轻松入门FastAPI框架开发Restful API
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目录
简介
Starlette
安装
第一个接口
项目文件结构
请求体
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简介
FastAPI 是一个用于构建 API 的现代、快速（高性能）的 web 框架，使用 Python 3.6+ 并基于标准的 Python 类型提示。
特性:
- 快速：可与 NodeJS 和 Go 比肩的极高性能（归功于 Starlette 和 Pydantic）。最快的 Python web 框架之一。
- 高效编码：提高功能开发速度约 200％ 至 300％。*
- 更少 bug：减少约 40％ 的人为（开发者）导致错误。*
- 智能：极佳的编辑器支持。处处皆可自动补全，减少调试时间。
- 简单：设计的易于使用和学习，阅读文档的时间更短。
- 简短：使代码重复最小化。通过不同的参数声明实现丰富功能。bug 更少。
- 健壮：生产可用级别的代码。还有自动生成的交互式文档。
- 标准化：基于（并完全兼容）API 的相关开放标准：OpenAPI (以前被称为 Swagger) 和 JSON Schema。
依赖
- Starlette 负责 web 部分。
- Pydantic 负责数据部分。
Starlette
Starlette 是一个轻量级的 ASGI 框架/工具包。它是构建高性能异步服务的理想选择，并且支持 HTTP 和 WebSockets。
您可以使用Uvicorn，Daphne 或 Hypercorn 运行ASGI 框架，这边选用Uvicorn,它是一个快速的 ASGI 服务器，基于 uvloop 和 httptools 构建的.
Pydantic
Pydantic 是一个用来执行数据校验的 Python 库,可以在代码运行时提供类型提示，数据校验失败时提供友好的错误提示。FastAPI是建立在Pydantic 基础之上。
安装
安装fastapi
pip install fastapi
安装uvicorn作为服务器
pip install uvicorn[standard]
也可以安装所有的可选依赖及对应功能
pip install fastapi[all]
运行
uvicorn main:app --reload --port 8888
uvicorn main:app 命令含义如下:
- main：main.py 文件（一个 Python「模块」）。
- app：在 main.py 文件中通过 app = FastAPI() 创建的对象。
- --reload：让服务器在更新代码后重新启动。仅在开发时使用该选项。
- --port指定端口
第一个接口
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
def root():
return {"message": "Hello FastAPI"}
说明:
- 第一行代码: 导入FastAPI, FastAPI 是一个为你的 API 提供了所有功能的 Python 类
- 第二行代码: app 会是 FastAPI 类的一个「实例」
- 第三行代码: 告诉 FastAPI 在它下方的函数负责处理如下访问请求：
- 请求路径为 /
- 使用 get 操作
打开浏览器访问 http://127.0.0.1:8888
{"message":"Hello FastAPI"}
打开交互式API文档
http://127.0.0.1:8888/docs
将会看到自动生成的交互式 API 文档（由 Swagger UI 提供）
总之只需要下面5步, 即可完成一个接口，是不是很简单.
- 导入 FastAPI。
- 创建一个 app 实例。
- 编写一个路径操作装饰器（如 @app.get("/")）。
- 编写一个路径操作函数（如上面的 def root(): ...）。
- 运行开发服务器（如 uvicorn main:app --reload --port 8888）。
项目文件结构
如果你正在开发一个应用程序或 Web API，很少会将所有的内容都放在一个文件中，这样显得代码很没逻辑性，也不利于程序后期的维护和扩展。
.
├── app # 「app」是一个 Python 包
│ ├── __init__.py # 这个文件使「app」成为一个 Python 包
│ ├── main.py # 「main」模块，例如 import app.main,项目入口
│ ├── dependencies.py # 「dependencies」模块，例如 import app.dependencies
│ └── routers # 「routers」是一个「Python 子包」
│ │ ├── __init__.py # 使「routers」成为一个「Python 子包」
│ │ ├── items.py # 「items」子模块，例如 import app.routers.items
│ │ └── users.py # 「users」子模块，例如 import app.routers.users
│ └── internal # 「internal」是一个「Python 子包」
│ ├── __init__.py # 使「internal」成为一个「Python 子包」
│ └── admin.py # 「admin」子模块，例如 import app.internal.admin说明:
上面有几个 __init__.py 文件：每个目录或子目录中都有一个,能将代码从一个文件导入到另一个文件.
APIRouter
在FastAPI中，使用APIRouter 处理这种多程序分类,。假设专门用于处理用户的文件是的子模块/app/routers/users.py, 希望将与用户相关的路径操作与其余代码分开，使其看起来简洁明了。
这时候可以使用 APIRouter 为该模块创建路径操作。
比如专门用于处理用户的文件是的子模块/app/routers/users.py
from fastapi import APIRouter
router = APIRouter()
@router.get("/users/")
async def read_users():
return [{"username": "zhangsan"}, {"username": "lisi"}]
@router.get("/users/me")
async def read_user_me():
return {"username": "wangwu"}
@router.get("/users/{username}")
async def read_user(username: str):
return {"username": username}
router应用中的另一个子模块。
同样的，通过 APIRouter 来对其路由进行注册，代码如下：/app/routers/items.py
from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException
router = APIRouter()
fake_items_db = [
{"username": "zhangsan"},
{"username": "lisi"},
{"username": "wangwu"}
]
@router.get("/")
async def read_items():
return fake_items_db
@router.get("/{item_id}")
async def read_item(item_id: str):
if item_id not in fake_items_db:
raise HTTPException(status_code=404, detail="Item not found")
return {"name": fake_items_db[item_id]["name"], "item_id": item_id}
这样就将两个功能模块 item, user 给分离开来了
说明:
- prefix 参数，路由的前缀
- tags 将应用于特定路径操作的内容
- responses 指特定于该路径下的响应内容，如上述便指定 404 的返回信息
写完模块后,还有最后一步,将item和user的APIRouter 注册到核心对象上去。
这时候就需要用到include_router,
打开根目录main.py
from routers import users,items
from fastapi import FastAPI
import uvicorn
app = FastAPI()
app.include_router(users.router,prefix='/users',tags=["users模块"])
app.include_router(items.router,prefix='/items',tags=["items模块"])
if __name__ == '__main__':
uvicorn.run('main:app',host='0.0.0.0',port=8888,reload=True,debug=True,workers=1)
说明:
- prefix: 路径
- tags: 只是一个标签
打开http://127.0.0.1:8888/docs交互式文档，可以看两个应用下的接口.
请求体
当你需要将数据从客户端（例如浏览器）发送给 API 时，你将其作为「请求体」发送。
请求体是客户端发送给 API 的数据。响应体是 API 发送给客户端的数据。
你的 API 几乎总是要发送响应体。但是客户端并不总是需要发送请求体。
我们使用 Pydantic 模型来声明请求体，并能够获得它们所具有的所有能力和优点。
从 pydantic 中导入 BaseModel
class Item(BaseModel):
name: str
description: Optional[str] = None
price: float
@router.post("/info")
def create_item(item:Item):
return item
提示:你不能使用 GET 操作（HTTP 方法）发送请求体。
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