OpenAPI 仕様を使用して FastAPI で API インターフェイスを定義する方法
はじめに:
Web API を作成する場合、適切な API ドキュメントは非常に重要です。開発者が API をすぐに理解して使用できるように、明確なドキュメントとインターフェイス定義を提供できます。 OpenAPI 仕様は、標準ベースの方法で API ドキュメントを定義および生成できる強力な機能とエコシステム サポートを備えたユニバーサル API 記述言語です。 FastAPI は、OpenAPI 仕様を完全に統合し、強力な自動ドキュメント生成および検証機能を提供する最新の Python Web フレームワークです。この記事では、OpenAPI 仕様を使用して FastAPI で API インターフェイスを定義する方法を紹介し、対応するコード例を示します。
1. FastAPI と pydantic ライブラリをインストールする
始める前に、FastAPI と pydantic ライブラリをインストールする必要があります。これらは次のコマンドでインストールできます:
pip install fastapi pip install uvicorn[standard] pip install pydantic
2. 単純な API インターフェイスの作成
最初に、OpenAPI 仕様の使用方法を示すための単純な API インターフェイスを作成します。 main.py
という名前のファイルに、次のコードを記述します。
from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/hello") def hello(): return {"message": "Hello, World!"}
このコードは、/hello
の GET リクエスト インターフェイスを作成し、# を含む JSON レスポンスを返します。 ##メッセージフィールド。次に、アプリケーションを実行する必要があります。次のコマンドで実行できます:
uvicorn main:app --reload3. OpenAPI ドキュメントの生成
アプリケーションの実行後、ブラウザで
http://localhost:8000/docs を開くことができます。自動生成された API ドキュメントにアクセスします。このページは、OpenAPI 仕様に基づいて FastAPI によって自動生成されたドキュメントです。パス、リクエスト メソッド、リクエスト パラメータ、レスポンスの例など、
/hello インターフェイスの詳細を確認できます。さらに、ドキュメント ページでこのインターフェイスをテストすることもできます。
実際のアプリケーションでは、通常、ユーザー入力を受け取るためにパラメーターを使用する必要があります。 FastAPI は、パス パラメーター、クエリ パラメーター、リクエスト本文パラメーター、リクエスト ヘッダー パラメーターなどのパラメーターを定義する複数の方法を提供します。以下では、これらのパラメーターの使用方法を説明します。
パス パラメータは URL の一部であり、動的変数を受け取るために使用されます。
{} を通じてパス パラメータを定義できます。以下の例では、ユーザー ID をパス パラメーターとして受け入れるインターフェイスを作成します。
from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/users/{user_id}") def get_user(user_id: int): return {"user_id": user_id}アプリを実行し、ブラウザで
http://localhost:8000/users/1 にアクセスすると、JSON 応答
{"user_id": 1 が返されます。 }。
クエリ パラメータは URL の一部であり、ユーザーから渡されたキーと値のペアを受け取るために使用されます。 FastAPI では、関数パラメータのデフォルト値を通じてクエリ パラメータを定義できます。以下の例では、
limit および
offset クエリ パラメーターを受け入れるインターフェイスを作成します。
from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/users/") def get_users(limit: int = 10, offset: int = 0): return {"limit": limit, "offset": offset}アプリケーションを実行し、ブラウザで
http://localhost:8000/users/?limit=20&offset=10 にアクセスすると、JSON 応答が得られます
{ 「制限」: 20、「オフセット」: 10}。
リクエスト本文パラメータは、HTTP リクエスト本文を通じて渡されるデータであり、通常はより大きなデータを受信するために使用されます。 FastAPI では、
pydantic ライブラリのモデルを通じてリクエスト本文のパラメーターを定義できます。次の例では、ユーザー情報をリクエスト本文パラメーターとして受け入れるインターフェイスを作成します。
from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class User(BaseModel): name: str age: int @app.post("/users/") def create_user(user: User): return {"user": user}アプリケーションを実行した後、
curl などのツールを使用して POST リクエストを送信します。
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"name":"Alice", "age": 25}' http://localhost:8000/users/JSON 応答を取得します
{"user" : {"名前": "アリス"、"年齢": 25}}。
リクエスト ヘッダー パラメーターは、HTTP リクエスト ヘッダーを通じて渡されるパラメーターであり、通常、セキュリティ検証情報を渡すために使用されます。 FastAPI では、関数パラメータの
Header() メソッドを使用してリクエスト ヘッダー パラメータを定義できます。以下の例では、
api_key リクエスト ヘッダー パラメーターを受け入れるインターフェイスを作成します。
from fastapi import FastAPI, Header app = FastAPI() @app.get("/protected/") def protected(api_key: str = Header(...)): return {"api_key": api_key}アプリケーションを実行し、ブラウザで
http://localhost:8000/protected/ にアクセスし、カスタム
api_key リクエスト ヘッダーを指定すると、次の情報を取得できます。 JSON レスポンス
{"api_key": 。
この記事では、OpenAPI 仕様を使用して FastAPI で API インターフェイスを定義する方法を紹介します。 FastAPI が提供するデコレータとパラメータ型アノテーションを使用することで、API インターフェイスを簡単に定義および検証できます。自動的に生成される OpenAPI ドキュメントを通じて、API インターフェイスをすぐに理解して使用でき、他の開発者と簡単に共同作業したり通信したりできます。この記事が、FastAPI での API インターフェイスのより適切な定義と使用に役立つことを願っています。
以上がFastAPIでOpenAPI仕様を使用してAPIインターフェースを定義する方法の詳細内容です。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の柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。

Pythonは迅速な開発とデータ処理に適していますが、Cは高性能および基礎となる制御に適しています。 1)Pythonは、簡潔な構文を備えた使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2)Cは高性能で正確な制御を持ち、ゲームやシステムのプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶのに必要な時間は、人によって異なり、主に以前のプログラミングの経験、学習の動機付け、学習リソースと方法、学習リズムの影響を受けます。現実的な学習目標を設定し、実用的なプロジェクトを通じて最善を尽くします。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

SublimeText3 Linux 新バージョン
SublimeText3 Linux 最新バージョン

AtomエディタMac版ダウンロード
最も人気のあるオープンソースエディター

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード
Microsoft によって発売された無料で強力な IDE エディター
