FastAPI framework, high performance, easy to learn, fast to code, ready for production
### Gold Sponsors
### Silver Sponsors
[Other sponsors](https://fastapi.tiangolo.com/fastapi-people/#sponsors)
## Opinions
## FastAPI mini documentary
There's a [FastAPI mini documentary](https://www.youtube.com/watch?v=mpR8ngthqiE) released at the end of 2025, you can watch it online:
## **Typer**, the FastAPI of CLIs
If you are building a CLI app to be used in the terminal instead of a web API, check out [**Typer**](https://typer.tiangolo.com/).
**Typer** is FastAPI's little sibling. And it's intended to be the **FastAPI of CLIs**. ⌨️ 🚀
## Requirements
FastAPI stands on the shoulders of giants:
* [Starlette](https://www.starlette.dev/) for the web parts.
* [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) for the data parts.
## Installation
Create and activate a [virtual environment](https://fastapi.tiangolo.com/virtual-environments/) and then install FastAPI:
async def...fastapi dev...lt
* XWT
* PSGI
### Das abbr gibt eine vollständige Phrase und eine Erklärung { #the-abbr-gives-a-full-phrase-and-an-explanation }
* MDN
* I/O.
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//// tab | Info
„title“-Attribute von „abbr“-Elementen werden nach bestimmten Anweisungen übersetzt.
Übersetzungen können eigene „abbr“-Elemente hinzufügen, die das LLM nicht entfernen soll. Z. B. um englische Wörter zu erklären.
Siehe Abschnitt `### HTML abbr elements` im allgemeinen Prompt in `scripts/translate.py`.
////
## HTML „dfn“-Elemente { #html-dfn-elements }
* Cluster
* Deep Learning
## Überschriften { #headings }
//// tab | Test
### Eine Webapp entwickeln – ein Tutorial { #develop-a-webapp-a-tutorial }
Hallo.
### Typhinweise und -annotationen { #type-hints-and-annotations }
Hallo wieder.
### Super- und Subklassen { #super-and-subclasses }
Hallo wieder.
////
//// tab | Info
Die einzige strenge Regel für Überschriften ist, dass das LLM den Hash-Teil in geschweiften Klammern unverändert lässt, damit Links nicht kaputtgehen.
Siehe Abschnitt `### Headings` im allgemeinen Prompt in `scripts/translate.py`.
Für einige sprachsspezifische Anweisungen, siehe z. B. den Abschnitt `### Headings` in `docs/de/llm-prompt.md`.
////
## In der Dokumentation verwendete Begriffe { #terms-used-in-the-docs }
//// tab | Test
* Sie
* Ihr
* z. B.
* usw.
* `foo` vom Typ `int`
* `bar` vom Typ `str`
* `baz` vom Typ `list`
* das Tutorial – Benutzerhandbuch
* das Handbuch für fortgeschrittene Benutzer
* die SQLModel-Dokumentation
* die API-Dokumentation
* die automatische Dokumentation
* Data Science
* Deep Learning
* Machine Learning
* Dependency Injection
* HTTP Basic-Authentifizierung
* HTTP Digest
* ISO-Format
* der JSON-Schema-Standard
* das JSON-Schema
* die Schema-Definition
* Password Flow
* Mobile
* deprecatet
* designt
* ungültig
* on the fly
* Standard
* Default
* Groß-/Kleinschreibung ist relevant
* Groß-/Kleinschreibung ist nicht relevant
* die Anwendung bereitstellen
* die Seite ausliefern
* die App
* die Anwendung
* der Request
* die Response
* die Error-Response
* die Pfadoperation
* der Pfadoperation-Dekorator
* die Pfadoperation-Funktion
* der Body
* der Requestbody
* der Responsebody
* der JSON-Body
* der Formularbody
* der Dateibody
* der Funktionskörper
* der Parameter
* der Body-Parameter
* der Pfad-Parameter
* der Query-Parameter
* der Cookie-Parameter
* der Header-Parameter
* der Formular-Parameter
* der Funktionsparameter
* das Event
* das Startup-Event
* das Hochfahren des Servers
* das Shutdown-Event
* das Lifespan-Event
* der Handler
* der Eventhandler
* der Exceptionhandler
* handhaben
* das Modell
* das Pydantic-Modell
* das Datenmodell
* das Datenbankmodell
* das Formularmodell
* das Modellobjekt
* die Klasse
* die Basisklasse
* die Elternklasse
* die Subklasse
* die Kindklasse
* die Geschwisterklasse
* die Klassenmethode
* der Header
* die Header
* der Autorisierungsheader
* der `Authorization`-Header
* der Forwarded-Header
* das Dependency-Injection-System
* die Dependency
* das Dependable
* der Dependant
* I/O-lastig
* CPU-lastig
* Nebenläufigkeit
* Parallelität
* Multiprocessing
* die Umgebungsvariable
* die Umgebungsvariable
* der `PATH`
* die `PATH`-Umgebungsvariable
* die Authentifizierung
* der Authentifizierungsanbieter
* die Autorisierung
* das Anmeldeformular
* der Autorisierungsanbieter
* der Benutzer authentisiert sich
* das System authentifiziert den Benutzer
* Das CLI
* Das Kommandozeileninterface
* der Server
* der Client
* der Cloudanbieter
* der Clouddienst
* die Entwicklung
* die Entwicklungsphasen
* das Dict
* das Dictionary
* die Enumeration
* das Enum
* das Enum-Member
* der Encoder
* der Decoder
* kodieren
* dekodieren
* die Exception
* werfen
* der Ausdruck
* die Anweisung
* das Frontend
* das Backend
* die GitHub-Diskussion
* das GitHub-Issue
* die Leistung
* die Leistungsoptimierung
* der Rückgabetyp
* der Rückgabewert
* die Sicherheit
* das Sicherheitsschema
* der Task
* der Hintergrundtask
* die Taskfunktion
* das Template
* die Template-Engine
* die Typannotation
* der Typhinweis
* der Serverworker
* der Uvicorn-Worker
* der Gunicorn-Worker
* der Workerprozess
* die Workerklasse
* die Workload
* das Deployment
* deployen
* das SDK
* das Software Development Kit
* der `APIRouter`
* die `requirements.txt`
* das Bearer-Token
* der Breaking Change
* der Bug
* der Button
* das Callable
* der Code
* der Commit
* der Contextmanager
* die Coroutine
* die Datenbanksession
* die Festplatte
* die Domain
* die Engine
* das Fake-X
* die HTTP-GET-Methode
* das Item
* die Bibliothek
* der Lifespan
* der Lock
* die Middleware
* die Mobile-Anwendung
* das Modul
* das Mounten
* das Netzwerk
* das Origin
* Die Überschreibung
* die Payload
* der Prozessor
* die Property
* der Proxy
* der Pull Request
* die Query
* der RAM
* der entfernte Rechner
* der Statuscode
* der String
* der Tag
* das Webframework
* die Wildcard
* zurückgeben
* validieren
////
//// tab | Info
Dies ist eine nicht vollständige und nicht normative Liste von (meist) technischen Begriffen, die in der Dokumentation vorkommen. Sie kann dem Promptdesigner helfen herauszufinden, bei welchen Begriffen das LLM Unterstützung braucht. Zum Beispiel, wenn es eine gute Übersetzung immer wieder auf eine suboptimale Übersetzung zurücksetzt. Oder wenn es Probleme hat, einen Begriff in Ihrer Sprache zu konjugieren/deklinieren.
Siehe z. B. den Abschnitt `### List of English terms and their preferred German translations` in `docs/de/llm-prompt.md`.
////
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FILE: docs/de/docs/about/index.md
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# Über { #about }
Über FastAPI, sein Design, seine Inspiration und mehr. 🤓
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FILE: docs/de/docs/advanced/additional-responses.md
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# Zusätzliche Responses in OpenAPI { #additional-responses-in-openapi }
/// warning | Achtung
Dies ist ein eher fortgeschrittenes Thema.
Wenn Sie mit **FastAPI** beginnen, benötigen Sie dies möglicherweise nicht.
///
Sie können zusätzliche Responses mit zusätzlichen Statuscodes, Medientypen, Beschreibungen, usw. deklarieren.
Diese zusätzlichen Responses werden in das OpenAPI-Schema aufgenommen, sodass sie auch in der API-Dokumentation erscheinen.
Für diese zusätzlichen Responses müssen Sie jedoch sicherstellen, dass Sie eine `Response`, wie etwa `JSONResponse`, direkt zurückgeben, mit Ihrem Statuscode und Inhalt.
## Zusätzliche Response mit `model` { #additional-response-with-model }
Sie können Ihren *Pfadoperation-Dekoratoren* einen Parameter `responses` übergeben.
Der nimmt ein `dict` entgegen, die Schlüssel sind Statuscodes für jede Response, wie etwa `200`, und die Werte sind andere `dict`s mit den Informationen für jede Response.
Jedes dieser Response-`dict`s kann einen Schlüssel `model` haben, welcher ein Pydantic-Modell enthält, genau wie `response_model`.
**FastAPI** nimmt dieses Modell, generiert dessen JSON-Schema und fügt es an der richtigen Stelle in OpenAPI ein.
Um beispielsweise eine weitere Response mit dem Statuscode `404` und einem Pydantic-Modell `Message` zu deklarieren, können Sie schreiben:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial001_py310.py hl[18,22] *}
/// note | Hinweis
Beachten Sie, dass Sie die `JSONResponse` direkt zurückgeben müssen.
///
/// info | Info
Der `model`-Schlüssel ist nicht Teil von OpenAPI.
**FastAPI** nimmt das Pydantic-Modell von dort, generiert das JSON-Schema und fügt es an der richtigen Stelle ein.
Die richtige Stelle ist:
* Im Schlüssel `content`, der als Wert ein weiteres JSON-Objekt (`dict`) hat, welches Folgendes enthält:
* Ein Schlüssel mit dem Medientyp, z. B. `application/json`, der als Wert ein weiteres JSON-Objekt hat, welches Folgendes enthält:
* Ein Schlüssel `schema`, der als Wert das JSON-Schema aus dem Modell hat, hier ist die richtige Stelle.
* **FastAPI** fügt hier eine Referenz auf die globalen JSON-Schemas an einer anderen Stelle in Ihrer OpenAPI hinzu, anstatt es direkt einzubinden. Auf diese Weise können andere Anwendungen und Clients diese JSON-Schemas direkt verwenden, bessere Tools zur Codegenerierung bereitstellen, usw.
///
Die generierten Responses in der OpenAPI für diese *Pfadoperation* lauten:
```JSON hl_lines="3-12"
{
"responses": {
"404": {
"description": "Additional Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/Message"
}
}
}
},
"200": {
"description": "Successful Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/Item"
}
}
}
},
"422": {
"description": "Validation Error",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/HTTPValidationError"
}
}
}
}
}
}
```
Die Schemas werden von einer anderen Stelle innerhalb des OpenAPI-Schemas referenziert:
```JSON hl_lines="4-16"
{
"components": {
"schemas": {
"Message": {
"title": "Message",
"required": [
"message"
],
"type": "object",
"properties": {
"message": {
"title": "Message",
"type": "string"
}
}
},
"Item": {
"title": "Item",
"required": [
"id",
"value"
],
"type": "object",
"properties": {
"id": {
"title": "Id",
"type": "string"
},
"value": {
"title": "Value",
"type": "string"
}
}
},
"ValidationError": {
"title": "ValidationError",
"required": [
"loc",
"msg",
"type"
],
"type": "object",
"properties": {
"loc": {
"title": "Location",
"type": "array",
"items": {
"type": "string"
}
},
"msg": {
"title": "Message",
"type": "string"
},
"type": {
"title": "Error Type",
"type": "string"
}
}
},
"HTTPValidationError": {
"title": "HTTPValidationError",
"type": "object",
"properties": {
"detail": {
"title": "Detail",
"type": "array",
"items": {
"$ref": "#/components/schemas/ValidationError"
}
}
}
}
}
}
}
```
## Zusätzliche Medientypen für die Haupt-Response { #additional-media-types-for-the-main-response }
Sie können denselben `responses`-Parameter verwenden, um verschiedene Medientypen für dieselbe Haupt-Response hinzuzufügen.
Sie können beispielsweise einen zusätzlichen Medientyp `image/png` hinzufügen und damit deklarieren, dass Ihre *Pfadoperation* ein JSON-Objekt (mit dem Medientyp `application/json`) oder ein PNG-Bild zurückgeben kann:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial002_py310.py hl[17:22,26] *}
/// note | Hinweis
Beachten Sie, dass Sie das Bild direkt mit einer `FileResponse` zurückgeben müssen.
///
/// info | Info
Sofern Sie in Ihrem Parameter `responses` nicht explizit einen anderen Medientyp angeben, geht FastAPI davon aus, dass die Response denselben Medientyp wie die Haupt-Response-Klasse hat (Standardmäßig `application/json`).
Wenn Sie jedoch eine benutzerdefinierte Response-Klasse mit `None` als Medientyp angegeben haben, verwendet FastAPI `application/json` für jede zusätzliche Response, die über ein zugehöriges Modell verfügt.
///
## Informationen kombinieren { #combining-information }
Sie können auch Response-Informationen von mehreren Stellen kombinieren, einschließlich der Parameter `response_model`, `status_code` und `responses`.
Sie können ein `response_model` deklarieren, indem Sie den Standardstatuscode `200` (oder bei Bedarf einen benutzerdefinierten) verwenden und dann zusätzliche Informationen für dieselbe Response in `responses` direkt im OpenAPI-Schema deklarieren.
**FastAPI** behält die zusätzlichen Informationen aus `responses` und kombiniert sie mit dem JSON-Schema aus Ihrem Modell.
Sie können beispielsweise eine Response mit dem Statuscode `404` deklarieren, die ein Pydantic-Modell verwendet und über eine benutzerdefinierte Beschreibung (`description`) verfügt.
Und eine Response mit dem Statuscode `200`, die Ihr `response_model` verwendet, aber ein benutzerdefiniertes Beispiel (`example`) enthält:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial003_py310.py hl[20:31] *}
Es wird alles kombiniert und in Ihre OpenAPI eingebunden und in der API-Dokumentation angezeigt:
## Vordefinierte und benutzerdefinierte Responses kombinieren { #combine-predefined-responses-and-custom-ones }
Möglicherweise möchten Sie einige vordefinierte Responses haben, die für viele *Pfadoperationen* gelten, Sie möchten diese jedoch mit benutzerdefinierten Responses kombinieren, die für jede *Pfadoperation* erforderlich sind.
In diesen Fällen können Sie die Python-Technik zum „Entpacken“ eines `dict`s mit `**dict_to_unpack` verwenden:
```Python
old_dict = {
"old key": "old value",
"second old key": "second old value",
}
new_dict = {**old_dict, "new key": "new value"}
```
Hier wird `new_dict` alle Schlüssel-Wert-Paare von `old_dict` plus das neue Schlüssel-Wert-Paar enthalten:
```Python
{
"old key": "old value",
"second old key": "second old value",
"new key": "new value",
}
```
Mit dieser Technik können Sie einige vordefinierte Responses in Ihren *Pfadoperationen* wiederverwenden und sie mit zusätzlichen benutzerdefinierten Responses kombinieren.
Zum Beispiel:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial004_py310.py hl[11:15,24] *}
## Weitere Informationen zu OpenAPI-Responses { #more-information-about-openapi-responses }
Um zu sehen, was genau Sie in die Responses aufnehmen können, können Sie die folgenden Abschnitte in der OpenAPI-Spezifikation überprüfen:
* [OpenAPI Responses Object](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md#responses-object), enthält das `Response Object`.
* [OpenAPI Response Object](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md#response-object), Sie können alles davon direkt in jede Response innerhalb Ihres `responses`-Parameter einfügen. Einschließlich `description`, `headers`, `content` (darin deklarieren Sie verschiedene Medientypen und JSON-Schemas) und `links`.
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FILE: docs/de/docs/advanced/additional-status-codes.md
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# Zusätzliche Statuscodes { #additional-status-codes }
Standardmäßig liefert **FastAPI** die Responses als `JSONResponse` zurück und fügt den Inhalt, den Sie aus Ihrer *Pfadoperation* zurückgeben, in diese `JSONResponse` ein.
Es wird der Default-Statuscode oder derjenige verwendet, den Sie in Ihrer *Pfadoperation* festgelegt haben.
## Zusätzliche Statuscodes { #additional-status-codes_1 }
Wenn Sie neben dem Hauptstatuscode weitere Statuscodes zurückgeben möchten, können Sie dies tun, indem Sie direkt eine `Response` zurückgeben, wie etwa eine `JSONResponse`, und den zusätzlichen Statuscode direkt festlegen.
Angenommen, Sie möchten eine *Pfadoperation* haben, die das Aktualisieren von Artikeln ermöglicht und bei Erfolg den HTTP-Statuscode 200 „OK“ zurückgibt.
Sie möchten aber auch, dass sie neue Artikel akzeptiert. Und wenn die Artikel vorher nicht vorhanden waren, werden diese Artikel erstellt und der HTTP-Statuscode 201 „Created“ zurückgegeben.
Um dies zu erreichen, importieren Sie `JSONResponse`, und geben Sie Ihren Inhalt direkt zurück, indem Sie den gewünschten `status_code` setzen:
{* ../../docs_src/additional_status_codes/tutorial001_an_py310.py hl[4,25] *}
/// warning | Achtung
Wenn Sie eine `Response` direkt zurückgeben, wie im obigen Beispiel, wird sie direkt zurückgegeben.
Sie wird nicht mit einem Modell usw. serialisiert.
Stellen Sie sicher, dass sie die gewünschten Daten enthält und dass die Werte gültiges JSON sind (wenn Sie `JSONResponse` verwenden).
///
/// note | Technische Details
Sie können auch `from starlette.responses import JSONResponse` verwenden.
**FastAPI** bietet dieselben `starlette.responses` auch via `fastapi.responses` an, als Annehmlichkeit für Sie, den Entwickler. Die meisten verfügbaren Responses kommen aber direkt von Starlette. Dasselbe gilt für `status`.
///
## OpenAPI- und API-Dokumentation { #openapi-and-api-docs }
Wenn Sie zusätzliche Statuscodes und Responses direkt zurückgeben, werden diese nicht in das OpenAPI-Schema (die API-Dokumentation) aufgenommen, da FastAPI keine Möglichkeit hat, im Voraus zu wissen, was Sie zurückgeben werden.
Sie können das jedoch in Ihrem Code dokumentieren, indem Sie Folgendes verwenden: [Zusätzliche Responses](additional-responses.md).
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FILE: docs/de/docs/advanced/advanced-dependencies.md
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# Fortgeschrittene Abhängigkeiten { #advanced-dependencies }
## Parametrisierte Abhängigkeiten { #parameterized-dependencies }
Alle Abhängigkeiten, die wir bisher gesehen haben, waren festgelegte Funktionen oder Klassen.
Es kann jedoch Fälle geben, in denen Sie Parameter für eine Abhängigkeit festlegen möchten, ohne viele verschiedene Funktionen oder Klassen zu deklarieren.
Stellen wir uns vor, wir möchten eine Abhängigkeit haben, die prüft, ob ein Query-Parameter `q` einen vordefinierten Inhalt hat.
Aber wir wollen diesen vordefinierten Inhalt per Parameter festlegen können.
## Eine „aufrufbare“ Instanz { #a-callable-instance }
In Python gibt es eine Möglichkeit, eine Instanz einer Klasse „aufrufbar“ zu machen.
Nicht die Klasse selbst (die bereits aufrufbar ist), sondern eine Instanz dieser Klasse.
Dazu deklarieren wir eine Methode `__call__`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[12] *}
In diesem Fall ist dieses `__call__` das, was **FastAPI** verwendet, um nach zusätzlichen Parametern und Unterabhängigkeiten zu suchen, und das ist es auch, was später aufgerufen wird, um einen Wert an den Parameter in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* zu übergeben.
## Die Instanz parametrisieren { #parameterize-the-instance }
Und jetzt können wir `__init__` verwenden, um die Parameter der Instanz zu deklarieren, die wir zum „Parametrisieren“ der Abhängigkeit verwenden können:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[9] *}
In diesem Fall wird **FastAPI** `__init__` nie berühren oder sich darum kümmern, wir werden es direkt in unserem Code verwenden.
## Eine Instanz erstellen { #create-an-instance }
Wir könnten eine Instanz dieser Klasse erstellen mit:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[18] *}
Und auf diese Weise können wir unsere Abhängigkeit „parametrisieren“, die jetzt `"bar"` enthält, als das Attribut `checker.fixed_content`.
## Die Instanz als Abhängigkeit verwenden { #use-the-instance-as-a-dependency }
Dann könnten wir diesen `checker` in einem `Depends(checker)` anstelle von `Depends(FixedContentQueryChecker)` verwenden, da die Abhängigkeit die Instanz `checker` und nicht die Klasse selbst ist.
Und beim Auflösen der Abhängigkeit ruft **FastAPI** diesen `checker` wie folgt auf:
```Python
checker(q="somequery")
```
... und übergibt, was immer das als Wert dieser Abhängigkeit in unserer *Pfadoperation-Funktion* zurückgibt, als den Parameter `fixed_content_included`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[22] *}
/// tip | Tipp
Das alles mag gekünstelt wirken. Und es ist möglicherweise noch nicht ganz klar, welchen Nutzen das hat.
Diese Beispiele sind bewusst einfach gehalten, zeigen aber, wie alles funktioniert.
In den Kapiteln zum Thema Sicherheit gibt es Hilfsfunktionen, die auf die gleiche Weise implementiert werden.
Wenn Sie das hier alles verstanden haben, wissen Sie bereits, wie diese Sicherheits-Hilfswerkzeuge unter der Haube funktionieren.
///
## Abhängigkeiten mit `yield`, `HTTPException`, `except` und Hintergrundtasks { #dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks }
/// warning | Achtung
Sie benötigen diese technischen Details höchstwahrscheinlich nicht.
Diese Details sind hauptsächlich nützlich, wenn Sie eine FastAPI-Anwendung haben, die älter als 0.121.0 ist, und Sie auf Probleme mit Abhängigkeiten mit `yield` stoßen.
///
Abhängigkeiten mit `yield` haben sich im Laufe der Zeit weiterentwickelt, um verschiedene Anwendungsfälle abzudecken und einige Probleme zu beheben, hier ist eine Zusammenfassung der Änderungen.
### Abhängigkeiten mit `yield` und `scope` { #dependencies-with-yield-and-scope }
In Version 0.121.0 hat FastAPI Unterstützung für `Depends(scope="function")` für Abhängigkeiten mit `yield` hinzugefügt.
Mit `Depends(scope="function")` wird der Exit-Code nach `yield` direkt nach dem Ende der *Pfadoperation-Funktion* ausgeführt, bevor die Response an den Client gesendet wird.
Und bei Verwendung von `Depends(scope="request")` (dem Default) wird der Exit-Code nach `yield` ausgeführt, nachdem die Response gesendet wurde.
Mehr dazu finden Sie in der Dokumentation zu [Abhängigkeiten mit `yield` – Frühes Beenden und `scope`](../tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md#early-exit-and-scope).
### Abhängigkeiten mit `yield` und `StreamingResponse`, Technische Details { #dependencies-with-yield-and-streamingresponse-technical-details }
Vor FastAPI 0.118.0 wurde bei Verwendung einer Abhängigkeit mit `yield` der Exit-Code nach der *Pfadoperation-Funktion* ausgeführt, aber unmittelbar bevor die Response gesendet wurde.
Die Absicht war, Ressourcen nicht länger als nötig zu halten, während darauf gewartet wird, dass die Response durchs Netzwerk reist.
Diese Änderung bedeutete auch, dass bei Rückgabe einer `StreamingResponse` der Exit-Code der Abhängigkeit mit `yield` bereits ausgeführt worden wäre.
Wenn Sie beispielsweise eine Datenbanksession in einer Abhängigkeit mit `yield` hatten, konnte die `StreamingResponse` diese Session während des Streamens von Daten nicht verwenden, weil die Session im Exit-Code nach `yield` bereits geschlossen worden wäre.
Dieses Verhalten wurde in 0.118.0 zurückgenommen, sodass der Exit-Code nach `yield` ausgeführt wird, nachdem die Response gesendet wurde.
/// info | Info
Wie Sie unten sehen werden, ähnelt dies sehr dem Verhalten vor Version 0.106.0, jedoch mit mehreren Verbesserungen und Bugfixes für Sonderfälle.
///
#### Anwendungsfälle mit frühem Exit-Code { #use-cases-with-early-exit-code }
Es gibt einige Anwendungsfälle mit spezifischen Bedingungen, die vom alten Verhalten profitieren könnten, den Exit-Code von Abhängigkeiten mit `yield` vor dem Senden der Response auszuführen.
Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie haben Code, der in einer Abhängigkeit mit `yield` eine Datenbanksession verwendet, nur um einen Benutzer zu verifizieren, die Datenbanksession wird aber in der *Pfadoperation-Funktion* nie wieder verwendet, sondern nur in der Abhängigkeit, und die Response benötigt lange, um gesendet zu werden, wie eine `StreamingResponse`, die Daten langsam sendet, aus irgendeinem Grund aber die Datenbank nicht verwendet.
In diesem Fall würde die Datenbanksession gehalten, bis das Senden der Response abgeschlossen ist, aber wenn Sie sie nicht verwenden, wäre es nicht notwendig, sie zu halten.
So könnte es aussehen:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py *}
Der Exit-Code, das automatische Schließen der `Session` in:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[19:21] *}
... würde ausgeführt, nachdem die Response das langsame Senden der Daten beendet:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[30:38] hl[31:33] *}
Da `generate_stream()` die Datenbanksession jedoch nicht verwendet, ist es nicht wirklich notwendig, die Session während des Sendens der Response offen zu halten.
Wenn Sie diesen spezifischen Anwendungsfall mit SQLModel (oder SQLAlchemy) haben, könnten Sie die Session explizit schließen, nachdem Sie sie nicht mehr benötigen:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial014_an_py310.py ln[24:28] hl[28] *}
Auf diese Weise würde die Session die Datenbankverbindung freigeben, sodass andere Requests sie verwenden könnten.
Wenn Sie einen anderen Anwendungsfall haben, der ein frühes Beenden aus einer Abhängigkeit mit `yield` benötigt, erstellen Sie bitte eine [GitHub-Diskussion-Frage](https://github.com/fastapi/fastapi/discussions/new?category=questions) mit Ihrem spezifischen Anwendungsfall und warum Sie von einem frühen Schließen für Abhängigkeiten mit `yield` profitieren würden.
Wenn es überzeugende Anwendungsfälle für ein frühes Schließen bei Abhängigkeiten mit `yield` gibt, würde ich erwägen, eine neue Möglichkeit hinzuzufügen, um ein frühes Schließen optional zu aktivieren.
### Abhängigkeiten mit `yield` und `except`, Technische Details { #dependencies-with-yield-and-except-technical-details }
Vor FastAPI 0.110.0 war es so, dass wenn Sie eine Abhängigkeit mit `yield` verwendet und dann in dieser Abhängigkeit mit `except` eine Exception abgefangen haben und die Exception nicht erneut geworfen haben, die Exception automatisch an beliebige Exceptionhandler oder den Handler für interne Serverfehler weitergereicht/weitergeworfen wurde.
Dies wurde in Version 0.110.0 geändert, um unbehandelten Speicherverbrauch durch weitergeleitete Exceptions ohne Handler (interne Serverfehler) zu beheben und um es mit dem Verhalten von normalem Python-Code konsistent zu machen.
### Hintergrundtasks und Abhängigkeiten mit `yield`, Technische Details { #background-tasks-and-dependencies-with-yield-technical-details }
Vor FastAPI 0.106.0 war das Werfen von Exceptions nach `yield` nicht möglich, der Exit-Code in Abhängigkeiten mit `yield` wurde ausgeführt, nachdem die Response gesendet wurde, sodass [Exceptionhandler](../tutorial/handling-errors.md#install-custom-exception-handlers) bereits ausgeführt worden wären.
Dies war so designt, hauptsächlich um die Verwendung derselben von Abhängigkeiten „geyieldeten“ Objekte in Hintergrundtasks zu ermöglichen, da der Exit-Code erst ausgeführt wurde, nachdem die Hintergrundtasks abgeschlossen waren.
Dies wurde in FastAPI 0.106.0 geändert mit der Absicht, keine Ressourcen zu halten, während darauf gewartet wird, dass die Response durchs Netzwerk reist.
/// tip | Tipp
Zusätzlich ist ein Hintergrundtask normalerweise ein unabhängiger Logikblock, der separat gehandhabt werden sollte, mit eigenen Ressourcen (z. B. eigener Datenbankverbindung).
So haben Sie wahrscheinlich saubereren Code.
///
Wenn Sie sich bisher auf dieses Verhalten verlassen haben, sollten Sie jetzt die Ressourcen für Hintergrundtasks innerhalb des Hintergrundtasks selbst erstellen und intern nur Daten verwenden, die nicht von den Ressourcen von Abhängigkeiten mit `yield` abhängen.
Anstatt beispielsweise dieselbe Datenbanksession zu verwenden, würden Sie innerhalb des Hintergrundtasks eine neue Datenbanksession erstellen und die Objekte aus der Datenbank mithilfe dieser neuen Session beziehen. Und anstatt das Objekt aus der Datenbank als Parameter an die Hintergrundtask-Funktion zu übergeben, würden Sie die ID dieses Objekts übergeben und das Objekt dann innerhalb der Hintergrundtask-Funktion erneut beziehen.
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FILE: docs/de/docs/advanced/advanced-python-types.md
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# Fortgeschrittene Python-Typen { #advanced-python-types }
Hier sind einige zusätzliche Ideen, die beim Arbeiten mit Python-Typen nützlich sein könnten.
## `Union` oder `Optional` verwenden { #using-union-or-optional }
Wenn Ihr Code aus irgendeinem Grund nicht `|` verwenden kann, z. B. wenn es nicht in einer Typannotation ist, sondern in etwas wie `response_model=`, können Sie anstelle des senkrechten Strichs (`|`) `Union` aus `typing` verwenden.
Zum Beispiel könnten Sie deklarieren, dass etwas ein `str` oder `None` sein könnte:
```python
from typing import Union
def say_hi(name: Union[str, None]):
print(f"Hi {name}!")
```
`typing` hat außerdem eine Abkürzung, um zu deklarieren, dass etwas `None` sein könnte, mit `Optional`.
Hier ist ein Tipp aus meiner sehr **subjektiven** Perspektive:
* 🚨 Vermeiden Sie die Verwendung von `Optional[SomeType]`
* Verwenden Sie stattdessen ✨ **`Union[SomeType, None]`** ✨.
Beides ist äquivalent und unter der Haube identisch, aber ich würde `Union` statt `Optional` empfehlen, weil das Wort „**optional**“ implizieren könnte, dass der Wert optional ist; tatsächlich bedeutet es jedoch „es kann `None` sein“, selbst wenn es nicht optional ist und weiterhin erforderlich bleibt.
Ich finde, `Union[SomeType, None]` ist expliziter in dem, was es bedeutet.
Es geht nur um Wörter und Namen. Aber diese Wörter können beeinflussen, wie Sie und Ihr Team über den Code denken.
Als Beispiel nehmen wir diese Funktion:
```python
from typing import Optional
def say_hi(name: Optional[str]):
print(f"Hey {name}!")
```
Der Parameter `name` ist als `Optional[str]` definiert, aber er ist **nicht optional**, Sie können die Funktion nicht ohne den Parameter aufrufen:
```Python
say_hi() # Oh nein, das löst einen Fehler aus! 😱
```
Der Parameter `name` ist **weiterhin erforderlich** (nicht *optional*), weil er keinen Defaultwert hat. Dennoch akzeptiert `name` den Wert `None`:
```Python
say_hi(name=None) # Das funktioniert, None ist gültig 🎉
```
Die gute Nachricht ist: In den meisten Fällen können Sie einfach `|` verwenden, um Unions von Typen zu definieren:
```python
def say_hi(name: str | None):
print(f"Hey {name}!")
```
Sie müssen sich also normalerweise keine Gedanken über Namen wie `Optional` und `Union` machen. 😎
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FILE: docs/de/docs/advanced/async-tests.md
================================================
# Asynchrone Tests { #async-tests }
Sie haben bereits gesehen, wie Sie Ihre **FastAPI**-Anwendungen mit dem bereitgestellten `TestClient` testen. Bisher haben Sie nur gesehen, wie man synchrone Tests schreibt, ohne `async`-Funktionen zu verwenden.
Die Möglichkeit, in Ihren Tests asynchrone Funktionen zu verwenden, könnte beispielsweise nützlich sein, wenn Sie Ihre Datenbank asynchron abfragen. Stellen Sie sich vor, Sie möchten das Senden von Requests an Ihre FastAPI-Anwendung testen und dann überprüfen, ob Ihr Backend die richtigen Daten erfolgreich in die Datenbank geschrieben hat, während Sie eine asynchrone Datenbankbibliothek verwenden.
Schauen wir uns an, wie wir das machen können.
## pytest.mark.anyio { #pytest-mark-anyio }
Wenn wir in unseren Tests asynchrone Funktionen aufrufen möchten, müssen unsere Testfunktionen asynchron sein. AnyIO stellt hierfür ein nettes Plugin zur Verfügung, mit dem wir festlegen können, dass einige Testfunktionen asynchron aufgerufen werden sollen.
## HTTPX { #httpx }
Auch wenn Ihre **FastAPI**-Anwendung normale `def`-Funktionen anstelle von `async def` verwendet, handelt es sich darunter immer noch um eine `async`-Anwendung.
Der `TestClient` betreibt unter der Haube etwas Magie, um die asynchrone FastAPI-Anwendung in Ihren normalen `def`-Testfunktionen, mithilfe von Standard-Pytest aufzurufen. Aber diese Magie funktioniert nicht mehr, wenn wir sie in asynchronen Funktionen verwenden. Durch die asynchrone Ausführung unserer Tests können wir den `TestClient` nicht mehr in unseren Testfunktionen verwenden.
Der `TestClient` basiert auf [HTTPX](https://www.python-httpx.org) und glücklicherweise können wir es direkt verwenden, um die API zu testen.
## Beispiel { #example }
Betrachten wir als einfaches Beispiel eine Dateistruktur ähnlich der in [Größere Anwendungen](../tutorial/bigger-applications.md) und [Testen](../tutorial/testing.md):
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ └── test_main.py
```
Die Datei `main.py` hätte als Inhalt:
{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/main.py *}
Die Datei `test_main.py` hätte die Tests für `main.py`, das könnte jetzt so aussehen:
{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/test_main.py *}
## Es ausführen { #run-it }
Sie können Ihre Tests wie gewohnt ausführen mit:
Wenn wir jedoch unter der „offiziellen“ URL, über den Proxy mit Port `9999`, unter `/api/v1/docs`, auf die Dokumentationsoberfläche zugreifen, funktioniert es ordnungsgemäß! 🎉
Sie können das unter [http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs](http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs) testen:
Genau so, wie wir es wollten. ✔️
Dies liegt daran, dass FastAPI diesen `root_path` verwendet, um den Default-`server` in OpenAPI mit der von `root_path` bereitgestellten URL zu erstellen.
## Zusätzliche Server { #additional-servers }
/// warning | Achtung
Dies ist ein fortgeschrittener Anwendungsfall. Überspringen Sie das gerne.
///
Standardmäßig erstellt **FastAPI** einen `server` im OpenAPI-Schema mit der URL für den `root_path`.
Sie können aber auch andere alternative `servers` bereitstellen, beispielsweise wenn Sie möchten, dass *dieselbe* Dokumentationsoberfläche mit einer Staging- und Produktionsumgebung interagiert.
Wenn Sie eine benutzerdefinierte Liste von Servern (`servers`) übergeben und es einen `root_path` gibt (da Ihre API hinter einem Proxy läuft), fügt **FastAPI** einen „Server“ mit diesem `root_path` am Anfang der Liste ein.
Zum Beispiel:
{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial003_py310.py hl[4:7] *}
Erzeugt ein OpenAPI-Schema, wie:
```JSON hl_lines="5-7"
{
"openapi": "3.1.0",
// Hier mehr Einstellungen
"servers": [
{
"url": "/api/v1"
},
{
"url": "https://stag.example.com",
"description": "Staging environment"
},
{
"url": "https://prod.example.com",
"description": "Production environment"
}
],
"paths": {
// Hier mehr Einstellungen
}
}
```
/// tip | Tipp
Beachten Sie den automatisch generierten Server mit dem `URL`-Wert `/api/v1`, welcher vom `root_path` stammt.
///
In der Dokumentationsoberfläche unter [http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs](http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs) würde es so aussehen:
/// tip | Tipp
Die Dokumentationsoberfläche interagiert mit dem von Ihnen ausgewählten Server.
///
/// note | Technische Details
Die Eigenschaft `servers` in der OpenAPI-Spezifikation ist optional.
Wenn Sie den Parameter `servers` nicht angeben und `root_path` den Wert `/` hat, wird die Eigenschaft `servers` im generierten OpenAPI-Schema standardmäßig vollständig weggelassen, was dem Äquivalent eines einzelnen Servers mit einem `url`-Wert von `/` entspricht.
///
### Den automatischen Server von `root_path` deaktivieren { #disable-automatic-server-from-root-path }
Wenn Sie nicht möchten, dass **FastAPI** einen automatischen Server inkludiert, welcher `root_path` verwendet, können Sie den Parameter `root_path_in_servers=False` verwenden:
{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial004_py310.py hl[9] *}
Dann wird er nicht in das OpenAPI-Schema aufgenommen.
## Mounten einer Unteranwendung { #mounting-a-sub-application }
Wenn Sie gleichzeitig eine Unteranwendung mounten (wie beschrieben in [Unteranwendungen – Mounts](sub-applications.md)) und einen Proxy mit `root_path` verwenden wollen, können Sie das normal tun, wie Sie es erwarten würden.
FastAPI verwendet intern den `root_path` auf intelligente Weise, sodass es einfach funktioniert. ✨
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FILE: docs/de/docs/advanced/custom-response.md
================================================
# Benutzerdefinierte Response – HTML, Stream, Datei, andere { #custom-response-html-stream-file-others }
Standardmäßig gibt **FastAPI** JSON-Responses zurück.
Sie können dies überschreiben, indem Sie direkt eine `Response` zurückgeben, wie in [Eine Response direkt zurückgeben](response-directly.md) gezeigt.
Wenn Sie jedoch direkt eine `Response` (oder eine Unterklasse wie `JSONResponse`) zurückgeben, werden die Daten nicht automatisch konvertiert (selbst wenn Sie ein `response_model` deklarieren), und die Dokumentation wird nicht automatisch generiert (zum Beispiel einschließlich des spezifischen „Medientyps“ im HTTP-Header `Content-Type` als Teil der generierten OpenAPI).
Sie können jedoch auch die `Response`, die Sie verwenden möchten (z. B. jede `Response`-Unterklasse), im *Pfadoperation-Dekorator* mit dem `response_class`-Parameter deklarieren.
Der Inhalt, den Sie von Ihrer *Pfadoperation-Funktion* zurückgeben, wird in diese `Response` eingefügt.
/// note | Hinweis
Wenn Sie eine Response-Klasse ohne Medientyp verwenden, erwartet FastAPI, dass Ihre Response keinen Inhalt hat, und dokumentiert daher das Format der Response nicht in deren generierter OpenAPI-Dokumentation.
///
## JSON-Responses { #json-responses }
Standardmäßig gibt FastAPI JSON-Responses zurück.
Wenn Sie ein [Responsemodell](../tutorial/response-model.md) deklarieren, verwendet FastAPI Pydantic, um die Daten zu JSON zu serialisieren.
Wenn Sie kein Responsemodell deklarieren, verwendet FastAPI den `jsonable_encoder`, wie in [JSON-kompatibler Encoder](../tutorial/encoder.md) erklärt, und packt das Ergebnis in eine `JSONResponse`.
Wenn Sie eine `response_class` mit einem JSON-Medientyp (`application/json`) deklarieren, wie es bei `JSONResponse` der Fall ist, werden die von Ihnen zurückgegebenen Daten automatisch mit jedem Pydantic-`response_model` (das Sie im *Pfadoperation-Dekorator* deklariert haben) konvertiert (und gefiltert). Aber die Daten werden nicht mit Pydantic zu JSON-Bytes serialisiert, stattdessen werden sie mit dem `jsonable_encoder` konvertiert und anschließend an die `JSONResponse`-Klasse übergeben, die sie dann mit der Standard-JSON-Bibliothek in Python in Bytes serialisiert.
### JSON-Leistung { #json-performance }
Kurz gesagt: Wenn Sie die maximale Leistung möchten, verwenden Sie ein [Responsemodell](../tutorial/response-model.md) und deklarieren Sie keine `response_class` im *Pfadoperation-Dekorator*.
{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py ln[15:17] hl[16] *}
## HTML-Response { #html-response }
Um eine Response mit HTML direkt von **FastAPI** zurückzugeben, verwenden Sie `HTMLResponse`.
* Importieren Sie `HTMLResponse`.
* Übergeben Sie `HTMLResponse` als den Parameter `response_class` Ihres *Pfadoperation-Dekorators*.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial002_py310.py hl[2,7] *}
/// info | Info
Der Parameter `response_class` wird auch verwendet, um den „Medientyp“ der Response zu definieren.
In diesem Fall wird der HTTP-Header `Content-Type` auf `text/html` gesetzt.
Und er wird als solcher in OpenAPI dokumentiert.
///
### Eine `Response` zurückgeben { #return-a-response }
Wie in [Eine Response direkt zurückgeben](response-directly.md) gezeigt, können Sie die Response auch direkt in Ihrer *Pfadoperation* überschreiben, indem Sie diese zurückgeben.
Das gleiche Beispiel von oben, das eine `HTMLResponse` zurückgibt, könnte so aussehen:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial003_py310.py hl[2,7,19] *}
/// warning | Achtung
Eine `Response`, die direkt von Ihrer *Pfadoperation-Funktion* zurückgegeben wird, wird in OpenAPI nicht dokumentiert (zum Beispiel wird der `Content-Type` nicht dokumentiert) und ist in der automatischen interaktiven Dokumentation nicht sichtbar.
///
/// info | Info
Natürlich stammen der eigentliche `Content-Type`-Header, der Statuscode, usw., aus dem `Response`-Objekt, das Sie zurückgegeben haben.
///
### In OpenAPI dokumentieren und `Response` überschreiben { #document-in-openapi-and-override-response }
Wenn Sie die Response innerhalb der Funktion überschreiben und gleichzeitig den „Medientyp“ in OpenAPI dokumentieren möchten, können Sie den `response_class`-Parameter verwenden UND ein `Response`-Objekt zurückgeben.
Die `response_class` wird dann nur zur Dokumentation der OpenAPI-*Pfadoperation* verwendet, Ihre `Response` wird jedoch unverändert verwendet.
#### Eine `HTMLResponse` direkt zurückgeben { #return-an-htmlresponse-directly }
Es könnte zum Beispiel so etwas sein:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial004_py310.py hl[7,21,23] *}
In diesem Beispiel generiert die Funktion `generate_html_response()` bereits eine `Response` und gibt sie zurück, anstatt das HTML in einem `str` zurückzugeben.
Indem Sie das Ergebnis des Aufrufs von `generate_html_response()` zurückgeben, geben Sie bereits eine `Response` zurück, die das Standardverhalten von **FastAPI** überschreibt.
Aber da Sie die `HTMLResponse` auch in der `response_class` übergeben haben, weiß **FastAPI**, dass sie in OpenAPI und der interaktiven Dokumentation als HTML mit `text/html` zu dokumentieren ist:
## Verfügbare Responses { #available-responses }
Hier sind einige der verfügbaren Responses.
Bedenken Sie, dass Sie `Response` verwenden können, um alles andere zurückzugeben, oder sogar eine benutzerdefinierte Unterklasse zu erstellen.
/// note | Technische Details
Sie können auch `from starlette.responses import HTMLResponse` verwenden.
**FastAPI** bietet dieselben `starlette.responses` auch via `fastapi.responses` an, als Annehmlichkeit für Sie, den Entwickler. Die meisten verfügbaren Responses kommen aber direkt von Starlette.
///
### `Response` { #response }
Die Hauptklasse `Response`, alle anderen Responses erben von ihr.
Sie können sie direkt zurückgeben.
Sie akzeptiert die folgenden Parameter:
* `content` – Ein `str` oder `bytes`.
* `status_code` – Ein `int`-HTTP-Statuscode.
* `headers` – Ein `dict` von Strings.
* `media_type` – Ein `str`, der den Medientyp angibt. Z. B. `"text/html"`.
FastAPI (eigentlich Starlette) fügt automatisch einen Content-Length-Header ein. Außerdem wird es einen Content-Type-Header einfügen, der auf dem `media_type` basiert, und für Texttypen einen Zeichensatz (charset) anfügen.
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}
### `HTMLResponse` { #htmlresponse }
Nimmt Text oder Bytes entgegen und gibt eine HTML-Response zurück, wie Sie oben gelesen haben.
### `PlainTextResponse` { #plaintextresponse }
Nimmt Text oder Bytes entgegen und gibt eine Plain-Text-Response zurück.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial005_py310.py hl[2,7,9] *}
### `JSONResponse` { #jsonresponse }
Nimmt einige Daten entgegen und gibt eine `application/json`-codierte Response zurück.
Dies ist die Standard-Response, die in **FastAPI** verwendet wird, wie Sie oben gelesen haben.
/// note | Technische Details
Wenn Sie jedoch ein Responsemodell oder einen Rückgabetyp deklarieren, wird dieser direkt verwendet, um die Daten zu JSON zu serialisieren, und eine Response mit dem richtigen Medientyp für JSON wird direkt zurückgegeben, ohne die `JSONResponse`-Klasse zu verwenden.
Dies ist der ideale Weg, um die beste Leistung zu erzielen.
///
### `RedirectResponse` { #redirectresponse }
Gibt eine HTTP-Weiterleitung (HTTP-Redirect) zurück. Verwendet standardmäßig den Statuscode 307 – Temporäre Weiterleitung (Temporary Redirect).
Sie können eine `RedirectResponse` direkt zurückgeben:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006_py310.py hl[2,9] *}
---
Oder Sie können sie im Parameter `response_class` verwenden:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006b_py310.py hl[2,7,9] *}
Wenn Sie das tun, können Sie die URL direkt von Ihrer *Pfadoperation*-Funktion zurückgeben.
In diesem Fall ist der verwendete `status_code` der Standardcode für die `RedirectResponse`, also `307`.
---
Sie können den Parameter `status_code` auch in Kombination mit dem Parameter `response_class` verwenden:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006c_py310.py hl[2,7,9] *}
### `StreamingResponse` { #streamingresponse }
Nimmt einen asynchronen Generator oder einen normalen Generator/Iterator (eine Funktion mit `yield`) und streamt den Responsebody.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial007_py310.py hl[3,16] *}
/// note | Technische Details
Ein `async`-Task kann nur abgebrochen werden, wenn er ein `await` erreicht. Wenn es kein `await` gibt, kann der Generator (Funktion mit `yield`) nicht ordnungsgemäß abgebrochen werden und könnte weiterlaufen, selbst nachdem der Abbruch angefordert wurde.
Da dieses kleine Beispiel keine `await`-Anweisungen benötigt, fügen wir ein `await anyio.sleep(0)` hinzu, um dem Event Loop die Chance zu geben, den Abbruch zu verarbeiten.
Dies wäre bei großen oder unendlichen Streams noch wichtiger.
///
/// tip | Tipp
Anstatt eine `StreamingResponse` direkt zurückzugeben, sollten Sie wahrscheinlich dem Stil in [Daten streamen](./stream-data.md) folgen. Das ist wesentlich bequemer und behandelt den Abbruch im Hintergrund für Sie.
Wenn Sie JSON Lines streamen, folgen Sie dem Tutorial [JSON Lines streamen](../tutorial/stream-json-lines.md).
///
### `FileResponse` { #fileresponse }
Streamt eine Datei asynchron als Response.
Nimmt zur Instanziierung einen anderen Satz von Argumenten entgegen als die anderen Response-Typen:
* `path` – Der Dateipfad zur Datei, die gestreamt werden soll.
* `headers` – Alle benutzerdefinierten Header, die inkludiert werden sollen, als Dictionary.
* `media_type` – Ein String, der den Medientyp angibt. Wenn nicht gesetzt, wird der Dateiname oder Pfad verwendet, um auf einen Medientyp zu schließen.
* `filename` – Wenn gesetzt, wird das in der `Content-Disposition` der Response eingefügt.
Datei-Responses enthalten die entsprechenden `Content-Length`-, `Last-Modified`- und `ETag`-Header.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009_py310.py hl[2,10] *}
Sie können auch den Parameter `response_class` verwenden:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009b_py310.py hl[2,8,10] *}
In diesem Fall können Sie den Dateipfad direkt von Ihrer *Pfadoperation*-Funktion zurückgeben.
## Benutzerdefinierte Response-Klasse { #custom-response-class }
Sie können Ihre eigene benutzerdefinierte Response-Klasse erstellen, die von `Response` erbt und diese verwendet.
Nehmen wir zum Beispiel an, dass Sie [`orjson`](https://github.com/ijl/orjson) mit einigen Einstellungen verwenden möchten.
Sie möchten etwa, dass Ihre Response eingerücktes und formatiertes JSON zurückgibt. Dafür möchten Sie die orjson-Option `orjson.OPT_INDENT_2` verwenden.
Sie könnten eine `CustomORJSONResponse` erstellen. Das Wichtigste, was Sie tun müssen, ist, eine `Response.render(content)`-Methode zu erstellen, die den Inhalt als `bytes` zurückgibt:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009c_py310.py hl[9:14,17] *}
Anstatt Folgendes zurückzugeben:
```json
{"message": "Hello World"}
```
... wird diese Response Folgendes zurückgeben:
```json
{
"message": "Hello World"
}
```
Natürlich werden Sie wahrscheinlich viel bessere Möglichkeiten finden, Vorteil daraus zu ziehen, als JSON zu formatieren. 😉
### `orjson` oder Responsemodell { #orjson-or-response-model }
Wenn es Ihnen um Leistung geht, sind Sie wahrscheinlich mit einem [Responsemodell](../tutorial/response-model.md) besser beraten als mit einer `orjson`-Response.
Mit einem Responsemodell verwendet FastAPI Pydantic, um die Daten ohne Zwischenschritte zu JSON zu serialisieren, also ohne sie z. B. erst mit `jsonable_encoder` zu konvertieren, was sonst der Fall wäre.
Und unter der Haube verwendet Pydantic dieselben Rust-Mechanismen wie `orjson`, um nach JSON zu serialisieren. Sie erhalten mit einem Responsemodell also ohnehin die beste Leistung.
## Standard-Response-Klasse { #default-response-class }
Beim Erstellen einer **FastAPI**-Klasseninstanz oder eines `APIRouter`s können Sie angeben, welche Response-Klasse standardmäßig verwendet werden soll.
Der Parameter, der das definiert, ist `default_response_class`.
Im folgenden Beispiel verwendet **FastAPI** standardmäßig `HTMLResponse` in allen *Pfadoperationen*, anstelle von JSON.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial010_py310.py hl[2,4] *}
/// tip | Tipp
Sie können dennoch weiterhin `response_class` in *Pfadoperationen* überschreiben, wie bisher.
///
## Zusätzliche Dokumentation { #additional-documentation }
Sie können auch den Medientyp und viele andere Details in OpenAPI mit `responses` deklarieren: [Zusätzliche Responses in OpenAPI](additional-responses.md).
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FILE: docs/de/docs/advanced/dataclasses.md
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# Datenklassen verwenden { #using-dataclasses }
FastAPI basiert auf **Pydantic**, und ich habe Ihnen gezeigt, wie Sie Pydantic-Modelle verwenden können, um Requests und Responses zu deklarieren.
Aber FastAPI unterstützt auf die gleiche Weise auch die Verwendung von [`dataclasses`](https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html):
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}
Das ist dank **Pydantic** ebenfalls möglich, da es [„`dataclasses` intern unterstützt“](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel).
Auch wenn im obigen Code Pydantic nicht explizit vorkommt, verwendet FastAPI Pydantic, um diese Standard-Datenklassen in Pydantics eigene Variante von Datenklassen zu konvertieren.
Und natürlich wird das gleiche unterstützt:
* Datenvalidierung
* Datenserialisierung
* Datendokumentation, usw.
Das funktioniert genauso wie mit Pydantic-Modellen. Und tatsächlich wird es unter der Haube mittels Pydantic auf die gleiche Weise bewerkstelligt.
/// info | Info
Bedenken Sie, dass Datenklassen nicht alles können, was Pydantic-Modelle können.
Daher müssen Sie möglicherweise weiterhin Pydantic-Modelle verwenden.
Wenn Sie jedoch eine Menge Datenklassen herumliegen haben, ist dies ein guter Trick, um sie für eine Web-API mithilfe von FastAPI zu verwenden. 🤓
///
## Datenklassen in `response_model` { #dataclasses-in-response-model }
Sie können `dataclasses` auch im Parameter `response_model` verwenden:
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}
Die Datenklasse wird automatisch in eine Pydantic-Datenklasse konvertiert.
Auf diese Weise wird deren Schema in der Benutzeroberfläche der API-Dokumentation angezeigt:
## Datenklassen in verschachtelten Datenstrukturen { #dataclasses-in-nested-data-structures }
Sie können `dataclasses` auch mit anderen Typannotationen kombinieren, um verschachtelte Datenstrukturen zu erstellen.
In einigen Fällen müssen Sie möglicherweise immer noch Pydantics Version von `dataclasses` verwenden. Zum Beispiel, wenn Sie Fehler in der automatisch generierten API-Dokumentation haben.
In diesem Fall können Sie einfach die Standard-`dataclasses` durch `pydantic.dataclasses` ersetzen, was einen direkten Ersatz darstellt:
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}
1. Wir importieren `field` weiterhin von Standard-`dataclasses`.
2. `pydantic.dataclasses` ist ein direkter Ersatz für `dataclasses`.
3. Die Datenklasse `Author` enthält eine Liste von `Item`-Datenklassen.
4. Die Datenklasse `Author` wird im `response_model`-Parameter verwendet.
5. Sie können andere Standard-Typannotationen mit Datenklassen als Requestbody verwenden.
In diesem Fall handelt es sich um eine Liste von `Item`-Datenklassen.
6. Hier geben wir ein Dictionary zurück, das `items` enthält, welches eine Liste von Datenklassen ist.
FastAPI ist weiterhin in der Lage, die Daten nach JSON zu Serialisieren.
7. Hier verwendet das `response_model` als Typannotation eine Liste von `Author`-Datenklassen.
Auch hier können Sie `dataclasses` mit Standard-Typannotationen kombinieren.
8. Beachten Sie, dass diese *Pfadoperation-Funktion* reguläres `def` anstelle von `async def` verwendet.
Wie immer können Sie in FastAPI `def` und `async def` beliebig kombinieren.
Wenn Sie eine Auffrischung darüber benötigen, wann welche Anwendung sinnvoll ist, lesen Sie den Abschnitt „In Eile?“ in der Dokumentation zu [`async` und `await`](../async.md#in-a-hurry).
9. Diese *Pfadoperation-Funktion* gibt keine Datenklassen zurück (obwohl dies möglich wäre), sondern eine Liste von Dictionarys mit internen Daten.
FastAPI verwendet den Parameter `response_model` (der Datenklassen enthält), um die Response zu konvertieren.
Sie können `dataclasses` mit anderen Typannotationen auf vielfältige Weise kombinieren, um komplexe Datenstrukturen zu bilden.
Weitere Einzelheiten finden Sie in den Bemerkungen im Quellcode oben.
## Mehr erfahren { #learn-more }
Sie können `dataclasses` auch mit anderen Pydantic-Modellen kombinieren, von ihnen erben, sie in Ihre eigenen Modelle einbinden, usw.
Weitere Informationen finden Sie in der [Pydantic-Dokumentation zu Datenklassen](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/).
## Version { #version }
Dies ist verfügbar seit FastAPI-Version `0.67.0`. 🔖
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FILE: docs/de/docs/advanced/events.md
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# Lifespan-Events { #lifespan-events }
Sie können Logik (Code) definieren, die ausgeführt werden soll, bevor die Anwendung **hochfährt**. Dies bedeutet, dass dieser Code **einmal** ausgeführt wird, **bevor** die Anwendung **beginnt, Requests entgegenzunehmen**.
Auf die gleiche Weise können Sie Logik (Code) definieren, die ausgeführt werden soll, wenn die Anwendung **heruntergefahren** wird. In diesem Fall wird dieser Code **einmal** ausgeführt, **nachdem** möglicherweise **viele Requests** bearbeitet wurden.
Da dieser Code ausgeführt wird, bevor die Anwendung **beginnt**, Requests entgegenzunehmen, und unmittelbar, nachdem sie die Bearbeitung von Requests **abgeschlossen hat**, deckt er den gesamten Anwendungs-**Lifespan** ab (das Wort „Lifespan“ wird gleich wichtig sein 😉).
Dies kann sehr nützlich sein, um **Ressourcen** einzurichten, die Sie in der gesamten App verwenden wollen und die von Requests **gemeinsam genutzt** werden und/oder die Sie anschließend **aufräumen** müssen. Zum Beispiel ein Pool von Datenbankverbindungen oder das Laden eines gemeinsam genutzten Modells für maschinelles Lernen.
## Anwendungsfall { #use-case }
Beginnen wir mit einem Beispiel-**Anwendungsfall** und schauen uns dann an, wie wir ihn mit dieser Methode implementieren können.
Stellen wir uns vor, Sie verfügen über einige **Modelle für maschinelles Lernen**, die Sie zur Bearbeitung von Requests verwenden möchten. 🤖
Die gleichen Modelle werden von den Requests gemeinsam genutzt, es handelt sich also nicht um ein Modell pro Request, pro Benutzer, oder ähnliches.
Stellen wir uns vor, dass das Laden des Modells **eine ganze Weile dauern** kann, da viele **Daten von der Festplatte** gelesen werden müssen. Sie möchten das also nicht für jeden Request tun.
Sie könnten das auf der obersten Ebene des Moduls/der Datei machen, aber das würde auch bedeuten, dass **das Modell geladen wird**, selbst wenn Sie nur einen einfachen automatisierten Test ausführen, dann wäre dieser Test **langsam**, weil er warten müsste, bis das Modell geladen ist, bevor er einen davon unabhängigen Teil des Codes ausführen könnte.
Das wollen wir besser machen: Laden wir das Modell, bevor die Requests bearbeitet werden, aber unmittelbar bevor die Anwendung beginnt, Requests zu empfangen, und nicht, während der Code geladen wird.
## Lifespan { #lifespan }
Sie können diese Logik beim *Startup* und *Shutdown* mithilfe des `lifespan`-Parameters der `FastAPI`-App und eines „Kontextmanagers“ definieren (ich zeige Ihnen gleich, was das ist).
Beginnen wir mit einem Beispiel und sehen es uns dann im Detail an.
Wir erstellen eine asynchrone Funktion `lifespan()` mit `yield` wie folgt:
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[16,19] *}
Hier simulieren wir den langsamen *Startup*, das Laden des Modells, indem wir die (Fake-)Modellfunktion vor dem `yield` in das Dictionary mit Modellen für maschinelles Lernen einfügen. Dieser Code wird ausgeführt, **bevor** die Anwendung **beginnt, Requests entgegenzunehmen**, während des *Startups*.
Und dann, direkt nach dem `yield`, entladen wir das Modell. Dieser Code wird ausgeführt, **nachdem** die Anwendung **die Bearbeitung von Requests abgeschlossen hat**, direkt vor dem *Shutdown*. Dadurch könnten beispielsweise Ressourcen wie Arbeitsspeicher oder eine GPU freigegeben werden.
/// tip | Tipp
Das `shutdown` würde erfolgen, wenn Sie die Anwendung **stoppen**.
Möglicherweise müssen Sie eine neue Version starten, oder Sie haben es einfach satt, sie auszuführen. 🤷
///
### Lifespan-Funktion { #lifespan-function }
Das Erste, was auffällt, ist, dass wir eine asynchrone Funktion mit `yield` definieren. Das ist sehr ähnlich zu Abhängigkeiten mit `yield`.
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[14:19] *}
Der erste Teil der Funktion, vor dem `yield`, wird ausgeführt **bevor** die Anwendung startet.
Und der Teil nach `yield` wird ausgeführt, **nachdem** die Anwendung beendet ist.
### Asynchroner Kontextmanager { #async-context-manager }
Wie Sie sehen, ist die Funktion mit einem `@asynccontextmanager` versehen.
Dadurch wird die Funktion in einen sogenannten „**asynchronen Kontextmanager**“ umgewandelt.
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[1,13] *}
Ein **Kontextmanager** in Python ist etwas, das Sie in einer `with`-Anweisung verwenden können, zum Beispiel kann `open()` als Kontextmanager verwendet werden:
```Python
with open("file.txt") as file:
file.read()
```
In neueren Versionen von Python gibt es auch einen **asynchronen Kontextmanager**. Sie würden ihn mit `async with` verwenden:
```Python
async with lifespan(app):
await do_stuff()
```
Wenn Sie wie oben einen Kontextmanager oder einen asynchronen Kontextmanager erstellen, führt dieser vor dem Betreten des `with`-Blocks den Code vor dem `yield` aus, und nach dem Verlassen des `with`-Blocks wird er den Code nach dem `yield` ausführen.
In unserem obigen Codebeispiel verwenden wir ihn nicht direkt, sondern übergeben ihn an FastAPI, damit es ihn verwenden kann.
Der Parameter `lifespan` der `FastAPI`-App benötigt einen **asynchronen Kontextmanager**, wir können ihm also unseren neuen asynchronen Kontextmanager `lifespan` übergeben.
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[22] *}
## Alternative Events (deprecatet) { #alternative-events-deprecated }
/// warning | Achtung
Der empfohlene Weg, den *Startup* und *Shutdown* zu handhaben, ist die Verwendung des `lifespan`-Parameters der `FastAPI`-App, wie oben beschrieben. Wenn Sie einen `lifespan`-Parameter übergeben, werden die `startup`- und `shutdown`-Eventhandler nicht mehr aufgerufen. Es ist entweder alles `lifespan` oder alles Events, nicht beides.
Sie können diesen Teil wahrscheinlich überspringen.
///
Es gibt eine alternative Möglichkeit, diese Logik zu definieren, sodass sie beim *Startup* und beim *Shutdown* ausgeführt wird.
Sie können Eventhandler (Funktionen) definieren, die ausgeführt werden sollen, bevor die Anwendung hochgefahren wird oder wenn die Anwendung heruntergefahren wird.
Diese Funktionen können mit `async def` oder normalem `def` deklariert werden.
### `startup`-Event { #startup-event }
Um eine Funktion hinzuzufügen, die vor dem Start der Anwendung ausgeführt werden soll, deklarieren Sie diese mit dem Event `startup`:
{* ../../docs_src/events/tutorial001_py310.py hl[8] *}
In diesem Fall initialisiert die Eventhandler-Funktion `startup` die „Datenbank“ der Items (nur ein `dict`) mit einigen Werten.
Sie können mehr als eine Eventhandler-Funktion hinzufügen.
Und Ihre Anwendung empfängt erst dann Requests, wenn alle `startup`-Eventhandler abgeschlossen sind.
### `shutdown`-Event { #shutdown-event }
Um eine Funktion hinzuzufügen, die beim Shutdown der Anwendung ausgeführt werden soll, deklarieren Sie sie mit dem Event `shutdown`:
{* ../../docs_src/events/tutorial002_py310.py hl[6] *}
Hier schreibt die `shutdown`-Eventhandler-Funktion eine Textzeile `"Application shutdown"` in eine Datei `log.txt`.
/// info | Info
In der Funktion `open()` bedeutet `mode="a"` „append“ („anhängen“), sodass die Zeile nach dem, was sich in dieser Datei befindet, hinzugefügt wird, ohne den vorherigen Inhalt zu überschreiben.
///
/// tip | Tipp
Beachten Sie, dass wir in diesem Fall eine Standard-Python-Funktion `open()` verwenden, die mit einer Datei interagiert.
Es handelt sich also um I/O (Input/Output), welches „Warten“ erfordert, bis Dinge auf die Festplatte geschrieben werden.
Aber `open()` verwendet nicht `async` und `await`.
Daher deklarieren wir die Eventhandler-Funktion mit Standard-`def` statt mit `async def`.
///
### `startup` und `shutdown` zusammen { #startup-and-shutdown-together }
Es besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass die Logik für Ihr *Startup* und *Shutdown* miteinander verknüpft ist. Vielleicht möchten Sie etwas beginnen und es dann beenden, eine Ressource laden und sie dann freigeben usw.
Bei getrennten Funktionen, die keine gemeinsame Logik oder Variablen haben, ist dies schwieriger, da Sie Werte in globalen Variablen speichern oder ähnliche Tricks verwenden müssen.
Aus diesem Grund wird jetzt empfohlen, stattdessen `lifespan` wie oben erläutert zu verwenden.
## Technische Details { #technical-details }
Nur ein technisches Detail für die neugierigen Nerds. 🤓
In der technischen ASGI-Spezifikation ist dies Teil des [Lifespan Protokolls](https://asgi.readthedocs.io/en/latest/specs/lifespan.html) und definiert Events namens `startup` und `shutdown`.
/// info | Info
Weitere Informationen zu Starlettes `lifespan`-Handlern finden Sie in [Starlettes Lifespan-Dokumentation](https://www.starlette.dev/lifespan/).
Einschließlich, wie man Lifespan-Zustand handhabt, der in anderen Bereichen Ihres Codes verwendet werden kann.
///
## Unteranwendungen { #sub-applications }
🚨 Beachten Sie, dass diese Lifespan-Events (Startup und Shutdown) nur für die Hauptanwendung ausgeführt werden, nicht für [Unteranwendungen – Mounts](sub-applications.md).
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FILE: docs/de/docs/advanced/generate-clients.md
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# SDKs generieren { #generating-sdks }
Da **FastAPI** auf der **OpenAPI**-Spezifikation basiert, können dessen APIs in einem standardisierten Format beschrieben werden, das viele Tools verstehen.
Dies vereinfacht es, aktuelle **Dokumentation** und Client-Bibliotheken (**SDKs**) in verschiedenen Sprachen zu generieren sowie **Test-** oder **Automatisierungs-Workflows**, die mit Ihrem Code synchron bleiben.
In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Sie ein **TypeScript-SDK** für Ihr FastAPI-Backend generieren.
## Open Source SDK-Generatoren { #open-source-sdk-generators }
Eine vielseitige Möglichkeit ist der [OpenAPI Generator](https://openapi-generator.tech/), der **viele Programmiersprachen** unterstützt und SDKs aus Ihrer OpenAPI-Spezifikation generieren kann.
Für **TypeScript-Clients** ist [Hey API](https://heyapi.dev/) eine speziell entwickelte Lösung, die ein optimiertes Erlebnis für das TypeScript-Ökosystem bietet.
Weitere SDK-Generatoren finden Sie auf [OpenAPI.Tools](https://openapi.tools/#sdk).
/// tip | Tipp
FastAPI generiert automatisch **OpenAPI 3.1**-Spezifikationen, daher muss jedes von Ihnen verwendete Tool diese Version unterstützen.
///
## SDK-Generatoren von FastAPI-Sponsoren { #sdk-generators-from-fastapi-sponsors }
Dieser Abschnitt hebt **venture-unterstützte** und **firmengestützte** Lösungen hervor, die von Unternehmen entwickelt werden, welche FastAPI sponsern. Diese Produkte bieten **zusätzliche Funktionen** und **Integrationen** zusätzlich zu hochwertig generierten SDKs.
Durch das ✨ [**Sponsoring von FastAPI**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author) ✨ helfen diese Unternehmen sicherzustellen, dass das Framework und sein **Ökosystem** gesund und **nachhaltig** bleiben.
Ihr Sponsoring zeigt auch ein starkes Engagement für die FastAPI-**Community** (Sie), was bedeutet, dass sie nicht nur einen **großartigen Service** bieten möchten, sondern auch ein **robustes und florierendes Framework**, FastAPI, unterstützen möchten. 🙇
Zum Beispiel könnten Sie ausprobieren:
* [Speakeasy](https://speakeasy.com/editor?utm_source=fastapi+repo&utm_medium=github+sponsorship)
* [Stainless](https://www.stainless.com/?utm_source=fastapi&utm_medium=referral)
* [liblab](https://developers.liblab.com/tutorials/sdk-for-fastapi?utm_source=fastapi)
Einige dieser Lösungen sind möglicherweise auch Open Source oder bieten kostenlose Tarife an, sodass Sie diese ohne finanzielle Verpflichtung ausprobieren können. Andere kommerzielle SDK-Generatoren sind online verfügbar und können dort gefunden werden. 🤓
## Ein TypeScript-SDK erstellen { #create-a-typescript-sdk }
Beginnen wir mit einer einfachen FastAPI-Anwendung:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial001_py310.py hl[7:9,12:13,16:17,21] *}
Beachten Sie, dass die *Pfadoperationen* die Modelle definieren, die sie für die Request- und Response-Payload verwenden, indem sie die Modelle `Item` und `ResponseMessage` verwenden.
### API-Dokumentation { #api-docs }
Wenn Sie zu `/docs` gehen, sehen Sie, dass es die **Schemas** für die Daten enthält, die in Requests gesendet und in Responses empfangen werden:
Sie können diese Schemas sehen, da sie mit den Modellen in der App deklariert wurden.
Diese Informationen sind im **OpenAPI-Schema** der Anwendung verfügbar und werden in der API-Dokumentation angezeigt.
Diese Informationen aus den Modellen, die in OpenAPI enthalten sind, können verwendet werden, um **den Client-Code zu generieren**.
### Hey API { #hey-api }
Sobald wir eine FastAPI-App mit den Modellen haben, können wir Hey API verwenden, um einen TypeScript-Client zu generieren. Der schnellste Weg das zu tun, ist über npx.
```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i http://localhost:8000/openapi.json -o src/client
```
Dies generiert ein TypeScript-SDK in `./src/client`.
Sie können lernen, wie man [`@hey-api/openapi-ts` installiert](https://heyapi.dev/openapi-ts/get-started) und über die [erzeugte Ausgabe](https://heyapi.dev/openapi-ts/output) auf deren Website lesen.
### Das SDK verwenden { #using-the-sdk }
Jetzt können Sie den Client-Code importieren und verwenden. Er könnte wie folgt aussehen, beachten Sie, dass Sie eine automatische Vervollständigung für die Methoden erhalten:
Sie werden auch eine automatische Vervollständigung für die zu sendende Payload erhalten:
/// tip | Tipp
Beachten Sie die automatische Vervollständigung für `name` und `price`, die in der FastAPI-Anwendung im `Item`-Modell definiert wurden.
///
Sie erhalten Inline-Fehlerberichte für die von Ihnen gesendeten Daten:
Das Response-Objekt hat auch automatische Vervollständigung:
## FastAPI-Anwendung mit Tags { #fastapi-app-with-tags }
In vielen Fällen wird Ihre FastAPI-App größer sein und Sie werden wahrscheinlich Tags verwenden, um verschiedene Gruppen von *Pfadoperationen* zu separieren.
Zum Beispiel könnten Sie einen Abschnitt für **Items** und einen weiteren Abschnitt für **Users** haben, und diese könnten durch Tags getrennt sein:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial002_py310.py hl[21,26,34] *}
### Einen TypeScript-Client mit Tags generieren { #generate-a-typescript-client-with-tags }
Wenn Sie einen Client für eine FastAPI-App generieren, die Tags verwendet, wird normalerweise der Client-Code auch anhand der Tags getrennt.
Auf diese Weise können Sie die Dinge für den Client-Code richtig ordnen und gruppieren:
In diesem Fall haben Sie:
* `ItemsService`
* `UsersService`
### Client-Methodennamen { #client-method-names }
Im Moment sehen die generierten Methodennamen wie `createItemItemsPost` nicht sehr sauber aus:
```TypeScript
ItemsService.createItemItemsPost({name: "Plumbus", price: 5})
```
... das liegt daran, dass der Client-Generator für jede *Pfadoperation* die OpenAPI-interne **Operation-ID** verwendet.
OpenAPI erfordert, dass jede Operation-ID innerhalb aller *Pfadoperationen* einzigartig ist. Daher verwendet FastAPI den **Funktionsnamen**, den **Pfad** und die **HTTP-Methode/-Operation**, um diese Operation-ID zu generieren. Denn so kann sichergestellt werden, dass die Operation-IDs einzigartig sind.
Aber ich zeige Ihnen als Nächstes, wie Sie das verbessern können. 🤓
## Benutzerdefinierte Operation-IDs und bessere Methodennamen { #custom-operation-ids-and-better-method-names }
Sie können die Art und Weise, wie diese Operation-IDs **generiert** werden, **ändern**, um sie einfacher zu machen und **einfachere Methodennamen** in den Clients zu haben.
In diesem Fall müssen Sie auf andere Weise sicherstellen, dass jede Operation-ID **einzigartig** ist.
Zum Beispiel könnten Sie sicherstellen, dass jede *Pfadoperation* einen Tag hat, und dann die Operation-ID basierend auf dem **Tag** und dem *Pfadoperation*-**Namen** (dem Funktionsnamen) generieren.
### Eine benutzerdefinierte Funktion zur Erzeugung einer eindeutigen ID erstellen { #custom-generate-unique-id-function }
FastAPI verwendet eine **eindeutige ID** für jede *Pfadoperation*, die für die **Operation-ID** und auch für die Namen aller benötigten benutzerdefinierten Modelle für Requests oder Responses verwendet wird.
Sie können diese Funktion anpassen. Sie nimmt ein `APIRoute` und gibt einen String zurück.
Hier verwendet sie beispielsweise den ersten Tag (Sie werden wahrscheinlich nur einen Tag haben) und den *Pfadoperation*-Namen (den Funktionsnamen).
Anschließend können Sie diese benutzerdefinierte Funktion als `generate_unique_id_function`-Parameter an **FastAPI** übergeben:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial003_py310.py hl[6:7,10] *}
### Einen TypeScript-Client mit benutzerdefinierten Operation-IDs generieren { #generate-a-typescript-client-with-custom-operation-ids }
Wenn Sie nun den Client erneut generieren, werden Sie feststellen, dass er über die verbesserten Methodennamen verfügt:
Wie Sie sehen, haben die Methodennamen jetzt den Tag und dann den Funktionsnamen, aber keine Informationen aus dem URL-Pfad und der HTTP-Operation.
### Die OpenAPI-Spezifikation für den Client-Generator vorab modifizieren { #preprocess-the-openapi-specification-for-the-client-generator }
Der generierte Code enthält immer noch einige **verdoppelte Informationen**.
Wir wissen bereits, dass diese Methode mit den **Items** zusammenhängt, weil dieses Wort in `ItemsService` enthalten ist (vom Tag übernommen), aber wir haben den Tag-Namen dennoch im Methodennamen vorangestellt. 😕
Wir werden das wahrscheinlich weiterhin für OpenAPI allgemein beibehalten wollen, da dadurch sichergestellt wird, dass die Operation-IDs **einzigartig** sind.
Aber für den generierten Client könnten wir die OpenAPI-Operation-IDs direkt vor der Generierung der Clients **modifizieren**, um diese Methodennamen schöner und **sauberer** zu machen.
Wir könnten das OpenAPI-JSON in eine Datei `openapi.json` herunterladen und dann mit einem Skript wie dem folgenden **den präfixierten Tag entfernen**:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial004_py310.py *}
//// tab | Node.js
```Javascript
{!> ../../docs_src/generate_clients/tutorial004.js!}
```
////
Damit würden die Operation-IDs von Dingen wie `items-get_items` in `get_items` umbenannt, sodass der Client-Generator einfachere Methodennamen generieren kann.
### Einen TypeScript-Client mit der vorverarbeiteten OpenAPI generieren { #generate-a-typescript-client-with-the-preprocessed-openapi }
Da das Endergebnis nun in einer `openapi.json`-Datei vorliegt, müssen Sie Ihren Eingabeort aktualisieren:
```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i ./openapi.json -o src/client
```
Nach der Generierung des neuen Clients haben Sie jetzt **saubere Methodennamen**, mit allen **Autovervollständigungen**, **Inline-Fehlerberichten**, usw.:
## Vorteile { #benefits }
Wenn Sie die automatisch generierten Clients verwenden, erhalten Sie **Autovervollständigung** für:
* Methoden.
* Request-Payloads im Body, Query-Parameter, usw.
* Response-Payloads.
Sie erhalten auch **Inline-Fehlerberichte** für alles.
Und wann immer Sie den Backend-Code aktualisieren und **das Frontend neu generieren**, stehen alle neuen *Pfadoperationen* als Methoden zur Verfügung, die alten werden entfernt und alle anderen Änderungen werden im generierten Code reflektiert. 🤓
Das bedeutet auch, dass, wenn sich etwas ändert, dies automatisch im Client-Code **reflektiert** wird. Und wenn Sie den Client **erstellen**, wird eine Fehlermeldung ausgegeben, wenn die verwendeten Daten **nicht übereinstimmen**.
Sie würden also **viele Fehler sehr früh** im Entwicklungszyklus erkennen, anstatt darauf warten zu müssen, dass die Fehler Ihren Endbenutzern in der Produktion angezeigt werden, und dann zu versuchen, zu debuggen, wo das Problem liegt. ✨
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FILE: docs/de/docs/advanced/index.md
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# Handbuch für fortgeschrittene Benutzer { #advanced-user-guide }
## Zusatzfunktionen { #additional-features }
Das Haupt-[Tutorial – Benutzerhandbuch](../tutorial/index.md) sollte ausreichen, um Ihnen einen Überblick über alle Hauptfunktionen von **FastAPI** zu geben.
In den nächsten Abschnitten sehen Sie weitere Optionen, Konfigurationen und zusätzliche Funktionen.
/// tip | Tipp
Die nächsten Abschnitte sind **nicht unbedingt „fortgeschritten“**.
Und es ist möglich, dass für Ihren Anwendungsfall die Lösung in einem davon liegt.
///
## Das Tutorial zuerst lesen { #read-the-tutorial-first }
Sie können immer noch die meisten Funktionen in **FastAPI** mit den Kenntnissen aus dem Haupt-[Tutorial – Benutzerhandbuch](../tutorial/index.md) nutzen.
Und die nächsten Abschnitte setzen voraus, dass Sie es bereits gelesen haben und dass Sie diese Hauptideen kennen.
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FILE: docs/de/docs/advanced/json-base64-bytes.md
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# JSON mit Bytes als base64 { #json-with-bytes-as-base64 }
Wenn Ihre App JSON-Daten empfangen und senden muss, Sie darin aber Binärdaten einschließen müssen, können Sie diese als base64 kodieren.
## Base64 vs Dateien { #base64-vs-files }
Prüfen Sie zunächst, ob Sie [Request Files](../tutorial/request-files.md) zum Hochladen von Binärdaten und [Benutzerdefinierte Response – FileResponse](./custom-response.md#fileresponse--fileresponse-) zum Senden von Binärdaten verwenden können, anstatt sie in JSON zu kodieren.
JSON kann nur UTF-8-kodierte Strings enthalten, es kann daher keine rohen Bytes enthalten.
Base64 kann Binärdaten in Strings kodieren, dafür werden jedoch mehr Zeichen benötigt als in den ursprünglichen Binärdaten; es ist daher in der Regel weniger effizient als der Umgang mit normalen Dateien.
Verwenden Sie base64 nur, wenn Sie Binärdaten unbedingt in JSON einbetten müssen und dafür keine Dateien verwenden können.
## Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes }
Sie können ein Pydantic-Modell mit `bytes`-Feldern deklarieren und dann in der Modellkonfiguration `val_json_bytes` verwenden, um anzugeben, dass zur *Validierung* von eingehenden JSON-Daten base64 genutzt werden soll; im Rahmen dieser Validierung wird der base64-String in Bytes dekodiert.
{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:9,29:35] hl[9] *}
Wenn Sie die `/docs` aufrufen, zeigt die Dokumentation, dass das Feld `data` base64-kodierte Bytes erwartet:
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FILE: docs/de/docs/advanced/openapi-webhooks.md
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# OpenAPI Webhooks { #openapi-webhooks }
Es gibt Fälle, in denen Sie Ihren API-**Benutzern** mitteilen möchten, dass Ihre App *deren* App mit einigen Daten aufrufen (einen Request senden) könnte, normalerweise um über ein bestimmtes **Event** zu **benachrichtigen**.
Das bedeutet, dass anstelle des normalen Prozesses, bei dem Ihre Benutzer Requests an Ihre API senden, **Ihre API** (oder Ihre App) **Requests an deren System** (an deren API, deren App) senden könnte.
Das wird normalerweise als **Webhook** bezeichnet.
## Webhooks-Schritte { #webhooks-steps }
Der Prozess besteht normalerweise darin, dass **Sie in Ihrem Code definieren**, welche Nachricht Sie senden möchten, den **Requestbody**.
Sie definieren auch auf irgendeine Weise, in welchen **Momenten** Ihre App diese Requests oder Events senden wird.
Und **Ihre Benutzer** definieren auf irgendeine Weise (zum Beispiel irgendwo in einem Web-Dashboard) die **URL**, an die Ihre App diese Requests senden soll.
Die gesamte **Logik** zur Registrierung der URLs für Webhooks und der Code zum tatsächlichen Senden dieser Requests liegt bei Ihnen. Sie schreiben es so, wie Sie möchten, in **Ihrem eigenen Code**.
## Webhooks mit **FastAPI** und OpenAPI dokumentieren { #documenting-webhooks-with-fastapi-and-openapi }
Mit **FastAPI**, mithilfe von OpenAPI, können Sie die Namen dieser Webhooks, die Arten von HTTP-Operationen, die Ihre App senden kann (z. B. `POST`, `PUT`, usw.) und die **Requestbodys** definieren, die Ihre App senden würde.
Dies kann es Ihren Benutzern viel einfacher machen, **deren APIs zu implementieren**, um Ihre **Webhook**-Requests zu empfangen. Möglicherweise können diese sogar einen Teil ihres eigenen API-Codes automatisch generieren.
/// info | Info
Webhooks sind in OpenAPI 3.1.0 und höher verfügbar und werden von FastAPI `0.99.0` und höher unterstützt.
///
## Eine App mit Webhooks { #an-app-with-webhooks }
Wenn Sie eine **FastAPI**-Anwendung erstellen, gibt es ein `webhooks`-Attribut, das Sie verwenden können, um *Webhooks* zu definieren, genauso wie Sie *Pfadoperationen* definieren würden, zum Beispiel mit `@app.webhooks.post()`.
{* ../../docs_src/openapi_webhooks/tutorial001_py310.py hl[9:12,15:20] *}
Die von Ihnen definierten Webhooks landen im **OpenAPI**-Schema und der automatischen **Dokumentations-Oberfläche**.
/// info | Info
Das `app.webhooks`-Objekt ist eigentlich nur ein `APIRouter`, derselbe Typ, den Sie verwenden würden, wenn Sie Ihre App mit mehreren Dateien strukturieren.
///
Beachten Sie, dass Sie bei Webhooks tatsächlich keinen *Pfad* (wie `/items/`) deklarieren, der Text, den Sie dort übergeben, ist lediglich eine **Kennzeichnung** des Webhooks (der Name des Events). Zum Beispiel ist in `@app.webhooks.post("new-subscription")` der Webhook-Name `new-subscription`.
Das liegt daran, dass erwartet wird, dass **Ihre Benutzer** den tatsächlichen **URL-Pfad**, an dem sie den Webhook-Request empfangen möchten, auf andere Weise definieren (z. B. über ein Web-Dashboard).
### Die Dokumentation testen { #check-the-docs }
Jetzt können Sie Ihre App starten und auf [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs) gehen.
Sie werden sehen, dass Ihre Dokumentation die normalen *Pfadoperationen* und jetzt auch einige **Webhooks** enthält:
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FILE: docs/de/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md
================================================
# Fortgeschrittene Konfiguration der Pfadoperation { #path-operation-advanced-configuration }
## OpenAPI operationId { #openapi-operationid }
/// warning | Achtung
Wenn Sie kein „Experte“ für OpenAPI sind, brauchen Sie dies wahrscheinlich nicht.
///
Mit dem Parameter `operation_id` können Sie die OpenAPI `operationId` festlegen, die in Ihrer *Pfadoperation* verwendet werden soll.
Sie müssten sicherstellen, dass sie für jede Operation eindeutig ist.
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001_py310.py hl[6] *}
### Verwendung des Namens der *Pfadoperation-Funktion* als operationId { #using-the-path-operation-function-name-as-the-operationid }
Wenn Sie die Funktionsnamen Ihrer API als `operationId`s verwenden möchten, können Sie über alle iterieren und die `operation_id` jeder *Pfadoperation* mit deren `APIRoute.name` überschreiben.
Sie sollten dies tun, nachdem Sie alle Ihre *Pfadoperationen* hinzugefügt haben.
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial002_py310.py hl[2, 12:21, 24] *}
/// tip | Tipp
Wenn Sie `app.openapi()` manuell aufrufen, sollten Sie vorher die `operationId`s aktualisiert haben.
///
/// warning | Achtung
Wenn Sie dies tun, müssen Sie sicherstellen, dass jede Ihrer *Pfadoperation-Funktionen* einen eindeutigen Namen hat.
Auch wenn diese sich in unterschiedlichen Modulen (Python-Dateien) befinden.
///
## Von OpenAPI ausschließen { #exclude-from-openapi }
Um eine *Pfadoperation* aus dem generierten OpenAPI-Schema (und damit aus den automatischen Dokumentationssystemen) auszuschließen, verwenden Sie den Parameter `include_in_schema` und setzen Sie ihn auf `False`:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial003_py310.py hl[6] *}
## Fortgeschrittene Beschreibung mittels Docstring { #advanced-description-from-docstring }
Sie können die verwendeten Zeilen aus dem Docstring einer *Pfadoperation-Funktion* einschränken, die für OpenAPI verwendet werden.
Das Hinzufügen eines `\f` (ein maskiertes „Form Feed“-Zeichen) führt dazu, dass **FastAPI** die für OpenAPI verwendete Ausgabe an dieser Stelle abschneidet.
Sie wird nicht in der Dokumentation angezeigt, aber andere Tools (wie z. B. Sphinx) können den Rest verwenden.
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:27] *}
## Zusätzliche Responses { #additional-responses }
Sie haben wahrscheinlich gesehen, wie man das `response_model` und den `status_code` für eine *Pfadoperation* deklariert.
Das definiert die Metadaten der Haupt-Response einer *Pfadoperation*.
Sie können auch zusätzliche Responses mit deren Modellen, Statuscodes usw. deklarieren.
Es gibt hier in der Dokumentation ein ganzes Kapitel darüber, Sie können es unter [Zusätzliche Responses in OpenAPI](additional-responses.md) lesen.
## OpenAPI-Extra { #openapi-extra }
Wenn Sie in Ihrer Anwendung eine *Pfadoperation* deklarieren, generiert **FastAPI** automatisch die relevanten Metadaten dieser *Pfadoperation*, die in das OpenAPI-Schema aufgenommen werden sollen.
/// note | Technische Details
In der OpenAPI-Spezifikation wird es das [Operationsobjekt](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#operation-object) genannt.
///
Es hat alle Informationen zur *Pfadoperation* und wird zur Erstellung der automatischen Dokumentation verwendet.
Es enthält `tags`, `parameters`, `requestBody`, `responses`, usw.
Dieses *Pfadoperation*-spezifische OpenAPI-Schema wird normalerweise automatisch von **FastAPI** generiert, Sie können es aber auch erweitern.
/// tip | Tipp
Dies ist ein Low-Level-Erweiterungspunkt.
Wenn Sie nur zusätzliche Responses deklarieren müssen, können Sie dies bequemer mit [Zusätzliche Responses in OpenAPI](additional-responses.md) tun.
///
Sie können das OpenAPI-Schema für eine *Pfadoperation* erweitern, indem Sie den Parameter `openapi_extra` verwenden.
### OpenAPI-Erweiterungen { #openapi-extensions }
Dieses `openapi_extra` kann beispielsweise hilfreich sein, um [OpenAPI-Erweiterungen](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#specificationExtensions) zu deklarieren:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial005_py310.py hl[6] *}
Wenn Sie die automatische API-Dokumentation öffnen, wird Ihre Erweiterung am Ende der spezifischen *Pfadoperation* angezeigt.
Und wenn Sie die resultierende OpenAPI sehen (unter `/openapi.json` in Ihrer API), sehen Sie Ihre Erweiterung auch als Teil der spezifischen *Pfadoperation*:
```JSON hl_lines="22"
{
"openapi": "3.1.0",
"info": {
"title": "FastAPI",
"version": "0.1.0"
},
"paths": {
"/items/": {
"get": {
"summary": "Read Items",
"operationId": "read_items_items__get",
"responses": {
"200": {
"description": "Successful Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {}
}
}
}
},
"x-aperture-labs-portal": "blue"
}
}
}
}
```
### Benutzerdefiniertes OpenAPI-*Pfadoperation*-Schema { #custom-openapi-path-operation-schema }
Das Dictionary in `openapi_extra` wird mit dem automatisch generierten OpenAPI-Schema für die *Pfadoperation* zusammengeführt (mittels Deep Merge).
Sie können dem automatisch generierten Schema also zusätzliche Daten hinzufügen.
Sie könnten sich beispielsweise dafür entscheiden, den Request mit Ihrem eigenen Code zu lesen und zu validieren, ohne FastAPIs automatische Funktionen mit Pydantic zu verwenden, aber Sie könnten den Request trotzdem im OpenAPI-Schema definieren wollen.
Das könnte man mit `openapi_extra` machen:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006_py310.py hl[19:36, 39:40] *}
In diesem Beispiel haben wir kein Pydantic-Modell deklariert. Tatsächlich wird der Requestbody nicht einmal als JSON geparst, sondern direkt als `bytes` gelesen und die Funktion `magic_data_reader()` wäre dafür verantwortlich, ihn in irgendeiner Weise zu parsen.
Dennoch können wir das zu erwartende Schema für den Requestbody deklarieren.
### Benutzerdefinierter OpenAPI-Content-Type { #custom-openapi-content-type }
Mit demselben Trick könnten Sie ein Pydantic-Modell verwenden, um das JSON-Schema zu definieren, das dann im benutzerdefinierten Abschnitt des OpenAPI-Schemas für die *Pfadoperation* enthalten ist.
Und Sie könnten dies auch tun, wenn der Datentyp im Request nicht JSON ist.
In der folgenden Anwendung verwenden wir beispielsweise weder FastAPIs integrierte Funktionalität zum Extrahieren des JSON-Schemas aus Pydantic-Modellen noch die automatische Validierung für JSON. Tatsächlich deklarieren wir den Request-Content-Type als YAML und nicht als JSON:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[15:20, 22] *}
Obwohl wir nicht die standardmäßig integrierte Funktionalität verwenden, verwenden wir dennoch ein Pydantic-Modell, um das JSON-Schema für die Daten, die wir in YAML empfangen möchten, manuell zu generieren.
Dann verwenden wir den Request direkt und extrahieren den Body als `bytes`. Das bedeutet, dass FastAPI nicht einmal versucht, die Request-Payload als JSON zu parsen.
Und dann parsen wir in unserem Code diesen YAML-Inhalt direkt und verwenden dann wieder dasselbe Pydantic-Modell, um den YAML-Inhalt zu validieren:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[24:31] *}
/// tip | Tipp
Hier verwenden wir dasselbe Pydantic-Modell wieder.
Aber genauso hätten wir es auch auf andere Weise validieren können.
///
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FILE: docs/de/docs/advanced/response-change-status-code.md
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# Response – Statuscode ändern { #response-change-status-code }
Sie haben wahrscheinlich schon vorher gelesen, dass Sie einen Default-[Response-Statuscode](../tutorial/response-status-code.md) festlegen können.
In manchen Fällen müssen Sie jedoch einen anderen als den Default-Statuscode zurückgeben.
## Anwendungsfall { #use-case }
Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie möchten standardmäßig den HTTP-Statuscode „OK“ `200` zurückgeben.
Wenn die Daten jedoch nicht vorhanden sind, möchten Sie diese erstellen und den HTTP-Statuscode „CREATED“ `201` zurückgeben.
Sie möchten aber dennoch in der Lage sein, die von Ihnen zurückgegebenen Daten mit einem `response_model` zu filtern und zu konvertieren.
In diesen Fällen können Sie einen `Response`-Parameter verwenden.
## Einen `Response`-Parameter verwenden { #use-a-response-parameter }
Sie können einen Parameter vom Typ `Response` in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* deklarieren (wie Sie es auch für Cookies und Header tun können).
Anschließend können Sie den `status_code` in diesem *vorübergehenden* Response-Objekt festlegen.
{* ../../docs_src/response_change_status_code/tutorial001_py310.py hl[1,9,12] *}
Und dann können Sie jedes benötigte Objekt zurückgeben, wie Sie es normalerweise tun würden (ein `dict`, ein Datenbankmodell usw.).
Und wenn Sie ein `response_model` deklariert haben, wird es weiterhin zum Filtern und Konvertieren des von Ihnen zurückgegebenen Objekts verwendet.
**FastAPI** verwendet diese *vorübergehende* Response, um den Statuscode (auch Cookies und Header) zu extrahieren und fügt diese in die endgültige Response ein, die den von Ihnen zurückgegebenen Wert enthält, gefiltert nach einem beliebigen `response_model`.
Sie können den Parameter `Response` auch in Abhängigkeiten deklarieren und den Statuscode darin festlegen. Bedenken Sie jedoch, dass der zuletzt gesetzte gewinnt.
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FILE: docs/de/docs/advanced/response-cookies.md
================================================
# Response-Cookies { #response-cookies }
## Einen `Response`-Parameter verwenden { #use-a-response-parameter }
Sie können einen Parameter vom Typ `Response` in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* deklarieren.
Und dann können Sie Cookies in diesem *vorübergehenden* Response-Objekt setzen.
{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002_py310.py hl[1, 8:9] *}
Anschließend können Sie wie gewohnt jedes gewünschte Objekt zurückgeben (ein `dict`, ein Datenbankmodell, usw.).
Und wenn Sie ein `response_model` deklariert haben, wird es weiterhin zum Filtern und Konvertieren des von Ihnen zurückgegebenen Objekts verwendet.
**FastAPI** verwendet diese *vorübergehende* Response, um die Cookies (auch Header und Statuscode) zu extrahieren und fügt diese in die endgültige Response ein, die den von Ihnen zurückgegebenen Wert enthält, gefiltert nach einem beliebigen `response_model`.
Sie können den `Response`-Parameter auch in Abhängigkeiten deklarieren und darin Cookies (und Header) setzen.
## Eine `Response` direkt zurückgeben { #return-a-response-directly }
Sie können Cookies auch erstellen, wenn Sie eine `Response` direkt in Ihrem Code zurückgeben.
Dazu können Sie eine Response erstellen, wie unter [Eine Response direkt zurückgeben](response-directly.md) beschrieben.
Setzen Sie dann Cookies darin und geben Sie sie dann zurück:
{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial001_py310.py hl[10:12] *}
/// tip | Tipp
Beachten Sie, dass, wenn Sie eine Response direkt zurückgeben, anstatt den `Response`-Parameter zu verwenden, FastAPI diese direkt zurückgibt.
Sie müssen also sicherstellen, dass Ihre Daten vom richtigen Typ sind. Z. B. sollten diese mit JSON kompatibel sein, wenn Sie eine `JSONResponse` zurückgeben.
Und auch, dass Sie keine Daten senden, die durch ein `response_model` hätten gefiltert werden sollen.
///
### Mehr Informationen { #more-info }
/// note | Technische Details
Sie können auch `from starlette.responses import Response` oder `from starlette.responses import JSONResponse` verwenden.
**FastAPI** bietet dieselben `starlette.responses` auch via `fastapi.responses` an, als Annehmlichkeit für Sie, den Entwickler. Die meisten verfügbaren Responses kommen aber direkt von Starlette.
Und da die `Response` häufig zum Setzen von Headern und Cookies verwendet wird, stellt **FastAPI** diese auch unter `fastapi.Response` bereit.
///
Um alle verfügbaren Parameter und Optionen anzuzeigen, sehen Sie sich deren [Dokumentation in Starlette](https://www.starlette.dev/responses/#set-cookie) an.
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FILE: docs/de/docs/advanced/response-directly.md
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# Eine Response direkt zurückgeben { #return-a-response-directly }
Wenn Sie eine **FastAPI** *Pfadoperation* erstellen, können Sie normalerweise beliebige Daten davon zurückgeben: ein `dict`, eine `list`, ein Pydantic-Modell, ein Datenbankmodell, usw.
Wenn Sie ein [Responsemodell](../tutorial/response-model.md) deklarieren, wird FastAPI es verwenden, um die Daten mithilfe von Pydantic nach JSON zu serialisieren.
Wenn Sie kein Responsemodell deklarieren, verwendet FastAPI den `jsonable_encoder`, wie in [JSON-kompatibler Encoder](../tutorial/encoder.md) erläutert, und packt die Daten in eine `JSONResponse`.
Sie könnten auch direkt eine `JSONResponse` erstellen und zurückgeben.
/// tip | Tipp
Normalerweise erzielen Sie eine deutlich bessere Leistung, wenn Sie ein [Responsemodell](../tutorial/response-model.md) verwenden, als wenn Sie direkt eine `JSONResponse` zurückgeben, da die Serialisierung der Daten dabei mit Pydantic in Rust erfolgt.
///
## Eine `Response` zurückgeben { #return-a-response }
Tatsächlich können Sie jede `Response` oder jede Unterklasse davon zurückgeben.
/// info | Info
`JSONResponse` selbst ist eine Unterklasse von `Response`.
///
Und wenn Sie eine `Response` zurückgeben, wird **FastAPI** diese direkt weiterleiten.
Es wird keine Datenkonvertierung mit Pydantic-Modellen durchführen, es wird den Inhalt nicht in irgendeinen Typ konvertieren, usw.
Dadurch haben Sie viel Flexibilität. Sie können jeden Datentyp zurückgeben, jede Datendeklaration oder -validierung überschreiben, usw.
Das bringt Ihnen aber auch viel Verantwortung. Sie müssen sicherstellen, dass die von Ihnen zurückgegebenen Daten korrekt sind, das richtige Format haben, serialisierbar sind, usw.
## Verwendung des `jsonable_encoder` in einer `Response` { #using-the-jsonable-encoder-in-a-response }
Da **FastAPI** keine Änderungen an einer von Ihnen zurückgegebenen `Response` vornimmt, müssen Sie sicherstellen, dass deren Inhalt dafür bereit ist.
Sie können beispielsweise kein Pydantic-Modell in eine `JSONResponse` einfügen, ohne es zuvor in ein `dict` zu konvertieren, bei dem alle Datentypen (wie `datetime`, `UUID`, usw.) in JSON-kompatible Typen konvertiert wurden.
In diesen Fällen können Sie den `jsonable_encoder` verwenden, um Ihre Daten zu konvertieren, bevor Sie sie an eine Response übergeben:
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}
/// note | Technische Details
Sie könnten auch `from starlette.responses import JSONResponse` verwenden.
**FastAPI** bietet dieselben `starlette.responses` auch via `fastapi.responses` an, als Annehmlichkeit für Sie, den Entwickler. Die meisten verfügbaren Responses kommen aber direkt von Starlette.
///
## Eine benutzerdefinierte `Response` zurückgeben { #returning-a-custom-response }
Das obige Beispiel zeigt alle Teile, die Sie benötigen, ist aber noch nicht sehr nützlich, da Sie das `item` einfach direkt hätten zurückgeben können, und **FastAPI** würde es für Sie in eine `JSONResponse` einfügen, es in ein `dict` konvertieren, usw. All das standardmäßig.
Sehen wir uns nun an, wie Sie damit eine benutzerdefinierte Response zurückgeben können.
Nehmen wir an, Sie möchten eine [XML](https://en.wikipedia.org/wiki/XML)-Response zurückgeben.
Sie könnten Ihren XML-Inhalt als String in eine `Response` einfügen und sie zurückgeben:
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}
## Funktionsweise eines Responsemodells { #how-a-response-model-works }
Wenn Sie in einer Pfadoperation ein [Responsemodell - Rückgabetyp](../tutorial/response-model.md) deklarieren, wird **FastAPI** es verwenden, um die Daten mithilfe von Pydantic nach JSON zu serialisieren.
{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}
Da dies auf der Rust-Seite geschieht, ist die Leistung deutlich besser, als wenn es mit normalem Python und der Klasse `JSONResponse` erfolgen würde.
Wenn Sie ein `response_model` oder einen Rückgabetyp verwenden, nutzt FastAPI weder den `jsonable_encoder` (was langsamer wäre) zur Konvertierung der Daten noch die Klasse `JSONResponse`.
Stattdessen nimmt es die von Pydantic mithilfe des Responsemodells (oder Rückgabetyps) generierten JSON-Bytes und gibt direkt eine `Response` mit dem richtigen Mediatyp für JSON (`application/json`) zurück.
## Anmerkungen { #notes }
Wenn Sie eine `Response` direkt zurücksenden, werden deren Daten weder validiert, konvertiert (serialisiert), noch automatisch dokumentiert.
Sie können sie aber trotzdem wie unter [Zusätzliche Responses in OpenAPI](additional-responses.md) beschrieben dokumentieren.
In späteren Abschnitten erfahren Sie, wie Sie diese benutzerdefinierten `Response`s verwenden/deklarieren und gleichzeitig über automatische Datenkonvertierung, Dokumentation, usw. verfügen.
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FILE: docs/de/docs/advanced/response-headers.md
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# Response-Header { #response-headers }
## Einen `Response`-Parameter verwenden { #use-a-response-parameter }
Sie können einen Parameter vom Typ `Response` in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* deklarieren (wie Sie es auch für Cookies tun können).
Und dann können Sie Header in diesem *vorübergehenden* Response-Objekt festlegen.
{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002_py310.py hl[1, 7:8] *}
Anschließend können Sie wie gewohnt jedes gewünschte Objekt zurückgeben (ein `dict`, ein Datenbankmodell, usw.).
Und wenn Sie ein `response_model` deklariert haben, wird es weiterhin zum Filtern und Konvertieren des von Ihnen zurückgegebenen Objekts verwendet.
**FastAPI** verwendet diese *vorübergehende* Response, um die Header (auch Cookies und Statuscode) zu extrahieren und fügt diese in die endgültige Response ein, die den von Ihnen zurückgegebenen Wert enthält, gefiltert nach einem beliebigen `response_model`.
Sie können den Parameter `Response` auch in Abhängigkeiten deklarieren und darin Header (und Cookies) festlegen.
## Eine `Response` direkt zurückgeben { #return-a-response-directly }
Sie können auch Header hinzufügen, wenn Sie eine `Response` direkt zurückgeben.
Erstellen Sie eine Response wie in [Eine Response direkt zurückgeben](response-directly.md) beschrieben und übergeben Sie die Header als zusätzlichen Parameter:
{* ../../docs_src/response_headers/tutorial001_py310.py hl[10:12] *}
/// note | Technische Details
Sie können auch `from starlette.responses import Response` oder `from starlette.responses import JSONResponse` verwenden.
**FastAPI** bietet dieselben `starlette.responses` auch via `fastapi.responses` an, als Annehmlichkeit für Sie, den Entwickler. Die meisten verfügbaren Responses kommen aber direkt von Starlette.
Und da die `Response` häufig zum Setzen von Headern und Cookies verwendet wird, stellt **FastAPI** diese auch unter `fastapi.Response` bereit.
///
## Benutzerdefinierte Header { #custom-headers }
Beachten Sie, dass benutzerdefinierte proprietäre Header [mit dem Präfix `X-`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers) hinzugefügt werden können.
Wenn Sie jedoch benutzerdefinierte Header haben, die ein Client in einem Browser sehen können soll, müssen Sie diese zu Ihrer CORS-Konfiguration hinzufügen (weitere Informationen finden Sie unter [CORS (Cross-Origin Resource Sharing)](../tutorial/cors.md)), unter Verwendung des Parameters `expose_headers`, dokumentiert in [Starlettes CORS-Dokumentation](https://www.starlette.dev/middleware/#corsmiddleware).
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FILE: docs/de/docs/advanced/security/http-basic-auth.md
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# HTTP Basic Auth { #http-basic-auth }
Für die einfachsten Fälle können Sie HTTP Basic Auth verwenden.
Bei HTTP Basic Auth erwartet die Anwendung einen Header, der einen Benutzernamen und ein Passwort enthält.
Wenn sie diesen nicht empfängt, gibt sie den HTTP-Error 401 „Unauthorized“ zurück.
Und gibt einen Header `WWW-Authenticate` mit dem Wert `Basic` und einem optionalen `realm`-Parameter zurück.
Dadurch wird der Browser angewiesen, die integrierte Eingabeaufforderung für einen Benutzernamen und ein Passwort anzuzeigen.
Wenn Sie dann den Benutzernamen und das Passwort eingeben, sendet der Browser diese automatisch im Header.
## Einfaches HTTP Basic Auth { #simple-http-basic-auth }
* Importieren Sie `HTTPBasic` und `HTTPBasicCredentials`.
* Erstellen Sie mit `HTTPBasic` ein „`security`-Schema“.
* Verwenden Sie dieses `security` mit einer Abhängigkeit in Ihrer *Pfadoperation*.
* Diese gibt ein Objekt vom Typ `HTTPBasicCredentials` zurück:
* Es enthält den gesendeten `username` und das gesendete `password`.
{* ../../docs_src/security/tutorial006_an_py310.py hl[4,8,12] *}
Wenn Sie versuchen, die URL zum ersten Mal zu öffnen (oder in der Dokumentation auf den Button „Execute“ zu klicken), wird der Browser Sie nach Ihrem Benutzernamen und Passwort fragen:
## Den Benutzernamen überprüfen { #check-the-username }
Hier ist ein vollständigeres Beispiel.
Verwenden Sie eine Abhängigkeit, um zu überprüfen, ob Benutzername und Passwort korrekt sind.
Verwenden Sie dazu das Python-Standardmodul [`secrets`](https://docs.python.org/3/library/secrets.html), um den Benutzernamen und das Passwort zu überprüfen.
`secrets.compare_digest()` benötigt `bytes` oder einen `str`, welcher nur ASCII-Zeichen (solche der englischen Sprache) enthalten darf, das bedeutet, dass es nicht mit Zeichen wie `á`, wie in `Sebastián`, funktionieren würde.
Um dies zu lösen, konvertieren wir zunächst den `username` und das `password` in UTF-8-codierte `bytes`.
Dann können wir `secrets.compare_digest()` verwenden, um sicherzustellen, dass `credentials.username` `"stanleyjobson"` und `credentials.password` `"swordfish"` ist.
{* ../../docs_src/security/tutorial007_an_py310.py hl[1,12:24] *}
Dies wäre das gleiche wie:
```Python
if not (credentials.username == "stanleyjobson") or not (credentials.password == "swordfish"):
# Einen Error zurückgeben
...
```
Aber durch die Verwendung von `secrets.compare_digest()` ist dieser Code sicher vor einer Art von Angriffen, die „Timing-Angriffe“ genannt werden.
### Timing-Angriffe { #timing-attacks }
Aber was ist ein „Timing-Angriff“?
Stellen wir uns vor, dass einige Angreifer versuchen, den Benutzernamen und das Passwort zu erraten.
Und sie senden einen Request mit dem Benutzernamen `johndoe` und dem Passwort `love123`.
Dann würde der Python-Code in Ihrer Anwendung etwa so aussehen:
```Python
if "johndoe" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
...
```
Aber genau in dem Moment, in dem Python das erste `j` in `johndoe` mit dem ersten `s` in `stanleyjobson` vergleicht, gibt es `False` zurück, da es bereits weiß, dass diese beiden Strings nicht identisch sind, und denkt, „Es besteht keine Notwendigkeit, weitere Berechnungen mit dem Vergleich der restlichen Buchstaben zu verschwenden“. Und Ihre Anwendung wird zurückgeben „Incorrect username or password“.
Doch dann versuchen es die Angreifer mit dem Benutzernamen `stanleyjobsox` und dem Passwort `love123`.
Und Ihr Anwendungscode macht etwa Folgendes:
```Python
if "stanleyjobsox" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
...
```
Python muss das gesamte `stanleyjobso` in `stanleyjobsox` und `stanleyjobson` vergleichen, bevor es erkennt, dass beide Zeichenfolgen nicht gleich sind. Daher wird es einige zusätzliche Mikrosekunden dauern, bis die Response „Incorrect username or password“ erfolgt.
#### Die Zeit zum Antworten hilft den Angreifern { #the-time-to-answer-helps-the-attackers }
Wenn die Angreifer zu diesem Zeitpunkt feststellen, dass der Server einige Mikrosekunden länger braucht, um die Response „Incorrect username or password“ zu senden, wissen sie, dass sie _etwas_ richtig gemacht haben, einige der Anfangsbuchstaben waren richtig.
Und dann können sie es noch einmal versuchen, wohl wissend, dass es wahrscheinlich eher etwas mit `stanleyjobsox` als mit `johndoe` zu tun hat.
#### Ein „professioneller“ Angriff { #a-professional-attack }
Natürlich würden die Angreifer das alles nicht von Hand versuchen, sondern ein Programm dafür schreiben, möglicherweise mit Tausenden oder Millionen Tests pro Sekunde. Und würden jeweils nur einen zusätzlichen richtigen Buchstaben erhalten.
Aber so hätten die Angreifer in wenigen Minuten oder Stunden mit der „Hilfe“ unserer Anwendung den richtigen Benutzernamen und das richtige Passwort erraten, indem sie die Zeitspanne zur Hilfe nehmen, die diese zur Beantwortung benötigt.
#### Das Problem beheben mittels `secrets.compare_digest()` { #fix-it-with-secrets-compare-digest }
Aber in unserem Code verwenden wir tatsächlich `secrets.compare_digest()`.
Damit wird, kurz gesagt, der Vergleich von `stanleyjobsox` mit `stanleyjobson` genauso lange dauern wie der Vergleich von `johndoe` mit `stanleyjobson`. Und das Gleiche gilt für das Passwort.
So ist Ihr Anwendungscode, dank der Verwendung von `secrets.compare_digest()`, vor dieser ganzen Klasse von Sicherheitsangriffen geschützt.
### Den Error zurückgeben { #return-the-error }
Nachdem Sie festgestellt haben, dass die Anmeldeinformationen falsch sind, geben Sie eine `HTTPException` mit dem Statuscode 401 zurück (derselbe, der auch zurückgegeben wird, wenn keine Anmeldeinformationen angegeben werden) und fügen den Header `WWW-Authenticate` hinzu, damit der Browser die Anmeldeaufforderung erneut anzeigt:
{* ../../docs_src/security/tutorial007_an_py310.py hl[26:30] *}
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FILE: docs/de/docs/advanced/security/index.md
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# Fortgeschrittene Sicherheit { #advanced-security }
## Zusatzfunktionen { #additional-features }
Neben den in [Tutorial – Benutzerhandbuch: Sicherheit](../../tutorial/security/index.md) behandelten Funktionen gibt es noch einige zusätzliche Funktionen zur Handhabung der Sicherheit.
/// tip | Tipp
Die nächsten Abschnitte sind **nicht unbedingt „fortgeschritten“**.
Und es ist möglich, dass für Ihren Anwendungsfall die Lösung in einem davon liegt.
///
## Das Tutorial zuerst lesen { #read-the-tutorial-first }
Die nächsten Abschnitte setzen voraus, dass Sie das Haupt-[Tutorial – Benutzerhandbuch: Sicherheit](../../tutorial/security/index.md) bereits gelesen haben.
Sie basieren alle auf den gleichen Konzepten, ermöglichen jedoch einige zusätzliche Funktionalitäten.
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FILE: docs/de/docs/advanced/security/oauth2-scopes.md
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# OAuth2-Scopes { #oauth2-scopes }
Sie können OAuth2-Scopes direkt in **FastAPI** verwenden, sie sind nahtlos integriert.
Das ermöglicht es Ihnen, ein feingranuliertes Berechtigungssystem nach dem OAuth2-Standard in Ihre OpenAPI-Anwendung (und deren API-Dokumentation) zu integrieren.
OAuth2 mit Scopes ist der Mechanismus, der von vielen großen Authentifizierungsanbietern wie Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter) usw. verwendet wird. Sie verwenden ihn, um Benutzern und Anwendungen spezifische Berechtigungen zu erteilen.
Jedes Mal, wenn Sie sich mit Facebook, Google, GitHub, Microsoft oder X (Twitter) anmelden („log in with“), verwendet die entsprechende Anwendung OAuth2 mit Scopes.
In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie Authentifizierung und Autorisierung mit demselben OAuth2, mit Scopes in Ihrer **FastAPI**-Anwendung verwalten.
/// warning | Achtung
Dies ist ein mehr oder weniger fortgeschrittener Abschnitt. Wenn Sie gerade erst anfangen, können Sie ihn überspringen.
Sie benötigen nicht unbedingt OAuth2-Scopes, und Sie können die Authentifizierung und Autorisierung handhaben wie Sie möchten.
Aber OAuth2 mit Scopes kann bequem in Ihre API (mit OpenAPI) und deren API-Dokumentation integriert werden.
Dennoch, verwenden Sie solche Scopes oder andere Sicherheits-/Autorisierungsanforderungen in Ihrem Code so wie Sie es möchten.
In vielen Fällen kann OAuth2 mit Scopes ein Overkill sein.
Aber wenn Sie wissen, dass Sie es brauchen oder neugierig sind, lesen Sie weiter.
///
## OAuth2-Scopes und OpenAPI { #oauth2-scopes-and-openapi }
Die OAuth2-Spezifikation definiert „Scopes“ als eine Liste von durch Leerzeichen getrennten Strings.
Der Inhalt jedes dieser Strings kann ein beliebiges Format haben, sollte jedoch keine Leerzeichen enthalten.
Diese Scopes stellen „Berechtigungen“ dar.
In OpenAPI (z. B. der API-Dokumentation) können Sie „Sicherheitsschemas“ definieren.
Wenn eines dieser Sicherheitsschemas OAuth2 verwendet, können Sie auch Scopes deklarieren und verwenden.
Jeder „Scope“ ist nur ein String (ohne Leerzeichen).
Er wird normalerweise verwendet, um bestimmte Sicherheitsberechtigungen zu deklarieren, zum Beispiel:
* `users:read` oder `users:write` sind gängige Beispiele.
* `instagram_basic` wird von Facebook / Instagram verwendet.
* `https://www.googleapis.com/auth/drive` wird von Google verwendet.
/// info | Info
In OAuth2 ist ein „Scope“ nur ein String, der eine bestimmte erforderliche Berechtigung deklariert.
Es spielt keine Rolle, ob er andere Zeichen wie `:` enthält oder ob es eine URL ist.
Diese Details sind implementierungsspezifisch.
Für OAuth2 sind es einfach nur Strings.
///
## Gesamtübersicht { #global-view }
Sehen wir uns zunächst kurz die Teile an, die sich gegenüber den Beispielen im Haupt-**Tutorial – Benutzerhandbuch** für [OAuth2 mit Password (und Hashing), Bearer mit JWT-Tokens](../../tutorial/security/oauth2-jwt.md) ändern. Diesmal verwenden wir OAuth2-Scopes:
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[5,9,13,47,65,106,108:116,122:126,130:136,141,157] *}
Sehen wir uns diese Änderungen nun Schritt für Schritt an.
## OAuth2-Sicherheitsschema { #oauth2-security-scheme }
Die erste Änderung ist, dass wir jetzt das OAuth2-Sicherheitsschema mit zwei verfügbaren Scopes deklarieren: `me` und `items`.
Der `scopes`-Parameter erhält ein `dict` mit jedem Scope als Schlüssel und dessen Beschreibung als Wert:
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[63:66] *}
Da wir diese Scopes jetzt deklarieren, werden sie in der API-Dokumentation angezeigt, wenn Sie sich einloggen/autorisieren.
Und Sie können auswählen, auf welche Scopes Sie Zugriff haben möchten: `me` und `items`.
Das ist derselbe Mechanismus, der verwendet wird, wenn Sie beim Anmelden mit Facebook, Google, GitHub, usw. Berechtigungen erteilen:
## JWT-Token mit Scopes { #jwt-token-with-scopes }
Ändern Sie nun die Token-*Pfadoperation*, um die angeforderten Scopes zurückzugeben.
Wir verwenden immer noch dasselbe `OAuth2PasswordRequestForm`. Es enthält eine Eigenschaft `scopes` mit einer `list`e von `str`s für jeden Scope, den es im Request erhalten hat.
Und wir geben die Scopes als Teil des JWT-Tokens zurück.
/// danger | Gefahr
Der Einfachheit halber fügen wir hier die empfangenen Scopes direkt zum Token hinzu.
Aus Sicherheitsgründen sollten Sie jedoch sicherstellen, dass Sie in Ihrer Anwendung nur die Scopes hinzufügen, die der Benutzer tatsächlich haben kann, oder die Sie vordefiniert haben.
///
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[157] *}
## Scopes in *Pfadoperationen* und Abhängigkeiten deklarieren { #declare-scopes-in-path-operations-and-dependencies }
Jetzt deklarieren wir, dass die *Pfadoperation* für `/users/me/items/` den Scope `items` erfordert.
Dazu importieren und verwenden wir `Security` von `fastapi`.
Sie können `Security` verwenden, um Abhängigkeiten zu deklarieren (genau wie `Depends`), aber `Security` erhält auch einen Parameter `scopes` mit einer Liste von Scopes (Strings).
In diesem Fall übergeben wir eine Abhängigkeitsfunktion `get_current_active_user` an `Security` (genauso wie wir es mit `Depends` tun würden).
Wir übergeben aber auch eine `list`e von Scopes, in diesem Fall mit nur einem Scope: `items` (es könnten mehrere sein).
Und die Abhängigkeitsfunktion `get_current_active_user` kann auch Unterabhängigkeiten deklarieren, nicht nur mit `Depends`, sondern auch mit `Security`. Ihre eigene Unterabhängigkeitsfunktion (`get_current_user`) und weitere Scope-Anforderungen deklarierend.
In diesem Fall erfordert sie den Scope `me` (sie könnte mehr als einen Scope erfordern).
/// note | Hinweis
Sie müssen nicht unbedingt an verschiedenen Stellen verschiedene Scopes hinzufügen.
Wir tun dies hier, um zu demonstrieren, wie **FastAPI** auf verschiedenen Ebenen deklarierte Scopes verarbeitet.
///
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[5,141,172] *}
/// info | Technische Details
`Security` ist tatsächlich eine Unterklasse von `Depends` und hat nur noch einen zusätzlichen Parameter, den wir später kennenlernen werden.
Durch die Verwendung von `Security` anstelle von `Depends` weiß **FastAPI** jedoch, dass es Sicherheits-Scopes deklarieren, intern verwenden und die API mit OpenAPI dokumentieren kann.
Wenn Sie jedoch `Query`, `Path`, `Depends`, `Security` und andere von `fastapi` importieren, handelt es sich tatsächlich um Funktionen, die spezielle Klassen zurückgeben.
///
## `SecurityScopes` verwenden { #use-securityscopes }
Aktualisieren Sie nun die Abhängigkeit `get_current_user`.
Das ist diejenige, die von den oben genannten Abhängigkeiten verwendet wird.
Hier verwenden wir dasselbe OAuth2-Schema, das wir zuvor erstellt haben, und deklarieren es als Abhängigkeit: `oauth2_scheme`.
Da diese Abhängigkeitsfunktion selbst keine Scope-Anforderungen hat, können wir `Depends` mit `oauth2_scheme` verwenden. Wir müssen `Security` nicht verwenden, wenn wir keine Sicherheits-Scopes angeben müssen.
Wir deklarieren auch einen speziellen Parameter vom Typ `SecurityScopes`, der aus `fastapi.security` importiert wird.
Diese `SecurityScopes`-Klasse ähnelt `Request` (`Request` wurde verwendet, um das Request-Objekt direkt zu erhalten).
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[9,106] *}
## Die `scopes` verwenden { #use-the-scopes }
Der Parameter `security_scopes` wird vom Typ `SecurityScopes` sein.
Dieses verfügt über ein Attribut `scopes` mit einer Liste, die alle von ihm selbst benötigten Scopes enthält und ferner alle Abhängigkeiten, die dieses als Unterabhängigkeit verwenden. Sprich, alle „Dependanten“ ... das mag verwirrend klingen, wird aber später noch einmal erklärt.
Das `security_scopes`-Objekt (der Klasse `SecurityScopes`) stellt außerdem ein `scope_str`-Attribut mit einem einzelnen String bereit, der die durch Leerzeichen getrennten Scopes enthält (den werden wir verwenden).
Wir erstellen eine `HTTPException`, die wir später an mehreren Stellen wiederverwenden (`raise`n) können.
In diese Exception fügen wir (falls vorhanden) die erforderlichen Scopes als durch Leerzeichen getrennten String ein (unter Verwendung von `scope_str`). Wir fügen diesen String mit den Scopes in den Header `WWW-Authenticate` ein (das ist Teil der Spezifikation).
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[106,108:116] *}
## Den `username` und das Format der Daten überprüfen { #verify-the-username-and-data-shape }
Wir verifizieren, dass wir einen `username` erhalten, und extrahieren die Scopes.
Und dann validieren wir diese Daten mit dem Pydantic-Modell (wobei wir die `ValidationError`-Exception abfangen), und wenn wir beim Lesen des JWT-Tokens oder beim Validieren der Daten mit Pydantic einen Fehler erhalten, lösen wir die zuvor erstellte `HTTPException` aus.
Dazu aktualisieren wir das Pydantic-Modell `TokenData` mit einem neuen Attribut `scopes`.
Durch die Validierung der Daten mit Pydantic können wir sicherstellen, dass wir beispielsweise präzise eine `list`e von `str`s mit den Scopes und einen `str` mit dem `username` haben.
Anstelle beispielsweise eines `dict`s oder etwas anderem, was später in der Anwendung zu Fehlern führen könnte und darum ein Sicherheitsrisiko darstellt.
Wir verifizieren auch, dass wir einen Benutzer mit diesem Benutzernamen haben, und wenn nicht, lösen wir dieselbe Exception aus, die wir zuvor erstellt haben.
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[47,117:129] *}
## Die `scopes` verifizieren { #verify-the-scopes }
Wir überprüfen nun, ob das empfangene Token alle Scopes enthält, die von dieser Abhängigkeit und deren Verwendern (einschließlich *Pfadoperationen*) gefordert werden. Andernfalls lösen wir eine `HTTPException` aus.
Hierzu verwenden wir `security_scopes.scopes`, das eine `list`e mit allen diesen Scopes als `str` enthält.
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[130:136] *}
## Abhängigkeitsbaum und Scopes { #dependency-tree-and-scopes }
Sehen wir uns diesen Abhängigkeitsbaum und die Scopes noch einmal an.
Da die Abhängigkeit `get_current_active_user` von `get_current_user` abhängt, wird der bei `get_current_active_user` deklarierte Scope `"me"` in die Liste der erforderlichen Scopes in `security_scopes.scopes` aufgenommen, das an `get_current_user` übergeben wird.
Die *Pfadoperation* selbst deklariert auch einen Scope, `"items"`, sodass dieser auch in der Liste der `security_scopes.scopes` enthalten ist, die an `get_current_user` übergeben wird.
So sieht die Hierarchie der Abhängigkeiten und Scopes aus:
* Die *Pfadoperation* `read_own_items` hat:
* Erforderliche Scopes `["items"]` mit der Abhängigkeit:
* `get_current_active_user`:
* Die Abhängigkeitsfunktion `get_current_active_user` hat:
* Erforderliche Scopes `["me"]` mit der Abhängigkeit:
* `get_current_user`:
* Die Abhängigkeitsfunktion `get_current_user` hat:
* Selbst keine erforderlichen Scopes.
* Eine Abhängigkeit, die `oauth2_scheme` verwendet.
* Einen `security_scopes`-Parameter vom Typ `SecurityScopes`:
* Dieser `security_scopes`-Parameter hat ein Attribut `scopes` mit einer `list`e, die alle oben deklarierten Scopes enthält, sprich:
* `security_scopes.scopes` enthält `["me", "items"]` für die *Pfadoperation* `read_own_items`.
* `security_scopes.scopes` enthält `["me"]` für die *Pfadoperation* `read_users_me`, da das in der Abhängigkeit `get_current_active_user` deklariert ist.
* `security_scopes.scopes` wird `[]` (nichts) für die *Pfadoperation* `read_system_status` enthalten, da diese keine `Security` mit `scopes` deklariert hat, und deren Abhängigkeit `get_current_user` ebenfalls keinerlei `scopes` deklariert.
/// tip | Tipp
Das Wichtige und „Magische“ hier ist, dass `get_current_user` für jede *Pfadoperation* eine andere Liste von `scopes` hat, die überprüft werden.
Alles hängt von den „Scopes“ ab, die in jeder *Pfadoperation* und jeder Abhängigkeit im Abhängigkeitsbaum für diese bestimmte *Pfadoperation* deklariert wurden.
///
## Weitere Details zu `SecurityScopes` { #more-details-about-securityscopes }
Sie können `SecurityScopes` an jeder Stelle und an mehreren Stellen verwenden, es muss sich nicht in der „Wurzel“-Abhängigkeit befinden.
Es wird immer die Sicherheits-Scopes enthalten, die in den aktuellen `Security`-Abhängigkeiten deklariert sind und in allen Abhängigkeiten für **diese spezifische** *Pfadoperation* und **diesen spezifischen** Abhängigkeitsbaum.
Da die `SecurityScopes` alle von den Verwendern der Abhängigkeiten deklarierten Scopes enthalten, können Sie damit überprüfen, ob ein Token in einer zentralen Abhängigkeitsfunktion über die erforderlichen Scopes verfügt, und dann unterschiedliche Scope-Anforderungen in unterschiedlichen *Pfadoperationen* deklarieren.
Diese werden für jede *Pfadoperation* unabhängig überprüft.
## Es testen { #check-it }
Wenn Sie die API-Dokumentation öffnen, können Sie sich authentisieren und angeben, welche Scopes Sie autorisieren möchten.
Wenn Sie keinen Scope auswählen, werden Sie „authentifiziert“, aber wenn Sie versuchen, auf `/users/me/` oder `/users/me/items/` zuzugreifen, wird eine Fehlermeldung angezeigt, die sagt, dass Sie nicht über genügend Berechtigungen verfügen. Sie können aber auf `/status/` zugreifen.
Und wenn Sie den Scope `me`, aber nicht den Scope `items` auswählen, können Sie auf `/users/me/` zugreifen, aber nicht auf `/users/me/items/`.
Das würde einer Drittanbieteranwendung passieren, die versucht, auf eine dieser *Pfadoperationen* mit einem Token zuzugreifen, das von einem Benutzer bereitgestellt wurde, abhängig davon, wie viele Berechtigungen der Benutzer dieser Anwendung erteilt hat.
## Über Integrationen von Drittanbietern { #about-third-party-integrations }
In diesem Beispiel verwenden wir den OAuth2-Flow „Password“.
Das ist angemessen, wenn wir uns bei unserer eigenen Anwendung anmelden, wahrscheinlich mit unserem eigenen Frontend.
Weil wir darauf vertrauen können, dass es den `username` und das `password` erhält, welche wir kontrollieren.
Wenn Sie jedoch eine OAuth2-Anwendung erstellen, mit der andere eine Verbindung herstellen würden (d.h. wenn Sie einen Authentifizierungsanbieter erstellen, der Facebook, Google, GitHub usw. entspricht), sollten Sie einen der anderen Flows verwenden.
Am häufigsten ist der „Implicit“-Flow.
Am sichersten ist der „Code“-Flow, die Implementierung ist jedoch komplexer, da mehr Schritte erforderlich sind. Da er komplexer ist, schlagen viele Anbieter letztendlich den „Implicit“-Flow vor.
/// note | Hinweis
Es ist üblich, dass jeder Authentifizierungsanbieter seine Flows anders benennt, um sie zu einem Teil seiner Marke zu machen.
Aber am Ende implementieren sie denselben OAuth2-Standard.
///
**FastAPI** enthält Werkzeuge für alle diese OAuth2-Authentifizierungs-Flows in `fastapi.security.oauth2`.
## `Security` in Dekorator-`dependencies` { #security-in-decorator-dependencies }
Auf die gleiche Weise können Sie eine `list`e von `Depends` im Parameter `dependencies` des Dekorators definieren (wie in [Abhängigkeiten in Pfadoperation-Dekoratoren](../../tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md) erläutert), Sie könnten auch dort `Security` mit `scopes` verwenden.
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FILE: docs/de/docs/advanced/settings.md
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# Einstellungen und Umgebungsvariablen { #settings-and-environment-variables }
In vielen Fällen benötigt Ihre Anwendung möglicherweise einige externe Einstellungen oder Konfigurationen, zum Beispiel geheime Schlüssel, Datenbank-Anmeldeinformationen, Anmeldeinformationen für E-Mail-Dienste, usw.
Die meisten dieser Einstellungen sind variabel (können sich ändern), wie z. B. Datenbank-URLs. Und vieles könnten schützenswerte, geheime Daten sein.
Aus diesem Grund werden diese üblicherweise in Umgebungsvariablen bereitgestellt, die von der Anwendung gelesen werden.
/// tip | Tipp
Um Umgebungsvariablen zu verstehen, können Sie [Umgebungsvariablen](../environment-variables.md) lesen.
///
## Typen und Validierung { #types-and-validation }
Diese Umgebungsvariablen können nur Text-Zeichenketten verarbeiten, da sie außerhalb von Python liegen und mit anderen Programmen und dem Rest des Systems (und sogar mit verschiedenen Betriebssystemen wie Linux, Windows, macOS) kompatibel sein müssen.
Das bedeutet, dass jeder in Python aus einer Umgebungsvariablen gelesene Wert ein `str` ist und jede Konvertierung in einen anderen Typ oder jede Validierung im Code erfolgen muss.
## Pydantic `Settings` { #pydantic-settings }
Glücklicherweise bietet Pydantic ein großartiges Werkzeug zur Verarbeitung dieser Einstellungen, die von Umgebungsvariablen stammen, mit [Pydantic: Settings Management](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/).
### `pydantic-settings` installieren { #install-pydantic-settings }
Stellen Sie zunächst sicher, dass Sie Ihre [virtuelle Umgebung](../virtual-environments.md) erstellt und aktiviert haben, und installieren Sie dann das Package `pydantic-settings`:
Öffnen Sie dann die Dokumentation für die Unteranwendung unter [http://127.0.0.1:8000/subapi/docs](http://127.0.0.1:8000/subapi/docs).
Sie sehen die automatische API-Dokumentation für die Unteranwendung, welche nur deren eigene _Pfadoperationen_ anzeigt, alle unter dem korrekten Unterpfad-Präfix `/subapi`:
Wenn Sie versuchen, mit einer der beiden Benutzeroberflächen zu interagieren, funktionieren diese ordnungsgemäß, da der Browser mit jeder spezifischen Anwendung oder Unteranwendung kommunizieren kann.
### Technische Details: `root_path` { #technical-details-root-path }
Wenn Sie eine Unteranwendung wie oben beschrieben mounten, kümmert sich FastAPI darum, den Mount-Pfad für die Unteranwendung zu kommunizieren, mithilfe eines Mechanismus aus der ASGI-Spezifikation namens `root_path`.
Auf diese Weise weiß die Unteranwendung, dass sie dieses Pfadpräfix für die Benutzeroberfläche der Dokumentation verwenden soll.
Und die Unteranwendung könnte auch ihre eigenen gemounteten Unteranwendungen haben und alles würde korrekt funktionieren, da FastAPI sich um alle diese `root_path`s automatisch kümmert.
Mehr über den `root_path` und dessen explizite Verwendung erfahren Sie im Abschnitt [Hinter einem Proxy](behind-a-proxy.md).
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FILE: docs/de/docs/advanced/templates.md
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# Templates { #templates }
Sie können jede gewünschte Template-Engine mit **FastAPI** verwenden.
Eine häufige Wahl ist Jinja2, dasselbe, was auch von Flask und anderen Tools verwendet wird.
Es gibt Werkzeuge zur einfachen Konfiguration, die Sie direkt in Ihrer **FastAPI**-Anwendung verwenden können (bereitgestellt von Starlette).
## Abhängigkeiten installieren { #install-dependencies }
Stellen Sie sicher, dass Sie eine [virtuelle Umgebung](../virtual-environments.md) erstellen, sie aktivieren und `jinja2` installieren:
Sie können Nachrichten in das Eingabefeld tippen und absenden:
Und Ihre **FastAPI**-Anwendung mit WebSockets antwortet:
Sie können viele Nachrichten senden (und empfangen):
Und alle verwenden dieselbe WebSocket-Verbindung.
## Verwendung von `Depends` und anderen { #using-depends-and-others }
In WebSocket-Endpunkten können Sie Folgendes aus `fastapi` importieren und verwenden:
* `Depends`
* `Security`
* `Cookie`
* `Header`
* `Path`
* `Query`
Diese funktionieren auf die gleiche Weise wie für andere FastAPI-Endpunkte/*Pfadoperationen*:
{* ../../docs_src/websockets_/tutorial002_an_py310.py hl[68:69,82] *}
/// info | Info
Da es sich um einen WebSocket handelt, macht es keinen Sinn, eine `HTTPException` auszulösen, stattdessen lösen wir eine `WebSocketException` aus.
Sie können einen „Closing“-Code verwenden, aus den [gültigen Codes, die in der Spezifikation definiert sind](https://tools.ietf.org/html/rfc6455#section-7.4.1).
///
### WebSockets mit Abhängigkeiten ausprobieren { #try-the-websockets-with-dependencies }
Führen Sie Ihre Anwendung aus:
## Verbindungsabbrüche und mehrere Clients handhaben { #handling-disconnections-and-multiple-clients }
Wenn eine WebSocket-Verbindung geschlossen wird, löst `await websocket.receive_text()` eine `WebSocketDisconnect`-Exception aus, die Sie dann wie in folgendem Beispiel abfangen und behandeln können.
{* ../../docs_src/websockets_/tutorial003_py310.py hl[79:81] *}
Zum Ausprobieren:
* Öffnen Sie die Anwendung mit mehreren Browser-Tabs.
* Schreiben Sie Nachrichten in den Tabs.
* Schließen Sie dann einen der Tabs.
Das wird die Ausnahme `WebSocketDisconnect` auslösen und alle anderen Clients erhalten eine Nachricht wie:
```
Client #1596980209979 left the chat
```
/// tip | Tipp
Die obige Anwendung ist ein minimales und einfaches Beispiel, das zeigt, wie Nachrichten verarbeitet und an mehrere WebSocket-Verbindungen gesendet werden.
Beachten Sie jedoch, dass, da alles nur im Speicher in einer einzigen Liste verwaltet wird, es nur funktioniert, während der Prozess ausgeführt wird, und nur mit einem einzelnen Prozess.
Wenn Sie etwas benötigen, das sich leicht in FastAPI integrieren lässt, aber robuster ist und von Redis, PostgreSQL und anderen unterstützt wird, sehen Sie sich [encode/broadcaster](https://github.com/encode/broadcaster) an.
///
## Mehr Informationen { #more-info }
Weitere Informationen zu Optionen finden Sie in der Dokumentation von Starlette:
* [Die `WebSocket`-Klasse](https://www.starlette.dev/websockets/).
* [Klassen-basierte Handhabung von WebSockets](https://www.starlette.dev/endpoints/#websocketendpoint).
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FILE: docs/de/docs/advanced/wsgi.md
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# WSGI inkludieren – Flask, Django und andere { #including-wsgi-flask-django-others }
Sie können WSGI-Anwendungen mounten, wie Sie es in [Unteranwendungen – Mounts](sub-applications.md), [Hinter einem Proxy](behind-a-proxy.md) gesehen haben.
Dazu können Sie die `WSGIMiddleware` verwenden und damit Ihre WSGI-Anwendung wrappen, zum Beispiel Flask, Django usw.
## `WSGIMiddleware` verwenden { #using-wsgimiddleware }
/// info | Info
Dafür muss `a2wsgi` installiert sein, z. B. mit `pip install a2wsgi`.
///
Sie müssen `WSGIMiddleware` aus `a2wsgi` importieren.
Wrappen Sie dann die WSGI-Anwendung (z. B. Flask) mit der Middleware.
Und dann mounten Sie das auf einem Pfad.
{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py310.py hl[1,3,23] *}
/// note | Hinweis
Früher wurde empfohlen, `WSGIMiddleware` aus `fastapi.middleware.wsgi` zu verwenden, dies ist jetzt deprecatet.
Stattdessen wird empfohlen, das Paket `a2wsgi` zu verwenden. Die Nutzung bleibt gleich.
Stellen Sie lediglich sicher, dass das Paket `a2wsgi` installiert ist und importieren Sie `WSGIMiddleware` korrekt aus `a2wsgi`.
///
## Es testen { #check-it }
Jetzt wird jeder Request unter dem Pfad `/v1/` von der Flask-Anwendung verarbeitet.
Und der Rest wird von **FastAPI** gehandhabt.
Wenn Sie das ausführen und auf [http://localhost:8000/v1/](http://localhost:8000/v1/) gehen, sehen Sie die Response von Flask:
```txt
Hello, World from Flask!
```
Und wenn Sie auf [http://localhost:8000/v2](http://localhost:8000/v2) gehen, sehen Sie die Response von FastAPI:
```JSON
{
"message": "Hello World"
}
```
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FILE: docs/de/docs/alternatives.md
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# Alternativen, Inspiration und Vergleiche { #alternatives-inspiration-and-comparisons }
Was hat **FastAPI** inspiriert, wie es sich im Vergleich zu Alternativen verhält und was es von ihnen gelernt hat.
## Einführung { #intro }
**FastAPI** würde ohne die frühere Arbeit anderer nicht existieren.
Es wurden zuvor viele Tools entwickelt, die als Inspiration für seine Entwicklung dienten.
Ich habe die Schaffung eines neuen Frameworks viele Jahre lang vermieden. Zuerst habe ich versucht, alle von **FastAPI** abgedeckten Funktionen mithilfe vieler verschiedener Frameworks, Plugins und Tools zu lösen.
Aber irgendwann gab es keine andere Möglichkeit, als etwas zu schaffen, das all diese Funktionen bereitstellte, die besten Ideen früherer Tools aufnahm und diese auf die bestmögliche Weise kombinierte, wobei Sprachfunktionen verwendet wurden, die vorher noch nicht einmal verfügbar waren (Python 3.6+ Typhinweise).
## Vorherige Tools { #previous-tools }
### [Django](https://www.djangoproject.com/) { #django }
Es ist das beliebteste Python-Framework und genießt großes Vertrauen. Es wird zum Aufbau von Systemen wie Instagram verwendet.
Es ist relativ eng mit relationalen Datenbanken (wie MySQL oder PostgreSQL) gekoppelt, daher ist es nicht sehr einfach, eine NoSQL-Datenbank (wie Couchbase, MongoDB, Cassandra, usw.) als Hauptspeicherengine zu verwenden.
Es wurde erstellt, um den HTML-Code im Backend zu generieren, nicht um APIs zu erstellen, die von einem modernen Frontend (wie React, Vue.js und Angular) oder von anderen Systemen (wie IoT-Geräten) verwendet werden, um mit ihm zu kommunizieren.
### [Django REST Framework](https://www.django-rest-framework.org/) { #django-rest-framework }
Das Django REST Framework wurde als flexibles Toolkit zum Erstellen von Web-APIs unter Verwendung von Django entwickelt, um dessen API-Möglichkeiten zu verbessern.
Es wird von vielen Unternehmen verwendet, darunter Mozilla, Red Hat und Eventbrite.
Es war eines der ersten Beispiele für **automatische API-Dokumentation**, und dies war insbesondere eine der ersten Ideen, welche „die Suche nach“ **FastAPI** inspirierten.
/// note | Hinweis
Das Django REST Framework wurde von Tom Christie erstellt. Derselbe Schöpfer von Starlette und Uvicorn, auf denen **FastAPI** basiert.
///
/// check | Inspirierte **FastAPI**
Eine automatische API-Dokumentationsoberfläche zu haben.
///
### [Flask](https://flask.palletsprojects.com) { #flask }
Flask ist ein „Mikroframework“, es enthält weder Datenbankintegration noch viele der Dinge, die standardmäßig in Django enthalten sind.
Diese Einfachheit und Flexibilität ermöglichen beispielsweise die Verwendung von NoSQL-Datenbanken als Hauptdatenspeichersystem.
Da es sehr einfach ist, ist es relativ intuitiv zu erlernen, obwohl die Dokumentation an einigen Stellen etwas technisch wird.
Es wird auch häufig für andere Anwendungen verwendet, die nicht unbedingt eine Datenbank, Benutzerverwaltung oder eine der vielen in Django enthaltenen Funktionen benötigen. Obwohl viele dieser Funktionen mit Plugins hinzugefügt werden können.
Diese Entkopplung der Teile und die Tatsache, dass es sich um ein „Mikroframework“ handelt, welches so erweitert werden kann, dass es genau das abdeckt, was benötigt wird, war ein Schlüsselmerkmal, das ich beibehalten wollte.
Angesichts der Einfachheit von Flask schien es eine gute Ergänzung zum Erstellen von APIs zu sein. Als Nächstes musste ein „Django REST Framework“ für Flask gefunden werden.
/// check | Inspirierte **FastAPI**
Ein Mikroframework zu sein. Es einfach zu machen, die benötigten Tools und Teile zu kombinieren.
Über ein einfaches und benutzerfreundliches Routingsystem zu verfügen.
///
### [Requests](https://requests.readthedocs.io) { #requests }
**FastAPI** ist eigentlich keine Alternative zu **Requests**. Der Umfang der beiden ist sehr unterschiedlich.
Es wäre tatsächlich üblich, Requests *innerhalb* einer FastAPI-Anwendung zu verwenden.
Dennoch erhielt FastAPI von Requests einiges an Inspiration.
**Requests** ist eine Bibliothek zur *Interaktion* mit APIs (als Client), während **FastAPI** eine Bibliothek zum *Erstellen* von APIs (als Server) ist.
Die beiden stehen mehr oder weniger an entgegengesetzten Enden und ergänzen sich.
Requests hat ein sehr einfaches und intuitives Design, ist sehr einfach zu bedienen und verfügt über sinnvolle Standardeinstellungen. Aber gleichzeitig ist es sehr leistungsstark und anpassbar.
Aus diesem Grund heißt es auf der offiziellen Website:
> Requests ist eines der am häufigsten heruntergeladenen Python-Packages aller Zeiten
Die Art und Weise, wie Sie es verwenden, ist sehr einfach. Um beispielsweise einen `GET`-Request zu machen, würden Sie schreiben:
```Python
response = requests.get("http://example.com/some/url")
```
Die entsprechende *Pfadoperation* der FastAPI-API könnte wie folgt aussehen:
```Python hl_lines="1"
@app.get("/some/url")
def read_url():
return {"message": "Hello World"}
```
Sehen Sie sich die Ähnlichkeiten in `requests.get(...)` und `@app.get(...)` an.
/// check | Inspirierte **FastAPI**
* Über eine einfache und intuitive API zu verfügen.
* HTTP-Methodennamen (Operationen) direkt, auf einfache und intuitive Weise zu verwenden.
* Vernünftige Standardeinstellungen zu haben, aber auch mächtige Einstellungsmöglichkeiten.
///
### [Swagger](https://swagger.io/) / [OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/) { #swagger-openapi }
Die Hauptfunktion, die ich vom Django REST Framework haben wollte, war die automatische API-Dokumentation.
Dann fand ich heraus, dass es einen Standard namens Swagger gab, zur Dokumentation von APIs unter Verwendung von JSON (oder YAML, einer Erweiterung von JSON).
Und es gab bereits eine Web-Oberfläche für Swagger-APIs. Die Möglichkeit, Swagger-Dokumentation für eine API zu generieren, würde die automatische Nutzung dieser Web-Oberfläche ermöglichen.
Irgendwann wurde Swagger an die Linux Foundation übergeben und in OpenAPI umbenannt.
Aus diesem Grund spricht man bei Version 2.0 häufig von „Swagger“ und ab Version 3 von „OpenAPI“.
/// check | Inspirierte **FastAPI**
Einen offenen Standard für API-Spezifikationen zu übernehmen und zu verwenden, anstelle eines benutzerdefinierten Schemas.
Und Standard-basierte Tools für die Oberfläche zu integrieren:
* [Swagger UI](https://github.com/swagger-api/swagger-ui)
* [ReDoc](https://github.com/Rebilly/ReDoc)
Diese beiden wurden ausgewählt, weil sie ziemlich beliebt und stabil sind, aber bei einer schnellen Suche könnten Sie Dutzende alternativer Benutzeroberflächen für OpenAPI finden (welche Sie mit **FastAPI** verwenden können).
