本文讲述了什么启发了 Fastapi 的诞生，它与其他替代框架的对比，以及从中汲取的经验。
如果不是基于前人的成果，FastAPI 将不会存在。在 FastAPI 之前，前人已经创建了许多工具 。
几年来，我一直在避免创建新框架。首先，我尝试使用许多不同的框架，插件和工具来解决 FastAPI 涵盖的所有功能。

但是有时候，没有更好的办法，除了创建具有所有这些功能的东西，从以前的工具中汲取最佳创意，并以最佳方式将它们组合起来，使用以前甚至没有的语言功能（python 3.6+类型提示）。

启发过 FastAPI 的框架

Django

DjanGo 是最流行的 Python 框架，受到广泛信任。它用于构建 Instagram 之类的系统。

它与关系数据库（例如 Mysql 或 postgresql）相对紧密地结合在一起，因此，以NoSQL 数据库（例如 CoucHBase，mongoDB，Cassandra 等）作为 django 的主存储引擎并不是一件容易的事。

Django REST Framework

Django REST Framework 是一个非常灵活的框架，用于构建 WEB API，以改善 Django 的 API 功能。

Mozilla，Red Hat 和 Eventbrite 等许多公司都使用它。

Django REST Framework 是第一个自动生成 API 文档的框架，自动生成 API 的接口文档是 FastAPI 框架诞生的缘由之一。

注意

Django REST Framework 框架的作者是 Tom Christie ，Tom Christie 也创造了 Starlette和 Uvicorn。FastAPI 正是建立在 Starlette 和 Uvicorn 的基础之上。

启发 FastAPI 地方：有一个自动 API 文档，Web 用户界面可供用户测试。

flask

Flask 是一种轻量级的框架，它不包括数据库集成，也没有很多的附带的功能，虽然这Django 那里是默认提供的。

这个简单性和灵活的特性允许使用 Nosql 数据库作为主数据存储。尽管文档在某些方面有所技术性，但它非常简单，因此学习起来相对直观。

它还常用于其他不需要数据库，用户管理或 Django 中预建功能的应用程序。尽管其中许多功能都可以通过添加插件来实现。

各个模块之前的解耦，使之成为一个“微框架”，可以通过扩展为精确地提供所需的东西，这是我想要保留的一项关键功能。

考虑到 Flask 的简单性，它似乎很适合构建 API。接下来要找到的是 Flask的 “ Django REST Framework”。

启发 FastAPI 地方：成为一个微框架。易于混合和匹配所需的工具和零件。拥有一个简单易用的路由系统。

Requests

FastAPI 实际上不是 Requests 的替代工具。它们的适用范围非常不同。实际上，在FastAPI 应用程序内部使用 Requests 是很常见的。

但是，FastAPI 从 Requests 中获得了很多启发。Requests  是一个与API（作为客户端）进行交互的库，而 FastAPI 是一个用于构建 API（作为服务器）的库。它们或多或少地处于相反的末端，彼此互补。Requests  具有非常简单直观的设计，非常易于使用，并具有合理的默认值。但同时，它非常强大且可自定义。

这就是为什么，如官方网站所述：

Requests 是有史以来下载次数最多的Python软件包之一

您的使用方式非常简单。例如，要发出GET请求，您可以编写：

response = requests.get("Http://example.com/some/url")

FastAPI 对应的 API 路径操作如下所示：

@app.get("/some/url")def read_url():    return {"message": "Hello World"}

它们使用起来的相似之处如 requests.get(…) 和 @app.get(…)。

启发 FastAPI 地方:

拥有简单直观的API。直接，直观地使用HTTP方法名称（操作）。具有合理的默认值，功能强大的自定义。

swagger / OpenAPI

我想要 Django REST Framework 的主要功能是自动 API 文档。然后我发现 API 文档有一个标准叫 Swagger ，它使用 JSON 或 YAML 来描述。

并且 Swagger API 的 Web 用户界面已经被人创建出来了。因此，能够为 API 生成Swagger 文档将允许自动使用此 Web 用户界面。

在某个时候，Swagger 被授予 linux Foundation，将其重命名为 OpenAPI。这就是为什么在谈论版本 2.0 时通常会说“ Swagger”，对于版本3+来说是“ OpenAPI”。

