웹 개발을 위한 FastAPI, Flask 및 Streamlit 비교

Python은 단순성, 다양성, 방대한 라이브러리 및 프레임워크 컬렉션 덕분에 웹 개발에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나가 되었습니다. 개발자는 Python으로 웹 애플리케이션을 구축할 때 Django 및 Pyramid와 같은 전체 스택 프레임워크부터 Flask 및 FastAPI와 같은 경량 마이크로프레임워크, 데이터 과학 애플리케이션을 위한 Streamlit과 같은 전문 도구에 이르기까지 다양한 옵션을 제공합니다.

이 기사에서는 가장 인기 있는 세 가지 Python 웹 프레임워크인 FastAPI, Flask 및 Streamlit을 비교하여 프로젝트에 적합한 도구를 선택하는 데 도움을 드리겠습니다. 각 프레임워크의 기능, 강점, 약점을 살펴보고 프레임워크가 뛰어난 사용 사례를 강조하겠습니다.

FastAPI

FastAPI는 표준 Python 유형 힌트를 기반으로 Python 3.6+를 사용하여 API를 구축하기 위한 현대적이고 빠른(그래서 이름이 붙은) 웹 프레임워크입니다. 이는 Python asyncio 라이브러리의 비동기 프로그래밍 기능과 데이터 검증 및 직렬화를 위한 Pydantic 라이브러리의 성능을 활용합니다. FastAPI는 Swagger UI 및 ReDoc을 사용한 대화형 문서 지원을 포함하여 OpenAPI 표준을 준수하는 자동 API 문서를 제공합니다. 또한 공유 데이터 및 리소스 관리를 위한 OAuth​2 인증 및 FastAPI 종속성을 기본적으로 지원합니다.

FastAPI의 장점은 속도, 사용 용이성 및 비동기 프로그래밍 지원입니다. 높은 동시성과 처리량을 쉽게 처리할 수 있어 고성능 API 및 마이크로서비스를 구축하는 데 이상적입니다. 데이터 검증 및 직렬화에 대한 지원이 내장되어 있어 프로그래밍하는 코드의 양이 줄어들고 코드 품질이 향상됩니다. FastAPI의 문서화 기능을 사용하면 API를 쉽게 문서화하고 클라이언트 라이브러리를 생성할 수 있습니다. ​

Flask

Flask는 마이크로서비스 아키텍처를 따르는 가볍고 확장 가능하며 유연한 Python 웹 프레임워크입니다. 최소한의 코딩으로 웹 애플리케이션을 구축할 수 있는 간단하고 직관적인 API를 제공합니다. Flask는 Werkzeug WSGI 툴킷과 Jinja2 템플릿 엔진을 기반으로 구축되었습니다. 또한 데이터베이스 액세스를 위한 SQLAlchemy, 양식 검증을 위한 WTForms, RESTful API 구축을 위한 Flask-RESTful과 같은 기능 추가를 위한 타사 확장도 지원합니다.

Flask의 강점은 단순성, 유연성 및 확장성에 있습니다. 개발자가 코드를 완전히 제어하여 애플리케이션을 구축할 수 있는 하위 수준 API를 제공합니다. Flask의 경량 특성으로 인해 특히 중소 규모 프로젝트에서 쉽게 배우고 사용할 수 있습니다. 확장성 을 통해 개발자는 타사 라이브러리와 플러그인을 추가하여 애플리케이션의 기능을 향상시킬 수 있습니다.

Streamlit

Streamlit은 최소한의 코딩으로 데이터 과학 웹 애플리케이션을 구축하기 위한 Python 라이브러리입니다. 대화형 및 반응형 데이터 시각화, 대시보드 및 기계 학습 모델을 생성하기 위한 간단하고 직관적인 API를 제공합니다. Streamlit은 NumPy, Pandas, Matplotlib 및 Scikit-learn을 포함한 Python의 데이터 과학 스택을 기반으로 구축되었습니다. 또한 고급 데이터 시각화를 위한 Streamlit-Altair 및 지리공간 데이터 처리를 위한 Streamlit-Geopandas와 같은 기능 추가를 위한 타사 확장도 지원합니다.

