{摘要}从发布的最新那份《开发者生态系统调查报告》出发, 再结合Stack的年度趋势数据来看, Web领域的格局于2024年到2025年这个时间段内出现了变化。增长率处于断层式的第一位置, 已然超过了Flask, 进而成为众多新项目的优先选择对象, 尤其是在有着AI/LLM应用落地的场景当中, 其市场占有率急剧飙升, 甚至达到了30%以上了。Flask, 尽管其份额遭受挤压, 不过依靠着数量庞大的存量项目, 以及那些奉行极简主义、死心塌地且忠诚度极高的粉丝群体, 依旧牢固地占据着前三的位置, 所占比例大约会是 29%。身为“老牌守门员”, 其仍维持着约 35%的稳定份额, 于企业级单体应用里难以被撼动。一、 重装甲车的“降维打击”优点1、有一种全家桶体验, ORM、用户认证、Admin 后台、表单验证、中间件, 官方都已为你编写妥当。你没必要去找几十个第三方库, 以拼凑出一个系统。2、具备安全性, 默认情况下会防御 SQL 注入, 防御 CSRF, 防御 XSS, 新手所编写写出的代码一般通常而言也不会太过离谱。3、生态稳定性方面, 有着十年的技术积累,文档详尽程度达到了令人发指的地步, 几乎所有的坑都已经被前辈踩平了。4、 极为强悍的所在之处是 admin, 仅仅需求几行代码, 便能够生成一个可以使用的 CRUD 后台。# models.py from django.db import models class Product(models.Model): name models.CharField(max_length100) price models.DecimalField(max_digits10, decimal_places2) # admin.py from django.contrib import admin from .models import Product # 这一行代码直接送你一个带搜索、分页、权限控制的后台 admin.register(Product) class ProductAdmin(admin.ModelAdmin): list_display (name, price)缺点1、繁重引入 意味着引入了一套庞大的规范。2、尽管 它指出 5.0 已然 对 异步Async予以支持, 然而 它 却受制于 规模庞大的 同步生态特别是 ORM, 所以 异步性能 以及 开发体验 仍旧是 比不上 原生的那般 毫无阻碍。二、 Flask极客手中的“乐高积木”优点1、高度灵活: 倘若你打算选用SQL, 还是怎样? 要是想用, 还是选择Mako呢? Flask并未有任何干涉之处。此对于那些需求深度定制架构的高级人士而言乃人间乐土。2、简单直接, 核心代码数量极其少, 特别适宜用于阅读源码来学习 Web 原理。3、冷启动快非常适合 函数计算如 AWS 场景。4、身为 Web 框架内极简存在的标杆, 是 Flask 的 Hello World。from flask import Flask, jsonify app Flask(__name__) app.route(/api/data) def get_data(): # 需要手动处理序列化或者引入 Marshmallow return jsonify({status: active, engine: flask}) if __name__ __main__: app.run()缺点1、组装成本方面, 要打造一个完整的系统的话, 你得自行去配置 ORM, 还要亲手配置迁移工具, 并且得自己配置序列化库, 同时还需要亲手来配置 Auth 模块。2、因项目规模变大, app 对象导入导出易引发循环引用噩梦, 不少 Flask 新手因此被劝退。三、 AI 时代的“版本之子”优点1、原生异步, 它是基于某些特定的东西, 并且还和另外一些相关, 它天生就对async/await有着支持, 在那种I/O密集型的任务当中, 比如说请求大模型接口这种情况, 它的吞吐量能够把传统框架狠狠地比下去, 是吊打传统框架的那种。2、自动生成文档, 代码写完后, UI 文档随之自动生成。针对前后端分离的团队而言, 如此这般能够节省 50% 的沟通成本。3、数据校验, 借助其, 有关请求参数的类型校验会于运行之际自主促成完成, 不合法的那些数据是无法步入业务相关逻辑环节的。4、需留意代码里的类型注解, 它不单单是注释, 还是运行时的校验逻辑。from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app FastAPI() class Item(BaseModel): name: str price: float is_offer: bool None # 原生支持异步 app.post(/items/) async def create_item(item: Item): # IDE 能智能补全 item.name开发体验极佳 return {item_name: item.name, item_price: item.price}缺点1、版本迭代速度较快, 相较于那种稳定的情况而言, 它及其所依赖的库就像某某库那样更新的频率颇为频繁, 时不时地会出现某些状况。2、缺乏像 那样统一的“官方推荐目录结构”。对于刚进入这个行业的程序员而言, 优先做到炉火纯青的精通状态, 鉴于此乃未来有着增长潜力的市场然而一定要透彻熟悉相关的 ORM 设计思想, 由于这属于 Web 开发的普遍适用的智慧结晶。
