Web 開發 FastAPI、Flask 和 Streamlit 的比較

Python 已成為最受歡迎的 Web 開發程式語言之一，這要歸功於它的簡單性、多功能性以及大量的函式庫和框架集合。在使用 Python 建立 Web 應用程式時，開發人員有多種選擇，從 Django 和 Pyramid 等全端框架到 Flask 和 FastAPI 等輕量級微框架，再到用於資料科學應用程式的 Streamlit 等專用工具。

在本文中，我們將比較三種最受歡迎的Python Web 框架——FastAPI、Flask 和Streamlit——以幫助您為項目選擇合適的工具。我們將探討每個框架的特性、優勢和劣勢，並重點介紹它們擅長的用例。

FastAPI

FastAPI 是一種現代、快速（因此得名）的 Web 框架，用於基於標準 Python 類型提示使用 Python 3.6 建立 API。它利用 Python 的 asyncio 庫的非同步程式功能和 Pydantic 庫的效能來進行資料驗證和序列化。 FastAPI 提供符合 OpenAPI 標準的自動 API 文檔，包括支援使用 Swagger UI 和 ReDoc 的互動式文檔。它還內建了對 OAuth2 身份驗證和管理共享資料和資源的 FastAPI 依賴項的支援。

FastAPI 的優勢在於它的速度、易用性和對非同步程式設計的支援。它可以輕鬆應對高並發和吞吐量，是建立高效能 API 和微服務的理想選擇。它對資料驗證和序列化的內建支援減少編程的程式碼量並提高了程式碼品質。 FastAPI 的文件功能讓記錄 API 和產生客戶端程式庫變得容易。

Flask

Flask 是一個輕量級、可擴充、靈活的 Python Web 框架，遵循微服務架構。它提供了一個簡單直觀的 API，用於使用最少的程式碼建立 Web 應用程式。 Flask 建立在 Werkzeug WSGI 工具包和 Jinja2 模板引擎之上。它還支援用於新增功能的第三方擴展，例如用於資料庫存取的 SQLAlchemy、用於表單驗證的 WTForms 以及用於建立 RESTful API 的 Flask-RESTful。

Flask 的優勢在於其簡單性、靈活性和可擴展性。它提供了一個低階 API，允許開發人員建立對程式碼具有完全控制權的應用程式。 Flask 的輕量級特性使其易於學習和使用，尤其適用於中小型專案。它的可擴展性允許開發人員添加第三方程式庫和插件以增強其應用程式的功能。

Streamlit

Streamlit 是一個 Python 函式庫，用於以最少的編碼建立資料科學 Web 應用程式。它提供了一個簡單直觀的 API，用於建立互動式和響應式資料視覺化、儀表板和機器學習模型。 Streamlit 建立在 Python 的資料科學堆疊之上，包括 NumPy、Pandas、Matplotlib 和 Scikit-learn。它還支援用於添加功能的第三方擴展，例如用於高級資料視覺化的 Streamlit-Altair 和用於處理地理空間資料的 Streamlit-Geopandas。

Streamlit 的優勢在於其簡單性、互動性和對資料科學的關注。它提供了一個高級 API，允許開發人員使用最少的程式碼建立 Web 應用程序，尤其是對於資料科學用例。 Streamlit 的互動性允許使用者與資料視覺化和機器學習模型進行即時交互，使其成為資料探索和實驗的理想工具。它專注於數據科學，允許開發人員利用 Python 強大的數據科學庫來建立 Web 應用程式。

功能比較

為了比較FastAPI、Flask 和Streamlit，我們將使用以下標準：

• ##速度和效能：框架的速度和效率如何？
• 易用性：學習和使用該框架有多容易？
• 文件：框架的文件記錄狀況如何？
• 可擴充性：新增第三方函式庫和外掛有多容易？
• 資料科學功能：該框架對資料科學用例的支援程度如何？

速度和效能

FastAPI 以其速度和效能而聞名，這要歸功於它對非同步程式設計的支援以及用於資料驗證和序列化的Pydantic 庫。根據基準測試，FastAPI 每秒可處理多達 70,000 個請求，使其成為可用的最快的 Python Web 框架之一。

