JPO : Webinar d'information sur nos formations → RDV mardi à 17h30.

FastAPI : tout savoir sur le framework web Python le plus utilisé pour le Machine Learning

fastAPI

Un framework est une collection de modules et de packages utilisés pour développer des logiciels et aider les développeurs à éviter de devoir prendre en charge les détails de bas niveau. Les trois frameworks les plus utilisés pour le développement d’applications web en langage Python sont Django, Flask et Fast API. Chacun présente ses avantages et ses inconvénients, en fonction des cas d’usage. Les trois principaux frameworks Python sont Django, Flash et FASTAPI.

Qu'est-ce que FastAPI ?

FastAPI est un framework web haute performance, open source, permettant de créer des APIs avec Python à partir de la version 3.6. Lancé en 2018, il fut créé par Sebastián Ramírez qui n’était pas satisfait par les frameworks existants comme Flask et DRF.

C’est la raison pour laquelle il a créé son propre framework à l’aide d’outils comme Starlette et Pydantic. Aujourd’hui, de nombreuses entreprises de renommée mondiale comme Uber, Netflix et Microsoft utilisent FastAPI pour créer leurs applications.

Son premier point fort est un haut niveau de performances, comparables avec NodeJS et Go grâce à Starlette et pydantic. Ce framework est également très rapide à coder, offrant une accélération du développement.

Le nombre de bugs et de possibilités d’erreurs humaines est fortement réduit. En outre, FastAPI est très intuitif à l’utilisation, avec des fonctionnalités de complétion et de débogage.

Conçu pour être simple à apprendre et à utiliser, cet outil réduit le temps de lecture de documentation. La duplication de code est également minimisée. En outre, FastAPI délivre un code prêt pour la production avec une documentation interactive automatique. Enfin, il est basé sur les standards ouverts OpenAI et JSON Schema.

Ce framework est conçu pour optimiser l’expérience du développeur, afin qu’il puisse écrire un code simple pour construire des APIs prêtes pour la production en usant des meilleures pratiques.

À quoi sert FastAPI ?

L’un des principaux cas d’usage de FastAPI est la création de endpoints API. Cette tâche peut être accomplie très facilement en utilisant le standard OpenAPI et notamment l’interface utilisateur interactive Swagger UI.

API

Toutefois, FastAPI ne se limite pas aux APIs. Il est possible de l’utiliser pour n’importe quel cas d’usage d’un framework web, comme la livraison d’anciennes pages web avec le moteur de template Jinja2 ou pour les applications basées sur WebSockets.

On utilise principalement FastAPI pour les applications de Data Science et de ecommerce. Il permet aux développeurs d’utiliser l’interface REST API et d’utiliser de nombreuses fonctions pour les implémenter dans les applications.

FastAPI vs Flask vs Django

Les trois principaux frameworksw en Python sont Django, Flask et FASTAPI. Chacun présente ses avantages et ses inconvénients en fonction des cas d’usage. Découvrez leurs avantages et inconvénients respectifs.

Fast API est un framework web Python hautement performant, open-source, utilisé pour développer des APIs Web avec les types hints de Python 3.6 ou supérieur. Il permet de valider les types de données même au sein de requêtes JSON. Il est conçu à partir de standards comme JSON Schema, OAuth 2.0 ou OpenAPI. En outre, il facilite la création d’API GraphQL avec une bibliothèque Python appelée graphene-python.

En revanche, son point faible est que ce framework est relativement nouveau. La communauté est donc plutôt réduite par rapport aux autres frameworks, et il existe peu de matériel éducatif hormis la documentation officielle.

On utilise notamment FastAPI pour les cas d’usage ou la vitesse est une priorité. Par exemple, Netflix l’utilise pour la gestion de crise en interne. Ce framework est aussi parfaitement adapté pour le déploiement de modèles de Machine Learning puisque les modèles fonctionnent mieux en production lorsqu’ils sont accompagnés d’une REST API et déployés en tant que microservices.

FastAPI vs Flask

Flask est un microframework Python. Un microframework web est un framework de développement avec une configuration simple pouvant être utilisé pour développer des applications web minimalistes.

Cet outil offre différentes options telles que des moteurs de templates comme ORM, et des fonctionnalités de caching et d’authentification. Conçu pour créer des applications web avec Python, il est considéré comme simple, rapide et extensible.

Il fut initialement créé pour développer des applications web avec le langage de programmation Python. Il est conçu pour être facile, rapide, et pour le scale up de microservices et d’applications complexes à savoir des applications légères proposant une liste de fonctionnalités réduite.

