Przejdź do treści

FastAPI

FastAPI

FastAPI to szybki, prosty w nauce i gotowy do użycia w produkcji framework

Test Coverage Package version


Dokumentacja: https://fastapi.tiangolo.com

Kod żródłowy: https://github.com/tiangolo/fastapi


FastAPI to nowoczesny, wydajny framework webowy do budowania API z użyciem Pythona 3.6+ bazujący na standardowym typowaniu Pythona.

Kluczowe cechy:

  • Wydajność: FastAPI jest bardzo wydajny, na równi z NodeJS oraz Go (dzięki Starlette i Pydantic). Jeden z najszybszych dostępnych frameworków Pythonowych.
  • Szybkość kodowania: Przyśpiesza szybkość pisania nowych funkcjonalności o około 200% do 300%. *
  • Mniejsza ilość błędów: Zmniejsza ilość ludzkich (dewelopera) błędy o około 40%. *
  • Intuicyjność: Wspaniałe wsparcie dla edytorów kodu. Dostępne wszędzie automatyczne uzupełnianie kodu. Krótszy czas debugowania.
  • Łatwość: Zaprojektowany by być prosty i łatwy do nauczenia. Mniej czasu spędzonego na czytanie dokumentacji.
  • Kompaktowość: Minimalizacja powtarzającego się kodu. Wiele funkcjonalności dla każdej deklaracji parametru. Mniej błędów.
  • Solidność: Kod gotowy dla środowiska produkcyjnego. Wraz z automatyczną interaktywną dokumentacją.
  • Bazujący na standardach: Oparty na (i w pełni kompatybilny z) otwartych standardach API: OpenAPI (wcześniej znane jako Swagger) oraz JSON Schema.

* oszacowania bazowane na testach wykonanych przez wewnętrzny zespół deweloperów, budujących aplikacie używane na środowisku produkcyjnym.

Sponsorzy

Inni sponsorzy

Opinie

"[...] I'm using FastAPI a ton these days. [...] I'm actually planning to use it for all of my team's ML services at Microsoft. Some of them are getting integrated into the core Windows product and some Office products."

Kabir Khan - Microsoft (ref)

"We adopted the FastAPI library to spawn a REST server that can be queried to obtain predictions. [for Ludwig]"

Piero Molino, Yaroslav Dudin, and Sai Sumanth Miryala - Uber (ref)

"Netflix is pleased to announce the open-source release of our crisis management orchestration framework: Dispatch! [built with FastAPI]"

Kevin Glisson, Marc Vilanova, Forest Monsen - Netflix (ref)

"I’m over the moon excited about FastAPI. It’s so fun!"

Brian Okken - Python Bytes podcast host (ref)

"Honestly, what you've built looks super solid and polished. In many ways, it's what I wanted Hug to be - it's really inspiring to see someone build that."

Timothy Crosley - Hug creator (ref)

"If you're looking to learn one modern framework for building REST APIs, check out FastAPI [...] It's fast, easy to use and easy to learn [...]"

"We've switched over to FastAPI for our APIs [...] I think you'll like it [...]"

Ines Montani - Matthew Honnibal - Explosion AI founders - spaCy creators (ref) - (ref)

Typer, FastAPI aplikacji konsolowych

Jeżeli tworzysz aplikacje CLI, która ma być używana w terminalu zamiast API, sprawdź Typer.

Typer to młodsze rodzeństwo FastAPI. Jego celem jest pozostanie FastAPI aplikacji konsolowych . ⌨️ 🚀

Wymagania

Python 3.8+

FastAPI oparty jest na:

Instalacja

$ pip install fastapi

---> 100%

Na serwerze produkcyjnym będziesz także potrzebował serwera ASGI, np. Uvicorn lub Hypercorn.

$ pip install "uvicorn[standard]"

---> 100%

Przykład

Stwórz

  • Utwórz plik o nazwie main.py z:
from typing import Union

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


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


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}
Albo użyj async def...

Jeżeli twój kod korzysta z async / await, użyj async def:

from typing import Union

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: Union[str, None] = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}

Przypis:

Jeżeli nie znasz, sprawdź sekcję "In a hurry?" o async i await w dokumentacji.

Uruchom

Uruchom serwer używając:

$ uvicorn main:app --reload

INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
INFO:     Started reloader process [28720]
INFO:     Started server process [28722]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
O komendzie uvicorn main:app --reload...

