Laravel vs Flask

Full-stack vs micro-framework: la diferencia filosófica fundamental

Comparar Laravel con Flask no es simplemente enfrentar PHP contra Python. Es confrontar dos filosofías radicalmente opuestas sobre cómo debería ser un framework web. Entender esta diferencia es clave antes de tomar cualquier decisión.

Laravel es un framework full-stack con filosofía de "baterías incluidas". Cuando creas un proyecto nuevo con laravel new mi-proyecto, obtienes inmediatamente: un ORM completo (Eloquent), un motor de plantillas (Blade), un sistema de autenticación, autorización (Gates y Policies), validación con más de 50 reglas, colas de trabajo, envío de emails, caché, sesiones, sistema de archivos, broadcasting, notificaciones, rate limiting, scheduling de tareas, migraciones de base de datos, seeders, factories para testing, y un CLI potente (Artisan) con decenas de comandos. Todo esto funciona de forma coordinada, con convenciones claras y documentación excepcional. No tienes que tomar ninguna decisión sobre qué paquete usar para cada necesidad: Laravel ya decidió por ti, y la decisión es excelente.

Flask, por el contrario, es un micro-framework. Su creador, Armin Ronacher, lo diseñó conscientemente para ser lo mínimo posible: un despachador de rutas (basado en Werkzeug) y un motor de plantillas (Jinja2). Punto. Nada más. Flask no incluye ORM, ni autenticación, ni validación, ni colas, ni caché, ni migraciones, ni sistema de archivos, ni CLI avanzado, ni testing especializado. La filosofía de Flask es: "te doy lo mínimo para manejar peticiones HTTP; tú eliges absolutamente todo lo demás".

Esta diferencia no es un detalle menor; es la esencia de cada herramienta. Laravel asume que quieres construir una aplicación web completa y te da todo lo necesario desde el primer momento. Flask asume que sabes exactamente qué necesitas y quieres ensamblarlo pieza a pieza. Ambos enfoques tienen ventajas y desventajas profundas que exploraremos a lo largo de esta comparativa.

"Baterías incluidas" vs "elige cada pieza"

Cuando empiezas un proyecto con Laravel, la experiencia es así: ejecutas laravel new, configuras tu archivo .env con los datos de la base de datos, ejecutas php artisan migrate y tienes una aplicación funcional con estructura MVC, routing, Eloquent ORM, Blade templates, y todo el ecosistema listo. Si necesitas autenticación, ejecutas php artisan breeze:install y en 30 segundos tienes login, registro, reset de contraseña, verificación de email y protección CSRF. Si necesitas colas, defines un Job, configuras Redis en el .env y ejecutas php artisan queue:work. Todo encaja como piezas de un puzzle diseñado para funcionar junto.

Con Flask, la experiencia es radicalmente diferente. Creas un archivo app.py, importas Flask, defines una ruta con un decorador @app.route y tienes un servidor web funcionando en unas 5 líneas de código:

from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    return '¡Hola, mundo!'

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

Esas 7 líneas son Flask completo. Es hermoso en su simplicidad. Pero ahora necesitas una base de datos. Tienes que elegir: ¿SQLAlchemy? ¿Peewee? ¿PonyORM? ¿MongoEngine? Optas por SQLAlchemy (la opción más popular) y necesitas instalar Flask-SQLAlchemy para integrarlo con Flask. Necesitas migraciones: instalas Flask-Migrate, que es un wrapper de Alembic. Necesitas autenticación: instalas Flask-Login para sesiones y Flask-WTF para formularios con CSRF. Necesitas validación: instalas Marshmallow o WTForms. Necesitas enviar emails: instalas Flask-Mail. Necesitas caché: instalas Flask-Caching. Necesitas colas de trabajo: instalas Celery con un broker como Redis o RabbitMQ.

Cada una de estas decisiones implica leer documentación de paquetes diferentes, entender cómo se integran entre sí, gestionar posibles incompatibilidades de versiones, y mantener actualizado un requirements.txt cada vez más largo. Lo que en Laravel es una línea en el .env o un comando de Artisan, en Flask puede ser horas de investigación, configuración y debugging de integración.

