选择FastAPI还是Flask？了解主要区别 – wiki基地

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FastAPI vs Flask：一场现代与经典的较量，如何做出你的选择？

在 Python Web 开发的广阔世界里，选择合适的框架是构建高效、可维护应用的基石。Flask 和 FastAPI 无疑是当今最受欢迎的两个选项，它们各自拥有庞大的用户群体和独特的优势。Flask 作为一款经典的微框架，以其极简主义和高度灵活性赢得了无数开发者的青睐；而 FastAPI，作为后起之秀，凭借其出色的性能、现代化的特性和极致的开发者体验迅速崛起，成为构建高性能 API 的首选。

面对这两款优秀的框架，许多开发者，特别是初学者或准备开启新项目的团队，常常陷入选择的困境：“我应该选择哪个？它们的区别到底在哪里？哪一个更适合我的项目？”

本文旨在深入探讨 FastAPI 和 Flask 的主要差异，从技术架构、开发效率、性能、功能特性到社区生态等多个维度进行详细对比，帮助你全面了解这两款框架，并根据自己的具体需求做出明智的决定。

我们将不仅仅停留在表面，而是会深入剖析它们的核心工作原理，例如 ASGI 与 WSGI 的区别、FastAPI 如何利用 Python 的类型提示实现自动化文档和数据验证、Flask 的微核理念如何影响开发流程等。通过本文，你将能够清晰地看到这两款框架的优势与局限，从而为你的下一个 Web 项目或 API 服务找到最合适的工具。

一、 框架哲学与定位：微框架的自由 vs. 现代 API 的高效

理解一个框架，首先要从其核心哲学和设计定位入手。

Flask：经典微框架的典范

Flask 自诞生以来，就以其“微”（Micro）的特性闻名。这里的“微”不是指代码量少，而是指其核心功能非常精简。Flask 提供了一个构建 Web 应用所必需的最基本组件：一个 Werkzeug WSGI 工具箱和 Jinja2 模板引擎。它不强制要求使用特定的数据库、ORM（对象关系映射）、模板引擎（虽然默认推荐 Jinja2），也不内置表单验证、用户认证等功能。

这种“不内置”的哲学是 Flask 最大的特点，也是其灵活性的来源。开发者可以自由选择和集成自己喜欢的第三方库来补全功能，例如使用 SQLAlchemy 作为 ORM，使用 Flask-WTF 进行表单处理，使用 Flask-Login 进行用户认证等。这种高度的可定制性使得 Flask 成为构建各种规模应用的理想选择，无论是小型脚本、原型还是大型复杂的 Web 服务。Flask 的核心是保持简单，让开发者拥有最大的控制权。

FastAPI：构建现代、高性能 API 的利器

FastAPI 的设计目标则更为聚焦和现代化：快速构建高性能的 API。它紧密结合了 Python 3.6+ 的新特性，特别是类型提示（Type Hints）和异步编程（async/await）。

FastAPI 的核心构建于 Starlette（一个轻量级的 ASGI 框架）和 Pydantic（一个基于 Python 类型提示进行数据验证、序列化和设置管理的库）之上。与 Flask 的极简不同，FastAPI 在核心中集成了许多现代 API 开发中常用的功能，例如：

• 基于类型提示的数据验证和序列化： 利用 Pydantic 自动处理请求数据校验、解析和响应数据格式化。
• 依赖注入系统： 强大且易用的依赖注入机制，简化代码组织和测试。
• 自动化 API 文档： 根据代码中的类型提示和信息自动生成交互式的 OpenAPI (Swagger UI) 和 ReDoc 文档。
• 异步支持： 原生支持 async def 和 await，轻松构建高性能的异步 Web 服务。

FastAPI 的哲学是在提供高性能和丰富内置功能的同时，保持简洁的 API 设计和出色的开发者体验。它在一定程度上是“有主见的”（Opinionated），引导开发者采用现代的最佳实践，但依然保留了足够的灵活性。

二、 核心技术栈与架构：ASGI vs. WSGI 的代际差异

这是 FastAPI 和 Flask 最本质也是最重要的区别之一。

Flask：基于 WSGI (Web Server Gateway Interface)

