在現代 Web 開發中，選擇合適的雲端平台佈署應用程式至關重要。本文將引導您將 FastAPI 應用程式佈署到 GCP 和 Deta Cloud，兩種各有特色的雲端平台。GCP 提供完整的雲端服務，而 Deta Cloud 則以其免費方案和簡化的佈署流程吸引開發者。兩種平台的佈署流程略有不同，但都相對簡潔，方便快速上線應用程式。
透過本文，您將學會如何設定必要的環境，包含建立 GCP 專案、使用 Cloud Shell 操作，以及使用 Deta CLI 進行佈署。同時，您也將瞭解 app.yaml 的設定細節以及如何在 GCP 和 Deta Cloud 上管理您的 FastAPI 應用程式。
將FastAPI應用佈署到Google Cloud Platform（GCP）
步驟一：準備GitHub倉函式庫
首先，將FastAPI應用程式碼放入GitHub倉函式庫中，並確保包含requirements.txt檔案。這一步驟與佈署到Render時相同。
步驟二：建立app.yaml檔案
GCP需要一個名為app.yaml的文字檔案來組態應用設定。該檔案採用YAML格式，一種人類可讀的資料序列化語言。將以下指令碼儲存為app.yaml並放入GitHub倉函式庫：
runtime: python37
entrypoint: gunicorn -w 4 -k uvicorn.workers.UvicornWorker main:app
內容解密：
runtime: python37：指定執行環境為Python 3.7。entrypoint：定義應用的入口點，使用gunicorn作為WSGI HTTP伺服器，並指定使用uvicorn.workers.UvicornWorker來執行FastAPI應用。
步驟三：註冊並登入Google Cloud
前往https://console.cloud.google.com/註冊並登入Google Cloud賬戶。雖然Google Cloud提供免費試用，但仍需提供賬單資訊。
步驟四：建立新專案
登入後，存取https://console.cloud.google.com/cloud-resource-manager建立新專案。選擇專案名稱和專案ID。
圖示1：GCP新建專案
此圖示展示了在GCP中建立新專案的介面。
圖表翻譯： 此圖表顯示了在Google Cloud Platform中建立新專案的步驟，包括選擇專案名稱和專案ID。
步驟五：開啟Cloud Shell並克隆GitHub倉函式庫
點選Google Cloud控制檯右側的Cloud Shell按鈕，開啟Cloud Shell。然後，克隆包含應用程式碼、requirements.txt和app.yaml檔案的GitHub倉函式庫。
git clone https://github.com/lathkar/fastapi.git
步驟六：在Cloud Shell中執行應用
在Cloud Shell中執行以下命令，建立虛擬環境、安裝依賴函式庫並執行應用：
cd fastapi
virtualenv venv
source env/bin/activate
pip install -r requirements.txt
gunicorn -w 4 -k uvicorn.workers.UvicornWorker main:app
內容解密：
cd fastapi：進入克隆的倉函式庫目錄。virtualenv venv：建立虛擬環境。source env/bin/activate：啟用虛擬環境。pip install -r requirements.txt：根據requirements.txt安裝依賴函式庫。gunicorn -w 4 -k uvicorn.workers.UvicornWorker main:app：使用gunicorn執行FastAPI應用。
步驟七：佈署應用到GCP
執行以下命令來佈署應用：
gcloud config set project VALUE
gcloud app create
gcloud app deploy
內容解密：
gcloud config set project VALUE：設定GCP專案ID。gcloud app create：建立App Engine應用。gcloud app deploy：佈署應用到GCP。
圖示2：佈署確認介面
佈署過程中，GCP會顯示目標URL並請求確認。
圖表翻譯： 此圖表展示了佈署確認介面，包括目標URL和服務詳情。
Deta Cloud：一種免費的雲端託管服務
Deta Cloud是另一種雲端託管服務，特別值得注意的是，它目前提供免費託管服務。Deta提供了多種產品，包括Deta Base（一種NoSQL資料函式庫）、Deta Micros（微服務）和Deta Drive（檔案託管服務）。
Deta Micros的特點：
- 支援Node JS和Python應用。
- 簡化的佈署流程，透過Deta CLI實作。
使用Deta Cloud佈署FastAPI應用：
- 在Deta平台註冊並驗證信箱。
- 安裝Deta CLI。
- 使用Deta CLI登入並建立新的微服務。
deta login
deta new fastapi-app --python
內容解密：
deta login：登入到Deta賬戶。deta new fastapi-app --python：建立一個新的Python微服務。
透過上述步驟，可以成功將FastAPI應用佈署到GCP和Deta Cloud，為開發者提供了多種雲端託管選擇。每種方案都有其特點和優勢，開發者可根據實際需求選擇合適的平台。
佈署FastAPI應用程式的不同方法
