首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

尽管数据存在于DB/模型中,但FastAPI不会选择嵌套模式

FastAPI是一个基于Python的现代、快速(高性能)的Web框架,用于构建API。它采用异步编程模型,支持高并发处理和低延迟响应。尽管数据存在于数据库(DB)或数据模型中,但FastAPI不会选择嵌套模式。

嵌套模式是指将数据模型中的一个或多个字段嵌套为其他模型的子模型。这种模式在某些情况下可以简化数据结构的表示,但也会增加数据的复杂性和查询的复杂性。

FastAPI不选择嵌套模式的原因是为了保持代码的简洁性和可维护性。相反,它鼓励使用单独的数据模型来表示不同的实体或资源,并使用关联字段来建立它们之间的关系。

优势:

  1. 简洁性和可维护性:不选择嵌套模式可以使代码更加清晰和易于理解,减少了数据结构的复杂性。
  2. 灵活性:使用单独的数据模型和关联字段可以更灵活地处理数据之间的关系,可以根据实际需求进行扩展和修改。
  3. 性能:FastAPI采用异步编程模型,可以处理高并发请求并提供低延迟的响应,从而提高了性能。

应用场景: FastAPI适用于构建各种类型的API,包括但不限于:

  1. Web应用程序后端API
  2. 移动应用程序后端API
  3. 微服务架构中的API
  4. 数据分析和机器学习模型的API

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  1. 云服务器(CVM):提供可扩展的云服务器实例,支持多种操作系统和应用程序。详情请参考:https://cloud.tencent.com/product/cvm
  2. 云数据库MySQL版(CDB):提供高性能、可扩展的关系型数据库服务。详情请参考:https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
  3. 云原生容器服务(TKE):提供高度可扩展的容器集群管理服务,支持容器化应用程序的部署和管理。详情请参考:https://cloud.tencent.com/product/tke
  4. 人工智能机器学习平台(AI Lab):提供丰富的人工智能开发工具和资源,支持机器学习模型的训练和部署。详情请参考:https://cloud.tencent.com/product/ailab
  5. 物联网套件(IoT Hub):提供物联网设备的连接、管理和数据处理能力,支持大规模物联网应用的开发和部署。详情请参考:https://cloud.tencent.com/product/iothub
  6. 云存储(COS):提供安全可靠的对象存储服务,支持海量数据的存储和访问。详情请参考:https://cloud.tencent.com/product/cos
  7. 区块链服务(TBC):提供高性能、可扩展的区块链服务,支持构建和管理区块链应用。详情请参考:https://cloud.tencent.com/product/tbc
  8. 云游戏解决方案(GSE):提供基于云计算的游戏开发和运营解决方案,支持游戏的开发、部署和运营。详情请参考:https://cloud.tencent.com/product/gse

请注意,以上链接仅为示例,具体产品和服务选择应根据实际需求进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

FastAPI 学习之路(二十四)子依赖项

FastAPI 系列文章: FastAPI 学习之路(一) FastAPI 学习之路(二) FastAPI 学习之路(三) FastAPI 学习之路(四)使用pydantic模型做请求体...FastAPI 学习之路(十一) FastAPI 学习之路(十二)额外数据类型 FastAPI 学习之路(十三)Cookie 参数,Header参数 FastAPI 学习之路(十四)响应模型...我们去实现一个简单的demo from fastapi import Depends, FastAPI from typing import Optional app = FastAPI() fake_items_db...尽管该函数自身是依赖项,还声明了另一个依赖项(它「依赖」于其他对象) 该函数依赖 query_extractor, 并把 query_extractor 的返回值赋给参数 desc 同时,该函数还声明了类型是...FastAPI 不会为同一个请求多次调用同一个依赖项,而是把依赖项的返回值进行「缓存」,并把它传递给同一请求中所有需要使用该返回值的「依赖项」。 其实依赖注入系统非常简单。

59940

FastAPI框架诞生的缘由(下)

由于这一点,一些设计决策,比如获得的验证,序列化和自动模式生成,它需要在很多地方加装饰器。因此,它变得相当冗长。 对于嵌套模式它不能处理的非常好。...启发 FastAPI 地方 使用模型字段的默认值为数据类型定义额外的验证,对编辑器支持更加友好,在 Pydantic 之前,这是不可行的。...它在声明中使用了自定义类型,而不仅是 Python 的标准类型,这仍然是巨大的进步。 它也是第一个生成自定义模式的框架,该自定义模式以 JSON 声明整个 API。...主体模式的定义没有使用 Python 的类型提示,它与 Marshmallow 有点相似,因此,对编辑器的支持不会那么好,但是 APIStar 仍然是最好的选择。...FastAPI使用它来处理所有数据验证,数据序列化和自动模型文档(基于JSON Schema)。

