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ほとんどの場合、開発されたインターフェイスは、このインターフェイスの開発用ではありません。そのため、インターフェイスドキュメントがないと、他の人はどのインターフェイスを呼び出すことができるのかわかりません。インターフェイスのURLがわかっても、そのインターフェイスに必要なパラメータを知ることは困難です。これらのパラメータがわかっていても、これらのパラメータの意味を理解できない可能性があります。したがって、インターフェイスドキュメントはプロジェクトにとって不可欠な構成である必要があります。
インターフェイス ドキュメントを記述する方法は多数あります。最も簡単で直接的な方法は、メモ帳または Word ドキュメントを開いて、インターフェイスの詳細情報と使用方法を書き留めることです。他の人はこのドキュメントを参照して、インターフェース。これは単純ですが、欠点も明らかです。まず、大量の説明テキストを記述する必要があり、非常に退屈ですが、実際には、この情報はコードに反映されており、自然言語を使用して記述するのと似ています。コードをもう一度、2 回目は 1 回 インターフェイスが更新されると、インターフェイス ドキュメントも同時に手動で更新する必要がありますが、開発者はこれを忘れがちで、インターフェイス ドキュメントの内容とインターフェイスの実際の機能との間に不一致が生じます。
実際には多くのインターフェイス情報がコードに反映されているため、書かれたコードから直接関連する情報を自動的に抽出してドキュメントを生成できないかということを考えるのは自然なことです。インターフェイスドキュメントも自動的に更新され、上記の 2 つの問題が解決されます。
もちろん、インターフェイス ドキュメントの作成は文学作品ではありません。書かれたコードから直接情報を自動的に抽出してドキュメントを生成するには、標準のドキュメント形式が必要です。そうでないと、ツールは何を抽出すればよいのかわかりません。コードを抽出した後、それをどのように整理すればよいかわかりません。
皆さんの努力により、現在では多くの成熟したインターフェイス ドキュメント標準と生成ツールが存在します。その中で、OpenAPI 仕様は広く受け入れられ、使用されている標準です。私たちのブログ インターフェイスで使用されるドキュメント自動化ツールも、 OpenAPI 標準は、コードからドキュメント情報を抽出し、それを OpenAPI の標準形式に編成します。
ヒント:
OpenAPI に関連するよりよく知られた用語は、「swagger」です。 Swagger は、一連の無料のオープンソース OpenAPI 関連ツールを提供しており、その背後にある企業は、コード品質ツール開発業界のリーダーとして知られる SMARTBEAR です。
インターフェース文書は文学作品ではなく、必要な内容は基本的に固定されています。たとえば、RESTful インターフェイスの場合、呼び出しを完了するには次の重要な情報のみを知っておく必要があります。次に、この情報により、完全な RESTful スタイルのインターフェイスを定義できます:
OpenAPI は、上記の情報を標準化し、OpenAPI 仕様を提案しました。ドキュメントのコンテンツがこの標準を満たしている限り、OpenAPI ツールはそれを処理できます。たとえば、ビジュアル ドキュメント ツールはドキュメントのコンテンツを読み取り、生成することができます。 HTML形式のドキュメント。
注:
OpenAPI 仕様の最新バージョンは現在 3 ですが、ほとんどのツールは現在 2 をサポートしており、チュートリアルで使用されるライブラリは 2 のみをサポートしています。
drf-yasg は、django-rest-framework フレームワークで記述されたコードからインターフェイス情報を自動的に抽出して、OpenAPI に準拠するドキュメントを生成できる django 用のサードパーティ アプリケーションです。規格。これを使用して、ブログ アプリケーションのインターフェイス ドキュメントを生成します。
最初のステップは、もちろん drf-yasg をインストールし、プロジェクトのルート ディレクトリに入り、次のコマンドを実行します:
Linux/macOS $ pipenv install drf-yasg复制代码
Windows ...\> pipenv install drf-yasg复制代码
次に、drf-yasg を # に追加します。 ##INSTALLED_APPS 設定項目内:
# filename="blogproject/settings/common.py"INSTALLED_APPS = [ # 其它已添加的应用... "pure_pagination", # 分页 "haystack", # 搜索 "drf_yasg", # 文档]复制代码次に、drf_yasg が提供する関数を使用して django ビューを作成します。このビューはドキュメントのコンテンツを HTML 形式で返すため、ブログのインターフェイスを表示できます。