Introduction
FastAPI 是一個現代、高效的 Python web 框架。基於 python 3.7+ 並且擁有 python type hints。
可能大家會奇怪，如果要使用 Python 寫一個網站，使用 Flask 或 Django 不是最普遍的嗎？為什麼要採用 FastAPI 呢？
以下簡單記錄一下 FastAPI 和 Flask 這兩個框架之間的差異。
- 現代性和標準
FastAPI 是比較新的框架，並且是專門為 RESTful APIs 而設計的。它採用了現代的 Python 特性（如 type hint），並符合最新的標準，如 OpenAPI 和 JSON Schema。
相較之下，Flask 是一個更傳統的、普遍用於通用網路開發的輕量化框架。 - 性能
FastAPI 的性能通常要優於 Flask。
FastAPI 是異步編程的，這使它能夠更有效地處理大量請求，並且通常具有更低的延遲。
而 Flask 是同步的，並且通常在高負載下的性能不及 FastAPI。 - 類型檢查和數據驗證
剛剛上面也有提到，FastAPI 能夠使用 Python 的類型提示來進行自動資料驗證和序列化。這不僅可以消除大量的模板代碼，而且還提供了自動生成的 API 文檔。
而在 Flask 中，我們通常需要手動進行數據驗證和序列化。 - 自動文件生成
FastAPI 自動生成交互式 API 文檔（通過 Swagger UI 或 ReDoc），這使得開發和測試過程更加容易。而 Flask 需要使用第三方擴展來生成 API 文件。 - 學習難易度
對於新手來說，Flask 的學習曲線可能略微平緩一些，因為它的設計較為簡單和傳統。FastAPI 則需要開發人員熟悉更多的現代特性，如異步編程和類型提示。 - 社群和生態系
Flask 由於已經存在很長時間，因此擁有一個龐大的社群和大量的插件和擴展。FastAPI 雖然社群正在快速增長，但相對於 Flask 來說還是較小的。
總結還說，選擇 FastAPI 還是 Flask 取決於我們對於設計的應用程式具體需求。
比方說，如果你的目的主要是創建 RESTful API，那麼 FastAPI 可能是比較好的選擇，因為它正是為此而設計的。
但如果你需要一個通用的網路框架，用於處理各種不同類型的應用程序，那麼 Flask 可能是更適合的。
以下，簡單紀錄 FastAPI 的需求、安裝與使用方法吧！
Requirements
Python 3.7+
Installation
pip install fastapi unicorn[standard]
你將會需要 ASGI server (Asynchronous Server Gateway Interface)，所以也請安裝 uvicorn。官方還提到了另外一項工具 hypercorn，如果有需要，或許也可以考慮安裝此項。
Example
# main.pyfrom typing importUnionfrom fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")defread_root():
return {"Hello": "World"}
@app.get("/items/{item_id}")defread_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
return {"item_id": item_id, "q": q}
如果要用異步處理（Asynchronous Processing）的話，則需要寫成以下的形式：
# main.pyfrom typing importUnionfrom fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")asyncdefread_root():
return {"Hello": "World"}
@app.get("/items/{item_id}")asyncdefread_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
return {"item_id": item_id, "q": q}
接著你可以直接執行：
uvicorn main:app --reload
其中，--reload 參數可以讓我們在每次變更程式碼時，界面會自動重新載入，不用手動重啟。
然後從 http://127.0.0.1:8000 可以體驗結果，或是從 http://127.0.0.1:8000/items/5?q=somequery 測試另外一個路由。
目前，我們已經成功建立一個測試用的網頁。
Some Help
我們可以從下面的 URL 得到一些目前測試的功能與路由的幫助。
http://127.0.0.1:8000/docs
put and post Example
post 是針對功能發送請求的動作、put 則是對既有資料進行更新的動作。
# coding: utf-8from typing importUnion, Dictfrom fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
# Database
hero_db = {}
# Hero data modelclassHero(BaseModel):
name: str
age: int
ability: str
hero_id: int# POST example: add a new [email protected]("/heroes/")asyncdefcreate_hero(hero: Hero):
hero_db[hero.hero_id] = hero.dict()
return {"Message": "Hero add", "data": hero}
@app.put("/heroes/{hero_id}")asyncdefupdate_hero(hero_id: int, hero: Hero):
if hero_id in hero_db:
hero_db[hero_id] = hero.dict()
return {"message": "Hero updated", "data": hero}
else:
return {"message": "Hero not found"}
使用 post 來新增一名英雄。
curl -X POST "http://127.0.0.1:8000/heroes/" -H "accept: application/json" -H "Content-Type: application/json" -d "{\"name\":\"Batman\",\"age\":35,\"ability\":\"Martial Arts\",\"hero_id\":1}"
使用 put 來更新該名英雄的資訊。
curl -X PUT "http://127.0.0.1:8000/heroes/1" -H "accept: application/json" -H "Content-Type: application/json" -d "{\"name\":\"Bruce Wayne\",\"age\":36,\"ability\":\"Detective\",\"hero_id\":1}"
至此，我們已經完成了 FastAPI 幾項最基本的操作了。