FastAPI和Flask的区别和联系¶

想象一下你在经营一家餐厅：

Flask 的同步路由 (Synchronous): 就像只有一个厨师，而且他一次只能做一个菜。
- 工作方式：
  - 第一个客人点单（一个请求来了）。
  - 厨师开始做这道菜（处理这个请求）。
  - 关键点： 在这道菜完全做好、端给客人之前，即使第二个客人已经点好单，厨师也不会开始做第二道菜。他必须等第一道菜完成。如果第一道菜是“佛跳墙”（一个很慢的操作，比如等待数据库、等待外部 API、或者等待大模型生成结果），那么后面所有的客人都要排队等着。
- 代码示例 (简化示意):
```
# Flask (同步)
from flask import Flask
import time

app = Flask(__name__)

@app.route('/cook_sync')
def cook_sync():
    print("开始做菜 A...")
    time.sleep(5) # 模拟做一个很慢的菜 (比如等大模型响应)
    print("菜 A 做好了!")
    return "菜 A 完成"

# 当一个请求访问 /cook_sync 时，服务器会卡住 5 秒，
# 这期间无法处理其他请求（除非你开了多个服务员/进程）。
```
- 特点： 简单直接，符合我们通常的编程思路（一步接一步）。但是，如果某个步骤很慢（等待 I/O 操作），整个流程就会被阻塞，效率不高，无法同时处理很多“等待中”的任务。
FastAPI 的异步路由 (Asynchronous): 就像一个很厉害的厨师，他可以同时处理多个任务。
- 工作方式：
  - 第一个客人点单（请求 1）。厨师开始做菜 A，比如先把米饭放进电饭煲（开始一个需要等待的操作，比如请求大模型）。
  - 关键点： 在等待米饭煮熟（等待大模型响应）的时候，厨师**不会闲着**。他会立刻去看有没有其他客人的订单（处理请求 2）。
  - 第二个客人点单（请求 2）。厨师开始处理菜 B，比如开始洗菜（执行一些快代码）。
  - 如果菜 B 也需要等待（比如等水烧开），厨师又会去看有没有其他事做（处理请求 3 或查看米饭是否熟了）。
  - 一旦米饭煮熟了（大模型的响应回来了），厨师就会回来继续完成菜 A 的后续步骤。
- 代码示例 (简化示意):
```
# FastAPI (异步)
from fastapi import FastAPI
import asyncio # Python 的异步库

app = FastAPI()

@app.get('/cook_async')
async def cook_async(): # 注意这里的 async
    print("开始做菜 A (异步)...")
    await asyncio.sleep(5) # 模拟做一个很慢的菜，但这里用 await
                           # 表示“在这里等待，但允许服务器去做别的事”
    print("菜 A (异步) 做好了!")
    return "菜 A (异步) 完成"

# 当一个请求访问 /cook_async 时，服务器在 `await asyncio.sleep(5)` 这里
# 会“暂停”这个任务，转而去处理其他进来的请求。5秒后，当等待结束，
# 服务器会回来继续执行这个任务。这使得服务器能同时处理很多“等待中”的请求。
```
- 特点： 需要使用 async 和 await 关键字。特别擅长处理那些包含等待时间（I/O 密集型，如网络请求、读写文件、数据库查询、等待大模型响应）的任务。同一个厨师（服务器进程）可以同时“照看”很多道菜，大大提高了效率（并发能力）。

联系和区别总结：

特性	Flask (同步)	FastAPI (异步)
核心机制	同步阻塞 (一步接一步)	异步非阻塞 (利用等待时间处理其他事)
比喻	单任务厨师	多任务厨师
代码风格	标准 Python 函数 (`def`)	使用 `async def` 和 `await`
擅长场景	CPU 密集型任务 (需要持续计算)	I/O 密集型任务 (大量等待时间，如网络、磁盘、LLM)
并发能力	较低 (依赖多进程/多线程)	非常高 (单个进程能处理大量并发连接)
性能	对于 I/O 密集场景，性能较低	对于 I/O 密集场景，性能非常高
学习曲线	相对平缓 (同步逻辑易理解)	稍陡峭 (需要理解 async/await 和事件循环)
数据校验	需额外库 (如 Flask-WTF, Marshmallow)	内置 Pydantic，自动数据校验和文档生成

联系：

它们都是 Python Web 框架，用来创建 API 或 Web 应用。
它们都能接收 HTTP 请求，根据 URL 路由到相应的处理函数，然后返回 HTTP 响应。
Flask 也可以通过一些方式（比如使用 gevent 或 asyncio 扩展）实现类似异步的功能，但不是其天生设计。FastAPI 也可以运行同步代码（它会自动在线程池里运行，避免阻塞主循环）。

在利用大模型（LLM）部署时怎么选择？

强烈推荐使用 FastAPI (异步)。

原因：

LLM 调用是典型的 I/O 密集型操作： 当你的 API 调用一个大模型（无论是本地部署的还是云上的 API），你的程序需要等待模型进行计算并返回结果。这个等待时间可能从几百毫秒到几秒甚至更长。
异步能极大提高并发处理能力：
- 使用 Flask (同步)，当一个请求在等待 LLM 响应时，处理这个请求的那个服务器进程/线程就完全卡住了，不能为其他用户服务。如果你想同时服务 100 个用户，你可能需要启动 100 个（甚至更多）Flask 工作进程，这会消耗大量内存和 CPU 资源。
- 使用 FastAPI (异步)，当一个请求 await LLM 的响应时，服务器会把这个任务暂时挂起，然后立即去处理其他用户的请求。当 LLM 的响应回来后，服务器再继续处理之前挂起的任务。这样，一个 FastAPI 进程就能同时处理成百上千个“等待 LLM 响应”的并发请求，资源利用率极高。
FastAPI 的内置特性很方便： FastAPI 基于 Pydantic 进行自动的数据校验和文档生成（Swagger UI / ReDoc）。这对于定义清晰的 LLM 输入（如 prompt、参数）和输出结构非常有帮助，能减少很多模板代码，提高开发效率和接口质量。

简单来说：

如果你希望你的 LLM 应用能够同时服务很多用户，并且高效地利用服务器资源，FastAPI 的异步特性是巨大的优势。
如果你只是做一个内部小工具，用户量极少，或者你的团队完全不熟悉异步编程且不愿意学习，用 Flask 也能实现功能，但性能和并发能力会差很多，需要更多服务器资源来弥补。

结论： 对于需要调用大模型的场景，FastAPI 的异步模型几乎是必然的选择，因为它能更好地应对 LLM 调用带来的等待时间，实现高并发、高性能的服务。