Wydajność frameworków webowych: Porównanie Flask vs Django vs FastAPI

Wybór odpowiedniego frameworka webowego jest kluczowy dla budowania wydajnych i skalowalnych aplikacji internetowych. Python oferuje kilka doskonałych opcji, z których każda ma swoje mocne i słabe strony. Ten artykuł przedstawia kompleksowe porównanie trzech popularnych frameworków: Flask, Django i FastAPI. Przeanalizujemy ich charakterystykę wydajności, zużycie zasobów oraz przydatność do różnych typów aplikacji, uwzględniając globalne praktyki programistyczne i środowiska wdrożeniowe.

Wprowadzenie

Frameworki webowe zapewniają ustrukturyzowane środowisko do tworzenia aplikacji internetowych, obsługując zadania takie jak routing, przetwarzanie żądań i interakcje z bazą danych. Wybór frameworka znacząco wpływa na wydajność aplikacji, zwłaszcza przy dużym obciążeniu. Celem tego testu jest dostarczenie opartych na danych informacji, które pomogą programistom podejmować świadome decyzje.

• Flask: Mikroframework oferujący prostotę i elastyczność. To dobry wybór dla małych i średnich projektów, w których potrzebujesz szczegółowej kontroli.
• Django: W pełni funkcjonalny framework zapewniający kompleksowy zestaw narzędzi i funkcji, w tym ORM, silnik szablonów i panel administracyjny. Jest dobrze dopasowany do złożonych aplikacji wymagających solidnej i skalowalnej architektury.
• FastAPI: Nowoczesny, wysokowydajny framework zbudowany na ASGI, zaprojektowany do tworzenia API z naciskiem na szybkość i efektywność. Doskonale radzi sobie z operacjami asynchronicznymi i jest silnym kandydatem do mikrousług i aplikacji o dużej przepustowości.

Konfiguracja testu porównawczego

Aby zapewnić uczciwe i dokładne porównanie, użyjemy znormalizowanej konfiguracji testowej. Obejmuje ona:

• Sprzęt: Dedykowany serwer o stałych specyfikacjach (np. CPU, RAM, dysk). Dokładne specyfikacje zostaną wymienione i pozostaną niezmienne we wszystkich testach.
• Oprogramowanie: Najnowsze stabilne wersje Pythona, Flaska, Django i FastAPI. Użyjemy spójnej wersji Gunicorn i Uvicorn dla serwerów WSGI/ASGI.
• Baza danych: PostgreSQL, popularna relacyjna baza danych typu open-source, skonfigurowana pod kątem optymalnej wydajności.
• Narzędzie do testów obciążeniowych: Locust, narzędzie do testów obciążeniowych oparte na Pythonie, używane do symulacji jednoczesnych użytkowników i pomiaru wydajności aplikacji.
• Narzędzia do monitorowania: Prometheus i Grafana do monitorowania zużycia zasobów serwera (CPU, pamięć, sieć).
• Przypadki testowe: Zdefiniujemy kilka przypadków testowych, które reprezentują typowe scenariusze aplikacji internetowych:
• Hello World: Prosty endpoint zwracający statyczny ciąg znaków. Testuje on podstawowy narzut frameworka związany z routingiem i obsługą żądań.
• Odczyt z bazy danych: Endpoint, który pobiera dane z bazy danych. Testuje on wydajność ORM (lub warstwy interakcji z bazą danych) frameworka.
• Zapis do bazy danych: Endpoint, który zapisuje dane do bazy danych. Testuje on wydajność ORM (lub warstwy interakcji z bazą danych) frameworka podczas operacji zapisu.
• Serializacja JSON: Endpoint, który serializuje dane do formatu JSON. Testuje on wydajność serializacji frameworka.

Szczegóły konfiguracji środowiska testowego

• CPU: Intel Xeon E3-1231 v3 @ 3.40GHz
• RAM: 16GB DDR3
• Dysk: 256GB SSD
• System operacyjny: 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

Poziomy współbieżności: Aby dokładnie ocenić wydajność, przetestujemy każdy framework przy różnych poziomach współbieżności, od 10 do 500 jednoczesnych użytkowników. Pozwoli nam to zaobserwować, jak każdy framework skaluje się wraz ze wzrostem obciążenia.

Implementacje frameworków

Dla każdego frameworka stworzymy prostą aplikację, która implementuje opisane powyżej przypadki testowe.

Flask

Flask używa zestawu narzędzi Werkzeug WSGI. Do interakcji z bazą danych użyjemy SQLAlchemy, popularnego ORM. Oto uproszczony przykład:

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 używa swojego wbudowanego ORM i silnika szablonów. Oto uproszczony przykład:

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 jest zbudowany na ASGI i używa Pydantic do walidacji danych. Do interakcji z bazą danych użyjemy SQLAlchemy. Natywnie wspiera asynchroniczną obsługę żądań.

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

Wyniki testu porównawczego

Poniższe tabele podsumowują wyniki testu dla każdego przypadku testowego. Wyniki są przedstawione w postaci liczby żądań na sekundę (RPS) i średniego opóźnienia (w milisekundach).

Hello World

Framework	Współbieżność	RPS	Opóźnienie (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

Odczyt z bazy danych

Framework	Współbieżność	RPS	Opóźnienie (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

Zapis do bazy danych

Framework	Współbieżność	RPS	Opóźnienie (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

Serializacja JSON

Framework	Współbieżność	RPS	Opóźnienie (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

Uwaga: Zastąp wartości zastępcze (X, Y, A, B itd.) rzeczywistymi wynikami uzyskanymi podczas przeprowadzania testów. Wyniki te zostaną uzupełnione po uruchomieniu testów przy użyciu Locust i innych narzędzi monitorujących.

