FastAPI 是一个基于 Python 3.7+ 的现代化 Web 框架，旨在帮助开发者更快速地构建 RESTful API。FastAPI 采用了自动文档 API、数据验证、依赖注入等功能，可以大大降低开发 API 的难度，提高开发效率和代码质量。
在本文中，我们将介绍如何使用 FastAPI 开发高性能 RESTful API，并提供详细的学习和指导意义。我们将以一个简单的案例来演示 FastAPI 的用法，并提供完整的示例代码。
安装并运行 FastAPI
首先，我们需要安装 FastAPI。可以使用 pip 工具安装：
pip install fastapi
同时，我们还需要安装一个 ASGI 服务器，比如 Uvicorn：
pip install uvicorn
安装完成后，我们可以编写一个简单的 FastAPI 应用程序，并在 Uvicorn 中运行它。在项目文件夹下创建一个 main.py 文件，编写以下代码：
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
def read_root():
return {"Hello": "World"}在终端中，通过以下命令即可启动应用程序：
uvicorn main:app --reload
执行该命令后，我们可以在浏览器中访问 http://localhost:8000/，看到以下内容：
{"Hello": "World"}这个简单的示例演示了如何使用 FastAPI 快速构建 API。接下来，我们将介绍如何使用 FastAPI 实现更为复杂的 API 功能。
实现数据验证和处理
FastAPI 支持使用 Pydantic 来进行数据验证和处理。Pydantic 是一个数据验证和序列化工具库，可以帮助我们定义数据模型，并对输入和输出数据进行验证和处理，大大提高了代码的健壮性和可维护性。下面我们将介绍如何在 FastAPI 中使用 Pydantic 实现数据验证和处理。
定义数据模型
首先，我们需要定义数据模型。在 main.py 中添加以下代码：
-- -------------------- ---- -------
---- ------ ------ ----- --------
---- -------- ------ ---------
----- --------------------
------ ---
------------ ------------- - ----
----- ---------------------
----
----- ---------------
--- ---
----- -------
-------- - ----这里，我们定义了一个数据模型 Item，包含 id、title 和 description 三个字段。其中 ItemCreate 继承自 ItemBase，用于创建新的 Item 对象。
实现数据验证和处理
接下来，我们需要在 API 中调用上述数据模型实现数据验证和处理。修改 main.py 文件，将 read_root 函数替换为以下代码：
-- -------------------- ---- -------
---- ------- ------ -------- -------
---- -------------- ------ -------
---- -------- ------ ------------
------ ------
------ ----
---- ------- ------ ----- ----------
--- - ---------
- -- ----- ----
-------------------- --------------------
--- ----------------- ----------- --- ------- - -----------------------
------ ----------------------- ----------这里我们使用 @app.post 来定义 POST 请求，并定义一个名称为 item 的参数。ItemCreate 表示输入参数的类型，response_model 定义输出参数的类型为 Item。注意，在参数列表中添加了一个 db: Session = Depends(SessionLocal)，该参数是一个 Session 对象，用于与数据库进行交互。
实现数据库交互
最后，我们需要实现数据库交互。这里我们使用 SQLAlchemy 库来处理数据库操作。我们需要编写数据库实体类和数据库 CRUD 操作类。
数据库实体类
在 models.py 文件中添加以下代码：
-- -------------------- ---- -------
---- ---------- ------ -------- ------- ----------- -------- ------
---- -------------- ------ ------------
---- -------- ------ ----
----- -----------
------------- - -------
-- - --------------- ----------------- -----------
----- - -------------- -----------
----------- - -------------- -----------这里我们定义了一个 Item 实体类，对应到数据库中的 items 表。
数据库 CRUD 操作类
在 crud.py 文件中添加以下代码：
-- -------------------- ---- -------
---- -------------- ------ -------
------ ------
------ -------
--- --------------- -------- ----- --------------------
------- - ----------------------------- -----------------------------
---------------
-----------
-------------------
------ -------这里我们定义了一个 create_item 方法，用于创建新的 Item 对象并将其加入数据库。db: Session 参数表示与数据库交互的 Session 对象，item: schemas.ItemCreate 表示输入参数的类型。
完整代码
最终，我们可以在 main.py 文件中添加完整代码：
-- -------------------- ---- -------
---- ------- ------ -------- -------
---- -------------- ------ -------
---- -------- ------ ------------- ------
------ ------
------ ----
---- ------- ------ ----- ----------
---- ----------------------- ------ --------------
--- - ---------
- -- ---- --
------- - -
-------------------
------------------------
-
-------------------
---------------
----------------------
-----------------------
--------------------
--------------------
-
- ------
--------------------------------------------
- -- ----- ----
-------------------- --------------------
--- ----------------- ----------- --- ------- - -----------------------
------ ----------------------- ----------我们还需要在项目根目录下创建以下文件：
database.py：用于与数据库建立连接；models.py：用于定义数据库实体类；crud.py：用于定义数据库 CRUD 操作；schemas.py：用于定义数据模型。
总结
本文介绍了如何使用 FastAPI 构建高性能 RESTful API。我们通过一个简单的案例演示了 FastAPI 的基本用法，并使用 Pydantic 实现了数据验证和处理。最后，我们还使用 SQLAlchemy 实现了与数据库的交互。FastAPI 的自动文档 API、数据验证、依赖注入等功能，大大简化了 RESTful API 的开发过程，为开发者带来了极大的便捷。
来源：JavaScript中文网 ，转载请注明来源 https://www.javascriptcn.com/post/64902d0648841e9894e5950e