Sanic通过pydantic实现数据验证和标准化输出

Python三大Web框架对比:Django、Flask与FastAPI Web框架是现代Web开发的核心工具,通过封装底层协议和通用功能,开发者可以更高效地构建应用。Python生态中的Django、Flask和FastAPI分别代表了全栈式、微框架和异步API三种技术路线。Django以其内置ORM和Admin系统著称,适合企业级应用;Flask通过扩展机制保持灵活性,是快速原型开发的首选;FastAPI利用异步编程和类型提示,在微服务架构中表现优异。理解这些框架的设计哲学和适用场景,对于技术选型和架构设计至关重要,特别是在处理高并发请求或构建RESTful API时,Fas 阅读详情

POST /users/login 方法提供username和password入参 username要求字符长序6-20之间 ,密码要求字符长度大于8

# main.py主文件添加路由
app.blueprint(Users,url_prefix='/users')

# users.py提供登录方法
from sanic.log import logger
from sanic_ext import validate
from app.entiies.account import Account

Users=Blueprint('users',url_prefix='/')


@Users.post('/login') # username (6-20) password (8-)
@validate(json=Account)
async def login(req:Request,body:Account)->HTTPResponse:
    info=req.json
    logger.info(info)
    return json(info)

uv add sanic_ext # 加入扩展对应的是Account验证方法

pydantic验证  uv add pydantic

from pydantic import BaseModel,model_validator
from sanic.exceptions import SanicException

class Account(BaseModel):
    username:str
    password:str

    @model_validator(mode='before')
    def validators(cls,values):
        username=values.get('username')
        if len(username)<6 or len(username)>20:
            raise SanicException('用户名长度6-20',status_code=400)
        
        pwd=values.get('password')
        if len(pwd)<8:
            raise SanicException('密码长度小于8',status_code=400)
        return values

业务集成标准化输出 {$code,$message}通过middleware实现

在主路由上实现中间件注册

app.register_middleware(middleware=logging,attach_to='response')

from sanic.request import Request
from sanic.response import HTTPResponse,json
from sanic.log import logger
from sanic import text,json 
import json as json2
import uuid



async def logging(req:Request,res:HTTPResponse):
    data=json2.loads(res.body.decode('utf-8'))
    if data['status']==400:
        return json({'code':f'10{data["status"]}','message':data['message'],'req-id':str(uuid.uuid4())},status=400)

从零构建自动化研发运维Agent:架构设计与Python实战 在软件工程领域,自动化是提升研发运维效率的核心驱动力。其基本原理是通过预设规则或智能决策,将重复性、标准化的操作交由系统自动执行,从而减少人工干预,降低错误率。这一技术价值在于释放工程师的创造力,使其专注于更高阶的设计与创新任务。在DevOps和AIOps实践中,自动化广泛应用于持续集成、持续部署、监控告警响应等场景。本文聚焦于如何构建一个智能化的研发运维Agent,它作为流程中枢,能够统一处理来自GitLab、Jenkins等系统的Webhook事件,并基于规则引擎或大型语言模型(LLM)进行决策,自动触 阅读详情

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恒云客
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