Ein Framework ist eine Sammlung von Modulen und Paketen, die zur Entwicklung von Software verwendet werden und den Entwicklern dabei helfen, dass sie sich nicht um Low-Level-Details kümmern müssen.
Die drei am häufigsten verwendeten Frameworks für die Entwicklung von Webanwendungen in der Programmiersprache Python sind
- Django
- Flask
- und FastAPI.
Jedes hat seine Vor- und Nachteile, je nach Anwendungsfall.
Was ist FastAPI ?
FastAPI ist ein hochleistungsfähiges Open-Source-Web-Framework, mit dem APIs mit Python ab Version 3.6 erstellt werden können. Es wurde 2018 veröffentlicht und von Sebastián Ramírez entwickelt, der mit den bestehenden Frameworks wie Flask und DRF unzufrieden war.
Deshalb erstellte er mithilfe von Tools wie Starlette und Pydantic sein eigenes Framework. Heute nutzen viele weltbekannte Unternehmen wie Uber, Netflix und Microsoft FastAPI, um ihre Anwendungen zu erstellen.
Seine erste Stärke ist ein hohes Leistungsniveau, das dank Starlette und pydantic mit NodeJS und Go vergleichbar ist. Dieses Framework ist auch sehr schnell zu codieren und bietet eine Beschleunigung der Entwicklung.
Die Anzahl der Bugs und die Möglichkeiten für menschliche Fehler sind stark reduziert. Darüber hinaus ist FastAPI sehr intuitiv zu benutzen, mit Vervollständigungs- und Debugging-Funktionen.
Da das Tool so konzipiert wurde, dass es einfach zu erlernen und zu verwenden ist, wird die Zeit für das Lesen von Dokumentationen reduziert. Auch die Duplizierung von Code wird minimiert. Darüber hinaus liefert FastAPI produktionsfertigen Code mit automatischer interaktiver Dokumentation. Schließlich basiert es auf den offenen Standards OpenAI und JSON Schema.
Das Framework wurde entwickelt, um die Erfahrung des Entwicklers zu optimieren, damit er einfachen Code schreiben kann, um produktionsreife APIs unter Verwendung von Best Practices zu erstellen.
Wozu dient FastAPI ?
Einer der Hauptanwendungsfälle von FastAPI ist die Erstellung von API-Endpunkten. Diese Aufgabe kann sehr einfach mithilfe des OpenAPI-Standards und insbesondere der interaktiven Benutzerschnittstelle Swagger UI erledigt werden.
FastAPI ist jedoch nicht auf APIs beschränkt. Es kann für jeden Anwendungsfall eines Webframeworks verwendet werden, z. B. für die Auslieferung alter Webseiten mit der Template-Engine Jinja2 oder für Anwendungen, die auf WebSockets basieren.
Es wird hauptsächlich für Data Science- und E-Commerce-Anwendungen verwendet. Es ermöglicht Entwicklern, die REST API-Schnittstelle zu nutzen und viele Funktionen zu verwenden, um sie in Anwendungen zu implementieren.
FastAPI vs Flask vs Django
Die drei wichtigsten Frameworksw in Python sind Django, Flask und FastAPI. Jedes hat je nach Anwendungsfall seine Vor- und Nachteile. Erfahre mehr über ihre jeweiligen Vor- und Nachteile.
Fast API ist ein hochleistungsfähiges, Open-Source-Python-Web-Framework, das zur Entwicklung von Web-APIs mit den Hint-Typen von Python 3.6 oder höher verwendet wird.
Es ermöglicht die Validierung von Datentypen auch innerhalb von JSON-Anfragen. Fast API wurde auf der Grundlage von Standards wie JSON Schema, OAuth 2.0 oder OpenAPI entwickelt. Außerdem erleichtert es die Erstellung von GraphQL-APIs mit einer Python-Bibliothek namens graphene-python.
Seine Schwäche ist hingegen, dass das Framework relativ neu ist. Die Community ist daher im Vergleich zu anderen Frameworks eher klein, und es gibt außer der offiziellen Dokumentation nur wenig Bildungsmaterial.
FastAPI wird vor allem für Anwendungsfälle verwendet, bei denen Geschwindigkeit eine Priorität ist. Netflix verwendet es zum Beispiel für das interne Krisenmanagement. Das Framework eignet sich auch hervorragend für den Einsatz von Machine-Learning-Modellen, da die Modelle in der Produktion besser funktionieren, wenn sie mit einer REST API versehen und als Microservices eingesetzt werden.
FastAPI vs Flask
Flask ist ein Python-Mikroframework. Ein Web-Microframework ist ein Entwicklungsframework mit einer einfachen Konfiguration, das zur Entwicklung minimalistischer Webanwendungen verwendet werden kann.
Dieses Tool bietet verschiedene Optionen wie Template-Engines als ORM und Funktionen zum Caching und zur Authentifizierung. Es wurde für die Erstellung von Webanwendungen mit Python entwickelt und gilt als einfach, schnell und erweiterbar.
Es wurde ursprünglich entwickelt, um Webanwendungen mit der Programmiersprache Python zu entwickeln. Es wurde als einfach, schnell und für das Scale-up von Mikrodiensten und komplexen Anwendungen entwickelt, d. h. für schlanke Anwendungen mit einer reduzierten Liste von Funktionen.
