cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonFahami kebaikan dan keburukan rangka kerja Django, Flask dan FastAPI

Fahami kebaikan dan keburukan rangka kerja Django, Flask dan FastAPI

Sep 28, 2023 pm 01:19 PM
rangka kerja djangokelebihankekurangankerangka kelalangrangka kerja fastapi

Fahami kebaikan dan keburukan rangka kerja Django, Flask dan FastAPI

Fahami kelebihan dan kekurangan rangka kerja Django, Flask dan FastAPI, contoh kod khusus diperlukan

Pengenalan:
Dalam bidang pembangunan web, pemilihan rangka kerja yang betul adalah penting. Django, Flask dan FastAPI ialah tiga rangka kerja web Python yang popular, masing-masing mempunyai kekuatan dan kelemahan unik mereka sendiri. Artikel ini akan menyelami kebaikan dan keburukan ketiga-tiga rangka kerja ini dan menggambarkan perbezaannya dengan contoh kod konkrit.

1. Rangka Kerja Django
Django ialah rangka kerja web berciri penuh yang menyediakan sejumlah besar alatan dan perpustakaan yang boleh digunakan untuk membina aplikasi web yang kompleks dengan cepat.

Kelebihan:

  1. Ciri lengkap: Django menyediakan banyak ciri terbina dalam seperti ORM (Pemetaan Perhubungan Objek), pemprosesan borang, pengesahan pengguna, dll. Ini membolehkan pembangun membina aplikasi web dengan lebih pantas tanpa menghabiskan banyak masa untuk melaksanakan ciri ini.
  2. Sokongan komuniti: Django mempunyai komuniti besar yang menyediakan banyak dokumentasi, tutorial dan pemalam. Ini memudahkan pembangun menyelesaikan isu dan mendapatkan sokongan yang mereka perlukan.
  3. Keselamatan: Django memfokuskan pada keselamatan dan menyediakan langkah perlindungan terbina dalam seperti perlindungan CSRF (Cross-site Request Forgery) dan perlindungan XSS (Cross-site Scripting attack). Ini membolehkan pembangun melindungi aplikasi web dengan lebih baik daripada potensi ancaman keselamatan.

Kelemahan:

  1. Keluk pembelajaran yang tajam: Django mempunyai asas kod dan konsep yang besar, dan keluk pembelajaran mungkin curam untuk pemula dan ia akan mengambil sedikit masa untuk membiasakan diri dan menguasainya.
  2. Isu prestasi: Django mungkin menghadapi masalah prestasi apabila berhadapan dengan konkurensi yang tinggi. Kerana ia mempunyai banyak fungsi terbina dalam, ia mungkin memberi beban yang berat pada sumber sistem.

Contoh kod:

from django.shortcuts import render
from django.http import HttpResponse

def index(request):
    return HttpResponse("Hello, Django!")

def about(request):
    return HttpResponse("This is the about page")

def contact(request):
    return HttpResponse("Contact us at example@example.com")

2. Rangka kerja Flask
Flask ialah rangka kerja Web mikro yang menyediakan alatan asas dan perpustakaan yang membolehkan pembangun membina aplikasi Web yang fleksibel secara bebas.

Kelebihan:

  1. Fleksibiliti: Flask membolehkan pembangun memilih dengan lebih bebas ciri dan perpustakaan yang hendak digunakan. Ia tidak menyediakan set ciri wajib seperti Django, tetapi membenarkan pembangun memilih mengikut keperluan mereka.
  2. Keluk pembelajaran rendah: Berbanding dengan Django, Flask mempunyai keluk pembelajaran yang lebih rendah. Kod dan konsepnya agak mudah dan mudah untuk dimulakan.

Keburukan:

  1. Kekurangan beberapa ciri: Memandangkan Flask ialah rangka kerja mikro, ia mungkin kekurangan beberapa ciri yang diperlukan untuk aplikasi web yang kompleks. Pembangun mungkin perlu melaksanakan sendiri beberapa fungsi atau menggunakan perpustakaan pihak ketiga untuk menambahnya.
  2. Sesuai untuk projek kecil: Disebabkan ciri fleksibiliti dan ringannya, Flask lebih sesuai untuk membina projek kecil. Apabila bekerja pada projek yang lebih besar, lebih banyak penyesuaian dan penambahan perpustakaan tambahan mungkin diperlukan.

