前言

Python 如此受欢迎的众多原因之一是 Python 有大量成熟和稳定的库可供选择:

• 网页开发有：Django 和 Flask，提供了很好的网络开发体验和大量的有用文档

• 机器学习有：scikit-learn、Keras 等，提供了丰富的机器学习的包和数据处理和可视化工具。

FastAPI 是一个快速、轻量级的现代 API，与其他基于 Python 的 Web 框架（如 Flask 和 Django ）相比，有一个更容易的学习曲线。FastAPI 相对较新，但它有一个不断增长的社区。它被广泛地用于构建网络 API 和部署机器学习模型。

正是因为大量的库和框架保证了 Python 拥有良好的开发速度和便利性，使 Python、Go 和 Rust 这样的新语言能够并驾齐驱，赢得大量的开发者的喜爱。

什么是 FastAPI ?

FastAPI 是一个用于开发网络 API 的新的 Python 框架，在过去几年中得到了普及。如果你打算使用 Python 进行 Web 开发，熟悉 FastAPI 将对你有好处。

文档： https://fastapi.tiangolo.com

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

从官方文档来看，FastAPI 具有如下几个关键特性:

• 快速：可与 NodeJS 和 Go 比肩的极高性能（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。

安装 FastAPI

python -m pip install fastapi uvicorn[standard]

有了这些，你已经安装了 FastAPI 和 Uvicorn，并准备学习如何使用它们。FastAPI 是你用来建立你的 API 的框架，而 Uvicorn 是使用你建立的 API 来服务请求的服务器。有了这些，你已经安装了 FastAPI 和 Uvicorn，并准备学习如何使用它们。FastAPI 是你用来建立你的 API 的框架，而 Uvicorn 是使用你建立的 API 来服务请求的服务器。

创建虚拟环境和新建项目

首先，在 Python 项目中创建一个新的文件夹，然后创建一个新的虚拟环境：

mkdir fastwebprojectscd fastwebprojectslspython3 -m venv env/

这将确保我们安装的 Python 包与项目保持隔离。

激活虚拟环境

source env/bin/activate

现在你可以安装 FastAPI 和 uvicorn，一个 ASGI 服务器。

pip install fastapi uvicorn

如下图：

开始 HelloWorld 项目

在深入研究 Web 项目如何开发之前，我们可以在 FastAPI 中建立并运行传统的 "Hello World "应用程序。这可以证明我们的初始设置是正常工作的。

打开 Vim 或其他的 Python 编辑器，把下面的代码粘贴到一个叫做 main.py 的文件中。写入如下代码：

from fastapi import FastAPI # 1. 导入 FastAPI
app = FastAPI() # 2. 创建一个 FastAPI 实例
@app.get('/') # 3. 创建一个路径操作async def root(): # 4. 定义路径操作函数    return {'message': 'Hello World!'} # 5. 返回内容

这五行代码中，你已经创建了一个工作的 API 。如果你曾经使用过 Flask ，这看起来应该非常熟悉。

• 路由 @app.get('/'): 它告诉 FastAPI，当用户请求根/ 路径时，应该运行以下方法。

• 方法定义 async def root() : 注意这个异步定义，这个方法将作为一个 Python3 协程 运行。如果你想了解更多关于并发性和 async 的信息，FastAPI 官方文档对其有一个很好的解释，以及是什么让 FastAPI 框架变得如此快速。

最后是返回语句，我们将数据发送到浏览器。

    return {'message': 'Hello World!'}

正如你所期望的，访问这个端点将返回一个与上述字典相匹配的 JSON 响应数据。

最后，说得够多了，运行服务器看看它的运行情况吧!

uvicorn main:app --reload

启动成功如图所示：

uvicorn main:app 命令含义如下:

• main：main.py 文件（一个 Python「模块」）。

• app：在 main.py 文件中通过 app = FastAPI() 创建的对象。

• --reload：让服务器在更新代码后重新启动。仅在开发时使用该选项。

在输出中，会有一行信息像下面这样：

INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)

该行显示了你的应用在本机所提供服务的 URL 地址。

说了这么多，我们打开浏览器访问 http://127.0.0.1:8000，可以看到如下的 JSON 响应：

{ "message": "Hello World!" }

也可以运行 http://127.0.0.1:8000/docs ，运行这个服务器文档，可以看到基于 Swagger UI 自动生成的交互式 API 文档：

本框架还提供了一个可选的 API 文档，在浏览器运行 http://127.0.0.1:8000/redoc，可以看到如下由 ReDoc 自动生成的文档，如图：

OpenAPI

OpenAPI 规范（以前称为 Swagger 规范）是用于描述，生成，使用和可视化 RESTful Web 服务的机器可读接口文件的规范。

FastAPI 使用定义 API 的 OpenAPI 标准将你的所有 API 转换成 模式 （schema）。

模式

模式是对事物的一种定义或描述。它并非具体的实现代码，而只是抽象的描述。

API 模式

在这种场景下，OpenAPI 是一种规定如何定义 API 模式的规范。定义的 OpenAPI 模式将包括你的 API 路径，以及它们可能使用的参数等等。

数据模式

模式这个术语也可能指的是某些数据比如 JSON 的结构。在这种情况下，它可以表示 JSON 的属性及其具有的数据类型，等等。

OpenAPI 和 JSON Schema

OpenAPI 为你的 API 定义 API 模式。该模式中包含了你的 API 发送和接收的数据的定义（或称为 Schema，模式），这些定义通过 JSON 数据模式标准 JSON Schema 所生成。

FastAPI 中 OpenAPI 的用途

驱动 FastAPI 内置的 2 个交互式文档系统的正是 OpenAPI 模式。

并且还有数十种替代方案，它们全部都基于 OpenAPI。你可以轻松地将这些替代方案中的任何一种添加到使用 FastAPI 构建的应用程序中。

你还可以使用它自动生成与你的 API 进行通信的客户端代码。例如 web 前端，移动端或物联网嵌入程序。

总结

本文介绍了 Python 中 FastAPI 这一框架，并利用其建立了一个快速的 HelloWorld 项目 API，最后介绍了关于 OpenAPI 的规范和其在 FastAPI 中的作用。希望能引入 Python 爱好者对这一框架的学习。

希望本文能对你有所帮助，如果喜欢本文，可以点个赞或者关注，十分感谢！

这里是宇宙之一粟，下一篇文章见！

宇宙古今无有穷期，一生不过须臾，当思奋争。

灵感来源：

• FastAPI-First Steps
  

• Python FastAPI Tutorial
  

• Using FastAPI to Build Python Web APIs
  

• The OpenAPI Specification Repository
  

• OpenAPI 规范 (中文版)