一度觉得 sanic是python web的未来，支持异步，性能好，类flask的语法，代码简单，没想到被fastapi截胡了，fastapi在github网站建设定制开发的上星速度非常快。网站建设定制开发它在怎么样把后端api网站建设定制开发做好的这件事情上，做的比sanic更全面，更彻底。
FastAPI
FastAPI 网站建设定制开发是用于构建 Web 的现代、开源、快速、高性能的 Web 框架，它基于Python 3.6+ 网站建设定制开发标准类型提示，支持异步，网站建设定制开发正如它的名字，FastAPI 网站建设定制开发就是为构建快速的 API 而生。
优点
- 速度快：可与 NodeJS 和 Go 网站建设定制开发比肩的极高性能（归功于 Starlette 和 Pydantic），是最快的 Python 网站建设定制开发网络框架之一
- 开发快：网站建设定制开发开发速度提高约 200％ 至 300％
- Bug 少：网站建设定制开发人为错误减少约 40％*
- 智能：网站建设定制开发强大的编辑器支持，处处皆可自动补全，减少调试时间
- 简单：易学、易用，阅读文档所需时间更短
- 简短：代码重复最小化，通过不同的参数声明实现丰富功能，Bug 更少
- 健壮：生产级别的代码，还有自动交互文档
- 标准：完全兼容并基于 API 开放标准：OpenAPI 和 JSON Schema
缺点
由于 FastAPI 相对较新，因此与其他框架相比，社区较小，第三方的教程相对较少。
用例
FastAPI 适用于构建高性能的 API，本身支持异步，如果要构建异步 API，可以优先选择 FastAPI。Netflix 将其用于内部危机管理。它还可以在部署准备就绪的机器学习模型时完美缩放，因为当 ML 模型封装在 REST API 并部署在微服务中时，它在生产中会发挥最佳作用。
特性
FastAPI 特性
FastAPI 提供了以下内容：
基于开放标准
- 用于创建 API 的 包含了路径操作，请求参数，请求体，安全性等的声明。
- 使用 (因为 OpenAPI 本身就是基于 JSON Schema 的)自动生成数据模型文档。
- 经过了缜密的研究后围绕这些标准而设计。并非狗尾续貂。
- 这也允许了在很多语言中自动生成客户端代码。
自动生成文档
交互式 API 文档以及具探索性 web 界面。因为该框架是基于 OpenAPI，所以有很多可选项，FastAPI 默认自带两个交互式 API 文档。
- ，可交互式操作，能在浏览器中直接调用和测试你的 API 。
- 另外的 API 文档：
更主流的 Python
全部都基于标准的 Python 3.6 类型声明（感谢 Pydantic ）。没有新的语法需要学习。只需要标准的 Python 。
如果你需要2分钟来学习如何使用 Python 类型（即使你不使用 FastAPI ），看看这个简短的教程：。
编写带有类型标注的标准 Python：
- from datetime import date
-
- from pydantic import BaseModel
-
- # Declare a variable as a str
- # and get editor support inside the function
- def main(user_id: str):
- return user_id
-
-
- # A Pydantic model
- class User(BaseModel):
- id: int
- name: str
- joined: date
可以像这样来使用：
- my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")
-
- second_user_data = {
- "id": 4,
- "name": "Mary",
- "joined": "2018-11-30",
- }
-
- my_second_user: User = User(**second_user_data)
Info**second_user_data 意思是:
直接将second_user_data字典的键和值直接作为key-value参数传递，等同于：User(id=4, name="Mary", joined="2018-11-30")
编辑器支持
整个框架都被设计得易于使用且直观，所有的决定都在开发之前就在多个编辑器上进行了测试，来确保最佳的开发体验。
在最近的 Python 开发者调查中，我们能看到 。
整个 FastAPI 框架就是基于这一点的。任何地方都可以进行自动补全。
你几乎不需要经常回来看文档。
在这里，你的编辑器可能会这样帮助你：
- 中:
- 中:
你将能进行代码补全，这是在之前你可能曾认为不可能的事。例如，在来自请求 JSON 体（可能是嵌套的）中的键 price。
不会再输错键名，来回翻看文档，或者来回滚动寻找你最后使用的 username 或者 user_name 。
简洁
任何类型都有合理的默认值，任何和地方都有可选配置。所有的参数被微调，来满足你的需求，定义成你需要的 API。
但是默认情况下，一切都能“顺利工作”。
验证
- 校验大部分（甚至所有？）的 Python 数据类型，包括：
- JSON 对象 (
dict). - JSON 数组 (
list) 定义成员类型。 - 字符串 (
str) 字段, 定义最小或最大长度。 - 数字 (
int,float) 有最大值和最小值， 等等。
- JSON 对象 (
- 校验外来类型， 比如:
- URL.
