FastAPI：Python打造高效API的终极武器

在Python的世界里，如果你想要一个既快速又现代的方式来构建API，那么FastAPI可能是你的首选。这个库基于Starlette（用于Web编程）和Pydantic（用于数据验证），专门为速度和易用性设计。

什么是FastAPI？

FastAPI 是一个用于构建API的现代、快速（高性能）框架，使用Python 3.6及以上版本，基于标准Python类型提示。它允许开发者使用Python的类型提示来声明请求和响应的数据模型，从而使得API具有自动生成的文档（Swagger UI），并支持数据验证和序列化。

核心特性：

快速：FastAPI框架非常快。其性能可与NodeJS和Go相媲美，主要得益于Starlette（用于Web微服务的工具集）和Pydantic（数据验证库）。
简单易用：设计目的是易于使用和学习，减少可能的错误。
自动生成文档：使用Swagger和ReDoc，FastAPI会自动为你生成交互式API文档。

FastAPI 的原理

FastAPI 使用 Python 的类型提示增强其性能和错误处理能力。当你创建一个API函数时，你可以给每个函数参数添加类型提示，FastAPI 会使用这些信息来执行请求参数的验证和序列化。

快速入门示例

步骤 1：安装FastAPI和Uvicorn

首先，我们需要安装FastAPI框架和Uvicorn，一个光速ASGI服务器，用于运行我们的应用。

pip install fastapi uvicorn

步骤 2：创建一个基本的API

接下来，我们写一个简单的应用来展示FastAPI的基础功能，将代码保存为example.py。

from fastapi import FastAPIapp = FastAPI()@app.get("/")
async def read_root():return {"Hello": "World"}

步骤 3：运行服务器

运行上面的应用非常简单，只需要在命令行中执行以下命令：

uvicorn example:app --reload

这条命令会启动服务器，并且每当你修改代码后，服务器会自动重新加载。

步骤 4：测试API

打开你的浏览器或者使用工具如Postman，访问 http://127.0.0.1:8000/，你将看到像这样的响应：

进阶示例

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from typing import Listapp = FastAPI()class Book(BaseModel):title: strauthor: strprice: floatin_stock: int# 初始化books_db，确保每个条目都是Book对象
books_db: List[Book] = [Book(title="西游记", author="吴承恩", price=100.0, in_stock=10),Book(title="三国演义", author="罗贯中", price=120.0, in_stock=15),Book(title="水浒传", author="施耐庵", price=110.0, in_stock=5),Book(title="红楼梦", author="曹雪芹", price=130.0, in_stock=8)
]@app.post("/books/")
async def add_book(book: Book):books_db.append(book)return {"msg": "Book added successfully", "book": book}@app.get("/books/", response_model=List[Book])
async def get_books():return books_db

执行步骤：

保存上述代码到一个名为example.py的文件中。
在你的开发环境中安装FastAPI和uvicorn：
```
pip install fastapi uvicorn
```
在命令行中运行下面的命令来启动服务器：
```
uvicorn example:app --reload
```
使用浏览器或API测试工具（如Postman）来发送请求：
- 发送POST请求到http://127.0.0.1:8000/books/以添加新书。
- 发送GET请求到http://127.0.0.1:8000/books/以查看所有书籍。