Streamlit의 강점은 단순성, 상호 작용성 및 데이터 과학에 대한 집중입니다. 개발자가 특히 데이터 과학 사용 사례를 위해 최소한의 코딩으로 웹 애플리케이션을 만들 수 있는 고급 API를 제공합니다. Streamlit의 상호 작용을 통해 사용자는 데이터 시각화 및 기계 학습 모델과 실시간으로 상호 작용할 수 있으므로 데이터 탐색 및 실험에 이상적인 도구입니다. 데이터 과학에 중점을 두어

개발자가 Python의 강력한 데이터 과학 라이브러리를 활용하여 웹 애플리케이션을 구축할 수 있도록 합니다.

기능 비교

FastAPI, Flask 및 Streamlit을 비교하기 위해 다음 기준을 사용합니다.

• 속도 및 성능: 프레임워크가 얼마나 빠르고 효율적입니까?
• 사용 용이성: 프레임워크를 배우고 사용하는 것이 얼마나 쉬운가요?
• 문서화: 프레임워크가 얼마나 잘 문서화되어 있나요?
• 확장성: 타사 라이브러리와 플러그인을 추가하는 것이 얼마나 쉬운가요?
• 데이터 과학 기능: 프레임워크가 데이터 과학 사용 사례를 얼마나 잘 지원합니까?

속도 및 성능

FastAPI는 비동기 프로그래밍 지원과 데이터 검증 및 직렬화를 위한 Pydantic 라이브러리 덕분에 속도와 성능으로 잘 알려져 있습니다. 벤치마크에 따르면 FastAPI는 초당 최대 70,000개의 요청을 처리할 수 있어 사용 가능한 가장 빠른 Python 웹 프레임워크 중 하나입니다.

Flask는 FastAPI만큼 빠르지는 않지만 속도와 성능으로도 유명합니다. Flask는 초당 최대 5,000개의 요청을 처리할 수 있는데, 이는 마이크로프레임워크로서는 여전히 인상적인 수준입니다.

Streamlit은 고성능 웹 애플리케이션용이 아니라 대화형 데이터 시각화 및 데이터 과학 실험용으로 설계되었습니다. 적당한 트래픽을 처리할 수 있지만 대량의 데이터나 높은 동시성을 처리하는 데는 최적화되어 있지 않습니다.

사용 용이성

FastAPI는 사용하기 쉬운 현대적이고 직관적인 API를 제공하며, 특히 Python의 유형 힌트 및 비동기 프로그래밍에 익숙한 개발자에게 적합합니다. FastAPI의 자동 API 문서화와 데이터 검증 및 직렬화에 대한 기본 지원은 작성해야 하는 코드의 양을 줄이고 코드 품질을 향상시킵니다.

Flask의 API는 초보자도 간단하고 배우기 쉽습니다. Flask의 미니멀한 디자인으로 중소 규모 프로젝트에 쉽게 사용할 수 있습니다.

Streamlit은 특히 데이터 과학 사용 사례에 적합한 사용하기 쉬운 고급 API를 제공합니다. Streamlit은 상호작용성과 응답성에 중점을 두어 최소한의 코딩으로 대화형 데이터 시각화 및 기계 학습 모델을 쉽게 만들 수 있습니다.

Documentation

FastAPI의 문서는 잘 정리되어 있고 포괄적이며 자세한 예제와 튜토리얼이 포함되어 있습니다. FastAPI의 자동 API 문서는 OpenAPI 표준을 사용하여 생성되며 Swagger UI 및 ReDoc에 대한 지원을 포함합니다.

Flask의 문서도 잘 정리되어 있고 포괄적이며 다양한 타사 확장 기능과 튜토리얼이 포함되어 있습니다. Flask의 문서는 FastAPI만큼 포괄적이지는 않지만 여전히 프레임워크 학습 및 사용을 위한 충분한 리소스를 제공합니다.

