敲代码别忘了喝上一杯凉白开。

本专栏通过深入浅出的文章，带你全面掌握 **FastAPI** 的核心技术。从基础入门到进阶应用，专栏涵盖路径参数、请求体处理、数据校验、安全认证等内容，帮助开发者高效构建 Web API。结合实际案例与最佳实践，解决开发中的常见问题，提升开发效率。跟随《一起学 FastAPI》，开启高效 Web 开发之旅！📚🌐

本文介绍了如何在 PyCharm 中调试 FastAPI 应用，帮助开发者快速定位和解决代码中的问题。文章从简单的 FastAPI 应用入手，展示了如何通过 `uvicorn` 启动应用并访问 API。同时，介绍了如何在 PyCharm 中设置调试环境，触发断点并查看变量值。使用 PyCharm 的调试功能，能够直观地追踪代码执行过程，检查函数调用和变量状态，大大提高开发效率。通过本文的指导，开发者可以轻松在本地调试 FastAPI 应用，从而确保项目在开发过程中顺利进行。

在这篇文章中，介绍了如何使用 FastAPI 和 TestClient 进行 API 的单元测试。通过使用 FastAPI 提供的 `TestClient`，开发者能够模拟 HTTP 请求并测试 API 路由的行为。文章从基础的 GET 和 POST 请求测试开始，展示了如何检查响应的状态码和返回的数据是否符合预期。还介绍了如何处理请求头（如验证 Token），以及如何测试错误情况，比如 Token 无效或项目不存在。通过这些测试，确保 API 路由的可靠性和稳定性，并能够在项目中轻松集成测试，

FastAPI 提供了方便的静态文件服务配置，通过 `StaticFiles` 实现静态资源的挂载。开发者可以将静态文件目录挂载到指定路径，FastAPI 会自动处理文件的请求。这样，所有以 `/static` 开头的请求将被 FastAPI 自动处理，方便访问静态文件如 HTML、CSS、JavaScript 文件等。静态文件服务非常适用于展示页面或提供静态资源支持，且与主应用的 API 接口和文档无关，简洁且高效。

FastAPI 提供了灵活的元数据配置选项，帮助开发者自定义 API 文档。通过设置 `title`、`description`、`version` 等元数据，可以为 API 提供详细的介绍。同时，FastAPI 支持使用标签（tags）对路由进行分类和排序，使得文档更加结构化。开发者还可以修改 OpenAPI 和文档的 URL 路径，例如通过 `openapi_url` 、`docs_url` 和 `redoc_url` 参数自定义访问路径，或禁用默认的 Swagger UI 和 ReDoc 文档界面。

在 FastAPI 中，后台任务（`BackgroundTasks`）是一种轻量级的异步任务处理机制，适用于不需要在请求响应中等待的操作，如发送短信/邮件、记录日志等。通过在路径操作函数中声明 `BackgroundTasks` 类型的参数，可以轻松将任务添加到后台，FastAPI 会自动执行这些任务，而不影响用户的响应时间。本篇文章将介绍如何使用 `BackgroundTasks` 来实现后台任务，并探讨其使用场景与技术细节。

在构建大型应用时，保持清晰的目录结构是确保项目易于维护和扩展的关键。本文介绍了如何使用 FastAPI 组织应用代码，将不同功能模块（如路由、依赖、内部逻辑等）分开，形成模块化的项目架构。通过使用 `APIRouter` 组织路由，结合路径前缀、依赖注入和自定义响应，可以确保项目结构简洁明了，易于管理。此外，还提供了如何注册多个路由器、添加自定义前缀以及在不同版本之间暴露相同的接口的实践方法，帮助开发者构建高效、可扩展的 FastAPI 应用。

本文介绍了如何在 FastAPI 应用中使用 SQLModel 进行数据库操作，支持多模型管理。通过示例代码展示了如何创建、读取、更新、删除（CRUD）多个模型，包括使用 SQLModel 的继承机制避免重复定义字段。文章详细介绍了模型的定义、API 的构建、以及如何利用 FastAPI 自动处理数据库会话与请求验证。同时，强调了如何为不同的业务需求定义多种 Pydantic 数据模型，并通过 `response_model` 实现数据返回和格式化的自动化。

