FastAPI官档精编002 - 特性

呆鸟云：发布本系列旨在推广 FastAPI 以及推进 FastAPI 中文官档翻译，目前，FastAPI 官档已完成 98% 的中文翻译，如果您对 FastAPI 有兴趣，可以为这个很赞的开源项目做些贡献，比如校译、翻译、审阅等。

开源项目的发展离不开大家的支持。当然最简单的就是在 Github 上点 Star 了。

如果您觉得 FastAPI 不错，也可以转发、转载本文，让更多人知道 Python 还有这么简单的后端支持库。

下面先列出几个需要 Review 的 PR，希望大家多多参与。

• https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/3826
• https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/3827
• https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/3828
• https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/3829
• https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/3830
• https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/3832
• https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/3793
• https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/3795
• https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/3796

以下为正文。

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FastAPI 特性

FastAPI 具备以下特性：

基于开放标准

• OpenAPI 用于创建 API，包括声明路径操作、参数、请求体、安全等
• 使用 JSON Schema 的自动数据模型文档，（OpenAPI 就是基于 JSON Schema）
• 基于标准设计，历经缜密的研究，并非狗尾续貂
• 支持在多种语言中自动生成客户端代码

自动文档

API 文档和探索性 Web 用户界面。FastAPI 基于 OpenAPI，支持多种备选文档方案，目前默认自带 2 个 API 文档。

• Swagger UI，可在浏览器中实现交互式探索，直接调用和测试 API

Swagger UI 交互

• 备选 API 文档：ReDoc

ReDoc

现代 Python

借助 Pydantic，FastAPI 的功能全部基于标准的 Python 3.6 类型声明。无需学习新语法，只需要标准的现代 Python 。

就算不使用 FastAPI，最好也花几分钟学习一下 Python 类型，详见：Python 类型。

使用类型的标准 Python：

from types import List, Dict
from datetime import date

from pydantic import BaseModel


# 把变量声明为字符串
# 在函数内部获得编辑器支持
def main(user_id: str):
    return user_id


# Pydantic 模型
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date

用法如下：

my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

second_user_data = {
    "id": 4,
    "name": "Mary",
    "joined": "2018-11-30",
}

my_second_user: User = User(**second_user_data)

!!! info "说明"

`**second_user_data` 是指：

直接把 `second_user_data` 字典的键值作为关键字参数传递，等效于：`User(id=4, name="Mary", joined="2018-11-30")`

编辑器支持

FastAPI 设计的易用且直观，为了确保最佳的开发体验，所有设计方案在开发前就在多个编辑器上进行了测试。

最新的 Python 开发者调查报告显示使用最多的功能是自动补全。

FastAPI 就是基于这一点，处处都有自动补全。

开发者几乎不需要翻阅文档。

编辑器会提供各种帮助：

• Visual Studio Code：

编辑器支持

• PyCharm：

编辑器支持

即便在之前不敢想象的位置，也实现了代码自动补全。例如，自动补全 JSON 请求体（可能是嵌套的）中的键 price。

再也不会输错键名，也不用来回翻阅文档，更不用上下求索，确认最后使用的是 username 还是 user_name。

简洁

所有对象都有合理的默认值，处处都有可选配置。所有参数都可以微调，以满足您的需求，开发出理想的 API。

但默认的前提是，一切都能正常运转。

验证

• 验证绝大部分 Python 数据类型，包括：

  • JSON 对象（字典）
  • JSON 数组（列表），支持定义成员类型
  • 字符串（字符串）字段，支持定义最小或最大长度
  • 数字（整数、浮点数），支持定义最大值和最小值

• 校验外部类型， 比如：

  • URL
  • Email
  • UUID 等……

所有的验证都由完善且稳定的 Pydantic 处理。

安全与身份验证

集成了安全和身份验证，杜绝数据库或数据模型的渗透风险。

OpenAPI 中定义的安全概图，包括：

• HTTP 基本验证
• OAuth2（使用 JWT 令牌）
• 以下几种对象中的 API 密钥：
  • 请求头
  • 查询参数
  • Cookies 等

此外，还有 Starlette（包括 session cookie）的所有安全功能。

所有的工具和组件都可以复用，并能轻易地与您的系统、数据仓库、关系型数据库、 NoSQL 数据库集成。

依赖注入

FastAPI 的依赖注入系统非常简单，但却十分强大。

• 支持子依赖项的依赖项，可创建多层依赖项或图依赖项
• FastAPI 会自动处理所有操作
• 所有依赖项都可以从请求获取数据，并且增加了路径操作约束和 API 文档
• 依赖项中定义的路径操作参数也可以自动验证
• 支持复杂的用户身份验证系统，数据库连接等
• 不依赖数据库、前端，但是和它们集成很简单

无限的插件

其实，FastAPI 并不需要插件，可以直接导入和使用所需的代码。

依赖项可以把任意支持库轻易地整合进 FastAPI 应用，使用与路径操作相同的架构和语法，只要两行代码就可以为应用创建任意插件。

测试

• 100% 测试覆盖
• 代码库 100% 类型注释
• 用于生产应用

Starlette 特性

FastAPI 完全兼容并基于 Starlette。所以，Starlette 代码能在 FastAPI 应用中正常运行。FastAPI 实际上是 Starlette 的子类。只要了解 Starlette，就可以使用它的绝大部分功能。

FastAPI 拥有 Starlette 的所有功能，可以说，它是 Starlette 的加强版：

• 令人惊叹的性能。Python 最快的框架之一，堪比 NodeJS 和 Go
• 支持 WebSocket
• 支持 GraphQL
• 后台任务处理
• Startup 和 Shutdown 事件
• 基于 requests 测试客户端
• CORS、GZip、静态文件、流响应
• 支持 Session 和 Cookie
• 100% 测试覆盖率
• 代码库 100% 类型注释

Pydantic 特性

FastAPI 完全兼容并基于 Pydantic。所以，Pydantic 代码能在 FastAPI 应用中正常运行。

FastAPI 还支持基于 Pydantic 的外部库，例如，数据库的 ORM、ODM。

也就是说，很多情况下，可以把从请求中获得的对象直接传到数据库，因为所有的验证都是自动的。

反之，也可以把从数据库中获取的对象直接传到客户端。

FastAPI 支持 Pydantic 的所有功能（基于 Pydantic 实现数据处理）：

• 不烧脑：
  • 无需学习新的概图定义微语言
  • 只要了解 Python 类型，就能使用 Pydantic
• 适配 IDE：
  • 因为 Pydantic 数据结构只是定义的类实例；自动补全、linting、mypy 都可以和验证数据一起正常运作，完全符合直觉
• 更快：
  • 在基准测试中，Pydantic 比其它参与测试的其它库都快
• 验证复杂结构：
  • 使用层级式 Pydantic 模型，Python typing的 List 和 Dict 等
  • 验证器可以清晰、简单地定义、校验复杂数据概图，并存档为 JSON Schema
  • 深度嵌套 JSON 对象，并可进行验证和注释
• 可扩展：
  • Pydantic 支持自定义数据类型，使用验证装饰器扩展对模型的验证方法
• 100% 测试覆盖率