FastAPI 框架入门与原理从安装、第一个 API 到自动文档的完整实战【免费下载链接】fastapiFastAPI framework, high performance, easy to learn, fast to code, ready for production项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fa/fastapiFastAPI 是基于标准 Python 类型提示构建的现代高性能 Web API 框架它借助 Starlette 处理 Web 层、Pydantic 处理数据层让开发者“声明一次类型即得校验、转换与自动交互文档”的能力。本文以官方文档主页 docs/en/docs/index.md 为主线覆盖安装配置、最小可运行示例、开发服务器与部署流程并结合当前仓库源码版本 0.141.1说明其依赖结构、CLI 实现与自动文档机制读完你可以独立搭建、运行并扩展一个生产可用的 Python API 服务。FastAPI 是什么核心特性与定位FastAPI 是一个现代化的、高速高性能的 Web 框架用于使用 Python 构建 API其核心基础是标准的 Python 类型提示。官方文档中列出的关键特性如下快Fast极高的性能可与 NodeJS 和 Go 相比得益于 Starlette 和 Pydantic。在独立的 TechEmpower 基准测试中FastAPI 属于最快的 Python 框架之一详见下文“性能”一节编码快Fast to code据官方说明可让功能开发速度提升约 200% 到 300%该数据来自官方内部开发团队构建生产应用时的估算少出 BugFewer bugs可减少约 40% 由人为开发者导致的错误同样是官方内部估算直觉Intuitive优秀的编辑器支持处处有自动补全Completion减少调试时间简单Easy设计为易于使用和上手减少阅读文档的时间精简Short最小化代码重复每个参数声明同时提供多项功能从而减少 Bug健壮Robust直接获得生产级代码并自带自动交互文档基于标准Standards-based基于并完全兼容API 开放标准 OpenAPI原 Swagger和 JSON Schema。从源码结构看FastAPI 的“标准兼容”并非口号fastapi包的主入口类直接继承自 Starlette 的Starlette见 fastapi/applications.py 中的class FastAPI(Starlette)同时通过 fastapi/init.py 一次性导出FastAPI、APIRouter、Depends、Query、Path、Body、File、Form、Header、Cookie、Security、HTTPException、BackgroundTasks、UploadFile、WebSocket等全部公开 API构成一个高度统一的类型提示驱动 API。技术基座站在巨人的肩膀上官方文档明确说明FastAPI 建立在两个“巨人”之上Starlette 负责 Web 部分ASGI 应用框架Pydantic 负责数据部分数据校验与序列化。当前仓库的 pyproject.toml 给出了确切的实现级依赖约束基础依赖starlette0.46.0、pydantic2.9.0、typing-extensions4.8.0、typing-inspection0.4.2、annotated-doc0.0.2Python 版本要求requires-python 3.10分类器声明支持 3.10 至 3.14许可协议MIT见 LICENSE。这三层工具的关系在 docs/en/docs/benchmarks.md 中有一个清晰的层次描述Uvicorn 是 ASGI 服务器Starlette 是 Web 微框架使用 Uvicorn 运行FastAPI 则是构建在 Starlette 之上的 API 微框架额外提供数据校验、序列化与自动文档。由于 FastAPI 使用了 Starlette它不可能比 Starlette 更快但其“免费”带来的校验、序列化与文档能力通常正是应用中代码量最大的部分。安装fastapi[standard] 可选依赖组官方推荐先安装uv然后在项目中添加 FastAPI$ uv add fastapi[standard]注意务必将fastapi[standard]放在引号中以确保在所有终端下都能正确解析。如果你更习惯使用pip则应在虚拟环境中安装fastapi[standard]替代步骤见 docs/en/docs/tutorial/ 下的安装指南。standard 依赖组里到底装了什么uv add fastapi[standard]会安装standard这组可选依赖。对照 pyproject.toml 中[project.optional-dependencies]的standard段其实际包含Pydantic 侧email-validator 2.0.0用于邮箱字段校验pydantic-settings 2.0.0用于配置管理Settingspydantic-extra-types 2.0.0扩展的 Pydantic 数据类型Starlette 侧httpx 0.23.0,1.0.0使用TestClient测试客户端所必需jinja2 3.1.5使用默认模板配置所必需python-multipart 0.0.18支持request.form()表单解析所必需FastAPI 侧uvicorn[standard] 0.12.0加载并服务你应用的服务器其中uvicorn[standard]附带uvloop等高性能运行时所需依赖fastapi-cli[standard] 0.0.32提供fastapi命令行其中包含fastapi-cloud-cli可将应用部署到 FastAPI Cloudfastar 0.9.0仓库当前版本额外引入的依赖官方文档未逐一列举以 pyproject.toml 为准。