在如今的开发环境中，构建高效的Web应用程序和API已成为了开发者的重要任务。随着Python语言的流行，各种Web框架应运而生，其中FastAPI以其优雅和高性能的特性成为了开发者们的热门选择。本篇文章将详细介绍什么是FastAPI，以及它的基本特征和工作原理。

什么是FastAPI？

FastAPI是一个现代、快速（高性能）的Web框架，用于构建API，特别是基于标准Python类型提示的异步API。许多开发者在开发过程中希望构建能够满足高效率和高可维护性需求的Web服务，这时FastAPI便成为了他们的理想选择。

FastAPI基于Starlette和Pydantic构建，提供了一些显著的特性，使得开发者能够以最简单、最有效的方式创建API。

基本特征

1. 高效：FastAPI使用Starlette作为其核心，提供了高性能的异步支持，能够处理大量并发请求。根据官方基准测试，FastAPI是为数不多的几个与Node.js和Go相媲美的Python Web框架之一。

2. 易用性：通过利用现代的Python语法特性，特别是类型提示，FastAPI使得开发者可以快速上手，减少了学习和开发曲线。

3. 自动生成文档：FastAPI内置的文档生成器，可以自动生成与API交互的文档（使用Swagger UI或ReDoc），这方便了开发和调试。

4. 基于标准：FastAPI遵循开源标准OpenAPI（之前称为Swagger），这保证了FastAPI开发的API能够广泛兼容其他技术栈。

示例：构建一个简单的FastAPI应用

我们通过一个简单的示例来了解如何使用FastAPI构建一个Web API。假设我们要创建一个能返回用户信息的API。

首先，我们需要安装FastAPI和uvicorn（作为ASGI服务器）：

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pip install fastapi uvicorn

接下来，我们可以创建一个名为main.py的文件，并编写如下代码：

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from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/users/{user_id}")
async def read_user(user_id: int):
    return {"user_id": user_id, "username": f"user_{user_id}"}

在这个示例中，我们使用@app.get装饰器定义了一个获取用户的API。当用户访问/users/{user_id}时，会返回一个包含用户ID和用户名的JSON响应。

运行你的FastAPI应用

完成代码后，可以使用以下命令启动应用：

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uvicorn main:app --reload

你的API将会在 http://127.0.0.1:8000 上运行，可以通过浏览器访问。

访问 http://127.0.0.1:8000/users/1，将返回：

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{"user_id": 1, "username": "user_1"}

另外，你还可以访问http://127.0.0.1:8000/docs，查看自动生成的API文档。

总结

通过以上的介绍，我们了解到FastAPI是一个高性能和易于使用的Python Web框架，能够高效地构建现代API。它的类型推断和自动文档特性极大地提升了开发效率。

在下一篇文章中，我们将详细探讨FastAPI的优势，了解为什么越来越多的开发者选择这个框架来构建他们的Web应用。

在上一篇中，我们介绍了FastAPI是什么，它是一种现代的网页框架，用于构建API。 FastAPI利用Python 3.6及以上的类型提示，提供了显著的性能和易用性。在本篇中，我们将深入探讨FastAPI的优势，这将为你了解为什么选择FastAPI作为构建API的工具奠定基础。

高性能

FastAPI基于Starlette和Pydantic构建，这使得它在性能上非常优秀。根据各项基准测试，FastAPI在处理请求时的速度堪比Node.js和Go。其支持的异步特性使得开发者能够轻松处理大量的并发请求。

让我们看一个简单的性能示例。以下是一个使用FastAPI实现的简单API：

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from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def read_root():
    return {"Hello": "World"}

在这个例子中，我们创建了一个简单的FastAPI应用，并定义了一个返回JSON的根路由。通过利用异步关键字async，FastAPI能够更有效地处理并发请求。

自动生成文档

FastAPI的一个重要优势是它可以自动生成OpenAPI文档。无论是客户端开发人员还是其他API用户，都可以通过访问/docs来查看交互式的API文档。这个文档是基于API声明的路径和类型推断而自动生成的。

只需在你的FastAPI应用中运行以下代码，便可以得到完整的文档：

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from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int, q: str = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}

访问 http://127.0.0.1:8000/docs后，你将看到如下文档界面，展示了所有的API端点、请求参数及返回格式。

简单易用且直观

FastAPI的设计理念是让开发者能更快地上手，编写出清晰、简洁且可维护的代码。通过类型注解，开发者可以轻松表达出数据的结构和类型，而IDE也能基于这些类型提供更好的代码提示和错误检查。

例如，在以下代码示例中，我们定义了一个包含请求体的API：

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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

