Python 已成為最流行的 Web 開發(fā)編程語言之一，這要歸功于它的簡單性、多功能性以及大量的庫和框架集合。在使用 Python 構(gòu)建 Web 應(yīng)用程序時，開發(fā)人員有多種選擇，從 Django 和 Pyramid 等全?？蚣艿?Flask 和 FastAPI 等輕量級微框架，再到用于數(shù)據(jù)科學應(yīng)用程序的 Streamlit 等專用工具。

在本文中，我們將比較三種最流行的 Python Web 框架——FastAPI、Flask 和 Streamlit——以幫助您為項目選擇合適的工具。我們將探討每個框架的特性、優(yōu)勢和劣勢，并重點介紹它們擅長的用例。

FastAPI

FastAPI 是一種現(xiàn)代、快速（因此得名）的 Web 框架，用于基于標準 Python 類型提示使用 Python 3.6+ 構(gòu)建 API。它利用 Python 的 asyncio 庫的異步編程功能和 Pydantic 庫的性能來進行數(shù)據(jù)驗證和序列化。FastAPI 提供符合 OpenAPI 標準的自動 API 文檔，包括支持使用 Swagger UI 和 ReDoc 的交互式文檔。它還內(nèi)置了對 OAuth?2 身份驗證和管理共享數(shù)據(jù)和資源的 FastAPI 依賴項的支持。

FastAPI 的優(yōu)勢在于它的速度、易用性和對異步編程的支持。它可以輕松應(yīng)對高并發(fā)和吞吐量，是構(gòu)建高性能 API 和微服務(wù)的理想選擇。它對數(shù)據(jù)驗證和序列化的內(nèi)置支持減少編程的代碼量并提高了代碼質(zhì)量。FastAPI 的文檔功能使記錄 API 和生成客戶端庫變得容易。?

Flask

Flask 是一個輕量級、可擴展、靈活的 Python Web 框架，遵循微服務(wù)架構(gòu)。它提供了一個簡單直觀的 API，用于使用最少的代碼構(gòu)建 Web 應(yīng)用程序。Flask 建立在 Werkzeug WSGI 工具包和 Jinja2 模板引擎之上。它還支持用于添加功能的第三方擴展，例如用于數(shù)據(jù)庫訪問的 SQLAlchemy、用于表單驗證的 WTForms 以及用于構(gòu)建 RESTful API 的 Flask-RESTful。

Flask 的優(yōu)勢在于其簡單性、靈活性和可擴展性。它提供了一個低級 API，允許開發(fā)人員構(gòu)建對代碼具有完全控制權(quán)的應(yīng)用程序。Flask 的輕量級特性使其易于學習和使用，尤其適用于中小型項目。它的可擴展性允許開發(fā)人員添加第三方庫和插件以增強其應(yīng)用程序的功能。

Streamlit

Streamlit 是一個 Python 庫，用于以最少的編碼構(gòu)建數(shù)據(jù)科學 Web 應(yīng)用程序。它提供了一個簡單直觀的 API，用于創(chuàng)建交互式和響應(yīng)式數(shù)據(jù)可視化、儀表板和機器學習模型。Streamlit 建立在 Python 的數(shù)據(jù)科學堆棧之上，包括 NumPy、Pandas、Matplotlib 和 Scikit-learn。它還支持用于添加功能的第三方擴展，例如用于高級數(shù)據(jù)可視化的 Streamlit-Altair 和用于處理地理空間數(shù)據(jù)的 Streamlit-Geopandas。

Streamlit 的優(yōu)勢在于其簡單性、交互性和對數(shù)據(jù)科學的關(guān)注。它提供了一個高級 API，允許開發(fā)人員使用最少的代碼創(chuàng)建 Web 應(yīng)用程序，尤其是對于數(shù)據(jù)科學用例。Streamlit 的交互性允許用戶與數(shù)據(jù)可視化和機器學習模型進行實時交互，使其成為數(shù)據(jù)探索和實驗的理想工具。它專注于數(shù)據(jù)科學，允許開發(fā)人員利用 Python 強大的數(shù)據(jù)科學庫來構(gòu)建 Web 應(yīng)用程序。

功能比較

為了比較 FastAPI、Flask 和 Streamlit，我們將使用以下標準：

• 速度和性能：框架的速度和效率如何？
• 易用性：學習和使用該框架有多容易？
• 文檔：框架的文檔記錄情況如何？
• 可擴展性：添加第三方庫和插件有多容易？
• 數(shù)據(jù)科學功能：該框架對數(shù)據(jù)科學用例的支持程度如何？

速度和性能

FastAPI 以其速度和性能而聞名，這要歸功于它對異步編程的支持以及用于數(shù)據(jù)驗證和序列化的 Pydantic 庫。根據(jù)基準測試，F(xiàn)astAPI 每秒可以處理多達 70,000 個請求，使其成為可用的最快的 Python Web 框架之一。

