👇我的小册 54章教程:(小白零基础用Python量化股票分析小册) ,原价299，限时特价2杯咖啡，满100人涨10元。

大家好，我是菜哥！

平时除了研究量化策略，就是捣鼓各种AI工具和AI编程。说实话AI编程已经是一个大趋势了，今天来说说Python的后端框架。

从官方社区来看，Python语言本身更新节奏越来越快，比如近期发布了Python 3.15预览版，同时像类型系统、性能优化、包管理工具都在持续演进。Python而更关键的变化在于：Python已经不再只是“写网站的语言”，而是变成了——AI时代的基础设施语言。

是的你没有听错，现在的后端，不只是CRUD接口，而是：

• 调用大模型

• 处理流式响应

• 接入向量数据库

• 做Agent调度

这直接改变了框架的竞争格局。

01、FastAPI：已经成为默认选择

先说结论：FastAPI正在成为Python后端的新默认框架

因为它是唯一“为新时代而生”的框架：

• 原生支持异步（async）

• 自动生成API文档（OpenAPI）

• 强类型校验（Pydantic）

• 高并发能力极强

更关键的是一个数据：FastAPI使用率从29%涨到38%，一年增长40% 

甚至很多公司（微软、Netflix等）已经在新项目全面采用FastAPI

一句话总结：FastAPI = AI时代的后端标准

02、Django：依然稳，但有点“重”

Django的问题不是不好，而是——太“全”了，就是文档是非常丰富的，而且也一直在更新，目前已经到了Django6.0。

它的优势：

• 自带ORM、认证、后台管理

• 成熟稳定（20年历史）

• 适合大型系统

但问题也很明显：

• 偏同步，异步能力不够彻底

• 结构重，学习成本高

• 不适合AI接口这种高并发场景

在2026年的实际情况是：Django更适合“企业系统”，而不是“AI服务” 。比如：做一些管理后台的系统，或者网站论坛，ERP系统等等。它的优势就是一体化，从前端到后端，到后端管理全部都有了。但是有的时候，其实我们的业务不需要这么重的框架。

03、Flask：轻，但开始掉队

Flask是我第一个入门的python框架，非常简洁和适合新手学习。Flask曾经是最受欢迎的Python框架之一。

说说它的特点是：

• 简单

• 灵活

• 上手快

但问题也正是这些：太“自由”，导致项目越来越乱

而且在性能上：

• 同步模型

• 高并发能力弱

• 不适合长连接和流式请求 

现在Flask的真实定位变成了我个人觉得：适合一些小项目 或者小的demo工具，MVP原型，而不是主流生产框架。

04、一个关键趋势：Python正在“API化”

2026年的Python开发，有一个非常明显的趋势：就是一切都在变成API。目前的AI的业务都是调用API，至少我接触的大部分都是这样的场景。

过去主要是返回HTML页面，而现在：

• 返回JSON

• 返回流式数据

• 返回AI生成内容

甚至在很多架构里：FastAPI + LangChain + 向量数据库，已经成为标准组合 ，而高并发的场景就是fastapi的强项，这也是为什么FastAPI崛起的核心原因。

Fastapi学习的曲线也不是很难，跟flask有点像，但是性能是秒杀flask。如果你现在打算做一些AI应用的话，我建议直接用fastapi，有兴趣的小伙伴可以试试。

往期热文:

这4个股票数据API，让我第一次把量化交易跑通了

5年21倍，量化里面超牛的均线：让Python带你玩转KAMA自适应指标！

Github上开源的AI股票分析神器，已经突破5.5K+ Star!

量化交易提速100倍？这个Python库让我相见恨晚！

量化趋势策略的“黄金搭档”SuperTrend 与 ADX，一篇文章讲清楚 Python 如何实现！

另外下面是一个量化小白的入门小册，有兴趣的可以看看，考虑清楚合适了再下手哈！买了之后有我们专门的几百人新手量化交流群可以讨论。