La ventaja de Flask es que tienes control absoluto. Si prefieres MongoDB sobre MySQL, simplemente usas MongoEngine en lugar de SQLAlchemy. Si necesitas una librería de validación ultraligera, puedes usar Cerberus en vez de Marshmallow. No estás atado a ninguna decisión del framework. La desventaja es que recae completamente en ti la responsabilidad de que todo funcione correctamente junto, de mantener las versiones compatibles, y de documentar las decisiones para que otros desarrolladores del equipo las entiendan.

ORM: Eloquent integrado vs SQLAlchemy por tu cuenta

El ORM es una de las piezas más importantes de cualquier aplicación web, y aquí la diferencia entre Laravel y Flask es enorme, no tanto por la calidad de las herramientas sino por la integración.

Eloquent es el ORM de Laravel. Implementa el patrón Active Record y viene perfectamente integrado con el framework. Cada modelo es una clase que extiende Illuminate\Database\Eloquent\Model y mapea directamente a una tabla de la base de datos. Las relaciones son declarativas y expresivas:

// Modelo con relaciones
class User extends Model {
    public function posts(): HasMany {
        return $this->hasMany(Post::class);
    }
    public function profile(): HasOne {
        return $this->hasOne(Profile::class);
    }
}

// Consultas expresivas
$users = User::where('active', true)
    ->with(['posts' => fn($q) => $q->published()])
    ->orderBy('name')
    ->paginate(15);

// Crear con mass assignment
$post = Post::create([
    'title' => 'Mi artículo',
    'body' => 'Contenido...',
    'user_id' => auth()->id(),
]);

Eloquent incluye de serie: migraciones (php artisan make:migration), seeders (php artisan db:seed), factories para testing, mutadores y accesores, scopes para reutilizar consultas, observers para reaccionar a eventos del modelo, soft deletes, timestamps automáticos, y soporte para múltiples bases de datos. Todo configurado y listo.

SQLAlchemy es el ORM más popular de Python. Es extremadamente potente y flexible, pero no viene incluido en Flask. Necesitas instalar Flask-SQLAlchemy (que es un wrapper que integra SQLAlchemy con el ciclo de vida de Flask) y Flask-Migrate (que integra Alembic para migraciones):

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from flask_migrate import Migrate

db = SQLAlchemy()
migrate = Migrate()

class User(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(100), nullable=False)
    email = db.Column(db.String(120), unique=True, nullable=False)
    posts = db.relationship('Post', backref='author', lazy='dynamic')

class Post(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    title = db.Column(db.String(200), nullable=False)
    body = db.Column(db.Text, nullable=False)
    user_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('user.id'), nullable=False)

# Consultas
users = User.query.filter_by(active=True).order_by(User.name).paginate(page=1, per_page=15)
post = Post(title='Mi artículo', body='Contenido...', user_id=current_user.id)
db.session.add(post)
db.session.commit()

SQLAlchemy es objetivamente potente: soporta tanto el patrón Active Record (como se muestra arriba con Flask-SQLAlchemy) como Data Mapper (el modo nativo de SQLAlchemy 2.0), tiene un sistema de queries extremadamente flexible, soporta consultas raw, composición de queries complejas y múltiples dialectos de SQL. Pero la experiencia de usarlo con Flask tiene fricciones: necesitas configurar la conexión manualmente, gestionar las sesiones de base de datos, asegurar que los contextos de aplicación estén activos, y las migraciones con Alembic son más verbosas que las de Laravel.

Veredicto ORM: Eloquent gana en experiencia de desarrollo, integración y productividad. SQLAlchemy gana en flexibilidad y potencia bruta para queries complejas. Pero la diferencia principal es que Eloquent funciona out of the box, mientras que con Flask necesitas instalar, configurar e integrar tres paquetes separados (Flask-SQLAlchemy, Flask-Migrate, y opcionalmente Marshmallow para serialización).

