Flask와 FastAPI 비교: 최고의 파이썬 웹 프레임워크 5가지 분석
파이썬은 웹 개발에 있어 매우 인기 있는 언어로 자리 잡았습니다. 특히 두 가지 프레임워크인 Flask와 FastAPI는 많은 개발자들 사이에서 주목받고 있습니다. 이 글에서는 이 두 프레임워크를 비교하고, 각각의 장단점, 활용 사례, 실용적인 팁을 제공하겠습니다.
Flask와 FastAPI 개요
Flask는 경량화된 웹 프레임워크로, 유연성과 확장성을 강조하여 간단한 애플리케이션부터 복잡한 시스템까지 다양한 프로젝트에 적합합니다. 반면 FastAPI는 비동기 프로그래밍을 지원하며, 자동 문서화와 유효성 검사 기능을 통해 개발 속도를 크게 향상시킵니다.
주요 기능 비교
| 기능 | Flask | FastAPI |
|---|---|---|
| 비동기 지원 | 제한적 | 완벽 지원 |
| 자동 문서화 | 없음 | 자동 생성 |
| 유효성 검사 | 수동 | 자동 지원 |
| 학습 곡선 | 낮음 | 중간 |
| 성능 | 보통 | 매우 우수 |
사례 1: Flask를 이용한 간단한 REST API 구축
Flask의 유연성을 잘 보여주는 사례로, 간단한 REST API를 구축해보겠습니다. Flask를 설치한 후, 다음과 같은 코드를 작성해 보세요:
from flask import Flask, jsonify, request
app = Flask(__name__)
@app.route('/api/users', methods=['GET'])
def get_users():
users = [{"id": 1, "name": "Alice"}, {"id": 2, "name": "Bob"}]
return jsonify(users)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
위의 코드는 /api/users 경로로 GET 요청을 받으면 사용자 목록을 JSON 형식으로 반환합니다. Flask의 간단한 구조 덕분에 빠르게 API를 만들 수 있습니다.
사례 2: FastAPI를 이용한 비동기 웹 서비스 구축
FastAPI의 강력함을 보여주는 비동기 웹 서비스를 구축해 보겠습니다. FastAPI를 설치한 후, 아래와 같은 코드를 작성합니다:
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/api/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int):
return {"item_id": item_id, "message": "Item retrieved successfully!"}
위의 코드는 비동기적으로 /api/items/{item_id} 경로로 GET 요청을 처리합니다. FastAPI는 비동기 처리를 지원하여 더 나은 성능을 제공합니다.
사례 3: Flask와 FastAPI의 혼합 사용
Flask와 FastAPI를 혼합하여 사용하는 방법도 있습니다. 예를 들어, Flask를 기존의 애플리케이션에서 사용하고, FastAPI를 새롭게 구축할 기능에 적용할 수 있습니다. 다음과 같은 구조를 고려해 볼 수 있습니다:
from flask import Flask
from fastapi import FastAPI
from threading import Thread
flask_app = Flask(__name__)
fastapi_app = FastAPI()
@flask_app.route('/')
def home():
return "Welcome to Flask!"
@fastapi_app.get("/api/fast")
async def fast_endpoint():
return {"message": "Hello from FastAPI!"}
def run_flask():
flask_app.run(port=5000)
def run_fastapi():
import uvicorn
uvicorn.run(fastapi_app, port=8000)
if __name__ == "__main__":
Thread(target=run_flask).start()
Thread(target=run_fastapi).start()
이렇게 하면 두 프레임워크를 동시에 실행하여 각각의 장점을 활용할 수 있습니다. Flask는 간단한 웹 페이지를 제공하고, FastAPI는 고성능 API를 처리할 수 있습니다.
실용적인 팁 5가지
1. Flask의 확장 기능 활용하기
Flask의 가장 큰 장점 중 하나는 다양한 확장 기능이 있다는 것입니다. 예를 들어, Flask-SQLAlchemy를 사용하여 ORM을 활용하면 데이터베이스와의 상호작용이 훨씬 수월해집니다. 이러한 확장을 통해 Flask의 기능을 한층 더 강화할 수 있습니다. 특히 복잡한 비즈니스 로직이 있는 애플리케이션에서는 ORM 사용이 필수적입니다.
2. FastAPI의 Pydantic 활용하기
FastAPI는 Pydantic을 통해 데이터 유효성 검사를 자동으로 처리합니다. 이를 통해 API의 입력 및 출력을 타입 힌트로 명확하게 정의할 수 있습니다. 예를 들어, API의 요청 본문을 Pydantic 모델로 정의하면, 요청 시 자동으로 데이터 검증이 이루어져 안정성이 높아집니다.
3. 성능 최적화하기
FastAPI는 비동기 처리를 통해 성능을 극대화할 수 있습니다. 데이터베이스 요청이나 외부 API 호출 시 async/await 구문을 사용하여 I/O 작업을 비동기적으로 처리하면 전체 애플리케이션의 응답 속도가 크게 향상됩니다. 이는 특히 많은 요청을 처리해야 하는 서비스에서 중요합니다.
4. API 문서 자동 생성 활용하기
FastAPI는 Swagger UI를 통해 API 문서를 자동으로 생성합니다. 이를 통해 API의 사용법을 쉽게 이해할 수 있도록 문서화할 수 있습니다. API를 설계한 후 별도의 문서 작업 없이도 API 사용법을 공유할 수 있는 점은 큰 장점입니다. Flask에서도 Flasgger와 같은 라이브러리를 사용하여 문서를 생성할 수 있습니다.
5. 테스트 작성 습관 들이기
Flask와 FastAPI 모두 테스트를 쉽게 작성할 수 있습니다. pytest와 같은 테스트 프레임워크를 활용하면 애플리케이션의 안정성을 높일 수 있습니다. 테스트 케이스를 작성해 두면 버그를 사전에 발견하고, 새로운 기능 추가 시 기존 기능이 정상 작동하는지 확인할 수 있습니다.
요약 및 실천 팁
이번 글에서는 Flask와 FastAPI의 주요 기능을 비교하고, 각각의 활용 사례를 살펴보았습니다. Flask는 단순하고 유연한 구조로 적합한 프로젝트에 적합하며, FastAPI는 비동기 성능과 자동화된 문서화 기능으로 현대적인 API 개발에 적합합니다. 다음과 같은 실천 팁을 활용하여 두 프레임워크의 장점을 극대화해 보세요:
- Flask의 확장 기능을 적극 활용하라.
- FastAPI의 Pydantic으로 데이터 유효성을 검사하라.
- 비동기 처리를 통해 성능을 최적화하라.
- API 문서 자동 생성을 통해 문서화의 번거로움을 줄여라.
- 테스트 작성 습관을 들여 애플리케이션의 안정성을 높여라.
Flask와 FastAPI는 각각의 장단점이 있으므로, 프로젝트의 요구 사항에 맞는 프레임워크를 선택하여 효율적인 개발을 이룰 수 있기를 바랍니다.