[11] Python Framework 比較：Django / FastAPI / Flask / Starlette

Python Web 生態的分水嶺

2018 年是 Python web 的分水嶺。FastAPI 出現之前，Django 和 Flask 是唯二的主流選擇。之後格局變了：

Framework	定位	底層協議	型別安全	Proto 素材
Django	batteries-included，CRUD 王者	WSGI（sync）	Django REST Framework（繁瑣）	— 未用過
FastAPI	async-first，API 開發首選	ASGI（async）	Pydantic 原生，OpenAPI 自動生成	✅ proto2661047/b2e/fastapi（完整實作）
Flask	minimal，但 2026 年理由越來越少	WSGI（sync）	無原生，接第三方	— 未用過
Starlette	FastAPI 的底層 toolkit	ASGI（async）	無 Pydantic，需自接	— 未用過

閱讀建議：新 Python API 專案直接選 FastAPI（proto 完整、async-first、型別安全）。Django 的核心優勢是 Admin panel 和完整生態，不是 API 效能。Flask 和 Starlette 直接用 FastAPI 就好，不需要另外學。

理解這四個的定位，你就知道新專案該選哪個。

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Django：Batteries-Included 的王者

Django（2005）的設計哲學是「一個框架給你全部」：ORM、Admin panel、authentication、form handling、template engine。你不需要選哪個 ORM、哪個 auth library——Django 都幫你決定了。

# Django model — ORM 直接 built-in
class User(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    email = models.EmailField(unique=True)
    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
 
    class Meta:
        db_table = 'users'
 
# Django REST Framework view
class UserViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = User.objects.select_related('profile').all()
    serializer_class = UserSerializer
    permission_classes = [IsAuthenticated]
    filter_backends = [DjangoFilterBackend, SearchFilter]
    search_fields = ['name', 'email']
 
# 一行設定 → 完整 CRUD + filtering + pagination
router.register(r'users', UserViewSet)

Django Admin 是 Django 最強的殺手鐧——幾行設定就有一個功能完整的後台管理介面，對 MVP 和內部工具極其有用。

Django 的 async 痛點：

Django 的 ORM 是從同步設計出發的，async 是 3.1 版（2020）才加入，但很多操作還是要用 sync_to_async() 包裝：

# Django async view + ORM 的痛苦
async def user_detail(request, id):
    # User.objects.get() 是同步的，需要包裝
    user = await sync_to_async(User.objects.get)(pk=id)
    # 或 Django 4.1 的 async ORM
    user = await User.objects.aget(pk=id)  # async get
    return JsonResponse({'name': user.name})

比較 FastAPI 同樣的操作：

# FastAPI + SQLAlchemy async
async def user_detail(id: int, db: AsyncSession = Depends(get_db)):
    result = await db.execute(select(User).where(User.id == id))
    user = result.scalar_one_or_none()
    return user

Django 適合：標準 CRUD 為主、需要 Admin panel、不需要高並發的系統；MVP 快速開發。

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FastAPI：2026 年 Python API 開發的最佳選擇

FastAPI（2018）解決的是 Flask / Django 的幾個具體問題：

問題一：request body 沒有型別安全

Flask / Django：body 是 dict，你自己解析，自己驗證，TypeScript 的 any 問題 Python 版。

FastAPI：宣告 Pydantic schema 就完成了。

from pydantic import BaseModel, EmailStr, Field
 
class UserCreate(BaseModel):
    name: str = Field(min_length=1, max_length=100)
    email: EmailStr
    age: int = Field(ge=0, le=150)
 
@app.post("/users", status_code=201)
async def create_user(user: UserCreate):
    # user.name, user.email, user.age 全部已驗證且有型別
    return await user_service.create(user)

問題二：API 文件要手寫

Flask / Django REST Framework：Swagger 要靠插件，還要手寫 docstring 或 schema。

FastAPI：OpenAPI 文件自動生成，/docs 直接可用，不需要任何設定：

@app.post("/users",
    status_code=201,
    summary="Create a new user",
    response_model=UserResponse,
    responses={400: {"model": ErrorResponse}},
)
async def create_user(user: UserCreate):
    ...
# /docs 自動有這個 endpoint 的完整文件，包含 schema、example、response codes

問題三：async 是事後加的

Flask / Django 的 async 支援都有歷史包袱。FastAPI 從第一天就是 async-first。

FastAPI 的缺點：

• 沒有內建 admin panel（需要 Piccolo Admin、SQLAdmin 等第三方）
• 沒有內建 ORM（需要自己選 SQLAlchemy、Tortoise ORM 等）
• 比 Django 要自己搭的東西更多——資料夾結構、ORM 選型、DB session 管理都要自己決定

FastAPI 的完整技術棧（proto 的選型）：

FastAPI（routing + DI）
  + Pydantic（validation + serialization）
  + SQLAlchemy async（ORM）
  + Alembic（migration）
  + Uvicorn（ASGI server）
  + Python-jose / python-multipart（auth / form）

這個組合覆蓋了 Django 除了 Admin panel 以外的所有功能，而且型別安全遠優於 Django。

FastAPI 適合：I/O 密集的高 QPS API；需要 OpenAPI 文件；重視型別安全；新 Python 後端專案的首選。

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Flask：輕量，但 2026 年的理由越來越少

Flask（2010）和 Express 一樣：minimal，只給你路由和 middleware，其他都自己來。

from flask import Flask, request, jsonify
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/users', methods=['POST'])
def create_user():
    data = request.get_json()  # ← dict，沒有驗證，沒有型別
    name = data.get('name')
    email = data.get('email')
    # 自己驗證、自己格式化...
    return jsonify({'id': 1, 'name': name}), 201

Flask 的問題是：它的 async 支援比 FastAPI 差很多，生態也在 FastAPI 出現後大量遷移。2026 年如果你需要 minimal Python web framework，FastAPI 幾乎在所有維度都優於 Flask。

Flask 還在的場景：維護既有 Flask 應用；極輕量的一次性腳本 API（不值得設 FastAPI 的 Pydantic 架構）。

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Starlette：FastAPI 的底層

Starlette 是 FastAPI 的底層 ASGI framework，比 FastAPI 更低層次——不包含 Pydantic 整合，但提供路由、middleware、WebSocket、background tasks 的基礎設施。

# 直接用 Starlette（很少這樣做）
from starlette.applications import Starlette
from starlette.responses import JSONResponse
from starlette.routing import Route
 
async def user_list(request):
    users = await user_service.find_all()
    return JSONResponse([u.dict() for u in users])
 
app = Starlette(routes=[
    Route('/users', user_list),
])

直接用 Starlette 的場景：你需要比 FastAPI 更低層次的控制，或你在做 ASGI middleware / plugin 開發。一般 API 開發直接用 FastAPI。

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選擇決策

需要 Admin panel 和完整 batteries-included？
  → Django + DRF

API-first、型別安全、async-first、OpenAPI 自動文件？
  → FastAPI

維護既有 Flask 專案？
  → Flask（不要新起一個 Flask 專案了）

低層次 ASGI middleware / plugin 開發？
  → Starlette

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延伸閱讀

• 資料綁定與驗證（Pydantic vs class-validator）
• Sync vs Async 實例模型（WSGI vs ASGI）
• Magic vs Explicit 光譜