Flask 也以其速度和效能著稱，儘管它不如 FastAPI 快。 Flask 每秒可以處理多達 5,000 個請求，這對於一個微框架來說仍然令人印象深刻。

Streamlit 不是為高效能 Web 應用程式而設計的，而是為互動式資料視覺化和資料科學實驗而設計的。它可以處理中等流量，但並未針對處理大量資料或高並發進行最佳化。

易用性

FastAPI 提供了一個現代且直覺的 API，易於使用，特別適合熟悉 Python 的類型提示和非同步程式設計的開發人員。 FastAPI 的自動 API 文件和對資料驗證和序列化的內建支援減少了需要編寫的程式碼量並提高了程式碼品質。

Flask 的 API 簡單易學，即使對於初學者也是如此。 Flask 的極簡設計使其易於用於中小型專案。

Streamlit 提供易於使用的進階 API，尤其適用於資料科學用例。 Streamlit 對互動性和回應性的關注使得使用最少的程式碼建立互動式資料視覺化和機器學習模型變得容易。

文件

FastAPI 的文件組織良好且內容全面，包含詳細的範例和教學。 FastAPI 的自動 API 文件是使用 OpenAPI 標準產生的，包括對 Swagger UI 和 ReDoc 的支援。

Flask 的文檔也井井有條且全面，包含大量第三方擴充功能和教學課程。 Flask 的文檔不如 FastAPI 的全面，但仍為學習和使用該框架提供了充足的資源。

Streamlit 的文件著重於資料科學用例，提供用於建立互動式資料視覺化和機器學習模型的詳細範例和教學。 Streamlit 的文檔不如 FastAPI 或 Flask 的文檔全面，但仍為學習和使用該框架提供了充足的資源。

可擴充性

FastAPI 支援第三方程式庫和外掛程式來新增功能，例如資料庫、驗證和測試框架。 FastAPI 對相依性的內建支援使得管理共用資料和資源變得容易。

Flask 的可擴展性是它的優勢之一，擁有大量第三方擴展，用於添加功能，例如資料庫存取、表單驗證和 RESTful API 開發。 Flask 的極簡設計允許開發人員只添加他們需要的功能。

Streamlit 還支援用於新增功能的第三方擴展，例如高級資料視覺化和地理空間資料支援。 Streamlit 對資料科學用例的關注限制了可用的第三方擴充功能的數量，但仍有充足的資源可用於建立互動式資料視覺化和機器學習模型。

資料科學功能

FastAPI 使用 Pydantic 函式庫為非同步程式設計和資料驗證和序列化提供支援。雖然 FastAPI 可用於資料科學應用程序，但它並非專門為此用例設計。

Flask 對資料科學應用程式的支援來自第三方擴展，例如用於資料庫存取的 SQLAlchemy 和用於建立 RESTful API 的 Flask-RESTful。 Flask 不是專門為資料科學用例設計的。

Streamlit 專為資料科學用例而設計，內建支援 Python 的資料科學堆疊，包括 NumPy、Pandas、Matplotlib 和 Scikit-learn。 Streamlit 的 API 旨在使用最少的程式碼來建立互動式資料視覺化和機器學習模型。

結論

FastAPI、Flask 和 Streamlit 都是用於 Web 開發和資料科學的優秀 Python 框架。每個框架都有其優點和缺點，具體取決於用例和專案要求。

FastAPI 最適合需要支援非同步程式設計以及資料驗證和序列化的高效能 Web 應用程式。 FastAPI 的速度和效能使其成為大型 Web 應用程式的絕佳選擇。

Flask 最適合需要極簡設計和可擴充性的中小型 Web 應用程式。 Flask 的簡單性和易用性使其成為想要快速建立 Web 應用程式的初學者和開發人員的絕佳選擇。

Streamlit 最適合需要互動式資料視覺化和機器學習模型的資料科學用例。 Streamlit 的高級 API 以及對互動性和回應性的關注使其成為希望使用最少程式碼創建互動式資料視覺化和機器學習模型的資料科學家和開發人員的絕佳選擇。

最終，框架的選擇取決於專案要求和開發人員的偏好。 FastAPI、Flask 和 Streamlit 都是 Python Web 開發和資料科學的絕佳選擇。

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以上是Web 開發 FastAPI、Flask 和 Streamlit 的比較的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！