前言 在某些情况下，提供依赖项的 Settings 会有用，而不是让全局对象拥有可随处使用的 Settings 在测试期间会有用，因为使用自定义 Settings 覆盖依赖项非常容易 config.py...开头的文件是类 Unix 系统（如 Linux 和 macOS）中的隐藏文件 但是 dotenv 文件实际上不必具有那个确切的文件名 Pydantic 支持使用外部库读取这类型的文件 安装第三方库 pip...Settings 对象，这样就只会读取一次 .env 文件 def get_settings(): return Settings() 上述代码，如果作为请求的依赖项，那么每次请求进来，都会创建一个...，而不是再次执行函数内部代码 因此，它下面的函数将针对每个参数组合执行一次 然后，每当使用完全相同的参数组合调用函数时，每个参数组合返回相同的值将一次又一次地使用 在请求依赖项 get_settings...的一部分，它是 Python 标准库的一部分 使用 @lru_cache() 可以避免为每个请求一次又一次地读取 .env 文件，同时可以在测试期间覆盖它的值 有参数的函数的栗子 @lru_cache
FastAPI 系列文章： FastAPI 学习之路（一） FastAPI 学习之路（二） FastAPI 学习之路（三） FastAPI 学习之路（四）使用pydantic模型做请求体...（十九）处理错误 FastAPI 学习之路（二十）接口文档配置相关 FastAPI 学习之路（二十一）请求体 - 更新数据 FastAPI 学习之路（二十二） FastAPI 学习之路（二十三）...尽管该函数自身是依赖项，但还声明了另一个依赖项（它「依赖」于其他对象） 该函数依赖 query_extractor, 并把 query_extractor 的返回值赋给参数 desc 同时，该函数还声明了类型是...str 的可选name 用户未提供desc 时，则使用name 多次使用同一个依赖项 如果在同一个路径操作 多次声明了同一个依赖项，例如，多个依赖项共用一个子依赖项，FastAPI 在处理同一请求时...FastAPI 不会为同一个请求多次调用同一个依赖项，而是把依赖项的返回值进行「缓存」，并把它传递给同一请求中所有需要使用该返回值的「依赖项」。 其实依赖注入系统非常简单。
）的工具 使用 ORM，通常会创建一个表示 SQL 数据表的类，该类的每个属性都表示一个列，具有名称和类型 小栗子 Pet 类可以表示 SQL 表 pets 并且 Pet 类的每个实例对象代表数据库中的一行数据...这是为了防止被不同的事物（对于不同的请求）共享相同的连接 但是在 FastAPI 中，使用普通函数 (def) 可以针对同一请求与数据库的多个线程进行交互，因此需要让 SQLite 知道它应该允许使用多线程...需要确保每个请求在依赖项中都有自己的数据库连接会话，因此不需要设置为同一个线程 创建一个数据库会话 SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush...和使用 yield 的依赖项的区别 中间件需要更多的代码，而且稍微有点复杂 中间件必须是一个 async 函数，而且需要有 await 的代码，可能会阻塞程序并稍稍降低性能 每个请求运行的时候都会先运行中间件...，所以会为每个请求都创建一个数据库连接，即使某个请求的路径操作函数并不需要和数据库交互 建议 创建数据库连接对象最好还是用带有 yield 的依赖项来完成 在其他使用场景也是，能满足需求的前提下，最好用带有
FastAPI 系列文章： FastAPI 学习之路（一） FastAPI 学习之路（二） FastAPI 学习之路（三） FastAPI 学习之路（四）使用pydantic模型做请求体...（十九）处理错误 FastAPI 学习之路（二十）接口文档配置相关 FastAPI 学习之路（二十一）请求体 - 更新数据 前言 我们之前分享请求体去更新数据。...什么是依赖注入？ 声明代码（本文中为路径操作函数 ）运行所需的，或要使用的「依赖」的一种方式。...依赖项函数的形式和结构与路径操作函数一样。...接收到新的请求时，FastAPI 执行如下操作： 用正确的参数调用依赖项函数（「可依赖项」） 获取函数返回的结果 把函数返回的结果赋值给路径操作函数的参数 FastAPI 兼容性 依赖注入系统如此简洁的特性
