🌐 Add Russian translation for `docs/ru/docs/alternatives.md` (#5994)

Co-authored-by: pre-commit-ci[bot] <66853113+pre-commit-ci[bot]@users.noreply.github.com> Co-authored-by: Sebastián Ramírez <tiangolo@gmail.com>
2023-04-13 21:12:48 +03:00 · 2023-04-13 21:12:48 +03:00 · 723d47403b
parent d455f3f868
commit 723d47403b
2 changed files with 461 additions and 0 deletions
--- a/docs/ru/docs/alternatives.md
+++ b/docs/ru/docs/alternatives.md
@ -0,0 +1,460 @@
+# Альтернативы, источники вдохновения и сравнения
+
+Что вдохновило на создание **FastAPI**, сравнение его с альтернативами и чему он научился у них.
+
+## Введение
+
+**FastAPI** не существовал бы, если б не было более ранних работ других людей.
+
+Они создали большое количество инструментов, которые вдохновили меня на создание **FastAPI**.
+
+Я всячески избегал создания нового фреймворка в течение нескольких лет.
+Сначала я пытался собрать все нужные функции, которые ныне есть в **FastAPI**, используя множество различных фреймворков, плагинов и инструментов.
+
+Но в какой-то момент не осталось другого выбора, кроме как создать что-то, что предоставляло бы все эти функции сразу.
+Взять самые лучшие идеи из предыдущих инструментов и, используя новые возможности Python (которых не было до версии 3.6, то есть подсказки типов), объединить их.
+
+## Предшествующие инструменты
+
+### <a href="https://www.djangoproject.com/" class="external-link" target="_blank">Django</a>
+
+Это самый популярный Python-фреймворк, и он пользуется доверием.
+Он используется для создания проектов типа Instagram.
+
+Django довольно тесно связан с реляционными базами данных (такими как MySQL или PostgreSQL), потому использовать NoSQL базы данных (например, Couchbase, MongoDB, Cassandra и т.п.) в качестве основного хранилища данных - непросто.
+
+Он был создан для генерации HTML-страниц на сервере, а не для создания API, используемых современными веб-интерфейсами (React, Vue.js, Angular и т.п.) или другими системами (например, <abbr title="Интернет вещей">IoT</abbr>) взаимодействующими с сервером.
+
+### <a href="https://www.django-rest-framework.org/" class="external-link" target="_blank">Django REST Framework</a>
+
+Фреймворк Django REST был создан, как гибкий инструментарий для создания веб-API на основе Django.
+
+DRF использовался многими компаниями, включая Mozilla, Red Hat и Eventbrite.
+
+Это был один из первых примеров **автоматического документирования API** и это была одна из первых идей, вдохновивших на создание **FastAPI**.
+
+!!! note "Заметка"
+    Django REST Framework был создан Tom Christie.
+    Он же создал Starlette и Uvicorn, на которых основан **FastAPI**.
+
+!!! check "Идея для **FastAPI**"
+    Должно быть автоматическое создание документации API с пользовательским веб-интерфейсом.
+
+### <a href="https://flask.palletsprojects.com" class="external-link" target="_blank">Flask</a>
+
+Flask - это "микрофреймворк", в нём нет интеграции с базами данных и многих других вещей, которые предустановлены в Django.
+
+Его простота и гибкость дают широкие возможности, такие как использование баз данных NoSQL в качестве основной системы хранения данных.
+
+Он очень прост, его изучение интуитивно понятно, хотя в некоторых местах документация довольно техническая.
+
+Flask часто используется и для приложений, которым не нужна база данных, настройки прав доступа для пользователей и прочие из множества функций, предварительно встроенных в Django.
+Хотя многие из этих функций могут быть добавлены с помощью плагинов.
+
+Такое разделение на части и то, что это "микрофреймворк", который можно расширить, добавляя необходимые возможности, было ключевой особенностью, которую я хотел сохранить.
