Swagger UI를 사용하여 FastAPI에서 API 문서를 표시하는 방법
소개:
현대 웹 개발에서 API는 필수적인 부분입니다. 개발과 유지 관리를 용이하게 하기 위해서는 다른 개발자가 API를 이해하고 사용할 수 있도록 친숙하고 사용하기 쉬운 API 문서를 제공해야 합니다. Swagger는 API의 세부 정보를 시각적으로 표시할 수 있는 대화형 UI 인터페이스를 제공하는 널리 사용되는 API 문서 형식이자 도구입니다. 이 기사에서는 FastAPI에서 Swagger UI를 사용하여 API 문서를 표시하는 방법을 보여 드리겠습니다.
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종속성 설치
먼저 FastAPI 및 관련 종속성을 설치해야 합니다. 다음 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다.pip install fastapi[all]
이렇게 하면 FastAPI와 Swagger UI를 포함하여 필요한 모든 종속성이 설치됩니다.
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FastAPI 애플리케이션 생성
다음으로 FastAPI 애플리케이션을 생성하겠습니다. 새 Python 파일에 다음 코드를 작성합니다.from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") async def root(): return {"message": "Hello World"}
이 간단한 애플리케이션은 간단한 "Hello World" 메시지를 반환하는 루트 경로를 정의합니다.
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Swagger UI 추가
Swagger UI를 애플리케이션에 추가하려면 관련 FastAPI 구성 요소를 가져와야 합니다. 앱 파일에 다음 코드를 추가합니다.from fastapi import FastAPI from fastapi.openapi.utils import get_openapi from fastapi.openapi.docs import get_swagger_ui_html app = FastAPI() @app.get("/") async def root(): return {"message": "Hello World"} def custom_swagger_ui_html(*, request): openapi_url = app.openapi_url swagger_url = openapi_url.replace("/openapi.json", "/swagger") return get_swagger_ui_html( openapi_url=openapi_url, title=app.title + " - Swagger UI", oauth2_redirect_url=swagger_url + "/oauth2-redirect.html", swagger_js_url="/static/swagger-ui-bundle.js", swagger_css_url="/static/swagger-ui.css", ) app.openapi = get_openapi(title="My API") @app.get("/swagger", include_in_schema=False) async def swagger_ui_html(request: Request): return custom_swagger_ui_html(request=request) app.mount("/static", StaticFiles(directory="static"), name="static")
코드에서
custom_swagger_ui_html
이라는 사용자 정의 함수를 생성합니다. 이 함수는 FastAPI에서 제공하는get_swagger_ui_html
함수를 사용하여 Swagger UI의 HTML 페이지를 생성합니다. 또한 Swagger UI용 정적 파일에 대한 일부 URL과 경로를 정의했습니다.custom_swagger_ui_html
的自定义函数。这个函数将使用FastAPI提供的get_swagger_ui_html
函数来生成Swagger UI的HTML页面。我们还为Swagger UI定义了一些URL和静态文件的路径。 -
运行应用
现在我们的应用已经准备就绪,可以运行它了。在终端中,使用以下命令来启动应用:uvicorn main:app --reload
这将启动我们的应用,并使其运行在本地的默认地址
http://localhost:8000
上。 - 查看API文档
在浏览器中打开http://localhost:8000/swagger
앱 실행
이제 앱이 준비되었으므로 실행할 수 있습니다. 터미널에서 다음 명령을 사용하여 애플리케이션을 시작합니다.
이렇게 하면 애플리케이션이 시작되고 기본 주소 http://localhost:8000
에서 로컬로 실행됩니다.
http://localhost:8000/swagger
를 열면 대화형 Swagger UI 인터페이스가 표시됩니다. 라우팅, 요청 및 응답 모델 등을 포함한 API의 세부 정보가 표시됩니다. 🎜🎜🎜결론: 🎜FastAPI 및 Swagger UI를 사용하면 API 문서를 쉽게 표시하고 찾아볼 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 API를 더 쉽게 이해하고 사용할 수 있습니다. 이 기사가 Swagger UI를 사용하여 FastAPI에서 API 문서를 표시하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 🎜🎜위 내용은 Swagger UI를 사용하여 FastAPI에서 API 문서를 표시하는 방법에 대한 안내입니다. 이 기사가 도움이 되기를 바랍니다. 읽어 주셔서 감사합니다! 🎜위 내용은 Swagger UI를 사용하여 FastAPI에서 API 문서를 표시하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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