一、FastAPI简介

FastAPI 是一个现代、快速（高性能）的 Web 框架，用于构建基于 Python 的 API。它具有简单易用的特性，同时也提供了高度自动化的文档生成功能，使得开发者可以更加高效地构建和部署 API 服务。功能强大、易于使用且高性能的 Web 框架，适用于构建各种规模的 API 服务。它的简洁语法、自动生成文档和异步支持等特性使得开发 API 更加轻松和愉快

中文文档：https://fastapi.tiangolo.com/zh/

GitHub项目地址：https://github.com/tiangolo/fastapi

1.1 FastAPI 关键特性

1. 快速高效：基于 Starlette 和 Pydantic 构建，具有高性能和低延迟的特点，支持异步处理请求，利用 Python 的协程提高并发性能。
2. 简单易用：使用标准的 Python 类型注解来定义 API 的输入和输出参数，无需编写大量的文档和验证代码。
3. 自动生成文档：通过访问 /docs 路径可以查看自动生成的交互式 API 文档，包含了每个端点的详细说明、请求和响应的模型结构以及示例请求和响应。
4. 数据验证：利用 Pydantic 提供的数据验证功能，可以自动验证请求数据的格式和类型，并进行数据转换。
5. 依赖注入：支持依赖注入，可以方便地将依赖项注入到处理函数中，例如数据库连接、配置等。
6. 类型检查：利用 Python 类型提示和 Pydantic 的数据模型，可以在开发过程中进行类型检查，减少错误和调试时间。
7. 中间件支持：支持使用中间件扩展框架的功能，例如认证、日志记录等。
8. 标准化：支持 OpenAPI 规范，可以生成符合规范的 API 文档和客户端代码。

1.2 基于ASGI的异步操作

ASGI的基本概念：

ASGI（Asynchronous Server Gateway Interface）是为解决WSGI在异步环境下的局限性而提出的。与WSGI专注于同步环境不同，它为Python应用提供异步处理机制，支持同步和异步应用，允许异步应用与异步客户端通信。其核心特点是接收到请求后可立即返回响应头，无需等待全部响应内容生成，这对长连接或实时通信应用（如WebSocket和HTTP/2.0）优势显著，能通过异步I/O提高吞吐量和资源利用率。

同步与异步的区别和优缺点

1. 同步编程：服务器一次只能处理一个请求，等待I/O操作时CPU资源闲置，模型简单但效率低。
2. 异步编程：允许服务器在等待I/O操作时切换到其他任务，提升并发处理能力，但编程模型复杂，调试和维护难度大，对开发者的异步编程知识要求高。
3. 异步优点：高并发，能更好地利用服务器资源；用户感觉响应更快，I/O操作不会阻塞主线程。

1.3 为何选择 FastAPI？

在 Web 框架的选择上，性能始终是一个关键考量因素。FastAPI 在这一点上表现尤为突出：

FastAPI 的天生异步支持使其在处理高并发请求时表现卓越，相比传统的同步框架如 Flask 和 Django，性能提升可达 10 倍以上。

二、安装FastAPI

在开始使用FastAPI之前，我们首先需要安装它。FastAPI可以通过pip轻松安装：

pip install fastapi uvicorn

这里我们同时安装了uvicorn，这是一个高性能的ASGI服务器，用于运行FastAPI应用。

三、第一个FastAPI应用

让我们从一个简单的“Hello, World!”应用开始，感受一下FastAPI的魅力。

ffrom typing import Union
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: Union[str, None] = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}

在这个例子中，我们创建了一个FastAPI应用实例，并定义了一个路由/，当用户访问根路径时，返回一个包含“Hello, World"消息的JSON 对象。

通过以上代码还创建了一个具有以下功能的 API：

1. 通过 路径 / 和 /items/{item_id} 接受 HTTP 请求。
2. 以上 路径 都接受 GET 操作（也被称为 HTTP 方法）。
3. /items/{item_id} 路径 有一个 路径参数 item_id 并且应该为 int 类型。
4. /items/{item_id} 路径 有一个可选的 str 类型的 查询参数 q。

async 关键字用于定义异步函数。异步函数可以在执行过程中暂停并允许其他代码执行，直到某些条件满足后再恢复执行。在 FastAPI 中，使用 async 可以使函数能够处理异步操作，例如异步的数据库查询、IO 操作等，以提高性能和并发能力。 在这个例子中，read_root 和 read_item 函数都是异步函数，它们使用了 async 关键字来定义。这样的函数可以通过 await 关键字调用其他异步函数，或者执行需要等待的异步操作，而不会阻塞整个应用程序的执行。

uvicorn main:app --reload

要运行这个应用，我们可以使用uvicorn。这里的main是包含FastAPI应用的Python文件名（不带.py后缀），app是FastAPI应用实例的名称。--reload选项会在代码发生变化时自动重启服务器，非常适合开发阶段使用。