///
### Flask REST Frameworks { #flask-rest-frameworks }
Es gibt mehrere Flask REST Frameworks, aber nachdem ich die Zeit und Arbeit investiert habe, sie zu untersuchen, habe ich festgestellt, dass viele nicht mehr unterstützt werden oder abgebrochen wurden und dass mehrere fortbestehende Probleme sie unpassend machten.
### [Marshmallow](https://marshmallow.readthedocs.io/en/stable/) { #marshmallow }
Eine der von API-Systemen benötigten Hauptfunktionen ist die Daten-„Serialisierung“, welche Daten aus dem Code (Python) entnimmt und in etwas umwandelt, was durch das Netzwerk gesendet werden kann. Beispielsweise das Konvertieren eines Objekts, welches Daten aus einer Datenbank enthält, in ein JSON-Objekt. Konvertieren von `datetime`-Objekten in Strings, usw.
Eine weitere wichtige Funktion, benötigt von APIs, ist die Datenvalidierung, welche sicherstellt, dass die Daten unter gegebenen Umständen gültig sind. Zum Beispiel, dass ein Feld ein `int` ist und kein zufälliger String. Das ist besonders nützlich für hereinkommende Daten.
Ohne ein Datenvalidierungssystem müssten Sie alle Prüfungen manuell im Code durchführen.
Für diese Funktionen wurde Marshmallow entwickelt. Es ist eine großartige Bibliothek und ich habe sie schon oft genutzt.
Aber sie wurde erstellt, bevor Typhinweise in Python existierten. Um also ein Schema zu definieren, müssen Sie bestimmte Werkzeuge und Klassen verwenden, die von Marshmallow bereitgestellt werden.
/// check | Inspirierte **FastAPI**
Code zu verwenden, um „Schemas“ zu definieren, welche Datentypen und Validierung automatisch bereitstellen.
///
### [Webargs](https://webargs.readthedocs.io/en/latest/) { #webargs }
Eine weitere wichtige Funktion, die von APIs benötigt wird, ist das Parsen von Daten aus eingehenden Requests.
Webargs wurde entwickelt, um dieses für mehrere Frameworks, einschließlich Flask, bereitzustellen.
Es verwendet unter der Haube Marshmallow, um die Datenvalidierung durchzuführen. Und es wurde von denselben Entwicklern erstellt.
Es ist ein großartiges Tool und ich habe es auch oft verwendet, bevor ich **FastAPI** hatte.
/// info | Info
Webargs wurde von denselben Marshmallow-Entwicklern erstellt.
///
/// check | Inspirierte **FastAPI**
Eingehende Requestdaten automatisch zu validieren.
///
### [APISpec](https://apispec.readthedocs.io/en/stable/) { #apispec }
Marshmallow und Webargs bieten Validierung, Parsen und Serialisierung als Plugins.
Es fehlt jedoch noch die Dokumentation. Dann wurde APISpec erstellt.
Es ist ein Plugin für viele Frameworks (und es gibt auch ein Plugin für Starlette).
Die Funktionsweise besteht darin, dass Sie die Definition des Schemas im YAML-Format im Docstring jeder Funktion schreiben, die eine Route verarbeitet.
Und es generiert OpenAPI-Schemas.
So funktioniert es in Flask, Starlette, Responder, usw.
Aber dann haben wir wieder das Problem einer Mikrosyntax innerhalb eines Python-Strings (eines großen YAML).
Der Texteditor kann dabei nicht viel helfen. Und wenn wir Parameter oder Marshmallow-Schemas ändern und vergessen, auch den YAML-Docstring zu ändern, wäre das generierte Schema veraltet.
/// info | Info
APISpec wurde von denselben Marshmallow-Entwicklern erstellt.
///
/// check | Inspirierte **FastAPI**
Den offenen Standard für APIs, OpenAPI, zu unterstützen.
///
### [Flask-apispec](https://flask-apispec.readthedocs.io/en/latest/) { #flask-apispec }
Hierbei handelt es sich um ein Flask-Plugin, welches Webargs, Marshmallow und APISpec miteinander verbindet.
Es nutzt die Informationen von Webargs und Marshmallow, um mithilfe von APISpec automatisch OpenAPI-Schemas zu generieren.
Ein großartiges Tool, sehr unterbewertet. Es sollte weitaus populärer als viele andere Flask-Plugins sein. Möglicherweise liegt es daran, dass die Dokumentation zu kompakt und abstrakt ist.
Das löste das Problem, YAML (eine andere Syntax) in Python-Docstrings schreiben zu müssen.
Diese Kombination aus Flask, Flask-apispec mit Marshmallow und Webargs war bis zur Entwicklung von **FastAPI** mein Lieblings-Backend-Stack.
Die Verwendung führte zur Entwicklung mehrerer Flask-Full-Stack-Generatoren. Dies sind die Hauptstacks, die ich (und mehrere externe Teams) bisher verwendet haben:
* [https://github.com/tiangolo/full-stack](https://github.com/tiangolo/full-stack)
* [https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchbase](https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchbase)
* [https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchdb](https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchdb)
Und dieselben Full-Stack-Generatoren bildeten die Basis der [**FastAPI**-Projektgeneratoren](project-generation.md).
/// info | Info
Flask-apispec wurde von denselben Marshmallow-Entwicklern erstellt.
///
/// check | Inspirierte **FastAPI**
Das OpenAPI-Schema automatisch zu generieren, aus demselben Code, welcher die Serialisierung und Validierung definiert.
///
### [NestJS](https://nestjs.com/) (und [Angular](https://angular.io/)) { #nestjs-and-angular }
Dies ist nicht einmal Python, NestJS ist ein von Angular inspiriertes JavaScript (TypeScript) NodeJS Framework.
Es erreicht etwas Ähnliches wie Flask-apispec.
Es verfügt über ein integriertes Dependency Injection System, welches von Angular 2 inspiriert ist. Erfordert ein Vorab-Registrieren der „Injectables“ (wie alle anderen Dependency Injection Systeme, welche ich kenne), sodass der Code ausschweifender wird und es mehr Codeverdoppelung gibt.
Da die Parameter mit TypeScript-Typen beschrieben werden (ähnlich den Python-Typhinweisen), ist die Editorunterstützung ziemlich gut.
Da TypeScript-Daten jedoch nach der Kompilierung nach JavaScript nicht erhalten bleiben, können die Typen nicht gleichzeitig die Validierung, Serialisierung und Dokumentation definieren. Aus diesem Grund und aufgrund einiger Designentscheidungen ist es für die Validierung, Serialisierung und automatische Schemagenerierung erforderlich, an vielen Stellen Dekoratoren hinzuzufügen. Es wird also ziemlich ausführlich.
Es kann nicht sehr gut mit verschachtelten Modellen umgehen. Wenn es sich beim JSON-Body im Request also um ein JSON-Objekt mit inneren Feldern handelt, die wiederum verschachtelte JSON-Objekte sind, kann er nicht richtig dokumentiert und validiert werden.
/// check | Inspirierte **FastAPI**
Python-Typen zu verwenden, um eine hervorragende Editorunterstützung zu erhalten.
Über ein leistungsstarkes Dependency Injection System zu verfügen. Eine Möglichkeit zu finden, Codeverdoppelung zu minimieren.
///
### [Sanic](https://sanic.readthedocs.io/en/latest/) { #sanic }
Es war eines der ersten extrem schnellen Python-Frameworks, welches auf `asyncio` basierte. Es wurde so gestaltet, dass es Flask sehr ähnlich ist.
/// note | Technische Details
Es verwendete [`uvloop`](https://github.com/MagicStack/uvloop) anstelle der standardmäßigen Python-`asyncio`-Schleife. Das hat es so schnell gemacht.
Hat eindeutig Uvicorn und Starlette inspiriert, welche derzeit in offenen Benchmarks schneller als Sanic sind.
///
/// check | Inspirierte **FastAPI**
Einen Weg zu finden, eine hervorragende Performanz zu haben.
Aus diesem Grund basiert **FastAPI** auf Starlette, da dieses das schnellste verfügbare Framework ist (getestet in Benchmarks von Dritten).
///
### [Falcon](https://falconframework.org/) { #falcon }
Falcon ist ein weiteres leistungsstarkes Python-Framework. Es ist minimalistisch konzipiert und dient als Grundlage für andere Frameworks wie Hug.
Es ist so konzipiert, dass es über Funktionen verfügt, welche zwei Parameter empfangen, einen „Request“ und eine „Response“. Dann „lesen“ Sie Teile des Requests und „schreiben“ Teile der Response. Aufgrund dieses Designs ist es nicht möglich, Request-Parameter und -Bodys mit Standard-Python-Typhinweisen als Funktionsparameter zu deklarieren.
Daher müssen Datenvalidierung, Serialisierung und Dokumentation im Code und nicht automatisch erfolgen. Oder sie müssen als Framework oberhalb von Falcon implementiert werden, so wie Hug. Dieselbe Unterscheidung findet auch in anderen Frameworks statt, die vom Design von Falcon inspiriert sind und ein Requestobjekt und ein Responseobjekt als Parameter haben.
/// check | Inspirierte **FastAPI**
Wege zu finden, eine großartige Performanz zu erzielen.
Zusammen mit Hug (da Hug auf Falcon basiert), einen `response`-Parameter in Funktionen zu deklarieren.
Obwohl er in FastAPI optional ist und hauptsächlich zum Festlegen von Headern, Cookies und alternativen Statuscodes verwendet wird.
///
### [Molten](https://moltenframework.com/) { #molten }
Ich habe Molten in den ersten Phasen der Entwicklung von **FastAPI** entdeckt. Und es hat ganz ähnliche Ideen:
* Basierend auf Python-Typhinweisen.
* Validierung und Dokumentation aus diesen Typen.
* Dependency Injection System.
Es verwendet keine Datenvalidierungs-, Serialisierungs- und Dokumentationsbibliothek eines Dritten wie Pydantic, sondern verfügt über eine eigene. Daher wären diese Datentyp-Definitionen nicht so einfach wiederverwendbar.
Es erfordert eine etwas ausführlichere Konfiguration. Und da es auf WSGI (anstelle von ASGI) basiert, ist es nicht darauf ausgelegt, die hohe Leistung von Tools wie Uvicorn, Starlette und Sanic zu nutzen.
Das Dependency Injection System erfordert eine Vorab-Registrierung der Abhängigkeiten und die Abhängigkeiten werden basierend auf den deklarierten Typen aufgelöst. Daher ist es nicht möglich, mehr als eine „Komponente“ zu deklarieren, welche einen bestimmten Typ bereitstellt.
Routen werden an einer einzigen Stelle deklariert, indem Funktionen verwendet werden, die an anderen Stellen deklariert wurden (anstatt Dekoratoren zu verwenden, welche direkt über der Funktion platziert werden können, welche den Endpunkt verarbeitet). Dies ähnelt eher der Vorgehensweise von Django als der Vorgehensweise von Flask (und Starlette). Es trennt im Code Dinge, die relativ eng miteinander gekoppelt sind.
/// check | Inspirierte **FastAPI**
Zusätzliche Validierungen für Datentypen zu definieren, mithilfe des „Default“-Werts von Modellattributen. Dies verbessert die Editorunterstützung und war zuvor in Pydantic nicht verfügbar.
Das hat tatsächlich dazu geführt, dass Teile von Pydantic aktualisiert wurden, um denselben Validierungsdeklarationsstil zu unterstützen (diese gesamte Funktionalität ist jetzt bereits in Pydantic verfügbar).
///
### [Hug](https://github.com/hugapi/hug) { #hug }
Hug war eines der ersten Frameworks, welches die Deklaration von API-Parametertypen mithilfe von Python-Typhinweisen implementierte. Das war eine großartige Idee, die andere Tools dazu inspirierte, dasselbe zu tun.
Es verwendete benutzerdefinierte Typen in seinen Deklarationen anstelle von Standard-Python-Typen, es war aber dennoch ein großer Fortschritt.
Außerdem war es eines der ersten Frameworks, welches ein benutzerdefiniertes Schema generierte, welches die gesamte API in JSON deklarierte.
Es basierte nicht auf einem Standard wie OpenAPI und JSON Schema. Daher wäre es nicht einfach, es in andere Tools wie Swagger UI zu integrieren. Aber, nochmal, es war eine sehr innovative Idee.
Es verfügt über eine interessante, ungewöhnliche Funktion: Mit demselben Framework ist es möglich, APIs und auch CLIs zu erstellen.
Da es auf dem bisherigen Standard für synchrone Python-Webframeworks (WSGI) basiert, kann es nicht mit Websockets und anderen Dingen umgehen, verfügt aber dennoch über eine hohe Performanz.
/// info | Info
Hug wurde von Timothy Crosley erstellt, demselben Schöpfer von [`isort`](https://github.com/timothycrosley/isort), einem großartigen Tool zum automatischen Sortieren von Importen in Python-Dateien.
///
/// check | Ideen, die **FastAPI** inspiriert haben
Hug inspirierte Teile von APIStar und war eines der Tools, die ich am vielversprechendsten fand, neben APIStar.
Hug hat dazu beigetragen, **FastAPI** dazu zu inspirieren, Python-Typhinweise zum Deklarieren von Parametern zu verwenden und ein Schema zu generieren, das die API automatisch definiert.
Hug inspirierte **FastAPI** dazu, einen `response`-Parameter in Funktionen zu deklarieren, um Header und Cookies zu setzen.
///
### [APIStar](https://github.com/encode/apistar) (≦ 0.5) { #apistar-0-5 }
Kurz bevor ich mich entschied, **FastAPI** zu erstellen, fand ich den **APIStar**-Server. Er hatte fast alles, was ich suchte, und ein tolles Design.
Er war eine der ersten Implementierungen eines Frameworks, die ich je gesehen hatte (vor NestJS und Molten), welches Python-Typhinweise zur Deklaration von Parametern und Requests verwendeten. Ich habe ihn mehr oder weniger zeitgleich mit Hug gefunden. Aber APIStar nutzte den OpenAPI-Standard.
Er verfügte an mehreren Stellen über automatische Datenvalidierung, Datenserialisierung und OpenAPI-Schemagenerierung, basierend auf denselben Typhinweisen.
Body-Schemadefinitionen verwendeten nicht die gleichen Python-Typhinweise wie Pydantic, er war Marshmallow etwas ähnlicher, sodass die Editorunterstützung nicht so gut war, aber dennoch war APIStar die beste verfügbare Option.
Er hatte zu dieser Zeit die besten Leistungsbenchmarks (nur übertroffen von Starlette).
Anfangs gab es keine Web-Oberfläche für die automatische API-Dokumentation, aber ich wusste, dass ich Swagger UI hinzufügen konnte.
Er verfügte über ein Dependency Injection System. Es erforderte eine Vorab-Registrierung der Komponenten, wie auch bei anderen oben besprochenen Tools. Aber dennoch, es war ein tolles Feature.
Ich konnte ihn nie in einem vollständigen Projekt verwenden, da er keine Sicherheitsintegration hatte, sodass ich nicht alle Funktionen, die ich hatte, durch die auf Flask-apispec basierenden Full-Stack-Generatoren ersetzen konnte. Ich hatte in meinem Projekte-Backlog den Eintrag, einen Pull Request zu erstellen, welcher diese Funktionalität hinzufügte.
Doch dann verlagerte sich der Schwerpunkt des Projekts.
Es handelte sich nicht länger um ein API-Webframework, da sich der Entwickler auf Starlette konzentrieren musste.
Jetzt handelt es sich bei APIStar um eine Reihe von Tools zur Validierung von OpenAPI-Spezifikationen, nicht um ein Webframework.
/// info | Info
APIStar wurde von Tom Christie erstellt. Derselbe, welcher Folgendes erstellt hat:
* Django REST Framework
* Starlette (auf welchem **FastAPI** basiert)
* Uvicorn (verwendet von Starlette und **FastAPI**)
///
/// check | Inspirierte **FastAPI**
Zu existieren.
Die Idee, mehrere Dinge (Datenvalidierung, Serialisierung und Dokumentation) mit denselben Python-Typen zu deklarieren, welche gleichzeitig eine hervorragende Editorunterstützung bieten, hielt ich für eine brillante Idee.
Und nach einer langen Suche nach einem ähnlichen Framework und dem Testen vieler verschiedener Alternativen, war APIStar die beste verfügbare Option.
Dann hörte APIStar auf, als Server zu existieren, und Starlette wurde geschaffen, welches eine neue, bessere Grundlage für ein solches System bildete. Das war die finale Inspiration für die Entwicklung von **FastAPI**.
Ich betrachte **FastAPI** als einen „spirituellen Nachfolger“ von APIStar, welcher die Funktionen, das Typsystem und andere Teile verbessert und erweitert, basierend auf den Erkenntnissen aus all diesen früheren Tools.
///
## Verwendet von **FastAPI** { #used-by-fastapi }
### [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) { #pydantic }
Pydantic ist eine Bibliothek zum Definieren von Datenvalidierung, Serialisierung und Dokumentation (unter Verwendung von JSON Schema) basierend auf Python-Typhinweisen.
Das macht es äußerst intuitiv.
Es ist vergleichbar mit Marshmallow. Obwohl es in Benchmarks schneller als Marshmallow ist. Und da es auf den gleichen Python-Typhinweisen basiert, ist die Editorunterstützung großartig.
/// check | **FastAPI** verwendet es, um
Die gesamte Datenvalidierung, Datenserialisierung und automatische Modelldokumentation (basierend auf JSON Schema) zu erledigen.
**FastAPI** nimmt dann, abgesehen von all den anderen Dingen, die es tut, dieses JSON-Schema und fügt es in OpenAPI ein.
///
### [Starlette](https://www.starlette.dev/) { #starlette }
Starlette ist ein leichtgewichtiges ASGI-Framework/Toolkit, welches sich ideal für die Erstellung hochperformanter asynchroner Dienste eignet.
Es ist sehr einfach und intuitiv. Es ist so konzipiert, dass es leicht erweiterbar ist und über modulare Komponenten verfügt.
Es bietet:
* Eine sehr beeindruckende Leistung.
* WebSocket-Unterstützung.
* Hintergrundtasks im selben Prozess.
* Startup- und Shutdown-Events.
* Testclient basierend auf HTTPX.
* CORS, GZip, statische Dateien, Responses streamen.
* Session- und Cookie-Unterstützung.
* 100 % Testabdeckung.
* 100 % Typannotierte Codebasis.
* Wenige starke Abhängigkeiten.
Starlette ist derzeit das schnellste getestete Python-Framework. Nur übertroffen von Uvicorn, welches kein Framework, sondern ein Server ist.
Starlette bietet alle grundlegenden Funktionen eines Web-Microframeworks.
Es bietet jedoch keine automatische Datenvalidierung, Serialisierung oder Dokumentation.
Das ist eines der wichtigsten Dinge, welche **FastAPI** hinzufügt, alles basierend auf Python-Typhinweisen (mit Pydantic). Das, plus, das Dependency Injection System, Sicherheitswerkzeuge, OpenAPI-Schemagenerierung, usw.
/// note | Technische Details
ASGI ist ein neuer „Standard“, welcher von Mitgliedern des Django-Kernteams entwickelt wird. Es handelt sich immer noch nicht um einen „Python-Standard“ (ein PEP), obwohl sie gerade dabei sind, das zu tun.
Dennoch wird es bereits von mehreren Tools als „Standard“ verwendet. Das verbessert die Interoperabilität erheblich, da Sie Uvicorn mit jeden anderen ASGI-Server (wie Daphne oder Hypercorn) tauschen oder ASGI-kompatible Tools wie `python-socketio` hinzufügen können.
///
/// check | **FastAPI** verwendet es, um
Alle Kern-Webaspekte zu handhaben. Und fügt Funktionen obenauf.
Die Klasse `FastAPI` selbst erbt direkt von der Klasse `Starlette`.
Alles, was Sie also mit Starlette machen können, können Sie direkt mit **FastAPI** machen, da es sich im Grunde um Starlette auf Steroiden handelt.
///
### [Uvicorn](https://www.uvicorn.dev/) { #uvicorn }
Uvicorn ist ein blitzschneller ASGI-Server, der auf uvloop und httptools basiert.
Es handelt sich nicht um ein Webframework, sondern um einen Server. Beispielsweise werden keine Tools für das Routing von Pfaden bereitgestellt. Das ist etwas, was ein Framework wie Starlette (oder **FastAPI**) zusätzlich bieten würde.
Es ist der empfohlene Server für Starlette und **FastAPI**.
/// check | **FastAPI** empfiehlt es als
Hauptwebserver zum Ausführen von **FastAPI**-Anwendungen.
Sie können auch die Kommandozeilenoption `--workers` verwenden, um einen asynchronen Multiprozess-Server zu erhalten.
Weitere Details finden Sie im Abschnitt [Deployment](deployment/index.md).
///
## Benchmarks und Geschwindigkeit { #benchmarks-and-speed }
Um den Unterschied zwischen Uvicorn, Starlette und FastAPI zu verstehen, zu vergleichen, und zu sehen, lesen Sie den Abschnitt über [Benchmarks](benchmarks.md).
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FILE: docs/de/docs/async.md
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# Nebenläufigkeit und async / await { #concurrency-and-async-await }
Details zur `async def`-Syntax für *Pfadoperation-Funktionen* und Hintergrundinformationen zu asynchronem Code, Nebenläufigkeit und Parallelität.
## In Eile? { #in-a-hurry }
TL;DR:
Wenn Sie Bibliotheken von Dritten verwenden, die mit `await` aufgerufen werden müssen, wie zum Beispiel:
```Python
results = await some_library()
```
Dann deklarieren Sie Ihre *Pfadoperation-Funktionen* mit `async def`, wie in:
```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
async def read_results():
results = await some_library()
return results
```
/// note | Hinweis
Sie können `await` nur innerhalb von Funktionen verwenden, die mit `async def` erstellt wurden.
///
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Wenn Sie eine Bibliothek eines Dritten verwenden, die mit etwas kommuniziert (einer Datenbank, einer API, dem Dateisystem, usw.) und welche die Verwendung von `await` nicht unterstützt (dies ist derzeit bei den meisten Datenbankbibliotheken der Fall), dann deklarieren Sie Ihre *Pfadoperation-Funktionen* ganz normal nur mit `def`, wie in:
```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
def results():
results = some_library()
return results
```
---
Wenn Ihre Anwendung (irgendwie) nicht mit etwas anderem kommunizieren und auf dessen Antwort warten muss, verwenden Sie `async def`, auch wenn Sie `await` im Inneren nicht verwenden müssen.
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Wenn Sie sich unsicher sind, verwenden Sie einfach `def`.
---
**Hinweis**: Sie können `def` und `async def` in Ihren *Pfadoperation-Funktionen* beliebig mischen, so wie Sie es benötigen, und jede einzelne Funktion in der für Sie besten Variante erstellen. FastAPI wird damit das Richtige tun.
Wie dem auch sei, in jedem der oben genannten Fälle wird FastAPI immer noch asynchron arbeiten und extrem schnell sein.
Wenn Sie jedoch den oben genannten Schritten folgen, können einige Performanz-Optimierungen vorgenommen werden.
## Technische Details { #technical-details }
Moderne Versionen von Python unterstützen **„asynchronen Code“** unter Verwendung sogenannter **„Coroutinen“** mithilfe der Syntax **`async` und `await`**.
Nehmen wir obigen Satz in den folgenden Abschnitten Schritt für Schritt unter die Lupe:
* **Asynchroner Code**
* **`async` und `await`**
* **Coroutinen**
## Asynchroner Code { #asynchronous-code }
Asynchroner Code bedeutet lediglich, dass die Sprache 💬 eine Möglichkeit hat, dem Computer / Programm 🤖 mitzuteilen, dass es 🤖 an einem bestimmten Punkt im Code darauf warten muss, dass *etwas anderes* irgendwo anders fertig wird. Nehmen wir an, *etwas anderes* ist hier „Langsam-Datei“ 📝.
Während der Zeit, die „Langsam-Datei“ 📝 benötigt, kann das System also andere Aufgaben erledigen.
Dann kommt der Computer / das Programm 🤖 bei jeder Gelegenheit zurück, weil es entweder wieder wartet oder wann immer es 🤖 die ganze Arbeit erledigt hat, die zu diesem Zeitpunkt zu tun war. Und es 🤖 wird nachschauen, ob eine der Aufgaben, auf die es gewartet hat, fertig ist.
Dann nimmt es 🤖 die erste erledigte Aufgabe (sagen wir, unsere „Langsam-Datei“ 📝) und bearbeitet sie weiter.
Das „Warten auf etwas anderes“ bezieht sich normalerweise auf I/O-Operationen, die relativ „langsam“ sind (im Vergleich zur Geschwindigkeit des Prozessors und des Arbeitsspeichers), wie etwa das Warten darauf, dass:
* die Daten des Clients über das Netzwerk empfangen wurden
* die von Ihrem Programm gesendeten Daten vom Client über das Netzwerk empfangen wurden
* der Inhalt einer Datei vom System von der Festplatte gelesen und an Ihr Programm übergeben wurde
* der Inhalt, den Ihr Programm dem System übergeben hat, auf die Festplatte geschrieben wurde
* eine Remote-API-Operation beendet wurde
* Eine Datenbankoperation abgeschlossen wurde
* eine Datenbankabfrage die Ergebnisse zurückgegeben hat
* usw.
Da die Ausführungszeit hier hauptsächlich durch das Warten auf I/O-Operationen verbraucht wird, nennt man dies auch „I/O-lastige“ („I/O bound“) Operationen.
„Asynchron“, sagt man, weil der Computer / das Programm nicht mit einer langsamen Aufgabe „synchronisiert“ werden muss und nicht auf den genauen Moment warten muss, in dem die Aufgabe beendet ist, ohne dabei etwas zu tun, um schließlich das Ergebnis der Aufgabe zu übernehmen und die Arbeit fortsetzen zu können.
Da es sich stattdessen um ein „asynchrones“ System handelt, kann die Aufgabe nach Abschluss ein wenig (einige Mikrosekunden) in der Schlange warten, bis der Computer / das Programm seine anderen Dinge erledigt hat und zurückkommt, um die Ergebnisse entgegenzunehmen und mit ihnen weiterzuarbeiten.
Für „synchron“ (im Gegensatz zu „asynchron“) wird auch oft der Begriff „sequentiell“ verwendet, da der Computer / das Programm alle Schritte in einer Sequenz („der Reihe nach“) ausführt, bevor es zu einer anderen Aufgabe wechselt, auch wenn diese Schritte mit Warten verbunden sind.
### Nebenläufigkeit und Hamburger { #concurrency-and-burgers }
Diese oben beschriebene Idee von **asynchronem** Code wird manchmal auch **„Nebenläufigkeit“** genannt. Sie unterscheidet sich von **„Parallelität“**.
**Nebenläufigkeit** und **Parallelität** beziehen sich beide auf „verschiedene Dinge, die mehr oder weniger gleichzeitig passieren“.
Aber die Details zwischen *Nebenläufigkeit* und *Parallelität* sind ziemlich unterschiedlich.
Um den Unterschied zu erkennen, stellen Sie sich die folgende Geschichte über Hamburger vor:
### Nebenläufige Hamburger { #concurrent-burgers }
Sie gehen mit Ihrem Schwarm Fastfood holen, stehen in der Schlange, während der Kassierer die Bestellungen der Leute vor Ihnen entgegennimmt. 😍
Dann sind Sie an der Reihe und Sie bestellen zwei sehr schmackhafte Burger für Ihren Schwarm und Sie. 🍔🍔
Der Kassierer sagt etwas zum Koch in der Küche, damit dieser weiß, dass er Ihre Burger zubereiten muss (obwohl er gerade die für die vorherigen Kunden zubereitet).
Sie bezahlen. 💸
Der Kassierer gibt Ihnen die Nummer Ihrer Bestellung.
Während Sie warten, suchen Sie sich mit Ihrem Schwarm einen Tisch aus, Sie sitzen da und reden lange mit Ihrem Schwarm (da Ihre Burger sehr aufwändig sind und die Zubereitung einige Zeit dauert).
Während Sie mit Ihrem Schwarm am Tisch sitzen und auf die Burger warten, können Sie die Zeit damit verbringen, zu bewundern, wie großartig, süß und klug Ihr Schwarm ist ✨😍✨.
Während Sie warten und mit Ihrem Schwarm sprechen, überprüfen Sie von Zeit zu Zeit die auf dem Zähler angezeigte Nummer, um zu sehen, ob Sie bereits an der Reihe sind.
Dann, irgendwann, sind Sie endlich an der Reihe. Sie gehen zur Theke, holen sich die Burger und kommen zurück an den Tisch.
Sie und Ihr Schwarm essen die Burger und haben eine schöne Zeit. ✨
/// info | Info
Die wunderschönen Illustrationen stammen von [Ketrina Thompson](https://www.instagram.com/ketrinadrawsalot). 🎨
///
---
Stellen Sie sich vor, Sie wären der Computer / das Programm 🤖 in dieser Geschichte.
Während Sie an der Schlange stehen, sind Sie einfach untätig 😴, warten darauf, dass Sie an die Reihe kommen, und tun nichts sehr „Produktives“. Aber die Schlange ist schnell abgearbeitet, weil der Kassierer nur die Bestellungen entgegennimmt (und nicht zubereitet), also ist das vertretbar.
Wenn Sie dann an der Reihe sind, erledigen Sie tatsächliche „produktive“ Arbeit, Sie gehen das Menü durch, entscheiden sich, was Sie möchten, bekunden Ihre und die Wahl Ihres Schwarms, bezahlen, prüfen, ob Sie die richtige Menge Geld oder die richtige Karte geben, prüfen, ob die Rechnung korrekt ist, prüfen, dass die Bestellung die richtigen Artikel enthält, usw.
Aber dann, auch wenn Sie Ihre Burger noch nicht haben, ist Ihre Interaktion mit dem Kassierer erst mal „auf Pause“ ⏸, weil Sie warten müssen 🕙, bis Ihre Burger fertig sind.
Aber wenn Sie sich von der Theke entfernt haben und mit der Nummer für die Bestellung an einem Tisch sitzen, können Sie Ihre Aufmerksamkeit auf Ihren Schwarm lenken und an dieser Aufgabe „arbeiten“ ⏯ 🤓. Sie machen wieder etwas sehr „Produktives“ und flirten mit Ihrem Schwarm 😍.
Dann sagt der Kassierer 💁 „Ich bin mit dem Burger fertig“, indem er Ihre Nummer auf dem Display über der Theke anzeigt, aber Sie springen nicht sofort wie verrückt auf, wenn das Display auf Ihre Nummer springt. Sie wissen, dass niemand Ihnen Ihre Burger wegnimmt, denn Sie haben die Nummer Ihrer Bestellung, und andere Leute haben andere Nummern.
Also warten Sie darauf, dass Ihr Schwarm ihre Geschichte zu Ende erzählt (die aktuelle Arbeit ⏯ / bearbeitete Aufgabe beendet 🤓), lächeln sanft und sagen, dass Sie die Burger holen ⏸.
Dann gehen Sie zur Theke 🔀, zur ursprünglichen Aufgabe, die nun erledigt ist ⏯, nehmen die Burger auf, sagen Danke, und bringen sie zum Tisch. Damit ist dieser Schritt / diese Aufgabe der Interaktion mit der Theke abgeschlossen ⏹. Das wiederum schafft eine neue Aufgabe, „Burger essen“ 🔀 ⏯, aber die vorherige Aufgabe „Burger holen“ ist erledigt ⏹.
### Parallele Hamburger { #parallel-burgers }
Stellen wir uns jetzt vor, dass es sich hierbei nicht um „nebenläufige Hamburger“, sondern um „parallele Hamburger“ handelt.
Sie gehen los mit Ihrem Schwarm, um paralleles Fast Food zu bekommen.
Sie stehen in der Schlange, während mehrere (sagen wir acht) Kassierer, die gleichzeitig Köche sind, die Bestellungen der Leute vor Ihnen entgegennehmen.
Alle vor Ihnen warten darauf, dass ihre Burger fertig sind, bevor sie die Theke verlassen, denn jeder der 8 Kassierer geht los und bereitet den Burger sofort zu, bevor er die nächste Bestellung entgegennimmt.
Dann sind Sie endlich an der Reihe und bestellen zwei sehr leckere Burger für Ihren Schwarm und Sie.
Sie zahlen 💸.
Der Kassierer geht in die Küche.
Sie warten, vor der Theke stehend 🕙, damit niemand außer Ihnen Ihre Burger entgegennimmt, da es keine Nummern für die Reihenfolge gibt.
Da Sie und Ihr Schwarm damit beschäftigt sind, niemanden vor sich zu lassen, der Ihre Burger nimmt, wenn sie ankommen, können Sie Ihrem Schwarm keine Aufmerksamkeit schenken. 😞
Das ist „synchrone“ Arbeit, Sie sind mit dem Kassierer/Koch „synchronisiert“ 👨🍳. Sie müssen warten 🕙 und genau in dem Moment da sein, in dem der Kassierer/Koch 👨🍳 die Burger zubereitet hat und Ihnen gibt, sonst könnte jemand anderes sie nehmen.
Dann kommt Ihr Kassierer/Koch 👨🍳 endlich mit Ihren Burgern zurück, nachdem Sie lange vor der Theke gewartet 🕙 haben.
Sie nehmen Ihre Burger und gehen mit Ihrem Schwarm an den Tisch.
Sie essen sie und sind fertig. ⏹
Es wurde nicht viel geredet oder geflirtet, da die meiste Zeit mit Warten 🕙 vor der Theke verbracht wurde. 😞
/// info | Info
Die wunderschönen Illustrationen stammen von [Ketrina Thompson](https://www.instagram.com/ketrinadrawsalot). 🎨
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In diesem Szenario der parallelen Hamburger sind Sie ein Computersystem / Programm 🤖 mit zwei Prozessoren (Sie und Ihr Schwarm), die beide warten 🕙 und ihre Aufmerksamkeit darauf verwenden, „lange Zeit vor der Theke zu warten“ 🕙.
Der Fast-Food-Laden verfügt über 8 Prozessoren (Kassierer/Köche). Während der nebenläufige Burger-Laden nur zwei hatte (einen Kassierer und einen Koch).
Dennoch ist das schlussendliche Benutzererlebnis nicht das Beste. 😞
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Dies wäre die parallele äquivalente Geschichte für Hamburger. 🍔
Für ein „realeres“ Beispiel hierfür, stellen Sie sich eine Bank vor.
Bis vor kurzem hatten die meisten Banken mehrere Kassierer 👨💼👨💼👨💼👨💼 und eine große Warteschlange 🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙.
Alle Kassierer erledigen die ganze Arbeit mit einem Kunden nach dem anderen 👨💼⏯.
Und man muss lange in der Schlange warten 🕙 sonst kommt man nicht an die Reihe.
Sie würden Ihren Schwarm 😍 wahrscheinlich nicht mitnehmen wollen, um Besorgungen bei der Bank zu erledigen 🏦.
### Hamburger Schlussfolgerung { #burger-conclusion }
In diesem Szenario „Fastfood-Burger mit Ihrem Schwarm“ ist es viel sinnvoller, ein nebenläufiges System zu haben ⏸🔀⏯, da viel gewartet wird 🕙.
Das ist auch bei den meisten Webanwendungen der Fall.
Viele, viele Benutzer, aber Ihr Server wartet 🕙 darauf, dass deren nicht so gute Internetverbindungen die Requests übermitteln.
Und dann wieder warten 🕙, bis die Responses zurückkommen.
Dieses „Warten“ 🕙 wird in Mikrosekunden gemessen, aber zusammenfassend lässt sich sagen, dass am Ende eine Menge gewartet wird.
Deshalb ist es sehr sinnvoll, asynchronen ⏸🔀⏯ Code für Web-APIs zu verwenden.
Diese Art der Asynchronität hat NodeJS populär gemacht (auch wenn NodeJS nicht parallel ist) und darin liegt die Stärke von Go als Programmiersprache.
Und das ist das gleiche Leistungsniveau, das Sie mit **FastAPI** erhalten.
Und da Sie Parallelität und Asynchronität gleichzeitig haben können, erzielen Sie eine höhere Performanz als die meisten getesteten NodeJS-Frameworks und sind mit Go auf Augenhöhe, einer kompilierten Sprache, die näher an C liegt [(alles dank Starlette)](https://www.techempower.com/benchmarks/#section=data-r17&hw=ph&test=query&l=zijmkf-1).
### Ist Nebenläufigkeit besser als Parallelität? { #is-concurrency-better-than-parallelism }
Nein! Das ist nicht die Moral der Geschichte.
Nebenläufigkeit unterscheidet sich von Parallelität. Und sie ist besser bei **bestimmten** Szenarien, die viel Warten erfordern. Aus diesem Grund ist sie im Allgemeinen viel besser als Parallelität für die Entwicklung von Webanwendungen. Aber das stimmt nicht für alle Anwendungen.
Um die Dinge auszugleichen, stellen Sie sich die folgende Kurzgeschichte vor:
> Sie müssen ein großes, schmutziges Haus aufräumen.
*Yup, das ist die ganze Geschichte*.
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Es gibt kein Warten 🕙, nur viel Arbeit an mehreren Stellen im Haus.
Sie könnten wie im Hamburger-Beispiel hin- und herspringen, zuerst das Wohnzimmer, dann die Küche, aber da Sie auf nichts warten 🕙, sondern nur putzen und putzen, hätte das Hin- und Herspringen keine Auswirkungen.
Es würde mit oder ohne Hin- und Herspringen (Nebenläufigkeit) die gleiche Zeit in Anspruch nehmen, um fertig zu werden, und Sie hätten die gleiche Menge an Arbeit erledigt.
Aber wenn Sie in diesem Fall die acht Ex-Kassierer/Köche/jetzt Reinigungskräfte mitbringen würden und jeder von ihnen (plus Sie) würde einen Bereich des Hauses reinigen, könnten Sie die ganze Arbeit **parallel** erledigen, und würden mit dieser zusätzlichen Hilfe viel schneller fertig werden.
In diesem Szenario wäre jede einzelne Reinigungskraft (einschließlich Ihnen) ein Prozessor, der seinen Teil der Arbeit erledigt.
Und da die meiste Ausführungszeit durch tatsächliche Arbeit (anstatt durch Warten) in Anspruch genommen wird und die Arbeit in einem Computer von einer CPU erledigt wird, werden diese Probleme als „CPU-lastig“ („CPU bound“) bezeichnet.
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Typische Beispiele für CPU-lastige Vorgänge sind Dinge, die komplexe mathematische Berechnungen erfordern.
Zum Beispiel:
* **Audio-** oder **Bildbearbeitung**.
* **Computer Vision**: Ein Bild besteht aus Millionen von Pixeln, jedes Pixel hat 3 Werte / Farben, die Verarbeitung erfordert normalerweise, Berechnungen mit diesen Pixeln durchzuführen, alles zur gleichen Zeit.
* **Maschinelles Lernen**: Normalerweise sind viele „Matrix“- und „Vektor“-Multiplikationen erforderlich. Stellen Sie sich eine riesige Tabelle mit Zahlen vor, in der Sie alle Zahlen gleichzeitig multiplizieren.
* **Deep Learning**: Dies ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, daher gilt das Gleiche. Es ist nur so, dass es nicht eine einzige Tabelle mit Zahlen zum Multiplizieren gibt, sondern eine riesige Menge davon, und in vielen Fällen verwendet man einen speziellen Prozessor, um diese Modelle zu erstellen und / oder zu verwenden.
### Nebenläufigkeit + Parallelität: Web + maschinelles Lernen { #concurrency-parallelism-web-machine-learning }
Mit **FastAPI** können Sie die Vorteile der Nebenläufigkeit nutzen, die in der Webentwicklung weit verbreitet ist (derselbe Hauptvorteil von NodeJS).
Sie können aber auch die Vorteile von Parallelität und Multiprocessing (mehrere Prozesse werden parallel ausgeführt) für **CPU-lastige** Workloads wie in Systemen für maschinelles Lernen nutzen.
Dies und die einfache Tatsache, dass Python die Hauptsprache für **Data Science**, maschinelles Lernen und insbesondere Deep Learning ist, machen FastAPI zu einem sehr passenden Werkzeug für Web-APIs und Anwendungen für Data Science / maschinelles Lernen (neben vielen anderen).
Wie Sie diese Parallelität in der Produktion erreichen, erfahren Sie im Abschnitt über [Deployment](deployment/index.md).
## `async` und `await` { #async-and-await }
Moderne Versionen von Python verfügen über eine sehr intuitive Möglichkeit, asynchronen Code zu schreiben. Dadurch sieht es wie normaler „sequentieller“ Code aus und übernimmt im richtigen Moment das „Warten“ für Sie.
Wenn es einen Vorgang gibt, der erfordert, dass gewartet wird, bevor die Ergebnisse zurückgegeben werden, und der diese neue Python-Funktionalität unterstützt, können Sie ihn wie folgt schreiben:
```Python
burgers = await get_burgers(2)
```
Der Schlüssel hier ist das `await`. Es teilt Python mit, dass es warten ⏸ muss, bis `get_burgers(2)` seine Aufgabe erledigt hat 🕙, bevor die Ergebnisse in `burgers` gespeichert werden. Damit weiß Python, dass es in der Zwischenzeit etwas anderes tun kann 🔀 ⏯ (z. B. einen weiteren Request empfangen).
Damit `await` funktioniert, muss es sich in einer Funktion befinden, die diese Asynchronität unterstützt. Dazu deklarieren Sie sie einfach mit `async def`:
```Python hl_lines="1"
async def get_burgers(number: int):
# Mache hier etwas Asynchrones, um die Burger zu erstellen
return burgers
```
... statt mit `def`:
```Python hl_lines="2"
# Dies ist nicht asynchron
def get_sequential_burgers(number: int):
# Mache hier etwas Sequentielles, um die Burger zu erstellen
return burgers
```
Mit `async def` weiß Python, dass es innerhalb dieser Funktion auf `await`-Ausdrücke achten muss und dass es die Ausführung dieser Funktion „anhalten“ ⏸ und etwas anderes tun kann 🔀, bevor es zurückkommt.
Wenn Sie eine `async def`-Funktion aufrufen möchten, müssen Sie sie „erwarten“ („await“). Das folgende wird also nicht funktionieren:
```Python
# Das funktioniert nicht, weil get_burgers definiert wurde mit: async def
burgers = get_burgers(2)
```
---
Wenn Sie also eine Bibliothek verwenden, die Ihnen sagt, dass Sie sie mit `await` aufrufen können, müssen Sie die *Pfadoperation-Funktionen*, die diese Bibliothek verwenden, mittels `async def` erstellen, wie in:
```Python hl_lines="2-3"
@app.get('/burgers')
async def read_burgers():
burgers = await get_burgers(2)
return burgers
```
### Weitere technische Details { #more-technical-details }
Ihnen ist wahrscheinlich aufgefallen, dass `await` nur innerhalb von Funktionen verwendet werden kann, die mit `async def` definiert sind.
Gleichzeitig müssen aber mit `async def` definierte Funktionen „erwartet“ („awaited“) werden. Daher können Funktionen mit `async def` nur innerhalb von Funktionen aufgerufen werden, die auch mit `async def` definiert sind.
Daraus resultiert das Ei-und-Huhn-Problem: Wie ruft man die erste `async` Funktion auf?
Wenn Sie mit **FastAPI** arbeiten, müssen Sie sich darüber keine Sorgen machen, da diese „erste“ Funktion Ihre *Pfadoperation-Funktion* sein wird und FastAPI weiß, was zu tun ist.
Wenn Sie jedoch `async` / `await` ohne FastAPI verwenden möchten, können Sie dies auch tun.
### Schreiben Sie Ihren eigenen asynchronen Code { #write-your-own-async-code }
Starlette (und **FastAPI**) basieren auf [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/), was bedeutet, dass es sowohl kompatibel mit der Python-Standardbibliothek [asyncio](https://docs.python.org/3/library/asyncio-task.html) als auch mit [Trio](https://trio.readthedocs.io/en/stable/) ist.
Insbesondere können Sie [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/) direkt verwenden für Ihre fortgeschrittenen nebenläufigen Anwendungsfälle, die fortgeschrittenere Muster in Ihrem eigenen Code erfordern.
Und auch wenn Sie FastAPI nicht verwenden würden, könnten Sie Ihre eigenen asynchronen Anwendungen mit [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/) schreiben, um hochkompatibel zu sein und dessen Vorteile zu nutzen (z. B. *strukturierte Nebenläufigkeit*).
Ich habe eine weitere Bibliothek auf Basis von AnyIO erstellt, als dünne Schicht obendrauf, um die Typannotationen etwas zu verbessern und bessere **Autovervollständigung**, **Inline-Fehler** usw. zu erhalten. Sie hat auch eine freundliche Einführung und ein Tutorial, um Ihnen zu helfen, **Ihren eigenen asynchronen Code zu verstehen** und zu schreiben: [Asyncer](https://asyncer.tiangolo.com/). Sie ist insbesondere nützlich, wenn Sie **asynchronen Code mit regulärem** (blockierendem/synchronem) Code kombinieren müssen.
### Andere Formen von asynchronem Code { #other-forms-of-asynchronous-code }
Diese Art der Verwendung von `async` und `await` ist in der Sprache relativ neu.
Aber sie erleichtert die Arbeit mit asynchronem Code erheblich.
Die gleiche Syntax (oder fast identisch) wurde kürzlich auch in moderne Versionen von JavaScript (im Browser und in NodeJS) aufgenommen.
Davor war der Umgang mit asynchronem Code jedoch deutlich komplexer und schwieriger.
In früheren Versionen von Python hätten Sie Threads oder [Gevent](https://www.gevent.org/) verwenden können. Der Code ist jedoch viel komplexer zu verstehen, zu debuggen und nachzuvollziehen.
In früheren Versionen von NodeJS / Browser JavaScript hätten Sie „Callbacks“ verwendet. Was zur „Callback-Hölle“ führt.
## Coroutinen { #coroutines }
**Coroutine** ist nur ein schicker Begriff für dasjenige, was von einer `async def`-Funktion zurückgegeben wird. Python weiß, dass es so etwas wie eine Funktion ist, die es starten kann und die irgendwann endet, aber auch dass sie pausiert ⏸ werden kann, wann immer darin ein `await` steht.
Aber all diese Funktionalität der Verwendung von asynchronem Code mit `async` und `await` wird oft als Verwendung von „Coroutinen“ zusammengefasst. Es ist vergleichbar mit dem Hauptmerkmal von Go, den „Goroutinen“.
## Fazit { #conclusion }
Sehen wir uns den gleichen Satz von oben noch mal an:
> Moderne Versionen von Python unterstützen **„asynchronen Code“** unter Verwendung sogenannter **„Coroutinen“** mithilfe der Syntax **`async` und `await`**.
Das sollte jetzt mehr Sinn ergeben. ✨
All das ist es, was FastAPI (via Starlette) befeuert und es eine so beeindruckende Performanz haben lässt.
## Sehr technische Details { #very-technical-details }
/// warning | Achtung
Das folgende können Sie wahrscheinlich überspringen.
Dies sind sehr technische Details darüber, wie **FastAPI** unter der Haube funktioniert.
Wenn Sie über gute technische Kenntnisse verfügen (Coroutinen, Threads, Blocking, usw.) und neugierig sind, wie FastAPI mit `async def`s im Vergleich zu normalen `def`s umgeht, fahren Sie fort.
///
### Pfadoperation-Funktionen { #path-operation-functions }
Wenn Sie eine *Pfadoperation-Funktion* mit normalem `def` anstelle von `async def` deklarieren, wird sie in einem externen Threadpool ausgeführt, der dann `await`et wird, anstatt direkt aufgerufen zu werden (da dies den Server blockieren würde).
Wenn Sie von einem anderen asynchronen Framework kommen, das nicht auf die oben beschriebene Weise funktioniert, und Sie es gewohnt sind, triviale, nur-berechnende *Pfadoperation-Funktionen* mit einfachem `def` zu definieren, um einen geringfügigen Geschwindigkeitsgewinn (etwa 100 Nanosekunden) zu erzielen, beachten Sie bitte, dass der Effekt in **FastAPI** genau gegenteilig wäre. In solchen Fällen ist es besser, `async def` zu verwenden, es sei denn, Ihre *Pfadoperation-Funktionen* verwenden Code, der blockierende I/O-Operationen durchführt.
Dennoch besteht in beiden Fällen eine gute Chance, dass **FastAPI** [immer noch schneller](index.md#performance) als Ihr bisheriges Framework (oder zumindest damit vergleichbar) ist.
### Abhängigkeiten { #dependencies }
Das Gleiche gilt für [Abhängigkeiten](tutorial/dependencies/index.md). Wenn eine Abhängigkeit eine normale `def`-Funktion anstelle einer `async def` ist, wird sie im externen Threadpool ausgeführt.
### Unterabhängigkeiten { #sub-dependencies }
Sie können mehrere Abhängigkeiten und [Unterabhängigkeiten](tutorial/dependencies/sub-dependencies.md) haben, die einander bedingen (als Parameter der Funktionsdefinitionen), einige davon könnten erstellt werden mit `async def` und einige mit normalem `def`. Es würde immer noch funktionieren, und diejenigen, die mit normalem `def` erstellt wurden, würden in einem externen Thread (vom Threadpool stammend) aufgerufen werden, anstatt `await`et zu werden.
### Andere Hilfsfunktionen { #other-utility-functions }
Jede andere Hilfsfunktion, die Sie direkt aufrufen, kann mit normalem `def` oder `async def` erstellt werden, und FastAPI beeinflusst nicht die Art und Weise, wie Sie sie aufrufen.
Dies steht im Gegensatz zu den Funktionen, die FastAPI für Sie aufruft: *Pfadoperation-Funktionen* und Abhängigkeiten.
Wenn Ihre Hilfsfunktion eine normale Funktion mit `def` ist, wird sie direkt aufgerufen (so wie Sie es in Ihrem Code schreiben), nicht in einem Threadpool. Wenn die Funktion mit `async def` erstellt wurde, sollten Sie sie `await`en, wenn Sie sie in Ihrem Code aufrufen.
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Nochmal, es handelt sich hier um sehr technische Details, die Ihnen helfen, falls Sie danach gesucht haben.
Andernfalls liegen Sie richtig, wenn Sie sich an die Richtlinien aus dem obigen Abschnitt halten: In Eile?.
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FILE: docs/de/docs/benchmarks.md
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# Benchmarks { #benchmarks }
Unabhängige TechEmpower-Benchmarks zeigen **FastAPI**-Anwendungen, die unter Uvicorn ausgeführt werden, als [eines der schnellsten verfügbaren Python-Frameworks](https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7), nur unterhalb von Starlette und Uvicorn selbst (die intern von FastAPI verwendet werden).
Aber bei der Betrachtung von Benchmarks und Vergleichen sollten Sie Folgendes beachten.
## Benchmarks und Geschwindigkeit { #benchmarks-and-speed }
Wenn Sie die Benchmarks ansehen, ist es üblich, dass mehrere Tools unterschiedlichen Typs als gleichwertig verglichen werden.
Insbesondere dass Uvicorn, Starlette und FastAPI zusammen verglichen werden (neben vielen anderen Tools).
Je einfacher das Problem, das durch das Tool gelöst wird, desto besser wird die Performanz sein. Und die meisten Benchmarks testen nicht die zusätzlichen Funktionen, die das Tool bietet.
Die Hierarchie ist wie folgt:
* **Uvicorn**: ein ASGI-Server
* **Starlette**: (verwendet Uvicorn) ein Web-Mikroframework
* **FastAPI**: (verwendet Starlette) ein API-Mikroframework mit mehreren zusätzlichen Funktionen zum Erstellen von APIs, mit Datenvalidierung, usw.
* **Uvicorn**:
* Wird die beste Performanz haben, da außer dem Server selbst nicht viel zusätzlicher Code vorhanden ist.
* Sie würden eine Anwendung nicht direkt in Uvicorn schreiben. Das würde bedeuten, dass Ihr Code zumindest mehr oder weniger den gesamten von Starlette (oder **FastAPI**) bereitgestellten Code enthalten müsste. Und wenn Sie das täten, hätte Ihre endgültige Anwendung den gleichen Overhead wie bei der Verwendung eines Frameworks und der Minimierung Ihres Anwendungscodes und der Fehler.
* Wenn Sie Uvicorn vergleichen, vergleichen Sie es mit Anwendungsservern wie Daphne, Hypercorn, uWSGI, usw.
* **Starlette**:
* Wird nach Uvicorn die nächstbeste Performanz erbringen. Tatsächlich verwendet Starlette Uvicorn, um zu laufen. Daher kann es wahrscheinlich nur „langsamer“ als Uvicorn werden, weil mehr Code ausgeführt werden muss.
* Aber es bietet Ihnen die Werkzeuge, um einfache Webanwendungen zu erstellen, mit Routing basierend auf Pfaden, usw.
* Wenn Sie Starlette vergleichen, vergleichen Sie es mit Webframeworks (oder Mikroframeworks) wie Sanic, Flask, Django, usw.
* **FastAPI**:
* So wie Starlette Uvicorn verwendet und nicht schneller als dieses sein kann, verwendet **FastAPI** Starlette, sodass es nicht schneller als dieses sein kann.
* FastAPI bietet zusätzliche Funktionen auf Basis von Starlette. Funktionen, die Sie beim Erstellen von APIs fast immer benötigen, wie Datenvalidierung und Serialisierung. Und wenn Sie es verwenden, erhalten Sie kostenlose automatische Dokumentation (die automatische Dokumentation verursacht nicht einmal zusätzlichen Overhead für laufende Anwendungen, sie wird beim Starten generiert).
* Wenn Sie FastAPI nicht verwenden und stattdessen Starlette direkt (oder ein anderes Tool wie Sanic, Flask, Responder, usw.) verwenden würden, müssten Sie die gesamte Datenvalidierung und Serialisierung selbst implementieren. Ihre finale Anwendung hätte also immer noch den gleichen Overhead, als ob sie mit FastAPI erstellt worden wäre. Und in vielen Fällen ist diese Datenvalidierung und Serialisierung der größte Teil des in Anwendungen geschriebenen Codes.
* Durch die Verwendung von FastAPI sparen Sie also Entwicklungszeit, Fehler und Codezeilen und würden wahrscheinlich die gleiche Performanz (oder eine bessere) erzielen, die Sie hätten, wenn Sie es nicht verwenden würden (da Sie alles in Ihrem Code implementieren müssten).
* Wenn Sie FastAPI vergleichen, vergleichen Sie es mit einem Webanwendungs-Framework (oder einer Reihe von Tools), das Datenvalidierung, Serialisierung und Dokumentation bereitstellt, wie Flask-apispec, NestJS, Molten, usw. – Frameworks mit integrierter automatischer Datenvalidierung, Serialisierung und Dokumentation.
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FILE: docs/de/docs/deployment/cloud.md
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# FastAPI bei Cloudanbietern deployen { #deploy-fastapi-on-cloud-providers }
Sie können praktisch **jeden Cloudanbieter** verwenden, um Ihre FastAPI-Anwendung zu deployen.
In den meisten Fällen bieten die großen Cloudanbieter Anleitungen zum Deployment von FastAPI an.
## FastAPI Cloud { #fastapi-cloud }
**[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)** wurde vom selben Autor und Team hinter **FastAPI** entwickelt.
Es vereinfacht den Prozess des **Erstellens**, **Deployens** und **Zugreifens** auf eine API mit minimalem Aufwand.
Es bringt die gleiche **Developer-Experience** beim Erstellen von Apps mit FastAPI auch zum **Deployment** in der Cloud. 🎉
FastAPI Cloud ist der Hauptsponsor und Finanzierungsgeber für die *FastAPI and friends* Open-Source-Projekte. ✨
## Cloudanbieter – Sponsoren { #cloud-providers-sponsors }
Einige andere Cloudanbieter ✨ [**sponsern FastAPI**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author) ✨ ebenfalls. 🙇
Sie könnten diese ebenfalls in Betracht ziehen, deren Anleitungen folgen und ihre Dienste ausprobieren:
* [Render](https://docs.render.com/deploy-fastapi?utm_source=deploydoc&utm_medium=referral&utm_campaign=fastapi)
* [Railway](https://docs.railway.com/guides/fastapi?utm_medium=integration&utm_source=docs&utm_campaign=fastapi)
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FILE: docs/de/docs/deployment/concepts.md
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# Deployment-Konzepte { #deployments-concepts }
Bei dem Deployment – der Bereitstellung – einer **FastAPI**-Anwendung, oder eigentlich jeder Art von Web-API, gibt es mehrere Konzepte, die Sie wahrscheinlich interessieren, und mithilfe der Sie die **am besten geeignete** Methode zum **Deployment Ihrer Anwendung** finden können.
Einige wichtige Konzepte sind:
* Sicherheit – HTTPS
* Beim Hochfahren ausführen
* Neustarts
* Replikation (die Anzahl der laufenden Prozesse)
* Arbeitsspeicher
* Schritte vor dem Start
Wir werden sehen, wie diese sich auf das **Deployment** auswirken.
Letztendlich besteht das ultimative Ziel darin, **Ihre API-Clients** auf **sichere** Weise zu versorgen, um **Unterbrechungen** zu vermeiden und die **Rechenressourcen** (z. B. entfernte Server/virtuelle Maschinen) so effizient wie möglich zu nutzen. 🚀
Ich erzähle Ihnen hier etwas mehr über diese **Konzepte**, was Ihnen hoffentlich die **Intuition** gibt, die Sie benötigen, um zu entscheiden, wie Sie Ihre API in sehr unterschiedlichen Umgebungen deployen, möglicherweise sogar in **zukünftigen**, die jetzt noch nicht existieren.
Durch die Berücksichtigung dieser Konzepte können Sie die beste Variante des Deployments **Ihrer eigenen APIs** **evaluieren und konzipieren**.
In den nächsten Kapiteln werde ich Ihnen mehr **konkrete Rezepte** für das Deployment von FastAPI-Anwendungen geben.
Aber schauen wir uns zunächst einmal diese grundlegenden **konzeptionellen Ideen** an. Diese Konzepte gelten auch für jede andere Art von Web-API. 💡
## Sicherheit – HTTPS { #security-https }
Im [vorherigen Kapitel über HTTPS](https.md) haben wir erfahren, wie HTTPS Verschlüsselung für Ihre API bereitstellt.
Wir haben auch gesehen, dass HTTPS normalerweise von einer Komponente **außerhalb** Ihres Anwendungsservers bereitgestellt wird, einem **TLS-Terminierungsproxy**.
Und es muss etwas geben, das für die **Erneuerung der HTTPS-Zertifikate** zuständig ist, es könnte sich um dieselbe Komponente handeln oder um etwas anderes.
### Beispieltools für HTTPS { #example-tools-for-https }
Einige der Tools, die Sie als TLS-Terminierungsproxy verwenden können, sind:
* Traefik
* Handhabt automatisch Zertifikat-Erneuerungen ✨
* Caddy
* Handhabt automatisch Zertifikat-Erneuerungen ✨
* Nginx
* Mit einer externen Komponente wie Certbot für Zertifikat-Erneuerungen
* HAProxy
* Mit einer externen Komponente wie Certbot für Zertifikat-Erneuerungen
* Kubernetes mit einem Ingress Controller wie Nginx
* Mit einer externen Komponente wie cert-manager für Zertifikat-Erneuerungen
* Es wird intern von einem Cloudanbieter als Teil seiner Dienste verwaltet (siehe unten 👇)
Eine andere Möglichkeit besteht darin, dass Sie einen **Cloud-Dienst** verwenden, der den größten Teil der Arbeit übernimmt, einschließlich der Einrichtung von HTTPS. Er könnte einige Einschränkungen haben oder Ihnen mehr in Rechnung stellen, usw. In diesem Fall müssten Sie jedoch nicht selbst einen TLS-Terminierungsproxy einrichten.
In den nächsten Kapiteln zeige ich Ihnen einige konkrete Beispiele.
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Die nächsten zu berücksichtigenden Konzepte drehen sich dann um das Programm, das Ihre eigentliche API ausführt (z. B. Uvicorn).
## Programm und Prozess { #program-and-process }
Wir werden viel über den laufenden „**Prozess**“ sprechen, daher ist es nützlich, Klarheit darüber zu haben, was das bedeutet und was der Unterschied zum Wort „**Programm**“ ist.
### Was ist ein Programm { #what-is-a-program }
Das Wort **Programm** wird häufig zur Beschreibung vieler Dinge verwendet:
* Der **Code**, den Sie schreiben, die **Python-Dateien**.
* Die **Datei**, die vom Betriebssystem **ausgeführt** werden kann, zum Beispiel: `python`, `python.exe` oder `uvicorn`.
* Ein bestimmtes Programm, während es auf dem Betriebssystem **läuft**, die CPU nutzt und Dinge im Arbeitsspeicher ablegt. Dies wird auch als **Prozess** bezeichnet.
### Was ist ein Prozess { #what-is-a-process }
Das Wort **Prozess** wird normalerweise spezifischer verwendet und bezieht sich nur auf das, was im Betriebssystem ausgeführt wird (wie im letzten Punkt oben):
* Ein bestimmtes Programm, während es auf dem Betriebssystem **ausgeführt** wird.
* Dies bezieht sich weder auf die Datei noch auf den Code, sondern **speziell** auf das, was vom Betriebssystem **ausgeführt** und verwaltet wird.
* Jedes Programm, jeder Code **kann nur dann Dinge tun**, wenn er **ausgeführt** wird, wenn also ein **Prozess läuft**.
* Der Prozess kann von Ihnen oder vom Betriebssystem **terminiert** („beendet“, „gekillt“) werden. An diesem Punkt hört es auf zu laufen/ausgeführt zu werden und kann **keine Dinge mehr tun**.
* Hinter jeder Anwendung, die Sie auf Ihrem Computer ausführen, steckt ein Prozess, jedes laufende Programm, jedes Fenster usw. Und normalerweise laufen viele Prozesse **gleichzeitig**, während ein Computer eingeschaltet ist.
* Es können **mehrere Prozesse** desselben **Programms** gleichzeitig ausgeführt werden.
Wenn Sie sich den „Task-Manager“ oder „Systemmonitor“ (oder ähnliche Tools) in Ihrem Betriebssystem ansehen, können Sie viele dieser laufenden Prozesse sehen.
Und Sie werden beispielsweise wahrscheinlich feststellen, dass mehrere Prozesse dasselbe Browserprogramm ausführen (Firefox, Chrome, Edge, usw.). Normalerweise führen diese einen Prozess pro Browsertab sowie einige andere zusätzliche Prozesse aus.
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Nachdem wir nun den Unterschied zwischen den Begriffen **Prozess** und **Programm** kennen, sprechen wir weiter über das Deployment.
## Beim Hochfahren ausführen { #running-on-startup }
Wenn Sie eine Web-API erstellen, möchten Sie in den meisten Fällen, dass diese **immer läuft**, ununterbrochen, damit Ihre Clients immer darauf zugreifen können. Es sei denn natürlich, Sie haben einen bestimmten Grund, warum Sie möchten, dass diese nur in bestimmten Situationen ausgeführt wird. Meistens möchten Sie jedoch, dass sie ständig ausgeführt wird und **verfügbar** ist.
### Auf einem entfernten Server { #in-a-remote-server }
Wenn Sie einen entfernten Server (einen Cloud-Server, eine virtuelle Maschine, usw.) einrichten, können Sie am einfachsten `fastapi run` (welches Uvicorn verwendet) oder etwas Ähnliches manuell ausführen, genau wie bei der lokalen Entwicklung.
Und es wird funktionieren und **während der Entwicklung** nützlich sein.
Wenn Ihre Verbindung zum Server jedoch unterbrochen wird, wird der **laufende Prozess** wahrscheinlich abstürzen.
Und wenn der Server neu gestartet wird (z. B. nach Updates oder Migrationen vom Cloudanbieter), werden Sie das wahrscheinlich **nicht bemerken**. Und deshalb wissen Sie nicht einmal, dass Sie den Prozess manuell neu starten müssen. Ihre API bleibt also einfach tot. 😱
### Beim Hochfahren automatisch ausführen { #run-automatically-on-startup }
Im Allgemeinen möchten Sie wahrscheinlich, dass das Serverprogramm (z. B. Uvicorn) beim Hochfahren des Servers automatisch gestartet wird und kein **menschliches Eingreifen** erforderlich ist, sodass immer ein Prozess mit Ihrer API ausgeführt wird (z. B. Uvicorn, welches Ihre FastAPI-Anwendung ausführt).
### Separates Programm { #separate-program }
Um dies zu erreichen, haben Sie normalerweise ein **separates Programm**, welches sicherstellt, dass Ihre Anwendung beim Hochfahren ausgeführt wird. Und in vielen Fällen würde es auch sicherstellen, dass auch andere Komponenten oder Anwendungen ausgeführt werden, beispielsweise eine Datenbank.
### Beispieltools zur Ausführung beim Hochfahren { #example-tools-to-run-at-startup }
Einige Beispiele für Tools, die diese Aufgabe übernehmen können, sind:
* Docker
* Kubernetes
* Docker Compose
* Docker im Schwarm-Modus
* Systemd
* Supervisor
* Es wird intern von einem Cloudanbieter im Rahmen seiner Dienste verwaltet
* Andere ...
In den nächsten Kapiteln werde ich Ihnen konkretere Beispiele geben.
## Neustart { #restarts }
Ähnlich wie Sie sicherstellen möchten, dass Ihre Anwendung beim Hochfahren ausgeführt wird, möchten Sie wahrscheinlich auch sicherstellen, dass diese nach Fehlern **neu gestartet** wird.
### Wir machen Fehler { #we-make-mistakes }
Wir, als Menschen, machen ständig **Fehler**. Software hat fast *immer* **Bugs**, die an verschiedenen Stellen versteckt sind. 🐛
Und wir als Entwickler verbessern den Code ständig, wenn wir diese Bugs finden und neue Funktionen implementieren (und möglicherweise auch neue Bugs hinzufügen 😅).
### Kleine Fehler automatisch handhaben { #small-errors-automatically-handled }
Wenn beim Erstellen von Web-APIs mit FastAPI ein Fehler in unserem Code auftritt, wird FastAPI ihn normalerweise dem einzelnen Request zurückgeben, der den Fehler ausgelöst hat. 🛡
Der Client erhält für diesen Request einen **500 Internal Server Error**, aber die Anwendung arbeitet bei den nächsten Requests weiter, anstatt einfach komplett abzustürzen.
### Größere Fehler – Abstürze { #bigger-errors-crashes }
Dennoch kann es vorkommen, dass wir Code schreiben, der **die gesamte Anwendung zum Absturz bringt** und so zum Absturz von Uvicorn und Python führt. 💥
Und dennoch möchten Sie wahrscheinlich nicht, dass die Anwendung tot bleibt, weil an einer Stelle ein Fehler aufgetreten ist. Sie möchten wahrscheinlich, dass sie zumindest für die *Pfadoperationen*, die nicht fehlerhaft sind, **weiterläuft**.
### Neustart nach Absturz { #restart-after-crash }
Aber in den Fällen mit wirklich schwerwiegenden Fehlern, die den laufenden **Prozess** zum Absturz bringen, benötigen Sie eine externe Komponente, die den Prozess **neu startet**, zumindest ein paar Mal ...
/// tip | Tipp
... Obwohl es wahrscheinlich keinen Sinn macht, sie immer wieder neu zu starten, wenn die gesamte Anwendung einfach **sofort abstürzt**. Aber in diesen Fällen werden Sie es wahrscheinlich während der Entwicklung oder zumindest direkt nach dem Deployment bemerken.
Konzentrieren wir uns also auf die Hauptfälle, in denen die Anwendung in bestimmten Fällen **in der Zukunft** völlig abstürzen könnte und es dann dennoch sinnvoll ist, sie neu zu starten.
///
Sie möchten wahrscheinlich, dass eine **externe Komponente** für den Neustart Ihrer Anwendung verantwortlich ist, da zu diesem Zeitpunkt dieselbe Anwendung mit Uvicorn und Python bereits abgestürzt ist und es daher nichts im selben Code derselben Anwendung gibt, was etwas dagegen tun kann.
### Beispieltools zum automatischen Neustart { #example-tools-to-restart-automatically }
In den meisten Fällen wird dasselbe Tool, das zum **Ausführen des Programms beim Hochfahren** verwendet wird, auch für automatische **Neustarts** verwendet.
Dies könnte zum Beispiel erledigt werden durch:
* Docker
* Kubernetes
* Docker Compose
* Docker im Schwarm-Modus
* Systemd
* Supervisor
* Intern von einem Cloudanbieter im Rahmen seiner Dienste
* Andere ...
## Replikation – Prozesse und Arbeitsspeicher { #replication-processes-and-memory }
Wenn Sie eine FastAPI-Anwendung verwenden und ein Serverprogramm wie den `fastapi`-Befehl, der Uvicorn ausführt, kann **ein einzelner Prozess** an mehrere Clients gleichzeitig ausliefern.
In vielen Fällen möchten Sie jedoch mehrere Workerprozesse gleichzeitig ausführen.
### Mehrere Prozesse – Worker { #multiple-processes-workers }
Wenn Sie mehr Clients haben, als ein einzelner Prozess verarbeiten kann (z. B. wenn die virtuelle Maschine nicht sehr groß ist) und die CPU des Servers **mehrere Kerne** hat, dann könnten **mehrere Prozesse** gleichzeitig mit derselben Anwendung laufen und alle Requests unter sich verteilen.
Wenn Sie mit **mehreren Prozessen** dasselbe API-Programm ausführen, werden diese üblicherweise als **Worker** bezeichnet.
### Workerprozesse und Ports { #worker-processes-and-ports }
Erinnern Sie sich aus der Dokumentation [Über HTTPS](https.md), dass nur ein Prozess auf einer Kombination aus Port und IP-Adresse auf einem Server lauschen kann?
Das ist immer noch wahr.
Um also **mehrere Prozesse** gleichzeitig zu haben, muss es einen **einzelnen Prozess geben, der einen Port überwacht**, welcher dann die Kommunikation auf irgendeine Weise an jeden Workerprozess überträgt.
### Arbeitsspeicher pro Prozess { #memory-per-process }
Wenn das Programm nun Dinge in den Arbeitsspeicher lädt, zum Beispiel ein Modell für maschinelles Lernen in einer Variablen oder den Inhalt einer großen Datei in einer Variablen, verbraucht das alles **einen Teil des Arbeitsspeichers (RAM – Random Access Memory)** des Servers.
Und mehrere Prozesse teilen sich normalerweise keinen Speicher. Das bedeutet, dass jeder laufende Prozess seine eigenen Dinge, eigenen Variablen und eigenen Speicher hat. Und wenn Sie in Ihrem Code viel Speicher verbrauchen, verbraucht **jeder Prozess** die gleiche Menge Speicher.
### Serverspeicher { #server-memory }
Wenn Ihr Code beispielsweise ein Machine-Learning-Modell mit **1 GB Größe** lädt und Sie einen Prozess mit Ihrer API ausführen, verbraucht dieser mindestens 1 GB RAM. Und wenn Sie **4 Prozesse** (4 Worker) starten, verbraucht jeder 1 GB RAM. Insgesamt verbraucht Ihre API also **4 GB RAM**.
Und wenn Ihr entfernter Server oder Ihre virtuelle Maschine nur über 3 GB RAM verfügt, führt der Versuch, mehr als 4 GB RAM zu laden, zu Problemen. 🚨
### Mehrere Prozesse – Ein Beispiel { #multiple-processes-an-example }
Im folgenden Beispiel gibt es einen **Manager-Prozess**, welcher zwei **Workerprozesse** startet und steuert.
Dieser Manager-Prozess wäre wahrscheinlich derjenige, welcher der IP am **Port** lauscht. Und er würde die gesamte Kommunikation an die Workerprozesse weiterleiten.
Diese Workerprozesse würden Ihre Anwendung ausführen, sie würden die Hauptberechnungen durchführen, um einen **Request** entgegenzunehmen und eine **Response** zurückzugeben, und sie würden alles, was Sie in Variablen einfügen, in den RAM laden.
Und natürlich würden auf derselben Maschine neben Ihrer Anwendung wahrscheinlich **andere Prozesse** laufen.
Ein interessantes Detail ist dabei, dass der Prozentsatz der von jedem Prozess verwendeten **CPU** im Laufe der Zeit stark **variieren** kann, der **Arbeitsspeicher (RAM)** jedoch normalerweise mehr oder weniger **stabil** bleibt.
Wenn Sie eine API haben, die jedes Mal eine vergleichbare Menge an Berechnungen durchführt, und Sie viele Clients haben, dann wird die **CPU-Auslastung** wahrscheinlich *ebenfalls stabil sein* (anstatt ständig schnell zu steigen und zu fallen).
### Beispiele für Replikation-Tools und -Strategien { #examples-of-replication-tools-and-strategies }
Es gibt mehrere Ansätze, um dies zu erreichen, und ich werde Ihnen in den nächsten Kapiteln mehr über bestimmte Strategien erzählen, beispielsweise wenn es um Docker und Container geht.
Die wichtigste zu berücksichtigende Einschränkung besteht darin, dass es eine **einzelne** Komponente geben muss, welche die **öffentliche IP** auf dem **Port** verwaltet. Und dann muss diese irgendwie die Kommunikation **weiterleiten**, an die replizierten **Prozesse/Worker**.
Hier sind einige mögliche Kombinationen und Strategien:
* **Uvicorn** mit `--workers`
* Ein Uvicorn-**Prozessmanager** würde der **IP** am **Port** lauschen, und er würde **mehrere Uvicorn-Workerprozesse** starten.
* **Kubernetes** und andere verteilte **Containersysteme**
* Etwas in der **Kubernetes**-Ebene würde die **IP** und den **Port** abhören. Die Replikation hätte **mehrere Container**, in jedem wird jeweils **ein Uvicorn-Prozess** ausgeführt.
* **Cloud-Dienste**, welche das für Sie erledigen
* Der Cloud-Dienst wird wahrscheinlich **die Replikation für Sie übernehmen**. Er würde Sie möglicherweise **einen auszuführenden Prozess** oder ein **zu verwendendes Container-Image** definieren lassen, in jedem Fall wäre es höchstwahrscheinlich **ein einzelner Uvicorn-Prozess**, und der Cloud-Dienst wäre auch verantwortlich für die Replikation.
/// tip | Tipp
Machen Sie sich keine Sorgen, wenn einige dieser Punkte zu **Containern**, Docker oder Kubernetes noch nicht viel Sinn ergeben.
Ich werde Ihnen in einem zukünftigen Kapitel mehr über Container-Images, Docker, Kubernetes, usw. erzählen: [FastAPI in Containern – Docker](docker.md).
///
## Schritte vor dem Start { #previous-steps-before-starting }
Es gibt viele Fälle, in denen Sie, **bevor Sie Ihre Anwendung starten**, einige Schritte ausführen möchten.
Beispielsweise möchten Sie möglicherweise **Datenbankmigrationen** ausführen.
In den meisten Fällen möchten Sie diese Schritte jedoch nur **einmal** ausführen.
Sie möchten also einen **einzelnen Prozess** haben, um diese **Vorab-Schritte** auszuführen, bevor Sie die Anwendung starten.
Und Sie müssen sicherstellen, dass es sich um einen einzelnen Prozess handelt, der die Vorab-Schritte ausführt, *auch* wenn Sie anschließend **mehrere Prozesse** (mehrere Worker) für die Anwendung selbst starten. Wenn diese Schritte von **mehreren Prozessen** ausgeführt würden, würden diese die Arbeit **verdoppeln**, indem sie sie **parallel** ausführen, und wenn es sich bei den Schritten um etwas Delikates wie eine Datenbankmigration handelt, könnte das miteinander Konflikte verursachen.
Natürlich gibt es Fälle, in denen es kein Problem darstellt, die Vorab-Schritte mehrmals auszuführen. In diesem Fall ist die Handhabung viel einfacher.
/// tip | Tipp
Bedenken Sie außerdem, dass Sie, abhängig von Ihrer Einrichtung, in manchen Fällen **gar keine Vorab-Schritte** benötigen, bevor Sie die Anwendung starten.
In diesem Fall müssen Sie sich darüber keine Sorgen machen. 🤷
///
### Beispiele für Strategien für Vorab-Schritte { #examples-of-previous-steps-strategies }
Es hängt **stark** davon ab, wie Sie **Ihr System deployen**, und hängt wahrscheinlich mit der Art und Weise zusammen, wie Sie Programme starten, Neustarts durchführen, usw.
Hier sind einige mögliche Ideen:
* Ein „Init-Container“ in Kubernetes, der vor Ihrem Anwendungs-Container ausgeführt wird
* Ein Bash-Skript, das die Vorab-Schritte ausführt und dann Ihre Anwendung startet
* Sie benötigen immer noch eine Möglichkeit, *dieses* Bash-Skript zu starten/neu zu starten, Fehler zu erkennen, usw.
/// tip | Tipp
Konkretere Beispiele hierfür mit Containern gebe ich Ihnen in einem späteren Kapitel: [FastAPI in Containern – Docker](docker.md).
///
## Ressourcennutzung { #resource-utilization }
Ihr(e) Server ist (sind) eine **Ressource**, welche Sie mit Ihren Programmen, der Rechenzeit auf den CPUs und dem verfügbaren RAM-Speicher verbrauchen oder **nutzen** können.
Wie viele Systemressourcen möchten Sie verbrauchen/nutzen? Sie mögen „nicht viel“ denken, aber in Wirklichkeit möchten Sie tatsächlich **so viel wie möglich ohne Absturz** verwenden.
Wenn Sie für drei Server bezahlen, aber nur wenig von deren RAM und CPU nutzen, **verschwenden Sie wahrscheinlich Geld** 💸 und wahrscheinlich **Strom für den Server** 🌎, usw.
In diesem Fall könnte es besser sein, nur zwei Server zu haben und einen höheren Prozentsatz von deren Ressourcen zu nutzen (CPU, Arbeitsspeicher, Festplatte, Netzwerkbandbreite, usw.).
Wenn Sie andererseits über zwei Server verfügen und **100 % ihrer CPU und ihres RAM** nutzen, wird irgendwann ein Prozess nach mehr Speicher fragen und der Server muss die Festplatte als „Speicher“ verwenden (was tausendmal langsamer sein kann) oder er könnte sogar **abstürzen**. Oder ein Prozess muss möglicherweise einige Berechnungen durchführen und müsste warten, bis die CPU wieder frei ist.
In diesem Fall wäre es besser, **einen zusätzlichen Server** zu besorgen und einige Prozesse darauf auszuführen, damit alle über **genug RAM und CPU-Zeit** verfügen.
Es besteht auch die Möglichkeit, dass es aus irgendeinem Grund zu **Spitzen** in der Nutzung Ihrer API kommt. Vielleicht ist diese viral gegangen, oder vielleicht haben andere Dienste oder Bots damit begonnen, sie zu nutzen. Und vielleicht möchten Sie in solchen Fällen über zusätzliche Ressourcen verfügen, um auf der sicheren Seite zu sein.
Sie können eine **beliebige Zahl** festlegen, um beispielsweise eine Ressourcenauslastung zwischen **50 % und 90 %** anzustreben. Der Punkt ist, dass dies wahrscheinlich die wichtigen Dinge sind, die Sie messen und verwenden sollten, um Ihre Deployments zu optimieren.
Sie können einfache Tools wie `htop` verwenden, um die in Ihrem Server verwendete CPU und den RAM oder die von jedem Prozess verwendete Menge anzuzeigen. Oder Sie können komplexere Überwachungstools verwenden, die möglicherweise auf mehrere Server usw. verteilt sind.
## Zusammenfassung { #recap }
Sie haben hier einige der wichtigsten Konzepte gelesen, die Sie wahrscheinlich berücksichtigen müssen, wenn Sie entscheiden, wie Sie Ihre Anwendung deployen:
* Sicherheit – HTTPS
* Beim Hochfahren ausführen
* Neustarts
* Replikation (die Anzahl der laufenden Prozesse)
* Arbeitsspeicher
* Schritte vor dem Start
Das Verständnis dieser Ideen und deren Anwendung sollte Ihnen die nötige Intuition vermitteln, um bei der Konfiguration und Optimierung Ihrer Deployments Entscheidungen zu treffen. 🤓
In den nächsten Abschnitten gebe ich Ihnen konkretere Beispiele für mögliche Strategien, die Sie verfolgen können. 🚀
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FILE: docs/de/docs/deployment/docker.md
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# FastAPI in Containern – Docker { #fastapi-in-containers-docker }
Beim Deployment von FastAPI-Anwendungen besteht ein gängiger Ansatz darin, ein **Linux-Containerimage** zu erstellen. Normalerweise erfolgt dies mit [**Docker**](https://www.docker.com/). Sie können dieses Containerimage dann auf eine von mehreren möglichen Arten deployen.
Die Verwendung von Linux-Containern bietet mehrere Vorteile, darunter **Sicherheit**, **Replizierbarkeit**, **Einfachheit** und andere.
/// tip | Tipp
Sie haben es eilig und kennen sich bereits aus? Springen Sie zum [`Dockerfile` unten 👇](#build-a-docker-image-for-fastapi).
///
### TLS-Handshake-Start { #tls-handshake-start }
Der Browser kommuniziert dann mit dieser IP-Adresse über **Port 443** (den HTTPS-Port).
Der erste Teil der Kommunikation besteht lediglich darin, die Verbindung zwischen dem Client und dem Server herzustellen und die zu verwendenden kryptografischen Schlüssel usw. zu vereinbaren.
Diese Interaktion zwischen dem Client und dem Server zum Aufbau der TLS-Verbindung wird als **TLS-Handshake** bezeichnet.
### TLS mit SNI-Erweiterung { #tls-with-sni-extension }
**Nur ein Prozess** im Server kann an einem bestimmten **Port** einer bestimmten **IP-Adresse** lauschen. Möglicherweise gibt es andere Prozesse, die an anderen Ports dieselbe IP-Adresse abhören, jedoch nur einen für jede Kombination aus IP-Adresse und Port.
TLS (HTTPS) verwendet standardmäßig den spezifischen Port `443`. Das ist also der Port, den wir brauchen.
Da an diesem Port nur ein Prozess lauschen kann, wäre der Prozess, der dies tun würde, der **TLS-Terminierungsproxy**.
Der TLS-Terminierungsproxy hätte Zugriff auf ein oder mehrere **TLS-Zertifikate** (HTTPS-Zertifikate).
Mithilfe der oben beschriebenen **SNI-Erweiterung** würde der TLS-Terminierungsproxy herausfinden, welches der verfügbaren TLS-Zertifikate (HTTPS) er für diese Verbindung verwenden muss, und zwar das, welches mit der vom Client erwarteten Domain übereinstimmt.
In diesem Fall würde er das Zertifikat für `someapp.example.com` verwenden.
Der Client **vertraut** bereits der Entität, die das TLS-Zertifikat generiert hat (in diesem Fall Let's Encrypt, aber wir werden später mehr darüber erfahren), sodass er **verifizieren** kann, dass das Zertifikat gültig ist.
Mithilfe des Zertifikats entscheiden der Client und der TLS-Terminierungsproxy dann, **wie der Rest der TCP-Kommunikation verschlüsselt werden soll**. Damit ist der **TLS-Handshake** abgeschlossen.
Danach verfügen der Client und der Server über eine **verschlüsselte TCP-Verbindung**, via TLS. Und dann können sie diese Verbindung verwenden, um die eigentliche **HTTP-Kommunikation** zu beginnen.
Und genau das ist **HTTPS**, es ist einfach **HTTP** innerhalb einer **sicheren TLS-Verbindung**, statt einer puren (unverschlüsselten) TCP-Verbindung.
/// tip | Tipp
Beachten Sie, dass die Verschlüsselung der Kommunikation auf der **TCP-Ebene** und nicht auf der HTTP-Ebene erfolgt.
///
### HTTPS-Request { #https-request }
Da Client und Server (sprich, der Browser und der TLS-Terminierungsproxy) nun über eine **verschlüsselte TCP-Verbindung** verfügen, können sie die **HTTP-Kommunikation** starten.
Der Client sendet also einen **HTTPS-Request**. Das ist einfach ein HTTP-Request über eine verschlüsselte TLS-Verbindung.
### Den Request entschlüsseln { #decrypt-the-request }
Der TLS-Terminierungsproxy würde die vereinbarte Verschlüsselung zum **Entschlüsseln des Requests** verwenden und den **einfachen (entschlüsselten) HTTP-Request** an den Prozess weiterleiten, der die Anwendung ausführt (z. B. einen Prozess, bei dem Uvicorn die FastAPI-Anwendung ausführt).
### HTTP-Response { #http-response }
Die Anwendung würde den Request verarbeiten und eine **einfache (unverschlüsselte) HTTP-Response** an den TLS-Terminierungsproxy senden.
### HTTPS-Response { #https-response }
Der TLS-Terminierungsproxy würde dann die Response mithilfe der zuvor vereinbarten Kryptografie (als das Zertifikat für `someapp.example.com` verhandelt wurde) **verschlüsseln** und sie an den Browser zurücksenden.
Als Nächstes überprüft der Browser, ob die Response gültig und mit dem richtigen kryptografischen Schlüssel usw. verschlüsselt ist. Anschließend **entschlüsselt er die Response** und verarbeitet sie.
Der Client (Browser) weiß, dass die Response vom richtigen Server kommt, da dieser die Kryptografie verwendet, die zuvor mit dem **HTTPS-Zertifikat** vereinbart wurde.
### Mehrere Anwendungen { #multiple-applications }
Auf demselben Server (oder denselben Servern) könnten sich **mehrere Anwendungen** befinden, beispielsweise andere API-Programme oder eine Datenbank.
Nur ein Prozess kann diese spezifische IP und den Port verarbeiten (in unserem Beispiel der TLS-Terminierungsproxy), aber die anderen Anwendungen/Prozesse können auch auf dem/den Server(n) ausgeführt werden, solange sie nicht versuchen, dieselbe **Kombination aus öffentlicher IP und Port** zu verwenden.
Auf diese Weise könnte der TLS-Terminierungsproxy HTTPS und Zertifikate für **mehrere Domains**, für mehrere Anwendungen, verarbeiten und die Requests dann jeweils an die richtige Anwendung weiterleiten.
### Verlängerung des Zertifikats { #certificate-renewal }
Irgendwann in der Zukunft würde jedes Zertifikat **ablaufen** (etwa 3 Monate nach dem Erwerb).
Und dann gäbe es ein anderes Programm (in manchen Fällen ist es ein anderes Programm, in manchen Fällen ist es derselbe TLS-Terminierungsproxy), das mit Let's Encrypt kommuniziert und das/die Zertifikat(e) erneuert.
Die **TLS-Zertifikate** sind **einem Domainnamen zugeordnet**, nicht einer IP-Adresse.
Um die Zertifikate zu erneuern, muss das erneuernde Programm der Behörde (Let's Encrypt) **nachweisen**, dass es diese Domain tatsächlich **besitzt und kontrolliert**.
Um dies zu erreichen und den unterschiedlichen Anwendungsanforderungen gerecht zu werden, gibt es mehrere Möglichkeiten. Einige beliebte Methoden sind:
* **Einige DNS-Einträge ändern**.
* Hierfür muss das erneuernde Programm die APIs des DNS-Anbieters unterstützen. Je nachdem, welchen DNS-Anbieter Sie verwenden, kann dies eine Option sein oder auch nicht.
* **Als Server ausführen** (zumindest während des Zertifikatserwerbsvorgangs), auf der öffentlichen IP-Adresse, die der Domain zugeordnet ist.
* Wie oben erwähnt, kann nur ein Prozess eine bestimmte IP und einen bestimmten Port überwachen.
* Das ist einer der Gründe, warum es sehr nützlich ist, wenn derselbe TLS-Terminierungsproxy auch den Zertifikats-Erneuerungsprozess übernimmt.
* Andernfalls müssen Sie möglicherweise den TLS-Terminierungsproxy vorübergehend stoppen, das Programm starten, welches die neuen Zertifikate beschafft, diese dann mit dem TLS-Terminierungsproxy konfigurieren und dann den TLS-Terminierungsproxy neu starten. Das ist nicht ideal, da Ihre Anwendung(en) während der Zeit, in der der TLS-Terminierungsproxy ausgeschaltet ist, nicht erreichbar ist/sind.
Dieser ganze Erneuerungsprozess, während die Anwendung weiterhin bereitgestellt wird, ist einer der Hauptgründe, warum Sie ein **separates System zur Verarbeitung von HTTPS** mit einem TLS-Terminierungsproxy haben möchten, anstatt einfach die TLS-Zertifikate direkt mit dem Anwendungsserver zu verwenden (z. B. Uvicorn).
## Proxy-Forwarded-Header { #proxy-forwarded-headers }
Wenn Sie einen Proxy zur Verarbeitung von HTTPS verwenden, weiß Ihr **Anwendungsserver** (z. B. Uvicorn über das FastAPI CLI) nichts über den HTTPS-Prozess, er kommuniziert per einfachem HTTP mit dem **TLS-Terminierungsproxy**.
Dieser **Proxy** würde normalerweise unmittelbar vor dem Übermitteln der Anfrage an den **Anwendungsserver** einige HTTP-Header dynamisch setzen, um dem Anwendungsserver mitzuteilen, dass der Request vom Proxy **weitergeleitet** wird.
/// note | Technische Details
Die Proxy-Header sind:
* [X-Forwarded-For](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-For)
* [X-Forwarded-Proto](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-Proto)
* [X-Forwarded-Host](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-Host)
///
Trotzdem, da der **Anwendungsserver** nicht weiß, dass er sich hinter einem vertrauenswürdigen **Proxy** befindet, würde er diesen Headern standardmäßig nicht vertrauen.
Sie können den **Anwendungsserver** jedoch so konfigurieren, dass er den vom **Proxy** gesendeten *Forwarded*-Headern vertraut. Wenn Sie das FastAPI CLI verwenden, können Sie die *CLI-Option* `--forwarded-allow-ips` nutzen, um anzugeben, von welchen IPs er diesen *Forwarded*-Headern vertrauen soll.
Wenn der **Anwendungsserver** beispielsweise nur Kommunikation vom vertrauenswürdigen **Proxy** empfängt, können Sie `--forwarded-allow-ips="*"` setzen, um allen eingehenden IPs zu vertrauen, da er nur Requests von der vom **Proxy** verwendeten IP erhalten wird.
Auf diese Weise kann die Anwendung ihre eigene öffentliche URL, ob sie HTTPS verwendet, die Domain, usw. erkennen.
Das ist z. B. nützlich, um Redirects korrekt zu handhaben.
/// tip | Tipp
Mehr dazu finden Sie in der Dokumentation zu [Hinter einem Proxy – Proxy-Forwarded-Header aktivieren](../advanced/behind-a-proxy.md#enable-proxy-forwarded-headers)
///
## Zusammenfassung { #recap }
**HTTPS** zu haben ist sehr wichtig und in den meisten Fällen eine **kritische Anforderung**. Die meiste Arbeit, die Sie als Entwickler in Bezug auf HTTPS aufwenden müssen, besteht lediglich darin, **diese Konzepte zu verstehen** und wie sie funktionieren.
Sobald Sie jedoch die grundlegenden Informationen zu **HTTPS für Entwickler** kennen, können Sie verschiedene Tools problemlos kombinieren und konfigurieren, um alles auf einfache Weise zu verwalten.
In einigen der nächsten Kapitel zeige ich Ihnen einige konkrete Beispiele für die Einrichtung von **HTTPS** für **FastAPI**-Anwendungen. 🔒
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FILE: docs/de/docs/deployment/index.md
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# Deployment { #deployment }
Das Deployment einer **FastAPI**-Anwendung ist relativ einfach.
## Was bedeutet Deployment { #what-does-deployment-mean }
**Deployment** bedeutet, die notwendigen Schritte durchzuführen, um die Anwendung **für die Benutzer verfügbar** zu machen.
Bei einer **Web-API** bedeutet das normalerweise, diese auf einem **entfernten Rechner** zu platzieren, mit einem **Serverprogramm**, welches gute Leistung, Stabilität, usw. bietet, damit Ihre **Benutzer** auf die Anwendung effizient und ohne Unterbrechungen oder Probleme **zugreifen** können.
Das steht im Gegensatz zu den **Entwicklungsphasen**, in denen Sie ständig den Code ändern, kaputt machen, reparieren, den Entwicklungsserver stoppen und neu starten, usw.
## Deployment-Strategien { #deployment-strategies }
Es gibt mehrere Möglichkeiten, dies zu tun, abhängig von Ihrem spezifischen Anwendungsfall und den von Ihnen verwendeten Tools.
Sie könnten mithilfe einer Kombination von Tools selbst **einen Server deployen**, Sie könnten einen **Cloud-Dienst** nutzen, der einen Teil der Arbeit für Sie erledigt, oder andere mögliche Optionen.
Zum Beispiel haben wir, das Team hinter FastAPI, [**FastAPI Cloud**](https://fastapicloud.com) entwickelt, um das Deployment von FastAPI-Apps in der Cloud so reibungslos wie möglich zu gestalten, mit derselben Developer-Experience wie beim Arbeiten mit FastAPI.
Ich zeige Ihnen einige der wichtigsten Konzepte, die Sie beim Deployment einer **FastAPI**-Anwendung wahrscheinlich berücksichtigen sollten (obwohl das meiste davon auch für jede andere Art von Webanwendung gilt).
In den nächsten Abschnitten erfahren Sie mehr über die zu beachtenden Details und über die Techniken, das zu tun. ✨
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FILE: docs/de/docs/deployment/manually.md
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# Einen Server manuell ausführen { #run-a-server-manually }
## Den `fastapi run`-Befehl verwenden { #use-the-fastapi-run-command }
Kurz gesagt, nutzen Sie `fastapi run`, um Ihre FastAPI-Anwendung bereitzustellen:
**FastAPI** würde ohne die frühere Arbeit anderer nicht existieren. Es wurden zuvor viele Tools entwickelt, die als Inspiration für seine Entwicklung dienten. Ich habe die Schaffung eines neuen Frameworks viele Jahre lang vermieden. Zuerst habe ich versucht, alle von **FastAPI** abgedeckten Funktionen mithilfe vieler verschiedener Frameworks, Plugins und Tools zu lösen. Aber irgendwann gab es keine andere Möglichkeit, als etwas zu schaffen, das all diese Funktionen bereitstellte, die besten Ideen früherer Tools aufnahm und diese auf die bestmögliche Weise kombinierte, wobei Sprachfunktionen verwendet wurden, die vorher noch nicht einmal verfügbar waren (Python 3.6+ Typhinweise).## Untersuchung { #investigation } Durch die Nutzung all dieser vorherigen Alternativen hatte ich die Möglichkeit, von allen zu lernen, Ideen aufzunehmen und sie auf die beste Weise zu kombinieren, die ich für mich und die Entwicklerteams, mit denen ich zusammengearbeitet habe, finden konnte. Es war beispielsweise klar, dass es idealerweise auf Standard-Python-Typhinweisen basieren sollte. Der beste Ansatz bestand außerdem darin, bereits bestehende Standards zu nutzen. Bevor ich also überhaupt angefangen habe, **FastAPI** zu schreiben, habe ich mehrere Monate damit verbracht, die Spezifikationen für OpenAPI, JSON Schema, OAuth2, usw. zu studieren und deren Beziehungen, Überschneidungen und Unterschiede zu verstehen. ## Design { #design } Dann habe ich einige Zeit damit verbracht, die Entwickler-„API“ zu entwerfen, die ich als Benutzer haben wollte (als Entwickler, welcher FastAPI verwendet). Ich habe mehrere Ideen in den beliebtesten Python-Editoren getestet: PyCharm, VS Code, Jedi-basierte Editoren. Laut der letzten [Python-Entwickler-Umfrage](https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2018/#development-tools) deckt das etwa 80 % der Benutzer ab. Das bedeutet, dass **FastAPI** speziell mit den Editoren getestet wurde, die von 80 % der Python-Entwickler verwendet werden. Und da die meisten anderen Editoren in der Regel ähnlich funktionieren, sollten alle diese Vorteile für praktisch alle Editoren funktionieren. Auf diese Weise konnte ich die besten Möglichkeiten finden, die Codeverdoppelung so weit wie möglich zu reduzieren, überall Autovervollständigung, Typ- und Fehlerprüfungen, usw. zu gewährleisten. Alles auf eine Weise, die allen Entwicklern das beste Entwicklungserlebnis bot. ## Anforderungen { #requirements } Nachdem ich mehrere Alternativen getestet hatte, entschied ich, dass ich [**Pydantic**](https://docs.pydantic.dev/) wegen seiner Vorteile verwenden würde. Dann habe ich zu dessen Code beigetragen, um es vollständig mit JSON Schema kompatibel zu machen, und so verschiedene Möglichkeiten zum Definieren von einschränkenden Deklarationen (Constraints) zu unterstützen, und die Editorunterstützung (Typprüfungen, Codevervollständigung) zu verbessern, basierend auf den Tests in mehreren Editoren. Während der Entwicklung habe ich auch zu [**Starlette**](https://www.starlette.dev/) beigetragen, die andere Schlüsselanforderung. ## Entwicklung { #development } Als ich mit der Erstellung von **FastAPI** selbst begann, waren die meisten Teile bereits vorhanden, das Design definiert, die Anforderungen und Tools bereit und das Wissen über die Standards und Spezifikationen klar und frisch. ## Zukunft { #future } Zu diesem Zeitpunkt ist bereits klar, dass **FastAPI** mit seinen Ideen für viele Menschen nützlich ist. Es wird gegenüber früheren Alternativen gewählt, da es für viele Anwendungsfälle besser geeignet ist. Viele Entwickler und Teams verlassen sich bei ihren Projekten bereits auf **FastAPI** (einschließlich mir und meinem Team). Dennoch stehen uns noch viele Verbesserungen und Funktionen bevor. **FastAPI** hat eine große Zukunft vor sich. Und [Ihre Hilfe](help-fastapi.md) wird sehr geschätzt. ================================================ FILE: docs/de/docs/how-to/authentication-error-status-code.md ================================================ # Alte 403-Authentifizierungsfehler-Statuscodes verwenden { #use-old-403-authentication-error-status-codes } Vor FastAPI-Version `0.122.0` verwendeten die integrierten Sicherheits-Utilities den HTTP-Statuscode `403 Forbidden`, wenn sie dem Client nach einer fehlgeschlagenen Authentifizierung einen Fehler zurückgaben. Ab FastAPI-Version `0.122.0` verwenden sie den passenderen HTTP-Statuscode `401 Unauthorized` und geben in der Response einen sinnvollen `WWW-Authenticate`-Header zurück, gemäß den HTTP-Spezifikationen, [RFC 7235](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc7235#section-3.1), [RFC 9110](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc9110#name-401-unauthorized). Aber falls Ihre Clients aus irgendeinem Grund vom alten Verhalten abhängen, können Sie darauf zurückgreifen, indem Sie in Ihren Sicherheitsklassen die Methode `make_not_authenticated_error` überschreiben. Sie können beispielsweise eine Unterklasse von `HTTPBearer` erstellen, die einen Fehler `403 Forbidden` zurückgibt, statt des Default-`401 Unauthorized`-Fehlers: {* ../../docs_src/authentication_error_status_code/tutorial001_an_py310.py hl[9:13] *} /// tip | Tipp Beachten Sie, dass die Funktion die Exception-Instanz zurückgibt; sie wirft sie nicht. Das Werfen erfolgt im restlichen internen Code. /// ================================================ FILE: docs/de/docs/how-to/conditional-openapi.md ================================================ # Bedingte OpenAPI { #conditional-openapi } Bei Bedarf können Sie OpenAPI mithilfe von Einstellungen und Umgebungsvariablen abhängig von der Umgebung bedingt konfigurieren und sogar vollständig deaktivieren. ## Über Sicherheit, APIs und Dokumentation { #about-security-apis-and-docs } Das Verstecken Ihrer Dokumentationsoberflächen in der Produktion *sollte nicht* die Methode sein, Ihre API zu schützen. Dadurch wird Ihrer API keine zusätzliche Sicherheit hinzugefügt, die *Pfadoperationen* sind weiterhin dort verfügbar, wo sie sich befinden. Wenn Ihr Code eine Sicherheitslücke aufweist, ist diese weiterhin vorhanden. Das Verstecken der Dokumentation macht es nur schwieriger zu verstehen, wie mit Ihrer API interagiert werden kann, und könnte es auch schwieriger machen, diese in der Produktion zu debuggen. Man könnte es einfach als eine Form von [Sicherheit durch Verschleierung](https://en.wikipedia.org/wiki/Security_through_obscurity) betrachten. Wenn Sie Ihre API sichern möchten, gibt es mehrere bessere Dinge, die Sie tun können, zum Beispiel: * Stellen Sie sicher, dass Sie über gut definierte Pydantic-Modelle für Ihre Requestbodys und Responses verfügen. * Konfigurieren Sie alle erforderlichen Berechtigungen und Rollen mithilfe von Abhängigkeiten. * Speichern Sie niemals Klartext-Passwörter, sondern nur Passwort-Hashes. * Implementieren und verwenden Sie gängige kryptografische Tools wie pwdlib und JWT-Tokens, usw. * Fügen Sie bei Bedarf detailliertere Berechtigungskontrollen mit OAuth2-Scopes hinzu. * ... usw. Dennoch kann es sein, dass Sie einen ganz bestimmten Anwendungsfall haben, bei dem Sie die API-Dokumentation für eine bestimmte Umgebung (z. B. für die Produktion) oder abhängig von Konfigurationen aus Umgebungsvariablen wirklich deaktivieren müssen. ## Bedingte OpenAPI aus Einstellungen und Umgebungsvariablen { #conditional-openapi-from-settings-and-env-vars } Sie können problemlos dieselben Pydantic-Einstellungen verwenden, um Ihre generierte OpenAPI und die Dokumentationsoberflächen zu konfigurieren. Zum Beispiel: {* ../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001_py310.py hl[6,11] *} Hier deklarieren wir die Einstellung `openapi_url` mit dem gleichen Defaultwert `"/openapi.json"`. Und dann verwenden wir es beim Erstellen der `FastAPI`-App. Dann könnten Sie OpenAPI (einschließlich der Dokumentationsoberflächen) deaktivieren, indem Sie die Umgebungsvariable `OPENAPI_URL` auf einen leeren String setzen, wie zum Beispiel:
Sie können sie jedoch deaktivieren, indem Sie `syntaxHighlight` auf `False` setzen:
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial001_py310.py hl[3] *}
... und dann zeigt die Swagger-Oberfläche die Syntaxhervorhebung nicht mehr an:
## Das Theme ändern { #change-the-theme }
Auf die gleiche Weise könnten Sie das Theme der Syntaxhervorhebung mit dem Schlüssel `"syntaxHighlight.theme"` festlegen (beachten Sie, dass er einen Punkt in der Mitte hat):
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial002_py310.py hl[3] *}
Obige Konfiguration würde das Theme für die Farbe der Syntaxhervorhebung ändern:
## Defaultparameter der Swagger-Oberfläche ändern { #change-default-swagger-ui-parameters }
FastAPI enthält einige Defaultkonfigurationsparameter, die für die meisten Anwendungsfälle geeignet sind.
Es umfasst die folgenden Defaultkonfigurationen:
{* ../../fastapi/openapi/docs.py ln[9:24] hl[18:24] *}
Sie können jede davon überschreiben, indem Sie im Argument `swagger_ui_parameters` einen anderen Wert festlegen.
Um beispielsweise `deepLinking` zu deaktivieren, könnten Sie folgende Einstellungen an `swagger_ui_parameters` übergeben:
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial003_py310.py hl[3] *}
## Andere Parameter der Swagger-Oberfläche { #other-swagger-ui-parameters }
Um alle anderen möglichen Konfigurationen zu sehen, die Sie verwenden können, lesen Sie die offizielle [Dokumentation für die Parameter der Swagger-Oberfläche](https://swagger.io/docs/open-source-tools/swagger-ui/usage/configuration/).
## Nur-JavaScript-Einstellungen { #javascript-only-settings }
Die Swagger-Oberfläche erlaubt, dass andere Konfigurationen auch **Nur-JavaScript**-Objekte sein können (z. B. JavaScript-Funktionen).
FastAPI umfasst auch diese Nur-JavaScript-`presets`-Einstellungen:
```JavaScript
presets: [
SwaggerUIBundle.presets.apis,
SwaggerUIBundle.SwaggerUIStandalonePreset
]
```
Dabei handelt es sich um **JavaScript**-Objekte, nicht um Strings, daher können Sie diese nicht direkt vom Python-Code aus übergeben.
Wenn Sie solche JavaScript-Konfigurationen verwenden müssen, können Sie einen der früher genannten Wege verwenden. Überschreiben Sie alle *Pfadoperationen* der Swagger-Oberfläche und schreiben Sie manuell jedes benötigte JavaScript.
================================================
FILE: docs/de/docs/how-to/custom-docs-ui-assets.md
================================================
# Statische Assets der Dokumentationsoberfläche (Selbst-Hosting) { #custom-docs-ui-static-assets-self-hosting }
Die API-Dokumentation verwendet **Swagger UI** und **ReDoc**, und jede dieser Dokumentationen benötigt einige JavaScript- und CSS-Dateien.
Standardmäßig werden diese Dateien von einem CDN bereitgestellt.
Es ist jedoch möglich, das anzupassen, ein bestimmtes CDN festzulegen oder die Dateien selbst bereitzustellen.
## Benutzerdefiniertes CDN für JavaScript und CSS { #custom-cdn-for-javascript-and-css }
Nehmen wir an, Sie möchten ein anderes CDN verwenden, zum Beispiel möchten Sie `https://unpkg.com/` verwenden.
Das kann nützlich sein, wenn Sie beispielsweise in einem Land leben, in dem bestimmte URLs eingeschränkt sind.
### Die automatische Dokumentation deaktivieren { #disable-the-automatic-docs }
Der erste Schritt besteht darin, die automatische Dokumentation zu deaktivieren, da sie standardmäßig das Standard-CDN verwendet.
Um sie zu deaktivieren, setzen Sie deren URLs beim Erstellen Ihrer `FastAPI`-App auf `None`:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[8] *}
### Die benutzerdefinierte Dokumentation hinzufügen { #include-the-custom-docs }
Jetzt können Sie die *Pfadoperationen* für die benutzerdefinierte Dokumentation erstellen.
Sie können die internen Funktionen von FastAPI wiederverwenden, um die HTML-Seiten für die Dokumentation zu erstellen und ihnen die erforderlichen Argumente zu übergeben:
* `openapi_url`: die URL, unter welcher die HTML-Seite für die Dokumentation das OpenAPI-Schema für Ihre API abrufen kann. Sie können hier das Attribut `app.openapi_url` verwenden.
* `title`: der Titel Ihrer API.
* `oauth2_redirect_url`: Sie können hier `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url` verwenden, um die Standardeinstellung zu verwenden.
* `swagger_js_url`: die URL, unter welcher der HTML-Code für Ihre Swagger-UI-Dokumentation die **JavaScript**-Datei abrufen kann. Dies ist die benutzerdefinierte CDN-URL.
* `swagger_css_url`: die URL, unter welcher der HTML-Code für Ihre Swagger-UI-Dokumentation die **CSS**-Datei abrufen kann. Dies ist die benutzerdefinierte CDN-URL.
Und ähnlich für ReDoc ...
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[2:6,11:19,22:24,27:33] *}
/// tip | Tipp
Die *Pfadoperation* für `swagger_ui_redirect` ist ein Hilfsmittel bei der Verwendung von OAuth2.
Wenn Sie Ihre API mit einem OAuth2-Anbieter integrieren, können Sie sich authentifizieren und mit den erworbenen Anmeldeinformationen zur API-Dokumentation zurückkehren. Und mit ihr interagieren, die echte OAuth2-Authentifizierung verwendend.
Swagger UI erledigt das hinter den Kulissen für Sie, benötigt aber diesen „Umleitungs“-Helfer.
///
### Eine *Pfadoperation* erstellen, um es zu testen { #create-a-path-operation-to-test-it }
Um nun testen zu können, ob alles funktioniert, erstellen Sie eine *Pfadoperation*:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[36:38] *}
### Es testen { #test-it }
Jetzt sollten Sie in der Lage sein, zu Ihrer Dokumentation auf [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs) zu gehen und die Seite neu zu laden, die Assets werden nun vom neuen CDN geladen.
## JavaScript und CSS für die Dokumentation selbst hosten { #self-hosting-javascript-and-css-for-docs }
Das Selbst-Hosting von JavaScript und CSS kann nützlich sein, wenn Sie beispielsweise möchten, dass Ihre Anwendung auch offline, ohne bestehenden Internetzugang oder in einem lokalen Netzwerk weiter funktioniert.
Hier erfahren Sie, wie Sie diese Dateien selbst in derselben FastAPI-App bereitstellen und die Dokumentation für deren Verwendung konfigurieren.
### Projektdateistruktur { #project-file-structure }
Nehmen wir an, die Dateistruktur Ihres Projekts sieht folgendermaßen aus:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
```
Erstellen Sie jetzt ein Verzeichnis zum Speichern dieser statischen Dateien.
Ihre neue Dateistruktur könnte so aussehen:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
└── static/
```
### Die Dateien herunterladen { #download-the-files }
Laden Sie die für die Dokumentation benötigten statischen Dateien herunter und legen Sie diese im Verzeichnis `static/` ab.
Sie können wahrscheinlich mit der rechten Maustaste auf jeden Link klicken und eine Option wie etwa „Link speichern unter ...“ auswählen.
**Swagger UI** verwendet folgende Dateien:
* [`swagger-ui-bundle.js`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/swagger-ui-dist@5/swagger-ui-bundle.js)
* [`swagger-ui.css`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/swagger-ui-dist@5/swagger-ui.css)
Und **ReDoc** verwendet diese Datei:
* [`redoc.standalone.js`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/redoc@2/bundles/redoc.standalone.js)
Danach könnte Ihre Dateistruktur wie folgt aussehen:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
└── static
├── redoc.standalone.js
├── swagger-ui-bundle.js
└── swagger-ui.css
```
### Die statischen Dateien bereitstellen { #serve-the-static-files }
* Importieren Sie `StaticFiles`.
* „Mounten“ Sie eine `StaticFiles()`-Instanz in einem bestimmten Pfad.
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[7,11] *}
### Die statischen Dateien testen { #test-the-static-files }
Starten Sie Ihre Anwendung und gehen Sie auf [http://127.0.0.1:8000/static/redoc.standalone.js](http://127.0.0.1:8000/static/redoc.standalone.js).
Sie sollten eine sehr lange JavaScript-Datei für **ReDoc** sehen.
Sie könnte beginnen mit etwas wie:
```JavaScript
/*! For license information please see redoc.standalone.js.LICENSE.txt */
!function(e,t){"object"==typeof exports&&"object"==typeof module?module.exports=t(require("null")):
...
```
Das zeigt, dass Sie statische Dateien aus Ihrer Anwendung bereitstellen können und dass Sie die statischen Dateien für die Dokumentation an der richtigen Stelle platziert haben.
Jetzt können wir die Anwendung so konfigurieren, dass sie diese statischen Dateien für die Dokumentation verwendet.
### Die automatische Dokumentation für statische Dateien deaktivieren { #disable-the-automatic-docs-for-static-files }
Wie bei der Verwendung eines benutzerdefinierten CDN besteht der erste Schritt darin, die automatische Dokumentation zu deaktivieren, da sie standardmäßig das CDN verwendet.
Um sie zu deaktivieren, setzen Sie deren URLs beim Erstellen Ihrer `FastAPI`-App auf `None`:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[9] *}
### Die benutzerdefinierte Dokumentation für statische Dateien hinzufügen { #include-the-custom-docs-for-static-files }
Und genau wie bei einem benutzerdefinierten CDN können Sie jetzt die *Pfadoperationen* für die benutzerdefinierte Dokumentation erstellen.
Auch hier können Sie die internen Funktionen von FastAPI wiederverwenden, um die HTML-Seiten für die Dokumentation zu erstellen und ihnen die erforderlichen Argumente zu übergeben:
* `openapi_url`: die URL, unter der die HTML-Seite für die Dokumentation das OpenAPI-Schema für Ihre API abrufen kann. Sie können hier das Attribut `app.openapi_url` verwenden.
* `title`: der Titel Ihrer API.
* `oauth2_redirect_url`: Sie können hier `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url` verwenden, um die Standardeinstellung zu verwenden.
* `swagger_js_url`: die URL, unter welcher der HTML-Code für Ihre Swagger-UI-Dokumentation die **JavaScript**-Datei abrufen kann. **Das ist die, welche jetzt von Ihrer eigenen Anwendung bereitgestellt wird**.
* `swagger_css_url`: die URL, unter welcher der HTML-Code für Ihre Swagger-UI-Dokumentation die **CSS**-Datei abrufen kann. **Das ist die, welche jetzt von Ihrer eigenen Anwendung bereitgestellt wird**.
Und ähnlich für ReDoc ...
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[2:6,14:22,25:27,30:36] *}
/// tip | Tipp
Die *Pfadoperation* für `swagger_ui_redirect` ist ein Hilfsmittel bei der Verwendung von OAuth2.
Wenn Sie Ihre API mit einem OAuth2-Anbieter integrieren, können Sie sich authentifizieren und mit den erworbenen Anmeldeinformationen zur API-Dokumentation zurückkehren. Und mit ihr interagieren, die echte OAuth2-Authentifizierung verwendend.
Swagger UI erledigt das hinter den Kulissen für Sie, benötigt aber diesen „Umleitungs“-Helfer.
///
### Eine *Pfadoperation* erstellen, um statische Dateien zu testen { #create-a-path-operation-to-test-static-files }
Um nun testen zu können, ob alles funktioniert, erstellen Sie eine *Pfadoperation*:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[39:41] *}
### Benutzeroberfläche mit statischen Dateien testen { #test-static-files-ui }
Jetzt sollten Sie in der Lage sein, Ihr WLAN zu trennen, gehen Sie zu Ihrer Dokumentation unter [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs) und laden Sie die Seite neu.
Und selbst ohne Internet können Sie die Dokumentation für Ihre API sehen und mit ihr interagieren.
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FILE: docs/de/docs/how-to/custom-request-and-route.md
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# Benutzerdefinierte Request- und APIRoute-Klasse { #custom-request-and-apiroute-class }
In einigen Fällen möchten Sie möglicherweise die von den Klassen `Request` und `APIRoute` verwendete Logik überschreiben.
Das kann insbesondere eine gute Alternative zur Logik in einer Middleware sein.
Wenn Sie beispielsweise den Requestbody lesen oder manipulieren möchten, bevor er von Ihrer Anwendung verarbeitet wird.
/// danger | Gefahr
Dies ist eine „fortgeschrittene“ Funktion.
Wenn Sie gerade erst mit **FastAPI** beginnen, möchten Sie diesen Abschnitt vielleicht überspringen.
///
## Anwendungsfälle { #use-cases }
Einige Anwendungsfälle sind:
* Konvertieren von Nicht-JSON-Requestbodys nach JSON (z. B. [`msgpack`](https://msgpack.org/index.html)).
* Dekomprimierung gzip-komprimierter Requestbodys.
* Automatisches Loggen aller Requestbodys.
## Handhaben von benutzerdefinierten Requestbody-Kodierungen { #handling-custom-request-body-encodings }
Sehen wir uns an, wie Sie eine benutzerdefinierte `Request`-Unterklasse verwenden, um gzip-Requests zu dekomprimieren.
Und eine `APIRoute`-Unterklasse zur Verwendung dieser benutzerdefinierten Requestklasse.
### Eine benutzerdefinierte `GzipRequest`-Klasse erstellen { #create-a-custom-gziprequest-class }
/// tip | Tipp
Dies ist nur ein einfaches Beispiel, um zu demonstrieren, wie es funktioniert. Wenn Sie Gzip-Unterstützung benötigen, können Sie die bereitgestellte [`GzipMiddleware`](../advanced/middleware.md#gzipmiddleware) verwenden.
///
Zuerst erstellen wir eine `GzipRequest`-Klasse, welche die Methode `Request.body()` überschreibt, um den Body bei Vorhandensein eines entsprechenden Headers zu dekomprimieren.
Wenn der Header kein `gzip` enthält, wird nicht versucht, den Body zu dekomprimieren.
Auf diese Weise kann dieselbe Routenklasse gzip-komprimierte oder unkomprimierte Requests verarbeiten.
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[9:16] *}
### Eine benutzerdefinierte `GzipRoute`-Klasse erstellen { #create-a-custom-gziproute-class }
Als Nächstes erstellen wir eine benutzerdefinierte Unterklasse von `fastapi.routing.APIRoute`, welche `GzipRequest` nutzt.
Dieses Mal wird die Methode `APIRoute.get_route_handler()` überschrieben.
Diese Methode gibt eine Funktion zurück. Und diese Funktion empfängt einen Request und gibt eine Response zurück.
Hier verwenden wir sie, um aus dem ursprünglichen Request einen `GzipRequest` zu erstellen.
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[19:27] *}
/// note | Technische Details
Ein `Request` hat ein `request.scope`-Attribut, welches einfach ein Python-`dict` ist, welches die mit dem Request verbundenen Metadaten enthält.
Ein `Request` hat auch ein `request.receive`, welches eine Funktion ist, die den Body des Requests empfängt.
Das `scope`-`dict` und die `receive`-Funktion sind beide Teil der ASGI-Spezifikation.
Und diese beiden Dinge, `scope` und `receive`, werden benötigt, um eine neue `Request`-Instanz zu erstellen.
Um mehr über den `Request` zu erfahren, schauen Sie sich [Starlettes Dokumentation zu Requests](https://www.starlette.dev/requests/) an.
///
Das Einzige, was die von `GzipRequest.get_route_handler` zurückgegebene Funktion anders macht, ist die Konvertierung von `Request` in ein `GzipRequest`.
Dabei kümmert sich unser `GzipRequest` um die Dekomprimierung der Daten (falls erforderlich), bevor diese an unsere *Pfadoperationen* weitergegeben werden.
Danach ist die gesamte Verarbeitungslogik dieselbe.
Aufgrund unserer Änderungen in `GzipRequest.body` wird der Requestbody jedoch bei Bedarf automatisch dekomprimiert, wenn er von **FastAPI** geladen wird.
## Zugriff auf den Requestbody in einem Exceptionhandler { #accessing-the-request-body-in-an-exception-handler }
/// tip | Tipp
Um dasselbe Problem zu lösen, ist es wahrscheinlich viel einfacher, den `body` in einem benutzerdefinierten Handler für `RequestValidationError` zu verwenden ([Fehlerbehandlung](../tutorial/handling-errors.md#use-the-requestvalidationerror-body)).
Dieses Beispiel ist jedoch immer noch gültig und zeigt, wie mit den internen Komponenten interagiert wird.
///
Wir können denselben Ansatz auch verwenden, um in einem Exceptionhandler auf den Requestbody zuzugreifen.
Alles, was wir tun müssen, ist, den Request innerhalb eines `try`/`except`-Blocks zu handhaben:
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[14,16] *}
Wenn eine Exception auftritt, befindet sich die `Request`-Instanz weiterhin im Gültigkeitsbereich, sodass wir den Requestbody lesen und bei der Fehlerbehandlung verwenden können:
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[17:19] *}
## Benutzerdefinierte `APIRoute`-Klasse in einem Router { #custom-apiroute-class-in-a-router }
Sie können auch den Parameter `route_class` eines `APIRouter` festlegen:
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial003_py310.py hl[26] *}
In diesem Beispiel verwenden die *Pfadoperationen* unter dem `router` die benutzerdefinierte `TimedRoute`-Klasse und haben in der Response einen zusätzlichen `X-Response-Time`-Header mit der Zeit, die zum Generieren der Response benötigt wurde:
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial003_py310.py hl[13:20] *}
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FILE: docs/de/docs/how-to/extending-openapi.md
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# OpenAPI erweitern { #extending-openapi }
Es gibt einige Fälle, in denen Sie das generierte OpenAPI-Schema ändern müssen.
In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie.
## Der normale Vorgang { #the-normal-process }
Der normale (Standard-)Prozess ist wie folgt.
Eine `FastAPI`-Anwendung (Instanz) verfügt über eine `.openapi()`-Methode, von der erwartet wird, dass sie das OpenAPI-Schema zurückgibt.
Als Teil der Erstellung des Anwendungsobjekts wird eine *Pfadoperation* für `/openapi.json` (oder welcher Wert für den Parameter `openapi_url` gesetzt wurde) registriert.
Diese gibt lediglich eine JSON-Response zurück, mit dem Ergebnis der Methode `.openapi()` der Anwendung.
Standardmäßig überprüft die Methode `.openapi()` die Eigenschaft `.openapi_schema`, um zu sehen, ob diese Inhalt hat, und gibt diesen zurück.
Ist das nicht der Fall, wird der Inhalt mithilfe der Hilfsfunktion unter `fastapi.openapi.utils.get_openapi` generiert.
Diese Funktion `get_openapi()` erhält als Parameter:
* `title`: Der OpenAPI-Titel, der in der Dokumentation angezeigt wird.
* `version`: Die Version Ihrer API, z. B. `2.5.0`.
* `openapi_version`: Die Version der verwendeten OpenAPI-Spezifikation. Standardmäßig die neueste Version: `3.1.0`.
* `summary`: Eine kurze Zusammenfassung der API.
* `description`: Die Beschreibung Ihrer API. Dies kann Markdown enthalten und wird in der Dokumentation angezeigt.
* `routes`: Eine Liste von Routen, dies sind alle registrierten *Pfadoperationen*. Sie stammen von `app.routes`.
/// info | Info
Der Parameter `summary` ist in OpenAPI 3.1.0 und höher verfügbar und wird von FastAPI 0.99.0 und höher unterstützt.
///
## Überschreiben der Standardeinstellungen { #overriding-the-defaults }
Mithilfe der oben genannten Informationen können Sie dieselbe Hilfsfunktion verwenden, um das OpenAPI-Schema zu generieren und jeden benötigten Teil zu überschreiben.
Fügen wir beispielsweise [ReDocs OpenAPI-Erweiterung zum Einbinden eines benutzerdefinierten Logos](https://github.com/Rebilly/ReDoc/blob/master/docs/redoc-vendor-extensions.md#x-logo) hinzu.
### Normales **FastAPI** { #normal-fastapi }
Schreiben Sie zunächst wie gewohnt Ihre ganze **FastAPI**-Anwendung:
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[1,4,7:9] *}
### Das OpenAPI-Schema generieren { #generate-the-openapi-schema }
Verwenden Sie dann dieselbe Hilfsfunktion, um das OpenAPI-Schema innerhalb einer `custom_openapi()`-Funktion zu generieren:
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[2,15:21] *}
### Das OpenAPI-Schema ändern { #modify-the-openapi-schema }
Jetzt können Sie die ReDoc-Erweiterung hinzufügen und dem `info`-„Objekt“ im OpenAPI-Schema ein benutzerdefiniertes `x-logo` hinzufügen:
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[22:24] *}
### Zwischenspeichern des OpenAPI-Schemas { #cache-the-openapi-schema }
Sie können die Eigenschaft `.openapi_schema` als „Cache“ verwenden, um Ihr generiertes Schema zu speichern.
Auf diese Weise muss Ihre Anwendung das Schema nicht jedes Mal generieren, wenn ein Benutzer Ihre API-Dokumentation öffnet.
Es wird nur einmal generiert und dann wird dasselbe zwischengespeicherte Schema für die nächsten Requests verwendet.
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[13:14,25:26] *}
### Die Methode überschreiben { #override-the-method }
Jetzt können Sie die Methode `.openapi()` durch Ihre neue Funktion ersetzen.
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[29] *}
### Es testen { #check-it }
Sobald Sie auf [http://127.0.0.1:8000/redoc](http://127.0.0.1:8000/redoc) gehen, werden Sie sehen, dass Ihr benutzerdefiniertes Logo verwendet wird (in diesem Beispiel das Logo von **FastAPI**):
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FILE: docs/de/docs/how-to/general.md
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# Allgemeines – How-To – Rezepte { #general-how-to-recipes }
Hier finden Sie mehrere Verweise auf andere Stellen in der Dokumentation, für allgemeine oder häufige Fragen.
## Daten filtern – Sicherheit { #filter-data-security }
Um sicherzustellen, dass Sie nicht mehr Daten zurückgeben, als Sie sollten, lesen Sie die Dokumentation unter [Tutorial – Responsemodell – Rückgabetyp](../tutorial/response-model.md).
## Response-Leistung optimieren – Responsemodell – Rückgabetyp { #optimize-response-performance-response-model-return-type }
Um die Leistung beim Zurückgeben von JSON-Daten zu optimieren, verwenden Sie einen Rückgabetyp oder ein Responsemodell. So übernimmt Pydantic die Serialisierung zu JSON auf der Rust-Seite, ohne den Umweg über Python. Mehr dazu in der Dokumentation unter [Tutorial – Responsemodell – Rückgabetyp](../tutorial/response-model.md).
## Dokumentations-Tags – OpenAPI { #documentation-tags-openapi }
Um Tags zu Ihren *Pfadoperationen* hinzuzufügen und diese in der Oberfläche der Dokumentation zu gruppieren, lesen Sie die Dokumentation unter [Tutorial – Pfadoperation-Konfiguration – Tags](../tutorial/path-operation-configuration.md#tags).
## Zusammenfassung und Beschreibung in der Dokumentation – OpenAPI { #documentation-summary-and-description-openapi }
Um Ihren *Pfadoperationen* eine Zusammenfassung und Beschreibung hinzuzufügen und diese in der Oberfläche der Dokumentation anzuzeigen, lesen Sie die Dokumentation unter [Tutorial – Pfadoperation-Konfiguration – Zusammenfassung und Beschreibung](../tutorial/path-operation-configuration.md#summary-and-description).
## Beschreibung der Response in der Dokumentation – OpenAPI { #documentation-response-description-openapi }
Um die Beschreibung der Response zu definieren, welche in der Oberfläche der Dokumentation angezeigt wird, lesen Sie die Dokumentation unter [Tutorial – Pfadoperation-Konfiguration – Beschreibung der Response](../tutorial/path-operation-configuration.md#response-description).
## *Pfadoperation* in der Dokumentation deprecaten – OpenAPI { #documentation-deprecate-a-path-operation-openapi }
Um eine *Pfadoperation* zu deprecaten und das in der Oberfläche der Dokumentation anzuzeigen, lesen Sie die Dokumentation unter [Tutorial – Pfadoperation-Konfiguration – Deprecaten](../tutorial/path-operation-configuration.md#deprecate-a-path-operation).
## Daten in etwas JSON-kompatibles konvertieren { #convert-any-data-to-json-compatible }
Um Daten in etwas JSON-kompatibles zu konvertieren, lesen Sie die Dokumentation unter [Tutorial – JSON-kompatibler Encoder](../tutorial/encoder.md).
## OpenAPI-Metadaten – Dokumentation { #openapi-metadata-docs }
Um Metadaten zu Ihrem OpenAPI-Schema hinzuzufügen, einschließlich einer Lizenz, Version, Kontakt, usw., lesen Sie die Dokumentation unter [Tutorial – Metadaten und URLs der Dokumentation](../tutorial/metadata.md).
## Benutzerdefinierte OpenAPI-URL { #openapi-custom-url }
Um die OpenAPI-URL anzupassen (oder zu entfernen), lesen Sie die Dokumentation unter [Tutorial – Metadaten und URLs der Dokumentation](../tutorial/metadata.md#openapi-url).
## URLs der OpenAPI-Dokumentationen { #openapi-docs-urls }
Um die URLs zu aktualisieren, die für die automatisch generierten Dokumentations-Oberflächen verwendet werden, lesen Sie die Dokumentation unter [Tutorial – Metadaten und URLs der Dokumentation](../tutorial/metadata.md#docs-urls).
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FILE: docs/de/docs/how-to/graphql.md
================================================
# GraphQL { #graphql }
Da **FastAPI** auf dem **ASGI**-Standard basiert, ist es sehr einfach, jede **GraphQL**-Bibliothek zu integrieren, die auch mit ASGI kompatibel ist.
Sie können normale FastAPI-*Pfadoperationen* mit GraphQL in derselben Anwendung kombinieren.
/// tip | Tipp
**GraphQL** löst einige sehr spezifische Anwendungsfälle.
Es hat **Vorteile** und **Nachteile** im Vergleich zu gängigen **Web-APIs**.
Stellen Sie sicher, dass Sie prüfen, ob die **Vorteile** für Ihren Anwendungsfall die **Nachteile** ausgleichen. 🤓
///
## GraphQL-Bibliotheken { #graphql-libraries }
Hier sind einige der **GraphQL**-Bibliotheken, die **ASGI**-Unterstützung haben. Sie könnten sie mit **FastAPI** verwenden:
* [Strawberry](https://strawberry.rocks/) 🍓
* Mit [Dokumentation für FastAPI](https://strawberry.rocks/docs/integrations/fastapi)
* [Ariadne](https://ariadnegraphql.org/)
* Mit [Dokumentation für FastAPI](https://ariadnegraphql.org/docs/fastapi-integration)
* [Tartiflette](https://tartiflette.io/)
* Mit [Tartiflette ASGI](https://tartiflette.github.io/tartiflette-asgi/) für ASGI-Integration
* [Graphene](https://graphene-python.org/)
* Mit [starlette-graphene3](https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3)
## GraphQL mit Strawberry { #graphql-with-strawberry }
Wenn Sie mit **GraphQL** arbeiten möchten oder müssen, ist [**Strawberry**](https://strawberry.rocks/) die **empfohlene** Bibliothek, da deren Design **FastAPIs** Design am nächsten kommt und alles auf **Typannotationen** basiert.
Abhängig von Ihrem Anwendungsfall könnten Sie eine andere Bibliothek vorziehen, aber wenn Sie mich fragen würden, würde ich Ihnen wahrscheinlich empfehlen, **Strawberry** auszuprobieren.
Hier ist eine kleine Vorschau, wie Sie Strawberry mit FastAPI integrieren können:
{* ../../docs_src/graphql_/tutorial001_py310.py hl[3,22,25] *}
Weitere Informationen zu Strawberry finden Sie in der [Strawberry-Dokumentation](https://strawberry.rocks/).
Und auch in der Dokumentation zu [Strawberry mit FastAPI](https://strawberry.rocks/docs/integrations/fastapi).
## Ältere `GraphQLApp` von Starlette { #older-graphqlapp-from-starlette }
Frühere Versionen von Starlette enthielten eine `GraphQLApp`-Klasse zur Integration mit [Graphene](https://graphene-python.org/).
Das wurde von Starlette deprecatet, aber wenn Sie Code haben, der das verwendet, können Sie einfach zu [starlette-graphene3](https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3) **migrieren**, das denselben Anwendungsfall abdeckt und eine **fast identische Schnittstelle** hat.
/// tip | Tipp
Wenn Sie GraphQL benötigen, würde ich Ihnen trotzdem empfehlen, sich [Strawberry](https://strawberry.rocks/) anzuschauen, da es auf Typannotationen basiert, statt auf benutzerdefinierten Klassen und Typen.
///
## Mehr darüber lernen { #learn-more }
Weitere Informationen zu **GraphQL** finden Sie in der [offiziellen GraphQL-Dokumentation](https://graphql.org/).
Sie können auch mehr über jede der oben beschriebenen Bibliotheken in den jeweiligen Links lesen.
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FILE: docs/de/docs/how-to/index.md
================================================
# How-To – Rezepte { #how-to-recipes }
Hier finden Sie verschiedene Rezepte und „How-To“-Anleitungen zu **verschiedenen Themen**.
Die meisten dieser Ideen sind mehr oder weniger **unabhängig**, und in den meisten Fällen müssen Sie diese nur studieren, wenn sie direkt auf **Ihr Projekt** anwendbar sind.
Wenn etwas für Ihr Projekt interessant und nützlich erscheint, lesen Sie es, andernfalls überspringen Sie es einfach.
/// tip | Tipp
Wenn Sie strukturiert **FastAPI lernen** möchten (empfohlen), lesen Sie stattdessen Kapitel für Kapitel das [Tutorial – Benutzerhandbuch](../tutorial/index.md).
///
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FILE: docs/de/docs/how-to/migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2.md
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# Von Pydantic v1 zu Pydantic v2 migrieren { #migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2 }
Wenn Sie eine ältere FastAPI-App haben, nutzen Sie möglicherweise Pydantic Version 1.
FastAPI Version 0.100.0 unterstützte sowohl Pydantic v1 als auch v2. Es verwendete, was auch immer Sie installiert hatten.
FastAPI Version 0.119.0 führte eine teilweise Unterstützung für Pydantic v1 innerhalb von Pydantic v2 (als `pydantic.v1`) ein, um die Migration zu v2 zu erleichtern.
FastAPI 0.126.0 entfernte die Unterstützung für Pydantic v1, während `pydantic.v1` noch eine Weile unterstützt wurde.
/// warning | Achtung
Das Pydantic-Team hat die Unterstützung für Pydantic v1 in den neuesten Python-Versionen eingestellt, beginnend mit **Python 3.14**.
Dies schließt `pydantic.v1` ein, das unter Python 3.14 und höher nicht mehr unterstützt wird.
Wenn Sie die neuesten Features von Python nutzen möchten, müssen Sie sicherstellen, dass Sie Pydantic v2 verwenden.
///
Wenn Sie eine ältere FastAPI-App mit Pydantic v1 haben, zeige ich Ihnen hier, wie Sie sie zu Pydantic v2 migrieren, und die **Features in FastAPI 0.119.0**, die Ihnen bei einer schrittweisen Migration helfen.
## Offizieller Leitfaden { #official-guide }
Pydantic hat einen offiziellen [Migrationsleitfaden](https://docs.pydantic.dev/latest/migration/) von v1 zu v2.
Er enthält auch, was sich geändert hat, wie Validierungen nun korrekter und strikter sind, mögliche Stolpersteine, usw.
Sie können ihn lesen, um besser zu verstehen, was sich geändert hat.
## Tests { #tests }
Stellen Sie sicher, dass Sie [Tests](../tutorial/testing.md) für Ihre App haben und diese in Continuous Integration (CI) ausführen.
Auf diese Weise können Sie das Update durchführen und sicherstellen, dass weiterhin alles wie erwartet funktioniert.
## `bump-pydantic` { #bump-pydantic }
In vielen Fällen, wenn Sie reguläre Pydantic-Modelle ohne Anpassungen verwenden, können Sie den Großteil des Prozesses der Migration von Pydantic v1 auf Pydantic v2 automatisieren.
Sie können [`bump-pydantic`](https://github.com/pydantic/bump-pydantic) vom selben Pydantic-Team verwenden.
Dieses Tool hilft Ihnen, den Großteil des zu ändernden Codes automatisch anzupassen.
Danach können Sie die Tests ausführen und prüfen, ob alles funktioniert. Falls ja, sind Sie fertig. 😎
## Pydantic v1 in v2 { #pydantic-v1-in-v2 }
Pydantic v2 enthält alles aus Pydantic v1 als Untermodul `pydantic.v1`. Dies wird aber in Versionen oberhalb von Python 3.13 nicht mehr unterstützt.
Das bedeutet, Sie können die neueste Version von Pydantic v2 installieren und die alten Pydantic‑v1‑Komponenten aus diesem Untermodul importieren und verwenden, als hätten Sie das alte Pydantic v1 installiert.
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial001_an_py310.py hl[1,4] *}
### FastAPI-Unterstützung für Pydantic v1 in v2 { #fastapi-support-for-pydantic-v1-in-v2 }
Seit FastAPI 0.119.0 gibt es außerdem eine teilweise Unterstützung für Pydantic v1 innerhalb von Pydantic v2, um die Migration auf v2 zu erleichtern.
Sie könnten also Pydantic auf die neueste Version 2 aktualisieren und die Importe so ändern, dass das Untermodul `pydantic.v1` verwendet wird, und in vielen Fällen würde es einfach funktionieren.
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial002_an_py310.py hl[2,5,15] *}
/// warning | Achtung
Beachten Sie, dass, da das Pydantic‑Team Pydantic v1 in neueren Python‑Versionen nicht mehr unterstützt, beginnend mit Python 3.14, auch die Verwendung von `pydantic.v1` unter Python 3.14 und höher nicht unterstützt wird.
///
### Pydantic v1 und v2 in derselben App { #pydantic-v1-and-v2-on-the-same-app }
Es wird von Pydantic **nicht unterstützt**, dass ein Pydantic‑v2‑Modell Felder hat, die als Pydantic‑v1‑Modelle definiert sind, und umgekehrt.
```mermaid
graph TB
subgraph "❌ Nicht unterstützt"
direction TB
subgraph V2["Pydantic-v2-Modell"]
V1Field["Pydantic-v1-Modell"]
end
subgraph V1["Pydantic-v1-Modell"]
V2Field["Pydantic-v2-Modell"]
end
end
style V2 fill:#f9fff3
style V1 fill:#fff6f0
style V1Field fill:#fff6f0
style V2Field fill:#f9fff3
```
... aber Sie können getrennte Modelle, die Pydantic v1 bzw. v2 nutzen, in derselben App verwenden.
```mermaid
graph TB
subgraph "✅ Unterstützt"
direction TB
subgraph V2["Pydantic-v2-Modell"]
V2Field["Pydantic-v2-Modell"]
end
subgraph V1["Pydantic-v1-Modell"]
V1Field["Pydantic-v1-Modell"]
end
end
style V2 fill:#f9fff3
style V1 fill:#fff6f0
style V1Field fill:#fff6f0
style V2Field fill:#f9fff3
```
In einigen Fällen ist es sogar möglich, sowohl Pydantic‑v1‑ als auch Pydantic‑v2‑Modelle in derselben **Pfadoperation** Ihrer FastAPI‑App zu verwenden:
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py hl[2:3,6,12,21:22] *}
Im obigen Beispiel ist das Eingabemodell ein Pydantic‑v1‑Modell, und das Ausgabemodell (definiert in `response_model=ItemV2`) ist ein Pydantic‑v2‑Modell.
### Pydantic v1 Parameter { #pydantic-v1-parameters }
Wenn Sie einige der FastAPI-spezifischen Tools für Parameter wie `Body`, `Query`, `Form`, usw. zusammen mit Pydantic‑v1‑Modellen verwenden müssen, können Sie die aus `fastapi.temp_pydantic_v1_params` importieren, während Sie die Migration zu Pydantic v2 abschließen:
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial004_an_py310.py hl[4,18] *}
### In Schritten migrieren { #migrate-in-steps }
/// tip | Tipp
Probieren Sie zuerst `bump-pydantic` aus. Wenn Ihre Tests erfolgreich sind und das funktioniert, sind Sie mit einem einzigen Befehl fertig. ✨
///
Wenn `bump-pydantic` für Ihren Anwendungsfall nicht funktioniert, können Sie die Unterstützung für Pydantic‑v1‑ und Pydantic‑v2‑Modelle in derselben App nutzen, um die Migration zu Pydantic v2 schrittweise durchzuführen.
Sie könnten zuerst Pydantic auf die neueste Version 2 aktualisieren und die Importe so ändern, dass für all Ihre Modelle `pydantic.v1` verwendet wird.
Anschließend können Sie beginnen, Ihre Modelle gruppenweise von Pydantic v1 auf v2 zu migrieren – in kleinen, schrittweisen Etappen. 🚶
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FILE: docs/de/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md
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# Separate OpenAPI-Schemas für Eingabe und Ausgabe oder nicht { #separate-openapi-schemas-for-input-and-output-or-not }
Seit der Veröffentlichung von **Pydantic v2** ist die generierte OpenAPI etwas genauer und **korrekter** als zuvor. 😎
Tatsächlich gibt es in einigen Fällen sogar **zwei JSON-Schemas** in OpenAPI für dasselbe Pydantic-Modell, für Eingabe und Ausgabe, je nachdem, ob sie **Defaultwerte** haben.
Sehen wir uns an, wie das funktioniert und wie Sie es bei Bedarf ändern können.
## Pydantic-Modelle für Eingabe und Ausgabe { #pydantic-models-for-input-and-output }
Nehmen wir an, Sie haben ein Pydantic-Modell mit Defaultwerten wie dieses:
{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}
### Modell für Eingabe { #model-for-input }
Wenn Sie dieses Modell wie hier als Eingabe verwenden:
{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:15] hl[14] *}
... dann ist das Feld `description` **nicht erforderlich**. Weil es den Defaultwert `None` hat.
### Eingabemodell in der Dokumentation { #input-model-in-docs }
Sie können überprüfen, dass das Feld `description` in der Dokumentation kein **rotes Sternchen** enthält, es ist nicht als erforderlich markiert:
FastAPI-Framework, hohe Performanz, leicht zu lernen, schnell zu entwickeln, produktionsreif
## **Typer**, das FastAPI der CLIs { #typer-the-fastapi-of-clis }
Wenn Sie eine CLI-Anwendung für das Terminal erstellen, anstelle einer Web-API, schauen Sie sich [**Typer**](https://typer.tiangolo.com/) an.
**Typer** ist die kleine Schwester von FastAPI. Und es soll das **FastAPI der CLIs** sein. ⌨️ 🚀
## Anforderungen { #requirements }
FastAPI steht auf den Schultern von Giganten:
* [Starlette](https://www.starlette.dev/) für die Webanteile.
* [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) für die Datenanteile.
## Installation { #installation }
Erstellen und aktivieren Sie eine [virtuelle Umgebung](https://fastapi.tiangolo.com/de/virtual-environments/) und installieren Sie dann FastAPI:
async def ...fastapi dev ...
### Typen hinzufügen { #add-types }
Lassen Sie uns eine einzelne Zeile aus der vorherigen Version ändern.
Wir ändern den folgenden Teil, die Parameter der Funktion, von:
```Python
first_name, last_name
```
zu:
```Python
first_name: str, last_name: str
```
Das war's.
Das sind die „Typhinweise“:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial002_py310.py hl[1] *}
Das ist nicht das gleiche wie das Deklarieren von Defaultwerten, wie es hier der Fall ist:
```Python
first_name="john", last_name="doe"
```
Das ist eine andere Sache.
Wir verwenden Doppelpunkte (`:`), nicht Gleichheitszeichen (`=`).
Und das Hinzufügen von Typhinweisen ändert normalerweise nichts an dem, was ohne sie passieren würde.
Aber jetzt stellen Sie sich vor, Sie sind wieder mitten in der Erstellung dieser Funktion, aber mit Typhinweisen.
An derselben Stelle versuchen Sie, die Autovervollständigung mit „Strg+Leertaste“ auszulösen, und Sie sehen:
Hier können Sie durch die Optionen blättern, bis Sie diejenige finden, bei der es „Klick“ macht:
## Mehr Motivation { #more-motivation }
Sehen Sie sich diese Funktion an, sie hat bereits Typhinweise:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial003_py310.py hl[1] *}
Da der Editor die Typen der Variablen kennt, erhalten Sie nicht nur Code-Vervollständigung, sondern auch eine Fehlerprüfung:
Jetzt, da Sie wissen, dass Sie das reparieren müssen, konvertieren Sie `age` mittels `str(age)` in einen String:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial004_py310.py hl[2] *}
## Deklarieren von Typen { #declaring-types }
Sie haben gerade den Haupt-Einsatzort für die Deklaration von Typhinweisen gesehen. Als Funktionsparameter.
Das ist auch meistens, wie sie in **FastAPI** verwendet werden.
### Einfache Typen { #simple-types }
Sie können alle Standard-Python-Typen deklarieren, nicht nur `str`.
Zum Beispiel diese:
* `int`
* `float`
* `bool`
* `bytes`
{* ../../docs_src/python_types/tutorial005_py310.py hl[1] *}
### `typing`-Modul { #typing-module }
Für einige zusätzliche Anwendungsfälle müssen Sie möglicherweise Dinge aus dem Standardmodul `typing` importieren. Zum Beispiel, wenn Sie deklarieren möchten, dass etwas „jeden Typ“ haben kann, können Sie `Any` aus `typing` verwenden:
```python
from typing import Any
def some_function(data: Any):
print(data)
```
### Generische Typen { #generic-types }
Einige Typen können „Typ-Parameter“ in eckigen Klammern annehmen, um ihre inneren Typen zu definieren, z. B. eine „Liste von Strings“ würde als `list[str]` deklariert.
Diese Typen, die Typ-Parameter annehmen können, werden **generische Typen** oder **Generics** genannt.
Sie können dieselben eingebauten Typen als Generics verwenden (mit eckigen Klammern und Typen darin):
* `list`
* `tuple`
* `set`
* `dict`
#### Liste { #list }
Definieren wir zum Beispiel eine Variable, die eine `list` von `str` – eine Liste von Strings – sein soll.
Deklarieren Sie die Variable mit der gleichen Doppelpunkt-Syntax (`:`).
Als Typ nehmen Sie `list`.
