这篇文章主要讲解了Python中FastAPI构建Web服务的实现方法，内容清晰明了，对此有兴趣的小伙伴可以学习一下，相信大家阅读完之后会有帮助。

FastAPI 是一个使用 Python 编写的 Web 框架，还应用了 Python asyncio 库中最新的优化。本文将会介绍如何搭建基于容器的开发环境，还会展示如何使用 FastAPI 实现一个小型 Web 服务。

起步

我们将使用 Fedora 作为基础镜像来搭建开发环境，并使用 Dockerfile 为镜像注入 FastAPI、Uvicorn 和 aiofiles 这几个包。

FROM fedora:32RUN dnf install -y python-pip \ && dnf clean all \ && pip install fastapi uvicorn aiofilesWORKDIR /srvCMD ["uvicorn", "main:app", "--reload"]

在工作目录下保存 Dockerfile 之后，执行 podman 命令构建容器镜像。

$ podman build -t fastapi .$ podman imagesREPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZElocalhost/fastapi latest 01e974cabe8b 18 seconds ago 326 MB

下面我们可以开始创建一个简单的 FastAPI 应用程序，并通过容器镜像运行。

from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/")async def root(): return {"message": "Hello Fedora Magazine!"}

将上面的代码保存到 main.py 文件中，然后执行以下命令开始运行：

$ podman run --rm -v $PWD:/srv:z -p 8000:8000 --name fastapi -d fastapi$ curl http://127.0.0.1:8000{"message":"Hello Fedora Magazine!"

这样，一个基于 FastAPI 的 Web 服务就跑起来了。由于指定了 --reload 参数，一旦 main.py 文件发生了改变，整个应用都会自动重新加载。你可以尝试将返回信息 "Hello Fedora Magazine!" 修改为其它内容，然后观察效果。

可以使用以下命令停止应用程序：

$ podman stop fastapi

构建一个小型 Web 服务

接下来我们会构建一个需要 I/O 操作的应用程序，通过这个应用程序，我们可以看到 FastAPI 自身的特点，以及它在性能上有什么优势（可以在这里参考 FastAPI 和其它 Python Web 框架的对比）。为简单起见，我们直接使用 dnf history 命令的输出来作为这个应用程序使用的数据。

首先将 dnf history 命令的输出保存到文件。

$ dnf history | tail --lines=+3 > history.txt

在上面的命令中，我们使用 tail 去除了 dnf history 输出内容中无用的表头信息。剩余的每一条 dnf 事务都包括了以下信息：

然后修改 main.py 文件将相关的数据结构添加进去。

from fastapi import FastAPIfrom pydantic import BaseModel app = FastAPI() class DnfTransaction(BaseModel): id: int command: str date: str

FastAPI 自带的 pydantic 库让你可以轻松定义一个数据类，其中的类型注释对数据的验证也提供了方便。

再增加一个函数，用于从 history.txt 文件中读取数据。

import aiofiles from fastapi import FastAPIfrom pydantic import BaseModel app = FastAPI() class DnfTransaction(BaseModel): id: int command: str date: str async def read_history(): transactions = [] async with aiofiles.open("history.txt") as f: async for line in f: transactions.append(DnfTransaction( id=line.split("|")[0].strip(" "), command=line.split("|")[1].strip(" "), date=line.split("|")[2].strip(" "))) return transactions

这个函数中使用了 aiofiles 库，这个库提供了一个异步 API 来处理 Python 中的文件，因此打开文件或读取文件的时候不会阻塞其它对服务器的请求。

最后，修改 root 函数，让它返回事务列表中的数据。

@app.get("/")async def read_root(): return await read_history()

执行以下命令就可以看到应用程序的输出内容了。

$ curl http://127.0.0.1:8000 | python -m json.tool[{"id": 103,"command": "update","date": "2020-05-25 08:35"},{"id": 102,"command": "update","date": "2020-05-23 15:46"},{"id": 101,"command": "update","date": "2020-05-22 11:32"},....]

看完上述内容，是不是对Python中FastAPI构建Web服务的实现方法有进一步的了解，如果还想学习更多内容，欢迎关注亿速云行业资讯频道。