FastAPI官方文档学习笔记

1、这里所说的服务器的含义，服务器不应该是一台硬件机器吗？为什么uvicorn这个软件，分明是一个python的第三方库，也能被叫做服务器？这到底要如何理解？

在这里提到的"服务器"与传统意义上的硬件机器有所不同。让我们来详细解释一下：

服务器的两种含义

  1. 硬件服务器：这是一台物理机器，用于提供计算资源和存储。例如，数据中心中的大型服务器计算机。

  2. 软件服务器：这是一种软件，负责处理客户端请求并返回响应。软件服务器可以在任何计算机上运行，不一定要是专门的硬件服务器。它们通常运行在物理服务器或虚拟机上。

Uvicorn 作为软件服务器

上图中提到的 uvicorn 是一个用于运行 ASGI（Asynchronous Server Gateway Interface）应用的轻量级高性能 ASGI 服务器。以下是它如何充当"服务器"的解释：

  • 处理请求和响应：uvicorn 作为一个软件服务器，负责接收来自客户端的 HTTP 请求，将请求传递给你的 FastAPI 应用处理，然后将应用生成的响应返回给客户端。

  • 运行环境：uvicorn 提供了一个运行环境，使你的 FastAPI 应用能够实际处理网络请求。

为什么称为服务器

即使 uvicorn 是一个软件，它在逻辑上充当了服务器的角色：

  • 接受和处理网络请求：它监听特定的网络端口，并响应进入的 HTTP 请求。
  • 应用接口：它充当你的应用与网络之间的接口，使你的应用能够被外部访问。

总结

uvicorn 作为一个软件服务器，并不是说它是一个物理设备，而是因为它提供了网络服务功能，使你的应用能够通过网络请求进行交互。

这种命名方式在计算机科学中很常见，以突出其功能，而非物理存在。

 

2、请把如下代码的含参数的装饰器语法还原为原生初始写法

使用装饰器的代码

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

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

不使用装饰器的代码

from fastapi import FastAPI
from fastapi.routing import APIRoute

app = FastAPI()

async def root():
    return {"message": "Hello World"}

# 创建一个路由
route = APIRoute(
    path="/",
    endpoint=root,
    methods=["GET"]
)

# 将路由添加到应用
app.router.routes.append(route)

在上面的代码中，我们手动创建了一个 APIRoute 实例，将路径 "/"、处理函数 root 和方法 ["GET"] 作为参数传递，然后将这个路由添加到 app.router.routes 列表中。

这相当于使用 @app.get("/") 装饰器的效果。

这种方法直接操作路由表，可以更加灵活地控制路由的配置，但通常情况下，使用装饰器更为简洁和直观。

 

3、这里所说的ORM对象是什么？举例简单说明

ORM对象指的是对象关系映射(Object-Relational Mapping)的对象。

ORM是一种编程技术,它可以在面向对象的编程语言(如Python)与关系型数据库之间建立映射关系,通过对象的方式操作数据库。

一个简单的例子是,在Python中使用SQLAlchemy这个ORM框架与数据库交互。假设有一个User类映射到数据库中的users表:

from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    age = Column(Integer)

    def __repr__(self):
        return f"User(id={self.id}, name='{self.name}', age={self.age})"

然后就可以使用User对象的实例来执行数据库操作, 而不需要直接编写SQL语句:

user = User(name='Alice', age=30)
session.add(user)
session.commit()  # 将对象持久化到数据库

ORM对象能够将面向对象的编程思想应用到关系型数据库的操作中, 提高了开发效率和代码可读性。

 

4、为什么一定要在 /users/{user_id} 之前声明 /users/me ？？

在 FastAPI 中，路由匹配是按顺序进行的。也就是说，当一个请求到来时，FastAPI 会从上到下依次检查每个路由，直到找到一个匹配的路由为止。

在你的例子中，有两个路由：

  1. /users/me
  2. /users/{user_id}

如果你先声明了 /users/{user_id} 路由，那么当请求 /users/me 时，FastAPI 会将 me 视为 user_id 的一个值，因为路径参数 {user_id} 会匹配所有的字符串，包括 me。这样的话，请求 /users/me 会被错误地匹配到 /users/{user_id} 路由，并将 me 作为 user_id 的值传递进去。

为了避免这种情况，你需要确保在声明 /users/{user_id} 路由之前先声明 /users/me 路由。这样当请求 /users/me 时，FastAPI 会首先匹配到 /users/me 路由，而不是将 me 作为 user_id 的一个值来处理。

简单来说，路由的声明顺序决定了匹配的优先级。先声明的路由具有更高的匹配优先级，所以 /users/me 路由应该在 /users/{user_id} 路由之前声明。

 

 

5、如何理解 from pydantic import BaseModel中的BaseModel的作用呢？

from pydantic import BaseModel, conint

class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    age: conint(ge=0, le=150)  # 年龄必须在0到150之间

2. 数据转换

BaseModel 能够自动将输入数据转换为指定的类型。

例如，如果输入的字段是一个字符串，但定义的字段类型是整数，BaseModel 会尝试进行转换。

user = User(id='123', name='Alice', age='30')
print(user)
# 输出: id=123 name='Alice' age=30

3. 提供默认值

可以为模型中的字段指定默认值。

如果在实例化时没有提供这些字段的值，则会使用默认值。

class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    is_active: bool = True  # 默认值为 True

user = User(id=1, name='Bob')
print(user.is_active)
# 输出: True

4. JSON 解析和生成

BaseModel 提供了方便的方法将模型实例转换为 JSON 格式的字符串，或者从 JSON 格式的字符串创建模型实例。

user = User(id=1, name='Alice', age=30)
user_json = user.json()
print(user_json)
# 输出: '{"id": 1, "name": "Alice", "age": 30}'

new_user = User.parse_raw(user_json)
print(new_user)
# 输出: id=1 name='Alice' age=30

5. 类型提示和 IDE 支持

由于 BaseModel 使用 Python 的类型提示系统，因此可以获得更好的 IDE 支持，包括代码补全和类型检查。

6. 内部逻辑和约束

可以通过 BaseModel 的子类来实现自定义的验证逻辑和约束条件。例如，可以定义自定义的验证方法来处理复杂的验证逻辑。

from pydantic import validator

class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    age: int

    @validator('age')
    def check_age(cls, value):
        if value < 0:
            raise ValueError('年龄不能为负数')
        return value

总结

BaseModel 是 pydantic 库的核心，用于定义和验证数据模型。

通过使用 BaseModel，开发者可以简化数据验证、数据转换和数据序列化的过程，同时获得更好的类型安全性和代码可读性。

这使得 pydantic 成为许多 Python 项目中处理配置、请求数据和其他数据管理任务的首选工具之一。

 

6、请解释下这个Schema的概念、作用、通俗解释和使用举例说明

参考：https://json-schema.org/ 

Why JSON Schema?

While JSON is probably the most popular format for exchanging data,

JSON Schema is the vocabulary that enables JSON data consistency, validity, and interoperability at scale.

Schema 是一种描述数据结构和规则的定义文件。它规定了数据的格式、类型、约束条件等，以确保数据的一致性和有效性。

作用

  • 数据验证：通过 schema，可以验证数据是否符合预期的格式和约束条件。
  • 数据描述：schema 提供了一个清晰的描述，使开发者和系统更容易理解和使用数据。
  • 互操作性：不同系统之间可以通过 schema 共享数据格式，从而保证数据在不同系统之间的一致性和兼容性。

通俗解释

可以将 schema 想象成一种蓝图或说明书，用来告诉系统数据应该长什么样。例如，假设我们有一份描述用户信息的 JSON 数据：

{
  "name": "Alice",
  "age": 30,
  "email": "alice@example.com"
}

为了确保所有用户数据都符合相同的格式和规则，我们可以创建一个 schema 来描述这种格式：

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "name": { "type": "string" },
    "age": { "type": "integer" },
    "email": { "type": "string", "format": "email" }
  },
  "required": ["name", "age", "email"]
}

使用举例

1. 数据验证

假设我们在一个 API 中接收用户注册信息，我们可以使用 JSON Schema 来验证这些数据：

from jsonschema import validate, ValidationError

user_schema = {
    "type": "object",
    "properties": {
        "name": {"type": "string"},
        "age": {"type": "integer"},
        "email": {"type": "string", "format": "email"}
    },
    "required": ["name", "age", "email"]
}

def validate_user(data):
    try:
        validate(instance=data, schema=user_schema)
        print("Valid data!")
    except ValidationError as e:
        print("Invalid data:", e)

user_data = {
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "email": "alice@example.com"
}

validate_user(user_data)
# 输出: Valid data!

2. API 文档生成

在 FastAPI 中，可以使用 Pydantic 模型生成 OpenAPI 文档，该文档会自动包含 schema 信息，提供给开发者清晰的 API 使用指南。

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

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

@app.post("/users/")
async def create_user(user: User):
    return user

访问 /docs 端点，可以看到自动生成的 API 文档，其中包含 User 模型的 schema 信息。

为什么选择 JSON Schema

  • 普及性：JSON 是目前最流行的数据交换格式，而 JSON Schema 提供了一种标准化的方法来定义和验证 JSON 数据。
  • 一致性：JSON Schema 可以确保数据在不同系统之间的一致性，避免数据格式不一致的问题。
  • 可扩展性：JSON Schema 可以随着数据结构的变化而灵活调整，适应不同的需求。
  • 文档生成：JSON Schema 可以自动生成数据模型的文档，方便开发者理解和使用。

通过使用 JSON Schema，可以在数据交换过程中保证数据的完整性和一致性，提高系统的可靠性和可维护性。

 

7、当我从FastAPI界面点击执行后，为什么Pycharm后端的FastAPI服务器IP一直是如下变化的呢？

?[32mINFO?[0m:     Will watch for changes in these directories: ['D:\\Develop\\Python\\FastAPIPro\\TutorialUserGuide\\4.Request Body']
?[32mINFO?[0m:     Uvicorn running on ?[1mhttp://127.0.0.1:8001?[0m (Press CTRL+C to quit)
?[32mINFO?[0m:     Started reloader process [?[36m?[1m20440?[0m] using ?[36m?[1mWatchFiles?[0m
?[32mINFO?[0m:     Started server process [?[36m13708?[0m]
?[32mINFO?[0m:     Waiting for application startup.
?[32mINFO?[0m:     Application startup complete.
?[32mINFO?[0m:     127.0.0.1:8708 - "?[1mGET /docs HTTP/1.1?[0m" ?[32m200 OK?[0m
?[32mINFO?[0m:     127.0.0.1:8708 - "?[1mGET /openapi.json HTTP/1.1?[0m" ?[32m200 OK?[0m
?[32mINFO?[0m:     127.0.0.1:8709 - "?[1mGET /docs HTTP/1.1?[0m" ?[32m200 OK?[0m
?[32mINFO?[0m:     127.0.0.1:8709 - "?[1mGET /openapi.json HTTP/1.1?[0m" ?[32m200 OK?[0m
?[32mINFO?[0m:     127.0.0.1:8731 - "?[1mPOST /items/ HTTP/1.1?[0m" ?[32m200 OK?[0m

当你从 FastAPI 界面点击执行后，看到 PyCharm 后端的服务器 IP 一直在变化，这通常是因为每次请求可能会使用一个新的客户端端口连接到服务器。以下是一些详细的解释：

详细解释

  1. 服务器 IP 和端口：

    • 127.0.0.1 是本地回环地址，表示请求是从本地主机（也就是你运行服务器的同一台机器）发出的。
    • 后面的端口号（例如 8708、8709、8731）是客户端连接到服务器所使用的端口。这些端口由操作系统动态分配，通常是短暂的端口（ephemeral ports），每次新的连接可能会使用不同的端口。

  2. 动态端口分配：

    • 当客户端（例如浏览器）向服务器（例如你的 FastAPI 应用）发送请求时，操作系统会为每个新的连接分配一个未使用的端口。这个端口用于标识客户端连接。
    • 因此，每次发送新的请求时，可能会看到不同的端口号。

  3. 示例日志说明：

    • 127.0.0.1:8708 - "GET /docs HTTP/1.1" 200 OK 表示一个从端口 8708 发出的请求。
    • 127.0.0.1:8709 - "GET /openapi.json HTTP/1.1" 200 OK 表示另一个从端口 8709 发出的请求。
    • 127.0.0.1:8731 - "POST /items/ HTTP/1.1" 200 OK 表示又一个从端口 8731 发出的请求。

为什么会这样？

  • 操作系统行为：这是操作系统正常的网络连接行为，为每个新的 TCP 连接分配一个临时端口。
  • 并发请求：如果你快速点击或发送多个请求，操作系统可能会为每个请求分配不同的端口。
  • 连接管理：这些端口帮助操作系统管理和跟踪多个并发连接，以确保数据能够正确地返回给相应的客户端。

总结

当你从 FastAPI 界面点击执行后，看到服务器 IP 一直变化，其实变化的是客户端的端口号，这些端口号是由操作系统动态分配的，用于管理和区分不同的客户端连接。这是正常的网络行为，不用担

