A FastAPI és a Flask Python-keretrendszerek, amelyekkel webalkalmazások létrehozásakor találkozhat.
A Python az egyik legnépszerűbb programozási nyelv, mivel használhatja háttérfejlesztéshez, adattudományhoz és alkalmazásfejlesztéshez.
A fejlesztők szeretik a Pythont, mivel különféle programozási stílusokat, például funkcionális, objektumorientált és tükröző programozási stílusokat alkalmazhatnak különféle webes/szoftveralkalmazásokhoz.
A webes keretrendszer olyan funkciók, modulok, könyvtárak és osztályok gyűjteménye, amelyek segítségével a fejlesztők alkalmazásokat hozhatnak létre anélkül, hogy sokat gondolkodnának a szál- és protokollkezelésen. A Django és a Ruby on Rails példák a keretrendszerekre.
Másrészt a mikro keretrendszer egy kis keretrendszer, amely csak alapvető szolgáltatásokat nyújt.
A FastAPI keretrendszernek minősül, míg a Flask a mikrokeretrendszerek alá tartozik. A Ruby Sinatra egy másik példa a mikro keretrendszerekre.
Fejlesztőként előfordulhat, hogy már több keretrendszerrel és mikro webes keretrendszerrel találkozhatott, és nem biztos, hogy olyan egyszerű eldönteni, hogy melyik felel meg leginkább az igényeinek. Hadd magyarázzuk el részletesen, hogyan működnek a FastAPI és a Flask keretrendszerek:
Tartalomjegyzék
Mi az a FastAPI?
A FastAPI egy Python webes keretrendszer Rest API-k és gyors webalkalmazások létrehozására. A webes keretrendszer 2018-ban jelent meg, és a Python 3.6 és újabb verziói támogatják.
A FastAPI méltó a nevéhez, mivel gyors, és nagy teljesítménye a GO és a NodeJS teljesítményéhez hasonlítható. Az olyan vezető cégek, mint az Uber és a Netflix, már a FastAPI keretrendszert használják alkalmazásaikban.
A FastAPI főbb jellemzői
- Függőség injekció. A FastAPI beépített függőségi injekcióval rendelkezik, amely biztosítja, hogy az osztályok ne függjenek közvetlenül egymástól. Ez a funkció megkönnyíti a kód módosítását, és a kód modularitása nő, ami megkönnyíti a méretezhetőséget.
- Egyidejűség. A FastAPI lehetővé teszi az azonnali párhuzamosságot, ami azt jelenti, hogy elkerülheti az aszinkron/várakozás kezelését vagy az eseményhurkok létrehozását.
- Beépített érvényesítés. Többé nem kell érvényesítenie külső eszközöket, mivel a FastAPI beépített érvényesítési képességgel rendelkezik. Ez a webes keretrendszer érvénytelen adattípusokat észlel, és a hibákat JSON formátumban adja vissza. Az adatok ellenőrzése a Pydantic könyvtáron történik, ami jelentősen csökkenti a kódírás során előforduló hibákat.
A FastAPI előnyei 👍
- Gyors. A FastAPI az egyik leggyorsabb Python-keretrendszer. A FastAPI segítségével API-kat is létrehozhat még korlátozott programozási ismeretekkel is.
- Beépített felügyeleti eszközök. A FastAPI beépített megfigyelőeszközökkel rendelkezik, amelyek figyelmeztetést küldhetnek bizonyos küszöbértékek elérésekor.
- Könnyen adaptálható. A FastAPI eszközkészlet-alapú megközelítést használ, így nem kell mindent a semmiből létrehoznia. Így különféle kazánok segítségével hatékony API-kat hozhat létre.
A FastAPI hátrányai 👎
- Hiányzik a beépített biztonsági rendszer. A FastAPI nem rendelkezik beépített biztonsági rendszerrel, de a fastapi.security modult használja.
- Még mindig új. A FastAPI még fejlesztés alatt áll, és sok mindent lehet még javítani. Még ha közössége növekszik is, még mindig nem hasonlítható össze más Python-keretrendszerekkel.
Mi az a Lombik?
