相對於 Python 的其他 Web 框架（如 Django、Flask、Tornado 等），FastAPI 在近年迅速崛起，主要歸功於它在性能、開發效率和現代化標準上的顯著優勢。
以下是 FastAPI 的核心優勢：
1) 極高的性能 (High Performance)
這是 FastAPI 最引人注目的特點。
基於 Starlette 和 Pydantic： FastAPI 建立在 Starlette（負責 Web 路由和異步處理）和 Pydantic（負責數據驗證）之上。 異步支持 (Native Async Support)：它原生支持 Python 的 async 和 await語法。這使得它在處理高併發（I/O 密集型任務，如數據庫讀寫、API 調用）時，性能可以與 NodeJS 或 Go 語言媲美。 對比： 傳統的 Flask 或 Django（在 3.0 之前）主要基於同步 WSGI，處理大量併發連接時效率較低。雖然 Django 現在也支持 ASGI，但 FastAPI 是從底層就為異步設計的。
2) 自動生成文檔 (Automatic Interactive Documentation)
這是開發者最喜歡的功能之一。
OpenAPI (Swagger) 標準： FastAPI 會根據你的代碼自動生成符合 OpenAPI 標準的 Schema。 即時預覽： 只要你寫好代碼，啟動服務器，訪問 /docs (Swagger UI) 或 /redoc (ReDoc)，就能看到美觀、可交互的 API 文檔。 直接測試： 你可以直接在瀏覽器中測試 API，無需額外使用 Postman。 對比：在 Flask 或 Django 中，通常需要安裝額外的插件（如 Flask-RESTX 或 Drf-yasg）並編寫額外的裝飾器才能生成類似的文檔。
3) 快速開發與減少錯誤 (Fast to Code & Fewer Bugs)
類型提示 (Type Hints)： FastAPI 深度依賴 Python 3.6+ 的類型提示系統，這不僅是為了文檔，更是為了邏輯。 編輯器支持： 因為使用了標準類型提示，IDE（如 VS Code, PyCharm）可以提供非常精準的自動補全 (Autocompletion) 和錯誤檢查。這能顯著減少開發時間並降低人為錯誤。 數據驗證 (Data Validation)： 利用 Pydantic，FastAPI 會自動驗證傳入的數據，如果數據類型錯誤（例如前端傳了字串給整數欄位），FastAPI 會自動返回清晰的錯誤信息，開發者無需手寫大量的 if-else 檢查代碼。
4) 依賴注入系統 (Dependency Injection)
強大且簡單： FastAPI 內置了一個非常強大但易於使用的依賴注入系統。這讓你可以輕鬆地管理數據庫連接、認證邏輯（Authentication）、權限控制等。 代碼復用： 你可以編寫一個邏輯（例如：從 Token 獲取當前用戶），然後在多個路由中重複使用，只需將其作為參數傳入即可。 對比： Flask 通常依賴全局變量（g 對象）或擴展，Django 則依賴 Middleware，而 FastAPI 的方式更加顯式和模塊化。
5) 現代化標準 (Standard-based)
FastAPI 完全基於開放標準： OpenAPI： 用於 API 創建。 JSON Schema： 用於數據模型驗證。 OAuth2： 內置了對 OAuth2 密碼流等安全標準的支持。
這意味著它很容易與其他工具和服務集成。
6) 簡潔與靈活性 (Simplicity & Flexibility)
微框架 (Micro-framework)： 像 Flask 一樣，FastAPI 是一個微框架，它不強制你使用特定的數據庫 ORM 或目錄結構。你可以自由選擇 SQLAlchemy, Tortoise ORM, Peewee 等。 漸進式學習： 對於初學者，它很容易上手（寫一個 Hello World 只需要幾行代碼）；對於專家，它提供了足夠的深度來構建複雜的應用。
什麼時候不應該用 FastAPI？
雖然 FastAPI 很優秀，但如果你的需求是：
1) 純粹的服務端渲染網頁 (Server-Side Rendering)： 雖然 FastAPI 可以做，但 Django 在這方面有更成熟的模板系統和生態。
2) 需要極其豐富的 「開箱即用」功能： 如果你需要內置的管理後台 (Admin Panel)、複雜的 ORM 遷移工具、用戶認證系統，Django 依然是王者。
總體而言，如果你正在構建 API 後端（特別是前後端分離架構）、微服務或機器學習模型服務，FastAPI 目前是 Python 生態中最好的選擇。
