快速编码，功能完善。从启动到部署，实例详解异步 py3 框架选择 FastAPI 的原因。

FastAPI 介绍

FastAPI 与其它 Python-Web 框架的区别

在 FastAPI 之前，Python 的 Web 框架使用的是 django、flask、tornado 三种 Web 框架。

• django 自带 admin，可快速构建，但是比较笨重。如果是 mvc 形式的开发，很多已经封装好了，的确蛮合适。但如果是 restful 风格设计，则 django 就显得有一些笨重了。
• flask 快速构建，自由度高。因为它十分轻盈，插件即插即用， 很适合用来做 restful 风格的设计
• tornado Python Web 框架和异步网络库，它执行非阻塞 I/O , 没有对 REST API 的内置支持，但是用户可以手动实现。
• FastAPI 快速构建， 异步 IO，自带 Swagger 作为 API 文档， 不用后续去内嵌 Swagger-Ui

我个人认为 FastAPI 是一个专门为 restful 风格设计，全面服务于 API 形式的 Web 后端框架。

FastAPI 官方定位

在 FastAPI 官方文档中，可以看到官方对 FastAPI 的定位：

• 快速：非常高的性能，向 NodeJS 和 go 看齐（感谢 Starlette 和 Pydantic)

• 快速编码：将功能开发速度提高约 200％ 至 300％。

• 错误更少：减少约 40％ 的人为错误（开发人员）。* (FastAPI 内置很多 Python 高版本的语法，比如类型注释，typing 库等等，因此被要求的 Python 版本为 3.6+)

• 简易：旨在易于使用和学习。减少阅读文档的时间。

• 功能完善: 自带 Swagger 作为 API 文档

Framework Benchmarks

https://www.techempower.com/benchmarks/#section=data-r19&hw=ph&test=fortune

上图可以看出，在高并发下 4 个框架的排名情况。单纯从性能出发，Web 框架是排在第一的。在选用框架的时候，性能是一方面，我们还要看业务上的需求和使用场景，最适合的才是最好的。

下面简单介绍一下 FastAPI 的一些用法和特性.

启动FastAPI

# pip install fastapi# pip install uvicornfrom fastapi import FastAPIapp = FastAPI()@app.get("/")def read_root():    return {"Hello": "World"}@app.get("/items/{item_id}")def read_item(item_id: int, q: str = None):    return {"item_id": item_id, "q": q}# uvicorn main:app  # 启动# uvicorn main:app --reload # 支持热更新# uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8889 --reload # 自定义IP+端口

FastAPI 支持异步请求

from fastapi import FastAPIapp = FastAPI()@app.get("/")async def read_root():    return {"Hello": "World"}
@app.get("/items/{item_id}")async def read_item(item_id: int, q: str = None):    return {"item_id": item_id, "q": q}







对 API 接口的支持性优异

设置根目录

# main.pyfrom fastapi import FastAPIimport usersapp = FastAPI()app.include_router(    users.router,    prefix="/fastapi/play/v1/users", # 路由前缀    tags=['users'] # 路由接口类别)# routers/users.pyfrom fastapi import FastAPI,APIRouterfrom datetime import datetime,timedeltarouter = APIRouter()@router.get("/get/users/")async def get_users():    return {        "desc":"Return to user list"    }




对路径参数进行限制

# 根据名字获取列表@router.get("/get/user/{username}")async def get_user_by_username(username :str):    """        - username: 用户名    """    return {       "desc":"this username is "+ username     }




对查询参数做限制

@router.get("/friends/")
# 设置为None的时候，默认不可以不填async def get_friends_by_id(id :int=None):    for item in test_json['friends']:        if item['id'] == id:            return item        else:            return {                "desc": "no this id"            }# 多参数请求查询from typing import List@router.get("/items/")async def read_items(q: List[str] = Query(["foo", "bar"])):    query_items = {"q": q}    return query_items

设置请求体

# 设置请求实体from pydantic import BaseModel,Fieldclass requestModel(BaseModel):    name :str    age : int = Field(..., gt=0, description="The age must be greater than zero")    desc: str

@router.post("/post/UserInfo/")async def post_UserInfo(item: requestModel):    return item




请求体嵌套

from pydantic import BaseModel,Fieldclass levelInfoModel(BaseModel):    id:int = None    info: str = None
class ClassInfo(BaseModel):    id: int = None    name: str = Field(..., max_length=20, min_length=10,                      description="The necessary fields")    desc: str = Field(None, max_length=30, min_length=10)    levelInfo: List[levelInfoModel]
    class Config:        schema_extra = {            "example": {                "id": 1,                "name": "Foo",                "desc": "A very nice Item",                "levelInfo": [{                    "id": 1,                    "info": "一级"                }]            }        }
@router.post("/info/")async def get_classInfo(item:ClassInfo):    return item




自定义响应码

@router.post("/items/", status_code=201)async def create_item(name: str):    return {"name": name}
from fastapi import FastAPI, status

@app.post("/items/", status_code=status.HTTP_201_CREATED)async def create_item(name: str):    return {"name": name}

依赖注入

from fastapi import Depends, FastAPI
async def common_parameters(q: str = None, skip: int = 0, limit: int = 100):    return {"q": q, "skip": skip, "limit": limit}
@router.get("/items/")async def read_items(commons: dict = Depends(common_parameters)):    return commons
@router.get("/users/")async def read_users(commons: dict = Depends(common_parameters)):    return commons