2.3K20

Github 火热的 FastAPI 库,站在了这些知名库的肩膀上

尽管文档在某些方面有所技术性,但它非常简单,因此学习起来相对直观。 它还常用于其他不需要数据库,用户管理或 Django 预建功能的应用程序。尽管其中许多功能都可以通过添加插件来实现。...由于这一点,一些设计决策,比如获得的验证,序列化和自动模式生成,它需要在很多地方加装饰器。因此,它变得相当冗长。 对于嵌套模式它不能处理的非常好。...启发 FastAPI 地方 使用模型字段的默认值为数据类型定义额外的验证,对编辑器支持更加友好,在 Pydantic 之前,这是不可行的。...主体模式的定义没有使用 Python 的类型提示,它与 Marshmallow 有点相似,因此,对编辑器的支持不会那么好,但是 APIStar 仍然是最好的选择。...FastAPI使用它来处理所有数据验证,数据序列化和自动模型文档(基于JSON Schema)。

5.1K30

使用FastAPI重写Django官网Polls教程

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。...我们上面创建的端点是静态的,它们不与数据库交互。在下一节,您将了解如何使用SQLAlchemy进行 ORM 和Pydantic创建模型/计划,使我们的 API 充满活力。...,通过模型我们可以简单地访问属性,如获得该特定问题的所有选择,比如question.choices 或choice.question。...question_text: str Pyndatic 模型/模组将映射到传入数据(POST、PUT 的请求数据)和从 API 返回的响应数据。...如果数据是ORM模型,需要进行此项设置。 好的,我们现在将创建包含执行CRUD操作的所有功能。

1.4K20

(进阶篇)Python web框架FastAPI——一个比Flask和Tornada更高性能的API 框架

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 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。 ?...这样就解决了同时存在于多个 http请求方式 的问题啦,编码也更为直观简洁。...数据库 在 FastAPI ,我们一如既往的使用了 SQLAlchemy 初始化数据库文件: from sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy.ext.declarative...Base = declarative_base() # 获取数据库会话,用于数据库的各种操作 def get_db(): db = SessionLocal() 数据模型文件: from...所以在数据库操作的时候,可以自己定义传入和返回的模型字段来做有效的限制,你只需要继承 pydantic 的 BaseModel 基类即可,看起来是那么的简单合理。

2.5K21

fastapi 路径依赖项Depends 装饰器依赖dependencies 全局依赖 带 yield 的依赖

可以声明异步的 async def 依赖项 也可以在异步的 async def 路径操作函数声明普通的 def 依赖项 交互式文档里也会显示 依赖的参数 2....import FastAPI, Depends app = FastAPI() fake_items_db = [{"item_name": "Foo"}, {"item_name": "Bar"...子依赖项 可以按需声明任意深度的子依赖项嵌套层级 from typing import Optional from fastapi import FastAPI, Depends, Cookie app...路径操作装饰器依赖项 有时候,不需要依赖项的返回值,或者 有的依赖项 不返回值,仍要指向或解析该依赖项 可以在路径操作装饰器添加一个由 可选参数 dependencies 组成的 Depends()...的 list 就算这些依赖项会返回值,它们的值也不会传递给路径操作函数 可以触发异常 from fastapi import Depends, FastAPI, Header, HTTPException

2.4K30

fastapi 安全性 APIRouter BackgroundTasks 元数据 测试调试

HTTPException(status_code=400, detail="No Jessica token provided") # main.py 你的应用程序中将所有内容联结在一起的主文件 # 你的大部分逻辑现在都存在于其自己的特定模块...dependencies=[Depends(get_token_header)], responses={418: {"description": "I'm a teapot"}}, # 这只会影响我们应用的...APIRouter, # 而不会影响使用admin.router的任何其他代码 ) # app.include_router(),可以将每个 APIRouter 添加到主 FastAPI 应用程序...APIRouter, # 而不会影响使用admin.router的任何其他代码 ) # 也可以在另一个 APIRouter 包含一个 APIRouter # router.include_router...import APIRouter router = APIRouter() # 你可以将 APIRouter 视为一个「迷你 FastAPI」类 # 在此示例,该变量被命名为 router,你可以根据你的想法自由命名

1.2K30

Python面试:FastAPI框架原理与实战

在Python面试,对FastAPI的理解与实践能力已成为评估候选人技能的重要组成部分。本篇博客将深入浅出地探讨FastAPI面试中常见的问题、易错点以及应对策略,并结合实例代码进行讲解。...类型提示与验证Pydantic模型:介绍Pydantic库在FastAPI的应用,如何定义模型(BaseModel)进行数据验证与序列化。...数据库操作ORM与SQLAlchemy:解释如何集成SQLAlchemy实现对象关系映射(ORM),创建模型、执行CRUD操作。...调试模式:介绍如何开启FastAPI调试模式,利用其丰富的错误信息与交互式API文档辅助调试。...,并通过实战项目积累经验,将使你在Python面试展现出扎实的Web服务开发技能,从容应对FastAPI相关的问题挑战。

