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, służące do tworzenia interfejsów API oraz aplikacji internetowych. Choć oba cieszą się dużym uznaniem w społeczności deweloperskiej, różnią się pod względem podejścia, możliwości oraz technologii, na których się opierają.

Flask, istniejący od 2010 roku, to lekki mikroframework, który zapewnia prosty i elastyczny sposób budowania aplikacji. Jego minimalizm pozwala na dużą swobodę przy projektowaniu architektury, dzięki czemu jest często wybierany do mniejszych projektów lub tam, gdzie deweloperzy chcą mieć pełną kontrolę nad strukturą aplikacji.

FastAPI, wprowadzony znacznie później, bo w 2018 roku, został zaprojektowany z myślą o nowoczesnym stylu tworzenia API – szczególnie tych opartych na REST i OpenAPI. Wyróżnia się natywnym wsparciem dla asynchroniczności (async/await), automatycznym generowaniem dokumentacji oraz silnym typowaniem danych, co pozwala na większą niezawodność kodu i łatwiejsze jego testowanie.

Oba frameworki pozwalają na szybkie stworzenie działającego API. Na przykład, endpoint zwracający prostą wiadomość może wyglądać w obu przypadkach bardzo podobnie, ale różnić się podejściem do walidacji danych, sposobem obsługi zapytań czy wydajnością działania przy dużym obciążeniu.

Wybór pomiędzy FastAPI i Flask zależy od wielu czynników, takich jak charakter projektu, wymogi wydajnościowe, potrzeba skalowalności czy preferencje zespołu deweloperskiego. W kolejnych częściach przyjrzymy się im bardziej szczegółowo, analizując zarówno aspekty techniczne, jak i praktyczne korzyści każdego z frameworków.

Architektura i podstawowe założenia obu frameworków

FastAPI i Flask to dwa popularne frameworki webowe w języku Python, które umożliwiają szybkie tworzenie API. Choć oba służą podobnemu celowi, ich architektura i filozofia projektowania znacząco się różnią, co wpływa na sposób pracy z każdym z nich.

Flask to mikroframework, który stawia na prostotę i minimalizm. Jego rdzeń jest lekki i elastyczny, a większość dodatkowych funkcji (jak obsługa baz danych, uwierzytelnianie czy serializacja) dostarczana jest przez zewnętrzne rozszerzenia. Dzięki temu Flask pozwala programiście na dużą swobodę w doborze narzędzi i organizacji projektu. Jest frameworkiem synchronicznym, opartym na tradycyjnym modelu przetwarzania zapytań HTTP.

FastAPI z kolei został zaprojektowany z myślą o nowoczesnych potrzebach w tworzeniu API. Bazuje na typowaniu zmiennych w Pythonie (type hints) oraz w pełni wspiera asynchroniczność dzięki wbudowanemu wsparciu dla async/await. FastAPI korzysta z Pydantic do walidacji danych oraz OpenAPI do automatycznego generowania dokumentacji. W przeciwieństwie do Flask, wiele funkcji, które w Flask wymagają dodatkowych bibliotek, w FastAPI jest dostępnych od razu po instalacji frameworka.

Pod względem architektury, Flask daje większą elastyczność, ale kosztem konieczności ręcznego konfigurowania wielu komponentów. FastAPI oferuje bardziej zunifikowaną strukturę opartą na nowoczesnych standardach, co ułatwia szybkie rozpoczęcie pracy bez konieczności dużej liczby decyzji na starcie.

W praktyce, wybór między tymi frameworkami zależy od potrzeb projektu: Flask może być lepszy do prostych, lekkich aplikacji, natomiast FastAPI sprawdzi się szczególnie dobrze w aplikacjach wymagających wysokiej wydajności, asynchroniczności i dobrej dokumentacji API.

Łatwość tworzenia i rozwijania API

Jednym z kluczowych kryteriów wyboru frameworka do budowy API jest prostota i intuicyjność procesu tworzenia oraz dalszego rozwijania aplikacji. FastAPI i Flask różnią się pod tym względem podejściem do typowania, strukturyzacji kodu oraz stopnia automatyzacji wielu aspektów programowania.

Pod względem syntaktycznym, FastAPI promuje podejście deklaratywne, w którym większość informacji o strukturze danych i endpointach wynika z definicji funkcji i typów. Flask natomiast pozostawia większą swobodę, co z jednej strony czyni go idealnym do szybkich prototypów, ale z drugiej – może prowadzić do większego chaosu w większych projektach.

