FastAPI 基礎概念：FastAPI 適合的應用場景

簡介

在現在的 Web 開發生態系中，API 已成為前後端、行動與雲端服務互相溝通的核心橋樑。若要快速、可靠地提供 RESTful 或 GraphQL 介面，選擇合適的框架至關重要。FastAPI 以 高效能、自動文件生成、型別檢查 為賣點，越來越受到新創與大型企業的青睞。本節將說明 FastAPI 最適合的應用場景，幫助你在專案規劃階段就能正確定位它的價值。

FastAPI 之所以能在眾多 Python Web 框架中脫穎而出，主要是因為它基於 Starlette（非同步底層）與 Pydantic（資料驗證與序列化），讓開發者只需撰寫少量程式碼，就能得到 自動產生的 OpenAPI/Swagger 文件、型別安全的請求與回應，同時保有與 async/await 完全相容的效能。了解這些核心特性後，我們才能夠判斷哪些專案最能受惠於 FastAPI。

以下將從概念、程式碼範例、常見陷阱與最佳實踐，最後列舉實際應用案例，完整說明 FastAPI 的適用情境。

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核心概念

1. 高效能的非同步處理

FastAPI 完全支援 Python 的 async/await，在 I/O 密集型（如資料庫、外部 API）工作時能夠 同時處理多個請求，相較於傳統同步框架（如 Flask）可提升數倍吞吐量。

2. 型別驅動的開發體驗

透過 Python 3.7+ 的型別提示（type hints），FastAPI 能自動把請求資料轉換成 Pydantic 模型，並在回傳時產生正確的 OpenAPI 定義，減少手動驗證與文檔維護的成本。

3. 自動產生 API 文件

只要寫好路由，就會即時在 /docs（Swagger UI）與 /redoc（ReDoc）提供互動式文件，讓前端或第三方開發者能即時測試 API，提升協作效率。

4. 可擴充的中介層（Middleware）與依賴注入（Dependency Injection）

FastAPI 提供 依賴注入機制，讓資料庫連線、認證、日誌等共用資源以宣告式方式注入到路由函式，保持程式碼乾淨且易於測試。

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程式碼範例

範例 1：最簡「Hello World」

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/hello")
async def hello():
    """回傳簡單的文字訊息"""
    return {"message": "Hello, FastAPI!"}

說明：只要兩行路由定義，即可在 http://localhost:8000/hello 取得 JSON 回應，並在 /docs 自動產生對應文件。

範例 2：使用 Pydantic 進行資料驗證

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel, Field

app = FastAPI()

class Item(BaseModel):
    name: str = Field(..., example="Apple")
    price: float = Field(..., gt=0, description="商品價格，必須大於 0")
    tags: list[str] | None = None

@app.post("/items")
async def create_item(item: Item):
    """接收 JSON 並回傳同樣結構的資料"""
    return {"item_id": 123, "data": item}

說明：Item 模型自動產生驗證規則與 OpenAPI 範例；若傳入不符合條件的 JSON，FastAPI 會回傳 422 Unprocessable Entity 錯誤，省去手寫驗證程式。

範例 3：非同步資料庫操作（以 asyncpg 為例）

import asyncpg
from fastapi import FastAPI, Depends

app = FastAPI()
DATABASE_URL = "postgresql://user:password@localhost/dbname"

async def get_db():
    conn = await asyncpg.connect(DATABASE_URL)
    try:
        yield conn
    finally:
        await conn.close()

@app.get("/users/{user_id}")
async def read_user(user_id: int, db: asyncpg.Connection = Depends(get_db)):
    row = await db.fetchrow("SELECT id, name FROM users WHERE id = $1", user_id)
    if row:
        return {"id": row["id"], "name": row["name"]}
    return {"error": "User not found"}

說明：Depends 讓資料庫連線在每次請求時自動注入，且使用 async/await 完全非同步，適合高併發的讀寫需求。

範例 4：JWT 認證與依賴注入

from fastapi import FastAPI, Depends, HTTPException, status
from fastapi.security import HTTPBearer, HTTPAuthorizationCredentials
import jwt

app = FastAPI()
security = HTTPBearer()
SECRET_KEY = "super-secret-key"

def verify_token(credentials: HTTPAuthorizationCredentials = Depends(security)):
    token = credentials.credentials
    try:
        payload = jwt.decode(token, SECRET_KEY, algorithms=["HS256"])
        return payload["sub"]          # 返回使用者 ID
    except jwt.PyJWTError:
        raise HTTPException(
            status_code=status.HTTP_401_UNAUTHORIZED,
            detail="Invalid token",
        )

