译者按:FastAPI越来越火了,基本上和Django, Flask一起站稳了Python Web框架前3的位置。尽管Django已经很优秀了,但是新鲜事物和技术还是要关注下的。本文使用FastAPI重构了Django官网的Polls API,能让你对FastAPI的使用过程有个初步了解。
Tortoise ORM 是一个异步 ORM 框架,它专为 asyncio 编写。它与 SQLAlchemy 类似,提供了灵活的查询语言和完整的事务支持,但是它的重点是使用异步 I/O 进行高效的数据库访问。
后面会通过继承这个 Base 类,来创建每个数据库 Model,也称为 ORM Model
在前面一篇文章中,我们有去写一个简单的博客框架,对它的路径、查询参数及路径参数函数等进行了学习。
文章目录 1. 安装 SQLAlchemy 2. 创建数据库 3. SQLAlchemy 连接 MySQL 4. 创建数据模型 5. 创建 Pydantic 模型 6. crud 工具 7. main函数 learning from 《python web开发从入门到精通》 1. 安装 SQLAlchemy pip install sqlalchemy 2. 创建数据库 mysql -u root -p 命令行登录 MySQL 创建数据库 fastapi_db mysql> create database
我们之前分享分享使用FastAPI 学习之路(三十五)数据库多表操作。这次我们分享项目结构优化。
上一篇已经初步了解了 FastAPI 的基本使用,但是如果想要真正把 FastAPI 部署上线到服务器,那么你需要了解更多,学习更多。所以本篇内容将注重于 FastAPI 的项目生产环境,诸如 数据库,路由蓝图,数据验证等问题在 FastAPI 中的具体操作和一些自己碰到的坑,分享给正在进攻 FastAPI 的各位小伙伴。
learn from 《Building Data Science Applications with FastAPI》
首先是总的文件结构: . ├── __pycache__ │ └── main.cpython-38.pyc ├── main.py └── sqlstu ├── __pycache__ │ ├── crud.cpython-38.pyc │ ├── database.cpython-38.pyc │ └── models.cpython-38.pyc ├── crud.py ├── database.py └── models.py
目录结构, 由于我也是刚开始学这个框架,只是了解了怎么注册蓝图,JWT的集成,数据库的集成,想了解更多,自行打开官方文档去详细阅读。fastapi官网文档链接
前面了解了一下python的类型提示,这里就接着记录一下Pydantic这个用来执行数据校验的库。而且FastAPI就是基于python的类型提示和Padantic实现的数据验证。 简介 官网:https://pydantic-docs.helpmanual.io/ Pydantic就是一个基于Python类型提示来定义数据验证、序列化和文档(使用JSON模式)的库; 使用Python的类型提示来进行数据校验和settings管理; 可以在代码运行的时候提供类型提示,数据校验失败
status_code也可以是IntEnum,比如Python的http.HTTPStatus。
我们之前分享分享使用FastAPI 学习之路(三十三)创建数据库,这次我们来看下如何操作数据库。
FastAPI 是一个基于 Python 3.7+ 的现代、高性能 Web 框架,专注于构建 RESTful API。它通过结合强类型注解、异步编程、自动文档生成等特性,提供了快速开发 Web API 的能力。同时官方文档也比较全面,也易于学习。性能也比较高,适合投入实际生产。
为啥要学它呢,因为学 Flask 的时候发现有人更推荐它代替 Flask,看了下介绍,感觉很强,而且也能拿来做平台,当然学起来!卷起来!
我们上一次分享了实战第四篇FastAPI(六十四)实战开发《在线课程学习系统》基础架构的搭建,这次我们分享实际开发--用户注册接口开发
SQLAlchemy 是一个非常流行的 Python ORM,它提供了与各种数据库的集成,并且可以方便地实现数据库操作。FastAPI 提供了与 SQLAlchemy 的集成,可以方便地使用 SQLAlchemy ORM 操作数据库。
Python是一种非常受欢迎的编程语言,因为它简单易学,同时具有很多强大的功能。 FastAPI是一个基于Python的现代web框架,具有高性能、易于使用和易于扩展的特点,它可以帮助开发人员更快地创建Web应用程序和API。
FastAPI 是一个用于构建 Web 应用程序的 Python 框架。它在许多方面都比其他框架快,具有简洁的语法和易于使用的工具。其中包括与数据库交互的工具,即 ORM(对象关系映射)。
本文翻译自 Moving from Flask to FastAPI, 作者:Amal Shaji
一直用的Django,他的ORM非常的方便,强大,从数据库迁移到各种查询。 但是最近想自己搞一个个人全聚合平台,准备用Fastapi框架,orm用sqlalchemy,在寻找增量更新数据库的时候,看见fastapi官方模板里面用到了alembic,然后在网上搜了一下,发现这个教程很不错,已经实现了。
在 FastAPI 中,您可以使用 Form 参数注入来接收表单数据。Form 参数注入将会从表单数据中提取相应的字段值,并将它们转换为 Python 对象。例如,如果您的表单模型有一个名为 username 的字段,您可以使用 Form(...) 来注入该字段的值。例如:
我们都知道,去创建请求体,更新数据我们用PUT请求,我们去试着更新下数据。
可能对于有些没有基础的朋友看起来会有点懵,所以后面会按照由浅及深的顺序进行更新,记得关注噢!
