【揭秘FastAPI】快速构建高效API的社区实战教程

引言

FastAPI 是一个现代、疾速（高机能）的 Web 框架，专为构建 API 而计划。它基于 Python 3.7，利用了范例提示跟异步编程模型，使得开辟者可能用更少的代码实现更高效、更保险、更易于保护的 API。本文将深刻探究 FastAPI 的核心不雅点、利用方法以及如何在社区中实战利用。

FastAPI 核心特点

1. 高机能

FastAPI 基于异步编程模型，充分利用了 Starlette 跟 Uvicorn 的上风，在处理高并发恳求时表示出色。

2. 主动化文档生成

FastAPI 内置了 OpenAPI 跟 JSON Schema 的支撑，主动生成交互式的 API 文档，便利开辟者查阅。

3. 简洁的语法

FastAPI 供给了简洁的语法，使得开辟者可能疾速上手并构立功能富强的 API。

4. 支撑依附注入

FastAPI 支撑依附注入，可能将复杂的功能（如数据库会话、认证信息等）作为依附项注入到路由函数中，从而保持代码的清楚跟简洁。

疾速开端一个 FastAPI 项目

1. 安装 FastAPI

pip install fastapi uvicorn

2. 创建一个 FastAPI 利用

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

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

3. 运转 FastAPI 利用

uvicorn main:app --reload

现在，可能经由过程拜访 http://127.0.0.1:8000 来检查 API 的呼应。

社区实战教程

1. 利用 FastAPI 构建 RESTful API

a. 定义模型

from pydantic import BaseModel

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

b. 定义路由

from fastapi import FastAPI, Depends, HTTPException, status

app = FastAPI()

@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
    # 处理创建项的逻辑
    return item

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int):
    # 处理读取项的逻辑
    return {"item_id": item_id}

2. 利用 FastAPI 构建 GraphQL API

a. 安装 FastAPI-GraphQL

pip install fastapi-graphql

b. 定义 GraphQL 模型跟查询

from fastapi.graphql import GraphQLApp
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

schema = GraphQLApp(schema=Query)

@app.get("/graphql")
async def graphql_endpoint():
    return await schema.handle_graphql()

3. 利用 FastAPI 集成呆板进修模型

a. 安装所需的库

pip install fastapi uvicorn scikit-learn

b. 定义呆板进修模型路由

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

app = FastAPI()

class Iris(BaseModel):
    sepal_length: float
    sepal_width: float
    petal_length: float
    petal_width: float

iris = load_iris()
clf = RandomForestClassifier()

@app.post("/predict/")
async def predict(iris: Iris):
    features = [iris.sepal_length, iris.sepal_width, iris.petal_length, iris.petal_width]
    prediction = clf.predict([features])
    return {"prediction": prediction[0]}

总结

FastAPI 是一个功能富强、易于利用的 Web 框架，实用于构建高机能的 API。经由过程本文的介绍，信赖你曾经对 FastAPI 有了必定的懂得。在社区实战教程中，我们展示了怎样利用 FastAPI 构建 RESTful API、GraphQL API 以及集成呆板进修模型。盼望这些内容可能帮助你疾速上手 FastAPI 并将其利用于现实项目中。