各位观众老爷，大家好！今天咱们聊聊Python界一颗冉冉升起的新星——FastAPI。这玩意儿啊，号称性能怪兽，而且跟异步编程关系密切，所以咱们得好好扒一扒它的皮，看看它到底是怎么做到既快又灵活的。
第一部分：ASGI是个什么玩意儿？为啥它能让FastAPI更快？
首先，咱们得先搞清楚ASGI是个什么东西。你可能听说过WSGI，它是Python Web开发的“老前辈”，但时代在进步，WSGI的缺点也逐渐暴露出来。
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WSGI的限制: WSGI是同步的，也就是说，一个请求来了，必须处理完才能处理下一个。这对于需要长时间等待的操作（比如访问数据库、调用外部API）来说，效率太低了。想象一下，你排队买煎饼，前面的人要加十个鸡蛋，你只能干等着，多浪费时间啊！
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ASGI的闪亮登场: ASGI（Asynchronous Server Gateway Interface）就是来解决这个问题的。它允许Web服务器处理异步请求，也就是说，服务器可以在等待I/O操作完成的时候，去处理其他请求。这就好比煎饼摊老板可以同时做几个人的煎饼，大大提高了效率。
咱们用一个简单的表格来对比一下WSGI和ASGI：
| 特性 | WSGI | ASGI |
|---|---|---|
| 同步/异步 | 同步 | 异步 |
| 协议 | HTTP | HTTP, WebSocket, HTTP/2等 |
| 适用场景 | 简单的、CPU密集型应用 | I/O密集型、需要实时通信的应用 |
| 性能 | 较低，受限于GIL（全局解释器锁） | 较高，可以充分利用多核CPU和异步I/O |
GIL是个啥？
上面提到了GIL，这玩意儿也是Python性能瓶颈的一个重要原因。简单来说，GIL就像一个“全局锁”，它保证在同一时刻只有一个线程可以执行Python字节码。这就导致在多线程环境下，Python程序无法充分利用多核CPU的优势。
但是，GIL主要影响的是CPU密集型任务（比如大量的数学计算）。对于I/O密集型任务（比如网络请求、数据库查询），大部分时间都在等待I/O操作完成，CPU是空闲的。这时候，异步编程就能发挥作用，让CPU在等待I/O的时候去处理其他任务。
FastAPI和ASGI的关系
FastAPI是基于ASGI构建的，它使用了async和await关键字来实现异步编程。这意味着FastAPI可以高效地处理I/O密集型任务，从而提高Web应用的性能。
第二部分：异步编程模型：async和await，让你不再干等！
异步编程的核心就是async和await这两个关键字。
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async: 用来声明一个异步函数。异步函数可以包含await表达式。 -
await: 用来等待一个异步函数的执行结果。当await遇到一个I/O操作时，它会暂停当前函数的执行，将控制权交给事件循环，让事件循环去处理其他任务。等到I/O操作完成后，await会恢复当前函数的执行，并返回I/O操作的结果。
举个例子：
import asyncio
import time
async def fetch_data(url):
print(f"开始请求：{url}")
# 模拟I/O操作，等待一段时间
await asyncio.sleep(2)
print(f"完成请求：{url}")
return f"从{url}获取的数据"
async def main():
start_time = time.time()
# 同时发起两个请求
task1 = asyncio.create_task(fetch_data("https://example.com/data1"))
task2 = asyncio.create_task(fetch_data("https://example.com/data2"))
# 等待两个请求完成
result1 = await task1
result2 = await task2
end_time = time.time()
print(f"获取结果1：{result1}")
print(f"获取结果2：{result2}")
print(f"总耗时：{end_time - start_time:.2f}秒")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())在这个例子中，fetch_data函数模拟了一个需要等待2秒的I/O操作。main函数同时发起了两个请求，并使用await等待它们完成。由于使用了异步编程，这两个请求可以并发执行，总耗时大约是2秒，而不是4秒。
第三部分：FastAPI的异步特性：代码示例，让你体验飞一般的感觉！
FastAPI对异步编程的支持非常友好，你可以很容易地编写异步的API接口。