裁剪安装两种变体不带 standard 依赖只需uv add fastapi此时只有 Starlette 与 Pydantic 等基础依赖不带 fastapi-cloud-cli使用uv add fastapi[standard-no-fastapi-cloud-cli]可安装完整 standard 组但排除云部署 CLI。对应 pyproject.toml 中的standard-no-fastapi-cloud-cli可选依赖组。其他可选依赖根据项目需要可额外安装pydantic-settings配置管理已含于 standard 组pydantic-extra-types扩展数据类型已含于 standard 组orjson使用ORJSONResponse时需要ujson使用UJSONResponse时需要。第一个 APImain.py创建文件创建main.pyfrom fastapi import FastAPI app FastAPI() app.get(/) def read_root(): return {Hello: World} app.get(/items/{item_id}) def read_item(item_id: int, q: str | None None): return {item_id: item_id, q: q}或者使用 async def如果你的代码使用async/await请将def换成async deffrom fastapi import FastAPI app FastAPI() app.get(/) async def read_root(): return {Hello: World} app.get(/items/{item_id}) async def read_item(item_id: int, q: str | None None): return {item_id: item_id, q: q}说明如果不确定何时该用async def可参考文档中 docs/en/docs/async.md 的 “In a hurry?” 小节。这个例子已经实现了什么上面几行代码创建的 API在路径/和/items/{item_id}上接收 HTTP 请求两条路径都接受GET操作即 HTTP 方法路径/items/{item_id}有一个必须是int类型的路径参数item_id路径/items/{item_id}还有一个可选的str类型查询参数q。其中“可选/必填”的语义完全由标准 Python 类型声明决定q: str | None None中的 None默认值使其变为可选参数若无None则参数为必填如同后文PUT请求中的 Body。这一点在 fastapi/applications.py 的路由与参数处理代码中可以看到统一实现路径操作函数签名中的类型注解被 FastAPI 解析为校验与文档元数据。示例代码在仓库中的对应关系官方文档示例的完整可运行版本位于 docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py并有配套测试 tests/test_tutorial/test_first_steps/test_tutorial001_tutorial002_tutorial003.py 使用TestClient对上述端点的响应进行回归验证——这保证了文档示例与实现持续一致。运行服务器fastapi dev在main.py所在目录执行$ uv run fastapi dev典型输出如下开发模式下自动重载已开启╭────────── FastAPI CLI - Development mode ───────────╮ │ │ │ Serving at: http://127.0.0.1:8000 │ │ │ │ API docs: http://127.0.0.1:8000/docs │ │ │ │ Running in development mode, for production use: │ │ │ │ fastapi run │ │ │ ╰─────────────────────────────────────────────────────╯ INFO: Will watch for changes in these directories: [/home/user/code/awesomeapp] INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRLC to quit) INFO: Started reloader process [2248755] using WatchFiles INFO: Started server process [2248757] INFO: Waiting for application startup. INFO: Application startup complete.fastapi dev命令会自动读取你的main.py检测其中的FastAPI应用实例并启动一个基于 Uvicorn 的服务器默认开启自动重载WatchFiles 监控文件变更。生产环境则改用fastapi run。