Python hat sich dank seiner Einfachheit, Vielseitigkeit und umfangreichen Sammlung an Bibliotheken und Frameworks zu einer der beliebtesten Programmiersprachen für die Webentwicklung entwickelt. Entwickler haben beim Erstellen von Webanwendungen in Python eine Vielzahl von Optionen, von Full-Stack-Frameworks wie Django und Pyramid über leichtgewichtige Mikroframeworks wie Flask und FastAPI bis hin zu speziellen Tools wie Streamlit für datenwissenschaftliche Anwendungen.
In diesem Artikel vergleichen wir drei der beliebtesten Python-Web-Frameworks – FastAPI, Flask und Streamlit –, um Ihnen bei der Auswahl des richtigen Tools für Ihr Projekt zu helfen. Wir werden die Funktionen, Stärken und Schwächen jedes Frameworks untersuchen und die Anwendungsfälle hervorheben, in denen sie sich auszeichnen.
FastAPI
FastAPI ist ein modernes, schnelles (daher der Name) Webframework zum Erstellen von APIs mit Python 3.6+ basierend auf Standard-Python-Typhinweisen. Es nutzt die asynchronen Programmierfunktionen der Asyncio-Bibliothek von Python und die Leistung der Pydantic-Bibliothek für die Datenvalidierung und Serialisierung. FastAPI bietet automatische API-Dokumentation gemäß den OpenAPI-Standards, einschließlich Unterstützung für interaktive Dokumentation mit Swagger UI und ReDoc. Es bietet außerdem integrierte Unterstützung für die OAuth2-Authentifizierung und FastAPI-Abhängigkeiten für die Verwaltung gemeinsam genutzter Daten und Ressourcen.
Die Vorteile von FastAPI sind seine Geschwindigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung für asynchrone Programmierung. Es kann problemlos mit hoher Parallelität und hohem Durchsatz umgehen und eignet sich daher ideal für die Erstellung leistungsstarker APIs und Microservices. Die integrierte Unterstützung für Datenvalidierung und Serialisierung reduziert die Programmiermenge und verbessert die Codequalität. Die Dokumentationsfunktion von FastAPI erleichtert die Dokumentation der API und die Generierung von Client-Bibliotheken.
Flask
Flask ist ein leichtes, skalierbares und flexibles Python-Webframework, das einer Microservice-Architektur folgt. Es bietet eine einfache und intuitive API zum Erstellen von Webanwendungen mit minimalem Programmieraufwand. Flask basiert auf dem Werkzeug WSGI-Toolkit und der Jinja2-Templating-Engine. Es unterstützt auch Erweiterungen von Drittanbietern zum Hinzufügen von Funktionen, wie SQLAlchemy für den Datenbankzugriff, WTForms für die Formularvalidierung und Flask-RESTful für die Erstellung von RESTful-APIs.
Die Stärke von Flask liegt in seiner Einfachheit, Flexibilität und Skalierbarkeit. Es bietet eine Low-Level-API, die es Entwicklern ermöglicht, Anwendungen mit vollständiger Kontrolle über den Code zu erstellen. Das geringe Gewicht von Flask erleichtert die Erlernung und Verwendung, insbesondere bei kleinen und mittelgroßen Projekten. Seine Erweiterbarkeit
ermöglicht es Entwicklern, Bibliotheken und Plugins von Drittanbietern hinzuzufügen, um die Funktionalität ihrer Anwendungen zu verbessern.
Streamlit
Streamlit ist eine Python-Bibliothek zum Erstellen von Data-Science-Webanwendungen mit minimalem Programmieraufwand. Es bietet eine einfache und intuitive API zum Erstellen interaktiver und reaktionsfähiger Datenvisualisierungen, Dashboards und Modelle für maschinelles Lernen. Streamlit basiert auf dem Data-Science-Stack von Python, einschließlich NumPy, Pandas, Matplotlib und Scikit-learn. Es unterstützt auch Erweiterungen von Drittanbietern zum Hinzufügen von Funktionen, wie Streamlit-Altair für erweiterte Datenvisualisierung und Streamlit-Geopandas für die Verarbeitung von Geodaten.