A Flask egy könnyű, nyílt forráskódú Python mikrokeret, egyszerű és bővíthető maggal. A Lombik működéséhez nincs szüksége különleges könyvtárakra vagy eszközökre. Ez a mikrokeret biztosítja a webfejlesztéshez szükséges összetevőket, például a kérések kezelését és az útválasztást.
Ez a keretrendszer 2010-ben jelent meg, és a Werkzeugon és a Jinja2-n alapul. A Flask támogatja a Flask-RESTful, a Flask-RESTPlus és a Flask-Classful kiterjesztéseket használó REST alkalmazásokat. A Flask segítségével közösségimédia-botokat, statikus webhelyeket és e-kereskedelmi platformokat hozhat létre. Néhány figyelemre méltó cég, amely a Flask-ot használja alkalmazásaiban, a Netflix, a Lyft és a Zillow.
A Flask főbb jellemzői
- Beépített szerver és gyors hibakereső. Az éles környezetet a Flask beépített szerverén keresztül szimulálhatja. Így nem kell éles verzióba helyeznie az alkalmazást a hibakereséshez.
- Jinja2 sablonokat használ. A Jinja2 egy kifejező, gyors és bővíthető sablonozó motor. A sablonok speciális helyőrzőkkel rendelkeznek, amelyek lehetővé teszik a fejlesztők számára a Python szintaxishoz hasonló kód írását.
- Könnyű webes keretrendszer. A Flask könnyű, de rendkívül méretezhető webes keretrendszer. Új funkciókat is hozzáadhat útközben, így időt takaríthat meg.
- Integrált támogatás az egységtesztekhez. Az egységteszt a Lombikban érhető el. Így szimulálhat különböző forgatókönyveket, és egyszerűen tesztelheti az alkalmazást.
- Remek közösség. A Flask 2010 óta létezik, és alaposan dokumentált, és fantasztikus közösségéről ismert.
A Flask előnyei 👍
- Rugalmas. Fejlesztőként a Flask segítségével szabályozhatja, hogy az alkalmazás hogyan viselkedjen és hogyan nézzen ki.
- Méretezhető. Ha nagy alkalmazást szeretne létrehozni, akkor nem kell aggódnia, mivel a Flask segítségével ezt minimális erőfeszítéssel megteheti.
- Számos külső könyvtárral rendelkezik. Sokkal többet tehet a flaskkal kompatibilis, harmadik féltől származó könyvtárak használatával.
A lombik hátrányai 👎
- Komplex keretrendszer. Lehet, hogy nehéz megérteni a Flask működését, és a használatához szükség van némi programozási háttérre.
- Lassú. A FastAPI-val összehasonlítva a Flask valahogy lassabb.
FastAPI vs. Lombik: A jellemzők összehasonlítása
Adatok érvényesítése
A FastAPI a Pydantic könyvtárral együtt érkezik az adatérvényesítéshez, ami megkönnyíti az adatok ellenőrzését. A fejlesztő így deklarálhat érvényesítést és további információkat a FastAPI használata során birtokolt paraméterekről.
A lombik viszont nem hitelesíti. Például, ha a programnak egy egész számra van szüksége bemenetként, de megad egy karakterláncot, a program biztosan összeomlik. A fejlesztőnek gondoskodnia kell az érvényesítésről, amikor a Flask-szal dolgozik. Továbbra is használhatja a Flask-Marshmallow kiterjesztést vagy a Flask-Inputs elemet a közösségi könyvtárban az adatok Flaskban való érvényesítéséhez. Az ilyen könyvtárakat azonban a fő keretrendszertől külön fejlesztik, és kompatibilitási problémákat okozhatnak.
Dokumentációs támogatás
A dokumentáció nagyon fontos, mivel útmutatást ad a többi felhasználónak az API használatához. A dokumentáció az API FastAPI használatával történő felépítése során jön létre. A webes keretrendszer tiszta felhasználói felületet (UI) is készít, és még akkor is tesztelheti az API-t, ha még nem írta meg a front-end kódot.
Könnyedén hozzáférhet az automatizált dokumentumokhoz, miután elérte a végpontokat a /docs vagy a /redoc és a Swagger felhasználói felülettel a FastAPI használata közben. A dokumentumok az API összes végpontját is felsorolják.
