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提供自動化的 API 文件網頁使用者介面。

基於 Flask 的簡潔，它看起來很適合用來構建 API。接下來要找的，就是 Flask 世界裡的「Django REST Framework」。

成為一個微框架，讓所需的工具與元件能輕鬆搭配組合。

看看 `requests.get(...)` 與 `@app.get(...)` 的相似之處。

* 擁有簡單直觀的 API。

* 直接使用 HTTP 方法名稱（操作），以直接、直觀的方式表達。

因此，談到 2.0 版時常說「Swagger」，而 3+ 版則是「OpenAPI」。

採用並使用開放的 API 規格標準，而非自訂格式。

但它誕生於 Python 型別提示出現之前。因此，為了定義每個 <dfn title="資料應如何組成的定義">結構（schema）</dfn>，你需要使用 Marshmallow 提供的特定工具與類別。

用程式碼定義能自動提供資料型別與驗證的「schemas」。

它是一個很棒的工具，在有 **FastAPI** 之前我也經常使用。

Webargs 由與 Marshmallow 相同的開發者創建。

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自動驗證傳入請求資料。

編輯器幫不上太多忙。而且如果我們修改了參數或 Marshmallow 的 schemas 卻忘了同步修改 YAML docstring，產生的結構就會過時。

APISpec 由與 Marshmallow 相同的開發者創建。

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支援 API 的開放標準 OpenAPI。

而這些全端產生器，也成為了 [**FastAPI** 專案產生器](project-generation.md) 的基礎。

Flask-apispec 由與 Marshmallow 相同的開發者創建。

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從定義序列化與驗證的相同程式碼，自動產生 OpenAPI 結構（schema）。

它無法很好地處理巢狀模型。若請求的 JSON 主體中有內層欄位，且這些內層欄位又是巢狀 JSON 物件，就無法被妥善地文件化與驗證。

使用 Python 型別以獲得優秀的編輯器支援。

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想辦法達到瘋狂的效能。

因此，資料驗證、序列化與文件必須以程式碼手動完成，無法自動化。或者需在 Falcon 之上實作另一層框架（如 Hug）。其他受 Falcon 設計啟發的框架也有同樣的區別：將 request 與 response 物件作為參數。

設法取得優秀的效能。

路由需要在單一地方宣告，使用在其他地方宣告的函式（而不是用可以直接放在端點處理函式上方的裝飾器）。這更接近 Django 的作法，而不是 Flask（與 Starlette）的作法。它在程式碼中分離了其實相當緊密耦合的事物。

用模型屬性的「預設值」來定義資料型別的額外驗證。這提升了編輯器支援，而這在當時的 Pydantic 還不支援。

由於它基於同步 Python 網頁框架的舊標準（WSGI），無法處理 WebSocket 與其他功能，儘管效能仍然很高。

Hug 由 Timothy Crosley 創建，他同時也是 [`isort`](https://github.com/timothycrosley/isort) 的作者，一個自動排序 Python 匯入的好工具。

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Hug 啟發了 APIStar 的部分設計，也是我覺得最有前景的工具之一，與 APIStar 並列。

現在的 APIStar 是一套用於驗證 OpenAPI 規格的工具，不是網頁框架。

APIStar 由 Tom Christie 創建。他也創建了：

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存在。

它可與 Marshmallow 相提並論。儘管在效能測試中它比 Marshmallow 更快。而且因為它基於相同的 Python 型別提示，編輯器支援也很出色。

處理所有資料驗證、資料序列化與自動模型文件（基於 JSON Schema）。

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處理所有核心網頁部分，並在其上加上功能。

它是 Starlette 與 **FastAPI** 推薦使用的伺服器。

執行 **FastAPI** 應用的主要網頁伺服器。

<img src="/img/async/concurrent-burgers/concurrent-burgers-07.png" class="illustration">

漂亮的插畫來自 [Ketrina Thompson](https://www.instagram.com/ketrinadrawsalot)。 🎨

整個過程中沒有太多的談情說愛，因為大部分時間 🕙 都花在櫃檯前等待。😞

漂亮的插畫來自 [Ketrina Thompson](https://www.instagram.com/ketrinadrawsalot)。 🎨

from backend.main import app

你也可以把檔案路徑傳給 `fastapi dev` 指令，它會推測要使用的 FastAPI app 物件：

$ fastapi dev main.py

此外，其他工具可能找不到它，例如 [VS Code 擴充套件](editor-support.md) 或 [FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)，因此建議在 `pyproject.toml` 中使用 `entrypoint`。

my_second_user: User = User(**second_user_data)

`**second_user_data` 意思是:

但預設情況下，一切都「直接可用」。