FastAPI

FastAPI 是一个现代、快速（高性能）的 Web 框架，用于构建 APIs，基于 Python 3.7+ 的类型提示。FastAPI 是一个非常流行的选择，因为它提供了很多现代 Web 开发所需的功能，同时保持了简洁性和易用性。

FastAPI 的特点

声明式路由：
- 使用装饰器来定义 API 路由，使代码更加清晰和易于维护。
自动文档生成：
- 自动生成交互式文档（支持 Swagger UI 和 ReDoc），方便测试和文档编写。
异步支持：
- 支持异步请求处理，利用 Python 的 async/await 语法提高性能。
类型提示：
- 利用 Python 的类型提示来自动验证请求和响应数据。
依赖注入：
- 强大的依赖注入系统，简化了服务和组件的管理和注入。
性能：
- 快速响应时间和高吞吐量，适合构建高性能的 API。

安装 FastAPI

要开始使用 FastAPI，首先需要安装它。你可以通过 pip 来安装 FastAPI：

1	pip install fastapi

此外，你还需要安装一个 ASGI 兼容的服务器，如 uvicorn，用于运行 FastAPI 应用：

1	pip install uvicorn

快速入门示例

下面是一个简单的 FastAPI 应用示例：

创建一个 FastAPI 应用：

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def root():
    return {"message": "Hello, FastAPI!"}

运行 FastAPI 应用：

你可以使用 uvicorn 来运行你的 FastAPI 应用：

1	uvicorn main:app --reload

这里的 main 是包含 FastAPI 应用的 Python 文件名（假设为 main.py）。--reload 参数使服务器在代码更改时自动重启。

访问应用：

启动服务器后，你可以通过浏览器或 HTTP 客户端访问 http://127.0.0.1:8000 来查看你的应用。

查看文档：

FastAPI 自动生成交互式文档。你可以通过访问 http://127.0.0.1:8000/docs 或 http://127.0.0.1:8000/redoc 来查看和测试你的 API。

接口发布demo

FastAPI 提供了许多其他功能，包括：

路径参数：

用于提取 URL 中的路径参数。

1
2
3

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int):
    return {"item_id": item_id}

查询参数：

用于提取 URL 查询字符串中的参数。

1
2
3

@app.get("/items/")
async def read_item(skip: int = 0, limit: int = 10):
    return {"skip": skip, "limit": limit}

请求体 json：

用于处理 POST 请求中的 JSON 数据。

from pydantic import BaseModel

class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None
    price: float
    tax: float | None = None

@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
    return item

表单数据

from fastapi import FastAPI, Form

app = FastAPI()

@app.post("/login/")
async def login(username: str = Form(...), password: str = Form(...)):
    return {"username": username, "password": password}

文件上传

create_file 接口接受原始字节数据，而 create_upload_file 接口接受上传文件对象。

from fastapi import FastAPI, File, UploadFile

app = FastAPI()

@app.post("/files/")
async def create_file(file: bytes = File(...)):
    return {"file_size": len(file)}

@app.post("/uploadfile/")
async def create_upload_file(file: UploadFile = File(...)):
    return {"filename": file.filename}

依赖注入：

用于管理服务的依赖关系。
定义一个依赖项来处理请求的解析

from fastapi import FastAPI, Depends

app = FastAPI()

async def common_parameters(q: str | None = None, skip: int = 0, limit: int = 100):
    return {"q": q, "skip": skip, "limit": limit}

@app.get("/items/")
async def read_items(params: dict = Depends(common_parameters)):
    return params

@app.get("/users/")
async def read_users(params: dict = Depends(common_parameters)):
    return params

使用 `Request` 对象

访问原始的请求对象，例如处理复杂的请求头或原始请求数据。

read_headers 接口读取请求头，read_raw_body 接口读取原始请求体。

from fastapi import FastAPI, Request

app = FastAPI()

@app.get("/headers/")
async def read_headers(request: Request):
    headers = request.headers
    return {"headers": headers}

@app.post("/raw-body/")
async def read_raw_body(request: Request):
    body = await request.body()
    return {"body": body.decode()}

返回值

使用pydantic

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class PathInfo(BaseModel):
    path: str
    additional_info: str | None = None

class ResponseModel(BaseModel):
    paths: dict[str, PathInfo]

@app.get("/paths/", response_model=ResponseModel)
async def get_paths():
    path_data = {
        "id1": PathInfo(path="path1", additional_info="info1"),
        "id2": PathInfo(path="path2", additional_info="info2"),
        "id3": PathInfo(path="path3"),
        # ...
    }
    response = ResponseModel(paths=path_data)
    return response

纯字典

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/paths/")
async def get_paths():
    paths = {
        "id1": "path1",
        "id2": "path2",
        "id3": "path3",
        # ...
    }
    return paths

总结

FastAPI 是一个强大且灵活的 Web 框架，非常适合用于构建高性能的 API。通过上述示例，你应该能够快速上手并开始构建自己的 FastAPI 应用。如果你需要更深入的学习或具体的案例，可以查阅 FastAPI 的官方文档或其他资源。

服务生成的所有内容均由人工智能模型生成，其生成内容的准确性和完整性无法保证，不代表我们的态度或观点