深入对比 FastAPI 和 Flask：性能、异步及更多 – wiki基地

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深入对比 FastAPI 和 Flask：性能、异步及更多

在飞速发展的 Web 开发领域，选择合适的框架对于项目的成功至关重要。Python 作为一门功能强大且易于学习的语言，涌现出了众多优秀的 Web 框架。其中，Flask 以其微框架的哲学和极高的灵活性长期占据着重要地位；而新兴的 FastAPI 则凭借其出色的性能、对异步编程的原生支持以及开箱即用的强大特性迅速崛起，赢得了大量开发者的青睐。

对于开发者而言，理解这两个框架的核心差异、优势与劣势，有助于在特定场景下做出明智的选择。本文将从多个维度深入对比 Flask 和 FastAPI，包括它们的设计哲学、性能表现、异步处理能力、开发体验、生态系统以及适用场景等，希望能为你的技术选型提供有价值的参考。

1. 设计哲学与核心理念：微框架 vs. 现代全功能

框架的设计哲学决定了其使用方式和特性集。Flask 和 FastAPI 在这一点上有着根本的区别。

Flask：微框架的典范

Flask 是一个典型的“微框架”（Microframework）。这并不意味着它功能单薄，而是指其核心非常简洁，只包含最基本的 Web 应用功能，如路由、请求处理、模板渲染（通过Jinja2集成）等。Flask 的哲学是“少即是多”，它提供了坚实的基础，但将大部分决策权留给了开发者。

  • 核心特点： 极简、灵活、非侵入性。
  • 优势：
    • 学习曲线平缓，快速入门。
    • 没有强制性的结构或组件，开发者可以自由选择数据库、ORM、认证方式等所有外部库。
    • 易于理解和维护，代码量少。
  • 劣势：
    • 许多常见任务（如数据验证、ORM集成、认证等）需要手动集成第三方库，增加了初始配置和集成的复杂度。
    • 缺乏一些现代 Web 开发中非常有用的开箱即用特性。

FastAPI：现代、快速、基于标准的框架

FastAPI 是一个相对年轻的框架，它的设计目标是构建高性能的 API。与 Flask 的微框架理念不同，FastAPI 更像是一个“意见领袖”（opinionated）框架，它内置了许多现代 Web 开发中常用的功能，并强制使用一些最佳实践。

  • 核心特点： 快速（高性能）、异步（原生支持）、基于标准（OpenAPI, JSON Schema）、强制类型提示、自动化文档、依赖注入。
  • 优势：
    • 极高的性能（得益于 Starlette 和 Uvicorn）。
    • 原生支持异步编程 (async def / await)，非常适合构建高并发的 I/O 密集型应用。
    • 基于 Python 标准类型提示实现数据验证、序列化和自动文档生成，大大提高了开发效率和代码质量。
    • 内置强大的依赖注入系统。
    • 自动生成交互式 API 文档（Swagger UI 和 ReDoc）。
  • 劣势：
    • 需要理解异步编程的概念。
    • 对 Python 类型提示有一定要求。
    • 相对 Flask，生态系统仍在快速发展中，可能没有 Flask 那么多的成熟扩展。
    • 更强的意见性意味着在某些方面不如 Flask 灵活。

从设计哲学来看，Flask 是一块精美的基石，你可以用它搭建任何风格的建筑；而 FastAPI 则是一套配备了大量现代化工具和模块的预制组件，让你能更快地搭建高性能、结构良好的 API。

2. 性能对比：同步 WSGI vs. 异步 ASGI

性能通常是选择框架时考虑的关键因素之一。在 Web 框架的性能对比中，绕不开两个重要的概念：WSGI (Web Server Gateway Interface) 和 ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface)，以及它们如何处理并发请求。

Flask 的性能：基于 WSGI 的同步模型

Flask 诞生于 WSGI 时代，它本身是一个 WSGI 应用。WSGI 是 Python 定义的 Web 服务器与 Web 应用之间的标准接口。传统的 WSGI 服务器（如 Gunicorn, uWSGI 在同步模式下）通常使用线程或多进程来处理并发请求。

