FastAPI是一个用于构建高性能API的现代Python框架。它结合了快速（基于Starlette）和标准（基于Pydantic）的优势，提供了一个简单易用、高效可靠的开发方式。在本篇博客中，我们将细致介绍如何使用FastAPI构建Python后端服务的最佳实践。
简洁的代码结构
良好的代码结构是构建可维护和可扩展应用程序的关键。以下是一个常见的用于FastAPI项目的简洁代码结构：
myapp/
├── app/
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ ├── models/
│ ├── routers/
│ └── utils/
├── tests/
└── main.py
app/目录是我们工程的主要代码目录，包含应用程序的主文件、模型、路由、工具等。tests/目录是用于存放测试代码的目录。main.py是我们运行应用程序的入口文件。
使用依赖注入
依赖注入（Dependency Injection）是一种优雅地管理依赖关系的方法，它可以增加代码的可测试性和可维护性。在FastAPI中，我们可以使用Depends装饰器来注入依赖。
from fastapi import Depends, FastAPI
from app.utils import get_database_connection
app = FastAPI()
def get_db():
db = get_database_connection()
try:
yield db
finally:
db.close()
@app.get("/items/")
async def read_items(db: get_db = Depends()):
# 使用db执行数据库操作
return {"items": []}
在上述例子中，我们定义了get_db函数来获取数据库连接，并使用Depends()来注入这个依赖。然后，我们在read_items路由处理函数中，将db作为参数来引用这个依赖。FastAPI会自动解析依赖关系并将其传递给路由处理函数。
使用Pydantic模型
Pydantic是一个用于数据验证和解析的强大工具。FastAPI基于Pydantic提供了自动请求和响应数据的校验和转换功能。使用Pydantic模型可以有效减少出错的可能，并提高代码的可读性。
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
class Item(BaseModel):
name: str
price: float
@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
# 验证和处理item
return {"item": item}
在上述例子中，我们定义了一个名为Item的Pydantic模型，并在create_item路由处理函数中使用它。当请求到达时，FastAPI会自动验证请求体中的数据是否符合Item模型的定义，并将数据转换为Item对象。
使用数据库
FastAPI与许多流行的数据库ORM库兼容，如SQLAlchemy和Tortoise ORM。通过结合数据库ORM库和依赖注入的方式，我们可以轻松地在FastAPI中使用数据库。
以下是一个使用Tortoise ORM的例子：
from fastapi import FastAPI, Depends
from tortoise.contrib.fastapi import register_tortoise
from tortoise import fields, models
app = FastAPI()
class Item(models.Model):
name = fields.CharField(max_length=50)
price = fields.FloatField()
@app.on_event("startup")
async def startup():
await register_tortoise(
app,
db_url="sqlite://",
modules={"models": ["app.models"]},
generate_schemas=True,
add_exception_handlers=True,
)
@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
new_item = await Item.create(**item.dict())
return {"item": new_item}
在上述例子中，我们定义了一个名为Item的Tortoise ORM模型，并在create_item路由处理函数中使用它。我们还通过在应用程序的启动事件中调用register_tortoise方法来注册Tortoise ORM以设置数据库连接。
集成测试
测试是保证应用程序质量的重要手段之一。FastAPI为我们提供了方便的测试工具，可以方便地进行单元测试和集成测试。
from fastapi.testclient import TestClient
def test_create_item():
app = create_app()
client = TestClient(app)
item = {"name": "item1", "price": 10.0}
response = client.post("/items/", json=item)
assert response.status_code == 200
assert response.json()["item"]["name"] == item["name"]
assert response.json()["item"]["price"] == item["price"]
在上述例子中，我们使用TestClient创建一个测试客户端，并使用post方法模拟发送POST请求。然后，我们可以通过断言来验证响应结果是否符合预期。
总结
本篇博客介绍了使用FastAPI构建Python后端服务的最佳实践。通过简洁的代码结构、使用依赖注入、Pydantic模型、数据库集成和测试等方法，我们能够更有效地构建高性能和可维护的API服务。希望这些实践对你构建FastAPI项目有所帮助！
本文来自极简博客，作者：糖果女孩，转载请注明原文链接：使用FastAPI构建Python后端服务的最佳实践