本文介绍了如何在 FastAPI 中使用 SQLModel 来创建和管理数据库模型，尤其是如何实现对单一模型的基本增删改查操作。通过示例代码，展示了如何定义数据库模型（如 `Hero` 类）、创建数据库引擎和会话，并在 FastAPI 中实现相应的增、查、删 API。使用 SQLModel，可以方便地通过面向对象的方式与数据库交互，同时确保代码简洁且易于维护。通过本教程，读者可以快速上手在 FastAPI 项目中集成数据库操作，并处理基础的数据库任务。

在现代Web应用中，前端和后端通常会运行在不同的源（协议、域名、端口）上，这就可能引发跨域资源共享（CORS）问题。跨域资源共享（CORS）是浏览器安全机制的一部分，用于解决前端和后端不在同一源下时的通信问题。FastAPI通过`CORSMiddleware`提供简单而强大的跨域支持。本文介绍了如何在FastAPI中配置CORS，以允许特定的前端源访问后端API，确保跨域请求能够正常工作。通过示例代码，展示了如何设置允许的源、HTTP方法、请求头及凭证支持。

在FastAPI中，中间件用于在请求到达路径操作之前以及响应返回之前执行特定的处理逻辑。本文介绍了如何使用FastAPI中间件来添加自定义请求头（例如，处理时间头）以及计算每个请求的处理时间。通过示例代码，展示了如何使用`@app.middleware("http")`装饰器来创建中间件，并通过`Request`对象获取请求信息。读者将学到如何通过自定义中间件优化 API 性能并实现更丰富的请求处理逻辑。

本文展示了如何在FastAPI中实现OAuth2密码哈希和Bearer JWT令牌验证的功能。通过示例代码，学习如何使用`JWT`生成和验证访问令牌，以及如何使用`OAuth2`协议进行用户认证。此外，文章深入探讨了JWT的结构、工作流程及其优缺点，并提供了如何使用`passlib`对密码进行哈希加密的实战示例。通过这篇文章，读者可以掌握如何为API实现安全的认证机制，确保用户信息的安全性和访问的可靠性。

在 FastAPI 中实现 OAuth2 认证机制，可以使用 `OAuth2PasswordBearer` 和 `OAuth2PasswordRequestForm` 简化密码和令牌的认证流程。本文展示了如何通过 FastAPI 提供的安全工具，处理用户的用户名和密码验证，并使用模拟数据创建一个简单的认证系统。通过依赖注入机制（`Depends`），可以轻松地获取当前用户，并验证用户状态（如是否启用）。实现过程包括密码哈希、身份验证和返回有效的访问令牌。

在 FastAPI 中，可以使用 OAuth2 进行用户认证，并通过 `Depends` 依赖注入轻松获取当前用户信息。本文介绍了如何使用 `OAuth2PasswordBearer` 解析 `Bearer` 令牌，并创建 Pydantic 用户模型来表示用户数据。同时，演示了如何通过 `get_current_user` 依赖项解析并返回当前用户对象，使路径操作能够自动获取用户信息。通过这种方式，可以高效地管理身份验证流程，实现安全性和代码复用。

在现代 Web 应用中，安全性是至关重要的。FastAPI 提供了简洁而强大的安全机制，帮助开发者快速实现身份验证和授权。本篇文章介绍了如何通过 **OAuth2** 密码流和 **Bearer** 令牌在 FastAPI 中实现安全认证。通过使用 `OAuth2PasswordBearer`，开发者可以轻松地配置授权流程，支持通过 `username` 和 `password` 获取令牌，然后利用该令牌访问受保护的 API 资源。

在 FastAPI 中，使用 `yield` 创建的依赖项能够管理资源的生命周期并处理异常。通过将 `yield` 与 `try`、`except`、`finally` 配合使用，依赖项可以在路由处理函数中提供必要的初始化，并在请求完成后清理资源。FastAPI 支持使用上下文管理器来简化这种依赖管理，确保依赖项的退出代码按正确顺序执行。这种方法非常适合用于数据库连接、文件处理、网络请求等需要清理资源的场景。本文介绍了如何通过 `yield` 和上下文管理器来创建高效且可管理的依赖项。