 

8、追问：但是我FastAPI网页输入框内的URL的IP和Port却是如下，没有变过。

 http://127.0.0.1:8001/docs#/default/create_item_items__post

你提到 FastAPI 网页输入框内的 URL 的 IP 和端口没有变化，

这是因为该 URL 指向的是 FastAPI 应用的服务器地址和端口。具体情况如下：

服务器端和客户端的端口区别

  1. 服务器端口：

    • http://127.0.0.1:8001 是你的 FastAPI 服务器正在监听的地址和端口。
    • 这个地址和端口在服务器运行期间通常是固定的，你在浏览器或其他客户端访问时使用的就是这个地址。

  2. 客户端端口：

    • 当你从浏览器或其他客户端发送请求到服务器时，操作系统会为该客户端连接分配一个临时端口（例如 8708、8709 等）。
    • 这些临时端口是用来区分和管理客户端连接的，不会影响服务器的固定地址和端口。

为什么 URL 不变？

  • 固定的服务器地址和端口：你的 FastAPI 服务器运行在 127.0.0.1:8001，这是你配置的服务器监听的地址和端口，因此浏览器 URL 中的地址和端口是固定的。
  • 临时的客户端端口：每次发送请求时，客户端会使用不同的临时端口来连接服务器，这些端口在服务器日志中显示。

日志中的变化原因

你在 FastAPI 服务器日志中看到的变化端口（例如 127.0.0.1:8708、127.0.0.1:8709）是客户端的临时端口，

这些端口由操作系统动态分配，用于管理每个独立的连接。浏览器每次发送请求时，可能会使用不同的临时端口。

举例说明

假设你在浏览器中访问 http://127.0.0.1:8001/docs：

  1. 服务器端：

    • 你的 FastAPI 服务器运行在 127.0.0.1 的端口 8001 上，等待接收请求。
    • 浏览器访问 http://127.0.0.1:8001/docs 时，这个地址是固定的。

  2. 客户端端：

    • 操作系统为浏览器分配一个临时端口（例如 8708）用于连接服务器。
    • 浏览器通过 127.0.0.1:8708 端口向服务器 127.0.0.1:8001 发送请求。

总结

浏览器 URL 中的服务器地址和端口（127.0.0.1:8001）是固定的，这是你的 FastAPI 应用正在监听的地址。

而在 FastAPI 服务器日志中看到的变化端口（8708、8709 等）是客户端的临时端口，用于管理每个独立的连接。

这种行为是操作系统正常的网络管理机制，不会影响你的 FastAPI 应用的正常运行和访问。

 

9、在阅读FastAPI文档时，metadata的概念该如何理解。

Metadata 概念

在 FastAPI 中，metadata 是指附加到 API 路由、参数、模型等元素上的额外信息。

这些信息并不会直接影响代码的执行逻辑，但会被用来生成文档、提供验证、增强编辑器支持等。

解释

metadata 的主要作用是提供关于 API 的更多上下文信息，例如参数的描述、默认值、示例值等。这些信息可以帮助开发者更好地理解和使用 API，并且会在生成的 OpenAPI 文档和自动生成的界面中显示。

举例

以下是一些在 FastAPI 中使用 metadata 的例子：

1. 路由参数的 metadata

你可以为路由参数添加描述信息，这些描述会显示在生成的 API 文档中。

from fastapi import FastAPI, Query

app = FastAPI()

@app.get("/items/")
async def read_items(q: str = Query(None, title="Query string", description="Query string for the items to search in the database that have a good match")):
    return {"q": q}

在这个例子中，q 参数的 title 和 description 就是 metadata。这些信息会在 OpenAPI 文档中显示，帮助用户理解该参数的用途。

2. 模型字段的 metadata

你可以为 Pydantic 模型字段添加 metadata，例如描述、示例值等。

from pydantic import BaseModel, Field

class Item(BaseModel):
    name: str = Field(..., title="Name of the item", description="The name of the item", example="Foo")
    price: float = Field(..., gt=0, description="The price of the item", example=45.67)
    description: str = Field(None, title="Description of the item", example="A very nice item")

在这个例子中，title、description 和 example 都是字段的 metadata，这些信息会被包含在生成的 OpenAPI 文档中，帮助用户了解模型字段的含义和期望的值。

3. 路由的 metadata

你可以为整个路由添加描述信息。

@app.post("/items/", summary="Create an item", description="Create an item with all the information, name, description, price, and tax.")
async def create_item(item: Item):
    return item

在这个例子中，summary 和 description 是路由的 metadata，会在 API 文档中显示，提供对该路由的简要描述和详细说明。

总结

metadata 是附加在 API 元素上的额外信息，用于生成文档、提供验证和增强编辑器支持等。

通过使用 metadata，开发者可以更好地描述 API 的行为和期望的数据格式，帮助用户更容易地理解和使用 API。

 

10、serialization是什么意思？如何理解

序列化(Serialization)是指将数据结构或对象实例转换为适合存储或通过网络传输的格式的过程,这样以后就可以重建原始数据。

它与反序列化(Deserialization)相反,反序列化是将序列化的数据转换回原始数据结构或对象的过程。

在FastAPI和Web开发的背景下,序列化常用于将Python对象(如字典、列表或自定义类)转换为JSON或XML等格式, 这些格式可以在互联网上轻松传输, 并被不同的编程语言或系统解释。

例如,假设你有一个表示用户的Python类:

class User:
    def __init__(self, name, email):
        self.name = name
        self.email = email

要在FastAPI应用程序中将User实例作为响应返回,你需要将其序列化为JSON格式:

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class UserSchema(BaseModel):
    name: str
    email: str

@app.get("/users/{user_id}", response_model=UserSchema)
def get_user(user_id: int):
    # 从数据库或其他来源获取用户数据
    user = User("John Doe", "john@example.com")
    
    # FastAPI将自动使用UserSchema模型
    # 将User实例序列化为JSON格式
    return user

在此示例中, FastAPI使用Pydantic定义的UserSchema模型自动将User实例序列化为JSON格式, 然后作为响应返回。

序列化对于不同系统之间的通信至关重要, 因为它允许数据表示为与语言无关的格式, 这种格式可以被各种编程语言和平台轻松传输和解析。

 

11、datetime.timedelta的用法举例说明

datetime.timedelta 是 Python 中 datetime 模块提供的一个类，用于表示两个日期或时间之间的时间差。以下是一些 datetime.timedelta 的用法示例：

  1. 创建时间差：

from datetime import timedelta

# 创建一个表示3天8小时的时间差
delta = timedelta(days=3, hours=8)

　　2.添加时间差到日期：

from datetime import datetime, timedelta

# 创建一个日期
today = datetime(2024, 6, 16)

# 将时间差添加到日期
next_meeting = today + timedelta(days=10)
print(next_meeting)  # 输出：2024-06-26 00:00:00

　　3.从日期减去时间差：

# 假设有一个过去的日期
past_date = datetime(2024, 6, 16)

# 减去时间差
before_meeting = past_date - timedelta(days=5)
print(before_meeting)  # 输出：2024-06-11 00:00:00

　　4.时间差的比较：

# 创建两个时间差
delta1 = timedelta(days=1, hours=2)
delta2 = timedelta(days=1, hours=3)

# 比较时间差
print(delta1 < delta2)  # 输出：True

　　5.时间差的总秒数：

delta = timedelta(days=2, seconds=3600)
print(delta.total_seconds())  # 输出：172800，即2天加上1小时的总秒数

　　6.时间差的分解：

delta = timedelta(days=4, hours=12, minutes=30)
print(delta.days)            # 输出：4
print(delta.seconds)         # 输出：45180，即12小时30分钟的总秒数
print(delta.microseconds)    # 输出：0

　　7.使用 timedelta 作为默认参数：

def delay_execution(delay=timedelta(hours=1)):
    print(f"Executing in {delay.total_seconds()} seconds")

delay_execution()  # 使用默认参数
delay_execution(timedelta(minutes=30))  # 使用自定义参数

datetime.timedelta 可以非常灵活地用于日期和时间的计算，是处理日期时间问题时的一个强大工具。 

 

12、为什么这里要同时继承str, Enum两个类呢？

在这个例子中，ModelName 类同时继承了 str 和 Enum 两个类，这是为了使枚举类型不仅是一个枚举值，

同时也可以被当作字符串来使用。下面是原因的详细解释：

  1. 继承 Enum：

    • Enum 是 Python 标准库中的一个类，用于创建枚举类型。枚举类型是由一组命名值组成的集合，每个值都有一个名字。
    • 在这里，通过继承 Enum 类，可以定义一些固定的、可选的模型名称，如 alexnet, resnet, 和 lenet。这些枚举值可以在代码中进行引用和比较。

  2. 继承 str：

    • 继承 str 类意味着枚举值不仅是一个枚举成员，同时也是一个字符串。这使得这些枚举值可以直接作为字符串来使用，而不需要显式地转换。
    • 例如，当路由中的 model_name 被传递到函数 get_model 中时，FastAPI 能够直接处理这些值，就像它们是普通字符串一样。

通过同时继承 str 和 Enum，可以实现以下功能：

  • 字符串兼容性：枚举值可以直接作为字符串来使用。这对于路径参数尤其重要，因为 URL 路径参数通常是字符串类型。
  • 枚举特性：可以利用枚举类型的各种特性，如成员比较、迭代和唯一性检查。

 

 

13、关于Header()的参数convert_underscores=True， convert_underscores=False分别如何理解？

"""test for
convert_underscores=True
convert_underscores=False
"""

from fastapi import FastAPI, Header, HTTPException

app = FastAPI()


@app.get("/items_with_underscore/")
async def read_items_with_underscore(x_token_header: str = Header(..., convert_underscores=True)):
    return {"x_token_header": x_token_header}


@app.get("/items_without_underscore/")
async def read_items_without_underscore(x_token_header: str = Header(..., convert_underscores=False)):
    return {"x_token_header": x_token_header}

当convert_underscores=True 时，会把下划线 _ 转化为 - 

当convert_underscores=False 时，则不会把下划线 _ 转化为 - 

 

14、什么时候使用一般的类型注解不行，只能使用response_model才可以解决问题，请举例说明

当我们使用一般的类型注解时，实际返回的数据类型和注解不匹配，会导致工具和编辑器报错。在这种情况下，使用 response_model 可以解决这个问题。下面通过一个具体的例子来说明这一点。

示例说明

假设我们有一个函数从数据库获取商品信息，并返回一个字典，但我们希望返回的数据符合 Pydantic 模型 Item 的结构。

使用一般的类型注解（会导致问题）

from typing import Dict, Any
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None
    price: float
    tax: float | None = None

fake_db = {
    1: {"name": "Item1", "description": "A great item", "price": 10.5, "tax": 1.5},
    2: {"name": "Item2", "description": "Another great item", "price": 20.0, "tax": 2.0},
}

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int) -> Item:
    item = fake_db.get(item_id)
    if item:
        return item
    return {"error": "Item not found"}

在这个例子中，read_item 函数的返回类型注解是 Item，但是实际上函数返回的是一个字典（从 fake_db 获取的数据）。这会导致编辑器报错，提示返回类型不匹配。

使用 response_model 解决问题

@app.get("/items/{item_id}", response_model=Item)
async def read_item(item_id: int):
    item = fake_db.get(item_id)
    if item:
        return item
    return {"error": "Item not found"}

通过使用 response_model 参数，我们可以解决这个问题。response_model 会确保返回的数据符合 Item 模型的结构，而不会因为返回类型不匹配而报错。

为什么需要使用 response_model

  1. 返回类型不匹配:

    • 当实际返回的数据类型与类型注解不匹配时，使用 response_model 可以确保返回的数据符合预期的结构，而不会导致编辑器报错。

  2. 数据验证和过滤:

    • 即使返回的数据是一个字典，response_model 会使用 Pydantic 模型对数据进行验证和过滤，确保返回的数据符合模型的定义。

  3. 文档生成:

    • 使用 response_model 可以确保生成的 OpenAPI 文档准确地反映 API 的返回数据结构。

具体情况示例

示例 1: 从数据库返回数据

假设我们从数据库中获取原始数据，返回的数据可能包含一些我们不需要的字段。

fake_db = {
    1: {"name": "Item1", "description": "A great item", "price": 10.5, "tax": 1.5, "extra": "data"},
    2: {"name": "Item2", "description": "Another great item", "price": 20.0, "tax": 2.0, "extra": "data"},
}

@app.get("/items/{item_id}", response_model=Item)
async def read_item(item_id: int):
    item = fake_db.get(item_id)
    if item:
        return item
    return {"error": "Item not found"}

在这种情况下，即使数据库返回的数据包含 extra 字段，使用 response_model，返回的数据会自动过滤掉 extra 字段，只保留 Item 模型中定义的字段。

示例 2: 返回动态生成的数据

假设我们动态生成一些数据并返回：

@app.get("/generate_item", response_model=Item)
async def generate_item():
    return {
        "name": "Generated Item",
        "description": "This item was generated dynamically",
        "price": 99.9,
        "tax": 9.9
    }

