前言
来啦老铁！
许久不见，甚是想念~
最近偶然看到一个 python web 框架，刚好又需要搭建一个后端，因此就打算练练手，顺便记录一下，它就是：
- FastAPI
学习路径
- 认识 FastAPI；
- FastAPI 与 Flask 对比；
- 安装 FastAPI；
- 运行第一个 FastAPI 应用；
- API 文档；
- APIRouter；
- 启动 server 指定端口；
1. 认识 FastAPI；
FastAPI 是一个用于构建 API 的现代、快速（高性能）的 web 框架，专为在 Python 中构建 RESTful API 而设计。。
FastAPI 使用 Python 3.8+ 并基于标准的 Python 类型提示。
FastAPI 建立在 Starlette 和 Pydantic 之上，利用类型提示进行数据处理，并自动生成API文档。
FastAPI 于 2018 年 12 月 5 日发布第一版本，以其易用性、速度和稳健性在开发者中间迅速流行起来。
FastAPI 支持异步编程，可在生产环境中运行。
【以上，引用自网络文章】
2. FastAPI 与 Flask 对比；
FastAPI 是一个现代化的 Python web 框架，它提供了高性能和易用性。与之相比，Flask 是一个轻量级的 Python web 框架，也是非常受欢迎的。
以下是 FastAPI 与 Flask 的一些对比：
性能：FastAPI 比 Flask 更快。它使用了基于类型的请求参数验证和响应模型，以及异步请求处理，从而提供了更好的性能。
类型提示：FastAPI 支持使用 Python 的类型提示来定义请求参数和响应模型，这使得代码更加清晰和易于维护。而 Flask 则需要使用额外的库来实现类似的功能。
异步支持：FastAPI 支持异步请求处理，这意味着它可以处理更多的并发请求，从而提高性能。而 Flask 在处理异步请求方面相对较弱。
文档生成：FastAPI 自带了自动生成 API 文档的功能，可以通过访问特定的 URL 来查看 API 文档。而 Flask 需要使用额外的库来实现类似的功能。
生态系统：Flask 有一个庞大的生态系统，拥有大量的第三方扩展和插件。而 FastAPI 相对较新，生态系统相对较小，但在不断增长。
总的来说，FastAPI 是一个更现代化和高性能的框架，特别适合构建高性能的 API 服务。而 Flask 则更适合构建小型的 web 应用和快速原型开发。选择哪个框架取决于项目的需求和开发团队的偏好。
【以上，引用自 AI 的回复，看着还挺靠谱】
3. 安装 FastAPI；
- 安装 fastapi 包；
pip install fastapi
- 另外我们还需要一个 ASGI 服务器，生产环境可以使用 Uvicorn 或者 Hypercorn：
(实际上，安装 fastapi 时已经默认安装了，如果没有，再安装也不迟)
pip install "uvicorn[standard]"
4. 运行第一个 FastAPI 应用；
- 例如，在项目中创建一个文件 main.py，并写入代码：
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
def read_root():
return {"Hello": "World"}
- 启动应用；
uvicorn main:app --reload
其中：main 为文件名，--reload 代表热启动，即有代码变更时会自动重启服务，生产肯定是不能用这个参数的。
- 调用接口；
- 浏览器打开 url 进行接口 get 调用：
5. API 文档；
FastAPI 已经帮我们集成好了 Swagger，我们可以直接在浏览器访问以下 url 以访问 Swagger UI:
还挺方便的，不用像其他有些框架如 Flask 需要自己集成这一部分。
Swagger 此处就不做介绍了~
6. APIRouter；
实际场景中，我们不可能把所有接口都在 main.py 里头声明，即不可能所有的接口都放在一个文件中进行管理，就像 SpringBoot 中，我们会编写多个 controller 一样。
此时需要用到 FastAPI 的 router 进行管理，步骤演示如下：
a. 项目下创建文件夹，如 router；
b. 在 router 下创建多个 .py 文件，例如创建 product.py 和 user.py 进行演示；
c. 编写 product.py 和 user.py，分别声明接口，例如：
product.py
from fastapi import APIRouter
router = APIRouter(
prefix='/product',
tags=['router for product']
)
@router.get("/info")
def get_product_info():
return {
"name": "product 1",
"stock": 100
}
user.py
from fastapi import APIRouter
router = APIRouter(
prefix='/user',
tags=['router for user']
)
@router.get("/info")
def get_product_info():
return {
"name": "dylan zhang",
"age": 18
}
d. 修改 main.py，主要将接口声明改为引用自上述 router，例如：
from fastapi import FastAPI
from routers import product, user
app = FastAPI()
@app.get("/", summary="ping", deprecated=False)
async def ping():
return "success"
app.include_router(product.router)
app.include_router(user.router)
e. 保存后，接口文档变为：
f. 此时，我们可以访问通过 router 声明的接口了，例如：
7. 启动 server 指定端口；
有时候我们需要指定端口启动 server，这时候我们可以类似这么做：
uvicorn main:app --port 8001 --reload
如上，我们在 8001 端口启动了我们的 server。
uvicorn 更多可用参数，可以使用以下命令进行查阅：
uvicorn --help
关于 FastAPI 更多内容，我们可以参考其他教程。
FastAPI 更多内容包含：
- GET 请求参数；
- POST/PUT 请求；
- FastAPI Pydantic 模型；
- FastAPI 路径操作依赖项；
- 等~
这些网上已经有很多教程了，当前，请读者自行脑补~
今天就到这吧，能力有限，欢迎指正、互相交流，感谢~
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感谢~
