【Python】【面试凉经】Fastapi为什么Fast

核心的关键词:ASGI、原生异步、协程、uvloop、异步生态、Pydantic编译时生成校验代码、DI system预计算依赖树

@interviewer 00:32:49 FastAPI 它优越于其他一些主流web框架像 django或 flask 的这个点在哪里?

@我 00:33:00fastapi 就是说它的 fast 性能高在哪里?它就是采用了一个携程来提高它的速度,通过事件循环...

FastAPI 的性能优势主要来自三个核心设计:

  1. 原生异步支持(Native async)-> 基于ASGI标准(Asynchronous Server Gateway Interface),通过协程避免了线程切换开销
  2. 自动请求验证(Auto-validation)-> 使用 Pydantic 在编译时生成校验代码,比运行时解释快10倍+
  3. 依赖注入系统(DI system)-> 通过类型提示预计算依赖树,减少运行时反射成本

FastAPI 之所以在并发性能上显著优于 Flask,并不仅仅是简单地使用了 uvloop 或异步特性,而是从设计理念、架构到底层实现都围绕异步和高并发进行了深度优化。以下是关键差异点:


1. 原生异步支持 vs. 兼容性适配

  • FastAPI 从底层就是基于 ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface) 设计的,原生支持 async/await,每个请求都可以在事件循环中非阻塞地处理。例如:

    python 复制代码
    @app.get("/")
    async def read_data():
        data = await db.query()  # 非阻塞IO
        return data
  • FlaskWSGI 框架,本质是同步的。即使通过 asynciogevent 实现异步,也是在同步基础上打补丁(如 flask-asyncgevent 的 monkey-patch),存在上下文切换开销。


2. 性能关键组件的深度优化

  • FastAPI 默认集成 uvicorn (基于 uvloophttptools):
    • uvloop 替换了 Python 原生事件循环,性能接近 Go 的 goroutine。
    • httptools 是 C 实现的 HTTP 解析器,比 Python 原生解析快数倍。
  • Flask 即使搭配 uvloop,仍需通过 asgiref 等适配层转换为 ASGI,额外开销不可避免。

3. 依赖注入与高效数据处理

  • FastAPI 的依赖注入系统原生支持异步,且自动处理 JSON 解析(基于 orjsonpydantic ):

    python 复制代码
    @app.post("/items")
    async def create_item(item: Item):  # 自动异步解析和验证
        return item
  • Flask 的请求解析和响应序列化是同步的,即使使用异步扩展,也需要手动处理。


4. 并发模型与生态工具链

  • FastAPI 的整个生态链(如数据库驱动 asyncpg、HTTP 客户端 httpx)是为异步设计的,避免阻塞事件循环。
  • Flask 的生态大多为同步(如 SQLAlchemy 同步版、requests),异步需要额外适配(如 SQLAlchemy 2.0 的异步支持)。

总结:FastAPI 的优化矩阵

优化维度 FastAPI Flask
协议 ASGI(原生异步) WSGI(同步)
事件循环 uvloop + httptools(C层优化) 原生或兼容层(性能损耗)
依赖注入 原生异步支持 无或扩展实现
生态工具 全异步生态(如 asyncpg) 同步为主
JSON 处理 orjson/pydantic(Rust/C加速) Python 原生

FastAPI 的高并发并非单一技术的结果,而是从协议、核心组件到生态的全栈异步设计。如果 Flask 想要达到同等性能,需要重写核心逻辑并迁移生态,这实际上就是重新实现了一个 FastAPI。

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