FastAPI

FastAPI Framework, hochperformant, leicht zu erlernen, schnell zu programmieren, einsatzbereit

Dokumentation: https://fastapi.tiangolo.com

Quellcode: https://github.com/tiangolo/fastapi

FastAPI ist ein modernes, schnelles (hoch performantes) Webframework zur Erstellung von APIs mit Python 3.8+ auf Basis von Standard-Python-Typhinweisen.

Seine Schlüssel-Merkmale sind:

Schnell: Sehr hohe Leistung, auf Augenhöhe mit NodeJS und Go (Dank Starlette und Pydantic). Eines der schnellsten verfügbaren Python-Frameworks.
Schnell zu programmieren: Erhöhen Sie die Geschwindigkeit bei der Entwicklung von Funktionen um etwa 200 % bis 300 %. *
Weniger Bugs: Verringern Sie die von Menschen (Entwicklern) verursachten Fehler um etwa 40 %. *
Intuitiv: Exzellente Editor-Unterstützung. Code-Vervollständigung überall. Weniger Debuggen.
Einfach: So konzipiert, dass es einfach zu benutzen und zu erlernen ist. Weniger Zeit für das Lesen der Dokumentation.
Kurz: Minimieren Sie die Verdoppelung von Code. Mehrere Funktionen aus jeder Parameterdeklaration. Weniger Bugs.
Robust: Erhalten Sie produktionsreifen Code. Mit automatischer, interaktiver Dokumentation.
Standards-basiert: Basierend auf (und vollständig kompatibel mit) den offenen Standards für APIs: OpenAPI (früher bekannt als Swagger) und JSON Schema.

* Schätzung auf Basis von Tests in einem internen Entwicklungsteam, das Produktionsanwendungen erstellt.

Sponsoren¶

Andere Sponsoren

Meinungen¶

„[...] Ich verwende FastAPI heutzutage sehr oft. [...] Ich habe tatsächlich vor, es für alle ML-Dienste meines Teams bei Microsoft zu verwenden. Einige davon werden in das Kernprodukt Windows und einige Office-Produkte integriert.“

Kabir Khan - Microsoft (Ref)

„Wir haben die FastAPI-Bibliothek genommen, um einen REST-Server zu erstellen, der abgefragt werden kann, um Vorhersagen zu erhalten. [für Ludwig]“

Piero Molino, Yaroslav Dudin, und Sai Sumanth Miryala - Uber (Ref)

„Netflix freut sich, die Open-Source-Veröffentlichung unseres Krisenmanagement-Orchestrierung-Frameworks bekannt zu geben: Dispatch! [erstellt mit FastAPI]“

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

„Ich bin überglücklich mit FastAPI. Es macht so viel Spaß!“

Brian Okken - Host des Python Bytes Podcast (Ref)

„Ehrlich, was Du gebaut hast, sieht super solide und poliert aus. In vielerlei Hinsicht ist es so, wie ich Hug haben wollte – es ist wirklich inspirierend, jemanden so etwas bauen zu sehen.“

Timothy Crosley - Autor von Hug (Ref)

„Wenn Sie ein modernes Framework zum Erstellen von REST-APIs erlernen möchten, schauen Sie sich FastAPI an. [...] Es ist schnell, einfach zu verwenden und leicht zu erlernen [...]“

„Wir haben zu FastAPI für unsere APIs gewechselt [...] Ich denke, es wird Ihnen gefallen [...]“

Ines Montani - Matthew Honnibal - Gründer von Explosion AI - Autoren von spaCy (Ref) - (Ref)

„Falls irgendjemand eine Produktions-Python-API erstellen möchte, kann ich FastAPI wärmstens empfehlen. Es ist wunderschön konzipiert, einfach zu verwenden und hoch skalierbar; es ist zu einer Schlüsselkomponente in unserer API-First-Entwicklungsstrategie geworden und treibt viele Automatisierungen und Dienste an, wie etwa unseren virtuellen TAC-Ingenieur.“

Deon Pillsbury - Cisco (Ref)

Typer, das FastAPI der CLIs¶

Wenn Sie eine CLI-Anwendung für das Terminal erstellen, anstelle einer Web-API, schauen Sie sich Typer an.

Typer ist die kleine Schwester von FastAPI. Und es soll das FastAPI der CLIs sein. ⌨️ 🚀

Anforderungen¶

Python 3.8+

FastAPI steht auf den Schultern von Giganten:

Starlette für die Webanteile.
Pydantic für die Datenanteile.

Installation¶

$ pip install fastapi

---> 100%

Sie benötigen außerdem einen ASGI-Server. Für die Produktumgebung beispielsweise Uvicorn oder Hypercorn.