  • 工作原理： 当一个请求到来时，WSGI 服务器会分配一个线程或进程来处理该请求。这个线程/进程会一直被占用，直到请求处理完毕并返回响应。如果在请求处理过程中发生了 I/O 操作（如数据库查询、调用外部 API、文件读写等），该线程/进程会阻塞（等待 I/O 操作完成），无法处理其他请求。
  • 并发限制： 这种同步阻塞模型在处理大量并发的 I/O 密集型请求时效率较低。服务器需要大量的线程/进程来应对高并发，而线程/进程的创建和切换是有开销的，并且会消耗较多的内存。对于 CPU 密集型任务，由于 Python 全局解释器锁 (GIL) 的存在，即使使用多线程，在一个进程内也无法真正并行执行 Python 代码（多进程可以）。
  • 提升性能： 为了提高 Flask 应用的并发能力，通常需要依靠 WSGI 服务器的多进程模式或gevent/eventlet等库（通过猴子补丁实现协程），或者在 Flask 2.0+ 中结合 ASGI 服务器使用异步视图。然而，这些方式往往增加了配置的复杂性，或者不是框架的原生模式。

FastAPI 的性能：基于 ASGI 的异步模型

FastAPI 是构建在 Starlette (一个轻量级的 ASGI 框架) 之上的，并默认使用 ASGI 服务器（如 Uvicorn, Hypercorn）。ASGI 是 WSGI 的继任者，它支持异步编程，允许 Web 应用处理异步请求。

  • 工作原理： ASGI 服务器（如 Uvicorn）使用事件循环 (event loop) 来高效地处理并发请求。当一个请求到来时，如果请求处理函数是异步的 (async def) 并且执行的是 I/O 密集型操作 (await 某个异步库)，请求处理会在等待 I/O 完成时“挂起”，将控制权交还给事件循环，允许事件循环处理其他请求。当 I/O 操作完成后，事件循环会“唤醒”之前挂起的请求处理函数，继续执行。这种非阻塞的方式使得少量进程/线程就能处理大量的并发连接。
  • 并发优势： FastAPI 原生支持异步，充分利用了 asyncio 的能力，非常适合处理高并发、低延迟的 I/O 密集型任务。例如，一个 API 端点需要向多个微服务发起请求并等待结果，使用异步方式可以同时发起这些请求，而不是顺序等待，从而显著减少总响应时间。
  • CPU 密集型处理： 对于 CPU 密集型任务（如复杂的计算、图像处理等），异步模型本身并不能解决 GIL 的限制。如果在异步视图中执行长时间的 CPU 密集型同步代码，会阻塞整个事件循环，导致其他请求无法被处理。FastAPI 提供了 run_in_threadpool 等机制，可以将同步的 CPU 密集型任务放到单独的线程池中执行，避免阻塞主事件循环，但这增加了额外的开销。最有效的方案仍然是使用多进程。

性能总结：

在 I/O 密集型工作负载和高并发场景下，FastAPI 通常能提供比传统同步 Flask 应用更高的吞吐量和更低的延迟，因为它能更有效地利用系统资源处理并发连接。

对于 CPU 密集型工作负载，两者在单进程内的表现受 GIL 限制相似。要充分利用多核，都需要结合多进程来运行。

请注意，性能对比并非绝对，实际性能取决于应用代码质量、所使用的库、数据库性能、服务器配置等多种因素。但从框架对并发处理模型的原生支持来看，FastAPI 在现代 I/O 密集型 Web 应用场景下具有显著的架构优势。

3. 异步编程：原生支持 vs. 后续集成

异步编程是 FastAPI 与 Flask 的另一个核心差异点，也是影响性能的关键因素。

FastAPI 的异步原生支持

FastAPI 从设计之初就拥抱了 Python 的 asyncio 库和 async/await 语法。

  • 简洁的语法： 你可以直接在路由处理函数中使用 async def 和 await 关键字。
    “`python
    from fastapi import FastAPI
    import asyncio

    app = FastAPI()

    @app.get(“/async-item/{item_id}”)
    async def read_async_item(item_id: int):
    # Simulate an async I/O operation
    await asyncio.sleep(1)
    return {“item_id”: item_id, “message”: “Async operation complete”}

