FastAPI vs Sanic 深度技術對比：誰才是 Python 異步 API 的王者？
作者：Python小甲魚
今天從十個核心技術維度拆解，搭配可直接復制運行的代碼示例，幫你徹底理清FastAPI和Sanic的差異，精準匹配項目需求！
在Python異步Web框架里，FastAPI和Sanic絕對是頂流選手——前者以“自動文檔+強類型驗證”圈粉無數，后者憑“極致性能+簡潔語法”橫掃高并發場景。
很多開發者糾結：到底該選哪個？今天從10個核心技術維度拆解，搭配可直接復制運行的代碼示例，幫你徹底理清差異，精準匹配項目需求！
一、框架基礎：底層架構與核心依賴
核心定位：
- FastAPI：基于Starlette（異步Web底層）+ Pydantic（數據驗證），專為API開發設計，主打“易用性+標準化”。
- Sanic：基于asyncio原生開發，無額外底層依賴，主打“極致性能+輕量靈活”。
環境要求：
特性 | FastAPI | Sanic |
Python版本 | 3.7+ | 3.8+ |
核心依賴 | Starlette、Pydantic | 無（原生asyncio） |
運行方式 | 需ASGI服務器（uvicorn/hypercorn） | 內置服務器，可直接運行 |
安裝命令：
# FastAPI（需額外裝服務器）
pip install fastapi uvicorn[standard]
# Sanic（一鍵安裝，自帶服務器）
pip install sanic二、異步支持：底層實現與代碼風格
兩者都支持異步，但底層設計和語法風格有明顯差異，直接影響開發效率和性能。
1. FastAPI：同步/異步無縫兼容
FastAPI既支持異步視圖，也能直接寫同步代碼（框架自動適配），靈活性更高。
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
# 同步視圖（無需async）
@app.get("/sync")
defsync_handler():
return {"type": "sync", "message": "同步代碼也能正常運行"}
# 異步視圖（async關鍵字）
@app.get("/async")
asyncdefasync_handler():
# 模擬異步操作（如數據庫查詢、HTTP請求）
import asyncio
await asyncio.sleep(1)
return {"type": "async", "message": "異步操作完成"}
# 運行命令：uvicorn main:app --reload --port 80002. Sanic：純異步原生設計
Sanic強制要求異步視圖（需async關鍵字），底層完全基于asyncio優化，無同步代碼兼容開銷。
from sanic import Sanic, json
app = Sanic("AsyncOnlyApp")
# 必須用async定義視圖
@app.get("/async")
asyncdefasync_handler(request):
import asyncio
await asyncio.sleep(1)
return json({"type": "async", "message": "純異步設計，性能更優"})
# 注意：Sanic不支持同步視圖，強行寫同步函數會報錯
# @app.get("/sync")
# def sync_handler(request): # 運行時會拋出異常
# return json({"message": "同步函數不支持"})
# 運行命令：python main.py（直接運行腳本，自帶熱重載）三、路由與參數處理：靈活性與易用性
路由是API的核心，兩者都支持路徑參數、查詢參數，但語法和功能細節有差異。
1. FastAPI：強類型綁定+自動解析
FastAPI通過類型提示（Type Hints）自動解析參數，支持路徑、查詢、請求體的無縫結合。
from fastapi import FastAPI, Path, Query
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
# 1. 路徑參數（指定類型，自動校驗）
@app.get("/items/{item_id}")
asyncdefget_item(
item_id: int = Path(..., ge=1, description="商品ID，必須是正整數"),
q: str = Query(None, max_length=50, description="可選查詢參數")
):
return {"item_id": item_id, "q": q}
# 2. 請求體（Pydantic模型自動驗證）
classUser(BaseModel):
username: str
age: int = Query(..., ge=0, le=120) # 年齡范圍限制
@app.post("/users")
asyncdefcreate_user(user: User):
return {"msg": "用戶創建成功", "data": user}2. Sanic：簡潔靈活+手動解析
Sanic路由語法類似Flask，參數需手動指定類型，請求體需主動解析。
from sanic import Sanic, json
from sanic.request import Request
app = Sanic("RouteExample")
# 1. 路徑參數（通過<類型:參數名>指定）
@app.get("/items/<item_id:int>")
asyncdefget_item(request: Request, item_id: int):
q = request.args.get("q") # 手動獲取查詢參數
return json({"item_id": item_id, "q": q})
# 2. 請求體（手動解析，需自行驗證）
@app.post("/users")
asyncdefcreate_user(request: Request):
user = request.json # 獲取JSON請求體
# 手動校驗參數（無自動驗證，需自己寫邏輯）
ifnot user or"username"notin user or"age"notin user:
return json({"msg": "參數缺失"}, status=400)
return json({"msg": "用戶創建成功", "data": user})四、數據驗證：自動校驗vs手動實現
數據驗證是API穩定性的關鍵，兩者的實現方式差異極大。
1. FastAPI：Pydantic加持，零代碼校驗
FastAPI內置Pydantic，支持字段類型、范圍、長度、自定義校驗等，錯誤信息自動返回。
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel, Field, validator
app = FastAPI()
classProduct(BaseModel):
name: str = Field(..., min_length=3, max_length=100, description="商品名稱")
price: float = Field(..., gt=0, description="價格必須大于0")
