可扩展API架构的核心是清晰分层、职责分离、易于替换。采用API层（路由与校验）、服务层（业务逻辑，依赖抽象接口）、数据层（数据存取）三层结构；通过依赖注入解耦模块；异步处理I/O操作，后台任务交由Celery/RQ；配置与环境隔离，敏感信息外部注入。
用Python开发可扩展API架构，核心不是堆砌框架，而是围绕“清晰分层、职责分离、易于替换”来设计。FastAPI或Flask是常用起点，但真正决定扩展性的，是代码组织方式、依赖管理策略和基础设施适配能力。
不要把路由、校验、业务、数据库操作全塞在一个文件里。推荐标准三层：
InventoryService），不依赖具体实现。硬编码实例（如db = SQLAlchemy()）会让服务层无法脱离数据库运行。改用依赖注入：
fastapi.Depends或轻量级DI库（如python-dependency-injector）声明依赖。IUserRepository），而非具体类。SQLUserRepository），测试时可注入内存Mock版本。文件上传、邮件发送、报表生成这类耗时操作，绝不能在API请求中同步执行：
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async/await处理I/O密集型操作（如HTTP调用、数据库查询），配合支持异步的驱动（如asyncpg、httpx）。async——同步ORM（如SQLAlchemy Core非async版）在async route里会阻塞事件循环。数据库地址、密钥、第三方API地址等，必须从代码中剥离：
pydantic.BaseSettings加载环境变量或.env文件，自动类型转换和校验。DevConfig、ProdConfig），通过ENV=prod切换。基本上就这些。可扩展不是靠一上来就上K8s或微服务，而是从第一天写第一个路由开始，就让每个模块知道自己该做什么、不该做什么、能被谁替换。代码写得“笨一点”，系统才活得久一点。
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