大纲
1. 概述
1.1 什么是FastAPI
1.1 什么是FastAPI
FastAPI是一个现代、快速（高性能）的Web框架，用于构建API。它基于Python 3.7+的类型提示（type hints）和异步编程（asyncio）能力，使得代码易于编写、阅读和维护。FastAPI具有自动交互式文档（基于OpenAPI规范和JSON Schema）、数据验证、依赖注入（Dependency Injection）等功能，这些功能使得API的开发速度更快、更可靠。FastAPI还支持WebSocket和GraphQL，可以轻松地扩展到更复杂的应用场景。由于其高性能、易用性和可扩展性，FastAPI在人工智能、机器学习、数据科学等领域得到了广泛的应用。
1.2 FastAPI的优势
1.2.1 强大的性能
FastAPI使用Pydantic和Starlette等现代Python库，可以实现比Flask和Django等传统框架更快的性能。FastAPI的异步支持使其能够处理大量并发请求，并在高负载下保持稳定的性能。
1.2.2 自动生成API文档
FastAPI可以自动生成API文档，这是一个重要的优势。FastAPI使用OpenAPI标准，可以通过Swagger UI或Redoc自动生成交互式API文档。这使得API的使用和测试更加容易和直观。
1.2.3 类型注解和自动验证
FastAPI使用Python的类型注解和Pydantic库来自动验证请求和响应的数据。这使得代码更加清晰和易于维护，并可以在运行时自动检查数据类型和格式。这也可以帮助开发人员更早地发现和解决错误。
1.2.4 快速开发
FastAPI提供了一些快速开发的功能，如自动路由和依赖注入。这使得开发人员可以更快地编写API，并且可以更容易地管理和维护代码。FastAPI还提供了一些常见的功能，如身份验证和数据库集成，以便开发人员可以更快地构建功能完整的API。
1.2.5 强大的交互式API文档
FastAPI的交互式API文档不仅可以自动生成，而且还非常强大。开发人员可以在文档中执行请求和测试，以便更好地理解API的使用和行为。文档还提供了一些有用的工具，如请求和响应模型的可视化和自动代码生成。这使得API的使用和测试更加容易和直观。
2. 安装
2.1 安装FastAPI
3.1.1 安装##### 3.1.1 安装FastAPI
安装FastAPI非常简单，只需要使用pip包管理器即可。在终端中输入以下命令即可安装：
pip install fastapi
如果需要使用FastAPI的自动文档和交互式API页面功能，还需要安装uvicorn和[optional] python-multipart：
pip install uvicorn[standard]
pip install python-multipart
安装完成后，可以通过以下命令启动FastAPI应用程序：
uvicorn main:app --reload
其中，main是你的主文件名，app是FastAPI实例的名称。--reload选项将自动重新加载代码更改，使开发更加高效。
安装完成后，可以在浏览器中访问http://localhost:8000/docs来查看自动生成的API文档和交互式API页面。
2.2 安装依赖项
3.2 安装依赖项
在安装 FastAPI 之前，需要先安装一些依赖项。其中最重要的是 Uvicorn，它是一个基于 asyncio 和 Python 3.6+ 的高性能 Web 服务器，用于运行 FastAPI 应用程序。安装 Uvicorn 的最简单方法是使用 pip：
pip install uvicorn[standard]
此外，FastAPI 还需要 Pydantic 和 Starlette 库。它们可以通过以下命令安装：
pip install fastapi
pip install pydantic
pip install starlette
安装完成后，可以使用以下命令检查是否成功安装了 FastAPI：
import fastapi
print(fastapi.__version__)
如果输出了 FastAPI 的版本号，则说明已成功安装。
3. 快速入门
3.1 创建一个FastAPI应用
3.1.1 安装FastAPI依赖库
首先，我们需要安装FastAPI和uvicorn依赖库。可以使用pip命令进行安装：
pip install fastapi uvicorn[standard]
3.1.2 创建一个FastAPI应用
接下来，我们可以创建一个FastAPI应用程序。在您的编辑器中创建一个新文件，例如main.py，并将以下代码复制到文件中：
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
async def root():
return {"message": "Hello World"}
在上面的代码中，我们首先导入FastAPI类，然后创建一个FastAPI实例。接下来，我们使用@app.get装饰器来定义一个路由，该路由将处理根路径的GET请求。在这种情况下，我们将返回一个JSON对象，其中包含“message”键和“Hello World”值。