Komenda uvicorn main:app odnosi się do:

  • main: plik main.py ("moduł" w Pythonie).
  • app: obiekt stworzony w main.py w lini app = FastAPI().
  • --reload: spraw by serwer resetował się po każdej zmianie w kodzie. Używaj tego tylko w środowisku deweloperskim.

Wypróbuj

Otwórz link http://127.0.0.1:8000/items/5?q=somequery w przeglądarce.

Zobaczysz następującą odpowiedź JSON:

{"item_id": 5, "q": "somequery"}

Właśnie stworzyłeś API które:

  • Otrzymuje żądania HTTP w ścieżce / i /items/{item_id}.
  • Obie ścieżki używają operacji GET (znane także jako metody HTTP).
  • Ścieżka /items/{item_id} ma parametr ścieżki item_id który powinien być obiektem typu int.
  • Ścieżka /items/{item_id} ma opcjonalny parametr zapytania typu str o nazwie q.

Interaktywna dokumentacja API

Otwórz teraz stronę http://127.0.0.1:8000/docs.

Zobaczysz automatyczną interaktywną dokumentację API (dostarczoną z pomocą Swagger UI):

Swagger UI

Alternatywna dokumentacja API

Otwórz teraz http://127.0.0.1:8000/redoc.

Zobaczysz alternatywną, lecz wciąż automatyczną dokumentację (wygenerowaną z pomocą ReDoc):

ReDoc

Aktualizacja przykładu

Zmodyfikuj teraz plik main.py, aby otrzmywał treść (body) żądania PUT.

Zadeklaruj treść żądania, używając standardowych typów w Pythonie dzięki Pydantic.

from typing import Union

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    is_offer: Union[bool, None] = None


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


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


@app.put("/items/{item_id}")
def update_item(item_id: int, item: Item):
    return {"item_name": item.name, "item_id": item_id}

Serwer powinien przeładować się automatycznie (ponieważ dodałeś --reload do komendy uvicorn powyżej).

Zaktualizowana interaktywna dokumentacja API

Wejdź teraz na http://127.0.0.1:8000/docs.

  • Interaktywna dokumentacja API zaktualizuje sie automatycznie, także z nową treścią żądania (body):

Swagger UI

  • Kliknij przycisk "Try it out" (wypróbuj), pozwoli Ci to wypełnić parametry i bezpośrednio użyć API:

Swagger UI interaction

  • Kliknij potem przycisk "Execute" (wykonaj), interfejs użytkownika połączy się z API, wyśle parametry, otrzyma odpowiedź i wyświetli ją na ekranie:

Swagger UI interaction

Zaktualizowana alternatywna dokumentacja API

Otwórz teraz http://127.0.0.1:8000/redoc.

  • Alternatywna dokumentacja również pokaże zaktualizowane parametry i treść żądania (body):

ReDoc

Podsumowanie

Podsumowując, musiałeś zadeklarować typy parametrów, treści żądania (body) itp. tylko raz, i są one dostępne jako parametry funkcji.

Robisz to tak samo jak ze standardowymi typami w Pythonie.

Nie musisz sie uczyć żadnej nowej składni, metod lub klas ze specyficznych bibliotek itp.

Po prostu standardowy Python 3.8+.

Na przykład, dla danych typu int:

item_id: int

albo dla bardziej złożonego obiektu Item:

item: Item

...i z pojedyńczą deklaracją otrzymujesz:

  • Wsparcie edytorów kodu, wliczając:
    • Auto-uzupełnianie.
    • Sprawdzanie typów.
  • Walidacja danych:
    • Automatyczne i przejrzyste błędy gdy dane są niepoprawne.
    • Walidacja nawet dla głęboko zagnieżdżonych obiektów JSON.
  • Konwersja danych wejściowych: przychodzących z sieci na Pythonowe typy. Pozwala na przetwarzanie danych:
    • JSON.
    • Parametrów ścieżki.
    • Parametrów zapytania.
    • Dane cookies.
    • Dane nagłówków (headers).
    • Formularze.
    • Pliki.
  • Konwersja danych wyjściowych: wychodzących z Pythona do sieci (jako JSON):
    • Przetwarzanie Pythonowych typów (str, int, float, bool, list, itp).
    • Obiekty datetime.
    • Obiekty UUID.
    • Modele baz danych.
    • ...i wiele więcej.
  • Automatyczne interaktywne dokumentacje API, wliczając 2 alternatywne interfejsy użytkownika:
    • Swagger UI.
    • ReDoc.

