Mejor Framework para Crear una API en Python

En el artículo anterior descubrimos qué es una API y cómo funciona - un conjunto de reglas y protocolos que permite que diferentes aplicaciones de software se comuniquen entre sí. Ahora, exploremos cómo elegir el mejor framework para crear APIs en Python.

Cada artículo cubre un tema diferente. Si apenas estás comenzando a entender cómo escribir tu propia API, es útil leer todo en orden. Si ya lo sabes y estás interesado en un tema en particular, ve directamente a él.

1. Explicación Simple de API
2. Mejor Framework para API (este artículo 👇)
3. Crear API con FastAPI (próximamente)
4. Crear API con Litestar (¡nuevo!)
5. Mejores Herramientas para Probar API (próximamente)
6. Ganar Dinero con API (próximamente)

Vamos a profundizar…

Desarrollo de API

El ecosistema de Python para el desarrollo de API ha evolucionado significativamente desde que se publicó este artículo por primera vez. Las aplicaciones actuales exigen alto rendimiento, capacidades asíncronas, documentación automática y seguridad de tipos. Antes de examinar frameworks específicos, es importante entender consideraciones clave para el desarrollo moderno de API:

• Requisitos de rendimiento: Las API modernas a menudo necesitan manejar miles de solicitudes concurrentes, siendo FastAPI capaz de procesar más de 10,000 solicitudes por segundo con tiempos de respuesta promedio de 50ms.
• Seguridad de tipos y validación: El tipado fuerte ayuda a detectar errores temprano y permite la generación automática de documentación, con frameworks como FastAPI utilizando Pydantic para reducir los errores en tiempo de ejecución en un 40% en comparación con la validación manual.
• Automatización de documentación: La integración de OpenAPI/Swagger ahora se espera para APIs profesionales, ahorrando a los desarrolladores de 8 a 10 horas por proyecto en documentación.
• Necesidades de escalabilidad: Tu framework debe soportar escalado horizontal y arquitectura de microservicios si es necesario.
• Experiencia del desarrollador: La curva de aprendizaje del framework, el soporte de la comunidad y la madurez del ecosistema importan enormemente, con un 92% de los desarrolladores considerando esenciales las interfaces de prueba incorporadas.

ASGI vs WSGI

Una distinción clave en los frameworks web de Python es si utilizan WSGI (Web Server Gateway Interface) o ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface):

• Frameworks WSGI: Frameworks sincrónicos tradicionales como Flask y Django (sin channels). Manejan una solicitud a la vez, lo que puede llevar a operaciones bloqueantes.
• Frameworks ASGI: Frameworks asincrónicos modernos como FastAPI, Litestar y Starlette. Pueden manejar múltiples solicitudes concurrentes, haciéndolos significativamente más eficaces para operaciones limitadas por E/S.

El modelo de bucle de eventos de ASGI permite E/S no bloqueante, lo cual es crítico para APIs en tiempo real y cargas de trabajo de alta concurrencia. Los benchmarks muestran que ASGI reduce la latencia de cola en un 60% en comparación con WSGI bajo 10,000 usuarios concurrentes. Para APIs de alto tráfico o aplicaciones con muchos usuarios concurrentes, los frameworks ASGI generalmente proporcionan mejor rendimiento y utilización de recursos.

Ahora, exploremos los mejores frameworks de API en Python, organizados por tipo:

Frameworks de API

Para elegir una herramienta que te permita escribir APIs en Python de manera rápida y eficiente, necesitas considerar lo siguiente:

• Tamaño del proyecto. Si tu API será parte de una aplicación web completa, es mejor elegir un framework que te permita crear tanto la aplicación web en sí como su parte de API. Si todo lo que necesitas es la API, cualquiera de los micro frameworks servirá.

• Carga de trabajo. Esto generalmente está determinado directamente por los requisitos de CPU y memoria del servidor. El parámetro más obvio es el número de solicitudes cliente-servidor que el servidor puede manejar.

• Tiempo de asimilación. Por regla general, cuanto más potente es un framework, más tiempo se requiere para aprenderlo. Si ya dominas bien una herramienta, por supuesto, puedes ignorar este parámetro.

Un caso especial es uno simple, cuando todo lo que necesitas es un cliente para recuperar datos de una API existente. Para crearlo puedes usar el módulo incorporado o cualquiera de las bibliotecas populares, como httplib2 o el favorito de todos requests. Aunque no está directamente relacionado con el tema, los veremos para completar el panorama.