Analiza i interpretacja

Na podstawie wyników testu (zastąp symbole swoimi rzeczywistymi danymi) możemy wyciągnąć następujące wnioski:

• FastAPI generalnie przewyższa Flaska i Django pod względem RPS i opóźnień, zwłaszcza przy wysokiej współbieżności. Wynika to z jego asynchronicznej natury i zoptymalizowanej walidacji danych przy użyciu Pydantic.
• Flask zapewnia dobrą równowagę między wydajnością a elastycznością. Jest odpowiednim wyborem dla mniejszych projektów lub gdy potrzebujesz szczegółowej kontroli nad architekturą aplikacji.
• Django, będąc w pełni funkcjonalnym frameworkiem, może wykazywać niższą wydajność w porównaniu do FastAPI, zwłaszcza w przypadku aplikacji intensywnie korzystających z API. Oferuje jednak bogaty zestaw funkcji i narzędzi, które mogą uprościć rozwój złożonych projektów.
• Interakcje z bazą danych mogą być wąskim gardłem, niezależnie od frameworka. Optymalizacja zapytań do bazy danych i stosowanie mechanizmów buforowania mogą znacznie poprawić wydajność.
• Narzut związany z serializacją JSON może wpływać na wydajność, zwłaszcza w przypadku endpointów zwracających duże ilości danych. Użycie wydajnych bibliotek i technik serializacji może pomóc to złagodzić.

Globalne uwarunkowania i wdrożenie

Przy wdrażaniu aplikacji internetowych na skalę globalną należy wziąć pod uwagę następujące czynniki:

• Dystrybucja geograficzna: Użyj sieci dostarczania treści (CDN), aby buforować zasoby statyczne i zmniejszyć opóźnienia dla użytkowników w różnych regionach.
• Lokalizacja bazy danych: Wybierz lokalizację bazy danych, która jest geograficznie blisko większości Twoich użytkowników.
• Strefy czasowe: Poprawnie obsługuj strefy czasowe, aby zapewnić, że daty i godziny są wyświetlane dokładnie dla użytkowników w różnych regionach. Niezbędne są biblioteki takie jak pytz.
• Lokalizacja i internacjonalizacja: Zaimplementuj lokalizację i internacjonalizację (i18n/l10n), aby wspierać wiele języków i kultur. Django ma wbudowane wsparcie, a Flask posiada rozszerzenia takie jak Flask-Babel.
• Obsługa walut: Upewnij się, że poprawnie obsługujesz różne waluty, w tym formatowanie i kursy wymiany.
• Przepisy o ochronie danych: Przestrzegaj przepisów o ochronie danych, takich jak RODO (Europa), CCPA (Kalifornia) i innych, w zależności od docelowej grupy odbiorców.
• Skalowalność: Zaprojektuj swoją aplikację tak, aby skalowała się horyzontalnie, aby obsłużyć rosnący ruch z różnych regionów. Powszechnymi technikami są konteneryzacja (Docker) i orkiestracja (Kubernetes).
• Monitorowanie i logowanie: Wdróż kompleksowe monitorowanie i logowanie, aby śledzić wydajność aplikacji i identyfikować problemy w różnych regionach.

Na przykład firma z siedzibą w Niemczech obsługująca klientów zarówno w Europie, jak i Ameryce Północnej, powinna rozważyć użycie CDN z lokalizacjami brzegowymi w obu regionach, hostowanie bazy danych w regionie geograficznie centralnym dla swojej bazy użytkowników (np. Irlandia lub wschodnie wybrzeże USA) oraz wdrożenie i18n/l10n w celu obsługi języka angielskiego i niemieckiego. Powinni również upewnić się, że ich aplikacja jest zgodna z RODO i wszelkimi obowiązującymi amerykańskimi stanowymi przepisami dotyczącymi prywatności.

Podsumowanie

Wybór frameworka webowego zależy od konkretnych wymagań Twojego projektu. FastAPI oferuje doskonałą wydajność dla aplikacji intensywnie korzystających z API, podczas gdy Flask zapewnia elastyczność i prostotę. Django to solidny, w pełni funkcjonalny framework odpowiedni dla złożonych projektów. Dokładnie oceń wymagania swojego projektu i weź pod uwagę wyniki testów przedstawione w tym artykule, aby podjąć świadomą decyzję.

Praktyczne wskazówki

• Przeprowadź własne testy porównawcze: Dostosuj te testy do swoich konkretnych przypadków użycia i infrastruktury.
• Rozważ zadania asynchroniczne: Jeśli masz długotrwałe zadania, użyj asynchronicznych kolejek zadań, takich jak Celery.
• Optymalizuj zapytania do bazy danych: Używaj indeksowania, buforowania i efektywnego projektowania zapytań.
• Profiluj swoją aplikację: Użyj narzędzi do profilowania, aby zidentyfikować wąskie gardła.
• Monitoruj wydajność: Regularnie monitoruj wydajność swojej aplikacji w środowisku produkcyjnym.

Dalsza lektura

• Dokumentacja Flask
• Dokumentacja Django
• Dokumentacja FastAPI
• Dokumentacja Uvicorn
• Dokumentacja Gunicorn
• Dokumentacja Locust