


Django, Flask dan FastAPI: Pilih yang paling sesuai dengan keperluan pembangunan anda
Django, Flask dan FastAPI: Pilih yang paling sesuai untuk keperluan pembangunan anda, contoh kod khusus diperlukan
Petikan:
Dalam zaman moden Dalam pembangunan web, memilih rangka kerja yang betul adalah penting. Memandangkan Python terus berkembang dalam bidang pembangunan web, rangka kerja seperti Django, Flask dan FastAPI menjadi semakin popular di kalangan pembangun. Artikel ini akan memperkenalkan ciri dan senario yang boleh digunakan bagi ketiga-tiga rangka kerja ini, digabungkan dengan contoh kod khusus, untuk membantu anda memilih rangka kerja yang paling sesuai dengan keperluan pembangunan anda.
1. Django:
Django ialah rangka kerja pembangunan web berciri penuh yang memfokuskan pada membina aplikasi web berskala berkualiti tinggi dengan pantas. Ia menyediakan enjin ORM (Pemetaan Hubungan Objek) dan templat yang berkuasa, membolehkan pembangun mengurus pangkalan data dan mencipta antara muka pengguna dengan lebih mudah.
Senario yang berkenaan:
- Pembangunan aplikasi web yang kompleks: Jika anda perlu membina aplikasi web yang besar dan kompleks, Django ialah pilihan yang baik. Ia menyediakan banyak fungsi dan alatan terbina dalam, seperti pengesahan pengguna, bahagian belakang pengurusan, sistem caching, dll., untuk menjadikan proses pembangunan lebih mudah dan lebih cekap.
- Aplikasi intensif data: ORM Django berkuasa dan mudah digunakan, membantu anda berinteraksi dengan pangkalan data anda dengan mudah. Jika anda perlu mengendalikan banyak operasi pangkalan data, Django memberikan anda sokongan yang baik.
Contoh kod:
Berikut ialah contoh kod untuk mencipta aplikasi blog mudah menggunakan Django:
# models.py from django.db import models class Blog(models.Model): title = models.CharField(max_length=100) content = models.TextField() pub_date = models.DateTimeField(auto_now_add=True) # views.py from django.shortcuts import render from .models import Blog def blog_list(request): blogs = Blog.objects.all() return render(request, 'blog_list.html', {'blogs': blogs}) # urls.py from django.urls import path from .views import blog_list urlpatterns = [ path('blog/', blog_list, name='blog-list'), ] # blog_list.html {% for blog in blogs %} <h2 id="blog-title">{{ blog.title }}</h2> <p>{{ blog.content }}</p> {% endfor %}
2. Flask: #🎜🎜 #Flask ialah rangka kerja web ringan yang memfokuskan pada kesederhanaan dan fleksibiliti. Ia menyediakan fungsi dan alatan asas, membolehkan pembangun menyesuaikannya mengikut keperluan mereka sendiri. Flask tidak mempunyai ORM dan enjin templat terbina dalam, tetapi ia boleh disepadukan dengan mudah dengan perpustakaan pihak ketiga yang lain.
- Pembangunan aplikasi kecil: Jika anda perlu membina aplikasi web atau API yang kecil dengan cepat, Flask ialah pilihan yang baik. Ringan dan fleksibilitinya menjadikan proses pembangunan mudah dan mudah diselenggara. Apl untuk keperluan khusus: Terima kasih kepada fleksibiliti Flask, anda boleh memilih ciri dan alatan yang anda perlukan berdasarkan keperluan anda. Jika anda perlu menyepadukan dengan perpustakaan pihak ketiga tertentu, Flask ialah pilihan yang baik.
Berikut ialah contoh kod untuk mencipta aplikasi blog mudah menggunakan Flask:
from flask import Flask, render_template app = Flask(__name__) @app.route('/blog') def blog_list(): blogs = [ {'title': 'Blog 1', 'content': 'This is blog 1'}, {'title': 'Blog 2', 'content': 'This is blog 2'}, {'title': 'Blog 3', 'content': 'This is blog 3'}, ] return render_template('blog_list.html', blogs=blogs) if __name__ == '__main__': app.run()
Senario yang berkenaan:
- Aplikasi masa nyata berskala besar: FastAPI mempunyai prestasi cemerlang dan amat berfaedah apabila mengendalikan sejumlah besar permintaan serentak dan data masa nyata. Contoh kod:
from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Blog(BaseModel): title: str content: str blogs = [] @app.post('/blog') def create_blog(blog: Blog): blogs.append(blog) return {'message': 'Blog created successfully'} @app.get('/blog') def get_blogs(): return blogs if __name__ == '__main__': import uvicorn uvicorn.run(app, host='localhost', port=8000)
Kesimpulan: Dalam pemilihan Apabila memilih rangka kerja yang sesuai dengan keperluan pembangunan anda, anda perlu mempertimbangkan faktor seperti saiz projek, keperluan operasi data dan keperluan prestasi. Django sesuai untuk membangunkan aplikasi web yang besar dan kompleks; Flask sesuai untuk membina aplikasi kecil dengan cepat; Bergantung pada keperluan khusus anda, memilih rangka kerja yang paling sesuai akan membantu meningkatkan kecekapan pembangunan dan kualiti projek.
Saya harap pengenalan dan contoh kod dalam artikel ini dapat membantu anda memilih rangka kerja yang paling sesuai dengan keperluan pembangunan anda dan mencapai hasil yang baik dalam pembangunan sebenar.
Atas ialah kandungan terperinci Django, Flask dan FastAPI: Pilih yang paling sesuai dengan keperluan pembangunan anda. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Cara menggunakan Nginx dengan FastAPI untuk proksi terbalik dan pengimbangan beban Pengenalan: FastAPI dan Nginx ialah dua alat pembangunan web yang sangat popular. FastAPI ialah rangka kerja Python berprestasi tinggi, dan Nginx ialah pelayan proksi terbalik yang berkuasa. Menggunakan kedua-dua alatan ini bersama-sama boleh meningkatkan prestasi dan kebolehpercayaan aplikasi web anda. Dalam artikel ini, kita akan belajar cara menggunakan Nginx dengan FastAPI untuk proksi terbalik dan pengimbangan beban. Apakah penjanaan terbalik