3.1.3 运行FastAPI应用
现在，我们已经创建了FastAPI应用程序，我们可以使用uvicorn命令来运行它。在终端中输入以下命令：
uvicorn main:app --reload
在上面的命令中，我们使用uvicorn命令来运行我们的FastAPI应用程序。我们指定要运行的模块和应用程序实例，以及使用–reload选项来启用代码更改的自动重新加载。现在，我们可以在浏览器中访问http://localhost:8000/，应该会看到“Hello World”消息。
以上就是创建一个FastAPI应用程序的简单步骤。我们可以使用FastAPI框架来创建强大的Web API，并使用uvicorn命令来运行它。
3.2 运行FastAPI应用
3.2.1 安装FastAPI和uvicorn
在开始使用FastAPI之前，需要先安装它和运行它的服务器uvicorn。可以使用pip来安装它们：
pip install fastapi
pip install uvicorn[standard]
3.2.2 创建FastAPI应用
创建一个FastAPI应用非常简单，只需要在Python文件中导入FastAPI并创建一个应用实例即可。例如，在main.py文件中创建一个名为app的FastAPI应用：
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
async def root():
return {"message": "Hello World"}
3.2.3 运行FastAPI应用
在终端中使用uvicorn来运行FastAPI应用：
uvicorn main:app --reload
其中，main是Python文件名，app是FastAPI应用实例的名称。–reload选项表示在代码修改时重新加载应用程序。
通过访问http://localhost:8000，可以看到返回的JSON数据：
{"message": "Hello World"}
这就是一个简单的FastAPI应用程序的完整示例。
3.3 访问FastAPI应用
3.3.1 使用HTTPie访问FastAPI应用
HTTPie是一个命令行HTTP客户端，可以方便地测试和调试HTTP接口。要使用HTTPie访问FastAPI应用，可以按照以下步骤进行：
-
首先，确保FastAPI应用正在运行。可以使用以下命令启动FastAPI应用：
uvicorn main:app --reload其中，main是FastAPI应用所在的Python文件名，app是FastAPI应用对象的名称。
-
然后，使用以下命令安装HTTPie：
pip install httpie -
接下来，使用以下命令发送HTTP请求：
http GET http://localhost:8000/items其中，GET表示HTTP请求方法，http://localhost:8000/items是FastAPI应用的URL，可以根据实际情况进行修改。
-
如果一切正常，HTTPie将输出FastAPI应用返回的响应内容，例如：
HTTP/1.1 200 OK content-length: 84 content-type: application/json date: Mon, 12 Jul 2021 09:00:00 GMT server: uvicorn [ {"id": 1, "name": "Item 1", "price": 9.99}, {"id": 2, "name": "Item 2", "price": 19.99}, {"id": 3, "name": "Item 3", "price": 29.99} ]其中，HTTP/1.1 200 OK表示HTTP响应状态码和状态消息，content-length和content-type表示响应头，[{“id”: 1, “name”: “Item 1”, “price”: 9.99}, {“id”: 2, “name”: “Item 2”, “price”: 19.99}, {“id”: 3, “name”: “Item 3”, “price”: 29.99}]表示响应体，即FastAPI应用返回的数据。
通过以上步骤，可以使用HTTPie访问FastAPI应用并获取响应数据。
4. 路由和请求处理
4.1 定义路由
3.1.1 定义路由
在FastAPI中，可以使用装饰器来定义路由，例如：
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}
在上面的例子中，@app.get("/")和@app.get("/items/{item_id}")都是路由定义的装饰器。其中，"/"和"/items/{item_id}"是路由路径，read_root()和read_item()是路由处理函数。路由路径中的{item_id}是路径参数，可以在路由处理函数中使用。路由处理函数中的q是查询参数，可以在请求URL中使用，例如/items/42?q=somequery。路由处理函数需要返回一个响应体，可以是字符串、字典、模型等。FastAPI会根据返回值的类型自动推断响应体的Content-Type和响应状态码。如果需要指定Content-Type和响应状态码，可以使用Response类，例如：
