FastAPI vs Flask（2026）：你应该选择哪个Python Web框架？

Q: FastAPI比Flask快吗？

是的，FastAPI在JSON API方面通常快2-3倍。它使用Uvicorn运行在ASGI上，而Flask使用WSGI。在I/O密集型工作负载中差距更大。

Q: FastAPI在取代Flask吗？

FastAPI正在成为新API项目的首选，但Flask在全栈Web应用中仍占主导。两者都在积极维护。

Q: 我可以在FastAPI中使用Flask扩展吗？

不可以，Flask扩展使用WSGI而FastAPI使用ASGI。不过许多Python库可以与两个框架配合使用。

Q: FastAPI适合初学者吗？

FastAPI需要理解类型提示和Pydantic，增加了一些学习成本。Flask对完全的初学者更简单。

Q: 我应该从Flask迁移到FastAPI吗？

只有在需要异步、更好性能或自动验证时。对于运行良好的Flask项目，迁移可能不值得。

Name: Soren Atelier

Updated on 2026/2/10

你正在启动一个新的Python API项目，需要选择一个框架。Flask自2010年以来一直是首选的轻量级框架，驱动着数百万个应用程序。FastAPI于2018年面世，凭借自动文档生成、内置验证和异步支持迅速获得了广泛采用。选错框架意味着要么日后与限制做斗争，要么引入不必要的复杂性。

本指南从关键维度对比两个框架：性能、开发者体验、类型安全、异步处理、生态系统和实际应用场景。

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快速对比

特性	FastAPI	Flask
发布年份	2018	2010
类型提示	必需（Pydantic）	可选
异步支持	原生（async/await）	有限（通过扩展）
自动文档	是（Swagger + ReDoc）	否（需要扩展）
请求验证	自动（Pydantic）	手动
性能	高（Starlette + Uvicorn）	中等（WSGI）
学习曲线	中等	简单
生态系统	增长中	庞大
GitHub Stars	80k+	68k+

Hello World 对比

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!'}
 
# 运行命令: uvicorn main:app --reload

两者都是简洁明了的。FastAPI使用装饰器方法（@app.get、@app.post）代替Flask的带methods=参数的@app.route。

类型安全和验证

这是FastAPI最大的优势。

Flask：手动验证

from flask import Flask, request, jsonify
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/users', methods=['POST'])
def create_user():
    data = request.get_json()
 
    # 手动验证
    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
 
    # 处理有效数据
    return jsonify({'id': 1, **data}), 201

FastAPI：自动验证

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):
    # 验证在此函数执行之前自动完成
    # 无效请求会收到详细的422错误响应
    return {'id': 1, **user.model_dump()}

FastAPI使用Python类型提示配合Pydantic模型自动验证请求。无需手动检查，无需样板代码，错误响应会准确指出哪个字段失败及原因。

异步支持

FastAPI：原生异步

from fastapi import FastAPI
import httpx
 
app = FastAPI()
 
@app.get('/data')
async def get_data():
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        # 非阻塞：等待时可以处理其他请求
        response = await client.get('https://api.example.com/data')
        return response.json()

Flask：默认同步

from flask import Flask
import requests
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/data')
def get_data():
    # 阻塞：线程被占用直到响应到达
    response = requests.get('https://api.example.com/data')
    return response.json()

FastAPI原生处理异步，非常适合I/O密集型工作负载（API调用、数据库查询、文件操作）。Flask需要额外的库和配置来支持异步。

API文档

FastAPI自动生成交互式API文档：

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):
    """根据ID获取物品。"""
    return {'item_id': item_id, 'name': 'Widget'}
 
@app.post('/items')
def create_item(item: Item):
    """在库存中创建新物品。"""
    return {'id': 1, **item.model_dump()}
 