人生苦短,我用 Python。 在看到 FastAPI 在首期「OSC 开源软件趋势榜」名列前茅,作为一个 Pythoner,顿时对它产生了浓厚的兴趣,于是立即开始了 FastAPI 体验之旅。
该行显示了你的应用在本机所提供服务的 URL 地址。 打开浏览器访问 http://127.0.0.1:8000
在后端开发领域,选择一个适合项目需求的框架是至关重要的。Django、Flask和FastAPI是Python中备受欢迎的后端框架,本文将深入比较它们的优缺点,并为开发者提供在不同场景下的选择建议。
FastAPi 使用 API 的 OpenAPI 标准为所有 API 生成 schema
Pydantic 是一个非常流行的 Python 序列化和反序列化库,它提供了数据模型的定义和验证,可以方便地处理请求和响应的数据。FastAPI 内置了 Pydantic,可以方便地使用 Pydantic 操作请求和响应的数据。
我们之前分享分享使用FastAPI 学习之路(三十四)操作数据库。这次我们分享多表操作。
我们之前分享的是Cookie,Header参数相关的。这次我们来看下响应模型。我们之前看的都是请求模型,请求参数,这次呢,我们看下响应相关的。
选了 text 之后,因为不是 JSON 字符串,FastAPI 无法正确解析请求体为 dict,所以会报类型错误的提示
在当今数字时代,构建高效、可扩展的Web应用程序是开发者们的一项重要任务。Python,作为一种简洁、强大的编程语言,为Web开发提供了丰富的工具和框架。在本篇文章中,我们将探讨使用Python构建Web应用程序的最佳实践,通过代码实例和深度解析来帮助你更好地理解和运用这些技术。
learn from https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/body-updates/
前言 在一个完整的应用程序中,通常会有很多个相关模型,比如 请求模型需要有 password 响应模型不应该有 password 数据库模型可能需要一个 hash 加密过的 password 多个模型的栗子 需求 注册功能 请求输入密码 响应不需要输出密码 数据库存储加密后的密码 实际代码 #!usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 _*- """ # author: 小菠萝测试笔记 # blog: https://www.cnblogs.com/poloyy/ # t
用官方的话来说,FastAPI 是一种现代,快速(高性能)的 Web 框架,基于标准Python 类型提示使用 Python 3.6+ 构建 API
FastAPI 是一个基于 Python 的高性能 Web 框架,它提供了强大的工具来处理 Web 表单。Web 表单是 Web 应用程序中最常见的输入机制之一,因此使用 FastAPI 处理 Web 表单非常重要。
Django是一个使用Python语言编写的高级Web框架,它提供了快速开发、可重用和可维护的Web应用程序所需的一切组件。在本文中,我们将探讨Django的get和post请求、优缺点、实用场景以及与Flask、FastAPI的对比。
full-stack-fastapi-template 是一个现代化的全栈 Web 应用模板。
在Web应用程序中,请求体(request body)是一种常见的数据来源,用于向服务器发送数据。例如,在创建一个用户时,客户端通常会向服务器发送一个包含用户数据的请求体。由于请求体是来自客户端的数据,因此在接收和处理请求体时需要对数据进行验证,以确保数据符合预期。在FastAPI中,我们可以使用Pydantic模块来验证请求体数据。
今天的文章分享如下在 FastAPI 框架下,使用 pytest 来自动化测试数据库相关的接口,文章的最后给出全部代码。
tags 虽然声明为 Set(),但在接口层面并没有集合这个概念,所以还是传数组 [ ] 格式哦,并不是传 { } 哦
在2020年的Python开发者调查结果中,有这样一段话:“FastAPI在此次调查迭代中首次被引为选项,表现为Python第三流行的Web框架。”
/ python 编程 30 秒高级私人定制 Response 对象,十倍扩展效率 /
FastAPI 是一个用于构建 API 的现代、快速(高性能)的 web 框架,使用 Python 3.6+ 并基于标准的 Python 类型提示。
前言 post请求接收json格式请求body 创建数据模型 从 pydantic 中导入 BaseModel, 将你的数据模型声明为继承自 BaseModel 的类。 from typing import Optional from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel class Item(BaseModel): name: str description: Optional[str] = None pri
还是之前的例子,我们现在书有这样的一个属性,在哪里出售。我们需要增加这样的一个字段,而且书的可以销售的地方是多个的,那么我们应该如何实现呢。
learn from https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/body-multiple-params/
我们有这样的一个需求,我们希望可以看到接口的一个简单的请求示例展示在我们的接口文档中,应该如何实现呢。我们看下如何实现的:
https://python-gino.org/docs/zh/master/tutorials/announcement.html
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