فریم ورک fastapi چیست؟ آموزش کامل نصب در پایتون

 اگر هنوز دقیق نمی‌دانید fastapi چیست، در یک جمله بگوییم: FastAPI سریع‌ترین، مدرن‌ترین و توسعه‌دهنده‌ فریم‌ ورک وب پایتون درحال حاضر است که برای ساخت APIهای حرفه‌ای و آمادهٔ تولید طراحی شده. این فریم‌ ورک از سال ۲۰۱۸ توسط Sebastián Ramírez معرفی شد و در مدت کوتاهی به یکی از محبوب‌ترین گزینه‌ها در کنار Django و Flask تبدیل شد؛ اما با تفاوت‌های اساسی که آن را یک سر و گردن بالاتر می‌برد.

فریم ورک FastAPI با ویژگی‌هایی همچون تولید مستندات خودکار، اعتبارسنجی داده‌های ورودی، کاهش خطاهای برنامه‌نویسی و سهولت یادگیری، توجه بسیاری از توسعه‌دهندگان را به خود جلب کرده است. این فریم ورک برای ساخت RESTful API‌ها، میکروسرویس‌ها، پروژه‌های Machine Learning و وب اپلیکیشن‌های Real-time مناسب است و به‌راحتی روی انواع سرورهای ابری قابل استقرار است.

در این مقاله با FastAPI آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید که چگونه این فریم ورک را دانلود و نصب کنید. همچنین به بررسی مزایا و معایب FastAPI، کاربردهای آن در پایتون و مقایسه آن با Flask و Django می‌پردازیم.

ویژگی‌های فریم ورک fastapi

FastAPI صرفاً یک دیگر از فریم ورک‌های پایتون نیست؛ بلکه یک بازنگری مدرن در فرایند ساخت API محسوب می‌شود. اگر بخواهیم دقیق‌تر ببینیم که fastapi چیست، باید بدانیم که قدرت آن در ترکیب هوشمندانه چند تکنولوژی‌ کلیدی نهفته است.

هسته اصلی این فریم ورک بر دو ستون بناشده است:

1. Starlette: برای بخش عملکردی و مدیریت درخواست‌های Asynchronous (ناهمزمان).
2. Pydantic: برای اعتبارسنجی داده‌ها (Data Validation) مبتنی بر Type Hints خود پایتون (نسخه +3.6).

این ترکیب، سرعتی بسیاربالا (در حد NodeJS و Go) و تجربه توسعه‌دهنده (DX) فوق‌العاده‌ای را فراهم می‌کند. اما اگر بخواهیم بدانیم ویژگی‌های متمایزکننده فریم ورک fastapi چیست، باید به موارد زیر اشاره کنیم:

• مبتنی بر استانداردها: FastAPI به‌طور کامل بر استانداردهای باز OpenAPI (برای مستندسازی API) و JSON Schema (برای تعریف ساختار داده‌ها) منطبق است.
• مستندات خودکار: این فریم ورک به‌محض نوشتن کد، دو مستند تعاملی و زیبا (Swagger UI و ReDoc) به‌طور خودکار تولید می‌کند. این یعنی پایان کابوسِ هماهنگ‌سازی دستی مستندات با کد.
• اعتبارسنجی قدرتمند: به لطف Pydantic، اعتبارسنجی داده‌های ورودی و خروجی به‌سادگی تعریف یک کلاس پایتون است. این ویژگی به‌تنهایی حدود ۴۰ درصد خطاهای انسانی در کدنویسی را کاهش می‌دهد.
• پشتیبانی کامل از Async/Await: برخلاف فریم ورک‌های سنتی‌تر، FastAPI از ابتدا برای برنامه‌نویسی ناهمزمان طراحی‌شده و برای پروژه‌هایی که نیاز به توان عملیاتی بالا (high-throughput) دارند مناسب است.
• مدیریت وابستگی (Dependency Injection): دارای یک سیستم DI داخلی ساده و درعین‌حال قدرتمند است که مدیریت وابستگی‌ها و تست‌نویسی را بسیار آسان می‌کند.
• سرعت بالای توسعه (Fast to code): افزایش سرعت کدنویسی و توسعه فیچرها تا حدود ۲۰۰ تا ۳۰۰ درصد

مقاله مرتبط: آشنایی کامل با کتابخانه‌های پایتون و ماژول‌ها + آموزش نصب

مزایای اصلی fastapi

ویژگی‌هایی که در بخش قبل بررسی کردیم، مستقیماً به مزایای رقابتی مهمی تبدیل می‌شوند. اگر هنوز می‌پرسید مزیت اصلی fastapi چیست، باید گفت که این فریم ورک مشکل سرعت را در دو جبهه حیاتی حل می‌کند: سرعت اجرا و سرعت توسعه.

