FastAPI 快速入门

2020-11-3 1 Comments 7388 Views 0 Times

FastAPI framework, high performance, easy to learn, fast to code, ready for production

FastAPI框架，高性能，易于学习，快速编码，准备投入生产。

文档入口: https://fastapi.tiangolo.com.

框架源码: https://github.com/tiangolo/fastapi.

FastAPI是一个现代的、快速的(高性能的)web框架，用于基于标准Python类型提示用Python 3.6+构建api。

主要特点如下：

  • 快:非常高的性能，与NodeJS和Go(感谢Starlette和Pydantic)。可用的最快的Python框架之一。
  • 快速编码: 提高开发速度约200%到300% 。
  • 减少bug : 减少约40%的人为(开发人员)错误。
  • 直观: 伟大的编辑器的支持，完成无处不在，更少的时间调试。
  • 容易: 设计是为了便于使用和学习。减少阅读文档的时间。
  • 短: 最小化代码重复。每个参数声明的多个特性。更少的错误。
  • 健壮: 获得生产就绪代码。自动交互文档。
  • 基于标准的: 基于(并完全兼容)api的开放标准:OpenAPI(以前称为Swagger)和JSON模式。

Typer, the FastAPI of CLIs

如果您正在构建一个在终端中使用的CLI应用程序，而不是web API，请查看Typer。

开发环境

  • Python 3.6+版本
  • FastAPI 由以下两大“大牛”支持者:
  • Starlette 对于web部分.
  • Pydantic 对于数据部分.

安装

pip install fastapi

您还需要一个ASGI服务器，用于生产，如Uvicorn或Hypercorn。

pip install uvicorn

Demo例子

新建文件main.py
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: str = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}

?如果你的代码使用 async / await, 使用 async def:

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: str = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}

运行（本地服务器）

uvicorn main:app --reload

命令解析：

  • 命令uvicorn main:app指的是:
  • main: 文件main.py (Python“模块”).
  • app: 在main.py中使用app = FastAPI()创建的对象。
  • --reload: 在代码更改后重新启动服务器。这样做只是为了开发方便。
  • 可以自行输入uvicorn --help 查看命令使用的方法。

测试功能

打开浏览器 复制它：http://127.0.0.1:8000/items/5?q=somequery.

您将看到JSON响应如下:

{"item_id": 5, "q": "somequery"}

你已经创建了一个API:

  • 在路径/和/items/{item_id}中接收HTTP请求。
  • 这两条路径都采用GET操作(也称为HTTP方法)。
  • path: /items/{item_id}有一个路径参数item_id，它应该是一个整数。
  • path /items/{item_id}有一个可选的str查询参数q。

交互式API文档

那么，现在改变地址为：[http://127.0.0.1:8000/docs] (http://127.0.0.1:8000/docs).

img

index-01-swagger-ui-simple.png

你会看到自动化的用于交互的API文档(由Swagger UI提供):

其他的API文档

现在，转到http://127.0.0.1:8000/redoc。

你会看到另一个自动文档(由ReDoc提供):

img

index-02-redoc-simple.png

进阶版-例子（Example）

现在修改文件main.py，以便从PUT请求接收主体。

使用标准Python类型声明主体，这得益于Pydantic。

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    is_offer: bool = None


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


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

服务器会自动重新加载(因为您添加了--reload到上面的uvicorn命令)。

进阶版-交互式文档

现在，前往http://127.0.0.1:8000/docs

  • 交互式API文档将自动更新，包括新的主体:

img

index-03-swagger-02.png

  • 点击“Try it out”按钮，可以填写参数，直接与API交互:

img

index-04-swagger-03.png

  • 然后点击“Execute”按钮，用户界面将与您的API进行通信，发送参数，获取结果并显示在屏幕上:

img

index-05-swagger-04.png

进阶版-其他可选的API文档

然后现在，转到：http://127.0.0.1:8000/redoc

  • 文档还将反映新的查询参数和主体:

img

index-06-redoc-02.png

知识回顾

总之，只需将参数、主体等类型声明为函数参数，使用标准的现代Python类型就可以做到这一点。

您不必学习新的语法、特定库的方法或类，等等。

只需要标准的Python 3.6+版本。

  • 比如，一个int类型
item_id: int

或者对于更复杂的Item模型:

item: Item

..有了这种声明，你就可以这样:

