Python API разработка: Flask vs FastAPI vs Django REST

Введение

Python — один из самых популярных языков для разработки API, и выбор правильного фреймворка критически важен для успеха проекта. В 2025 году три фреймворка доминируют в экосистеме Python: Flask, FastAPI и Django REST Framework.

Каждый фреймворк имеет свои преимущества: Flask — минималистичность, FastAPI — производительность и современность, Django REST — полнофункциональность. В этом руководстве мы поможем выбрать правильный инструмент для вашего проекта.

Flask — Минималистичность 🟢

Пример Flask API:

# Установка: pip install flask flask-restful

from flask import Flask, request, jsonify
from flask_cors import CORS

app = Flask(__name__)
CORS(app)

# Простой GET endpoint
@app.route('/api/users', methods=['GET'])
def get_users():
    users = db.get_users()
    return jsonify(users)

# POST endpoint с валидацией
@app.route('/api/users', methods=['POST'])
def create_user():
    data = request.get_json()
    
    # Ручная валидация
    if not data or 'name' not in data or 'email' not in data:
        return jsonify({'error': 'Name and email required'}), 400
    
    user = db.create_user(data)
    return jsonify(user), 201

# С Flask-RESTful
from flask_restful import Api, Resource

api = Api(app)

class UserList(Resource):
    def get(self):
        return db.get_users()
    
    def post(self):
        data = request.get_json()
        user = db.create_user(data)
        return user, 201

api.add_resource(UserList, '/api/users')

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

FastAPI — Современность и скорость ⚡

Пример FastAPI:

# Установка: pip install fastapi uvicorn

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel, EmailStr
from typing import List

app = FastAPI(title="My API", version="1.0.0")

# Pydantic модели для валидации
class UserCreate(BaseModel):
    name: str
    email: EmailStr

class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    email: str
    
    class Config:
        from_attributes = True

# GET endpoint
@app.get("/api/users", response_model=List[User])
async def get_users():
    users = await db.get_users()
    return users

# POST endpoint с автоматической валидацией
@app.post("/api/users", response_model=User, status_code=201)
async def create_user(user: UserCreate):
    # Валидация автоматическая!
    new_user = await db.create_user(user.dict())
    return new_user

# Запуск: uvicorn main:app --reload

Автоматическая документация FastAPI:

FastAPI автоматически генерирует интерактивную документацию Swagger UI: /docs и ReDoc: /redoc

Django REST Framework — Full-stack 🏢

Пример Django REST Framework:

# Установка: pip install djangorestframework

# settings.py
INSTALLED_APPS = [
    'rest_framework',
    'myapp',
]

# serializers.py
from rest_framework import serializers
from .models import User

class UserSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = User
        fields = ['id', 'name', 'email']

# views.py
from rest_framework import viewsets
from rest_framework.decorators import action
from .models import User
from .serializers import UserSerializer

class UserViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = User.objects.all()
    serializer_class = UserSerializer
    
    @action(detail=False, methods=['get'])
    def recent(self, request):
        recent_users = User.objects.filter(...)
        serializer = self.get_serializer(recent_users, many=True)
        return Response(serializer.data)

# urls.py
from rest_framework.routers import DefaultRouter
from .views import UserViewSet

router = DefaultRouter()
router.register(r'users', UserViewSet)

urlpatterns = [
    path('api/', include(router.urls)),
]

Детальное сравнение 📊

Производительность ⚡

Производительность — важный фактор при выборе фреймворка. Вот результаты бенчмарков для простого "Hello World" API:

Сравнение примеров кода 💻

Создание простого CRUD API:

from flask import Flask, request, jsonify
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)
db = SQLAlchemy(app)

@app.route('/api/users', methods=['GET'])
def get_users():
    users = User.query.all()
    return jsonify([u.to_dict() for u in users])

@app.route('/api/users', methods=['POST'])
def create_user():
    data = request.get_json()
    user = User(**data)
    db.session.add(user)
    db.session.commit()
    return jsonify(user.to_dict()), 201

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

@app.get("/api/users")
async def get_users():
    users = await db.get_users()
    return users

@app.post("/api/users")
async def create_user(user: UserCreate):
    new_user = await db.create_user(user)
    return new_user

from rest_framework import viewsets
from .serializers import UserSerializer

class UserViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = User.objects.all()
    serializer_class = UserSerializer
    # CRUD операции из коробки!

Валидация данных:

@app.route('/api/users', methods=['POST'])
def create_user():
    data = request.get_json()
    if not data or 'email' not in data:
        return jsonify({'error': 'Invalid'}), 400
    # Ручная валидация...

class UserCreate(BaseModel):
    name: str
    email: EmailStr

@app.post("/api/users")
async def create_user(user: UserCreate):
    # Валидация автоматическая!

class UserSerializer(serializers.ModelSerializer):
    email = serializers.EmailField()
    # Валидация через Serializer

OpenAPI и документация 📚

Когда использовать каждый фреймворк? 🎯

Decision Tree: Как выбрать? 🌳

Миграция между фреймворками 🔄

Flask → FastAPI

Миграция относительно простая. FastAPI и Flask имеют похожий синтаксис для роутов. Основная разница — использование Pydantic моделей вместо ручной валидации.

Flask → Django REST

Миграция требует больше работы. Нужно переписать код на Django структуру (models.py, serializers.py, views.py, urls.py).

Best Practices для каждого фреймворка 🌟

Flask Best Practices:

• ✅ Используйте Flask-RESTful или Flask-RESTX для структуры
• ✅ Применяйте Blueprint для модульности
• ✅ Используйте Flask-SQLAlchemy для БД
• ✅ Добавьте Flask-CORS для CORS
• ✅ Используйте marshmallow для валидации
• ✅ Применяйте Flask-JWT-Extended для аутентификации
• ✅ Структурируйте проект по модулям

FastAPI Best Practices:

• ✅ Используйте Pydantic модели для валидации
• ✅ Применяйте Type Hints везде
• ✅ Используйте async/await для I/O операций
• ✅ Применяйте Dependency Injection для общих зависимостей
• ✅ Используйте APIRouter для модульности
• ✅ Настройте CORS правильно
• ✅ Используйте middleware для общей логики
• ✅ Документируйте API через описания в эндпоинтах

Django REST Best Practices:

• ✅ Используйте ViewSets для стандартного CRUD
• ✅ Применяйте Serializers для валидации
• ✅ Используйте Permissions для авторизации
• ✅ Применяйте Filters для фильтрации данных
• ✅ Используйте Pagination для больших наборов данных
• ✅ Структурируйте по apps (django apps)
• ✅ Используйте Django ORM эффективно
• ✅ Применяйте DRF routers для URL routing

Итоговая рекомендация 🎯

Заключение

Все три фреймворка отлично подходят для создания Python API, но каждый имеет свою нишу: