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I will write an article introducing Python FastAPI. The article will cover its key features, benefits, and include a simple code example. I will create a file named fastapi_introduction.md in the current directory with the article content.## Python FastAPI 介绍：构建高性能 API 的现代框架

在当今快速发展的 Web 服务领域，高性能、易于开发且可扩展的 API 是任何现代应用程序的基石。Python 生态系统为此提供了众多选择，而 FastAPI 正是其中一颗冉冉升起的新星，凭借其卓越的性能、直观的开发体验和强大的功能，迅速赢得了开发者的青睐。

什么是 FastAPI？

FastAPI 是一个用于构建 API 的现代、快速（高性能）的 Web 框架，基于标准的 Python 类型提示（Type Hints）。它充分利用了 Starlette（用于 Web 部分）和 Pydantic（用于数据验证和序列化）的强大功能，提供了一流的开发体验。

核心特性一览：

  1. 极高的性能: FastAPI 的性能与 NodeJS 和 Go 不相上下，这得益于其底层使用的 ASGI 服务器（如 Uvicorn）。
  2. 快速编码: 显著提升开发速度，减少 20% 到 40% 的代码量。
  3. 减少 Bug: 强大的数据验证和类型提示机制，减少了人为错误。
  4. 直观易用: 拥有出色的编辑器支持，提供了自动补全和类型检查。
  5. 健壮性: 自动生成交互式 API 文档（基于 OpenAPI 和 JSON Schema），便于测试和团队协作。
  6. 基于标准: 完全兼容 OpenAPI (以前称为 Swagger) 和 JSON Schema 标准。
  7. 异步支持: 内置对 async / await 语法的支持，能够轻松处理高并发请求。
  8. 依赖注入系统: 强大的依赖注入系统，使得代码更模块化、可测试。
  9. 安全性: 内置对 OAuth2 JWT 等多种安全机制的支持。

FastAPI 的工作原理与优势

FastAPI 的设计哲学是让开发者能够专注于业务逻辑，而不是底层框架的复杂性。它通过以下方式实现这一目标：

  • Python 类型提示 (Type Hints): 开发者可以使用标准的 Python 类型提示来定义请求体、查询参数、路径参数等。FastAPI 会利用这些类型提示自动进行数据验证、序列化、反序列化，并生成 OpenAPI 规范。这不仅提高了代码的可读性，也使得编辑器能够提供更智能的自动补全和错误检查。

  • Pydantic: Pydantic 是一个强大的数据验证库，它使用 Python 类型提示来定义数据模型。FastAPI 深度整合了 Pydantic，允许你用简洁的方式定义 API 的请求和响应数据结构，并自动处理数据转换和验证。

  • Starlette: Starlette 是一个轻量级的 ASGI 框架/工具包，用于构建高性能的异步 Web 服务。FastAPI 在底层使用了 Starlette，因此继承了其所有特性，包括 WebSocket、后台任务、事件处理等。

  • ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface): 与传统的 WSGI (Web Server Gateway Interface) 相比，ASGI 支持异步操作，使得 FastAPI 能够处理大量的并发请求，从而实现卓越的性能。Uvicorn 是一个流行的 ASGI 服务器，常与 FastAPI 配合使用。

相比其他 Python Web 框架的优势：

  • Flask: Flask 是一个微框架，灵活性高但功能较少。FastAPI 则提供了更多开箱即用的功能，如数据验证和文档生成，且性能更优。对于构建 API 来说，FastAPI 通常是更高效的选择。
  • Django REST Framework (DRF): DRF 是 Django 生态系统中的一个强大工具，功能全面。然而，FastAPI 在性能上通常更胜一筹，并且对于不需要完整 ORM 和管理界面的纯 API 项目来说，FastAPI 的轻量级和异步特性更具吸引力。

快速开始：一个简单的 FastAPI 示例

让我们看一个 FastAPI 的基本示例，它如何快速创建一个带有数据验证和自动文档的 API：

“`python
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

创建 FastAPI 应用实例

app = FastAPI()

定义一个数据模型，用于请求体

class Item(BaseModel):
name: str
price: float
is_offer: bool | None = None # 可选字段

定义一个根路径的 GET 请求

@app.get(“/”)
async def read_root():
return {“message”: “Hello FastAPI”}

定义一个带路径参数和查询参数的 GET 请求

@app.get(“/items/{item_id}”)
async def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
return {“item_id”: item_id, “q”: q}

定义一个 POST 请求，接收 JSON 请求体

@app.post(“/items/”)
async def create_item(item: Item):
return {“item_name”: item.name, “item_price”: item.price}

运行应用（通常使用 uvicorn）

在命令行中运行：uvicorn main:app –reload

“`

将上述代码保存为 main.py，然后通过 uvicorn main:app --reload 命令运行。

访问 http://127.0.0.1:8000/docs 或 http://127.0.0.1:8000/redoc，你将看到由 FastAPI 自动生成的交互式 API 文档，可以方便地测试和查看你的 API 接口。

总结

FastAPI 以其卓越的性能、开发效率、强大的数据验证和自动文档生成能力，成为了构建现代 Python API 的首选框架。无论是小型微服务还是大型企业级应用，FastAPI 都能提供稳定、高效的解决方案。如果你正在寻找一个能够简化 API 开发并提升应用程序性能的 Python 框架，FastAPI 绝对值得一试。

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