在这个例子中，即使我们动态生成一个字典，使用 response_model 可以确保返回的数据符合 Item 模型的结构。

总结

使用 response_model 参数的主要场景是当返回的实际数据类型和预期的类型不匹配时。

通过 response_model，我们可以确保返回的数据符合预期的 Pydantic 模型结构，提供数据验证和过滤功能，同时生成准确的 API 文档。

 

15、为什么这个示例代码没法执行成功？RedirectResponse如何理解？【From Response-Model Return Type: Annotate a Response Subclass】

from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import RedirectResponse

app = FastAPI()


@app.get("/teleport")
async def get_teleport() -> RedirectResponse:
    return RedirectResponse(url="https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ")

 

9、如何理解如下这一段解释。

当你使用 FastAPI 返回数据时，如果你的数据模型有默认值，FastAPI 会根据数据中的具体值做出不同的处理。这里的处理逻辑是由 Pydantic（FastAPI 所使用的数据验证库）负责的。

默认值的字段：

情况一：数据有字段值并且不同于默认值

假设你有一个模型，某些字段有默认值。比如，以下是一个商品的数据模型，其中 description 字段有默认值 None，tax 字段默认值是 10.5，tags 字段默认值是一个空列表 []。

如果你发送的数据包含这些字段的具体值（并且这些值不同于默认值），那么这些字段将包含在响应中。例如，以下是一个商品数据，它包含所有字段的值：

{
    "name": "Bar",
    "description": "The bartenders",
    "price": 62,
    "tax": 20.2
}

尽管 description 和 tax 字段有默认值，但因为数据中提供了不同于默认值的具体值，这些字段将包含在响应中。

情况二：数据的字段值与默认值相同

如果数据中包含的字段值与默认值相同，FastAPI 仍会将它们包含在响应中。Pydantic 能够识别出这些字段是显式设置的（而不是使用默认值），即使它们的值与默认值相同。例如，以下是一个商品数据，包含所有字段并且有默认值的字段值也显式设置：

{
    "name": "Baz",
    "description": None,
    "price": 50.2,
    "tax": 10.5,
    "tags": []
}

在这个例子中，description 的值是 None，tax 的值是 10.5，tags 是一个空列表 []。尽管这些值与默认值相同，但它们仍会被包含在响应中，因为它们被显式设置。

总结：

  • 数据有具体值并且不同于默认值：这些值会被包含在响应中。
  • 数据的值与默认值相同：尽管值相同，但因为显式设置，它们仍会被包含在响应中。

这意味着 FastAPI 能够智能地识别并处理这些字段的默认值，确保你得到预期的响应结果。

示例代码：

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

app = FastAPI()

class Item(BaseModel):
    name: str
    description: Optional[str] = None
    price: float
    tax: Optional[float] = 10.5
    tags: List[str] = []

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: str):
    if item_id == "bar":
        return Item(name="Bar", description="The bartenders", price=62, tax=20.2)
    elif item_id == "baz":
        return Item(name="Baz", description=None, price=50.2, tax=10.5, tags=[])
    else:
        return Item(name="Foo", price=42.0)

# 启动服务器，访问 /items/bar 和 /items/baz 以查看不同的响应

访问 /items/bar 会返回包含所有字段的响应，而访问 /items/baz 会返回包含与默认值相同的显式设置字段的响应。

 

16、code desynchronization issues的理解

desynchronization：去同步化、解同步化

 

11、如何理解这段话？

这段话的意思是：在一个路径操作中，你可以声明多个表单参数，但不能同时声明期望接收 JSON 格式的 Body 字段，

因为请求的主体会使用 application/x-www-form-urlencoded 编码，而不是 application/json 编码。这不是 FastAPI 的限制，而是 HTTP 协议的一部分。

举例说明：

表单参数的使用

假设我们有一个表单，其中包含用户名和密码。我们可以这样声明：

from fastapi import FastAPI, Form

app = FastAPI()

@app.post("/login/")
async def login(username: str = Form(...), password: str = Form(...)):
    return {"username": username, "password": password}

当你提交表单时，数据会以 application/x-www-form-urlencoded 的格式发送。

表单参数和 JSON Body 的冲突

现在假设你也想在同一个路径操作中接收一些 JSON 数据，例如用户的详细信息：

from fastapi import FastAPI, Form, Body

app = FastAPI()

@app.post("/login/")
async def login(
    username: str = Form(...), 
    password: str = Form(...), 
    details: dict = Body(...)
):
    return {"username": username, "password": password, "details": details}

这种情况就会出现问题，因为请求的主体不能同时以 application/x-www-form-urlencoded 和 application/json 两种格式编码。HTTP 协议规定，一次请求的主体只能有一种编码格式。

为什么会这样？

这是因为 HTTP 协议规定了一次 HTTP 请求的主体只能有一种内容类型（Content-Type）。如果主体是 application/x-www-form-urlencoded 编码的表单数据，就不能再包含 application/json 编码的 JSON 数据。

解决方案

如果你确实需要同时接收表单数据和 JSON 数据，可以分两步进行：

  1. 在表单中提交基础信息： 用一个请求提交表单数据。

  2. 在单独的请求中提交 JSON 数据： 用另一个请求提交 JSON 数据。

具体操作：

  1. 提交表单数据：

@app.post("/submit_form/")
async def submit_form(username: str = Form(...), password: str = Form(...)):
    return {"message": "Form data received"}

　　2.提交 JSON 数据：

@app.post("/submit_json/")
async def submit_json(details: dict = Body(...)):
    return {"message": "JSON data received"}

通过这种方式，你可以分别处理表单数据和 JSON 数据，避免编码格式的冲突。

 

17、什么是 "spooled" file，给出概念和举例说明

Spool

在计算机领域，“spool” 通常用于描述一种管理任务的方法，将任务或数据临时存储起来，以便逐步处理。

这种方法常用于打印队列、数据流处理等场景。例如，“print spooler” 是一种将打印任务排队存储并逐步发送到打印机的系统。

总之，“spool” 作为名词和动词都有广泛的应用，其核心意义是“缠绕”或“排队存储”。

 

"spooled" file 是一种在计算机文件系统中使用的文件存储技术，通常用于管理临时文件或数据流的处理。以下是对其概念、作用、通俗解释和举例说明：

概念

Spooled file 是一种文件存储机制，最初会将数据存储在内存中，直到达到一定的大小限制。如果数据量超过这个限制，文件会自动转移到磁盘存储。这种方式结合了内存存储的快速访问和磁盘存储的容量优势。

作用

  1. 效率高：小文件直接存储在内存中，访问速度快。
  2. 节省内存：当文件超过一定大小时，自动转移到磁盘，避免占用过多的内存资源。
  3. 适用于大文件：能够处理大文件而不会因为内存不足而崩溃。

通俗解释

可以把 spooled file 想象成一个聪明的文件夹。开始时，它会把文件放在你的办公桌上（内存），这样你可以快速地找到和使用它们。但如果文件太多，桌子放不下了，它会自动把一些文件搬到柜子里（磁盘）去。这样，你的桌子不会被堆满，你还能继续快速找到常用的文件。

举例说明

例如，在一个文件上传系统中，你可以使用 spooled file 来处理用户上传的文件：

  • 小文件：用户上传一个小图片，系统会直接在内存中处理这个图片，快速读取文件内容并返回给用户。
  • 大文件：用户上传一个大视频，开始时，视频的一部分会存储在内存中。但随着视频大小超过预设的内存限制，剩余部分会被转移到磁盘存储。这样，系统不会因为内存不足而崩溃，仍然能够处理大文件上传。

在 Python 的 FastAPI 框架中，使用 UploadFile 时就用到了 spooled file 技术。UploadFile 实例在小文件上传时数据存储在内存中，而在大文件上传时会自动转存到磁盘，实现高效的文件处理。

 

18、如何理解：API 是否开启跨域？[从外面补充的, Lanchain-chatchat的源码]

“API 是否开启跨域”是一个与Web开发相关的问题，涉及到浏览器的同源策略和跨域资源共享（CORS，Cross-Origin Resource Sharing）机制。为了理解这个问题，以下是一些关键概念和详细解释：

1. 同源策略（Same-Origin Policy）

同源策略是浏览器的一项安全机制，用于防止一个来源的文档或脚本与不同来源的资源进行交互。两个URL被认为是同源的，当它们的协议（scheme）、域名（host）和端口号（port）都相同时。举例来说，以下URL都被认为是同源的：

  • http://example.com/page1
  • http://example.com/page2

而以下URL被认为是跨域的：

  • http://example.com 和 http://api.example.com（子域名不同）
  • http://example.com 和 https://example.com（协议不同）
  • http://example.com 和 http://example.com:8080（端口号不同）

2. 跨域资源共享（CORS）

CORS 是一种机制，它允许服务器明确地指出允许哪些来源访问资源。它通过设置特定的HTTP头来实现这一点。具体来说，服务器可以通过响应头控制跨域访问。常见的CORS响应头包括：

  • Access-Control-Allow-Origin：指定哪些来源可以访问资源。例如，Access-Control-Allow-Origin: * 允许所有来源，Access-Control-Allow-Origin: http://example.com 只允许 http://example.com 访问。
  • Access-Control-Allow-Methods：指定允许的HTTP方法，如 GET, POST, PUT 等。
  • Access-Control-Allow-Headers：指定允许的HTTP头。

3. 检查API是否开启跨域

判断一个API是否开启跨域，通常可以通过以下方法：

方法一：查看服务器响应头

当你尝试从不同来源访问API时，查看API的响应头是否包含CORS相关的头信息。以下是一个使用浏览器开发者工具的方法：

  1. 打开浏览器的开发者工具（通常可以通过按 F12 或右键选择“检查”来打开）。
  2. 进入“网络”或“Network”选项卡。
  3. 发起一个跨域请求（例如，通过前端代码发起一个API调用）。
  4. 选择相应的网络请求，并查看其响应头。

如果响应头中包含 Access-Control-Allow-Origin 等CORS头信息，且这些头信息配置允许你的请求来源，则说明API开启了跨域。

方法二：使用代码测试

你也可以通过编写简单的前端代码来测试API是否允许跨域请求。例如，使用JavaScript的 fetch 函数：

fetch('http://api.example.com/data', {
  method: 'GET',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json'
  }
})
.then(response => {
  if (response.ok) {
    return response.json();
  } else {
    throw new Error('Network response was not ok.');
  }
})
.then(data => console.log(data))
.catch(error => console.error('There has been a problem with your fetch operation:', error));

如果API开启了跨域，并且允许来自你的请求来源的跨域请求，这个请求将会成功。如果没有开启跨域或未授权当前来源，将会遇到CORS错误。

4. 总结

理解API是否开启跨域的核心在于理解浏览器的同源策略和CORS机制。通过查看服务器响应头或使用测试代码，可以有效地确定API是否配置了CORS，并允许跨域访问。

CORS头信息是关键，通过它们，服务器可以明确允许哪些来源、方法和头信息可以用于跨域请求。

 

19、追问：用python代码举例说明下，要求通俗易懂

当然，下面是一个通俗易懂的例子，通过Python代码演示如何检查一个API是否开启了跨域（CORS）。

我们将使用Flask框架创建一个简单的API，并配置CORS头信息，然后再用一个简单的前端HTML页面测试跨域请求。

1. 创建Flask API

首先，我们需要安装Flask和flask-cors库：

pip install Flask flask-cors

接着，创建一个简单的Flask API，并启用CORS：

from flask import Flask, jsonify
from flask_cors import CORS

app = Flask(__name__)
CORS(app)  # 允许所有域名访问该API

@app.route('/api/data', methods=['GET'])
def get_data():
    response = {
        'message': 'This is a CORS-enabled response!'
    }
    return jsonify(response)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

将上述代码保存为 app.py，并运行：

python app.py

此时，你的API将运行在 http://127.0.0.1:5000/api/data。

2. 创建前端HTML页面测试跨域请求

创建一个简单的HTML文件，用于测试跨域请求：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>CORS Test</title>
</head>
<body>
    <h1>Testing CORS</h1>
    <button onclick="makeRequest()">Make API Request</button>
    <pre id="response"></pre>

    <script>
        function makeRequest() {
            fetch('http://127.0.0.1:5000/api/data', {
                method: 'GET',
                headers: {
                    'Content-Type': 'application/json'
                }
            })
            .then(response => response.json())
            .then(data => {
                document.getElementById('response').textContent = JSON.stringify(data, null, 2);
            })
            .catch(error => {
                document.getElementById('response').textContent = 'Error: ' + error;
            });
        }
    </script>
</body>
</html>

将上述代码保存为 index.html，然后用浏览器打开这个文件。

3. 测试跨域请求

点击按钮“Make API Request”，如果API正确配置了CORS，你将看到API的响应内容显示在页面上：

{
  "message": "This is a CORS-enabled response!"
}

4. 解释

  • Flask API部分：

    • 我们创建了一个简单的Flask应用，并使用flask-cors库启用了CORS。CORS(app)这行代码允许所有域名访问该API。
    • 定义了一个简单的路由 /api/data，返回JSON响应。

