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前言
其实这篇文章是很久之前写的了，但因为与pity接口自动化平台息息相关，掘金也没有发过此文, 少了这篇文章会显得很突兀。于是我整合了他们，发表出来。
FastApi简介
官网地址: fastapi.tiangolo.com/zh/
FastApi是最近（具体啥时候开始我也不知道）很火的一个Python web框架，其实我对他了解也不够多，那咱们来看看他的官方文档吧。
基本上可以瞅到几个关键字，一马当先的就是快。那么她有多快呢，这边写到了Go，我本身呢是个go语言使用者，身上随身带个if err != nil，很合逻辑吧！
其他的咱们都可以不用看，那都是虚的，其实我就想知道这玩意有多快。是不是真的和他标榜的那样，和go肩并肩。
试水
所以我开始了自己的一次尝试，昨天晚上我特意搭建了一个FastApi服务，跑了跑。虽然我本身没用过django，但是大概也知道django的全面，各个组件应有尽有，简直就是精装修，拎包入住即可。那FastApi呢？曾经有群友形容他是毛坯中的毛坯，意思是啥组件都需要自己写，核心库比不上Flask多，更别说django了，django，yyds！
但是我本身对于新鲜事物还是很好奇的，所以就忍不住体验了一把。如果这是一篇测评文章的话，那我的测评进度可能才到5%，不过就算是这样，我也觉得FastApi应当是一款不错的web框架。
爱之初体验
- 安装fastapi
pip install fastapi
- 安装uvicorn
pip install uvicorn
- 新建一个main.py
from typing import Optional
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
class Item(BaseModel):
name: int
description: Optional[str] = None
price: float
tax: Optional[float] = None
app = FastAPI()
@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
return item
整体风格有点像Flask，所以上手比较快。这个可能也是我想试试的原因之一。上面的class定义了接受的参数，以往我们用flask接受参数的话一般用request.get_data()或者get_json()，其实我写惯了go之后还是很不习惯的，因为我还是认为对象比字典好使，而且这个item对象实现了dict()方法，也可以随时转为dict。说句实话，这点确实方便。
- 在main.py同级目录启动服务
uvicorn main:app --reload
--reload参数指的是热更新部署，意思是可以在代码发生变动的时候自动重启服务，使得代码生效。
方便还是挺方便的。
看看控制台
长的是喜欢的样子！假设我更新下代码:
可以看到服务自动reload了。这点还挺方便的~
计划
计划是把现有的Flask改为FastApi，趁着项目还小，行动起来。有一起学习的小伙伴们，麻烦加我一下！我们一起学！如果不想学的就帮我点个赞吧，希望你不要不识抬举！(狗头保命)
大概在30篇左右就开始了迁移工作。。。
从Flask到FastApi
我们已经拿到了FastApi体验卡，并且搭建了一个demo服务。说好的要开始学FastApi，那怎么能从入门到放弃呢？
所以我稍稍看了一下文档，理了一下他里面的门路。所以这篇文章可以算是私货吧，由官方文档加上个人理解组成。我打算先完善比较重要的功能，剩下的到用到的时候再切换就行了。
为了方便大家能从Flask无缝切换到FastApi，我也经过一定的实践，结合自己的项目特意编写了这篇文章，可能有些地方没有考虑到，希望大家见谅。文章有点点长，可以不用一口气看完~留着后面啃也可以！
1. 配置项目改造
我们之前会给Flask的app（pity）初始化一个配置:
其实配置还有一种用法，就是直接引入Config类，利用Config.字段去获取配置项，所以我们在原项目里面取配置的方法都要修改。
新的方式，我们使用Config.变量即可。
2. Cors跨域修改
Flask支持跨域很简单，引入CORS，将app套进去即可。
其实FastApi也不难，其中官网就有对应的例子:
通过引入FastApi自己封装好的CORSMiddleware，即可达到一样的效果。