۱- عملکرد عالی با منابع اندک:

FastAPI به لطف Starlette (که زیربنای async آن است) و Pydantic، یکی از سریع‌ترین فریم ورک‌های پایتون محسوب می‌شود. در بنچمارک‌های مستقل (مانند TechEmpower)، عملکرد آن اغلب هم‌تراز با Go و NodeJS قرار می‌گیرد. این یعنی توانایی مدیریت درخواست‌های بسیار بالا (High Throughput) با منابع کمتر که مستقیماً بر هزینه‌های سرور شما تأثیر مثبت دارد.

۲- سرعت بالای توسعه:

توسعه‌دهندگان گزارش می‌دهند که سرعت کدنویسی با FastAPI تا ۳۰۰٪ افزایش می‌یابد. دلیل این ادعا، اعتبارسنجی خودکار داده‌ها (Pydantic)، تکمیل خودکار کد (Autocomplete) هوشمند در IDEها و مستندات خودکار است. زمان کمتری صرف دیباگ کردن خطاهای ورودی یا خواندن مستندات می‌شود.

۳- مستندات خودکار و تعاملی:

این فریم ورک به‌طور خودکار مستندات تعاملی (Swagger UI و ReDoc) تولید می‌کند. این ویژگی زمان توسعه را به‌شدت کاهش می‌دهد و هماهنگی بین تیم‌های Backend و Frontend را از یک چالش، به یک فرایند خودکار تبدیل می‌کند.

۴- کدنویسی پیشرفته:

پشتیبانی کامل از async/await به شما اجازه می‌دهد عملیات I/O-bound (مانند فراخوانی APIهای دیگر یا کار با دیتابیس) را به‌صورت ناهمزمان مدیریت کنید و این برای ساخت وب‌سرویس‌های مدرن، WebSocketها و استریم داده حیاتی است.

5- کاهش چشمگیر باگ‌ها:

استفاده هوشمندانه از Type Hints پایتون و اعتبارسنجی Pydantic، بسیاری از خطاهای رایج مربوط به نوع داده‌ها (Data Type Errors) را قبل‌از اجرا، در همان محیط کدنویسی (IDE)، شناسایی و حذف می‌کند.

6- تزریق وابستگی (DI) داخلی:

سیستم Dependency Injection این فریم ورک، مدیریت وابستگی‌ها (مثل اتصال به دیتابیس یا سیستم احراز هویت) و نوشتن تست‌های ایزوله را بسیار ساده و تمیز می‌کند.

معایب و محدودیت‌های FastAPI

همان‌طور که انتظار می‌رود، فست ای پی آی برای همه پروژه‌ها مناسب نیست و لازم است که قبل‌از انتخاب بدانیم که چالش‌های استفاده از fastapi در پایتون چیست:

• مشکل بودن یادگیری برای تازه‌کارها:

اگر مستقیماً از فریم ورک ساده‌ای مثل Flask بیایید یا با مفاهیم مدرن پایتون آشنا نباشید، درک اجباری Type Hints، نحوه کار Pydantic و به‌خصوص منطق async/await احتمالاً در ابتدا کمی مشکل باشد.

• فقدان ORM داخلی:

برخلاف Django، فست‌ای‌پی‌آی شامل ORM (Object-Relational Mapper) داخلی نیست. شما باید خودتان یک کتابخانه (مانند SQLAlchemy یا Tortoise-ORM) را برای کار با دیتابیس انتخاب، پیکربندی و مدیریت کنید.

• تمرکز صرف بر API:

FastAPI برای ساخت API طراحی‌شده است. اگر به پنل ادمین آماده، مدیریت سشن‌ها یا سیستم رندر قالب‌های HTML (Templating) نیاز دارید (چیزی که Django به آن معروف است)، باید این اجزا را دستی اضافه کنید.

