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FastAPI-3：快速入门

2024-06-06 16:00:02Python资料围观122次

本篇文章分享FastAPI-3：快速入门，对你有帮助的话记得收藏一下，看Python资料网收获更多编程知识

3 快速入门

第二章是python基础，故不做介绍。

FastAPI是一个现代、快速（高性能）的网络框架，用于使用基于标准Python 类型提示的Python 3.6+构建API。
FastAPI的创建者是Sebastián Ramírez。

FastAPI由Sebastián Ramírez于2018年发布。与大多数Python Web框架相比，它在很多方面都更加现代化--充分利用了过去几年中添加到Python 3 中的功能。本章将快速介绍FastAPI的主要功能，重点是您首先需要了解的内容：如何处理Web请求和响应。

3.1 FastAPI简介

与其他网络框架一样，FastAPI 可以帮助您构建网络应用程序。每个框架的设计都是为了通过功能、遗漏和默认设置来简化某些操作。顾名思义，FastAPI的目标是开发网络API，不过您也可以将其用于传统的网络内容应用程序。

FastAPI具有以下优势：

性能：在某些情况下与Node.js和Go一样快，与Python框架不同。
快速开发：容易上手，简单清晰。
代码质量更高：类型提示和模型有助于减少错误。
自动生成文档和测试页面：比手工编辑OpenAPI说明容易得多。

FastAPI 使用以下功能：

Python 类型提示
用于网络机制的 Starlette，包括异步支持
用于数据定义和验证的 Pydantic
用于利用和扩展其他工具的特殊集成

这种组合为网络应用程序（尤其是 RESTful 网络服务）提供了令人满意的开发环境。

3.2 FastAPI应用

让我们编写一个小巧的 FastAPI 应用程序--只有一个端点的网络服务。现在，我们处于我所说的网络层，只处理网络请求和响应。首先，安装我们要用到的基本 Python 包：

FastAPI 框架： pip install fastapi
Uvicorn 网络服务器： pip install uvicorn
HTTPie 文本网络客户端： pip install httpie
请求同步网络客户端软件包： pip install requests
HTTPX 同步/异步网络客户端软件包： pip install httpx

虽然curl是最著名的文本网络客户端，但我认为HTTPie更容易使用。此外，它默认使用JSON编码和解码，更适合 FastAPI。在本章后面，你会看到一张截图，其中包含访问特定端点所需的curl命令行语法。

hello.py：

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/hi")
def greet():
    return "Hello? World?"

app是顶级FastAPI对象，代表整个网络应用程序。
@app.get("/hi") 是一个路径装饰器。它告诉 FastAPI 以下内容：
- 在此服务器上对URL"/hi"的请求应被指向以下函数。
- 此装饰器仅适用于 HTTP GET verb。您也可以使用其他 HTTP 动词（PUT、POST 等）来响应"/hi"URL，每个动词都有一个单独的函数。
def greet()是一个路径函数--HTTP 请求和响应的主要连接点。

下一步是在网络服务器中运行该网络应用程序。FastAPI本身不包含网络服务器，但推荐使用Uvicorn。您可以通过两种方式启动Uvicorn和FastAPI 网络应用程序：外部启动或内部启动。

从外部通过命令行启动Uvicorn 的方法:

$ uvicorn hello:app --reload

其中hello指的是hello.py文件，app是其中的FastAPI变量名。内部启动如下：

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/hi")
def greet():
    return "Hello? World?"

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run("hello:app", reload=True, host=r'0.0.0.0', port=8008)

无论哪种情况，如果hello.py发生变化，reload都会告诉 Uvicorn 重新启动网络服务器。在本章中，我们将经常使用自动重载功能。默认情况下都会使用你机器上的 8000 端口（名为 localhost）。如果你想使用其他方法，外部方法和内部方法都有主机和端口参数。
现在服务器有了一个端点（/hi），可以随时接受请求了。让我们用多个网络客户端进行测试：

对于浏览器，在顶部位置栏键入URL。

HTTPie

$ http localhost:8008/hi
HTTP/1.1 200 OK
content-length: 15
content-type: application/json
date: Thu, 06 Jun 2024 01:41:28 GMT
server: uvicorn

"Hello? World?"

# 使用 -b 参数跳过响应头，只打印正文。
$ http -b localhost:8008/hi
"Hello? World?"

# 使用 -v 获取完整的请求头和响应。
# http -v localhost:8008/hi
GET /hi HTTP/1.1
Accept: */*
Accept-Encoding: gzip, deflate
Connection: keep-alive
Host: localhost:8008
User-Agent: HTTPie/3.2.2



HTTP/1.1 200 OK
content-length: 15
content-type: application/json
date: Thu, 06 Jun 2024 01:51:23 GMT
server: uvicorn

"Hello? World?"

