FastAPI

FastAPI 是一个现代、快速(高性能)的 Web 框架,专为使用 Python 构建 API 而设计。

它基于 Starlette 和 Pydantic 库,利用 Python 的类型提示进行数据处理,并自动生成 API 文档。以下是 FastAPI 的详细介绍,包括其关键特性、使用场景、学习资源和示例代码。

1- 关键特性

1- 快速性能

FastAPI 的性能可以与 NodeJS 和 Go 相媲美,是最快的 Python web 框架之一。这得益于其基于 Starlette 和 Pydantic 的架构,能够高效处理异步编程任务。

2- 高效编码

使用 FastAPI 可以显著提高开发效率,功能开发速度提高约 200% 至 300%,并减少约 40% 的人为错误。这是因为 FastAPI 利用了 Python 的类型提示和 Pydantic 的数据验证功能,使得代码更加简洁和可靠。

3- 智能编辑器支持

FastAPI 提供极佳的编辑器支持,处处皆可自动补全,减少调试时间。这使得开发者在编写代码时能够获得实时的类型检查和代码提示,提高开发效率。

4- 简洁易用

FastAPI 设计简洁,易于使用和学习,阅读文档的时间更短。它通过不同的参数声明实现丰富功能,使代码重复最小化,减少了开发中的繁琐步骤。

5- 健壮性

FastAPI 生成的代码是生产可用级别的,并且自动生成交互式文档,支持 OpenAPI 和 JSON Schema 标准。这使得 API 的维护和扩展变得更加容易。

6- 自动文档生成

FastAPI 可以自动为 API 生成交互式文档,支持自动检测请求参数和响应模型,并生成相应的 API 文档。这对于开发和调试非常有帮助。

自动文档示例
图2:FastAPI 自动生成的文档示例

7- 数据验证和转换

FastAPI 使用 Pydantic 库,提供了强大的数据验证和转换功能,能够自动处理请求和响应数据的验证、转换和序列化。

8- 安全认证

FastAPI 支持常用的认证方式,如 OAuth2、JWT 等,并提供了对 HTTPS 的支持,可以保护 API 通信安全。

2- 使用场景

FastAPI 被广泛应用于各种场景,包括但不限于:

  • 机器学习服务:
    • 微软团队将其用于机器学习服务,并集成到核心 Windows 产品和 Office 产品中。
  • 预测结果服务:
    • Uber 使用 FastAPI 创建用于获取预测结果的 REST 服务。
  • 危机管理:
    • Netflix 使用 FastAPI 构建其危机管理编排框架 Dispatch。
  • 实时数据处理:
    • 适用于高并发的实时应用,如聊天应用、实时数据分析等。
  • 微服务架构:
    • 可以作为微服务的后端框架,支持快速开发和部署。

3- 学习资源

如果你想深入学习 FastAPI,可以参考以下资源:

  • FastAPI 教程:提供从基础到高级的全面教程,涵盖使用 Python、SQLAlchemy、OAuth、JWT 等技术构建 FastAPI 和 RESTful API。
  • 官方文档:FastAPI 的官方文档详细介绍了框架的各个方面,包括部署、用户指南等。
  • 社区资源:FastAPI 社区提供了丰富的学习资源和开源项目,可以帮助你更好地理解和使用 FastAPI。

4- 快速入门示例

以下是一个简单的 FastAPI 应用示例,展示了如何创建和运行一个基本的 API:

  1. 安装 FastAPI 和 Uvicorn:

    pip install fastapi uvicorn
    
  2. 创建 FastAPI 应用:

    from fastapi import FastAPI
    
    app = FastAPI()
    
    @app.get("/")
    async def read_root():
        return {"Hello": "World"}
    
    @app.get("/items/{item_id}")
    async def read_item(item_id: int, q: str = None):
        return {"item_id": item_id, "q": q}
    
  3. 运行 FastAPI 应用:

    uvicorn main:app --reload
    

    运行上述命令后,FastAPI 应用将启动,并可以通过 http://127.0.0.1:8000 访问。

5- 代码注释

from fastapi import FastAPI

# 创建 FastAPI 应用实例
app = FastAPI()

# 定义根路径操作
@app.get("/")
async def read_root():
    """
    根路径操作,返回一个简单的 JSON 响应
    """
    return {"Hello": "World"}

# 定义带路径参数的路径操作
@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int, q: str = None):
    """
    带路径参数和查询参数的路径操作
    - item_id: 路径参数,表示项目的 ID
    - q: 查询参数,可选,表示查询字符串
    """
    return {"item_id": item_id, "q": q}

通过以上示例和详细介绍,希望你能更好地理解和使用 FastAPI 构建高性能的 API 服务。