在 FastAPI 中，全局依赖项允许为整个应用的所有路径操作统一添加依赖验证或预处理逻辑。通过将依赖项传递给 FastAPI 构造函数的 `dependencies` 参数，可以确保所有路径操作都应用相同的验证或预处理过程，而不需要在每个路径装饰器中重复声明。这种方法非常适合用于需要全局验证的场景，如身份验证、权限验证等。本文通过示例展示了如何为应用中的所有路径操作添加全局依赖项。

在 FastAPI 中，依赖项不仅可以作为路径操作函数的参数，也可以通过路径操作装饰器的 `dependencies` 列表添加。通过这种方式，依赖项可以在请求处理之前执行验证或其他逻辑，且不会传递返回值给路径操作函数。本文通过示例演示了如何使用路径操作装饰器依赖项来验证请求头，如 `X-Token` 和 `X-Key`，并处理异常。该方法提供了灵活的方式来处理跨路径的依赖项，而无需在每个路径操作函数中显式声明依赖。

FastAPI 支持在依赖项中嵌套子依赖项，允许开发者构建复杂的依赖关系并自动处理它们。这种嵌套依赖项的结构使得代码更具模块化和复用性。本文通过一个简单示例展示了如何创建子依赖项，并在路径操作函数中使用它们，FastAPI 会自动解析并注入所有层级的依赖。还介绍了如何使用 `Depends` 的 `use_cache` 参数来控制依赖的缓存机制，确保依赖项按需执行。

在 FastAPI 中，依赖注入（DI）不仅支持函数，还支持类作为依赖项，这使得代码更加模块化与易于维护。通过类依赖，开发者能够封装复杂的业务逻辑与参数验证，提高代码的可复用性与可读性。本文介绍了如何使用类来声明依赖项并应用于路径操作，展示了类依赖与函数依赖的差异以及如何使用 FastAPI 中的 `Depends` 来自动处理类实例的创建与注入，极大简化了查询参数的处理和验证过程。

FastAPI 的依赖注入（DI）系统使得共享逻辑和管理复杂依赖变得更加高效和简洁。通过 `Depends`，开发者可以声明路径操作函数所需的外部依赖，并由 FastAPI 自动处理。这种方式常用于如查询参数、数据库连接、认证等共享服务的管理。依赖注入不仅减少了代码重复，还能有效构建可维护的层次结构，将复杂的功能模块解耦并封装在易于管理的依赖项中。本文通过一个简单的示例展示了如何使用 `Depends` 声明和注入公共参数，帮助开发者更高效地管理和扩展应用的功能。

在 FastAPI 中，使用 HTTP 请求方法如 PUT 和 PATCH 可以有效更新数据。在本文中，通过示例展示了如何使用 PUT 请求更新数据，并利用 Pydantic 模型的默认值处理缺失字段。对于部分更新，介绍了如何使用 PATCH 请求仅更新已提供的字段，而保留其他字段的默认值或现有值。结合 `jsonable_encoder()`，FastAPI 可以轻松地将 Pydantic 模型转化为 JSON 兼容的数据格式进行处理。通过对比 PUT 和 PATCH 方法。

在 FastAPI 中，`jsonable_encoder()` 函数将 Pydantic 模型转换为 JSON 兼容的 Python 数据类型，如字典或列表。转换后的数据结构能够与标准 JSON 格式兼容，适用于与外部系统的数据交换。文章展示了如何使用 `jsonable_encoder()` 将 Pydantic 模型转换为 Python 数据结构，并将其存储到模拟数据库中。此方法确保数据能够顺利转换并处理为 JSON 格式，便于后续操作。

FastAPI 提供了丰富的路径操作配置选项，通过定制 Swagger 文档的展示，提升 API 的可读性和易用性。本文介绍了如何使用不同的参数，如 `tags`、`summary`、`description`、`response_description`、`deprecated` 等，优化 API 路径操作的文档表现。此外，文章还展示了如何通过装饰器和函数的 docstring 提供详细的文档描述，并确保清晰的 API 分组与版本管理。通过这些配置，开发者可以打造更为专业、易于理解的接口文档。

