Python 2025 最火框架排名盘点：FastAPI 成为新王

前言：Python 生态，正在经历一场"异步革命"

2025 年的 Python 开发者生态，早已不是十年前"Django 一统天下"的局面。

随着 AI、大数据、高并发服务的爆发，性能、类型安全、异步能力 成为新标准。

PyCharm 最新发布的《2025 年 Python 开发者状态报告》显示：

• FastAPI 以 38% 的使用率首次登顶，超越 Django；
• Asyncio 成为底层基石，渗透率飙升至 23%；
• Requests 仍是"互联网的瑞士军刀"，但正被 httpx 悄然取代；
• Flask 依然活跃，但已从"首选"沦为"轻量备选"。

这不仅是工具的更迭，更是开发范式的转型 ：

从"全栈打包"走向"按需组合"，从"同步阻塞"迈向"异步非阻塞"。

本文就来深度解析 Python 2025 年最值得关注的五大框架与库，助你避开技术债，抢占未来。

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🥇 第5名：Asyncio ------ 异步世界的"地基"

2025 年使用率：23%（+3%）

🔍 为什么它排在第五？

Asyncio 不是 Web 框架 ，却是所有现代 Python 异步应用的心脏 。

它让开发者能用 async/await 语法编写非阻塞代码，实现高并发 I/O 操作。

✅ 核心优势

• 原生支持：Python 标准库，无需安装，开箱即用。
• 性能基石：FastAPI、Starlette、AIOHTTP 都基于它构建。
• 精准控制：可手动管理事件循环、调度协程、处理并发任务。

💡 实际应用场景

import asyncio
import aiohttp

async def fetch_data(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.json()

async def main():
    urls = ["https://api.example.com/data1", "https://api.example.com/data2"]
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch_data(session, url) for url in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        print(results)

asyncio.run(main())

✅ 适合：爬虫、API 聚合、实时数据推送、微服务间通信。

⚠️ 注意事项

• 学习曲线陡峭，调试复杂（协程嵌套、死锁难定位）
• 不能直接做 Web 服务，需搭配 Starlette/FastAPI 使用

📌 结论：不学 Asyncio，你就永远在"同步的牢笼"里写代码。

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🥈 第4名：Requests ------ HTTP 请求的"国民级库"

2025 年使用率：33%（+3%）

🔍 为什么它没被淘汰？

尽管 FastAPI 和 httpx 大放异彩，Requests 仍是 Python 开发者最熟悉的 HTTP 客户端 。

它让发送一个 GET 请求，变得像写 print("Hello") 一样简单。

✅ 核心优势

import requests

response = requests.get("https://httpbin.org/json")
data = response.json()
print(data['slideshow']['title'])

• 极简 API ：get()、post()、headers、params 一目了然
• 稳定可靠：十年磨一剑，社区庞大，文档清晰
• 广泛集成：几乎所有 Python 工具（如 Selenium、Scrapy）都依赖它

❌ 局限性

• 同步阻塞：不能用于高并发场景（需改用 httpx 或 aiohttp）
• 无内置重试：网络抖动需手动封装
• 无 HTTP/2 支持

💡 2025 建议

✅ 新项目 ：优先使用 httpx（支持异步 + HTTP/2）

✅ 老项目/脚本：Requests 仍可安心使用，但别在高并发服务里用它！

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🥉 第3名：Flask ------ 轻量级的"优雅之选"

2025 年使用率：34%（+1%）

🔍 它为何没被 FastAPI 取代？

Flask 是"微框架"的鼻祖。它不提供 ORM、Admin、Auth，只给你一个干净的路由和请求响应机制。

✅ 核心优势

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/api/user/<id>')
def get_user(id):
    return {"id": id, "name": "Alice"}

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

• 极简灵活：适合微服务、原型开发、数据科学接口
• 扩展丰富：Flask-SQLAlchemy、Flask-Login、Flask-RESTful 等生态成熟
• 学习友好：代码结构清晰，新手友好，是入门 Web 的最佳起点

❌ 局限性

• 无内置安全：CSRF、XSS、输入验证需手动处理
• 无类型提示：依赖 MyPy，不如 FastAPI 原生强类型
• 大型项目易混乱：缺乏规范，容易变成"面条代码"

💡 2025 建议

✅ 适合 ：小型 API、内部工具、数据看板、教学项目

✅ 不适合：生产级高并发后端、AI 模型服务、企业级系统

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🥈 第2名：Django ------ 全栈王者的"稳健之选"

