从零开始编写Python FastAPI项目

FastAPI 是一个现代、快速(高性能)的 Web 框架,用于构建 API,基于 Python 3.7+ 的类型提示。为了更好地组织 FastAPI 项目,可以采用以下结构化方式:

1. 项目结构示例

以下是一个典型的 FastAPI 项目结构示例:

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my_fastapi_project/
│
├── app/                     # 应用代码目录
│   ├── __init__.py          # 初始化应用
│   ├── main.py              # 主入口文件
│   ├── routers/             # 路由模块
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── user.py          # 用户相关路由
│   │   ├── product.py       # 产品相关路由
│   │   └── ...
│   ├── models/              # 数据模型(如 Pydantic 模型)
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── user.py          # 用户模型
│   │   ├── product.py       # 产品模型
│   │   └── ...
│   ├── schemas/             # 数据验证模式(Pydantic 模型)
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── user.py          # 用户数据验证
│   │   ├── product.py       # 产品数据验证
│   │   └── ...
│   ├── crud/                # 数据库操作(CRUD)
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── user.py          # 用户数据库操作
│   │   ├── product.py       # 产品数据库操作
│   │   └── ...
│   ├── dependencies/        # 依赖项(如中间件、工具函数)
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── auth.py          # 认证依赖
│   │   └── ...
│   ├── config.py            # 配置文件
│   ├── database.py          # 数据库连接
│   └── exceptions.py        # 自定义异常处理
│
├── tests/                   # 测试代码目录
│   ├── __init__.py
│   ├── test_user.py         # 测试用户相关功能
│   ├── test_product.py      # 测试产品相关功能
│   └── ...
│
├── .env                     # 环境变量文件
├── requirements.txt         # 依赖包列表
├── Dockerfile               # Docker 镜像构建文件(可选)
└── README.md                # 项目说明文档

2. 项目结构说明

2.1 app 目录
  • main.py:这是 FastAPI 的主入口文件,用于创建 FastAPI 应用实例并挂载路由。

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    from fastapi import FastAPI
    from app.routers import user, product
    
    app = FastAPI()
    
    app.include_router(user.router)
    app.include_router(product.router)
  • routers 子目录:存放各个功能模块的路由代码。每个模块的路由文件定义一组相关的 API 路径操作。

    Python

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    # app/routers/user.py
    from fastapi import APIRouter
    
    router = APIRouter()
    
    @router.get("/users/")
    async def get_users():
        return {"message": "Get all users"}
  • models 子目录:存放 Pydantic 模型,用于数据验证和序列化。

    Python

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    # app/models/user.py
    from pydantic import BaseModel
    
    class User(BaseModel):
        id: int
        name: str
        email: str
  • schemas 子目录:存放数据验证模式,通常与 models 相似,但可以用于更复杂的验证逻辑。

  • crud 子目录:存放数据库操作代码,封装 CRUD(增删改查)逻辑。

    Python

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    # app/crud/user.py
    def get_user(db, user_id: int):
        # 数据库查询逻辑
        pass
  • dependencies 子目录:存放依赖项,如中间件、工具函数等。

    Python

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    # app/dependencies/auth.py
    from fastapi import Depends, HTTPException
    
    def get_current_user(token: str):
        # 验证 token 的逻辑
        pass
  • config.py:存放项目的配置信息,如数据库连接字符串、密钥等。

  • database.py:管理数据库连接和会话。

  • exceptions.py:定义自定义异常处理逻辑。

2.2 tests 目录

存放测试代码,使用 pytest 等测试框架进行单元测试和集成测试。

Python

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# tests/test_user.py
from fastapi.testclient import TestClient
from app.main import app

client = TestClient(app)

def test_get_users():
    response = client.get("/users/")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {"message": "Get all users"}
2.3 其他文件
  • .env:存放环境变量,用于配置敏感信息(如数据库密码)。

