Часть 4 «Освоение FastAPI: создание API масштабируемого книжного магазина»
Добро пожаловать в четвертую часть серии статей «Мастерство FastAPI: создание API масштабируемого книжного магазина»! В предыдущих статьях мы представили FastAPI, настроили среду разработки и создали простой CRUD API для управления книгами. Теперь пришло время углубиться в мир FastAPI, изучив библиотеку Pydantic. В этой статье мы сосредоточимся на проверке и сериализации данных, научимся определять модели данных и использовать их для эффективной проверки входящих запросов и форматирования ответов.
Почему проверка данных имеет значение
В любом веб-приложении решающее значение имеет обеспечение правильности и целостности входящих данных. Проверка данных помогает предотвратить ошибки, уязвимости безопасности и гарантирует, что ваше приложение будет работать должным образом. FastAPI использует Pydantic, мощную библиотеку для проверки данных, чтобы упростить этот процесс.
Определение моделей данных с помощью Pydantic
Pydantic позволяет создавать модели данных путем определения классов Python. Эти модели служат образцом структуры и проверки данных. Давайте посмотрим на пример определения модели данных Pydantic для книги:
# models.py
from pydantic import BaseModel
class Book(BaseModel):
title: str
author: str
isbn: str
publication_year: int
В этом примере мы создали класс Book, который наследуется от BaseModel. Мы определили такие атрибуты, как title, author, isbn и publication_year, каждый из которых имеет соответствующий тип данных. Pydantic будет использовать эти определения для проверки.
Использование моделей Pydantic для проверки запросов
FastAPI позволяет использовать модели Pydantic для простой проверки данных входящих запросов. Например, если вы хотите убедиться, что данные, отправленные при создании новой книги, действительны, вы можете сделать это с помощью минимального кода:
