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7 框架比较(Flask、Django及FastAPI)

关于一个新的 Web 框架，您可能想知道的第一件事就是如何入门，而一种自上而下的方法就是定义路由（从URL和HTTP方法到函数的映射）。

7.1 Flask

Flask自称是微框架。它提供基本功能，你可以根据需要下载第三方软件包进行补充。它比 Django小，入门时学习起来更快。

Flask是同步的，基于WSGI而不是ASGI。quart的新项目正在复制Flask并添加 ASGI 支持。

让我们从头开始，看看 Flask 和 FastAPI 是如何定义网络路由的。

7.1.1 路径

在顶层，Flask和FastAPI都使用装饰器将路由与网络端点关联起来。在例 7-1 中，我们复制了例 3-11（来自第 3 章），它从 URL 路径中获取要问候的人。

FastAPI 路径

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/hi/{who}")
def greet(who: str):
    return f"Hello? {who}?"

默认情况下，FastAPI 会将 f "Hello? {who}？"字符串转换成 JSON 格式并返回给网络客户端。

Flask 路径

from flask import Flask, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route("/hi/<who>", methods=["GET"])
def greet(who: str):
    return jsonify(f"Hello? {who}?")

请注意，装饰器中的 who 现在由 < 和 > 限定。在 Flask 中，除非是默认的 GET，否则方法需要作为参数包含在内。因此，这里可以省略 methods=[“GET”]，但明确一点总没有坏处。

Flask 2.0 支持FastAPI风格的装饰器，如 @app.get 而不是 app.route。

Flask jsonify() 函数会将其参数转换为 JSON 字符串并返回，同时返回 HTTP 响应头，表明这是一个 JSON 字符串。如果返回的是 dict（而不是其他数据类型），最新版本的 Flask 会自动将其转换为 JSON 并返回。显式调用 jsonify() 适用于所有数据类型，包括 dict。

7.1.2 查询参数

在示例 7-3 中，让我们重复示例 3-15，在该示例中，who 作为查询参数传递（在 URL 中的 ? 后面）。

FastAPI 查询参数

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/hi")
def greet(who):
    return f"Hello? {who}?"

Flask 查询参数

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route("/hi", methods=["GET"])
def greet():
    who: str = request.args.get("who")
    return jsonify(f"Hello? {who}?")

在 Flask 中，我们需要从请求对象中获取请求值。在本例中，args 是一个包含查询参数的 dict。

7.1.3 Body

FastAPI Body

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/hi")
def greet(who):
    return f"Hello? {who}?"

Flask Body

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route("/hi", methods=["GET"])
def greet():
    who: str = request.json["who"]
    return jsonify(f"Hello? {who}?")

7.1.4 Header

FastAPI Header

from fastapi import FastAPI, Header

app = FastAPI()

@app.get("/hi")
def greet(who:str = Header()):
    return f"Hello? {who}?"

Flask Header

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route("/hi", methods=["GET"])
def greet():
    who: str = request.headers.get("who")
    return jsonify(f"Hello? {who}?")

与查询参数一样，Flask 将请求数据保存在请求对象中。这次是头信息的 dict 属性。头关键字不区分大小写。

7.2 Django

Django 比 Flask 或 FastAPI 更大、更复杂，据其网站介绍，它的目标用户是 “有期限的完美主义者”。其内置的对象关系映射器（ORM）对使用大型数据库后端的网站非常有用。与其说它是一个工具包，不如说它是一个整体。额外的复杂性和学习曲线是否合理取决于您的应用。

虽然Django是一个传统的WSGI应用程序，但3.0版本增加了对 ASGI 的支持。

与Flask 和 FastAPI 不同的是，Django 喜欢在单个 URLConf 表中定义路由（将 URL 与 Web 函数关联，它称之为视图函数），而不是使用装饰器。这使得在一个地方查看所有路由更容易，但当您只查看函数时，就很难看出哪个 URL 与函数相关联。

