【亲测免费】 FastAPI 后端模板项目教程
2026-01-18 09:59:19作者:农烁颖Land
1. 项目的目录结构及介绍
FastAPI 后端模板项目的目录结构如下:
FastAPI-Backend-Template/
├── app/
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ ├── config/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── settings.py
│ ├── api/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── endpoints/
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── example.py
│ ├── core/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── security.py
│ ├── db/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── session.py
│ ├── models/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── example_model.py
│ ├── schemas/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── example_schema.py
├── tests/
│ ├── __init__.py
│ ├── test_main.py
├── .env
├── .gitignore
├── README.md
├── requirements.txt
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
目录结构介绍
app/: 项目的主要代码目录。__init__.py: 使app目录成为一个 Python 包。main.py: 项目的入口文件。config/: 配置文件目录。settings.py: 配置文件,包含项目的各种配置参数。
api/: API 相关代码目录。endpoints/: API 端点目录。example.py: 示例 API 端点。
core/: 核心功能目录。security.py: 安全相关功能,如认证和授权。
db/: 数据库相关代码目录。session.py: 数据库会话管理。
models/: 数据库模型目录。example_model.py: 示例数据库模型。
schemas/: Pydantic 模型目录。example_schema.py: 示例 Pydantic 模型。
tests/: 测试代码目录。test_main.py: 主测试文件。
.env: 环境变量文件。.gitignore: Git 忽略文件。README.md: 项目说明文档。requirements.txt: 项目依赖文件。Dockerfile: Docker 配置文件。docker-compose.yml: Docker Compose 配置文件。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 app/main.py。该文件主要包含 FastAPI 应用的实例化和基本配置。
from fastapi import FastAPI
from app.api.endpoints import example
app = FastAPI()
app.include_router(example.router)
@app.get("/")
def read_root():
return {"message": "Hello World"}
启动文件介绍
from fastapi import FastAPI: 导入 FastAPI 类。from app.api.endpoints import example: 导入示例 API 端点。app = FastAPI(): 创建 FastAPI 应用实例。app.include_router(example.router): 将示例 API 端点路由包含到应用中。@app.get("/"): 定义根路径的 GET 请求处理函数。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件位于 app/config/settings.py。该文件主要包含项目的各种配置参数。
from pydantic import BaseSettings
class Settings(BaseSettings):
DATABASE_URL: str = "sqlite:///./sql_app.db"
SECRET_KEY: str = "your-secret-key"
ALGORITHM: str = "HS256"
ACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES: int = 30
settings = Settings()
配置文件介绍
from pydantic import BaseSettings: 导入 Pydantic 的 BaseSettings 类。class Settings(BaseSettings):
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust098- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
MiMo-V2.5-ProMiMo-V2.5-Pro作为旗舰模型,擅⻓处理复杂Agent任务,单次任务可完成近千次⼯具调⽤与⼗余轮上 下⽂压缩。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
Kimi-K2.6Kimi K2.6 是一款开源的原生多模态智能体模型,在长程编码、编码驱动设计、主动自主执行以及群体任务编排等实用能力方面实现了显著提升。Python00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
MacBook AI图像增强完全指南:Upscayl Mac优化与性能调校英雄联盟上分攻略:用ChampR掌握版本答案的竞技策略3个颠覆认知的智能悬浮交互设计技巧:打造场景化Android悬浮窗应用开源大模型本地部署全攻略:dolphin-2.9-llama3-8b突破企业AI应用瓶颈Enigma文件解析核心引擎揭秘:逆向工程实践与虚拟文件系统提取技术全攻略3步打造个人AI营养师:从拍照到饮食管理的智能解决方案3大解决方案:破解AI模型部署中的性能与兼容性挑战3D材质资源一站式解决方案:Blender高效应用指南Windows文件管理效率提升指南:解锁5个效率密码技术揭秘:多平台视频获取工具的核心原理与实战应用
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
28
16
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
568
98
暂无描述
Dockerfile
709
4.51 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
958
955
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.61 K
942
Ascend Extension for PyTorch
Python
572
694
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
413
339
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.42 K
116
暂无简介
Dart
951
235
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
2