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用它 5 分钟以后,我放弃用了四年的 Flask

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花下猫语:FastAPI 是去年里很火热的一个库,我一直想体验下。正巧昨天看到一篇不错的文章,而今天还看到一篇对于其作者的访谈,所以一并分享下。访谈链接:https://www.blog.pythonlibrary.org/2020/01/20/pydev-of-the-week-sebastian-ramirez

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有一个非常简单的需求:编写一个 HTTP 接口,使用 POST 方式发送一个 JSON 字符串,接口里面读取发送上来的参数,对其中某个参数进行处理,并返回。

如果我们使用 Flask 来开发这个接口,那么代码是这样的:

from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)


@app.route('/insert', methods=['POST'])
def insert():
    info = request.json
    name = info['name']
    age = info['age']
    age_after_10_years = age + 10
    msg = f'此人名叫:{name},10年后,此人年龄:{age_after_10_years}'
    return {'success': True, 'msg': msg}

代码看起来已经很简洁了。我们用requests发个请求看看效果,如下图所示:

看起来没什么问题。

现在,我搞点破坏,把age字段改成字符串,再运行一下:

不出所料,报错了。

现在我们把age字段改回数字,但是直接移除name字段:

又报错了。

为了防止用户不按规矩提交数据,我们必须在接口里面做好各种异常数据的判断。于是增加判断以后的代码变得复杂了:

@app.route('/insert', methods=['POST'])
def insert():
    info = request.json
    name = info.get('name', '')
    if not name:
        return {'success': False, 'msg': 'name 参数不可省略,不可为空!'}
    age = info.get('age', 0)
    if not isinstance(age, int):
        return {'success': False, 'msg': 'age参数不是数字!'}
    age_after_10_years = age + 10
    msg = f'此人名叫:{name},10年后,此人年龄:{age_after_10_years}'
    return {'success': True, 'msg': msg}

看来,用 Flask,虽然能让你用很短的代码写出一个能工作的项目。但要写成一个可以正常使用的项目,还是需要你自己写更多代码。

下面我们来看一下,现代化的 web 框架:FastApi能把这个工程简化到什么程度:

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class People(BaseModel):
    name: str
    age: int
    address: str
    salary: float

@app.post('/insert')
def insert(people: People):
    age_after_10_years = people.age + 10
    msg = f'此人名字叫做:{people.name},十年后此人年龄:{age_after_10_years}'
    return {'success': True, 'msg': msg}

我们还是使用 requests 发一条信息给 FastApi 开发的 HTTP 接口。对于正常数据,正常使用:

现在我们把age字段改成字符串:

返回友好的提示信息,告诉我类型错误:age 字段不是 integer。

我们再试一试把name字段去掉:

返回友好信息,提示值错误:name字段丢失。

整个过程中,对类型的检查全都由 FastApi 自己完成。我们省下来很多时间。

我用了 Flask 四年,但在使用了 5 分钟 FastApi 以后,我决定以后不再使用 Flask 了。

回过头来,我们好好介绍一下 FastApi。

使用pip或者pipenv即可安装 FastApi:

pip install fastapi
pipenv install fastapi

安装完成以后,我们来完成第一个 API:

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get('/')
def index():
    return {'message': '你已经正确创建 FastApi 服务!'}

这里的写法跟 Flask 几乎一致。只不过在 Flask 中,我们定义路由的装饰器为@app.route(‘/’)。而这里写为@app.get(‘/’)

如下图所示:

写好代码以后,我们需要使用uvicorn来运行 FastApi。首先使用pip或者pipenv安装uvicorn:

pip install uvicorn
pipenv install uvicorn

然后执行命令:

uvicorn main:app --reload

其中main表示我们的代码文件为main.py,app表示我们初始化的 FastApi 对象的名字。–reload参数表示在修改了代码以后立即生效,不需要重启。

运行命令以后,我们访问http://127.0.0.1:8000可以看到接口已经正确返回了 JSON 格式的数据:

那么如何定义一个带参数的 GET 方法呢?我们再写一段代码:

@app.get('/query/{uid}')
def query(uid):
    msg = f'你查询的 uid 为:{uid}'
    return {'success': True, 'msg': msg}

写好代码以后,我们直接在浏览器里面访问新的地址,可以看到修改已经生效了,如下图所示:

如果想限定 uid 只能是数字,不能是字符串怎么办呢?你只需要多加 4 个字符:

@app.get('/query/{uid}')
def query(uid: int):
    msg = f'你查询的 uid 为:{uid}'
    return {'success': True, 'msg': msg}

对函数query的参数使用类型标注,标注为 int 类型。现在我们再来访问一下接口:

当 query 后面的参数不是整数时,正常报错了。

我们再来看一下本文一开始的 POST 方法。在使用 Flask 的时候,我们需要手动验证用户 POST 提交上来的数据是什么格式的,字段对不对。

但使用 FastApi 的时候,我们只需要类型标注就能解决所有问题。首先我们导入from pydantic import BaseModel,然后继承BaseModel实现我们允许 POST 方法提交上来的数据字段和格式:

from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class People(BaseModel):
    name: str
    age: int
    address: str
    salary: float

People这个类通过类型标注,指定了它里面的 4 个字段和他们的类型。现在,我们来实现 POST 方法:

@app.post('/insert')
def insert(people: People):
    age_after_10_years = people.age + 10
    msg = f'此人名字叫做:{people.name},十年后此人年龄:{age_after_10_years}'
    return {'success': True, 'msg': msg}

insert函数的参数people通过类型标注指定为People类型。

当我们使用 POST 方式提交数据时,FastApi 自动会以People中定义的字段为基准来校验数据,发现不对就返回报错信息。

除了开发接口变得非常简单外,FastApi 还会自动帮我们生成接口文档。大家访问http://127.0.0.1:8000/docs,可以看到接口文档已经自动生成好了:

这个接口不仅能看,而且直接就能在接口页面修改样例数据,发送请求,现场测试:

以上是对 FastApi 的极简介绍。有兴趣的同学可以查阅它的官方文档[1]

最后,告诉大家,FastApi 是一个异步 Web 框架,它的速度非常非常非常快。远远超过 Flask。

FastApi 是最快的几个 Web 框架之一。速度可以匹敌 Golang 写的接口。详细的对比可以看:one of the fastest Python frameworks available[2]

参考资料

[1] 官方文档: https://fastapi.tiangolo.com
[2] one of the fastest Python frameworks available: https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7

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