FastAPI异步 web 框架简介+搭配loguru实现日志服务(转载+补充）

这次我们来聊一聊 FastAPI，它和我们之前介绍的 Sanic 是类似的，都是 Python 中的异步 web 框架。相比 Sanic，FastAPI 更加的成熟、社区也更加的活跃，那么 FastAPI 都有哪些特点呢？，那么 FastAPI 都有哪些特点呢？

• 快速：拥有非常高的性能，归功于 Starlette 和 Pydantic；Starlette 用于路由匹配，Pydantic 用于数据验证
• 开发效率：功能开发效率提升 200% 到 300%
• 减少 bug：减少 40% 的因为开发者粗心导致的错误
• 智能：内部的类型注解非常完善，编辑器可处处自动补全
• 简单：框架易于使用，文档易于阅读
• 简短：使代码重复最小化，通过不同的参数声明实现丰富的功能
• 健壮：可以编写出线上使用的代码，并且会自动生成交互式文档
• 标准化：兼容 API 相关开放标准

FastAPI 最大的特点就是它使用了 Python 的类型注解，我们后面会详细说，下面来安装一下 FastAPI。

使用 FastAPI 需要 Python 版本大于等于 3.6。

首先是 pip install fastapi，会自动安装 Starlette 和 Pydantic；然后还要 pip install uvicorn，因为 uvicorn 是运行相关应用程序的服务器。或者一步到胃：pip install fastapi[all]，会将所有依赖全部安装。

请求与响应

我们来使用 FastAPI 编写一个简单的应用程序：

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from fastapi import FastAPI
import uvicorn

# 类似于 app = Flask(__name__)
app = FastAPI()
# 绑定路由和视图函数
@app.get("/")
async def index():
    return {"name": "Gary"}


# 在 Windows 中必须加上 if __name__ == "__main__"，否则会抛出 RuntimeError: This event loop is already running
if __name__ == "__main__":
    # 启动服务，因为我们这个文件叫做 main.py，所以需要启动 main.py 里面的 app
    # 第一个参数 "main:app" 就表示这个含义，然后是 host 和 port 表示监听的 ip 和端口
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

整个过程显然很简单，然后我们我们在浏览器中输入 “localhost:5555” 就会显示相应的输出，我们看到在视图函数中可以直接返回一个字典。当然除了字典，其它的数据类型也是可以的，举个栗子：

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from fastapi import FastAPI
import uvicorn

app = FastAPI()

@app.get("/int")
async def index1():
    return 666

@app.get("/str")
async def index2():
    return "古明地觉"

@app.get("/bytes")
async def index3():
    return b"satori"

@app.get("/tuple")
async def index4():
    return ("古明地觉", "古明地恋", "雾雨魔理沙")

@app.get("/list")
async def index5():
    return [{"name": "古明地觉", "age": 17}, {"name": "古明地恋", "age": 16}]


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

这里我们直接使用 requests 发请求：

我们看到基本上都是支持的，只不过元组自动转成列表返回了。这里我们在路由中指定了路径，可以看到 FastAPI 中的路径形式和其它框架并无二致，只不过目前的路径是写死的，如果我们想动态声明路径参数该怎么做呢？

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from fastapi import FastAPI
import uvicorn

app = FastAPI()

@app.get("/items/{item_id}")
async def get_item(item_id):
    """和 Flask 不同，Flask 是使用 <>，而 FastAPI 使用 {}"""
    return {"item_id": item_id}

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

整体非常简单，路由里面的路径参数我们可以放任意个，只是 {} 里面的参数必须要在定义的视图函数的参数中出现。但是问题来了，我们好像没有规定类型啊，如果我们希望某个路径参数只能接收指定的类型要怎么做呢？

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from fastapi import FastAPI
import uvicorn

app = FastAPI()

@app.get("/apple/{item_id}")
async def get_item(item_id: int):
    """和 Flask 不同，Flask 定义类型是在路由当中，也就是在 <> 里面，变量和类型通过 : 分隔
       而 FastAPI 是使用类型注解的方式，此时的 item_id 要求一个整型（准确的说是一个能够转成整型的字符串）"""
    return {"item_id": item_id}

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

如果我们传递的值无法转成整型的话，那么会进行提示：告诉我们 value 不是一个有效的整型，可以看到给的提示信息还是非常清晰的。

所以通过 Python 的类型声明，FastAPI提供了数据校验的功能，当校验不通过的时候会清楚地指出没有通过的原因。在我们开发和调试的时候，这个功能非常有用。

交互式文档

FastAPI 会自动提供一个类似于 Swagger 的交互式文档，我们输入 “localhost:5555/docs” 即可进入。

有兴趣可以自己尝试测试一下，然后我们注意一下里面的 /openapi.json，我们可以点击进去，会发现里面包含了我们定义的路由信息。

至于 “localhost:5555/docs” 页面本身，我们也是可以进行设置的：

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from fastapi import FastAPI
import uvicorn

app = FastAPI(title="测试文档",
              description="这是一个简单的 demo",
              docs_url="/my_docs",
              openapi_url="/my_openapi")

@app.get("/apple/{item_id}")
async def get_item(item_id: int):
    """和 Flask 不同，Flask 定义类型是在路由当中，也就是在 <> 里面，变量和类型通过 : 分隔
       而 FastAPI 是使用类型注解的方式，此时的 item_id 要求一个整型（准确的说是一个能够转成整型的字符串）"""
    return {"item_id": item_id}

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

然后我们再重新进入，此时就需要通过 “localhost:5555/my_docs”：

整体没什么难度，我们还可以指定其它参数，比如 version 表示版本，可以自己试试。该页面主要用来测试自己编写的 API 服务，不过个人更喜欢使用 requests 发请求。

路由顺序

然后我们在定义路由的时候需要注意一下顺序，举个栗子：

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from fastapi import FastAPI
import uvicorn

app = FastAPI()

