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使用PythonFastAPI构建Web服务

FastAPI 是一个使用 Python 编写的 Web 框架，还应用了 Python asyncio 库中最新的优化。本文将会介绍如何搭建基于容器的开发环境，还会展示如何使用 FastAPI 实现一个小型 Web 服务。

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起步

我们将使用 Fedora 作为基础镜像来搭建开发环境，并使用 Dockerfile 为镜像注入 FastAPI、Uvicorn 和 aiofiles 这几个包。

 
 
 
  
  
  FROM fedora:32
  
  
  RUN dnf install -y python-pip \
  
  
   && dnf clean all \
  
  
   && pip install fastapi uvicorn aiofiles
  
  
  WORKDIR /srv
  
  
  CMD ["uvicorn", "main:app", "--reload"]

在工作目录下保存 Dockerfile 之后，执行 podman 命令构建容器镜像。

 
 
 
  
  
  $ podman build -t fastapi .
  
  
  $ podman images
  
  
  REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
  
  
  localhost/fastapi latest 01e974cabe8b 18 seconds ago 326 MB

下面我们可以开始创建一个简单的 FastAPI 应用程序，并通过容器镜像运行。

 
 
 
  
  
  from fastapi import FastAPI
  
  
   
  
  
  app = FastAPI()
  
  
   
  
  
  @app.get("/")
  
  
  async def root():
  
  
   return {"message": "Hello Fedora Magazine!"}

将上面的代码保存到 main.py 文件中，然后执行以下命令开始运行：

 
 
 
  
  
  $ podman run --rm -v $PWD:/srv:z -p 8000:8000 --name fastapi -d fastapi
  
  
  $ curl http://127.0.0.1:8000
  
  
  {"message":"Hello Fedora Magazine!"

这样，一个基于 FastAPI 的 Web 服务就跑起来了。由于指定了 --reload 参数，一旦 main.py 文件发生了改变，整个应用都会自动重新加载。你可以尝试将返回信息 "Hello Fedora Magazine!" 修改为其它内容，然后观察效果。

可以使用以下命令停止应用程序：

 
 
 
  
  
  $ podman stop fastapi

构建一个小型 Web 服务

接下来我们会构建一个需要 I/O 操作的应用程序，通过这个应用程序，我们可以看到 FastAPI 自身的特点，以及它在性能上有什么优势（可以在这里参考 FastAPI 和其它 Python Web 框架的对比）。为简单起见，我们直接使用 dnf history 命令的输出来作为这个应用程序使用的数据。

首先将 dnf history 命令的输出保存到文件。

 
 
 
  
  
  $ dnf history | tail --lines=+3 > history.txt

在上面的命令中，我们使用 tail 去除了 dnf history 输出内容中无用的表头信息。剩余的每一条 dnf 事务都包括了以下信息：

id：事务编号（每次运行一条新事务时该编号都会递增）
command：事务中运行的 dnf 命令
date：执行事务的日期和时间

然后修改 main.py 文件将相关的数据结构添加进去。

 
 
 
  
  
  from fastapi import FastAPI
  
  
  from pydantic import BaseModel
  
  
   
  
  
  app = FastAPI()
  
  
   
  
  
  class DnfTransaction(BaseModel):
  
  
   id: int
  
  
   command: str
  
  
   date: str

FastAPI 自带的 pydantic 库让你可以轻松定义一个数据类，其中的类型注释对数据的验证也提供了方便。

再增加一个函数，用于从 history.txt 文件中读取数据。

 
 
 
  
  
  import aiofiles
  
  
   
  
  
  from fastapi import FastAPI
  
  
  from pydantic import BaseModel
  
  
   
  
  
  app = FastAPI()
  
  
   
  
  
  class DnfTransaction(BaseModel):
  
  
   id: int
  
  
   command: str
  
  
   date: str
  
  
   
  
  
   
  
  
  async def read_history():
  
  
   transactions = []
  
  
   async with aiofiles.open("history.txt") as f:
  
  
   async for line in f:
  
  
   transactions.append(DnfTransaction(
  
  
   id=line.split("|")[0].strip(" "),
  
  
   command=line.split("|")[1].strip(" "),
  
  
   date=line.split("|")[2].strip(" ")))
  
  
   return transactions

这个函数中使用了 aiofiles 库，这个库提供了一个异步 API 来处理 Python 中的文件，因此打开文件或读取文件的时候不会阻塞其它对服务器的请求。

最后，修改 root 函数，让它返回事务列表中的数据。

 
 
 
  
  
  @app.get("/")
  
  
  async def read_root():
  
  
   return await read_history()

执行以下命令就可以看到应用程序的输出内容了。

 
 
 
  
  
  $ curl http://127.0.0.1:8000 | python -m json.tool
  
  
  [
  
  
  {
  
  
  "id": 103,
  
  
  "command": "update",
  
  
  "date": "2020-05-25 08:35"
  
  
  },
  
  
  {
  
  
  "id": 102,
  
  
  "command": "update",
  
  
  "date": "2020-05-23 15:46"
  
  
  },
  
  
  {
  
  
  "id": 101,
  
  
  "command": "update",
  
  
  "date": "2020-05-22 11:32"
  
  
  },
  
  
  ....
  
  
  ]

总结

FastAPI 提供了一种使用 asyncio 构建 Web 服务的简单方法，因此它在 Python Web 框架的生态中日趋流行。要了解 FastAPI 的更多信息，欢迎查阅 FastAPI 文档。

本文中的代码可以在 GitHub 上找到。

文章名称：使用PythonFastAPI构建Web服务
本文URL：http://www.jxjierui.cn/article/djjjhos.html

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