Die Stärken von Streamlit sind seine Einfachheit, Interaktivität und der Fokus auf Datenwissenschaft. Es bietet eine High-Level-API, die es Entwicklern ermöglicht, Webanwendungen mit minimalem Programmieraufwand zu erstellen, insbesondere für datenwissenschaftliche Anwendungsfälle. Die Interaktivität von Streamlit ermöglicht Benutzern die Interaktion mit Datenvisualisierungen und Modellen für maschinelles Lernen in Echtzeit, was es zu einem idealen Werkzeug für die Datenexploration und das Experimentieren macht. Es konzentriert sich auf Datenwissenschaft und ermöglicht
Entwicklern die Nutzung der leistungsstarken Datenwissenschaftsbibliothek von Python zum Erstellen von Webanwendungen.
Funktionsvergleich
Um FastAPI, Flask und Streamlit zu vergleichen, verwenden wir die folgenden Kriterien:
Geschwindigkeit und Leistung: Wie schnell und effizient ist das Framework?
FastAPI ist bekannt für seine Geschwindigkeit und Leistung, dank seiner Unterstützung für asynchrone Programmierung und der Pydantic-Bibliothek für Datenvalidierung und Serialisierung. Laut Benchmarks kann FastAPI bis zu 70.000 Anfragen pro Sekunde verarbeiten und ist damit eines der schnellsten verfügbaren Python-Webframeworks.
Flask ist auch für seine Geschwindigkeit und Leistung bekannt, obwohl es nicht so schnell wie FastAPI ist. Flask kann bis zu 5.000 Anfragen pro Sekunde verarbeiten, was für ein Mikroframework immer noch beeindruckend ist.
Streamlit ist nicht für leistungsstarke Webanwendungen konzipiert, sondern für interaktive Datenvisualisierung und datenwissenschaftliche Experimente. Es kann mäßigen Datenverkehr verarbeiten, ist jedoch nicht für die Verarbeitung großer Datenmengen oder hoher Parallelität optimiert.
Benutzerfreundlichkeit
FastAPI bietet eine moderne und intuitive API, die einfach zu verwenden ist, besonders geeignet für diejenigen, die mit Pythons Typhinweisen und vertraut sind Entwickler für asynchrone Programmierung. Die automatische API-Dokumentation und die integrierte Unterstützung für Datenvalidierung und Serialisierung von FastAPI reduzieren die Menge an Code, die geschrieben werden muss, und verbessern die Codequalität.
Die API von Flask ist einfach und leicht zu erlernen, selbst für Anfänger. Das minimalistische Design von Flask erleichtert die Verwendung für kleine bis mittelgroße Projekte.
Streamlit bietet eine benutzerfreundliche High-Level-API, die sich besonders für datenwissenschaftliche Anwendungsfälle eignet. Der Fokus von Streamlit auf Interaktivität und Reaktionsfähigkeit macht es einfach, interaktive Datenvisualisierungen und Modelle für maschinelles Lernen mit minimalem Programmieraufwand zu erstellen.
Dokumentation
Die Dokumentation von FastAPI ist gut organisiert und umfassend, mit detaillierten Beispielen und Tutorials. Die automatische API-Dokumentation von FastAPI wird mithilfe von OpenAPI-Standards generiert und umfasst Unterstützung für Swagger UI und ReDoc.
Die Dokumentation von Flask ist ebenfalls gut organisiert und umfassend, mit zahlreichen Erweiterungen und Tutorials von Drittanbietern. Die Dokumentation von Flask ist nicht so umfassend wie die von FastAPI, bietet aber dennoch reichlich Ressourcen zum Erlernen und Verwenden des Frameworks.
Die Dokumentation von Streamlit konzentriert sich auf datenwissenschaftliche Anwendungsfälle und bietet detaillierte Beispiele und Tutorials für die Erstellung interaktiver Datenvisualisierungen und Modelle für maschinelles Lernen. Die Dokumentation von Streamlit ist nicht so umfassend wie die von FastAPI oder Flask, bietet aber dennoch reichlich Ressourcen zum Erlernen und Verwenden des Frameworks.
