Python API: Fastapi vs Flask vs Django

یک میدان نبرد را تصور کنید که سرعت ، مقیاس پذیری و عملکرد سرنوشت پروژه بعدی خود را تصمیم بگیرید. به جنگ های API Python خوش آمدید – یک نمایش بین سه تیتای توسعه وب: فریپیبا فلاسکوت دژنگوبشر این که آیا شما در حال ایجاد میکروسرویس ، برنامه های یکپارچه یا API های AI محور هستید ، انتخاب چارچوب مناسب می تواند تفاوت بین دریانوردی صاف و سردردهای بی پایان باشد. در این راهنمای جامع ، ما به داده های سخت ، نظرات متخصص و بینش های عملی – کاملاً با آمار ، منابع و بلوک های نقل قول – شیرجه می شویم تا به شما کمک کند تصمیم بگیرید کدام قهرمان برای شما مناسب است.

1. با مدعیان ملاقات کنید

قبل از اینکه به معیارها و سناریوهای مورد استفاده بپردازیم ، بیایید با سه قهرمان خود ملاقات کنیم:

• فریپی

  چارچوب مدرن و آسایش اول ساخته شده با نکات نوع پایتون و توسط سرورهای ASGI مانند Uvicorn ساخته شده است. این برای سرعت و وضوح طراحی شده است ، و به طور خودکار مستندات API را از طریق OpenAPI (Swagger) تولید می کند.

  اطلاعات: “پشتیبانی بومی Fastapi برای برنامه نویسی ASYNC به آن اجازه می دهد تا هزاران درخواست همزمان را با حداقل تأخیر انجام دهد ، و این یک انتخاب عالی برای توسعه API مدرن است.”

  درباره FastAPI بیشتر بدانید

• فلاسک

  یک فریم مینیمالیستی که بر انعطاف پذیری تأکید می کند. Flask فقط ملزومات را فراهم می کند و به شما امکان می دهد تا برای عملکردهای اضافی ، برنامه های افزودنی را انتخاب کنید. سادگی آن در بین توسعه دهندگان که ترجیح می دهند دقیقاً در صورت لزوم ، پشته خود را تنظیم کنند ، به عنوان وفاداری به دست آورده است.

  اطلاعات: “مدولار بودن و طراحی سبک Flask ، آن را برای نمونه سازی سریع و برنامه های وب کوچک و متوسط ​​و متوسط ​​مناسب می کند.”

  اسناد فلاسک را کاوش کنید

• دژنگو

  نیروگاه “باتری های مختلف” که دارای ORM ، تأیید هویت داخلی ، رابط مدیر و ویژگی های امنیتی قوی خارج از جعبه است. Django برای ساختن برنامه های بزرگ و غنی از ویژگی با حداقل وابستگی های خارجی ایده آل است.

  اطلاعات: “Django به لطف ابزار جامع و ثبات اثبات شده بیش از 15 سال ، مورد علاقه پروژه های سازمانی است.”

  از پروژه Django دیدن کنید

2. نمایشگاه معیار: عملکرد ، تأخیر و توان

وقتی عملکرد در معرض خطر است ، اعداد برای خودشان صحبت می کنند. در اینجا نحوه مقایسه چارچوب های ما در معیارهای دنیای واقعی آورده شده است:

تأخیر و درخواست رسیدگی

• فریپی

  Fastapi با داشتن قابلیت های ناهمزمان در هسته خود ، به طور معمول دست به دست می شود 45000-50،000 درخواست در هر ثانیه با تأخیر متوسط ​​به اندازه کم 10-15ms تحت همزمانی بالا این امر آن را برای عملیات محدود به I/O ایده آل می کند.

  اطلاعات: “در تست های معیار ، طراحی ناهمزمان Fastapi به آن اجازه می دهد تا حجم زیادی از درخواست های همزمان را بدون تاخیر قابل توجهی مدیریت کند.”

  معیارهای TechEmpower

• فلاسک

  به طور سنتی با استفاده از سرورهای WSGI ، دستگیره های فلاسک در اطراف 30،000-40،000 درخواست در هر ثانیه با تأخیر به طور معمول بین 20-25msبشر با پیکربندی سرور مناسب (با استفاده از Gunicorn با Gevent یا Meinheld) ، عملکرد آن می تواند برای بار کاری کوچکتر رقابتی باشد.

  اطلاعات: “Flask می تواند عملکرد قابل احترام را برای پروژه های کوچک ارائه دهد ، اما ماهیت همزمان آن می تواند یک تنگنا با بار سنگین باشد.”
  بحث سرریز پشته در Flask vs Fastapi

• دژنگو

  جنگو معمولاً در وسط قرار می گیرد و پردازش می کند 35،000-45،000 درخواست در هر ثانیه با تأخیر متوسط ​​در اطراف 15-20msبشر ویژگی های یکپارچه آن برخی از سربار را اضافه می کند ، اما ذخیره سازی و پیشرفت های اخیر ASYNC به حفظ عملکرد آن برای برنامه های سازمانی کمک می کند.

