FastAPI vs Flask – test wydajności i łatwości tworzenia API

Wprowadzenie do FastAPI i Flask

FastAPI i Flask to dwa popularne frameworki webowe w języku Python, które umożliwiają szybkie tworzenie aplikacji internetowych oraz interfejsów API. Choć oba narzędzia służą podobnym celom, różnią się podejściem do projektowania aplikacji, wydajnością oraz zestawem funkcji oferowanych „z pudełka”.

Flask to sprawdzony, minimalistyczny framework typu „microframework”, który oferuje dużą elastyczność i prostotę. Pozwala budować aplikacje od podstaw, pozostawiając wiele decyzji deweloperowi — od sposobu walidacji danych po wybór narzędzi do dokumentacji. Dzięki temu świetnie sprawdza się jako fundament większych projektów lub lekkich usług, gdzie istotna jest pełna kontrola nad strukturą aplikacji.

FastAPI to nowsze rozwiązanie, które stawia na wydajność, automatyzację i ścisłą integrację z nowoczesnymi funkcjami Pythona, takimi jak adnotacje typów. Oferuje automatyczną walidację danych, generowanie dokumentacji API oraz pełne wsparcie dla asynchronicznego przetwarzania żądań. Jest szczególnie atrakcyjny dla osób budujących nowoczesne RESTful API lub mikroserwisy, gdzie szybkość działania oraz jakość kodu mają kluczowe znaczenie.

Pod względem ekosystemu Flask posiada długą historię i ogromną społeczność z wieloma rozszerzeniami, natomiast FastAPI zyskuje coraz większą popularność dzięki swojej ergonomii i wydajności. W praktyce wybór między nimi zależy od wymagań projektu, preferencji zespołu oraz oczekiwanej architektury aplikacji.

Łatwość tworzenia API w FastAPI i Flask

Zarówno FastAPI, jak i Flask to popularne frameworki webowe w języku Python, których celem jest ułatwienie tworzenia aplikacji webowych oraz interfejsów API. Różnią się jednak podejściem do budowy kodu, co wpływa na prostotę pracy z nimi i czas potrzebny na stworzenie działającego API.

Flask to framework minimalistyczny, który daje deweloperowi dużą swobodę. Pozwala szybko stworzyć pierwsze endpointy, ale wiele funkcji – takich jak walidacja danych, generowanie dokumentacji czy obsługa schematów danych – trzeba wdrażać samodzielnie lub z pomocą dodatkowych bibliotek. Jest to dobre rozwiązanie dla tych, którzy chcą mieć pełną kontrolę nad projektem i nie boją się samodzielnej konfiguracji.

Z kolei FastAPI zostało zaprojektowane z myślą o nowoczesnym, typowanym Pythonie. Dzięki wykorzystaniu adnotacji typów oraz Pydantic automatycznie oferuje walidację danych wejściowych i tworzy interaktywną dokumentację API. To sprawia, że stworzenie kompletnego i dobrze udokumentowanego endpointu w FastAPI wymaga mniej kodu i konfiguracji niż w Flasku.

Przykładowe wywołanie prostego endpointu w każdym z frameworków wygląda bardzo podobnie, ale różni się podejściem do definicji danych wejściowych i wygody ich obsługi. FastAPI zachęca do pisania bardziej deklaratywnego kodu, który jednocześnie spełnia funkcję walidacji i dokumentacji.

Podsumowując, początkujący mogą docenić prostotę startu z Flaskiem, ale FastAPI oferuje więcej „z pudełka”, co skraca czas tworzenia rozbudowanych API i zmniejsza liczbę potencjalnych błędów związanych z obsługą danych.

Wydajność i benchmarki

Wydajność to jeden z kluczowych czynników przy wyborze frameworka do budowy API, zwłaszcza w aplikacjach o dużym ruchu lub niskich wymaganiach czasowych. FastAPI i Flask różnią się znacząco pod względem architektury wewnętrznej, co bezpośrednio wpływa na ich szybkość działania i efektywność obsługi żądań.

FastAPI został zbudowany z myślą o wydajności. Bazuje na Starlette (asynchronicznym frameworku webowym) i używa Pydantic do walidacji danych. Dzięki pełnemu wsparciu dla async/await, FastAPI potrafi obsługiwać wiele jednoczesnych zapytań bez blokowania wątków, co przekłada się na lepszą przepustowość i krótszy czas odpowiedzi.

Flask, jako starsze rozwiązanie, opiera się na synchronicznym modelu działania. Choć oferuje prostotę i dużą elastyczność, jego architektura może prowadzić do ograniczeń w środowiskach wymagających skalowalności i dużej liczby jednoczesnych połączeń.