子依赖 就是嵌套依赖，和嵌套 Pydantic Model 差不多意思 可以根据需求创建多层嵌套的依赖关系 比如上图，E 依赖 C、D，C、D 又依赖 B，B 又依赖 A........return q 就是个普通函数，接收一个 q 参数，类型 str，直接返回 q 第二层依赖 from fastapi import Cookie, Depends, FastAPI from typing...的执行顺序图 先执行第一层依赖，然后第二层，最后才会执行路径操作函数 查看 Swagger API 文档 正确传参的请求结果 user_cache 的作用 默认是 true，表示使用缓存 当同一个依赖项被多次调用时...，FastAPI 知道每个请求只会调用该依赖项一次 它会将返回值保存在缓存中，并将其传给需要它的所有地方，而不会重复调用该依赖项多次 当然，如果不想使用缓存的话，可以将 user_cache 设置为 False...needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)): return {"fresh_value": fresh_value} 多个路径操作函数声明同一个依赖项
它被设计为具有接收两个参数的函数，一个“请求”和一个“响应”。然后，您从请求中“读取”部分，并将“部分”“写入”响应。由于这种设计，不可能用标准Python类型提示将请求参数和主体声明为函数参数。...依赖注入系统需要对依赖项进行预注册，并且将基于已声明的类型解决依赖问题。因此，不可能声明多个组件来提供一个特定的类型。 路由在一个单独的地方声明，函数在另一个地方使用，（而不是在函数顶部使用装饰器）。...使用） 启发 FastAPI 地方 我认为用相同的 Python 类型声明多个内容（数据验证，序列化和文档），同时又提供了强大的编辑器支持，这是非常绝妙的主意。...FastAPI 使用的框架 Pydantic Pydantic 是一个库，基于Python类型提示来定义数据验证，序列化和文档（使用JSON模式）。这使其非常直观。...这是 FastAPI 在顶部添加的主要内容之一，全部基于Python类型提示（使用Pydantic）。以及依赖注入系统，安全实用程序，OpenAPI 模式生成等。
FastAPI 系列文章： FastAPI 学习之路（一） FastAPI 学习之路（二） FastAPI 学习之路（三） FastAPI 学习之路（四）使用pydantic模型做请求体...（十九）处理错误 FastAPI 学习之路（二十）接口文档配置相关 FastAPI 学习之路（二十一）请求体 - 更新数据 FastAPI 学习之路（二十二） FastAPI 学习之路（二十三）...FastAPI 学习之路（二十四）子依赖项 FastAPI 学习之路（二十五）路径操作装饰器依赖项 前言 我们之前分享是路径操作装饰器依赖项，这次我们去分享全局的依赖项。...正文 有时，我们要为整个应用添加依赖项。通过与定义FastAPI 学习之路（二十五）路径操作装饰器依赖项 类似的方式，可以把依赖项添加至整个 FastAPI 应用。...那么我们看下，如何去实现，比如我们全局都需要校验token。我们去看下，我们应该如何实现代码。
由于请求体是来自客户端的数据，因此在接收和处理请求体时需要对数据进行验证，以确保数据符合预期。在FastAPI中，我们可以使用Pydantic模块来验证请求体数据。...每个字段都具有一个类型注释，用于指定该字段的数据类型。在这个示例中，name和email都是字符串类型，age是整数类型。...在FastAPI中，我们可以使用@router.post装饰器来处理POST请求，并使用请求体模型作为参数来验证请求体数据。...该函数的参数user是我们之前定义的User请求体模型。当客户端向服务器发送POST请求时，FastAPI会自动使用User模型对请求体数据进行验证。...如果请求体数据符合User模型的定义，则FastAPI会将请求体数据转换为User对象，并将其传递给create_user函数。在这个示例中，我们将User对象返回给客户端。
另外，Pydantic 自动生成的文档使得 API 接口的使用更加友好。开发者可以通过查看自动生成的文档了解每个接口的输入和输出的结构，以及每个字段的含义和验证规则。...1.3依赖注入系统 FastAPI 提供了一个强大的依赖注入系统，使得在路由处理函数中使用依赖项（如数据库连接、配置等）变得简单。这提高了代码的可测试性和可维护性。...此外，FastAPI还倚仗Pydantic库提供强大而灵活的数据验证机制。Pydantic不仅能够对请求数据进行自动验证，还能够进行数据转换和序列化。...通过使用Pydantic库，FastAPI不仅能够对请求和响应数据进行有效的验证，还能够自动转换和序列化数据，减轻了开发者的负担。...这对于团队协作、代码维护和版本控制都具有显著的优势。快速上手的特性使得新手能够迅速入门FastAPI，而其清晰的文档和示例使得学习曲线更加平滑。