  • 前端HTML部分：

    • 使用 fetch 方法从我们的Flask API获取数据。
    • 如果请求成功，API响应的内容将显示在页面上。如果请求失败（例如，CORS未正确配置），将显示错误信息。

5. 结论

通过这个简单的例子，我们可以看到如何在Python中使用Flask创建一个启用CORS的API，并通过前端HTML页面进行跨域请求测试。这展示了CORS如何在API和前端之间进行跨域通信。

 

20、MIME type是什么？

MIME 类型（Multipurpose Internet Mail Extensions type）是一种标准，用于表示文件的性质和格式。最初是为电子邮件传输扩展设计的，现在广泛应用于互联网传输和内容描述。MIME 类型告诉浏览器或其他客户端应用程序应该如何处理或展示接收到的数据。

组成部分

一个 MIME 类型由两部分组成，格式为 type/subtype：

  1. type（主类型）：表示数据的大类别。例如，text、image、audio、video 等。
  2. subtype（子类型）：表示具体的文件格式。例如，html、png、mp3、mp4 等。

常见的 MIME 类型

以下是一些常见的 MIME 类型及其含义：

  • text/html：HTML 文档
  • text/plain：纯文本文件
  • application/json：JSON 数据
  • application/xml：XML 数据
  • image/jpeg：JPEG 图片
  • image/png：PNG 图片
  • audio/mpeg：MP3 音频
  • video/mp4：MP4 视频

MIME 类型的作用

  1. 浏览器渲染：浏览器根据 MIME 类型决定如何显示或处理内容。例如，text/html 类型的文件会被渲染为网页，而 image/png 类型的文件会显示为图片。
  2. 文件下载：当服务器发送文件给客户端时，MIME 类型可以告诉客户端如何处理该文件，是直接打开还是提示用户下载。
  3. API 通信：在 API 通信中，客户端和服务器使用 MIME 类型来确定发送和接收数据的格式。例如，RESTful API 通常使用 application/json 来传输数据。

举例说明

以下是一些使用 MIME 类型的实际场景：

  1. HTTP 响应头：

HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: text/html; charset=UTF-8

<html>
<head><title>Example</title></head>
<body>Hello, world!</body>
</html>

在这个例子中，Content-Type 头部指定了响应内容的 MIME 类型是 text/html，并使用 UTF-8 字符编码。

　　2.HTML 表单文件上传：

<form action="/upload" method="post" enctype="multipart/form-data">
    <input type="file" name="file">
    <input type="submit" value="Upload">
</form>

  • 在这个例子中，enctype="multipart/form-data" 指定了表单数据的 MIME 类型，使浏览器能够正确编码文件上传的数据。

　　3.Python 中的文件 MIME 类型检查：

import mimetypes

mime_type, _ = mimetypes.guess_type("example.jpg")
print(mime_type)  # 输出：image/jpeg

  1. 使用 mimetypes 模块可以根据文件扩展名猜测文件的 MIME 类型。

总结

MIME 类型是互联网传输和内容描述中的重要组成部分，它通过标准化数据格式来确保客户端和服务器之间的通信顺畅。

了解和正确使用 MIME 类型对于开发 Web 应用程序和 API 至关重要。

 
21、如何理解SpooledTemporaryFile。 
import tempfile

# 创建一个 SpooledTemporaryFile 对象，最大内存阈值为1MB
with tempfile.SpooledTemporaryFile(max_size=1024 * 1024, mode='w+b') as temp_file:
    # 写入数据
    temp_file.write(b"Hello, world!")
    
    # 将文件指针移动到文件开头
    temp_file.seek(0)
    
    # 读取数据
    data = temp_file.read()
    print(data)  # 输出：b'Hello, world!'
    
    # 如果数据量超过阈值，会自动写入磁盘
    large_data = b"a" * (1024 * 1024 + 1)
    temp_file.write(large_data)
    temp_file.seek(0)
    print(temp_file.read(20))  # 输出：文件前20个字节的数据

参数说明

  • max_size：指定内存缓存的最大大小（字节为单位）。如果数据量超过这个大小，文件将会被写入磁盘。
  • mode：文件的打开模式，可以是文本模式（如 'w+'）或二进制模式（如 'w+b'）。常用模式包括：
    • 'w+'：读写模式（文本）
    • 'w+b'：读写模式（二进制）

实际应用场景

  1. 处理临时数据：在处理需要临时存储的中间数据时，SpooledTemporaryFile 是一个很好的选择，因为它可以提高小文件操作的性能，并且在数据量较大时自动切换到磁盘存储，防止内存不足。
  2. 文件上传：在 Web 应用中，处理上传的文件时可以先使用 SpooledTemporaryFile 存储文件，避免小文件直接写入磁盘带来的开销。
  3. 临时缓冲区：在需要临时缓存数据的场景中，可以使用 SpooledTemporaryFile 作为缓冲区，享受快速读写的同时，还能自动管理超出阈值的数据存储。

总结

SpooledTemporaryFile 提供了一种灵活且高效的方式来处理临时数据存储，它结合了内存和磁盘存储的优势，可以根据数据量自动选择最佳的存储方式。

了解和使用 SpooledTemporaryFile 可以帮助开发者更有效地管理应用程序中的临时数据。

 
22、对于问题Request Files[上面的]的理解拓展

 

这句话是一个重要的提醒，说明了在使用 FastAPI 时，如何正确处理请求体的数据格式。

具体来说，它解释了在定义路径操作（path operation）时，不能同时接收文件和表单参数以及 JSON 数据。

原因是 HTTP 协议在编码请求体时有特定的限制。让我们详细解释一下：

理解这句话

警告内容

这段话的主要意思是：

  1. 文件和表单参数：你可以在一个路径操作中声明多个文件（File）和表单（Form）参数，这些参数会使用 multipart/form-data 进行编码。
  2. JSON 数据：如果你希望接收 JSON 格式的请求体数据，你需要使用 Body 字段。然而，Body 字段的数据会使用 application/json 进行编码。

限制说明

  • 不能同时声明：你不能在同一个路径操作中同时声明文件/表单参数和 JSON 数据，因为这两种数据的编码方式不同。文件和表单参数使用 multipart/form-data 编码，而 JSON 数据使用 application/json 编码。一个 HTTP 请求体只能有一种编码方式。
  • HTTP 协议限制：这不是 FastAPI 的限制，而是 HTTP 协议本身的限制。HTTP 协议规定了请求体的编码方式，在同一个请求中不能同时使用多种编码方式。

举例说明

假设你有一个路径操作需要同时接收一个文件上传和一些 JSON 数据。在实际开发中，这样的需求需要分开处理，不能在同一个请求中完成。

错误示例

以下是一个错误的示例代码，试图在同一个路径操作中接收文件和 JSON 数据：

from fastapi import FastAPI, File, Form, Body

app = FastAPI()

@app.post("/upload_and_json/")
async def upload_and_json(file: bytes = File(...), data: dict = Body(...)):
    return {"file_size": len(file), "data": data}

这个代码会导致问题，因为它试图在一个请求中同时接收 multipart/form-data 和 application/json。

正确示例

你需要将文件上传和 JSON 数据接收分开成两个请求：

  1. 文件上传：

from fastapi import FastAPI, File, UploadFile

app = FastAPI()

@app.post("/upload/")
async def upload(file: UploadFile = File(...)):
    return {"filename": file.filename}

　　2.接收 JSON 数据：

from fastapi import FastAPI, Body

app = FastAPI()

@app.post("/submit_json/")
async def submit_json(data: dict = Body(...)):
    return {"data": data}

　　3.客户端示例：

客户端需要先上传文件，然后发送 JSON 数据：

import requests

# 上传文件
file_response = requests.post(
    "http://127.0.0.1:8000/upload/",
    files={"file": open("test.txt", "rb")}
)
print(file_response.json())

# 发送 JSON 数据
json_response = requests.post(
    "http://127.0.0.1:8000/submit_json/",
    json={"key": "value"}
)
print(json_response.json())

总结

这段警告信息强调了 HTTP 协议在请求体编码方式上的限制。通过理解和遵循这些限制，你可以正确地设计和实现 API，确保数据能够正确地传输和解析。

在处理文件和表单参数时，使用 multipart/form-data，

在处理 JSON 数据时，使用 application/json，并将不同类型的数据请求分开进行。

 
23、对于HTMLResponse()返回结果的直观理解
一个是结构化的，能有个骨架撑起来，
一个是单纯的字符串形式返回。

 

 
24、Pydantic模型的精炼解释

 

25、关于jsonable_encoder()只需记住如下这句话

 

26、PUT方法的理解

在 HTTP 协议中，GET、POST 和 PUT 是三种常见的请求方法，每种方法都有特定的用途和语义。以下是对这些方法的详细解释：

GET 方法

  • 用途：GET 请求用于从服务器检索资源。它是只读的，不会对服务器上的资源造成任何修改。
  • 特点：
    • GET 请求是幂等的（即多次相同的请求会产生相同的结果）。
    • GET 请求可以被缓存。
    • GET 请求参数通常放在 URL 中，作为查询字符串的一部分。

POST 方法

  • 用途：POST 请求用于向服务器提交数据，以创建或更新资源。POST 通常会导致服务器上的数据发生变化。
  • 特点：
    • POST 请求不是幂等的（即多次相同的请求可能会产生不同的结果）。
    • POST 请求的参数放在请求体中。
    • 适合用于提交表单数据、上传文件等操作。

PUT 方法

  • 用途：PUT 请求用于在服务器上创建或更新资源。它通常用于更新已有资源的全部内容。
  • 特点：
    • PUT 请求是幂等的（即多次相同的请求会产生相同的结果）。
    • PUT 请求的参数放在请求体中。
    • 通常，客户端需要提供完整的资源表示。

PUT 方法的详细说明

  1. 更新资源：PUT 请求用于更新服务器上的资源。如果资源不存在，有些实现会创建新资源，有些则返回错误。
  2. 幂等性：PUT 请求的幂等性意味着无论你发送多少次相同的请求，服务器的状态都不会改变。比如，发送多次 PUT 请求来更新用户信息，最终结果是一样的，不会多次重复创建用户。
  3. 完整性：PUT 请求通常要求客户端提供资源的完整表示。例如，如果你更新一个用户的信息，需要提供用户对象的全部字段，而不仅仅是修改的字段。

PUT 请求示例

向服务器提交数据以更新资源（例如，更新用户信息）：

PUT /users/123 HTTP/1.1
Host: example.com
Content-Type: application/json

{
    "name": "John Doe",
    "email": "john.doe@newdomain.com"
}

在这个例子中，PUT /users/123 请求用于更新用户 ID 为 123 的用户信息。请求体包含完整的用户对象表示。

小结

  • GET：用于检索资源，不会对服务器上的资源造成修改，是幂等的，可以被缓存。
  • POST：用于提交数据以创建或更新资源，通常会对服务器上的资源造成修改，不是幂等的。
  • PUT：用于创建或更新资源，是幂等的，通常需要提供资源的完整表示。

理解这些 HTTP 方法及其用途，有助于更好地设计和实现 RESTful API，使得客户端和服务器之间的通信更加清晰和高效。

 
 27、如何理解PATCH方法呢？
 

PATCH 方法也是一种用于修改资源的 HTTP 请求方法，但与 PUT 方法不同的是，

PATCH 用于对资源进行部分更新，而不是替换整个资源。让我们详细理解 PATCH 方法及其特点。

PATCH 方法

用途

  • 部分更新资源：PATCH 请求用于对资源进行部分更新，而不是像 PUT 请求那样替换整个资源。它允许你只发送需要修改的字段，而不是整个资源对象。

特点

  1. 部分更新：与 PUT 方法不同，PATCH 只传输需要修改的部分数据，而不是整个资源。这使得 PATCH 在某些情况下更高效，因为只需传输和处理修改的数据。

  2. 非幂等：PATCH 请求通常不是幂等的。多次相同的 PATCH 请求可能会导致不同的结果，具体取决于资源和请求的实现方式。例如，应用多次增量更新可能会累积变化。

  3. 灵活性：PATCH 请求可以接受不同格式的数据，具体取决于 API 的设计。例如，可以发送 JSON 对象描述修改，也可以使用其他补丁格式（如 JSON Patch）。

例子

假设有一个用户对象，我们希望部分更新用户的电子邮件地址和名字：

请求原始数据

{
    "id": 123,
    "name": "John Doe",
    "email": "john.doe@example.com",
    "age": 30
}

PATCH 请求示例

我们只想更新用户的电子邮件地址和名字：

PATCH /users/123 HTTP/1.1
Host: example.com
Content-Type: application/json

{
    "email": "john.doe@newdomain.com",
    "name": "John Smith"
}

服务器处理

服务器收到 PATCH 请求后，只更新指定的字段，不会修改其他字段（如 id 和 age）：

{
    "id": 123,
    "name": "John Smith",
    "email": "john.doe@newdomain.com",
    "age": 30
}