22010

FastAPI从入门到实战(6)——请求体与嵌套模型

前面记录的是路径参数和查询参数的内容,那两种形式的数据都不算的发送的数据,都是存在路径数据,请求体是客户端发给接口的参数,不存在于路径,本文就主要记录FastAPI的请求体应用内容。...请求体嵌套多个参数 # 创建一个数据模型 # 使用 Pydantic 的 Field 在 Pydantic 模型内部声明校验和元数据。...multiple_param( citydeveloptarget:CityDevelopTarget ): return citydeveloptarget 这里CityDevelop嵌套了请求体嵌套多个参数的...City模型,CityDevelopTarget嵌套了CityDevelop模型,请求体如下: { "citydevelop": { "city": { "country":...# 使用 Pydantic 的 Field 在 Pydantic 模型内部声明校验和元数据

74420

fastapi 响应模型 响应状态码 表单参数

对 返回的数据 进行转换,校验 例如: from typing import Optional, List from fastapi import Cookie, FastAPI, Header from...添加输出模型 输出的时候不给密码,更改响应模型为不带密码的 from typing import Optional, List from fastapi import Cookie, FastAPI,...它通常在数据创建了一条新记录后使用。 一个特殊的例子是 204,「无内容」。此响应在没有内容返回给客户端时使用,因此该响应不能包含响应体。 300 及以上状态码用于「重定向」。...具有这些状态码的响应可能有或者可能没有响应体, 304「未修改」是个例外,该响应不得含有响应体。 400 及以上状态码用于「客户端错误」响应。这些可能是你第二常使用的类型。...你几乎永远不会直接使用它们。当你的应用程序代码或服务器的某些部分出现问题时,它将自动返回这些状态代码之一。

84830

FastAPI(30)- Classes as Dependencies 类依赖注入

上面的栗子是将函数声明为依赖项,这不是声明依赖项的唯一方法(尽管它会更常见) 关键点应该是依赖项是 callable 可调用的 Python callable 是像函数一样可以调用的对象 typing...import Depends, FastAPI import uvicorn app = FastAPI() # 模拟数据库 fake_items_db = [{"item_name": "Foo...def read_items(commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)): response = {} # 模拟从数据读取数据...class_dependency:app", host="127.0.0.1", port=8080, reload=True, debug=True) 重点 发起请求的时候,需要根据 __init__() 的参数列表来传参 请求数据将会传递到类的初始化方法...,它是第二种写法的缩写 不推荐第三种,因为参数没有指定类型,IDE 不会有代码智能提示 commons: CommonQueryParams = Depends() 这是 快捷编写方式 commons

49830

FastAPI(28)- JSON Compatible Encoder 利器之 jsonable_encoder

jsonable_encoder 在实际应用场景,可能需要将数据类型(如:Pydantic 模型)转换为与 JSON 兼容的类型(如:字典、列表) 比如:需要将数据存储在数据 为此,FastAPI...提供了一个 jsonable_encoder() 函数 jsonable_encoder 实际上是 FastAPI 内部用来转换数据的,但它在许多其他场景很有用 实际栗子 需求 假设有一个仅接收兼容...JSON 数据数据库 fake_db 例如,它不接收日期时间对象,因为这些对象与 JSON 不兼容 因此,必须将日期时间对象转换为包含 ISO 格式数据的 str 同样,这个数据不会接收 Pydantic...模型(具有属性的对象),只会接收 dict 使用 jsonable_encoder 将数据转换成 dict 实际代码 #!...import FastAPI from fastapi.encoders import jsonable_encoder from pydantic import BaseModel # 模拟数据

94820

FastAPI(58)- 使用 OAuth2PasswordBearer 的简单栗子

来构建它,通过 FastAPI 提供的工具来处理安全性 OAuth2 的授权模式 授权码授权模式 Authorization Code Grant 隐式授权模式 Implicit Grant 密码授权模式...from pydantic import BaseModel # 模拟数据库 fake_users_db = { "johndoe": { "username": "johndoe...# 1、获取客户端传过来的用户名、密码 username = form_data.username password = form_data.password # 2、模拟从数据根据用户名查找对应的用户...) # 5、将传进来的密码模拟 hash 加密 hashed_password = fake_hash_password(password) # 6、如果 hash 后的密码和数据存储的密码不相等...# 7、用户名、密码验证通过后,返回一个 JSON return {"access_token": user.username, "token_type": "bearer"} # 模拟从数据根据用户名查找用户

2.6K40
领券