在创建API的过程中，通常API接口是没有做任何验证的，这样就有可能出现可能的安全问题，不是什么特别重要的接口，故使用字段验证注意：这种方式只是对于不重要的接口做验证，如果比较重要，建议使用oAuth2.0...认证完整流程代码如下：import timefrom typing import Unionfrom fastapi import FastAPI, Depends, HTTPException, Headerfrom...from crmsql import *from Universal import *from emailsend import Emaild = di()z = zohoselect()app = FastAPI
这意味着客户端可以发送一个不包含age字段的请求体，而FastAPI会将其转换为一个age值为None的User对象。...这样，当客户端向服务器发送一个包含items字段的请求体时，FastAPI会自动使用Item模型来验证items字段中的每个元素。...使用请求体模型的校验器在Pydantic中，我们还可以使用校验器（validator）来进一步验证请求体数据。校验器是一种可调用对象，用于对请求体数据进行额外的验证。...第一个校验器用于验证name字段中是否包含空格。如果name字段中不包含空格，则校验器会抛出一个ValueError异常，表示请求体数据无效。第二个校验器用于验证age字段中的值是否为正数。...由于age字段是可选的，因此我们需要在校验器中使用pre=True参数来确保该校验器在默认值验证之前执行。
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。...请求体模型包含了我们需要验证的请求体数据。...在路由中使用请求体模型定义好请求体模型后，我们可以在路由中使用它来验证请求体数据。...在FastAPI中，我们可以使用@router.post装饰器来处理POST请求，并使用请求体模型作为参数来验证请求体数据。...当客户端向服务器发送POST请求时，FastAPI会自动使用User模型对请求体数据进行验证。
前几天写了一篇关于 FastApi 进阶的多应用程序管理蓝图APIRouter， 全面拥抱 FastApi — 多应用程序项目结构规划 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...“参数”或“变量”，例如： from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/items/{item_id}") async def read_item..."type": "type_error.integer" } ] } 因为 path 参数 item_id 的值是 "test" 不能转为 int，这就是参加验证...请看代码 from fastapi import FastAPI app = FastAPI() fake_items_db = [{"item_name": "Foo"}, {"item_name...CommonItem): return item 可以看到，创建了一个 CommonItem 模型，有了声明的这个模型，可以实现以下功能： 以 JSON 读取请求的正文 根据声明的类型，自动对参数进行转换 验证数据
. ├── app │ ├── __init__.py │ └── main.py ├── Dockerfile └── requirements.txt FastAPI 应用程序 main.py...代码 from typing import Optional from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") def read_root...在这一步中使用缓存会在开发过程中一次又一次地构建镜像时节省大量时间，而不是每次都下载并安装所有依赖项 Docker 缓存 这里有一个重要的技巧 Dockerfile，首先只复制依赖项的文件，而不是 FastAPI.../app /code/app 在 Dockerfile 尾部，复制 FastAPI 应用程序代码 由于这是最常更改的内容，因此将其放在最后，在此步骤之后的任何内容都将无法使用缓存 构建 Docker Image...例如使用机器学习模型），并且服务器有很多 CPU 内核但内存很少，容器最终可能会使用比可用内存更多的内存，这会大大降低性能（甚至崩溃） 官方栗子 FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi
fastapi官网文档链接 创建一个main.py文件, 我这个是添加了蓝图， 关键字： from fastapi import FastAPI from text import demo from...from sql_conf import models, database models.Base.metadata.create_all(bind=database.engine) app = FastAPI...-*- coding: utf-8 -*- # Eamil: 1922878025@qq.com # @Author: Wyc # @Time: 3:25 下午 import jwt from fastapi...import HTTPException, Security, status from fastapi.security import HTTPAuthorizationCredentials, HTTPBasic...import FastAPI, Body, status, APIRouter from pydantic import BaseModel from fastapi.responses import