Requests 或 HTTPX

>>> import requests
>>> r = requests.get("http://localhost:8008/hi")
>>> r.json()
'Hello? World?'
>>> import httpx
>>> r = httpx.get("http://localhost:8008/hi")
>>> r.json()
'Hello? World?'

3.3 HTTP请求

上面第一个HTTPie请求包含以下内容：

动词 (GET) 和路径 (/hi)
查询参数（此处为"无"，有的话跟在问号后面）
其他 HTTP 头信息
正文内容（无请求）

FastAPI 将这些信息归纳为方便的定义：Header、Path、Query、Body。

FastAPI从HTTP请求的各个部分提供数据的方式是其最大的特点之一，也是对大多数Python Web框架的改进。您需要的所有参数都可以直接在path函数中声明和提供，使用前面列表中的定义 (Path、Query 等)，以及您编写的函数。这使用了一种名为"依赖注入"的技术，我们将继续讨论这种技术，并在第 6 章中进一步阐述。

3.3.1 URL Path

让我们在前面的应用程序中添加一个名为 who 的参数，向某人发送 Hello? 我们将尝试不同的方法来传递这个新参数：

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/hi/{who}")
def greet(who):
    return f"Hello? {who}?"

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run("hello:app", reload=True, host=r'0.0.0.0', port=8008)

在 URL 中（@app.get 之后）添加 {who}，会告诉 FastAPI 在 URL 中的该位置期待一个名为 who 的变量。然后，FastAPI 将其赋值给下面 greet() 函数中的 who 参数。这显示了路径装饰器和路径函数之间的协调。
注意不要在此处使用 Python f-string 来表示修改后的 URL 字符串 ("/hi/{who}")。

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/hi/{who}")
def greet(who):
    return f"Hello? {who}?"

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run("hello:app", reload=True, host=r'0.0.0.0', port=8008)

执行：


# http -b localhost:8008/hi/test
"Hello? test?"


# http -b localhost:8008/hi
{
    "detail": "Not Found"
}

参考资料

软件测试精品书籍文档下载持续更新 https://github.com/china-testing/python-testing-examples 请点赞，谢谢！
本文涉及的python测试开发库谢谢点赞！ https://github.com/china-testing/python_cn_resouce
python精品书籍下载 https://github.com/china-testing/python_cn_resouce/blob/main/python_good_books.md
Linux精品书籍下载 https://www.cnblogs.com/testing-/p/17438558.html

3.3.2查询参数

查询参数是 URL中?后面的name=value字符串，用&字符分隔。

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/hi")
def greet(who):
    return f"Hello? {who}?"

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run("hello:app", reload=True, host=r'0.0.0.0', port=8008)

执行：


# http localhost:8008/hi?who=Mom
HTTP/1.1 200 OK
content-length: 13
content-type: application/json
date: Thu, 06 Jun 2024 02:58:24 GMT
server: uvicorn

"Hello? Mom?"


# http localhost:8008/hi
HTTP/1.1 422 Unprocessable Entity
content-length: 89
content-type: application/json
date: Thu, 06 Jun 2024 02:58:31 GMT
server: uvicorn

{
    "detail": [
        {
            "input": null,
            "loc": [
                "query",
                "who"
            ],
            "msg": "Field required",
            "type": "missing"
        }
    ]
}

# 注意两个等号为GET, 冒号表示HTTP头,一个等号为POST，
# http -b localhost:8008/hi who==Mom
"Hello? Mom?"

3.3.3 POST

from fastapi import FastAPI, Body

app = FastAPI()

@app.post("/hi")
def greet(who:str = Body(embed=True)):
    return f"Hello? {who}?"

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run("hello:app", reload=True, host=r'0.0.0.0', port=8000)

执行：


# /root/code/fastapi/example^C
root@www:~/code/fastapi/example# http -v localhost:8000/hi who=Mom
POST /hi HTTP/1.1
Accept: application/json, */*;q=0.5
Accept-Encoding: gzip, deflate
Connection: keep-alive
Content-Length: 14
Content-Type: application/json
Host: localhost:8000
User-Agent: HTTPie/3.2.2

{
    "who": "Mom"
}


HTTP/1.1 200 OK
content-length: 13
content-type: application/json
date: Thu, 06 Jun 2024 03:25:34 GMT
server: uvicorn

"Hello? Mom?"

需要使用 Body(embed=True) 来告 FastAPI，这次我们从JSON格式的请求正文中获取who的值。embed 部分意味着它看起来应该像 {"who"： "Mom"}，而不仅仅是 "Mom"。

3.3.4 HTTP 头信息

from fastapi import FastAPI, Header

app = FastAPI()

@app.get("/hi")
def greet(who:str = Header()):
    return f"Hello? {who}?"

