Guía de inicio rápido de FastAPI: mejores prácticas para construir API de alto rendimiento

En el desarrollo moderno de backend, FastAPI está ganando terreno y se está convirtiendo en una opción popular para construir API de alto rendimiento. Esta guía lo llevará a través de las características y ventajas de FastAPI, así como los pasos concretos para comenzar rápidamente, ayudándole a construir y desplegar API de manera más eficiente en proyectos reales.

¿Qué es FastAPI?

FastAPI es un marco web moderno y rápido (de alto rendimiento) basado en las anotaciones de tipo estándar de Python. Permite a los desarrolladores crear API rápidas de manera sencilla, asegurando al mismo tiempo una alta velocidad de ejecución y buena mantenibilidad. Sus principales características incluyen:

• Alto rendimiento: Basado en Starlette (para la parte web) y Pydantic (para la parte de datos), su rendimiento es comparable al de Node.js y Go.
• Generación automática de documentación: A través de OpenAPI y JSON Schema, FastAPI puede generar automáticamente documentación interactiva de API.
• Fácil de usar: Utiliza anotaciones de tipo de Python, lo que reduce errores comunes y mejora la productividad del desarrollador.
• Soporte para programación asíncrona: Soporta async y await, lo que proporciona ventajas de rendimiento al manejar muchas solicitudes.

Ventajas de FastAPI

FastAPI tiene ventajas significativas en comparación con marcos tradicionales (como Django y Flask):

1. Desarrollo rápido: Gracias a la documentación generada automáticamente y la verificación de tipos, la velocidad de desarrollo aumenta significativamente.
2. Rendimiento eficiente: Adecuado para manejar aplicaciones de alta concurrencia, especialmente bajo alta carga.
3. Fuerte soporte de tipos: La verificación de tipos reduce efectivamente los errores en tiempo de ejecución.
4. Buen soporte para pruebas: La inyección de dependencias y su modelo de solicitud facilitan las pruebas y la depuración.

Comenzando rápidamente con FastAPI

1. Preparación del entorno

Primero, asegúrese de tener Python 3.7 o superior instalado. Luego, puede usar el siguiente comando para instalar FastAPI y el servidor ASGI Uvicorn:

pip install fastapi uvicorn

2. Crear una aplicación básica de FastAPI

A continuación, cree una aplicación simple de FastAPI. En su directorio de trabajo, cree un archivo main.py con el siguiente contenido:

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. Ejecutar la aplicación

Ejecute la aplicación FastAPI usando Uvicorn:

uvicorn main:app --reload

Visite http://127.0.0.1:8000 en su navegador, verá la respuesta {"Hello": "World"}. Al mismo tiempo, visitar http://127.0.0.1:8000/items/1?q=test devolverá {"item_id": 1, "query": "test"}.

4. Generación automática de documentación

FastAPI genera automáticamente documentación para cada ruta, puede ver la documentación interactiva accediendo a las siguientes URL:

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

5. Modelos de datos y validación

FastAPI también admite la creación de modelos de datos a través de Pydantic para validar el cuerpo de la solicitud. Por ejemplo:

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

El fragmento de código anterior define un modelo de datos Item, FastAPI validará automáticamente los datos JSON entrantes.

6. Programación asíncrona y sincrónica

FastAPI admite programación asíncrona, puede usar async def para definir funciones de ruta asíncronas. Por ejemplo:

import asyncio

@app.get("/wait/")
async def wait_for_response():
    await asyncio.sleep(1)
    return {"message": "¡Esperó 1 segundo!"}

7. Desplegar la aplicación FastAPI

Las aplicaciones FastAPI se pueden desplegar en varios entornos, incluidos Docker, Kubernetes, servicios en la nube, etc. Un ejemplo simple de despliegue de FastAPI usando 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"]

Luego, genere la imagen de Docker y ejecute:

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

Puede visitar http://localhost:8000 para ver su aplicación.

Mejores prácticas

1. Usar anotaciones de tipo: Siempre use anotaciones de tipo de Python para mejorar la legibilidad y mantenibilidad del código.
2. Validación de parámetros: Establezca validaciones de parámetros adecuadas según las necesidades del negocio, asegurando que los datos enviados a la API sean válidos.
3. Manejo centralizado de excepciones: Defina un manejo de errores global para asegurar que la API maneje correctamente las excepciones.
4. Documentación y comentarios: Mantenga la documentación de la API actualizada, asegurando la accesibilidad del código a través de comentarios y documentación.
5. Uso de middleware: Utilice middleware de manera adecuada para funciones como el intercambio de recursos de origen cruzado (CORS) y autenticación.

Conclusión

FastAPI, como una poderosa herramienta para construir API modernas de alto rendimiento, es ampliamente apreciada por su eficiencia y facilidad de uso entre los desarrolladores. Tanto los principiantes como los desarrolladores experimentados pueden beneficiarse de ella. En el desarrollo real, combinar las mejores prácticas le permitirá construir y mantener proyectos de manera más eficiente. ¡Esperamos que esta guía le proporcione orientación y ayuda en su viaje de aprendizaje de FastAPI!