Veamos ahora los mejores frameworks de API REST en Python que son activamente soportados y desarrollados, así como populares entre los desarrolladores y ampliamente utilizados hoy en día. Para tu conveniencia, los he dividido en tres categorías condicionales:

• Bibliotecas cliente
• Micro frameworks (conjunto mínimo de características)
• Frameworks full-stack (conjunto completo de características)

Comencemos con las bibliotecas cliente, que son esenciales cuando necesitas consumir APIs existentes.

Bibliotecas Cliente

Requests

Sitio: https://github.com/psf/requests

Tipo: Biblioteca Cliente

Requests sigue siendo el estándar de oro para bibliotecas cliente HTTP en Python. Su API intuitiva, conjunto completo de características y manejo robusto de errores lo convierten en la opción preferida para el consumo de API. La biblioteca admite todos los métodos HTTP y características avanzadas como autenticación, cookies de sesión, SSL y más.

Trabajar con Requests es sencillo:

>>> import requests
>>> URL = 'https://httpbin.org/basic-auth/user/pass'
>>> r = requests.get(URL, auth=('user', 'pass'))
>>> r.status_code
200
>>> r.headers['content-type']
'application/json; charset=utf8'
>>> r.encoding
'utf-8'
>>> r.text
'{"authenticated": true, ...'
>>> r.json()
{'authenticated': True, ...}

Requests es ideal para necesidades simples de cliente API y se mantiene activamente con excelente documentación.

httpx

Sitio: https://www.python-httpx.org/

Tipo: Biblioteca Cliente

httpx es una alternativa moderna a Requests que ofrece capacidades de cliente API tanto sincrónicas como asincrónicas. Proporciona una API familiar similar a Requests pero agrega soporte para HTTP/2, sintaxis async/await y otras características modernas.

Ejemplo de realizar solicitudes asincrónicas con httpx:

import asyncio
import httpx

async def fetch_data():
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        response = await client.get('https://httpbin.org/get')
        return response.json()

asyncio.run(fetch_data())

La biblioteca está ganando popularidad para aplicaciones modernas que necesitan capacidades de cliente HTTP tanto sincrónicas como asincrónicas.

urllib3

Sitio: https://urllib3.readthedocs.io/en/stable/

Tipo: Biblioteca Cliente

urllib3 es un cliente HTTP potente y seguro para hilos en Python. Proporciona agrupación de conexiones, carga de archivos, manejo de formularios y gestión robusta de errores. Muchos paquetes de Python, incluido Requests, utilizan urllib3 internamente.

>>> import urllib3
>>> http = urllib3.PoolManager(num_pools=2)
>>> resp = http.request('GET', 'http://httpbin.org/robots.txt')
>>> resp.status
200
>>> resp.data
b"User-agent: *\nDisallow: /deny\n"

urllib3 es particularmente útil cuando necesitas un control detallado sobre la agrupación y reutilización de conexiones.

Micro Frameworks

FastAPI

Sitio: https://fastapi.tiangolo.com/

Tipo: Micro framework

FastAPI se ha convertido en uno de los frameworks de API más populares en el ecosistema de Python desde su introducción. Construido sobre Starlette y Pydantic, combina alto rendimiento con características amigables para el desarrollador.

Puntos fuertes de FastAPI:

• Rendimiento asincrónico: FastAPI es uno de los frameworks de Python más rápidos disponibles, con un rendimiento comparable a Node.js y Go en algunos benchmarks.
• Integración de sugerencias de tipo: Aprovecha las sugerencias de tipo de Python para la validación automática de solicitudes y documentación.
• Documentación OpenAPI: Genera documentación de API a través de Swagger UI y ReDoc.
• Validación de datos: Validación incorporada a través de modelos Pydantic.
• Inyección de dependencias: Sistema potente para gestionar dependencias.

Código fuente: https://github.com/fastapi/fastapi (más de 84K estrellas hasta 2025)

Creación de una API simple con FastAPI:

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}

@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: str = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}

FastAPI sigue siendo una excelente opción para el desarrollo moderno de API, especialmente para proyectos que necesitan alto rendimiento y documentación automática. Mi favorito personal 🤩.

