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FastAPI 提供了以下内容：
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交互式 API 文档以及具探索性 web 界面。因为该框架是基于 OpenAPI，所以有很多可选项，FastAPI 默认自带两个交互式 API 文档。
全部都基于标准的 Python 3.6 类型声明（感谢 Pydantic ）。没有新的语法需要学习。只需要标准的 Python 。
如果你需要2分钟来学习如何使用 Python 类型（即使你不使用 FastAPI ），看看这个简短的教程：Python Types。
编写带有类型标注的标准 Python：
from datetime import date
from pydantic import BaseModel
# Declare a variable as a str
# and get editor support inside the function
def main(user_id: str):
return user_id
# A Pydantic model
class User(BaseModel):
id: int
name: str
joined: date
可以像这样来使用：
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")
second_user_data = {
"id": 4,
"name": "Mary",
"joined": "2018-11-30",
}
my_second_user: User = User(**second_user_data)
Info
**second_user_data 意思是:
直接将second_user_data字典的键和值直接作为key-value参数传递，等同于：User(id=4, name="Mary", joined="2018-11-30")
整个框架都被设计得易于使用且直观，所有的决定都在开发之前就在多个编辑器上进行了测试，来确保最佳的开发体验。
在最近的 Python 开发者调查中，我们能看到 被使用最多的功能是"自动补全"。
整个 FastAPI 框架就是基于这一点的。任何地方都可以进行自动补全。
你几乎不需要经常回来看文档。
在这里，你的编辑器可能会这样帮助你：
你将能进行代码补全，这是在之前你可能曾认为不可能的事。例如，在来自请求 JSON 体（可能是嵌套的）中的键 price。
不会再输错键名，来回翻看文档，或者来回滚动寻找你最后使用的 username 或者 user_name 。
任何类型都有合理的默认值，任何和地方都有可选配置。所有的参数被微调，来满足你的需求，定义成你需要的 API。
但是默认情况下，一切都能“顺利工作”。
所有的校验都由完善且强大的 Pydantic 处理。
集成了安全性和身份认证。杜绝数据库或者数据模型的渗透风险。
OpenAPI 中定义的安全模式，包括：
加上来自 Starlette（包括 session cookie）的所有安全特性。
所有的这些都是可复用的工具和组件，可以轻松与你的系统，数据仓库，关系型以及 NoSQL 数据库等等集成。
FastAPI 有一个使用非常简单，但是非常强大的依赖注入系统。
或者说，导入并使用你需要的代码，而不需要它们。
任何集成都被设计得被易于使用（用依赖关系），你可以用和路径操作相同的结构和语法，在两行代码中为你的应用创建一个“插件”。
FastAPI 和 Starlette 完全兼容(并基于)。所以，你有的其他的 Starlette 代码也能正常工作。FastAPI 实际上是 Starlette的一个子类。所以，如果你已经知道或者使用 Starlette，大部分的功能会以相同的方式工作。
通过 FastAPI 你可以获得所有 Starlette 的特性 ( FastAPI 就像加强版的 Starlette )：
FastAPI 和 Pydantic 完全兼容(并基于)。所以，你有的其他的 Pydantic 代码也能正常工作。
兼容包括基于 Pydantic 的外部库， 例如用与数据库的 ORMs, ODMs。
这也意味着在很多情况下，你可以将从请求中获得的相同对象直接传到数据库，因为所有的验证都是自动的。
反之亦然，在很多情况下，你也可以将从数据库中获取的对象直接传到客户端。
通过 FastAPI 你可以获得所有 Pydantic (FastAPI 基于 Pydantic 做了所有的数据处理)：