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run("hello:app", reload=True, host=r'0.0.0.0', port=8000)

执行：

# http -v localhost:8000/hi who:Mom
GET /hi HTTP/1.1
Accept: */*
Accept-Encoding: gzip, deflate
Connection: keep-alive
Host: localhost:8000
User-Agent: HTTPie/3.2.2
who: Mom



HTTP/1.1 200 OK
content-length: 13
content-type: application/json
date: Thu, 06 Jun 2024 06:09:55 GMT
server: uvicorn

"Hello? Mom?"

3.3.5 多重请求数据

你可以在同一个路径函数中使用多个方法。也就是说，你可以从 URL、查询参数、HTTP 主体、HTTP 头文件、cookie等获取数据。你还可以编写自己的依赖函数，以特殊方式处理和组合这些数据，例如用于分页或身份验证。

3.3.6哪种方法最好？

以下是一些建议：

在URL中传递参数时，遵循 RESTful 准则是标准做法。
查询字符串通常用于提供可选参数，如分页。
body通常用于较大的输入，如整个或部分模型。

在每种情况下，如果您在数据定义中提供了类型提示，Pydantic就会自动对您的参数进行类型检查。这将确保参数的存在和正确性。

3.4 HTTP响应

默认情况下FastAPI会将返回的内容转换为JSON；HTTP响应的头行内容类型为：application/json。

3.4.1 状态代码

FastAPI默认返回200状态代码；异常会产生4xx代码。在路径装饰器中，指定在一切顺利的情况下应返回的 HTTP 状态代码可以改写返回（异常会生成自己的代码并覆盖它）。

from fastapi import FastAPI, Body

app = FastAPI()

@app.post("/hi")
def greet(who:str = Body(embed=True)):
    return f"Hello? {who}?"

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run("hello:app", reload=True, host=r'0.0.0.0', port=8000)

执行：

~# http localhost:8000/happy
HTTP/1.1 200 OK
content-length: 4
content-type: application/json
date: Thu, 06 Jun 2024 06:39:00 GMT
server: uvicorn

":)"


# http localhost:8000/happy3
HTTP/1.1 404 Not Found
content-length: 22
content-type: application/json
date: Thu, 06 Jun 2024 06:40:32 GMT
server: uvicorn

{
    "detail": "Not Found"
}

3.4.2 Headers

from fastapi import FastAPI, Body, Response

app = FastAPI()

@app.get("/header/{name}/{value}")
def header(name: str, value: str, response:Response):
    response.headers[name] = value
    return "normal body"

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run("hello:app", reload=True, host=r'0.0.0.0', port=8000)

执行：

# http localhost:8000/header/marco/polo
HTTP/1.1 200 OK
content-length: 13
content-type: application/json
date: Thu, 06 Jun 2024 06:48:10 GMT
marco: polo
server: uvicorn

"normal body"

3.4.3 响应类型

响应类型（从 fastapi.responses 中导入这些类）包括以下内容：

JSONResponse（默认值）
HTMLResponse
PlainTextResponse
RedirectResponse
FileResponse
StreamingResponse

关于后两种，我将在第15章中详细介绍。对于其他输出格式（也称为 MIME 类型），可以使用通用的 Response 类，它需要以下内容：

content：字符串或字节
media_type：字符串 MIME 类型
status_code：HTTP 整数状态代码
headers：字符串

3.4.4 类型转换

路径函数可以返回任何内容，默认情况下（使用 JSONResponse），FastAPI 会将其转换为 JSON 字符串并返回，同时返回与之匹配的 HTTP 响应头 Content-Length 和 Content-Type。这包括任何 Pydantic 模型类。
但它是如何做到这一点的呢？如果您使用过 Python json 库，您可能会发现，当给定某些数据类型（如日期时间）时，它会引发异常。FastAPI 使用名为 jsonable_encoder() 的内部函数将任何数据结构转换为 "JSONable" Python 数据结构，然后调用 json.dumps() 将其转换为 JSON 字符串。


import datetime
import json
import pytest
from fastapi.encoders import jsonable_encoder

@pytest.fixture
def data():
    return datetime.datetime.now()

def test_json_dump(data):
    with pytest.raises(Exception):
        _ = json.dumps(data)

def test_encoder(data):
    out = jsonable_encoder(data)
    assert out
    json_out = json.dumps(out)
    assert json_out