ブラウザでドキュメントを直接作成する :
# filename="blogproject/urls.py"from django.urls import include, path, re_pathfrom drf_yasg import openapifrom drf_yasg.views import get_schema_viewfrom rest_framework import permissions, routers schema_view = get_schema_view( openapi.Info( title="HelloDjango REST framework tutorial API", default_version="v1", description="HelloDjango REST framework tutorial AP", terms_of_service="", contact=openapi.Contact(email="zmrenwu@163.com"), license=openapi.License(name="GPLv3 License"), ), public=True, permission_classes=(permissions.AllowAny,), ) urlpatterns = [ # 其它已注册的 URL 模式... # 文档 re_path( r"swagger(?P<format>\.json|\.yaml)", schema_view.without_ui(cache_timeout=0), name="schema-json", ), path( "swagger/", schema_view.with_ui("swagger", cache_timeout=0), name="schema-swagger-ui", ), path("redoc/", schema_view.with_ui("redoc", cache_timeout=0), name="schema-redoc"), ]复制代码
get_schema_view を使用してドキュメント ビューを生成し、このビュー関数を 4 つの URL にマップします。
Linux/macOS $ pipenv run python manage.py runserver复制代码
Windows ...\> pipenv run python manage.py runserver复制代码
drf-yasg 毕竟不是使用人工智能开发的,即使是使用人工智能,也很难做到 100% 的正确,毕竟由人类写的代码可能是千变万化的,工具无法预料到所有可能的情况,一旦它遇到无法处理的地方,自动生成的文档就可能出错,或者生成的内容不符合我们的预期。
我们不妨访问 http://127.0.0.1:8000/swagger/ 先来看看没做任何定制化之前生成的效果。可以看到内容大体上是正确的,接口基本上都罗列了出来,但是仔细检查各个接口的内容,就会发现一些问题:
接下来我们就一个个地来解决上面的问题,只需要稍加改变一下 drf-yasg 的默认行为,就能够生成我们预期的文档内容。
首先将第 1 点和第 7 点提到的不需要的接口从自动生成的文档中隐藏。
对于 GET /api-version/test/ 这个接口,它对应的视图集是 ApiVersionTestViewSet
,给这个视图集添加一个 swagger_schema
类属性,将值设为 None
,这样 drf-yasg 就知道忽略这个视图集对应的接口了。
# filename="blog/views.py"class ApiVersionTestViewSet(viewsets.ViewSet): # pragma: no cover swagger_schema = None复制代码
隐藏 GET /search/{id}/ 接口的方式稍微有点不同,因为对应的视图集 PostSearchView
不只这一个接口,上面的处理方式会把整个视图集的接口都隐藏,我们需要想办法隐藏指定 action 对应的接口。
drf-yasg 提供了一个 swagger_auto_schema
装饰器来装饰视图,只需要为装饰器设置 auto_shema=None
就可以让 drf-yasg 忽略掉被装饰的视图,具体用法如下:
# filename="blog/views.py"from django.utils.decorators import method_decoratorfrom drf_yasg.utils import swagger_auto_schema@method_decorator( name="retrieve", decorator=swagger_auto_schema( auto_schema=None, ), )class PostSearchView(HaystackViewSet): index_models = [Post] serializer_class = PostHaystackSerializer throttle_classes = [PostSearchAnonRateThrottle]复制代码
需要隐藏的接口对应 retrieve 这个 action,因此我们装饰的是这个方法。因为 PostSearchView
继承自 HaystackViewSet
,在代码中并没有显示地定义 retrieve
这个方法,而是从父类继承而来,所以我们借助 django 提供的辅助函数 method_decorator
非侵入式地为类的某个方法添加装饰器。
现在访问接口文档地址,可以看到不需要的接口已经从文档中隐藏了。
接下来解决第 2 个问题,为接口添加必要的功能描述。drf-yasg 支持从视图的 docstring 解析接口对应的描述信息,只要符合指定的格式即可。
先来一个简单例子,为 GET /categories/ 这个接口添加描述信息,找到 CategoryViewSet
视图集,添加格式化的 docstring:
# filename="blog/views.py"class CategoryViewSet(mixins.ListModelMixin, viewsets.GenericViewSet): """ 博客文章分类视图集 list: 返回博客文章分类列表 """复制代码
CategoryViewSet
视图集就一个接口,对应的 action 是 list
,因此 docstring 的格式就像上面那样,文档中的效果如下:
可以看到接口请求 URL 下方多出了我们写的描述内容。其它一些简单的接口都可以用这种方式来添加功能描述信息,留作练习的内容交给你自己了。
tip 描述的内容还支持 Markdown 格式,这样我们可以根据需要写出格式丰富的内容。
对于稍微复杂一点视图集,例如 PostViewSet
