FastApi学习-01

写在前面

FastApi是python的异步Web框架，具有和Go，NodeJs相当的性能，总而言之，很快。当然还有一些相比于其他Web框架的优势，例如支持了Swagger文档，增加Python3.6+的数据类型指示功能，基于Pydantic的数据类型校验等等。个人觉得有学一学必要，所在这写下自己的学习记录。

安装

pip install fastapi
pip install uvicorn

其中uvicorn是一个ASGI（异步网关协议接口）服务器，介于网络协议和Python应用之间的标准接口，而Flask框架使用的是WSGI（Web服务器网关协议接口）。

HelloWorld

新建一个main.py,在其中创建一个最简单的应用

from fastapi import FastAPIapp = FastAPI()  # 创建应用实例，uvicorn启动时也基于这个实例@app.get("/")  # 定义了一个"/"根目录的路由，直接返回了一个字符串
def hello_world():return "Hello World"

应用的启动方式有两种，一种是通过命令行的方式启动

uvicorn main:app

另一种是在main.py内部实现应用的启动

import uvicornif __name__ == "__main__":uvicorn.run("main:app")'''或者使用uvicorn.run(app) 传入fastapi的实例，但是这种情况下不允许设置reload和workers参数'''

uvicorn启动参数(应用内启动)

参数	说明	参数类型	默认值
host	绑定的IP地址	String	127.0.0.1
port	绑定的端口	Integer	8000
reload	是否自动重启，开发阶段适用	Bool	False
reload_dir	自定义重启的目录	Text	None
workers	工作进程数,当设置reload时，该参数不生效	Integer	1
log_level	日志级别	Text	info
access_log	是否输出访问日志	Bool	True
debug	debug模式,开启后会自动重启服务	Bool	False
proxy_headers	允许X-Forward-*	Bool	True
forwarded_allow_ips	以逗号分割的IP列表，来自与这些IP的代理头被新人	Text	127.0.0.1
root_path	(可选)指定应用所在的路径	Text	None
limit_concurency	并发限制	Integer	None不限制
limit_max_requests	到达进程前的最大连接数	Integer	None不限制
backlog	积压的最大连接数	Integer	2048
timeout_keep_live	超过多长时间自动关闭Keep-Alive连接	Integer	5
headers	自定义响应头	List	形如[(a, b)]

获取API文档

访问绑定的127.0.0.1:8000/doc 获取SwaggerUI风格的API文档

访问绑定的127.0.0.1:8000/redoc 获取ReDoc庚哥的API文档

接口方法简介

@app.get("/")  # 定义了一个"/"根目录的路由，直接返回了一个字符串
def hello_world():return "Hello World"

其中app是FastApi的一个实例，在上文定义的。

get是http协议的方法，除了GET，还包括POST,PUT,DELETE等方法。一般情况下，GET用于获取数据，POST用于创建数据，PUT用于更新数据，DELETE用于删除数据。当然了，也可以根据自己的习惯，使用不同的办法。

"/"是定义的路由，当服务器进行访问时，只有匹配上该路由，才能映射到对应的接口函数。

hello_world是定义的接口函数，用于实现具体的操作。FastApi是一个异步框架，所以接口函数也可以定义成以下方式

@app.get("/")  # 定义了一个"/"根目录的路由，直接返回了一个字符串
async def hello_world():return "Hello World"

官方文档中对于选择def还是async def也做了一个简单的说明

1.如果使用的第三方库告诉你调用的时候用await somefunc()的方式，使用async def

2.如果使用的第三方库与数据库，API等有交互时，并且不支持await调用方式，就使用def

3.如果不与其他交互和等待其他的响应，使用async def

4.如果你什么都不知道，使用def

不管在那种情况下，FastApi都会以异步的方式来提高效率，但是根据不同的情况选择合适的方式有助于性能优化。