一. 前言
之前在面试的时候面试官有提到过这个框架,但是个人在之前的项目中没有用到过,只是有听过,并没有实际的应用,因此,个人自己研究了一下,这是个新型的框架,使用起来相对挺简单。FastAPI是一个基于Python的现代Web框架,它具有快速构建高性能API的特点。
中文文档:https://fastapi.tiangolo.com/zh/
二. Django,Flask,FastAPI区别
当选择一个适合你的项目的Python Web框架时,你可能会考虑以下几个方面:性能、开发难度和推广程度。在这里,我们将比较Django、Flask和FastAPI这三个常用的框架,深入探讨它们的优点和缺点。
1. 性能:
- Django:Django是一个全功能的框架,它提供了许多内置的功能和扩展。虽然它在性能方面相对较低,但它非常适合构建大型应用程序。
- Flask:Flask是一个轻量级的框架,它更加注重简洁和灵活性。相比于Django,Flask具有更好的性能表现,但它的功能相对较少。
-
FastAPI:FastAPI是一个高性能的框架,它基于异步请求处理和类型注解。这使得FastAPI比Django和Flask在性能上更为出色,并且它使用Python的
asyncio
库来实现高效的并发请求处理。
2. 开发难度:
- Django:Django是一个全功能的框架,它提供了许多现成的功能和组件,使得开发更加快速和简单。但是,对于初学者来说,Django的学习曲线可能相对较陡。
- Flask:Flask是一个简洁而灵活的框架,它更多地侧重于自定义和配置。相对于Django,Flask的学习曲线较为平缓,适合小型和简单的项目。
- FastAPI:FastAPI使用了类型注解和自动生成文档的功能,使代码更易读和维护。它提供了基于标准的API模式和强大的验证工具,减少了开发过程中的错误。
3. 推广程度:
- Django:Django是最受欢迎和广泛使用的Python Web框架之一。它拥有庞大的社区支持和丰富的文档资源,可以轻松找到相关的教程、插件和解决方案。
- Flask:Flask也是一个受欢迎的框架,拥有庞大的社区和丰富的扩展库。虽然它的用户群体相对较小,但在小型项目和快速原型开发中非常流行。
-
FastAPI:FastAPI是一个相对较新的框架,但它正在迅速获得开发者的关注。它的高性能和现代特性吸引了许多开发者,并且社区正在逐渐扩大。
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。
4. FastAPI关键特性:
-
快速:可与 NodeJS 和 Go 并肩的极高性能(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。
三. 安装配置基本使用
1. 安装FastAPI和uvicorn
FastAPI使用uvicorn作为默认的Web服务。因此,您需要在安装FastAPI之前安装uvicorn。可以使用以下命令来安装FastAPI和uvicorn:
pip install fastapi
pip install uvicorn
其中, uvicorn 是一个轻量级的 ASGI(异步服务器网关接口)服务器。
2. 创建一个FastAPI应用程序
在Python文件中,导入FastAPI并创建一个应用程序实例:
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
3. 定义路由
使用装饰器将函数绑定到特定的路径和HTTP方法,即路由:
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
async def root():
return {"message": "Hello World"}
在上面的示例中,@app.get("/")
表示将root()函数绑定到HTTP GET
方法的根路径。函数返回一个字典,其中包含一个简单的 {"message": "Hello World"}
消息。
4. 运行FastAPI 应用程序
可以使用uvicorn运行FastAPI应用程序。在Python文件所在的目录下运行以下命令:
uvicorn main:app --reload
其中,main
是Python文件名,app是FastAPI
应用程序实例的名称。--reload
选项表示在修改代码时重新加载应用程序。
5. 测试API
在浏览器中打开 http://localhost:8000/
,您应该能够看到 “Hello World”消息。可以使用Postman或其他HTTP客户端测试API的其他端点。
6. 添加路由和响应处理程序
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
async def 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, "q": q}
这个应用程序有两个路由:
根路由 /,响应一个包含 {"message": "Hello World"}
的 JSON。/items/{item_id}
,响应一个包含 {"item_id": item_id, "q": q}
的 JSON。
其中, /items/{item_id}
包含一个路径参数 item_id
和一个查询参数 q。如果不提供查询参数,则默认为 None
。
7. 在路由处理程序中使用模板参数
除了路径参数和查询参数外,FastAPI 还支持在路由处理程序中使用模板参数。例如,以下示例显示了如何在路由处理程序中使用模板参数:
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,路由 /users/{user_id}
包含一个路径参数 user_id。当我们访问 /users/123
时,user_id 的值将被设置为 123。
8. 在路由处理程序中返回模板
FastAPI 也支持在路由处理程序中返回HTML模板。以下示例显示了如何在路由处理程序中返回HTML模板:
from fastapi import FastAPI, Request
from fastapi.templating import Jinja2Templates
app = FastAPI()
templates = Jinja2Templates(directory="templates")
@app.get("/")
async def read_root(request: Request):
return templates.TemplateResponse("index.html", {"request": request, "username": "Johnson Doe"})
在这个例子中,我们使用了 Jinja2 Templates
模块,将模板目录设置为当前工作目录下的 templates 文件夹。
路由处理程序 read_root()
返回了一个用指定模板 index.html 渲染的页面,将 request
和 username
传递给模板。在模板中,将 username
变量显示在页面上。
9. 在请求体中接收 JSON 数据
FastAPI 支持从请求体中解析 JSON 数据。以下样例演示了如何解析 JSON 数据:
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
10. 在请求体中上传文件
FastAPI 同样支持在请求体中上传文件。以下样例演示了如何上传文件:
from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
app = FastAPI()
@app.post("/uploadfile/")
async def create_upload_file(file: UploadFile = File(...)):
return {"filename": file.filename}
在这个示例中,路由处理程序 create_upload_file()
接收一个类型为 UploadFile
的参数 file
,将上传的文件保存在服务端。如果请求中没有提供文件,则返回一个错误信息。
四. FastAPI项目目录结构
1.示例
my_project/
├── app/
│ ├── apis/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── auth.py
│ │ ├── items.py
│ │ └── users.py
│ ├── core/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── config.py
│ │ ├── security.py
│ │ └── sqlalchemy.py
│ ├── db/
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── base.py
│ ├── main.py
│ └── models/
│ ├── __init__.py
│ ├── item.py
│ └── user.py
├── docker-compose.yml
├── Dockerfile
├── README.md
└── requirements.txt
在这个示例项目中,主要包括以下几个部分:
- app/:用于存放应用程序的主要代码。包含API定义、业务逻辑、数据库连接等。
- app/apis/:API路由和业务逻辑实现的目录。
- app/core/:配置、鉴权、数据库连接等核心功能的实现。
- app/db/:数据库模型的定义,以及数据库相关的代码。
- app/models/:ORM模型定义,实现业务逻辑和数据库操作的映射。
- app/main.py:FastAPI应用程序的启动文件,包括应用程序的初始化、路由注册等。
- docker-compose.yml:Docker Compose配置文件。
- Dockerfile:应用程序Docker镜像的构建文件。
- README.md:项目文档。
- requirements.txt:项目依赖清单。
此外,还可以根据项目需要添加其他目录和文件,例如静态文件目录、测试目录、文档目录等。但是,无论怎样组织FastAPI项目结构,都需要保证代码清晰明了、易于维护。
五. 总结
这只是FastAPI的基本用法。FastAPI还提供了许多其他功能,如请求体验证和文档生成,以帮助您轻松构建高性能API。有了这些基础,您可以开始在FastAPI中编写更强大和复杂的API了!
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以上就是FastAPI框架的基本使用和介绍,希望对你有所帮助!文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-675801.html
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