• اکوسیستم نوپا (در قیاس با رقبا):

اگرچه جامعه آن به سرعت درحال رشد است، اما تعداد پکیج‌های Third-party، پلاگین‌های آماده و منابع آموزشی (به‌خصوص فارسی) آن هنوز به گستردگی اکوسیستم‌های بالغ‌تری مانند Django یا Flask نیست.

مقایسه FastAPI با سایر فریم ورک‌های پایتون

انتخاب فریم ورک مناسب، مستقیماً به نیاز پروژه بستگی دارد. fastapi در پایتون اغلب با دو فریم ورک مهم دیگر، یعنی Django و Flask مقایسه می‌شود. این مقایسه به ما کمک می‌کند بفهمیم جایگاه دقیق فریم ورک fastapi چیست.

• جنگو (Django): یک فریم ورک «Full-Stack» و «Batteries-Included» است. همه‌چیز (ORM، پنل ادمین، احراز هویت قوی) را به‌صورت آماده دارد و برای اپلیکیشن‌های کامل و یکپارچه (Monolith) که سرعت توسعه اولیه در آن‌ها حیاتی است، گزینه‌ای ایدئال محسوب می‌شود.
• فلسک (Flask): یک «میکروفریم ورک» (Microframework) کلاسیک است. سبک، منعطف و بسیار مینیمال است. به شما آزادی عمل کامل می‌دهد، اما برای افزودن امکاناتی مثل اعتبارسنجی داده یا داکیومنت API، نیازمند افزونه‌های متعدد (مانند Marshmallow یا Flasgger) هستید.
• فست‌ای‌پی‌آی (FastAPI): در این میان، فریم ورک فست ای پی آی چیست؟ همان‌طور که گفتیم میکروفریم ورک مدرن است که مشخصاً برای ساخت APIهای پرسرعت (API-first) طراحی شده و سرعت اجرای نزدیک به Go و سادگی Flask را با امکانات پیشرفته‌ای مثل اعتبارسنجی و داکیومنت خودکار (که در Django DRF هم هست) ترکیب می‌کند، اما با تمرکز کامل بر async و Type Hints.

جدول زیر این تفاوت‌ها را واضح‌تر نشان می‌دهد:

ویژگی	FastAPI	Django (با DRF)	Flask
فلسفه اصلی	API-First (async، type-driven)	Full-Stack (کامل، batteries-included)	Microframework (مینیمال، انعطاف‌پذیر)
سرعت اجرا	بسیار بالا (Async + Starlette)	متوسط (ASGI از 3.1+)	بالا (بسته به سرور: Gunicorn/uvicorn)
پشتیبانی Async	بومی (Native) – async/await در همه جا	پشتیبانی از ۳.۱+ (ASGI) – نیاز به تنظیمات	نیاز به سرور ASGI (مثل uvicorn)
اعتبارسنجی داده	داخلی (Pydantic) – خودکار، type-safe	داخلی (Serializers) – قدرتمند اما دستی	نیاز به افزونه (مثل Marshmallow, Pydantic)
داکیومنت API	خودکار (OpenAPI) Swagger + ReDoc	نیاز به افزونه (drf-spectacular, drf-yasg)	نیاز به افزونه (Flasgger, apispec)
ORM داخلی	خیر – نیاز به SQLAlchemy/Tortoise	بله (Django ORM) – کامل، migrations خودکار	خیر – نیاز به SQLAlchemy و غیره
منحنی یادگیری	متوسط (نیاز به type hints و async)	بالا (ساختار پیچیده، مفاهیم زیاد)	پایین (ساده و مینیمال)
سیستم DI	قدرتمند و داخلی	محدود (با third-party)	نیاز به افزونه (Flask-Injector)
امنیت داخلی	عالی (OAuth2, JWT, API keys, CORS)	عالی (CSRF, auth, permissions)	پایه (نیاز به افزونه: Flask-Security)
تست‌نویسی	آسان (TestClient داخلی + async)	خوب (Django Test Client)	خوب (با pytest-flask)
اکوسیستم	در حال رشد سریع (۷۵k+ ستاره GitHub)	بسیار بزرگ و پایدار	بزرگ اما پراکنده
مناسب برای…	Microservices, APIهای پرسرعت, ML, Real-time	اپلیکیشن‌های یکپارچه (Monolith), Admin Panel	اپلیکیشن‌های کوچک، نمونه‌سازی، MVP

کاربردهای فریم ورک FastAPI

اگر می‌پرسید کاربرد عملی فریم ورک fastapi چیست، پاسخ در پروژه‌هایی است که توان عملیاتی بالا و زمان توسعه کوتاه اهمیت حیاتی دارند.