Da die Liste ein Typ ist, welcher innere Typen enthält, werden diese von eckigen Klammern umfasst:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial006_py310.py hl[1] *}
/// info | Info
Die inneren Typen in den eckigen Klammern werden als „Typ-Parameter“ bezeichnet.
In diesem Fall ist `str` der Typ-Parameter, der an `list` übergeben wird.
///
Das bedeutet: Die Variable `items` ist eine Liste – `list` – und jedes der Elemente in dieser Liste ist ein String – `str`.
Auf diese Weise kann Ihr Editor Sie auch bei der Bearbeitung von Einträgen aus der Liste unterstützen:
Ohne Typen ist das fast unmöglich zu erreichen.
Beachten Sie, dass die Variable `item` eines der Elemente in der Liste `items` ist.
Und trotzdem weiß der Editor, dass es sich um ein `str` handelt, und bietet entsprechende Unterstützung.
#### Tupel und Menge { #tuple-and-set }
Das Gleiche gilt für die Deklaration eines Tupels – `tuple` – und einer Menge – `set`:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial007_py310.py hl[1] *}
Das bedeutet:
* Die Variable `items_t` ist ein `tuple` mit 3 Elementen, einem `int`, einem weiteren `int` und einem `str`.
* Die Variable `items_s` ist ein `set`, und jedes seiner Elemente ist vom Typ `bytes`.
#### Dict { #dict }
Um ein `dict` zu definieren, übergeben Sie zwei Typ-Parameter, getrennt durch Kommas.
Der erste Typ-Parameter ist für die Schlüssel des `dict`.
Der zweite Typ-Parameter ist für die Werte des `dict`:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial008_py310.py hl[1] *}
Das bedeutet:
* Die Variable `prices` ist ein `dict`:
* Die Schlüssel dieses `dict` sind vom Typ `str` (z. B. die Namen der einzelnen Artikel).
* Die Werte dieses `dict` sind vom Typ `float` (z. B. der Preis jedes Artikels).
#### Union { #union }
Sie können deklarieren, dass eine Variable einer von **verschiedenen Typen** sein kann, zum Beispiel ein `int` oder ein `str`.
Um das zu definieren, verwenden Sie den vertikalen Balken (`|`), um beide Typen zu trennen.
Das wird „Union“ genannt, weil die Variable etwas aus der Vereinigung dieser beiden Typmengen sein kann.
```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008b_py310.py!}
```
Das bedeutet, dass `item` ein `int` oder ein `str` sein könnte.
#### Vielleicht `None` { #possibly-none }
Sie können deklarieren, dass ein Wert einen Typ haben könnte, wie `str`, dass er aber auch `None` sein könnte.
//// tab | Python 3.10+
```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial009_py310.py!}
```
////
Wenn Sie `str | None` anstelle von nur `str` verwenden, wird Ihr Editor Ihnen dabei helfen, Fehler zu erkennen, bei denen Sie annehmen könnten, dass ein Wert immer ein `str` ist, obwohl er auch `None` sein könnte.
### Klassen als Typen { #classes-as-types }
Sie können auch eine Klasse als Typ einer Variablen deklarieren.
Nehmen wir an, Sie haben eine Klasse `Person`, mit einem Namen:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py310.py hl[1:3] *}
Dann können Sie eine Variable vom Typ `Person` deklarieren:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py310.py hl[6] *}
Und wiederum bekommen Sie die volle Editor-Unterstützung:
Beachten Sie, das bedeutet: „`one_person` ist eine **Instanz** der Klasse `Person`“.
Es bedeutet nicht: „`one_person` ist die **Klasse** genannt `Person`“.
## Pydantic-Modelle { #pydantic-models }
[Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) ist eine Python-Bibliothek für die Validierung von Daten.
Sie deklarieren die „Form“ der Daten als Klassen mit Attributen.
Und jedes Attribut hat einen Typ.
Dann erzeugen Sie eine Instanz dieser Klasse mit einigen Werten, und Pydantic validiert die Werte, konvertiert sie in den passenden Typ (falls notwendig) und gibt Ihnen ein Objekt mit allen Daten.
Und Sie erhalten volle Editor-Unterstützung für dieses Objekt.
Ein Beispiel aus der offiziellen Pydantic Dokumentation:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial011_py310.py *}
/// info | Info
Um mehr über [Pydantic zu erfahren, schauen Sie sich dessen Dokumentation an](https://docs.pydantic.dev/).
///
**FastAPI** basiert vollständig auf Pydantic.
Viel mehr von all dem werden Sie in praktischer Anwendung im [Tutorial – Benutzerhandbuch](tutorial/index.md) sehen.
## Typhinweise mit Metadaten-Annotationen { #type-hints-with-metadata-annotations }
Python bietet auch die Möglichkeit, **zusätzliche Metadaten** in Typhinweisen unterzubringen, mittels `Annotated`.
Sie können `Annotated` von `typing` importieren.
{* ../../docs_src/python_types/tutorial013_py310.py hl[1,4] *}
Python selbst macht nichts mit `Annotated`. Für Editoren und andere Tools ist der Typ immer noch `str`.
Aber Sie können `Annotated` nutzen, um **FastAPI** mit Metadaten zu versorgen, die ihm sagen, wie sich Ihre Anwendung verhalten soll.
Wichtig ist, dass **der erste *Typ-Parameter***, den Sie `Annotated` übergeben, der **tatsächliche Typ** ist. Der Rest sind Metadaten für andere Tools.
Im Moment müssen Sie nur wissen, dass `Annotated` existiert, und dass es Standard-Python ist. 😎
Später werden Sie sehen, wie **mächtig** es sein kann.
/// tip | Tipp
Der Umstand, dass es **Standard-Python** ist, bedeutet, dass Sie immer noch die **bestmögliche Entwickler-Erfahrung** in Ihrem Editor haben, sowie mit den Tools, die Sie nutzen, um Ihren Code zu analysieren, zu refaktorisieren, usw. ✨
Und ebenfalls, dass Ihr Code sehr kompatibel mit vielen anderen Python-Tools und -Bibliotheken sein wird. 🚀
///
## Typhinweise in **FastAPI** { #type-hints-in-fastapi }
**FastAPI** macht sich diese Typhinweise zunutze, um mehrere Dinge zu tun.
Mit **FastAPI** deklarieren Sie Parameter mit Typhinweisen, und Sie erhalten:
* **Editorunterstützung**.
* **Typ-Prüfungen**.
... und **FastAPI** verwendet dieselben Deklarationen, um:
* **Anforderungen** zu definieren: aus Request-Pfadparametern, Query-Parametern, Headern, Bodys, Abhängigkeiten, usw.
* **Daten umzuwandeln**: aus dem Request in den erforderlichen Typ.
* **Daten zu validieren**: aus jedem Request:
* **Automatische Fehler** generieren, die an den Client zurückgegeben werden, wenn die Daten ungültig sind.
* Die API mit OpenAPI zu **dokumentieren**:
* Die dann von den Benutzeroberflächen der automatisch generierten interaktiven Dokumentation verwendet wird.
Das mag alles abstrakt klingen. Machen Sie sich keine Sorgen. Sie werden all das in Aktion sehen im [Tutorial – Benutzerhandbuch](tutorial/index.md).
Das Wichtigste ist, dass **FastAPI** durch die Verwendung von Standard-Python-Typen an einer einzigen Stelle (anstatt weitere Klassen, Dekoratoren usw. hinzuzufügen) einen Großteil der Arbeit für Sie erledigt.
/// info | Info
Wenn Sie bereits das ganze Tutorial durchgearbeitet haben und mehr über Typen erfahren wollen, dann ist eine gute Ressource [der „Cheat Sheet“ von `mypy`](https://mypy.readthedocs.io/en/latest/cheat_sheet_py3.html).
///
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FILE: docs/de/docs/resources/index.md
================================================
# Ressourcen { #resources }
Zusätzliche Ressourcen, externe Links und mehr. ✈️
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FILE: docs/de/docs/translation-banner.md
================================================
/// details | 🌐 Übersetzung durch KI und Menschen
Diese Übersetzung wurde von KI erstellt, angeleitet von Menschen. 🤝
Sie könnte Fehler enthalten, etwa Missverständnisse des ursprünglichen Sinns oder unnatürliche Formulierungen, usw. 🤖
Sie können diese Übersetzung verbessern, indem Sie [uns helfen, die KI-LLM besser anzuleiten](https://fastapi.tiangolo.com/de/contributing/#translations).
[Englische Version](ENGLISH_VERSION_URL)
///
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FILE: docs/de/docs/tutorial/background-tasks.md
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# Hintergrundtasks { #background-tasks }
Sie können Hintergrundtasks definieren, die *nach* der Rückgabe einer Response ausgeführt werden sollen.
Das ist nützlich für Vorgänge, die nach einem Request ausgeführt werden müssen, bei denen der Client jedoch nicht unbedingt auf den Abschluss des Vorgangs warten muss, bevor er die Response erhält.
Hierzu zählen beispielsweise:
* E-Mail-Benachrichtigungen, die nach dem Ausführen einer Aktion gesendet werden:
* Da die Verbindung zu einem E-Mail-Server und das Senden einer E-Mail in der Regel „langsam“ ist (einige Sekunden), können Sie die Response sofort zurücksenden und die E-Mail-Benachrichtigung im Hintergrund senden.
* Daten verarbeiten:
* Angenommen, Sie erhalten eine Datei, die einen langsamen Prozess durchlaufen muss. Sie können als Response „Accepted“ (HTTP 202) zurückgeben und die Datei im Hintergrund verarbeiten.
## `BackgroundTasks` verwenden { #using-backgroundtasks }
Importieren Sie zunächst `BackgroundTasks` und definieren Sie einen Parameter in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* mit der Typdeklaration `BackgroundTasks`:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[1,13] *}
**FastAPI** erstellt für Sie das Objekt vom Typ `BackgroundTasks` und übergibt es als diesen Parameter.
## Eine Taskfunktion erstellen { #create-a-task-function }
Erstellen Sie eine Funktion, die als Hintergrundtask ausgeführt werden soll.
Es handelt sich schlicht um eine Standard-Funktion, die Parameter empfangen kann.
Es kann sich um eine `async def`- oder normale `def`-Funktion handeln. **FastAPI** weiß, wie damit zu verfahren ist.
In diesem Fall schreibt die Taskfunktion in eine Datei (den Versand einer E-Mail simulierend).
Und da der Schreibvorgang nicht `async` und `await` verwendet, definieren wir die Funktion mit normalem `def`:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[6:9] *}
## Den Hintergrundtask hinzufügen { #add-the-background-task }
Übergeben Sie innerhalb Ihrer *Pfadoperation-Funktion* Ihre Taskfunktion mit der Methode `.add_task()` an das *Hintergrundtasks*-Objekt:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[14] *}
`.add_task()` erhält als Argumente:
* Eine Taskfunktion, die im Hintergrund ausgeführt wird (`write_notification`).
* Eine beliebige Folge von Argumenten, die der Reihe nach an die Taskfunktion übergeben werden sollen (`email`).
* Alle Schlüsselwort-Argumente, die an die Taskfunktion übergeben werden sollen (`message="some notification"`).
## Dependency Injection { #dependency-injection }
Die Verwendung von `BackgroundTasks` funktioniert auch mit dem Dependency Injection System. Sie können einen Parameter vom Typ `BackgroundTasks` auf mehreren Ebenen deklarieren: in einer *Pfadoperation-Funktion*, in einer Abhängigkeit (Dependable), in einer Unterabhängigkeit usw.
**FastAPI** weiß, was jeweils zu tun ist und wie dasselbe Objekt wiederverwendet werden kann, sodass alle Hintergrundtasks zusammengeführt und anschließend im Hintergrund ausgeführt werden:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002_an_py310.py hl[13,15,22,25] *}
In obigem Beispiel werden die Nachrichten, *nachdem* die Response gesendet wurde, in die Datei `log.txt` geschrieben.
Wenn im Request ein Query-Parameter enthalten war, wird dieser in einem Hintergrundtask in das Log geschrieben.
Und dann schreibt ein weiterer Hintergrundtask, der in der *Pfadoperation-Funktion* erstellt wird, eine Nachricht unter Verwendung des Pfad-Parameters `email`.
## Technische Details { #technical-details }
Die Klasse `BackgroundTasks` stammt direkt von [`starlette.background`](https://www.starlette.dev/background/).
Sie wird direkt in FastAPI importiert/inkludiert, sodass Sie sie von `fastapi` importieren können und vermeiden, versehentlich das alternative `BackgroundTask` (ohne das `s` am Ende) von `starlette.background` zu importieren.
Indem Sie nur `BackgroundTasks` (und nicht `BackgroundTask`) verwenden, ist es dann möglich, es als *Pfadoperation-Funktion*-Parameter zu verwenden und **FastAPI** den Rest für Sie erledigen zu lassen, genau wie bei der direkten Verwendung des `Request`-Objekts.
Es ist immer noch möglich, `BackgroundTask` allein in FastAPI zu verwenden, aber Sie müssen das Objekt in Ihrem Code erstellen und eine Starlette-`Response` zurückgeben, die es enthält.
Weitere Details finden Sie in [Starlettes offizieller Dokumentation für Hintergrundtasks](https://www.starlette.dev/background/).
## Vorbehalt { #caveat }
Wenn Sie umfangreiche Hintergrundberechnungen durchführen müssen und diese nicht unbedingt vom selben Prozess ausgeführt werden müssen (z. B. müssen Sie Speicher, Variablen, usw. nicht gemeinsam nutzen), könnte die Verwendung anderer größerer Tools wie z. B. [Celery](https://docs.celeryq.dev) von Vorteil sein.
Sie erfordern in der Regel komplexere Konfigurationen und einen Nachrichten-/Job-Queue-Manager wie RabbitMQ oder Redis, ermöglichen Ihnen jedoch die Ausführung von Hintergrundtasks in mehreren Prozessen und insbesondere auf mehreren Servern.
Wenn Sie jedoch über dieselbe **FastAPI**-App auf Variablen und Objekte zugreifen oder kleine Hintergrundtasks ausführen müssen (z. B. das Senden einer E-Mail-Benachrichtigung), können Sie einfach `BackgroundTasks` verwenden.
## Zusammenfassung { #recap }
Importieren und verwenden Sie `BackgroundTasks` mit Parametern in *Pfadoperation-Funktionen* und Abhängigkeiten, um Hintergrundtasks hinzuzufügen.
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FILE: docs/de/docs/tutorial/bigger-applications.md
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# Größere Anwendungen – mehrere Dateien { #bigger-applications-multiple-files }
Wenn Sie eine Anwendung oder eine Web-API erstellen, ist es selten der Fall, dass Sie alles in einer einzigen Datei unterbringen können.
**FastAPI** bietet ein praktisches Werkzeug zur Strukturierung Ihrer Anwendung bei gleichzeitiger Wahrung der Flexibilität.
/// info | Info
Wenn Sie von Flask kommen, wäre dies das Äquivalent zu Flasks Blueprints.
///
## Eine Beispiel-Dateistruktur { #an-example-file-structure }
Nehmen wir an, Sie haben eine Dateistruktur wie diese:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ ├── dependencies.py
│ └── routers
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── items.py
│ │ └── users.py
│ └── internal
│ ├── __init__.py
│ └── admin.py
```
/// tip | Tipp
Es gibt mehrere `__init__.py`-Dateien: eine in jedem Verzeichnis oder Unterverzeichnis.
Das ermöglicht den Import von Code aus einer Datei in eine andere.
In `app/main.py` könnten Sie beispielsweise eine Zeile wie diese haben:
```
from app.routers import items
```
///
* Das Verzeichnis `app` enthält alles. Und es hat eine leere Datei `app/__init__.py`, es handelt sich also um ein „Python-Package“ (eine Sammlung von „Python-Modulen“): `app`.
* Es enthält eine Datei `app/main.py`. Da sie sich in einem Python-Package (einem Verzeichnis mit einer Datei `__init__.py`) befindet, ist sie ein „Modul“ dieses Packages: `app.main`.
* Es gibt auch eine Datei `app/dependencies.py`, genau wie `app/main.py` ist sie ein „Modul“: `app.dependencies`.
* Es gibt ein Unterverzeichnis `app/routers/` mit einer weiteren Datei `__init__.py`, es handelt sich also um ein „Python-Subpackage“: `app.routers`.
* Die Datei `app/routers/items.py` befindet sich in einem Package, `app/routers/`, also ist sie ein Submodul: `app.routers.items`.
* Das Gleiche gilt für `app/routers/users.py`, es ist ein weiteres Submodul: `app.routers.users`.
* Es gibt auch ein Unterverzeichnis `app/internal/` mit einer weiteren Datei `__init__.py`, es handelt sich also um ein weiteres „Python-Subpackage“: `app.internal`.
* Und die Datei `app/internal/admin.py` ist ein weiteres Submodul: `app.internal.admin`.
Die gleiche Dateistruktur mit Kommentaren:
```bash
.
├── app # "app" ist ein Python-Package
│ ├── __init__.py # diese Datei macht "app" zu einem "Python-Package"
│ ├── main.py # "main"-Modul, z. B. import app.main
│ ├── dependencies.py # "dependencies"-Modul, z. B. import app.dependencies
│ └── routers # "routers" ist ein "Python-Subpackage"
│ │ ├── __init__.py # macht "routers" zu einem "Python-Subpackage"
│ │ ├── items.py # "items"-Submodul, z. B. import app.routers.items
│ │ └── users.py # "users"-Submodul, z. B. import app.routers.users
│ └── internal # "internal" ist ein "Python-Subpackage"
│ ├── __init__.py # macht "internal" zu einem "Python-Subpackage"
│ └── admin.py # "admin"-Submodul, z. B. import app.internal.admin
```
## `APIRouter` { #apirouter }
Nehmen wir an, die Datei, die nur für die Verwaltung von Benutzern zuständig ist, ist das Submodul unter `/app/routers/users.py`.
Sie möchten die *Pfadoperationen* für Ihre Benutzer vom Rest des Codes trennen, um ihn organisiert zu halten.
Aber es ist immer noch Teil derselben **FastAPI**-Anwendung/Web-API (es ist Teil desselben „Python-Packages“).
Sie können die *Pfadoperationen* für dieses Modul mit `APIRouter` erstellen.
### `APIRouter` importieren { #import-apirouter }
Sie importieren ihn und erstellen eine „Instanz“ auf die gleiche Weise wie mit der Klasse `FastAPI`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/users.py hl[1,3] title["app/routers/users.py"] *}
### *Pfadoperationen* mit `APIRouter` { #path-operations-with-apirouter }
Und dann verwenden Sie ihn, um Ihre *Pfadoperationen* zu deklarieren.
Verwenden Sie ihn auf die gleiche Weise wie die Klasse `FastAPI`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/users.py hl[6,11,16] title["app/routers/users.py"] *}
Sie können sich `APIRouter` als eine „Mini-`FastAPI`“-Klasse vorstellen.
Alle die gleichen Optionen werden unterstützt.
Alle die gleichen `parameters`, `responses`, `dependencies`, `tags`, usw.
/// tip | Tipp
In diesem Beispiel heißt die Variable `router`, aber Sie können ihr einen beliebigen Namen geben.
///
Wir werden diesen `APIRouter` in die Hauptanwendung `FastAPI` einbinden, aber zuerst kümmern wir uns um die Abhängigkeiten und einen anderen `APIRouter`.
## Abhängigkeiten { #dependencies }
Wir sehen, dass wir einige Abhängigkeiten benötigen, die an mehreren Stellen der Anwendung verwendet werden.
Also fügen wir sie in ihr eigenes `dependencies`-Modul (`app/dependencies.py`) ein.
Wir werden nun eine einfache Abhängigkeit verwenden, um einen benutzerdefinierten `X-Token`-Header zu lesen:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/dependencies.py hl[3,6:8] title["app/dependencies.py"] *}
/// tip | Tipp
Um dieses Beispiel zu vereinfachen, verwenden wir einen erfundenen Header.
Aber in der Praxis werden Sie mit den integrierten [Sicherheits-Werkzeugen](security/index.md) bessere Ergebnisse erzielen.
///
## Ein weiteres Modul mit `APIRouter` { #another-module-with-apirouter }
Nehmen wir an, Sie haben im Modul unter `app/routers/items.py` auch die Endpunkte, die für die Verarbeitung von Artikeln („Items“) aus Ihrer Anwendung vorgesehen sind.
Sie haben *Pfadoperationen* für:
* `/items/`
* `/items/{item_id}`
Es ist alles die gleiche Struktur wie bei `app/routers/users.py`.
Aber wir wollen schlauer sein und den Code etwas vereinfachen.
Wir wissen, dass alle *Pfadoperationen* in diesem Modul folgendes haben:
* Pfad-`prefix`: `/items`.
* `tags`: (nur ein Tag: `items`).
* Zusätzliche `responses`.
* `dependencies`: Sie alle benötigen die von uns erstellte `X-Token`-Abhängigkeit.
Anstatt also alles zu jeder *Pfadoperation* hinzuzufügen, können wir es dem `APIRouter` hinzufügen.
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[5:10,16,21] title["app/routers/items.py"] *}
Da der Pfad jeder *Pfadoperation* mit `/` beginnen muss, wie in:
```Python hl_lines="1"
@router.get("/{item_id}")
async def read_item(item_id: str):
...
```
... darf das Präfix kein abschließendes `/` enthalten.
Das Präfix lautet in diesem Fall also `/items`.
Wir können auch eine Liste von `tags` und zusätzliche `responses` hinzufügen, die auf alle in diesem Router enthaltenen *Pfadoperationen* angewendet werden.
Und wir können eine Liste von `dependencies` hinzufügen, die allen *Pfadoperationen* im Router hinzugefügt und für jeden an sie gerichteten Request ausgeführt/aufgelöst werden.
/// tip | Tipp
Beachten Sie, dass ähnlich wie bei [Abhängigkeiten in *Pfadoperation-Dekoratoren*](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md) kein Wert an Ihre *Pfadoperation-Funktion* übergeben wird.
///
Das Endergebnis ist, dass die Pfade für diese Artikel jetzt wie folgt lauten:
* `/items/`
* `/items/{item_id}`
... wie wir es beabsichtigt hatten.
* Sie werden mit einer Liste von Tags gekennzeichnet, die einen einzelnen String „items“ enthält.
* Diese „Tags“ sind besonders nützlich für die automatischen interaktiven Dokumentationssysteme (unter Verwendung von OpenAPI).
* Alle enthalten die vordefinierten `responses`.
* Für alle diese *Pfadoperationen* wird die Liste der `dependencies` ausgewertet/ausgeführt, bevor sie selbst ausgeführt werden.
* Wenn Sie außerdem Abhängigkeiten in einer bestimmten *Pfadoperation* deklarieren, **werden diese ebenfalls ausgeführt**.
* Zuerst werden die Router-Abhängigkeiten ausgeführt, dann die [`dependencies` im Dekorator](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md) und dann die normalen Parameterabhängigkeiten.
* Sie können auch [`Security`-Abhängigkeiten mit `scopes`](../advanced/security/oauth2-scopes.md) hinzufügen.
/// tip | Tipp
`dependencies` im `APIRouter` können beispielsweise verwendet werden, um eine Authentifizierung für eine ganze Gruppe von *Pfadoperationen* zu erfordern. Selbst wenn die Abhängigkeiten nicht jeder einzeln hinzugefügt werden.
///
/// check | Testen
Die Parameter `prefix`, `tags`, `responses` und `dependencies` sind (wie in vielen anderen Fällen) nur ein Feature von **FastAPI**, um Ihnen dabei zu helfen, Codeverdoppelung zu vermeiden.
///
### Die Abhängigkeiten importieren { #import-the-dependencies }
Der folgende Code befindet sich im Modul `app.routers.items`, also in der Datei `app/routers/items.py`.
Und wir müssen die Abhängigkeitsfunktion aus dem Modul `app.dependencies` importieren, also aus der Datei `app/dependencies.py`.
Daher verwenden wir einen relativen Import mit `..` für die Abhängigkeiten:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[3] title["app/routers/items.py"] *}
#### Wie relative Importe funktionieren { #how-relative-imports-work }
/// tip | Tipp
Wenn Sie genau wissen, wie Importe funktionieren, fahren Sie mit dem nächsten Abschnitt unten fort.
///
Ein einzelner Punkt `.`, wie in:
```Python
from .dependencies import get_token_header
```
würde bedeuten:
* Beginnend im selben Package, in dem sich dieses Modul (die Datei `app/routers/items.py`) befindet (das Verzeichnis `app/routers/`) ...
* finde das Modul `dependencies` (eine imaginäre Datei unter `app/routers/dependencies.py`) ...
* und importiere daraus die Funktion `get_token_header`.
Aber diese Datei existiert nicht, unsere Abhängigkeiten befinden sich in einer Datei unter `app/dependencies.py`.
Erinnern Sie sich, wie unsere Anwendungs-/Dateistruktur aussieht:
---
Die beiden Punkte `..`, wie in:
```Python
from ..dependencies import get_token_header
```
bedeuten:
* Beginnend im selben Package, in dem sich dieses Modul (die Datei `app/routers/items.py`) befindet (das Verzeichnis `app/routers/`) ...
* gehe zum übergeordneten Package (das Verzeichnis `app/`) ...
* und finde dort das Modul `dependencies` (die Datei unter `app/dependencies.py`) ...
* und importiere daraus die Funktion `get_token_header`.
Das funktioniert korrekt! 🎉
---
Das Gleiche gilt, wenn wir drei Punkte `...` verwendet hätten, wie in:
```Python
from ...dependencies import get_token_header
```
Das würde bedeuten:
* Beginnend im selben Package, in dem sich dieses Modul (die Datei `app/routers/items.py`) befindet (das Verzeichnis `app/routers/`) ...
* gehe zum übergeordneten Package (das Verzeichnis `app/`) ...
* gehe dann zum übergeordneten Package dieses Packages (es gibt kein übergeordnetes Package, `app` ist die oberste Ebene 😱) ...
* und finde dort das Modul `dependencies` (die Datei unter `app/dependencies.py`) ...
* und importiere daraus die Funktion `get_token_header`.
Das würde sich auf ein Paket oberhalb von `app/` beziehen, mit seiner eigenen Datei `__init__.py`, usw. Aber das haben wir nicht. Das würde in unserem Beispiel also einen Fehler auslösen. 🚨
Aber jetzt wissen Sie, wie es funktioniert, sodass Sie relative Importe in Ihren eigenen Anwendungen verwenden können, egal wie komplex diese sind. 🤓
### Einige benutzerdefinierte `tags`, `responses`, und `dependencies` hinzufügen { #add-some-custom-tags-responses-and-dependencies }
Wir fügen weder das Präfix `/items` noch `tags=["items"]` zu jeder *Pfadoperation* hinzu, da wir sie zum `APIRouter` hinzugefügt haben.
Aber wir können immer noch _mehr_ `tags` hinzufügen, die auf eine bestimmte *Pfadoperation* angewendet werden, sowie einige zusätzliche `responses`, die speziell für diese *Pfadoperation* gelten:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[30:31] title["app/routers/items.py"] *}
/// tip | Tipp
Diese letzte Pfadoperation wird eine Kombination von Tags haben: `["items", "custom"]`.
Und sie wird auch beide Responses in der Dokumentation haben, eine für `404` und eine für `403`.
///
## Das Haupt-`FastAPI` { #the-main-fastapi }
Sehen wir uns nun das Modul unter `app/main.py` an.
Hier importieren und verwenden Sie die Klasse `FastAPI`.
Dies wird die Hauptdatei Ihrer Anwendung sein, die alles zusammenfügt.
Und da sich der Großteil Ihrer Logik jetzt in seinem eigenen spezifischen Modul befindet, wird die Hauptdatei recht einfach sein.
### `FastAPI` importieren { #import-fastapi }
Sie importieren und erstellen wie gewohnt eine `FastAPI`-Klasse.
Und wir können sogar [globale Abhängigkeiten](dependencies/global-dependencies.md) deklarieren, die mit den Abhängigkeiten für jeden `APIRouter` kombiniert werden:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[1,3,7] title["app/main.py"] *}
### Den `APIRouter` importieren { #import-the-apirouter }
Jetzt importieren wir die anderen Submodule, die `APIRouter` haben:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[4:5] title["app/main.py"] *}
Da es sich bei den Dateien `app/routers/users.py` und `app/routers/items.py` um Submodule handelt, die Teil desselben Python-Packages `app` sind, können wir einen einzelnen Punkt `.` verwenden, um sie mit „relativen Imports“ zu importieren.
### Wie das Importieren funktioniert { #how-the-importing-works }
Die Sektion:
```Python
from .routers import items, users
```
bedeutet:
* Beginnend im selben Package, in dem sich dieses Modul (die Datei `app/main.py`) befindet (das Verzeichnis `app/`) ...
* Suche nach dem Subpackage `routers` (das Verzeichnis unter `app/routers/`) ...
* und importiere daraus die Submodule `items` (die Datei unter `app/routers/items.py`) und `users` (die Datei unter `app/routers/users.py`) ...
Das Modul `items` verfügt über eine Variable `router` (`items.router`). Das ist dieselbe, die wir in der Datei `app/routers/items.py` erstellt haben, es ist ein `APIRouter`-Objekt.
Und dann machen wir das gleiche für das Modul `users`.
Wir könnten sie auch wie folgt importieren:
```Python
from app.routers import items, users
```
/// info | Info
Die erste Version ist ein „relativer Import“:
```Python
from .routers import items, users
```
Die zweite Version ist ein „absoluter Import“:
```Python
from app.routers import items, users
```
Um mehr über Python-Packages und -Module zu erfahren, lesen Sie [die offizielle Python-Dokumentation über Module](https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html).
///
### Namenskollisionen vermeiden { #avoid-name-collisions }
Wir importieren das Submodul `items` direkt, anstatt nur seine Variable `router` zu importieren.
Das liegt daran, dass wir im Submodul `users` auch eine weitere Variable namens `router` haben.
Wenn wir eine nach der anderen importiert hätten, etwa:
```Python
from .routers.items import router
from .routers.users import router
```
würde der `router` von `users` den von `items` überschreiben und wir könnten sie nicht gleichzeitig verwenden.
Um also beide in derselben Datei verwenden zu können, importieren wir die Submodule direkt:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[5] title["app/main.py"] *}
### Die `APIRouter` für `users` und `items` inkludieren { #include-the-apirouters-for-users-and-items }
Inkludieren wir nun die `router` aus diesen Submodulen `users` und `items`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[10:11] title["app/main.py"] *}
/// info | Info
`users.router` enthält den `APIRouter` in der Datei `app/routers/users.py`.
Und `items.router` enthält den `APIRouter` in der Datei `app/routers/items.py`.
///
Mit `app.include_router()` können wir jeden `APIRouter` zur Hauptanwendung `FastAPI` hinzufügen.
Es wird alle Routen von diesem Router als Teil von dieser inkludieren.
/// note | Technische Details
Tatsächlich wird intern eine *Pfadoperation* für jede *Pfadoperation* erstellt, die im `APIRouter` deklariert wurde.
Hinter den Kulissen wird es also tatsächlich so funktionieren, als ob alles dieselbe einzige Anwendung wäre.
///
/// check | Testen
Bei der Einbindung von Routern müssen Sie sich keine Gedanken über die Leistung machen.
Dies dauert Mikrosekunden und geschieht nur beim Start.
Es hat also keinen Einfluss auf die Leistung. ⚡
///
### Einen `APIRouter` mit benutzerdefinierten `prefix`, `tags`, `responses` und `dependencies` einfügen { #include-an-apirouter-with-a-custom-prefix-tags-responses-and-dependencies }
Stellen wir uns nun vor, dass Ihre Organisation Ihnen die Datei `app/internal/admin.py` gegeben hat.
Sie enthält einen `APIRouter` mit einigen administrativen *Pfadoperationen*, die Ihre Organisation zwischen mehreren Projekten teilt.
In diesem Beispiel wird es ganz einfach sein. Nehmen wir jedoch an, dass wir, da sie mit anderen Projekten in der Organisation geteilt wird, sie nicht ändern und kein `prefix`, `dependencies`, `tags`, usw. direkt zum `APIRouter` hinzufügen können:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/internal/admin.py hl[3] title["app/internal/admin.py"] *}
Aber wir möchten immer noch ein benutzerdefiniertes `prefix` festlegen, wenn wir den `APIRouter` einbinden, sodass alle seine *Pfadoperationen* mit `/admin` beginnen, wir möchten es mit den `dependencies` sichern, die wir bereits für dieses Projekt haben, und wir möchten `tags` und `responses` hinzufügen.
Wir können das alles deklarieren, ohne den ursprünglichen `APIRouter` ändern zu müssen, indem wir diese Parameter an `app.include_router()` übergeben:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[14:17] title["app/main.py"] *}
Auf diese Weise bleibt der ursprüngliche `APIRouter` unverändert, sodass wir dieselbe `app/internal/admin.py`-Datei weiterhin mit anderen Projekten in der Organisation teilen können.
Das Ergebnis ist, dass in unserer Anwendung jede der *Pfadoperationen* aus dem Modul `admin` Folgendes haben wird:
* Das Präfix `/admin`.
* Den Tag `admin`.
* Die Abhängigkeit `get_token_header`.
* Die Response `418`. 🍵
Dies wirkt sich jedoch nur auf diesen `APIRouter` in unserer Anwendung aus, nicht auf anderen Code, der ihn verwendet.
So könnten beispielsweise andere Projekte denselben `APIRouter` mit einer anderen Authentifizierungsmethode verwenden.
### Eine *Pfadoperation* hinzufügen { #include-a-path-operation }
Wir können *Pfadoperationen* auch direkt zur `FastAPI`-App hinzufügen.
Hier machen wir es ... nur um zu zeigen, dass wir es können 🤷:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[21:23] title["app/main.py"] *}
und es wird korrekt funktionieren, zusammen mit allen anderen *Pfadoperationen*, die mit `app.include_router()` hinzugefügt wurden.
/// info | Sehr technische Details
**Hinweis**: Dies ist ein sehr technisches Detail, das Sie wahrscheinlich **einfach überspringen** können.
---
Die `APIRouter` sind nicht „gemountet“, sie sind nicht vom Rest der Anwendung isoliert.
Das liegt daran, dass wir deren *Pfadoperationen* in das OpenAPI-Schema und die Benutzeroberflächen einbinden möchten.
Da wir sie nicht einfach isolieren und unabhängig vom Rest „mounten“ können, werden die *Pfadoperationen* „geklont“ (neu erstellt) und nicht direkt einbezogen.
///
## Den `entrypoint` in `pyproject.toml` konfigurieren { #configure-the-entrypoint-in-pyproject-toml }
Da Ihr FastAPI-`app`-Objekt in `app/main.py` liegt, können Sie den `entrypoint` in Ihrer `pyproject.toml`-Datei so konfigurieren:
```toml
[tool.fastapi]
entrypoint = "app.main:app"
```
das entspricht einem Import wie:
```python
from app.main import app
```
Auf diese Weise weiß der `fastapi`-Befehl, wo er Ihre App findet.
/// Note | Hinweis
Sie könnten auch den Pfad an den Befehl übergeben, etwa:
```console
$ fastapi dev app/main.py
```
Aber dann müssten Sie sich jedes Mal, wenn Sie den `fastapi`-Befehl aufrufen, an den korrekten Pfad erinnern.
Außerdem finden andere Tools Ihre App womöglich nicht, zum Beispiel die [VS Code-Erweiterung](../editor-support.md) oder [FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com). Daher wird empfohlen, den `entrypoint` in `pyproject.toml` zu verwenden.
///
## Die automatische API-Dokumentation prüfen { #check-the-automatic-api-docs }
Führen Sie nun Ihre App aus:
## Den gleichen Router mehrmals mit unterschiedlichem `prefix` inkludieren { #include-the-same-router-multiple-times-with-different-prefix }
Sie können `.include_router()` auch mehrmals mit *demselben* Router und unterschiedlichen Präfixen verwenden.
Dies könnte beispielsweise nützlich sein, um dieselbe API unter verschiedenen Präfixen verfügbar zu machen, z. B. `/api/v1` und `/api/latest`.
Dies ist eine fortgeschrittene Verwendung, die Sie möglicherweise nicht wirklich benötigen, aber für den Fall, dass Sie sie benötigen, ist sie vorhanden.
## Einen `APIRouter` in einen anderen einfügen { #include-an-apirouter-in-another }
Auf die gleiche Weise, wie Sie einen `APIRouter` in eine `FastAPI`-Anwendung einbinden können, können Sie einen `APIRouter` in einen anderen `APIRouter` einbinden, indem Sie Folgendes verwenden:
```Python
router.include_router(other_router)
```
Stellen Sie sicher, dass Sie dies tun, bevor Sie `router` in die `FastAPI`-App einbinden, damit auch die *Pfadoperationen* von `other_router` inkludiert werden.
================================================
FILE: docs/de/docs/tutorial/body-fields.md
================================================
# Body – Felder { #body-fields }
So wie Sie zusätzliche Validierung und Metadaten in Parametern der *Pfadoperation-Funktion* mittels `Query`, `Path` und `Body` deklarieren, können Sie auch innerhalb von Pydantic-Modellen zusätzliche Validierung und Metadaten deklarieren, mittels Pydantics `Field`.
## `Field` importieren { #import-field }
Importieren Sie es zuerst:
{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}
/// warning | Achtung
Beachten Sie, dass `Field` direkt von `pydantic` importiert wird, nicht von `fastapi`, wie die anderen (`Query`, `Path`, `Body`, usw.)
///
## Modellattribute deklarieren { #declare-model-attributes }
Dann können Sie `Field` mit Modellattributen deklarieren:
{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}
`Field` funktioniert genauso wie `Query`, `Path` und `Body`, es hat die gleichen Parameter, usw.
/// note | Technische Details
Tatsächlich erstellen `Query`, `Path` und andere, die Sie als nächstes sehen werden, Instanzen von Unterklassen einer allgemeinen Klasse `Param`, welche selbst eine Unterklasse von Pydantics `FieldInfo`-Klasse ist.
Und Pydantics `Field` gibt ebenfalls eine Instanz von `FieldInfo` zurück.
`Body` gibt auch direkt Instanzen einer Unterklasse von `FieldInfo` zurück. Später werden Sie andere sehen, die Unterklassen der `Body`-Klasse sind.
Denken Sie daran, dass `Query`, `Path` und andere, wenn Sie sie von `fastapi` importieren, tatsächlich Funktionen sind, die spezielle Klassen zurückgeben.
///
/// tip | Tipp
Beachten Sie, wie jedes Attribut eines Modells mit einem Typ, Defaultwert und `Field` die gleiche Struktur hat wie ein Parameter einer *Pfadoperation-Funktion*, nur mit `Field` statt `Path`, `Query`, `Body`.
///
## Zusätzliche Information hinzufügen { #add-extra-information }
Sie können zusätzliche Information in `Field`, `Query`, `Body`, usw. deklarieren. Und es wird im generierten JSON-Schema untergebracht.
Sie werden später in der Dokumentation mehr darüber lernen, wie man zusätzliche Information unterbringt, wenn Sie lernen, Beispiele zu deklarieren.
/// warning | Achtung
Extra-Schlüssel, die `Field` überreicht werden, werden auch im resultierenden OpenAPI-Schema Ihrer Anwendung gelistet. Da diese Schlüssel möglicherweise nicht Teil der OpenAPI-Spezifikation sind, könnten einige OpenAPI-Tools, wie etwa [der OpenAPI-Validator](https://validator.swagger.io/), nicht mit Ihrem generierten Schema funktionieren.
///
## Zusammenfassung { #recap }
Sie können Pydantics `Field` verwenden, um zusätzliche Validierungen und Metadaten für Modellattribute zu deklarieren.
Sie können auch die zusätzlichen Schlüsselwortargumente verwenden, um zusätzliche JSON-Schema-Metadaten zu übergeben.
================================================
FILE: docs/de/docs/tutorial/body-multiple-params.md
================================================
# Body – Mehrere Parameter { #body-multiple-parameters }
Nun, da wir gesehen haben, wie `Path` und `Query` verwendet werden, schauen wir uns fortgeschrittenere Verwendungsmöglichkeiten von Requestbody-Deklarationen an.
## `Path`-, `Query`- und Body-Parameter vermischen { #mix-path-query-and-body-parameters }
Zuerst einmal, Sie können `Path`-, `Query`- und Requestbody-Parameter-Deklarationen frei mischen und **FastAPI** wird wissen, was zu tun ist.
Und Sie können auch Body-Parameter als optional kennzeichnen, indem Sie den Defaultwert auf `None` setzen:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an_py310.py hl[18:20] *}
/// note | Hinweis
Beachten Sie, dass in diesem Fall das `item`, welches vom Body genommen wird, optional ist. Da es `None` als Defaultwert hat.
///
## Mehrere Body-Parameter { #multiple-body-parameters }
Im vorherigen Beispiel erwarteten die *Pfadoperationen* einen JSON-Body mit den Attributen eines `Item`s, etwa:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
```
Aber Sie können auch mehrere Body-Parameter deklarieren, z. B. `item` und `user`:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002_py310.py hl[20] *}
In diesem Fall wird **FastAPI** bemerken, dass es mehr als einen Body-Parameter in der Funktion gibt (zwei Parameter, die Pydantic-Modelle sind).
Es wird deshalb die Parameternamen als Schlüssel (Feldnamen) im Body verwenden und erwartet einen Body wie folgt:
```JSON
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
},
"user": {
"username": "dave",
"full_name": "Dave Grohl"
}
}
```
/// note | Hinweis
Beachten Sie, dass, obwohl `item` wie zuvor deklariert wurde, es nun unter einem Schlüssel `item` im Body erwartet wird.
///
**FastAPI** wird die automatische Konvertierung des Requests übernehmen, sodass der Parameter `item` seinen spezifischen Inhalt bekommt, und das Gleiche gilt für den Parameter `user`.
Es wird die Validierung dieser zusammengesetzten Daten übernehmen, und diese im OpenAPI-Schema und der automatischen Dokumentation dokumentieren.
## Einzelne Werte im Body { #singular-values-in-body }
So wie `Query` und `Path` für Query- und Pfad-Parameter, stellt **FastAPI** das Äquivalent `Body` zur Verfügung, um Extra-Daten für Body-Parameter zu definieren.
Zum Beispiel, das vorherige Modell erweiternd, könnten Sie entscheiden, dass Sie einen weiteren Schlüssel `importance` im selben Body haben möchten, neben `item` und `user`.
Wenn Sie diesen Parameter einfach so hinzufügen, wird **FastAPI** annehmen, dass es ein Query-Parameter ist, da er ein einzelner Wert ist.
Aber Sie können **FastAPI** instruieren, ihn als weiteren Body-Schlüssel zu erkennen, indem Sie `Body` verwenden:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003_an_py310.py hl[23] *}
In diesem Fall erwartet **FastAPI** einen Body wie:
```JSON
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
},
"user": {
"username": "dave",
"full_name": "Dave Grohl"
},
"importance": 5
}
```
Wiederum wird es die Datentypen konvertieren, validieren, dokumentieren, usw.
## Mehrere Body-Parameter und Query-Parameter { #multiple-body-params-and-query }
Natürlich können Sie auch, wann immer Sie das brauchen, weitere Query-Parameter hinzufügen, zusätzlich zu den Body-Parametern.
Da einfache Werte standardmäßig als Query-Parameter interpretiert werden, müssen Sie `Query` nicht explizit hinzufügen, Sie können einfach schreiben:
```Python
q: str | None = None
```
Zum Beispiel:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004_an_py310.py hl[28] *}
/// info | Info
`Body` hat die gleichen zusätzlichen Validierungs- und Metadaten-Parameter wie `Query`, `Path` und andere, die Sie später kennenlernen werden.
///
## Einen einzelnen Body-Parameter einbetten { #embed-a-single-body-parameter }
Nehmen wir an, Sie haben nur einen einzelnen `item`-Body-Parameter von einem Pydantic-Modell `Item`.
Standardmäßig wird **FastAPI** dann seinen Body direkt erwarten.
Aber wenn Sie möchten, dass es einen JSON-Body mit einem Schlüssel `item` erwartet, und darin den Inhalt des Modells, so wie es das tut, wenn Sie mehrere Body-Parameter deklarieren, dann können Sie den speziellen `Body`-Parameter `embed` setzen:
```Python
item: Item = Body(embed=True)
```
so wie in:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial005_an_py310.py hl[17] *}
In diesem Fall erwartet **FastAPI** einen Body wie:
```JSON hl_lines="2"
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
}
```
statt:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
```
## Zusammenfassung { #recap }
Sie können mehrere Body-Parameter zu Ihrer *Pfadoperation-Funktion* hinzufügen, obwohl ein Request nur einen einzigen Body enthalten kann.
Aber **FastAPI** wird sich darum kümmern, Ihnen korrekte Daten in Ihrer Funktion zu überreichen, und das korrekte Schema in der *Pfadoperation* zu validieren und zu dokumentieren.
Sie können auch einzelne Werte deklarieren, die als Teil des Bodys empfangen werden.
Und Sie können **FastAPI** instruieren, den Body in einem Schlüssel unterzubringen, selbst wenn nur ein einzelner Body-Parameter deklariert ist.
================================================
FILE: docs/de/docs/tutorial/body-nested-models.md
================================================
# Body – Verschachtelte Modelle { #body-nested-models }
Mit **FastAPI** können Sie (dank Pydantic) beliebig tief verschachtelte Modelle definieren, validieren, dokumentieren und verwenden.
## Listen als Felder { #list-fields }
Sie können ein Attribut als Kindtyp definieren, zum Beispiel eine Python-`list`.
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}
Das bewirkt, dass `tags` eine Liste ist, wenngleich es nichts über den Typ der Elemente der Liste aussagt.
## Listen mit Typ-Parametern als Felder { #list-fields-with-type-parameter }
Aber Python erlaubt es, Listen mit inneren Typen, auch „Typ-Parameter“ genannt, zu deklarieren.
### Eine `list` mit einem Typ-Parameter deklarieren { #declare-a-list-with-a-type-parameter }
Um Typen zu deklarieren, die Typ-Parameter (innere Typen) haben, wie `list`, `dict`, `tuple`, übergeben Sie den/die inneren Typ(en) als „Typ-Parameter“ in eckigen Klammern: `[` und `]`
```Python
my_list: list[str]
```
Das ist alles Standard-Python-Syntax für Typdeklarationen.
Verwenden Sie dieselbe Standardsyntax für Modellattribute mit inneren Typen.
In unserem Beispiel können wir also bewirken, dass `tags` spezifisch eine „Liste von Strings“ ist:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}
## Set-Typen { #set-types }
Aber dann denken wir darüber nach und stellen fest, dass sich die Tags nicht wiederholen sollen, es sollen eindeutige Strings sein.
Python hat einen Datentyp speziell für Mengen eindeutiger Dinge: das `set`.
Deklarieren wir also `tags` als Set von Strings.
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}
Jetzt, selbst wenn Sie einen Request mit duplizierten Daten erhalten, werden diese zu einem Set eindeutiger Dinge konvertiert.
Und wann immer Sie diese Daten ausgeben, selbst wenn die Quelle Duplikate hatte, wird es als Set von eindeutigen Dingen ausgegeben.
Und es wird entsprechend annotiert/dokumentiert.
## Verschachtelte Modelle { #nested-models }
Jedes Attribut eines Pydantic-Modells hat einen Typ.
Aber dieser Typ kann selbst ein anderes Pydantic-Modell sein.
Sie können also tief verschachtelte JSON-„Objekte“ deklarieren, mit spezifischen Attributnamen, -typen, und -validierungen.
Alles das beliebig tief verschachtelt.
### Ein Kindmodell definieren { #define-a-submodel }
Für ein Beispiel können wir ein `Image`-Modell definieren.
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[7:9] *}
### Das Kindmodell als Typ verwenden { #use-the-submodel-as-a-type }
Und dann können wir es als Typ eines Attributes verwenden:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}
Das würde bedeuten, dass **FastAPI** einen Body wie folgt erwartet:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2,
"tags": ["rock", "metal", "bar"],
"image": {
"url": "http://example.com/baz.jpg",
"name": "The Foo live"
}
}
```
Wiederum, nur mit dieser Deklaration erhalten Sie von **FastAPI**:
* Editor-Unterstützung (Codevervollständigung, usw.), selbst für verschachtelte Modelle
* Datenkonvertierung
* Datenvalidierung
* Automatische Dokumentation
## Spezielle Typen und Validierungen { #special-types-and-validation }
Abgesehen von normalen einfachen Typen wie `str`, `int`, `float`, usw. können Sie komplexere einfache Typen verwenden, die von `str` erben.
Um alle Optionen kennenzulernen, die Sie haben, schauen Sie sich [Pydantics Typübersicht](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/) an. Sie werden einige Beispiele im nächsten Kapitel kennenlernen.
Zum Beispiel, da wir im `Image`-Modell ein Feld `url` haben, können wir deklarieren, dass das eine Instanz von Pydantics `HttpUrl` sein soll, anstelle eines `str`:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py310.py hl[2,8] *}
Es wird getestet, ob der String eine gültige URL ist, und als solche wird er in JSON Schema / OpenAPI dokumentiert.
## Attribute mit Listen von Kindmodellen { #attributes-with-lists-of-submodels }
Sie können Pydantic-Modelle auch als Typen innerhalb von `list`, `set`, usw. verwenden:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial006_py310.py hl[18] *}
Das wird einen JSON-Body erwarten (konvertieren, validieren, dokumentieren, usw.) wie:
```JSON hl_lines="11"
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2,
"tags": [
"rock",
"metal",
"bar"
],
"images": [
{
"url": "http://example.com/baz.jpg",
"name": "The Foo live"
},
{
"url": "http://example.com/dave.jpg",
"name": "The Baz"
}
]
}
```
/// info | Info
Beachten Sie, dass der `images`-Schlüssel jetzt eine Liste von Bild-Objekten hat.
///
## Tief verschachtelte Modelle { #deeply-nested-models }
Sie können beliebig tief verschachtelte Modelle definieren:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial007_py310.py hl[7,12,18,21,25] *}
/// info | Info
Beachten Sie, wie `Offer` eine Liste von `Item`s hat, die ihrerseits eine optionale Liste von `Image`s haben.
///
## Bodys aus reinen Listen { #bodies-of-pure-lists }
Wenn das äußerste Element des JSON-Bodys, das Sie erwarten, ein JSON-`array` (eine Python-`list`) ist, können Sie den Typ im Funktionsparameter deklarieren, mit der gleichen Syntax wie in Pydantic-Modellen:
```Python
images: list[Image]
```
so wie in:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008_py310.py hl[13] *}
## Editor-Unterstützung überall { #editor-support-everywhere }
Und Sie erhalten Editor-Unterstützung überall.
Selbst für Dinge in Listen:
Sie würden diese Editor-Unterstützung nicht erhalten, wenn Sie direkt mit `dict`, statt mit Pydantic-Modellen arbeiten würden.
Aber Sie müssen sich auch nicht weiter um die Modelle kümmern, hereinkommende Dicts werden automatisch in sie konvertiert. Und was Sie zurückgeben, wird automatisch nach JSON konvertiert.
## Bodys mit beliebigen `dict`s { #bodies-of-arbitrary-dicts }
Sie können einen Body auch als `dict` deklarieren, mit Schlüsseln eines Typs und Werten eines anderen Typs.
So brauchen Sie vorher nicht zu wissen, wie die Feld-/Attributnamen lauten (wie es bei Pydantic-Modellen der Fall wäre).
Das ist nützlich, wenn Sie Schlüssel empfangen, deren Namen Sie nicht bereits kennen.
---
Ein anderer nützlicher Anwendungsfall ist, wenn Sie Schlüssel eines anderen Typs haben wollen, z. B. `int`.
Das schauen wir uns mal an.
Im folgenden Beispiel akzeptieren Sie irgendein `dict`, solange es `int`-Schlüssel und `float`-Werte hat:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial009_py310.py hl[7] *}
/// tip | Tipp
Bedenken Sie, dass JSON nur `str` als Schlüssel unterstützt.
Aber Pydantic hat automatische Datenkonvertierung.
Das bedeutet, dass Ihre API-Clients nur Strings senden können, aber solange diese Strings nur Zahlen enthalten, wird Pydantic sie konvertieren und validieren.
Und das `dict`, welches Sie als `weights` erhalten, wird `int`-Schlüssel und `float`-Werte haben.
///
## Zusammenfassung { #recap }
Mit **FastAPI** haben Sie die maximale Flexibilität von Pydantic-Modellen, während Ihr Code einfach, kurz und elegant bleibt.
Aber mit all den Vorzügen:
* Editor-Unterstützung (Codevervollständigung überall)
* Datenkonvertierung (auch bekannt als Parsen, Serialisierung)
* Datenvalidierung
* Schema-Dokumentation
* Automatische Dokumentation
================================================
FILE: docs/de/docs/tutorial/body-updates.md
================================================
# Body – Aktualisierungen { #body-updates }
## Ersetzendes Aktualisieren mit `PUT` { #update-replacing-with-put }
Um einen Artikel zu aktualisieren, können Sie die [HTTP `PUT`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PUT) Operation verwenden.
Sie können den `jsonable_encoder` verwenden, um die empfangenen Daten in etwas zu konvertieren, das als JSON gespeichert werden kann (z. B. in einer NoSQL-Datenbank). Zum Beispiel, um ein `datetime` in einen `str` zu konvertieren.
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}
`PUT` wird verwendet, um Daten zu empfangen, die die existierenden Daten ersetzen sollen.
### Warnung bezüglich des Ersetzens { #warning-about-replacing }
Das bedeutet, dass, wenn Sie den Artikel `bar` aktualisieren wollen, mittels `PUT` und folgendem Body:
```Python
{
"name": "Barz",
"price": 3,
"description": None,
}
```
weil das bereits gespeicherte Attribut `"tax": 20.2` nicht enthalten ist, das Eingabemodell den Defaultwert `"tax": 10.5` erhalten würde.
Und die Daten würden mit diesem „neuen“ `tax` von `10.5` gespeichert werden.
## Teil-Aktualisierungen mit `PATCH` { #partial-updates-with-patch }
Sie können auch die [HTTP `PATCH`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PATCH) Operation verwenden, um Daten *teilweise* zu ersetzen.
Das bedeutet, Sie senden nur die Daten, die Sie aktualisieren wollen, der Rest bleibt unverändert.
/// note | Hinweis
`PATCH` wird seltener verwendet und ist weniger bekannt als `PUT`.
Und viele Teams verwenden ausschließlich `PUT`, selbst für nur Teil-Aktualisierungen.
Es steht Ihnen **frei**, das zu verwenden, was Sie möchten, **FastAPI** legt Ihnen keine Einschränkungen auf.
Aber dieser Leitfaden zeigt Ihnen mehr oder weniger, wie die beiden normalerweise verwendet werden.
///
### Pydantics `exclude_unset`-Parameter verwenden { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }
Wenn Sie Teil-Aktualisierungen entgegennehmen, ist der `exclude_unset`-Parameter in der `.model_dump()`-Methode von Pydantic-Modellen sehr nützlich.
Wie in `item.model_dump(exclude_unset=True)`.
Das wird ein `dict` erstellen, mit nur den Daten, die gesetzt wurden, als das `item`-Modell erstellt wurde, Defaultwerte ausgeschlossen.
Sie können das verwenden, um ein `dict` zu erstellen, das nur die (im Request) gesendeten Daten enthält, ohne Defaultwerte:
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[32] *}
### Pydantics `update`-Parameter verwenden { #using-pydantics-update-parameter }
Jetzt können Sie eine Kopie des existierenden Modells mittels `.model_copy()` erstellen, wobei Sie dem `update`-Parameter ein `dict` mit den zu ändernden Daten übergeben.
Wie in `stored_item_model.model_copy(update=update_data)`:
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}
### Rekapitulation zu Teil-Aktualisierungen { #partial-updates-recap }
Zusammengefasst, um Teil-Aktualisierungen vorzunehmen:
* (Optional) verwenden Sie `PATCH` statt `PUT`.
* Lesen Sie die bereits gespeicherten Daten aus.
* Fügen Sie diese in ein Pydantic-Modell ein.
* Erzeugen Sie aus dem empfangenen Modell ein `dict` ohne Defaultwerte (mittels `exclude_unset`).
* So ersetzen Sie nur die tatsächlich vom Benutzer gesetzten Werte, statt dass bereits gespeicherte Werte mit Defaultwerten des Modells überschrieben werden.
* Erzeugen Sie eine Kopie ihres gespeicherten Modells, wobei Sie die Attribute mit den empfangenen Teil-Ersetzungen aktualisieren (mittels des `update`-Parameters).
* Konvertieren Sie das kopierte Modell zu etwas, das in Ihrer Datenbank gespeichert werden kann (indem Sie beispielsweise `jsonable_encoder` verwenden).
* Das ist vergleichbar dazu, die `.model_dump()`-Methode des Modells erneut aufzurufen, aber es wird sicherstellen, dass die Werte zu Daten konvertiert werden, die ihrerseits zu JSON konvertiert werden können, zum Beispiel `datetime` zu `str`.
* Speichern Sie die Daten in Ihrer Datenbank.
* Geben Sie das aktualisierte Modell zurück.
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[28:35] *}
/// tip | Tipp
Sie können tatsächlich die gleiche Technik mit einer HTTP `PUT` Operation verwenden.
Aber dieses Beispiel verwendet `PATCH`, da dieses für solche Anwendungsfälle geschaffen wurde.
///
/// note | Hinweis
Beachten Sie, dass das hereinkommende Modell immer noch validiert wird.
Wenn Sie also Teil-Aktualisierungen empfangen wollen, die alle Attribute auslassen können, müssen Sie ein Modell haben, dessen Attribute alle als optional gekennzeichnet sind (mit Defaultwerten oder `None`).
Um zu unterscheiden zwischen Modellen für **Aktualisierungen**, mit lauter optionalen Werten, und solchen für die **Erzeugung**, mit benötigten Werten, können Sie die Techniken verwenden, die in [Extramodelle](extra-models.md) beschrieben wurden.
///
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FILE: docs/de/docs/tutorial/body.md
================================================
# Requestbody { #request-body }
Wenn Sie Daten von einem Client (sagen wir, einem Browser) zu Ihrer API senden müssen, senden Sie sie als **Requestbody**.
Ein **Request**body sind Daten, die vom Client zu Ihrer API gesendet werden. Ein **Response**body sind Daten, die Ihre API zum Client sendet.
Ihre API muss fast immer einen **Response**body senden. Aber Clients müssen nicht unbedingt immer **Requestbodys** senden, manchmal fordern sie nur einen Pfad an, vielleicht mit einigen Query-Parametern, aber senden keinen Body.
Um einen **Request**body zu deklarieren, verwenden Sie [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/)-Modelle mit all deren Fähigkeiten und Vorzügen.
/// info | Info
Um Daten zu senden, sollten Sie eines von: `POST` (meistverwendet), `PUT`, `DELETE` oder `PATCH` verwenden.
Das Senden eines Bodys mit einem `GET`-Request hat ein undefiniertes Verhalten in den Spezifikationen, wird aber dennoch von FastAPI unterstützt, nur für sehr komplexe/extreme Anwendungsfälle.
Da davon abgeraten wird, zeigt die interaktive Dokumentation mit Swagger-Benutzeroberfläche die Dokumentation für den Body nicht an, wenn `GET` verwendet wird, und zwischengeschaltete Proxys unterstützen es möglicherweise nicht.
///
## Pydantics `BaseModel` importieren { #import-pydantics-basemodel }
Zuerst müssen Sie `BaseModel` von `pydantic` importieren:
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}
## Ihr Datenmodell erstellen { #create-your-data-model }
Dann deklarieren Sie Ihr Datenmodell als eine Klasse, die von `BaseModel` erbt.
Verwenden Sie Standard-Python-Typen für alle Attribute:
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}
Wie auch bei der Deklaration von Query-Parametern gilt: Wenn ein Modellattribut einen Defaultwert hat, ist das Attribut nicht erforderlich. Andernfalls ist es erforderlich. Verwenden Sie `None`, um es einfach optional zu machen.
Zum Beispiel deklariert das obige Modell ein JSON „`object`“ (oder Python-`dict`) wie dieses:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "An optional description",
"price": 45.2,
"tax": 3.5
}
```
Da `description` und `tax` optional sind (mit `None` als Defaultwert), wäre folgendes JSON „`object`“ auch gültig:
```JSON
{
"name": "Foo",
"price": 45.2
}
```
## Als Parameter deklarieren { #declare-it-as-a-parameter }
Um es zu Ihrer *Pfadoperation* hinzuzufügen, deklarieren Sie es auf die gleiche Weise, wie Sie Pfad- und Query-Parameter deklariert haben:
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[16] *}
... und deklarieren Sie dessen Typ als das Modell, welches Sie erstellt haben, `Item`.
## Resultate { #results }
Mit nur dieser Python-Typdeklaration wird **FastAPI**:
* Den Requestbody als JSON lesen.
* Die entsprechenden Typen konvertieren (falls nötig).
* Diese Daten validieren.
* Wenn die Daten ungültig sind, wird ein klar lesbarer Fehler zurückgegeben, der genau anzeigt, wo und was die inkorrekten Daten sind.
* Ihnen die erhaltenen Daten im Parameter `item` übergeben.
* Da Sie ihn in der Funktion als vom Typ `Item` deklariert haben, erhalten Sie auch die volle Unterstützung des Editors (Autovervollständigung, usw.) für alle Attribute und deren Typen.
* [JSON Schema](https://json-schema.org)-Definitionen für Ihr Modell generieren, die Sie auch überall sonst verwenden können, wenn es für Ihr Projekt Sinn macht.
* Diese Schemas werden Teil des generierten OpenAPI-Schemas und werden von den UIs der automatischen Dokumentation genutzt.
## Automatische Dokumentation { #automatic-docs }
Die JSON-Schemas Ihrer Modelle werden Teil Ihres OpenAPI-generierten Schemas und in der interaktiven API-Dokumentation angezeigt:
Und werden auch in der API-Dokumentation innerhalb jeder *Pfadoperation*, die sie benötigt, verwendet:
## Editor-Unterstützung { #editor-support }
In Ihrem Editor erhalten Sie innerhalb Ihrer Funktion Typhinweise und Code-Vervollständigung überall (was nicht der Fall wäre, wenn Sie ein `dict` anstelle eines Pydantic-Modells erhalten hätten):
Sie bekommen auch Fehlermeldungen für inkorrekte Typoperationen:
Das ist nicht zufällig so, das ganze Framework wurde um dieses Design herum aufgebaut.
Und es wurde in der Designphase gründlich getestet, bevor irgendeine Implementierung stattfand, um sicherzustellen, dass es mit allen Editoren funktioniert.
Es gab sogar einige Änderungen an Pydantic selbst, um dies zu unterstützen.
Die vorherigen Screenshots wurden mit [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com) aufgenommen.
Aber Sie würden die gleiche Editor-Unterstützung in [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/) und den meisten anderen Python-Editoren erhalten:
/// tip | Tipp
Wenn Sie [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/) als Ihren Editor verwenden, können Sie das [Pydantic PyCharm Plugin](https://github.com/koxudaxi/pydantic-pycharm-plugin/) ausprobieren.
Es verbessert die Editor-Unterstützung für Pydantic-Modelle, mit:
* Code-Vervollständigung
* Typüberprüfungen
* Refaktorisierung
* Suche
* Inspektionen
///
## Das Modell verwenden { #use-the-model }
Innerhalb der Funktion können Sie alle Attribute des Modellobjekts direkt verwenden:
{* ../../docs_src/body/tutorial002_py310.py *}
## Requestbody- + Pfad-Parameter { #request-body-path-parameters }
Sie können Pfad-Parameter und den Requestbody gleichzeitig deklarieren.
**FastAPI** erkennt, dass Funktionsparameter, die mit Pfad-Parametern übereinstimmen, **vom Pfad genommen** werden sollen, und dass Funktionsparameter, welche Pydantic-Modelle sind, **vom Requestbody genommen** werden sollen.
{* ../../docs_src/body/tutorial003_py310.py hl[15:16] *}
## Requestbody- + Pfad- + Query-Parameter { #request-body-path-query-parameters }
Sie können auch zur gleichen Zeit **Body-**, **Pfad-** und **Query-Parameter** deklarieren.
**FastAPI** wird jeden von ihnen korrekt erkennen und die Daten vom richtigen Ort holen.
{* ../../docs_src/body/tutorial004_py310.py hl[16] *}
Die Funktionsparameter werden wie folgt erkannt:
* Wenn der Parameter auch im **Pfad** deklariert wurde, wird er als Pfad-Parameter verwendet.
* Wenn der Parameter ein **einfacher Typ** ist (wie `int`, `float`, `str`, `bool`, usw.), wird er als **Query**-Parameter interpretiert.
* Wenn der Parameter vom Typ eines **Pydantic-Modells** ist, wird er als Request**body** interpretiert.
/// note | Hinweis
FastAPI weiß, dass der Wert von `q` nicht erforderlich ist, aufgrund des definierten Defaultwertes `= None`.
Das `str | None` wird von FastAPI nicht verwendet, um zu bestimmen, dass der Wert nicht erforderlich ist. FastAPI weiß, dass er nicht erforderlich ist, weil er einen Defaultwert von `= None` hat.
Das Hinzufügen der Typannotationen ermöglicht jedoch Ihrem Editor, Ihnen eine bessere Unterstützung zu bieten und Fehler zu erkennen.
///
## Ohne Pydantic { #without-pydantic }
Wenn Sie keine Pydantic-Modelle verwenden möchten, können Sie auch **Body**-Parameter verwenden. Siehe die Dokumentation unter [Body – Mehrere Parameter: Einfache Werte im Body](body-multiple-params.md#singular-values-in-body).
================================================
FILE: docs/de/docs/tutorial/cookie-param-models.md
================================================
# Cookie-Parameter-Modelle { #cookie-parameter-models }
Wenn Sie eine Gruppe von **Cookies** haben, die zusammengehören, können Sie ein **Pydantic-Modell** erstellen, um diese zu deklarieren. 🍪
Damit können Sie das Modell an **mehreren Stellen wiederverwenden** und auch Validierungen und Metadaten für alle Parameter gleichzeitig deklarieren. 😎
/// note | Hinweis
Dies wird seit FastAPI Version `0.115.0` unterstützt. 🤓
///
/// tip | Tipp
Diese gleiche Technik gilt für `Query`, `Cookie` und `Header`. 😎
///
## Cookies mit einem Pydantic-Modell { #cookies-with-a-pydantic-model }
Deklarieren Sie die **Cookie**-Parameter, die Sie benötigen, in einem **Pydantic-Modell**, und deklarieren Sie dann den Parameter als `Cookie`:
{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *}
**FastAPI** wird die Daten für **jedes Feld** aus den im Request empfangenen **Cookies** **extrahieren** und Ihnen das von Ihnen definierte Pydantic-Modell bereitstellen.
## Die Dokumentation testen { #check-the-docs }
Sie können die definierten Cookies in der Dokumentationsoberfläche unter `/docs` sehen:
---
Wenn Sie Pycharm verwenden, können Sie:
* Das Menü „Run“ öffnen.
* Die Option „Debug ...“ auswählen.
* Ein Kontextmenü wird angezeigt.
* Die zu debuggende Datei auswählen (in diesem Fall `main.py`).
Der Server wird dann mit Ihrem **FastAPI**-Code gestartet, an Ihren Haltepunkten angehalten, usw.
So könnte es aussehen:
================================================
FILE: docs/de/docs/tutorial/dependencies/classes-as-dependencies.md
================================================
# Klassen als Abhängigkeiten { #classes-as-dependencies }
Bevor wir tiefer in das **Dependency Injection** System eintauchen, lassen Sie uns das vorherige Beispiel verbessern.
## Ein `dict` aus dem vorherigen Beispiel { #a-dict-from-the-previous-example }
Im vorherigen Beispiel haben wir ein `dict` von unserer Abhängigkeit („Dependable“) zurückgegeben:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}
Aber dann haben wir ein `dict` im Parameter `commons` der *Pfadoperation-Funktion*.
Und wir wissen, dass Editoren nicht viel Unterstützung (wie etwa Code-Vervollständigung) für `dict`s bieten können, weil sie ihre Schlüssel- und Werttypen nicht kennen.
Das können wir besser machen ...
## Was macht eine Abhängigkeit aus { #what-makes-a-dependency }
Bisher haben Sie Abhängigkeiten gesehen, die als Funktionen deklariert wurden.
Das ist jedoch nicht die einzige Möglichkeit, Abhängigkeiten zu deklarieren (obwohl es wahrscheinlich die gebräuchlichste ist).
Der springende Punkt ist, dass eine Abhängigkeit aufrufbar („callable“) sein sollte.
Ein „**Callable**“ in Python ist etwas, das wie eine Funktion aufgerufen werden kann („to call“).
Wenn Sie also ein Objekt `something` haben (das möglicherweise _keine_ Funktion ist) und Sie es wie folgt aufrufen (ausführen) können:
```Python
something()
```
oder
```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```
dann ist das ein „Callable“ (ein „Aufrufbares“).
## Klassen als Abhängigkeiten { #classes-as-dependencies_1 }
Möglicherweise stellen Sie fest, dass Sie zum Erstellen einer Instanz einer Python-Klasse die gleiche Syntax verwenden.
Zum Beispiel:
```Python
class Cat:
def __init__(self, name: str):
self.name = name
fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```
In diesem Fall ist `fluffy` eine Instanz der Klasse `Cat`.
Und um `fluffy` zu erzeugen, rufen Sie `Cat` auf.
Eine Python-Klasse ist also auch ein **Callable**.
Darum können Sie in **FastAPI** auch eine Python-Klasse als Abhängigkeit verwenden.
Was FastAPI tatsächlich prüft, ist, ob es sich um ein „Callable“ (Funktion, Klasse oder irgendetwas anderes) handelt und ob die Parameter definiert sind.
Wenn Sie **FastAPI** ein „Callable“ als Abhängigkeit übergeben, analysiert es die Parameter dieses „Callables“ und verarbeitet sie auf die gleiche Weise wie die Parameter einer *Pfadoperation-Funktion*. Einschließlich Unterabhängigkeiten.
Das gilt auch für Callables ohne Parameter. So wie es auch für *Pfadoperation-Funktionen* ohne Parameter gilt.
Dann können wir das „Dependable“ `common_parameters` der Abhängigkeit von oben in die Klasse `CommonQueryParams` ändern:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[11:15] *}
Achten Sie auf die Methode `__init__`, die zum Erstellen der Instanz der Klasse verwendet wird:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[12] *}
... sie hat die gleichen Parameter wie unsere vorherige `common_parameters`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}
Diese Parameter werden von **FastAPI** verwendet, um die Abhängigkeit „aufzulösen“.
In beiden Fällen wird sie haben:
* Einen optionalen `q`-Query-Parameter, der ein `str` ist.
* Einen `skip`-Query-Parameter, der ein `int` ist, mit einem Defaultwert `0`.
* Einen `limit`-Query-Parameter, der ein `int` ist, mit einem Defaultwert `100`.
In beiden Fällen werden die Daten konvertiert, validiert, im OpenAPI-Schema dokumentiert, usw.
## Verwenden { #use-it }
Jetzt können Sie Ihre Abhängigkeit mithilfe dieser Klasse deklarieren.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[19] *}
**FastAPI** ruft die Klasse `CommonQueryParams` auf. Dadurch wird eine „Instanz“ dieser Klasse erstellt und die Instanz wird als Parameter `commons` an Ihre Funktion überreicht.
## Typannotation vs. `Depends` { #type-annotation-vs-depends }
Beachten Sie, wie wir `CommonQueryParams` im obigen Code zweimal schreiben:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ nicht annotiert
/// tip | Tipp
Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
Das letzte `CommonQueryParams`, in:
```Python
... Depends(CommonQueryParams)
```
... ist das, was **FastAPI** tatsächlich verwendet, um die Abhängigkeit zu ermitteln.
Aus diesem extrahiert FastAPI die deklarierten Parameter, und dieses ist es, was FastAPI auch aufruft.
---
In diesem Fall hat das erste `CommonQueryParams` in:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, ...
```
////
//// tab | Python 3.10+ nicht annotiert
/// tip | Tipp
Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.
///
```Python
commons: CommonQueryParams ...
```
////
... keine besondere Bedeutung für **FastAPI**. FastAPI verwendet es nicht für die Datenkonvertierung, -validierung, usw. (da es dafür `Depends(CommonQueryParams)` verwendet).
Sie könnten tatsächlich einfach schreiben:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[Any, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ nicht annotiert
/// tip | Tipp
Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.
///
```Python
commons = Depends(CommonQueryParams)
```
////
... wie in:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial003_an_py310.py hl[19] *}
Es wird jedoch empfohlen, den Typ zu deklarieren, da Ihr Editor so weiß, was als Parameter `commons` übergeben wird, und Ihnen dann bei der Codevervollständigung, Typprüfungen, usw. helfen kann:
## Abkürzung { #shortcut }
Aber Sie sehen, dass wir hier etwas Codeduplizierung haben, indem wir `CommonQueryParams` zweimal schreiben:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ nicht annotiert
/// tip | Tipp
Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
**FastAPI** bietet eine Abkürzung für diese Fälle, wo die Abhängigkeit *speziell* eine Klasse ist, welche **FastAPI** aufruft, um eine Instanz der Klasse selbst zu erstellen.
In diesem speziellen Fall können Sie Folgendes tun:
Anstatt zu schreiben:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ nicht annotiert
/// tip | Tipp
Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
... schreiben Sie:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends()]
```
////
//// tab | Python 3.10+ nicht annotiert
/// tip | Tipp
Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends()
```
////
Sie deklarieren die Abhängigkeit als Typ des Parameters und verwenden `Depends()` ohne Parameter, anstatt die vollständige Klasse *erneut* in `Depends(CommonQueryParams)` schreiben zu müssen.
Dasselbe Beispiel würde dann so aussehen:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial004_an_py310.py hl[19] *}
... und **FastAPI** wird wissen, was zu tun ist.
/// tip | Tipp
Wenn Sie das eher verwirrt, als Ihnen zu helfen, ignorieren Sie es, Sie *brauchen* es nicht.
Es ist nur eine Abkürzung. Es geht **FastAPI** darum, Ihnen dabei zu helfen, Codeverdoppelung zu minimieren.
///
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FILE: docs/de/docs/tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md
================================================
# Abhängigkeiten in Pfadoperation-Dekoratoren { #dependencies-in-path-operation-decorators }
Manchmal benötigen Sie den Rückgabewert einer Abhängigkeit innerhalb Ihrer *Pfadoperation-Funktion* nicht wirklich.
Oder die Abhängigkeit gibt keinen Wert zurück.
Aber Sie müssen sie trotzdem ausführen/auflösen.
In diesen Fällen können Sie, anstatt einen Parameter der *Pfadoperation-Funktion* mit `Depends` zu deklarieren, eine `list` von `dependencies` zum *Pfadoperation-Dekorator* hinzufügen.
## `dependencies` zum *Pfadoperation-Dekorator* hinzufügen { #add-dependencies-to-the-path-operation-decorator }
Der *Pfadoperation-Dekorator* erhält ein optionales Argument `dependencies`.
Es sollte eine `list` von `Depends()` sein:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[19] *}
Diese Abhängigkeiten werden auf die gleiche Weise wie normale Abhängigkeiten ausgeführt/aufgelöst. Aber ihr Wert (falls sie einen zurückgeben) wird nicht an Ihre *Pfadoperation-Funktion* übergeben.
/// tip | Tipp
Einige Editoren prüfen, ob Funktionsparameter nicht verwendet werden, und zeigen das als Fehler an.
Wenn Sie `dependencies` im *Pfadoperation-Dekorator* verwenden, stellen Sie sicher, dass sie ausgeführt werden, während gleichzeitig Ihr Editor/Ihre Tools keine Fehlermeldungen ausgeben.
Damit wird auch vermieden, neue Entwickler möglicherweise zu verwirren, die einen nicht verwendeten Parameter in Ihrem Code sehen und ihn für unnötig halten könnten.
///
/// info | Info
In diesem Beispiel verwenden wir zwei erfundene benutzerdefinierte Header `X-Key` und `X-Token`.
Aber in realen Fällen würden Sie bei der Implementierung von Sicherheit mehr Vorteile durch die Verwendung der integrierten [Sicherheits-Werkzeuge (siehe nächstes Kapitel)](../security/index.md) erzielen.
///
## Abhängigkeitsfehler und -Rückgabewerte { #dependencies-errors-and-return-values }
Sie können dieselben Abhängigkeits-*Funktionen* verwenden, die Sie normalerweise verwenden.
### Abhängigkeitsanforderungen { #dependency-requirements }
Sie können Anforderungen für einen Request (wie Header) oder andere Unterabhängigkeiten deklarieren:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[8,13] *}
### Exceptions auslösen { #raise-exceptions }
Die Abhängigkeiten können Exceptions `raise`n, genau wie normale Abhängigkeiten:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[10,15] *}
### Rückgabewerte { #return-values }
Und sie können Werte zurückgeben oder nicht, die Werte werden nicht verwendet.
Sie können also eine normale Abhängigkeit (die einen Wert zurückgibt), die Sie bereits an anderer Stelle verwenden, wiederverwenden, und auch wenn der Wert nicht verwendet wird, wird die Abhängigkeit ausgeführt:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[11,16] *}
## Abhängigkeiten für eine Gruppe von *Pfadoperationen* { #dependencies-for-a-group-of-path-operations }
Wenn Sie später lesen, wie Sie größere Anwendungen strukturieren ([Größere Anwendungen – Mehrere Dateien](../../tutorial/bigger-applications.md)), möglicherweise mit mehreren Dateien, lernen Sie, wie Sie einen einzelnen `dependencies`-Parameter für eine Gruppe von *Pfadoperationen* deklarieren.
## Globale Abhängigkeiten { #global-dependencies }
Als Nächstes werden wir sehen, wie man Abhängigkeiten zur gesamten `FastAPI`-Anwendung hinzufügt, sodass sie für jede *Pfadoperation* gelten.
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FILE: docs/de/docs/tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md
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# Abhängigkeiten mit `yield` { #dependencies-with-yield }
FastAPI unterstützt Abhängigkeiten, die einige zusätzliche Schritte nach Abschluss ausführen.
Verwenden Sie dazu `yield` statt `return` und schreiben Sie die zusätzlichen Schritte / den zusätzlichen Code danach.
/// tip | Tipp
Stellen Sie sicher, dass Sie `yield` nur einmal pro Abhängigkeit verwenden.
///
/// note | Technische Details
Jede Funktion, die dekoriert werden kann mit:
* [`@contextlib.contextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.contextmanager) oder
* [`@contextlib.asynccontextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager)
kann auch als gültige **FastAPI**-Abhängigkeit verwendet werden.
Tatsächlich verwendet FastAPI diese beiden Dekoratoren intern.
///
## Eine Datenbank-Abhängigkeit mit `yield` { #a-database-dependency-with-yield }
Sie könnten damit beispielsweise eine Datenbanksession erstellen und diese nach Abschluss schließen.
Nur der Code vor und einschließlich der `yield`-Anweisung wird ausgeführt, bevor eine Response erzeugt wird:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[2:4] *}
Der ge`yield`ete Wert ist das, was in *Pfadoperationen* und andere Abhängigkeiten eingefügt wird:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[4] *}
Der auf die `yield`-Anweisung folgende Code wird nach der Response ausgeführt:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[5:6] *}
/// tip | Tipp
Sie können `async`- oder reguläre Funktionen verwenden.
**FastAPI** wird bei jeder das Richtige tun, so wie auch bei normalen Abhängigkeiten.
///
## Eine Abhängigkeit mit `yield` und `try` { #a-dependency-with-yield-and-try }
Wenn Sie einen `try`-Block in einer Abhängigkeit mit `yield` verwenden, empfangen Sie alle Exceptions, die bei Verwendung der Abhängigkeit geworfen wurden.
Wenn beispielsweise ein Code irgendwann in der Mitte, in einer anderen Abhängigkeit oder in einer *Pfadoperation*, ein „Rollback“ einer Datenbanktransaktion macht oder eine andere Exception verursacht, empfangen Sie die Exception in Ihrer Abhängigkeit.
Sie können also mit `except SomeException` diese bestimmte Exception innerhalb der Abhängigkeit handhaben.
Auf die gleiche Weise können Sie `finally` verwenden, um sicherzustellen, dass die Exit-Schritte ausgeführt werden, unabhängig davon, ob eine Exception geworfen wurde oder nicht.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[3,5] *}
## Unterabhängigkeiten mit `yield` { #sub-dependencies-with-yield }
Sie können Unterabhängigkeiten und „Bäume“ von Unterabhängigkeiten beliebiger Größe und Form haben, und einige oder alle davon können `yield` verwenden.
**FastAPI** stellt sicher, dass der „Exit-Code“ in jeder Abhängigkeit mit `yield` in der richtigen Reihenfolge ausgeführt wird.
Beispielsweise kann `dependency_c` von `dependency_b` und `dependency_b` von `dependency_a` abhängen:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py310.py hl[6,14,22] *}
Und alle können `yield` verwenden.
In diesem Fall benötigt `dependency_c` zum Ausführen seines Exit-Codes, dass der Wert von `dependency_b` (hier `dep_b` genannt) verfügbar ist.
Und wiederum benötigt `dependency_b` den Wert von `dependency_a` (hier `dep_a` genannt) für seinen Exit-Code.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py310.py hl[18:19,26:27] *}
Auf die gleiche Weise könnten Sie einige Abhängigkeiten mit `yield` und einige andere Abhängigkeiten mit `return` haben, und alle können beliebig voneinander abhängen.
Und Sie könnten eine einzelne Abhängigkeit haben, die auf mehreren ge`yield`eten Abhängigkeiten basiert, usw.
Sie können beliebige Kombinationen von Abhängigkeiten haben.
**FastAPI** stellt sicher, dass alles in der richtigen Reihenfolge ausgeführt wird.
/// note | Technische Details
Dieses funktioniert dank Pythons [Kontextmanager](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html).
**FastAPI** verwendet sie intern, um das zu erreichen.
///
## Abhängigkeiten mit `yield` und `HTTPException` { #dependencies-with-yield-and-httpexception }
Sie haben gesehen, dass Sie Abhängigkeiten mit `yield` verwenden und `try`-Blöcke haben können, die versuchen, irgendeinen Code auszuführen und dann, nach `finally`, Exit-Code ausführen.
Sie können auch `except` verwenden, um die geworfene Exception abzufangen und damit etwas zu tun.
Zum Beispiel können Sie eine andere Exception auslösen, wie `HTTPException`.
/// tip | Tipp
Dies ist eine etwas fortgeschrittene Technik, die Sie in den meisten Fällen nicht wirklich benötigen, da Sie Exceptions (einschließlich `HTTPException`) innerhalb des restlichen Anwendungscodes auslösen können, beispielsweise in der *Pfadoperation-Funktion*.
Aber es ist für Sie da, wenn Sie es brauchen. 🤓
///
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008b_an_py310.py hl[18:22,31] *}
Wenn Sie Exceptions abfangen und darauf basierend eine benutzerdefinierte Response erstellen möchten, erstellen Sie einen [benutzerdefinierten Exceptionhandler](../handling-errors.md#install-custom-exception-handlers).
## Abhängigkeiten mit `yield` und `except` { #dependencies-with-yield-and-except }
Wenn Sie eine Exception mit `except` in einer Abhängigkeit mit `yield` abfangen und sie nicht erneut auslösen (oder eine neue Exception auslösen), kann FastAPI nicht feststellen, dass es eine Exception gab, genau so wie es bei normalem Python der Fall wäre:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008c_an_py310.py hl[15:16] *}
In diesem Fall sieht der Client eine *HTTP 500 Internal Server Error*-Response, wie es sein sollte, da wir keine `HTTPException` oder Ähnliches auslösen, aber der Server hat **keine Logs** oder einen anderen Hinweis darauf, was der Fehler war. 😱
### In Abhängigkeiten mit `yield` und `except` immer `raise` verwenden { #always-raise-in-dependencies-with-yield-and-except }
Wenn Sie eine Exception in einer Abhängigkeit mit `yield` abfangen, sollten Sie – sofern Sie nicht eine andere `HTTPException` oder Ähnliches auslösen – **die ursprüngliche Exception erneut auslösen**.
Sie können dieselbe Exception mit `raise` erneut auslösen:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008d_an_py310.py hl[17] *}
Jetzt erhält der Client dieselbe *HTTP 500 Internal Server Error*-Response, aber der Server enthält unseren benutzerdefinierten `InternalError` in den Logs. 😎
## Ausführung von Abhängigkeiten mit `yield` { #execution-of-dependencies-with-yield }
Die Ausführungsreihenfolge ähnelt mehr oder weniger dem folgenden Diagramm. Die Zeit verläuft von oben nach unten. Und jede Spalte ist einer der interagierenden oder Code-ausführenden Teilnehmer.
```mermaid
sequenceDiagram
participant client as Client
participant handler as Exceptionhandler
participant dep as Abhängigkeit mit yield
participant operation as Pfadoperation
participant tasks as Hintergrundtasks
Note over client,operation: Kann Exceptions auslösen, inklusive HTTPException
client ->> dep: Startet den Request
Note over dep: Führt den Code bis zum yield aus
opt Löst Exception aus
dep -->> handler: Löst Exception aus
handler -->> client: HTTP-Error-Response
end
dep ->> operation: Führt Abhängigkeit aus, z. B. DB-Session
opt Löst aus
operation -->> dep: Löst Exception aus (z. B. HTTPException)
opt Handhabt
dep -->> dep: Kann Exception abfangen, eine neue HTTPException auslösen, andere Exception auslösen
end
handler -->> client: HTTP-Error-Response
end
operation ->> client: Sendet Response an Client
Note over client,operation: Response wurde bereits gesendet, kann nicht mehr geändert werden
opt Tasks
operation -->> tasks: Sendet Hintergrundtasks
end
opt Löst andere Exception aus
tasks -->> tasks: Handhabt Exceptions im Hintergrundtask-Code
end
```
/// info | Info
Es wird nur **eine Response** an den Client gesendet. Es kann eine Error-Response oder die Response der *Pfadoperation* sein.
Nachdem eine dieser Responses gesendet wurde, kann keine weitere Response gesendet werden.
///
/// tip | Tipp
Wenn Sie in dem Code der *Pfadoperation-Funktion* irgendeine Exception auslösen, wird sie an die Abhängigkeiten mit `yield` weitergegeben, einschließlich `HTTPException`. In den meisten Fällen sollten Sie dieselbe Exception oder eine neue aus der Abhängigkeit mit `yield` erneut auslösen, um sicherzustellen, dass sie korrekt gehandhabt wird.
///
## Frühes Beenden und `scope` { #early-exit-and-scope }
Normalerweise wird der Exit-Code von Abhängigkeiten mit `yield` ausgeführt **nachdem die Response** an den Client gesendet wurde.
Wenn Sie aber wissen, dass Sie die Abhängigkeit nach der Rückkehr aus der *Pfadoperation-Funktion* nicht mehr benötigen, können Sie `Depends(scope="function")` verwenden, um FastAPI mitzuteilen, dass es die Abhängigkeit nach der Rückkehr aus der *Pfadoperation-Funktion* schließen soll, jedoch **bevor** die **Response gesendet wird**.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008e_an_py310.py hl[12,16] *}
`Depends()` erhält einen `scope`-Parameter, der sein kann:
* `"function"`: startet die Abhängigkeit vor der *Pfadoperation-Funktion*, die den Request bearbeitet, beendet die Abhängigkeit nach dem Ende der *Pfadoperation-Funktion*, aber **bevor** die Response an den Client zurückgesendet wird. Die Abhängigkeitsfunktion wird also **um** die *Pfadoperation-**Funktion*** **herum** ausgeführt.
* `"request"`: startet die Abhängigkeit vor der *Pfadoperation-Funktion*, die den Request bearbeitet (ähnlich wie bei `"function"`), beendet sie jedoch **nachdem** die Response an den Client zurückgesendet wurde. Die Abhängigkeitsfunktion wird also **um** den **Request**- und Response-Zyklus **herum** ausgeführt.
Wenn nicht angegeben und die Abhängigkeit `yield` hat, hat sie standardmäßig einen `scope` von `"request"`.
### `scope` für Unterabhängigkeiten { #scope-for-sub-dependencies }
Wenn Sie eine Abhängigkeit mit `scope="request"` (dem Default) deklarieren, muss jede Unterabhängigkeit ebenfalls einen `scope` von `"request"` haben.
Eine Abhängigkeit mit `scope` von `"function"` kann jedoch Abhängigkeiten mit `scope` von `"function"` und `scope` von `"request"` haben.
Das liegt daran, dass jede Abhängigkeit in der Lage sein muss, ihren Exit-Code vor den Unterabhängigkeiten auszuführen, da sie diese während ihres Exit-Codes möglicherweise noch verwenden muss.
```mermaid
sequenceDiagram
participant client as Client
participant dep_req as Abhängigkeit scope="request"
participant dep_func as Abhängigkeit scope="function"
participant operation as Pfadoperation
client ->> dep_req: Startet den Request
Note over dep_req: Führt den Code bis zum yield aus
dep_req ->> dep_func: Reicht Abhängigkeit weiter
Note over dep_func: Führt den Code bis zum yield aus
dep_func ->> operation: Führt Pfadoperation mit Abhängigkeit aus
operation ->> dep_func: Kehrt aus Pfadoperation zurück
Note over dep_func: Führt Code nach yield aus
Note over dep_func: ✅ Abhängigkeit geschlossen
dep_func ->> client: Sendet Response an Client
Note over client: Response gesendet
Note over dep_req: Führt Code nach yield aus
Note over dep_req: ✅ Abhängigkeit geschlossen
```
## Abhängigkeiten mit `yield`, `HTTPException`, `except` und Hintergrundtasks { #dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks }
Abhängigkeiten mit `yield` haben sich im Laufe der Zeit weiterentwickelt, um verschiedene Anwendungsfälle abzudecken und einige Probleme zu beheben.
Wenn Sie sehen möchten, was sich in verschiedenen Versionen von FastAPI geändert hat, lesen Sie mehr dazu im fortgeschrittenen Teil, unter [Fortgeschrittene Abhängigkeiten – Abhängigkeiten mit `yield`, `HTTPException`, `except` und Hintergrundtasks](../../advanced/advanced-dependencies.md#dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks).
## Kontextmanager { #context-managers }
### Was sind „Kontextmanager“ { #what-are-context-managers }
„Kontextmanager“ (Englisch „Context Manager“) sind bestimmte Python-Objekte, die Sie in einer `with`-Anweisung verwenden können.
Beispielsweise können Sie [„with“ verwenden, um eine Datei auszulesen](https://docs.python.org/3/tutorial/inputoutput.html#reading-and-writing-files):
```Python
with open("./somefile.txt") as f:
contents = f.read()
print(contents)
```
Im Hintergrund erstellt das `open("./somefile.txt")` ein Objekt, das als „Kontextmanager“ bezeichnet wird.
Dieser stellt sicher, dass, wenn der `with`-Block beendet ist, die Datei geschlossen wird, auch wenn Exceptions geworfen wurden.
Wenn Sie eine Abhängigkeit mit `yield` erstellen, erstellt **FastAPI** dafür intern einen Kontextmanager und kombiniert ihn mit einigen anderen zugehörigen Tools.
### Kontextmanager in Abhängigkeiten mit `yield` verwenden { #using-context-managers-in-dependencies-with-yield }
/// warning | Achtung
Dies ist mehr oder weniger eine „fortgeschrittene“ Idee.
Wenn Sie gerade erst mit **FastAPI** beginnen, möchten Sie das vielleicht vorerst überspringen.
///
In Python können Sie Kontextmanager erstellen, indem Sie [eine Klasse mit zwei Methoden erzeugen: `__enter__()` und `__exit__()`](https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html#context-managers).
Sie können solche auch innerhalb von **FastAPI**-Abhängigkeiten mit `yield` verwenden, indem Sie `with`- oder `async with`-Anweisungen innerhalb der Abhängigkeits-Funktion verwenden:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial010_py310.py hl[1:9,13] *}
/// tip | Tipp
Andere Möglichkeiten, einen Kontextmanager zu erstellen, sind:
* [`@contextlib.contextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.contextmanager) oder
* [`@contextlib.asynccontextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager)
Verwenden Sie diese, um eine Funktion zu dekorieren, die ein einziges `yield` hat.
Das ist es auch, was **FastAPI** intern für Abhängigkeiten mit `yield` verwendet.
Aber Sie müssen die Dekoratoren nicht für FastAPI-Abhängigkeiten verwenden (und das sollten Sie auch nicht).
FastAPI erledigt das intern für Sie.
///
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FILE: docs/de/docs/tutorial/dependencies/global-dependencies.md
================================================
# Globale Abhängigkeiten { #global-dependencies }
Bei einigen Anwendungstypen möchten Sie möglicherweise Abhängigkeiten zur gesamten Anwendung hinzufügen.
Ähnlich wie Sie [`dependencies` zu den *Pfadoperation-Dekoratoren* hinzufügen](dependencies-in-path-operation-decorators.md) können, können Sie sie auch zur `FastAPI`-Anwendung hinzufügen.
In diesem Fall werden sie auf alle *Pfadoperationen* in der Anwendung angewendet:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial012_an_py310.py hl[17] *}
Und alle Ideen aus dem Abschnitt über das [Hinzufügen von `dependencies` zu den *Pfadoperation-Dekoratoren*](dependencies-in-path-operation-decorators.md) gelten weiterhin, aber in diesem Fall für alle *Pfadoperationen* in der App.
## Abhängigkeiten für Gruppen von *Pfadoperationen* { #dependencies-for-groups-of-path-operations }
Wenn Sie später lesen, wie Sie größere Anwendungen strukturieren ([Größere Anwendungen – mehrere Dateien](../../tutorial/bigger-applications.md)), möglicherweise mit mehreren Dateien, lernen Sie, wie Sie einen einzelnen `dependencies`-Parameter für eine Gruppe von *Pfadoperationen* deklarieren.
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FILE: docs/de/docs/tutorial/dependencies/index.md
================================================
# Abhängigkeiten { #dependencies }
**FastAPI** hat ein sehr mächtiges, aber intuitives **Abhängigkeitsinjektion** System.
Es ist so konzipiert, sehr einfach zu verwenden zu sein und es jedem Entwickler sehr leicht zu machen, andere Komponenten mit **FastAPI** zu integrieren.
## Was ist „Dependency Injection“ { #what-is-dependency-injection }
**„Dependency Injection“** bedeutet in der Programmierung, dass es für Ihren Code (in diesem Fall Ihre *Pfadoperation-Funktionen*) eine Möglichkeit gibt, Dinge zu deklarieren, die er verwenden möchte und die er zum Funktionieren benötigt: „Abhängigkeiten“ – „Dependencies“.
Das System (in diesem Fall **FastAPI**) kümmert sich dann darum, Ihren Code mit den erforderlichen Abhängigkeiten zu versorgen („die Abhängigkeiten einfügen“ – „inject the dependencies“).
Das ist sehr nützlich, wenn Sie:
* Eine gemeinsame Logik haben (die gleiche Code-Logik immer und immer wieder).
* Datenbankverbindungen teilen.
* Sicherheit, Authentifizierung, Rollenanforderungen, usw. durchsetzen.
* Und viele andere Dinge ...
All dies, während Sie Codeverdoppelung minimieren.
## Erste Schritte { #first-steps }
Sehen wir uns ein sehr einfaches Beispiel an. Es ist so einfach, dass es vorerst nicht sehr nützlich ist.
Aber so können wir uns besser auf die Funktionsweise des **Dependency Injection** Systems konzentrieren.
### Eine Abhängigkeit erstellen, oder „Dependable“ { #create-a-dependency-or-dependable }
Konzentrieren wir uns zunächst auf die Abhängigkeit – die Dependency.
Es handelt sich einfach um eine Funktion, die die gleichen Parameter entgegennimmt wie eine *Pfadoperation-Funktion*:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8:9] *}
Das war's schon.
**Zwei Zeilen**.
Und sie hat die gleiche Form und Struktur wie alle Ihre *Pfadoperation-Funktionen*.
Sie können sie sich als *Pfadoperation-Funktion* ohne den „Dekorator“ (ohne `@app.get("/some-path")`) vorstellen.
Und sie kann alles zurückgeben, was Sie möchten.
In diesem Fall erwartet diese Abhängigkeit:
* Einen optionalen Query-Parameter `q`, der ein `str` ist.
* Einen optionalen Query-Parameter `skip`, der ein `int` ist und standardmäßig `0` ist.
* Einen optionalen Query-Parameter `limit`, der ein `int` ist und standardmäßig `100` ist.
Und dann wird einfach ein `dict` zurückgegeben, welches diese Werte enthält.
/// info | Info
FastAPI unterstützt (und empfiehlt die Verwendung von) `Annotated` seit Version 0.95.0.
Wenn Sie eine ältere Version haben, werden Sie Fehler angezeigt bekommen, wenn Sie versuchen, `Annotated` zu verwenden.
Bitte [aktualisieren Sie FastAPI](../../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions) daher mindestens zu Version 0.95.1, bevor Sie `Annotated` verwenden.
///
### `Depends` importieren { #import-depends }
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}
### Die Abhängigkeit im „Dependant“ deklarieren { #declare-the-dependency-in-the-dependant }
So wie auch `Body`, `Query`, usw., verwenden Sie `Depends` mit den Parametern Ihrer *Pfadoperation-Funktion*:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[13,18] *}
Obwohl Sie `Depends` in den Parametern Ihrer Funktion genauso verwenden wie `Body`, `Query`, usw., funktioniert `Depends` etwas anders.
Sie übergeben `Depends` nur einen einzigen Parameter.
Dieser Parameter muss so etwas wie eine Funktion sein.
Sie **rufen diese nicht direkt auf** (fügen Sie am Ende keine Klammern hinzu), sondern übergeben sie einfach als Parameter an `Depends()`.
Und diese Funktion akzeptiert Parameter auf die gleiche Weise wie *Pfadoperation-Funktionen*.
/// tip | Tipp
Im nächsten Kapitel erfahren Sie, welche anderen „Dinge“, außer Funktionen, Sie als Abhängigkeiten verwenden können.
///
Immer wenn ein neuer Request eintrifft, kümmert sich **FastAPI** darum:
* Ihre Abhängigkeitsfunktion („Dependable“) mit den richtigen Parametern aufzurufen.
* Sich das Ergebnis von dieser Funktion zu holen.
* Dieses Ergebnis dem Parameter Ihrer *Pfadoperation-Funktion* zuzuweisen.
```mermaid
graph TB
common_parameters(["common_parameters"])
read_items["/items/"]
read_users["/users/"]
common_parameters --> read_items
common_parameters --> read_users
```
Auf diese Weise schreiben Sie gemeinsam genutzten Code nur einmal, und **FastAPI** kümmert sich darum, ihn für Ihre *Pfadoperationen* aufzurufen.
/// check | Testen
Beachten Sie, dass Sie keine spezielle Klasse erstellen und diese irgendwo an **FastAPI** übergeben müssen, um sie zu „registrieren“ oder so ähnlich.
Sie übergeben es einfach an `Depends` und **FastAPI** weiß, wie der Rest erledigt wird.
///
## `Annotated`-Abhängigkeiten wiederverwenden { #share-annotated-dependencies }
In den Beispielen oben sehen Sie, dass es ein kleines bisschen **Codeverdoppelung** gibt.
Wenn Sie die Abhängigkeit `common_parameters()` verwenden, müssen Sie den gesamten Parameter mit der Typannotation und `Depends()` schreiben:
```Python
commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]
```
Da wir jedoch `Annotated` verwenden, können wir diesen `Annotated`-Wert in einer Variablen speichern und an mehreren Stellen verwenden:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_02_an_py310.py hl[12,16,21] *}
/// tip | Tipp
Das ist schlicht Standard-Python, es wird als „Typalias“ bezeichnet und ist eigentlich nicht **FastAPI**-spezifisch.
Da **FastAPI** jedoch auf Standard-Python, einschließlich `Annotated`, basiert, können Sie diesen Trick in Ihrem Code verwenden. 😎
///
Die Abhängigkeiten funktionieren weiterhin wie erwartet, und das **Beste daran** ist, dass die **Typinformationen erhalten bleiben**, was bedeutet, dass Ihr Editor Ihnen weiterhin **automatische Vervollständigung**, **Inline-Fehler**, usw. bieten kann. Das Gleiche gilt für andere Tools wie `mypy`.
Das ist besonders nützlich, wenn Sie es in einer **großen Codebasis** verwenden, in der Sie in **vielen *Pfadoperationen*** immer wieder **dieselben Abhängigkeiten** verwenden.
## `async` oder nicht `async` { #to-async-or-not-to-async }
Da Abhängigkeiten auch von **FastAPI** aufgerufen werden (so wie Ihre *Pfadoperation-Funktionen*), gelten beim Definieren Ihrer Funktionen die gleichen Regeln.
Sie können `async def` oder einfach `def` verwenden.
Und Sie können Abhängigkeiten mit `async def` innerhalb normaler `def`-*Pfadoperation-Funktionen* oder `def`-Abhängigkeiten innerhalb von `async def`-*Pfadoperation-Funktionen*, usw. deklarieren.
Es spielt keine Rolle. **FastAPI** weiß, was zu tun ist.
/// note | Hinweis
Wenn Ihnen das nichts sagt, lesen Sie den [Async: *„In Eile?“*](../../async.md#in-a-hurry)-Abschnitt über `async` und `await` in der Dokumentation.
///
## Integriert in OpenAPI { #integrated-with-openapi }
Alle Requestdeklarationen, -validierungen und -anforderungen Ihrer Abhängigkeiten (und Unterabhängigkeiten) werden in dasselbe OpenAPI-Schema integriert.
Die interaktive Dokumentation enthält also auch alle Informationen aus diesen Abhängigkeiten:
## Einfache Verwendung { #simple-usage }
Näher betrachtet, werden *Pfadoperation-Funktionen* deklariert, um verwendet zu werden, wann immer ein *Pfad* und eine *Operation* übereinstimmen, und dann kümmert sich **FastAPI** darum, die Funktion mit den richtigen Parametern aufzurufen, die Daten aus dem Request extrahierend.
Tatsächlich funktionieren alle (oder die meisten) Webframeworks auf die gleiche Weise.
Sie rufen diese Funktionen niemals direkt auf. Sie werden von Ihrem Framework aufgerufen (in diesem Fall **FastAPI**).
Mit dem Dependency Injection System können Sie **FastAPI** ebenfalls mitteilen, dass Ihre *Pfadoperation-Funktion* von etwas anderem „abhängt“, das vor Ihrer *Pfadoperation-Funktion* ausgeführt werden soll, und **FastAPI** kümmert sich darum, es auszuführen und die Ergebnisse zu „injizieren“.
Andere gebräuchliche Begriffe für dieselbe Idee der „Abhängigkeitsinjektion“ sind:
* Ressourcen
* Provider
* Services
* Injectables
* Komponenten
## **FastAPI**-Plugins { #fastapi-plug-ins }
Integrationen und „Plugins“ können mit dem **Dependency Injection** System erstellt werden. Aber tatsächlich besteht **keine Notwendigkeit, „Plugins“ zu erstellen**, da es durch die Verwendung von Abhängigkeiten möglich ist, eine unendliche Anzahl von Integrationen und Interaktionen zu deklarieren, die dann für Ihre *Pfadoperation-Funktionen* verfügbar sind.
Und Abhängigkeiten können auf sehr einfache und intuitive Weise erstellt werden, sodass Sie einfach die benötigten Python-Packages importieren und sie in wenigen Codezeilen, *im wahrsten Sinne des Wortes*, mit Ihren API-Funktionen integrieren.
Beispiele hierfür finden Sie in den nächsten Kapiteln zu relationalen und NoSQL-Datenbanken, Sicherheit usw.
## **FastAPI**-Kompatibilität { #fastapi-compatibility }
Die Einfachheit des Dependency Injection Systems macht **FastAPI** kompatibel mit:
* allen relationalen Datenbanken
* NoSQL-Datenbanken
* externen Packages
* externen APIs
* Authentifizierungs- und Autorisierungssystemen
* API-Nutzungs-Überwachungssystemen
* Responsedaten-Injektionssystemen
* usw.
## Einfach und leistungsstark { #simple-and-powerful }
Obwohl das hierarchische Dependency Injection System sehr einfach zu definieren und zu verwenden ist, ist es dennoch sehr mächtig.
Sie können Abhängigkeiten definieren, die selbst wiederum Abhängigkeiten definieren können.
Am Ende wird ein hierarchischer Baum von Abhängigkeiten erstellt, und das **Dependency Injection** System kümmert sich darum, alle diese Abhängigkeiten (und deren Unterabhängigkeiten) für Sie aufzulösen und die Ergebnisse bei jedem Schritt einzubinden (zu injizieren).
Nehmen wir zum Beispiel an, Sie haben vier API-Endpunkte (*Pfadoperationen*):
* `/items/public/`
* `/items/private/`
* `/users/{user_id}/activate`
* `/items/pro/`
Dann könnten Sie für jeden davon unterschiedliche Berechtigungsanforderungen hinzufügen, nur mit Abhängigkeiten und Unterabhängigkeiten:
```mermaid
graph TB
current_user(["current_user"])
active_user(["active_user"])
admin_user(["admin_user"])
paying_user(["paying_user"])
public["/items/public/"]
private["/items/private/"]
activate_user["/users/{user_id}/activate"]
pro_items["/items/pro/"]
current_user --> active_user
active_user --> admin_user
active_user --> paying_user
current_user --> public
active_user --> private
admin_user --> activate_user
paying_user --> pro_items
```
## Integriert mit **OpenAPI** { #integrated-with-openapi_1 }
Alle diese Abhängigkeiten, während sie ihre Anforderungen deklarieren, fügen auch Parameter, Validierungen, usw. zu Ihren *Pfadoperationen* hinzu.
**FastAPI** kümmert sich darum, alles zum OpenAPI-Schema hinzuzufügen, damit es in den interaktiven Dokumentationssystemen angezeigt wird.
================================================
FILE: docs/de/docs/tutorial/dependencies/sub-dependencies.md
================================================
# Unterabhängigkeiten { #sub-dependencies }
Sie können Abhängigkeiten erstellen, die **Unterabhängigkeiten** haben.
Diese können so **tief** verschachtelt sein, wie nötig.
**FastAPI** kümmert sich darum, sie aufzulösen.
## Erste Abhängigkeit, „Dependable“ { #first-dependency-dependable }
Sie könnten eine erste Abhängigkeit („Dependable“) wie folgt erstellen:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}
Diese deklariert einen optionalen Query-Parameter `q` vom Typ `str` und gibt ihn dann einfach zurück.
Das ist recht einfach (nicht sehr nützlich), hilft uns aber dabei, uns auf die Funktionsweise der Unterabhängigkeiten zu konzentrieren.
## Zweite Abhängigkeit, „Dependable“ und „Dependant“ { #second-dependency-dependable-and-dependant }
Dann können Sie eine weitere Abhängigkeitsfunktion (ein „Dependable“) erstellen, die gleichzeitig eine eigene Abhängigkeit deklariert (also auch ein „Dependant“ ist):
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}
Betrachten wir die deklarierten Parameter:
* Obwohl diese Funktion selbst eine Abhängigkeit ist („Dependable“, etwas hängt von ihr ab), deklariert sie auch eine andere Abhängigkeit („Dependant“, sie hängt von etwas anderem ab).
* Sie hängt von `query_extractor` ab und weist den von diesem zurückgegebenen Wert dem Parameter `q` zu.
* Sie deklariert außerdem ein optionales `last_query`-Cookie, ein `str`.
* Wenn der Benutzer keine Query `q` übermittelt hat, verwenden wir die zuletzt übermittelte Query, die wir zuvor in einem Cookie gespeichert haben.
## Die Abhängigkeit verwenden { #use-the-dependency }
Diese Abhängigkeit verwenden wir nun wie folgt:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[23] *}
/// info | Info
Beachten Sie, dass wir in der *Pfadoperation-Funktion* nur eine einzige Abhängigkeit deklarieren, den `query_or_cookie_extractor`.
Aber **FastAPI** wird wissen, dass es zuerst `query_extractor` auflösen muss, um dessen Resultat an `query_or_cookie_extractor` zu übergeben, wenn dieses aufgerufen wird.
///
```mermaid
graph TB
query_extractor(["query_extractor"])
query_or_cookie_extractor(["query_or_cookie_extractor"])
read_query["/items/"]
query_extractor --> query_or_cookie_extractor --> read_query
```
## Dieselbe Abhängigkeit mehrmals verwenden { #using-the-same-dependency-multiple-times }
Wenn eine Ihrer Abhängigkeiten mehrmals für dieselbe *Pfadoperation* deklariert wird, beispielsweise wenn mehrere Abhängigkeiten eine gemeinsame Unterabhängigkeit haben, wird **FastAPI** diese Unterabhängigkeit nur einmal pro Request aufrufen.
Und es speichert den zurückgegebenen Wert in einem „Cache“ und übergibt diesen gecachten Wert an alle „Dependanten“, die ihn in diesem spezifischen Request benötigen, anstatt die Abhängigkeit mehrmals für denselben Request aufzurufen.
In einem fortgeschrittenen Szenario, bei dem Sie wissen, dass die Abhängigkeit bei jedem Schritt (möglicherweise mehrmals) in demselben Request aufgerufen werden muss, anstatt den zwischengespeicherten Wert zu verwenden, können Sie den Parameter `use_cache=False` festlegen, wenn Sie `Depends` verwenden:
//// tab | Python 3.10+
```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: Annotated[str, Depends(get_value, use_cache=False)]):
return {"fresh_value": fresh_value}
```
////
//// tab | Python 3.10+ nicht annotiert
/// tip | Tipp
Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.
///
```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
return {"fresh_value": fresh_value}
```
////
## Zusammenfassung { #recap }
Abgesehen von all den ausgefallenen Wörtern, die hier verwendet werden, ist das **Dependency Injection**-System recht simpel.
Einfach Funktionen, die genauso aussehen wie *Pfadoperation-Funktionen*.
Dennoch ist es sehr mächtig und ermöglicht Ihnen die Deklaration beliebig tief verschachtelter Abhängigkeits-„Graphen“ (Bäume).
/// tip | Tipp
All dies scheint angesichts dieser einfachen Beispiele möglicherweise nicht so nützlich zu sein.
Aber Sie werden in den Kapiteln über **Sicherheit** sehen, wie nützlich das ist.
Und Sie werden auch sehen, wie viel Code Sie dadurch einsparen.
///
================================================
FILE: docs/de/docs/tutorial/encoder.md
================================================
# JSON-kompatibler Encoder { #json-compatible-encoder }
Es gibt Fälle, da möchten Sie einen Datentyp (etwa ein Pydantic-Modell) in etwas konvertieren, das kompatibel mit JSON ist (etwa ein `dict`, eine `list`, usw.).
Zum Beispiel, wenn Sie es in einer Datenbank speichern möchten.
Dafür bietet **FastAPI** eine Funktion `jsonable_encoder()`.
## `jsonable_encoder` verwenden { #using-the-jsonable-encoder }
Stellen wir uns vor, Sie haben eine Datenbank `fake_db`, die nur JSON-kompatible Daten entgegennimmt.
Sie akzeptiert zum Beispiel keine `datetime`-Objekte, da die nicht kompatibel mit JSON sind.
Ein `datetime`-Objekt müsste also in einen `str` umgewandelt werden, der die Daten im [ISO-Format](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601) enthält.
Genauso würde die Datenbank kein Pydantic-Modell (ein Objekt mit Attributen) akzeptieren, sondern nur ein `dict`.
Sie können für diese Fälle `jsonable_encoder` verwenden.
Es nimmt ein Objekt entgegen, wie etwa ein Pydantic-Modell, und gibt eine JSON-kompatible Version zurück:
{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}
In diesem Beispiel wird das Pydantic-Modell in ein `dict`, und das `datetime`-Objekt in ein `str` konvertiert.
Das Resultat dieses Aufrufs ist etwas, das mit Pythons Standard-[`json.dumps()`](https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps) kodiert werden kann.
Es wird also kein großer `str` zurückgegeben, der die Daten im JSON-Format (als String) enthält. Es wird eine Python-Standarddatenstruktur (z. B. ein `dict`) zurückgegeben, mit Werten und Unterwerten, die alle mit JSON kompatibel sind.
/// note | Hinweis
`jsonable_encoder` wird tatsächlich von **FastAPI** intern verwendet, um Daten zu konvertieren. Aber es ist in vielen anderen Szenarien hilfreich.
///
================================================
FILE: docs/de/docs/tutorial/extra-data-types.md
================================================
# Zusätzliche Datentypen { #extra-data-types }
Bisher haben Sie gängige Datentypen verwendet, wie zum Beispiel:
* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`
Sie können aber auch komplexere Datentypen verwenden.
Und Sie haben immer noch dieselbe Funktionalität wie bisher gesehen:
* Großartige Editor-Unterstützung.
* Datenkonvertierung bei eingehenden Requests.
* Datenkonvertierung für Response-Daten.
* Datenvalidierung.
* Automatische Annotation und Dokumentation.
## Andere Datentypen { #other-data-types }
Hier sind einige der zusätzlichen Datentypen, die Sie verwenden können:
* `UUID`:
* Ein standardmäßiger „universell eindeutiger Bezeichner“ („Universally Unique Identifier“), der in vielen Datenbanken und Systemen als ID üblich ist.
* Wird in Requests und Responses als `str` dargestellt.
* `datetime.datetime`:
* Ein Python-`datetime.datetime`.
* Wird in Requests und Responses als `str` im ISO 8601-Format dargestellt, etwa: `2008-09-15T15:53:00+05:00`.
* `datetime.date`:
* Python-`datetime.date`.
* Wird in Requests und Responses als `str` im ISO 8601-Format dargestellt, etwa: `2008-09-15`.
* `datetime.time`:
* Ein Python-`datetime.time`.
* Wird in Requests und Responses als `str` im ISO 8601-Format dargestellt, etwa: `14:23:55.003`.
* `datetime.timedelta`:
* Ein Python-`datetime.timedelta`.
* Wird in Requests und Responses als `float` der Gesamtsekunden dargestellt.
* Pydantic ermöglicht auch die Darstellung als „ISO 8601 Zeitdifferenz-Kodierung“, [siehe die Dokumentation für weitere Informationen](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/serialization/#custom-serializers).
* `frozenset`:
* Wird in Requests und Responses wie ein `set` behandelt:
* Bei Requests wird eine Liste gelesen, Duplikate entfernt und in ein `set` umgewandelt.
* Bei Responses wird das `set` in eine `list` umgewandelt.
* Das generierte Schema zeigt an, dass die `set`-Werte eindeutig sind (unter Verwendung von JSON Schemas `uniqueItems`).
* `bytes`:
* Standard-Python-`bytes`.
* In Requests und Responses werden sie als `str` behandelt.
* Das generierte Schema wird anzeigen, dass es sich um einen `str` mit `binary` „Format“ handelt.
* `Decimal`:
* Standard-Python-`Decimal`.
* In Requests und Responses wird es wie ein `float` behandelt.
* Sie können alle gültigen Pydantic-Datentypen hier überprüfen: [Pydantic-Datentypen](https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/).
## Beispiel { #example }
Hier ist ein Beispiel für eine *Pfadoperation* mit Parametern, die einige der oben genannten Typen verwenden.
{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *}
Beachten Sie, dass die Parameter innerhalb der Funktion ihren natürlichen Datentyp haben und Sie beispielsweise normale Datumsmanipulationen durchführen können, wie zum Beispiel:
{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[18:19] *}
================================================
FILE: docs/de/docs/tutorial/extra-models.md
================================================
# Extramodelle { #extra-models }
Im Anschluss an das vorherige Beispiel ist es üblich, mehr als ein zusammenhängendes Modell zu haben.
Dies gilt insbesondere für Benutzermodelle, denn:
* Das **Eingabemodell** muss ein Passwort enthalten können.
* Das **Ausgabemodell** sollte kein Passwort haben.
* Das **Datenbankmodell** müsste wahrscheinlich ein gehashtes Passwort haben.
/// danger | Gefahr
Speichern Sie niemals das Klartextpasswort eines Benutzers. Speichern Sie immer einen „sicheren Hash“, den Sie dann verifizieren können.
Wenn Sie nicht wissen, was das ist, werden Sie in den [Sicherheitskapiteln](security/simple-oauth2.md#password-hashing) lernen, was ein „Passworthash“ ist.
///
## Mehrere Modelle { #multiple-models }
Hier ist eine allgemeine Idee, wie die Modelle mit ihren Passwortfeldern aussehen könnten und an welchen Stellen sie verwendet werden:
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}
### Über `**user_in.model_dump()` { #about-user-in-model-dump }
#### Pydantics `.model_dump()` { #pydantics-model-dump }
`user_in` ist ein Pydantic-Modell der Klasse `UserIn`.
Pydantic-Modelle haben eine `.model_dump()`-Methode, die ein `dict` mit den Daten des Modells zurückgibt.
Wenn wir also ein Pydantic-Objekt `user_in` erstellen, etwa so:
```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="john.doe@example.com")
```
und dann aufrufen:
```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```
haben wir jetzt ein `dict` mit den Daten in der Variablen `user_dict` (es ist ein `dict` statt eines Pydantic-Modellobjekts).
Und wenn wir aufrufen:
```Python
print(user_dict)
```
würden wir ein Python-`dict` erhalten mit:
```Python
{
'username': 'john',
'password': 'secret',
'email': 'john.doe@example.com',
'full_name': None,
}
```
#### Ein `dict` entpacken { #unpacking-a-dict }
Wenn wir ein `dict` wie `user_dict` nehmen und es einer Funktion (oder Klasse) mit `**user_dict` übergeben, wird Python es „entpacken“. Es wird die Schlüssel und Werte von `user_dict` direkt als Schlüsselwort-Argumente übergeben.
Setzen wir also das `user_dict` von oben ein:
```Python
UserInDB(**user_dict)
```
so ist das äquivalent zu:
```Python
UserInDB(
username="john",
password="secret",
email="john.doe@example.com",
full_name=None,
)
```
Oder genauer gesagt, dazu, `user_dict` direkt zu verwenden, mit welchen Inhalten es auch immer in der Zukunft haben mag:
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
password = user_dict["password"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
)
```
#### Ein Pydantic-Modell aus dem Inhalt eines anderen { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another }
Da wir im obigen Beispiel `user_dict` von `user_in.model_dump()` bekommen haben, wäre dieser Code:
```Python
user_dict = user_in.model_dump()
UserInDB(**user_dict)
```
gleichwertig zu:
```Python
UserInDB(**user_in.model_dump())
```
... weil `user_in.model_dump()` ein `dict` ist, und dann lassen wir Python es „entpacken“, indem wir es an `UserInDB` mit vorangestelltem `**` übergeben.
Auf diese Weise erhalten wir ein Pydantic-Modell aus den Daten eines anderen Pydantic-Modells.
#### Ein `dict` entpacken und zusätzliche Schlüsselwort-Argumente { #unpacking-a-dict-and-extra-keywords }
Und dann fügen wir das zusätzliche Schlüsselwort-Argument `hashed_password=hashed_password` hinzu, wie in:
```Python
UserInDB(**user_in.model_dump(), hashed_password=hashed_password)
```
... was so ist wie:
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
password = user_dict["password"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
hashed_password = hashed_password,
)
```
/// warning | Achtung
Die unterstützenden zusätzlichen Funktionen `fake_password_hasher` und `fake_save_user` dienen nur zur Demo eines möglichen Datenflusses, bieten jedoch natürlich keine echte Sicherheit.
///
## Verdopplung vermeiden { #reduce-duplication }
Die Reduzierung von Code-Verdoppelung ist eine der Kernideen von **FastAPI**.
Da die Verdopplung von Code die Wahrscheinlichkeit von Fehlern, Sicherheitsproblemen, Problemen mit der Desynchronisation des Codes (wenn Sie an einer Stelle, aber nicht an der anderen aktualisieren) usw. erhöht.
Und diese Modelle teilen alle eine Menge der Daten und verdoppeln Attributnamen und -typen.
Wir könnten es besser machen.
Wir können ein `UserBase`-Modell deklarieren, das als Basis für unsere anderen Modelle dient. Und dann können wir Unterklassen dieses Modells erstellen, die seine Attribute (Typdeklarationen, Validierung usw.) erben.
Die ganze Datenkonvertierung, -validierung, -dokumentation usw. wird immer noch wie gewohnt funktionieren.
Auf diese Weise können wir nur die Unterschiede zwischen den Modellen (mit Klartext-`password`, mit `hashed_password` und ohne Passwort) deklarieren:
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial002_py310.py hl[7,13:14,17:18,21:22] *}
## `Union` oder `anyOf` { #union-or-anyof }
Sie können deklarieren, dass eine Response eine `Union` mehrerer Typen ist, das bedeutet, dass die Response einer von ihnen ist.
Dies wird in OpenAPI mit `anyOf` definiert.
Um das zu tun, verwenden Sie den Standard-Python-Typhinweis [`typing.Union`](https://docs.python.org/3/library/typing.html#typing.Union):
/// note | Hinweis
Wenn Sie eine [`Union`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/#unions) definieren, listen Sie den spezifischeren Typ zuerst auf, gefolgt vom weniger spezifischen Typ. Im Beispiel unten steht `PlaneItem` vor `CarItem` in `Union[PlaneItem, CarItem]`.
///
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial003_py310.py hl[1,14:15,18:20,33] *}
### `Union` in Python 3.10 { #union-in-python-3-10 }
In diesem Beispiel übergeben wir `Union[PlaneItem, CarItem]` als Wert des Arguments `response_model`.
Da wir es als **Wert an ein Argument übergeben**, anstatt es in einer **Typannotation** zu verwenden, müssen wir `Union` verwenden, sogar in Python 3.10.
Wäre es eine Typannotation gewesen, hätten wir den vertikalen Strich verwenden können, wie in:
```Python
some_variable: PlaneItem | CarItem
```
Aber wenn wir das in der Zuweisung `response_model=PlaneItem | CarItem` machen, würden wir einen Fehler erhalten, weil Python versuchen würde, eine **ungültige Operation** zwischen `PlaneItem` und `CarItem` auszuführen, anstatt es als Typannotation zu interpretieren.
## Liste von Modellen { #list-of-models }
Auf die gleiche Weise können Sie Responses von Listen von Objekten deklarieren.
Dafür verwenden Sie Pythons Standard-`list`:
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}
## Response mit beliebigem `dict` { #response-with-arbitrary-dict }
Sie können auch eine Response deklarieren, die ein beliebiges `dict` zurückgibt, indem Sie nur die Typen der Schlüssel und Werte ohne ein Pydantic-Modell deklarieren.
Dies ist nützlich, wenn Sie die gültigen Feld-/Attributnamen nicht im Voraus kennen (die für ein Pydantic-Modell benötigt werden würden).
In diesem Fall können Sie `dict` verwenden:
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py310.py hl[6] *}
## Zusammenfassung { #recap }
Verwenden Sie gerne mehrere Pydantic-Modelle und vererben Sie je nach Bedarf.
Sie brauchen kein einzelnes Datenmodell pro Einheit, wenn diese Einheit in der Lage sein muss, verschiedene „Zustände“ zu haben. Wie im Fall der Benutzer-„Einheit“ mit einem Zustand einschließlich `password`, `password_hash` und ohne Passwort.
================================================
FILE: docs/de/docs/tutorial/first-steps.md
================================================
# Erste Schritte { #first-steps }
Die einfachste FastAPI-Datei könnte wie folgt aussehen:
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py *}
Kopieren Sie das in eine Datei `main.py`.
Starten Sie den Live-Server:
get-Operation gehen
/// info | `@decorator` Info
Diese `@something`-Syntax wird in Python „Dekorator“ genannt.
Sie platzieren ihn über einer Funktion. Wie ein hübscher, dekorativer Hut (daher kommt wohl der Begriff).
Ein „Dekorator“ nimmt die darunter stehende Funktion und macht etwas damit.
In unserem Fall teilt dieser Dekorator **FastAPI** mit, dass die folgende Funktion mit dem **Pfad** `/` und der **Operation** `get` zusammenhängt.
Dies ist der „**Pfadoperation-Dekorator**“.
///
Sie können auch die anderen Operationen verwenden:
* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`
Und die exotischeren:
* `@app.options()`
* `@app.head()`
* `@app.patch()`
* `@app.trace()`
/// tip | Tipp
Es steht Ihnen frei, jede Operation (HTTP-Methode) so zu verwenden, wie Sie es möchten.
**FastAPI** erzwingt keine bestimmte Bedeutung.
Die hier aufgeführten Informationen dienen als Leitfaden und sind nicht verbindlich.
Wenn Sie beispielsweise GraphQL verwenden, führen Sie normalerweise alle Aktionen nur mit „POST“-Operationen durch.
///
### Schritt 4: Definieren der **Pfadoperation-Funktion** { #step-4-define-the-path-operation-function }
Das ist unsere „**Pfadoperation-Funktion**“:
* **Pfad**: ist `/`.
* **Operation**: ist `get`.
* **Funktion**: ist die Funktion direkt unter dem „Dekorator“ (unter `@app.get("/")`).
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py hl[7] *}
Dies ist eine Python-Funktion.
Sie wird von **FastAPI** immer dann aufgerufen, wenn sie einen Request an die URL „`/`“ mittels einer `GET`-Operation erhält.
In diesem Fall handelt es sich um eine `async`-Funktion.
---
Sie könnten sie auch als normale Funktion anstelle von `async def` definieren:
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial003_py310.py hl[7] *}
/// note | Hinweis
Wenn Sie den Unterschied nicht kennen, lesen Sie [Async: *„In Eile?“*](../async.md#in-a-hurry).
///
### Schritt 5: den Inhalt zurückgeben { #step-5-return-the-content }
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py hl[8] *}
Sie können ein `dict`, eine `list`, einzelne Werte wie `str`, `int`, usw. zurückgeben.
Sie können auch Pydantic-Modelle zurückgeben (dazu später mehr).
Es gibt viele andere Objekte und Modelle, die automatisch zu JSON konvertiert werden (einschließlich ORMs, usw.). Versuchen Sie, Ihre Lieblingsobjekte zu verwenden. Es ist sehr wahrscheinlich, dass sie bereits unterstützt werden.
### Schritt 6: Deployen { #step-6-deploy-it }
Stellen Sie Ihre App in der **[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)** mit einem Befehl bereit: `fastapi deploy`. 🎉
#### Über FastAPI Cloud { #about-fastapi-cloud }
**[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)** wird vom selben Autor und Team hinter **FastAPI** entwickelt.
Es vereinfacht den Prozess des Erstellens, Deployens und des Zugriffs auf eine API mit minimalem Aufwand.
Es bringt die gleiche **Developer-Experience** beim Erstellen von Apps mit FastAPI auch zum **Deployment** in der Cloud. 🎉
FastAPI Cloud ist der Hauptsponsor und Finanzierer der „FastAPI and friends“ Open-Source-Projekte. ✨
#### Zu anderen Cloudanbietern deployen { #deploy-to-other-cloud-providers }
FastAPI ist Open Source und basiert auf Standards. Sie können FastAPI-Apps bei jedem Cloudanbieter Ihrer Wahl deployen.
Folgen Sie den Anleitungen Ihres Cloudanbieters, um dort FastAPI-Apps bereitzustellen. 🤓
## Zusammenfassung { #recap }
* Importieren Sie `FastAPI`.
* Erstellen Sie eine `app` Instanz.
* Schreiben Sie einen **Pfadoperation-Dekorator** unter Verwendung von Dekoratoren wie `@app.get("/")`.
* Definieren Sie eine **Pfadoperation-Funktion**, zum Beispiel `def root(): ...`.
* Starten Sie den Entwicklungsserver mit dem Befehl `fastapi dev`.
* Optional: Ihre App mit `fastapi deploy` deployen.
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FILE: docs/de/docs/tutorial/handling-errors.md
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# Fehler behandeln { #handling-errors }
Es gibt viele Situationen, in denen Sie einem Client, der Ihre API nutzt, einen Fehler mitteilen müssen.
Dieser Client könnte ein Browser mit einem Frontend sein, ein Code von jemand anderem, ein IoT-Gerät usw.
Sie könnten dem Client mitteilen müssen, dass:
* Der Client nicht genügend Berechtigungen für diese Operation hat.
* Der Client keinen Zugriff auf diese Ressource hat.
* Die Ressource, auf die der Client versucht hat, zuzugreifen, nicht existiert.
* usw.
In diesen Fällen würden Sie normalerweise einen **HTTP-Statuscode** im Bereich **400** (von 400 bis 499) zurückgeben.
Dies ist vergleichbar mit den HTTP-Statuscodes im Bereich 200 (von 200 bis 299). Diese „200“-Statuscodes bedeuten, dass der Request in irgendeiner Weise erfolgreich war.
Die Statuscodes im Bereich 400 bedeuten hingegen, dass es einen Fehler seitens des Clients gab.
Erinnern Sie sich an all diese **„404 Not Found“** Fehler (und Witze)?
## `HTTPException` verwenden { #use-httpexception }
Um HTTP-Responses mit Fehlern an den Client zurückzugeben, verwenden Sie `HTTPException`.
### `HTTPException` importieren { #import-httpexception }
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py310.py hl[1] *}
### Eine `HTTPException` in Ihrem Code auslösen { #raise-an-httpexception-in-your-code }
`HTTPException` ist eine normale Python-Exception mit zusätzlichen Daten, die für APIs relevant sind.
Weil es eine Python-Exception ist, geben Sie sie nicht zurück (`return`), sondern lösen sie aus (`raise`).
Das bedeutet auch, wenn Sie sich innerhalb einer Hilfsfunktion befinden, die Sie innerhalb Ihrer *Pfadoperation-Funktion* aufrufen, und Sie die `HTTPException` aus dieser Hilfsfunktion heraus auslösen, wird der restliche Code in der *Pfadoperation-Funktion* nicht ausgeführt. Der Request wird sofort abgebrochen und der HTTP-Error der `HTTPException` wird an den Client gesendet.
Der Vorteil des Auslösens einer Exception gegenüber dem Zurückgeben eines Wertes wird im Abschnitt über Abhängigkeiten und Sicherheit deutlicher werden.
In diesem Beispiel lösen wir eine Exception mit einem Statuscode von `404` aus, wenn der Client einen Artikel mit einer nicht existierenden ID anfordert:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py310.py hl[11] *}
### Die resultierende Response { #the-resulting-response }
Wenn der Client `http://example.com/items/foo` anfordert (ein `item_id` `"foo"`), erhält dieser Client einen HTTP-Statuscode 200 und diese JSON-Response:
```JSON
{
"item": "The Foo Wrestlers"
}
```
Aber wenn der Client `http://example.com/items/bar` anfordert (ein nicht-existierendes `item_id` `"bar"`), erhält er einen HTTP-Statuscode 404 (der „Not Found“-Error) und eine JSON-Response wie:
```JSON
{
"detail": "Item not found"
}
```
/// tip | Tipp
Wenn Sie eine `HTTPException` auslösen, können Sie dem Parameter `detail` jeden Wert übergeben, der in JSON konvertiert werden kann, nicht nur `str`.
Sie könnten ein `dict`, eine `list`, usw. übergeben.
Diese werden von **FastAPI** automatisch gehandhabt und in JSON konvertiert.
///
## Benutzerdefinierte Header hinzufügen { #add-custom-headers }
Es gibt Situationen, in denen es nützlich ist, dem HTTP-Error benutzerdefinierte Header hinzuzufügen. Zum Beispiel in einigen Sicherheitsszenarien.
Sie werden es wahrscheinlich nicht direkt in Ihrem Code verwenden müssen.
Aber falls Sie es für ein fortgeschrittenes Szenario benötigen, können Sie benutzerdefinierte Header hinzufügen:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial002_py310.py hl[14] *}
## Benutzerdefinierte Exceptionhandler installieren { #install-custom-exception-handlers }
Sie können benutzerdefinierte Exceptionhandler mit [denselben Exception-Werkzeugen von Starlette](https://www.starlette.dev/exceptions/) hinzufügen.
Angenommen, Sie haben eine benutzerdefinierte Exception `UnicornException`, die Sie (oder eine Bibliothek, die Sie verwenden) `raise`n könnten.
Und Sie möchten diese Exception global mit FastAPI handhaben.
Sie könnten einen benutzerdefinierten Exceptionhandler mit `@app.exception_handler()` hinzufügen:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial003_py310.py hl[5:7,13:18,24] *}
Hier, wenn Sie `/unicorns/yolo` anfordern, wird die *Pfadoperation* eine `UnicornException` `raise`n.
Aber diese wird von `unicorn_exception_handler` gehandhabt.
Sie erhalten also einen sauberen Fehler mit einem HTTP-Statuscode von `418` und dem JSON-Inhalt:
```JSON
{"message": "Oops! yolo did something. There goes a rainbow..."}
```
/// note | Technische Details
Sie könnten auch `from starlette.requests import Request` und `from starlette.responses import JSONResponse` verwenden.
**FastAPI** bietet dieselben `starlette.responses` auch via `fastapi.responses` an, nur als Annehmlichkeit für Sie, den Entwickler. Aber die meisten verfügbaren Responses kommen direkt von Starlette. Dasselbe gilt für `Request`.
///
## Die Default-Exceptionhandler überschreiben { #override-the-default-exception-handlers }
**FastAPI** hat einige Default-Exceptionhandler.
Diese Handler sind dafür verantwortlich, die Default-JSON-Responses zurückzugeben, wenn Sie eine `HTTPException` `raise`n und wenn der Request ungültige Daten enthält.
Sie können diese Exceptionhandler mit Ihren eigenen überschreiben.
### Überschreiben von Request-Validierungs-Exceptions { #override-request-validation-exceptions }
Wenn ein Request ungültige Daten enthält, löst **FastAPI** intern einen `RequestValidationError` aus.
Und es enthält auch einen Default-Exceptionhandler für diesen.
Um diesen zu überschreiben, importieren Sie den `RequestValidationError` und verwenden Sie ihn mit `@app.exception_handler(RequestValidationError)`, um den Exceptionhandler zu dekorieren.
Der Exceptionhandler erhält einen `Request` und die Exception.
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py310.py hl[2,14:19] *}
Wenn Sie nun zu `/items/foo` gehen, erhalten Sie anstelle des standardmäßigen JSON-Fehlers mit:
```JSON
{
"detail": [
{
"loc": [
"path",
"item_id"
],
"msg": "value is not a valid integer",
"type": "type_error.integer"
}
]
}
```
eine Textversion mit:
```
Validation errors:
Field: ('path', 'item_id'), Error: Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer
```
### Überschreiben des `HTTPException`-Fehlerhandlers { #override-the-httpexception-error-handler }
Auf die gleiche Weise können Sie den `HTTPException`-Handler überschreiben.
Zum Beispiel könnten Sie eine Klartext-Response statt JSON für diese Fehler zurückgeben wollen:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py310.py hl[3:4,9:11,25] *}
/// note | Technische Details
Sie könnten auch `from starlette.responses import PlainTextResponse` verwenden.
**FastAPI** bietet dieselben `starlette.responses` auch via `fastapi.responses` an, nur als Annehmlichkeit für Sie, den Entwickler. Aber die meisten verfügbaren Responses kommen direkt von Starlette.
///
/// warning | Achtung
Beachten Sie, dass der `RequestValidationError` Informationen über den Dateinamen und die Zeile enthält, in der der Validierungsfehler auftritt, sodass Sie ihn bei Bedarf mit den relevanten Informationen in Ihren Logs anzeigen können.
Das bedeutet aber auch, dass, wenn Sie ihn einfach in einen String umwandeln und diese Informationen direkt zurückgeben, Sie möglicherweise ein paar Informationen über Ihr System preisgeben. Daher extrahiert und zeigt der Code hier jeden Fehler getrennt.
///
### Verwenden des `RequestValidationError`-Bodys { #use-the-requestvalidationerror-body }
Der `RequestValidationError` enthält den empfangenen `body` mit den ungültigen Daten.
Sie könnten diesen während der Entwicklung Ihrer Anwendung verwenden, um den Body zu loggen und zu debuggen, ihn an den Benutzer zurückzugeben usw.
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial005_py310.py hl[14] *}
Versuchen Sie nun, einen ungültigen Artikel zu senden:
```JSON
{
"title": "towel",
"size": "XL"
}
```
Sie erhalten eine Response, die Ihnen sagt, dass die Daten ungültig sind und die den empfangenen Body enthält:
```JSON hl_lines="12-15"
{
"detail": [
{
"loc": [
"body",
"size"
],
"msg": "value is not a valid integer",
"type": "type_error.integer"
}
],
"body": {
"title": "towel",
"size": "XL"
}
}
```
#### FastAPIs `HTTPException` vs. Starlettes `HTTPException` { #fastapis-httpexception-vs-starlettes-httpexception }
**FastAPI** hat seine eigene `HTTPException`.
Und die `HTTPException`-Fehlerklasse von **FastAPI** erbt von der `HTTPException`-Fehlerklasse von Starlette.
Der einzige Unterschied besteht darin, dass die `HTTPException` von **FastAPI** beliebige JSON-konvertierbare Daten für das `detail`-Feld akzeptiert, während die `HTTPException` von Starlette nur Strings dafür akzeptiert.
Sie können also weiterhin die `HTTPException` von **FastAPI** wie üblich in Ihrem Code auslösen.
Aber wenn Sie einen Exceptionhandler registrieren, sollten Sie ihn für die `HTTPException` von Starlette registrieren.
Auf diese Weise, wenn irgendein Teil des internen Codes von Starlette, oder eine Starlette-Erweiterung oder ein Plug-in, eine Starlette `HTTPException` auslöst, wird Ihr Handler in der Lage sein, diese abzufangen und zu handhaben.
Um in diesem Beispiel beide `HTTPException`s im selben Code zu haben, wird die Exception von Starlette zu `StarletteHTTPException` umbenannt:
```Python
from starlette.exceptions import HTTPException as StarletteHTTPException
```
### Die Exceptionhandler von **FastAPI** wiederverwenden { #reuse-fastapis-exception-handlers }
Wenn Sie die Exception zusammen mit den gleichen Default-Exceptionhandlern von **FastAPI** verwenden möchten, können Sie die Default-Exceptionhandler aus `fastapi.exception_handlers` importieren und wiederverwenden:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial006_py310.py hl[2:5,15,21] *}
In diesem Beispiel geben Sie nur den Fehler mit einer sehr ausdrucksstarken Nachricht aus, aber Sie verstehen das Prinzip. Sie können die Exception verwenden und dann einfach die Default-Exceptionhandler wiederverwenden.
================================================
FILE: docs/de/docs/tutorial/header-param-models.md
================================================
# Header-Parameter-Modelle { #header-parameter-models }
Wenn Sie eine Gruppe verwandter **Header-Parameter** haben, können Sie ein **Pydantic-Modell** erstellen, um diese zu deklarieren.
Dadurch können Sie das **Modell an mehreren Stellen wiederverwenden** und auch Validierungen und Metadaten für alle Parameter gleichzeitig deklarieren. 😎
/// note | Hinweis
Dies wird seit FastAPI Version `0.115.0` unterstützt. 🤓
///
## Header-Parameter mit einem Pydantic-Modell { #header-parameters-with-a-pydantic-model }
Deklarieren Sie die erforderlichen **Header-Parameter** in einem **Pydantic-Modell** und dann den Parameter als `Header`:
{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:14,18] *}
**FastAPI** wird die Daten für **jedes Feld** aus den **Headern** des Request extrahieren und Ihnen das von Ihnen definierte Pydantic-Modell geben.
## Die Dokumentation testen { #check-the-docs }
Sie können die erforderlichen Header in der Dokumentationsoberfläche unter `/docs` sehen:
contact-Felder| Parameter | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
name | str | Der identifizierende Name der Kontaktperson/Organisation. |
url | str | Die URL, die auf die Kontaktinformationen verweist. MUSS im Format einer URL vorliegen. |
email | str | Die E-Mail-Adresse der Kontaktperson/Organisation. MUSS im Format einer E-Mail-Adresse vorliegen. |
license_info-Felder| Parameter | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
name | str | ERFORDERLICH (wenn eine license_info festgelegt ist). Der für die API verwendete Lizenzname. |
identifier | str | Ein [SPDX](https://spdx.org/licenses/)-Lizenzausdruck für die API. Das Feld identifier und das Feld url schließen sich gegenseitig aus. Verfügbar seit OpenAPI 3.1.0, FastAPI 0.99.0. |
url | str | Eine URL zur Lizenz, die für die API verwendet wird. MUSS im Format einer URL vorliegen. |
## Lizenzkennung { #license-identifier }
Seit OpenAPI 3.1.0 und FastAPI 0.99.0 können Sie die `license_info` auch mit einem `identifier` anstelle einer `url` festlegen.
Zum Beispiel:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial001_1_py310.py hl[31] *}
## Metadaten für Tags { #metadata-for-tags }
Sie können auch zusätzliche Metadaten für die verschiedenen Tags hinzufügen, die zum Gruppieren Ihrer Pfadoperationen verwendet werden, mit dem Parameter `openapi_tags`.
Er nimmt eine Liste entgegen, die für jeden Tag ein Dictionary enthält.
Jedes Dictionary kann Folgendes enthalten:
* `name` (**erforderlich**): ein `str` mit demselben Tag-Namen, den Sie im Parameter `tags` in Ihren *Pfadoperationen* und `APIRouter`n verwenden.
* `description`: ein `str` mit einer kurzen Beschreibung für das Tag. Sie kann Markdown enthalten und wird in der Benutzeroberfläche der Dokumentation angezeigt.
* `externalDocs`: ein `dict`, das externe Dokumentation beschreibt mit:
* `description`: ein `str` mit einer kurzen Beschreibung für die externe Dokumentation.
* `url` (**erforderlich**): ein `str` mit der URL für die externe Dokumentation.
### Metadaten für Tags erstellen { #create-metadata-for-tags }
Versuchen wir es mit einem Beispiel mit Tags für `users` und `items`.
Erstellen Sie Metadaten für Ihre Tags und übergeben Sie diese an den Parameter `openapi_tags`:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py310.py hl[3:16,18] *}
Beachten Sie, dass Sie Markdown innerhalb der Beschreibungen verwenden können. Zum Beispiel wird „login“ in Fettschrift (**login**) und „fancy“ in Kursivschrift (_fancy_) angezeigt.
/// tip | Tipp
Sie müssen nicht für alle von Ihnen verwendeten Tags Metadaten hinzufügen.
///
### Ihre Tags verwenden { #use-your-tags }
Verwenden Sie den Parameter `tags` mit Ihren *Pfadoperationen* (und `APIRouter`n), um diese verschiedenen Tags zuzuweisen:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py310.py hl[21,26] *}
/// info | Info
Lesen Sie mehr zu Tags unter [Pfadoperation-Konfiguration](path-operation-configuration.md#tags).
///
### Die Dokumentation testen { #check-the-docs }
Wenn Sie nun die Dokumentation ansehen, werden dort alle zusätzlichen Metadaten angezeigt:
### Reihenfolge der Tags { #order-of-tags }
Die Reihenfolge der Tag-Metadaten-Dictionarys definiert auch die Reihenfolge, in der diese in der Benutzeroberfläche der Dokumentation angezeigt werden.
Auch wenn beispielsweise `users` im Alphabet nach `items` kommt, wird es vor diesen angezeigt, da wir deren Metadaten als erstes Dictionary der Liste hinzugefügt haben.
## OpenAPI-URL { #openapi-url }
Standardmäßig wird das OpenAPI-Schema unter `/openapi.json` bereitgestellt.
Sie können das aber mit dem Parameter `openapi_url` konfigurieren.
Um beispielsweise festzulegen, dass es unter `/api/v1/openapi.json` bereitgestellt wird:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial002_py310.py hl[3] *}
Wenn Sie das OpenAPI-Schema vollständig deaktivieren möchten, können Sie `openapi_url=None` festlegen, wodurch auch die Dokumentationsbenutzeroberflächen deaktiviert werden, die es verwenden.
## Dokumentations-URLs { #docs-urls }
Sie können die beiden enthaltenen Dokumentationsbenutzeroberflächen konfigurieren:
* **Swagger UI**: bereitgestellt unter `/docs`.
* Sie können deren URL mit dem Parameter `docs_url` festlegen.
* Sie können sie deaktivieren, indem Sie `docs_url=None` festlegen.
* **ReDoc**: bereitgestellt unter `/redoc`.
* Sie können deren URL mit dem Parameter `redoc_url` festlegen.
* Sie können sie deaktivieren, indem Sie `redoc_url=None` festlegen.
Um beispielsweise Swagger UI so einzustellen, dass sie unter `/documentation` bereitgestellt wird, und ReDoc zu deaktivieren:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial003_py310.py hl[3] *}
================================================
FILE: docs/de/docs/tutorial/middleware.md
================================================
# Middleware { #middleware }
Sie können Middleware zu **FastAPI**-Anwendungen hinzufügen.