如果是服务器运行，只需要执行python3 /path/to/main.py运行起来即可。

四、类型提示和数据验证

4.1 Python类型提示的引入

1. 类型提示的基础语法： 允许开发者在函数、变量、类等定义处标注预期数据类型，用->符号后跟类型表达式标注函数返回值类型。

def greet(name: str) -> str:    
    return f"Hello, {name}!" 
name: str = "Alice"

1. 类型提示在开发中的作用： 提高代码可读性，提供安全保障，类型检查工具（如mypy）可在运行前发现类型错误，IDEs利用类型提示提供更准确的代码补全、错误提示和重构建议。

def add(a: int, b: int) -> int:    
    return a + b 
# 使用mypy进行类型检查
# mypy my_script.py

4.2 FastAPI中的Pydantic数据验证

1. Pydantic模型的创建和使用： Pydantic提供支持类型提示的数据模型类，用于验证和序列化数据，创建时只需继承BaseModel并定义属性及其类型，在FastAPI中可直接引用作为API函数的输入，自动进行数据验证。

from pydantic import BaseModel 
class User(BaseModel):    
    username: str    
    email: str    
    age: int

1. 数据验证的高级技巧： Pydantic提供自定义验证器、数据转换、字段默认值、字段可选性等高级功能，模型还可配置为递归进行数据验证。

from pydantic import BaseModel, root_validator 
class Item(BaseModel):    
    name: str    
    price: float    
    tax: float = None     
    @root_validator(pre=True)    
    def calculate_tax(cls, values):        
        values['tax'] = values['price'] * 0.1        
        return values 
# 使用FastAPI路径操作装饰器定义API
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI() 
@app.post('/items/')
async def create_item(item: Item):    
    return item

五、自动化生成OpenAPI文档

1. 自动文档的原理和优势

   • 原理：FastAPI利用Python类型提示特性，解析函数中的类型注解自动构建符合OpenAPI规范的文档。通过Pydantic模型定义数据模型，应用启动时读取路由处理函数的参数和返回类型，生成OpenAPI 3.0标准的JSON或YAML文档，用于生成交互式API文档页面。
   • 优势：高效率，减少编写文档的时间和成本；准确性，反映实际运行代码，减少人为错误；交互性，提供交互式探索界面，方便理解和测试；协作性，便于团队共享和协作。

2. 定制和扩展FastAPI文档

   • 自定义OpenAPI信息：为应用指定自定义的版本、标题等信息。
   • 隐藏特定的路由：定义路由时设置include_in_schema=False参数。
   • 添加额外的OpenAPI信息：使用OpenAPI扩展添加自定义字段。
   • 使用自定义模板：允许使用自定义的Jinja2模板自定义OpenAPI页面显示。

Swagger UI：访问 /docs 获得功能齐全的接口测试界面

ReDoc：访问 /redoc 获得美观的 API 文档展示

六、依赖注入机制

6.1 依赖注入的概念与原理

1. 依赖注入的定义： 是实现控制反转（Inversion of Control, IoC）的编程技术，将对象的创建和依赖关系管理从应用程序代码中解耦，创建松散耦合的代码，使应用更灵活，易于测试和维护。主要类型有构造器注入（依赖项通过构造函数传递）、属性注入（依赖项作为对象属性设置）、方法注入（依赖项通过对象的方法传递）。

2. 依赖注入在FastAPI中的实现： FastAPI使用依赖注入系统提供应用所需依赖项，在函数中声明需要的参数，运行时自动解析并提供。依赖可以是任意Python可调用对象，FastAPI会自动处理依赖项的依赖关系。

from fastapi import FastAPI, Depends
from typing import Optional 
app = FastAPI() 
def get_db_connection():    
    return fake_db_connection() 
@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, db=Depends(get_db_connection)):    
    # 使用 db 进行数据库操作    
    ...

6.2 高级依赖注入技巧

1. 非阻塞异步依赖注入： FastAPI支持注入异步函数作为依赖项，使依赖项能执行异步代码。

async def get_async_db_connection():    
    return await fake_async_db_connection() 
@app.get("/async-items/{item_id}")
async def read_async_item(item_id: int, db=Depends(get_async_db_connection)):    
    # 使用异步 db 进行数据库操作    
    ...

1. 依赖注入的性能优化方法： 可通过缓存依赖项避免在每个请求中重复创建或查询，提高性能。

from fastapi import Depends, FastAPI, Request
from fastapi_cache import FastAPICache
from fastapi_cache.backends.inmemory import InMemoryBackend 
app = FastAPI() 
async def get_current_user(request: Request):    
    # 假设这是一个从请求中获取当前用户的函数    
    ... 
@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, user=Depends(get_current_user)):    
    # 使用 user 进行操作    
    ... 
# 在应用启动时
@app.on_event("startup")
async def startup():    
    await FastAPICache.init(InMemoryBackend(), prefix="fastapi-cache")

七、总结

FastAPI是专为构建API设计的现代、高性能Python Web框架，凭借异步支持、类型提示、依赖注入、自动化API文档等核心特性，以及简洁、高效、易于测试的特点，成为构建Web服务的首选工具。