W testach benchmarkowych FastAPI często osiąga lepsze wyniki niż Flask pod względem RPS (requests per second) i czasu odpowiedzi. Przykładowy benchmark dla prostego endpointu /ping może wyglądać następująco:

# FastAPI
@app.get("/ping")
async def ping():
    return {"message": "pong"}

# Flask
@app.route("/ping")
def ping():
    return {"message": "pong"}

Przy użyciu narzędzi takich jak wrk lub ab (Apache Benchmark), FastAPI potrafi przetworzyć nawet kilka razy więcej żądań na sekundę niż Flask, zwłaszcza w środowiskach wielowątkowych lub opartych na event-loop.

Warto jednak pamiętać, że sama wydajność nie zawsze powinna być czynnikiem decydującym — w niektórych przypadkach nadmiarowa złożoność asynchronicznego kodu może nie być uzasadniona i Flask nadal sprawdzi się doskonale w mniejszych, prostszych projektach. Jeśli interesuje Cię praktyczne wykorzystanie Pythona w codziennej pracy, warto również zapoznać się z Kursem Python – praktyczne wykorzystanie Pythona do analizy danych i automatyzacji.

Obsługa żądań i routing

Jednym z kluczowych aspektów każdego frameworka webowego jest sposób, w jaki definiuje trasy i przetwarza żądania HTTP. FastAPI i Flask oferują odmienne podejścia do routingu, co wpływa na strukturę aplikacji, czytelność kodu oraz możliwość rozbudowy projektu.

Flask bazuje na prostym i elastycznym mechanizmie dekoratorów. Każdy endpoint definiowany jest jako funkcja dekorowana przez metodę określającą ścieżkę i typ żądania. To podejście jest intuicyjne i pozwala szybko tworzyć działające API.

@app.route('/hello', methods=['GET'])
def hello():
    return 'Hello, Flask!'

FastAPI również wykorzystuje dekoratory, ale integruje je z mechanizmem typowania znanym z Pythona. Dzięki temu możliwe jest automatyczne generowanie dokumentacji oraz lepsze wsparcie dla statycznej analizy kodu.

@app.get('/hello')
def hello() -> str:
    return 'Hello, FastAPI!'

Poniższa tabela przedstawia podstawowe różnice w obsłudze żądań i routingu:

Podsumowując, oba frameworki oferują przejrzystą składnię do definiowania tras, jednak FastAPI idzie krok dalej, integrując routing z typowaniem i programowaniem asynchronicznym, co może mieć znaczenie w przypadku bardziej złożonych aplikacji API.

Walidacja danych i dokumentacja API

Jednym z kluczowych aspektów nowoczesnych frameworków webowych jest sposób, w jaki umożliwiają one walidację danych wejściowych oraz generowanie dokumentacji API. Zarówno FastAPI, jak i Flask oferują rozwiązania w tym zakresie, jednak różnią się podejściem i poziomem automatyzacji.

Walidacja danych

FastAPI opiera się na bibliotece Pydantic, która umożliwia deklaratywną walidację danych na podstawie typów danych języka Python. Dzięki temu możliwe jest automatyczne sprawdzanie poprawności danych wejściowych bez konieczności pisania dodatkowego kodu.

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float

@app.post("/items")
async def create_item(item: Item):
    return item

W Flasku walidacja danych nie jest dostępna natywnie i zazwyczaj wymaga użycia zewnętrznych bibliotek, takich jak Marshmallow lub WTForms. Oznacza to konieczność ręcznego definiowania schematów i integracji ich z endpointami.

from flask import Flask, request, jsonify
from marshmallow import Schema, fields

app = Flask(__name__)

class ItemSchema(Schema):
    name = fields.Str(required=True)
    price = fields.Float(required=True)

@app.route("/items", methods=["POST"])
def create_item():
    schema = ItemSchema()
    errors = schema.validate(request.json)
    if errors:
        return jsonify(errors), 400
    return jsonify(request.json)

Dokumentacja API

FastAPI automatycznie generuje dokumentację API w formacie OpenAPI (Swagger UI i ReDoc) na podstawie definicji endpointów i modeli danych. Nie wymaga to żadnej dodatkowej konfiguracji – dokumentacja jest dostępna natychmiast po uruchomieniu aplikacji.

Z kolei Flask nie oferuje wbudowanej obsługi dokumentacji API. Programista musi samodzielnie wdrożyć rozwiązania takie jak Flasgger lub apispec, co wiąże się z dodatkowymi krokami konfiguracyjnymi.

Porównanie

Dzięki automatyzacji i silnej integracji z typowaniem, FastAPI oferuje przewagę w zakresie walidacji danych i dokumentacji API, co znacząco przyspiesza proces tworzenia i testowania interfejsów REST. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę i nauczyć się zaawansowanych technik pracy z Pythonem, sprawdź nasz Kurs Python zaawansowany: automatyzacja, skrypty i optymalizacja procesów.

