Prestaties van Webframeworks: Flask vs Django vs FastAPI Benchmark

Het kiezen van het juiste webframework is cruciaal voor het bouwen van efficiënte en schaalbare webapplicaties. Python biedt verschillende uitstekende opties, elk met zijn eigen sterke en zwakke punten. Dit artikel biedt een uitgebreide benchmark die drie populaire frameworks vergelijkt: Flask, Django en FastAPI. We analyseren hun prestatiekenmerken, resourcegebruik en geschiktheid voor diverse applicatietypes, rekening houdend met wereldwijde ontwikkelingspraktijken en implementatieomgevingen.

Introductie

Webframeworks bieden een gestructureerde omgeving voor het bouwen van webapplicaties en verzorgen taken zoals routing, verzoekverwerking en database-interactie. De keuze van het framework heeft een aanzienlijke invloed op de prestaties van de applicatie, vooral onder zware belasting. Deze benchmark is bedoeld om datagestuurde inzichten te verschaffen die ontwikkelaars helpen weloverwogen beslissingen te nemen.

• Flask: Een microframework dat eenvoud en flexibiliteit biedt. Het is een goede keuze voor kleine tot middelgrote projecten waar u fijnmazige controle nodig heeft.
• Django: Een full-featured framework dat een uitgebreide set tools en functies biedt, waaronder een ORM, template-engine en admin-interface. Het is zeer geschikt voor complexe applicaties die een robuuste en schaalbare architectuur vereisen.
• FastAPI: Een modern, high-performance framework gebouwd op ASGI, ontworpen voor het bouwen van API's met snelheid en efficiëntie. Het blinkt uit in asynchrone operaties en is een sterke kandidaat voor microservices en high-throughput applicaties.

Benchmarkopstelling

Om een eerlijke en nauwkeurige vergelijking te garanderen, gebruiken we een gestandaardiseerde benchmarkopstelling. Deze omvat:

• Hardware: Een dedicated server met consistente specificaties (bijv. CPU, RAM, opslag). De precieze specificaties worden vermeld en constant gehouden tijdens alle tests.
• Software: De nieuwste stabiele versies van Python, Flask, Django en FastAPI. We gebruiken een consistente versie van Gunicorn en Uvicorn voor WSGI/ASGI-servers.
• Database: PostgreSQL, een populaire open-source relationele database, geconfigureerd voor optimale prestaties.
• Load Testing Tool: Locust, een op Python gebaseerde load testing tool, gebruikt om gelijktijdige gebruikers te simuleren en de applicatieprestaties te meten.
• Monitoring Tools: Prometheus en Grafana om het resourcegebruik van de server te monitoren (CPU, geheugen, netwerk).
• Testcases: We zullen verschillende testcases definiëren die gangbare webapplicatiescenario's vertegenwoordigen:
• Hello World: Een eenvoudig eindpunt dat een statische string retourneert. Dit test de basis overhead van de routing en verzoekafhandeling van het framework.
• Database Read: Een eindpunt dat gegevens uit de database ophaalt. Dit test de prestaties van de ORM (of database-interactielaag) van het framework.
• Database Write: Een eindpunt dat gegevens naar de database schrijft. Dit test de prestaties van de ORM (of database-interactielaag) van het framework tijdens schrijfacties.
• JSON Serialization: Een eindpunt dat gegevens serialiseert naar JSON-formaat. Dit test de serialisatieprestaties van het framework.

Configuratiedetails voor de benchmarkomgeving

• CPU: Intel Xeon E3-1231 v3 @ 3.40GHz
• RAM: 16GB DDR3
• Storage: 256GB SSD
• Besturingssysteem: 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

Concurrentieniveaus: Om de prestaties grondig te evalueren, testen we elk framework onder verschillende concurrentieniveaus, variërend van 10 tot 500 gelijktijdige gebruikers. Dit stelt ons in staat om te observeren hoe elk framework schaalt onder toenemende belasting.

Framework-implementaties

Voor elk framework maken we een eenvoudige applicatie die de hierboven beschreven testcases implementeert.

Flask

Flask gebruikt de Werkzeug WSGI-toolkit. Voor database-interactie gebruiken we SQLAlchemy, een populaire ORM. Hier is een vereenvoudigd voorbeeld:

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

Django gebruikt zijn ingebouwde ORM en template-engine. Hier is een vereenvoudigd voorbeeld:

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

FastAPI is gebouwd op ASGI en gebruikt Pydantic voor datavalidatie. We gebruiken SQLAlchemy voor de database-interactie. Het ondersteunt native asynchrone verzoekafhandeling.

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

Benchmarkresultaten

De volgende tabellen vatten de benchmarkresultaten voor elke testcase samen. De resultaten worden gepresenteerd in termen van verzoeken per seconde (RPS) en gemiddelde latentie (in milliseconden).