El ecosistema de extensiones de Flask

Flask compensa su minimalismo con un amplio catálogo de extensiones de terceros. Conocerlas es esencial para trabajar productivamente con Flask. Estas son las más importantes:

• Flask-SQLAlchemy: Integración de SQLAlchemy con Flask. Gestiona la sesión de base de datos y la configuración de conexión. Es prácticamente obligatorio para cualquier aplicación con persistencia.
• Flask-Migrate: Wrapper de Alembic para migraciones de base de datos. Permite generar migraciones automáticas basadas en los cambios en los modelos.
• Flask-Login: Gestión de sesiones de usuario: login, logout, remember me, protección de rutas con @login_required. No incluye registro ni reset de contraseña.
• Flask-WTF: Integración de WTForms para formularios HTML con validación y protección CSRF. Cada formulario es una clase Python con campos tipados.
• Flask-Mail: Envío de emails SMTP. Básico pero funcional. Sin cola de envío (necesitas Celery para envío asíncrono).
• Flask-RESTful / Flask-RESTX: Herramientas para construir APIs REST con serialización, parseo de argumentos y documentación Swagger automática (Flask-RESTX).
• Flask-Caching: Soporte para múltiples backends de caché: Redis, Memcached, filesystem, simple (en memoria).
• Flask-Admin: Panel de administración autogenerado a partir de los modelos SQLAlchemy. Funcional pero muy básico comparado con Filament o Nova de Laravel.
• Flask-SocketIO: WebSockets para Flask. Utiliza la librería python-socketio y soporta rooms, namespaces y broadcasting.
• Flask-CORS: Gestión de Cross-Origin Resource Sharing para APIs que son consumidas por frontends en otros dominios.
• Celery: No es una extensión de Flask propiamente, sino una librería independiente de Python para colas de tareas asíncronas distribuidas. Requiere un broker de mensajes (Redis o RabbitMQ) y un worker independiente.
• Marshmallow: Serialización/deserialización y validación de datos. Muy potente para APIs, pero es otra librería independiente que necesitas integrar.

El problema con este ecosistema no es la calidad individual de cada extensión (muchas son excelentes), sino la fragmentación. Cada extensión tiene su propia documentación, su propio ciclo de release, sus propias convenciones y a veces incompatibilidades entre versiones. Actualizar Flask puede romper Flask-SQLAlchemy; actualizar SQLAlchemy puede romper Flask-Migrate; actualizar Marshmallow puede romper tus serializadores. En Laravel, todas las piezas se actualizan coordinadamente en cada release, y la compatibilidad está garantizada.

El problema de Flask a escala: sin estructura oficial

Quizá el mayor desafío de Flask en proyectos reales es la ausencia de una estructura de proyecto oficial. Flask no te dice dónde poner tus modelos, tus servicios, tus validadores, tus configuraciones ni tus tests. Eres completamente libre, y esa libertad se convierte en un problema serio cuando el proyecto crece o el equipo se amplía.

Un proyecto Flask pequeño puede vivir en un solo archivo app.py. Pero cuando crece, necesitas organizarlo. ¿Cómo? Flask sugiere vagamente el uso de Blueprints (módulos que agrupan rutas y vistas), pero no establece convenciones para la estructura interna de cada Blueprint. El resultado es que cada proyecto Flask grande tiene una estructura diferente:

# Estructura A (por tipo de archivo)
app/
├── models/
│   ├── user.py
│   └── post.py
├── views/
│   ├── auth.py
│   └── blog.py
├── services/
├── forms/
└── templates/

# Estructura B (por dominio/feature)
app/
├── auth/
│   ├── models.py
│   ├── views.py
│   └── forms.py
├── blog/
│   ├── models.py
│   ├── views.py
│   └── forms.py
└── templates/

# Estructura C (un archivo monolítico con blueprints)
app.py  # 5.000 líneas...

Cuando un desarrollador nuevo se incorpora al equipo, necesita tiempo para entender la estructura elegida. Si cambia de proyecto Flask, la estructura puede ser completamente diferente. Esto contrasta drásticamente con Laravel, donde todos los proyectos Laravel del mundo tienen la misma estructura: app/Models, app/Http/Controllers, resources/views, routes/web.php, database/migrations. Un desarrollador Laravel puede incorporarse a cualquier proyecto Laravel y saber inmediatamente dónde está cada cosa.

Además, Flask no ofrece un equivalente al Service Container de Laravel (inyección de dependencias automática), lo que significa que en proyectos grandes necesitas implementar tus propios patrones de inyección de dependencias o recurrir a librerías externas. Tampoco tiene el concepto de Service Providers para el bootstrapping de la aplicación, ni Middleware como clases dedicadas (Flask usa funciones before_request y after_request que son menos organizadas).

