Python Fastap
Python FastAPI[编辑 | 编辑源代码]
FastAPI 是一个现代、快速（高性能）的 Python Web 框架，用于构建 API。它基于标准 Python 类型提示，使用 Starlette 和 Pydantic 构建，提供了极高的性能，接近 Node.js 和 Go 的速度。FastAPI 特别适合开发 RESTful API、微服务以及需要高性能的 Web 应用程序。
核心特性[编辑 | 编辑源代码]
FastAPI 的主要特点包括：
- 高性能：基于 ASGI（异步服务器网关接口），支持异步请求处理。
- 自动文档生成：内置 Swagger UI 和 ReDoc，自动生成交互式 API 文档。
- 数据验证：使用 Pydantic 进行请求和响应数据的自动验证。
- 依赖注入系统：简化代码组织，提高可维护性。
- 类型安全：利用 Python 类型提示，减少运行时错误。
安装[编辑 | 编辑源代码]
FastAPI 可以通过 pip 安装：
pip install fastapi
此外，需要一个 ASGI 服务器（如 Uvicorn）来运行 FastAPI 应用：
pip install uvicorn
基本示例[编辑 | 编辑源代码]
以下是一个简单的 FastAPI 应用示例：
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):
return {"item_id": item_id, "q": q}
运行应用：
uvicorn main:app --reload
访问 `http://127.0.0.1:8000/` 将返回：
{"message": "Hello, World!"}
访问 `http://127.0.0.1:8000/items/5?q=test` 将返回：
{"item_id": 5, "q": "test"}
请求和响应模型[编辑 | 编辑源代码]
FastAPI 使用 Pydantic 模型定义数据结构：
from pydantic import BaseModel
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
class Item(BaseModel):
name: str
price: float
is_offer: bool = None
@app.post("/items/")
def create_item(item: Item):
return item
发送 POST 请求：
{
"name": "Laptop",
"price": 999.99,
"is_offer": true
}
响应：
{
"name": "Laptop",
"price": 999.99,
"is_offer": true
}
异步支持[编辑 | 编辑源代码]
FastAPI 支持异步请求处理：
from fastapi import FastAPI
import httpx
app = FastAPI()
@app.get("/async-example/")
async def fetch_data():
async with httpx.AsyncClient() as client:
response = await client.get("https://api.example.com/data")
return response.json()
依赖注入[编辑 | 编辑源代码]
FastAPI 的依赖注入系统简化了代码复用：
from fastapi import Depends, FastAPI
app = FastAPI()
def common_parameters(q: str = None, skip: int = 0, limit: int = 100):
return {"q": q, "skip": skip, "limit": limit}
@app.get("/items/")
def read_items(commons: dict = Depends(common_parameters)):
return commons
实际应用案例[编辑 | 编辑源代码]
FastAPI 适用于多种场景，包括：
- 微服务架构：构建轻量级、高性能的微服务。
- 数据 API：为前端应用或移动应用提供数据接口。
- 机器学习 API：部署机器学习模型作为 RESTful 服务。
机器学习 API 示例[编辑 | 编辑源代码]
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import joblib
app = FastAPI()
model = joblib.load("model.pkl")
class PredictionInput(BaseModel):
feature1: float
feature2: float
@app.post("/predict/")
def predict(input: PredictionInput):
prediction = model.predict([[input.feature1, input.feature2]])
return {"prediction": prediction[0]}
性能比较[编辑 | 编辑源代码]
数学支持[编辑 | 编辑源代码]
FastAPI 可以处理数学运算请求，例如计算圆的面积：
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import math
app = FastAPI()
class Circle(BaseModel):
radius: float
@app.post("/area/")
def calculate_area(circle: Circle):
area = math.pi * circle.radius ** 2
return {"area": area}
数学公式表示为：
进阶主题[编辑 | 编辑源代码]
- 中间件：自定义请求/响应处理流程。
- WebSockets：实现实时双向通信。
- OAuth2 认证：集成安全认证系统。
- 数据库集成：与 SQLAlchemy 或 Tortoise-ORM 配合使用。
总结[编辑 | 编辑源代码]
FastAPI 是一个功能强大、易于使用的现代 Python Web 框架，特别适合构建高性能 API。它的自动文档生成、数据验证和异步支持使其成为 Python Web 开发的优秀选择。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都能快速上手并构建高效的 Web 应用。