從 FastAPI 開始的後端入門

前端起家的我，因為對 Python 感到好奇，不小心點了後端技能樹

12/2/2025 | 江森 | 閱讀時間：12 min
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Python

FastAPI

前言

筆者是從前端起家進入開發領域，寫了一陣子的前端後，突然對時常在打交道的後端感到好奇。

如果想從前端延伸接觸後端的話，那麼從原先就在使用的 JavaScript 跨入（Express.js、Nest.js之類的），似乎是個相當合理的選項。

但是筆者近期被AI燒到，開始對隔壁棚的 Python 也相當好奇，所以就想說：不然就從後端開始認識 Python 好了！

於是筆者開始研究起 Python 的後端，Python 主流的 Web 框架有Django（筆者註：D不發音，唸法類似「漿果」，筆者剛認識它的時候唸成「D漿果」，後來發現唸錯，尷尬到印象很深刻）、Flask、FastAPI 三種可供選擇。

首先是 Django，筆者稍作研究後發現，Django 是個全面性的網站框架。

有著相對完整的開發工具，對於喜歡一套打天下的開發者來說，Django 提供的解決方案是個相當不錯的選擇，但與 Flask 與 FastAPI 比起來就沒那麼多彈性。

由於解決方案的完整度較高，所以 Django 跟另外兩者的學習曲線比起來高。

筆者只是想一窺後端的運作，順帶認識一下隔壁棚相當火熱的 Python，所以 Django 先被筆者淘汰。

接著是 Flask 與 FaskAPI 的比較，筆者私心認為FastAPI的 Logo 有夠酷，所以優先淘汰 Flask。

Flask是個輕量級、極簡且靈活的後端框架，入門的學習曲線是三者中最低的。

筆者私心喜愛 FastAPI 的Logo， 但FastAPI有以下特點讓筆者最後選擇它作為跨入後端的起點：

FastAPI特點

名詞術語

在了解 FastAPI 的特色之前，筆者先整理一些，先釐清會比較容易了解接下來在幹嘛的技術名詞（術語、黑話、whatever）：

FastAPI

Python的後端框架之一，本回的主角。

Uvicorn

FastAPI 的標配之一，非同步的網站伺服器。

由於 FastAPI 的本體為 Python 應用程式，所以需要依賴 Uvicorn 讓 FastAPI 可以進行監聽 Port、解析協議（TCP/IP連線、HTTP）等伺服器行為。

Starlette

FastAPI 的標配之一，實現非同步處理的函式庫。

從前端起家的筆者，因此曾經在 JavaScript 的非同步特性上卡關，所以對這個概念印象蠻深刻的，想不到會在這裡再次看到，而且發現到原來 Python 不具備非同步的特性。

簡單來說，非同步的意思就是並行處理的概念。

想像一下如果只有一個窗口在處理工作，當多個工作同時進來時，就必須排隊，就像我們去銀行、郵局辦事，或是到診所看診排號碼，等叫號才輪到你那樣，這就是同步處理。

非同步就像開多個窗口，如果同時間有多個工作進來時，這些工作就可以分開平行處理，因此消耗排隊的速度就會快很多。

Pydantic

FastAPI 的標配之一，資料驗證工具，確保資料交換有依照定義好的格式。避免資料格式、型別亂用，造成不可預期的錯誤。

接下來介紹 FastAPI 的特色：

高速

FastAPI 號稱是 Python 網站框架中速度最快的。

FastAPI 採用非同步伺服器閘道介面（Asynchronous Server Gateway Interface, ASGI），這個看起來很炫炮的術語是幹嘛用？

相對於 Python 的其他網站框架大多只採用網站伺服器閘道介面（Web Server Gateway Interface, WSGI），ASGI由於非同步的特性，可以並行處理許多操作請求。

也就說，配備這個炫砲的東西，FastAPI 可以讓許多工作一起進行，不用一個一個排隊。這也讓 FastAPI 相較於 Python 的其他網站框架速度更快，並且更能處理高併發的情況。

驗證資料格式

FastAPI 內建 Pydantic。提供資料驗證、序列化和類型提示支援。

自動產生API文件

FastAPI 內建 Swagger UI，自動在運行後會產生API文件，並且可供開發者測試API。

易上手與使用

號稱是目前開發者體驗（DX）最好的 Python 框架之一。

由於是輕量級的框架，所以沒有太多獨有的語法要學。而且官方的說明文件清楚，自動生成 API 文件功能真的很神（筆者有被這個功能嚇到XD），還內建易用的資料驗證工具。

再加上與 JavaScript 的非同步特性，讓筆者從前端跨入使用時，有股熟悉的親切感（被非同步概念虐過的既視感？）。

初始化專案

Python 安裝套件的基本方法是使用 pip，所以官方目前推薦的安裝方式為：

pip install "fastapi[standard]"