Contoh kod:

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return "Hello, Flask!"

@app.route('/about')
def about():
    return "This is the about page"

@app.route('/contact')
def contact():
    return "Contact us at example@example.com"

3. Rangka kerja FastAPI
FastAPI ialah rangka kerja web tak segerak berprestasi tinggi yang menggabungkan beberapa kelebihan Django dan Flask dan memberikan prestasi yang lebih baik.

Kelebihan:

  1. Prestasi tinggi: FastAPI menggunakan rangka kerja tak segerak (seperti Starlette) dan petunjuk taip (Petua Jenis) untuk memberikan prestasi yang cemerlang. Ia boleh mengendalikan sejumlah besar permintaan serentak dan memberikan respons kependaman rendah.
  2. Pembangunan pantas: FastAPI adalah berdasarkan corak penghias/penghala yang serupa dengan Django dan Flask, membolehkan pembangun mentakrifkan fungsi penghalaan dan pengendali dengan cepat serta mengendalikan pengesahan input dan output secara automatik.
  3. Sokongan pembayang jenis: FastAPI menyokong pembayang jenis Python, yang membantu memberikan kebolehbacaan kod dan pemeriksaan jenis yang lebih baik.

Kelemahan:

  1. Agak baharu: FastAPI ialah rangka kerja yang agak baharu, jadi ia mempunyai ekosistem dan dokumentasi yang agak sedikit. Ini mungkin memerlukan beberapa penyelidikan dan percubaan tambahan di pihak pembangun untuk menyelesaikan masalah dan mendapatkan sokongan.
  2. Keluk Pembelajaran: Walaupun FastAPI meminjam beberapa konsep daripada Django dan Flask, keluk pembelajaran mungkin masih agak curam untuk pembangun yang belum menggunakan rangka kerja ini.

Contoh kod:

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def index():
    return "Hello, FastAPI!"

@app.get("/about")
async def about():
    return "This is the about page"

@app.get("/contact")
async def contact():
    return "Contact us at example@example.com"

Kesimpulan:
Django, Flask dan FastAPI adalah semua rangka kerja web Python yang sangat baik, masing-masing mempunyai kelebihan dan senario yang boleh digunakan. Django sesuai untuk membina aplikasi web yang besar dan kompleks, Flask sesuai untuk projek kecil dan projek dengan keperluan yang lebih tinggi untuk fleksibiliti, dan FastAPI sesuai untuk projek yang mempunyai keperluan prestasi dan keselarasan yang lebih tinggi. Memilih rangka kerja yang paling sesuai berdasarkan keperluan khusus boleh meningkatkan kecekapan dan prestasi pembangunan.

Nota: Kod contoh yang disediakan dalam artikel ini adalah untuk ilustrasi sahaja. Mungkin terdapat peninggalan dan tidak lengkap.

Atas ialah kandungan terperinci Fahami kebaikan dan keburukan rangka kerja Django, Flask dan FastAPI. 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
Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaPython untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaApr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanPython vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanApr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dalam Tindakan: Contoh dunia nyataPython dalam Tindakan: Contoh dunia nyataApr 18, 2025 am 12:18 AM

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Penggunaan Utama Python: Gambaran Keseluruhan KomprehensifPenggunaan Utama Python: Gambaran Keseluruhan KomprehensifApr 18, 2025 am 12:18 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Tujuan utama python: fleksibiliti dan kemudahan penggunaanTujuan utama python: fleksibiliti dan kemudahan penggunaanApr 17, 2025 am 12:14 AM

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python: Kekuatan pengaturcaraan serba bolehPython: Kekuatan pengaturcaraan serba bolehApr 17, 2025 am 12:09 AM

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Belajar python dalam 2 jam sehari: panduan praktikalBelajar python dalam 2 jam sehari: panduan praktikalApr 17, 2025 am 12:05 AM

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
1 bulan yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
1 bulan yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Akan R.E.P.O. Ada Crossplay?
1 bulan yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Versi Mac WebStorm

Versi Mac WebStorm

Alat pembangunan JavaScript yang berguna

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi terkini

Muat turun versi mac editor Atom

Muat turun versi mac editor Atom

Editor sumber terbuka yang paling popular

SublimeText3 versi Inggeris

SublimeText3 versi Inggeris

Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.