Flask 也以其速度和性能著稱，盡管它不如 FastAPI 快。Flask 每秒可以處理多達 5,000 個請求，這對于一個微框架來說仍然令人印象深刻。

Streamlit 不是為高性能 Web 應(yīng)用程序而設(shè)計的，而是為交互式數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)科學實驗而設(shè)計的。它可以處理中等流量，但并未針對處理大量數(shù)據(jù)或高并發(fā)進行優(yōu)化。

易用性

FastAPI 提供了一個現(xiàn)代且直觀的 API，易于使用，特別適合熟悉 Python 的類型提示和異步編程的開發(fā)人員。FastAPI 的自動 API 文檔和對數(shù)據(jù)驗證和序列化的內(nèi)置支持減少了需要編寫的代碼量并提高了代碼質(zhì)量。

Flask 的 API 簡單易學，即使對于初學者也是如此。Flask 的極簡設(shè)計使其易于用于中小型項目。

Streamlit 提供易于使用的高級 API，尤其適用于數(shù)據(jù)科學用例。Streamlit 對交互性和響應(yīng)性的關(guān)注使得使用最少的代碼創(chuàng)建交互式數(shù)據(jù)可視化和機器學習模型變得容易。

文檔

FastAPI 的文檔組織良好且內(nèi)容全面，包含詳細的示例和教程。FastAPI 的自動 API 文檔是使用 OpenAPI 標準生成的，包括對 Swagger UI 和 ReDoc 的支持。

Flask 的文檔也井井有條且全面，包含大量第三方擴展和教程。Flask 的文檔不如 FastAPI 的全面，但仍然為學習和使用該框架提供了充足的資源。

Streamlit 的文檔側(cè)重于數(shù)據(jù)科學用例，提供用于創(chuàng)建交互式數(shù)據(jù)可視化和機器學習模型的詳細示例和教程。Streamlit 的文檔不如 FastAPI 或 Flask 的文檔全面，但仍為學習和使用該框架提供了充足的資源。

可擴展性

FastAPI 支持第三方庫和插件來添加功能，例如數(shù)據(jù)庫、身份驗證和測試框架。FastAPI 對依賴項的內(nèi)置支持使得管理共享數(shù)據(jù)和資源變得容易。

Flask 的可擴展性是它的優(yōu)勢之一，擁有大量第三方擴展，用于添加功能，例如數(shù)據(jù)庫訪問、表單驗證和 RESTful API 開發(fā)。Flask 的極簡設(shè)計允許開發(fā)人員只添加他們需要的功能。

Streamlit 還支持用于添加功能的第三方擴展，例如高級數(shù)據(jù)可視化和地理空間數(shù)據(jù)支持。Streamlit 對數(shù)據(jù)科學用例的關(guān)注限制了可用的第三方擴展的數(shù)量，但仍有充足的資源可用于創(chuàng)建交互式數(shù)據(jù)可視化和機器學習模型。

數(shù)據(jù)科學功能

FastAPI 使用 Pydantic 庫為異步編程和數(shù)據(jù)驗證和序列化提供支持。雖然 FastAPI 可用于數(shù)據(jù)科學應(yīng)用程序，但它并非專門為此用例設(shè)計。

Flask 對數(shù)據(jù)科學應(yīng)用程序的支持來自第三方擴展，例如用于數(shù)據(jù)庫訪問的 SQLAlchemy 和用于構(gòu)建 RESTful API 的 Flask-RESTful。Flask 不是專門為數(shù)據(jù)科學用例設(shè)計的。

Streamlit 專為數(shù)據(jù)科學用例而設(shè)計，內(nèi)置支持 Python 的數(shù)據(jù)科學堆棧，包括 NumPy、Pandas、Matplotlib 和 Scikit-learn。Streamlit 的 API 旨在使用最少的代碼創(chuàng)建交互式數(shù)據(jù)可視化和機器學習模型。

結(jié)論

FastAPI、Flask 和 Streamlit 都是用于 Web 開發(fā)和數(shù)據(jù)科學的優(yōu)秀 Python 框架。每個框架都有其優(yōu)點和缺點，具體取決于用例和項目要求。

FastAPI 最適合需要支持異步編程以及數(shù)據(jù)驗證和序列化的高性能 Web 應(yīng)用程序。FastAPI 的速度和性能使其成為大型 Web 應(yīng)用程序的絕佳選擇。

Flask 最適合需要極簡設(shè)計和可擴展性的中小型 Web 應(yīng)用程序。Flask 的簡單性和易用性使其成為想要快速構(gòu)建 Web 應(yīng)用程序的初學者和開發(fā)人員的絕佳選擇。

Streamlit 最適合需要交互式數(shù)據(jù)可視化和機器學習模型的數(shù)據(jù)科學用例。Streamlit 的高級 API 以及對交互性和響應(yīng)性的關(guān)注使其成為希望使用最少代碼創(chuàng)建交互式數(shù)據(jù)可視化和機器學習模型的數(shù)據(jù)科學家和開發(fā)人員的絕佳選擇。

最終，框架的選擇取決于項目要求和開發(fā)人員的偏好。FastAPI、Flask 和 Streamlit 都是 Python Web 開發(fā)和數(shù)據(jù)科學的絕佳選擇。