Oto prosty przykład utworzenia endpointu w obu frameworkach:

FastAPI:

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/hello")
def say_hello(name: str):
    return {"message": f"Hello, {name}!"}

Flask:

from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)

@app.route("/hello")
def say_hello():
    name = request.args.get("name", default="World")
    return {"message": f"Hello, {name}!"}

Jak widać, FastAPI automatycznie analizuje i waliduje parametry wejściowe, natomiast w Flasku programista musi wykonać część tej pracy ręcznie. Dla małych aplikacji różnice są niewielkie, jednak przy rozbudowanych projektach komfort pracy i bezpieczeństwo typów wyraźnie przemawiają na korzyść FastAPI. Jeśli chcesz rozwinąć swoje umiejętności w praktycznym tworzeniu aplikacji i automatyzacji procesów, sprawdź Kurs Python - praktyczne wykorzystanie Pythona do analizy danych i automatyzacji.

Porównanie wydajności – benchmarki i testy

Wydajność to jeden z kluczowych czynników przy wyborze frameworka do budowy API. FastAPI i Flask różnią się znacząco pod względem czasu odpowiedzi, obsługi współbieżności oraz zużycia zasobów. Poniżej przedstawiamy syntetyczne porównanie oparte na popularnych benchmarkach i testach syntetycznych.

FastAPI dzięki wykorzystaniu Starlette i asyncio osiąga znacznie lepsze wyniki w scenariuszach dużego obciążenia, szczególnie przy asynchronicznej obsłudze wielu klientów. Flask, oparty na synchronicznym modelu WSGI, najlepiej sprawdza się w prostych aplikacjach i środowiskach, gdzie wydajność nie jest kluczowym kryterium.

Dla porównania prosty endpoint w obu frameworkach:

# FastAPI
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def read_root():
    return {"message": "Hello from FastAPI"}

# Flask
from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def hello():
    return {"message": "Hello from Flask"}

W testach syntetycznych ten sam endpoint w FastAPI reaguje szybciej i skaluje się lepiej przy większej liczbie równoległych żądań. Należy jednak pamiętać, że rzeczywista wydajność zależy także od konfiguracji serwera, charakterystyki aplikacji oraz użytych zależności.

Przykładowe aplikacje stworzone w FastAPI i Flask

Zarówno FastAPI, jak i Flask znajdują szerokie zastosowanie w tworzeniu aplikacji webowych i usług API, jednak różnią się podejściem do projektowania, możliwościami wydajnościowymi oraz preferowanymi przypadkami użycia. Poniżej przedstawiamy kilka typowych zastosowań obu frameworków wraz z przykładami kodu, które ilustrują różnice w ich użyciu.

Poniżej widoczne są uproszczone przykłady tworzenia prostego endpointu w FastAPI i Flask:

FastAPI – prosty endpoint

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/hello")
def read_root():
    return {"message": "Hello from FastAPI"}

Flask – prosty endpoint

from flask import Flask, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route("/hello")
def hello():
    return jsonify(message="Hello from Flask")

Oba frameworki pozwalają na szybkie stworzenie działającego API, jednak FastAPI oferuje większe wsparcie dla nowoczesnych funkcji, takich jak automatyczna dokumentacja (Swagger), asynchroniczność, czy wbudowana walidacja danych. Flask natomiast pozostaje lekkim i elastycznym rozwiązaniem, które wielu deweloperów wybiera ze względu na prostotę i dużą ilość zasobów edukacyjnych. Jeśli chcesz rozwinąć swoje umiejętności w tworzeniu zaawansowanych aplikacji w Pythonie, sprawdź Kurs Python zaawansowany: automatyzacja, skrypty i optymalizacja procesów.

Doświadczenie deweloperskie i ergonomia pracy

Wybór odpowiedniego frameworka do budowy API często zależy od tego, jak komfortowo pracuje się z jego narzędziami, jak szybko można osiągnąć zamierzony efekt oraz jak duże wsparcie oferuje w codziennym procesie tworzenia i utrzymywania aplikacji. FastAPI oraz Flask różnią się pod tym względem zarówno filozofią projektową, jak i podejściem do ergonomii pracy programisty.

