Django 与 FastAPI 架构对比：学习路径指南

Django 提供模板系统及全栈功能，而 FastAPI 主打异步性能与类型安全。本文将详解如何对两者进行评估选择。

当为下一个 Python 项目选择后端框架时，Django 与 FastAPI 的对比往往是绕不开的话题。许多在 Django “内置丰富功能” 生态中深耕多年的开发者，最终都会尝试 FastAPI——得益于其现代的异步优先设计理念。Reddit 上一个题为 “Django 架构 vs FastAPI” 的帖子恰好捕捉到了这种争议：一位长期使用 Django 的开发者为追求异步优势而转向 FastAPI。

本文将作者构建 FastOpp 过程中的经验教训（结合社区见解）整理成学习路径，对比两种框架的设计理念，明确各自的适用场景，并概述实验或迁移的实操步骤。

一、Django 的架构与优势

Django 是一款成熟的全栈 Web 框架，基于模型-模板-视图（MTV）模式构建。它开箱即提供对象关系映射（ORM）、模板系统、表单处理、身份认证及管理界面等功能。其核心侧重点是开发效率：完善的默认配置和约定规范帮助开发者快速构建复杂应用。

（一）核心优势

• 拥有庞大的可复用应用和插件生态
• 集成管理界面、身份认证及数据迁移功能
• 社区活跃，文档详尽全面

（二）权衡取舍

• 以同步执行为主：尽管 Django 已引入部分异步支持，但核心组件仍保持同步特性
• 更适合单体应用和以 CRUD 操作为主的项目
• 构建 API 优先或高并发服务时需额外开发

二、FastAPI 的架构与优势

FastAPI 于 2018 年发布，是一款专为 API 优化的现代 Python 框架。它采用异步优先设计，支持类型提示，并能自动生成 OpenAPI/Swagger 文档。其设计理念强调显式化：开发者可自主选择 ORM、认证机制和中间件。

（一）核心优势

• 基于 async/await 实现高性能，开销极低
• 通过 Pydantic 实现自动数据验证和类型安全
• 支持依赖注入，自动生成 API 文档

（二）权衡取舍

• 内置功能较少：认证、ORM、后台任务等需依赖外部库
• 更多架构决策需由开发者自主决定
• 生态系统规模相较于 Django 更小

三、代码对比：FastOpp 风格 FastAPI 与 Django REST Framework 实现 ChatMessage API

为使对比更直观，我们以 FastOpp（一款面向 AI Web 应用的 Opinionated FastAPI 启动套件）为灵感，实现一个简单的 ChatMessage API，对比两种框架的实现方式。

（一）FastAPI（FastOpp 风格）

1. 模型定义（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())

2. 模式定义（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

3. 路由实现（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

观察结论：实现方式模块化且显式化。模型、模式、路由等各层需手动关联，但能获得异步支持、类型安全及自动生成文档的能力。

（二）Django REST Framework（DRF）

1. 模型定义（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)

2. 序列化器（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"]

3. 视图实现（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)

4. 路由配置（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

观察结论：DRF 以更少的代码实现了丰富功能——序列化、路由配置甚至可浏览式 API 均内置完成。但相较于 FastAPI，其并发处理能力和异步支持仍存在局限。

四、Reddit 讨论的关键见解

Reddit 上的讨论揭示了实际开发中的迁移动机：

• 发帖者使用 Django 长达 10 年，最终因异步功能限制转而使用 FastAPI
• FastAPI 对性能关键型、现代工作负载具有吸引力，其显式化的“更少黑盒操作”设计备受青睐
• 评论者指出，Django 对于传统应用仍极具优势，尤其在需要管理界面、模板系统等内置功能的场景中
• 混合使用方案较为普遍：Django 用于单体应用需求，FastAPI 用于性能关键型接口

这与当前许多团队的生产实践高度一致。

五、学习路径：从 Django 到 FastAPI

以下是为熟悉 Django 但希望探索或集成 FastAPI 的开发者设计的分阶段学习路线图。

阶段	目标	具体行动
0. 巩固 Django 知识	理解 Django 内部机制	学习请求生命周期、中间件、ORM、异步支持、Channels 组件
1. 使用 Django REST Framework 构建 API	掌握 Django 的 API 实现方式	开发 CRUD 接口、实现序列化器、视图集、权限控制
2. FastAPI 原型开发	熟悉 FastAPI 惯用写法	编写异步接口、Pydantic 模型、后台任务，探索自动生成文档功能
3. 直接对比分析	对比两种框架的设计模式	将选定的 DRF 接口用 FastAPI 重构，对比验证机制、性能表现、错误处理方式
4. 混合方案实验	组合使用两种框架	在 Django 项目中集成 FastAPI 服务，例如用于高吞吐量接口
5. 性能测试	测试负载下的性能表现	进行并发基准测试、数据库连接池测试、缓存测试，对比异步与同步结果
6. 选择性迁移	迁移关键功能模块	逐步用 FastAPI 替换 Django 接口，同时监控回归风险

六、框架选择建议

（一）选择 Django（搭配 DRF）的场景

• 以 CRUD 操作为主、基于关系型数据模型的应用
• 需要管理界面、身份认证、模板系统或快速原型开发的场景
• 团队偏好“约定优于配置”开发模式的情况

（二）选择 FastAPI 的场景

• API 优先或微服务架构的项目
• 高并发或 I/O 密集型工作负载
• 注重类型安全和精简中间件的开发需求

（三）混合使用场景

• 保留 Django 用于成熟模块
• 启用 FastAPI 处理延迟敏感型服务（如机器学习推理、实时 API）
• 随着需求演进逐步迁移

七、混合或迁移中的常见陷阱

1. 逻辑重复：将业务逻辑提取到共享库中，避免代码差异导致的问题
2. 数据一致性：若两种框架共享数据库，需谨慎管理事务和数据迁移
3. 认证拆分：统一采用 JWT、OAuth 或其他集中式认证服务
4. 运维开销：两种运行时环境意味着双倍的监控和部署复杂度
5. 过早优化：迁移前需先验证 Django 的性能瓶颈——额外的复杂度必须具备合理性

八、结语

Reddit 上 “Django 架构 vs FastAPI” 的讨论反映了一个普遍现实：Django 对于功能丰富的单体应用仍表现出色，而 FastAPI 在现代异步驱动 API 领域优势明显。许多团队选择混合使用两种框架，让各自的优势得到充分发挥。

框架选择无需非此即彼。建议先巩固 Django 基础，再通过 FastAPI 进行原型开发，对比设计模式、测试性能表现——若有必要，再采用混合方案。通过精心规划，可在不局限于单一技术范式的前提下，获得更灵活的开发能力。