J’explique ici, pas à pas, comment créer une API REST en Python en choisissant entre *FastAPI* et *Flask*, selon vos besoins. Après des années à monter des backends et optimiser des sites pour le référencement, j’ai comparé ces deux frameworks en production : l’un mise sur la vitesse et la validation automatique, l’autre sur la légèreté et l’écosystème. Vous trouverez des exemples concrets, un petit projet fonctionnel (GET/POST/DELETE), des astuces de déploiement avec uvicorn, et des conseils pour tester et sécuriser vos endpoints. Ce guide vise aussi à optimiser votre visibilité : mots-clés ciblés, documentation automatique et bonnes pratiques pour un contenu exploitable en 2025.
Réponse rapide : Pour créer une API REST en Python rapidement, j’installe fastapi et uvicorn, je définis un fichier main.py avec app = FastAPI(), j’implémente des routes GET/POST/DELETE (ex. /lieux) en async, je lance le serveur avec uvicorn main:app –reload et j’utilise la doc automatique (/docs) pour tester les endpoints. Pour un prototype léger, je préfère *Flask* ; pour la performance et la validation, *FastAPI* reste mon choix.
- Créer une API REST rapidement avec FastAPI.
- Tester en local via Swagger (/docs) et uvicorn.
- Valider les entrées avec Pydantic pour moins de bugs.
- Choisir Flask pour un prototype, FastAPI pour la scalabilité.
- Documenter automatiquement et intégrer des tests unitaires.
Pourquoi choisir FastAPI pour une API REST en Python performante
J’ai migré plusieurs microservices et j’ai constaté trois avantages concrets : prise en charge asynchrone, validation automatique des données et documentation automatique. FastAPI s’appuie sur Pydantic et type hints, ce qui réduit les erreurs en entrée et produit des réponses d’erreur claires au format JSON.
La prise en charge native d’ASGI autorise la concurrence et des temps de latence faibles, idéal pour des APIs soumises à un trafic élevé. Insight : vous gagnez en robustesse dès la phase de développement grâce au typage.
Prise en charge asynchrone et performances
Avec FastAPI, écrire des fonctions async permet de traiter plusieurs requêtes en parallèle sans bloquer le serveur. J’ai vu des gains de latence significatifs sur des services I/O intensifs.
Si vous migrez une route lente, commencez par transformer la logique I/O en coroutines : vous réduirez les temps d’attente globaux. Insight : l’asynchronicité accélère surtout les opérations réseau ou disque.
Documentation automatique et expérience développeur
Dès que vous démarrez le serveur, FastAPI génère une interface Swagger accessible sur /docs. C’est un atout énorme pour le QA et pour les équipes produit qui veulent tester des endpoints sans front-end. Insight : la doc devient un outil de collaboration.
Tutoriel pas à pas : créer une API REST basique en Python avec FastAPI
Je vous guide sur un petit projet : une API qui gère une liste de lieux avec GET, POST et DELETE. L’exemple est volontairement simple pour se concentrer sur la mécanique des routes et de la validation.
Installation et initialisation du projet
Créez un environnement virtuel, puis installez :
pip install fastapi uvicorn
Ensuite, créez main.py et initialisez l’application :
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
Insight : démarrer avec ces deux commandes vous permet d’obtenir instantanément une doc interactive.
Implémenter les endpoints GET, POST et DELETE
Dans le même fichier, définissez un dictionnaire de test et trois routes simples. Exemple (format résumé) :
donnees = {‘lieux’: [‘Paris’,’Lyon’,’Marseille’]}
@app.get(‘/lieux’)
async def get_lieux():
return {‘donnees’: donnees}
@app.post(‘/lieux’)
async def post_lieu(lieu: str):
if lieu in donnees[‘lieux’]:
return {‘donnees’: donnees, ‘message’: ‘existe déjà’}
donnees[‘lieux’].append(lieu)
return {‘donnees’: donnees, ‘message’: ‘ajouté’}
@app.delete(‘/lieux’)
async def delete_lieu(lieu: str):
if lieu in donnees[‘lieux’]:
donnees[‘lieux’].remove(lieu)
return {‘donnees’: donnees, ‘message’:’supprimé’}
return {‘donnees’: donnees, ‘message’: « n’existe pas »}
Pour lancer le serveur : uvicorn main:app –reload. Insight : l’option –reload accélère le développement en rechargant automatiquement le serveur.