{摘要}从发布的最新那份《开发者生态系统调查报告》出发, 再结合Stack的年度趋势数据来看, Web领域的格局于2024年到2025年这个时间段内出现了变化。增长率处于断层式的第一位置, 已然超过了Flask, 进而成为众多新项目的优先选择对象, 尤其是在有着AI/LLM应用落地的场景当中, 其市场占有率急剧飙升, 甚至达到了30%以上了。Flask, 尽管其份额遭受挤压, 不过依靠着数量庞大的存量项目, 以及那些奉行极简主义、死心塌地且忠诚度极高的粉丝群体, 依旧牢固地占据着前三的位置, 所占比例大约会是 29%。身为“老牌守门员”, 其仍维持着约 35%的稳定份额, 于企业级单体应用里难以被撼动。一、 重装甲车的“降维打击”优点1、有一种全家桶体验, ORM、用户认证、Admin 后台、表单验证、中间件, 官方都已为你编写妥当。你没必要去找几十个第三方库, 以拼凑出一个系统。2、具备安全性, 默认情况下会防御 SQL 注入, 防御 CSRF, 防御 XSS, 新手所编写写出的代码一般通常而言也不会太过离谱。3、生态稳定性方面, 有着十年的技术积累,文档详尽程度达到了令人发指的地步, 几乎所有的坑都已经被前辈踩平了。4、 极为强悍的所在之处是 admin, 仅仅需求几行代码, 便能够生成一个可以使用的 CRUD 后台。# models.py from django.db import models class Product(models.Model): name models.CharField(max_length100) price models.DecimalField(max_digits10, decimal_places2) # admin.py from django.contrib import admin from .models import Product # 这一行代码直接送你一个带搜索、分页、权限控制的后台 admin.register(Product) class ProductAdmin(admin.ModelAdmin): list_display (name, price)缺点1、繁重引入 意味着引入了一套庞大的规范。2、尽管 它指出 5.0 已然 对 异步Async予以支持, 然而 它 却受制于 规模庞大的 同步生态特别是 ORM, 所以 异步性能 以及 开发体验 仍旧是 比不上 原生的那般 毫无阻碍。二、 Flask极客手中的“乐高积木”优点1、高度灵活: 倘若你打算选用SQL, 还是怎样? 要是想用, 还是选择Mako呢? Flask并未有任何干涉之处。此对于那些需求深度定制架构的高级人士而言乃人间乐土。2、简单直接, 核心代码数量极其少, 特别适宜用于阅读源码来学习 Web 原理。3、冷启动快非常适合 函数计算如 AWS 场景。4、身为 Web 框架内极简存在的标杆, 是 Flask 的 Hello World。from flask import Flask, jsonify app Flask(__name__) app.route(/api/data) def get_data(): # 需要手动处理序列化或者引入 Marshmallow return jsonify({status: active, engine: flask}) if __name__ __main__: app.run()缺点1、组装成本方面, 要打造一个完整的系统的话, 你得自行去配置 ORM, 还要亲手配置迁移工具, 并且得自己配置序列化库, 同时还需要亲手来配置 Auth 模块。2、因项目规模变大, app 对象导入导出易引发循环引用噩梦, 不少 Flask 新手因此被劝退。三、 AI 时代的“版本之子”优点1、原生异步, 它是基于某些特定的东西, 并且还和另外一些相关, 它天生就对async/await有着支持, 在那种I/O密集型的任务当中, 比如说请求大模型接口这种情况, 它的吞吐量能够把传统框架狠狠地比下去, 是吊打传统框架的那种。2、自动生成文档, 代码写完后, UI 文档随之自动生成。针对前后端分离的团队而言, 如此这般能够节省 50% 的沟通成本。3、数据校验, 借助其, 有关请求参数的类型校验会于运行之际自主促成完成, 不合法的那些数据是无法步入业务相关逻辑环节的。4、需留意代码里的类型注解, 它不单单是注释, 还是运行时的校验逻辑。from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app FastAPI() class Item(BaseModel): name: str price: float is_offer: bool None # 原生支持异步 app.post(/items/) async def create_item(item: Item): # IDE 能智能补全 item.name开发体验极佳 return {item_name: item.name, item_price: item.price}缺点1、版本迭代速度较快, 相较于那种稳定的情况而言, 它及其所依赖的库就像某某库那样更新的频率颇为频繁, 时不时地会出现某些状况。2、缺乏像 那样统一的“官方推荐目录结构”。对于刚进入这个行业的程序员而言, 优先做到炉火纯青的精通状态, 鉴于此乃未来有着增长潜力的市场然而一定要透彻熟悉相关的 ORM 设计思想, 由于这属于 Web 开发的普遍适用的智慧结晶。
平方复杂度无法被常规优化消除｜TaoToken 统一 Key 通道实测)