3. 支持Debug
因为按照我们上一篇的内容，我们通过uvicorn启动了FastApi服务，但是由于我们是在终端(Terminal)运行的，所以其实打的断点是无法起作用的，所以我们需要通过运行main.py来达到调试的目的，官网也有类似的教程。
首先导入uvicorn库，然后通过uvicorn.run来运行对应的app，我经常提到的app，其实是一个FastApi的实例的概念。虽然我给他取名叫pity，但是我有时候也会叫他app，希望不要给大家带来困扰。
注意，我这边run方法接受了4个参数，host和port就不多说了，dddd。
reload呢，就是热更新的意思。
至于app='main:pity'，main代表的是这个文件的名字: main.py，pity也就是app的名字。main:pity即代表当前要启动的是main里面的pity。
至于为什么要这么复杂，归根结底还是这个reload参数，为了能热更新，它需要这些信息，不然会报错:
所以，都是被逼的。
4. Flask-Sqlalchemy变更
其实这个不太属于这块内容，因为有的人甚至没有用到这个模块。
用sqlalchemy的同学可以跳过哦！
其实解决方法呢，就是换成sqlalchemy。所以我们需要按照sqlalchemy的格式去编写ORM。
- 修改models/__init__.py
可以看到我这边读取链接URL，是通过Config来直接获取的。
-
改造models/user.py
随便以user.py为例子：
构造函数可不变，Use类继承的对象就是models/__init__.py里面的Base类，需要注意的是: sqlalchemy需要__tablename__这样一个字段，所以我们需要给它加上，它不会默认生成，不加就报错。其他地方基本上没有差异。
- 改写增删改查部分
以注册用户为例，改写方法是去掉以前的User.query.filter_by()，改为session.query(User).filter_by()，其他的时候差距不大。
注意为什么要用with，因为with执行完毕之后会自动调用__exit__（），也就是会自动关闭session。
5. 参数校验部分
FastApi呢，和Pydantic进行了强强结合，虽然这一块我还摸得不是很清楚，不过我暂时可以用起来了。
先看下旧版本的，人肉校验器:
新版本的话，等于说是把参数校验和业务逻辑解耦了，参数校验放到另外的地方去编写，接口里面只负责处理业务逻辑即可。
新版本接口:
一切的核心都在于这个UserDto
可以看到，我们为UserDto类指定了4个字段，因为都是必填项，所以未加上默认值，如果我们需要email是非必填的，则要改成:
class UserDto(BaseModel):
name: str
password: str
username: str
email: str = None
接着就是具体的校验方法了，由于我们的校验规则很简单，所以对所有字段都是采取的一个方法: field_not_empty
意思是字段不能为空字符串，否则抛出ParamsError，注意这个ParamsError是我自定义的错误类型，它继承了ValueError。
-
进阶
由于我们的字段校验不通过的返回格式是这样的:
但是这个字段呢，是pydantic帮忙校验好的，所以我们需要添加这么一个方法:
这个方法是针对请求参数校验失败的处理，类似于一个hook，只有请求参数校验失败了，才会走到这个步骤。虽然里面错误信息多，但是我们只取第一条错误信息，不然数据多了展示不方便。
接着我们定义了一个错误字典，目前支持missing,params（自己封装的), not_allowed(参数类型不一致)
看看效果
这样就完成了参数的校验了！
6. 蓝图
在http请求里，接口分类是很关键的事情，所以蓝图这块我们不能跳过，我们粗略讲一下。其实flask里面我们也只是用来给url分组，那我们这里也完成一样的事情就好了。
- 编写接口
APIRouter约等于Blueprint，创建一个APIRouter实例，prefix即url的前缀。
编写接口的时候从@app.route改为@router.post/get即可，变化不大。
-
注册router
router的注册也很简单，和之前蓝图注册类似，通过app.include_router方法即可实现:
由于我这里只改造了user下的router，所以其他的未include进来。
今天的内容就分享到这里吧，没啥好啰嗦的，就给大家拜个早年吧！祝大家新年愉快。
