Les frameworks Python pour concevoir des API REST

Les API REST sont au cœur des applications modernes, que ce soit pour des services backend, des applications mobiles ou web. Dans cet écosystème, Python s’impose comme un langage incontournable pour développer ces interfaces grâce à sa simplicité, sa flexibilité et son large éventail de frameworks. Cet article vous présente quatre frameworks majeurs pour développer des API REST en Python : Django Rest Framework (DRF), Django Ninja, FastAPI, et Robyn. Nous les comparerons en mettant en avant leurs avantages, leurs limitations et les cas où chaque framework excelle.

Pourquoi utiliser un framework pour concevoir une API REST ?

Utiliser un framework pour construire une API REST apporte de nombreux avantages. Les frameworks Python permettent d’abstraire les tâches répétitives comme la gestion des routes, la validation des données, et la structuration des réponses. Ils permettent également de suivre des standards reconnus (REST, JSON, etc.) et d’implémenter des solutions testées pour la sécurité et la gestion des erreurs.

En plus de la simplification du code, ces outils améliorent la productivité des développeurs et garantissent une architecture API plus robuste et scalable. Cela est particulièrement utile lorsqu'il s'agit de maintenir des applications complexes ou lorsque l’on cherche à offrir une expérience utilisateur fluide et performante.

Présentation des principaux frameworks Python

Django Rest Framework (DRF) pour les projets complexes

Django Rest Framework (DRF) est un framework mature et extensible qui s'intègre parfaitement avec Django, un framework de développement web bien établi. DRF simplifie la création d’API REST en fournissant des outils pour la gestion des permissions, l’authentification et la sérialisation des données.

• Avantages :
  • Intégration complète avec Django : DRF bénéficie de l'ORM puissant de Django, facilitant la gestion des bases de données, ainsi que de nombreux outils pour l'internationalisation, la gestion des utilisateurs et la sécurité.
  • Maturité et extensibilité : Avec une communauté large et une documentation complète, DRF est l'un des frameworks les plus robustes pour développer des API complexes.
  • Écosystème riche : Grâce à sa maturité, DRF est compatible avec de nombreux packages tiers facilitant la gestion de l’authentification, des permissions, ou des formats de données spécifiques.
• Inconvénients :
  • Pas adapté au temps réel : DRF ne prend pas en charge nativement les WebSockets ni le streaming, ce qui peut être un frein pour les applications nécessitant des interactions en temps réel.
  • Courbe d’apprentissage : DRF est plus complexe à maîtriser, en particulier pour les débutants.

Cas d’usage idéal : Pour les applications complexes ayant des bases de données relationnelles et nécessitant des fonctionnalités prêtes à l’emploi, DRF est un excellent choix.

Django Ninja : l'équilibre parfait entre Django et FastAPI

Django Ninja est un framework plus léger et moderne qui s’intègre également avec Django, mais avec une approche différente. Il vise à offrir des API performantes tout en tirant parti des outils existants de Django, tels que l’ORM.

• Avantages :
  • Utilisation de Pydantic : Comme FastAPI, Django Ninja utilise Pydantic pour la validation des données, ce qui permet de générer automatiquement une documentation Swagger et d'assurer une validation rapide et efficace.
  • Performances accrues : En comparaison avec DRF, Django Ninja est plus rapide à exécuter et à configurer.
  • ORM Django : L’intégration avec l’ORM Django offre une gestion efficace des bases de données, permettant de tirer parti des fonctionnalités éprouvées de Django sans compromettre les performances.
• Inconvénients :
  • Moins complet que DRF : Bien que performant, Django Ninja dispose de moins de fonctionnalités prêtes à l'emploi que DRF, ce qui peut nécessiter plus de configuration pour des applications complexes.

Cas d’usage idéal : Pour ceux qui souhaitent bénéficier de la puissance de l’ORM de Django tout en ayant des API plus légères et plus rapides, Django Ninja est une excellente option.

FastAPI : le remplaçant de Flask

FastAPI est l'un des frameworks les plus modernes pour développer des API REST en Python. Construit sur Starlette (ASGI), il offre des performances exceptionnelles et est conçu pour exploiter les avantages de l'asynchrone.

• Avantages :
  • Facilité de prise en main : FastAPI est intuitif et rapide à configurer. Il permet de valider les schémas avec Pydantic et génère automatiquement une documentation interactive via Swagger et Redoc.
  • Performances élevées : Grâce à sa structure asynchrone, FastAPI excelle dans les applications nécessitant de traiter de nombreuses requêtes simultanées.
  • Support natif des WebSockets et du streaming : FastAPI intègre nativement ces fonctionnalités, ce qui le rend particulièrement adapté aux applications temps réel.
• Inconvénients :
  • Pas d'ORM intégré puissant : Contrairement à Django et DRF, FastAPI ne dispose pas d’un ORM intégré aussi robuste. Il nécessite l’intégration de bibliothèques externes comme SQLAlchemy, ce qui peut complexifier la gestion des bases de données.