在前面的章節中，我們已經瞭解瞭如何使用FastAPI構建高效能的Web應用程式。在本章中，我們將重點介紹如何將這些應用程式佈署到不同的平台上。
佈署到Deta Cloud
Deta Cloud是一個無伺服器的雲端平台，可以讓您輕鬆佈署FastAPI應用程式。以下是佈署的步驟：
- 建立Deta帳戶：首先，您需要在Deta官網上建立一個帳戶。
- 安裝Deta CLI：安裝Deta的命令列工具（CLI），以便於佈署和管理您的應用程式。
- 生成存取令牌：在Deta儀錶板中，生成一個存取令牌（Access Token），並將其匯出為環境變數
ACCESS_TOKEN。 - 佈署應用程式：使用Deta CLI將您的FastAPI應用程式佈署到Deta Cloud。
deta login
deta new
- 驗證佈署：佈署完成後，您可以在Deta儀錶板中檢視您的應用程式詳情。
內容解密：
deta login命令用於登入到您的Deta帳戶。deta new命令用於建立一個新的Deta專案並佈署您的應用程式。- 存取令牌（Access Token）用於驗證您的CLI請求，從而無需每次都登入。
其他雲端平台
除了Deta Cloud，您還可以將FastAPI應用程式佈署到其他雲端平台，如Render、GCP等。這些平台的佈署過程大同小異，通常涉及建立帳戶、設定環境、佈署應用程式等步驟。
索引
在本文的最後，我們提供了詳細的索引，以幫助您快速找到所需的內容。索引涵蓋了從API檔案、非同步處理到依賴項管理等各種主題。
主要術語
- API檔案：自動生成的檔案，用於描述您的API介面。
- 非同步處理：FastAPI支援非同步處理，可以提高應用程式的效能。
- 依賴項管理：FastAPI提供了依賴項管理機制，可以簡化程式碼並提高可維護性。
內容解密：
- 自動生成的API檔案使開發人員能夠輕鬆瞭解如何與您的API互動。
- 非同步處理允許應用程式在等待某些操作完成時繼續執行其他任務，從而提高整體效能。
- 依賴項管理機制使得管理複雜的依賴關係變得更加容易，有助於保持程式碼的整潔和可維護性。
技術細節
在本文中，我們探討了FastAPI的各種技術細節，包括非同步/等待機制、ASGI、資料函式庫操作等。
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
class Item(BaseModel):
name: str
price: float
@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
return item
內容解密：
FastAPI是主要的應用程式類別，用於建立FastAPI例項。BaseModel用於定義資料模型，如Item類別。async def用於定義非同步函式，如create_item。@app.post裝飾器用於將函式繫結到特定的HTTP方法（在本例中為POST）和路徑（/items/）。
透過這些技術細節，您可以更好地理解FastAPI的工作原理，並有效地使用它來構建高效能的Web應用程式。
FastAPI 深度解析與實務應用
前言
FastAPI 是一個現代化的、快速（高效能）的 Web 框架，用於使用 Python 3.7+ 構建 API。它根據標準的 Python 型別提示，使用 Starlette 作為 Web 框架，Pydantic 進行資料驗證。FastAPI 的設計目標是提供一個簡單、快速、可靠的 API 開發體驗。
FastAPI 的核心特性
- 高效能：FastAPI 是目前最快的 Python Web 框架之一，其效能可與 NodeJS 和 Go 相媲美。
- 自動互動式檔案：FastAPI 自動為 API 生成互動式檔案，支援 Swagger UI 和 Redoc。
- 資料驗證：利用 Pydantic，FastAPI 可以自動驗證請求資料，確保資料的正確性和一致性。
- 非同步支援：FastAPI 支援非同步程式設計，使得開發者可以編寫高效的非同步程式碼。
- 依賴注入系統：FastAPI 提供了一個強大的依賴注入系統，用於管理應用程式的依賴關係。
FastAPI 的基本使用
安裝 FastAPI
首先，我們需要安裝 FastAPI 及其依賴項。可以使用 pip 命令進行安裝：
pip install fastapi uvicorn
“Hello World” 示例
接下來，讓我們建立一個簡單的 “Hello World” 應用程式：
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
def read_root():
return {"Hello": "World"}
執行該應用程式：
uvicorn main:app --reload
現在，開啟瀏覽器並存取 http://127.0.0.1:8000/，您將看到傳回的 JSON 資料 {"Hello": "World"}。
路徑操作
路徑引數
路徑引數是 URL 路徑的一部分，可以用於捕捉 URL 中的變數。例如：
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int):
return {"item_id": item_id}
在上述示例中，item_id 是一個路徑引數，它被捕捉並轉換為整數型別。
查詢引數
查詢引數是 URL 中 ? 後面的鍵值對。例如：
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/items/")
def read_items(skip: int = 0, limit: int = 10):
