{"id":157161,"date":"2026-02-18T08:19:15","date_gmt":"2026-02-18T07:19:15","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/?p=157161"},"modified":"2026-02-18T15:43:05","modified_gmt":"2026-02-18T14:43:05","slug":"fastapi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/fastapi","title":{"rendered":"FastAPI : tout savoir sur le framework web Python le plus utilis\u00e9 pour le Machine Learning"},"content":{"rendered":"\n

Un framework est une collection de modules et de packages utilis\u00e9s pour d\u00e9velopper des logiciels et aider les d\u00e9veloppeurs \u00e0 \u00e9viter de devoir prendre en charge les d\u00e9tails de bas niveau.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Les trois frameworks les plus utilis\u00e9s pour le d\u00e9veloppement d’applications web en langage Python sont Django, Flask et FastAPI<\/strong>. Chacun pr\u00e9sente ses avantages et ses inconv\u00e9nients, en fonction des cas d’usage. Les trois principaux frameworks<\/a> Python sont Django, Flash et FASTAPI.<\/p>\n\n\n\n

Qu’est-ce que FastAPI ?<\/h2>\n\n\n\n

FastAPI est un framework web haute performance, open source, permettant de cr\u00e9er des APIs avec<\/strong> Python<\/a> \u00e0 partir de la version 3.6<\/strong>. Lanc\u00e9 en 2018, il fut cr\u00e9\u00e9 par Sebasti\u00e1n Ram\u00edrez qui n’\u00e9tait pas satisfait par les frameworks existants comme Flask et DRF.<\/p>\n\n\n\n

C’est la raison pour laquelle il a cr\u00e9\u00e9 son propre framework \u00e0 l’aide d’outils comme Starlette<\/strong> et Pydantic<\/strong>. Aujourd’hui, de nombreuses entreprises de renomm\u00e9e mondiale comme Uber<\/strong>, Netflix<\/strong> et Microsoft<\/strong> utilisent FastAPI pour cr\u00e9er leurs applications.<\/p>\n\n\n\n

Son premier point fort est un haut niveau de performances, comparables avec NodeJS et Go gr\u00e2ce \u00e0 Starlette et pydantic. Ce framework est \u00e9galement tr\u00e8s rapide \u00e0 coder<\/strong>, offrant une acc\u00e9l\u00e9ration du d\u00e9veloppement. Le nombre de bugs et de possibilit\u00e9s d’erreurs humaines est fortement r\u00e9duit<\/strong>. En outre, FastAPI est tr\u00e8s intuitif \u00e0 l’utilisation, avec des fonctionnalit\u00e9s de compl\u00e9tion et de d\u00e9bogage.<\/p>\n\n\n\n

Con\u00e7u pour \u00eatre simple \u00e0 apprendre et \u00e0 utiliser, cet outil r\u00e9duit le temps de lecture de documentation. La duplication de code est \u00e9galement minimis\u00e9e. En outre, FastAPI d\u00e9livre un code pr\u00eat pour la production avec une documentation interactive automatique<\/strong>. Enfin, il est bas\u00e9 sur les standards ouverts OpenAI et JSON Schema.<\/p>\n\n\n\n

Ce framework est con\u00e7u pour optimiser l’exp\u00e9rience du d\u00e9veloppeur, afin qu’il puisse \u00e9crire un code simple pour construire des APIs pr\u00eates pour la production<\/strong> en usant des meilleures pratiques.<\/p>\n\n\n\n

\u00c0 quoi sert FastAPI ?<\/h2>\n\n\n\n

L’un des principaux cas d’usage de FastAPI est la cr\u00e9ation de endpoints API<\/strong>. Cette t\u00e2che peut \u00eatre accomplie tr\u00e8s facilement en utilisant le standard OpenAPI<\/strong> et notamment l’interface utilisateur interactive Swagger UI.<\/p>\n\n\n\n

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Toutefois, FastAPI ne se limite pas aux APIs. Il est possible de l’utiliser pour n’importe quel cas d’usage d’un framework web, comme la livraison d’anciennes pages web avec le moteur de template Jinja2<\/strong> ou pour les applications bas\u00e9es sur WebSockets<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

On utilise principalement FastAPI pour les applications de Data Science<\/a> et de e-commerce. Il permet aux d\u00e9veloppeurs d’utiliser l’interface REST API<\/strong> et d’utiliser de nombreuses fonctions pour les impl\u00e9menter dans les applications.<\/p>\n\n\n\n

FastAPI vs Flask vs Django<\/h2>\n\n\n\n

Les trois principaux frameworksw en Python sont Django<\/strong>, Flask<\/a> et FastAPI<\/strong>. Chacun pr\u00e9sente ses avantages et ses inconv\u00e9nients en fonction des cas d’usage. D\u00e9couvrez leurs avantages et inconv\u00e9nients respectifs.<\/p>\n\n\n\n