更多参数例如显式指定入口uv run fastapi dev --entrypoint main:app见 docs/en/docs/fastapi-cli.md。从源码看fastapi命令的入口由 pyproject.toml 中的[project.scripts]声明fastapi fastapi.cli:main其实现 fastapi/cli.py 会尝试从fastapi_cli包加载真正的 CLI如果未安装fastapi[standard]缺少fastapi-cli运行fastapi命令会直接提示安装fastapi[standard]。验证接口与自动交互文档查看 JSON 响应在浏览器打开http://127.0.0.1:8000/items/5?qsomequery你会看到 JSON 响应{item_id: 5, q: somequery}Swagger UI/docs打开http://127.0.0.1:8000/docs会看到由 Swagger UI 提供的自动交互 API 文档即前文摘要后第一张截图所示界面。ReDoc/redoc打开http://127.0.0.1:8000/redoc可以看到由 ReDoc 提供的另一种自动文档样式即摘要后第二张截图所示界面。从 fastapi/applications.py 的导入可以看到这两套文档页分别由get_swagger_ui_html、get_redoc_html及 OAuth2 重定向页函数生成且 OpenAPI Schema 由get_openapi构建。文档说明中特别指出自动文档不会给运行中的应用增加开销因为它是在启动时生成的。进阶示例声明 Body 与 Pydantic 模型现在修改main.py让 API 接收PUT请求的 Body。借助 Pydantic用标准 Python 类型声明 Bodyfrom fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app FastAPI() class Item(BaseModel): name: str price: float is_offer: bool | None None app.get(/) def read_root(): return {Hello: World} app.get(/items/{item_id}) def read_item(item_id: int, q: str | None None): return {item_id: item_id, q: q} app.put(/items/{item_id}) def update_item(item_id: int, item: Item): return {item_name: item.name, item_id: item_id}fastapi dev服务器会自动重新加载。此时打开http://127.0.0.1:8000/docs交互文档自动更新包含新的 Body 定义点击 “Try it out” 按钮即可填写参数并直接对 API 发起请求点击 “Execute”界面会与你的 API 通信、发送参数、取回结果并在屏幕上展示见前文 “Swagger UI Try it out 交互界面” 截图打开http://127.0.0.1:8000/redoc替代文档同样会反映新的查询参数与 Body。回顾一次类型声明换来的能力总结一下你只需一次用标准的现代 Python 类型声明参数、Body 等不需要学习新语法或特定库的方法例如intitem_id: int或更复杂的Item模型item: Item这一个声明同时带来编辑器支持自动补全、类型检查数据校验数据无效时自动产生清晰的错误且对深度嵌套的 JSON 对象同样有效输入数据转换将来自网络的数据读取并转换为 Python 数据类型来源包括 JSON、路径参数、查询参数、Cookie、请求头、表单、文件输出数据转换将 Python 数据类型转换为网络数据JSON支持str、int、float、bool、list等基础类型、datetime对象、UUID对象、数据库模型等自动交互 API 文档包含 Swagger UI 与 ReDoc 两套界面。对应前文示例FastAPI 具体会校验GET和PUT请求路径中存在item_id校验item_id是int类型否则客户端会看到有用的、清晰的错误检查GET请求是否存在可选查询参数q如http://127.0.0.1:8000/items/foo?qsomequery——因为声明了 None所以可选否则必填如同PUT的 Body对PUT /items/{item_id}以 JSON 读取 Body并校验必填的namestr、必填的pricefloat、可选的is_offer若存在必须是bool对深度嵌套 JSON 同样适用自动完成 JSON 的双向转换用 OpenAPI 文档化一切可用于交互式文档系统、面向多种语言的自动客户端代码生成系统并直接提供两套交互文档 Web 界面。关于编辑器的自动补全体验把update_item的返回从item_name: item.name改为item_price: item.price即可看到编辑器自动补全模型属性并知晓其类型——这正是“类型提示驱动开发”的日常收益。更完整的示例与进阶特性参见 docs/en/docs/tutorial/ 教程包括从请求头、Cookie、表单字段、文件等更多位置声明参数设置校验约束如maximum_length或正则强大而易用的**依赖注入Dependency Injection**系统安全与认证包括OAuth2 JWT 令牌和HTTP Basic认证借助 Pydantic 声明深度嵌套 JSON 模型的进阶技巧与 Strawberry 等库的GraphQL集成更多来自 Starlette 的能力WebSockets、基于 HTTPX 与pytest的轻松测试、CORS、Cookie Sessions等。