Eine „Middleware“ ist eine Funktion, die mit jedem **Request** arbeitet, bevor er von einer bestimmten *Pfadoperation* verarbeitet wird. Und auch mit jeder **Response**, bevor sie zurückgegeben wird.
* Sie nimmt jeden **Request** entgegen, der an Ihre Anwendung gesendet wird.
* Sie kann dann etwas mit diesem **Request** tun oder beliebigen Code ausführen.
* Dann gibt sie den **Request** zur Verarbeitung durch den Rest der Anwendung weiter (durch eine bestimmte *Pfadoperation*).
* Sie nimmt dann die **Response** entgegen, die von der Anwendung generiert wurde (durch eine bestimmte *Pfadoperation*).
* Sie kann etwas mit dieser **Response** tun oder beliebigen Code ausführen.
* Dann gibt sie die **Response** zurück.
/// note | Technische Details
Wenn Sie Abhängigkeiten mit `yield` haben, wird der Exit-Code *nach* der Middleware ausgeführt.
Wenn es Hintergrundtasks gab (dies wird später im [Hintergrundtasks](background-tasks.md)-Abschnitt behandelt), werden sie *nach* allen Middlewares ausgeführt.
///
## Eine Middleware erstellen { #create-a-middleware }
Um eine Middleware zu erstellen, verwenden Sie den Dekorator `@app.middleware("http")` über einer Funktion.
Die Middleware-Funktion erhält:
* Den `request`.
* Eine Funktion `call_next`, die den `request` als Parameter erhält.
* Diese Funktion gibt den `request` an die entsprechende *Pfadoperation* weiter.
* Dann gibt es die von der entsprechenden *Pfadoperation* generierte `response` zurück.
* Sie können die `response` dann weiter modifizieren, bevor Sie sie zurückgeben.
{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py310.py hl[8:9,11,14] *}
/// tip | Tipp
Beachten Sie, dass benutzerdefinierte proprietäre Header hinzugefügt werden können [unter Verwendung des `X-`-Präfixes](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers).
Wenn Sie jedoch benutzerdefinierte Header haben, die ein Client in einem Browser sehen soll, müssen Sie sie zu Ihrer CORS-Konfiguration ([CORS (Cross-Origin Resource Sharing)](cors.md)) hinzufügen, indem Sie den Parameter `expose_headers` verwenden, der in [Starlettes CORS-Dokumentation](https://www.starlette.dev/middleware/#corsmiddleware) dokumentiert ist.
///
/// note | Technische Details
Sie könnten auch `from starlette.requests import Request` verwenden.
**FastAPI** bietet es als Komfort für Sie, den Entwickler, an. Aber es stammt direkt von Starlette.
///
### Vor und nach der `response` { #before-and-after-the-response }
Sie können Code hinzufügen, der mit dem `request` ausgeführt wird, bevor dieser von einer beliebigen *Pfadoperation* empfangen wird.
Und auch nachdem die `response` generiert wurde, bevor sie zurückgegeben wird.
Sie könnten beispielsweise einen benutzerdefinierten Header `X-Process-Time` hinzufügen, der die Zeit in Sekunden enthält, die benötigt wurde, um den Request zu verarbeiten und eine Response zu generieren:
{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py310.py hl[10,12:13] *}
/// tip | Tipp
Hier verwenden wir [`time.perf_counter()`](https://docs.python.org/3/library/time.html#time.perf_counter) anstelle von `time.time()`, da es für diese Anwendungsfälle präziser sein kann. 🤓
///
## Ausführungsreihenfolge bei mehreren Middlewares { #multiple-middleware-execution-order }
Wenn Sie mehrere Middlewares hinzufügen, entweder mit dem `@app.middleware()` Dekorator oder der Methode `app.add_middleware()`, umschließt jede neue Middleware die Anwendung und bildet einen Stapel. Die zuletzt hinzugefügte Middleware ist die *äußerste*, und die erste ist die *innerste*.
Auf dem Requestpfad läuft die *äußerste* Middleware zuerst.
Auf dem Responsepfad läuft sie zuletzt.
Zum Beispiel:
```Python
app.add_middleware(MiddlewareA)
app.add_middleware(MiddlewareB)
```
Dies führt zu folgender Ausführungsreihenfolge:
* **Request**: MiddlewareB → MiddlewareA → Route
* **Response**: Route → MiddlewareA → MiddlewareB
Dieses Stapelverhalten stellt sicher, dass Middlewares in einer vorhersehbaren und kontrollierbaren Reihenfolge ausgeführt werden.
## Andere Middlewares { #other-middlewares }
Sie können später mehr über andere Middlewares im [Handbuch für fortgeschrittene Benutzer: Fortgeschrittene Middleware](../advanced/middleware.md) lesen.
In der nächsten Sektion erfahren Sie, wie Sie CORS mit einer Middleware behandeln können.
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FILE: docs/de/docs/tutorial/path-operation-configuration.md
================================================
# Pfadoperation-Konfiguration { #path-operation-configuration }
Es gibt mehrere Parameter, die Sie Ihrem *Pfadoperation-Dekorator* übergeben können, um ihn zu konfigurieren.
/// warning | Achtung
Beachten Sie, dass diese Parameter direkt dem *Pfadoperation-Dekorator* übergeben werden, nicht der *Pfadoperation-Funktion*.
///
## Response-Statuscode { #response-status-code }
Sie können den (HTTP-)`status_code` definieren, der in der Response Ihrer *Pfadoperation* verwendet werden soll.
Sie können direkt den `int`-Code übergeben, etwa `404`.
Aber falls Sie sich nicht mehr erinnern, wofür jeder Nummerncode steht, können Sie die Abkürzungs-Konstanten in `status` verwenden:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial001_py310.py hl[1,15] *}
Dieser Statuscode wird in der Response verwendet und zum OpenAPI-Schema hinzugefügt.
/// note | Technische Details
Sie können auch `from starlette import status` verwenden.
**FastAPI** bietet dieselben `starlette.status`-Codes auch via `fastapi.status` an, als Annehmlichkeit für Sie, den Entwickler. Sie kommen aber direkt von Starlette.
///
## Tags { #tags }
Sie können Ihrer *Pfadoperation* Tags hinzufügen, indem Sie dem Parameter `tags` eine `list`e von `str`s übergeben (in der Regel nur ein `str`):
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002_py310.py hl[15,20,25] *}
Diese werden zum OpenAPI-Schema hinzugefügt und von den automatischen Dokumentations-Benutzeroberflächen verwendet:
### Tags mittels Enumeration { #tags-with-enums }
Wenn Sie eine große Anwendung haben, können sich am Ende **viele Tags** anhäufen, und Sie möchten sicherstellen, dass Sie für verwandte *Pfadoperationen* immer den **gleichen Tag** verwenden.
In diesem Fall macht es Sinn, die Tags in einem `Enum` zu speichern.
**FastAPI** unterstützt das auf die gleiche Weise wie einfache Strings:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002b_py310.py hl[1,8:10,13,18] *}
## Zusammenfassung und Beschreibung { #summary-and-description }
Sie können eine `summary` und eine `description` hinzufügen:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[17:18] *}
## Beschreibung mittels Docstring { #description-from-docstring }
Da Beschreibungen oft mehrere Zeilen lang sind, können Sie die Beschreibung der *Pfadoperation* im Docstring der Funktion deklarieren, und **FastAPI** wird sie daraus auslesen.
Sie können [Markdown](https://en.wikipedia.org/wiki/Markdown) im Docstring schreiben, es wird korrekt interpretiert und angezeigt (unter Berücksichtigung der Einrückung des Docstring).
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:25] *}
Es wird in der interaktiven Dokumentation verwendet:
## Beschreibung der Response { #response-description }
Sie können die Response mit dem Parameter `response_description` beschreiben:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[18] *}
/// info | Info
Beachten Sie, dass sich `response_description` speziell auf die Response bezieht, während `description` sich generell auf die *Pfadoperation* bezieht.
///
/// check | Testen
OpenAPI verlangt, dass jede *Pfadoperation* über eine Beschreibung der Response verfügt.
Daher, wenn Sie keine vergeben, wird **FastAPI** automatisch eine für „Erfolgreiche Response“ erstellen.
///
## Eine *Pfadoperation* deprecaten { #deprecate-a-path-operation }
Wenn Sie eine *Pfadoperation* als deprecatet kennzeichnen möchten, ohne sie zu entfernen, fügen Sie den Parameter `deprecated` hinzu:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial006_py310.py hl[16] *}
Sie wird in der interaktiven Dokumentation gut sichtbar als deprecatet markiert werden:
Vergleichen Sie, wie deprecatete und nicht-deprecatete *Pfadoperationen* aussehen:
## Zusammenfassung { #recap }
Sie können auf einfache Weise Metadaten für Ihre *Pfadoperationen* definieren, indem Sie den *Pfadoperation-Dekoratoren* Parameter hinzufügen.
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FILE: docs/de/docs/tutorial/path-params-numeric-validations.md
================================================
# Pfad-Parameter und Validierung von Zahlen { #path-parameters-and-numeric-validations }
So wie Sie mit `Query` für Query-Parameter zusätzliche Validierungen und Metadaten deklarieren können, können Sie mit `Path` die gleichen Validierungen und Metadaten für Pfad-Parameter deklarieren.
## `Path` importieren { #import-path }
Importieren Sie zuerst `Path` von `fastapi`, und importieren Sie `Annotated`:
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[1,3] *}
/// info | Info
FastAPI hat in Version 0.95.0 Unterstützung für `Annotated` hinzugefügt und es zur Verwendung empfohlen.
Wenn Sie eine ältere Version haben, würden Fehler angezeigt werden, wenn Sie versuchen, `Annotated` zu verwenden.
Stellen Sie sicher, dass Sie [FastAPI aktualisieren](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions), auf mindestens Version 0.95.1, bevor Sie `Annotated` verwenden.
///
## Metadaten deklarieren { #declare-metadata }
Sie können dieselben Parameter wie für `Query` deklarieren.
Um zum Beispiel einen `title`-Metadaten-Wert für den Pfad-Parameter `item_id` zu deklarieren, können Sie schreiben:
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[10] *}
/// note | Hinweis
Ein Pfad-Parameter ist immer erforderlich, da er Teil des Pfads sein muss. Selbst wenn Sie ihn mit `None` deklarieren oder einen Defaultwert setzen, würde das nichts ändern, er wäre dennoch immer erforderlich.
///
## Die Parameter sortieren, wie Sie möchten { #order-the-parameters-as-you-need }
/// tip | Tipp
Das ist wahrscheinlich nicht so wichtig oder notwendig, wenn Sie `Annotated` verwenden.
///
Angenommen, Sie möchten den Query-Parameter `q` als erforderlichen `str` deklarieren.
Und Sie müssen sonst nichts anderes für diesen Parameter deklarieren, Sie brauchen also `Query` nicht wirklich.
Aber Sie müssen dennoch `Path` für den `item_id`-Pfad-Parameter verwenden. Und aus irgendeinem Grund möchten Sie `Annotated` nicht verwenden.
Python wird sich beschweren, wenn Sie einen Wert mit einem „Default“ vor einem Wert ohne „Default“ setzen.
Aber Sie können die Reihenfolge ändern und den Wert ohne Default (den Query-Parameter `q`) zuerst setzen.
Für **FastAPI** spielt es keine Rolle. Es erkennt die Parameter anhand ihrer Namen, Typen und Default-Deklarationen (`Query`, `Path`, usw.), es kümmert sich nicht um die Reihenfolge.
Sie können Ihre Funktion also so deklarieren:
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_py310.py hl[7] *}
Aber bedenken Sie, dass Sie dieses Problem nicht haben, wenn Sie `Annotated` verwenden, da es nicht darauf ankommt, dass Sie keine Funktionsparameter-Defaultwerte für `Query()` oder `Path()` verwenden.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_an_py310.py *}
## Die Parameter sortieren, wie Sie möchten: Tricks { #order-the-parameters-as-you-need-tricks }
/// tip | Tipp
Das ist wahrscheinlich nicht so wichtig oder notwendig, wenn Sie `Annotated` verwenden.
///
Hier ist ein **kleiner Trick**, der nützlich sein kann, obwohl Sie ihn nicht oft benötigen werden.
Wenn Sie:
* den `q`-Query-Parameter sowohl ohne `Query` als auch ohne Defaultwert deklarieren
* den Pfad-Parameter `item_id` mit `Path` deklarieren
* sie in einer anderen Reihenfolge haben
* nicht `Annotated` verwenden
... möchten, dann hat Python eine kleine Spezial-Syntax dafür.
Übergeben Sie `*`, als den ersten Parameter der Funktion.
Python wird nichts mit diesem `*` machen, aber es wird wissen, dass alle folgenden Parameter als Schlüsselwortargumente (Schlüssel-Wert-Paare) verwendet werden sollen, auch bekannt als kwargs. Selbst wenn diese keinen Defaultwert haben.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_py310.py hl[7] *}
### Besser mit `Annotated` { #better-with-annotated }
Bedenken Sie, dass Sie, wenn Sie `Annotated` verwenden, da Sie keine Funktionsparameter-Defaultwerte verwenden, dieses Problem nicht haben werden und wahrscheinlich nicht `*` verwenden müssen.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_an_py310.py hl[10] *}
## Validierung von Zahlen: Größer oder gleich { #number-validations-greater-than-or-equal }
Mit `Query` und `Path` (und anderen, die Sie später sehen werden) können Sie Zahlenbeschränkungen deklarieren.
Hier, mit `ge=1`, muss `item_id` eine ganze Zahl sein, die „`g`reater than or `e`qual to“ (größer oder gleich) `1` ist.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial004_an_py310.py hl[10] *}
## Validierung von Zahlen: Größer und kleiner oder gleich { #number-validations-greater-than-and-less-than-or-equal }
Das Gleiche gilt für:
* `gt`: `g`reater `t`han (größer als)
* `le`: `l`ess than or `e`qual (kleiner oder gleich)
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial005_an_py310.py hl[10] *}
## Validierung von Zahlen: Floats, größer und kleiner { #number-validations-floats-greater-than-and-less-than }
Zahlenvalidierung funktioniert auch für `float`-Werte.
Hier wird es wichtig, in der Lage zu sein, gt und nicht nur ge zu deklarieren. Da Sie mit dieser Option erzwingen können, dass ein Wert größer als `0` sein muss, selbst wenn er kleiner als `1` ist.
Also wäre `0.5` ein gültiger Wert. Aber `0.0` oder `0` nicht.
Und das Gleiche gilt für lt.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial006_an_py310.py hl[13] *}
## Zusammenfassung { #recap }
Mit `Query`, `Path` (und anderen, die Sie noch nicht gesehen haben) können Sie Metadaten und Stringvalidierungen auf die gleichen Weisen deklarieren wie in [Query-Parameter und Stringvalidierungen](query-params-str-validations.md) beschrieben.
Und Sie können auch Zahlenvalidierungen deklarieren:
* `gt`: `g`reater `t`han (größer als)
* `ge`: `g`reater than or `e`qual (größer oder gleich)
* `lt`: `l`ess `t`han (kleiner als)
* `le`: `l`ess than or `e`qual (kleiner oder gleich)
/// info | Info
`Query`, `Path`, und andere Klassen, die Sie später sehen werden, sind Unterklassen einer gemeinsamen `Param`-Klasse.
Alle von ihnen teilen die gleichen Parameter für zusätzliche Validierung und Metadaten, die Sie gesehen haben.
///
/// note | Technische Details
Wenn Sie `Query`, `Path` und andere von `fastapi` importieren, sind sie tatsächlich Funktionen.
Die, wenn sie aufgerufen werden, Instanzen von Klassen mit demselben Namen zurückgeben.
Sie importieren also `Query`, was eine Funktion ist. Und wenn Sie sie aufrufen, gibt sie eine Instanz einer Klasse zurück, die auch `Query` genannt wird.
Diese Funktionen existieren (statt die Klassen direkt zu verwenden), damit Ihr Editor keine Fehlermeldungen über ihre Typen ausgibt.
Auf diese Weise können Sie Ihren normalen Editor und Ihre Programmier-Tools verwenden, ohne besondere Einstellungen vornehmen zu müssen, um diese Fehlermeldungen stummzuschalten.
///
================================================
FILE: docs/de/docs/tutorial/path-params.md
================================================
# Pfad-Parameter { #path-parameters }
Sie können Pfad-„Parameter“ oder -„Variablen“ mit der gleichen Syntax deklarieren, welche in Python-Formatstrings verwendet wird:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial001_py310.py hl[6:7] *}
Der Wert des Pfad-Parameters `item_id` wird Ihrer Funktion als das Argument `item_id` übergeben.
Wenn Sie dieses Beispiel ausführen und auf [http://127.0.0.1:8000/items/foo](http://127.0.0.1:8000/items/foo) gehen, sehen Sie als Response:
```JSON
{"item_id":"foo"}
```
## Pfad-Parameter mit Typen { #path-parameters-with-types }
Sie können den Typ eines Pfad-Parameters in der Argumentliste der Funktion deklarieren, mit Standard-Python-Typannotationen:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}
In diesem Fall wird `item_id` als `int` deklariert, also als Ganzzahl.
/// check | Testen
Dadurch erhalten Sie Editor-Unterstützung innerhalb Ihrer Funktion, mit Fehlerprüfungen, Codevervollständigung, usw.
///
## Daten-Konversion { #data-conversion }
Wenn Sie dieses Beispiel ausführen und Ihren Browser unter [http://127.0.0.1:8000/items/3](http://127.0.0.1:8000/items/3) öffnen, sehen Sie als Response:
```JSON
{"item_id":3}
```
/// check | Testen
Beachten Sie, dass der Wert, den Ihre Funktion erhält und zurückgibt, die Zahl `3` ist, also ein `int`. Nicht der String „3“, also ein `str`.
Sprich, mit dieser Typdeklaration wird **FastAPI** den „parsen“.
///
## Datenvalidierung { #data-validation }
Wenn Sie aber im Browser [http://127.0.0.1:8000/items/foo](http://127.0.0.1:8000/items/foo) besuchen, erhalten Sie eine hübsche HTTP-Fehlermeldung:
```JSON
{
"detail": [
{
"type": "int_parsing",
"loc": [
"path",
"item_id"
],
"msg": "Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer",
"input": "foo"
}
]
}
```
Der Pfad-Parameter `item_id` hatte den Wert „foo“, was kein `int` ist.
Die gleiche Fehlermeldung würde angezeigt werden, wenn Sie ein `float` (also eine Kommazahl) statt eines `int`s übergeben würden, wie etwa in: [http://127.0.0.1:8000/items/4.2](http://127.0.0.1:8000/items/4.2)
/// check | Testen
Sprich, mit der gleichen Python-Typdeklaration gibt Ihnen **FastAPI** Datenvalidierung.
Beachten Sie, dass die Fehlermeldung auch direkt die Stelle anzeigt, wo die Validierung nicht erfolgreich war.
Das ist unglaublich hilfreich, wenn Sie Code entwickeln und debuggen, welcher mit Ihrer API interagiert.
///
## Dokumentation { #documentation }
Wenn Sie die Seite [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs) in Ihrem Browser öffnen, sehen Sie eine automatische, interaktive API-Dokumentation:
/// check | Testen
Wiederum, mit dieser gleichen Python-Typdeklaration gibt Ihnen **FastAPI** eine automatische, interaktive Dokumentation (verwendet die Swagger-Benutzeroberfläche).
Beachten Sie, dass der Pfad-Parameter dort als Ganzzahl deklariert ist.
///
## Nützliche Standards, alternative Dokumentation { #standards-based-benefits-alternative-documentation }
Und weil das generierte Schema vom [OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md)-Standard kommt, gibt es viele kompatible Tools.
Zum Beispiel bietet **FastAPI** selbst eine alternative API-Dokumentation (verwendet ReDoc), welche Sie unter [http://127.0.0.1:8000/redoc](http://127.0.0.1:8000/redoc) einsehen können:
Und viele weitere kompatible Tools. Inklusive Codegenerierung für viele Sprachen.
## Pydantic { #pydantic }
Die ganze Datenvalidierung wird hinter den Kulissen von [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) durchgeführt, Sie profitieren also von dessen Vorteilen. Und Sie wissen, dass Sie in guten Händen sind.
Sie können für Typdeklarationen auch `str`, `float`, `bool` und viele andere komplexe Datentypen verwenden.
Mehrere davon werden wir in den nächsten Kapiteln erkunden.
## Die Reihenfolge ist wichtig { #order-matters }
Wenn Sie *Pfadoperationen* erstellen, haben Sie manchmal einen fixen Pfad.
Etwa `/users/me`, um Daten über den aktuellen Benutzer zu erhalten.
Und Sie haben auch einen Pfad `/users/{user_id}`, um Daten über einen spezifischen Benutzer zu erhalten, mittels einer Benutzer-ID.
Weil *Pfadoperationen* in ihrer Reihenfolge ausgewertet werden, müssen Sie sicherstellen, dass der Pfad `/users/me` vor `/users/{user_id}` deklariert wurde:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial003_py310.py hl[6,11] *}
Ansonsten würde der Pfad für `/users/{user_id}` auch `/users/me` auswerten, und annehmen, dass ein Parameter `user_id` mit dem Wert „me“ übergeben wurde.
Sie können eine Pfadoperation auch nicht erneut definieren:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial003b_py310.py hl[6,11] *}
Die erste Definition wird immer verwendet werden, da ihr Pfad zuerst übereinstimmt.
## Vordefinierte Parameterwerte { #predefined-values }
Wenn Sie eine *Pfadoperation* haben, welche einen *Pfad-Parameter* hat, aber Sie wollen, dass dessen gültige Werte vordefiniert sind, können Sie ein Standard-Python `Enum` verwenden.
### Eine `Enum`-Klasse erstellen { #create-an-enum-class }
Importieren Sie `Enum` und erstellen Sie eine Unterklasse, die von `str` und `Enum` erbt.
Indem Sie von `str` erben, weiß die API-Dokumentation, dass die Werte vom Typ `str` sein müssen, und wird in der Lage sein, korrekt zu rendern.
Erstellen Sie dann Klassen-Attribute mit festgelegten Werten, welches die erlaubten Werte sein werden:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[1,6:9] *}
/// tip | Tipp
Falls Sie sich fragen, was „AlexNet“, „ResNet“ und „LeNet“ ist, das sind Namen von Modellen für maschinelles Lernen.
///
### Einen *Pfad-Parameter* deklarieren { #declare-a-path-parameter }
Dann erstellen Sie einen *Pfad-Parameter*, der als Typ die gerade erstellte Enum-Klasse hat (`ModelName`):
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[16] *}
### Die API-Dokumentation testen { #check-the-docs }
Weil die erlaubten Werte für den *Pfad-Parameter* nun vordefiniert sind, kann die interaktive Dokumentation sie als Auswahl-Drop-Down anzeigen:
### Mit Python-*Enumerationen* arbeiten { #working-with-python-enumerations }
Der *Pfad-Parameter* wird ein *Member einer Enumeration* sein.
#### *Enumeration-Member* vergleichen { #compare-enumeration-members }
Sie können ihn mit einem Member Ihrer Enumeration `ModelName` vergleichen:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[17] *}
#### *Enumerations-Wert* erhalten { #get-the-enumeration-value }
Den tatsächlichen Wert (in diesem Fall ein `str`) erhalten Sie via `model_name.value`, oder generell, `your_enum_member.value`:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[20] *}
/// tip | Tipp
Sie können den Wert `"lenet"` außerdem mittels `ModelName.lenet.value` abrufen.
///
#### *Enumeration-Member* zurückgeben { #return-enumeration-members }
Sie können *Enum-Member* in ihrer *Pfadoperation* zurückgeben, sogar verschachtelt in einem JSON-Body (z. B. als `dict`).
Diese werden zu ihren entsprechenden Werten konvertiert (in diesem Fall Strings), bevor sie zum Client übertragen werden:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[18,21,23] *}
In Ihrem Client erhalten Sie eine JSON-Response, wie etwa:
```JSON
{
"model_name": "alexnet",
"message": "Deep Learning FTW!"
}
```
## Pfad-Parameter, die Pfade enthalten { #path-parameters-containing-paths }
Angenommen, Sie haben eine *Pfadoperation* mit einem Pfad `/files/{file_path}`.
Aber `file_path` soll selbst einen *Pfad* enthalten, etwa `home/johndoe/myfile.txt`.
Sprich, die URL für diese Datei wäre etwas wie: `/files/home/johndoe/myfile.txt`.
### OpenAPI-Unterstützung { #openapi-support }
OpenAPI bietet nicht die Möglichkeit, dass ein *Pfad-Parameter* seinerseits einen *Pfad* enthalten kann, das würde zu Szenarios führen, die schwierig zu testen und zu definieren sind.
Trotzdem können Sie das in **FastAPI** tun, indem Sie eines der internen Tools von Starlette verwenden.
Die Dokumentation würde weiterhin funktionieren, allerdings wird nicht dokumentiert werden, dass der Parameter ein Pfad sein sollte.
### Pfad-Konverter { #path-convertor }
Mittels einer Option direkt von Starlette können Sie einen *Pfad-Parameter* deklarieren, der einen Pfad enthalten soll, indem Sie eine URL wie folgt definieren:
```
/files/{file_path:path}
```
In diesem Fall ist der Name des Parameters `file_path`. Der letzte Teil, `:path`, sagt aus, dass der Parameter ein *Pfad* sein soll.
Sie verwenden das also wie folgt:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial004_py310.py hl[6] *}
/// tip | Tipp
Der Parameter könnte einen führenden Schrägstrich (`/`) haben, wie etwa in `/home/johndoe/myfile.txt`.
In dem Fall wäre die URL: `/files//home/johndoe/myfile.txt`, mit einem doppelten Schrägstrich (`//`) zwischen `files` und `home`.
///
## Zusammenfassung { #recap }
In **FastAPI** erhalten Sie mittels kurzer, intuitiver Typdeklarationen:
* Editor-Unterstützung: Fehlerprüfungen, Codevervollständigung, usw.
* Daten „parsen“
* Datenvalidierung
* API-Annotationen und automatische Dokumentation
Und Sie müssen sie nur einmal deklarieren.
Das ist wahrscheinlich der sichtbarste Unterschied zwischen **FastAPI** und alternativen Frameworks (abgesehen von der reinen Performanz).
================================================
FILE: docs/de/docs/tutorial/query-param-models.md
================================================
# Query-Parameter-Modelle { #query-parameter-models }
Wenn Sie eine Gruppe von **Query-Parametern** haben, die miteinander in Beziehung stehen, können Sie ein **Pydantic-Modell** erstellen, um diese zu deklarieren.
Dadurch können Sie das **Modell an mehreren Stellen wiederverwenden** und gleichzeitig Validierungen und Metadaten für alle Parameter auf einmal deklarieren. 😎
/// note | Hinweis
Dies wird seit FastAPI Version `0.115.0` unterstützt. 🤓
///
## Query-Parameter mit einem Pydantic-Modell { #query-parameters-with-a-pydantic-model }
Deklarieren Sie die benötigten **Query-Parameter** in einem **Pydantic-Modell** und dann den Parameter als `Query`:
{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:13,17] *}
**FastAPI** wird die Daten für **jedes Feld** aus den **Query-Parametern** des Request extrahieren und Ihnen das definierte Pydantic-Modell bereitstellen.
## Die Dokumentation testen { #check-the-docs }
Sie können die Query-Parameter in der Dokumentations-Oberfläche unter `/docs` einsehen:
### Query-Parameter-Liste / Mehrere Werte mit Defaults { #query-parameter-list-multiple-values-with-defaults }
Sie können auch eine Default-`list` von Werten definieren, wenn keine bereitgestellt werden:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial012_an_py310.py hl[9] *}
Wenn Sie zu:
```
http://localhost:8000/items/
```
gehen, wird der Default für `q` sein: `["foo", "bar"]`, und Ihre Response wird sein:
```JSON
{
"q": [
"foo",
"bar"
]
}
```
#### Nur `list` verwenden { #using-just-list }
Sie können auch `list` direkt verwenden, anstelle von `list[str]`:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial013_an_py310.py hl[9] *}
/// note | Hinweis
Beachten Sie, dass FastAPI in diesem Fall den Inhalt der Liste nicht überprüft.
Zum Beispiel würde `list[int]` überprüfen (und dokumentieren), dass der Inhalt der Liste Ganzzahlen sind. Aber `list` alleine würde das nicht.
///
## Mehr Metadaten deklarieren { #declare-more-metadata }
Sie können mehr Informationen über den Parameter hinzufügen.
Diese Informationen werden in das generierte OpenAPI aufgenommen und von den Dokumentationsoberflächen und externen Tools verwendet.
/// note | Hinweis
Beachten Sie, dass verschiedene Tools möglicherweise unterschiedliche Unterstützungslevels für OpenAPI haben.
Einige davon könnten noch nicht alle zusätzlichen Informationen anzuzeigen, die Sie erklärten, obwohl in den meisten Fällen die fehlende Funktionalität bereits in der Entwicklung geplant ist.
///
Sie können einen `title` hinzufügen:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial007_an_py310.py hl[10] *}
Und eine `description`:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial008_an_py310.py hl[14] *}
## Alias-Parameter { #alias-parameters }
Stellen Sie sich vor, Sie möchten, dass der Parameter `item-query` ist.
Wie in:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?item-query=foobaritems
```
Aber `item-query` ist kein gültiger Name für eine Variable in Python.
Der am ähnlichsten wäre `item_query`.
Aber Sie benötigen dennoch, dass er genau `item-query` ist ...
Dann können Sie ein `alias` deklarieren, und dieser Alias wird verwendet, um den Parameterwert zu finden:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial009_an_py310.py hl[9] *}
## Parameter als deprecatet ausweisen { #deprecating-parameters }
Nehmen wir an, Ihnen gefällt dieser Parameter nicht mehr.
Sie müssen ihn eine Weile dort belassen, da es Clients gibt, die ihn verwenden, aber Sie möchten, dass die Dokumentation ihn klar als deprecatet anzeigt.
Dann übergeben Sie den Parameter `deprecated=True` an `Query`:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial010_an_py310.py hl[19] *}
Die Dokumentation wird es so anzeigen:
## Parameter von OpenAPI ausschließen { #exclude-parameters-from-openapi }
Um einen Query-Parameter aus dem generierten OpenAPI-Schema auszuschließen (und somit aus den automatischen Dokumentationssystemen), setzen Sie den Parameter `include_in_schema` von `Query` auf `False`:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial014_an_py310.py hl[10] *}
## Benutzerdefinierte Validierung { #custom-validation }
Es kann Fälle geben, in denen Sie eine **benutzerdefinierte Validierung** durchführen müssen, die nicht mit den oben gezeigten Parametern durchgeführt werden kann.
In diesen Fällen können Sie eine **benutzerdefinierte Validierungsfunktion** verwenden, die nach der normalen Validierung angewendet wird (z. B. nach der Validierung, dass der Wert ein `str` ist).
Sie können dies mit [Pydantics `AfterValidator`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-after-validator) innerhalb von `Annotated` erreichen.
/// tip | Tipp
Pydantic unterstützt auch [`BeforeValidator`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-before-validator) und andere. 🤓
///
Zum Beispiel überprüft dieser benutzerdefinierte Validator, ob die Artikel-ID mit `isbn-` für eine ISBN-Buchnummer oder mit `imdb-` für eine IMDB-Film-URL-ID beginnt:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py hl[5,16:19,24] *}
/// info | Info
Dies ist verfügbar seit Pydantic Version 2 oder höher. 😎
///
/// tip | Tipp
Wenn Sie irgendeine Art von Validierung durchführen müssen, die eine Kommunikation mit einer **externen Komponente** erfordert, wie z. B. einer Datenbank oder einer anderen API, sollten Sie stattdessen **FastAPI-Abhängigkeiten** verwenden. Sie werden diese später kennenlernen.
Diese benutzerdefinierten Validatoren sind für Dinge gedacht, die einfach mit denselben **Daten** überprüft werden können, die im Request bereitgestellt werden.
///
### Dieses Codebeispiel verstehen { #understand-that-code }
Der wichtige Punkt ist einfach die Verwendung von **`AfterValidator` mit einer Funktion innerhalb von `Annotated`**. Fühlen Sie sich frei, diesen Teil zu überspringen. 🤸
---
Aber wenn Sie neugierig auf dieses spezielle Codebeispiel sind und immer noch Spaß haben, hier sind einige zusätzliche Details.
#### Zeichenkette mit `value.startswith()` { #string-with-value-startswith }
Haben Sie bemerkt? Eine Zeichenkette mit `value.startswith()` kann ein Tuple übernehmen, und es wird jeden Wert im Tuple überprüfen:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[16:19] hl[17] *}
#### Ein zufälliges Item { #a-random-item }
Mit `data.items()` erhalten wir ein iterierbares Objekt mit Tupeln, die Schlüssel und Wert für jedes Dictionary-Element enthalten.
Wir konvertieren dieses iterierbare Objekt mit `list(data.items())` in eine richtige `list`.
Dann können wir mit `random.choice()` einen **zufälligen Wert** aus der Liste erhalten, also bekommen wir ein Tuple mit `(id, name)`. Es wird etwas wie `("imdb-tt0371724", "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy")` sein.
Dann **weisen wir diese beiden Werte** des Tupels den Variablen `id` und `name` zu.
Wenn der Benutzer also keine Artikel-ID bereitgestellt hat, erhält er trotzdem einen zufälligen Vorschlag.
... wir tun all dies in einer **einzelnen einfachen Zeile**. 🤯 Lieben Sie nicht auch Python? 🐍
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[22:30] hl[29] *}
## Zusammenfassung { #recap }
Sie können zusätzliche Validierungen und Metadaten für Ihre Parameter deklarieren.
Allgemeine Validierungen und Metadaten:
* `alias`
* `title`
* `description`
* `deprecated`
Validierungen, die spezifisch für Strings sind:
* `min_length`
* `max_length`
* `pattern`
Benutzerdefinierte Validierungen mit `AfterValidator`.
In diesen Beispielen haben Sie gesehen, wie Sie Validierungen für `str`-Werte deklarieren.
Sehen Sie sich die nächsten Kapitel an, um zu erfahren, wie Sie Validierungen für andere Typen, wie z. B. Zahlen, deklarieren.
================================================
FILE: docs/de/docs/tutorial/query-params.md
================================================
# Query-Parameter { #query-parameters }
Wenn Sie in Ihrer Funktion andere Parameter deklarieren, die nicht Teil der Pfad-Parameter sind, dann werden diese automatisch als „Query“-Parameter interpretiert.
{* ../../docs_src/query_params/tutorial001_py310.py hl[9] *}
Die Query ist die Menge von Schlüssel-Wert-Paaren, die nach dem `?` in einer URL folgen und durch `&`-Zeichen getrennt sind.
Zum Beispiel sind in der URL:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```
... die Query-Parameter:
* `skip`: mit dem Wert `0`
* `limit`: mit dem Wert `10`
Da sie Teil der URL sind, sind sie „naturgemäß“ Strings.
Aber wenn Sie sie mit Python-Typen deklarieren (im obigen Beispiel als `int`), werden sie zu diesem Typ konvertiert und gegen diesen validiert.
Die gleichen Prozesse, die für Pfad-Parameter gelten, werden auch auf Query-Parameter angewendet:
* Editor Unterstützung (natürlich)
* Daten-„Parsen“
* Datenvalidierung
* Automatische Dokumentation
## Defaultwerte { #defaults }
Da Query-Parameter kein fester Teil eines Pfades sind, können sie optional sein und Defaultwerte haben.
Im obigen Beispiel haben sie die Defaultwerte `skip=0` und `limit=10`.
Wenn Sie also zur URL:
```
http://127.0.0.1:8000/items/
```
gehen, so ist das das gleiche wie die URL:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```
Aber wenn Sie zum Beispiel zu:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=20
```
gehen, werden die Parameterwerte Ihrer Funktion sein:
* `skip=20`: da Sie das in der URL gesetzt haben
* `limit=10`: weil das der Defaultwert ist
## Optionale Parameter { #optional-parameters }
Auf die gleiche Weise können Sie optionale Query-Parameter deklarieren, indem Sie deren Defaultwert auf `None` setzen:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}
In diesem Fall wird der Funktionsparameter `q` optional und standardmäßig `None` sein.
/// check | Testen
Beachten Sie auch, dass **FastAPI** intelligent genug ist, um zu erkennen, dass `item_id` ein Pfad-Parameter ist und `q` keiner, daher muss letzteres ein Query-Parameter sein.
///
## Query-Parameter Typkonvertierung { #query-parameter-type-conversion }
Sie können auch `bool`-Typen deklarieren, und sie werden konvertiert:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial003_py310.py hl[7] *}
Wenn Sie nun zu:
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=1
```
oder
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=True
```
oder
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=true
```
oder
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=on
```
oder
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=yes
```
gehen, oder zu irgendeiner anderen Variante der Groß-/Kleinschreibung (Alles groß, Anfangsbuchstabe groß, usw.), dann wird Ihre Funktion den Parameter `short` mit dem `bool`-Wert `True` sehen, ansonsten mit dem Wert `False`.
## Mehrere Pfad- und Query-Parameter { #multiple-path-and-query-parameters }
Sie können mehrere Pfad-Parameter und Query-Parameter gleichzeitig deklarieren, **FastAPI** weiß, welches welcher ist.
Und Sie müssen sie auch nicht in einer spezifischen Reihenfolge deklarieren.
Parameter werden anhand ihres Namens erkannt:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial004_py310.py hl[6,8] *}
## Erforderliche Query-Parameter { #required-query-parameters }
Wenn Sie einen Defaultwert für Nicht-Pfad-Parameter deklarieren (Bis jetzt haben wir nur Query-Parameter gesehen), dann ist der Parameter nicht erforderlich.
Wenn Sie keinen spezifischen Wert haben wollen, sondern der Parameter einfach optional sein soll, dann setzen Sie den Defaultwert auf `None`.
Aber wenn Sie wollen, dass ein Query-Parameter erforderlich ist, vergeben Sie einfach keinen Defaultwert:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial005_py310.py hl[6:7] *}
Hier ist `needy` ein erforderlicher Query-Parameter vom Typ `str`.
Wenn Sie in Ihrem Browser eine URL wie:
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item
```
... öffnen, ohne den benötigten Parameter `needy`, dann erhalten Sie einen Fehler wie den folgenden:
```JSON
{
"detail": [
{
"type": "missing",
"loc": [
"query",
"needy"
],
"msg": "Field required",
"input": null
}
]
}
```
Da `needy` ein erforderlicher Parameter ist, müssen Sie ihn in der URL setzen:
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item?needy=sooooneedy
```
... Das funktioniert:
```JSON
{
"item_id": "foo-item",
"needy": "sooooneedy"
}
```
Und natürlich können Sie einige Parameter als erforderlich, einige mit Defaultwert, und einige als vollständig optional definieren:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial006_py310.py hl[8] *}
In diesem Fall gibt es drei Query-Parameter:
* `needy`, ein erforderlicher `str`.
* `skip`, ein `int` mit einem Defaultwert `0`.
* `limit`, ein optionales `int`.
/// tip | Tipp
Sie können auch `Enum`s verwenden, auf die gleiche Weise wie mit [Pfad-Parametern](path-params.md#predefined-values).
///
================================================
FILE: docs/de/docs/tutorial/request-files.md
================================================
# Dateien im Request { #request-files }
Sie können Dateien, die vom Client hochgeladen werden, mithilfe von `File` definieren.
/// info | Info
Um hochgeladene Dateien zu empfangen, installieren Sie zuerst [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart).
Stellen Sie sicher, dass Sie eine [virtuelle Umgebung](../virtual-environments.md) erstellen, sie aktivieren und dann das Paket installieren, zum Beispiel:
```console
$ pip install python-multipart
```
Das liegt daran, dass hochgeladene Dateien als „Formulardaten“ gesendet werden.
///
## `File` importieren { #import-file }
Importieren Sie `File` und `UploadFile` von `fastapi`:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}
## `File`-Parameter definieren { #define-file-parameters }
Erstellen Sie Datei-Parameter, so wie Sie es auch mit `Body` und `Form` machen würden:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}
/// info | Info
`File` ist eine Klasse, die direkt von `Form` erbt.
Aber erinnern Sie sich, dass, wenn Sie `Query`, `Path`, `File` und andere von `fastapi` importieren, diese tatsächlich Funktionen sind, welche spezielle Klassen zurückgeben.
///
/// tip | Tipp
Um Dateibodys zu deklarieren, müssen Sie `File` verwenden, da diese Parameter sonst als Query-Parameter oder Body (JSON)-Parameter interpretiert werden würden.
///
Die Dateien werden als „Formulardaten“ hochgeladen.
Wenn Sie den Typ Ihrer *Pfadoperation-Funktion* als `bytes` deklarieren, wird **FastAPI** die Datei für Sie auslesen, und Sie erhalten den Inhalt als `bytes`.
Bedenken Sie, dass das bedeutet, dass sich der gesamte Inhalt der Datei im Arbeitsspeicher befindet. Das wird für kleinere Dateien gut funktionieren.
Aber es gibt viele Fälle, in denen Sie davon profitieren, `UploadFile` zu verwenden.
## Datei-Parameter mit `UploadFile` { #file-parameters-with-uploadfile }
Definieren Sie einen Datei-Parameter mit dem Typ `UploadFile`:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[14] *}
`UploadFile` zu verwenden, hat mehrere Vorzüge gegenüber `bytes`:
* Sie müssen `File()` nicht als Parameter-Defaultwert verwenden.
* Es wird eine „gespoolte“ Datei verwendet:
* Eine Datei, die bis zu einem bestimmten Größen-Limit im Arbeitsspeicher behalten wird, und wenn das Limit überschritten wird, auf der Festplatte gespeichert wird.
* Das bedeutet, es wird für große Dateien wie Bilder, Videos, große Binärdateien, usw. gut funktionieren, ohne den ganzen Arbeitsspeicher aufzubrauchen.
* Sie können Metadaten aus der hochgeladenen Datei auslesen.
* Es hat eine [dateiartige](https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object) `async`hrone Schnittstelle.
* Es stellt ein tatsächliches Python-[`SpooledTemporaryFile`](https://docs.python.org/3/library/tempfile.html#tempfile.SpooledTemporaryFile)-Objekt bereit, welches Sie direkt anderen Bibliotheken übergeben können, die ein dateiartiges Objekt erwarten.
### `UploadFile` { #uploadfile }
`UploadFile` hat die folgenden Attribute:
* `filename`: Ein `str` mit dem ursprünglichen Namen der hochgeladenen Datei (z. B. `meinbild.jpg`).
* `content_type`: Ein `str` mit dem Inhaltstyp (MIME-Typ / Medientyp) (z. B. `image/jpeg`).
* `file`: Ein [`SpooledTemporaryFile`](https://docs.python.org/3/library/tempfile.html#tempfile.SpooledTemporaryFile) (ein [dateiartiges](https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object) Objekt). Das ist das tatsächliche Python-Objekt, das Sie direkt anderen Funktionen oder Bibliotheken übergeben können, welche ein „file-like“-Objekt erwarten.
`UploadFile` hat die folgenden `async`hronen Methoden. Sie alle rufen die entsprechenden Methoden des darunterliegenden Datei-Objekts auf (wobei intern `SpooledTemporaryFile` verwendet wird).
* `write(daten)`: Schreibt `daten` (`str` oder `bytes`) in die Datei.
* `read(anzahl)`: Liest `anzahl` (`int`) bytes/Zeichen aus der Datei.
* `seek(versatz)`: Geht zur Position `versatz` (`int`) in der Datei.
* z. B. würde `await myfile.seek(0)` zum Anfang der Datei gehen.
* Das ist besonders dann nützlich, wenn Sie `await myfile.read()` einmal ausführen und dann diese Inhalte erneut auslesen müssen.
* `close()`: Schließt die Datei.
Da alle diese Methoden `async`hron sind, müssen Sie sie „await“en („erwarten“).
Zum Beispiel können Sie innerhalb einer `async` *Pfadoperation-Funktion* den Inhalt wie folgt auslesen:
```Python
contents = await myfile.read()
```
Wenn Sie sich innerhalb einer normalen `def`-*Pfadoperation-Funktion* befinden, können Sie direkt auf `UploadFile.file` zugreifen, zum Beispiel:
```Python
contents = myfile.file.read()
```
/// note | Technische Details zu `async`
Wenn Sie die `async`-Methoden verwenden, führt **FastAPI** die Datei-Methoden in einem Threadpool aus und erwartet sie.
///
/// note | Technische Details zu Starlette
FastAPIs `UploadFile` erbt direkt von Starlettes `UploadFile`, fügt aber ein paar notwendige Teile hinzu, um es kompatibel mit **Pydantic** und anderen Teilen von FastAPI zu machen.
///
## Was sind „Formulardaten“ { #what-is-form-data }
Der Weg, wie HTML-Formulare (``) die Daten zum Server senden, verwendet normalerweise eine „spezielle“ Kodierung für diese Daten. Diese unterscheidet sich von JSON.
**FastAPI** stellt sicher, dass diese Daten korrekt ausgelesen werden, statt JSON zu erwarten.
/// note | Technische Details
Daten aus Formularen werden, wenn es keine Dateien sind, normalerweise mit dem „media type“ `application/x-www-form-urlencoded` kodiert.
Sollte das Formular aber Dateien enthalten, dann werden diese mit `multipart/form-data` kodiert. Wenn Sie `File` verwenden, wird **FastAPI** wissen, dass es die Dateien vom korrekten Teil des Bodys holen muss.
Wenn Sie mehr über diese Kodierungen und Formularfelder lesen möchten, besuchen Sie die [MDN-Webdokumentation für `POST`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/POST).
///
/// warning | Achtung
Sie können mehrere `File`- und `Form`-Parameter in einer *Pfadoperation* deklarieren, aber Sie können nicht gleichzeitig auch `Body`-Felder deklarieren, welche Sie als JSON erwarten, da der Request den Body mittels `multipart/form-data` statt `application/json` kodiert.
Das ist keine Limitation von **FastAPI**, sondern Teil des HTTP-Protokolls.
///
## Optionaler Datei-Upload { #optional-file-upload }
Sie können eine Datei optional machen, indem Sie Standard-Typannotationen verwenden und den Defaultwert auf `None` setzen:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_02_an_py310.py hl[9,17] *}
## `UploadFile` mit zusätzlichen Metadaten { #uploadfile-with-additional-metadata }
Sie können auch `File()` mit `UploadFile` verwenden, um zum Beispiel zusätzliche Metadaten zu setzen:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_03_an_py310.py hl[9,15] *}
## Mehrere Datei-Uploads { #multiple-file-uploads }
Es ist auch möglich, mehrere Dateien gleichzeitig hochzuladen.
Diese werden demselben Formularfeld zugeordnet, welches mit den Formulardaten gesendet wird.
Um das zu machen, deklarieren Sie eine Liste von `bytes` oder `UploadFile`s:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial002_an_py310.py hl[10,15] *}
Sie erhalten, wie deklariert, eine `list` von `bytes` oder `UploadFile`s.
/// note | Technische Details
Sie können auch `from starlette.responses import HTMLResponse` verwenden.
**FastAPI** bietet dieselben `starlette.responses` auch via `fastapi.responses` an, als Annehmlichkeit für Sie, den Entwickler. Die meisten verfügbaren Responses kommen aber direkt von Starlette.
///
### Mehrere Datei-Uploads mit zusätzlichen Metadaten { #multiple-file-uploads-with-additional-metadata }
Und so wie zuvor können Sie `File()` verwenden, um zusätzliche Parameter zu setzen, sogar für `UploadFile`:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial003_an_py310.py hl[11,18:20] *}
## Zusammenfassung { #recap }
Verwenden Sie `File`, `bytes` und `UploadFile`, um hochladbare Dateien im Request zu deklarieren, die als Formulardaten gesendet werden.
================================================
FILE: docs/de/docs/tutorial/request-form-models.md
================================================
# Formularmodelle { #form-models }
Sie können **Pydantic-Modelle** verwenden, um **Formularfelder** in FastAPI zu deklarieren.
/// info | Info
Um Formulare zu verwenden, installieren Sie zuerst [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart).
Stellen Sie sicher, dass Sie eine [Virtuelle Umgebung](../virtual-environments.md) erstellen, sie aktivieren und es dann installieren, zum Beispiel:
```console
$ pip install python-multipart
```
///
/// note | Hinweis
Dies wird seit FastAPI Version `0.113.0` unterstützt. 🤓
///
## Pydantic-Modelle für Formulare { #pydantic-models-for-forms }
Sie müssen nur ein **Pydantic-Modell** mit den Feldern deklarieren, die Sie als **Formularfelder** erhalten möchten, und dann den Parameter als `Form` deklarieren:
{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:11,15] *}
**FastAPI** wird die Daten für **jedes Feld** aus den **Formulardaten** im Request **extrahieren** und Ihnen das von Ihnen definierte Pydantic-Modell übergeben.
## Die Dokumentation testen { #check-the-docs }
Sie können dies in der Dokumentations-UI unter `/docs` testen:
Und beide Modelle werden auch in der interaktiven API-Dokumentation verwendet:
## Andere Rückgabetyp-Annotationen { #other-return-type-annotations }
Es kann Fälle geben, bei denen Sie etwas zurückgeben, das kein gültiges Pydantic-Feld ist, und Sie annotieren es in der Funktion nur, um Unterstützung von Tools zu erhalten (Editor, mypy, usw.).
### Eine Response direkt zurückgeben { #return-a-response-directly }
Der häufigste Anwendungsfall ist, wenn Sie [eine Response direkt zurückgeben, wie es später im Handbuch für fortgeschrittene Benutzer erläutert wird](../advanced/response-directly.md).
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_02_py310.py hl[8,10:11] *}
Dieser einfache Anwendungsfall wird automatisch von FastAPI gehandhabt, weil die Annotation des Rückgabetyps die Klasse (oder eine Unterklasse von) `Response` ist.
Und Tools werden auch glücklich sein, weil sowohl `RedirectResponse` als auch `JSONResponse` Unterklassen von `Response` sind, die Typannotation ist daher korrekt.
### Eine Unterklasse von Response annotieren { #annotate-a-response-subclass }
Sie können auch eine Unterklasse von `Response` in der Typannotation verwenden.
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_03_py310.py hl[8:9] *}
Das wird ebenfalls funktionieren, weil `RedirectResponse` eine Unterklasse von `Response` ist, und FastAPI sich um diesen einfachen Anwendungsfall automatisch kümmert.
### Ungültige Rückgabetyp-Annotationen { #invalid-return-type-annotations }
Aber wenn Sie ein beliebiges anderes Objekt zurückgeben, das kein gültiger Pydantic-Typ ist (z. B. ein Datenbank-Objekt), und Sie annotieren es so in der Funktion, wird FastAPI versuchen, ein Pydantic-Responsemodell von dieser Typannotation zu erstellen, und scheitern.
Das gleiche wird passieren, wenn Sie eine Union mehrerer Typen haben, und einer oder mehrere sind nicht gültige Pydantic-Typen. Zum Beispiel funktioniert folgendes nicht 💥:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_04_py310.py hl[8] *}
... das scheitert, da die Typannotation kein Pydantic-Typ ist, und auch keine einzelne `Response`-Klasse, oder -Unterklasse, es ist eine Union (eines von beiden) von `Response` und `dict`.
### Responsemodell deaktivieren { #disable-response-model }
Beim Beispiel oben fortsetzend, mögen Sie vielleicht die standardmäßige Datenvalidierung, -Dokumentation, -Filterung, usw., die von FastAPI durchgeführt wird, nicht haben.
Aber Sie möchten dennoch den Rückgabetyp in der Funktion annotieren, um Unterstützung von Editoren und Typcheckern (z. B. mypy) zu erhalten.
In diesem Fall können Sie die Generierung des Responsemodells abschalten, indem Sie `response_model=None` setzen:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_05_py310.py hl[7] *}
Das bewirkt, dass FastAPI die Generierung des Responsemodells unterlässt, und damit können Sie jede gewünschte Rückgabetyp-Annotation haben, ohne dass es Ihre FastAPI-Anwendung beeinflusst. 🤓
## Parameter für die Enkodierung des Responsemodells { #response-model-encoding-parameters }
Ihr Responsemodell könnte Defaultwerte haben, wie:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[9,11:12] *}
* `description: Union[str, None] = None` (oder `str | None = None` in Python 3.10) hat einen Defaultwert `None`.
* `tax: float = 10.5` hat einen Defaultwert `10.5`.
* `tags: List[str] = []` hat eine leere Liste als Defaultwert: `[]`.
Aber Sie möchten diese vielleicht vom Resultat ausschließen, wenn Sie gar nicht gesetzt wurden.
Wenn Sie zum Beispiel Modelle mit vielen optionalen Attributen in einer NoSQL-Datenbank haben, und Sie möchten nicht ellenlange JSON-Responses voller Defaultwerte senden.
### Den `response_model_exclude_unset`-Parameter verwenden { #use-the-response-model-exclude-unset-parameter }
Sie können den *Pfadoperation-Dekorator*-Parameter `response_model_exclude_unset=True` setzen:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[22] *}
Die Defaultwerte werden dann nicht in der Response enthalten sein, sondern nur die tatsächlich gesetzten Werte.
Wenn Sie also den Artikel mit der ID `foo` bei der *Pfadoperation* anfragen, wird (ohne die Defaultwerte) die Response sein:
```JSON
{
"name": "Foo",
"price": 50.2
}
```
/// info | Info
Sie können auch:
* `response_model_exclude_defaults=True`
* `response_model_exclude_none=True`
verwenden, wie in der [Pydantic-Dokumentation](https://docs.pydantic.dev/1.10/usage/exporting_models/#modeldict) für `exclude_defaults` und `exclude_none` beschrieben.
///
#### Daten mit Werten für Felder mit Defaultwerten { #data-with-values-for-fields-with-defaults }
Aber wenn Ihre Daten Werte für Modellfelder mit Defaultwerten haben, wie etwa der Artikel mit der ID `bar`:
```Python hl_lines="3 5"
{
"name": "Bar",
"description": "The bartenders",
"price": 62,
"tax": 20.2
}
```
dann werden diese Werte in der Response enthalten sein.
#### Daten mit den gleichen Werten wie die Defaultwerte { #data-with-the-same-values-as-the-defaults }
Wenn Daten die gleichen Werte haben wie ihre Defaultwerte, wie etwa der Artikel mit der ID `baz`:
```Python hl_lines="3 5-6"
{
"name": "Baz",
"description": None,
"price": 50.2,
"tax": 10.5,
"tags": []
}
```
dann ist FastAPI klug genug (tatsächlich ist Pydantic klug genug) zu erkennen, dass, obwohl `description`, `tax`, und `tags` die gleichen Werte haben wie ihre Defaultwerte, sie explizit gesetzt wurden (statt dass sie von den Defaultwerten genommen wurden).
Diese Felder werden also in der JSON-Response enthalten sein.
/// tip | Tipp
Beachten Sie, dass Defaultwerte alles Mögliche sein können, nicht nur `None`.
Sie können eine Liste (`[]`), ein `float` `10.5`, usw. sein.
///
### `response_model_include` und `response_model_exclude` { #response-model-include-and-response-model-exclude }
Sie können auch die Parameter `response_model_include` und `response_model_exclude` im **Pfadoperation-Dekorator** verwenden.
Diese nehmen ein `set` von `str`s entgegen, welches Namen von Attributen sind, die eingeschlossen (ohne die Anderen) oder ausgeschlossen (nur die Anderen) werden sollen.
Das kann als schnelle Abkürzung verwendet werden, wenn Sie nur ein Pydantic-Modell haben und ein paar Daten von der Ausgabe ausschließen wollen.
/// tip | Tipp
Es wird dennoch empfohlen, dass Sie die Ideen von oben verwenden, also mehrere Klassen statt dieser Parameter.
Der Grund ist, dass das das generierte JSON-Schema in der OpenAPI Ihrer Anwendung (und deren Dokumentation) dennoch das komplette Modell abbildet, selbst wenn Sie `response_model_include` oder `response_model_exclude` verwenden, um einige Attribute auszuschließen.
Das trifft auch auf `response_model_by_alias` zu, welches ähnlich funktioniert.
///
{* ../../docs_src/response_model/tutorial005_py310.py hl[29,35] *}
/// tip | Tipp
Die Syntax `{"name", "description"}` erzeugt ein `set` mit diesen zwei Werten.
Äquivalent zu `set(["name", "description"])`.
///
#### `list`en statt `set`s verwenden { #using-lists-instead-of-sets }
Wenn Sie vergessen, ein `set` zu verwenden, und stattdessen eine `list`e oder ein `tuple` übergeben, wird FastAPI die dennoch in ein `set` konvertieren, und es wird korrekt funktionieren:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial006_py310.py hl[29,35] *}
## Zusammenfassung { #recap }
Verwenden Sie den Parameter `response_model` im *Pfadoperation-Dekorator*, um Responsemodelle zu definieren, und besonders, um private Daten herauszufiltern.
Verwenden Sie `response_model_exclude_unset`, um nur explizit gesetzte Werte zurückzugeben.
================================================
FILE: docs/de/docs/tutorial/response-status-code.md
================================================
# Response-Statuscode { #response-status-code }
Genauso wie Sie ein Responsemodell angeben können, können Sie auch den HTTP-Statuscode für die Response mit dem Parameter `status_code` in jeder der *Pfadoperationen* deklarieren:
* `@app.get()`
* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`
* usw.
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py310.py hl[6] *}
/// note | Hinweis
Beachten Sie, dass `status_code` ein Parameter der „Dekorator“-Methode ist (`get`, `post`, usw.). Nicht der *Pfadoperation-Funktion*, wie alle anderen Parameter und der Body.
///
Dem `status_code`-Parameter wird eine Zahl mit dem HTTP-Statuscode übergeben.
/// info | Info
Alternativ kann `status_code` auch ein `IntEnum` erhalten, wie etwa Pythons [`http.HTTPStatus`](https://docs.python.org/3/library/http.html#http.HTTPStatus).
///
Dies wird:
* Diesen Statuscode mit der Response zurücksenden.
* Diesen im OpenAPI-Schema dokumentieren (und somit in den Benutzeroberflächen):
/// note | Hinweis
Einige Responsecodes (siehe nächsten Abschnitt) kennzeichnen, dass die Response keinen Body hat.
FastAPI erkennt dies und erstellt eine OpenAPI-Dokumentation, die zeigt, dass es keinen Responsebody gibt.
///
## Über HTTP-Statuscodes { #about-http-status-codes }
/// note | Hinweis
Wenn Sie bereits wissen, was HTTP-Statuscodes sind, können Sie diesen Abschnitt überspringen und mit dem nächsten fortfahren.
///
In HTTP senden Sie einen numerischen Statuscode mit 3 Ziffern als Teil der Response.
Diese Statuscodes haben einen zugeordneten Namen, um sie leichter zu erkennen, aber der wichtige Teil ist die Zahl.
Kurz gefasst:
* `100 - 199` stehen für „Information“. Sie verwenden diese selten direkt. Responses mit diesen Statuscodes dürfen keinen Body haben.
* **`200 - 299`** stehen für „Successful“-Responses („Erfolgreich“). Diese werden Sie am häufigsten verwenden.
* `200` ist der Default-Statuscode, was bedeutet, alles ist „OK“.
* Ein weiteres Beispiel wäre `201`, „Created“ („Erzeugt“). Dieser wird üblicherweise verwendet, nachdem ein neuer Datensatz in der Datenbank erstellt wurde.
* Ein spezieller Fall ist `204`, „No Content“ („Kein Inhalt“). Diese Response wird verwendet, wenn es keinen Inhalt gibt, der an den Client zurückgeschickt werden soll, und diese Response darf daher keinen Body haben.
* **`300 - 399`** stehen für „Redirection“ („Umleitung“). Responses mit diesen Statuscodes können einen Body haben oder nicht, außer bei `304`, „Not Modified“ („Nicht verändert“), die keinen haben darf.
* **`400 - 499`** stehen für „Client error“-Responses („Client-Fehler“). Diese sind die zweithäufigsten, die Sie vermutlich verwenden werden.
* Ein Beispiel ist `404`, für eine „Not Found“-Response („Nicht gefunden“).
* Für allgemeine Fehler beim Client können Sie einfach `400` verwenden.
* `500 - 599` stehen für Server-Fehler. Diese verwenden Sie fast nie direkt. Wenn in Ihrem Anwendungscode oder Server etwas schiefgeht, wird automatisch einer dieser Fehler-Statuscodes zurückgegeben.
/// tip | Tipp
Um mehr über die einzelnen Statuscodes zu erfahren und welcher wofür verwendet wird, sehen Sie sich die [MDN Dokumentation über HTTP-Statuscodes](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Status) an.
///
## Abkürzung zur Erinnerung an die Namen { #shortcut-to-remember-the-names }
Lassen Sie uns das vorherige Beispiel noch einmal anschauen:
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py310.py hl[6] *}
`201` ist der Statuscode für „Created“ („Erzeugt“).
Aber Sie müssen sich nicht merken, was jeder dieser Codes bedeutet.
Sie können die Annehmlichkeit von Variablen aus `fastapi.status` nutzen.
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial002_py310.py hl[1,6] *}
Diese sind nur eine Annehmlichkeit, sie enthalten dieselbe Zahl, aber so können Sie die Autovervollständigung Ihres Editors verwenden, um sie zu finden:
/// note | Technische Details
Sie könnten auch `from starlette import status` verwenden.
**FastAPI** bietet dieselben `starlette.status`-Codes auch via `fastapi.status` an, rein zu Ihrer Annehmlichkeit als Entwickler. Aber sie stammen direkt von Starlette.
///
## Den Defaultwert ändern { #changing-the-default }
Später im [Handbuch für fortgeschrittene Benutzer](../advanced/response-change-status-code.md) werden Sie sehen, wie Sie einen anderen Statuscode zurückgeben können, als den Default, den Sie hier deklarieren.
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FILE: docs/de/docs/tutorial/schema-extra-example.md
================================================
# Beispiel-Request-Daten deklarieren { #declare-request-example-data }
Sie können Beispiele für die Daten deklarieren, die Ihre App empfangen kann.
Hier sind mehrere Möglichkeiten, das zu tun.
## Zusätzliche JSON-Schemadaten in Pydantic-Modellen { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }
Sie können `examples` („Beispiele“) für ein Pydantic-Modell deklarieren, welche dem generierten JSON-Schema hinzugefügt werden.
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}
Diese zusätzlichen Informationen werden unverändert zum für dieses Modell ausgegebenen **JSON-Schema** hinzugefügt und in der API-Dokumentation verwendet.
Sie können das Attribut `model_config` verwenden, das ein `dict` akzeptiert, wie beschrieben in [Pydantic-Dokumentation: Configuration](https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/).
Sie können `json_schema_extra` setzen, mit einem `dict`, das alle zusätzlichen Daten enthält, die im generierten JSON-Schema angezeigt werden sollen, einschließlich `examples`.
/// tip | Tipp
Mit derselben Technik können Sie das JSON-Schema erweitern und Ihre eigenen benutzerdefinierten Zusatzinformationen hinzufügen.
Sie könnten das beispielsweise verwenden, um Metadaten für eine Frontend-Benutzeroberfläche usw. hinzuzufügen.
///
/// info | Info
OpenAPI 3.1.0 (verwendet seit FastAPI 0.99.0) hat Unterstützung für `examples` hinzugefügt, was Teil des **JSON Schema** Standards ist.
Zuvor unterstützte es nur das Schlüsselwort `example` mit einem einzigen Beispiel. Dieses wird weiterhin von OpenAPI 3.1.0 unterstützt, ist jedoch deprecatet und nicht Teil des JSON Schema Standards. Wir empfehlen Ihnen daher, von `example` nach `examples` zu migrieren. 🤓
Mehr erfahren Sie am Ende dieser Seite.
///
## Zusätzliche Argumente für `Field` { #field-additional-arguments }
Wenn Sie `Field()` mit Pydantic-Modellen verwenden, können Sie ebenfalls zusätzliche `examples` deklarieren:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial002_py310.py hl[2,8:11] *}
## `examples` im JSON-Schema – OpenAPI { #examples-in-json-schema-openapi }
Bei Verwendung von:
* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* `Body()`
* `Form()`
* `File()`
können Sie auch eine Gruppe von `examples` mit zusätzlichen Informationen deklarieren, die zu ihren **JSON-Schemas** innerhalb von **OpenAPI** hinzugefügt werden.
### `Body` mit `examples` { #body-with-examples }
Hier übergeben wir `examples`, welches ein einzelnes Beispiel für die in `Body()` erwarteten Daten enthält:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial003_an_py310.py hl[22:29] *}
### Beispiel in der Dokumentations-Benutzeroberfläche { #example-in-the-docs-ui }
Mit jeder der oben genannten Methoden würde es in `/docs` so aussehen:
### `Body` mit mehreren `examples` { #body-with-multiple-examples }
Sie können natürlich auch mehrere `examples` übergeben:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial004_an_py310.py hl[23:38] *}
Wenn Sie das tun, werden die Beispiele Teil des internen **JSON-Schemas** für diese Body-Daten.
Nichtsdestotrotz unterstützt Swagger UI, das für die Anzeige der Dokumentations-Benutzeroberfläche zuständige Tool, zum Zeitpunkt der Erstellung nicht die Anzeige mehrerer Beispiele für die Daten in **JSON Schema**. Aber lesen Sie unten für einen Workaround weiter.
### OpenAPI-spezifische `examples` { #openapi-specific-examples }
Schon bevor **JSON Schema** `examples` unterstützte, unterstützte OpenAPI ein anderes Feld, das auch `examples` genannt wurde.
Diese **OpenAPI-spezifischen** `examples` finden sich in einem anderen Abschnitt der OpenAPI-Spezifikation. Sie sind **Details für jede *Pfadoperation***, nicht für jedes JSON-Schema.
Und Swagger UI unterstützt dieses spezielle Feld `examples` schon seit einiger Zeit. Sie können es also verwenden, um verschiedene **Beispiele in der Benutzeroberfläche der Dokumentation anzuzeigen**.
Das Format dieses OpenAPI-spezifischen Felds `examples` ist ein `dict` mit **mehreren Beispielen** (anstelle einer `list`), jedes mit zusätzlichen Informationen, die auch zu **OpenAPI** hinzugefügt werden.
Dies erfolgt nicht innerhalb jedes in OpenAPI enthaltenen JSON-Schemas, sondern außerhalb, in der *Pfadoperation*.
### Verwendung des Parameters `openapi_examples` { #using-the-openapi-examples-parameter }
Sie können die OpenAPI-spezifischen `examples` in FastAPI mit dem Parameter `openapi_examples` deklarieren, für:
* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* `Body()`
* `Form()`
* `File()`
Die Schlüssel des `dict` identifizieren jedes Beispiel, und jeder Wert ist ein weiteres `dict`.
Jedes spezifische Beispiel-`dict` in den `examples` kann Folgendes enthalten:
* `summary`: Kurze Beschreibung für das Beispiel.
* `description`: Eine lange Beschreibung, die Markdown-Text enthalten kann.
* `value`: Dies ist das tatsächlich angezeigte Beispiel, z. B. ein `dict`.
* `externalValue`: Alternative zu `value`, eine URL, die auf das Beispiel verweist. Allerdings wird dies möglicherweise nicht von so vielen Tools unterstützt wie `value`.
Sie können es so verwenden:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial005_an_py310.py hl[23:49] *}
### OpenAPI-Beispiele in der Dokumentations-Benutzeroberfläche { #openapi-examples-in-the-docs-ui }
Wenn `openapi_examples` zu `Body()` hinzugefügt wird, würde `/docs` so aussehen:
## Technische Details { #technical-details }
/// tip | Tipp
Wenn Sie bereits **FastAPI** Version **0.99.0 oder höher** verwenden, können Sie diese Details wahrscheinlich **überspringen**.
Sie sind für ältere Versionen relevanter, bevor OpenAPI 3.1.0 verfügbar war.
Sie können dies als eine kurze **Geschichtsstunde** zu OpenAPI und JSON Schema betrachten. 🤓
///
/// warning | Achtung
Dies sind sehr technische Details zu den Standards **JSON Schema** und **OpenAPI**.
Wenn die oben genannten Ideen bereits für Sie funktionieren, reicht das möglicherweise aus und Sie benötigen diese Details wahrscheinlich nicht, überspringen Sie sie gerne.
///
Vor OpenAPI 3.1.0 verwendete OpenAPI eine ältere und modifizierte Version von **JSON Schema**.
JSON Schema hatte keine `examples`, daher fügte OpenAPI seiner eigenen modifizierten Version ein eigenes `example`-Feld hinzu.
OpenAPI fügte auch die Felder `example` und `examples` zu anderen Teilen der Spezifikation hinzu:
* [`Parameter Object` (in der Spezifikation)](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.1.0.md#parameter-object), das verwendet wurde von FastAPIs:
* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* [`Request Body Object` im Feld `content` des `Media Type Object`s (in der Spezifikation)](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.1.0.md#media-type-object), das verwendet wurde von FastAPIs:
* `Body()`
* `File()`
* `Form()`
/// info | Info
Dieser alte, OpenAPI-spezifische `examples`-Parameter heißt seit FastAPI `0.103.0` jetzt `openapi_examples`.
///
### JSON Schemas Feld `examples` { #json-schemas-examples-field }
Aber dann fügte JSON Schema ein [`examples`](https://json-schema.org/draft/2019-09/json-schema-validation.html#rfc.section.9.5)-Feld zu einer neuen Version der Spezifikation hinzu.
Und dann basierte das neue OpenAPI 3.1.0 auf der neuesten Version (JSON Schema 2020-12), die dieses neue Feld `examples` enthielt.
Und jetzt hat dieses neue `examples`-Feld Vorrang vor dem alten (und benutzerdefinierten) `example`-Feld, im Singular, das jetzt deprecatet ist.
Dieses neue `examples`-Feld in JSON Schema ist **nur eine `list`** von Beispielen, kein Dict mit zusätzlichen Metadaten wie an den anderen Stellen in OpenAPI (oben beschrieben).
/// info | Info
Selbst, nachdem OpenAPI 3.1.0 veröffentlicht wurde, mit dieser neuen, einfacheren Integration mit JSON Schema, unterstützte Swagger UI, das Tool, das die automatische Dokumentation bereitstellt, eine Zeit lang OpenAPI 3.1.0 nicht (das tut es seit Version 5.0.0 🎉).
Aus diesem Grund verwendeten Versionen von FastAPI vor 0.99.0 immer noch Versionen von OpenAPI vor 3.1.0.
///
### Pydantic- und FastAPI-`examples` { #pydantic-and-fastapi-examples }
Wenn Sie `examples` innerhalb eines Pydantic-Modells hinzufügen, indem Sie `schema_extra` oder `Field(examples=["something"])` verwenden, wird dieses Beispiel dem **JSON-Schema** für dieses Pydantic-Modell hinzugefügt.
Und dieses **JSON-Schema** des Pydantic-Modells ist in der **OpenAPI** Ihrer API enthalten und wird dann in der Benutzeroberfläche der Dokumentation verwendet.
In Versionen von FastAPI vor 0.99.0 (0.99.0 und höher verwenden das neuere OpenAPI 3.1.0), wenn Sie `example` oder `examples` mit einem der anderen Werkzeuge (`Query()`, `Body()`, usw.) verwendet haben, wurden diese Beispiele nicht zum JSON-Schema hinzugefügt, das diese Daten beschreibt (nicht einmal zur OpenAPI-eigenen Version von JSON Schema), sondern direkt zur *Pfadoperation*-Deklaration in OpenAPI (außerhalb der Teile von OpenAPI, die JSON Schema verwenden).
Aber jetzt, da FastAPI 0.99.0 und höher, OpenAPI 3.1.0 verwendet, das JSON Schema 2020-12 verwendet, und Swagger UI 5.0.0 und höher, ist alles konsistenter und die Beispiele sind in JSON Schema enthalten.
### Swagger-Benutzeroberfläche und OpenAPI-spezifische `examples` { #swagger-ui-and-openapi-specific-examples }
Da die Swagger-Benutzeroberfläche derzeit nicht mehrere JSON Schema Beispiele unterstützt (Stand: 26.08.2023), hatten Benutzer keine Möglichkeit, mehrere Beispiele in der Dokumentation anzuzeigen.
Um dieses Problem zu lösen, hat FastAPI `0.103.0` **Unterstützung** für die Deklaration desselben alten **OpenAPI-spezifischen** `examples`-Felds mit dem neuen Parameter `openapi_examples` hinzugefügt. 🤓
### Zusammenfassung { #summary }
Ich habe immer gesagt, dass ich Geschichte nicht so sehr mag ... und jetzt schauen Sie mich an, wie ich „Technikgeschichte“-Unterricht gebe. 😅
Kurz gesagt: **Aktualisieren Sie auf FastAPI 0.99.0 oder höher**, und die Dinge sind viel **einfacher, konsistenter und intuitiver**, und Sie müssen nicht alle diese historischen Details kennen. 😎
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FILE: docs/de/docs/tutorial/security/first-steps.md
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# Sicherheit – Erste Schritte { #security-first-steps }
Stellen wir uns vor, dass Sie Ihre **Backend**-API auf einer Domain haben.
Und Sie haben ein **Frontend** auf einer anderen Domain oder in einem anderen Pfad derselben Domain (oder in einer Mobile-Anwendung).
Und Sie möchten eine Möglichkeit haben, dass sich das Frontend mithilfe eines **Benutzernamens** und eines **Passworts** beim Backend authentisieren kann.
Wir können **OAuth2** verwenden, um das mit **FastAPI** zu erstellen.
Aber ersparen wir Ihnen die Zeit, die gesamte lange Spezifikation zu lesen, nur um die kleinen Informationen zu finden, die Sie benötigen.
Lassen Sie uns die von **FastAPI** bereitgestellten Tools verwenden, um Sicherheit zu gewährleisten.
## Wie es aussieht { #how-it-looks }
Lassen Sie uns zunächst einfach den Code verwenden und sehen, wie er funktioniert, und dann kommen wir zurück, um zu verstehen, was passiert.
## `main.py` erstellen { #create-main-py }
Kopieren Sie das Beispiel in eine Datei `main.py`:
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py *}
## Ausführen { #run-it }
/// info | Info
Das Paket [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart) wird automatisch mit **FastAPI** installiert, wenn Sie den Befehl `pip install "fastapi[standard]"` ausführen.
Wenn Sie jedoch den Befehl `pip install fastapi` verwenden, ist das Paket `python-multipart` nicht standardmäßig enthalten.
Um es manuell zu installieren, stellen Sie sicher, dass Sie eine [virtuelle Umgebung](../../virtual-environments.md) erstellen, sie aktivieren und es dann mit:
```console
$ pip install python-multipart
```
installieren.
Das liegt daran, dass **OAuth2** „Formulardaten“ zum Senden von `username` und `password` verwendet.
///
Führen Sie das Beispiel aus mit:
/// check | Authorize-Button!
Sie haben bereits einen glänzenden, neuen „Authorize“-Button.
Und Ihre *Pfadoperation* hat in der oberen rechten Ecke ein kleines Schloss, auf das Sie klicken können.
///
Und wenn Sie darauf klicken, erhalten Sie ein kleines Anmeldeformular zur Eingabe eines `username` und `password` (und anderer optionaler Felder):
/// note | Hinweis
Es spielt keine Rolle, was Sie in das Formular eingeben, es wird noch nicht funktionieren. Wir kommen dahin.
///
Dies ist natürlich nicht das Frontend für die Endbenutzer, aber es ist ein großartiges automatisches Tool, um Ihre gesamte API interaktiv zu dokumentieren.
Es kann vom Frontend-Team verwendet werden (das auch Sie selbst sein können).
Es kann von Anwendungen und Systemen Dritter verwendet werden.
Und es kann auch von Ihnen selbst verwendet werden, um dieselbe Anwendung zu debuggen, zu prüfen und zu testen.
## Der `password`-Flow { #the-password-flow }
Lassen Sie uns nun etwas zurückgehen und verstehen, was das alles ist.
Der `password`-„Flow“ ist eine der in OAuth2 definierten Wege („Flows“) zur Handhabung von Sicherheit und Authentifizierung.
OAuth2 wurde so konzipiert, dass das Backend oder die API unabhängig vom Server sein kann, der den Benutzer authentifiziert.
In diesem Fall handhabt jedoch dieselbe **FastAPI**-Anwendung sowohl die API als auch die Authentifizierung.
Betrachten wir es also aus dieser vereinfachten Sicht:
* Der Benutzer gibt den `username` und das `password` im Frontend ein und drückt `Enter`.
* Das Frontend (das im Browser des Benutzers läuft) sendet diesen `username` und das `password` an eine bestimmte URL in unserer API (deklariert mit `tokenUrl="token"`).
* Die API überprüft den `username` und das `password` und antwortet mit einem „Token“ (wir haben davon noch nichts implementiert).
* Ein „Token“ ist lediglich ein String mit einem Inhalt, den wir später verwenden können, um diesen Benutzer zu verifizieren.
* Normalerweise läuft ein Token nach einiger Zeit ab.
* Daher muss sich der Benutzer irgendwann später erneut anmelden.
* Und wenn der Token gestohlen wird, ist das Risiko geringer. Es handelt sich nicht um einen dauerhaften Schlüssel, der (in den meisten Fällen) für immer funktioniert.
* Das Frontend speichert diesen Token vorübergehend irgendwo.
* Der Benutzer klickt im Frontend, um zu einem anderen Abschnitt der Frontend-Web-Anwendung zu gelangen.
* Das Frontend muss weitere Daten von der API abrufen.
* Es benötigt jedoch eine Authentifizierung für diesen bestimmten Endpunkt.
* Um sich also bei unserer API zu authentifizieren, sendet es einen `Authorization`-Header mit dem Wert `Bearer ` plus dem Token.
* Wenn der Token `foobar` enthielte, wäre der Inhalt des `Authorization`-Headers: `Bearer foobar`.
## **FastAPI**s `OAuth2PasswordBearer` { #fastapis-oauth2passwordbearer }
**FastAPI** bietet mehrere Tools auf unterschiedlichen Abstraktionsebenen zur Implementierung dieser Sicherheitsfunktionen.
In diesem Beispiel verwenden wir **OAuth2** mit dem **Password**-Flow und einem **Bearer**-Token. Wir machen das mit der Klasse `OAuth2PasswordBearer`.
/// info | Info
Ein „Bearer“-Token ist nicht die einzige Option.
Aber es ist die beste für unseren Anwendungsfall.
Und es ist wahrscheinlich auch für die meisten anderen Anwendungsfälle die beste, es sei denn, Sie sind ein OAuth2-Experte und wissen genau, warum es eine andere Option gibt, die Ihren Anforderungen besser entspricht.
In dem Fall gibt Ihnen **FastAPI** ebenfalls die Tools, die Sie zum Erstellen brauchen.
///
Wenn wir eine Instanz der Klasse `OAuth2PasswordBearer` erstellen, übergeben wir den Parameter `tokenUrl`. Dieser Parameter enthält die URL, die der Client (das Frontend, das im Browser des Benutzers ausgeführt wird) verwendet, wenn er den `username` und das `password` sendet, um einen Token zu erhalten.
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}
/// tip | Tipp
Hier bezieht sich `tokenUrl="token"` auf eine relative URL `token`, die wir noch nicht erstellt haben. Da es sich um eine relative URL handelt, entspricht sie `./token`.
Da wir eine relative URL verwenden, würde sich das, wenn sich Ihre API unter `https://example.com/` befindet, auf `https://example.com/token` beziehen. Wenn sich Ihre API jedoch unter `https://example.com/api/v1/` befände, würde es sich auf `https://example.com/api/v1/token` beziehen.
Die Verwendung einer relativen URL ist wichtig, um sicherzustellen, dass Ihre Anwendung auch in einem fortgeschrittenen Anwendungsfall, wie [Hinter einem Proxy](../../advanced/behind-a-proxy.md), weiterhin funktioniert.
///
Dieser Parameter erstellt nicht diesen Endpunkt / diese *Pfadoperation*, sondern deklariert, dass die URL `/token` diejenige sein wird, die der Client verwenden soll, um den Token abzurufen. Diese Information wird in OpenAPI und dann in den interaktiven API-Dokumentationssystemen verwendet.
Wir werden demnächst auch die eigentliche Pfadoperation erstellen.
/// info | Info
Wenn Sie ein sehr strenger „Pythonista“ sind, missfällt Ihnen möglicherweise die Schreibweise des Parameternamens `tokenUrl` anstelle von `token_url`.
Das liegt daran, dass FastAPI denselben Namen wie in der OpenAPI-Spezifikation verwendet. Sodass Sie, wenn Sie mehr über eines dieser Sicherheitsschemas herausfinden möchten, den Namen einfach kopieren und einfügen können, um weitere Informationen darüber zu erhalten.
///
Die Variable `oauth2_scheme` ist eine Instanz von `OAuth2PasswordBearer`, aber auch ein „Callable“.
Es könnte wie folgt aufgerufen werden:
```Python
oauth2_scheme(some, parameters)
```
Es kann also mit `Depends` verwendet werden.
### Verwenden { #use-it }
Jetzt können Sie dieses `oauth2_scheme` als Abhängigkeit `Depends` übergeben.
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[12] *}
Diese Abhängigkeit stellt einen `str` bereit, der dem Parameter `token` der *Pfadoperation-Funktion* zugewiesen wird.
**FastAPI** weiß, dass es diese Abhängigkeit verwenden kann, um ein „Sicherheitsschema“ im OpenAPI-Schema (und der automatischen API-Dokumentation) zu definieren.
/// info | Technische Details
**FastAPI** weiß, dass es die Klasse `OAuth2PasswordBearer` (deklariert in einer Abhängigkeit) verwenden kann, um das Sicherheitsschema in OpenAPI zu definieren, da es von `fastapi.security.oauth2.OAuth2` erbt, das wiederum von `fastapi.security.base.SecurityBase` erbt.
Alle Sicherheits-Werkzeuge, die in OpenAPI integriert sind (und die automatische API-Dokumentation), erben von `SecurityBase`, so weiß **FastAPI**, wie es sie in OpenAPI integrieren muss.
///
## Was es macht { #what-it-does }
FastAPI wird im Request nach diesem `Authorization`-Header suchen, prüfen, ob der Wert `Bearer ` plus ein Token ist, und den Token als `str` zurückgeben.
Wenn es keinen `Authorization`-Header sieht, oder der Wert keinen `Bearer `-Token hat, antwortet es direkt mit einem 401-Statuscode-Error (`UNAUTHORIZED`).
Sie müssen nicht einmal prüfen, ob der Token existiert, um einen Fehler zurückzugeben. Seien Sie sicher, dass Ihre Funktion, wenn sie ausgeführt wird, ein `str` in diesem Token enthält.
Sie können das bereits in der interaktiven Dokumentation ausprobieren:
Wir überprüfen im Moment noch nicht die Gültigkeit des Tokens, aber das ist bereits ein Anfang.
## Zusammenfassung { #recap }
Mit nur drei oder vier zusätzlichen Zeilen haben Sie so bereits eine primitive Form der Sicherheit.
================================================
FILE: docs/de/docs/tutorial/security/get-current-user.md
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# Aktuellen Benutzer abrufen { #get-current-user }
Im vorherigen Kapitel hat das Sicherheitssystem (das auf dem Dependency Injection System basiert) der *Pfadoperation-Funktion* einen `token` vom Typ `str` überreicht:
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[12] *}
Aber das ist immer noch nicht so nützlich.
Lassen wir es uns den aktuellen Benutzer überreichen.
## Ein Benutzermodell erstellen { #create-a-user-model }
Erstellen wir zunächst ein Pydantic-Benutzermodell.
So wie wir Pydantic zum Deklarieren von Bodys verwenden, können wir es auch überall sonst verwenden:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}
## Eine `get_current_user`-Abhängigkeit erstellen { #create-a-get-current-user-dependency }
Erstellen wir eine Abhängigkeit `get_current_user`.
Erinnern Sie sich, dass Abhängigkeiten Unterabhängigkeiten haben können?
`get_current_user` wird seinerseits von `oauth2_scheme` abhängen, das wir zuvor erstellt haben.
So wie wir es zuvor in der *Pfadoperation* direkt gemacht haben, erhält unsere neue Abhängigkeit `get_current_user` von der Unterabhängigkeit `oauth2_scheme` einen `token` vom Typ `str`:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[25] *}
## Den Benutzer abrufen { #get-the-user }
`get_current_user` wird eine von uns erstellte (gefakte) Hilfsfunktion verwenden, welche einen Token vom Typ `str` entgegennimmt und unser Pydantic-`User`-Modell zurückgibt:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[19:22,26:27] *}
## Den aktuellen Benutzer einfügen { #inject-the-current-user }
Und jetzt können wir wiederum `Depends` mit unserem `get_current_user` in der *Pfadoperation* verwenden:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[31] *}
Beachten Sie, dass wir als Typ von `current_user` das Pydantic-Modell `User` deklarieren.
Das wird uns innerhalb der Funktion bei Codevervollständigung und Typprüfungen helfen.
/// tip | Tipp
Sie erinnern sich vielleicht, dass Requestbodys ebenfalls mit Pydantic-Modellen deklariert werden.
Weil Sie `Depends` verwenden, wird **FastAPI** hier aber nicht verwirrt.
///
/// check | Testen
Die Art und Weise, wie dieses System von Abhängigkeiten konzipiert ist, ermöglicht es uns, verschiedene Abhängigkeiten (verschiedene „Dependables“) zu haben, die alle ein `User`-Modell zurückgeben.
Wir sind nicht darauf beschränkt, nur eine Abhängigkeit zu haben, die diesen Typ von Daten zurückgeben kann.
///
## Andere Modelle { #other-models }
Sie können jetzt den aktuellen Benutzer direkt in den *Pfadoperation-Funktionen* abrufen und die Sicherheitsmechanismen auf **Dependency Injection** Ebene handhaben, mittels `Depends`.
Und Sie können alle Modelle und Daten für die Sicherheitsanforderungen verwenden (in diesem Fall ein Pydantic-Modell `User`).
Sie sind jedoch nicht auf die Verwendung von bestimmten Datenmodellen, Klassen, oder Typen beschränkt.
Möchten Sie eine `id` und eine `email` und keinen `username` in Ihrem Modell haben? Kein Problem. Sie können dieselben Tools verwenden.
Möchten Sie nur ein `str` haben? Oder nur ein `dict`? Oder direkt eine Instanz eines Modells einer Datenbank-Klasse? Es funktioniert alles auf die gleiche Weise.
Sie haben eigentlich keine Benutzer, die sich bei Ihrer Anwendung anmelden, sondern Roboter, Bots oder andere Systeme, die nur über einen Zugriffstoken verfügen? Auch hier funktioniert alles gleich.
Verwenden Sie einfach jede Art von Modell, jede Art von Klasse, jede Art von Datenbank, die Sie für Ihre Anwendung benötigen. **FastAPI** deckt das alles mit seinem Dependency Injection System ab.
## Codegröße { #code-size }
Dieses Beispiel mag ausführlich erscheinen. Bedenken Sie, dass wir Sicherheit, Datenmodelle, Hilfsfunktionen und *Pfadoperationen* in derselben Datei vermischen.
Aber hier ist der entscheidende Punkt.
Der Code für Sicherheit und Dependency Injection wird einmal geschrieben.
Sie können es so komplex gestalten, wie Sie möchten. Und dennoch haben Sie es nur einmal geschrieben, an einer einzigen Stelle. Mit all der Flexibilität.
Aber Sie können Tausende von Endpunkten (*Pfadoperationen*) haben, die dasselbe Sicherheitssystem verwenden.
Und alle (oder beliebige Teile davon) können Vorteil ziehen aus der Wiederverwendung dieser und anderer von Ihnen erstellter Abhängigkeiten.
Und alle diese Tausenden von *Pfadoperationen* können nur drei Zeilen lang sein:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[30:32] *}
## Zusammenfassung { #recap }
Sie können jetzt den aktuellen Benutzer direkt in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* abrufen.
Wir haben bereits die Hälfte geschafft.
Wir müssen jetzt nur noch eine *Pfadoperation* hinzufügen, mittels der der Benutzer/Client tatsächlich seinen `username` und `password` senden kann.
Das kommt als nächstes.
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FILE: docs/de/docs/tutorial/security/index.md
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# Sicherheit { #security }
Es gibt viele Wege, Sicherheit, Authentifizierung und Autorisierung zu handhaben.
Und normalerweise ist es ein komplexes und „schwieriges“ Thema.
In vielen Frameworks und Systemen erfordert allein die Handhabung von Sicherheit und Authentifizierung viel Aufwand und Code (in vielen Fällen kann er 50 % oder mehr des gesamten geschriebenen Codes ausmachen).
**FastAPI** bietet mehrere Tools, die Ihnen helfen, schnell und auf standardisierte Weise mit **Sicherheit** umzugehen, ohne alle Sicherheits-Spezifikationen studieren und erlernen zu müssen.
Aber schauen wir uns zunächst ein paar kleine Konzepte an.
## In Eile? { #in-a-hurry }
Wenn Ihnen diese Begriffe egal sind und Sie einfach *jetzt* Sicherheit mit Authentifizierung basierend auf Benutzername und Passwort hinzufügen müssen, fahren Sie mit den nächsten Kapiteln fort.
## OAuth2 { #oauth2 }
OAuth2 ist eine Spezifikation, die verschiedene Möglichkeiten zur Handhabung von Authentifizierung und Autorisierung definiert.
Es handelt sich um eine recht umfangreiche Spezifikation, und sie deckt mehrere komplexe Anwendungsfälle ab.
Sie umfasst Möglichkeiten zur Authentifizierung mithilfe eines „Dritten“.
Das ist es, was alle diese „Login mit Facebook, Google, X (Twitter), GitHub“-Systeme unter der Haube verwenden.
### OAuth 1 { #oauth-1 }
Es gab ein OAuth 1, das sich stark von OAuth2 unterscheidet und komplexer ist, da es direkte Spezifikationen enthält, wie die Kommunikation verschlüsselt wird.
Heutzutage ist es nicht sehr populär und wird kaum verwendet.
OAuth2 spezifiziert nicht, wie die Kommunikation verschlüsselt werden soll, sondern erwartet, dass Ihre Anwendung mit HTTPS bereitgestellt wird.
/// tip | Tipp
Im Abschnitt über **Deployment** erfahren Sie, wie Sie HTTPS mithilfe von Traefik und Let's Encrypt kostenlos einrichten.
///
## OpenID Connect { #openid-connect }
OpenID Connect ist eine weitere Spezifikation, die auf **OAuth2** basiert.
Sie erweitert lediglich OAuth2, indem sie einige Dinge spezifiziert, die in OAuth2 relativ mehrdeutig sind, um zu versuchen, es interoperabler zu machen.
Beispielsweise verwendet der Google Login OpenID Connect (welches seinerseits OAuth2 verwendet).
Aber der Facebook Login unterstützt OpenID Connect nicht. Es hat seine eigene Variante von OAuth2.
### OpenID (nicht „OpenID Connect“) { #openid-not-openid-connect }
Es gab auch eine „OpenID“-Spezifikation. Sie versuchte das Gleiche zu lösen wie **OpenID Connect**, basierte aber nicht auf OAuth2.
Es handelte sich also um ein komplett zusätzliches System.
Heutzutage ist es nicht sehr populär und wird kaum verwendet.
## OpenAPI { #openapi }
OpenAPI (früher bekannt als Swagger) ist die offene Spezifikation zum Erstellen von APIs (jetzt Teil der Linux Foundation).
**FastAPI** basiert auf **OpenAPI**.
Das ist es, was erlaubt, mehrere automatische interaktive Dokumentations-Oberflächen, Codegenerierung, usw. zu haben.
OpenAPI bietet die Möglichkeit, mehrere Sicherheits„systeme“ zu definieren.
Durch deren Verwendung können Sie alle diese Standards-basierten Tools nutzen, einschließlich dieser interaktiven Dokumentationssysteme.
OpenAPI definiert die folgenden Sicherheitsschemas:
* `apiKey`: ein anwendungsspezifischer Schlüssel, der stammen kann von:
* Einem Query-Parameter.
* Einem Header.
* Einem Cookie.
* `http`: Standard-HTTP-Authentifizierungssysteme, einschließlich:
* `bearer`: ein Header `Authorization` mit dem Wert `Bearer ` plus einem Token. Dies wird von OAuth2 geerbt.
* HTTP Basic Authentication.
* HTTP Digest, usw.
* `oauth2`: Alle OAuth2-Methoden zum Umgang mit Sicherheit (genannt „Flows“).
* Mehrere dieser Flows eignen sich zum Aufbau eines OAuth 2.0-Authentifizierungsanbieters (wie Google, Facebook, X (Twitter), GitHub usw.):
* `implicit`
* `clientCredentials`
* `authorizationCode`
* Es gibt jedoch einen bestimmten „Flow“, der perfekt für die direkte Abwicklung der Authentifizierung in derselben Anwendung verwendet werden kann:
* `password`: Einige der nächsten Kapitel werden Beispiele dafür behandeln.
* `openIdConnect`: bietet eine Möglichkeit, zu definieren, wie OAuth2-Authentifizierungsdaten automatisch ermittelt werden können.
* Diese automatische Erkennung ist es, die in der OpenID Connect Spezifikation definiert ist.
/// tip | Tipp
Auch die Integration anderer Authentifizierungs-/Autorisierungsanbieter wie Google, Facebook, X (Twitter), GitHub, usw. ist möglich und relativ einfach.
Das komplexeste Problem besteht darin, einen Authentifizierungs-/Autorisierungsanbieter wie solche aufzubauen, aber **FastAPI** reicht Ihnen die Tools, das einfach zu erledigen, während Ihnen die schwere Arbeit abgenommen wird.
///
## **FastAPI** Tools { #fastapi-utilities }
FastAPI stellt für jedes dieser Sicherheitsschemas im Modul `fastapi.security` verschiedene Tools bereit, die die Verwendung dieser Sicherheitsmechanismen vereinfachen.
In den nächsten Kapiteln erfahren Sie, wie Sie mit diesen von **FastAPI** bereitgestellten Tools Sicherheit zu Ihrer API hinzufügen.
Und Sie werden auch sehen, wie dies automatisch in das interaktive Dokumentationssystem integriert wird.
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FILE: docs/de/docs/tutorial/security/oauth2-jwt.md
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# OAuth2 mit Passwort (und Hashing), Bearer mit JWT-Tokens { #oauth2-with-password-and-hashing-bearer-with-jwt-tokens }
Da wir nun über den gesamten Sicherheitsablauf verfügen, machen wir die Anwendung tatsächlich sicher, indem wir JWT-Tokens und sicheres Passwort-Hashing verwenden.
Diesen Code können Sie tatsächlich in Ihrer Anwendung verwenden, die Passwort-Hashes in Ihrer Datenbank speichern, usw.
Wir bauen auf dem vorherigen Kapitel auf.
## Über JWT { #about-jwt }
JWT bedeutet „JSON Web Tokens“.
Es ist ein Standard, um ein JSON-Objekt in einem langen, kompakten String ohne Leerzeichen zu kodieren. Das sieht so aus:
```
eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJzdWIiOiIxMjM0NTY3ODkwIiwibmFtZSI6IkpvaG4gRG9lIiwiaWF0IjoxNTE2MjM5MDIyfQ.SflKxwRJSMeKKF2QT4fwpMeJf36POk6yJV_adQssw5c
```
Da er nicht verschlüsselt ist, kann jeder die Informationen aus dem Inhalt wiederherstellen.
Aber er ist signiert. Wenn Sie also einen von Ihnen gesendeten Token zurückerhalten, können Sie überprüfen, ob Sie ihn tatsächlich gesendet haben.
Auf diese Weise können Sie einen Token mit einer Gültigkeitsdauer von beispielsweise einer Woche erstellen. Und wenn der Benutzer am nächsten Tag mit dem Token zurückkommt, wissen Sie, dass der Benutzer immer noch bei Ihrem System angemeldet ist.
Nach einer Woche läuft der Token ab und der Benutzer wird nicht autorisiert und muss sich erneut anmelden, um einen neuen Token zu erhalten. Und wenn der Benutzer (oder ein Dritter) versuchen würde, den Token zu ändern, um das Ablaufdatum zu ändern, würden Sie das entdecken, weil die Signaturen nicht übereinstimmen würden.
Wenn Sie mit JWT-Tokens spielen und sehen möchten, wie sie funktionieren, schauen Sie sich [https://jwt.io](https://jwt.io/) an.
## `PyJWT` installieren { #install-pyjwt }
Wir müssen `PyJWT` installieren, um die JWT-Tokens in Python zu generieren und zu verifizieren.
Stellen Sie sicher, dass Sie eine [virtuelle Umgebung](../../virtual-environments.md) erstellen, sie aktivieren und dann `pyjwt` installieren:
Melden Sie sich bei der Anwendung auf die gleiche Weise wie zuvor an.
Verwenden Sie die Anmeldeinformationen:
Benutzername: `johndoe`
Passwort: `secret`
/// check | Testen
Beachten Sie, dass im Code nirgendwo das Klartext-Passwort „`secret`“ steht, wir haben nur die gehashte Version.
///
Rufen Sie den Endpunkt `/users/me/` auf, Sie erhalten die Response:
```JSON
{
"username": "johndoe",
"email": "johndoe@example.com",
"full_name": "John Doe",
"disabled": false
}
```
Wenn Sie die Developer Tools öffnen, können Sie sehen, dass die gesendeten Daten nur den Token enthalten. Das Passwort wird nur beim ersten Request gesendet, um den Benutzer zu authentisieren und diesen Zugriffstoken zu erhalten, aber nicht mehr danach:
/// note | Hinweis
Beachten Sie den Header `Authorization` mit einem Wert, der mit `Bearer ` beginnt.
///
## Fortgeschrittene Verwendung mit `scopes` { #advanced-usage-with-scopes }
OAuth2 hat ein Konzept von „Scopes“.
Sie können diese verwenden, um einem JWT-Token einen bestimmten Satz von Berechtigungen zu übergeben.
Anschließend können Sie diesen Token einem Benutzer direkt oder einem Dritten geben, damit diese mit einer Reihe von Einschränkungen mit Ihrer API interagieren können.
Wie Sie sie verwenden und wie sie in **FastAPI** integriert sind, erfahren Sie später im **Handbuch für fortgeschrittene Benutzer**.
## Zusammenfassung { #recap }
Mit dem, was Sie bis hier gesehen haben, können Sie eine sichere **FastAPI**-Anwendung mithilfe von Standards wie OAuth2 und JWT einrichten.
In fast jedem Framework wird die Handhabung der Sicherheit recht schnell zu einem ziemlich komplexen Thema.
Viele Packages, die es stark vereinfachen, müssen viele Kompromisse beim Datenmodell, der Datenbank und den verfügbaren Funktionen eingehen. Und einige dieser Pakete, die die Dinge zu sehr vereinfachen, weisen tatsächlich Sicherheitslücken auf.
---
**FastAPI** geht bei keiner Datenbank, keinem Datenmodell oder Tool Kompromisse ein.
Es gibt Ihnen die volle Flexibilität, diejenigen auszuwählen, die am besten zu Ihrem Projekt passen.
Und Sie können viele gut gepflegte und weit verbreitete Packages wie `pwdlib` und `PyJWT` direkt verwenden, da **FastAPI** keine komplexen Mechanismen zur Integration externer Pakete erfordert.
Aber es bietet Ihnen die Werkzeuge, um den Prozess so weit wie möglich zu vereinfachen, ohne Kompromisse bei Flexibilität, Robustheit oder Sicherheit einzugehen.
Und Sie können sichere Standardprotokolle wie OAuth2 auf relativ einfache Weise verwenden und implementieren.
Im **Handbuch für fortgeschrittene Benutzer** erfahren Sie mehr darüber, wie Sie OAuth2-„Scopes“ für ein feingranuliertes Berechtigungssystem verwenden, das denselben Standards folgt. OAuth2 mit Scopes ist der Mechanismus, der von vielen großen Authentifizierungsanbietern wie Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter), usw. verwendet wird, um Drittanbieteranwendungen zu autorisieren, im Namen ihrer Benutzer mit ihren APIs zu interagieren.
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FILE: docs/de/docs/tutorial/security/simple-oauth2.md
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# Einfaches OAuth2 mit Password und Bearer { #simple-oauth2-with-password-and-bearer }
Lassen Sie uns nun auf dem vorherigen Kapitel aufbauen und die fehlenden Teile hinzufügen, um einen vollständigen Sicherheits-Flow zu erhalten.
## `username` und `password` entgegennehmen { #get-the-username-and-password }
Wir werden **FastAPIs** Sicherheits-Werkzeuge verwenden, um den `username` und das `password` entgegenzunehmen.
OAuth2 spezifiziert, dass der Client/Benutzer bei Verwendung des „Password Flow“ (den wir verwenden) die Felder `username` und `password` als Formulardaten senden muss.
Und die Spezifikation sagt, dass die Felder so benannt werden müssen. `user-name` oder `email` würde also nicht funktionieren.
Aber keine Sorge, Sie können sie Ihren Endbenutzern im Frontend so anzeigen, wie Sie möchten.
Und Ihre Datenbankmodelle können beliebige andere Namen verwenden.
Aber für die Login-*Pfadoperation* müssen wir diese Namen verwenden, um mit der Spezifikation kompatibel zu sein (und beispielsweise das integrierte API-Dokumentationssystem verwenden zu können).
Die Spezifikation besagt auch, dass `username` und `password` als Formulardaten gesendet werden müssen (hier also kein JSON).
### `scope` { #scope }
Ferner sagt die Spezifikation, dass der Client ein weiteres Formularfeld "`scope`" („Geltungsbereich“) senden kann.
Der Name des Formularfelds lautet `scope` (im Singular), tatsächlich handelt es sich jedoch um einen langen String mit durch Leerzeichen getrennten „Scopes“.
Jeder „Scope“ ist nur ein String (ohne Leerzeichen).
Diese werden normalerweise verwendet, um bestimmte Sicherheitsberechtigungen zu deklarieren, zum Beispiel:
* `users:read` oder `users:write` sind gängige Beispiele.
* `instagram_basic` wird von Facebook / Instagram verwendet.
* `https://www.googleapis.com/auth/drive` wird von Google verwendet.
/// info | Info
In OAuth2 ist ein „Scope“ nur ein String, der eine bestimmte erforderliche Berechtigung deklariert.
Es spielt keine Rolle, ob er andere Zeichen wie `:` enthält oder ob es eine URL ist.
Diese Details sind implementierungsspezifisch.
Für OAuth2 sind es einfach nur Strings.
///
## Code, um `username` und `password` entgegenzunehmen { #code-to-get-the-username-and-password }
Lassen Sie uns nun die von **FastAPI** bereitgestellten Werkzeuge verwenden, um das zu erledigen.
### `OAuth2PasswordRequestForm` { #oauth2passwordrequestform }
Importieren Sie zunächst `OAuth2PasswordRequestForm` und verwenden Sie es als Abhängigkeit mit `Depends` in der *Pfadoperation* für `/token`:
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[4,78] *}
`OAuth2PasswordRequestForm` ist eine Klassenabhängigkeit, die einen Formularbody deklariert mit:
* Dem `username`.
* Dem `password`.
* Einem optionalen `scope`-Feld als langem String, bestehend aus durch Leerzeichen getrennten Strings.
* Einem optionalen `grant_type`.
/// tip | Tipp
Die OAuth2-Spezifikation *erfordert* tatsächlich ein Feld `grant_type` mit dem festen Wert `password`, aber `OAuth2PasswordRequestForm` erzwingt dies nicht.
Wenn Sie es erzwingen müssen, verwenden Sie `OAuth2PasswordRequestFormStrict` anstelle von `OAuth2PasswordRequestForm`.
///
* Eine optionale `client_id` (benötigen wir für unser Beispiel nicht).
* Ein optionales `client_secret` (benötigen wir für unser Beispiel nicht).
/// info | Info
`OAuth2PasswordRequestForm` ist keine spezielle Klasse für **FastAPI**, so wie `OAuth2PasswordBearer`.
`OAuth2PasswordBearer` lässt **FastAPI** wissen, dass es sich um ein Sicherheitsschema handelt. Daher wird es auf diese Weise zu OpenAPI hinzugefügt.
Aber `OAuth2PasswordRequestForm` ist nur eine Klassenabhängigkeit, die Sie selbst hätten schreiben können, oder Sie hätten `Form`ular-Parameter direkt deklarieren können.
Da es sich jedoch um einen häufigen Anwendungsfall handelt, wird er zur Vereinfachung direkt von **FastAPI** bereitgestellt.
///
### Die Formulardaten verwenden { #use-the-form-data }
/// tip | Tipp
Die Instanz der Klassenabhängigkeit `OAuth2PasswordRequestForm` verfügt, statt eines Attributs `scope` mit dem durch Leerzeichen getrennten langen String, über das Attribut `scopes` mit einer tatsächlichen Liste von Strings, einem für jeden gesendeten Scope.
In diesem Beispiel verwenden wir keine `scopes`, aber die Funktionalität ist vorhanden, wenn Sie sie benötigen.
///
Rufen Sie nun die Benutzerdaten aus der (gefakten) Datenbank ab, für diesen `username` aus dem Formularfeld.
Wenn es keinen solchen Benutzer gibt, geben wir die Fehlermeldung „Incorrect username or password“ zurück.
Für den Fehler verwenden wir die Exception `HTTPException`:
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[3,79:81] *}
### Das Passwort überprüfen { #check-the-password }
Zu diesem Zeitpunkt liegen uns die Benutzerdaten aus unserer Datenbank vor, das Passwort haben wir jedoch noch nicht überprüft.
Lassen Sie uns diese Daten zunächst in das Pydantic-Modell `UserInDB` einfügen.
Sie sollten niemals Klartext-Passwörter speichern, daher verwenden wir ein (gefaktes) Passwort-Hashing-System.
Wenn die Passwörter nicht übereinstimmen, geben wir denselben Fehler zurück.
#### Passwort-Hashing { #password-hashing }
„Hashing“ bedeutet: Konvertieren eines Inhalts (in diesem Fall eines Passworts) in eine Folge von Bytes (ein schlichter String), die wie Kauderwelsch aussieht.
Immer wenn Sie genau den gleichen Inhalt (genau das gleiche Passwort) übergeben, erhalten Sie genau den gleichen Kauderwelsch.
Sie können jedoch nicht vom Kauderwelsch zurück zum Passwort konvertieren.
##### Warum Passwort-Hashing verwenden? { #why-use-password-hashing }
Wenn Ihre Datenbank gestohlen wird, hat der Dieb nicht die Klartext-Passwörter Ihrer Benutzer, sondern nur die Hashes.
Der Dieb kann also nicht versuchen, die gleichen Passwörter in einem anderen System zu verwenden (da viele Benutzer überall das gleiche Passwort verwenden, wäre dies gefährlich).
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[82:85] *}
#### Über `**user_dict` { #about-user-dict }
`UserInDB(**user_dict)` bedeutet:
*Übergib die Schlüssel und Werte des `user_dict` direkt als Schlüssel-Wert-Argumente, äquivalent zu:*
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
disabled = user_dict["disabled"],
hashed_password = user_dict["hashed_password"],
)
```
/// info | Info
Eine ausführlichere Erklärung von `**user_dict` finden Sie in [der Dokumentation für **Extra Modelle**](../extra-models.md#about-user-in-dict).
///
## Den Token zurückgeben { #return-the-token }
Die Response des `token`-Endpunkts muss ein JSON-Objekt sein.
Es sollte einen `token_type` haben. Da wir in unserem Fall „Bearer“-Token verwenden, sollte der Token-Typ „`bearer`“ sein.
Und es sollte einen `access_token` haben, mit einem String, der unseren Zugriffstoken enthält.
In diesem einfachen Beispiel gehen wir einfach völlig unsicher vor und geben denselben `username` wie der Token zurück.
/// tip | Tipp
Im nächsten Kapitel sehen Sie eine wirklich sichere Implementierung mit Passwort-Hashing und JWT-Tokens.
Aber konzentrieren wir uns zunächst auf die spezifischen Details, die wir benötigen.
///
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[87] *}
/// tip | Tipp
Gemäß der Spezifikation sollten Sie ein JSON mit einem `access_token` und einem `token_type` zurückgeben, genau wie in diesem Beispiel.
Das müssen Sie selbst in Ihrem Code tun und sicherstellen, dass Sie diese JSON-Schlüssel verwenden.
Es ist fast das Einzige, woran Sie denken müssen, es selbst richtigzumachen und die Spezifikationen einzuhalten.
Den Rest erledigt **FastAPI** für Sie.
///
## Die Abhängigkeiten aktualisieren { #update-the-dependencies }
Jetzt werden wir unsere Abhängigkeiten aktualisieren.
Wir möchten den `current_user` *nur* erhalten, wenn dieser Benutzer aktiv ist.
Daher erstellen wir eine zusätzliche Abhängigkeit `get_current_active_user`, die wiederum `get_current_user` als Abhängigkeit verwendet.
Beide Abhängigkeiten geben nur dann einen HTTP-Error zurück, wenn der Benutzer nicht existiert oder inaktiv ist.
In unserem Endpunkt erhalten wir also nur dann einen Benutzer, wenn der Benutzer existiert, korrekt authentifiziert wurde und aktiv ist:
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[58:66,69:74,94] *}
/// info | Info
Der zusätzliche Header `WWW-Authenticate` mit dem Wert `Bearer`, den wir hier zurückgeben, ist ebenfalls Teil der Spezifikation.
Jeder HTTP-(Fehler-)Statuscode 401 „UNAUTHORIZED“ soll auch einen `WWW-Authenticate`-Header zurückgeben.
Im Fall von Bearer-Tokens (in unserem Fall) sollte der Wert dieses Headers `Bearer` lauten.
Sie können diesen zusätzlichen Header tatsächlich weglassen und es würde trotzdem funktionieren.
Aber er wird hier bereitgestellt, um den Spezifikationen zu entsprechen.
Außerdem gibt es möglicherweise Tools, die ihn erwarten und verwenden (jetzt oder in der Zukunft) und das könnte für Sie oder Ihre Benutzer jetzt oder in der Zukunft nützlich sein.
Das ist der Vorteil von Standards ...
///
## Es in Aktion sehen { #see-it-in-action }
Öffnen Sie die interaktive Dokumentation: [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs).
### Authentifizieren { #authenticate }
Klicken Sie auf den Button „Authorize“.
Verwenden Sie die Anmeldedaten:
Benutzer: `johndoe`
Passwort: `secret`.
Nach der Authentifizierung im System sehen Sie Folgendes:
### Die eigenen Benutzerdaten ansehen { #get-your-own-user-data }
Verwenden Sie nun die Operation `GET` mit dem Pfad `/users/me`.
Sie erhalten Ihre Benutzerdaten:
```JSON
{
"username": "johndoe",
"email": "johndoe@example.com",
"full_name": "John Doe",
"disabled": false,
"hashed_password": "fakehashedsecret"
}
```
Wenn Sie auf das Schlosssymbol klicken und sich abmelden und dann den gleichen Vorgang nochmal versuchen, erhalten Sie einen HTTP 401 Error:
```JSON
{
"detail": "Not authenticated"
}
```
### Inaktiver Benutzer { #inactive-user }
Versuchen Sie es nun mit einem inaktiven Benutzer und authentisieren Sie sich mit:
Benutzer: `alice`.
Passwort: `secret2`.
Und versuchen Sie, die Operation `GET` mit dem Pfad `/users/me` zu verwenden.
Sie erhalten die Fehlermeldung „Inactive user“:
```JSON
{
"detail": "Inactive user"
}
```
## Zusammenfassung { #recap }
Sie verfügen jetzt über die Tools, um ein vollständiges Sicherheitssystem basierend auf `username` und `password` für Ihre API zu implementieren.
Mit diesen Tools können Sie das Sicherheitssystem mit jeder Datenbank und jedem Benutzer oder Datenmodell kompatibel machen.
Das einzige fehlende Detail ist, dass es noch nicht wirklich „sicher“ ist.
Im nächsten Kapitel erfahren Sie, wie Sie eine sichere Passwort-Hashing-Bibliothek und JWT-Token verwenden.
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FILE: docs/de/docs/tutorial/server-sent-events.md
================================================
# Server-Sent Events (SSE) { #server-sent-events-sse }
Sie können Daten mithilfe von **Server-Sent Events** (SSE) an den Client streamen.
Das ist ähnlich wie [JSON Lines streamen](stream-json-lines.md), verwendet aber das Format `text/event-stream`, das von Browsern nativ mit der [die `EventSource`-API](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/EventSource) unterstützt wird.
/// info | Info
Hinzugefügt in FastAPI 0.135.0.
///
## Was sind Server-Sent Events? { #what-are-server-sent-events }
SSE ist ein Standard zum Streamen von Daten vom Server zum Client über HTTP.
Jedes Event ist ein kleiner Textblock mit „Feldern“ wie `data`, `event`, `id` und `retry`, getrennt durch Leerzeilen.
Das sieht so aus:
```
data: {"name": "Portal Gun", "price": 999.99}
data: {"name": "Plumbus", "price": 32.99}
```
SSE wird häufig für KI-Chat-Streaming, Live-Benachrichtigungen, Logs und Observability sowie andere Fälle verwendet, in denen der Server Updates an den Client pusht.
/// tip | Tipp
Wenn Sie Binärdaten streamen wollen, z. B. Video oder Audio, sehen Sie im fortgeschrittenen Handbuch nach: [Daten streamen](../advanced/stream-data.md).
///
## SSE mit FastAPI streamen { #stream-sse-with-fastapi }
Um SSE mit FastAPI zu streamen, verwenden Sie `yield` in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* und setzen Sie `response_class=EventSourceResponse`.
Importieren Sie `EventSourceResponse` aus `fastapi.sse`:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[4,22] *}
Jedes mit `yield` zurückgegebene Element wird als JSON kodiert und im Feld `data:` eines SSE-Events gesendet.
Wenn Sie den Rückgabetyp als `AsyncIterable[Item]` deklarieren, verwendet FastAPI ihn, um die Daten mit Pydantic zu **validieren**, zu **dokumentieren** und zu **serialisieren**.
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[10:12,23] *}
/// tip | Tipp
Da Pydantic es auf der **Rust**-Seite serialisiert, erhalten Sie eine deutlich höhere **Leistung**, als wenn Sie keinen Rückgabetyp deklarieren.
///
### Nicht-async-*Pfadoperation-Funktionen* { #non-async-path-operation-functions }
Sie können auch normale `def`-Funktionen (ohne `async`) verwenden und `yield` genauso einsetzen.
FastAPI stellt sicher, dass sie korrekt ausgeführt wird, sodass sie die Event Loop nicht blockiert.
Da die Funktion in diesem Fall nicht async ist, wäre der passende Rückgabetyp `Iterable[Item]`:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[28:31] hl[29] *}
### Kein Rückgabetyp { #no-return-type }
Sie können den Rückgabetyp auch weglassen. FastAPI verwendet dann den [`jsonable_encoder`](./encoder.md), um die Daten zu konvertieren und zu senden.
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[34:37] hl[35] *}
## `ServerSentEvent` { #serversentevent }
Wenn Sie SSE-Felder wie `event`, `id`, `retry` oder `comment` setzen müssen, können Sie statt reiner Daten `ServerSentEvent`-Objekte yielden.
Importieren Sie `ServerSentEvent` aus `fastapi.sse`:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial002_py310.py hl[4,26] *}
Das Feld `data` wird immer als JSON kodiert. Sie können jeden Wert übergeben, der als JSON serialisierbar ist, einschließlich Pydantic-Modellen.
## Rohdaten { #raw-data }
Wenn Sie Daten **ohne** JSON-Kodierung senden müssen, verwenden Sie `raw_data` statt `data`.
Das ist nützlich zum Senden vorformatierter Texte, Logzeilen oder spezieller „Sentinel“-Werte wie `[DONE]`.
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial003_py310.py hl[17] *}
/// note | Hinweis
`data` und `raw_data` schließen sich gegenseitig aus. Sie können pro `ServerSentEvent` nur eines von beiden setzen.
///
## Mit `Last-Event-ID` fortsetzen { #resuming-with-last-event-id }
Wenn ein Browser nach einem Verbindungsabbruch erneut verbindet, sendet er die zuletzt empfangene `id` im Header `Last-Event-ID`.
Sie können ihn als Header-Parameter einlesen und verwenden, um den Stream dort fortzusetzen, wo der Client aufgehört hat:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial004_py310.py hl[25,27,31] *}
## SSE mit POST { #sse-with-post }
SSE funktioniert mit **jedem HTTP-Method**, nicht nur mit `GET`.
Das ist nützlich für Protokolle wie [MCP](https://modelcontextprotocol.io), die SSE über `POST` streamen:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial005_py310.py hl[14] *}
## Technische Details { #technical-details }
FastAPI implementiert einige bewährte SSE-Praktiken direkt out of the box.
- Alle 15 Sekunden, wenn keine Nachricht gesendet wurde, einen **„keep alive“-`ping`-Kommentar** senden, um zu verhindern, dass einige Proxys die Verbindung schließen, wie in der [HTML-Spezifikation: Server-Sent Events](https://html.spec.whatwg.org/multipage/server-sent-events.html#authoring-notes) vorgeschlagen.
- Den Header `Cache-Control: no-cache` setzen, um **Caching** des Streams zu verhindern.
- Einen speziellen Header `X-Accel-Buffering: no` setzen, um **Buffering** in einigen Proxys wie Nginx zu verhindern.
Sie müssen dafür nichts tun, das funktioniert out of the box. 🤓
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FILE: docs/de/docs/tutorial/sql-databases.md
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# SQL (Relationale) Datenbanken { #sql-relational-databases }
**FastAPI** erfordert nicht, dass Sie eine SQL (relationale) Datenbank verwenden. Sondern Sie können **jede beliebige Datenbank** verwenden, die Sie möchten.
Hier werden wir ein Beispiel mit [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com/) sehen.
**SQLModel** basiert auf [SQLAlchemy](https://www.sqlalchemy.org/) und Pydantic. Es wurde vom selben Autor wie **FastAPI** entwickelt, um die perfekte Ergänzung für FastAPI-Anwendungen zu sein, die **SQL-Datenbanken** verwenden müssen.
/// tip | Tipp
Sie könnten jede andere SQL- oder NoSQL-Datenbankbibliothek verwenden, die Sie möchten (in einigen Fällen als „ORMs“ bezeichnet), FastAPI zwingt Sie nicht, irgendetwas zu verwenden. 😎
///
Da SQLModel auf SQLAlchemy basiert, können Sie problemlos **jede von SQLAlchemy unterstützte Datenbank** verwenden (was auch bedeutet, dass sie von SQLModel unterstützt werden), wie:
* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, usw.
In diesem Beispiel verwenden wir **SQLite**, da es eine einzelne Datei verwendet und Python integrierte Unterstützung bietet. Sie können also dieses Beispiel kopieren und direkt ausführen.
Später, für Ihre Produktionsanwendung, möchten Sie möglicherweise einen Datenbankserver wie **PostgreSQL** verwenden.
/// tip | Tipp
Es gibt einen offiziellen Projektgenerator mit **FastAPI** und **PostgreSQL**, einschließlich eines Frontends und weiterer Tools: [https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template](https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template)
///
Dies ist ein sehr einfaches und kurzes Tutorial. Wenn Sie mehr über Datenbanken im Allgemeinen, über SQL oder fortgeschrittenere Funktionen erfahren möchten, besuchen Sie die [SQLModel-Dokumentation](https://sqlmodel.tiangolo.com/).
## `SQLModel` installieren { #install-sqlmodel }
Stellen Sie zunächst sicher, dass Sie Ihre [virtuelle Umgebung](../virtual-environments.md) erstellen, sie aktivieren und dann `sqlmodel` installieren:
lt
* XWT
* PSGI
### The abbr gives a full phrase and an explanation { #the-abbr-gives-a-full-phrase-and-an-explanation }
* MDN
* I/O.
////
//// tab | Info
"title" attributes of "abbr" elements are translated following some specific instructions.
Translations can add their own "abbr" elements which the LLM should not remove. E.g. to explain English words.
See section `### HTML abbr elements` in the general prompt in `scripts/translate.py`.
////
## HTML "dfn" elements { #html-dfn-elements }
* cluster
* Deep Learning
## Headings { #headings }
//// tab | Test
### Develop a webapp - a tutorial { #develop-a-webapp-a-tutorial }
Hello.
### Type hints and -annotations { #type-hints-and-annotations }
Hello again.
### Super- and subclasses { #super-and-subclasses }
Hello again.
////
//// tab | Info
The only hard rule for headings is that the LLM leaves the hash part inside curly brackets unchanged, which ensures that links do not break.
See section `### Headings` in the general prompt in `scripts/translate.py`.
For some language specific instructions, see e.g. section `### Headings` in `docs/de/llm-prompt.md`.
////
## Terms used in the docs { #terms-used-in-the-docs }
//// tab | Test
* you
* your
* e.g.
* etc.
* `foo` as an `int`
* `bar` as a `str`
* `baz` as a `list`
* the Tutorial - User guide
* the Advanced User Guide
* the SQLModel docs
* the API docs
* the automatic docs
* Data Science
* Deep Learning
* Machine Learning
* Dependency Injection
* HTTP Basic authentication
* HTTP Digest
* ISO format
* the JSON Schema standard
* the JSON schema
* the schema definition
* Password Flow
* Mobile
* deprecated
* designed
* invalid
* on the fly
* standard
* default
* case-sensitive
* case-insensitive
* to serve the application
* to serve the page
* the app
* the application
* the request
* the response
* the error response
* the path operation
* the path operation decorator
* the path operation function
* the body
* the request body
* the response body
* the JSON body
* the form body
* the file body
* the function body
* the parameter
* the body parameter
* the path parameter
* the query parameter
* the cookie parameter
* the header parameter
* the form parameter
* the function parameter
* the event
* the startup event
* the startup of the server
* the shutdown event
* the lifespan event
* the handler
* the event handler
* the exception handler
* to handle
* the model
* the Pydantic model
* the data model
* the database model
* the form model
* the model object
* the class
* the base class
* the parent class
* the subclass
* the child class
* the sibling class
* the class method
* the header
* the headers
* the authorization header
* the `Authorization` header
* the forwarded header
* the dependency injection system
* the dependency
* the dependable
* the dependant
* I/O bound
* CPU bound
* concurrency
* parallelism
* multiprocessing
* the env var
* the environment variable
* the `PATH`
* the `PATH` variable
* the authentication
* the authentication provider
* the authorization
* the authorization form
* the authorization provider
* the user authenticates
* the system authenticates the user
* the CLI
* the command line interface
* the server
* the client
* the cloud provider
* the cloud service
* the development
* the development stages
* the dict
* the dictionary
* the enumeration
* the enum
* the enum member
* the encoder
* the decoder
* to encode
* to decode
* the exception
* to raise
* the expression
* the statement
* the frontend
* the backend
* the GitHub discussion
* the GitHub issue
* the performance
* the performance optimization
* the return type
* the return value
* the security
* the security scheme
* the task
* the background task
* the task function
* the template
* the template engine
* the type annotation
* the type hint
* the server worker
* the Uvicorn worker
* the Gunicorn Worker
* the worker process
* the worker class
* the workload
* the deployment
* to deploy
* the SDK
* the software development kit
* the `APIRouter`
* the `requirements.txt`
* the Bearer Token
* the breaking change
* the bug
* the button
* the callable
* the code
* the commit
* the context manager
* the coroutine
* the database session
* the disk
* the domain
* the engine
* the fake X
* the HTTP GET method
* the item
* the library
* the lifespan
* the lock
* the middleware
* the mobile application
* the module
* the mounting
* the network
* the origin
* the override
* the payload
* the processor
* the property
* the proxy
* the pull request
* the query
* the RAM
* the remote machine
* the status code
* the string
* the tag
* the web framework
* the wildcard
* to return
* to validate
////
//// tab | Info
This is a not complete and not normative list of (mostly) technical terms seen in the docs. It may be helpful for the prompt designer to figure out for which terms the LLM needs a helping hand. For example when it keeps reverting a good translation to a suboptimal translation. Or when it has problems conjugating/declinating a term in your language.
See e.g. section `### List of English terms and their preferred German translations` in `docs/de/llm-prompt.md`.
////
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FILE: docs/en/docs/about/index.md
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# About { #about }
About FastAPI, its design, inspiration and more. 🤓
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FILE: docs/en/docs/advanced/additional-responses.md
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# Additional Responses in OpenAPI { #additional-responses-in-openapi }
/// warning
This is a rather advanced topic.
If you are starting with **FastAPI**, you might not need this.
///
You can declare additional responses, with additional status codes, media types, descriptions, etc.
Those additional responses will be included in the OpenAPI schema, so they will also appear in the API docs.
But for those additional responses you have to make sure you return a `Response` like `JSONResponse` directly, with your status code and content.
## Additional Response with `model` { #additional-response-with-model }
You can pass to your *path operation decorators* a parameter `responses`.
It receives a `dict`: the keys are status codes for each response (like `200`), and the values are other `dict`s with the information for each of them.
Each of those response `dict`s can have a key `model`, containing a Pydantic model, just like `response_model`.
**FastAPI** will take that model, generate its JSON Schema and include it in the correct place in OpenAPI.
For example, to declare another response with a status code `404` and a Pydantic model `Message`, you can write:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial001_py310.py hl[18,22] *}
/// note
Keep in mind that you have to return the `JSONResponse` directly.
///
/// info
The `model` key is not part of OpenAPI.
**FastAPI** will take the Pydantic model from there, generate the JSON Schema, and put it in the correct place.
The correct place is:
* In the key `content`, that has as value another JSON object (`dict`) that contains:
* A key with the media type, e.g. `application/json`, that contains as value another JSON object, that contains:
* A key `schema`, that has as the value the JSON Schema from the model, here's the correct place.
* **FastAPI** adds a reference here to the global JSON Schemas in another place in your OpenAPI instead of including it directly. This way, other applications and clients can use those JSON Schemas directly, provide better code generation tools, etc.
///
The generated responses in the OpenAPI for this *path operation* will be:
```JSON hl_lines="3-12"
{
"responses": {
"404": {
"description": "Additional Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/Message"
}
}
}
},
"200": {
"description": "Successful Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/Item"
}
}
}
},
"422": {
"description": "Validation Error",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/HTTPValidationError"
}
}
}
}
}
}
```
The schemas are referenced to another place inside the OpenAPI schema:
```JSON hl_lines="4-16"
{
"components": {
"schemas": {
"Message": {
"title": "Message",
"required": [
"message"
],
"type": "object",
"properties": {
"message": {
"title": "Message",
"type": "string"
}
}
},
"Item": {
"title": "Item",
"required": [
"id",
"value"
],
"type": "object",
"properties": {
"id": {
"title": "Id",
"type": "string"
},
"value": {
"title": "Value",
"type": "string"
}
}
},
"ValidationError": {
"title": "ValidationError",
"required": [
"loc",
"msg",
"type"
],
"type": "object",
"properties": {
"loc": {
"title": "Location",
"type": "array",
"items": {
"type": "string"
}
},
"msg": {
"title": "Message",
"type": "string"
},
"type": {
"title": "Error Type",
"type": "string"
}
}
},
"HTTPValidationError": {
"title": "HTTPValidationError",
"type": "object",
"properties": {
"detail": {
"title": "Detail",
"type": "array",
"items": {
"$ref": "#/components/schemas/ValidationError"
}
}
}
}
}
}
}
```
## Additional media types for the main response { #additional-media-types-for-the-main-response }
You can use this same `responses` parameter to add different media types for the same main response.
For example, you can add an additional media type of `image/png`, declaring that your *path operation* can return a JSON object (with media type `application/json`) or a PNG image:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial002_py310.py hl[17:22,26] *}
/// note
Notice that you have to return the image using a `FileResponse` directly.
///
/// info
Unless you specify a different media type explicitly in your `responses` parameter, FastAPI will assume the response has the same media type as the main response class (default `application/json`).
But if you have specified a custom response class with `None` as its media type, FastAPI will use `application/json` for any additional response that has an associated model.
///
## Combining information { #combining-information }
You can also combine response information from multiple places, including the `response_model`, `status_code`, and `responses` parameters.
You can declare a `response_model`, using the default status code `200` (or a custom one if you need), and then declare additional information for that same response in `responses`, directly in the OpenAPI schema.
**FastAPI** will keep the additional information from `responses`, and combine it with the JSON Schema from your model.
For example, you can declare a response with a status code `404` that uses a Pydantic model and has a custom `description`.
And a response with a status code `200` that uses your `response_model`, but includes a custom `example`:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial003_py310.py hl[20:31] *}
It will all be combined and included in your OpenAPI, and shown in the API docs:
## Combine predefined responses and custom ones { #combine-predefined-responses-and-custom-ones }
You might want to have some predefined responses that apply to many *path operations*, but you want to combine them with custom responses needed by each *path operation*.
For those cases, you can use the Python technique of "unpacking" a `dict` with `**dict_to_unpack`:
```Python
old_dict = {
"old key": "old value",
"second old key": "second old value",
}
new_dict = {**old_dict, "new key": "new value"}
```
Here, `new_dict` will contain all the key-value pairs from `old_dict` plus the new key-value pair:
```Python
{
"old key": "old value",
"second old key": "second old value",
"new key": "new value",
}
```
You can use that technique to reuse some predefined responses in your *path operations* and combine them with additional custom ones.
For example:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial004_py310.py hl[11:15,24] *}
## More information about OpenAPI responses { #more-information-about-openapi-responses }
To see what exactly you can include in the responses, you can check these sections in the OpenAPI specification:
* [OpenAPI Responses Object](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md#responses-object), it includes the `Response Object`.
* [OpenAPI Response Object](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md#response-object), you can include anything from this directly in each response inside your `responses` parameter. Including `description`, `headers`, `content` (inside of this is that you declare different media types and JSON Schemas), and `links`.
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FILE: docs/en/docs/advanced/additional-status-codes.md
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# Additional Status Codes { #additional-status-codes }
By default, **FastAPI** will return the responses using a `JSONResponse`, putting the content you return from your *path operation* inside of that `JSONResponse`.
It will use the default status code or the one you set in your *path operation*.
## Additional status codes { #additional-status-codes_1 }
If you want to return additional status codes apart from the main one, you can do that by returning a `Response` directly, like a `JSONResponse`, and set the additional status code directly.
For example, let's say that you want to have a *path operation* that allows to update items, and returns HTTP status codes of 200 "OK" when successful.
But you also want it to accept new items. And when the items didn't exist before, it creates them, and returns an HTTP status code of 201 "Created".
To achieve that, import `JSONResponse`, and return your content there directly, setting the `status_code` that you want:
{* ../../docs_src/additional_status_codes/tutorial001_an_py310.py hl[4,25] *}
/// warning
When you return a `Response` directly, like in the example above, it will be returned directly.
It won't be serialized with a model, etc.
Make sure it has the data you want it to have, and that the values are valid JSON (if you are using `JSONResponse`).
///
/// note | Technical Details
You could also use `from starlette.responses import JSONResponse`.
**FastAPI** provides the same `starlette.responses` as `fastapi.responses` just as a convenience for you, the developer. But most of the available responses come directly from Starlette. The same with `status`.
///
## OpenAPI and API docs { #openapi-and-api-docs }
If you return additional status codes and responses directly, they won't be included in the OpenAPI schema (the API docs), because FastAPI doesn't have a way to know beforehand what you are going to return.
But you can document that in your code, using: [Additional Responses](additional-responses.md).
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FILE: docs/en/docs/advanced/advanced-dependencies.md
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# Advanced Dependencies { #advanced-dependencies }
## Parameterized dependencies { #parameterized-dependencies }
All the dependencies we have seen are a fixed function or class.
But there could be cases where you want to be able to set parameters on the dependency, without having to declare many different functions or classes.
Let's imagine that we want to have a dependency that checks if the query parameter `q` contains some fixed content.
But we want to be able to parameterize that fixed content.
## A "callable" instance { #a-callable-instance }
In Python there's a way to make an instance of a class a "callable".
Not the class itself (which is already a callable), but an instance of that class.
To do that, we declare a method `__call__`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[12] *}
In this case, this `__call__` is what **FastAPI** will use to check for additional parameters and sub-dependencies, and this is what will be called to pass a value to the parameter in your *path operation function* later.
## Parameterize the instance { #parameterize-the-instance }
And now, we can use `__init__` to declare the parameters of the instance that we can use to "parameterize" the dependency:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[9] *}
In this case, **FastAPI** won't ever touch or care about `__init__`, we will use it directly in our code.
## Create an instance { #create-an-instance }
We could create an instance of this class with:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[18] *}
And that way we are able to "parameterize" our dependency, that now has `"bar"` inside of it, as the attribute `checker.fixed_content`.
## Use the instance as a dependency { #use-the-instance-as-a-dependency }
Then, we could use this `checker` in a `Depends(checker)`, instead of `Depends(FixedContentQueryChecker)`, because the dependency is the instance, `checker`, not the class itself.
And when solving the dependency, **FastAPI** will call this `checker` like:
```Python
checker(q="somequery")
```
...and pass whatever that returns as the value of the dependency in our *path operation function* as the parameter `fixed_content_included`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[22] *}
/// tip
All this might seem contrived. And it might not be very clear how is it useful yet.
These examples are intentionally simple, but show how it all works.
In the chapters about security, there are utility functions that are implemented in this same way.
If you understood all this, you already know how those utility tools for security work underneath.
///
## Dependencies with `yield`, `HTTPException`, `except` and Background Tasks { #dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks }
/// warning
You most probably don't need these technical details.
These details are useful mainly if you had a FastAPI application older than 0.121.0 and you are facing issues with dependencies with `yield`.
///
Dependencies with `yield` have evolved over time to account for the different use cases and to fix some issues, here's a summary of what has changed.
### Dependencies with `yield` and `scope` { #dependencies-with-yield-and-scope }
In version 0.121.0, FastAPI added support for `Depends(scope="function")` for dependencies with `yield`.
Using `Depends(scope="function")`, the exit code after `yield` is executed right after the *path operation function* is finished, before the response is sent back to the client.
And when using `Depends(scope="request")` (the default), the exit code after `yield` is executed after the response is sent.
You can read more about it in the docs for [Dependencies with `yield` - Early exit and `scope`](../tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md#early-exit-and-scope).
### Dependencies with `yield` and `StreamingResponse`, Technical Details { #dependencies-with-yield-and-streamingresponse-technical-details }
Before FastAPI 0.118.0, if you used a dependency with `yield`, it would run the exit code after the *path operation function* returned but right before sending the response.
The intention was to avoid holding resources for longer than necessary, waiting for the response to travel through the network.
This change also meant that if you returned a `StreamingResponse`, the exit code of the dependency with `yield` would have been already run.
For example, if you had a database session in a dependency with `yield`, the `StreamingResponse` would not be able to use that session while streaming data because the session would have already been closed in the exit code after `yield`.
This behavior was reverted in 0.118.0, to make the exit code after `yield` be executed after the response is sent.
/// info
As you will see below, this is very similar to the behavior before version 0.106.0, but with several improvements and bug fixes for corner cases.
///
#### Use Cases with Early Exit Code { #use-cases-with-early-exit-code }
There are some use cases with specific conditions that could benefit from the old behavior of running the exit code of dependencies with `yield` before sending the response.
For example, imagine you have code that uses a database session in a dependency with `yield` only to verify a user, but the database session is never used again in the *path operation function*, only in the dependency, **and** the response takes a long time to be sent, like a `StreamingResponse` that sends data slowly, but for some reason doesn't use the database.
In this case, the database session would be held until the response is finished being sent, but if you don't use it, then it wouldn't be necessary to hold it.
Here's how it could look like:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py *}
The exit code, the automatic closing of the `Session` in:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[19:21] *}
...would be run after the response finishes sending the slow data:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[30:38] hl[31:33] *}
But as `generate_stream()` doesn't use the database session, it is not really necessary to keep the session open while sending the response.
If you have this specific use case using SQLModel (or SQLAlchemy), you could explicitly close the session after you don't need it anymore:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial014_an_py310.py ln[24:28] hl[28] *}
That way the session would release the database connection, so other requests could use it.
If you have a different use case that needs to exit early from a dependency with `yield`, please create a [GitHub Discussion Question](https://github.com/fastapi/fastapi/discussions/new?category=questions) with your specific use case and why you would benefit from having early closing for dependencies with `yield`.
If there are compelling use cases for early closing in dependencies with `yield`, I would consider adding a new way to opt in to early closing.
### Dependencies with `yield` and `except`, Technical Details { #dependencies-with-yield-and-except-technical-details }
Before FastAPI 0.110.0, if you used a dependency with `yield`, and then you captured an exception with `except` in that dependency, and you didn't raise the exception again, the exception would be automatically raised/forwarded to any exception handlers or the internal server error handler.
This was changed in version 0.110.0 to fix unhandled memory consumption from forwarded exceptions without a handler (internal server errors), and to make it consistent with the behavior of regular Python code.
### Background Tasks and Dependencies with `yield`, Technical Details { #background-tasks-and-dependencies-with-yield-technical-details }
Before FastAPI 0.106.0, raising exceptions after `yield` was not possible, the exit code in dependencies with `yield` was executed *after* the response was sent, so [Exception Handlers](../tutorial/handling-errors.md#install-custom-exception-handlers) would have already run.
This was designed this way mainly to allow using the same objects "yielded" by dependencies inside of background tasks, because the exit code would be executed after the background tasks were finished.
This was changed in FastAPI 0.106.0 with the intention to not hold resources while waiting for the response to travel through the network.
/// tip
Additionally, a background task is normally an independent set of logic that should be handled separately, with its own resources (e.g. its own database connection).
So, this way you will probably have cleaner code.
///
If you used to rely on this behavior, now you should create the resources for background tasks inside the background task itself, and use internally only data that doesn't depend on the resources of dependencies with `yield`.
For example, instead of using the same database session, you would create a new database session inside of the background task, and you would obtain the objects from the database using this new session. And then instead of passing the object from the database as a parameter to the background task function, you would pass the ID of that object and then obtain the object again inside the background task function.
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FILE: docs/en/docs/advanced/advanced-python-types.md
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# Advanced Python Types { #advanced-python-types }
Here are some additional ideas that might be useful when working with Python types.
## Using `Union` or `Optional` { #using-union-or-optional }
If your code for some reason can't use `|`, for example if it's not in a type annotation but in something like `response_model=`, instead of using the vertical bar (`|`) you can use `Union` from `typing`.
For example, you could declare that something could be a `str` or `None`:
```python
from typing import Union
def say_hi(name: Union[str, None]):
print(f"Hi {name}!")
```
`typing` also has a shortcut to declare that something could be `None`, with `Optional`.
Here's a tip from my very **subjective** point of view:
* 🚨 Avoid using `Optional[SomeType]`
* Instead ✨ **use `Union[SomeType, None]`** ✨.
Both are equivalent and underneath they are the same, but I would recommend `Union` instead of `Optional` because the word "**optional**" would seem to imply that the value is optional, and it actually means "it can be `None`", even if it's not optional and is still required.
I think `Union[SomeType, None]` is more explicit about what it means.
It's just about the words and names. But those words can affect how you and your teammates think about the code.
As an example, let's take this function:
```python
from typing import Optional
def say_hi(name: Optional[str]):
print(f"Hey {name}!")
```
The parameter `name` is defined as `Optional[str]`, but it is **not optional**, you cannot call the function without the parameter:
```Python
say_hi() # Oh, no, this throws an error! 😱
```
The `name` parameter is **still required** (not *optional*) because it doesn't have a default value. Still, `name` accepts `None` as the value:
```Python
say_hi(name=None) # This works, None is valid 🎉
```
The good news is, in most cases, you will be able to simply use `|` to define unions of types:
```python
def say_hi(name: str | None):
print(f"Hey {name}!")
```
So, normally you don't have to worry about names like `Optional` and `Union`. 😎
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FILE: docs/en/docs/advanced/async-tests.md
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# Async Tests { #async-tests }
You have already seen how to test your **FastAPI** applications using the provided `TestClient`. Up to now, you have only seen how to write synchronous tests, without using `async` functions.
Being able to use asynchronous functions in your tests could be useful, for example, when you're querying your database asynchronously. Imagine you want to test sending requests to your FastAPI application and then verify that your backend successfully wrote the correct data in the database, while using an async database library.
Let's look at how we can make that work.
## pytest.mark.anyio { #pytest-mark-anyio }
If we want to call asynchronous functions in our tests, our test functions have to be asynchronous. AnyIO provides a neat plugin for this, that allows us to specify that some test functions are to be called asynchronously.
## HTTPX { #httpx }
Even if your **FastAPI** application uses normal `def` functions instead of `async def`, it is still an `async` application underneath.
The `TestClient` does some magic inside to call the asynchronous FastAPI application in your normal `def` test functions, using standard pytest. But that magic doesn't work anymore when we're using it inside asynchronous functions. By running our tests asynchronously, we can no longer use the `TestClient` inside our test functions.
The `TestClient` is based on [HTTPX](https://www.python-httpx.org), and luckily, we can use it directly to test the API.
## Example { #example }
For a simple example, let's consider a file structure similar to the one described in [Bigger Applications](../tutorial/bigger-applications.md) and [Testing](../tutorial/testing.md):
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ └── test_main.py
```
The file `main.py` would have:
{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/main.py *}
The file `test_main.py` would have the tests for `main.py`, it could look like this now:
{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/test_main.py *}
## Run it { #run-it }
You can run your tests as usual via:
But if we access the docs UI at the "official" URL using the proxy with port `9999`, at `/api/v1/docs`, it works correctly! 🎉
You can check it at [http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs](http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs):
Right as we wanted it. ✔️
This is because FastAPI uses this `root_path` to create the default `server` in OpenAPI with the URL provided by `root_path`.
## Additional servers { #additional-servers }
/// warning
This is a more advanced use case. Feel free to skip it.
///
By default, **FastAPI** will create a `server` in the OpenAPI schema with the URL for the `root_path`.
But you can also provide other alternative `servers`, for example if you want *the same* docs UI to interact with both a staging and a production environment.
If you pass a custom list of `servers` and there's a `root_path` (because your API lives behind a proxy), **FastAPI** will insert a "server" with this `root_path` at the beginning of the list.
For example:
{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial003_py310.py hl[4:7] *}
Will generate an OpenAPI schema like:
```JSON hl_lines="5-7"
{
"openapi": "3.1.0",
// More stuff here
"servers": [
{
"url": "/api/v1"
},
{
"url": "https://stag.example.com",
"description": "Staging environment"
},
{
"url": "https://prod.example.com",
"description": "Production environment"
}
],
"paths": {
// More stuff here
}
}
```
/// tip
Notice the auto-generated server with a `url` value of `/api/v1`, taken from the `root_path`.
///
In the docs UI at [http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs](http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs) it would look like:
/// tip
The docs UI will interact with the server that you select.
///
/// note | Technical Details
The `servers` property in the OpenAPI specification is optional.
If you don't specify the `servers` parameter and `root_path` is equal to `/`, the `servers` property in the generated OpenAPI schema will be omitted entirely by default, which is the equivalent of a single server with a `url` value of `/`.
///
### Disable automatic server from `root_path` { #disable-automatic-server-from-root-path }
If you don't want **FastAPI** to include an automatic server using the `root_path`, you can use the parameter `root_path_in_servers=False`:
{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial004_py310.py hl[9] *}
and then it won't include it in the OpenAPI schema.
## Mounting a sub-application { #mounting-a-sub-application }
If you need to mount a sub-application (as described in [Sub Applications - Mounts](sub-applications.md)) while also using a proxy with `root_path`, you can do it normally, as you would expect.
FastAPI will internally use the `root_path` smartly, so it will just work. ✨
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FILE: docs/en/docs/advanced/custom-response.md
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# Custom Response - HTML, Stream, File, others { #custom-response-html-stream-file-others }
By default, **FastAPI** will return JSON responses.
You can override it by returning a `Response` directly as seen in [Return a Response directly](response-directly.md).
But if you return a `Response` directly (or any subclass, like `JSONResponse`), the data won't be automatically converted (even if you declare a `response_model`), and the documentation won't be automatically generated (for example, including the specific "media type", in the HTTP header `Content-Type` as part of the generated OpenAPI).
But you can also declare the `Response` that you want to be used (e.g. any `Response` subclass), in the *path operation decorator* using the `response_class` parameter.
The contents that you return from your *path operation function* will be put inside of that `Response`.
/// note
If you use a response class with no media type, FastAPI will expect your response to have no content, so it will not document the response format in its generated OpenAPI docs.
///
## JSON Responses { #json-responses }
By default FastAPI returns JSON responses.
If you declare a [Response Model](../tutorial/response-model.md) FastAPI will use it to serialize the data to JSON, using Pydantic.