异常处理是构建健壮 FastAPI 应用的关键要素。本文深入探讨了如何处理常见的 HTTP 错误、如何自定义全局异常处理器以及如何覆盖默认的请求验证异常处理。通过具体示例，您将学会如何使用 `HTTPException` 处理 API 错误，如何创建自定义异常及其处理器，以及如何在 FastAPI 中覆盖 `RequestValidationError` 和 `HTTPException`。掌握这些技巧，能帮助您提升 API 的稳定性与用户体验。

在 Web 开发中，文件上传和表单数据的处理是常见的任务。FastAPI 提供了灵活且高效的方式来处理文件上传和表单字段的数据。通过使用 `File` 和 `Form` 参数，开发者可以轻松接收和处理文件内容以及其他表单数据。本文介绍了如何在 FastAPI 中同时声明文件字段和表单字段，支持多种类型的数据转换，包括字符串、整数、浮动数等。此外，我们还探讨了如何利用 `UploadFile` 提供更多的文件处理功能，如获取文件名和文件类型。借助 FastAPI，文件上传和表单数据的处理变得简单而高效。

本文介绍了如何使用 **FastAPI** 处理文件上传，涵盖了从单文件上传到多文件上传的实现。通过声明 `File` 参数，您可以轻松处理表单数据上传，并学习如何配置路径操作函数来接收文件。此外，本文详细阐述了上传的数据类型 `application/x-www-form-urlencoded` 和 `multipart/form-data` 的使用，以及如何通过 `UploadFile` 处理大型文件。通过多个示例，您将掌握如何处理文件上传的常见场景，确保高效、简便地接收和存储上传的文件。

在 FastAPI 中，可以通过 Pydantic 模型来声明和禁用多余的表单字段。本文介绍了如何使用 Pydantic 的 `BaseModel` 来定义包含表单字段的模型，并通过 `Form` 自动提取请求中的表单数据并进行映射。此外，文章还讲解了如何使用 Pydantic 配置来限制表单字段，并禁用未声明的多余字段，从而提高数据的安全性和可靠性。最后，展示了如何使用 `Form` 函数和模型结合，实现更灵活的表单数据处理。

在 FastAPI 中，处理表单数据时需要使用 `Form` 来接收表单字段，而非 JSON 数据。与 `Body` 和 `Query` 参数的声明方式相似，`Form` 可以定义表单字段，并声明元数据和验证规则。本文介绍了如何在 FastAPI 中使用 `Form` 来接收如 `username` 和 `password` 等表单字段，以及表单数据的编码方式和相关注意事项。此外，还详细说明了如何安装所需的依赖库 `python-multipart`，并展示了一个完整的代码示例。

本文介绍了如何在 FastAPI 中声明、使用和修改 HTTP 状态码，涵盖了常见的 HTTP 状态码分类，如信息响应（1xx）、成功状态（2xx）、客户端错误（4xx）和服务器错误（5xx）。通过 `status_code` 参数和 `fastapi.status` 常量简化开发，并提供了如何根据业务需求动态调整状态码的方法。此外，还介绍了如何通过 `Response` 参数在路径操作函数内部修改响应状态码，以实现更精确的控制和更好的客户端交互体验。

本篇文章详细讲解了如何在 FastAPI 中定义和管理响应模型，包括单一模型、多模型组合、基类继承复用、联合模型 (`Union`)、列表 (`List`) 和字典 (`Dict`) 的响应结构。通过精细的代码示例，读者将学习如何处理请求与响应数据不同时的情况、优化字段显示，以及动态选择不同的数据模型以适应复杂需求。此外，文章还重点介绍了减少代码重复的方法，例如通过基类继承定义共性字段，确保代码简洁高效。

本篇文章详细介绍了如何在 FastAPI 中使用响应模型，包括在路径操作函数中声明 `response_model`、处理请求与响应数据不同时的场景，以及通过参数如 `response_model_exclude_unset` 来优化响应数据。文中还探讨了如何使用 `response_model_include` 和 `response_model_exclude` 参数动态控制响应字段的显示，帮助开发者轻松精简响应内容。

