FastAPI 微服務開發與整合

– 14 分鐘閱讀

FastAPI 作為一個高效能的 Python Web 框架，在微服務架構中展現出其優勢。其非同步特性、依賴注入系統和 Pydantic 資料驗證，讓開發者能更快速地建構和佈署可靠的微服務。本文將會探討如何利用 FastAPI 的核心功能，結合 Docker、資料函式庫等技術，打造一個穩健的微服務應用。同時，我們也會探討 FastAPI 如何與其他框架（如 Flask 和 Django）整合，以及如何使用 NGINX 作為 API Gateway，實作更複雜的微服務架構。

建立記錄插入、更新和刪除

建立記錄插入、更新和刪除需要以下步驟：

  1. 定義記錄結構：定義記錄結構，描述記錄的屬性和關係。
  2. 實施記錄插入：實施記錄插入，使用GraphQL變異。
  3. 實施記錄更新：實施記錄更新，使用GraphQL變異。
  4. 實施記錄刪除：實施記錄刪除，使用GraphQL變異。

實施查詢事務

實施查詢事務需要以下步驟：

  1. 定義查詢結構：定義查詢結構，描述查詢的屬性和關係。
  2. 實施查詢：實施查詢，使用GraphQL查詢語言。

執行CRUD事務

執行CRUD事務需要以下步驟：

  1. 選擇資料函式庫：選擇適合的資料函式庫，例如Relational Database或NoSQL Database。
  2. 定義CRUD操作：定義CRUD操作，描述建立、讀取、更新和刪除的操作。
  3. 實施CRUD操作：實施CRUD操作，使用GraphQL變異和查詢語言。

利用Neo4j圖形資料函式庫

Neo4j是一種圖形資料函式庫，用於儲存和查詢圖形資料。以下是利用Neo4j圖形資料函式庫的步驟：

  1. 選擇Neo4j伺服器：選擇適合的Neo4j伺服器。
  2. 定義圖形結構：定義圖形結構，描述圖形的屬性和關係。
  3. 實施圖形查詢：實施圖形查詢，使用Cypher查詢語言。

設定Neo4j資料函式庫

設定Neo4j資料函式庫需要以下步驟：

  1. 選擇Neo4j伺服器：選擇適合的Neo4j伺服器。
  2. 定義圖形結構：定義圖形結構，描述圖形的屬性和關係。
  3. 實施圖形查詢：實施圖形查詢，使用Cypher查詢語言。

建立CRUD事務

建立CRUD事務需要以下步驟：

  1. 定義CRUD操作：定義CRUD操作，描述建立、讀取、更新和刪除的操作。
  2. 實施CRUD操作：實施CRUD操作，使用GraphQL變異和查詢語言。

微服務的額外功能

在微服務架構中，除了基本的服務拆分和通訊外，還有許多其他功能可以增加系統的健壯性和可擴充套件性。這些功能包括設定虛擬環境、檢查API屬性、實作開放追蹤機制、設定服務登記表和客戶端服務發現等。