En resumen, con Flask acabas construyendo tu propio "framework" encima de Flask. Y ese framework casero no tiene documentación pública, no tiene comunidad, y cualquier persona nueva necesita aprenderlo desde cero. Es la paradoja del micro-framework: te da tanta libertad que, en proyectos grandes, terminas deseando las convenciones que rechazaste al principio.

Rendimiento: Flask ligero pero Python más lento que PHP 8+

El rendimiento es un tema frecuentemente malinterpretado en esta comparativa. Hay que distinguir entre el rendimiento del framework y el rendimiento del lenguaje.

Flask como framework es extremadamente ligero. Al no cargar ORM, autenticación, colas ni ninguna funcionalidad extra, el overhead de Flask en cada petición es mínimo. Un "Hello World" en Flask con Gunicorn rinde entre 2.000 y 4.000 peticiones por segundo en hardware modesto. Esto es impresionante para un framework Python.

Sin embargo, Python (CPython) es significativamente más lento que PHP 8.x en ejecución bruta. PHP 8.3 con OPcache y JIT es entre 3x y 10x más rápido que CPython en operaciones computacionales. Esto se debe a que PHP compila a opcodes y los cachea entre peticiones (OPcache), mientras que Python interpreta el bytecode en cada ejecución (aunque hay mejoras con el proyecto Faster CPython en Python 3.12+).

Las cifras en benchmarks reales:

• Flask + Gunicorn (sync): ~2.000-4.000 req/s en endpoints JSON simples.
• Flask + Gunicorn (async con gevent): ~3.000-5.000 req/s, mejor para I/O-bound.
• Laravel estándar: ~1.500-2.500 req/s (el framework es más pesado al cargar todo el ecosistema).
• Laravel + Octane (Swoole): ~5.000-8.000 req/s. Al mantener la aplicación en memoria, elimina el overhead de bootstrap en cada petición.

Es decir: Flask sin extras es más rápido que Laravel estándar, pero Laravel con Octane supera ampliamente a Flask. Y en aplicaciones reales (con base de datos, caché, lógica de negocio, serialización), el rendimiento del framework es una fracción mínima del tiempo total de respuesta. El 80-90% del tiempo se gasta en consultas SQL, llamadas a APIs externas y operaciones de I/O, donde el framework es irrelevante.

Un detalle importante: si el rendimiento es tu prioridad en Python, FastAPI es muy superior a Flask. FastAPI usa Starlette (ASGI nativo con async/await) y en benchmarks supera a Flask por un factor de 2-3x. Muchos proyectos que habrían elegido Flask por rendimiento ahora eligen FastAPI.

En cuanto a concurrencia, PHP tiene un modelo de proceso share-nothing por defecto (cada petición es un proceso independiente), lo que simplifica el escalado horizontal. Python con Flask usa workers de Gunicorn (sync, threading o gevent), lo que requiere más atención a la configuración de concurrencia. Laravel con Octane cambia este paradigma al usar un modelo de workers persistentes similar a Node.js.

Cuándo Flask brilla: prototipos, microservicios y ML

A pesar de sus limitaciones como framework web completo, Flask tiene nichos donde es genuinamente excelente:

1. Prototipos rápidos y POCs (Proof of Concept)

Si necesitas demostrar una idea en horas, no días, Flask es imbatible. En 20 líneas puedes tener una API funcional o una aplicación web con formularios. No necesitas configurar bases de datos, migraciones, autenticación ni nada que no sea estrictamente necesario para la demo. Para hackathons, prototipos internos y experimentos rápidos, Flask es perfecto.

2. Microservicios

En arquitecturas de microservicios, cada servicio debe ser pequeño, enfocado y con las mínimas dependencias posibles. Flask encaja perfectamente: un microservicio que procesa webhooks, transforma datos o actúa como proxy no necesita ORM, autenticación ni plantillas. Flask te permite crear servicios ultra-ligeros con solo las dependencias estrictamente necesarias, lo que reduce la superficie de ataque, el consumo de memoria y el tiempo de arranque del contenedor Docker.

