Jak stworzyć API w Pythonie? Przewodnik po Flask i FastAPI

Wprowadzenie do API w Pythonie

API (Application Programming Interface) to interfejs umożliwiający komunikację między różnymi aplikacjami. W kontekście aplikacji webowych API pozwala na wymianę danych pomiędzy klientem (np. przeglądarką) a serwerem. Dzięki temu możliwe jest tworzenie dynamicznych aplikacji, integracja różnych systemów oraz automatyzacja procesów.

Python oferuje wiele frameworków do tworzenia API, ale dwa z najpopularniejszych to Flask i FastAPI. Oba pozwalają na budowanie serwerów HTTP obsługujących żądania i zwracających odpowiedzi w formacie JSON, ale różnią się podejściem, wydajnością i łatwością użycia.

Flask jest lekkim, elastycznym frameworkiem, który pozwala na szybkie tworzenie API w sposób tradycyjny, używając widoków i dekoratorów. FastAPI natomiast jest nowocześniejszym rozwiązaniem, które wykorzystuje asynchroniczne programowanie i typowanie statyczne, co czyni go wydajniejszym i bardziej przyjaznym dla większych systemów.

Wybór między tymi narzędziami zależy od wielu czynników, takich jak złożoność projektu, wymagania dotyczące wydajności oraz preferencje programisty. W kolejnych częściach artykułu przyjrzymy się bliżej zarówno Flask, jak i FastAPI, omawiając ich możliwości oraz sposób implementacji API.

Flask vs FastAPI – porównanie technologii

Flask i FastAPI to dwa popularne frameworki używane do tworzenia interfejsów API w Pythonie. Chociaż oba zapewniają prosty i efektywny sposób budowania aplikacji webowych, różnią się pod względem wydajności, łatwości użycia oraz dostępnych funkcji.

Flask to lekki framework, który zdobył popularność dzięki swojej elastyczności i prostemu interfejsowi. Jest dobrym wyborem dla małych i średnich projektów, w których liczy się łatwość wdrożenia oraz szeroka społeczność użytkowników. Dzięki dużej liczbie dostępnych rozszerzeń Flask umożliwia łatwe dostosowanie aplikacji do różnych wymagań.

FastAPI to nowoczesny framework zaprojektowany z myślą o wysokiej wydajności i prostocie. Wykorzystuje asynchroniczne operacje oraz automatyczną walidację danych na podstawie typów Pythona, co pozwala na szybkie tworzenie i testowanie API. Jest szczególnie polecany dla aplikacji wymagających dużej liczby jednoczesnych zapytań oraz dla systemów pracujących z danymi w formacie JSON.

Główne różnice między Flask a FastAPI obejmują:

• Wydajność: FastAPI wykorzystuje asynchroniczność, co czyni go znacznie szybszym w obsłudze dużej liczby żądań.
• Obsługa typów danych: FastAPI automatycznie generuje dokumentację i waliduje dane na podstawie typów Pythona, podczas gdy we Flasku wymaga to dodatkowej konfiguracji.
• Popularność i ekosystem: Flask ma większą społeczność i bogatszy ekosystem rozszerzeń, co może być istotne dla bardziej złożonych projektów.
• Łatwość nauki: Flask jest prostszy dla początkujących, ponieważ pozwala na stopniowe budowanie aplikacji bez konieczności znajomości bardziej zaawansowanych technik programowania.

Wybór między Flask a FastAPI zależy od specyfiki projektu. Jeśli kluczowa jest wydajność i nowoczesne podejście do tworzenia API, FastAPI będzie lepszym wyborem. Natomiast Flask sprawdzi się w projektach, gdzie liczy się prostota i dostępność dużej liczby gotowych rozwiązań.

