diff --git a/docs/pt/docs/benchmarks.md b/docs/pt/docs/benchmarks.md new file mode 100644 index 000000000..7f7c95ba1 --- /dev/null +++ b/docs/pt/docs/benchmarks.md @@ -0,0 +1,34 @@ +# Comparações + +As comparações independentes da TechEmpower mostram as aplicações **FastAPI** rodando com Uvicorn como um dos _frameworks_ Python mais rápidos disponíveis, somente atrás dos próprios Starlette e Uvicorn (utilizados internamente pelo FastAPI). (*) + +Mas quando se checa _benchmarks_ e comparações você deveria ter o seguinte em mente. + +## Comparações e velocidade + +Ao verificar os _benchmarks_, é comum observar algumas ferramentas de diferentes tipos comparadas como equivalentes. + +Especificamente, observa-se Uvicorn, Starlette e FastAPI comparados juntos (entre muitas outras ferramentas). + +Quanto mais simples o problema resolvido pela ferramenta, melhor a performance que ela terá. E a maioria dos _benchmarks_ não testam as características adicionais fornecidas pela ferramenta. + +A hierarquia segue assim: + +* **Uvicorn**: um servidor ASGI + * **Starlette**: (utiliza Uvicorn) um _microframework web_ + * **FastAPI**: (utiliza Starlette) um _microframework_ de API com vários recursos adicionais para construção de APIs, com validação de dados, etc. + +* **Uvicorn**: + * Terá a melhor performance, já que ele não tem muito código extra além do servidor em si. + * Você não conseguiria escrever uma aplicação em Uvicorn diretamente. Isso significa que seu código deveria conter, mais ou menos, todo o código fornecido pelo Starlette (ou **FastAPI**). E se você fizesse isso, sua aplicação final poderia ter a mesma sobrecarga que utilizar um _framework_ que minimiza o código e _bugs_ da sua aplicação. + * Se você quer fazer comparações com o Uvicorn, compare com Daphne, Hypercorn, uWSGI, etc. Servidores de Aplicação. +* **Starlette**: + * Terá a melhor performance, depois do Uvicorn. De fato, Starlette utiliza Uvicorn para rodar. Então, ele provavelmente será "mais lento" que Uvicorn por ter que executar mais código. + * Mas ele fornece a você as ferramentas para construir aplicações _web_ simples, com roteamento baseado em caminhos, etc. + * Se você quer fazer comparações com o Starlette, compare com Sanic, Flask, Django, etc. _Frameworks Web_ (ou _microframeworks_). +* **FastAPI**: + * Do mesmo modo que Starlette utiliza Uvicorn e não pode ser mais rápido que ele, **FastAPI** utiliza o Starlette, então não tem como ser mais rápido do que o Starlette. + * FastAPI fornece mais recursos acima do Starlette. Recursos que você quase sempre precisará quando construir APIs, como validação de dados e serialização. E utilizando eles, você terá uma documentação automática de graça (a documentação automática nem sequer adiciona peso para rodar as aplicações, ela é gerada na inicialização). + * Se você nunca utilizou FastAPI mas utilizou diretamente o Starlette (ou outra ferramenta, como Sanic, Flask, Responder, etc) você teria que implementar toda validação de dados e serialização por conta. Então, sua aplicação final poderia ainda ter a mesma sobrecarga como se fosse desenvolvida com FastAPI. Em muitos casos, a validação de dados e serialização é o maior pedaço de código escrito em aplicações. + * Então, ao utilizar o FastAPI você estará economizando tempo de desenvolvimento, evitará _bugs_, linhas de código, e você provavelmente terá a mesma performance (ou melhor) do que não utilizá-lo (já que você teria que implementar tudo isso em seu código). + * Se você quer fazer comparações com o FastAPI, compare com um _framework_ (ou conjunto de ferramentas) para aplicações _web_ que forneça validação de dados, serialização e documentação, como Flask-apispec, NestJS, Molten, etc. _Frameworks_ com validação de dados automática, serialização e documentação integradas. diff --git a/docs/pt/mkdocs.yml b/docs/pt/mkdocs.yml index 1c385ccc5..64bdeb9e0 100644 --- a/docs/pt/mkdocs.yml +++ b/docs/pt/mkdocs.yml @@ -28,6 +28,7 @@ nav: - Tutorial - Guia de Usuário: - tutorial/index.md - history-design-future.md +- benchmarks.md markdown_extensions: - toc: permalink: true