FastAPI 和 Flask 都是 Python 的 Web 框架，但設計目標和功能特性有顯著差異。以下是它們的核心區別：

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1. ?性能與異步支持?

• ?FastAPI?

  • 基于 ?Starlette?（高性能異步框架）和 ?Pydantic?（數據校驗庫）。
  • ?原生支持異步?（async/await），適合高并發場景（如實時 API、微服務）。
  • 性能接近 Node.js 和 Go，適合 I/O 密集型任務（如數據庫查詢、外部 API 調用）。

• ?Flask?

  • ?默認同步處理?，依賴 WSGI 服務器（如 Gunicorn）。
  • 異步需通過擴展（如?gevent?或 Flask 2.0+ 的?async?視圖），但生態支持較弱。

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2. ?數據驗證與序列化?

• ?FastAPI?

  • 內置 ?Pydantic? 模型，?自動校驗請求數據?（路徑參數、查詢參數、JSON 體等），并提供清晰的錯誤提示。
  • 支持 OpenAPI 標準，自動生成 JSON Schema，無需手動序列化。
  • 示例：

    from pydantic import BaseModel
    class Item(BaseModel):name: strprice: float@app.post("/items/")
    async def create_item(item: Item):return {"item": item.dict()}
    

• ?Flask?

  • 需手動校驗數據或依賴擴展（如?marshmallow?或?flask-pydantic）。
  • 需要更多樣板代碼處理錯誤和序列化。

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3. ?依賴注入?

• ?FastAPI?

  • 內置強大的?依賴注入系統?，方便管理數據庫連接、認證等共享邏輯。
  • 示例：

    from fastapi import Depends
    def get_db():db = SessionLocal()try:yield dbfinally:db.close()@app.get("/users/")
    async def read_users(db: Session = Depends(get_db)):return db.query(User).all()
    

• ?Flask?

  • 依賴注入需手動實現（如使用?flask-injector?擴展或上下文變量?g）。

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4. ?API 文檔生成?

• ?FastAPI?

  • ?自動生成交互式 API 文檔?（Swagger UI 和 ReDoc），基于 OpenAPI 標準。
  • 文檔實時更新，與代碼同步。

• ?Flask?

  • 需手動編寫或使用擴展（如?flask-restful?或?flask-swagger-ui）。

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5. ?學習曲線與靈活性?

• ?FastAPI?

  • 需要熟悉 ?Python 類型提示?、異步編程和 Pydantic 模型。
  • 適合熟悉現代 Python 特性的開發者。

• ?Flask?

  • ?簡單易學?，適合快速上手和小型項目。
  • 靈活性強，可通過擴展定制功能（如數據庫 ORM、認證）。

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6. ?適用場景?

• ?FastAPI?

  • 高性能 API、微服務、實時應用（如 WebSocket）。
  • 需要嚴格數據驗證和自動文檔的 RESTful 服務。

• ?Flask?

  • 小型 Web 應用、原型開發、需要高度定制的項目。
  • 傳統同步任務（如渲染 HTML 模板）。

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7. ?生態系統?

• ?FastAPI?

  • 較新但發展迅速，依賴 Starlette 和 Pydantic 生態。

• ?Flask?

  • 成熟穩定，擁有豐富的擴展（如 Flask-SQLAlchemy、Flask-Login）。

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總結

• ?選擇 FastAPI?：需要高性能、異步支持、自動校驗和文檔的現代 API 開發。
• ?選擇 Flask?：快速開發小型應用，或需要靈活使用第三方擴展的輕量級項目。

根據團隊熟悉度和項目需求權衡，兩者均可通過擴展增強功能，但 FastAPI 更符合現代 API 開發趨勢。