# ベンチマーク TechEmpowerの独立したベンチマークでは、Uvicornの下で動作する**FastAPI**アプリケーションは、利用可能な最速のPythonフレームワークの1つであり、下回っているのはStarletteとUvicorn自体 (FastAPIによって内部で使用される) のみだと示されています。 ただし、ベンチマークを確認し、比較する際には下記の内容に気を付けてください。 ## ベンチマークと速度 ベンチマークを確認する時、異なるツールを同等なものと比較するのが一般的です。 具体的には、Uvicorn、Starlette、FastAPIを (他の多くのツールと) 比較しました。 ツールで解決する問題がシンプルなほど、パフォーマンスが向上します。また、ほとんどのベンチマークは、ツールから提供される追加機能をテストしていません。 階層関係はこのようになります。 * **Uvicorn**: ASGIサーバー * **Starlette**: (Uvicornを使用) WEBマイクロフレームワーク * **FastAPI**: (Starletteを使用) データバリデーションなどの、APIを構築する追加機能を備えたAPIマイクロフレームワーク * **Uvicorn**: * サーバー自体に余分なコードが少ないので、最高のパフォーマンスが得られます。 * Uvicornにアプリケーションを直接書くことはできません。つまり、あなたのコードには、Starlette (または** FastAPI **) が提供するコードを、多かれ少なかれ含める必要があります。そうすると、最終的なアプリケーションは、フレームワークを使用してアプリのコードとバグを最小限に抑えた場合と同じオーバーヘッドになります。 * もしUvicornを比較する場合は、Daphne、Hypercorn、uWSGIなどのアプリケーションサーバーと比較してください。 * **Starlette**: * Uvicornに次ぐ性能を持つでしょう。実際、StarletteはUvicornを使用しています。だから、より多くのコードを実行する必要があり、Uvicornよりも「遅く」なってしまうだけなのです。 * しかし、パスベースのルーティングなどのシンプルなWEBアプリケーションを構築する機能を提供します。 * もしStarletteを比較する場合は、Sanic、Flask、DjangoなどのWEBフレームワーク (もしくはマイクロフレームワーク) と比較してください。 * **FastAPI**: * StarletteがUvicornを使っているのと同じで、**FastAPI**はStarletteを使っており、それより速くできません。 * FastAPIはStarletteの上にさらに多くの機能を提供します。データの検証やシリアライゼーションなど、APIを構築する際に常に必要な機能です。また、それを使用することで、自動ドキュメント化を無料で取得できます (ドキュメントは実行中のアプリケーションにオーバーヘッドを追加せず、起動時に生成されます) 。 * FastAPIを使用せず、直接Starlette (またはSanic, Flask, Responderなど) を使用した場合、データの検証とシリアライズをすべて自分で実装する必要があります。そのため、最終的なアプリケーションはFastAPIを使用して構築した場合と同じオーバーヘッドが発生します。そして、多くの場合、このデータ検証とシリアライズは、アプリケーションのコードの中で最大の記述量になります。 * FastAPIを使用することで、開発時間、バグ、コード行数を節約でき、使用しない場合 (あなたが全ての機能を実装し直した場合) と同じかそれ以上のパフォーマンスを得られます。 * もしFastAPIを比較する場合は、Flask-apispec、NestJS、Moltenなどのデータ検証や、シリアライズの機能を提供するWEBフレームワーク (や機能のセット) と比較してください。これらはデータの自動検証や、シリアライズ、ドキュメント化が統合されたフレームワークです。