  اطلاعات: “ثبات و ویژگی های داخلی Django اغلب از سربارهای جزئی عملکردی ، به ویژه در برنامه های در مقیاس بزرگ ، بیشتر است.”

  وبلاگ Jetbrains در Django vs Flask vs Fastapi

جدول مقایسه توان

این آمار تحت تأثیر تنظیمات سرور و موارد خاص استفاده قرار دارد ، اما آنها لبه جزئی FastAPI را در محیط های با قارچ بالا برجسته می کنند.

3. خرابی های مورد استفاده: کدام چارچوب متناسب با پروژه شما است؟

انتخاب یک چارچوب فقط مربوط به عملکرد خام نیست بلکه مربوط به آنچه می سازید نیز هست. در اینجا نحوه تراز هر چارچوب با نیازهای مختلف پروژه آورده شده است:

معماری های میکروسرویس

برای میکروسرویس ، به یک چارچوب نیاز دارید که سبک ، سریع و مقیاس پذیر باشد:

• فریپی انتخاب واضح است ، با طراحی ناهمزمان خود امکان دستیابی به کارآمد کارهای I/O را فراهم می کند. > اطلاعات: “کد مینیمالیستی FastAPI و طراحی اولی ، آن را برای ساختن مجموعه ای از خدمات میکروسرویس که می تواند هزاران اتصالات همزمان را اداره کند ، ایده آل می کند.”
• فلاسک می تواند برای خدمات کوچکتر کار کند اما ممکن است برای پشتیبانی از پردازش ASYNC به طور مؤثر نیاز به پسوندهای اضافی داشته باشد.

برنامه های یکپارچه

برای راه حل های جامع و همه در یک:

• دژنگو با فلسفه “باتری های موجود در آن” برتری دارد. ORM داخلی ، پانل سرپرست و توسعه احراز هویت آن برای برنامه های در مقیاس بزرگ مانند سایت های تجارت الکترونیکی و سیستم های مدیریت محتوا. > اطلاعات: “ابزارهای داخلی داخلی Django به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا بدون استفاده مجدد از چرخ ، برنامه های پیچیده و غنی از ویژگی ها را بسازند.”
• فلاسک انعطاف پذیری را ارائه می دهد اما ممکن است در مدیریت کد های بزرگ بدون ساختار استاندارد ، دست و پا گیر شود.

API های محور AI

برای API های خدمت به مدل های یادگیری AI یا ماشین:

• فریپی به لطف پشتیبانی از نکات نوع پایتون و اعتبار داده های Pydantic ، که یکپارچگی داده ها را تضمین می کند-یک عامل مهم هنگام ارائه پیش بینی های هوش مصنوعی است ، بسیار مناسب است. > اطلاعات: “هنگامی که هر میلی ثانیه حساب می شود ، تأخیر کم FastAPI و توان بالا برای نیرو دادن به برنامه های AI در زمان واقعی بسیار مهم است.”
• دژنگو همچنین اگر از ویژگی های مدیر و ORM قوی آن بهره مند شوید ، می توان از آن استفاده کرد ، اما Fastapi از نظر عملکردی ، لبه را نگه می دارد.

4. روند پذیرش در دنیای واقعی در سال 2025

چارچوب ها فقط نظری نیستند-آنها در پروژه های واقعی در صنایع آزمایش شده اند:

• دژنگو همچنان به قدرت غول هایی مانند اینستاگرام ، Spotify و Pinterest می پردازد ، به دلیل امنیت ، ثبات و قابلیت های توسعه سریع آن جایزه می گیرد.

  اطلاعات: “سابقه اثبات شده Django در محیط های پر ترافیک وضعیت خود را به عنوان یک شرکت مورد علاقه شرکت می کند.”

  Python Django در سال 2025: آیا این انتخاب برتر خواهد بود؟

• فریپی در بین شرکت های نوپا و شرکت های فنی متمرکز بر API های با کارایی بالا به سرعت در حال دستیابی به زمین است. بازیکنان اصلی فناوری شروع به ترکیب FastAPI در معماری های میکروسرویس خود می کنند.

  اطلاعات: “طراحی مدرن Fastapi و معیارهای عملکرد عالی ، آن را به طور فزاینده ای برای پروژه های جدید و مهم عملکردی محبوب می کند.”

