深入解读 FastAPI：现代、高性能的 Python Web 框架

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目录

深入解读 FastAPI：现代、高性能的 Python Web 框架1. 什么是 FastAPI？1.1 FastAPI 的主要特点 2. 快速上手2.1 安装 FastAPI 和 Uvicorn2.2 构建第一个 FastAPI 应用 3. FastAPI 核心功能详解3.1 路由3.2 请求体和数据校验3.3 查询参数3.4 路径参数3.5 响应模型 4. 构建实战项目：Todo 应用4.1 项目需求4.2 定义 Pydantic 模型4.3 实现路由4.4 运行测试 5. 高级功能5.1 中间件5.2 后台任务5.3 集成数据库 6. 总结

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。

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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。

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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 FastAPIapp = FastAPI()@app.get("/")async def read_root():    return {"message": "Hello, FastAPI!"}@app.get("/items/{item_id}")async def read_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/docsReDoc: http://127.0.0.1:8000/redoc

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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 FastAPIapp = FastAPI()@app.post("/items/")async def create_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 FastAPIfrom pydantic import BaseModelapp = FastAPI()class Item(BaseModel):    name: str    description: str = None    price: float    tax: float = None@app.post("/items/")async def create_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/")async def search_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}")async def get_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 Listclass ItemOut(BaseModel):    name: str    price: float@app.get("/items/", response_model=List[ItemOut])async def list_items():    return [        {"name": "Phone", "price": 699.99, "tax": 50},        {"name": "Laptop", "price": 1500.99}    ]

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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 BaseModelclass TodoItem(BaseModel):    id: int    title: str    completed: bool

4.3 实现路由

from fastapi import FastAPI, HTTPExceptionfrom typing import Listapp = FastAPI()todos = []@app.post("/todos/", response_model=TodoItem)async def create_todo(todo: TodoItem):    todos.append(todo)    return todo@app.get("/todos/", response_model=List[TodoItem])async def list_todos():    return todos@app.get("/todos/{todo_id}", response_model=TodoItem)async def get_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)async def update_todo(todo_id: int, updated_todo: TodoItem):    for index, todo in enumerate(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}")async def delete_todo(todo_id: int):    for index, todo in enumerate(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：

创建任务。查看任务列表。更新任务状态。删除任务。

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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 CORSMiddlewareapp.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 BackgroundTasksasync def write_log(message: str):    with open("log.txt", "a") as f:        f.write(f"{message}\n")@app.post("/log/")async def log_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 Databasefrom sqlalchemy import create_engine, MetaDataDATABASE_URL = "sqlite:///./test.db"database = Database(DATABASE_URL)engine = create_engine(DATABASE_URL)metadata = MetaData()

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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。