env:
          GITHUB_CONTEXT: ${{ toJson(github) }}
        run: echo "$GITHUB_CONTEXT"
      - uses: actions/checkout@v6
      - name: Set up Python
        uses: actions/setup-python@v6
        with:
          python-version-file: ".python-version"
      - name: Setup uv
        uses: astral-sh/setup-uv@v7
        with:
          enable-cache: true
          cache-dependency-glob: |

        env:
          GITHUB_CONTEXT: ${{ toJson(github) }}
        run: echo "$GITHUB_CONTEXT"
      - uses: actions/checkout@v6
      - name: Set up Python
        uses: actions/setup-python@v6
        with:
          python-version-file: ".python-version"
      - name: Setup uv
        uses: astral-sh/setup-uv@v7
        with:
          enable-cache: true
          cache-dependency-glob: |

    ...
```

但就在 Python 比较完 `johndoe` 的第一个字母 `j` 与 `stanleyjobson` 的 `s` 时，Python 就已经知道这两个字符串不相同了，它会这么想，**没必要浪费更多时间执行剩余字母的对比计算了**。应用立刻就会返回**错误的用户或密码**。

但接下来，攻击者继续尝试 `stanleyjobsox` 和 密码 `love123`。

应用代码会执行类似下面的操作：

```Python
if "stanleyjobsox" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
    ...
```

此时，Python 要对比 `stanleyjobsox` 与 `stanleyjobson` 中的 `stanleyjobso`，才能知道这两个字符串不一样。因此会多花费几微秒来返回**错误的用户或密码**。

    - name: Dump GitHub context
      env:
        GITHUB_CONTEXT: ${{ toJson(github) }}
      run: echo "$GITHUB_CONTEXT"
    - uses: actions/checkout@v6
    - name: Set up Python
      uses: actions/setup-python@v6
      with:
        python-version-file: ".python-version"
    - name: Setup uv
      uses: astral-sh/setup-uv@v7
      with:
        enable-cache: true
        cache-dependency-glob: |
            pyproject.toml

You do that with standard modern Python types.

You don't have to learn a new syntax, the methods or classes of a specific library, etc.

Just standard **Python**.

For example, for an `int`:

```Python
item_id: int
```

or for a more complex `Item` model:

```Python
item: Item
```

...and with that single declaration you get:

* [`email-validator`](https://github.com/JoshData/python-email-validator) - メール検証のため。

Starlette によって使用されるもの:

* [`httpx`](https://www.python-httpx.org) - `TestClient` を使用したい場合に必要です。
* [`jinja2`](https://jinja.palletsprojects.com) - デフォルトのテンプレート設定を使用したい場合に必要です。
* [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart) - `request.form()` とともに、フォームの <dfn title="HTTP リクエストから届く文字列を Python データに変換すること">「parsing」</dfn> をサポートしたい場合に必要です。

Pydantic 會使用：

* [`email-validator`](https://github.com/JoshData/python-email-validator) - 用於電子郵件驗證。

Starlette 會使用：

* [`httpx`](https://www.python-httpx.org) - 若要使用 `TestClient` 必須安裝。
* [`jinja2`](https://jinja.palletsprojects.com) - 若要使用預設的模板設定必須安裝。
* [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart) - 若要支援表單 <dfn title="將來自 HTTP 請求的字串轉換為 Python 資料">"解析"</dfn>，搭配 `request.form()`。

FastAPI 會使用：

```Python
# Some Python code
```

### Triple backticks inside quadruple backticks { #triple-backticks-inside-quadruple-backticks }

Comments inside nested code block will NOT be preserved.

````
Here is a code block with quadruple backticks that contains triple backticks inside:

```python
# This is a sample Python code block
def hello_world():

然后，我又花了一些时间从用户角度（使用 FastAPI 的开发者）设计了开发者 **API**。

同时，我还在最流行的 Python 代码编辑器中测试了很多思路，包括 PyCharm、VS Code、基于 Jedi 的编辑器。

根据最新 [Python 开发者调研报告](https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2018/#development-tools)显示，这几种编辑器覆盖了约 80% 的用户。

也就是说，**FastAPI** 针对差不多 80% 的 Python 开发者使用的编辑器进行了测试，而且其它大多数编辑器的工作方式也与之类似，因此，**FastAPI** 的优势几乎能在所有编辑器上体现。

通过这种方式，我就能找到尽可能减少代码重复的最佳方式，进而实现处处都有自动补全、类型提示与错误检查等支持。

所有这些都是为了给开发者提供最佳的开发体验。

  - type: dropdown
    id: source
    attributes:
      label: Source