此处，Item类使用Pydantic库来定于请求体的结构。当我们发送POST请求到/items/，传入符合Item结构的数据时，FastAPI自动验证这些数据的格式，确保API的健壮性。

类型安全和编辑器支持

借助Python的类型提示，FastAPI为开发者提供了更严格的类型检查。这意味着在开发过程中，你可以发现潜在的问题，而不是在运行时才发现。此外，由于类型信息的明确性，各种IDE（如VSCode、PyCharm等）能够为开发者提供更好的代码补全、重构支持及文档提示。

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@app.get("/users/{user_id}")
async def read_user(user_id: int):
    return {"user_id": user_id}

在这个示例中，user_id被指定为int类型。如果你尝试传入一个字符串，FastAPI将自动返回400错误，指出类型不匹配，这样可以减少许多不必要的调试工作。

优秀的社区和文档支持

FastAPI拥有活跃的社区和丰富的文档资源。文档内容详尽且易于理解，涵盖了从基础到高级的内容，能够帮助开发者顺利入门并深入学习。此外，社区中有许多示例项目和教程，为开发者提供了良好的学习资源。

结论

总结来说，FastAPI具有高性能、自动生成文档、简单易用、类型安全以及优秀的社区支持等诸多优势，使其成为现代API开发的一流选择。接下来，我们将讨论FastAPI的适用场景，以及它如何满足不同项目的需求。无论是组建一个小型应用，还是构建复杂的微服务架构，FastAPI都能发挥其独特的优势。

在上一篇中，我们讨论了FastAPI的诸多优势，如高性能、易用性以及自动生成文档的功能。这使得FastAPI成为开发现代RESTful API的一个极佳选择。那么，在实际开发中，FastAPI适用于哪些场景呢？

适用场景

1. 构建RESTful API

FastAPI非常适合快速构建RESTful API。无论是开发社交网络、电子商务平台，还是其他需要客户端与服务器之间进行交互的系统，FastAPI提供了一种简单而高效的方式来定义端点。举个例子，一个简单的用户注册API可能是这样实现的：

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from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class User(BaseModel):
    username: str
    email: str

@app.post("/register/")
async def register_user(user: User):
    return {"message": f"User {user.username} registered successfully!"}

在这个例子中，我们通过一个POST请求来注册用户，通过Pydantic模型User来验证输入数据。

2. 数据驱动的应用

FastAPI非常适合构建数据驱动的应用，特别是需要与数据库进行交互的场景。因为FastAPI内置对异步数据库操作的支持，可以与SQLAlchemy, Tortoise ORM等现代ORMapper配合使用。以下是一个与数据库交互的简单示例：

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from fastapi import FastAPI, Depends
from sqlalchemy.orm import Session
from database import SessionLocal, engine
from models import User as UserModel
from schemas import User

app = FastAPI()

def get_db():
    db = SessionLocal()
    try:
        yield db
    finally:
        db.close()

@app.post("/users/")
async def create_user(user: User, db: Session = Depends(get_db)):
    db_user = UserModel(username=user.username, email=user.email)
    db.add(db_user)
    db.commit()
    db.refresh(db_user)
    return db_user

在这个例子中，我们使用了FastAPI的依赖注入系统来管理数据库会话，并通过简单的API接口完成用户的创建。

3. 微服务架构

在当今的云原生开发中，微服务架构已成为一种常见的应用设计方式。FastAPI的轻量和高效使得它成为微服务的优选框架。借助FastAPI，开发者可以快速构建多种服务，每个服务都可以独立部署。例如，一个在线购物系统，可能会拆分为用户服务、订单服务和库存服务，分别用FastAPI开发。

4. 机器学习和数据科学API

近年来，随着机器学习和数据科学的普及，将复杂的模型封装成API已成为一项重要任务。FastAPI的高性能和异步特性使得它非常适合用来提供机器学习模型的推理服务。以下是一个使用FastAPI暴露机器学习模型的基本示例：

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from fastapi import FastAPI
import joblib

app = FastAPI()
model = joblib.load("model.pkl")

@app.post("/predict/")
async def predict(features: List[float]):
    prediction = model.predict([features])
    return {"prediction": prediction.tolist()}

在此示例中，我们加载了一个机器学习模型，并通过API暴露预测功能，使得其他服务或用户可以轻松进行模型推论。

5. 实时数据处理

FastAPI对异步编程的良好支持，使得它适合用于处理实时数据流的场景。例如，当你需要处理来自WebSocket的数据时，FastAPI能够高效地处理这些长期连接和实时通信。

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from fastapi import FastAPI, WebSocket

app = FastAPI()