Son premier point fort est sa flexibilité et son confort, puisqu’il est possible de manipuler la plupart des aspects de Flask. C’est une particularité que l’on retrouve sur très peu de frameworks.

flask

C’est également un framework idéal pour les débutants de par sa simplicité. Les développeurs peuvent apprendre à l’utiliser puis mieux le comprendre au fil du temps, et ainsi créer des applications rapidement et sans effort. Enfin, un serveur de développement intégré permet le testing unitaire.

En revanche, l’absence de système de validation de données peut faire planter les programmes. L’autre point faible est que les requêtes sont prises en charge à tour de rôle par une source unique, ce qui peut prendre beaucoup de temps. Flask utilise des modules tiers, entraînant un risque de failles de sécurité.

Les principaux cas d’usage de Flask sont les projets commerciaux. On l’utilise pour les systèmes de e-commerce, les robots de réseaux sociaux, les réseaux sociaux et les sites web statiques. Il est très utile au début, mais peut manquer de performances pour des charges plus importantes.

FastAPI vs Django

Django est un framework de développement web open-source en Python. Il fut créé en 2003 par Adrian Holovaty et Simon Willison, et utilise la pattern Model-Template-View.

Ce framework doit sa popularité à sa nature robuste et directe. C’est l’un des plus utilisés à l’échelle mondiale, notamment par des géants de la technologie comme Instagram et YouTube. Il encourage aussi le code réutilisable.

La structure de code de Django est très efficace, ce qui permet aux développeurs d’ajouter facilement des fonctionnalités sur leurs sites web. La sécurité est également au rendez-vous, grâce à des fonctionnalités de défense contre l’injection SQL et les attaques cross-site par fausses requêtes.

En outre, le framework Rest (representation state transfer) peut être défini en tant que style architectural logiciel pour définir un ensemble de contraintes à utiliser lors de la création de services web sur Django. Il s’agit du Django Rest Framework (DRF) : un ensemble d’outils flexible utilisé pour concevoir des APIs Web sur Django, en profitant de sa modularité et de son architecture customisable.

Néanmoins, le logiciel de Django est lent et peut limiter la vitesse de développement à cause de nombreux modules réutilisables. Il est aussi nécessaire d’assurer que les précédentes versions sont toujours compatibles avec les nouvelles mises à jour. Là encore, ceci accentue la lenteur du framework. En outre, Django utilise ORM qui est a été créé avant SQLAlchemy et reste moins flexible.

Django peut être utilisé pour des projets de n’importe quelle taille et n’importe quelle capacité. On l’utilise aussi bien pour des sites très simples que des sites à haute performance. Parmi les principaux cas d’usage, on peut citer les moteurs de réservation, les plateformes de shopping, les systèmes de gestion d’établissements scolaires, les systèmes CRM pour les données internes, ou les applications web pour iOS et Android.

Comment apprendre à utiliser Python et les frameworks de développement web ?

Le langage de programmation Python compte parmi les plus utilisés à l’échelle mondiale. Pour apprendre à l’utiliser, vous pouvez choisir les formations DataScientest.

Tous nos programmes commencent par un module dédié aux fondamentaux du langage Python et à ses bibliothèques de Data Science. À la fin du parcours, vous aurez toutes les compétences requises pour exercer l’un des métiers de la Data Science.

Nos cursus peuvent être complétés en Formation Continue ou en mode BootCamp intensif. Notre approche Blended Learning combine coaching individuel sur une plateforme en ligne et Masterclass. L’intégralité des formations s’effectue à distance. Pour le financement, tous nos programmes sont éligibles au Compte Personnel de Formation.

Après la formation Data Scientist ou si vous êtes déjà Data Scientist professionnel, vous pouvez suivre l’un de nos cursus expert afin d’acquérir des compétences additionnelles. La formation Machine Learning Engineer vous permet d’apprendre en production les modèles de Machine Learning, et la formation Approfondissement en Engineering d’acquérir une expertise en langage Python et en automatisation des tâches.

Ces deux parcours s’effectuent en Formation Continue de 4 mois. Elles abordent le langage Python via le module Programmer, Flask via le module Collaborer, et le Unit Testing dans le module Tester et Déployer. N’attendez plus, et découvrez les formations DataScientest !

Vous savez tout sur FastAPI et les différents frameworks de développement web. Pour plus d’informations, découvrez notre dossier complet sur le langage Python et notre dossier sur le Machine Learning.

Facebook
Twitter
LinkedIn

Tag de l'article :

Vous souhaitez être alerté des nouveaux contenus en data science et intelligence artificielle ?

Laissez-nous votre e-mail, pour que nous puissions vous envoyer vos nouveaux articles au moment de leur publication !

Newsletter icone

S'inscrire à la JPO :

Vous souhaitez recevoir notre newsletter data 💌 hebdomadaire ?