Python 框架大对决：FastAPI 和 Flask，到底选谁？

摘要：在今天的软件开发世界里，Python 语言凭借其简洁和强大，依然是无数开发者的首选。而在构建 Web 应用和 API 时，两个框架的名字几乎是无法绕过的：Flask和FastAPI。一个是有着十多年历史的“老兵”，另一个则是近几年迅速崛起的“新秀”。到了 20

FastAPI VS Flask

在今天的软件开发世界里，Python 语言凭借其简洁和强大，依然是无数开发者的首选。而在构建 Web 应用和 API 时，两个框架的名字几乎是无法绕过的：Flask 和 FastAPI。一个是有着十多年历史的“老兵”，另一个则是近几年迅速崛起的“新秀”。到了 2025 年，它们之间的差异已经不再是简单的“新”与“旧”之争，而是代表了两种完全不同的开发理念和技术范式。

如果你正在犹豫，不知道该在下一个项目中选择哪一个，那么这篇文章正是为你准备的。我们将深入剖析这两个框架在 2025 年的真实面貌，从性能、异步支持、生态系统到实际应用场景，为你提供一个全面、客观的对比，帮助你做出最明智的决定。

让我们把时钟拨回到 2010 年。那一年，Flask 诞生了。它基于Werkzeug（一个 WSGI 工具集）和Jinja2（一个模板引擎）构建，其核心设计理念就是“极简”和“可扩展”。

在那个时代，Flask 以其轻量级、灵活和“不拘一格”的风格迅速赢得了开发者的青睐。它不强制你使用任何特定的工具或模式，而是为你提供一个坚实的基础，你可以根据自己的需求，自由地添加各种扩展。这使得 Flask 成为了微服务、小型仪表盘和快速 API 原型开发的理想选择。

十多年来，Flask 的生态系统不断壮大，涌现出了像 Flask-SQLAlchemy、Flask-Login 和 Flask-RESTful 这样的优秀扩展，极大地简化了数据库操作、用户认证和 RESTful API 的开发。即使到了 2025 年，Flask 在教育领域和轻量级应用中仍然占据着主导地位。

时间来到 2018 年，FastAPI 横空出世。它的技术基石是Starlette（一个轻量级的异步框架）和Pydantic（一个数据验证库）。

FastAPI 的出现，很好地回应了现代 Web 开发的需求：异步处理、数据验证和API 文档自动化。它从设计之初就考虑到了这些需求，并将其作为框架的核心功能。

凭借其异步原生、自动生成 OpenAPI 文档等特性，FastAPI 在数据密集型和异步驱动的系统中迅速普及。到了 2025 年，FastAPI 已经不仅仅是“一个新框架”了，它已经发展成为生产环境中需要高速、类型支持和异步工作负载的 API 的首选框架。

让我们通过一个简单的代码示例，直观地感受一下两者在开发体验上的差异。

Flask 的同步 API 示例：

from flask import Flask, request, jsonifyapp = Flask(__name__)@app.route("/hello", methods=["GET"])def hello: name = request.args.get("name", "World") return jsonify({"message": f"Hello, {name}!"})if __name__ == "__main__": app.run(debug=True)

从这个例子可以看出，Flask 的代码非常简洁，感觉就像在写普通的 Python 脚本。它的优点是简单易上手。但缺点也很明显：它没有内置类型检查，也没有数据验证。你需要自己手动处理这些问题，这可能会导致一些运行时错误。

FastAPI 的异步 API 示例：

from fastapi import FastAPIfrom pydantic import BaseModelapp = FastAPIclass Item(BaseModel): name: str price: float@app.post("/items")async def create_item(item: Item): return {"message": f"Item {item.name} created", "price": item.price}

相较之下，FastAPI 的代码看起来更加结构化。它利用了 Python 的类型提示功能，并与 Pydantic 库紧密集成。你的函数签名本身就定义了数据验证、文档生成以及请求类型。这使得代码在编写时就强制执行了最佳实践，减少了运行时出错的可能性。

用一句话总结开发体验上的差异：Flask 给你完全的自由，但你需要自己处理很多细节；而 FastAPI 提供了更多的结构化约束，它通过设计来帮助你遵循最佳实践。

在 2025 年，性能已经成为衡量 Web 框架优劣的一个重要指标。通过使用autocannon（一个 Node.js 负载测试工具）对一个简单的端点进行测试，我们可以看到两者在性能上的巨大差距。

Flask (Gunicorn + gevent)：每秒处理约 2,800 个请求。Flask (异步支持)：每秒处理约 5,000 个请求，但稳定性较差。FastAPI (Uvicorn + Gunicorn workers)：每秒处理约 35,000 个请求。FastAPI (带异步数据库和缓存)：每秒处理约 28,000 个请求，性能稳定。

这些数据清晰地表明，在实际的异步工作负载中，FastAPI 的性能比 Flask 快了大约 10 倍。

为什么会有如此巨大的差距？这主要归功于它们底层架构的差异。

Flask 的传统架构通常是同步的，使用Gunicorn来管理同步或“绿线程”工作进程。FastAPI 的架构则天生为异步而优化，它使用Uvicorn和Gunicorn的异步工作进程。这种架构特别适合与异步数据库（如 Postgres async、Mongo、Redis）、AI 推理服务器和事件驱动系统进行深度集成。

尽管 FastAPI 在性能上遥遥领先，但这并不意味着 Flask 已经过时。在许多特定的场景下，Flask 仍然是更好的选择。

最佳应用场景：快速脚本、仪表盘、遗留应用、大型单体应用。核心生态：Flask-SQLAlchemy、Flask-Login、Flask-RESTful 等。主导领域：教育和轻量级应用。

如果你只是想快速搭建一个小型工具，或者维护一个已有的 Flask 项目，那么继续使用 Flask 是完全合理的。它简单、依赖少，能让你在最短的时间内看到成果。

FastAPI 的崛起，与当今技术发展的趋势紧密相关。

最佳应用场景：生产 API、数据科学工作负载、异步密集型系统。核心生态：与Pydantic v2和SQLModel深度集成，支持各种异步 ORM。主导领域：AI 推理服务器、机器学习模型 API、微服务。

尤其是在AI/ML 服务的部署上，FastAPI 几乎成为了默认的选择。其高性能、自动文档和数据验证能力，完美契合了这些新兴领域的需求。

没有哪个框架是完美的，两者都有各自的“坑”。

学习曲线较高：相较于 Flask，FastAPI 的概念（如异步、类型提示）需要一些学习时间。与 Pydantic 的紧密耦合：FastAPI 与 Pydantic 的深度集成，意味着在 Pydantic 进行大版本更新时（比如从 v1 到 v2），你需要进行一些代码迁移工作。

现在，让我们回到最初的问题：在 2025 年，到底该如何选择？

代表了简单、稳定和传统的开发方式。FastAPI 则代表了异步优先、高性能和面向未来的 API 开发模式。

如果你是一个新手，正在考虑开始一个新项目，并且对性能、可维护性有较高的要求，那么选择 FastAPI是一个面向未来的决定。它不仅能帮助你构建出色的应用，还能让你熟悉当今 Python Web 开发的主流趋势。

当然，如果你只是需要一个简单的小工具，或者出于情怀，选择 Flask也完全没有问题。它依然是一个非常优秀的框架。