大家好，今天给大家带来一个号称“世界最强”的 Python Web 框架——FastAPI。无论你是构建简单的 RESTful API，还是复杂的大型分布式系统，FastAPI 都能助你一臂之力。
FastAPI 是什么？
FastAPI 是一个基于 Python 的现代 Web 框架，专注于性能和易用性。其设计目标是让开发者可以快速、高效地构建生产级的API。以下是 FastAPI 的核心特点：
性能极佳
FastAPI 使用 Starlette 作为异步 Web 框架，底层借助 Pydantic 实现数据验证。其性能接近 Node.js 和 Go，甚至在一些场景下可以媲美原生代码。自动化文档
只需编写最少的代码，FastAPI 就可以基于 OpenAPI 自动生成交互式 API 文档，内置 Swagger UI 和 ReDoc。简洁易用
使用 Python 类型注解的方式，开发者可以直接定义数据结构和接口参数，无需重复书写验证逻辑。异步优先
原生支持 Python 的异步功能（async/await），使其能够高效处理并发请求。强大的数据验证
借助 Pydantic，FastAPI 可以精确地验证和解析复杂的数据类型，减少运行时错误。
无论是初学者还是资深开发者，都可以从 FastAPI 的强大功能和便捷性中获益。接下来，我们来看看如何安装和使用 FastAPI。
如何安装或者引入 FastAPI
安装 FastAPI
在开始使用 FastAPI 之前，确保你的 Python 环境已正确安装和配置。然后，使用 pip 安装 FastAPI 和 ASGI 服务器（推荐使用 uvicorn）：
pip install fastapi uvicorn
引入 FastAPI
安装完成后，可以在你的 Python 脚本中引入 FastAPI。示例如下：
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
def read_root():
return {"message": "Hello, FastAPI!"}
FastAPI 使用示例
下面通过几个示例，展示 FastAPI 的强大功能。
1.构建一个简单的 API
编写一个返回 "Hello, FastAPI!" 的简单接口：
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
def read_root():
return {"message": "Hello, FastAPI!"}
运行服务器：
uvicorn main:app --reload
访问 http://127.0.0.1:8000/docs 查看自动生成的 Swagger 文档。
2. 路径参数和查询参数
FastAPI 支持定义路径参数和查询参数：
@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: str = None):
return {"item_id": item_id, "q": q}
示例请求：
路径参数：
http://127.0.0.1:8000/items/42查询参数：
http://127.0.0.1:8000/items/42?q=test
3. 数据模型与验证
使用 Pydantic 定义数据模型，验证请求数据：
from pydantic import BaseModel
class Item(BaseModel):
name: str
description: str = None
price: float
tax: float = None
@app.post("/items/")
def create_item(item: Item):
return {"item": item}
发送一个 POST 请求，FastAPI 会自动验证请求体数据：
{
"name": "Apple",
"price": 1.5,
"tax": 0.2
}
4. 异步支持
利用 Python 的 async/await 特性，轻松构建高效的异步接口：
import asyncio
@app.get("/async-example/")
async def async_example():
await asyncio.sleep(2)
return {"message": "This was an async response"}
5. 文件上传
FastAPI 支持处理文件上传：
from fastapi import File, UploadFile
@app.post("/upload/")
async def upload_file(file: UploadFile = File(...)):
return {"filename": file.filename}
FastAPI 的应用场景
1. 微服务和 RESTful API
FastAPI 是构建 RESTful API 和微服务的理想选择，尤其适合需要高并发的场景。
2. 数据驱动的应用
借助 Pydantic 的数据验证和解析能力，可以轻松实现复杂的数据处理逻辑。
3. 数据科学与机器学习
FastAPI 常被用作机器学习模型的服务化框架，快速部署模型为在线系统提供预测服务。
4. 后台任务与异步操作
利用其异步特性，可以轻松实现高效的后台任务处理。
FastAPI 是一个高性能、易用的 Web 框架，适用于从简单 API 到复杂系统的多种场景。它不仅让开发者专注于业务逻辑，还通过自动化文档和强大的数据验证功能提升开发效率。如果你正在寻找一个现代化的 Web 框架，FastAPI 绝对是一个值得尝试的选择！
快动手试试吧，感受 FastAPI 的魅力！