    @app.get(“/sync-item/{item_id}”)
    def read_sync_item(item_id: int):
    # Simulate a sync I/O operation (will block the event loop if running under ASGI)
    import time
    time.sleep(1)
    return {“item_id”: item_id, “message”: “Sync operation complete”}
    ``
    * **高效的 I/O：** 结合异步数据库驱动（如    asyncpg,aiomysql,motor）、异步 HTTP 客户端（如httpx）等，可以构建端到端的高效异步应用。
    * **同步兼容性：** FastAPI 也支持编写同步路由处理函数 (    def`)。如果 ASGI 服务器（如 Uvicorn）检测到同步函数，它会将其在一个单独的线程池中运行，以避免阻塞主事件循环。这使得在同一个应用中混合使用同步和异步代码成为可能，方便逐步迁移或集成现有同步库。

Flask 的异步集成

Flask 早期完全是同步框架，基于 WSGI。后来，随着异步编程的兴起，Flask 也努力引入异步支持。

  • WSGI 的限制： WSGI 接口本身是同步的，这是 Flask 集成异步的主要障碍。传统的 WSGI 服务器无法直接运行 ASGI 应用。

  • Flask 2.0+ 的异步视图： Flask 2.0 版本引入了对 async def 视图函数的实验性支持。
    “`python
    from flask import Flask
    import asyncio
    import time # Or use asyncio.sleep(if running with gevent/eventlet or ASGI)

    app = Flask(name)

    @app.route(“/async-item/“)
    async def read_async_item(item_id):
    # This needs to be run with an ASGI server (like Quart, Hypercorn, or Uvicorn with adapter)
    # or within a context that supports asyncio (like gevent/eventlet patching)
    await asyncio.sleep(1)
    return {“item_id”: item_id, “message”: “Async operation complete”}

    @app.route(“/sync-item/“)
    def read_sync_item(item_id):
    # This is the traditional Flask sync view
    time.sleep(1)
    return {“item_id”: item_id, “message”: “Sync operation complete”}
    ``
    * **需要 ASGI 服务器：** 要真正发挥 Flask 异步视图的非阻塞能力，你需要使用支持 ASGI 的服务器来运行 Flask 应用（例如 Quart、Hypercorn 或 Uvicorn 结合    wsgi-to-asgi适配器）。当 Flask 在 ASGI 环境下运行时，异步视图会进入事件循环。但是，**默认情况下，Flask 在 ASGI 下运行同步视图时，并不会自动将其放入线程池**，不像 FastAPI 那样开箱即用。这意味着如果你的 Flask 应用混合了同步和异步视图，且同步视图执行了阻塞 I/O，可能会阻塞 ASGI 事件循环。
    * **社区方案：** 在 Flask 2.0 之前或并行，社区也探索了其他方式，如使用    gevent或eventlet` 通过“猴子补丁”的方式将同步 I/O 操作转换为非阻塞协程。这种方式可以提高并发，但有时可能引入兼容性问题。

异步总结：

FastAPI 的异步支持是原生、设计内置的，使用起来自然流畅，与整个框架的生态系统紧密结合。它鼓励并简化了异步 I/O 编程。

Flask 的异步支持是后续添加的，虽然现在可以写 async def 视图，但其底层架构（WSGI）的限制意味着你需要额外的配置（使用 ASGI 服务器）才能使其真正发挥作用，并且在混合同步/异步视图时的行为需要更仔细地管理。

如果你确定你的应用将涉及大量的 I/O 密集型任务并需要高并发，FastAPI 的异步模型将是更直接、高效和符合现代实践的选择。

4. 开发体验与生产力：类型提示、验证和文档

除了性能和异步，开发效率和维护便利性也是评估框架的重要标准。FastAPI 在这方面凭借其对 Python 类型提示的强力整合，提供了远超 Flask 的开箱即用功能。

FastAPI：类型提示驱动的开发体验

FastAPI 的核心卖点之一是它如何利用 Python 标准的类型提示（PEP 484, PEP 526）和 Pydantic 库来提升开发体验。

  • 数据验证与序列化： 通过在函数参数和返回值中使用类型提示，特别是结合 Pydantic 模型，FastAPI 可以自动进行数据验证（请求体、查询参数、路径参数、Header、Cookie等）。如果请求数据不符合类型定义，FastAPI 会自动返回详细的错误响应。同时，Pydantic 模型也用于数据的序列化（将 Python 对象转换为 JSON 等格式）。这极大地减少了手动编写验证和序列化代码的工作量。
    “`python
    from fastapi import FastAPI, Query
    from pydantic import BaseModel

    app = FastAPI()

    class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None
    price: float
    tax: float | None = None