技術要求

在開始實作這些功能之前，需要了解相關的技術要求。這包括了選擇合適的虛擬環境、設定API屬性、選擇開放追蹤機制和服務登記表等。

設定虛擬環境

設定虛擬環境是為了隔離不同服務之間的依賴關係，同時也方便了服務的佈署和管理。可以使用Docker等工具來設定虛擬環境。

# 使用Docker設定虛擬環境
import docker

# 建立Docker使用者端
client = docker.from_env()

# 啟動Docker容器
container = client.containers.run("my_service", detach=True)

檢查API屬性

API屬性是用於描述API的後設資料，包括了API的名稱、版本、描述等。可以使用API管理工具來檢查API屬性。

# 使用API管理工具檢查API屬性
import requests

# 傳送GET請求到API管理工具
response = requests.get("https://api.example.com/v1/apis")

# 解析API屬性
api_properties = response.json()

實作開放追蹤機制

開放追蹤機制是用於追蹤API請求的流程，包括了請求的傳送、接收和處理等。可以使用OpenTracing等工具來實作開放追蹤機制。

# 使用OpenTracing實作開放追蹤機制
from opentracing import tracer

# 建立追蹤器
tracer = tracer.Tracer()

# 啟動追蹤
span = tracer.start_span("my_span")

設定服務登記表和客戶端服務發現

服務登記表是用於儲存服務的後設資料，包括了服務的名稱、地址和版本等。客戶端服務發現是用於客戶端發現服務的機制，包括了服務的查詢和連線等。

# 使用Netflix Eureka設定服務登記表和客戶端服務發現
from py_eureka_client import eureka_client

# 建立Eureka客戶端
client = eureka_client.EurekaClient()

# 註冊服務
client.register("my_service", "http://localhost:8080")

佈署和執行

最後，需要佈署和執行微服務。可以使用Docker等工具來佈署和執行服務。

# 使用Docker佈署和執行服務
import docker

# 建立Docker使用者端
client = docker.from_env()

# 啟動Docker容器
container = client.containers.run("my_service", detach=True)

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[設定虛擬環境] --> B[檢查API屬性]
    B --> C[實作開放追蹤機制]
    C --> D[設定服務登記表和客戶端服務發現]
    D --> E[佈署和執行]

內容解密：

以上程式碼示範瞭如何設定虛擬環境、檢查API屬性、實作開放追蹤機制、設定服務登記表和客戶端服務發現等功能。這些功能可以增加微服務架構的健壯性和可擴充套件性。

瞭解 FastAPI 框架的核心元件

FastAPI 是一個現代化的 Python 網路框架，專門用於建構 API 服務。它提供了許多強大的功能，包括自動 API 檔案生成、強大的型別系統和高效的非同步處理。要使用 FastAPI 開發微服務應用程式，需要了解其核心元件，包括路由、請求和回應物件、依賴注入等。

FastAPI 與第三方工具的整合

FastAPI 的一個主要優勢是其高度可擴充套件性和整合性。開發者可以輕鬆地將 FastAPI 與各種第三方工具和服務整合，例如資料函式庫、訊息佇列、認證和授權系統等。例如，使用 Docker 和 MongoDB 可以實作高效的資料儲存和管理。

建構微服務應用程式

微服務架構是一種軟體開發方法，將應用程式分解為多個小型、獨立的服務。每個服務負責特定的業務邏輯，彼此之間透過 API 進行通訊。使用 FastAPI 開發微服務應用程式，需要考慮服務之間的通訊、資料一致性和交易性等問題。

使用 Docker 和 Docker Compose

Docker 是一個容器化平臺，允許開發者封裝、釋出和執行應用程式。Docker Compose 是一個工具，用於定義和執行多個容器化應用程式。使用 Docker 和 Docker Compose，可以輕鬆地佈署和管理微服務應用程式。

NGINX 作為 API Gateway

NGINX 是一個高效能的 Web 伺服器和反向代理伺服器。它可以用作 API Gateway，負責管理 API 服務的請求和回應。使用 NGINX，可以實作負載平衡、安全性和認證等功能。

整合 Flask 和 Django 子應用程式

Flask 和 Django 是兩個流行的 Python 網路框架。使用 FastAPI，可以輕鬆地整合 Flask 和 Django 子應用程式，實作多框架應用程式的開發。

FastAPI 框架全面

FastAPI 是一種現代化的 Python Web 框架，旨在快速、簡單地構建 API 服務。以下是對 FastAPI 的全面介紹，涵蓋其核心功能、設計模式和實踐應用。

FastAPI 基礎

FastAPI 的核心功能包括建立 API 端點、管理請求和回應、非同步端點、例外處理機制、背景程式等。透過 FastAPI 的核心模組類和裝飾器，可以輕鬆地建立 API 端點和管理 API 請求和回應。

FastAPI 核心功能

FastAPI 的核心功能包括：

  • 非同步端點：FastAPI 支援非同步端點，允許您使用非同步/等待語法建立非阻塞的 API 端點。
  • 例外處理機制：FastAPI 提供了一個強大的例外處理機制，允許您定義自訂例外處理器和錯誤處理器。
  • 背景程式：FastAPI 支援背景程式，允許您在 API 端點之外執行任務。
  • APIRouter：FastAPI 的 APIRouter 可以幫助您組織 API 端點和路由。
  • JSON 編碼器：FastAPI 提供了一個內建的 JSON 編碼器，允許您輕鬆地序列化和反序列化 JSON 資料。

依賴注入

FastAPI 的依賴注入機制允許您將依賴項注入到 API 端點中。這個機制可以幫助您解耦 API 端點和業務邏輯，從而提高程式碼的可測試性和可維護性。

微服務應用

FastAPI 可以用於構建微服務應用。微服務是一種軟體開發方法，將應用程式分解為多個小型、獨立的服務。每個服務負責一個特定的業務功能，並可以獨立地開發、佈署和擴充套件。