@app.get("/protected")
async def protected_route(user_id: str = Depends(verify_token)):
    return {"msg": f"Hello {user_id}, you have accessed a protected route"}

說明：透過 HTTPBearer 與自訂依賴 verify_token，把認證邏輯抽離出路由，保持程式碼可讀且易於測試。

範例 5：背景任務（Background Tasks）

from fastapi import FastAPI, BackgroundTasks

app = FastAPI()

def write_log(message: str):
    with open("log.txt", "a") as f:
        f.write(message + "\n")

@app.post("/notify")
async def send_notification(msg: str, background_tasks: BackgroundTasks):
    # 立即回應客戶端，將寫檔任務交給背景執行
    background_tasks.add_task(write_log, f"Notify: {msg}")
    return {"status": "queued"}

說明：BackgroundTasks 讓耗時操作在回應後異步執行，提升使用者體驗，特別適合發送 Email、寫入日誌等情境。

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常見陷阱與最佳實踐

常見陷阱	為何會發生	解決方式 / 最佳實踐
忘記使用 async	在 I/O 密集函式中仍寫同步程式，失去非同步優勢。	只要涉及資料庫、外部 API、檔案 I/O，就必須使用 async def，並選擇支援 async 的套件（如 asyncpg、httpx）。
過度依賴全域變數	在多工作執行緒/多進程環境下，資料競爭會導致錯誤。	使用 依賴注入（Depends）或 ContextVar 來管理請求範圍的資源。
未設定 CORS	前端跨域請求被瀏覽器阻擋。	使用 fastapi.middleware.cors.CORSMiddleware 明確允許來源。
忽略錯誤處理	預設的 500 錯誤回傳堆疊資訊，可能洩漏機密。	自訂 exception_handler，統一回傳錯誤格式，並記錄日誌。
大型專案直接寫在單一檔案	隨著路由、模型增多，維護成本急升。	採用 router 模組化（APIRouter），把模型、服務層、路由各自拆分。

最佳實踐

1. 型別提示貫徹到底：從路由參數到回傳模型都使用 Pydantic，減少隱式錯誤。
2. 使用 APIRouter 分層：例如 api/v1/users.py、api/v1/items.py，讓專案結構清晰。
3. 將設定抽離成獨立檔（如 config.py、.env），配合 pydantic.BaseSettings 管理環境變數。
4. 加入自動測試：利用 TestClient（同步）或 AsyncClient（aiohttp）寫單元測試，確保路由與依賴行為正確。
5. 監控與日誌：結合 structlog、Prometheus 或 Sentry，即時掌握 API 性能與例外。

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實際應用場景

場景	為何選 FastAPI	範例實作
微服務（Microservices）	輕量、非同步、易於容器化（Docker）	以 uvicorn 作為 ASGI 伺服器，搭配 Kubernetes 部署。
資料科學模型服務	可以直接把 Python 函式（如 sklearn、torch）包裝成 API，且支援大量併發請求	把模型載入於啟動時，使用 POST /predict 接收 JSON，回傳預測結果。
即時資料串流	WebSocket 支援讓前端即時接收訊息，適合聊天、即時儀表板	@app.websocket("/ws") 實作雙向通訊。
行動 APP 後端	自動產生的 Swagger 文件讓前端工程師快速測試 API，減少溝通成本	使用 JWT 認證，提供 /login、/profile 等端點。
企業內部工具	需要快速開發 CRUD 與權限控制，且易於維護	結合 SQLModel（Pydantic + SQLAlchemy）快速產生資料模型與 CRUD 路由。
高頻率 IoT 匯報	大量短小請求（如感測器上報），需要低延遲與高併發	使用 async + uvicorn --workers，配合 Redis 作為訊息隊列。

小技巧：在上述任何場景，只要把 資料驗證、文件生成、非同步 I/O 三大特性結合，就能大幅縮短開發週期，同時提升系統可觀測性與可維護性。

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總結

FastAPI 並非萬能藥，但在 高併發、資料驗證需求嚴格、需要即時文件 的專案中，它提供了 最少的程式碼、最高的效能。透過型別提示、Pydantic 與 async/await 的緊密結合，我們可以在開發早期就捕捉錯誤、產出可直接使用的 API 文件，並以 Docker、Kubernetes 等雲原生工具輕鬆部署。

在選擇框架時，請先評估以下問題：

1. 這個服務是否需要 大量 I/O（資料庫、外部 API）？
2. 團隊是否熟悉 型別提示 與 非同步程式設計？
3. 是否需要 自動化文件 與 快速原型？

若答案大多為「是」，FastAPI 就是一個 高性價比 的選擇。希望本篇文章能幫助你快速定位 FastAPI 的適用場景，並在實務開發中發揮它的最大威力。祝開發順利！