Seine erste Stärke ist seine Flexibilität und sein Komfort, da die meisten Aspekte von Flask manipuliert werden können. Dies ist eine Besonderheit, die man nur bei sehr wenigen Frameworks findet.
Es ist auch ein ideales Framework für Anfänger, weil es so einfach ist. Entwickler können lernen, es zu benutzen, und es mit der Zeit immer besser verstehen, sodass sie schnell und mühelos Anwendungen erstellen können. Schließlich ermöglicht ein integrierter Entwicklungsserver Unit-Testing.
Andererseits kann das Fehlen eines Datenvalidierungssystems Programme zum Absturz bringen. Ein weiterer Schwachpunkt ist, dass die Anfragen abwechselnd von einer einzigen Quelle übernommen werden, was sehr zeitaufwendig sein kann. Flask verwendet Module von Drittanbietern, was das Risiko von Sicherheitslücken mit sich bringt.
Die Hauptanwendungsfälle von Flask sind kommerzielle Projekte. Es wird für E-Commerce-Systeme, Bots für soziale Netzwerke, soziale Netzwerke und statische Webseiten verwendet. Es ist am Anfang sehr nützlich, kann aber bei größeren Lasten an Leistung verlieren.
FastAPI vs Django
Django ist ein Open-Source-Framework für die Webentwicklung in Python. Es wurde 2003 von Adrian Holovaty und Simon Willison entwickelt und verwendet das Model-Template-View-Pattern.
Das Framework verdankt seine Popularität seiner robusten und direkten Natur. Es ist eines der meistgenutzten Frameworks weltweit, unter anderem von Technologiegiganten wie Instagram und YouTube. Es fördert auch wiederverwendbaren Code.
Die Code-Struktur von Django ist sehr effizient, so dass Entwickler ihre Websites leicht um neue Funktionen erweitern können. Auch die Sicherheit kommt nicht zu kurz, denn es gibt Abwehrfunktionen gegen SQL-Injection und Cross-Site-Angriffe durch falsche Abfragen.
Darüber hinaus kann das Rest-Framework (representation state transfer) als Software-Architekturstil definiert werden, um eine Reihe von Einschränkungen festzulegen, die bei der Erstellung von Webdiensten auf Django verwendet werden. Dies ist das Django Rest Framework (DRF): ein flexibler Satz von Werkzeugen, der verwendet wird, um Web-APIs auf Django zu entwerfen, wobei die Modularität und die anpassbare Architektur von Django genutzt werden.
Dennoch ist die Software von Django langsam und kann die Entwicklungsgeschwindigkeit aufgrund der vielen wiederverwendbaren Module einschränken. Es muss auch sichergestellt werden, dass frühere Versionen noch mit neuen Updates kompatibel sind. Auch dies verstärkt die Langsamkeit des Frameworks. Darüber hinaus verwendet Django ORM, das vor SQLAlchemy entwickelt wurde und weniger flexibel ist.
Django kann für Projekte jeglicher Größe und Kapazität verwendet werden. Es wird sowohl für sehr einfache Seiten als auch für Hochleistungsseiten verwendet. Zu den wichtigsten Anwendungsfällen gehören Buchungsmaschinen, Shopping-Plattformen, Schulverwaltungssysteme, CRM-Systeme für interne Daten oder Webanwendungen für iOS und Android.
Wie lerne ich, Python und Frameworks für die Webentwicklung zu verwenden?
Die Programmiersprache Python gehört zu den weltweit am häufigsten verwendeten Programmiersprachen. Um zu lernen, wie man sie benutzt, kannst du einen DataScientest-Kurs wählen.
Alle unsere Programme beginnen mit einem Modul, das sich mit den Grundlagen der Programmiersprache Python und ihren Data Science-Bibliotheken befasst. Am Ende des Kurses wirst du alle Fähigkeiten haben, die du brauchst, um einen der Berufe im Bereich Data Science auszuüben.
Unsere Kurse können als Weiterbildung oder als intensives BootCamp absolviert werden. Unser Blended-Learning-Ansatz kombiniert individuelles Coaching auf einer Online-Plattform und Masterclasses. Alle Kurse werden als Fernkurse durchgeführt. Für die Finanzierung sind alle unsere Programme im Rahmen des Persönlichen Lernkontos förderfähig.
Nach der Ausbildung zum Data Scientist oder wenn du bereits ein professioneller Data Scientist bist, kannst du einen unserer Expertenkurse belegen, um zusätzliche Fähigkeiten zu erwerben. Im Kurs Machine Learning Engineer lernst du, wie man Machine-Learning-Modelle in der Produktion einsetzt, und im Kurs Engineering Advanced erwirbst du Fachwissen über die Programmiersprache Python und die Automatisierung von Aufgaben.
Diese beiden Kurse werden in einer viermonatigen Weiterbildung absolviert. Sie behandeln die Programmiersprache Python im Modul „Programmer“, Flask im Modul „Collaborator“ und Unit Testing im Modul „Test and Deployment“.
Warte nicht länger und entdecke die DataScientest-Schulungen!
Du wirst alles über FastAPI und die verschiedenen Frameworks für die Webentwicklung wissen. Weitere Informationen findest Du in unserem umfassenden Dossier über die Programmiersprache Python und in unserem Dossier über Machine Learning.
