使用Python FastAPI构建Web服务
FastAPI 是一个使用 Python 编写的 Web 框架,还应用了 Python asyncio 库中最新的优化。本文将会介绍如何搭建基于容器的开发环境,还会展示如何使用 FastAPI 实现一个小型 Web 服务。
起步
我们将使用 Fedora 作为基础镜像来搭建开发环境,并使用 Dockerfile 为镜像注入 FastAPI、Uvicorn 和 aiofiles 这几个包。
FROM fedora:32 RUN dnf install -y python-pip \ && dnf clean all \ && pip install fastapi uvicorn aiofiles WORKDIR /srv CMD ["uvicorn", "main:app", "--reload"]
在工作目录下保存 Dockerfile
之后,执行 podman
命令构建容器镜像。
$ podman build -t fastapi . $ podman images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE localhost/fastapi latest 01e974cabe8b 18 seconds ago 326 MB
下面我们可以开始创建一个简单的 FastAPI 应用程序,并通过容器镜像运行。
from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") async def root(): return {"message": "Hello Fedora Magazine!"}
将上面的代码保存到 main.py
文件中,然后执行以下命令开始运行:
$ podman run --rm -v $PWD:/srv:z -p 8000:8000 --name fastapi -d fastapi $ curl http://127.0.0.1:8000 {"message":"Hello Fedora Magazine!"
这样,一个基于 FastAPI 的 Web 服务就跑起来了。由于指定了 --reload
参数,一旦 main.py
文件发生了改变,整个应用都会自动重新加载。你可以尝试将返回信息 "Hello Fedora Magazine!"
修改为其它内容,然后观察效果。
可以使用以下命令停止应用程序:
$ podman stop fastapi
构建一个小型 Web 服务
接下来我们会构建一个需要 I/O 操作的应用程序,通过这个应用程序,我们可以看到 FastAPI 自身的特点,以及它在性能上有什么优势(可以在这里参考 FastAPI 和其它 Python Web 框架的对比)。为简单起见,我们直接使用 dnf history
命令的输出来作为这个应用程序使用的数据。
首先将 dnf history
命令的输出保存到文件。
$ dnf history | tail --lines=+3 > history.txt
在上面的命令中,我们使用 tail
去除了 dnf history
输出内容中无用的表头信息。剩余的每一条 dnf
事务都包括了以下信息:
id
:事务编号(每次运行一条新事务时该编号都会递增)command
:事务中运行的dnf
命令date
:执行事务的日期和时间
然后修改 main.py
文件将相关的数据结构添加进去。
from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class DnfTransaction(BaseModel): id: int command: str date: str
FastAPI 自带的 pydantic 库让你可以轻松定义一个数据类,其中的类型注释对数据的验证也提供了方便。
再增加一个函数,用于从 history.txt
文件中读取数据。
import aiofiles from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class DnfTransaction(BaseModel): id: int command: str date: str async def read_history(): transactions = [] async with aiofiles.open("history.txt") as f: async for line in f: transactions.append(DnfTransaction( id=line.split("|")[0].strip(" "), command=line.split("|")[1].strip(" "), date=line.split("|")[2].strip(" "))) return transactions
这个函数中使用了 aiofiles
库,这个库提供了一个异步 API 来处理 Python 中的文件,因此打开文件或读取文件的时候不会阻塞其它对服务器的请求。
最后,修改 root
函数,让它返回事务列表中的数据。
@app.get("/") async def read_root(): return await read_history()
执行以下命令就可以看到应用程序的输出内容了。
$ curl http://127.0.0.1:8000 | python -m json.tool [ { "id": 103, "command": "update", "date": "2020-05-25 08:35" }, { "id": 102, "command": "update", "date": "2020-05-23 15:46" }, { "id": 101, "command": "update", "date": "2020-05-22 11:32" }, .... ]