python fastapi Query

在Python的FastAPI框架中，`Query`是一个装饰器，用于处理请求查询字符串参数。当你在路由定义中使用`Query`，它允许你在URL中动态地传递参数，并提供了一些便利的功能，比如类型提示、默认值、限制长度等。例如：

from fastapi import FastAPI, Query

app = FastAPI()

@app.get("/items/")
async def read_items(q: str = Query(..., min_length=3, max_length=50, description="搜索关键字", example="apple")):
    # 这里的q参数就是从查询字符串获取的，如果没有传值，默认会取None，如果传了则会校验长度
    return {"items": [item async for item in get_items_by_keyword(q)]}

在这个例子中，`q`参数可以接受一个字符串，长度介于3到50字符之间，用户可以在访问`/items/?q=your_search_term`时传递这个参数。`description`和`example`可用于文档生成，方便开发者了解其用途。

相关问题

Python fastapi graphql

Python fastapi is a modern, fast (high-performance) web framework for building APIs with Python 3.6+ based on standard Python type hints. Fastapi provides a built-in support for GraphQL via the `graphene` library.

GraphQL is a query language for APIs that provides a more efficient, powerful and flexible alternative to REST. With GraphQL, clients can specify exactly what they need, and they get only that information back. This reduces over-fetching and under-fetching of data, makes APIs faster and more efficient, and helps developers build better user interfaces.

To use Fastapi with GraphQL, you need to install `graphene` library and import it into your Fastapi application. Here's a simple example:

from fastapi import FastAPI
from graphene import ObjectType, String, Schema

app = FastAPI()

class Query(ObjectType):
    hello = String(name=String(default_value="World"))

    def resolve_hello(root, info, name):
        return f'Hello {name}!'

schema = Schema(query=Query)

@app.post("/graphql")
async def graphql(query: str):
    result = schema.execute(query)
    return result.data

In this example, we define a `Query` class that extends `graphene.ObjectType` and contains a single field called `hello`. The `hello` field takes an argument `name` with a default value of "World". When the `hello` field is resolved, it returns a string that says "Hello {name}!".

We then create a `Schema` object, passing in our `Query` class as the `query` argument. Finally, we define a Fastapi route that accepts a `POST` request with a GraphQL query as the `query` parameter. We execute the query using the `schema.execute()` method and return the `result.data` as the response.

This is just a simple example, but Fastapi with GraphQL provides a powerful platform for building APIs that are flexible, efficient and easy to use.

快速学习python FastAPI

快速学习Python和FastAPI通常涉及以下几个步骤：

1. **基础知识**：
- 首先，你需要熟悉基础的Python语法，包括变量、数据类型、控制结构（如循环、条件语句）、函数等。可以参考《Python Crash Course》这类入门书籍。

2. **安装环境**：
- 安装Python解释器（官网https://www.python.org/downloads/），以及集成开发环境（IDE），如PyCharm、VS Code等，它们都有对FastAPI的支持插件。

3. **理解HTTP基础知识**：
- FastAPI基于HTTP协议，你需要了解基本的请求方法（GET、POST等）、URL路由和响应状态码。

4. **安装FastAPI**：
- 使用`pip install fastapi`命令安装FastAPI库。

5. **创建项目**：
- 创建一个新的Python文件，导入FastAPI并实例化一个FastAPI应用对象。

6. **编写路由**：
- 使用FastAPI的`app.get()`、`app.post()`等装饰器定义处理不同HTTP方法的路由。

7. **处理数据**：
- 学习如何从请求中获取参数，使用`Form`, `Query`或`Body`装饰器。

8. **API文档生成**：
- FastAPI内置了Swagger UI支持，可以自动生成RESTful API的文档。

9. **测试运行**：
- 使用`uvicorn app:app`命令启动服务器，并通过浏览器或Postman测试API。

**相关问题--:**
1. 怎样调试FastAPI应用程序？
2. 如何在FastAPI中实现身份验证和授权？
3. FastAPI适合什么样的项目场景？