Python利用FastAPI开发接口

1、下载 python3.5以后版本

Download Python | Python.org

下载安装后,在com窗口运行python -v 查看python是否安装完成。1

2、下载编辑软件pycharm

PyCharm: the Python IDE for Professional Developers by JetBrains

3、在com窗口运行 

 pip install fastapi

安装fastapi

4、

 在com窗口运行 

 pip install uvicorn

安装http服务器

注意:可以通过执行

 pip install fastapi [all]

一次性安装所有需要的库。

6、查看uvicorn的配置说明

uvicorn --help

--reload 是一个常用选项

7、完成第一个程序

from fastapi import F
<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何使用FastAPI创建一个Python Web API的示例教程。首先,我应该回忆一下FastAPI的基本用法和核心概念。根据用户提供的引用内容,FastAPI是一个现代、快速的Python Web框架,支持类型提示,并且自带Swagger文档。我需要确保教程涵盖这些特点。 首先,用户可能需要安装FastAPI和uvicorn。安装步骤是第一步,需要明确告诉用户使用pip安装。然后,创建一个基本的应用实例,使用FastAPI类,这部分在引用1中有提到。接下来,定义路由和端点,比如根路径的GET请求,返回简单的JSON响应。 然后,可能需要演示如何处理路径参数和查询参数,展示FastAPI的类型提示功能,如引用3提到的。例如,定义一个带路径参数的端点,或者使用查询参数过滤数据。同时,可以展示POST请求,处理请求体,使用Pydantic模型来验证数据,这能体现FastAPI的数据验证能力。 此外,用户可能想知道如何运行应用,使用uvicorn服务器,如引用4提到的。需要说明运行命令,并访问/docs查看Swagger文档,这能帮助用户测试API端点,这也是引用4的内容。 接下来,确保代码示例正确,符合用户的要求,使用中文注释,并且代码块用正确的格式。还要检查是否有遗漏的步骤,比如中间件、依赖注入或者数据库连接,但根据用户的问题,可能只需要基础示例,所以暂时不需要深入这些高级主题。 还需要考虑用户可能的后续问题,比如如何处理错误、添加认证或连接数据库,但这些问题可以作为相关提问提供,而不是包含在主要回答中。根据用户提供的引用2,可以提到CRUD操作,但示例可能不需要完整实现,但可以简要提及。 最后,生成相关问题,帮助用户进一步学习,如性能优化、中间件使用、结合数据库等,这些问题应基于引用中的内容,如引用2提到的CRUD和实战教程,引用4的Swagger集成。 总结步骤:安装、创建实例、定义路由、处理参数、请求体、运行应用、访问文档。确保每个步骤都有代码示例,并引用相关的参考资料。检查LaTeX格式是否正确,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但在这个问题中可能用不到数学公式,但需要确保其他格式正确,如代码块和引用标识。</think>### 如何使用 FastAPI 创建 Python Web API 示例教程 以下是使用 FastAPI 创建简单 Web API 的分步教程: --- #### 1. **安装依赖** 首先安装 FastAPI 和 ASGI 服务器(如 `uvicorn`): ```bash pip install fastapi uvicorn ``` --- #### 2. **创建基础应用** 新建 `main.py`,初始化 FastAPI 实例: ```python from fastapi import FastAPI app = FastAPI() # 创建 FastAPI 应用实例[^1] ``` --- #### 3. **定义第一个接口(GET 请求)** 添加根路径的 GET 请求处理: ```python @app.get("/") async def root(): return {"message": "Hello FastAPI!"} ``` --- #### 4. **处理路径参数** 定义带路径参数的接口,例如返回用户 ID: ```python @app.get("/user/{user_id}") async def get_user(user_id: int): # 使用类型提示验证参数[^3] return {"user_id": user_id} ``` --- #### 5. **处理查询参数** 通过 URL 查询参数过滤数据,例如搜索关键词: ```python @app.get("/search/") async def search_items(keyword: str, limit: int = 10): return {"keyword": keyword, "results": ["item1", "item2"]} ``` --- #### 6. **处理 POST 请求(请求体)** 使用 Pydantic 模型验证请求体数据: ```python from pydantic import BaseModel class Item(BaseModel): name: str price: float @app.post("/items/") async def create_item(item: Item): return {"item_name": item.name, "price": item.price} ``` --- #### 7. **运行应用** 启动服务并监听请求: ```bash uvicorn main:app --reload ``` - `--reload` 表示开发模式下自动重载代码。 - 访问 `http://127.0.0.1:8000/docs` 查看 Swagger 文档[^4]。 --- #### 8. **测试接口** 通过 Swagger 文档或 `curl` 测试: ```bash curl http://127.0.0.1:8000/user/123 # 输出: {"user_id": 123} ``` --- ### 核心特性说明 - **类型提示与自动验证**:FastAPI 利用 Python 类型提示自动验证请求参数和请求体。 - **交互式文档**:内置 Swagger UI(`/docs`)和 ReDoc(`/redoc`)。 - **异步支持**:支持 `async/await`,适合高并发场景[^2]。 ---
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