Flask 依赖于 WSGI 协议。WSGI 是 Python 定义的一种 Web 服务器与 Web 应用或框架之间的标准接口。它是一个同步接口：当服务器收到请求时，会调用 WSGI 应用的一个函数，这个函数会处理整个请求并返回响应。在处理过程中，如果需要进行 I/O 操作（如访问数据库、调用外部 API、读写文件），传统的 WSGI 应用会阻塞（等待）直到 I/O 完成，然后才能处理下一个请求。

这意味着在处理大量并发 I/O 密集型请求时，基于 WSGI 的同步框架可能会遇到性能瓶颈。虽然可以通过多进程或多线程来提高并发能力，但这会增加额外的开销和复杂性。

FastAPI：基于 ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface)

FastAPI 构建在 ASGI 协议之上。ASGI 是 WSGI 的后继者，专为支持异步编程而设计。它允许一个 Web 应用在等待 I/O 操作完成时切换到处理其他任务，而无需阻塞整个工作进程。

ASGI 应用通过 async/await 关键字与服务器交互，能够在 I/O 发生时“暂停”当前任务，转去执行其他等待中的任务，等到 I/O 完成时再回来继续。这种非阻塞的 I/O 处理方式使得基于 ASGI 的框架（如 FastAPI）在处理大量并发连接和 I/O 密集型任务时具有显著的性能优势。

FastAPI 内部使用了 Starlette 作为其 ASGI 框架基础，而 Starlette 本身就以高性能著称。同时，FastAPI 通常与 Uvicorn 这样的 ASGI 服务器一起使用，Uvicorn 是一个用 uvloop 和 httptools 构建的、非常快的 ASGI 服务器。

性能对比：为何 FastAPI 速度更快？

FastAPI 在官方文档和许多第三方评测中都显示出远超 Flask 的原生性能。这主要归功于：

1. ASGI 和异步 I/O： 非阻塞 I/O 使得 FastAPI 在等待外部资源时能够更有效地利用 CPU，处理更多的并发请求，尤其是在 API 服务中，大量的请求都涉及数据库查询、缓存访问、调用其他微服务等 I/O 操作。
2. 底层组件： Starlette 本身就是一个高性能的 ASGI 框架，而 Uvicorn 服务器也是为速度而优化。
3. Pydantic 的高效： Pydantic 使用 Rust 编写的核心部分（通过 PyO3），在进行数据验证和序列化时非常快速。

需要注意的是，这种性能优势主要体现在 I/O 密集型任务上。对于 CPU 密集型任务（如大量计算、图像处理），Python 的全局解释器锁（GIL）仍然是限制因素，此时两者的单进程性能差异可能不那么显著，都需要依赖多进程来提升总吞吐量。但对于绝大多数 Web API 而言，I/O 密集是常态。

三、 开发者体验 (DX) 与开发效率：类型提示、验证、文档的加成

开发者体验（DX）是衡量一个框架好坏的关键指标。它直接影响到代码编写的速度、易用性、可读性、可维护性以及 Bug 出现的概率。

Flask 的开发者体验：自由与选择的代价

Flask 的 DX 体现在其极简和自由上。上手非常快，几行代码就能跑起一个 Web 服务。开发者可以完全按照自己的意愿组织项目结构，选择各种第三方库。

然而，这种自由也有其代价：

• 样板代码： 对于常见的任务（如请求数据解析和验证、响应数据序列化），Flask 本身不提供内置支持。开发者通常需要手动解析 request.json 或 request.form，进行数据类型转换和合法性检查。这会产生大量的重复性样板代码。
• 集成挑战： 选择和集成第三方库需要时间和精力。不同的库有不同的 API 和配置方式，如何让它们协同工作需要开发者自己去解决，增加了学习成本和潜在的兼容性问题。
• 文档维护： API 文档通常需要手动编写或借助扩展库，并且需要开发者自己维护文档与代码的同步，容易出现不一致。
• 类型提示利用不足： 虽然 Flask 可以在代码中使用类型提示，但框架本身并不会像 FastAPI 那样深度利用这些信息来实现自动化功能。

