Web 開發 FastAPI、Flask 和 Streamlit 的比較
Python 已成為最流行的 Web 開發編程語言之一，這要歸功于它的簡單性、多功能性以及大量的庫和框架集合。在使用 Python 構建 Web 應用程序時，開發人員有多種選擇，從 Django 和 Pyramid 等全棧框架到 Flask 和 FastAPI 等輕量級微框架，再到用于數據科學應用程序的 Streamlit 等專用工具。
在本文中，我們將比較三種最流行的 Python Web 框架——FastAPI、Flask 和 Streamlit——以幫助您為項目選擇合適的工具。我們將探討每個框架的特性、優勢和劣勢，并重點介紹它們擅長的用例。
FastAPI
FastAPI 是一種現代、快速（因此得名）的 Web 框架，用于基于標準 Python 類型提示使用 Python 3.6+ 構建 API。它利用 Python 的 asyncio 庫的異步編程功能和 Pydantic 庫的性能來進行數據驗證和序列化。FastAPI 提供符合 OpenAPI 標準的自動 API 文檔，包括支持使用 Swagger UI 和 ReDoc 的交互式文檔。它還內置了對 OAuth?2 身份驗證和管理共享數據和資源的 FastAPI 依賴項的支持。
FastAPI 的優勢在于它的速度、易用性和對異步編程的支持。它可以輕松應對高并發和吞吐量，是構建高性能 API 和微服務的理想選擇。它對數據驗證和序列化的內置支持減少編程的代碼量并提高了代碼質量。FastAPI 的文檔功能使記錄 API 和生成客戶端庫變得容易。?
Flask
Flask 是一個輕量級、可擴展、靈活的 Python Web 框架，遵循微服務架構。它提供了一個簡單直觀的 API，用于使用最少的代碼構建 Web 應用程序。Flask 建立在 Werkzeug WSGI 工具包和 Jinja2 模板引擎之上。它還支持用于添加功能的第三方擴展，例如用于數據庫訪問的 SQLAlchemy、用于表單驗證的 WTForms 以及用于構建 RESTful API 的 Flask-RESTful。
Flask 的優勢在于其簡單性、靈活性和可擴展性。它提供了一個低級 API，允許開發人員構建對代碼具有完全控制權的應用程序。Flask 的輕量級特性使其易于學習和使用，尤其適用于中小型項目。它的可擴展性允許開發人員添加第三方庫和插件以增強其應用程序的功能。
Streamlit
Streamlit 是一個 Python 庫，用于以最少的編碼構建數據科學 Web 應用程序。它提供了一個簡單直觀的 API，用于創建交互式和響應式數據可視化、儀表板和機器學習模型。Streamlit 建立在 Python 的數據科學堆棧之上，包括 NumPy、Pandas、Matplotlib 和 Scikit-learn。它還支持用于添加功能的第三方擴展，例如用于高級數據可視化的 Streamlit-Altair 和用于處理地理空間數據的 Streamlit-Geopandas。
Streamlit 的優勢在于其簡單性、交互性和對數據科學的關注。它提供了一個高級 API，允許開發人員使用最少的代碼創建 Web 應用程序，尤其是對于數據科學用例。Streamlit 的交互性允許用戶與數據可視化和機器學習模型進行實時交互，使其成為數據探索和實驗的理想工具。它專注于數據科學，允許開發人員利用 Python 強大的數據科學庫來構建 Web 應用程序。
功能比較
為了比較 FastAPI、Flask 和 Streamlit，我們將使用以下標準：
- 速度和性能：框架的速度和效率如何？
- 易用性：學習和使用該框架有多容易？
- 文檔：框架的文檔記錄情況如何？
- 可擴展性：添加第三方庫和插件有多容易？
- 數據科學功能：該框架對數據科學用例的支持程度如何？
速度和性能
FastAPI 以其速度和性能而聞名，這要歸功于它對異步編程的支持以及用于數據驗證和序列化的 Pydantic 庫。根據基準測試，FastAPI 每秒可以處理多達 70,000 個請求，使其成為可用的最快的 Python Web 框架之一。