If you don't declare a response model, FastAPI will use the `jsonable_encoder` explained in [JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md) and put it in a `JSONResponse`.
If you declare a `response_class` with a JSON media type (`application/json`), like is the case with the `JSONResponse`, the data you return will be automatically converted (and filtered) with any Pydantic `response_model` that you declared in the *path operation decorator*. But the data won't be serialized to JSON bytes with Pydantic, instead it will be converted with the `jsonable_encoder` and then passed to the `JSONResponse` class, which will serialize it to bytes using the standard JSON library in Python.
### JSON Performance { #json-performance }
In short, if you want the maximum performance, use a [Response Model](../tutorial/response-model.md) and don't declare a `response_class` in the *path operation decorator*.
{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py ln[15:17] hl[16] *}
## HTML Response { #html-response }
To return a response with HTML directly from **FastAPI**, use `HTMLResponse`.
* Import `HTMLResponse`.
* Pass `HTMLResponse` as the parameter `response_class` of your *path operation decorator*.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial002_py310.py hl[2,7] *}
/// info
The parameter `response_class` will also be used to define the "media type" of the response.
In this case, the HTTP header `Content-Type` will be set to `text/html`.
And it will be documented as such in OpenAPI.
///
### Return a `Response` { #return-a-response }
As seen in [Return a Response directly](response-directly.md), you can also override the response directly in your *path operation*, by returning it.
The same example from above, returning an `HTMLResponse`, could look like:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial003_py310.py hl[2,7,19] *}
/// warning
A `Response` returned directly by your *path operation function* won't be documented in OpenAPI (for example, the `Content-Type` won't be documented) and won't be visible in the automatic interactive docs.
///
/// info
Of course, the actual `Content-Type` header, status code, etc, will come from the `Response` object you returned.
///
### Document in OpenAPI and override `Response` { #document-in-openapi-and-override-response }
If you want to override the response from inside of the function but at the same time document the "media type" in OpenAPI, you can use the `response_class` parameter AND return a `Response` object.
The `response_class` will then be used only to document the OpenAPI *path operation*, but your `Response` will be used as is.
#### Return an `HTMLResponse` directly { #return-an-htmlresponse-directly }
For example, it could be something like:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial004_py310.py hl[7,21,23] *}
In this example, the function `generate_html_response()` already generates and returns a `Response` instead of returning the HTML in a `str`.
By returning the result of calling `generate_html_response()`, you are already returning a `Response` that will override the default **FastAPI** behavior.
But as you passed the `HTMLResponse` in the `response_class` too, **FastAPI** will know how to document it in OpenAPI and the interactive docs as HTML with `text/html`:
## Available responses { #available-responses }
Here are some of the available responses.
Keep in mind that you can use `Response` to return anything else, or even create a custom sub-class.
/// note | Technical Details
You could also use `from starlette.responses import HTMLResponse`.
**FastAPI** provides the same `starlette.responses` as `fastapi.responses` just as a convenience for you, the developer. But most of the available responses come directly from Starlette.
///
### `Response` { #response }
The main `Response` class, all the other responses inherit from it.
You can return it directly.
It accepts the following parameters:
* `content` - A `str` or `bytes`.
* `status_code` - An `int` HTTP status code.
* `headers` - A `dict` of strings.
* `media_type` - A `str` giving the media type. E.g. `"text/html"`.
FastAPI (actually Starlette) will automatically include a Content-Length header. It will also include a Content-Type header, based on the `media_type` and appending a charset for text types.
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}
### `HTMLResponse` { #htmlresponse }
Takes some text or bytes and returns an HTML response, as you read above.
### `PlainTextResponse` { #plaintextresponse }
Takes some text or bytes and returns a plain text response.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial005_py310.py hl[2,7,9] *}
### `JSONResponse` { #jsonresponse }
Takes some data and returns an `application/json` encoded response.
This is the default response used in **FastAPI**, as you read above.
/// note | Technical Details
But if you declare a response model or return type, that will be used directly to serialize the data to JSON, and a response with the right media type for JSON will be returned directly, without using the `JSONResponse` class.
This is the ideal way to get the best performance.
///
### `RedirectResponse` { #redirectresponse }
Returns an HTTP redirect. Uses a 307 status code (Temporary Redirect) by default.
You can return a `RedirectResponse` directly:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006_py310.py hl[2,9] *}
---
Or you can use it in the `response_class` parameter:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006b_py310.py hl[2,7,9] *}
If you do that, then you can return the URL directly from your *path operation* function.
In this case, the `status_code` used will be the default one for the `RedirectResponse`, which is `307`.
---
You can also use the `status_code` parameter combined with the `response_class` parameter:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006c_py310.py hl[2,7,9] *}
### `StreamingResponse` { #streamingresponse }
Takes an async generator or a normal generator/iterator (a function with `yield`) and streams the response body.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial007_py310.py hl[3,16] *}
/// note | Technical Details
An `async` task can only be cancelled when it reaches an `await`. If there is no `await`, the generator (function with `yield`) can not be cancelled properly and may keep running even after cancellation is requested.
Since this small example does not need any `await` statements, we add an `await anyio.sleep(0)` to give the event loop a chance to handle cancellation.
This would be even more important with large or infinite streams.
///
/// tip
Instead of returning a `StreamingResponse` directly, you should probably follow the style in [Stream Data](./stream-data.md), it's much more convenient and handles cancellation behind the scenes for you.
If you are streaming JSON Lines, follow the [Stream JSON Lines](../tutorial/stream-json-lines.md) tutorial.
///
### `FileResponse` { #fileresponse }
Asynchronously streams a file as the response.
Takes a different set of arguments to instantiate than the other response types:
* `path` - The file path to the file to stream.
* `headers` - Any custom headers to include, as a dictionary.
* `media_type` - A string giving the media type. If unset, the filename or path will be used to infer a media type.
* `filename` - If set, this will be included in the response `Content-Disposition`.
File responses will include appropriate `Content-Length`, `Last-Modified` and `ETag` headers.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009_py310.py hl[2,10] *}
You can also use the `response_class` parameter:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009b_py310.py hl[2,8,10] *}
In this case, you can return the file path directly from your *path operation* function.
## Custom response class { #custom-response-class }
You can create your own custom response class, inheriting from `Response` and using it.
For example, let's say that you want to use [`orjson`](https://github.com/ijl/orjson) with some settings.
Let's say you want it to return indented and formatted JSON, so you want to use the orjson option `orjson.OPT_INDENT_2`.
You could create a `CustomORJSONResponse`. The main thing you have to do is create a `Response.render(content)` method that returns the content as `bytes`:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009c_py310.py hl[9:14,17] *}
Now instead of returning:
```json
{"message": "Hello World"}
```
...this response will return:
```json
{
"message": "Hello World"
}
```
Of course, you will probably find much better ways to take advantage of this than formatting JSON. 😉
### `orjson` or Response Model { #orjson-or-response-model }
If what you are looking for is performance, you are probably better off using a [Response Model](../tutorial/response-model.md) than an `orjson` response.
With a response model, FastAPI will use Pydantic to serialize the data to JSON, without using intermediate steps, like converting it with `jsonable_encoder`, which would happen in any other case.
And under the hood, Pydantic uses the same underlying Rust mechanisms as `orjson` to serialize to JSON, so you will already get the best performance with a response model.
## Default response class { #default-response-class }
When creating a **FastAPI** class instance or an `APIRouter` you can specify which response class to use by default.
The parameter that defines this is `default_response_class`.
In the example below, **FastAPI** will use `HTMLResponse` by default, in all *path operations*, instead of JSON.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial010_py310.py hl[2,4] *}
/// tip
You can still override `response_class` in *path operations* as before.
///
## Additional documentation { #additional-documentation }
You can also declare the media type and many other details in OpenAPI using `responses`: [Additional Responses in OpenAPI](additional-responses.md).
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FILE: docs/en/docs/advanced/dataclasses.md
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# Using Dataclasses { #using-dataclasses }
FastAPI is built on top of **Pydantic**, and I have been showing you how to use Pydantic models to declare requests and responses.
But FastAPI also supports using [`dataclasses`](https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html) the same way:
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}
This is still supported thanks to **Pydantic**, as it has [internal support for `dataclasses`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel).
So, even with the code above that doesn't use Pydantic explicitly, FastAPI is using Pydantic to convert those standard dataclasses to Pydantic's own flavor of dataclasses.
And of course, it supports the same:
* data validation
* data serialization
* data documentation, etc.
This works the same way as with Pydantic models. And it is actually achieved in the same way underneath, using Pydantic.
/// info
Keep in mind that dataclasses can't do everything Pydantic models can do.
So, you might still need to use Pydantic models.
But if you have a bunch of dataclasses laying around, this is a nice trick to use them to power a web API using FastAPI. 🤓
///
## Dataclasses in `response_model` { #dataclasses-in-response-model }
You can also use `dataclasses` in the `response_model` parameter:
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}
The dataclass will be automatically converted to a Pydantic dataclass.
This way, its schema will show up in the API docs user interface:
## Dataclasses in Nested Data Structures { #dataclasses-in-nested-data-structures }
You can also combine `dataclasses` with other type annotations to make nested data structures.
In some cases, you might still have to use Pydantic's version of `dataclasses`. For example, if you have errors with the automatically generated API documentation.
In that case, you can simply swap the standard `dataclasses` with `pydantic.dataclasses`, which is a drop-in replacement:
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}
1. We still import `field` from standard `dataclasses`.
2. `pydantic.dataclasses` is a drop-in replacement for `dataclasses`.
3. The `Author` dataclass includes a list of `Item` dataclasses.
4. The `Author` dataclass is used as the `response_model` parameter.
5. You can use other standard type annotations with dataclasses as the request body.
In this case, it's a list of `Item` dataclasses.
6. Here we are returning a dictionary that contains `items` which is a list of dataclasses.
FastAPI is still capable of serializing the data to JSON.
7. Here the `response_model` is using a type annotation of a list of `Author` dataclasses.
Again, you can combine `dataclasses` with standard type annotations.
8. Notice that this *path operation function* uses regular `def` instead of `async def`.
As always, in FastAPI you can combine `def` and `async def` as needed.
If you need a refresher about when to use which, check out the section _"In a hurry?"_ in the docs about [`async` and `await`](../async.md#in-a-hurry).
9. This *path operation function* is not returning dataclasses (although it could), but a list of dictionaries with internal data.
FastAPI will use the `response_model` parameter (that includes dataclasses) to convert the response.
You can combine `dataclasses` with other type annotations in many different combinations to form complex data structures.
Check the in-code annotation tips above to see more specific details.
## Learn More { #learn-more }
You can also combine `dataclasses` with other Pydantic models, inherit from them, include them in your own models, etc.
To learn more, check the [Pydantic docs about dataclasses](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/).
## Version { #version }
This is available since FastAPI version `0.67.0`. 🔖
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FILE: docs/en/docs/advanced/events.md
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# Lifespan Events { #lifespan-events }
You can define logic (code) that should be executed before the application **starts up**. This means that this code will be executed **once**, **before** the application **starts receiving requests**.
The same way, you can define logic (code) that should be executed when the application is **shutting down**. In this case, this code will be executed **once**, **after** having handled possibly **many requests**.
Because this code is executed before the application **starts** taking requests, and right after it **finishes** handling requests, it covers the whole application **lifespan** (the word "lifespan" will be important in a second 😉).
This can be very useful for setting up **resources** that you need to use for the whole app, and that are **shared** among requests, and/or that you need to **clean up** afterwards. For example, a database connection pool, or loading a shared machine learning model.
## Use Case { #use-case }
Let's start with an example **use case** and then see how to solve it with this.
Let's imagine that you have some **machine learning models** that you want to use to handle requests. 🤖
The same models are shared among requests, so, it's not one model per request, or one per user or something similar.
Let's imagine that loading the model can **take quite some time**, because it has to read a lot of **data from disk**. So you don't want to do it for every request.
You could load it at the top level of the module/file, but that would also mean that it would **load the model** even if you are just running a simple automated test, then that test would be **slow** because it would have to wait for the model to load before being able to run an independent part of the code.
That's what we'll solve, let's load the model before the requests are handled, but only right before the application starts receiving requests, not while the code is being loaded.
## Lifespan { #lifespan }
You can define this *startup* and *shutdown* logic using the `lifespan` parameter of the `FastAPI` app, and a "context manager" (I'll show you what that is in a second).
Let's start with an example and then see it in detail.
We create an async function `lifespan()` with `yield` like this:
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[16,19] *}
Here we are simulating the expensive *startup* operation of loading the model by putting the (fake) model function in the dictionary with machine learning models before the `yield`. This code will be executed **before** the application **starts taking requests**, during the *startup*.
And then, right after the `yield`, we unload the model. This code will be executed **after** the application **finishes handling requests**, right before the *shutdown*. This could, for example, release resources like memory or a GPU.
/// tip
The `shutdown` would happen when you are **stopping** the application.
Maybe you need to start a new version, or you just got tired of running it. 🤷
///
### Lifespan function { #lifespan-function }
The first thing to notice, is that we are defining an async function with `yield`. This is very similar to Dependencies with `yield`.
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[14:19] *}
The first part of the function, before the `yield`, will be executed **before** the application starts.
And the part after the `yield` will be executed **after** the application has finished.
### Async Context Manager { #async-context-manager }
If you check, the function is decorated with an `@asynccontextmanager`.
That converts the function into something called an "**async context manager**".
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[1,13] *}
A **context manager** in Python is something that you can use in a `with` statement, for example, `open()` can be used as a context manager:
```Python
with open("file.txt") as file:
file.read()
```
In recent versions of Python, there's also an **async context manager**. You would use it with `async with`:
```Python
async with lifespan(app):
await do_stuff()
```
When you create a context manager or an async context manager like above, what it does is that, before entering the `with` block, it will execute the code before the `yield`, and after exiting the `with` block, it will execute the code after the `yield`.
In our code example above, we don't use it directly, but we pass it to FastAPI for it to use it.
The `lifespan` parameter of the `FastAPI` app takes an **async context manager**, so we can pass our new `lifespan` async context manager to it.
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[22] *}
## Alternative Events (deprecated) { #alternative-events-deprecated }
/// warning
The recommended way to handle the *startup* and *shutdown* is using the `lifespan` parameter of the `FastAPI` app as described above. If you provide a `lifespan` parameter, `startup` and `shutdown` event handlers will no longer be called. It's all `lifespan` or all events, not both.
You can probably skip this part.
///
There's an alternative way to define this logic to be executed during *startup* and during *shutdown*.
You can define event handlers (functions) that need to be executed before the application starts up, or when the application is shutting down.
These functions can be declared with `async def` or normal `def`.
### `startup` event { #startup-event }
To add a function that should be run before the application starts, declare it with the event `"startup"`:
{* ../../docs_src/events/tutorial001_py310.py hl[8] *}
In this case, the `startup` event handler function will initialize the items "database" (just a `dict`) with some values.
You can add more than one event handler function.
And your application won't start receiving requests until all the `startup` event handlers have completed.
### `shutdown` event { #shutdown-event }
To add a function that should be run when the application is shutting down, declare it with the event `"shutdown"`:
{* ../../docs_src/events/tutorial002_py310.py hl[6] *}
Here, the `shutdown` event handler function will write a text line `"Application shutdown"` to a file `log.txt`.
/// info
In the `open()` function, the `mode="a"` means "append", so, the line will be added after whatever is on that file, without overwriting the previous contents.
///
/// tip
Notice that in this case we are using a standard Python `open()` function that interacts with a file.
So, it involves I/O (input/output), that requires "waiting" for things to be written to disk.
But `open()` doesn't use `async` and `await`.
So, we declare the event handler function with standard `def` instead of `async def`.
///
### `startup` and `shutdown` together { #startup-and-shutdown-together }
There's a high chance that the logic for your *startup* and *shutdown* is connected, you might want to start something and then finish it, acquire a resource and then release it, etc.
Doing that in separated functions that don't share logic or variables together is more difficult as you would need to store values in global variables or similar tricks.
Because of that, it's now recommended to instead use the `lifespan` as explained above.
## Technical Details { #technical-details }
Just a technical detail for the curious nerds. 🤓
Underneath, in the ASGI technical specification, this is part of the [Lifespan Protocol](https://asgi.readthedocs.io/en/latest/specs/lifespan.html), and it defines events called `startup` and `shutdown`.
/// info
You can read more about the Starlette `lifespan` handlers in [Starlette's Lifespan' docs](https://www.starlette.dev/lifespan/).
Including how to handle lifespan state that can be used in other areas of your code.
///
## Sub Applications { #sub-applications }
🚨 Keep in mind that these lifespan events (startup and shutdown) will only be executed for the main application, not for [Sub Applications - Mounts](sub-applications.md).
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FILE: docs/en/docs/advanced/generate-clients.md
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# Generating SDKs { #generating-sdks }
Because **FastAPI** is based on the **OpenAPI** specification, its APIs can be described in a standard format that many tools understand.
This makes it easy to generate up-to-date **documentation**, client libraries (**SDKs**) in multiple languages, and **testing** or **automation workflows** that stay in sync with your code.
In this guide, you'll learn how to generate a **TypeScript SDK** for your FastAPI backend.
## Open Source SDK Generators { #open-source-sdk-generators }
A versatile option is the [OpenAPI Generator](https://openapi-generator.tech/), which supports **many programming languages** and can generate SDKs from your OpenAPI specification.
For **TypeScript clients**, [Hey API](https://heyapi.dev/) is a purpose-built solution, providing an optimized experience for the TypeScript ecosystem.
You can discover more SDK generators on [OpenAPI.Tools](https://openapi.tools/#sdk).
/// tip
FastAPI automatically generates **OpenAPI 3.1** specifications, so any tool you use must support this version.
///
## SDK Generators from FastAPI Sponsors { #sdk-generators-from-fastapi-sponsors }
This section highlights **venture-backed** and **company-supported** solutions from companies that sponsor FastAPI. These products provide **additional features** and **integrations** on top of high-quality generated SDKs.
By ✨ [**sponsoring FastAPI**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author) ✨, these companies help ensure the framework and its **ecosystem** remain healthy and **sustainable**.
Their sponsorship also demonstrates a strong commitment to the FastAPI **community** (you), showing that they care not only about offering a **great service** but also about supporting a **robust and thriving framework**, FastAPI. 🙇
For example, you might want to try:
* [Stainless](https://www.stainless.com/?utm_source=fastapi&utm_medium=referral)
* [liblab](https://developers.liblab.com/tutorials/sdk-for-fastapi?utm_source=fastapi)
Some of these solutions may also be open source or offer free tiers, so you can try them without a financial commitment. Other commercial SDK generators are available and can be found online. 🤓
## Create a TypeScript SDK { #create-a-typescript-sdk }
Let's start with a simple FastAPI application:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial001_py310.py hl[7:9,12:13,16:17,21] *}
Notice that the *path operations* define the models they use for request payload and response payload, using the models `Item` and `ResponseMessage`.
### API Docs { #api-docs }
If you go to `/docs`, you will see that it has the **schemas** for the data to be sent in requests and received in responses:
You can see those schemas because they were declared with the models in the app.
That information is available in the app's **OpenAPI schema**, and then shown in the API docs.
That same information from the models that is included in OpenAPI is what can be used to **generate the client code**.
### Hey API { #hey-api }
Once we have a FastAPI app with the models, we can use Hey API to generate a TypeScript client. The fastest way to do that is via npx.
```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i http://localhost:8000/openapi.json -o src/client
```
This will generate a TypeScript SDK in `./src/client`.
You can learn how to [install `@hey-api/openapi-ts`](https://heyapi.dev/openapi-ts/get-started) and read about the [generated output](https://heyapi.dev/openapi-ts/output) on their website.
### Using the SDK { #using-the-sdk }
Now you can import and use the client code. It could look like this, notice that you get autocompletion for the methods:
You will also get autocompletion for the payload to send:
/// tip
Notice the autocompletion for `name` and `price`, that was defined in the FastAPI application, in the `Item` model.
///
You will have inline errors for the data that you send:
The response object will also have autocompletion:
## FastAPI App with Tags { #fastapi-app-with-tags }
In many cases, your FastAPI app will be bigger, and you will probably use tags to separate different groups of *path operations*.
For example, you could have a section for **items** and another section for **users**, and they could be separated by tags:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial002_py310.py hl[21,26,34] *}
### Generate a TypeScript Client with Tags { #generate-a-typescript-client-with-tags }
If you generate a client for a FastAPI app using tags, it will normally also separate the client code based on the tags.
This way, you will be able to have things ordered and grouped correctly for the client code:
In this case, you have:
* `ItemsService`
* `UsersService`
### Client Method Names { #client-method-names }
Right now, the generated method names like `createItemItemsPost` don't look very clean:
```TypeScript
ItemsService.createItemItemsPost({name: "Plumbus", price: 5})
```
...that's because the client generator uses the OpenAPI internal **operation ID** for each *path operation*.
OpenAPI requires that each operation ID is unique across all the *path operations*, so FastAPI uses the **function name**, the **path**, and the **HTTP method/operation** to generate that operation ID, because that way it can make sure that the operation IDs are unique.
But I'll show you how to improve that next. 🤓
## Custom Operation IDs and Better Method Names { #custom-operation-ids-and-better-method-names }
You can **modify** the way these operation IDs are **generated** to make them simpler and have **simpler method names** in the clients.
In this case, you will have to ensure that each operation ID is **unique** in some other way.
For example, you could make sure that each *path operation* has a tag, and then generate the operation ID based on the **tag** and the *path operation* **name** (the function name).
### Custom Generate Unique ID Function { #custom-generate-unique-id-function }
FastAPI uses a **unique ID** for each *path operation*, which is used for the **operation ID** and also for the names of any needed custom models, for requests or responses.
You can customize that function. It takes an `APIRoute` and outputs a string.
For example, here it is using the first tag (you will probably have only one tag) and the *path operation* name (the function name).
You can then pass that custom function to **FastAPI** as the `generate_unique_id_function` parameter:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial003_py310.py hl[6:7,10] *}
### Generate a TypeScript Client with Custom Operation IDs { #generate-a-typescript-client-with-custom-operation-ids }
Now, if you generate the client again, you will see that it has the improved method names:
As you see, the method names now have the tag and then the function name, now they don't include information from the URL path and the HTTP operation.
### Preprocess the OpenAPI Specification for the Client Generator { #preprocess-the-openapi-specification-for-the-client-generator }
The generated code still has some **duplicated information**.
We already know that this method is related to the **items** because that word is in the `ItemsService` (taken from the tag), but we still have the tag name prefixed in the method name too. 😕
We will probably still want to keep it for OpenAPI in general, as that will ensure that the operation IDs are **unique**.
But for the generated client, we could **modify** the OpenAPI operation IDs right before generating the clients, just to make those method names nicer and **cleaner**.
We could download the OpenAPI JSON to a file `openapi.json` and then we could **remove that prefixed tag** with a script like this:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial004_py310.py *}
//// tab | Node.js
```Javascript
{!> ../../docs_src/generate_clients/tutorial004.js!}
```
////
With that, the operation IDs would be renamed from things like `items-get_items` to just `get_items`, that way the client generator can generate simpler method names.
### Generate a TypeScript Client with the Preprocessed OpenAPI { #generate-a-typescript-client-with-the-preprocessed-openapi }
Since the end result is now in an `openapi.json` file, you need to update your input location:
```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i ./openapi.json -o src/client
```
After generating the new client, you would now have **clean method names**, with all the **autocompletion**, **inline errors**, etc:
## Benefits { #benefits }
When using the automatically generated clients, you would get **autocompletion** for:
* Methods.
* Request payloads in the body, query parameters, etc.
* Response payloads.
You would also have **inline errors** for everything.
And whenever you update the backend code, and **regenerate** the frontend, it would have any new *path operations* available as methods, the old ones removed, and any other change would be reflected on the generated code. 🤓
This also means that if something changed, it will be **reflected** on the client code automatically. And if you **build** the client, it will error out if you have any **mismatch** in the data used.
So, you would **detect many errors** very early in the development cycle instead of having to wait for the errors to show up to your final users in production and then trying to debug where the problem is. ✨
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FILE: docs/en/docs/advanced/index.md
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# Advanced User Guide { #advanced-user-guide }
## Additional Features { #additional-features }
The main [Tutorial - User Guide](../tutorial/index.md) should be enough to give you a tour through all the main features of **FastAPI**.
In the next sections you will see other options, configurations, and additional features.
/// tip
The next sections are **not necessarily "advanced"**.
And it's possible that for your use case, the solution is in one of them.
///
## Read the Tutorial first { #read-the-tutorial-first }
You could still use most of the features in **FastAPI** with the knowledge from the main [Tutorial - User Guide](../tutorial/index.md).
And the next sections assume you already read it, and assume that you know those main ideas.
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FILE: docs/en/docs/advanced/json-base64-bytes.md
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# JSON with Bytes as Base64 { #json-with-bytes-as-base64 }
If your app needs to receive and send JSON data, but you need to include binary data in it, you can encode it as base64.
## Base64 vs Files { #base64-vs-files }
Consider first if you can use [Request Files](../tutorial/request-files.md) for uploading binary data and [Custom Response - FileResponse](./custom-response.md#fileresponse--fileresponse-) for sending binary data, instead of encoding it in JSON.
JSON can only contain UTF-8 encoded strings, so it can't contain raw bytes.
Base64 can encode binary data in strings, but to do it, it needs to use more characters than the original binary data, so it would normally be less efficient than regular files.
Use base64 only if you definitely need to include binary data in JSON, and you can't use files for that.
## Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes }
You can declare a Pydantic model with `bytes` fields, and then use `val_json_bytes` in the model config to tell it to use base64 to *validate* input JSON data, as part of that validation it will decode the base64 string into bytes.
{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:9,29:35] hl[9] *}
If you check the `/docs`, they will show that the field `data` expects base64 encoded bytes:
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FILE: docs/en/docs/advanced/openapi-webhooks.md
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# OpenAPI Webhooks { #openapi-webhooks }
There are cases where you want to tell your API **users** that your app could call *their* app (sending a request) with some data, normally to **notify** of some type of **event**.
This means that instead of the normal process of your users sending requests to your API, it's **your API** (or your app) that could **send requests to their system** (to their API, their app).
This is normally called a **webhook**.
## Webhooks steps { #webhooks-steps }
The process normally is that **you define** in your code what is the message that you will send, the **body of the request**.
You also define in some way at which **moments** your app will send those requests or events.
And **your users** define in some way (for example in a web dashboard somewhere) the **URL** where your app should send those requests.
All the **logic** about how to register the URLs for webhooks and the code to actually send those requests is up to you. You write it however you want to in **your own code**.
## Documenting webhooks with **FastAPI** and OpenAPI { #documenting-webhooks-with-fastapi-and-openapi }
With **FastAPI**, using OpenAPI, you can define the names of these webhooks, the types of HTTP operations that your app can send (e.g. `POST`, `PUT`, etc.) and the request **bodies** that your app would send.
This can make it a lot easier for your users to **implement their APIs** to receive your **webhook** requests, they might even be able to autogenerate some of their own API code.
/// info
Webhooks are available in OpenAPI 3.1.0 and above, supported by FastAPI `0.99.0` and above.
///
## An app with webhooks { #an-app-with-webhooks }
When you create a **FastAPI** application, there is a `webhooks` attribute that you can use to define *webhooks*, the same way you would define *path operations*, for example with `@app.webhooks.post()`.
{* ../../docs_src/openapi_webhooks/tutorial001_py310.py hl[9:12,15:20] *}
The webhooks that you define will end up in the **OpenAPI** schema and the automatic **docs UI**.
/// info
The `app.webhooks` object is actually just an `APIRouter`, the same type you would use when structuring your app with multiple files.
///
Notice that with webhooks you are actually not declaring a *path* (like `/items/`), the text you pass there is just an **identifier** of the webhook (the name of the event), for example in `@app.webhooks.post("new-subscription")`, the webhook name is `new-subscription`.
This is because it is expected that **your users** would define the actual **URL path** where they want to receive the webhook request in some other way (e.g. a web dashboard).
### Check the docs { #check-the-docs }
Now you can start your app and go to [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs).
You will see your docs have the normal *path operations* and now also some **webhooks**:
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FILE: docs/en/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md
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# Path Operation Advanced Configuration { #path-operation-advanced-configuration }
## OpenAPI operationId { #openapi-operationid }
/// warning
If you are not an "expert" in OpenAPI, you probably don't need this.
///
You can set the OpenAPI `operationId` to be used in your *path operation* with the parameter `operation_id`.
You would have to make sure that it is unique for each operation.
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001_py310.py hl[6] *}
### Using the *path operation function* name as the operationId { #using-the-path-operation-function-name-as-the-operationid }
If you want to use your APIs' function names as `operationId`s, you can iterate over all of them and override each *path operation's* `operation_id` using their `APIRoute.name`.
You should do it after adding all your *path operations*.
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial002_py310.py hl[2, 12:21, 24] *}
/// tip
If you manually call `app.openapi()`, you should update the `operationId`s before that.
///
/// warning
If you do this, you have to make sure each one of your *path operation functions* has a unique name.
Even if they are in different modules (Python files).
///
## Exclude from OpenAPI { #exclude-from-openapi }
To exclude a *path operation* from the generated OpenAPI schema (and thus, from the automatic documentation systems), use the parameter `include_in_schema` and set it to `False`:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial003_py310.py hl[6] *}
## Advanced description from docstring { #advanced-description-from-docstring }
You can limit the lines used from the docstring of a *path operation function* for OpenAPI.
Adding an `\f` (an escaped "form feed" character) causes **FastAPI** to truncate the output used for OpenAPI at this point.
It won't show up in the documentation, but other tools (such as Sphinx) will be able to use the rest.
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:27] *}
## Additional Responses { #additional-responses }
You probably have seen how to declare the `response_model` and `status_code` for a *path operation*.
That defines the metadata about the main response of a *path operation*.
You can also declare additional responses with their models, status codes, etc.
There's a whole chapter here in the documentation about it, you can read it at [Additional Responses in OpenAPI](additional-responses.md).
## OpenAPI Extra { #openapi-extra }
When you declare a *path operation* in your application, **FastAPI** automatically generates the relevant metadata about that *path operation* to be included in the OpenAPI schema.
/// note | Technical details
In the OpenAPI specification it is called the [Operation Object](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#operation-object).
///
It has all the information about the *path operation* and is used to generate the automatic documentation.
It includes the `tags`, `parameters`, `requestBody`, `responses`, etc.
This *path operation*-specific OpenAPI schema is normally generated automatically by **FastAPI**, but you can also extend it.
/// tip
This is a low level extension point.
If you only need to declare additional responses, a more convenient way to do it is with [Additional Responses in OpenAPI](additional-responses.md).
///
You can extend the OpenAPI schema for a *path operation* using the parameter `openapi_extra`.
### OpenAPI Extensions { #openapi-extensions }
This `openapi_extra` can be helpful, for example, to declare [OpenAPI Extensions](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#specificationExtensions):
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial005_py310.py hl[6] *}
If you open the automatic API docs, your extension will show up at the bottom of the specific *path operation*.
And if you see the resulting OpenAPI (at `/openapi.json` in your API), you will see your extension as part of the specific *path operation* too:
```JSON hl_lines="22"
{
"openapi": "3.1.0",
"info": {
"title": "FastAPI",
"version": "0.1.0"
},
"paths": {
"/items/": {
"get": {
"summary": "Read Items",
"operationId": "read_items_items__get",
"responses": {
"200": {
"description": "Successful Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {}
}
}
}
},
"x-aperture-labs-portal": "blue"
}
}
}
}
```
### Custom OpenAPI *path operation* schema { #custom-openapi-path-operation-schema }
The dictionary in `openapi_extra` will be deeply merged with the automatically generated OpenAPI schema for the *path operation*.
So, you could add additional data to the automatically generated schema.
For example, you could decide to read and validate the request with your own code, without using the automatic features of FastAPI with Pydantic, but you could still want to define the request in the OpenAPI schema.
You could do that with `openapi_extra`:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006_py310.py hl[19:36, 39:40] *}
In this example, we didn't declare any Pydantic model. In fact, the request body is not even parsed as JSON, it is read directly as `bytes`, and the function `magic_data_reader()` would be in charge of parsing it in some way.
Nevertheless, we can declare the expected schema for the request body.
### Custom OpenAPI content type { #custom-openapi-content-type }
Using this same trick, you could use a Pydantic model to define the JSON Schema that is then included in the custom OpenAPI schema section for the *path operation*.
And you could do this even if the data type in the request is not JSON.
For example, in this application we don't use FastAPI's integrated functionality to extract the JSON Schema from Pydantic models nor the automatic validation for JSON. In fact, we are declaring the request content type as YAML, not JSON:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[15:20, 22] *}
Nevertheless, although we are not using the default integrated functionality, we are still using a Pydantic model to manually generate the JSON Schema for the data that we want to receive in YAML.
Then we use the request directly, and extract the body as `bytes`. This means that FastAPI won't even try to parse the request payload as JSON.
And then in our code, we parse that YAML content directly, and then we are again using the same Pydantic model to validate the YAML content:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[24:31] *}
/// tip
Here we reuse the same Pydantic model.
But the same way, we could have validated it in some other way.
///
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FILE: docs/en/docs/advanced/response-change-status-code.md
================================================
# Response - Change Status Code { #response-change-status-code }
You probably read before that you can set a default [Response Status Code](../tutorial/response-status-code.md).
But in some cases you need to return a different status code than the default.
## Use case { #use-case }
For example, imagine that you want to return an HTTP status code of "OK" `200` by default.
But if the data didn't exist, you want to create it, and return an HTTP status code of "CREATED" `201`.
But you still want to be able to filter and convert the data you return with a `response_model`.
For those cases, you can use a `Response` parameter.
## Use a `Response` parameter { #use-a-response-parameter }
You can declare a parameter of type `Response` in your *path operation function* (as you can do for cookies and headers).
And then you can set the `status_code` in that *temporal* response object.
{* ../../docs_src/response_change_status_code/tutorial001_py310.py hl[1,9,12] *}
And then you can return any object you need, as you normally would (a `dict`, a database model, etc).
And if you declared a `response_model`, it will still be used to filter and convert the object you returned.
**FastAPI** will use that *temporal* response to extract the status code (also cookies and headers), and will put them in the final response that contains the value you returned, filtered by any `response_model`.
You can also declare the `Response` parameter in dependencies, and set the status code in them. But keep in mind that the last one to be set will win.
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FILE: docs/en/docs/advanced/response-cookies.md
================================================
# Response Cookies { #response-cookies }
## Use a `Response` parameter { #use-a-response-parameter }
You can declare a parameter of type `Response` in your *path operation function*.
And then you can set cookies in that *temporal* response object.
{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002_py310.py hl[1, 8:9] *}
And then you can return any object you need, as you normally would (a `dict`, a database model, etc).
And if you declared a `response_model`, it will still be used to filter and convert the object you returned.
**FastAPI** will use that *temporal* response to extract the cookies (also headers and status code), and will put them in the final response that contains the value you returned, filtered by any `response_model`.
You can also declare the `Response` parameter in dependencies, and set cookies (and headers) in them.
## Return a `Response` directly { #return-a-response-directly }
You can also create cookies when returning a `Response` directly in your code.
To do that, you can create a response as described in [Return a Response Directly](response-directly.md).
Then set Cookies in it, and then return it:
{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial001_py310.py hl[10:12] *}
/// tip
Keep in mind that if you return a response directly instead of using the `Response` parameter, FastAPI will return it directly.
So, you will have to make sure your data is of the correct type. E.g. it is compatible with JSON, if you are returning a `JSONResponse`.
And also that you are not sending any data that should have been filtered by a `response_model`.
///
### More info { #more-info }
/// note | Technical Details
You could also use `from starlette.responses import Response` or `from starlette.responses import JSONResponse`.
**FastAPI** provides the same `starlette.responses` as `fastapi.responses` just as a convenience for you, the developer. But most of the available responses come directly from Starlette.
And as the `Response` can be used frequently to set headers and cookies, **FastAPI** also provides it at `fastapi.Response`.
///
To see all the available parameters and options, check the [documentation in Starlette](https://www.starlette.dev/responses/#set-cookie).
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FILE: docs/en/docs/advanced/response-directly.md
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# Return a Response Directly { #return-a-response-directly }
When you create a **FastAPI** *path operation* you can normally return any data from it: a `dict`, a `list`, a Pydantic model, a database model, etc.
If you declare a [Response Model](../tutorial/response-model.md) FastAPI will use it to serialize the data to JSON, using Pydantic.
If you don't declare a response model, FastAPI will use the `jsonable_encoder` explained in [JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md) and put it in a `JSONResponse`.
You could also create a `JSONResponse` directly and return it.
/// tip
You will normally have much better performance using a [Response Model](../tutorial/response-model.md) than returning a `JSONResponse` directly, as that way it serializes the data using Pydantic, in Rust.
///
## Return a `Response` { #return-a-response }
You can return a `Response` or any sub-class of it.
/// info
`JSONResponse` itself is a sub-class of `Response`.
///
And when you return a `Response`, **FastAPI** will pass it directly.
It won't do any data conversion with Pydantic models, it won't convert the contents to any type, etc.
This gives you a lot of **flexibility**. You can return any data type, override any data declaration or validation, etc.
It also gives you a lot of **responsibility**. You have to make sure that the data you return is correct, in the correct format, that it can be serialized, etc.
## Using the `jsonable_encoder` in a `Response` { #using-the-jsonable-encoder-in-a-response }
Because **FastAPI** doesn't make any changes to a `Response` you return, you have to make sure its contents are ready for it.
For example, you cannot put a Pydantic model in a `JSONResponse` without first converting it to a `dict` with all the data types (like `datetime`, `UUID`, etc) converted to JSON-compatible types.
For those cases, you can use the `jsonable_encoder` to convert your data before passing it to a response:
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}
/// note | Technical Details
You could also use `from starlette.responses import JSONResponse`.
**FastAPI** provides the same `starlette.responses` as `fastapi.responses` just as a convenience for you, the developer. But most of the available responses come directly from Starlette.
///
## Returning a custom `Response` { #returning-a-custom-response }
The example above shows all the parts you need, but it's not very useful yet, as you could have just returned the `item` directly, and **FastAPI** would put it in a `JSONResponse` for you, converting it to a `dict`, etc. All that by default.
Now, let's see how you could use that to return a custom response.
Let's say that you want to return an [XML](https://en.wikipedia.org/wiki/XML) response.
You could put your XML content in a string, put that in a `Response`, and return it:
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}
## How a Response Model Works { #how-a-response-model-works }
When you declare a [Response Model - Return Type](../tutorial/response-model.md) in a path operation, **FastAPI** will use it to serialize the data to JSON, using Pydantic.
{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}
As that will happen on the Rust side, the performance will be much better than if it was done with regular Python and the `JSONResponse` class.
When using a `response_model` or return type, FastAPI won't use the `jsonable_encoder` to convert the data (which would be slower) nor the `JSONResponse` class.
Instead it takes the JSON bytes generated with Pydantic using the response model (or return type) and returns a `Response` with the right media type for JSON directly (`application/json`).
## Notes { #notes }
When you return a `Response` directly its data is not validated, converted (serialized), or documented automatically.
But you can still document it as described in [Additional Responses in OpenAPI](additional-responses.md).
You can see in later sections how to use/declare these custom `Response`s while still having automatic data conversion, documentation, etc.
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FILE: docs/en/docs/advanced/response-headers.md
================================================
# Response Headers { #response-headers }
## Use a `Response` parameter { #use-a-response-parameter }
You can declare a parameter of type `Response` in your *path operation function* (as you can do for cookies).
And then you can set headers in that *temporal* response object.
{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002_py310.py hl[1, 7:8] *}
And then you can return any object you need, as you normally would (a `dict`, a database model, etc).
And if you declared a `response_model`, it will still be used to filter and convert the object you returned.
**FastAPI** will use that *temporal* response to extract the headers (also cookies and status code), and will put them in the final response that contains the value you returned, filtered by any `response_model`.
You can also declare the `Response` parameter in dependencies, and set headers (and cookies) in them.
## Return a `Response` directly { #return-a-response-directly }
You can also add headers when you return a `Response` directly.
Create a response as described in [Return a Response Directly](response-directly.md) and pass the headers as an additional parameter:
{* ../../docs_src/response_headers/tutorial001_py310.py hl[10:12] *}
/// note | Technical Details
You could also use `from starlette.responses import Response` or `from starlette.responses import JSONResponse`.
**FastAPI** provides the same `starlette.responses` as `fastapi.responses` just as a convenience for you, the developer. But most of the available responses come directly from Starlette.
And as the `Response` can be used frequently to set headers and cookies, **FastAPI** also provides it at `fastapi.Response`.
///
## Custom Headers { #custom-headers }
Keep in mind that custom proprietary headers can be added [using the `X-` prefix](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers).
But if you have custom headers that you want a client in a browser to be able to see, you need to add them to your CORS configurations (read more in [CORS (Cross-Origin Resource Sharing)](../tutorial/cors.md)), using the parameter `expose_headers` documented in [Starlette's CORS docs](https://www.starlette.dev/middleware/#corsmiddleware).
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FILE: docs/en/docs/advanced/security/http-basic-auth.md
================================================
# HTTP Basic Auth { #http-basic-auth }
For the simplest cases, you can use HTTP Basic Auth.
In HTTP Basic Auth, the application expects a header that contains a username and a password.
If it doesn't receive it, it returns an HTTP 401 "Unauthorized" error.
And returns a header `WWW-Authenticate` with a value of `Basic`, and an optional `realm` parameter.
That tells the browser to show the integrated prompt for a username and password.
Then, when you type that username and password, the browser sends them in the header automatically.
## Simple HTTP Basic Auth { #simple-http-basic-auth }
* Import `HTTPBasic` and `HTTPBasicCredentials`.
* Create a "`security` scheme" using `HTTPBasic`.
* Use that `security` with a dependency in your *path operation*.
* It returns an object of type `HTTPBasicCredentials`:
* It contains the `username` and `password` sent.
{* ../../docs_src/security/tutorial006_an_py310.py hl[4,8,12] *}
When you try to open the URL for the first time (or click the "Execute" button in the docs) the browser will ask you for your username and password:
## Check the username { #check-the-username }
Here's a more complete example.
Use a dependency to check if the username and password are correct.
For this, use the Python standard module [`secrets`](https://docs.python.org/3/library/secrets.html) to check the username and password.
`secrets.compare_digest()` needs to take `bytes` or a `str` that only contains ASCII characters (the ones in English), this means it wouldn't work with characters like `á`, as in `Sebastián`.
To handle that, we first convert the `username` and `password` to `bytes` encoding them with UTF-8.
Then we can use `secrets.compare_digest()` to ensure that `credentials.username` is `"stanleyjobson"`, and that `credentials.password` is `"swordfish"`.
{* ../../docs_src/security/tutorial007_an_py310.py hl[1,12:24] *}
This would be similar to:
```Python
if not (credentials.username == "stanleyjobson") or not (credentials.password == "swordfish"):
# Return some error
...
```
But by using the `secrets.compare_digest()` it will be secure against a type of attacks called "timing attacks".
### Timing Attacks { #timing-attacks }
But what's a "timing attack"?
Let's imagine some attackers are trying to guess the username and password.
And they send a request with a username `johndoe` and a password `love123`.
Then the Python code in your application would be equivalent to something like:
```Python
if "johndoe" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
...
```
But right at the moment Python compares the first `j` in `johndoe` to the first `s` in `stanleyjobson`, it will return `False`, because it already knows that those two strings are not the same, thinking that "there's no need to waste more computation comparing the rest of the letters". And your application will say "Incorrect username or password".
But then the attackers try with username `stanleyjobsox` and password `love123`.
And your application code does something like:
```Python
if "stanleyjobsox" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
...
```
Python will have to compare the whole `stanleyjobso` in both `stanleyjobsox` and `stanleyjobson` before realizing that both strings are not the same. So it will take some extra microseconds to reply back "Incorrect username or password".
#### The time to answer helps the attackers { #the-time-to-answer-helps-the-attackers }
At that point, by noticing that the server took some microseconds longer to send the "Incorrect username or password" response, the attackers will know that they got _something_ right, some of the initial letters were right.
And then they can try again knowing that it's probably something more similar to `stanleyjobsox` than to `johndoe`.
#### A "professional" attack { #a-professional-attack }
Of course, the attackers would not try all this by hand, they would write a program to do it, possibly with thousands or millions of tests per second. And they would get just one extra correct letter at a time.
But doing that, in some minutes or hours the attackers would have guessed the correct username and password, with the "help" of our application, just using the time taken to answer.
#### Fix it with `secrets.compare_digest()` { #fix-it-with-secrets-compare-digest }
But in our code we are actually using `secrets.compare_digest()`.
In short, it will take the same time to compare `stanleyjobsox` to `stanleyjobson` than it takes to compare `johndoe` to `stanleyjobson`. And the same for the password.
That way, using `secrets.compare_digest()` in your application code, it will be safe against this whole range of security attacks.
### Return the error { #return-the-error }
After detecting that the credentials are incorrect, return an `HTTPException` with a status code 401 (the same returned when no credentials are provided) and add the header `WWW-Authenticate` to make the browser show the login prompt again:
{* ../../docs_src/security/tutorial007_an_py310.py hl[26:30] *}
================================================
FILE: docs/en/docs/advanced/security/index.md
================================================
# Advanced Security { #advanced-security }
## Additional Features { #additional-features }
There are some extra features to handle security apart from the ones covered in the [Tutorial - User Guide: Security](../../tutorial/security/index.md).
/// tip
The next sections are **not necessarily "advanced"**.
And it's possible that for your use case, the solution is in one of them.
///
## Read the Tutorial first { #read-the-tutorial-first }
The next sections assume you already read the main [Tutorial - User Guide: Security](../../tutorial/security/index.md).
They are all based on the same concepts, but allow some extra functionalities.
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FILE: docs/en/docs/advanced/security/oauth2-scopes.md
================================================
# OAuth2 scopes { #oauth2-scopes }
You can use OAuth2 scopes directly with **FastAPI**, they are integrated to work seamlessly.
This would allow you to have a more fine-grained permission system, following the OAuth2 standard, integrated into your OpenAPI application (and the API docs).
OAuth2 with scopes is the mechanism used by many big authentication providers, like Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter), etc. They use it to provide specific permissions to users and applications.
Every time you "log in with" Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter), that application is using OAuth2 with scopes.
In this section you will see how to manage authentication and authorization with the same OAuth2 with scopes in your **FastAPI** application.
/// warning
This is a more or less advanced section. If you are just starting, you can skip it.
You don't necessarily need OAuth2 scopes, and you can handle authentication and authorization however you want.
But OAuth2 with scopes can be nicely integrated into your API (with OpenAPI) and your API docs.
Nevertheless, you still enforce those scopes, or any other security/authorization requirement, however you need, in your code.
In many cases, OAuth2 with scopes can be an overkill.
But if you know you need it, or you are curious, keep reading.
///
## OAuth2 scopes and OpenAPI { #oauth2-scopes-and-openapi }
The OAuth2 specification defines "scopes" as a list of strings separated by spaces.
The content of each of these strings can have any format, but should not contain spaces.
These scopes represent "permissions".
In OpenAPI (e.g. the API docs), you can define "security schemes".
When one of these security schemes uses OAuth2, you can also declare and use scopes.
Each "scope" is just a string (without spaces).
They are normally used to declare specific security permissions, for example:
* `users:read` or `users:write` are common examples.
* `instagram_basic` is used by Facebook / Instagram.
* `https://www.googleapis.com/auth/drive` is used by Google.
/// info
In OAuth2 a "scope" is just a string that declares a specific permission required.
It doesn't matter if it has other characters like `:` or if it is a URL.
Those details are implementation specific.
For OAuth2 they are just strings.
///
## Global view { #global-view }
First, let's quickly see the parts that change from the examples in the main **Tutorial - User Guide** for [OAuth2 with Password (and hashing), Bearer with JWT tokens](../../tutorial/security/oauth2-jwt.md). Now using OAuth2 scopes:
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[5,9,13,47,65,106,108:116,122:126,130:136,141,157] *}
Now let's review those changes step by step.
## OAuth2 Security scheme { #oauth2-security-scheme }
The first change is that now we are declaring the OAuth2 security scheme with two available scopes, `me` and `items`.
The `scopes` parameter receives a `dict` with each scope as a key and the description as the value:
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[63:66] *}
Because we are now declaring those scopes, they will show up in the API docs when you log-in/authorize.
And you will be able to select which scopes you want to give access to: `me` and `items`.
This is the same mechanism used when you give permissions while logging in with Facebook, Google, GitHub, etc:
## JWT token with scopes { #jwt-token-with-scopes }
Now, modify the token *path operation* to return the scopes requested.
We are still using the same `OAuth2PasswordRequestForm`. It includes a property `scopes` with a `list` of `str`, with each scope it received in the request.
And we return the scopes as part of the JWT token.
/// danger
For simplicity, here we are just adding the scopes received directly to the token.
But in your application, for security, you should make sure you only add the scopes that the user is actually able to have, or the ones you have predefined.
///
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[157] *}
## Declare scopes in *path operations* and dependencies { #declare-scopes-in-path-operations-and-dependencies }
Now we declare that the *path operation* for `/users/me/items/` requires the scope `items`.
For this, we import and use `Security` from `fastapi`.
You can use `Security` to declare dependencies (just like `Depends`), but `Security` also receives a parameter `scopes` with a list of scopes (strings).
In this case, we pass a dependency function `get_current_active_user` to `Security` (the same way we would do with `Depends`).
But we also pass a `list` of scopes, in this case with just one scope: `items` (it could have more).
And the dependency function `get_current_active_user` can also declare sub-dependencies, not only with `Depends` but also with `Security`. Declaring its own sub-dependency function (`get_current_user`), and more scope requirements.
In this case, it requires the scope `me` (it could require more than one scope).
/// note
You don't necessarily need to add different scopes in different places.
We are doing it here to demonstrate how **FastAPI** handles scopes declared at different levels.
///
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[5,141,172] *}
/// info | Technical Details
`Security` is actually a subclass of `Depends`, and it has just one extra parameter that we'll see later.
But by using `Security` instead of `Depends`, **FastAPI** will know that it can declare security scopes, use them internally, and document the API with OpenAPI.
But when you import `Query`, `Path`, `Depends`, `Security` and others from `fastapi`, those are actually functions that return special classes.
///
## Use `SecurityScopes` { #use-securityscopes }
Now update the dependency `get_current_user`.
This is the one used by the dependencies above.
Here's where we are using the same OAuth2 scheme we created before, declaring it as a dependency: `oauth2_scheme`.
Because this dependency function doesn't have any scope requirements itself, we can use `Depends` with `oauth2_scheme`, we don't have to use `Security` when we don't need to specify security scopes.
We also declare a special parameter of type `SecurityScopes`, imported from `fastapi.security`.
This `SecurityScopes` class is similar to `Request` (`Request` was used to get the request object directly).
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[9,106] *}
## Use the `scopes` { #use-the-scopes }
The parameter `security_scopes` will be of type `SecurityScopes`.
It will have a property `scopes` with a list containing all the scopes required by itself and all the dependencies that use this as a sub-dependency. That means, all the "dependants"... this might sound confusing, it is explained again later below.
The `security_scopes` object (of class `SecurityScopes`) also provides a `scope_str` attribute with a single string, containing those scopes separated by spaces (we are going to use it).
We create an `HTTPException` that we can reuse (`raise`) later at several points.
In this exception, we include the scopes required (if any) as a string separated by spaces (using `scope_str`). We put that string containing the scopes in the `WWW-Authenticate` header (this is part of the spec).
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[106,108:116] *}
## Verify the `username` and data shape { #verify-the-username-and-data-shape }
We verify that we get a `username`, and extract the scopes.
And then we validate that data with the Pydantic model (catching the `ValidationError` exception), and if we get an error reading the JWT token or validating the data with Pydantic, we raise the `HTTPException` we created before.
For that, we update the Pydantic model `TokenData` with a new property `scopes`.
By validating the data with Pydantic we can make sure that we have, for example, exactly a `list` of `str` with the scopes and a `str` with the `username`.
Instead of, for example, a `dict`, or something else, as it could break the application at some point later, making it a security risk.
We also verify that we have a user with that username, and if not, we raise that same exception we created before.
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[47,117:129] *}
## Verify the `scopes` { #verify-the-scopes }
We now verify that all the scopes required, by this dependency and all the dependants (including *path operations*), are included in the scopes provided in the token received, otherwise raise an `HTTPException`.
For this, we use `security_scopes.scopes`, that contains a `list` with all these scopes as `str`.
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[130:136] *}
## Dependency tree and scopes { #dependency-tree-and-scopes }
Let's review again this dependency tree and the scopes.
As the `get_current_active_user` dependency has as a sub-dependency on `get_current_user`, the scope `"me"` declared at `get_current_active_user` will be included in the list of required scopes in the `security_scopes.scopes` passed to `get_current_user`.
The *path operation* itself also declares a scope, `"items"`, so this will also be in the list of `security_scopes.scopes` passed to `get_current_user`.
Here's how the hierarchy of dependencies and scopes looks like:
* The *path operation* `read_own_items` has:
* Required scopes `["items"]` with the dependency:
* `get_current_active_user`:
* The dependency function `get_current_active_user` has:
* Required scopes `["me"]` with the dependency:
* `get_current_user`:
* The dependency function `get_current_user` has:
* No scopes required by itself.
* A dependency using `oauth2_scheme`.
* A `security_scopes` parameter of type `SecurityScopes`:
* This `security_scopes` parameter has a property `scopes` with a `list` containing all these scopes declared above, so:
* `security_scopes.scopes` will contain `["me", "items"]` for the *path operation* `read_own_items`.
* `security_scopes.scopes` will contain `["me"]` for the *path operation* `read_users_me`, because it is declared in the dependency `get_current_active_user`.
* `security_scopes.scopes` will contain `[]` (nothing) for the *path operation* `read_system_status`, because it didn't declare any `Security` with `scopes`, and its dependency, `get_current_user`, doesn't declare any `scopes` either.
/// tip
The important and "magic" thing here is that `get_current_user` will have a different list of `scopes` to check for each *path operation*.
All depending on the `scopes` declared in each *path operation* and each dependency in the dependency tree for that specific *path operation*.
///
## More details about `SecurityScopes` { #more-details-about-securityscopes }
You can use `SecurityScopes` at any point, and in multiple places, it doesn't have to be at the "root" dependency.
It will always have the security scopes declared in the current `Security` dependencies and all the dependants for **that specific** *path operation* and **that specific** dependency tree.
Because the `SecurityScopes` will have all the scopes declared by dependants, you can use it to verify that a token has the required scopes in a central dependency function, and then declare different scope requirements in different *path operations*.
They will be checked independently for each *path operation*.
## Check it { #check-it }
If you open the API docs, you can authenticate and specify which scopes you want to authorize.
If you don't select any scope, you will be "authenticated", but when you try to access `/users/me/` or `/users/me/items/` you will get an error saying that you don't have enough permissions. You will still be able to access `/status/`.
And if you select the scope `me` but not the scope `items`, you will be able to access `/users/me/` but not `/users/me/items/`.
That's what would happen to a third party application that tried to access one of these *path operations* with a token provided by a user, depending on how many permissions the user gave the application.
## About third party integrations { #about-third-party-integrations }
In this example we are using the OAuth2 "password" flow.
This is appropriate when we are logging in to our own application, probably with our own frontend.
Because we can trust it to receive the `username` and `password`, as we control it.
But if you are building an OAuth2 application that others would connect to (i.e., if you are building an authentication provider equivalent to Facebook, Google, GitHub, etc.) you should use one of the other flows.
The most common is the implicit flow.
The most secure is the code flow, but it's more complex to implement as it requires more steps. As it is more complex, many providers end up suggesting the implicit flow.
/// note
It's common that each authentication provider names their flows in a different way, to make it part of their brand.
But in the end, they are implementing the same OAuth2 standard.
///
**FastAPI** includes utilities for all these OAuth2 authentication flows in `fastapi.security.oauth2`.
## `Security` in decorator `dependencies` { #security-in-decorator-dependencies }
The same way you can define a `list` of `Depends` in the decorator's `dependencies` parameter (as explained in [Dependencies in path operation decorators](../../tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md)), you could also use `Security` with `scopes` there.
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FILE: docs/en/docs/advanced/settings.md
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# Settings and Environment Variables { #settings-and-environment-variables }
In many cases your application could need some external settings or configurations, for example secret keys, database credentials, credentials for email services, etc.
Most of these settings are variable (can change), like database URLs. And many could be sensitive, like secrets.
For this reason it's common to provide them in environment variables that are read by the application.
/// tip
To understand environment variables you can read [Environment Variables](../environment-variables.md).
///
## Types and validation { #types-and-validation }
These environment variables can only handle text strings, as they are external to Python and have to be compatible with other programs and the rest of the system (and even with different operating systems, as Linux, Windows, macOS).
That means that any value read in Python from an environment variable will be a `str`, and any conversion to a different type or any validation has to be done in code.
## Pydantic `Settings` { #pydantic-settings }
Fortunately, Pydantic provides a great utility to handle these settings coming from environment variables with [Pydantic: Settings management](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/).
### Install `pydantic-settings` { #install-pydantic-settings }
First, make sure you create your [virtual environment](../virtual-environments.md), activate it, and then install the `pydantic-settings` package:
And then, open the docs for the sub-application, at [http://127.0.0.1:8000/subapi/docs](http://127.0.0.1:8000/subapi/docs).
You will see the automatic API docs for the sub-application, including only its own _path operations_, all under the correct sub-path prefix `/subapi`:
If you try interacting with any of the two user interfaces, they will work correctly, because the browser will be able to talk to each specific app or sub-app.
### Technical Details: `root_path` { #technical-details-root-path }
When you mount a sub-application as described above, FastAPI will take care of communicating the mount path for the sub-application using a mechanism from the ASGI specification called a `root_path`.
That way, the sub-application will know to use that path prefix for the docs UI.
And the sub-application could also have its own mounted sub-applications and everything would work correctly, because FastAPI handles all these `root_path`s automatically.
You will learn more about the `root_path` and how to use it explicitly in the section about [Behind a Proxy](behind-a-proxy.md).
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FILE: docs/en/docs/advanced/templates.md
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# Templates { #templates }
You can use any template engine you want with **FastAPI**.
A common choice is Jinja2, the same one used by Flask and other tools.
There are utilities to configure it easily that you can use directly in your **FastAPI** application (provided by Starlette).
## Install dependencies { #install-dependencies }
Make sure you create a [virtual environment](../virtual-environments.md), activate it, and install `jinja2`:
You can type messages in the input box, and send them:
And your **FastAPI** application with WebSockets will respond back:
You can send (and receive) many messages:
And all of them will use the same WebSocket connection.
## Using `Depends` and others { #using-depends-and-others }
In WebSocket endpoints you can import from `fastapi` and use:
* `Depends`
* `Security`
* `Cookie`
* `Header`
* `Path`
* `Query`
They work the same way as for other FastAPI endpoints/*path operations*:
{* ../../docs_src/websockets_/tutorial002_an_py310.py hl[68:69,82] *}
/// info
As this is a WebSocket it doesn't really make sense to raise an `HTTPException`, instead we raise a `WebSocketException`.
You can use a closing code from the [valid codes defined in the specification](https://tools.ietf.org/html/rfc6455#section-7.4.1).
///
### Try the WebSockets with dependencies { #try-the-websockets-with-dependencies }
Run your application:
## Handling disconnections and multiple clients { #handling-disconnections-and-multiple-clients }
When a WebSocket connection is closed, the `await websocket.receive_text()` will raise a `WebSocketDisconnect` exception, which you can then catch and handle like in this example.
{* ../../docs_src/websockets_/tutorial003_py310.py hl[79:81] *}
To try it out:
* Open the app with several browser tabs.
* Write messages from them.
* Then close one of the tabs.
That will raise the `WebSocketDisconnect` exception, and all the other clients will receive a message like:
```
Client #1596980209979 left the chat
```
/// tip
The app above is a minimal and simple example to demonstrate how to handle and broadcast messages to several WebSocket connections.
But keep in mind that, as everything is handled in memory, in a single list, it will only work while the process is running, and will only work with a single process.
If you need something easy to integrate with FastAPI but that is more robust, supported by Redis, PostgreSQL or others, check [encode/broadcaster](https://github.com/encode/broadcaster).
///
## More info { #more-info }
To learn more about the options, check Starlette's documentation for:
* [The `WebSocket` class](https://www.starlette.dev/websockets/).
* [Class-based WebSocket handling](https://www.starlette.dev/endpoints/#websocketendpoint).
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FILE: docs/en/docs/advanced/wsgi.md
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# Including WSGI - Flask, Django, others { #including-wsgi-flask-django-others }
You can mount WSGI applications as you saw with [Sub Applications - Mounts](sub-applications.md), [Behind a Proxy](behind-a-proxy.md).
For that, you can use the `WSGIMiddleware` and use it to wrap your WSGI application, for example, Flask, Django, etc.
## Using `WSGIMiddleware` { #using-wsgimiddleware }
/// info
This requires installing `a2wsgi` for example with `pip install a2wsgi`.
///
You need to import `WSGIMiddleware` from `a2wsgi`.
Then wrap the WSGI (e.g. Flask) app with the middleware.
And then mount that under a path.
{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py310.py hl[1,3,23] *}
/// note
Previously, it was recommended to use `WSGIMiddleware` from `fastapi.middleware.wsgi`, but it is now deprecated.
It’s advised to use the `a2wsgi` package instead. The usage remains the same.
Just ensure that you have the `a2wsgi` package installed and import `WSGIMiddleware` correctly from `a2wsgi`.
///
## Check it { #check-it }
Now, every request under the path `/v1/` will be handled by the Flask application.
And the rest will be handled by **FastAPI**.
If you run it and go to [http://localhost:8000/v1/](http://localhost:8000/v1/) you will see the response from Flask:
```txt
Hello, World from Flask!
```
And if you go to [http://localhost:8000/v2](http://localhost:8000/v2) you will see the response from FastAPI:
```JSON
{
"message": "Hello World"
}
```
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FILE: docs/en/docs/alternatives.md
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# Alternatives, Inspiration and Comparisons { #alternatives-inspiration-and-comparisons }
What inspired **FastAPI**, how it compares to alternatives and what it learned from them.
## Intro { #intro }
**FastAPI** wouldn't exist if not for the previous work of others.
There have been many tools created before that have helped inspire its creation.
I have been avoiding the creation of a new framework for several years. First I tried to solve all the features covered by **FastAPI** using many different frameworks, plug-ins, and tools.
But at some point, there was no other option than creating something that provided all these features, taking the best ideas from previous tools, and combining them in the best way possible, using language features that weren't even available before (Python 3.6+ type hints).
## Previous tools { #previous-tools }
### [Django](https://www.djangoproject.com/) { #django }
It's the most popular Python framework and is widely trusted. It is used to build systems like Instagram.
It's relatively tightly coupled with relational databases (like MySQL or PostgreSQL), so, having a NoSQL database (like Couchbase, MongoDB, Cassandra, etc) as the main store engine is not very easy.
It was created to generate the HTML in the backend, not to create APIs used by a modern frontend (like React, Vue.js and Angular) or by other systems (like IoT devices) communicating with it.
### [Django REST Framework](https://www.django-rest-framework.org/) { #django-rest-framework }
Django REST framework was created to be a flexible toolkit for building Web APIs using Django underneath, to improve its API capabilities.
It is used by many companies including Mozilla, Red Hat and Eventbrite.
It was one of the first examples of **automatic API documentation**, and this was specifically one of the first ideas that inspired "the search for" **FastAPI**.
/// note
Django REST Framework was created by Tom Christie. The same creator of Starlette and Uvicorn, on which **FastAPI** is based.
///
/// check | Inspired **FastAPI** to
Have an automatic API documentation web user interface.
///
### [Flask](https://flask.palletsprojects.com) { #flask }
Flask is a "microframework", it doesn't include database integrations nor many of the things that come by default in Django.
This simplicity and flexibility allow doing things like using NoSQL databases as the main data storage system.
As it is very simple, it's relatively intuitive to learn, although the documentation gets somewhat technical at some points.
It is also commonly used for other applications that don't necessarily need a database, user management, or any of the many features that come pre-built in Django. Although many of these features can be added with plug-ins.
This decoupling of parts, and being a "microframework" that could be extended to cover exactly what is needed was a key feature that I wanted to keep.
Given the simplicity of Flask, it seemed like a good match for building APIs. The next thing to find was a "Django REST Framework" for Flask.
/// check | Inspired **FastAPI** to
Be a micro-framework. Making it easy to mix and match the tools and parts needed.
Have a simple and easy to use routing system.
///
### [Requests](https://requests.readthedocs.io) { #requests }
**FastAPI** is not actually an alternative to **Requests**. Their scope is very different.
It would actually be common to use Requests *inside* of a FastAPI application.
But still, FastAPI got quite some inspiration from Requests.
**Requests** is a library to *interact* with APIs (as a client), while **FastAPI** is a library to *build* APIs (as a server).
They are, more or less, at opposite ends, complementing each other.
Requests has a very simple and intuitive design, it's very easy to use, with sensible defaults. But at the same time, it's very powerful and customizable.
That's why, as said in the official website:
> Requests is one of the most downloaded Python packages of all time
The way you use it is very simple. For example, to do a `GET` request, you would write:
```Python
response = requests.get("http://example.com/some/url")
```
The FastAPI counterpart API *path operation* could look like:
```Python hl_lines="1"
@app.get("/some/url")
def read_url():
return {"message": "Hello World"}
```
See the similarities in `requests.get(...)` and `@app.get(...)`.
/// check | Inspired **FastAPI** to
* Have a simple and intuitive API.
* Use HTTP method names (operations) directly, in a straightforward and intuitive way.
* Have sensible defaults, but powerful customizations.
///
### [Swagger](https://swagger.io/) / [OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/) { #swagger-openapi }
The main feature I wanted from Django REST Framework was the automatic API documentation.
Then I found that there was a standard to document APIs, using JSON (or YAML, an extension of JSON) called Swagger.
And there was a web user interface for Swagger APIs already created. So, being able to generate Swagger documentation for an API would allow using this web user interface automatically.
At some point, Swagger was given to the Linux Foundation, to be renamed OpenAPI.
That's why when talking about version 2.0 it's common to say "Swagger", and for version 3+ "OpenAPI".
/// check | Inspired **FastAPI** to
Adopt and use an open standard for API specifications, instead of a custom schema.
And integrate standards-based user interface tools:
* [Swagger UI](https://github.com/swagger-api/swagger-ui)
* [ReDoc](https://github.com/Rebilly/ReDoc)
These two were chosen for being fairly popular and stable, but doing a quick search, you could find dozens of alternative user interfaces for OpenAPI (that you can use with **FastAPI**).
///
### Flask REST frameworks { #flask-rest-frameworks }
There are several Flask REST frameworks, but after investing the time and work into investigating them, I found that many are discontinued or abandoned, with several standing issues that made them unfit.
### [Marshmallow](https://marshmallow.readthedocs.io/en/stable/) { #marshmallow }
One of the main features needed by API systems is data "serialization" which is taking data from the code (Python) and converting it into something that can be sent through the network. For example, converting an object containing data from a database into a JSON object. Converting `datetime` objects into strings, etc.
Another big feature needed by APIs is data validation, making sure that the data is valid, given certain parameters. For example, that some field is an `int`, and not some random string. This is especially useful for incoming data.
Without a data validation system, you would have to do all the checks by hand, in code.
These features are what Marshmallow was built to provide. It is a great library, and I have used it a lot before.
But it was created before there existed Python type hints. So, to define every schema you need to use specific utils and classes provided by Marshmallow.
/// check | Inspired **FastAPI** to
Use code to define "schemas" that provide data types and validation, automatically.
///
### [Webargs](https://webargs.readthedocs.io/en/latest/) { #webargs }
Another big feature required by APIs is parsing data from incoming requests.
Webargs is a tool that was made to provide that on top of several frameworks, including Flask.
It uses Marshmallow underneath to do the data validation. And it was created by the same developers.
It's a great tool and I have used it a lot too, before having **FastAPI**.
/// info
Webargs was created by the same Marshmallow developers.
///
/// check | Inspired **FastAPI** to
Have automatic validation of incoming request data.
///
### [APISpec](https://apispec.readthedocs.io/en/stable/) { #apispec }
Marshmallow and Webargs provide validation, parsing and serialization as plug-ins.
But documentation is still missing. Then APISpec was created.
It is a plug-in for many frameworks (and there's a plug-in for Starlette too).
The way it works is that you write the definition of the schema using YAML format inside the docstring of each function handling a route.
And it generates OpenAPI schemas.
That's how it works in Flask, Starlette, Responder, etc.
But then, we have again the problem of having a micro-syntax, inside of a Python string (a big YAML).
The editor can't help much with that. And if we modify parameters or Marshmallow schemas and forget to also modify that YAML docstring, the generated schema would be obsolete.
/// info
APISpec was created by the same Marshmallow developers.
///
/// check | Inspired **FastAPI** to
Support the open standard for APIs, OpenAPI.
///
### [Flask-apispec](https://flask-apispec.readthedocs.io/en/latest/) { #flask-apispec }
It's a Flask plug-in, that ties together Webargs, Marshmallow and APISpec.
It uses the information from Webargs and Marshmallow to automatically generate OpenAPI schemas, using APISpec.
It's a great tool, very underrated. It should be way more popular than many Flask plug-ins out there. It might be due to its documentation being too concise and abstract.
This solved having to write YAML (another syntax) inside of Python docstrings.
This combination of Flask, Flask-apispec with Marshmallow and Webargs was my favorite backend stack until building **FastAPI**.
Using it led to the creation of several Flask full-stack generators. These are the main stacks I (and several external teams) have been using up to now:
* [https://github.com/tiangolo/full-stack](https://github.com/tiangolo/full-stack)
* [https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchbase](https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchbase)
* [https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchdb](https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchdb)
And these same full-stack generators were the base of the [**FastAPI** Project Generators](project-generation.md).
/// info
Flask-apispec was created by the same Marshmallow developers.
///
/// check | Inspired **FastAPI** to
Generate the OpenAPI schema automatically, from the same code that defines serialization and validation.
///
### [NestJS](https://nestjs.com/) (and [Angular](https://angular.io/)) { #nestjs-and-angular }
This isn't even Python, NestJS is a JavaScript (TypeScript) NodeJS framework inspired by Angular.
It achieves something somewhat similar to what can be done with Flask-apispec.
It has an integrated dependency injection system, inspired by Angular 2. It requires pre-registering the "injectables" (like all the other dependency injection systems I know), so, it adds to the verbosity and code repetition.
As the parameters are described with TypeScript types (similar to Python type hints), editor support is quite good.
But as TypeScript data is not preserved after compilation to JavaScript, it cannot rely on the types to define validation, serialization and documentation at the same time. Due to this and some design decisions, to get validation, serialization and automatic schema generation, it's needed to add decorators in many places. So, it becomes quite verbose.
It can't handle nested models very well. So, if the JSON body in the request is a JSON object that has inner fields that in turn are nested JSON objects, it cannot be properly documented and validated.
/// check | Inspired **FastAPI** to
Use Python types to have great editor support.
Have a powerful dependency injection system. Find a way to minimize code repetition.
///
### [Sanic](https://sanic.readthedocs.io/en/latest/) { #sanic }
It was one of the first extremely fast Python frameworks based on `asyncio`. It was made to be very similar to Flask.
/// note | Technical Details
It used [`uvloop`](https://github.com/MagicStack/uvloop) instead of the default Python `asyncio` loop. That's what made it so fast.
It clearly inspired Uvicorn and Starlette, that are currently faster than Sanic in open benchmarks.
///
/// check | Inspired **FastAPI** to
Find a way to have a crazy performance.
That's why **FastAPI** is based on Starlette, as it is the fastest framework available (tested by third-party benchmarks).
///
### [Falcon](https://falconframework.org/) { #falcon }
Falcon is another high performance Python framework, it is designed to be minimal, and work as the foundation of other frameworks like Hug.
It is designed to have functions that receive two parameters, one "request" and one "response". Then you "read" parts from the request, and "write" parts to the response. Because of this design, it is not possible to declare request parameters and bodies with standard Python type hints as function parameters.
So, data validation, serialization, and documentation, have to be done in code, not automatically. Or they have to be implemented as a framework on top of Falcon, like Hug. This same distinction happens in other frameworks that are inspired by Falcon's design, of having one request object and one response object as parameters.
/// check | Inspired **FastAPI** to
Find ways to get great performance.
Along with Hug (as Hug is based on Falcon) inspired **FastAPI** to declare a `response` parameter in functions.
Although in FastAPI it's optional, and is used mainly to set headers, cookies, and alternative status codes.
///
### [Molten](https://moltenframework.com/) { #molten }
I discovered Molten in the first stages of building **FastAPI**. And it has quite similar ideas:
* Based on Python type hints.
* Validation and documentation from these types.
* Dependency Injection system.
It doesn't use a data validation, serialization and documentation third-party library like Pydantic, it has its own. So, these data type definitions would not be reusable as easily.
It requires a little bit more verbose configurations. And as it is based on WSGI (instead of ASGI), it is not designed to take advantage of the high performance provided by tools like Uvicorn, Starlette and Sanic.
The dependency injection system requires pre-registration of the dependencies and the dependencies are solved based on the declared types. So, it's not possible to declare more than one "component" that provides a certain type.
Routes are declared in a single place, using functions declared in other places (instead of using decorators that can be placed right on top of the function that handles the endpoint). This is closer to how Django does it than to how Flask (and Starlette) does it. It separates in the code things that are relatively tightly coupled.
/// check | Inspired **FastAPI** to
Define extra validations for data types using the "default" value of model attributes. This improves editor support, and it was not available in Pydantic before.
This actually inspired updating parts of Pydantic, to support the same validation declaration style (all this functionality is now already available in Pydantic).
///
### [Hug](https://github.com/hugapi/hug) { #hug }
Hug was one of the first frameworks to implement the declaration of API parameter types using Python type hints. This was a great idea that inspired other tools to do the same.
It used custom types in its declarations instead of standard Python types, but it was still a huge step forward.
It also was one of the first frameworks to generate a custom schema declaring the whole API in JSON.
It was not based on a standard like OpenAPI and JSON Schema. So it wouldn't be straightforward to integrate it with other tools, like Swagger UI. But again, it was a very innovative idea.
It has an interesting, uncommon feature: using the same framework, it's possible to create APIs and also CLIs.
As it is based on the previous standard for synchronous Python web frameworks (WSGI), it can't handle Websockets and other things, although it still has high performance too.
/// info
Hug was created by Timothy Crosley, the same creator of [`isort`](https://github.com/timothycrosley/isort), a great tool to automatically sort imports in Python files.
///
/// check | Ideas inspiring **FastAPI**
Hug inspired parts of APIStar, and was one of the tools I found most promising, alongside APIStar.
Hug helped inspiring **FastAPI** to use Python type hints to declare parameters, and to generate a schema defining the API automatically.
Hug inspired **FastAPI** to declare a `response` parameter in functions to set headers and cookies.
///
### [APIStar](https://github.com/encode/apistar) (<= 0.5) { #apistar-0-5 }
Right before deciding to build **FastAPI** I found **APIStar** server. It had almost everything I was looking for and had a great design.
It was one of the first implementations of a framework using Python type hints to declare parameters and requests that I ever saw (before NestJS and Molten). I found it more or less at the same time as Hug. But APIStar used the OpenAPI standard.
It had automatic data validation, data serialization and OpenAPI schema generation based on the same type hints in several places.
Body schema definitions didn't use the same Python type hints like Pydantic, it was a bit more similar to Marshmallow, so, editor support wouldn't be as good, but still, APIStar was the best available option.
It had the best performance benchmarks at the time (only surpassed by Starlette).
At first, it didn't have an automatic API documentation web UI, but I knew I could add Swagger UI to it.
It had a dependency injection system. It required pre-registration of components, as other tools discussed above. But still, it was a great feature.
I was never able to use it in a full project, as it didn't have security integration, so, I couldn't replace all the features I was having with the full-stack generators based on Flask-apispec. I had in my backlog of projects to create a pull request adding that functionality.
But then, the project's focus shifted.
It was no longer an API web framework, as the creator needed to focus on Starlette.
Now APIStar is a set of tools to validate OpenAPI specifications, not a web framework.
/// info
APIStar was created by Tom Christie. The same guy that created:
* Django REST Framework
* Starlette (in which **FastAPI** is based)
* Uvicorn (used by Starlette and **FastAPI**)
///
/// check | Inspired **FastAPI** to
Exist.
The idea of declaring multiple things (data validation, serialization and documentation) with the same Python types, that at the same time provided great editor support, was something I considered a brilliant idea.
And after searching for a long time for a similar framework and testing many different alternatives, APIStar was the best option available.
Then APIStar stopped to exist as a server and Starlette was created, and was a new better foundation for such a system. That was the final inspiration to build **FastAPI**.
I consider **FastAPI** a "spiritual successor" to APIStar, while improving and increasing the features, typing system, and other parts, based on the learnings from all these previous tools.
///
## Used by **FastAPI** { #used-by-fastapi }
### [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) { #pydantic }
Pydantic is a library to define data validation, serialization and documentation (using JSON Schema) based on Python type hints.
That makes it extremely intuitive.
It is comparable to Marshmallow. Although it's faster than Marshmallow in benchmarks. And as it is based on the same Python type hints, the editor support is great.
/// check | **FastAPI** uses it to
Handle all the data validation, data serialization and automatic model documentation (based on JSON Schema).
**FastAPI** then takes that JSON Schema data and puts it in OpenAPI, apart from all the other things it does.
///
### [Starlette](https://www.starlette.dev/) { #starlette }
Starlette is a lightweight ASGI framework/toolkit, which is ideal for building high-performance asyncio services.
It is very simple and intuitive. It's designed to be easily extensible, and have modular components.
It has:
* Seriously impressive performance.
* WebSocket support.
* In-process background tasks.
* Startup and shutdown events.
* Test client built on HTTPX.
* CORS, GZip, Static Files, Streaming responses.
* Session and Cookie support.
* 100% test coverage.
* 100% type annotated codebase.
* Few hard dependencies.
Starlette is currently the fastest Python framework tested. Only surpassed by Uvicorn, which is not a framework, but a server.
Starlette provides all the basic web microframework functionality.
But it doesn't provide automatic data validation, serialization or documentation.
That's one of the main things that **FastAPI** adds on top, all based on Python type hints (using Pydantic). That, plus the dependency injection system, security utilities, OpenAPI schema generation, etc.
/// note | Technical Details
ASGI is a new "standard" being developed by Django core team members. It is still not a "Python standard" (a PEP), although they are in the process of doing that.
Nevertheless, it is already being used as a "standard" by several tools. This greatly improves interoperability, as you could switch Uvicorn for any other ASGI server (like Daphne or Hypercorn), or you could add ASGI compatible tools, like `python-socketio`.
///
/// check | **FastAPI** uses it to
Handle all the core web parts. Adding features on top.
The class `FastAPI` itself inherits directly from the class `Starlette`.
So, anything that you can do with Starlette, you can do it directly with **FastAPI**, as it is basically Starlette on steroids.
///
### [Uvicorn](https://www.uvicorn.dev/) { #uvicorn }
Uvicorn is a lightning-fast ASGI server, built on uvloop and httptools.
It is not a web framework, but a server. For example, it doesn't provide tools for routing by paths. That's something that a framework like Starlette (or **FastAPI**) would provide on top.
It is the recommended server for Starlette and **FastAPI**.
/// check | **FastAPI** recommends it as
The main web server to run **FastAPI** applications.
You can also use the `--workers` command line option to have an asynchronous multi-process server.
Check more details in the [Deployment](deployment/index.md) section.
///
## Benchmarks and speed { #benchmarks-and-speed }
To understand, compare, and see the difference between Uvicorn, Starlette and FastAPI, check the section about [Benchmarks](benchmarks.md).
================================================
FILE: docs/en/docs/async.md
================================================
# Concurrency and async / await { #concurrency-and-async-await }
Details about the `async def` syntax for *path operation functions* and some background about asynchronous code, concurrency, and parallelism.
## In a hurry? { #in-a-hurry }
TL;DR:
If you are using third party libraries that tell you to call them with `await`, like:
```Python
results = await some_library()
```
Then, declare your *path operation functions* with `async def` like:
```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
async def read_results():
results = await some_library()
return results
```
/// note
You can only use `await` inside of functions created with `async def`.
///
---
If you are using a third party library that communicates with something (a database, an API, the file system, etc.) and doesn't have support for using `await`, (this is currently the case for most database libraries), then declare your *path operation functions* as normally, with just `def`, like:
```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
def results():
results = some_library()
return results
```
---
If your application (somehow) doesn't have to communicate with anything else and wait for it to respond, use `async def`, even if you don't need to use `await` inside.
---
If you just don't know, use normal `def`.
---
**Note**: You can mix `def` and `async def` in your *path operation functions* as much as you need and define each one using the best option for you. FastAPI will do the right thing with them.
Anyway, in any of the cases above, FastAPI will still work asynchronously and be extremely fast.
But by following the steps above, it will be able to do some performance optimizations.
## Technical Details { #technical-details }
Modern versions of Python have support for **"asynchronous code"** using something called **"coroutines"**, with **`async` and `await`** syntax.
Let's see that phrase by parts in the sections below:
* **Asynchronous Code**
* **`async` and `await`**
* **Coroutines**
## Asynchronous Code { #asynchronous-code }
Asynchronous code just means that the language 💬 has a way to tell the computer / program 🤖 that at some point in the code, it 🤖 will have to wait for *something else* to finish somewhere else. Let's say that *something else* is called "slow-file" 📝.
So, during that time, the computer can go and do some other work, while "slow-file" 📝 finishes.
Then the computer / program 🤖 will come back every time it has a chance because it's waiting again, or whenever it 🤖 finished all the work it had at that point. And it 🤖 will see if any of the tasks it was waiting for have already finished, doing whatever it had to do.
Next, it 🤖 takes the first task to finish (let's say, our "slow-file" 📝) and continues whatever it had to do with it.
That "wait for something else" normally refers to I/O operations that are relatively "slow" (compared to the speed of the processor and the RAM memory), like waiting for:
* the data from the client to be sent through the network
* the data sent by your program to be received by the client through the network
* the contents of a file in the disk to be read by the system and given to your program
* the contents your program gave to the system to be written to disk
* a remote API operation
* a database operation to finish
* a database query to return the results
* etc.
As the execution time is consumed mostly by waiting for I/O operations, they call them "I/O bound" operations.
It's called "asynchronous" because the computer / program doesn't have to be "synchronized" with the slow task, waiting for the exact moment that the task finishes, while doing nothing, to be able to take the task result and continue the work.
Instead of that, by being an "asynchronous" system, once finished, the task can wait in line a little bit (some microseconds) for the computer / program to finish whatever it went to do, and then come back to take the results and continue working with them.
For "synchronous" (contrary to "asynchronous") they commonly also use the term "sequential", because the computer / program follows all the steps in sequence before switching to a different task, even if those steps involve waiting.
### Concurrency and Burgers { #concurrency-and-burgers }
This idea of **asynchronous** code described above is also sometimes called **"concurrency"**. It is different from **"parallelism"**.
**Concurrency** and **parallelism** both relate to "different things happening more or less at the same time".
But the details between *concurrency* and *parallelism* are quite different.
To see the difference, imagine the following story about burgers:
### Concurrent Burgers { #concurrent-burgers }
You go with your crush to get fast food, you stand in line while the cashier takes the orders from the people in front of you. 😍
Then it's your turn, you place your order of 2 very fancy burgers for your crush and you. 🍔🍔
The cashier says something to the cook in the kitchen so they know they have to prepare your burgers (even though they are currently preparing the ones for the previous clients).
You pay. 💸
The cashier gives you the number of your turn.
While you are waiting, you go with your crush and pick a table, you sit and talk with your crush for a long time (as your burgers are very fancy and take some time to prepare).
As you are sitting at the table with your crush, while you wait for the burgers, you can spend that time admiring how awesome, cute and smart your crush is ✨😍✨.
While waiting and talking to your crush, from time to time, you check the number displayed on the counter to see if it's your turn already.
Then at some point, it finally is your turn. You go to the counter, get your burgers and come back to the table.
You and your crush eat the burgers and have a nice time. ✨
/// info
Beautiful illustrations by [Ketrina Thompson](https://www.instagram.com/ketrinadrawsalot). 🎨
///
---
Imagine you are the computer / program 🤖 in that story.
While you are at the line, you are just idle 😴, waiting for your turn, not doing anything very "productive". But the line is fast because the cashier is only taking the orders (not preparing them), so that's fine.
Then, when it's your turn, you do actual "productive" work, you process the menu, decide what you want, get your crush's choice, pay, check that you give the correct bill or card, check that you are charged correctly, check that the order has the correct items, etc.
But then, even though you still don't have your burgers, your work with the cashier is "on pause" ⏸, because you have to wait 🕙 for your burgers to be ready.
But as you go away from the counter and sit at the table with a number for your turn, you can switch 🔀 your attention to your crush, and "work" ⏯ 🤓 on that. Then you are again doing something very "productive" as is flirting with your crush 😍.
Then the cashier 💁 says "I'm finished with doing the burgers" by putting your number on the counter's display, but you don't jump like crazy immediately when the displayed number changes to your turn number. You know no one will steal your burgers because you have the number of your turn, and they have theirs.
So you wait for your crush to finish the story (finish the current work ⏯ / task being processed 🤓), smile gently and say that you are going for the burgers ⏸.
Then you go to the counter 🔀, to the initial task that is now finished ⏯, pick the burgers, say thanks and take them to the table. That finishes that step / task of interaction with the counter ⏹. That in turn, creates a new task, of "eating burgers" 🔀 ⏯, but the previous one of "getting burgers" is finished ⏹.
### Parallel Burgers { #parallel-burgers }
Now let's imagine these aren't "Concurrent Burgers", but "Parallel Burgers".
You go with your crush to get parallel fast food.
You stand in line while several (let's say 8) cashiers that at the same time are cooks take the orders from the people in front of you.
Everyone before you is waiting for their burgers to be ready before leaving the counter because each of the 8 cashiers goes and prepares the burger right away before getting the next order.
Then it's finally your turn, you place your order of 2 very fancy burgers for your crush and you.
You pay 💸.
The cashier goes to the kitchen.
You wait, standing in front of the counter 🕙, so that no one else takes your burgers before you do, as there are no numbers for turns.
As you and your crush are busy not letting anyone get in front of you and take your burgers whenever they arrive, you cannot pay attention to your crush. 😞
This is "synchronous" work, you are "synchronized" with the cashier/cook 👨🍳. You have to wait 🕙 and be there at the exact moment that the cashier/cook 👨🍳 finishes the burgers and gives them to you, or otherwise, someone else might take them.
Then your cashier/cook 👨🍳 finally comes back with your burgers, after a long time waiting 🕙 there in front of the counter.
You take your burgers and go to the table with your crush.
You just eat them, and you are done. ⏹
There was not much talk or flirting as most of the time was spent waiting 🕙 in front of the counter. 😞
/// info
Beautiful illustrations by [Ketrina Thompson](https://www.instagram.com/ketrinadrawsalot). 🎨
///
---
In this scenario of the parallel burgers, you are a computer / program 🤖 with two processors (you and your crush), both waiting 🕙 and dedicating their attention ⏯ to be "waiting on the counter" 🕙 for a long time.
The fast food store has 8 processors (cashiers/cooks). While the concurrent burgers store might have had only 2 (one cashier and one cook).
But still, the final experience is not the best. 😞
---
This would be the parallel equivalent story for burgers. 🍔
For a more "real life" example of this, imagine a bank.
Up to recently, most of the banks had multiple cashiers 👨💼👨💼👨💼👨💼 and a big line 🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙.
All of the cashiers doing all the work with one client after the other 👨💼⏯.
And you have to wait 🕙 in the line for a long time or you lose your turn.
You probably wouldn't want to take your crush 😍 with you to run errands at the bank 🏦.
### Burger Conclusion { #burger-conclusion }
In this scenario of "fast food burgers with your crush", as there is a lot of waiting 🕙, it makes a lot more sense to have a concurrent system ⏸🔀⏯.
This is the case for most of the web applications.
Many, many users, but your server is waiting 🕙 for their not-so-good connection to send their requests.
And then waiting 🕙 again for the responses to come back.
This "waiting" 🕙 is measured in microseconds, but still, summing it all, it's a lot of waiting in the end.
That's why it makes a lot of sense to use asynchronous ⏸🔀⏯ code for web APIs.
This kind of asynchronicity is what made NodeJS popular (even though NodeJS is not parallel) and that's the strength of Go as a programming language.
And that's the same level of performance you get with **FastAPI**.
And as you can have parallelism and asynchronicity at the same time, you get higher performance than most of the tested NodeJS frameworks and on par with Go, which is a compiled language closer to C [(all thanks to Starlette)](https://www.techempower.com/benchmarks/#section=data-r17&hw=ph&test=query&l=zijmkf-1).
### Is concurrency better than parallelism? { #is-concurrency-better-than-parallelism }
Nope! That's not the moral of the story.
Concurrency is different than parallelism. And it is better on **specific** scenarios that involve a lot of waiting. Because of that, it generally is a lot better than parallelism for web application development. But not for everything.
So, to balance that out, imagine the following short story:
> You have to clean a big, dirty house.
*Yep, that's the whole story*.
---
There's no waiting 🕙 anywhere, just a lot of work to be done, on multiple places of the house.
You could have turns as in the burgers example, first the living room, then the kitchen, but as you are not waiting 🕙 for anything, just cleaning and cleaning, the turns wouldn't affect anything.
It would take the same amount of time to finish with or without turns (concurrency) and you would have done the same amount of work.
But in this case, if you could bring the 8 ex-cashier/cooks/now-cleaners, and each one of them (plus you) could take a zone of the house to clean it, you could do all the work in **parallel**, with the extra help, and finish much sooner.
In this scenario, each one of the cleaners (including you) would be a processor, doing their part of the job.
And as most of the execution time is taken by actual work (instead of waiting), and the work in a computer is done by a CPU, they call these problems "CPU bound".
---
Common examples of CPU bound operations are things that require complex math processing.
For example:
* **Audio** or **image processing**.
* **Computer vision**: an image is composed of millions of pixels, each pixel has 3 values / colors, processing that normally requires computing something on those pixels, all at the same time.
* **Machine Learning**: it normally requires lots of "matrix" and "vector" multiplications. Think of a huge spreadsheet with numbers and multiplying all of them together at the same time.
* **Deep Learning**: this is a sub-field of Machine Learning, so, the same applies. It's just that there is not a single spreadsheet of numbers to multiply, but a huge set of them, and in many cases, you use a special processor to build and / or use those models.
### Concurrency + Parallelism: Web + Machine Learning { #concurrency-parallelism-web-machine-learning }
With **FastAPI** you can take advantage of concurrency that is very common for web development (the same main attraction of NodeJS).
But you can also exploit the benefits of parallelism and multiprocessing (having multiple processes running in parallel) for **CPU bound** workloads like those in Machine Learning systems.
That, plus the simple fact that Python is the main language for **Data Science**, Machine Learning and especially Deep Learning, make FastAPI a very good match for Data Science / Machine Learning web APIs and applications (among many others).
To see how to achieve this parallelism in production see the section about [Deployment](deployment/index.md).
## `async` and `await` { #async-and-await }
Modern versions of Python have a very intuitive way to define asynchronous code. This makes it look just like normal "sequential" code and do the "awaiting" for you at the right moments.
When there is an operation that will require waiting before giving the results and has support for these new Python features, you can code it like:
```Python
burgers = await get_burgers(2)
```
The key here is the `await`. It tells Python that it has to wait ⏸ for `get_burgers(2)` to finish doing its thing 🕙 before storing the results in `burgers`. With that, Python will know that it can go and do something else 🔀 ⏯ in the meanwhile (like receiving another request).
For `await` to work, it has to be inside a function that supports this asynchronicity. To do that, you just declare it with `async def`:
```Python hl_lines="1"
async def get_burgers(number: int):
# Do some asynchronous stuff to create the burgers
return burgers
```
...instead of `def`:
```Python hl_lines="2"
# This is not asynchronous
def get_sequential_burgers(number: int):
# Do some sequential stuff to create the burgers
return burgers
```
With `async def`, Python knows that, inside that function, it has to be aware of `await` expressions, and that it can "pause" ⏸ the execution of that function and go do something else 🔀 before coming back.
When you want to call an `async def` function, you have to "await" it. So, this won't work:
```Python
# This won't work, because get_burgers was defined with: async def
burgers = get_burgers(2)
```
---
So, if you are using a library that tells you that you can call it with `await`, you need to create the *path operation functions* that uses it with `async def`, like in:
```Python hl_lines="2-3"
@app.get('/burgers')
async def read_burgers():
burgers = await get_burgers(2)
return burgers
```
### More technical details { #more-technical-details }
You might have noticed that `await` can only be used inside of functions defined with `async def`.
But at the same time, functions defined with `async def` have to be "awaited". So, functions with `async def` can only be called inside of functions defined with `async def` too.
So, about the egg and the chicken, how do you call the first `async` function?
If you are working with **FastAPI** you don't have to worry about that, because that "first" function will be your *path operation function*, and FastAPI will know how to do the right thing.
But if you want to use `async` / `await` without FastAPI, you can do it as well.
### Write your own async code { #write-your-own-async-code }
Starlette (and **FastAPI**) are based on [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/), which makes it compatible with both Python's standard library [asyncio](https://docs.python.org/3/library/asyncio-task.html) and [Trio](https://trio.readthedocs.io/en/stable/).
In particular, you can directly use [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/) for your advanced concurrency use cases that require more advanced patterns in your own code.
And even if you were not using FastAPI, you could also write your own async applications with [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/) to be highly compatible and get its benefits (e.g. *structured concurrency*).
I created another library on top of AnyIO, as a thin layer on top, to improve a bit the type annotations and get better **autocompletion**, **inline errors**, etc. It also has a friendly introduction and tutorial to help you **understand** and write **your own async code**: [Asyncer](https://asyncer.tiangolo.com/). It would be particularly useful if you need to **combine async code with regular** (blocking/synchronous) code.
### Other forms of asynchronous code { #other-forms-of-asynchronous-code }
This style of using `async` and `await` is relatively new in the language.
But it makes working with asynchronous code a lot easier.
This same syntax (or almost identical) was also included recently in modern versions of JavaScript (in Browser and NodeJS).
But before that, handling asynchronous code was quite more complex and difficult.
In previous versions of Python, you could have used threads or [Gevent](https://www.gevent.org/). But the code is way more complex to understand, debug, and think about.
In previous versions of NodeJS / Browser JavaScript, you would have used "callbacks". Which leads to "callback hell".
## Coroutines { #coroutines }
**Coroutine** is just the very fancy term for the thing returned by an `async def` function. Python knows that it is something like a function, that it can start and that it will end at some point, but that it might be paused ⏸ internally too, whenever there is an `await` inside of it.
But all this functionality of using asynchronous code with `async` and `await` is many times summarized as using "coroutines". It is comparable to the main key feature of Go, the "Goroutines".
## Conclusion { #conclusion }
Let's see the same phrase from above:
> Modern versions of Python have support for **"asynchronous code"** using something called **"coroutines"**, with **`async` and `await`** syntax.
That should make more sense now. ✨
All that is what powers FastAPI (through Starlette) and what makes it have such an impressive performance.
## Very Technical Details { #very-technical-details }
/// warning
You can probably skip this.
These are very technical details of how **FastAPI** works underneath.
If you have quite some technical knowledge (coroutines, threads, blocking, etc.) and are curious about how FastAPI handles `async def` vs normal `def`, go ahead.
///
### Path operation functions { #path-operation-functions }
When you declare a *path operation function* with normal `def` instead of `async def`, it is run in an external threadpool that is then awaited, instead of being called directly (as it would block the server).
If you are coming from another async framework that does not work in the way described above and you are used to defining trivial compute-only *path operation functions* with plain `def` for a tiny performance gain (about 100 nanoseconds), please note that in **FastAPI** the effect would be quite opposite. In these cases, it's better to use `async def` unless your *path operation functions* use code that performs blocking I/O.
Still, in both situations, chances are that **FastAPI** will [still be faster](index.md#performance) than (or at least comparable to) your previous framework.
### Dependencies { #dependencies }
The same applies for [dependencies](tutorial/dependencies/index.md). If a dependency is a standard `def` function instead of `async def`, it is run in the external threadpool.
### Sub-dependencies { #sub-dependencies }
You can have multiple dependencies and [sub-dependencies](tutorial/dependencies/sub-dependencies.md) requiring each other (as parameters of the function definitions), some of them might be created with `async def` and some with normal `def`. It would still work, and the ones created with normal `def` would be called on an external thread (from the threadpool) instead of being "awaited".
### Other utility functions { #other-utility-functions }
Any other utility function that you call directly can be created with normal `def` or `async def` and FastAPI won't affect the way you call it.
This is in contrast to the functions that FastAPI calls for you: *path operation functions* and dependencies.
If your utility function is a normal function with `def`, it will be called directly (as you write it in your code), not in a threadpool, if the function is created with `async def` then you should `await` for that function when you call it in your code.
---
Again, these are very technical details that would probably be useful if you came searching for them.
Otherwise, you should be good with the guidelines from the section above: In a hurry?.
================================================
FILE: docs/en/docs/benchmarks.md
================================================
# Benchmarks { #benchmarks }
Independent TechEmpower benchmarks show **FastAPI** applications running under Uvicorn as [one of the fastest Python frameworks available](https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7), only below Starlette and Uvicorn themselves (used internally by FastAPI).
But when checking benchmarks and comparisons you should keep the following in mind.
## Benchmarks and speed { #benchmarks-and-speed }
When you check the benchmarks, it is common to see several tools of different types compared as equivalent.
Specifically, to see Uvicorn, Starlette and FastAPI compared together (among many other tools).
The simpler the problem solved by the tool, the better performance it will get. And most of the benchmarks don't test the additional features provided by the tool.
The hierarchy is like:
* **Uvicorn**: an ASGI server
* **Starlette**: (uses Uvicorn) a web microframework
* **FastAPI**: (uses Starlette) an API microframework with several additional features for building APIs, with data validation, etc.
* **Uvicorn**:
* Will have the best performance, as it doesn't have much extra code apart from the server itself.
* You wouldn't write an application in Uvicorn directly. That would mean that your code would have to include more or less, at least, all the code provided by Starlette (or **FastAPI**). And if you did that, your final application would have the same overhead as having used a framework and minimizing your app code and bugs.
* If you are comparing Uvicorn, compare it against Daphne, Hypercorn, uWSGI, etc. Application servers.
* **Starlette**:
* Will have the next best performance, after Uvicorn. In fact, Starlette uses Uvicorn to run. So, it probably can only get "slower" than Uvicorn by having to execute more code.
* But it provides you the tools to build simple web applications, with routing based on paths, etc.
* If you are comparing Starlette, compare it against Sanic, Flask, Django, etc. Web frameworks (or microframeworks).
* **FastAPI**:
* The same way that Starlette uses Uvicorn and cannot be faster than it, **FastAPI** uses Starlette, so it cannot be faster than it.
* FastAPI provides more features on top of Starlette. Features that you almost always need when building APIs, like data validation and serialization. And by using it, you get automatic documentation for free (the automatic documentation doesn't even add overhead to running applications, it is generated on startup).
* If you didn't use FastAPI and used Starlette directly (or another tool, like Sanic, Flask, Responder, etc) you would have to implement all the data validation and serialization yourself. So, your final application would still have the same overhead as if it was built using FastAPI. And in many cases, this data validation and serialization is the biggest amount of code written in applications.
* So, by using FastAPI you are saving development time, bugs, lines of code, and you would probably get the same performance (or better) you would if you didn't use it (as you would have to implement it all in your code).
* If you are comparing FastAPI, compare it against a web application framework (or set of tools) that provides data validation, serialization and documentation, like Flask-apispec, NestJS, Molten, etc. Frameworks with integrated automatic data validation, serialization and documentation.
================================================
FILE: docs/en/docs/contributing.md
================================================
# Development - Contributing
First, you might want to see the basic ways to [help FastAPI and get help](help-fastapi.md).
## Developing
If you already cloned the [fastapi repository](https://github.com/fastapi/fastapi) and you want to deep dive in the code, here are some guidelines to set up your environment.
### Install requirements
Create a virtual environment and install the required packages with [`uv`](https://github.com/astral-sh/uv):
With greatAvoid inadvertently doing harm. You have amazing tools at hand, use them wisely to help effectively. ================================================ FILE: docs/en/docs/css/custom.css ================================================ /* Fira Code, including characters used by Rich output, like the "heavy right-pointing angle bracket ornament", not included in Google Fonts */ @import url(https://cdn.jsdelivr.net/npm/firacode@6.2.0/distr/fira_code.css); /* Noto Color Emoji for emoji support with the same font everywhere */ @import url(https://fonts.googleapis.com/css2?family=Noto+Color+Emoji&display=swap); /* Override default code font in Material for MkDocs to Fira Code */ :root { --md-code-font: "Fira Code", monospace, "Noto Color Emoji"; } /* Override default regular font in Material for MkDocs to include Noto Color Emoji */ :root { --md-text-font: "Roboto", "Noto Color Emoji"; } .termynal-comment { color: #4a968f; font-style: italic; display: block; } .termy { /* For right to left languages */ direction: ltr; } .termy [data-termynal] { white-space: pre-wrap; } .termy .linenos { display: none; } /* External links: detected by JS comparing origin to site origin JS sets data-external-link on links pointing outside the site Skip image links, .no-link-icon, and .announce-link */ a[data-external-link]:not(:has(img)):not(.no-link-icon):not(.announce-link) { /* For right to left languages */ direction: ltr; display: inline-block; } a[data-external-link]:not(:has(img)):not(.no-link-icon):not(.announce-link)::after { content: ""; display: inline-block; width: 0.75em; height: 0.75em; margin-left: 0.25em; vertical-align: middle; opacity: 0.55; background: currentColor; -webkit-mask-image: url("data:image/svg+xml,%3Csvg xmlns='http://www.w3.org/2000/svg' viewBox='0 0 24 24' fill='none' stroke='currentColor' stroke-width='2.5' stroke-linecap='round' stroke-linejoin='round'%3E%3Cpath d='M18 13v6a2 2 0 0 1-2 2H5a2 2 0 0 1-2-2V8a2 2 0 0 1 2-2h6'/%3E%3Cpolyline points='15 3 21 3 21 9'/%3E%3Cline x1='10' y1='14' x2='21' y2='3'/%3E%3C/svg%3E"); -webkit-mask-size: contain; 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} ================================================ FILE: docs/en/docs/css/termynal.css ================================================ /** * termynal.js * * @author Ines Montanipowertools comes great responsibility.
---
Now that we know the difference between the terms **process** and **program**, let's continue talking about deployments.
## Running on Startup { #running-on-startup }
In most cases, when you create a web API, you want it to be **always running**, uninterrupted, so that your clients can always access it. This is of course, unless you have a specific reason why you want it to run only in certain situations, but most of the time you want it constantly running and **available**.
### In a Remote Server { #in-a-remote-server }
When you set up a remote server (a cloud server, a virtual machine, etc.) the simplest thing you can do is use `fastapi run` (which uses Uvicorn) or something similar, manually, the same way you do when developing locally.
And it will work and will be useful **during development**.
But if your connection to the server is lost, the **running process** will probably die.
And if the server is restarted (for example after updates, or migrations from the cloud provider) you probably **won't notice it**. And because of that, you won't even know that you have to restart the process manually. So, your API will just stay dead. 😱
### Run Automatically on Startup { #run-automatically-on-startup }
In general, you will probably want the server program (e.g. Uvicorn) to be started automatically on server startup, and without needing any **human intervention**, to have a process always running with your API (e.g. Uvicorn running your FastAPI app).
### Separate Program { #separate-program }
To achieve this, you will normally have a **separate program** that would make sure your application is run on startup. And in many cases, it would also make sure other components or applications are also run, for example, a database.
### Example Tools to Run at Startup { #example-tools-to-run-at-startup }
Some examples of the tools that can do this job are:
* Docker
* Kubernetes
* Docker Compose
* Docker in Swarm Mode
* Systemd
* Supervisor
* Handled internally by a cloud provider as part of their services
* Others...
I'll give you more concrete examples in the next chapters.
## Restarts { #restarts }
Similar to making sure your application is run on startup, you probably also want to make sure it is **restarted** after failures.
### We Make Mistakes { #we-make-mistakes }
We, as humans, make **mistakes**, all the time. Software almost *always* has **bugs** hidden in different places. 🐛
And we as developers keep improving the code as we find those bugs and as we implement new features (possibly adding new bugs too 😅).
### Small Errors Automatically Handled { #small-errors-automatically-handled }
When building web APIs with FastAPI, if there's an error in our code, FastAPI will normally contain it to the single request that triggered the error. 🛡
The client will get a **500 Internal Server Error** for that request, but the application will continue working for the next requests instead of just crashing completely.
### Bigger Errors - Crashes { #bigger-errors-crashes }
Nevertheless, there might be cases where we write some code that **crashes the entire application** making Uvicorn and Python crash. 💥
And still, you would probably not want the application to stay dead because there was an error in one place, you probably want it to **continue running** at least for the *path operations* that are not broken.
### Restart After Crash { #restart-after-crash }
But in those cases with really bad errors that crash the running **process**, you would want an external component that is in charge of **restarting** the process, at least a couple of times...
/// tip
...Although if the whole application is just **crashing immediately** it probably doesn't make sense to keep restarting it forever. But in those cases, you will probably notice it during development, or at least right after deployment.
So let's focus on the main cases, where it could crash entirely in some particular cases **in the future**, and it still makes sense to restart it.
///
You would probably want to have the thing in charge of restarting your application as an **external component**, because by that point, the same application with Uvicorn and Python already crashed, so there's nothing in the same code of the same app that could do anything about it.
### Example Tools to Restart Automatically { #example-tools-to-restart-automatically }
In most cases, the same tool that is used to **run the program on startup** is also used to handle automatic **restarts**.
For example, this could be handled by:
* Docker
* Kubernetes
* Docker Compose
* Docker in Swarm Mode
* Systemd
* Supervisor
* Handled internally by a cloud provider as part of their services
* Others...
## Replication - Processes and Memory { #replication-processes-and-memory }
With a FastAPI application, using a server program like the `fastapi` command that runs Uvicorn, running it once in **one process** can serve multiple clients concurrently.
But in many cases, you will want to run several worker processes at the same time.
### Multiple Processes - Workers { #multiple-processes-workers }
If you have more clients than what a single process can handle (for example if the virtual machine is not too big) and you have **multiple cores** in the server's CPU, then you could have **multiple processes** running with the same application at the same time, and distribute all the requests among them.
When you run **multiple processes** of the same API program, they are commonly called **workers**.
### Worker Processes and Ports { #worker-processes-and-ports }
Remember from the docs [About HTTPS](https.md) that only one process can be listening on one combination of port and IP address in a server?
This is still true.
So, to be able to have **multiple processes** at the same time, there has to be a **single process listening on a port** that then transmits the communication to each worker process in some way.
### Memory per Process { #memory-per-process }
Now, when the program loads things in memory, for example, a machine learning model in a variable, or the contents of a large file in a variable, all that **consumes a bit of the memory (RAM)** of the server.
And multiple processes normally **don't share any memory**. This means that each running process has its own things, variables, and memory. And if you are consuming a large amount of memory in your code, **each process** will consume an equivalent amount of memory.
### Server Memory { #server-memory }
For example, if your code loads a Machine Learning model with **1 GB in size**, when you run one process with your API, it will consume at least 1 GB of RAM. And if you start **4 processes** (4 workers), each will consume 1 GB of RAM. So in total, your API will consume **4 GB of RAM**.
And if your remote server or virtual machine only has 3 GB of RAM, trying to load more than 4 GB of RAM will cause problems. 🚨
### Multiple Processes - An Example { #multiple-processes-an-example }
In this example, there's a **Manager Process** that starts and controls two **Worker Processes**.
This Manager Process would probably be the one listening on the **port** in the IP. And it would transmit all the communication to the worker processes.
Those worker processes would be the ones running your application, they would perform the main computations to receive a **request** and return a **response**, and they would load anything you put in variables in RAM.
And of course, the same machine would probably have **other processes** running as well, apart from your application.
An interesting detail is that the percentage of the **CPU used** by each process can **vary** a lot over time, but the **memory (RAM)** normally stays more or less **stable**.
If you have an API that does a comparable amount of computations every time and you have a lot of clients, then the **CPU utilization** will probably *also be stable* (instead of constantly going up and down quickly).
### Examples of Replication Tools and Strategies { #examples-of-replication-tools-and-strategies }
There can be several approaches to achieve this, and I'll tell you more about specific strategies in the next chapters, for example when talking about Docker and containers.
The main constraint to consider is that there has to be a **single** component handling the **port** in the **public IP**. And then it has to have a way to **transmit** the communication to the replicated **processes/workers**.
Here are some possible combinations and strategies:
* **Uvicorn** with `--workers`
* One Uvicorn **process manager** would listen on the **IP** and **port**, and it would start **multiple Uvicorn worker processes**.
* **Kubernetes** and other distributed **container systems**
* Something in the **Kubernetes** layer would listen on the **IP** and **port**. The replication would be by having **multiple containers**, each with **one Uvicorn process** running.
* **Cloud services** that handle this for you
* The cloud service will probably **handle replication for you**. It would possibly let you define **a process to run**, or a **container image** to use, in any case, it would most probably be **a single Uvicorn process**, and the cloud service would be in charge of replicating it.
/// tip
Don't worry if some of these items about **containers**, Docker, or Kubernetes don't make a lot of sense yet.
I'll tell you more about container images, Docker, Kubernetes, etc. in a future chapter: [FastAPI in Containers - Docker](docker.md).
///
## Previous Steps Before Starting { #previous-steps-before-starting }
There are many cases where you want to perform some steps **before starting** your application.
For example, you might want to run **database migrations**.
But in most cases, you will want to perform these steps only **once**.
So, you will want to have a **single process** to perform those **previous steps**, before starting the application.
And you will have to make sure that it's a single process running those previous steps *even* if afterwards, you start **multiple processes** (multiple workers) for the application itself. If those steps were run by **multiple processes**, they would **duplicate** the work by running it in **parallel**, and if the steps were something delicate like a database migration, they could cause conflicts with each other.
Of course, there are some cases where there's no problem in running the previous steps multiple times, in that case, it's a lot easier to handle.
/// tip
Also, keep in mind that depending on your setup, in some cases you **might not even need any previous steps** before starting your application.
In that case, you wouldn't have to worry about any of this. 🤷
///
### Examples of Previous Steps Strategies { #examples-of-previous-steps-strategies }
This will **depend heavily** on the way you **deploy your system**, and it would probably be connected to the way you start programs, handling restarts, etc.
Here are some possible ideas:
* An "Init Container" in Kubernetes that runs before your app container
* A bash script that runs the previous steps and then starts your application
* You would still need a way to start/restart *that* bash script, detect errors, etc.
/// tip
I'll give you more concrete examples for doing this with containers in a future chapter: [FastAPI in Containers - Docker](docker.md).
///
## Resource Utilization { #resource-utilization }
Your server(s) is (are) a **resource**, you can consume or **utilize**, with your programs, the computation time on the CPUs, and the RAM memory available.
How much of the system resources do you want to be consuming/utilizing? It might be easy to think "not much", but in reality, you will probably want to consume **as much as possible without crashing**.
If you are paying for 3 servers but you are using only a little bit of their RAM and CPU, you are probably **wasting money** 💸, and probably **wasting server electric power** 🌎, etc.
In that case, it could be better to have only 2 servers and use a higher percentage of their resources (CPU, memory, disk, network bandwidth, etc).
On the other hand, if you have 2 servers and you are using **100% of their CPU and RAM**, at some point one process will ask for more memory, and the server will have to use the disk as "memory" (which can be thousands of times slower), or even **crash**. Or one process might need to do some computation and would have to wait until the CPU is free again.
In this case, it would be better to get **one extra server** and run some processes on it so that they all have **enough RAM and CPU time**.
There's also the chance that for some reason you have a **spike** of usage of your API. Maybe it went viral, or maybe some other services or bots start using it. And you might want to have extra resources to be safe in those cases.
You could put an **arbitrary number** to target, for example, something **between 50% to 90%** of resource utilization. The point is that those are probably the main things you will want to measure and use to tweak your deployments.
You can use simple tools like `htop` to see the CPU and RAM used in your server or the amount used by each process. Or you can use more complex monitoring tools, which may be distributed across servers, etc.
## Recap { #recap }
You have been reading here some of the main concepts that you would probably need to keep in mind when deciding how to deploy your application:
* Security - HTTPS
* Running on startup
* Restarts
* Replication (the number of processes running)
* Memory
* Previous steps before starting
Understanding these ideas and how to apply them should give you the intuition necessary to take any decisions when configuring and tweaking your deployments. 🤓
In the next sections, I'll give you more concrete examples of possible strategies you can follow. 🚀
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FILE: docs/en/docs/deployment/docker.md
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# FastAPI in Containers - Docker { #fastapi-in-containers-docker }
When deploying FastAPI applications a common approach is to build a **Linux container image**. It's normally done using [**Docker**](https://www.docker.com/). You can then deploy that container image in one of a few possible ways.
Using Linux containers has several advantages including **security**, **replicability**, **simplicity**, and others.
/// tip
In a hurry and already know this stuff? Jump to the [`Dockerfile` below 👇](#build-a-docker-image-for-fastapi).
///
### TLS Handshake Start { #tls-handshake-start }
The browser would then communicate with that IP address on **port 443** (the HTTPS port).
The first part of the communication is just to establish the connection between the client and the server and to decide the cryptographic keys they will use, etc.
This interaction between the client and the server to establish the TLS connection is called the **TLS handshake**.
### TLS with SNI Extension { #tls-with-sni-extension }
**Only one process** in the server can be listening on a specific **port** in a specific **IP address**. There could be other processes listening on other ports in the same IP address, but only one for each combination of IP address and port.
TLS (HTTPS) uses the specific port `443` by default. So that's the port we would need.
As only one process can be listening on this port, the process that would do it would be the **TLS Termination Proxy**.
The TLS Termination Proxy would have access to one or more **TLS certificates** (HTTPS certificates).
Using the **SNI extension** discussed above, the TLS Termination Proxy would check which of the TLS (HTTPS) certificates available it should use for this connection, using the one that matches the domain expected by the client.
In this case, it would use the certificate for `someapp.example.com`.
The client already **trusts** the entity that generated that TLS certificate (in this case Let's Encrypt, but we'll see about that later), so it can **verify** that the certificate is valid.
Then, using the certificate, the client and the TLS Termination Proxy **decide how to encrypt** the rest of the **TCP communication**. This completes the **TLS Handshake** part.
After this, the client and the server have an **encrypted TCP connection**, this is what TLS provides. And then they can use that connection to start the actual **HTTP communication**.
And that's what **HTTPS** is, it's just plain **HTTP** inside a **secure TLS connection** instead of a pure (unencrypted) TCP connection.
/// tip
Notice that the encryption of the communication happens at the **TCP level**, not at the HTTP level.
///
### HTTPS Request { #https-request }
Now that the client and server (specifically the browser and the TLS Termination Proxy) have an **encrypted TCP connection**, they can start the **HTTP communication**.
So, the client sends an **HTTPS request**. This is just an HTTP request through an encrypted TLS connection.
### Decrypt the Request { #decrypt-the-request }
The TLS Termination Proxy would use the encryption agreed to **decrypt the request**, and would transmit the **plain (decrypted) HTTP request** to the process running the application (for example a process with Uvicorn running the FastAPI application).
### HTTP Response { #http-response }
The application would process the request and send a **plain (unencrypted) HTTP response** to the TLS Termination Proxy.
### HTTPS Response { #https-response }
The TLS Termination Proxy would then **encrypt the response** using the cryptography agreed before (that started with the certificate for `someapp.example.com`), and send it back to the browser.
Next, the browser would verify that the response is valid and encrypted with the right cryptographic key, etc. It would then **decrypt the response** and process it.
The client (browser) will know that the response comes from the correct server because it is using the cryptography they agreed using the **HTTPS certificate** before.
### Multiple Applications { #multiple-applications }
In the same server (or servers), there could be **multiple applications**, for example, other API programs or a database.
Only one process can be handling the specific IP and port (the TLS Termination Proxy in our example) but the other applications/processes can be running on the server(s) too, as long as they don't try to use the same **combination of public IP and port**.
That way, the TLS Termination Proxy could handle HTTPS and certificates for **multiple domains**, for multiple applications, and then transmit the requests to the right application in each case.
### Certificate Renewal { #certificate-renewal }
At some point in the future, each certificate would **expire** (about 3 months after acquiring it).
And then, there would be another program (in some cases it's another program, in some cases it could be the same TLS Termination Proxy) that would talk to Let's Encrypt, and renew the certificate(s).
The **TLS certificates** are **associated with a domain name**, not with an IP address.
So, to renew the certificates, the renewal program needs to **prove** to the authority (Let's Encrypt) that it indeed **"owns" and controls that domain**.
To do that, and to accommodate different application needs, there are several ways it can do it. Some popular ways are:
* **Modify some DNS records**.
* For this, the renewal program needs to support the APIs of the DNS provider, so, depending on the DNS provider you are using, this might or might not be an option.
* **Run as a server** (at least during the certificate acquisition process) on the public IP address associated with the domain.
* As we said above, only one process can be listening on a specific IP and port.
* This is one of the reasons why it's very useful when the same TLS Termination Proxy also takes care of the certificate renewal process.
* Otherwise, you might have to stop the TLS Termination Proxy momentarily, start the renewal program to acquire the certificates, then configure them with the TLS Termination Proxy, and then restart the TLS Termination Proxy. This is not ideal, as your app(s) will not be available during the time that the TLS Termination Proxy is off.
All this renewal process, while still serving the app, is one of the main reasons why you would want to have a **separate system to handle HTTPS** with a TLS Termination Proxy instead of just using the TLS certificates with the application server directly (e.g. Uvicorn).
## Proxy Forwarded Headers { #proxy-forwarded-headers }
When using a proxy to handle HTTPS, your **application server** (for example Uvicorn via FastAPI CLI) doesn't known anything about the HTTPS process, it communicates with plain HTTP with the **TLS Termination Proxy**.
This **proxy** would normally set some HTTP headers on the fly before transmitting the request to the **application server**, to let the application server know that the request is being **forwarded** by the proxy.
/// note | Technical Details
The proxy headers are:
* [X-Forwarded-For](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-For)
* [X-Forwarded-Proto](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-Proto)
* [X-Forwarded-Host](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-Host)
///
Nevertheless, as the **application server** doesn't know it is behind a trusted **proxy**, by default, it wouldn't trust those headers.
But you can configure the **application server** to trust the *forwarded* headers sent by the **proxy**. If you are using FastAPI CLI, you can use the *CLI Option* `--forwarded-allow-ips` to tell it from which IPs it should trust those *forwarded* headers.
For example, if the **application server** is only receiving communication from the trusted **proxy**, you can set it to `--forwarded-allow-ips="*"` to make it trust all incoming IPs, as it will only receive requests from whatever is the IP used by the **proxy**.
This way the application would be able to know what is its own public URL, if it is using HTTPS, the domain, etc.
This would be useful for example to properly handle redirects.
/// tip
You can learn more about this in the documentation for [Behind a Proxy - Enable Proxy Forwarded Headers](../advanced/behind-a-proxy.md#enable-proxy-forwarded-headers)
///
## Recap { #recap }
Having **HTTPS** is very important, and quite **critical** in most cases. Most of the effort you as a developer have to put around HTTPS is just about **understanding these concepts** and how they work.
But once you know the basic information of **HTTPS for developers** you can easily combine and configure different tools to help you manage everything in a simple way.
In some of the next chapters, I'll show you several concrete examples of how to set up **HTTPS** for **FastAPI** applications. 🔒
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FILE: docs/en/docs/deployment/index.md
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# Deployment { #deployment }
Deploying a **FastAPI** application is relatively easy.
## What Does Deployment Mean { #what-does-deployment-mean }
To **deploy** an application means to perform the necessary steps to make it **available to the users**.
For a **web API**, it normally involves putting it in a **remote machine**, with a **server program** that provides good performance, stability, etc, so that your **users** can **access** the application efficiently and without interruptions or problems.
This is in contrast to the **development** stages, where you are constantly changing the code, breaking it and fixing it, stopping and restarting the development server, etc.
## Deployment Strategies { #deployment-strategies }
There are several ways to do it depending on your specific use case and the tools that you use.
You could **deploy a server** yourself using a combination of tools, you could use a **cloud service** that does part of the work for you, or other possible options.
For example, we, the team behind FastAPI, built [**FastAPI Cloud**](https://fastapicloud.com), to make deploying FastAPI apps to the cloud as streamlined as possible, with the same developer experience of working with FastAPI.
I will show you some of the main concepts you should probably keep in mind when deploying a **FastAPI** application (although most of it applies to any other type of web application).
You will see more details to keep in mind and some of the techniques to do it in the next sections. ✨
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FILE: docs/en/docs/deployment/manually.md
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# Run a Server Manually { #run-a-server-manually }
## Use the `fastapi run` Command { #use-the-fastapi-run-command }
In short, use `fastapi run` to serve your FastAPI application:
**FastAPI** wouldn't exist if not for the previous work of others. There have been many tools created before that have helped inspire its creation. I have been avoiding the creation of a new framework for several years. First I tried to solve all the features covered by **FastAPI** using many different frameworks, plug-ins, and tools. But at some point, there was no other option than creating something that provided all these features, taking the best ideas from previous tools, and combining them in the best way possible, using language features that weren't even available before (Python 3.6+ type hints).## Investigation { #investigation } By using all the previous alternatives I had the chance to learn from all of them, take ideas, and combine them in the best way I could find for myself and the teams of developers I have worked with. For example, it was clear that ideally it should be based on standard Python type hints. Also, the best approach was to use already existing standards. So, before even starting to code **FastAPI**, I spent several months studying the specs for OpenAPI, JSON Schema, OAuth2, etc. Understanding their relationship, overlap, and differences. ## Design { #design } Then I spent some time designing the developer "API" I wanted to have as a user (as a developer using FastAPI). I tested several ideas in the most popular Python editors: PyCharm, VS Code, Jedi based editors. By the last [Python Developer Survey](https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2018/#development-tools), that covers about 80% of the users. It means that **FastAPI** was specifically tested with the editors used by 80% of the Python developers. And as most of the other editors tend to work similarly, all its benefits should work for virtually all editors. That way I could find the best ways to reduce code duplication as much as possible, to have completion everywhere, type and error checks, etc. All in a way that provided the best development experience for all the developers. ## Requirements { #requirements } After testing several alternatives, I decided that I was going to use [**Pydantic**](https://docs.pydantic.dev/) for its advantages. Then I contributed to it, to make it fully compliant with JSON Schema, to support different ways to define constraint declarations, and to improve editor support (type checks, autocompletion) based on the tests in several editors. During the development, I also contributed to [**Starlette**](https://www.starlette.dev/), the other key requirement. ## Development { #development } By the time I started creating **FastAPI** itself, most of the pieces were already in place, the design was defined, the requirements and tools were ready, and the knowledge about the standards and specifications was clear and fresh. ## Future { #future } By this point, it's already clear that **FastAPI** with its ideas is being useful for many people. It is being chosen over previous alternatives for suiting many use cases better. Many developers and teams already depend on **FastAPI** for their projects (including me and my team). But still, there are many improvements and features to come. **FastAPI** has a great future ahead. And [your help](help-fastapi.md) is greatly appreciated. ================================================ FILE: docs/en/docs/how-to/authentication-error-status-code.md ================================================ # Use Old 403 Authentication Error Status Codes { #use-old-403-authentication-error-status-codes } Before FastAPI version `0.122.0`, when the integrated security utilities returned an error to the client after a failed authentication, they used the HTTP status code `403 Forbidden`. Starting with FastAPI version `0.122.0`, they use the more appropriate HTTP status code `401 Unauthorized`, and return a sensible `WWW-Authenticate` header in the response, following the HTTP specifications, [RFC 7235](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc7235#section-3.1), [RFC 9110](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc9110#name-401-unauthorized). But if for some reason your clients depend on the old behavior, you can revert to it by overriding the method `make_not_authenticated_error` in your security classes. For example, you can create a subclass of `HTTPBearer` that returns a `403 Forbidden` error instead of the default `401 Unauthorized` error: {* ../../docs_src/authentication_error_status_code/tutorial001_an_py310.py hl[9:13] *} /// tip Notice that the function returns the exception instance, it doesn't raise it. The raising is done in the rest of the internal code. /// ================================================ FILE: docs/en/docs/how-to/conditional-openapi.md ================================================ # Conditional OpenAPI { #conditional-openapi } If you needed to, you could use settings and environment variables to configure OpenAPI conditionally depending on the environment, and even disable it entirely. ## About security, APIs, and docs { #about-security-apis-and-docs } Hiding your documentation user interfaces in production *shouldn't* be the way to protect your API. That doesn't add any extra security to your API, the *path operations* will still be available where they are. If there's a security flaw in your code, it will still exist. Hiding the documentation just makes it more difficult to understand how to interact with your API, and could make it more difficult for you to debug it in production. It could be considered simply a form of [Security through obscurity](https://en.wikipedia.org/wiki/Security_through_obscurity). If you want to secure your API, there are several better things you can do, for example: * Make sure you have well defined Pydantic models for your request bodies and responses. * Configure any required permissions and roles using dependencies. * Never store plaintext passwords, only password hashes. * Implement and use well-known cryptographic tools, like pwdlib and JWT tokens, etc. * Add more granular permission controls with OAuth2 scopes where needed. * ...etc. Nevertheless, you might have a very specific use case where you really need to disable the API docs for some environment (e.g. for production) or depending on configurations from environment variables. ## Conditional OpenAPI from settings and env vars { #conditional-openapi-from-settings-and-env-vars } You can easily use the same Pydantic settings to configure your generated OpenAPI and the docs UIs. For example: {* ../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001_py310.py hl[6,11] *} Here we declare the setting `openapi_url` with the same default of `"/openapi.json"`. And then we use it when creating the `FastAPI` app. Then you could disable OpenAPI (including the UI docs) by setting the environment variable `OPENAPI_URL` to the empty string, like:
But you can disable it by setting `syntaxHighlight` to `False`:
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial001_py310.py hl[3] *}
...and then Swagger UI won't show the syntax highlighting anymore:
## Change the Theme { #change-the-theme }
The same way you could set the syntax highlighting theme with the key `"syntaxHighlight.theme"` (notice that it has a dot in the middle):
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial002_py310.py hl[3] *}
That configuration would change the syntax highlighting color theme:
## Change Default Swagger UI Parameters { #change-default-swagger-ui-parameters }
FastAPI includes some default configuration parameters appropriate for most of the use cases.
It includes these default configurations:
{* ../../fastapi/openapi/docs.py ln[9:24] hl[18:24] *}
You can override any of them by setting a different value in the argument `swagger_ui_parameters`.
For example, to disable `deepLinking` you could pass these settings to `swagger_ui_parameters`:
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial003_py310.py hl[3] *}
## Other Swagger UI Parameters { #other-swagger-ui-parameters }
To see all the other possible configurations you can use, read the official [docs for Swagger UI parameters](https://swagger.io/docs/open-source-tools/swagger-ui/usage/configuration/).
## JavaScript-only settings { #javascript-only-settings }
Swagger UI also allows other configurations to be **JavaScript-only** objects (for example, JavaScript functions).
FastAPI also includes these JavaScript-only `presets` settings:
```JavaScript
presets: [
SwaggerUIBundle.presets.apis,
SwaggerUIBundle.SwaggerUIStandalonePreset
]
```
These are **JavaScript** objects, not strings, so you can't pass them from Python code directly.
If you need to use JavaScript-only configurations like those, you can use one of the methods above. Override all the Swagger UI *path operation* and manually write any JavaScript you need.
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FILE: docs/en/docs/how-to/custom-docs-ui-assets.md
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# Custom Docs UI Static Assets (Self-Hosting) { #custom-docs-ui-static-assets-self-hosting }
The API docs use **Swagger UI** and **ReDoc**, and each of those need some JavaScript and CSS files.
By default, those files are served from a CDN.
But it's possible to customize it, you can set a specific CDN, or serve the files yourself.
## Custom CDN for JavaScript and CSS { #custom-cdn-for-javascript-and-css }
Let's say that you want to use a different CDN, for example you want to use `https://unpkg.com/`.
This could be useful if for example you live in a country that restricts some URLs.
### Disable the automatic docs { #disable-the-automatic-docs }
The first step is to disable the automatic docs, as by default, those use the default CDN.
To disable them, set their URLs to `None` when creating your `FastAPI` app:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[8] *}
### Include the custom docs { #include-the-custom-docs }
Now you can create the *path operations* for the custom docs.
You can reuse FastAPI's internal functions to create the HTML pages for the docs, and pass them the needed arguments:
* `openapi_url`: the URL where the HTML page for the docs can get the OpenAPI schema for your API. You can use here the attribute `app.openapi_url`.
* `title`: the title of your API.
* `oauth2_redirect_url`: you can use `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url` here to use the default.
* `swagger_js_url`: the URL where the HTML for your Swagger UI docs can get the **JavaScript** file. This is the custom CDN URL.
* `swagger_css_url`: the URL where the HTML for your Swagger UI docs can get the **CSS** file. This is the custom CDN URL.
And similarly for ReDoc...
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[2:6,11:19,22:24,27:33] *}
/// tip
The *path operation* for `swagger_ui_redirect` is a helper for when you use OAuth2.
If you integrate your API with an OAuth2 provider, you will be able to authenticate and come back to the API docs with the acquired credentials. And interact with it using the real OAuth2 authentication.
Swagger UI will handle it behind the scenes for you, but it needs this "redirect" helper.
///
### Create a *path operation* to test it { #create-a-path-operation-to-test-it }
Now, to be able to test that everything works, create a *path operation*:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[36:38] *}
### Test it { #test-it }
Now, you should be able to go to your docs at [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs), and reload the page, it will load those assets from the new CDN.
## Self-hosting JavaScript and CSS for docs { #self-hosting-javascript-and-css-for-docs }
Self-hosting the JavaScript and CSS could be useful if, for example, you need your app to keep working even while offline, without open Internet access, or in a local network.
Here you'll see how to serve those files yourself, in the same FastAPI app, and configure the docs to use them.
### Project file structure { #project-file-structure }
Let's say your project file structure looks like this:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
```
Now create a directory to store those static files.
Your new file structure could look like this:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
└── static/
```
### Download the files { #download-the-files }
Download the static files needed for the docs and put them on that `static/` directory.
You can probably right-click each link and select an option similar to "Save link as...".
**Swagger UI** uses the files:
* [`swagger-ui-bundle.js`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/swagger-ui-dist@5/swagger-ui-bundle.js)
* [`swagger-ui.css`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/swagger-ui-dist@5/swagger-ui.css)
And **ReDoc** uses the file:
* [`redoc.standalone.js`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/redoc@2/bundles/redoc.standalone.js)
After that, your file structure could look like:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
└── static
├── redoc.standalone.js
├── swagger-ui-bundle.js
└── swagger-ui.css
```
### Serve the static files { #serve-the-static-files }
* Import `StaticFiles`.
* "Mount" a `StaticFiles()` instance in a specific path.
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[7,11] *}
### Test the static files { #test-the-static-files }
Start your application and go to [http://127.0.0.1:8000/static/redoc.standalone.js](http://127.0.0.1:8000/static/redoc.standalone.js).
You should see a very long JavaScript file for **ReDoc**.
It could start with something like:
```JavaScript
/*! For license information please see redoc.standalone.js.LICENSE.txt */
!function(e,t){"object"==typeof exports&&"object"==typeof module?module.exports=t(require("null")):
...
```
That confirms that you are being able to serve static files from your app, and that you placed the static files for the docs in the correct place.
Now we can configure the app to use those static files for the docs.
### Disable the automatic docs for static files { #disable-the-automatic-docs-for-static-files }
The same as when using a custom CDN, the first step is to disable the automatic docs, as those use the CDN by default.
To disable them, set their URLs to `None` when creating your `FastAPI` app:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[9] *}
### Include the custom docs for static files { #include-the-custom-docs-for-static-files }
And the same way as with a custom CDN, now you can create the *path operations* for the custom docs.
Again, you can reuse FastAPI's internal functions to create the HTML pages for the docs, and pass them the needed arguments:
* `openapi_url`: the URL where the HTML page for the docs can get the OpenAPI schema for your API. You can use here the attribute `app.openapi_url`.
* `title`: the title of your API.
* `oauth2_redirect_url`: you can use `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url` here to use the default.
* `swagger_js_url`: the URL where the HTML for your Swagger UI docs can get the **JavaScript** file. **This is the one that your own app is now serving**.
* `swagger_css_url`: the URL where the HTML for your Swagger UI docs can get the **CSS** file. **This is the one that your own app is now serving**.
And similarly for ReDoc...
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[2:6,14:22,25:27,30:36] *}
/// tip
The *path operation* for `swagger_ui_redirect` is a helper for when you use OAuth2.
If you integrate your API with an OAuth2 provider, you will be able to authenticate and come back to the API docs with the acquired credentials. And interact with it using the real OAuth2 authentication.
Swagger UI will handle it behind the scenes for you, but it needs this "redirect" helper.
///
### Create a *path operation* to test static files { #create-a-path-operation-to-test-static-files }
Now, to be able to test that everything works, create a *path operation*:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[39:41] *}
### Test Static Files UI { #test-static-files-ui }
Now, you should be able to disconnect your WiFi, go to your docs at [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs), and reload the page.
And even without Internet, you would be able to see the docs for your API and interact with it.
================================================
FILE: docs/en/docs/how-to/custom-request-and-route.md
================================================
# Custom Request and APIRoute class { #custom-request-and-apiroute-class }
In some cases, you may want to override the logic used by the `Request` and `APIRoute` classes.
In particular, this may be a good alternative to logic in a middleware.
For example, if you want to read or manipulate the request body before it is processed by your application.
/// danger
This is an "advanced" feature.
If you are just starting with **FastAPI** you might want to skip this section.
///
## Use cases { #use-cases }
Some use cases include:
* Converting non-JSON request bodies to JSON (e.g. [`msgpack`](https://msgpack.org/index.html)).
* Decompressing gzip-compressed request bodies.
* Automatically logging all request bodies.
## Handling custom request body encodings { #handling-custom-request-body-encodings }
Let's see how to make use of a custom `Request` subclass to decompress gzip requests.
And an `APIRoute` subclass to use that custom request class.
### Create a custom `GzipRequest` class { #create-a-custom-gziprequest-class }
/// tip
This is a toy example to demonstrate how it works, if you need Gzip support, you can use the provided [`GzipMiddleware`](../advanced/middleware.md#gzipmiddleware).
///
First, we create a `GzipRequest` class, which will overwrite the `Request.body()` method to decompress the body in the presence of an appropriate header.
If there's no `gzip` in the header, it will not try to decompress the body.
That way, the same route class can handle gzip compressed or uncompressed requests.
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[9:16] *}
### Create a custom `GzipRoute` class { #create-a-custom-gziproute-class }
Next, we create a custom subclass of `fastapi.routing.APIRoute` that will make use of the `GzipRequest`.
This time, it will overwrite the method `APIRoute.get_route_handler()`.
This method returns a function. And that function is what will receive a request and return a response.
Here we use it to create a `GzipRequest` from the original request.
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[19:27] *}
/// note | Technical Details
A `Request` has a `request.scope` attribute, that's just a Python `dict` containing the metadata related to the request.
A `Request` also has a `request.receive`, that's a function to "receive" the body of the request.
The `scope` `dict` and `receive` function are both part of the ASGI specification.
And those two things, `scope` and `receive`, are what is needed to create a new `Request` instance.
To learn more about the `Request` check [Starlette's docs about Requests](https://www.starlette.dev/requests/).
///
The only thing the function returned by `GzipRequest.get_route_handler` does differently is convert the `Request` to a `GzipRequest`.
Doing this, our `GzipRequest` will take care of decompressing the data (if necessary) before passing it to our *path operations*.
After that, all of the processing logic is the same.
But because of our changes in `GzipRequest.body`, the request body will be automatically decompressed when it is loaded by **FastAPI** when needed.
## Accessing the request body in an exception handler { #accessing-the-request-body-in-an-exception-handler }
/// tip
To solve this same problem, it's probably a lot easier to use the `body` in a custom handler for `RequestValidationError` ([Handling Errors](../tutorial/handling-errors.md#use-the-requestvalidationerror-body)).
But this example is still valid and it shows how to interact with the internal components.
///
We can also use this same approach to access the request body in an exception handler.
All we need to do is handle the request inside a `try`/`except` block:
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[14,16] *}
If an exception occurs, the`Request` instance will still be in scope, so we can read and make use of the request body when handling the error:
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[17:19] *}
## Custom `APIRoute` class in a router { #custom-apiroute-class-in-a-router }
You can also set the `route_class` parameter of an `APIRouter`:
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial003_py310.py hl[26] *}
In this example, the *path operations* under the `router` will use the custom `TimedRoute` class, and will have an extra `X-Response-Time` header in the response with the time it took to generate the response:
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial003_py310.py hl[13:20] *}
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FILE: docs/en/docs/how-to/extending-openapi.md
================================================
# Extending OpenAPI { #extending-openapi }
There are some cases where you might need to modify the generated OpenAPI schema.
In this section you will see how.
## The normal process { #the-normal-process }
The normal (default) process, is as follows.
A `FastAPI` application (instance) has an `.openapi()` method that is expected to return the OpenAPI schema.
As part of the application object creation, a *path operation* for `/openapi.json` (or for whatever you set your `openapi_url`) is registered.
It just returns a JSON response with the result of the application's `.openapi()` method.
By default, what the method `.openapi()` does is check the property `.openapi_schema` to see if it has contents and return them.
If it doesn't, it generates them using the utility function at `fastapi.openapi.utils.get_openapi`.
And that function `get_openapi()` receives as parameters:
* `title`: The OpenAPI title, shown in the docs.
* `version`: The version of your API, e.g. `2.5.0`.
* `openapi_version`: The version of the OpenAPI specification used. By default, the latest: `3.1.0`.
* `summary`: A short summary of the API.
* `description`: The description of your API, this can include markdown and will be shown in the docs.
* `routes`: A list of routes, these are each of the registered *path operations*. They are taken from `app.routes`.
/// info
The parameter `summary` is available in OpenAPI 3.1.0 and above, supported by FastAPI 0.99.0 and above.
///
## Overriding the defaults { #overriding-the-defaults }
Using the information above, you can use the same utility function to generate the OpenAPI schema and override each part that you need.
For example, let's add [ReDoc's OpenAPI extension to include a custom logo](https://github.com/Rebilly/ReDoc/blob/master/docs/redoc-vendor-extensions.md#x-logo).
### Normal **FastAPI** { #normal-fastapi }
First, write all your **FastAPI** application as normally:
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[1,4,7:9] *}
### Generate the OpenAPI schema { #generate-the-openapi-schema }
Then, use the same utility function to generate the OpenAPI schema, inside a `custom_openapi()` function:
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[2,15:21] *}
### Modify the OpenAPI schema { #modify-the-openapi-schema }
Now you can add the ReDoc extension, adding a custom `x-logo` to the `info` "object" in the OpenAPI schema:
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[22:24] *}
### Cache the OpenAPI schema { #cache-the-openapi-schema }
You can use the property `.openapi_schema` as a "cache", to store your generated schema.
That way, your application won't have to generate the schema every time a user opens your API docs.
It will be generated only once, and then the same cached schema will be used for the next requests.
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[13:14,25:26] *}
### Override the method { #override-the-method }
Now you can replace the `.openapi()` method with your new function.
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[29] *}
### Check it { #check-it }
Once you go to [http://127.0.0.1:8000/redoc](http://127.0.0.1:8000/redoc) you will see that you are using your custom logo (in this example, **FastAPI**'s logo):
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FILE: docs/en/docs/how-to/general.md
================================================
# General - How To - Recipes { #general-how-to-recipes }
Here are several pointers to other places in the docs, for general or frequent questions.
## Filter Data - Security { #filter-data-security }
To ensure that you don't return more data than you should, read the docs for [Tutorial - Response Model - Return Type](../tutorial/response-model.md).
## Optimize Response Performance - Response Model - Return Type { #optimize-response-performance-response-model-return-type }
To optimize performance when returning JSON data, use a return type or response model, that way Pydantic will handle the serialization to JSON on the Rust side, without going through Python. Read more in the docs for [Tutorial - Response Model - Return Type](../tutorial/response-model.md).
## Documentation Tags - OpenAPI { #documentation-tags-openapi }
To add tags to your *path operations*, and group them in the docs UI, read the docs for [Tutorial - Path Operation Configurations - Tags](../tutorial/path-operation-configuration.md#tags).
## Documentation Summary and Description - OpenAPI { #documentation-summary-and-description-openapi }
To add a summary and description to your *path operations*, and show them in the docs UI, read the docs for [Tutorial - Path Operation Configurations - Summary and Description](../tutorial/path-operation-configuration.md#summary-and-description).
## Documentation Response description - OpenAPI { #documentation-response-description-openapi }
To define the description of the response, shown in the docs UI, read the docs for [Tutorial - Path Operation Configurations - Response description](../tutorial/path-operation-configuration.md#response-description).
## Documentation Deprecate a *Path Operation* - OpenAPI { #documentation-deprecate-a-path-operation-openapi }
To deprecate a *path operation*, and show it in the docs UI, read the docs for [Tutorial - Path Operation Configurations - Deprecation](../tutorial/path-operation-configuration.md#deprecate-a-path-operation).
## Convert any Data to JSON-compatible { #convert-any-data-to-json-compatible }
To convert any data to JSON-compatible, read the docs for [Tutorial - JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md).
## OpenAPI Metadata - Docs { #openapi-metadata-docs }
To add metadata to your OpenAPI schema, including a license, version, contact, etc, read the docs for [Tutorial - Metadata and Docs URLs](../tutorial/metadata.md).
## OpenAPI Custom URL { #openapi-custom-url }
To customize the OpenAPI URL (or remove it), read the docs for [Tutorial - Metadata and Docs URLs](../tutorial/metadata.md#openapi-url).
## OpenAPI Docs URLs { #openapi-docs-urls }
To update the URLs used for the automatically generated docs user interfaces, read the docs for [Tutorial - Metadata and Docs URLs](../tutorial/metadata.md#docs-urls).
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FILE: docs/en/docs/how-to/graphql.md
================================================
# GraphQL { #graphql }
As **FastAPI** is based on the **ASGI** standard, it's very easy to integrate any **GraphQL** library also compatible with ASGI.
You can combine normal FastAPI *path operations* with GraphQL on the same application.
/// tip
**GraphQL** solves some very specific use cases.
It has **advantages** and **disadvantages** when compared to common **web APIs**.
Make sure you evaluate if the **benefits** for your use case compensate the **drawbacks**. 🤓
///
## GraphQL Libraries { #graphql-libraries }
Here are some of the **GraphQL** libraries that have **ASGI** support. You could use them with **FastAPI**:
* [Strawberry](https://strawberry.rocks/) 🍓
* With [docs for FastAPI](https://strawberry.rocks/docs/integrations/fastapi)
* [Ariadne](https://ariadnegraphql.org/)
* With [docs for FastAPI](https://ariadnegraphql.org/docs/fastapi-integration)
* [Tartiflette](https://tartiflette.io/)
* With [Tartiflette ASGI](https://tartiflette.github.io/tartiflette-asgi/) to provide ASGI integration
* [Graphene](https://graphene-python.org/)
* With [starlette-graphene3](https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3)
## GraphQL with Strawberry { #graphql-with-strawberry }
If you need or want to work with **GraphQL**, [**Strawberry**](https://strawberry.rocks/) is the **recommended** library as it has the design closest to **FastAPI's** design, it's all based on **type annotations**.
Depending on your use case, you might prefer to use a different library, but if you asked me, I would probably suggest you try **Strawberry**.
Here's a small preview of how you could integrate Strawberry with FastAPI:
{* ../../docs_src/graphql_/tutorial001_py310.py hl[3,22,25] *}
You can learn more about Strawberry in the [Strawberry documentation](https://strawberry.rocks/).
And also the docs about [Strawberry with FastAPI](https://strawberry.rocks/docs/integrations/fastapi).
## Older `GraphQLApp` from Starlette { #older-graphqlapp-from-starlette }
Previous versions of Starlette included a `GraphQLApp` class to integrate with [Graphene](https://graphene-python.org/).
It was deprecated from Starlette, but if you have code that used it, you can easily **migrate** to [starlette-graphene3](https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3), that covers the same use case and has an **almost identical interface**.
