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Python Web框架Flask、Streamlit、FastAPI示例详解

2025-07-24 11:49:07 作者：梯度已爆炸

本文对比分析了Flask、Streamlit和FastAPI三大Python Web框架：Flask轻量灵活适合传统应用,Streamlit专注数据科学,快速构建交互式仪表板；FastAPI高性能且支持异,步,适合API开发,选择需结合项目需求、团队经验及功能特性,感兴趣的朋友一起看看吧

概述

Python提供了多种优秀的Web框架，每个框架都有其独特的特点和适用场景：

Flask：轻量级、灵活的Web框架，适合构建传统的Web应用和API
Streamlit：专为数据科学和机器学习应用设计的快速原型开发框架
FastAPI：现代、高性能的API框架，具有自动文档生成和类型检查功能

本文将详细介绍这三个框架的使用方法、核心特性和实际应用场景。

Flask详解

Flask简介

Flask是一个用Python编写的轻量级Web应用框架。它被称为“微框架”，因为它不包含ORM（对象关系映射）、表单验证等开箱即用的功能。相反，Flask提供了核心功能，并允许开发者根据项目需求自由选择和集成各种扩展。这使得Flask非常灵活，适合构建小型应用、API服务以及作为大型项目中的微服务。

安装和基础配置

安装Flask非常简单，通常使用pip进行安装：

pip install Flask

核心概念

Werkzeug：一个WSGI（Web Server Gateway Interface）工具包，用于处理HTTP请求和响应。
Jinja2：一个现代的、设计友好的Python模板引擎，用于渲染HTML页面。
路由（Routing）：将URL映射到Python函数。
视图函数（View Function）：处理请求并返回响应的Python函数。
模板（Templates）：用于生成HTML的文本文件，通常使用Jinja2语法。

路由和视图

Flask使用@app.route()装饰器来定义路由和视图函数：

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

模板系统

Flask使用Jinja2作为其模板引擎。你可以在templates文件夹中创建HTML文件，并在视图函数中渲染它们：

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

templates/user.html:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>User Page</title>
</head>
<body>
    <h1>Hello, {{ name }}!</h1>
</body>
</html>

数据库集成

Flask本身不提供数据库集成，但可以通过各种扩展来支持。例如，可以使用Flask-SQLAlchemy来集成SQLAlchemy ORM：

pip install Flask-SQLAlchemy

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///test.db'
db = SQLAlchemy(app)
class User(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False)
    email = db.Column(db.String(120), unique=True, nullable=False)
    def __repr__(self):
        return '<User %r>' % self.username
with app.app_context():
    db.create_all()
# 示例：添加用户
# with app.app_context():
#     admin = User(username='admin', email='admin@example.com')
#     db.session.add(admin)
#     db.session.commit()

# 示例：查询用户
# with app.app_context():
#     user = User.query.filter_by(username='admin').first()
#     print(user.email)

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

实际示例

下面是一个简单的Flask应用，演示了如何创建一个Web页面并显示一些数据：

首先，创建一个名为app.py的文件：

from flask import Flask, render_template
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
    data = {
        'title': '我的Flask应用',
        'items': ['项目A', '项目B', '项目C']
    }
    return render_template('index.html', data=data)
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

然后，在与app.py同级目录下创建一个名为templates的文件夹，并在其中创建一个名为index.html的文件：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>{{ data.title }}</title>
</head>
<body>
    <h1>{{ data.title }}</h1>
    <ul>
        {% for item in data.items %}
        <li>{{ item }}</li>
        {% endfor %}
    </ul>
</body>
</html>

运行应用：

python app.py

在浏览器中访问http://127.0.0.1:5000/，你将看到一个包含标题和列表的页面。

Streamlit详解

Streamlit简介

Streamlit是一个开源的Python库，它允许数据科学家和机器学习工程师快速创建交互式Web应用，而无需Web开发经验。Streamlit的特点是简单、快速，只需几行Python代码就能将数据脚本、模型和可视化转换为可分享的Web应用。

安装和基础配置

安装Streamlit非常简单，通常使用pip进行安装：

pip install streamlit

运行Streamlit应用：

streamlit run your_app.py

核心概念

基于脚本：Streamlit应用是Python脚本，每次用户交互（如滑动、输入）都会重新运行整个脚本。
数据流：Streamlit通过缓存机制优化数据处理，避免重复计算。
Widget：Streamlit提供了丰富的UI组件（如滑块、按钮、文本输入框），用于用户交互。

