【Python】FastAPI入门-海口c网

文章目录

第一节：FastAPI入门
- 一、FastAPI框架介绍
- - 什么是ASGI服务（WSGI）
  - 1、补充Web开发
  - - 1）Web前端开发
    - 2）Web后端开发
- 二、FastAPI安装
- - 1、安装Python虚拟环境
  - 2、安装FastAPI
- 三、第一个FastAPI案例
- - 1、访问接口和文档
  - 2、接口文档半天打不开的解决
  - 3、总结
  - - 1）uvicorn命令说明：
    - 2）app变量
    - 3）请求路径(路由)
    - 4）请求方法（操作）
    - 5)路由+请求方法 +函数的映射
    - 6）返回响应
- 四、路由参数
- - 1、定义参数的类型
  - 2、路由匹配的顺序
  - 3、预设值参数

第一节：FastAPI入门

一、FastAPI框架介绍

FastAPI是一个现代、快速的Python Web框架，用于构建API。它基于Python 3.6+的类型提示特性，使得代码更加简洁且易于绶护。

关键特性:

快速：可与 NodeJS 和 Go 并肩的极高性能（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。

FastAPI 站在巨人的肩膀上：

Starlette 用于构建 Web 部件：Starlette 是一个轻量级的 ASGI 框架和工具包，特别适合用来构建高性能的 asyncio 服务.
Pydantic 用于数据的操作：python 中用于数据接口定义检查与设置管理的库。

什么是ASGI服务（WSGI）

WSGI，（WEB SERVER GATEWAY INTERFACE），Web服务器网关接口，是一种Web服务器网关接口，它是一个Web服务器（如Nginx，uWSGI等服务器）与Web应用（如Flask框架写的程序）通信的一种规范。当前运行在WSGI协议之上的Web框架有Bottle，Flask，Django。

ASGI：异步网关协议接口（ Asynchronous Server Gateway Interface ），一个介于网络协议服务和Python应用之间的标准接口，能够处理多种通用的协议类型，包括HTTP，HTTP2和WebSocket。

WSGI和ASGI的区别

WSGI是基于HTTP协议模式的，不支持WebSocket，而ASGI的诞生则是为了解决Python常用的WSGI不支持当前Web开发中的一些新的协议标准。同时，ASGI对于WSGI原有的模式的支持和WebSocket的扩展，即ASGI是WSGI的扩展。

1、补充Web开发

Web应用开发主要是建立在B/S架构模式下，衍生出来的一系列web应用程序，即主要是基于浏览器的应用程序开发，这也是web应用程序开发的基础，比如淘宝、京东、当当网等。Web开发在近年来，随着本身技术的突破以及移动设备的普及，基于web领域的开发，也出现了明确的岗位职责分工，一个web互联网产品中，基本上会分为web UI设计、Web前端开发以及web后端开发。

1）Web前端开发

Web前端开发用到的编程语言主要有javascript，以及伴随有标记性文本语言html和样式渲染方式CSS。以及近年来衍生出来的一批优秀web前端框架，使web前端在应用构建方面的效率得到显著提升。另外nodeJs的出现，越来越多的web前端开发人员开始走入服务端编程领域，甚至在一些项目中扮演着web全栈开发的角色。

2）Web后端开发

Web后端开发，主要用到的语言有python、php、java等，当然随着nodeJs的兴起，也成为近年来服务端开发的另一种选择。

Web应用程序开发是基于浏览器的，浏览器本身已经解决了多平台性兼容的问题，所以web开发一般是无需考虑跨平台所面临的兼容性问题。但是，web开发领域需要解决的有另一类问题，那便是多端兼容以及融合的问题，虽然web是基于浏览器的，没有跨平台的问题，但多端的快速发展，是web开发领域的新问题，即PC端、移动端以及当下比较火热的各类小程序端。

二、FastAPI安装

1、安装Python虚拟环境

为什么要使用虚拟环境

项目部署时，直接导出项目对应的环境中的库就可以了；
同时开发多个项目，各自项目使用的python版本不同，譬如一个是python2，另一个是python3，那么需要来回的切换python版本；
当你同时开发多个项目时，特别是多个项目使用同一个库，譬如：django，但是各自项目使用的django的版本不一致时，那么你在开发这些项目时，需要来回的卸载和安装不同的版本，因为同一个python环境中，同名的库只能有一个版本。

虚拟环境的安装步骤

安装好python环境
安装虚拟环境库，在cmd中输入：
```
pip install virtualenv 
```
创建虚拟环境，在cmd中切换到需要创建虚拟环境的目录下，执行：
```
virtualenv env_name 
```
激活虚拟环境，在cmd中进入到第三步创建的 env_name/Scripts 目录下，执行：
```
activate
```
执行成功后，在cmd中，当前输入行前面会有 (env_name) 的前缀

在当前状态下，使用 pip 就是在虚拟环境中安装第三方库了
退出虚拟环境，cmd中输入：
```
deactivate
```

2、安装FastAPI

需要安装所有的可选依赖及对应功能，包括了 uvicorn，你可以将其用作运行代码的服务器。

pip install fastapi[all] -i https://pypi.douban.com/simple/

你也可以分开来安装。

假如你想将应用程序部署到生产环境，你可能要执行以下操作：

pip install fastapi

并且安装 uvicorn来作为服务器：

pip install "uvicorn[standard]"

