FastAPI-3：快速入门

2024-06-06 15:59 由磁石空杯发表于 #后端开发

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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