组件和布局

Streamlit提供了多种组件和布局选项，可以轻松构建复杂的界面：

import streamlit as st
st.title("我的Streamlit应用")
st.header("这是一个标题")
st.subheader("这是一个副标题")
st.write("Hello, Streamlit!")
name = st.text_input("请输入你的名字")
if name:
    st.write(f"你好, {name}!")
number = st.slider("选择一个数字", 0, 100, 50)
st.write(f"你选择的数字是: {number}")
option = st.selectbox(
    "你喜欢哪种水果?",
    ("苹果", "香蕉", "橙子")
)
st.write(f"你选择的水果是: {option}")
# 布局
col1, col2 = st.columns(2)
with col1:
    st.header("第一列")
    st.write("这是第一列的内容。")
with col2:
    st.header("第二列")
    st.write("这是第二列的内容。")

数据可视化

Streamlit与流行的Python数据可视化库（如Matplotlib、Plotly、Altair）无缝集成，可以轻松展示数据：

import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
st.title("数据可视化示例")
# 生成一些随机数据
data = pd.DataFrame(
    np.random.randn(20, 3),
    columns=["a", "b", "c"]
)
st.line_chart(data)
# 使用Matplotlib绘制图表
st.subheader("Matplotlib图表")
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(data["a"], data["b"])
st.pyplot(fig)

实际示例

下面是一个简单的Streamlit应用，用于展示一个随机生成的数据表格和图表：

首先，创建一个名为my_streamlit_app.py的文件：

import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
st.title("随机数据生成器")
# 用户输入生成数据的大小
num_rows = st.slider("选择行数", 10, 100, 50)
# 生成随机数据
data = pd.DataFrame(
    np.random.randn(num_rows, 5),
    columns=["A", "B", "C", "D", "E"]
)
st.subheader("原始数据")
st.dataframe(data)
st.subheader("数据折线图")
st.line_chart(data)
# 显示一些统计信息
st.subheader("数据统计")
st.write(data.describe())

运行应用：

streamlit run my_streamlit_app.py

在浏览器中，你将看到一个交互式的数据应用，可以调整行数并实时查看数据表格和折线图的变化。

FastAPI详解

FastAPI简介

FastAPI是一个现代、高性能的Web框架，用于使用Python 3.7+构建API。它基于标准的Python类型提示，并利用Starlette（用于Web部分）和Pydantic（用于数据部分）来提供出色的性能和开发体验。FastAPI的主要特点包括：

高性能：与Node.js和Go相当，得益于Starlette和Pydantic。
快速开发：减少了大约20%的开发时间。
更少的Bug：减少了大约40%的人为错误。
直观：强大的编辑器支持，代码补全。
健壮：自动生成交互式API文档（Swagger UI和ReDoc）。
基于标准：基于OpenAPI和JSON Schema。

安装和基础配置

安装FastAPI及其推荐的ASGI服务器Uvicorn：

pip install fastapi uvicorn

核心概念

Pydantic：用于数据验证、设置和文档的Python库。FastAPI使用它来定义请求体和响应模型。
Starlette：一个轻量级的ASGI框架/工具包，FastAPI在其之上构建。
类型提示（Type Hints）：Python 3.5+引入的特性，用于声明变量类型。FastAPI广泛使用它们来提供数据验证、序列化和自动文档。
路径操作（Path Operations）：定义API端点和HTTP方法。

路径操作

FastAPI使用装饰器来定义路径操作，类似于Flask的路由：

from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
async def read_root():
    return {"Hello": "World"}
@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}

运行应用：

uvicorn main:app --reload

数据验证

FastAPI利用Pydantic进行数据验证。你可以定义Pydantic模型来处理请求体：

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None
    price: float
    tax: float | None = None
@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
    return item

异步支持

FastAPI原生支持异步（async/await），这使得它在处理I/O密集型任务时表现出色：

from fastapi import FastAPI
import asyncio
app = FastAPI()
@app.get("/async_data/")
async def get_async_data():
    await asyncio.sleep(1) # 模拟异步I/O操作
    return {"data": "这是异步数据"}

