# Основные свойства

## Основные свойства FastAPI

**FastAPI** предлагает вам следующее:

### Использование открытых стандартов

* <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification" class="external-link" target="_blank"><strong>OpenAPI</strong></a> для создания API, включая объявления <abbr title="также известных, как  HTTP-методы, такие, как: POST, GET, PUT, DELETE">операций</abbr> <abbr title="известные как: эндпоинты, маршруты, 'ручки' и т.п.">пути</abbr>, параметров, тела запроса, безопасности и т.д.


* Автоматическое документирование моделей данных в соответствии с <a href="https://json-schema.org/" class="external-link" target="_blank"><strong>JSON Schema</strong></a> (так как спецификация OpenAPI сама основана на JSON Schema).
* Разработан, придерживаясь этих стандартов, после тщательного их изучения. Эти стандарты изначально включены во фреймфорк, а не являются дополнительной надстройкой.
* Это также позволяет использовать автоматическую **генерацию клиентского кода** на многих языках.

### Автоматически генерируемая документация

Интерактивная документация для API и исследования пользовательских веб-интерфейсов. Поскольку этот фреймворк основан на OpenAPI, существует несколько вариантов документирования, 2 из которых включены по умолчанию.

* <a href="https://github.com/swagger-api/swagger-ui" class="external-link" target="_blank"><strong>Swagger UI</strong></a>, с интерактивным взаимодействием, вызывает и тестирует ваш API прямо из браузера.

![Swagger UI interaction](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-03-swagger-02.png)

* Альтернативная документация API в <a href="https://github.com/Rebilly/ReDoc" class="external-link" target="_blank"><strong>ReDoc</strong></a>.

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png)

### Только современный Python

Все эти возможности основаны на стандартных **аннотациях типов Python 3.8** (благодаря Pydantic). Не нужно изучать новый синтаксис. Только лишь стандартный современный Python.

Если вам нужно освежить знания, как использовать аннотации типов в Python (даже если вы не используете FastAPI), выделите 2 минуты и просмотрите краткое руководство: [Введение в аннотации типов Python¶
](python-types.md){.internal-link target=_blank}.

Вы пишете на стандартном Python с аннотациями типов:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Объявляем параметр user_id с типом `str`
# и получаем поддержку редактора внутри функции
def main(user_id: str):
    return user_id


# Модель Pydantic
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Это можно использовать так:

```Python
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

second_user_data = {
    "id": 4,
    "name": "Mary",
    "joined": "2018-11-30",
}

my_second_user: User = User(**second_user_data)
```

!!! Информация
    `**second_user_data` означает:

    Передать ключи и значения словаря `second_user_data`,  в качестве аргументов типа "ключ-значение", это эквивалентно: `User(id=4, name="Mary", joined="2018-11-30")` .

### Поддержка редакторов (IDE)

Весь фреймворк был продуман так, чтобы быть простым и интуитивно понятным в использовании, все решения были проверены на множестве редакторов еще до начала разработки, чтобы обеспечить наилучшие условия при написании кода.

В опросе Python-разработчиков было выяснено, <a href="https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2017/#tools-and-features" class="external-link" target="_blank">что наиболее часто используемой функцией редакторов, является "автодополнение"</a>.

Вся структура **FastAPI** основана на удовлетворении этой возможности. Автодополнение работает везде.

Вам редко нужно будет возвращаться к документации.

Вот как ваш редактор может вам помочь:

* в <a href="https://code.visualstudio.com/" class="external-link" target="_blank">Visual Studio Code</a>:

![editor support](https://fastapi.tiangolo.com/img/vscode-completion.png)

* в <a href="https://www.jetbrains.com/pycharm/" class="external-link" target="_blank">PyCharm</a>:

![editor support](https://fastapi.tiangolo.com/img/pycharm-completion.png)

Вы будете получать автодополнение кода даже там, где вы считали это невозможным раньше.
Как пример, ключ `price` внутри тела JSON (который может быть вложенным), приходящего в запросе.

Больше никаких неправильных имён ключей, метания по документации или прокручивания кода вверх и вниз, в попытках узнать - использовали вы ранее `username` или `user_name`.

### Краткость
FastAPI имеет продуманные значения **по умолчанию** для всего, с произвольными настройками везде. Все параметры могут быть тонко подстроены так, чтобы делать то, что вам нужно и определять необходимый вам API.

Но, по умолчанию, всё это **"и так работает"**.

### Проверка значений

* Проверка значений для большинства (или всех?) **типов данных**  Python, включая:
    * Объекты JSON (`dict`).
    * Массивы JSON (`list`) с установленными типами элементов.
    * Строковые (`str`) поля с ограничением минимальной и максимальной длины.
    * Числа (`int`, `float`) с минимальными и максимальными значениями и т.п.

* Проверка для более экзотических типов, таких как:
    * URL.
    * Email.
    * UUID.
    * ...и другие.

Все проверки обрабатываются хорошо зарекомендовавшим себя и надежным **Pydantic**.

### Безопасность и аутентификация

Встроеные функции безопасности и аутентификации. Без каких-либо компромиссов с базами данных или моделями данных.

Все схемы безопасности, определённые в OpenAPI, включая:

* HTTP Basic.
* **OAuth2** (также с **токенами JWT**). Ознакомьтесь с руководством [OAuth2 с JWT](tutorial/security/oauth2-jwt.md){.internal-link target=_blank}.
* Ключи API в:
    * Заголовках.
    * Параметрах запросов.
    * Cookies и т.п.

