什么是 FastAPI?

FastAPI 是一個基于 Python 的 高性能 Web 框架,專注于快速構建 API 服務。它的設計目標是:

  1. 快速:用最少的代碼實現高效的 API 服務。
  2. 現代化:充分利用 Python 的類型注解和異步編程,讓開發更簡單。
  3. 自動化:內置 Swagger 文檔和數據驗證,無需額外配置。
  4. 高性能:基于 Starlette 和 Pydantic,性能媲美 Node.js 和 Go。

一句話概括:FastAPI 是為高性能、高效率、高可讀性 API 開發而生的框架。


為什么選擇 FastAPI?

以下是 FastAPI 相比其他框架(如 Flask、Django Rest Framework)的優勢:

1. 高性能

FastAPI 基于 ASGI(Asynchronous Server Gateway Interface),支持異步編程,性能極高。其響應速度和吞吐量可媲美 Node.js 和 Go。

2. 類型安全

FastAPI 利用了 Python 的類型注解,讓代碼更加安全、清晰。例如,參數類型和返回類型都可以明確指定,減少了運行時錯誤。

3. 自動生成 API 文檔

FastAPI 內置了自動生成交互式文檔的功能,支持 Swagger 和 Redoc,無需額外安裝插件。文檔不僅易于查看,還可以直接測試接口。

4. 數據驗證和序列化

FastAPI 集成了 Pydantic,用于數據校驗和序列化。輸入的參數會被自動驗證,錯誤會以統一格式返回,開發者無需手動處理。

5. 易上手

相比 Flask,FastAPI 的代碼更簡潔;相比 Django,它更輕量級,非常適合快速開發。


如何安裝 FastAPI?

安裝 FastAPI 和運行服務所需的 Uvicorn 只需兩行命令:

pip install fastapi
pip install uvicorn[standard]

快速上手:第一個 FastAPI 應用

以下是一個最基礎的 FastAPI 示例,用來創建一個簡單的 REST API:

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
defread_root():
return {"message": "Hello, FastAPI!"}

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

保存為?main.py,然后運行:

uvicorn main:app --reload

打開瀏覽器訪問?http://127.0.0.1:8000/,你會看到:

{"message": "Hello, FastAPI!"}


FastAPI 的核心功能

FastAPI 提供了一系列現代化的功能,以下是一些常用的核心功能:


1. 路由與參數處理

FastAPI 支持通過路徑參數、查詢參數和請求體接收數據,語法直觀。

路徑參數

@app.get("/users/{user_id}")
defget_user(user_id: int):
return {"user_id": user_id}

訪問?http://127.0.0.1:8000/users/42,返回:

{"user_id": 42}

查詢參數

@app.get("/search")
defsearch_items(keyword: str, limit: int = 10):
return {"keyword": keyword, "limit": limit}

訪問?http://127.0.0.1:8000/search?keyword=FastAPI&limit=5,返回:

{"keyword": "FastAPI", "limit": 5}

2. 請求體處理和數據驗證

FastAPI 使用 Pydantic 模型來處理請求體數據,同時自動進行校驗。

定義請求體模型

from pydantic import BaseModel

classItem(BaseModel):
name: str
price: float
is_offer: bool = None

接收請求體

@app.post("/items/")
defcreate_item(item: Item):
return {"item": item}

向?http://127.0.0.1:8000/items/?發送以下 JSON 數據:

{
"name": "Laptop",
"price": 999.99,
"is_offer": true
}

服務器會返回:

{
"item": {
"name": "Laptop",
"price": 999.99,
"is_offer": true
}
}

3. 異步支持

FastAPI 原生支持異步編程,可以輕松處理高并發請求。

import asyncio

@app.get("/async")
asyncdefasync_endpoint():
await asyncio.sleep(1)
return {"message": "This is an async response!"}

異步接口在高并發場景下的表現尤為出色。


4. 自動生成 API 文檔

FastAPI 內置了 Swagger 和 Redoc 文檔,訪問以下路徑即可查看:

文檔不僅展示了所有接口,還允許你在線測試,非常方便!


5. 中間件和依賴注入

FastAPI 提供了靈活的中間件和依賴注入功能,可以輕松實現請求前后處理、數據庫連接等任務。

示例:自定義中間件

from fastapi import FastAPIfrom starlette.middleware.base import BaseHTTPMiddlewareapp = FastAPI()classCustomMiddleware(BaseHTTPMiddleware):asyncdefdispatch(self, request, call_next):        print("Before request")        response = await call_next(request)        print("After request")return responseapp.add_middleware(CustomMiddleware)

FastAPI 的實際應用場景

FastAPI 適用于構建現代化的 Web 應用和 API 服務,以下是一些典型場景:

1. 構建 RESTful API

FastAPI 可以輕松實現增刪改查接口,特別適合微服務架構。

2. 數據驗證和清洗

通過 Pydantic,FastAPI 可以高效處理數據驗證,減少后續邏輯代碼。

3. 實時應用

FastAPI 的異步支持使其非常適合實時聊天、推送通知等場景。

4. 與機器學習結合

FastAPI 可用于部署機器學習模型,為前端或其他服務提供預測接口。


使用經驗

作為一個長期使用 FastAPI 的開發者,我對它的以下幾點感受特別深刻:

  1. 高效開發
    FastAPI 的自動文檔生成功能讓我省下了很多時間,不用再手動寫 Swagger 配置文件了。
  2. 數據驗證簡單易用
    以往在 Flask 項目中,我需要單獨引入工具庫來做參數校驗。而在 FastAPI 中,Pydantic 完全解決了這個問題。
  3. 性能表現優異
    在一次構建高并發數據服務時,FastAPI 的異步支持讓我輕松應對了上千次請求。

FastAPI 是一個現代化的 Python 框架,它用類型注解、異步編程和自動文檔徹底改變了 API 開發的體驗。無論是快速開發小型項目,還是構建復雜的微服務架構,FastAPI 都能讓你的代碼更優雅、更高效。

如果你還沒試過 FastAPI,趕緊動手安裝,用它寫一個小項目吧!相信我,它會讓你重新愛上 Python 的 API 開發!

文章轉自微信公眾號@任無意門

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