fastapi和pywebio

### FastAPI与PyWebIO的集成

为了在FastAPI中使用PyWebIO，可以利用PyWebIO提供的`webio_view`函数将PyWebIO的应用转换成一个视图函数，该函数可以直接被FastAPI调用来处理HTTP请求。下面展示了一个简单的例子：

from pywebio.input import input
from pywebio.output import put_text
from pywebio.platform.fastapi import webio_view
from fastapi import FastAPI, Request
from fastapi.templating import Jinja2Templates
import asyncio

app = FastAPI()
templates = Jinja2Templates(directory="templates")

def task():
    name = input("请输入您的名字")
    put_text('你好, %s' % name)

app.add_route('/pywebio', webio_view(task))

这段代码展示了如何通过`webio_view`把名为`task`的任务封装起来，并将其挂载到路径`/pywebio`上[^3]。

### FastAPI vs PyWebIO

#### 性能方面

FastAPI 是一个现代、高效的 Web 框架，其性能能够媲美 Node.js 和 Go 等其他语言编写的框架，这得益于底层使用的 Starlette 和 Pydantic 库的支持[^1]。相比之下，虽然 PyWebIO 提供了一种简化的方式来进行网页开发，但它并不是专门为高并发场景设计的工具，在这方面可能不如 FastAPI 那样出色。

#### 易用性和灵活性

对于那些希望快速搭建起具有基本功能的小型项目来说，PyWebIO 的优势在于它允许开发者仅需掌握 Python 就能完成大部分工作而不需要深入了解前端技术栈（如 HTML/CSS/JavaScript）。然而，如果目标是构建更为复杂的服务端逻辑，则 FastAPI 更加适合，因为它提供了丰富的特性和良好的扩展能力。

#### 使用场景

当需要创建 RESTful API 或者微服务架构时，推荐选用 FastAPI；而对于一些内部工具类应用或是原型验证阶段的产品，尤其是UI需求不高但是希望能够迅速迭代的情况下，PyWebIO 则显得更加便捷实用。