from fastapi import FastAPI, Response
app = FastAPI()
@app.get("/")
async def read_root(response: Response):
response.headers["Content-Language"] = "en-US"
return {"Hello": "World"}
在上面的例子中，使用Response类可以设置响应头。注意，在路由处理函数中，如果需要访问请求体、请求头、Cookie等信息，可以使用Request类，例如：
from fastapi import FastAPI, Request
app = FastAPI()
@app.get("/")
async def read_root(request: Request):
user_agent = request.headers["user-agent"]
return {"User-Agent": user_agent}
4.2 处理请求
4.2.1 请求体
请求体是 HTTP 请求中的消息体，通常包含客户端向服务器端提交的数据。在 FastAPI 中，可以使用 Pydantic 模型定义请求体的结构，并使用 Body 参数将其注入到路由处理函数中。
以下是一个使用 Body 参数的示例：
from fastapi import FastAPI, Body
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
class Item(BaseModel):
name: str
price: float
is_offer: bool = None
@app.put("/items/{item_id}")
async def update_item(item_id: int, item: Item, q: str = None):
result = {"item_id": item_id, "item": item}
if q:
result.update({"q": q})
return result
在上面的示例中，我们定义了一个 Item 模型，其中包含 name、price 和 is_offer 三个字段。接着，在 update_item 路由处理函数中，我们使用 Body 参数将 Item 对象注入到函数中，并将其用作请求体。
4.2.2 请求参数
除了请求体外，FastAPI 还支持多种类型的请求参数，包括路径参数、查询参数、请求头和表单数据等。这些请求参数可以通过路由处理函数的参数列表进行访问。
以下是一个使用路径参数和查询参数的示例：
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}
在上面的示例中，我们定义了一个 read_item 路由处理函数，其中包含一个名为 item_id 的路径参数和一个名为 q 的查询参数。在函数中，我们可以通过这些参数来访问客户端提交的数据。
4.2.3 响应模型
FastAPI 还支持使用 Pydantic 模型定义响应数据的结构。在路由处理函数中，我们可以将返回的数据转换为 Pydantic 模型，并将其作为响应数据返回给客户端。
以下是一个使用响应模型的示例：
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
class Item(BaseModel):
name: str
price: float
is_offer: bool = None
@app.put("/items/{item_id}")
async def update_item(item_id: int, item: Item):
return {"item_id": item_id, "item": item}
在上面的示例中，我们定义了一个 Item 模型，并在 update_item 路由处理函数中将其作为响应数据返回给客户端。在返回数据时，我们将其转换为 Item 对象，并将其作为 JSON 格式的数据返回给客户端。
5. 数据库集成
5.1 连接数据库
3.1.1 连接数据库
在fastapi中，我们可以使用第三方库如SQLAlchemy来实现数据库的连接。下面是一个连接MySQL数据库的示例代码：
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
DATABASE_URL = "mysql+pymysql://user:password@host:port/db_name"
engine = create_engine(DATABASE_URL)
SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)
在这个示例中，我们使用了SQLAlchemy提供的create_engine函数来创建一个数据库引擎，然后使用sessionmaker函数创建一个会话类SessionLocal，用于执行数据库操作。
需要注意的是，这里的DATABASE_URL需要根据实际情况进行修改，其中包括数据库的用户名、密码、主机地址、端口号以及数据库名称等信息。
在实际使用中，我们可以在需要访问数据库的地方导入SessionLocal类，并使用with语句创建一个会话对象，然后通过该对象执行相应的数据库操作，例如：
from fastapi import FastAPI, Depends
from sqlalchemy.orm import Session
from .database import SessionLocal, engine
from . import models, schemas
app = FastAPI()
models.Base.metadata.create_all(bind=engine)
# Dependency
def get_db():
db = SessionLocal()
try:
yield db
finally:
db.close()
@app.post("/users/")
def create_user(user: schemas.UserCreate, db: Session = Depends(get_db)):
db_user = models.User(username=user.username, email=user.email)
db.add(db_user)
db.commit()
db.refresh(db_user)
return db_user
在这个示例中，我们定义了一个create_user函数，用于创建新用户。该函数的参数中包括一个UserCreate模型对象和一个数据库会话对象db，其中UserCreate模型对象用于接收用户提交的数据，而会话对象db则通过Depends装饰器注入到函数中。
在函数内部，我们首先##### 3.1.1 数据库连接配置
在FastAPI中，连接数据库是一个非常重要的步骤。在开始连接数据库之前，我们需要安装相应的数据库驱动程序。对于不同的数据库类型，我们需要安装不同的驱动程序。例如，如果我们要连接MySQL数据库，我们需要安装PyMySQL或mysql-connector-python等驱动程序。
在安装好相应的驱动程序后，我们需要在应用程序中配置数据库连接。我们可以使用Python的标准库中的sqlite3模块连接SQLite数据库，也可以使用第三方库如SQLAlchemy连接各种类型的数据库。在FastAPI中，我们可以使用第三方库如databases和SQLAlchemy等来连接数据库。
对于databases库，我们可以通过以下方式来配置数据库连接：
import databases
DATABASE_URL = "sqlite:///./test.db"
database = databases.Database(DATABASE_URL)
在上面的代码中，我们首先定义了一个名为DATABASE_URL的变量，它包含了SQLite数据库的连接信息。然后我们使用databases库中的Database类来创建一个名为database的数据库连接对象。
对于SQLAlchemy库，我们可以通过以下方式来配置数据库连接：
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
DATABASE_URL = "sqlite:///./test.db"
engine = create_engine(DATABASE_URL)
SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)
Base = declarative_base()
在上面的代码中，我们首先定义了一个名为DATABASE_URL的变量，它包含了SQLite数据库的连接信息。然后我们使用create_engine函数创建一个名为engine的数据库引擎对象。接着，我们使用sessionmaker函数创建一个名为SessionLocal的数据库会话对象。最后，我们使用declarative_base函数创建一个名为Base的ORM基类对象。
以上就是连接数据库的基本配置方式。在实际应用中，我们需要根据具体的数据库类型和应用需求进行相应的配置。
5.2 定义模型
3.1 数据库集成-5.2 定义模型
在FastAPI中，我们可以使用ORM（对象关系映射）工具来定义数据库模型。ORM工具可以将数据库表映射为Python类，从而使我们可以使用Python语言来操作数据库。目前比较流行的ORM工具有SQLAlchemy和Tortoise ORM。
下面是一个使用Tortoise ORM定义模型的示例：
from tortoise.models import Model
from tortoise import fields
class User(Model):
