FastAPI 快的关键在于基于Starlette和Pydantic的异步设计与自动优化：原生支持async/await、自动校验解析参数、生成OpenAPI文档，并需搭配异步数据库驱动（如asyncpg、SQLAlchemy 2.0+）才能真正发挥性能优势。
FastAPI 为什么快？关键在异步与自动优化
FastAPI 快不是靠营销话术，而是实打实的底层设计：基于 Starlette（异步 Web 框架）和 Pydantic（数据校验引擎），原生支持 async/await，请求处理无需阻塞 I/O；同时自动生成 OpenAPI 和 JSON Schema，省去手动写文档和类型转换的开销。它不强制你写异步代码，但只要你把耗时操作（如数据库查询、HTTP 调用）换成 async 函数，性能提升就立刻可见。
从 Hello World 到带验证的异步接口
起步很简单，但要注意几个关键点：
- 用
from fastapi import FastAPI创建实例，直接uvicorn.run(app)启动（别用 Python 内置 HTTP 服务器） - 路径参数、查询参数、请求体自动解析并校验——靠的是类型注解 + Pydantic Model，比如
user_id: int会自动转成整数，非法输入直接返回 422 错误 - 异步路由只需在函数前加
async def，再把耗时操作换成await调用，例如：await database.fetch_one(...)或await httpx.AsyncClient().get(...)
数据库异步操作：选对驱动是前提
同步 ORM（如 SQLAlchemy Core 的传统模式）无法发挥 FastAPI 异步优势。必须用真正异步的驱动：
-
SQLAlchemy 2.0+ async：配合
AsyncSession和create_async_engine，支持 await 查询 - asyncpg（PostgreSQL）、aiomysql（MySQL）、aiosqlite（SQLite）：轻量且稳定，适合中小项目
- 避免在异步路由里调用
session.query(...).all()这类同步方法，会阻塞事件循环
生产部署要点：不止是写接口
开发完接口只是开始，上线前要确认几件事：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- 用
uvicorn --workers 4 --host 0.0.0.0:8000 --reload启动（开发用--reload，生产去掉并加--workers） - 反向代理建议用 Nginx，转发请求并处理静态文件、HTTPS 终止、请求限流
- 日志别只 print，用
logging配合 Uvicorn 的--log-level info，结构化日志更易排查 - 敏感配置（如数据库密码）走环境变量，用
pydantic.BaseSettings统一管理