+
+Простота Flask, показалась мне подходящей для создания API.
+Но ещё нужно было найти "Django REST Framework" для Flask.
+
+!!! check "Идеи для **FastAPI**"
+    Это будет микрофреймворк. К нему легко будет добавить необходимые инструменты и части.
+
+    Должна быть простая и лёгкая в использовании система маршрутизации запросов.
+
+
+### <a href="https://requests.readthedocs.io" class="external-link" target="_blank">Requests</a>
+
+На самом деле **FastAPI** не является альтернативой **Requests**.
+Их область применения очень разная.
+
+В принципе, можно использовать Requests *внутри* приложения FastAPI.
+
+Но всё же я использовал в FastAPI некоторые идеи из Requests.
+
+**Requests** - это библиотека для взаимодействия с API в качестве клиента,
+в то время как **FastAPI** - это библиотека для *создания* API (то есть сервера).
+
+Они, так или иначе, диаметрально противоположны и дополняют друг друга.
+
+Requests имеет очень простой и понятный дизайн, очень прост в использовании и имеет разумные значения по умолчанию.
+И в то же время он очень мощный и настраиваемый.
+
+Вот почему на официальном сайте написано:
+
+> Requests - один из самых загружаемых пакетов Python всех времен
+
+
+Использовать его очень просто. Например, чтобы выполнить запрос `GET`, Вы бы написали:
+
+```Python
+response = requests.get("http://example.com/some/url")
+```
+
+Противоположная *операция пути* в FastAPI может выглядеть следующим образом:
+
+```Python hl_lines="1"
+@app.get("/some/url")
+def read_url():
+    return {"message": "Hello World"}
+```
+
+Глядите, как похоже `requests.get(...)` и `@app.get(...)`.
+
+!!! check "Идеи для **FastAPI**"
+    * Должен быть простой и понятный API.
+    * Нужно использовать названия HTTP-методов (операций) для упрощения понимания происходящего.
+    * Должны быть разумные настройки по умолчанию и широкие возможности их кастомизации.
+
+
+### <a href="https://swagger.io/" class="external-link" target="_blank">Swagger</a> / <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/" class="external-link" target="_blank">OpenAPI</a>
+
+Главной функцией, которую я хотел унаследовать от Django REST Framework, была автоматическая документация API.
+
+Но потом я обнаружил, что существует стандарт документирования API, использующий JSON (или YAML, расширение JSON) под названием Swagger.
+
+И к нему уже был создан пользовательский веб-интерфейс.
+Таким образом, возможность генерировать документацию Swagger для API позволила бы использовать этот интерфейс.
+
+В какой-то момент Swagger был передан Linux Foundation и переименован в OpenAPI.
+
+Вот почему, когда говорят о версии 2.0, обычно говорят "Swagger", а для версии 3+ "OpenAPI".
+
+!!! check "Идеи для **FastAPI**"
+    Использовать открытые стандарты для спецификаций API вместо самодельных схем.
+
+    Совместимость с основанными на стандартах пользовательскими интерфейсами:
+
+    * <a href="https://github.com/swagger-api/swagger-ui" class="external-link" target="_blank">Swagger UI</a>
+    * <a href="https://github.com/Rebilly/ReDoc" class="external-link" target="_blank">ReDoc</a>
+
+    Они были выбраны за популярность и стабильность.
+    Но сделав беглый поиск, Вы можете найти десятки альтернативных пользовательских интерфейсов для OpenAPI, которые Вы можете использовать с **FastAPI**.
+
+### REST фреймворки для Flask
+
+Существует несколько REST фреймворков для Flask, но потратив время и усилия на их изучение, я обнаружил, что многие из них не обновляются или заброшены и имеют нерешённые проблемы из-за которых они непригодны к использованию.
+
+### <a href="https://marshmallow.readthedocs.io/en/stable/" class="external-link" target="_blank">Marshmallow</a>
+
+Одной из основных функций, необходимых системам API, является "<abbr title="также называют маршаллингом или преобразованием">сериализация</abbr>" данных, то есть преобразование данных из кода (Python) во что-то, что может быть отправлено по сети.