Tworzenie API w Flask – przewodnik krok po kroku

Flask to jeden z najpopularniejszych frameworków webowych w Pythonie, który jest często wybierany do budowy lekkich i elastycznych API. Jego prostota oraz minimalizm sprawiają, że idealnie nadaje się do mniejszych projektów oraz aplikacji, które wymagają dużej kontroli nad kodem.

Instalacja Flask

Przed rozpoczęciem pracy z Flask należy go zainstalować. Można to zrobić za pomocą pip:

pip install flask

Pierwsze API w Flask

Podstawowa aplikacja API w Flask może wyglądać następująco:

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def home():
    return "Witaj w moim API!"

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

Po uruchomieniu tej aplikacji serwer Flask wystartuje na domyślnym porcie 5000, a żądanie do http://127.0.0.1:5000/ zwróci komunikat "Witaj w moim API!".

Obsługa żądań HTTP

Flask obsługuje różne metody HTTP, takie jak GET i POST. Poniżej przykład obsługi metod:

from flask import request

@app.route('/data', methods=['GET', 'POST'])
def handle_data():
    if request.method == 'POST':
        return "Odebrano dane metodą POST"
    return "Dane dostępne metodą GET"

Teraz endpoint /data odpowiada zarówno na żądania GET, jak i POST.

Tworzenie API zwracającego JSON

W aplikacjach API często zwraca się dane w formacie JSON. W Flask można to zrobić za pomocą modułu jsonify:

from flask import jsonify

@app.route('/json')
def return_json():
    return jsonify({"message": "Witaj w API!"})

Po wysłaniu żądania GET na /json serwer zwróci odpowiedź JSON:

{"message": "Witaj w API!"}

Podsumowanie

Flask to prosty, ale potężny framework, który pozwala na szybkie tworzenie API. Dzięki swojej elastyczności sprawdza się zarówno w małych aplikacjach, jak i większych projektach. Jeśli chcesz rozszerzyć swoją wiedzę na temat tworzenia aplikacji webowych w Pythonie, sprawdź Kurs Tworzenie aplikacji webowych w Pythonie z wykorzystaniem Django, który pomoże Ci zdobyć zaawansowane umiejętności.

Tworzenie API w FastAPI – przewodnik krok po kroku

FastAPI to nowoczesny framework do budowy interfejsów API w Pythonie, który skupia się na wydajności i prostocie użycia. Wyróżnia się wsparciem dla asynchronicznych operacji oraz automatycznym generowaniem dokumentacji. Poniżej przedstawiamy kroki niezbędne do stworzenia prostego API przy użyciu FastAPI.

1. Instalacja FastAPI i uruchomienie serwera

Aby rozpocząć pracę z FastAPI, należy zainstalować wymagane pakiety:

pip install fastapi uvicorn

FastAPI wykorzystuje Uvicorn jako serwer ASGI, co pozwala na obsługę zapytań w sposób asynchroniczny.

2. Tworzenie pierwszego endpointu

Podstawowa aplikacja w FastAPI może wyglądać następująco:

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
def read_root():
    return {"message": "Witaj w FastAPI!"}

Po zapisaniu tego kodu w pliku main.py, można uruchomić aplikację komendą:

uvicorn main:app --reload

Serwer uruchomi się pod adresem http://127.0.0.1:8000, a domyślna ścieżka zwróci zdefiniowaną wiadomość.

3. Automatyczna dokumentacja API

Jedną z głównych zalet FastAPI jest automatyczne generowanie dokumentacji interfejsu API. Po uruchomieniu aplikacji dostępne są dwa interfejsy:

• Swagger UI: http://127.0.0.1:8000/docs
• ReDoc: http://127.0.0.1:8000/redoc

Dzięki temu użytkownicy API mogą łatwo testować jego funkcjonalność bez konieczności używania dodatkowych narzędzi.

4. Obsługa parametrów i walidacja

FastAPI oferuje wbudowaną walidację danych wejściowych. Poniższy przykład pokazuje, jak dodać parametr do ścieżki:

from fastapi import Path

@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int = Path(..., title="ID przedmiotu")):
    return {"item_id": item_id}

FastAPI automatycznie sprawdzi typ danych i zwróci odpowiedni błąd w przypadku niepoprawnych wartości.

