从 Flask 切到 FastAPI 后，起飞了！
笔者这几天上手体验 FastAPI，感受到这个框架易用和方便。之前也使用过 Python 中的 Django 和 Flask 作为项目的框架。Django 说实话上手也方便，但是学习起来有点重量级框架的感觉，FastAPI 带给我的直观体验还是很轻便的，本文翻译的这篇文章就会着重介绍 FastAPI 和 Flask 的区别。
Python 是最流行的编程语言之一。从脚本到 API 开发再到机器学习，Python 都有着它自己的足迹。因为 Python 注重开发者的体验和其所能提供的大量工具而大受欢迎。网络框架 Flask 就是这样一个工具，它在机器学习社区中很受欢迎。它也被广泛用于 API开发。但是有一个新的框架正在崛起：FastAPI。与 Flask 不同，FastAPI 是一个 ASGI（Asynchronous Server Gateway Interface 异步服务器网关接口）框架。与 Go 和 NodeJS 一样，FastAPI 是最快的基于 Python 的 Web 框架之一。
本文针对那些有兴趣从 Flask 转移到 FastAPI 的人，比较和对比了 Flask 和 FastAPI 的常见模式。
# FastAPI vs Flask
FastAPI 的构建考虑了以下三个主要问题：
速度
开发者经验
开放标准
你可以把 FastAPI 看作是把 Starlette、Pydantic、OpenAPI 和 JSON Schema 粘合在一起的胶水。
本质上说，FastAPI 使用 Pydantic 进行数据验证，并使用 Starlette 作为工具，使其与 Flask 相比快得惊人，具有与 Node 或 Go 中的高速 Web APIs 相同的性能。
Starlette + Uvicorn 提供异步请求能力，这是 Flask 所缺乏的。
有了 Pydantic 以及类型提示，你就可以得到一个具有自动完成功能的良好的编辑体验。你还可以得到数据验证、序列化和反序列化（用于构建一个 API），以及自动化文档（通过 JSON Schema 和 OpenAPI ）。
也就是说，Flask 的使用更为广泛，所以它经过了实战检验，并且有更大的社区支持它。由于这两个框架都是用来扩展的，Flask 显然是赢家，因为它有庞大的插件生态系统。
建议：
如果你对上述三个问题有共鸣，厌倦了 Flask 扩展时的大量选择，希望利用异步请求，或者只是想建立一个 RESTful API，请使用 FastAPI。
如果你对 FastAPI 的成熟度不满意，需要用服务器端模板构建一个全栈应用，或者离不开一些社区维护的 Flask 扩展，就可以使用 Flask。