+Например, превращение объекта содержащего данные из базы данных в объект JSON, конвертация объекта `datetime` в строку и т.п.
+
+Еще одна важная функция, необходимая API — проверка данных, позволяющая убедиться, что данные действительны и соответствуют заданным параметрам.
+Как пример, можно указать, что ожидаются данные типа `int`, а не какая-то произвольная строка.
+Это особенно полезно для входящих данных.
+
+Без системы проверки данных Вам пришлось бы прописывать все проверки вручную.
+
+Именно для обеспечения этих функций и была создана Marshmallow.
+Это отличная библиотека и я много раз пользовался ею раньше.
+
+Но она была создана до того, как появились подсказки типов Python.
+Итак, чтобы определить каждую <abbr title="Формат данных">схему</abbr>,
+Вам нужно использовать определенные утилиты и классы, предоставляемые Marshmallow.
+
+!!! check "Идея для **FastAPI**"
+    Использовать код программы для автоматического создания "схем", определяющих типы данных и их проверку.
+
+### <a href="https://webargs.readthedocs.io/en/latest/" class="external-link" target="_blank">Webargs</a>
+
+Другая немаловажная функция API - <abbr title="чтение и преобразование данных в объекты Python">парсинг</abbr> данных из входящих запросов.
+
+Webargs - это инструмент, который был создан для этого и поддерживает несколько фреймворков, включая Flask.
+
+Для проверки данных он использует Marshmallow и создан теми же авторами.
+
+Это превосходный инструмент и я тоже часто пользовался им до **FastAPI**.
+
+!!! info "Информация"
+    Webargs бы создан разработчиками Marshmallow.
+
+!!! check "Идея для **FastAPI**"
+    Должна быть автоматическая проверка входных данных.
+
+### <a href="https://apispec.readthedocs.io/en/stable/" class="external-link" target="_blank">APISpec</a>
+
+Marshmallow и Webargs осуществляют проверку, анализ и сериализацию данных как плагины.
+
+Но документации API всё ещё не было. Тогда был создан APISpec.
+
+Это плагин для множества фреймворков, в том числе и для Starlette.
+
+Он работает так - Вы записываете определение схем, используя формат YAML, внутри докстринга каждой функции, обрабатывающей маршрут.
+
+Используя эти докстринги, он генерирует схему OpenAPI.
+
+Так это работает для Flask, Starlette, Responder и т.п.
+
+Но теперь у нас возникает новая проблема - наличие постороннего микро-синтаксиса внутри кода Python (большие YAML).
+
+Редактор кода не особо может помочь в такой парадигме.
+А изменив какие-то параметры или схемы для Marshmallow можно забыть отредактировать докстринг с YAML и сгенерированная схема становится недействительной.
+
+!!! info "Информация"
+    APISpec тоже был создан авторами Marshmallow.
+
+!!! check "Идея для **FastAPI**"
+    Необходима поддержка открытого стандарта для API - OpenAPI.
+
+### <a href="https://flask-apispec.readthedocs.io/en/latest/" class="external-link" target="_blank">Flask-apispec</a>
+
+Это плагин для Flask, который связан с Webargs, Marshmallow и APISpec.
+
+Он получает информацию от Webargs и Marshmallow, а затем использует APISpec для автоматического создания схемы OpenAPI.
+
+Это отличный, но крайне недооценённый инструмент.
+Он должен быть более популярен, чем многие плагины для Flask.
+Возможно, это связано с тем, что его документация слишком скудна и абстрактна.
+
+Он избавил от необходимости писать чужеродный синтаксис YAML внутри докстрингов.
+
+Такое сочетание Flask, Flask-apispec, Marshmallow и Webargs было моим любимым стеком при построении бэкенда до появления **FastAPI**.