  Fastapi vs Flask vs Django: نمایش چارچوب برای سال 2025

• فلاسک به دلیل سادگی و سهولت سفارشی سازی ، حضور پررنگی در پروژه های کوچکتر و نمونه های اولیه را حفظ می کند ، حتی اگر ممکن است همیشه به اندازه کارآمد به اندازه FastAPI باشد.

  اطلاعات: “انعطاف پذیری فلاسک و قابلیت های اولیه نمونه سازی سریع آن را به ویژه در محیط های توسعه چابک مرتبط می کند.”

  Flask در مقابل Django در مقابل Fastapi مقایسه

5. منابع و ابزارهای توسعه دهنده

بهره وری توسعه خود را تقویت کرده و با این منابع آگاه باشید:

• مستندات رسمی:

• مطالعات معیار و مقایسه:

• انجمن ها و بحث های جامعه:

• آموزش و دوره ها:

اطلاعات: “یادگیری مداوم مهم است. این منابع را علامت گذاری کنید تا در مورد بهترین شیوه ها ، نسخه های جدید و پیشرفت های جامعه محور به روز شوید. ”

6. عوامل تصمیم گیری: چگونه قهرمان خود را انتخاب کنیم

هنگام انتخاب یک چارچوب ، این نکات عملی را در نظر بگیرید:

1. الزامات عملکرد:

   اگر پروژه شما خواستار همزمانی بالا و تأخیر کم است (به عنوان مثال ، پردازش داده های زمان واقعی) ، معماری Async Fastapi آن را به انتخاب تبدیل می کند.

2. پیچیدگی پروژه:

   برای برنامه های غنی از ویژگی ، یکپارچه ، ابزارهای یکپارچه Django (ORM ، پانل مدیر ، احراز هویت داخلی) می توانند زمان توسعه را به میزان قابل توجهی کاهش دهند.

3. انعطاف پذیری و سرعت نمونه سازی:

   Flask به دلیل طراحی مینیمالیستی و سهولت سفارشی سازی برای نمونه های اولیه و پروژه های کوچک بسیار عالی است.

4. تخصص تیم:

   از چارچوبی که تیم شما با آن راحت تر است استفاده کنید. توسعه دهندگان با تجربه Django می توانند از اکوسیستم خود سرمایه گذاری کنند ، در حالی که تیم ها مشتاق کشف تکنیک های مدرن Async ممکن است FastAPI را ترجیح دهند.

5. تعمیر و نگهداری طولانی مدت:

   پشتیبانی از جامعه چارچوب و فرکانس را به روز کنید. تاریخ طولانی جنگو ثبات را فراهم می کند ، در حالی که رویکرد مدرن Fastapi ویژگی های برجسته ای را ارائه می دهد که همچنان در حال تحول هستند.

اطلاعات: “در نهایت ، بهترین چارچوب یکی از مواردی است که با نیازهای پروژه شما ، تخصص تیم شما و دید بلند مدت شما مطابقت دارد.”

7. چالش ها و ملاحظات

هیچ چارچوبی بدون تجارت آن نیست. در اینجا برخی از چالش ها و استراتژی های متداول برای غلبه بر آنها آورده شده است:

• منحنی یادگیری:

  مجموعه ویژگی های گسترده Django ممکن است برای مبتدیان بسیار زیاد باشد. برای سهولت در روند یادگیری ، از آموزش های جامع ، انجمن های جامعه و مستندات رسمی استفاده کنید.

• پیچیدگی برنامه نویسی Async:

  ماهیت ناهمزمان Fastapi قدرتمند است اما نیاز به درک کاملی از Syntax Async/Ayd Python دارد. زمان سرمایه گذاری را در دوره های اختصاصی برنامه نویسی ASYNC در نظر بگیرید.

• تکه تکه شدن اکوسیستم:

  انعطاف پذیری Flask می تواند به ساختارهای متناقض پروژه منجر شود. برای اطمینان از قابلیت حفظ ، دستورالعمل های کدگذاری واضح و بهترین روش ها را در اوایل انجام دهید.

• متعادل کردن عملکرد و بهره وری:

  در حالی که معیارها مهم هستند ، بهره وری توسعه دهنده به همان اندازه بسیار مهم است. چارچوبی که توسعه را تسریع می کند – حتی اگر چند میلی ثانیه از عملکرد را فدا کند – می تواند در دراز مدت با ارزش تر باشد.

