FastAPI 教程
FastAPI 框架,高性能,易于学习,高效编码,生产可用
文档: https://fastapi.tiangolo.com
源码: https://github.com/tiangolo/fastapi
FastAPI 是一个用于构建 API 的现代、快速(高性能)的 web 框架,使用 Python 3.6+ 并基于标准的 Python 类型提示。
关键特性:
-
快速:可与 NodeJS 和 Go 比肩的极高性能(归功于 Starlette 和 Pydantic)。最快的 Python web 框架之一。
-
高效编码:提高功能开发速度约 200% 至 300%。*
- 更少 bug:减少约 40% 的人为(开发者)导致错误。*
- 智能:极佳的编辑器支持。处处皆可自动补全,减少调试时间。
- 简单:设计的易于使用和学习,阅读文档的时间更短。
- 简短:使代码重复最小化。通过不同的参数声明实现丰富功能。bug 更少。
- 健壮:生产可用级别的代码。还有自动生成的交互式文档。
- 标准化:基于(并完全兼容)API 的相关开放标准:OpenAPI (以前被称为 Swagger) 和 JSON Schema。
* 根据对某个构建线上应用的内部开发团队所进行的测试估算得出。
Typer,命令行中的 FastAPI
如果你正在开发一个在终端中运行的命令行应用而不是 web API,不妨试下 Typer。
Typer 是 FastAPI 的小同胞。它想要成为命令行中的 FastAPI。
依赖
Python 3.6 及更高版本
FastAPI 站在以下巨人的肩膀之上:
安装
在命令提示符(macOS或者Linux的终端)中使用pip安装FastAPI:
pip install fastapi
████████████████████████████████████████ 100%
安装完FastAPI后还需要一个 ASGI 服务器来运行相应的代码,生产环境可以使用 Uvicorn 或者 Hypercorn。
安装方法也是在命令提示符中使用pip进行安装:
pip install uvicorn
████████████████████████████████████████ 100%
示例
创建
- 创建一个 main.py 文件并写入以下内容:
from typing import Optional
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
def read_root():
return {"Hello": "World"}
@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: Optional[str] = None):
return {"item_id": item_id, "q": q}
或者使用
async def
...如果你的代码里会出现
async
/await
,请使用async def
:from typing import Optional from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") async def read_root(): return {"Hello": "World"} @app.get("/items/{item_id}") async def read_item(item_id: int, q: Optional[str] = None): return {"item_id": item_id, "q": q}
如果你不知道是否会用到,可以查看文档的 并发和异步/等待 章节中 关于 async 和 await 的部分。
运行
通过以下命令运行服务器:
uvicorn main:app --reload
uvicorn main:app --reload
INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
INFO: Started reloader process [28720]
INFO: Started server process [28722]
INFO: Waiting for application startup.
INFO: Application startup complete.
注意:当8000端口被占用时,使用该指令会报错:
[WinError 10013] 以一种访问权限不允许的方式做了一个访问套接字的尝试
。这是由于8000端口被占用导致的,可以通过更改启动的端口或者kill使用8000端口的应用来解决:
- kill应用的方式:在Windows环境下使用
netstat -aon|findstr "8000"
查看占用8000端口的应用的PID,然后在任务管理器中找到对应应用结束。- 改变启动端口方式(更通用):在启动命令后加
--port
来改变启动端口,例如uvicorn main:app --reload --port 18080
关于uvicorn main:app --reload --port 18080
命令
uvicorn main:app
命令含义如下:
main:
main.py文件(一个 Python "模块")。app
:在 main.py 文件中通过 app = FastAPI() 创建的对象。--reload
:让服务器在更新代码后重新启动。仅在开发时使用该选项。--port
:指定启动的端口,该代码中指定了18080端口。
检查
使用浏览器访问 http://127.0.0.1:8000/items/5?q=somequery。
你将会看到如下 JSON 响应:
{"item_id": 5, "q": "somequery"}
你已经创建了一个具有以下功能的 API:
- 通过 路径
/
和/items/{item_id}
接受 HTTP 请求。 - 以上 路径 都接受 GET 操作(也被称为 HTTP 方法)。
/items/{item_id}
路径 有一个 路径参数item_id
并且应该为 int 类型。/items/{item_id}
路径 有一个可选的 str 类型的 查询参数 q。
交互式 API 文档
现在访问 http://127.0.0.1:8000/docs。
你会看到自动生成的交互式 API 文档(由 Swagger UI生成):
可选的 API 文档
访问 http://127.0.0.1:8000/redoc。
你会看到另一个自动生成的文档(由 ReDoc 生成):
示例升级
现在修改 main.py 文件来从 PUT 请求中接收请求体。
我们借助 Pydantic 来使用标准的 Python 类型声明请求体。
from typing import Optional
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
class Item(BaseModel):
name: str
price: float
is_offer: Optional[bool] = None
