Python接口学习关键在于理解请求-响应本质、数据流转边界与状态管理逻辑；第14讲聚焦核心原理与可复现案例，剖析WSGI/ASGI机制、路由注册解析过程、请求解析与响应构造逻辑，并通过手写50行内API网关深化认知。
Python接口系统学习的关键不在写多少代码，而在理解请求-响应的本质、数据流转的边界、以及状态管理的逻辑。第14讲聚焦“核心原理+可复现案例”，不是罗列框架API，而是带你看清Flask/FastAPI背后真正起作用的机制——比如为什么路由能匹配URL、JSON自动序列化到底发生在哪一步、中间件如何“夹”在请求和响应之间。
搞懂WSGI/ASGI：接口服务的底层“翻译官”
Python Web框架不是直接和浏览器对话的，它们依赖WSGI（同步）或ASGI（异步）协议作为“翻译层”。Flask基于WSGI，FastAPI基于ASGI。不理解它，就容易卡在“为什么加了async却没变快”“为什么gunicorn要配合Flask用”这类问题上。
- WSGI是一个函数签名约定：
def app(environ, start_response):，所有同步框架都得按这个格式交出可调用对象 - ASGI扩展为协程函数：
async def app(scope, receive, send):，支持WebSocket、长连接、真正的并发 - 用curl -v http://127.0.0.1:8000抓一次请求，观察HTTP头中
server字段，就能看出你用的是哪个服务器（uvicorn？gunicorn？werkzeug？）
路由与视图：URL怎么找到该执行哪段代码？
路由不是字符串匹配，而是注册+解析的过程。框架启动时把装饰器标记的路径存进一个映射表，收到请求后提取PATH_INFO，查表找对应处理函数。
- Flask中
@app.route('/user/本质是往') app.url_map里加Rule对象， - FastAPI的
@app.get('/items/{item_id}')不仅做路由，还自动生成OpenAPI文档参数定义，并校验item_id是否符合类型注解 - 动手试：打印
app.url_map（Flask）或app.routes（FastAPI），看结构，比读文档更快理解设计意图
请求解析与响应构造：数据从哪里来，到哪里去？
接口的核心动作就是“拆请求、拼响应”。但拆哪部分（query？body？header？）、怎么拆（JSON？form？bytes？）、拼成什么格式（JSON？HTML？stream？），全由框架的解析器和响应类控制。
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- Flask中
request.json和request.form是不同解析器的结果；jsonify()本质是调用json.dumps()+ 设置Content-Type: application/json - FastAPI靠Pydantic模型自动完成：声明
def create_item(item: Item)，框架就在收到JSON时自动反序列化、校验、转成Item实例 - 常见坑：前端发JSON但忘了设
Content-Type: application/json，后端收不到request.json——因为Flask只在正确头下才尝试解析
实战案例：手写一个极简API网关（50行以内）
不依赖任何框架，用纯Python+socket模拟一次HTTP请求转发，你会立刻明白“代理”“超时”“Header透传”这些词的真实含义。
- 监听本地端口，接收客户端HTTP请求（只处理GET/POST，解析Host、Path、Headers）
- 构造新请求发给真实后端（如
http://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1） - 原样返回响应状态码、Headers，Body不做修改——这就是最朴素的网关
- 加一行
time.sleep(0.5)在转发前，再用ab -n 10 -c 5 http://localhost:8000/压测，体会阻塞与非阻塞的区别