FastAPI 的开发者体验：由内而外的现代化

FastAPI 的 DX 则被设计得非常出色，其核心在于深度利用 Python 的类型提示：

• 自动请求解析与验证： 通过在函数参数中声明类型提示（结合 Pydantic 模型），FastAPI 能够自动解析请求体、查询参数、路径参数、Header、Cookie 等，并自动进行数据类型转换和验证。如果数据不符合预期，FastAPI 会自动返回清晰的验证错误响应。这极大地减少了手动处理请求数据的样板代码。
• 自动响应序列化： 同样，通过声明返回值的类型提示，FastAPI 可以自动将 Python 对象转换为 JSON 等格式，并根据 Pydantic 模型进行数据过滤和格式化。
• 自动生成交互式 API 文档： FastAPI 会根据你的路由函数、类型提示、Pydantic 模型、Docstring 等信息，自动生成符合 OpenAPI 规范的 JSON Schema。然后，它可以自动提供两个交互式文档界面：Swagger UI 和 ReDoc。这些文档与代码完全同步，无需额外维护，对于前端开发者或 API 调用者来说是巨大的福音。
• 强大的依赖注入系统： 利用 Python 的函数参数和类型提示，FastAPI 构建了一个易于理解和使用的依赖注入系统。可以轻松地注入数据库连接、用户对象、配置项、其他服务实例等，使得代码更加模块化、可测试。
• 清晰的代码结构： 类型提示使得代码意图更加明确，提高了可读性。
• 编辑器的强大支持： 由于高度依赖类型提示，现代的代码编辑器（如 VS Code、PyCharm）能够提供强大的自动补全、代码导航、错误检查等功能，进一步提升开发效率。

总的来说，FastAPI 在开发者体验方面投入了大量精力，旨在自动化繁琐的任务，减少样板代码，并通过内置工具（如自动化文档）简化开发流程，让开发者能够更专注于业务逻辑。

四、 数据验证与序列化：Pydantic 的内置力量 vs. 扩展库的选择

API 开发中一个核心任务是处理进出的数据：接收客户端发送的数据（验证其格式和内容），以及发送响应数据（将内部数据结构转换为客户端期望的格式）。

Flask 中的数据处理：手动或借力扩展

在 Flask 中处理数据验证和序列化通常有几种方式：

• 手动处理： 直接访问 request.json 或 request.form，然后手动编写代码进行类型检查、格式验证和数据转换。这种方式灵活但容易出错，且代码重复率高。
• 使用扩展库： 最常见的方式是使用第三方库，如 Flask-Marshmallow (基于 Marshmallow) 或 webargs/apispec 等。这些库提供了定义数据 Schema 的方式，可以用来解析请求数据、进行验证和序列化响应数据。这种方式比手动处理规范得多，但需要开发者自己选择、安装、学习和配置这些扩展库。

FastAPI 中的数据处理：Pydantic 的一体化解决方案

FastAPI 将 Pydantic 集成在框架核心中。Pydantic 使用 Python 的类型提示来定义数据模型。

例如，你可以定义一个用户模型：

“`python
from pydantic import BaseModel

class User(BaseModel):
id: int
name: str = “John Doe” # 可以设置默认值
signup_ts: datetime | None = None # 可以是 None
friends: list[int] = [] # 列表类型
“`

然后，在你的路由函数中，可以直接使用这个模型作为参数的类型提示：

“`python
from fastapi import FastAPI
from models import User # 假设 User 模型在 models.py 中

app = FastAPI()

@app.post(“/users/”)
async def create_user(user: User): # FastAPI/Pydantic 会自动验证请求体是否符合 User 模型
# user 是一个 Pydantic 模型实例，可以直接访问其属性
print(user.name)
return user # FastAPI/Pydantic 会自动将模型实例序列化为 JSON 响应
“`

FastAPI 会根据 user: User 这个类型提示，自动完成以下工作：

1. 从请求体中解析 JSON 数据。
2. 使用 Pydantic 对 JSON 数据进行验证，确保其结构、类型和值符合 User 模型定义。
3. 如果验证失败，自动返回 422 Unprocessable Entity 错误，包含详细的错误信息。
4. 如果验证成功，创建一个 User 模型实例并作为参数传递给 create_user 函数。
5. 当你从函数返回 user 实例时，FastAPI/Pydantic 会自动将其序列化为 JSON 响应。

这种内置的、基于类型提示的数据验证和序列化机制是 FastAPI 提高开发效率和减少错误的强大武器。它不仅简化了代码，还使得数据结构的定义与 API 接口的定义紧密结合，并通过自动化文档体现出来。

五、 自动文档：FastAPI 的杀手锏

API 文档是现代 Web 服务不可或缺的一部分，它帮助前端开发者、移动开发者或其他服务理解如何调用你的 API。

Flask 的文档：需要额外努力

Flask 本身不提供自动生成文档的功能。开发者需要依赖第三方扩展库，例如：

• Flask-Swagger / Flask-RESTX / Connexion 等：这些库通常需要开发者在代码中添加特定的装饰器或遵循某种规范来描述 API，然后它们可以生成 OpenAPI 规范或提供文档界面。
• 手动编写：使用 Sphinx、Markdown 等工具手动编写文档，然后单独部署。

无论哪种方式，都需要开发者付出额外的努力来集成和维护文档，并且存在代码与文档不同步的风险。

FastAPI 的文档：自动、实时、交互式

这是 FastAPI 最令人惊叹的特性之一。由于深度利用了类型提示和 OpenAPI 规范，FastAPI 可以自动生成交互式的 API 文档，并且这些文档是实时与代码同步的。

当你运行一个 FastAPI 应用时，访问 /docs 路径，你会看到一个基于 Swagger UI 的精美文档界面。访问 /redoc 路径，你会看到一个基于 ReDoc 的另一种风格的文档界面。

这些文档会详细列出你的所有 API 路径、每个路径支持的 HTTP 方法、期望的请求参数（路径参数、查询参数、请求体等）及其类型、约束条件（长度、范围等）、可能的响应状态码和响应体结构。最重要的是，你可以直接在 Swagger UI 中填写参数并发送请求，测试你的 API。

这种自动化的文档生成机制带来了巨大的好处：

• 零维护成本： 开发者几乎无需额外编写文档，只需写好代码、使用类型提示、添加 Docstring 和示例，文档就自动生成并保持最新。
• 提高协作效率： 前端和后端开发者可以依赖这份实时更新的文档进行协作。
• 提升用户体验： API 的使用者可以轻松地理解和测试 API。

这是 Flask 需要借助多个扩展库才能勉强实现（且通常不如 FastAPI 集成度高）的功能，在 FastAPI 中却是内置的、开箱即用的核心特性。

六、 异步编程支持：原生 ASGI 的优势

如前所述，ASGI 是异步优先的。

Flask 的异步：有限支持或复杂方案

作为 WSGI 框架，Flask 本身是同步的。尽管 Python 3.5+ 引入了 async/await 语法，但要在 Flask 应用中真正利用异步 I/O 比较复杂：

• 使用异步库进行 I/O： 可以在 Flask 视图函数中使用 asyncio 或 httpx 等异步库进行 I/O 操作，但这并不会让 Flask 视图函数本身变为非阻塞的。整个请求-响应循环依然是同步的。
• 配合异步服务器： 可以使用 gevent 或 eventlet 这样的协程库，或者在 Gunicorn/uWSGI 中配置 Worker 类型为异步（如 gevent 或 eventlet）。但这种方式通常需要对代码进行一定的调整，并且调试和理解可能更复杂。原生支持不如 ASGI 框架方便。
• async decorator (Flask 2.0+): Flask 2.0 引入了实验性的 async 装饰器，允许编写 async def 视图函数。但这底层还是依赖于 WSGI 服务器的异步特性（如使用协程 Worker），且功能相对受限，不如 ASGI 框架那样全面和高效。

FastAPI 的异步：原生、高效、易用

FastAPI 是基于 ASGI 构建的，因此原生支持异步。你可以轻松地编写 async def 路由函数：

“`python
from fastapi import FastAPI
import httpx # 一个异步 HTTP 客户端

app = FastAPI()

@app.get(“/async-data/”)
async def get_async_data():
# 在 await 处，FastAPI 可以切换到处理其他请求，而无需等待外部 API 响应
async with httpx.AsyncClient() as client:
response = await client.get(“https://external-api.com/data”)
data = response.json()
return {“data”: data}

