Web 開発における FastAPI、Flask、Streamlit の比較

Python は、そのシンプルさ、多用途性、ライブラリとフレームワークの膨大なコレクションのおかげで、Web 開発で最も人気のあるプログラミング言語の 1 つになりました。 Python で Web アプリケーションを構築する場合、開発者には、Django や Pyramid などのフルスタック フレームワークから、Flask や FastAPI などの軽量マイクロフレームワーク、データ サイエンス アプリケーション用の Streamlit などの特殊なツールまで、さまざまなオプションがあります。

この記事では、設計に役立つように、最も人気のある 3 つの Python Web フレームワーク (FastAPI、Flask、Streamlit) を比較します。正しいツール。各フレームワークの機能、長所、短所を調査し、それらが優れているユースケースに焦点を当てます。

FastAPI

FastAPI は、標準の Python 型ヒントに基づいて Python 3.6 を使用して API を構築するための、最新の高速 (その名前が付けられた) Web フレームワークです。これは、Python の asyncio ライブラリの非同期プログラミング機能と、データの検証とシリアル化のために Pydantic ライブラリのパフォーマンスを利用します。 FastAPI は、Swagger UI と ReDoc を使用した対話型ドキュメントのサポートを含む、OpenAPI 標準に準拠した自動 API ドキュメントを提供します。また、共有データとリソースを管理するための OAuth 2 認証と FastAPI 依存関係のサポートも組み込まれています。

FastAPI の強みは、速度、使いやすさ、非同期プログラミングのサポートです。高い同時実行性とスループットを簡単に処理できるため、高パフォーマンスの API やマイクロサービスの構築に最適です。データ検証とシリアル化のサポートが組み込まれているため、プログラムするコードの量が削減され、コードの品質が向上します。 FastAPI のドキュメント機能を使用すると、API のドキュメント化とクライアント ライブラリの生成が簡単になります。

Flask

Flask は、マイクロサービス アーキテクチャに準拠した、軽量でスケーラブルかつ柔軟な Python Web フレームワークです。最小限のコーディングで Web アプリケーションを構築するためのシンプルで直感的な API を提供します。 Flask は、Werkzeug WSGI ツールキットと Jinja2 テンプレート エンジンに基づいて構築されています。また、データベース アクセス用の SQLAlchemy、フォーム検証用の WTForms、RESTful API を構築するための Flask-RESTful など、機能を追加するためのサードパーティの拡張機能もサポートしています。

Flask の強みは、そのシンプルさ、柔軟性、拡張性です。これは、開発者がコードを完全に制御してアプリケーションを構築できるようにする低レベル API を提供します。 Flask は軽量であるため、特に中小規模のプロジェクトでは、学習と使用が簡単になります。その拡張性 により、開発者はサードパーティのライブラリやプラグインを追加してアプリケーションの機能を強化できます。

Streamlit

Streamlit は、最小限のコーディングでデータ サイエンス Web アプリケーションを構築するための Python ライブラリです。インタラクティブで応答性の高いデータ視覚化、ダッシュボード、機械学習モデルを作成するためのシンプルで直感的な API を提供します。 Streamlit は、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn などの Python のデータ サイエンス スタック上に構築されています。また、高度なデータ視覚化のための Streamlit-Altair や地理空間データ処理のための Streamlit-Geopandas など、機能を追加するためのサードパーティの拡張機能もサポートしています。

Streamlit の強みは、そのシンプルさ、インタラクティブ性、そしてデータ サイエンスへの重点です。特にデータ サイエンスのユースケース向けに、開発者が最小限のコーディングで Web アプリケーションを作成できる高レベルの API を提供します。 Streamlit の対話機能により、ユーザーはデータの視覚化や機械学習モデルをリアルタイムで操作できるため、データの探索や実験に理想的なツールとなります。データ サイエンスに焦点を当てており、

開発者は Python の強力なデータ サイエンス ライブラリを活用して Web アプリケーションを構築できます。

機能の比較

FastAPI、Flask、Streamlit を比較するには、次の基準を使用します:

• 速度パフォーマンス: フレームワークはどれくらい高速で効率的ですか?
• 使いやすさ: フレームワークの学習と使用はどのくらい簡単ですか?
• ドキュメント: フレームワークはどの程度文書化されていますか?
• 拡張性: サードパーティのライブラリやプラグインを追加するのはどれくらい簡単ですか?
• データ サイエンス機能: フレームワークはデータ サイエンスのユースケースをどの程度サポートしていますか?

