Python Web:Django、Flask和FastAPI框架对比

简介: Python Web:Django、Flask和FastAPI框架对比

Django、Flask和FastAPI是Python Web框架中的三个主要代表。这些框架都有着各自的优点和缺点,适合不同类型和规模的应用程序。

  1. Django:
    Django是一个全功能的Web框架,它提供了很多内置的应用程序和工具,使得开发Web应用程序更加容易。Django采用了MTV(模型-模板-视图)设计模式,提供ORM等强大的功能,因此适合构建大型、复杂的Web应用程序,如社交网络或电子商务网站。Django的主要优点在于快速开发、自带管理后台、丰富的文档以及广泛的社区支持。但是,Django也很庞大,可能导致性能较低,并且学习曲线较陡峭。
  2. Flask:
    Flask是一个轻量级的Web框架,它没有像Django那样的内置应用程序和工具,因此适合用于小型Web应用程序和原型的快速开发。Flask框架非常灵活,易于扩展,而且学习曲线相对Django来说更加平滑。由于其轻量级特性,Flask可以很好地与其他Python库集成,如SQLAlchemy等。但是,相对于Django,Flask缺少某些功能,如ORM等。
  3. FastAPI:https://fastapi.tiangolo.com/zh Python 搭建 FastAPI 项目
    FastAPI是一个较新的Web框架,它采用了异步编程模型和类型提示,性能非常出色。FastAPI支持OpenAPI(以前称为Swagger)规范,并提供自动生成API文档的功能。FastAPI易于使用、快速开发、高性能的特性使其成为开发高吞吐量API的首选框架。但是,由于其年轻的生态系统,FastAPI缺少一些Django和Flask所拥有的库和工具。

在使用场景方面,Django适用于需要处理大量数据或实现复杂业务逻辑的应用程序,而Flask适用于小型应用程序或快速原型开发。FastAPI则适用于开发高吞吐量API和微服务。

市场份额方面,据调查显示,2021年Django在全球Python Web框架中市场占有率最高,其次是Flask。FastAPI作为新兴框架,市场占有率尚不明确。

未来趋势方面,三者都有其优点和优秀的社区支持,在不同领域的应用中仍然有着广泛的前景。但是,随着Python生态系统的不断壮大,可能会涌现更多的Web框架,这将影响三者的市场份额。

以下是使用Django、Flask和FastAPI实现Hello World的代码:

安装依赖

requirements.txt

# async web framework
uvicorn==0.23.2
fastapi==0.101.1
# sync web framework
Flask==2.3.2

pip install -r requirements-sync.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

创建一个HTML

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
</head>
<body>
Hello VipSoft
</body>
</html>

Flask Demo

flask_demo.py

#!/usr/bin/env python
import logging
import os
from flask import Flask
# 指定静态页面的地址
app = Flask(__name__, static_url_path="/static/")
port = int(os.getenv("PORT", 8080))
# 启动后的首页,
@app.route("/")
def get_index():
    return app.send_static_file("index.html")
# 使用@app.route装饰器定义了一个路由。在这个路由中,当浏览器请求/hello路径时,会执行名称为hello的函数并
@app.route('/hello')
def hello():
    return 'Hello, Flask!'
# 启用时,指定端口 8080,其它默认
if __name__ == "__main__":
    logging.root.setLevel(logging.INFO)
    logging.info("Starting on port %d ", port)
    app.run(port=port)

查看效果

FastAPI Demo

Python 搭建 FastAPI 项目

通过 uvicorn 做服务器,轻量级高效的web服务器框架

fastapi_demo.py

#!/usr/bin/env python
import logging
import os
 
from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import FileResponse
# 指定静态页面的地址
app = FastAPI()
port = int(os.getenv("PORT", 8080))
PATH = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
@app.get("/")
async def get_index():
    return FileResponse(os.path.join(PATH, "static", "index.html"))
@app.get("/hello")
async def hello():
    return {"message": "Hello, FastAPI!"}
if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    logging.root.setLevel(logging.INFO)
    logging.info("Starting on port %d ", port)
    uvicorn.run(app, port=port)

查看效果

http://127.0.0.1:8080/docs 打开 Swagger 接口文档页面(自动集成了)