混合使用 Path、Query 和请求体参数 你可以随意地混合使用 Path、Query 和请求体参数声明，FastAPI 会知道该如何处理。...多个请求体参数 在上面的示例中，路径操作将期望一个具有 Item 的属性的 JSON 请求体，就像： { "name": "Foo", "description": "The pretender...将注意到该函数中有多个请求体参数（两个 Pydantic 模型参数）。...嵌入单个请求体参数 假设你只有一个来自 Pydantic 模型 Item 的请求体参数 item。 默认情况下，FastAPI 将直接期望这样的请求体。..."name": "Foo", "description": "The pretender", "price": 42.0, "tax": 3.2 } 总结 你可以添加多个请求体参数到路径操作函数中
什么是中间件 就是一个函数，它在被任何特定路径操作处理之前处理每个请求，且在每个 response 返回之前被调用 类似钩子函数 执行顺序 中间件会接收应用程序中的每个请求 Request 针对请求...Request 或其他功能，可以自定义代码块 再将请求 Request 传回路径操作函数，由应用程序的其余部分继续处理该请求 路径操作函数处理完后，中间件会获取到应用程序生成的响应 Response 中间件可以针对响应...Response FastAPI 有提供 Response 模块，但其实就是 starlette 里面的 Response 中间件和包含 yield 的依赖项、Background task 的执行顺序...依赖项 yield 语句前的代码块 中间件 依赖项 yield 语句后的代码块 Background task 创建中间件 import time from fastapi import FastAPI...FastAPI, Request, Query, Body, status from fastapi.encoders import jsonable_encoder from pydantic import
Response 参数来设置 Header 在函数内，通过 return Response 来设置 Header 路径操作函数声明 Response 参数来设置 Header from fastapi...import FastAPI, Response app = FastAPI() @app.get("/item") # 路径操作函数声明一个 Response 类型的参数 async def...将使用该临时响应来提取 headers（还有 cookies、status_code），并将它们放入包含返回值的最终响应中，由任何 response_model 过滤 还可以在依赖项中声明 Response...参数，并在其中设置 headers、cookies 请求结果 声明 response_model 和使用依赖项的栗子 from fastapi import FastAPI, Response, Depends...from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Item(BaseModel): id: str name: str async
FastAPI特性 基于开放标准 用于创建 API 的 OpenAPI 包含了路径操作，请求参数，请求体，安全性等的声明。...OAuth2 (也使用 JWT tokens)。在 OAuth2 with JWT查看教程。 API 密钥，在: 请求头。 查询参数。 Cookies, 等等。...依赖注入 FastAPI 有一个使用非常简单，但是非常强大的依赖注入系统。 甚至依赖也可以有依赖，创建一个层级或者图依赖。 所有自动化处理都由框架完成。...所有的依赖关系都可以从请求中获取数据，并且增加了路径操作约束和自动文档生成。 即使在依赖项中被定义的路径操作 也会自动验证。 支持复杂的用户身份认证系统，数据库连接等等。 不依赖数据库，前端等。...如果你知道 Python types，你就知道如何使用 Pydantic。
在 API 路由中，我们使用了这个依赖项，确保只有通过鉴权的请求才能访问到 AI 服务。...同时，我们定义了请求和响应的模型，以确保数据的正确性和一致性 2.1.2 如何理解api_key: str = Depends(authenticate) 在 FastAPI 中，Depends 函数用于定义依赖项...，这些依赖项可以是函数、类或其他可调用对象。...当在路由处理函数的参数中使用 Depends 时，FastAPI 会自动调用这个依赖项，并将结果传递给参数。...2.1.3 如何理解api_key: str = Header(…, alias="Authorization") 在 FastAPI 中，Header 是一个依赖项函数，用于从请求头中获取特定的值