@app.get("/")
def read_root():
return {"Hello": "World"}
@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: Optional[str] = None):
return {"item_id": item_id, "q": q}
@app.put("/items/{item_id}")
def update_item(item_id: int, item: Item):
return {"item_name": item.name, "item_id": item_id}
服务器将会自动重载(因为在上面的步骤中你向 uvicorn 命令添加了 --reload 选项)。
交互式 API 文档升级
访问 http://127.0.0.1:8000/docs。
- 交互式 API 文档将会自动更新,并加入新的请求体:
- 点击「Try it out」按钮,之后你可以填写参数并直接调用 API:
- 然后点击「Execute」按钮,用户界面将会和 API 进行通信,发送参数,获取结果并在屏幕上展示:
可选文档升级
访问 http://127.0.0.1:8000/redoc。
- 可选文档同样会体现新加入的请求参数和请求体:
总结
总的来说,你就像声明函数的参数类型一样只声明了一次请求参数、请求体等的类型。
你使用了标准的现代 Python 类型来完成声明。
你不需要去学习新的语法、了解特定库的方法或类,等等。
只需要使用标准的 Python 3.6 及更高版本。
举个例子,比如声明 int 类型:
item_id: int
或者一个更复杂的 Item 模型:
item: Item
......在进行一次声明之后,你将获得:
编辑器支持,包括:
- 自动补全
- 类型检查
数据校验:
- 在校验失败时自动生成清晰的错误信息。
- 对多层嵌套的 JSON 对象依然执行校验
转换 来自网络请求的输入数据为 Python 数据类型。包括以下数据:
- JSON
- 路径参数
- 查询参数
- Cookies
- 请求头
- 表单文件
转换输出的数据:转换 Python 数据类型为供网络传输的 JSON 数据:
- 转换 Python 基础类型 (str、 int、 float、 bool、 list 等)
- datetime 对象
- UUID 对象
- 数据库模型
- .....以及更多其他类型
自动生成的交互式 API 文档,包括两种可选的用户界面:
- Swagger UI
- ReDoc
回到前面的代码示例,FastAPI 将会:
- 校验
GET
和PUT
请求的路径中是否含有item_id
。 - 校验
GET
和PUT
请求中的item_id
是否为 int 类型。- 如果不是,客户端将会收到清晰有用的错误信息。
- 检查
GET
请求中是否有命名为 q 的可选查询参数(比如 http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery)。- 因为 q 被声明为 = None,所以它是可选的。
- 如果没有 None 它将会是必需的 (如 PUT 例子中的请求体)。
- 对于访问 /items/{item_id} 的 PUT 请求,将请求体读取为 JSON ,同时:
- 检查是否有必需属性 name 并且值为 str 类型 。
- 检查是否有必需属性 price 并且值为 float 类型。
- 检查是否有可选属性 is_offer, 如果有的话值应该为 bool 类型。
- 以上过程对于多层嵌套的 JSON 对象同样也会执行
- 自动对 JSON 进行转换或转换成 JSON。
- 通过 OpenAPI 文档来记录所有内容,可被用于:
- 交互式文档系统
- 许多编程语言的客户端代码自动生成系统
- 直接提供 2 种交互式文档 web 界面。
虽然我们才刚刚开始,但其实你已经了解了这一切是如何工作的。
尝试更改下面这行代码:
return {"item_name": item.name, "item_id": item_id}
......从:
... "item_name": item.name ...
......改为:
... "item_price": item.price ...
......注意观察编辑器是如何自动补全属性并且还知道它们的类型:
教程 - 用户指南 中有包含更多特性的更完整示例。
剧透警告: 教程 - 用户指南中的内容有:
- 对来自不同地方的参数进行声明,如:请求头、cookies、form 表单以及上传的文件。
- 如何设置校验约束如 maximum_length 或者 regex。
- 一个强大并易于使用的 依赖注入 系统。
- 安全性和身份验证,包括通过 JWT 令牌和 HTTP 基本身份认证来支持 OAuth2。
- 更进阶(但同样简单)的技巧来声明 多层嵌套 JSON 模型 (借助 Pydantic)。
- 许多额外功能(归功于 Starlette)比如:
- WebSockets
- GraphQL
- 基于 requests 和 pytest 的极其简单的测试
- CORS
- Cookie Sessions
- ......以及更多
性能
独立机构 TechEmpower 所作的基准测试结果显示,基于 Uvicorn 运行的 FastAPI 程序是 最快的 Python web 框架之一,仅次于 Starlette 和 Uvicorn 本身(FastAPI 内部使用了它们)。(*)
想了解更多,请查阅 基准测试 章节。
可选依赖
用于 Pydantic:
- ujson - 更快的 JSON 「解析」。
- email_validator - 用于 email 校验。
用于 Starlette:
- requests - 使用 TestClient 时安装。
- aiofiles - 使用 FileResponse 或 StaticFiles 时安装。
- jinja2 - 使用默认模板配置时安装。
- python-multipart - 需要通过 request.form() 对表单进行「解析」时安装。
- itsdangerous - 需要 SessionMiddleware 支持时安装。
- pyyaml - 使用 Starlette 提供的 SchemaGenerator 时安装(有 FastAPI 你可能并不需要它)。
- graphene - 需要 GraphQLApp 支持时安装。
- ujson - 使用 UJSONResponse 时安装。
用于 FastAPI / Starlette:
- uvicorn - 用于加载和运行你的应用程序的服务器。
- orjson - 使用 ORJSONResponse 时安装。
你可以通过 pip install fastapi[all] 命令来安装以上所有依赖。
许可协议
该项目遵循 MIT 许可协议。
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