本文主要介绍一下FastAPI是什么，多数内容摘自官网：https://fastapi.tiangolo.com/zh/ FastAPI是什么 FastAPI 是一个用于构建 API 的现代、快速...通过 FastAPI 你可以获得所有 Starlette 的特性 ( FastAPI 就像加强版的 Starlette )： 令人惊叹的性能。...验证复杂结构: 使用分层的 Pydantic 模型, Python typing的 List 和 Dict 等等。...验证器使我们能够简单清楚的将复杂的数据模式定义、检查并记录为 JSON Schema。 你可以拥有深度嵌套的 JSON 对象并对它们进行验证和注释。...可扩展: Pydantic 允许定义自定义数据类型或者你可以用验证器装饰器对被装饰的模型上的方法扩展验证。 100% 测试覆盖率。
异步请求处理在 FastAPI 中，我们可以使用 async def 来定义异步请求处理函数。这样，我们就可以在请求处理函数中执行异步操作，例如发送异步 HTTP 请求、读写文件等。...下面是一个简单的示例：from fastapi import FastAPIimport httpxapp = FastAPI()@app.get("/")async def index(): async...在 FastAPI 中，我们可以使用异步的方式连接和访问数据库。例如，如果我们使用 PostgreSQL 数据库，可以使用 asyncpg 库来实现异步访问。
有个 socket.io 的fastapi-socketio官方库，该库依赖传统的 python-socketio 库 环境准备 pip install fastapi-socketio fastapi...服务端代码demo from fastapi import FastAPI from fastapi_socketio import SocketManager import uvicorn app...= FastAPI() socket_manager = SocketManager(app=app, mount_location="/ws") @socket_manager.on('connect...Socket.IO or Engine.IO protocols (further occurrences of this error will be logged with level INFO) 说明fastapi-socketio
背景 创建 FastAPI 路径操作函数时，通常可以从中返回任何数据：字典、列表、Pydantic 模型、数据库模型等 默认情况下，FastAPI 会使用 jsonable_encoder 自动将该返回值转换为...JSON 字符串 然后，FastAPI 会将与 JSON 兼容的数据（例如 dict）放在 JSONResponse 中，然后将 JSONResponse 返回给客户端 总结：默认情况下，FastAPI...import FastAPI from fastapi.encoders import jsonable_encoder from fastapi.responses import JSONResponse...from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Item(BaseModel): id: str name: str...是自动帮忙做了转换的 等价写法如下 from fastapi.encoders import jsonable_encoder @app.post("/item") async def get_item
Pydantic 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。...下面是一个使用 FastAPI 和 Pydantic 的示例：from fastapi import FastAPIfrom pydantic import BaseModelapp = FastAPI...在处理请求数据时，我们可以对数据进行验证和转换，并返回处理后的结果。...另外，FastAPI 还提供了一些常用的 Pydantic 扩展，包括：fastapi-utils：提供了一些常用的请求和响应处理函数。fastapi-pagination：提供了分页处理的功能。...fastapi-jwt-auth：提供了 JWT 认证的功能。fastapi-mail：提供了邮件发送的功能。fastapi-cors：提供了跨域资源共享的支持。
FastAPI 提供了与 SQLAlchemy 的集成，可以方便地使用 SQLAlchemy ORM 操作数据库。...下面是一个使用 FastAPI 和 SQLAlchemy 的示例：from fastapi import FastAPIfrom sqlalchemy.orm import Sessionfrom sqlalchemy.../test.db"engine = create_engine(SQLALCHEMY_DATABASE_URL)Base = declarative_base()app = FastAPI()@app.on_event
路径参数 from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/items/{item_id}") async def read_item(item_id...): return {"item_id": item_id} 其中{item_id}就为路径参数 运行以上程序当访问 ：http://127.0.0.1:8000/items/fastapi时候...将会看到如下响应： {"item_id":"fastapi"} 有类型的路径参数 可以使用标准的 Python 类型标注为函数中的路径参数声明类型。...from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/items/{item_id}") async def read_item(item_id:
今天我们就用非常简单的 FastApi 请求拦截例子来深入理解请求拦截。...原始代码 from fastapi import FastAPI, Request from fastapi.responses import JSONResponse import uvicorn...需求 1 假设我们现在需要向 response 中增加一个参数来告诉客户端我们这个请求处理所花费的时间，我们可以使用 FastApi 的中间件来实现。...from fastapi import FastAPI, Request from fastapi.responses import JSONResponse import uvicorn,time...from fastapi import FastAPI, Request from fastapi.responses import JSONResponse,RedirectResponse import
://www.cnblogs.com/poloyy/ # time: 2021/9/26 8:53 下午 # file: 31_metadata.py """ import uvicorn from fastapi...import FastAPI description = """ ChimichangApp API helps you do awesome stuff. ## Items You can *...be able to: * **Create users** (_not implemented_). * **Read users** (_not implemented_). """ app = FastAPI...import FastAPI app = FastAPI(openapi_url="/api/v1/openapi.json") @app.get("/items/") async def read_items...import FastAPI app = FastAPI(docs_url="/documentation", redoc_url="/redo") @app.get("/items/") async
'DEFAULT_THROTTLE_RATES': { 'anon': '100/day', 'user': '1000/day' } } 这里分享一下 FastAPI...限流的 3 个方法： 1、slowapi[2] slowapi 是有人根据 flask-limiter 改写的，计数器默认保存在内存中，具体用法如下： from fastapi import FastAPI...from slowapi.util import get_remote_address limiter = Limiter(key_func=get_remote_address) app = FastAPI...[3] 需要一个 redis 来保存计数器： import aioredis import uvicorn from fastapi import Depends, FastAPI from fastapi_limiter...import FastAPILimiter from fastapi_limiter.depends import RateLimiter app = FastAPI() @app.on_event
在 FastAPI 中，请求体（Request Body）是通过请求发送的数据，通常用于传递客户端提交的信息。FastAPI 使得处理请求体变得非常容易。 请求体是客户端发送给 API 的数据。...具体代码例如： from typing import Union from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel class...description: Union[str, None] = None price: float tax: Union[float, None] = None app = FastAPI...FastAPI 会识别它们中的每一个，并从正确的位置获取数据。...from typing import Union from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel class Item(BaseModel
通过同样的方式，你可以将它们的默认值设置为 None 来声明可选查询参数： 例如 q: Union[str, None] = None, 如果不设置成默认值的话就会变成必填选项 多个路径和查询参数 FastAPI
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（五） FastAPI 学习之路（六） FastAPI 学习之路（七） FastAPI 学习之路（八） 前言 我们之前分享的是看下请求体有多个参数如何处理。...from typing import Optional from fastapi import Body, FastAPI from pydantic import BaseModel, Field app...= FastAPI() class Item(BaseModel): name: str description: Optional[str] = Field( None...请记住当你从 fastapi 导入 Query、Path 等对象时，他们实际上是返回特殊类的函数。 你可以在 Field、Query、Body 中声明额外的信息。
FastAPI中间件FastAPI还支持使用中间件来在请求和响应之间添加功能。中间件是一种功能，它可以拦截HTTP请求，并在请求被处理之前或之后执行某些操作。...例如，我们可以使用中间件来记录请求日志、添加跨域头、验证身份验证令牌等。创建中间件在FastAPI中，我们可以使用FastAPI.middleware()方法来创建中间件。...例如，以下是一个记录请求日志的中间件：from fastapi import FastAPI, Requestapp = FastAPI()@app.middleware("http")async def...例如，以下是将跨域头中间件添加到应用程序的示例：from fastapi.middleware.cors import CORSMiddlewareapp = FastAPI()app.add_middleware...我们还可以将其他中间件添加到应用程序中，例如身份验证中间件、缓存中间件等。
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