FastAPI-9 服务层

大果冻

9 服务层

本章阐述了服务层,即中间层。
9.1 定义服务

服务层是网站的核心，它接收来自多个来源的请求，访问作为网站DNA的数据，并返回响应。
常见的服务模式包括以下组合：

• 创建/检索/更改（部分或全部）/删除
  
• 一件事/多件事
  在 RESTful 路由器层，名词是资源。在本书中，我们的资源最初将包括隐形生物（想象中的生物）和人（隐形生物探险家）。
  

以后，我们还可以定义类似的相关资源：

• 地点
  
• 事件（如探险、目击等）
  

9.2 布局

以下是当前的文件和目录布局：

1. main.py
2. web
3. ├── __init__.py
4. ├── creature.py
5. ├── explorer.py
6. service
7. ├── __init__.py
8. ├── creature.py
9. ├── explorer.py
10. data
11. ├── __init__.py
12. ├── creature.py
13. ├── explorer.py
14. model
15. ├── __init__.py
16. ├── creature.py
17. ├── explorer.py
18. fake
19. ├── __init__.py
20. ├── creature.py
21. ├── explorer.py
22. └── test

复制代码

9.3 函数

让我们从 creature.py 开始。在这一点上，explorer.py 的需求几乎相同，我们可以借用几乎所有的东西。我们很想编写一个服务文件来处理这两个文件，但几乎不可避免的是，在某些时候我们需要以不同的方式处理它们。
另外，在这一点上，服务文件几乎就是一个直通层。在这种情况下，一开始就增加一些额外的结构，以后就会有所回报。就像第8章中的 web/creature.py和web/explorer.py，我们将为这两个文件定义服务模块，并暂时将它们与相应的假数据模块挂钩。
service/creature.py

1. from models.creature import Creature
2. import fake.creature as data
4. def get_all() -> list[Creature]:
5.     return data.get_all()
7. def get_one(name: str) -> Creature | None:
8.     return data.get(id)
10. def create(creature: Creature) -> Creature:
11.     return data.create(creature)
13. def replace(id, creature: Creature) -> Creature:
14.     return data.replace(id, creature)
16. def modify(id, creature: Creature) -> Creature:
17.     return data.modify(id, creature)
19. def delete(id, creature: Creature) -> bool:
20.     return data.delete(id)

复制代码

service/explorer.py

1. from models.explorer import Explorer
2. import fake.explorer as data
4. def get_all() -> list[Explorer]:
5.     return data.get_all()
7. def get_one(name: str) -> Explorer | None:
8.     return data.get(name)
10. def create(explorer: Explorer) -> Explorer:
11.     return data.create(explorer)
13. def replace(id, explorer: Explorer) -> Explorer:
14.     return data.replace(id, explorer)
16. def modify(id, explorer: Explorer) -> Explorer:
17.     return data.modify(id, explorer)
19. def delete(id, explorer: Explorer) -> bool:
20.     return data.delete(id)

复制代码

9.4 测试

现在，代码库正在逐渐充实，是引入自动测试的好时机，让我们创建一些目录：

• test：顶级目录，与web, service, data和model目录并列。
  
  
  
  • unit: 测试单个函数，但不跨层。
    
    
    
    • web: 网络层单元测试。
      
    • service: 服务层单元测试。
      
    • data:数据层单元测试。
      
    
    
  
  
• full: 也称为端到端或合约测试，这些测试同时跨越所有层。它们涉及网络层的 API 端点。
  

这些目录有test_前缀或_test 后缀，供pytest使用 。
在测试之前，需要对 API 的设计做出一些选择。如果找不到匹配的 Creature 或 Explorer，get_one() 函数应该返回什么？可以返回 None，或者引发异常。没有一个内置的Python异常类型可以直接处理缺失值：

