Python Web 框架篇：Flask、Django、FastAPI介绍及其核心技术
Python Web 框架篇：Flask、Django、FastAPI介绍及其核心技术
目录
- Flask
- Flask 核心概念（路由、视图函数、模板渲染）
- Flask Blueprint 模块化应用
- Flask 扩展（Flask-SQLAlchemy、Flask-WTF、Flask-Migrate 等）
- Django
- Django 项目架构
- Django ORM 及模型定义
- Django 中间件
- Django 信号机制
- Django Form 和 Template 引擎
- FastAPI
- FastAPI 核心概念（路由、请求模型、响应模型）
- Pydantic 数据验证与序列化
- 异步编程与并发处理
- FastAPI 中的依赖注入
1. Flask
Flask 是一个轻量级的 Python Web 框架，以其灵活、简单且易于扩展的特性深受开发者的青睐。通过 Flask，可以快速创建并部署 Web 应用，同时保留对项目结构的高度控制。其核心概念包括路由、视图函数和模板渲染等。
Flask 核心概念（路由、视图函数、模板渲染）
路由是 Flask 的基础，通过 @app.route() 装饰器将 URL 与对应的视图函数绑定。每当用户访问该 URL，Flask 就会执行相应的视图函数并返回结果。
from flask import Flask, render_template
app = Flask(__name__)
# 路由示例
@app.route('/')
def homepage():
return "Welcome to Flask Homepage!"
# 模板渲染示例
@app.route('/hello/' )
def hello(name):
return render_template('hello.html', name=name)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
视图函数 是用于处理请求并返回响应的核心逻辑。在 Flask 中，视图函数可以返回字符串、HTML 模板或 JSON 数据。通过模板渲染机制，开发者可以将数据动态传递到前端界面，极大简化了页面展示的流程。
DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Hello, Flasktitle>
head>
<body>
<h1>Hello, {{ name }}!h1>
body>
html>
Flask 通过 Jinja2 模板引擎实现模板渲染，允许开发者将变量嵌入 HTML 模板中，从而动态生成页面。
Flask Blueprint 模块化应用
Flask 的 Blueprint 功能允许开发者将大型应用程序拆分成多个模块，每个模块可以独立开发和维护。这样可以提高应用的可扩展性和代码的可维护性，特别适合大型 Web 应用。
from flask import Flask, Blueprint
# 创建蓝图
bp = Blueprint('admin', __name__, url_prefix='/admin')
@bp.route('/')
def admin_home():
return "Welcome to the Admin Panel!"
app = Flask(__name__)
app.register_blueprint(bp)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
上面的例子展示了如何通过 Blueprint 创建一个独立的管理后台模块。通过 Blueprint，可以将不同的功能模块化，保持代码的清晰和可维护性。
Flask 扩展（Flask-SQLAlchemy、Flask-WTF、Flask-Migrate 等）
Flask 通过其丰富的扩展生态，能够轻松实现数据库操作、表单验证和数据库迁移等功能。最常用的扩展之一是 Flask-SQLAlchemy，它是一个 ORM 库，简化了与数据库的交互。
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///app.db'
db = SQLAlchemy(app)
# 定义数据库模型
class User(db.Model):
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
username = db.Column(db.String(80), nullable=False)
@app.route('/')
def index():
users = User.query.all()
return ', '.join([user.username for user in users])
if __name__ == '__main__':
db.create_all()
app.run(debug=True)
通过 Flask-WTF，可以轻松处理 Web 表单的验证。Flask-Migrate 则提供了方便的数据库迁移工具，帮助管理数据库结构的更新。
2. Django
Django 是一个全栈 Web 框架，提供了包括 ORM、模板引擎、URL 路由、中间件和信号机制在内的完整工具集。它遵循“Django 式”的开发风格，能帮助开发者快速开发复杂的 Web 应用。
Django 项目架构
Django 的项目架构由多个应用组成，每个应用负责一组功能。开发者可以通过命令行创建项目和应用，Django 会自动生成必要的目录结构。
django-admin startproject myproject
cd myproject
python manage.py startapp myapp
一个典型的 Django 项目结构如下：
myproject/
manage.py
myproject/
__init__.py
settings.py
urls.py
myapp/
migrations/
__init__.py
models.py
views.py
urls.py
Django ORM 提供了一种直观的方式定义和操作数据库模型。模型定义非常简洁，可以通过类来描述表结构，Django 会自动生成对应的数据库表。