A lombikból hiányzik az automatikus dokumentáció. Annak ellenére, hogy rendelkezik dokumentációs támogatással, csak manuálisan írhatja meg.
WSGI és ASGI
A Flask a Web Server Gateway Interface-t (WSGI) használja, egy Python-szabványt, amelyet azért hoztak létre, hogy lehetővé tegye a kiszolgálók és webalkalmazások egymás közötti interfészét. A WSGI némi kihívást jelenthet a kezdőknek, de valahogy könnyebben feltörhető a Ruby vagy PHP fejlesztői számára.
A FastAPI készítői bemutatták az Asynchronous Server Gateway Interface-t (ASGI). Az ASGI segítségével eseményvezérelt, aszinkron webalkalmazásokat hozhat létre. Az ASGI egy szabványos interfész az aszinkronizálásra képes Python webszerverek, alkalmazások és keretrendszerek között.
A WSGI-keretrendszerekből, például a Flaskból származó alkalmazásokat csatlakoztathat egy FastAPI-alkalmazás tetejére. Egy ilyen környezet lehetővé teszi, hogy a gyökérmappában legyen egy FastAPI alkalmazás, és a Flask (WSGI) különböző útvonalakon kezelje a kéréseket.
Hibaüzenetek megjelenítése
A FastAPI JSON formátumban jeleníti meg az üzeneteket. Másrészt a Flask keretrendszer hibaüzeneteket jelenít meg HTML-oldalak használatával.
A Flask 2010-ben jött létre, és az évek során erős közösséget vonzott. A FastAPI-t 2018-ban hozták létre, és közössége nem olyan nagy. Egy jókora közösség jól jön, ha elakadsz a kódolás közben, hiszen mindig kérdezhetsz. Valószínűleg egy nagy közösség is nagyban hozzájárul a keretrendszerben használható új funkciók létrehozásához.
FlaskFastAPIData-ellenőrzésNincs érvényesítés Beépített érvényesítés A közösségnek erős közössége vanKis közösséggelHibaüzenet jelenik meg HTML-oldalakon JSON formátumbanDokumentáció-támogatás KéziAutomatikusAszinkron feladat támogatás Nem Igen TeljesítményKorlátozott WCGI-ben Az ASGIFastAPI vs.
Mikor kell használni a FastAPI-t a Flask felett és fordítva
A FastAPI és a Flask egyaránt fantasztikus keretrendszer, de különböző felhasználási esetekre alkalmas. Annak ellenére, hogy a Flask egy mikro-keretrendszer, érdemes megjegyezni, hogy a FastAPI erre épül.
A Flask egy mikro-keretrendszer, míg a FastAPI egy teljes veremű keretrendszer, amely tartalmazza az API létrehozásához szükséges összes eszközt.
A FastAPI alkalmas API-k létrehozására. A FastAPI számos lehetőséget kínál a háttérkiszolgálók gyors létrehozására, még akkor is, ha Ön kezdő a kódolásban. Ha a sebesség és a teljesítmény fontos számodra, a FastAPI tökéletes lesz. Szintén nagyszerű választás, ha CDN-t szeretne létrehozni, és arra számít, hogy nagy lesz a forgalom.
Másrészt a Flask számos eszközzel rendelkezik, és ideális, ha új ötleteket és alkalmazásokat szeretne prototípusként készíteni. Akkor is jó választás, ha néhány végponttal rendelkező mikroszolgáltatást szeretne létrehozni. A Flask akkor is jól jön, ha egy kis alkalmazást szeretne létrehozni, amely valószínűleg olyan módon fog növekedni/bővülni, ahogyan talán még nem tudta.
Mikor használjuk a FastAPI-t?
- Web API-k létrehozása
- Hozzon létre API-kat kevesebb hibával és hibával
Mikor kell használni a lombikot?
- Hozzon létre prototípusokat
- Webes alkalmazások létrehozása
Becsomagolás
A FastAPI vagy a Flask használata a Python alkalmazáshoz az Ön igényeitől és preferenciáitól függ. Ha nagy teljesítményű webes API-t szeretne létrehozni, akkor a FastAPI nagyszerű választás. Ha viszont gyors prototípust vagy mikroszolgáltatást szeretnénk készíteni, akkor érdemes a Lombik útját járni.