@app.websocket("/ws/")
async def websocket_endpoint(websocket: WebSocket):
    await websocket.accept()
    while True:
        data = await websocket.receive_text()
        await websocket.send_text(f"You wrote: {data}")

在这个简单的WebSocket示例中，FastAPI处理了实时通信，允许客户端与服务器进行交互。

小结

FastAPI因其出色的性能、易用性和丰富的功能，非常适合用于多种场景，包括构建RESTful API、数据驱动应用、微服务架构、机器学习API以及实时数据处理等。在实际应用中，开发者可以充分利用FastAPI的特性，快速构建出高效且灵活的系统。

接下来，我们将进入安装与配置阶段，了解FastAPI的系统要求，以及如何在你的开发环境中快速上手。

在上一篇的文章中，我们讨论了FastAPI的适用场景，包括它在构建现代Web应用程序和API设计时的优势。现在，在进入安装与配置之前，我们需要了解FastAPI的系统要求。这一部分将帮助你确保你的开发环境满足运行FastAPI的基本条件，从而获得最佳的使用体验。

操作系统

FastAPI 是一个基于 Python 的框架，因此它可以在任何支持 Python 的操作系统上工作，包括但不限于：

• Linux (如 Ubuntu、Debian、CentOS等)
• macOS
• Windows

在选择操作系统时，建议使用 Linux 系统，特别是对于生产环境，因为其稳定性和性能通常更优越。同时，在使用Docker等容器技术时，Linux也很常见。

Python 版本

FastAPI 需要 Python 3.6 及以上版本。我们强烈建议使用最新的稳定版本，例如 Python 3.10 或 3.11，以充分利用新特性和性能提升。

你可以通过以下命令来检查你当前安装的 Python 版本：

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python --version

如果你有安装多个版本的 Python，可以使用 python3 命令来检查：

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python3 --version

依赖库

除了 Python 语言本身，FastAPI 还依赖一些外部库。这些库通常会在安装 FastAPI 时自动处理。但你可以先确认你的环境中是否已安装了以下库：

• uvicorn: FastAPI 的一个高性能 ASGI 服务器
• Pydantic: 用于数据检查和验证
• Starlette: FastAPI 构建在 Starlette 之上，用于处理网络请求

通常，安装 FastAPI 的过程会自动解决这些依赖关系，后文将进一步讨论具体的安装命令。

案例

在本节中，假设我们在一个 Linux 环境下进行 FastAPI 的安装和配置。让我们确保系统符合最低要求。

1. 检查 Python 版本：

   打开终端，输入：

   1	python3 --version

   如果输出的版本号是 3.6 或更高版本，即可继续。

2. 安装 pip：

   确保 pip（Python 包管理工具）已安装。你可以通过运行以下命令来检查：

   1	pip --version

   如果未安装，可以使用以下命令来安装：

   1	sudo apt-get install python3-pip # 在Debian/Ubuntu系统上

3. 检查依赖库：

   虽然在安装FastAPI时这些库会自动安装，你可以手动检查是否已安装 uvicorn 和 pydantic：

   1 2	pip show uvicorn pip show pydantic

   如果未安装，可以通过以下命令安装：

   1	pip install uvicorn pydantic

总结

在本篇我们详细介绍了安装与配置 FastAPI 之前需要的系统要求，包括操作系统、Python 版本以及相关依赖库。这些基础知识将为你即将开始的项目打下坚实的基础。

下一篇文章将重点介绍如何安装 FastAPI。请准备好你的开发环境，确保所有要求均已满足，让我们深入探索FastAPI的安装与配置吧！

在上一篇中，我们讨论了安装与配置FastAPI所需的“系统要求”。现在，我们将正式开始安装FastAPI。FastAPI是一个用于构建API的现代Web框架，能够提供极高的性能和简洁的代码结构。接下来，我们将通过几个简单的步骤来完成FastAPI的安装过程。

安装FastAPI

1. 创建虚拟环境（可选）

为了避免与系统中其他Python项目的冲突，建议在虚拟环境中安装FastAPI。首先，您需要确保您的机器上已安装Python。接下来，可以使用venv模块来创建一个虚拟环境。

在终端中运行以下命令：

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python -m venv fastapi-env

激活虚拟环境：

• 在Windows上：

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fastapi-env\Scripts\activate

• 在macOS或Linux上：

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source fastapi-env/bin/activate