+
+Использование этого стека привело к созданию нескольких генераторов проектов. Я и некоторые другие команды до сих пор используем их:
+
+* <a href="https://github.com/tiangolo/full-stack" class="external-link" target="_blank">https://github.com/tiangolo/full-stack</a>
+* <a href="https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchbase" class="external-link" target="_blank">https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchbase</a>
+* <a href="https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchdb" class="external-link" target="_blank">https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchdb</a>
+
+Эти генераторы проектов также стали основой для [Генераторов проектов с **FastAPI**](project-generation.md){.internal-link target=_blank}.
+
+!!! info "Информация"
+    Как ни странно, но Flask-apispec тоже создан авторами Marshmallow.
+
+!!! check "Идея для **FastAPI**"
+    Схема OpenAPI должна создаваться автоматически и использовать тот же код, который осуществляет сериализацию и проверку данных.
+
+### <a href="https://nestjs.com/" class="external-link" target="_blank">NestJS</a> (и <a href="https://angular.io/" class="external-link" target="_blank">Angular</a>)
+
+Здесь даже не используется Python. NestJS - этот фреймворк написанный на JavaScript (TypeScript), основанный на NodeJS и вдохновлённый Angular.
+
+Он позволяет получить нечто похожее на то, что можно сделать с помощью Flask-apispec.
+
+В него встроена система внедрения зависимостей, ещё одна идея взятая от Angular.
+Однако требуется предварительная регистрация "внедрений" (как и во всех других известных мне системах внедрения зависимостей), что увеличивает количество и повторяемость кода.
+
+Так как параметры в нём описываются с помощью типов TypeScript (аналогично подсказкам типов в Python), поддержка редактора работает довольно хорошо.
+
+Но поскольку данные из TypeScript не сохраняются после компиляции в JavaScript, он не может полагаться на подсказки типов для определения проверки данных, сериализации и документации.
+Из-за этого и некоторых дизайнерских решений, для валидации, сериализации и автоматической генерации схем, приходится во многих местах добавлять декораторы.
+Таким образом, это становится довольно многословным.
+
+Кроме того, он не очень хорошо справляется с вложенными моделями.
+Если в запросе имеется объект JSON, внутренние поля которого, в свою очередь, являются вложенными объектами JSON, это не может быть должным образом задокументировано и проверено.
+
+!!! check "Идеи для **FastAPI** "
+    Нужно использовать подсказки типов, чтоб воспользоваться поддержкой редактора кода.
+
+    Нужна мощная система внедрения зависимостей. Необходим способ для уменьшения повторов кода.
+
+### <a href="https://sanic.readthedocs.io/en/latest/" class="external-link" target="_blank">Sanic</a>
+
+Sanic был одним из первых чрезвычайно быстрых Python-фреймворков основанных на `asyncio`.
+Он был сделан очень похожим на Flask.
+
+!!! note "Технические детали"
+    В нём использован <a href="https://github.com/MagicStack/uvloop" class="external-link" target="_blank">`uvloop`</a> вместо стандартного цикла событий `asyncio`, что и сделало его таким быстрым.
+
+    Он явно вдохновил создателей Uvicorn и Starlette, которые в настоящее время быстрее Sanic в открытых бенчмарках.
+
+!!! check "Идеи для **FastAPI**"
+    Должна быть сумасшедшая производительность.
+
+    Для этого **FastAPI** основан на Starlette, самом быстром из доступных фреймворков (по замерам незаинтересованных лиц).
+
+### <a href="https://falconframework.org/" class="external-link" target="_blank">Falcon</a>
+
+Falcon - ещё один высокопроизводительный Python-фреймворк.
+В нём минимум функций и он создан, чтоб быть основой для других фреймворков, например, Hug.
+
+Функции в нём получают два параметра - "запрос к серверу" и "ответ сервера".
+Затем Вы "читаете" часть запроса и "пишите" часть ответа.
