摘要：给刚入行的小伙伴科普下：Flask是2010年出道的"老前辈"，靠着"轻量灵活"圈粉无数，现在还有30%的项目在用它；而FastAPI是2018年横空出世的"后起之秀"，凭借异步性能和自动文档功能，GitHub星标数5年破5万，增长率甩其他框架几条街！[2]
框架选择直接关系项目成败！在Python Web开发圈，Flask和FastAPI的"新旧对决"早就白热化了
给刚入行的小伙伴科普下：Flask是2010年出道的"老前辈"，靠着"轻量灵活"圈粉无数，现在还有30%的项目在用它；而FastAPI是2018年横空出世的"后起之秀"，凭借异步性能和自动文档功能，GitHub星标数5年破5万，增长率甩其他框架几条街！[2]
说白了，这俩框架的较量其实是两种开发思路的碰撞：
Flask走"灵活适配"路线，适合小团队快速折腾 FastAPI主打"性能优先"，专治各种高并发场景我见过太多团队因为选错框架踩坑：有个电商项目用Flask开发，用户量一上来服务器直接卡死，后来换成FastAPI，QPS瞬间飙到原来的3倍！今天就从性能、开发效率、实战案例三个维度，给大家做个全方位对比～[3]
先上干货数据！TechEmpower权威测试显示：
FastAPI原生性能能到12万次/秒Flask原生只有3.5万次/秒整整差了3倍多！[2]
2025年最新AWS云服务器测试更夸张：
FastAPI优化后能跑到52,348请求/秒，而Flask拼尽全力才8,742请求/秒，这差距简直是自行车和高铁的区别！[2]
下面这张性能对比表，建议保存下来慢慢看：
用户体验看延迟，老板钱包看内存占用，这俩指标同样重要！
实测数据告诉你差距：
FastAPI平均延迟8ms（眨下眼的功夫能处理125个请求）Flask平均延迟18ms（用户明显能感觉到卡顿）内存占用更夸张：
FastAPI只要65MB（相当于3个微信）Flask要120MB（快赶上一个Chrome了）[6]举个栗子：某直播平台用Flask时，100万在线用户需要20台服务器；换成FastAPI后，15台就搞定了，一年省了几十万服务器费用！
直接上代码对比，感受下差距：
Flask路由写法（是不是很熟悉？）：
from flask import Flask, jsonifyapp = Flask(__name__)@app.route('/user/', methods=['GET']) # 还要手动写请求方法def get_user(user_id):# 数据验证？自己写吧...return jsonify({"id": user_id, "name": "John Doe"})FastAPI写法（现代感扑面而来）：
from fastapi import FastAPIfrom pydantic import BaseModel # 自带数据验证app = FastAPIclass User(BaseModel): # 定义数据模型name: strage: int@app.get("/user/{user_id}") # 自动识别请求方法async def get_user(user_id: int): # 自带类型提示return {"id": user_id, "name": "John Doe"}我的开发经验：用FastAPI写接口，数据验证、API文档全是自动生成的，至少省了40%的时间！
FastAPI最香的功能来了——自动生成API文档！
启动服务后访问/docs，直接得到可交互的Swagger UI：
反观Flask：
FastAPI基于ASGI协议，天生支持异步：
from fastapi import FastAPIimport asyncioapp = FastAPI@app.get("/user/{user_id}")async def get_user(user_id: int):# 数据库查询、API调用都能异步await asyncio.sleep(0.1) # 非阻塞等待，CPU可以干别的return {"user_id": user_id, "name": "John Doe"}看看这张异步处理流程图，就知道它为什么快了：
本质还是伪异步，看看这张流程图就懂了：
某电商秒杀项目的血泪教训：用Flask+Celery优化后，API响应从3秒降到200毫秒，但维护成本比直接用FastAPI高了3倍！[1]
项目情况选哪个框架理由小团队（≤5人）Flask学习成本低，灵活中大型项目FastAPI性能强，开发快实时应用（聊天/直播）FastAPI异步+WebSocket天生一对老项目维护Flask别动现有架构迁移小技巧：从Flask迁FastAPI其实很简单，看这个例子：
Flask代码：
from flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route('/api/data')def get_data:return {"result": "old data"}FastAPI代码：
from fastapi import FastAPIapp = FastAPI@app.get('/api/data') # 改个装饰器async def get_data: # 加个asyncreturn {"result": "new data"} # 其他基本不变！小项目用Flask真的香，快速迭代不折腾高并发、实时场景选FastAPI，性能碾压最好的办法：两个都试试！先用Flask搭原型，再用FastAPI搞核心模块来源：Echo