/// tip
If you need GraphQL, I still would recommend you check out [Strawberry](https://strawberry.rocks/), as it's based on type annotations instead of custom classes and types.
///
## Learn More { #learn-more }
You can learn more about **GraphQL** in the [official GraphQL documentation](https://graphql.org/).
You can also read more about each those libraries described above in their links.
================================================
FILE: docs/en/docs/how-to/index.md
================================================
# How To - Recipes { #how-to-recipes }
Here you will see different recipes or "how to" guides for **several topics**.
Most of these ideas would be more or less **independent**, and in most cases you should only need to study them if they apply directly to **your project**.
If something seems interesting and useful to your project, go ahead and check it, but otherwise, you might probably just skip them.
/// tip
If you want to **learn FastAPI** in a structured way (recommended), go and read the [Tutorial - User Guide](../tutorial/index.md) chapter by chapter instead.
///
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FILE: docs/en/docs/how-to/migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2.md
================================================
# Migrate from Pydantic v1 to Pydantic v2 { #migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2 }
If you have an old FastAPI app, you might be using Pydantic version 1.
FastAPI version 0.100.0 had support for either Pydantic v1 or v2. It would use whichever you had installed.
FastAPI version 0.119.0 introduced partial support for Pydantic v1 from inside of Pydantic v2 (as `pydantic.v1`), to facilitate the migration to v2.
FastAPI 0.126.0 dropped support for Pydantic v1, while still supporting `pydantic.v1` for a little while.
/// warning
The Pydantic team stopped support for Pydantic v1 for the latest versions of Python, starting with **Python 3.14**.
This includes `pydantic.v1`, which is no longer supported in Python 3.14 and above.
If you want to use the latest features of Python, you will need to make sure you use Pydantic v2.
///
If you have an old FastAPI app with Pydantic v1, here I'll show you how to migrate it to Pydantic v2, and the **features in FastAPI 0.119.0** to help you with a gradual migration.
## Official Guide { #official-guide }
Pydantic has an official [Migration Guide](https://docs.pydantic.dev/latest/migration/) from v1 to v2.
It also includes what has changed, how validations are now more correct and strict, possible caveats, etc.
You can read it to understand better what has changed.
## Tests { #tests }
Make sure you have [tests](../tutorial/testing.md) for your app and you run them on continuous integration (CI).
This way, you can do the upgrade and make sure everything is still working as expected.
## `bump-pydantic` { #bump-pydantic }
In many cases, when you use regular Pydantic models without customizations, you will be able to automate most of the process of migrating from Pydantic v1 to Pydantic v2.
You can use [`bump-pydantic`](https://github.com/pydantic/bump-pydantic) from the same Pydantic team.
This tool will help you to automatically change most of the code that needs to be changed.
After this, you can run the tests and check if everything works. If it does, you are done. 😎
## Pydantic v1 in v2 { #pydantic-v1-in-v2 }
Pydantic v2 includes everything from Pydantic v1 as a submodule `pydantic.v1`. But this is no longer supported in versions above Python 3.13.
This means that you can install the latest version of Pydantic v2 and import and use the old Pydantic v1 components from this submodule, as if you had the old Pydantic v1 installed.
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial001_an_py310.py hl[1,4] *}
### FastAPI support for Pydantic v1 in v2 { #fastapi-support-for-pydantic-v1-in-v2 }
Since FastAPI 0.119.0, there's also partial support for Pydantic v1 from inside of Pydantic v2, to facilitate the migration to v2.
So, you could upgrade Pydantic to the latest version 2, and change the imports to use the `pydantic.v1` submodule, and in many cases it would just work.
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial002_an_py310.py hl[2,5,15] *}
/// warning
Have in mind that as the Pydantic team no longer supports Pydantic v1 in recent versions of Python, starting from Python 3.14, using `pydantic.v1` is also not supported in Python 3.14 and above.
///
### Pydantic v1 and v2 on the same app { #pydantic-v1-and-v2-on-the-same-app }
It's **not supported** by Pydantic to have a model of Pydantic v2 with its own fields defined as Pydantic v1 models or vice versa.
```mermaid
graph TB
subgraph "❌ Not Supported"
direction TB
subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
V1Field["Pydantic v1 Model"]
end
subgraph V1["Pydantic v1 Model"]
V2Field["Pydantic v2 Model"]
end
end
style V2 fill:#f9fff3
style V1 fill:#fff6f0
style V1Field fill:#fff6f0
style V2Field fill:#f9fff3
```
...but, you can have separated models using Pydantic v1 and v2 in the same app.
```mermaid
graph TB
subgraph "✅ Supported"
direction TB
subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
V2Field["Pydantic v2 Model"]
end
subgraph V1["Pydantic v1 Model"]
V1Field["Pydantic v1 Model"]
end
end
style V2 fill:#f9fff3
style V1 fill:#fff6f0
style V1Field fill:#fff6f0
style V2Field fill:#f9fff3
```
In some cases, it's even possible to have both Pydantic v1 and v2 models in the same **path operation** in your FastAPI app:
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py hl[2:3,6,12,21:22] *}
In this example above, the input model is a Pydantic v1 model, and the output model (defined in `response_model=ItemV2`) is a Pydantic v2 model.
### Pydantic v1 parameters { #pydantic-v1-parameters }
If you need to use some of the FastAPI-specific tools for parameters like `Body`, `Query`, `Form`, etc. with Pydantic v1 models, you can import them from `fastapi.temp_pydantic_v1_params` while you finish the migration to Pydantic v2:
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial004_an_py310.py hl[4,18] *}
### Migrate in steps { #migrate-in-steps }
/// tip
First try with `bump-pydantic`, if your tests pass and that works, then you're done in one command. ✨
///
If `bump-pydantic` doesn't work for your use case, you can use the support for both Pydantic v1 and v2 models in the same app to do the migration to Pydantic v2 gradually.
You could fist upgrade Pydantic to use the latest version 2, and change the imports to use `pydantic.v1` for all your models.
Then, you can start migrating your models from Pydantic v1 to v2 in groups, in gradual steps. 🚶
================================================
FILE: docs/en/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md
================================================
# Separate OpenAPI Schemas for Input and Output or Not { #separate-openapi-schemas-for-input-and-output-or-not }
Since **Pydantic v2** was released, the generated OpenAPI is a bit more exact and **correct** than before. 😎
In fact, in some cases, it will even have **two JSON Schemas** in OpenAPI for the same Pydantic model, for input and output, depending on if they have **default values**.
Let's see how that works and how to change it if you need to do that.
## Pydantic Models for Input and Output { #pydantic-models-for-input-and-output }
Let's say you have a Pydantic model with default values, like this one:
{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}
### Model for Input { #model-for-input }
If you use this model as an input like here:
{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:15] hl[14] *}
...then the `description` field will **not be required**. Because it has a default value of `None`.
### Input Model in Docs { #input-model-in-docs }
You can confirm that in the docs, the `description` field doesn't have a **red asterisk**, it's not marked as required:
FastAPI framework, high performance, easy to learn, fast to code, ready for production
"I'm using FastAPI a ton these days. I'm actually planning to use it for all of my team's ML services at Microsoft. Some of them are getting integrated into the core Windows product and some Office products."
"We adopted the FastAPI library to spawn a REST server that can be queried to obtain predictions." [for Ludwig]
"Netflix is pleased to announce the open-source release of our crisis management orchestration framework: Dispatch!" [built with FastAPI]
"If anyone is looking to build a production Python API, I would highly recommend FastAPI. It is beautifully designed, simple to use and highly scalable — it has become a key component in our API-first development strategy."
## FastAPI mini documentary { #fastapi-mini-documentary }
There's a [FastAPI mini documentary](https://www.youtube.com/watch?v=mpR8ngthqiE) released at the end of 2025, you can watch it online:
## **Typer**, the FastAPI of CLIs { #typer-the-fastapi-of-clis }
If you are building a CLI app to be used in the terminal instead of a web API, check out [**Typer**](https://typer.tiangolo.com/).
**Typer** is FastAPI's little sibling. And it's intended to be the **FastAPI of CLIs**. ⌨️ 🚀
## Requirements { #requirements }
FastAPI stands on the shoulders of giants:
* [Starlette](https://www.starlette.dev/) for the web parts.
* [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) for the data parts.
## Installation { #installation }
Create and activate a [virtual environment](https://fastapi.tiangolo.com/virtual-environments/) and then install FastAPI:
async def...fastapi dev...
### Add types { #add-types }
Let's modify a single line from the previous version.
We will change exactly this fragment, the parameters of the function, from:
```Python
first_name, last_name
```
to:
```Python
first_name: str, last_name: str
```
That's it.
Those are the "type hints":
{* ../../docs_src/python_types/tutorial002_py310.py hl[1] *}
That is not the same as declaring default values like would be with:
```Python
first_name="john", last_name="doe"
```
It's a different thing.
We are using colons (`:`), not equals (`=`).
And adding type hints normally doesn't change what happens from what would happen without them.
But now, imagine you are again in the middle of creating that function, but with type hints.
At the same point, you try to trigger the autocomplete with `Ctrl+Space` and you see:
With that, you can scroll, seeing the options, until you find the one that "rings a bell":
## More motivation { #more-motivation }
Check this function, it already has type hints:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial003_py310.py hl[1] *}
Because the editor knows the types of the variables, you don't only get completion, you also get error checks:
Now you know that you have to fix it, convert `age` to a string with `str(age)`:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial004_py310.py hl[2] *}
## Declaring types { #declaring-types }
You just saw the main place to declare type hints. As function parameters.
This is also the main place you would use them with **FastAPI**.
### Simple types { #simple-types }
You can declare all the standard Python types, not only `str`.
You can use, for example:
* `int`
* `float`
* `bool`
* `bytes`
{* ../../docs_src/python_types/tutorial005_py310.py hl[1] *}
### `typing` module { #typing-module }
For some additional use cases, you might need to import some things from the standard library `typing` module, for example when you want to declare that something has "any type", you can use `Any` from `typing`:
```python
from typing import Any
def some_function(data: Any):
print(data)
```
### Generic types { #generic-types }
Some types can take "type parameters" in square brackets, to define their internal types, for example a "list of strings" would be declared `list[str]`.
These types that can take type parameters are called **Generic types** or **Generics**.
You can use the same builtin types as generics (with square brackets and types inside):
* `list`
* `tuple`
* `set`
* `dict`
#### List { #list }
For example, let's define a variable to be a `list` of `str`.
Declare the variable, with the same colon (`:`) syntax.
As the type, put `list`.
As the list is a type that contains some internal types, you put them in square brackets:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial006_py310.py hl[1] *}
/// info
Those internal types in the square brackets are called "type parameters".
In this case, `str` is the type parameter passed to `list`.
///
That means: "the variable `items` is a `list`, and each of the items in this list is a `str`".
By doing that, your editor can provide support even while processing items from the list:
Without types, that's almost impossible to achieve.
Notice that the variable `item` is one of the elements in the list `items`.
And still, the editor knows it is a `str`, and provides support for that.
#### Tuple and Set { #tuple-and-set }
You would do the same to declare `tuple`s and `set`s:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial007_py310.py hl[1] *}
This means:
* The variable `items_t` is a `tuple` with 3 items, an `int`, another `int`, and a `str`.
* The variable `items_s` is a `set`, and each of its items is of type `bytes`.
#### Dict { #dict }
To define a `dict`, you pass 2 type parameters, separated by commas.
The first type parameter is for the keys of the `dict`.
The second type parameter is for the values of the `dict`:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial008_py310.py hl[1] *}
This means:
* The variable `prices` is a `dict`:
* The keys of this `dict` are of type `str` (let's say, the name of each item).
* The values of this `dict` are of type `float` (let's say, the price of each item).
#### Union { #union }
You can declare that a variable can be any of **several types**, for example, an `int` or a `str`.
To define it you use the vertical bar (`|`) to separate both types.
This is called a "union", because the variable can be anything in the union of those two sets of types.
```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008b_py310.py!}
```
This means that `item` could be an `int` or a `str`.
#### Possibly `None` { #possibly-none }
You can declare that a value could have a type, like `str`, but that it could also be `None`.
//// tab | Python 3.10+
```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial009_py310.py!}
```
////
Using `str | None` instead of just `str` will let the editor help you detect errors where you could be assuming that a value is always a `str`, when it could actually be `None` too.
### Classes as types { #classes-as-types }
You can also declare a class as the type of a variable.
Let's say you have a class `Person`, with a name:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py310.py hl[1:3] *}
Then you can declare a variable to be of type `Person`:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py310.py hl[6] *}
And then, again, you get all the editor support:
Notice that this means "`one_person` is an **instance** of the class `Person`".
It doesn't mean "`one_person` is the **class** called `Person`".
## Pydantic models { #pydantic-models }
[Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) is a Python library to perform data validation.
You declare the "shape" of the data as classes with attributes.
And each attribute has a type.
Then you create an instance of that class with some values and it will validate the values, convert them to the appropriate type (if that's the case) and give you an object with all the data.
And you get all the editor support with that resulting object.
An example from the official Pydantic docs:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial011_py310.py *}
/// info
To learn more about [Pydantic, check its docs](https://docs.pydantic.dev/).
///
**FastAPI** is all based on Pydantic.
You will see a lot more of all this in practice in the [Tutorial - User Guide](tutorial/index.md).
## Type Hints with Metadata Annotations { #type-hints-with-metadata-annotations }
Python also has a feature that allows putting **additional metadata** in these type hints using `Annotated`.
You can import `Annotated` from `typing`.
{* ../../docs_src/python_types/tutorial013_py310.py hl[1,4] *}
Python itself doesn't do anything with this `Annotated`. And for editors and other tools, the type is still `str`.
But you can use this space in `Annotated` to provide **FastAPI** with additional metadata about how you want your application to behave.
The important thing to remember is that **the first *type parameter*** you pass to `Annotated` is the **actual type**. The rest, is just metadata for other tools.
For now, you just need to know that `Annotated` exists, and that it's standard Python. 😎
Later you will see how **powerful** it can be.
/// tip
The fact that this is **standard Python** means that you will still get the **best possible developer experience** in your editor, with the tools you use to analyze and refactor your code, etc. ✨
And also that your code will be very compatible with many other Python tools and libraries. 🚀
///
## Type hints in **FastAPI** { #type-hints-in-fastapi }
**FastAPI** takes advantage of these type hints to do several things.
With **FastAPI** you declare parameters with type hints and you get:
* **Editor support**.
* **Type checks**.
...and **FastAPI** uses the same declarations to:
* **Define requirements**: from request path parameters, query parameters, headers, bodies, dependencies, etc.
* **Convert data**: from the request to the required type.
* **Validate data**: coming from each request:
* Generating **automatic errors** returned to the client when the data is invalid.
* **Document** the API using OpenAPI:
* which is then used by the automatic interactive documentation user interfaces.
This might all sound abstract. Don't worry. You'll see all this in action in the [Tutorial - User Guide](tutorial/index.md).
The important thing is that by using standard Python types, in a single place (instead of adding more classes, decorators, etc), **FastAPI** will do a lot of the work for you.
/// info
If you already went through all the tutorial and came back to see more about types, a good resource is [the "cheat sheet" from `mypy`](https://mypy.readthedocs.io/en/latest/cheat_sheet_py3.html).
///
================================================
FILE: docs/en/docs/reference/apirouter.md
================================================
# `APIRouter` class
Here's the reference information for the `APIRouter` class, with all its parameters, attributes and methods.
You can import the `APIRouter` class directly from `fastapi`:
```python
from fastapi import APIRouter
```
::: fastapi.APIRouter
options:
members:
- websocket
- include_router
- get
- put
- post
- delete
- options
- head
- patch
- trace
- on_event
================================================
FILE: docs/en/docs/reference/background.md
================================================
# Background Tasks - `BackgroundTasks`
You can declare a parameter in a *path operation function* or dependency function with the type `BackgroundTasks`, and then you can use it to schedule the execution of background tasks after the response is sent.
You can import it directly from `fastapi`:
```python
from fastapi import BackgroundTasks
```
::: fastapi.BackgroundTasks
================================================
FILE: docs/en/docs/reference/dependencies.md
================================================
# Dependencies - `Depends()` and `Security()`
## `Depends()`
Dependencies are handled mainly with the special function `Depends()` that takes a callable.
Here is the reference for it and its parameters.
You can import it directly from `fastapi`:
```python
from fastapi import Depends
```
::: fastapi.Depends
## `Security()`
For many scenarios, you can handle security (authorization, authentication, etc.) with dependencies, using `Depends()`.
But when you want to also declare OAuth2 scopes, you can use `Security()` instead of `Depends()`.
You can import `Security()` directly from `fastapi`:
```python
from fastapi import Security
```
::: fastapi.Security
================================================
FILE: docs/en/docs/reference/encoders.md
================================================
# Encoders - `jsonable_encoder`
::: fastapi.encoders.jsonable_encoder
================================================
FILE: docs/en/docs/reference/exceptions.md
================================================
# Exceptions - `HTTPException` and `WebSocketException`
These are the exceptions that you can raise to show errors to the client.
When you raise an exception, as would happen with normal Python, the rest of the execution is aborted. This way you can raise these exceptions from anywhere in the code to abort a request and show the error to the client.
You can use:
* `HTTPException`
* `WebSocketException`
These exceptions can be imported directly from `fastapi`:
```python
from fastapi import HTTPException, WebSocketException
```
::: fastapi.HTTPException
::: fastapi.WebSocketException
================================================
FILE: docs/en/docs/reference/fastapi.md
================================================
# `FastAPI` class
Here's the reference information for the `FastAPI` class, with all its parameters, attributes and methods.
You can import the `FastAPI` class directly from `fastapi`:
```python
from fastapi import FastAPI
```
::: fastapi.FastAPI
options:
members:
- openapi_version
- webhooks
- state
- dependency_overrides
- openapi
- websocket
- include_router
- get
- put
- post
- delete
- options
- head
- patch
- trace
- on_event
- middleware
- exception_handler
================================================
FILE: docs/en/docs/reference/httpconnection.md
================================================
# `HTTPConnection` class
When you want to define dependencies that should be compatible with both HTTP and WebSockets, you can define a parameter that takes an `HTTPConnection` instead of a `Request` or a `WebSocket`.
You can import it from `fastapi.requests`:
```python
from fastapi.requests import HTTPConnection
```
::: fastapi.requests.HTTPConnection
================================================
FILE: docs/en/docs/reference/index.md
================================================
# Reference
Here's the reference or code API, the classes, functions, parameters, attributes, and
all the FastAPI parts you can use in your applications.
If you want to **learn FastAPI** you are much better off reading the
[FastAPI Tutorial](https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/).
================================================
FILE: docs/en/docs/reference/middleware.md
================================================
# Middleware
There are several middlewares available provided by Starlette directly.
Read more about them in the [FastAPI docs for Middleware](https://fastapi.tiangolo.com/advanced/middleware/).
::: fastapi.middleware.cors.CORSMiddleware
It can be imported from `fastapi`:
```python
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
```
::: fastapi.middleware.gzip.GZipMiddleware
It can be imported from `fastapi`:
```python
from fastapi.middleware.gzip import GZipMiddleware
```
::: fastapi.middleware.httpsredirect.HTTPSRedirectMiddleware
It can be imported from `fastapi`:
```python
from fastapi.middleware.httpsredirect import HTTPSRedirectMiddleware
```
::: fastapi.middleware.trustedhost.TrustedHostMiddleware
It can be imported from `fastapi`:
```python
from fastapi.middleware.trustedhost import TrustedHostMiddleware
```
================================================
FILE: docs/en/docs/reference/openapi/docs.md
================================================
# OpenAPI `docs`
Utilities to handle OpenAPI automatic UI documentation, including Swagger UI (by default at `/docs`) and ReDoc (by default at `/redoc`).
::: fastapi.openapi.docs.get_swagger_ui_html
::: fastapi.openapi.docs.get_redoc_html
::: fastapi.openapi.docs.get_swagger_ui_oauth2_redirect_html
::: fastapi.openapi.docs.swagger_ui_default_parameters
================================================
FILE: docs/en/docs/reference/openapi/index.md
================================================
# OpenAPI
There are several utilities to handle OpenAPI.
You normally don't need to use them unless you have a specific advanced use case that requires it.
================================================
FILE: docs/en/docs/reference/openapi/models.md
================================================
# OpenAPI `models`
OpenAPI Pydantic models used to generate and validate the generated OpenAPI.
::: fastapi.openapi.models
================================================
FILE: docs/en/docs/reference/parameters.md
================================================
# Request Parameters
Here's the reference information for the request parameters.
These are the special functions that you can put in *path operation function* parameters or dependency functions with `Annotated` to get data from the request.
It includes:
* `Query()`
* `Path()`
* `Body()`
* `Cookie()`
* `Header()`
* `Form()`
* `File()`
You can import them all directly from `fastapi`:
```python
from fastapi import Body, Cookie, File, Form, Header, Path, Query
```
::: fastapi.Query
::: fastapi.Path
::: fastapi.Body
::: fastapi.Cookie
::: fastapi.Header
::: fastapi.Form
::: fastapi.File
================================================
FILE: docs/en/docs/reference/request.md
================================================
# `Request` class
You can declare a parameter in a *path operation function* or dependency to be of type `Request` and then you can access the raw request object directly, without any validation, etc.
Read more about it in the [FastAPI docs about using Request directly](https://fastapi.tiangolo.com/advanced/using-request-directly/)
You can import it directly from `fastapi`:
```python
from fastapi import Request
```
/// tip
When you want to define dependencies that should be compatible with both HTTP and WebSockets, you can define a parameter that takes an `HTTPConnection` instead of a `Request` or a `WebSocket`.
///
::: fastapi.Request
================================================
FILE: docs/en/docs/reference/response.md
================================================
# `Response` class
You can declare a parameter in a *path operation function* or dependency to be of type `Response` and then you can set data for the response like headers or cookies.
You can also use it directly to create an instance of it and return it from your *path operations*.
Read more about it in the [FastAPI docs about returning a custom Response](https://fastapi.tiangolo.com/advanced/response-directly/#returning-a-custom-response)
You can import it directly from `fastapi`:
```python
from fastapi import Response
```
::: fastapi.Response
================================================
FILE: docs/en/docs/reference/responses.md
================================================
# Custom Response Classes - File, HTML, Redirect, Streaming, etc.
There are several custom response classes you can use to create an instance and return them directly from your *path operations*.
Read more about it in the [FastAPI docs for Custom Response - HTML, Stream, File, others](https://fastapi.tiangolo.com/advanced/custom-response/).
You can import them directly from `fastapi.responses`:
```python
from fastapi.responses import (
FileResponse,
HTMLResponse,
JSONResponse,
ORJSONResponse,
PlainTextResponse,
RedirectResponse,
Response,
StreamingResponse,
UJSONResponse,
)
```
## FastAPI Responses
There were a couple of custom FastAPI response classes that were intended to optimize JSON performance.
However, they are now deprecated as you will now get better performance by using a [Response Model - Return Type](https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/response-model/).
That way, Pydantic will serialize the data into JSON bytes on the Rust side, which will achieve better performance than these custom JSON responses.
Read more about it in [Custom Response - HTML, Stream, File, others - `orjson` or Response Model](https://fastapi.tiangolo.com/advanced/custom-response/#orjson-or-response-model).
::: fastapi.responses.UJSONResponse
options:
members:
- charset
- status_code
- media_type
- body
- background
- raw_headers
- render
- init_headers
- headers
- set_cookie
- delete_cookie
::: fastapi.responses.ORJSONResponse
options:
members:
- charset
- status_code
- media_type
- body
- background
- raw_headers
- render
- init_headers
- headers
- set_cookie
- delete_cookie
## Starlette Responses
You can read more about all of them in the [FastAPI docs for Custom Response](https://fastapi.tiangolo.com/advanced/custom-response/) and in the [Starlette docs about Responses](https://starlette.dev/responses/).
::: fastapi.responses.FileResponse
options:
members:
- chunk_size
- charset
- status_code
- media_type
- body
- background
- raw_headers
- render
- init_headers
- headers
- set_cookie
- delete_cookie
::: fastapi.responses.HTMLResponse
options:
members:
- charset
- status_code
- media_type
- body
- background
- raw_headers
- render
- init_headers
- headers
- set_cookie
- delete_cookie
::: fastapi.responses.JSONResponse
options:
members:
- charset
- status_code
- media_type
- body
- background
- raw_headers
- render
- init_headers
- headers
- set_cookie
- delete_cookie
::: fastapi.responses.PlainTextResponse
options:
members:
- charset
- status_code
- media_type
- body
- background
- raw_headers
- render
- init_headers
- headers
- set_cookie
- delete_cookie
::: fastapi.responses.RedirectResponse
options:
members:
- charset
- status_code
- media_type
- body
- background
- raw_headers
- render
- init_headers
- headers
- set_cookie
- delete_cookie
::: fastapi.responses.Response
options:
members:
- charset
- status_code
- media_type
- body
- background
- raw_headers
- render
- init_headers
- headers
- set_cookie
- delete_cookie
::: fastapi.responses.StreamingResponse
options:
members:
- body_iterator
- charset
- status_code
- media_type
- body
- background
- raw_headers
- render
- init_headers
- headers
- set_cookie
- delete_cookie
================================================
FILE: docs/en/docs/reference/security/index.md
================================================
# Security Tools
When you need to declare dependencies with OAuth2 scopes you use `Security()`.
But you still need to define what is the dependable, the callable that you pass as a parameter to `Depends()` or `Security()`.
There are multiple tools that you can use to create those dependables, and they get integrated into OpenAPI so they are shown in the automatic docs UI, they can be used by automatically generated clients and SDKs, etc.
You can import them from `fastapi.security`:
```python
from fastapi.security import (
APIKeyCookie,
APIKeyHeader,
APIKeyQuery,
HTTPAuthorizationCredentials,
HTTPBasic,
HTTPBasicCredentials,
HTTPBearer,
HTTPDigest,
OAuth2,
OAuth2AuthorizationCodeBearer,
OAuth2PasswordBearer,
OAuth2PasswordRequestForm,
OAuth2PasswordRequestFormStrict,
OpenIdConnect,
SecurityScopes,
)
```
Read more about them in the [FastAPI docs about Security](https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/security/).
## API Key Security Schemes
::: fastapi.security.APIKeyCookie
::: fastapi.security.APIKeyHeader
::: fastapi.security.APIKeyQuery
## HTTP Authentication Schemes
::: fastapi.security.HTTPBasic
::: fastapi.security.HTTPBearer
::: fastapi.security.HTTPDigest
## HTTP Credentials
::: fastapi.security.HTTPAuthorizationCredentials
::: fastapi.security.HTTPBasicCredentials
## OAuth2 Authentication
::: fastapi.security.OAuth2
::: fastapi.security.OAuth2AuthorizationCodeBearer
::: fastapi.security.OAuth2PasswordBearer
## OAuth2 Password Form
::: fastapi.security.OAuth2PasswordRequestForm
::: fastapi.security.OAuth2PasswordRequestFormStrict
## OAuth2 Security Scopes in Dependencies
::: fastapi.security.SecurityScopes
## OpenID Connect
::: fastapi.security.OpenIdConnect
================================================
FILE: docs/en/docs/reference/staticfiles.md
================================================
# Static Files - `StaticFiles`
You can use the `StaticFiles` class to serve static files, like JavaScript, CSS, images, etc.
Read more about it in the [FastAPI docs for Static Files](https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/static-files/).
You can import it directly from `fastapi.staticfiles`:
```python
from fastapi.staticfiles import StaticFiles
```
::: fastapi.staticfiles.StaticFiles
================================================
FILE: docs/en/docs/reference/status.md
================================================
# Status Codes
You can import the `status` module from `fastapi`:
```python
from fastapi import status
```
`status` is provided directly by Starlette.
It contains a group of named constants (variables) with integer status codes.
For example:
* 200: `status.HTTP_200_OK`
* 403: `status.HTTP_403_FORBIDDEN`
* etc.
It can be convenient to quickly access HTTP (and WebSocket) status codes in your app, using autocompletion for the name without having to remember the integer status codes by memory.
Read more about it in the [FastAPI docs about Response Status Code](https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/response-status-code/).
## Example
```python
from fastapi import FastAPI, status
app = FastAPI()
@app.get("/items/", status_code=status.HTTP_418_IM_A_TEAPOT)
def read_items():
return [{"name": "Plumbus"}, {"name": "Portal Gun"}]
```
::: fastapi.status
================================================
FILE: docs/en/docs/reference/templating.md
================================================
# Templating - `Jinja2Templates`
You can use the `Jinja2Templates` class to render Jinja templates.
Read more about it in the [FastAPI docs for Templates](https://fastapi.tiangolo.com/advanced/templates/).
You can import it directly from `fastapi.templating`:
```python
from fastapi.templating import Jinja2Templates
```
::: fastapi.templating.Jinja2Templates
================================================
FILE: docs/en/docs/reference/testclient.md
================================================
# Test Client - `TestClient`
You can use the `TestClient` class to test FastAPI applications without creating an actual HTTP and socket connection, just communicating directly with the FastAPI code.
Read more about it in the [FastAPI docs for Testing](https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/testing/).
You can import it directly from `fastapi.testclient`:
```python
from fastapi.testclient import TestClient
```
::: fastapi.testclient.TestClient
================================================
FILE: docs/en/docs/reference/uploadfile.md
================================================
# `UploadFile` class
You can define *path operation function* parameters to be of the type `UploadFile` to receive files from the request.
You can import it directly from `fastapi`:
```python
from fastapi import UploadFile
```
::: fastapi.UploadFile
options:
members:
- file
- filename
- size
- headers
- content_type
- read
- write
- seek
- close
================================================
FILE: docs/en/docs/reference/websockets.md
================================================
# WebSockets
When defining WebSockets, you normally declare a parameter of type `WebSocket` and with it you can read data from the client and send data to it.
Read more about it in the [FastAPI docs for WebSockets](https://fastapi.tiangolo.com/advanced/websockets/)
It is provided directly by Starlette, but you can import it from `fastapi`:
```python
from fastapi import WebSocket
```
/// tip
When you want to define dependencies that should be compatible with both HTTP and WebSockets, you can define a parameter that takes an `HTTPConnection` instead of a `Request` or a `WebSocket`.
///
::: fastapi.WebSocket
options:
members:
- scope
- app
- url
- base_url
- headers
- query_params
- path_params
- cookies
- client
- state
- url_for
- client_state
- application_state
- receive
- send
- accept
- receive_text
- receive_bytes
- receive_json
- iter_text
- iter_bytes
- iter_json
- send_text
- send_bytes
- send_json
- close
## WebSockets - additional classes
Additional classes for handling WebSockets.
Provided directly by Starlette, but you can import it from `fastapi`:
```python
from fastapi.websockets import WebSocketDisconnect, WebSocketState
```
::: fastapi.websockets.WebSocketDisconnect
When a client disconnects, a `WebSocketDisconnect` exception is raised, you can catch it.
You can import it directly form `fastapi`:
```python
from fastapi import WebSocketDisconnect
```
Read more about it in the [FastAPI docs for WebSockets](https://fastapi.tiangolo.com/advanced/websockets/#handling-disconnections-and-multiple-clients)
::: fastapi.websockets.WebSocketState
`WebSocketState` is an enumeration of the possible states of a WebSocket connection.
================================================
FILE: docs/en/docs/release-notes.md
================================================
[File too large to display: 639.6 KB]
================================================
FILE: docs/en/docs/resources/index.md
================================================
# Resources { #resources }
Additional resources, external links, and more. ✈️
================================================
FILE: docs/en/docs/translation-banner.md
================================================
/// details | 🌐 Translation by AI and humans
This translation was made by AI guided by humans. 🤝
It could have mistakes of misunderstanding the original meaning, or looking unnatural, etc. 🤖
You can improve this translation by [helping us guide the AI LLM better](https://fastapi.tiangolo.com/contributing/#translations).
[English version](ENGLISH_VERSION_URL)
///
================================================
FILE: docs/en/docs/tutorial/background-tasks.md
================================================
# Background Tasks { #background-tasks }
You can define background tasks to be run *after* returning a response.
This is useful for operations that need to happen after a request, but that the client doesn't really have to be waiting for the operation to complete before receiving the response.
This includes, for example:
* Email notifications sent after performing an action:
* As connecting to an email server and sending an email tends to be "slow" (several seconds), you can return the response right away and send the email notification in the background.
* Processing data:
* For example, let's say you receive a file that must go through a slow process, you can return a response of "Accepted" (HTTP 202) and process the file in the background.
## Using `BackgroundTasks` { #using-backgroundtasks }
First, import `BackgroundTasks` and define a parameter in your *path operation function* with a type declaration of `BackgroundTasks`:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[1,13] *}
**FastAPI** will create the object of type `BackgroundTasks` for you and pass it as that parameter.
## Create a task function { #create-a-task-function }
Create a function to be run as the background task.
It is just a standard function that can receive parameters.
It can be an `async def` or normal `def` function, **FastAPI** will know how to handle it correctly.
In this case, the task function will write to a file (simulating sending an email).
And as the write operation doesn't use `async` and `await`, we define the function with normal `def`:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[6:9] *}
## Add the background task { #add-the-background-task }
Inside of your *path operation function*, pass your task function to the *background tasks* object with the method `.add_task()`:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[14] *}
`.add_task()` receives as arguments:
* A task function to be run in the background (`write_notification`).
* Any sequence of arguments that should be passed to the task function in order (`email`).
* Any keyword arguments that should be passed to the task function (`message="some notification"`).
## Dependency Injection { #dependency-injection }
Using `BackgroundTasks` also works with the dependency injection system, you can declare a parameter of type `BackgroundTasks` at multiple levels: in a *path operation function*, in a dependency (dependable), in a sub-dependency, etc.
**FastAPI** knows what to do in each case and how to reuse the same object, so that all the background tasks are merged together and are run in the background afterwards:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002_an_py310.py hl[13,15,22,25] *}
In this example, the messages will be written to the `log.txt` file *after* the response is sent.
If there was a query in the request, it will be written to the log in a background task.
And then another background task generated at the *path operation function* will write a message using the `email` path parameter.
## Technical Details { #technical-details }
The class `BackgroundTasks` comes directly from [`starlette.background`](https://www.starlette.dev/background/).
It is imported/included directly into FastAPI so that you can import it from `fastapi` and avoid accidentally importing the alternative `BackgroundTask` (without the `s` at the end) from `starlette.background`.
By only using `BackgroundTasks` (and not `BackgroundTask`), it's then possible to use it as a *path operation function* parameter and have **FastAPI** handle the rest for you, just like when using the `Request` object directly.
It's still possible to use `BackgroundTask` alone in FastAPI, but you have to create the object in your code and return a Starlette `Response` including it.
You can see more details in [Starlette's official docs for Background Tasks](https://www.starlette.dev/background/).
## Caveat { #caveat }
If you need to perform heavy background computation and you don't necessarily need it to be run by the same process (for example, you don't need to share memory, variables, etc), you might benefit from using other bigger tools like [Celery](https://docs.celeryq.dev).
They tend to require more complex configurations, a message/job queue manager, like RabbitMQ or Redis, but they allow you to run background tasks in multiple processes, and especially, in multiple servers.
But if you need to access variables and objects from the same **FastAPI** app, or you need to perform small background tasks (like sending an email notification), you can simply just use `BackgroundTasks`.
## Recap { #recap }
Import and use `BackgroundTasks` with parameters in *path operation functions* and dependencies to add background tasks.
================================================
FILE: docs/en/docs/tutorial/bigger-applications.md
================================================
# Bigger Applications - Multiple Files { #bigger-applications-multiple-files }
If you are building an application or a web API, it's rarely the case that you can put everything in a single file.
**FastAPI** provides a convenience tool to structure your application while keeping all the flexibility.
/// info
If you come from Flask, this would be the equivalent of Flask's Blueprints.
///
## An example file structure { #an-example-file-structure }
Let's say you have a file structure like this:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ ├── dependencies.py
│ └── routers
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── items.py
│ │ └── users.py
│ └── internal
│ ├── __init__.py
│ └── admin.py
```
/// tip
There are several `__init__.py` files: one in each directory or subdirectory.
This is what allows importing code from one file into another.
For example, in `app/main.py` you could have a line like:
```
from app.routers import items
```
///
* The `app` directory contains everything. And it has an empty file `app/__init__.py`, so it is a "Python package" (a collection of "Python modules"): `app`.
* It contains an `app/main.py` file. As it is inside a Python package (a directory with a file `__init__.py`), it is a "module" of that package: `app.main`.
* There's also an `app/dependencies.py` file, just like `app/main.py`, it is a "module": `app.dependencies`.
* There's a subdirectory `app/routers/` with another file `__init__.py`, so it's a "Python subpackage": `app.routers`.
* The file `app/routers/items.py` is inside a package, `app/routers/`, so, it's a submodule: `app.routers.items`.
* The same with `app/routers/users.py`, it's another submodule: `app.routers.users`.
* There's also a subdirectory `app/internal/` with another file `__init__.py`, so it's another "Python subpackage": `app.internal`.
* And the file `app/internal/admin.py` is another submodule: `app.internal.admin`.
The same file structure with comments:
```bash
.
├── app # "app" is a Python package
│ ├── __init__.py # this file makes "app" a "Python package"
│ ├── main.py # "main" module, e.g. import app.main
│ ├── dependencies.py # "dependencies" module, e.g. import app.dependencies
│ └── routers # "routers" is a "Python subpackage"
│ │ ├── __init__.py # makes "routers" a "Python subpackage"
│ │ ├── items.py # "items" submodule, e.g. import app.routers.items
│ │ └── users.py # "users" submodule, e.g. import app.routers.users
│ └── internal # "internal" is a "Python subpackage"
│ ├── __init__.py # makes "internal" a "Python subpackage"
│ └── admin.py # "admin" submodule, e.g. import app.internal.admin
```
## `APIRouter` { #apirouter }
Let's say the file dedicated to handling just users is the submodule at `/app/routers/users.py`.
You want to have the *path operations* related to your users separated from the rest of the code, to keep it organized.
But it's still part of the same **FastAPI** application/web API (it's part of the same "Python Package").
You can create the *path operations* for that module using `APIRouter`.
### Import `APIRouter` { #import-apirouter }
You import it and create an "instance" the same way you would with the class `FastAPI`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/users.py hl[1,3] title["app/routers/users.py"] *}
### *Path operations* with `APIRouter` { #path-operations-with-apirouter }
And then you use it to declare your *path operations*.
Use it the same way you would use the `FastAPI` class:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/users.py hl[6,11,16] title["app/routers/users.py"] *}
You can think of `APIRouter` as a "mini `FastAPI`" class.
All the same options are supported.
All the same `parameters`, `responses`, `dependencies`, `tags`, etc.
/// tip
In this example, the variable is called `router`, but you can name it however you want.
///
We are going to include this `APIRouter` in the main `FastAPI` app, but first, let's check the dependencies and another `APIRouter`.
## Dependencies { #dependencies }
We see that we are going to need some dependencies used in several places of the application.
So we put them in their own `dependencies` module (`app/dependencies.py`).
We will now use a simple dependency to read a custom `X-Token` header:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/dependencies.py hl[3,6:8] title["app/dependencies.py"] *}
/// tip
We are using an invented header to simplify this example.
But in real cases you will get better results using the integrated [Security utilities](security/index.md).
///
## Another module with `APIRouter` { #another-module-with-apirouter }
Let's say you also have the endpoints dedicated to handling "items" from your application in the module at `app/routers/items.py`.
You have *path operations* for:
* `/items/`
* `/items/{item_id}`
It's all the same structure as with `app/routers/users.py`.
But we want to be smarter and simplify the code a bit.
We know all the *path operations* in this module have the same:
* Path `prefix`: `/items`.
* `tags`: (just one tag: `items`).
* Extra `responses`.
* `dependencies`: they all need that `X-Token` dependency we created.
So, instead of adding all that to each *path operation*, we can add it to the `APIRouter`.
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[5:10,16,21] title["app/routers/items.py"] *}
As the path of each *path operation* has to start with `/`, like in:
```Python hl_lines="1"
@router.get("/{item_id}")
async def read_item(item_id: str):
...
```
...the prefix must not include a final `/`.
So, the prefix in this case is `/items`.
We can also add a list of `tags` and extra `responses` that will be applied to all the *path operations* included in this router.
And we can add a list of `dependencies` that will be added to all the *path operations* in the router and will be executed/solved for each request made to them.
/// tip
Note that, much like [dependencies in *path operation decorators*](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md), no value will be passed to your *path operation function*.
///
The end result is that the item paths are now:
* `/items/`
* `/items/{item_id}`
...as we intended.
* They will be marked with a list of tags that contain a single string `"items"`.
* These "tags" are especially useful for the automatic interactive documentation systems (using OpenAPI).
* All of them will include the predefined `responses`.
* All these *path operations* will have the list of `dependencies` evaluated/executed before them.
* If you also declare dependencies in a specific *path operation*, **they will be executed too**.
* The router dependencies are executed first, then the [`dependencies` in the decorator](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md), and then the normal parameter dependencies.
* You can also add [`Security` dependencies with `scopes`](../advanced/security/oauth2-scopes.md).
/// tip
Having `dependencies` in the `APIRouter` can be used, for example, to require authentication for a whole group of *path operations*. Even if the dependencies are not added individually to each one of them.
///
/// check
The `prefix`, `tags`, `responses`, and `dependencies` parameters are (as in many other cases) just a feature from **FastAPI** to help you avoid code duplication.
///
### Import the dependencies { #import-the-dependencies }
This code lives in the module `app.routers.items`, the file `app/routers/items.py`.
And we need to get the dependency function from the module `app.dependencies`, the file `app/dependencies.py`.
So we use a relative import with `..` for the dependencies:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[3] title["app/routers/items.py"] *}
#### How relative imports work { #how-relative-imports-work }
/// tip
If you know perfectly how imports work, continue to the next section below.
///
A single dot `.`, like in:
```Python
from .dependencies import get_token_header
```
would mean:
* Starting in the same package that this module (the file `app/routers/items.py`) lives in (the directory `app/routers/`)...
* find the module `dependencies` (an imaginary file at `app/routers/dependencies.py`)...
* and from it, import the function `get_token_header`.
But that file doesn't exist, our dependencies are in a file at `app/dependencies.py`.
Remember how our app/file structure looks like:
---
The two dots `..`, like in:
```Python
from ..dependencies import get_token_header
```
mean:
* Starting in the same package that this module (the file `app/routers/items.py`) lives in (the directory `app/routers/`)...
* go to the parent package (the directory `app/`)...
* and in there, find the module `dependencies` (the file at `app/dependencies.py`)...
* and from it, import the function `get_token_header`.
That works correctly! 🎉
---
The same way, if we had used three dots `...`, like in:
```Python
from ...dependencies import get_token_header
```
that would mean:
* Starting in the same package that this module (the file `app/routers/items.py`) lives in (the directory `app/routers/`)...
* go to the parent package (the directory `app/`)...
* then go to the parent of that package (there's no parent package, `app` is the top level 😱)...
* and in there, find the module `dependencies` (the file at `app/dependencies.py`)...
* and from it, import the function `get_token_header`.
That would refer to some package above `app/`, with its own file `__init__.py`, etc. But we don't have that. So, that would throw an error in our example. 🚨
But now you know how it works, so you can use relative imports in your own apps no matter how complex they are. 🤓
### Add some custom `tags`, `responses`, and `dependencies` { #add-some-custom-tags-responses-and-dependencies }
We are not adding the prefix `/items` nor the `tags=["items"]` to each *path operation* because we added them to the `APIRouter`.
But we can still add _more_ `tags` that will be applied to a specific *path operation*, and also some extra `responses` specific to that *path operation*:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[30:31] title["app/routers/items.py"] *}
/// tip
This last path operation will have the combination of tags: `["items", "custom"]`.
And it will also have both responses in the documentation, one for `404` and one for `403`.
///
## The main `FastAPI` { #the-main-fastapi }
Now, let's see the module at `app/main.py`.
Here's where you import and use the class `FastAPI`.
This will be the main file in your application that ties everything together.
And as most of your logic will now live in its own specific module, the main file will be quite simple.
### Import `FastAPI` { #import-fastapi }
You import and create a `FastAPI` class as normally.
And we can even declare [global dependencies](dependencies/global-dependencies.md) that will be combined with the dependencies for each `APIRouter`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[1,3,7] title["app/main.py"] *}
### Import the `APIRouter` { #import-the-apirouter }
Now we import the other submodules that have `APIRouter`s:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[4:5] title["app/main.py"] *}
As the files `app/routers/users.py` and `app/routers/items.py` are submodules that are part of the same Python package `app`, we can use a single dot `.` to import them using "relative imports".
### How the importing works { #how-the-importing-works }
The section:
```Python
from .routers import items, users
```
means:
* Starting in the same package that this module (the file `app/main.py`) lives in (the directory `app/`)...
* look for the subpackage `routers` (the directory at `app/routers/`)...
* and from it, import the submodule `items` (the file at `app/routers/items.py`) and `users` (the file at `app/routers/users.py`)...
The module `items` will have a variable `router` (`items.router`). This is the same one we created in the file `app/routers/items.py`, it's an `APIRouter` object.
And then we do the same for the module `users`.
We could also import them like:
```Python
from app.routers import items, users
```
/// info
The first version is a "relative import":
```Python
from .routers import items, users
```
The second version is an "absolute import":
```Python
from app.routers import items, users
```
To learn more about Python Packages and Modules, read [the official Python documentation about Modules](https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html).
///
### Avoid name collisions { #avoid-name-collisions }
We are importing the submodule `items` directly, instead of importing just its variable `router`.
This is because we also have another variable named `router` in the submodule `users`.
If we had imported one after the other, like:
```Python
from .routers.items import router
from .routers.users import router
```
the `router` from `users` would overwrite the one from `items` and we wouldn't be able to use them at the same time.
So, to be able to use both of them in the same file, we import the submodules directly:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[5] title["app/main.py"] *}
### Include the `APIRouter`s for `users` and `items` { #include-the-apirouters-for-users-and-items }
Now, let's include the `router`s from the submodules `users` and `items`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[10:11] title["app/main.py"] *}
/// info
`users.router` contains the `APIRouter` inside of the file `app/routers/users.py`.
And `items.router` contains the `APIRouter` inside of the file `app/routers/items.py`.
///
With `app.include_router()` we can add each `APIRouter` to the main `FastAPI` application.
It will include all the routes from that router as part of it.
/// note | Technical Details
It will actually internally create a *path operation* for each *path operation* that was declared in the `APIRouter`.
So, behind the scenes, it will actually work as if everything was the same single app.
///
/// check
You don't have to worry about performance when including routers.
This will take microseconds and will only happen at startup.
So it won't affect performance. ⚡
///
### Include an `APIRouter` with a custom `prefix`, `tags`, `responses`, and `dependencies` { #include-an-apirouter-with-a-custom-prefix-tags-responses-and-dependencies }
Now, let's imagine your organization gave you the `app/internal/admin.py` file.
It contains an `APIRouter` with some admin *path operations* that your organization shares between several projects.
For this example it will be super simple. But let's say that because it is shared with other projects in the organization, we cannot modify it and add a `prefix`, `dependencies`, `tags`, etc. directly to the `APIRouter`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/internal/admin.py hl[3] title["app/internal/admin.py"] *}
But we still want to set a custom `prefix` when including the `APIRouter` so that all its *path operations* start with `/admin`, we want to secure it with the `dependencies` we already have for this project, and we want to include `tags` and `responses`.
We can declare all that without having to modify the original `APIRouter` by passing those parameters to `app.include_router()`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[14:17] title["app/main.py"] *}
That way, the original `APIRouter` will stay unmodified, so we can still share that same `app/internal/admin.py` file with other projects in the organization.
The result is that in our app, each of the *path operations* from the `admin` module will have:
* The prefix `/admin`.
* The tag `admin`.
* The dependency `get_token_header`.
* The response `418`. 🍵
But that will only affect that `APIRouter` in our app, not in any other code that uses it.
So, for example, other projects could use the same `APIRouter` with a different authentication method.
### Include a *path operation* { #include-a-path-operation }
We can also add *path operations* directly to the `FastAPI` app.
Here we do it... just to show that we can 🤷:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[21:23] title["app/main.py"] *}
and it will work correctly, together with all the other *path operations* added with `app.include_router()`.
/// info | Very Technical Details
**Note**: this is a very technical detail that you probably can **just skip**.
---
The `APIRouter`s are not "mounted", they are not isolated from the rest of the application.
This is because we want to include their *path operations* in the OpenAPI schema and the user interfaces.
As we cannot just isolate them and "mount" them independently of the rest, the *path operations* are "cloned" (re-created), not included directly.
///
## Configure the `entrypoint` in `pyproject.toml` { #configure-the-entrypoint-in-pyproject-toml }
As your FastAPI `app` object lives in `app/main.py`, you can configure the `entrypoint` in your `pyproject.toml` file like this:
```toml
[tool.fastapi]
entrypoint = "app.main:app"
```
that is equivalent to importing like:
```python
from app.main import app
```
That way the `fastapi` command will know where to find your app.
/// Note
You could also pass the path to the command, like:
```console
$ fastapi dev app/main.py
```
But you would have to remember to pass the correct path every time you call the `fastapi` command.
Additionally, other tools might not be able to find it, for example the [VS Code Extension](../editor-support.md) or [FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com), so it is recommended to use the `entrypoint` in `pyproject.toml`.
///
## Check the automatic API docs { #check-the-automatic-api-docs }
Now, run your app:
## Include the same router multiple times with different `prefix` { #include-the-same-router-multiple-times-with-different-prefix }
You can also use `.include_router()` multiple times with the *same* router using different prefixes.
This could be useful, for example, to expose the same API under different prefixes, e.g. `/api/v1` and `/api/latest`.
This is an advanced usage that you might not really need, but it's there in case you do.
## Include an `APIRouter` in another { #include-an-apirouter-in-another }
The same way you can include an `APIRouter` in a `FastAPI` application, you can include an `APIRouter` in another `APIRouter` using:
```Python
router.include_router(other_router)
```
Make sure you do it before including `router` in the `FastAPI` app, so that the *path operations* from `other_router` are also included.
================================================
FILE: docs/en/docs/tutorial/body-fields.md
================================================
# Body - Fields { #body-fields }
The same way you can declare additional validation and metadata in *path operation function* parameters with `Query`, `Path` and `Body`, you can declare validation and metadata inside of Pydantic models using Pydantic's `Field`.
## Import `Field` { #import-field }
First, you have to import it:
{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}
/// warning
Notice that `Field` is imported directly from `pydantic`, not from `fastapi` as are all the rest (`Query`, `Path`, `Body`, etc).
///
## Declare model attributes { #declare-model-attributes }
You can then use `Field` with model attributes:
{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}
`Field` works the same way as `Query`, `Path` and `Body`, it has all the same parameters, etc.
/// note | Technical Details
Actually, `Query`, `Path` and others you'll see next create objects of subclasses of a common `Param` class, which is itself a subclass of Pydantic's `FieldInfo` class.
And Pydantic's `Field` returns an instance of `FieldInfo` as well.
`Body` also returns objects of a subclass of `FieldInfo` directly. And there are others you will see later that are subclasses of the `Body` class.
Remember that when you import `Query`, `Path`, and others from `fastapi`, those are actually functions that return special classes.
///
/// tip
Notice how each model's attribute with a type, default value and `Field` has the same structure as a *path operation function's* parameter, with `Field` instead of `Path`, `Query` and `Body`.
///
## Add extra information { #add-extra-information }
You can declare extra information in `Field`, `Query`, `Body`, etc. And it will be included in the generated JSON Schema.
You will learn more about adding extra information later in the docs, when learning to declare examples.
/// warning
Extra keys passed to `Field` will also be present in the resulting OpenAPI schema for your application.
As these keys may not necessarily be part of the OpenAPI specification, some OpenAPI tools, for example [the OpenAPI validator](https://validator.swagger.io/), may not work with your generated schema.
///
## Recap { #recap }
You can use Pydantic's `Field` to declare extra validations and metadata for model attributes.
You can also use the extra keyword arguments to pass additional JSON Schema metadata.
================================================
FILE: docs/en/docs/tutorial/body-multiple-params.md
================================================
# Body - Multiple Parameters { #body-multiple-parameters }
Now that we have seen how to use `Path` and `Query`, let's see more advanced uses of request body declarations.
## Mix `Path`, `Query` and body parameters { #mix-path-query-and-body-parameters }
First, of course, you can mix `Path`, `Query` and request body parameter declarations freely and **FastAPI** will know what to do.
And you can also declare body parameters as optional, by setting the default to `None`:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an_py310.py hl[18:20] *}
/// note
Notice that, in this case, the `item` that would be taken from the body is optional. As it has a `None` default value.
///
## Multiple body parameters { #multiple-body-parameters }
In the previous example, the *path operations* would expect a JSON body with the attributes of an `Item`, like:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
```
But you can also declare multiple body parameters, e.g. `item` and `user`:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002_py310.py hl[20] *}
In this case, **FastAPI** will notice that there is more than one body parameter in the function (there are two parameters that are Pydantic models).
So, it will then use the parameter names as keys (field names) in the body, and expect a body like:
```JSON
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
},
"user": {
"username": "dave",
"full_name": "Dave Grohl"
}
}
```
/// note
Notice that even though the `item` was declared the same way as before, it is now expected to be inside of the body with a key `item`.
///
**FastAPI** will do the automatic conversion from the request, so that the parameter `item` receives its specific content and the same for `user`.
It will perform the validation of the compound data, and will document it like that for the OpenAPI schema and automatic docs.
## Singular values in body { #singular-values-in-body }
The same way there is a `Query` and `Path` to define extra data for query and path parameters, **FastAPI** provides an equivalent `Body`.
For example, extending the previous model, you could decide that you want to have another key `importance` in the same body, besides the `item` and `user`.
If you declare it as is, because it is a singular value, **FastAPI** will assume that it is a query parameter.
But you can instruct **FastAPI** to treat it as another body key using `Body`:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003_an_py310.py hl[23] *}
In this case, **FastAPI** will expect a body like:
```JSON
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
},
"user": {
"username": "dave",
"full_name": "Dave Grohl"
},
"importance": 5
}
```
Again, it will convert the data types, validate, document, etc.
## Multiple body params and query { #multiple-body-params-and-query }
Of course, you can also declare additional query parameters whenever you need, additional to any body parameters.
As, by default, singular values are interpreted as query parameters, you don't have to explicitly add a `Query`, you can just do:
```Python
q: str | None = None
```
For example:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004_an_py310.py hl[28] *}
/// info
`Body` also has all the same extra validation and metadata parameters as `Query`, `Path` and others you will see later.
///
## Embed a single body parameter { #embed-a-single-body-parameter }
Let's say you only have a single `item` body parameter from a Pydantic model `Item`.
By default, **FastAPI** will then expect its body directly.
But if you want it to expect a JSON with a key `item` and inside of it the model contents, as it does when you declare extra body parameters, you can use the special `Body` parameter `embed`:
```Python
item: Item = Body(embed=True)
```
as in:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial005_an_py310.py hl[17] *}
In this case **FastAPI** will expect a body like:
```JSON hl_lines="2"
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
}
```
instead of:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
```
## Recap { #recap }
You can add multiple body parameters to your *path operation function*, even though a request can only have a single body.
But **FastAPI** will handle it, give you the correct data in your function, and validate and document the correct schema in the *path operation*.
You can also declare singular values to be received as part of the body.
And you can instruct **FastAPI** to embed the body in a key even when there is only a single parameter declared.
================================================
FILE: docs/en/docs/tutorial/body-nested-models.md
================================================
# Body - Nested Models { #body-nested-models }
With **FastAPI**, you can define, validate, document, and use arbitrarily deeply nested models (thanks to Pydantic).
## List fields { #list-fields }
You can define an attribute to be a subtype. For example, a Python `list`:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}
This will make `tags` be a list, although it doesn't declare the type of the elements of the list.
## List fields with type parameter { #list-fields-with-type-parameter }
But Python has a specific way to declare lists with internal types, or "type parameters":
### Declare a `list` with a type parameter { #declare-a-list-with-a-type-parameter }
To declare types that have type parameters (internal types), like `list`, `dict`, `tuple`,
pass the internal type(s) as "type parameters" using square brackets: `[` and `]`
```Python
my_list: list[str]
```
That's all standard Python syntax for type declarations.
Use that same standard syntax for model attributes with internal types.
So, in our example, we can make `tags` be specifically a "list of strings":
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}
## Set types { #set-types }
But then we think about it, and realize that tags shouldn't repeat, they would probably be unique strings.
And Python has a special data type for sets of unique items, the `set`.
Then we can declare `tags` as a set of strings:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}
With this, even if you receive a request with duplicate data, it will be converted to a set of unique items.
And whenever you output that data, even if the source had duplicates, it will be output as a set of unique items.
And it will be annotated / documented accordingly too.
## Nested Models { #nested-models }
Each attribute of a Pydantic model has a type.
But that type can itself be another Pydantic model.
So, you can declare deeply nested JSON "objects" with specific attribute names, types and validations.
All that, arbitrarily nested.
### Define a submodel { #define-a-submodel }
For example, we can define an `Image` model:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[7:9] *}
### Use the submodel as a type { #use-the-submodel-as-a-type }
And then we can use it as the type of an attribute:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}
This would mean that **FastAPI** would expect a body similar to:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2,
"tags": ["rock", "metal", "bar"],
"image": {
"url": "http://example.com/baz.jpg",
"name": "The Foo live"
}
}
```
Again, doing just that declaration, with **FastAPI** you get:
* Editor support (completion, etc.), even for nested models
* Data conversion
* Data validation
* Automatic documentation
## Special types and validation { #special-types-and-validation }
Apart from normal singular types like `str`, `int`, `float`, etc. you can use more complex singular types that inherit from `str`.
To see all the options you have, checkout [Pydantic's Type Overview](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/). You will see some examples in the next chapter.
For example, as in the `Image` model we have a `url` field, we can declare it to be an instance of Pydantic's `HttpUrl` instead of a `str`:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py310.py hl[2,8] *}
The string will be checked to be a valid URL, and documented in JSON Schema / OpenAPI as such.
## Attributes with lists of submodels { #attributes-with-lists-of-submodels }
You can also use Pydantic models as subtypes of `list`, `set`, etc.:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial006_py310.py hl[18] *}
This will expect (convert, validate, document, etc.) a JSON body like:
```JSON hl_lines="11"
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2,
"tags": [
"rock",
"metal",
"bar"
],
"images": [
{
"url": "http://example.com/baz.jpg",
"name": "The Foo live"
},
{
"url": "http://example.com/dave.jpg",
"name": "The Baz"
}
]
}
```
/// info
Notice how the `images` key now has a list of image objects.
///
## Deeply nested models { #deeply-nested-models }
You can define arbitrarily deeply nested models:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial007_py310.py hl[7,12,18,21,25] *}
/// info
Notice how `Offer` has a list of `Item`s, which in turn have an optional list of `Image`s
///
## Bodies of pure lists { #bodies-of-pure-lists }
If the top level value of the JSON body you expect is a JSON `array` (a Python `list`), you can declare the type in the parameter of the function, the same as in Pydantic models:
```Python
images: list[Image]
```
as in:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008_py310.py hl[13] *}
## Editor support everywhere { #editor-support-everywhere }
And you get editor support everywhere.
Even for items inside of lists:
You couldn't get this kind of editor support if you were working directly with `dict` instead of Pydantic models.
But you don't have to worry about them either, incoming dicts are converted automatically and your output is converted automatically to JSON too.
## Bodies of arbitrary `dict`s { #bodies-of-arbitrary-dicts }
You can also declare a body as a `dict` with keys of some type and values of some other type.
This way, you don't have to know beforehand what the valid field/attribute names are (as would be the case with Pydantic models).
This would be useful if you want to receive keys that you don't already know.
---
Another useful case is when you want to have keys of another type (e.g., `int`).
That's what we are going to see here.
In this case, you would accept any `dict` as long as it has `int` keys with `float` values:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial009_py310.py hl[7] *}
/// tip
Keep in mind that JSON only supports `str` as keys.
But Pydantic has automatic data conversion.
This means that, even though your API clients can only send strings as keys, as long as those strings contain pure integers, Pydantic will convert them and validate them.
And the `dict` you receive as `weights` will actually have `int` keys and `float` values.
///
## Recap { #recap }
With **FastAPI** you have the maximum flexibility provided by Pydantic models, while keeping your code simple, short and elegant.
But with all the benefits:
* Editor support (completion everywhere!)
* Data conversion (a.k.a. parsing / serialization)
* Data validation
* Schema documentation
* Automatic docs
================================================
FILE: docs/en/docs/tutorial/body-updates.md
================================================
# Body - Updates { #body-updates }
## Update replacing with `PUT` { #update-replacing-with-put }
To update an item you can use the [HTTP `PUT`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PUT) operation.
You can use the `jsonable_encoder` to convert the input data to data that can be stored as JSON (e.g. with a NoSQL database). For example, converting `datetime` to `str`.
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}
`PUT` is used to receive data that should replace the existing data.
### Warning about replacing { #warning-about-replacing }
That means that if you want to update the item `bar` using `PUT` with a body containing:
```Python
{
"name": "Barz",
"price": 3,
"description": None,
}
```
because it doesn't include the already stored attribute `"tax": 20.2`, the input model would take the default value of `"tax": 10.5`.
And the data would be saved with that "new" `tax` of `10.5`.
## Partial updates with `PATCH` { #partial-updates-with-patch }
You can also use the [HTTP `PATCH`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PATCH) operation to *partially* update data.
This means that you can send only the data that you want to update, leaving the rest intact.
/// note
`PATCH` is less commonly used and known than `PUT`.
And many teams use only `PUT`, even for partial updates.
You are **free** to use them however you want, **FastAPI** doesn't impose any restrictions.
But this guide shows you, more or less, how they are intended to be used.
///
### Using Pydantic's `exclude_unset` parameter { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }
If you want to receive partial updates, it's very useful to use the parameter `exclude_unset` in Pydantic's model's `.model_dump()`.
Like `item.model_dump(exclude_unset=True)`.
That would generate a `dict` with only the data that was set when creating the `item` model, excluding default values.
Then you can use this to generate a `dict` with only the data that was set (sent in the request), omitting default values:
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[32] *}
### Using Pydantic's `update` parameter { #using-pydantics-update-parameter }
Now, you can create a copy of the existing model using `.model_copy()`, and pass the `update` parameter with a `dict` containing the data to update.
Like `stored_item_model.model_copy(update=update_data)`:
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}
### Partial updates recap { #partial-updates-recap }
In summary, to apply partial updates you would:
* (Optionally) use `PATCH` instead of `PUT`.
* Retrieve the stored data.
* Put that data in a Pydantic model.
* Generate a `dict` without default values from the input model (using `exclude_unset`).
* This way you can update only the values actually set by the user, instead of overriding values already stored with default values in your model.
* Create a copy of the stored model, updating its attributes with the received partial updates (using the `update` parameter).
* Convert the copied model to something that can be stored in your DB (for example, using the `jsonable_encoder`).
* This is comparable to using the model's `.model_dump()` method again, but it makes sure (and converts) the values to data types that can be converted to JSON, for example, `datetime` to `str`.
* Save the data to your DB.
* Return the updated model.
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[28:35] *}
/// tip
You can actually use this same technique with an HTTP `PUT` operation.
But the example here uses `PATCH` because it was created for these use cases.
///
/// note
Notice that the input model is still validated.
So, if you want to receive partial updates that can omit all the attributes, you need to have a model with all the attributes marked as optional (with default values or `None`).
To distinguish from the models with all optional values for **updates** and models with required values for **creation**, you can use the ideas described in [Extra Models](extra-models.md).
///
================================================
FILE: docs/en/docs/tutorial/body.md
================================================
# Request Body { #request-body }
When you need to send data from a client (let's say, a browser) to your API, you send it as a **request body**.
A **request** body is data sent by the client to your API. A **response** body is the data your API sends to the client.
Your API almost always has to send a **response** body. But clients don't necessarily need to send **request bodies** all the time, sometimes they only request a path, maybe with some query parameters, but don't send a body.
To declare a **request** body, you use [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) models with all their power and benefits.
/// info
To send data, you should use one of: `POST` (the more common), `PUT`, `DELETE` or `PATCH`.
Sending a body with a `GET` request has an undefined behavior in the specifications, nevertheless, it is supported by FastAPI, only for very complex/extreme use cases.
As it is discouraged, the interactive docs with Swagger UI won't show the documentation for the body when using `GET`, and proxies in the middle might not support it.
///
## Import Pydantic's `BaseModel` { #import-pydantics-basemodel }
First, you need to import `BaseModel` from `pydantic`:
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}
## Create your data model { #create-your-data-model }
Then you declare your data model as a class that inherits from `BaseModel`.
Use standard Python types for all the attributes:
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}
The same as when declaring query parameters, when a model attribute has a default value, it is not required. Otherwise, it is required. Use `None` to make it just optional.
For example, this model above declares a JSON "`object`" (or Python `dict`) like:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "An optional description",
"price": 45.2,
"tax": 3.5
}
```
...as `description` and `tax` are optional (with a default value of `None`), this JSON "`object`" would also be valid:
```JSON
{
"name": "Foo",
"price": 45.2
}
```
## Declare it as a parameter { #declare-it-as-a-parameter }
To add it to your *path operation*, declare it the same way you declared path and query parameters:
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[16] *}
...and declare its type as the model you created, `Item`.
## Results { #results }
With just that Python type declaration, **FastAPI** will:
* Read the body of the request as JSON.
* Convert the corresponding types (if needed).
* Validate the data.
* If the data is invalid, it will return a nice and clear error, indicating exactly where and what was the incorrect data.
* Give you the received data in the parameter `item`.
* As you declared it in the function to be of type `Item`, you will also have all the editor support (completion, etc) for all of the attributes and their types.
* Generate [JSON Schema](https://json-schema.org) definitions for your model, you can also use them anywhere else you like if it makes sense for your project.
* Those schemas will be part of the generated OpenAPI schema, and used by the automatic documentation UIs.
## Automatic docs { #automatic-docs }
The JSON Schemas of your models will be part of your OpenAPI generated schema, and will be shown in the interactive API docs:
And will also be used in the API docs inside each *path operation* that needs them:
## Editor support { #editor-support }
In your editor, inside your function you will get type hints and completion everywhere (this wouldn't happen if you received a `dict` instead of a Pydantic model):
You also get error checks for incorrect type operations:
This is not by chance, the whole framework was built around that design.
And it was thoroughly tested at the design phase, before any implementation, to ensure it would work with all the editors.
There were even some changes to Pydantic itself to support this.
The previous screenshots were taken with [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com).
But you would get the same editor support with [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/) and most of the other Python editors:
/// tip
If you use [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/) as your editor, you can use the [Pydantic PyCharm Plugin](https://github.com/koxudaxi/pydantic-pycharm-plugin/).
It improves editor support for Pydantic models, with:
* auto-completion
* type checks
* refactoring
* searching
* inspections
///
## Use the model { #use-the-model }
Inside of the function, you can access all the attributes of the model object directly:
{* ../../docs_src/body/tutorial002_py310.py *}
## Request body + path parameters { #request-body-path-parameters }
You can declare path parameters and request body at the same time.
**FastAPI** will recognize that the function parameters that match path parameters should be **taken from the path**, and that function parameters that are declared to be Pydantic models should be **taken from the request body**.
{* ../../docs_src/body/tutorial003_py310.py hl[15:16] *}
## Request body + path + query parameters { #request-body-path-query-parameters }
You can also declare **body**, **path** and **query** parameters, all at the same time.
**FastAPI** will recognize each of them and take the data from the correct place.
{* ../../docs_src/body/tutorial004_py310.py hl[16] *}
The function parameters will be recognized as follows:
* If the parameter is also declared in the **path**, it will be used as a path parameter.
* If the parameter is of a **singular type** (like `int`, `float`, `str`, `bool`, etc) it will be interpreted as a **query** parameter.
* If the parameter is declared to be of the type of a **Pydantic model**, it will be interpreted as a request **body**.
/// note
FastAPI will know that the value of `q` is not required because of the default value `= None`.
The `str | None` is not used by FastAPI to determine that the value is not required, it will know it's not required because it has a default value of `= None`.
But adding the type annotations will allow your editor to give you better support and detect errors.
///
## Without Pydantic { #without-pydantic }
If you don't want to use Pydantic models, you can also use **Body** parameters. See the docs for [Body - Multiple Parameters: Singular values in body](body-multiple-params.md#singular-values-in-body).
================================================
FILE: docs/en/docs/tutorial/cookie-param-models.md
================================================
# Cookie Parameter Models { #cookie-parameter-models }
If you have a group of **cookies** that are related, you can create a **Pydantic model** to declare them. 🍪
This would allow you to **re-use the model** in **multiple places** and also to declare validations and metadata for all the parameters at once. 😎
/// note
This is supported since FastAPI version `0.115.0`. 🤓
///
/// tip
This same technique applies to `Query`, `Cookie`, and `Header`. 😎
///
## Cookies with a Pydantic Model { #cookies-with-a-pydantic-model }
Declare the **cookie** parameters that you need in a **Pydantic model**, and then declare the parameter as `Cookie`:
{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *}
**FastAPI** will **extract** the data for **each field** from the **cookies** received in the request and give you the Pydantic model you defined.
## Check the Docs { #check-the-docs }
You can see the defined cookies in the docs UI at `/docs`:
---
If you use Pycharm, you can:
* Open the "Run" menu.
* Select the option "Debug...".
* Then a context menu shows up.
* Select the file to debug (in this case, `main.py`).
It will then start the server with your **FastAPI** code, stop at your breakpoints, etc.
Here's how it might look:
================================================
FILE: docs/en/docs/tutorial/dependencies/classes-as-dependencies.md
================================================
# Classes as Dependencies { #classes-as-dependencies }
Before diving deeper into the **Dependency Injection** system, let's upgrade the previous example.
## A `dict` from the previous example { #a-dict-from-the-previous-example }
In the previous example, we were returning a `dict` from our dependency ("dependable"):
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}
But then we get a `dict` in the parameter `commons` of the *path operation function*.
And we know that editors can't provide a lot of support (like completion) for `dict`s, because they can't know their keys and value types.
We can do better...
## What makes a dependency { #what-makes-a-dependency }
Up to now you have seen dependencies declared as functions.
But that's not the only way to declare dependencies (although it would probably be the more common).
The key factor is that a dependency should be a "callable".
A "**callable**" in Python is anything that Python can "call" like a function.
So, if you have an object `something` (that might _not_ be a function) and you can "call" it (execute it) like:
```Python
something()
```
or
```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```
then it is a "callable".
## Classes as dependencies { #classes-as-dependencies_1 }
You might notice that to create an instance of a Python class, you use that same syntax.
For example:
```Python
class Cat:
def __init__(self, name: str):
self.name = name
fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```
In this case, `fluffy` is an instance of the class `Cat`.
And to create `fluffy`, you are "calling" `Cat`.
So, a Python class is also a **callable**.
Then, in **FastAPI**, you could use a Python class as a dependency.
What FastAPI actually checks is that it is a "callable" (function, class or anything else) and the parameters defined.
If you pass a "callable" as a dependency in **FastAPI**, it will analyze the parameters for that "callable", and process them in the same way as the parameters for a *path operation function*. Including sub-dependencies.
That also applies to callables with no parameters at all. The same as it would be for *path operation functions* with no parameters.
Then, we can change the dependency "dependable" `common_parameters` from above to the class `CommonQueryParams`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[11:15] *}
Pay attention to the `__init__` method used to create the instance of the class:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[12] *}
...it has the same parameters as our previous `common_parameters`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}
Those parameters are what **FastAPI** will use to "solve" the dependency.
In both cases, it will have:
* An optional `q` query parameter that is a `str`.
* A `skip` query parameter that is an `int`, with a default of `0`.
* A `limit` query parameter that is an `int`, with a default of `100`.
In both cases the data will be converted, validated, documented on the OpenAPI schema, etc.
## Use it { #use-it }
Now you can declare your dependency using this class.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[19] *}
**FastAPI** calls the `CommonQueryParams` class. This creates an "instance" of that class and the instance will be passed as the parameter `commons` to your function.
## Type annotation vs `Depends` { #type-annotation-vs-depends }
Notice how we write `CommonQueryParams` twice in the above code:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ non-Annotated
/// tip
Prefer to use the `Annotated` version if possible.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
The last `CommonQueryParams`, in:
```Python
... Depends(CommonQueryParams)
```
...is what **FastAPI** will actually use to know what is the dependency.
It is from this one that FastAPI will extract the declared parameters and that is what FastAPI will actually call.
---
In this case, the first `CommonQueryParams`, in:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, ...
```
////
//// tab | Python 3.10+ non-Annotated
/// tip
Prefer to use the `Annotated` version if possible.
///
```Python
commons: CommonQueryParams ...
```
////
...doesn't have any special meaning for **FastAPI**. FastAPI won't use it for data conversion, validation, etc. (as it is using the `Depends(CommonQueryParams)` for that).
You could actually write just:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[Any, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ non-Annotated
/// tip
Prefer to use the `Annotated` version if possible.
///
```Python
commons = Depends(CommonQueryParams)
```
////
...as in:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial003_an_py310.py hl[19] *}
But declaring the type is encouraged as that way your editor will know what will be passed as the parameter `commons`, and then it can help you with code completion, type checks, etc:
## Shortcut { #shortcut }
But you see that we are having some code repetition here, writing `CommonQueryParams` twice:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ non-Annotated
/// tip
Prefer to use the `Annotated` version if possible.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
**FastAPI** provides a shortcut for these cases, in where the dependency is *specifically* a class that **FastAPI** will "call" to create an instance of the class itself.
For those specific cases, you can do the following:
Instead of writing:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ non-Annotated
/// tip
Prefer to use the `Annotated` version if possible.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
...you write:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends()]
```
////
//// tab | Python 3.10+ non-Annotated
/// tip
Prefer to use the `Annotated` version if possible.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends()
```
////
You declare the dependency as the type of the parameter, and you use `Depends()` without any parameter, instead of having to write the full class *again* inside of `Depends(CommonQueryParams)`.
The same example would then look like:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial004_an_py310.py hl[19] *}
...and **FastAPI** will know what to do.
/// tip
If that seems more confusing than helpful, disregard it, you don't *need* it.
It is just a shortcut. Because **FastAPI** cares about helping you minimize code repetition.
///
================================================
FILE: docs/en/docs/tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md
================================================
# Dependencies in path operation decorators { #dependencies-in-path-operation-decorators }
In some cases you don't really need the return value of a dependency inside your *path operation function*.
Or the dependency doesn't return a value.
But you still need it to be executed/solved.
For those cases, instead of declaring a *path operation function* parameter with `Depends`, you can add a `list` of `dependencies` to the *path operation decorator*.
## Add `dependencies` to the *path operation decorator* { #add-dependencies-to-the-path-operation-decorator }
The *path operation decorator* receives an optional argument `dependencies`.
It should be a `list` of `Depends()`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[19] *}
These dependencies will be executed/solved the same way as normal dependencies. But their value (if they return any) won't be passed to your *path operation function*.
/// tip
Some editors check for unused function parameters, and show them as errors.
Using these `dependencies` in the *path operation decorator* you can make sure they are executed while avoiding editor/tooling errors.
It might also help avoid confusion for new developers that see an unused parameter in your code and could think it's unnecessary.
///
/// info
In this example we use invented custom headers `X-Key` and `X-Token`.
But in real cases, when implementing security, you would get more benefits from using the integrated [Security utilities (the next chapter)](../security/index.md).
///
## Dependencies errors and return values { #dependencies-errors-and-return-values }
You can use the same dependency *functions* you use normally.
### Dependency requirements { #dependency-requirements }
They can declare request requirements (like headers) or other sub-dependencies:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[8,13] *}
### Raise exceptions { #raise-exceptions }
These dependencies can `raise` exceptions, the same as normal dependencies:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[10,15] *}
### Return values { #return-values }
And they can return values or not, the values won't be used.
So, you can reuse a normal dependency (that returns a value) you already use somewhere else, and even though the value won't be used, the dependency will be executed:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[11,16] *}
## Dependencies for a group of *path operations* { #dependencies-for-a-group-of-path-operations }
Later, when reading about how to structure bigger applications ([Bigger Applications - Multiple Files](../../tutorial/bigger-applications.md)), possibly with multiple files, you will learn how to declare a single `dependencies` parameter for a group of *path operations*.
## Global Dependencies { #global-dependencies }
Next we will see how to add dependencies to the whole `FastAPI` application, so that they apply to each *path operation*.
================================================
FILE: docs/en/docs/tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md
================================================
# Dependencies with yield { #dependencies-with-yield }
FastAPI supports dependencies that do some extra steps after finishing.
To do this, use `yield` instead of `return`, and write the extra steps (code) after.
/// tip
Make sure to use `yield` one single time per dependency.
///
/// note | Technical Details
Any function that is valid to use with:
* [`@contextlib.contextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.contextmanager) or
* [`@contextlib.asynccontextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager)
would be valid to use as a **FastAPI** dependency.
In fact, FastAPI uses those two decorators internally.
///
## A database dependency with `yield` { #a-database-dependency-with-yield }
For example, you could use this to create a database session and close it after finishing.
Only the code prior to and including the `yield` statement is executed before creating a response:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[2:4] *}
The yielded value is what is injected into *path operations* and other dependencies:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[4] *}
The code following the `yield` statement is executed after the response:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[5:6] *}
/// tip
You can use `async` or regular functions.
**FastAPI** will do the right thing with each, the same as with normal dependencies.
///
## A dependency with `yield` and `try` { #a-dependency-with-yield-and-try }
If you use a `try` block in a dependency with `yield`, you'll receive any exception that was thrown when using the dependency.
For example, if some code at some point in the middle, in another dependency or in a *path operation*, made a database transaction "rollback" or created any other exception, you would receive the exception in your dependency.
So, you can look for that specific exception inside the dependency with `except SomeException`.
In the same way, you can use `finally` to make sure the exit steps are executed, no matter if there was an exception or not.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[3,5] *}
## Sub-dependencies with `yield` { #sub-dependencies-with-yield }
You can have sub-dependencies and "trees" of sub-dependencies of any size and shape, and any or all of them can use `yield`.
**FastAPI** will make sure that the "exit code" in each dependency with `yield` is run in the correct order.
For example, `dependency_c` can have a dependency on `dependency_b`, and `dependency_b` on `dependency_a`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py310.py hl[6,14,22] *}
And all of them can use `yield`.
In this case `dependency_c`, to execute its exit code, needs the value from `dependency_b` (here named `dep_b`) to still be available.
And, in turn, `dependency_b` needs the value from `dependency_a` (here named `dep_a`) to be available for its exit code.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py310.py hl[18:19,26:27] *}
The same way, you could have some dependencies with `yield` and some other dependencies with `return`, and have some of those depend on some of the others.
And you could have a single dependency that requires several other dependencies with `yield`, etc.
You can have any combinations of dependencies that you want.
**FastAPI** will make sure everything is run in the correct order.
/// note | Technical Details
This works thanks to Python's [Context Managers](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html).
**FastAPI** uses them internally to achieve this.
///
## Dependencies with `yield` and `HTTPException` { #dependencies-with-yield-and-httpexception }
You saw that you can use dependencies with `yield` and have `try` blocks that try to execute some code and then run some exit code after `finally`.
You can also use `except` to catch the exception that was raised and do something with it.
For example, you can raise a different exception, like `HTTPException`.
/// tip
This is a somewhat advanced technique, and in most of the cases you won't really need it, as you can raise exceptions (including `HTTPException`) from inside of the rest of your application code, for example, in the *path operation function*.
But it's there for you if you need it. 🤓
///
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008b_an_py310.py hl[18:22,31] *}
If you want to catch exceptions and create a custom response based on that, create a [Custom Exception Handler](../handling-errors.md#install-custom-exception-handlers).
## Dependencies with `yield` and `except` { #dependencies-with-yield-and-except }
If you catch an exception using `except` in a dependency with `yield` and you don't raise it again (or raise a new exception), FastAPI won't be able to notice there was an exception, the same way that would happen with regular Python:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008c_an_py310.py hl[15:16] *}
In this case, the client will see an *HTTP 500 Internal Server Error* response as it should, given that we are not raising an `HTTPException` or similar, but the server will **not have any logs** or any other indication of what was the error. 😱
### Always `raise` in Dependencies with `yield` and `except` { #always-raise-in-dependencies-with-yield-and-except }
If you catch an exception in a dependency with `yield`, unless you are raising another `HTTPException` or similar, **you should re-raise the original exception**.
You can re-raise the same exception using `raise`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008d_an_py310.py hl[17] *}
Now the client will get the same *HTTP 500 Internal Server Error* response, but the server will have our custom `InternalError` in the logs. 😎
## Execution of dependencies with `yield` { #execution-of-dependencies-with-yield }
The sequence of execution is more or less like this diagram. Time flows from top to bottom. And each column is one of the parts interacting or executing code.
```mermaid
sequenceDiagram
participant client as Client
participant handler as Exception handler
participant dep as Dep with yield
participant operation as Path Operation
participant tasks as Background tasks
Note over client,operation: Can raise exceptions, including HTTPException
client ->> dep: Start request
Note over dep: Run code up to yield
opt raise Exception
dep -->> handler: Raise Exception
handler -->> client: HTTP error response
end
dep ->> operation: Run dependency, e.g. DB session
opt raise
operation -->> dep: Raise Exception (e.g. HTTPException)
opt handle
dep -->> dep: Can catch exception, raise a new HTTPException, raise other exception
end
handler -->> client: HTTP error response
end
operation ->> client: Return response to client
Note over client,operation: Response is already sent, can't change it anymore
opt Tasks
operation -->> tasks: Send background tasks
end
opt Raise other exception
tasks -->> tasks: Handle exceptions in the background task code
end
```
/// info
Only **one response** will be sent to the client. It might be one of the error responses or it will be the response from the *path operation*.
After one of those responses is sent, no other response can be sent.
///
/// tip
If you raise any exception in the code from the *path operation function*, it will be passed to the dependencies with yield, including `HTTPException`. In most cases you will want to re-raise that same exception or a new one from the dependency with `yield` to make sure it's properly handled.
///
## Early exit and `scope` { #early-exit-and-scope }
Normally the exit code of dependencies with `yield` is executed **after the response** is sent to the client.
But if you know that you won't need to use the dependency after returning from the *path operation function*, you can use `Depends(scope="function")` to tell FastAPI that it should close the dependency after the *path operation function* returns, but **before** the **response is sent**.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008e_an_py310.py hl[12,16] *}
`Depends()` receives a `scope` parameter that can be:
* `"function"`: start the dependency before the *path operation function* that handles the request, end the dependency after the *path operation function* ends, but **before** the response is sent back to the client. So, the dependency function will be executed **around** the *path operation **function***.
* `"request"`: start the dependency before the *path operation function* that handles the request (similar to when using `"function"`), but end **after** the response is sent back to the client. So, the dependency function will be executed **around** the **request** and response cycle.
If not specified and the dependency has `yield`, it will have a `scope` of `"request"` by default.
### `scope` for sub-dependencies { #scope-for-sub-dependencies }
When you declare a dependency with a `scope="request"` (the default), any sub-dependency needs to also have a `scope` of `"request"`.
But a dependency with `scope` of `"function"` can have dependencies with `scope` of `"function"` and `scope` of `"request"`.
This is because any dependency needs to be able to run its exit code before the sub-dependencies, as it might need to still use them during its exit code.
```mermaid
sequenceDiagram
participant client as Client
participant dep_req as Dep scope="request"
participant dep_func as Dep scope="function"
participant operation as Path Operation
client ->> dep_req: Start request
Note over dep_req: Run code up to yield
dep_req ->> dep_func: Pass dependency
Note over dep_func: Run code up to yield
dep_func ->> operation: Run path operation with dependency
operation ->> dep_func: Return from path operation
Note over dep_func: Run code after yield
Note over dep_func: ✅ Dependency closed
dep_func ->> client: Send response to client
Note over client: Response sent
Note over dep_req: Run code after yield
Note over dep_req: ✅ Dependency closed
```
## Dependencies with `yield`, `HTTPException`, `except` and Background Tasks { #dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks }
Dependencies with `yield` have evolved over time to cover different use cases and fix some issues.
If you want to see what has changed in different versions of FastAPI, you can read more about it in the advanced guide, in [Advanced Dependencies - Dependencies with `yield`, `HTTPException`, `except` and Background Tasks](../../advanced/advanced-dependencies.md#dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks).
## Context Managers { #context-managers }
### What are "Context Managers" { #what-are-context-managers }
"Context Managers" are any of those Python objects that you can use in a `with` statement.
For example, [you can use `with` to read a file](https://docs.python.org/3/tutorial/inputoutput.html#reading-and-writing-files):
```Python
with open("./somefile.txt") as f:
contents = f.read()
print(contents)
```
Underneath, the `open("./somefile.txt")` creates an object that is called a "Context Manager".
When the `with` block finishes, it makes sure to close the file, even if there were exceptions.
When you create a dependency with `yield`, **FastAPI** will internally create a context manager for it, and combine it with some other related tools.
### Using context managers in dependencies with `yield` { #using-context-managers-in-dependencies-with-yield }
/// warning
This is, more or less, an "advanced" idea.
If you are just starting with **FastAPI** you might want to skip it for now.
///
In Python, you can create Context Managers by [creating a class with two methods: `__enter__()` and `__exit__()`](https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html#context-managers).
You can also use them inside of **FastAPI** dependencies with `yield` by using
`with` or `async with` statements inside of the dependency function:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial010_py310.py hl[1:9,13] *}
/// tip
Another way to create a context manager is with:
* [`@contextlib.contextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.contextmanager) or
* [`@contextlib.asynccontextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager)
using them to decorate a function with a single `yield`.
That's what **FastAPI** uses internally for dependencies with `yield`.
But you don't have to use the decorators for FastAPI dependencies (and you shouldn't).
FastAPI will do it for you internally.
///
================================================
FILE: docs/en/docs/tutorial/dependencies/global-dependencies.md
================================================
# Global Dependencies { #global-dependencies }
For some types of applications you might want to add dependencies to the whole application.
Similar to the way you can [add `dependencies` to the *path operation decorators*](dependencies-in-path-operation-decorators.md), you can add them to the `FastAPI` application.
In that case, they will be applied to all the *path operations* in the application:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial012_an_py310.py hl[17] *}
And all the ideas in the section about [adding `dependencies` to the *path operation decorators*](dependencies-in-path-operation-decorators.md) still apply, but in this case, to all of the *path operations* in the app.
## Dependencies for groups of *path operations* { #dependencies-for-groups-of-path-operations }
Later, when reading about how to structure bigger applications ([Bigger Applications - Multiple Files](../../tutorial/bigger-applications.md)), possibly with multiple files, you will learn how to declare a single `dependencies` parameter for a group of *path operations*.
================================================
FILE: docs/en/docs/tutorial/dependencies/index.md
================================================
# Dependencies { #dependencies }
**FastAPI** has a very powerful but intuitive **Dependency Injection** system.
It is designed to be very simple to use, and to make it very easy for any developer to integrate other components with **FastAPI**.
## What is "Dependency Injection" { #what-is-dependency-injection }
**"Dependency Injection"** means, in programming, that there is a way for your code (in this case, your *path operation functions*) to declare things that it requires to work and use: "dependencies".
And then, that system (in this case **FastAPI**) will take care of doing whatever is needed to provide your code with those needed dependencies ("inject" the dependencies).
This is very useful when you need to:
* Have shared logic (the same code logic again and again).
* Share database connections.
* Enforce security, authentication, role requirements, etc.
* And many other things...
All these, while minimizing code repetition.
## First Steps { #first-steps }
Let's see a very simple example. It will be so simple that it is not very useful, for now.
But this way we can focus on how the **Dependency Injection** system works.
### Create a dependency, or "dependable" { #create-a-dependency-or-dependable }
Let's first focus on the dependency.
It is just a function that can take all the same parameters that a *path operation function* can take:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8:9] *}
That's it.
**2 lines**.
And it has the same shape and structure that all your *path operation functions* have.
You can think of it as a *path operation function* without the "decorator" (without the `@app.get("/some-path")`).
And it can return anything you want.
In this case, this dependency expects:
* An optional query parameter `q` that is a `str`.
* An optional query parameter `skip` that is an `int`, and by default is `0`.
* An optional query parameter `limit` that is an `int`, and by default is `100`.
And then it just returns a `dict` containing those values.
/// info
FastAPI added support for `Annotated` (and started recommending it) in version 0.95.0.
If you have an older version, you would get errors when trying to use `Annotated`.
Make sure you [Upgrade the FastAPI version](../../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions) to at least 0.95.1 before using `Annotated`.
///
### Import `Depends` { #import-depends }
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}
### Declare the dependency, in the "dependant" { #declare-the-dependency-in-the-dependant }
The same way you use `Body`, `Query`, etc. with your *path operation function* parameters, use `Depends` with a new parameter:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[13,18] *}
Although you use `Depends` in the parameters of your function the same way you use `Body`, `Query`, etc, `Depends` works a bit differently.
You only give `Depends` a single parameter.
This parameter must be something like a function.
You **don't call it** directly (don't add the parenthesis at the end), you just pass it as a parameter to `Depends()`.
And that function takes parameters in the same way that *path operation functions* do.
/// tip
You'll see what other "things", apart from functions, can be used as dependencies in the next chapter.
///
Whenever a new request arrives, **FastAPI** will take care of:
* Calling your dependency ("dependable") function with the correct parameters.
* Get the result from your function.
* Assign that result to the parameter in your *path operation function*.
```mermaid
graph TB
common_parameters(["common_parameters"])
read_items["/items/"]
read_users["/users/"]
common_parameters --> read_items
common_parameters --> read_users
```
This way you write shared code once and **FastAPI** takes care of calling it for your *path operations*.
/// check
Notice that you don't have to create a special class and pass it somewhere to **FastAPI** to "register" it or anything similar.
You just pass it to `Depends` and **FastAPI** knows how to do the rest.
///
## Share `Annotated` dependencies { #share-annotated-dependencies }
In the examples above, you see that there's a tiny bit of **code duplication**.
When you need to use the `common_parameters()` dependency, you have to write the whole parameter with the type annotation and `Depends()`:
```Python
commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]
```
But because we are using `Annotated`, we can store that `Annotated` value in a variable and use it in multiple places:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_02_an_py310.py hl[12,16,21] *}
/// tip
This is just standard Python, it's called a "type alias", it's actually not specific to **FastAPI**.
But because **FastAPI** is based on the Python standards, including `Annotated`, you can use this trick in your code. 😎
///
The dependencies will keep working as expected, and the **best part** is that the **type information will be preserved**, which means that your editor will be able to keep providing you with **autocompletion**, **inline errors**, etc. The same for other tools like `mypy`.
This will be especially useful when you use it in a **large code base** where you use **the same dependencies** over and over again in **many *path operations***.
## To `async` or not to `async` { #to-async-or-not-to-async }
As dependencies will also be called by **FastAPI** (the same as your *path operation functions*), the same rules apply while defining your functions.
You can use `async def` or normal `def`.
And you can declare dependencies with `async def` inside of normal `def` *path operation functions*, or `def` dependencies inside of `async def` *path operation functions*, etc.
It doesn't matter. **FastAPI** will know what to do.
/// note
If you don't know, check the [Async: *"In a hurry?"*](../../async.md#in-a-hurry) section about `async` and `await` in the docs.
///
## Integrated with OpenAPI { #integrated-with-openapi }
All the request declarations, validations and requirements of your dependencies (and sub-dependencies) will be integrated in the same OpenAPI schema.
So, the interactive docs will have all the information from these dependencies too:
## Simple usage { #simple-usage }
If you look at it, *path operation functions* are declared to be used whenever a *path* and *operation* matches, and then **FastAPI** takes care of calling the function with the correct parameters, extracting the data from the request.
Actually, all (or most) of the web frameworks work in this same way.
You never call those functions directly. They are called by your framework (in this case, **FastAPI**).
With the Dependency Injection system, you can also tell **FastAPI** that your *path operation function* also "depends" on something else that should be executed before your *path operation function*, and **FastAPI** will take care of executing it and "injecting" the results.
Other common terms for this same idea of "dependency injection" are:
* resources
* providers
* services
* injectables
* components
## **FastAPI** plug-ins { #fastapi-plug-ins }
Integrations and "plug-ins" can be built using the **Dependency Injection** system. But in fact, there is actually **no need to create "plug-ins"**, as by using dependencies it's possible to declare an infinite number of integrations and interactions that become available to your *path operation functions*.
And dependencies can be created in a very simple and intuitive way that allows you to just import the Python packages you need, and integrate them with your API functions in a couple of lines of code, *literally*.
You will see examples of this in the next chapters, about relational and NoSQL databases, security, etc.
## **FastAPI** compatibility { #fastapi-compatibility }
The simplicity of the dependency injection system makes **FastAPI** compatible with:
* all the relational databases
* NoSQL databases
* external packages
* external APIs
* authentication and authorization systems
* API usage monitoring systems
* response data injection systems
* etc.
## Simple and Powerful { #simple-and-powerful }
Although the hierarchical dependency injection system is very simple to define and use, it's still very powerful.
You can define dependencies that in turn can define dependencies themselves.
In the end, a hierarchical tree of dependencies is built, and the **Dependency Injection** system takes care of solving all these dependencies for you (and their sub-dependencies) and providing (injecting) the results at each step.
For example, let's say you have 4 API endpoints (*path operations*):
* `/items/public/`
* `/items/private/`
* `/users/{user_id}/activate`
* `/items/pro/`
then you could add different permission requirements for each of them just with dependencies and sub-dependencies:
```mermaid
graph TB
current_user(["current_user"])
active_user(["active_user"])
admin_user(["admin_user"])
paying_user(["paying_user"])
public["/items/public/"]
private["/items/private/"]
activate_user["/users/{user_id}/activate"]
pro_items["/items/pro/"]
current_user --> active_user
active_user --> admin_user
active_user --> paying_user
current_user --> public
active_user --> private
admin_user --> activate_user
paying_user --> pro_items
```
## Integrated with **OpenAPI** { #integrated-with-openapi_1 }
All these dependencies, while declaring their requirements, also add parameters, validations, etc. to your *path operations*.
**FastAPI** will take care of adding it all to the OpenAPI schema, so that it is shown in the interactive documentation systems.
================================================
FILE: docs/en/docs/tutorial/dependencies/sub-dependencies.md
================================================
# Sub-dependencies { #sub-dependencies }
You can create dependencies that have **sub-dependencies**.
They can be as **deep** as you need them to be.
**FastAPI** will take care of solving them.
## First dependency "dependable" { #first-dependency-dependable }
You could create a first dependency ("dependable") like:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}
It declares an optional query parameter `q` as a `str`, and then it just returns it.
This is quite simple (not very useful), but will help us focus on how the sub-dependencies work.
## Second dependency, "dependable" and "dependant" { #second-dependency-dependable-and-dependant }
Then you can create another dependency function (a "dependable") that at the same time declares a dependency of its own (so it is a "dependant" too):
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}
Let's focus on the parameters declared:
* Even though this function is a dependency ("dependable") itself, it also declares another dependency (it "depends" on something else).
* It depends on the `query_extractor`, and assigns the value returned by it to the parameter `q`.
* It also declares an optional `last_query` cookie, as a `str`.
* If the user didn't provide any query `q`, we use the last query used, which we saved to a cookie before.
## Use the dependency { #use-the-dependency }
Then we can use the dependency with:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[23] *}
/// info
Notice that we are only declaring one dependency in the *path operation function*, the `query_or_cookie_extractor`.
But **FastAPI** will know that it has to solve `query_extractor` first, to pass the results of that to `query_or_cookie_extractor` while calling it.
///
```mermaid
graph TB
query_extractor(["query_extractor"])
query_or_cookie_extractor(["query_or_cookie_extractor"])
read_query["/items/"]
query_extractor --> query_or_cookie_extractor --> read_query
```
## Using the same dependency multiple times { #using-the-same-dependency-multiple-times }
If one of your dependencies is declared multiple times for the same *path operation*, for example, multiple dependencies have a common sub-dependency, **FastAPI** will know to call that sub-dependency only once per request.
And it will save the returned value in a "cache" and pass it to all the "dependants" that need it in that specific request, instead of calling the dependency multiple times for the same request.
In an advanced scenario where you know you need the dependency to be called at every step (possibly multiple times) in the same request instead of using the "cached" value, you can set the parameter `use_cache=False` when using `Depends`:
//// tab | Python 3.10+
```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: Annotated[str, Depends(get_value, use_cache=False)]):
return {"fresh_value": fresh_value}
```
////
//// tab | Python 3.10+ non-Annotated
/// tip
Prefer to use the `Annotated` version if possible.
///
```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
return {"fresh_value": fresh_value}
```
////
## Recap { #recap }
Apart from all the fancy words used here, the **Dependency Injection** system is quite simple.
Just functions that look the same as the *path operation functions*.
But still, it is very powerful, and allows you to declare arbitrarily deeply nested dependency "graphs" (trees).
/// tip
All this might not seem as useful with these simple examples.
But you will see how useful it is in the chapters about **security**.
And you will also see the amounts of code it will save you.
///
================================================
FILE: docs/en/docs/tutorial/encoder.md
================================================
# JSON Compatible Encoder { #json-compatible-encoder }
There are some cases where you might need to convert a data type (like a Pydantic model) to something compatible with JSON (like a `dict`, `list`, etc).
For example, if you need to store it in a database.
For that, **FastAPI** provides a `jsonable_encoder()` function.
## Using the `jsonable_encoder` { #using-the-jsonable-encoder }
Let's imagine that you have a database `fake_db` that only receives JSON compatible data.
For example, it doesn't receive `datetime` objects, as those are not compatible with JSON.
So, a `datetime` object would have to be converted to a `str` containing the data in [ISO format](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601).
The same way, this database wouldn't receive a Pydantic model (an object with attributes), only a `dict`.
You can use `jsonable_encoder` for that.
It receives an object, like a Pydantic model, and returns a JSON compatible version:
{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}
In this example, it would convert the Pydantic model to a `dict`, and the `datetime` to a `str`.
The result of calling it is something that can be encoded with the Python standard [`json.dumps()`](https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps).
It doesn't return a large `str` containing the data in JSON format (as a string). It returns a Python standard data structure (e.g. a `dict`) with values and sub-values that are all compatible with JSON.
/// note
`jsonable_encoder` is actually used by **FastAPI** internally to convert data. But it is useful in many other scenarios.
///
================================================
FILE: docs/en/docs/tutorial/extra-data-types.md
================================================
# Extra Data Types { #extra-data-types }
Up to now, you have been using common data types, like:
* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`
But you can also use more complex data types.
And you will still have the same features as seen up to now:
* Great editor support.
* Data conversion from incoming requests.
* Data conversion for response data.
* Data validation.
* Automatic annotation and documentation.
## Other data types { #other-data-types }
Here are some of the additional data types you can use:
* `UUID`:
* A standard "Universally Unique Identifier", common as an ID in many databases and systems.
* In requests and responses will be represented as a `str`.
* `datetime.datetime`:
* A Python `datetime.datetime`.
* In requests and responses will be represented as a `str` in ISO 8601 format, like: `2008-09-15T15:53:00+05:00`.
* `datetime.date`:
* Python `datetime.date`.
* In requests and responses will be represented as a `str` in ISO 8601 format, like: `2008-09-15`.
* `datetime.time`:
* A Python `datetime.time`.
* In requests and responses will be represented as a `str` in ISO 8601 format, like: `14:23:55.003`.
* `datetime.timedelta`:
* A Python `datetime.timedelta`.
* In requests and responses will be represented as a `float` of total seconds.
* Pydantic also allows representing it as a "ISO 8601 time diff encoding", [see the docs for more info](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/serialization/#custom-serializers).
* `frozenset`:
* In requests and responses, treated the same as a `set`:
* In requests, a list will be read, eliminating duplicates and converting it to a `set`.
* In responses, the `set` will be converted to a `list`.
* The generated schema will specify that the `set` values are unique (using JSON Schema's `uniqueItems`).
* `bytes`:
* Standard Python `bytes`.
* In requests and responses will be treated as `str`.
* The generated schema will specify that it's a `str` with `binary` "format".
* `Decimal`:
* Standard Python `Decimal`.
* In requests and responses, handled the same as a `float`.
* You can check all the valid Pydantic data types here: [Pydantic data types](https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/).
## Example { #example }
Here's an example *path operation* with parameters using some of the above types.
{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *}
Note that the parameters inside the function have their natural data type, and you can, for example, perform normal date manipulations, like:
{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[18:19] *}
================================================
FILE: docs/en/docs/tutorial/extra-models.md
================================================
# Extra Models { #extra-models }
Continuing with the previous example, it will be common to have more than one related model.
This is especially the case for user models, because:
* The **input model** needs to be able to have a password.
* The **output model** should not have a password.
* The **database model** would probably need to have a hashed password.
/// danger
Never store user's plaintext passwords. Always store a "secure hash" that you can then verify.
If you don't know, you will learn what a "password hash" is in the [security chapters](security/simple-oauth2.md#password-hashing).
///
## Multiple models { #multiple-models }
Here's a general idea of how the models could look like with their password fields and the places where they are used:
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}
### About `**user_in.model_dump()` { #about-user-in-model-dump }
#### Pydantic's `.model_dump()` { #pydantics-model-dump }
`user_in` is a Pydantic model of class `UserIn`.
Pydantic models have a `.model_dump()` method that returns a `dict` with the model's data.
So, if we create a Pydantic object `user_in` like:
```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="john.doe@example.com")
```
and then we call:
```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```
we now have a `dict` with the data in the variable `user_dict` (it's a `dict` instead of a Pydantic model object).
And if we call:
```Python
print(user_dict)
```
we would get a Python `dict` with:
```Python
{
'username': 'john',
'password': 'secret',
'email': 'john.doe@example.com',
'full_name': None,
}
```
#### Unpacking a `dict` { #unpacking-a-dict }
If we take a `dict` like `user_dict` and pass it to a function (or class) with `**user_dict`, Python will "unpack" it. It will pass the keys and values of the `user_dict` directly as key-value arguments.
So, continuing with the `user_dict` from above, writing:
```Python
UserInDB(**user_dict)
```
would result in something equivalent to:
```Python
UserInDB(
username="john",
password="secret",
email="john.doe@example.com",
full_name=None,
)
```
Or more exactly, using `user_dict` directly, with whatever contents it might have in the future:
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
password = user_dict["password"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
)
```
#### A Pydantic model from the contents of another { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another }
As in the example above we got `user_dict` from `user_in.model_dump()`, this code:
```Python
user_dict = user_in.model_dump()
UserInDB(**user_dict)
```
would be equivalent to:
```Python
UserInDB(**user_in.model_dump())
```
...because `user_in.model_dump()` is a `dict`, and then we make Python "unpack" it by passing it to `UserInDB` prefixed with `**`.
So, we get a Pydantic model from the data in another Pydantic model.
#### Unpacking a `dict` and extra keywords { #unpacking-a-dict-and-extra-keywords }
And then adding the extra keyword argument `hashed_password=hashed_password`, like in:
```Python
UserInDB(**user_in.model_dump(), hashed_password=hashed_password)
```
...ends up being like:
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
password = user_dict["password"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
hashed_password = hashed_password,
)
```
/// warning
The supporting additional functions `fake_password_hasher` and `fake_save_user` are just to demo a possible flow of the data, but they of course are not providing any real security.
///
## Reduce duplication { #reduce-duplication }
Reducing code duplication is one of the core ideas in **FastAPI**.
As code duplication increments the chances of bugs, security issues, code desynchronization issues (when you update in one place but not in the others), etc.
And these models are all sharing a lot of the data and duplicating attribute names and types.
We could do better.
We can declare a `UserBase` model that serves as a base for our other models. And then we can make subclasses of that model that inherit its attributes (type declarations, validation, etc).
All the data conversion, validation, documentation, etc. will still work as normally.
That way, we can declare just the differences between the models (with plaintext `password`, with `hashed_password` and without password):
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial002_py310.py hl[7,13:14,17:18,21:22] *}
## `Union` or `anyOf` { #union-or-anyof }
You can declare a response to be the `Union` of two or more types, that means, that the response would be any of them.
It will be defined in OpenAPI with `anyOf`.
To do that, use the standard Python type hint [`typing.Union`](https://docs.python.org/3/library/typing.html#typing.Union):
/// note
When defining a [`Union`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/#unions), include the most specific type first, followed by the less specific type. In the example below, the more specific `PlaneItem` comes before `CarItem` in `Union[PlaneItem, CarItem]`.
///
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial003_py310.py hl[1,14:15,18:20,33] *}
### `Union` in Python 3.10 { #union-in-python-3-10 }
In this example we pass `Union[PlaneItem, CarItem]` as the value of the argument `response_model`.
Because we are passing it as a **value to an argument** instead of putting it in a **type annotation**, we have to use `Union` even in Python 3.10.
If it was in a type annotation we could have used the vertical bar, as:
```Python
some_variable: PlaneItem | CarItem
```
But if we put that in the assignment `response_model=PlaneItem | CarItem` we would get an error, because Python would try to perform an **invalid operation** between `PlaneItem` and `CarItem` instead of interpreting that as a type annotation.
## List of models { #list-of-models }
The same way, you can declare responses of lists of objects.
For that, use the standard Python `list`:
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}
## Response with arbitrary `dict` { #response-with-arbitrary-dict }
You can also declare a response using a plain arbitrary `dict`, declaring just the type of the keys and values, without using a Pydantic model.
This is useful if you don't know the valid field/attribute names (that would be needed for a Pydantic model) beforehand.
In this case, you can use `dict`:
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py310.py hl[6] *}
## Recap { #recap }
Use multiple Pydantic models and inherit freely for each case.
You don't need to have a single data model per entity if that entity must be able to have different "states". As the case with the user "entity" with a state including `password`, `password_hash` and no password.
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FILE: docs/en/docs/tutorial/first-steps.md
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# First Steps { #first-steps }
The simplest FastAPI file could look like this:
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py *}
Copy that to a file `main.py`.
Run the live server:
get operation
/// info | `@decorator` Info
That `@something` syntax in Python is called a "decorator".
You put it on top of a function. Like a pretty decorative hat (I guess that's where the term came from).
A "decorator" takes the function below and does something with it.
In our case, this decorator tells **FastAPI** that the function below corresponds to the **path** `/` with an **operation** `get`.
It is the "**path operation decorator**".
///
You can also use the other operations:
* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`
And the more exotic ones:
* `@app.options()`
* `@app.head()`
* `@app.patch()`
* `@app.trace()`
/// tip
You are free to use each operation (HTTP method) as you wish.
**FastAPI** doesn't enforce any specific meaning.
The information here is presented as a guideline, not a requirement.
For example, when using GraphQL you normally perform all the actions using only `POST` operations.
///
### Step 4: define the **path operation function** { #step-4-define-the-path-operation-function }
This is our "**path operation function**":
* **path**: is `/`.
* **operation**: is `get`.
* **function**: is the function below the "decorator" (below `@app.get("/")`).
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py hl[7] *}
This is a Python function.
It will be called by **FastAPI** whenever it receives a request to the URL "`/`" using a `GET` operation.
In this case, it is an `async` function.
---
You could also define it as a normal function instead of `async def`:
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial003_py310.py hl[7] *}
/// note
If you don't know the difference, check the [Async: *"In a hurry?"*](../async.md#in-a-hurry).
///
### Step 5: return the content { #step-5-return-the-content }
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py hl[8] *}
You can return a `dict`, `list`, singular values as `str`, `int`, etc.
You can also return Pydantic models (you'll see more about that later).
There are many other objects and models that will be automatically converted to JSON (including ORMs, etc). Try using your favorite ones, it's highly probable that they are already supported.
### Step 6: Deploy it { #step-6-deploy-it }
Deploy your app to **[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)** with one command: `fastapi deploy`. 🎉
#### About FastAPI Cloud { #about-fastapi-cloud }
**[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)** is built by the same author and team behind **FastAPI**.
It streamlines the process of **building**, **deploying**, and **accessing** an API with minimal effort.
It brings the same **developer experience** of building apps with FastAPI to **deploying** them to the cloud. 🎉
FastAPI Cloud is the primary sponsor and funding provider for the *FastAPI and friends* open source projects. ✨
#### Deploy to other cloud providers { #deploy-to-other-cloud-providers }
FastAPI is open source and based on standards. You can deploy FastAPI apps to any cloud provider you choose.
Follow your cloud provider's guides to deploy FastAPI apps with them. 🤓
## Recap { #recap }
* Import `FastAPI`.
* Create an `app` instance.
* Write a **path operation decorator** using decorators like `@app.get("/")`.
* Define a **path operation function**; for example, `def root(): ...`.
* Run the development server using the command `fastapi dev`.
* Optionally deploy your app with `fastapi deploy`.
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FILE: docs/en/docs/tutorial/handling-errors.md
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# Handling Errors { #handling-errors }
There are many situations in which you need to notify an error to a client that is using your API.
This client could be a browser with a frontend, a code from someone else, an IoT device, etc.
You could need to tell the client that:
* The client doesn't have enough privileges for that operation.
* The client doesn't have access to that resource.
* The item the client was trying to access doesn't exist.
* etc.
In these cases, you would normally return an **HTTP status code** in the range of **400** (from 400 to 499).
This is similar to the 200 HTTP status codes (from 200 to 299). Those "200" status codes mean that somehow there was a "success" in the request.
The status codes in the 400 range mean that there was an error from the client.
Remember all those **"404 Not Found"** errors (and jokes)?
## Use `HTTPException` { #use-httpexception }
To return HTTP responses with errors to the client you use `HTTPException`.
### Import `HTTPException` { #import-httpexception }
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py310.py hl[1] *}
### Raise an `HTTPException` in your code { #raise-an-httpexception-in-your-code }
`HTTPException` is a normal Python exception with additional data relevant for APIs.
Because it's a Python exception, you don't `return` it, you `raise` it.
This also means that if you are inside a utility function that you are calling inside of your *path operation function*, and you raise the `HTTPException` from inside of that utility function, it won't run the rest of the code in the *path operation function*, it will terminate that request right away and send the HTTP error from the `HTTPException` to the client.
The benefit of raising an exception over returning a value will be more evident in the section about Dependencies and Security.
In this example, when the client requests an item by an ID that doesn't exist, raise an exception with a status code of `404`:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py310.py hl[11] *}
### The resulting response { #the-resulting-response }
If the client requests `http://example.com/items/foo` (an `item_id` `"foo"`), that client will receive an HTTP status code of 200, and a JSON response of:
```JSON
{
"item": "The Foo Wrestlers"
}
```
But if the client requests `http://example.com/items/bar` (a non-existent `item_id` `"bar"`), that client will receive an HTTP status code of 404 (the "not found" error), and a JSON response of:
```JSON
{
"detail": "Item not found"
}
```
/// tip
When raising an `HTTPException`, you can pass any value that can be converted to JSON as the parameter `detail`, not only `str`.
You could pass a `dict`, a `list`, etc.
They are handled automatically by **FastAPI** and converted to JSON.
///
## Add custom headers { #add-custom-headers }
There are some situations in where it's useful to be able to add custom headers to the HTTP error. For example, for some types of security.
You probably won't need to use it directly in your code.
But in case you needed it for an advanced scenario, you can add custom headers:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial002_py310.py hl[14] *}
## Install custom exception handlers { #install-custom-exception-handlers }
You can add custom exception handlers with [the same exception utilities from Starlette](https://www.starlette.dev/exceptions/).
Let's say you have a custom exception `UnicornException` that you (or a library you use) might `raise`.
And you want to handle this exception globally with FastAPI.
You could add a custom exception handler with `@app.exception_handler()`:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial003_py310.py hl[5:7,13:18,24] *}
Here, if you request `/unicorns/yolo`, the *path operation* will `raise` a `UnicornException`.
But it will be handled by the `unicorn_exception_handler`.
So, you will receive a clean error, with an HTTP status code of `418` and a JSON content of:
```JSON
{"message": "Oops! yolo did something. There goes a rainbow..."}
```
/// note | Technical Details
You could also use `from starlette.requests import Request` and `from starlette.responses import JSONResponse`.
**FastAPI** provides the same `starlette.responses` as `fastapi.responses` just as a convenience for you, the developer. But most of the available responses come directly from Starlette. The same with `Request`.
///
## Override the default exception handlers { #override-the-default-exception-handlers }
**FastAPI** has some default exception handlers.
These handlers are in charge of returning the default JSON responses when you `raise` an `HTTPException` and when the request has invalid data.
You can override these exception handlers with your own.
### Override request validation exceptions { #override-request-validation-exceptions }
When a request contains invalid data, **FastAPI** internally raises a `RequestValidationError`.
And it also includes a default exception handler for it.
To override it, import the `RequestValidationError` and use it with `@app.exception_handler(RequestValidationError)` to decorate the exception handler.
The exception handler will receive a `Request` and the exception.
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py310.py hl[2,14:19] *}
Now, if you go to `/items/foo`, instead of getting the default JSON error with:
```JSON
{
"detail": [
{
"loc": [
"path",
"item_id"
],
"msg": "value is not a valid integer",
"type": "type_error.integer"
}
]
}
```
you will get a text version, with:
```
Validation errors:
Field: ('path', 'item_id'), Error: Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer
```
### Override the `HTTPException` error handler { #override-the-httpexception-error-handler }
The same way, you can override the `HTTPException` handler.
For example, you could want to return a plain text response instead of JSON for these errors:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py310.py hl[3:4,9:11,25] *}
/// note | Technical Details
You could also use `from starlette.responses import PlainTextResponse`.
**FastAPI** provides the same `starlette.responses` as `fastapi.responses` just as a convenience for you, the developer. But most of the available responses come directly from Starlette.
///
/// warning
Have in mind that the `RequestValidationError` contains the information of the file name and line where the validation error happens so that you can show it in your logs with the relevant information if you want to.
But that means that if you just convert it to a string and return that information directly, you could be leaking a bit of information about your system, that's why here the code extracts and shows each error independently.
///
### Use the `RequestValidationError` body { #use-the-requestvalidationerror-body }
The `RequestValidationError` contains the `body` it received with invalid data.
You could use it while developing your app to log the body and debug it, return it to the user, etc.
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial005_py310.py hl[14] *}
Now try sending an invalid item like:
```JSON
{
"title": "towel",
"size": "XL"
}
```
You will receive a response telling you that the data is invalid containing the received body:
```JSON hl_lines="12-15"
{
"detail": [
{
"loc": [
"body",
"size"
],
"msg": "value is not a valid integer",
"type": "type_error.integer"
}
],
"body": {
"title": "towel",
"size": "XL"
}
}
```
#### FastAPI's `HTTPException` vs Starlette's `HTTPException` { #fastapis-httpexception-vs-starlettes-httpexception }
**FastAPI** has its own `HTTPException`.
And **FastAPI**'s `HTTPException` error class inherits from Starlette's `HTTPException` error class.
The only difference is that **FastAPI**'s `HTTPException` accepts any JSON-able data for the `detail` field, while Starlette's `HTTPException` only accepts strings for it.
So, you can keep raising **FastAPI**'s `HTTPException` as normally in your code.
But when you register an exception handler, you should register it for Starlette's `HTTPException`.
This way, if any part of Starlette's internal code, or a Starlette extension or plug-in, raises a Starlette `HTTPException`, your handler will be able to catch and handle it.
In this example, to be able to have both `HTTPException`s in the same code, Starlette's exceptions is renamed to `StarletteHTTPException`:
```Python
from starlette.exceptions import HTTPException as StarletteHTTPException
```
### Reuse **FastAPI**'s exception handlers { #reuse-fastapis-exception-handlers }
If you want to use the exception along with the same default exception handlers from **FastAPI**, you can import and reuse the default exception handlers from `fastapi.exception_handlers`:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial006_py310.py hl[2:5,15,21] *}
In this example you are just printing the error with a very expressive message, but you get the idea. You can use the exception and then just reuse the default exception handlers.
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FILE: docs/en/docs/tutorial/header-param-models.md
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# Header Parameter Models { #header-parameter-models }
If you have a group of related **header parameters**, you can create a **Pydantic model** to declare them.
This would allow you to **re-use the model** in **multiple places** and also to declare validations and metadata for all the parameters at once. 😎
/// note
This is supported since FastAPI version `0.115.0`. 🤓
///
## Header Parameters with a Pydantic Model { #header-parameters-with-a-pydantic-model }
Declare the **header parameters** that you need in a **Pydantic model**, and then declare the parameter as `Header`:
{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:14,18] *}
**FastAPI** will **extract** the data for **each field** from the **headers** in the request and give you the Pydantic model you defined.
## Check the Docs { #check-the-docs }
You can see the required headers in the docs UI at `/docs`:
contact fields| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
name | str | The identifying name of the contact person/organization. |
url | str | The URL pointing to the contact information. MUST be in the format of a URL. |
email | str | The email address of the contact person/organization. MUST be in the format of an email address. |
license_info fields| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
name | str | REQUIRED (if a license_info is set). The license name used for the API. |
identifier | str | An [SPDX](https://spdx.org/licenses/) license expression for the API. The identifier field is mutually exclusive of the url field. Available since OpenAPI 3.1.0, FastAPI 0.99.0. |
url | str | A URL to the license used for the API. MUST be in the format of a URL. |
## License identifier { #license-identifier }
Since OpenAPI 3.1.0 and FastAPI 0.99.0, you can also set the `license_info` with an `identifier` instead of a `url`.
For example:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial001_1_py310.py hl[31] *}
## Metadata for tags { #metadata-for-tags }
You can also add additional metadata for the different tags used to group your path operations with the parameter `openapi_tags`.
It takes a list containing one dictionary for each tag.
Each dictionary can contain:
* `name` (**required**): a `str` with the same tag name you use in the `tags` parameter in your *path operations* and `APIRouter`s.
* `description`: a `str` with a short description for the tag. It can have Markdown and will be shown in the docs UI.
* `externalDocs`: a `dict` describing external documentation with:
* `description`: a `str` with a short description for the external docs.
* `url` (**required**): a `str` with the URL for the external documentation.
### Create metadata for tags { #create-metadata-for-tags }
Let's try that in an example with tags for `users` and `items`.
Create metadata for your tags and pass it to the `openapi_tags` parameter:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py310.py hl[3:16,18] *}
Notice that you can use Markdown inside of the descriptions, for example "login" will be shown in bold (**login**) and "fancy" will be shown in italics (_fancy_).
/// tip
You don't have to add metadata for all the tags that you use.
///
### Use your tags { #use-your-tags }
Use the `tags` parameter with your *path operations* (and `APIRouter`s) to assign them to different tags:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py310.py hl[21,26] *}
/// info
Read more about tags in [Path Operation Configuration](path-operation-configuration.md#tags).
///
### Check the docs { #check-the-docs }
Now, if you check the docs, they will show all the additional metadata:
### Order of tags { #order-of-tags }
The order of each tag metadata dictionary also defines the order shown in the docs UI.
For example, even though `users` would go after `items` in alphabetical order, it is shown before them, because we added their metadata as the first dictionary in the list.
## OpenAPI URL { #openapi-url }
By default, the OpenAPI schema is served at `/openapi.json`.
But you can configure it with the parameter `openapi_url`.
For example, to set it to be served at `/api/v1/openapi.json`:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial002_py310.py hl[3] *}
If you want to disable the OpenAPI schema completely you can set `openapi_url=None`, that will also disable the documentation user interfaces that use it.
## Docs URLs { #docs-urls }
You can configure the two documentation user interfaces included:
* **Swagger UI**: served at `/docs`.
* You can set its URL with the parameter `docs_url`.
* You can disable it by setting `docs_url=None`.
* **ReDoc**: served at `/redoc`.
* You can set its URL with the parameter `redoc_url`.
* You can disable it by setting `redoc_url=None`.
For example, to set Swagger UI to be served at `/documentation` and disable ReDoc:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial003_py310.py hl[3] *}
================================================
FILE: docs/en/docs/tutorial/middleware.md
================================================
# Middleware { #middleware }
You can add middleware to **FastAPI** applications.
A "middleware" is a function that works with every **request** before it is processed by any specific *path operation*. And also with every **response** before returning it.
* It takes each **request** that comes to your application.
* It can then do something to that **request** or run any needed code.
* Then it passes the **request** to be processed by the rest of the application (by some *path operation*).
* It then takes the **response** generated by the application (by some *path operation*).
* It can do something to that **response** or run any needed code.
* Then it returns the **response**.
/// note | Technical Details
If you have dependencies with `yield`, the exit code will run *after* the middleware.
If there were any background tasks (covered in the [Background Tasks](background-tasks.md) section, you will see it later), they will run *after* all the middleware.
///
## Create a middleware { #create-a-middleware }
To create a middleware you use the decorator `@app.middleware("http")` on top of a function.
The middleware function receives:
* The `request`.
* A function `call_next` that will receive the `request` as a parameter.
* This function will pass the `request` to the corresponding *path operation*.
* Then it returns the `response` generated by the corresponding *path operation*.
* You can then further modify the `response` before returning it.
{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py310.py hl[8:9,11,14] *}
/// tip
Keep in mind that custom proprietary headers can be added [using the `X-` prefix](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers).
But if you have custom headers that you want a client in a browser to be able to see, you need to add them to your CORS configurations ([CORS (Cross-Origin Resource Sharing)](cors.md)) using the parameter `expose_headers` documented in [Starlette's CORS docs](https://www.starlette.dev/middleware/#corsmiddleware).
///
/// note | Technical Details
You could also use `from starlette.requests import Request`.
**FastAPI** provides it as a convenience for you, the developer. But it comes directly from Starlette.
///
### Before and after the `response` { #before-and-after-the-response }
You can add code to be run with the `request`, before any *path operation* receives it.
And also after the `response` is generated, before returning it.
For example, you could add a custom header `X-Process-Time` containing the time in seconds that it took to process the request and generate a response:
{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py310.py hl[10,12:13] *}
/// tip
Here we use [`time.perf_counter()`](https://docs.python.org/3/library/time.html#time.perf_counter) instead of `time.time()` because it can be more precise for these use cases. 🤓
///
## Multiple middleware execution order { #multiple-middleware-execution-order }
When you add multiple middlewares using either `@app.middleware()` decorator or `app.add_middleware()` method, each new middleware wraps the application, forming a stack. The last middleware added is the *outermost*, and the first is the *innermost*.
On the request path, the *outermost* middleware runs first.
On the response path, it runs last.
For example:
```Python
app.add_middleware(MiddlewareA)
app.add_middleware(MiddlewareB)
```
This results in the following execution order:
* **Request**: MiddlewareB → MiddlewareA → route
* **Response**: route → MiddlewareA → MiddlewareB
This stacking behavior ensures that middlewares are executed in a predictable and controllable order.
## Other middlewares { #other-middlewares }
You can later read more about other middlewares in the [Advanced User Guide: Advanced Middleware](../advanced/middleware.md).
You will read about how to handle CORS with a middleware in the next section.
================================================
FILE: docs/en/docs/tutorial/path-operation-configuration.md
================================================
# Path Operation Configuration { #path-operation-configuration }
There are several parameters that you can pass to your *path operation decorator* to configure it.
/// warning
Notice that these parameters are passed directly to the *path operation decorator*, not to your *path operation function*.
///
## Response Status Code { #response-status-code }
You can define the (HTTP) `status_code` to be used in the response of your *path operation*.
You can pass directly the `int` code, like `404`.
But if you don't remember what each number code is for, you can use the shortcut constants in `status`:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial001_py310.py hl[1,15] *}
That status code will be used in the response and will be added to the OpenAPI schema.
/// note | Technical Details
You could also use `from starlette import status`.
**FastAPI** provides the same `starlette.status` as `fastapi.status` just as a convenience for you, the developer. But it comes directly from Starlette.
///
## Tags { #tags }
You can add tags to your *path operation*, pass the parameter `tags` with a `list` of `str` (commonly just one `str`):
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002_py310.py hl[15,20,25] *}
They will be added to the OpenAPI schema and used by the automatic documentation interfaces:
### Tags with Enums { #tags-with-enums }
If you have a big application, you might end up accumulating **several tags**, and you would want to make sure you always use the **same tag** for related *path operations*.
In these cases, it could make sense to store the tags in an `Enum`.
**FastAPI** supports that the same way as with plain strings:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002b_py310.py hl[1,8:10,13,18] *}
## Summary and description { #summary-and-description }
You can add a `summary` and `description`:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[17:18] *}
## Description from docstring { #description-from-docstring }
As descriptions tend to be long and cover multiple lines, you can declare the *path operation* description in the function docstring and **FastAPI** will read it from there.
You can write [Markdown](https://en.wikipedia.org/wiki/Markdown) in the docstring, it will be interpreted and displayed correctly (taking into account docstring indentation).
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:25] *}
It will be used in the interactive docs:
## Response description { #response-description }
You can specify the response description with the parameter `response_description`:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[18] *}
/// info
Notice that `response_description` refers specifically to the response, the `description` refers to the *path operation* in general.
///
/// check
OpenAPI specifies that each *path operation* requires a response description.
So, if you don't provide one, **FastAPI** will automatically generate one of "Successful response".
///
## Deprecate a *path operation* { #deprecate-a-path-operation }
If you need to mark a *path operation* as deprecated, but without removing it, pass the parameter `deprecated`:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial006_py310.py hl[16] *}
It will be clearly marked as deprecated in the interactive docs:
Check how deprecated and non-deprecated *path operations* look like:
## Recap { #recap }
You can configure and add metadata for your *path operations* easily by passing parameters to the *path operation decorators*.
================================================
FILE: docs/en/docs/tutorial/path-params-numeric-validations.md
================================================
# Path Parameters and Numeric Validations { #path-parameters-and-numeric-validations }
In the same way that you can declare more validations and metadata for query parameters with `Query`, you can declare the same type of validations and metadata for path parameters with `Path`.
## Import `Path` { #import-path }
First, import `Path` from `fastapi`, and import `Annotated`:
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[1,3] *}
/// info
FastAPI added support for `Annotated` (and started recommending it) in version 0.95.0.
If you have an older version, you would get errors when trying to use `Annotated`.
Make sure you [Upgrade the FastAPI version](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions) to at least 0.95.1 before using `Annotated`.
///
## Declare metadata { #declare-metadata }
You can declare all the same parameters as for `Query`.
For example, to declare a `title` metadata value for the path parameter `item_id` you can type:
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[10] *}
/// note
A path parameter is always required as it has to be part of the path. Even if you declared it with `None` or set a default value, it would not affect anything, it would still be always required.
///
## Order the parameters as you need { #order-the-parameters-as-you-need }
/// tip
This is probably not as important or necessary if you use `Annotated`.
///
Let's say that you want to declare the query parameter `q` as a required `str`.
And you don't need to declare anything else for that parameter, so you don't really need to use `Query`.
But you still need to use `Path` for the `item_id` path parameter. And you don't want to use `Annotated` for some reason.
Python will complain if you put a value with a "default" before a value that doesn't have a "default".
But you can re-order them, and have the value without a default (the query parameter `q`) first.
It doesn't matter for **FastAPI**. It will detect the parameters by their names, types and default declarations (`Query`, `Path`, etc), it doesn't care about the order.
So, you can declare your function as:
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_py310.py hl[7] *}
But keep in mind that if you use `Annotated`, you won't have this problem, it won't matter as you're not using the function parameter default values for `Query()` or `Path()`.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_an_py310.py *}
## Order the parameters as you need, tricks { #order-the-parameters-as-you-need-tricks }
/// tip
This is probably not as important or necessary if you use `Annotated`.
///
Here's a **small trick** that can be handy, but you won't need it often.
If you want to:
* declare the `q` query parameter without a `Query` nor any default value
* declare the path parameter `item_id` using `Path`
* have them in a different order
* not use `Annotated`
...Python has a little special syntax for that.
Pass `*`, as the first parameter of the function.
Python won't do anything with that `*`, but it will know that all the following parameters should be called as keyword arguments (key-value pairs), also known as kwargs. Even if they don't have a default value.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_py310.py hl[7] *}
### Better with `Annotated` { #better-with-annotated }
Keep in mind that if you use `Annotated`, as you are not using function parameter default values, you won't have this problem, and you probably won't need to use `*`.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_an_py310.py hl[10] *}
## Number validations: greater than or equal { #number-validations-greater-than-or-equal }
With `Query` and `Path` (and others you'll see later) you can declare number constraints.
Here, with `ge=1`, `item_id` will need to be an integer number "`g`reater than or `e`qual" to `1`.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial004_an_py310.py hl[10] *}
## Number validations: greater than and less than or equal { #number-validations-greater-than-and-less-than-or-equal }
The same applies for:
* `gt`: `g`reater `t`han
* `le`: `l`ess than or `e`qual
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial005_an_py310.py hl[10] *}
## Number validations: floats, greater than and less than { #number-validations-floats-greater-than-and-less-than }
Number validations also work for `float` values.
Here's where it becomes important to be able to declare gt and not just ge. As with it you can require, for example, that a value must be greater than `0`, even if it is less than `1`.
So, `0.5` would be a valid value. But `0.0` or `0` would not.
And the same for lt.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial006_an_py310.py hl[13] *}
## Recap { #recap }
With `Query`, `Path` (and others you haven't seen yet) you can declare metadata and string validations in the same ways as with [Query Parameters and String Validations](query-params-str-validations.md).
And you can also declare numeric validations:
* `gt`: `g`reater `t`han
* `ge`: `g`reater than or `e`qual
* `lt`: `l`ess `t`han
* `le`: `l`ess than or `e`qual
/// info
`Query`, `Path`, and other classes you will see later are subclasses of a common `Param` class.
All of them share the same parameters for additional validation and metadata you have seen.
///
/// note | Technical Details
When you import `Query`, `Path` and others from `fastapi`, they are actually functions.
That when called, return instances of classes of the same name.
So, you import `Query`, which is a function. And when you call it, it returns an instance of a class also named `Query`.
These functions are there (instead of just using the classes directly) so that your editor doesn't mark errors about their types.
That way you can use your normal editor and coding tools without having to add custom configurations to disregard those errors.
///
================================================
FILE: docs/en/docs/tutorial/path-params.md
================================================
# Path Parameters { #path-parameters }
You can declare path "parameters" or "variables" with the same syntax used by Python format strings:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial001_py310.py hl[6:7] *}
The value of the path parameter `item_id` will be passed to your function as the argument `item_id`.
So, if you run this example and go to [http://127.0.0.1:8000/items/foo](http://127.0.0.1:8000/items/foo), you will see a response of:
```JSON
{"item_id":"foo"}
```
## Path parameters with types { #path-parameters-with-types }
You can declare the type of a path parameter in the function, using standard Python type annotations:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}
In this case, `item_id` is declared to be an `int`.
/// check
This will give you editor support inside of your function, with error checks, completion, etc.
///
## Data conversion { #data-conversion }
If you run this example and open your browser at [http://127.0.0.1:8000/items/3](http://127.0.0.1:8000/items/3), you will see a response of:
```JSON
{"item_id":3}
```
/// check
Notice that the value your function received (and returned) is `3`, as a Python `int`, not a string `"3"`.
So, with that type declaration, **FastAPI** gives you automatic request "parsing".
///
## Data validation { #data-validation }
But if you go to the browser at [http://127.0.0.1:8000/items/foo](http://127.0.0.1:8000/items/foo), you will see a nice HTTP error of:
```JSON
{
"detail": [
{
"type": "int_parsing",
"loc": [
"path",
"item_id"
],
"msg": "Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer",
"input": "foo"
}
]
}
```
because the path parameter `item_id` had a value of `"foo"`, which is not an `int`.
The same error would appear if you provided a `float` instead of an `int`, as in: [http://127.0.0.1:8000/items/4.2](http://127.0.0.1:8000/items/4.2)
/// check
So, with the same Python type declaration, **FastAPI** gives you data validation.
Notice that the error also clearly states exactly the point where the validation didn't pass.
This is incredibly helpful while developing and debugging code that interacts with your API.
///
## Documentation { #documentation }
And when you open your browser at [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs), you will see an automatic, interactive, API documentation like:
/// check
Again, just with that same Python type declaration, **FastAPI** gives you automatic, interactive documentation (integrating Swagger UI).
Notice that the path parameter is declared to be an integer.
///
## Standards-based benefits, alternative documentation { #standards-based-benefits-alternative-documentation }
And because the generated schema is from the [OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md) standard, there are many compatible tools.
Because of this, **FastAPI** itself provides an alternative API documentation (using ReDoc), which you can access at [http://127.0.0.1:8000/redoc](http://127.0.0.1:8000/redoc):
The same way, there are many compatible tools. Including code generation tools for many languages.
## Pydantic { #pydantic }
All the data validation is performed under the hood by [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/), so you get all the benefits from it. And you know you are in good hands.
You can use the same type declarations with `str`, `float`, `bool` and many other complex data types.
Several of these are explored in the next chapters of the tutorial.
## Order matters { #order-matters }
When creating *path operations*, you can find situations where you have a fixed path.
Like `/users/me`, let's say that it's to get data about the current user.
And then you can also have a path `/users/{user_id}` to get data about a specific user by some user ID.
Because *path operations* are evaluated in order, you need to make sure that the path for `/users/me` is declared before the one for `/users/{user_id}`:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial003_py310.py hl[6,11] *}
Otherwise, the path for `/users/{user_id}` would match also for `/users/me`, "thinking" that it's receiving a parameter `user_id` with a value of `"me"`.
Similarly, you cannot redefine a path operation:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial003b_py310.py hl[6,11] *}
The first one will always be used since the path matches first.
## Predefined values { #predefined-values }
If you have a *path operation* that receives a *path parameter*, but you want the possible valid *path parameter* values to be predefined, you can use a standard Python `Enum`.
### Create an `Enum` class { #create-an-enum-class }
Import `Enum` and create a sub-class that inherits from `str` and from `Enum`.
By inheriting from `str` the API docs will be able to know that the values must be of type `string` and will be able to render correctly.
Then create class attributes with fixed values, which will be the available valid values:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[1,6:9] *}
/// tip
If you are wondering, "AlexNet", "ResNet", and "LeNet" are just names of Machine Learning models.
///
### Declare a *path parameter* { #declare-a-path-parameter }
Then create a *path parameter* with a type annotation using the enum class you created (`ModelName`):
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[16] *}
### Check the docs { #check-the-docs }
Because the available values for the *path parameter* are predefined, the interactive docs can show them nicely:
### Working with Python *enumerations* { #working-with-python-enumerations }
The value of the *path parameter* will be an *enumeration member*.
#### Compare *enumeration members* { #compare-enumeration-members }
You can compare it with the *enumeration member* in your created enum `ModelName`:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[17] *}
#### Get the *enumeration value* { #get-the-enumeration-value }
You can get the actual value (a `str` in this case) using `model_name.value`, or in general, `your_enum_member.value`:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[20] *}
/// tip
You could also access the value `"lenet"` with `ModelName.lenet.value`.
///
#### Return *enumeration members* { #return-enumeration-members }
You can return *enum members* from your *path operation*, even nested in a JSON body (e.g. a `dict`).
They will be converted to their corresponding values (strings in this case) before returning them to the client:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[18,21,23] *}
In your client you will get a JSON response like:
```JSON
{
"model_name": "alexnet",
"message": "Deep Learning FTW!"
}
```
## Path parameters containing paths { #path-parameters-containing-paths }
Let's say you have a *path operation* with a path `/files/{file_path}`.
But you need `file_path` itself to contain a *path*, like `home/johndoe/myfile.txt`.
So, the URL for that file would be something like: `/files/home/johndoe/myfile.txt`.
### OpenAPI support { #openapi-support }
OpenAPI doesn't support a way to declare a *path parameter* to contain a *path* inside, as that could lead to scenarios that are difficult to test and define.
Nevertheless, you can still do it in **FastAPI**, using one of the internal tools from Starlette.
And the docs would still work, although not adding any documentation telling that the parameter should contain a path.
### Path convertor { #path-convertor }
Using an option directly from Starlette you can declare a *path parameter* containing a *path* using a URL like:
```
/files/{file_path:path}
```
In this case, the name of the parameter is `file_path`, and the last part, `:path`, tells it that the parameter should match any *path*.
So, you can use it with:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial004_py310.py hl[6] *}
/// tip
You might need the parameter to contain `/home/johndoe/myfile.txt`, with a leading slash (`/`).
In that case, the URL would be: `/files//home/johndoe/myfile.txt`, with a double slash (`//`) between `files` and `home`.
///
## Recap { #recap }
With **FastAPI**, by using short, intuitive and standard Python type declarations, you get:
* Editor support: error checks, autocompletion, etc.
* Data "parsing"
* Data validation
* API annotation and automatic documentation
And you only have to declare them once.
That's probably the main visible advantage of **FastAPI** compared to alternative frameworks (apart from the raw performance).
================================================
FILE: docs/en/docs/tutorial/query-param-models.md
================================================
# Query Parameter Models { #query-parameter-models }
If you have a group of **query parameters** that are related, you can create a **Pydantic model** to declare them.
This would allow you to **re-use the model** in **multiple places** and also to declare validations and metadata for all the parameters at once. 😎
/// note
This is supported since FastAPI version `0.115.0`. 🤓
///
## Query Parameters with a Pydantic Model { #query-parameters-with-a-pydantic-model }
Declare the **query parameters** that you need in a **Pydantic model**, and then declare the parameter as `Query`:
{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:13,17] *}
**FastAPI** will **extract** the data for **each field** from the **query parameters** in the request and give you the Pydantic model you defined.
## Check the Docs { #check-the-docs }
You can see the query parameters in the docs UI at `/docs`:
### Query parameter list / multiple values with defaults { #query-parameter-list-multiple-values-with-defaults }
You can also define a default `list` of values if none are provided:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial012_an_py310.py hl[9] *}
If you go to:
```
http://localhost:8000/items/
```
the default of `q` will be: `["foo", "bar"]` and your response will be:
```JSON
{
"q": [
"foo",
"bar"
]
}
```
#### Using just `list` { #using-just-list }
You can also use `list` directly instead of `list[str]`:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial013_an_py310.py hl[9] *}
/// note
Keep in mind that in this case, FastAPI won't check the contents of the list.
For example, `list[int]` would check (and document) that the contents of the list are integers. But `list` alone wouldn't.
///
## Declare more metadata { #declare-more-metadata }
You can add more information about the parameter.
That information will be included in the generated OpenAPI and used by the documentation user interfaces and external tools.
/// note
Keep in mind that different tools might have different levels of OpenAPI support.
Some of them might not show all the extra information declared yet, although in most of the cases, the missing feature is already planned for development.
///
You can add a `title`:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial007_an_py310.py hl[10] *}
And a `description`:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial008_an_py310.py hl[14] *}
## Alias parameters { #alias-parameters }
Imagine that you want the parameter to be `item-query`.
Like in:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?item-query=foobaritems
```
But `item-query` is not a valid Python variable name.
The closest would be `item_query`.
But you still need it to be exactly `item-query`...
Then you can declare an `alias`, and that alias is what will be used to find the parameter value:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial009_an_py310.py hl[9] *}
## Deprecating parameters { #deprecating-parameters }
Now let's say you don't like this parameter anymore.
You have to leave it there a while because there are clients using it, but you want the docs to clearly show it as deprecated.
Then pass the parameter `deprecated=True` to `Query`:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial010_an_py310.py hl[19] *}
The docs will show it like this:
## Exclude parameters from OpenAPI { #exclude-parameters-from-openapi }
To exclude a query parameter from the generated OpenAPI schema (and thus, from the automatic documentation systems), set the parameter `include_in_schema` of `Query` to `False`:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial014_an_py310.py hl[10] *}
## Custom Validation { #custom-validation }
There could be cases where you need to do some **custom validation** that can't be done with the parameters shown above.
In those cases, you can use a **custom validator function** that is applied after the normal validation (e.g. after validating that the value is a `str`).
You can achieve that using [Pydantic's `AfterValidator`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-after-validator) inside of `Annotated`.
/// tip
Pydantic also has [`BeforeValidator`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-before-validator) and others. 🤓
///
For example, this custom validator checks that the item ID starts with `isbn-` for an ISBN book number or with `imdb-` for an IMDB movie URL ID:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py hl[5,16:19,24] *}
/// info
This is available with Pydantic version 2 or above. 😎
///
/// tip
If you need to do any type of validation that requires communicating with any **external component**, like a database or another API, you should instead use **FastAPI Dependencies**, you will learn about them later.
These custom validators are for things that can be checked with **only** the **same data** provided in the request.
///
### Understand that Code { #understand-that-code }
The important point is just using **`AfterValidator` with a function inside `Annotated`**. Feel free to skip this part. 🤸
---
But if you're curious about this specific code example and you're still entertained, here are some extra details.
#### String with `value.startswith()` { #string-with-value-startswith }
Did you notice? a string using `value.startswith()` can take a tuple, and it will check each value in the tuple:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[16:19] hl[17] *}
#### A Random Item { #a-random-item }
With `data.items()` we get an iterable object with tuples containing the key and value for each dictionary item.
We convert this iterable object into a proper `list` with `list(data.items())`.
Then with `random.choice()` we can get a **random value** from the list, so, we get a tuple with `(id, name)`. It will be something like `("imdb-tt0371724", "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy")`.
Then we **assign those two values** of the tuple to the variables `id` and `name`.
So, if the user didn't provide an item ID, they will still receive a random suggestion.
...we do all this in a **single simple line**. 🤯 Don't you love Python? 🐍
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[22:30] hl[29] *}
## Recap { #recap }
You can declare additional validations and metadata for your parameters.
Generic validations and metadata:
* `alias`
* `title`
* `description`
* `deprecated`
Validations specific for strings:
* `min_length`
* `max_length`
* `pattern`
Custom validations using `AfterValidator`.
In these examples you saw how to declare validations for `str` values.
See the next chapters to learn how to declare validations for other types, like numbers.
================================================
FILE: docs/en/docs/tutorial/query-params.md
================================================
# Query Parameters { #query-parameters }
When you declare other function parameters that are not part of the path parameters, they are automatically interpreted as "query" parameters.
{* ../../docs_src/query_params/tutorial001_py310.py hl[9] *}
The query is the set of key-value pairs that go after the `?` in a URL, separated by `&` characters.
For example, in the URL:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```
...the query parameters are:
* `skip`: with a value of `0`
* `limit`: with a value of `10`
As they are part of the URL, they are "naturally" strings.
But when you declare them with Python types (in the example above, as `int`), they are converted to that type and validated against it.
All the same process that applied for path parameters also applies for query parameters:
* Editor support (obviously)
* Data "parsing"
* Data validation
* Automatic documentation
## Defaults { #defaults }
As query parameters are not a fixed part of a path, they can be optional and can have default values.
In the example above they have default values of `skip=0` and `limit=10`.
So, going to the URL:
```
http://127.0.0.1:8000/items/
```
would be the same as going to:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```
But if you go to, for example:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=20
```
The parameter values in your function will be:
* `skip=20`: because you set it in the URL
* `limit=10`: because that was the default value
## Optional parameters { #optional-parameters }
The same way, you can declare optional query parameters, by setting their default to `None`:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}
In this case, the function parameter `q` will be optional, and will be `None` by default.
/// check
Also notice that **FastAPI** is smart enough to notice that the path parameter `item_id` is a path parameter and `q` is not, so, it's a query parameter.
///
## Query parameter type conversion { #query-parameter-type-conversion }
You can also declare `bool` types, and they will be converted:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial003_py310.py hl[7] *}
In this case, if you go to:
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=1
```
or
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=True
```
or
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=true
```
or
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=on
```
or
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=yes
```
or any other case variation (uppercase, first letter in uppercase, etc), your function will see the parameter `short` with a `bool` value of `True`. Otherwise as `False`.
## Multiple path and query parameters { #multiple-path-and-query-parameters }
You can declare multiple path parameters and query parameters at the same time, **FastAPI** knows which is which.
And you don't have to declare them in any specific order.
They will be detected by name:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial004_py310.py hl[6,8] *}
## Required query parameters { #required-query-parameters }
When you declare a default value for non-path parameters (for now, we have only seen query parameters), then it is not required.
If you don't want to add a specific value but just make it optional, set the default as `None`.
But when you want to make a query parameter required, you can just not declare any default value:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial005_py310.py hl[6:7] *}
Here the query parameter `needy` is a required query parameter of type `str`.
If you open in your browser a URL like:
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item
```
...without adding the required parameter `needy`, you will see an error like:
```JSON
{
"detail": [
{
"type": "missing",
"loc": [
"query",
"needy"
],
"msg": "Field required",
"input": null
}
]
}
```
As `needy` is a required parameter, you would need to set it in the URL:
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item?needy=sooooneedy
```
...this would work:
```JSON
{
"item_id": "foo-item",
"needy": "sooooneedy"
}
```
And of course, you can define some parameters as required, some as having a default value, and some entirely optional:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial006_py310.py hl[8] *}
In this case, there are 3 query parameters:
* `needy`, a required `str`.
