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FastAPI vs Flask(2026年):どちらのPython Webフレームワークを選ぶべきか?

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新しいPython APIプロジェクトを始めるにあたり、フレームワークを選ぶ必要があります。Flaskは2010年以来、数百万のアプリケーションを支える定番の軽量フレームワークです。FastAPIは2018年に登場し、自動ドキュメント生成、組み込みバリデーション、非同期サポートにより急速に普及しました。間違った選択は、後になって制限と格闘するか、不要な複雑さを抱え込むことを意味します。

このガイドでは、重要な点でフレームワークを比較します:パフォーマンス、開発者体験、型安全性、非同期処理、エコシステム、実用的なユースケース。

📚

クイック比較

機能FastAPIFlask
リリース年20182010
型ヒント必須(Pydantic)オプション
非同期サポートネイティブ(async/await)限定的(拡張機能経由)
自動ドキュメントあり(Swagger + ReDoc)なし(拡張機能が必要)
リクエストバリデーション自動(Pydantic)手動
パフォーマンス高い(Starlette + Uvicorn)中程度(WSGI)
学習曲線中程度簡単
エコシステム成長中巨大
GitHub Stars80k+68k+

Hello Worldの比較

Flask

from flask import Flask
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def hello():
    return {'message': 'Hello, World!'}
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

FastAPI

from fastapi import FastAPI
 
app = FastAPI()
 
@app.get('/')
def hello():
    return {'message': 'Hello, World!'}
 
# 実行: uvicorn main:app --reload

どちらもシンプルでクリーンです。FastAPIはFlaskのmethods=パラメータ付き@app.routeの代わりに、デコレータメソッド(@app.get@app.post)を使用します。

型安全性とバリデーション

これがFastAPIの最大の利点です。

Flask:手動バリデーション

from flask import Flask, request, jsonify
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/users', methods=['POST'])
def create_user():
    data = request.get_json()
 
    # 手動バリデーション
    if not data or 'name' not in data:
        return jsonify({'error': 'name is required'}), 400
    if not isinstance(data.get('age'), int) or data['age'] < 0:
        return jsonify({'error': 'age must be a positive integer'}), 400
    if 'email' not in data or '@' not in data['email']:
        return jsonify({'error': 'valid email is required'}), 400
 
    # 有効なデータを処理
    return jsonify({'id': 1, **data}), 201

FastAPI:自動バリデーション

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel, EmailStr
 
app = FastAPI()
 
class UserCreate(BaseModel):
    name: str
    age: int
    email: EmailStr
 
@app.post('/users')
def create_user(user: UserCreate):
    # バリデーションはこの関数が実行される前に自動的に行われます
    # 無効なリクエストは詳細な422エラーレスポンスを受け取ります
    return {'id': 1, **user.model_dump()}

FastAPIはPythonの型ヒントとPydanticモデルを使用してリクエストを自動的にバリデーションします。手動チェック不要、ボイラープレート不要で、エラーレスポンスにはどのフィールドがなぜ失敗したかが正確に含まれます。

非同期サポート

FastAPI:ネイティブAsync

from fastapi import FastAPI
import httpx
 
app = FastAPI()
 
@app.get('/data')
async def get_data():
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        # ノンブロッキング:待機中に他のリクエストを処理可能
        response = await client.get('https://api.example.com/data')
        return response.json()

Flask:デフォルトで同期

from flask import Flask
import requests
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/data')
def get_data():
    # ブロッキング:レスポンスが届くまでスレッドが占有される
    response = requests.get('https://api.example.com/data')
    return response.json()

FastAPIは非同期をネイティブに処理するため、I/O集約型ワークロード(API呼び出し、データベースクエリ、ファイル操作)に最適です。Flaskは非同期サポートに追加のライブラリと設定が必要です。

APIドキュメント

FastAPIはインタラクティブなAPIドキュメントを自動生成します:

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
 
app = FastAPI(title="My API", version="1.0.0")
 
class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    in_stock: bool = True
 
@app.get('/items/{item_id}')
def get_item(item_id: int):
    """IDでアイテムを取得する。"""
    return {'item_id': item_id, 'name': 'Widget'}
 
@app.post('/items')
def create_item(item: Item):
    """在庫に新しいアイテムを作成する。"""
    return {'id': 1, **item.model_dump()}
 
# http://localhost:8000/docs にアクセスしてSwagger UIを表示
# http://localhost:8000/redoc にアクセスしてReDocを表示

Flaskは同様の機能にflask-swagger-uiflask-restxなどの拡張機能が必要で、それでもドキュメントにはより多くの手動設定が必要です。

パフォーマンス

FastAPIはASGI(Uvicorn/Hypercorn)で動作し、FlaskはWSGI(Gunicorn/Waitress)で動作します:

メトリックFastAPI + UvicornFlask + Gunicorn
リクエスト/秒(JSON)~15,000~5,000
レイテンシ(p50)~2ms~5ms
非同期I/Oネイティブ拡張機能が必要
同時接続優秀良好(ワーカー使用時)

