FastAPI vs Django vs Flask：2026 年选择正确的 Python Web 框架

Source: Dev.to

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为什么我在同一年用了这三种框架

我的主要工作是在一家医疗数据创业公司（团队六人）。我们使用 Django。与此同时，我维护两个自由职业项目：一个使用 Flask，另一个使用 FastAPI。这并非计划好的——是不同时间、不同情境下做出的决策的累积。但结果是，我可以从 前线 进行比较，而不是只看博客的基准测试。

• Flask：四年项目。
• FastAPI：我在去年十月开始的。
• Django：我在加入团队后 18 个月接手的。

我并不是从零自由选择这三者——这很重要，因为在真实世界中，人们很少在没有限制的情况下做选择。

Flask：当简洁成为特性

Flask 3.1 仍然是 Flask。这既是好事也是坏事。

好处

你可以用二十行代码启动一个可用的服务器，并且能理解每一行。没有魔法，没有隐式约定，也没有神秘的配置文件。对于小团队或需要对架构拥有完全控制的项目来说，这价值很高。

from flask import Flask, request, jsonify
from functools import wraps

app = Flask(__name__)

# Sin decoradores fancy, sin inyección de dependencias —
# simplemente Python normal que cualquiera puede leer
def require_api_key(f):
    @wraps(f)
    def decorated(*args, **kwargs):
        key = request.headers.get("X-API-Key")
        if key != app.config["API_KEY"]:
            return jsonify({"error": "Unauthorized"}), 401
        return f(*args, **kwargs)
    return decorated

@app.route("/health")
def health():
    return {"status": "ok"}

@app.route("/data", methods=["POST"])
@require_api_key
def receive_data():
    payload = request.get_json()
    # procesar...
    return jsonify({"received": True}), 202

这段代码是我三年前为一个客户写的，至今仍在生产环境中运行，几乎没有实质性改动。这就是 Flask 的现实：稳定、可预期、没有惊喜。

坏处

Flask 并不会免费提供任何东西。

• 数据验证： 需要你自己实现。
• API 文档： 需要你自己生成。
• 认证： 选择你的扩展，期待它得到维护，祈祷吧。

扩展生态虽然庞大，却十分碎片化；有些部分已经过时或被抛弃。我在十月花了整整一个下午，试图让 flask-jwt-extended 在最新的依赖版本下工作，结果只能手动重写逻辑。这并不是我人生中最美好的一段时光。

Flask 适用的情况：

• 你的团队熟悉 Python，并且想自行构建架构。
• 项目是一个简单的内部 API。
• 你正在原型化一个可能向任何方向扩展的东西。

不适用的情况：

• 你需要一个完整的系统，包括用户、权限、管理员等，而不想从零开始构建。

Django：能正常工作的象

我带着一定的怀疑进入了 Django 项目。我的想法——可能不太公平——是 Django 只适用于“过去的时代”的项目，也就是人们在服务器端生成 HTML 模板进行全栈开发的那种情况。我错了，虽然并不是完全错。

让我惊讶的是 ORM 的稳固程度以及 Django REST Framework (DRF) 在现代 API 中的出色表现。这个遗留项目拥有一个包含 42 张相互关联表的数据模型。Django 的迁移系统以一种我实话说没有预料到的流畅度处理这些关系。我们在 18 个月内执行了超过 300 次迁移，期间没有出现任何数据完整性问题——虽然这其中也有前团队在模式设计上做得好的功劳。

管理后台是我低估的另一件事。对于一家需要非技术人员访问数据的初创公司来说，Django 的 admin —— 好吧，让我说得更准确一点 —— 并不漂亮，但能用。对它进行定制的痛苦程度远低于一开始想象的那样。

我遇到的真实问题

1. DRF 的学习曲线
   别误会，DRF 很强大。但 ViewSets、Routers、Serializers 这些抽象层叠在一起时，对于新加入团队的成员会显得相当混乱。我们在一月份让一位 junior 开发者上手，花了将近两周才让他完全理解单个视图的完整模式。这是昂贵的时间成本。

2. 异步性能
   Django 4.2+ 已经支持 async，Django 5.x 更是显著改进。但它并不是 async‑first——而是 async‑added。对于需要并行调用多个外部 API 的端点，Django 中的 async 代码感觉更像是被强行塞进去的，而不是自然而然的。并非做不到，只是使用起来不够舒适。

3. 包之间的不兼容
   我安装了一个新的 Django 扩展来实现报表功能，然而在 staging 环境测试不充分，导致生产环境的认证端点在下午 6 点崩溃。问题不在于扩展本身，而是它与我们使用的 djangorestframework-simplejwt 版本不兼容。我们花了两个小时回滚并调试。
   教训： Django 生态系统很大，但包之间的不兼容比想象中更常见。

快速结论

就我而言，选择取决于具体情境：医疗初创公司使用 Django，因为我们需要快速的后台管理和稳健的 ORM；较轻量的自由职业项目则根据性能需求和客户熟悉度使用 Flask 或 FastAPI。没有通用的胜者，只有最适合每个问题的工具。