Litestar

Sitio: https://litestar.dev/

Tipo: Micro framework

Litestar es un poderoso framework ASGI que ha ganado tracción significativa en los últimos años. Se centra en la construcción de APIs de alto rendimiento con fuerte tipado, inyección de dependencias y características completas de validación.

Características clave de Litestar:

• Alto rendimiento: Consistentemente se desempeña bien en benchmarks, igualando o superando otros frameworks ASGI.
• Seguridad de tipos: La aplicación estricta de tipos ayuda a detectar errores temprano y permite la documentación automática.
• Múltiples opciones de validación de datos: Soporta dataclasses, TypedDict, msgspec, Pydantic (tanto v1 como v2) y attrs.
• Integración ORM de primera clase: Excelente soporte para SQLAlchemy reduce la duplicación de código.
• Rico ecosistema de plugins: Arquitectura extensible con numerosos plugins.

Ejemplo simple de una aplicación Litestar:

from litestar import Litestar, get

@get("/")
async def hello_world() -> dict[str, str]:
    """Keeping the tradition alive with hello world."""
    return {"hello": "world"}

app = Litestar(route_handlers=[hello_world])

Litestar también admite controladores basados en clases para un desarrollo de API más organizado:

from typing import List
from litestar import Controller, get, post, put, patch, delete
from litestar.dto import DTOData
from pydantic import UUID4
from my_app.models import User, PartialUserDTO

class UserController(Controller):
    path = "/users"
    
    @post()
    async def create_user(self, data: User) -> User:
        # Implementación
        pass
    
    @get()
    async def list_users(self) -> List[User]:
        # Implementación
        pass
        
    @get(path="/{user_id:uuid}")
    async def get_user(self, user_id: UUID4) -> User:
        # Implementación
        pass

Litestar es una excelente opción para desarrolladores que aprecian la organización basada en clases y necesitan alto rendimiento con características modernas.

Flask

Sitio: https://flask.palletsprojects.com/en/stable/

Tipo: Micro framework

Flask continúa siendo uno de los frameworks de Python más ampliamente utilizados para el desarrollo de aplicaciones web, incluidas las APIs. Su simplicidad, flexibilidad y extenso ecosistema lo convierten en una opción popular, especialmente para proyectos más pequeños o desarrolladores que valoran la simplicidad.

Para el desarrollo de API, Flask puede mejorarse con extensiones:

• Flask-RESTful: Simplifica la construcción de APIs REST
• Flask-RESTX: Agrega documentación Swagger
• Flask-APISpec: Agrega soporte para especificación OpenAPI

Un ejemplo simple de API en Flask:

from flask import Flask, jsonify, request

app = Flask(__name__)

@app.route('/api/items', methods=['GET'])
def get_items():
    return jsonify({'items': ['item1', 'item2']})

@app.route('/api/items/<int:item_id>', methods=['GET'])
def get_item(item_id):
    return jsonify({'item_id': item_id, 'name': f'Item {item_id}'})

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

Aunque Flask carece de las capacidades asincrónicas incorporadas y la documentación automática de frameworks más nuevos, sigue siendo una excelente opción para APIs más simples o cuando se trabaja con aplicaciones Flask existentes.

Starlette

Sitio: https://www.starlette.io/

Tipo: Micro framework

Starlette es un framework ASGI ligero que proporciona la base para muchos otros frameworks, incluidos FastAPI y Litestar. Ofrece un excelente rendimiento y los componentes básicos necesarios para construir aplicaciones web asincrónicas.

Características clave:

• Alto rendimiento: Diseñado para velocidad y eficiencia
• Asincrónico: Admite completamente async/await
• Soporte WebSocket: Soporte incorporado para WebSockets
• Diseño minimalista: Se centra en la funcionalidad principal

Ejemplo de una API simple en Starlette:

from starlette.applications import Starlette
from starlette.responses import JSONResponse
import uvicorn

app = Starlette(debug=True)

@app.route('/')
async def homepage(request):
    return JSONResponse({'hello': 'world'})

if __name__ == '__main__':
    uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000)

Starlette es ideal para desarrolladores que quieren un framework minimalista con alto rendimiento y capacidades asincrónicas, sin las abstracciones adicionales de frameworks de nivel superior.

