三万字长文让你彻底掌握 FastAPI
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2022-10-09 15:33
楔子
随着 Python 的发展,与协程相关的 Web 框架也层出不穷,其中最受欢迎的莫过于 FastAPI。相比其它的协程框架,FastAPI 要更加的成熟,社区也更加的活跃。
那么 FastAPI 都有哪些特点呢?
快速:拥有非常高的性能,归功于 Starlette 和 Pydantic;Starlette 用于路由匹配,Pydantic 用于数据验证;
开发效率:功能开发效率提升 200% 到 300%;
减少 bug:减少 40% 的因为开发者粗心导致的错误;
智能:内部的类型注解非常完善,IDE 可处处自动补全;
简单:框架易于使用,文档易于阅读;
简短:使代码重复最小化,通过不同的参数声明实现丰富的功能;
健壮:可以编写出线上使用的代码,并且会自动生成交互式文档;
标准化:兼容 API 相关开放标准;
FastAPI 最大的特点就是它使用了 Python 的类型注解,我们后面会详细说,下面来安装一下 FastAPI。
使用 FastAPI 需要 Python 版本大于等于 3.6
安装很简单,直接 pip install fastapi 即可,并且会自动安装 Starlette 和 Pydantic。然后还要 pip install uvicorn,因为 uvicorn 是运行相关应用程序的服务器。或者一步到位:pip install fastapi[all],会将所有依赖全部安装。
请求与响应
我们来使用 FastAPI 编写一个简单的应用程序:
from fastapi import FastAPI
import uvicorn
# 类似于 app = Flask(__name__)
app = FastAPI()
# 绑定路由和视图函数
@app.get("/")
async def index():
return {"name": "古明地觉"}
# 在 Windows 中必须加上 if __name__ == "__main__"
# 否则会抛出 RuntimeError: This event loop is already running
if __name__ == "__main__":
# 启动服务,因为我们这个文件叫做 main.py
# 所以需要启动 main.py 里面的 app
# 第一个参数 "main:app" 就表示这个含义
# 然后是 host 和 port 表示监听的 ip 和端口
uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)
整个过程显然很简单,然后我们在浏览器中输入 localhost:5555 就会显示相应的输出。注意这里的视图函数,里面返回了一个字典,当然除了字典,其它的数据类型也是可以的,举个例子:
from fastapi import FastAPI
import uvicorn
app = FastAPI()
@app.get("/int")
async def index1():
return 666
@app.get("/str")
async def index2():
return "古明地觉"
@app.get("/bytes")
async def index3():
return b"satori"
@app.get("/tuple")
async def index4():
return ("古明地觉", "古明地恋", "雾雨魔理沙")
@app.get("/list")
async def index5():
return [{"name": "古明地觉", "age": 17},
{"name": "古明地恋", "age": 16}]
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)
这里我们直接使用 requests 发请求,测试一下。
可以看到基本上都是支持的,只不过元组自动转成列表返回了。并且当前的路径是写死的,如果我们想动态声明路径参数该怎么做呢?
from fastapi import FastAPI
import uvicorn
app = FastAPI()
@app.get("/items/{item_id}")
async def get_item(item_id):
"""
和 Flask 不同,Flask 是使用 <>
而 FastAPI 使用 {}
"""
return {"item_id": item_id}
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)
整体非常简单,路由里面的路径参数可以放任意个,只是 {} 里面的参数必须要在视图函数的参数中出现。但是问题来了,我们好像没有规定类型啊,如果我们希望某个路径参数只能接收指定的类型要怎么做呢?
from fastapi import FastAPI
import uvicorn
app = FastAPI()
@app.get("/items/{item_id}")
async def get_item(item_id: int):
"""
和 Flask 不同,Flask 定义类型是在路由当中
也就是在 <> 里面,变量和类型通过 : 分隔
而 FastAPI 是使用类型注解的方式
此时的 item_id 要求一个整型
准确的说是一个能够转成整型的字符串
"""
return {"item_id": item_id}
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)
如果我们传递的值无法转成整型的话,那么会进行提示:告诉我们 value 不是一个有效的整型,可以看到给的提示信息还是非常清晰的。
所以通过 Python 的类型声明,FastAPI 提供了数据校验的功能,当校验不通过的时候会清楚地指出没有通过的原因。在我们开发和调试的时候,这个功能非常有用。
交互式文档
FastAPI 会自动提供一个类似于 Swagger 的交互式文档,我们输入 localhost:5555/docs 即可进入。
注意一下左上角的 /openapi.json,可以点进去,会发现里面包含了我们定义的路由信息。
浏览器的话,由于我这里没有安装解析 JSON 的插件,所以看起来很不舒服。因此推荐大家安装一个 JSON Viewer 插件,查看 JSON 数据时会很方便。
至于 localhost:5555/docs 页面本身,我们也是可以进行设置的:
from fastapi import FastAPI
import uvicorn
app = FastAPI(title="测试文档",
description="这是一个简单的 demo",
docs_url="/my_docs",
openapi_url="/my_openapi")
@app.get("/items/{item_id}")
async def get_item(item_id: int):
return {"item_id": item_id}
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)
然后我们再重新进入,此时在浏览器里就需要输入 localhost:5555/my_docs:
整体没什么难度,我们还可以指定其它参数,比如 version 等等,可以自己试试。该页面主要用来测试自己编写的 API 服务,不过个人更喜欢使用 requests 发请求。
路由顺序
我们在定义路由的时候需要注意一下顺序,举个例子:
from fastapi import FastAPI
import uvicorn
app = FastAPI()
@app.get("/users/me")
async def read_user_me():
return {"user_id": "the current user"}
@app.get("/users/{user_id}")
async def read_user(user_id: int):
return {"user_id": user_id}
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)
因为路径匹配是按照顺序进行的,所以这里要保证 /users/me 在 /users/{user_id} 的前面,否则的话只会匹配到 /users/{user_id},这样的话访问 /users/me 就会解析错误,因为字符串 "me" 无法解析成整型。
使用枚举
我们可以将某个路径参数通过类型注解的方式声明为指定的类型(准确的说是可以转成指定的类型,因为默认都是字符串),但如果我们希望它只能是规定的几个值之一,该怎么做呢?