۱. ساخت RESTful API‌های سریع

این اصلی‌ترین و واضح‌ترین کاربرد FastAPI است. توانایی ذاتی آن در مدیریت ناهم‌زمان درخواست‌ها (Async I/O) به این معناست که می‌تواند هزاران درخواست هم‌زمان را بدون مسدود شدن (Blocking) مدیریت کند. این دقیقاً همان چیزی است که APIهای مدرن برای ارائه داده به اپلیکیشن‌های موبایل یا فرانت‌اند (Frontend) به آن نیاز دارند.

۲. توسعه میکروسرویس‌ها

معماری میکروسرویس نیازمند کامپوننت‌های سبک، سریع و مستقل است. fastapi در پایتون با سربار (Overhead) بسیار کم، سرعت راه‌اندازی بالا و مصرف بهینه منابع، یکی از بهترین گزینه‌ها برای ساخت سرویس‌های مجزا در یک معماری توزیع‌شده است.

استقرار این سرویس‌های سبک بر بستر سرور ابری (Cloud Server) به شما اجازه می‌دهد تا هر بخش از اپلیکیشن خود را به‌صورت مستقل و بهینه مقیاس‌پذیر کنید و از هدررفت منابع جلوگیری کنید.

۳. سرویس‌دهی مدل‌های ماشین لرنینگ

متخصصان داده (Data Scientists) که مدل‌های خود را با کتابخانه‌های پایتون (مثل Scikit-learn, TensorFlow یا PyTorch) توسعه می‌دهند، برای عملیاتی کردن این مدل‌ها به یک API آماده پروداکشن نیاز دارند. fastapi به‌دلیل سهولت استفاده، سرعت بالا و (مهم‌تر از همه) اعتبارسنجی داده‌ی قدرتمند Pydantic، بهترین راه برای تبدیل یک مدل ML به یک API قابل‌اتکا است.

مقاله مرتبط: تعریف یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به زبان ساده

۴. وب اپلیکیشن‌های Real-time

پشتیبانی بومی از WebSockets، فست‌ای‌پی‌آی را برای اپلیکیشن‌هایی که به ارتباط دوطرفه و زنده نیاز دارند عالی می‌کند و شامل چت‌روم‌ها، داشبوردهای مانیتورینگ زنده، سیستم‌های اعلان (Notification) آنی و پلتفرم‌های اینترنت اشیا (IoT) می‌شود که در آن‌ها داده‌ها باید بدون تأخیر ارسال و دریافت شوند.

نحوه نصب fastapi و راه‌اندازی آن

یکی از جذابیت‌های FastAPI، سادگی راه‌اندازی اولیه آن است. فرایند نصب fastapi بسیار سریع است و شما فقط به دو پکیج اصلی نیاز دارید: خود فریم ورک و یک سرور ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface) برای اجرای آن.

پیش‌نیازهای نصب فست ای پی آی

قبل‌از شروع، مطمئن شوید که موارد زیر روی سیستم شما آماده هستند:

• پایتون نسخه ۳.۷ یا بالاتر: FastAPI از قابلیت‌های مدرن پایتون (مانند Type Hints) استفاده می‌کند؛ بنابراین نسخه‌های جدید پایتون ضروری هستند. اگر برای نصب پایتون مشکل دارید به مقاله زیر مراجعه کنید.

مقاله مرتبط: نصب پایتون روی سیستم‌عامل‌های مختلف؛ آموزش ویدئویی و گام‌به‌گام

• مدیریت پکیج pip: که معمولاً به‌صورت پیش‌فرض همراه پایتون نصب می‌شود.
• محیط مجازی (Virtual Environment): اکیداً توصیه می‌شود که همیشه پروژه‌های پایتون خود را در یک محیط مجازی (مانند venv) ایزوله کنید تا از تداخل وابستگی‌ها (Dependencies) جلوگیری شود.

دانلود fastapi و نصب آن به‌صورت گام‌به‌گام

بیایید در چهار مرحله ساده، اولین API خود را با فست‌ای‌پی‌آی بسازیم و اجرا کنیم.