3. Wrappers HTTP para modelos de Machine Learning

Este es probablemente el caso de uso más popular de Flask en 2025. Tienes un modelo de ML entrenado con scikit-learn, TensorFlow o PyTorch, y necesitas exponerlo como una API REST para que otros servicios lo consuman. Flask es ideal para esto:

from flask import Flask, request, jsonify
import joblib

app = Flask(__name__)
model = joblib.load('modelo_entrenado.pkl')

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.get_json()
    prediction = model.predict([data['features']])
    return jsonify({'prediction': prediction.tolist()})

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

En este escenario, Flask funciona como una capa HTTP mínima alrededor de un modelo Python. No necesitas nada más: ni base de datos, ni autenticación (el servicio está en una red interna), ni plantillas. El ecosistema Python de ML (NumPy, Pandas, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Transformers) es incomparable, y Flask permite exponerlo por HTTP con el mínimo overhead.

4. Aplicaciones educativas y didácticas

Flask es una herramienta excepcional para enseñar desarrollo web. Su simplicidad permite a los estudiantes entender exactamente qué ocurre en cada petición HTTP sin capas de abstracción. No hay "magia": el estudiante define una ruta, escribe una función que procesa la petición y devuelve una respuesta. Este enfoque transparente es pedagogicamente valioso, y por eso Flask es popular en cursos universitarios y bootcamps de Python.

5. Integración con el ecosistema de data science de Python

Si tu aplicación necesita generar gráficos con Matplotlib, procesar datos con Pandas, ejecutar análisis estadísticos con SciPy o interactuar con notebooks de Jupyter, estar en Python es una ventaja enorme. Flask permite que tu aplicación web y tu pipeline de datos compartan el mismo lenguaje, las mismas librerías y a menudo el mismo proceso.

Cuándo Laravel es mejor: aplicaciones completas y equipos grandes

Laravel es la opción superior en la mayoría de escenarios de desarrollo web profesional. Estos son los casos donde la diferencia con Flask es más notable:

1. Aplicaciones web completas (SaaS, e-commerce, CRM, ERP)

Cualquier aplicación que necesite usuarios, roles, permisos, dashboard, formularios, validación, emails transaccionales, notificaciones, colas de trabajo, caché, búsqueda, paginación y un panel de administración se construye 10x más rápido con Laravel. Cada una de esas funcionalidades viene integrada y documentada. Con Flask, necesitarías instalar, configurar e integrar al menos 8-10 extensiones diferentes, resolver incompatibilidades, y escribir el código de integración que Laravel ya tiene resuelto.

2. Equipos medianos y grandes

Las convenciones de Laravel son un superpoder en equipos. Todos los desarrolladores saben dónde poner un controlador, un modelo, un middleware, una migración, un test, un job o un evento. Los code reviews son más eficientes porque la estructura es predecible. Los nuevos miembros se incorporan rápido. Con Flask, cada equipo necesita definir y documentar sus propias convenciones, y la incorporación es más lenta.

3. Proyectos a largo plazo

Laravel tiene un ciclo de releases predecible (una major version al año, con LTS), migraciones claras entre versiones, y un compromiso con la retrocompatibilidad. Las dependencias se actualizan coordinadamente. Con Flask, necesitas gestionar las actualizaciones de cada extensión por separado, verificar compatibilidades y rezar para que el autor de Flask-ObscureExtension no haya abandonado el mantenimiento. Muchas extensiones populares de Flask han sido abandonadas o tienen mantenimiento esporádico.

4. APIs REST robustas

Laravel incluye API Resources (para serialización declarativa), Sanctum (autenticación para SPAs y tokens), Passport (OAuth2 completo), rate limiting nativo, versionado de APIs y documentación con Scribe o Scramble. Flask necesita Flask-RESTful o Flask-RESTX más Marshmallow más Flask-Login más Flask-Limiter, cada uno con su propia configuración y API.

5. Desarrollo rápido de MVPs

Aunque Flask es rápido para prototipos mínimos, Laravel es más rápido para MVPs funcionales. Un MVP normalmente necesita autenticación, una base de datos, formularios con validación y un diseño mínimo. Con Laravel, todo esto se configura en minutos. Con Flask, configurar SQLAlchemy + Flask-Login + Flask-WTF + Flask-Migrate puede tomar horas si no tienes experiencia.

6. UI reactiva sin JavaScript complejo

Laravel ofrece Livewire (componentes reactivos en Blade sin escribir JavaScript), Alpine.js (interactividad ligera), e Inertia.js (SPAs con React/Vue manteniendo el routing en el servidor). Flask no tiene equivalentes: si necesitas interactividad en el frontend, necesitas montar un pipeline de JavaScript completo con React, Vue o similar, o usar HTMX (que es una buena opción pero con menos ecosistema que Livewire).

