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框架 · 2018 年发布

FastAPI

FastAPI 是一个高性能的 Python Web API 框架,基于类型提示自动完成请求校验、序列化和 API 文档生成。

开始阅读指南讨论

FastAPI 是用 Python 构建 Web API 的现代框架,由 Sebastián Ramírez 于 2018 年首次发布,目前以开源方式由庞大的社区共同开发。它的 Web 层基于 Starlette,数据校验基于 Pydantic,只需在函数参数上写好类型提示,就能自动完成请求数据的转换与校验、响应的序列化,并生成 API 的 OpenAPI 描述。

FastAPI 特别适合重视输入校验和文档的场景,例如 REST 后端、微服务、机器学习模型服务和内部工具。由于运行在 ASGI 之上,async 端点可以高效地处理大量并发连接,普通的 def 函数也照样可用。依赖注入系统让你可以把数据库会话、身份认证和配置等公共逻辑清晰地拆分出来,并在测试中轻松替换。

入门时,建议先创建虚拟环境,用 pip install "fastapi[standard]" 安装,运行 fastapi dev main.py,然后打开 /docs,在交互式文档中直接调用接口。官方的「Tutorial - User Guide」从路径参数一路讲到安全、数据库和测试,按顺序阅读即可循序渐进。熟悉 Python 类型提示和 Pydantic 模型之后,FastAPI 的大部分内容都会变得很自然。

特点

基于类型提示的校验

只需声明参数类型和 Pydantic 模型,即可转换并校验请求数据,遇到无效输入时自动返回详细的错误信息。

自动生成 API 文档

根据代码生成 OpenAPI 模式,并在 /docs(Swagger UI)和 /redoc 提供交互式文档。

依赖注入

用 Depends 声明数据库会话、身份认证或公共参数,FastAPI 会在每次请求时自动解析,测试时也能轻松替换。

异步支持与高性能

基于 Starlette 和 ASGI 构建,async def 端点可以高效处理大量并发连接,也能与普通 def 函数混合使用。

适用场景

  • REST API 与后端服务

本页目录

  1. 特点
  2. 适用场景
  3. 安装
  4. 第一个程序
  5. 常用工具
  6. 分步指南
  7. 官方文档与参考资料
  8. 使用的语言
  9. 讨论
  10. 评论
  • 微服务
  • 机器学习模型的 API 服务
  • 内部工具与管理后台
  • 安装

    1. 1

      创建虚拟环境

      在项目文件夹中创建并激活 Python 虚拟环境。下面的命令适用于 macOS 和 Linux;在 Windows 上请用 .venv\Scripts\activate 激活。

      python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
    2. 2

      安装 FastAPI

      安装带 standard 扩展的 FastAPI,会一并安装开发服务器 Uvicorn 和 fastapi 命令行工具等常用依赖。

      pip install "fastapi[standard]"
    3. 3

      运行开发服务器

      创建 main.py 后启动开发服务器。修改代码时会自动重新加载,在浏览器中打开 http://127.0.0.1:8000/docs 即可查看交互式 API 文档。

      fastapi dev main.py

    第一个程序

    第一个项目

    FastAPI() 创建应用对象,@app.get 装饰器把路径和 HTTP 方法绑定到函数上,函数返回的字典会变成 JSON 响应。在第二个端点中,item_id: int 会把路径中的值转换并校验为整数,而带默认值的 q 则成为可选的查询参数。运行 fastapi dev main.py 后,可以在 /docs 中直接调用这两个端点。

    main.py

    from fastapi import FastAPI
    
    app = FastAPI()
    
    
    @app.get("/")
    def read_root():
        return {"message": "Hello, world!"}
    
    
    @app.get("/items/{item_id}")
    def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
        return {"item_id": item_id, "q": q}
    
    pip install "fastapi[standard]"
    fastapi dev main.py

    常用工具

    Uvicorn
    运行 FastAPI 应用的 ASGI 服务器,fastapi dev 和 fastapi run 命令在内部使用它。
    Pydantic
    用类型提示定义、校验和序列化数据模型的库,用于请求体、响应模型和配置管理。
    SQLModel
    由 FastAPI 作者开发的库,结合了 SQLAlchemy 和 Pydantic,一个类即可同时定义数据库表和 API 模型。
    pytest
    Python 中使用最广泛的测试工具,配合 FastAPI 的 TestClient,无需启动服务器即可测试 API。

    分步指南

    共六章,带你从安装一步步了解 FastAPI 的核心概念。

    1. Getting Started with FastAPI英语
    2. Project Structure英语
    3. Core Concepts英语
    4. Data and State英语
    5. Testing英语
    6. Deployment英语

    官方文档与参考资料

    • 官方FastAPI
    • 官方Deployment
    • 学习Tutorial - User Guide
    • 学习Advanced User Guide
    • 参考Reference - Code API
    • 参考Pydantic Documentation
    • 社区FastAPI on GitHub
    • 社区FastAPI GitHub Discussions

    使用的语言

    • PythonPython 是一门语法易读、标准库丰富的通用编程语言,广泛用于自动化、Web 后端、数据分析和机器学习。

    讨论

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