گام اول: ایجاد و فعال‌سازی محیط مجازی

یک پوشه برای پروژه خود بسازید و وارد آن شوید. سپس دستورات زیر را برای ساخت و فعال‌سازی محیط مجازی در ترمینال اجرا کنید:

برای لینوکس و مک:

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

 برای ویندوز:

python -m venv venv
.\venv\Scripts\activate

(پس‌از اجرای این دستور، باید عبارت (venv) را در ابتدای خط فرمان خود ببینید)

گام دوم: نصب FastAPI و Uvicorn

حالا پکیج‌های لازم را نصب می‌کنیم. دانلود و نصب fastapi به‌تنهایی کافی نیست؛ ما به یک سرور ASGI مانند uvicorn هم نیاز داریم تا اپلیکیشن ما را اجرا کند. uvicorn یک سرور بسیار سریع و سبک است که برای اجرای برنامه‌های Async طراحی‌شده است.

pip install fastapi uvicorn

گام سوم: ساخت اولین برنامه (main.py)

یک فایل به نام main.py در پوشه پروژه خود ایجاد کنید و کدهای زیر را درون آن کپی کنید. این یک API ساده است که در ریشه (/) یک پیام JSON برمی‌گرداند:

from fastapi import FastAPI

# 1. ساخت یک نمونه (instance) از FastAPI
app = FastAPI()

# 2. تعریف یک "مسیر" (Route)
@app.get("/")
def read_root():

# 3. بازگرداندن محتوا (JSON)
return {"message": "Welcome to Ferdowsi Cloud API"}

گام چهارم: اجرای برنامه با Uvicorn

به ترمینال خود برگردید و دستور زیر را برای راه‌اندازی سرور اجرا کنید:

uvicorn main:app --reload

• main: نام فایل پایتون شما (بدون .py).
• app: نام آبجکتی که در کد (app = FastAPI()) ساختید.
• –reload: این گزینه به سرور می‌گوید که درصورت ذخیره تغییرات در فایل، به‌طور خودکار ری‌استارت شود (برای محیط توسعه عالی است).

اگر همه‌چیز درست باشد، خروجی مشابه زیر را خواهید دید:

INFO: Application startup complete.
INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)

دسترسی به مستندات خودکار

تبریک می‌گوییم! API شما درحال اجراست. اما بخش شگفت‌انگیز ماجرا اینجاست: مرورگر خود را باز کنید و به یکی از آدرس‌های زیر بروید:

Swagger UI: http://127.0.0.1:8000/docs
ReDoc: http://127.0.0.1:8000/redoc

شما بدون نوشتن حتی یک خط کد اضافی، مستندات API تعاملی و حرفه‌ای دریافت کردید که می‌توانید مستقیماً از همان‌جا API خود را فراخوانی و تست کنید.

نکات مهم برای شروع کار با FastAPI

نصب و راه‌اندازی تازه قدم اول است. قدرت واقعی FastAPI زمانی مشخص می‌شود که از ابزارهای کلیدی آن به‌درستی استفاده کنید. اگر می‌خواهید بدانید نقطه قوت اصلی fastapi چیست، باید روی سه حوزه بعدی تمرکز کنید.

۱. جدی گرفتن Type Hints و مدل‌های Pydantic

FastAPI به‌شدت به Type Hints (معرفی شده در پایتون 3.6) وابسته است. شما نباید آن‌ها را به‌عنوان یک پیشنهاد اختیاری، بلکه به‌عنوان یک قانون ببینید.

وقتی شما یک مدل (Class) با Pydantic تعریف می‌کنید، فریم ورک به‌طور خودکار سه کار حیاتی برای شما انجام می‌دهد:

• اعتبارسنجی داده (Data Validation): ورودی‌های API (مثل JSON body) را بررسی می‌کند.
• تبدیل نوع (Type Casting): داده‌های ورودی را به انواع داده پایتون که تعریف کرده‌اید تبدیل می‌کند.
• تولید اسکیما (Schema): مستندات خودکار (/docs) مستقیماً از همین مدل‌ها ساخته می‌شوند.

تمام قدرت مستندات خودکار و کاهش چشمگیر خطاهای شما از همین مدل‌های Pydantic نشأت می‌گیرد.

۲. استراتژی کار با پایگاه داده

FastAPI برخلاف Django، شما را مجبور به استفاده از ORM (Object-Relational Mapper) خاصی نمی‌کند و به شما آزادی انتخاب می‌دهد.