    @app.post(“/items/”)
    async def create_item(item: Item): # item will be automatically validated
    return item

    @app.get(“/items/{item_id}”)
    async def read_items(
    item_id: int, # Path parameter with type hint
    q: str | None = Query(default=None, max_length=50) # Query parameter with validation
    ):
    return {“item_id”: item_id, “q”: q}
    * **自动交互式文档：** 基于类型提示和 Pydantic 模型，FastAPI 能够自动生成符合 OpenAPI (Swagger) 规范的 API 文档。默认提供了 Swagger UI 和 ReDoc 两种交互式界面，可以直接在浏览器中查看 API 接口、参数、响应模型，甚至进行接口测试。这对于 API 的前后端协作和第三方集成是巨大的福音。
    * **编辑器支持：** 由于使用了标准的类型提示，现代 Python 编辑器（如 VS Code, PyCharm）可以提供优秀的自动补全、代码导航、错误检查等功能，显著提高编码效率。
    * **依赖注入：** FastAPI 内置了简单而强大的依赖注入系统。你可以定义一个依赖项（一个函数或可调用对象），然后在路由函数中声明需要这个依赖项作为参数。FastAPI 会自动解析依赖关系并在处理请求时提供相应的依赖实例。这有助于组织代码、方便测试（可以轻松替换依赖项）。    python
    from fastapi import Depends, FastAPI, Header, HTTPException

    async def get_token_header(x_token: str = Header()):
    if x_token != “fake-super-secret-token”:
    raise HTTPException(status_code=400, detail=”X-Token header invalid”)
    return x_token

    @app.get(“/items/”, dependencies=[Depends(get_token_header)])
    async def read_items():
    return [{“item”: “Foo”}, {“item”: “Bar”}]
    “`

Flask：需要手动集成与配置

Flask 作为微框架，不强制或内置这些功能。开发者需要自行选择并集成第三方库来实现类似的功能。

  • 数据验证与序列化： 需要使用如 Marshmallow, Pydantic (也可以在 Flask 中使用), WTForms 等库。这意味着你需要手动编写验证逻辑或配置 schema，并在视图函数中显式调用验证和序列化代码。
    “`python
    from flask import Flask, request, jsonify
    from marshmallow import Schema, fields, ValidationError

    app = Flask(name)

    class ItemSchema(Schema):
    name = fields.Str(required=True)
    description = fields.Str(allow_none=True)
    price = fields.Float(required=True)
    tax = fields.Float(allow_none=True)

    @app.route(“/items/”, methods=[“POST”])
    def create_item():
    schema = ItemSchema()
    try:
    # Manual validation
    item_data = schema.load(request.json)
    except ValidationError as err:
    return jsonify(err.messages), 400
    # Process item_data…
    return jsonify(item_data), 201 # Manual serialization needed if item_data is object

    @app.route(“/items/“, methods=[“GET”])
    def read_items(item_id):
    # Manual handling for query parameters, no built-in validation based on type hints
    q = request.args.get(“q”)
    if q and len(q) > 50: # Manual validation example
    return jsonify({“message”: “q too long”}), 400
    return jsonify({“item_id”: item_id, “q”: q})
    “`
    * API 文档： 需要使用如 Flask-RESTX, Spec,或者手动编写 OpenAPI 规范文档。没有开箱即用的自动化生成和交互式界面。
    * 依赖注入： Flask 没有内置的依赖注入系统。开发者通常通过全局变量、应用上下文或使用第三方 DI 容器库来实现依赖管理。
    * 编辑器支持： 虽然 Flask 本身的代码可以使用类型提示，但因为它不强制或利用这些信息进行运行时行为（如验证），编辑器提供的帮助不如 FastAPI 与 Pydantic 结合时那么强大。

开发体验总结：

FastAPI 通过强制使用类型提示和 Pydantic，提供了非常高效和愉悦的开发体验，尤其是在构建 API 时。自动的数据验证、序列化和文档生成节省了大量重复劳动，减少了出错的可能性。

