FlaskとFastAPIの違いは？同じメモ帳を両方で作って比べる｜どっちから学ぶかの決め方

「PythonでWebアプリを作りたいけど、FlaskとFastAPI、どっちを選べばいいの？」「検索すると『FastAPIは速い』『Flaskは定番』と出てくるけど、結局なにが違うのか分からない…」

こんなふうに迷っていませんか？名前は似ていますし、どちらも「Pythonで書いたWebの仕組み」を作る道具なので、最初は違いが見えにくいですよね。

この記事では、同じ「メモ帳」をFlaskとFastAPIの両方で作って、実際に動かして比べます。コードを並べてみると、違いは「速さ」よりも「何を返すのが得意か」にあることが、はっきり見えてきます。

対象は、Pythonの入門（変数・if・for・リスト・辞書・関数）をひと通り終えた方です。この記事で分かることはこちら👇

FlaskとFastAPIの、いちばん大きな違い（画面を返すか、データを返すか）
同じメモ帳を両方で書くと、コードのどこが変わるか
入力チェックの書き方の違い（自分で書く／型で宣言する）
FastAPIの説明書ページ（/docs）が自動でできる様子
目的別に「どっちから学ぶか」の決め方

動作確認は Python 3.13・Flask 3.1.3・FastAPI 0.143.1・uvicorn 0.54.0 で行っています。

Contents

先に結論：違いは「画面を返す」か「データを返す」か
準備：FlaskとFastAPIを入れる
Flask版：ブラウザで開くメモ帳
FastAPI版：データを返すメモ帳
入力チェックの違いを実際に試す
FastAPIは説明書（/docs）が自動でできる
結局どっちから学ぶ？目的別の決め方
よくある疑問
まとめ

先に結論：違いは「画面を返す」か「データを返す」か

web application laptop / Photo by Pixabay via Pexels

先に結論をまとめると、こうなります。

	Flask	FastAPI
得意なもの	ブラウザに画面（HTML）を返すWebアプリ	ほかのプログラムにデータ（JSON）を返すAPI
使う人	人がブラウザで開いて、ボタンやフォームで操作する	スマホアプリ・画面のJavaScript・別のサービスが呼び出す
入力チェック	自分で if を書く	型（Pydantic）で宣言すると自動でチェック
説明書のページ	なし（必要なら自分で書く）	/docs に自動でできる
起動	`flask --app app run`	`uvicorn main:app`

イメージとしては、Flaskは「お店の店員さん」、FastAPIは「倉庫の受付窓口」です。店員さんはお客さん（人）に商品を見せながら対応し、受付窓口は伝票（決まった形のデータ）でやりとりします。

もちろん、Flaskでもデータを返すAPIは作れますし、FastAPIでも画面は返せます。違いは「何が最初から楽にできるか」です。では、実際に作って確かめてみましょう！

準備：FlaskとFastAPIを入れる

新しいフォルダを作り、仮想環境を有効にしたターミナルで、使う道具をまとめて入れます（requests は、あとでFastAPIにデータを送るために使います）。

pip install flask fastapi uvicorn requests

Flask版：ブラウザで開くメモ帳

まずはFlaskです。app.py という名前で保存します。メモの一覧を表示して、フォームから追加できる画面です。

from flask import Flask, redirect, render_template_string, request, url_for

app = Flask(__name__)
memos = ["牛乳を買う"]  # 練習用：サーバーを止めると消えます

PAGE = """<!doctype html>
<html lang="ja">
<head><meta charset="utf-8"><title>メモ帳</title></head>
<body>
  <h1>メモ帳（Flask）</h1>
  <ul>
    {% for memo in memos %}<li>{{ memo }}</li>{% endfor %}
  </ul>
  <form method="post" action="{{ url_for('add') }}">
    <input name="text" placeholder="メモを入力">
    <button>追加</button>
  </form>
</body>
</html>"""


@app.route("/")
def index():
    return render_template_string(PAGE, memos=memos)


@app.route("/add", methods=["POST"])
def add():
    text = request.form.get("text", "").strip()
    if not text:  # 入力チェックは自分で書く
        return "メモが空です", 400
    memos.append(text)
    return redirect(url_for("index"))

ここが重要です👇

@app.route("/") は「/ を開いたら、すぐ下の関数を動かす」という意味。URLと関数をつなぐ書き方です。フォームの送り先は methods=["POST"] を付けて「POSTで送られてきたときだけ」にしています
関数が返しているのは HTML（画面）。render_template_string が {{ memo }} の場所にメモを入れてくれます
フォームの送り先 /add では、空のメモを 自分で書いた if で弾いています
追加したら redirect で一覧に戻ります（再読み込みで二重に追加されるのを防ぐ定番の形です）