7. DevOps y despliegue

Laravel ofrece Forge (gestión de servidores), Vapor (serverless en AWS Lambda), Envoyer (zero-downtime deployments) y Herd (entorno local nativo). Flask no tiene herramientas equivalentes oficiales: necesitas configurar Gunicorn, Nginx, supervisord, y gestionar los workers tú mismo. Docker ayuda a estandarizar esto, pero la curva de configuración es mayor.

Mercado laboral: Flask nicho en data/ML; Laravel dominante en web

El mercado laboral para Flask y Laravel es radicalmente diferente, y entender esta diferencia es importante para tu carrera.

Laravel en España:

• Es el framework PHP más demandado con diferencia. Según datos de InfoJobs y LinkedIn (2024-2025), hay entre 800-1.200 ofertas activas mensuales que mencionan Laravel.
• Los salarios oscilan entre 28.000-35.000 EUR (junior, 1-2 años), 35.000-48.000 EUR (mid, 3-5 años) y 48.000-65.000 EUR (senior, 5+ años) en Madrid y Barcelona.
• Hay demanda constante en agencias digitales, empresas SaaS, startups y consultoras.
• El trabajo remoto es abundante, tanto en España como en empresas europeas y americanas.
• Freelancing en Laravel es muy viable (Upwork, Freelancer, clientes directos).

Flask en España:

• Flask como requisito principal aparece en muy pocas ofertas (50-100 mensuales). La mayoría de ofertas que mencionan Flask lo hacen como skill secundario dentro de ofertas de "Python Developer", "Data Engineer" o "ML Engineer".
• Los salarios para roles que incluyen Flask suelen ser buenos (35.000-55.000 EUR) porque van asociados a perfiles de backend Python o data engineering, no a desarrollo web puro.
• Flask está siendo desplazado por FastAPI en nuevos proyectos Python. Muchas ofertas que antes pedían Flask ahora piden FastAPI o Django.
• El nicho más fuerte de Flask es en equipos de data science/ML que necesitan exponer modelos como APIs.

A nivel global:

• Python es el lenguaje más demandado del mundo (TIOBE, Stack Overflow), pero eso no se traduce directamente en demanda de Flask. Django y FastAPI acaparan la mayor parte de las ofertas de desarrollo web en Python.
• Flask mantiene relevancia en startups pequeñas, equipos de data science y proyectos de microservicios.
• Laravel domina el mercado de desarrollo web en PHP a nivel mundial, con una demanda especialmente fuerte en Asia (India, Indonesia, Bangladesh), Latam y Europa.

Proyección de carrera: Si tu objetivo es ser desarrollador web, Laravel ofrece un camino más directo y con más oportunidades. Si tu objetivo es trabajar en data science, ML o backend Python, aprender Flask (o mejor aún, FastAPI) como herramienta secundaria tiene sentido, pero no como tu skill principal.

Migración: de Flask a Laravel o viceversa

Migrar entre Flask y Laravel no es trivial porque implica cambiar de lenguaje de programación. Sin embargo, los conceptos fundamentales de desarrollo web son universales, y la transición es más fácil de lo que parece.

De Flask a Laravel:

Si vienes de Flask, ya entiendes routing, controllers (views en Flask), templates, ORM, y middleware. La transición a Laravel implica:

• Aprender PHP: La sintaxis de PHP 8.x es moderna y limpia. Las mayores diferencias con Python son: variables con $, llaves para bloques, punto y coma, arrays asociativos en vez de diccionarios, y tipado diferente. Se puede aprender en 1-2 semanas si ya sabes Python.
• Aprender Eloquent: Si usabas SQLAlchemy, Eloquent te parecerá más simple e intuitivo (Active Record vs Data Mapper). Las relaciones son más declarativas.
• Adoptar convenciones: El mayor cambio mental es dejar de tomar decisiones sobre estructura y aceptar las convenciones de Laravel. Es liberador: en vez de decidir dónde poner cada archivo, sigues la estructura estándar.
• Descubrir el ecosistema: Todo lo que hacías con extensiones separadas en Flask (auth, colas, mail, caché) viene integrado en Laravel. Artisan CLI reemplaza la necesidad de scripts custom.

