fastapi应用启动时报“连接被拒绝”错误，通常是因为在服务器尚未启动时就执行了客户端请求代码，导致请求无法建立连接。本文将详细解释该问题的根本原因，并提供正确的部署与测试方法。
在您提供的 FastAPI 示例中，问题核心在于服务端代码与客户端调用逻辑混写在同一文件中。具体来看：
# ... FastAPI 路由定义 ...
@app.post("/predict")
def predict_route(data: List[float]):
prediction = predict(data)
return {"prediction": prediction}
# ❌ 错误：此处立即发起 HTTP 请求
import requests
f = open('test_data.json')
data = json.load(f)
response = requests.post("http://localhost:8000/predict", json=data) # ← 此行在 uvicorn 启动前就执行！
print(response.json())当您运行 uvicorn main:app --reload 时，Python 会自上而下执行整个 main.py 文件。这意味着：
- requests.post(...) 会在 FastAPI 应用监听 http://localhost:8000 之前就被触发；
- 此时端口 8000 尚未被占用，系统返回 [WinError 10061]（Windows）或 ConnectionRefusedError（Linux/macOS），即“目标机器主动拒绝连接”。
✅ 正确做法是：分离服务端与客户端逻辑。
✅ 推荐方案：拆分为两个独立文件
1. app.py（纯服务端）
from fastapi import FastAPI
import pickle
import numpy as np
from typing import List
app = FastAPI()
def predict(data: List[float]):
with open("model.pkl", "rb") as f:
model = pickle.load(f)
data = np.array(data).reshape(1, -1)
prediction = model.predict(data).tolist() # .tolist() 确保 JSON 可序列化
return prediction
@app.post("/predict")
def predict_route(data: List[float]):
return {"prediction": predict(data)}启动服务：
uvicorn app:app --reload --host 127.0.0.1 --port 8000
2. test_client.py（独立客户端）
import requests
import json
# 确保服务已启动后再运行此脚本
with open("test_data.json") as f:
test_data = json.load(f)
response = requests.post(
"http://127.0.0.1:8000/predict",
json=test_data,
timeout=10
)
if response.status_code == 200:
print("✅ 预测成功：", response.json())
else:
print("❌ 请求失败，状态码：", response.status_code)
print("响应内容：", response.text)运行测试：
python test_client.py
⚠️ 注意事项
- ✅ 始终先启动服务（uvicorn），再运行客户端脚本；
- ✅ 使用 127.0.0.1 替代 localhost 可避免部分 DNS 解析延迟（尤其在 Windows 上）；
- ✅ model.pkl 必须与 app.py 在同一目录，或使用绝对路径加载；
- ✅ 返回值需为 JSON 可序列化类型（如 np.ndarray 需 .tolist() 转换）；
- ? 若仍报错，请检查：端口是否被占用（netstat -ano | findstr :8000）、防火墙设置、或模型文件是否存在。
通过清晰分离关注点，不仅能解决当前连接错误，也为后续集成测试、CI/CD 和 API 文档（Swagger UI 自动可用）打下坚实基础。