スピードとパフォーマンス

FastAPI は、非同期プログラミングとデータ検証およびシーケンス化された Pydantic のサポートのおかげで、そのスピードとパフォーマンスで知られています。図書館。ベンチマークによると、FastAPI は 1 秒あたり最大 70,000 リクエストを処理でき、利用可能な Python Web フレームワークの中で最も速いものの 1 つとなります。

Flask は、FastAPI ほどではありませんが、その速度とパフォーマンスでも知られています。 Flask は 1 秒あたり最大 5,000 リクエストを処理できますが、これはマイクロフレームワークとしては依然として驚異的です。

Streamlit は、高パフォーマンスの Web アプリケーション向けではなく、インタラクティブなデータ視覚化やデータ サイエンスの実験向けに設計されています。中程度のトラフィックは処理できますが、大量のデータや高い同時実行性の処理には最適化されていません。

使いやすさ

FastAPI は、Python の型ヒントや非同期プログラミングに精通した開発者に特に適した、使いやすい最新の直感的な API を提供します。 FastAPI の自動 API ドキュメントと、データ検証とシリアル化の組み込みサポートにより、記述する必要のあるコードの量が削減され、コードの品質が向上します。

Flask の API はシンプルで、初心者でも簡単に習得できます。 Flask のミニマリストなデザインは、小規模から中規模のプロジェクトに簡単に使用できます。

Streamlit は、特にデータ サイエンスのユースケースに適した、使いやすい高レベル API を提供します。 Streamlit はインタラクティブ性と応答性に重点を置いているため、最小限のコーディングでインタラクティブなデータ視覚化や機械学習モデルを簡単に作成できます。

ドキュメント

FastAPI のドキュメントはよく整理されており、詳細な例とチュートリアルが含まれています。 FastAPI の自動 API ドキュメントは OpenAPI 標準を使用して生成され、Swagger UI と ReDoc のサポートが含まれています。

Flask のドキュメントもよく整理されており、包括的であり、サードパーティの拡張機能やチュートリアルが多数含まれています。 Flask のドキュメントは FastAPI ほど包括的ではありませんが、それでもフレームワークを学習して使用するための十分なリソースを提供します。

Streamlit のドキュメントはデータ サイエンスのユースケースに焦点を当てており、インタラクティブなデータ視覚化と機械学習モデルを作成するための詳細な例とチュートリアルを提供しています。 Streamlit のドキュメントは FastAPI や Flask ほど包括的ではありませんが、それでもフレームワークの学習と使用のための十分なリソースを提供します。

拡張性

FastAPI は、データベース、認証、テスト フレームワークなどの機能を追加するサードパーティのライブラリとプラグインをサポートしています。 FastAPI には依存関係のサポートが組み込まれているため、共有データとリソースの管理が簡単になります。

Flask の拡張性はその強みの 1 つであり、データベース アクセス、フォーム検証、RESTful API 開発などの機能を追加するためのサードパーティ拡張機能が多数あります。 Flask のミニマリストなデザインにより、開発者は必要な機能のみを追加できます。

Streamlit は、高度なデータ視覚化や地理空間データのサポートなどの機能を追加するためのサードパーティの拡張機能もサポートしています。 Streamlit はデータ サイエンスのユースケースに重点を置いているため、利用できるサードパーティ拡張機能の数は限られていますが、インタラクティブなデータ視覚化や機械学習モデルを作成するために利用できるリソースはまだ豊富にあります。

データ サイエンスの機能

FastAPI は、Pydantic ライブラリを使用した非同期プログラミング、データ検証およびシリアル化のサポートを提供します。 FastAPI はデータ サイエンス アプリケーションで使用できますが、このユースケース向けに特別に設計されたものではありません。

Flask によるデータ サイエンス アプリケーションのサポートは、データベース アクセス用の SQLAlchemy や RESTful API 構築用の Flask-RESTful などのサードパーティの拡張機能によって実現されています。 Flask は、データ サイエンスのユースケース向けに特別に設計されたものではありません。

Streamlit はデータ サイエンスのユースケース向けに設計されており、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn などの Python のデータ サイエンス スタックのサポートが組み込まれています。 Streamlit の API は、最小限のコーディングでインタラクティブなデータ視覚化と機械学習モデルを作成できるように設計されています。

結論

FastAPI、Flask、Streamlit はすべて、Web 開発とデータ サイエンスのための優れた Python フレームワークです。各フレームワークには、ユースケースとプロジェクトの要件に応じて長所と短所があります。

FastAPI は、非同期プログラミング、データ検証およびシリアル化をサポートする必要がある高パフォーマンスの Web アプリケーションに最適です。 FastAPI の速度とパフォーマンスは、大規模な Web アプリケーションにとって優れた選択肢となります。

Flask は、最小限の設計とスケーラビリティを必要とする小規模から中規模の Web アプリケーションに最適です。 Flask はシンプルで使いやすいため、Web アプリケーションを迅速に構築したい初心者や開発者にとって最適な選択肢です。

Streamlit は、インタラクティブなデータ視覚化と機械学習モデルを必要とするデータ サイエンスのユースケースに最適です。 Streamlit の高レベル API と対話性と応答性に重点を置いているため、最小限のコードで対話型のデータ視覚化や機械学習モデルを作成したいデータ サイエンティストや開発者にとって優れた選択肢となっています。

最終的に、フレームワークの選択はプロジェクトの要件と開発者の好みによって決まります。 FastAPI、Flask、Streamlit はすべて、Python Web 開発とデータ サイエンスに最適な選択肢です。

以上がWeb 開発における FastAPI、Flask、Streamlit の比較の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。