FastAPIはJSON APIで約2-3倍高速です。非同期処理がスレッドブロッキングを防止するI/O集約型ワークロードでは差がさらに広がります。

エコシステムと拡張機能

Flaskエコシステム(成熟)

拡張機能用途
Flask-SQLAlchemyデータベースORM
Flask-Login認証
Flask-WTFフォームバリデーション
Flask-Migrateデータベースマイグレーション
Flask-RESTfulREST API構築
Flask-CORSクロスオリジンサポート
Flask-Mailメール送信

FastAPIエコシステム(成長中)

ライブラリ用途
SQLModelデータベースORM(FastAPI作者制作)
Pydanticデータバリデーション(組み込み)
StarletteASGI基盤(組み込み)
FastAPI-Users認証
Alembicデータベースマイグレーション
FastAPI-Cacheレスポンスキャッシュ

Flaskはあらゆるユースケースに対応する拡張機能があります。FastAPIのエコシステムは小さいですが急速に成長しており、多くのPythonライブラリは両方のフレームワークで動作します。

どちらを選ぶべきか

FastAPIを選ぶべき場合:

  • REST APIやマイクロサービスを構築する場合
  • 型安全性と自動バリデーションが重要な場合
  • I/O集約型ワークロードに非同期サポートが必要な場合
  • 自動生成されるAPIドキュメントが有用な場合
  • レガシー制約なしの新規プロジェクトを構築する場合
  • パフォーマンスが優先事項の場合

Flaskを選ぶべき場合:

  • テンプレート(Jinja2)を使ったフルスタックWebアプリを構築する場合
  • 巨大な拡張エコシステムが必要な場合
  • チームがすでにFlaskの経験を持っている場合
  • プロジェクトがシンプルで非同期が不要な場合
  • アーキテクチャの最大限の柔軟性が必要な場合
  • 最小限のセットアップでの高速プロトタイピング

データサイエンスAPIの例

MLモデルをAPIとしてデプロイするデータサイエンティストにとって、FastAPIの型バリデーションは特に有用です:

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import numpy as np
 
app = FastAPI()
 
class PredictionRequest(BaseModel):
    features: list[float]
    model_name: str = "default"
 
class PredictionResponse(BaseModel):
    prediction: float
    confidence: float
 
@app.post('/predict', response_model=PredictionResponse)
def predict(req: PredictionRequest):
    # モデル推論
    features = np.array(req.features)
    prediction = float(features.mean())  # プレースホルダー
    return PredictionResponse(
        prediction=prediction,
        confidence=0.95
    )

デプロイ前にこれらのデータパイプラインをインタラクティブに構築・テストするために、RunCell (opens in a new tab)はAIアシスタンス付きでモデルサービングロジックをプロトタイプできるAI搭載Jupyter環境を提供します。

FAQ

FastAPIはFlaskより速いですか?

はい、FastAPIはJSON APIレスポンスにおいて通常2-3倍高速です。FastAPIはUvicornを使用したASGIで動作し、FlaskはWSGIを使用します。FastAPIのネイティブ非同期サポートがスレッドブロッキングを防止するI/O集約型ワークロードでは、パフォーマンスの差はさらに広がります。

FastAPIはFlaskを置き換えていますか?

FastAPIはFlaskを置き換えてはいませんが、新しいAPI中心のプロジェクトでは好まれる選択肢になっています。Flaskはフルスタックウェブアプリケーションや複雑な拡張ニーズを持つプロジェクトでは引き続き主流です。両方のフレームワークともアクティブにメンテナンスされ、成長しています。

Flask拡張機能をFastAPIで使用できますか?

いいえ、Flask拡張機能はFastAPIと互換性がありません。それぞれ異なる基盤プロトコル(WSGI vs ASGI)を使用しているためです。ただし、多くのPythonライブラリは両方のフレームワークで動作し、FastAPI独自のツールエコシステムも成長しています。

FastAPIは初心者に適していますか?

FastAPIはPythonの型ヒントとPydanticモデルの理解が必要で、多少の学習負荷が加わります。Flaskは完全な初心者にとってよりシンプルです。ただし、FastAPIの自動バリデーションとドキュメントにより、書く必要のあるコード総量は減少し、一部の初心者はこれを全体的に簡単だと感じます。

FlaskからFastAPIに移行すべきですか?

非同期の必要性、より良いパフォーマンス、自動バリデーションなど、やむを得ない理由がある場合のみ。動作しているFlaskアプリの移行にはコストがかかります。新規プロジェクトでは両方を評価してください。うまく動作している既存のFlaskプロジェクトでは、移行の労力が正当化されない場合があります。

まとめ

FastAPIとFlaskは異なるニーズに対応します。FastAPIは型安全性、自動バリデーション、非同期サポート、自動生成ドキュメントの恩恵を受ける新しいAPIプロジェクトに最適です。Flaskはフルスタックウェブアプリケーション、高速プロトタイピング、既存のFlask経験を持つチームに最適です。どちらが普遍的に優れているわけではなく、正しい選択はプロジェクトの要件、チームのスキル、そしてFlaskの成熟したエコシステムとFastAPIのモダンな機能のどちらが必要かによって決まります。

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