# Kıyaslamalar

Bağımsız TechEmpower kıyaslamaları gösteriyor ki <a href="https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7" class="external-link" target="_blank">en hızlı Python frameworklerinden birisi</a> olan Uvicorn ile çalıştırılan **FastAPI** uygulamaları, sadece Starlette ve Uvicorn'dan daha düşük sıralamada (FastAPI bu frameworklerin üzerine kurulu) yer alıyor. (*)

# 基準測試

由第三方機構 TechEmpower 的基準測試表明在 Uvicorn 下運行的 **FastAPI** 應用程式是 <a href="https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7" class="external-link" target="_blank">最快的 Python 可用框架之一</a>，僅次於 Starlette 和 Uvicorn 本身（於 FastAPI 內部使用）。

但是在查看基準得分和對比時，請注意以下幾點。

## 基準測試和速度

當你查看基準測試時，時常會見到幾個不同類型的工具被同時進行測試。

具體來說，是將 Uvicorn、Starlette 和 FastAPI 同時進行比較（以及許多其他工具）。

# 基准测试

第三方机构 TechEmpower 的基准测试表明在 Uvicorn 下运行的 **FastAPI** 应用程序是 <a href="https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7" class="external-link" target="_blank">可用的最快的 Python 框架之一</a>，仅次于 Starlette 和 Uvicorn 本身 (由 FastAPI 内部使用）。(*)

但是在查看基准得分和对比时，请注意以下几点。

## 基准测试和速度

当你查看基准测试时，几个不同类型的工具被等效地做比较是很常见的情况。

具体来说，是将 Uvicorn，Starlette 和 FastAPI 一起比较（在许多其它工具中）。

# 벤치마크

독립적인 TechEmpower 벤치마크에 따르면 **FastAPI** 애플리케이션이 Uvicorn을 사용하여 <a href="https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7" class="external-link" target="_blank">가장 빠른 Python 프레임워크 중 하나</a>로 실행되며, Starlette와 Uvicorn 자체(내부적으로 FastAPI가 사용하는 도구)보다 조금 아래에 위치합니다.

그러나 벤치마크와 비교를 확인할 때 다음 사항을 염두에 두어야 합니다.

## 벤치마크와 속도

벤치마크를 확인할 때, 일반적으로 여러 가지 유형의 도구가 동등한 것으로 비교되는 것을 볼 수 있습니다.

# ベンチマーク

TechEmpowerの独立したベンチマークでは、Uvicornの下で動作する**FastAPI**アプリケーションは、<a href="https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7" class="external-link" target="_blank">利用可能な最速のPythonフレームワークの1つ</a>であり、下回っているのはStarletteとUvicorn自体 (FastAPIによって内部で使用される) のみだと示されています。

ただし、ベンチマークを確認し、比較する際には下記の内容に気を付けてください。

## ベンチマークと速度

ベンチマークを確認する時、異なるツールを同等なものと比較するのが一般的です。

*   Python 3.3+ support via changes to python codebase and ability to specify
    python version via ./configure.

*   Some improvements to GPU performance and memory usage:
    [convnet benchmarks](https://github.com/soumith/convnet-benchmarks/issues/66)
    roughly equivalent with native cudnn v2 performance. Improvements mostly due
    to moving to 32-bit indices, faster shuffling kernels. More improvements to
    come in later releases.

### Migration

## Building and Testing

The most reliable way to build and test Guava is:

```shell
./mvnw clean install
```

(Our benchmarks, however, are
[not set up to run easily externally][benchmarks-run].)

-kv | output inner key value pairs as newly formed objects
-v | output depth and offset details for each value
-h | display help dialog

## Benchmarks

Obligatory benchmarks performed on files with arrays of objects, where the decoded objects are to be extracted.

Two file sizes are used -- regular (1.6mb, 1000 objects) and large (128mb, 100000 objects)

            python-version: "3.12"
            coverage: coverage
          - os: ubuntu-latest
            python-version: "3.13"
            coverage: coverage
            # Ubuntu with 3.13 needs coverage for CodSpeed benchmarks
          - os: ubuntu-latest
            python-version: "3.13"
            coverage: coverage
            codspeed: codspeed
          - os: ubuntu-latest
            python-version: "3.14"