Python Web 框架篇：Flask、Django、FastAPI介绍及其核心技术

🐍 Flask - Flask 核心概念（路由、视图函数、模板渲染）- Flask Blueprint 模块化应用- Flask 扩展（Flask-SQLAlchemy、Flask-WTF、Flask-Migrate 等）
🌍 Django - Django 项目架构- Django ORM 及模型定义- Django 中间件- Django 信号机制- Django Form 和 Template 引擎
🚀 FastAPI - FastAPI 核心概念（路由、请求模型、响应模型）- Pydantic 数据验证与序列化- 异步编程与并发处理- FastAPI 中的依赖注入

1. 🐍 Flask

Flask 是一个轻量级的 Python Web 框架，以其灵活、简单且易于扩展的特性深受开发者的青睐。通过 Flask，可以快速创建并部署 Web 应用，同时保留对项目结构的高度控制。其核心概念包括路由、视图函数和模板渲染等。

Flask 核心概念（路由、视图函数、模板渲染）

路由是 Flask 的基础，通过

@app.route()

装饰器将 URL 与对应的视图函数绑定。每当用户访问该 URL，Flask 就会执行相应的视图函数并返回结果。

from flask import Flask, render_template

app = Flask(__name__)# 路由示例@app.route('/')defhomepage():return"Welcome to Flask Homepage!"# 模板渲染示例@app.route('/hello/<name>')defhello(name):return render_template('hello.html', name=name)if __name__ =='__main__':
    app.run(debug=True)

视图函数 是用于处理请求并返回响应的核心逻辑。在 Flask 中，视图函数可以返回字符串、HTML 模板或 JSON 数据。通过模板渲染机制，开发者可以将数据动态传递到前端界面，极大简化了页面展示的流程。

<!-- hello.html --><!DOCTYPEhtml><html><head><title>Hello, Flask</title></head><body><h1>Hello, {{ name }}!</h1></body></html>

Flask 通过 Jinja2 模板引擎实现模板渲染，允许开发者将变量嵌入 HTML 模板中，从而动态生成页面。

Flask Blueprint 模块化应用

Flask 的 Blueprint 功能允许开发者将大型应用程序拆分成多个模块，每个模块可以独立开发和维护。这样可以提高应用的可扩展性和代码的可维护性，特别适合大型 Web 应用。

from flask import Flask, Blueprint

# 创建蓝图
bp = Blueprint('admin', __name__, url_prefix='/admin')@bp.route('/')defadmin_home():return"Welcome to the Admin Panel!"

app = Flask(__name__)
app.register_blueprint(bp)if __name__ =='__main__':
    app.run(debug=True)

上面的例子展示了如何通过 Blueprint 创建一个独立的管理后台模块。通过 Blueprint，可以将不同的功能模块化，保持代码的清晰和可维护性。

Flask 扩展（Flask-SQLAlchemy、Flask-WTF、Flask-Migrate 等）

Flask 通过其丰富的扩展生态，能够轻松实现数据库操作、表单验证和数据库迁移等功能。最常用的扩展之一是 Flask-SQLAlchemy，它是一个 ORM 库，简化了与数据库的交互。

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI']='sqlite:///app.db'
db = SQLAlchemy(app)# 定义数据库模型classUser(db.Model):id= db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    username = db.Column(db.String(80), nullable=False)@app.route('/')defindex():
    users = User.query.all()return', '.join([user.username for user in users])if __name__ =='__main__':
    db.create_all()
    app.run(debug=True)

通过 Flask-WTF，可以轻松处理 Web 表单的验证。Flask-Migrate 则提供了方便的数据库迁移工具，帮助管理数据库结构的更新。

2. 🌍 Django

Django 是一个全栈 Web 框架，提供了包括 ORM、模板引擎、URL 路由、中间件和信号机制在内的完整工具集。它遵循“Django 式”的开发风格，能帮助开发者快速开发复杂的 Web 应用。

Django 项目架构

Django 的项目架构由多个应用组成，每个应用负责一组功能。开发者可以通过命令行创建项目和应用，Django 会自动生成必要的目录结构。

django-admin startproject myproject
cd myproject
python manage.py startapp myapp

一个典型的 Django 项目结构如下：

myproject/
    manage.py
    myproject/
        __init__.py
        settings.py
        urls.py
    myapp/
        migrations/
        __init__.py
        models.py
        views.py
        urls.py