Flask 则将这些任务留给开发者自行处理。虽然这提供了极大的灵活性，但也意味着更高的初始配置成本和更多的手动编码工作。对于小型项目或只需要基本 Web 功能的应用，Flask 可能显得更轻便；但对于需要 robust API 功能的应用，FastAPI 的开箱即用特性优势巨大。

5. 生态系统与社区成熟度

一个框架的生态系统和社区活跃度对其长期发展和可用性有着重要影响。

Flask：庞大而成熟的生态系统

Flask 作为一个有十多年历史的框架，拥有一个庞大、成熟且稳定的生态系统。

  • 丰富的扩展库： 有大量的 Flask 扩展库（通常命名为 Flask-...）涵盖了 Web 开发的各个方面，如：
    • ORM: Flask-SQLAlchemy, Flask-Peewee
    • 用户认证: Flask-Login, Flask-Security
    • 表单处理/验证: Flask-WTF
    • 迁移工具: Flask-Migrate
    • REST API: Flask-RESTful, Flask-RESTX
    • 缓存: Flask-Cache
    • 等等。
      这些扩展库通常与 Flask 高度集成，使用方便。
  • 广泛的社区资源： 有海量的教程、书籍、博客、Stack Overflow 问答、示例项目等，遇到问题很容易找到解决方案。
  • 企业应用经验： Flask 已经被广泛应用于各种规模的企业生产环境，其稳定性和可靠性得到了验证。

FastAPI：快速增长的现代生态

FastAPI 虽然相对年轻，但其生态系统正在迅速发展，并且受益于现代 Python 库。

  • 利用现代库： FastAPI 鼓励并很好地集成了许多现代的异步 Python 库，如：
    • ASGI 服务器: Uvicorn, Hypercorn
    • 异步数据库驱动: asyncpg, aiomysql, motor (MongoDB)
    • 异步 HTTP 客户端: httpx
    • Pydantic (数据验证/序列化)
    • SQLModel (SQLAlchemy + Pydantic 的结合，由 FastAPI 作者开发)
  • 活跃的社区： FastAPI 社区非常活跃，开发者对其热情很高，贡献和更新速度快。框架本身也在不断演进和改进。
  • 较少的 FastAPI 特定扩展： 相比 Flask 庞大的 Flask-* 库，FastAPI 特定的扩展库还比较少。但很多时候，你可以直接使用通用的 Python 异步库或与 Pydantic 兼容的库，而不必等待专门的 FastAPI 扩展。例如，使用 SQLModel 或 SQLAlchemy 2.0+ 结合异步驱动，可以在 FastAPI 中方便地进行异步数据库操作。
  • 企业采用： FastAPI 已经被越来越多的公司用于构建新的微服务和 API，包括一些大型科技公司。

生态系统总结：

如果你需要一个特定功能的集成（例如一个非常成熟的管理后台、特定的模板引擎扩展），Flask 庞大的生态系统可能更容易找到现成的解决方案。

如果你愿意采用现代 Python 库并享受最新的异步特性，或者你的需求可以通过通用库而非特定框架扩展来实现，FastAPI 的生态系统已经足够支持绝大多数现代 API 开发需求，并且正在快速成熟。

6. 适用场景与选择建议

在理解了上述差异后，我们可以根据具体的项目需求来决定选择哪个框架。

选择 Flask 的场景：

  • 小型项目或原型： 对于快速搭建一个功能简单、流量不高的 Web 应用或原型，Flask 的简洁性使得入门非常快。
  • 传统同步 Web 应用： 如果你主要构建的是传统的、以服务器端渲染为主的多页面应用 (MPA)，并且没有高并发 I/O 密集的需求，Flask 是一个成熟可靠的选择。
  • 已有 Flask 项目： 如果你的团队或项目已经使用了 Flask，继续使用 Flask 可以 leveraging 现有知识和代码库。
  • 需要最大程度的灵活性： 如果你不希望框架做太多决策，喜欢从底层开始构建或集成特定的库，Flask 提供了最大的自由度。
  • 特定 Flask 扩展是核心需求： 如果某个功能只能通过一个非常成熟且关键的 Flask 扩展来实现。

