Perbandingan FastAPI, Flask dan Streamlit untuk Pembangunan Web

Python telah menjadi salah satu bahasa pengaturcaraan yang paling popular untuk pembangunan web, terima kasih kepada kesederhanaan, serba boleh dan koleksi perpustakaan dan rangka kerja yang luas. Pembangun mempunyai pelbagai pilihan untuk membina aplikasi web dalam Python, daripada rangka kerja susunan penuh seperti Django dan Pyramid, kepada rangka kerja mikro ringan seperti Flask dan FastAPI, kepada alatan khusus seperti Streamlit untuk aplikasi sains data.

Dalam artikel ini, kami akan membandingkan tiga rangka kerja web Python yang paling popular - FastAPI, Flask dan Streamlit - untuk membantu anda mereka bentuk projek anda Pilih alat yang betul. Kami akan meneroka ciri, kekuatan dan kelemahan setiap rangka kerja dan menyerlahkan kes penggunaan yang mereka cemerlang.

FastAPI

FastAPI ialah rangka kerja web moden, pantas (oleh itu namanya) untuk membina API menggunakan Python 3.6+ berdasarkan pembayang jenis Python standard. Ia memanfaatkan keupayaan pengaturcaraan tak segerak pustaka asyncio Python dan prestasi pustaka Pydantic untuk pengesahan dan siri data. FastAPI menyediakan dokumentasi API automatik yang mematuhi piawaian OpenAPI, termasuk sokongan untuk dokumentasi interaktif menggunakan Swagger UI dan ReDoc. Ia juga mempunyai sokongan terbina dalam untuk pengesahan OAuth​2 dan kebergantungan FastAPI untuk mengurus data dan sumber yang dikongsi.

Kekuatan FastAPI ialah kelajuan, kemudahan penggunaan dan sokongan untuk pengaturcaraan tak segerak. Ia boleh mengendalikan konkurensi dan daya pemprosesan yang tinggi dengan mudah, menjadikannya ideal untuk membina API dan perkhidmatan mikro berprestasi tinggi. Sokongan terbina dalamnya untuk pengesahan dan penyirian data mengurangkan jumlah kod yang anda atur cara dan meningkatkan kualiti kod. Ciri dokumentasi FastAPI memudahkan untuk mendokumentasikan API dan menjana perpustakaan pelanggan. ​

Flask

Flask ialah rangka kerja web Python yang ringan, boleh skala dan fleksibel yang mengikuti seni bina perkhidmatan mikro. Ia menyediakan API yang mudah dan intuitif untuk membina aplikasi web dengan pengekodan yang minimum. Flask dibina pada kit alat Werkzeug WSGI dan enjin templat Jinja2. Ia juga menyokong sambungan pihak ketiga untuk menambah fungsi, seperti SQLAlchemy untuk akses pangkalan data, WTForms untuk pengesahan borang dan Flask-RESTful untuk membina API RESTful.

Kekuatan Flask ialah kesederhanaan, fleksibiliti dan kebolehskalaannya. Ia menyediakan API peringkat rendah yang membolehkan pembangun membina aplikasi dengan kawalan penuh ke atas kod tersebut. Sifat ringan flask menjadikannya mudah dipelajari dan digunakan, terutamanya untuk projek kecil dan sederhana. Kebolehlanjutannya membolehkan pembangun menambah perpustakaan dan pemalam pihak ketiga untuk meningkatkan kefungsian aplikasi mereka.

Streamlit

Streamlit ialah perpustakaan Python untuk membina aplikasi web sains data dengan pengekodan yang minimum. Ia menyediakan API yang mudah dan intuitif untuk mencipta visualisasi data, papan pemuka dan model pembelajaran mesin yang interaktif dan responsif. Streamlit dibina pada timbunan sains data Python, termasuk NumPy, Pandas, Matplotlib dan Scikit-learn. Ia juga menyokong sambungan pihak ketiga untuk menambah fungsi, seperti Streamlit-Altair untuk visualisasi data lanjutan dan Streamlit-Geopandas untuk memproses data geospatial.

