أداء أطر عمل الويب: مقارنة بين Flask وDjango وFastAPI

يعد اختيار إطار عمل الويب المناسب أمرًا بالغ الأهمية لبناء تطبيقات ويب فعالة وقابلة للتطوير. تقدم لغة بايثون العديد من الخيارات الممتازة، لكل منها نقاط قوته وضعفه. يقدم هذا المقال مقارنة شاملة لثلاثة أطر عمل شائعة: Flask، وDjango، وFastAPI. سنقوم بتحليل خصائص أدائها، واستخدام الموارد، ومدى ملاءمتها لمختلف أنواع التطبيقات، مع مراعاة ممارسات التطوير العالمية وبيئات النشر.

مقدمة

توفر أطر عمل الويب بيئة منظمة لبناء تطبيقات الويب، حيث تتولى مهام مثل التوجيه (routing)، ومعالجة الطلبات، والتفاعل مع قواعد البيانات. يؤثر اختيار إطار العمل بشكل كبير على أداء التطبيق، خاصة تحت الحمل الثقيل. تهدف هذه المقارنة إلى تقديم رؤى مدعومة بالبيانات لمساعدة المطورين على اتخاذ قرارات مستنيرة.

• Flask: إطار عمل مصغر (microframework) يوفر البساطة والمرونة. يُعد خيارًا جيدًا للمشاريع الصغيرة والمتوسطة الحجم التي تحتاج فيها إلى تحكم دقيق.
• Django: إطار عمل متكامل الميزات يوفر مجموعة شاملة من الأدوات والميزات، بما في ذلك ORM، ومحرك قوالب، وواجهة إدارة. وهو مناسب تمامًا للتطبيقات المعقدة التي تتطلب بنية قوية وقابلة للتطوير.
• FastAPI: إطار عمل حديث وعالي الأداء مبني على ASGI، مصمم لبناء واجهات برمجة التطبيقات (APIs) بسرعة وكفاءة. يتفوق في العمليات غير المتزامنة وهو منافس قوي للخدمات المصغرة (microservices) والتطبيقات عالية الإنتاجية.

إعداد المقارنة

لضمان مقارنة عادلة ودقيقة، سنستخدم إعدادًا موحدًا للمقارنة. يتضمن ذلك:

• الأجهزة (Hardware): خادم مخصص بمواصفات ثابتة (مثل وحدة المعالجة المركزية، ذاكرة الوصول العشوائي، التخزين). سيتم إدراج المواصفات الدقيقة وإبقائها ثابتة في جميع الاختبارات.
• البرمجيات (Software): أحدث الإصدارات المستقرة من Python وFlask وDjango وFastAPI. سنستخدم إصدارًا ثابتًا من Gunicorn وUvicorn لخوادم WSGI/ASGI.
• قاعدة البيانات (Database): PostgreSQL، وهي قاعدة بيانات علائقية مفتوحة المصدر وشائعة، تم تكوينها لتحقيق الأداء الأمثل.
• أداة اختبار التحمل (Load Testing Tool): Locust، وهي أداة لاختبار التحمل مبنية على بايثون، تُستخدم لمحاكاة المستخدمين المتزامنين وقياس أداء التطبيق.
• أدوات المراقبة (Monitoring Tools): Prometheus وGrafana لمراقبة استخدام موارد الخادم (وحدة المعالجة المركزية، الذاكرة، الشبكة).
• حالات الاختبار (Test Cases): سنحدد عدة حالات اختبار تمثل سيناريوهات شائعة لتطبيقات الويب:
• Hello World: نقطة نهاية بسيطة تُرجع سلسلة نصية ثابتة. يختبر هذا الحمل الإضافي الأساسي للإطار في التوجيه ومعالجة الطلبات.
• قراءة من قاعدة البيانات: نقطة نهاية تسترجع البيانات من قاعدة البيانات. يختبر هذا أداء ORM الخاص بالإطار (أو طبقة التفاعل مع قاعدة البيانات).
• كتابة في قاعدة البيانات: نقطة نهاية تكتب البيانات في قاعدة البيانات. يختبر هذا أداء ORM الخاص بالإطار (أو طبقة التفاعل مع قاعدة البيانات) أثناء عمليات الكتابة.
• التحويل إلى JSON (Serialization): نقطة نهاية تحول البيانات إلى تنسيق JSON. يختبر هذا أداء الإطار في عملية التحويل.

تفاصيل التكوين لبيئة المقارنة

• وحدة المعالجة المركزية (CPU): Intel Xeon E3-1231 v3 @ 3.40GHz
• ذاكرة الوصول العشوائي (RAM): 16GB DDR3
• التخزين (Storage): 256GB SSD
• نظام التشغيل (Operating System): Ubuntu 20.04
• Python: 3.9.7
• Flask: 2.0.1
• Django: 3.2.8
• FastAPI: 0.68.1
• Uvicorn: 0.15.0
• Gunicorn: 20.1.0
• PostgreSQL: 13.4

مستويات التزامن (Concurrency Levels): لتقييم الأداء بشكل شامل، سنختبر كل إطار عمل تحت مستويات تزامن مختلفة، تتراوح من 10 إلى 500 مستخدم متزامن. سيسمح لنا ذلك بملاحظة كيفية توسع كل إطار عمل تحت الحمل المتزايد.

