Flask vs FastAPI: 어떤 프레임워크를 선택해야 할까? 🤔

파이썬 웹 개발에서 많이 사용되는 두 프레임워크, Flask와 FastAPI를 심층 분석해보겠습니다.

1. 핵심 특징 비교 🎯

Flask

마이크로 프레임워크: 최소한의 기능만 제공
싱크론 처리: 기본적으로 동기 방식 실행
Jinja2 템플릿 엔진: 서버사이드 렌더링 지원
플러그인 기반: 다양한 확장 기능 제공
유연한 구조: 원하는 방식으로 확장 가능

FastAPI

경량 프레임워크: API 개발에 최적화
비동기 지원: 기본적으로 비동기 처리
자동 문서화: OpenAPI (Swagger) 자동 생성
타입 힌트 지원: Pydantic 기반 검증
현대적 기능: WebSocket, GraphQL 쉽게 구현

2. 성능 비교 📊

요청 처리 속도

FastAPI: ~1ms (비동기 처리)
Flask:   ~10-20ms (동기 처리)

메모리 사용량

FastAPI: ~30MB (기본 설정)
Flask:   ~40MB (기본 설정)

동시 접속 처리

FastAPI: 수만 동시 접속 처리 가능
Flask:   동기 방식으로 동시 요청 처리 한계

3. 개발 생산성 비교 ⚡

Flask의 장점

심플한 구조: 배우기 쉽고 자유도가 높음
확장성: 필요한 라이브러리를 쉽게 추가 가능
광범위한 생태계: 다양한 플러그인 지원
템플릿 엔진 제공: Jinja2로 SSR 가능

FastAPI의 장점

비동기 지원: 높은 성능과 동시성 처리
자동 문서화: OpenAPI 문서를 자동 생성
타입 안전성: Pydantic을 통한 데이터 검증
최신 기능 지원: WebSocket, GraphQL 등 쉽게 구현 가능

4. 적합한 사용 사례 📱

Flask가 좋은 경우

전통적인 웹 애플리케이션
- 템플릿 기반의 SSR이 필요한 경우
- 빠르게 웹 애플리케이션을 구축할 때
단순한 REST API
- 소규모 API 프로젝트
- 서버 부하가 크지 않은 서비스

FastAPI가 좋은 경우

고성능 API 서버
- 마이크로서비스 개발 시
- 비동기 요청 처리가 필요한 경우
실시간 애플리케이션
- WebSocket을 사용하는 경우
- 낮은 레이턴시가 중요한 프로젝트

5. 코드 비교 예시 💻

REST API 엔드포인트 구현

Flask

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route("/items", methods=["POST"])
def create_item():
    data = request.get_json()
    return jsonify(data), 201

if __name__ == "__main__":
    app.run()

FastAPI

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float

@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
    return item

6. 학습 곡선 📚

Flask

초기 진입장벽: 낮음
완숙까지 시간: 중간
필요 지식: WSGI, Jinja2, 플러그인 활용

FastAPI

초기 진입장벽: 중간
완숙까지 시간: 짧음 (타입 힌트 활용 시 직관적)
필요 지식: 비동기 프로그래밍, Pydantic

결론 🎯

Flask 선택하기

빠르고 가벼운 웹 애플리케이션을 만들 때
템플릿 렌더링이 필요한 프로젝트
기존 Flask 기반 프로젝트를 유지할 경우

FastAPI 선택하기

고성능 비동기 API 서버가 필요할 때
자동 문서화 및 데이터 검증이 중요한 경우
최신 웹 기술(WebSocket, GraphQL 등)을 활용할 때

Pro Tip: 프로젝트의 요구사항과 팀의 경험을 고려하여 선택하세요. Flask와 FastAPI를 함께 사용하는 하이브리드 아키텍처도 가능합니다!

유용한 자료 📚

더 자세한 FastAPI 가이드는 FastAPI 시작하기를 참고하세요!