FastAPI 和 Flask 都是 Python 的 Web 框架，但设计目标和功能特性有显著差异。以下是它们的核心区别：

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1. ‌性能与异步支持‌

• ‌FastAPI‌

  • 基于 ‌Starlette‌（高性能异步框架）和 ‌Pydantic‌（数据校验库）。
  • ‌原生支持异步‌（async/await），适合高并发场景（如实时 API、微服务）。
  • 性能接近 Node.js 和 Go，适合 I/O 密集型任务（如数据库查询、外部 API 调用）。

• ‌Flask‌

  • ‌默认同步处理‌，依赖 WSGI 服务器（如 Gunicorn）。
  • 异步需通过扩展（如 gevent 或 Flask 2.0+ 的 async 视图），但生态支持较弱。

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2. ‌数据验证与序列化‌

• ‌FastAPI‌

  • 内置 ‌Pydantic‌ 模型，‌自动校验请求数据‌（路径参数、查询参数、JSON 体等），并提供清晰的错误提示。
  • 支持 OpenAPI 标准，自动生成 JSON Schema，无需手动序列化。
  • 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

  • 需手动校验数据或依赖扩展（如 marshmallow 或 flask-pydantic）。
  • 需要更多样板代码处理错误和序列化。

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3. ‌依赖注入‌

• ‌FastAPI‌

  • 内置强大的‌依赖注入系统‌，方便管理数据库连接、认证等共享逻辑。
  • 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

  • 依赖注入需手动实现（如使用 flask-injector 扩展或上下文变量 g）。

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4. ‌API 文档生成‌

• ‌FastAPI‌

  • ‌自动生成交互式 API 文档‌（Swagger UI 和 ReDoc），基于 OpenAPI 标准。
  • 文档实时更新，与代码同步。

• ‌Flask‌

  • 需手动编写或使用扩展（如 flask-restful 或 flask-swagger-ui）。

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5. ‌学习曲线与灵活性‌

• ‌FastAPI‌

  • 需要熟悉 ‌Python 类型提示‌、异步编程和 Pydantic 模型。
  • 适合熟悉现代 Python 特性的开发者。

• ‌Flask‌

  • ‌简单易学‌，适合快速上手和小型项目。
  • 灵活性强，可通过扩展定制功能（如数据库 ORM、认证）。

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6. ‌适用场景‌

• ‌FastAPI‌

  • 高性能 API、微服务、实时应用（如 WebSocket）。
  • 需要严格数据验证和自动文档的 RESTful 服务。

• ‌Flask‌

  • 小型 Web 应用、原型开发、需要高度定制的项目。
  • 传统同步任务（如渲染 HTML 模板）。

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7. ‌生态系统‌

• ‌FastAPI‌

  • 较新但发展迅速，依赖 Starlette 和 Pydantic 生态。

• ‌Flask‌

  • 成熟稳定，拥有丰富的扩展（如 Flask-SQLAlchemy、Flask-Login）。

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总结

• ‌选择 FastAPI‌：需要高性能、异步支持、自动校验和文档的现代 API 开发。
• ‌选择 Flask‌：快速开发小型应用，或需要灵活使用第三方扩展的轻量级项目。

根据团队熟悉度和项目需求权衡，两者均可通过扩展增强功能，但 FastAPI 更符合现代 API 开发趋势。