return {"skip": skip, "limit": limit}
在上述示例中，skip 和 limit 是查詢引數，它們具有預設值。
請求體
使用 Pydantic 模型定義請求體
Pydantic 模型可以用於定義請求體的結構。例如：
from pydantic import BaseModel
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
class Item(BaseModel):
name: str
price: float
is_offer: bool = None
@app.post("/items/")
def create_item(item: Item):
return item
在上述示例中，Item 是一個 Pydantic 模型，用於定義請求體的結構。
資料函式庫整合
使用 SQLAlchemy 運算元據函式庫
SQLAlchemy 是一個流行的 Python SQL 工具包和物件關係對映（ORM）函式庫。FastAPI 可以與 SQLAlchemy 一起使用來運算元據函式庫。例如：
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
SQLALCHEMY_DATABASE_URL = "sqlite:///./sql_app.db"
engine = create_engine(SQLALCHEMY_DATABASE_URL)
SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)
Base = declarative_base()
class Item(Base):
__tablename__ = "items"
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String, index=True)
price = Column(Integer)
Base.metadata.create_all(bind=engine)
def get_db():
db = SessionLocal()
try:
yield db
finally:
db.close()
@app.get("/items/")
def read_items(db: Session = Depends(get_db)):
return db.query(Item).all()
在上述示例中，我們使用 SQLAlchemy 定義了一個 Item 模型，並使用依賴注入系統取得資料函式庫會話。
身份驗證與授權
使用 OAuth2PasswordBearer 進行身份驗證
OAuth2PasswordBearer 是 FastAPI 提供的一個用於處理 OAuth2 密碼流的工具。例如：
from fastapi import Depends, HTTPException, status
from fastapi.security import OAuth2PasswordBearer, OAuth2PasswordRequestForm
oauth2_scheme = OAuth2PasswordBearer(tokenUrl="token")
async def get_current_user(token: str = Depends(oauth2_scheme)):
# 處理 token 以取得當前使用者
if token != "fake-token":
raise HTTPException(
status_code=status.HTTP_401_UNAUTHORIZED,
detail="Invalid authentication credentials",
headers={"WWW-Authenticate": "Bearer"},
)
return token
@app.get("/users/me")
async def read_users_me(current_user: str = Depends(get_current_user)):
return {"username": current_user}
在上述示例中，我們定義了一個 get_current_user 函式，用於根據 token 取得當前使用者。
內容解密：
上述結論部分總結了FastAPI的主要特點和優勢，包括其高效能、自動檔案生成、資料驗證和非同步支援等功能。並指出透過本文的介紹，讀者應該能夠更好地理解和使用FastAPI進行Web開發。
圖表翻譯：
此圖示展示了FastAPI的架構圖，包括其主要元件和相互之間的關係。
- 核心元件：FastAPI核心元件包括路由系統、請求處理和回應生成等。
- 依賴注入系統：依賴注入系統負責管理應用程式的依賴關係，使得程式碼更加模組化和可測試。
- 資料驗證：Pydantic負責資料驗證，確保請求資料的正確性和一致性。
- 非同步支援：FastAPI支援非同步程式設計，提高了應用程式的效能和回應速度。
graph LR;
A[FastAPI] --> B[路由系統];
A --> C[請求處理];
A --> D[回應生成];
A --> E[依賴注入系統];
E --> F[Pydantic];
F --> G[資料驗證];
A --> H[非同步支援];
圖表翻譯： 此圖表展示了FastAPI的核心架構，包括路由系統、請求處理、回應生成、依賴注入系統以及非同步支援等關鍵元件。其中，Pydantic負責資料驗證，確保了請求資料的正確性。整個架構設計旨在提供高效、可靠且易於維護的Web開發體驗。