HTMLを文字列でコードの中に書いているのは、1ファイルで試せるようにするためです。本格的に作るときは templates フォルダにHTMLのファイルを分けます。

起動して、ブラウザで http://127.0.0.1:5000 を開いてみましょう。

flask --app app run

フォームに「電池を買う」と入れて「追加」を押すと、一覧に1行増えます（上の画像は、別の方法で「卵を買う」も追加したあとの画面です）。人がブラウザで使う画面が、Pythonだけで作れました😊

FastAPI版：データを返すメモ帳

次はFastAPIです。別のフォルダ（または同じフォルダ）に main.py として保存します。

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel, Field

app = FastAPI()
memos = ["牛乳を買う"]  # 練習用：サーバーを止めると消えます


class Memo(BaseModel):
    text: str = Field(min_length=1)  # 入力チェックは「型」で宣言する


@app.get("/memos")
def list_memos():
    return memos


@app.post("/memos", status_code=201)
def add_memo(memo: Memo):
    memos.append(memo.text)
    return {"text": memo.text, "count": len(memos)}

ポイントをまとめるとこんな感じです。

URLと関数をつなぐ書き方はFlaskとよく似ている。FastAPIでは @app.get・@app.post のように、GETとPOSTを書き分けます（Flaskの @app.route(..., methods=["POST"]) にあたります）
関数がリストや辞書を return すると、FastAPIが JSON（データ）にして返してくれる
class Memo(BaseModel) で「送ってくるデータは、text という1文字以上の文字列」と型で宣言している。Flask版の if にあたるチェックを、ここで済ませています
status_code=201 は「新しく作りました」という意味の番号です

起動は uvicorn（ユービコーン）というサーバーで行います。

uvicorn main:app

ブラウザで http://127.0.0.1:8000/memos を開くと、画面ではなく ["牛乳を買う"] というデータだけが表示されます。FastAPIのメモ帳は、人が見る画面ではなく、ほかのプログラムが読むためのものだからです。

入力チェックの違いを実際に試す

FastAPIのメモ帳は、ブラウザのフォームではなく、プログラムからデータを送って使います。uvicornを起動したまま、別のターミナルで次の try_api.py を実行してみましょう。正しいデータ・空のデータ・名前を間違えたデータの3つを送ります。

これ、実行せずに結果を予想できますか？ 2つ目と3つ目は、main.py に if を1行も書いていないのに、どうなるでしょう。

import requests

url = "http://127.0.0.1:8000/memos"

r = requests.post(url, json={"text": "卵を買う"})
print(r.status_code, r.json())

r = requests.post(url, json={"text": ""})
print(r.status_code, r.json()["detail"][0]["msg"])

r = requests.post(url, json={"title": "卵を買う"})
print(r.status_code, r.json()["detail"][0]["msg"])

実行結果は上の画像のとおりです。

正しいデータは 201（追加できた）
空の text は 422 と「String should have at least 1 character（1文字以上にしてください）」
text が無いデータは 422 と「Field required（text が必要です）」

つまり、型を宣言しただけで、間違ったデータは関数に届く前に断られるわけです。Flask版では同じことを if で自分で書きました（空のメモには 400 と「メモが空です」を返します）。入力の項目が増えるほど、この差は大きくなります。

FastAPIは説明書（/docs）が自動でできる

もう1つ、FastAPIならではの便利な機能があります。uvicornを起動したまま、ブラウザで http://127.0.0.1:8000/docs を開いてみてください。

書いた2つの関数（GET /memos と POST /memos）が、説明書のページとして自動で並びます。それぞれを開いて「Try it out」を押すと、このページから実際にデータを送って試せます。APIを使う側の人（スマホアプリを作る人など）に「このURLにこの形で送ってね」と伝える手間が、ほぼなくなるわけです。

Flaskにはこの機能は付いていません。そのかわりFlaskには、画面を組み立てるテンプレート（Jinja2）や、ログイン状態を覚えておくセッションが最初から入っていて、人が操作する画面のアプリを作るのに向いています。

結局どっちから学ぶ？目的別の決め方

ここまでの違いをふまえると、選び方はシンプルです。

作りたいもの	先に学ぶなら
社内の申請・貸し出し表・記録帳のような、人がブラウザで使うアプリ	Flask
ログイン・フォーム・一覧と詳細のページがあるアプリ	Flask
スマホアプリや画面のJavaScriptから呼ぶデータの窓口	FastAPI
AIのモデルや自作の処理を、ほかのプログラムから呼べるようにしたい	FastAPI
管理画面つきの大きなサービスを、チームで作る	Django（FlaskかFastAPIで仕組みをつかんでからでも遅くない）