  • 编辑器支持,包括:
  • 智能完成部分代码
  • 类型检查
  • 验证数据:
  • 当数据无效时自动清除错误
  • 甚至对深度嵌套的JSON对象进行验证
  • 输入数据的转换: 从PC端到Python数据和类型的转换
  • JSON
  • Path参数
  • Query参数
  • Cookies - 缓存信息
  • Headers - 请求头
  • Forms - 表单
  • Files - 文件
  • 输出数据的转换: 从Python数据和类型转换为PC端数据(JSON格式):
  • 转换Python类型(str、int、float、bool、list等)
  • datetime对象
  • 对象UUID
  • 数据库模型
  • 更多
  • 自动化交互式API文档，包括2个交互式文档web接口:
  • Swagger UI
  • ReDoc

回到前面的代码示例，FastAPI会执行以下操作:

  • 验证GET和PUT请求的路径中是否有item_id。
  • 验证item_id的类型为int，以用于GET和PUT请求。
  • 如果不是，客户端将看到一个有用的、明显的错误。
  • 检查是否有一个名为q的可选查询参数(如http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery)用于获取请求。
  • 由于q参数是用= None声明的，所以它是可选的。
  • 如果没有None，它将是必需的(就像PUT中的主体一样)。
  • 对于PUT请求到/items/{item_id}，将body读取为JSON:
  • 检查它是否有一个必需的属性名，该属性名应该是str。
  • 检查它的required属性price必须是一个浮点数。
  • 检查它是否有一个可选属性is_offer，如果存在，它应该是一个bool。
  • 所有这些也适用于深度嵌套的JSON对象。
  • 自动将其转换为JSON。
  • 用OpenAPI记录所有可以使用的东西:
  • 交互式文档系统。
  • 自动化客户端代码生成系统，适用于多种语言。
  • 直接提供2个交互式文档web接口。

我们只是学到了一些最基础最表面的东西，但是您已经了解了它是如何工作的。

你可以尝试着改变某一些行的代码:

return {"item_name": item.name, "item_id": item_id}

从以下这个：

... "item_name": item.name ...

到这些：

... "item_price": item.price ...

…看看你的编辑器将如何自动完成这些属性，并知道他们的类型:

有关包含更多特性的更完整示例，请参阅 教程-用户指南。

本教程 -- 用户指南包括:

  • 来自不同地方的参数声明如下:headers, cookies, form fields 以及 files。

  • 如何将validation constraints设置为maximum_length或regex。

  • 一个非常强大和容易使用的依赖注入系统。

  • 安全性和身份验证，包括使用JWT令牌和HTTP基本验证支持OAuth2。

  • 更高级(但同样简单)的技术，用于声明深度嵌套的JSON模型(Pydantic的强力支持)。

  • 许多额外的功能(

感谢Starlette

)作为:

  • WebSockets
  • GraphQL
  • 基于request和pytest的非常简单的测试
  • CORS
  • Cookie Sessions - 会话层
  • …和更多。

性能 （Performance）

独立的TechEmpower基准测试显示，在Uvicorn下运行的FastAPI应用程序是可用的最快的Python框架之一，仅低于Starlette和Uvicorn本身(由FastAPI内部使用)。(*)

要更多地了解它，请参阅“基准测试”一节。

可选依赖（Optional Dependencies）

使用Pydantic:

  • ujson - 用于更快的JSON“解析”。
  • email_validator - 用于电子邮件验证。

使用Starlette:

  • request -- 如果您想要使用TestClient，那么这是必需的。
  • aiofiles—如果您想使用FileResponse或StaticFiles，则必须使用aiofiles。
  • jinja2 - 如果你想使用默认的模板配置，jinja2是必须的。
  • python-multipart如果希望支持表单“解析”，那么使用request.form()是必需的。
  • itsdangerous它是危险的——需要SessionMiddleware(会话中间件)支持。
  • pyyaml -需要Starlette的SchemaGenerator支持(您可能不需要FastAPI)。
  • graphere——GraphQLApp支持所需。
  • ujson - 如果您想使用UJSONResponse，则必须使用ujson。

FastAPI / Starlette使用:

  • uvicorn - 用于加载和服务您的应用程序的服务器。
  • orjson - 如果您想使用ORJSONResponse，则必须使用orjson。

您可以用pip install fastapi[all]安装所有这些东西。

版权声明:除特别注明外,本站所有文章均为王晨曦个人站点原创

转载请注明:出处来自王晨曦个人站点 » FastAPI 快速入门

点赞
asyncio

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注

  1. vbslexdpt 说道：
    March 21, 2024, 8:50 a.m.

    出发地 avbslexdpt vbslexdpt http://www.g2b1u5044p1eohrtf7i9pt4h58i025n6s.org/ [url=http://www.g2b1u5044p1eohrtf7i9pt4h58i025n6s.org/]uvbslexdpt[/url]

    回复