提到 API 开发，你可能会想到 Django REST Framework，Flask，FastAPI，没错，它们完全可以用来编写 API，不过，今天分享的这个框架可以让你更快把现有的函数转化为 API，它就是 Sanic。
# Sanic 简介
Sanic[1]，是 Python3.7+ Web 服务器和 Web 框架，旨在提高性能。它允许使用 Python3.5 中添加的 async/await 语法，这可以有效避免阻塞从而达到提升响应速度的目的。Sanic致力于提供一种简单且快速，集创建和启动于一体的方法，来实现一个易于修改和拓展的 HTTP 服务，Sanic 具备开箱即用的功能，它可以用于编写，部署和扩展生产级 Web 应用程序。目前 Github 有 16.3k 的星，有广泛的社区支持。
有以下特性：
内置极速 web server
生产准备就绪
极高的拓展性
支持 ASGI
简单直观的 API 设计
社区保障
# 如何将现有代码快速转化为 API
现在让我们看，如何将代码转为 API，假如有已经在 functions.py 写好的两个函数：
import datetime
def get_datetime():
return datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
def sum_x_y(x, y):
return x + y
转化为 API 只需再编写一个 sanic_app.py :
from sanic import Sanic, json
from functions import get_datetime, sum_x_y
app = Sanic("CodeToAPI")
HOST = "localhost"
PORT = 8000
@app.route("/getdatetime")
async def getdatetime(request):
return json({"now": get_datetime()})
@app.get('/sumxy')
async def sumxy(request):
parameters = request.args
result = sum_x_y(int(parameters['x'][0]), int(parameters['y'][0]))
return json({'result': result})
if __name__ == "__main__":
app.run(host=HOST, port=PORT, debug=False)
然后，只需要执行 python sanic_app.py 就可以启动 API 服务：
从运行结果可以得知，sanic 已经运行在生产环境模式，这与其他 Web 框架不同，其他框架带有一个内置的开发服务器，并明确表示它只用于开发。而 Sanic 的情况恰好相反，内置的服务器可以直接用于生产环境。
可以用 curl 进行接口测试：
❯ curl "http://localhost:8000/getdatetime"
{"now":"2022-07-25 06:34:25"}% ❯ curl "http://localhost:8000/sumxy?x=12&y=34"
{"result":46}%
如果用 post，且使用 json 传参，也是简单的：
@app.post('/sumxy')
async def sumxy(request):
parameters = request.json
print(parameters)
result = sum_x_y(int(parameters['x']), int(parameters['y']))
return json({'result': result})
curl 这样测试：
❯ curl -X 'POST' 'http://localhost:8000/sumxy' -H "Content-Type: application/json" -d '{"x":10,"y":20}'
{"result":30}%
# 部署在其他
Sanic 除了自带的服务器（大多数情况推荐自带的服务器用于生产），同样兼容 ASGI。这意味着您可以使用你喜欢的 ASGI 服务器来运行 Sanic。现在有三大主流的 ASGI 服务器， Daphne、Uvicorn (FastAPI 用的就是这个）、Hypercorn。
也可以部署在 Gunicorn：
gunicorn myapp:app --bind 0.0.0.0:1337 --worker-class sanic.worker.GunicornWorker
静态文件的处理，及记录请求访问日志，又想获得更好的性能，可以考虑使用 Nginx 作为代理，让 Nginx 来处理访问日志和静态文件，这种方式要比用 Python 处理快得多得多。
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