Fast API est un framework web Python hautement performant, open-source, utilis\u00e9 pour d\u00e9velopper des APIs Web avec les types hints de Python 3.6 ou sup\u00e9rieur<\/strong>. Il permet de valider les types de donn\u00e9es m\u00eame au sein de requ\u00eates JSON. Il est con\u00e7u \u00e0 partir de standards comme JSON Schema, OAuth 2.0 ou OpenAPI. En outre, il facilite la cr\u00e9ation d’API GraphQL<\/strong> avec une biblioth\u00e8que Python appel\u00e9e graphene-python.<\/p>\n\n\n\n

En revanche, son point faible est que ce framework est relativement nouveau<\/strong>. La communaut\u00e9 est donc plut\u00f4t r\u00e9duite par rapport aux autres frameworks, et il existe peu de mat\u00e9riel \u00e9ducatif hormis la documentation officielle.<\/p>\n\n\n\n

On utilise notamment FastAPI pour les cas d’usage ou la vitesse est une priorit\u00e9<\/strong>. Par exemple, Netflix l’utilise pour la gestion de crise en interne. Ce framework est aussi parfaitement adapt\u00e9 pour le d\u00e9ploiement de mod\u00e8les de Machine Learning puisque les mod\u00e8les fonctionnent mieux en production lorsqu’ils sont accompagn\u00e9s d’une REST API<\/strong> et d\u00e9ploy\u00e9s en tant que microservices.<\/p>\n\n\n\n

FastAPI vs Flask<\/h2>\n\n\n\n

Flask est un microframework Python<\/strong>. Un microframework web est un framework de d\u00e9veloppement avec une configuration simple pouvant \u00eatre utilis\u00e9 pour d\u00e9velopper des applications web minimalistes. Cet outil offre diff\u00e9rentes options telles que des moteurs de templates comme ORM<\/strong>, et des fonctionnalit\u00e9s de caching et d’authentification. Con\u00e7u pour cr\u00e9er des applications web avec Python, il est consid\u00e9r\u00e9 comme simple, rapide et extensible.<\/p>\n\n\n\n

Il fut initialement cr\u00e9\u00e9 pour d\u00e9velopper des applications web avec le langage de programmation Python. Il est con\u00e7u pour \u00eatre facile, rapide, et pour le scale up de microservices<\/strong> et d’applications complexes \u00e0 savoir des applications l\u00e9g\u00e8res proposant une liste de fonctionnalit\u00e9s r\u00e9duite.<\/p>\n\n\n\n

Son premier point fort est sa flexibilit\u00e9 et son confort<\/strong>, puisqu’il est possible de manipuler la plupart des aspects de Flask. C’est une particularit\u00e9 que l’on retrouve sur tr\u00e8s peu de frameworks.<\/p>\n\n\n\n

\"flask\"<\/figure>\n\n\n\n

C’est \u00e9galement un framework id\u00e9al pour les d\u00e9butants de par sa simplicit\u00e9. Les d\u00e9veloppeurs peuvent apprendre \u00e0 l’utiliser puis mieux le comprendre au fil du temps, et ainsi cr\u00e9er des applications rapidement et sans effort<\/strong>. Enfin, un serveur de d\u00e9veloppement int\u00e9gr\u00e9 permet le testing unitaire.<\/p>\n\n\n\n

En revanche, l’absence de syst\u00e8me de validation de donn\u00e9es peut faire planter les programmes. L’autre point faible est que les requ\u00eates sont prises en charge \u00e0 tour de r\u00f4le par une source unique<\/strong>, ce qui peut prendre beaucoup de temps. Flask utilise des modules tiers, entra\u00eenant un risque de failles de s\u00e9curit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

Les principaux cas d’usage de Flask sont les projets commerciaux. On l’utilise pour les syst\u00e8mes de e-commerce, les robots de r\u00e9seaux sociaux, les r\u00e9seaux sociaux et les sites web statiques<\/strong>. Il est tr\u00e8s utile au d\u00e9but, mais peut manquer de performances pour des charges plus importantes.<\/p>\n\n\n\n

FastAPI vs Django<\/h2>\n\n\n\n

Django est un framework de d\u00e9veloppement web open-source en Python<\/strong>. Il fut cr\u00e9\u00e9 en 2003 par Adrian Holovaty et Simon Willison, et utilise la pattern Model-Template-View. Ce framework doit sa popularit\u00e9 \u00e0 sa nature robuste et directe. C’est l’un des plus utilis\u00e9s \u00e0 l’\u00e9chelle mondiale<\/strong>, notamment par des g\u00e9ants de la technologie comme Instagram et YouTube. Il encourage aussi le code r\u00e9utilisable.<\/p>\n\n\n\n