实际示例

下面是一个简单的FastAPI应用，演示了如何创建一个带有数据验证的API：

首先，创建一个名为main.py的文件：

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
class Product(BaseModel):
    name: str
    price: float
    is_available: bool = True
@app.post("/products/")
async def create_product(product: Product):
    return {"message": "产品创建成功", "product": product}
@app.get("/products/{product_name}")
async def get_product(product_name: str):
    # 实际应用中会从数据库查询
    if product_name == "apple":
        return Product(name="apple", price=1.0, is_available=True)
    return {"message": "产品未找到"}

运行应用：

uvicorn main:app --reload

打开浏览器访问 http://127.0.0.1:8000/docs，你将看到自动生成的Swagger UI文档，可以测试API。

框架对比

特性	Flask	Streamlit	FastAPI
类型	微框架，Web应用和API	数据应用和仪表板	API框架，高性能Web服务
学习曲线	中等，需要了解Web开发基础	低，Python脚本即可	中等，需要了解异步编程和类型提示
性能	良好，但不如FastAPI	适用于数据展示，非高并发Web服务	极高，与Node.js和Go相当
主要用途	传统Web应用、小型API、微服务	数据科学应用、机器学习演示、仪表板	高性能API、微服务、数据服务
异步支持	不原生支持，需借助扩展	不适用	原生支持`async/await`
数据验证	需借助扩展（如WTForms、Marshmallow）	内置UI组件提供简单验证	基于Pydantic，自动数据验证和序列化
自动文档	无，需借助扩展（如Flask-RESTX）	无	内置Swagger UI和ReDoc
生态系统	成熟，大量扩展和社区支持	活跃，专注于数据科学领域	快速增长，得益于Starlette和Pydantic

最佳实践

选择合适的框架：
- 如果你需要构建一个传统的Web应用，或者一个轻量级的API服务，并且希望有更大的灵活性和控制权，Flask是一个不错的选择。
- 如果你是一名数据科学家或机器学习工程师，希望快速将数据分析、模型演示或交互式仪表板部署为Web应用，而不想深入Web开发细节，Streamlit是你的首选。
- 如果你需要构建高性能的API服务，对性能有较高要求，并且希望利用Python的类型提示进行数据验证和自动文档生成，FastAPI是最佳选择。
项目结构：
- 对于Flask和FastAPI项目，建议采用模块化的项目结构，将路由、模型、服务等分离到不同的文件中，保持代码的清晰和可维护性。
- Streamlit应用通常是单个Python脚本，但对于复杂的应用，也可以考虑将逻辑拆分为多个函数或模块。
依赖管理：
- 始终使用pipenv或poetry等工具管理项目依赖，确保环境的隔离和可复现性。
错误处理和日志：
- 在所有框架中，都应该实现健壮的错误处理机制，并使用日志记录来跟踪应用的行为和问题。
安全性：
- 对于Web应用和API，安全性至关重要。始终注意输入验证、身份验证、授权、CORS等安全问题。
测试：
- 为你的应用编写单元测试和集成测试，确保代码的质量和功能的正确性。
部署：
- 根据框架和应用类型选择合适的部署方式。Flask和FastAPI应用通常部署在Gunicorn、Uvicorn等ASGI/WSGI服务器上，并通过Nginx或Apache进行反向代理。Streamlit应用可以直接通过streamlit run运行，也可以部署到Streamlit Cloud或其他云平台。

小结

Python生态系统为Web开发提供了多样化的选择。Flask以其轻量和灵活性适用于通用Web应用和API；Streamlit则专注于数据科学和机器学习应用的快速原型开发和部署；而FastAPI凭借其高性能和现代特性，成为构建API服务的理想选择。

选择哪个框架取决于你的具体项目需求、团队经验和对性能、开发效率、生态系统等方面的考量。理解它们的特点和适用场景，将帮助你做出明智的决策，从而更高效地构建出色的Python Web应用。

尾声

这里总结了Flask、Streamlit、FastAPI的详解，需要的友友可以多多点赞收藏一波(❁´◡`❁)。

到此这篇关于Python Web框架详解：Flask、Streamlit、FastAPI的文章就介绍到这了,更多相关Python Flask、Streamlit、FastAPI内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

Python Web框架Flask、Streamlit、FastAPI示例详解

概述

Flask详解

Flask简介

安装和基础配置

核心概念

路由和视图

模板系统

数据库集成

实际示例

Streamlit详解

Streamlit简介

安装和基础配置

核心概念

组件和布局

数据可视化

实际示例

FastAPI详解

FastAPI简介

安装和基础配置

核心概念

路径操作

数据验证

异步支持

实际示例

框架对比

最佳实践

小结

尾声

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