学习 FastAPI 前需要的 Python 基础

你应该会哪些基础

暂时只需要：变量、条件判断、循环、函数、列表、字典、导入模块、类的基本写法和异常。遇到生成器、上下文管理器和异步时，再结合后面的例子理解。

类型注解：给数据贴上说明标签

def multiply(price: float, count: int) -> float:
    return price * count

• price: float：希望 price 是浮点数。
• count: int：希望 count 是整数。
• -> float：希望函数返回浮点数。

普通 Python 函数不会仅凭类型注解自动检查全部输入。FastAPI 会读取接口的类型声明，并用它们解析请求、校验数据和生成文档。官方类型注解说明

常见类型写法

写法	含义
str	字符串
int	整数
float	浮点数
bool	布尔值
list[str]	元素为字符串的列表
dict[str, int]	键为字符串、值为整数的字典
str | None	字符串或空值
Literal["low", "high"]	只能取指定值，需要从 typing 导入

str | None 使用 Python 3.10 引入的联合类型写法。使用较旧 Python 时，许多新教程中的语法会无法运行。

“允许为空”与“可以不传”不同

下面是普通 Python 函数参数的对比：

def a(name: str):
    pass


def b(name: str | None):
    pass


def c(name: str | None = None):
    pass

• a：必须传参数；希望它是字符串。
• b：必须传参数；可以传 None。
• c：可以省略；省略时使用 None。

对 Pydantic 2 的模型字段来说，field: str | None 也表示“必填，但允许 null”；写上 = None 后，才表示“不提供时默认空值”。第 7 章会进一步区分这些情况。

装饰器：让函数与路由建立关系

@app.get("/hello")
def hello():
    return {"message": "你好"}

先把 @app.get("/hello") 理解为登记：收到 GET /hello 时，调用下面的 hello 函数。现在无需掌握装饰器内部如何实现。

类与对象

from pydantic import BaseModel


class Book(BaseModel):
    title: str
    pages: int


book = Book(title="Python 入门", pages=200)
print(book.title)

Book 是描述数据结构的类；book 是具体的一份数据。继承 BaseModel 后，这个类就获得了 Pydantic 的数据解析与校验能力。

Annotated：类型加额外说明

from typing import Annotated
from fastapi import Query

# 语法片段：在接口参数中使用
# limit: Annotated[int, Query(ge=1, le=100)] = 10

可以分成三部分读：

1. int：实际类型。
2. Query(ge=1, le=100)：来自查询字符串，取值范围为 1～100。
3. = 10：没传时使用 10。

Annotated 的第一个参数是类型，后面的参数是额外元数据。FastAPI 官方推荐在适用场景使用这种写法。官方参数校验说明

with 与 yield 先认识一下

with open("notes.txt", "w", encoding="utf-8") as file:
    file.write("今天学习了 FastAPI")

with 帮助管理资源；离开代码块时，会按规则清理资源。数据库事务也可以用上下文管理器声明范围。

yield 可以让函数交出一个值并暂时停在原处。FastAPI 依赖中常用它表示：“先提供资源，等框架进入清理阶段再继续”。不要把它简单理解为普通 return。

本章练习

定义一个 Student 模型，包含必填的 name: str、必填的 age: int，以及可省略的 nickname: str | None = None。

过关标准：能读懂函数参数注解、BaseModel、Annotated 和默认值。