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生成一个性能测试项目，比较FastAPI和Flask在处理相同RESTful API请求时的响应时间和资源占用。包含一个简单的用户管理API，分别用FastAPI和Flask实现，使用Locust进行压力测试，并输出性能对比报告。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近在做一个Web API项目时，遇到了框架选择的难题：是用传统的Flask还是新兴的FastAPI？为了找到答案，我决定做个性能对比测试。下面分享我的测试过程和结果，希望能给有同样困惑的开发者一些参考。
测试环境搭建首先在两个框架中实现了相同的用户管理API，包含用户注册、登录和信息查询三个基础接口。FastAPI版本利用了Pydantic进行数据验证，Flask版本则使用Flask-RESTful扩展。两个项目都运行在相同配置的云服务器上（2核4G内存）。
基准测试设计使用Locust工具模拟了三种典型场景：
- 低并发：50用户持续请求
- 中等并发：200用户持续请求
高并发：500用户峰值请求 测试持续5分钟，监控响应时间和服务器资源占用。
性能对比结果在低并发下，两个框架表现接近，平均响应时间都在50ms左右。但随着并发量增加，差异开始显现：
- 200并发时，FastAPI平均响应时间保持在80ms，而Flask升至120ms
500并发时，FastAPI仍能维持在150ms内，Flask则出现部分超时（>500ms） CPU占用方面，FastAPI始终比Flask低15-20%。
开发体验对比除了性能，开发效率也很重要：
- FastAPI的自动API文档（Swagger UI）节省了大量文档编写时间
- Pydantic的数据验证比Flask的手动校验代码量减少约40%
异步支持让FastAPI处理IO密集型任务更高效
实际项目建议对于新项目，特别是需要高性能或大量异步处理的场景，FastAPI是更好的选择。如果是维护现有Flask项目，可以考虑逐步迁移关键接口。中小型项目如果对性能要求不高，Flask的成熟生态仍然很有价值。
这次测试让我深刻体会到框架选择对项目的影响。特别推荐使用InsCode(快马)平台来快速创建和测试这类对比项目，它的内置模板和一键部署功能让环境搭建变得特别简单，我测试的两个API项目不到10分钟就都跑起来了，还能直接生成性能报告，省去了大量配置时间。对于想尝试不同技术方案的开发者来说，真的是个效率神器。
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