本文主要是介绍FastAPI 中间件与依赖注入:打造灵活的 API 架构,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
在 FastAPI 中,Depends
是一个非常重要的概念,它用于依赖注入。依赖注入是一种设计模式,允许你将组件(如函数、类或服务)之间的依赖关系明确地表达出来,而不是硬编码在组件内部。这使得代码更加模块化、可测试和易于维护。
什么是 Depends
?
Depends
通常用于以下场景:
- 参数注入:将参数注入到路由处理函数中。
- 服务注入:将服务或工具类的实例注入到路由处理函数中。
- 前置验证:在路由处理函数执行之前执行验证逻辑。
如何使用 Depends
?
Depends
通常与路由处理函数的参数一起使用,如下所示:
from fastapi import Dependsdef get_query(token: str = Depends(your_dependency_function)):return token@app.get("/items/")
async def read_items(query: str = Depends(get_query)):return {"query": query}
在这个例子中,your_dependency_function
是一个依赖项函数,它返回一个值,该值将被注入到 get_query
函数中,然后 get_query
函数的返回值又被注入到路由处理函数 read_items
中。
依赖项函数
依赖项函数可以是任何返回值的异步或同步函数。它们可以执行各种任务,如:
- 验证请求数据。
- 从数据库中获取数据。
- 执行复杂的计算。
- 调用外部服务。
依赖项的嵌套
你可以将 Depends
用于嵌套依赖项,这意味着一个依赖项函数可以依赖于另一个依赖项函数:
def dependency_a():return "A"def dependency_b(a: str = Depends(dependency_a)):return a + "B"@app.get("/items/")
async def read_items(b: str = Depends(dependency_b)):return {"b": b}
依赖项的并行执行
FastAPI 能够并行执行依赖项函数,这意味着如果多个参数都依赖于相同的依赖项函数,FastAPI 会执行一次该函数,并将结果注入到所有参数中,从而提高效率。
依赖项的错误处理
如果依赖项函数抛出异常,FastAPI 会自动处理这些异常,并返回适当的 HTTP 响应。这使得错误处理更加简洁和集中。
其他实现依赖注入
在 FastAPI 中,Depends
是实现依赖注入的主要方式,但它并不是唯一的方法。以下是一些其他可以实现依赖注入的技术和方法:
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直接参数传递:
你可以直接将依赖项作为参数传递给路由处理函数,而不是使用Depends
。def some_dependency():return "dependency value"@app.get("/items/") async def read_items(dependency_value: str = some_dependency()):return {"dependency": dependency_value}
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使用类:
通过创建类并使用其实例作为依赖项,可以利用面向对象的编程方法来管理依赖关系。class DependencyInjector:def get_dependency(self):return "dependency value"injector = DependencyInjector()@app.get("/items/") async def read_items(dependency_value: str = injector.get_dependency()):return {"dependency": dependency_value}
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全局状态:
虽然不推荐,但可以通过全局变量或单例模式来存储和访问依赖项。dependency_value = "dependency value"@app.get("/items/") async def read_items(dependency_value: str = dependency_value):return {"dependency": dependency_value}
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中间件:
在 FastAPI 中,你可以使用中间件来处理请求和响应。中间件可以在请求处理流程中的特定点注入依赖项。async def inject_dependency(request: Request, call_next):request.state.dependency = "dependency value"response = await call_next(request)return responseapp.add_middleware(Middleware, inject_dependency)
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依赖提供者:
类似于Depends
,你可以创建自定义的依赖提供者函数,这些函数可以在内部处理复杂的依赖逻辑。def custom_dependency_provider():return "custom dependency value"@app.get("/items/") async def read_items(dependency_value: str = custom_dependency_provider()):return {"dependency": dependency_value}
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工厂函数:
你可以定义工厂函数来创建依赖项,这些函数可以在需要时生成新的依赖项实例。def create_dependency():class Dependency:def __init__(self):self.value = "dependency value"return Dependency()@app.get("/items/") async def read_items(dependency: Dependency = Depends(create_dependency)):return {"dependency": dependency.value}
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数据库会话管理:
对于数据库依赖,你可以使用数据库会话或 ORM 工具的上下文管理器来确保依赖项的正确注入和生命周期管理。from sqlalchemy.orm import Session@app.get("/items/") async def read_items(db: Session = Depends(get_db)):return {"items": [item async for item in db.query(Item)]}
每种方法都有其适用场景和优缺点。Depends
是 FastAPI 推荐的依赖注入方式,因为它提供了强大的功能,如并行执行、自动错误处理和易于测试。然而,在某些情况下,其他方法可能更适合特定的需求或设计模式。
这篇关于FastAPI 中间件与依赖注入:打造灵活的 API 架构的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!