id = fields.IntField(pk=True)
username = fields.CharField(max_length=50, unique=True)
password = fields.CharField(max_length=50)
email = fields.CharField(max_length=50, unique=True)
is_active = fields.BooleanField(default=True)
在上面的示例中，我们定义了一个名为User的模型，它继承自Tortoise的Model类。模型中的每个字段都被定义为一个类属性。在这个示例中，我们定义了5个字段，分别是id、username、password、email和is_active。其中，id字段被定义为主键字段（pk=True），并且是一个整数类型（IntField）。其他字段则分别被定义为字符类型（CharField）或布尔类型（BooleanField）。
使用ORM工具定义模型可以使我们更加方便地操作数据库，而且还可以避免一些低级错误。在FastAPI中，我们可以使用ORM工具来定义模型，从而实现数据库集成。
5.3 操作数据库
5.3.1 连接数据库
连接数据库是进行数据库操作的第一步，我们需要使用fastapi框架中提供的第三方库来连接数据库。在这个示例中，我们使用的是SQLAlchemy库，它是一个Python SQL工具包和ORM框架，可以与许多不同类型的数据库进行交互。
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
SQLALCHEMY_DATABASE_URL = "postgresql://user:password@postgresserver/db"
engine = create_engine(SQLALCHEMY_DATABASE_URL)
SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)
以上代码展示了如何使用SQLAlchemy库连接PostgreSQL数据库。在这个示例中，我们使用的是PostgreSQL数据库，连接字符串中包括了用户名、密码、主机名以及数据库名称。
5.3.2 查询数据
查询数据是使用数据库的一个常见操作。在fastapi框架中，我们可以使用SQLAlchemy库提供的ORM框架来进行数据查询操作。ORM框架将数据库表映射到Python类，我们可以使用Python类来操作数据库表。
from sqlalchemy.orm import Session
from . import models
def get_user(db: Session, user_id: int):
return db.query(models.User).filter(models.User.id == user_id).first()
以上代码展示了如何使用SQLAlchemy库提供的ORM框架查询数据库表中的数据。在这个示例中，我们定义了一个函数get_user，它接受一个数据库会话对象和一个用户ID作为参数。函数使用ORM框架查询数据库表中ID等于用户ID的第一条记录，并返回该记录。
5.3.3 插入数据
插入数据是使用数据库的另一个常见操作。在fastapi框架中，我们可以使用SQLAlchemy库提供的ORM框架来进行数据插入操作。ORM框架将数据库表映射到Python类，我们可以使用Python类来操作数据库表。
from sqlalchemy.orm import Session
from . import models, schemas
def create_user(db: Session, user: schemas.UserCreate):
db_user = models.User(email=user.email, password=user.password)
db.add(db_user)
db.commit()
db.refresh(db_user)
return db_user
以上代码展示了如何使用SQLAlchemy库提供的ORM框架插入数据到数据库表中。在这个示例中，我们定义了一个函数create_user，它接受一个数据库会话对象和一个用户创建模型作为参数。函数使用ORM框架创建一个新的用户记录，并将其添加到数据库会话中。然后，函数提交会话以将新记录保存到数据库中，并使用ORM框架刷新会话以获取新记录的ID。最后，函数返回新记录。
6. 部署
6.1 部署FastAPI应用
6.1.1 部署FastAPI应用到本地服务器
为了将FastAPI应用程序部署到本地服务器上，您需要遵循以下步骤：
-
在本地服务器上安装Python环境和所需的依赖项。您可以使用pip安装所需的依赖项，例如：
pip install fastapi uvicorn -
将您的FastAPI应用程序代码复制到本地服务器上。您可以使用git clone或scp命令将代码从源代码存储库或本地计算机复制到本地服务器。
-