$ pip install "uvicorn[standard]"

---> 100%

Beispiel¶

Erstellung¶

Erstellen Sie eine Datei main.py mit:

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}

Oder verwenden Sie async def ...

Wenn Ihr Code async / await verwendet, benutzen Sie 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}

Anmerkung:

Wenn Sie das nicht kennen, schauen Sie sich den Abschnitt „In Eile?“ über async und await in der Dokumentation an.

Starten¶

Führen Sie den Server aus:

$ 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.

Was macht der Befehl uvicorn main:app --reload ...

Der Befehl uvicorn main:app bezieht sich auf:

main: die Datei main.py (das Python-„Modul“).
app: das Objekt, das innerhalb von main.py mit der Zeile app = FastAPI() erzeugt wurde.
--reload: lässt den Server nach Codeänderungen neu starten. Tun Sie das nur während der Entwicklung.

Testen¶

Öffnen Sie Ihren Browser unter http://127.0.0.1:8000/items/5?q=somequery.

Sie erhalten die JSON-Response:

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

Damit haben Sie bereits eine API erstellt, welche:

HTTP-Anfragen auf den Pfaden / und /items/{item_id} entgegennimmt.
Beide Pfade erhalten GET Operationen (auch bekannt als HTTP Methoden).
Der Pfad /items/{item_id} hat einen Pfadparameter item_id, der ein int sein sollte.
Der Pfad /items/{item_id} hat einen optionalen str Query Parameter q.

Interaktive API-Dokumentation¶

Gehen Sie nun auf http://127.0.0.1:8000/docs.

Sie sehen die automatische interaktive API-Dokumentation (bereitgestellt von Swagger UI):

Swagger UI

Alternative API-Dokumentation¶

Gehen Sie jetzt auf http://127.0.0.1:8000/redoc.

Sie sehen die alternative automatische Dokumentation (bereitgestellt von ReDoc):

ReDoc

Beispiel Aktualisierung¶

Ändern Sie jetzt die Datei main.py, um den Body einer PUT-Anfrage zu empfangen.

Deklarieren Sie den Body mithilfe von Standard-Python-Typen, dank 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}

Der Server sollte automatisch neu geladen werden (weil Sie oben --reload zum Befehl uvicorn hinzugefügt haben).

Aktualisierung der interaktiven API-Dokumentation¶

Gehen Sie jetzt auf http://127.0.0.1:8000/docs.

Die interaktive API-Dokumentation wird automatisch aktualisiert, einschließlich des neuen Bodys:

Swagger UI

Klicken Sie auf die Taste „Try it out“, damit können Sie die Parameter ausfüllen und direkt mit der API interagieren:

Swagger UI Interaktion

Klicken Sie dann auf die Taste „Execute“, die Benutzeroberfläche wird mit Ihrer API kommunizieren, sendet die Parameter, holt die Ergebnisse und zeigt sie auf dem Bildschirm an:

Swagger UI Interaktion

Aktualisierung der alternativen API-Dokumentation¶

Und nun gehen Sie auf http://127.0.0.1:8000/redoc.

Die alternative Dokumentation wird ebenfalls den neuen Abfrageparameter und -inhalt widerspiegeln:

ReDoc

Zusammenfassung¶

Zusammengefasst deklarieren Sie einmal die Typen von Parametern, Body, etc. als Funktionsparameter.

Das machen Sie mit modernen Standard-Python-Typen.

Sie müssen keine neue Syntax, Methoden oder Klassen einer bestimmten Bibliothek usw. lernen.

Nur Standard-Python 3.8+.

Zum Beispiel für ein int:

item_id: int

oder für ein komplexeres Item-Modell:

item: Item

... und mit dieser einen Deklaration erhalten Sie:

Editor-Unterstützung, einschließlich:
- Code-Vervollständigung.
- Typprüfungen.
Validierung von Daten:
- Automatische und eindeutige Fehler, wenn die Daten ungültig sind.
- Validierung auch für tief verschachtelte JSON-Objekte.
Konvertierung von Eingabedaten: Aus dem Netzwerk kommend, zu Python-Daten und -Typen. Lesen von:
- JSON.
- Pfad-Parametern.
- Abfrage-Parametern.
- Cookies.
- Header-Feldern.
- Formularen.
- Dateien.
Konvertierung von Ausgabedaten: Konvertierung von Python-Daten und -Typen zu Netzwerkdaten (als JSON):
- Konvertieren von Python-Typen (str, int, float, bool, list, usw.).
- Datetime-Objekte.
- UUID-Objekte.
- Datenbankmodelle.
- ... und viele mehr.
Automatische interaktive API-Dokumentation, einschließlich 2 alternativer Benutzeroberflächen:
- Swagger UI.
- ReDoc.