from enum import Enum
from fastapi import FastAPI
import uvicorn
app = FastAPI()
class Name(str, Enum):
satori = "古明地觉"
koishi = "古明地恋"
marisa = "雾雨魔理沙"
@app.get("/users/{user_name}")
async def get_user(user_name: Name):
return {"user_id": user_name}
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)
通过枚举的方式可以实现这一点,我们来测试一下:
结果和我们期望的是一样的,可以再来看看 docs 生成的文档:
可用的值都有哪些,也自动提示给我们了。
路径中包含 /
假设我们有这样一个路由:/files/{file_path},而用户传递的 file_path 中显然是可以带 / 的。假设 file_path 是 /root/test.py,那么路由就变成了 /files//root/test.py,显然这是有问题的。
那么为了防止解析出错,我们需要做一个类似于 Flask 的操作:
from fastapi import FastAPI
import uvicorn
app = FastAPI()
# 声明 file_path 的类型为 path
# 这样它会被当成一个整体
@app.get("/files/{file_path:path}")
async def get_file(file_path: str):
return {"file_path": file_path}
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)
然后来访问一下:
结果没有问题,如果不将 file_path 的格式指定为 path,那么解析的时候就会找不到指定的路由。
查询参数
查询参数在 FastAPI 中依旧可以通过类型注解的方式进行声明,如果函数中定义了不属于路径参数的参数时,它们将会被解释为查询参数。
from fastapi import FastAPI
import uvicorn
app = FastAPI()
@app.get("/users/{user_id}")
async def get_user(user_id: str, name: str, age: int):
"""
我们在函数中定义了 user_id、name、age 三个参数
显然 user_id 和 路径参数中的 user_id 对应
然后 name 和 age 会被解释成查询参数
这三个参数的顺序没有要求,但一般都是路径参数在前,查询参数在后
"""
return {"user_id": user_id, "name": name, "age": age}
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)
注意:name 和 age 没有默认值,这意味着它们是必须要传递的,否则报错。
我们看到当不传递 name 和 age 的时候,会直接提示你相关的错误信息。如果我们希望用户可以不传递的话,那么必须要指定一个默认值。
from fastapi import FastAPI
import uvicorn
app = FastAPI()
@app.get("/users/{user_id}")
async def get_user(user_id: str,
name: str = "UNKNOWN",
age: int = 0):
return {"user_id": user_id, "name": name, "age": age}
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)
这里使用了默认值,并且对于查询参数,由于它们指定了类型,所以我们也要传递正确类型的数据。假设给这里的 age 传递了一个 "abc",那么是通不过的,因为它要求的是整型。
另外默认值的类型和指定的类型还可以不相同。
from fastapi import FastAPI
import uvicorn
app = FastAPI()
@app.get("/users/{user_id}")
async def get_user(user_id: str,
name: str = "UNKNOWN",
age: int = "蛤蛤蛤"):
return {"user_id": user_id, "name": name, "age": age}
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)
这里的 age 需要接收一个整型,但默认值却是一个字符串,那么此时会有什么情况发生呢?我们来试一下:
我们看到,传递的 age 依旧需要整型,只不过在不传的时候会使用字符串类型的默认值。所以指定的类型和默认值类型不相同,也是允许的,只不过这么做显然是不合理的。
此外我们还可以指定多个类型,比如让 user_id 按照整型解析、解析不成功时退化为字符串。
from typing import Union, Optional
from fastapi import FastAPI
import uvicorn
app = FastAPI()
@app.get("/users/{user_id}")
async def get_user(user_id: Union[int, str],
name: Optional[str] = None):
"""
通过 Union 来声明一个混合类型,int 在前、str 在后
会先按照 int 解析,解析失败再变成 str
然后是 name,它表示字符串类型、但默认值为 None(不是字符串)
那么应该声明为 Optional[str]
"""
return {"user_id": user_id, "name": name}
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)
所以 FastAPI 的设计还是非常不错的,通过 Python 的类型注解来实现参数类型的限定可以说是非常巧妙的,因此这也需要我们熟练掌握 Python 的类型注解。
这里补充一下,我当前的 Python 版本是 3.8,如果你用的是 3.10,那么类型注解还有不同的写法:
>>> from typing import Union, Optional
# Optional[str] 和 str | None 等价
>>> name: Optional[str] = "古明地觉"
>>> name: str | None = "古明地觉"
# Union[int, str] 和 int | str 等价
>>> age: Union[int, str] = 17
>>> age: int | str = 17
这种写法在 3.10 才开始正式引入,但通过 from __future__ import annotations 也可以在 3.9 里面使用,而 3.8 是不支持的。
布尔类型自动转换
对于布尔类型,FastAPI 支持自动转换,举个例子:
@app.get("/{flag}")
async def get_flag(flag: bool):
return {"flag": flag}
多个路径和查询参数
前面说过,可以定义任意个路径参数,只要动态的路径参数 {} 在函数的参数中都出现即可。当然查询参数也可以是任意个,FastAPI 可以处理的很好。
@app.get("/postgres/{schema}/v1/{table}")
async def get_data(schema: str,
table: str,
select: str = "*",
where: Optional[str] = None,
limit: Optional[int] = None,
offset: Optional[int] = None):
"""
标准格式是:路径参数按照顺序在前,查询参数在后
但 FastAPI 对顺序本身是没有什么要求的
"""
query = f"select {select} from {schema}.{table}"
if where:
query += f" where {where}"
if limit:
query += f" limit {limit}"
if offset:
query += f" offset {offset}"
return {"query": query}
然后使用 requests 测试一下:
Depends
这个老铁比较特殊,它是用来做什么的呢?我们来看一下:
from typing import Optional
from fastapi import FastAPI, Depends
import uvicorn
app = FastAPI()
async def common_parameters(
select: str = "*",
skip: int = 0,
limit: int = 100):
return {"select": select, "skip": skip, "limit": limit}
@app.get("/items/")
async def read_items(
commons: dict = Depends(common_parameters)):
# common_parameters 接收三个参数:q、skip、limit
# 因此会从请求中解析出 q、skip、limit 并传给 common_parameters
# 然后将 common_parameters 的返回值赋给 commons
# 但如果解析不到某个参数,那么会判断函数中参数是否有默认值
# 没有的话就会返回错误
return commons
@app.get("/users/")
async def read_users(
commons: dict = Depends(common_parameters)):
return commons
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)
我们来测试一下:
所以 Depends 能够很好地实现依赖注入,而且这里特意写了两个路由,就是想表明它们是彼此独立的。因此当有共享的逻辑、或者共享的数据库连接、增强安全性、身份验证、角色权限等需求时,会非常的实用。
数据校验(针对查询参数)
FastAPI 支持我们进行更加智能的数据校验,比如一个字符串,我们希望用户在传递的时候只能传递长度为 6 到 15 的字符串该怎么做呢?