在本地服务器上启动FastAPI应用程序。您可以使用uvicorn命令启动FastAPI应用程序，例如：
uvicorn main:app --reload这将在本地服务器上启动FastAPI应用程序并启用热重载功能，以便在进行更改时自动重新加载应用程序。
-
您可以通过在Web浏览器中输入本地服务器的IP地址和FastAPI应用程序的端口号来访问FastAPI应用程序。
http://<server-ip>:<app-port>例如，如果您的本地服务器IP地址为192.168.1.100，FastAPI应用程序的端口号为8000，则可以使用以下URL访问FastAPI应用程序：
http://192.168.1.100:8000
6.1.2 部署FastAPI应用到云服务器
如果您想将FastAPI应用程序部署到云服务器上，则需要遵循以下步骤：
-
在云服务器上创建Python环境和所需的依赖项。您可以使用pip安装所需的依赖项，例如：
pip install fastapi uvicorn -
将您的FastAPI应用程序代码复制到云服务器上。您可以使用git clone或scp命令将代码从源代码存储库或本地计算机复制到云服务器。
-
在云服务器上启动FastAPI应用程序。您可以使用uvicorn命令启动FastAPI应用程序，例如：
uvicorn main:app --reload -
您可以使用云服务器提供的公共IP地址和FastAPI应用程序的端口号来访问FastAPI应用程序。
http://<server-ip>:<app-port>例如，如果您的云服务器公共IP地址为203.0.113.0，FastAPI应用程序的端口号为8000，则可以使用以下URL访问FastAPI应用程序：
http://203.0.113.0:8000
6.2 使用Docker部署FastAPI应用
6.2.1 Docker基础知识
在使用Docker部署FastAPI应用之前，需要先了解一些Docker基础知识。Docker是一种容器化技术，它可以将应用程序和其依赖项打包在一起，创建一个独立的、可移植的容器。这个容器可以在任何地方运行，而不需要担心环境差异性的问题。Docker的核心组件包括Docker Engine、Docker Compose和Docker Hub。其中，Docker Engine是Docker的核心组件，它负责管理Docker容器和镜像。Docker Compose是一个工具，可以通过定义和运行多个Docker容器来简化应用程序的部署。Docker Hub是一个公共的Docker镜像仓库，可以方便地分享和获取Docker镜像。
6.2.2 使用Docker部署FastAPI应用
使用Docker部署FastAPI应用非常简单。首先，需要在FastAPI应用程序的根目录中创建一个Dockerfile文件。这个文件描述了如何构建Docker镜像。下面是一个简单的Dockerfile示例：
FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.8
COPY ./app /app
这个Dockerfile基于tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi镜像构建，将FastAPI应用程序复制到容器中的/app目录下。接下来，可以使用Docker命令构建镜像：
docker build -t my-fastapi-app .
这个命令将会构建一个名为my-fastapi-app的镜像。接下来，可以使用Docker命令运行这个镜像：
docker run -d --name my-fastapi-app -p 80:80 my-fastapi-app
这个命令将会在后台运行一个名为my-fastapi-app的容器，并将容器的80端口映射到主机的80端口。现在，可以通过访问http://localhost访问FastAPI应用程序了。
通过使用Docker，可以轻松地部署FastAPI应用程序，并且不需要担心环境差异性的问题。
7. 测试
7.1 编写测试用例
7.1.1 什么是测试用例
测试用例是一组输入、预期输出和执行步骤的集合，用于验证软件系统是否符合预期的功能和性能要求。测试用例通常包括正向测试用例和负向测试用例，以确保软件在正常和异常情况下都能正确工作。
7.1.2 编写测试用例的步骤
编写测试用例的过程需要遵循一定的步骤，以确保测试用例的质量和有效性。以下是编写测试用例的一般步骤：
-
确定测试目标：确定要测试的软件功能或性能指标，以便为测试用例提供一个明确的目标。
-
收集测试数据：收集测试所需的数据，包括输入数据、预期输出和执行步骤。
-
编写测试用例：根据测试目标和测试数据编写测试用例，包括正向测试用例和负向测试用例。
-
审查测试用例：对编写的测试用例进行审查，以确保测试用例的完整性和准确性。
-
执行测试用例：按照测试用例的执行步骤执行测试用例，并记录测试结果。
-
分析测试结果：分析测试结果，包括测试通过的用例和未通过的用例，并对未通过的用例进行调试和修改。
-
