Flask 및 FastAPI는 Python을 사용하여 웹 사이트 또는 프로그램을 만드는 데 도움이 되는 프레임워크입니다. 이 두 가지 프레임워크는 데이터 과학 또는 머신 러닝으로 프로그램을 구축하는 데 적합합니다.
Python 애플리케이션을 빌드하려는 경우 Flask 또는 FastAPI를 사용하여 애플리케이션을 빌드할 수 있습니다. 두 프레임워크는 비슷한 기능을 가지고 있지만 구현 방식이 다릅니다.
사람들은 일반적으로 웹이나 전화용 애플리케이션을 만드는 데 Flask를 사용하지만 FastAPI는 웹사이트나 프로그램을 구축하는 데 많이 사용되지 않습니다.
플라스크
Flask는 쉽게 빌드할 수 있게 해주는 프레임워크입니다. 웹 애플리케이션 파이썬을 사용하여. Flask는 작은 프레임워크이며 기능이 많지 않습니다. 이를 통해 다양한 프로젝트에 쉽게 사용할 수 있습니다.
Flask는 풀 스택 프레임워크만큼 기능이 많지 않기 때문에 마이크로 프레임워크라고도 합니다. Flask는 Werkzeug 및 Jinja2라는 다른 도구를 사용하여 구축되어 더 적은 리소스를 사용하는 웹 애플리케이션을 만드는 데 도움이 됩니다.
Flask는 URL과 템플릿을 만들 수 있습니다. 또한 Python 웹 애플리케이션을 실행하는 방법인 WSGI(Web Server Gateway Interface)와도 작동합니다. Flask는 다른 도구로 확장할 수 있으며 작동 방식을 이해하기 쉽습니다.
Flask를 사용하기 위한 몇 가지 실용적인 예와 시나리오:
- JSON API를 제공하는 간단한 웹 서비스 구축.
- 웹 애플리케이션의 프로토타입을 신속하게 구축합니다.
- 동적 HTML, XML 또는 JSON 응답을 제공해야 하는 웹 애플리케이션의 서버 측 구성 요소를 구축합니다.
Flask 프레임워크의 장점
확장성: 확장성에서 이 프레임워크에서 컨테이너 또는 클라우드 컴퓨팅 Auto Scaling을 사용하여 애플리케이션을 인터넷에 더 쉽게 배치하고 더 많은 사용자를 관리할 수 있습니다. 더 많은 트래픽을 처리하기 위해 많은 서버에 Flask와 같은 더 작은 애플리케이션을 배치하는 것이 더 쉽습니다.
간단한 개발: Python에 익숙하다면 Flask로 쉽게 작업하고 Flask 애플리케이션을 변경할 수 있습니다. Flask는 덜 엄격하므로 배워야 할 규칙이 적습니다.
유연성: 이 프레임워크에는 단순성 때문에 쉽고 안전하게 변경할 수 없는 몇 가지 부분이 있습니다.
성능 : Flask는 데이터베이스 및 캐시와 같은 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용되는 기본 도구에 더 가깝습니다. 이는 Django와 같은 완전한 기능을 갖춘 프레임워크보다 빠르다는 것을 의미합니다. 응용 프로그램과 이러한 도구 사이에 더 적은 계층이 있으므로 응용 프로그램이 처음부터 더 잘 수행됩니다.
모듈성 : 모듈식 코드는 각각 특정 기능을 가진 더 작은 부분으로 나뉩니다. 이것은 더 효과적입니다. Flask를 사용하면 여러 Flask 애플리케이션 또는 서버를 만들고 서버 네트워크 전체에 배포할 수 있습니다.
각각은 특정 작업을 위해 설계될 수 있으므로 전체 시스템을 보다 효율적이고 테스트하기 쉽고 빠르게 만듭니다.
Flask 프레임워크의 단점
표준화되지 않음: Flask는 사용이 간편하고 규칙이 많지 않습니다. 이를 통해 Python 개발자가 더 쉽게 배우고 사용할 수 있습니다. 그러나 그다지 독단적이지 않기 때문에 Flask에 대한 경험이 없는 Python 개발자가 익숙해지는 데 시간이 더 걸릴 수 있습니다.
반면에 Django는 더 유명하고 Django에 매우 익숙한 더 큰 개발자 커뮤니티가 있습니다. Django 사용 경험이 있는 Python 개발자는 Flask 사용 경험이 있는 Python 개발자가 대규모 Flask 프로젝트에 익숙해지는 것보다 새로운 Django 프로젝트에 익숙해지는 것이 더 쉽다는 것을 알게 될 것입니다.