from typing import Optional
from fastapi import FastAPI, Query
import uvicorn
app = FastAPI()
@app.get("/user")
async def check_length(
# 默认值为 None,应该声明为 Optional[str],当然声明 str 也是可以的
# 只不过声明为 str,那么默认值应该也是 str
# 所以如果允许一个类型的值为空,那么更规范的做法应该是声明为 Optional[类型]
password: Optional[str] = Query(None, min_length=6, max_length=15)
):
return {"password": password}
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)
password 是可选的,但传递的时候必须传字符串、而且还是长度在 6 到 15 之间的字符串。所以在声明默认值的时候 None 和 Query(None) 是等价的,只不过 Query 还支持对参数进行额外的限制。
Query 里面除了限制最小长度和最大长度,还有其它的功能:
@app.get("/user")
async def check_length(
password: str = Query("satori", min_length=6,
max_length=15, regex=r"^satori")
):
"""
此时 password 的默认值为 'satori',并且传递的时候也必须要以 'satori' 开头
但值得注意的是 password 后面的类型注解是 str,不再是 Optional[str]
因为默认值不是 None 了,当然这里即使写成 Optional[str] 也是没有什么影响的
"""
return {"password": password}
声明查询参数为必传参数
如果我们想让某个查询参数为必传参数,只需要不给它默认值就行了。
@app.get("/user")
async def check_length(password: str):
return {"password": password}
函数里面的参数,要么是路径参数、要么是查询参数。显然 password 是一个查询参数,通过不指定默认值,我们即可实现它是一个必传参数。也就是在 URL 中,必须通过 ?password=xxx 的方式进行传递。
虽然目的很简单,但我们发现此时无法对 password 进行限制了,比如希望它的长度是 6 到 15。那么问题来了,如何才能两者兼顾呢?
@app.get("/user")
async def check_length(
password: str = Query(..., min_length=6,
max_length=15)
):
# 我们知道 Query 的第一个参数是 password 的默认值
# 但如果将 Query 的第一个参数换成 ...
# 那么 FastAPI 就不会再将它当成是默认值了
# 而是对 password 起一个限定作用,表示它是必传参数
return {"password": password}
... 是 Python 的一个特殊的对象,可以了解一下,在 Numpy 里面也可以使用它。
最后再补充一点,我们也可以不使用 Query,将 password 的长度限制逻辑写在函数体里面也是一样的。
同时获取多个相同的查询参数
如果我们指定了 a=1&a=2,那么在获取 a 的时候,会得到什么呢?
from typing import List
from fastapi import FastAPI, Query
import uvicorn
app = FastAPI()
@app.get("/items")
async def read_items(
a1: str = Query(...),
a2: List[str] = Query(...),
b: List[str] = Query(...)
):
return {"a1": a1, "a2": a2, "b": b}
我们访问一下,看看结果:
首先 a2 和 b 都是列表,会获取所有的值,但 a1 只获取了最后一个值。
另外可能有人觉得代码有点啰嗦,在函数声明中可不可以这样写呢?
@app.get("/items")
async def read_items(
a1: str,
a2: List[str],
b: List[str]
):
return {"a1": a1, "a2": a2, "b": b}
我们将 Query(...) 去掉了,因为它没有对参数做其它的限制,只是表示参数是一个必传参数。而不指定 Query(...),那么本身就是一个必传参数,所以完全可以把 Query(...) 去掉。
这种做法,对于 a1 来说是可行的,但对于 a2 和 b 来说不行。对于类型为 list 的查询参数,我们必须要显式的加上 Query(...) 来表示必传参数。如果允许为 None(或者有默认值)的话,那么应该这么写:
@app.get("/items")
async def read_items(
a1: str,
a2: Optional[List[str]] = Query(None),
b: List[str] = Query(["1", "嘿嘿"])
):
return {"a1": a1, "a2": a2, "b": b}
给参数起别名
问题来了,假设我们定义的查询参数名叫 item-query,那么由于它要体现在函数参数中,而这显然不符合 Python 变量的命名规范,这个时候要怎么做呢?
@app.get("/items")
async def read_items(
# 三个查询参数,分别是 item-query、@@@@、$$$$
# 但它们不符合 Python 变量的命名规范
# 于是要为它们起别名
item1: Optional[str] = Query(None, alias="item-query"),
item2: str = Query("哈哈", alias="@@@@"),
# item3 是必传的
item3: str = Query(..., alias="$$$$")
):
return {"item-query": item1, "@@@@": item2, "$$$$": item3}
数值检测
Query 不仅仅支持对字符串的校验,还支持对数值的校验,里面可以传递 gt, ge, lt, le 等参数,相信这几个参数不用说你也知道是干什么的,我们举例说明:
@app.get("/items")
async def read_items(
# item1 必须大于 5
item1: int = Query(..., gt=5),
# item2 必须小于等于 7
item2: int = Query(..., le=7),
# item3 必须等于 10
item3: int = Query(..., ge=10, le=10)
):
return {"item1": item1,
"item2": item2,
"item3": item3}
Query 还是比较强大的 ,当然内部还有一些其它的参数是针对 docs 交互文档的,有兴趣可以自己了解一下。
数据校验(针对路径参数)
对查询参数进行数据校验使用的是 Query,对路径参数进行数据校验使用的是 Path,两者的使用方式一模一样,没有任何区别。
from fastapi import FastAPI, Path
import uvicorn
app = FastAPI()
@app.get("/items/{item-id}")
async def read_items(
item_id: int = Path(..., alias="item-id")
):
return {"item-id": item_id}
路径参数是必须的,它是路径的一部分,所以我们应该使用 ... 将其标记为必传参数。当然即使不标记也无所谓,就算指定了默认值也用不上,因为路径参数不指定压根就匹配不到相应的路由。至于一些其它的校验,和查询参数一模一样,所以这里不再赘述了。
不过我们之前说过,路径参数应该在查询参数的前面,尽管 FastAPI 没有这个要求,但是这样写明显更舒服一些。不过问题来了,如果路径参数需要指定别名,但是某一个查询参数不需要,这个时候就会出现问题:
@app.get("/items/{item-id}")
async def read_items(
q: str,
item_id: int = Path(..., alias="item-id")
):
return {"item_id": item_id, "q": q}
显然此时 Python 的语法就决定了 item_id 必须放在 q 的后面,当然这么做是完全没有问题的,FastAPI 对参数的先后顺序没有任何要求,因为它是通过参数的名称、类型和默认值声明来检测参数,而不在乎参数的顺序。但如果我们就要让 item_id 在 q 的前面要怎么做呢?
