Przewodnik po FastAPI: Najlepsze praktyki budowania wydajnych API

W nowoczesnym rozwoju backendu, FastAPI stopniowo zyskuje na popularności jako wybór do budowania wydajnych API. Ten przewodnik wprowadzi Cię w cechy i zalety FastAPI oraz pokaże, jak szybko zacząć korzystać z niego poprzez konkretne kroki, aby pomóc Ci w bardziej efektywnym budowaniu i wdrażaniu API w rzeczywistych projektach.

Czym jest FastAPI?

FastAPI to nowoczesny, szybki (wysokowydajny) framework webowy, oparty na standardowych typach wskazujących Pythona. Umożliwia programistom w prosty sposób tworzenie szybkich API, jednocześnie zapewniając wysoką wydajność i dobrą łatwość utrzymania. Jego główne cechy to:

• Wysoka wydajność: Oparty na Starlette (do części webowej) i Pydantic (do części danych), wydajność zbliżona do Node.js i Go.
• Automatyczne generowanie dokumentacji: Dzięki OpenAPI i JSON Schema, FastAPI może automatycznie generować interaktywną dokumentację API.
• Łatwość użycia: Wykorzystując typy wskazujące Pythona, zmniejsza typowe błędy i zwiększa wydajność programistów.
• Wsparcie dla programowania asynchronicznego: Obsługuje async i await, co daje przewagę wydajności przy obsłudze dużej liczby żądań.

Zalety FastAPI

FastAPI ma znaczące przewagi w porównaniu do tradycyjnych frameworków (takich jak Django i Flask):

1. Szybki rozwój: Dzięki automatycznie generowanej dokumentacji i sprawdzaniu typów, tempo rozwoju znacznie wzrasta.
2. Wydajność: Odpowiedni do obsługi aplikacji o wysokiej współbieżności, szczególnie w warunkach dużego obciążenia.
3. Silne wsparcie dla typów: Dzięki typom wskazującym skutecznie zmniejsza błędy w czasie wykonywania.
4. Dobre wsparcie dla testów: Wstrzykiwanie zależności i modele żądań ułatwiają testowanie i debugowanie.

Szybki start z FastAPI

1. Przygotowanie środowiska

Najpierw upewnij się, że masz zainstalowanego Pythona w wersji 3.7 lub wyższej. Następnie możesz zainstalować FastAPI oraz serwer ASGI Uvicorn za pomocą następującego polecenia:

pip install fastapi uvicorn

2. Tworzenie podstawowej aplikacji FastAPI

Następnie stwórz prostą aplikację FastAPI. W swoim katalogu roboczym utwórz nowy plik main.py z następującą zawartością:

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

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

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int, q: str = None):
    return {"item_id": item_id, "query": q}

3. Uruchamianie aplikacji

Uruchom aplikację FastAPI za pomocą Uvicorn:

uvicorn main:app --reload

Odwiedź w przeglądarce http://127.0.0.1:8000, a zobaczysz odpowiedź {"Hello": "World"}. Jednocześnie odwiedzenie http://127.0.0.1:8000/items/1?q=test zwróci {"item_id": 1, "query": "test"}.

4. Automatyczne generowanie dokumentacji

FastAPI automatycznie generuje dokumentację dla każdej ścieżki, możesz zobaczyć interaktywną dokumentację, odwiedzając następujące URL:

• Swagger UI: http://127.0.0.1:8000/docs
• ReDoc: http://127.0.0.1:8000/redoc

5. Modele danych i walidacja

FastAPI wspiera również tworzenie modeli danych za pomocą Pydantic, aby walidować ciało żądania. Na przykład:

from pydantic import BaseModel

class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    is_available: bool = True

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

Powyższy fragment kodu definiuje model danych Item, a FastAPI automatycznie zweryfikuje przesyłane dane JSON.

6. Programowanie asynchroniczne i synchroniczne

FastAPI wspiera programowanie asynchroniczne, możesz użyć async def, aby zdefiniować asynchroniczne funkcje tras. Na przykład:

import asyncio

@app.get("/wait/")
async def wait_for_response():
    await asyncio.sleep(1)
    return {"message": "Czekano 1 sekundę!"}

7. Wdrażanie aplikacji FastAPI

Aplikacje FastAPI można wdrażać w różnych środowiskach, w tym Dockerze, Kubernetesie, usługach chmurowych itp. Prosty przykład wdrożenia FastAPI w Dockerze:

# Dockerfile
FROM python:3.9

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

Następnie zbuduj obraz Docker i uruchom:

docker build -t myfastapiapp .
docker run -d -p 8000:8000 myfastapiapp

Możesz odwiedzić http://localhost:8000, aby zobaczyć swoją aplikację.

Najlepsze praktyki

1. Używaj typów wskazujących: Zawsze używaj typów wskazujących Pythona, aby poprawić czytelność i łatwość utrzymania kodu.
2. Walidacja parametrów: Ustaw odpowiednią walidację parametrów zgodnie z wymaganiami biznesowymi, aby upewnić się, że dane przekazywane do API są ważne.
3. Centralne zarządzanie wyjątkami: Zdefiniuj globalne przetwarzanie błędów, aby upewnić się, że API prawidłowo obsługuje wyjątki.
4. Dokumentacja i komentarze: Utrzymuj dokumentację API na bieżąco, zapewniając dostępność kodu poprzez komentarze i dokumentację.
5. Używaj middleware: Rozważne użycie middleware do obsługi funkcji takich jak CORS, uwierzytelnianie itp.

Podsumowanie

FastAPI, jako potężne narzędzie do budowania nowoczesnych, wydajnych API, zyskało szerokie uznanie wśród programistów dzięki swojej wydajności i łatwości użycia. Niezależnie od tego, czy jesteś początkującym, czy doświadczonym programistą, możesz z tego skorzystać. W rzeczywistym rozwoju, stosowanie najlepszych praktyk pozwoli Ci bardziej efektywnie budować i utrzymywać projekty. Mamy nadzieję, że ten przewodnik pomoże Ci w nauce FastAPI!