Cas d’usage idéal : FastAPI est idéal pour des applications nécessitant des performances élevées ou des microservices, notamment lorsque le temps réel est une priorité.

Robyn : le nouveau venu prometteur

Robyn est un framework en cours de développement, mais prometteur grâce à son intégration avec Rust, un langage réputé pour ses performances.

• Avantages :
  • Performance : Robyn utilise des composants en Rust, ce qui le rend particulièrement rapide, même dans les applications fortement sollicitées.
  • Support des WebSockets : Comme FastAPI, Robyn prend en charge les WebSockets, ce qui en fait un bon candidat pour les applications nécessitant des communications en temps réel.
  • Pydantic en développement : Robyn est en train d'intégrer Pydantic pour la validation des données et la génération de documentation, bien que cette fonctionnalité ne soit pas encore complètement mature.
• Inconvénients :
  • Immaturité du projet : Robyn est encore en phase de développement et ne dispose pas de la robustesse ni de la communauté que l'on trouve chez des frameworks plus établis.
  • Écosystème limité : En raison de son jeune âge, Robyn n'a pas encore d'écosystème riche, ce qui pourrait limiter les possibilités d'extension.

Cas d’usage idéal : Robyn est idéal pour les projets où la performance est critique et où le développeur est prêt à s'investir dans un framework encore en développement.

Comparaison des frameworks

• Validation des données et documentation : Django Ninja, FastAPI, et bientôt Robyn exploitent tous Pydantic pour valider les schémas et générer automatiquement une documentation interactive. Django Rest Framework (DRF), quant à lui, repose sur un système de sérialisation interne, et pour la documentation, l'utilisation d'un package externe comme drf-spectacular est nécessaire.
• Performances : FastAPI et Robyn se distinguent par leurs performances grâce à leur architecture asynchrone. En comparaison, DRF et Django Ninja, basés sur l'architecture synchrone de Django, sont moins rapides, bien que Django Ninja soit globalement plus performant que DRF.
• Gestion des WebSockets et du streaming : FastAPI et Robyn intègrent ces fonctionnalités nativement, les rendant plus adaptés aux applications nécessitant des communications en temps réel. Pour DRF et Django Ninja, il est nécessaire d'utiliser Django Channels pour ajouter ces capacités.
• ORM et gestion des bases de données : Django Rest Framework et Django Ninja profitent du puissant ORM de Django, facilitant la gestion des bases de données. En revanche, FastAPI et Robyn nécessitent l'intégration de solutions externes comme SQLAlchemy, ce qui peut compliquer la configuration des bases de données.

Comment choisir le bon framework ?

• Projets complexes et bases de données : Pour des projets ayant une base de données relationnelle complexe, DRF ou Django Ninja sont de bons choix grâce à l'ORM Django.
• Performances et temps réel : Pour des applications nécessitant des WebSockets ou des performances élevées, FastAPI et Robyn sont plus adaptés.
• Simplicité et prise en main : Si la facilité de démarrage est primordiale, FastAPI et Django Ninja offrent une expérience utilisateur rapide et intuitive.
• Maturité et écosystème : DRF bénéficie d’une maturité et d’un écosystème bien établis, offrant de nombreux outils prêts à l’emploi.

Conclusion et avis personnel

Chacun des frameworks présentés possède ses forces et ses limitations. DRF et Django Ninja sont des solutions robustes pour les applications nécessitant une gestion approfondie des bases de données, tandis que FastAPI et Robyn se distinguent par leurs performances et leurs fonctionnalités pour le temps réel. Le choix du framework dépendra avant tout des besoins spécifiques de votre projet, mais quelle que soit l’option choisie, Python offre une richesse de solutions pour développer des API REST efficaces et évolutives.

J'ai eu l'occasion de travailler avec DRF, DjangoNinja et FastAPI sur différents projets. L'une des grandes forces de Django et de DRF réside dans la gestion des bases de données et les nombreuses fonctionnalités intégrées, ainsi que dans l'écosystème riche en packages, ce qui en fait souvent mon premier choix. À l'inverse, avec des micro-frameworks, il est parfois nécessaire d'installer de nombreux packages, ce qui peut rendre la maintenance plus complexe. Bien que Pydantic soit une bibliothèque très puissante, elle n’a pas été conçue spécifiquement pour les frameworks qui l’utilisent, ce qui peut entraîner une gestion moins optimale des messages d'erreur. DRF, avec son système de sérialisation intégré, offre une flexibilité appréciable, notamment parce que la validation des données n'est pas enfermée dans un décorateur, comme c’est le cas avec FastAPI.