它专为构建 API 而设计，支持同步和异步编程，使用了 Pydantic 进行数据验证，并自动生成 OpenAPI 和 JSON Schema 文档。...得益于 Starlette 和 Pydantic 的支持，FastAPI 在处理并发请求时表现尤为优异。...Item(BaseModel): name: str description: str = None price: float tax: float = None # 使用依赖注入的路由...items/")async def create_item(item: Item): return {"item_name": item.name, "item_price": item.price} 请求体和数据验证...：通过 Pydantic 模型定义请求体，FastAPI 会自动进行数据验证和错误处理。
组合多个参数在FastAPI中，我们可以使用路径参数、查询参数、请求体和请求头来组合多个参数。...依赖注入是一种编程模式，其中依赖关系被声明为函数的参数，并由框架负责解析和提供。声明依赖项在FastAPI中，我们可以使用Depends类来声明一个依赖项。...例如，我们可以使用Depends来声明一个依赖项get_token()，该函数从请求头中获取身份验证令牌。...当收到GET请求时，FastAPI将使用Depends解析依赖项get_token()，并将其返回值传递给视图函数read_items()作为参数。...当收到GET请求时，FastAPI将使用Depends解析依赖项get_db()，并将其返回值传递给视图函数read_items()作为参数。
Response 参数来设置 Cookie 在函数内，通过 return Response 来设置 Cookie 路径操作函数声明 Response 参数来设置 Cookie from fastapi...import FastAPI, Response app = FastAPI() @app.get("/item") # 路径操作函数声明一个 Response 类型的参数 async def...将使用该临时响应来提取 cookie（还有 headers、status_code），并将它们放入包含返回值的最终响应中，由任何 response_model 过滤 还可以在依赖项中声明 Response...参数，并在其中设置 cookie、headers 请求结果 再看看 Application 设置 Cookie 成功啦 声明 response_model 和使用依赖项的栗子 from fastapi...import FastAPI, Response, Depends from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Item(BaseModel
封装GLM-4V大模型服务接口 3.1 FastAPI 极简入门 搭建1个FastAPI服务依赖fastapi、pydantic、uvicorn三个库： 3.1.1 FastAPI FastAPI是一个现代...3.1.3 pydantic Pydantic是一个Python库，用于数据验证和设置管理。它被广泛用于FastAPI中，用于定义请求和响应模型，以进行数据验证和解析。...：通过app=FastAPI()创建fastapi实例 定义请求体模型：继承pydantic的BaseModel，参数需要兼容OpenAI API 从主函数开始看：通过uvicorn.run启动Fastapi...的请求体模型。...请求体data定义：完全模仿OpenAI API请求结构，服务端也根据此结构规范处理。
本质上说，FastAPI 使用 Pydantic 进行数据验证，并使用 Starlette 作为工具，使其与 Flask 相比快得惊人，具有与 Node 或 Go 中的高速 Web APIs 相同的性能...Starlette + Uvicorn 提供异步请求能力，这是 Flask 所缺乏的。 有了 Pydantic 以及类型提示，你就可以得到一个具有自动完成功能的良好的编辑体验。...相反，你需要使用一个外部包，如 flask-injector。 FastAPI 另一方面，FastAPI 具有处理依赖注入的强大解决方案。...上述中间件计算处理请求所花费的时间。视图函数处理请求后，计算总处理时间并将其作为响应头返回。...如果是，则将请求传递给下一个中间件或视图函数。如果不是，它会拒绝请求，并将错误响应发送回调用者。
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