@app.get("/users/me")
async def read_user_me():
    return {"user_id": "the current user"}

@app.get("/users/{user_id}")
async def read_user(user_id: int):
    return {"user_id": user_id}

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

因为路径操作是按照顺序进行的，所以这里要保证 /users/me 在 /users/{user_id} 的前面，否则的话只会匹配到 /users/{user_id}，此时如果访问 /users/me，那么会返回一个解析错误，因为字符串 “me” 无法解析成整型。

使用枚举

我们可以将某个路径参数通过类型注解的方式声明为指定的类型（准确的说是可以转成指定的类型，因为默认都是字符串），但如果我们希望它只能是我们规定的几个值之一该怎么做呢？

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from enum import Enum
from fastapi import FastAPI
import uvicorn

app = FastAPI()

class Name(str, Enum):
    satori = "古明地觉"
    koishi = "古明地恋"
    marisa = "雾雨魔理沙"

@app.get("/users/{user_name}")
async def get_user(user_name: Name):
    return {"user_id": user_name}


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

通过枚举的方式可以实现这一点，我们来测试一下：

结果和我们期望的是一样的，我们可以再来看看 docs 生成的文档：

提示我们，可以用的值：古明地觉、古明地恋、雾雨魔理沙。

路径中包含 /

假设我们有这样一个路由：/files/{file_path}，而用户传递的 file_path 中显然是可以带 / 的，假设 file_path 是 /root/test.py，那么路由就变成了 /files//root/test.py，显然这是有问题的。

那么为了防止解析出错，我们需要做一个类似于 Flask 中的操作：

from fastapi import FastAPI
import uvicorn

app = FastAPI()


# 声明 file_path 的类型为 path，这样它会被当成一个整体
@app.get("/files/{file_path:path}")
async def get_file(file_path: str):
    return {"file_path": file_path}


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

然后我们来访问一下：

查询参数

查询参数在 FastAPI 中依旧可以通过类型注解的方式进行声明，如果函数中定义了不属于路径参数的参数时，那么它们将会被自动解释会查询参数。

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from fastapi import FastAPI
import uvicorn

app = FastAPI()

@app.get("/user/{user_id}")
async def get_user(user_id: str, name: str, age: int):
    """我们在函数中参数定义了 user_id、name、age 三个参数
       显然 user_id 和 路径参数中的 user_id 对应，然后 name 和 age 会被解释成查询参数
       这三个参数的顺序没有要求，但是一般都是路径参数在前，查询参数在后
    """
    return {"user_id": user_id, "name": name, "age": age}


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

注意：name 和 age 是没有默认值的，这意味着它们是必须要传递的，否则报错。

我们看到当不传递 name 和 age 的时候，会直接提示你相关的错误信息。如果我们希望用户可以不传递的话，那么必须要指定一个默认值。

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from fastapi import FastAPI
import uvicorn

app = FastAPI()

@app.get("/user/{user_id}")
async def get_user(user_id: str, name: str = "UNKNOWN", age: int = 0):
    return {"user_id": user_id, "name": name, "age": age}


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

对于查询参数，由于它们指定了类型，所以我们也要传递正确类型的数据。假设这里的 age 传递了一个 “abc”，那么也是通不过的。

如果默认值和类型不相同怎么办？

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from fastapi import FastAPI
import uvicorn

app = FastAPI()

@app.get("/user/{user_id}")
async def get_user(user_id: str, name: str = "UNKNOWN", age: int = "哈哈哈"):
    return {"user_id": user_id, "name": name, "age": age}


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

这里的 age 需要接收一个整型，但是默认值却是一个字符串，那么此时会有什么情况发生呢？我们来试一下：

我们看到，传递的 age 依旧需要整型，只不过在不传的时候会使用字符串类型的默认值，所以类型和默认值类型不同的时候也是可以的，只不过这么做显然是不合理的。但是问题来了，我们可不可以指定多个类型呢？比如 user_id 按照整型解析、解析不成功退化为字符串。

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from typing import Union, Optional
from fastapi import FastAPI
import uvicorn

app = FastAPI()

@app.get("/user/{user_id}")
async def get_user(user_id: Union[int, str], name: Optional[str] = None):
    """通过 Union 来声明一个混合类型，int 在前、str 在后。会先按照 int 解析，解析失败再变成 str
       然后是 name，它表示字符串类型、但默认值为 None（不是字符串），那么应该声明为 Optional[str]"""
    return {"user_id": user_id, "name": name}


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

所以 FastAPI 的设计还是非常不错的，通过 Python 的类型注解来实现参数类型的限定可以说是非常巧妙的，因此这也需要我们熟练掌握 Python 的类型注解。

bool 类型自动转换

对于布尔类型，FastAPI 支持自动转换，举个栗子：

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from fastapi import FastAPI
import uvicorn

app = FastAPI()

@app.get("/{flag}")
async def get_flag(flag: bool):
    return {"flag": flag}


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

多个路径和查询参数

我们之前说过，可以定义任意个路径参数，只要动态的路径参数{} 里面的 在函数的参数中都出现即可。当然查询参数也可以是任意个，FastAPI 可以处理的很好。

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from typing import Optional
from fastapi import FastAPI
import uvicorn

app = FastAPI()

@app.get("/postgres/{schema}/v1/{table}")
async def get_data(schema: str,
                   table: str,
                   select: str = "*",
                   where: Optional[str] = None,
                   limit: Optional[int] = None,
                   offset: Optional[int] = None):
    """标准格式是：路径参数按照顺序在前，查询参数在后
       但其实对顺序是没有什么要求的"""
    query = f"select {select} from {schema}.{table}"
    if where:
        query += f" where {where}"
    if limit:
        query += f" limit {limit}"
    if offset:
        query += f" offset {offset}"
    return {"query": query}