5. Obsługa żądań asynchronicznych

FastAPI natywnie wspiera operacje asynchroniczne, co pozwala na lepszą obsługę dużej liczby równoczesnych żądań:

import asyncio

@app.get("/wait")
async def wait_seconds():
    await asyncio.sleep(3)
    return {"message": "Gotowe!"}

Wykorzystanie async i await pozwala na efektywne zarządzanie operacjami wejścia-wyjścia.

Podsumowanie

FastAPI to potężne narzędzie do budowy nowoczesnych interfejsów API. Jego główne zalety to:

• Łatwość użycia – prosta składnia i intuicyjne deklarowanie endpointów.
• Automatyczna dokumentacja – Swagger UI i Redoc bez potrzeby dodatkowej konfiguracji.
• Obsługa asynchronicznych operacji – wydajniejsze przetwarzanie zapytań.
• Wbudowana walidacja – automatyczne sprawdzanie typów wejściowych.

Dzięki tym cechom FastAPI jest doskonałym wyborem do tworzenia nowoczesnych API w Pythonie.

Zalety i wady Flask oraz FastAPI

Wybór między Flask a FastAPI zależy od konkretnych potrzeb projektu. Każdy z tych frameworków ma swoje mocne i słabe strony, które warto wziąć pod uwagę przed podjęciem decyzji. Jeśli chcesz jeszcze lepiej zrozumieć praktyczne wykorzystanie Pythona, sprawdź Kurs Python - praktyczne wykorzystanie Pythona do analizy danych i automatyzacji.

Porównanie Flask i FastAPI

Zalety i wady Flask

Zalety:

• Łatwy do nauczenia, idealny dla początkujących
• Elastyczny i rozszerzalny dzięki dużej liczbie rozszerzeń
• Prosty w implementacji dla małych i średnich aplikacji

Wady:

• Brak natywnej obsługi asynchroniczności
• Wymaga dodatkowych narzędzi do walidacji danych
• Ręczna konfiguracja dokumentacji API

Zalety i wady FastAPI

Zalety:

• Wysoka wydajność dzięki asynchroniczności
• Wbudowana walidacja danych i automatyczna dokumentacja
• Świetnie nadaje się do systemów wysokiej dostępności

Wady:

• Większa złożoność, szczególnie dla początkujących
• Wymaga znajomości typowania i Pydantic
• Mniejsza liczba gotowych rozszerzeń niż Flask

Przykładowe różnice w implementacji

Oto prosty przykład tworzenia endpointu w Flask i FastAPI:

Flask:

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

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

if __name__ == "__main__":
    app.run()

FastAPI:

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

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

FastAPI dzięki typowaniu danych i automatycznej dokumentacji pozwala na bardziej precyzyjne definiowanie API, podczas gdy Flask oferuje większą swobodę kosztem dodatkowej konfiguracji.

Przypadki użycia – kiedy wybrać Flask, a kiedy FastAPI

Wybór między Flask a FastAPI zależy od specyfiki projektu, wydajności, łatwości użycia oraz obsługi asynchroniczności. Oba frameworki są świetnym wyborem do tworzenia API w Pythonie, ale mają różne zastosowania.

Kiedy wybrać Flask?

• Proste API i prototypy – Flask jest idealny do szybkiego tworzenia MVP (Minimum Viable Product) i małych aplikacji.
• Rozbudowany ekosystem – Jeśli aplikacja wymaga użycia wielu rozszerzeń i jest tworzona w ekosystemie, gdzie Flask jest już używany.
• Znajomość frameworka – Jeśli zespół ma doświadczenie z Flaskiem, jego wdrożenie będzie szybsze i prostsze.
• Monolityczne aplikacje – Flask dobrze sprawdza się w klasycznych aplikacjach webowych z backendem i frontendem w jednym kodzie.

