Django vs FastAPI：Python Web 框架選擇指南

在 Python 後端開發的世界中，Django 和 FastAPI 代表了兩種截然不同的設計哲學。Django 是功能完備的「電池包含」框架，FastAPI 是現代化、高效能的微框架。這篇文章從多個維度比較這兩個框架，幫助你做出正確的技術選擇。

Django 概覽

Django 誕生於 2005 年，是 Python 生態系中最成熟的 Web 框架：

# Django 的 Hello World
from django.http import JsonResponse
from django.urls import path

def hello(request):
    return JsonResponse({"message": "Hello, Django!"})

urlpatterns = [
    path("hello/", hello),
]

Django 的核心特色

ORM：強大的物件關聯映射，無需寫 SQL
Admin 介面：自動生成的後台管理系統
認證系統：內建使用者認證、權限管理
表單處理：完整的表單驗證系統
遷移系統：資料庫版本控制
豐富的第三方套件：15+ 年的生態系積累

# Django ORM 範例
from django.db import models

class Article(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=200)
    content = models.TextField()
    author = models.ForeignKey('auth.User', on_delete=models.CASCADE)
    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
    is_published = models.BooleanField(default=False)

    class Meta:
        ordering = ['-created_at']

    def __str__(self):
        return self.title

# 查詢範例
published_articles = Article.objects.filter(
    is_published=True
).select_related('author').order_by('-created_at')[:10]

FastAPI 概覽

FastAPI 誕生於 2018 年，基於現代 Python 特性設計：

# FastAPI 的 Hello World
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/hello")
async def hello():
    return {"message": "Hello, FastAPI!"}

FastAPI 的核心特色

高效能：基於 Starlette 和 uvicorn，效能接近 Go 和 Node.js
自動 API 文件：內建 Swagger UI 和 ReDoc
類型提示：基於 Python 類型提示自動驗證
非同步支援：原生支援 async/await
Pydantic：強大的資料驗證

from fastapi import FastAPI, HTTPException, Depends
from pydantic import BaseModel, EmailStr
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
from typing import Optional
import datetime

app = FastAPI(title="我的 API", version="1.0.0")

class ArticleCreate(BaseModel):
    title: str
    content: str
    is_published: bool = False

class ArticleResponse(BaseModel):
    id: int
    title: str
    content: str
    is_published: bool
    created_at: datetime.datetime

    class Config:
        from_attributes = True

@app.post("/articles", response_model=ArticleResponse, status_code=201)
async def create_article(
    article: ArticleCreate,
    db: AsyncSession = Depends(get_db),
    current_user = Depends(get_current_user),
):
    db_article = Article(**article.model_dump(), author_id=current_user.id)
    db.add(db_article)
    await db.commit()
    await db.refresh(db_article)
    return db_article

效能比較

FastAPI 的效能遠優於 Django（同步模式）：

框架	每秒請求數（RPS）	平均延遲
Django (WSGI)	~3,000	~33ms
Django (ASGI)	~8,000	~12ms
FastAPI	~35,000+	~3ms

功能對比

功能	Django	FastAPI
ORM	內建（強大）	需自行選擇（SQLAlchemy）
Admin 後台	內建	需第三方（SQLAdmin）
認證系統	內建	需自行實作
API 文件	需第三方	內建（Swagger/ReDoc）
非同步支援	部分支援	完整支援
資料驗證	表單/序列化器	Pydantic（更強大）
學習曲線	較陡	較平緩
生態系	極豐富	快速成長

適用場景

選擇 Django 的情況

# Django 適合：內容管理、傳統 Web 應用
# 例：部落格、電商、企業後台

# 幾行程式碼就有完整的後台管理
from django.contrib import admin

@admin.register(Article)
class ArticleAdmin(admin.ModelAdmin):
    list_display = ['title', 'author', 'is_published', 'created_at']
    list_filter = ['is_published', 'created_at']
    search_fields = ['title', 'content']
    date_hierarchy = 'created_at'

Django 的最佳場景：

需要快速建立內容管理系統
團隊熟悉 Django 的 ORM 和 Admin
需要完整的使用者認證和權限系統
傳統的 MVC 全端應用

選擇 FastAPI 的情況

# FastAPI 適合：高效能 API、微服務
# 例：行動 App 後端、微服務、資料科學 API

from fastapi import FastAPI, BackgroundTasks
import asyncio

app = FastAPI()

@app.post("/process")
async def process_data(
    data: DataInput,
    background_tasks: BackgroundTasks,
):
    # 立即回傳，後台處理
    background_tasks.add_task(heavy_processing, data)
    return {"message": "處理中，稍後通知"}

async def heavy_processing(data):
    await asyncio.sleep(10)  # 模擬耗時操作
    # 傳送通知...

FastAPI 的最佳場景：

需要高效能的 REST API 或 GraphQL API
微服務架構
需要完整非同步支援（WebSocket、長輪詢）
資料科學模型部署（配合 NumPy/Pandas）
對 API 文件有強需求

結合使用

實際上，很多系統同時使用兩者：

Django Admin → 後台管理介面
FastAPI      → 給前端/行動端的高效能 API

總結建議

選 Django 如果： 你需要快速建立一個完整的 Web 應用，尤其是需要後台管理系統，或者你的團隊已有 Django 經驗。

選 FastAPI 如果： 你在建立純 API 服務，需要高效能，或者你的應用天生就是非同步的（聊天、即時通知等）。

兩個框架都是優秀的選擇，關鍵在於你的具體需求、團隊背景和系統規模。