更新测试用例：根据测试结果对测试用例进行更新和修改，以提高测试用例的质量和有效性。
7.1.3 示例测试用例
以下是一个示例测试用例，用于测试一个简单的加法函数：
| 测试编号 | 测试输入 | 预期输出 | 执行步骤 |
|---|---|---|---|
| TC001 | 2, 3 | 5 | 1. 输入2和3作为加数；2. 调用加法函数；3. 验证输出是否等于5。 |
| TC002 | -2, 3 | 1 | 1. 输入-2和3作为加数；2. 调用加法函数；3. 验证输出是否等于1。 |
| TC003 | 0, 0 | 0 | 1. 输入0和0作为加数；2. 调用加法函数；3. 验证输出是否等于0。 |
以上示例测试用例包括测试编号、测试输入、预期输出和执行步骤，可以通过执行步骤来验证加法函数是否能够正确地处理输入数据并产生正确的输出结果。
7.2 运行测试用例
7.2.1 编写测试用例
在进行软件开发时，编写测试用例是非常重要的一环。测试用例可以帮助开发人员验证代码是否符合预期，以及在代码修改后是否仍然能够正常工作。编写测试用例需要考虑到各种可能发生的情况，包括正常情况和异常情况。在编写测试用例时，需要尽可能地覆盖代码的各个分支和边界条件。
7.2.2 运行测试用例
在编写好测试用例后，需要运行测试用例来验证代码是否符合预期。运行测试用例可以手动进行，也可以使用自动化测试工具。手动运行测试用例的优点是可以对代码进行更加深入的测试，但是需要耗费大量的时间和人力。自动化测试工具可以快速地运行大量的测试用例，但是可能无法对代码进行深入的测试。因此，在进行测试时需要根据实际情况选择合适的方法。
7.2.3 分析测试结果
在运行测试用例后，需要对测试结果进行分析。测试结果可以分为通过和不通过两种情况。如果测试结果通过，说明代码符合预期，可以继续进行下一步开发工作。如果测试结果不通过，需要对代码进行修改，并重新运行测试用例，直到测试结果通过为止。在分析测试结果时，需要注意测试用例的覆盖率，以及测试用例的有效性和可重复性。只有在测试用例覆盖率高、有效性和可重复性好的情况下，测试结果才能够准确反映代码的质量。
8. 总结
8.1 FastAPI的优点
3.1 FastAPI的优点
FastAPI是一个快速、现代化的Web框架，具有以下优点：
-
快速：FastAPI基于Starlette框架和Pydantic库构建，利用异步编程技术和类型注解，可以实现高性能的API服务。根据官方文档的测试结果，FastAPI的性能比Flask和Django快约200倍。
-
易用性：FastAPI的文档非常完善，提供了丰富的示例和详细的解释，使得开发者可以快速上手。同时，FastAPI还提供了自动生成API文档的功能，可以大大减少文档编写的工作量。
-
类型检查：FastAPI利用Pydantic库提供了类型检查功能，可以在编写API时进行参数校验和类型转换，有效地避免了一些常见的错误。
-
自动化：FastAPI提供了自动化的API测试和部署功能，可以使得开发者在开发和部署API时更加高效。
综上所述，FastAPI是一个快速、易用、类型安全、自动化的Web框架，非常适合构建高性能的API服务。
8.2 FastAPI的应用场景
8.2.1 Web应用程序
FastAPI是一个快速、现代化的Web框架，适用于构建高性能的Web应用程序。它提供了异步请求处理、路由、依赖注入、数据验证等功能，使得开发Web应用程序变得更加简单和高效。同时，FastAPI还提供了自动化的API文档生成和交互式API浏览器，可以帮助开发人员更好地管理和测试API。
8.2.2 微服务
FastAPI的异步请求处理和高性能使其成为构建微服务的理想选择。它可以轻松地与Docker、Kubernetes等容器化技术集成，使得微服务的部署和管理变得更加简单和高效。同时，FastAPI还提供了基于OpenAPI规范的API文档生成和交互式API浏览器，可以帮助团队更好地协作和管理微服务。
8.2.3 数据科学和机器学习
FastAPI的高性能和异步请求处理使其成为数据科学和机器学习领域的理想选择。它可以轻松地与NumPy、Pandas、PyTorch等常用的数据科学和机器学习库集成，使得数据处理和模型训练变得更加简单和高效。同时，FastAPI还提供了自动化的API文档生成和交互式API浏览器，可以帮助数据科学家和机器学习工程师更好地管理和测试API。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-723765.html
8.2.4 其他应用场景
除了上述应用场景，FastAPI还可以用于构建Web爬虫、物联网设备、游戏后端等各种类型的应用程序。由于其高性能、异步请求处理和自动化的API文档生成等特点，FastAPI在各种应用场景中都具有广泛的适用性和优势。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-723765.html
到了这里，关于fastapi 入门系列的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
