【实战演练】构建基于FastAPI的微服务架构

# 2.1 路由定义和处理函数

FastAPI 中的路由定义使用 `@app.get()`、`@app.post()` 等装饰器。这些装饰器接收一个路径作为参数，指定请求方法（如 GET、POST）。

处理函数是路由定义后指定的函数，用于处理请求。处理函数接收一个 `Request` 对象和一个可选的 `Response` 对象作为参数。`Request` 对象包含有关请求的信息，例如路径参数、查询参数和请求体。`Response` 对象用于生成响应，包括状态代码、标头和响应体。

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def root(request: Request, response: Response):
    response.status_code = 200
    return {"message": "Hello, World!"}

在这个示例中，`root()` 函数是一个处理函数，用于处理对根路径（`"/"`）的 GET 请求。它返回一个 JSON 响应，其中包含 "Hello, World!" 消息。

# 2. FastAPI路由和数据验证

### 2.1 路由定义和处理函数

FastAPI使用路径操作函数（path operation functions）来定义路由。这些函数使用`@app.get`、`@app.post`等装饰器进行装饰，并指定HTTP方法和路由路径。

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def root():
    return {"message": "Hello World"}

在上面的示例中，`@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，将调用`root`函数。

处理函数可以接收参数，例如请求体、路径参数和查询参数。这些参数使用类型注释进行类型提示，以确保数据类型正确。

@app.post("/items/{item_id}")
async def create_item(item_id: int, item: Item):
    # ...

在上面的示例中，`create_item`函数接收两个参数：`item_id`（类型为int）和`item`（类型为`Item`，这是一个自定义数据模型）。

### 2.2 数据验证和错误处理

FastAPI提供了一个强大的数据验证框架，可以确保传入数据的有效性。使用`@validator`装饰器可以定义数据验证规则。

from pydantic import BaseModel, Field

class Item(BaseModel):
    name: str = Field(..., max_length=50)
    price: float = Field(..., gt=0)

在上面的示例中，`Item`数据模型定义了两个字段：`name`（最大长度为50个字符）和`price`（必须大于0）。

FastAPI会自动验证传入数据的类型和约束。如果验证失败，它将返回一个422 Unprocessable Entity错误响应。

@app.post("/items")
async def create_item(item: Item):
    # ...

在上面的示例中，`create_item`函数接收一个`Item`对象，FastAPI将自动验证对象的字段是否符合定义的约束。

FastAPI还提供了自定义错误处理机制。可以使用`@app.exception_handler`装饰器定义特定异常的处理程序。

@app.exception_handler(ValueError)
async def value_error_handler(request: Request, exc: ValueError):
    return JSONResponse(
        status_code=400,
        content={"message": str(exc)}
    )

在上面的示例中，`value_error_handler`函数定义了`ValueError`异常的处理程序，并返回一个400 Bad Request错误响应，其中包含错误消息。

# 3. FastAPI数据模型和ORM

### 3.1 数据模型定义和验证

FastAPI提供了强大的数据模型定义和验证功能，允许开发者轻松定义数据结构并对其进行验证。

#### 数据模型定义

数据模型使用Pydantic库定义，它是一个用于数据验证和类型检查的库。数据模型本质上是Python类，其中包含属性和类型注解，这些注解定义了属性的预期类型。

from pydantic import BaseModel

class User(BaseModel):
    username: str
    email: str
    age: int

在这个例子中，`User`模型定义了三个属性：`username`（字符串）、`email`（字符串）和`age`（整数）。

#### 数据验证

数据模型还提供了数据验证功能。当对数据模型实例化时，FastAPI会自动验证传入的数据是否符合定义的类型注解。如果数据不符合类型注解，FastAPI会引发