2. 安装FastAPI

在激活了虚拟环境后，接下来可以使用pip快速安装FastAPI。运行以下命令：

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pip install fastapi

安装完成后，您可以验证FastAPI是否成功安装。可以通过以下命令查看已安装的包：

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pip show fastapi

如果成功安装，您将看到与FastAPI相关的信息，例如版本号和安装位置。

3. 测试FastAPI的安装

为了验证FastAPI是否正常工作，我们可以创建一个简单的应用程序进行测试。在项目目录下新建一个文件，比如叫main.py，并添加以下代码：

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from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

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

4. 运行FastAPI应用

虽然FastAPI可以直接运行，但它本身并没有自带服务器，我们将在下一篇中安装Uvicorn作为服务器。但在这里，我们可以使用Uvicorn来运行FastAPI应用，但我们需要先安装它。

在继续之前，确保您在终端中处于虚拟环境下，接着运行以下命令来安装Uvicorn：

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pip install "uvicorn[standard]"

一旦安装完成，使用以下命令来运行main.py文件：

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uvicorn main:app --reload

这条命令的含义如下：

• main是您创建的Python文件名（不带.py后缀）。
• app是您在文件中创建的FastAPI实例。
• --reload参数使开发更方便，应用会在您修改代码后自动重启。

如果一切正常，您将在终端中看到如下输出：

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INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)

5. 访问应用

在浏览器中访问 http://127.0.0.1:8000，您将看到以下JSON响应：

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{"message": "Hello, FastAPI!"}

此外，FastAPI还拥有自动生成的API文档，您可以通过访问 http://127.0.0.1:8000/docs 来查看它。

总结

在这一节中，我们成功安装了FastAPI并创建了一个简单的API应用。通过设置虚拟环境、安装FastAPI以及测试基本功能，您现在能掌握基本的安装步骤。接下来，我们将介绍如何安装并配置Uvicorn，为我们的FastAPI应用提供高性能的可部署环境。

请继续关注下一篇教程，了解如何安装和配置Uvicorn，以便更好地运行您的FastAPI应用。

在上一篇教程中，我们讨论了如何安装和配置 FastAPI，为你将要开发的 API 提供一个强大的框架。而本篇教程将专注于如何安装和配置 Uvicorn，这是一个支持 FastAPI 应用的高性能 ASGI 服务器。

什么是 Uvicorn？

Uvicorn 是一个轻量级的 ASGI 服务器，旨在提供高性能的异步 Web 服务器。它是开源的，并且非常容易与 FastAPI 一起使用。实际上，FastAPI 推荐使用 Uvicorn 作为其开发环境中的默认服务器。

安装 Uvicorn

1. 安装步骤

在你的 Python 环境中安装 Uvicorn 是相当简单的。你可以使用 pip 来完成这个安装。打开终端或命令提示符，执行以下命令：

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pip install uvicorn

可以通过以下命令验证 Uvicorn 是否成功安装：

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uvicorn --version

如果你能看到版本号，那么恭喜你，Uvicorn 已成功安装！

2. 运行 FastAPI 应用

现在我们来一个简单的例子，展示如何使用 Uvicorn 运行你的 FastAPI 应用。创建一个新的 Python 文件（例如 main.py），并粘贴以下代码：

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from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def read_root():
    return {"Hello": "World"}

在代码中，我们创建了一个简单的 FastAPI 应用，并定义了一个根路由 /，当访问这个路由时将返回一个 JSON 对象 {"Hello": "World"}。

3. 启动 Uvicorn 服务器

在终端中，进入你存放 main.py 的目录，执行以下命令来启动 Uvicorn：

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uvicorn main:app --reload

这里的命令参数说明如下：

• main:app 表示要加载的模块和应用对象，main 是你的 Python 文件名（不带 .py 后缀），app 是我们在文件中定义的 FastAPI 应用实例。
• --reload 参数表示应用会在代码更改时自动重载，非常适合开发环境。

4. 访问你的 FastAPI 应用

此时，你的应用应该已经在 http://127.0.0.1:8000 上运行了。你可以在浏览器中访问这个地址，应该可以看到 JSON 响应：

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{
    "Hello": "World"
}

此外，FastAPI 还会自动生成 OpenAPI 文档，你可以访问 http://127.0.0.1:8000/docs 来查看 API 文档界面。

小结

在本篇教程中，我们成功安装并配置了 Uvicorn，并使用它来运行一个简单的 FastAPI 应用。这为你建筑更复杂的 API 奠定了基础。在下一篇中，我们将深入理解 FastAPI 的核心概念，讨论请求与响应机制。通过学习这些关键概念，你将能够更有效地构建和管理你所开发的 API。

希望你能通过本系列教程顺利掌握 FastAPI 的使用！若有任何疑问，欢迎随时提出。

在深入 FastAPI 之前，理解其核心概念是十分重要的。本篇文章将重点介绍请求与响应的内容，这是 web 应用程序通信的基础。前两篇内容中，我们安装并配置了 Uvicorn，以及在后续篇章中将讨论 ASGI 与 WSGI 的关系。现在，我们将专注于请求与响应的细节。

FastAPI中的请求

在 FastAPI 中，用户的请求通常包含以下几个部分：

• 请求方法：指定如何与资源交互，常见请求方法有 GET、POST、PUT、DELETE 等。
• 请求路径：请求的 URL。
• 请求体：POST 或 PUT 请求通常包含请求体，其中可以携带数据。
• 请求头：元信息，例如内容类型 (Content-Type)、授权信息等。

示例：处理 GET 请求

首先，让我们看一个简单的案例，演示如何处理 GET 请求。

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from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int, q: str = None):
    return {"item_id": item_id, "query": q}

在这个示例中，当用户发送一个 GET 请求到路径 /items/123?q=test 时，item_id 将被提取为 123，同时查询参数 q 的值为 test。FastAPI 通过路径参数和查询参数自动解析请求。

FastAPI中的响应

请求处理完后，FastAPI 会返回响应。响应一般包含状态码、响应体、响应头等信息。

常用的响应类型

• JSON响应：默认的返回形式
• HTML响应：返回HTML内容
• 文件响应：返回文件下载

示例：返回JSON响应

继续我们的示例，快速看看如何返回一个 JSON 响应：

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from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int):
    return {
        "item_id": item_id,
        "message": "Item fetched successfully."
    }

当此请求成功时，响应的内容将是 JSON 格式，API 用户将收到如下响应：

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{
    "item_id": 123,
    "message": "Item fetched successfully."
}

返回不同类型的响应

我们也可以返回不同类型的响应，例如返回 HTML 内容：

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from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import HTMLResponse

app = FastAPI()

@app.get("/html", response_class=HTMLResponse)
async def get_html():
    return "<html><body><h1>Hello, World!</h1></body></html>"

访问 /html 路径时，将会得到一个简单的 HTML 页面。

自定义响应

我们可以使用 JSONResponse 类来自定义响应，来设置状态码或特殊的响应数据格式：

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from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import JSONResponse

app = FastAPI()

@app.get("/custom-response")
async def custom_response():
    content = {"data": "This is a custom response"}
    return JSONResponse(content=content, status_code=200)

这里我们使用 JSONResponse 结合自定义内容，并返回了状态码为 200 的响应。

请求与响应的示例整合

以下是一个更复杂的例子，它展示了如何同时处理请求和生成响应。我们通过 POST 请求添加新项目，并用 GET 请求获取项目列表：

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from fastapi import FastAPI, HTTPException
from typing import List

app = FastAPI()

items = []

@app.post("/items/", response_model=dict)
async def create_item(item: dict):
    items.append(item)
    return {"message": "Item added", "item": item}

@app.get("/items/", response_model=List[dict])
async def read_items():
    return items

在此案例中，我们使用 POST 请求将项目添加到 items 列表，并用 GET 请求获取所有项目的列表。

总结

掌握请求与响应的流程是使用 FastAPI 开发网络应用的重要一步。在本篇文章中，我们探讨了如何接收请求、处理参数、以及如何返回响应。理解和熟练使用这些基本概念将为你后续学习 ASGI 和 WSGI 奠定良好的基础。

希望这一篇关于请求与响应的讨论能够帮助你更好地理解 FastAPI，并在开发中应用这些关键概念！接下来，我们将讨论更深层次的内容：ASGI 与 WSGI 的区别及各自的应用场景。

在我们深入探讨FastAPI的工作原理之前，理解ASGI（Asynchronous Server Gateway Interface）和WSGI（Web Server Gateway Interface）这两个概念至关重要。它们是Python Web框架架构的基础，涉及到如何处理网络请求和响应。本文将详细说明这两个接口，并探索FastAPI如何利用ASGI充分发挥异步编程的优势。

一、WSGI：传统的Python Web接口

WSGI是Python在2003年提出的标准接口，目的是为Python Web应用与Web服务器之间提供一种简单而一致的交互方式。它的设计非常简单，核心思想是通过函数的方式处理请求。一个WSGI应用程序通常是一个可以接收两个参数的可调用对象：

1. environ：一个包含HTTP请求信息的字典。
2. start_response：一个用于启动HTTP响应的回调函数。

下面是一个简单的WSGI示例：

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def simple_wsgi_app(environ, start_response):
    status = '200 OK'
    headers = [('Content-Type', 'text/plain')]
    start_response(status, headers)
    
    return [b'Hello, World!']