資料函式庫連線

FastAPI 支援多種資料函式庫連線方式，包括關聯式資料函式庫和非關聯式資料函式庫。您可以使用 Python 的 ORM 框架，例如 SQLAlchemy 或 Django ORM，來連線和運算元據函式庫。

安全性

FastAPI 提供了一個強大的安全機制，包括內建的安全模組類和第三方工具，例如 JWT、Keycloak、Okta 和 Auth0。您可以使用這些工具來實作不同的安全方案，保護您的 API 服務。

非阻塞和非同步

FastAPI 支援非阻塞和非同步程式設計，允許您使用非同步/等待語法建立非阻塞的 API 端點。這個功能可以幫助您提高 API 服務的效能和可擴充套件性。

高階功能

FastAPI 還提供了一些高階功能，包括：

  • 自訂中介軟體：您可以建立自訂中介軟體來處理請求和回應。
  • 自訂 JSON 編碼器：您可以建立自訂 JSON 編碼器來序列化和反序列化 JSON 資料。
  • CORS 支援：FastAPI 支援 CORS，允許您從不同網域名稱的 Web 頁面存取 API 服務。

數學和統計計算

FastAPI 可以用於構建數學和統計計算服務。您可以使用 Python 的數學和統計函式庫，例如 NumPy、Pandas 和 SciPy，來實作數學和統計計算。

微服務特性

FastAPI 還提供了一些微服務特性，包括：

  • 監控和檢查：您可以使用 FastAPI 的內建工具來監控和檢查 API 端點的效能和可用性。
  • OpenTracing：FastAPI 支援 OpenTracing，允許您追蹤和監控 API 服務的效能和可用性。
  • 客戶端服務發現：FastAPI 支援客戶端服務發現，允許您自動發現和組態 API 服務。

快速開始使用 FastAPI 的微服務開發

要充分利用這本章，您需要具備 Python 3.8 或 3.9 的程式設計經驗，以及使用任何 Python 框架的 API 開發經驗。您還需要了解 Python 程式設計的標準和最佳實踐，包括建立裝飾器、生成器、資料函式庫連線、請求-回應事務、HTTP 狀態程式碼和 API 端點等高階主題。

下載範例程式碼

您可以從 GitHub 儲存函式庫下載範例程式碼，連結在下一節中提供。如果您使用的是本章的數字版本，建議您自己輸入程式碼或從 GitHub 儲存函式庫存取程式碼，以避免複製和貼上程式碼時出現的潛在錯誤。

每章專案原型

每章都有一個專用的專案原型，將描述和解釋相關主題。如果您在設定過程中遇到困難，每個專案都有一個備份資料函式庫（.sql 或 .zip）和一個模組列表（requirements.txt），可以幫助您解決一些問題。您可以執行 \i PostgreSQL 命令安裝指令碼檔案，或使用從安裝的 Mongo Database Tools 中的 mongorestore 載入所有資料函式庫內容。另外，每個專案都有一個小型自述檔案，提供了原型的概要描述。

下載彩色影像

我們還提供了一個 PDF 檔案，其中包含本章中使用的螢幕截圖和圖表的彩色影像。

前言

本章使用了一些文字約定，包括：

  • 程式碼：表示程式碼字、資料函式庫表名、資料夾名、檔名、副檔名、路徑名、虛擬 URL、使用者輸入和 Twitter 處理。
  • 程式碼塊：以特定格式顯示程式碼。
  • 命令列輸入或輸出：以特定格式顯示。
  • 粗體：表示新的術語、重要字或螢幕上的字。

重要注意事項

重要注意事項以特定格式顯示。

FastAPI 框架簡介

FastAPI 是一個快速、無縫和強大的 Python 框架，適用於建構 REST APIs 和微服務。它提供了許多優點，包括快速的開發速度、簡單的程式碼結構和強大的功能。FastAPI 框架由玄貓建立，旨在提供一個簡單、易用的框架，讓開發者可以快速地建構和佈署微服務。

FastAPI 的核心元件

FastAPI 框架的核心元件包括：

  • 路由: FastAPI 使用路由來處理 HTTP 請求和回應。
  • 依賴注入: FastAPI 提供依賴注入機制，讓開發者可以輕鬆地管理依賴關係。
  • 資料模型: FastAPI 使用 Pydantic 來定義資料模型，讓開發者可以輕鬆地定義和管理資料結構。
  • 中介軟體: FastAPI 提供中介軟體機制，讓開發者可以輕鬆地擴充和自定義框架的功能。

