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众所周知，Python Web开发常用的三大框架是Django、Flask和Tornado。笔者在面试过程中也被常问到这几个框架的特点和区别，具体可参考Python Web 框架：Django、Flask 与 Tornado 的性能对比等等。本文对此不会作深入讨论，而是要介绍一款据说性能更高、更适用于高并发场景的框架——FastAPI。笔者在面试过程中接触到了这个框架，并马上搜索了相关的文档，发现介绍其原理的中文文章并不多，因此借着为秋招复习这个机会，探究一下FastAPI究竟为什么这么快。
什么是FastAPI？
FastAPI是一款现代化、高性能的Web框架，用于构建基于Python3.6及以上的API，其具有以下特征：
- 速度快：非常高的性能，与NodeJS和Go不相上下，是最快的Python框架之一；
- 编码快：将开发特性所需的速度提高大约200%到300%；
- 错误少：减少大约40%的人为（开发）错误；
- 直观：强大的编辑器支持，支持多场景开发，调试所花的时间更少；
- 简单：被设计为易于使用和学习，减少阅读文档的时间；
- 代码少：最小化重复，更少的错误；
- 健壮：代码可随时部署到生产环境，并自动提供交互文档；
- 标准：基于（并完全兼容）api的开放标准：OpenAPI（以前称为Swagger）和JSON模式。
具体的使用方法详见中文文档。
Starlette & ASGI
根据上面的官方介绍，我们看到FastAPI的速度得益于使用了Starlette——一个轻量级的ASGI框架。
ASGI，全称为Asynchronous Server Gateway Interface，为了规范支持异步的Python Web服务器、框架和应用之间的通信而定制，同时囊括了同步和异步应用的通信规范，并且向后兼容WSGI。由于最新的HTTP协议支持异步长连接，而传统的WSGI应用支持单次同步调用，即仅在接受一个请求后返回响应，从而无法支持HTTP长轮询或WebSocket连接。在Python3.5增加async/await特性之后，基于asyncio和协程的异步应用编程变得更加方便。ASGI协议规范就是用于asyncio框架的最低限度的底层服务器/应用程序接口。
异步非阻塞I/O & 协程
阻塞I/O，非阻塞I/O，I/O多路复用都属于同步I/O。而异步I/O则不一样，当进程发起I/O操作之后，就直接返回再也不理睬了，直到kernel发送一个信号，告诉进程说I/O完成。在这整个过程中，进程完全没有被阻塞。在非阻塞I/O中，虽然进程大部分时间都不会被阻塞，但是它仍然要求进程去主动的查询，并且当数据准备完成以后，也需要进程主动的再次调用recvfrom()来将数据拷贝到用户内存。
相对于线程，协程是程序级的I/O调度，是对一个线程进行分片，使得线程在代码块之间来回切换执行，而非逐行执行，因此能够支持更快的上下文切换。协程本身并不能实现高并发，但与I/O切换结合后能够大大提高性能。每当发生I/O，自动切换协程，让出CPU资源，即可减少高并发场景下服务的响应时间。因此，结合async/await语法，将代码块定义为协程，使用异步服务器即可实现程序级I/O切换和协程调度。
...
async def app(request: Request) -> Response:
try:
body = None
if body_field:
if is_body_form:
body = await request.form()
else:
body_bytes = await request.body()
if body_bytes:
body = await request.json()
except json.JSONDecodeError as e:
raise RequestValidationError([ErrorWrapper(e, ("body", e.pos))], body=e.doc)
except Exception as e:
raise HTTPException(
status_code=400, detail="There was an error parsing the body"
) from e
solved_result = await solve_dependencies(
request=request,
dependant=dependant,
body=body,
dependency_overrides_provider=dependency_overrides_provider,
)
values, errors, background_tasks, sub_response, _ = solved_result
if errors:
raise RequestValidationError(errors, body=body)
else:
raw_response = await run_endpoint_function(
dependant=dependant, values=values, is_coroutine=is_coroutine
)
if isinstance(raw_response, Response):
if raw_response.background is None:
raw_response.background = background_tasks
return raw_response
response_data = await serialize_response(
field=response_field,
response_content=raw_response,
include=response_model_include,
exclude=response_model_exclude,
by_alias=response_model_by_alias,
exclude_unset=response_model_exclude_unset,
exclude_defaults=response_model_exclude_defaults,
exclude_none=response_model_exclude_none,
is_coroutine=is_coroutine,
)
response = response_class(
content=response_data,
status_code=status_code,
background=background_tasks,
)
response.headers.raw.extend(sub_response.headers.raw)
if sub_response.status_code:
response.status_code = sub_response.status_code
return response
...
可以看到app通过async语法定义为协程，在收到请求后，对于需要I/O操作的地方，会使用await关键字让出资源，待I/O完成后等待资源，最终返回响应。
事件循环
因为Python是单线程的，同一时间只能执行一个方法，所以当一系列的方法被依次调用的时候，Python会先解析这些方法，把其中的同步任务按照执行顺序排队到一个地方，这个地方叫做执行栈。主线程之外，还存在一个"任务队列"（task queue）。当遇到异步任务时，异步任务会被挂起，继续执行执行栈中任务，等异步任务返回结果后，再按照执行顺序排列到"事件队列中"。一旦"执行栈"中的所有同步任务执行完毕，系统就会读取"任务队列"，看看里面有哪些事件。如果有，就将第一个事件对应的回调推到执行栈中执行，若在执行过程中遇到异步任务，则继续将这个异步任务排列到事件队列中。主线程每次将执行栈清空后，就去事件队列中检查是否有任务，如果有，就每次取出一个推到执行栈中执行，这个过程是循环往复的，这个过程被称为Event Loop，即事件循环。
由于异步非阻塞框架基本为单线程运行，因此要利用协程实现事件循环。FastAPI推荐使用uvicorn来运行服务，uvicorn是基于uvloop和httptools构建的闪电般快速的ASGI服务器。Python3.5+的标准库asyncio提供了事件循环用来实现协程，并引入了async/await关键字语法以定义协程。同是异步非阻塞框架的Tornado通过yield生成器实现协程，它自身实现了一个事件循环，其在Python3之后也支持async/await关键字语法，以使用标准库asyncio。而FastAPI则是利用了uvloop，相对于asyncio，更进一步地提升了速度。uvloop是用Cython编写的，并建立在libuv之上。libuv是一种高性能的、跨平台异步的I/O类库，nodejs也使用到了它。由于nodejs是如此的广泛和流行,可以知道libuv是快速且稳定的。uvloop实现了所有的asyncio事件循环APIs。高级别的Python对象包装了低级别的libuv结构体和函数方法。 继承可以使得代码保持DRY（不要重复自己），并确保任何手动的内存管理都可以与libuv的原生类型的生命周期保持同步。
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