部署 FastAPI 应用
异步 Python API 框架，自动 OpenAPI 文档，通过 Uvicorn/Gunicorn 部署到容器或 serverless。
平台进阶
为什么
FastAPI 利用 async/await 和 Pydantic 请求验证，在 Python 中达到 Node.js 级性能。自动生成 OpenAPI 文档和类型安全减少样板和 bug。
何时使用
需要异步 I/O、自动文档和验证的现代 Python API 用 FastAPI。新项目优于 Flask；遗留 WSGI 中间件选 Flask。
如何做
1. ASGI 服务器 — uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port 8000
2. 生产 — gunicorn app:app -w 4 -k uvicorn.workers.UvicornWorker
3. Docker — python:3.12-slim，uvicorn CMD
4. Serverless — mangum 适配 Lambda，或 Vercel Python
5. 自动文档 — /docs（Swagger）和 /redoc（ReDoc）自动生成
6. 异步 — I/O 密集用 async def，sync def 卸载到线程池
7. CORS — CORSMiddleware 跨源前端
示例
# main.py
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
class Item(BaseModel):
name: str
price: float
@app.get("/health")
async def health(): return {"ok": True}
@app.post("/items")
async def create(item: Item):
return {"created": item}
# Dockerfile
FROM python:3.12-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .
EXPOSE 8000
CMD ["gunicorn", "main:app", "-w", "4", "-k", "uvicorn.workers.UvicornWorker", "-b", "0.0.0.0:8000"]
# Vercel — api/index.py
from mangum import Mangum
from main import app
handler = Mangum(app)
常见问题
- ⚠异步路由中阻塞调用 — async def 中同步 I/O 阻塞事件循环，用 run_in_executor 或 sync def
- ⚠Uvicorn worker 未利用 CPU — 单 worker = 单核，用 Gunicorn 配 UvicornWorker
- ⚠Pydantic v1 vs v2 不匹配 — FastAPI 版本固定 Pydantic，混用导致运行时错误
最佳实践
- ✓I/O 密集处理用 async def（DB、HTTP），CPU 密集用 sync def — FastAPI 将 sync 卸载到线程池
- ✓始终为请求/响应定义 Pydantic 模型 — 免费获得验证、文档和类型安全
- ✓设置健康检查和优雅关闭 — 处理 SIGTERM 以在退出前排空进行中的请求