[Python] FastAPI, Flask, Django 간단 비교

웹 애플리케이션 개발을 위해 파이썬 생태계에서 널리 사용되는 대표적인 프레임워크 세 가지, FastAPI, Flask, Django를 간단히 비교해보겠습니다. 각 프레임워크의 특성과 장단점, 그리고 적합한 사용 사례를 살펴보며 여러분의 프로젝트에 가장 알맞은 선택을 돕고자 합니다.

 

1. 프레임워크 개요

• Flask
  • 경량(마이크로) 프레임워크로, 최소한의 코어만 제공하고 필요한 라이브러리를 개발자가 직접 선택해 추가하는 방식
  • 라우팅, 템플릿 렌더링(jinja2) 등 기본 기능만 내장
• Django
  • 풀스택(배터리 포함) 프레임워크로, ORM, 인증·인가, 어드민 페이지, 폼 처리 등 웹 개발에 필요한 거의 모든 기능을 내장
  • 설정보다 관습(convention)을 중시하는 ‘Django 방식’을 따름
• FastAPI
  • 최신 비동기 프레임워크로, Starlette 위에 구축되어 있고 Pydantic을 활용한 데이터 검증·문서화를 강점으로 함
  • OpenAPI 규격 기반 자동 API 문서화(swagger, redoc)를 기본 제공

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2. 학습 곡선 및 생산성

프레임워크학습 곡선생산성

Flask	낮음	보통
Django	중간~높음	높음
FastAPI	중간	높음

 

• Flask
  • 시작하기 쉽고, 구조 제약이 적어 작고 단순한 프로젝트에 빠르게 적용 가능
  • 그러나 프로젝트가 커질수록 구조를 직접 설계하고 플러그인 선택·조합에 시간 소요
• Django
  • ‘장고 방식(Django way)’을 익히는 데 시간이 필요하나, 일단 숙달되면 CRUD 기능이나 관리자 페이지 등 반복 작업을 최소화
• FastAPI
  • 타입 힌트와 자동 문서화 덕분에 API 설계 생산성이 매우 높음
  • 비동기 로직(async/await)에 익숙해지면 성능 및 개발 속도 두 마리 토끼를 모두 잡을 수 있음

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3. 성능 및 확장성

• Flask
  • 동기 방식으로 단일 요청 처리 성능은 무난하나, 고성능이 필요한 서비스에는 Gunicorn + gevent 같은 워커 설정이 필요
• Django
  • 기본적으로 동기 I/O, uWSGI나 Gunicorn을 통해 확장 가능
  • ORM 쿼리 최적화, 캐싱(redis 등)을 적절히 활용하면 대규모 서비스도 운영 가능
• FastAPI
  • 비동기 I/O를 네이티브 지원해, 많은 동시 요청을 효율적으로 처리
  • Uvicorn, Hypercorn 등 ASGI 서버 위에 띄워 높은 처리량과 낮은 응답 지연 제공

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4. 주요 특징 비교

특징	Flask	Django	FastAPI
라우팅 방식	데코레이터 기반	URLconf (정규표현식 지원)	데코레이터 + 타입 힌트
템플릿 엔진	Jinja2	Jinja2 (기본)	지원하지 않음 (별도 선택)
ORM	없음(선택적 SQLAlchemy)	내장 ORM	없음(선택적 SQLAlchemy 등)
인증/인가	플러그인 선택적	내장 (User 모델, 권한 시스템)	플러그인 선택적
자동 문서화	X	기본 제공 X (django-rest-swagger 등)	O (Swagger, Redoc)
미들웨어 지원	WSGI 미들웨어	Django 미들웨어	ASGI 미들웨어

FastAPI, Flask, Django

 

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5. 커뮤니티 및 생태계

• Flask: 2010년 발표 이후 오랜 역사와 넓은 생태계, 확장 플러그인이 풍부
• Django: 2005년 발표되어 가장 성숙한 프레임워크 중 하나, 안정적인 릴리즈와 방대한 서드파티 패키지
• FastAPI: 2018년 발표 이후 급성장, Starlette·Pydantic 등 모던 라이브러리와의 강력한 시너지, 활발한 스타트업 및 기업 채택

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6. 사용 사례

• Flask
  • 간단한 마이크로서비스, 프로토타입, 내부 툴 개발
• Django
  • 콘텐츠 관리 시스템(CMS), 전통적인 웹사이트, 복잡한 비즈니스 로직이 포함된 대규모 애플리케이션
• FastAPI
  • RESTful API, 마이크로서비스, 데이터 처리 백엔드, ML/AI 모델 서빙

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7. 결론 및 추천

• 빠른 시작과 가벼운 프로젝트를 원한다면 → Flask
• 어드민 인터페이스가 필요하거나 풀스택 개발을 안정적으로 진행하고 싶다면 → Django
• 고성능 API와 타입 안정성, 자동 문서화가 중요한 경우 → FastAPI

프로젝트 요구사항과 팀의 경험을 고려해 적합한 프레임워크를 선택하세요. 세 프레임워크 모두 활발한 커뮤니티와 풍부한 라이브러리를 자랑하므로, 필요에 따라 중간에 변경하거나 혼합해 사용하는 것도 가능합니다. 여러분의 다음 웹 프로젝트에 도움이 되길 바랍니다!