Fastapi は、ドキュメント用の Pydantic と OpenAPI (旧 Swagger)、迅速な開発と展開用の Docker、Starlette フレームワークに基づく簡単なテストの使用を促進する Python ベースのフレームワークです。
これにより、不必要な肥大化を招くことなく、OpenAPI の自動検証やドキュメント化など、多くの利点が得られます。組み込み機能をまったく提供しないことと、組み込み機能を提供しすぎることの間のバランスが良いと思います。
はじめに
fastapi と ASGI サーバー (uvicorn など) をインストールします。
pip
と python
で Python 2 バージョンが提供される場合は、pip3
と
を使用する必要がある場合があります。また、Python の入門に関する私の記事もご覧ください。
pip install fastapi uvicorn
を実行し、古い「hello world」を main.py
from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") def home(): return {"Hello": "World"}
開発を実行します
開発のために実行するには、
uvicorn main:app --reload を実行します。単純なサーバーが行うことはこれだけです。これで、//localhost:8000/ をチェックして「ホームページ」を表示できるようになります。そして、ご覧のとおり、JSON 応答は「正常に機能」します。 Swagger UI は //localhost:8000/docs から無料で入手することもできます。
検証
前述したように、データを検証する (そして、受け入れられたデータ形式に関する Swagger ドキュメントを生成する) ことは簡単です。 fastapi から
Query
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 }
最初のパラメータ
... は、ユーザーがパラメータを指定しない場合のデフォルト値です。 value このデフォルト値が提供されます。
None に設定した場合、デフォルト値はなく、パラメーターはオプションです。デフォルト値がなくパラメータが必須であるようにするには、代わりに省略記号または
... を使用します。 このコードを実行すると、Swagger UI に更新が自動的に表示されます:
Swagger UI では、新しい /user ルートを表示できます。特定のユーザー ID を使用してリクエストを実行します。
任意のユーザー ID を入力すると、リクエストが自動的に実行されることがわかります (例: //localhost:8000/user?user_id=1)。 。ページには、エコーされたユーザー ID のみが表示されます。
代わりにパス パラメーターを使用する場合 (
/user/1になるように、Query# の代わりに Path
を入力して使用します) # #. 両方のPost ルート
を組み合わせることも可能です
POST
@app.post('/user/update') async def update_user( *, user_id: int, really_update: int = Query(...) ): pass
を定義するだけです。この場合、
user_id は
Query や
Path を含まない整数としてのみ定義されていることがわかります; つまり、POST リクエスト本文に含まれることになります。 JSON データなどのより複雑なデータ構造を受け入れる場合は、リクエスト モデルを検討する必要があります。
リクエスト モデルとレスポンス モデル Pydantic モデルを使用して記録および宣言できます。詳細なリクエストおよびレスポンス モデルこれにより、すべてのモデルの OpenAPI ドキュメントを自動的に作成できるだけでなく、リクエスト モデルとレスポンス モデルを検証して、入力された POST データが正しいこと、および返されたデータがモデルに準拠していることを確認します。
次のようにモデルを宣言するだけです:
from pydantic import BaseModel class User(BaseModel): id:: int name: str email: str次に、ユーザー モデルを入力として取得したい場合は、これを行うことができます:
async def update_user(*, user: User): passまたは、次のように使用したい場合出力:
@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
より大きな API のルーティングと分解
API をルートに分解するには、
APIRouter
from fastapi import APIRouter from .user import router as user_router router = APIRouter() router.include_router( user_router, prefix='/user', tags=['users'], )###であり、これは ###app/routers/v1/user.py## で見つけることができます # ユーザーを使用上記のコード - ###APIRouter### をインポートし、###@ app.get(' /user')## の代わりに ###@ router.get('/')### を使用します。 #. ルートはプレフィックス相対であるため、自動的に ###/user /### にルーティングされます。###
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###最後に、アプリケーション #v1###router ですべての ## を使用し、## を編集するだけです。 #main.py### から: ###
from fastapi import FastAPI from app.routers import v1 app = FastAPI() app.include_router( v1.router, prefix="/api/v1" )### この方法でルーターを自由にチェーンできるため、大規模なアプリケーションを分割し、バージョンごとに API を設定できます。 ########Fasapi の作者の 1 人は、Dockerizing を驚くほど簡単にします!デフォルトの ###Dockerfile### は 2 OK!###
FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.7 COPY ./app /app
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:
version: "3" services: test-api: build: .. entrypoint: '/start-reload.sh' ports: - 8080:80 volumes: - ./:/app
这会将当前目录挂载为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
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!
结论
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
以上がPython による REST API の簡単な使用の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

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Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

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