呆鸟云:发布本系列旨在推广 FastAPI 以及推进 FastAPI 中文官档翻译,目前,FastAPI 官档已完成 98% 的中文翻译,如果您对 FastAPI 有兴趣,可以为这个很赞的开源项目做些贡献,比如校译、翻译、审阅等。
开源项目的发展离不开大家的支持。当然最简单的就是在 Github 上点 Star 了。
如果您觉得 FastAPI 不错,也可以转发、转载本文,让更多人知道 Python 还有这么简单的后端支持库。
FastAPI 官档地址:https://fastapi.tiangolo.com/zh/
下面先列出几个需要 Review 的 PR,希望大家多多参与。
- https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/3826
- https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/3827
- https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/3828
- https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/3829
- https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/3830
- https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/3832
- https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/3793
- https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/3795
- https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/3796
以下为正文。
Python 的 类型提示是声明变量类型的语法。
声明了变量类型,编辑器和开发工具就能提供更好的支持。
本章只是 Python 类型提示的快速入门,仅介绍了 FastAPI 中与类型提示相关的内容……真的很少。
FastAPI 是基于类型提示开发的,写代码的体验非常不错。
就算不使用 FastAPI,了解一下类型提示也会让您获益匪浅。
!!! note "笔记"
如果您是 Python 专家,已经熟知类型提示,就直接跳到下一章吧。
动机
先介绍一个简单的例子:
def get_full_name(first_name, last_name):
full_name = first_name.title() + " " + last_name.title()
return full_name
print(get_full_name("john", "doe"))
这段代码输出如下内容:
John Doe
该函数执行以下操作:
- 接收
first_name
和last_name
参数 - 使用
title()
把参数的首字母转换为大写 - 使用空格拼接两个参数的值
def get_full_name(first_name, last_name):
full_name = first_name.title() + " " + last_name.title()
return full_name
print(get_full_name("john", "doe"))
编辑示例
这是个非常简单的程序。
现在,假设您要从头编写这段程序。
在某一时刻,开始定义函数,并且准备好了参数……
此时,需要调用把首字母转换为大写的方法。
等等,那个方法是什么来着?upper
? uppercase
?first_uppercase
?还是capitalize
?
然后,您尝试向程序员老手的朋友——编辑器自动补全寻求帮助。
输入函数的第一个参数 first_name
,输入点号(.
),然后敲下 Ctrl+Space
触发代码补全。
可惜,这没有什么用:
添加类型
接下来,修改上例中的一行代码。
把下面这行代码中的函数参数从:
first_name, last_name
改成:
first_name: str, last_name: str
就是这样。
这就是类型提示:
def get_full_name(first_name: str, last_name: str): # 看这行
full_name = first_name.title() + " " + last_name.title()
return full_name
print(get_full_name("john", "doe"))
与声明默认值不同,例如:
first_name="john", last_name="doe"
这两者不一样。
类型提示用的是冒号(:
),不是等号(=
)。
而且类型提示一般不会改变原有的运行结果。
再次创建这个函数,这次添加了类型提示。
在同一个位置,使用 Ctrl+Space
触发自动补全,就会发现:
这样,就可以滚动查看选项,找到需要的功能:
更多动机
下面是个使用类型提示的函数:
def get_name_with_age(name: str, age: int):
name_with_age = name + " is this old: " + age
return name_with_age
因为编辑器已经知道了变量的类型,所以不仅能对代码进行补全,还能检查代码错误:
现在,必须先修复这个问题,使用 str(age)
把 age
转换成字符串:
def get_name_with_age(name: str, age: int):
name_with_age = name + " is this old: " + str(age) # 看这行
return name_with_age
声明类型
您刚刚看到的就是类型提示常见的场景 ~ 用于函数的参数。
这也是在 FastAPI 中类型提示的常用场景。
简单类型
类型提示不只使用 str
,还能声明所有 Python 标准类型。
比如,以下类型:
int
float
bool
bytes
def get_items(item_a: str, item_b: int, item_c: float, item_d: bool, item_e: bytes):
return item_a, item_b, item_c, item_d, item_d, item_e
通用类型的类型参数
dict
、list
、set
、tuple