部署你的应用可选FastAPI Cloud 一键部署可以任选一条命令将应用部署到 FastAPI Cloud$ uv run fastapi deploy Deploying to FastAPI Cloud... ✅ Deployment successful! Ready the chicken! Your app is ready at https://myapp.fastapicloud.devCLI 会自动检测你的 FastAPI 应用并部署到云端若未登录浏览器会打开以完成认证流程。FastAPI Cloud 由 FastAPI 的作者与团队构建将“构建 API 的开发体验”延伸到了“部署到云”的环节同时也是FastAPI and friends开源项目的主要赞助商与资金来源。部署到其他云服务商FastAPI 是开源且基于标准的你可以把应用部署到任何云服务商——按所选云厂商的指南部署即可。性能独立的 TechEmpower 基准测试表明运行在 Uvicorn 之下的FastAPI应用属于最快的 Python 框架之一仅次于其内部使用的 Starlette 与 Uvicorn 本身*。理解这类基准时应注意工具层次Uvicorn 是 ASGI 服务器Starlette 是微框架FastAPI 在其之上增加了 API 构建所需的数据校验、序列化与文档不直接使用 FastAPI 时这些能力仍需在应用代码中自行实现最终应用往往有相同甚至更多的开销。更详细的基准解读见 docs/en/docs/benchmarks.md。许可本项目基于 MIT 许可发布详见 LICENSE。“提升 200%~300%”“减少 40% 错误”等数据为 FastAPI 官方基于内部开发团队生产实践给出的估算引用时请注明来源口径版本相关事实0.141.1、Python 3.10、starlette 0.46.0、pydantic 2.9.0以当前仓库 pyproject.toml 与 fastapi/init.py 为准。【免费下载链接】fastapiFastAPI framework, high performance, easy to learn, fast to code, ready for production项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fa/fastapi创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
FastAPI 框架入门与原理：从安装、第一个 API 到自动文档的完整实战
FastAPI 框架入门与原理从安装、第一个 API 到自动文档的完整实战【免费下载链接】fastapiFastAPI framework, high performance, easy to learn, fast to code, ready for production项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fa/fastapiFastAPI 是基于标准 Python 类型提示构建的现代高性能 Web API 框架它借助 Starlette 处理 Web 层、Pydantic 处理数据层让开发者“声明一次类型即得校验、转换与自动交互文档”的能力。本文以官方文档主页 docs/en/docs/index.md 为主线覆盖安装配置、最小可运行示例、开发服务器与部署流程并结合当前仓库源码版本 0.141.1说明其依赖结构、CLI 实现与自动文档机制读完你可以独立搭建、运行并扩展一个生产可用的 Python API 服务。FastAPI 是什么核心特性与定位FastAPI 是一个现代化的、高速高性能的 Web 框架用于使用 Python 构建 API其核心基础是标准的 Python 类型提示。官方文档中列出的关键特性如下快Fast极高的性能可与 NodeJS 和 Go 相比得益于 Starlette 和 Pydantic。在独立的 TechEmpower 基准测试中FastAPI 属于最快的 Python 框架之一详见下文“性能”一节编码快Fast to code据官方说明可让功能开发速度提升约 200% 到 300%该数据来自官方内部开发团队构建生产应用时的估算少出 BugFewer bugs可减少约 40% 由人为开发者导致的错误同样是官方内部估算直觉Intuitive优秀的编辑器支持处处有自动补全Completion减少调试时间简单Easy设计为易于使用和上手减少阅读文档的时间精简Short最小化代码重复每个参数声明同时提供多项功能从而减少 Bug健壮Robust直接获得生产级代码并自带自动交互文档基于标准Standards-based基于并完全兼容API 开放标准 OpenAPI原 Swagger和 JSON Schema。从源码结构看FastAPI 的“标准兼容”并非口号fastapi包的主入口类直接继承自 Starlette 的Starlette见 fastapi/applications.py 中的class FastAPI(Starlette)同时通过 fastapi/init.py 一次性导出FastAPI、APIRouter、Depends、Query、Path、Body、File、Form、Header、Cookie、Security、HTTPException、BackgroundTasks、UploadFile、WebSocket等全部公开 API构成一个高度统一的类型提示驱动 API。