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

然后我们使用 requests 来测试一下：

print(
    requests.get("http://localhost:5555/postgres/ods/v1/staff").json()
)  # {'query': 'select * from ods.staff'}
print(
    requests.get("http://localhost:5555/postgres/ods/v1/staff?select=id, name&where=id > 3&limit=100").json()
)  # {'query': 'select id, name from ods.staff where id > 3 limit 100'}

Depends

这个老铁比较特殊，它是用来做什么的呢？我们来看一下：

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from typing import Optional
import uvicorn
from fastapi import Depends, FastAPI

app = FastAPI()


async def common_parameters(q: Optional[str] = None, skip: int = 0, limit: int = 100):
    return {"q": q, "skip": skip, "limit": limit}


@app.get("/items/")
async def read_items(commons: dict = Depends(common_parameters)):
    # common_parameters 接收三个参数：q、skip、limit
    # 然后在解析请求的时候，会将 q、skip、limit 传递到 common_parameters 中，然后将返回值赋值给 commons
    # 但如果解析不到某个参数时，那么会判断函数中参数是否有默认值，没有的话就会返回错误，而不是传递一个 None 进去
    return commons


@app.get("/users/")
async def read_users(commons: dict = Depends(common_parameters)):
    return commons


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main1:app", host="0.0.0.0", port=5555)

我们来测试一下：

所以 Depends 能够很好的实现依赖注入，而且我们特意写了两个路由，就是想表示它们是彼此独立的。因此当有共享的逻辑、或者共享的数据库连接、增强安全性、身份验证、角色权限等等，会非常的实用。

查询参数和数据校验

FastAPI 支持我们进行更加智能的数据校验，比如一个字符串，我们希望用户在传递的时候只能传递长度为 6 到 15 的字符串该怎么做呢？

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from typing import Optional
from fastapi import FastAPI, Query
import uvicorn

app = FastAPI()

@app.get("/user")
async def check_length(
        # 默认值为 None，应该声明为 Optional[str]，当然声明 str 也是可以的。只不过声明为 str，那么默认值应该也是 str
        # 所以如果一个类型允许为空，那么更规范的做法应该是声明为 Optional[类型]。
        password: Optional[str] = Query(None, min_length=6, max_length=15)
):
    return {"password": password}


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

password 是可选的，但是一旦传递则必须传递字符串、而且还是长度在 6 到 15 之间的字符串。所以如果传递的是 None，那么在声明默认值的时候 None 和 Query(None) 是等价的，只不过 Query 还支持其它的参数来对参数进行限制。

Query 里面除了限制最小长度和最大长度，还有其它的功能：

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from fastapi import FastAPI, Query
import uvicorn

app = FastAPI()


@app.get("/user")
async def check_length(
        password: str = Query("satori", min_length=6, max_length=15, regex=r"^satori")
):
    """此时的 password 默认值为 'satori'，并且传递的时候必须要以 'satori' 开头
       但是值得注意的是 password 后面的是 str，不再是 Optional[str]，因为默认值不是 None 了
       当然这里即使写成 Optional[str] 也是没有什么影响的
    """
    return {"password": password}


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

声明为必须参数

我们通过 Query 可以限制参数的长度，但是问题来了，这个时候我还希望这个参数是必传的该怎么做呢？

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from fastapi import FastAPI, Query
import uvicorn

app = FastAPI()

@app.get("/user")
async def check_length(
        password: str = Query(..., min_length=6)
):
    """将第一个参数换成 ... 即可实现该参数是必传参数
    """
    return {"password": password}

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

… 是 Python 中的一个特殊的对象，可以了解一下，通过它可以实现该参数是必传参数。

查询参数变成一个列表

如果我们指定了 a=1&a=2，那么我们在获取 a 的时候如何才能得到一个列表呢？

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from typing import Optional, List
from fastapi import FastAPI, Query
import uvicorn

app = FastAPI()

@app.get("/items")
async def read_items(
        a1: str = Query(...),
        a2: List[str] = Query(...),
        b: List[str] = Query(...)
):
    return {"a1": a1, "a2": a2, "b": b}


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

我们访问一下，看看结果：

首先 “a2” 和 “b” 都是对应列表，然后 “a1” 只获取了最后一个值。另外可能有人觉得我们这样有点啰嗦，在函数声明中可不可以这样写呢？

@app.get("/items")
async def read_items(
        a1: str,
        a2: List[str],
        b: List[str]
):
    return {"a1": a1, "a2": a2, "b": b}

对于 a1 是可以的，但是 a2 和 b 不行。对于类型为 list 的查询参数，无论有没有默认值，你都必须要显式的加上 Query 来表示必传参数。如果允许为 None（或者有默认值）的话，那么应该这么写：

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from typing import Optional, List
from fastapi import FastAPI, Query
import uvicorn

app = FastAPI()


@app.get("/items")
async def read_items(
        a1: str,
        a2: Optional[List[str]] = Query(None),
        b: List[str] = Query(["1", "嘿嘿"])
):
    return {"a1": a1, "a2": a2, "b": b}


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

给参数起别名

问题来了，假设我们定义的查询参数名叫 item-query，那么由于它要体现在函数参数中、而这显然不符合 Python 变量的命名规范，这个时候要怎么做呢？答案是起一个别名。

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from typing import Optional, List
from fastapi import FastAPI, Query
import uvicorn

app = FastAPI()

@app.get("/items")
async def read_items(
        # 通过 url 的时候使用别名即可
        item1: Optional[str] = Query(None, alias="item-query"),
        item2: str = Query("哈哈", alias="@@@@"),
        item3: str = Query(..., alias="$$$$")  # item3 是必传的
):
    return {"item1": item1, "item2": item2, "item3": item3}

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

数值检测

Query 不仅仅支持对字符串的校验，还支持对数值的校验，里面可以传递 gt、ge、lt、le 这几个参数，相信这几个参数不用说你也知道是干什么的，我们举例说明：

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from fastapi import FastAPI, Query
import uvicorn

app = FastAPI()

@app.get("/items")
async def read_items(
        # item1 必须大于 5
        item1: int = Query(..., gt=5),
        # item2 必须小于等于 7
        item2: int = Query(..., le=7),
        # item3 必须必须等于 10
        item3: int = Query(..., ge=10, le=10)
):
    return {"item1": item1, "item2": item2, "item3": item3}

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

Query 还是比较强大了，当然内部还有一些其它的参数是针对 docs 交互文档的，有兴趣可以自己了解一下。

路径参数和数据校验

查询参数数据校验使用的是 Query，路径参数数据校验使用的是 Path，两者的使用方式一模一样，没有任何区别。

from fastapi import FastAPI, Path
import uvicorn

app = FastAPI()

@app.get("/items/{item-id}")
async def read_items(item_id: int = Path(..., alias="item-id")):
    return {"item_id": item_id}

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

因为路径参数是必须的，它是路径的一部分，所以我们应该使用 … 将其标记为必传参数。当然即使不这么做也无所谓，因为指定了默认值也用不上，因为路径参数不指定压根就匹配不到相应的路由。至于一些其它的校验，和查询参数一模一样，所以这里不再赘述了。

不过我们之前说过，路径参数应该在查询参数的前面，尽管 FastAPI 没有这个要求，但是这样写明显更舒服一些。但是问题来了，如果路径参数需要指定别名，但是某一个查询参数不需要，这个时候就会出现问题：

@app.get("/items/{item-id}")
async def read_items(q: str,
                     item_id: int = Path(..., alias="item-id")):

    return {"item_id": item_id, "q": q}

显然此时 Python 的语法就决定了 item_id 就必须放在 q 的后面，当然这么做是完全没有问题的，FastAPI 对参数的先后顺序没有任何要求，因为它是通过参数的名称、类型和默认值声明来检测参数，而不在乎参数的顺序。但此时我们就要让 item_id 在 q 的前面要怎么做呢？

@app.get("/items/{item-id}")
async def read_items(*, item_id: int = Path(..., alias="item-id"),
                     q: str):
    
    return {"item_id": item_id, "q": q}

此时就没有问题了，通过将第一个参数设置为 *，使得 item_id 和 q 都必须通过关键字传递，所以此时默认参数在非默认参数之前也是允许的。当然我们也不需要担心 FastAPI 传参的问题，你可以认为它所有的参数都是通过关键字参数的方式传递的。

Request

Request 是什么？首先我们知道任何一个请求都对应一个 Request 对象，请求的所有信息都在这个 Request 对象中，FastAPI 也不例外。

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from fastapi import FastAPI, Request
import uvicorn

app = FastAPI()


@app.get("/girl/{user_id}")
async def read_girl(user_id: str,
                    request: Request):
    """路径参数是必须要体现在参数中，但是查询参数可以不写了
       因为我们定义了 request: Request，那么请求相关的所有信息都会进入到这个 Request 对象中"""
    header = request.headers  # 请求头
    method = request.method  # 请求方法
    cookies = request.cookies  # cookies
    query_params = request.query_params  # 查询参数
    return {"name": query_params.get("name"), "age": query_params.get("age"), "hobby": query_params.getlist("hobby")}


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

我们通过 Request 对象可以获取所有请求相关的信息，我们之前当参数传递不对的时候，FastAPI 会自动帮我们返回错误信息，但通过 Request 我们就可以自己进行解析、自己指定返回的错误信息了。

Response

既然有 Request，那么必然会有 Response，尽管我们可以直接返回一个字典，但 FastAPI 实际上会帮我们转成一个 Response 对象。

Response 内部接收如下参数：

• content：返回的数据
• status_code：状态码
• headers：返回的请求头
• media_type：响应类型(就是 HTML 中 Content-Type，只不过这里换了个名字)
• background：接收一个任务，Response 在返回之后会自动异步执行（这里不做介绍，后面会说）

举个栗子：

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from fastapi import FastAPI, Request, Response
import uvicorn
import orjson

app = FastAPI()


@app.get("/girl/{user_id}")
async def read_girl(user_id: str,
                    request: Request):
    query_params = request.query_params  # 查询参数
    data = {"name": query_params.get("name"), "age": query_params.get("age"), "hobby": query_params.getlist("hobby")}
    # 实例化一个 Response 对象
    response = Response(
        # content，我们需要手动转成 json 字符串，如果直接返回字典的话，那么在包装成 Response 对象的时候会自动帮你转
        orjson.dumps(data),
        # status_code，状态码
        201,
        # headers，响应头
        {"Token": "xxx"},
        # media_type，就是 HTML 中的 Content-Type
        "application/json",  
    )
    # 如果想设置 cookie 的话，那么通过 response.set_cookie 即可
    # 删除 cookie 则是 response.delete_cookie
    return response


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

通过 Response 我们可以实现请求头、状态码、cookie 等自定义。

另外除了 Response 之外还有很多其它类型的响应，它们都在 fastapi.responses 中，比如：FileResponse、HTMLResponse、PlainTextResponse 等等。它们都继承了 Response，只不过会自动帮你设置响应类型，举个栗子：

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import Response, HTMLResponse
import uvicorn

app = FastAPI()


@app.get("/index")
async def index():

    response1 = HTMLResponse("
你好呀
")
    response2 = Response("
你好呀
", media_type="text/html")
    # 以上两者是等价的，在 HTMLResponse 中会自动将 media_type 设置成 text/html
    return response1


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

其它类型的请求与响应

FastAPI 除了 GET 请求之外，还支持其它类型，比如：POST、PUT、DELETE、OPTIONS、HEAD、PATCH、TRACE 等等。而常见的也就 GET、POST、PUT、DELETE，介绍完了 GET，我们来说一说其它类型的请求。