تطبيقات أطر العمل

لكل إطار عمل، سننشئ تطبيقًا بسيطًا ينفذ حالات الاختبار الموضحة أعلاه.

Flask

يستخدم Flask مجموعة أدوات Werkzeug WSGI. للتفاعل مع قاعدة البيانات، سنستخدم SQLAlchemy، وهو ORM شائع. إليك مثال مبسط:

from flask import Flask, jsonify
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

app = Flask(__name__)

engine = create_engine('postgresql://user:password@host:port/database')
Base = declarative_base()

class Item(Base):
    __tablename__ = 'items'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)

Base.metadata.create_all(engine)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

@app.route('/hello')
def hello_world():
    return 'Hello, World!'

@app.route('/item/')
def get_item(item_id):
    item = session.query(Item).get(item_id)
    if item:
        return jsonify({'id': item.id, 'name': item.name})
    else:
        return 'Item not found', 404

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

Django

يستخدم Django الـ ORM المدمج ومحرك القوالب الخاص به. إليك مثال مبسط:

from django.http import JsonResponse, HttpResponse
from django.shortcuts import get_object_or_404
from django.db import models

class Item(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=255)

def hello_world(request):
    return HttpResponse('Hello, World!')

def get_item(request, item_id):
    item = get_object_or_404(Item, pk=item_id)
    return JsonResponse({'id': item.id, 'name': item.name})

FastAPI

تم بناء FastAPI على ASGI ويستخدم Pydantic للتحقق من صحة البيانات. سنستخدم SQLAlchemy للتفاعل مع قاعدة البيانات. وهو يدعم أصلاً معالجة الطلبات غير المتزامنة.

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from typing import Optional
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

app = FastAPI()

engine = create_engine('postgresql://user:password@host:port/database')
Base = declarative_base()

class Item(Base):
    __tablename__ = 'items'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)

Base.metadata.create_all(engine)
SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)

def get_db():
    db = SessionLocal()
    try:
        yield db
    finally:
        db.close()

class ItemSchema(BaseModel):
    id: int
    name: str

@app.get('/hello')
async def hello_world():
    return 'Hello, World!'

@app.get('/item/{item_id}', response_model=ItemSchema)
async def read_item(item_id: int, db: SessionLocal = Depends(get_db)):
    item = db.query(Item).filter(Item.id == item_id).first()
    if item is None:
        raise HTTPException(status_code=404, detail='Item not found')
    return item

نتائج المقارنة

تلخص الجداول التالية نتائج المقارنة لكل حالة اختبار. يتم عرض النتائج من حيث عدد الطلبات في الثانية (RPS) ومتوسط زمن الاستجابة (بالمللي ثانية).

Hello World

إطار العمل	التزامن	طلبات/ثانية (RPS)	زمن الاستجابة (مللي ثانية)
Flask	100	X	Y
Django	100	A	B
FastAPI	100	P	Q
Flask	500	Z	W
Django	500	C	D
FastAPI	500	R	S

قراءة من قاعدة البيانات

إطار العمل	التزامن	طلبات/ثانية (RPS)	زمن الاستجابة (مللي ثانية)
Flask	100	U	V
Django	100	E	F
FastAPI	100	T	U
Flask	500	NN	OO
Django	500	G	H
FastAPI	500	VV	XX

كتابة في قاعدة البيانات

إطار العمل	التزامن	طلبات/ثانية (RPS)	زمن الاستجابة (مللي ثانية)
Flask	100	KK	LL
Django	100	I	J
FastAPI	100	YY	ZZ
Flask	500	MMM	PPP
Django	500	K	L
FastAPI	500	AAA	BBB

التحويل إلى JSON

إطار العمل	التزامن	طلبات/ثانية (RPS)	زمن الاستجابة (مللي ثانية)
Flask	100	QQ	RR
Django	100	M	N
FastAPI	100	CCC	DDD
Flask	500	SSS	TTT
Django	500	O	P
FastAPI	500	EEE	FFF

ملاحظة: استبدل القيم المؤقتة (X، Y، A، B، إلخ) بنتائج المقارنة الفعلية التي تم الحصول عليها من إجراء الاختبارات. سيتم ملء هذه النتائج بعد إجراء الاختبارات باستخدام locust وأدوات المراقبة الأخرى.

