FastAPI入门：Python开发者必学的Web框架基础

什么是Web框架和FastAPI？¶

在开始之前，我们先搞清楚几个基础概念：

Web框架：简单来说，Web框架就是帮你快速搭建Web应用的工具。它封装了处理HTTP请求、路由、数据处理等复杂细节，让你能专注于业务逻辑。想象一下，如果没有框架，你需要自己处理socket连接、解析HTTP协议、路由分发等，这会非常繁琐。

FastAPI：这是一个基于Python的现代Web框架，它的核心特点是高性能（基于Starlette和Pydantic）、自动生成API文档（Swagger UI和ReDoc）、支持异步编程（适合高并发场景），以及数据验证。对于Python开发者来说，FastAPI已经成为构建RESTful API的首选框架之一。

安装与基础示例¶

安装FastAPI和服务器¶

FastAPI本身是Python库，但需要一个ASGI服务器来运行（类似Django的Gunicorn+Uvicorn）。这里我们用Uvicorn作为服务器：

pip install fastapi uvicorn

第一个“Hello World”应用¶

创建一个main.py文件，输入以下代码：

from fastapi import FastAPI

# 创建FastAPI应用实例
app = FastAPI()

# 定义路由：当访问根路径（"/"）时触发
@app.get("/")
def read_root():
    return {"message": "Hello, FastAPI!"}

运行应用¶

在终端执行：

uvicorn main:app --reload

main:app：表示从main.py文件中导入名为app的FastAPI实例
--reload：自动检测代码变化并重启服务器，方便开发

现在打开浏览器访问 http://localhost:8000，就能看到返回的JSON数据：{"message": "Hello, FastAPI!"}。

路由与参数¶

路径参数¶

你可以在URL中定义动态参数，比如获取用户ID的接口：

@app.get("/users/{user_id}")
def get_user(user_id: int):  # 参数类型为int，自动验证
    return {"user_id": user_id, "message": f"User {user_id} data"}

访问 http://localhost:8000/users/123，会返回 {"user_id": 123, "message": "User 123 data"}
FastAPI会自动验证参数类型（如user_id必须是整数，否则返回错误）

查询参数¶

如果需要传递可选参数，可以用查询参数：

@app.get("/search")
def search_items(query: str = None, limit: int = 10):
    return {"query": query, "limit": limit}

访问 http://localhost:8000/search?query=book&limit=5，返回 {"query": "book", "limit": 5}
参数默认值（如query: str = None）表示该参数可选

数据验证与Pydantic¶

FastAPI使用Pydantic库进行数据验证和序列化，确保请求数据符合预期格式。

定义数据模型¶

创建一个Item模型：

from pydantic import BaseModel

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

使用模型接收请求数据¶

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

当发送POST请求到/items/，并在请求体中传入JSON数据（如{"name": "apple", "price": 5.99}）时，FastAPI会自动验证数据类型
如果数据格式错误（如price写成字符串），会返回清晰的错误提示

请求方法与数据处理¶

GET vs POST¶

GET：用于获取数据（如查询列表），参数放在URL中，不适合提交敏感数据
POST：用于提交数据（如创建资源），参数放在请求体中，更安全

处理POST请求（JSON数据）¶

用上面定义的Item模型处理JSON数据：

@app.post("/items/")
def create_item(item: Item):
    return {"message": f"Created {item.name}", "price": item.price}

处理表单数据¶

如果是HTML表单提交，用Form类：

from fastapi import Form

@app.post("/login")
def login(username: str = Form(...), password: str = Form(...)):
    return {"username": username, "status": "logged in"}

Form(...)表示该参数必填，用户提交表单时会自动解析

自动生成API文档¶

FastAPI最实用的特性之一是自动生成交互式API文档，不需要手动写文档！

访问Swagger UI¶

运行应用后，访问 http://localhost:8000/docs，就能看到可视化的API文档界面：

可以直接在页面上测试所有接口（点击”Try it out”）
自动显示参数说明、返回格式和示例数据

ReDoc文档¶

访问 http://localhost:8000/redoc，是另一种格式的API文档，更简洁直观。

异步支持（进阶了解）¶

FastAPI支持异步编程，适合处理耗时操作（如数据库查询、外部API调用）：

from fastapi import FastAPI
import asyncio

app = FastAPI()

@app.get("/async-data")
async def get_async_data():
    # 模拟异步操作（如数据库查询）
    await asyncio.sleep(1)  # 等待1秒
    return {"data": "This is async response"}

异步接口使用async def定义，配合await关键字
高并发场景下，异步能显著提升性能

总结与实践建议¶

FastAPI的核心优势在于简单易用和自动生成文档，非常适合快速开发RESTful API。

初学者实践步骤：¶

安装FastAPI和Uvicorn
完成基础示例（Hello World、路径参数、查询参数）
使用Pydantic模型处理数据验证
尝试编写GET和POST接口，测试API文档
用异步函数处理简单耗时操作

进阶方向：¶

中间件（Middleware）：处理所有请求/响应
依赖注入（Dependency Injection）：复用代码逻辑
数据库集成（SQLAlchemy/FastAPI-SQLAlchemy）
中间件和CORS配置（处理跨域请求）

FastAPI的学习曲线平缓，从基础到进阶可以逐步扩展，建议结合官方文档和实际项目练习，很快就能上手！