上述代码展示了如何使用WSGI接口返回简单的“Hello, World!”响应。WSGI的单线程处理方式使得它在面对高并发请求时性能会受到限制，因为它需要等待每个请求完成后才能处理下一个请求。

二、ASGI：异步的未来

为了解决WSGI在处理高并发请求时的局限性，ASGI在2016年应运而生。ASGI允许实现异步请求处理，这使得您可以在处理一项请求时同时处理其他请求，显著提高了Web应用的性能与响应能力。

与WSGI类似，ASGI应用程序也是一个可调用对象，但它可以处理异步任务，支持 WebSocket、长轮询等功能：

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import asyncio

async def simple_asgi_app(scope, receive, send):
    assert scope['type'] == 'http'
    
    response_body = b'Hello, World!'
    
    await send({
        'type': 'http.response.start',
        'status': 200,
        'headers': [(b'Content-Type', b'text/plain')],
    })
    
    await send({
        'type': 'http.response.body',
        'body': response_body,
    })

在上面的代码中，以async def定义的simple_asgi_app函数可以实现异步处理。通过await send(...)，应用可以在发送数据时继续执行而不阻塞。

三、FastAPI中的ASGI

FastAPI是一款基于ASGI的现代Web框架，充分利用了异步编程的优势。通过ASGI，FastAPI能够处理大量并发请求，而不需要像WSGI那样阻塞线程。

在FastAPI中，您可以轻松定义异步操作：

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from fastapi import FastAPI
import asyncio

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def read_root():
    await asyncio.sleep(1)  # 模拟异步操作
    return {"Hello": "World"}

在上述FastAPI示例中，使用async def声明的read_root函数能够在处理请求时进行异步操作，极大提升了性能。

四、总结

在本篇文章中，我们深入探讨了ASGI和WSGI的核心概念。WSGI是传统的Python Web接口，适用于简单的应用，但在面对高并发时表现不佳；而ASGI则是现代异步Web应用的解决方案，能够高效处理大量请求。FastAPI是建立在ASGI基础上的框架，允许开发者使用简单的语法，轻松构建高性能的异步Web应用。

接下来，我们将继续深入了解FastAPI的工作原理，以便更全面地掌握这个强大的框架。

在上一篇文章中，我们讨论了ASGI与WSGI的区别及其在Python网络框架中的作用。现在，我们将深入探讨FastAPI的工作原理，以理解它如何利用ASGI架构实现高效的异步编程和处理请求。

FastAPI的设计理念

FastAPI的设计理念是“快速”、“简单”和“可扩展”。它利用Python的类型提示来自动生成文档、进行数据验证，并支持异步请求处理，提供了一个现代化的RESTful API的构建框架。其核心在于充分利用Python的异步编程功能，适用于高并发环境。

FastAPI的核心组件

要理解FastAPI的工作原理，首先要了解其核心组件：

1. Starlette: FastAPI是基于Starlette构建的，后者是一个轻量级的异步框架，提供了路由、请求处理和WebSocket支持等功能。FastAPI利用Starlette的ASGI支持处理请求。

2. Pydantic: FastAPI使用Pydantic进行数据验证和序列化，它允许开发者通过Python的类型提示来定义数据模型，并自动进行数据校验，确保以期望的格式处理输入。

3. 依赖注入: FastAPI内置了依赖注入系统，允许开发者轻松管理和注入服务依赖，使得应用结构更加清晰和可维护。

FastAPI的工作流程

接下来，我们将通过一个简单的例子来说明FastAPI的工作原理。

1. 请求接收: 当一个HTTP请求到达应用时，ASGI服务器（如Uvicorn）将请求转发给FastAPI应用。

2. 路由处理: FastAPI会根据请求的路径和HTTP方法（如GET、POST等）选择合适的路由处理函数。该过程是通过Starlette的路由机制完成的。

3. 数据验证: 在处理函数中，FastAPI会自动使用Pydantic进行请求体、查询参数和路径参数的验证。这使得我们可以保证输入数据的有效性。

4. 依赖注入: 在处理请求时，如果需要使用依赖项，FastAPI会根据声明的依赖关系自动实例化并注入这些依赖。

5. 响应返回: 处理完请求后，FastAPI会将返回结果作为HTTP响应发送回客户端。其返回结果可以是普通的字典、JSON、HTML等，FastAPI会自动将其序列化为相应的格式。

示例代码

下面是一个简单的FastAPI示例，演示了上述工作流程：

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from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    is_available: bool

