技能介绍

要解决什么问题

用 FastAPI 搭 REST、WebSocket 或微服务时，常见问题不是「能不能跑」，而是 异步与并发 是否用对、Pydantic V2 与 SQLAlchemy 2.0 异步 是否一致、认证与限流能否扛生产流量，以及 OpenAPI、测试、观测能否跟上迭代。本技能把这些问题当成可执行的工程清单，而不是泛泛的框架介绍。

技能如何工作

技能以 异步优先 为默认立场，按「契约 → 实现 → 验证 → 运维」推进：

API 层：FastAPI 0.100+（Annotated 依赖注入）、WebSocket、BackgroundTasks、自定义中间件与流式/上传响应
数据层：asyncpg/aiomysql、Alembic 迁移、仓库/工作单元、Redis 缓存、MongoDB（Motor/Beanie），并强调 N+1 与连接池
横切能力：OAuth2/JWT、RBAC、CORS 与安全头、pytest-asyncio + TestClient、Locust 压测、结构化日志与 OpenTelemetry/Prometheus
交付：Docker/K8s、Uvicorn/Gunicorn 调优、消息队列与 Celery/Dramatiq 等集成模式

典型响应路径是：分析需求中的异步机会 → 用 Pydantic 定 API 契约 → 实现端点与错误处理 → 写边界用例的异步测试 → 用缓存/连接池优化 → 补 OpenAPI 注解并考虑扩缩策略。更细的示例见 resources/implementation-playbook.md。

适用边界

任务与 FastAPI 及上述 Python Web 栈无关时不要用本技能；需要其它语言框架或完全脱离 API/微服务场景的工具链时，应换用对应领域技能。

截图预览

使用场景

从零搭建 FastAPI 微服务，用异步 SQLAlchemy 2.0、Redis 缓存和 Alembic 迁移管理连接池与会话。
在对外 API 上落地 OAuth2/JWT（含刷新令牌）、RBAC 以及按用户或 IP 的速率限制与 CORS 安全头。
实现 WebSocket 实时通信，并用 BackgroundTasks 或 Celery/Dramatiq 队列处理耗时后台任务。
线上端点出现慢查询或 N+1，需要结合预加载、游标分页、Redis 缓存和 Locust 压测定位并优化。

适合人员

负责 Python 对外 REST 服务，发版前要用 pytest-asyncio、TestClient 补集成测试并维护 OpenAPI 文档的后端工程师。
要把 FastAPI 容器化上 Kubernetes，并配置 Uvicorn/Gunicorn、健康检查与 Prometheus/OpenTelemetry 观测的平台或 DevOps 工程师。
同一服务需 REST 与 GraphQL（Strawberry/Graphene）并存，并统一 API 版本与认证策略的后端架构负责人。
集成外部 HTTP/gRPC/Webhook 调用，需要用 httpx、断路器、结构化日志与请求 ID 追踪线上故障的全栈开发者。