显然对应 POST、PUT 等类型的请求，我们必须要能够解析出请求体，并且能够构造出响应体。

Model
在 FastAPI 中，请求体和响应体都对应一个 Model，举个栗子：

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from typing import Optional, List
from fastapi import FastAPI, Request, Response
from pydantic import BaseModel
import uvicorn

app = FastAPI()


class Girl(BaseModel):
    """数据验证是通过 pydantic 实现的，我们需要从中导入 BaseModel，然后继承它"""
    name: str
    age: Optional[str] = None
    length: float
    hobby: List[str]  # 对于 Model 中的 List[str] 我们不需要指定 Query（准确的说是 Field）


@app.post("/girl")
async def read_girl(girl: Girl):
    # girl 就是我们接收的请求体，它需要通过 json 来传递，并且这个 json 要有上面的四个字段（age 可以没有）
    # 通过 girl.xxx 的方式我们可以获取和修改内部的所有属性
    return dict(girl)  # 直接返回 Model 对象也是可以的


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

除了使用这种方式之外，我们还可以使用之前说的 Request 对象：

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from fastapi import FastAPI, Request
import uvicorn

app = FastAPI()

@app.post("/girl")
async def read_girl(request: Request):
    # 是一个协程，所以需要 await
    data = await request.body()
    print(data)

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

首先我们在使用 requests 模块发送 post 请求的时候可以通过 data 参数传递、也可以通过 json 参数。

当通过 json={“name”: “satori”, “age”: 16, “length”: 155.5} 传递的时候，会将其转成 json 字符串进行传输，程序中的 print 打印如下：

b'{"name": "satori", "age": 16, "length": 155.5}'

如果我们是用过 data 参数发请求的话（值不变），那么会将其拼接成 k1=v1&k2=v2 的形式再进行传输（相当于表单提交，后面说），程序中打印如下：

b'name=satori&age=16&length=155.5'

所以我们看到 await request.body() 得到的就是最原始的字节流，而除了 await request.body() 之外还有一个 await request.json()，只是后者在内部在调用了前者拿到字节流之后、自动帮你 loads 成了字典。因此使用 await request.json() 也侧面要求，我们必须在发送请求的时候必须使用 json 参数传递（传递的是字典转成的 json、所以也能解析成字典），否则使用 await request.json() 是无法正确解析的。

路径参数、查询参数、请求体

我们可以将三者混合在一起：

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from typing import Optional, List
from fastapi import FastAPI, Request, Response
from pydantic import BaseModel
import uvicorn

app = FastAPI()


class Girl(BaseModel):
    name: str
    age: Optional[str] = None
    length: float
    hobby: List[str]


@app.post("/girl/{user_id}")
async def read_girl(user_id,
                    q: str,
                    girl: Girl):

    return {"user_id": user_id, "q": q, **dict(girl)}


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

里面我们同时指定了路径参数、查询参数和请求体，FastAPI 依然是可以正确区分的，当然我们也可以使用 Request 对象。

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from typing import Optional, List, Dict
from fastapi import FastAPI, Request, Response
from pydantic import BaseModel
import uvicorn

app = FastAPI()

@app.post("/girl/{user_id}")
async def read_girl(user_id,
                    request: Request):

    q = request.query_params.get("q")
    data: Dict = await request.json()
    data.update({"user_id": user_id, "q": q})
    return data


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

可以自己测试一下，仍然是可以正确返回的。

多个请求体参数

我们上面的只接收一个 json 请求体，如果是接收两个呢？

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from typing import Optional, List
from fastapi import FastAPI, Request, Response
from pydantic import BaseModel
import uvicorn

app = FastAPI()


class Girl(BaseModel):
    name: str
    age: Optional[str] = None


class Boy(BaseModel):
    name: str
    age: int


@app.post("/boy_and_girl")
async def read_boy_and_girl(girl: Girl,
                            boy: Boy):
    return {"girl": dict(girl), "boy": dict(boy)}


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

此时在传递的时候，应该按照如下方式传递：

应该将两个 json 嵌套在一起，组成一个更大的 json，至于 key 就是我们的函数参数名。因此这种方式其实就等价于：

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from typing import Optional, List, Dict
from fastapi import FastAPI, Request, Response
from pydantic import BaseModel
import uvicorn

app = FastAPI()

class BoyAndGirl(BaseModel):
    girl: Dict
    boy: Dict

@app.post("/boy_and_girl")
async def read_boy_and_girl(boy_and_girl: BoyAndGirl):
    return dict(boy_and_girl)

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

这种方式也是可以实现的，只不过就字典内部的字典的不可进行限制了。当然啦，我们仍然可以使用 Request 对象，得到字典之后自己再进行判断，因为对于 json 而言，内部的字段可能是会变的，而且最关键的是字段可能非常多。这个时候，我个人更倾向于使用 Request 对象。

Form 表单

我们调用 requests.post，如果参数通过 data 传递的话，则相当于提交了一个 form 表单，那么在 FastAPI 中可以通过 await request.form() 进行获取，注意：内部同样是先调用 await request.body()。

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from fastapi import FastAPI, Request, Response
import uvicorn

app = FastAPI()

@app.post("/girl")
async def girl(request: Request):
    # 此时 await request.json() 报错，因为是通过 data 参数传递的，相当于 form 表单提交
    # 如果是通过 json 参数传递，那么 await request.form() 会得到一个空表单
    form = await request.form()
    return [form.get("name"), form.getlist("age")]

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

当然我们也可以通过其它方式：

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from fastapi import FastAPI, Form
import uvicorn

app = FastAPI()

@app.post("/user")
async def get_user(username: str = Form(...),
                   password: str = Form(...)):
    return {"username": username, "password": password}

