Благодаря простоте, универсальности и обширной коллекции библиотек и фреймворков Python стал одним из самых популярных языков программирования в сфере веб-разработки. Когда дело доходит до создания веб-приложений на Python, разработчикам предлагается на выбор множество вариантов — от полнофункциональных фреймворков (Django и Pyramid) и легких микрофреймворков (Flask и FastAPI) до специализированных инструментов (Streamlit), предназначенных для создания дата-сайенс-приложений.
В статье сравним три популярных веб-фреймворка Python: FastAPI, Flask и Streamlit. Рассмотрим их особенности, сильные и слабые стороны, а также выделим случаи использования, в которых они превосходят друг друга. Так вам будет легче выбрать инструмент для своего проекта.
FastAPI
FastAPI — современный и быстрый (отсюда и название) веб-фреймворк для создания API с Python 3.6+ на основе стандартных подсказок типов Python. Он использует возможности асинхронного программирования, предоставляемые Python-библиотекой asyncio, и производительность библиотеки Pydantic для проверки и сериализации данных. FastAPI обеспечивает автоматическое документирование API по стандарту OpenAPI, включая поддержку интерактивного документирования с помощью Swagger UI и ReDoc. Он поставляется со встроенной поддержкой аутентификации OAuth2 и зависимостей FastAPI для управления общими данными и ресурсами.
Сильные стороны FastAPI заключаются в его скорости, простоте использования и поддержке асинхронного программирования. Он легко справляется с высоким параллелизмом и обладает большой пропускной способностью, что делает его идеальным выбором для создания высокопроизводительных API и микросервисов. Встроенная поддержка валидации и сериализации данных позволяет сократить шаблонный код и повысить качество кода. Функции документации FastAPI облегчают документирование API и создание клиентских библиотек.
Flask
Flask — легкий, расширяемый и гибкий веб-фреймворк Python, который следует архитектуре микросервисов. Он предоставляет простой и интуитивно понятный API для создания веб-приложений с минимальным количеством шаблонного кода. Flask построен на базе инструментария Werkzeug WSGI и шаблонизатора Jinja2. Он поддерживает сторонние расширения для добавления функциональности, такие как SQLAlchemy для доступа к базам данных, WTForms для валидации форм и Flask-RESTful для создания RESTful API.
Сильные стороны Flask заключаются в его простоте, гибкости и расширяемости. Он предоставляет низкоуровневый API, который позволяет разработчикам создавать приложения с полным контролем над кодом. Легкость Flask делает его простым в освоении и использовании, особенно в работе над малыми и средними проектами. Его расширяемость позволяет разработчикам добавлять сторонние библиотеки и плагины, чтобы дополнить функциональность приложений.
Streamlit
Streamlit — Python-библиотека, используемая в разработке веб-приложений, предназначенных для анализа данных с минимальным количеством кода. Она предоставляет простой и интуитивно понятный API для создания интерактивных и отзывчивых визуализаций данных, дашбордов и моделей машинного обучения. Streamlit спроектирован на основе дата-сайенс-стека Python, включающего NumPy, Pandas, Matplotlib и Scikit-learn. Библиотека поддерживает сторонние расширения для добавления функциональности, такие как Streamlit-Altair для продвинутой визуализации данных и Streamlit-Geopandas для работы с геопространственными данными.
К сильным сторонам Streamlit относятся простота, интерактивность и ориентированность на дата-сайенс. Он предоставляет высокоуровневый API, который позволяет разработчикам создавать веб-приложения с минимальным количеством кода, что особенно важно в области дата-сайенс. Интерактивность Streamlit позволяет пользователям взаимодействовать с визуализациями данных и моделями машинного обучения в режиме реального времени, что делает его идеальным инструментом для исследования данных и экспериментов. Ориентированность на дата-сайенс позволяет разработчикам использовать мощные библиотеки Python для создания веб-приложений.
Сравнение возможностей
Для сравнения FastAPI, Flask и Streamlit будем использовать следующие критерии.
- Скорость и производительность: насколько быстрым и эффективным является фреймворк?
- Простота использования: насколько легко изучать и использовать фреймворк?
- Документация: насколько хорошо документирован фреймворк?
- Расширяемость: насколько легко добавлять сторонние библиотеки и плагины?
- Дата-сайенс-функции: насколько хорошо фреймворк поддерживает сценарии использования в сфере дата-сайенс?
Скорость и производительность
FastAPI известен своей скоростью и производительностью благодаря поддержке асинхронного программирования и библиотеке Pydantic для проверки и сериализации данных. Согласно бенчмаркам, FastAPI может обрабатывать до 70 000 запросов в секунду, что делает его одним из самых быстрых веб-фреймворков Python.
Flask также известен своей скоростью и производительностью, хотя он не так быстр, как FastAPI. Flask может обрабатывать до 5 000 запросов в секунду, что является довольно впечатляющим показателем для микрофреймворка.