Вдобавок все функции безопасности от Starlette (включая **сессионные cookies**).

Все инструменты и компоненты спроектированы для многократного использования и легко интегрируются с вашими системами, хранилищами данных, реляционными и NoSQL базами данных и т. д.

### Внедрение зависимостей

FastAPI включает в себя чрезвычайно простую в использовании, но чрезвычайно мощную систему <abbr title='известную как: "components", "resources", "services", "providers"'><strong>Внедрения зависимостей</strong></abbr>.

* Даже зависимости могут иметь зависимости, создавая иерархию или **"графы" зависимостей**.
* Всё **автоматически обрабатывается** фреймворком.
* Все зависимости могут запрашивать данные из запросов и **дополнять операции пути** ограничениями и автоматической документацией.
* **Автоматическая проверка** даже для параметров *операций пути*, определенных в зависимостях.
* Поддержка сложных систем аутентификации пользователей, **соединений с базами данных** и т.д.
* **Никаких компромиссов** с базами данных, интерфейсами и т.д. Но легкая интеграция со всеми ними.

### Нет ограничений на "Плагины"

Или, другими словами, нет сложностей с ними, импортируйте и используйте нужный вам код.

Любая интеграция разработана настолько простой в использовании (с зависимостями), что вы можете создать "плагин" для своего приложения в пару строк кода, используя ту же структуру и синтаксис, что и для ваших *операций пути*.

### Проверен

* 100% <abbr title="Количество автоматически проверямого кода">покрытие тестами</abbr>.
* 100% <abbr title="Аннотации типов Python, благодаря которым ваш редактор и другие инструменты могут обеспечить вам лучшую поддержку">аннотирование типов</abbr> в кодовой базе.
* Используется в реально работающих приложениях.

## Основные свойства Starlette

**FastAPI** основан на <a href="https://www.starlette.io/" class="external-link" target="_blank"><strong>Starlette</strong></a> и полностью совместим с ним. Так что, любой дополнительный код Starlette, который у вас есть, будет также работать.

На самом деле, `FastAPI` - это класс, унаследованный от `Starlette`. Таким образом, если вы уже знаете или используете Starlette, большая часть функционала будет работать так же.

С **FastAPI** вы получаете все возможности **Starlette** (так как FastAPI это всего лишь Starlette на стероидах):

* Серьёзно впечатляющая производительность. Это <a href="https://github.com/encode/starlette#performance" class="external-link" target="_blank">один из самых быстрых фреймворков на Python</a>, наравне с приложениями использующими **NodeJS** или **Go**.
* Поддержка **WebSocket**.
* Фоновые задачи для процессов.
* События запуска и выключения.
* Тестовый клиент построен на библиотеке HTTPX.
* **CORS**, GZip, статические файлы, потоковые ответы.
* Поддержка **сессий и cookie**.
* 100% покрытие тестами.
* 100% аннотирование типов в кодовой базе.

## Особенности и возможности Pydantic

**FastAPI** основан на <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io" class="external-link" target="_blank"><strong>Pydantic</strong></a> и полностью совместим с ним. Так что, любой дополнительный код Pydantic, который у вас есть, будет также работать.

Включая внешние библиотеки, также основанные на Pydantic, такие как: <abbr title="Object-Relational Mapper">ORM'ы</abbr>, <abbr title="Object-Document Mapper">ODM'ы</abbr> для баз данных.

Это также означает, что во многих случаях вы можете передавать тот же объект, который получили из запроса, **непосредственно в базу данных**, так как всё проверяется автоматически.

И наоборот, во многих случаях вы можете просто передать объект, полученный из базы данных, **непосредственно клиенту**.

С **FastAPI** вы получаете все возможности **Pydantic** (так как, FastAPI основан на Pydantic, для обработки данных):

* **Никакой нервотрёпки** :
    * Не нужно изучать новых схем в микроязыках.
    * Если вы знаете аннотации типов в Python, вы знаете, как использовать Pydantic.
* Прекрасно сочетается с вашими **<abbr title="Интегрированное окружение для разработки, похожее на текстовый редактор">IDE</abbr>/<abbr title="программа проверяющая ошибки в коде">linter</abbr>/мозгом**:
    * Потому что структуры данных pydantic - это всего лишь экземпляры классов, определённых вами. Автодополнение, проверка кода, mypy и ваша интуиция - всё будет работать с вашими проверенными данными.
* **Быстродействие**:
    * В <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/benchmarks/" class="external-link" target="_blank">тестовых замерах</a> Pydantic быстрее, чем все другие проверенные библиотеки.
* Проверка **сложных структур**:
    * Использование иерархических моделей Pydantic; `List`, `Dict` и т.п. из модуля `typing` (входит в стандартную библиотеку Python).
    * Валидаторы позволяют четко и легко определять, проверять и документировать сложные схемы данных в виде JSON Schema.
    * У вас могут быть глубоко **вложенные объекты JSON** и все они будут проверены и аннотированы.
* **Расширяемость**:
    * Pydantic позволяет определять пользовательские типы данных или расширять проверку методами модели, с помощью проверочных декораторов.
* 100% покрытие тестами.