Erweiterbarkeit
FastAPI unterstützt Bibliotheken und Plugins von Drittanbietern, um Funktionen wie Datenbanken, Authentifizierung und Test-Frameworks hinzuzufügen. Die integrierte Abhängigkeitsunterstützung von FastAPI erleichtert die Verwaltung gemeinsam genutzter Daten und Ressourcen.
Flasks Erweiterbarkeit ist eine seiner Stärken, mit einer Vielzahl von Erweiterungen von Drittanbietern zum Hinzufügen von Funktionen wie Datenbankzugriff, Formularvalidierung und RESTful-API-Entwicklung. Das minimalistische Design von Flask ermöglicht es Entwicklern, nur die Funktionalität hinzuzufügen, die sie benötigen.
Streamlit unterstützt auch Erweiterungen von Drittanbietern zum Hinzufügen von Funktionen, wie z. B. erweiterte Datenvisualisierung und Geodatenunterstützung. Der Fokus von Streamlit auf datenwissenschaftliche Anwendungsfälle begrenzt die Anzahl der verfügbaren Erweiterungen von Drittanbietern, es stehen jedoch immer noch reichlich Ressourcen für die Erstellung interaktiver Datenvisualisierungen und Modelle für maschinelles Lernen zur Verfügung.
Data Science-Funktionen
FastAPI bietet Unterstützung für asynchrone Programmierung sowie Datenvalidierung und -serialisierung mithilfe der Pydantic-Bibliothek. Obwohl FastAPI in datenwissenschaftlichen Anwendungen verwendet werden kann, ist es nicht speziell für diesen Anwendungsfall konzipiert.
Die Unterstützung von Flask für Data-Science-Anwendungen kommt von Erweiterungen von Drittanbietern wie SQLAlchemy für den Datenbankzugriff und Flask-RESTful für die Erstellung von RESTful-APIs. Flask ist nicht speziell für datenwissenschaftliche Anwendungsfälle konzipiert.
Streamlit wurde für datenwissenschaftliche Anwendungsfälle entwickelt und bietet integrierte Unterstützung für den Data-Science-Stack von Python, einschließlich NumPy, Pandas, Matplotlib und Scikit-learn. Die API von Streamlit ist darauf ausgelegt, interaktive Datenvisualisierungen und Modelle für maschinelles Lernen mit minimalem Programmieraufwand zu erstellen.
Fazit
FastAPI, Flask und Streamlit sind allesamt großartige Python-Frameworks für Webentwicklung und Datenwissenschaft. Jedes Framework hat je nach Anwendungsfall und Projektanforderungen seine Vor- und Nachteile.
FastAPI eignet sich am besten für leistungsstarke Webanwendungen, die asynchrone Programmierung sowie Datenvalidierung und -serialisierung unterstützen müssen. Die Geschwindigkeit und Leistung von FastAPI machen es zu einer ausgezeichneten Wahl für große Webanwendungen.
Flask eignet sich am besten für kleine bis mittelgroße Webanwendungen, die minimalistisches Design und Skalierbarkeit erfordern. Die Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit von Flask machen es zu einer großartigen Wahl für Anfänger und Entwickler, die schnell Webanwendungen erstellen möchten.
Streamlit eignet sich am besten für datenwissenschaftliche Anwendungsfälle, die eine interaktive Datenvisualisierung und Modelle für maschinelles Lernen erfordern. Die High-Level-API und der Fokus auf Interaktivität und Reaktionsfähigkeit von Streamlit machen es zu einer ausgezeichneten Wahl für Datenwissenschaftler und Entwickler, die interaktive Datenvisualisierungen und Modelle für maschinelles Lernen mit minimalem Code erstellen möchten.
Letztendlich hängt die Wahl des Frameworks von den Projektanforderungen und den Entwicklerpräferenzen ab. FastAPI, Flask und Streamlit sind allesamt großartige Optionen für die Python-Webentwicklung und Datenwissenschaft.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVergleich von FastAPI, Flask und Streamlit für die Webentwicklung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