* `skip`, an `int` with a default value of `0`.
* `limit`, an optional `int`.
/// tip
You could also use `Enum`s the same way as with [Path Parameters](path-params.md#predefined-values).
///
================================================
FILE: docs/en/docs/tutorial/request-files.md
================================================
# Request Files { #request-files }
You can define files to be uploaded by the client using `File`.
/// info
To receive uploaded files, first install [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart).
Make sure you create a [virtual environment](../virtual-environments.md), activate it, and then install it, for example:
```console
$ pip install python-multipart
```
This is because uploaded files are sent as "form data".
///
## Import `File` { #import-file }
Import `File` and `UploadFile` from `fastapi`:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}
## Define `File` Parameters { #define-file-parameters }
Create file parameters the same way you would for `Body` or `Form`:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}
/// info
`File` is a class that inherits directly from `Form`.
But remember that when you import `Query`, `Path`, `File` and others from `fastapi`, those are actually functions that return special classes.
///
/// tip
To declare File bodies, you need to use `File`, because otherwise the parameters would be interpreted as query parameters or body (JSON) parameters.
///
The files will be uploaded as "form data".
If you declare the type of your *path operation function* parameter as `bytes`, **FastAPI** will read the file for you and you will receive the contents as `bytes`.
Keep in mind that this means that the whole contents will be stored in memory. This will work well for small files.
But there are several cases in which you might benefit from using `UploadFile`.
## File Parameters with `UploadFile` { #file-parameters-with-uploadfile }
Define a file parameter with a type of `UploadFile`:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[14] *}
Using `UploadFile` has several advantages over `bytes`:
* You don't have to use `File()` in the default value of the parameter.
* It uses a "spooled" file:
* A file stored in memory up to a maximum size limit, and after passing this limit it will be stored in disk.
* This means that it will work well for large files like images, videos, large binaries, etc. without consuming all the memory.
* You can get metadata from the uploaded file.
* It has a [file-like](https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object) `async` interface.
* It exposes an actual Python [`SpooledTemporaryFile`](https://docs.python.org/3/library/tempfile.html#tempfile.SpooledTemporaryFile) object that you can pass directly to other libraries that expect a file-like object.
### `UploadFile` { #uploadfile }
`UploadFile` has the following attributes:
* `filename`: A `str` with the original file name that was uploaded (e.g. `myimage.jpg`).
* `content_type`: A `str` with the content type (MIME type / media type) (e.g. `image/jpeg`).
* `file`: A [`SpooledTemporaryFile`](https://docs.python.org/3/library/tempfile.html#tempfile.SpooledTemporaryFile) (a [file-like](https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object) object). This is the actual Python file object that you can pass directly to other functions or libraries that expect a "file-like" object.
`UploadFile` has the following `async` methods. They all call the corresponding file methods underneath (using the internal `SpooledTemporaryFile`).
* `write(data)`: Writes `data` (`str` or `bytes`) to the file.
* `read(size)`: Reads `size` (`int`) bytes/characters of the file.
* `seek(offset)`: Goes to the byte position `offset` (`int`) in the file.
* E.g., `await myfile.seek(0)` would go to the start of the file.
* This is especially useful if you run `await myfile.read()` once and then need to read the contents again.
* `close()`: Closes the file.
As all these methods are `async` methods, you need to "await" them.
For example, inside of an `async` *path operation function* you can get the contents with:
```Python
contents = await myfile.read()
```
If you are inside of a normal `def` *path operation function*, you can access the `UploadFile.file` directly, for example:
```Python
contents = myfile.file.read()
```
/// note | `async` Technical Details
When you use the `async` methods, **FastAPI** runs the file methods in a threadpool and awaits for them.
///
/// note | Starlette Technical Details
**FastAPI**'s `UploadFile` inherits directly from **Starlette**'s `UploadFile`, but adds some necessary parts to make it compatible with **Pydantic** and the other parts of FastAPI.
///
## What is "Form Data" { #what-is-form-data }
The way HTML forms (``) sends the data to the server normally uses a "special" encoding for that data, it's different from JSON.
**FastAPI** will make sure to read that data from the right place instead of JSON.
/// note | Technical Details
Data from forms is normally encoded using the "media type" `application/x-www-form-urlencoded` when it doesn't include files.
But when the form includes files, it is encoded as `multipart/form-data`. If you use `File`, **FastAPI** will know it has to get the files from the correct part of the body.
If you want to read more about these encodings and form fields, head to the [MDN web docs for `POST`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/POST).
///
/// warning
You can declare multiple `File` and `Form` parameters in a *path operation*, but you can't also declare `Body` fields that you expect to receive as JSON, as the request will have the body encoded using `multipart/form-data` instead of `application/json`.
This is not a limitation of **FastAPI**, it's part of the HTTP protocol.
///
## Optional File Upload { #optional-file-upload }
You can make a file optional by using standard type annotations and setting a default value of `None`:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_02_an_py310.py hl[9,17] *}
## `UploadFile` with Additional Metadata { #uploadfile-with-additional-metadata }
You can also use `File()` with `UploadFile`, for example, to set additional metadata:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_03_an_py310.py hl[9,15] *}
## Multiple File Uploads { #multiple-file-uploads }
It's possible to upload several files at the same time.
They would be associated to the same "form field" sent using "form data".
To use that, declare a list of `bytes` or `UploadFile`:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial002_an_py310.py hl[10,15] *}
You will receive, as declared, a `list` of `bytes` or `UploadFile`s.
/// note | Technical Details
You could also use `from starlette.responses import HTMLResponse`.
**FastAPI** provides the same `starlette.responses` as `fastapi.responses` just as a convenience for you, the developer. But most of the available responses come directly from Starlette.
///
### Multiple File Uploads with Additional Metadata { #multiple-file-uploads-with-additional-metadata }
And the same way as before, you can use `File()` to set additional parameters, even for `UploadFile`:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial003_an_py310.py hl[11,18:20] *}
## Recap { #recap }
Use `File`, `bytes`, and `UploadFile` to declare files to be uploaded in the request, sent as form data.
================================================
FILE: docs/en/docs/tutorial/request-form-models.md
================================================
# Form Models { #form-models }
You can use **Pydantic models** to declare **form fields** in FastAPI.
/// info
To use forms, first install [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart).
Make sure you create a [virtual environment](../virtual-environments.md), activate it, and then install it, for example:
```console
$ pip install python-multipart
```
///
/// note
This is supported since FastAPI version `0.113.0`. 🤓
///
## Pydantic Models for Forms { #pydantic-models-for-forms }
You just need to declare a **Pydantic model** with the fields you want to receive as **form fields**, and then declare the parameter as `Form`:
{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:11,15] *}
**FastAPI** will **extract** the data for **each field** from the **form data** in the request and give you the Pydantic model you defined.
## Check the Docs { #check-the-docs }
You can verify it in the docs UI at `/docs`:
And both models will be used for the interactive API documentation:
## Other Return Type Annotations { #other-return-type-annotations }
There might be cases where you return something that is not a valid Pydantic field and you annotate it in the function, only to get the support provided by tooling (the editor, mypy, etc).
### Return a Response Directly { #return-a-response-directly }
The most common case would be [returning a Response directly as explained later in the advanced docs](../advanced/response-directly.md).
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_02_py310.py hl[8,10:11] *}
This simple case is handled automatically by FastAPI because the return type annotation is the class (or a subclass of) `Response`.
And tools will also be happy because both `RedirectResponse` and `JSONResponse` are subclasses of `Response`, so the type annotation is correct.
### Annotate a Response Subclass { #annotate-a-response-subclass }
You can also use a subclass of `Response` in the type annotation:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_03_py310.py hl[8:9] *}
This will also work because `RedirectResponse` is a subclass of `Response`, and FastAPI will automatically handle this simple case.
### Invalid Return Type Annotations { #invalid-return-type-annotations }
But when you return some other arbitrary object that is not a valid Pydantic type (e.g. a database object) and you annotate it like that in the function, FastAPI will try to create a Pydantic response model from that type annotation, and will fail.
The same would happen if you had something like a union between different types where one or more of them are not valid Pydantic types, for example this would fail 💥:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_04_py310.py hl[8] *}
...this fails because the type annotation is not a Pydantic type and is not just a single `Response` class or subclass, it's a union (any of the two) between a `Response` and a `dict`.
### Disable Response Model { #disable-response-model }
Continuing from the example above, you might not want to have the default data validation, documentation, filtering, etc. that is performed by FastAPI.
But you might want to still keep the return type annotation in the function to get the support from tools like editors and type checkers (e.g. mypy).
In this case, you can disable the response model generation by setting `response_model=None`:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_05_py310.py hl[7] *}
This will make FastAPI skip the response model generation and that way you can have any return type annotations you need without it affecting your FastAPI application. 🤓
## Response Model encoding parameters { #response-model-encoding-parameters }
Your response model could have default values, like:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[9,11:12] *}
* `description: Union[str, None] = None` (or `str | None = None` in Python 3.10) has a default of `None`.
* `tax: float = 10.5` has a default of `10.5`.
* `tags: List[str] = []` has a default of an empty list: `[]`.
but you might want to omit them from the result if they were not actually stored.
For example, if you have models with many optional attributes in a NoSQL database, but you don't want to send very long JSON responses full of default values.
### Use the `response_model_exclude_unset` parameter { #use-the-response-model-exclude-unset-parameter }
You can set the *path operation decorator* parameter `response_model_exclude_unset=True`:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[22] *}
and those default values won't be included in the response, only the values actually set.
So, if you send a request to that *path operation* for the item with ID `foo`, the response (not including default values) will be:
```JSON
{
"name": "Foo",
"price": 50.2
}
```
/// info
You can also use:
* `response_model_exclude_defaults=True`
* `response_model_exclude_none=True`
as described in [the Pydantic docs](https://docs.pydantic.dev/1.10/usage/exporting_models/#modeldict) for `exclude_defaults` and `exclude_none`.
///
#### Data with values for fields with defaults { #data-with-values-for-fields-with-defaults }
But if your data has values for the model's fields with default values, like the item with ID `bar`:
```Python hl_lines="3 5"
{
"name": "Bar",
"description": "The bartenders",
"price": 62,
"tax": 20.2
}
```
they will be included in the response.
#### Data with the same values as the defaults { #data-with-the-same-values-as-the-defaults }
If the data has the same values as the default ones, like the item with ID `baz`:
```Python hl_lines="3 5-6"
{
"name": "Baz",
"description": None,
"price": 50.2,
"tax": 10.5,
"tags": []
}
```
FastAPI is smart enough (actually, Pydantic is smart enough) to realize that, even though `description`, `tax`, and `tags` have the same values as the defaults, they were set explicitly (instead of taken from the defaults).
So, they will be included in the JSON response.
/// tip
Notice that the default values can be anything, not only `None`.
They can be a list (`[]`), a `float` of `10.5`, etc.
///
### `response_model_include` and `response_model_exclude` { #response-model-include-and-response-model-exclude }
You can also use the *path operation decorator* parameters `response_model_include` and `response_model_exclude`.
They take a `set` of `str` with the name of the attributes to include (omitting the rest) or to exclude (including the rest).
This can be used as a quick shortcut if you have only one Pydantic model and want to remove some data from the output.
/// tip
But it is still recommended to use the ideas above, using multiple classes, instead of these parameters.
This is because the JSON Schema generated in your app's OpenAPI (and the docs) will still be the one for the complete model, even if you use `response_model_include` or `response_model_exclude` to omit some attributes.
This also applies to `response_model_by_alias` that works similarly.
///
{* ../../docs_src/response_model/tutorial005_py310.py hl[29,35] *}
/// tip
The syntax `{"name", "description"}` creates a `set` with those two values.
It is equivalent to `set(["name", "description"])`.
///
#### Using `list`s instead of `set`s { #using-lists-instead-of-sets }
If you forget to use a `set` and use a `list` or `tuple` instead, FastAPI will still convert it to a `set` and it will work correctly:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial006_py310.py hl[29,35] *}
## Recap { #recap }
Use the *path operation decorator's* parameter `response_model` to define response models and especially to ensure private data is filtered out.
Use `response_model_exclude_unset` to return only the values explicitly set.
================================================
FILE: docs/en/docs/tutorial/response-status-code.md
================================================
# Response Status Code { #response-status-code }
The same way you can specify a response model, you can also declare the HTTP status code used for the response with the parameter `status_code` in any of the *path operations*:
* `@app.get()`
* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`
* etc.
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py310.py hl[6] *}
/// note
Notice that `status_code` is a parameter of the "decorator" method (`get`, `post`, etc). Not of your *path operation function*, like all the parameters and body.
///
The `status_code` parameter receives a number with the HTTP status code.
/// info
`status_code` can alternatively also receive an `IntEnum`, such as Python's [`http.HTTPStatus`](https://docs.python.org/3/library/http.html#http.HTTPStatus).
///
It will:
* Return that status code in the response.
* Document it as such in the OpenAPI schema (and so, in the user interfaces):
/// note
Some response codes (see the next section) indicate that the response does not have a body.
FastAPI knows this, and will produce OpenAPI docs that state there is no response body.
///
## About HTTP status codes { #about-http-status-codes }
/// note
If you already know what HTTP status codes are, skip to the next section.
///
In HTTP, you send a numeric status code of 3 digits as part of the response.
These status codes have a name associated to recognize them, but the important part is the number.
In short:
* `100 - 199` are for "Information". You rarely use them directly. Responses with these status codes cannot have a body.
* **`200 - 299`** are for "Successful" responses. These are the ones you would use the most.
* `200` is the default status code, which means everything was "OK".
* Another example would be `201`, "Created". It is commonly used after creating a new record in the database.
* A special case is `204`, "No Content". This response is used when there is no content to return to the client, and so the response must not have a body.
* **`300 - 399`** are for "Redirection". Responses with these status codes may or may not have a body, except for `304`, "Not Modified", which must not have one.
* **`400 - 499`** are for "Client error" responses. These are the second type you would probably use the most.
* An example is `404`, for a "Not Found" response.
* For generic errors from the client, you can just use `400`.
* `500 - 599` are for server errors. You almost never use them directly. When something goes wrong at some part in your application code, or server, it will automatically return one of these status codes.
/// tip
To know more about each status code and which code is for what, check the [MDN documentation about HTTP status codes](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Status).
///
## Shortcut to remember the names { #shortcut-to-remember-the-names }
Let's see the previous example again:
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py310.py hl[6] *}
`201` is the status code for "Created".
But you don't have to memorize what each of these codes mean.
You can use the convenience variables from `fastapi.status`.
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial002_py310.py hl[1,6] *}
They are just a convenience, they hold the same number, but that way you can use the editor's autocomplete to find them:
/// note | Technical Details
You could also use `from starlette import status`.
**FastAPI** provides the same `starlette.status` as `fastapi.status` just as a convenience for you, the developer. But it comes directly from Starlette.
///
## Changing the default { #changing-the-default }
Later, in the [Advanced User Guide](../advanced/response-change-status-code.md), you will see how to return a different status code than the default you are declaring here.
================================================
FILE: docs/en/docs/tutorial/schema-extra-example.md
================================================
# Declare Request Example Data { #declare-request-example-data }
You can declare examples of the data your app can receive.
Here are several ways to do it.
## Extra JSON Schema data in Pydantic models { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }
You can declare `examples` for a Pydantic model that will be added to the generated JSON Schema.
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}
That extra info will be added as-is to the output **JSON Schema** for that model, and it will be used in the API docs.
You can use the attribute `model_config` that takes a `dict` as described in [Pydantic's docs: Configuration](https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/).
You can set `"json_schema_extra"` with a `dict` containing any additional data you would like to show up in the generated JSON Schema, including `examples`.
/// tip
You could use the same technique to extend the JSON Schema and add your own custom extra info.
For example you could use it to add metadata for a frontend user interface, etc.
///
/// info
OpenAPI 3.1.0 (used since FastAPI 0.99.0) added support for `examples`, which is part of the **JSON Schema** standard.
Before that, it only supported the keyword `example` with a single example. That is still supported by OpenAPI 3.1.0, but is deprecated and is not part of the JSON Schema standard. So you are encouraged to migrate `example` to `examples`. 🤓
You can read more at the end of this page.
///
## `Field` additional arguments { #field-additional-arguments }
When using `Field()` with Pydantic models, you can also declare additional `examples`:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial002_py310.py hl[2,8:11] *}
## `examples` in JSON Schema - OpenAPI { #examples-in-json-schema-openapi }
When using any of:
* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* `Body()`
* `Form()`
* `File()`
you can also declare a group of `examples` with additional information that will be added to their **JSON Schemas** inside of **OpenAPI**.
### `Body` with `examples` { #body-with-examples }
Here we pass `examples` containing one example of the data expected in `Body()`:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial003_an_py310.py hl[22:29] *}
### Example in the docs UI { #example-in-the-docs-ui }
With any of the methods above it would look like this in the `/docs`:
### `Body` with multiple `examples` { #body-with-multiple-examples }
You can of course also pass multiple `examples`:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial004_an_py310.py hl[23:38] *}
When you do this, the examples will be part of the internal **JSON Schema** for that body data.
Nevertheless, at the time of writing this, Swagger UI, the tool in charge of showing the docs UI, doesn't support showing multiple examples for the data in **JSON Schema**. But read below for a workaround.
### OpenAPI-specific `examples` { #openapi-specific-examples }
Since before **JSON Schema** supported `examples` OpenAPI had support for a different field also called `examples`.
This **OpenAPI-specific** `examples` goes in another section in the OpenAPI specification. It goes in the **details for each *path operation***, not inside each JSON Schema.
And Swagger UI has supported this particular `examples` field for a while. So, you can use it to **show** different **examples in the docs UI**.
The shape of this OpenAPI-specific field `examples` is a `dict` with **multiple examples** (instead of a `list`), each with extra information that will be added to **OpenAPI** too.
This doesn't go inside of each JSON Schema contained in OpenAPI, this goes outside, in the *path operation* directly.
### Using the `openapi_examples` Parameter { #using-the-openapi-examples-parameter }
You can declare the OpenAPI-specific `examples` in FastAPI with the parameter `openapi_examples` for:
* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* `Body()`
* `Form()`
* `File()`
The keys of the `dict` identify each example, and each value is another `dict`.
Each specific example `dict` in the `examples` can contain:
* `summary`: Short description for the example.
* `description`: A long description that can contain Markdown text.
* `value`: This is the actual example shown, e.g. a `dict`.
* `externalValue`: alternative to `value`, a URL pointing to the example. Although this might not be supported by as many tools as `value`.
You can use it like this:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial005_an_py310.py hl[23:49] *}
### OpenAPI Examples in the Docs UI { #openapi-examples-in-the-docs-ui }
With `openapi_examples` added to `Body()` the `/docs` would look like:
## Technical Details { #technical-details }
/// tip
If you are already using **FastAPI** version **0.99.0 or above**, you can probably **skip** these details.
They are more relevant for older versions, before OpenAPI 3.1.0 was available.
You can consider this a brief OpenAPI and JSON Schema **history lesson**. 🤓
///
/// warning
These are very technical details about the standards **JSON Schema** and **OpenAPI**.
If the ideas above already work for you, that might be enough, and you probably don't need these details, feel free to skip them.
///
Before OpenAPI 3.1.0, OpenAPI used an older and modified version of **JSON Schema**.
JSON Schema didn't have `examples`, so OpenAPI added its own `example` field to its own modified version.
OpenAPI also added `example` and `examples` fields to other parts of the specification:
* [`Parameter Object` (in the specification)](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.1.0.md#parameter-object) that was used by FastAPI's:
* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* [`Request Body Object`, in the field `content`, on the `Media Type Object` (in the specification)](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.1.0.md#media-type-object) that was used by FastAPI's:
* `Body()`
* `File()`
* `Form()`
/// info
This old OpenAPI-specific `examples` parameter is now `openapi_examples` since FastAPI `0.103.0`.
///
### JSON Schema's `examples` field { #json-schemas-examples-field }
But then JSON Schema added an [`examples`](https://json-schema.org/draft/2019-09/json-schema-validation.html#rfc.section.9.5) field to a new version of the specification.
And then the new OpenAPI 3.1.0 was based on the latest version (JSON Schema 2020-12) that included this new field `examples`.
And now this new `examples` field takes precedence over the old single (and custom) `example` field, that is now deprecated.
This new `examples` field in JSON Schema is **just a `list`** of examples, not a dict with extra metadata as in the other places in OpenAPI (described above).
/// info
Even after OpenAPI 3.1.0 was released with this new simpler integration with JSON Schema, for a while, Swagger UI, the tool that provides the automatic docs, didn't support OpenAPI 3.1.0 (it does since version 5.0.0 🎉).
Because of that, versions of FastAPI previous to 0.99.0 still used versions of OpenAPI lower than 3.1.0.
///
### Pydantic and FastAPI `examples` { #pydantic-and-fastapi-examples }
When you add `examples` inside a Pydantic model, using `schema_extra` or `Field(examples=["something"])` that example is added to the **JSON Schema** for that Pydantic model.
And that **JSON Schema** of the Pydantic model is included in the **OpenAPI** of your API, and then it's used in the docs UI.
In versions of FastAPI before 0.99.0 (0.99.0 and above use the newer OpenAPI 3.1.0) when you used `example` or `examples` with any of the other utilities (`Query()`, `Body()`, etc.) those examples were not added to the JSON Schema that describes that data (not even to OpenAPI's own version of JSON Schema), they were added directly to the *path operation* declaration in OpenAPI (outside the parts of OpenAPI that use JSON Schema).
But now that FastAPI 0.99.0 and above uses OpenAPI 3.1.0, that uses JSON Schema 2020-12, and Swagger UI 5.0.0 and above, everything is more consistent and the examples are included in JSON Schema.
### Swagger UI and OpenAPI-specific `examples` { #swagger-ui-and-openapi-specific-examples }
Now, as Swagger UI didn't support multiple JSON Schema examples (as of 2023-08-26), users didn't have a way to show multiple examples in the docs.
To solve that, FastAPI `0.103.0` **added support** for declaring the same old **OpenAPI-specific** `examples` field with the new parameter `openapi_examples`. 🤓
### Summary { #summary }
I used to say I didn't like history that much... and look at me now giving "tech history" lessons. 😅
In short, **upgrade to FastAPI 0.99.0 or above**, and things are much **simpler, consistent, and intuitive**, and you don't have to know all these historic details. 😎
================================================
FILE: docs/en/docs/tutorial/security/first-steps.md
================================================
# Security - First Steps { #security-first-steps }
Let's imagine that you have your **backend** API in some domain.
And you have a **frontend** in another domain or in a different path of the same domain (or in a mobile application).
And you want to have a way for the frontend to authenticate with the backend, using a **username** and **password**.
We can use **OAuth2** to build that with **FastAPI**.
But let's save you the time of reading the full long specification just to find those little pieces of information you need.
Let's use the tools provided by **FastAPI** to handle security.
## How it looks { #how-it-looks }
Let's first just use the code and see how it works, and then we'll come back to understand what's happening.
## Create `main.py` { #create-main-py }
Copy the example in a file `main.py`:
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py *}
## Run it { #run-it }
/// info
The [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart) package is automatically installed with **FastAPI** when you run the `pip install "fastapi[standard]"` command.
However, if you use the `pip install fastapi` command, the `python-multipart` package is not included by default.
To install it manually, make sure you create a [virtual environment](../../virtual-environments.md), activate it, and then install it with:
```console
$ pip install python-multipart
```
This is because **OAuth2** uses "form data" for sending the `username` and `password`.
///
Run the example with:
/// check | Authorize button!
You already have a shiny new "Authorize" button.
And your *path operation* has a little lock in the top-right corner that you can click.
///
And if you click it, you have a little authorization form to type a `username` and `password` (and other optional fields):
/// note
It doesn't matter what you type in the form, it won't work yet. But we'll get there.
///
This is of course not the frontend for the final users, but it's a great automatic tool to document interactively all your API.
It can be used by the frontend team (that can also be yourself).
It can be used by third party applications and systems.
And it can also be used by yourself, to debug, check and test the same application.
## The `password` flow { #the-password-flow }
Now let's go back a bit and understand what is all that.
The `password` "flow" is one of the ways ("flows") defined in OAuth2, to handle security and authentication.
OAuth2 was designed so that the backend or API could be independent of the server that authenticates the user.
But in this case, the same **FastAPI** application will handle the API and the authentication.
So, let's review it from that simplified point of view:
* The user types the `username` and `password` in the frontend, and hits `Enter`.
* The frontend (running in the user's browser) sends that `username` and `password` to a specific URL in our API (declared with `tokenUrl="token"`).
* The API checks that `username` and `password`, and responds with a "token" (we haven't implemented any of this yet).
* A "token" is just a string with some content that we can use later to verify this user.
* Normally, a token is set to expire after some time.
* So, the user will have to log in again at some point later.
* And if the token is stolen, the risk is less. It is not like a permanent key that will work forever (in most of the cases).
* The frontend stores that token temporarily somewhere.
* The user clicks in the frontend to go to another section of the frontend web app.
* The frontend needs to fetch some more data from the API.
* But it needs authentication for that specific endpoint.
* So, to authenticate with our API, it sends a header `Authorization` with a value of `Bearer ` plus the token.
* If the token contains `foobar`, the content of the `Authorization` header would be: `Bearer foobar`.
## **FastAPI**'s `OAuth2PasswordBearer` { #fastapis-oauth2passwordbearer }
**FastAPI** provides several tools, at different levels of abstraction, to implement these security features.
In this example we are going to use **OAuth2**, with the **Password** flow, using a **Bearer** token. We do that using the `OAuth2PasswordBearer` class.
/// info
A "bearer" token is not the only option.
But it's the best one for our use case.
And it might be the best for most use cases, unless you are an OAuth2 expert and know exactly why there's another option that better suits your needs.
In that case, **FastAPI** also provides you with the tools to build it.
///
When we create an instance of the `OAuth2PasswordBearer` class we pass in the `tokenUrl` parameter. This parameter contains the URL that the client (the frontend running in the user's browser) will use to send the `username` and `password` in order to get a token.
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}
/// tip
Here `tokenUrl="token"` refers to a relative URL `token` that we haven't created yet. As it's a relative URL, it's equivalent to `./token`.
Because we are using a relative URL, if your API was located at `https://example.com/`, then it would refer to `https://example.com/token`. But if your API was located at `https://example.com/api/v1/`, then it would refer to `https://example.com/api/v1/token`.
Using a relative URL is important to make sure your application keeps working even in an advanced use case like [Behind a Proxy](../../advanced/behind-a-proxy.md).
///
This parameter doesn't create that endpoint / *path operation*, but declares that the URL `/token` will be the one that the client should use to get the token. That information is used in OpenAPI, and then in the interactive API documentation systems.
We will soon also create the actual path operation.
/// info
If you are a very strict "Pythonista" you might dislike the style of the parameter name `tokenUrl` instead of `token_url`.
That's because it is using the same name as in the OpenAPI spec. So that if you need to investigate more about any of these security schemes you can just copy and paste it to find more information about it.
///
The `oauth2_scheme` variable is an instance of `OAuth2PasswordBearer`, but it is also a "callable".
It could be called as:
```Python
oauth2_scheme(some, parameters)
```
So, it can be used with `Depends`.
### Use it { #use-it }
Now you can pass that `oauth2_scheme` in a dependency with `Depends`.
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[12] *}
This dependency will provide a `str` that is assigned to the parameter `token` of the *path operation function*.
**FastAPI** will know that it can use this dependency to define a "security scheme" in the OpenAPI schema (and the automatic API docs).
/// info | Technical Details
**FastAPI** will know that it can use the class `OAuth2PasswordBearer` (declared in a dependency) to define the security scheme in OpenAPI because it inherits from `fastapi.security.oauth2.OAuth2`, which in turn inherits from `fastapi.security.base.SecurityBase`.
All the security utilities that integrate with OpenAPI (and the automatic API docs) inherit from `SecurityBase`, that's how **FastAPI** can know how to integrate them in OpenAPI.
///
## What it does { #what-it-does }
It will go and look in the request for that `Authorization` header, check if the value is `Bearer ` plus some token, and will return the token as a `str`.
If it doesn't see an `Authorization` header, or the value doesn't have a `Bearer ` token, it will respond with a 401 status code error (`UNAUTHORIZED`) directly.
You don't even have to check if the token exists to return an error. You can be sure that if your function is executed, it will have a `str` in that token.
You can try it already in the interactive docs:
We are not verifying the validity of the token yet, but that's a start already.
## Recap { #recap }
So, in just 3 or 4 extra lines, you already have some primitive form of security.
================================================
FILE: docs/en/docs/tutorial/security/get-current-user.md
================================================
# Get Current User { #get-current-user }
In the previous chapter the security system (which is based on the dependency injection system) was giving the *path operation function* a `token` as a `str`:
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[12] *}
But that is still not that useful.
Let's make it give us the current user.
## Create a user model { #create-a-user-model }
First, let's create a Pydantic user model.
The same way we use Pydantic to declare bodies, we can use it anywhere else:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}
## Create a `get_current_user` dependency { #create-a-get-current-user-dependency }
Let's create a dependency `get_current_user`.
Remember that dependencies can have sub-dependencies?
`get_current_user` will have a dependency with the same `oauth2_scheme` we created before.
The same as we were doing before in the *path operation* directly, our new dependency `get_current_user` will receive a `token` as a `str` from the sub-dependency `oauth2_scheme`:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[25] *}
## Get the user { #get-the-user }
`get_current_user` will use a (fake) utility function we created, that takes a token as a `str` and returns our Pydantic `User` model:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[19:22,26:27] *}
## Inject the current user { #inject-the-current-user }
So now we can use the same `Depends` with our `get_current_user` in the *path operation*:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[31] *}
Notice that we declare the type of `current_user` as the Pydantic model `User`.
This will help us inside of the function with all the completion and type checks.
/// tip
You might remember that request bodies are also declared with Pydantic models.
Here **FastAPI** won't get confused because you are using `Depends`.
///
/// check
The way this dependency system is designed allows us to have different dependencies (different "dependables") that all return a `User` model.
We are not restricted to having only one dependency that can return that type of data.
///
## Other models { #other-models }
You can now get the current user directly in the *path operation functions* and deal with the security mechanisms at the **Dependency Injection** level, using `Depends`.
And you can use any model or data for the security requirements (in this case, a Pydantic model `User`).
But you are not restricted to using some specific data model, class or type.
Do you want to have an `id` and `email` and not have any `username` in your model? Sure. You can use these same tools.
Do you want to just have a `str`? Or just a `dict`? Or a database class model instance directly? It all works the same way.
You actually don't have users that log in to your application but robots, bots, or other systems, that have just an access token? Again, it all works the same.
Just use any kind of model, any kind of class, any kind of database that you need for your application. **FastAPI** has you covered with the dependency injection system.
## Code size { #code-size }
This example might seem verbose. Keep in mind that we are mixing security, data models, utility functions and *path operations* in the same file.
But here's the key point.
The security and dependency injection stuff is written once.
And you can make it as complex as you want. And still, have it written only once, in a single place. With all the flexibility.
But you can have thousands of endpoints (*path operations*) using the same security system.
And all of them (or any portion of them that you want) can take advantage of re-using these dependencies or any other dependencies you create.
And all these thousands of *path operations* can be as small as 3 lines:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[30:32] *}
## Recap { #recap }
You can now get the current user directly in your *path operation function*.
We are already halfway there.
We just need to add a *path operation* for the user/client to actually send the `username` and `password`.
That comes next.
================================================
FILE: docs/en/docs/tutorial/security/index.md
================================================
# Security { #security }
There are many ways to handle security, authentication and authorization.
And it normally is a complex and "difficult" topic.
In many frameworks and systems just handling security and authentication takes a big amount of effort and code (in many cases it can be 50% or more of all the code written).
**FastAPI** provides several tools to help you deal with **Security** easily, rapidly, in a standard way, without having to study and learn all the security specifications.
But first, let's check some small concepts.
## In a hurry? { #in-a-hurry }
If you don't care about any of these terms and you just need to add security with authentication based on username and password *right now*, skip to the next chapters.
## OAuth2 { #oauth2 }
OAuth2 is a specification that defines several ways to handle authentication and authorization.
It is quite an extensive specification and covers several complex use cases.
It includes ways to authenticate using a "third party".
That's what all the systems with "login with Facebook, Google, X (Twitter), GitHub" use underneath.
### OAuth 1 { #oauth-1 }
There was an OAuth 1, which is very different from OAuth2, and more complex, as it included direct specifications on how to encrypt the communication.
It is not very popular or used nowadays.
OAuth2 doesn't specify how to encrypt the communication, it expects you to have your application served with HTTPS.
/// tip
In the section about **deployment** you will see how to set up HTTPS for free, using Traefik and Let's Encrypt.
///
## OpenID Connect { #openid-connect }
OpenID Connect is another specification, based on **OAuth2**.
It just extends OAuth2 specifying some things that are relatively ambiguous in OAuth2, to try to make it more interoperable.
For example, Google login uses OpenID Connect (which underneath uses OAuth2).
But Facebook login doesn't support OpenID Connect. It has its own flavor of OAuth2.
### OpenID (not "OpenID Connect") { #openid-not-openid-connect }
There was also an "OpenID" specification. That tried to solve the same thing as **OpenID Connect**, but was not based on OAuth2.
So, it was a complete additional system.
It is not very popular or used nowadays.
## OpenAPI { #openapi }
OpenAPI (previously known as Swagger) is the open specification for building APIs (now part of the Linux Foundation).
**FastAPI** is based on **OpenAPI**.
That's what makes it possible to have multiple automatic interactive documentation interfaces, code generation, etc.
OpenAPI has a way to define multiple security "schemes".
By using them, you can take advantage of all these standard-based tools, including these interactive documentation systems.
OpenAPI defines the following security schemes:
* `apiKey`: an application specific key that can come from:
* A query parameter.
* A header.
* A cookie.
* `http`: standard HTTP authentication systems, including:
* `bearer`: a header `Authorization` with a value of `Bearer ` plus a token. This is inherited from OAuth2.
* HTTP Basic authentication.
* HTTP Digest, etc.
* `oauth2`: all the OAuth2 ways to handle security (called "flows").
* Several of these flows are appropriate for building an OAuth 2.0 authentication provider (like Google, Facebook, X (Twitter), GitHub, etc):
* `implicit`
* `clientCredentials`
* `authorizationCode`
* But there is one specific "flow" that can be perfectly used for handling authentication in the same application directly:
* `password`: some next chapters will cover examples of this.
* `openIdConnect`: has a way to define how to discover OAuth2 authentication data automatically.
* This automatic discovery is what is defined in the OpenID Connect specification.
/// tip
Integrating other authentication/authorization providers like Google, Facebook, X (Twitter), GitHub, etc. is also possible and relatively easy.
The most complex problem is building an authentication/authorization provider like those, but **FastAPI** gives you the tools to do it easily, while doing the heavy lifting for you.
///
## **FastAPI** utilities { #fastapi-utilities }
FastAPI provides several tools for each of these security schemes in the `fastapi.security` module that simplify using these security mechanisms.
In the next chapters you will see how to add security to your API using those tools provided by **FastAPI**.
And you will also see how it gets automatically integrated into the interactive documentation system.
================================================
FILE: docs/en/docs/tutorial/security/oauth2-jwt.md
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# OAuth2 with Password (and hashing), Bearer with JWT tokens { #oauth2-with-password-and-hashing-bearer-with-jwt-tokens }
Now that we have all the security flow, let's make the application actually secure, using JWT tokens and secure password hashing.
This code is something you can actually use in your application, save the password hashes in your database, etc.
We are going to start from where we left in the previous chapter and increment it.
## About JWT { #about-jwt }
JWT means "JSON Web Tokens".
It's a standard to codify a JSON object in a long dense string without spaces. It looks like this:
```
eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJzdWIiOiIxMjM0NTY3ODkwIiwibmFtZSI6IkpvaG4gRG9lIiwiaWF0IjoxNTE2MjM5MDIyfQ.SflKxwRJSMeKKF2QT4fwpMeJf36POk6yJV_adQssw5c
```
It is not encrypted, so, anyone could recover the information from the contents.
But it's signed. So, when you receive a token that you emitted, you can verify that you actually emitted it.
That way, you can create a token with an expiration of, let's say, 1 week. And then when the user comes back the next day with the token, you know that user is still logged in to your system.
After a week, the token will be expired and the user will not be authorized and will have to sign in again to get a new token. And if the user (or a third party) tried to modify the token to change the expiration, you would be able to discover it, because the signatures would not match.
If you want to play with JWT tokens and see how they work, check [https://jwt.io](https://jwt.io/).
## Install `PyJWT` { #install-pyjwt }
We need to install `PyJWT` to generate and verify the JWT tokens in Python.
Make sure you create a [virtual environment](../../virtual-environments.md), activate it, and then install `pyjwt`:
Authorize the application the same way as before.
Using the credentials:
Username: `johndoe`
Password: `secret`
/// check
Notice that nowhere in the code is the plaintext password "`secret`", we only have the hashed version.
///
Call the endpoint `/users/me/`, you will get the response as:
```JSON
{
"username": "johndoe",
"email": "johndoe@example.com",
"full_name": "John Doe",
"disabled": false
}
```
If you open the developer tools, you could see how the data sent only includes the token, the password is only sent in the first request to authenticate the user and get that access token, but not afterwards:
/// note
Notice the header `Authorization`, with a value that starts with `Bearer `.
///
## Advanced usage with `scopes` { #advanced-usage-with-scopes }
OAuth2 has the notion of "scopes".
You can use them to add a specific set of permissions to a JWT token.
Then you can give this token to a user directly or a third party, to interact with your API with a set of restrictions.
You can learn how to use them and how they are integrated into **FastAPI** later in the **Advanced User Guide**.
## Recap { #recap }
With what you have seen up to now, you can set up a secure **FastAPI** application using standards like OAuth2 and JWT.
In almost any framework handling the security becomes a rather complex subject quite quickly.
Many packages that simplify it a lot have to make many compromises with the data model, database, and available features. And some of these packages that simplify things too much actually have security flaws underneath.
---
**FastAPI** doesn't make any compromise with any database, data model or tool.
It gives you all the flexibility to choose the ones that fit your project the best.
And you can use directly many well maintained and widely used packages like `pwdlib` and `PyJWT`, because **FastAPI** doesn't require any complex mechanisms to integrate external packages.
But it provides you the tools to simplify the process as much as possible without compromising flexibility, robustness, or security.
And you can use and implement secure, standard protocols, like OAuth2 in a relatively simple way.
You can learn more in the **Advanced User Guide** about how to use OAuth2 "scopes", for a more fine-grained permission system, following these same standards. OAuth2 with scopes is the mechanism used by many big authentication providers, like Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter), etc. to authorize third party applications to interact with their APIs on behalf of their users.
================================================
FILE: docs/en/docs/tutorial/security/simple-oauth2.md
================================================
# Simple OAuth2 with Password and Bearer { #simple-oauth2-with-password-and-bearer }
Now let's build from the previous chapter and add the missing parts to have a complete security flow.
## Get the `username` and `password` { #get-the-username-and-password }
We are going to use **FastAPI** security utilities to get the `username` and `password`.
OAuth2 specifies that when using the "password flow" (that we are using) the client/user must send a `username` and `password` fields as form data.
And the spec says that the fields have to be named like that. So `user-name` or `email` wouldn't work.
But don't worry, you can show it as you wish to your final users in the frontend.
And your database models can use any other names you want.
But for the login *path operation*, we need to use these names to be compatible with the spec (and be able to, for example, use the integrated API documentation system).
The spec also states that the `username` and `password` must be sent as form data (so, no JSON here).
### `scope` { #scope }
The spec also says that the client can send another form field "`scope`".
The form field name is `scope` (in singular), but it is actually a long string with "scopes" separated by spaces.
Each "scope" is just a string (without spaces).
They are normally used to declare specific security permissions, for example:
* `users:read` or `users:write` are common examples.
* `instagram_basic` is used by Facebook / Instagram.
* `https://www.googleapis.com/auth/drive` is used by Google.
/// info
In OAuth2 a "scope" is just a string that declares a specific permission required.
It doesn't matter if it has other characters like `:` or if it is a URL.
Those details are implementation specific.
For OAuth2 they are just strings.
///
## Code to get the `username` and `password` { #code-to-get-the-username-and-password }
Now let's use the utilities provided by **FastAPI** to handle this.
### `OAuth2PasswordRequestForm` { #oauth2passwordrequestform }
First, import `OAuth2PasswordRequestForm`, and use it as a dependency with `Depends` in the *path operation* for `/token`:
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[4,78] *}
`OAuth2PasswordRequestForm` is a class dependency that declares a form body with:
* The `username`.
* The `password`.
* An optional `scope` field as a big string, composed of strings separated by spaces.
* An optional `grant_type`.
/// tip
The OAuth2 spec actually *requires* a field `grant_type` with a fixed value of `password`, but `OAuth2PasswordRequestForm` doesn't enforce it.
If you need to enforce it, use `OAuth2PasswordRequestFormStrict` instead of `OAuth2PasswordRequestForm`.
///
* An optional `client_id` (we don't need it for our example).
* An optional `client_secret` (we don't need it for our example).
/// info
The `OAuth2PasswordRequestForm` is not a special class for **FastAPI** as is `OAuth2PasswordBearer`.
`OAuth2PasswordBearer` makes **FastAPI** know that it is a security scheme. So it is added that way to OpenAPI.
But `OAuth2PasswordRequestForm` is just a class dependency that you could have written yourself, or you could have declared `Form` parameters directly.
But as it's a common use case, it is provided by **FastAPI** directly, just to make it easier.
///
### Use the form data { #use-the-form-data }
/// tip
The instance of the dependency class `OAuth2PasswordRequestForm` won't have an attribute `scope` with the long string separated by spaces, instead, it will have a `scopes` attribute with the actual list of strings for each scope sent.
We are not using `scopes` in this example, but the functionality is there if you need it.
///
Now, get the user data from the (fake) database, using the `username` from the form field.
If there is no such user, we return an error saying "Incorrect username or password".
For the error, we use the exception `HTTPException`:
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[3,79:81] *}
### Check the password { #check-the-password }
At this point we have the user data from our database, but we haven't checked the password.
Let's put that data in the Pydantic `UserInDB` model first.
You should never save plaintext passwords, so, we'll use the (fake) password hashing system.
If the passwords don't match, we return the same error.
#### Password hashing { #password-hashing }
"Hashing" means: converting some content (a password in this case) into a sequence of bytes (just a string) that looks like gibberish.
Whenever you pass exactly the same content (exactly the same password) you get exactly the same gibberish.
But you cannot convert from the gibberish back to the password.
##### Why use password hashing { #why-use-password-hashing }
If your database is stolen, the thief won't have your users' plaintext passwords, only the hashes.
So, the thief won't be able to try to use those same passwords in another system (as many users use the same password everywhere, this would be dangerous).
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[82:85] *}
#### About `**user_dict` { #about-user-dict }
`UserInDB(**user_dict)` means:
*Pass the keys and values of the `user_dict` directly as key-value arguments, equivalent to:*
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
disabled = user_dict["disabled"],
hashed_password = user_dict["hashed_password"],
)
```
/// info
For a more complete explanation of `**user_dict` check back in [the documentation for **Extra Models**](../extra-models.md#about-user-in-dict).
///
## Return the token { #return-the-token }
The response of the `token` endpoint must be a JSON object.
It should have a `token_type`. In our case, as we are using "Bearer" tokens, the token type should be "`bearer`".
And it should have an `access_token`, with a string containing our access token.
For this simple example, we are going to just be completely insecure and return the same `username` as the token.
/// tip
In the next chapter, you will see a real secure implementation, with password hashing and JWT tokens.
But for now, let's focus on the specific details we need.
///
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[87] *}
/// tip
By the spec, you should return a JSON with an `access_token` and a `token_type`, the same as in this example.
This is something that you have to do yourself in your code, and make sure you use those JSON keys.
It's almost the only thing that you have to remember to do correctly yourself, to be compliant with the specifications.
For the rest, **FastAPI** handles it for you.
///
## Update the dependencies { #update-the-dependencies }
Now we are going to update our dependencies.
We want to get the `current_user` *only* if this user is active.
So, we create an additional dependency `get_current_active_user` that in turn uses `get_current_user` as a dependency.
Both of these dependencies will just return an HTTP error if the user doesn't exist, or if is inactive.
So, in our endpoint, we will only get a user if the user exists, was correctly authenticated, and is active:
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[58:66,69:74,94] *}
/// info
The additional header `WWW-Authenticate` with value `Bearer` we are returning here is also part of the spec.
Any HTTP (error) status code 401 "UNAUTHORIZED" is supposed to also return a `WWW-Authenticate` header.
In the case of bearer tokens (our case), the value of that header should be `Bearer`.
You can actually skip that extra header and it would still work.
But it's provided here to be compliant with the specifications.
Also, there might be tools that expect and use it (now or in the future) and that might be useful for you or your users, now or in the future.
That's the benefit of standards...
///
## See it in action { #see-it-in-action }
Open the interactive docs: [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs).
### Authenticate { #authenticate }
Click the "Authorize" button.
Use the credentials:
User: `johndoe`
Password: `secret`
After authenticating in the system, you will see it like:
### Get your own user data { #get-your-own-user-data }
Now use the operation `GET` with the path `/users/me`.
You will get your user's data, like:
```JSON
{
"username": "johndoe",
"email": "johndoe@example.com",
"full_name": "John Doe",
"disabled": false,
"hashed_password": "fakehashedsecret"
}
```
If you click the lock icon and logout, and then try the same operation again, you will get an HTTP 401 error of:
```JSON
{
"detail": "Not authenticated"
}
```
### Inactive user { #inactive-user }
Now try with an inactive user, authenticate with:
User: `alice`
Password: `secret2`
And try to use the operation `GET` with the path `/users/me`.
You will get an "Inactive user" error, like:
```JSON
{
"detail": "Inactive user"
}
```
## Recap { #recap }
You now have the tools to implement a complete security system based on `username` and `password` for your API.
Using these tools, you can make the security system compatible with any database and with any user or data model.
The only detail missing is that it is not actually "secure" yet.
In the next chapter you'll see how to use a secure password hashing library and JWT tokens.
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FILE: docs/en/docs/tutorial/server-sent-events.md
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# Server-Sent Events (SSE) { #server-sent-events-sse }
You can stream data to the client using **Server-Sent Events** (SSE).
This is similar to [Stream JSON Lines](stream-json-lines.md), but uses the `text/event-stream` format, which is supported natively by browsers with the [`EventSource` API](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/EventSource).
/// info
Added in FastAPI 0.135.0.
///
## What are Server-Sent Events? { #what-are-server-sent-events }
SSE is a standard for streaming data from the server to the client over HTTP.
Each event is a small text block with "fields" like `data`, `event`, `id`, and `retry`, separated by blank lines.
It looks like this:
```
data: {"name": "Portal Gun", "price": 999.99}
data: {"name": "Plumbus", "price": 32.99}
```
SSE is commonly used for AI chat streaming, live notifications, logs and observability, and other cases where the server pushes updates to the client.
/// tip
If you want to stream binary data, for example video or audio, check the advanced guide: [Stream Data](../advanced/stream-data.md).
///
## Stream SSE with FastAPI { #stream-sse-with-fastapi }
To stream SSE with FastAPI, use `yield` in your *path operation function* and set `response_class=EventSourceResponse`.
Import `EventSourceResponse` from `fastapi.sse`:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[4,22] *}
Each yielded item is encoded as JSON and sent in the `data:` field of an SSE event.
If you declare the return type as `AsyncIterable[Item]`, FastAPI will use it to **validate**, **document**, and **serialize** the data using Pydantic.
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[10:12,23] *}
/// tip
As Pydantic will serialize it in the **Rust** side, you will get much higher **performance** than if you don't declare a return type.
///
### Non-async *path operation functions* { #non-async-path-operation-functions }
You can also use regular `def` functions (without `async`), and use `yield` the same way.
FastAPI will make sure it's run correctly so that it doesn't block the event loop.
As in this case the function is not async, the right return type would be `Iterable[Item]`:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[28:31] hl[29] *}
### No Return Type { #no-return-type }
You can also omit the return type. FastAPI will use the [`jsonable_encoder`](./encoder.md) to convert the data and send it.
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[34:37] hl[35] *}
## `ServerSentEvent` { #serversentevent }
If you need to set SSE fields like `event`, `id`, `retry`, or `comment`, you can yield `ServerSentEvent` objects instead of plain data.
Import `ServerSentEvent` from `fastapi.sse`:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial002_py310.py hl[4,26] *}
The `data` field is always encoded as JSON. You can pass any value that can be serialized as JSON, including Pydantic models.
## Raw Data { #raw-data }
If you need to send data **without** JSON encoding, use `raw_data` instead of `data`.
This is useful for sending pre-formatted text, log lines, or special "sentinel" values like `[DONE]`.
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial003_py310.py hl[17] *}
/// note
`data` and `raw_data` are mutually exclusive. You can only set one of them on each `ServerSentEvent`.
///
## Resuming with `Last-Event-ID` { #resuming-with-last-event-id }
When a browser reconnects after a connection drop, it sends the last received `id` in the `Last-Event-ID` header.
You can read it as a header parameter and use it to resume the stream from where the client left off:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial004_py310.py hl[25,27,31] *}
## SSE with POST { #sse-with-post }
SSE works with **any HTTP method**, not just `GET`.
This is useful for protocols like [MCP](https://modelcontextprotocol.io) that stream SSE over `POST`:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial005_py310.py hl[14] *}
## Technical Details { #technical-details }
FastAPI implements some SSE best practices out of the box.
* Send a **"keep alive" `ping` comment** every 15 seconds when there hasn't been any message, to prevent some proxies from closing the connection, as suggested in the [HTML specification: Server-Sent Events](https://html.spec.whatwg.org/multipage/server-sent-events.html#authoring-notes).
* Set the `Cache-Control: no-cache` header to **prevent caching** of the stream.
* Set a special header `X-Accel-Buffering: no` to **prevent buffering** in some proxies like Nginx.
You don't have to do anything about it, it works out of the box. 🤓
================================================
FILE: docs/en/docs/tutorial/sql-databases.md
================================================
# SQL (Relational) Databases { #sql-relational-databases }
**FastAPI** doesn't require you to use a SQL (relational) database. But you can use **any database** that you want.
Here we'll see an example using [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com/).
**SQLModel** is built on top of [SQLAlchemy](https://www.sqlalchemy.org/) and Pydantic. It was made by the same author of **FastAPI** to be the perfect match for FastAPI applications that need to use **SQL databases**.
/// tip
You could use any other SQL or NoSQL database library you want (in some cases called "ORMs"), FastAPI doesn't force you to use anything. 😎
///
As SQLModel is based on SQLAlchemy, you can easily use **any database supported** by SQLAlchemy (which makes them also supported by SQLModel), like:
* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, etc.
In this example, we'll use **SQLite**, because it uses a single file and Python has integrated support. So, you can copy this example and run it as is.
Later, for your production application, you might want to use a database server like **PostgreSQL**.
/// tip
There is an official project generator with **FastAPI** and **PostgreSQL** including a frontend and more tools: [https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template](https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template)
///
This is a very simple and short tutorial, if you want to learn about databases in general, about SQL, or more advanced features, go to the [SQLModel docs](https://sqlmodel.tiangolo.com/).
## Install `SQLModel` { #install-sqlmodel }
First, make sure you create your [virtual environment](../virtual-environments.md), activate it, and then install `sqlmodel`:
lt
* XWT
* PSGI
### El abbr da una frase completa y una explicación { #the-abbr-gives-a-full-phrase-and-an-explanation }
* MDN
* I/O.
////
//// tab | Info
Los atributos "title" de los elementos "abbr" se traducen siguiendo instrucciones específicas.
Las traducciones pueden añadir sus propios elementos "abbr" que el LLM no debe eliminar. P. ej., para explicar palabras en inglés.
Consulta la sección `### HTML abbr elements` en el prompt general en `scripts/translate.py`.
////
## Elementos HTML "dfn" { #html-dfn-elements }
* clúster
* Deep Learning
## Encabezados { #headings }
//// tab | Prueba
### Desarrolla una webapp - un tutorial { #develop-a-webapp-a-tutorial }
Hola.
### Anotaciones de tipos y -anotaciones { #type-hints-and-annotations }
Hola de nuevo.
### Superclases y subclases { #super-and-subclasses }
Hola de nuevo.
////
//// tab | Info
La única regla estricta para los encabezados es que el LLM deje la parte del hash dentro de llaves sin cambios, lo que asegura que los enlaces no se rompan.
Consulta la sección `### Headings` en el prompt general en `scripts/translate.py`.
Para instrucciones específicas del idioma, mira p. ej. la sección `### Headings` en `docs/de/llm-prompt.md`.
////
## Términos usados en la documentación { #terms-used-in-the-docs }
//// tab | Prueba
* tú
* tu
* p. ej.
* etc.
* `foo` como un `int`
* `bar` como un `str`
* `baz` como una `list`
* el Tutorial - Guía de usuario
* la Guía de usuario avanzada
* la documentación de SQLModel
* la documentación de la API
* la documentación automática
* Ciencia de datos
* Deep Learning
* Machine Learning
* Inyección de dependencias
* autenticación HTTP Basic
* HTTP Digest
* formato ISO
* el estándar JSON Schema
* el JSON Schema
* la definición del esquema
* Flujo de contraseña
* Móvil
* obsoleto
* diseñado
* inválido
* sobre la marcha
* estándar
* por defecto
* sensible a mayúsculas/minúsculas
* insensible a mayúsculas/minúsculas
* servir la aplicación
* servir la página
* la app
* la aplicación
* la request
* la response
* la response de error
* la path operation
* el decorador de path operation
* la path operation function
* el body
* el request body
* el response body
* el body JSON
* el body del formulario
* el body de archivo
* el cuerpo de la función
* el parámetro
* el parámetro del body
* el parámetro del path
* el parámetro de query
* el parámetro de cookie
* el parámetro de header
* el parámetro del formulario
* el parámetro de la función
* el evento
* el evento de inicio
* el inicio del servidor
* el evento de apagado
* el evento de lifespan
* el manejador
* el manejador de eventos
* el manejador de excepciones
* manejar
* el modelo
* el modelo de Pydantic
* el modelo de datos
* el modelo de base de datos
* el modelo de formulario
* el objeto del modelo
* la clase
* la clase base
* la clase padre
* la subclase
* la clase hija
* la clase hermana
* el método de clase
* el header
* los headers
* el header de autorización
* el header `Authorization`
* el header forwarded
* el sistema de inyección de dependencias
* la dependencia
* el dependable
* el dependiente
* limitado por I/O
* limitado por CPU
* concurrencia
* paralelismo
* multiprocesamiento
* la env var
* la variable de entorno
* el `PATH`
* la variable `PATH`
* la autenticación
* el proveedor de autenticación
* la autorización
* el formulario de autorización
* el proveedor de autorización
* el usuario se autentica
* el sistema autentica al usuario
* la CLI
* la interfaz de línea de comandos
* el servidor
* el cliente
* el proveedor en la nube
* el servicio en la nube
* el desarrollo
* las etapas de desarrollo
* el dict
* el diccionario
* la enumeración
* el enum
* el miembro del enum
* el codificador
* el decodificador
* codificar
* decodificar
* la excepción
* lanzar
* la expresión
* el statement
* el frontend
* el backend
* la discusión de GitHub
* el issue de GitHub
* el rendimiento
* la optimización de rendimiento
* el tipo de retorno
* el valor de retorno
* la seguridad
* el esquema de seguridad
* la tarea
* la tarea en segundo plano
* la función de tarea
* la plantilla
* el motor de plantillas
* la anotación de tipos
* la anotación de tipos
* el worker del servidor
* el worker de Uvicorn
* el Gunicorn Worker
* el worker process
* la worker class
* la carga de trabajo
* el despliegue
* desplegar
* el SDK
* el kit de desarrollo de software
* el `APIRouter`
* el `requirements.txt`
* el Bearer Token
* el cambio incompatible
* el bug
* el botón
* el invocable
* el código
* el commit
* el context manager
* la corrutina
* la sesión de base de datos
* el disco
* el dominio
* el motor
* el X falso
* el método HTTP GET
* el ítem
* el paquete
* el lifespan
* el lock
* el middleware
* la aplicación móvil
* el módulo
* el montaje
* la red
* el origen
* el override
* el payload
* el procesador
* la propiedad
* el proxy
* el pull request
* la query
* la RAM
* la máquina remota
* el código de estado
* el string
* la etiqueta
* el framework web
* el comodín
* devolver
* validar
////
//// tab | Info
Esta es una lista no completa y no normativa de términos (mayormente) técnicos vistos en la documentación. Puede ayudar a la persona que diseña el prompt a identificar para qué términos el LLM necesita una mano. Por ejemplo cuando sigue revirtiendo una buena traducción a una traducción subóptima. O cuando tiene problemas conjugando/declinando un término en tu idioma.
Mira p. ej. la sección `### List of English terms and their preferred German translations` en `docs/de/llm-prompt.md`.
////
================================================
FILE: docs/es/docs/about/index.md
================================================
# Acerca de { #about }
Acerca de FastAPI, su diseño, inspiración y más. 🤓
================================================
FILE: docs/es/docs/advanced/additional-responses.md
================================================
# Responses Adicionales en OpenAPI { #additional-responses-in-openapi }
/// warning | Advertencia
Este es un tema bastante avanzado.
Si estás comenzando con **FastAPI**, puede que no lo necesites.
///
Puedes declarar responses adicionales, con códigos de estado adicionales, media types, descripciones, etc.
Esos responses adicionales se incluirán en el esquema de OpenAPI, por lo que también aparecerán en la documentación de la API.
Pero para esos responses adicionales tienes que asegurarte de devolver un `Response` como `JSONResponse` directamente, con tu código de estado y contenido.
## Response Adicional con `model` { #additional-response-with-model }
Puedes pasar a tus *decoradores de path operation* un parámetro `responses`.
Recibe un `dict`: las claves son los códigos de estado para cada response (como `200`), y los valores son otros `dict`s con la información para cada uno de ellos.
Cada uno de esos `dict`s de response puede tener una clave `model`, conteniendo un modelo de Pydantic, así como `response_model`.
**FastAPI** tomará ese modelo, generará su JSON Schema y lo incluirá en el lugar correcto en OpenAPI.
Por ejemplo, para declarar otro response con un código de estado `404` y un modelo Pydantic `Message`, puedes escribir:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial001_py310.py hl[18,22] *}
/// note | Nota
Ten en cuenta que debes devolver el `JSONResponse` directamente.
///
/// info | Información
La clave `model` no es parte de OpenAPI.
**FastAPI** tomará el modelo de Pydantic de allí, generará el JSON Schema y lo colocará en el lugar correcto.
El lugar correcto es:
* En la clave `content`, que tiene como valor otro objeto JSON (`dict`) que contiene:
* Una clave con el media type, por ejemplo, `application/json`, que contiene como valor otro objeto JSON, que contiene:
* Una clave `schema`, que tiene como valor el JSON Schema del modelo, aquí es el lugar correcto.
* **FastAPI** agrega una referencia aquí a los JSON Schemas globales en otro lugar de tu OpenAPI en lugar de incluirlo directamente. De este modo, otras aplicaciones y clientes pueden usar esos JSON Schemas directamente, proporcionar mejores herramientas de generación de código, etc.
///
Los responses generadas en el OpenAPI para esta *path operation* serán:
```JSON hl_lines="3-12"
{
"responses": {
"404": {
"description": "Additional Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/Message"
}
}
}
},
"200": {
"description": "Successful Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/Item"
}
}
}
},
"422": {
"description": "Validation Error",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/HTTPValidationError"
}
}
}
}
}
}
```
Los esquemas se referencian a otro lugar dentro del esquema de OpenAPI:
```JSON hl_lines="4-16"
{
"components": {
"schemas": {
"Message": {
"title": "Message",
"required": [
"message"
],
"type": "object",
"properties": {
"message": {
"title": "Message",
"type": "string"
}
}
},
"Item": {
"title": "Item",
"required": [
"id",
"value"
],
"type": "object",
"properties": {
"id": {
"title": "Id",
"type": "string"
},
"value": {
"title": "Value",
"type": "string"
}
}
},
"ValidationError": {
"title": "ValidationError",
"required": [
"loc",
"msg",
"type"
],
"type": "object",
"properties": {
"loc": {
"title": "Location",
"type": "array",
"items": {
"type": "string"
}
},
"msg": {
"title": "Message",
"type": "string"
},
"type": {
"title": "Error Type",
"type": "string"
}
}
},
"HTTPValidationError": {
"title": "HTTPValidationError",
"type": "object",
"properties": {
"detail": {
"title": "Detail",
"type": "array",
"items": {
"$ref": "#/components/schemas/ValidationError"
}
}
}
}
}
}
}
```
## Media types adicionales para el response principal { #additional-media-types-for-the-main-response }
Puedes usar este mismo parámetro `responses` para agregar diferentes media type para el mismo response principal.
Por ejemplo, puedes agregar un media type adicional de `image/png`, declarando que tu *path operation* puede devolver un objeto JSON (con media type `application/json`) o una imagen PNG:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial002_py310.py hl[17:22,26] *}
/// note | Nota
Nota que debes devolver la imagen usando un `FileResponse` directamente.
///
/// info | Información
A menos que especifiques un media type diferente explícitamente en tu parámetro `responses`, FastAPI asumirá que el response tiene el mismo media type que la clase de response principal (por defecto `application/json`).
Pero si has especificado una clase de response personalizada con `None` como su media type, FastAPI usará `application/json` para cualquier response adicional que tenga un modelo asociado.
///
## Combinando información { #combining-information }
También puedes combinar información de response de múltiples lugares, incluyendo los parámetros `response_model`, `status_code`, y `responses`.
Puedes declarar un `response_model`, usando el código de estado por defecto `200` (o uno personalizado si lo necesitas), y luego declarar información adicional para ese mismo response en `responses`, directamente en el esquema de OpenAPI.
**FastAPI** mantendrá la información adicional de `responses` y la combinará con el JSON Schema de tu modelo.
Por ejemplo, puedes declarar un response con un código de estado `404` que usa un modelo Pydantic y tiene una `description` personalizada.
Y un response con un código de estado `200` que usa tu `response_model`, pero incluye un `example` personalizado:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial003_py310.py hl[20:31] *}
Todo se combinará e incluirá en tu OpenAPI, y se mostrará en la documentación de la API:
## Combina responses predefinidos y personalizados { #combine-predefined-responses-and-custom-ones }
Es posible que desees tener algunos responses predefinidos que se apliquen a muchas *path operations*, pero que quieras combinarlos con responses personalizados necesarios por cada *path operation*.
Para esos casos, puedes usar la técnica de Python de "desempaquetar" un `dict` con `**dict_to_unpack`:
```Python
old_dict = {
"old key": "old value",
"second old key": "second old value",
}
new_dict = {**old_dict, "new key": "new value"}
```
Aquí, `new_dict` contendrá todos los pares clave-valor de `old_dict` más el nuevo par clave-valor:
```Python
{
"old key": "old value",
"second old key": "second old value",
"new key": "new value",
}
```
Puedes usar esa técnica para reutilizar algunos responses predefinidos en tus *path operations* y combinarlos con otros personalizados adicionales.
Por ejemplo:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial004_py310.py hl[11:15,24] *}
## Más información sobre responses OpenAPI { #more-information-about-openapi-responses }
Para ver exactamente qué puedes incluir en los responses, puedes revisar estas secciones en la especificación OpenAPI:
* [Objeto de Responses de OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md#responses-object), incluye el `Response Object`.
* [Objeto de Response de OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md#response-object), puedes incluir cualquier cosa de esto directamente en cada response dentro de tu parámetro `responses`. Incluyendo `description`, `headers`, `content` (dentro de este es que declaras diferentes media types y JSON Schemas), y `links`.
================================================
FILE: docs/es/docs/advanced/additional-status-codes.md
================================================
# Códigos de Estado Adicionales { #additional-status-codes }
Por defecto, **FastAPI** devolverá los responses usando un `JSONResponse`, colocando el contenido que devuelves desde tu *path operation* dentro de ese `JSONResponse`.
Usará el código de estado por defecto o el que configures en tu *path operation*.
## Códigos de estado adicionales { #additional-status-codes_1 }
Si quieres devolver códigos de estado adicionales aparte del principal, puedes hacerlo devolviendo un `Response` directamente, como un `JSONResponse`, y configurando el código de estado adicional directamente.
Por ejemplo, supongamos que quieres tener una *path operation* que permita actualizar elementos, y devuelva códigos de estado HTTP de 200 "OK" cuando sea exitoso.
Pero también quieres que acepte nuevos elementos. Y cuando los elementos no existían antes, los crea y devuelve un código de estado HTTP de 201 "Created".
Para lograr eso, importa `JSONResponse`, y devuelve tu contenido allí directamente, configurando el `status_code` que deseas:
{* ../../docs_src/additional_status_codes/tutorial001_an_py310.py hl[4,25] *}
/// warning | Advertencia
Cuando devuelves un `Response` directamente, como en el ejemplo anterior, se devuelve directamente.
No se serializará con un modelo, etc.
Asegúrate de que tenga los datos que deseas que tenga y que los valores sean JSON válidos (si estás usando `JSONResponse`).
///
/// note | Detalles Técnicos
También podrías usar `from starlette.responses import JSONResponse`.
**FastAPI** proporciona los mismos `starlette.responses` que `fastapi.responses` solo como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero la mayoría de los responses disponibles provienen directamente de Starlette. Lo mismo con `status`.
///
## OpenAPI y documentación de API { #openapi-and-api-docs }
Si devuelves códigos de estado adicionales y responses directamente, no se incluirán en el esquema de OpenAPI (la documentación de la API), porque FastAPI no tiene una forma de saber de antemano qué vas a devolver.
Pero puedes documentarlo en tu código, usando: [Responses Adicionales](additional-responses.md).
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FILE: docs/es/docs/advanced/advanced-dependencies.md
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# Dependencias Avanzadas { #advanced-dependencies }
## Dependencias con parámetros { #parameterized-dependencies }
Todas las dependencias que hemos visto son una función o clase fija.
Pero podría haber casos en los que quieras poder establecer parámetros en la dependencia, sin tener que declarar muchas funciones o clases diferentes.
Imaginemos que queremos tener una dependencia que revise si el parámetro de query `q` contiene algún contenido fijo.
Pero queremos poder parametrizar ese contenido fijo.
## Una *instance* "callable" { #a-callable-instance }
En Python hay una forma de hacer que una instance de una clase sea un "callable".
No la clase en sí (que ya es un callable), sino una instance de esa clase.
Para hacer eso, declaramos un método `__call__`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[12] *}
En este caso, este `__call__` es lo que **FastAPI** usará para comprobar parámetros adicionales y sub-dependencias, y es lo que llamará para pasar un valor al parámetro en tu *path operation function* más adelante.
## Parametrizar la instance { #parameterize-the-instance }
Y ahora, podemos usar `__init__` para declarar los parámetros de la instance que podemos usar para "parametrizar" la dependencia:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[9] *}
En este caso, **FastAPI** nunca tocará ni se preocupará por `__init__`, lo usaremos directamente en nuestro código.
## Crear una instance { #create-an-instance }
Podríamos crear una instance de esta clase con:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[18] *}
Y de esa manera podemos "parametrizar" nuestra dependencia, que ahora tiene `"bar"` dentro de ella, como el atributo `checker.fixed_content`.
## Usar la instance como una dependencia { #use-the-instance-as-a-dependency }
Luego, podríamos usar este `checker` en un `Depends(checker)`, en lugar de `Depends(FixedContentQueryChecker)`, porque la dependencia es la instance, `checker`, no la clase en sí.
Y al resolver la dependencia, **FastAPI** llamará a este `checker` así:
```Python
checker(q="somequery")
```
...y pasará lo que eso retorne como el valor de la dependencia en nuestra *path operation function* como el parámetro `fixed_content_included`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[22] *}
/// tip | Consejo
Todo esto podría parecer complicado. Y puede que no esté muy claro cómo es útil aún.
Estos ejemplos son intencionalmente simples, pero muestran cómo funciona todo.
En los capítulos sobre seguridad, hay funciones utilitarias que se implementan de esta misma manera.
Si entendiste todo esto, ya sabes cómo funcionan por debajo esas herramientas de utilidad para seguridad.
///
## Dependencias con `yield`, `HTTPException`, `except` y Tareas en segundo plano { #dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks }
/// warning | Advertencia
Muy probablemente no necesites estos detalles técnicos.
Estos detalles son útiles principalmente si tenías una aplicación de FastAPI anterior a la 0.121.0 y estás enfrentando problemas con dependencias con `yield`.
///
Las dependencias con `yield` han evolucionado con el tiempo para cubrir diferentes casos de uso y arreglar algunos problemas; aquí tienes un resumen de lo que ha cambiado.
### Dependencias con `yield` y `scope` { #dependencies-with-yield-and-scope }
En la versión 0.121.0, FastAPI agregó soporte para `Depends(scope="function")` para dependencias con `yield`.
Usando `Depends(scope="function")`, el código de salida después de `yield` se ejecuta justo después de que la *path operation function* termina, antes de que la response se envíe de vuelta al cliente.
Y al usar `Depends(scope="request")` (el valor por defecto), el código de salida después de `yield` se ejecuta después de que la response es enviada.
Puedes leer más al respecto en la documentación de [Dependencias con `yield` - Salida temprana y `scope`](../tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md#early-exit-and-scope).
### Dependencias con `yield` y `StreamingResponse`, detalles técnicos { #dependencies-with-yield-and-streamingresponse-technical-details }
Antes de FastAPI 0.118.0, si usabas una dependencia con `yield`, ejecutaba el código de salida después de que la *path operation function* retornaba pero justo antes de enviar la response.
La intención era evitar retener recursos por más tiempo del necesario, esperando a que la response viajara por la red.
Este cambio también significaba que si retornabas un `StreamingResponse`, el código de salida de la dependencia con `yield` ya se habría ejecutado.
Por ejemplo, si tenías una sesión de base de datos en una dependencia con `yield`, el `StreamingResponse` no podría usar esa sesión mientras hace streaming de datos porque la sesión ya se habría cerrado en el código de salida después de `yield`.
Este comportamiento se revirtió en la 0.118.0, para hacer que el código de salida después de `yield` se ejecute después de que la response sea enviada.
/// info | Información
Como verás abajo, esto es muy similar al comportamiento anterior a la versión 0.106.0, pero con varias mejoras y arreglos de bugs para casos límite.
///
#### Casos de uso con salida temprana del código { #use-cases-with-early-exit-code }
Hay algunos casos de uso con condiciones específicas que podrían beneficiarse del comportamiento antiguo de ejecutar el código de salida de dependencias con `yield` antes de enviar la response.
Por ejemplo, imagina que tienes código que usa una sesión de base de datos en una dependencia con `yield` solo para verificar un usuario, pero la sesión de base de datos no se vuelve a usar en la *path operation function*, solo en la dependencia, y la response tarda mucho en enviarse, como un `StreamingResponse` que envía datos lentamente, pero que por alguna razón no usa la base de datos.
En este caso, la sesión de base de datos se mantendría hasta que la response termine de enviarse, pero si no la usas, entonces no sería necesario mantenerla.
Así es como se vería:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py *}
El código de salida, el cierre automático de la `Session` en:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[19:21] *}
...se ejecutaría después de que la response termine de enviar los datos lentos:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[30:38] hl[31:33] *}
Pero como `generate_stream()` no usa la sesión de base de datos, no es realmente necesario mantener la sesión abierta mientras se envía la response.
Si tienes este caso de uso específico usando SQLModel (o SQLAlchemy), podrías cerrar explícitamente la sesión después de que ya no la necesites:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial014_an_py310.py ln[24:28] hl[28] *}
De esa manera la sesión liberaría la conexión a la base de datos, para que otras requests puedan usarla.
Si tienes un caso de uso diferente que necesite salir temprano desde una dependencia con `yield`, por favor crea una [Pregunta de Discusión en GitHub](https://github.com/fastapi/fastapi/discussions/new?category=questions) con tu caso de uso específico y por qué te beneficiaría tener cierre temprano para dependencias con `yield`.
Si hay casos de uso convincentes para el cierre temprano en dependencias con `yield`, consideraría agregar una nueva forma de optar por el cierre temprano.
### Dependencias con `yield` y `except`, detalles técnicos { #dependencies-with-yield-and-except-technical-details }
Antes de FastAPI 0.110.0, si usabas una dependencia con `yield`, y luego capturabas una excepción con `except` en esa dependencia, y no volvías a elevar la excepción, la excepción se elevaría/remitiría automáticamente a cualquier manejador de excepciones o al manejador de error interno del servidor.
Esto cambió en la versión 0.110.0 para arreglar consumo de memoria no manejado por excepciones reenviadas sin un manejador (errores internos del servidor), y para hacerlo consistente con el comportamiento del código Python normal.
### Tareas en segundo plano y dependencias con `yield`, detalles técnicos { #background-tasks-and-dependencies-with-yield-technical-details }
Antes de FastAPI 0.106.0, elevar excepciones después de `yield` no era posible, el código de salida en dependencias con `yield` se ejecutaba después de que la response era enviada, por lo que [Manejadores de Excepciones](../tutorial/handling-errors.md#install-custom-exception-handlers) ya habrían corrido.
Esto se diseñó así principalmente para permitir usar los mismos objetos devueltos con `yield` por las dependencias dentro de tareas en segundo plano, porque el código de salida se ejecutaría después de que las tareas en segundo plano terminaran.
Esto cambió en FastAPI 0.106.0 con la intención de no retener recursos mientras se espera a que la response viaje por la red.
/// tip | Consejo
Adicionalmente, una tarea en segundo plano normalmente es un conjunto independiente de lógica que debería manejarse por separado, con sus propios recursos (por ejemplo, su propia conexión a la base de datos).
Así, probablemente tendrás un código más limpio.
///
Si solías depender de este comportamiento, ahora deberías crear los recursos para las tareas en segundo plano dentro de la propia tarea en segundo plano, y usar internamente solo datos que no dependan de los recursos de dependencias con `yield`.
Por ejemplo, en lugar de usar la misma sesión de base de datos, crearías una nueva sesión de base de datos dentro de la tarea en segundo plano, y obtendrías los objetos de la base de datos usando esta nueva sesión. Y entonces, en lugar de pasar el objeto de la base de datos como parámetro a la función de la tarea en segundo plano, pasarías el ID de ese objeto y luego obtendrías el objeto de nuevo dentro de la función de la tarea en segundo plano.
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FILE: docs/es/docs/advanced/advanced-python-types.md
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# Tipos avanzados de Python { #advanced-python-types }
Aquí tienes algunas ideas adicionales que podrían ser útiles al trabajar con tipos de Python.
## Usar `Union` u `Optional` { #using-union-or-optional }
Si por alguna razón tu código no puede usar `|`, por ejemplo si no está en una anotación de tipos sino en algo como `response_model=`, en lugar de usar la barra vertical (`|`) puedes usar `Union` de `typing`.
Por ejemplo, podrías declarar que algo podría ser un `str` o `None`:
```python
from typing import Union
def say_hi(name: Union[str, None]):
print(f"Hi {name}!")
```
`typing` también tiene un atajo para declarar que algo podría ser `None`, con `Optional`.
Aquí va un Consejo desde mi punto de vista muy subjetivo:
* 🚨 Evita usar `Optional[SomeType]`
* En su lugar ✨ **usa `Union[SomeType, None]`** ✨.
Ambas son equivalentes y por debajo son lo mismo, pero recomendaría `Union` en lugar de `Optional` porque la palabra "**optional**" parecería implicar que el valor es opcional, y en realidad significa "puede ser `None`", incluso si no es opcional y sigue siendo requerido.
Creo que `Union[SomeType, None]` es más explícito respecto a lo que significa.
Se trata solo de palabras y nombres. Pero esas palabras pueden afectar cómo tú y tu equipo piensan sobre el código.
Como ejemplo, tomemos esta función:
```python
from typing import Optional
def say_hi(name: Optional[str]):
print(f"Hey {name}!")
```
El parámetro `name` está definido como `Optional[str]`, pero **no es opcional**, no puedes llamar a la función sin el parámetro:
```Python
say_hi() # ¡Oh, no, esto lanza un error! 😱
```
El parámetro `name` **sigue siendo requerido** (no es *opcional*) porque no tiene un valor por defecto. Aun así, `name` acepta `None` como valor:
```Python
say_hi(name=None) # Esto funciona, None es válido 🎉
```
La buena noticia es que, en la mayoría de los casos, podrás simplemente usar `|` para definir uniones de tipos:
```python
def say_hi(name: str | None):
print(f"Hey {name}!")
```
Así que, normalmente no tienes que preocuparte por nombres como `Optional` y `Union`. 😎
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FILE: docs/es/docs/advanced/async-tests.md
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# Tests Asíncronos { #async-tests }
Ya has visto cómo probar tus aplicaciones de **FastAPI** usando el `TestClient` proporcionado. Hasta ahora, solo has visto cómo escribir tests sincrónicos, sin usar funciones `async`.
Poder usar funciones asíncronas en tus tests puede ser útil, por ejemplo, cuando consultas tu base de datos de forma asíncrona. Imagina que quieres probar el envío de requests a tu aplicación FastAPI y luego verificar que tu backend escribió exitosamente los datos correctos en la base de datos, mientras usas un paquete de base de datos asíncrono.
Veamos cómo podemos hacer que esto funcione.
## pytest.mark.anyio { #pytest-mark-anyio }
Si queremos llamar funciones asíncronas en nuestros tests, nuestras funciones de test tienen que ser asíncronas. AnyIO proporciona un plugin útil para esto, que nos permite especificar que algunas funciones de test deben ser llamadas de manera asíncrona.
## HTTPX { #httpx }
Incluso si tu aplicación de **FastAPI** usa funciones `def` normales en lugar de `async def`, sigue siendo una aplicación `async` por debajo.
El `TestClient` hace algo de magia interna para llamar a la aplicación FastAPI asíncrona en tus funciones de test `def` normales, usando pytest estándar. Pero esa magia ya no funciona cuando lo usamos dentro de funciones asíncronas. Al ejecutar nuestros tests de manera asíncrona, ya no podemos usar el `TestClient` dentro de nuestras funciones de test.
El `TestClient` está basado en [HTTPX](https://www.python-httpx.org), y afortunadamente, podemos usarlo directamente para probar la API.
## Ejemplo { #example }
Para un ejemplo simple, consideremos una estructura de archivos similar a la descrita en [Aplicaciones Más Grandes](../tutorial/bigger-applications.md) y [Testing](../tutorial/testing.md):
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ └── test_main.py
```
El archivo `main.py` tendría:
{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/main.py *}
El archivo `test_main.py` tendría los tests para `main.py`, podría verse así ahora:
{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/test_main.py *}
## Ejecútalo { #run-it }
Puedes ejecutar tus tests como de costumbre vía:
Pero si accedemos a la UI de los docs en la URL "oficial" usando el proxy con puerto `9999`, en `/api/v1/docs`, ¡funciona correctamente! 🎉
Puedes verificarlo en [http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs](http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs):
Justo como queríamos. ✔️
Esto es porque FastAPI usa este `root_path` para crear el `server` por defecto en OpenAPI con la URL proporcionada por `root_path`.
## Servidores adicionales { #additional-servers }
/// warning | Advertencia
Este es un caso de uso más avanzado. Siéntete libre de omitirlo.
///
Por defecto, **FastAPI** creará un `server` en el esquema de OpenAPI con la URL para el `root_path`.
Pero también puedes proporcionar otros `servers` alternativos, por ejemplo, si deseas que *la misma* UI de los docs interactúe con un entorno de pruebas y de producción.
Si pasas una lista personalizada de `servers` y hay un `root_path` (porque tu API existe detrás de un proxy), **FastAPI** insertará un "server" con este `root_path` al comienzo de la lista.
Por ejemplo:
{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial003_py310.py hl[4:7] *}
Generará un esquema de OpenAPI como:
```JSON hl_lines="5-7"
{
"openapi": "3.1.0",
// Más cosas aquí
"servers": [
{
"url": "/api/v1"
},
{
"url": "https://stag.example.com",
"description": "Staging environment"
},
{
"url": "https://prod.example.com",
"description": "Production environment"
}
],
"paths": {
// Más cosas aquí
}
}
```
/// tip | Consejo
Observa el server auto-generado con un valor `url` de `/api/v1`, tomado del `root_path`.
///
En la UI de los docs en [http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs](http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs) se vería como:
/// tip | Consejo
La UI de los docs interactuará con el server que selecciones.
///
/// note | Detalles Técnicos
La propiedad `servers` en la especificación de OpenAPI es opcional.
Si no especificas el parámetro `servers` y `root_path` es igual a `/`, la propiedad `servers` en el esquema de OpenAPI generado se omitirá por completo por defecto, lo cual es equivalente a un único server con un valor `url` de `/`.
///
### Desactivar el server automático de `root_path` { #disable-automatic-server-from-root-path }
Si no quieres que **FastAPI** incluya un server automático usando el `root_path`, puedes usar el parámetro `root_path_in_servers=False`:
{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial004_py310.py hl[9] *}
y entonces no lo incluirá en el esquema de OpenAPI.
## Montando una sub-aplicación { #mounting-a-sub-application }
Si necesitas montar una sub-aplicación (como se describe en [Aplicaciones secundarias - Monturas](sub-applications.md)) mientras usas un proxy con `root_path`, puedes hacerlo normalmente, como esperarías.
FastAPI usará internamente el `root_path` de manera inteligente, así que simplemente funcionará. ✨
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FILE: docs/es/docs/advanced/custom-response.md
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# Response Personalizado - HTML, Stream, Archivo, otros { #custom-response-html-stream-file-others }
Por defecto, **FastAPI** devolverá responses JSON.
Puedes sobrescribirlo devolviendo un `Response` directamente como se ve en [Devolver una Response directamente](response-directly.md).
Pero si devuelves un `Response` directamente (o cualquier subclase, como `JSONResponse`), los datos no se convertirán automáticamente (incluso si declaras un `response_model`), y la documentación no se generará automáticamente (por ejemplo, incluyendo el "media type" específico, en el HTTP header `Content-Type` como parte del OpenAPI generado).
Pero también puedes declarar el `Response` que quieres usar (por ejemplo, cualquier subclase de `Response`), en el *path operation decorator* usando el parámetro `response_class`.
Los contenidos que devuelvas desde tu *path operation function* se colocarán dentro de esa `Response`.
/// note | Nota
Si usas una clase de response sin media type, FastAPI esperará que tu response no tenga contenido, por lo que no documentará el formato del response en su OpenAPI generado.
///
## Responses JSON { #json-responses }
Por defecto FastAPI devuelve responses JSON.
Si declaras un [Response Model](../tutorial/response-model.md) FastAPI lo usará para serializar los datos a JSON, usando Pydantic.
Si no declaras un response model, FastAPI usará el `jsonable_encoder` explicado en [Codificador Compatible con JSON](../tutorial/encoder.md) y lo pondrá en un `JSONResponse`.
Si declaras un `response_class` con un media type JSON (`application/json`), como es el caso con `JSONResponse`, los datos que devuelvas se convertirán automáticamente (y serán filtrados) con cualquier `response_model` de Pydantic que hayas declarado en el *path operation decorator*. Pero los datos no se serializarán a bytes JSON con Pydantic, en su lugar se convertirán con el `jsonable_encoder` y luego se pasarán a la clase `JSONResponse`, que los serializará a bytes usando la librería JSON estándar de Python.
### Rendimiento JSON { #json-performance }
En resumen, si quieres el máximo rendimiento, usa un [Response Model](../tutorial/response-model.md) y no declares un `response_class` en el *path operation decorator*.
{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py ln[15:17] hl[16] *}
## Response HTML { #html-response }
Para devolver un response con HTML directamente desde **FastAPI**, usa `HTMLResponse`.
* Importa `HTMLResponse`.
* Pasa `HTMLResponse` como parámetro `response_class` de tu *path operation decorator*.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial002_py310.py hl[2,7] *}
/// info | Información
El parámetro `response_class` también se utilizará para definir el "media type" del response.
En este caso, el HTTP header `Content-Type` se establecerá en `text/html`.
Y se documentará así en OpenAPI.
///
### Devuelve una `Response` { #return-a-response }
Como se ve en [Devolver una Response directamente](response-directly.md), también puedes sobrescribir el response directamente en tu *path operation*, devolviéndolo.
El mismo ejemplo de arriba, devolviendo una `HTMLResponse`, podría verse así:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial003_py310.py hl[2,7,19] *}
/// warning | Advertencia
Una `Response` devuelta directamente por tu *path operation function* no se documentará en OpenAPI (por ejemplo, el `Content-Type` no se documentará) y no será visible en la documentación interactiva automática.
///
/// info | Información
Por supuesto, el `Content-Type` header real, el código de estado, etc., provendrán del objeto `Response` que devolviste.
///
### Documenta en OpenAPI y sobrescribe `Response` { #document-in-openapi-and-override-response }
Si quieres sobrescribir el response desde dentro de la función pero al mismo tiempo documentar el "media type" en OpenAPI, puedes usar el parámetro `response_class` Y devolver un objeto `Response`.
El `response_class` solo se usará para documentar el OpenAPI *path operation*, pero tu `Response` se usará tal cual.
#### Devuelve un `HTMLResponse` directamente { #return-an-htmlresponse-directly }
Por ejemplo, podría ser algo así:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial004_py310.py hl[7,21,23] *}
En este ejemplo, la función `generate_html_response()` ya genera y devuelve una `Response` en lugar de devolver el HTML en un `str`.
Al devolver el resultado de llamar a `generate_html_response()`, ya estás devolviendo una `Response` que sobrescribirá el comportamiento por defecto de **FastAPI**.
Pero como pasaste `HTMLResponse` en el `response_class` también, **FastAPI** sabrá cómo documentarlo en OpenAPI y la documentación interactiva como HTML con `text/html`:
## Responses disponibles { #available-responses }
Aquí hay algunos de los responses disponibles.
Ten en cuenta que puedes usar `Response` para devolver cualquier otra cosa, o incluso crear una sub-clase personalizada.
/// note | Nota Técnica
También podrías usar `from starlette.responses import HTMLResponse`.
**FastAPI** proporciona los mismos `starlette.responses` como `fastapi.responses` solo como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero la mayoría de los responses disponibles vienen directamente de Starlette.
///
### `Response` { #response }
La clase principal `Response`, todos los otros responses heredan de ella.
Puedes devolverla directamente.
Acepta los siguientes parámetros:
* `content` - Un `str` o `bytes`.
* `status_code` - Un código de estado HTTP `int`.
* `headers` - Un `dict` de strings.
* `media_type` - Un `str` que da el media type. Por ejemplo, `"text/html"`.
FastAPI (de hecho Starlette) incluirá automáticamente un header Content-Length. También incluirá un header Content-Type, basado en el `media_type` y añadiendo un conjunto de caracteres para tipos de texto.
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}
### `HTMLResponse` { #htmlresponse }
Toma algún texto o bytes y devuelve un response HTML, como leíste arriba.
### `PlainTextResponse` { #plaintextresponse }
Toma algún texto o bytes y devuelve un response de texto plano.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial005_py310.py hl[2,7,9] *}
### `JSONResponse` { #jsonresponse }
Toma algunos datos y devuelve un response codificado como `application/json`.
Este es el response usado por defecto en **FastAPI**, como leíste arriba.
/// note | Nota Técnica
Pero si declaras un response model o un tipo de retorno, eso se usará directamente para serializar los datos a JSON, y se devolverá directamente un response con el media type correcto para JSON, sin usar la clase `JSONResponse`.
Esta es la forma ideal de obtener el mejor rendimiento.
///
### `RedirectResponse` { #redirectresponse }
Devuelve una redirección HTTP. Usa un código de estado 307 (Redirección Temporal) por defecto.
Puedes devolver un `RedirectResponse` directamente:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006_py310.py hl[2,9] *}
---
O puedes usarlo en el parámetro `response_class`:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006b_py310.py hl[2,7,9] *}
Si haces eso, entonces puedes devolver la URL directamente desde tu *path operation* function.
En este caso, el `status_code` utilizado será el por defecto para `RedirectResponse`, que es `307`.
---
También puedes usar el parámetro `status_code` combinado con el parámetro `response_class`:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006c_py310.py hl[2,7,9] *}
### `StreamingResponse` { #streamingresponse }
Toma un generador `async` o un generador/iterador normal (una función con `yield`) y transmite el cuerpo del response.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial007_py310.py hl[3,16] *}
/// note | Nota Técnica
Una tarea `async` solo puede cancelarse cuando llega a un `await`. Si no hay `await`, el generador (función con `yield`) no se puede cancelar correctamente y puede seguir ejecutándose incluso después de solicitar la cancelación.
Como este pequeño ejemplo no necesita ninguna sentencia `await`, añadimos un `await anyio.sleep(0)` para darle al loop de eventos la oportunidad de manejar la cancelación.
Esto sería aún más importante con streams grandes o infinitos.
///
/// tip | Consejo
En lugar de devolver un `StreamingResponse` directamente, probablemente deberías seguir el estilo en [Stream Data](./stream-data.md), es mucho más conveniente y maneja la cancelación por detrás de escena por ti.
Si estás transmitiendo JSON Lines, sigue el tutorial [Stream JSON Lines](../tutorial/stream-json-lines.md).
///
### `FileResponse` { #fileresponse }
Transmite un archivo asincrónicamente como response.
Toma un conjunto diferente de argumentos para crear un instance que los otros tipos de response:
* `path` - La path del archivo para el archivo a transmitir.
* `headers` - Cualquier header personalizado para incluir, como un diccionario.
* `media_type` - Un string que da el media type. Si no se establece, se usará el nombre de archivo o la path para inferir un media type.
* `filename` - Si se establece, se incluirá en el response `Content-Disposition`.
Los responses de archivos incluirán los headers apropiados `Content-Length`, `Last-Modified` y `ETag`.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009_py310.py hl[2,10] *}
También puedes usar el parámetro `response_class`:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009b_py310.py hl[2,8,10] *}
En este caso, puedes devolver la path del archivo directamente desde tu *path operation* function.
## Clase de response personalizada { #custom-response-class }
Puedes crear tu propia clase de response personalizada, heredando de `Response` y usándola.
Por ejemplo, digamos que quieres usar [`orjson`](https://github.com/ijl/orjson) con algunas configuraciones.
Digamos que quieres que devuelva JSON con sangría y formato, por lo que quieres usar la opción de orjson `orjson.OPT_INDENT_2`.
Podrías crear un `CustomORJSONResponse`. Lo principal que tienes que hacer es crear un método `Response.render(content)` que devuelva el contenido como `bytes`:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009c_py310.py hl[9:14,17] *}
Ahora en lugar de devolver:
```json
{"message": "Hello World"}
```
...este response devolverá:
```json
{
"message": "Hello World"
}
```
Por supuesto, probablemente encontrarás formas mucho mejores de aprovechar esto que formatear JSON. 😉
### `orjson` o Response Model { #orjson-or-response-model }
Si lo que buscas es rendimiento, probablemente te convenga más usar un [Response Model](../tutorial/response-model.md) que un response con `orjson`.
Con un response model, FastAPI usará Pydantic para serializar los datos a JSON, sin pasos intermedios, como convertirlos con `jsonable_encoder`, que ocurriría en cualquier otro caso.
Y por debajo, Pydantic usa los mismos mecanismos en Rust que `orjson` para serializar a JSON, así que ya obtendrás el mejor rendimiento con un response model.
## Clase de response por defecto { #default-response-class }
Al crear una instance de la clase **FastAPI** o un `APIRouter`, puedes especificar qué clase de response usar por defecto.
El parámetro que define esto es `default_response_class`.
En el ejemplo a continuación, **FastAPI** usará `HTMLResponse` por defecto, en todas las *path operations*, en lugar de JSON.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial010_py310.py hl[2,4] *}
/// tip | Consejo
Todavía puedes sobrescribir `response_class` en *path operations* como antes.
///
## Documentación adicional { #additional-documentation }
También puedes declarar el media type y muchos otros detalles en OpenAPI usando `responses`: [Responses Adicionales en OpenAPI](additional-responses.md).
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FILE: docs/es/docs/advanced/dataclasses.md
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# Usando Dataclasses { #using-dataclasses }
FastAPI está construido sobre **Pydantic**, y te he estado mostrando cómo usar modelos de Pydantic para declarar requests y responses.
Pero FastAPI también soporta el uso de [`dataclasses`](https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html) de la misma manera:
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}
Esto sigue siendo soportado gracias a **Pydantic**, ya que tiene [soporte interno para `dataclasses`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel).
Así que, incluso con el código anterior que no usa Pydantic explícitamente, FastAPI está usando Pydantic para convertir esos dataclasses estándar en su propia versión de dataclasses de Pydantic.
Y por supuesto, soporta lo mismo:
* validación de datos
* serialización de datos
* documentación de datos, etc.
Esto funciona de la misma manera que con los modelos de Pydantic. Y en realidad se logra de la misma manera internamente, utilizando Pydantic.
/// info | Información
Ten en cuenta que los dataclasses no pueden hacer todo lo que los modelos de Pydantic pueden hacer.
Así que, podrías necesitar seguir usando modelos de Pydantic.
Pero si tienes un montón de dataclasses por ahí, este es un buen truco para usarlos para potenciar una API web usando FastAPI. 🤓
///
## Dataclasses en `response_model` { #dataclasses-in-response-model }
También puedes usar `dataclasses` en el parámetro `response_model`:
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}
El dataclass será automáticamente convertido a un dataclass de Pydantic.
De esta manera, su esquema aparecerá en la interfaz de usuario de la documentación de la API:
## Dataclasses en Estructuras de Datos Anidadas { #dataclasses-in-nested-data-structures }
También puedes combinar `dataclasses` con otras anotaciones de tipos para crear estructuras de datos anidadas.
En algunos casos, todavía podrías tener que usar la versión de `dataclasses` de Pydantic. Por ejemplo, si tienes errores con la documentación de la API generada automáticamente.
En ese caso, simplemente puedes intercambiar los `dataclasses` estándar con `pydantic.dataclasses`, que es un reemplazo directo:
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}
1. Todavía importamos `field` de los `dataclasses` estándar.
2. `pydantic.dataclasses` es un reemplazo directo para `dataclasses`.
3. El dataclass `Author` incluye una lista de dataclasses `Item`.
4. El dataclass `Author` se usa como el parámetro `response_model`.
5. Puedes usar otras anotaciones de tipos estándar con dataclasses como el request body.
En este caso, es una lista de dataclasses `Item`.
6. Aquí estamos regresando un diccionario que contiene `items`, que es una lista de dataclasses.
FastAPI todavía es capaz de serializar los datos a JSON.
7. Aquí el `response_model` está usando una anotación de tipo de una lista de dataclasses `Author`.
Nuevamente, puedes combinar `dataclasses` con anotaciones de tipos estándar.
8. Nota que esta *path operation function* usa `def` regular en lugar de `async def`.
Como siempre, en FastAPI puedes combinar `def` y `async def` según sea necesario.
Si necesitas un repaso sobre cuándo usar cuál, revisa la sección _"¿Con prisa?"_ en la documentación sobre [`async` y `await`](../async.md#in-a-hurry).
9. Esta *path operation function* no está devolviendo dataclasses (aunque podría), sino una lista de diccionarios con datos internos.
FastAPI usará el parámetro `response_model` (que incluye dataclasses) para convertir el response.
Puedes combinar `dataclasses` con otras anotaciones de tipos en muchas combinaciones diferentes para formar estructuras de datos complejas.
Revisa las anotaciones en el código arriba para ver más detalles específicos.
## Aprende Más { #learn-more }
También puedes combinar `dataclasses` con otros modelos de Pydantic, heredar de ellos, incluirlos en tus propios modelos, etc.
Para saber más, revisa la [documentación de Pydantic sobre dataclasses](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/).
## Versión { #version }
Esto está disponible desde la versión `0.67.0` de FastAPI. 🔖
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FILE: docs/es/docs/advanced/events.md
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# Eventos de Lifespan { #lifespan-events }
Puedes definir lógica (código) que debería ser ejecutada antes de que la aplicación **inicie**. Esto significa que este código será ejecutado **una vez**, **antes** de que la aplicación **comience a recibir requests**.
De la misma manera, puedes definir lógica (código) que debería ser ejecutada cuando la aplicación esté **cerrándose**. En este caso, este código será ejecutado **una vez**, **después** de haber manejado posiblemente **muchos requests**.
Debido a que este código se ejecuta antes de que la aplicación **comience** a tomar requests, y justo después de que **termine** de manejarlos, cubre todo el **lifespan** de la aplicación (la palabra "lifespan" será importante en un momento 😉).
Esto puede ser muy útil para configurar **recursos** que necesitas usar para toda la app, y que son **compartidos** entre requests, y/o que necesitas **limpiar** después. Por ejemplo, un pool de conexiones a una base de datos, o cargando un modelo de machine learning compartido.
## Caso de Uso { #use-case }
Empecemos con un ejemplo de **caso de uso** y luego veamos cómo resolverlo con esto.
Imaginemos que tienes algunos **modelos de machine learning** que quieres usar para manejar requests. 🤖
Los mismos modelos son compartidos entre requests, por lo que no es un modelo por request, o uno por usuario o algo similar.
Imaginemos que cargar el modelo puede **tomar bastante tiempo**, porque tiene que leer muchos **datos del disco**. Entonces no quieres hacerlo para cada request.
Podrías cargarlo en el nivel superior del módulo/archivo, pero eso también significaría que **cargaría el modelo** incluso si solo estás ejecutando una simple prueba automatizada, entonces esa prueba sería **lenta** porque tendría que esperar a que el modelo se cargue antes de poder ejecutar una parte independiente del código.
Eso es lo que resolveremos, vamos a cargar el modelo antes de que los requests sean manejados, pero solo justo antes de que la aplicación comience a recibir requests, no mientras el código se está cargando.
## Lifespan { #lifespan }
Puedes definir esta lógica de *startup* y *shutdown* usando el parámetro `lifespan` de la app de `FastAPI`, y un "context manager" (te mostraré lo que es en un momento).
Comencemos con un ejemplo y luego veámoslo en detalle.
Creamos una función asíncrona `lifespan()` con `yield` así:
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[16,19] *}
Aquí estamos simulando la operación costosa de *startup* de cargar el modelo poniendo la función del (falso) modelo en el diccionario con modelos de machine learning antes del `yield`. Este código será ejecutado **antes** de que la aplicación **comience a tomar requests**, durante el *startup*.
Y luego, justo después del `yield`, quitaremos el modelo de memoria. Este código será ejecutado **después** de que la aplicación **termine de manejar requests**, justo antes del *shutdown*. Esto podría, por ejemplo, liberar recursos como la memoria o una GPU.
/// tip | Consejo
El `shutdown` ocurriría cuando estás **deteniendo** la aplicación.
Quizás necesites iniciar una nueva versión, o simplemente te cansaste de ejecutarla. 🤷
///
### Función de Lifespan { #lifespan-function }
Lo primero que hay que notar es que estamos definiendo una función asíncrona con `yield`. Esto es muy similar a las Dependencias con `yield`.
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[14:19] *}
La primera parte de la función, antes del `yield`, será ejecutada **antes** de que la aplicación comience.
Y la parte después del `yield` será ejecutada **después** de que la aplicación haya terminado.
### Async Context Manager { #async-context-manager }
Si revisas, la función está decorada con un `@asynccontextmanager`.
Eso convierte a la función en algo llamado un "**async context manager**".
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[1,13] *}
Un **context manager** en Python es algo que puedes usar en un statement `with`, por ejemplo, `open()` puede ser usado como un context manager:
```Python
with open("file.txt") as file:
file.read()
```
En versiones recientes de Python, también hay un **async context manager**. Lo usarías con `async with`:
```Python
async with lifespan(app):
await do_stuff()
```
Cuando creas un context manager o un async context manager como arriba, lo que hace es que, antes de entrar al bloque `with`, ejecutará el código antes del `yield`, y al salir del bloque `with`, ejecutará el código después del `yield`.
En nuestro ejemplo de código arriba, no lo usamos directamente, pero se lo pasamos a FastAPI para que lo use.
El parámetro `lifespan` de la app de `FastAPI` toma un **async context manager**, por lo que podemos pasar nuestro nuevo `lifespan` async context manager a él.
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[22] *}
## Eventos Alternativos (obsoleto) { #alternative-events-deprecated }
/// warning | Advertencia
La forma recomendada de manejar el *startup* y el *shutdown* es usando el parámetro `lifespan` de la app de `FastAPI` como se describió arriba. Si proporcionas un parámetro `lifespan`, los manejadores de eventos `startup` y `shutdown` ya no serán llamados. Es solo `lifespan` o solo los eventos, no ambos.
Probablemente puedas saltarte esta parte.
///
Hay una forma alternativa de definir esta lógica para ser ejecutada durante el *startup* y durante el *shutdown*.
Puedes definir manejadores de eventos (funciones) que necesitan ser ejecutadas antes de que la aplicación se inicie, o cuando la aplicación se está cerrando.
Estas funciones pueden ser declaradas con `async def` o `def` normal.
### Evento `startup` { #startup-event }
Para añadir una función que debería ejecutarse antes de que la aplicación inicie, declárala con el evento `"startup"`:
{* ../../docs_src/events/tutorial001_py310.py hl[8] *}
En este caso, la función manejadora del evento `startup` inicializará los ítems de la "base de datos" (solo un `dict`) con algunos valores.
Puedes añadir más de un manejador de eventos.
Y tu aplicación no comenzará a recibir requests hasta que todos los manejadores de eventos `startup` hayan completado.
### Evento `shutdown` { #shutdown-event }
Para añadir una función que debería ejecutarse cuando la aplicación se esté cerrando, declárala con el evento `"shutdown"`:
{* ../../docs_src/events/tutorial002_py310.py hl[6] *}
Aquí, la función manejadora del evento `shutdown` escribirá una línea de texto `"Application shutdown"` a un archivo `log.txt`.
/// info | Información
En la función `open()`, el `mode="a"` significa "añadir", por lo tanto, la línea será añadida después de lo que sea que esté en ese archivo, sin sobrescribir el contenido anterior.
///
/// tip | Consejo
Nota que en este caso estamos usando una función estándar de Python `open()` que interactúa con un archivo.
Entonces, involucra I/O (entrada/salida), que requiere "esperar" para que las cosas se escriban en el disco.
Pero `open()` no usa `async` y `await`.
Por eso, declaramos la función manejadora del evento con `def` estándar en vez de `async def`.
///
### `startup` y `shutdown` juntos { #startup-and-shutdown-together }
Hay una gran posibilidad de que la lógica para tu *startup* y *shutdown* esté conectada, podrías querer iniciar algo y luego finalizarlo, adquirir un recurso y luego liberarlo, etc.
Hacer eso en funciones separadas que no comparten lógica o variables juntas es más difícil ya que necesitarías almacenar valores en variables globales o trucos similares.
Debido a eso, ahora se recomienda en su lugar usar el `lifespan` como se explicó arriba.
## Detalles Técnicos { #technical-details }
Solo un detalle técnico para los nerds curiosos. 🤓
Por debajo, en la especificación técnica ASGI, esto es parte del [Protocolo de Lifespan](https://asgi.readthedocs.io/en/latest/specs/lifespan.html), y define eventos llamados `startup` y `shutdown`.
/// info | Información
Puedes leer más sobre los manejadores `lifespan` de Starlette en [la documentación de `Lifespan` de Starlette](https://www.starlette.dev/lifespan/).
Incluyendo cómo manejar el estado de lifespan que puede ser usado en otras áreas de tu código.
///
## Sub Aplicaciones { #sub-applications }
🚨 Ten en cuenta que estos eventos de lifespan (startup y shutdown) solo serán ejecutados para la aplicación principal, no para [Sub Aplicaciones - Mounts](sub-applications.md).
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FILE: docs/es/docs/advanced/generate-clients.md
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# Generando SDKs { #generating-sdks }
Como **FastAPI** está basado en la especificación **OpenAPI**, sus APIs se pueden describir en un formato estándar que muchas herramientas entienden.
Esto facilita generar **documentación** actualizada, paquetes de cliente (**SDKs**) en múltiples lenguajes y **escribir pruebas** o **flujos de automatización** que se mantengan sincronizados con tu código.
En esta guía, aprenderás a generar un **SDK de TypeScript** para tu backend con FastAPI.
## Generadores de SDKs de código abierto { #open-source-sdk-generators }
Una opción versátil es el [OpenAPI Generator](https://openapi-generator.tech/), que soporta **muchos lenguajes de programación** y puede generar SDKs a partir de tu especificación OpenAPI.
Para **clientes de TypeScript**, [Hey API](https://heyapi.dev/) es una solución diseñada específicamente, que ofrece una experiencia optimizada para el ecosistema de TypeScript.
Puedes descubrir más generadores de SDK en [OpenAPI.Tools](https://openapi.tools/#sdk).
/// tip | Consejo
FastAPI genera automáticamente especificaciones **OpenAPI 3.1**, así que cualquier herramienta que uses debe soportar esta versión.
///
## Generadores de SDKs de sponsors de FastAPI { #sdk-generators-from-fastapi-sponsors }
Esta sección destaca soluciones **respaldadas por empresas** y **venture-backed** de compañías que sponsorean FastAPI. Estos productos ofrecen **funcionalidades adicionales** e **integraciones** además de SDKs generados de alta calidad.
Al ✨ [**sponsorear FastAPI**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author) ✨, estas compañías ayudan a asegurar que el framework y su **ecosistema** se mantengan saludables y **sustentables**.
Su sponsorship también demuestra un fuerte compromiso con la **comunidad** de FastAPI (tú), mostrando que no solo les importa ofrecer un **gran servicio**, sino también apoyar un **framework robusto y próspero**, FastAPI. 🙇
Por ejemplo, podrías querer probar:
* [Speakeasy](https://speakeasy.com/editor?utm_source=fastapi+repo&utm_medium=github+sponsorship)
* [Stainless](https://www.stainless.com/?utm_source=fastapi&utm_medium=referral)
* [liblab](https://developers.liblab.com/tutorials/sdk-for-fastapi?utm_source=fastapi)
Algunas de estas soluciones también pueden ser open source u ofrecer niveles gratuitos, así que puedes probarlas sin un compromiso financiero. Hay otros generadores de SDK comerciales disponibles y se pueden encontrar en línea. 🤓
## Crea un SDK de TypeScript { #create-a-typescript-sdk }
Empecemos con una aplicación simple de FastAPI:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial001_py310.py hl[7:9,12:13,16:17,21] *}
Nota que las *path operations* definen los modelos que usan para el payload del request y el payload del response, usando los modelos `Item` y `ResponseMessage`.
### Documentación de la API { #api-docs }
Si vas a `/docs`, verás que tiene los **esquemas** para los datos a enviar en requests y recibir en responses:
Puedes ver esos esquemas porque fueron declarados con los modelos en la app.
Esa información está disponible en el **OpenAPI schema** de la app, y luego se muestra en la documentación de la API.
Y esa misma información de los modelos que está incluida en OpenAPI es lo que puede usarse para **generar el código del cliente**.
### Hey API { #hey-api }
Una vez que tenemos una app de FastAPI con los modelos, podemos usar Hey API para generar un cliente de TypeScript. La forma más rápida de hacerlo es con npx.
```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i http://localhost:8000/openapi.json -o src/client
```
Esto generará un SDK de TypeScript en `./src/client`.
Puedes aprender cómo [instalar `@hey-api/openapi-ts`](https://heyapi.dev/openapi-ts/get-started) y leer sobre el [output generado](https://heyapi.dev/openapi-ts/output) en su sitio web.
### Usar el SDK { #using-the-sdk }
Ahora puedes importar y usar el código del cliente. Podría verse así, nota que tienes autocompletado para los métodos:
También obtendrás autocompletado para el payload a enviar:
/// tip | Consejo
Nota el autocompletado para `name` y `price`, que fue definido en la aplicación de FastAPI, en el modelo `Item`.
///
Tendrás errores en línea para los datos que envíes:
El objeto de response también tendrá autocompletado:
## App de FastAPI con tags { #fastapi-app-with-tags }
En muchos casos tu app de FastAPI será más grande, y probablemente usarás tags para separar diferentes grupos de *path operations*.
Por ejemplo, podrías tener una sección para **items** y otra sección para **users**, y podrían estar separadas por tags:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial002_py310.py hl[21,26,34] *}
### Genera un Cliente TypeScript con tags { #generate-a-typescript-client-with-tags }
Si generas un cliente para una app de FastAPI usando tags, normalmente también separará el código del cliente basándose en los tags.
De esta manera podrás tener las cosas ordenadas y agrupadas correctamente para el código del cliente:
En este caso tienes:
* `ItemsService`
* `UsersService`
### Nombres de los métodos del cliente { #client-method-names }
Ahora mismo los nombres de los métodos generados como `createItemItemsPost` no se ven muy limpios:
```TypeScript
ItemsService.createItemItemsPost({name: "Plumbus", price: 5})
```
...eso es porque el generador del cliente usa el **operation ID** interno de OpenAPI para cada *path operation*.
OpenAPI requiere que cada operation ID sea único a través de todas las *path operations*, por lo que FastAPI usa el **nombre de la función**, el **path**, y el **método/operación HTTP** para generar ese operation ID, porque de esa manera puede asegurarse de que los operation IDs sean únicos.
Pero te mostraré cómo mejorar eso a continuación. 🤓
## Operation IDs personalizados y mejores nombres de métodos { #custom-operation-ids-and-better-method-names }
Puedes **modificar** la forma en que estos operation IDs son **generados** para hacerlos más simples y tener **nombres de métodos más simples** en los clientes.
En este caso tendrás que asegurarte de que cada operation ID sea **único** de alguna otra manera.
Por ejemplo, podrías asegurarte de que cada *path operation* tenga un tag, y luego generar el operation ID basado en el **tag** y el **name** de la *path operation* (el nombre de la función).
### Función personalizada para generar ID único { #custom-generate-unique-id-function }
FastAPI usa un **ID único** para cada *path operation*, se usa para el **operation ID** y también para los nombres de cualquier modelo personalizado necesario, para requests o responses.
Puedes personalizar esa función. Toma un `APIRoute` y retorna un string.
Por ejemplo, aquí está usando el primer tag (probablemente tendrás solo un tag) y el nombre de la *path operation* (el nombre de la función).
Puedes entonces pasar esa función personalizada a **FastAPI** como el parámetro `generate_unique_id_function`:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial003_py310.py hl[6:7,10] *}
### Genera un Cliente TypeScript con operation IDs personalizados { #generate-a-typescript-client-with-custom-operation-ids }
Ahora, si generas el cliente de nuevo, verás que tiene los nombres de métodos mejorados:
Como ves, los nombres de métodos ahora tienen el tag y luego el nombre de la función, ahora no incluyen información del path de la URL y la operación HTTP.
### Preprocesa la especificación OpenAPI para el generador de clientes { #preprocess-the-openapi-specification-for-the-client-generator }
El código generado aún tiene algo de **información duplicada**.
Ya sabemos que este método está relacionado con los **items** porque esa palabra está en el `ItemsService` (tomado del tag), pero aún tenemos el nombre del tag prefijado en el nombre del método también. 😕
Probablemente aún querremos mantenerlo para OpenAPI en general, ya que eso asegurará que los operation IDs sean **únicos**.
Pero para el cliente generado podríamos **modificar** los operation IDs de OpenAPI justo antes de generar los clientes, solo para hacer esos nombres de métodos más bonitos y **limpios**.
Podríamos descargar el JSON de OpenAPI a un archivo `openapi.json` y luego podríamos **remover ese tag prefijado** con un script como este:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial004_py310.py *}
//// tab | Node.js
```Javascript
{!> ../../docs_src/generate_clients/tutorial004.js!}
```
////
Con eso, los operation IDs serían renombrados de cosas como `items-get_items` a solo `get_items`, de esa manera el generador del cliente puede generar nombres de métodos más simples.
### Genera un Cliente TypeScript con el OpenAPI preprocesado { #generate-a-typescript-client-with-the-preprocessed-openapi }
Como el resultado final ahora está en un archivo `openapi.json`, necesitas actualizar la ubicación de la entrada:
```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i ./openapi.json -o src/client
```
Después de generar el nuevo cliente, ahora tendrías nombres de métodos **limpios**, con todo el **autocompletado**, **errores en línea**, etc:
## Beneficios { #benefits }
Cuando uses los clientes generados automáticamente obtendrás **autocompletado** para:
* Métodos.
* Payloads de request en el body, parámetros de query, etc.
* Payloads de response.
También tendrás **errores en línea** para todo.
Y cada vez que actualices el código del backend, y **regeneres** el frontend, tendrás las nuevas *path operations* disponibles como métodos, las antiguas eliminadas, y cualquier otro cambio se reflejará en el código generado. 🤓
Esto también significa que si algo cambió será **reflejado** automáticamente en el código del cliente. Y si haces **build** del cliente, dará error si tienes algún **desajuste** en los datos utilizados.
Así que, **detectarás muchos errores** muy temprano en el ciclo de desarrollo en lugar de tener que esperar a que los errores se muestren a tus usuarios finales en producción para luego intentar depurar dónde está el problema. ✨
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FILE: docs/es/docs/advanced/index.md
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# Guía avanzada del usuario { #advanced-user-guide }
## Funcionalidades adicionales { #additional-features }
El [Tutorial - Guía del usuario](../tutorial/index.md) principal debería ser suficiente para darte un recorrido por todas las funcionalidades principales de **FastAPI**.
En las siguientes secciones verás otras opciones, configuraciones y funcionalidades adicionales.
/// tip | Consejo
Las siguientes secciones **no son necesariamente "avanzadas"**.
Y es posible que para tu caso de uso, la solución esté en una de ellas.
///
## Lee primero el Tutorial { #read-the-tutorial-first }
Aún podrías usar la mayoría de las funcionalidades en **FastAPI** con el conocimiento del [Tutorial - Guía del usuario](../tutorial/index.md) principal.
Y las siguientes secciones asumen que ya lo leíste y que conoces esas ideas principales.
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FILE: docs/es/docs/advanced/json-base64-bytes.md
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# JSON con Bytes como Base64 { #json-with-bytes-as-base64 }
Si tu app necesita recibir y enviar datos JSON, pero necesitas incluir datos binarios en él, puedes codificarlos como base64.
## Base64 vs Archivos { #base64-vs-files }
Considera primero si puedes usar [Archivos en request](../tutorial/request-files.md) para subir datos binarios y [Response personalizada - FileResponse](./custom-response.md#fileresponse--fileresponse-) para enviar datos binarios, en lugar de codificarlos en JSON.
JSON solo puede contener strings codificados en UTF-8, así que no puede contener bytes crudos.
Base64 puede codificar datos binarios en strings, pero para hacerlo necesita usar más caracteres que los datos binarios originales, así que normalmente sería menos eficiente que los archivos normales.
Usa base64 solo si definitivamente necesitas incluir datos binarios en JSON y no puedes usar archivos para eso.
## Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes }
Puedes declarar un modelo de Pydantic con campos `bytes`, y luego usar `val_json_bytes` en la configuración del modelo para indicarle que use base64 para validar datos JSON de entrada; como parte de esa validación decodificará el string base64 en bytes.
{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:9,29:35] hl[9] *}
Si revisas `/docs`, verás que el campo `data` espera bytes codificados en base64:
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FILE: docs/es/docs/advanced/openapi-webhooks.md
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# Webhooks de OpenAPI { #openapi-webhooks }
Hay casos donde quieres decirle a los **usuarios** de tu API que tu aplicación podría llamar a *su* aplicación (enviando una request) con algunos datos, normalmente para **notificar** de algún tipo de **evento**.
Esto significa que en lugar del proceso normal de tus usuarios enviando requests a tu API, es **tu API** (o tu aplicación) la que podría **enviar requests a su sistema** (a su API, su aplicación).
Esto normalmente se llama un **webhook**.
## Pasos de los webhooks { #webhooks-steps }
El proceso normalmente es que **tú defines** en tu código cuál es el mensaje que enviarás, el **body de la request**.
También defines de alguna manera en qué **momentos** tu aplicación enviará esas requests o eventos.
Y **tus usuarios** definen de alguna manera (por ejemplo en un panel web en algún lugar) el **URL** donde tu aplicación debería enviar esas requests.
Toda la **lógica** sobre cómo registrar los URLs para webhooks y el código para realmente enviar esas requests depende de ti. Lo escribes como quieras en **tu propio código**.
## Documentando webhooks con **FastAPI** y OpenAPI { #documenting-webhooks-with-fastapi-and-openapi }
Con **FastAPI**, usando OpenAPI, puedes definir los nombres de estos webhooks, los tipos de operaciones HTTP que tu aplicación puede enviar (por ejemplo, `POST`, `PUT`, etc.) y los **bodies** de las requests que tu aplicación enviaría.
Esto puede hacer mucho más fácil para tus usuarios **implementar sus APIs** para recibir tus requests de **webhook**, incluso podrían ser capaces de autogenerar algo de su propio código de API.
/// info | Información
Los webhooks están disponibles en OpenAPI 3.1.0 y superiores, soportados por FastAPI `0.99.0` y superiores.
///
## Una aplicación con webhooks { #an-app-with-webhooks }
Cuando creas una aplicación de **FastAPI**, hay un atributo `webhooks` que puedes usar para definir *webhooks*, de la misma manera que definirías *path operations*, por ejemplo con `@app.webhooks.post()`.
{* ../../docs_src/openapi_webhooks/tutorial001_py310.py hl[9:12,15:20] *}
Los webhooks que defines terminarán en el esquema de **OpenAPI** y en la interfaz automática de **documentación**.
/// info | Información
El objeto `app.webhooks` es en realidad solo un `APIRouter`, el mismo tipo que usarías al estructurar tu aplicación con múltiples archivos.
///
Nota que con los webhooks en realidad no estás declarando un *path* (como `/items/`), el texto que pasas allí es solo un **identificador** del webhook (el nombre del evento), por ejemplo en `@app.webhooks.post("new-subscription")`, el nombre del webhook es `new-subscription`.
Esto es porque se espera que **tus usuarios** definan el actual **URL path** donde quieren recibir la request del webhook de alguna otra manera (por ejemplo, un panel web).
### Revisa la documentación { #check-the-docs }
Ahora puedes iniciar tu app e ir a [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs).
Verás que tu documentación tiene las *path operations* normales y ahora también algunos **webhooks**:
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FILE: docs/es/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md
================================================
# Configuración Avanzada de Path Operation { #path-operation-advanced-configuration }
## operationId de OpenAPI { #openapi-operationid }
/// warning | Advertencia
Si no eres un "experto" en OpenAPI, probablemente no necesites esto.
///
Puedes establecer el `operationId` de OpenAPI para ser usado en tu *path operation* con el parámetro `operation_id`.
Tendrías que asegurarte de que sea único para cada operación.
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001_py310.py hl[6] *}
### Usar el nombre de la *path operation function* como el operationId { #using-the-path-operation-function-name-as-the-operationid }
Si quieres usar los nombres de las funciones de tus APIs como `operationId`s, puedes iterar sobre todas ellas y sobrescribir el `operation_id` de cada *path operation* usando su `APIRoute.name`.
Deberías hacerlo después de agregar todas tus *path operations*.
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial002_py310.py hl[2, 12:21, 24] *}
/// tip | Consejo
Si llamas manualmente a `app.openapi()`, deberías actualizar los `operationId`s antes de eso.
///
/// warning | Advertencia
Si haces esto, tienes que asegurarte de que cada una de tus *path operation functions* tenga un nombre único.
Incluso si están en diferentes módulos (archivos de Python).
///
## Excluir de OpenAPI { #exclude-from-openapi }
Para excluir una *path operation* del esquema OpenAPI generado (y por lo tanto, de los sistemas de documentación automática), utiliza el parámetro `include_in_schema` y configúralo en `False`:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial003_py310.py hl[6] *}
## Descripción avanzada desde el docstring { #advanced-description-from-docstring }
Puedes limitar las líneas usadas del docstring de una *path operation function* para OpenAPI.
Añadir un `\f` (un carácter "form feed" escapado) hace que **FastAPI** trunque la salida usada para OpenAPI en este punto.
No aparecerá en la documentación, pero otras herramientas (como Sphinx) podrán usar el resto.
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:27] *}
## Responses Adicionales { #additional-responses }
Probablemente has visto cómo declarar el `response_model` y el `status_code` para una *path operation*.
Eso define los metadatos sobre el response principal de una *path operation*.
También puedes declarar responses adicionales con sus modelos, códigos de estado, etc.
Hay un capítulo entero en la documentación sobre ello, puedes leerlo en [Responses Adicionales en OpenAPI](additional-responses.md).
## OpenAPI Extra { #openapi-extra }
Cuando declaras una *path operation* en tu aplicación, **FastAPI** genera automáticamente los metadatos relevantes sobre esa *path operation* para incluirlos en el esquema de OpenAPI.
/// note | Detalles técnicos
En la especificación de OpenAPI se llama el [Objeto de Operación](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#operation-object).
///
Tiene toda la información sobre la *path operation* y se usa para generar la documentación automática.
Incluye los `tags`, `parameters`, `requestBody`, `responses`, etc.
Este esquema de OpenAPI específico de *path operation* normalmente se genera automáticamente por **FastAPI**, pero también puedes extenderlo.
/// tip | Consejo
Este es un punto de extensión de bajo nivel.
Si solo necesitas declarar responses adicionales, una forma más conveniente de hacerlo es con [Responses Adicionales en OpenAPI](additional-responses.md).
///
Puedes extender el esquema de OpenAPI para una *path operation* usando el parámetro `openapi_extra`.
### Extensiones de OpenAPI { #openapi-extensions }
Este `openapi_extra` puede ser útil, por ejemplo, para declarar [Extensiones de OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#specificationExtensions):
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial005_py310.py hl[6] *}
Si abres la documentación automática de la API, tu extensión aparecerá en la parte inferior de la *path operation* específica.
Y si ves el OpenAPI resultante (en `/openapi.json` en tu API), verás tu extensión como parte de la *path operation* específica también:
```JSON hl_lines="22"
{
"openapi": "3.1.0",
"info": {
"title": "FastAPI",
"version": "0.1.0"
},
"paths": {
"/items/": {
"get": {
"summary": "Read Items",
"operationId": "read_items_items__get",
"responses": {
"200": {
"description": "Successful Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {}
}
}
}
},
"x-aperture-labs-portal": "blue"
}
}
}
}
```
### Esquema de *path operation* personalizada de OpenAPI { #custom-openapi-path-operation-schema }
El diccionario en `openapi_extra` se combinará profundamente con el esquema de OpenAPI generado automáticamente para la *path operation*.
Por lo tanto, podrías añadir datos adicionales al esquema generado automáticamente.
Por ejemplo, podrías decidir leer y validar el request con tu propio código, sin usar las funcionalidades automáticas de FastAPI con Pydantic, pero aún podrías querer definir el request en el esquema de OpenAPI.
Podrías hacer eso con `openapi_extra`:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006_py310.py hl[19:36, 39:40] *}
En este ejemplo, no declaramos ningún modelo Pydantic. De hecho, el request body ni siquiera es parseado como JSON, se lee directamente como `bytes`, y la función `magic_data_reader()` sería la encargada de hacer parse de él de alguna manera.
Sin embargo, podemos declarar el esquema esperado para el request body.
### Tipo de contenido personalizado de OpenAPI { #custom-openapi-content-type }
Usando este mismo truco, podrías usar un modelo Pydantic para definir el JSON Schema que luego se incluye en la sección personalizada del esquema OpenAPI para la *path operation*.
Y podrías hacer esto incluso si el tipo de datos en el request no es JSON.
Por ejemplo, en esta aplicación no usamos la funcionalidad integrada de FastAPI para extraer el JSON Schema de los modelos Pydantic ni la validación automática para JSON. De hecho, estamos declarando el tipo de contenido del request como YAML, no JSON:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[15:20, 22] *}
Sin embargo, aunque no estamos usando la funcionalidad integrada por defecto, aún estamos usando un modelo Pydantic para generar manualmente el JSON Schema para los datos que queremos recibir en YAML.
Luego usamos el request directamente, y extraemos el cuerpo como `bytes`. Esto significa que FastAPI ni siquiera intentará hacer parse de la carga útil del request como JSON.
Y luego en nuestro código, hacemos parse de ese contenido YAML directamente, y nuevamente estamos usando el mismo modelo Pydantic para validar el contenido YAML:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[24:31] *}
/// tip | Consejo
Aquí reutilizamos el mismo modelo Pydantic.
Pero de la misma manera, podríamos haberlo validado de alguna otra forma.
///
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FILE: docs/es/docs/advanced/response-change-status-code.md
================================================
# Response - Cambiar Código de Estado { #response-change-status-code }
Probablemente leíste antes que puedes establecer un [Código de Estado de Response](../tutorial/response-status-code.md) por defecto.
Pero en algunos casos necesitas devolver un código de estado diferente al predeterminado.
## Caso de uso { #use-case }
Por ejemplo, imagina que quieres devolver un código de estado HTTP de "OK" `200` por defecto.
Pero si los datos no existieran, quieres crearlos y devolver un código de estado HTTP de "CREATED" `201`.
Pero todavía quieres poder filtrar y convertir los datos que devuelves con un `response_model`.
Para esos casos, puedes usar un parámetro `Response`.
## Usa un parámetro `Response` { #use-a-response-parameter }
Puedes declarar un parámetro de tipo `Response` en tu *path operation function* (como puedes hacer para cookies y headers).
Y luego puedes establecer el `status_code` en ese objeto de response *temporal*.
{* ../../docs_src/response_change_status_code/tutorial001_py310.py hl[1,9,12] *}
Y luego puedes devolver cualquier objeto que necesites, como lo harías normalmente (un `dict`, un modelo de base de datos, etc).
Y si declaraste un `response_model`, todavía se utilizará para filtrar y convertir el objeto que devolviste.
**FastAPI** usará ese response *temporal* para extraer el código de estado (también cookies y headers), y los pondrá en el response final que contiene el valor que devolviste, filtrado por cualquier `response_model`.
También puedes declarar el parámetro `Response` en dependencias y establecer el código de estado en ellas. Pero ten en cuenta que el último establecido prevalecerá.
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FILE: docs/es/docs/advanced/response-cookies.md
================================================
# Cookies de Response { #response-cookies }
## Usar un parámetro `Response` { #use-a-response-parameter }
Puedes declarar un parámetro de tipo `Response` en tu *path operation function*.
Y luego puedes establecer cookies en ese objeto de response *temporal*.
{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002_py310.py hl[1, 8:9] *}
Y entonces puedes devolver cualquier objeto que necesites, como normalmente lo harías (un `dict`, un modelo de base de datos, etc).
Y si declaraste un `response_model`, todavía se utilizará para filtrar y convertir el objeto que devolviste.
**FastAPI** utilizará ese response *temporal* para extraer las cookies (también los headers y el código de estado), y las pondrá en el response final que contiene el valor que devolviste, filtrado por cualquier `response_model`.
También puedes declarar el parámetro `Response` en las dependencias, y establecer cookies (y headers) en ellas.
## Devolver una `Response` directamente { #return-a-response-directly }
También puedes crear cookies al devolver una `Response` directamente en tu código.
Para hacer eso, puedes crear un response como se describe en [Devolver un Response Directamente](response-directly.md).
Luego establece Cookies en ella, y luego devuélvela:
{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial001_py310.py hl[10:12] *}
/// tip | Consejo
Ten en cuenta que si devuelves un response directamente en lugar de usar el parámetro `Response`, FastAPI lo devolverá directamente.
Así que tendrás que asegurarte de que tus datos son del tipo correcto. Por ejemplo, que sea compatible con JSON, si estás devolviendo un `JSONResponse`.
Y también que no estés enviando ningún dato que debería haber sido filtrado por un `response_model`.
///
### Más información { #more-info }
/// note | Detalles Técnicos
También podrías usar `from starlette.responses import Response` o `from starlette.responses import JSONResponse`.
**FastAPI** proporciona los mismos `starlette.responses` como `fastapi.responses` solo como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero la mayoría de los responses disponibles vienen directamente de Starlette.
Y como el `Response` se puede usar frecuentemente para establecer headers y cookies, **FastAPI** también lo proporciona en `fastapi.Response`.
///
Para ver todos los parámetros y opciones disponibles, revisa la [documentación en Starlette](https://www.starlette.dev/responses/#set-cookie).
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FILE: docs/es/docs/advanced/response-directly.md
================================================
# Devolver una Response Directamente { #return-a-response-directly }
Cuando creas una *path operation* en **FastAPI**, normalmente puedes devolver cualquier dato desde ella: un `dict`, una `list`, un modelo de Pydantic, un modelo de base de datos, etc.
Si declaras un [Response Model](../tutorial/response-model.md) FastAPI lo usará para serializar los datos a JSON, usando Pydantic.
Si no declaras un response model, FastAPI usará el `jsonable_encoder` explicado en [JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md) y lo pondrá en un `JSONResponse`.
También podrías crear un `JSONResponse` directamente y devolverlo.
/// tip | Consejo
Normalmente tendrás mucho mejor rendimiento usando un [Response Model](../tutorial/response-model.md) que devolviendo un `JSONResponse` directamente, ya que de esa forma serializa los datos usando Pydantic, en Rust.
///
## Devolver una `Response` { #return-a-response }
De hecho, puedes devolver cualquier `Response` o cualquier subclase de ella.
/// info | Información
`JSONResponse` en sí misma es una subclase de `Response`.
///
Y cuando devuelves una `Response`, **FastAPI** la pasará directamente.
No hará ninguna conversión de datos con los modelos de Pydantic, no convertirá los contenidos a ningún tipo, etc.
Esto te da mucha flexibilidad. Puedes devolver cualquier tipo de datos, sobrescribir cualquier declaración o validación de datos, etc.
También te da mucha responsabilidad. Tienes que asegurarte de que los datos que devuelves sean correctos, en el formato correcto, que se puedan serializar, etc.
## Usar el `jsonable_encoder` en una `Response` { #using-the-jsonable-encoder-in-a-response }
Como **FastAPI** no realiza cambios en una `Response` que devuelves, tienes que asegurarte de que sus contenidos estén listos para ello.
Por ejemplo, no puedes poner un modelo de Pydantic en un `JSONResponse` sin primero convertirlo a un `dict` con todos los tipos de datos (como `datetime`, `UUID`, etc.) convertidos a tipos compatibles con JSON.
Para esos casos, puedes usar el `jsonable_encoder` para convertir tus datos antes de pasarlos a un response:
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}
/// note | Detalles técnicos
También podrías usar `from starlette.responses import JSONResponse`.
**FastAPI** proporciona los mismos `starlette.responses` como `fastapi.responses` solo como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero la mayoría de los responses disponibles vienen directamente de Starlette.
///
## Devolver una `Response` personalizada { #returning-a-custom-response }
El ejemplo anterior muestra todas las partes que necesitas, pero aún no es muy útil, ya que podrías haber devuelto el `item` directamente, y **FastAPI** lo colocaría en un `JSONResponse` por ti, convirtiéndolo a un `dict`, etc. Todo eso por defecto.
Ahora, veamos cómo podrías usar eso para devolver un response personalizado.
Digamos que quieres devolver un response en [XML](https://en.wikipedia.org/wiki/XML).
Podrías poner tu contenido XML en un string, poner eso en un `Response`, y devolverlo:
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}
## Cómo funciona un Response Model { #how-a-response-model-works }
Cuando declaras un [Response Model - Return Type](../tutorial/response-model.md) en una *path operation*, **FastAPI** lo usará para serializar los datos a JSON, usando Pydantic.
{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}
Como eso sucederá del lado de Rust, el rendimiento será mucho mejor que si se hiciera con Python normal y la clase `JSONResponse`.
Al usar un `response_model` o tipo de retorno, FastAPI no usará el `jsonable_encoder` para convertir los datos (lo cual sería más lento) ni la clase `JSONResponse`.
En su lugar, toma los bytes JSON generados con Pydantic usando el response model (o tipo de retorno) y devuelve una `Response` con el media type correcto para JSON directamente (`application/json`).
## Notas { #notes }
Cuando devuelves una `Response` directamente, sus datos no son validados, convertidos (serializados), ni documentados automáticamente.
Pero aún puedes documentarlo como se describe en [Additional Responses in OpenAPI](additional-responses.md).
Puedes ver en secciones posteriores cómo usar/declarar estas `Response`s personalizadas mientras todavía tienes conversión automática de datos, documentación, etc.
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FILE: docs/es/docs/advanced/response-headers.md
================================================
# Headers de Response { #response-headers }
## Usa un parámetro `Response` { #use-a-response-parameter }
Puedes declarar un parámetro de tipo `Response` en tu *path operation function* (como puedes hacer para cookies).
Y luego puedes establecer headers en ese objeto de response *temporal*.
{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002_py310.py hl[1, 7:8] *}
Y luego puedes devolver cualquier objeto que necesites, como harías normalmente (un `dict`, un modelo de base de datos, etc).
Y si declaraste un `response_model`, aún se usará para filtrar y convertir el objeto que devolviste.
**FastAPI** usará ese response *temporal* para extraer los headers (también cookies y el código de estado), y los pondrá en el response final que contiene el valor que devolviste, filtrado por cualquier `response_model`.
También puedes declarar el parámetro `Response` en dependencias y establecer headers (y cookies) en ellas.
## Retorna una `Response` directamente { #return-a-response-directly }
También puedes agregar headers cuando devuelves un `Response` directamente.
Crea un response como se describe en [Retorna un Response Directamente](response-directly.md) y pasa los headers como un parámetro adicional:
{* ../../docs_src/response_headers/tutorial001_py310.py hl[10:12] *}
/// note | Detalles Técnicos
También podrías usar `from starlette.responses import Response` o `from starlette.responses import JSONResponse`.
**FastAPI** proporciona las mismas `starlette.responses` como `fastapi.responses` solo por conveniencia para ti, el desarrollador. Pero la mayoría de los responses disponibles provienen directamente de Starlette.
Y como el `Response` se puede usar frecuentemente para establecer headers y cookies, **FastAPI** también lo proporciona en `fastapi.Response`.
///
## Headers Personalizados { #custom-headers }
Ten en cuenta que los headers propietarios personalizados se pueden agregar [usando el prefijo `X-`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers).
Pero si tienes headers personalizados que quieres que un cliente en un navegador pueda ver, necesitas agregarlos a tus configuraciones de CORS (leer más en [CORS (Cross-Origin Resource Sharing)](../tutorial/cors.md)), usando el parámetro `expose_headers` documentado en [la documentación CORS de Starlette](https://www.starlette.dev/middleware/#corsmiddleware).
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FILE: docs/es/docs/advanced/security/http-basic-auth.md
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# HTTP Basic Auth { #http-basic-auth }
Para los casos más simples, puedes usar HTTP Basic Auth.
En HTTP Basic Auth, la aplicación espera un header que contiene un nombre de usuario y una contraseña.
Si no lo recibe, devuelve un error HTTP 401 "Unauthorized".
Y devuelve un header `WWW-Authenticate` con un valor de `Basic`, y un parámetro `realm` opcional.
Eso le dice al navegador que muestre el prompt integrado para un nombre de usuario y contraseña.
Luego, cuando escribes ese nombre de usuario y contraseña, el navegador los envía automáticamente en el header.
## Simple HTTP Basic Auth { #simple-http-basic-auth }
* Importa `HTTPBasic` y `HTTPBasicCredentials`.
* Crea un "esquema de `security`" usando `HTTPBasic`.
* Usa ese `security` con una dependencia en tu *path operation*.
* Devuelve un objeto de tipo `HTTPBasicCredentials`:
* Contiene el `username` y `password` enviados.
{* ../../docs_src/security/tutorial006_an_py310.py hl[4,8,12] *}
Cuando intentas abrir la URL por primera vez (o haces clic en el botón "Execute" en la documentación) el navegador te pedirá tu nombre de usuario y contraseña:
## Revisa el nombre de usuario { #check-the-username }
Aquí hay un ejemplo más completo.
Usa una dependencia para comprobar si el nombre de usuario y la contraseña son correctos.
Para esto, usa el módulo estándar de Python [`secrets`](https://docs.python.org/3/library/secrets.html) para verificar el nombre de usuario y la contraseña.
`secrets.compare_digest()` necesita tomar `bytes` o un `str` que solo contenga caracteres ASCII (los carácteres en inglés), esto significa que no funcionaría con caracteres como `á`, como en `Sebastián`.
Para manejar eso, primero convertimos el `username` y `password` a `bytes` codificándolos con UTF-8.
Luego podemos usar `secrets.compare_digest()` para asegurar que `credentials.username` es `"stanleyjobson"`, y que `credentials.password` es `"swordfish"`.
{* ../../docs_src/security/tutorial007_an_py310.py hl[1,12:24] *}
Esto sería similar a:
```Python
if not (credentials.username == "stanleyjobson") or not (credentials.password == "swordfish"):
# Devuelve algún error
...
```
Pero al usar `secrets.compare_digest()` será seguro contra un tipo de ataques llamados "timing attacks".
### Timing attacks { #timing-attacks }
¿Pero qué es un "timing attack"?
Imaginemos que algunos atacantes están tratando de adivinar el nombre de usuario y la contraseña.
Y envían un request con un nombre de usuario `johndoe` y una contraseña `love123`.
Entonces el código de Python en tu aplicación equivaldría a algo como:
```Python
if "johndoe" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
...
```
Pero justo en el momento en que Python compara la primera `j` en `johndoe` con la primera `s` en `stanleyjobson`, devolverá `False`, porque ya sabe que esas dos strings no son iguales, pensando que "no hay necesidad de gastar más computación comparando el resto de las letras". Y tu aplicación dirá "Nombre de usuario o contraseña incorrectos".
Pero luego los atacantes prueban con el nombre de usuario `stanleyjobsox` y contraseña `love123`.
Y el código de tu aplicación hace algo así como:
```Python
if "stanleyjobsox" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
...
```
Python tendrá que comparar todo `stanleyjobso` en ambos `stanleyjobsox` y `stanleyjobson` antes de darse cuenta de que ambas strings no son las mismas. Así que tomará algunos microsegundos extra para responder "Nombre de usuario o contraseña incorrectos".
#### El tiempo de respuesta ayuda a los atacantes { #the-time-to-answer-helps-the-attackers }
En ese punto, al notar que el servidor tardó algunos microsegundos más en enviar el response "Nombre de usuario o contraseña incorrectos", los atacantes sabrán que acertaron en _algo_, algunas de las letras iniciales eran correctas.
Y luego pueden intentar de nuevo sabiendo que probablemente es algo más similar a `stanleyjobsox` que a `johndoe`.
#### Un ataque "profesional" { #a-professional-attack }
Por supuesto, los atacantes no intentarían todo esto a mano, escribirían un programa para hacerlo, posiblemente con miles o millones de pruebas por segundo. Y obtendrían solo una letra correcta adicional a la vez.
Pero haciendo eso, en algunos minutos u horas, los atacantes habrían adivinado el nombre de usuario y la contraseña correctos, con la "ayuda" de nuestra aplicación, solo usando el tiempo tomado para responder.
#### Arréglalo con `secrets.compare_digest()` { #fix-it-with-secrets-compare-digest }
Pero en nuestro código estamos usando realmente `secrets.compare_digest()`.
En resumen, tomará el mismo tiempo comparar `stanleyjobsox` con `stanleyjobson` que comparar `johndoe` con `stanleyjobson`. Y lo mismo para la contraseña.
De esa manera, usando `secrets.compare_digest()` en el código de tu aplicación, será seguro contra todo este rango de ataques de seguridad.
### Devuelve el error { #return-the-error }
Después de detectar que las credenciales son incorrectas, regresa un `HTTPException` con un código de estado 401 (el mismo que se devuelve cuando no se proporcionan credenciales) y agrega el header `WWW-Authenticate` para que el navegador muestre el prompt de inicio de sesión nuevamente:
{* ../../docs_src/security/tutorial007_an_py310.py hl[26:30] *}
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FILE: docs/es/docs/advanced/security/index.md
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# Seguridad Avanzada { #advanced-security }
## Funcionalidades Adicionales { #additional-features }
Hay algunas funcionalidades extra para manejar la seguridad aparte de las cubiertas en el [Tutorial - Guía del Usuario: Seguridad](../../tutorial/security/index.md).
/// tip | Consejo
Las siguientes secciones no son necesariamente "avanzadas".
Y es posible que para tu caso de uso, la solución esté en una de ellas.
///
## Lee primero el Tutorial { #read-the-tutorial-first }
Las siguientes secciones asumen que ya leíste el [Tutorial - Guía del Usuario: Seguridad](../../tutorial/security/index.md) principal.
Todas están basadas en los mismos conceptos, pero permiten algunas funcionalidades adicionales.
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FILE: docs/es/docs/advanced/security/oauth2-scopes.md
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# Scopes de OAuth2 { #oauth2-scopes }
Puedes usar scopes de OAuth2 directamente con **FastAPI**, están integrados para funcionar de manera fluida.
Esto te permitiría tener un sistema de permisos más detallado, siguiendo el estándar de OAuth2, integrado en tu aplicación OpenAPI (y la documentación de la API).
OAuth2 con scopes es el mecanismo usado por muchos grandes proveedores de autenticación, como Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter), etc. Lo usan para proporcionar permisos específicos a usuarios y aplicaciones.
Cada vez que te "logueas con" Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter), esa aplicación está usando OAuth2 con scopes.
En esta sección verás cómo manejar autenticación y autorización con el mismo OAuth2 con scopes en tu aplicación de **FastAPI**.
/// warning | Advertencia
Esta es una sección más o menos avanzada. Si estás comenzando, puedes saltarla.
No necesariamente necesitas scopes de OAuth2, y puedes manejar autenticación y autorización como quieras.
Pero OAuth2 con scopes se puede integrar muy bien en tu API (con OpenAPI) y en la documentación de tu API.
No obstante, tú aún impones esos scopes, o cualquier otro requisito de seguridad/autorización, como necesites, en tu código.
En muchos casos, OAuth2 con scopes puede ser un exceso.
Pero si sabes que lo necesitas, o tienes curiosidad, sigue leyendo.
///
## Scopes de OAuth2 y OpenAPI { #oauth2-scopes-and-openapi }
La especificación de OAuth2 define "scopes" como una lista de strings separados por espacios.
El contenido de cada uno de estos strings puede tener cualquier formato, pero no debe contener espacios.
Estos scopes representan "permisos".
En OpenAPI (por ejemplo, en la documentación de la API), puedes definir "esquemas de seguridad".
Cuando uno de estos esquemas de seguridad usa OAuth2, también puedes declarar y usar scopes.
Cada "scope" es solo un string (sin espacios).
Normalmente se utilizan para declarar permisos de seguridad específicos, por ejemplo:
* `users:read` o `users:write` son ejemplos comunes.
* `instagram_basic` es usado por Facebook / Instagram.
* `https://www.googleapis.com/auth/drive` es usado por Google.
/// info | Información
En OAuth2 un "scope" es solo un string que declara un permiso específico requerido.
No importa si tiene otros caracteres como `:` o si es una URL.
Esos detalles son específicos de la implementación.
Para OAuth2 son solo strings.
///
## Vista global { #global-view }
Primero, echemos un vistazo rápido a las partes que cambian desde los ejemplos en el **Tutorial - User Guide** principal para [OAuth2 con Password (y hashing), Bearer con tokens JWT](../../tutorial/security/oauth2-jwt.md). Ahora usando scopes de OAuth2:
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[5,9,13,47,65,106,108:116,122:126,130:136,141,157] *}
Ahora revisemos esos cambios paso a paso.
## Esquema de seguridad OAuth2 { #oauth2-security-scheme }
El primer cambio es que ahora estamos declarando el esquema de seguridad OAuth2 con dos scopes disponibles, `me` y `items`.
El parámetro `scopes` recibe un `dict` con cada scope como clave y la descripción como valor:
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[63:66] *}
Como ahora estamos declarando esos scopes, aparecerán en la documentación de la API cuando inicies sesión/autorices.
Y podrás seleccionar cuáles scopes quieres dar de acceso: `me` y `items`.
Este es el mismo mecanismo utilizado cuando das permisos al iniciar sesión con Facebook, Google, GitHub, etc:
## Token JWT con scopes { #jwt-token-with-scopes }
Ahora, modifica la *path operation* del token para devolver los scopes solicitados.
Todavía estamos usando el mismo `OAuth2PasswordRequestForm`. Incluye una propiedad `scopes` con una `list` de `str`, con cada scope que recibió en el request.
Y devolvemos los scopes como parte del token JWT.
/// danger | Peligro
Para simplificar, aquí solo estamos añadiendo los scopes recibidos directamente al token.
Pero en tu aplicación, por seguridad, deberías asegurarte de añadir solo los scopes que el usuario realmente puede tener, o los que has predefinido.