+Из-за такой конструкции невозможно объявить параметры запроса и тела сообщения со стандартными подсказками типов Python в качестве параметров функции.
+
+Таким образом, и валидацию данных, и их сериализацию, и документацию нужно прописывать вручную.
+Либо эти функции должны быть встроены во фреймворк, сконструированный поверх Falcon, как в Hug.
+Такая же особенность присутствует и в других фреймворках, вдохновлённых идеей Falcon, использовать только один объект запроса и один объект ответа.
+
+!!! check "Идея для **FastAPI**"
+    Найдите способы добиться отличной производительности.
+
+    Объявлять параметры `ответа сервера` в функциях, как в Hug.
+
+    Хотя в FastAPI это необязательно и используется в основном для установки заголовков, куки и альтернативных кодов состояния.
+
+### <a href="https://moltenframework.com/" class="external-link" target="_blank">Molten</a>
+
+Molten мне попался на начальной стадии написания **FastAPI**. В нём были похожие идеи:
+
+* Использование подсказок типов.
+* Валидация и документация исходя из этих подсказок.
+* Система внедрения зависимостей.
+
+В нём не используются сторонние библиотеки (такие, как Pydantic) для валидации, сериализации и документации.
+Поэтому переиспользовать эти определения типов непросто.
+
+Также требуется более подробная конфигурация и используется стандарт WSGI, который не предназначен для использования с высокопроизводительными инструментами, такими как Uvicorn, Starlette и Sanic, в отличие от ASGI.
+
+Его система внедрения зависимостей требует предварительной регистрации, и зависимости определяются, как объявления типов.
+Из-за этого невозможно объявить более одного "компонента" (зависимости), который предоставляет определенный тип.
+
+Маршруты объявляются в единственном месте с использованием функций, объявленных в других местах (вместо использования декораторов, в которые могут быть обёрнуты функции, обрабатывающие конкретные ресурсы).
+Это больше похоже на Django, чем на Flask и Starlette.
+Он разделяет в коде вещи, которые довольно тесно связаны.
+
+!!! check "Идея для **FastAPI**"
+    Определить дополнительные проверки типов данных, используя значения атрибутов модели "по умолчанию".
+    Это улучшает помощь редактора и раньше это не было доступно в Pydantic.
+
+    Фактически это подтолкнуло на обновление Pydantic для поддержки одинакового стиля проверок (теперь этот функционал уже доступен в Pydantic).
+
+### <a href="https://www.hug.rest/" class="external-link" target="_blank">Hug</a>
+
+Hug был одним из первых фреймворков, реализовавших объявление параметров API с использованием подсказок типов Python.
+Эта отличная идея была использована и другими инструментами.
+
+При объявлении параметров вместо стандартных типов Python использовались собственные типы, но всё же это был огромный шаг вперед.
+
+Это также был один из первых фреймворков, генерировавших полную API-схему в формате JSON.
+
+Данная схема не придерживалась стандартов вроде OpenAPI и JSON Schema.
+Поэтому было бы непросто совместить её с другими инструментами, такими как Swagger UI.
+Но опять же, это была очень инновационная идея.
+
+Ещё у него есть интересная и необычная функция: используя один и тот же фреймворк можно создавать и API, и <abbr title="Интерфейс командной строки">CLI</abbr>.
+
+Поскольку он основан на WSGI, старом стандарте для синхронных веб-фреймворков, он не может работать с веб-сокетами и другими модными штуками, но всё равно обладает высокой производительностью.
+
+!!! info "Информация"
+    Hug создан Timothy Crosley, автором <a href="https://github.com/timothycrosley/isort" class="external-link" target="_blank">`isort`</a>, отличного инструмента для автоматической сортировки импортов в Python-файлах.
+
+!!! check "Идеи для **FastAPI**"
+    Hug повлиял на создание некоторых частей APIStar и был одним из инструментов, которые я счел наиболее многообещающими, наряду с APIStar.