Bagaimana untuk mencapai keselarasan tinggi dan pengimbangan beban permintaan dalam FastAPI Pengenalan: Dengan pembangunan Internet, keselarasan tinggi aplikasi web telah menjadi masalah biasa. Apabila mengendalikan sejumlah besar permintaan, kami perlu menggunakan rangka kerja dan teknologi yang cekap untuk memastikan prestasi sistem dan kebolehskalaan. FastAPI ialah rangka kerja Python berprestasi tinggi yang boleh membantu kami mencapai keselarasan tinggi dan pengimbangan beban. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan FastAPI untuk mencapai keselarasan tinggi dan pengimbangan beban permintaan. Kami akan menggunakan Python3.7

Cara menggunakan React dan Flask untuk membina aplikasi web yang ringkas dan mudah digunakan Pengenalan: Dengan perkembangan Internet, keperluan aplikasi web menjadi semakin pelbagai dan kompleks. Untuk memenuhi keperluan pengguna untuk kemudahan penggunaan dan prestasi, semakin penting untuk menggunakan tindanan teknologi moden untuk membina aplikasi rangkaian. React dan Flask ialah dua rangka kerja yang sangat popular untuk pembangunan bahagian hadapan dan belakang, dan ia berfungsi dengan baik bersama-sama untuk membina aplikasi web yang ringkas dan mudah digunakan. Artikel ini akan memperincikan cara memanfaatkan React dan Flask

Cara menggunakan pemberitahuan tolak dalam FastAPI untuk mengemas kini data dalam masa nyata Pengenalan: Dengan pembangunan berterusan Internet, kemas kini data masa nyata menjadi semakin penting. Contohnya, dalam senario aplikasi seperti perdagangan masa nyata, pemantauan masa nyata dan permainan masa nyata, kami perlu mengemas kini data tepat pada masanya untuk memberikan maklumat yang paling tepat dan pengalaman pengguna yang terbaik. FastAPI ialah rangka kerja web berasaskan Python moden yang menyediakan cara yang mudah dan cekap untuk membina aplikasi web berprestasi tinggi. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan FastAPI untuk dilaksanakan

Cara melaksanakan permintaan perlindungan keselamatan dan pembaikan kelemahan dalam FastAPI Pengenalan: Dalam proses membangunkan aplikasi web, adalah sangat penting untuk memastikan keselamatan aplikasi. FastAPI ialah rangka kerja web Python yang pantas (berprestasi tinggi), mudah digunakan, dengan penjanaan dokumentasi automatik. Artikel ini akan memperkenalkan cara melaksanakan permintaan perlindungan keselamatan dan pembaikan kerentanan dalam FastAPI. 1. Gunakan protokol HTTP selamat Menggunakan protokol HTTPS adalah asas untuk memastikan keselamatan komunikasi aplikasi. FastAPI menyediakan

Django dan Flask adalah kedua-duanya peneraju dalam rangka kerja Web Python, dan kedua-duanya mempunyai kelebihan dan senario yang boleh digunakan. Artikel ini akan menjalankan analisis perbandingan kedua-dua rangka kerja ini dan memberikan contoh kod khusus. Pengenalan Pembangunan Django ialah rangka kerja Web berciri penuh, tujuan utamanya adalah untuk membangunkan aplikasi Web yang kompleks dengan cepat. Django menyediakan banyak fungsi terbina dalam, seperti ORM (Pemetaan Hubungan Objek), borang, pengesahan, bahagian belakang pengurusan, dsb. Ciri-ciri ini membolehkan Django mengendalikan besar

Bermula dari awal, saya akan mengajar anda langkah demi langkah cara memasang Flask dan cepat membina blog peribadi Sebagai seorang yang suka menulis, mempunyai blog peribadi adalah sangat penting. Sebagai rangka kerja Web Python yang ringan, Flask boleh membantu kami membina blog peribadi yang ringkas dan berfungsi sepenuhnya dengan cepat. Dalam artikel ini, saya akan bermula dari awal dan mengajar anda langkah demi langkah cara memasang Flask dan membina blog peribadi dengan cepat. Langkah 1: Pasang Python dan pip Sebelum bermula, kita perlu memasang Python dan pi terlebih dahulu

Tutorial pemasangan rangka kerja Flask: Ajar anda langkah demi langkah cara memasang rangka kerja Flask dengan betul. Contoh kod khusus diperlukan. Ia mudah dipelajari, mudah digunakan dan padat dengan ciri yang hebat. Artikel ini akan membawa anda langkah demi langkah untuk memasang rangka kerja Flask dengan betul dan memberikan contoh kod terperinci untuk rujukan. Langkah 1: Pasang Python Sebelum memasang rangka kerja Flask, anda perlu terlebih dahulu memastikan bahawa Python dipasang pada komputer anda. Anda boleh bermula dari P