Kekuatan Streamlit ialah kesederhanaan, interaktiviti dan tumpuan pada sains data. Ia menyediakan API peringkat tinggi yang membolehkan pembangun mencipta aplikasi web dengan pengekodan minimum, terutamanya untuk kes penggunaan sains data. Interaktiviti Streamlit membolehkan pengguna berinteraksi dengan visualisasi data dan model pembelajaran mesin dalam masa nyata, menjadikannya alat yang ideal untuk penerokaan dan eksperimen data. Ia memfokuskan pada sains data, membenarkan

pembangun memanfaatkan perpustakaan sains data Python yang berkuasa untuk membina aplikasi web.

Perbandingan Ciri

Untuk membandingkan FastAPI, Flask dan Streamlit kami akan menggunakan kriteria berikut:

• Kelajuan dan prestasi: Seberapa pantas dan cekap rangka kerja itu?
• Kemudahan penggunaan: Betapa mudahnya untuk belajar dan menggunakan rangka kerja?
• Dokumentasi: Sejauh manakah rangka kerja tersebut didokumentasikan dengan baik?
• Kebolehluasan: Betapa mudahnya untuk menambah perpustakaan dan pemalam pihak ketiga?
• Ciri Sains Data: Sejauh manakah rangka kerja menyokong kes penggunaan sains data?

Kelajuan dan Prestasi

FastAPI terkenal dengan kelajuan dan prestasinya, terima kasih kepada sokongannya untuk pengaturcaraan tak segerak dan untuk pengesahan data dan penjujukan ized Pydantic perpustakaan. Menurut penanda aras, FastAPI boleh mengendalikan sehingga 70,000 permintaan sesaat, menjadikannya salah satu rangka kerja web Python terpantas yang tersedia.

Kelalang juga terkenal dengan kelajuan dan prestasinya, walaupun ia tidak sepantas FastAPI. Flask boleh mengendalikan sehingga 5,000 permintaan sesaat, yang masih mengagumkan untuk rangka kerja mikro.

Streamlit tidak direka untuk aplikasi web berprestasi tinggi, tetapi untuk visualisasi data interaktif dan eksperimen sains data. Ia boleh mengendalikan trafik sederhana, tetapi tidak dioptimumkan untuk mengendalikan jumlah data yang besar atau konkurensi yang tinggi.

Kemudahan penggunaan

FastAPI menyediakan API moden dan intuitif yang mudah digunakan, terutamanya sesuai untuk pembangun yang biasa dengan pembayang jenis Python dan pengaturcaraan tak segerak. Dokumentasi API automatik FastAPI dan sokongan terbina dalam untuk pengesahan data dan penyirian mengurangkan jumlah kod yang perlu ditulis dan meningkatkan kualiti kod.

API Flask adalah mudah dan mudah dipelajari, walaupun untuk pemula. Reka bentuk minimalis Flask menjadikannya mudah digunakan untuk projek kecil hingga sederhana.

Streamlit menyediakan API tahap tinggi yang mudah digunakan, terutamanya sesuai untuk kes penggunaan sains data. Fokus Streamlit pada interaktiviti dan responsif memudahkan untuk membuat visualisasi data interaktif dan model pembelajaran mesin dengan pengekodan yang minimum.

Dokumentasi

Dokumentasi FastAPI tersusun dengan baik dan komprehensif, dengan contoh dan tutorial terperinci. Dokumentasi API automatik FastAPI dijana menggunakan piawaian OpenAPI dan termasuk sokongan untuk Swagger UI dan ReDoc.

Dokumentasi Flask juga tersusun dengan baik dan komprehensif, dengan banyak sambungan dan tutorial pihak ketiga. Dokumentasi Flask tidak selengkap FastAPI, tetapi ia masih menyediakan sumber yang mencukupi untuk pembelajaran dan menggunakan rangka kerja.