Django ORM 提供了一种直观的方式定义和操作数据库模型。模型定义非常简洁，可以通过类来描述表结构，Django 会自动生成对应的数据库表。

from django.db import models

classUser(models.Model):
    username = models.CharField(max_length=100)
    email = models.EmailField()

通过 ORM，开发者可以使用 Python 代码直接操作数据库，而不需要编写 SQL 语句。

Django 中间件

中间件是 Django 请求处理链中的关键组件，它可以在请求到达视图之前或响应发出之前对其进行修改。Django 提供了多种内置中间件，如身份验证、跨站点请求伪造（CSRF）保护等。

# settings.py
MIDDLEWARE =['django.middleware.security.SecurityMiddleware','django.contrib.sessions.middleware.SessionMiddleware','django.middleware.common.CommonMiddleware',]

开发者还可以自定义中间件，处理特定的需求。

Django 信号机制

Django 的信号机制允许不同部分的代码在某些事件发生时进行通信。信号是一种发布-订阅模式，常用于在模型保存、删除等操作时触发特定逻辑。

from django.db.models.signals import post_save
from django.dispatch import receiver
from.models import User

@receiver(post_save, sender=User)defuser_saved(sender, instance, created,**kwargs):if created:print(f'New user created: {instance.username}')

信号使得项目中的模块可以解耦，提升了代码的灵活性和可维护性。

Django Form 和 Template 引擎

Django 的表单系统通过

Form

类进行表单处理和验证，极大简化了表单数据的验证和处理流程。

from django import forms

classContactForm(forms.Form):
    name = forms.CharField(max_length=100)
    email = forms.EmailField()
    message = forms.CharField(widget=forms.Textarea)

Django 的模板引擎允许开发者通过模板标签和过滤器来渲染动态内容，帮助分离业务逻辑和前端显示。

3. 🚀 FastAPI

FastAPI 是一个现代的、高性能的 Web 框架，专注于异步编程和快速开发。它提供了自动生成文档、数据验证等功能，非常适合开发高并发的 Web 应用和 API 服务。

FastAPI 核心概念（路由、请求模型、响应模型）

FastAPI 的路由与 Flask 类似，通过装饰器将 URL 路径与视图函数绑定。不同的是，FastAPI 提供了请求和响应模型，可以明确指定请求参数的类型和格式。

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()# 定义路由@app.get('/')defread_root():return{"message":"Welcome to FastAPI"}# 定义带参数的路由@app.get('/hello/{name}')defsay_hello(name:str):return{"message":f"Hello, {name}!"}

FastAPI 通过 Pydantic 实现了强大的数据验证与序列化，开发者可以使用 Pydantic 模型定义请求和响应的数据结构，保证数据的一

致性和准确性。

from pydantic import BaseModel

classItem(BaseModel):
    name:str
    description:str=None
    price:float

Pydantic 数据验证与序列化

在 FastAPI 中，Pydantic 被用于验证请求数据，确保传入的数据符合预期格式和类型要求。

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()# 定义请求模型classItem(BaseModel):
    name:str
    price:float
    in_stock:[email protected]("/items/")defcreate_item(item: Item):return{"item": item}

Pydantic 会自动处理类型转换和验证，开发者无需手动处理数据的验证逻辑。

异步编程与并发处理

FastAPI 完全支持异步编程，开发者可以通过

async

关键字实现非阻塞的视图函数，从而有效处理并发请求。

import asyncio
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()@app.get('/async-task')asyncdefasync_task():await asyncio.sleep(2)return{"message":"Async Task Completed!"}

通过异步编程，FastAPI 可以轻松处理数千个并发请求，极大提高了应用的性能。

FastAPI 中的依赖注入

FastAPI 提供了强大的依赖注入系统，开发者可以通过定义依赖函数，将常用的逻辑抽象出来并注入到多个路由函数中。

from fastapi import Depends, FastAPI

app = FastAPI()# 定义依赖函数defget_token_header():return"Bearer token"# 路由中使用依赖@app.get('/protected')defprotected_route(token:str= Depends(get_token_header)):return{"token": token}

依赖注入不仅提高了代码的复用性，还帮助开发者更好地组织和管理项目中的业务逻辑。

标签： python 前端 flask

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