赞
踩
在Python的世界里,如果你想要一个既快速又现代的方式来构建API,那么FastAPI可能是你的首选。这个库基于Starlette(用于Web编程)和Pydantic(用于数据验证),专门为速度和易用性设计。
FastAPI 是一个用于构建API的现代、快速(高性能)框架,使用Python 3.6及以上版本,基于标准Python类型提示。它允许开发者使用Python的类型提示来声明请求和响应的数据模型,从而使得API具有自动生成的文档(Swagger UI),并支持数据验证和序列化。
FastAPI 使用 Python 的类型提示增强其性能和错误处理能力。当你创建一个API函数时,你可以给每个函数参数添加类型提示,FastAPI 会使用这些信息来执行请求参数的验证和序列化。
首先,我们需要安装FastAPI框架和Uvicorn,一个光速ASGI服务器,用于运行我们的应用。
pip install fastapi uvicorn
接下来,我们写一个简单的应用来展示FastAPI的基础功能,将代码保存为example.py。
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
async def read_root():
return {"Hello": "World"}
运行上面的应用非常简单,只需要在命令行中执行以下命令:
uvicorn example:app --reload
这条命令会启动服务器,并且每当你修改代码后,服务器会自动重新加载。
打开你的浏览器或者使用工具如Postman,访问 http://127.0.0.1:8000/
,你将看到像这样的响应:
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from typing import List
app = FastAPI()
class Book(BaseModel):
title: str
author: str
price: float
in_stock: int
# 初始化books_db,确保每个条目都是Book对象
books_db: List[Book] = [
Book(title="西游记", author="吴承恩", price=100.0, in_stock=10),
Book(title="三国演义", author="罗贯中", price=120.0, in_stock=15),
Book(title="水浒传", author="施耐庵", price=110.0, in_stock=5),
Book(title="红楼梦", author="曹雪芹", price=130.0, in_stock=8)
]
@app.post("/books/")
async def add_book(book: Book):
books_db.append(book)
return {"msg": "Book added successfully", "book": book}
@app.get("/books/", response_model=List[Book])
async def get_books():
return books_db
执行步骤:
保存上述代码到一个名为example.py
的文件中。
在你的开发环境中安装FastAPI和uvicorn:
pip install fastapi uvicorn
在命令行中运行下面的命令来启动服务器:
uvicorn example:app --reload
使用浏览器或API测试工具(如Postman)来发送请求:
http://127.0.0.1:8000/books/
以添加新书。http://127.0.0.1:8000/books/
以查看所有书籍。执行效果:
FastAPI 的官方文档是学习资源的宝库,提供了详尽的指南和API参考。
FastAPI 官方文档:https://fastapi.tiangolo.com/
FastAPI GitHub:https://github.com/tiangolo/fastapi
FastAPI提供了一个强大而灵活的方式来构建API,其性能优异,自动化文档和数据验证功能可以大大加快开发速度。适合需要快速迭代和部署的现代Web应用。
希望这篇文章能帮助你了解FastAPI的基本用法和构建高效API的能力。
Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有,并保留所有权利。