对比 PUT 和 PATCH

  • PUT：替换整个资源，需要发送整个资源对象。通常是幂等的。
  • PATCH：部分更新资源，只需要发送修改的字段。通常不是幂等的。

小结

  • PATCH 方法用于对资源进行部分更新，而不是替换整个资源。
  • PATCH 请求只传输需要修改的数据，通常更高效。
  • PATCH 请求通常不是幂等的，可能导致累积变化。
  • 适用于需要灵活和局部更新的场景。

理解 PATCH 方法可以帮助你在设计 RESTful API 时选择最合适的 HTTP 方法，以实现更高效和灵活的资源操作。

 

28、对于常见的这些方法，请总结个表格多个维度进行对比。

下面是一个包含常见 HTTP 方法的对比表格，从多个维度进行对比，以便清晰了解它们的特点和用途。这些方法包括 GET、POST、PUT、PATCH、DELETE、HEAD、OPTIONS、和 TRACE。

特性GETPOSTPUTPATCHDELETEHEADOPTIONSTRACE
用途 获取资源 创建或更新资源 创建或替换资源 部分更新资源 删除资源 获取资源的元数据 获取支持的方法 回显服务器收到的请求
请求体 无 有，包含要提交的数据 有，包含完整的资源数据 有，包含要更新的部分数据 无或有 无 无 无
幂等性 是 否 是 否 是 是 是 否
缓存 可以缓存 通常不缓存 通常不缓存 通常不缓存 可以缓存 可以缓存 不缓存 不缓存
修改数据 否 是 是 是 是 否 否 否
更新方式 不适用 不适用 替换整个资源 部分更新资源 删除资源 不适用 不适用 不适用
重复请求结果 相同 可能不同 相同 可能不同 相同 相同 相同 可能不同
示例 GET /users/123 POST /users PUT /users/123 PATCH /users/123 DELETE /users/123 HEAD /users/123 OPTIONS /users TRACE /users/123
安全性 是 否 否 否 是 是 是 否
用例 检索数据 提交表单、创建新资源 更新整个资源 更新资源的某些字段 删除指定资源 检索数据的元数据 检查支持的方法 调试请求和响应

详细解释

  • 用途：描述每种方法的主要目的。
  • 请求体：说明请求是否包含数据以及数据的位置。
  • 幂等性：是否多次相同请求会产生相同的结果。
  • 缓存：请求是否可以缓存。
  • 修改数据：请求是否会修改服务器上的数据。
  • 更新方式：如果请求会修改数据，说明修改的具体方式。
  • 重复请求结果：多次相同请求是否会产生相同的结果。
  • 示例：每种方法的典型使用示例。
  • 安全性：请求是否只读，不会对服务器资源造成影响。
  • 用例：常见的使用场景。

小结

  • GET：用于获取资源，不会修改服务器上的数据，是安全的和幂等的，可以缓存。
  • POST：用于提交数据以创建或更新资源，通常用于创建新资源，不是幂等的。
  • PUT：用于替换整个资源，是幂等的，请求体包含完整的资源数据。
  • PATCH：用于部分更新资源，不是幂等的，请求体只包含要更新的部分数据。
  • DELETE：用于删除资源，是幂等的（多次删除相同资源，结果相同）。
  • HEAD：类似于 GET 请求，但只返回响应头，不返回响应体，通常用于获取资源的元数据，是安全的和幂等的。
  • OPTIONS：用于获取服务器支持的 HTTP 方法，是安全的和幂等的。
  • TRACE：用于回显服务器收到的请求，主要用于测试和诊断，是非幂等的。

通过这个表格和详细解释，你可以更清晰地理解各种 HTTP 请求方法的用途和特点，在设计和实现 RESTful API 时选择合适的方法。

 
 
29、如下代码，如何理解exclude_unset参数的含义？

在这个示例中，exclude_unset 是 pydantic 模型的 dict 方法中的一个参数。它的作用是当你从 Pydantic 模型创建字典时，

排除那些未被设置的（未提供值的）字段。这在部分更新（如 PATCH 请求）中非常有用，因为你只想更新被提供的字段，而不是重置所有字段。

示例中的解释

以下是代码示例的详细解释：

关键步骤解析

  1. 定义模型和初始数据：

    • Item 是一个 Pydantic 模型，定义了物品的各个字段。
    • items 是一个字典，存储了一些初始数据。

  2. 读取物品信息：

    • read_item 路由使用 GET 方法，根据 item_id 返回相应的物品信息。

  3. 更新物品信息：

    • update_item 路由使用 PATCH 方法更新物品信息。

exclude_unset 的作用

在 update_item 路由中：

@app.patch("/items/{item_id}", response_model=Item)
async def update_item(item_id: str, item: Item):
    stored_item_data = items[item_id]
    stored_item_model = Item(**stored_item_data)
    update_data = item.dict(exclude_unset=True)
    updated_item = stored_item_model.copy(update=update_data)
    items[item_id] = jsonable_encoder(updated_item)
    return updated_item

  • item.dict(exclude_unset=True)：从 item 模型生成一个字典，但只包含那些被设置了值的字段，排除那些没有设置值的字段。这样，只有在 PATCH 请求中提供的字段会被包含在 update_data 中。

  • stored_item_model.copy(update=update_data)：创建一个新的 Item 模型实例，基于现有的 stored_item_model，并应用 update_data 中的更新。这样可以确保只更新提供的字段，而不重置其他字段。

举例说明

假设我们有以下初始数据：

{
    "foo": {"name": "Foo", "price": 50.2},
    "bar": {"name": "Bar", "description": "The bartenders", "price": 62, "tax": 20.2},
    "baz": {"name": "Baz", "description": None, "price": 50.2, "tax": 10.5, "tags": []}
}

当我们发送一个 PATCH 请求来更新 foo 的 price 和 tags：

PATCH /items/foo
Content-Type: application/json

{
    "price": 55.0,
    "tags": ["new"]
}

item.dict(exclude_unset=True) 会生成以下字典：

{
    "price": 55.0,
    "tags": ["new"]
}

stored_item_model.copy(update=update_data) 会将现有的 foo 数据更新为：

{
    "name": "Foo",
    "price": 55.0,
    "description": null,
    "tax": 10.5,
    "tags": ["new"]
}

这样，只更新了提供的字段，未提供的字段保持不变。

 

30、如何理解如下的 “Dependency Injection”这个概念

“个人理解：所谓的依赖，其实是有点链式调用函数的味道在，比如 funcA --> funcB, 那么就叫B依赖于A，这是一种很直观接近本质对<依赖>的理解“

依赖注入（Dependency Injection）在编程中是一种技术，它允许我们把代码中需要的外部资源或依赖项传递给需要这些资源的地方，而不是在需要的地方直接创建它们。这种方式可以让代码更灵活、可维护性更高。

通俗易懂的解释

想象一下，你有一家餐馆（代表你的应用），这家餐馆有一位厨师（代表你的代码）。厨师需要一些原料（代表依赖项）来做菜（完成任务）。

  • 传统方式：厨师需要什么原料，就自己去买回来，然后再做菜。

    • 问题：每次做菜前都要花时间去买原料，而且不同的菜可能需要不同的原料，厨师要自己处理所有这些细节，重复工作很多。

  • 依赖注入：餐馆里有一个专门的采购员（依赖注入系统），负责为厨师准备好所有需要的原料。厨师只需要告诉采购员自己需要什么原料，采购员就会准备好，厨师直接用就行了。

    • 好处：厨师可以专注于做菜，而不用关心如何获得原料。这样不仅减少了厨师的工作量，还避免了重复劳动。

在 FastAPI 中使用依赖注入的例子

下面是一个简单的例子，演示如何在 FastAPI 中使用依赖注入。

例子1：简单的依赖注入

假设我们有一个依赖项，它返回一些通用的查询参数。

from fastapi import FastAPI, Depends

app = FastAPI()

# 定义一个依赖项函数，返回通用查询参数
def common_parameters(q: str = None, skip: int = 0, limit: int = 10):
    return {"q": q, "skip": skip, "limit": limit}

# 使用这个依赖项的路径操作函数
@app.get("/items/")
async def read_items(commons: dict = Depends(common_parameters)):
    return commons

在这个例子中：

  • common_parameters 函数定义了一些通用的查询参数。
  • 在 read_items 路径操作函数中，使用 Depends 来声明对 common_parameters 的依赖。
  • FastAPI 会自动调用 common_parameters 函数，并将其返回值传递给 read_items 函数。

这样，每次访问 /items/ 路径时，FastAPI 都会自动提供这些通用的查询参数。

例子2：更复杂的依赖注入

假设我们需要一个数据库连接和用户认证。

from fastapi import FastAPI, Depends, HTTPException

app = FastAPI()

# 模拟一个数据库连接依赖项
def get_db():
    db = "fake_db_connection"
    try:
        yield db
    finally:
        # 通常这里会有关闭连接的逻辑
        pass

# 模拟一个简单的认证依赖项
def get_current_user(token: str):
    if token != "secret-token":
        raise HTTPException(status_code=401, detail="Invalid token")
    return {"user_id": 1, "username": "user"}

# 使用这些依赖项的路径操作函数
@app.get("/users/me")
async def read_user_me(db: str = Depends(get_db), current_user: dict = Depends(get_current_user)):
    return {"db": db, "user": current_user}

在这个例子中：

  • get_db 函数模拟了一个数据库连接，使用 yield 关键字可以在函数中执行一些设置和清理操作。
  • get_current_user 函数模拟了一个简单的用户认证逻辑，通过检查传入的 token 确认用户身份。
  • 在 read_user_me 路径操作函数中，使用 Depends 声明对 get_db 和 get_current_user 的依赖。
  • FastAPI 会自动调用这些依赖项函数，并将返回值传递给 read_user_me。

总结

依赖注入让代码更模块化、更易于测试，减少了重复代码。在 FastAPI 中，依赖注入非常容易使用，可以轻松地将共享逻辑、数据库连接、安全性等集成到路径操作函数中。

这就像厨师专注于做菜，而让采购员处理所有原料的准备工作一样，大大简化了开发和维护的过程。

 
 31、"take care of" 在这里的含义是什么？
不能理解为：照顾，不然说不通。"take care of" 在这里的含义是 "处理" 或 "解决"：

 

 32、python中除了函数，还有哪些常见的也是可调用的呢？

 

在 Python 中，除了函数，还有多种对象是可以调用的。以下是一些常见的可调用对象：

  1. 类：

    • 类可以像函数一样被调用，通过调用类名来创建类的实例。
class MyClass:
    def __init__(self, value):
        self.value = value

instance = MyClass(10)

　　2.实例方法：

  • 类的实例方法（包括普通方法、类方法和静态方法）都可以调用。
class MyClass:
    def instance_method(self):
        return "Instance method called"

    @classmethod
    def class_method(cls):
        return "Class method called"

    @staticmethod
    def static_method():
        return "Static method called"

obj = MyClass()
obj.instance_method()
MyClass.class_method()
MyClass.static_method()

　　3.可调用对象（实现了 __call__ 方法的类）：

  • 如果一个类定义了 __call__ 方法，那么它的实例也可以被调用。
class CallableObject:
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        return "Called the instance"

obj = CallableObject()
result = obj()

　　4.生成器函数：

  • 使用 yield 的函数，可以在调用时返回一个生成器对象。
def generator_function():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

gen = generator_function()
for value in gen:
    print(value)

　　5.协程函数：

  • 使用 async def 定义的异步函数，在调用时返回一个协程对象。
import asyncio

async def coroutine_function():
    await asyncio.sleep(1)
    return "Coroutine result"

# To run the coroutine
result = asyncio.run(coroutine_function())

　　6.内置函数和方法：

  • Python 提供了许多内置函数和方法，它们也是可调用的。
result = len([1, 2, 3])
print(result)

　　7.lambda 表达式：

  • lambda 表达式创建匿名函数，也可以调用。
add = lambda x, y: x + y
result = add(2, 3)
print(result)

这些不同类型的可调用对象在 Python 中提供了强大的灵活性和功能，可以用于各种不同的编程场景。

 
33、在如下代码中，Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]中，第一个CommonQueryParams写在这里是什么意思？

在 Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)] 中，第一个 CommonQueryParams 表示依赖项的类型。这是类型注解的一部分，用于告诉 FastAPI 这个依赖项的类型是什么，以便它能够在请求时正确地处理和注入这个依赖项。

具体解释

  • CommonQueryParams：这是类型注解，用于指定 commons 参数的类型。在这个例子中，它表示 commons 参数应该是一个 CommonQueryParams 类型的对象。
  • Depends(CommonQueryParams)：这是依赖项的定义，它告诉 FastAPI 在处理请求时需要注入一个 CommonQueryParams 类型的对象。FastAPI 会自动创建这个对象，并根据请求的查询参数进行填充。

Annotated 的作用

Annotated 是一种新的类型注解方式，用于将类型信息和元数据绑定在一起。它允许你在类型注解中附加额外的信息。在这个例子中，Annotated 将 CommonQueryParams 类型与 Depends(CommonQueryParams) 依赖绑定在一起。

例子中的解释

@app.get("/items/")
async def read_items(commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]):
    response = {}
    if commons.q:
        response.update({"q": commons.q})
    items = fake_items_db[commons.skip : commons.skip + commons.limit]
    response.update({"items": items})
    return response

  1. commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]：

    • commons 是路径操作函数 read_items 的一个参数。
    • Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)] 告诉 FastAPI：
      • commons 参数的类型是 CommonQueryParams。
      • 这个参数的值是通过依赖注入的方式，由 Depends(CommonQueryParams) 提供的。

  2. FastAPI 的处理方式：

    • 当请求到达 /items/ 端点时，FastAPI 会调用 CommonQueryParams 类的构造函数，创建一个 CommonQueryParams 对象，并使用请求中的查询参数来初始化这个对象的属性（q, skip, limit）。
    • 然后，FastAPI 会将创建的 CommonQueryParams 对象注入到 read_items 函数的 commons 参数中。

总结

第一个 CommonQueryParams 在 Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)] 中的作用是指定依赖项的类型，

帮助 FastAPI 了解 commons 参数应该是什么类型的对象。通过这种方式，FastAPI 能够自动处理依赖项的创建和注入，从而简化了路径操作函数的编写。

 

34、如何理解如下的dependable，和dependant呢?