@app.get(“/sync-data/”)
def get_sync_data(): # 也可以写同步函数
# 这个函数会阻塞，直到数据加载完成
import time
time.sleep(5) # 模拟一个耗时同步操作
return {“message”: “This took 5 seconds”}
“`

FastAPI 聪明地处理同步和异步函数：

• 如果是 async def 函数，它会在事件循环中运行，遇到 await 时非阻塞地切换。
• 如果是 def 函数，它会在单独的线程池中运行，以避免阻塞主事件循环。

这意味着你可以在同一个 FastAPI 应用中混合使用同步和异步代码，但为了最大化性能，特别是在 I/O 密集型场景下，建议尽可能使用 async def 和对应的异步库。

对于需要处理大量并发连接（例如实时应用、需要频繁调用外部服务的 API 网关）或 I/O 密集型任务的场景，FastAPI 的原生异步支持是其相比 Flask 的巨大优势。

七、 学习曲线与上手难度

学习一个新框架需要投入时间精力，学习曲线是重要的考量因素。

Flask 的学习曲线：平缓的开始，逐渐深入

Flask 作为微框架，核心概念很少，API 简单直观。初学者可以非常快速地搭建一个简单的 Web 应用，理解路由、请求、响应、模板等基本概念。其文档清晰易懂，社区资源丰富。

然而，当需要构建更复杂的应用时，学习曲线会变得陡峭。你需要学习如何选择、集成和使用各种第三方扩展库，如何处理数据库迁移、用户认证、权限控制、表单验证等，这需要查阅大量不同库的文档，并理解它们如何与 Flask 协同工作。项目结构、代码组织等也很大程度上依赖于开发者的经验和最佳实践。

FastAPI 的学习曲线：初期投入，后期回报

FastAPI 的学习曲线初期可能比 Flask 略陡峭，特别是对于不熟悉 Python 类型提示或异步编程的开发者。需要花时间理解 Pydantic 模型、依赖注入、async/await 的概念。

但一旦掌握了这些核心概念，FastAPI 的开发效率会非常高。由于许多常用功能（验证、文档、依赖注入）是内置的，开发者可以复用这些知识，不必花费大量时间去选择和学习不同的第三方库。框架本身的设计和类型提示使得代码更加规范，减少了“如何做？”的选择困难。其清晰的文档和示例也有助于快速上手。

可以说，Flask 的学习曲线是“先易后难”，而 FastAPI 则是“先学核心概念，后易于深入开发”。对于熟悉现代 Python 特性的开发者来说，FastAPI 的上手速度可能不亚于甚至快于 Flask，因为它为你省去了大量选择和集成的步骤。

八、 社区与生态系统

框架的健康程度也取决于其社区活跃度和生态系统。

Flask 的社区与生态：成熟、庞大、稳定

Flask 已经存在多年，拥有一个极其庞大、成熟且稳定的社区。这意味着：

• 大量的教程、书籍、博客文章、Stack Overflow 问答。
• 丰富的第三方扩展库（Flask-SQLAlchemy, Flask-Login, Flask-Migrate, Flask-Admin 等），几乎所有你能想到的功能都有对应的 Flask 扩展。
• 遇到问题时，很容易找到解决方案或寻求帮助。

Flask 的生态系统是其最大的优势之一，提供了经过时间检验的各种工具和解决方案。

FastAPI 的社区与生态：快速增长、现代化、活跃

FastAPI 相对年轻，但其社区增长速度惊人。它已经成为 Python 世界最受欢迎的框架之一。

• 社区非常活跃，问题响应迅速。
• 官方文档非常出色，提供了大量清晰的示例。
• 虽然第三方库的数量可能不及 Flask 积累的多，但许多现代的 Python 库（如 SQLAlchemy 2.0, Pydantic, httpx, anyio）都原生支持或很容易与 FastAPI 集成。并且，许多 Flask 扩展的功能在 FastAPI 中已经是内置的。
• 由于其现代化的特性，它更容易吸引新的开发者和项目。

