Что лучше Django, Flask или FastAPI? Обзор фреймворков для веб-разработки на Python.

• Обзор фреймворков Django, Flask и FastAPI.  

• Максим Кузнецов, синер со-инженер и сеньор Python-девелопер.  

• Обзор видеокурсов для освоения Python и Django.  

• Django как комбайн с встроенным приложением.  

• Используется в крупных проектах, таких как Instagram и Google.  

• Основан на паттерне MVC, переименованном в MTV.  

• ORM для работы с базами данных.  

• Встроенный интерфейс администратора.  

• Поддержка фронтенда и шаблонизатора.  

• Система кэширования и интернационализация.  

• Система фильтров и работа с формами.  

• Автоматическая документация и расширение Django-Rest-Framework.  

• Не подходит для микросервисов и простых приложений.  

• Подходит для хакатонов и командных проектов.  

• Развертывание с помощью Gunicorn.  

• Документация на английском и русском языках.  

• Вопросы и ответы по Django.  

• Рекомендации по базам данных для Django.  

• Flask как минималистичный фреймворк.  

• Использование Werkzeug и Jinja2.  

• Пример работы шаблонизатора в Flask.  

• Подключение библиотеки, создание переменной с приложением Flask.  

• Использование декораторов для добавления роутера и описания функции.  

• Пример с шаблоном: подключение Flask и функции рендер темплейт.  

• Передача и вывод содержимого шаблона.  

• Работа со списками и объектами.  

• Циклы и логические конструкции в шаблонах.  

• Сервер разработки и отладчик.  

• Поддержка модульного тестирования.  

• Работа с куки-файлами и аутентификацией.  

• Поддержка Unicode в Flask.  

• Дополнительные библиотеки, такие как Flask-Login и Flask-SQLAlchemy.  

• Сравнение с Django.  

• Подходит для небольших проектов до 3000 строк кода.  

• Подходит для создания микросервисов.  

• Асинхронность в версии 2.0.  

• Развертывание Flask на 8 инстансах.  

• Использование библиотеки gunicorn.  

• Важность документации для работы с библиотеками.  

• Рекомендации по изучению Flask.  

• Примеры проектов для изучения.  

• Использование Flask в крупных проектах.  

• Новый фреймворк на основе Starlette.  

• Реализация асинхронного подхода.  

• Встроенные функции: граф Кэши, веб-сокеты, синхронные таски.  

• FastAPI ориентирован на создание API с использованием встроенного Swagger и автоматической документации.  

• Поддержка подсказок типов переменных и типизированности в Python.  

• Аутентификация построена на OAuth 2.0.  

• Синхронность полезна для работы с несколькими веб-сервисами.  

• Типизированность помогает писать правильный код и избегать ошибок.  

• Встроенная документация и Swagger делают разработку удобной.  

• Развертывание приложения с использованием ASY и Uvicorn.  

• Создание восьми воркеров и передача файла с переменными.  

• Полезные ссылки и документация по работе с FastAPI.  

• Flask менее популярен, но легче в освоении.  

• Django сложен, но имеет больше вакансий.  

• FastAPI используется для создания полноценных приложений.  

• FastAPI лучше подходит для создания бэкенда и фронтенда.  

• AioHTTP используется для синхронных запросов и создания серверной части.  

• FastAPI подходит для полноценных приложений с использованием FastAPI.  

• Сравнение производительности на примере пинг-понга.  

• Django показал худшие результаты из-за перегруженности.  

• Flask занял второе место благодаря легкости, но синхронность FastAPI оказалась лучше.  

• Japrotte — библиотека, похожая на Flask, написанная на C.  

• Позволяет обрабатывать до миллиона запросов в секунду.  

• Возможность использования Python как фреймворка для C.  

• Сравнение баз данных сложно из-за встроенных ORM в Django и Flask.  

• Автор минимизировал взаимодействие с базами данных, чтобы показать производительность.  

• Современные веб-приложения часто используют JSON для передачи данных.  

• Запросы обрабатываются до попадания в базу данных.  

• Важно учитывать преобразование данных в JSON и внутреннюю обработку запросов.  

• Использование синхронных ORM может замедлить запросы.  

• Максимальное количество рабочих процессов ограничено количеством потоков на процессоре.  

• Не стоит ставить значение выше 16, чтобы избежать конкуренции за потоки.  

• В стартапах часто нанимают Full-Stack разработчиков, которые умеют работать с фронтендом и бэкендом.  

• Языки программирования делятся на компилируемые, интерпретируемые и объектно-ориентированные.  

• Выбор языка зависит от предпочтений и задач проекта.  

• Важно учитывать удобство и скорость разработки.  

• Python был четвертым языком программирования автора.  

• Python понравился за удобство и простоту установки зависимостей.  

• Автор пришел к Python, переписывая приложение для работы с запросами в сеть.  

• Знания можно черпать из разных источников, но важно уметь их применять.  

• Участие в хакатонах и работа в командах помогают получить опыт.  

• Написание собственных проектов помогает понять подводные камни и улучшить навыки.  

• Django хорошо подходит для дашбордов и отображения данных.  

• Микросервисы часто используют Django для отображения данных, а агрегацию данных выполняют на другом бэкенде.  

• Важно изучать синхронные фреймворки и библиотеки для перспективы.  

• Можно начать с написания скриптов для запросов в сеть.  

• Рекомендуется использовать FastAPI из-за его популярности.  

• Важно иметь проекты для демонстрации на первой работе.  

• Существует множество курсов по Python, включая Flask и Django.  

• Важно изучать структуры данных и алгоритмы для собеседований.  

• Python используется в различных проектах, включая веб-разработку и микроконтроллеры.  

• Python занимает второе место по популярности после C++.  

• Java теряет позиции, но все еще остается востребованной.  

• Python подходит для различных задач, включая веб-разработку и нейронные сети.  

• Важно искать работу в крупных компаниях для получения опыта.  

• Мелкие и средние компании часто не могут позволить себе нанимать начинающих разработчиков.  

• Конкурентоспособность мелких компаний низкая по сравнению с крупными.  

• Python можно комбинировать с Go для бэкенда и C для написания быстрых библиотек.  

• Существуют различные интерпретаторы Python, включая PyPy и IronPython.  

• Важно учитывать, что Python используется в различных областях, включая веб-разработку и бэкенд.  

• Рекомендуется тестировать проекты на своей системе перед использованием в продакшне.  

• PyTorch не рекомендуется для использования в продакшне из-за нестабильности.  

• Благодарность за вопросы и надежда на будущие встречи для обсуждения Python.