简单的区分理解：

　　"dependable" ---> 是被依赖的Callable

       "dependant"  --->  是依赖的Callable

在 FastAPI 文档中，"dependable" 和 "dependant" 这两个术语用于描述依赖注入系统中的不同角色。为了更好地理解这两个术语，我们可以将其与“依赖”和“被依赖者”这两个概念联系起来。

理解 "dependable" 和 "dependant"

  1. dependable：

    • “dependable” 是指那些可以被依赖的对象或函数，也就是提供依赖的资源或逻辑的部分。
    • 这些对象或函数被定义为依赖项，其他代码可以依赖于它们。
    • 在代码中，通常用 Depends 来声明一个“dependable”。

  2. dependant：

    • “dependant” 是指那些依赖于“dependable”的部分，也就是需要依赖项才能完成其功能的代码。
    • 在代码中，路径操作函数（或其他函数）是“dependant”，它们通过 Depends 来获取“dependable”。

举个例子

下面是一个简单的例子，演示“dependable”和“dependant”在 FastAPI 中的使用：

from fastapi import FastAPI, Depends

app = FastAPI()

# 定义一个 dependable，即提供依赖的函数
def common_parameters(q: str = None, skip: int = 0, limit: int = 100):
    return {"q": q, "skip": skip, "limit": limit}

# 定义一个 dependant，即依赖于 dependable 的路径操作函数
@app.get("/items/")
async def read_items(commons: dict = Depends(common_parameters)):
    response = {}
    if commons["q"]:
        response.update({"q": commons["q"]})
    # 假设 fake_items_db 是你的数据库
    fake_items_db = [{"item_name": "Foo"}, {"item_name": "Bar"}, {"item_name": "Baz"}]
    items = fake_items_db[commons["skip"]: commons["skip"] + commons["limit"]]
    response.update({"items": items})
    return response

解释

  • common_parameters 函数是一个“dependable”，因为它提供了可以被依赖的公共查询参数。
  • read_items 函数是一个“dependant”，因为它依赖于 common_parameters 提供的查询参数。

在这个例子中：

  • dependable：common_parameters 是可以被依赖的，它被定义为依赖项。
  • dependant：read_items 依赖于 common_parameters 提供的数据，它通过 Depends 声明了这种依赖关系。

更详细的翻译

为了更清楚地理解这个术语，我们可以将它翻译为：

  • Second dependency: 第二个依赖项
  • dependable: 可依赖项（提供依赖的对象或函数）
  • dependant: 依赖者（需要依赖项的代码）

所以完整的翻译和解释可以是：

“第二个依赖项：‘可依赖项’和‘依赖者’”

在 FastAPI 的依赖注入系统中，“可依赖项”（dependable）是指那些可以被其他代码依赖的对象或函数，

而‘依赖者’（dependant）是指那些需要依赖项才能完成其功能的代码。通过使用 Depends，我们可以在路径操作函数中声明和获取这些依赖项。

 

35、如何理解如下这段话？

 

这段话解释了在 FastAPI 中使用依赖注入时，如何处理同一个依赖项被多次声明的情况，以及如何在需要时禁用缓存。

通俗易懂的解释

使用同一个依赖项多次

假设你有一个依赖项（例如数据库连接），并且这个依赖项在同一个路径操作中被多次使用，或者多个依赖项共享了这个共同的依赖项。FastAPI 会智能地优化这个过程：

  • 优化机制：FastAPI 只会调用这个依赖项一次，然后将结果缓存起来。
  • 缓存使用：在同一个请求中，如果有其他地方也需要这个依赖项，FastAPI 会直接使用缓存的结果，而不是重新调用依赖项。

这样可以避免不必要的重复计算或操作，提升性能。

禁用缓存

在某些高级场景中，你可能希望每次都重新计算依赖项，而不是使用缓存的值。比如，你希望在同一个请求中多次调用依赖项，每次获取最新的值。为此，你可以通过设置 use_cache=False 来禁用缓存。

示例解释

async def needy_dependency(fresh_value: Annotated[str, Depends(get_value, use_cache=False)]):
    return {"fresh_value": fresh_value}

在这个示例中：

  • fresh_value：这是 needy_dependency 依赖的一个值，它是通过 get_value 函数获得的。
  • use_cache=False：表示每次请求 needy_dependency 时，FastAPI 都会重新调用 get_value 函数，而不是使用缓存的结果。

总结

  • 默认行为：FastAPI 会缓存依赖项的返回值，以避免在同一个请求中多次调用相同的依赖项，从而提高性能。
  • 禁用缓存：如果你希望每次都重新计算依赖项，可以使用 use_cache=False。

这个机制帮助你在使用依赖注入时，既能享受性能优化，又能在需要时保持灵活性。

 
 36、追问：请举例说明，加深理解

好的，以下是一个具体的例子，演示如何在 FastAPI 中使用依赖项缓存以及如何禁用缓存。

例子背景

假设我们有一个依赖项 get_query_param 用于从请求中提取查询参数，并且我们有两个路径操作函数 read_items 和 read_users 都依赖于这个参数。

此外，我们还有一个需要禁用缓存的依赖项 get_current_time，它每次调用时返回当前时间。

代码示例

from fastapi import Depends, FastAPI, Query
from typing_extensions import Annotated
from datetime import datetime

app = FastAPI()

# 定义一个依赖项，用于获取查询参数
def get_query_param(q: str = Query(...)):
    print("Query parameter function called")
    return q

# 定义一个依赖项，用于获取当前时间，并禁用缓存
def get_current_time():
    print("Current time function called")
    return datetime.now().isoformat()

# 路径操作函数依赖于 get_query_param
@app.get("/items/")
async def read_items(query: Annotated[str, Depends(get_query_param)]):
    return {"items_query": query}

# 另一个路径操作函数也依赖于 get_query_param
@app.get("/users/")
async def read_users(query: Annotated[str, Depends(get_query_param)]):
    return {"users_query": query}

# 路径操作函数依赖于 get_current_time，并禁用缓存
@app.get("/time/")
async def read_time(current_time: Annotated[str, Depends(get_current_time, use_cache=False)]):
    return {"current_time": current_time}

解释

依赖项缓存

  • get_query_param 依赖项用于获取查询参数。
    • 在 read_items 和 read_users 路径操作函数中，这个依赖项被多次使用。
    • FastAPI 会智能地调用 get_query_param 依赖项一次，并缓存其结果。如果在同一个请求中需要多次访问这个依赖项，FastAPI 会使用缓存的值，而不会重新调用 get_query_param 函数。

禁用缓存

  • get_current_time 依赖项用于获取当前时间。
    • 在 read_time 路径操作函数中，我们通过 use_cache=False 禁用了缓存。
    • 每次调用 read_time 路径操作函数时，FastAPI 都会重新调用 get_current_time 函数，而不会使用缓存的值。这意味着你每次调用 /time/ 路径都会看到不同的时间戳。

使用示例

假设你启动了这个 FastAPI 应用，并且访问以下 URL：

  1. 访问 /items/?q=test：

    • 控制台输出：Query parameter function called
    • 返回结果：{"items_query": "test"}

  2. 访问 /users/?q=test（同一请求中调用多个路径操作时）：

    • 如果这两个请求是不同的 HTTP 请求，控制台输出：Query parameter function called
    • 如果这两个请求在同一个请求上下文中，控制台不会再次输出，返回结果：{"users_query": "test"}

  3. 访问 /time/：

    • 控制台输出：Current time function called
    • 返回结果：{"current_time": "2024-06-27T12:34:56.789012"}（每次请求都会有所不同）

通过这个例子，可以更直观地理解 FastAPI 如何处理依赖项的缓存，以及在需要时如何禁用缓存。

 
37、如何理解这个dependencies参数呢？

实际测试后，直观效果如下

可以简单理解为：只有满足了两个依赖的输入条件，才会返回read_items()里应有的结果

否则结果如下:

 

 38、如何理解如下两段代码的区别？

 如下是详细解析代码示例，解释依赖项 get_username 捕获并重新抛出 InternalError 的机制。

第一段代码

from typing import Annotated
from fastapi import Depends, FastAPI, HTTPException

app = FastAPI()

class InternalError(Exception):
    pass

def get_username():
    try:
        yield "Rick"
    except InternalError:
        print("Oops, we didn't raise again, Britney 😱")

@app.get("/items/{item_id}")
def get_item(item_id: str, username: Annotated[str, Depends(get_username)]):
    if item_id == "portal-gun":
        raise InternalError(
            f"The portal gun is too dangerous to be owned by {username}"
        )
    if item_id != "plumbus":
        raise HTTPException(
            status_code=404, detail="Item not found, there's only a plumbus here"
        )
    return item_id

依赖项的工作方式

  • 依赖项 get_username:
    • 这是一个生成器函数，它使用 yield 关键字。
    • 生成器函数在首次调用时执行，返回 yield 的值，然后暂停。
    • 当生成器函数恢复时（通常是在使用完返回值之后），会执行 yield 之后的代码。

捕获异常

  • 在依赖项 get_username 中，代码如下：

def get_username():
    try:
        yield "Rick"
    except InternalError:
        print("Oops, we didn't raise again, Britney 😱")
    • yield 返回 "Rick"。
    • 但是，这个 try 块在整个生成器函数的上下文中起作用，包括恢复生成器的部分。
    • 因此，如果在使用依赖项的路径操作函数中抛出 InternalError，当生成器恢复时，该异常会被捕获到 except InternalError 块中。

举个例子

假设依赖项 get_username 生成器函数在路径操作函数中被使用：

  • 路径操作函数 get_item 调用 get_username 生成器函数，并从中获取 "Rick"。

  • 如果 item_id 是 "portal-gun"，get_item 函数会抛出 InternalError：

第二段代码

让我们看看第二段代码，其中 get_username 捕获异常并重新抛出：

from typing import Annotated
from fastapi import Depends, FastAPI, HTTPException

app = FastAPI()

class InternalError(Exception):
    pass

def get_username():
    try:
        yield "Rick"
    except InternalError:
        print("We don't swallow the internal error here, we raise again 😎")
        raise

@app.get("/items/{item_id}")
def get_item(item_id: str, username: Annotated[str, Depends(get_username)]):
    if item_id == "portal-gun":
        raise InternalError(
            f"The portal gun is too dangerous to be owned by {username}"
        )
    if item_id != "plumbus":
        raise HTTPException(
            status_code=404, detail="Item not found, there's only a plumbus here"
        )
    return item_id

捕获和重新抛出异常

  • 在依赖项 get_username 中，except 块捕获 InternalError 并重新抛出：

except InternalError:
    print("We don't swallow the internal error here, we raise again 😎")
    raise

  • 当路径操作 get_item 抛出 InternalError 时，生成器恢复执行，并进入 except InternalError 块。

  • 由于 raise 语句重新抛出异常，FastAPI 将捕获到未处理的 InternalError 并返回 HTTP 500 错误，同时在服务器日志中记录异常。

关键点总结

  1. 生成器函数的异常处理:

    • yield 之后的异常会在生成器恢复时捕获。
    • 这包括路径操作函数中抛出的异常。

  2. 依赖项的使用:

    • 依赖项 get_username 作为路径操作的参数，通过 Depends 机制传递。
    • 当路径操作函数执行时，生成器函数 get_username 也会参与异常处理。