- Email.
- UUID.
- ...及其他.
所有的校验都由完善且强大的 Pydantic 处理。
安全性及身份验证
集成了安全性和身份认证。杜绝数据库或者数据模型的渗透风险。
OpenAPI 中定义的安全模式，包括：
- HTTP 基本认证。
- OAuth2 (也使用 JWT tokens)。在 查看教程。
- API 密钥，在:
- 请求头。
- 查询参数。
- Cookies, 等等。
加上来自 Starlette（包括 session cookie）的所有安全特性。
所有的这些都是可复用的工具和组件，可以轻松与你的系统，数据仓库，关系型以及 NoSQL 数据库等等集成。
依赖注入
FastAPI 有一个使用非常简单，但是非常强大的依赖注入系统。
- 甚至依赖也可以有依赖，创建一个层级或者“图”依赖。
- 所有自动化处理都由框架完成。
- 所有的依赖关系都可以从请求中获取数据，并且增加了路径操作约束和自动文档生成。
- 即使在依赖项中被定义的路径操作 也会自动验证。
- 支持复杂的用户身份认证系统，数据库连接等等。
- 不依赖数据库，前端等。 但是和它们集成很简单。
无限制"插件"
或者说，导入并使用你需要的代码，而不需要它们。
任何集成都被设计得被易于使用（用依赖关系），你可以用和路径操作相同的结构和语法，在两行代码中为你的应用创建一个“插件”。
测试
- 100% 测试覆盖。
- 代码库100% 类型注释。
- 用于生产应用。
Starlette 特性
FastAPI 和 完全兼容(并基于)。所以，你有的其他的 Starlette 代码也能正常工作。FastAPI 实际上是 Starlette的一个子类。所以，如果你已经知道或者使用 Starlette，大部分的功能会以相同的方式工作。
通过 FastAPI 你可以获得所有 Starlette 的特性 ( FastAPI 就像加强版的 Starlette )：
- 令人惊叹的性能。它是 。
- 支持 WebSocket 。
- 支持 GraphQL 。
- 后台任务处理。
- Startup 和 shutdown 事件。
- 测试客户端基于
requests。 - CORS, GZip, 静态文件, 流响应。
- 支持 Session 和 Cookie 。
- 100% 测试覆盖率。
- 代码库 100% 类型注释。
在线中文文档
对python感兴趣的小伙们，这有免费学习教程python基础入门15天，不长不短适合小白
下面这个教程是适合0基础的，liunx都是0基础讲的，很多不好理解的地方都用了各种形象的例子。
总的来说这个教程，很适合刚入门没有什么基础的伙伴学，有其他语言基础的伙伴可以两倍速快速刷，效率很高，时间上可以这样分配，用15天去学
- 1-3 天内容为Linux基础命令
- 4-13 天内容为Python基础教程
- 14-15 天内容为 飞机大战项目演练
入门后还想多学，这些Python好课可以继续：
- python大数据方向
2022年大数据spark3.2入门
2022年MySQL基础入门
Python+大数据开发
MySQL数据库：
Hadoop入门：
Hive数仓项目：
PB内存计算
Python入门：
Python编程进阶：
spark3.2从基础到精通：
Hive+Spark离线数仓工业项目实战：
趁着年轻，不怕多吃一些苦。这些逆境与磨练，才会让你真正学会谦恭。不然，你那自以为是的聪明和藐视一切的优越感，迟早会毁了你。