Um auf das vorherige Codebeispiel zurückzukommen, FastAPI wird:

Überprüfen, dass es eine item_id im Pfad für GET- und PUT-Anfragen gibt.
Überprüfen, ob die item_id vom Typ int für GET- und PUT-Anfragen ist.
- Falls nicht, wird dem Client ein nützlicher, eindeutiger Fehler angezeigt.
Prüfen, ob es einen optionalen Abfrageparameter namens q (wie in http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery) für GET-Anfragen gibt.
- Da der q-Parameter mit = None deklariert ist, ist er optional.
- Ohne das None wäre er erforderlich (wie der Body im Fall von PUT).
Bei PUT-Anfragen an /items/{item_id} den Body als JSON lesen:
- Prüfen, ob er ein erforderliches Attribut name hat, das ein str sein muss.
- Prüfen, ob er ein erforderliches Attribut price hat, das ein float sein muss.
- Prüfen, ob er ein optionales Attribut is_offer hat, das ein bool sein muss, falls vorhanden.
- All dies würde auch für tief verschachtelte JSON-Objekte funktionieren.
Automatisch von und nach JSON konvertieren.
Alles mit OpenAPI dokumentieren, welches verwendet werden kann von:
- Interaktiven Dokumentationssystemen.
- Automatisch Client-Code generierenden Systemen für viele Sprachen.
Zwei interaktive Dokumentation-Webschnittstellen direkt zur Verfügung stellen.

Wir haben nur an der Oberfläche gekratzt, aber Sie bekommen schon eine Vorstellung davon, wie das Ganze funktioniert.

Versuchen Sie, diese Zeile zu ändern:

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

... von:

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

... zu:

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

... und sehen Sie, wie Ihr Editor die Attribute automatisch ausfüllt und ihre Typen kennt:

Editor Unterstützung

Für ein vollständigeres Beispiel, mit weiteren Funktionen, siehe das Tutorial - Benutzerhandbuch.

Spoiler-Alarm: Das Tutorial - Benutzerhandbuch enthält:

Deklaration von Parametern von anderen verschiedenen Stellen wie: Header-Felder, Cookies, Formularfelder und Dateien.
Wie man Validierungseinschränkungen wie maximum_length oder regex setzt.
Ein sehr leistungsfähiges und einfach zu bedienendes System für Dependency Injection.
Sicherheit und Authentifizierung, einschließlich Unterstützung für OAuth2 mit JWT-Tokens und HTTP-Basic-Authentifizierung.
Fortgeschrittenere (aber ebenso einfache) Techniken zur Deklaration tief verschachtelter JSON-Modelle (dank Pydantic).
GraphQL Integration mit Strawberry und anderen Bibliotheken.
Viele zusätzliche Funktionen (dank Starlette) wie:
- WebSockets
- extrem einfache Tests auf Basis von httpx und pytest
- CORS
- Cookie Sessions
- ... und mehr.

Performanz¶

Unabhängige TechEmpower-Benchmarks zeigen FastAPI-Anwendungen, die unter Uvicorn laufen, als eines der schnellsten verfügbaren Python-Frameworks, nur noch hinter Starlette und Uvicorn selbst (intern von FastAPI verwendet).

Um mehr darüber zu erfahren, siehe den Abschnitt Benchmarks.

Optionale Abhängigkeiten¶

Wird von Pydantic verwendet:

email_validator - für E-Mail-Validierung.
pydantic-settings - für die Verwaltung von Einstellungen.
pydantic-extra-types - für zusätzliche Typen, mit Pydantic zu verwenden.

Wird von Starlette verwendet:

httpx - erforderlich, wenn Sie den TestClient verwenden möchten.
jinja2 - erforderlich, wenn Sie die Standardkonfiguration für Templates verwenden möchten.
python-multipart - erforderlich, wenn Sie Formulare mittels request.form() „parsen“ möchten.
itsdangerous - erforderlich für SessionMiddleware Unterstützung.
pyyaml - erforderlich für Starlette's SchemaGenerator Unterstützung (Sie brauchen das wahrscheinlich nicht mit FastAPI).
ujson - erforderlich, wenn Sie UJSONResponse verwenden möchten.

Wird von FastAPI / Starlette verwendet:

uvicorn - für den Server, der Ihre Anwendung lädt und serviert.
orjson - erforderlich, wenn Sie ORJSONResponse verwenden möchten.

Sie können diese alle mit pip install "fastapi[all]" installieren.

Lizenz¶

Dieses Projekt ist unter den Bedingungen der MIT-Lizenz lizenziert.