技术基座站在巨人的肩膀上官方文档明确说明FastAPI 建立在两个“巨人”之上Starlette 负责 Web 部分ASGI 应用框架Pydantic 负责数据部分数据校验与序列化。当前仓库的 pyproject.toml 给出了确切的实现级依赖约束基础依赖starlette0.46.0、pydantic2.9.0、typing-extensions4.8.0、typing-inspection0.4.2、annotated-doc0.0.2Python 版本要求requires-python 3.10分类器声明支持 3.10 至 3.14许可协议MIT见 LICENSE。这三层工具的关系在 docs/en/docs/benchmarks.md 中有一个清晰的层次描述Uvicorn 是 ASGI 服务器Starlette 是 Web 微框架使用 Uvicorn 运行FastAPI 则是构建在 Starlette 之上的 API 微框架额外提供数据校验、序列化与自动文档。由于 FastAPI 使用了 Starlette它不可能比 Starlette 更快但其“免费”带来的校验、序列化与文档能力通常正是应用中代码量最大的部分。安装fastapi[standard] 可选依赖组官方推荐先安装uv然后在项目中添加 FastAPI$ uv add fastapi[standard]注意务必将fastapi[standard]放在引号中以确保在所有终端下都能正确解析。如果你更习惯使用pip则应在虚拟环境中安装fastapi[standard]替代步骤见 docs/en/docs/tutorial/ 下的安装指南。standard 依赖组里到底装了什么uv add fastapi[standard]会安装standard这组可选依赖。对照 pyproject.toml 中[project.optional-dependencies]的standard段其实际包含Pydantic 侧email-validator 2.0.0用于邮箱字段校验pydantic-settings 2.0.0用于配置管理Settingspydantic-extra-types 2.0.0扩展的 Pydantic 数据类型Starlette 侧httpx 0.23.0,1.0.0使用TestClient测试客户端所必需jinja2 3.1.5使用默认模板配置所必需python-multipart 0.0.18支持request.form()表单解析所必需FastAPI 侧uvicorn[standard] 0.12.0加载并服务你应用的服务器其中uvicorn[standard]附带uvloop等高性能运行时所需依赖fastapi-cli[standard] 0.0.32提供fastapi命令行其中包含fastapi-cloud-cli可将应用部署到 FastAPI Cloudfastar 0.9.0仓库当前版本额外引入的依赖官方文档未逐一列举以 pyproject.toml 为准。裁剪安装两种变体不带 standard 依赖只需uv add fastapi此时只有 Starlette 与 Pydantic 等基础依赖不带 fastapi-cloud-cli使用uv add fastapi[standard-no-fastapi-cloud-cli]可安装完整 standard 组但排除云部署 CLI。对应 pyproject.toml 中的standard-no-fastapi-cloud-cli可选依赖组。其他可选依赖根据项目需要可额外安装pydantic-settings配置管理已含于 standard 组pydantic-extra-types扩展数据类型已含于 standard 组orjson使用ORJSONResponse时需要ujson使用UJSONResponse时需要。第一个 APImain.py创建文件创建main.pyfrom fastapi import FastAPI app FastAPI() app.get(/) def read_root(): return {Hello: World} app.get(/items/{item_id}) def read_item(item_id: int, q: str | None None): return {item_id: item_id, q: q}或者使用 async def如果你的代码使用async/await请将def换成async deffrom fastapi import FastAPI app FastAPI() app.get(/) async def read_root(): return {Hello: World} app.get(/items/{item_id}) async def read_item(item_id: int, q: str | None None): return {item_id: item_id, q: q}说明如果不确定何时该用async def可参考文档中 docs/en/docs/async.md 的 “In a hurry?” 小节。这个例子已经实现了什么上面几行代码创建的 API在路径/和/items/{item_id}上接收 HTTP 请求两条路径都接受GET操作即 HTTP 方法路径/items/{item_id}有一个必须是int类型的路径参数item_id路径/items/{item_id}还有一个可选的str类型查询参数q。