BlackSheep

Sitio: https://github.com/Neoteroi/BlackSheep

Tipo: Micro framework

BlackSheep es un framework ASGI emergente inspirado tanto en Flask como en ASP.NET Core. Ofrece enrutamiento y manejo de alto rendimiento con capacidades asincrónicas modernas.

Características clave:

• Alto rendimiento: Diseñado para Python asincrónico moderno
• Inyección de dependencias incorporada: Simplifica la gestión de componentes
• Documentación OpenAPI automática: Genera documentación de API
• Anotaciones de tipo: Utilizadas para la vinculación de parámetros de ruta

Ejemplo simple:

from datetime import datetime
from blacksheep.server import Application
from blacksheep.server.responses import text

app = Application()

@app.route('/')
async def home(request):
    return text(f'Hello, World! {datetime.utcnow().isoformat()}')

BlackSheep vale la pena considerarlo para desarrolladores que vienen de un background de ASP.NET o aquellos que buscan un framework ASGI moderno con inyección de dependencias incorporada.

Quart

Sitio: https://palletsprojects.com/projects/quart

Tipo: Micro framework

Quart es un framework ASGI que pretende ser un reemplazo directo de Flask mientras agrega soporte para manejo asincrónico de solicitudes. Mantiene la API intuitiva de Flask pero habilita la sintaxis async/await.

Características clave:

• Compatibilidad con Flask: Puede usar muchas extensiones de Flask directamente
• Asincrónico: Soporte completo para async/await
• WebSockets: Soporte nativo para WebSocket
• HTTP/2: Soporte para HTTP/2 server push

Ejemplo:

from quart import Quart, websocket

app = Quart(__name__)

@app.route('/')
async def hello():
    return 'Hello, World!'

@app.websocket('/ws')
async def ws():
    while True:
        await websocket.send('Hello, WebSocket!')

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

Quart es una excelente opción para desarrolladores de Flask que necesitan capacidades asincrónicas sin reescribir sus aplicaciones.

Falcon

Sitio: https://falconframework.org/

Tipo: Micro framework

Falcon sigue siendo un framework de alto rendimiento centrado en la construcción de APIs RESTful. Su diseño minimalista y velocidad lo hacen adecuado para microservicios y backends de API.

Características clave:

• Rendimiento: Diseñado para velocidad y eficiencia
• Diseño minimalista: Se centra en lo esencial
• Compatibilidad WSGI: Funciona con servidores WSGI estándar
• Orientado a solicitud/respuesta: Clara separación de preocupaciones

Ejemplo:

import falcon

class QuoteResource:
    def on_get(self, req, resp):
        """Maneja solicitudes GET"""
        quote = {
            'quote': "Siempre he estado más interesado en el futuro que en el pasado.",
            'author': 'Grace Hopper'
        }
        resp.media = quote

api = falcon.App()
api.add_route('/quote', QuoteResource())

Falcon es ideal para desarrolladores que priorizan el rendimiento y prefieren un enfoque más explícito, basado en clases para el diseño de API.

Robyn

Sitio: https://github.com/sparckles/Robyn

Tipo: Micro framework

Robyn es un framework web emergente de Python construido sobre Rust, diseñado para un rendimiento excepcional. Está ganando atención para aplicaciones donde cada milisegundo importa.

Características clave:

• Rendimiento basado en Rust: Supera a los frameworks puros de Python en un 15-20% al descargar la lógica de enrutamiento a Rust
• Recarga en caliente: Reduce los ciclos de iteración aplicando cambios de código sin reinicios del servidor
• Simplicidad de Python: Mantiene una API simple de Python mientras aprovecha la velocidad de Rust
• Ligero: Sobrecarga mínima para aplicaciones de alto rendimiento

Ejemplo:

from robyn import Robyn

app = Robyn(__file__)

@app.get("/")
async def hello_world():
    return "Hello, World!"

if __name__ == "__main__":
    app.start(port=8000)

Robyn vale la pena considerarlo para aplicaciones críticas en rendimiento o cuando necesitas optimizar para una latencia p99 por debajo de 50ms.

Frameworks Full-stack

Django REST

Sitio: https://www.django-rest-framework.org/

Tipo: Extensión para un framework Full-stack

Django REST Framework (DRF) continúa siendo la solución preferida para construir APIs sobre Django. Proporciona un conjunto completo de herramientas para serialización, autenticación, permisos, viewsets y más.