Doświadczenie dewelopera i ergonomia pracy

Wybierając framework do budowy API, jednym z kluczowych kryteriów jest wygoda codziennej pracy z kodem. FastAPI i Flask różnią się podejściem do struktury projektu, mechanizmów typowania oraz integracji z narzędziami wspierającymi pracę programisty. Poniżej przedstawiamy zestawienie najważniejszych różnic wpływających na doświadczenie dewelopera.

FastAPI wykorzystuje type hints i bibliotekę Pydantic, co pozwala na szybsze wykrywanie błędów i lepsze wsparcie ze strony edytorów kodu. W praktyce oznacza to, że deweloperzy mogą korzystać z autouzupełniania i statycznej analizy kodu, co znacząco przyspiesza pracę w większych projektach.

# Przykład typowania w FastAPI
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float

@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
    return item

Z kolei Flask jest bardziej elastyczny i nie narzuca struktury projektu ani sposobu organizacji kodu. To daje większą swobodę, ale jednocześnie wymaga więcej decyzji od programisty i może prowadzić do niespójności w większych zespołach.

W przypadku pracy zespołowej, FastAPI oferuje ustandaryzowane podejście do definiowania endpointów i walidacji danych, co sprzyja lepszej współpracy i utrzymaniu spójnego kodu. Flask z kolei ceniony jest za swoją prostotę i niski próg wejścia, co czyni go dobrym wyborem do szybkiego prototypowania lub nauki podstaw web developmentu.

Przykładowe aplikacje w FastAPI i Flask

FastAPI i Flask to dwa popularne frameworki webowe w ekosystemie Pythona, wykorzystywane głównie do budowy API. Choć na pierwszy rzut oka mogą wyglądać podobnie, różnią się podejściem do wielu aspektów tworzenia aplikacji i kierowane są do nieco innych scenariuszy użycia.

Flask zyskał popularność jako mikroframework o dużej elastyczności, co czyni go idealnym wyborem dla prostych aplikacji internetowych i prototypów. Przykładowe zastosowania to:

• Tworzenie prostych REST API dla aplikacji frontendowych
• Szybkie prototypowanie MVP
• Integracje z bazami danych i systemami backendowymi

FastAPI natomiast zaprojektowano z myślą o nowoczesnych wymaganiach związanych z tworzeniem szybkich, asynchronicznych usług API. Jest często wybierany w projektach, gdzie istotna jest skalowalność i automatyczna dokumentacja. Przykładowe przypadki użycia to:

• Budowa mikroserwisów o wysokiej wydajności
• API do systemów opartych na modelach uczenia maszynowego
• Aplikacje wymagające wsparcia dla asynchronicznego przetwarzania żądań

Oba frameworki pozwalają na szybkie rozpoczęcie pracy – w Flasku wystarczy zaledwie kilka linii kodu, aby uruchomić prosty serwer HTTP, podczas gdy FastAPI oferuje gotowe mechanizmy do walidacji danych i generowania dokumentacji, co może być szczególnie przydatne w rozbudowanych systemach backendowych.

Podsumowanie i rekomendacje

Zarówno FastAPI, jak i Flask to popularne frameworki webowe w ekosystemie Pythona, jednak różnią się podejściem do tworzenia API i zarządzania żądaniami HTTP. Wybór między nimi zależy przede wszystkim od potrzeb projektu, doświadczenia zespołu oraz wymagań związanych z wydajnością i skalowalnością.

• Flask to lekki i elastyczny framework, który od lat cieszy się popularnością dzięki prostocie oraz dużej społeczności. Dobrze sprawdza się w mniejszych projektach, prototypowaniu oraz w sytuacjach, gdy potrzebne są niestandardowe rozwiązania, które można łatwo rozszerzać.
• FastAPI z kolei to nowoczesna alternatywa skoncentrowana na automatyzacji, typowaniu i wysokiej wydajności. Został zaprojektowany z myślą o szybkim tworzeniu nowoczesnych API REST oraz pełnej integracji z mechanizmami walidacji danych i dokumentacją OpenAPI. Świetnie nadaje się do projektów, w których kluczowe znaczenie mają szybkość działania i strukturalna poprawność kodu.

Rekomendacja? Jeśli priorytetem są prostota i elastyczność bez narzucania struktury, Flask będzie doskonałym wyborem. Jeśli jednak zależy Ci na nowoczesnym podejściu opartym o typowanie, automatyczne generowanie dokumentacji i lepszej wydajności „out of the box” – warto sięgnąć po FastAPI.

Definiowanie KPI dla zarządzania danymi 02 lipca 2025

Nowoczesne rozwiązania AI – asystenci AI do analizy danych 30 czerwca 2025