Flask 対 FastAPI: 効率的な API を構築するための最良の選択、特定のコード例が必要です
はじめに:
インターネットの発展に伴い、API は次のようになりました。最新のアプリケーション プログラムの中核コンポーネントの 1 つ。効率的で信頼性が高く、開発が簡単な API を構築することは、開発者にとっての最優先事項の 1 つです。 Python の分野では、Flask と FastAPI という 2 つの最も人気のある Web フレームワークが API の構築に広く使用されています。この記事では、開発者がプロジェクトに最適なフレームワークを選択できるように、2 つのフレームワークを比較し、その違いを示すコード例を示します。
サンプル コード:
from flask import Flask, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/hello') def hello(): return jsonify({'message': 'Hello, World!'}) if __name__ == '__main__': app.run()
サンプル コード:
from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get('/hello') async def hello(): return {'message': 'Hello, World!'} if __name__ == '__main__': import uvicorn uvicorn.run(app)
asyncio
ライブラリを使用して、高パフォーマンスの非同期 IO 操作を実装します。対照的に、Flask は同期モデルを使用しているため、マルチコア CPU とネットワーク IO の同時実行機能を完全には活用できません。一般に、FastAPI は、特に多数の同時リクエストを処理する場合に、Flask よりも優れたパフォーマンスを発揮します。 サンプルコード:
from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Item(BaseModel): name: str price: float @app.post('/items/') async def create_item(item: Item): """ Create item """ return item if __name__ == '__main__': import uvicorn uvicorn.run(app)
結論:
要約すると、プロジェクトに適した API フレームワークの選択は、開発者のニーズと好みによって決まります。シンプルでカスタマイズ可能で柔軟なフレームワークが好きなら、Flask が良い選択です。ただし、高性能で強力なパラメータ検証機能とドキュメント生成機能を探している場合は、FastAPI の方が適している可能性があります。どのフレームワークを選択する場合でも、この記事で示したコード例を通じて、その特性をより深く理解し、独自のプロジェクトのニーズに基づいて情報に基づいた意思決定を行うことができます。
詳細情報:
以上がFlask vs FastAPI: 効率的な API を構築するための最良の選択の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。