Tester et documenter l’API : Swagger UI et bonnes pratiques de test
Accédez à http://127.0.0.1:8000/docs pour interagir avec vos endpoints. Swagger vous permet de saisir des paramètres, d’exécuter des requêtes et de voir les réponses JSON en direct.
Je recommande d’écrire des tests unitaires pour chaque route. Pour les tests Python, j’utilise tests unitaires avec pytest pour automatiser les scénarios courants.
Insight : automatiser les tests réduit les régressions lors des évolutions.
Intégration avec une base de données et gestion des fichiers
Quand votre API manipule des données persistantes, j’utilise SQLAlchemy avec SQLite pour prototyper rapidement. Voir SQLite et SQLAlchemy en Python pour un guide complet.
Pour lire/écrire des fichiers (ex. CSV ou logs), suivez les bonnes pratiques décrites dans lire et écrire des fichiers en Python.
Insight : séparez la logique métier, la couche DB et les schémas Pydantic pour garder un code testable et maintenable.
FastAPI vs Flask : quel framework choisir pour votre développement web en Python
Dans mes projets, le choix dépend du contexte. Pour un prototype ou une appli simple, *Flask* reste excellent grâce à sa flexibilité et son écosystème. Pour une API à fort trafic, *FastAPI* offre des gains substantiels en performance grâce à ASGI et la validation intégrée.
Si vous débutez avec la syntaxe Python, je conseille d’abord la base : syntaxe Python pour débutants, puis d’approfondir la manipulation des structures comme les listes (manipuler des listes en Python).
Insight : choisissez FastAPI pour la scalabilité, Flask pour la simplicité et la prototypage.
Cas d’usage pratiques
- Microservice I/O intensif : FastAPI (asynchrone).
- Prototype ou MVP : Flask (rapide à assembler).
- API interne avec validation stricte : FastAPI + Pydantic.
Insight : adaptez votre choix selon les contraintes de performance et la compétence de l’équipe.
Bonnes pratiques pour une API REST Python maintenable
Voici une checklist que j’applique systématiquement :
- Typage et validation : utilisez Pydantic pour sécuriser les entrées.
- Tests : automatisez avec pytest (voir guide).
- Logging et monitoring : exposez des métriques et alertes.
- Sécurité : protégez les endpoints et gérez les dépendances.
- Documentation : exploitez /docs et /redoc fournis par FastAPI.
Pour manipuler les dates et heures (ex. timestamps d’événements d’API), j’utilise les fonctions décrites dans gestion des dates en Python. Insight : la normalisation du format temporel évite bien des bugs.
Astuces et pièges à éviter
- Ne pas tester uniquement en local ; simulez la charge.
- Protégez vos schémas : évitez d’exposer des champs sensibles dans le JSON.
- Versionnez vos endpoints (ex. /v1/lieux) pour les évolutions.
- Utilisez des migrations et tests DB, guide utile : SQLite et SQLAlchemy en Python.
Insight : l’anticipation des évolutions économise des semaines de refactorisation.
Ressources pratiques et approfondissements
Pour maîtriser les bases de Python en parallèle de votre API, j’utilise régulièrement ces références : manipuler des listes en Python, fonctions mathématiques, et les tuples et leurs différences. Elles accélèrent la résolution des problèmes courants.
Insight : une bonne base Python vous rendra plus efficace pour déboguer les APIs.
Comment démarrer rapidement une API REST avec FastAPI ?
Installez fastapi et uvicorn, créez main.py avec app = FastAPI(), définissez vos routes GET/POST/DELETE, puis lancez uvicorn main:app –reload. Utilisez /docs pour tester directement via Swagger UI.
Quand choisir Flask plutôt que FastAPI ?
Choisissez Flask pour des prototypes rapides, des applications simples ou si vous avez besoin d’un large écosystème d’extensions. Pour des APIs performantes et typées, préférez FastAPI.
Comment valider les données entrantes dans FastAPI ?
FastAPI utilise Pydantic et les annotations de type Python : définissez des models Pydantic ou tapez vos paramètres (ex. lieu: str) pour que FastAPI valide automatiquement les entrées et renvoie des erreurs JSON claires.
Quels outils pour tester une API Python ?
J’utilise pytest pour les tests unitaires et la doc Swagger pour les tests manuels. Pour les scénarios d’intégration, combinez pytest avec une base de données SQLite en mémoire. Voir aussi le guide sur les tests unitaires avec pytest.