➡️ Бенчмарк Python API фреймворков: FastAPI vs Django vs Litestar

Свежий бенчмарк сравнивает основные Python API-фреймворки на реальных PostgreSQL-нагрузках, а не на синтетическом JSON. Сложные запросы, вложенные связи, корректный eager loading для каждого стека — всё как в проде.

➡️ Главный вывод довольно отрезвляющий:
разница в производительности схлопывается, как только появляется база данных.
Если на простом JSON разброс достигает ~20×, то на пагинации это уже ~1.7×, а на сложных запросах — всего ~1.3×.

➡️ При правильно оптимизированных запросах FastAPI, Django (DRF, Ninja, Bolt) и Litestar показывают почти одинаковые результаты. Бутылочное горлышко — Database I/O, а не сам фреймворк.

➡️ Тесты запускались в изолированных Docker-контейнерах с жёсткими лимитами по CPU и памяти, на разных продакшен-серверах (Uvicorn, Granian, Gunicorn). Это честное сравнение именно архитектурных различий, а не случайных настроек.

➡️ Bottom line простой:
для database-heavy API имеет смысл тратить время на оптимизацию запросов и моделей данных, а не на бесконечный выбор «самого быстрого» фреймворка — при нормальном коде они все почти равны.

🔗 Код, цифры и воспроизводимый сетап: https://clc.to/D47EDw

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека питониста

#буст