Rivalry2

HTML Diff

0 added 0 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-03-10

1 В эпоху реактивных фреймворков, таких как<a>React</a>,<a>Vue.js</a>,<a>Angular</a>и<a>SVELTE</a>, бекенд разработка смещается в сторону API - нам достаточно сделать<a>CRUD</a>-ы, настроить валидацию данных и (опционально) сделать авторизацию пользователя. В таком случае фронтенд-разработка максимально отделена от бекенд-части, тот же рендеринг шаблонов ложится на браузер пользователя.

2 Для создания<a>RESTful</a>ресурсов есть дополнения для популярных библиотек. Например, для<a>Flask</a>можно воспользоваться<a>Flask-RESTful</a>, или более близкой к сегодняшней теме библиотекой<a>Flask-REST-JSONAPI</a>(эта реализация устарела и не поддерживается, есть<a>доработанный форк</a>с расширяющим возможности<a>дополнением</a>).

3 Для<a>Django</a>есть<a>Django REST framework</a>. Все эти и другие подобные решения отлично подходят для изменения курса разработки существующего проекта. Но что, если прямо сейчас необходимо начать проект с нуля, вы точно знаете, что нужно будет разрабатывать только API, а ещё хочется чего-то нового? Вот тут на сцене появляется<a>FastAPI</a>! Чем же примечателен этот фреймворк?

4 Ключевые преимущества можно прочитать на главной странице сайта, но главное, что нас сегодня интересует, это то, как здесь реализована работа с аннотациями типов. Если вы знакомы с<a>датаклассами</a>или библиотекой<a>attrs</a>, то уже понимаете суть<a>pydantic</a>- библиотеки, на которой и основан FastAPI. Давайте же посмотрим, как это работает (пропустим официальный<a>Hello World</a>, он ничем не отличается от того же Flask).

5 <h3>Параметры в url</h3>

6 Похожим на Flask/Django образом указываем в пути переменную. Но делаем это в фигурных скобках, а тип объявляем в функции, которая будет обрабатывать запрос.

7 from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/user/{user_id}/") def get_user(user_id: int): return {"user_id": user_id}Также необходимо установить uvicorn для запуска. Пишем в терминале uvicorn main:app --reload и можем перейти на http://127.0.0.1:8000/docs/, где нас поприветствует автоматически сгенерированная Swagger документация:

8 Автоматически сгенерированная документация Swagger:

9 <blockquote>Если хотите запускать не из терминала, а напрямую в коде, то достаточно импортировать uvicorn и добавить в конце файла строчку uvicorn.run(app).

10 </blockquote>Здесь мы можем в удобном виде тестировать созданные ресурсы. Но что же насчёт валидации? При попытке перейти на http://127.0.0.1:8000/user/spam/ мы получим такую ошибку:

11 { "detail": [ { "loc": [ "path", "user_id" ], "msg": "value is not a valid integer", "type": "type_error.integer" } ] }Библиотека выполнила валидацию за нас, поэтому мы можем быть уверены, что в функцию нам придёт именно int!

12 <h3>Валидация объектов</h3>

13 Теперь взглянем на более сложные запросы. Например, POST-запрос с передачей данных. Объявим модели с нужными нам полями:

14 class UserBase(BaseModel): """ Базовая модель пользователя. Задавать полное имя не обязательно """ nickname: str full_name: str = None class UserIn(UserBase): """ Описываем, какие данные ожидаем получить на вход при создании пользователя. Тут будут унаследованы все поля """ class UserOut(UserBase): """ То, как будет выглядеть возвращаемый объект. Добавляем поле `id`, оно будет "присвоено" при "сохранении" """ id: intТеперь объявляем роут. Там проставляем айди-объекта в результат (необходимое поле для возврата на фронт):

15 @app.post("/user/", response_model=UserOut) def create_user(user_in: UserIn): user_out = UserOut(**user_in.dict(), id=42) return user_outМожем перейти на страницу документации и посмотреть спецификацию. Тут мы видим и какие данные нужно прислать на сервер, и какие будут возвращены клиенту:

16 Спецификация POST-запроса:

17 При запросе данные будут провалидированы, поэтому в переменной user_in будет та самая модель, которую мы ожидаем, и с нужными нам полями.

18 Теперь выполняем POST-запрос. В редакторе (на странице документации) можем для проверки убрать необязательное поле, поэтому передаём следующее:

19 В ответ нам приходит такой JSON:

20 { "nickname": "OTUS", "full_name": null, "id": 42 }Здесь мы видим, что всё пришло, как мы и ожидали. FastAPI выполнит валидацию полей "под капотом", а нам нужно заниматься только логикой приложения.

21 И это только самая верхушка возможностей валидации. Если вы были заинтересованы, то загляните в<a>User Guide</a>и<a>Advanced User Guide</a>- будете приятно удивлены количеством всего, что поможет упростить разработку! А вот, например,<a>готовый шаблон full-stack проекта</a>.

22 Кстати, ещё один пункт, как библиотека ускоряет разработку помимо того, что занимается валидацией данных за вас: благодаря pydantic и аннотациям типов ваша среда разработки будет подсказывать все свойства и методы объектов, с которыми вы работаете, а также подсвечивать ошибки, которые так легко допустить, изменив возвращаемые из функции данные, или просто опечатавшись.