fastapi默认支持自动文档生成和异步，但必须正确定义pydantic basemodel并选用uvicorn作为asgi服务器；uvicorn是官方强绑定的唯一开发服务器，因其原生支持async/await和asgi协议，而gunicorn等wsgi服务器会丢失异步能力导致性能减半。
直接上手就能跑通，不需要额外配置文档生成或异步开关——FastAPI 默认就支持这两项。关键在于别跳过类型定义和 ASGI 服务器选型，否则本地能跑、上线就报错。
为什么 uvicorn 是唯一推荐的开发服务器？
uvicorn 是 FastAPI 唯一被官方强绑定的 ASGI 服务器，Starlette 的异步能力必须靠它落地。用 gunicorn 或 waitress 会丢掉 async 支持，性能直接打对折。
- 启动命令必须是
uvicorn main:app --reload，不能写成python main.py -
--reload只在开发环境启用；生产环境要换--workers 4+--host 0.0.0.0:8000 - 如果提示
Address already in use，先杀掉残留进程：lsof -i :8000 | grep LISTEN | awk '{print $2}' | xargs kill -9
BaseModel 不只是校验，它决定请求体结构和文档字段
没定义 BaseModel 就直接写 def create_item(item: dict)，等于放弃自动校验、IDE 提示、OpenAPI 文档生成——这三样加起来省掉至少 60% 的调试时间。
- 字段类型必须显式声明：
price: float比price: Any多出数值范围校验和 Swagger 中的 type=number - 可选字段用
= None或= Field(default=None)，不能写price: Optional[float]（Pydantic v2 已弃用） - 路径参数（如
/items/{item_id}）和查询参数（如?q=abc）不用BaseModel，但请求体（POST /items/的 JSON body）必须用
异步函数不是加个 async 就完事
写了 async def read_item() 却在里面调 requests.get() 或 sqlite3.connect()，等于把异步协程当同步函数用，CPU 线程照样卡死。
- I/O 操作必须用异步库：HTTP 调用换
httpx.AsyncClient，数据库换asyncpg或sqlalchemy.ext.asyncio - 阻塞操作（如 PIL 图片处理、加密计算）必须用
run_in_executor包一层，否则整个事件循环会被拖慢 - 普通字典操作、字符串拼接、JSON 序列化这些 CPU 轻量操作，不用
async反而更快
最容易被忽略的是依赖注入的生命周期管理——比如数据库 session 在每次请求中只初始化一次、用完即关，这事不手动控制，连接池很快就会耗尽。
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