Comparaison de FastAPI, Flask et Streamlit pour le développement Web

Python est devenu l'un des langages de programmation les plus populaires pour le développement Web, grâce à sa simplicité, sa polyvalence et sa vaste collection de bibliothèques et de frameworks. Les développeurs disposent d'une variété d'options lorsqu'il s'agit de créer des applications Web en Python, des frameworks full-stack comme Django et Pyramid aux microframeworks légers comme Flask et FastAPI, en passant par des outils spécialisés comme Streamlit pour les applications de science des données.

Dans cet article, nous comparerons trois des frameworks Web Python les plus populaires (FastAPI, Flask et Streamlit) pour vous aider à choisir le bon outil pour votre projet. Nous explorerons les fonctionnalités, les forces et les faiblesses de chaque framework et mettrons en évidence les cas d’utilisation dans lesquels ils excellent.

FastAPI

FastAPI est un framework Web moderne et rapide (d'où son nom) pour créer des API à l'aide de Python 3.6+ basé sur des astuces de type Python standard. Il exploite les capacités de programmation asynchrone de la bibliothèque asyncio de Python et les performances de la bibliothèque Pydantic pour la validation et la sérialisation des données. FastAPI fournit une documentation API automatique conforme aux normes OpenAPI, y compris la prise en charge de la documentation interactive à l'aide de Swagger UI et ReDoc. Il prend également en charge l'authentification OAuth​2 et les dépendances FastAPI pour la gestion des données et des ressources partagées.

Les avantages de FastAPI sont sa rapidité, sa facilité d'utilisation et sa prise en charge de la programmation asynchrone. Il peut facilement gérer une concurrence et un débit élevés, ce qui le rend idéal pour créer des API et des microservices hautes performances. Sa prise en charge intégrée de la validation et de la sérialisation des données réduit la quantité de code que vous programmez et améliore la qualité du code. La fonctionnalité de documentation de FastAPI facilite la documentation de l'API et la génération de bibliothèques clientes. ​

Flask

Flask est un framework Web Python léger, évolutif et flexible qui suit une architecture de microservices. Il fournit une API simple et intuitive pour créer des applications Web avec un minimum de codage. Flask est construit sur la boîte à outils Werkzeug WSGI et le moteur de modèles Jinja2. Il prend également en charge des extensions tierces pour l'ajout de fonctionnalités, telles que SQLAlchemy pour l'accès aux bases de données, WTForms pour la validation des formulaires et Flask-RESTful pour la création d'API RESTful.

La force de Flask réside dans sa simplicité, sa flexibilité et son évolutivité. Il fournit une API de bas niveau qui permet aux développeurs de créer des applications avec un contrôle total sur le code. La légèreté de Flask le rend facile à apprendre et à utiliser, en particulier pour les projets de petite et moyenne taille. Son extensibilité permet aux développeurs d'ajouter des bibliothèques et des plugins tiers pour améliorer les fonctionnalités de leurs applications.

Streamlit

Streamlit est une bibliothèque Python permettant de créer des applications Web de science des données avec un minimum de codage. Il fournit une API simple et intuitive pour créer des visualisations de données, des tableaux de bord et des modèles d'apprentissage automatique interactifs et réactifs. Streamlit est construit sur la pile de science des données de Python, notamment NumPy, Pandas, Matplotlib et Scikit-learn. Il prend également en charge des extensions tierces pour l'ajout de fonctionnalités, telles que Streamlit-Altair pour la visualisation avancée des données et Streamlit-Geopandas pour le traitement des données géospatiales.

Les points forts de Streamlit sont sa simplicité, son interactivité et sa concentration sur la science des données. Il fournit une API de haut niveau qui permet aux développeurs de créer des applications Web avec un minimum de codage, en particulier pour les cas d'utilisation de la science des données. L'interactivité de Streamlit permet aux utilisateurs d'interagir avec les visualisations de données et les modèles d'apprentissage automatique en temps réel, ce qui en fait un outil idéal pour l'exploration et l'expérimentation des données. Il se concentre sur la science des données, permettant aux développeurs de tirer parti de la puissante bibliothèque de science des données de Python pour créer des applications Web.

Comparaison des fonctionnalités

Pour comparer FastAPI, Flask et Streamlit, nous utiliserons les critères suivants :

Vitesse et performances : quelle est la rapidité et l'efficacité du framework ?
Facilité d'utilisation : est-il facile d'apprendre et d'utiliser le framework ?
Documentation : Dans quelle mesure le cadre est-il bien documenté ?
Extensibilité : est-il facile d'ajouter des bibliothèques et des plugins tiers ?
Fonctionnalités de la science des données : dans quelle mesure le framework prend-il en charge les cas d'utilisation de la science des données ?
Vitesse et performances

FastAPI est connu pour sa vitesse et ses performances, grâce à sa prise en charge de la programmation asynchrone et de la bibliothèque Pydantic pour la validation et la sérialisation des données. Selon les benchmarks, FastAPI peut gérer jusqu'à 70 000 requêtes par seconde, ce qui en fait l'un des frameworks Web Python les plus rapides disponibles.

Flask est également connu pour sa vitesse et ses performances, bien qu'il ne soit pas aussi rapide que FastAPI. Flask peut gérer jusqu'à 5 000 requêtes par seconde, ce qui reste impressionnant pour un microframework.