# 访问 http://localhost:8000/docs 查看 Swagger UI
# 访问 http://localhost:8000/redoc 查看 ReDoc

Flask需要flask-swagger-ui或flask-restx等扩展来实现类似功能，而且即便如此，文档也需要更多手动配置。

性能

FastAPI运行在ASGI（Uvicorn/Hypercorn）上，而Flask运行在WSGI（Gunicorn/Waitress）上：

指标	FastAPI + Uvicorn	Flask + Gunicorn
请求/秒（JSON）	~15,000	~5,000
延迟（p50）	~2ms	~5ms
异步I/O	原生	需要扩展
并发连接	优秀	良好（使用workers）

FastAPI在JSON API方面大约快2-3倍。在异步处理防止线程阻塞的I/O密集型工作负载中，差距更大。

生态系统和扩展

Flask生态系统（成熟）

扩展	用途
Flask-SQLAlchemy	数据库ORM
Flask-Login	认证
Flask-WTF	表单验证
Flask-Migrate	数据库迁移
Flask-RESTful	REST API构建
Flask-CORS	跨域支持
Flask-Mail	邮件发送

FastAPI生态系统（增长中）

库	用途
SQLModel	数据库ORM（FastAPI创建者开发）
Pydantic	数据验证（内置）
Starlette	ASGI基础（内置）
FastAPI-Users	认证
Alembic	数据库迁移
FastAPI-Cache	响应缓存

Flask拥有涵盖各种用例的更多扩展。FastAPI的生态系统较小但增长迅速，许多Python库可以与两个框架配合使用。

何时选择

选择FastAPI的情况：

构建REST API或微服务
类型安全和自动验证很重要
需要异步支持来处理I/O密集型工作负载
自动生成的API文档有价值
构建没有遗留约束的新项目
性能是优先考虑的

选择Flask的情况：

使用模板（Jinja2）构建全栈Web应用
需要庞大的扩展生态系统
团队已有Flask经验
项目简单且不需要异步
需要架构上的最大灵活性
最小设置的快速原型开发

数据科学API示例

对于将ML模型部署为API的数据科学家，FastAPI的类型验证特别有用：

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):
    # 模型推理
    features = np.array(req.features)
    prediction = float(features.mean())  # 占位符
    return PredictionResponse(
        prediction=prediction,
        confidence=0.95
    )

在部署前交互式地构建和测试这些数据管道，RunCell (opens in a new tab)提供了一个AI驱动的Jupyter环境，你可以在其中借助AI辅助原型化模型服务逻辑。

FAQ

FastAPI比Flask快吗？

是的，FastAPI在JSON API响应方面通常快2-3倍。FastAPI使用Uvicorn运行在ASGI上，而Flask使用WSGI。在FastAPI的原生异步支持防止线程阻塞的I/O密集型工作负载中，性能差距更大。

FastAPI在取代Flask吗？

FastAPI并没有取代Flask，但正在成为新的API导向项目的首选。Flask在全栈Web应用和具有复杂扩展需求的项目中仍然占主导地位。两个框架都在积极维护和增长。

我可以在FastAPI中使用Flask扩展吗？

不可以，Flask扩展与FastAPI不兼容，因为它们使用不同的底层协议（WSGI vs ASGI）。但是，许多Python库可以与两个框架配合使用，FastAPI也有自己不断增长的工具生态系统。

FastAPI适合初学者吗？

FastAPI需要理解Python类型提示和Pydantic模型，这增加了一些学习成本。Flask对完全的初学者来说更简单。然而，FastAPI的自动验证和文档减少了需要编写的总代码量，一些初学者觉得这整体上更容易。

我应该从Flask迁移到FastAPI吗？

只有在有充分理由的情况下：需要异步、更好的性能或自动验证。迁移正常运行的Flask应用有成本。对于新项目，评估两者。对于运行良好的现有Flask项目，迁移工作量可能不值得。

总结

FastAPI和Flask满足不同的需求。FastAPI是新API项目的更好选择，这些项目可以从类型安全、自动验证、异步支持和自动生成文档中获益。Flask是全栈Web应用、快速原型开发和拥有现有Flask经验的团队的更好选择。没有哪个是绝对更好的——正确的选择取决于你的项目需求、团队技能，以及你需要的是Flask的成熟生态系统还是FastAPI的现代特性。

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