dangfulin的博客

依赖注入是将依赖项（例如一个类的实例或一个函数的结果）从类或函数的内部逻辑中解耦出来，并通过外部注入的方式提供给它们。这可以提高代码的模块化和可测试性。在 FastAPI 中，依赖项可以是任何一个被注入到路径操作函数中的函数、类实例或其它对象。依赖项本身也是一个函数，这个函数可以有它自己的依赖项。FastAPI 会自动处理依赖项的解析和注入。

限流中间件：限制每个IP在特定时间窗口内的请求次数。响应时间模拟中间件：、为每个请求添加随机延迟。用于测试前端应用对不同响应时间的处理能力。可以模拟真实世界的网络延迟，帮助发现潜在的超时问题。请求ID中间件：为每个请求分配一个唯一的ID。方便跟踪和调试请求，特别是在分布式系统中。响应内容修改中间件：修改JSON响应中的特定内容。可以用于统一处理某些响应，如敏感信息脱敏。日志中间件：记录每个请求和响应的详细信息，对于调试和监控非常有用。错误处理中间件：全局捕获异常并自定义错误响应。

1，定义请求提数据模型# 2，定义响应数据模型# 处理请求# 4，处理请求数据# 5，返回数据return {之所以要将响应模型放在参数中声明，而不是放在函数返回值中使用，是因为路由处理函数可能不会真正返回响应模型（可能是一个 dict、数据库对象或其他模型），这是就可以使用来执行字段约束和序列化。查看 API:当路由处理函数的返回值无法被# 1，定义请求提数据模型# 2，定义响应数据模型# 处理请求# 4，处理请求数据# 5，返回数据return {

通常来说，除了使用标准库类型、pydantic 支持的Pydantic 类型和网络类型来实现默认的校验外，我们还能自定义验证器。if len(v)!= 10:Pydantic 中的数据模型是通过继承BaseModel类来定义的。id: int# 简单测试一下'id': 123,'wine': 9,},# 创建一个 User 实例# > 123# 通过 model_dump() 方法来解析数据模型的内容"""'id': 123,"""

动态类型系统的灵活性Python是一种动态类型的语言，这意味着变量的类型在运行时确定，而不是在编译时确定。这种设计具有以下优点：灵活性：开发者可以在不同的上下文中重新使用相同的变量，而不需要担心类型转换。这使得代码更简洁和可读。简洁性：无需显式声明类型可以减少代码量，降低编码的复杂度，从而提高开发速度。快速原型开发：动态类型系统非常适合快速原型开发和迭代，因为开发者不需要在代码的早期阶段花费时间在类型声明和类型检查上。面向对象和脚本语言的特点。

FastAPI 是一个用于构建 API 的现代、快速（高性能）的 web 框架，使用 Python 并基于标准的 Python 类型提示。