深入解读 FastAPI：现代、高性能的 Python Web 框架

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深入解读 FastAPI：现代、高性能的 Python Web 框架

FastAPI 是基于 Python 的现代 Web 框架，以其高性能、易用性和自动生成的交互式 API 文档而备受关注。它适用于需要快速开发和高吞吐量的应用场景，如微服务、实时数据处理和机器学习服务。

1. 什么是 FastAPI？

FastAPI 是一个高性能的 Web 框架，基于 Python 3.7+ 构建，依赖于 Starlette（用于网络框架核心）和 Pydantic（用于数据校验）。它以 OpenAPI 和 JSON Schema 标准为核心，为开发者提供自动化的文档生成和强大的数据验证功能。

1.1 FastAPI 的主要特点

• 高性能：性能接近 Node.js 和 Go，基于异步支持（asyncio）。
• 易用性：开发者体验极佳，支持类型提示。
• 自动文档：内置自动生成 Swagger UI 和 ReDoc 文档。
• 内置校验：使用 Pydantic 进行数据校验，保证输入输出的准确性。
• 支持异步编程：通过 async 和 await 实现高并发。

2. 快速上手

2.1 安装 FastAPI 和 Uvicorn

FastAPI 通常与 Uvicorn 一起使用，后者是一个轻量级的 ASGI 服务器。

pip install fastapi uvicorn

2.2 构建第一个 FastAPI 应用

创建文件

main.py

：

from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()@app.get("/")asyncdefread_root():return{"message":"Hello, FastAPI!"}@app.get("/items/{item_id}")asyncdefread_item(item_id:int, q:str=None):return{"item_id": item_id,"q": q}

运行服务器：

uvicorn main:app --reload

访问以下地址即可看到结果：

• http://127.0.0.1:8000：返回 {"message": "Hello, FastAPI!"}。
• http://127.0.0.1:8000/items/42?q=example：返回 {"item_id": 42, "q": "example"}。

自动生成的文档：

• Swagger UI: http://127.0.0.1:8000/docs
• ReDoc: http://127.0.0.1:8000/redoc

3. FastAPI 核心功能详解

3.1 路由

FastAPI 支持 GET、POST、PUT、DELETE 等 HTTP 方法。示例：

from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()@app.post("/items/")asyncdefcreate_item(name:str, price:float):return{"name": name,"price": price}

3.2 请求体和数据校验

利用 Pydantic 模型定义请求体：

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()classItem(BaseModel):
    name:str
    description:str=None
    price:float
    tax:float=None@app.post("/items/")asyncdefcreate_item(item: Item):return{"item_name": item.name,"item_price": item.price}

传入 JSON 数据：

{"name":"Laptop","description":"A high-end laptop","price":1500.99,"tax":100.0}

3.3 查询参数

查询参数具有自动校验和类型转换功能：

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

3.4 路径参数

路径参数可以通过类型提示自动校验：

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

3.5 响应模型

通过

response_model

指定返回数据结构：

from typing import List
classItemOut(BaseModel):
    name:str
    price:float@app.get("/items/", response_model=List[ItemOut])asyncdeflist_items():return[{"name":"Phone","price":699.99,"tax":50},{"name":"Laptop","price":1500.99}]

4. 构建实战项目：Todo 应用

4.1 项目需求

• 用户可以创建、查看、更新和删除任务。
• 数据保存在内存中（可扩展为数据库）。

4.2 定义 Pydantic 模型

from pydantic import BaseModel
classTodoItem(BaseModel):id:int
    title:str
    completed:bool

4.3 实现路由

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from typing import List
app = FastAPI()
todos =[]@app.post("/todos/", response_model=TodoItem)asyncdefcreate_todo(todo: TodoItem):
    todos.append(todo)return todo
@app.get("/todos/", response_model=List[TodoItem])asyncdeflist_todos():return todos
@app.get("/todos/{todo_id}", response_model=TodoItem)asyncdefget_todo(todo_id:int):for todo in todos:if todo.id== todo_id:return todo
    raise HTTPException(status_code=404, detail="Todo not found")@app.put("/todos/{todo_id}", response_model=TodoItem)asyncdefupdate_todo(todo_id:int, updated_todo: TodoItem):for index, todo inenumerate(todos):if todo.id== todo_id:
            todos[index]= updated_todo
            return updated_todo
    raise HTTPException(status_code=404, detail="Todo not found")@app.delete("/todos/{todo_id}")asyncdefdelete_todo(todo_id:int):for index, todo inenumerate(todos):if todo.id== todo_id:
            todos.pop(index)return{"message":"Todo deleted"}raise HTTPException(status_code=404, detail="Todo not found")

4.4 运行测试

启动服务器后，可以通过 Swagger UI 测试以下功能：

1. 创建任务。
2. 查看任务列表。
3. 更新任务状态。
4. 删除任务。

5. 高级功能

5.1 中间件

FastAPI 支持中间件，用于处理全局逻辑（如请求日志记录）：

from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=["*"],
    allow_methods=["*"],
    allow_headers=["*"],)

5.2 后台任务

FastAPI 提供

BackgroundTasks

支持异步任务处理：

from fastapi import BackgroundTasks
asyncdefwrite_log(message:str):withopen("log.txt","a")as f:
        f.write(f"{message}\n")@app.post("/log/")asyncdeflog_message(message:str, background_tasks: BackgroundTasks):
    background_tasks.add_task(write_log, message)return{"message":"Task submitted"}

5.3 集成数据库

使用 SQLAlchemy 集成数据库：

pip install sqlalchemy databases

配置示例：

from databases import Database
from sqlalchemy import create_engine, MetaData
DATABASE_URL ="sqlite:///./test.db"
database = Database(DATABASE_URL)
engine = create_engine(DATABASE_URL)
metadata = MetaData()

6. 总结

FastAPI 凭借其类型安全、异步支持和自动文档生成，已经成为构建现代 Web 和 API 服务的热门选择。从简单的增删改查到复杂的异步任务处理，FastAPI 为开发者提供了丰富的功能。如果你正在寻找一个高效、现代的框架，FastAPI 是一个不错的选择。