Python 框架大对决！老将FastAPI和新生代Flask，开发者会选谁？

 

小国讲科技2025-09-03 14:09山东

 

2025年，如果你用Python做Web开发，FastAPI和Flask这两个名字一定会让你纠结。 一个是轻便灵活、稳扎稳打十多年的老将，另一个是性能彪悍、专为现代API而生的新锐。 选择哪一个，直接关系到你的开发效率、项目性能和维护成本。

Flask诞生于2010年，由Armin Ronacher创建。 它基于Werkzeug和Jinja2，设计理念是轻量化和灵活性，被归类为“微框架”。 这意味着它的核心非常简洁，但可以通过丰富的扩展来增加功能，比如用Flask-SQLAlchemy处理数据库，用Flask-Login管理用户认证。 Flask不强制开发者使用特定的数据库或模板引擎，这让它在快速原型开发和小型项目中备受青睐。

FastAPI出现在2018年，由Sebastián Ramírez开发。 它建立在Starlette和Pydantic之上，从设计之初就全面拥抱Python的类型提示系统和异步编程范式。 它的目标是提供高性能的现代API开发体验，并自动生成交互式API文档。

在代码风格上，两者差异明显。 一个简单的Flask端点看起来是这样：从Flask导入Flask、request、jsonify，初始化应用，用装饰器定义路由，从请求对象中手动获取参数并返回JSON响应。 这种方式灵活直观，但缺乏内建的类型检查和数据验证，需要开发者手动处理或借助第三方库如Marshmallow。

FastAPI的代码则更具结构性：从fastapi导入FastAPI，从pydantic导入BaseModel定义数据模型，初始化应用，用装饰器定义路由，并在异步函数中直接使用定义好的模型作为参数。 FastAPI会自动验证请求数据是否符合模型定义，不符合则会返回错误信息。

性能是两者之间最显著的差异之一。 Flask基于同步的WSGI协议，通常使用多线程或多进程来处理请求。 在高并发场景下，这种同步阻塞模型可能成为性能瓶颈。 测试数据显示，Flask（使用Gunicorn + gevent）每秒约能处理2800个请求。 虽然Flask 2.0及以上版本支持异步视图，但其核心扩展生态仍以同步模式为主，异步支持不够优雅。

FastAPI基于异步ASGI协议，原生支持async/await语法。 它采用单线程事件循环处理高并发请求，特别适合I/O密集型操作。 测试数据显示，FastAPI（使用Uvicorn + Gunicorn workers）每秒能处理约35,000个请求。 即使在涉及异步数据库和缓存的操作中，性能也能保持在每秒28,000个请求左右且表现稳定。

数据验证和API文档生成方面，FastAPI的优势非常突出。 它深度集成Pydantic，通过Python类型提示自动完成数据验证和序列化，能大幅减少手动编写的样板代码和运行时错误。 更重要的是，它会根据代码中的类型提示自动生成交互式的OpenAPI文档（Swagger UI和ReDoc），极大方便了前后端的协作和API的调试。

Flask则需要开发者手动处理数据验证，或者集成第三方库如Marshmallow或Flask-RESTx来实现类似功能，API文档也需要手动编写或借助扩展生成，增加了维护成本。

在学习曲线和生态系统上，两者各有千秋。 Flask入门简单，学习曲线平滑，对初学者非常友好。 它拥有庞大成熟的社区和极其丰富的插件生态，涵盖了数据库、认证、管理后台等方方面面。 FastAPI则需要开发者熟悉异步编程、类型提示和Pydantic，学习曲线相对陡峭。 其生态虽然相对年轻，但发展迅速，并兼容Starlette的中间件生态系统，关键库如SQLAlchemy也已支持异步。

关于适用场景，Flask在小型网站、个人博客、快速原型开发、教学培训以及需要依赖其成熟扩展（如Flask-Admin）的传统项目中有其优势。 FastAPI则更适合构建高性能的RESTful API、微服务、高并发系统（如聊天应用、实时通知、IoT）、数据科学和机器学习模型部署服务，以及任何需要自动化文档和强类型验证的生产级项目。

Flask常见的陷阱包括其异步支持不够优雅，缺乏内置类型检查可能导致运行时错误，以及对于大型项目若规划不当可能代码变得杂乱。 FastAPI的挑战则在于其与Pydantic的紧密耦合，在Pydantic进行大版本更新时可能需要代码迁移，并且需要开发者理解异步编程概念。