FastAPI 的優點

FastAPI 框架具有許多優點，包括：

  • 快速開發: FastAPI 框架提供快速開發的功能，讓開發者可以快速地建構和佈署微服務。
  • 簡單程式碼結構: FastAPI 框架的程式碼結構簡單明瞭，讓開發者可以輕鬆地理解和維護程式碼。
  • 強大的功能: FastAPI 框架提供強大的功能，包括支援非同步請求、WebSocket 和 GraphQL 等。

FastAPI 的應用場景

FastAPI 框架適用於各種應用場景，包括：

  • 微服務: FastAPI 框架提供強大的微服務功能，讓開發者可以輕鬆地建構和佈署微服務。
  • REST APIs: FastAPI 框架提供簡單和強大的 REST APIs 功能，讓開發者可以輕鬆地建構和佈署 REST APIs。
  • 實時應用: FastAPI 框架提供強大的實時應用功能，包括支援 WebSocket 和 GraphQL 等。

FastAPI 的安裝和組態

FastAPI 框架的安裝和組態簡單明瞭。開發者可以使用 pip 安裝 FastAPI 框架，然後組態框架的設定檔案即可。

pip install fastapi
pip install uvicorn

FastAPI 的基本使用

FastAPI 框架的基本使用簡單明瞭。開發者可以建立一個 FastAPI 應用程式，然後定義路由和資料模型即可。

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}

FastAPI 的進階使用

FastAPI 框架的進階使用包括使用依賴注入、資料模型和中介軟體等功能。開發者可以使用這些功能來擴充和自定義框架的功能。

from fastapi import FastAPI, Depends
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class User(BaseModel):
    name: str
    email: str

@app.get("/users/")
def read_users(user: User = Depends()):
    return user

FastAPI 框架初步使用

FastAPI 是一種現代化的 Python Web 框架，能夠快速地建立 RESTful API。以下是使用 FastAPI 的基本步驟。

初始化 FastAPI

首先，需要初始化 FastAPI 框架。這可以透過以下程式碼完成：

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

這裡，app 是 FastAPI 的例項，將用於定義路由、處理請求等。

定義路由

FastAPI 提供了多種路由方法，包括 get、post、delete、put、head、patch、trace 和 options。以下是定義一個簡單的 GET 路由的例子：

@app.get("/ch01/index")
def index():
    return {"message": "Welcome FastAPI Nerds"}

這裡，@app.get 是路由的裝飾器，"/ch01/index" 是路由的路徑，index 是路由的函式。

執行 FastAPI

要執行 FastAPI，需要使用 uvicorn 伺服器。可以透過以下命令執行 FastAPI：

uvicorn main:app --reload

這裡，main 是包含 FastAPI 例項的 Python 檔案名稱，app 是 FastAPI 例項的名稱。

實作其他 HTTP 方法

除了 GET 方法，FastAPI 還支援其他 HTTP 方法，包括 POST、DELETE、PUT 和 PATCH。以下是定義一個簡單的 POST 路由的例子：

@app.post("/ch01/login/signup")
def signup(uname: str, passwd: str):
    # 處理註冊邏輯
    pass

這裡，@app.post 是路由的裝飾器，"/ch01/login/signup" 是路由的路徑，signup 是路由的函式。

RESTful API 設計

RESTful API 是一種設計風格，強調資源的表現和狀態。FastAPI 支援 RESTful API 設計，可以透過以下步驟實作：

  1. 定義資源：定義 API 中的資源，例如使用者、文章等。
  2. 定義路由：定義資源的路由，例如使用者的 GET、POST、PUT 和 DELETE 路由。
  3. 實作邏輯：實作路由的邏輯，例如使用者的註冊、登入等。

以下是定義一個簡單的使用者資源的例子：

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

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

@app.get("/users/")
def get_users():
    # 傳回所有使用者
    pass

@app.post("/users/")
def create_user(user: User):
    # 建立新使用者
    pass

@app.get("/users/{user_id}")
def get_user(user_id: int):
    # 傳回指定使用者
    pass

@app.put("/users/{user_id}")
def update_user(user_id: int, user: User):
    # 更新指定使用者
    pass