@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
    return {"item_name": item.name, "item_price": item.price, "is_available": item.is_available}

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int):
    return {"item_id": item_id, "item_name": "Sample Item", "item_price": 10.0, "is_available": True}

在这个示例中：

• 我们创建了一个Item模型，定义了三种属性，并使用Pydantic自动处理数据验证。
• create_item函数处理POST请求，FastAPI会解析请求体并将其转换为Item类型。
• read_item函数处理GET请求，返回指定item_id的示例信息。

总结

FastAPI通过将ASGI、Starlette和Pydantic结合在一起，使其能够轻松处理高并发的异步请求。它的设计理念使数据验证和路由处理变得高效、简单而又灵活。对开发者而言，FastAPI不仅提升了开发效率，还确保了代码的可读性和可维护性。

在下一篇文章中，我们将继续深入探讨FastAPI的另一个重要方面——定义路由和请求处理。通过学习如何定义路由，我们能更好地组织代码并提供RESTful API。

在上一篇文章中，我们介绍了FastAPI的工作原理，理解了FastAPI背后的核心概念。现在，我们将深入探讨如何在FastAPI中定义路由，并处理请求。

引入FastAPI

首先，我们需要确保已经安装了FastAPI和uvicorn。您可以使用以下命令进行安装：

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pip install fastapi uvicorn

接下来，我们创建一个简单的FastAPI应用：

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from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

定义路由

在FastAPI中，路由是将特定的HTTP请求映射到处理函数的方式。我们可以使用装饰器来定义路由。下面是如何定义一个基本的GET请求的示例：

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@app.get("/")
def read_root():
    return {"message": "Hello, World!"}

路由参数

FastAPI支持路径参数和查询参数。下面是一个示例，展示如何使用路径参数：

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@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: str = None):
    return {"item_id": item_id, "query": q}

在这个示例中，我们定义了一个路由/items/{item_id}，其中item_id是一个路径参数。q是一个可选的查询参数。

路由分组

在实际应用中，您可能需要将路由分组。例如，可以使用APIRouter来组织路由。以下是一个样例：

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from fastapi import APIRouter

router = APIRouter()

@router.get("/users/{user_id}")
def read_user(user_id: int):
    return {"user_id": user_id}

app.include_router(router, prefix="/api/v1")

通过这种方式，我们将用户相关的路由组织在一个路由器下，并在访问时添加了前缀/api/v1。

响应模型

为了更好地处理返回的数据，FastAPI允许我们定义响应模型。我们可以使用Pydantic模型来定义请求和响应的格式。下面是一个示例：

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from pydantic import BaseModel

class Item(BaseModel):
    id: int
    name: str
    description: str = None

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

在这个例子中，Item类定义了请求的格式，而create_item函数会接收一个Item对象作为参数，当POST请求到/items/时，会返回相同的对象。

错误处理

FastAPI也提供了错误处理的功能。如果我们需要处理特定的错误，我们可以抛出HTTP异常。例如：

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from fastapi import HTTPException

@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int):
    if item_id < 0:
        raise HTTPException(status_code=400, detail="Item ID must be greater than or equal to 0")
    return {"item_id": item_id}

这段代码在item_id小于0时会返回一个400 Bad Request的错误响应。

小结

在这一部分中，我们学习了如何在FastAPI中定义路由以及处理HTTP请求。通过使用FastAPI，我们能够快速实现功能强大且易于维护的API结构。我们定义了简单的路由、带有路径和查询参数的路由、分组路由、响应模型以及错误处理方法。

在下一篇文章中，我们将继续讨论如何使用HTTP方法，包括GET、POST、PUT和DELETE等，它们是构建RESTful API的基础。请保持关注！

在上一篇中，我们探讨了如何在FastAPI中定义路由。在这篇文章中，我们将深入了解各种HTTP方法在FastAPI路由中的实现，以及如何处理与之相关的请求。

HTTP方法概述

HTTP协议定义了一组请求方法（或称为HTTP动词），它们用于客户端与服务器之间的交互。在FastAPI中，常用的HTTP方法包括：

• GET: 获取资源
• POST: 创建资源
• PUT: 更新资源
• DELETE: 删除资源

在FastAPI中，我们将使用对应的装饰器来定义路由。

使用HTTP方法定义路由

1. 使用GET方法

GET方法用于请求指定的资源，并且应当是幂等的。使用GET方法时，我们通常会处理参数的查询。

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from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

