Django架构与FastAPI：学习路径

在选择Python后端框架时，Django与FastAPI的比较经常出现。许多在Django"全功能"世界中沉浸多年的开发者最终会尝试FastAPI的现代异步优先方法。一篇名为"Django架构与FastAPI"的Reddit帖子正好捕捉了这一争论：一位长期Django用户为了异步优势而转向FastAPI。

我是FastOpp的贡献者，这是一个用于AI网络应用的开源FastAPI入门包。它使用预构建的管理组件，为AI优先应用提供与Django相当的功能。

本文整理了构建FastOpp的经验教训，聚焦社区见解，形成学习路径。对比了两个框架的理念，指出了各自的适用场景，并概述了实验或迁移的实践步骤。

Django的架构与优势

Django是一个基于模型-模板-视图（MTV）模式的成熟全栈Web框架。它开箱即用地提供ORM、模板、表单、认证和管理界面。重点在于生产力：强大的默认设置和约定帮助开发者快速构建复杂应用。

优势

大量可重用应用和插件的生态系统
集成的管理UI、认证和迁移
强大的社区和广泛文档

权衡

主要是同步的。虽然Django引入了某些异步支持，但核心组件仍保持同步
更适合单体应用和CRUD密集型项目
构建API优先或高并发服务时需要额外努力

FastAPI的架构与优势

FastAPI于2018年发布，是一个为API优化的现代Python框架。它是异步优先、类型提示感知的，并自动生成OpenAPI/Swagger文档。其设计偏向显式性：开发者选择自己的ORM、认证和中间件。

优势

通过async/await实现高性能和最小开销
通过Pydantic实现自动验证和类型安全
依赖注入和自动生成的API文档

权衡

包含最少的"电池"。认证、ORM和后台任务需要外部库
更多架构决策由开发者承担
生态系统比Django小

代码对比：FastOpp风格FastAPI与Django REST Framework的ChatMessage API

为了让比较更具体，让我们采用一个受FastOpp启发的示例，这是一个用于AI网络应用的固执己见的FastAPI入门堆栈。我们将实现一个简单的ChatMessage API。

FastAPI（FastOpp风格）

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# models.py
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, DateTime, func
from sqlalchemy.orm import declarative_base

Base = declarative_base()

class ChatMessage(Base):
    __tablename__ = "chat_messages"
    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    role = Column(String(20), nullable=False)      # "user" | "assistant" | "system"
    content = Column(Text, nullable=False)
    session_id = Column(String(64), index=True)
    created_at = Column(DateTime(timezone=True), server_default=func.now())

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# schemas.py
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Optional

class ChatMessageIn(BaseModel):
    role: str = Field(pattern="^(user|assistant|system)$")
    content: str
    session_id: Optional[str] = None

class ChatMessageOut(ChatMessageIn):
    id: int

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# routes/chat.py
from fastapi import APIRouter, Depends
from sqlalchemy.orm import Session
from typing import List
from db import SessionLocal
from models import ChatMessage
from schemas import ChatMessageIn, ChatMessageOut

router = APIRouter(prefix="/api/chat", tags=["chat"])

def get_db():
    db = SessionLocal()
    try:
        yield db
    finally:
        db.close()

@router.get("/messages", response_model=List[ChatMessageOut])
async def list_messages(session_id: str, db: Session = Depends(get_db)):
    return db.query(ChatMessage).filter(ChatMessage.session_id == session_id).order_by(ChatMessage.id.asc()).all()

@router.post("/messages", response_model=ChatMessageOut, status_code=201)
async def create_message(payload: ChatMessageIn, db: Session = Depends(get_db)):
    msg = ChatMessage(**payload.model_dump())
    db.add(msg)
    db.commit()
    db.refresh(msg)
    return msg

观察：这是模块化和显式的。每个层——模型、模式、路由——都是手动连接的，但你获得了异步支持、类型安全和自动生成的文档。

Django REST Framework（DRF）

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# models.py
from django.db import models

class ChatMessage(models.Model):
    ROLE_CHOICES = [("user", "user"), ("assistant", "assistant"), ("system", "system")]
    role = models.CharField(max_length=20, choices=ROLE_CHOICES)
    content = models.TextField()
    session_id = models.CharField(max_length=64, db_index=True)
    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)