Hello World

Framework	Concurrentie	RPS	Latentie (ms)
Flask	100	X	Y
Django	100	A	B
FastAPI	100	P	Q
Flask	500	Z	W
Django	500	C	D
FastAPI	500	R	S

Database Read

Framework	Concurrentie	RPS	Latentie (ms)
Flask	100	U	V
Django	100	E	F
FastAPI	100	T	U
Flask	500	NN	OO
Django	500	G	H
FastAPI	500	VV	XX

Database Write

Framework	Concurrentie	RPS	Latentie (ms)
Flask	100	KK	LL
Django	100	I	J
FastAPI	100	YY	ZZ
Flask	500	MMM	PPP
Django	500	K	L
FastAPI	500	AAA	BBB

JSON Serialization

Framework	Concurrentie	RPS	Latentie (ms)
Flask	100	QQ	RR
Django	100	M	N
FastAPI	100	CCC	DDD
Flask	500	SSS	TTT
Django	500	O	P
FastAPI	500	EEE	FFF

Opmerking: Vervang de plaatshouderwaarden (X, Y, A, B, etc.) door de daadwerkelijke benchmarkresultaten die zijn verkregen door het uitvoeren van de tests. Deze resultaten zouden worden ingevuld na het uitvoeren van de tests met Locust en andere monitoringtools.

Analyse en Interpretatie

Op basis van de benchmarkresultaten (vervang plaatshouders door uw daadwerkelijke gegevens), kunnen we de volgende conclusies trekken:

• FastAPI presteert over het algemeen beter dan Flask en Django wat betreft RPS en latentie, vooral bij hoge concurrentie. Dit komt door zijn asynchrone aard en geoptimaliseerde datavalidatie met Pydantic.
• Flask biedt een goede balans tussen prestaties en flexibiliteit. Het is een geschikte keuze voor kleinere projecten of wanneer u fijnmazige controle over de applicatiearchitectuur nodig heeft.
• Django, hoewel het een full-featured framework is, kan lagere prestaties vertonen in vergelijking met FastAPI, vooral voor API-intensieve applicaties. Het biedt echter een rijke set aan functies en tools die de ontwikkeling van complexe projecten kunnen vereenvoudigen.
• Database-interacties kunnen een bottleneck zijn, ongeacht het framework. Het optimaliseren van databasequery's en het gebruik van cachingmechanismen kan de prestaties aanzienlijk verbeteren.
• De overhead van JSON-serialisatie kan de prestaties beïnvloeden, vooral voor eindpunten die grote hoeveelheden data retourneren. Het gebruik van efficiënte serialisatiebibliotheken en -technieken kan dit helpen verminderen.

Wereldwijde Overwegingen en Implementatie

Bij het wereldwijd implementeren van webapplicaties, overweeg de volgende factoren:

• Geografische Spreiding: Gebruik een Content Delivery Network (CDN) om statische bestanden te cachen en de latentie voor gebruikers in verschillende regio's te verminderen.
• Database Locatie: Kies een databaselocatie die geografisch dicht bij de meerderheid van uw gebruikers ligt.
• Tijdzones: Behandel tijdzones correct om ervoor te zorgen dat datums en tijden nauwkeurig worden weergegeven voor gebruikers in verschillende regio's. Bibliotheken zoals pytz zijn essentieel.
• Lokalisatie en Internationalisatie: Implementeer lokalisatie en internationalisatie (i18n/l10n) om meerdere talen en culturen te ondersteunen. Django heeft ingebouwde ondersteuning, en Flask heeft extensies zoals Flask-Babel.
• Valutabeheer: Zorg ervoor dat u verschillende valuta's correct behandelt, inclusief opmaak en wisselkoersen.
• Gegevensprivacyregelgeving: Voldoen aan regelgeving voor gegevensprivacy zoals GDPR (Europa), CCPA (Californië) en andere, afhankelijk van uw doelgroep.
• Schaalbaarheid: Ontwerp uw applicatie om horizontaal te schalen om toenemend verkeer uit verschillende regio's aan te kunnen. Containerisatie (Docker) en orkestratie (Kubernetes) zijn gebruikelijke technieken.
• Monitoring en Logging: Implementeer uitgebreide monitoring en logging om de applicatieprestaties te volgen en problemen in verschillende regio's te identificeren.

Bijvoorbeeld, een bedrijf gevestigd in Duitsland dat klanten in zowel Europa als Noord-Amerika bedient, zou moeten overwegen een CDN te gebruiken met edge-locaties in beide regio's, hun database te hosten in een regio die geografisch centraal staat voor hun gebruikersbestand (bijv. Ierland of de Amerikaanse oostkust), en i18n/l10n te implementeren om Engels en Duits te ondersteunen. Ze moeten er ook voor zorgen dat hun applicatie voldoet aan de GDPR en eventuele toepasselijke Amerikaanse privacywetten van staten.

Conclusie

De keuze van een webframework hangt af van de specifieke eisen van uw project. FastAPI biedt uitstekende prestaties voor API-intensieve applicaties, terwijl Flask flexibiliteit en eenvoud biedt. Django is een robuust, full-featured framework geschikt voor complexe projecten. Evalueer uw projectvereisten grondig en overweeg de benchmarkresultaten in dit artikel om een weloverwogen beslissing te nemen.

Praktische Inzichten

• Voer uw eigen benchmarks uit: Pas deze tests aan uw specifieke gebruiksscenario's en infrastructuur aan.
• Overweeg Asynchrone Taken: Als u langlopende taken heeft, gebruik dan asynchrone taakwachtrijen zoals Celery.
• Optimaliseer Databasequery's: Gebruik indexering, caching en een efficiënt query-ontwerp.
• Profileer Uw Applicatie: Gebruik profiling-tools om knelpunten te identificeren.
• Monitor Prestaties: Monitor regelmatig de prestaties van uw applicatie in productie.

Verder Lezen

• Flask Documentatie
• Django Documentatie
• FastAPI Documentatie
• Uvicorn Documentatie
• Gunicorn Documentatie
• Locust Documentatie