7.3 其他Web框架功能

表单

所有三个软件包都支持标准 HTML 表单。

文件

所有这些软件包都能处理文件上传和下载，包括多部分 HTTP 请求和响应。

模板

模板语言可让您混合使用文本和代码，对于面向内容的网站（带有动态插入数据的 HTML 文本）而非 API 网站非常有用。最著名的 Python 模板包是 Jinja，Flask、Django 和 FastAPI 都支持它。Django 也有自己的模板语言。

如果你想使用基本 HTTP 以外的网络方法，可以试试这些：

服务器发送事件

根据需要向客户端推送数据。FastAPI (sse-starlette)、Flask (Flask-SSE) 和 Django (Django EventStream) 支持。

队列

ZeroMQ、Celery、Redis 和 RabbitMQ 等外部软件包支持作业队列、发布-订阅和其他网络模式。

WebSockets

由 FastAPI（直接）、Django（Django Channels）和 Flask（第三方软件包）支持。

参考资料

软件测试精品书籍文档下载持续更新 https://github.com/china-testing/python-testing-examples 请点赞，谢谢！
本文涉及的python测试开发库谢谢点赞！ https://github.com/china-testing/python_cn_resouce
python精品书籍下载 https://github.com/china-testing/python_cn_resouce/blob/main/python_good_books.md
Linux精品书籍下载 https://www.cnblogs.com/testing-/p/17438558.html

7.4 数据库

Flask 和 FastAPI 的基础软件包中不包含任何数据库处理功能，但数据库处理是 Django 的一项关键功能。

您网站的数据层可以在不同级别访问数据库：

直接 SQL（PostgreSQL、SQLite）
直接 NoSQL（Redis、MongoDB、Elasticsearch）
生成 SQL 的 ORM
生成 NoSQL 的对象文档/数据映射器/管理器（ODM）

对于关系数据库，SQLAlchemy 是一个出色的软件包，它包含从直接 SQL 到 ORM 的多个访问级别。这是 Flask 和 FastAPI 开发人员的共同选择。FastAPI 的作者在 SQLModel 软件包中同时使用了 SQLAlchemy 和 Pydantic。对于有大量数据库需求的网站来说，Django 通常是首选框架。它有自己的 ORM 和自动数据库管理页面。虽然有些资料建议让非技术人员使用该管理页面进行日常数据管理，但一定要小心。有一次，我看到一个非专业人员误解了管理页面的警告信息，导致需要从备份中手动恢复数据库。

7.5 框架选择

对于基于 API 的服务，FastAPI 似乎是目前的最佳选择。在快速启动和运行服务方面，Flask 和 FastAPI 大致相当。Django 需要更多的时间来理解，但它提供了许多对大型网站有用的功能，尤其是那些严重依赖数据库的网站。

7.6 其他Python Web框架

目前的三大 Python 网络框架是 Flask、Django 和 FastAPI。在 Google 上搜索 Python Web 框架，你会得到大量建议，在此不再赘述。在这些列表中，有一些可能并不突出，但由于某种原因而令人感兴趣，其中包括以下几个：

Bottle：一个快速小巧，轻量级的 WSGI 微型web框架，适合快速验证概念。
Litestar：与 FastAPI 类似，基于 ASGI/Starlette 和 Pydantic，但有自己的观点。
aiohttp 异步http client/server框架(asyncio)
Socketify.py声称具有极高性能

7.6 小结

Flask和Django是流行的 Python 网络框架，不过FastAPI的流行速度更快。这三种框架都能处理基本的网络服务器任务，但学习曲线各不相同。FastAPI有更简洁的语法来指定路由，而且它对ASGI的支持使其在许多情况下比竞争对手运行得更快。

标签：jsonify,Flask,FastAPI,app,who,Django
From： https://www.cnblogs.com/testing-/p/18239212

FastAPI-7：框架比较(Flask、Django及FastAPI)