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

像 Form 表单，查询参数、路径参数等等，都可以和 Request 对象一起使用，像上面的例子，如果我们多定义一个 request: Request，那么我们仍然可以通过 await request.form() 拿到相关的表单信息。所以如果你觉得某个参数不适合类型注解，那么你可以单独通过 Request 对象进行解析。

文件上传

那么问题来了，FastAPI 如何接收用户的文件上传呢？首先如果想使用文件上传功能，那么你必须要安装一个包 python-multipart，直接 pip install python-multipart 即可。

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
import uvicorn

app = FastAPI()

@app.post("/file1")
async def file1(file: bytes = File(...)):
    return f"文件长度: {len(file)}"

@app.post("/file2")
async def file1(file: UploadFile = File(...)):
    return f"文件名: {file.filename}, 文件大小: {len(await file.read())}"


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

我们看到一个直接获取字节流，另一个是获取类似于文件句柄的对象。如果是多个文件上传要怎么做呢？

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from typing import List
from fastapi import FastAPI, UploadFile, File
import uvicorn

app = FastAPI()

@app.post("/file")
async def file(files: List[UploadFile] = File(...)):
    """指定类型为列表即可"""
    for idx, f in enumerate(files):
        files[idx] = f"文件名: {f.filename}, 文件大小: {len(await f.read())}"
    return files

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

此时我们就实现了 FastAPI 文件上传，当然文件上传并不影响我们处理表单，可以自己试一下同时处理文件和表单。

返回静态资源

下面来看看 FastAPI 如何返回静态资源，首先我们需要安装 aiofiles，直接 pip 安装即可。

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from fastapi import FastAPI
from fastapi.staticfiles import StaticFiles
import uvicorn

app = FastAPI()
# name 参数只是起一个名字，FastAPI 内部使用
app.mount("/static", StaticFiles(directory=r"C:\Users\satori\Desktop\bg"), name="static")

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

浏览器输入：localhost:5555/static/1.png，那么会返回 C:\Users\satori\Desktop\bg 下的 1.png 文件。

错误处理

错误处理也是一个不可忽视的点，错误有很多种，比如：

• 客户端没有足够的权限执行此操作
• 客户端没有访问某个资源的权限
• 客户端尝试访问一个不存在的资源
• …

这个时候我们应该将错误通知相应的客户端，这个客户端可以浏览器、代码程序、IoT 设备等等。

但是就我个人而言，更倾向于使用 Response 对象，将里面的 status_code 设置为 404，然后在返回的 json 中指定错误信息。不过 FastAPI 内部也提供了一些异常类：

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from fastapi import FastAPI, HTTPException
import uvicorn

app = FastAPI()

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: str):
    if item_id != "foo":
        # 里面还可以传入 headers 设置响应头
        raise HTTPException(status_code=404, detail="item 没有发现")
    return {"item": "bar"}

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

HTTPException 是一个普通的 Python 异常类（继承了 Exception），它携带了 API 的相关信息，既然是异常，那么我们不能 return、而是要 raise。

个人觉得这个不是很常用，至少我本人很少用这种方式返回错误，因为它能够携带的信息太少了。

自定义异常

FastAPI 内部提供了一个 HTTPException，但是我们也可以自定义，但是注意：我们自定义完异常之后，还要定义一个 handler，将异常和 handler 绑定在一起，然后引发该异常的时候就会触发相应的 handler。

from fastapi import FastAPI, Request
from fastapi.responses import ORJSONResponse
import uvicorn

app = FastAPI()


class ASCIIException(Exception):
    """何もしません"""

# 通过装饰器的方式，将 ASCIIException 和 ascii_exception_handler 绑定在一起
@app.exception_handler(ASCIIException)
async def ascii_exception_handler(request: Request, exc: ASCIIException):
    """当引发 ASCIIException 的时候，会触发 ascii_exception_handler 的执行
       同时会将 request 和 exception 传过去"""
    return ORJSONResponse(status_code=404, content={"code": 404, "message": "你必须传递 ascii 字符串"})

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: str):
    if not item_id.isascii():
        raise ASCIIException
    return {"item": f"get {item_id}"}

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

关于 Request、Response，我们除了可以通过 fastapi 进行导入，还可以通过 starlette 进行导入，因为 fastapi 的路由映射是通过 starlette 来实现的。当然我们直接从 fastapi 中进行导入即可。

自定义 404

当访问一个不存在的 URL，我们应该提示用户，比如：您要找到页面去火星了。

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import ORJSONResponse
from fastapi.exceptions import StarletteHTTPException
import uvicorn

app = FastAPI()

@app.exception_handler(StarletteHTTPException)
async def not_found(request, exc):
    return ORJSONResponse({"code": 404, "message": "您要找的页面去火星了。。。"})

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

此时当我们访问一个不存在的 URL 时，就会返回我们自定义的 JSON 字符串。

后台任务

如果一个请求耗时特别久，那么我们可以将其放在后台执行，而 FastAPI 已经帮我们做好了这一步。我们来看一下：

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
import time
from fastapi import FastAPI, BackgroundTasks
import uvicorn

app = FastAPI()

def send_email(email: str, message: str = ""):
    """发送邮件，假设耗时三秒"""
    time.sleep(3)
    print(f"三秒之后邮件发送给 {email!r}, 邮件信息: {message!r}")

@app.get("/user/{email}")
async def order(email: str, bg_tasks: BackgroundTasks):
    """这里需要多定义一个参数
       此时任务就被添加到后台，当 Response 对象返回之后触发"""
    bg_tasks.add_task(send_email, email, message="这是一封邮件")
    # 我们在之前介绍 Response 的时候说过，里面有一个参数 background
    # 所以我们也可以将任务放在那里面
    # 因此我们还可以：
    # return Response(orjson.dumps({"message": "邮件发送成功"}), background=BackgroundTask(send_email, email, message="这是一封邮件"))
    return {"message": "邮件发送成功"}