@app.get("/items/{item-id}")
async def read_items(
*,
item_id: int = Path(..., alias="item-id"),
q: str,
):
return {"item_id": item_id, "q": q}
此时就没有问题了,通过将第一个参数设置为 *,使得 item_id 和 q 都必须通过关键字参数传递,所以此时默认参数在非默认参数之前也是允许的。当然我们也不需要担心 FastAPI 传参的问题,你可以认为它所有的参数都是通过关键字参数的方式传递的。
请求的载体:Request 对象
任何一个请求都对应一个 Request 对象,请求的所有信息都在这个 Request 对象中,FastAPI 也不例外。
from fastapi import FastAPI, Request
import uvicorn
app = FastAPI()
@app.get("/girl/{user_id}")
async def read_info(user_id: str,
request: Request):
"""
路径参数必须要体现在函数参数中
但是查询参数可以不写了
因为我们定义了 request: Request
那么请求相关的所有信息都会进入到这个 Request 对象中
"""
header = request.headers # 请求头
method = request.method # 请求方法
cookies = request.cookies # cookies
query_params = request.query_params # 查询参数
return {"name": query_params.get("name"),
"age": query_params.get("age"),
"hobby": query_params.getlist("hobby")}
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)
通过 Request 对象可以获取请求相关的所有信息,我们之前参数传递不对的时候,FastAPI 会自动帮我们返回错误信息。但通过 Request 我们就可以自己进行解析、自己指定返回的错误信息了。
FastAPI 重度依赖 Python 的类型注解,假设 request 参数的类型是 str,那么 FastAPI 就会认为 request 是一个普通的查询参数。但这里 request 的类型是 Request,那么 FastAPI 就知道它代表整个请求,于是会自动将请求的载体 Request 对象赋值给参数 request。
而通过 request,我们可以拿到所有的请求参数,非常方便。只是数据校验这一步就必须由我们手动做了,比如这里 name 没有做校验,客户端传递任何值都是合法的,并且不传递的话也会返回 None。但手动校验的好处就是自由程度要更高一些,当参数不合法时,我们可以自定制返回的错误信息,之前的错误信息都是 FastAPI 内部预定义好的。
响应的载体:Response 对象
既然有 Request,那么必然会有 Response,虽然我们之前都是直接返回一个字典,但 FastAPI 实际上会帮我们转成一个 Response 对象。
Response 内部接收如下参数:
content:返回的数据;
status_code:状态码;
headers:返回的响应头;
media_type:响应类型(就是响应头里面的 Content-Type,这里单独作为一个参数出现了,其实通过 headers 参数设置也是可以的);
background:接收一个任务,Response 在返回之后会自动异步执行(这里先不做介绍,后面会说);
举个例子:
from fastapi import FastAPI, Request, Response
import uvicorn
import orjson
app = FastAPI()
@app.get("/girl/{user_id}")
async def read_info(user_id: str,
request: Request):
# 查询参数
query_params = request.query_params
data = {"name": query_params.get("name"),
"age": query_params.get("age"),
"hobby": query_params.getlist("hobby")}
# 实例化一个 Response 对象
response = Response(
# content,手动转成 json
orjson.dumps(data),
# status_code,状态码
201,
# headers,响应头
{"Token": "xxx"},
# media_type,就是 HTML 中的 Content-Type
# content 只是一坨字节流,需要告诉客户端响应类型
# 这样客户端才能正确的解析
"application/json",
)
# 拿到 response 的时候,还可以单独对响应头和 cookie进行设置
response.headers["ping"] = "pong"
# 设置 cookie 的话,通过 response.set_cookie
response.set_cookie("SessionID", "abc123456")
# 也可以通过 response.delete_cookie 删除 cookie
return response
通过 Response 我们可以实现请求头、状态码、cookie 的自定义。另外除了 Response 之外还有很多其它类型的响应,比如:
FileResponse:用于返回文件;
HTMLResponse:用于返回 HTML;
PlainTextResponse:用于返回纯文本;
JSONResponse:用于返回 JSON;
RedirectResponse:用于重定向;
StreamingResponse:用于返回二进制流;
它们都继承了 Response,只不过会自动帮你设置响应类型,举个例子:
from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import Response, HTMLResponse
import uvicorn
app = FastAPI()
@app.get("/index")
async def index():
response1 = HTMLResponse("<h1>你好呀</h1>")
response2 = Response("<h1>你好呀</h1>",
media_type="text/html")
# 以上两者是等价的,在 HTMLResponse 里面
# 会自动将 media_type 设置成 text/html
return response1
另外我们在开头说过,FastAPI 的请求与响应相关的功能,实际上是基于 starlette。
请求载体 Request 和响应载体 Response 都是直接从 starlette 里面导入的。
其它类型的请求与响应
FastAPI 除了 GET 请求之外,还支持其它类型,比如:POST, PUT, DELETE, OPTIONS, HEAD, PATCH, TRACE 等等。而常见的也就 GET, POST, PUT, DELETE,介绍完了 GET,我们来说一说其它类型的请求。
显然对于 POST、PUT 等类型的请求,我们必须要能够解析出请求体。
Model
在 FastAPI 中,请求体可以看成是 Model 对象,举个例子:
from typing import Optional
from fastapi import FastAPI, Response
from pydantic import BaseModel
import orjson
import uvicorn
app = FastAPI()
class Girl(BaseModel):
"""
数据验证是通过 pydantic 实现的
我们需要从中导入 BaseModel,然后继承它
"""
name: str
age: Optional[str] = None
length: float
@app.post("/girl")
async def read_info(girl: Girl):
# girl 就是我们接收的请求体,它需要通过 json 来传递
# 并且这个 json 要有上面的三个字段(age 可以没有)
# 通过 girl.xxx 的方式我们可以获取和修改内部的所有属性
data = {"姓名": girl.name, "年龄": girl.age,
"身高": girl.length}
return Response(
orjson.dumps(data),
media_type="application/json"
)
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)
我们访问一下:
除了使用 pydantic,我们还可以手动验证:
@app.post("/girl")
async def read_info(request: Request):
# 是一个协程,所以需要 await
data = await request.body()
我们说过 Request 对象是请求的载体,它包含了请求的所有信息,代码中的 data 便是请求体,并且是最原始的字节流形式。而它长什么样子呢?