,这个视图集含有多个 action 对应多个接口,功能描述信息的格式差不多是一样的,关键点是指明每个 action 对应的内容:
# filename="blog/views.py"class PostViewSet( mixins.ListModelMixin, mixins.RetrieveModelMixin, viewsets.GenericViewSet): """ 博客文章视图集 list: 返回博客文章列表 retrieve: 返回博客文章详情 list_comments: 返回博客文章下的评论列表 list_archive_dates: 返回博客文章归档日期列表 """复制代码
接着我们来完善接口的参数说明文档。通过查看自动生成的文档中各个接口的参数,发现主要有这么几个问题:
例如我们可以看到 GET /posts/{id}/ 这个接口的响应参数,其中大部分有中文信息的描述,我们可以推断,这些说明都是 drf-yasg 自动从定义在 Post
模型各字段的 verbose_name
参数的值提取的。其中 toc
和 body_html 因为不是 Post
中定义的字段,所以 drf-yasg 无法知道关于这两个字段的说明。
drf-yasg 是如何知道这个接口会返回哪些响应参数的呢?原理是 drf-yasg 会尝试去解析接口对应的序列化器(Serializer),从序列化器中提取出对应的请求和响应字段(如果序列化器中找不到,它会进一步去序列化器关联的模型中找),因此我们就可以给序列化器中定义的字段添加说明信息。例如我们来给 toc
和 body_html 添加 label
参数:
# filename="blog/views.py"class PostRetrieveSerializer(serializers.ModelSerializer): toc = serializers.CharField(label="文章目录") body_html = serializers.CharField(label="文章内容")复制代码
访问接口文档地址,找到对应的接口,可以看到文档中这两个字段添加了对应的说明信息,还可以通过 help_text
(Model 中的字段也支持这个参数)来添加更为详细的描述,例如:
# filename="blog/serializers.py"class PostRetrieveSerializer(serializers.ModelSerializer): toc = serializers.CharField(label="文章目录", help_text="HTML 格式,每个目录条目均由 li 标签包裹。") body_html = serializers.CharField( label="文章内容", help_text="HTML 格式,从 `body` 字段解析而来。" )复制代码
这样两个字段的含义就非常清晰了,效果如下:
其它一些没有说明信息的字段都可以根据这种方式来添加,只需要找到文档中的参数在代码中对应的来源字段就可以了。除了在序列化器(Serializer)、模型(Model)里面添加。查询过滤参数也是可以这样设置的,例如先来看一下 GET /posts/ 的参数:
可以看到用来过滤文章列表的参数都没有说明,这些字段都定义在 PostFilter
中,我们来改一下代码,添加必要的说明信息后再去文档中看看效果吧!
# filename="blog/filters.py"from .models import Category, Post, Tagclass PostFilter(drf_filters.FilterSet): created_year = drf_filters.NumberFilter( field_name="created_time", lookup_expr="year", help_text="根据文章发表年份过滤文章列表" ) created_month = drf_filters.NumberFilter( field_name="created_time", lookup_expr="month", help_text="根据文章发表月份过滤文章列表" ) category = drf_filters.ModelChoiceFilter( queryset=Category.objects.all(), help_text="根据分类过滤文章列表", ) tags = drf_filters.ModelMultipleChoiceFilter( queryset=Tag.objects.all(), help_text="根据标签过滤文章列表", ) class Meta: model = Post fields = ["category", "tags", "created_year", "created_month"]复制代码
接着我们来看 GET /posts/archive/dates/ 和 GET /posts/{id}/comments/ 这两个接口。前者文档中显示了一些错误的参数,后者本应该有分页参数,但是文档却没有列出。
先来看 GET /posts/archive/dates/,它对应的 action 是 list_archive_dates
,由于 action 默认会从它所在的视图集中继承一些属性,而 drf-yasg 会从这些属性去解析接口支持的参数,例如视图集设置了 filterset_class = PostFilter
和 pagination_class=PageNumberPagination
(虽然不在视图集中显示定义,但在全局进行了配置),在解析 list_archive_dates
的参数时,drf-yasg 错误地解析到了从视图集继承来的 PostFilter
和 PageNumberPagination
,所以就把这两个类中定义的参数也包含进文档了。
知道了原因,解决方法也就有了,在 list_archive_dates
action 中把这两个属性设为 None
,覆盖掉视图集中的默认设置:
# filename="blog/views.py"class PostViewSet( mixins.ListModelMixin, mixins.RetrieveModelMixin, viewsets.GenericViewSet): @action( # ... filter_backends=None, # 将 filter_backends 设为 None,filterset_class 也就不起作用了。 pagination_class=None, ) def list_archive_dates(self, request, *args, **kwargs): # ...复制代码
再来看看这个接口,就没有那些错误的参数了。
接着处理 GET /posts/{id}/comments/ 接口,我们需要文档列出分页参数。这个接口对应的 action 是 list_comment
。从上面的分析来看,这个 action 明明已经指定了 pagination_class=LimitOffsetPagination
,为什么 drf-yasg 无法自动检测到分页参数呢?原因是这个 action 设置了 detail=True
。当 detial=True
时,drf-yasg 会将这个 action 对应的接口看做获取单个资源的接口,因此它认为分页是不需要的。但实际上我们对这个接口进行了定制,它返回的其实是评论列表。解决办法是应该告诉 drf-yasg,这个接口返回的是列表结果,请去解析列表接口相关的一些参数:
# filename="blog/views.py"class PostViewSet( mixins.ListModelMixin, mixins.RetrieveModelMixin, viewsets.GenericViewSet): @action( methods=["GET"], detail=True, # ... suffix="List", # 将这个 action 返回的结果标记为列表,否则 drf-yasg 会根据 detail=True 误判为这是返回单个资源的接口 pagination_class=LimitOffsetPagination, serializer_class=CommentSerializer, ) def list_comments(self, request, *args, **kwargs): # ...复制代码
但是 drf-yasg 还是不够聪明,当它去解析列表接口可能的参数时,顺便又把 PostFilter
中的字段也一并解析了,这是用来过滤博客文章的,显然不能用于过滤评论列表,我们需要将这些无关参数移除,解决方法在处理 GET /posts/archive/dates/ 接口时就讲过了,把 filter_backends
设置成 None 就可以了。
仔细看生成的接口文档,发现有 2 个接口的返回内容是错误的。
一是 GET /posts/{id}/comments/,最初我们发现这个接口文档的响应是一个单一的评论对象,原因我们上面也分析了,drf-yasg 根据 detail=True
误地将其作为返回单一资源的接口处理了。随着为其添加更多信息,告诉 drf-yasg 这是一个返回资源列表的接口,问题也就顺便解决了。
二是 GET /posts/archive/dates/,这个接口的返回内容应该是一个日期列表,但是文档中显示的竟然是博客文章列表。drf-yasg 推断的响应类型是正确的,但内容不对。原因也很明显,这个接口对应的 action 是 list_archive_dates
,drf-yasg 在这个 action 中没有找到解析响应结果的序列化器(Serializer),所以它跑去视图集 PostViewSet
中去找了,结果找到了 PostListSerializer
,然后把这个当成了接口返回的内容进行解析了。
由于这个接口返回的仅仅是一个简单的日期列表,并不涉及到序列化器,因此这里我们不使用指定 serializer_class
属性值的方式,而是使用 swagger_auto_schema
装饰器,直接告诉 drf-yasg 接口返回的响应:
# filename="blog/views.py"class PostViewSet( mixins.ListModelMixin, mixins.RetrieveModelMixin, viewsets.GenericViewSet): @swagger_auto_schema(responses={200: "归档日期列表,时间倒序排列。例如:['2020-08', '2020-06']"}) @action( methods=["GET"], detail=False, url_path="archive/dates", url_name="archive-date", filter_backends=None, pagination_class=None, ) def list_archive_dates(self, request, *args, **kwargs): # ...复制代码
responses
参数的值是一个字典,字典的键是 HTTP 响应码,值可以是一个序列化器,这样 drf-yasg 会拿这个序列化器去解析接口响应的参数;也可以是一个字符串,drf-yasg 会把字符串直接当做接口响应结果写入文档中。看看修改后的效果:
至此,我们就有了一套比较完善的博客接口文档了,而且大部分内容均由 drf-yasg 为我们自动生成,省去了不少手写文档的麻烦。
小贴士:
drf-yasg 的官方文档对于这个库的使用方法写的不是很清晰,这篇文章中列出的一些用法都是从源码中看出来的。如果你在使用过程中遇到了问题,首先尝试分析问题的原因,然后顺藤摸瓜去找到相关的源码,看看库的内部是如何处理你所遇到的问题的,这样就可以针对性地给出解决方案了,这篇教程中列出的很多问题以及最后给出的解决方案,都是使用的这种方式。
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