FastAPI vs Flask (2026): 어떤 Python 웹 프레임워크를 선택해야 할까?

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Soren Atelier

Updated on 2026. 2. 10.

새로운 Python API 프로젝트를 시작하려면 프레임워크를 선택해야 합니다. Flask는 2010년부터 수백만 개의 애플리케이션을 구동하는 검증된 경량 프레임워크입니다. FastAPI는 2018년에 등장하여 자동 문서 생성, 내장 유효성 검사, 비동기 지원으로 빠르게 채택되었습니다. 잘못된 선택은 나중에 제한 사항과 씨름하거나 불필요한 복잡성을 떠안는 것을 의미합니다.

이 가이드는 중요한 점에서 두 프레임워크를 비교합니다: 성능, 개발자 경험, 타입 안전성, 비동기 처리, 생태계, 실용적인 사용 사례.

빠른 비교

Hello World 비교

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!'}
 
# 실행: uvicorn main:app --reload

둘 다 최소한으로 깔끔합니다. FastAPI는 Flask의 methods= 매개변수가 있는 @app.route 대신 데코레이터 메서드(@app.get, @app.post)를 사용합니다.

타입 안전성과 유효성 검사

이것이 FastAPI의 가장 큰 장점입니다.

Flask: 수동 유효성 검사

from flask import Flask, request, jsonify
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/users', methods=['POST'])
def create_user():
    data = request.get_json()
 
    # 수동 유효성 검사
    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
 
    # 유효한 데이터 처리
    return jsonify({'id': 1, **data}), 201

FastAPI: 자동 유효성 검사

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):
    # 이 함수가 실행되기 전에 유효성 검사가 자동으로 수행됩니다
    # 잘못된 요청은 상세한 422 오류 응답을 받습니다
    return {'id': 1, **user.model_dump()}

FastAPI는 Python 타입 힌트와 Pydantic 모델을 사용하여 요청을 자동으로 검증합니다. 수동 확인 불필요, 보일러플레이트 불필요, 오류 응답에는 어떤 필드가 왜 실패했는지 정확히 포함됩니다.

비동기 지원

FastAPI: 네이티브 Async

from fastapi import FastAPI
import httpx
 
app = FastAPI()
 
@app.get('/data')
async def get_data():
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        # 논블로킹: 대기 중에 다른 요청을 처리할 수 있음
        response = await client.get('https://api.example.com/data')
        return response.json()

Flask: 기본 동기

from flask import Flask
import requests
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/data')
def get_data():
    # 블로킹: 응답이 도착할 때까지 스레드가 점유됨
    response = requests.get('https://api.example.com/data')
    return response.json()

FastAPI는 비동기를 네이티브로 처리하여 I/O 집약적 워크로드(API 호출, 데이터베이스 쿼리, 파일 작업)에 이상적입니다. Flask는 비동기 지원을 위해 추가 라이브러리와 설정이 필요합니다.

API 문서

FastAPI는 대화형 API 문서를 자동으로 생성합니다:

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):
    """ID로 아이템을 조회합니다."""
    return {'item_id': item_id, 'name': 'Widget'}
 
@app.post('/items')
def create_item(item: Item):
    """인벤토리에 새 아이템을 생성합니다."""
    return {'id': 1, **item.model_dump()}
 
# http://localhost:8000/docs 에서 Swagger UI 확인
# http://localhost:8000/redoc 에서 ReDoc 확인

Flask는 유사한 기능을 위해 flask-swagger-ui 또는 flask-restx와 같은 확장 기능이 필요하며, 그래도 문서에는 더 많은 수동 설정이 필요합니다.

성능

FastAPI는 ASGI (Uvicorn/Hypercorn)에서 실행되고, Flask는 WSGI (Gunicorn/Waitress)에서 실행됩니다:

FastAPI는 JSON API에서 약 2-3배 빠릅니다. 비동기 처리가 스레드 블로킹을 방지하는 I/O 집약적 워크로드에서는 격차가 더 벌어집니다.

생태계와 확장 기능

Flask 생태계 (성숙)

FastAPI 생태계 (성장 중)

Flask는 모든 사용 사례에 대한 더 많은 확장 기능을 보유하고 있습니다. FastAPI의 생태계는 더 작지만 빠르게 성장하고 있으며, 많은 Python 라이브러리가 두 프레임워크 모두에서 작동합니다.