发疯吧 — 我会押注 Django

配置优先于约定会在灵活性上付出代价，但在前几周节省的时间足以证明其合理性。如果团队将要扩大，Django 的可预测结构具有我在亲身体验之前低估的价值。

FastAPI：改变我对 API 思考方式的东西

我在十月开始了 FastAPI 项目，最初并没有抱太大期望。它是一个机器学习模型的推理服务——接收一张图片，返回分类结果——我需要一个构建快速且原生支持 async 的方案来处理对模型的调用而不阻塞。

第一周的体验出乎意料地启发了我：Pydantic 的自动验证和 OpenAPI 的自动文档生成从根本上改变了我对 API 合约的认识。

from fastapi import FastAPI, HTTPException, Depends
from pydantic import BaseModel, Field
import httpx

app = FastAPI(title="Inference API", version="0.3.1")

class ImageRequest(BaseModel):
    url: str = Field(..., description="URL de la imagen a clasificar")
    confidence_threshold: float = Field(0.7, ge=0.0, le=1.0)
    # Pydantic valida esto automáticamente — si mandan 1.5, reciben un 422 claro

class ClassificationResult(BaseModel):
    label: str
    confidence: float
    processing_time_ms: int

async def get_http_client():
    async with httpx.AsyncClient(timeout=10.0) as client:
        yield client

@app.post("/classify", response_model=ClassificationResult)
async def classify_image(
    req: ImageRequest,
    client: httpx.AsyncClient = Depends(get_http_client)
):
    # El tipo de retorno está documentado automáticamente en /docs
    # Y FastAPI valida que mi respuesta también sea correcta
    try:
        result = await model_service.classify(req.url, client)
        return ClassificationResult(**result)
    except TimeoutError:
        raise HTTPException(status_code=504, detail="Model service timeout")

对我来说，FastAPI 的依赖注入是它最大的亮点之一。Depends() 模式起初看起来很简单，但当你开始组合依赖——一个依赖配置的 HTTP 客户端，而配置又依赖于运行环境——你会突然明白为什么 FastAPI 这样设计。我的测试代码也大幅简化，因为可以轻松覆盖依赖。

没想到的：性能

并不是说 Flask 或 Django 在大多数情况下都慢——但当我开始测量机器学习服务的响应时间时，差距非常明显。在中等负载（100 个并发请求）的条件下，FastAPI 的异步端点的平均延迟为 45 ms，而等价的 Flask 版本则是 180 ms。这不是人为的基准数据——是 Locust 在预演环境下的真实测量。

让我感到沮丧的地方

• 认证生态系统仍然没有 Django 或甚至 Flask 那么成熟。fastapi-users 工作良好，但当我需要稍微超出标准流程的功能——比如企业用户的邀请 onboarding 系统——就必须编写大量自定义逻辑。这不是致命缺陷，但确实是需要在预算中考虑的工作量。
• FastAPI 的文档在基础场景下非常出色，但在高级用例上显得不足。官方文档只能带你到一定程度，之后就只能靠 Stack Overflow 和 GitHub issue。去年十二月，我在 WebSocket + Cookie 认证 上遇到问题，花了整整一天半才解决——而答案隐藏在 2023 年的一个 GitHub issue 中，里面有四十条评论。我并不完全确定这种模式在我的使用场景之外是否能良好扩展，但它确实奏效了。

FastAPI 适用的情形：当你构建的 API 将被其他开发者消费、需要原生 async、包含机器学习或 IO 密集型组件，或者希望文档能够自动从代码生成时，FastAPI 是很有意义的选择。

当我停下来思考时：我到底在推荐什么？

一个月前，我在一家朋友的公司进行同样的思考分析，以提供反馈。公司有五个人，正在为零售行业构建一款 B2B 数据分析工具。他们需要用户、基于角色的权限、一个让客户查看报告的仪表盘，以及用于集成的 API。

我的直接回答：Django。

并不是因为它是最现代的，也不是因为它性能最佳，而是因为第一天他们就能拥有一个可用的后台管理系统来管理客户，第二天就能实现认证，十天后就能开始构建真正的功能。初始学习成本换来的，是在第二到二十周之间迭代速度的显著提升。

如果同一家公司对我说“其实仪表盘是由前端的 React 构建的，我们只需要一个 API”，分析就会改变。此时 Flask 或 FastAPI 就会进入考量范围，取决于团队更倾向于极简结构（Flask）还是需要自动验证和文档（FastAPI）。

如果场景是生产环境中的机器学习服务，或是一个高并发的 API，外部服务调用是常态——我今天会押注 FastAPI。

我在 2026 年会怎么做

• 使用 Django 如果你在构建一个有用户、角色、内容的产品，并且团队会扩大。内置的功能是真实的，能节省数周时间。迁移可靠。管理员足以满足 80 % 的内部需求。
• 使用 FastAPI 如果你在构建服务——纯 API、微服务、机器学习端点、集成。使用 Pydantic 的强类型可以防止在 Flask 或 Django 中仅在生产环境才会出现的错误。自动文档在有外部客户端调用你的 API 时真的很有用。
• 使用 Flask 如果项目较小，团队熟悉它，或者真的需要完全的灵活性。我不会推荐给没有特定理由的新项目——“简洁” 的优势在你需要添加第十个扩展时会迅速消失。

说完这些： 如果你已经有在生产环境运行的代码，迁移的成本通常不值得。
正确的框架往往就是已经在使用的那个。

总结

• 如果你的同事问你该使用什么，现在你有了比“视情况而定”更具体的答案。
• 希望这能有所帮助。