启发 FastAPI 地方:
  为API规范采用开放标准，而不是使用自定义架构。并集成基于标准的用户界面工具：
   Swagger UI
  ReDoc

选择这两个是因为它们相当受欢迎且稳定，但是通过快速搜索，您可以找到数十个 OpenAPI 的其他替代用户界面（可以与FastAPI一起使用）。

Flask REST frameworks

有几个 Flask REST frameworks ，但经过调查和试用，我发现，不少项目都停产或放弃，还存在有一些长期的问题，使得它们并不适合解决前面的问题。

Marshmallow

一个由 API 系统所需的主要功能是数据的序列化，就是把数据从编程语言中的对象转称成可以在网络上传输的对象，比如数据库中的数据转换为 jsON 对象。将 Python 中的datetime 对象转为字符串，等等。

另外一个功能就是数据的验证，确保传入的参数是有效的，例如，有些字段是一个 int，类型而不是字符串，这在检测输入数据是非常有用的。

如果没有数据验证，你就必须用手工写代码来完成所有的检查。

这两点功能就是 Marshmallow 所提供的，这些是一个伟大的图书馆，之前我经常使用它。

Marshmallow 产生之前 Python 还没有加入类型提示。因此，定义一个 schema 你需要引入 Marshmallow 特定的 utils 的和类。

启发 FastAPI 地方:
使用代码来定义提供的数据类型和验证的 schema，验证都是自动化的。

FastAPI 使用的框架

Pydantic

Pydantic 是一个库，基于Python类型提示来定义数据验证，序列化和文档（使用JSON模式）。这使其非常直观。它可与 Marshmallow 媲美。尽管在基准测试中它比Marshmallow 更快。并且由于它基于相同的Python类型提示，因此对编辑器的支持非常棒。

FastAPI 使用它来处理所有数据验证，数据序列化和自动模型文档（基于JSON Schema）。

然后，FastAPI 会获取该 JSON Schema 数据并将其放入OpenAPI 中，除此之外它还会执行其他所有操作。

Starlette

Starlette 是一种轻量级的 ASGI 框架/工具包，是构建高性能 asyncio 服务的理想选择。

它非常简单直观。它的设计易于扩展，并具有模块化组件。

它具有：

• 令人印象深刻的性能。

• websocket支持。

• GraphQL支持。

• 处理中的后台任务。

• 启动和关闭事件。

• 测试基于 requests 的客户端。

• CORS，GZip，静态文件，流式响应。

• 会话和 Cookie 支持。

• 100％ 的测试覆盖率。

• 100％ 类型注释的代码库。

• 零硬依赖性。

Starlette 是目前测试最快的 Python 框架。只有 Uvicorn 超越了它，Uvicorn 不是框架，而是服务器。

Starlette 提供了所有基本的 Web 微框架功能。但是它不提供自动数据验证，序列化或API 文档。
这是 FastAPI 在顶部添加的主要内容之一，全部基于Python类型提示（使用Pydantic）。以及依赖注入系统，安全实用程序，OpenAPI 模式生成等。

技术细节：ASGI 是 Django 核心团队成员开发的新“标准”。尽管他们正在这样做，但它仍然不是“ Python标准”（PEP）。但是，它已经被多种工具用作“标准”。这可以大大提高互操作性，因为您可以将 Uvicorn 切换到任何其他 ASGI 服务器（例如 Daphne 或 Hypercorn），也可以添加与ASGI兼容的工具，例如 python-Socketio。

FastAPI 使用它来处理所有核心 Web 部件。在顶部添加功能。类 FastAPI 本身直接继承Starlette。因此，使用 Starlette 可以执行的任何操作，都可以直接使用 FastAPI 进行。
Uvicorn

Uvicorn 是基于 uvloop 和 httptools 构建的如闪电般快速的 ASGI 服务器。它不是Web框架，而是服务器。例如，它不提供用于按路径进行路由的工具。那是像 Starlette（或FastAPI）这样的框架可以提供的。它是 Starlette 和 FastAPI 的推荐服务器。

FastAPI 推荐它为主 Web服务器运行 FastAPI 应用程序。您可以将其与 Gunicorn 结合使用，以拥有异步多进程服务器。在“ 部署” 部分中查看更多详细信息。

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