API开发：Flask VS FastAPI

在当今的Web开发领域，选择合适的框架对于构建高效、稳定且易于维护的API至关重要。Flask和FastAPI是两个备受关注的Python Web框架，它们各自具有独特的特点和优势，适用于不同的开发场景。

文章目录

一、简介
二、性能表现
三、开发效率（中文语音识别为例）
四、代码可读性和维护性
五、生态系统和社区支持
六、总结

一、简介

Flask：Flask是一个轻量级的Python Web框架，它基于Werkzeug WSGI（Web Server Gateway Interface）工具包和Jinja2模板引擎构建。Flask以其简洁的设计和易于上手的特点，受到了广大Python开发者的喜爱，尤其是在快速构建小型Web应用和原型开发方面表现出色。Flask的灵活性和轻量级设计使其成为小型项目或微服务的理想选择。
FastAPI：FastAPI是一个现代、高性能的Web框架，用于构建API和Web应用。它基于Starlette和Pydantic构建，利用了Python的异步编程特性，能够实现高性能和低延迟的API开发，适用于对性能要求较高的大型项目。FastAPI的核心特性包括高性能和高并发处理能力、类型提示和自动数据验证、自动API文档生成等。

二、性能表现

Flask：Flask在处理同步请求方面表现良好，但在大量并发请求和需要异步处理的情况下性能可能不及FastAPI。由于Flask是一个同步框架，在处理大量并发请求时，性能可能会受到一定限制。
FastAPI：FastAPI利用了Python的异步编程特性，能够高效地处理大量并发请求。通过使用异步I/O和异步函数，它可以在等待I/O操作完成时，将CPU资源让给其他请求，从而显著提高应用的吞吐量和响应速度。

三、开发效率（中文语音识别为例）

Flask：
Flask的简洁性使得开发者可以快速上手并开始构建API。它提供了简单的路由系统和请求处理机制，通过装饰器即可轻松定义路由和处理函数。例如：

from funasr import AutoModel
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, TimeoutError
import sys
import os
from flask import Flask, request, jsonify
from flask_cors import CORS

# 忽略警告
import warnings
warnings.simplefilter(action='ignore')

# 初始化应用
app = Flask(__name__)
# 添加 CORS 中间件，允许跨域请求
CORS(app)

current_dir = os.path.dirname(sys.executable)
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)  # 设置线程池最大线程数

# 语音翻译的核心函数
def voice_translation(audio):
    model = AutoModel(model=os.path.join(current_dir, "Voice_translation"), model_revision="v2.0.4",
                        vad_model=os.path.join(current_dir, "Endpoint_detection"), vad_model_revision="v2.0.4",
                        punc_model=os.path.join(current_dir, "Ct_punc"), punc_model_revision="v2.0.4",
                        disable_update=True)
    res = model.generate(input=audio, 
                    batch_size_s=300, 
                    hotword='test')
    return res[0]['text']

# 任务处理函数
def process_translation(audio_url):
    """
    处理音频翻译的任务函数。
    :param audio_url: 音频文件的 URL。
    :return: 翻译后的文本。
    """
    return voice_translation(audio_url)

@app.route('/speech_recognition', methods=['GET', 'POST'])
def submit():
    data = request.get_json()
    try:
        # 从请求体中提取参数
        audiourl= data.get('audioUrl')
        if not audiourl:
            return jsonify({"code": 400, "message": "Missing audioUrl parameter.", "data": None}), 200
        
        # 提交任务到线程池，并设置超时时间
        future = executor.submit(process_translation, audiourl)
        result_text = future.result(timeout=120)  # 设置超时时间为120秒

        return jsonify({"code":200, "message": f"Successfully.", "data":result_text}), 200
    except TimeoutError:
        return jsonify({"code": 500, "message": "Task timeout.", "data": None}), 200
    except Exception as e:
        # 处理可能的异常
        return jsonify({"code":500, "message": f"An error: {e}.", "data":None}), 200
    
if __name__ == '__main__':
    context = (os.path.join(current_dir, "sslcert/ip.cpwt5.com.pem"), os.path.join(current_dir, "sslcert/ip.cpwt5.com.key"))
    # debug: bool = False 作用：如果设置为 True，则启用自动重载功能。对于开发环境很有用，在代码发生更改时自动重启服务器。
    app.run(host='0.0.0.0', port=20000, debug=False,ssl_context=context)

这种简洁的代码结构使得开发者能够专注于业务逻辑的实现，对于小型项目或快速迭代的原型开发非常友好。

FastAPI：
相关文档：https://fastapi.tiangolo.com/zh/
FastAPI同样具有较高的开发效率，尤其是在结合Python的类型提示时。通过类型提示，开发者可以清晰地定义请求和响应的数据结构，这不仅提高了代码的可读性，还使得代码编辑器能够提供更好的自动补全和错误提示功能。例如：

from funasr import AutoModel
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, TimeoutError
import sys
import os
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
from pydantic import BaseModel
import uvicorn

