


Comparaison du framework de développement Web Python : Django vs Flask vs FastAPI
Comparaison des frameworks de développement Web Python : Django vs Flask vs FastAPI
Introduction :
Dans Python, un langage de programmation populaire, il existe de nombreux excellents frameworks de développement Web parmi lesquels choisir. Cet article se concentrera sur la comparaison de trois frameworks Web Python populaires : Django, Flask et FastAPI. En comparant leurs fonctionnalités, leurs scénarios d'utilisation et leurs exemples de code, il aide les lecteurs à mieux choisir le framework qui répond aux besoins de leur projet.
1. Django
En tant que framework Web complet, Django a toujours été apprécié des développeurs. Il offre une puissante intégration de base de données, un backend de gestion automatisé et de riches fonctions et plug-ins intégrés. Cependant, Django a une courbe d'apprentissage abrupte et convient aux applications Web volumineuses et complexes.
Caractéristiques :
- Arrière-plan de gestion automatisé complet : Django fournit un puissant arrière-plan de gestion généré automatiquement qui peut être utilisé pour les opérations CRUD sur la base de données.
- ORM puissant : l'ORM (Object Relational Mapping) de Django peut grandement simplifier les opérations de base de données, en fournissant des requêtes avancées, une prise en charge des transactions, une migration de base de données et d'autres fonctions.
- Riches fonctions et plug-ins intégrés : Django fournit de nombreuses fonctions et plug-ins intégrés dans l'authentification des utilisateurs, la mise en cache, le traitement des formulaires, etc.
- Communauté large et active : Django dispose d'une énorme communauté de développeurs et d'un écosystème, qui peuvent fournir un bon support et résoudre des problèmes.
Scénarios d'utilisation :
- Développement d'applications Web à grande échelle, en particulier des projets nécessitant des opérations de base de données complexes et une gestion backend.
- Projets qui nécessitent un framework mature et stable et n'ont pas d'exigences de vitesse de développement élevées.
- Projet optimisé pour le référencement.
Exemple de code :
# 引入必要的模块和类 from django.http import HttpResponse from django.urls import path from django.views import View # 定义一个视图类 class HelloWorldView(View): def get(self, request): return HttpResponse("Hello, World!") # 定义URL路由 urlpatterns = [ path('hello', HelloWorldView.as_view()), ]
2. Flask
Comparé au framework complet de Django, Flask est un micro-framework léger. Flask fournit des règles et des API concises, adaptées aux petites applications Web et au développement d'API. Il peut être étendu et personnalisé de manière flexible en fonction des besoins.
Caractéristiques :
- Simple et flexible : la taille du code de Flask est relativement petite et facile à comprendre, et les développeurs peuvent l'étendre et le personnaliser de manière flexible en fonction de leurs propres besoins.
- Léger : Flask lui-même n'a pas beaucoup de fonctionnalités intégrées, mais il fournit un grand nombre d'extensions et de plug-ins qui peuvent être intégrés en option.
- Convient au prototypage rapide : la simplicité et la flexibilité de Flask en font un choix idéal pour le prototypage rapide.
- Routage dynamique : Flask prend en charge l'utilisation de décorateurs pour définir le routage dynamique et gérer les chemins d'URL de manière plus flexible.
Scénarios d'utilisation :
- Petite application web ou développement d'API.
- Projets avec des exigences de vitesse plus élevées car Flask a moins de frais généraux.
- Projets qui souhaitent être étendus et personnalisés de manière flexible en fonction des besoins.
Exemple de code :
# 引入必要的模块和类 from flask import Flask # 创建Flask应用实例 app = Flask(__name__) # 定义路由和视图函数 @app.route('/hello') def hello_world(): return 'Hello, World!' # 启动Flask应用 if __name__ == '__main__': app.run()
3. FastAPI
FastAPI est un framework Web Python émergent qui implémente une puissante vérification de type statique et une génération automatisée de documents API basée sur des astuces de type Python standard. FastAPI offre des performances extrêmement rapides pour les applications Web asynchrones hautes performances.
Caractéristiques :
- Performances puissantes : FastAPI utilise le framework asynchrone Starlette et GraphQL et d'autres technologies pour obtenir des performances extrêmement rapides.
- Vérification de type statique : FastAPI utilise les capacités d'indication de type Python et utilise Pydantic pour la validation des données, fournissant une puissante vérification de type statique et une génération automatisée de documentation API.
- Prise en charge asynchrone : FastAPI prend entièrement en charge les opérations asynchrones et peut gérer un grand nombre de requêtes simultanées.
- Forte sécurité : FastAPI dispose de fonctionnalités de sécurité solides, telles que la gestion automatique de l'authentification et de l'autorisation.
Scénarios d'utilisation :
- Applications Web asynchrones hautes performances.
- Projets avec des exigences élevées en matière de contraintes de type et de vérification de type.
- Projets qui doivent générer automatiquement la documentation API.
Exemple de code :
# 引入必要的模块和类 from fastapi import FastAPI # 创建FastAPI应用实例 app = FastAPI() # 定义路由和视图函数 @app.get('/hello') async def hello_world(): return 'Hello, World!' # 启动FastAPI应用 if __name__ == '__main__': import uvicorn uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000)
Conclusion :
En fonction de la taille du projet, des besoins et de l'inclinaison technique du développeur, vous pouvez choisir Django, Flask ou FastAPI pour développer des applications Web Python. Django convient aux grandes applications et projets nécessitant un framework complet, Flask convient aux petites applications et projets nécessitant une expansion flexible, et FastAPI convient aux projets avec des performances et des contraintes de type élevées. Les développeurs peuvent choisir et essayer en fonction de leurs besoins spécifiques pour obtenir la meilleure expérience et performances de développement.
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Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

JavaScript est le langage central du développement Web moderne et est largement utilisé pour sa diversité et sa flexibilité. 1) Développement frontal: construire des pages Web dynamiques et des applications à une seule page via les opérations DOM et les cadres modernes (tels que React, Vue.js, Angular). 2) Développement côté serveur: Node.js utilise un modèle d'E / S non bloquant pour gérer une concurrence élevée et des applications en temps réel. 3) Développement des applications mobiles et de bureau: le développement de la plate-forme multiplateuse est réalisé par réact noral et électron pour améliorer l'efficacité du développement.

En tant que professionnel des données, vous devez traiter de grandes quantités de données provenant de diverses sources. Cela peut poser des défis à la gestion et à l'analyse des données. Heureusement, deux services AWS peuvent aider: AWS Glue et Amazon Athena.

Les étapes pour démarrer un serveur Redis incluent: Installez Redis en fonction du système d'exploitation. Démarrez le service Redis via Redis-Server (Linux / MacOS) ou Redis-Server.exe (Windows). Utilisez la commande redis-Cli Ping (Linux / MacOS) ou redis-Cli.exe Ping (Windows) pour vérifier l'état du service. Utilisez un client redis, tel que redis-cli, python ou node.js pour accéder au serveur.

Pour lire une file d'attente à partir de Redis, vous devez obtenir le nom de la file d'attente, lire les éléments à l'aide de la commande LPOP et traiter la file d'attente vide. Les étapes spécifiques sont les suivantes: Obtenez le nom de la file d'attente: Nommez-le avec le préfixe de "Fitre:" tel que "Fitre: My-Quyue". Utilisez la commande LPOP: éjectez l'élément de la tête de la file d'attente et renvoyez sa valeur, telle que la file d'attente LPOP: My-Queue. Traitement des files d'attente vides: si la file d'attente est vide, LPOP renvoie NIL et vous pouvez vérifier si la file d'attente existe avant de lire l'élément.