اطلاعات: “هر چارچوبی جوانب مثبت و منفی خود را دارد. وزن گیری عملکرد در برابر بهره وری برای تصمیم گیری متعادل است که به نفع پروژه شما امروز و در آینده است. “

8. نتیجه گیری: ابزار مناسب را برای چالش بعدی خود انتخاب کنید

جنگ های API Python در مورد تاج گذاری یک چارچوب به عنوان قهرمان جهانی نیست – آنها در مورد انتخاب ابزار مناسب برای نیازهای خاص شما هستند. در اینجا یک ضبط سریع وجود دارد:

• فریپی بهترین شرط بندی شما برای API های ناهمزمان با کارایی بالا است. این مدرن ، سریع است و همراه با مستندات اتوماتیک است-کاملاً مناسب برای میکروسرویس و برنامه های کاربردی در زمان واقعی.
• دژنگو برای برنامه های جامع و غنی از ویژگی که در آن ابزارهای داخلی و امنیت قوی بسیار مهم هستند ، بی نظیر باقی مانده است.
• فلاسک انعطاف پذیری بی نظیر را ارائه می دهد و برای نمونه سازی سریع و پروژه های کوچکتر ایده آل است ، اگرچه ممکن است برای مقیاس بیشتر نیاز به تلاش بیشتری داشته باشد.

اطلاعات: “انتخاب شما باید نیازهای منحصر به فرد پروژه شما ، تخصص تیم شما و اهداف بلند مدت شما را منعکس کند. از نمونه اولیه و تکرار نترسید – گاهی اوقات بهترین راه برای تصمیم گیری ساخت. “

وقت خود را برای آزمایش با پروژه های کوچک در هر چارچوب اختصاص دهید. برای هدایت سفر توسعه خود ، از منابع غنی از منابع و پشتیبانی جامعه در دسترس است. چه FastAPI ، Flask یا Django را انتخاب کنید ، هرکدام پتانسیل توانمندسازی پروژه های شما را دارند و نوآوری خود را به جلو سوق می دهند.

منابع و پیوندهای اضافی

• معیارهای عملکرد:

• جامعه و یادگیری:

• دوره ها و آموزش ها:

اطلاعات: “این پیوندها را مفید نگه دارید و اغلب آنها را مجدداً مورد بررسی قرار دهید. ماندن جریان در یک منظره به سرعت در حال تحول مانند توسعه وب در سال 2025 بسیار مهم است. “

برنامه نویسی مبارک ، و ممکن است API های شما همیشه سریع ، مقیاس پذیر و قابل اعتماد باشند!

🚀 API ها جهان را اداره می کنند. آیا واقعاً آنها را می فهمید؟

بیشتر توسعه دهندگان فکر کردن آنها انجام می دهند اما حقیقت؟ API ها سریعتر از عادت قهوه صبح شما در حال تحول هستند.

این بدون BS ، مستقیم به نقطه دوره خودآموزی از طریق کرکی کاهش می یابد.

🔥 چه چیزی در داخل است؟

• ✅ اصول API – HTTP ، استراحت ، WebSockets ، GraphQL ، GRPC (بله ، چیزهای جالب)
• ✅ پروتکل هایی که مهم هستند – JSON ، XML ، SOAP (بله ، صابون هنوز وجود دارد)
• ✅ امنیتی که اختیاری نیست – oauth ، jwt ، tls (مگر اینکه شما مانند هک شدن)
• ✅ معماری هایی که مقیاس دارند – میکروسرویس ، بدون سرور ، SOA (کلمات بزرگ ، تأثیر واقعی)

💡 بدون پرکننده بدون مزخرفات شرکتی. فقط 20 موضوع در 5 ماژول قاتل.

📜 شما دریافت می کنید: یک راهنمای PDF ساختاری. آن را بیاموزید آن را اعمال کنید API های بهتر بسازید.

10 دلار این است (یک قهوه بیشتر هزینه می کند ، و این در واقع حرفه شما را بهبود می بخشد.)

👉 اکنون آن را دریافت کنید.

📌 عنوان دوره: برنامه نویسی API: درک API ها ، پروتکل ها ، امنیت و پیاده سازی ها | با استفاده از ماژول Wikipedia🔹 1: اصول برنامه نویسی API مقدمه رابط های برنامه نویسی برنامه (API) درک اصول خدمات وب اولیه پروتکل انتقال Hypertext (HTTP) 🔹 ماژول 2: پروتکل های API و فرمت های داده انتقال (REST) ​​انتقال وضعیت بازنمایی (RESTICAL REST) 🔹 Module 3: Advanced API Communication Technologies WebSocket Communication Introduction to GraphQL gRPC for High-Performance APIs 🔹 Module 4: API Security Understanding OAuth Authentication JSON Web Tokens (JWT) for Secure API Access OpenID Connect for Identity Management Importance of HTTPS for API Security Transport Layer Security (TLS) 🔹 Module 5: Architectural and Implementation Patterns Microservices Architecture Serverless Computing for Scalable APIS معماری خدمات گرا (SOA) ادغام برنامه شرکت (EAI)

snappytuts.gumroad.com