Bagaimana Membina API REST dengan Python?

Bagaimana untuk membina API REST dengan Python?

Membina API REST dengan Python melibatkan beberapa langkah utama. Pertama, anda perlu memilih rangka kerja yang sesuai. Pilihan popular termasuk Rangka Kerja Rest Flask dan Django (DRF), masing -masing dengan kekuatan dan kelemahannya (dibincangkan dalam bahagian seterusnya). Sebaik sahaja anda telah memilih rangka kerja, anda perlu merancang titik akhir API anda, menentukan sumber (contohnya, pengguna, produk) dan kaedah HTTP (mendapatkan, pos, meletakkan, memadam) yang digunakan untuk berinteraksi dengannya. Ini sering melibatkan membuat model data untuk mewakili sumber anda. Model-model ini mungkin memetakan ke jadual pangkalan data jika anda menggunakan pangkalan data, atau mereka boleh menjadi struktur dalam memori yang lebih mudah untuk aplikasi yang lebih kecil.

Seterusnya, anda akan menulis kod untuk setiap titik akhir. Ini melibatkan pengendalian permintaan masuk, memproses data (contohnya, mengesahkan input, melakukan operasi pangkalan data), dan menghasilkan respons yang sesuai. Rangka kerja yang anda pilih akan memberi kesan yang signifikan bagaimana anda menyusun kod ini. Sebagai contoh, Flask memerlukan lebih banyak pengekodan manual untuk pengendalian penghalaan dan tindak balas, sementara DRF menyediakan pendekatan yang lebih berstruktur dan berpandangan dengan ciri -ciri seperti serializers untuk transformasi data.

Selepas melaksanakan titik akhir anda, anda perlu menguji API anda dengan teliti. Ini melibatkan penggunaan alat seperti Postman atau Curl untuk menghantar permintaan ke API anda dan mengesahkan bahawa respons adalah betul. Ujian automatik adalah penting untuk mengekalkan kualiti dan kebolehpercayaan API anda. Akhirnya, anda perlu menggunakan API anda. Ini mungkin melibatkan menggunakan platform seperti Heroku, AWS, atau Google Cloud, atau menubuhkan pelayan anda sendiri. Pertimbangkan faktor seperti skalabiliti, keselamatan, dan penyelenggaraan apabila memilih strategi penempatan. Ingatlah untuk mengendalikan kesilapan yang berpotensi dengan anggun dan memberikan mesej ralat yang bermaklumat dalam respons API anda. fleksibiliti. Ia memberi anda kawalan maksimum ke atas struktur dan tingkah laku API anda, menjadikannya sesuai untuk projek yang lebih kecil atau apabila anda memerlukan kawalan halus. Walau bagaimanapun, fleksibiliti ini juga bermakna anda perlu menulis lebih banyak kod untuk mengendalikan tugas -tugas yang sama seperti siri dan pengesahan data. Ia menyediakan satu set alat yang komprehensif untuk membina API REST, termasuk serializers untuk transformasi data, pengesahan dan mekanisme kebenaran, dan penjanaan dokumentasi yang mantap. DRF adalah pilihan yang hebat untuk projek yang lebih besar dan lebih kompleks di mana anda memerlukan persekitaran yang berstruktur dan kaya. Walau bagaimanapun, ia memperkenalkan lengkung pembelajaran yang lebih curam daripada kelalang. Ia terkenal dengan kelajuan dan kemudahan penggunaannya, menjadikannya pilihan yang baik untuk projek yang memerlukan prestasi tinggi dan perkembangan pesat. Ia memanfaatkan ciri -ciri pengaturcaraan asynchronous untuk pengendalian permintaan serentak yang cekap.

Rangka kerja "terbaik" bergantung kepada keperluan khusus projek anda. Untuk projek kecil atau apabila anda memerlukan kawalan maksimum, kelalang mungkin menjadi pilihan yang lebih baik. Bagi projek yang lebih besar dan lebih kompleks, DRF menawarkan persekitaran yang lebih berstruktur dan kaya. FastAPI sangat baik untuk projek -projek yang mengutamakan prestasi dan pengalaman pemaju.

Apakah pertimbangan keselamatan bersama apabila membina API REST di Python? Berikut adalah beberapa pertimbangan keselamatan penting:

• Pengesahan dan kebenaran: Melaksanakan mekanisme pengesahan yang mantap (misalnya, OAuth 2.0, JWT) untuk mengesahkan identiti pelanggan yang mengakses API anda. Kebenaran memastikan bahawa pengguna yang disahkan hanya mempunyai akses kepada sumber-sumber yang dibenarkan untuk mengakses. Gunakan ciri perpustakaan atau rangka kerja yang sesuai untuk membersihkan dan mengesahkan data sebelum menggunakannya dalam aplikasi anda. Jangan sekali-kali menyimpan data sensitif dalam teks biasa. Ini melindungi data dalam transit dari eavesdropping dan gangguan.
• Tetap terkini pada amalan terbaik keselamatan terkini dan segera menangani sebarang kelemahan yang dikenal pasti. Mesej ralat generik lebih disukai untuk menghalang penyerang daripada mendapatkan pandangan ke dalam sistem anda. Walaupun pelaksanaan dalaman yang spesifik tidak selalu tersedia secara terbuka, kami dapat memetik contoh -contoh berdasarkan susunan teknologi yang sering digunakan:
  • Instagram: Walaupun butiran yang tepat adalah proprietari, infrastruktur backend Instagram banyak. Mereka mungkin menggunakan rangka kerja seperti Django atau penyelesaian tersuai. Pengguna untuk berinteraksi dengan fail mereka melalui pelbagai pelanggan dan aplikasi.
  • Banyak API dalaman dalam organisasi besar: Banyak syarikat besar menggunakan Python secara meluas untuk pembangunan backend, dan API dalaman yang tidak terhitung banyak aplikasi dan perkhidmatan mereka. API ini mungkin menguruskan inventori, transaksi proses, atau mengendalikan komunikasi dalaman.

  Ini hanya beberapa contoh. Penggunaan python yang meluas dalam pembangunan web bermakna API rehat yang tidak terhitung banyaknya dibina dengannya, sering menggerakkan logik di belakang layar dari banyak laman web dan aplikasi yang anda berinteraksi dengan setiap hari. Rangka kerja khusus yang digunakan (Flask, Django, Fastapi, atau yang lain) bergantung kepada keperluan dan keutamaan khusus organisasi.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana Membina API REST dengan Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!