如何用Python快速开发API接口？FastAPI框架实战，性能超越Flask和Django！

那天部门技术分享会上，同事小王展示了一个RestAPI项目，短短一周就完成了我们之前估计要两周才能做完的功能。代码简洁清晰，性能指标还出奇地好。当我好奇地问他是怎么做到的，他神秘一笑："FastAPI，真的快。"

其实我早就听说过FastAPI，这个由Sebastián Ramírez在2018年创建的框架，号称Python史上最快的Web框架之一。但直到那天，我才真正感受到它的威力。Flask陪伴了我五年，Django用了三年，但看到FastAPI的表现，我决定认真尝试一下这个后起之秀。
为什么要选择FastAPI？
先说点硬核的。在我的MacBook Pro M1上跑了个简单的benchmark测试，相同的API接口实现：
• Flask： ~2000 req/sec
• Django REST： ~1200 req/sec
• FastAPI： ~3700 req/sec

性能差异不是魔法，而是技术栈的取舍。FastAPI基于Starlette和Pydantic，完全拥抱了Python 3.6+引入的类型注解特性，并且默认使用ASGI服务器（如Uvicorn）。要知道，这个架构对比Flask和Django的WSGI服务器模式，在并发处理上有根本性的提升。

从零开始的FastAPI之旅
我的第一个FastAPI项目是重写我们团队的内部API服务。过程出奇顺利，甚至让我反思之前为什么要写那么多代码。
安装超简单：

最简API只需几行：

但真正让我惊艳的是FastAPI的自动文档生成功能。还记得以前用Flask时，要么用Swagger手动配置，要么团队里没人看文档。现在只需访问/docs，一个交互式API文档就展现在眼前，团队新人培训时间直接缩短了一半。
与数据模型的完美结合
PEP 484和PEP 526带来的类型注解，在FastAPI中得到了完美应用。Pydantic让数据验证变得如此优雅：

对比我之前在Flask项目中的验证代码，足足减少了80%的样板代码。而且，每个请求只验证一次，避免了我之前项目中出现的重复验证性能问题。
依赖注入系统：告别「面条代码」
在大型项目中，依赖管理一直是个头疼问题。Flask中我们通常使用全局对象或者context locals，Django则依赖于中间件。FastAPI的依赖注入系统让代码组织变得前所未有的清晰：
依赖可以嵌套，可以是同步或异步的，可以有自己的依赖。这种设计让我们的代码测试难度直线下降，单元测试覆盖率一个月内从65%提升到了89%。
性能秘诀：异步处理
我们内部服务有大量的数据库和第三方API调用，这些IO操作在传统框架中会阻塞整个进程。FastAPI原生支持async/await，让IO密集型操作不再是性能瓶颈：
不过要注意，Python 3.7和3.11的asyncioAPI有些差异，在不同版本部署时需要小心。我曾经在这个坑里栽过一次，直到阅读了PEP 567才彻底理解上下文变量的处理差异。
避坑指南
FastAPI并非完美无缺，这里分享几个我踩过的坑：
1. 依赖过度：不是所有函数都需要放入依赖系统，有时简单的工具函数更高效。
2. 异步陷阱：混用同步和异步代码时要格外小心，特别是涉及到ORM时。
3. 验证开销：Pydantic验证非常强大，但对于极高性能要求的接口，可能需要自定义验证器减少开销。
在我们的项目中，通过合理组织代码结构和遵循FastAPI最佳实践，API响应时间降低了42%，代码行数减少了30%，这在保持功能不变的前提下实现的。
当你同时需要开发速度、代码质量和运行性能时，FastAPI确实是一个令人惊喜的选择。正如Python之禅所说："应该有一个，最好只有一个，明显的方法来做一件事。"面对API开发，FastAPI正在成为那个"明显的方法"。