标签：FastAPI Python cookie

FastAPI 到底是什么？

FastAPI是一个现代的，快速的（因此得名）Web框架，用于使用Python构建API。它建立在Starlette框架之上，严重依赖Python的类型注释来提供API请求和响应的快速有效的验证，序列化和文档。

FastAPI的主要功能是什么？

• 快速性能：FastAPI 使用高性能库（如 Pydantic 和 Uvicorn）构建，以实现令人难以置信的速度并处理高流量负载。
• 简单易用：FastAPI 带有一个简单直观的 API，易于学习和使用。
• 易于验证和序列化：FastAPI 使用 Python 的类型提示来自动验证 API 请求和响应，以及自动序列化和反序列化与 JSON 中的数据，从而消除了样板代码。
• 内置文档：FastAPI 自动生成交互式 API 文档，让开发者可以快速轻松地探索和测试 API。
• ASGI支持：FastAPI建立在ASGI（异步服务器网关接口）之上，允许它利用异步编程的强大功能来实现更快的性能。
• 依赖注入：FastAPI 利用 Python 的依赖注入系统自动将依赖注入到 API 端点和其他组件中，从而轻松构建复杂的应用程序。

让我们更详细地了解其中的一些。

易于验证和序列化

在我看来，这是FastAPI最伟大的部分。这里的关键是FastAPI使用内置的Python语法来实现这些事情。下面是一个示例：

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int):
    return {"item_id": item_id}

这是一个非常简单的 API 端点，它将item_id作为输入并以 JSON 格式返回。有趣的是，Python的提示用于验证输入。因此，如果您像这样调用此端点：

“/项目/测试”

它将返回验证错误：

{
    “detail”： [ { “
loc”： [
 
 “path”， “item_id” ]， “msg”： “value 不是有效的整数”，


 “type”： “type_error.integer” 

        }
    ]
}

但是，如果您需要比这更复杂的东西怎么办？

皮丹蒂克

使用 Python 类型注释进行数据验证和设置管理。pydantic 在运行时强制实施类型提示，并在数据无效时提供用户友好的错误。定义数据应该如何用于纯规范的 Python;用pydantic验证它。

以下是在 FastAPI 应用程序中使用 Pydantic 的示例：

from typing import Union

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: Union[str, None] = None
    price: float
    tax: Union[float, None] = None


app = FastAPI()


@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
    return item

仍然适用于内置类型提示。以及Pydantic模型本身使用类型提示来描述字段。如果你只使用像Django和Flask这样的框架，这应该已经让你感到惊讶了。

让我们看看使用 Django REST Framework 的序列化程序来实现相同结果的示例：

class CommentSerializer(serializers.Serializer):
    name = serializers.CharField(max_length=200)
    description = serializers.CharField(max_length=500, required=False)
    price = serializers.FloatField()
    tax = serializer.FloatField(required=False)

这是DRF序列化程序的一个简单示例，当然，它正在工作，但是Pydantic的版本是一种更干净，更pythonic的方式。

序列化更简单，我们可以从路径操作函数返回 Pydantic 模型的一个实例，它将自动与所有嵌套模型一起序列化。

自动文档

FastAPI 将根据您的类型提示、Pydantic 模型和路径操作函数的参数生成 OpenAPI 模式，并将显示在交互式 API 文档中。

 

FastAPI 提供了大量机会根据您的需求修改和配置文档。您可以使用干净的语法添加描述、注释、标题、示例以及您能想到的所有内容。

编辑器支持

此功能是对上面列出的要点的影响。

 

编辑器支持乍一看可能听起来很无用，但相信我 - 这是大型项目的实时保存器。当你的项目在增长时，你应该把你的数据模型与业务逻辑和端点分开（我希望你这样做），所以编辑器已经知道你的模型具有哪些类型的属性，所以你将避免很多愚蠢的错误编码。人们倾向于低估这一点，但是当您将一个小错误推送到生产中时，它可以成为真实的事情，这可以通过编辑器突出显示来避免。

依赖注入

在软件工程中，依赖注入是一种设计模式，其中对象或函数接收它所依赖的其他对象或函数。依赖注入是一种控制反转的形式，旨在分离构造对象和使用它们的关注点，从而导致松散耦合的程序。

依赖注入是其他编程语言中广泛使用的设计模式，但在 Python 中则不是。它来自完整的OOP语言，如Java和.NET，所以你可能不熟悉它，但你怎么看？它也是救命稻草。

让我们看看它在 FastAPI 中是如何工作的。

要实现 DI，我们需要有一个“可靠的”，在 FastAPI 中，它是每个函数（同步或异步），可以采用路径操作函数可以采用的所有相同参数。

from typing import Union

from fastapi import Depends, FastAPI

app = FastAPI()


async def common_parameters(
    q: Union[str, None] = None, skip: int = 0, limit: int = 100
):
    return {"q": q, "skip": skip, "limit": limit}


@app.get("/items/")
async def read_items(commons: dict = Depends(common_parameters)):
    return commons


@app.get("/users/")
async def read_users(commons: dict = Depends(common_parameters)):
    return commons

在这里，common_parameters是可靠和read_items，read_users是家属。

在执行read_items“代码之前，将执行common_parameters。

您可以在一个函数中使用多个依赖项，并且 reliableable 也可以具有依赖项，因此基本上您可以构建它们的树以满足您的需求。

对我来说，有趣的是，您根本不需要担心可靠接收的参数。FastAPI 将自动负责将正确的参数传递给您的函数，即使父级无法访问它。请参阅此示例：

from typing import Union

from fastapi import Depends, FastAPI, Cookie

app = FastAPI()


async def common_parameters(
    q: Union[str, None] = None, skip: int = 0, limit: int = 100
):
    return {"q": q, "skip": skip, "limit": limit}


def check_cookies(ads_id: Union[str, None] = Cookie(default=None)):
    return {"ads_id": ads_id}


@app.get("/items/")
async def read_items(
    commons: dict = Depends(common_parameters), cookie: dict = Depends(check_cookies)
):
    return commons

read_items函数对 cookie 本身一无所知，因为我们没有指定该参数，但可靠的函数仍然能够访问该 cookie。这也是 FastAPI 的一个非常强项，因为它有助于保持代码更加干净和专业，并且仍然遵循尽可能使用 python 内置语法的规则。

干净的代码

以上所有观点本身都很棒，但最重要的部分是它们正在引导（如果不是强制）清理代码习惯。我见过 python 开发人员甚至不知道什么是类型注释以及为什么我们需要它们，我见过很多应用程序有很多重复的代码。FastAPI 强制要求编写类型提示、声明依赖项并遵循 OOP 设计模式，这有助于创建出色的代码结构并保持代码干净。这就是为什么它现在如此受欢迎，我觉得它将继续存在。

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