De Laravel a Flask:

Si vienes de Laravel, la transición a Flask implica:

• Aprender Python: Python es generalmente considerado más fácil que PHP. La sintaxis es minimalista (sin llaves, sin punto y coma, indentación significativa). Se puede aprender en 1-2 semanas si ya sabes PHP.
• Aceptar el minimalismo: El mayor shock es que Flask no incluye nada. Todo lo que dabas por sentado en Laravel (Eloquent, Blade, auth, colas, validación, mail) necesitas instalarlo, configurarlo e integrarlo manualmente.
• Elegir extensiones: Necesitarás investigar y elegir: Flask-SQLAlchemy vs Peewee, Flask-Login vs Flask-Security, WTForms vs Marshmallow, Celery vs RQ, etc.
• Definir estructura: Tendrás que decidir cómo organizar el proyecto, qué patrones usar y documentar las decisiones para el equipo.

Estrategia híbrida: En muchos casos, la mejor opción no es migrar completamente sino mantener ambos. Una arquitectura común es: Laravel como aplicación principal (gestión de usuarios, lógica de negocio, APIs REST, panel admin) y Flask/FastAPI como microservicio para tareas específicas de Python (procesamiento de ML, análisis de datos, integración con librerías Python). Se comunican via API REST, colas de mensajes (Redis, RabbitMQ) o gRPC.

Comparativa de código: la misma funcionalidad en ambos frameworks

Para ilustrar la diferencia práctica, veamos cómo se implementa un CRUD básico de artículos de blog en ambos frameworks.

Laravel: Controlador de artículos:

// app/Http/Controllers/PostController.php
class PostController extends Controller
{
    public function index()
    {
        $posts = Post::with('author')
            ->published()
            ->latest()
            ->paginate(10);

        return view('posts.index', compact('posts'));
    }

    public function store(Request $request)
    {
        $validated = $request->validate([
            'title' => 'required|string|max:200',
            'body' => 'required|string|min:50',
            'category_id' => 'required|exists:categories,id',
        ]);

        $post = auth()->user()->posts()->create($validated);

        return redirect()
            ->route('posts.show', $post)
            ->with('success', 'Artículo creado correctamente.');
    }
}

// routes/web.php
Route::resource('posts', PostController::class)->middleware('auth');

Flask: Vistas equivalentes:

# app/views/posts.py
from flask import Blueprint, render_template, request, redirect, url_for, flash
from flask_login import login_required, current_user
from app.models import Post, Category, db
from app.forms import PostForm

posts_bp = Blueprint('posts', __name__)

@posts_bp.route('/posts')
def index():
    page = request.args.get('page', 1, type=int)
    posts = Post.query\
        .filter_by(published=True)\
        .order_by(Post.created_at.desc())\
        .paginate(page=page, per_page=10)
    return render_template('posts/index.html', posts=posts)

@posts_bp.route('/posts', methods=['POST'])
@login_required
def store():
    form = PostForm()
    if form.validate_on_submit():
        post = Post(
            title=form.title.data,
            body=form.body.data,
            category_id=form.category_id.data,
            author_id=current_user.id,
        )
        db.session.add(post)
        db.session.commit()
        flash('Artículo creado correctamente.', 'success')
        return redirect(url_for('posts.show', id=post.id))
    return render_template('posts/create.html', form=form)

# app/forms.py (necesitas definir el formulario por separado)
from flask_wtf import FlaskForm
from wtforms import StringField, TextAreaField, SelectField
from wtforms.validators import DataRequired, Length

class PostForm(FlaskForm):
    title = StringField('Título', validators=[
        DataRequired(), Length(max=200)
    ])
    body = TextAreaField('Contenido', validators=[
        DataRequired(), Length(min=50)
    ])
    category_id = SelectField('Categoría', coerce=int)

Observa las diferencias: en Laravel, la validación es inline y declarativa; en Flask, necesitas una clase FlaskForm separada. En Laravel, Route::resource genera 7 rutas RESTful automáticamente; en Flask, defines cada ruta manualmente. En Laravel, auth()->user()->posts()->create() es una línea; en Flask, necesitas crear el objeto, añadirlo a la sesión y hacer commit. No es que el código de Flask sea malo, es que hay más código boilerplate y más piezas que gestionar.