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

首先请求肯定是成功的：

然后响应的 3 秒，终端会出现如下打印：

所以此时任务是被后台执行了的，注意：任务是在响应返回之后才后台执行。

APIRouter

APIRouter 类似于 Flask 中的蓝图，可以更好的组织大型项目，举个栗子：

在我当前的工程目录中有一个 app 目录和一个 main.py，其中 app 目录中有一个 app01.py，然后我们看看它们是如何组织的。

# app/app01.py
from fastapi import APIRouter

router = APIRouter(prefix="/router")

# 以后访问的时候要通过 /router/v1 来访问
@router.get("/v1")
async def v1():
    return {"message": "hello world"}


# main.py
from fastapi import FastAPI
from app.app01 import router
import uvicorn

app = FastAPI()

# 将 router 注册到 app 中，相当于 Flask 中的 register_blueprint
app.include_router(router)

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

然后可以在外界通过 /router/v1 的方式来访问。

中间件

中间件在 web 开发中可以说是非常常见了，说白了中间件就是一个函数或者一个类。在请求进入视图函数之前，会先经过中间件（被称为请求中间件），而在中间件里面，我们可以对请求进行一些预处理，或者实现一个拦截器等等；同理当视图函数返回响应之后，也会经过中间件（被称为响应中间件），在中间件里面，我们也可以对响应进行一些润色。

自定义中间件

在 FastAPI 里面也支持像 Flask 一样自定义中间件，但是 Flask 里面有请求中间件和响应中间件，但是在 FastAPI 里面这两者合二为一了，我们看一下用法。

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from fastapi import FastAPI, Request, Response
import uvicorn
import orjson

app = FastAPI()


@app.get("/")
async def view_func(request: Request):
    return {"name": "古明地觉"}


@app.middleware("http")
async def middleware(request: Request, call_next):
    """
    定义一个协程函数，然后使用 @app.middleware("http") 装饰，即可得到中间件
    """
    # 请求到来时会先经过这里的中间件
    if request.headers.get("ping", "") != "pong":
        response = Response(content=orjson.dumps({"error": "请求头中缺少指定字段"}),
                            media_type="application/json",
                            status_code=404)
        # 当请求头中缺少 "ping": "pong"，在中间件这一步就直接返回了，就不会再往下走了
        # 所以此时就相当于实现了一个拦截器
        return response
    # 然后，如果条件满足，则执行 await call_next(request)，关键是这里的 call_next
    # 如果该中间件后面还有中间件，那么 call_next 就是下一个中间件；如果没有，那么 call_next 就是对应的视图函数
    # 这里显然是视图函数，因此执行之后会拿到视图函数返回的 Response 对象
    # 所以我们看到在 FastAPI 中，请求中间件和响应中间件合在一起了
    response: Response = await call_next(request)
    # 这里我们在设置一个响应头
    response.headers["status"] = "success"
    return response


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

我们可以测试一下：

测试结果也印证了我们的结论。

内置的中间件

通过自定义中间件，我们可以在不修改视图函数的情况下，实现功能的扩展。但是除了自定义中间件之外，FastAPI 还提供了很多内置的中间件。

app = FastAPI()

# 要求请求协议必须是 https 或者 wss，如果不是，则自动跳转
from starlette.middleware.httpsredirect import HTTPSRedirectMiddleware
app.add_middleware(HTTPSRedirectMiddleware)

# 请求中必须包含 Host 字段，为防止 HTTP 主机报头攻击，并且添加中间件的时候，还可以指定一个 allowed_hosts，那么它是干什么的呢？
# 假设我们有服务 a.example.com, b.example.com, c.example.com
# 但我们不希望用户访问 c.example.com，就可以像下面这么设置，如果指定为 ["*"]，或者不指定 allow_hosts，则表示无限制
from starlette.middleware.trustedhost import TrustedHostMiddleware
app.add_middleware(TrustedHostMiddleware, allowed_hosts=["a.example.com", "b.example.com"])

# 如果用户的请求头的 Accept-Encoding 字段包含 gzip，那么 FastAPI 会使用 GZip 算法压缩
# minimum_size=1000 表示当大小不超过 1000 字节的时候就不压缩了
from starlette.middleware.gzip import GZipMiddleware
app.add_middleware(TrustedHostMiddleware, minimum_size=1000)

除了这些，还有其它的一些内置的中间件，可以自己查看一下，不过不是很常用。

CORS

CORS 过于重要，我们需要单独拿出来说。

CORS（跨域资源共享）是指浏览器中运行的前端里面拥有和后端通信的 JavaScript 代码，而前端和后端处于不同源的情况。源：协议（http、https）、域（baidu.com、app.com、localhost）以及端口（80、443、8000），只要有一个不同，那么就是不同源。比如下面都是不同的源：

• http://localhost
• https://localhost
• http://localhost:8080

即使它们都是 localhost，但是它们使用了不同的协议或端口，所以它们是不同的源。假设你的前端运行在 localhost:8080，并且尝试与 localhost:5555 进行通信；然后浏览器会向后端发送一个 HTTP OPTIONS 请求，后端会发送适当的 headers 来对这个源进行授权；所以后端必须有一个 “允许的源” 列表，如果前端对应的源是被允许的，浏览器才会允许前端向后端发请求，否则就会出现跨域失败。