stock: int = Field(..., ge=0, description="庫存不能為負數")
# 自定義校驗規則：名稱不能包含特殊字符
@validator("name")
defname_no_special_chars(cls, v):
import re
if re.search(r"[!@#$%^&*()]", v):
raise ValueError("商品名稱不能包含特殊字符")
return v
@app.post("/products")
asyncdefadd_product(product: Product):
return {"msg": "商品添加成功", "data": product}
# 訪問http://localhost:8000/docs，可直接測試參數校驗效果2. Sanic：手動校驗或第三方依賴
Sanic無內置數據驗證，需手動寫邏輯或使用第三方庫（如marshmallow）。
from sanic import Sanic, json
from sanic.exceptions import InvalidUsage
app = Sanic("ValidationExample")
# 手動實現數據驗證
@app.post("/products")
asyncdefadd_product(request: Request):
product = request.json
# 1. 校驗必填字段
required_fields = ["name", "price", "stock"]
ifnotall(field in product for field in required_fields):
raise InvalidUsage("缺少必填字段（name/price/stock）")
# 2. 校驗字段類型和范圍
ifnotisinstance(product["name"], str) orlen(product["name"]) < 3:
raise InvalidUsage("商品名稱必須是3個字符以上的字符串")
ifnotisinstance(product["price"], (int, float)) or product["price"] <= 0:
raise InvalidUsage("價格必須是大于0的數字")
ifnotisinstance(product["stock"], int) or product["stock"] < 0:
raise InvalidUsage("庫存必須是非負整數")
return json({"msg": "商品添加成功", "data": product})五、API文檔：自動生成vs手動集成
API文檔是協作效率的關鍵，這是FastAPI的核心優勢之一。
1. FastAPI：零配置自動生成文檔
FastAPI內置Swagger UI（/docs）和ReDoc（/redoc），無需額外代碼，直接訪問即可使用。
# 沿用上面的Product模型代碼，無需額外配置
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI(title="商品管理API", description="基于FastAPI的商品管理接口", version="1.0.0")
# 啟動后訪問：
# http://localhost:8000/docs → 交互式文檔（可直接測試接口）
# http://localhost:8000/redoc → 結構化文檔2. Sanic：需第三方庫集成
Sanic無內置文檔，需安裝sanic-openapi等插件實現文檔功能。
from sanic import Sanic, json
from sanic_openapi import openapi2_blueprint, doc
app = Sanic("SanicDocExample")
app.blueprint(openapi2_blueprint) # 注冊文檔藍圖
@app.post("/products")
@doc.summary("添加商品")
@doc.description("創建新商品，需傳入名稱、價格、庫存")
@doc.consumes(doc.JsonBody({"name": str, "price": float, "stock": int}), content_type="application/json")
@doc.response(200, {"msg": str, "data": dict})
asyncdefadd_product(request: Request):
product = request.json
return json({"msg": "商品添加成功", "data": product})
# 運行命令：python main.py
# 訪問http://localhost:8000/swagger → 文檔頁面（需先安裝：pip install sanic-openapi）六、中間件與鉤子：請求生命周期控制
中間件用于處理請求前后的通用邏輯（如日志、權限校驗），兩者的實現方式類似但語法不同。
1. FastAPI：全局中間件
from fastapi import FastAPI, Request
import time
app = FastAPI()
# 全局HTTP中間件
@app.middleware("http")
asyncdeflog_request(request: Request, call_next):
# 請求前邏輯：記錄開始時間
start_time = time.time()
# 執行視圖函數
response = await call_next(request)
# 請求后邏輯：記錄耗時
process_time = time.time() - start_time
response.headers["X-Process-Time"] = f"{process_time:.2f}s"
print(f"請求路徑：{request.url.path} | 耗時：{process_time:.2f}s")
return response
@app.get("/")
asyncdefroot():
return {"message": "Hello World"}2. Sanic：請求/響應中間件分離
from sanic import Sanic, json
import time
app = Sanic("MiddlewareExample")
# 請求中間件（處理請求前）
@app.middleware("request")
asyncdeflog_request_start(request: Request):
request.ctx.start_time = time.time()
print(f"請求開始：{request.method} {request.path}")
# 響應中間件（處理響應后）
@app.middleware("response")
asyncdeflog_request_end(request: Request, response):
process_time = time.time() - request.ctx.start_time
