Guía de inicio rápido de FastAPI: Mejores prácticas para construir APIs de alto rendimiento

En el desarrollo moderno de backend, FastAPI está emergiendo gradualmente como una opción popular para construir APIs de alto rendimiento. Esta guía le llevará a través de las características, ventajas de FastAPI, y cómo comenzar rápidamente con pasos concretos, ayudándole a construir y desplegar APIs de manera más eficiente en proyectos reales.

¿Qué es FastAPI?

FastAPI es un marco web moderno y rápido (de alto rendimiento), basado en las sugerencias de tipo estándar de Python. Permite a los desarrolladores crear APIs 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 la API.
• Fácil de usar: Utiliza sugerencias 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 una gran cantidad de 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 se incrementa notablemente.
2. Rendimiento eficiente: Ideal para manejar aplicaciones de alta concurrencia, especialmente bajo alta carga.
3. Fuerte soporte de tipos: Reduce efectivamente los errores en tiempo de ejecución a través de sugerencias de tipo.
4. Buen soporte para pruebas: La inyección de dependencias y su modelo de solicitud hacen que las pruebas y la depuración sean sencillas.

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 soporta 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 soporta 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, incluyendo 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 ejecútela:

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

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

Mejores prácticas

1. Usar sugerencias de tipo: Siempre use sugerencias 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 pueda manejar excepciones correctamente.
4. Documentación y comentarios: Mantenga la documentación de la API actualizada, manteniendo 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), autenticación, etc.

Conclusión

FastAPI, como una poderosa herramienta para construir APIs 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!