Flask与FastAPI对比选择最佳Python Web框架的超详细指南_Python

前言

在现代的web开发中，python的web框架为开发者提供了多种选择，其中flask和fastapi是目前最流行的两个框架。flask因其简洁、灵活和轻量而广受欢迎，而fastapi凭借其高性能和异步支持，逐渐成为了越来越多开发者的首选。在这篇文章中，我们将深入比较flask与fastapi，分析它们的特点、优势和适用场景，并帮助你选择合适的框架。

flask概述

flask是一个轻量级的web框架，设计上非常简单和易于扩展。它并不强制使用任何特定的项目结构或工具，这使得开发者能够根据自己的需求自由地设计应用。flask的灵活性使它成为了许多小型项目和原型开发的理想选择。

flask特点

简洁性：flask的核心非常小巧，只有必要的功能，可以通过扩展来添加更多的功能。
灵活性：flask没有强制的项目结构，可以根据需求自由定义路由、请求和响应处理等。
广泛的社区支持：由于flask推出较早，拥有一个庞大且活跃的社区，许多第三方库和插件都已经为flask优化。
同步请求处理：flask使用同步方式处理http请求，不支持异步操作，这对于高并发的场景可能会成为瓶颈。

flask示例代码

以下是一个简单的flask应用，展示了如何创建一个web服务。

from flask import flask

app = flask(__name__)

@app.route('/')
def hello_world():
    return 'hello, flask!'

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=true)

在这个简单的例子中，我们创建了一个flask应用并定义了一个路由 /，当用户访问该路由时，返回一个 “hello, flask!” 的字符串。

fastapi概述

fastapi是一个现代的web框架，基于python 3.7+，专为构建api而设计。fastapi的特点是高性能、支持异步操作，并且内置了许多现代web应用所需的功能，如数据验证和自动生成api文档等。

fastapi特点

高性能：fastapi基于starlette和pydantic构建，充分利用python的异步特性，使其在处理高并发请求时具有显著优势。
异步支持：fastapi原生支持异步请求处理，可以轻松应对需要并发处理的场景。
自动生成文档：fastapi内置支持swagger和redoc自动生成api文档，开发者无需额外配置。
数据验证：fastapi通过pydantic进行请求数据的验证，能够自动解析请求体，并验证数据类型。

fastapi示例代码

下面是一个简单的fastapi应用，展示了如何创建一个web服务并进行数据验证。

from fastapi import fastapi
from pydantic import basemodel

app = fastapi()

class item(basemodel):
    name: str
    description: str = none
    price: float
    tax: float = none

@app.get("/")
def read_root():
    return {"message": "hello, fastapi!"}

@app.post("/items/")
def create_item(item: item):
    return {"name": item.name, "price": item.price}

if __name__ == '__main__':
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

在这个例子中，我们创建了一个fastapi应用，并定义了一个 item 数据模型，使用pydantic进行数据验证。当用户通过post请求提交数据时，fastapi会自动验证请求体是否符合数据模型。

flask与fastapi对比

在选择web框架时，我们需要根据具体的需求来做出决策。下面我们将从多个维度对flask和fastapi进行比较。

1. 性能

flask：flask本身是一个同步框架，每个请求都会在一个线程中执行，处理并发请求时会导致性能下降。虽然可以使用多线程或多进程来提升性能，但flask本身并不具备原生的异步支持。
fastapi：fastapi基于异步编程模型（使用python的async/await语法），能够在高并发环境下保持高性能。fastapi的响应速度比flask要快，特别是在需要处理大量并发请求的场景中，fastapi的优势更加明显。

2. 易用性与灵活性

flask：flask提供了一个简洁的api，开发者可以根据需求自由选择扩展和工具，它非常适合快速开发原型和中小型项目。flask的灵活性高，但在复杂项目中可能需要更多的手动配置。
fastapi：fastapi比flask稍微复杂一些，尤其是涉及到异步编程和数据验证时。虽然fastapi提供了很多自动化的功能（如自动生成文档），但这些功能的学习曲线相对较陡。然而，fastapi也提供了很好的文档和自动验证功能，能够有效提高开发效率。

3. 异步支持

flask：flask本身不支持异步操作，所有请求都是同步的。如果需要并发处理，通常需要使用外部的库（如celery）或者通过多线程/多进程来实现。
fastapi：fastapi原生支持异步编程，可以通过async/await处理异步请求。这使得fastapi在需要高并发或处理大量i/o密集型任务时表现得更加高效。