但筆者在摸過幾個 Python 專案後發現，最近 Python 開發的主流大多會採用 uv 作為專案管理工具。

它有一些相當棒的特點，讓筆者最近開始在 Python 開發中改用 uv。

介紹一下 uv：

uv 是由 Astral 團隊所開發，以 Rust 語言編寫的 Python 套件管理器和環境管理器。

它旨在取代傳統的 pip、venv 等工具，提供更快的套件安裝速度（比 pip 快 10-100 倍），並且讓套件、虛擬環境以及 Python 版本管理等專案設定更方便。 

uv 帶來以下優勢：

  • 速度快：使用 Rust 的效能優勢和智慧全域快取，套件解析和安裝速度比傳統工具快得多。
  • 功能整合：一個工具即可完成套件安裝、虛擬環境建立和 Python 版本管理等任務，大幅簡化工作流程。
  • 易於使用：提供簡化的指令，讓開發者能用簡單明瞭的指令完成常用的操作。

若你已經建立好並進入專案資料夾，可以使用以下指令：

uv init
uv add "fastapi[standard]"

若還沒建立專案資料夾：

uv init [取你想要的專案資料夾名稱]
cd [你的專案資料夾]
uv add "fastapi[standard]"

初始化完成後的專案資料夾，結構會是這樣：

fastapi-demo/ 
├── .venv/ # uv 自動管理的虛擬環境 
├── .gitignore
├── .python-version # 指定 Python 版本 
├── pyproject.toml # 專案配置與依賴清單 
├── uv.lock # 精確的版本鎖定檔 (類似 poetry.lock) 
├── main.py # fastapi的主程式 
└── README.md

接著在main.py。我們來完成一個初步的後端端點：

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI() # 初始化的FastAPI物件

@app.get("/") # 路徑裝飾器，讓FastAPI將對此伺服器上的"/"請求導到以下函式
def index():
    return "Hello World!"

筆者簡單介紹一下，以上程式碼在幹嘛：

  1. app = FastAPI() ➡️ 初始化的FastAPI物件，一定要做這個動作，不然啟動伺服器時會找不到運行實體。
  2. @app.get(”/”) ➡️ 路徑裝飾器，讓FastAPI將對此伺服器上的”/“請求導到以下函式，我們還能看出這裡允許 GET 請求。
  3. def index() ➡️ 路徑函式（path function），負責處理 HTTP 請求和回應。

接著，來運行專案測試看看：

uv run fastapi dev main.py

使用瀏覽器，在URL欄位中輸入： http://127.0.0.1:8000 就能連到運行中的FastAPI Server囉！

FastAPI：Hello World

想停止運行專案的話，只要在運行的終端機命列中，直接按下 control＋c 即可。

動態路由

路徑參數

了解了上述概念後，我們來測試一個新的路由如下：

@app.get("/hi/{name}")
def greet_to_user(name):
    return f"Hello! {name}"

前端希望從 hi 的目錄中，藉由傳入的 name 指定路由（動態路由）進一步查找相符的資源。

查詢參數

從前端瀏覽器發出的請求，有些會在請求的URL中附帶query string，就像這樣： http://主機名稱/search名稱?參數名稱=指定資料&第二個參數名稱=第二個指定資料&…

在 FastAPI 我們可以這樣設計路由來處理：

@app.get("/hi")
def search_string(name, age):
    age = int(age)
    greeting_message = "哈囉" + name
    
    if age >= 18:
        greeting_message = greeting_message + "你可以訪問本站"
    else:
        greeting_message = greeting_message + "你還是可以訪問本站"

    return greeting_message

測試結果： 查詢參數測試結果1 查詢參數測試結果2

我們可以觀察到，跟路徑參數不同的點在於，裝飾器並沒有方入變數，只有定義在函式中。

精明的你應該有發現 age = int(age) 這一段。

由於從 URL 的 query string 必定為字串，因此必須做型別轉換，才能繼續進行相應的處理，在本例中必須先轉換成整數後，才能進入流程判斷。

自動化文件

如果你的專案正在運行中，而且是運行在：http://127.0.0.1:8000 的話，FastAPI有個神奇的功能是，它會在 http://127.0.0.1:8000/docs 自動生成 API 文件，並且讓你在瀏覽器中，測試API端點：

  1. 目前為止的 API 端點 FastAPI doc1
  2. 測試其中一個 API 端點（端點需要帶入參數的話，可以在 Parameter 的欄位輸入） FastAPI doc2
  3. 下方查看 API 測試結果 FastAPI doc3

結語

本回分享了引誘筆者跨入後端 Python 框架－FastAPI。

筆者初步實作下來的開發體驗真的相當不錯，而且很有趣（？）。

尤其是它那令人驚奇的自動化生成文件功能。

總之筆者會在持續探究及分享 FastAPI 的功能，聽說它能夠結合 AI 相關的開發，真的是相當期待發掘更多 FastAPI 的應用。