FastAPl是一个现代、快速（高性能）的Web框架，用于构建API，基于Python3.7+的类型提示功能。它由Python开发者SebastianRamirez创建，并且使用了Starlette作为其核心组件以及Pydantic进行数据验证。
文章目录
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- 基础篇
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- 1. FastAPI的核心优势是什么？
- 2. 如何定义一个GET请求路由？
- 3. 路径参数和查询参数有什么区别？
- 4. Pydantic模型的作用是什么？
- 5. 如何返回JSON响应？
- 进阶篇
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- 6. 依赖注入（Dependency Injection）有什么用？
- 7. 如何实现文件上传？
- 8. 什么是中间件（Middleware）？举例说明
- 9. 如何处理CORS（跨域请求）？
- 10. 如何实现JWT认证？
- 实战篇
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- 11. 如何连接数据库？推荐什么ORM？
- 12. 如何编写单元测试？
- 13. 如何优化FastAPI性能？
- 14. 如何实现WebSocket通信？
- 15. 如何处理后台任务？
- 其他高频问题
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- 16. 自动生成的文档如何访问？
- 17. 如何设置响应状态码？
- 18. 如何处理请求体验证错误？
- 19. 路径操作装饰器的`response_model`有什么用？
- 20. 如何实现限流（Rate Limiting）？
基础篇
1. FastAPI的核心优势是什么？
答案 ：自动生成API文档（Swagger/ReDoc）、高性能（基于Starlette和Pydantic）、异步支持、数据验证和序列化。
2. 如何定义一个GET请求路由？
答案：使用装饰器@app.get("/路径")，例如：
@app.get("/items")
def read_items():
return [{
"name": "Item1"}]
3. 路径参数和查询参数有什么区别？
答案：路径参数是URL的一部分（如/items/1），用{ }定义；查询参数是URL后的键值对（如?name=foo），通过函数参数接收。
4. Pydantic模型的作用是什么？
答案：验证请求数据（如请求体、查询参数），自动生成文档，并提供数据序列化。
5. 如何返回JSON响应？
答案：直接返回Python字典或Pydantic模型，FastAPI会自动转换为JSON。
进阶篇
6. 依赖注入（Dependency Injection）有什么用？
答案：复用代码逻辑（如数据库连接、权限验证），通过Depends()注入到路由函数中。
7. 如何实现文件上传？
答案：使用File和UploadFile：
from fastapi import File, UploadFile
@app.post("/upload")
def upload(file: UploadFile = File(
