Для каких типов проектов Flask является неоптимальным выбором

Flask — это микрофреймворк, и его главное преимущество, гибкость, становится недостатком в определённых сценариях. Он не является оптимальным выбором для следующих задач:

1. Высоконагруженные I/O-bound приложения.

   • Почему: Flask по умолчанию работает на основе синхронного стандарта WSGI, который может блокировать обработку запросов при выполнении долгих операций ввода-вывода (например, запросы к базам данных или внешним API). Это ограничивает масштабируемость.
   • Альтернативы: Асинхронные фреймворки, такие как FastAPI или AIOHTTP, построенные на ASGI, обрабатывают множество одновременных подключений гораздо эффективнее.

2. Крупные проекты со сложной бизнес-логикой («enterprise»).

   • Почему: Flask не предоставляет встроенных инструментов, таких как ORM, админ-панель, системы аутентификации или миграций. Их приходится подключать и настраивать вручную, что увеличивает сложность поддержки и может привести к несогласованной архитектуре в большой команде.
   • Альтернативы: Django с его подходом «batteries-included» (всё включено) предоставляет готовую и проверенную структуру для таких проектов.

3. Приложения, требующие нативной поддержки WebSockets.

   • Почему: Для реализации real-time функциональности (чаты, уведомления) во Flask требуются сторонние расширения, например, Flask-SocketIO, которые добавляют дополнительный слой сложности.
   • Альтернативы: FastAPI и Node.js имеют встроенную асинхронную природу и нативную поддержку WebSockets, что делает разработку таких систем проще и производительнее.

Пример неэффективности Flask для I/O-bound задачи:

# Flask (синхронный подход)
import time
from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def slow_endpoint():
    # Этот вызов блокирует весь рабочий процесс на 1 секунду.
    # Другие запросы в это время будут ждать.
    time.sleep(1)
    return "Done!"

# FastAPI (асинхронный подход)
import asyncio
from fastapi import FastAPI

app_fast = FastAPI()

@app_fast.get("/")
async def async_endpoint():
    # 'await' освобождает рабочий процесс для обработки других запросов,
    # пока выполняется эта I/O-операция.
    await asyncio.sleep(1)
    return "Done!"