Streamlit n'est pas conçu pour les applications Web hautes performances, mais pour la visualisation interactive de données et les expériences de science des données. Il peut gérer un trafic modéré, mais n'est pas optimisé pour gérer de grandes quantités de données ou une simultanéité élevée.

Facilité d'utilisation

FastAPI fournit une API moderne et intuitive, facile à utiliser, particulièrement adaptée aux développeurs familiarisés avec les astuces de type Python et la programmation asynchrone. La documentation automatique de l'API de FastAPI et la prise en charge intégrée de la validation et de la sérialisation des données réduisent la quantité de code à écrire et améliorent la qualité du code.

L'API de Flask est simple et facile à apprendre, même pour les débutants. Le design minimaliste de Flask le rend facile à utiliser pour les projets de petite et moyenne taille.

Streamlit fournit une API de haut niveau facile à utiliser, particulièrement adaptée aux cas d'utilisation de la science des données. L'accent mis par Streamlit sur l'interactivité et la réactivité facilite la création de visualisations de données interactives et de modèles d'apprentissage automatique avec un minimum de codage.

Documentation

La documentation de FastAPI est bien organisée et complète, avec des exemples détaillés et des didacticiels. La documentation automatique de l'API de FastAPI est générée à l'aide des normes OpenAPI et inclut la prise en charge de Swagger UI et ReDoc.

La documentation de Flask est également bien organisée et complète, avec de nombreuses extensions et didacticiels tiers. La documentation de Flask n'est pas aussi complète que celle de FastAPI, mais elle fournit néanmoins de nombreuses ressources pour apprendre et utiliser le framework.

La documentation de Streamlit se concentre sur les cas d'utilisation de la science des données, fournissant des exemples détaillés et des didacticiels pour créer des visualisations de données interactives et des modèles d'apprentissage automatique. La documentation de Streamlit n'est pas aussi complète que celle de FastAPI ou Flask, mais elle fournit néanmoins de nombreuses ressources pour apprendre et utiliser le framework.

Extensibilité

FastAPI prend en charge les bibliothèques et plugins tiers pour ajouter des fonctionnalités telles que des bases de données, l'authentification et des cadres de test. La prise en charge intégrée des dépendances par FastAPI facilite la gestion des données et des ressources partagées.

L'extensibilité de Flask est l'un de ses points forts, avec un grand nombre d'extensions tierces pour ajouter des fonctionnalités telles que l'accès aux bases de données, la validation de formulaires et le développement d'API RESTful. La conception minimaliste de Flask permet aux développeurs d'ajouter uniquement les fonctionnalités dont ils ont besoin.

Streamlit prend également en charge des extensions tierces pour ajouter des fonctionnalités, telles que la visualisation avancée des données et la prise en charge des données géospatiales. L'accent mis par Streamlit sur les cas d'utilisation de la science des données limite le nombre d'extensions tierces disponibles, mais il existe encore de nombreuses ressources pour créer des visualisations de données interactives et des modèles d'apprentissage automatique.

Fonctionnalités de science des données

FastAPI prend en charge la programmation asynchrone, la validation et la sérialisation des données à l'aide de la bibliothèque Pydantic. Bien que FastAPI puisse être utilisé dans des applications de science des données, il n'est pas spécifiquement conçu pour ce cas d'utilisation.

La prise en charge de Flask pour les applications de science des données provient d'extensions tierces telles que SQLAlchemy pour l'accès aux bases de données et Flask-RESTful pour la création d'API RESTful. Flask n'est pas spécifiquement conçu pour les cas d'utilisation de la science des données.

Streamlit est conçu pour les cas d'utilisation de la science des données, avec une prise en charge intégrée de la pile de science des données de Python, notamment NumPy, Pandas, Matplotlib et Scikit-learn. L'API de Streamlit est conçue pour créer des visualisations de données interactives et des modèles d'apprentissage automatique avec un minimum de codage.

Conclusion

FastAPI, Flask et Streamlit sont tous d'excellents frameworks Python pour le développement Web et la science des données. Chaque framework a ses avantages et ses inconvénients en fonction du cas d'utilisation et des exigences du projet.

FastAPI est particulièrement adapté aux applications Web hautes performances qui doivent prendre en charge la programmation asynchrone ainsi que la validation et la sérialisation des données. La vitesse et les performances de FastAPI en font un excellent choix pour les grandes applications Web.

Flask est mieux adapté aux applications Web de petite et moyenne taille qui nécessitent une conception minimaliste et une évolutivité. La simplicité et la facilité d'utilisation de Flask en font un excellent choix pour les débutants et les développeurs qui souhaitent créer rapidement des applications Web.

Streamlit est particulièrement adapté aux cas d'utilisation de la science des données qui nécessitent une visualisation interactive des données et des modèles d'apprentissage automatique. L'API de haut niveau de Streamlit et l'accent mis sur l'interactivité et la réactivité en font un excellent choix pour les data scientists et les développeurs qui souhaitent créer des visualisations de données interactives et des modèles d'apprentissage automatique avec un minimum de code.

En fin de compte, le choix du framework dépend des exigences du projet et des préférences du développeur. FastAPI, Flask et Streamlit sont tous d'excellents choix pour le développement Web Python et la science des données.

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