系列：Python Web 框架
Django 和 FastAPI 是当前 Python Web 开发中最受关注的两个框架。根据 JetBrains 2025 年开发者调查，Django 以约 61% 的使用率稳居第一，FastAPI 以约 38% 排名第二，但年增长率高达 40%，是 Python 生态中增长最快的 Web 框架。两者 PyPI 月下载量均已达到约 900 万次。
它们定位不同：Django 是全栈框架，追求「开箱即用」；FastAPI 是轻量框架，追求「高性能和类型安全」。本文从多个维度对比两者的差异，并给出选型建议。
架构对比
Django：MVT 全栈架构
Django 遵循 MVT（Model-View-Template）模式，各层职责分明：
URL 路由 → View（视图逻辑）→ Model（数据库）→ Template（模板渲染）Django 自带了 ORM、模板引擎、后台管理、用户认证、表单处理、中间件、信号等一整套组件。项目创建后即可直接开发业务，不需要第三方库拼装。
FastAPI：轻量 API 架构
FastAPI 的架构更扁平，核心是路由 → Pydantic 模型 → 业务逻辑 → 响应：
URL 路由 → Path/Query/Body 参数校验（Pydantic）→ 业务函数 → JSON 响应它不捆绑 ORM、模板引擎或后台管理。数据库用 SQLAlchemy 还是 Peewee，序列化用 Pydantic 还是 dataclasses，完全由开发者自行选择。
核心差异一览
| 维度 | Django | FastAPI |
|---|---|---|
| 类型 | 全栈框架 | 轻量 API 框架 |
| 架构 | MVT | 路由 + Pydantic 模型 |
| ORM | 内置 Django ORM | 不内置，常用 SQLAlchemy |
| 模板引擎 | 内置 Django Template | 不内置，常用 Jinja2 |
| 后台管理 | 自带 admin 界面 | 无，可集成第三方 |
| 用户认证 | 内置 auth 模块 | 通过依赖注入实现 |
| API 文档 | 需 drf-spectacular | 自动生成 Swagger/ReDoc |
| 数据校验 | Forms / Serializers | Pydantic 类型提示 |
| 异步支持 | Django 6.0（2025.12）大幅改进，原生异步 ORM 方法 | 原生 ASGI，异步优先 |
| 学习曲线 | 较陡，概念多 | 平缓，上手快 |
| 性能（简单 JSON） | ~8,000 req/s | ~32,000 req/s |
| GitHub Stars | 79,000+ | 91,000+ |
| 典型用户 | Instagram、Pinterest、Disqus | Netflix、Uber、Microsoft、Hugging Face |
开发体验对比
创建项目
Django 创建的是一个「完整项目」，带着配置、路由、ORM、后台管理等基础设施：
django-admin startproject mysite .python manage.py startapp blogFastAPI 从一个模块文件开始，渐进式添加：
pip install fastapi uvicorn[standard]# 创建 main.py 即可运行更多细节参考 Django 安装与使用指南 和 FastAPI 安装与使用指南。
定义 API
Django — 传统函数视图或基于类的视图：
# Django：函数视图from django.http import JsonResponse
def get_user(request, user_id: int): user = User.objects.get(id=user_id) return JsonResponse({"id": user.id, "name": user.name})如果用 DRF（Django REST Framework），需要用 Serializer 定义数据结构，用 ViewSet 封装增删改查，代码量会增加但规则统一。
FastAPI — 类型提示即文档即校验：
# FastAPI：类型提示驱动from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/users/{user_id}")def get_user(user_id: int): return {"id": user_id, "name": "张三"}FastAPI 用 Pydantic 的声明式写法，一个函数同时完成了路由、参数校验、序列化和 API 文档生成。
数据校验
