FastAPI Einstiegshandbuch: Beste Praktiken zum Erstellen von Hochleistungs-APIs

In der modernen Backend-Entwicklung gewinnt FastAPI zunehmend an Bedeutung und wird zu einer beliebten Wahl für den Aufbau von Hochleistungs-APIs. Dieses Handbuch wird Ihnen helfen, die Eigenschaften und Vorteile von FastAPI zu verstehen und wie Sie durch spezifische Schritte schnell einsteigen können, um Ihnen zu helfen, APIs in realen Projekten effizienter zu erstellen und bereitzustellen.

Was ist FastAPI?

FastAPI ist ein modernes, schnelles (hochleistungsfähiges) Web-Framework, das auf den Standard-Python-Typanmerkungen basiert. Es ermöglicht Entwicklern, auf einfache Weise schnelle APIs zu erstellen und gleichzeitig eine effiziente Laufgeschwindigkeit und gute Wartbarkeit sicherzustellen. Zu den Hauptmerkmalen gehören:

• Hohe Leistung: Basierend auf Starlette (für den Web-Teil) und Pydantic (für den Daten-Teil) hat es eine Leistung, die nahe an Node.js und Go liegt.
• Automatische Dokumentationserstellung: Durch OpenAPI und JSON-Schema kann FastAPI automatisch interaktive API-Dokumentationen erstellen.
• Einfach zu verwenden: Mit Python-Typanmerkungen werden häufige Fehler reduziert und die Produktivität der Entwickler erhöht.
• Unterstützung für asynchrone Programmierung: Unterstützt async und await, was bei der Verarbeitung einer großen Anzahl von Anfragen einen Leistungsvorteil bietet.

Vorteile von FastAPI

FastAPI hat im Vergleich zu traditionellen Frameworks (wie Django und Flask) signifikante Vorteile:

1. Schnelle Entwicklung: Durch die automatisch generierte Dokumentation und Typprüfung wird die Entwicklungszeit erheblich verkürzt.
2. Effiziente Leistung: Ideal für Anwendungen mit hoher Parallelität, insbesondere unter hoher Last.
3. Starke Typunterstützung: Durch Typanmerkungen werden Laufzeitfehler effektiv reduziert.
4. Gute Testunterstützung: Abhängigkeitsinjektion und das Anforderungsmodell machen Tests und Debugging einfach.

Schnellstart mit FastAPI

1. Umgebungsvorbereitung

Stellen Sie zunächst sicher, dass Sie Python 3.7 oder höher installiert haben. Anschließend können Sie FastAPI und den ASGI-Server Uvicorn mit folgendem Befehl installieren:

pip install fastapi uvicorn

2. Erstellen einer grundlegenden FastAPI-Anwendung

Erstellen Sie als Nächstes eine einfache FastAPI-Anwendung. Erstellen Sie in Ihrem Arbeitsverzeichnis eine neue Datei main.py mit folgendem Inhalt:

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def read_root():
    return {"Hello": "World"}

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int, q: str = None):
    return {"item_id": item_id, "query": q}

3. Anwendung ausführen

Führen Sie die FastAPI-Anwendung mit Uvicorn aus:

uvicorn main:app --reload

Besuchen Sie http://127.0.0.1:8000 in Ihrem Browser, um die Antwort {"Hello": "World"} zu sehen. Gleichzeitig wird der Zugriff auf http://127.0.0.1:8000/items/1?q=test die Antwort {"item_id": 1, "query": "test"} zurückgeben.

4. Automatische Dokumentationserstellung

FastAPI erstellt automatisch Dokumentationen für jeden Pfad. Sie können die interaktive Dokumentation über die folgende URL aufrufen:

• Swagger UI: http://127.0.0.1:8000/docs
• ReDoc: http://127.0.0.1:8000/redoc

5. Datenmodelle und Validierung

FastAPI unterstützt auch die Erstellung von Datenmodellen mit Pydantic zur Validierung des Anfragekörpers. Zum Beispiel:

from pydantic import BaseModel

class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    is_available: bool = True

@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
    return item

Der obige Code definiert ein Item-Datenmodell, und FastAPI validiert automatisch die eingehenden JSON-Daten.

6. Asynchrone und synchrone Programmierung

FastAPI unterstützt asynchrone Programmierung. Sie können asynchrone Routenfunktionen mit async def definieren. Zum Beispiel:

import asyncio

@app.get("/wait/")
async def wait_for_response():
    await asyncio.sleep(1)
    return {"message": "Waited for 1 second!"}

7. Bereitstellung der FastAPI-Anwendung

FastAPI-Anwendungen können in verschiedenen Umgebungen bereitgestellt werden, einschließlich Docker, Kubernetes, Cloud-Diensten usw. Ein einfaches Beispiel für die Bereitstellung von FastAPI mit Docker:

# Dockerfile
FROM python:3.9

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

Erstellen Sie dann das Docker-Image und führen Sie es aus:

docker build -t myfastapiapp .
docker run -d -p 8000:8000 myfastapiapp

Sie können http://localhost:8000 besuchen, um Ihre Anwendung zu sehen.

Beste Praktiken

1. Verwenden Sie Typanmerkungen: Verwenden Sie immer Python-Typanmerkungen, um die Lesbarkeit und Wartbarkeit des Codes zu erhöhen.
2. Parametervalidierung: Stellen Sie geeignete Parametervalidierungen basierend auf den Geschäftsanforderungen ein, um sicherzustellen, dass die an die API übergebenen Daten gültig sind.
3. Zentrale Fehlerbehandlung: Definieren Sie eine globale Fehlerbehandlung, um sicherzustellen, dass die API Ausnahmen korrekt behandelt.
4. Dokumentation und Kommentare: Halten Sie die API-Dokumentation aktuell und sorgen Sie durch Kommentare und Dokumentation für die Zugänglichkeit des Codes.
5. Verwendung von Middleware: Nutzen Sie Middleware sinnvoll für Funktionen wie Cross-Origin Resource Sharing (CORS) und Authentifizierung.

Fazit

FastAPI ist ein leistungsstarkes Werkzeug zum Erstellen moderner Hochleistungs-APIs und erfreut sich aufgrund seiner Effizienz und Benutzerfreundlichkeit großer Beliebtheit bei Entwicklern. Sowohl Anfänger als auch erfahrene Entwickler können davon profitieren. Durch die Kombination mit besten Praktiken können Sie Projekte effizienter erstellen und warten. Wir hoffen, dass dieses Handbuch Ihnen Anleitung und Unterstützung auf Ihrer FastAPI-Lernreise bietet!