【实战演练】使用FastAPI构建API服务

发布时间: 2024-06-26 07:25:54 阅读量: 7 订阅数: 24
![【实战演练】使用FastAPI构建API服务](https://images.datacamp.com/image/upload/v1664210695/A_simple_API_architecture_design_f98bfad9ce.png) # 2.1.1 路由的定义和使用 路由是 FastAPI 中用于定义请求路径和处理函数的机制。它允许开发人员将特定的 HTTP 方法(例如 GET、POST、PUT、DELETE)映射到特定的视图函数。 ```python from fastapi import FastAPI, Request app = FastAPI() @app.get("/") async def root(request: Request): return {"message": "Hello, World!"} ``` 在上面的代码中,我们定义了一个根路由,它使用 `@app.get("/")` 装饰器将 GET 请求映射到根路径 `/`。当客户端向根路径发送 GET 请求时,`root` 视图函数将被调用,并返回一个 JSON 响应。 路由可以定义在应用程序的任何位置,并且可以具有任意数量的参数。参数可以是路径参数、查询参数或正文参数。 # 2. FastAPI的基本使用 ### 2.1 路由和视图函数 #### 2.1.1 路由的定义和使用 在FastAPI中,路由用于将HTTP请求映射到相应的视图函数。路由的定义使用`@app.route()`装饰器,其中`app`是FastAPI应用程序实例。装饰器参数指定HTTP方法(例如`GET`、`POST`)和路由路径。 ```python from fastapi import FastAPI, Request app = FastAPI() @app.get("/") async def root(request: Request): return {"message": "Hello, World!"} ``` 在这个例子中,`@app.get("/")`装饰器定义了一个GET路由,当客户端向根路径(`"/"`)发送GET请求时,它将调用`root`视图函数。 #### 2.1.2 视图函数的编写和响应返回 视图函数是处理HTTP请求并返回响应的Python函数。它们通常被装饰为FastAPI路由处理程序。视图函数的参数可以包括HTTP请求对象、路径参数、查询参数等。 `root`视图函数返回一个字典,该字典将作为JSON响应发送回客户端。FastAPI会自动将字典序列化为JSON格式。 ### 2.2 数据验证和错误处理 #### 2.2.1 数据验证的原理和使用 FastAPI提供了一个数据验证框架,用于验证HTTP请求中的数据。验证器可以定义为Python类或函数,并使用`@app.validator()`装饰器注册到特定的数据类型或字段上。 ```python from fastapi import FastAPI, Body, Request app = FastAPI() class User: name: str age: int @app.post("/users") async def create_user(user: User = Body(...)): return user ``` 在这个例子中,`User`类定义了两个字段:`name`和`age`。当客户端向`/users`路径发送POST请求时,`create_user`视图函数将验证请求体中的数据是否符合`User`模型。如果验证失败,FastAPI将返回一个422错误响应。 #### 2.2.2 错误处理的机制和常见错误 FastAPI提供了一个错误处理框架,用于处理视图函数中发生的异常。错误处理程序可以定义为Python函数,并使用`@app.exception_handler()`装饰器注册到特定的异常类型上。 ```python from fastapi import FastAPI, Request, HTTPException app = FastAPI() @app.exception_handler(HTTPException) async def http_exception_handler(request: Request, exc: HTTPException): return {"error": str(exc)} ``` 在这个例子中,`http_exception_handler`错误处理程序将处理所有HTTPException异常。它将返回一个字典,其中包含异常消息。 ### 2.3 依赖注入和中间件 #### 2.3.1 依赖注入的原理和实现 依赖注入是一种设计模式,它允许在不直接创建实例的情况下获取对象。在FastAPI中,依赖项可以通过`@app.dependency()`装饰器定义,并注入到视图函数或其他依赖项中。 ```python from fastapi import FastAPI, Depends, Request app = FastAPI() async def get_current_user(request: Request): # 从数据库或其他来源获取当前用户 return {"id": 1, "name": "John Doe"} @app.get("/users/me") async def get_current_user_data(current_user: dict = Depends(get_current_user)): return current_user ``` 在这个例子中,`get
corwn 最低0.47元/天 解锁专栏
送3个月
profit 百万级 高质量VIP文章无限畅学
profit 千万级 优质资源任意下载
profit C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )

相关推荐

李_涛

知名公司架构师
拥有多年在大型科技公司的工作经验,曾在多个大厂担任技术主管和架构师一职。擅长设计和开发高效稳定的后端系统,熟练掌握多种后端开发语言和框架,包括Java、Python、Spring、Django等。精通关系型数据库和NoSQL数据库的设计和优化,能够有效地处理海量数据和复杂查询。
专栏简介
本专栏汇集了全面的 Python 网络编程教程,涵盖从基础概念到高级实践的各个方面。 专栏从网络编程基础开始,介绍 TCP/IP 协议、socket 库和 HTTP 协议。然后深入探讨多线程、多进程和 I/O 多路复用等高级技术。还介绍了 asyncio 和 websockets 库,用于异步网络编程。 此外,专栏还提供了丰富的实战演练,指导读者构建聊天室、文件传输应用和 RESTful API 等实际项目。还涵盖了网络安全实践、加密通信和常见的网络攻击防御措施。 无论你是初学者还是经验丰富的开发者,本专栏都提供了全面的资源,帮助你掌握 Python 网络编程的各个方面。

专栏目录

最低0.47元/天 解锁专栏
送3个月
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )

最新推荐

【实战演练】前沿技术应用:AutoML实战与应用

![【实战演练】前沿技术应用:AutoML实战与应用](https://img-blog.csdnimg.cn/20200316193001567.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h5czQzMDM4MV8x,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. AutoML概述与原理** AutoML(Automated Machine Learning),即自动化机器学习,是一种通过自动化机器学习生命周期

【实战演练】虚拟宠物:开发一个虚拟宠物游戏,重点在于状态管理和交互设计。

![【实战演练】虚拟宠物:开发一个虚拟宠物游戏,重点在于状态管理和交互设计。](https://itechnolabs.ca/wp-content/uploads/2023/10/Features-to-Build-Virtual-Pet-Games.jpg) # 2.1 虚拟宠物的状态模型 ### 2.1.1 宠物的基本属性 虚拟宠物的状态由一系列基本属性决定,这些属性描述了宠物的当前状态,包括: - **生命值 (HP)**:宠物的健康状况,当 HP 为 0 时,宠物死亡。 - **饥饿值 (Hunger)**:宠物的饥饿程度,当 Hunger 为 0 时,宠物会饿死。 - **口渴

【实战演练】通过强化学习优化能源管理系统实战

![【实战演练】通过强化学习优化能源管理系统实战](https://img-blog.csdnimg.cn/20210113220132350.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0dhbWVyX2d5dA==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 2.1 强化学习的基本原理 强化学习是一种机器学习方法,它允许智能体通过与环境的交互来学习最佳行为。在强化学习中,智能体通过执行动作与环境交互,并根据其行为的

【实战演练】综合案例:数据科学项目中的高等数学应用

![【实战演练】综合案例:数据科学项目中的高等数学应用](https://img-blog.csdnimg.cn/20210815181848798.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hpV2FuZ1dlbkJpbmc=,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. 数据科学项目中的高等数学基础** 高等数学在数据科学中扮演着至关重要的角色,为数据分析、建模和优化提供了坚实的理论基础。本节将概述数据科学

【实战演练】时间序列预测项目:天气预测-数据预处理、LSTM构建、模型训练与评估

![python深度学习合集](https://img-blog.csdnimg.cn/813f75f8ea684745a251cdea0a03ca8f.png) # 1. 时间序列预测概述** 时间序列预测是指根据历史数据预测未来值。它广泛应用于金融、天气、交通等领域,具有重要的实际意义。时间序列数据通常具有时序性、趋势性和季节性等特点,对其进行预测需要考虑这些特性。 # 2. 数据预处理 ### 2.1 数据收集和清洗 #### 2.1.1 数据源介绍 时间序列预测模型的构建需要可靠且高质量的数据作为基础。数据源的选择至关重要,它将影响模型的准确性和可靠性。常见的时序数据源包括:

【实战演练】python云数据库部署:从选择到实施

![【实战演练】python云数据库部署:从选择到实施](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/34a65dfe87708ba0ac83be84c883e00d.png) # 2.1 云数据库类型及优劣对比 **关系型数据库(RDBMS)** * **优点:** * 结构化数据存储,支持复杂查询和事务 * 广泛使用,成熟且稳定 * **缺点:** * 扩展性受限,垂直扩展成本高 * 不适合处理非结构化或半结构化数据 **非关系型数据库(NoSQL)** * **优点:** * 可扩展性强,水平扩展成本低

【实战演练】python远程工具包paramiko使用

![【实战演练】python远程工具包paramiko使用](https://img-blog.csdnimg.cn/a132f39c1eb04f7fa2e2e8675e8726be.jpeg) # 1. Python远程工具包Paramiko简介** Paramiko是一个用于Python的SSH2协议的库,它提供了对远程服务器的连接、命令执行和文件传输等功能。Paramiko可以广泛应用于自动化任务、系统管理和网络安全等领域。 # 2. Paramiko基础 ### 2.1 Paramiko的安装和配置 **安装 Paramiko** ```python pip install

【实战演练】使用Docker与Kubernetes进行容器化管理

![【实战演练】使用Docker与Kubernetes进行容器化管理](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/8379eecc303e40b8b00945cdcfa686cc~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-in-crop-mark:1512:0:0:0.awebp) # 2.1 Docker容器的基本概念和架构 Docker容器是一种轻量级的虚拟化技术,它允许在隔离的环境中运行应用程序。与传统虚拟机不同,Docker容器共享主机内核,从而减少了资源开销并提高了性能。 Docker容器基于镜像构建。镜像是包含应用程序及

【实战演练】使用OpenCV实现简单的人脸识别

![【实战演练】使用OpenCV实现简单的人脸识别](https://img-blog.csdn.net/20170721225905831?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvd3l4MTAw/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center) # 2.1 环境搭建和OpenCV安装 ### 2.1.1 环境配置和依赖安装 **1. 安装Python 3.6+** ``` sudo apt-get install python3.6 ```

【实战演练】深度学习在计算机视觉中的综合应用项目

![【实战演练】深度学习在计算机视觉中的综合应用项目](https://pic4.zhimg.com/80/v2-1d05b646edfc3f2bacb83c3e2fe76773_1440w.webp) # 1. 计算机视觉概述** 计算机视觉(CV)是人工智能(AI)的一个分支,它使计算机能够“看到”和理解图像和视频。CV 旨在赋予计算机人类视觉系统的能力,包括图像识别、对象检测、场景理解和视频分析。 CV 在广泛的应用中发挥着至关重要的作用,包括医疗诊断、自动驾驶、安防监控和工业自动化。它通过从视觉数据中提取有意义的信息,为计算机提供环境感知能力,从而实现这些应用。 # 2.1 卷积

专栏目录

最低0.47元/天 解锁专栏
送3个月
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )