Микросервисы на FastAPI

Введение

FastAPI стал популярным инструментом для создания быстрых, масштабируемых веб-приложений на Python. Он позволяет строить микросервисы с высокой производительностью и удобным API. В этой статье мы разберемся, как создаются микросервисы на FastAPI, их структура и ключевые особенности.

Основы микросервисов на FastAPI

FastAPI предоставляет:

• Высокую производительность благодаря асинхронной обработке запросов;
• Простую декларацию маршрутов и автоматическую документацию API;
• Легкую интеграцию с базами данных и очередями сообщений;
• Поддержку валидации данных через Pydantic-модели.

Структура микросервиса на FastAPI

Стандартная структура включает:

• main.py — точка входа приложения и инициализация FastAPI;
• routers/ — набор маршрутов для разделения функциональности;
• models/ — модели данных через Pydantic или ORM;
• services/ — бизнес-логика;
• database/ — подключение и работа с базой данных;
• utils/ — вспомогательные функции и утилиты.

Когда вы создаёте микросервисы на FastAPI, важно понимать асинхронную обработку и работу с Pydantic. Если вы хотите детальнее погрузиться в микросервисную архитектуру на Python — приходите на наш курс Microservices. На курсе 94 урока и 5 упражнений, AI-тренажёры для практики с кодом и задачами 24/7, решение задач с живым ревью наставника, еженедельные встречи с менторами.

Пример простого микросервиса

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class Item(BaseModel):
    id: int
    name: str

items = []

@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
    items.append(item)
    return item

@app.get("/items/")
async def list_items():
    return items

В этом примере создается микросервис с базовым CRUD для объектов Item. FastAPI автоматически создает документацию API, доступную по /docs.

Взаимодействие сервисов

Микросервисы обмениваются данными через:

• REST API — стандартный способ взаимодействия между сервисами;
• Очереди сообщений — для асинхронного обмена данными (RabbitMQ, Redis);
• gRPC — для высокопроизводительных связей между сервисами.

Частые ошибки

• Обработка блокирующих операций без использования async/await;
• Прямой доступ к базе данных из нескольких сервисов без абстракции;
• Игнорирование документации и валидации данных;
• Отсутствие логирования и мониторинга.

Частозадаваемые вопросы

Можно ли использовать FastAPI для больших микросервисных систем? Да, благодаря высокой производительности и поддержке асинхронной обработки FastAPI подходит для масштабируемых систем.

Нужна ли отдельная база данных для каждого микросервиса? Рекомендуется, чтобы сервисы были максимально независимыми, но иногда допускаются общие базы при корректной изоляции данных.

Как тестировать микросервисы на FastAPI? Используются pytest, встроенный TestClient и интеграционные тесты для проверки взаимодействия сервисов.

Заключение

Микросервисы на FastAPI позволяют создавать быстрые, масштабируемые и легко поддерживаемые веб-приложения. Важны правильная структура проекта, асинхронная обработка, валидация данных и мониторинг сервисов.

Использование FastAPI ускоряет разработку и обеспечивает надежное взаимодействие между сервисами. Для закрепления навыков и изучения дополнительных возможностей Python в микросервисной архитектуре рекомендуем курс Microservices. В первых 3 модулях курса доступно бесплатное содержание, что позволяет попробовать микросервисы на практике и понять структуру курса до полного освоения.