本文介绍了作者使用 FastAPI 构建高性能加密货币跟踪系统的经验。文章详细说明了选择 FastAPI 的原因,项目架构,关键实现挑战与解决方案,以及使用 FastAPI 的优势。同时,还分享了作者在开发过程中获得的经验教训,例如缓存的重要性、类型提示的作用以及依赖注入的优势。
FastAPI 以其高性能、直观的语法和自动文档,在 Python 世界掀起了一股风暴。 无论你是为你的应用程序构建微服务还是成熟的 API,FastAPI 都能使其简单而高效。
我如何利用 FastAPI 的强大功能来创建一个高性能的加密货币跟踪系统
当我着手构建加密货币市场仪表板时,我需要一个可以处理以下情况的框架:
✅ 对 CoinGecko 的高频 API 调用
✅ 实时数据更新
✅ 干净且可维护的代码
✅ 自动 API 文档
FastAPI 以其以下特性脱颖而出:
⚡ Async-first 架构 (在基准测试中比 Flask 快 3 倍)
📜 自动 Swagger/OpenAPI 文档
📦 原生依赖注入
## FastAPI endpoint with caching 示例
@cache(ttl=300)
@router.get("/coins/markets")
async def get_coins_markets(
vs_currency: str = "usd",
# ... params ...
):
return await fetch_coingecko_data()
1. 高效的数据获取
问题: CoinGecko API 速率限制 (50 calls/min)
解决方案: 实施 TTL 缓存层
from cachetools import TTLCache
cache_store = TTLCache(maxsize=100, ttl=300)
def cache(ttl: int = 300):
def decorator(func):
@wraps(func)
async def wrapper(*args, **kwargs):
# Cache logic here
# 此处为缓存逻辑
return result
return wrapper
return decorator
2. 实时更新
方法:
Metric FastAPI Flask
-------------------------
Req/sec 4500 1500
-------------------------
Latency 12ms 35ms
2. 类型提示是救星
def format_price(value: float, currency: str) -> str:
return f"{currency.upper()} {value:,.2f}"
3. 依赖注入 使测试更容易
def get_cache() -> TTLCache:
return cache_store
@app.get("/data")
async def get_data(cache: TTLCache = Depends(get_cache)):
# Testable with mock cache
# 可使用模拟缓存进行测试
🛠 GitHub Repo: github.com/agrawal-raj/coinapi
在 Python Web 框架方面,FastAPI 是一个 游戏规则改变者。 它快速、易于使用且可用于生产。
无论你是构建业余项目还是可扩展的微服务,FastAPI 都会为你提供支持。 💪
感谢阅读! 🙌
编码愉快! 💻✨
- 原文链接: coinsbench.com/building-...
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