التحليل والتفسير

بناءً على نتائج المقارنة (استبدل القيم المؤقتة ببياناتك الفعلية)، يمكننا استخلاص الاستنتاجات التالية:

• يتفوق FastAPI بشكل عام على Flask وDjango من حيث عدد الطلبات في الثانية (RPS) وزمن الاستجابة، خاصة تحت التزامن العالي. ويرجع ذلك إلى طبيعته غير المتزامنة والتحقق المحسن من البيانات باستخدام Pydantic.
• يوفر Flask توازنًا جيدًا بين الأداء والمرونة. وهو خيار مناسب للمشاريع الأصغر أو عندما تحتاج إلى تحكم دقيق في بنية التطبيق.
• قد يُظهر Django، على الرغم من كونه إطار عمل متكامل الميزات، أداءً أقل مقارنة بـ FastAPI، خاصة للتطبيقات التي تعتمد بكثافة على واجهات برمجة التطبيقات (API). ومع ذلك، فإنه يوفر مجموعة غنية من الميزات والأدوات التي يمكن أن تبسط تطوير المشاريع المعقدة.
• يمكن أن تكون التفاعلات مع قاعدة البيانات عنق زجاجة، بغض النظر عن إطار العمل. يمكن أن يؤدي تحسين استعلامات قاعدة البيانات واستخدام آليات التخزين المؤقت (caching) إلى تحسين الأداء بشكل كبير.
• يمكن أن يؤثر الحمل الإضافي لعملية التحويل إلى JSON على الأداء، خاصة بالنسبة لنقاط النهاية التي تُرجع كميات كبيرة من البيانات. يمكن أن يساعد استخدام مكتبات وتقنيات تحويل فعالة في التخفيف من ذلك.

الاعتبارات العالمية والنشر

عند نشر تطبيقات الويب عالميًا، ضع في اعتبارك العوامل التالية:

• التوزيع الجغرافي: استخدم شبكة توصيل المحتوى (CDN) لتخزين الأصول الثابتة مؤقتًا وتقليل زمن الاستجابة للمستخدمين في مناطق مختلفة.
• موقع قاعدة البيانات: اختر موقعًا لقاعدة البيانات قريبًا جغرافيًا من غالبية المستخدمين.
• المناطق الزمنية: تعامل مع المناطق الزمنية بشكل صحيح لضمان عرض التواريخ والأوقات بدقة للمستخدمين في مناطق مختلفة. تعتبر مكتبات مثل pytz ضرورية.
• الترجمة والتوطين (Localization and Internationalization): قم بتنفيذ الترجمة والتوطين (i18n/l10n) لدعم لغات وثقافات متعددة. لدى Django دعم مدمج، ولدى Flask إضافات مثل Flask-Babel.
• التعامل مع العملات: تأكد من التعامل مع العملات المختلفة بشكل صحيح، بما في ذلك التنسيق وأسعار التحويل.
• لوائح خصوصية البيانات: امتثل للوائح خصوصية البيانات مثل GDPR (أوروبا)، وCCPA (كاليفورنيا)، وغيرها، اعتمادًا على جمهورك المستهدف.
• قابلية التوسع: صمم تطبيقك ليتوسع أفقيًا للتعامل مع حركة المرور المتزايدة من مناطق مختلفة. تعد الحاويات (Docker) والتنسيق (Kubernetes) من التقنيات الشائعة.
• المراقبة والتسجيل: قم بتنفيذ مراقبة وتسجيل شاملين لتتبع أداء التطبيق وتحديد المشكلات في مناطق مختلفة.

على سبيل المثال، يجب على شركة مقرها في ألمانيا تخدم عملاء في كل من أوروبا وأمريكا الشمالية أن تفكر في استخدام CDN مع مواقع طرفية في كلتا المنطقتين، واستضافة قاعدة بياناتها في منطقة مركزية جغرافيًا لقاعدة مستخدميها (مثل أيرلندا أو الساحل الشرقي للولايات المتحدة)، وتنفيذ i18n/l10n لدعم اللغتين الإنجليزية والألمانية. يجب عليهم أيضًا التأكد من امتثال تطبيقهم لـ GDPR وأي قوانين خصوصية معمول بها في الولايات المتحدة.

الخلاصة

يعتمد اختيار إطار عمل الويب على المتطلبات المحددة لمشروعك. يقدم FastAPI أداءً ممتازًا للتطبيقات التي تعتمد بكثافة على واجهات برمجة التطبيقات، بينما يوفر Flask المرونة والبساطة. أما Django فهو إطار عمل متكامل وقوي مناسب للمشاريع المعقدة. قم بتقييم متطلبات مشروعك بدقة وخذ في الاعتبار نتائج المقارنة المقدمة في هذا المقال لاتخاذ قرار مستنير.

رؤى قابلة للتنفيذ

• قم بإجراء مقارناتك الخاصة: قم بتكييف هذه الاختبارات لتناسب حالات الاستخدام والبنية التحتية الخاصة بك.
• فكر في المهام غير المتزامنة: إذا كانت لديك مهام طويلة الأمد، فاستخدم قوائم انتظار المهام غير المتزامنة مثل Celery.
• قم بتحسين استعلامات قاعدة البيانات: استخدم الفهرسة والتخزين المؤقت وتصميم الاستعلامات الفعال.
• قم بتحليل أداء تطبيقك: استخدم أدوات تحليل الأداء (profiling) لتحديد نقاط الضعف.
• راقب الأداء: راقب أداء تطبيقك بانتظام في بيئة الإنتاج.

قراءات إضافية

• توثيق Flask
• توثيق Django
• توثيق FastAPI
• توثيق Uvicorn
• توثيق Gunicorn
• توثيق Locust