Django — 数据校验分散在不同层：
- Django Forms：处理表单输入
- DRF Serializers：处理 API 输入输出
- Model fields：数据库层约束
同一个数据模型可能需要维护 Forms、Serializers、Models 三份定义。
FastAPI — 用 Pydantic 模型统一处理：
from pydantic import BaseModel, Field
class CreateUserRequest(BaseModel): name: str = Field(..., min_length=2, max_length=50) email: str age: int = Field(ge=0, le=150)
@app.post("/users")def create_user(data: CreateUserRequest): # data 已通过校验，直接使用 return {"name": data.name}一个 Pydantic 模型同时承担了类型定义、数据校验和 API 文档的角色。
API 文档
Django 本身不生成 API 文档。使用 DRF 时，需要安装额外的 drf-spectacular 或 drf-yasg 才能生成 Swagger 文档。
FastAPI 则零配置自动生成两份交互式文档：
- Swagger UI：
/docs - ReDoc：
/redoc
在 Swagger 页面可以直接填写参数、发送请求、查看响应，不需要 Postman 或 curl。
性能对比
FastAPI 基于 Starlette（ASGI）构建，原生支持异步，性能在 Python 框架中名列前茅。Django 默认是 WSGI + 同步模型，虽然 3.x 开始引入 ASGI 支持，2025 年 12 月发布的 Django 6.0 也大幅改进了异步能力（原生异步 ORM 方法、AsyncPaginator、内置后台任务框架），但核心设计仍是同步优先。
对于 I/O 密集型场景（大量数据库查询、外部 API 调用），FastAPI 的异步优势明显。对于 CPU 密集型场景，两者差距缩小，瓶颈通常在业务逻辑本身而非框架。
实际场景粗略参考（保守估计，取决于具体实现）：
| 场景 | Django (WSGI) | FastAPI (ASGI) |
|---|---|---|
| 简单 JSON 响应 | ~8,000 req/s | ~32,000 req/s |
| 单次数据库查询 | ~800 req/s | ~2,000 req/s |
| 多次外部 API 调用 | ~200 req/s | ~3,000 req/s（异步并发） |
注意：性能数据来自社区基准测试的粗略参考，实际表现取决于数据库设计、缓存策略、中间件配置等因素。一个优化良好的 Django 应用完全可能比一个架构糟糕的 FastAPI 应用更快。框架决定性能下限，架构决定性能上限。
生态对比
Django 生态
Django 有近 20 年的积累，第三方包丰富且成熟：
- Django REST Framework：构建 REST API 的事实标准
- Django CMS / Wagtail：内容管理系统
- Django Allauth：用户注册、登录、社交账号集成
- Celery + django-celery：异步任务队列
- Django Debug Toolbar：调试面板
- django-filter：查询过滤
- django-cors-headers：跨域配置
遇到问题几乎都有现成的包或社区答案。对于需要用户系统、后台管理、CMS 功能的中大型项目，Django 的生态优势非常明显。
FastAPI 生态
FastAPI 相对年轻，但发展迅速。它直接复用 Starlette 和 Pydantic 的生态：
- SQLAlchemy / SQLModel：数据库 ORM（SQLModel 由 FastAPI 作者开发，融合了 SQLAlchemy 和 Pydantic）
- Alembic：数据库迁移
- FastAPI Users：用户认证
- FastAPI Pagination：分页
- HTTM：HTTP 请求（内置异步支持）
- Celery / ARQ：异步任务
FastAPI 的开放性意味着更多选择，但也需要更多决策成本。
适用场景
选 Django 的场景
- CMS、博客、内容平台：内置 admin 直接管理内容，Wagtail 提供专业的 CMS 体验
- 企业内部系统（ERP/CRM/OA）：用户权限、表单处理、后台管理开箱即用
- 团队对 Web 开发不够熟悉：Django 的规约式风格和官方最佳实践降低了犯错空间