Streamlit не предназначен для высокопроизводительных веб-приложений, а скорее для интерактивной визуализации данных и экспериментов в области дата-сайенс. Он может справиться с умеренным трафиком, но не оптимизирован для работы с большими объемами данных и высоким параллелизмом.
Простота использования
FastAPI предоставляет современный и интуитивно понятный API, который прост в использовании, особенно для разработчиков, знакомых с подсказками типов Python и асинхронным программированием. Автоматически генерируемая документация по API и встроенная поддержка валидации и сериализации данных позволяют сократить количество шаблонного кода и повысить качество написанного кода.
API Flask прост и легок в освоении даже для новичков. Минималистичный дизайн Flask и отсутствие шаблонного кода делают его удобным при работе над малыми и средними проектами.
Streamlit предоставляет высокоуровневый API, который прост в использовании, особенно в области дата-сайенс. Он позволяет легко создавать интерактивные визуализации данных и модели машинного обучения с минимальным количеством кода.
Документация
Документация FastAPI хорошо организована и содержит подробные примеры и туториалы. Автоматически генерируемая документация по API создается с использованием стандарта OpenAPI и включает поддержку Swagger UI и ReDoc.
Документация Flask также хорошо организована и достаточно объемна, включает большую коллекцию сторонних расширений и туториалов. Хотя документация по Flask по полноте информации уступает документации по FastAPI, она все же предоставляет достаточно ресурсов для изучения и использования фреймворка.
Документация Streamlit ориентирована на использование в дата-сайенс и содержит подробные примеры и руководства по созданию интерактивных визуализаций данных и моделей машинного обучения. Документация Streamlit не такая полная, как документации FastAPI и Flask, но все же предоставляет достаточно ресурсов для изучения и использования фреймворка.
Расширяемость
FastAPI поддерживает сторонние библиотеки и плагины для добавления функциональности, такой как базы данных, аутентификация и фреймворки для тестирования. Встроенная поддержка зависимостей FastAPI позволяет легко управлять общими данными и ресурсами.
Расширяемость Flask — одна из его сильных сторон: в нем есть большая коллекция сторонних расширений для добавления функциональности, такой как доступ к базам данных, валидация форм и разработка RESTful API. Минималистичный дизайн Flask позволяет разработчикам добавлять только те функции, которые им необходимы.
Streamlit также поддерживает сторонние расширения для добавления функциональности, такой как расширенная визуализация данных и поддержка геопространственных данных. Ориентированность Streamlit на использование в сфере дата-сайенс ограничивает количество доступных сторонних расширений, но все же имеется достаточно ресурсов для создания интерактивных визуализаций данных и моделей машинного обучения.
Дата-сайенс-функции
FastAPI обеспечивает поддержку асинхронного программирования, проверку и сериализацию данных с помощью библиотеки Pydantic. Хотя FastAPI можно использовать для дата-сайенс-приложений, он не предназначен специально для этого.
Поддержка приложений дата-сайенс во Flask обеспечивается сторонними расширениями, такими как SQLAlchemy для доступа к базам данных и Flask-RESTful для создания RESTful API. Flask не предназначен специально для применения в области дата-сайенс.
Streamlit специально разработан для использования в дата-сайенс и оснащен поддержкой дата-сайенс-стека Python, включающего NumPy, Pandas, Matplotlib и Scikit-learn. API Streamlit предназначен для создания интерактивных визуализаций данных и моделей машинного обучения с минимальным количеством кода.
Заключение
FastAPI, Flask и Streamlit — отличные Python-фреймворки для веб-разработки и создания дата-сайенс-приложений. Каждый фреймворк обладает своими сильными и слабыми сторонами, которые проявляются в зависимости от конкретного случая использования и требований проекта.
FastAPI идеально подходит для высокопроизводительных веб-приложений, требующих поддержки асинхронного программирования, проверки и сериализации данных. Скорость и производительность FastAPI делают его отличным выбором для крупномасштабных веб-приложений.
Flask идеально подходит для разработки малых и средних веб-приложений, требующих минималистичного дизайна и расширяемости. Простота и легкость использования Flask делают его отличным выбором для новичков и разработчиков, которые хотят быстро создать веб-приложение.
Streamlit идеально подходит для использования в сфере дата-сайенс, где требуются интерактивные визуализации данных и модели машинного обучения. Высокоуровневый API Streamlit и акцент на интерактивность и отзывчивость делают его отличным выбором для специалистов по анализу данных и разработчиков, которые хотят создавать интерактивные визуализации данных и модели машинного обучения с минимальным количеством кода.
Читайте также:
- Как добавить множественные примеры запросов и ответов в FastAPI
- Создание приложения Flask на Python для визуализации мест путешествий
- Как развернуть веб-приложение Streamlit в сети: три простых способа
Читайте нас в Telegram, VK и Дзен
Перевод статьи Yancy Dennis: Comparison of FastAPI, Flask, and Streamlit for Web Development