from django.db import models
class User(models.Model):
username = models.CharField(max_length=100)
email = models.EmailField()
通过 ORM，开发者可以使用 Python 代码直接操作数据库，而不需要编写 SQL 语句。
Django 中间件
中间件是 Django 请求处理链中的关键组件，它可以在请求到达视图之前或响应发出之前对其进行修改。Django 提供了多种内置中间件，如身份验证、跨站点请求伪造（CSRF）保护等。
# settings.py
MIDDLEWARE = [
'django.middleware.security.SecurityMiddleware',
'django.contrib.sessions.middleware.SessionMiddleware',
'django.middleware.common.CommonMiddleware',
]
开发者还可以自定义中间件，处理特定的需求。
Django 信号机制
Django 的信号机制允许不同部分的代码在某些事件发生时进行通信。信号是一种发布-订阅模式，常用于在模型保存、删除等操作时触发特定逻辑。
from django.db.models.signals import post_save
from django.dispatch import receiver
from .models import User
@receiver(post_save, sender=User)
def user_saved(sender, instance, created, **kwargs):
if created:
print(f'New user created: {instance.username}')
信号使得项目中的模块可以解耦，提升了代码的灵活性和可维护性。
Django Form 和 Template 引擎
Django 的表单系统通过 Form 类进行表单处理和验证，极大简化了表单数据的验证和处理流程。
from django import forms
class ContactForm(forms.Form):
name = forms.CharField(max_length=100)
email = forms.EmailField()
message = forms.CharField(widget=forms.Textarea)
Django 的模板引擎允许开发者通过模板标签和过滤器来渲染动态内容，帮助分离业务逻辑和前端显示。
3. FastAPI
FastAPI 是一个现代的、高性能的 Web 框架，专注于异步编程和快速开发。它提供了自动生成文档、数据验证等功能，非常适合开发高并发的 Web 应用和 API 服务。
FastAPI 核心概念（路由、请求模型、响应模型）
FastAPI 的路由与 Flask 类似，通过装饰器将 URL 路径与视图函数绑定。不同的是，FastAPI 提供了请求和响应模型，可以明确指定请求参数的类型和格式。
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
# 定义路由
@app.get('/')
def read_root():
return {"message": "Welcome to FastAPI"}
# 定义带参数的路由
@app.get('/hello/{name}')
def say_hello(name: str):
return {"message": f"Hello, {name}!"}
FastAPI 通过 Pydantic 实现了强大的数据验证与序列化，开发者可以使用 Pydantic 模型定义请求和响应的数据结构，保证数据的一
致性和准确性。
from pydantic import BaseModel
class Item(BaseModel):
name: str
description: str = None
price: float
Pydantic 数据验证与序列化
在 FastAPI 中，Pydantic 被用于验证请求数据，确保传入的数据符合预期格式和类型要求。
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
# 定义请求模型
class Item(BaseModel):
name: str
price: float
in_stock: bool = True
@app.post("/items/")
def create_item(item: Item):
return {"item": item}
Pydantic 会自动处理类型转换和验证，开发者无需手动处理数据的验证逻辑。
异步编程与并发处理
FastAPI 完全支持异步编程，开发者可以通过 async 关键字实现非阻塞的视图函数，从而有效处理并发请求。
import asyncio
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get('/async-task')
async def async_task():
await asyncio.sleep(2)
return {"message": "Async Task Completed!"}
通过异步编程，FastAPI 可以轻松处理数千个并发请求，极大提高了应用的性能。
FastAPI 中的依赖注入
FastAPI 提供了强大的依赖注入系统，开发者可以通过定义依赖函数，将常用的逻辑抽象出来并注入到多个路由函数中。
from fastapi import Depends, FastAPI
app = FastAPI()
# 定义依赖函数
def get_token_header():
return "Bearer token"
# 路由中使用依赖
@app.get('/protected')
def protected_route(token: str = Depends(get_token_header)):
return {"token": token}
依赖注入不仅提高了代码的复用性，还帮助开发者更好地组织和管理项目中的业务逻辑。