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FastAPI 入門:為什么選擇 FastAPI?它比 Flask 強在哪里?

開發
Flask 適合簡單項目,但 FastAPI 更現代化、更快、更強大,已經成為 Python Web 開發的新寵。?

FastAPI 是什么?

FastAPI[1] 是一個基于 Python 3.7+ 的現代化 異步 Web 框架,適用于構建 高性能 API。它具有以下特點:

  • 超快性能(接近 Node.js 和 Go)
  • 自動生成文檔(Swagger & ReDoc)
  • Pydantic 強類型數據驗證
  • 異步支持(async/await),天生適合高并發任務
  • 與 Flask 語法相似,上手簡單

FastAPI = Flask + Pydantic + 自動文檔 + 超快性能。

FastAPI vs Flask:到底哪個好?

?? 對比項

?? FastAPI

?? Flask

性能

異步支持,超快

(比 Flask 快 3~5 倍)

同步阻塞

,性能相對較低

類型檢查

Pydantic 強類型驗證,減少錯誤

手動解析請求數據,易出錯

自動文檔

內置 Swagger 和 ReDoc

需手動集成 Swagger

異步支持

天生支持 async/await,高并發任務不阻塞

需要手動使用線程池或協程

學習成本

比 Flask 略高,但上手快

語法簡單,適合初學者

適用場景

高性能 API、微服務、異步應用

小型 Web 項目、簡單 API

結論:

  • 想要極致性能?→ 選 FastAPI!
  • 項目簡單,團隊習慣 Flask?→ 選 Flask!
  • 未來趨勢?→ FastAPI 正在取代 Flask!

快速上手:第一個 FastAPI API

安裝 FastAPI 和 Uvicorn(服務器):

pip install fastapi uvicorn

創建 main.py:

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
def read_root():
    return {"message": "?? Hello, FastAPI!"}

啟動服務:

uvicorn main:app --reload

訪問 API:

  • Swagger 文檔 ?? http://127.0.0.1:8000/docs
  • ReDoc 文檔 ?? http://127.0.0.1:8000/redoc

?? FastAPI 直接生成交互式 API 文檔,開發體驗超級棒!

FastAPI 的異步支持(async/await)

FastAPI 原生支持異步(async/await),相比 Flask 只能同步處理請求,FastAPI 可以同時處理多個請求,避免阻塞,大幅提升性能。

(1) Flask(同步處理)

Flask 處理請求時是 阻塞的,一個請求執行時,其他請求必須等待:

from flask import Flask
import time

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def slow():
    time.sleep(5)  # 模擬耗時任務
    return "Flask 任務完成!"

app.run(debug=True)

如果有多個請求,Flask 會一個個處理,性能較低。

(2) FastAPI(異步處理)

FastAPI 允許 異步執行任務,多個請求可以同時執行:

from fastapi import FastAPI
import asyncio

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def slow():
    await asyncio.sleep(5)  # 使用 async/await 實現異步
    return {"message": "FastAPI 任務完成!"}

FastAPI 采用 異步 I/O,多個請求可以 同時進行,大幅提升響應速度!

FastAPI 的多任務特性(異步并發處理)

FastAPI 支持多任務異步執行,適用于 I/O 密集型任務,如:

  • 多個數據庫查詢(避免阻塞)
  • 爬蟲、批量網絡請求(加速處理)
  • 同時下載多個文件(并發提升速度)

(1) 讓多個任務同時執行(asyncio.gather)

from fastapi import FastAPI
import asyncio

app = FastAPI()

asyncdeftask_1():
    await asyncio.sleep(3)
    return"任務 1 完成"

asyncdeftask_2():
    await asyncio.sleep(2)
    return"任務 2 完成"

@app.get("/multi-task")
asyncdefmulti_task():
    result = await asyncio.gather(task_1(), task_2())  # 并發執行兩個任務
    return {"results": result}

解析:

  • asyncio.gather(task_1(), task_2()) 會同時執行 task_1() 和 task_2(),而不是順序執行
  • 執行時間不會疊加,而是取最長的那個(本例中 3 秒)
  • 比同步執行快 50%+!

(2) 使用后臺任務(BackgroundTasks)

FastAPI 提供 BackgroundTasks,適用于不影響主請求的任務(如發送郵件、日志記錄):

from fastapi import FastAPI, BackgroundTasks

app = FastAPI()

def write_log(msg: str):
    with open("log.txt", "a") as f:
        f.write(msg + "\n")

@app.get("/task")
def start_task(background_tasks: BackgroundTasks):
    background_tasks.add_task(write_log, "異步任務執行!")
    return {"message": "任務已提交"}

解析:

  • background_tasks.add_task(write_log, "異步任務執行!") 不會阻塞主請求
  • 請求立即返回 "任務已提交",而后臺任務 write_log() 繼續運行

適用于日志、郵件、緩存更新等場景!

FastAPI 的核心功能

  • 路由(GET, POST, PUT, DELETE)
  • 路徑參數 & 查詢參數
  • 數據驗證(Pydantic)
  • 依賴注入(Depends)
  • 數據庫支持(SQLAlchemy, Tortoise-ORM)
  • JWT 認證 & OAuth2
  • WebSockets & 背景任務
  • Docker & 部署優化

什么時候選擇 FastAPI?

如果你的項目需要:

  • 高并發、異步處理(如爬蟲、微服務、實時數據)
  • 自動生成 API 文檔,快速對接前端
  • 更嚴格的數據驗證,減少錯誤
  • 更快的響應速度(比 Flask 快 3~5 倍)

那么 FastAPI 是你的最佳選擇!

結論:FastAPI 是未來!

Flask 適合簡單項目,但 FastAPI 更現代化、更快、更強大,已經成為 Python Web 開發的新寵。

責任編輯:趙寧寧 來源: Ssoul肥魚
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