其中“可选/必填”的语义完全由标准 Python 类型声明决定q: str | None None中的 None默认值使其变为可选参数若无None则参数为必填如同后文PUT请求中的 Body。这一点在 fastapi/applications.py 的路由与参数处理代码中可以看到统一实现路径操作函数签名中的类型注解被 FastAPI 解析为校验与文档元数据。示例代码在仓库中的对应关系官方文档示例的完整可运行版本位于 docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py并有配套测试 tests/test_tutorial/test_first_steps/test_tutorial001_tutorial002_tutorial003.py 使用TestClient对上述端点的响应进行回归验证——这保证了文档示例与实现持续一致。运行服务器fastapi dev在main.py所在目录执行$ uv run fastapi dev典型输出如下开发模式下自动重载已开启╭────────── FastAPI CLI - Development mode ───────────╮ │ │ │ Serving at: http://127.0.0.1:8000 │ │ │ │ API docs: http://127.0.0.1:8000/docs │ │ │ │ Running in development mode, for production use: │ │ │ │ fastapi run │ │ │ ╰─────────────────────────────────────────────────────╯ INFO: Will watch for changes in these directories: [/home/user/code/awesomeapp] INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRLC to quit) INFO: Started reloader process [2248755] using WatchFiles INFO: Started server process [2248757] INFO: Waiting for application startup. INFO: Application startup complete.fastapi dev命令会自动读取你的main.py检测其中的FastAPI应用实例并启动一个基于 Uvicorn 的服务器默认开启自动重载WatchFiles 监控文件变更。生产环境则改用fastapi run。更多参数例如显式指定入口uv run fastapi dev --entrypoint main:app见 docs/en/docs/fastapi-cli.md。从源码看fastapi命令的入口由 pyproject.toml 中的[project.scripts]声明fastapi fastapi.cli:main其实现 fastapi/cli.py 会尝试从fastapi_cli包加载真正的 CLI如果未安装fastapi[standard]缺少fastapi-cli运行fastapi命令会直接提示安装fastapi[standard]。验证接口与自动交互文档查看 JSON 响应在浏览器打开http://127.0.0.1:8000/items/5?qsomequery你会看到 JSON 响应{item_id: 5, q: somequery}Swagger UI/docs打开http://127.0.0.1:8000/docs会看到由 Swagger UI 提供的自动交互 API 文档即前文摘要后第一张截图所示界面。ReDoc/redoc打开http://127.0.0.1:8000/redoc可以看到由 ReDoc 提供的另一种自动文档样式即摘要后第二张截图所示界面。从 fastapi/applications.py 的导入可以看到这两套文档页分别由get_swagger_ui_html、get_redoc_html及 OAuth2 重定向页函数生成且 OpenAPI Schema 由get_openapi构建。文档说明中特别指出自动文档不会给运行中的应用增加开销因为它是在启动时生成的。进阶示例声明 Body 与 Pydantic 模型现在修改main.py让 API 接收PUT请求的 Body。借助 Pydantic用标准 Python 类型声明 Bodyfrom fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app FastAPI() class Item(BaseModel): name: str price: float is_offer: bool | None None app.get(/) def read_root(): return {Hello: World} app.get(/items/{item_id}) def read_item(item_id: int, q: str | None None): return {item_id: item_id, q: q} app.put(/items/{item_id}) def update_item(item_id: int, item: Item): return {item_name: item.name, item_id: item_id}fastapi dev服务器会自动重新加载。