FastAPI是一个基于Python 3.6+的现代Web框架,它专注于高性能和易用性。FastAPI通过结合多种技术实现了出色的性能,包括异步编程、类型提示和自动文档生成。FastAPI基于Starlette框架,并且使用Pydantic库进行数据验证和转换,从而使RESTful API的开发变得更加容易。
花下猫语:如果你还不知道 FastAPI 是什么/有多好,请先看看我之前转载的 这篇文章,然后再阅读本文。今天分享的是一篇译文,译自 FastAPI 的官方文档,作者主要是将它与其它框架/库作了对比,介绍了 FastAPI 从它们身上吸收的一些亮点。阅读本文可以加深对 FastAPI 的理解,开阔对相关库的认知,更能知道优秀的开发者是如何从其它项目中吸收养分的。阅读愉快!
原文:https://fastapi.tiangolo.com/alternatives/
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。
前段时间,Milvus demo 使用的服务框架从 Flask 切换为 FastAPI,这一改动引发了社区小伙伴们讨论:为什么要改服务框架?改了以后有什么好处?为了解答社区小伙伴们的疑问,Zilliz 数据工程师云梅写下这篇文章。
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
本文翻译自 Moving from Flask to FastAPI, 作者:Amal Shaji
参考:https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/body-multiple-params/
首先我们达成一个共识,框架是用来帮助我们提升效率,节省时间,避免处理那些低级细节的,如果能达到这个目标,就是一个合适的框架。选择合适的框架,会事半功倍。
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。
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。
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。
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。
learn from https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/schema-extra-example/
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!
有一个非常简单的需求:编写一个 HTTP 接口,使用 POST 方式发送一个 JSON 字符串,接口里面读取发送上来的参数,对其中某个参数进行处理,并返回。
前言 可以在 Swagger文档上看到请求示例example,使用Pydantic schema_extra属性来实现。 schema_extra 使用 Config 和 schema_extra 为Pydantic模型声明一个示例,如Pydantic 文档:定制 Schema 中所述: from typing import Optional from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class
当请求包含无效数据时,FastAPI 会在内部引发 RequestValidationError,它还包括一个默认的异常处理程序
UUId来源 http://www.uuid.online/可以生成。
可以使用 Config cass 和 schema_extra 为 Pydantic Model 声明一个示例值
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。
本篇是对高性能服务端框架 fastapi 请求部分的拾遗,主要会介绍 Cookie 。通过本部分的学习可以对请求的信息做一定程度的预处理,想做深度的研究和自定制可以持续关注,后续的篇章会从源码的角度去分析,这里简单提一下我的思考逻辑:1.先会用 2.能满足业务需求 3.从自己感兴趣的部分的源码开始进行研究再结合自己生产环境出现的 bug 进行反查相关源码进行深度学习
首先在https://developers.facebook.com/上面注册开发者账号,并且创建一个应用:
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
所谓的中间件,其实和我们bottle中的中间件作用是一致。有些方法或操作需要在所有路由之前执行,比如要加一个http访问的拦截器,可以对部分接口API需要授权才能访问的接口进行验证之类的。
常见的数据类型 int float str bool 但 FastAPI 支持使用更复杂的数据类型 仍然能得到 FastAPI 的支持 IDE 智能提示 请求数据的数据类型转换 响应数据的数据类型转换 数据验证 自动注释和文档 复杂的数据类型 UUID 常见的唯一标识符 str 类型 datetime.datetime Python 的 datetime.datetime str 类型 栗子:2008-09-15T15:53:00+05:00 datetime.date Python 的 datetime.
from typing import Any, Dict, List, Optional from pydantic import BaseModel, Field
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。”
我们都知道在大型的应用程序或者 web api 中, 我们很少在一个文件中写入多个路由
混合使用 Path、Query 和请求体参数是相当简单的,FastAPI提供了直观的方式来定义和处理这些参数。以下是一个简单的例子,演示了如何在 FastAPI 中混合使用这三种类型的参数: from fastapi import FastAPI, Path, Query, Body
在网络爬虫的过程中,我们都会遇到各种各样的反爬虫,封禁IP和账号,设置验证码,前端加密,浏览器指纹,甚至输出假数据来等等都是可能出现的反爬手段,这些我们今天一个也不会谈及,而是谈谈一种叫访问速率限制的手段。
Optional[Union[SetIntStr, DictIntStrAny]]
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。
路由方法有 GET, POST, PUT, PATCH, DELETE 和 OPTIONS。
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。
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。
FastAPI是一种现代、快速的Python web框架,它提供了一组强大的工具和功能,使得构建RESTful APIs变得更加容易和快速。在本文中,我们将介绍FastAPI的主要特点和优势,以及如何使用它来构建高效的API。
FastAPI是一个用于构建API的现代、高性能Python web框架。它使用标准的Python类型提示来支持数据自动验证和API文档自动生成。该框架的一些优点包括速度快、易用性好、自动文档生成、类型注解、异步支持和验证功能。
首先前往Google Cloud Console (并创建一个新项目(如果尚未创建),然后在“API 和服务 > 仪表板”部分中启用“Google+ API”。你会在这样一个界面。
该变量是 OAuth2PasswordBearer 的一个实例,但它也是一个可调用对象,所以它可以用于依赖项
在本文中,我们将从Python Web开发人员的角度看处理Web身份验证的最常用方法。
通常是先使用 Flask 开发了项目,后来又用 FastAPI 开发了几个接口,但是一时半会无法全部迁到 FastAPI,那么就需要让之前的 Flask 应用接入现有的 FastAPI 应用,然后有时间了再慢慢迁移。
在FastAPI中,我们可以使用路径参数、查询参数、请求体和请求头来组合多个参数。例如,我们可以使用路径参数来传递物品的ID,使用查询参数来过滤物品列表,使用请求体来创建新的物品,使用请求头来传递身份验证令牌。
FastAPI 的依赖注入 FastAPI 有一个非常强大但直观的依赖注入系统 它被设计为非常易于使用,并且使任何开发人员都可以非常轻松地将其他组件与 FastAPI 集成 什么是依赖注入 在编程中,为保证代码成功运行,先导入或声明其所需要的【依赖】,如子函数、数据库连接等等 它和钩子函数非常相似 依赖注入有什么作用 业务逻辑复用的场景使用,可以减少重复代码 共享数据库连接 强制执行安全性、身份验证、角色管理等 其他使用场景 FastAPI 的兼容性 依赖注入系统的简单性使得 FastAPI 兼容: 所有
今天它的对手 FastApi 框架来啦!FastAPI是一种现代,高性能的Web框架:
背景 对于某些实际应用场景,希望向整个应用程序添加一个全局依赖项 FastAPI 类的 dependences 参数 📷 dependences 类型指定为 Optional[Sequence[Depends]] Sequence 是序列,不仅可以接收 List,还可以接收 Set、Tuple 等 子类型就是 Depends 实际代码 #!usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 _*- """ # author: 小菠萝测试笔记 # blog: https://w
最近JETBRAINS发布了目前最受欢迎的python-web开发框架,可以看到最受欢迎的还是Django和Flask,那么本文就对上榜的12个框架进行分类整理,一起来看看吧!
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