3.4.4 模型类型和响应模型

不同的类可能有许多相同的字段，只是一个专门用于用户输入，一个用于输出，还有一个用于内部使用。产生这些变体的原因可能包括以下几点：

从输出中移除一些敏感信息，比如去识别个人医疗数据，如果你遇到《健康保险可携性和责任法案》（HIPAA）的要求。
为用户输入添加字段（如创建日期和时间）。

下列展示了一个假定案例中的三个相关类：

TagIn 是定义用户需要提供的内容（在本例中，只是一个名为 tag 的字符串）的类。
Tag 是由 TagIn 生成的，并增加了两个字段：created（创建时间）和 secret（内部字符串，可能存储在数据库中，但永远不会向外界公开）。
TagOut 是定义可以返回给用户（通过查询或搜索终端）的内容的类。它包含来自原始 TagIn 对象及其派生 Tag 对象的标签字段，以及为 Tag 生成的创建字段，但不是秘密字段。

from datetime import datetime
from pydantic import BaseClass

class TagIn(BaseClass):
    tag: str

class Tag(BaseClass):
    tag: str
    created: datetime
    secret: str

class TagOut(BaseClass):
    tag: str
    created: datetime

您可以通过不同方式从FastAPI路径函数返回默认JSON以外的数据类型。其中一种方法是在路径装饰器中使用 response_model 参数，让 FastAPI 返回其他类型的数据。FastAPI 将放弃任何在返回对象中存在但不在 response_model 指定的对象中的字段。

假设你编写了一个名为 service/tag.py 的新服务模块，其中包含 create() 和 get() 函数，为该网络模块提供了调用的内容。这些低层堆栈细节在这里并不重要。重要的是底部的 get_one() 路径函数，以及路径装饰器中的 response_model=TagOut。这会自动将内部 Tag 对象转换为经过消毒的 TagOut 对象。

import datetime
from fastapi import FastAPI
from model.tag import TagIn, Tag, TagOut
import service.tag as service

app = FastAPI()

@app.post('/')
def create(tag_in: TagIn) -> TagIn:
    tag: Tag = Tag(tag=tag_in.tag, created=datetime.utcnow(),
        secret="shhhh")
    service.create(tag)
    return tag_in

@app.get('/{tag_str}', response_model=TagOut)
def get_one(tag_str: str) -> TagOut:
    tag: Tag = service.get(tag_str)
    return tag

尽管我们返回的是 Tag，但response_model会将其转换为 TagOut。

3.5 自动化文档

上面3.3.3 POST的自动文档http://localhost:8000/docs。

FastAPI会根据您的代码生成一个OpenAPI规范，并包含这个页面来显示和测试您的所有端点。这只是其秘诀之一。
单击绿色框右侧的向下箭头，打开它进行测试。

点击右侧的 "试用 "按钮。现在你会看到一个区域，可以在正文部分输入数值（。

点击 "字符串"。将其更改为 "Cousin Eddie"（保留双引号）。然后单击底部的蓝色 "执行 "按钮。

3.6复杂数据

这些示例只展示了如何向端点传递单个字符串。许多端点，尤其是 GET 或 DELETE 端点，可能根本不需要参数，或者只需要几个简单的参数，如字符串和数字。但在创建（POST）或修改（PUT 或 PATCH）资源时，我们通常需要更复杂的数据结构。第 5 章展示了 FastAPI 如何使用 Pydantic 和数据模型来简洁地实现这些功能。

3.7小结

在本章中，我们使用 FastAPI 创建了一个只有一个端点的网站。多个网络客户端对其进行了测试：网络浏览器、HTTPie 文本程序、Requests Python 包和 HTTPX Python 包。从简单的 GET 调用开始，请求参数通过 URL 路径、查询参数和 HTTP 标头进入服务器。然后，HTTP 主体被用来向 POST 端点发送数据。随后，本章展示了如何返回各种 HTTP 响应类型。最后，自动生成的表单页面为第四个测试客户端提供了文档和实时表单。

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3 快速入门

3.1 FastAPI简介

3.2 FastAPI应用

3.3 HTTP请求

3.3.1 URL Path

参考资料

3.3.2查询参数

3.3.3 POST

3.3.4 HTTP 头信息

3.3.5 多重请求数据

3.3.6哪种方法最好？

3.4 HTTP响应

3.4.1 状态代码

3.4.2 Headers

3.4.3 响应类型

3.4.4 类型转换

3.4.4 模型类型和响应模型

3.5 自动化文档

3.6复杂数据

3.7小结

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3.3.5 多重请求数据

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3.4 HTTP响应

3.4.1 状态代码

3.4.2 Headers

3.4.3 响应类型

3.4.4 类型转换

3.4.4 模型类型和响应模型

3.5 自动化文档

3.6复杂数据

3.7小结

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