使用python开发api接口可通过fastapi实现，步骤包括：1. 安装fastapi和uvicorn包；2. 创建python文件并编写简单接口示例；3. 通过uvicorn启动服务访问测试；4. 使用路径参数或查询参数接收输入；5. 利用pydantic定义数据模型进行自动校验；6. 自动生成交互式文档便于调试和展示；7. 可选配置关闭文档。fastapi简化了路由定义、输入处理及数据验证流程，提升了开发效率。
用Python开发API接口其实并不难，尤其是现在有了像FastAPI这样的现代框架。它不仅上手快、性能好，还能自动生成文档，非常适合做Web服务的后端接口。
安装FastAPI和启动环境
要开始使用FastAPI，首先得安装好依赖。你需要先安装fastapi包，再配合一个ASGI服务器比如uvicorn来运行项目：
pip install fastapipip install uvicorn
然后你可以新建一个Python文件，比如叫main.py，写个最简单的例子试试：
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from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
def read_root():
return {"Hello": "World"}接着在终端执行：uvicorn main:app --reload
访问 https://www.php.cn/link/f0838b2ebfc6440a474eabdc326bf31a 就能看到返回的JSON内容了。
编写带参数的接口
实际开发中，大多数接口都需要接收参数。FastAPI支持路径参数和查询参数两种常见方式。
举个例子，想做一个根据用户ID获取信息的接口，可以用路径参数：
@app.get("/users/{user_id}")
def read_user(user_id: int):
return {"user_id": user_id}这样传入的user_id会被自动转成整数类型，如果不是数字会直接报错。
如果是搜索类接口，更适合用查询参数，比如：
@app.get("/search")
def search_items(q: str = None, limit: int = 10):
return {"query": q, "limit": limit}访问 /search?q=test&limit=5 就能拿到对应的值。
使用Pydantic做数据校验
很多接口需要接收POST请求，并带有结构化的数据，这时候就可以用FastAPI内置的Pydantic来做数据模型定义和校验。
例如我们想创建一个用户注册接口，可以先定义一个模型：
from pydantic import BaseModel
class UserCreate(BaseModel):
username: str
email: str
password: str然后写一个POST接口处理：
@app.post("/register")
def register_user(user: UserCreate):
return {"message": "User created", "data": user}如果客户端发来的数据字段不匹配或缺少必填项，FastAPI会自动返回错误提示，不需要你手动判断。
接口文档自动生成
FastAPI最大的优点之一就是自带交互式文档。只要你写好了接口，在浏览器里打开：
- https://www.php.cn/link/f0838b2ebfc6440a474eabdc326bf31a/docs 就是Swagger UI界面
- https://www.php.cn/link/f0838b2ebfc6440a474eabdc326bf31a/redoc 是ReDoc风格的文档
这两个页面都会自动列出所有接口、参数说明、请求示例和响应格式，方便调试也适合给前端看。
如果你不想暴露文档，也可以通过配置关闭它们。
基本上就这些。开发API的核心流程无非是定义路由、处理输入输出、做数据校验，FastAPI把这些都简化了不少，而且性能也不错，很适合快速搭建RESTful服务。