Wracając do poprzedniego przykładu, FastAPI :

  • Potwierdzi, że w ścieżce jest item_id dla żądań GET i PUT.
  • Potwierdzi, że item_id jest typu int dla żądań GET i PUT.
    • Jeżeli nie jest, odbiorca zobaczy przydatną, przejrzystą wiadomość z błędem.
  • Sprawdzi czy w ścieżce jest opcjonalny parametr zapytania q (np. http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery) dla żądania GET.
    • Jako że parametr q jest zadeklarowany jako = None, jest on opcjonalny.
    • Gdyby tego None nie było, parametr ten byłby wymagany (tak jak treść żądania w żądaniu PUT).
  • Dla żądania PUT z ścieżką /items/{item_id}, odczyta treść żądania jako JSON:
    • Sprawdzi czy posiada wymagany atrybut name, który powinien być typu str.
    • Sprawdzi czy posiada wymagany atrybut price, który musi być typu float.
    • Sprawdzi czy posiada opcjonalny atrybut is_offer, który (jeżeli obecny) powinien być typu bool.
    • To wszystko będzie również działać dla głęboko zagnieżdżonych obiektów JSON.
  • Automatycznie konwertuje z i do JSON.
  • Dokumentuje wszystko w OpenAPI, które może być używane przez:
    • Interaktywne systemy dokumentacji.
    • Systemy automatycznego generowania kodu klienckiego, dla wielu języków.
  • Dostarczy bezpośrednio 2 interaktywne dokumentacje webowe.

To dopiero początek, ale już masz mniej-więcej pojęcie jak to wszystko działa.

Spróbuj zmienić linijkę:

    return {"item_name": item.name, "item_id": item_id}

...z:

        ... "item_name": item.name ...

...na:

        ... "item_price": item.price ...

...i zobacz jak edytor kodu automatycznie uzupełni atrybuty i będzie znał ich typy:

editor support

Dla bardziej kompletnych przykładów posiadających więcej funkcjonalności, zobacz Tutorial - User Guide.

Uwaga Spoiler: tutorial - user guide zawiera:

  • Deklaracje parametrów z innych miejsc takich jak: nagłówki, pliki cookies, formularze i pliki.
  • Jak ustawić ograniczenia walidacyjne takie jak maksymalna długość lub regex.
  • Potężny i łatwy w użyciu system Dependency Injection.
  • Zabezpieczenia i autentykacja, wliczając wsparcie dla OAuth2 z tokenami JWT oraz autoryzacją HTTP Basic.
  • Bardziej zaawansowane (ale równie proste) techniki deklarowania głęboko zagnieżdżonych modeli JSON (dzięki Pydantic).
  • Wiele dodatkowych funkcji (dzięki Starlette) takie jak:
    • WebSockety
    • GraphQL
    • bardzo proste testy bazujące na HTTPX oraz pytest
    • CORS
    • Sesje cookie
    • ...i więcej.

Wydajność

Niezależne benchmarki TechEmpower pokazują, że FastAPI (uruchomiony na serwerze Uvicorn) jest jednym z najszybszych dostępnych Pythonowych frameworków, zaraz po Starlette i Uvicorn (używanymi wewnątrznie przez FastAPI). (*)

Aby dowiedzieć się o tym więcej, zobacz sekcję Benchmarks.

Opcjonalne zależności

Używane przez Pydantic:

Używane przez Starlette:

  • httpx - Wymagane jeżeli chcesz korzystać z TestClient.
  • aiofiles - Wymagane jeżeli chcesz korzystać z FileResponse albo StaticFiles.
  • jinja2 - Wymagane jeżeli chcesz używać domyślnej konfiguracji szablonów.
  • python-multipart - Wymagane jeżelich chcesz wsparcie "parsowania" formularzy, używając request.form().
  • itsdangerous - Wymagany dla wsparcia SessionMiddleware.
  • pyyaml - Wymagane dla wsparcia SchemaGenerator z Starlette (z FastAPI prawdopodobnie tego nie potrzebujesz).
  • graphene - Wymagane dla wsparcia GraphQLApp.
  • ujson - Wymagane jeżeli chcesz korzystać z UJSONResponse.

Używane przez FastAPI / Starlette:

  • uvicorn - jako serwer, który ładuje i obsługuje Twoją aplikację.
  • orjson - Wymagane jeżeli chcesz używać ORJSONResponse.

Możesz zainstalować wszystkie te aplikacje przy pomocy pip install fastapi[all].

Licencja

Ten projekt jest na licencji MIT.