# 忽略警告
import warnings
warnings.simplefilter(action='ignore')

# 初始化 FastAPI 应用
app = FastAPI(
    title="Speech Recognition API",  # API 文档的标题
    description="API for recognizing and translating speech from audio files.",  # API 描述
    version="1.0.0",  # 版本号
)
# 添加 CORS 中间件，允许跨域请求
app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=["*"],  # 允许所有源
    allow_credentials=True,
    allow_methods=["*"],  # 允许所有方法
    allow_headers=["*"],  # 允许所有头
)


current_dir = os.path.dirname(sys.executable)
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)  # 设置线程池最大线程数

# 定义请求数据模型
class AudioRequest(BaseModel):
    audioUrl: str

# 语音翻译的核心函数
def voice_translation(audio):
    model = AutoModel(model=os.path.join(current_dir, "Voice_translation"), model_revision="v2.0.4",
                      vad_model=os.path.join(current_dir, "Endpoint_detection"), vad_model_revision="v2.0.4",
                      punc_model=os.path.join(current_dir, "Ct_punc"), punc_model_revision="v2.0.4",
                      disable_update=True)
    res = model.generate(input=audio, 
                         batch_size_s=300, 
                         hotword='test')
    return res[0]['text']

# 任务处理函数
def process_translation(audio_url):
    """
    处理音频翻译的任务函数。
    :param audio_url: 音频文件的 URL。
    :return: 翻译后的文本。
    """
    return voice_translation(audio_url)

@app.api_route("/speech_recognition", methods=["GET", "POST"])
async def submit(data: AudioRequest):
    try:
        # 从请求体中提取参数
        audiourl = data.audioUrl
        if not audiourl:
            return jsonify({"code": 400, "message": "Missing audioUrl parameter.", "data": None}), 200
        # 提交任务到线程池，并设置超时时间
        future = executor.submit(process_translation, audiourl)
        result_text = future.result(timeout=120)  # 设置超时时间为120秒

        return {"code": 200, "message": "Successfully.", "data": result_text}
    
    except TimeoutError:
        raise HTTPException(status_code=500, detail="Task timeout.")
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"An error occurred: {e}")


if __name__ == '__main__':
    context = (os.path.join(current_dir, "sslcert/ip.cpwt5.com.pem"), os.path.join(current_dir, "sslcert/ip.cpwt5.com.key"))
    # reload: bool = False 作用：如果设置为 True，则启用自动重载功能。对于开发环境很有用，在代码发生更改时自动重启服务器。
    uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=20000, ssl_certfile=context[0], ssl_keyfile=context[1])

此外，FastAPI还自动生成了交互式API文档（基于Swagger UI和ReDoc），开发者无需额外编写文档，即可方便地与前端团队或其他开发者共享API接口信息，进一步提高了开发效率。

四、代码可读性和维护性

Flask：Flask的代码结构相对简单，易于理解和维护。对于小型项目，其代码量较少，逻辑清晰，即使是初学者也能快速掌握代码的运行流程。然而，随着项目规模的扩大，如果没有良好的代码组织和架构设计，Flask项目可能会变得难以维护，尤其是在处理复杂的业务逻辑和大量路由时。
FastAPI：FastAPI的代码可读性较高，得益于其对类型提示的广泛使用。类型提示使得函数的参数和返回值一目了然，降低了代码的理解成本。同时，FastAPI的项目结构通常比较清晰，基于模块化的设计理念，将不同的功能模块分别封装，便于代码的维护和扩展。例如，在处理数据库操作时，可以将数据库连接和查询逻辑封装在单独的模块中，提高代码的复用性和可维护性。

五、生态系统和社区支持

Flask：Flask拥有庞大的社区和丰富的生态系统，有大量的第三方扩展（如Flask-SQLAlchemy、Flask-RESTful等）可供选择，这些扩展可以方便地实现数据库集成、RESTful API开发、用户认证等功能，大大缩短了开发周期。此外，由于Flask的历史悠久，相关的文档和教程非常丰富，遇到问题时能够很容易地在网上找到解决方案。
FastAPI：虽然FastAPI相对较新，但它的社区发展迅速，已经有了许多高质量的第三方库和工具支持。而且，FastAPI与其他Python生态系统中的库（如SQLAlchemy、Tortoise ORM等）兼容性良好，可以方便地集成到现有的项目中。同时，FastAPI的官方文档详细且易于理解，为开发者提供了很好的学习和参考资源。

六、总结

Flask是一个简单、轻量级的框架，适合快速开发小型项目和原型，其学习曲线较低，拥有丰富的社区资源和扩展。然而，在处理高并发和高性能要求的场景时，可能需要额外的优化和配置。
FastAPI则凭借其出色的性能、高效的开发体验和良好的代码可读性，适用于对性能要求较高的大型API项目，尤其是在需要处理大量并发请求的情况下，能够提供更好的响应速度和吞吐量。

在实际项目中，开发者应根据项目的具体需求、团队的技术栈和经验以及性能要求等因素，综合考虑选择Flask还是FastAPI。对于初学者或小型项目，Flask是一个不错的入门选择；而对于有一定经验且对性能有较高要求的开发者，FastAPI可能更适合构建高效的API服务。