Dokumentasi Streamlit memfokuskan pada kes penggunaan sains data, memberikan contoh dan tutorial terperinci untuk mencipta visualisasi data interaktif dan model pembelajaran mesin. Dokumentasi Streamlit tidak menyeluruh seperti FastAPI atau Flask, tetapi ia masih menyediakan sumber yang mencukupi untuk pembelajaran dan menggunakan rangka kerja.

Keterluasan

FastAPI menyokong perpustakaan dan pemalam pihak ketiga untuk menambah fungsi seperti pangkalan data, pengesahan dan rangka kerja ujian. Sokongan terbina dalam FastAPI untuk kebergantungan memudahkan untuk mengurus data dan sumber yang dikongsi.

Kelanjutan Flask adalah salah satu kekuatannya, dengan pelbagai sambungan pihak ketiga untuk menambahkan fungsi seperti akses pangkalan data, pengesahan borang dan pembangunan API RESTful. Reka bentuk minimalis Flask membolehkan pembangun menambah hanya fungsi yang mereka perlukan.

Streamlit juga menyokong sambungan pihak ketiga untuk menambahkan fungsi, seperti visualisasi data lanjutan dan sokongan data geospatial. Fokus Streamlit pada kes penggunaan sains data mengehadkan bilangan sambungan pihak ketiga yang tersedia, tetapi masih terdapat sumber yang mencukupi untuk mencipta visualisasi data interaktif dan model pembelajaran mesin.

Ciri Sains Data

FastAPI menyediakan sokongan untuk pengaturcaraan tak segerak dan pengesahan data serta pensirilan menggunakan perpustakaan Pydantic. Walaupun FastAPI boleh digunakan dalam aplikasi sains data, ia tidak direka khusus untuk kes penggunaan ini.

Sokongan Flask untuk aplikasi sains data datang daripada sambungan pihak ketiga seperti SQLAlchemy untuk akses pangkalan data dan Flask-RESTful untuk membina API RESTful. Flask tidak direka khusus untuk kes penggunaan sains data.

Streamlit direka untuk kes penggunaan sains data, dengan sokongan terbina dalam untuk timbunan sains data Python, termasuk NumPy, Pandas, Matplotlib dan Scikit-learn. API Streamlit direka bentuk untuk mencipta visualisasi data interaktif dan model pembelajaran mesin dengan pengekodan yang minimum.

Kesimpulan

FastAPI, Flask dan Streamlit semuanya adalah rangka kerja Python yang hebat untuk pembangunan web dan sains data. Setiap rangka kerja mempunyai kelebihan dan kekurangan bergantung pada kes penggunaan dan keperluan projek.

FastAPI paling sesuai untuk aplikasi web berprestasi tinggi yang perlu menyokong pengaturcaraan tak segerak serta pengesahan dan pensirian data. Kelajuan dan prestasi FastAPI menjadikannya pilihan yang sangat baik untuk aplikasi web yang besar.

Kelalang paling sesuai untuk aplikasi web bersaiz kecil hingga sederhana yang memerlukan reka bentuk dan kebolehskalaan minimalis. Kesederhanaan dan kemudahan penggunaan Flask menjadikannya pilihan yang bagus untuk pemula dan pembangun yang ingin membina aplikasi web dengan cepat.

Streamlit paling sesuai untuk kes penggunaan sains data yang memerlukan visualisasi data interaktif dan model pembelajaran mesin. API peringkat tinggi Streamlit dan fokus pada interaktiviti dan responsif menjadikannya pilihan yang sangat baik untuk saintis data dan pembangun yang ingin mencipta visualisasi data interaktif dan model pembelajaran mesin dengan kod minimum.

Akhirnya, pilihan rangka kerja bergantung pada keperluan projek dan keutamaan pembangun. FastAPI, Flask dan Streamlit semuanya merupakan pilihan yang bagus untuk pembangunan web Python dan sains data.

Atas ialah kandungan terperinci Perbandingan FastAPI, Flask dan Streamlit untuk Pembangunan Web. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!