Litestar is worth a look 🔥 Горячее
-
Несколько лет назад мне выпал шанс выбрать async‑first, типизированный Python‑фреймворк для веба. Я взял Litestar — без хайпа и ракет в твитах — и не пожалел: уже около 18 месяцев все мои новые рабочие проекты на нём.
-
Даже если вы пишете асинхронные веб‑приложения на Python, вы могли пройти мимо Litestar. Хочу это исправить.
-
Вкус демо: простой файл
from litestar import Litestar, get @get("/greet") async def greet(name: str) -> str: return f"Hi, {name}!" app = Litestar([greet])
Запускаете через litestar run или любой ASGI‑сервер. /greet?name=Bob вернёт «Hi, Bob!». Без name — HTTP 400: параметр обязателен. Да, похоже на FastAPI и на знакомые по Spring/ASP.NET MVC подходы с аннотациями — и FastAPI тоже так умеет. Но у Litestar есть свои сильные стороны.
-
Про название: раньше проект назывался Starlite, потому что изначально строился на Starlette (как и FastAPI). Позже зависимость убрали, а чтобы не путать со Starlette, в релизе 2.0 (2023) переименовали в Litestar.
-
Масштабирование кода, а не трафика:
- Django плохо «масштабируется вниз»: «правильный» старт быстро разрастается в десяток файлов и папок. Однофайловые трюки работают, но против шерсти.
- Микрофреймворки — наоборот: стартуют в одном файле, но по мере роста кода расползаются и начинают мешать.
- В FastAPI маршруты обычно вешаются декораторами на объект приложения. Это удобно в одном файле, но при разбиении на модули ведёт к циклическим импортам. Решение — «вторичные» реестры маршрутов (APIRouter, blueprint): нужны, потому что декораторы привязаны к app. Litestar же позволяет описывать обработчики отдельно и передавать их приложению списком, что естественно масштабируется от одного файла к структуре проекта без костылей.
Комментарии (81)
- Обсуждение сравнивает FastAPI, Litestar, Starlette и Django для построения бекендов: многие отмечают, что FastAPI удобен для простых сервисов, но усложняется в больших кодовых базах, тогда как Litestar воспринимается более продуманным и быстрым для сложных API.
- Несколько участников хвалят Litestar: высокая скорость, асинхронность, first-class msgspec, контроллеры для вложенных роутов, кеширование, плагины (в т.ч. для HTMX), и развивающийся Advanced Alchemy; отмечают, что у него больше одного мейнтейнера.
- Часть разработчиков предпочитает Starlette как легковесную основу без «всей кухни», а Django ценят за ORM; обсуждают плюсы/минусы SQLAlchemy и альтернативы (peewee), а также идею разделять модели API и БД с самого начала.
- Критика FastAPI касается структуры кода, управления зависимостями и разрыва между туториалами и реальными практиками; при этом приводят ссылки на репозитории-референсы, где показано, как масштабировать FastAPI.
- Запросы и сомнения: как обрабатывать ошибки при стриминге, как деплоить (NGINX Unit упоминался как «капризный»), и нужен ли референс-проект Litestar; приводят litestar-fullstack как пример.
- В целом тон дискуссии: многие либо мигрируют с FastAPI на Litestar, либо довольны Starlette; документацию нового поколения фреймворков часто критикуют за недостаток строгого API-референса и переизбыток туториалов.