Puntos fuertes:

• Ecosistema rico: Se beneficia del ecosistema maduro de Django
• Autenticación completa: Soporte incorporado para múltiples métodos de autenticación
• Sistema de serialización: Potentes herramientas para transformación de datos
• API navegable: Interfaz de API interactiva para pruebas fáciles
• Viewsets y routers: Reduce código repetitivo

Ejemplo:

from rest_framework import viewsets
from rest_framework import permissions
from myapp.models import MyModel
from myapp.serializers import MyModelSerializer

class MyModelViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = MyModel.objects.all()
    serializer_class = MyModelSerializer
    permission_classes = [permissions.IsAuthenticated]

DRF sigue siendo la mejor opción para proyectos que ya utilizan Django o aquellos que requieren un conjunto completo de características para requisitos complejos de API.

TortoiseORM

Aunque no es un framework en sí mismo, TortoiseORM merece mención como un excelente ORM diseñado específicamente para frameworks asincrónicos. Se combina perfectamente con FastAPI, Litestar u otros frameworks ASGI.

Características clave:

• Diseño async-first: Construido para aplicaciones asincrónicas
• Sintaxis similar a SQLAlchemy: Familiar para muchos desarrolladores de Python
• Soporte para múltiples bases de datos: Funciona con PostgreSQL, MySQL, SQLite
• Soporte para migraciones: Herramientas para gestión de esquemas de base de datos

Ejemplo con FastAPI:

from fastapi import FastAPI
from tortoise.contrib.fastapi import register_tortoise
from tortoise import fields
from tortoise.models import Model

class User(Model):
    id = fields.IntField(pk=True)
    username = fields.CharField(max_length=50, unique=True)
    
    class Meta:
        table = "users"

app = FastAPI()

register_tortoise(
    app,
    db_url="sqlite://db.sqlite3",
    modules={"models": ["__main__"]},
    generate_schemas=True,
    add_exception_handlers=True,
)

@app.get("/users/{user_id}")
async def get_user(user_id: int):
    user = await User.get(id=user_id)
    return {"id": user.id, "username": user.username}

Esta combinación es perfecta para el desarrollo moderno de API de alto rendimiento con la integración adecuada de base de datos.

Comparación de Frameworks

Para ayudarte a elegir el framework adecuado para tus necesidades específicas, aquí hay una comparación basada en diferentes casos de uso:

Para APIs de Alto Rendimiento

Si el rendimiento puro es tu principal preocupación, considera estas opciones:

1. Litestar: Rendimiento excepcional con características completas
2. FastAPI: Alto rendimiento con excelente experiencia de desarrollador
3. Starlette: Diseño minimalista centrado en la velocidad
4. BlackSheep: Diseño ASGI moderno con alto rendimiento

Para Desarrollo Rápido

Cuando necesitas desarrollar rápidamente:

1. FastAPI: Las sugerencias de tipo aceleran el desarrollo con validación automática
2. Flask: API simple e intuitiva con mínimo código repetitivo
3. Litestar: Los controladores basados en clases organizan efectivamente APIs complejas
4. Django REST Framework: El conjunto completo de herramientas reduce el código personalizado

Para APIs Empresariales

Para aplicaciones a gran escala, empresariales:

1. Django REST Framework: Seguridad, autenticación y permisos completos
2. Litestar: Tipado fuerte, inyección de dependencias e integración ORM
3. FastAPI: Características listas para producción con excelente rendimiento
4. Django Ninja: Combina el ecosistema de Django con características similares a FastAPI

Para Microservicios

Al construir arquitectura de microservicios:

1. FastAPI: Liviano, alto rendimiento, fácil de contenerizar
2. Litestar: El tipado fuerte y el diseño modular encajan bien con los microservicios
3. Falcon: Diseño minimalista ideal para microservicios enfocados
4. Starlette: Funcionalidad básica sin sobrecarga

Benchmarks de Rendimiento

El rendimiento es un factor crítico al elegir un framework de API. Basado en los recientes benchmarks de TechEmpower Round 21, así es como se comparan los frameworks:

Ideas clave de estos benchmarks:

1. Frameworks basados en Rust como Robyn superan a los nativos de Python en un 20-25% en tareas limitadas por CPU
2. Frameworks ASGI (FastAPI, Litestar) muestran un rendimiento dramáticamente mejor que sus contrapartes WSGI
3. La eficiencia de memoria se correlaciona fuertemente con la capacidad de manejo de solicitudes
4. La latencia de cola (percentil 99) muestra brechas aún mayores que el rendimiento promedio

Ten en cuenta que los benchmarks de rendimiento deben considerarse en contexto con tu caso de uso específico. Para muchas aplicaciones, factores como la productividad del desarrollador, el ecosistema y la mantenibilidad pueden ser más importantes que el rendimiento puro.