Testing: integrado vs ensamblar las piezas

El testing es otra área donde la diferencia entre "baterías incluidas" y "micro-framework" se hace evidente.

Laravel incluye PHPUnit preconfigurado, el framework de testing Pest (opcionalmente), factories para generar datos de prueba, traits para simular autenticación, mocking de facades, y un cliente HTTP para testing de endpoints. Escribir un test es natural:

// tests/Feature/PostTest.php
test('un usuario puede crear un artículo', function () {
    $user = User::factory()->create();
    $category = Category::factory()->create();

    $this->actingAs($user)
        ->post('/posts', [
            'title' => 'Mi artículo',
            'body' => str_repeat('Contenido de prueba. ', 10),
            'category_id' => $category->id,
        ])
        ->assertRedirect()
        ->assertSessionHas('success');

    $this->assertDatabaseHas('posts', [
        'title' => 'Mi artículo',
        'author_id' => $user->id,
    ]);
});

Flask tiene un test client básico y se integra con pytest, pero no incluye factories, ni helpers para autenticación, ni assertions especializadas para base de datos:

# tests/test_posts.py
import pytest
from app import create_app, db
from app.models import User, Category, Post

@pytest.fixture
def app():
    app = create_app('testing')
    with app.app_context():
        db.create_all()
        yield app
        db.session.remove()
        db.drop_all()

@pytest.fixture
def client(app):
    return app.test_client()

def test_user_can_create_post(client, app):
    # Crear datos manualmente (no hay factories)
    with app.app_context():
        user = User(name='Test', email='test@test.com')
        user.set_password('password')
        category = Category(name='General')
        db.session.add_all([user, category])
        db.session.commit()

        # Login manual
        client.post('/login', data={
            'email': 'test@test.com',
            'password': 'password',
        })

        response = client.post('/posts', data={
            'title': 'Mi artículo',
            'body': 'Contenido de prueba. ' * 10,
            'category_id': category.id,
        })

        assert response.status_code == 302
        post = Post.query.filter_by(title='Mi artículo').first()
        assert post is not None
        assert post.author_id == user.id

El test de Flask es más largo, más manual y más propenso a errores. No hay factories para generar datos consistentes, la autenticación en tests requiere simular un login HTTP real, y las assertions son genéricas (no hay assertDatabaseHas ni assertSessionHas). Puedes añadir librerías como factory_boy para mejorar la experiencia, pero es, una vez más, otra dependencia externa que configurar.

Despliegue y hosting

Laravel es extremadamente flexible en despliegue:

• Shared hosting: Funciona en cualquier hosting PHP desde 2-3 EUR/mes. Subes los archivos, configuras el .env y listo.
• VPS / Cloud: Laravel Forge automatiza la provisión de servidores (DigitalOcean, AWS, Linode, Hetzner) con Nginx, PHP-FPM, SSL, colas y cron. Un click y tu servidor está configurado.
• Serverless: Laravel Vapor despliega en AWS Lambda con auto-scaling, SQS para colas, S3 para storage y CloudFront para CDN.
• Docker: Laravel Sail proporciona un entorno Docker preconfigurado para desarrollo. Para producción, cualquier imagen PHP funciona.
• PaaS: Railway, Render, Heroku (con buildpack PHP), Platform.sh.

Flask requiere más configuración manual:

• Shared hosting: Muy pocos hostings PHP soportan Python. Necesitas al menos un VPS o un PaaS.
• VPS / Cloud: Necesitas instalar Python, pip, virtualenv, Gunicorn, Nginx (como reverse proxy), supervisord (para mantener Gunicorn corriendo) y configurar todo manualmente. No hay un equivalente a Forge.
• PaaS: Heroku, Railway, Render, PythonAnywhere, Google App Engine. PythonAnywhere es popular para Flask por su simplicidad.
• Docker: Flask se dockeriza fácilmente (imagen Python + pip install + Gunicorn), pero necesitas configurar el Docker Compose con todas las dependencias (Redis, Celery worker, base de datos).
• Serverless: AWS Lambda con Zappa o Mangum. Funcional pero con más fricción que Vapor.

La diferencia principal es que Laravel tiene herramientas oficiales de primera parte (Forge, Vapor, Envoyer) que hacen el despliegue trivial, mientras que Flask depende de herramientas genéricas de Python y configuración manual.