三、第一个FastAPI案例

创建一个main.py

from fastapi import FastAPIapp = FastAPI()@app.get("/")
def root():return 'hello'@app.get("/hello/{name}")
def say_hello(name: str):return {"message": f"Hello {name}"}# 可以不要
if __name__ == "__main__":import uvicornuvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=8000)

1、访问接口和文档

2、接口文档半天打不开的解决

这个接口文档调用了一个 js脚本，这个脚本是部署在国外的，总之就是因为这个原因导致我们没法访问了，由此我们需要把这个脚本从网上下载下来，放到本地，把此处调用国外的脚本变成调用我们自己本地的，即可。

1）下载这些国外服务器的资源到一个static目录中

2）复制到项目中

3）修改fastapi的源代码

4) 在app中注册static目录

5）打开接口文档

3、总结

1）uvicorn命令说明：

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。

2）app变量

这里的变量 app 会是 FastAPI 类的一个实例变量名字。这个实例将是创建你所有 API 的主要交互对象。

也可以修改app变量名字：

from fastapi import FastAPImy_awesome_api = FastAPI()@my_awesome_api.get("/")
def root():return {"message": "Hello World"}

3）请求路径(路由)

请求路径指的是 URL 中从第一个 / 起的后半部分。所以，在一个这样的 URL 中：

http://example.com/items/foo
http://127.0.0.1/items/foo

那么，真正的请求路径（路由）是：/items/foo

在FastAPI中，路由的配置是通过: 装饰器完成的。

4）请求方法（操作）

在 HTTP 协议中，你可以使用以下的其中一种（或多种）请求方法与每个路径进行通信。

通常使用：

POST：创建数据。
GET：读取数据。
PUT：更新数据。
DELETE：删除数据。
PATCH: 修改单一数据

配置请求方法：

@app.post()
@app.put()
@app.delete()
@app.get()

以及更少见的：

@app.options()
@app.head()
@app.patch()
@app.trace()

5)路由+请求方法 +函数的映射

路径：是 /
操作：是 get
函数：是位于「装饰器」下方的函数（位于 @app.get("/") 下方）

@app.get("/")
def root():return {"message": "Hello World"}

6）返回响应

from fastapi import FastAPIapp = FastAPI()@app.get("/")
def root():return {"message": "Hello World"}  # 返回响应

你还可以返回一个 dict、list，像 str、int 一样的单个值，等等。你还可以返回 Pydantic 模型。还有许多其他将会自动转换为 JSON 的对象和模型（包括 ORM 对象等）。

四、路由参数

你可以使用与 Python 格式化字符串相同的语法来声明路径"参数"或"变量"：

@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id):return {"item_id": item_id}

路径参数 item_id 的值将作为参数 item_id 传递给你的函数。所以，如果你运行示例并访问 http://127.0.0.1:8000/items/foo，将会看到如下响应：

{"item_id":"foo"}

1、定义参数的类型

你可以使用标准的 Python 类型标注为函数中的路径参数声明类型。

@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int):return {"item_id": item_id}

在这个例子中，item_id 被声明为 int 类型。FastAPI 通过上面的类型声明提供了对请求的自动"解析"。

同时还提供数据校验功能：

如果你通过浏览器访问 http://127.0.0.1:8000/items/foo，你会看到一个清晰可读的 HTTP 错误：

{"detail": [{"loc": ["path","item_id"],"msg": "value is not a valid integer","type": "type_error.integer"}]
}

因为路径参数 item_id 传入的值为 "foo"，它不是一个 int。

你可以使用同样的类型声明来声明 str、float、bool 以及许多其他的复合数据类型。

2、路由匹配的顺序

由于路由匹配操作是按顺序依次运行的，你需要确保路径 /users/me 声明在路径 /users/{user_id}之前：

@app.get("/users/me")
def read_user_me():return {"user_id": "the current user"}@app.get("/users/{user_id}")
def read_user(user_id: str):return {"user_id": user_id}

否则，/users/{user_id} 的路径还将与 /users/me 相匹配，"认为"自己正在接收一个值为 "me" 的 user_id 参数。

3、预设值参数

如果你有一个接收路径参数的路径操作，但你希望预先设定可能的有效参数值，则可以使用标准的 Python Enum 类型。

Python中的枚举数据类型：是指列出有穷集合中的所有元素，即一一列举的意思。在Python中，枚举可以视为是一种数据类型，当一个变量的取值只有几种有限的情况时，我们可以将其声明为枚举类型。例如表示周几的这一变量weekday，只有七种可能的取值，我们就可以将其声明为枚举类型。

from enum import Enum
class Weekday(Enum):monday = 1tuesday = 2wednesday = 3thirsday = 4friday = 5saturday = 6sunday = 7print(Weekday.wednesday)         # Weekday.wednesday  
print(type(Weekday.wednesday))   # <enum 'Weekday'>
print(Weekday.wednesday.name)    # wednesday
print(Weekday.wednesday.value)   # 3

from enum import Enum
from fastapi import FastAPIclass ModelName(str, Enum):alexnet = "alexnet"resnet = "resnet"lenet = "lenet"app = FastAPI()@app.get("/models/{model_name}")
async def get_model(model_name: ModelName):if model_name is ModelName.alexnet:return {"model_name": model_name, "message": "Deep Learning FTW!"}if model_name.value == "lenet":return {"model_name": model_name, "message": "LeCNN all the images"}return {"model_name": model_name, "message": "Have some residuals"}