首先在使用 requests 模块发送 post 请求的时候,数据可以通过 data 参数传递、也可以通过 json 参数传输。
所以 await request.body()得到的就是最原始的字节流,除了它之外还有 await request.json(),它在内部依旧会获取字节流,只不过获取之后会自动 loads 成字典。
因此使用 await request.json() 也侧面要求,我们在发送请求的时候必须使用 json 参数传递,否则无法正确解析。
@app.post("/girl")
async def read_info(request: Request):
data = await request.body()
try:
# 解析成字典
data = orjson.loads(data)
except orjson.JSONDecodeError:
result = {"error": "请传递 JSON"}
return Response(
orjson.dumps(result),
status_code=404,
media_type="application/json"
)
result = {"name": data.get("name"),
"age": data.get("age"),
"length": data.get("length")}
return Response(
orjson.dumps(result),
media_type="Application/json"
)
从 Request 对象解析出请求体之后,我们手动转成了字典,如果你对字段有要求的话,那么可以再单独进行判断。
就我个人而言,基本很少使用 pydantic 做数据验证,一般都是手动解析数据、进行验证。当数据不合法时,返回自定义的错误信息。
路径参数、查询参数、请求体
这几种不同的参数,我们可以混合在一起:
from typing import Optional
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import uvicorn
app = FastAPI()
class Girl(BaseModel):
name: str
age: Optional[str] = None
length: float
@app.post("/girl/{user_id}")
async def read_info(user_id,
q: str,
girl: Girl):
# user_id:路径参数,q:查询参数,girl:请求体
return {"user_id": user_id,
"q": q,
**dict(girl)}
里面同时指定了路径参数、查询参数和请求体,FastAPI 依然是可以正确区分的,当然我们也可以使用 Request 对象。
@app.post("/girl/{user_id}")
async def read_info(user_id,
request: Request):
# user_id 是路径参数,它一定要出现在视图函数中
# 并且没有限制类型,那么 user_id 可以是任意类型
# 然后查询参数和请求体,可以通过 request 获取
q = request.query_params.get("q")
# 请求体应该是一个 JSON
data = await request.json()
return {"user_id": user_id, "q": q, **data}
发请求的话,返回的内容是一样的。
所以对于服务端而言,解析有两种方式。一种是体现在函数参数中,如果参数不对,FastAPI 会自动检测到,然后抛出预定义错误;而另一种则是使用 Request 对象,此时请求相关的全部信息都会被封装到这个对象中,然后我们手动解析,当参数不合法时,可以自定义返回的错误信息,可控性更高。
特别是当 JSON 的字段非常多的时候,定义 Model 比较麻烦,用 Request 对象会方便一些。举个例子:
如果发送的 JSON 里面有很多字段,每个字段的值的类型还不同,以及还包含 JSON 的嵌套等等。那么再通过定义 Model 的方式就很麻烦了,而通过 Request 拿到字节流之后再解析,就会方便很多。
Form 表单
我们调用 requests.post,如果参数通过 data 传递的话,则相当于提交了一个 form 表单,那么在 FastAPI 中可以通过 await request.form() 进行获取,注意:内部同样会先调用 await request.body()。
@app.post("/girl")
async def read_info(request: Request):
form = await request.form()
return {"name": form.get("name"),
"age": form.getlist("age")}
而对于表单提交,FastAPI 还提供了另一种方式。
from fastapi import FastAPI, Form
import uvicorn
app = FastAPI()
@app.post("/user")
async def get_user(username: str = Form(...),
password: str = Form(...)):
return {"username": username,
"password": password}
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)
像 Form 表单,查询参数、路径参数等等,都可以和 Request 对象一起使用,像上面的例子。如果再多定义一个参数 request: Request,那么仍然可以通过 await request.form() 拿到相关的表单信息。
@app.post("/user")
async def get_user(*,
username: str = Form(...),
password: str = Form(...),
request: Request):
form = await request.form()
return {"username": username,
"password": password}
# 两个 return 是等价的
return {"username": form.get("username"),
"password": form.get("password")}
所以如果你觉得某个参数不适合类型注解,那么可以单独通过 Request 对象进行解析,因为它是请求的载体,请求相关的一切信息都在里面。
文件上传
然后是文件上传功能,FastAPI 如何接收用户的文件上传呢?首先如果想支持文件上传,必须要安装一个包 python-multipart,直接用 pip 安装即可。
from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
import uvicorn
app = FastAPI()
@app.post("/file1")
async def file1(file: bytes = File(...)):
# 此时会以字节流的形式拿到文件的具体内容
return {"文件长度": len(file)}
@app.post("/file2")
async def file2(file: UploadFile = File(...)):
# 会拿到文件句柄
# 通过 await file.read() 可拿到文件内容
return {"文件名": file.filename,
"文件长度": len(await file.read())}
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)
所以我们可以直接获取字节流,或者获取文件句柄。但如果是多个文件上传要怎么做呢?
