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FastAPI 站在巨人的肩膀上？

很大程度上來說，這個(gè)巨人就是指 Flask 框架。

FastAPI?從語法上和?Flask?非常的相似，有異曲同工之妙。

技術(shù)背景：Py3.6+，Starlette，Pydantic

其實(shí)不僅僅是 FastAPI ，就連 Sanic 也是基于 Flask 快速開發(fā)的 Web API 框架。

廢話少說，代碼總是能給人帶來愉悅感 (抱頭)，直接開懟。

安裝

pip install fastapi 

pip install uvicorn

創(chuàng)建一個(gè) main.py?文件

from fastapi import FastAPI



app = FastAPI() # 創(chuàng)建 api 對象



@app.get("/") # 根路由

def root():

    return {"武漢": "加油?。?！"}



@app.get("/say/{data}")

def say(data: str,q: int):

    return {"data": data, "item": q}

上面搭建了一個(gè)最簡單的 FastAPI 應(yīng)用，看起來和 Flask 完全一樣，莫名的喜感。

使用以下命令來啟動服務(wù)器：

uvicorn main:app --reload

FastAPI 推薦使用 uvicorn 來運(yùn)行服務(wù)，Uvicorn 是基于uvloop 和 httptools 構(gòu)建的閃電般快速的 ASGI 服務(wù)器。

uvicorn main:app 指的是：

main：文件main.py

app: 創(chuàng)建的啟用對象

–reload: 熱啟動，方便代碼的開發(fā)

啟動界面如下：

INFO?信息告訴我們已經(jīng)監(jiān)聽了本地的?8000 端口，訪問?http://127.0.0.1:8000?得到結(jié)果

傳入?yún)?shù)

再來看看?FastAPI?的異步代碼

from fastapi import FastAPI



app = FastAPI() # 創(chuàng)建 api 對象



@app.get("/") # 根路由

async def root():

    return {"武漢": "加油?。。?}



@app.get("/say/{data}")

async def say(data: str,q: int = None):

    return {"data": data, "q": q}

開啟服務(wù)后訪問結(jié)果是一樣的。

在上面的路由方法中，我們傳入了一個(gè) q 參數(shù)并且初始為 None，如果不給默認(rèn)值，并且不傳參，代碼將直接報(bào)錯(cuò)。

來看看?FastAPI?是如何處理錯(cuò)誤的：

可以看到，即使是報(bào)錯(cuò)，也是優(yōu)美的輸入一個(gè)帶有錯(cuò)誤字段的 JSON，這就非常的友好了，這也是體現(xiàn)了 FastAPI 減少更多的人為錯(cuò)誤的特性，返回也更加的簡潔直觀。

在命令行輸出：

再來看看 FastAPI 的交互文檔

根據(jù)官方文檔，打開 http://127.0.0.1:8000/docs

看到：

支持動態(tài)傳入數(shù)據(jù)：

結(jié)果：

從交互體驗(yàn)上也是無比的友好，讓代碼在生產(chǎn)中更加健壯。

現(xiàn)在我們算是快速的體驗(yàn)了一波?FastAPI?騷操作，從代碼上和?Flask?及其的類似，體驗(yàn)性更好。

那么再來看看最新的 Python web框架的性能響應(yīng)排行版

從并發(fā)性上來說是完全碾壓了 Flask (實(shí)際上也領(lǐng)先了同為異步框架的tornado 不少)，看來 FastAPI 也真不是蓋的，名副其實(shí)的高性能 API 框架呀！

查詢參數(shù)

先來看看官方小 demo

from fastapi import FastAPI



app = FastAPI()



fake_items_db = [{"item_name": "Foo"}, {"item_name": "Bar"}, {"item_name": "Baz"}]



@app.get("/items/")

async def read_item(skip: int = 0, limit: int = 10):

    return fake_items_db[skip : skip + limit]

該查詢是 ? URL中位于關(guān)鍵字之后的一組鍵值對，以&字符分隔。

在 url 中進(jìn)行查詢

http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10

skip：查詢的起始參數(shù)

limit：查詢的結(jié)束參數(shù)

成功返回查詢列表。

查詢參數(shù)類型轉(zhuǎn)換

FastAPI?非常聰明，足以辨別?路徑參數(shù)?和?查詢參數(shù)。

來看看具體的例子：

from fastapi import FastAPI



app = FastAPI()