La structure de code de Django est tr\u00e8s efficace, ce qui permet aux d\u00e9veloppeurs d’ajouter facilement des fonctionnalit\u00e9s sur leurs sites web. La s\u00e9curit\u00e9 est \u00e9galement au rendez-vous, gr\u00e2ce \u00e0 des fonctionnalit\u00e9s de d\u00e9fense contre l’injection<\/strong> SQL<\/a> et les attaques cross-site par fausses requ\u00eates<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

En outre, le framework Rest (representation state transfer) peut \u00eatre d\u00e9fini en tant que style architectural logiciel pour d\u00e9finir un ensemble de contraintes \u00e0 utiliser lors de la cr\u00e9ation de services web sur Django. Il s’agit du Django Rest Framework (DRF)<\/strong> : un ensemble d’outils flexible utilis\u00e9 pour concevoir des APIs Web sur Django, en profitant de sa modularit\u00e9<\/strong> et de son architecture customisable<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

N\u00e9anmoins, le logiciel de Django est lent<\/strong> et peut limiter la vitesse de d\u00e9veloppement \u00e0 cause de nombreux modules r\u00e9utilisables. Il est aussi n\u00e9cessaire d’assurer que les pr\u00e9c\u00e9dentes versions sont toujours compatibles avec les nouvelles mises \u00e0 jour. L\u00e0 encore, ceci accentue la lenteur du framework. En outre, Django utilise ORM<\/strong> qui est a \u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9 avant SQLAlchemy<\/strong> et reste moins flexible.<\/p>\n\n\n\n

Django peut \u00eatre utilis\u00e9 pour des projets de n’importe quelle taille et n’importe quelle capacit\u00e9. On l’utilise aussi bien pour des sites tr\u00e8s simples que des sites \u00e0 haute performance. Parmi les principaux cas d’usage, on peut citer les moteurs de r\u00e9servation, les plateformes de shopping<\/strong>, les syst\u00e8mes de gestion d’\u00e9tablissements scolaires<\/strong>, les syst\u00e8mes CRM<\/strong> pour les donn\u00e9es internes, ou les applications web pour iOS et Android.<\/p>\n\n\n\n

Comment apprendre \u00e0 utiliser Python et les frameworks de d\u00e9veloppement web ?<\/h2>\n\n\n\n

Le langage de programmation Python compte parmi les plus utilis\u00e9s \u00e0 l’\u00e9chelle mondiale. Pour apprendre \u00e0 l’utiliser, vous pouvez choisir les formations Liora<\/strong>. Tous nos programmes commencent par un module d\u00e9di\u00e9 aux fondamentaux du langage Python et \u00e0 ses biblioth\u00e8ques de Data Science<\/strong>. \u00c0 la fin du parcours, vous aurez toutes les comp\u00e9tences requises pour exercer l’un des m\u00e9tiers de la Data Science<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Nos cursus<\/a> peuvent \u00eatre compl\u00e9t\u00e9s en Formation Continue<\/strong> ou en mode BootCamp intensif<\/strong>. Notre approche Blended Learning<\/a> combine coaching individuel sur une plateforme en ligne et Masterclass. L’int\u00e9gralit\u00e9 des formations s’effectue \u00e0 distance. Pour le financement, tous nos programmes sont \u00e9ligibles au Compte Personnel de Formation<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Apr\u00e8s la formation Data Scientist<\/a> ou si vous \u00eates d\u00e9j\u00e0 Data Scientist professionnel<\/a>, vous pouvez suivre l’un de nos cursus expert afin d’acqu\u00e9rir des comp\u00e9tences additionnelles. La formation Machine Learning Engineer<\/strong> vous permet d’apprendre en production les mod\u00e8les de Machine Learning, et la formation Approfondissement en Engineering d’acqu\u00e9rir une expertise en langage Python et en automatisation<\/strong> des t\u00e2ches.<\/p>\n\n\n\n

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Ces deux parcours s’effectuent en Formation Continue de 4 mois. Elles abordent le langage Python via le module Programmer<\/strong>, Flask via le module Collaborer, et le Unit Testing dans le module Tester et D\u00e9ployer. N’attendez plus, et d\u00e9couvrez les formations Liora<\/a> !<\/p>\n\n\n\n

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En savoir plus sur la formation Machine Learning Engineer<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Vous savez tout sur FastAPI et les diff\u00e9rents frameworks de d\u00e9veloppement web. Pour plus d’informations, d\u00e9couvrez notre dossier complet sur le langage Python<\/a> et notre dossier sur le Machine Learning<\/a>.<\/p>\n\n\n\n