Kiedy wybrać FastAPI?

• Wysoka wydajność – FastAPI jest zoptymalizowany pod kątem szybkości i obsługi dużej liczby żądań.
• Asynchroniczność – Jeśli aplikacja wymaga obsługi operacji asynchronicznych (np. zapytań do baz danych lub mikroserwisów), FastAPI jest lepszym wyborem.
• API oparte na OpenAPI – Automatyczna dokumentacja i walidacja danych na podstawie adnotacji Pydantic.
• Nowoczesne rozwiązania – Jeśli projekt zakłada wykorzystanie najnowszych funkcji Pythona (typu async/await, typowanie statyczne).

Porównanie zastosowań

Wybór technologii powinien być dostosowany do wymagań projektu i kompetencji zespołu. Flask sprawdzi się w klasycznych, prostych API, natomiast FastAPI jest lepszym wyborem dla aplikacji o wysokiej wydajności i wymagających asynchroniczności.

Podsumowanie i rekomendacje

Wybór między Flask a FastAPI zależy od specyficznych potrzeb projektu. Oba frameworki pozwalają na szybkie tworzenie API w Pythonie, jednak różnią się pod względem wydajności, łatwości użycia i dostępnych funkcji.

Flask jest świetnym wyborem dla projektów, które nie wymagają wyjątkowo wysokiej wydajności i w których kluczowa jest elastyczność. Jego prostota sprawia, że jest doskonały zarówno dla osób początkujących, jak i dla bardziej zaawansowanych użytkowników, którzy chcą mieć pełną kontrolę nad strukturą aplikacji.

FastAPI natomiast wyróżnia się wysoką wydajnością i natywnym wsparciem dla asynchronicznego przetwarzania, co czyni go idealnym wyborem dla aplikacji wymagających dużej liczby jednoczesnych żądań, np. systemów mikroserwisowych czy interfejsów bazujących na AI.

Jeśli kluczowa jest kompatybilność z istniejącymi rozwiązaniami i bogata społeczność, Flask może być lepszym wyborem. Natomiast jeśli zależy nam na nowoczesnych funkcjach, takich jak automatyczna dokumentacja API czy wbudowana walidacja danych, warto rozważyć FastAPI.

Ostateczna decyzja powinna być oparta na wymaganiach konkretnego projektu oraz doświadczeniu zespołu pracującego nad API.

Podsumowanie i dalsze kroki

Tworzenie API w Pythonie może być realizowane za pomocą różnych frameworków, z których dwa najpopularniejsze to Flask i FastAPI. Oba narzędzia oferują wygodne sposoby na budowę interfejsów programistycznych, ale różnią się podejściem, wydajnością i zastosowaniami.

Flask to lekki i elastyczny framework, który sprawdza się w prostych oraz średnio skomplikowanych aplikacjach. Jest szeroko stosowany i posiada dużą społeczność, co czyni go dobrym wyborem dla osób początkujących oraz projektów, które nie wymagają ekstremalnej wydajności.

FastAPI z kolei jest zoptymalizowany pod kątem wydajności i wykorzystuje asynchroniczność, co sprawia, że nadaje się doskonale do aplikacji wymagających dużej liczby jednoczesnych żądań. Dzięki wbudowanej obsłudze walidacji i dokumentacji API ułatwia pracę deweloperom, szczególnie w przypadku systemów mikroserwisowych.

Wybór między tymi frameworkami zależy od specyfiki projektu oraz wymagań dotyczących wydajności i skalowalności. W kolejnych sekcjach przeanalizujemy dokładnie ich różnice, sposób implementacji API oraz praktyczne przypadki użycia.

Python w pracy analityka danych – narzędzia, które musisz znać 02 kwietnia 2025

Tworzenie interaktywnych formularzy w Word 31 marca 2025