+
+    Hug натолкнул на мысли использовать в **FastAPI** подсказки типов Python для автоматического создания схемы, определяющей API и его параметры.
+
+    Hug вдохновил **FastAPI** объявить параметр `ответа` в функциях для установки заголовков и куки.
+
+### <a href="https://github.com/encode/apistar" class="external-link" target="_blank">APIStar</a> (<= 0.5)
+
+Непосредственно перед тем, как принять решение о создании **FastAPI**, я обнаружил **APIStar**.
+В нем было почти все, что я искал и у него был отличный дизайн.
+
+Это была одна из первых реализаций фреймворка, использующего подсказки типов для объявления параметров и запросов, которые я когда-либо видел (до NestJS и Molten).
+Я нашёл его примерно в то же время, что и Hug, но APIStar использовал стандарт OpenAPI.
+
+В нём были автоматические проверка и сериализация данных и генерация схемы OpenAPI основанные на подсказках типов в нескольких местах.
+
+При определении схемы тела сообщения не использовались подсказки типов, как в Pydantic, это больше похоже на Marshmallow, поэтому помощь редактора была недостаточно хорошей, но всё же APIStar был лучшим доступным вариантом.
+
+На тот момент у него были лучшие показатели производительности (проигрывающие только Starlette).
+
+Изначально у него не было автоматической документации API для веб-интерфейса, но я знал, что могу добавить к нему Swagger UI.
+
+В APIStar была система внедрения зависимостей, которая тоже требовала предварительную регистрацию компонентов, как и ранее описанные инструменты.
+Но, тем не менее, это была отличная штука.
+
+Я не смог использовать его в полноценном проекте, так как были проблемы со встраиванием <abbr title="Авторизация и соответствующие допуски к операциям пути (эндпоинтам)">функций безопасности</abbr> в схему OpenAPI, из-за которых невозможно было встроить все функции, применяемые в генераторах проектов на основе Flask-apispec.
+Я добавил в свой список задач создание пул-реквеста, добавляющего эту функциональность.
+
+В дальнейшем фокус проекта сместился.
+
+Это больше не был API-фреймворк, так как автор сосредоточился на Starlette.
+
+Ныне APIStar - это набор инструментов для проверки спецификаций OpenAPI.
+
+!!! info "Информация"
+    APIStar был создан Tom Christie. Тот самый парень, который создал:
+
+    * Django REST Framework
+    * Starlette (на котором основан **FastAPI**)
+    * Uvicorn (используемый в Starlette и **FastAPI**)
+
+!!! check "Идеи для **FastAPI**"
+    Воплощение.
+
+    Мне казалось блестящей идеей объявлять множество функций (проверка данных, сериализация, документация) с помощью одних и тех же типов Python, которые при этом обеспечивают ещё и помощь редактора кода.
+
+    После долгих поисков среди похожих друг на друга фреймворков и сравнения их различий, APIStar стал самым лучшим выбором.
+
+    Но APIStar перестал быть фреймворком для создания веб-сервера, зато появился Starlette, новая и лучшая основа для построения подобных систем.
+    Это была последняя капля, сподвигнувшая на создание **FastAPI**.
+
+    Я считаю **FastAPI** "духовным преемником" APIStar, улучившим его возможности благодаря урокам, извлечённым из всех упомянутых выше инструментов.
+
+## Что используется в **FastAPI**
+
+### <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a>
+
+Pydantic - это библиотека для валидации данных, сериализации и документирования (используя JSON Schema), основываясь на подсказках типов Python, что делает его чрезвычайно интуитивным.
+
+Его можно сравнить с Marshmallow, хотя в бенчмарках Pydantic быстрее, чем Marshmallow.
+И он основан на тех же подсказках типов, которые отлично поддерживаются редакторами кода.
+
+!!! check "**FastAPI** использует Pydantic"
+    Для проверки данных, сериализации данных и автоматической документации моделей (на основе JSON Schema).
+
+    Затем **FastAPI** берёт эти схемы JSON и помещает их в схему OpenAPI, не касаясь других вещей, которые он делает.
+
+### <a href="https://www.starlette.io/" class="external-link" target="_blank">Starlette</a>
+
+Starlette - это легковесный <abbr title="Новый стандарт построения асинхронных веб-сервисов Python">ASGI</abbr> фреймворк/набор инструментов, который идеален для построения высокопроизводительных асинхронных сервисов.
+
+Starlette очень простой и  интуитивный.
+Он разработан таким образом, чтобы быть легко расширяемым и иметь модульные компоненты.
+
+В нём есть:
+
+* Впечатляющая производительность.
+* Поддержка веб-сокетов.
+* Фоновые задачи.
+* Обработка событий при старте и финише приложения.
+* Тестовый клиент на основе HTTPX.
+* Поддержка CORS, сжатие GZip, статические файлы, потоковая передача данных.
+* Поддержка сессий и куки.
+* 100% покрытие тестами.
+* 100% аннотированный код.
+* Несколько жёстких зависимостей.
+
+В настоящее время Starlette показывает самую высокую скорость среди Python-фреймворков в тестовых замерах.
+Быстрее только Uvicorn, который является сервером, а не фреймворком.
+
+Starlette обеспечивает весь функционал микрофреймворка, но не предоставляет автоматическую валидацию данных, сериализацию и документацию.
+
+**FastAPI** добавляет эти функции используя подсказки типов Python и Pydantic.
+Ещё **FastAPI** добавляет систему внедрения зависимостей, утилиты безопасности, генерацию схемы OpenAPI и т.д.
+
+!!! note "Технические детали"
+    ASGI - это новый "стандарт" разработанный участниками команды Django.
+    Он пока что не является "стандартом в Python" (то есть принятым PEP), но процесс принятия запущен.
+
+    Тем не менее он уже используется в качестве "стандарта" несколькими инструментами.
+    Это значительно улучшает совместимость, поскольку Вы можете переключиться с Uvicorn на любой другой ASGI-сервер (например, Daphne или Hypercorn) или Вы можете добавить ASGI-совместимые инструменты, такие как `python-socketio`.
+
+!!! check "**FastAPI** использует Starlette"
+    В качестве ядра веб-сервиса для обработки запросов, добавив некоторые функции сверху.
+
+    Класс `FastAPI` наследуется напрямую от класса `Starlette`.
+
+    Таким образом, всё что Вы могли делать со Starlette, Вы можете делать с **FastAPI**, по сути это прокачанный Starlette.
+
+### <a href="https://www.uvicorn.org/" class="external-link" target="_blank">Uvicorn</a>
+
+Uvicorn - это молниеносный ASGI-сервер, построенный на uvloop и httptools.
+
+Uvicorn является сервером, а не фреймворком.
+Например, он не предоставляет инструментов для маршрутизации запросов по ресурсам.
+Для этого нужна надстройка, такая как Starlette (или **FastAPI**).
+
+Он рекомендуется в качестве сервера для Starlette и **FastAPI**.
+
+!!! check "**FastAPI** рекомендует его"
+    Как основной сервер для запуска приложения **FastAPI**.
+
+    Вы можете объединить его с Gunicorn, чтобы иметь асинхронный многопроцессный сервер.
+
+    Узнать больше деталей можно в разделе [Развёртывание](deployment/index.md){.internal-link target=_blank}.
+
+## Тестовые замеры и скорость
+
+Чтобы понять, сравнить и увидеть разницу между Uvicorn, Starlette и FastAPI, ознакомьтесь с разделом [Тестовые замеры](benchmarks.md){.internal-link target=_blank}.
--- a/docs/ru/mkdocs.yml
+++ b/docs/ru/mkdocs.yml
@ -75,6 +75,7 @@ nav:
  - deployment/index.md
  - deployment/versions.md
 - project-generation.md
+- alternatives.md
 - history-design-future.md
 - external-links.md
 - benchmarks.md