Flask vs FastAPI: 哪個框架比較適合建立RESTful API？
繼網路應用程式的持續普及之後，越來越多的開發人員開始關注建立高效能的RESTful API。在Python領域，Flask和FastAPI是兩個備受關注的框架，它們都能夠快速建立RESTful API，並且擁有廣泛的社群支援。那麼，Flask和FastAPI之間到底有什麼差別，哪個比較適合用來建立RESTful API呢？本文將對它們進行詳細的比較，並提供具體的程式碼範例來幫助你做出決策。
Flask是一個簡潔、靈活的Python Web框架，它專注於易用性和可擴展性。 Flask的核心理念是"micro"，它提供了最基本的功能，並允許開發人員根據需求進行擴充。 Flask提供了路由、模板渲染、會話管理等基礎功能，並且擁有大量的第三方擴充功能。
以下是使用Flask建立RESTful API的範例：
from flask import Flask, jsonify, request
app = Flask(__name__)
@app.route('/api/data', methods=['GET'])
def get_data():
data = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}
return jsonify(data)
@app.route('/api/data', methods=['POST'])
def post_data():
data = request.get_json()
# 处理数据保存逻辑
return jsonify(data)
if __name__ == '__main__':
app.run()FastAPI是基於Starlette框架的現代化、快速（高性能）的Web框架。 FastAPI以Python類型提示為基礎，提供了強大的自動文件化、輸入驗證和資料序列化等功能。 FastAPI具有非同步的能力，能夠以極高的效能處理要求，並且支援非同步請求處理。同時，FastAPI與Flask類似，也有豐富的第三方擴充。
以下是使用FastAPI建立RESTful API的範例：
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
class Data(BaseModel):
name: str
age: int
city: str
@app.get('/api/data')
def get_data():
data = Data(name='John', age=30, city='New York')
return data
@app.post('/api/data')
def post_data(data: Data):
# 处理数据保存逻辑
return data
if __name__ == '__main__':
import uvicorn
uvicorn.run(app)(1) 效能：FastAPI在效能方面表現更出色，其基於非同步程式設計和Starlette的優勢，使得它能夠以更高的吞吐量處理請求，並提供更好的回應時間。
(2) 文件化和驗證：FastAPI透過使用Python類型提示和Pydantic模型，能夠自動產生API文檔，並且可以進行輸入驗證和資料序列化。而Flask在這方面相對落後，需要藉助第三方函式庫來完成相同的功能。
(3) 生態系統：Flask有更成熟和廣泛的生態系統，擁有大量的第三方擴展和社群支持。相較之下，FastAPI的生態系統相對較新，但也不斷壯大。
綜上所述，如果你對效能和自動文件化有較高的要求，或專注於基於非同步程式設計能力，那麼FastAPI是一個更好的選擇。而如果你更專注於成熟的生態系統和靈活性，或者專案規模較小，那麼Flask可能更適合你。
總結：
Flask和FastAPI都是優秀的Python框架，可以用來建立RESTful API。選擇哪一個取決於具體的需求和偏好。無論你選擇哪個框架，透過熟練並深入了解其功能和特性，你都能夠快速建立高效能的RESTful API。
以上是Flask vs FastAPI：哪個框架更適合建立RESTful API？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
