1. 前言

FastAPI 是一个进一步提升 Python Web 开发效率和性能的框架，具有高性能，易于使用，并提供一次性文档。本文将通过一些实战案例来认识 FastAPI 的基本功能和高级应用。

2. FastAPI 的优势

1. 带有完善的自动文档生成：根据模型定义，自动生成丰富的 API 文档，兼存 Swagger UI 和 ReDoc。
2. 高效性：基于 Starlette 和 Pydantic ，提供优秀性能和数据校验。
3. 完善的支持性：支持 WebSocket，GraphQL，OAuth2。
4. 最新高级功能：完全保持 Python 代码的高级引擎和控制。

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3. FastAPI 快速入门

3.1 安装

确保已安装 Python 3.7+：

pip install fastapi uvicorn

注：Uvicorn 是一个高性能的 ASGI 引擎，用于运行 FastAPI 应用。

3.2 最简单的 API 案例

创建文件 main.py：

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
def read_root():
    return {"message": "欢迎使用 FastAPI!"}

@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: str = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}

启动服务器：

uvicorn main:app --reload

访问 http://127.0.0.1:8000 和 Swagger UI：http://127.0.0.1:8000/docs。

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4. 基础功能应用

4.1 模型验证和参数校验

使用 Pydantic 模型来校验数据：

from pydantic import BaseModel

class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str = None
    price: float
    tax: float = None

@app.post("/items/")
def create_item(item: Item):
    return {"item": item}

提供备选参数，进行文档化。

4.2 实现高级计划：用于实时功能和快速发布

这里例如使用 BackgroundTasks：

from fastapi import BackgroundTasks

def write_log(message: str):
    with open("log.txt", "a") as log:
        log.write(message + "\n")

@app.post("/log/")
def log_message(message: str, background_tasks: BackgroundTasks):
    background_tasks.add_task(write_log, message)
    return {"message": "Log recorded!"}

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5. 高级应用

5.1 实现 OAuth2 认证

FastAPI 支持 OAuth2 和 JWT：

from fastapi.security import OAuth2PasswordBearer

oauth2_scheme = OAuth2PasswordBearer(tokenUrl="token")

@app.get("/users/me")
def read_users_me(token: str = Depends(oauth2_scheme)):
    return {"token": token}

5.2 提供 WebSocket 支持

from fastapi import WebSocket

@app.websocket("/ws")
async def websocket_endpoint(websocket: WebSocket):
    await websocket.accept()
    while True:
        data = await websocket.receive_text()
        await websocket.send_text(f"Message text was: {data}")

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6. 总结

FastAPI 是完善的选择，适合构建低带宽、高性能的 API。通过本文中的案例，希望你能够快速上手并创建自己的实现。

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