더 나쁜 코드를 작성하는 개발자: 회사는 일반적으로 좋은 개발자를 고용한다고 가정합니다.
그러나 아직 배우고 있는 젊은 개발자가 있거나 과거에 낮은 품질의 코드를 작성한 개발자가 있는 경우 Django와 같이 더 크고 표준화된 프레임워크를 사용하면 잘못된 코드를 확인하고 수정하기가 더 쉬울 것입니다. . 그러한 프레임워크의 규칙을 따르는 것이 더 쉽기 때문입니다.
더 적은 도구: Flask를 사용할 때 필요한 모든 도구가 있는 것은 아닙니다. 즉, 도구를 빌드하거나 커뮤니티에서 다른 확장 또는 라이브러리를 검색해야 할 수도 있습니다.
가격 정책
Flask는 현재 Uber, Microsoft 및 Explosion AI와 같은 회사에서 사용됩니다.
FastAPI
FastAPI는 서버리스 구축을 위한 프레임워크 Python의 API. FastAPI는 API를 쉽게 만들고 사용할 수 있는 많은 기능을 제공합니다.
FastAPI는 ASGI(Asynchronous Server Gateway Interface)라는 기술과 함께 작동하며 템플릿에 Jinja2를 사용할 수도 있습니다. 데이터베이스 작업을 위해 모든 유형의 데이터베이스 및 라이브러리와 함께 FastAPI를 사용할 수 있습니다.
FastAPI를 사용하는 실제 예 및 시나리오는 다음과 같습니다.
- 기계 학습 모델을 위한 프로덕션 준비 API 구축.
- 엄격한 성능 및 보안 요구 사항이 있는 대규모 조직을 위한 고성능 API 구축.
- 동영상용 실시간 API 구축 스트리밍 서비스.
FastAPI의 장점
성능 : FastAPI는 매우 빠른 Python 웹 프레임워크입니다. Python을 사용하여 웹사이트 또는 애플리케이션을 구축하기 위한 최상의 옵션 중 하나입니다.
대부분의 다른 Python 웹 프레임워크보다 빠르며 Starlette 및 Uvicorn만 더 빠릅니다. 또한 FastAPI는 동시에 많은 작업을 처리할 수 있으며 완료하는 데 오랜 시간이 걸리는 작업을 처리하는 특수 도구가 있습니다. 이러한 기능은 Flask보다 낫습니다.
기본 제공 문서: FastAPI에서 생성된 문서는 많은 면에서 유용합니다. 개발자가 다른 사람에게 소프트웨어를 설명하는 데 도움이 됩니다. 또한 소프트웨어의 프런트 엔드를 구축하는 사람들이 백엔드를 사용하기가 더 쉬워집니다. 그리고 서로 다른 응용 프로그램이 서로 통신할 수 있도록 하는 소프트웨어를 테스트하는 것이 더 간단해집니다.
FastAPI의 단점
부적절한 보안: FastAPI는 기본 제공 보안을 제공하지 않지만 보안 작업을 처리하기 위한 fastapi.security 모듈을 제공합니다. 이 모듈은 인증을 위해 OAuth2.0 프로토콜을 지원합니다.
소규모 개발자 그룹: FastAPI는 비교적 새로운 프레임워크이기 때문에 이를 사용하거나 학습 자료를 만드는 사람이 많지 않습니다. 현재 FastAPI에 대한 책, 가이드 또는 강의가 거의 없습니다. 그러나 FastAPI가 더 대중화되면 향후 변경될 수 있습니다.
가격 정책
FastAPI는 현재 Netflix, Lyft 및 Zillow와 같은 회사에서 사용하고 있습니다. Python 개발을 처음 접하는 사람들 사이에서 매우 인기 있는 선택입니다.
결론
FastAPI는 API, 특히 마이크로서비스를 생성하는 데 Flask보다 낫습니다. 그러나 이미 Flask에 익숙하고 관심이 많다면 좋은 선택이 될 수 있습니다.
Flask는 서로 다른 응용 프로그램을 연결하기 위한 몇 가지 부품으로 작은 마이크로 서비스를 만드는 데 유용한 도구입니다.
Flask는 사물을 예측하는 모델을 구축하고 데이터를 사용하는 웹 애플리케이션의 프로토타입을 만드는 데 적합합니다. 쉽게 변경하고 확장할 수 있는 간단한 애플리케이션을 만들고 싶다면 Flask를 선택하는 것이 좋습니다.
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