Rumah >pembangunan bahagian belakang >Tutorial Python >Flask atau FastAPI: Memilih Rangka Kerja Python yang Tepat untuk Projek Anda

Flask atau FastAPI: Memilih Rangka Kerja Python yang Tepat untuk Projek Anda

Patricia Arquette
Patricia Arquetteasal
2024-11-30 17:46:13661semak imbas

Flask or FastAPI: Choosing the Right Python Framework for Your Project

Mengenai pembangunan web Python, dua rangka kerja menonjol: Flask dan FastAPI. Kedua-duanya adalah alat yang sangat baik, tetapi mereka memenuhi keperluan yang berbeza. Sama ada anda membina apl web ringkas atau API berprestasi tinggi, memahami perbezaannya boleh membantu anda membuat pilihan yang tepat. Mari pecahkan kekuatan dan kelemahan Flask dan FastAPI supaya anda boleh memutuskan mana yang paling sesuai dengan projek anda.


Gambaran Keseluruhan Pantas Kelalang

Flask ialah rangka kerja veteran, mula diperkenalkan pada tahun 2010. Ia adalah kerangka mikro, bermakna ia menyediakan perkara-perkara penting dan membolehkan anda menambah ciri mengikut keperluan. Flask terkenal dengan kesederhanaannya, menjadikannya kegemaran untuk pemula dan projek berskala kecil.

Mengapa Pembangun Suka Flask:

  • Kesederhanaan Pertama: Pendekatan yang bersih dan minimalis.
  • Sambungan Fleksibel: Sesuaikan fungsi dengan alatan seperti Flask-SQLAlchemy dan Flask-RESTful.
  • Mesra Permulaan: Mudah untuk disediakan dan dipelajari, walaupun untuk mereka yang baru menggunakan Python.
  • Komuniti Besar: Banyak tutorial, pemalam dan sokongan tersedia.

Kelalang sesuai untuk aplikasi yang anda menghargai kawalan dan penyesuaian berbanding ciri pra-bina.


Apa itu FastAPI All About?

FastAPI, dikeluarkan pada 2018, ialah rangka kerja moden yang direka khusus untuk membina API berprestasi tinggi. Ia merangkumi pengaturcaraan tak segerak, menjadikannya sesuai untuk aplikasi yang perlu mengendalikan beribu-ribu permintaan sesaat.

Apa yang membezakan FastAPI:

  • Dokumen API Automatik: UI Swagger Terbina dalam dan dokumentasi OpenAPI.
  • Asynchronous by Default: Kendalikan berbilang permintaan dengan cekap dengan async dan tunggu.
  • Pengesahan Data Dipermudahkan: Pydantic memastikan integriti data dengan usaha yang minimum.
  • Menyala Pantas: Setanding dalam prestasi dengan rangka kerja seperti Node.js dan Go.

Jika anda sedang membangunkan API untuk model pembelajaran mesin atau sistem masa nyata, FastAPI menawarkan kelajuan dan kecekapan yang anda perlukan.


Flask lwn. FastAPI: Perbandingan Ciri

Feature Flask FastAPI
Ease of Use Beginner-friendly Advanced but well-documented
Performance Moderate High (async support)
Built-in Validation None (requires manual coding) Native with Pydantic
Async Programming Limited Fully supported
API Documentation Requires third-party tools Built-in with Swagger
Community Established, mature Growing rapidly
Ciri Kelalang FastAPI Kemudahan Penggunaan Mesra pemula Terperinci tetapi didokumenkan dengan baik Prestasi Sederhana Tinggi (sokongan tak segerak) Pengesahan Terbina dalam Tiada (memerlukan pengekodan manual) Asli dengan Pydantic Pengaturcaraan Async Terhad Disokong sepenuhnya Dokumentasi API Memerlukan alat pihak ketiga Terbina dalam dengan Swagger Komuniti Ditubuhkan, matang Berkembang pesat

Bilakah Anda Harus Menggunakan Kelalang?

Kelalang ialah pilihan yang bagus untuk:

  1. Aplikasi Web Mudah: Projek kecil hingga sederhana seperti blog, papan pemuka atau sistem pengurusan kandungan.
  2. Pembelajaran dan Prototaip: Kesederhanaannya menjadikannya sesuai untuk pemula atau MVP pantas.
  3. Ciri Boleh Disesuaikan: Jika anda ingin membina aplikasi yang disesuaikan dengan keperluan khusus anda tanpa kerumitan tambahan.

Contoh:

Portal pelajar untuk mengurus tugasan dan pengumuman boleh dibina dengan mudah dengan Flask.


Bilakah Anda Harus Menggunakan FastAPI?

FastAPI ialah rangka kerja untuk dipilih untuk:

  1. API Berprestasi Tinggi: Aplikasi yang memerlukan penyelesaian pantas dan berskala, seperti platform e-dagang atau perkhidmatan fintech.
  2. Aplikasi Dipacu Data: Apabila projek anda melibatkan pengesahan input yang meluas, seperti API model ML atau sistem IoT.
  3. Amalan Pembangunan Moden: Jika anda memerlukan fungsi async dan dokumentasi automatik di luar kotak.

Contoh:

API perdagangan saham yang mengendalikan data masa nyata dan trafik tinggi dengan cekap adalah sesuai untuk FastAPI.


Prestasi Dunia Sebenar: Mengapa Kelajuan Penting

Prestasi FastAPI adalah pengubah permainan. Reka bentuk tak segeraknya boleh mengendalikan tiga kali lebih banyak permintaan daripada Flask dalam beberapa penanda aras. Ini menjadikannya sesuai untuk senario di mana kelajuan dan keselarasan adalah kritikal.

Kelalang, sebaliknya, adalah segerak secara lalai. Walaupun sambungan seperti gevent atau asyncio boleh menambah concurrency, ia memerlukan usaha tambahan untuk disediakan.


Kesimpulan: Rangka Kerja Mana yang Sesuai untuk Anda?

Memilih antara Flask dan FastAPI merujuk kepada keperluan projek anda:

  • Pergi dengan Flask jika anda mahukan kesederhanaan dan fleksibiliti untuk projek yang lebih kecil.
  • Pilih FastAPI jika anda memerlukan prestasi tinggi, sokongan tak segerak dan ciri automatik untuk aplikasi moden yang boleh skala.

Kedua-dua rangka kerja ialah alat yang berkuasa untuk pembangun Python. Nilaikan keperluan projek anda dan jangan teragak-agak untuk mencuba kedua-duanya untuk mencari kesesuaian anda!


Atas ialah kandungan terperinci Flask atau FastAPI: Memilih Rangka Kerja Python yang Tepat untuk Projek Anda. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn