Flask 通过其丰富的扩展生态，能够轻松实现数据库操作、表单验证和数据库迁移等功能。最常用的扩展之一是 Flask-SQLAlchemy，它是一个 ORM 库，简化了与数据库的交互。

from flask import Flask

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///app.db'

db = SQLAlchemy(app)

# 定义数据库模型

class User(db.Model):

id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)

username = db.Column(db.String(80), nullable=False)

@app.route('/')

def index():

users = User.query.all()

return ', '.join([user.username for user in users])

if __name__ == '__main__':

db.create_all()

app.run(debug=True)

通过 Flask-WTF，可以轻松处理 Web 表单的验证。Flask-Migrate 则提供了方便的数据库迁移工具，帮助管理数据库结构的更新。

2. 🌍 Django

Django 是一个全栈 Web 框架，提供了包括 ORM、模板引擎、URL 路由、中间件和信号机制在内的完整工具集。它遵循“Django 式”的开发风格，能帮助开发者快速开发复杂的 Web 应用。

Django 项目架构

Django 的项目架构由多个应用组成，每个应用负责一组功能。开发者可以通过命令行创建项目和应用，Django 会自动生成必要的目录结构。

django-admin startproject myproject

cd myproject

python manage.py startapp myapp

一个典型的 Django 项目结构如下：

myproject/

manage.py

myproject/

__init__.py

settings.py

urls.py

myapp/

migrations/

__init__.py

models.py

views.py

urls.py

Django ORM 提供了一种直观的方式定义和操作数据库模型。模型定义非常简洁，可以通过类来描述表结构，Django 会自动生成对应的数据库表。

from django.db import models

class User(models.Model):

username = models.CharField(max_length=100)

email = models.EmailField()

通过 ORM，开发者可以使用 Python 代码直接操作数据库，而不需要编写 SQL 语句。

Django 中间件

中间件是 Django 请求处理链中的关键组件，它可以在请求到达视图之前或响应发出之前对其进行修改。Django 提供了多种内置中间件，如身份验证、跨站点请求伪造（CSRF）保护等。

# settings.py

MIDDLEWARE = [

'django.middleware.security.SecurityMiddleware',

'django.contrib.sessions.middleware.SessionMiddleware',

'django.middleware.common.CommonMiddleware',

]

开发者还可以自定义中间件，处理特定的需求。

Django 信号机制

Django 的信号机制允许不同部分的代码在某些事件发生时进行通信。信号是一种发布-订阅模式，常用于在模型保存、删除等操作时触发特定逻辑。

from django.db.models.signals import post_save

from django.dispatch import receiver

from .models import User

@receiver(post_save, sender=User)

def user_saved(sender, instance, created, **kwargs):

if created:

print(f'New user created: { instance.username}')

信号使得项目中的模块可以解耦，提升了代码的灵活性和可维护性。

Django Form 和 Template 引擎

Django 的表单系统通过 Form 类进行表单处理和验证，极大简化了表单数据的验证和处理流程。

from django import forms

class ContactForm(forms.Form):

name = forms.CharField(max_length=100)

email = forms.EmailField()

message = forms.CharField(widget=forms.Textarea)

Django 的模板引擎允许开发者通过模板标签和过滤器来渲染动态内容，帮助分离业务逻辑和前端显示。

3. 🚀 FastAPI

FastAPI 是一个现代的、高性能的 Web 框架，专注于异步编程和快速开发。它提供了自动生成文档、数据验证等功能，非常适合开发高并发的 Web 应用和 API 服务。

FastAPI 核心概念（路由、请求模型、响应模型）

FastAPI 的路由与 Flask 类似，通过装饰器将 URL 路径与视图函数绑定。不同的是，FastAPI 提供了请求和响应模型，可以明确指定请求参数的类型和格式。

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

# 定义路由

@app.get('/')

def read_root():

return { "message": "Welcome to FastAPI"}

# 定义带参数的路由

@app.get('/hello/{name}')

def say_hello(name: str):

return { "message": f"Hello, { name}!"}

FastAPI 通过 Pydantic 实现了强大的数据验证与序列化，开发者可以使用 Pydantic 模型定义请求和响应的数据结构，保证数据的一

致性和准确性。

from pydantic import BaseModel

class Item(BaseModel):

name: str

description: str = None

price: float

Pydantic 数据验证与序列化

在 FastAPI 中，Pydantic 被用于验证请求数据，确保传入的数据符合预期格式和类型要求。

from fastapi import FastAPI

from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

# 定义请求模型

class Item(BaseModel):

name: str

price: float

in_stock: bool = True

@app.post("/items/")

def create_item(item: Item):

return { "item": item}

Pydantic 会自动处理类型转换和验证，开发者无需手动处理数据的验证逻辑。

异步编程与并发处理

FastAPI 完全支持异步编程，开发者可以通过 async 关键字实现非阻塞的视图函数，从而有效处理并发请求。

import asyncio

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get('/async-task')

async def async_task():

await asyncio.sleep(2)

return { "message": "Async Task Completed!"}

通过异步编程，FastAPI 可以轻松处理数千个并发请求，极大提高了应用的性能。

FastAPI 中的依赖注入

FastAPI 提供了强大的依赖注入系统，开发者可以通过定义依赖函数，将常用的逻辑抽象出来并注入到多个路由函数中。

from fastapi import Depends, FastAPI

app = FastAPI()

# 定义依赖函数

def get_token_header():

return "Bearer token"

# 路由中使用依赖

@app.get('/protected')

def protected_route(token: str = Depends(get_token_header)):

return { "token": token}

依赖注入不仅提高了代码的复用性，还帮助开发者更好地组织和管理项目中的业务逻辑。