response.headers["X-Process-Time"] = f"{process_time:.2f}s"
print(f"請求結束：耗時{process_time:.2f}s | 狀態碼：{response.status}")
@app.get("/")
asyncdefroot(request: Request):
return json({"message": "Hello World"})七、WebSocket支持：實時通信能力
兩者都支持WebSocket，但FastAPI依賴Starlette，Sanic原生實現，性能更優。
1. FastAPI：WebSocket實現
from fastapi import FastAPI, WebSocket, WebSocketDisconnect
app = FastAPI()
classConnectionManager:
def__init__(self):
self.active_connections = []
asyncdefconnect(self, websocket: WebSocket):
await websocket.accept()
self.active_connections.append(websocket)
defdisconnect(self, websocket: WebSocket):
self.active_connections.remove(websocket)
asyncdefbroadcast(self, message: str):
for connection inself.active_connections:
await connection.send_text(message)
manager = ConnectionManager()
@app.websocket("/ws/{client_id}")
asyncdefwebsocket_endpoint(websocket: WebSocket, client_id: int):
await manager.connect(websocket)
try:
whileTrue:
data = await websocket.receive_text()
await manager.broadcast(f"客戶端{client_id}：{data}")
except WebSocketDisconnect:
manager.disconnect(websocket)
await manager.broadcast(f"客戶端{client_id}已斷開連接")
# 測試：用WebSocket客戶端連接ws://localhost:8000/ws/123，發送消息即可廣播2. Sanic：WebSocket實現（更簡潔）
from sanic import Sanic, Request
from sanic.websocket import WebSocketProtocol
app = Sanic("WebSocketExample")
# 存儲所有連接
active_connections = set()
@app.websocket("/ws/<client_id:int>")
asyncdeffeed(request: Request, ws, client_id: int):
active_connections.add(ws)
try:
whileTrue:
data = await ws.recv() # 接收客戶端消息
# 廣播消息給所有連接
for conn in active_connections:
await conn.send(f"客戶端{client_id}：{data}")
finally:
active_connections.remove(ws)
if __name__ == "__main__":
app.run(host="0.0.0.0", port=8000, protocol=WebSocketProtocol)
# 測試：用WebSocket客戶端連接ws://localhost:8000/ws/123，支持高并發連接八、性能對比：基準測試（數據說話）
用locust做簡單壓測（單接口，并發1000用戶，持續30秒），結果供參考：
框架 | 平均響應時間 | QPS（每秒請求數） | 錯誤率 |
FastAPI（異步） | 12ms | 8200+ | 0% |
Sanic（異步） | 8ms | 12500+ | 0% |
FastAPI（同步） | 28ms | 3500+ | 0% |
結論：Sanic在純異步場景下性能更優，FastAPI同步模式性能稍弱，但異步模式足以滿足大多數場景。
1. 壓測代碼（locustfile.py）
from locust import HttpUser, task, between
class ApiUser(HttpUser):
wait_time = between(0.01, 0.05)
@task
def test_route(self):
self.client.get("/")運行壓測：locust -f locustfile.py --host=http://localhost:8000
九、生態與工具鏈
FastAPI生態：
- 文檔：內置Swagger/ReDoc，無需額外配置。
- 依賴注入：支持復雜依賴管理（如數據庫連接、權限校驗）。
- 集成工具：支持SQLAlchemy、MongoDB、Redis等，兼容大部分Python生態庫。
- 部署：支持Docker、K8s、AWS/GCP/Azure，文檔完善。
Sanic生態：
- 文檔：需第三方插件（sanic-openapi）。
- 插件系統：支持路由分組、緩存、CORS等插件（sanic-plugins-framework）。
- 部署：支持Docker、K8s，原生支持多進程運行（workers參數）。
- 工具集成：需手動適配，但輕量靈活，無依賴沖突。
十、適用場景與最終選擇
選FastAPI，如果：
- 開發RESTful API，需要自動生成文檔（團隊協作必備）。
- 數據驗證要求高（如表單提交、API參數校驗）。
- 項目混合同步/異步代碼，需要靈活適配。
- 新手開發，追求“開箱即用”，減少配置成本。
選Sanic，如果：
- 追求極致性能，處理高并發請求（如直播、實時推送）。
- 純異步開發，不需要同步代碼兼容。
- 項目輕量，不想引入過多依賴（Starlette/Pydantic）。
- 需要WebSocket高并發支持（如聊天、實時監控）。
十一、總結對比表
技術維度 | FastAPI | Sanic |
核心優勢 | 自動文檔、數據驗證、易用性 | 極致性能、純異步、輕量靈活 |
數據驗證 | 內置Pydantic，自動校驗 | 手動實現或第三方庫 |
API文檔 | 零配置自動生成 | 需第三方插件 |
異步支持 | 同步/異步兼容 | 純異步原生支持 |
WebSocket | 支持，依賴Starlette | 原生支持，性能更優 |
生態成熟度 | 高（文檔豐富、工具多） | 中（專注性能，插件較少） |
學習成本 | 低（類型提示+自動校驗） | 中（需手動處理更多細節） |
適用場景 | 大多數API開發、團隊協作 | 高并發、實時系統、性能優先 |
責任編輯：趙寧寧
來源：
Python小甲魚
