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

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？

python fastapi 数据分页

Python FastAPI 是一个高性能的Web框架，它支持异步操作和数据分页。数据分页是指将数据按照一定的规则分割成多个页面的操作。在 FastAPI 中，可以使用 Pydantic 模块中的 BaseModel 类来定义数据模型，并使用 fastapi.params 模块中的 Query、Path、Header 等参数来接收用户传递的参数。实现数据分页可以使用 Pydantic 模块中的 Pagination 类，它可以根据传入的参数进行分页，并返回分页后的数据和分页信息。

以下是一个简单的 Python FastAPI 数据分页示例：

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from typing import Optional

app = FastAPI()

class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    description: Optional[str] = None

# 假设有以下数据
items = [
    Item(name="item1", price=10.0),
    Item(name="item2", price=20.0),
    Item(name="item3", price=30.0),
    Item(name="item4", price=40.0),
    Item(name="item5", price=50.0)
]

# 定义分页模型
class Pagination(BaseModel):
    page: int = 1
    page_size: int = 2

# 定义分页接口
@app.get("/items")
async def get_items(pagination: Pagination):
    start_index = (pagination.page - 1) * pagination.page_size
    end_index = start_index + pagination.page_size
    return {
        "data": items[start_index:end_index],
        "total": len(items),
        "page": pagination.page,
        "page_size": pagination.page_size,
        "total_page": (len(items) - 1) // pagination.page_size + 1
    }

在上面的示例中，我们首先定义了一个 Item 类作为数据模型，然后定义了一个 items 列表作为数据源。接着，我们定义了一个 Pagination 类作为分页模型，包含了当前页码和每页数据量两个参数。最后，我们定义了一个 get_items 接口，用于接收用户传递的分页参数，并返回分页后的数据和分页信息。

使用该接口时，可以在请求URL中传递 page 和 page_size 参数来指定当前页码和每页数据量，例如：

http://localhost:8000/items?page=2&page_size=2

该请求将返回第二页的数据，每页数据量为 2。同时返回的响应中包含了当前请求的分页信息和总页数等信息。