- 需要快速出 MVP：全栈框架让你专注业务，不用花时间选型和拼装组件
- 传统服务端渲染（SSR）：Django Template 和表单系统天然适合服务端渲染的多页面应用
选 FastAPI 的场景
- REST API / GraphQL 服务：前后端分离架构，FastAPI 最适合纯 API 后端
- 微服务：轻量、启动快、异步支持好，适合微服务架构中的单个服务
- 高并发 I/O 场景：大量外部 API 调用、WebSocket 长连接、实时数据推送
- AI/ML 模型服务：Python 生态 + Pydantic 类型校验 + 自动文档，适合封装模型推理接口
- 小团队快速迭代：概念少、代码少、文档自动生成，降低前后端协作成本
- TypeScript 前端团队：FastAPI 的 Pydantic 模型可以通过工具自动生成 TypeScript 类型定义
也可以混合使用
两个框架不是互斥的。根据 2026 年社区实践，许多组织采用混合架构：
- Django 主应用 + FastAPI 微服务：Django 负责后台管理、用户认证和内容管理，FastAPI 处理高性能 API 端点，两者共享同一套数据库模型
- Django ORM 复用：在 FastAPI 项目中直接引入 Django ORM 作为数据层，利用其成熟的迁移系统和查询 API
在 AI/ML 领域，42% 的机器学习工程师选择 FastAPI 做模型推理服务，而企业内部管理系统仍以 Django 为主。两者在同一个公司内并存的场景越来越普遍。
2026 年市场现状
经常有人问「现在是不是都推荐用 FastAPI 了？」——实际情况比这个说法复杂得多。
FastAPI 确实是增长最快的 Python 框架：JetBrains 调查显示其使用率从 2023 年的 29% 攀升至 2025 年的 38%，GitHub Stars 突破 91,000（超过 Django 的 79,000），相关岗位需求年增长 150%。在 AI/ML 模型服务领域，42% 的机器学习工程师首选 FastAPI。超过 50% 的财富 500 强公司已在生产环境使用它。
但 Django 仍然是用户量最大的框架：61% 的 Python 开发者使用 Django，Job 市场需求稳步增长 22%（2022-2025）。Django 6.0（2025 年 12 月发布）带来了异步 ORM、AsyncPaginator 和内置后台任务框架，缩小了与 FastAPI 的异步差距。而且 Django 的全栈能力（admin、auth、ORM、模板）在需要完整 Web 平台的场景下仍然无可替代。
社区共识正在趋向「按场景选择」而非「二选一」。FastAPI 适合 API 优先和 AI 场景，Django 适合全栈和内容管理。两者的关系更像互补而非竞争。
此外，值得关注的新兴框架 Litestar（原 Starlite）正在作为 FastAPI 的替代方案崛起，在性能和功能丰富度上都有竞争力。Python Web 生态整体在向更快的 ASGI 方向演进。
决策流程
如果仍然难以抉择，可以按这个顺序自问：
- 需要后台管理界面吗？ → 是 → Django
- 主要是 API 服务吗？ → 是 → FastAPI
- 团队更熟悉哪种风格？ → 规约式 / 全栈 → Django；组合式 / 轻量 → FastAPI
- 项目有高并发需求吗？ → 是 → FastAPI
- 需要 SSR 服务端渲染吗？ → 是 → Django
总结
Django 和 FastAPI 的选择本质上不是「谁更好」，而是「谁更适合当前场景」：
- Django（61% 使用率，全栈首选）：规约式、开箱即用、生态成熟 → 适合内容平台、企业内部系统、CMS、需要后台管理的项目。Instagram 支撑 20 亿用户，Disqus 处理 45,000 req/s，证明了 Django 的扩展能力。
- FastAPI（38% 使用率，增速最快）：轻量、类型安全、高性能、文档自动生成 → 适合 REST API、微服务、AI 推理服务、WebSocket 实时应用。Netflix、Uber、Microsoft 等公司已在生产环境使用。
2026 年的趋势是：FastAPI 是新项目的热门选择（尤其在 AI/LLM 和微服务领域），但 Django 在全栈和企業应用中的地位短期内不可撼动。两者不是替代关系，更像是互补关系——越来越多团队同时使用两者。
如果只学其中一个：想找后端工作优先学 Django（国内岗位更多，生态更深）；做个人项目或偏 API/AI 服务优先学 FastAPI（开发效率更高，更契合当前技术热点）。长远来看，两者都值得了解——它们代表 Python Web 开发的两种主流思路，掌握后可以按场景灵活选择。