Streamlit의 문서는 데이터 과학 사용 사례에 중점을 두고 대화형 데이터 시각화 및 기계 학습 모델을 만들기 위한 자세한 예제와 튜토리얼을 제공합니다. Streamlit의 문서는 FastAPI 또는 Flask만큼 포괄적이지는 않지만 여전히 프레임워크 학습 및 사용을 위한 충분한 리소스를 제공합니다.

Extensibility

FastAPI는 데이터베이스, 인증, 테스트 프레임워크와 같은 기능을 추가하기 위해 타사 라이브러리와 플러그인을 지원합니다. FastAPI의 기본 종속성 지원을 통해 공유 데이터 및 리소스를 쉽게 관리할 수 있습니다.

Flask의 확장성은 데이터베이스 액세스, 양식 검증, RESTful API 개발과 같은 기능을 추가하기 위한 수많은 타사 확장 기능을 갖춘 Flask의 강점 중 하나입니다. Flask의 미니멀한 디자인을 통해 개발자는 필요한 기능만 추가할 수 있습니다.

Streamlit은 고급 데이터 시각화 및 지리공간 데이터 지원과 같은 기능을 추가하기 위한 타사 확장도 지원합니다. 데이터 과학 사용 사례에 중점을 둔 Streamlit은 사용 가능한 타사 확장의 수를 제한하지만 대화형 데이터 시각화 및 기계 학습 모델을 만드는 데 사용할 수 있는 리소스는 여전히 충분합니다.

데이터 과학 기능

FastAPI는 Pydantic 라이브러리를 사용하여 비동기 프로그래밍, 데이터 검증 및 직렬화를 지원합니다. FastAPI는 데이터 과학 애플리케이션에서 사용할 수 있지만 이 사용 사례에 맞게 특별히 설계되지는 않았습니다.

데이터 과학 애플리케이션에 대한 Flask 지원은 데이터베이스 액세스를 위한 SQLAlchemy 및 RESTful API 구축을 위한 Flask-RESTful과 같은 타사 확장을 통해 제공됩니다. Flask는 데이터 과학 사용 사례를 위해 특별히 설계되지 않았습니다.

Streamlit은 NumPy, Pandas, Matplotlib 및 Scikit-learn을 포함한 Python의 데이터 과학 스택에 대한 기본 지원을 통해 데이터 과학 사용 사례를 위해 설계되었습니다. Streamlit의 API는 최소한의 코딩으로 대화형 데이터 시각화 및 기계 학습 모델을 생성하도록 설계되었습니다.

결론

FastAPI, Flask 및 Streamlit은 모두 웹 개발 및 데이터 과학을 위한 훌륭한 Python 프레임워크입니다. 각 프레임워크에는 사용 사례 및 프로젝트 요구 사항에 따라 장점과 단점이 있습니다.

FastAPI는 비동기 프로그래밍은 물론 데이터 검증 및 직렬화를 지원해야 하는 고성능 웹 애플리케이션에 가장 적합합니다. FastAPI의 속도와 성능은 대규모 웹 애플리케이션에 탁월한 선택입니다.

Flask는 미니멀한 디자인과 확장성을 요구하는 중소형 웹 애플리케이션에 가장 적합합니다. Flask의 단순성과 사용 용이성은 웹 애플리케이션을 빠르게 구축하려는 초보자와 개발자에게 탁월한 선택입니다.

Streamlit은 대화형 데이터 시각화 및 기계 학습 모델이 필요한 데이터 과학 사용 사례에 가장 적합합니다. Streamlit의 고급 API와 상호 작용 및 응답성에 중점을 두는 것은 최소한의 코드로 대화형 데이터 시각화 및 기계 학습 모델을 생성하려는 데이터 과학자 및 개발자에게 탁월한 선택입니다.

결국 프레임워크 선택은 프로젝트 요구사항과 개발자 선호도에 따라 달라집니다. FastAPI, Flask 및 Streamlit은 모두 Python 웹 개발 및 데이터 과학을 위한 훌륭한 선택입니다.

위 내용은 웹 개발을 위한 FastAPI, Flask 및 Streamlit 비교의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!