각각을 선택해야 할 때

FastAPI를 선택해야 하는 경우:

• REST API 또는 마이크로서비스를 구축하는 경우
• 타입 안전성과 자동 유효성 검사가 중요한 경우
• I/O 집약적 워크로드에 비동기 지원이 필요한 경우
• 자동 생성 API 문서가 유용한 경우
• 레거시 제약 없이 새 프로젝트를 구축하는 경우
• 성능이 우선인 경우

Flask를 선택해야 하는 경우:

• 템플릿(Jinja2)을 사용한 풀스택 웹 앱을 구축하는 경우
• 대규모 확장 생태계가 필요한 경우
• 팀이 이미 Flask 경험이 있는 경우
• 프로젝트가 간단하고 비동기가 필요 없는 경우
• 아키텍처에서 최대한의 유연성이 필요한 경우
• 최소한의 설정으로 빠른 프로토타이핑

데이터 과학 API 예제

ML 모델을 API로 배포하는 데이터 과학자에게 FastAPI의 타입 유효성 검사는 특히 유용합니다:

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):
    # 모델 추론
    features = np.array(req.features)
    prediction = float(features.mean())  # 플레이스홀더
    return PredictionResponse(
        prediction=prediction,
        confidence=0.95
    )

배포 전에 이러한 데이터 파이프라인을 대화형으로 구축하고 테스트하기 위해, RunCell (opens in a new tab)은 AI 지원으로 모델 서빙 로직을 프로토타입할 수 있는 AI 기반 Jupyter 환경을 제공합니다.

FAQ

FastAPI가 Flask보다 빠른가요?

네, FastAPI는 JSON API 응답에서 일반적으로 2-3배 빠릅니다. FastAPI는 Uvicorn과 함께 ASGI에서 실행되고, Flask는 WSGI를 사용합니다. FastAPI의 네이티브 비동기 지원이 스레드 블로킹을 방지하는 I/O 집약적 워크로드에서 성능 격차가 더 커집니다.

FastAPI가 Flask를 대체하고 있나요?

FastAPI가 Flask를 대체하는 것은 아니지만, 새로운 API 중심 프로젝트에서는 선호되는 선택이 되고 있습니다. Flask는 풀스택 웹 애플리케이션과 복잡한 확장 요구가 있는 프로젝트에서 여전히 우위입니다. 두 프레임워크 모두 활발하게 유지되고 성장하고 있습니다.

Flask 확장 기능을 FastAPI에서 사용할 수 있나요?

아니요, Flask 확장 기능은 서로 다른 기본 프로토콜(WSGI vs ASGI)을 사용하기 때문에 FastAPI와 호환되지 않습니다. 그러나 많은 Python 라이브러리가 두 프레임워크 모두에서 작동하며, FastAPI는 자체적으로 성장하는 도구 생태계를 가지고 있습니다.

FastAPI는 초보자에게 적합한가요?

FastAPI는 Python 타입 힌트와 Pydantic 모델의 이해가 필요하여 약간의 학습 부담이 있습니다. Flask는 완전한 초보자에게 더 간단합니다. 그러나 FastAPI의 자동 유효성 검사와 문서는 작성해야 할 총 코드량을 줄여, 일부 초보자는 전체적으로 더 쉽다고 느낍니다.

Flask에서 FastAPI로 전환해야 할까요?

비동기 필요, 더 나은 성능, 자동 유효성 검사 등 불가피한 이유가 있을 때만 전환하세요. 작동하는 Flask 앱을 마이그레이션하는 데는 비용이 듭니다. 새 프로젝트에서는 둘 다 평가하세요. 잘 작동하는 기존 Flask 프로젝트의 경우, 마이그레이션 노력이 정당화되지 않을 수 있습니다.

결론

FastAPI와 Flask는 서로 다른 요구를 충족합니다. FastAPI는 타입 안전성, 자동 유효성 검사, 비동기 지원, 자동 생성 문서의 이점을 받는 새로운 API 프로젝트에 더 나은 선택입니다. Flask는 풀스택 웹 애플리케이션, 빠른 프로토타이핑, 기존 Flask 전문성을 보유한 팀에 더 나은 선택입니다. 어느 것이 보편적으로 더 낫지 않으며, 올바른 선택은 프로젝트 요구사항, 팀 역량, Flask의 성숙한 생태계와 FastAPI의 현대적 기능 중 무엇이 필요한지에 따라 달라집니다.