FastAPI 是干啥的

FastAPI是一个利用Python3.6类型提示的高效Web框架,提升开发速度,减少bug,特别适合构建RESTful和GraphQLAPI。它基于Starlette和Uvicorn,支持异步处理,广泛应用于数据科学等领域,与前端技术相辅相成。

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FastAPI 是一个现代、快速(高性能)的 Web 框架,用于构建 API,与 Python 3.6+ 类型提示一起使用。它基于标准 Python 类型提示,使用 Python 3.6+ 的类型注解来声明请求参数和返回值的类型,这使得代码既简洁又易于维护。FastAPI 旨在简化 API 的开发过程,提高开发效率,同时确保代码的健壮性和可维护性。

FastAPI 的特点包括:

  1. 快速:非常高的性能,可与 NodeJS 和 Go 相当。
  2. 快速编码:提高开发速度约 200% 至 300%。
  3. 更少的 bug:减少约 40% 的开发人员引入的错误。
  4. 直观:基于 Python 3.6+ 的类型提示,代码即文档。
  5. 简单:易于学习,减少阅读文档的时间。
  6. 健壮:自动生成数据验证。
  7. 标准化:基于 OpenAPI(以前称为 Swagger)和 JSON Schema 标准。

FastAPI 基于 Starlette(用于 Web 框架的工具集)和 Uvicorn(一个 ASGI 服务器),这意味着它支持异步代码,能够处理异步请求,这使得 FastAPI 非常适合构建高性能的异步 Web 应用程序。由于这些特点,FastAPI 在 API 开发领域非常受欢迎,特别是在需要快速开发和部署的场景中。
 

FastAPI 的产品定位是作为一个现代的、高效的 Web 框架,用于构建 API,特别是 RESTful 和 GraphQL API。它专注于简化 API 的开发流程,提高开发效率,同时确保代码的健壮性和可维护性。FastAPI 适用于需要快速开发、部署和扩展 API 的场景,非常适合初创公司、中小企业以及需要快速迭代的大型企业。

FastAPI 的应用现状是积极的。它已经在多个行业中得到了应用,特别是在数据科学、机器学习和人工智能领域,因为它可以轻松地与这些领域的 Python 库和框架集成。FastAPI 也被用于构建微服务架构,因为它支持异步处理,可以有效地处理大量的并发请求。

然而,FastAPI 并不是用来替代前端技术的。它是一个后端框架,专注于 API 的构建服务器端逻辑。前端技术,如 React、Vue.js、Angular 等,用于构建用户界面和客户端应用程序。FastAPI 提供的 API 可以被这些前端技术调用,以实现完整的应用程序功能。

总结来说,FastAPI 和前端技术是互补的,而不是相互替代的关系。FastAPI 专注于后端 API 的开发,而前端技术专注于用户界面的开发。在实际的应用开发中,通常会同时使用 FastAPI(或其他后端框架)和前端技术来构建完整的应用程序。

### 集成和使用数据库 在 FastAPI 项目中集成并操作数据库涉及多个方面,包括安装必要的客户端、配置连接池以及编写具体的 CRUD 操作逻辑。 #### 安装 MySQL Client 为了能够顺利地与 MySQL 数据库交互,在项目的依赖环境中需先安装 `mysqlclient` 库。这一步骤对于确保后续可以正常建立到 MySQL 的连接至关重要[^1]。 ```bash pip install mysqlclient ``` #### 创建异步数据库引擎 当考虑性能优化时,推荐采用 SQLAlchemy 来构建异步模式下的数据库引擎实例。这样做不仅有助于提高并发处理能力,还能简化事务管理和错误恢复机制的设计[^2]。 ```python from sqlalchemy.ext.asyncio import create_async_engine, AsyncSession from sqlalchemy.orm import sessionmaker DATABASE_URL = "mysql+aiomysql://user:password@localhost/dbname" engine = create_async_engine(DATABASE_URL, echo=True) AsyncSessionFactory = sessionmaker( engine, class_=AsyncSession, expire_on_commit=False ) ``` #### 连接 MySQL 数据库的具体实践 以一个典型的 FastAPI 工程结构为例 (`run.py`, `database.py`, `main.py`, `model.py`, `schemas.py`, `crud.py`) ,其中 `database.py` 负责定义所有关于数据库会话管理的部分;而实际的数据访问对象 (DAOs) 则放置于 `crud.py` 中以便分离关注点[^3]。 ```python # database.py from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base Base = declarative_base() async def get_db(): async with AsyncSessionFactory() as session: yield session ``` ```python # crud.py 示例片段 from sqlalchemy.future import select from .models import User async def read_users(db_session): result = await db_session.execute(select(User)) return result.scalars().all() ``` 通过上述方法论指导下的架构设计,开发者可以在 FastAPI 应用程序里高效且安全地执行各种类型的数据库查询和服务端业务流程。
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