通俗易懂的解释

在这个例子中，get_username 是一个生成器函数，生成器函数可以在 yield 后继续执行代码。

当路径操作 get_item 抛出 InternalError 异常时，生成器函数 get_username 会捕获到这个异常。

如果 get_username 捕获到异常并没有重新抛出，FastAPI 将不会记录到任何错误日志。

如果重新抛出异常，FastAPI 将记录到错误日志，并返回 HTTP 500 错误给客户端。

 
 39、如何理解下面这个图？

这个图表展示了在使用 FastAPI 时，客户端请求、异常处理器、带有 yield 的依赖、路径操作和后台任务之间的交互过程。下面是图表的详细解释：

1. 客户端请求（Client）

  • 开始请求：客户端发起一个请求，这个请求进入 FastAPI 应用程序。

2. 带有 yield 的依赖（Dep with yield）

  • 运行代码直到 yield：在请求处理过程中，FastAPI 会执行依赖函数，直到遇到 yield 关键字。这个依赖函数可能是数据库会话、文件操作等需要清理的资源。
  • 引发异常（可选）：在运行过程中，依赖函数可以引发异常，例如 HTTPException。
    • HTTP 错误响应：如果在 yield 之前引发了异常，异常会被捕获并返回 HTTP 错误响应给客户端。

3. 路径操作（Path Operation）

  • 运行依赖：继续运行依赖的代码（如数据库会话）。
  • 引发异常：如果路径操作中引发了异常，例如 HTTPException，FastAPI 会捕获并处理该异常。
    • 处理异常（可选）：路径操作可以捕获异常，并可能引发新的异常。
    • HTTP 错误响应：处理后，如果仍有异常，返回 HTTP 错误响应给客户端。

4. 异常处理器（Exception handler）

  • 处理异常：异常处理器可以捕获和处理异常。
    • 引发新的异常（可选）：异常处理器可以选择引发新的异常（如 HTTPException），或处理其他类型的异常。

5. 返回响应（Return response to client）

  • 返回响应给客户端：在路径操作完成后，FastAPI 会返回响应给客户端。如果在请求处理过程中没有引发异常，返回正常的 HTTP 响应。

6. 后台任务（Background tasks）

  • 发送后台任务（可选）：路径操作可能会启动后台任务，这些任务在后台运行，不影响客户端请求的返回。
  • 处理后台任务中的异常（可选）：如果后台任务中引发异常，可以在任务中处理这些异常。

总结

  • 依赖函数：使用 yield 的依赖函数在路径操作之前运行，可以在 yield 之前或之后引发异常。
  • 路径操作：路径操作函数可以处理和引发异常。
  • 异常处理器：全局异常处理器捕获和处理所有的异常。
  • 后台任务：路径操作完成后可以启动后台任务，后台任务中的异常也可以被捕获和处理。

整个流程确保请求的生命周期内资源得到正确管理，异常得到适当处理，并在必要时发送后台任务。

 
 40、关于@contextmanager这个装饰器的理解

@contextmanager 装饰器

概念

@contextmanager 是 Python 标准库中的 contextlib 模块提供的一个装饰器，用于简化编写上下文管理器（context manager）。

上下文管理器通常用于管理资源，比如文件、网络连接或数据库连接的打开和关闭等操作，确保资源在使用后能被正确地释放。

作用

  • 简化上下文管理器的编写：通过 @contextmanager 装饰器，我们可以使用生成器函数来实现上下文管理器，而不必定义一个完整的类并实现 __enter__ 和 __exit__ 方法。
  • 确保资源的正确管理：使用 @contextmanager 可以确保在进入和退出上下文时执行特定的代码，如打开和关闭文件、建立和断开数据库连接等。

通俗解释

想象一下你借用一本图书馆的书，你会在借书时登记借书记录，在归还书籍时更新记录。@contextmanager 装饰器就像图书馆的借书系统，它确保你在借书时做好登记，在还书时完成更新。

使用举例

不使用 @contextmanager 的上下文管理器类
class MyContextManager:
    def __enter__(self):
        print("Entering the context")
        return self
    
    def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
        print("Exiting the context")

with MyContextManager() as manager:
    print("Inside the context")

使用 @contextmanager 的上下文管理器

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def my_context_manager():
    print("Entering the context")
    try:
        yield
        print("Inside the context")
    finally:
        print("Exiting the context")

with my_context_manager():
    print("Doing something inside the context")

解释

  • 生成器函数： my_context_manager 是一个生成器函数，包含一个 yield 语句。yield 之前的代码在进入上下文时执行，yield 之后的代码在退出上下文时执行。
  • 进入上下文： 当执行 with my_context_manager() 时，yield 之前的代码（print("Entering the context")）会首先执行。
  • 退出上下文： 当 with 语句块执行完毕或遇到异常时，yield 之后的代码（print("Exiting the context")）会执行，确保资源被正确释放。
更实际的例子

假设你需要管理一个文件的打开和关闭：

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def open_file(file_name, mode):
    f = open(file_name, mode)
    try:
        yield f
    finally:
        f.close()

with open_file('test.txt', 'w') as f:
    f.write('Hello, world!')

解释

  • 进入上下文： open_file 函数打开文件，并将文件对象 f 返回给 with 语句块使用。
  • 退出上下文： 当 with 语句块结束时，yield 之后的 finally 块确保文件被关闭。

总结

@contextmanager 装饰器简化了上下文管理器的实现，使得资源的管理更加方便和清晰。

通过这种方式，我们可以确保在进入和退出上下文时执行必要的操作，确保资源的正确使用和释放。

 
41、总是容易记不清楚的基础概念：
这段代码到底应该如何通俗理解，尤其是装饰器和函数部分
@app.get("/items/")
def read_items(db: Annotated[str, Depends(get_db)]):
    # 使用 db 处理请求
    return {"message": "Using database connection"}

要通俗地理解这段代码，我们需要从以下几个方面来解释：FastAPI 路径操作、依赖注入以及 yield 的作用。

1. 路径操作函数

路径操作函数是 FastAPI 中用于处理特定路径请求的函数。每个路径操作函数都由一个路径装饰器（如 @app.get("/items/")）来装饰。

2. 装饰器

装饰器是一种高级 Python 语法，用于在函数前后添加额外的功能。@app.get("/items/") 是一个装饰器，它告诉 FastAPI 这个函数应该处理 /items/ 路径的 GET 请求。

3. 依赖注入

依赖注入是一种设计模式，允许我们在函数中声明需要的外部资源（如数据库连接、配置参数等），而不用直接在函数内部创建这些资源。FastAPI 会自动处理依赖关系，并将所需资源传递给函数。

4. yield 的作用

在依赖函数中使用 yield 关键字，可以让我们在请求处理前创建资源，并在请求处理后清理资源。

示例代码分解

我们通过具体代码示例来解释这些概念：

from contextlib import contextmanager
from typing import Annotated
from fastapi import Depends, FastAPI

app = FastAPI()

@contextmanager
def get_db():
    db = "Database connection"  # 假设这是一个数据库连接
    try:
        yield db  # 暂停并返回数据库连接
    finally:
        print("Closing database connection")  # 请求处理完后，清理资源

@app.get("/items/")
def read_items(db: Annotated[str, Depends(get_db)]):
    # 使用 db 处理请求
    return {"message": "Using database connection"}

通俗解释

  1. 创建 FastAPI 应用：app = FastAPI() 创建了一个 FastAPI 应用实例。

  2. 定义依赖函数 get_db：

    • @contextmanager 是一个装饰器，用于简化资源管理。
    • def get_db() 是一个生成器函数，创建了一个模拟的数据库连接 db。
    • yield db 暂停函数执行，并返回 db 作为依赖项。FastAPI 会在请求处理完成后，继续执行 finally 块，打印 "Closing database connection"。

  3. 定义路径操作函数 read_items：

    • @app.get("/items/") 是一个装饰器，指定这个函数处理 /items/ 路径的 GET 请求。
    • def read_items(db: Annotated[str, Depends(get_db)]) 定义了一个路径操作函数 read_items。
    • db: Annotated[str, Depends(get_db)] 声明了 db 参数，它的值将由 get_db 函数生成。
    • FastAPI 会自动调用 get_db 函数，获取数据库连接 db，并将其传递给 read_items 函数。
    • 函数内部使用 db 处理请求，并返回一个包含消息的字典。

总结

这段代码展示了如何在 FastAPI 中使用依赖注入来管理资源。

通俗解释

  1. 创建 FastAPI 应用：app = FastAPI() 创建了一个 FastAPI 应用实例。

  2. 定义依赖函数 get_db：

    • @contextmanager 是一个装饰器，用于简化资源管理。
    • def get_db() 是一个生成器函数，创建了一个模拟的数据库连接 db。
    • yield db 暂停函数执行，并返回 db 作为依赖项。FastAPI 会在请求处理完成后，继续执行 finally 块，打印 "Closing database connection"。

  3. 定义路径操作函数 read_items：

    • @app.get("/items/") 是一个装饰器，指定这个函数处理 /items/ 路径的 GET 请求。
    • def read_items(db: Annotated[str, Depends(get_db)]) 定义了一个路径操作函数 read_items。
    • db: Annotated[str, Depends(get_db)] 声明了 db 参数，它的值将由 get_db 函数生成。
    • FastAPI 会自动调用 get_db 函数，获取数据库连接 db，并将其传递给 read_items 函数。
    • 函数内部使用 db 处理请求，并返回一个包含消息的字典。

总结

这段代码展示了如何在 FastAPI 中使用依赖注入来管理资源。通过 yield 关键字，我们可以在请求处理前创建资源，并在请求处理后自动清理资源。

这种方式确保了资源的高效管理，避免了资源泄漏等问题。装饰器简化了路径操作函数的定义，使代码更简洁、更易读。

 

 
 
 
 

 

5、如何理解 from pydantic import BaseModel中的BaseModel的作用呢？

from pydantic import BaseModel, conint

class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    age: conint(ge=0, le=150)  # 年龄必须在0到150之间

2. 数据转换

BaseModel 能够自动将输入数据转换为指定的类型。

例如，如果输入的字段是一个字符串，但定义的字段类型是整数，BaseModel 会尝试进行转换。

user = User(id='123', name='Alice', age='30')
print(user)
# 输出: id=123 name='Alice' age=30

3. 提供默认值

可以为模型中的字段指定默认值。

如果在实例化时没有提供这些字段的值，则会使用默认值。

class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    is_active: bool = True  # 默认值为 True

user = User(id=1, name='Bob')
print(user.is_active)
# 输出: True

4. JSON 解析和生成

BaseModel 提供了方便的方法将模型实例转换为 JSON 格式的字符串，或者从 JSON 格式的字符串创建模型实例。

user = User(id=1, name='Alice', age=30)
user_json = user.json()
print(user_json)
# 输出: '{"id": 1, "name": "Alice", "age": 30}'

new_user = User.parse_raw(user_json)
print(new_user)
# 输出: id=1 name='Alice' age=30

5. 类型提示和 IDE 支持

由于 BaseModel 使用 Python 的类型提示系统，因此可以获得更好的 IDE 支持，包括代码补全和类型检查。

6. 内部逻辑和约束

可以通过 BaseModel 的子类来实现自定义的验证逻辑和约束条件。例如，可以定义自定义的验证方法来处理复杂的验证逻辑。

from pydantic import validator

class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    age: int

    @validator('age')
    def check_age(cls, value):
        if value < 0:
            raise ValueError('年龄不能为负数')
        return value

总结

BaseModel 是 pydantic 库的核心，用于定义和验证数据模型。

通过使用 BaseModel，开发者可以简化数据验证、数据转换和数据序列化的过程，同时获得更好的类型安全性和代码可读性。

这使得 pydantic 成为许多 Python 项目中处理配置、请求数据和其他数据管理任务的首选工具之一。

 

6、请解释下这个Schema的概念、作用、通俗解释和使用举例说明

参考：https://json-schema.org/ 

Why JSON Schema?

While JSON is probably the most popular format for exchanging data,

JSON Schema is the vocabulary that enables JSON data consistency, validity, and interoperability at scale.

Schema 是一种描述数据结构和规则的定义文件。它规定了数据的格式、类型、约束条件等，以确保数据的一致性和有效性。

作用

  • 数据验证：通过 schema，可以验证数据是否符合预期的格式和约束条件。
  • 数据描述：schema 提供了一个清晰的描述，使开发者和系统更容易理解和使用数据。
  • 互操作性：不同系统之间可以通过 schema 共享数据格式，从而保证数据在不同系统之间的一致性和兼容性。

通俗解释

可以将 schema 想象成一种蓝图或说明书，用来告诉系统数据应该长什么样。例如，假设我们有一份描述用户信息的 JSON 数据：

{
  "name": "Alice",
  "age": 30,
  "email": "alice@example.com"
}

为了确保所有用户数据都符合相同的格式和规则，我们可以创建一个 schema 来描述这种格式：

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "name": { "type": "string" },
    "age": { "type": "integer" },
    "email": { "type": "string", "format": "email" }
  },
  "required": ["name", "age", "email"]
}

使用举例

1. 数据验证

假设我们在一个 API 中接收用户注册信息，我们可以使用 JSON Schema 来验证这些数据：

from jsonschema import validate, ValidationError

user_schema = {
    "type": "object",
    "properties": {
        "name": {"type": "string"},
        "age": {"type": "integer"},
        "email": {"type": "string", "format": "email"}
    },
    "required": ["name", "age", "email"]
}

def validate_user(data):
    try:
        validate(instance=data, schema=user_schema)
        print("Valid data!")
    except ValidationError as e:
        print("Invalid data:", e)

user_data = {
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "email": "alice@example.com"
}

validate_user(user_data)
# 输出: Valid data!