from typing import List
from fastapi import FastAPI, UploadFile, File
import uvicorn
app = FastAPI()
@app.post("/file")
async def file(files: List[UploadFile] = File(...)):
"""
指定类型为列表即可
"""
return [{"文件名": f.filename,
"文件长度": len(await f.read())}
for f in files]
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)
此时我们就实现了 FastAPI 文件上传,当然文件上传并不影响我们处理表单,可以自己试一下同时处理文件和表单。
返回静态资源
再来看看 FastAPI 如何返回静态资源,首先我们需要安装 aiofiles,直接 pip 安装即可。
from fastapi import FastAPI
from fastapi.staticfiles import StaticFiles
import uvicorn
app = FastAPI()
# name 参数只是起一个名字,FastAPI 内部使用
app.mount("/static",
StaticFiles(directory=r"/Users/satori/Downloads/pics"),
name="static")
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)
浏览器输入:localhost:5555/static/1.png,那么会返回指定目录下的 1.png 文件。
APIRouter
APIRouter 类似于 Flask 的蓝图,可以更好地组织大型项目,举个例子:
在当前的工程目录中有一个 app 目录和一个 main.py,其中 app 目录里面有一个 app01.py,然后来看看它们是如何组织的。
# app/app01.py
from fastapi import APIRouter
router = APIRouter(prefix="/router")
# 以后访问的时候要通过 /router/v1 来访问
@router.get("/v1")
async def v1():
return {"message": "hello world"}
# main.py
from fastapi import FastAPI
from app.app01 import router
import uvicorn
app = FastAPI()
# 将 router 注册到 app 中
# 相当于 Flask 里面的 register_blueprint
app.include_router(router)
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)
然后在外界便可以通过 /router/v1 的方式来访问。
错误处理
错误处理也是一个不可忽视的点,错误有很多种,比如:
客户端没有足够的权限执行此操作;
客户端没有访问某个资源的权限;
客户端尝试访问一个不存在的资源;
······
这个时候我们应该将错误通知给相应的客户端,这个客户端可以浏览器、代码程序、IoT 设备等等。
但是就我个人而言,更倾向于使用 Response 对象,将里面的 status_code 设置为 404,然后在返回的 json 中指定错误信息。不过 FastAPI 内部也提供了一些异常类:
from fastapi import FastAPI, HTTPException
import uvicorn
app = FastAPI()
@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: str):
if item_id != "foo":
# 里面还可以传入 headers 设置响应头
raise HTTPException(status_code=404,
detail="item 没有发现")
return {"item": "bar"}
HTTPException 是一个普通的 Python 异常类(继承了 Exception),它携带了 API 的相关信息。并且既然是异常,那么我们不能 return、而是要 raise。
个人觉得这个不是很常用,至少我本人很少用这种方式返回错误,因为它能够携带的信息太少了。
自定义异常
上面使用的 HTTPException 是 FastAPI 内部提供的异常类,我们也可以自定义,但是定义完异常之后,还要定义一个 handler,将异常和 handler 绑定在一起,然后引发该异常的时候就会触发相应的 handler。
from fastapi import FastAPI, Request
from fastapi.responses import Response
import uvicorn
import orjson
app = FastAPI()
class ASCIIException(Exception):
"""什么也不做"""
# 通过装饰器的方式
# 将 ASCIIException 和 ascii_exception_handler 绑定在一起
@app.exception_handler(ASCIIException)
async def ascii_exception_handler(request: Request,
exc: ASCIIException):
"""
当引发 ASCIIException 的时候,
会触发 ascii_exception_handler 的执行
同时会将 request 和 exception 传过去
"""
return Response(
orjson.dumps({"code": 404,
"message": "必须传递 ascii 字符串"}),
status_code=404
)
@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: str):
if not item_id.isascii():
raise ASCIIException
return {"item": f"get {item_id}"}
还是很简单的,另外关于 Request 和 Response,我们除了可以通过 fastapi 导入,还可以通过 starlette 导入,因为 fastapi 的路由映射是通过 starlette 来实现的。当然我们直接从 fastapi 里面导入即可。
自定义 404
当访问一个不存在的 URL,我们应该提示用户,比如:您要找到页面去火星了。
from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import Response
from fastapi.exceptions import StarletteHTTPException
import uvicorn
import orjson
app = FastAPI()
@app.exception_handler(StarletteHTTPException)
async def not_found(request, exc):
return Response(
orjson.dumps(
{"code": 404,
"message": f"您要找的页面 {request.url} 去火星了。。。"}),
status_code=404
)
此时访问一个不存在的 URL 时,就会返回我们自定义的 JSON 字符串。而参数 request,就是请求对应的 Request 对象,为了方便 IDE 提示,定义的时候可以加上一个类型注解。
后台任务
如果处理请求的时候需要执行一个耗时任务,那么可以将其放在后台执行,而 FastAPI 已经帮我们做好了这一步。来看一下:
import time
from fastapi import FastAPI, BackgroundTasks
from fastapi.responses import Response
import uvicorn
import orjson
app = FastAPI()
def send_email(email: str, message: str = ""):
"""发送邮件,假设耗时三秒"""
time.sleep(3)
print(f"三秒之后邮件发送给 {email!r}, "
f"邮件信息: {message!r}")
@app.get("/user/{email}")
async def order(email: str, bg_tasks: BackgroundTasks):
"""
这里需要多定义一个参数
此时任务就被添加到后台,当 Response 对象返回之后触发
"""
# 可以添加任意多个任务
bg_tasks.add_task(send_email, email, message="这是一封邮件")
return Response(
orjson.dumps({"message": "邮件发送成功"})
)
# 我们在之前介绍 Response 的时候说过,里面有一个参数 background
# 所以我们还可以这么做
"""
bg_tasks = BackgroundTasks() # 不在参数中定义 bg_tasks
bg_tasks.add_task(send_email, email, message="这是一封邮件")
return Response(
orjson.dumps({"message": "邮件发送成功"}),
