FastAPI 是一个现代、快速、非常易用的 Python Web 框架。它使用 Python 的类型提示（type hints）以及基于 Pydantic 的数据验证机制，极大地提升了开发效率和代码可维护性。

一、最新版本更新内容主要修复二、核心功能与使用示例1. 异步支持

FastAPI 原生支持异步编程模型，使用 Python 的 async/await 关键字即可实现高并发处理。

示例：

from fastapi import FastAPI
from typing import Union
app = FastAPI()
# 假设这是一个异步函数，用于模拟耗时的 I/O 操作
async def some_async_operation(item_id: int):
    # 这里可以是对数据库的异步请求、网络请求等
    return f"Processed item {item_id}"
@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
    # 异步处理请求
    result = await some_async_operation(item_id)
    return {
        "item_id": item_id,
        "q": q,
        "result": result
    }

使用要点：

在 Python 3.7+ 中，使用 async 和 await 关键字即可开启异步函数。配合异步服务器（如 Uvicorn 或 Hypercorn）一起运行，能发挥 FastAPI 高并发的优势。2. 自动数据验证

FastAPI 内部基于 Pydantic 进行模型校验。只需定义一个 Pydantic 模型，就可以在请求时自动完成参数的解析和验证，简化大量手动校验的工作。

示例：

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
# 定义 Pydantic 模型
class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    is_offer: bool = None
@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
    # 自动解析并验证请求体中的 JSON 数据
    return {
        "item_name": item.name,
        "price": item.price,
        "is_offer": item.is_offer
    }

使用要点：

只需要在函数参数中加入模型类，就能自动完成请求体（JSON 或表单）的反序列化和校验。如果验证失败，FastAPI 会自动返回 422 错误（可在响应体中查看具体错误信息）。3. 依赖注入系统

FastAPI 拥有强大的依赖注入机制（Dependency Injection），可以让我们在路由函数中非常灵活地获取数据库连接、缓存对象、用户认证等资源，而不用手动在每个路由中反复声明。

示例：

from fastapi import Depends, FastAPI
app = FastAPI()
# 定义一个依赖函数
async def get_db_connection():
    # 在这里实现数据库连接的获取和释放逻辑
    return "db_connection"
@app.get("/users/")
async def read_users(db = Depends(get_db_connection)):
    # db 参数即获取到的 "db_connection" 对象
    return {"db": db}

使用要点：

通过 Depends() 引用依赖函数，FastAPI 会自动管理依赖函数的调用。依赖函数也可以互相依赖，从而形成可复用和分层的逻辑结构。在大型项目中，依赖注入可以让核心业务代码与基础设施管理解耦，提升可维护性。三、完整使用流程示例

以下简要展示如何从零开始创建并运行一个最简 FastAPI 项目，包含依赖注入、数据验证和异步操作等关键功能。

1. 安装 FastAPI

你可以使用 pip 来安装 FastAPI 及其常用依赖：

pip install "fastapi[standard]" uvicorn

说明：[standard] 表示安装 FastAPI 依赖的一些常用包，如 Pydantic、Starlette 等。

uvicorn 是一个常用的高性能异步服务器，用于运行 FastAPI 应用。

2. 创建项目文件

在你的项目文件夹中新建一个 main.py 文件，示例内容如下：

from fastapi import FastAPI, Depends
from pydantic import BaseModel
from typing import Union
app = FastAPI()
# 依赖函数：模拟数据库连接
async def get_db():
    return "我是数据库连接示例"
# 定义 Pydantic 模型
class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    is_offer: bool = False
# 异步函数，用于模拟异步操作
async def async_process(item_id: int):
    return f"异步处理完成：{item_id}"
@app.get("/items/{item_id}")
async def get_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
    result = await async_process(item_id)
    return {
        "item_id": item_id,
        "query_param": q,
        "async_result": result
    }
@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item, db=Depends(get_db)):
    # 自动解析并验证请求体中的 JSON 数据
    return {
        "db_info": db,
        "name": item.name,
        "price": item.price,
        "is_offer": item.is_offer
    }

3. 启动服务

在命令行执行以下命令，即可启动 FastAPI 应用：

uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

启动成功后，在浏览器中访问：

四、性能优化建议1. 中间件（Middleware）的使用

为了在请求处理前后进行额外操作（如日志记录、性能监控等），可以编写自定义中间件，并通过 add_middleware 方法注册到应用中。

示例：

from fastapi import FastAPI
from starlette.middleware.base import BaseHTTPMiddleware
app = FastAPI()
class CustomHeaderMiddleware(BaseHTTPMiddleware):
    async def dispatch(self, request, call_next):
        # 在请求处理前执行操作
        response = await call_next(request)
        # 在返回响应后执行操作
        response.headers["X-Custom-Header"] = "FastAPI"
        return response
app.add_middleware(CustomHeaderMiddleware)

2. 使用异步数据库、缓存等3. 其他优化五、版本控制建议1. 固定 FastAPI 版本

在项目的依赖文件（如 requirements.txt 或 pyproject.toml）中指定 FastAPI 版本范围，以保证兼容性并获得必要的 bug 修复。

fastapi[standard]>=0.115.0,<0.116.0

这样能够：