而默认情况下，前后端必须是在同一个源，如果不同源那么前端就会请求失败。而前后端分离早已成为了主流，因此跨域问题是必须要解决的。

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from fastapi import FastAPI
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
import uvicorn

app = FastAPI()
app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    # 允许跨域的源列表，例如 ["http://www.example.org"] 等等，["*"] 表示允许任何源
    allow_origins=["*"],
    # 跨域请求是否支持 cookie，默认是 False，如果为 True，allow_origins 必须为具体的源，不可以是 ["*"]
    allow_credentials=False,
    # 允许跨域请求的 HTTP 方法列表，默认是 ["GET"]
    allow_methods=["*"],
    # 允许跨域请求的 HTTP 请求头列表，默认是 []，可以使用 ["*"] 表示允许所有的请求头
    # 当然 Accept、Accept-Language、Content-Language 以及 Content-Type 总之被允许的
    allow_headers=["*"],
    # 可以被浏览器访问的响应头, 默认是 []，一般很少指定
    # expose_headers=["*"]
    # 设定浏览器缓存 CORS 响应的最长时间，单位是秒。默认为 600，一般也很少指定
    # max_age=1000
)

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

以上即可解决跨域问题。

高阶操作

下面我们看一些 FastAPI 的高阶操作，这些操作有的不一定能用上，但用上了确实会方便许多。

其它的响应

返回 json 数据可以是：JSONResponse、UJSONResponse、ORJSONResponse，Content-Type 是 application/json；返回 html 是 HTMLResponse，Content-Type 是 text/html；返回 PlainTextResponse，Content-Type 是 text/plain。但是我们还可以有三种响应，分别是返回重定向、字节流、文件。

重定向

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import RedirectResponse
import uvicorn

app = FastAPI()


@app.get("/index")
async def index():
    return RedirectResponse("https://www.bilibili.com")


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

页面中访问 /index 会跳转到 bilibili。

字节流

返回字节流需要使用异步生成器的方式：

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import StreamingResponse
import uvicorn

app = FastAPI()

async def some_video():
    for i in range(5):
        yield f"video {i} bytes ".encode("utf-8")

@app.get("/index")
async def index():
    return StreamingResponse(some_video())


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

如果有文件对象，那么也是可以直接返回的。

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import StreamingResponse
import uvicorn

app = FastAPI()


@app.get("/index")
async def index():
    return StreamingResponse(open("main.py", encoding="utf-8"))


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

文件

返回文件的话，还可以通过 FileResponse：

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import FileResponse
import uvicorn

app = FastAPI()

@app.get("/index")
async def index():
    # filename 如果给出，它将包含在响应的 Content-Disposition 中。
    return FileResponse("main.py", filename="这不是main.py")

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

可以自己发请求测试一下。

HTTP 验证

如果当用户访问某个请求的时候，我们希望其输入用户名和密码来确认身份的话该怎么做呢？

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from fastapi import FastAPI, Depends
from fastapi.security import HTTPBasic, HTTPBasicCredentials
import uvicorn

app = FastAPI()

security = HTTPBasic()

@app.get("/index")
async def index(credentials: HTTPBasicCredentials = Depends(security)):
    return {"username": credentials.username, "password": credentials.password}

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

当用户访问 /index 的时候，会提示输入用户名和密码：

输入完毕之后，信息会保存在 credentials，我们可以获取出来进行验证。

websocket

然后我们来看看 FastAPI 如何实现 websocket：

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: komeiji satori
from fastapi import FastAPI
from fastapi.websockets import WebSocket
import uvicorn

app = FastAPI()

@app.websocket("/ws")
async def ws(websocket: WebSocket):
    await websocket.accept()
    while True:
        # websocket.receive_bytes()
        # websocket.receive_json()
        data = await websocket.receive_text()
        await websocket.send_text(f"收到来自客户端的回复: {data}")

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)

然后我们通过浏览器进行通信：

DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Titletitle>
head>
<body>
    <script>
        ws = new WebSocket("ws://localhost:5555/ws");
 
        //如果连接成功, 会打印下面这句话, 否则不会打印
        ws.onopen = function () {
            console.log('连接成功')
        };
 
        //接收数据, 服务端有数据过来, 会执行
        ws.onmessage = function (event) {
            console.log(event)
        };
 
        //服务端主动断开连接, 会执行.
        //客户端主动断开的话, 不执行
        ws.onclose = function () {  }
 
    script>
body>
html>

FastAPI 服务的部署

目前的话，算是介绍了 FastAPI 的绝大部分内容，然后我们来看看 FastAPI 服务的部署，其实部署很简单，直接 uvicorn.run 即可。但是这里面有很多的参数，我们主要是想要介绍这些参数。

def run(app, **kwargs):
    config = Config(app, **kwargs)
    server = Server(config=config)
    ...
    ...

我们看到 app 和 **kwargs 都传递给了 Config，所以我们只需要看 Config 里面都有哪些参数即可。这里选出一部分：

• app：第一个参数，不需要解释
• host：监听的ip
• port：监听的端口
• uds：绑定的 unix domain socket，一般不用
• fd：从指定的文件描述符中绑定 socket
• loop：事件循环实现，可选项为 auto|asyncio|uvloop|iocp
• http：HTTP 协议实现，可选项为 auto|h11|httptools
• ws：websocket 协议实现，可选项为 auto|none|websockets|wsproto
• lifespan：lifespan 实现，可选项为 auto|on|off
• env_file：环境变量配置文件
• log_config：日志配置文件
• log_level：日志等级
• access_log：是否记录日志
• use_colors：是否带颜色输出日志信息
• interface：应用接口，可选 auto|asgi3|asgi2|wsgi
• debug：是否开启 debug 模式
• reload：是否自动重启
• reload_dirs：要自动重启的目录
• reload_delay：多少秒后自动重启
• workers：工作进程数
• limit_concurrency：并发的最大数量
• limit_max_requests：能 hold 住的最大请求数

小结

总的来说，FastAPI 算是当前最流行的异步框架了，并且它完全可以在生产中使用，是值得信赖的。当然使用异步框架，最重要的是要搭配一个异步驱动去访问数据库，因为 web 服务的瓶颈都是在数据库上面。

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• 补充日志服务

参考、致谢

前大部分来源于：https://www.cnblogs.com/traditional/p/14733610.html