选择 FastAPI 的场景：

  • 构建高性能 API： 如果你的核心目标是构建高性能、低延迟、能处理大量并发连接的 RESTful API 或微服务，FastAPI 的异步能力和高效的 ASGI 服务器是天然优势。
  • I/O 密集型应用： 如果你的应用涉及大量的 I/O 操作（数据库访问、调用外部服务、消息队列等），FastAPI 的异步模型将显著提升性能。
  • 需要自动化文档和数据验证： 如果 API 文档和数据校验是项目的重要部分，FastAPI 基于类型提示的自动生成和验证功能可以节省大量开发和维护成本。
  • 新项目，希望采用现代技术栈： 如果你正在开始一个全新的项目，并且团队成员熟悉或愿意学习异步编程和类型提示，FastAPI 是一个非常现代且高效的选择。
  • 与前端紧密协作的 API： 自动生成的 OpenAPI 文档使得前后端接口定义清晰，协作顺畅。

总结建议：

没有绝对“更好”的框架，只有更适合特定场景的框架。

  • 如果你偏好简洁、灵活，对性能要求不是极致，或主要构建传统 Web 应用，且熟悉 Flask 生态，Flask 依然是优秀的选择。
  • 如果你专注于构建现代高性能 API，有高并发需求，看重开发效率（通过自动化验证和文档），并愿意拥抱异步编程和类型提示，那么 FastAPI 很可能是更优的选择。

甚至在某些情况下，你可能会在同一个系统中使用两者：例如，使用 FastAPI 构建高性能的微服务 API，使用 Flask 构建一个传统的管理后台或登陆页面。

7. 学习曲线与入门难度

  • Flask： Flask 的核心非常小，学习其基本概念（应用对象、路由、请求上下文、模板）非常快。入门的第一个 Hello World 应用非常简单。然而，要构建一个功能完整的应用，你需要学习如何集成和使用各种第三方扩展，这可能需要花费一些时间。理解其 WSGI 工作原理、上下文机制是深入掌握的关键。
  • FastAPI： FastAPI 的入门需要理解 Python 的异步编程（async/await）以及类型提示。如果开发者之前没有接触过这些概念，可能会需要一些额外的学习时间。一旦掌握了这些基础，理解 FastAPI 的路由、依赖注入、Pydantic 模型会相对顺畅。对于熟悉异步和类型提示的开发者来说，FastAPI 的学习曲线非常平缓，甚至比 Flask 集成各种扩展还要快。

总体而言，Flask 基础入门门槛更低，但要达到生产可用水平，学习曲线可能因需要学习多个扩展而变得陡峭。FastAPI 需要先掌握异步和类型提示，但一旦掌握，其内置功能的强大使得后续开发流程非常顺畅。

8. 潜在的权衡与挑战

  • Flask 的权衡： 性能上的潜在瓶颈（I/O 密集型）、缺乏内置的现代化工具链（文档、验证）意味着开发者需要投入更多精力进行选型、集成和维护第三方库。
  • FastAPI 的权衡： 对 Python 版本有要求（3.6+），需要理解异步编程，生态系统相对于 Flask 还不算极其庞大（但在快速发展）。有时，对于极其简单的任务，引入 Pydantic 可能会感觉有点“重”，但其带来的好处通常远大于此。

总结

Flask 和 FastAPI 都是非常出色的 Python Web 框架，它们各自有着明确的设计目标和优势领域。

Flask 以其简洁、灵活和成熟的生态系统而闻名，非常适合传统 Web 应用、小型项目以及对自由度要求极高的场景。它提供了坚实的基础，允许开发者自由选择每一个组件。

FastAPI 则代表了现代 Web 开发的趋势，原生支持异步、注重性能、强制类型提示并提供丰富的开箱即用功能（如自动文档和数据验证）。它特别适合构建高性能的 API、微服务和 I/O 密集型应用。

选择哪个框架取决于你的具体项目需求、团队的技术栈和偏好。如果你正在开始一个新的 API 项目，并且性能、高并发以及开发效率（尤其是文档和验证）是重要考量，那么 FastAPI 极具竞争力。如果你维护现有 Flask 项目，或者构建的是传统的、对性能要求不是极致的 Web 应用，Flask 依然是稳妥可靠的选择。

最好的方式是，根据本文的对比，结合你的实际需求，尝试用这两个框架分别构建一个小型示例应用，亲身体验它们的开发流程和特性，最终做出最适合你的决策。

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