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

在这个示例中，我们定义了一个GET请求的路由/items/，可以通过查询参数skip和limit来控制返回的内容。

2. 使用POST方法

POST方法用于向服务器提交数据，通常用于创建资源。

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from pydantic import BaseModel

class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float

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

在这个例子中，我们定义了一个POST请求的路由/items/。我们使用Pydantic模型Item来校验请求体中的数据并生成一个新项。

3. 使用PUT方法

PUT方法用于更新已有资源。通常在这里会使用资源的唯一标识符来更新数据。

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@app.put("/items/{item_id}")
async def update_item(item_id: int, item: Item):
    return {"item_id": item_id, **item.dict()}

该代码段定义了一个PUT请求的路由/items/{item_id}，允许我们通过传递item_id来更新特定的项。

4. 使用DELETE方法

DELETE方法用于删除资源。

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@app.delete("/items/{item_id}")
async def delete_item(item_id: int):
    return {"message": f"Item with id {item_id} has been deleted"}

在这个示例中，我们使用DELETE请求的路由/items/{item_id}，来删除特定ID的项。

总结

在这篇文章中，我们探讨了如何在FastAPI中使用不同的HTTP方法来定义路由，分别是GET、POST、PUT和DELETE。通过这些示例，您应该能够看出，每种方法在API中的使用场景是非常清晰且明确的。

在下一篇中，我们将重点讨论如何在FastAPI中使用路径参数来处理更复杂的请求，以提高API的灵活性和功能性。因此，如果您还不熟悉路径参数的概念，建议您继续关注下篇内容。

在上一篇文章中，我们深入探讨了 FastAPI 中的 HTTP 方法如何被使用。本篇文章将专注于路径参数的使用，帮助你理解如何在 FastAPI 中提取和使用路径参数。路径参数是构成 URL 的一部分，通常用于获取特定资源的信息。

什么是路径参数？

路径参数是嵌入在路径中的变量，它们使得 URL 更具动态性。比如，假设我们有一个用户管理系统，用户的唯一标识符是用户 ID。我们可以定义一个 URL /users/{user_id} 来获取某个特定用户的信息，其中 {user_id} 是一个路径参数。

FastAPI 中如何定义路径参数

FastAPI 允许我们在路由中直接定义路径参数。下面是一个基本的示例，展示了如何创建一个带有路径参数的路由：

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from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/users/{user_id}")
async def read_user(user_id: int):
    return {"user_id": user_id}

在这个例子中，{user_id} 是路径参数。我们指定了一个 GET 请求，当访问 /users/1 时，user_id 将被解析为 1，并作为整数传递给 read_user 函数。

路径参数的类型

在 FastAPI 中，路径参数能够自动进行数据验证和转换。例如，在上面的例子中，如果你尝试访问 /users/abc，FastAPI 将返回一个 422 的错误，表示参数类型不正确。

你可以使用多个路径参数。以下是一个包含用户 ID 和其他信息的示例：

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@app.get("/users/{user_id}/items/{item_id}")
async def read_user_item(user_id: int, item_id: int):
    return {"user_id": user_id, "item_id": item_id}

访问 URL /users/1/items/10 时，user_id 将为 1，item_id 将为 10。

如何处理可选路径参数

FastAPI 支持可选路径参数，需要使用默认值来标识。下面是一个示例，展示了如何处理可选的路径参数：

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@app.get("/users/{user_id}/tags/{tag_id}")
async def read_user_tag(user_id: int, tag_id: int = None):
    return {"user_id": user_id, "tag_id": tag_id}

在这个例子中，tag_id 是一个可选的路径参数。如果不提供 tag_id，它的默认值将为 None。

完整示例

下面是一个完整的 FastAPI 应用程序示例，结合了路径参数的使用，包含用户和他们的项目：

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from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/users/{user_id}")
async def read_user(user_id: int):
    return {"user_id": user_id, "username": f"user_{user_id}"}

@app.get("/users/{user_id}/items/{item_id}")
async def read_user_item(user_id: int, item_id: int):
    return {"user_id": user_id, "item_id": item_id, "item_name": f"item_{item_id}"}

@app.get("/users/{user_id}/tags/{tag_id}")
async def read_user_tag(user_id: int, tag_id: int = None):
    return {"user_id": user_id, "tag_id": tag_id if tag_id else "no tag"}

小结

在这一部分中，我们学习了如何在 FastAPI 中定义和使用路径参数，如何处理不同类型和可选参数。路径参数使得创建 RESTful API 时能够灵活地访问特定的资源。

在下一篇文章中，我们将继续探索请求体的处理，包括如何接收和验证请求体中的数据。希望本篇能够帮助你深入了解路径参数的使用，打下坚实的基础。如果你对 FastAPI 有更多热情，欢迎继续关注我们的系列教程！