等数据结构可以包含其它值,而且其内部的值也有自己的类型。
Python 的 typing
标准库可以声明这些类型及其子类型。
这个标准库专门用来支持类型提示。
列表
例如,定义由 str
组成的 list
变量。
从 typing
模块导入 List
(注意 L
要大写):
from typing import List
def process_items(items: List[str]):
for item in items:
print(item)
同样用冒号(:
)声明变量。
类型是 List
。
由于列表是包含子类型的类型,所以要把子类型放在方括号里:
from typing import List
def process_items(items: List[str]): # 看这行
for item in items:
print(item)
!!! tip "提示"
方括号里的内部类型叫做**类型参数**。
此时,`str` 是传递给 `List` 的类型参数。
即:变量 items
的类型是 list
,并且列表里的每个元素的类型都是 str
。
这样,即使在处理列表里的元素时,编辑器也能提供支持:
没有类型,这种支持几乎不可能实现。
注意,变量 item
是列表 items
里的元素。
而且,编辑器仍然把它识别为 str
,并提供相关支持。
元组和集合
声明 tuple
和 set
的方法也一样:
from typing import Set, Tuple # 看这行
def process_items(items_t: Tuple[int, int, str], items_s: Set[bytes]): # 看这行
return items_t, items_s
即:
- 变量
items_t
是包含 3 个元素的tuple
,分别是int
、int
、str
- 变量
items_s
是set
,其中每个元素的类型都是bytes
字典
定义 dict
要传入 2 个用逗号分隔的子类型。
第一个子类型声明 dict
的所有键。
第二个子类型声明 dict
的所有值:
from typing import Dict
def process_items(prices: Dict[str, float]): # 看这行
for item_name, item_price in prices.items():
print(item_name)
print(item_price)
即:
- 变量
prices
是dict
:-
dict
的键的类型是str
(元素名称) -
dict
的值的类型是float
(元素价格)
-
Optional
使用 Optional
把变量声明为 str
等类型,但该类型是可选的,因此也可以是 None
:
from typing import Optional
def say_hi(name: Optional[str] = None): # 看这行
if name is not None:
print(f"Hey {name}!")
else:
print("Hello World")
使用 Optional[str]
替代简单的 str
可以让编辑器检测值的类型应为 str
,但也可能为 None
的错误。
通用类型
以下类型使用方括号中的类型参数:
List
Tuple
Set
Dict
Optional
- 等……
这些类型就是通用类型,也叫作 Generics。
类作为类型
类也可以声明为变量的类型。
假设有一个包含 name
属性的类 Person
:
class Person:
def __init__(self, name: str):
self.name = name
def get_person_name(one_person: Person):
return one_person.name
下面,把变量的类型声明为 Person
:
class Person:
def __init__(self, name: str):
self.name = name
def get_person_name(one_person: Person): # 看这行
return one_person.name
再一次,获得了所有的编辑器支持:
Pydantic 模型
Pydantic 是执行数据校验的 Python 库,可以把数据结构声明为包含属性的类。
每个属性都有自己的类型。
接下来,用一些值创建类实例,FastAPI 会校验这些值,(在需要的情况下)把值转换为适当的类型,并返回包含所有数据的对象。
然后,这个对象就可以获得编辑器支持。
下面是 Pydantic 官方文档中的示例:
from datetime import datetime
from typing import List, Optional
from pydantic import BaseModel
class User(BaseModel):
id: int
name = "John Doe"
signup_ts: Optional[datetime] = None
friends: List[int] = []
external_data = {
"id": "123",
"signup_ts": "2017-06-01 12:22",
"friends": [1, "2", b"3"],
}
user = User(**external_data)
print(user)
# > User id=123 name='John Doe' signup_ts=datetime.datetime(2017, 6, 1, 12, 22) friends=[1, 2, 3]
print(user.id)
# > 123
!!! info "说明"
FastAPI 就是基于 Pydantic 开发的。
用户指南中列出了很多示例。
FastAPI 中的类型提示
FastAPI 充分利用了类型提示的优势。
FastAPI 使用类型提示声明参数可以获得:
- 编辑器支持
- 类型检查
……FastAPI 还使用类型声明:
- 定义参数需求:声明对请求路径参数、查询参数、请求头、请求体、依赖项等的需求
- 转换数据:把请求中的数据转换为需要的类型
- 校验数据: 对于每一个请求:
- 数据校验失败时,自动生成错误信息,并返回给客户端
- 使用 OpenAPI 存档 API:
- 并在 API 文档中显示
听上去有点抽象,不过不用担心。用户指南中详细介绍了上述所有内容。
最重要的是,使用 Python 标准类型,只要在一个地方声明(不用添加更多的类、装饰器等),FastAPI 就能完成很多工作。