Быстрый и Эффективный API для Игровой Статистики: Flask и FastAPI в Действии

В мире современных онлайн-игр важно быстро и надежно передавать данные — особенно если речь идет о статистике, которая должна обновляться в реальном времени. Для этой цели часто создают API, которые позволяют игре и связанным с ней системам, таким как Discord-боты, обмениваться информацией. В этой статье мы разберем, как создать API для обмена данными игровой статистики с использованием двух популярных Python-фреймворков: Flask и FastAPI.

Почему Flask и FastAPI?

Flask — это проверенный временем фреймворк, который зарекомендовал себя как простой и гибкий инструмент для создания веб-приложений и API. Он предоставляет мощные возможности и огромный выбор библиотек, что делает его отличным выбором для небольших проектов.

FastAPI, с другой стороны, — это относительно новый фреймворк, но с самого начала он был нацелен на высокую производительность и поддержку асинхронных операций. Благодаря этому FastAPI идеально подходит для проектов, где важна высокая скорость работы и масштабируемость.

Настройка и запуск API на Flask

Чтобы начать с Flask, установим его через pip:

Теперь создадим простой API для сохранения и получения статистики игрока.

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

# Пример базы данных для хранения статистики
player_stats = {}

@app.route('/stats/<username>', methods=['GET'])
def get_stats(username):
    # Получение статистики игрока
    stats = player_stats.get(username)
    if stats:
        return jsonify(stats), 200
    return jsonify({"error": "Player not found"}), 404

@app.route('/stats/<username>', methods=['POST'])
def update_stats(username):
    # Обновление статистики игрока
    data = request.get_json()
    player_stats[username] = data
    return jsonify({"message": "Player stats updated"}), 200

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

Этот простой API имеет два основных маршрута:

1. GET /stats/<username> — получает статистику игрока.
2. POST /stats/<username> — обновляет статистику игрока.

Запустив это приложение, можно будет отправлять запросы через Postman или другой HTTP-клиент, чтобы проверять работу API.

Настройка и запуск API на FastAPI

Теперь создадим аналогичный API, но с использованием FastAPI. Установим FastAPI и uvicorn — сервер для запуска FastAPI:

Создадим файл main.py с следующим кодом:

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

# Пример базы данных для хранения статистики
player_stats = {}

class PlayerStats(BaseModel):
    score: int
    level: int
    achievements: list[str]

@app.get("/stats/{username}")
async def get_stats(username: str):
    # Получение статистики игрока
    stats = player_stats.get(username)
    if stats:
        return stats
    raise HTTPException(status_code=404, detail="Player not found")

@app.post("/stats/{username}")
async def update_stats(username: str, stats: PlayerStats):
    # Обновление статистики игрока
    player_stats[username] = stats.dict()
    return {"message": "Player stats updated"}

Чтобы запустить FastAPI, используем команду:

Этот код создает тот же функционал, что и Flask-пример, но с использованием асинхронных функций, что делает FastAPI быстрее при высоких нагрузках.

Сравнение Flask и FastAPI для API статистики

1. Скорость работы: FastAPI работает быстрее, так как поддерживает асинхронные операции, что позволяет обрабатывать множество запросов одновременно.

2. Типизация: FastAPI использует Pydantic для валидации данных, что упрощает проверку входящих данных и делает код более надежным.

3. Документация: FastAPI автоматически генерирует документацию OpenAPI, которая доступна по адресу /docs — это упрощает тестирование и взаимодействие с API.

4. Простота: Flask может быть более интуитивным для новичков, так как не требует обязательной типизации данных.

Как выбрать между Flask и FastAPI?

• Если проект небольшой и не требует высокой производительности, Flask может быть отличным выбором благодаря своей простоте.
• Если API нужно обрабатывать большое количество запросов и поддерживать асинхронные операции, FastAPI будет более подходящим вариантом.