框架实战 | FastAPI 实现 get、post 请求一学就会
2023-10-20 11:23:48
FastAPI：敏捷开发的利器，处理 GET 和 POST 请求
简介
FastAPI 是 Python 生态系统中一颗耀眼的明星，是一个基于 ASGI 的高性能 Web 框架。它以其优雅的语法和强大的功能赢得了开发者的青睐。在这篇文章中，我们将深入了解 FastAPI 的魅力，并学习如何使用它来处理 GET 和 POST 请求。
构建 FastAPI 服务器
旅程的第一步是从构建一个简单的服务器开始。打开终端，输入以下命令安装 FastAPI：
pip install fastapi
然后，创建 app.py 作为 FastAPI 脚本：
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
async def root():
return {"message": "欢迎来到 FastAPI 的世界！"}
if __name__ == "__main__":
import uvicorn
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
启动服务器
运行 app.py 文件，服务器将在 8000 端口启动：
python app.py
访问 http://127.0.0.1，你会看到一条温暖的欢迎信息。
处理 GET 请求
我们已经展示了如何处理 GET 请求，但在 FastAPI 中，我们可以做得更多。例如，我们可以定义一个名为 get_user 的路由函数，它根据用户 ID 检索用户信息：
@app.get("/users/{user_id}")
async def get_user(user_id: int):
user = get_user_from_db(user_id)
return user
处理 POST 请求
对于 POST 请求，我们需要使用 @app.post() 装饰器。例如，我们可以定义一个名为 create_user 的路由函数，用于创建新用户：
@app.post("/users")
async def create_user(request: Request):
user_data = await request.json()
user = create_user_in_db(user_data)
return user
深入理解 FastAPI
我们只是领略了 FastAPI 众多功能的一小部分。它还提供了以下特性：
- 依赖注入： 让依赖关系的管理变得轻而易举。
- 数据验证： 使用 Pydantic 进行强大的数据验证。
- OpenAPI 支持： 自动生成 OpenAPI 规范，便于 API 文档和客户端生成。
- 异步支持： 利用 ASGI 实现高性能和并发性。
结论
FastAPI 是一种强大的工具，可以为敏捷开发赋能。它使开发人员能够快速构建高效且功能丰富的 Web API。通过处理 GET 和 POST 请求，我们只是展示了 FastAPI 的强大功能。探索 FastAPI 的更多特性，释放你开发潜能的无限可能吧！
常见问题解答
-
FastAPI 与其他 Web 框架有何不同？
FastAPI 采用异步编程，提高性能和并发性。此外，它具有优雅的语法、依赖注入和数据验证等先进特性。 -
为什么 GET 请求使用不同的装饰器？
GET 请求是获取数据的操作，而 POST 请求是创建或更新数据的操作。因此，FastAPI 使用不同的装饰器来区分这些请求类型。 -
如何处理查询参数？
使用 @app.get("/path/{path_parameter}") 时，你可以使用 Path() 参数，而使用 @app.get("/path") 时，可以使用 Query() 参数。 -
如何使用 FastAPI 验证请求数据？
使用 Pydantic 模型来定义数据模型，然后在路由函数中使用它来验证请求数据。 -
如何部署 FastAPI 应用？
使用 uvicorn 或 gunicorn 等 WSGI 服务器部署 FastAPI 应用。