@app.get("/items/{item_id}")

async def read_item(item_id: str, q: str = None, short: bool = False):

    item = {"item_id": item_id}

    if q:

        item.update({"q": q})

    if not short:

        item.update(

            {"description": "This is an amazing item that has a long description"}

        )

    return item

看看其訪問路徑，執(zhí)行以下的任何一種 url 訪問方式

http://127.0.0.1:8000/items/武漢加油?short=1

http://127.0.0.1:8000/items/武漢加油?short=True

http://127.0.0.1:8000/items/武漢加油?short=true

http://127.0.0.1:8000/items/武漢加油?short=on

http://127.0.0.1:8000/items/武漢加油?short=yes

可以發(fā)現(xiàn)任何大小寫的字母等都會被轉(zhuǎn)換成 bool 值的參數(shù) True，這就是所謂模糊驗(yàn)證參數(shù)，對于開發(fā)者來說這是個(gè)好消息。

要知道的是，如果?short?參數(shù)沒有默認(rèn)值，則必須傳參，否則?FastAPI?將會返回類似以下的錯(cuò)誤信息。

{

    "detail": [

        {

            "loc": [

                "query",

                "needy"

            ],

            "msg": "field required",

            "type": "value_error.missing"

        }

    ]

}

創(chuàng)建數(shù)據(jù)模型

前面說到?FastAPI?依賴?Pydantic?模塊，所以首先，你需要導(dǎo)入?Pydantic?的?BaseModel?類。

from fastapi import FastAPI

from pydantic import BaseModel



# 請求主體類

class Item(BaseModel):

    name: str = "武漢加油 ！！"

    description: str = None

    price: float = 233

    tax: float = None



app = FastAPI()



@app.post("/items/")

async def create_item(item: Item):

    return item

發(fā)送?post?請求來提交一個(gè)?Item(請求主體)?并返回，來看看提交過程。

成功提交并返回 200 狀態(tài)碼

請求主體+路徑+查詢參數(shù)，在請求主體的基礎(chǔ)上加入 url?動態(tài)路徑參數(shù)?和?查詢參數(shù)

from fastapi import FastAPI

from pydantic import BaseModel



class Item(BaseModel):

    name: str

    description: str = None

    price: float

    tax: float = None



app = FastAPI()



@app.put("/items/{item_id}")

async def create_item(item_id: int, item: Item, q: str = None):

    result = {"item_id": item_id, **item.dict()}

    if q:

        result.update({"q": q})

    return result

put 方法用于更新，傳入?yún)?shù)后成功返回一個(gè)字典。

關(guān)于模板引擎

FastAPI 不像 Flask 那樣自帶模板引擎(Jinja2)，也就是說沒有默認(rèn)的模板引擎，從另一個(gè)角度上說，F(xiàn)astAPI 在模板引擎的選擇上變得更加靈活，極度舒適。

以 Jinja2 模板為例

安裝依賴

pip install jinja2

pip install aiofiles # 用于 fastapi 的異步靜態(tài)文件

具體的用法

# -*- coding:utf-8 -*-

from fastapi import FastAPI, Request

from fastapi.staticfiles import StaticFiles

from fastapi.templating import Jinja2Templates

import uvicorn



app = FastAPI()



app.mount("/static", StaticFiles(directory="static"), name="static") # 掛載靜態(tài)文件，指定目錄



templates = Jinja2Templates(directory="templates") # 模板目錄



@app.get("/data/{data}")

async def read_data(request: Request, data: str):

    return templates.TemplateResponse("index.html", {"request": request, "data": data})



if __name__ == '__main__':

    uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=8000)

html?文件渲染

<html>

<head>

    <title>武漢加油</title>

</head>

<body>

    <h1>高呼: {{ data }}</h1>

</body>

</html>

在瀏覽器鍵入??http://127.0.0.1:8000/data/武漢加油

值得注意的是，在返回的 TemplateRespone 響應(yīng)時(shí)，必須帶上 request 的上下文對象，傳入?yún)?shù)放在同一字典。

這樣一來，又可以像 Flask 一樣的使用熟悉的 Jinja2 了，哈哈。

做個(gè)小總結(jié)的話就是?FastAPI?在用法上也是及其簡單，速度更快，性能更好，容錯(cuò)率更高，整體上更牛逼。但是我在設(shè)想如此之快的框架，畢竟發(fā)布的時(shí)間不長，缺少像?Flask?框架的第三方庫和各種插件，所以要想真正意義上替代還是需要一定的時(shí)間，要冷靜，冷靜。

好啊，至此?FastAPI?的一些基本用法就差不多結(jié)束啦，F(xiàn)astAPI?的官方文檔有詳細(xì)的介紹和實(shí)例，入門篇到此結(jié)束。

文章轉(zhuǎn)自微信公眾號@Python研究者