background=bg_tasks
)
"""
调用之后会立刻返回,然后我们看一下终端,会打印出如下信息:
所以此时任务是被后台执行了的,注意:任务是在响应返回之后才后台执行。
而后台任务的实现原理也很简单,FastAPI 会将我们添加的任务依次丢到线程池里面运行,看一下源码就知道了,实现比想象中要简单很多。
所以有些设计用起来感觉挺神奇的,但是看具体实现的话,会发现简单到不行。
中间件
中间件在 web 开发中可以说是非常常见了,说白了中间件就是一个函数或者一个类。
在请求进入视图函数之前,会先经过中间件(被称为请求中间件),在里面我们可以对请求进行一些预处理,或者实现一个拦截器等等;同理当视图函数返回响应之后,也会经过中间件(被称为响应中间件),在里面我们也可以对响应进行一些润色。
自定义中间件
FastAPI 也支持像 Flask 一样自定义中间件,在 Flask 里面有请求中间件和响应中间件,但在 FastAPI 里面这两者合二为一了,我们看一下用法。
from fastapi import FastAPI, Request, Response
import uvicorn
import orjson
app = FastAPI()
@app.get("/")
async def view_func(request: Request):
return {"name": "古明地觉"}
@app.middleware("http")
async def middleware(request: Request, call_next):
"""
定义一个协程函数,然后使用 @app.middleware("http") 装饰
即可得到中间件
"""
# 请求到来时会先经过这里的中间件
if request.headers.get("ping", "") != "pong":
response = Response(
content=orjson.dumps({"error": "请求头中缺少指定字段"}),
media_type="application/json",
status_code=404)
# 当请求头中缺少 "ping": "pong"
# 在中间件这一步就直接返回了,就不会再往下走了
# 所以此时相当于实现了一个拦截器
return response
# 如果条件满足,则执行await call_next(request),关键是这里的 call_next
# 如果该中间件后面还有中间件,那么 call_next 就是下一个中间件;
# 如果没有,那么 call_next 就是对应的视图函数
# 这里显然是视图函数,因此执行之后会拿到视图函数返回的 Response 对象
response: Response = await call_next(request)
# 我们对 response 做一些润色,比如设置一个响应头
# 所以我们看到在 FastAPI 中,请求中间件和响应中间件合在一起了
response.headers["status"] = "success"
return response
我们可以测试一下:
测试结果也印证了我们的结论。
内置的中间件
通过自定义中间件,我们可以在不修改视图函数的情况下,实现功能的扩展。但是除了自定义中间件之外,FastAPI 还提供了很多内置的中间件。
from fastapi import FastAPI
from starlette.middleware.httpsredirect import HTTPSRedirectMiddleware
from starlette.middleware.trustedhost import TrustedHostMiddleware
from starlette.middleware.gzip import GZipMiddleware
import uvicorn
app = FastAPI()
# 要求请求协议必须是 https 或者 wss,如果不是,则自动跳转
app.add_middleware(HTTPSRedirectMiddleware)
# 请求中必须包含 Host 字段,为防止 HTTP 主机报头攻击
# 并且添加中间件的时候,还可以指定一个 allowed_hosts,那么它是干什么的呢?
# 假设我们有服务 a.example.com, b.example.com, c.example.com
# 但我们不希望用户访问 c.example.com,就可以像下面这么设置
app.add_middleware(TrustedHostMiddleware,
# 如果指定为 ["*"],或者不指定 allow_hosts,则表示无限制
allowed_hosts=["a.example.com", "b.example.com"])
# 如果用户的请求头的 Accept-Encoding 字段包含 gzip
# 那么 FastAPI 会使用 GZip 算法压缩
# minimum_size=1000 表示当大小不超过 1000 字节的时候就不压缩了
app.add_middleware(GZipMiddleware, minimum_size=1000)
除了这些,还有其它的一些内置的中间件,可以自己查看一下,不过不是很常用。
CORS
CORS(跨域资源共享)过于重要,我们需要单独拿出来说。
随着前后端分离的流行,后端程序员和前端程序员的分工变得更加明确,后端只需要提供相应的接口、返回指定的 JSON 数据,剩下的交给前端去做。因此数据接入变得更加方便,但也涉及到了安全问题。
所以浏览器为了安全起见,设置了同源策略,要求前端和后端必须是同源的。而协议、域名以及端口,只要有一个不同,那么就是不同源的。比如下面都是不同的源:
http://localhost
https://localhost
http://localhost:8080
即使它们都是 localhost,但是它们使用了不同的协议或端口,所以它们是不同的源。如果前端和后端不同源,那么前端里面的 JavaScript 代码将无法和后端通信,此时我们就说出现了跨域。而 CORS 则是专门负责解决跨域的,让前后端即使不同源,也能进行数据访问。
假设你的前端运行在 localhost:8080,并且尝试与 localhost:5555 进行通信。然后浏览器会向后端发送一个 HTTP OPTIONS 请求,后端会返回适当的 headers 来对这个源进行授权。所以后端必须有一个「允许的源」列表,如果前端对应的源是被允许的,浏览器才会允许前端向后端发请求,否则就会出现跨域失败。
from fastapi import FastAPI
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
import uvicorn
app = FastAPI()
app.add_middleware(
CORSMiddleware,
# 允许跨域的源列表,例如 ["http://localhost:8080"]
# ["*"] 表示允许任何源
allow_origins=["*"],
# 跨域请求是否支持 cookie,默认是 False
# 如果为 True,allow_origins 必须为具体的源,不可以是 ["*"]
allow_credentials=False,
# 允许跨域请求的 HTTP 方法列表,默认是 ["GET"]
allow_methods=["*"],
# 允许跨域请求的 HTTP 请求头列表,默认是 []
# 可以使用 ["*"] 表示允许所有的请求头
# 当然下面几个请求头总是被允许的
# Accept、Accept-Language、Content-Language、Content-Type
allow_headers=["*"],
# 可以被浏览器访问的响应头, 默认是 [],一般很少指定
# expose_headers=["*"]
# 设定浏览器缓存 CORS 响应的最长时间,单位是秒
# 默认为 600,一般也很少指定
# max_age=1000
)
以上即可解决跨域问题。
所以过程很简单,就是浏览器检测到前后端不同源时,会先向后端发送一个 OPTIONS 请求。然后从后端返回的响应的 headers 里面,获取上述几个字段,判断前端所在的源是否被允许,如果允许则发请求,如果不允许则跨域失败。
FastAPI 的其它操作
下面看一些 FastAPI 的其它操作,相当于是对前面内容的一个补充。
其它种类的响应
我们前面介绍了如何返回不同格式的响应数据:
# 返回 JSON 数据(返回字典会自动转成 JSON)
Response(orjson.dumps({"k": "v"}),
media_type="application/json",
status_code=200,
headers={"k": "v"})
# 返回 HTML
Response("<h1>古明地觉</h1>",
media_type="text/html",
status_code=200,
headers={"k": "v"})
# 返回纯文本(此时 <h1> 不再是标签)
Response("<h1>古明地觉</h1>",
media_type="text/plain",
status_code=200,
headers={"k": "v"})
但还剩下几种响应,我们再单独说一下。
返回重定向
from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import RedirectResponse
import uvicorn
app = FastAPI()
@app.get("/index")
async def index():