此时打开http://127.0.0.1:8000/docs交互文档自动更新包含新的 Body 定义点击 “Try it out” 按钮即可填写参数并直接对 API 发起请求点击 “Execute”界面会与你的 API 通信、发送参数、取回结果并在屏幕上展示见前文 “Swagger UI Try it out 交互界面” 截图打开http://127.0.0.1:8000/redoc替代文档同样会反映新的查询参数与 Body。回顾一次类型声明换来的能力总结一下你只需一次用标准的现代 Python 类型声明参数、Body 等不需要学习新语法或特定库的方法例如intitem_id: int或更复杂的Item模型item: Item这一个声明同时带来编辑器支持自动补全、类型检查数据校验数据无效时自动产生清晰的错误且对深度嵌套的 JSON 对象同样有效输入数据转换将来自网络的数据读取并转换为 Python 数据类型来源包括 JSON、路径参数、查询参数、Cookie、请求头、表单、文件输出数据转换将 Python 数据类型转换为网络数据JSON支持str、int、float、bool、list等基础类型、datetime对象、UUID对象、数据库模型等自动交互 API 文档包含 Swagger UI 与 ReDoc 两套界面。对应前文示例FastAPI 具体会校验GET和PUT请求路径中存在item_id校验item_id是int类型否则客户端会看到有用的、清晰的错误检查GET请求是否存在可选查询参数q如http://127.0.0.1:8000/items/foo?qsomequery——因为声明了 None所以可选否则必填如同PUT的 Body对PUT /items/{item_id}以 JSON 读取 Body并校验必填的namestr、必填的pricefloat、可选的is_offer若存在必须是bool对深度嵌套 JSON 同样适用自动完成 JSON 的双向转换用 OpenAPI 文档化一切可用于交互式文档系统、面向多种语言的自动客户端代码生成系统并直接提供两套交互文档 Web 界面。关于编辑器的自动补全体验把update_item的返回从item_name: item.name改为item_price: item.price即可看到编辑器自动补全模型属性并知晓其类型——这正是“类型提示驱动开发”的日常收益。更完整的示例与进阶特性参见 docs/en/docs/tutorial/ 教程包括从请求头、Cookie、表单字段、文件等更多位置声明参数设置校验约束如maximum_length或正则强大而易用的**依赖注入Dependency Injection**系统安全与认证包括OAuth2 JWT 令牌和HTTP Basic认证借助 Pydantic 声明深度嵌套 JSON 模型的进阶技巧与 Strawberry 等库的GraphQL集成更多来自 Starlette 的能力WebSockets、基于 HTTPX 与pytest的轻松测试、CORS、Cookie Sessions等。部署你的应用可选FastAPI Cloud 一键部署可以任选一条命令将应用部署到 FastAPI Cloud$ uv run fastapi deploy Deploying to FastAPI Cloud... ✅ Deployment successful! Ready the chicken! Your app is ready at https://myapp.fastapicloud.devCLI 会自动检测你的 FastAPI 应用并部署到云端若未登录浏览器会打开以完成认证流程。FastAPI Cloud 由 FastAPI 的作者与团队构建将“构建 API 的开发体验”延伸到了“部署到云”的环节同时也是FastAPI and friends开源项目的主要赞助商与资金来源。部署到其他云服务商FastAPI 是开源且基于标准的你可以把应用部署到任何云服务商——按所选云厂商的指南部署即可。性能独立的 TechEmpower 基准测试表明运行在 Uvicorn 之下的FastAPI应用属于最快的 Python 框架之一仅次于其内部使用的 Starlette 与 Uvicorn 本身*。理解这类基准时应注意工具层次Uvicorn 是 ASGI 服务器Starlette 是微框架FastAPI 在其之上增加了 API 构建所需的数据校验、序列化与文档不直接使用 FastAPI 时这些能力仍需在应用代码中自行实现最终应用往往有相同甚至更多的开销。更详细的基准解读见 docs/en/docs/benchmarks.md。许可本项目基于 MIT 许可发布详见 LICENSE。“提升 200%~300%”“减少 40% 错误”等数据为 FastAPI 官方基于内部开发团队生产实践给出的估算引用时请注明来源口径版本相关事实0.141.1、Python 3.10、starlette 0.46.0、pydantic 2.9.0以当前仓库 pyproject.toml 与 fastapi/init.py 为准。【免费下载链接】fastapiFastAPI framework, high performance, easy to learn, fast to code, ready for production项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fa/fastapi创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考