为什么国内很少用FastAPI

国内较少采用 FastAPI，这一现象是由多方面因素共同作用导致的，结合技术生态、企业实践和开发者习惯等因素，可总结为以下几点：

一、Java 生态主导企业级开发

历史惯性：国内企业在长期发展中，早已习惯依赖 Java 生态，尤其是 Spring Boot 和 Spring Cloud，形成了完整的技术栈和充足的人才储备。比如，一提到微服务架构，很多企业会直接等同于 Spring Cloud，这使得其他框架很难在企业级开发中渗透。

企业级支持：Java 拥有成熟的中间件，像 Dubbo、RocketMQ 等，同时具备完善的运维体系。而 Python 在企业级中间件和监控工具链方面相对薄弱，难以满足大型系统的复杂需求，这也让企业在选择框架时更倾向于 Java 相关技术。

二、国内网络环境限制

依赖下载困难：FastAPI 项目常常依赖 GitHub 托管的资源，例如 Spacy 模型、CUDA 组件等，但国内访问 GitHub 速度慢且不稳定，这直接导致部署失败率极高，给开发者带来了不少麻烦。

文档访问障碍：FastAPI 的 Swagger 文档默认使用 jsDelivr CDN，而该 CDN 在国内常被屏蔽，开发者需要手动替换 CDN 或本地部署静态资源，这无疑增加了使用 FastAPI 的门槛。

三、中文社区与学习资源不足

文档和教程匮乏：FastAPI 的官方中文文档存在部分功能未翻译或点击无效的问题，而且国内系统性的实战教程也比较少，像生产环境优化、分布式部署等方面的内容稀缺，使得开发者的学习曲线变得陡峭。

社区活跃度较低：和 Flask、Django 相比，FastAPI 的中文社区规模较小，当开发者遇到问题时，很多时候需要依赖英文论坛，如 GitHub Issues，这对非英语用户来说很不友好。

四、技术认知与使用场景偏差

Python 的定位误解：部分企业对 Python 存在定位上的误解，认为它仅适用于脚本或机器学习场景，而不适合用于开发高并发的 Web 服务，从而忽视了 FastAPI 基于 Starlette 的异步性能，其实它在性能上可与 Node.js、Go 相媲美。

迁移成本顾虑：从 Java 或 Flask 迁移到 FastAPI，需要重写类型注解和异步逻辑，企业会担忧重构过程中存在的风险以及团队的适应成本，因此在选择时会较为谨慎。

五、企业技术栈与人才结构

招聘市场偏好：在国内的后端开发岗位中，企业普遍要求掌握 Java 或 Go，而 Python Web 相关的岗位相对较少，这使得开发者为了更好的职业发展，更倾向于学习主流的技术栈，对 FastAPI 的关注度自然就降低了。

运维兼容性挑战：现有的 DevOps 流程，如 K8s 编排、日志采集等，大多是针对 Java 进行优化的，Python 项目需要额外进行适配，这增加了运维的复杂度，也让企业在采用 FastAPI 时有所顾虑。

六、未来趋势：FastAPI 的破局点

尽管面临诸多挑战，但 FastAPI 在国内的接受度正在逐渐提升，尤其在以下领域展现出了良好的发展前景：

AI 服务接口：在为机器学习模型提供高性能 API 方面，FastAPI 表现出色，结合 Uvicorn 异步部署，其效率显著优于传统框架。

测试与中间件开发：在国内测试领域，FastAPI 已被广泛用于构建 Mock 服务和自动化工具链。

生态优化：随着境内镜像源支持的完善，如阿里云 PyPI 镜像，以及中文教程的增多，FastAPI 的部署与学习成本正逐步降低。

总结：技术选型的本质是生态博弈

FastAPI 在国内的 “冷遇”，本质上是技术生态成熟度、企业惯性以及开发者认知共同作用的结果。不过，随着异步编程的普及和 AI 后端需求的增长，FastAPI 在高性能和开发效率方面的优势，可能会推动它在更广泛的领域得到应用。对于开发者来说，在轻量级服务、AI 集成等场景中，FastAPI 仍是一个值得投入的高效选择。