2025 年使用率：35%（+2%）

🔍 它为何能稳居前三？

Django 是"Batteries Included "（开箱即用）的终极代表。

它不是框架，而是一个完整的 Web 应用开发平台。

✅ 核心优势

功能	Django 内置
ORM	✅
Admin 后台	✅
用户认证	✅
CSRF/XSS 防护	✅
模板引擎	✅
URL 路由	✅
表单处理	✅

# models.py
class User(models.Model):
    username = models.CharField(max_length=150, unique=True)
    email = models.EmailField()

# views.py
class UserListView(ListView):
    model = User

# urls.py
path('users/', UserListView.as_view(), name='user_list'),

• 安全可靠：银行、政府、Instagram 都在用
• 文档优秀：官方文档被誉为"Python 最佳文档"
• 生态庞大：DRF、Celery、Docker 集成无缝

❌ 局限性

• 笨重：对简单 API 来说，启动太慢，配置太重
• 耦合强：换 ORM、换模板引擎？难！
• 异步支持有限：虽支持 ASGI，但生态不如 FastAPI 成熟

💡 2025 建议

✅ 适合 ：内容管理系统、企业后台、电商平台、需要快速交付的项目

✅ 不适合：微服务、AI 接口、实时聊天、高并发 API

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🥇 第1名：FastAPI ------ 异步时代的"新王登基"

2024 年使用率：38%（+9%）------ 首次超越 Django！

🔍 为什么它能登顶？

FastAPI 不是"另一个 Flask"，它是为 2025 年而生的 API 框架 ：
类型安全 + 异步原生 + 自动文档 + 高性能 = 未来标准

✅ 核心优势（对比 Django/Flask）

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from typing import Optional

class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    is_offer: Optional[bool] = None

app = FastAPI()

@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
    return {"item": item}

特性	FastAPI	Django	Flask
类型安全	✅ Pydantic 自动校验	❌ 需 DRF	❌
异步支持	✅ 原生 async/await	⚠️ 有限支持	❌
自动文档	✅ Swagger UI + ReDoc	✅ DRF 提供	❌
性能	✅ 10x+ Flask	⚠️ 中等	❌
学习曲线	⚠️ 中高	⚠️ 高	✅ 低

💡 为什么 AI/ML 工程师都在用它？

from fastapi import FastAPI
from transformers import pipeline

app = FastAPI()
classifier = pipeline("sentiment-analysis")

@app.post("/analyze")
async def analyze(text: str):
    result = classifier(text)
    return {"sentiment": result[0]["label"], "score": result[0]["score"]}

• ✅ 一键部署 ML 模型为 API
• ✅ 支持异步推理，吞吐量飙升
• ✅ 自动文档让前端/测试团队直接调试

🚀 性能实测（官方数据）

• 吞吐量：FastAPI 是 Flask 的 10 倍以上
• 延迟：比 Django 低 60%+
• 内存占用：更低，更适合 Serverless

💡 2025 建议

✅ 新项目首选 ：API、微服务、AI 服务、实时数据接口

✅ 团队协作必备 ：类型安全减少 70% 的"字段错误"

✅ 面试加分项：掌握 FastAPI = 你懂现代 Python

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📊 总结：2025 Python 框架选择指南

使用场景	推荐框架
AI 模型部署、高性能 API	✅ FastAPI
企业级后台、内容系统	✅ Django
轻量级脚本、内部工具	✅ Flask
发送 HTTP 请求（爬虫/调用第三方）	✅ httpx（新） / Requests（旧）
构建异步任务、高并发系统	✅ Asyncio（底层基石）

🔥 一句话总结 ：
FastAPI 是未来，Django 是现在，Flask 是过去，Asyncio 是根基，Requests 是桥梁。

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💬 结语：别再用 2020 年的技术，写 2025 年的代码

Python 的魅力，不在于它"强大"，而在于它始终在进化 。

2025 年，谁还用 Flask 写 API？谁还在同步请求中等待？
你选择的框架，决定了你能否跟上技术浪潮。

✅ 新人：从 FastAPI + Pydantic 入门

✅ 老手：把 Django 项目中的 API 模块，逐步迁移到 FastAPI

✅ 所有人：学习 Asyncio，摆脱同步枷锁

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📚 推荐资源

工具	链接
FastAPI 官网	fastapi.tiangolo.com
Django 官网	www.djangoproject.com
Requests 文档	docs.python-requests.org
Asyncio 官方文档	docs.python.org/3/library/a...
PyCharm（最佳开发环境）	www.jetbrains.com/pycharm

✅ PyCharm 2025 已深度集成 FastAPI、Django、Asyncio 调试器，建议立即升级！

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