本篇文章深入介绍了 FastAPI 中的 `Header` 参数的使用，包括如何自动转换连字符、处理列表类型的请求头以及禁用连字符转换。此外，文章还展示了结合 Pydantic 模型处理复杂请求头的最佳实践，并通过模型配置 `model_config={"extra": "forbid"}`，有效禁用多余的请求头字段，确保数据安全性与一致性。丰富的代码示例涵盖了常见场景，如用户代理检测、自定义请求头解析和高级验证规则。

本篇文章详细介绍了如何在 FastAPI 中使用 `Cookie` 声明和处理参数，包括单一 Cookie 和基于 Pydantic 模型的多 Cookie 管理。文章涵盖了从基本的 Cookie 参数声明，到结合 Pydantic 模型实现复杂 Cookie 数据结构解析，以及通过配置模型选项禁用多余的 Cookie 输入。此外，还结合 Chrome 浏览器演示了如何手动设置和测试 Cookie 的方法。

本文系统介绍了这些数据类型的用法及其在请求和响应中的表示方式，帮助开发者快速构建功能强大的 API。这些复杂数据类型不仅能简化数据验证和转换，还能在开发过程中提升代码的可读性和安全性。例如，UUID 可用于唯一标识，datetime 支持标准化的日期时间格式，而 Decimal 则适用于高精度的财务计算。文中附有详细代码示例，演示了如何使用多种数据类型处理请求与响应，自动完成数据校验和格式转换。

本篇文章深入讲解了如何为 Pydantic 模型添加自定义的示例（examples），从而提升接口文档的可读性与直观性。文章涵盖了三种常见方式：通过 `Config` 类的 `schema_extra` 属性为模型定义全局示例；通过 `Field` 的 `examples` 参数为单个字段设置示例；以及在 `Body` 中直接传递示例数据。每种方法都配有清晰的代码示例，帮助读者在 SwaggerUI 中直观展示这些示例。

本文介绍了在 FastAPI 中使用 Pydantic 模型处理嵌套数据结构的方法。通过示例，展示了如何在请求体中使用 List、Set 类型以及自定义类型进行数据验证。文章还深入讲解了如何声明嵌套模型 (nested models) ，如在 `Item` 模型中嵌套 `Image` 模型，从而支持深度嵌套的 JSON 数据结构。进一步探讨了如何使用特殊类型（如 `HttpUrl`）进行字段验证，并展示了如何在路径操作函数中处理带有嵌套模型的请求体。此外，文章还讨论了如何处理 `dict` 类型的请求体。

本文介绍了在 FastAPI 中使用 Pydantic 的 `Field` 进行数据校验和元数据声明的方法。通过 `Field`，开发者可以为模型的每个属性添加详细的校验规则（如最小值、最大长度等）和元数据信息（如描述、标题），以确保请求数据的准确性和规范性。文中示例展示了如何在模型属性中使用 `Field` 声明默认值、校验条件和描述字段。文末还提供了完整代码和项目的 [GitHub 源码地址](https://github.com/ttfont/FastApiProj)，便于快速入门和实战应用。

本文深入讲解了 FastAPI 中如何灵活组合使用请求体的多个参数，包括 `Path`、`Query` 和 `Body`，以构建更加丰富的 API 接口。通过 Pydantic model 声明请求体参数，开发者可以轻松实现多请求体参数校验，如 `item` 和 `user` 的嵌套传递。文章还介绍了请求体额外参数的声明方式、查询参数的隐式使用、以及 `embed` 功能，允许开发者将模型内容嵌入到请求体的指定键中，从而提高 API 的可读性与数据管理的一致性。完整代码示例展示了多参数场景下的实用方法。

本文介绍了 FastAPI 中通过 Pydantic model 声明查询参数的使用方法，提供了更加灵活和强大的参数校验方式。通过将查询参数定义在 Pydantic model 中，开发者可以对参数设置默认值、约束条件，并统一管理查询参数校验逻辑。此外，还演示了如何禁用额外参数，以确保客户端请求仅包含允许的字段。文章中的完整代码示例展示了如何轻松复用模型配置，提高 API 的规范性与可靠性。