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Python中FastAPI项目使用 Annotated的参数设计

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在FastAPI中,你可以使用PEP 593中的Annotated类型来添加元数据到类型提示中。这个功能非常有用,因为它允许你在类型提示中添加更多的上下文信息,例如描述、默认值或其他自定义元数据。
FastAPI支持Annotated类型,这使得你可以为路径操作函数的参数提供额外的元数据,例如依赖项、查询参数的描述、别名等。
FastAPI介绍

FastAPI 是一个用于构建 API 的现代、快速(高性能)web 框架,基于 Python 类型提示。它的主要特点包括自动生成 OpenAPI 和 JSON Schema 文档、快速代码编写、简洁的代码结构、高效的性能等。FastAPI 使用 Starlette 作为 Web 框架的核心,并使用 Pydantic 进行数据验证。
FastAPI 的主要特点

  • 快速

    • FastAPI 的性能非常接近于 NodeJS 和 Go 等速度较快的语言,并且比其他基于 Python 的框架如 Flask 和 Django 快得多。

  • 简洁

    • 通过类型提示和依赖注入,代码简洁易读。
    • 开发者可以更少的代码实现更多的功能。

  • 自动文档生成

    • FastAPI 自动生成符合 OpenAPI 规范的文档,这些文档可以通过内置的 Swagger UI 和 ReDoc UI 查看。
    • 自动生成 JSON Schema。

  • 数据验证

    • 基于 Pydantic,FastAPI 提供了强大的数据验证功能。
    • 支持复杂的数据验证和数据解析。

  • 类型提示

    • 充分利用 Python 的类型提示,帮助开发者编写和维护代码。

  • 依赖注入

    • FastAPI 提供了一个简单但功能强大的依赖注入系统,可以方便地管理依赖项。

FastAPI 还支持以下功能:

  • 文件上传
  • 安全性(OAuth2、JWT 等)
  • 后台任务
  • 流媒体响应
  • GraphQL
  • SQL(通过 SQLAlchemy 等)
  • 数据库事务
  • 后台任务
安装 FastAPI 和 Uvicorn
  1. pip install fastapi
  2. pip install "uvicorn[standard]"
复制代码
FastAPI 是一个非常现代化和高效的框架,非常适合用于构建高性能的 API。其自动文档生成、数据验证和依赖注入等特性,使得开发者能够更快、更安全地编写代码,并提供出色的用户体验。
FastAPI项目的参数设计,这些您可以在路径操作函数参数或使用Annotated的依赖函数中使用的特殊函数,用于从请求中获取数据。
它包括

  • Query()
  • Path()
  • Body()
  • Cookie()
  • Header()
  • Form()
  • File()
您可以直接从fastapi导入它们
  1. from fastapi import Body, Cookie, File, Form, Header, Path, Query
复制代码
 
1、Query参数-查询参数

Query参数是指我们在URL中带有的查询参数如url/items?q=123&b=234 的类型格式。
假设我们要创建一个API,其中的查询参数需要带有描述和默认值:
  1. from fastapi import FastAPI, Query
  2. from typing import Annotated
  3. app = FastAPI()
  4. @app.get("/items/")
  5. async def read_items(
  6.     q: Annotated[str, Query(description="Query string", min_length=3, max_length=50)] = "default"
  7. ):
  8.     return {"q": q}
复制代码
在这个例子中:

  • 我们导入了FastAPI和Query类,以及Annotated类型。
  • 我们创建了一个FastAPI应用实例。
  • 我们定义了一个路径操作函数read_items,它有一个查询参数q。
  • 我们使用Annotated类型为查询参数q添加了元数据,这些元数据包括描述、最小长度和最大长度等。
  • Annotated的第一个参数是类型提示,第二个参数是与此类型相关的元数据。
Annotated类型允许你将额外的元数据与类型提示关联,这在创建API时特别有用,因为它可以帮助生成更丰富的API文档并确保参数验证。
下面是一个更复杂的例子,展示了如何使用Annotated类型与依赖项结合:
  1. from fastapi import Depends
  2. def common_parameters(
  3.     q: Annotated[str, Query(description="Query string", min_length=3, max_length=50)] = "default"
  4. ):
  5.     return {"q": q}
  6. @app.get("/items/")
  7. async def read_items(params: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]):
  8.     return params
复制代码
在这个例子中:

  • 我们定义了一个依赖函数common_parameters,它返回一个包含查询参数q的字典。
  • 我们使用Annotated类型和Depends将这个依赖项注入到路径操作函数read_items中。
  • read_items函数返回了从依赖函数中获取的参数字典。
这种方法不仅简化了路径操作函数的参数定义,还使得代码更具可读性和可维护性。
 
2、Path参数-路径参数

路径参数通常用于从 URL 路径中提取信息。例如,如果你有一个获取用户信息的路径 /users/{user_id},你可以这样定义路径参数:
  1. from fastapi import FastAPI
  2. from fastapi.params import Path
  3. from typing import Annotated
  4. app = FastAPI()
  5. @app.get("/users/{user_id}")
  6. async def read_user(user_id: Annotated[int, Path(..., title="The ID of the user to get")]):
  7.     return {"user_id": user_id}
复制代码
在这个示例中,Annotated[int, Path(..., title="The ID of the user to get")] 表示 user_id 是一个整数,并且它是从路径中提取的参数。此外,我们还为这个参数添加了一个标题,用于生成 API 文档。
 
3、Body参数-请求体参数

求体参数用于处理复杂的数据结构,例如 JSON 请求体。你可以使用 Pydantic 模型来定义请求体的结构,并使用 Annotated 来进一步注解这些参数。例如:
  1. from fastapi import FastAPI
  2. from pydantic import BaseModel
  3. from typing import Annotated
  4. app = FastAPI()
  5. class User(BaseModel):
  6.     name: str
  7.     age: int
  8. @app.post("/users/")
  9. async def create_user(user: Annotated[User, Body(..., title="The user to create")]):
  10.     return {"user": user}
复制代码
在这个示例中,Annotated[User, Body(..., title="The user to create")] 表示 user 参数是一个 User 模型实例,并且它来自请求体。我们同样为这个参数添加了一个标题。
有时候我们可以结合路径参数和请求体参数进行使用,如下例子:
  1. from fastapi import FastAPI, Path, Body
  2. from pydantic import BaseModel
  3. from typing import Annotated
  4. app = FastAPI()
  5. class User(BaseModel):
  6.     name: str
  7.     age: int
  8. @app.put("/users/{user_id}")
  9. async def update_user(
  10.     user_id: Annotated[int, Path(..., title="The ID of the user to update")],
  11.     user: Annotated[User, Body(..., title="The new user data")]
  12. ):
  13.     return {"user_id": user_id, "user": user}
复制代码
在这个综合示例中,路径参数 user_id 和请求体参数 user 都使用了 Annotated 进行注解,以明确它们的来源和意图,同时为生成的 API 文档提供了更多的上下文信息。
复杂的请求体通常包括嵌套的结构,可以使用 Pydantic 模型来定义。例如:
  1. from fastapi import FastAPI
  2. from pydantic import BaseModel
  3. from typing import List, Annotated
  4. app = FastAPI()
  5. class Address(BaseModel):
  6.     street: str
  7.     city: str
  8.     state: str
  9.     zip: str
  10. class User(BaseModel):
  11.     name: str
  12.     age: int
  13.     addresses: List[Address]
  14. @app.post("/users/")
  15. async def create_user(user: Annotated[User, Body(..., title="The user to create")]):
  16.     return {"user": user}
复制代码
在这个例子中,User 模型包含一个嵌套的 Address 列表,这样你就可以在请求体中处理复杂的嵌套数据结构。
 
一个结合路径参数、查询参数和请求体参数的复杂示例:
  1. from fastapi import FastAPI, Path, Query, Body
  2. from pydantic import BaseModel
  3. from typing import Annotated
  4. app = FastAPI()
  5. class Item(BaseModel):
  6.     name: str
  7.     description: str | None = None
  8.     price: float
  9.     tax: float | None = None
  10. @app.put("/items/{item_id}")
  11. async def update_item(
  12.     item_id: Annotated[int, Path(..., title="The ID of the item to update")],
  13.     q: Annotated[str | None, Query(None, max_length=50, title="Query string")],
  14.     item: Annotated[Item, Body(..., title="The item to update")]
  15. ):
  16.     result = {"item_id": item_id, "item": item}
  17.     if q:
  18.         result.update({"q": q})
  19.     return result
复制代码
在这个综合示例中,我们使用了路径参数 item_id、查询参数 q 和请求体参数 item,并通过 Annotated 对这些参数进行注解,明确它们的来源和约束。
 
应用上面的处理方案,我们在项目中应用FastApi构建文档如下所示。

  

来源:https://www.cnblogs.com/wuhuacong/p/18336405
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