2. API 文档生成

在 FastAPI 中，可以使用 Pydantic 模型生成 OpenAPI 文档，该文档会自动包含 schema 信息，提供给开发者清晰的 API 使用指南。

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

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

@app.post("/users/")
async def create_user(user: User):
    return user

访问 /docs 端点，可以看到自动生成的 API 文档，其中包含 User 模型的 schema 信息。

为什么选择 JSON Schema

  • 普及性：JSON 是目前最流行的数据交换格式，而 JSON Schema 提供了一种标准化的方法来定义和验证 JSON 数据。
  • 一致性：JSON Schema 可以确保数据在不同系统之间的一致性，避免数据格式不一致的问题。
  • 可扩展性：JSON Schema 可以随着数据结构的变化而灵活调整，适应不同的需求。
  • 文档生成：JSON Schema 可以自动生成数据模型的文档，方便开发者理解和使用。

通过使用 JSON Schema，可以在数据交换过程中保证数据的完整性和一致性，提高系统的可靠性和可维护性。

 

7、当我从FastAPI界面点击执行后，为什么Pycharm后端的FastAPI服务器IP一直是如下变化的呢？

?[32mINFO?[0m:     Will watch for changes in these directories: ['D:\\Develop\\Python\\FastAPIPro\\TutorialUserGuide\\4.Request Body']
?[32mINFO?[0m:     Uvicorn running on ?[1mhttp://127.0.0.1:8001?[0m (Press CTRL+C to quit)
?[32mINFO?[0m:     Started reloader process [?[36m?[1m20440?[0m] using ?[36m?[1mWatchFiles?[0m
?[32mINFO?[0m:     Started server process [?[36m13708?[0m]
?[32mINFO?[0m:     Waiting for application startup.
?[32mINFO?[0m:     Application startup complete.
?[32mINFO?[0m:     127.0.0.1:8708 - "?[1mGET /docs HTTP/1.1?[0m" ?[32m200 OK?[0m
?[32mINFO?[0m:     127.0.0.1:8708 - "?[1mGET /openapi.json HTTP/1.1?[0m" ?[32m200 OK?[0m
?[32mINFO?[0m:     127.0.0.1:8709 - "?[1mGET /docs HTTP/1.1?[0m" ?[32m200 OK?[0m
?[32mINFO?[0m:     127.0.0.1:8709 - "?[1mGET /openapi.json HTTP/1.1?[0m" ?[32m200 OK?[0m
?[32mINFO?[0m:     127.0.0.1:8731 - "?[1mPOST /items/ HTTP/1.1?[0m" ?[32m200 OK?[0m

当你从 FastAPI 界面点击执行后，看到 PyCharm 后端的服务器 IP 一直在变化，这通常是因为每次请求可能会使用一个新的客户端端口连接到服务器。以下是一些详细的解释：

详细解释

  1. 服务器 IP 和端口：

    • 127.0.0.1 是本地回环地址，表示请求是从本地主机（也就是你运行服务器的同一台机器）发出的。
    • 后面的端口号（例如 8708、8709、8731）是客户端连接到服务器所使用的端口。这些端口由操作系统动态分配，通常是短暂的端口（ephemeral ports），每次新的连接可能会使用不同的端口。

  2. 动态端口分配：

    • 当客户端（例如浏览器）向服务器（例如你的 FastAPI 应用）发送请求时，操作系统会为每个新的连接分配一个未使用的端口。这个端口用于标识客户端连接。
    • 因此，每次发送新的请求时，可能会看到不同的端口号。

  3. 示例日志说明：

    • 127.0.0.1:8708 - "GET /docs HTTP/1.1" 200 OK 表示一个从端口 8708 发出的请求。
    • 127.0.0.1:8709 - "GET /openapi.json HTTP/1.1" 200 OK 表示另一个从端口 8709 发出的请求。
    • 127.0.0.1:8731 - "POST /items/ HTTP/1.1" 200 OK 表示又一个从端口 8731 发出的请求。

为什么会这样？

  • 操作系统行为：这是操作系统正常的网络连接行为，为每个新的 TCP 连接分配一个临时端口。
  • 并发请求：如果你快速点击或发送多个请求，操作系统可能会为每个请求分配不同的端口。
  • 连接管理：这些端口帮助操作系统管理和跟踪多个并发连接，以确保数据能够正确地返回给相应的客户端。

总结

当你从 FastAPI 界面点击执行后，看到服务器 IP 一直变化，其实变化的是客户端的端口号，这些端口号是由操作系统动态分配的，用于管理和区分不同的客户端连接。这是正常的网络行为，不用担

 

8、追问：但是我FastAPI网页输入框内的URL的IP和Port却是如下，没有变过。

 http://127.0.0.1:8001/docs#/default/create_item_items__post

你提到 FastAPI 网页输入框内的 URL 的 IP 和端口没有变化，

这是因为该 URL 指向的是 FastAPI 应用的服务器地址和端口。具体情况如下：

服务器端和客户端的端口区别

  1. 服务器端口：

    • http://127.0.0.1:8001 是你的 FastAPI 服务器正在监听的地址和端口。
    • 这个地址和端口在服务器运行期间通常是固定的，你在浏览器或其他客户端访问时使用的就是这个地址。

  2. 客户端端口：

    • 当你从浏览器或其他客户端发送请求到服务器时，操作系统会为该客户端连接分配一个临时端口（例如 8708、8709 等）。
    • 这些临时端口是用来区分和管理客户端连接的，不会影响服务器的固定地址和端口。

为什么 URL 不变？

  • 固定的服务器地址和端口：你的 FastAPI 服务器运行在 127.0.0.1:8001，这是你配置的服务器监听的地址和端口，因此浏览器 URL 中的地址和端口是固定的。
  • 临时的客户端端口：每次发送请求时，客户端会使用不同的临时端口来连接服务器，这些端口在服务器日志中显示。

日志中的变化原因

你在 FastAPI 服务器日志中看到的变化端口（例如 127.0.0.1:8708、127.0.0.1:8709）是客户端的临时端口，

这些端口由操作系统动态分配，用于管理每个独立的连接。浏览器每次发送请求时，可能会使用不同的临时端口。

举例说明

假设你在浏览器中访问 http://127.0.0.1:8001/docs：

  1. 服务器端：

    • 你的 FastAPI 服务器运行在 127.0.0.1 的端口 8001 上，等待接收请求。
    • 浏览器访问 http://127.0.0.1:8001/docs 时，这个地址是固定的。

  2. 客户端端：

    • 操作系统为浏览器分配一个临时端口（例如 8708）用于连接服务器。
    • 浏览器通过 127.0.0.1:8708 端口向服务器 127.0.0.1:8001 发送请求。

总结

浏览器 URL 中的服务器地址和端口（127.0.0.1:8001）是固定的，这是你的 FastAPI 应用正在监听的地址。

而在 FastAPI 服务器日志中看到的变化端口（8708、8709 等）是客户端的临时端口，用于管理每个独立的连接。

这种行为是操作系统正常的网络管理机制，不会影响你的 FastAPI 应用的正常运行和访问。

 

8、在阅读FastAPI文档时，metadata的概念该如何理解。

Metadata 概念

在 FastAPI 中，metadata 是指附加到 API 路由、参数、模型等元素上的额外信息。

这些信息并不会直接影响代码的执行逻辑，但会被用来生成文档、提供验证、增强编辑器支持等。

解释

metadata 的主要作用是提供关于 API 的更多上下文信息，例如参数的描述、默认值、示例值等。这些信息可以帮助开发者更好地理解和使用 API，并且会在生成的 OpenAPI 文档和自动生成的界面中显示。

举例

以下是一些在 FastAPI 中使用 metadata 的例子：

1. 路由参数的 metadata

你可以为路由参数添加描述信息，这些描述会显示在生成的 API 文档中。

from fastapi import FastAPI, Query

app = FastAPI()

@app.get("/items/")
async def read_items(q: str = Query(None, title="Query string", description="Query string for the items to search in the database that have a good match")):
    return {"q": q}

在这个例子中，q 参数的 title 和 description 就是 metadata。这些信息会在 OpenAPI 文档中显示，帮助用户理解该参数的用途。

2. 模型字段的 metadata

你可以为 Pydantic 模型字段添加 metadata，例如描述、示例值等。

from pydantic import BaseModel, Field

class Item(BaseModel):
    name: str = Field(..., title="Name of the item", description="The name of the item", example="Foo")
    price: float = Field(..., gt=0, description="The price of the item", example=45.67)
    description: str = Field(None, title="Description of the item", example="A very nice item")

在这个例子中，title、description 和 example 都是字段的 metadata，这些信息会被包含在生成的 OpenAPI 文档中，帮助用户了解模型字段的含义和期望的值。

3. 路由的 metadata

你可以为整个路由添加描述信息。

@app.post("/items/", summary="Create an item", description="Create an item with all the information, name, description, price, and tax.")
async def create_item(item: Item):
    return item

在这个例子中，summary 和 description 是路由的 metadata，会在 API 文档中显示，提供对该路由的简要描述和详细说明。

总结

metadata 是附加在 API 元素上的额外信息，用于生成文档、提供验证和增强编辑器支持等。

通过使用 metadata，开发者可以更好地描述 API 的行为和期望的数据格式，帮助用户更容易地理解和使用 API。

 

9、serialization是什么意思？如何理解

序列化(Serialization)是指将数据结构或对象实例转换为适合存储或通过网络传输的格式的过程,这样以后就可以重建原始数据。

它与反序列化(Deserialization)相反,反序列化是将序列化的数据转换回原始数据结构或对象的过程。

在FastAPI和Web开发的背景下,序列化常用于将Python对象(如字典、列表或自定义类)转换为JSON或XML等格式, 这些格式可以在互联网上轻松传输, 并被不同的编程语言或系统解释。

例如,假设你有一个表示用户的Python类:

class User:
    def __init__(self, name, email):
        self.name = name
        self.email = email

要在FastAPI应用程序中将User实例作为响应返回,你需要将其序列化为JSON格式:

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class UserSchema(BaseModel):
    name: str
    email: str

@app.get("/users/{user_id}", response_model=UserSchema)
def get_user(user_id: int):
    # 从数据库或其他来源获取用户数据
    user = User("John Doe", "john@example.com")
    
    # FastAPI将自动使用UserSchema模型
    # 将User实例序列化为JSON格式
    return user

在此示例中, FastAPI使用Pydantic定义的UserSchema模型自动将User实例序列化为JSON格式, 然后作为响应返回。

序列化对于不同系统之间的通信至关重要, 因为它允许数据表示为与语言无关的格式, 这种格式可以被各种编程语言和平台轻松传输和解析。

 

10、datetime.timedelta的用法举例说明

datetime.timedelta 是 Python 中 datetime 模块提供的一个类，用于表示两个日期或时间之间的时间差。以下是一些 datetime.timedelta 的用法示例：

  1. 创建时间差：

from datetime import timedelta

# 创建一个表示3天8小时的时间差
delta = timedelta(days=3, hours=8)

　　2.添加时间差到日期：

from datetime import datetime, timedelta

# 创建一个日期
today = datetime(2024, 6, 16)

# 将时间差添加到日期
next_meeting = today + timedelta(days=10)
print(next_meeting)  # 输出：2024-06-26 00:00:00

　　3.从日期减去时间差：

# 假设有一个过去的日期
past_date = datetime(2024, 6, 16)

# 减去时间差
before_meeting = past_date - timedelta(days=5)
print(before_meeting)  # 输出：2024-06-11 00:00:00

　　4.时间差的比较：

# 创建两个时间差
delta1 = timedelta(days=1, hours=2)
delta2 = timedelta(days=1, hours=3)

# 比较时间差
print(delta1 < delta2)  # 输出：True

　　5.时间差的总秒数：

delta = timedelta(days=2, seconds=3600)
print(delta.total_seconds())  # 输出：172800，即2天加上1小时的总秒数

　　6.时间差的分解：

delta = timedelta(days=4, hours=12, minutes=30)
print(delta.days)            # 输出：4
print(delta.seconds)         # 输出：45180，即12小时30分钟的总秒数
print(delta.microseconds)    # 输出：0

　　7.使用 timedelta 作为默认参数：

def delay_execution(delay=timedelta(hours=1)):
    print(f"Executing in {delay.total_seconds()} seconds")

delay_execution()  # 使用默认参数
delay_execution(timedelta(minutes=30))  # 使用自定义参数

datetime.timedelta 可以非常灵活地用于日期和时间的计算，是处理日期时间问题时的一个强大工具。

posted @ 2024-06-12 23:50  AlphaGeek  阅读(450)  评论(0)    收藏  举报