happyz
/
fastapi
mirror of https://github.com/tiangolo/fastapi.git
1
0
Fork 0
Code Issues Packages Projects Releases Wiki Activity
fastapi/docs/uk/docs/benchmarks.md

5.9 KiB
Raw Blame History

Бенчмарки

Незалежні бенчмарки TechEmpower показують, що застосунки FastAPI, запущені під керуванням Uvicorn, є одним із найшвидших доступних фреймворків Python, поступаючись лише самим Starlette і Uvicorn (використовуються FastAPI внутрішньо).

Але переглядаючи бенчмарки та порівняння, майте на увазі таке.

Бенчмарки та швидкість

Під час перегляду бенчмарків часто порівнюють кілька інструментів різних типів як рівноцінні.

Зокрема, разом порівнюють Uvicorn, Starlette і FastAPI (серед багатьох інших інструментів).

Чим простіше завдання, яке розв'язує інструмент, тим кращою буде продуктивність. І більшість бенчмарків не перевіряють додаткові можливості, що надає інструмент.

Ієрархія приблизно така:

  • Uvicorn: сервер ASGI

    • Starlette: (використовує Uvicorn) веб-мікрофреймворк
      • FastAPI: (використовує Starlette) мікрофреймворк для API з низкою додаткових можливостей для створення API, з валідацією даних тощо.

  • Uvicorn:

    • Матиме найвищу продуктивність, адже майже не містить додаткового коду окрім власне сервера.
    • Ви не писатимете застосунок безпосередньо на Uvicorn. Це означало б, що ваш код мав би включати принаймні приблизно весь код, який надає Starlette (або FastAPI). І якщо зробити так, ваш кінцевий застосунок матиме ті самі накладні витрати, що й під час використання фреймворку, який мінімізує код застосунку та помилки.
    • Якщо ви порівнюєте Uvicorn, порівнюйте його з Daphne, Hypercorn, uWSGI тощо. Сервери застосунків.

  • Starlette:

    • Матиме наступну за швидкістю продуктивність після Uvicorn. Насправді Starlette використовує Uvicorn для запуску. Тож вона може бути «повільнішою» за Uvicorn лише через необхідність виконувати більше коду.
    • Але надає інструменти для створення простих веб-застосунків із маршрутизацією на основі шляхів тощо.
    • Якщо ви порівнюєте Starlette, порівнюйте її з Sanic, Flask, Django тощо. Веб-фреймворки (або мікрофреймворки).

  • FastAPI:

    • Аналогічно до того, як Starlette використовує Uvicorn і не може бути швидшою за нього, FastAPI використовує Starlette, тож не може бути швидшою за неї.
    • FastAPI надає більше можливостей поверх Starlette. Можливості, які майже завжди потрібні під час створення API, як-от валідація та серіалізація даних. І, використовуючи його, ви безкоштовно отримуєте автоматичну документацію (автоматична документація навіть не додає накладних витрат під час роботи застосунку - вона генерується під час запуску).
    • Якби ви не використовували FastAPI і застосували Starlette безпосередньо (або інший інструмент, наприклад Sanic, Flask, Responder тощо), вам довелося б самостійно реалізувати всю валідацію та серіалізацію даних. Тож ваш кінцевий застосунок усе одно мав би ті самі накладні витрати, ніби він був створений із використанням FastAPI. І в багатьох випадках саме ця валідація та серіалізація даних становить найбільший обсяг коду в застосунках.
    • Отже, використовуючи FastAPI, ви заощаджуєте час розробки, зменшуєте кількість помилок і рядків коду та, ймовірно, отримуєте таку саму (або кращу) продуктивність, як і без нього (адже інакше вам довелося б реалізувати все це у власному коді).
    • Якщо ви порівнюєте FastAPI, порівнюйте його з веб-фреймворком (або набором інструментів), який надає валідацію даних, серіалізацію та документацію, наприклад Flask-apispec, NestJS, Molten тощо. Фреймворки з вбудованою автоматичною валідацією даних, серіалізацією та документацією.