Python による REST API の簡単な使用
Fastapi は、ドキュメント用の Pydantic と OpenAPI (旧 Swagger)、迅速な開発と展開用の Docker、Starlette フレームワークに基づく簡単なテストの使用を促進する Python ベースのフレームワークです。
これにより、不必要な肥大化を招くことなく、OpenAPI の自動検証やドキュメント化など、多くの利点が得られます。組み込み機能をまったく提供しないことと、組み込み機能を提供しすぎることの間のバランスが良いと思います。
はじめに
fastapi と ASGI サーバー (uvicorn など) をインストールします。
pip
と python
で Python 2 バージョンが提供される場合は、pip3
と
を使用する必要がある場合があります。また、Python の入門に関する私の記事もご覧ください。
pip install fastapi uvicorn
を実行し、古い「hello world」を main.py
from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") def home(): return {"Hello": "World"}
開発を実行します
開発のために実行するには、
uvicorn main:app --reload を実行します。単純なサーバーが行うことはこれだけです。これで、//localhost:8000/ をチェックして「ホームページ」を表示できるようになります。そして、ご覧のとおり、JSON 応答は「正常に機能」します。 Swagger UI は //localhost:8000/docs から無料で入手することもできます。
検証
前述したように、データを検証する (そして、受け入れられたデータ形式に関する Swagger ドキュメントを生成する) ことは簡単です。 fastapi から
Query
from fastapi import FastAPI, Query @app.get('/user') async def user( *, user_id: int = Query(..., title="The ID of the user to get", gt=0) ): return { 'user_id': user_id }
最初のパラメータ
... は、ユーザーがパラメータを指定しない場合のデフォルト値です。 value このデフォルト値が提供されます。
None に設定した場合、デフォルト値はなく、パラメーターはオプションです。デフォルト値がなくパラメータが必須であるようにするには、代わりに省略記号または
... を使用します。 このコードを実行すると、Swagger UI に更新が自動的に表示されます:
Swagger UI では、新しい /user ルートを表示できます。特定のユーザー ID を使用してリクエストを実行します。
任意のユーザー ID を入力すると、リクエストが自動的に実行されることがわかります (例: //localhost:8000/user?user_id=1)。 。ページには、エコーされたユーザー ID のみが表示されます。
代わりにパス パラメーターを使用する場合 (
/user/1になるように、Query# の代わりに Path
を入力して使用します) # #. 両方のPost ルート
を組み合わせることも可能です
POST
@app.post('/user/update') async def update_user( *, user_id: int, really_update: int = Query(...) ): pass
を定義するだけです。この場合、
user_id は
Query や
Path を含まない整数としてのみ定義されていることがわかります; つまり、POST リクエスト本文に含まれることになります。 JSON データなどのより複雑なデータ構造を受け入れる場合は、リクエスト モデルを検討する必要があります。
リクエスト モデルとレスポンス モデル Pydantic モデルを使用して記録および宣言できます。詳細なリクエストおよびレスポンス モデルこれにより、すべてのモデルの OpenAPI ドキュメントを自動的に作成できるだけでなく、リクエスト モデルとレスポンス モデルを検証して、入力された POST データが正しいこと、および返されたデータがモデルに準拠していることを確認します。
次のようにモデルを宣言するだけです:
from pydantic import BaseModel class User(BaseModel): id:: int name: str email: str
async def update_user(*, user: User): pass
@app.get('/user')
async def user(
*,
user_id: int = Query(..., title="The ID of the user to get", gt=0),
response_model=User
):
my_user = get_user(user_id)
return my_user
ログイン後にコピー
より大きな API のルーティングと分解
@app.get('/user') async def user( *, user_id: int = Query(..., title="The ID of the user to get", gt=0), response_model=User ): my_user = get_user(user_id) return my_user
API をルートに分解するには、
APIRouter
from fastapi import APIRouter from .user import router as user_router router = APIRouter() router.include_router( user_router, prefix='/user', tags=['users'], )
from fastapi import APIRouter router = APIRouter() @router.get('/') async def user( *, user_id: int = Query(..., title="The ID of the user to get", gt=0), response_model=User ): my_user = get_user(user_id) return my_user
from fastapi import FastAPI from app.routers import v1 app = FastAPI() app.include_router( v1.router, prefix="/api/v1" )
FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.7 COPY ./app /app
是否想通过自动重新加载进行 Dockerize 开发?这是我在撰写文件中使用的秘方:
version: "3" services: test-api: build: .. entrypoint: '/start-reload.sh' ports: - 8080:80 volumes: - ./:/app
这会将当前目录挂载为app
并将在任何更改时自动重新加载。您可能还想将app / app
用于更大的应用程序。
有用的网址
所有这些信息都来自 Fastapi网站,该文档具有出色的文档,我鼓励您阅读。此外,作者在 Gitter 上非常活跃并乐于助人!
结论
就是这样-我希望本指南对您有所帮助,并且您会像我一样喜欢使用 Fastapi。
推荐教程:Python教程
以上がPython による REST API の簡単な使用の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

VSコードでは、次の手順を通じて端末でプログラムを実行できます。コードを準備し、統合端子を開き、コードディレクトリが端末作業ディレクトリと一致していることを確認します。プログラミング言語(pythonのpython your_file_name.pyなど)に従って実行コマンドを選択して、それが正常に実行されるかどうかを確認し、エラーを解決します。デバッガーを使用して、デバッグ効率を向上させます。

VSコードは、Microsoftが開発した無料のオープンソースクロスプラットフォームコードエディターと開発環境であるフルネームVisual Studioコードです。幅広いプログラミング言語をサポートし、構文の強調表示、コード自動完了、コードスニペット、および開発効率を向上させるスマートプロンプトを提供します。リッチな拡張エコシステムを通じて、ユーザーは、デバッガー、コードフォーマットツール、GIT統合など、特定のニーズや言語に拡張機能を追加できます。 VSコードには、コードのバグをすばやく見つけて解決するのに役立つ直感的なデバッガーも含まれています。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

VSコードはWindows 8で実行できますが、エクスペリエンスは大きくない場合があります。まず、システムが最新のパッチに更新されていることを確認してから、システムアーキテクチャに一致するVSコードインストールパッケージをダウンロードして、プロンプトとしてインストールします。インストール後、一部の拡張機能はWindows 8と互換性があり、代替拡張機能を探すか、仮想マシンで新しいWindowsシステムを使用する必要があることに注意してください。必要な拡張機能をインストールして、適切に動作するかどうかを確認します。 Windows 8ではVSコードは実行可能ですが、開発エクスペリエンスとセキュリティを向上させるために、新しいWindowsシステムにアップグレードすることをお勧めします。

VSコードはPythonの書き込みに使用でき、Pythonアプリケーションを開発するための理想的なツールになる多くの機能を提供できます。ユーザーは以下を可能にします。Python拡張機能をインストールして、コードの完了、構文の強調表示、デバッグなどの関数を取得できます。デバッガーを使用して、コードを段階的に追跡し、エラーを見つけて修正します。バージョンコントロールのためにGitを統合します。コードフォーマットツールを使用して、コードの一貫性を維持します。糸くずツールを使用して、事前に潜在的な問題を発見します。
