Каковы основные различия между Python-фреймворками Flask и FastAPI?

Flask и FastAPI — популярные Python-фреймворки для веб-разработки, но они имеют существенные различия в архитектуре, возможностях и сценариях использования.

Flask

• Описание: Легковесный (микрофреймворк) Python-фреймворк для веб-разработки. Предоставляет минимальный набор функций (маршрутизация, обработка запросов), позволяя разработчику выбирать и интегрировать остальные компоненты (ORM, валидация, аутентификация) по своему усмотрению.
• Почему используется: Идеален для небольших проектов, прототипирования, создания простых API или когда требуется максимальная гибкость и полный контроль над стеком технологий. Работает на WSGI (Web Server Gateway Interface).

• Пример:

  from flask import Flask
  
  app = Flask(__name__)
  
  @app.route("/")
  def hello():
      return "Hello from Flask!"
  
  if __name__ == "__main__":
      app.run(debug=True)

FastAPI

• Описание: Современный высокопроизводительный Python-фреймворк для создания API. Построен на Starlette (для веб-части) и Pydantic (для валидации данных). Поддерживает асинхронные операции (async/await) и автоматически генерирует интерактивную документацию (OpenAPI/Swagger UI).
• Почему используется: Оптимизирован для создания быстрых, надежных и хорошо документированных API. Ускоряет разработку благодаря встроенной валидации данных, автодокументации и поддержке асинхронности. Работает на ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface).

• Пример:

  from fastapi import FastAPI
  
  app = FastAPI()
  
  @app.get("/")
  async def hello():
      return {"message": "Hello from FastAPI!"}
  
  # Для запуска: uvicorn main:app --reload

Ключевые отличия

• Асинхронность:

  • FastAPI: Полностью асинхронный (ASGI), поддерживает async/await, что позволяет эффективно обрабатывать множество одновременных запросов и выполнять неблокирующие операции ввода-вывода.
  • Flask: Синхронный (WSGI), хотя существуют способы добавления асинхронности, это не является его нативной особенностью.

• Документация API:

  • FastAPI: Автоматически генерирует интерактивную документацию (OpenAPI/Swagger UI и ReDoc) на основе кода и Pydantic-моделей, что значительно упрощает тестирование и интеграцию.
  • Flask: Не имеет встроенных средств для генерации документации API; требует использования сторонних библиотек (например, Flask-RESTX, Flasgger).

• Валидация данных:

  • FastAPI: Встроенная валидация, сериализация и десериализация данных с использованием Pydantic. Это обеспечивает строгую типизацию и автоматическую проверку входящих и исходящих данных.
  • Flask: Требует ручной реализации валидации или использования сторонних библиотек (например, Marshmallow, Pydantic).

• Производительность:

  • FastAPI: За счет асинхронности (ASGI) и оптимизаций Starlette, FastAPI обычно демонстрирует более высокую производительность, особенно при работе с I/O-bound задачами.
  • Flask: Производительность хорошая, но в синхронном режиме может быть ограничена при высоких нагрузках, требующих параллельной обработки.

• Философия:

  • Flask: "Микрофреймворк" — предоставляет минимум, давая разработчику максимальную свободу выбора компонентов.
  • FastAPI: "Батарейки включены" для API — предоставляет мощные встроенные инструменты для создания API, но сфокусирован на этой задаче.

Вывод:

• Flask подходит для небольших проектов, прототипирования, простых веб-приложений или когда требуется максимальная гибкость и контроль над каждым компонентом.
• FastAPI является отличным выбором для создания высокопроизводительных API, микросервисов и проектов, где важна автоматическая документация, строгая валидация данных и поддержка асинхронности.