


Flask et FastAPI : le framework incontournable pour créer des applications Web simples mais puissantes
Flask et FastAPI : le framework préféré pour créer des applications Web simples mais puissantes
Introduction :
À l'ère Internet d'aujourd'hui, la demande d'applications Web continue de croître. Afin de répondre aux besoins des utilisateurs, les développeurs doivent choisir un framework adapté pour créer des applications Web efficaces, flexibles et évolutives. Dans cet article, nous discuterons de deux frameworks Web Python modernes - Flask et FastAPI, et fournirons quelques exemples de code spécifiques pour aider les lecteurs à mieux comprendre les avantages et l'utilisation de ces deux frameworks.
1. Flask : simple et flexible
Flask est un framework Web petit et flexible En raison de ses fonctionnalités simples et faciles à utiliser, il est largement apprécié par les développeurs. La philosophie de conception de Flask est de le garder aussi simple que possible, en fournissant uniquement les fonctions les plus basiques et en offrant aux développeurs la possibilité de les combiner librement. Voici un exemple d'application Flask simple :
from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello(): return "Hello, Flask!" if __name__ == '__main__': app.run()
Dans l'exemple ci-dessus, nous importons d'abord le module Flask et créons une application Flask. Ensuite, nous utilisons le décorateur @app.route()
pour définir une route qui renverra "Bonjour, Flask!"
lorsque l'utilisateur accède au chemin racine. Enfin, nous démarrons l'application via app.run()
. Comme vous pouvez le constater, Flask fournit un mécanisme simple de fonctions de routage et d'affichage, ce qui rend le développement d'applications Web très simple. @app.route()
装饰器来定义一个路由,当用户访问根路径时,将返回"Hello, Flask!"
。最后,我们通过app.run()
来启动应用。可以看到,Flask提供了简单的路由和视图函数机制,使得开发Web应用变得非常简洁。
二、FastAPI:高性能而现代化
FastAPI是一个基于Python 3.6+的现代化Web框架,它以极高的性能和强大的功能著称。FastAPI使用类型注解和声明式路由,可以为您的应用程序自动生成交互式API文档。下面是一个简单的FastAPI应用的示例:
from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get('/') def hello(): return {"message": "Hello, FastAPI!"}
在上面的示例中,我们首先导入FastAPI模块,并创建一个FastAPI应用。使用@app.get()
装饰器来定义一个GET请求的路由,当用户访问根路径时,将返回一个JSON格式的响应{"message": "Hello, FastAPI!"}
rrreee
Dans l'exemple ci-dessus, nous importons d'abord le module FastAPI et créons une application FastAPI. Utilisez le décorateur@app.get()
pour définir une route pour une requête GET Lorsque l'utilisateur accède au chemin racine, une réponse au format JSON sera renvoyée {"message": "Bonjour. , FastAPI !"}
. Par rapport à Flask, FastAPI prend en charge une définition d'itinéraire plus avancée et une génération automatique de documents, ce qui rend le développement d'API très pratique. 3. Comparaison et sélectionFlask et FastAPI ont tous deux leurs avantages uniques et leurs scénarios applicables. Si vous recherchez un cadre simple et flexible et que vous n'avez pas d'exigences de performances particulièrement élevées, Flask peut être votre meilleur choix. Flask convient à la création d'applications Web de petite et moyenne taille, avec une vitesse de développement rapide et une faible courbe d'apprentissage.
Au contraire, si vous recherchez un framework moderne et performant et que vous avez besoin de créer des applications Web ou des API volumineuses et complexes, alors FastAPI sera un meilleur choix. FastAPI tire parti des nouvelles fonctionnalités de Python 3.6+, peut gérer une concurrence élevée, prend en charge le traitement des requêtes asynchrones et fournit la fonction de génération automatique de documents API interactifs.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Python et C ont des différences significatives dans la gestion et le contrôle de la mémoire. 1. Python utilise la gestion automatique de la mémoire, basée sur le comptage des références et la collecte des ordures, simplifiant le travail des programmeurs. 2.C nécessite une gestion manuelle de la mémoire, en fournissant plus de contrôle mais en augmentant la complexité et le risque d'erreur. Quelle langue choisir doit être basée sur les exigences du projet et la pile de technologie d'équipe.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Que ce soit pour choisir Python ou C dépend des exigences du projet: 1) Python convient au développement rapide, à la science des données et aux scripts en raison de sa syntaxe concise et de ses bibliothèques riches; 2) C convient aux scénarios qui nécessitent des performances élevées et un contrôle sous-jacent, tels que la programmation système et le développement de jeux, en raison de sa compilation et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Python est largement utilisé dans la science des données et l'apprentissage automatique, s'appuyant principalement sur sa simplicité et son puissant écosystème de bibliothèque. 1) Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données, 2) Numpy fournit des calculs numériques efficaces, et 3) Scikit-Learn est utilisé pour la construction et l'optimisation du modèle d'apprentissage automatique, ces bibliothèques font de Python un outil idéal pour la science des données et l'apprentissage automatique.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.


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