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 | FastAPI | Flask |
|---|---|---|
| リリース年 | 2018 | 2010 |
| 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 Stars | 80k+ | 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}), 201FastAPI: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-uiやflask-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 + Uvicorn | Flask + 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-RESTful | REST 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) |
| Starlette | ASGI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。