin)。
  • FastAPI
    • 需要了解异步编程、Pydantic 和 OpenAPI 规范。
    • 生态较新,但关键库(如 SQLAlchemy、Databases)已支持异步。

6. 使用场景

  • 选择 Flask 如果

    • 需要快速构建小型应用或传统 Web 页面(服务端渲染)。
    • 依赖 Flask 的成熟扩展(如 CMS、Admin 后台)。
    • 项目无需高并发或异步支持。
  • 选择 FastAPI 如果

    • 构建高性能 API 或微服务(尤其是高频 I/O 操作)。
    • 需要自动 API 文档、强类型验证。
    • 使用异步数据库(如 SQLAlchemy 1.4+、MongoDB Async)。

示例对比

Flask(同步)
python 复制代码
from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route("/items/<int:item_id>", methods=["GET"])
def get_item(item_id):
    return jsonify({"id": item_id, "name": "Item"})

if __name__ == "__main__":
    app.run()
FastAPI(异步)
python 复制代码
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int):
    return {"id": item_id, "name": "Item"}

总结

特性 Flask FastAPI
类型 WSGI 微型框架 ASGI 现代 API 框架
异步支持 有限(2.0+) 原生支持
性能 适中 高(尤其 I/O 密集型)
数据验证 依赖扩展 内置(Pydantic)
API 文档 需扩展(如 flask-restx) 自动生成(OpenAPI)
适用场景 传统 Web 应用、小型项目 高性能 API、微服务

如果需要快速开发简单应用 或依赖 Flask 生态,选 Flask ;如果需要高性能 API、异步支持或自动文档 ,选 FastAPI

觉得有用的话点个赞 👍🏻 呗。

❤️❤️❤️本人水平有限,如有纰漏,欢迎各位大佬评论批评指正!😄😄😄

💘💘💘如果觉得这篇文对你有帮助的话,也请给个点赞、收藏下吧,非常感谢!👍 👍 👍

🔥🔥🔥Stay Hungry Stay Foolish 道阻且长,行则将至,让我们一起加油吧!🌙🌙🌙

相关推荐
Learn-Python8 小时前
MongoDB-only方法
python·sql
小途软件9 小时前
用于机器人电池电量预测的Sarsa强化学习混合集成方法
java·人工智能·pytorch·python·深度学习·语言模型
扫地的小何尚9 小时前
NVIDIA RTX PC开源AI工具升级:加速LLM和扩散模型的性能革命
人工智能·python·算法·开源·nvidia·1024程序员节
wanglei20070810 小时前
生产者消费者
开发语言·python
清水白石00810 小时前
《从零到进阶:Pydantic v1 与 v2 的核心差异与零成本校验实现原理》
数据库·python
昵称已被吞噬~‘(*@﹏@*)’~10 小时前
【RL+空战】学习记录03:基于JSBSim构造简易空空导弹模型,并结合python接口调用测试
开发语言·人工智能·python·学习·深度强化学习·jsbsim·空战
2501_9418779811 小时前
从配置热更新到运行时自适应的互联网工程语法演进与多语言实践随笔分享
开发语言·前端·python
酩酊仙人11 小时前
fastmcp构建mcp server和client
python·ai·mcp
且去填词11 小时前
DeepSeek API 深度解析:从流式输出、Function Calling 到构建拥有“手脚”的 AI 应用
人工智能·python·语言模型·llm·agent·deepseek
rgeshfgreh12 小时前
Python条件与循环实战指南
python