  • requirements.txt:列出项目依赖的 Python 包。

  • Dockerfile:用于构建 Docker 镜像,便于部署。

  • README.md:项目说明文档,介绍项目结构、运行方式等。

3. 项目组织原则

  • 模块化:将功能划分为独立的模块,每个模块负责特定的功能,便于维护和扩展。

  • 解耦:将路由、模型、数据库操作、依赖项等分离,减少模块之间的耦合。

  • 可重用性:公共逻辑(如工具函数、中间件)放在 dependencies 目录中,便于复用。

  • 测试驱动:编写测试代码,确保代码质量。

通过以上结构化方式,可以更好地组织 FastAPI 项目,使其更易于维护和扩展。

<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何使用PythonFastAPI框架创建接口。首先,我得回忆一下FastAPI的基本知识,确保自己理解正确。FastAPI是一个现代、快速的Web框架,适合构建API,支持异步操作,并且有自动生成的文档。用户可能希望从零开始搭建一个简单的接口,所以步骤需要清晰明了。 接下来,我需要参考用户提供的引用内容。引用1、2、3、4都提到了安装FastAPI和Uvicorn,创建应用实例,定义路由,启动服务这些步骤。看来这是创建接口的基本流程。用户可能已经看过这些引用,但需要更结构化的指导。 首先,安装部分。用户需要安装fastapi和uvicorn,这可以通过pip完成。然后创建一个简单的应用实例,使用@app.get装饰器定义路由。比如根路径返回“HelloWorld”。然后运行服务,使用uvicorn命令。这些都是基本步骤,必须准确无误。然后,用户可能需要更复杂的例子,比如带路径参数或查询参数的接口。例如引用3中的/items/{item_id},这里需要解释路径参数和查询参数的使用方法,以及类型注解的重要性。FastAPI利用类型注解进行数据验证,这点需要强调。另外,自动生成文档的特点也很重要。用户可能不知道访问/docs会有交互式文档,这可以提升开发效率,应该提到。接下来,用户的问题可能涉及如何测试接口,是否支持POST请求,如何处理数据等。但根据用户当前的问题,重点是如何创建接口,所以先集中在GET请求上,可能后续问题会涉及其他方法。现在考虑用户可能的疑问点。例如,如何定义多个路由,如何处理不同的HTTP方法,如何返回JSON数据,如何调试等。但根据问题,先专注于创建基本接口,后续问题可以引导到更深入的主题。 需要确保代码示例正确,比如是否正确使用装饰器,是否正确启动服务。例如,uvicorn命令中的main:app是否正确对应文件和应用实例的名称。这点在引用2和3中都有提到,需要保持一致。 还要注意中文回答,结构清晰,分步骤说明。可能用户是初学者,所以每一步都要简明扼要,避免术语过多,但又要准确。最后,生成相关问题,引导用户深入学习。比如性能优化、请求体处理、中间件使用、数据库集成等。这些问题应基于用户可能感兴趣的下一个步骤来设计。总结,回答的结构应该是:安装步骤、创建应用实例、定义路由、启动服务、示例代码、访问文档,然后相关问题。确保每个部分都有代码示例,并解释关键点,如类型注解和异步支持。</think>### 如何使用Python FastAPI创建接口 #### 1. **安装依赖包** 首先安装FastAPI和ASGI服务器(推荐Uvicorn): ```bash pip install fastapi uvicorn ``` #### 2. **创建基础应用** 新建一个Python文件(如`main.py`),编写以下代码: ```python from fastapi import FastAPI # 初始化FastAPI实例 app = FastAPI() # 定义根路由 @app.get("/") def read_root(): return {"message": "Hello World"} ``` #### 3. **添加带参数的接口** 支持路径参数和查询参数: ```python @app.get("/items/{item_id}") def read_item(item_id: int, q: str = None): return {"item_id": item_id, "q": q} ``` - `item_id`为路径参数,自动转换为整数类型[^2] - `q`为可选查询参数(如访问`/items/5?q=test`) #### 4. **启动服务** 在终端运行: ```bash uvicorn main:app --reload ``` - `--reload`:代码修改后自动重启(仅用于开发环境) #### 5. **访问接口** - 接口地址:`http://localhost:8000` - 自动生成的交互式文档:`http://localhost:8000/docs` #### 6. **处理POST请求** 定义接收JSON数据的接口: ```python from pydantic import BaseModel class Item(BaseModel): name: str price: float @app.post("/items/") def create_item(item: Item): return {"item_name": item.name, "item_price": item.price} ``` - 使用`pydantic`模型验证请求体数据[^2] --- ### 关键特性说明 1. **类型安全**:通过Python类型注解自动验证请求参数[^3] 2. **异步支持**:可使用`async def`定义异步处理函数 3. **自动文档**:支持OpenAPI和Swagger UI,无需手动编写API文档[^2] ---
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