Əsas xüsusiyyətləri bunlardır:

* **Sürətli**: Çox yüksək performans, **NodeJS** və **Go** səviyyəsində (Starlette və Pydantic-ə təşəkkürlər). [Ən sürətli Python frameworklərindən biridir](#performans).
* **Çevik kodlama**: Funksiyanallıqları inkişaf etdirmək sürətini təxminən 200%-dən 300%-ə qədər artırın. *

/// check | "**FastAPI**'a nasıl ilham oldu?"

Uçuk performans sağlayacak bir yol bulmalı.

Tam da bu yüzden **FastAPI** Starlette'e dayanıyor, çünkü Starlette şu anda kullanılabilir en hızlı framework. (üçüncü parti karşılaştırmalı testlerine göre)

///

### <a href="https://falconframework.org/" class="external-link" target="_blank">Falcon</a>

* Veri doğrulama
* API tanımlamaları ve otomatik dokümantasyon

Ve sadece, bunları bir kez tanımlamanız yeterli.

    "testId" : "org.gradle.performance.experiment.declarativedsl.DeclarativeDslFirstUsePerformanceTest.clean checkout",
    "groups" : [ {
      "testProject" : "largeEmptyMultiProjectDeclarativeDsl",
      "coverage" : {
        "per_day" : [ "linux", "macOs", "windows" ]
      }
    } ]
  }, {
    "testId" : "org.gradle.performance.experiment.declarativedsl.DeclarativeDslFirstUsePerformanceTest.cold daemon",
    "groups" : [ {

[ {
  "scenario" : "org.gradle.performance.experiment.declarativedsl.DeclarativeDslFirstUsePerformanceTest.clean checkout",
  "durations" : [ {
    "testProject" : "largeEmptyMultiProjectDeclarativeDsl",
    "linux" : 8
  } ]
}, {
  "scenario" : "org.gradle.performance.experiment.declarativedsl.DeclarativeDslFirstUsePerformanceTest.cold daemon",
  "durations" : [ {
    "testProject" : "largeEmptyMultiProjectDeclarativeDsl",
    "linux" : 8
  } ]
}, {

Il est très simple et intuitif. Il est conçu pour être facilement extensible et avoir des composants modulaires.

Il offre :

- Des performances vraiment impressionnantes.
- Le support des WebSockets.
- Le support de GraphQL.
- Les tâches d'arrière-plan.

internal communication only. It is not built for use in untrusted environments
or networks.

For performance reasons, the default TensorFlow server does not include any
authorization protocol and sends messages unencrypted. It accepts connections
from anywhere, and executes the graphs it is sent without performing any checks.
Therefore, if you run a `tf.train.Server` in your network, anybody with access

   * to consider using {@link #forEachPair} instead of this method.
   *
   * <p><b>Performance note:</b> The resulting stream is not <a
   * href="http://gee.cs.oswego.edu/dl/html/StreamParallelGuidance.html">efficiently splittable</a>.
   * This may harm parallel performance.
   */
  @Beta
  public static <A extends @Nullable Object, B extends @Nullable Object, R extends @Nullable Object>

            gradleRunnerStep(
                model,
                ":$performanceProjectName:$taskName",
                extraParameters = listOf(
                    "-Porg.gradle.performance.branchName" to "%teamcity.build.branch%",
                    "-Porg.gradle.performance.db.url" to "%performance.db.url%",

Ele claramente inspirou Uvicorn e Starlette, que são atualmente mais rápidos que o Sanic em testes de performance abertos.

///

/// check | "**FastAPI** inspirado para"

Achar um jeito de ter uma performance insana.

É por isso que o **FastAPI** é baseado em Starlette, para que ele seja o framework mais rápido disponível (performance testada por terceiros).

///