4. 自动文档生成

flask：flask没有内建的自动文档生成工具，但可以通过flask-restplus等扩展来实现自动文档功能。
fastapi：fastapi内置了swagger和redoc支持，可以自动生成api文档。这对于api的维护和开发者的体验非常友好，尤其是当api变得复杂时。

5. 社区与生态

flask：flask的社区非常成熟，拥有大量的文档、教程和插件。许多开发者已经积累了丰富的flask经验，许多第三方库也已经为flask进行了优化。
fastapi：fastapi是一个相对较新的框架，虽然它的社区在快速增长，并且得到了很多开发者的青睐，但相比flask，其社区和生态系统还在发展中。

适用场景

1. 使用flask的场景

小型项目和原型开发：flask简单、灵活，适合快速开发小型web应用或原型。
同步请求处理：如果你的应用主要是同步的，且并发量不大，flask完全能够满足需求。
学习和实验：flask的设计非常简洁，非常适合学习web开发和实验新的技术。

2. 使用fastapi的场景

高性能应用：如果你需要处理大量并发请求，尤其是i/o密集型任务，fastapi提供了更好的性能。
异步编程应用：如果你希望充分利用python的异步能力，fastapi是一个很好的选择。
自动化api文档：如果你的应用需要自动生成api文档，fastapi内置的swagger和redoc支持将为你节省大量的工作。

性能对比：flask与fastapi的请求处理

flask性能

flask是一个同步框架，这意味着每个请求都会在单独的线程或进程中执行。在处理高并发请求时，flask可能会受到性能瓶颈的影响，尤其是在i/o密集型任务（如数据库查询、外部api请求等）中，flask可能会阻塞其他请求的处理，导致应用性能下降。

flask的性能瓶颈

例如，在处理一个包含数据库查询的请求时，flask会阻塞当前请求直到查询完成。如果此时有多个用户发起请求，flask会为每个请求创建新的线程或进程，这将大大增加系统资源的消耗，特别是在高并发情况下。

from flask import flask
import time

app = flask(__name__)

@app.route('/')
def slow_route():
    # 模拟一个慢操作
    time.sleep(5)  # 阻塞5秒
    return "request finished!"

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=true)

上述代码中的 slow_route 会导致请求阻塞，flask在等待期间无法处理其他请求。虽然flask可以通过多线程或多进程来处理并发请求，但在大规模并发时，系统资源可能会受到限制，导致性能瓶颈。

fastapi性能

fastapi利用了python的异步编程特性，通过async/await的方式处理请求，能够在处理i/o密集型任务时充分发挥其性能优势。在处理多个请求时，fastapi可以并发执行多个i/o操作，从而提高请求的吞吐量。fastapi可以使用异步的数据库驱动、异步http请求等，使得应用能够在处理多个请求时更加高效。

fastapi的异步性能

fastapi的性能优势尤其体现在i/o密集型的应用中。以下是一个简单的异步路由示例，它可以在等待i/o操作的过程中处理其他请求：

from fastapi import fastapi
import asyncio

app = fastapi()

@app.get("/")
async def read_root():
    await asyncio.sleep(5)  # 模拟异步操作
    return {"message": "request finished!"}

在这个例子中，read_root 路由使用 asyncio.sleep 模拟了一个异步操作。当这个请求被处理时，fastapi不会阻塞其他请求，可以继续并发处理其他http请求。

性能对比总结

从性能角度看，fastapi在高并发场景下具有明显优势，特别是在i/o密集型的应用中。fastapi能够通过异步编程充分利用多核cpu和异步i/o，减少线程和进程的开销，进而提高吞吐量和响应速度。而flask则在处理并发时可能会遭遇性能瓶颈，特别是在使用同步阻塞操作时。

数据验证与api文档生成

flask中的数据验证

flask本身并没有内置数据验证机制，但你可以通过扩展来实现这一功能。例如，使用flask-wtf来进行表单验证，或者使用marshmallow进行更复杂的数据序列化和验证。

from flask import flask, request, jsonify
from marshmallow import schema, fields, validationerror

app = flask(__name__)

class itemschema(schema):
    name = fields.str(required=true)
    price = fields.float(required=true)

@app.route('/item', methods=['post'])
def create_item():
    json_data = request.get_json()
    try:
        data = itemschema().load(json_data)
    except validationerror as err:
        return jsonify(err.messages), 400
    return jsonify(data), 201

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=true)

