FastAPI - FastAPI

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FastAPI-Framework, hohe Performanz, leicht zu lernen, schnell zu entwickeln, produktionsreif
Dokumentation: https://fastapi.tiangolo.com/de
Quellcode: https://github.com/fastapi/fastapi
FastAPI ist ein modernes, schnelles (hoch performantes) Webframework zur Erstellung von APIs mit Python auf Basis von Standard-Python-Typhinweisen.
Use the official FastAPI skill for your installed version. Install it from your project directory:
See Develop with AI.
Seine Schlüssel-Merkmale sind:
* Schätzung basierend auf Tests, die von einem internen Entwicklungsteam durchgeführt wurden, das Produktionsanwendungen erstellt.
„[...] Ich verwende FastAPI heutzutage sehr oft. [...] Ich habe tatsächlich vor, es für alle ML-Services meines Teams bei Microsoft zu verwenden. Einige davon werden in das Kernprodukt Windows und einige Office-Produkte integriert.“
„Wir haben die FastAPI-Bibliothek übernommen, um einen REST-Server zu erstellen, der für Vorhersagen abgefragt werden kann. [für Ludwig]“
„Netflix freut sich, die Open-Source-Veröffentlichung unseres Krisenmanagement-Orchestrierungsframeworks bekannt zu geben: Dispatch! [erstellt mit FastAPI]“
„Falls irgendjemand eine Produktions-Python-API erstellen möchte, kann ich FastAPI wärmstens empfehlen. Es ist wunderschön konzipiert, einfach zu verwenden und hoch skalierbar; es ist zu einer Schlüsselkomponente unserer API-First-Entwicklungsstrategie geworden und treibt viele Automatisierungen und Services an, wie etwa unseren Virtual TAC Engineer.“
Es gibt einen FastAPI-Mini-Dokumentarfilm, veröffentlicht Ende 2025, Sie können ihn online ansehen:
Wenn Sie eine CLI-Anwendung für das Terminal erstellen, anstelle einer Web-API, schauen Sie sich Typer an.
Typer ist die kleine Schwester von FastAPI. Und es soll das FastAPI der CLIs sein. ⌨️ 🚀
FastAPI steht auf den Schultern von Giganten:
Installieren Sie zuerst uv und fügen Sie dann FastAPI zu Ihrem Projekt hinzu:
Hinweis: Stellen Sie sicher, dass Sie "fastapi[standard]" in Anführungszeichen setzen, damit es in allen Terminals funktioniert.
Wenn Sie lieber pip verwenden, installieren Sie fastapi[standard] innerhalb einer virtuellen Umgebung. Siehe die Installationsanleitung für die alternativen Schritte.
Erstellen Sie eine Datei main.py mit:
Wenn Ihr Code async / await verwendet, benutzen Sie async def:
Wenn Sie das nicht kennen, schauen Sie sich den Abschnitt „In Eile?“ über async und await in der Dokumentation an.
Starten Sie den Server mit:
Der Befehl fastapi dev liest Ihre main.py-Datei automatisch, erkennt die FastAPI-App darin und startet einen Server mit Uvicorn.
Standardmäßig wird fastapi dev mit aktiviertem Auto-Reload für die lokale Entwicklung gestartet.
Sie können mehr darüber in der FastAPI-CLI-Dokumentation lesen.
Öffnen Sie Ihren Browser unter http://127.0.0.1:8000/items/5?q=somequery.
Sie sehen die JSON-Response als:
Sie haben bereits eine API erstellt, welche:
Gehen Sie nun auf http://127.0.0.1:8000/docs.
Sie sehen die automatische interaktive API-Dokumentation (bereitgestellt von Swagger UI):
Und jetzt gehen Sie auf http://127.0.0.1:8000/redoc.
Sie sehen die alternative automatische Dokumentation (bereitgestellt von ReDoc):
Ändern Sie jetzt die Datei main.py, um den Body eines PUT-Requests zu empfangen.
Deklarieren Sie den Body mit Standard-Python-Typen, dank Pydantic.
Der fastapi dev-Server sollte automatisch neu laden.
Gehen Sie jetzt auf http://127.0.0.1:8000/docs.