FastAPI 框架支持多层嵌套依赖注入

登录demo

# 安装环境mkdir fastapi-demo && cd fastapi-demovirtualenv envsource env/bin/activate
# 下载项目git clone https://github.com/hzjsea/BaseFastapi cd BaseFastapi/ pip install -r requirements.txt# 开启项目uvicorn main:app --reload # uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 80 --reload

总结

FastAPI 的设计还是很符合 restful 的，在用到很多新技术的同时，也没有抛弃之前一些比较好用的内容，包括类型注释、依赖注入，Websocket，swaggerui 等等，以及其它的一些注释，比如 GraphQL。

数据库以及 orm 的选择

• sqlalchemy 但是不支持异步，不过貌似可以扩展成异步。

• tortoise-orm 类 django-orm 的异步 orm，不过正在起步过程中，有些功能还没有完成。

sqlalchemy实例

from typing import Listimport databasesimport sqlalchemyfrom fastapi import FastAPIfrom pydantic import BaseModel# SQLAlchemy specific code, as with any other appDATABASE_URL = "sqlite:///./test.db"# DATABASE_URL = "postgresql://user:password@postgresserver/db"database = databases.Database(DATABASE_URL)metadata = sqlalchemy.MetaData()notes = sqlalchemy.Table(    "notes",    metadata,    sqlalchemy.Column("id", sqlalchemy.Integer, primary_key=True),    sqlalchemy.Column("text", sqlalchemy.String),    sqlalchemy.Column("completed", sqlalchemy.Boolean),)engine = sqlalchemy.create_engine(    DATABASE_URL, connect_args={"check_same_thread": False})metadata.create_all(engine)

class NoteIn(BaseModel):    text: str    completed: bool

class Note(BaseModel):    id: int    text: str    completed: bool

app = FastAPI()

@app.on_event("startup")async def startup():    await database.connect()

@app.on_event("shutdown")async def shutdown():    await database.disconnect()

@app.get("/notes/", response_model=List[Note])async def read_notes():    query = notes.select()    return await database.fetch_all(query)

@app.post("/notes/", response_model=Note)async def create_note(note: NoteIn):    query = notes.insert().values(text=note.text, completed=note.completed)    last_record_id = await database.execute(query)    return {**note.dict(), "id": last_record_id}

tortoise-orm实例

# main.pyfrom tortoise.contrib.fastapi import HTTPNotFoundError, register_tortois# 创建的数据表models = [    "app.Users.models",    "app.Face.models",    "app.Roster.models",    "app.Statistical.models",    "app.pay.models"]
register_tortoise(    app,    db_url="mysql://username:password@ip:port/yydb",    modules={"models": models},    generate_schemas=True,    add_exception_handlers=True,)
# models.pyfrom tortoise import fields,modelsfrom tortoise.contrib.pydantic import pydantic_queryset_creatorfrom pydantic import BaseModelclass RosterGroupTable(models.Model):    id = fields.IntField(pk=True)    phone = fields.CharField(max_length=20,blank=True,null=True)    name = fields.CharField(max_length=20)
    class Meta:        db = "RosterGroupTable"
class RosterTabel(models.Model):    id = fields.IntField(pk=True)    phone = fields.CharField(max_length=20,blank=True,null=True)    name = fields.CharField(max_length=20)    group_id = fields.ForeignKeyField(model_name='models.RosterGroupTable',on_delete=fields.CASCADE,related_name="events",blank=True,null=True)
    class Meta:        db = "RosterTabel"
RosterGroupTable_desc = pydantic_queryset_creator(RosterGroupTable)RosterTabel_desc = pydantic_queryset_creator(RosterTabel)


# roster.py@router.post("/roster_statistics/add")async def roster_add_statics(*,item:RosterItem,token :str):    res = await RosterTabel.filter(id=item['memberId']).first()    if res:        await StatisticalRosterTable.create(            phone = current_user.Phone,            date = item['date'],            time = item['time'],            data = item['data'],            name_id_id = item['memberId'],            temp_type = item['tm_type'],            today_num = item['todayNum'],            group_id_id = res.group_id_id,            name = res.name        )    else:        return rp_faildMessage(msg="名单不存在",code=-1)    return rp_successMessage(msg="名单创建成功",code=0)

部署

dockerfile

#================================================================================#      基于Python3.7的创建fastapi的dockerfile文件#      fastapi + Python3.7 + guvicorn#================================================================================
FROM Python:3.7LABEL version="v1" \    description="fastapi" \    maintainer="hzjsea" \    using="fastapi & Python3.7 office image & gunicorn"WORKDIR /root/codeCOPY  . .RUN pip install -r requirements.txtEXPOSE 8889CMD ["gunicorn","-c","guvicorn.conf","main:app"]

supervisor项目托管

[program:webserver]directory=/root/hzj/fastapi_playcommand=/root/hzj/pro_env_all/venv/bin/uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8888autostart = true

部署完整示例

FastAPI官方提供了一个前后端分离项目完整示例


https://github.com/tiangolo/full-stack-fastapi-postgresql

文档及项目地址：

Documentation: https://fastapi.tiangolo.com