• برای SQL: گزینه استاندارد و پیشنهادی خود مستندات، SQLAlchemy (چه به‌صورت Core و چه ORM) است.
• برای NoSQL: برای دیتابیس‌هایی مانند MongoDB، باید از درایورهای Async-compatible مانند motor استفاده کنید.

نکته کلیدی: اگر API شما Async است، کتابخانه دسترسی به دیتابیس شما نیز باید حتماً Async باشد تا از مسدودشدن (Blocking) فرایند اصلی و کاهش سرعت جلوگیری شود.

۳. برنامه‌ریزی برای استقرار (Deployment)

دستور uvicorn main:app –reload که در بخش نصب استفاده کردیم، فقط برای محیط توسعه مناسب است. برای محیط پروداکشن (Production) و مدیریت ترافیک واقعی، شما به یک راه‌اندازی قوی‌تر نیاز دارید. معمولاً FastAPI پشت یک Process Manager مانند Gunicorn (که Uvicorn را به‌عنوان Worker مدیریت می‌کند) و یک Reverse Proxy (مانند NGINX) اجرا می‌شود. این مجموعه برای مدیریت پایداری، امنیت و مقیاس‌پذیری، به یک زیرساخت قابل اتکا نیاز دارد.

سرور ابری (cloud server) یکی از بهترین زیرساخت‌هایی است که می‌توانید به آن تکیه کنید.  اجرای اپلیکیشن FastAPI روی یک سرور ابری قدرتمند، تضمین می‌کند که سرعت بالای این فریم ورک در عمل و زیر بار ترافیک واقعی نیز حفظ شود.

برخی مزایای سرورهای ابری ابر فردوسی برای توسعه‌دهندگان:

• قابلیت تغییر دلخواه منابع (مانند cpu و ram) براساس نیاز پروژه
• صرفه‌جویی در هزینه‌ها با سیستم پرداخت به‌اندازه مصرف
• امکان دسترسی تیم به پروژه از سیستم‌های مختلف در فضای آنلاین ابری
• قابلیت ساخت سرور با پایتون آماده بدون نیاز به نصب چیز خاصی
• قابلیت ارتقا به ژوپیتر لب به‌عنوان یکی از بهترین سیستم‌های کدنویسی حال حاضر دنیا

برای اینکه از کارایی زیرساخت‌ها و سرورهای ما مطمئن شوید، ۱۰۰ هزارتومان اعتبار رایگان ابر فردوسی بالافاصله هنگام ثبت‌نام در حساب شما شارژ خواهد شد تا با اطمینان بیشتری اقدام کنید. 

جمع‌بندی

در این مقاله به تفصیل بررسی کردیم که fastapi چیست و چرا به یکی‌از محبوب‌ترین ابزارهای توسعه‌دهندگان پایتون تبدیل شده است. FastAPI با ترکیب هوشمندانه سرعت اجرای بسیار بالا (به لطف Async و Starlette)، اعتبارسنجی داده قدرتمند (با Pydantic) و تولید مستندات خودکار (OpenAPI)، فرایند توسعه API را به‌شکل چشمگیری ساده‌تر، سریع‌تر و کم‌خطاتر کرده است.

این فریم ورک یک میکروفریم ورک مینیمال مانند Flask نیست که همه‌چیز را به‌عهده شما بگذارد، اما پیچیدگی و ساختار اجباری فریم ورک‌های Full-Stack مانند Django را هم ندارد. FastAPI تعادلی دقیق میان عملکرد و سرعت توسعه برقرارکرده است. اگر به‌دنبال ساخت میکروسرویس‌های پرسرعت، API برای مدل‌های یادگیری ماشین یا وب‌سرویس‌های Real-time هستید، فریم ورک فست ای پی آی بدون شک یکی از بهترین گزینه‌هایی است که پایتون مدرن در اختیار شما قرار می‌دهد.

تجربه شما از کار با FastAPI چه بوده است؟ آیا در پروژه‌های خود با چالش خاصی مواجه شده‌اید که در این مقاله به آن اشاره نشده باشد؟ نظرات و تجربیات خود را با ما در بخش دیدگاه‌ها به اشتراک بگذارید.

منابع:
fastapi.tiangolo  | docs.python | dev.to | sunscrapers | refine

سؤالات متداول