Flask 也以其速度和性能著稱，盡管它不如 FastAPI 快。Flask 每秒可以處理多達 5,000 個請求，這對于一個微框架來說仍然令人印象深刻。
Streamlit 不是為高性能 Web 應用程序而設計的，而是為交互式數據可視化和數據科學實驗而設計的。它可以處理中等流量，但并未針對處理大量數據或高并發進行優化。
易用性
FastAPI 提供了一個現代且直觀的 API，易于使用，特別適合熟悉 Python 的類型提示和異步編程的開發人員。FastAPI 的自動 API 文檔和對數據驗證和序列化的內置支持減少了需要編寫的代碼量并提高了代碼質量。
Flask 的 API 簡單易學，即使對于初學者也是如此。Flask 的極簡設計使其易于用于中小型項目。
Streamlit 提供易于使用的高級 API，尤其適用于數據科學用例。Streamlit 對交互性和響應性的關注使得使用最少的代碼創建交互式數據可視化和機器學習模型變得容易。
文檔
FastAPI 的文檔組織良好且內容全面，包含詳細的示例和教程。FastAPI 的自動 API 文檔是使用 OpenAPI 標準生成的，包括對 Swagger UI 和 ReDoc 的支持。
Flask 的文檔也井井有條且全面，包含大量第三方擴展和教程。Flask 的文檔不如 FastAPI 的全面，但仍然為學習和使用該框架提供了充足的資源。
Streamlit 的文檔側重于數據科學用例，提供用于創建交互式數據可視化和機器學習模型的詳細示例和教程。Streamlit 的文檔不如 FastAPI 或 Flask 的文檔全面，但仍為學習和使用該框架提供了充足的資源。
可擴展性
FastAPI 支持第三方庫和插件來添加功能，例如數據庫、身份驗證和測試框架。FastAPI 對依賴項的內置支持使得管理共享數據和資源變得容易。
Flask 的可擴展性是它的優勢之一，擁有大量第三方擴展，用于添加功能，例如數據庫訪問、表單驗證和 RESTful API 開發。Flask 的極簡設計允許開發人員只添加他們需要的功能。
Streamlit 還支持用于添加功能的第三方擴展，例如高級數據可視化和地理空間數據支持。Streamlit 對數據科學用例的關注限制了可用的第三方擴展的數量，但仍有充足的資源可用于創建交互式數據可視化和機器學習模型。
數據科學功能
FastAPI 使用 Pydantic 庫為異步編程和數據驗證和序列化提供支持。雖然 FastAPI 可用于數據科學應用程序，但它并非專門為此用例設計。
Flask 對數據科學應用程序的支持來自第三方擴展，例如用于數據庫訪問的 SQLAlchemy 和用于構建 RESTful API 的 Flask-RESTful。Flask 不是專門為數據科學用例設計的。
Streamlit 專為數據科學用例而設計，內置支持 Python 的數據科學堆棧，包括 NumPy、Pandas、Matplotlib 和 Scikit-learn。Streamlit 的 API 旨在使用最少的代碼創建交互式數據可視化和機器學習模型。
結論
FastAPI、Flask 和 Streamlit 都是用于 Web 開發和數據科學的優秀 Python 框架。每個框架都有其優點和缺點，具體取決于用例和項目要求。
FastAPI 最適合需要支持異步編程以及數據驗證和序列化的高性能 Web 應用程序。FastAPI 的速度和性能使其成為大型 Web 應用程序的絕佳選擇。
Flask 最適合需要極簡設計和可擴展性的中小型 Web 應用程序。Flask 的簡單性和易用性使其成為想要快速構建 Web 應用程序的初學者和開發人員的絕佳選擇。
Streamlit 最適合需要交互式數據可視化和機器學習模型的數據科學用例。Streamlit 的高級 API 以及對交互性和響應性的關注使其成為希望使用最少代碼創建交互式數據可視化和機器學習模型的數據科學家和開發人員的絕佳選擇。
最終，框架的選擇取決于項目要求和開發人員的偏好。FastAPI、Flask 和 Streamlit 都是 Python Web 開發和數據科學的絕佳選擇。