目录
打赏
0
0
0
0
54
分享
相关文章
Python 语言结合 Flask 框架来实现一个基础的代购商品管理、用户下单等功能的简易系统
这是一个使用 Python 和 Flask 框架实现的简易代购系统示例,涵盖商品管理、用户注册登录、订单创建及查看等功能。通过 SQLAlchemy 进行数据库操作,支持添加商品、展示详情、库存管理等。用户可注册登录并下单,系统会检查库存并记录订单。此代码仅为参考,实际应用需进一步完善,如增强安全性、集成支付接口、优化界面等。
FastAPI与Selenium:打造高效的Web数据抓取服务 —— 采集Pixabay中的图片及相关信息
本文介绍了如何使用FastAPI和Selenium搭建RESTful接口,访问免版权图片网站Pixabay并采集图片及其描述信息。通过配置代理IP、User-Agent和Cookie,提高爬虫的稳定性和防封禁能力。环境依赖包括FastAPI、Uvicorn和Selenium等库。代码示例展示了完整的实现过程,涵盖代理设置、浏览器模拟及数据提取,并提供了详细的中文注释。适用于需要高效、稳定的Web数据抓取服务的开发者。
62 15
FastAPI与Selenium:打造高效的Web数据抓取服务 —— 采集Pixabay中的图片及相关信息
Chainlit:一个开源的异步Python框架,快速构建生产级对话式 AI 应用
Chainlit 是一个开源的异步 Python 框架,帮助开发者在几分钟内构建可扩展的对话式 AI 或代理应用,支持多种工具和服务集成。
155 9
Python Web 框架 FastAPI
FastAPI 是一个现代的 Python Web 框架,专为快速构建 API 和在线应用而设计。它凭借速度、简单性和开发人员友好的特性迅速走红。FastAPI 支持自动文档生成、类型提示、数据验证、异步操作和依赖注入等功能,极大提升了开发效率并减少了错误。安装简单,使用 pip 安装 FastAPI 和 uvicorn 即可开始开发。其优点包括高性能、自动数据验证和身份验证支持,但也存在学习曲线和社区资源相对较少的缺点。
94 15
Python流行orm框架对比
Python中有多个流行的ORM框架,如SQLAlchemy、Django ORM、Peewee、Tortoise ORM、Pony ORM、SQLModel和GINO。每个框架各有特点,适用于不同的项目需求。SQLAlchemy功能强大且灵活,适合复杂项目;Django ORM与Django框架无缝集成,易用性强;Peewee轻量级且简单,适合小型项目;Tortoise ORM专为异步框架设计;Pony ORM查询语法直观;SQLModel结合Pydantic,适合FastAPI;GINO则适合异步环境开发。初学者推荐使用Django ORM或Peewee,因其易学易用。
MaxFrame 产品评测:大数据与AI融合的Python分布式计算框架
MaxFrame是阿里云MaxCompute推出的自研Python分布式计算框架,支持大规模数据处理与AI应用。它提供类似Pandas的API,简化开发流程,并兼容多种机器学习库,加速模型训练前的数据准备。MaxFrame融合大数据和AI,提升效率、促进协作、增强创新能力。尽管初次配置稍显复杂,但其强大的功能集、性能优化及开放性使其成为现代企业与研究机构的理想选择。未来有望进一步简化使用门槛并加强社区建设。
87 7
python+requests接口自动化框架的实现
通过以上步骤,我们构建了一个基本的Python+Requests接口自动化测试框架。这个框架具有良好的扩展性,可以根据实际需求进行功能扩展和优化。它不仅能提高测试效率,还能保证接口的稳定性和可靠性,为软件质量提供有力保障。
107 7
技术评测:MaxCompute MaxFrame——阿里云自研分布式计算框架的Python编程接口
随着大数据和人工智能技术的发展,数据处理的需求日益增长。阿里云推出的MaxCompute MaxFrame(简称“MaxFrame”)是一个专为Python开发者设计的分布式计算框架,它不仅支持Python编程接口,还能直接利用MaxCompute的云原生大数据计算资源和服务。本文将通过一系列最佳实践测评,探讨MaxFrame在分布式Pandas处理以及大语言模型数据处理场景中的表现,并分析其在实际工作中的应用潜力。
121 2
自动化测试之美:从零开始搭建你的Python测试框架
在软件开发的马拉松赛道上,自动化测试是那个能让你保持节奏、避免跌宕起伏的神奇小助手。本文将带你走进自动化测试的世界,用Python这把钥匙,解锁高效、可靠的测试框架之门。你将学会如何步步为营,构建属于自己的测试庇护所,让代码质量成为晨跑时清新的空气,而不是雾霾中的忧虑。让我们一起摆脱手动测试的繁琐枷锁,拥抱自动化带来的自由吧!
Python的Flask框架的学习笔记(前后端变量传送,文件上传,网页返回)内含实战:实现一个简单的登录页面
Python的Flask框架的学习笔记(前后端变量传送,文件上传,网页返回)内含实战:实现一个简单的登录页面
215 0

热门文章

最新文章