Tomando tu Decisión

Al elegir un framework de API de Python, considera estos factores:

1. Experiencia del equipo: Aprovecha el conocimiento existente de frameworks de tu equipo
2. Necesidades de rendimiento: Elige frameworks asincrónicos para aplicaciones de alta concurrencia
3. Complejidad del proyecto: Proyectos más complejos se benefician de frameworks con muchas características
4. Requisitos de integración: Considera la compatibilidad con tus sistemas existentes
5. Necesidades de documentación: Algunos frameworks automatizan la documentación de API mejor que otros
6. Mantenimiento a largo plazo: Considera el tamaño de la comunidad y la madurez del framework

Guía de Selección

Tendencias Emergentes

Herramientas Impulsadas por IA

La integración de IA está transformando el desarrollo de API:

• Generación de código: Los asistentes de IA ahora crean endpoints de API y sugieren optimizaciones
• Escaneo de seguridad: Detección automatizada de vulnerabilidades comunes y anti-patrones
• Inferencia de tipos: Análisis estático mejorado para mejor seguridad de tipos
• Optimización de consultas: Recomendaciones automáticas para patrones de acceso a bases de datos

GraphQL y Federación

La adopción de GraphQL continúa creciendo en el ecosistema de Python:

• Strawberry (ASGI) lidera en implementaciones GraphQL con seguridad de tipos
• Ariadne sigue siendo popular para el desarrollo schema-first
• Patrones de federación permiten la composición de microservicios con esquemas GraphQL unificados

Tendencias de Autenticación

La seguridad moderna de API enfatiza:

• Flujos OAuth2 sin contraseña con PKCE para aplicaciones móviles y SPA
• Gestión de tokens JWT con rotación y revocación adecuadas
• RBAC integrado (Control de Acceso Basado en Roles)

Ejemplo de validación moderna de JWT en FastAPI:

from fastapi import FastAPI, Depends, HTTPException
from fastapi.security import OAuth2PasswordBearer
from jose import JWTError, jwt

oauth2_scheme = OAuth2PasswordBearer(tokenUrl="token")

async def get_current_user(token: str = Depends(oauth2_scheme)):
    try:
        payload = jwt.decode(token, SECRET_KEY, algorithms=[ALGORITHM])
        return User(**payload)
    except JWTError:
        raise HTTPException(status_code=401, detail="Invalid credentials")

Conclusión

El panorama de frameworks de API en Python continúa evolucionando rápidamente. Vemos una clara tendencia hacia frameworks asincrónicos de alto rendimiento con tipado fuerte y generación automática de documentación.

Recomendaciones estratégicas:

1. Adopta ASGI para todos los proyectos nuevos que requieran >1K solicitudes por segundo
2. Implementa documentación OpenAPI automatizada para reducir la sobrecarga de mantenimiento
3. Evalúa híbridos de Rust como Robyn cuando optimices para una latencia p99 por debajo de 50ms
4. Considera herramientas de desarrollo asistidas por IA para acelerar la creación de API conformes

Para proyectos nuevos:

• FastAPI y Litestar destacan como excelentes opciones para el desarrollo moderno de API
• Robyn muestra promesa para aplicaciones críticas en rendimiento
• Django REST Framework sigue siendo la mejor opción para aplicaciones basadas en Django
• Flask y sus extensiones todavía ofrecen simplicidad y flexibilidad para APIs más sencillas

Para proyectos existentes, evalúa cuidadosamente los beneficios de la migración frente a los costos. Muchos frameworks más antiguos continúan recibiendo actualizaciones y pueden extenderse con características modernas.

En la siguiente parte de esta serie, profundizaremos en ejemplos prácticos de construcción de APIs con FastAPI y Litestar, completos con autenticación, pruebas y consideraciones de despliegue.

¡Buena suerte!

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