FastAPI promuje nowoczesne podejście zgodne z najlepszymi praktykami Pythona 3, w szczególności dzięki wykorzystaniu adnotacji typów i integracji z Pydantic. Deweloperzy otrzymują narzędzia, które automatyzują wiele aspektów, takich jak walidacja danych czy generowanie dokumentacji:

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

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

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

Z kolei Flask to framework minimalistyczny, który oferuje większą elastyczność kosztem konieczności ręcznego konfigurowania wielu funkcji. Użytkownicy cenią sobie jego prostotę i możliwość tworzenia lekkich aplikacji bez narzucania konkretnej struktury projektu:

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/items/', methods=['POST'])
def create_item():
    data = request.get_json()
    return jsonify(data)

Pod względem ergonomii pracy FastAPI może być bardziej przyjazny dla średniozaawansowanych i zaawansowanych programistów, którzy oczekują wysokiego poziomu automatyzacji, bezpieczeństwa typów i dobrej integracji z nowoczesnym ekosystemem Pythona. Flask natomiast pozostaje idealnym wyborem dla tych, którzy cenią sobie maksymalną kontrolę, prostotę i elastyczność w organizowaniu aplikacji.

Społeczność, dokumentacja i ekosystem

Zarówno Flask, jak i FastAPI cieszą się dużą popularnością w środowisku Pythonowym, ale różnią się pod względem dojrzałości społeczności, dostępnych rozszerzeń oraz stylu dokumentacji. Wybór frameworka często zależy nie tylko od jego możliwości technicznych, ale także od wsparcia, jakie oferuje otoczenie narzędzia.

Flask to jeden z najstarszych i najbardziej rozpoznawalnych frameworków do tworzenia aplikacji webowych w Pythonie. Dzięki swojej długoletniej obecności zbudował ogromną społeczność i bogaty ekosystem rozszerzeń, co sprawia, że łatwo znaleźć odpowiedzi na pytania, gotowe rozwiązania lub wsparcie w najróżniejszych przypadkach użycia. Dokumentacja Flask jest przejrzysta i dobrze utrzymana, koncentrując się na prostocie oraz elastyczności.

FastAPI, mimo że młodszy, bardzo szybko zdobył popularność dzięki nowoczesnemu podejściu i integracji z typowaniem statycznym. Społeczność dynamicznie się rozwija, a liczba dostępnych zasobów i bibliotek kompatybilnych z FastAPI rośnie z miesiąca na miesiąc. Dokumentacja wyróżnia się interaktywnością i naciskiem na dobre praktyki, często zawierając przykłady kodu działające "od ręki" z wykorzystaniem OpenAPI i Swagger UI.

Flask sprawdzi się świetnie w projektach wymagających dużej elastyczności i integracji z istniejącym kodem lub bibliotekami. FastAPI natomiast przyciąga deweloperów, którzy cenią sobie wysoką produktywność, automatyzację dokumentacji API oraz nowoczesne standardy typowania i bezpieczeństwa.

Oba frameworki oferują silne wsparcie społecznościowe – aktywne fora, liczne tutoriale, integracje z narzędziami DevOps czy platformy chmurowe – ale różnią się podejściem do rozwoju i filozofią projektową, co może mieć wpływ na wybór odpowiedniego rozwiązania w konkretnym przypadku.

Podsumowanie i rekomendacje

FastAPI i Flask to dwa popularne frameworki webowe w języku Python, które różnią się podejściem do tworzenia API, wydajnością i narzędziami wspierającymi pracę dewelopera. Wybór między nimi powinien zależeć od konkretnych potrzeb projektu oraz doświadczenia zespołu.

• FastAPI to nowoczesny framework stworzony z myślą o szybkości działania, asynchroniczności i pełnej zgodności ze standardem OpenAPI. Pozwala na automatyczne generowanie dokumentacji oraz korzysta z systemu typów Pythona, co ułatwia weryfikację danych i współpracę z edytorami kodu.
• Flask to lekki i elastyczny framework, który od lat pozostaje ulubionym wyborem wśród deweloperów ceniących prostotę i pełną kontrolę nad strukturą aplikacji. Dzięki dużemu ekosystemowi rozszerzeń i bogatej społeczności łatwo go dostosować do niemal każdego przypadku użycia.

Jeśli zależy Ci na szybkim tworzeniu nowoczesnych interfejsów API z dobrą wydajnością i automatyczną dokumentacją – FastAPI będzie naturalnym wyborem. Jeśli jednak pracujesz nad projektem, który wymaga większej elastyczności, ciągłości z istniejącym kodem lub korzystania z bardziej tradycyjnego podejścia, Flask pozostaje solidną i sprawdzoną opcją.

Czas przetwarzania danych jako metryka efektywności 23 lipca 2025

Model Pixar (Once upon a time...) 21 lipca 2025