@app.delete("/users/{user_id}")
def delete_user(user_id: int):
    # 刪除指定使用者
    pass

這裡，User 是使用者的模型，get_users、create_user、get_user、update_user 和 delete_user 是使用者的路由。

使用 FastAPI 進行使用者資料更新

在 FastAPI 中，更新使用者資料可以透過不同的 HTTP 方法實作，例如 PUT 和 PATCH。以下是兩種更新使用者資料的方法：

使用 PUT 方法更新使用者資料

PUT 方法通常用於完全替換使用者資料。以下是使用 PUT 方法更新使用者資料的例子：

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from uuid import UUID

app = FastAPI()

class UserProfile(BaseModel):
    id: UUID
    username: str
    first_name: str
    last_name: str
    middle_initial: str

valid_users = {}
valid_profiles = {}

@app.put("/ch01/account/profile/update/{username}")
def update_profile(username: str, id: UUID, new_profile: UserProfile):
    if valid_users.get(username) is None:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="user does not exist")
    else:
        user = valid_users.get(username)
        if user.id == id:
            valid_profiles[username] = new_profile
            return {"message": "successfully updated"}
        else:
            raise HTTPException(status_code=404, detail="user does not exist")

在這個例子中，update_profile 函式接受使用者名稱稱、使用者 ID 和新的使用者資料作為引數。它首先檢查使用者是否存在，如果不存在則傳回 404 錯誤。如果使用者存在，則檢查使用者 ID 是否匹配，如果匹配則更新使用者資料。

使用 PATCH 方法更新使用者資料

PATCH 方法通常用於部分更新使用者資料。以下是使用 PATCH 方法更新使用者資料的例子：

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from uuid import UUID

app = FastAPI()

class UpdateNames(BaseModel):
    first_name: str
    last_name: str
    middle_initial: str

valid_users = {}

@app.patch("/ch01/account/profile/update/names/{username}")
def update_profile_names(username: str, id: UUID, new_names: UpdateNames):
    if valid_users.get(username) is None:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="user does not exist")
    elif new_names is None:
        raise HTTPException(status_code=400, detail="new names are required")
    else:
        user = valid_users.get(username)
        # 更新使用者名稱稱
        user.first_name = new_names.first_name
        user.last_name = new_names.last_name
        user.middle_initial = new_names.middle_initial
        return {"message": "successfully updated"}

在這個例子中，update_profile_names 函式接受使用者名稱稱、使用者 ID 和新的使用者名稱稱作為引數。它首先檢查使用者是否存在，如果不存在則傳回 404 錯誤。如果使用者存在，則更新使用者名稱稱。

內容解密：

  • update_profile 函式使用 PUT 方法更新使用者資料。
  • update_profile_names 函式使用 PATCH 方法更新使用者名稱稱。
  • 兩個函式都檢查使用者是否存在，如果不存在則傳回 404 錯誤。
  • update_profile 函式需要使用者 ID 和新的使用者資料作為引數。
  • update_profile_names 函式需要使用者 ID 和新的使用者名稱稱作為引數。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[使用者請求] --> B[檢查使用者是否存在]
    B -->|存在| C[更新使用者資料]
    B -->|不存在| D[傳回 404 錯誤]
    C --> E[傳回成功訊息]
    D --> E

這個流程圖描述了使用者請求更新使用者資料的流程。首先，系統檢查使用者是否存在，如果存在則更新使用者資料，如果不存在則傳回 404 錯誤。

RESTful API 設計與實作

在設計 RESTful API 時，需要考慮到資源的唯一識別、HTTP 方法的使用以及資源的表示形式。以下是使用 FastAPI 框架實作 RESTful API 的範例：

從技術架構視角來看，FastAPI 框架以其簡潔易用和高效能特性，為 Python 微服務開發提供了強大的支援。其非同步特性、依賴注入系統和Pydantic資料驗證，有效提升了開發效率和應用程式可靠性。然而，FastAPI 仍處於快速發展階段，社群資源和最佳實務仍在積累中，對於複雜的微服務架構，需要更深入地研究其進階特性和與其他工具的整合方式。對於追求快速開發和高效能的團隊而言，FastAPI 是一個值得關注的框架，建議優先應用於效能敏感的API服務，並逐步探索其在更廣泛微服務場景下的應用潛力。隨著社群的壯大和更多實踐案例的出現，FastAPI 有望在Python微服務領域扮演更重要的角色。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。