Python 快速使用 REST API
时间:2020-06-15 18:15
最近一直在研究一个新的 Python 语言的API,在一位同事的建议下,我们决定使用 Fastapi 作为我们的框架。 Fastapi是一个基于python的框架,该框架鼓励使用Pydantic和OpenAPI(以前称为Swagger)进行文档编制,使用Docker进行快速开发和部署以及基于Starlette框架进行的简单测试。 它提供了许多好处,例如自动OpenAPI验证和文档编制,而无需添加不必要的膨胀。我认为,在不提供任何内置功能与提供太多内置功能之间取得很好的平衡。 安装 fastapi 和 ASGI 服务器(例如uvicorn): 确保您使用的是Python 3.6.7+ 如果 并在 然后运行以进行开发,可以运行 这就是简单服务器要做的全部!现在您可以检查 //localhost:8000/ 以查看“主页”。而且,如您所见,JSON响应“正常工作”!您还可以通过 //localhost:8000/docs 免费获得Swagger UI。 如前所述,很容易验证数据(并为接受的数据格式生成Swagger文档)。只需从fastapi添加 第一个参数 如果运行此代码,则会在swagger UI上自动看到更新: Swagger UI允许您查看新的/ user路由并使用特定的用户ID进行请求 如果您输入任何用户ID,您会看到它会自动为您执行请求,例如 //localhost:8000/user?user_id=1。在页面中,您只能看到回显了用户ID! 如果要改为使用路径参数(以使其为 如果您有 在这种情况下,您可以看到 您可以使用Pydantic模型记录并声明详细的请求和响应模型。这不仅可以让您拥有所有模型的自动OpenAPI文档,而且还可以验证请求模型和响应模型,以确保输入的任何POST数据都是正确的,并且返回的数据也符合该模型。 只需像这样声明模型: 然后,如果您希望将用户模型作为输入,则可以执行以下操作: 或者,如果您要将其用作输出: 您可以使用 然后您可以在 最后,要在应用程序中使用所有 您可以通过这种方式随意链接路由器,从而允许您拆分大型应用程序并拥有版本化的API。 Fastapi 的作者使出乎意料的轻松之一就是 Dockerizing!默认的 是否想通过自动重新加载进行 Dockerize 开发?这是我在撰写文件中使用的秘方: 这会将当前目录挂载为 所有这些信息都来自 Fastapi网站,该文档具有出色的文档,我鼓励您阅读。此外,作者在 Gitter 上非常活跃并乐于助人! 就是这样-我希望本指南对您有所帮助,并且您会像我一样喜欢使用 Fastapi。 推荐教程:Python教程 以上就是Python 快速使用 REST API的详细内容,更多请关注gxlsystem.com其它相关文章!入门
pip
和python
给您python 2版本,则可能必须使用 pip3
和 python3
。另外,请查看我关于python入门的文章。pip install fastapi uvicorn
main.py
文件中添加旧的“ hello world”:from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
def home():
return {"Hello": "World"}
运行开发
uvicorn main:app --reload
验证
Query
导入,然后使用它来强制验证:from fastapi import FastAPI, Query
@app.get('/user')
async def user(
*,
user_id: int = Query(..., title="The ID of the user to get", gt=0)
):
return { 'user_id': user_id }
...
是默认值,如果用户不提供值则提供该默认值。如果设置为None
,则没有默认值,并且该参数是可选的。为了没有默认值并且该参数是强制性的,请使用Ellipsis ,或...
代替。/user/1
,则只需输入并使用Path
而不是Query
。也可以结合两者Post 路线
POST
路由,则只需定义输入即可@app.post('/user/update')
async def update_user(
*,
user_id: int,
really_update: int = Query(...)
):
pass
user_id
仅被定义为一个没有Query
或Path
的整数;这意味着它将在POST请求正文中。如果您接受更复杂的数据结构,例如JSON数据,则应研究请求模型。请求和响应模型
from pydantic import BaseModel
class User(BaseModel):
id:: int
name: str
email: str
async def update_user(*, user: User):
pass
@app.get('/user')
async def user(
*,
user_id: int = Query(..., title="The ID of the user to get", gt=0),
response_model=User
):
my_user = get_user(user_id)
return my_user
路由和分解更大的API
APIRouter
将api分解为路由。例如,我已经在我的 API 中找到了这个app / routers / v1 / __ init __。py
from fastapi import APIRouter
from .user import router as user_router
router = APIRouter()
router.include_router(
user_router,
prefix='/user',
tags=['users'],
)
app / routers / v1 / user.py
中使用上面的用户代码-只需导入APIRouter
并使用@ router.get('/')< aaaa>
而不是 @ app.get('/ user')
。它会自动路由到 / user /
,因为该路由是相对于前缀的。from fastapi import APIRouter
router = APIRouter()
@router.get('/')
async def user(
*,
user_id: int = Query(..., title="The ID of the user to get", gt=0),
response_model=User
):
my_user = get_user(user_id)
return my_user
v1
路由器,只需将main.py
编辑为:from fastapi import FastAPI
from app.routers import v1
app = FastAPI()
app.include_router(
v1.router,
prefix="/api/v1"
)
Dockerizing and Deploying
Dockerfile
是2行!FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.7
COPY ./app /app
version: "3"
services:
test-api:
build: ..
entrypoint: '/start-reload.sh'
ports:
- 8080:80
volumes:
- ./:/app
app
并将在任何更改时自动重新加载。您可能还想将app / app
用于更大的应用程序。有用的网址
结论