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# serializers.py
from rest_framework import serializers
from .models import ChatMessage

class ChatMessageSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = ChatMessage
        fields = ["id", "role", "content", "session_id", "created_at"]

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# views.py
from rest_framework import viewsets
from rest_framework.response import Response
from rest_framework.decorators import action
from .models import ChatMessage
from .serializers import ChatMessageSerializer

class ChatMessageViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = ChatMessage.objects.all().order_by("id")
    serializer_class = ChatMessageSerializer

    @action(detail=False, methods=["get"])
    def by_session(self, request):
        session_id = request.query_params.get("session_id")
        qs = self.queryset.filter(session_id=session_id) if session_id else self.queryset.none()
        serializer = self.get_serializer(qs, many=True)
        return Response(serializer.data)

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# urls.py
from rest_framework.routers import DefaultRouter
from .views import ChatMessageViewSet

router = DefaultRouter()
router.register(r"chat/messages", ChatMessageViewSet, basename="chatmessage")

urlpatterns = router.urls

观察：DRF以较少的移动部件提供了大量功能：序列化、路由甚至可浏览API都是内置的。但与FastAPI相比，并发性和异步仍然有限。

Reddit讨论的见解

Reddit对话突出了现实世界的迁移动机：

原帖作者使用Django已有10年，但由于异步限制而离开
FastAPI对于性能关键的现代工作负载以及其显式、“较少魔法"的方法很有吸引力
评论者指出，对于传统应用，Django仍然很强大，特别是当内置功能如管理和模板很重要时
混合方法很常见：对单体需求使用Django，对性能关键端点使用FastAPI

这反映了今天许多团队在生产中的实践。

学习路径：从Django到FastAPI

以下是针对了解Django但想要探索或集成FastAPI的开发者的分阶段路线图。

阶段	目标	活动
0. 加强Django知识	理解Django内部	研究请求生命周期、中间件、ORM、异步支持、通道
1. 使用Django REST Framework构建API	学习Django的API方法	CRUD端点、序列化器、视图集、权限
2. 在FastAPI中原型设计	熟悉惯用法	编写异步端点、Pydantic模型、后台任务、探索自动文档
3. 直接比较	对比模式	在FastAPI中重建选定的DRF端点；比较验证、性能、错误处理
4. 混合实验	组合框架	将FastAPI服务与Django一起运行，例如用于高吞吐量端点
5. 基准测试	在负载下测试性能	并发基准测试、数据库连接池、缓存、异步与同步结果
6. 选择性迁移	移动关键部分	逐步用FastAPI替换Django端点，同时监控回归风险

何时选择哪个

Django（带DRF）

具有关系数据模型的CRUD密集型应用
需要管理UI、认证、模板或快速原型设计
偏好约定优于配置的团队

FastAPI

API优先或微服务架构
高并发或I/O密集型工作负载
偏好类型安全和最小中间件

混合方法

对已建立的模块保持使用Django
为延迟敏感的服务（如ML推理或实时API）启动FastAPI
随着需求演变逐步迁移

混合或迁移中的常见陷阱

逻辑重复：将业务逻辑提取到共享库中以避免漂移
数据一致性：如果两个框架共享数据库，仔细管理事务和迁移
认证拆分：标准化JWT、OAuth或其他中央认证服务
运营开销：两个运行时意味着双倍的监控和部署复杂性
过早优化：在迁移前验证Django瓶颈——额外的复杂性必须有理由

结论

“Django架构与FastAPI"的Reddit帖子捕捉了更广泛的现实：Django对于单体、功能丰富的应用仍然出色，而FastAPI在现代、异步驱动的API方面表现出色。许多团队将两者结合，让每个框架发挥其优势。

你的路径不必是二元的。从加强Django基础开始，然后在FastAPI中构建原型。比较模式，测试性能，如果合理，采用混合方法。通过仔细规划，你可以获得灵活性，而不会锁定在单一范式中。

Django架构与FastAPI对比：学习路径解析

本文深入对比Django和FastAPI两大Python框架的架构差异，包含具体代码示例和性能分析，为开发者提供从Django迁移到FastAPI的完整学习路径和实践指南。