FastApi初体验，探秘异步编程新乐趣

2022-11-27 17:34:09

FastAPI 初体验：掌握异步编程和构建高性能 Web 应用程序

简介

在 Python 的生态系统中，框架层出不穷，FastAPI 作为一个冉冉升起的新星，以其强大的异步操作功能和应对复杂编程任务的能力而备受瞩目。这篇文章将带你踏上 FastAPI 的初体验之旅，让你领略它的魅力。

1. 异步之道

FastAPI 的一大亮点在于它对异步编程的全面支持。异步编程允许应用程序在不阻塞主线程的情况下执行耗时操作，从而显著提高性能和吞吐量。在 FastAPI 中，你可以使用 async/await 语法编写异步代码，轻松实现并发操作。

示例代码：

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def root():
    return {"message": "Hello, world!"}

2. 路由机制

FastAPI 拥有强大的路由机制，可以将 URL 轻松映射到处理函数。使用 @app.get、@app.post 等装饰器，你可以定义路由并指定相应的 HTTP 方法。

示例代码：

@app.post("/login")
async def login(username: str, password: str):
    # 验证逻辑省略
    return {"access_token": "..."}

3. 数据验证

FastAPI 提供了强大的数据验证功能，确保请求参数的正确性和合法性。你可以使用 Pydantic 库定义数据模型，然后使用 FastAPI 的验证功能验证请求参数。

示例代码：

from pydantic import BaseModel

class User(BaseModel):
    username: str
    password: str

@app.post("/login")
async def login(user: User):
    # 验证逻辑省略
    return {"access_token": "..."}

4. 中间件机制

FastAPI 提供了中间件机制，允许你在请求处理过程中执行自定义操作。你可以使用 @app.middleware("http") 装饰器定义中间件，并指定执行顺序。

示例代码：

@app.middleware("http")
async def log_request(request: Request, call_next):
    logger.info(f"{request.method} {request.url}")
    response = await call_next(request)
    logger.info(f"{response.status_code} {response.reason_phrase}")
    return response