FastAPI 是一个现代、快速（高性能）的 Web 框架，专门用于构建 APIs，特别是基于 Python 的 RESTful APIs。它以其高性能、易用性和可扩展性而闻名，适合开发者、数据科学家和机器学习工程师等多种岗位使用。以下是对 FastAPI 的详细介绍：
1. 主要特点
高性能：FastAPI 基于 Starlette 和 Pydantic，提供与 Node.js 和 Go 相媲美的性能。其异步支持使得处理并发请求变得高效。
易于使用：设计时优先考虑用户体验，API 的创建和测试都非常简单。自动生成的文档（OpenAPI 和 Swagger）使得开发者更加便利。
数据验证：使用 Pydantic 进行数据验证和序列化，确保输入数据格式的正确性，减少错误。
异步支持：通过 asyncio 实现的异步支持，可以处理大量并发请求，提升 API 的响应速度和效率。
安全性：内置支持 OAuth2、JWT 等认证机制，提供了多种安全性选项。
标准化：遵循 OpenAPI 规范和 JSON Schema，使得 FastAPI 和其他工具（如自动文档生成、测试工具等）配合得非常好。
2. 常见应用场景
构建 RESTful APIs：FastAPI 非常适合于构建 Web 服务和 RESTful APIs，尤其是需要高性能和异步支持的应用。
微服务架构：适合开发微服务架构，可以轻松与其他微服务进行集成。
机器学习模型部署：因其简单易用，常被用于机器学习模型的快速部署，将模型暴露为 REST API。
数据处理和 ETL 流程：支持流式和批量数据处理，适合构建数据管道。
3. FastAPI 的基本用法
3.1 安装
可以通过 pip 安装 FastAPI 和 Uvicorn（作为 ASGI 服务器）：
pip install fastapi uvicorn
3.2 创建一个简单的 FastAPI 应用
以下是一个基本的 FastAPI 应用示例：
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
async def read_root():
return {"message": "Hello, World!"}
@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int, q: str = None):
return {"item_id": item_id, "query": q}
3.3 启动服务
可以使用 Uvicorn 启动 FastAPI 服务：
uvicorn main:app --reload
这里 main 是包含上述代码的文件名，app 是 FastAPI 实例。
3.4 自动生成文档
启动后，访问 /docs 路径可以看到自动生成的 Swagger UI 文档，访问 /redoc 路径可以看到 ReDoc 文档。
4. 数据验证与序列化
使用 Pydantic 进行数据模型的定义和验证：
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
class Item(BaseModel):
name: str
price: float
is_offer: bool = None
app = FastAPI()
@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
return item
在这个例子中，Item 类将确认请求体中的数据格式，并且自动进行验证。
5. 安全性
FastAPI 提供多种安全身份验证机制：
from fastapi import Depends, FastAPI
from fastapi.security import OAuth2PasswordBearer, OAuth2PasswordRequestForm
oauth2_scheme = OAuth2PasswordBearer(tokenUrl="token")
app = FastAPI()
@app.post("/token")
async def login(form_data: OAuth2PasswordRequestForm = Depends()):
# 处理用户认证
return {"access_token": form_data.username, "token_type": "bearer"}
6. 中间件和依赖注入
FastAPI 支持中间件功能，可以通过简单的组件增加请求处理链条中的功能，比如日志记录、CORS 处理等。
总结
FastAPI 是一个强大的 Web 框架，凭借其高性能、易用性以及强大的功能，大大简化了开发 RESTful APIs 的过程。无论是用于构建微服务还是部署机器学习模型，它都是一个非常合适的选择。