• TypeError可能是最接近的，因为 None与Creature 是不同的类型。
  
• ValueError 更适用于给定类型的错误值，但我想你也可以说，向 get_one(id)传递一个缺失的字符串 id 也符合条件。
  
• 如果你真的需要，也可以定义自己的MissingError。
  

test/unit/service/test_creature.py

1. from model.creature import Creature
2. from service import creature as code
4. sample = Creature(name="yeti",
5.         country="CN",
6.         area="Himalayas",
7.         description="Hirsute Himalayan",
8.         aka="Abominable Snowman",
9.         )
11. def test_create():
12.     resp = code.create(sample)
13.     assert resp == sample
15. def test_get_exists():
16.     resp = code.get_one("yeti")
17.     assert resp == sample
19. def test_get_missing():
20.     resp = code.get_one("boxturtle")
21.     assert data is None

复制代码

执行：

1. $ pytest -v test/unit/service/test_creature.py
2. test_creature.py::test_create PASSED                         [ 16%]
3. test_creature.py::test_get_exists PASSED                     [ 50%]
4. test_creature.py::test_get_missing PASSED                    [ 66%]
6. ======================== 3 passed in 0.06s =========================

复制代码

参考资料

• 软件测试精品书籍文档下载持续更新 https://github.com/china-testing/python-testing-examples 请点赞，谢谢！
  
• 本文涉及的python测试开发库 谢谢点赞！ https://github.com/china-testing/python_cn_resouce
  
• python精品书籍下载 https://github.com/china-testing/python_cn_resouce/blob/main/python_good_books.md
  
• Linux精品书籍下载 https://www.cnblogs.com/testing-/p/17438558.html
  

9.5 其他服务层内容

我们现在正处于堆栈的中间部分--真正定义网站目的的部分。到目前为止，我们只用它将网络请求转发到（下一章的）数据层。
到目前为止，本书以迭代的方式开发了网站，为今后的工作打下了最基本的基础。当你对你所拥有的、你所能做的以及用户可能需要的有了更多了解后，你就可以进行扩展和尝试。有些想法可能只对大型网站有益，但这里有一些技术性的网站辅助想法：

• Logging
  
• Metrics
  
• Monitoring
  
• Tracing
  

9.5.1 Logging

FastAPI会记录每次对端点的API调用，包括时间戳、方法和 URL，但不会记录通过正文或标头传递的任何数据。
9.5.2 指标、监控和可观察性

如果你运行一个网站，你可能想知道它的运行情况。对于 API 网站，你可能想知道哪些端点正在被访问、有多少人在访问等等。对这些因素的统计称为度量，收集度量是监控或可观察性。
时下流行的度量工具包括用于收集度量数据的Prometheus和用于显示度量数据的Grafana。

9.5.3 跟踪

您的网站性能如何？常见的情况是，度量指标总体良好，但某些地方或某些地方的结果令人失望。或者整个网站一团糟。无论哪种情况，有一个工具可以测量 API 调用从头到尾所需的时间--不仅是整体时间，还包括每个中间步骤的时间，这非常有用。如果某项工作进展缓慢，就可以找到链条中的薄弱环节。这就是跟踪。
一个新的开源项目采用了早期的跟踪产品（如 Jaeger），并将其命名为 OpenTelemetry。它有一个Python API，并至少与FastAPI 进行了一次集成。
9.5.4 其他

除此以外，我们的域密码和与之相关的任何内容又是怎样的呢？除了探索者和生物的基本细节外，你还想做什么？你可能会想出需要修改模型和其他层的新想法。以下是一些你可以尝试的想法：

• 探险者与他们寻找的生物的链接
  
• 目击数据
  
• 探险
  
• 照片和视频
  
• 大脚野人马克杯和T恤衫
  
  
  

9.6 小结

在本章中，你复制了网络层中的一些函数，并移动了它们所使用的假数据。目的是启动新的服务层。到目前为止，这个过程都是按部就班地进行的，但在此之后，它还会不断发展和变化。下一章将构建最终的数据层，形成一个真正的实时网站。

来源:https://www.cnblogs.com/testing-/p/18242828
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