FastAPI 的生态系统正在快速发展和成熟，围绕它的工具和库也越来越多。

九、 用例与选择建议

综合以上各方面的对比，我们可以为不同的场景提供选择建议：

选择 FastAPI 的场景：

• 构建高性能 API： 如果你的核心任务是构建高性能、高吞吐量的 API 服务，特别是涉及到大量并发 I/O 操作（如微服务之间的通信、数据库访问、缓存读写），FastAPI 是绝佳选择，其异步能力能充分发挥优势。
• 需要自动化文档： 如果你希望拥有实时、交互式的 API 文档，并且不想花费额外精力去维护，FastAPI 的自动文档是 killer feature。
• 重视数据验证和序列化： 如果你处理大量结构化数据，并希望请求参数和响应数据的验证、解析、序列化过程能够自动化且规范化，Pydantic 的集成会让你的开发效率飞速提升。
• 喜欢现代 Python 特性： 如果你熟悉并乐于使用 Python 的类型提示、async/await 等现代特性，FastAPI 的开发模式会让你感到非常顺畅。
• 新项目： 对于新的 API 项目，FastAPI 通常能提供更快的开发速度和更好的长期可维护性（由于类型提示和内置规范）。
• 微服务： FastAPI 是构建微服务的理想选择，轻量且高性能。

选择 Flask 的场景：

• 小型应用或原型： 对于非常简单的 Web 应用、原型或学习项目，Flask 的极简主义让上手非常快。
• 需要最大程度的灵活性： 如果你不希望框架为你做任何决定，希望完全自由地选择每一个组件（ORM、模板引擎、验证库等），或者需要集成一些非常特定的、没有对应 FastAPI 扩展的库，Flask 的微框架特性提供了最大的灵活性。
• 维护现有 Flask 项目： 如果你的团队已经有大量的 Flask 项目经验或需要维护现有的 Flask 应用，继续使用 Flask 是合理的选择，可以复用现有的知识和代码。
• Web 应用而非纯 API： 虽然 FastAPI 也可以构建 Web 应用，但如果你的项目包含大量传统的服务器端渲染页面（使用 Jinja2 等模板引擎），并且对纯 API 的需求相对较低，Flask 结合其成熟的模板引擎生态可能更直观。
• 对异步编程没有迫切需求： 如果你的应用负载不高，或者主要是 CPU 密集型任务，或者你对异步编程不熟悉且没有迫切的性能需求，Flask 的同步模型可能更简单。
• 团队熟悉 Flask 及其生态： 团队的经验和熟悉程度是选择框架的重要因素。如果团队对 Flask 及其丰富的扩展生态非常熟悉，这会加速开发进程。

十、 总结与展望

Flask 和 FastAPI 都是优秀的 Python Web 框架，但它们的设计哲学、技术栈和优势领域有所不同。

• Flask 是一款成熟、灵活的微框架，适合需要高度定制化或维护现有项目的场景。它依赖于庞大的第三方生态来补全功能，学习曲线初期平缓，后期取决于你选择集成的库。
• FastAPI 是一款现代化、高性能的 API 框架，天然支持异步，深度利用类型提示实现自动化验证和文档。它在构建高性能 API、提高开发效率、提供出色开发者体验方面表现卓越。学习曲线初期可能需要适应新概念，但掌握后回报巨大。

选择哪个框架，最终取决于你的具体项目需求、团队的技术栈偏好、对性能的要求以及对现代 Python 特性的接受程度。

如果你正在开始一个全新的 API 项目，特别是对性能、自动化文档和数据验证有较高要求，或者希望尝试现代的异步编程模式，FastAPI 极有可能成为你的首选。

如果你需要构建一个传统 Web 应用（非纯 API），或者需要维护一个已有项目，或者团队对 Flask 生态有深厚积累，或者项目对灵活性要求极致且对异步性能要求不高，Flask 依然是非常可靠的选择。

更进一步地，理解这两个框架的底层原理（WSGI/ASGI、同步/异步、类型提示的作用）比简单地记住它们的优缺点列表更为重要，这能帮助你在遇到复杂问题时更好地调试和优化。

无论你选择哪一个，Python 生态都提供了强大的工具和丰富的资源来支持你的开发旅程。建议尝试用两个框架分别构建一个简单的原型，亲身体验它们的开发流程和特性，这将是你做出最终决定最有价值的一步。

希望本文详细的对比分析能为你提供清晰的指引，祝你在 Python Web 开发的道路上顺利前行！