from fastapi import FastAPI
import asyncio
app = FastAPI()
async def fake_db_query(item_id: int):
# 模拟数据库查询，等待一段时间
await asyncio.sleep(1)
return {"item_id": item_id, "description": "这是一个示例数据"}
@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int):
item = await fake_db_query(item_id)
return item在这个例子中，read_item函数是一个异步的API接口，它调用了fake_db_query函数来模拟数据库查询。由于使用了async和await，这个API接口可以高效地处理并发请求。
再来一个更复杂的例子：
假设我们需要从多个外部API获取数据，并将它们合并成一个响应。
from fastapi import FastAPI
import asyncio
import httpx
app = FastAPI()
async def fetch_data_from_api(url: str):
async with httpx.AsyncClient() as client:
response = await client.get(url)
return response.json()
@app.get("/combined_data")
async def get_combined_data():
api_urls = [
"https://api.example.com/data1",
"https://api.example.com/data2",
"https://api.example.com/data3",
]
# 并发地从多个API获取数据
tasks = [fetch_data_from_api(url) for url in api_urls]
results = await asyncio.gather(*tasks)
# 合并数据
combined_data = {}
for i, result in enumerate(results):
combined_data[f"data{i+1}"] = result
return combined_data在这个例子中，get_combined_data函数并发地从多个API获取数据，并使用asyncio.gather等待所有请求完成。这样可以大大提高数据获取的效率。
第四部分：FastAPI的性能优势：Benchmark数据说话！
光说不练假把式，咱们来看看一些Benchmark数据，证明FastAPI的性能确实很强。
以下是一些常见的Python Web框架的性能对比（数据仅供参考，实际性能取决于具体应用和硬件环境）：
| 框架 | 请求/秒（requests per second） |
|---|---|
| Flask | ~1000 |
| Django | ~500 |
| FastAPI | ~5000+ |
| Sanic | ~4000+ |
可以看到，FastAPI的性能明显优于Flask和Django，甚至可以媲美一些专门为性能优化的异步框架（比如Sanic）。
为什么FastAPI这么快？
- 基于ASGI: 利用了ASGI的异步特性，可以高效地处理I/O密集型任务。
- Pydantic数据验证: 使用Pydantic进行数据验证，速度非常快。
- Starlette的底层支持: FastAPI底层使用了Starlette，这是一个高性能的ASGI框架。
- 自动生成API文档: 自动生成Swagger UI和ReDoc，方便API的测试和使用。
第五部分：FastAPI的局限性：没有银弹！
虽然FastAPI有很多优点，但它也不是万能的。
- 学习曲线: 异步编程相对来说比较复杂，需要一定的学习成本。
- 第三方库兼容性: 有些第三方库可能不支持异步编程，需要进行适配。
- 调试难度: 异步代码的调试可能会比较困难。
- 不适合CPU密集型任务: 对于CPU密集型任务，异步编程并不能带来明显的性能提升。
第六部分：总结：FastAPI，未来可期！
总而言之，FastAPI是一个非常优秀的Python Web框架，它具有高性能、易用性和强大的功能。如果你正在开发需要处理大量并发请求的Web应用，那么FastAPI绝对值得你考虑。
一点建议：
- 学习异步编程的基础知识: 掌握
async和await的用法，理解事件循环的概念。 - 选择合适的第三方库: 尽量选择支持异步编程的第三方库。
- 进行性能测试: 在实际部署之前，进行充分的性能测试，确保应用能够满足需求。
好了，今天的讲座就到这里。希望大家能够对FastAPI有一个更深入的了解。记住，没有最好的框架，只有最适合你的框架。选择FastAPI，让你的Python Web应用飞起来！