return RedirectResponse("https://www.bilibili.com")
页面访问 /index 会跳转到 bilibili。
返回字节流
from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import StreamingResponse
import uvicorn
app = FastAPI()
async def some_video():
for i in range(5):
yield f"video {i} bytes ".encode("utf-8")
@app.get("/index")
async def index():
return StreamingResponse(some_video())
如果有文件对象,那么也是可以直接返回的。
from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import StreamingResponse
import uvicorn
app = FastAPI()
@app.get("/index")
async def index():
return StreamingResponse(open("main.py", encoding="utf-8"))
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)
返回文件
返回文件的话,可以通过 FileResponse,但介绍 FileResponse 之前,我们先额外补充一些内容。我们知道 Chrome 可以显示图片、音频、视频,但它们本质上都是字节流,Chrome 在拿到字节流的时候,怎么知道字节流是哪种类型呢?不用想,显然要通过 Content-Type。
# 我们可以返回图片、音频、视频,以字节流的形式
# 但光有字节流还不够,我们还要告诉 Chrome
# 拿到这坨字节流之后,应该要如何解析
# 此时需要通过响应头里面的 Content-Type 指定
Response(
b"picture | audio | video bytes data",
# png 图片:"image/png"
# mp3 音频:"audio/mp3"
# mp4 视频:"video/mp4"
media_type="image/png"
)
通过 Content-Type,Chrome 就知道该如何解析了,至于不同格式的文件会对应哪一种 Content-Type,标准库也提供了一个模块帮我们进行判断。
from mimetypes import guess_type
# 根据文件后缀进行判断
print(guess_type("1.png")[0])
print(guess_type("1.jpg")[0])
print(guess_type("1.mp3")[0])
print(guess_type("1.mp4")[0])
print(guess_type("1.wav")[0])
print(guess_type("1.flv")[0])
print(guess_type("1.pdf")[0])
"""
image/png
image/jpeg
audio/mpeg
video/mp4
audio/x-wav
video/x-flv
application/pdf
"""
只要是 Chrome 支持的文件格式,通过返回文件的字节流,然后指定正确的Content-Type,都可以正常显示在页面上。然后不知道你是否留意过,Chrome 有时候获取完数据之后,并没有显示在页面上,而是直接下载下来了。
那这是怎么做到的呢?
@app.get("/file1")
async def get_file1():
# 读取字节流(任何类型的文件都可以)
with open("/Users/satori/Downloads/1.jpg", "rb") as f:
data = f.read()
# 返回的时候通过 Content-Type 告诉 Chrome 文件类型
# 尽管 Chrome 比较智能,会自动判断,但最好还是指定一下
return Response(data,
# 返回的字节流是 jpg 格式
media_type="image/jpeg")
# Chrome 在拿到字节流时会直接将图片渲染在页面上
@app.get("/file2")
async def get_file2():
with open("main.py", "rb") as f:
data = f.read()
# 在响应头中指定 Content-Disposition
# 意思就是告诉 Chrome,你不要解析了,直接下载下来
# filename 后面跟的就是文件下载之后的文件名
return Response(
data,
# 既然都下载下来了,也就不需要 Chrome 解析了
# 将响应类型指定为 application/octet-stream
# 表示让 Chrome 以二进制格式直接下载
media_type="application/octet-stream",
headers={"Content-Disposition": "attachment; filename=main.py"})
访问 localhost:5555/file1 会获取图片并展示在页面上;
访问 localhost:5555/file2 会获取 main.py 的内容,并以文件的形式下载下来;
所以即使返回的内容是纯文本,也是可以下载下来的。
了解完上述内容之后,再看 FileResponse 就简单多了。
它默认是将文件下载下来,path 是文件路径,filename 是下载之后的文件名。如果你不想文件下载下来,而是直接显示在页面上,那么推荐使用 Response。
HTTP 验证
如果当用户访问某个请求的时候,我们希望其输入用户名和密码来确认身份的话该怎么做呢?
from fastapi import FastAPI, Depends
from fastapi.security import HTTPBasic, HTTPBasicCredentials
import uvicorn
app = FastAPI()
security = HTTPBasic()
@app.get("/index")
async def index(
credentials: HTTPBasicCredentials = Depends(security)
):
username = credentials.username
password = credentials.password
if username != "satori" or password != "123456":
return {"error": "用户名密码错误"}
return {"username": credentials.username,
"password": credentials.password}
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=5555)
访问 /index 页面之后,会提示输入用户名密码。
我们也可以用 requests 发请求。
输入完毕之后,用户名密码会保存在 credentials 里面,我们可以通过 username 和 password 字段取出来进行验证。
WebSocket
然后再来看看 FastAPI 如何实现 websocket:
from fastapi import FastAPI
from fastapi.websockets import WebSocket
import uvicorn
app = FastAPI()
@app.websocket("/ws")
async def ws(websocket: WebSocket):
await websocket.accept() # 等待建立连接
while True:
# websocket.receive_bytes()
# websocket.receive_json()
data = await websocket.receive_text()
await websocket.send_text(f"收到来自客户端的回复: {data}")
我们通过浏览器进行通信:
FastAPI 的部署
目前的话,我们算是介绍了 FastAPI 的绝大部分内容,最后再来看看 FastAPI 服务的部署。其实部署很简单,直接 uvicorn.run 即可,但是这里面有很多的参数,我主要是想要介绍这些参数。
def run(app, **kwargs):
config = Config(app, **kwargs)
server = Server(config=config)
...
...
我们看到 app 和 **kwargs 都传递给了 Config,所以我们只需要看 Config 里面都有哪些参数即可。这里选出一部分:
有兴趣可以试一下这些参数,看看将参数设置为不同的值,FastAPI 会有什么表现。
小结
总的来说,FastAPI 是一款非常成熟的协程框架,完全可以放在生产上使用。另外我们也清楚,性能的瓶颈基本不在框架上面,而是取决于数据库,所以在使用 FastAPI 的时候,还要搭配一个支持协程的驱动以及 ORM。
驱动的话推荐 asyncmy, asyncpg 等等,而 ORM 这里我推荐 SQLAlchemy(1.4 版本开始支持协程)。
最后 FastAPI 还有一些第三方组件,比如后台管理、接口限流等等,有兴趣可以了解一下。
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