在这个例子中，我们使用marshmallow来对请求中的json数据进行验证。如果数据不符合模型要求，flask会返回错误信息。

fastapi中的数据验证

fastapi内建了强大的数据验证功能，基于pydantic模型进行数据验证和序列化。pydantic的优势在于其自动验证输入数据的类型，并能够生成更为精确的错误信息，同时它的验证速度非常快。

from fastapi import fastapi
from pydantic import basemodel

app = fastapi()

class item(basemodel):
    name: str
    price: float

@app.post("/items/")
async def create_item(item: item):
    return {"name": item.name, "price": item.price}

在这个例子中，item类继承自pydantic的basemodel，fastapi会自动对请求体的数据进行验证。如果请求的数据不符合要求（如缺少字段或数据类型不匹配），fastapi会自动返回400错误，并且会返回详细的错误信息。

自动生成api文档

flask虽然可以通过第三方库生成api文档，但它并不内置文档生成工具。开发者需要使用flask-restplus、flask-openapi等扩展来手动配置和生成文档。

而fastapi则内建了自动生成api文档的功能。它使用swagger ui和redoc生成api文档，只需添加路由和数据验证，fastapi便会自动根据路由定义生成和展示文档。这使得开发者无需额外配置，节省了大量的时间。

例如，在fastapi中，默认情况下，你可以通过以下方式查看api文档：

swagger ui：http://127.0.0.1:8000/docs
redoc：http://127.0.0.1:8000/redoc

fastapi会自动生成这些文档，开发者可以通过这些界面查看和测试api。

文档生成总结

flask：没有内建自动生成文档的功能，需要依赖第三方库如flask-restplus来实现api文档生成。
fastapi：内建swagger ui和redoc支持，自动生成交互式文档，极大提高了开发效率和用户体验。

异常处理

flask中的异常处理

flask的异常处理通常通过@app.errorhandler装饰器来实现。你可以为特定的http错误码或者自定义错误类型编写处理函数。

from flask import flask, jsonify

app = flask(__name__)

@app.errorhandler(404)
def not_found(error):
    return jsonify({"message": "resource not found"}), 404

@app.route('/')
def home():
    return "welcome to flask!"

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=true)

在这个示例中，当访问一个不存在的路由时，flask会自动调用 not_found 函数，并返回一个自定义的错误信息。

fastapi中的异常处理

fastapi提供了更强大和更细粒度的异常处理机制，允许开发者在应用的不同层次上处理错误。例如，可以通过httpexception类来处理http错误，或者通过自定义异常类来处理特定的错误逻辑。

from fastapi import fastapi, httpexception

app = fastapi()

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int):
    if item_id == 0:
        raise httpexception(status_code=404, detail="item not found")
    return {"item_id": item_id}

在这个例子中，当item_id为0时，fastapi会抛出一个httpexception，返回一个404错误和自定义的错误信息。

异常处理总结

fastapi在异常处理方面提供了更为简洁和灵活的方式，特别是在处理自定义错误和状态码时非常方便。flask则需要手动配置错误处理函数，尽管灵活，但可能会导致更多的样板代码。

flask与fastapi的适用场景

flask适用场景

原型开发：flask适合快速构建原型和小型应用，因其极简的设计可以让开发者快速上手。
小型web应用：对于低并发、低复杂度的web应用，flask非常合适。
自定义扩展需求：flask的灵活性使得它可以在没有过多框架限制的情况下进行高度定制。

fastapi适用场景

高并发api服务：fastapi在高并发、需要快速响应的api场景下表现突出，尤其适合实时系统、物联网等需要处理大量请求的应用。
异步任务：如果你的应用需要处理异步任务，fastapi提供了优雅的异步支持，能有效提高性能。
自动生成文档的api：fastapi适用于需要快速构建且文档自动化的api应用，尤其在团队协作中，自动生成文档会大大提高效率。

结论

flask和fastapi各有优缺点，选择哪个框架取决于你的具体需求。如果你需要一个轻量级的框架来快速开发小型应用或原型，flask是一个理想的选择。另一方面，如果你需要处理高并发、异步任务，或者希望自动生成api文档，那么fastapi将是一个更好的选择。总的来说，如果性能和现代特性是你的主要需求，fastapi无疑是更具优势的框架。

希望这篇文章能帮助你根据项目的具体需求做出选择，找到最适合你的python web框架。

到此这篇关于flask与fastapi对比选择最佳python web框架的文章就介绍到这了,更多相关flask与fastapi对比选择内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网！


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Flask与FastAPI对比选择最佳Python Web框架的超详细指南

2025年02月15日 • Python •我要评论

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