///
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[157] *}
## Declarar scopes en *path operations* y dependencias { #declare-scopes-in-path-operations-and-dependencies }
Ahora declaramos que la *path operation* para `/users/me/items/` requiere el scope `items`.
Para esto, importamos y usamos `Security` de `fastapi`.
Puedes usar `Security` para declarar dependencias (igual que `Depends`), pero `Security` también recibe un parámetro `scopes` con una lista de scopes (strings).
En este caso, pasamos una función de dependencia `get_current_active_user` a `Security` (de la misma manera que haríamos con `Depends`).
Pero también pasamos una `list` de scopes, en este caso con solo un scope: `items` (podría tener más).
Y la función de dependencia `get_current_active_user` también puede declarar sub-dependencias, no solo con `Depends` sino también con `Security`. Declarando su propia función de sub-dependencia (`get_current_user`), y más requisitos de scope.
En este caso, requiere el scope `me` (podría requerir más de un scope).
/// note | Nota
No necesariamente necesitas añadir diferentes scopes en diferentes lugares.
Lo estamos haciendo aquí para demostrar cómo **FastAPI** maneja scopes declarados en diferentes niveles.
///
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[5,141,172] *}
/// info | Información Técnica
`Security` es en realidad una subclase de `Depends`, y tiene solo un parámetro extra que veremos más adelante.
Pero al usar `Security` en lugar de `Depends`, **FastAPI** sabrá que puede declarar scopes de seguridad, usarlos internamente y documentar la API con OpenAPI.
Pero cuando importas `Query`, `Path`, `Depends`, `Security` y otros de `fastapi`, en realidad son funciones que devuelven clases especiales.
///
## Usar `SecurityScopes` { #use-securityscopes }
Ahora actualiza la dependencia `get_current_user`.
Esta es la que usan las dependencias anteriores.
Aquí es donde estamos usando el mismo esquema de OAuth2 que creamos antes, declarándolo como una dependencia: `oauth2_scheme`.
Porque esta función de dependencia no tiene ningún requisito de scope en sí, podemos usar `Depends` con `oauth2_scheme`, no tenemos que usar `Security` cuando no necesitamos especificar scopes de seguridad.
También declaramos un parámetro especial de tipo `SecurityScopes`, importado de `fastapi.security`.
Esta clase `SecurityScopes` es similar a `Request` (`Request` se usó para obtener el objeto request directamente).
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[9,106] *}
## Usar los `scopes` { #use-the-scopes }
El parámetro `security_scopes` será del tipo `SecurityScopes`.
Tendrá una propiedad `scopes` con una lista que contiene todos los scopes requeridos por sí mismo y por todas las dependencias que lo usan como sub-dependencia. Eso significa, todos los "dependientes"... esto podría sonar confuso, se explica de nuevo más abajo.
El objeto `security_scopes` (de la clase `SecurityScopes`) también proporciona un atributo `scope_str` con un único string, que contiene esos scopes separados por espacios (lo vamos a usar).
Creamos una `HTTPException` que podemos reutilizar (`raise`) más tarde en varios puntos.
En esta excepción, incluimos los scopes requeridos (si los hay) como un string separado por espacios (usando `scope_str`). Ponemos ese string que contiene los scopes en el header `WWW-Authenticate` (esto es parte de la especificación).
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[106,108:116] *}
## Verificar el `username` y la forma de los datos { #verify-the-username-and-data-shape }
Verificamos que obtenemos un `username`, y extraemos los scopes.
Y luego validamos esos datos con el modelo de Pydantic (capturando la excepción `ValidationError`), y si obtenemos un error leyendo el token JWT o validando los datos con Pydantic, lanzamos la `HTTPException` que creamos antes.
Para eso, actualizamos el modelo de Pydantic `TokenData` con una nueva propiedad `scopes`.
Al validar los datos con Pydantic podemos asegurarnos de que tenemos, por ejemplo, exactamente una `list` de `str` con los scopes y un `str` con el `username`.
En lugar de, por ejemplo, un `dict`, o algo más, ya que podría romper la aplicación en algún punto posterior, haciéndolo un riesgo de seguridad.
También verificamos que tenemos un usuario con ese username, y si no, lanzamos esa misma excepción que creamos antes.
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[47,117:129] *}
## Verificar los `scopes` { #verify-the-scopes }
Ahora verificamos que todos los scopes requeridos, por esta dependencia y todos los dependientes (incluyendo *path operations*), estén incluidos en los scopes proporcionados en el token recibido, de lo contrario, lanzamos una `HTTPException`.
Para esto, usamos `security_scopes.scopes`, que contiene una `list` con todos estos scopes como `str`.
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[130:136] *}
## Árbol de dependencias y scopes { #dependency-tree-and-scopes }
Revisemos de nuevo este árbol de dependencias y los scopes.
Como la dependencia `get_current_active_user` tiene como sub-dependencia a `get_current_user`, el scope `"me"` declarado en `get_current_active_user` se incluirá en la lista de scopes requeridos en el `security_scopes.scopes` pasado a `get_current_user`.
La *path operation* en sí también declara un scope, `"items"`, por lo que esto también estará en la lista de `security_scopes.scopes` pasado a `get_current_user`.
Así es como se ve la jerarquía de dependencias y scopes:
* La *path operation* `read_own_items` tiene:
* Scopes requeridos `["items"]` con la dependencia:
* `get_current_active_user`:
* La función de dependencia `get_current_active_user` tiene:
* Scopes requeridos `["me"]` con la dependencia:
* `get_current_user`:
* La función de dependencia `get_current_user` tiene:
* No requiere scopes por sí misma.
* Una dependencia usando `oauth2_scheme`.
* Un parámetro `security_scopes` de tipo `SecurityScopes`:
* Este parámetro `security_scopes` tiene una propiedad `scopes` con una `list` que contiene todos estos scopes declarados arriba, por lo que:
* `security_scopes.scopes` contendrá `["me", "items"]` para la *path operation* `read_own_items`.
* `security_scopes.scopes` contendrá `["me"]` para la *path operation* `read_users_me`, porque está declarado en la dependencia `get_current_active_user`.
* `security_scopes.scopes` contendrá `[]` (nada) para la *path operation* `read_system_status`, porque no declaró ningún `Security` con `scopes`, y su dependencia, `get_current_user`, tampoco declara ningún `scopes`.
/// tip | Consejo
Lo importante y "mágico" aquí es que `get_current_user` tendrá una lista diferente de `scopes` para verificar para cada *path operation*.
Todo depende de los `scopes` declarados en cada *path operation* y cada dependencia en el árbol de dependencias para esa *path operation* específica.
///
## Más detalles sobre `SecurityScopes` { #more-details-about-securityscopes }
Puedes usar `SecurityScopes` en cualquier punto, y en múltiples lugares, no tiene que ser en la dependencia "raíz".
Siempre tendrá los scopes de seguridad declarados en las dependencias `Security` actuales y todos los dependientes para **esa específica** *path operation* y **ese específico** árbol de dependencias.
Debido a que `SecurityScopes` tendrá todos los scopes declarados por dependientes, puedes usarlo para verificar que un token tiene los scopes requeridos en una función de dependencia central, y luego declarar diferentes requisitos de scope en diferentes *path operations*.
Serán verificados independientemente para cada *path operation*.
## Revisa { #check-it }
Si abres la documentación de la API, puedes autenticarte y especificar qué scopes deseas autorizar.
Si no seleccionas ningún scope, estarás "autenticado", pero cuando intentes acceder a `/users/me/` o `/users/me/items/` obtendrás un error diciendo que no tienes suficientes permisos. Aún podrás acceder a `/status/`.
Y si seleccionas el scope `me` pero no el scope `items`, podrás acceder a `/users/me/` pero no a `/users/me/items/`.
Eso es lo que pasaría a una aplicación de terceros que intentara acceder a una de estas *path operations* con un token proporcionado por un usuario, dependiendo de cuántos permisos el usuario otorgó a la aplicación.
## Acerca de las integraciones de terceros { #about-third-party-integrations }
En este ejemplo estamos usando el flujo de OAuth2 "password".
Esto es apropiado cuando estamos iniciando sesión en nuestra propia aplicación, probablemente con nuestro propio frontend.
Porque podemos confiar en ella para recibir el `username` y `password`, ya que la controlamos.
Pero si estás construyendo una aplicación OAuth2 a la que otros se conectarían (es decir, si estás construyendo un proveedor de autenticación equivalente a Facebook, Google, GitHub, etc.) deberías usar uno de los otros flujos.
El más común es el flujo implícito.
El más seguro es el flujo de código, pero es más complejo de implementar ya que requiere más pasos. Como es más complejo, muchos proveedores terminan sugiriendo el flujo implícito.
/// note | Nota
Es común que cada proveedor de autenticación nombre sus flujos de una manera diferente, para hacerlos parte de su marca.
Pero al final, están implementando el mismo estándar OAuth2.
///
**FastAPI** incluye utilidades para todos estos flujos de autenticación OAuth2 en `fastapi.security.oauth2`.
## `Security` en `dependencies` del decorador { #security-in-decorator-dependencies }
De la misma manera que puedes definir una `list` de `Depends` en el parámetro `dependencies` del decorador (como se explica en [Dependencias en decoradores de path operation](../../tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md)), también podrías usar `Security` con `scopes` allí.
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FILE: docs/es/docs/advanced/settings.md
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# Configuraciones y Variables de Entorno { #settings-and-environment-variables }
En muchos casos, tu aplicación podría necesitar algunas configuraciones o ajustes externos, por ejemplo, claves secretas, credenciales de base de datos, credenciales para servicios de correo electrónico, etc.
La mayoría de estas configuraciones son variables (pueden cambiar), como las URLs de bases de datos. Y muchas podrían ser sensibles, como los secretos.
Por esta razón, es común proporcionarlas en variables de entorno que son leídas por la aplicación.
/// tip | Consejo
Para entender las variables de entorno, puedes leer [Variables de Entorno](../environment-variables.md).
///
## Tipos y validación { #types-and-validation }
Estas variables de entorno solo pueden manejar strings de texto, ya que son externas a Python y tienen que ser compatibles con otros programas y el resto del sistema (e incluso con diferentes sistemas operativos, como Linux, Windows, macOS).
Eso significa que cualquier valor leído en Python desde una variable de entorno será un `str`, y cualquier conversión a un tipo diferente o cualquier validación tiene que hacerse en código.
## Pydantic `Settings` { #pydantic-settings }
Afortunadamente, Pydantic proporciona una gran utilidad para manejar estas configuraciones provenientes de variables de entorno con [Pydantic: Settings management](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/).
### Instalar `pydantic-settings` { #install-pydantic-settings }
Primero, asegúrate de crear tu [entorno virtual](../virtual-environments.md), actívalo y luego instala el paquete `pydantic-settings`:
Y luego, abre la documentación para la sub-aplicación, en [http://127.0.0.1:8000/subapi/docs](http://127.0.0.1:8000/subapi/docs).
Verás la documentación automática de la API para la sub-aplicación, incluyendo solo sus propias _path operations_, todas bajo el prefijo correcto del sub-path `/subapi`:
Si intentas interactuar con cualquiera de las dos interfaces de usuario, funcionarán correctamente, porque el navegador podrá comunicarse con cada aplicación o sub-aplicación específica.
### Detalles Técnicos: `root_path` { #technical-details-root-path }
Cuando montas una sub-aplicación como se describe arriba, FastAPI se encargará de comunicar el path de montaje para la sub-aplicación usando un mecanismo de la especificación ASGI llamado `root_path`.
De esa manera, la sub-aplicación sabrá usar ese prefijo de path para la interfaz de documentación.
Y la sub-aplicación también podría tener sus propias sub-aplicaciones montadas y todo funcionaría correctamente, porque FastAPI maneja todos estos `root_path`s automáticamente.
Aprenderás más sobre el `root_path` y cómo usarlo explícitamente en la sección sobre [Detrás de un Proxy](behind-a-proxy.md).
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FILE: docs/es/docs/advanced/templates.md
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# Plantillas { #templates }
Puedes usar cualquier motor de plantillas que desees con **FastAPI**.
Una elección común es Jinja2, el mismo que usa Flask y otras herramientas.
Hay utilidades para configurarlo fácilmente que puedes usar directamente en tu aplicación de **FastAPI** (proporcionadas por Starlette).
## Instala dependencias { #install-dependencies }
Asegúrate de crear un [entorno virtual](../virtual-environments.md), activarlo e instalar `jinja2`:
Puedes escribir mensajes en el cuadro de entrada y enviarlos:
Y tu aplicación **FastAPI** con WebSockets responderá de vuelta:
Puedes enviar (y recibir) muchos mensajes:
Y todos usarán la misma conexión WebSocket.
## Usando `Depends` y otros { #using-depends-and-others }
En endpoints de WebSocket puedes importar desde `fastapi` y usar:
* `Depends`
* `Security`
* `Cookie`
* `Header`
* `Path`
* `Query`
Funcionan de la misma manera que para otros endpoints de FastAPI/*path operations*:
{* ../../docs_src/websockets_/tutorial002_an_py310.py hl[68:69,82] *}
/// info | Información
Como esto es un WebSocket no tiene mucho sentido lanzar un `HTTPException`, en su lugar lanzamos un `WebSocketException`.
Puedes usar un código de cierre de los [códigos válidos definidos en la especificación](https://tools.ietf.org/html/rfc6455#section-7.4.1).
///
### Prueba los WebSockets con dependencias { #try-the-websockets-with-dependencies }
Ejecuta tu aplicación:
## Manejar desconexiones y múltiples clientes { #handling-disconnections-and-multiple-clients }
Cuando una conexión de WebSocket se cierra, el `await websocket.receive_text()` lanzará una excepción `WebSocketDisconnect`, que puedes capturar y manejar como en este ejemplo.
{* ../../docs_src/websockets_/tutorial003_py310.py hl[79:81] *}
Para probarlo:
* Abre la aplicación con varias pestañas del navegador.
* Escribe mensajes desde ellas.
* Luego cierra una de las pestañas.
Eso lanzará la excepción `WebSocketDisconnect`, y todos los otros clientes recibirán un mensaje como:
```
Client #1596980209979 left the chat
```
/// tip | Consejo
La aplicación anterior es un ejemplo mínimo y simple para demostrar cómo manejar y transmitir mensajes a varias conexiones WebSocket.
Pero ten en cuenta que, como todo se maneja en memoria, en una sola lista, solo funcionará mientras el proceso esté en ejecución, y solo funcionará con un solo proceso.
Si necesitas algo fácil de integrar con FastAPI pero que sea más robusto, soportado por Redis, PostgreSQL u otros, revisa [encode/broadcaster](https://github.com/encode/broadcaster).
///
## Más información { #more-info }
Para aprender más sobre las opciones, revisa la documentación de Starlette para:
* [La clase `WebSocket`](https://www.starlette.dev/websockets/).
* [Manejo de WebSocket basado en clases](https://www.starlette.dev/endpoints/#websocketendpoint).
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FILE: docs/es/docs/advanced/wsgi.md
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# Incluyendo WSGI - Flask, Django, otros { #including-wsgi-flask-django-others }
Puedes montar aplicaciones WSGI como viste con [Sub Aplicaciones - Mounts](sub-applications.md), [Detrás de un Proxy](behind-a-proxy.md).
Para eso, puedes usar el `WSGIMiddleware` y usarlo para envolver tu aplicación WSGI, por ejemplo, Flask, Django, etc.
## Usando `WSGIMiddleware` { #using-wsgimiddleware }
/// info | Información
Esto requiere instalar `a2wsgi`, por ejemplo con `pip install a2wsgi`.
///
Necesitas importar `WSGIMiddleware` de `a2wsgi`.
Luego envuelve la aplicación WSGI (p. ej., Flask) con el middleware.
Y luego móntala bajo un path.
{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py310.py hl[1,3,23] *}
/// note | Nota
Anteriormente, se recomendaba usar `WSGIMiddleware` de `fastapi.middleware.wsgi`, pero ahora está deprecado.
Se aconseja usar el paquete `a2wsgi` en su lugar. El uso sigue siendo el mismo.
Solo asegúrate de tener instalado el paquete `a2wsgi` e importar `WSGIMiddleware` correctamente desde `a2wsgi`.
///
## Revisa { #check-it }
Ahora, cada request bajo el path `/v1/` será manejado por la aplicación Flask.
Y el resto será manejado por **FastAPI**.
Si lo ejecutas y vas a [http://localhost:8000/v1/](http://localhost:8000/v1/) verás el response de Flask:
```txt
Hello, World from Flask!
```
Y si vas a [http://localhost:8000/v2](http://localhost:8000/v2) verás el response de FastAPI:
```JSON
{
"message": "Hello World"
}
```
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FILE: docs/es/docs/alternatives.md
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# Alternativas, Inspiración y Comparaciones { #alternatives-inspiration-and-comparisons }
Lo que inspiró a **FastAPI**, cómo se compara con las alternativas y lo que aprendió de ellas.
## Introducción { #intro }
**FastAPI** no existiría si no fuera por el trabajo previo de otros.
Se han creado muchas herramientas antes que han ayudado a inspirar su creación.
He estado evitando la creación de un nuevo framework durante varios años. Primero intenté resolver todas las funcionalidades cubiertas por **FastAPI** usando muchos frameworks diferentes, plug-ins y herramientas.
Pero en algún punto, no hubo otra opción que crear algo que proporcionara todas estas funcionalidades, tomando las mejores ideas de herramientas previas y combinándolas de la mejor manera posible, usando funcionalidades del lenguaje que ni siquiera estaban disponibles antes (anotaciones de tipos de Python 3.6+).
## Herramientas previas { #previous-tools }
### [Django](https://www.djangoproject.com/) { #django }
Es el framework más popular de Python y es ampliamente confiable. Se utiliza para construir sistemas como Instagram.
Está relativamente acoplado con bases de datos relacionales (como MySQL o PostgreSQL), por lo que tener una base de datos NoSQL (como Couchbase, MongoDB, Cassandra, etc) como motor de almacenamiento principal no es muy fácil.
Fue creado para generar el HTML en el backend, no para crear APIs utilizadas por un frontend moderno (como React, Vue.js y Angular) o por otros sistemas (como dispositivos del IoT) comunicándose con él.
### [Django REST Framework](https://www.django-rest-framework.org/) { #django-rest-framework }
El framework Django REST fue creado para ser un kit de herramientas flexible para construir APIs Web utilizando Django, mejorando sus capacidades API.
Es utilizado por muchas empresas, incluidas Mozilla, Red Hat y Eventbrite.
Fue uno de los primeros ejemplos de **documentación automática de APIs**, y esto fue específicamente una de las primeras ideas que inspiraron "la búsqueda de" **FastAPI**.
/// note | Nota
Django REST Framework fue creado por Tom Christie. El mismo creador de Starlette y Uvicorn, en los cuales **FastAPI** está basado.
///
/// check | Inspiró a **FastAPI** a
Tener una interfaz de usuario web de documentación automática de APIs.
///
### [Flask](https://flask.palletsprojects.com) { #flask }
Flask es un "microframework", no incluye integraciones de bases de datos ni muchas de las cosas que vienen por defecto en Django.
Esta simplicidad y flexibilidad permiten hacer cosas como usar bases de datos NoSQL como el sistema de almacenamiento de datos principal.
Como es muy simple, es relativamente intuitivo de aprender, aunque la documentación se vuelve algo técnica en algunos puntos.
También se utiliza comúnmente para otras aplicaciones que no necesariamente necesitan una base de datos, gestión de usuarios, o cualquiera de las muchas funcionalidades que vienen preconstruidas en Django. Aunque muchas de estas funcionalidades se pueden añadir con plug-ins.
Esta separación de partes, y ser un "microframework" que podría extenderse para cubrir exactamente lo que se necesita, fue una funcionalidad clave que quise mantener.
Dada la simplicidad de Flask, parecía una buena opción para construir APIs. Lo siguiente a encontrar era un "Django REST Framework" para Flask.
/// check | Inspiró a **FastAPI** a
Ser un micro-framework. Haciendo fácil mezclar y combinar las herramientas y partes necesarias.
Tener un sistema de routing simple y fácil de usar.
///
### [Requests](https://requests.readthedocs.io) { #requests }
**FastAPI** no es en realidad una alternativa a **Requests**. Su ámbito es muy diferente.
De hecho, sería común usar Requests *dentro* de una aplicación FastAPI.
Aun así, FastAPI se inspiró bastante en Requests.
**Requests** es un paquete para *interactuar* con APIs (como cliente), mientras que **FastAPI** es un paquete para *construir* APIs (como servidor).
Están, más o menos, en extremos opuestos, complementándose entre sí.
Requests tiene un diseño muy simple e intuitivo, es muy fácil de usar, con valores por defecto sensatos. Pero al mismo tiempo, es muy poderoso y personalizable.
Por eso, como se dice en el sitio web oficial:
> Requests es uno de los paquetes Python más descargados de todos los tiempos
La forma en que lo usas es muy sencilla. Por ejemplo, para hacer un `GET` request, escribirías:
```Python
response = requests.get("http://example.com/some/url")
```
La operación de path equivalente en FastAPI podría verse como:
```Python hl_lines="1"
@app.get("/some/url")
def read_url():
return {"message": "Hello World"}
```
Mira las similitudes entre `requests.get(...)` y `@app.get(...)`.
/// check | Inspiró a **FastAPI** a
* Tener un API simple e intuitivo.
* Usar nombres de métodos HTTP (operaciones) directamente, de una manera sencilla e intuitiva.
* Tener valores por defecto sensatos, pero personalizaciones poderosas.
///
### [Swagger](https://swagger.io/) / [OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/) { #swagger-openapi }
La principal funcionalidad que quería de Django REST Framework era la documentación automática de la API.
Luego descubrí que había un estándar para documentar APIs, usando JSON (o YAML, una extensión de JSON) llamado Swagger.
Y ya existía una interfaz de usuario web para las APIs Swagger. Por lo tanto, ser capaz de generar documentación Swagger para una API permitiría usar esta interfaz de usuario web automáticamente.
En algún punto, Swagger fue entregado a la Linux Foundation, para ser renombrado OpenAPI.
Es por eso que cuando se habla de la versión 2.0 es común decir "Swagger", y para la versión 3+ "OpenAPI".
/// check | Inspiró a **FastAPI** a
Adoptar y usar un estándar abierto para especificaciones de API, en lugar de usar un esquema personalizado.
Y a integrar herramientas de interfaz de usuario basadas en estándares:
* [Swagger UI](https://github.com/swagger-api/swagger-ui)
* [ReDoc](https://github.com/Rebilly/ReDoc)
Estas dos fueron elegidas por ser bastante populares y estables, pero haciendo una búsqueda rápida, podrías encontrar docenas de interfaces de usuario alternativas para OpenAPI (que puedes usar con **FastAPI**).
///
### Frameworks REST para Flask { #flask-rest-frameworks }
Existen varios frameworks REST para Flask, pero después de invertir tiempo y trabajo investigándolos, encontré que muchos son descontinuados o abandonados, con varios problemas existentes que los hacían inadecuados.
### [Marshmallow](https://marshmallow.readthedocs.io/en/stable/) { #marshmallow }
Una de las principales funcionalidades necesitadas por los sistemas API es la "serialización" de datos, que consiste en tomar datos del código (Python) y convertirlos en algo que pueda ser enviado a través de la red. Por ejemplo, convertir un objeto que contiene datos de una base de datos en un objeto JSON. Convertir objetos `datetime` en strings, etc.
Otra gran funcionalidad necesaria por las APIs es la validación de datos, asegurarse de que los datos sean válidos, dados ciertos parámetros. Por ejemplo, que algún campo sea un `int`, y no algún string aleatorio. Esto es especialmente útil para los datos entrantes.
Sin un sistema de validación de datos, tendrías que hacer todas las comprobaciones a mano, en código.
Estas funcionalidades son para lo que fue creado Marshmallow. Es un gran paquete, y lo he usado mucho antes.
Pero fue creado antes de que existieran las anotaciones de tipos en Python. Así que, para definir cada esquema necesitas usar utilidades y clases específicas proporcionadas por Marshmallow.
/// check | Inspiró a **FastAPI** a
Usar código para definir "esquemas" que proporcionen tipos de datos y validación automáticamente.
///
### [Webargs](https://webargs.readthedocs.io/en/latest/) { #webargs }
Otra gran funcionalidad requerida por las APIs es el parsing de datos de las requests entrantes.
Webargs es una herramienta que fue creada para proporcionar esa funcionalidad sobre varios frameworks, incluido Flask.
Usa Marshmallow por debajo para hacer la validación de datos. Y fue creada por los mismos desarrolladores.
Es una gran herramienta y la he usado mucho también, antes de tener **FastAPI**.
/// info | Información
Webargs fue creada por los mismos desarrolladores de Marshmallow.
///
/// check | Inspiró a **FastAPI** a
Tener validación automática de datos entrantes en una request.
///
### [APISpec](https://apispec.readthedocs.io/en/stable/) { #apispec }
Marshmallow y Webargs proporcionan validación, parsing y serialización como plug-ins.
Pero la documentación todavía falta. Entonces APISpec fue creado.
Es un plug-in para muchos frameworks (y hay un plug-in para Starlette también).
La manera en que funciona es que escribes la definición del esquema usando el formato YAML dentro del docstring de cada función que maneja una ruta.
Y genera esquemas OpenAPI.
Así es como funciona en Flask, Starlette, Responder, etc.
Pero luego, tenemos otra vez el problema de tener una micro-sintaxis, dentro de un string de Python (un gran YAML).
El editor no puede ayudar mucho con eso. Y si modificamos parámetros o esquemas de Marshmallow y olvidamos también modificar ese docstring YAML, el esquema generado estaría obsoleto.
/// info | Información
APISpec fue creado por los mismos desarrolladores de Marshmallow.
///
/// check | Inspiró a **FastAPI** a
Soportar el estándar abierto para APIs, OpenAPI.
///
### [Flask-apispec](https://flask-apispec.readthedocs.io/en/latest/) { #flask-apispec }
Es un plug-in de Flask, que conecta juntos Webargs, Marshmallow y APISpec.
Usa la información de Webargs y Marshmallow para generar automáticamente esquemas OpenAPI, usando APISpec.
Es una gran herramienta, muy subestimada. Debería ser mucho más popular que muchos plug-ins de Flask por ahí. Puede que se deba a que su documentación es demasiado concisa y abstracta.
Esto resolvió tener que escribir YAML (otra sintaxis) dentro de docstrings de Python.
Esta combinación de Flask, Flask-apispec con Marshmallow y Webargs fue mi stack de backend favorito hasta construir **FastAPI**.
Usarlo llevó a la creación de varios generadores de full-stack para Flask. Estos son los principales stacks que yo (y varios equipos externos) hemos estado usando hasta ahora:
* [https://github.com/tiangolo/full-stack](https://github.com/tiangolo/full-stack)
* [https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchbase](https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchbase)
* [https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchdb](https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchdb)
Y estos mismos generadores de full-stack fueron la base de los [Generadores de Proyectos **FastAPI**](project-generation.md).
/// info | Información
Flask-apispec fue creado por los mismos desarrolladores de Marshmallow.
///
/// check | Inspiró a **FastAPI** a
Generar el esquema OpenAPI automáticamente, desde el mismo código que define la serialización y validación.
///
### [NestJS](https://nestjs.com/) (y [Angular](https://angular.io/)) { #nestjs-and-angular }
Esto ni siquiera es Python, NestJS es un framework de JavaScript (TypeScript) NodeJS inspirado por Angular.
Logra algo algo similar a lo que se puede hacer con Flask-apispec.
Tiene un sistema de inyección de dependencias integrado, inspirado por Angular 2. Requiere pre-registrar los "inyectables" (como todos los otros sistemas de inyección de dependencias que conozco), por lo que añade a la verbosidad y repetición de código.
Como los parámetros se describen con tipos de TypeScript (similar a las anotaciones de tipos en Python), el soporte editorial es bastante bueno.
Pero como los datos de TypeScript no se preservan después de la compilación a JavaScript, no puede depender de los tipos para definir validación, serialización y documentación al mismo tiempo. Debido a esto y algunas decisiones de diseño, para obtener validación, serialización y generación automática del esquema, es necesario agregar decoradores en muchos lugares. Por lo tanto, se vuelve bastante verboso.
No puede manejar muy bien modelos anidados. Entonces, si el cuerpo JSON en la request es un objeto JSON que tiene campos internos que a su vez son objetos JSON anidados, no puede ser documentado y validado apropiadamente.
/// check | Inspiró a **FastAPI** a
Usar tipos de Python para tener un gran soporte del editor.
Tener un poderoso sistema de inyección de dependencias. Encontrar una forma de minimizar la repetición de código.
///
### [Sanic](https://sanic.readthedocs.io/en/latest/) { #sanic }
Fue uno de los primeros frameworks de Python extremadamente rápidos basados en `asyncio`. Fue hecho para ser muy similar a Flask.
/// note | Detalles Técnicos
Usó [`uvloop`](https://github.com/MagicStack/uvloop) en lugar del loop `asyncio` por defecto de Python. Eso fue lo que lo hizo tan rápido.
Claramente inspiró a Uvicorn y Starlette, que actualmente son más rápidos que Sanic en benchmarks abiertos.
///
/// check | Inspiró a **FastAPI** a
Encontrar una manera de tener un rendimiento impresionante.
Por eso **FastAPI** se basa en Starlette, ya que es el framework más rápido disponible (probado por benchmarks de terceros).
///
### [Falcon](https://falconframework.org/) { #falcon }
Falcon es otro framework de Python de alto rendimiento, está diseñado para ser minimalista y funcionar como la base de otros frameworks como Hug.
Está diseñado para tener funciones que reciben dos parámetros, un "request" y un "response". Luego "lees" partes del request y "escribes" partes en el response. Debido a este diseño, no es posible declarar parámetros de request y cuerpos con las anotaciones de tipos estándar de Python como parámetros de función.
Por lo tanto, la validación de datos, la serialización y la documentación, tienen que hacerse en código, no automáticamente. O tienen que implementarse como un framework sobre Falcon, como Hug. Esta misma distinción ocurre en otros frameworks que se inspiran en el diseño de Falcon, de tener un objeto request y un objeto response como parámetros.
/// check | Inspiró a **FastAPI** a
Buscar maneras de obtener un gran rendimiento.
Junto con Hug (ya que Hug se basa en Falcon), inspiraron a **FastAPI** a declarar un parámetro `response` en las funciones.
Aunque en FastAPI es opcional, y se utiliza principalmente para configurar headers, cookies y códigos de estado alternativos.
///
### [Molten](https://moltenframework.com/) { #molten }
Descubrí Molten en las primeras etapas de construcción de **FastAPI**. Y tiene ideas bastante similares:
* Basado en las anotaciones de tipos de Python.
* Validación y documentación a partir de estos tipos.
* Sistema de Inyección de Dependencias.
No utiliza un paquete de validación de datos, serialización y documentación de terceros como Pydantic, tiene el suyo propio. Por lo tanto, estas definiciones de tipos de datos no serían reutilizables tan fácilmente.
Requiere configuraciones un poquito más verbosas. Y dado que se basa en WSGI (en lugar de ASGI), no está diseñado para aprovechar el alto rendimiento proporcionado por herramientas como Uvicorn, Starlette y Sanic.
El sistema de inyección de dependencias requiere pre-registrar las dependencias y las dependencias se resuelven en base a los tipos declarados. Por lo tanto, no es posible declarar más de un "componente" que proporcione cierto tipo.
Las rutas se declaran en un solo lugar, usando funciones declaradas en otros lugares (en lugar de usar decoradores que pueden colocarse justo encima de la función que maneja el endpoint). Esto se acerca más a cómo lo hace Django que a cómo lo hace Flask (y Starlette). Separa en el código cosas que están relativamente acopladas.
/// check | Inspiró a **FastAPI** a
Definir validaciones extra para tipos de datos usando el valor "default" de los atributos del modelo. Esto mejora el soporte del editor y no estaba disponible en Pydantic antes.
Esto en realidad inspiró la actualización de partes de Pydantic, para soportar el mismo estilo de declaración de validación (toda esta funcionalidad ya está disponible en Pydantic).
///
### [Hug](https://github.com/hugapi/hug) { #hug }
Hug fue uno de los primeros frameworks en implementar la declaración de tipos de parámetros API usando las anotaciones de tipos de Python. Esta fue una gran idea que inspiró a otras herramientas a hacer lo mismo.
Usaba tipos personalizados en sus declaraciones en lugar de tipos estándar de Python, pero aún así fue un gran avance.
También fue uno de los primeros frameworks en generar un esquema personalizado declarando toda la API en JSON.
No se basaba en un estándar como OpenAPI y JSON Schema. Por lo que no sería sencillo integrarlo con otras herramientas, como Swagger UI. Pero, nuevamente, fue una idea muy innovadora.
Tiene una funcionalidad interesante e inusual: usando el mismo framework, es posible crear APIs y también CLIs.
Dado que se basa en el estándar previo para frameworks web Python sincrónicos (WSGI), no puede manejar Websockets y otras cosas, aunque aún así tiene un alto rendimiento también.
/// info | Información
Hug fue creado por Timothy Crosley, el mismo creador de [`isort`](https://github.com/timothycrosley/isort), una gran herramienta para ordenar automáticamente imports en archivos Python.
///
/// check | Ideas que inspiraron a **FastAPI**
Hug inspiró partes de APIStar, y fue una de las herramientas que encontré más prometedoras, junto a APIStar.
Hug ayudó a inspirar a **FastAPI** a usar anotaciones de tipos de Python para declarar parámetros, y a generar un esquema definiendo la API automáticamente.
Hug inspiró a **FastAPI** a declarar un parámetro `response` en funciones para configurar headers y cookies.
///
### [APIStar](https://github.com/encode/apistar) (<= 0.5) { #apistar-0-5 }
Justo antes de decidir construir **FastAPI** encontré **APIStar** server. Tenía casi todo lo que estaba buscando y tenía un gran diseño.
Era una de las primeras implementaciones de un framework utilizando las anotaciones de tipos de Python para declarar parámetros y requests que jamás vi (antes de NestJS y Molten). Lo encontré más o menos al mismo tiempo que Hug. Pero APIStar usaba el estándar OpenAPI.
Tenía validación de datos automática, serialización de datos y generación del esquema OpenAPI basada en las mismas anotaciones de tipos en varios lugares.
Las definiciones de esquema de cuerpo no usaban las mismas anotaciones de tipos de Python como Pydantic, era un poco más similar a Marshmallow, por lo que el soporte del editor no sería tan bueno, pero aún así, APIStar era la mejor opción disponible.
Tenía los mejores benchmarks de rendimiento en ese momento (solo superado por Starlette).
Al principio, no tenía una interfaz de usuario web de documentación de API automática, pero sabía que podía agregar Swagger UI a él.
Tenía un sistema de inyección de dependencias. Requería pre-registrar componentes, como otras herramientas discutidas anteriormente. Pero aún así, era una gran funcionalidad.
Nunca pude usarlo en un proyecto completo, ya que no tenía integración de seguridad, por lo que no podía reemplazar todas las funcionalidades que tenía con los generadores de full-stack basados en Flask-apispec. Tenía en mi lista de tareas pendientes de proyectos crear un pull request agregando esa funcionalidad.
Pero luego, el enfoque del proyecto cambió.
Ya no era un framework web API, ya que el creador necesitaba enfocarse en Starlette.
Ahora APIStar es un conjunto de herramientas para validar especificaciones OpenAPI, no un framework web.
/// info | Información
APIStar fue creado por Tom Christie. El mismo que creó:
* Django REST Framework
* Starlette (en la cual **FastAPI** está basado)
* Uvicorn (usado por Starlette y **FastAPI**)
///
/// check | Inspiró a **FastAPI** a
Existir.
La idea de declarar múltiples cosas (validación de datos, serialización y documentación) con los mismos tipos de Python, que al mismo tiempo proporcionaban un gran soporte del editor, era algo que consideré una idea brillante.
Y después de buscar durante mucho tiempo un framework similar y probar muchas alternativas diferentes, APIStar fue la mejor opción disponible.
Luego APIStar dejó de existir como servidor y Starlette fue creado, y fue una nueva y mejor base para tal sistema. Esa fue la inspiración final para construir **FastAPI**.
Considero a **FastAPI** un "sucesor espiritual" de APIStar, mientras mejora y aumenta las funcionalidades, el sistema de tipos y otras partes, basándose en los aprendizajes de todas estas herramientas previas.
///
## Usado por **FastAPI** { #used-by-fastapi }
### [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) { #pydantic }
Pydantic es un paquete para definir validación de datos, serialización y documentación (usando JSON Schema) basándose en las anotaciones de tipos de Python.
Eso lo hace extremadamente intuitivo.
Es comparable a Marshmallow. Aunque es más rápido que Marshmallow en benchmarks. Y como está basado en las mismas anotaciones de tipos de Python, el soporte del editor es estupendo.
/// check | **FastAPI** lo usa para
Manejar toda la validación de datos, serialización de datos y documentación automática de modelos (basada en JSON Schema).
**FastAPI** luego toma esos datos JSON Schema y los coloca en OpenAPI, aparte de todas las otras cosas que hace.
///
### [Starlette](https://www.starlette.dev/) { #starlette }
Starlette es un framework/toolkit ASGI liviano, ideal para construir servicios asyncio de alto rendimiento.
Es muy simple e intuitivo. Está diseñado para ser fácilmente extensible y tener componentes modulares.
Tiene:
* Un rendimiento seriamente impresionante.
* Soporte para WebSocket.
* Tareas en segundo plano dentro del proceso.
* Eventos de inicio y apagado.
* Cliente de pruebas basado en HTTPX.
* CORS, GZip, Archivos estáticos, Responses en streaming.
* Soporte para sesiones y cookies.
* Cobertura de tests del 100%.
* code base 100% tipada.
* Pocas dependencias obligatorias.
Starlette es actualmente el framework de Python más rápido probado. Solo superado por Uvicorn, que no es un framework, sino un servidor.
Starlette proporciona toda la funcionalidad básica de un microframework web.
Pero no proporciona validación de datos automática, serialización o documentación.
Esa es una de las principales cosas que **FastAPI** agrega, todo basado en las anotaciones de tipos de Python (usando Pydantic). Eso, además del sistema de inyección de dependencias, utilidades de seguridad, generación de esquemas OpenAPI, etc.
/// note | Detalles Técnicos
ASGI es un nuevo "estándar" que está siendo desarrollado por miembros del equipo central de Django. Todavía no es un "estándar de Python" (un PEP), aunque están en proceso de hacerlo.
No obstante, ya está siendo usado como un "estándar" por varias herramientas. Esto mejora enormemente la interoperabilidad, ya que podrías cambiar Uvicorn por cualquier otro servidor ASGI (como Daphne o Hypercorn), o podrías añadir herramientas compatibles con ASGI, como `python-socketio`.
///
/// check | **FastAPI** lo usa para
Manejar todas las partes web centrales. Añadiendo funcionalidades encima.
La clase `FastAPI` en sí misma hereda directamente de la clase `Starlette`.
Por lo tanto, cualquier cosa que puedas hacer con Starlette, puedes hacerlo directamente con **FastAPI**, ya que es básicamente Starlette potenciado.
///
### [Uvicorn](https://www.uvicorn.dev/) { #uvicorn }
Uvicorn es un servidor ASGI extremadamente rápido, construido sobre uvloop y httptools.
No es un framework web, sino un servidor. Por ejemplo, no proporciona herramientas para el enrutamiento por paths. Eso es algo que un framework como Starlette (o **FastAPI**) proporcionaría encima.
Es el servidor recomendado para Starlette y **FastAPI**.
/// check | **FastAPI** lo recomienda como
El servidor web principal para ejecutar aplicaciones **FastAPI**.
También puedes usar la opción de línea de comandos `--workers` para tener un servidor multiproceso asíncrono.
Revisa más detalles en la sección [Despliegue](deployment/index.md).
///
## Benchmarks y velocidad { #benchmarks-and-speed }
Para entender, comparar, y ver la diferencia entre Uvicorn, Starlette y FastAPI, revisa la sección sobre [Benchmarks](benchmarks.md).
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FILE: docs/es/docs/async.md
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# Concurrencia y async / await { #concurrency-and-async-await }
Detalles sobre la sintaxis `async def` para *path operation functions* y algunos antecedentes sobre el código asíncrono, la concurrencia y el paralelismo.
## ¿Con prisa? { #in-a-hurry }
TL;DR:
Si estás usando paquetes de terceros que te dicen que los llames con `await`, como:
```Python
results = await some_library()
```
Entonces, declara tus *path operation functions* con `async def` así:
```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
async def read_results():
results = await some_library()
return results
```
/// note | Nota
Solo puedes usar `await` dentro de funciones creadas con `async def`.
///
---
Si estás usando un paquete de terceros que se comunica con algo (una base de datos, una API, el sistema de archivos, etc.) y no tiene soporte para usar `await` (este es actualmente el caso para la mayoría de los paquetes de base de datos), entonces declara tus *path operation functions* como normalmente, usando simplemente `def`, así:
```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
def results():
results = some_library()
return results
```
---
Si tu aplicación (de alguna manera) no tiene que comunicarse con nada más y esperar a que responda, usa `async def`, incluso si no necesitas usar `await` dentro.
---
Si simplemente no lo sabes, usa `def` normal.
---
**Nota**: Puedes mezclar `def` y `async def` en tus *path operation functions* tanto como necesites y definir cada una utilizando la mejor opción para ti. FastAPI hará lo correcto con ellas.
De todos modos, en cualquiera de los casos anteriores, FastAPI seguirá funcionando de forma asíncrona y será extremadamente rápido.
Pero al seguir los pasos anteriores, podrá hacer algunas optimizaciones de rendimiento.
## Detalles Técnicos { #technical-details }
Las versiones modernas de Python tienen soporte para **"código asíncrono"** utilizando algo llamado **"coroutines"**, con la sintaxis **`async` y `await`**.
Veamos esa frase por partes en las secciones a continuación:
* **Código Asíncrono**
* **`async` y `await`**
* **Coroutines**
## Código Asíncrono { #asynchronous-code }
El código asíncrono simplemente significa que el lenguaje 💬 tiene una forma de decirle a la computadora / programa 🤖 que en algún momento del código, tendrá que esperar que *otra cosa* termine en otro lugar. Digamos que esa *otra cosa* se llama "archivo-lento" 📝.
Entonces, durante ese tiempo, la computadora puede ir y hacer algún otro trabajo, mientras "archivo-lento" 📝 termina.
Luego la computadora / programa 🤖 volverá cada vez que tenga una oportunidad porque está esperando nuevamente, o siempre que 🤖 haya terminado todo el trabajo que tenía en ese punto. Y 🤖 comprobará si alguna de las tareas que estaba esperando ya se han completado, haciendo lo que tenía que hacer.
Después, 🤖 toma la primera tarea que termine (digamos, nuestro "archivo-lento" 📝) y continúa con lo que tenía que hacer con ella.
Ese "esperar otra cosa" normalmente se refiere a las operaciones de I/O que son relativamente "lentas" (comparadas con la velocidad del procesador y la memoria RAM), como esperar:
* que los datos del cliente se envíen a través de la red
* que los datos enviados por tu programa sean recibidos por el cliente a través de la red
* que el contenido de un archivo en el disco sea leído por el sistema y entregado a tu programa
* que el contenido que tu programa entregó al sistema sea escrito en el disco
* una operación de API remota
* que una operación de base de datos termine
* que una query de base de datos devuelva los resultados
* etc.
Como el tiempo de ejecución se consume principalmente esperando operaciones de I/O, las llaman operaciones "I/O bound".
Se llama "asíncrono" porque la computadora / programa no tiene que estar "sincronizado" con la tarea lenta, esperando el momento exacto en que la tarea termine, sin hacer nada, para poder tomar el resultado de la tarea y continuar el trabajo.
En lugar de eso, al ser un sistema "asíncrono", una vez terminado, la tarea puede esperar un poco en la cola (algunos microsegundos) para que la computadora / programa termine lo que salió a hacer, y luego regrese para tomar los resultados y continuar trabajando con ellos.
Para el "sincrónico" (contrario al "asíncrono") comúnmente también usan el término "secuencial", porque la computadora / programa sigue todos los pasos en secuencia antes de cambiar a una tarea diferente, incluso si esos pasos implican esperar.
### Concurrencia y Hamburguesas { #concurrency-and-burgers }
Esta idea de código **asíncrono** descrita anteriormente a veces también se llama **"concurrencia"**. Es diferente del **"paralelismo"**.
**Concurrencia** y **paralelismo** ambos se relacionan con "diferentes cosas sucediendo más o menos al mismo tiempo".
Pero los detalles entre *concurrencia* y *paralelismo* son bastante diferentes.
Para ver la diferencia, imagina la siguiente historia sobre hamburguesas:
### Hamburguesas Concurrentes { #concurrent-burgers }
Vas con tu crush a conseguir comida rápida, te pones en fila mientras el cajero toma los pedidos de las personas frente a ti. 😍
Luego es tu turno, haces tu pedido de 2 hamburguesas muy sofisticadas para tu crush y para ti. 🍔🍔
El cajero dice algo al cocinero en la cocina para que sepan que tienen que preparar tus hamburguesas (aunque actualmente están preparando las de los clientes anteriores).
Pagas. 💸
El cajero te da el número de tu turno.
Mientras esperas, vas con tu crush y eliges una mesa, te sientas y hablas con tu crush por un largo rato (ya que tus hamburguesas son muy sofisticadas y toman un tiempo en prepararse).
Mientras estás sentado en la mesa con tu crush, mientras esperas las hamburguesas, puedes pasar ese tiempo admirando lo increíble, lindo e inteligente que es tu crush ✨😍✨.
Mientras esperas y hablas con tu crush, de vez en cuando revisas el número mostrado en el mostrador para ver si ya es tu turno.
Luego, en algún momento, finalmente es tu turno. Vas al mostrador, obtienes tus hamburguesas y vuelves a la mesa.
Tú y tu crush comen las hamburguesas y pasan un buen rato. ✨
/// info | Información
Hermosas ilustraciones de [Ketrina Thompson](https://www.instagram.com/ketrinadrawsalot). 🎨
///
---
Imagina que eres la computadora / programa 🤖 en esa historia.
Mientras estás en la fila, estás inactivo 😴, esperando tu turno, sin hacer nada muy "productivo". Pero la fila es rápida porque el cajero solo está tomando los pedidos (no preparándolos), así que está bien.
Luego, cuando es tu turno, haces un trabajo realmente "productivo", procesas el menú, decides lo que quieres, obtienes la elección de tu crush, pagas, verificas que das el billete o tarjeta correctos, verificas que te cobren correctamente, verificas que el pedido tenga los artículos correctos, etc.
Pero luego, aunque todavía no tienes tus hamburguesas, tu trabajo con el cajero está "en pausa" ⏸, porque tienes que esperar 🕙 a que tus hamburguesas estén listas.
Pero como te alejas del mostrador y te sientas en la mesa con un número para tu turno, puedes cambiar 🔀 tu atención a tu crush, y "trabajar" ⏯ 🤓 en eso. Luego, nuevamente estás haciendo algo muy "productivo" como es coquetear con tu crush 😍.
Luego el cajero 💁 dice "he terminado de hacer las hamburguesas" al poner tu número en el mostrador, pero no saltas como loco inmediatamente cuando el número mostrado cambia a tu número de turno. Sabes que nadie robará tus hamburguesas porque tienes el número de tu turno, y ellos tienen el suyo.
Así que esperas a que tu crush termine la historia (termine el trabajo ⏯ / tarea actual que se está procesando 🤓), sonríes amablemente y dices que vas por las hamburguesas ⏸.
Luego vas al mostrador 🔀, a la tarea inicial que ahora está terminada ⏯, recoges las hamburguesas, das las gracias y las llevas a la mesa. Eso termina ese paso / tarea de interacción con el mostrador ⏹. Eso a su vez, crea una nueva tarea, de "comer hamburguesas" 🔀 ⏯, pero la anterior de "obtener hamburguesas" ha terminado ⏹.
### Hamburguesas Paralelas { #parallel-burgers }
Ahora imaginemos que estas no son "Hamburguesas Concurrentes", sino "Hamburguesas Paralelas".
Vas con tu crush a obtener comida rápida paralela.
Te pones en fila mientras varios (digamos 8) cajeros que al mismo tiempo son cocineros toman los pedidos de las personas frente a ti.
Todos antes que tú están esperando a que sus hamburguesas estén listas antes de dejar el mostrador porque cada uno de los 8 cajeros va y prepara la hamburguesa de inmediato antes de obtener el siguiente pedido.
Luego, finalmente es tu turno, haces tu pedido de 2 hamburguesas muy sofisticadas para tu crush y para ti.
Pagas 💸.
El cajero va a la cocina.
Esperas, de pie frente al mostrador 🕙, para que nadie más tome tus hamburguesas antes que tú, ya que no hay números para los turnos.
Como tú y tu crush están ocupados no dejando que nadie se interponga y tome tus hamburguesas cuando lleguen, no puedes prestar atención a tu crush. 😞
Este es un trabajo "sincrónico", estás "sincronizado" con el cajero/cocinero 👨🍳. Tienes que esperar 🕙 y estar allí en el momento exacto en que el cajero/cocinero 👨🍳 termine las hamburguesas y te las entregue, o de lo contrario, alguien más podría tomarlas.
Luego tu cajero/cocinero 👨🍳 finalmente regresa con tus hamburguesas, después de mucho tiempo esperando 🕙 allí frente al mostrador.
Tomas tus hamburguesas y vas a la mesa con tu crush.
Simplemente las comes, y has terminado. ⏹
No hubo mucho hablar o coquetear ya que la mayor parte del tiempo se dedicó a esperar 🕙 frente al mostrador. 😞
/// info | Información
Hermosas ilustraciones de [Ketrina Thompson](https://www.instagram.com/ketrinadrawsalot). 🎨
///
---
En este escenario de las hamburguesas paralelas, eres una computadora / programa 🤖 con dos procesadores (tú y tu crush), ambos esperando 🕙 y dedicando su atención ⏯ a estar "esperando en el mostrador" 🕙 por mucho tiempo.
La tienda de comida rápida tiene 8 procesadores (cajeros/cocineros). Mientras que la tienda de hamburguesas concurrentes podría haber tenido solo 2 (un cajero y un cocinero).
Pero aún así, la experiencia final no es la mejor. 😞
---
Esta sería la historia equivalente de las hamburguesas paralelas. 🍔
Para un ejemplo más "de la vida real" de esto, imagina un banco.
Hasta hace poco, la mayoría de los bancos tenían múltiples cajeros 👨💼👨💼👨💼👨💼 y una gran fila 🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙.
Todos los cajeros haciendo todo el trabajo con un cliente tras otro 👨💼⏯.
Y tienes que esperar 🕙 en la fila por mucho tiempo o pierdes tu turno.
Probablemente no querrías llevar a tu crush 😍 contigo a hacer trámites en el banco 🏦.
### Conclusión de las Hamburguesas { #burger-conclusion }
En este escenario de "hamburguesas de comida rápida con tu crush", como hay mucha espera 🕙, tiene mucho más sentido tener un sistema concurrente ⏸🔀⏯.
Este es el caso para la mayoría de las aplicaciones web.
Muchos, muchos usuarios, pero tu servidor está esperando 🕙 su conexión no tan buena para enviar sus requests.
Y luego esperar 🕙 nuevamente a que los responses retornen.
Esta "espera" 🕙 se mide en microsegundos, pero aún así, sumándolo todo, es mucha espera al final.
Por eso tiene mucho sentido usar código asíncrono ⏸🔀⏯ para las APIs web.
Este tipo de asincronía es lo que hizo popular a NodeJS (aunque NodeJS no es paralelo) y esa es la fortaleza de Go como lenguaje de programación.
Y ese es el mismo nivel de rendimiento que obtienes con **FastAPI**.
Y como puedes tener paralelismo y asincronía al mismo tiempo, obtienes un mayor rendimiento que la mayoría de los frameworks de NodeJS probados y a la par con Go, que es un lenguaje compilado más cercano a C [(todo gracias a Starlette)](https://www.techempower.com/benchmarks/#section=data-r17&hw=ph&test=query&l=zijmkf-1).
### ¿Es la concurrencia mejor que el paralelismo? { #is-concurrency-better-than-parallelism }
¡No! Esa no es la moraleja de la historia.
La concurrencia es diferente del paralelismo. Y es mejor en escenarios **específicos** que implican mucha espera. Debido a eso, generalmente es mucho mejor que el paralelismo para el desarrollo de aplicaciones web. Pero no para todo.
Así que, para equilibrar eso, imagina la siguiente historia corta:
> Tienes que limpiar una casa grande y sucia.
*Sí, esa es toda la historia*.
---
No hay esperas 🕙 en ninguna parte, solo mucho trabajo por hacer, en múltiples lugares de la casa.
Podrías tener turnos como en el ejemplo de las hamburguesas, primero la sala de estar, luego la cocina, pero como no estás esperando 🕙 nada, solo limpiando y limpiando, los turnos no afectarían nada.
Tomaría la misma cantidad de tiempo terminar con o sin turnos (concurrencia) y habrías hecho la misma cantidad de trabajo.
Pero en este caso, si pudieras traer a los 8 ex-cajeros/cocineros/ahora-limpiadores, y cada uno de ellos (más tú) pudiera tomar una zona de la casa para limpiarla, podrías hacer todo el trabajo en **paralelo**, con la ayuda extra, y terminar mucho antes.
En este escenario, cada uno de los limpiadores (incluyéndote) sería un procesador, haciendo su parte del trabajo.
Y como la mayor parte del tiempo de ejecución se dedica al trabajo real (en lugar de esperar), y el trabajo en una computadora lo realiza una CPU, llaman a estos problemas "CPU bound".
---
Ejemplos comunes de operaciones limitadas por la CPU son cosas que requieren procesamiento matemático complejo.
Por ejemplo:
* **Procesamiento de audio** o **imágenes**.
* **Visión por computadora**: una imagen está compuesta de millones de píxeles, cada píxel tiene 3 valores / colores, procesar eso normalmente requiere calcular algo en esos píxeles, todos al mismo tiempo.
* **Machine Learning**: normalmente requiere muchas multiplicaciones de "matrices" y "vectores". Piensa en una enorme hoja de cálculo con números y multiplicando todos juntos al mismo tiempo.
* **Deep Learning**: este es un subcampo de Machine Learning, por lo tanto, se aplica lo mismo. Es solo que no hay una sola hoja de cálculo de números para multiplicar, sino un enorme conjunto de ellas, y en muchos casos, usas un procesador especial para construir y / o usar esos modelos.
### Concurrencia + Paralelismo: Web + Machine Learning { #concurrency-parallelism-web-machine-learning }
Con **FastAPI** puedes aprovechar la concurrencia que es muy común para el desarrollo web (la misma atracción principal de NodeJS).
Pero también puedes explotar los beneficios del paralelismo y la multiprocesamiento (tener múltiples procesos ejecutándose en paralelo) para cargas de trabajo **CPU bound** como las de los sistemas de Machine Learning.
Eso, más el simple hecho de que Python es el lenguaje principal para **Data Science**, Machine Learning y especialmente Deep Learning, hacen de FastAPI una muy buena opción para APIs web de Data Science / Machine Learning y aplicaciones (entre muchas otras).
Para ver cómo lograr este paralelismo en producción, consulta la sección sobre [Despliegue](deployment/index.md).
## `async` y `await` { #async-and-await }
Las versiones modernas de Python tienen una forma muy intuitiva de definir código asíncrono. Esto hace que se vea igual que el código "secuencial" normal y hace el "wait" por ti en los momentos adecuados.
Cuando hay una operación que requerirá esperar antes de dar los resultados y tiene soporte para estas nuevas funcionalidades de Python, puedes programarlo así:
```Python
burgers = await get_burgers(2)
```
La clave aquí es el `await`. Dice a Python que tiene que esperar ⏸ a que `get_burgers(2)` termine de hacer su cosa 🕙 antes de almacenar los resultados en `burgers`. Con eso, Python sabrá que puede ir y hacer algo más 🔀 ⏯ mientras tanto (como recibir otro request).
Para que `await` funcione, tiene que estar dentro de una función que soporte esta asincronía. Para hacer eso, solo declara la función con `async def`:
```Python hl_lines="1"
async def get_burgers(number: int):
# Hacer algunas cosas asíncronas para crear las hamburguesas
return burgers
```
...en lugar de `def`:
```Python hl_lines="2"
# Esto no es asíncrono
def get_sequential_burgers(number: int):
# Hacer algunas cosas secuenciales para crear las hamburguesas
return burgers
```
Con `async def`, Python sabe que, dentro de esa función, tiene que estar atento a las expresiones `await`, y que puede "pausar" ⏸ la ejecución de esa función e ir a hacer algo más 🔀 antes de regresar.
Cuando deseas llamar a una función `async def`, tienes que "await" dicha función. Así que, esto no funcionará:
```Python
# Esto no funcionará, porque get_burgers fue definido con: async def
burgers = get_burgers(2)
```
---
Así que, si estás usando un paquete que te dice que puedes llamarlo con `await`, necesitas crear las *path operation functions* que lo usen con `async def`, como en:
```Python hl_lines="2-3"
@app.get('/burgers')
async def read_burgers():
burgers = await get_burgers(2)
return burgers
```
### Más detalles técnicos { #more-technical-details }
Podrías haber notado que `await` solo se puede usar dentro de funciones definidas con `async def`.
Pero al mismo tiempo, las funciones definidas con `async def` deben ser "awaited". Por lo tanto, las funciones con `async def` solo se pueden llamar dentro de funciones definidas con `async def` también.
Entonces, sobre el huevo y la gallina, ¿cómo llamas a la primera función `async`?
Si estás trabajando con **FastAPI** no tienes que preocuparte por eso, porque esa "primera" función será tu *path operation function*, y FastAPI sabrá cómo hacer lo correcto.
Pero si deseas usar `async` / `await` sin FastAPI, también puedes hacerlo.
### Escribe tu propio código async { #write-your-own-async-code }
Starlette (y **FastAPI**) están basados en [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/), lo que lo hace compatible tanto con el [asyncio](https://docs.python.org/3/library/asyncio-task.html) del paquete estándar de Python como con [Trio](https://trio.readthedocs.io/en/stable/).
En particular, puedes usar directamente [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/) para tus casos de uso avanzados de concurrencia que requieran patrones más avanzados en tu propio código.
E incluso si no estuvieras usando FastAPI, también podrías escribir tus propias aplicaciones asíncronas con [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/) para ser altamente compatibles y obtener sus beneficios (p.ej. *concurrencia estructurada*).
Creé otro paquete sobre AnyIO, como una capa delgada, para mejorar un poco las anotaciones de tipos y obtener mejor **autocompletado**, **errores en línea**, etc. También tiene una introducción amigable y tutorial para ayudarte a **entender** y escribir **tu propio código async**: [Asyncer](https://asyncer.tiangolo.com/). Sería particularmente útil si necesitas **combinar código async con regular** (bloqueante/sincrónico).
### Otras formas de código asíncrono { #other-forms-of-asynchronous-code }
Este estilo de usar `async` y `await` es relativamente nuevo en el lenguaje.
Pero hace que trabajar con código asíncrono sea mucho más fácil.
Esta misma sintaxis (o casi idéntica) también se incluyó recientemente en las versiones modernas de JavaScript (en el Navegador y NodeJS).
Pero antes de eso, manejar el código asíncrono era mucho más complejo y difícil.
En versiones previas de Python, podrías haber usado hilos o [Gevent](https://www.gevent.org/). Pero el código es mucho más complejo de entender, depurar y razonar.
En versiones previas de NodeJS / JavaScript en el Navegador, habrías usado "callbacks". Lo que lleva al "callback hell".
## Coroutines { #coroutines }
**Coroutines** es simplemente el término muy elegante para la cosa que devuelve una función `async def`. Python sabe que es algo parecido a una función, que puede comenzar y que terminará en algún momento, pero que podría pausar ⏸ internamente también, siempre que haya un `await` dentro de él.
Pero toda esta funcionalidad de usar código asíncrono con `async` y `await` a menudo se resume como utilizar "coroutines". Es comparable a la funcionalidad clave principal de Go, las "Goroutines".
## Conclusión { #conclusion }
Veamos la misma frase de arriba:
> Las versiones modernas de Python tienen soporte para **"código asíncrono"** utilizando algo llamado **"coroutines"**, con la sintaxis **`async` y `await`**.
Eso debería tener más sentido ahora. ✨
Todo eso es lo que impulsa FastAPI (a través de Starlette) y lo que hace que tenga un rendimiento tan impresionante.
## Detalles Muy Técnicos { #very-technical-details }
/// warning | Advertencia
Probablemente puedas saltarte esto.
Estos son detalles muy técnicos de cómo **FastAPI** funciona en su interior.
Si tienes bastante conocimiento técnico (coroutines, hilos, bloqueo, etc.) y tienes curiosidad sobre cómo FastAPI maneja `async def` vs `def` normal, adelante.
///
### Funciones de *path operation* { #path-operation-functions }
Cuando declaras una *path operation function* con `def` normal en lugar de `async def`, se ejecuta en un threadpool externo que luego es esperado, en lugar de ser llamado directamente (ya que bloquearía el servidor).
Si vienes de otro framework async que no funciona de la manera descrita anteriormente y estás acostumbrado a definir funciones de *path operation* solo de cómputo trivial con `def` normal para una pequeña ganancia de rendimiento (alrededor de 100 nanosegundos), ten en cuenta que en **FastAPI** el efecto sería bastante opuesto. En estos casos, es mejor usar `async def` a menos que tus *path operation functions* usen código que realice I/O de bloqueo.
Aun así, en ambas situaciones, es probable que **FastAPI** [siga siendo más rápida](index.md#performance) que (o al menos comparable a) tu framework anterior.
### Dependencias { #dependencies }
Lo mismo aplica para las [dependencias](tutorial/dependencies/index.md). Si una dependencia es una función estándar `def` en lugar de `async def`, se ejecuta en el threadpool externo.
### Sub-dependencias { #sub-dependencies }
Puedes tener múltiples dependencias y [sub-dependencias](tutorial/dependencies/sub-dependencies.md) requiriéndose mutuamente (como parámetros de las definiciones de funciones), algunas de ellas podrían ser creadas con `async def` y algunas con `def` normal. Aun funcionará, y las que fueron creadas con `def` normal serían llamadas en un hilo externo (del threadpool) en lugar de ser "awaited".
### Otras funciones de utilidad { #other-utility-functions }
Cualquier otra función de utilidad que llames directamente puede ser creada con `def` normal o `async def` y FastAPI no afectará la forma en que la llames.
Esto contrasta con las funciones que FastAPI llama por ti: *path operation functions* y dependencias.
Si tu función de utilidad es una función normal con `def`, será llamada directamente (como la escribas en tu código), no en un threadpool; si la función es creada con `async def` entonces deberías "await" por esa función cuando la llames en tu código.
---
Nuevamente, estos son detalles muy técnicos que probablemente serían útiles si los buscaste.
De lo contrario, deberías estar bien con las pautas de la sección anterior: ¿Con prisa?.
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FILE: docs/es/docs/benchmarks.md
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# Benchmarks { #benchmarks }
Los benchmarks independientes de TechEmpower muestran aplicaciones de **FastAPI** ejecutándose bajo Uvicorn como [uno de los frameworks de Python más rápidos disponibles](https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7), solo por debajo de Starlette y Uvicorn en sí mismos (utilizados internamente por FastAPI).
Pero al revisar benchmarks y comparaciones, debes tener en cuenta lo siguiente.
## Benchmarks y velocidad { #benchmarks-and-speed }
Cuando ves los benchmarks, es común ver varias herramientas de diferentes tipos comparadas como equivalentes.
Específicamente, ver Uvicorn, Starlette y FastAPI comparados juntos (entre muchas otras herramientas).
Cuanto más simple sea el problema resuelto por la herramienta, mejor rendimiento tendrá. Y la mayoría de los benchmarks no prueban las funcionalidades adicionales proporcionadas por la herramienta.
La jerarquía es como:
* **Uvicorn**: un servidor ASGI
* **Starlette**: (usa Uvicorn) un microframework web
* **FastAPI**: (usa Starlette) un microframework para APIs con varias funcionalidades adicionales para construir APIs, con validación de datos, etc.
* **Uvicorn**:
* Tendrá el mejor rendimiento, ya que no tiene mucho código extra aparte del propio servidor.
* No escribirías una aplicación directamente en Uvicorn. Eso significaría que tu código tendría que incluir, más o menos, al menos, todo el código proporcionado por Starlette (o **FastAPI**). Y si hicieras eso, tu aplicación final tendría la misma carga que si hubieras usado un framework, minimizando el código de tu aplicación y los bugs.
* Si estás comparando Uvicorn, compáralo con Daphne, Hypercorn, uWSGI, etc. Servidores de aplicaciones.
* **Starlette**:
* Tendrá el siguiente mejor rendimiento, después de Uvicorn. De hecho, Starlette usa Uvicorn para ejecutarse. Así que probablemente solo pueda ser "más lento" que Uvicorn por tener que ejecutar más código.
* Pero te proporciona las herramientas para construir aplicaciones web sencillas, con enrutamiento basado en paths, etc.
* Si estás comparando Starlette, compáralo con Sanic, Flask, Django, etc. Frameworks web (o microframeworks).
* **FastAPI**:
* De la misma forma en que Starlette usa Uvicorn y no puede ser más rápido que él, **FastAPI** usa Starlette, por lo que no puede ser más rápido que él.
* FastAPI ofrece más funcionalidades además de las de Starlette. Funcionalidades que casi siempre necesitas al construir APIs, como la validación y serialización de datos. Y al utilizarlo, obtienes documentación automática gratis (la documentación automática ni siquiera añade carga a las aplicaciones en ejecución, se genera al inicio).
* Si no usabas FastAPI y utilizabas Starlette directamente (u otra herramienta, como Sanic, Flask, Responder, etc.) tendrías que implementar toda la validación y serialización de datos por ti mismo. Entonces, tu aplicación final aún tendría la misma carga que si hubiera sido construida usando FastAPI. Y en muchos casos, esta validación y serialización de datos es la mayor cantidad de código escrito en las aplicaciones.
* Entonces, al usar FastAPI estás ahorrando tiempo de desarrollo, bugs, líneas de código, y probablemente obtendrías el mismo rendimiento (o mejor) que si no lo usaras (ya que tendrías que implementarlo todo en tu código).
* Si estás comparando FastAPI, compáralo con un framework de aplicación web (o conjunto de herramientas) que proporcione validación de datos, serialización y documentación, como Flask-apispec, NestJS, Molten, etc. Frameworks con validación de datos, serialización y documentación automáticas integradas.
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FILE: docs/es/docs/deployment/cloud.md
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# Despliega FastAPI en Proveedores de Nube { #deploy-fastapi-on-cloud-providers }
Puedes usar prácticamente **cualquier proveedor de nube** para desplegar tu aplicación FastAPI.
En la mayoría de los casos, los principales proveedores de nube tienen guías para desplegar FastAPI con ellos.
## FastAPI Cloud { #fastapi-cloud }
**[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)** está construido por el mismo autor y equipo detrás de **FastAPI**.
Simplifica el proceso de **construir**, **desplegar** y **acceder** a una API con un esfuerzo mínimo.
Trae la misma **experiencia de desarrollador** de construir aplicaciones con FastAPI a **desplegarlas** en la nube. 🎉
FastAPI Cloud es el sponsor principal y proveedor de financiamiento de los proyectos open source *FastAPI and friends*. ✨
## Proveedores de Nube - Sponsors { #cloud-providers-sponsors }
Otros proveedores de nube ✨ [**son sponsors de FastAPI**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author) ✨ también. 🙇
También podrías considerarlos para seguir sus guías y probar sus servicios:
* [Render](https://docs.render.com/deploy-fastapi?utm_source=deploydoc&utm_medium=referral&utm_campaign=fastapi)
* [Railway](https://docs.railway.com/guides/fastapi?utm_medium=integration&utm_source=docs&utm_campaign=fastapi)
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FILE: docs/es/docs/deployment/concepts.md
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# Conceptos de Implementación { #deployments-concepts }
Cuando implementas una aplicación **FastAPI**, o en realidad, cualquier tipo de API web, hay varios conceptos que probablemente te importen, y al entenderlos, puedes encontrar la **forma más adecuada** de **implementar tu aplicación**.
Algunos de los conceptos importantes son:
* Seguridad - HTTPS
* Ejecución al iniciar
* Reinicios
* Replicación (la cantidad de procesos en ejecución)
* Memoria
* Pasos previos antes de iniciar
Veremos cómo afectan estas **implementaciones**.
Al final, el objetivo principal es poder **servir a tus clientes de API** de una manera que sea **segura**, para **evitar interrupciones**, y usar los **recursos de cómputo** (por ejemplo, servidores remotos/máquinas virtuales) de la manera más eficiente posible. 🚀
Te contaré un poquito más sobre estos **conceptos** aquí, y eso, con suerte, te dará la **intuición** que necesitarías para decidir cómo implementar tu API en diferentes entornos, posiblemente incluso en aquellos **futuros** que aún no existen.
Al considerar estos conceptos, podrás **evaluar y diseñar** la mejor manera de implementar **tus propias APIs**.
En los próximos capítulos, te daré más **recetas concretas** para implementar aplicaciones de FastAPI.
Pero por ahora, revisemos estas importantes **ideas conceptuales**. Estos conceptos también se aplican a cualquier otro tipo de API web. 💡
## Seguridad - HTTPS { #security-https }
En el [capítulo anterior sobre HTTPS](https.md) aprendimos sobre cómo HTTPS proporciona cifrado para tu API.
También vimos que HTTPS es normalmente proporcionado por un componente **externo** a tu servidor de aplicaciones, un **Proxy de Terminación TLS**.
Y debe haber algo encargado de **renovar los certificados HTTPS**, podría ser el mismo componente o algo diferente.
### Herramientas de Ejemplo para HTTPS { #example-tools-for-https }
Algunas de las herramientas que podrías usar como Proxy de Terminación TLS son:
* Traefik
* Maneja automáticamente las renovaciones de certificados ✨
* Caddy
* Maneja automáticamente las renovaciones de certificados ✨
* Nginx
* Con un componente externo como Certbot para las renovaciones de certificados
* HAProxy
* Con un componente externo como Certbot para las renovaciones de certificados
* Kubernetes con un Controlador de Ingress como Nginx
* Con un componente externo como cert-manager para las renovaciones de certificados
* Manejado internamente por un proveedor de nube como parte de sus servicios (lee abajo 👇)
Otra opción es que podrías usar un **servicio de nube** que haga más del trabajo, incluyendo configurar HTTPS. Podría tener algunas restricciones o cobrarte más, etc. Pero en ese caso, no tendrías que configurar un Proxy de Terminación TLS tú mismo.
Te mostraré algunos ejemplos concretos en los próximos capítulos.
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Luego, los siguientes conceptos a considerar son todos acerca del programa que ejecuta tu API real (por ejemplo, Uvicorn).
## Programa y Proceso { #program-and-process }
Hablaremos mucho sobre el "**proceso**" en ejecución, así que es útil tener claridad sobre lo que significa y cuál es la diferencia con la palabra "**programa**".
### Qué es un Programa { #what-is-a-program }
La palabra **programa** se usa comúnmente para describir muchas cosas:
* El **código** que escribes, los **archivos Python**.
* El **archivo** que puede ser **ejecutado** por el sistema operativo, por ejemplo: `python`, `python.exe` o `uvicorn`.
* Un programa específico mientras está siendo **ejecutado** en el sistema operativo, usando la CPU y almacenando cosas en la memoria. Esto también se llama **proceso**.
### Qué es un Proceso { #what-is-a-process }
La palabra **proceso** se usa normalmente de una manera más específica, refiriéndose solo a lo que está ejecutándose en el sistema operativo (como en el último punto anterior):
* Un programa específico mientras está siendo **ejecutado** en el sistema operativo.
* Esto no se refiere al archivo, ni al código, se refiere **específicamente** a lo que está siendo **ejecutado** y gestionado por el sistema operativo.
* Cualquier programa, cualquier código, **solo puede hacer cosas** cuando está siendo **ejecutado**. Así que, cuando hay un **proceso en ejecución**.
* El proceso puede ser **terminado** (o "matado") por ti, o por el sistema operativo. En ese punto, deja de ejecutarse/ser ejecutado, y ya no puede **hacer cosas**.
* Cada aplicación que tienes en ejecución en tu computadora tiene algún proceso detrás, cada programa en ejecución, cada ventana, etc. Y normalmente hay muchos procesos ejecutándose **al mismo tiempo** mientras una computadora está encendida.
* Puede haber **múltiples procesos** del **mismo programa** ejecutándose al mismo tiempo.
Si revisas el "administrador de tareas" o "monitor del sistema" (o herramientas similares) en tu sistema operativo, podrás ver muchos de esos procesos en ejecución.
Y, por ejemplo, probablemente verás que hay múltiples procesos ejecutando el mismo programa del navegador (Firefox, Chrome, Edge, etc.). Normalmente ejecutan un proceso por pestaña, además de algunos otros procesos extra.
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Ahora que conocemos la diferencia entre los términos **proceso** y **programa**, sigamos hablando sobre implementaciones.
## Ejecución al Iniciar { #running-on-startup }
En la mayoría de los casos, cuando creas una API web, quieres que esté **siempre en ejecución**, ininterrumpida, para que tus clientes puedan acceder a ella en cualquier momento. Esto, por supuesto, a menos que tengas una razón específica para que se ejecute solo en ciertas situaciones, pero la mayoría de las veces quieres que esté constantemente en ejecución y **disponible**.
### En un Servidor Remoto { #in-a-remote-server }
Cuando configuras un servidor remoto (un servidor en la nube, una máquina virtual, etc.) lo más sencillo que puedes hacer es usar `fastapi run` (que utiliza Uvicorn) o algo similar, manualmente, de la misma manera que lo haces al desarrollar localmente.
Y funcionará y será útil **durante el desarrollo**.
Pero si pierdes la conexión con el servidor, el **proceso en ejecución** probablemente morirá.
Y si el servidor se reinicia (por ejemplo, después de actualizaciones o migraciones del proveedor de la nube) probablemente **no lo notarás**. Y debido a eso, ni siquiera sabrás que tienes que reiniciar el proceso manualmente. Así, tu API simplemente quedará muerta. 😱
### Ejecutar Automáticamente al Iniciar { #run-automatically-on-startup }
En general, probablemente querrás que el programa del servidor (por ejemplo, Uvicorn) se inicie automáticamente al arrancar el servidor, y sin necesidad de ninguna **intervención humana**, para tener siempre un proceso en ejecución con tu API (por ejemplo, Uvicorn ejecutando tu aplicación FastAPI).
### Programa Separado { #separate-program }
Para lograr esto, normalmente tendrás un **programa separado** que se asegurará de que tu aplicación se ejecute al iniciarse. Y en muchos casos, también se asegurará de que otros componentes o aplicaciones se ejecuten, por ejemplo, una base de datos.
### Herramientas de Ejemplo para Ejecutar al Iniciar { #example-tools-to-run-at-startup }
Algunos ejemplos de las herramientas que pueden hacer este trabajo son:
* Docker
* Kubernetes
* Docker Compose
* Docker en Modo Swarm
* Systemd
* Supervisor
* Manejado internamente por un proveedor de nube como parte de sus servicios
* Otros...
Te daré más ejemplos concretos en los próximos capítulos.
## Reinicios { #restarts }
De manera similar a asegurarte de que tu aplicación se ejecute al iniciar, probablemente también quieras asegurarte de que se **reinicie** después de fallos.
### Cometemos Errores { #we-make-mistakes }
Nosotros, como humanos, cometemos **errores**, todo el tiempo. El software casi *siempre* tiene **bugs** ocultos en diferentes lugares. 🐛
Y nosotros, como desarrolladores, seguimos mejorando el código a medida que encontramos esos bugs y a medida que implementamos nuevas funcionalidades (posiblemente agregando nuevos bugs también 😅).
### Errores Pequeños Manejados Automáticamente { #small-errors-automatically-handled }
Al construir APIs web con FastAPI, si hay un error en nuestro código, FastAPI normalmente lo contiene al request único que desencadenó el error. 🛡
El cliente obtendrá un **500 Internal Server Error** para ese request, pero la aplicación continuará funcionando para los siguientes requests en lugar de simplemente colapsar por completo.
### Errores Mayores - Colapsos { #bigger-errors-crashes }
Sin embargo, puede haber casos en los que escribamos algún código que **colapse toda la aplicación** haciendo que Uvicorn y Python colapsen. 💥
Y aún así, probablemente no querrías que la aplicación quede muerta porque hubo un error en un lugar, probablemente querrás que **siga ejecutándose** al menos para las *path operations* que no estén rotas.
### Reiniciar Después del Colapso { #restart-after-crash }
Pero en esos casos con errores realmente malos que colapsan el **proceso en ejecución**, querrías un componente externo encargado de **reiniciar** el proceso, al menos un par de veces...
/// tip | Consejo
...Aunque si la aplicación completa **colapsa inmediatamente**, probablemente no tenga sentido seguir reiniciándola eternamente. Pero en esos casos, probablemente lo notarás durante el desarrollo, o al menos justo después de la implementación.
Así que enfoquémonos en los casos principales, donde podría colapsar por completo en algunos casos particulares **en el futuro**, y aún así tenga sentido reiniciarla.
///
Probablemente querrías que la cosa encargada de reiniciar tu aplicación sea un **componente externo**, porque para ese punto, la misma aplicación con Uvicorn y Python ya colapsó, así que no hay nada en el mismo código de la misma aplicación que pueda hacer algo al respecto.
### Herramientas de Ejemplo para Reiniciar Automáticamente { #example-tools-to-restart-automatically }
En la mayoría de los casos, la misma herramienta que se utiliza para **ejecutar el programa al iniciar** también se utiliza para manejar reinicios automáticos.
Por ejemplo, esto podría ser manejado por:
* Docker
* Kubernetes
* Docker Compose
* Docker en Modo Swarm
* Systemd
* Supervisor
* Manejado internamente por un proveedor de nube como parte de sus servicios
* Otros...
## Replicación - Procesos y Memoria { #replication-processes-and-memory }
Con una aplicación FastAPI, usando un programa servidor como el comando `fastapi` que ejecuta Uvicorn, ejecutarlo una vez en **un proceso** puede servir a múltiples clientes concurrentemente.
Pero en muchos casos, querrás ejecutar varios worker processes al mismo tiempo.
### Múltiples Procesos - Workers { #multiple-processes-workers }
Si tienes más clientes de los que un solo proceso puede manejar (por ejemplo, si la máquina virtual no es muy grande) y tienes **múltiples núcleos** en la CPU del servidor, entonces podrías tener **múltiples procesos** ejecutando la misma aplicación al mismo tiempo, y distribuir todas las requests entre ellos.
Cuando ejecutas **múltiples procesos** del mismo programa de API, comúnmente se les llama **workers**.
### Worker Processes y Puertos { #worker-processes-and-ports }
Recuerda de la documentación [Sobre HTTPS](https.md) que solo un proceso puede estar escuchando en una combinación de puerto y dirección IP en un servidor.
Esto sigue siendo cierto.
Así que, para poder tener **múltiples procesos** al mismo tiempo, tiene que haber un **solo proceso escuchando en un puerto** que luego transmita la comunicación a cada worker process de alguna forma.
### Memoria por Proceso { #memory-per-process }
Ahora, cuando el programa carga cosas en memoria, por ejemplo, un modelo de Machine Learning en una variable, o el contenido de un archivo grande en una variable, todo eso **consume un poco de la memoria (RAM)** del servidor.
Y múltiples procesos normalmente **no comparten ninguna memoria**. Esto significa que cada proceso en ejecución tiene sus propias cosas, variables y memoria. Y si estás consumiendo una gran cantidad de memoria en tu código, **cada proceso** consumirá una cantidad equivalente de memoria.
### Memoria del Servidor { #server-memory }
Por ejemplo, si tu código carga un modelo de Machine Learning con **1 GB de tamaño**, cuando ejecutas un proceso con tu API, consumirá al menos 1 GB de RAM. Y si inicias **4 procesos** (4 workers), cada uno consumirá 1 GB de RAM. Así que, en total, tu API consumirá **4 GB de RAM**.
Y si tu servidor remoto o máquina virtual solo tiene 3 GB de RAM, intentar cargar más de 4 GB de RAM causará problemas. 🚨
### Múltiples Procesos - Un Ejemplo { #multiple-processes-an-example }
En este ejemplo, hay un **Proceso Administrador** que inicia y controla dos **Worker Processes**.
Este Proceso Administrador probablemente sería el que escuche en el **puerto** en la IP. Y transmitirá toda la comunicación a los worker processes.
Esos worker processes serían los que ejecutan tu aplicación, realizarían los cálculos principales para recibir un **request** y devolver un **response**, y cargarían cualquier cosa que pongas en variables en RAM.
Y por supuesto, la misma máquina probablemente tendría **otros procesos** ejecutándose también, aparte de tu aplicación.
Un detalle interesante es que el porcentaje de **CPU utilizado** por cada proceso puede **variar** mucho con el tiempo, pero la **memoria (RAM)** normalmente permanece más o menos **estable**.
Si tienes una API que hace una cantidad comparable de cálculos cada vez y tienes muchos clientes, entonces la **utilización de CPU** probablemente *también sea estable* (en lugar de constantemente subir y bajar rápidamente).
### Ejemplos de Herramientas y Estrategias de Replicación { #examples-of-replication-tools-and-strategies }
Puede haber varios enfoques para lograr esto, y te contaré más sobre estrategias específicas en los próximos capítulos, por ejemplo, al hablar sobre Docker y contenedores.
La principal restricción a considerar es que tiene que haber un **componente único** manejando el **puerto** en la **IP pública**. Y luego debe tener una forma de **transmitir** la comunicación a los **procesos/workers** replicados.
Aquí hay algunas combinaciones y estrategias posibles:
* **Uvicorn** con `--workers`
* Un administrador de procesos de Uvicorn **escucharía** en la **IP** y **puerto**, y iniciaría **múltiples worker processes de Uvicorn**.
* **Kubernetes** y otros sistemas de **contenedor distribuidos**
* Algo en la capa de **Kubernetes** escucharía en la **IP** y **puerto**. La replicación sería al tener **múltiples contenedores**, cada uno con **un proceso de Uvicorn** ejecutándose.
* **Servicios en la Nube** que manejan esto por ti
* El servicio en la nube probablemente **manejará la replicación por ti**. Posiblemente te permitiría definir **un proceso para ejecutar**, o una **imagen de contenedor** para usar, en cualquier caso, lo más probable es que sería **un solo proceso de Uvicorn**, y el servicio en la nube se encargaría de replicarlo.
/// tip | Consejo
No te preocupes si algunos de estos elementos sobre **contenedores**, Docker, o Kubernetes no tienen mucho sentido todavía.
Te contaré más sobre imágenes de contenedores, Docker, Kubernetes, etc. en un capítulo futuro: [FastAPI en Contenedores - Docker](docker.md).
///
## Pasos Previos Antes de Iniciar { #previous-steps-before-starting }
Hay muchos casos en los que quieres realizar algunos pasos **antes de iniciar** tu aplicación.
Por ejemplo, podrías querer ejecutar **migraciones de base de datos**.
Pero en la mayoría de los casos, querrás realizar estos pasos solo **una vez**.
Así que, querrás tener un **único proceso** para realizar esos **pasos previos**, antes de iniciar la aplicación.
Y tendrás que asegurarte de que sea un único proceso ejecutando esos pasos previos incluso si después, inicias **múltiples procesos** (múltiples workers) para la propia aplicación. Si esos pasos fueran ejecutados por **múltiples procesos**, **duplicarían** el trabajo al ejecutarlo en **paralelo**, y si los pasos fueran algo delicado como una migración de base de datos, podrían causar conflictos entre sí.
Por supuesto, hay algunos casos en los que no hay problema en ejecutar los pasos previos múltiples veces, en ese caso, es mucho más fácil de manejar.
/// tip | Consejo
También, ten en cuenta que dependiendo de tu configuración, en algunos casos **quizás ni siquiera necesites realizar pasos previos** antes de iniciar tu aplicación.
En ese caso, no tendrías que preocuparte por nada de esto. 🤷
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### Ejemplos de Estrategias para Pasos Previos { #examples-of-previous-steps-strategies }
Esto **dependerá mucho** de la forma en que **implementarás tu sistema**, y probablemente estará conectado con la forma en que inicias programas, manejas reinicios, etc.
Aquí hay algunas ideas posibles:
* Un "Contenedor de Inicio" en Kubernetes que se ejecuta antes de tu contenedor de aplicación
* Un script de bash que ejecuta los pasos previos y luego inicia tu aplicación
* Aún necesitarías una forma de iniciar/reiniciar *ese* script de bash, detectar errores, etc.
/// tip | Consejo
Te daré más ejemplos concretos para hacer esto con contenedores en un capítulo futuro: [FastAPI en Contenedores - Docker](docker.md).
///
## Utilización de Recursos { #resource-utilization }
Tu(s) servidor(es) es(son) un **recurso** que puedes consumir o **utilizar**, con tus programas, el tiempo de cómputo en las CPUs y la memoria RAM disponible.
¿Cuánto de los recursos del sistema quieres consumir/utilizar? Podría ser fácil pensar "no mucho", pero en realidad, probablemente querrás consumir **lo más posible sin colapsar**.
Si estás pagando por 3 servidores pero solo estás usando un poquito de su RAM y CPU, probablemente estés **desperdiciando dinero** 💸, y probablemente **desperdiciando la energía eléctrica del servidor** 🌎, etc.
En ese caso, podría ser mejor tener solo 2 servidores y usar un mayor porcentaje de sus recursos (CPU, memoria, disco, ancho de banda de red, etc.).
Por otro lado, si tienes 2 servidores y estás usando **100% de su CPU y RAM**, en algún momento un proceso pedirá más memoria y el servidor tendrá que usar el disco como "memoria" (lo cual puede ser miles de veces más lento), o incluso **colapsar**. O un proceso podría necesitar hacer algún cálculo y tendría que esperar hasta que la CPU esté libre de nuevo.
En este caso, sería mejor obtener **un servidor extra** y ejecutar algunos procesos en él para que todos tengan **suficiente RAM y tiempo de CPU**.
También existe la posibilidad de que, por alguna razón, tengas un **pico** de uso de tu API. Tal vez se volvió viral, o tal vez otros servicios o bots comienzan a usarla. Y podrías querer tener recursos extra para estar a salvo en esos casos.
Podrías establecer un **número arbitrario** para alcanzar, por ejemplo, algo **entre 50% a 90%** de utilización de recursos. El punto es que esas son probablemente las principales cosas que querrás medir y usar para ajustar tus implementaciones.
Puedes usar herramientas simples como `htop` para ver la CPU y RAM utilizadas en tu servidor o la cantidad utilizada por cada proceso. O puedes usar herramientas de monitoreo más complejas, que pueden estar distribuidas a través de servidores, etc.
## Resumen { #recap }
Has estado leyendo aquí algunos de los conceptos principales que probablemente necesitarás tener en mente al decidir cómo implementar tu aplicación:
* Seguridad - HTTPS
* Ejecución al iniciar
* Reinicios
* Replicación (la cantidad de procesos en ejecución)
* Memoria
* Pasos previos antes de iniciar
Comprender estas ideas y cómo aplicarlas debería darte la intuición necesaria para tomar decisiones al configurar y ajustar tus implementaciones. 🤓
En las próximas secciones, te daré más ejemplos concretos de posibles estrategias que puedes seguir. 🚀
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FILE: docs/es/docs/deployment/docker.md
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# FastAPI en Contenedores - Docker { #fastapi-in-containers-docker }
Al desplegar aplicaciones de FastAPI, un enfoque común es construir una **imagen de contenedor de Linux**. Normalmente se realiza usando [**Docker**](https://www.docker.com/). Luego puedes desplegar esa imagen de contenedor de varias formas.
Usar contenedores de Linux tiene varias ventajas, incluyendo **seguridad**, **replicabilidad**, **simplicidad**, y otras.
/// tip | Consejo
¿Tienes prisa y ya conoces esto? Salta al [`Dockerfile` más abajo 👇](#build-a-docker-image-for-fastapi).
///
### Inicio del Handshake TLS { #tls-handshake-start }
El navegador luego se comunicaría con esa dirección IP en el **puerto 443** (el puerto HTTPS).
La primera parte de la comunicación es solo para establecer la conexión entre el cliente y el servidor y decidir las claves criptográficas que usarán, etc.
Esta interacción entre el cliente y el servidor para establecer la conexión TLS se llama **handshake TLS**.
### TLS con Extensión SNI { #tls-with-sni-extension }
**Solo un proceso** en el servidor puede estar escuchando en un **puerto** específico en una **dirección IP** específica. Podría haber otros procesos escuchando en otros puertos en la misma dirección IP, pero solo uno para cada combinación de dirección IP y puerto.
TLS (HTTPS) utiliza el puerto específico `443` por defecto. Así que ese es el puerto que necesitaríamos.
Como solo un proceso puede estar escuchando en este puerto, el proceso que lo haría sería el **TLS Termination Proxy**.
El TLS Termination Proxy tendría acceso a uno o más **certificados TLS** (certificados HTTPS).
Usando la **extensión SNI** discutida anteriormente, el TLS Termination Proxy verificaría cuál de los certificados TLS (HTTPS) disponibles debería usar para esta conexión, usando el que coincida con el dominio esperado por el cliente.
En este caso, usaría el certificado para `someapp.example.com`.
El cliente ya **confía** en la entidad que generó ese certificado TLS (en este caso Let's Encrypt, pero lo veremos más adelante), por lo que puede **verificar** que el certificado sea válido.
Luego, usando el certificado, el cliente y el TLS Termination Proxy **deciden cómo encriptar** el resto de la **comunicación TCP**. Esto completa la parte de **Handshake TLS**.
Después de esto, el cliente y el servidor tienen una **conexión TCP encriptada**, esto es lo que proporciona TLS. Y luego pueden usar esa conexión para iniciar la comunicación **HTTP real**.
Y eso es lo que es **HTTPS**, es simplemente HTTP simple **dentro de una conexión TLS segura** en lugar de una conexión TCP pura (sin encriptar).
/// tip | Consejo
Ten en cuenta que la encriptación de la comunicación ocurre a nivel de **TCP**, no a nivel de HTTP.
///
### Request HTTPS { #https-request }
Ahora que el cliente y el servidor (específicamente el navegador y el TLS Termination Proxy) tienen una **conexión TCP encriptada**, pueden iniciar la **comunicación HTTP**.
Así que, el cliente envía un **request HTTPS**. Esto es simplemente un request HTTP a través de una conexión TLS encriptada.
### Desencriptar el Request { #decrypt-the-request }
El TLS Termination Proxy usaría la encriptación acordada para **desencriptar el request**, y transmitiría el **request HTTP simple (desencriptado)** al proceso que ejecuta la aplicación (por ejemplo, un proceso con Uvicorn ejecutando la aplicación FastAPI).
### Response HTTP { #http-response }
La aplicación procesaría el request y enviaría un **response HTTP simple (sin encriptar)** al TLS Termination Proxy.
### Response HTTPS { #https-response }
El TLS Termination Proxy entonces **encriptaría el response** usando la criptografía acordada antes (que comenzó con el certificado para `someapp.example.com`), y lo enviaría de vuelta al navegador.
Luego, el navegador verificaría que el response sea válido y encriptado con la clave criptográfica correcta, etc. Entonces **desencriptaría el response** y lo procesaría.
El cliente (navegador) sabrá que el response proviene del servidor correcto porque está utilizando la criptografía que acordaron usando el **certificado HTTPS** anteriormente.
### Múltiples Aplicaciones { #multiple-applications }
En el mismo servidor (o servidores), podrían haber **múltiples aplicaciones**, por ejemplo, otros programas API o una base de datos.
Solo un proceso puede estar gestionando la IP y puerto específica (el TLS Termination Proxy en nuestro ejemplo) pero las otras aplicaciones/procesos pueden estar ejecutándose en el/los servidor(es) también, siempre y cuando no intenten usar la misma **combinación de IP pública y puerto**.
De esa manera, el TLS Termination Proxy podría gestionar HTTPS y certificados para **múltiples dominios**, para múltiples aplicaciones, y luego transmitir los requests a la aplicación correcta en cada caso.
### Renovación de Certificados { #certificate-renewal }
En algún momento en el futuro, cada certificado **expiraría** (alrededor de 3 meses después de haberlo adquirido).
Y entonces, habría otro programa (en algunos casos es otro programa, en algunos casos podría ser el mismo TLS Termination Proxy) que hablaría con Let's Encrypt y renovaría el/los certificado(s).
Los **certificados TLS** están **asociados con un nombre de dominio**, no con una dirección IP.
Entonces, para renovar los certificados, el programa de renovación necesita **probar** a la autoridad (Let's Encrypt) que de hecho **"posee" y controla ese dominio**.
Para hacer eso, y para acomodar diferentes necesidades de aplicaciones, hay varias formas en que puede hacerlo. Algunas formas populares son:
* **Modificar algunos registros DNS**.
* Para esto, el programa de renovación necesita soportar las API del proveedor de DNS, por lo que, dependiendo del proveedor de DNS que estés utilizando, esto podría o no ser una opción.
* **Ejecutarse como un servidor** (al menos durante el proceso de adquisición del certificado) en la dirección IP pública asociada con el dominio.
* Como dijimos anteriormente, solo un proceso puede estar escuchando en una IP y puerto específicos.
* Esta es una de las razones por las que es muy útil cuando el mismo TLS Termination Proxy también se encarga del proceso de renovación del certificado.
* De lo contrario, podrías tener que detener momentáneamente el TLS Termination Proxy, iniciar el programa de renovación para adquirir los certificados, luego configurarlos con el TLS Termination Proxy, y luego reiniciar el TLS Termination Proxy. Esto no es ideal, ya que tus aplicaciones no estarán disponibles durante el tiempo que el TLS Termination Proxy esté apagado.
Todo este proceso de renovación, mientras aún se sirve la aplicación, es una de las principales razones por las que querrías tener un **sistema separado para gestionar el HTTPS** con un TLS Termination Proxy en lugar de simplemente usar los certificados TLS con el servidor de aplicaciones directamente (por ejemplo, Uvicorn).
## Headers reenviados por el proxy { #proxy-forwarded-headers }
Al usar un proxy para gestionar HTTPS, tu **servidor de aplicaciones** (por ejemplo Uvicorn vía FastAPI CLI) no sabe nada sobre el proceso HTTPS, se comunica con HTTP simple con el **TLS Termination Proxy**.
Este **proxy** normalmente configuraría algunos headers HTTP sobre la marcha antes de transmitir el request al **servidor de aplicaciones**, para hacerle saber al servidor de aplicaciones que el request está siendo **reenviado** por el proxy.
/// note | Detalles técnicos
Los headers del proxy son:
* [X-Forwarded-For](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-For)
* [X-Forwarded-Proto](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-Proto)
* [X-Forwarded-Host](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-Host)
///
Aun así, como el **servidor de aplicaciones** no sabe que está detrás de un **proxy** de confianza, por defecto, no confiaría en esos headers.
Pero puedes configurar el **servidor de aplicaciones** para confiar en los headers reenviados enviados por el **proxy**. Si estás usando FastAPI CLI, puedes usar la *Opción de la CLI* `--forwarded-allow-ips` para indicarle desde qué IPs debería confiar en esos headers reenviados.
Por ejemplo, si el **servidor de aplicaciones** solo está recibiendo comunicación del **proxy** de confianza, puedes establecerlo en `--forwarded-allow-ips="*"` para hacer que confíe en todas las IPs entrantes, ya que solo recibirá requests desde la IP que sea utilizada por el **proxy**.
De esta manera la aplicación podrá saber cuál es su propia URL pública, si está usando HTTPS, el dominio, etc.
Esto sería útil, por ejemplo, para manejar correctamente redirecciones.
/// tip | Consejo
Puedes aprender más sobre esto en la documentación de [Detrás de un proxy - Habilitar headers reenviados por el proxy](../advanced/behind-a-proxy.md#enable-proxy-forwarded-headers)
///
## Resumen { #recap }
Tener **HTTPS** es muy importante y bastante **crítico** en la mayoría de los casos. La mayor parte del esfuerzo que como desarrollador tienes que poner en torno a HTTPS es solo sobre **entender estos conceptos** y cómo funcionan.
Pero una vez que conoces la información básica de **HTTPS para desarrolladores** puedes combinar y configurar fácilmente diferentes herramientas para ayudarte a gestionar todo de una manera sencilla.
En algunos de los siguientes capítulos, te mostraré varios ejemplos concretos de cómo configurar **HTTPS** para aplicaciones **FastAPI**. 🔒
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FILE: docs/es/docs/deployment/index.md
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# Despliegue { #deployment }
Desplegar una aplicación **FastAPI** es relativamente fácil.
## Qué Significa Despliegue { #what-does-deployment-mean }
**Desplegar** una aplicación significa realizar los pasos necesarios para hacerla **disponible para los usuarios**.
Para una **API web**, normalmente implica ponerla en una **máquina remota**, con un **programa de servidor** que proporcione buen rendimiento, estabilidad, etc., para que tus **usuarios** puedan **acceder** a la aplicación de manera eficiente y sin interrupciones o problemas.
Esto contrasta con las etapas de **desarrollo**, donde estás constantemente cambiando el código, rompiéndolo y arreglándolo, deteniendo y reiniciando el servidor de desarrollo, etc.
## Estrategias de Despliegue { #deployment-strategies }
Hay varias maneras de hacerlo dependiendo de tu caso de uso específico y las herramientas que utilices.
Podrías **desplegar un servidor** tú mismo utilizando una combinación de herramientas, podrías usar un **servicio en la nube** que hace parte del trabajo por ti, u otras opciones posibles.
Por ejemplo, nosotros, el equipo detrás de FastAPI, construimos [**FastAPI Cloud**](https://fastapicloud.com), para hacer que desplegar aplicaciones de FastAPI en la nube sea lo más ágil posible, con la misma experiencia de desarrollador de trabajar con FastAPI.
Te mostraré algunos de los conceptos principales que probablemente deberías tener en cuenta al desplegar una aplicación **FastAPI** (aunque la mayoría se aplica a cualquier otro tipo de aplicación web).
Verás más detalles a tener en cuenta y algunas de las técnicas para hacerlo en las siguientes secciones. ✨
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FILE: docs/es/docs/deployment/manually.md
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# Ejecutar un Servidor Manualmente { #run-a-server-manually }
## Usa el Comando `fastapi run` { #use-the-fastapi-run-command }
En resumen, usa `fastapi run` para servir tu aplicación FastAPI:
**FastAPI** no existiría si no fuera por el trabajo previo de otros. Ha habido muchas herramientas creadas antes que han ayudado a inspirar su creación. He estado evitando la creación de un nuevo framework durante varios años. Primero traté de resolver todas las funcionalidades cubiertas por **FastAPI** usando varios frameworks, plug-ins y herramientas diferentes. Pero en algún momento, no había otra opción que crear algo que proporcionara todas estas funcionalidades, tomando las mejores ideas de herramientas anteriores y combinándolas de la mejor manera posible, usando funcionalidades del lenguaje que ni siquiera estaban disponibles antes (anotaciones de tipos de Python 3.6+).## Investigación { #investigation } Al usar todas las alternativas anteriores, tuve la oportunidad de aprender de todas ellas, tomar ideas y combinarlas de la mejor manera que pude encontrar para mí y los equipos de desarrolladores con los que he trabajado. Por ejemplo, estaba claro que idealmente debería estar basado en las anotaciones de tipos estándar de Python. También, el mejor enfoque era usar estándares ya existentes. Entonces, antes de siquiera empezar a programar **FastAPI**, pasé varios meses estudiando las especificaciones de OpenAPI, JSON Schema, OAuth2, etc. Entendiendo su relación, superposición y diferencias. ## Diseño { #design } Luego pasé algún tiempo diseñando la "API" de desarrollador que quería tener como usuario (como desarrollador usando FastAPI). Probé varias ideas en los editores de Python más populares: PyCharm, VS Code, editores basados en Jedi. Según la última [Encuesta de Desarrolladores de Python](https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2018/#development-tools), estos editores cubren alrededor del 80% de los usuarios. Esto significa que **FastAPI** fue específicamente probado con los editores usados por el 80% de los desarrolladores de Python. Y como la mayoría de los otros editores tienden a funcionar de manera similar, todos sus beneficios deberían funcionar prácticamente para todos los editores. De esa manera, pude encontrar las mejores maneras de reducir la duplicación de código tanto como fuera posible, para tener autocompletado en todas partes, chequeos de tipos y errores, etc. Todo de una manera que proporcionara la mejor experiencia de desarrollo para todos los desarrolladores. ## Requisitos { #requirements } Después de probar varias alternativas, decidí que iba a usar [**Pydantic**](https://docs.pydantic.dev/) por sus ventajas. Luego contribuí a este, para hacerlo totalmente compatible con JSON Schema, para soportar diferentes maneras de definir declaraciones de restricciones, y para mejorar el soporte de los editores (chequeo de tipos, autocompletado) basado en las pruebas en varios editores. Durante el desarrollo, también contribuí a [**Starlette**](https://www.starlette.dev/), el otro requisito clave. ## Desarrollo { #development } Para cuando comencé a crear el propio **FastAPI**, la mayoría de las piezas ya estaban en su lugar, el diseño estaba definido, los requisitos y herramientas estaban listos, y el conocimiento sobre los estándares y especificaciones estaba claro y fresco. ## Futuro { #future } A este punto, ya está claro que **FastAPI** con sus ideas está siendo útil para muchas personas. Está siendo elegido sobre alternativas anteriores por adaptarse mejor a muchos casos de uso. Muchos desarrolladores y equipos ya dependen de **FastAPI** para sus proyectos (incluyéndome a mí y a mi equipo). Pero aún así, hay muchas mejoras y funcionalidades por venir. **FastAPI** tiene un gran futuro por delante. Y [tu ayuda](help-fastapi.md) es muy apreciada. ================================================ FILE: docs/es/docs/how-to/authentication-error-status-code.md ================================================ # Usar los códigos de estado antiguos 403 para errores de autenticación { #use-old-403-authentication-error-status-codes } Antes de FastAPI versión `0.122.0`, cuando las utilidades de seguridad integradas devolvían un error al cliente después de una autenticación fallida, usaban el código de estado HTTP `403 Forbidden`. A partir de FastAPI versión `0.122.0`, usan el código de estado HTTP `401 Unauthorized`, más apropiado, y devuelven un `WWW-Authenticate` header adecuado en la response, siguiendo las especificaciones HTTP, [RFC 7235](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc7235#section-3.1), [RFC 9110](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc9110#name-401-unauthorized). Pero si por alguna razón tus clientes dependen del comportamiento anterior, puedes volver a él sobrescribiendo el método `make_not_authenticated_error` en tus clases de seguridad. Por ejemplo, puedes crear una subclase de `HTTPBearer` que devuelva un error `403 Forbidden` en lugar del `401 Unauthorized` por defecto: {* ../../docs_src/authentication_error_status_code/tutorial001_an_py310.py hl[9:13] *} /// tip | Consejo Ten en cuenta que la función devuelve la instance de la excepción, no la lanza. El lanzamiento se hace en el resto del código interno. /// ================================================ FILE: docs/es/docs/how-to/conditional-openapi.md ================================================ # OpenAPI condicional { #conditional-openapi } Si lo necesitaras, podrías usar configuraciones y variables de entorno para configurar OpenAPI condicionalmente según el entorno, e incluso desactivarlo por completo. ## Sobre seguridad, APIs y documentación { #about-security-apis-and-docs } Ocultar las interfaces de usuario de la documentación en producción *no debería* ser la forma de proteger tu API. Eso no añade ninguna seguridad extra a tu API, las *path operations* seguirán estando disponibles donde están. Si hay una falla de seguridad en tu código, seguirá existiendo. Ocultar la documentación solo hace que sea más difícil entender cómo interactuar con tu API y podría dificultar más depurarla en producción. Podría considerarse simplemente una forma de [Seguridad mediante oscuridad](https://en.wikipedia.org/wiki/Security_through_obscurity). Si quieres asegurar tu API, hay varias cosas mejores que puedes hacer, por ejemplo: * Asegúrate de tener modelos Pydantic bien definidos para tus request bodies y responses. * Configura los permisos y roles necesarios usando dependencias. * Nunca guardes contraseñas en texto plano, solo hashes de contraseñas. * Implementa y utiliza herramientas criptográficas bien conocidas, como pwdlib y JWT tokens, etc. * Añade controles de permisos más detallados con Scopes de OAuth2 donde sea necesario. * ...etc. No obstante, podrías tener un caso de uso muy específico donde realmente necesites desactivar la documentación de la API para algún entorno (por ejemplo, para producción) o dependiendo de configuraciones de variables de entorno. ## OpenAPI condicional desde configuraciones y variables de entorno { #conditional-openapi-from-settings-and-env-vars } Puedes usar fácilmente las mismas configuraciones de Pydantic para configurar tu OpenAPI generado y las interfaces de usuario de la documentación. Por ejemplo: {* ../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001_py310.py hl[6,11] *} Aquí declaramos la configuración `openapi_url` con el mismo valor por defecto de `"/openapi.json"`. Y luego la usamos al crear la app de `FastAPI`. Entonces podrías desactivar OpenAPI (incluyendo las UI de documentación) configurando la variable de entorno `OPENAPI_URL` a una string vacía, así:
Pero puedes desactivarlo estableciendo `syntaxHighlight` en `False`:
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial001_py310.py hl[3] *}
...y entonces Swagger UI ya no mostrará el resaltado de sintaxis:
## Cambiar el tema { #change-the-theme }
De la misma manera, podrías configurar el tema del resaltado de sintaxis con la clave `"syntaxHighlight.theme"` (ten en cuenta que tiene un punto en el medio):
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial002_py310.py hl[3] *}
Esa configuración cambiaría el tema de color del resaltado de sintaxis:
## Cambiar los parámetros por defecto de Swagger UI { #change-default-swagger-ui-parameters }
FastAPI incluye algunos parámetros de configuración por defecto apropiados para la mayoría de los casos de uso.
Incluye estas configuraciones por defecto:
{* ../../fastapi/openapi/docs.py ln[9:24] hl[18:24] *}
Puedes sobrescribir cualquiera de ellos estableciendo un valor diferente en el argumento `swagger_ui_parameters`.
Por ejemplo, para desactivar `deepLinking` podrías pasar estas configuraciones a `swagger_ui_parameters`:
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial003_py310.py hl[3] *}
## Otros parámetros de Swagger UI { #other-swagger-ui-parameters }
Para ver todas las demás configuraciones posibles que puedes usar, lee la [documentación oficial de los parámetros de Swagger UI](https://swagger.io/docs/open-source-tools/swagger-ui/usage/configuration/).
## Configuraciones solo de JavaScript { #javascript-only-settings }
Swagger UI también permite otras configuraciones que son objetos **solo de JavaScript** (por ejemplo, funciones de JavaScript).
FastAPI también incluye estas configuraciones `presets` solo de JavaScript:
```JavaScript
presets: [
SwaggerUIBundle.presets.apis,
SwaggerUIBundle.SwaggerUIStandalonePreset
]
```
Estos son objetos de **JavaScript**, no strings, por lo que no puedes pasarlos directamente desde código de Python.
Si necesitas usar configuraciones solo de JavaScript como esas, puedes usar uno de los métodos anteriores. Sobrescribe toda la *path operation* de Swagger UI y escribe manualmente cualquier JavaScript que necesites.
================================================
FILE: docs/es/docs/how-to/custom-docs-ui-assets.md
================================================
# Recursos Estáticos Personalizados para la Docs UI (self hosting) { #custom-docs-ui-static-assets-self-hosting }
La documentación de la API utiliza **Swagger UI** y **ReDoc**, y cada uno de estos necesita algunos archivos JavaScript y CSS.
Por defecto, esos archivos se sirven desde un CDN.
Pero es posible personalizarlo, puedes establecer un CDN específico, o servir los archivos tú mismo.
## CDN Personalizado para JavaScript y CSS { #custom-cdn-for-javascript-and-css }
Digamos que quieres usar un CDN diferente, por ejemplo, quieres usar `https://unpkg.com/`.
Esto podría ser útil si, por ejemplo, vives en un país que restringe algunas URLs.
### Desactiva la documentación automática { #disable-the-automatic-docs }
El primer paso es desactivar la documentación automática, ya que por defecto, esos usan el CDN por defecto.
Para desactivarlos, establece sus URLs en `None` cuando crees tu aplicación de `FastAPI`:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[8] *}
### Incluye la documentación personalizada { #include-the-custom-docs }
Ahora puedes crear las *path operations* para la documentación personalizada.
Puedes reutilizar las funciones internas de FastAPI para crear las páginas HTML para la documentación, y pasarles los argumentos necesarios:
* `openapi_url`: la URL donde la página HTML para la documentación puede obtener el OpenAPI esquema de tu API. Puedes usar aquí el atributo `app.openapi_url`.
* `title`: el título de tu API.
* `oauth2_redirect_url`: puedes usar `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url` aquí para usar el valor por defecto.
* `swagger_js_url`: la URL donde el HTML para tu documentación de Swagger UI puede obtener el archivo **JavaScript**. Esta es la URL personalizada del CDN.
* `swagger_css_url`: la URL donde el HTML para tu documentación de Swagger UI puede obtener el archivo **CSS**. Esta es la URL personalizada del CDN.
Y de manera similar para ReDoc...
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[2:6,11:19,22:24,27:33] *}
/// tip | Consejo
La *path operation* para `swagger_ui_redirect` es una herramienta cuando utilizas OAuth2.
Si integras tu API con un proveedor OAuth2, podrás autenticarte y regresar a la documentación de la API con las credenciales adquiridas. E interactuar con ella usando la autenticación real de OAuth2.
Swagger UI lo manejará detrás de escena para ti, pero necesita este auxiliar de "redirección".
///
### Crea una *path operation* para probarlo { #create-a-path-operation-to-test-it }
Ahora, para poder probar que todo funciona, crea una *path operation*:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[36:38] *}
### Pruébalo { #test-it }
Ahora, deberías poder ir a tu documentación en [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs), y recargar la página, cargará esos recursos desde el nuevo CDN.
## self hosting de JavaScript y CSS para la documentación { #self-hosting-javascript-and-css-for-docs }
El self hosting de JavaScript y CSS podría ser útil si, por ejemplo, necesitas que tu aplicación siga funcionando incluso offline, sin acceso a Internet, o en una red local.
Aquí verás cómo servir esos archivos tú mismo, en la misma aplicación de FastAPI, y configurar la documentación para usarla.
### Estructura de archivos del proyecto { #project-file-structure }
Supongamos que la estructura de archivos de tu proyecto se ve así:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
```
Ahora crea un directorio para almacenar esos archivos estáticos.
Tu nueva estructura de archivos podría verse así:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
└── static/
```
### Descarga los archivos { #download-the-files }
Descarga los archivos estáticos necesarios para la documentación y ponlos en ese directorio `static/`.
Probablemente puedas hacer clic derecho en cada enlace y seleccionar una opción similar a `Guardar enlace como...`.
**Swagger UI** utiliza los archivos:
* [`swagger-ui-bundle.js`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/swagger-ui-dist@5/swagger-ui-bundle.js)
* [`swagger-ui.css`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/swagger-ui-dist@5/swagger-ui.css)
Y **ReDoc** utiliza el archivo:
* [`redoc.standalone.js`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/redoc@2/bundles/redoc.standalone.js)
Después de eso, tu estructura de archivos podría verse así:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
└── static
├── redoc.standalone.js
├── swagger-ui-bundle.js
└── swagger-ui.css
```
### Sirve los archivos estáticos { #serve-the-static-files }
* Importa `StaticFiles`.
* "Monta" una instance de `StaticFiles()` en un path específico.
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[7,11] *}
### Prueba los archivos estáticos { #test-the-static-files }
Inicia tu aplicación y ve a [http://127.0.0.1:8000/static/redoc.standalone.js](http://127.0.0.1:8000/static/redoc.standalone.js).
Deberías ver un archivo JavaScript muy largo de **ReDoc**.
Podría comenzar con algo como:
```JavaScript
/*! For license information please see redoc.standalone.js.LICENSE.txt */
!function(e,t){"object"==typeof exports&&"object"==typeof module?module.exports=t(require("null")):
...
```
Eso confirma que puedes servir archivos estáticos desde tu aplicación, y que colocaste los archivos estáticos para la documentación en el lugar correcto.
Ahora podemos configurar la aplicación para usar esos archivos estáticos para la documentación.
### Desactiva la documentación automática para archivos estáticos { #disable-the-automatic-docs-for-static-files }
Igual que cuando usas un CDN personalizado, el primer paso es desactivar la documentación automática, ya que esos usan el CDN por defecto.
Para desactivarlos, establece sus URLs en `None` cuando crees tu aplicación de `FastAPI`:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[9] *}
### Incluye la documentación personalizada para archivos estáticos { #include-the-custom-docs-for-static-files }
Y de la misma manera que con un CDN personalizado, ahora puedes crear las *path operations* para la documentación personalizada.
Nuevamente, puedes reutilizar las funciones internas de FastAPI para crear las páginas HTML para la documentación, y pasarles los argumentos necesarios:
* `openapi_url`: la URL donde la página HTML para la documentación puede obtener el OpenAPI esquema de tu API. Puedes usar aquí el atributo `app.openapi_url`.
* `title`: el título de tu API.
* `oauth2_redirect_url`: puedes usar `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url` aquí para usar el valor por defecto.
* `swagger_js_url`: la URL donde el HTML para tu documentación de Swagger UI puede obtener el archivo **JavaScript**. **Este es el que tu propia aplicación está sirviendo ahora**.
* `swagger_css_url`: la URL donde el HTML para tu documentación de Swagger UI puede obtener el archivo **CSS**. **Este es el que tu propia aplicación está sirviendo ahora**.
Y de manera similar para ReDoc...
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[2:6,14:22,25:27,30:36] *}
/// tip | Consejo
La *path operation* para `swagger_ui_redirect` es una herramienta cuando utilizas OAuth2.
Si integras tu API con un proveedor OAuth2, podrás autenticarte y regresar a la documentación de la API con las credenciales adquiridas. Y interactuar con ella usando la autenticación real de OAuth2.
Swagger UI lo manejará detrás de escena para ti, pero necesita este auxiliar de "redirección".
///
### Crea una *path operation* para probar archivos estáticos { #create-a-path-operation-to-test-static-files }
Ahora, para poder probar que todo funciona, crea una *path operation*:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[39:41] *}
### Prueba la UI de Archivos Estáticos { #test-static-files-ui }
Ahora, deberías poder desconectar tu WiFi, ir a tu documentación en [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs), y recargar la página.
E incluso sin Internet, podrás ver la documentación de tu API e interactuar con ella.
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FILE: docs/es/docs/how-to/custom-request-and-route.md
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# Clase personalizada de Request y APIRoute { #custom-request-and-apiroute-class }
En algunos casos, puede que quieras sobrescribir la lógica utilizada por las clases `Request` y `APIRoute`.
En particular, esta puede ser una buena alternativa a la lógica en un middleware.
Por ejemplo, si quieres leer o manipular el request body antes de que sea procesado por tu aplicación.
/// danger | Advertencia
Esta es una funcionalidad "avanzada".
Si apenas estás comenzando con **FastAPI**, quizás quieras saltar esta sección.
///
## Casos de uso { #use-cases }
Algunos casos de uso incluyen:
* Convertir cuerpos de requests no-JSON a JSON (por ejemplo, [`msgpack`](https://msgpack.org/index.html)).
* Descomprimir cuerpos de requests comprimidos con gzip.
* Registrar automáticamente todos los request bodies.
## Manejo de codificaciones personalizadas de request body { #handling-custom-request-body-encodings }
Veamos cómo hacer uso de una subclase personalizada de `Request` para descomprimir requests gzip.
Y una subclase de `APIRoute` para usar esa clase de request personalizada.
### Crear una clase personalizada `GzipRequest` { #create-a-custom-gziprequest-class }
/// tip | Consejo
Este es un ejemplo sencillo para demostrar cómo funciona. Si necesitas soporte para Gzip, puedes usar el [`GzipMiddleware`](../advanced/middleware.md#gzipmiddleware) proporcionado.
///
Primero, creamos una clase `GzipRequest`, que sobrescribirá el método `Request.body()` para descomprimir el request body si hay un header apropiado.
Si no hay `gzip` en el header, no intentará descomprimir el request body.
De esa manera, la misma clase de ruta puede manejar requests comprimidos con gzip o no comprimidos.
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[9:16] *}
### Crear una clase personalizada `GzipRoute` { #create-a-custom-gziproute-class }
A continuación, creamos una subclase personalizada de `fastapi.routing.APIRoute` que hará uso de `GzipRequest`.
Esta vez, sobrescribirá el método `APIRoute.get_route_handler()`.
Este método devuelve una función. Y esa función es la que recibirá un request y devolverá un response.
Aquí lo usamos para crear un `GzipRequest` a partir del request original.
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[19:27] *}
/// note | Detalles técnicos
Un `Request` tiene un atributo `request.scope`, que es simplemente un `dict` de Python que contiene los metadatos relacionados con el request.
Un `Request` también tiene un `request.receive`, que es una función para "recibir" el request body.
El `dict` `scope` y la función `receive` son ambos parte de la especificación ASGI.
Y esas dos cosas, `scope` y `receive`, son lo que se necesita para crear una nueva *Request instance*.
Para aprender más sobre el `Request`, revisa [la documentación de Starlette sobre Requests](https://www.starlette.dev/requests/).
///
La única cosa que la función devuelta por `GzipRequest.get_route_handler` hace diferente es convertir el `Request` en un `GzipRequest`.
Haciendo esto, nuestro `GzipRequest` se encargará de descomprimir los datos (si es necesario) antes de pasarlos a nuestras *path operations*.
Después de eso, toda la lógica de procesamiento es la misma.
Pero debido a nuestros cambios en `GzipRequest.body`, el request body se descomprimirá automáticamente cuando sea cargado por **FastAPI** si es necesario.
## Accediendo al request body en un manejador de excepciones { #accessing-the-request-body-in-an-exception-handler }
/// tip | Consejo
Para resolver este mismo problema, probablemente sea mucho más fácil usar el `body` en un manejador personalizado para `RequestValidationError` ([Manejo de Errores](../tutorial/handling-errors.md#use-the-requestvalidationerror-body)).
Pero este ejemplo sigue siendo válido y muestra cómo interactuar con los componentes internos.
///
También podemos usar este mismo enfoque para acceder al request body en un manejador de excepciones.
Todo lo que necesitamos hacer es manejar el request dentro de un bloque `try`/`except`:
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[14,16] *}
Si ocurre una excepción, la `Request instance` aún estará en el alcance, así que podemos leer y hacer uso del request body cuando manejamos el error:
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[17:19] *}
## Clase personalizada `APIRoute` en un router { #custom-apiroute-class-in-a-router }
También puedes establecer el parámetro `route_class` de un `APIRouter`:
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial003_py310.py hl[26] *}
En este ejemplo, las *path operations* bajo el `router` usarán la clase personalizada `TimedRoute`, y tendrán un header `X-Response-Time` extra en el response con el tiempo que tomó generar el response:
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial003_py310.py hl[13:20] *}
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FILE: docs/es/docs/how-to/extending-openapi.md
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# Extender OpenAPI { #extending-openapi }
Hay algunos casos en los que podrías necesitar modificar el esquema de OpenAPI generado.
En esta sección verás cómo hacerlo.
## El proceso normal { #the-normal-process }
El proceso normal (por defecto) es el siguiente.
Una aplicación (instance) de `FastAPI` tiene un método `.openapi()` que se espera que devuelva el esquema de OpenAPI.
Como parte de la creación del objeto de la aplicación, se registra una *path operation* para `/openapi.json` (o para lo que sea que configures tu `openapi_url`).
Simplemente devuelve un response JSON con el resultado del método `.openapi()` de la aplicación.
Por defecto, lo que hace el método `.openapi()` es revisar la propiedad `.openapi_schema` para ver si tiene contenido y devolverlo.
Si no lo tiene, lo genera usando la función de utilidad en `fastapi.openapi.utils.get_openapi`.
Y esa función `get_openapi()` recibe como parámetros:
* `title`: El título de OpenAPI, mostrado en la documentación.
* `version`: La versión de tu API, por ejemplo `2.5.0`.
* `openapi_version`: La versión de la especificación OpenAPI utilizada. Por defecto, la más reciente: `3.1.0`.
* `summary`: Un breve resumen de la API.
* `description`: La descripción de tu API, esta puede incluir markdown y se mostrará en la documentación.
* `routes`: Una list de rutas, estas son cada una de las *path operations* registradas. Se toman de `app.routes`.
/// info | Información
El parámetro `summary` está disponible en OpenAPI 3.1.0 y versiones superiores, soportado por FastAPI 0.99.0 y superiores.
///
## Sobrescribir los valores por defecto { #overriding-the-defaults }
Usando la información anterior, puedes usar la misma función de utilidad para generar el esquema de OpenAPI y sobrescribir cada parte que necesites.
Por ejemplo, vamos a añadir [la extensión OpenAPI de ReDoc para incluir un logo personalizado](https://github.com/Rebilly/ReDoc/blob/master/docs/redoc-vendor-extensions.md#x-logo).
### **FastAPI** normal { #normal-fastapi }
Primero, escribe toda tu aplicación **FastAPI** como normalmente:
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[1,4,7:9] *}
### Generar el esquema de OpenAPI { #generate-the-openapi-schema }
Luego, usa la misma función de utilidad para generar el esquema de OpenAPI, dentro de una función `custom_openapi()`:
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[2,15:21] *}
### Modificar el esquema de OpenAPI { #modify-the-openapi-schema }
Ahora puedes añadir la extensión de ReDoc, agregando un `x-logo` personalizado al "objeto" `info` en el esquema de OpenAPI:
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[22:24] *}
### Cachear el esquema de OpenAPI { #cache-the-openapi-schema }
Puedes usar la propiedad `.openapi_schema` como un "cache", para almacenar tu esquema generado.
De esa forma, tu aplicación no tendrá que generar el esquema cada vez que un usuario abra la documentación de tu API.
Se generará solo una vez, y luego se usará el mismo esquema cacheado para las siguientes requests.
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[13:14,25:26] *}
### Sobrescribir el método { #override-the-method }
Ahora puedes reemplazar el método `.openapi()` por tu nueva función.
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[29] *}
### Revisa { #check-it }
Una vez que vayas a [http://127.0.0.1:8000/redoc](http://127.0.0.1:8000/redoc) verás que estás usando tu logo personalizado (en este ejemplo, el logo de **FastAPI**):
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FILE: docs/es/docs/how-to/general.md
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# General - Cómo Hacer - Recetas { #general-how-to-recipes }
Aquí tienes varias indicaciones hacia otros lugares en la documentación, para preguntas generales o frecuentes.
## Filtrar Datos - Seguridad { #filter-data-security }
Para asegurarte de que no devuelves más datos de los que deberías, lee la documentación para [Tutorial - Modelo de Response - Tipo de Retorno](../tutorial/response-model.md).
## Optimizar el Rendimiento del Response - Modelo de Response - Tipo de Retorno { #optimize-response-performance-response-model-return-type }
Para optimizar el rendimiento al devolver datos JSON, usa un tipo de retorno o un modelo de Response; de esa manera Pydantic se encargará de la serialización a JSON del lado de Rust, sin pasar por Python. Lee más en la documentación para [Tutorial - Modelo de Response - Tipo de Retorno](../tutorial/response-model.md).
## Etiquetas de Documentación - OpenAPI { #documentation-tags-openapi }
Para agregar etiquetas a tus *path operations*, y agruparlas en la interfaz de usuario de la documentación, lee la documentación para [Tutorial - Configuraciones de Path Operation - Etiquetas](../tutorial/path-operation-configuration.md#tags).
## Resumen y Descripción de Documentación - OpenAPI { #documentation-summary-and-description-openapi }
Para agregar un resumen y descripción a tus *path operations*, y mostrarlos en la interfaz de usuario de la documentación, lee la documentación para [Tutorial - Configuraciones de Path Operation - Resumen y Descripción](../tutorial/path-operation-configuration.md#summary-and-description).
## Documentación de Descripción de Response - OpenAPI { #documentation-response-description-openapi }
Para definir la descripción del response, mostrada en la interfaz de usuario de la documentación, lee la documentación para [Tutorial - Configuraciones de Path Operation - Descripción del Response](../tutorial/path-operation-configuration.md#response-description).
## Documentar la Deprecación de una *Path Operation* - OpenAPI { #documentation-deprecate-a-path-operation-openapi }
Para deprecar una *path operation*, y mostrarla en la interfaz de usuario de la documentación, lee la documentación para [Tutorial - Configuraciones de Path Operation - Deprecación](../tutorial/path-operation-configuration.md#deprecate-a-path-operation).
## Convertir cualquier Dato a Compatible con JSON { #convert-any-data-to-json-compatible }
Para convertir cualquier dato a compatible con JSON, lee la documentación para [Tutorial - Codificador Compatible con JSON](../tutorial/encoder.md).
## Metadatos OpenAPI - Documentación { #openapi-metadata-docs }
Para agregar metadatos a tu esquema de OpenAPI, incluyendo una licencia, versión, contacto, etc, lee la documentación para [Tutorial - Metadatos y URLs de Documentación](../tutorial/metadata.md).
## URL Personalizada de OpenAPI { #openapi-custom-url }
Para personalizar la URL de OpenAPI (o eliminarla), lee la documentación para [Tutorial - Metadatos y URLs de Documentación](../tutorial/metadata.md#openapi-url).
## URLs de Documentación de OpenAPI { #openapi-docs-urls }
Para actualizar las URLs usadas para las interfaces de usuario de documentación generadas automáticamente, lee la documentación para [Tutorial - Metadatos y URLs de Documentación](../tutorial/metadata.md#docs-urls).
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FILE: docs/es/docs/how-to/graphql.md
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# GraphQL { #graphql }
Como **FastAPI** se basa en el estándar **ASGI**, es muy fácil integrar cualquier paquete de **GraphQL** que también sea compatible con ASGI.
Puedes combinar las *path operations* normales de FastAPI con GraphQL en la misma aplicación.
/// tip | Consejo
**GraphQL** resuelve algunos casos de uso muy específicos.
Tiene **ventajas** y **desventajas** en comparación con las **APIs web** comunes.
Asegúrate de evaluar si los **beneficios** para tu caso de uso compensan los **inconvenientes**. 🤓
///
## Paquetes de GraphQL { #graphql-libraries }
Aquí algunos de los paquetes de **GraphQL** que tienen soporte **ASGI**. Podrías usarlos con **FastAPI**:
* [Strawberry](https://strawberry.rocks/) 🍓
* Con [documentación para FastAPI](https://strawberry.rocks/docs/integrations/fastapi)
* [Ariadne](https://ariadnegraphql.org/)
* Con [documentación para FastAPI](https://ariadnegraphql.org/docs/fastapi-integration)
* [Tartiflette](https://tartiflette.io/)
* Con [Tartiflette ASGI](https://tartiflette.github.io/tartiflette-asgi/) para proporcionar integración con ASGI
* [Graphene](https://graphene-python.org/)
* Con [starlette-graphene3](https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3)
## GraphQL con Strawberry { #graphql-with-strawberry }
Si necesitas o quieres trabajar con **GraphQL**, [**Strawberry**](https://strawberry.rocks/) es el paquete **recomendado** ya que tiene un diseño muy similar al diseño de **FastAPI**, todo basado en **anotaciones de tipos**.
Dependiendo de tu caso de uso, podrías preferir usar un paquete diferente, pero si me preguntas, probablemente te sugeriría probar **Strawberry**.
Aquí tienes una pequeña vista previa de cómo podrías integrar Strawberry con FastAPI:
{* ../../docs_src/graphql_/tutorial001_py310.py hl[3,22,25] *}
Puedes aprender más sobre Strawberry en la [documentación de Strawberry](https://strawberry.rocks/).
Y también la documentación sobre [Strawberry con FastAPI](https://strawberry.rocks/docs/integrations/fastapi).
## `GraphQLApp` viejo de Starlette { #older-graphqlapp-from-starlette }
Las versiones anteriores de Starlette incluían una clase `GraphQLApp` para integrar con [Graphene](https://graphene-python.org/).
Fue deprecada de Starlette, pero si tienes código que lo usaba, puedes fácilmente **migrar** a [starlette-graphene3](https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3), que cubre el mismo caso de uso y tiene una **interfaz casi idéntica**.
/// tip | Consejo
Si necesitas GraphQL, aún te recomendaría revisar [Strawberry](https://strawberry.rocks/), ya que se basa en anotaciones de tipos en lugar de clases y tipos personalizados.
///
## Aprende Más { #learn-more }
Puedes aprender más sobre **GraphQL** en la [documentación oficial de GraphQL](https://graphql.org/).
También puedes leer más sobre cada uno de esos paquetes descritos arriba en sus enlaces.
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FILE: docs/es/docs/how-to/index.md
================================================
# Cómo hacer - Recetas { #how-to-recipes }
Aquí verás diferentes recetas o guías de "cómo hacer" para **varios temas**.
La mayoría de estas ideas serían más o menos **independientes**, y en la mayoría de los casos solo deberías estudiarlas si aplican directamente a **tu proyecto**.
Si algo parece interesante y útil para tu proyecto, adelante y revísalo, pero de lo contrario, probablemente puedas simplemente omitirlas.
/// tip | Consejo
Si quieres **aprender FastAPI** de una manera estructurada (recomendado), ve y lee el [Tutorial - Guía de Usuario](../tutorial/index.md) capítulo por capítulo en su lugar.
///
================================================
FILE: docs/es/docs/how-to/migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2.md
================================================
# Migra de Pydantic v1 a Pydantic v2 { #migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2 }
Si tienes una app de FastAPI antigua, podrías estar usando Pydantic versión 1.
FastAPI versión 0.100.0 tenía compatibilidad con Pydantic v1 o v2. Usaba la que tuvieras instalada.
FastAPI versión 0.119.0 introdujo compatibilidad parcial con Pydantic v1 desde dentro de Pydantic v2 (como `pydantic.v1`), para facilitar la migración a v2.
FastAPI 0.126.0 eliminó la compatibilidad con Pydantic v1, aunque siguió soportando `pydantic.v1` por un poquito más de tiempo.
/// warning | Advertencia
El equipo de Pydantic dejó de dar soporte a Pydantic v1 para las versiones más recientes de Python, comenzando con **Python 3.14**.
Esto incluye `pydantic.v1`, que ya no está soportado en Python 3.14 y superiores.
Si quieres usar las funcionalidades más recientes de Python, tendrás que asegurarte de usar Pydantic v2.
///
Si tienes una app de FastAPI antigua con Pydantic v1, aquí te muestro cómo migrarla a Pydantic v2, y las **funcionalidades en FastAPI 0.119.0** para ayudarte con una migración gradual.
## Guía oficial { #official-guide }
Pydantic tiene una [Guía de migración](https://docs.pydantic.dev/latest/migration/) oficial de v1 a v2.
También incluye qué cambió, cómo las validaciones ahora son más correctas y estrictas, posibles consideraciones, etc.
Puedes leerla para entender mejor qué cambió.
## Tests { #tests }
Asegúrate de tener [tests](../tutorial/testing.md) para tu app y de ejecutarlos en integración continua (CI).
Así podrás hacer la actualización y asegurarte de que todo sigue funcionando como esperas.
## `bump-pydantic` { #bump-pydantic }
En muchos casos, cuando usas modelos de Pydantic normales sin personalizaciones, podrás automatizar gran parte del proceso de migración de Pydantic v1 a Pydantic v2.
Puedes usar [`bump-pydantic`](https://github.com/pydantic/bump-pydantic) del mismo equipo de Pydantic.
Esta herramienta te ayudará a cambiar automáticamente la mayor parte del código que necesita cambiarse.
Después de esto, puedes ejecutar los tests y revisa si todo funciona. Si es así, ya terminaste. 😎
## Pydantic v1 en v2 { #pydantic-v1-in-v2 }
Pydantic v2 incluye todo lo de Pydantic v1 como un submódulo `pydantic.v1`. Pero esto ya no está soportado en versiones por encima de Python 3.13.
Esto significa que puedes instalar la versión más reciente de Pydantic v2 e importar y usar los componentes viejos de Pydantic v1 desde este submódulo, como si tuvieras instalado el Pydantic v1 antiguo.
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial001_an_py310.py hl[1,4] *}
### Compatibilidad de FastAPI con Pydantic v1 en v2 { #fastapi-support-for-pydantic-v1-in-v2 }
Desde FastAPI 0.119.0, también hay compatibilidad parcial para Pydantic v1 desde dentro de Pydantic v2, para facilitar la migración a v2.
Así que podrías actualizar Pydantic a la última versión 2 y cambiar los imports para usar el submódulo `pydantic.v1`, y en muchos casos simplemente funcionaría.
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial002_an_py310.py hl[2,5,15] *}
/// warning | Advertencia
Ten en cuenta que, como el equipo de Pydantic ya no da soporte a Pydantic v1 en versiones recientes de Python, empezando por Python 3.14, usar `pydantic.v1` tampoco está soportado en Python 3.14 y superiores.
///
### Pydantic v1 y v2 en la misma app { #pydantic-v1-and-v2-on-the-same-app }
**No está soportado** por Pydantic tener un modelo de Pydantic v2 con sus propios campos definidos como modelos de Pydantic v1 o viceversa.
```mermaid
graph TB
subgraph "❌ Not Supported"
direction TB
subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
V1Field["Pydantic v1 Model"]
end
subgraph V1["Pydantic v1 Model"]
V2Field["Pydantic v2 Model"]
end
end
style V2 fill:#f9fff3
style V1 fill:#fff6f0
style V1Field fill:#fff6f0
style V2Field fill:#f9fff3
```
...pero puedes tener modelos separados usando Pydantic v1 y v2 en la misma app.
```mermaid
graph TB
subgraph "✅ Supported"
direction TB
subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
V2Field["Pydantic v2 Model"]
end
subgraph V1["Pydantic v1 Model"]
V1Field["Pydantic v1 Model"]
end
end
style V2 fill:#f9fff3
style V1 fill:#fff6f0
style V1Field fill:#fff6f0
style V2Field fill:#f9fff3
```
En algunos casos, incluso es posible tener modelos de Pydantic v1 y v2 en la misma **path operation** de tu app de FastAPI:
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py hl[2:3,6,12,21:22] *}
En el ejemplo anterior, el modelo de entrada es un modelo de Pydantic v1 y el modelo de salida (definido en `response_model=ItemV2`) es un modelo de Pydantic v2.
### Parámetros de Pydantic v1 { #pydantic-v1-parameters }
Si necesitas usar algunas de las herramientas específicas de FastAPI para parámetros como `Body`, `Query`, `Form`, etc. con modelos de Pydantic v1, puedes importarlas de `fastapi.temp_pydantic_v1_params` mientras terminas la migración a Pydantic v2:
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial004_an_py310.py hl[4,18] *}
### Migra por pasos { #migrate-in-steps }
/// tip | Consejo
Primero prueba con `bump-pydantic`, si tus tests pasan y eso funciona, entonces terminaste con un solo comando. ✨
///
Si `bump-pydantic` no funciona para tu caso de uso, puedes usar la compatibilidad de modelos Pydantic v1 y v2 en la misma app para hacer la migración a Pydantic v2 de forma gradual.
Podrías primero actualizar Pydantic para usar la última versión 2, y cambiar los imports para usar `pydantic.v1` para todos tus modelos.
Luego puedes empezar a migrar tus modelos de Pydantic v1 a v2 por grupos, en pasos graduales. 🚶
================================================
FILE: docs/es/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md
================================================
# Separación de Esquemas OpenAPI para Entrada y Salida o No { #separate-openapi-schemas-for-input-and-output-or-not }
Desde que se lanzó **Pydantic v2**, el OpenAPI generado es un poco más exacto y **correcto** que antes. 😎
De hecho, en algunos casos, incluso tendrá **dos JSON Schemas** en OpenAPI para el mismo modelo Pydantic, para entrada y salida, dependiendo de si tienen **valores por defecto**.
Veamos cómo funciona eso y cómo cambiarlo si necesitas hacerlo.
## Modelos Pydantic para Entrada y Salida { #pydantic-models-for-input-and-output }
Digamos que tienes un modelo Pydantic con valores por defecto, como este:
{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}
### Modelo para Entrada { #model-for-input }
Si usas este modelo como entrada, como aquí:
{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:15] hl[14] *}
...entonces el campo `description` **no será requerido**. Porque tiene un valor por defecto de `None`.
### Modelo de Entrada en la Documentación { #input-model-in-docs }
Puedes confirmar eso en la documentación, el campo `description` no tiene un **asterisco rojo**, no está marcado como requerido:
FastAPI framework, alto rendimiento, fácil de aprender, rápido de programar, listo para producción
## **Typer**, el FastAPI de las CLIs { #typer-the-fastapi-of-clis }
Si estás construyendo una aplicación de CLI para ser usada en la terminal en lugar de una API web, revisa [**Typer**](https://typer.tiangolo.com/).
**Typer** es el hermano pequeño de FastAPI. Y está destinado a ser el **FastAPI de las CLIs**. ⌨️ 🚀
## Requisitos { #requirements }
FastAPI se apoya en hombros de gigantes:
* [Starlette](https://www.starlette.dev/) para las partes web.
* [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) para las partes de datos.
## Instalación { #installation }
Crea y activa un [entorno virtual](https://fastapi.tiangolo.com/es/virtual-environments/) y luego instala FastAPI:
async def...fastapi dev...
### Añadir tipos { #add-types }
Modifiquemos una sola línea de la versión anterior.
Cambiaremos exactamente este fragmento, los parámetros de la función, de:
```Python
first_name, last_name
```
a:
```Python
first_name: str, last_name: str
```
Eso es todo.
Esas son las "anotaciones de tipos":
{* ../../docs_src/python_types/tutorial002_py310.py hl[1] *}
Eso no es lo mismo que declarar valores por defecto como sería con:
```Python
first_name="john", last_name="doe"
```
Es una cosa diferente.
Estamos usando dos puntos (`:`), no igualdades (`=`).
Y agregar anotaciones de tipos normalmente no cambia lo que sucede de lo que ocurriría sin ellas.
Pero ahora, imagina que nuevamente estás en medio de la creación de esa función, pero con anotaciones de tipos.
En el mismo punto, intentas activar el autocompletado con `Ctrl+Espacio` y ves:
Con eso, puedes desplazarte, viendo las opciones, hasta que encuentres la que "te suene":
## Más motivación { #more-motivation }
Revisa esta función, ya tiene anotaciones de tipos:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial003_py310.py hl[1] *}
Porque el editor conoce los tipos de las variables, no solo obtienes autocompletado, también obtienes chequeo de errores:
Ahora sabes que debes corregirlo, convertir `age` a un string con `str(age)`:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial004_py310.py hl[2] *}
## Declaración de tipos { #declaring-types }
Acabas de ver el lugar principal para declarar anotaciones de tipos. Como parámetros de función.
Este también es el lugar principal donde los utilizarías con **FastAPI**.
### Tipos simples { #simple-types }
Puedes declarar todos los tipos estándar de Python, no solo `str`.
Puedes usar, por ejemplo:
* `int`
* `float`
* `bool`
* `bytes`
{* ../../docs_src/python_types/tutorial005_py310.py hl[1] *}
### Módulo `typing` { #typing-module }
Para algunos casos adicionales, podrías necesitar importar algunas cosas del módulo `typing` de la standard library, por ejemplo cuando quieres declarar que algo tiene "cualquier tipo", puedes usar `Any` de `typing`:
```python
from typing import Any
def some_function(data: Any):
print(data)
```
### Tipos genéricos { #generic-types }
Algunos tipos pueden tomar "parámetros de tipo" entre corchetes, para definir sus tipos internos, por ejemplo una "lista de strings" se declararía `list[str]`.
Estos tipos que pueden tomar parámetros de tipo se llaman **Tipos Genéricos** o **Genéricos**.
Puedes usar los mismos tipos integrados como genéricos (con corchetes y tipos dentro):
* `list`
* `tuple`
* `set`
* `dict`
#### Lista { #list }
Por ejemplo, vamos a definir una variable para ser una `list` de `str`.
Declara la variable, con la misma sintaxis de dos puntos (`:`).
Como tipo, pon `list`.
Como la lista es un tipo que contiene algunos tipos internos, los pones entre corchetes:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial006_py310.py hl[1] *}
/// info | Información
Esos tipos internos en los corchetes se denominan "parámetros de tipo".
En este caso, `str` es el parámetro de tipo pasado a `list`.
///
Eso significa: "la variable `items` es una `list`, y cada uno de los ítems en esta lista es un `str`".
Al hacer eso, tu editor puede proporcionar soporte incluso mientras procesa elementos de la lista:
Sin tipos, eso es casi imposible de lograr.
Nota que la variable `item` es uno de los elementos en la lista `items`.
Y aún así, el editor sabe que es un `str` y proporciona soporte para eso.
#### Tuple y Set { #tuple-and-set }
Harías lo mismo para declarar `tuple`s y `set`s:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial007_py310.py hl[1] *}
Esto significa:
* La variable `items_t` es un `tuple` con 3 ítems, un `int`, otro `int`, y un `str`.
* La variable `items_s` es un `set`, y cada uno de sus ítems es del tipo `bytes`.
#### Dict { #dict }
Para definir un `dict`, pasas 2 parámetros de tipo, separados por comas.
El primer parámetro de tipo es para las claves del `dict`.
El segundo parámetro de tipo es para los valores del `dict`:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial008_py310.py hl[1] *}
Esto significa:
* La variable `prices` es un `dict`:
* Las claves de este `dict` son del tipo `str` (digamos, el nombre de cada ítem).
* Los valores de este `dict` son del tipo `float` (digamos, el precio de cada ítem).
#### Union { #union }
Puedes declarar que una variable puede ser cualquiera de **varios tipos**, por ejemplo, un `int` o un `str`.
Para definirlo usas la barra vertical (`|`) para separar ambos tipos.
Esto se llama una "unión", porque la variable puede ser cualquiera en la unión de esos dos conjuntos de tipos.
```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008b_py310.py!}
```
Esto significa que `item` podría ser un `int` o un `str`.
#### Posiblemente `None` { #possibly-none }
Puedes declarar que un valor podría tener un tipo, como `str`, pero que también podría ser `None`.
//// tab | Python 3.10+
```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial009_py310.py!}
```
////
Usar `str | None` en lugar de solo `str` te permitirá al editor ayudarte a detectar errores donde podrías estar asumiendo que un valor siempre es un `str`, cuando en realidad también podría ser `None`.
### Clases como tipos { #classes-as-types }
También puedes declarar una clase como el tipo de una variable.
Digamos que tienes una clase `Person`, con un nombre:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py310.py hl[1:3] *}
Luego puedes declarar una variable para que sea de tipo `Person`:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py310.py hl[6] *}
Y luego, nuevamente, obtienes todo el soporte del editor:
Nota que esto significa "`one_person` es una **instance** de la clase `Person`".
No significa "`one_person` es la **clase** llamada `Person`".
## Modelos Pydantic { #pydantic-models }
[Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) es un paquete de Python para realizar la validación de datos.
Declaras la "forma" de los datos como clases con atributos.
Y cada atributo tiene un tipo.
Entonces creas un instance de esa clase con algunos valores y validará los valores, los convertirá al tipo adecuado (si es el caso) y te dará un objeto con todos los datos.
Y obtienes todo el soporte del editor con ese objeto resultante.
Un ejemplo de la documentación oficial de Pydantic:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial011_py310.py *}
/// info | Información
Para saber más sobre [Pydantic, revisa su documentación](https://docs.pydantic.dev/).
///
**FastAPI** está completamente basado en Pydantic.
Verás mucho más de todo esto en práctica en el [Tutorial - Guía del Usuario](tutorial/index.md).
## Anotaciones de tipos con metadata { #type-hints-with-metadata-annotations }
Python también tiene una funcionalidad que permite poner **metadata adicional** en estas anotaciones de tipos usando `Annotated`.
Puedes importar `Annotated` desde `typing`.
{* ../../docs_src/python_types/tutorial013_py310.py hl[1,4] *}
Python en sí no hace nada con este `Annotated`. Y para los editores y otras herramientas, el tipo sigue siendo `str`.
Pero puedes usar este espacio en `Annotated` para proporcionar a **FastAPI** metadata adicional sobre cómo quieres que se comporte tu aplicación.
Lo importante a recordar es que **el primer *parámetro de tipo*** que pasas a `Annotated` es el **tipo real**. El resto es solo metadata para otras herramientas.
Por ahora, solo necesitas saber que `Annotated` existe, y que es Python estándar. 😎
Luego verás lo **poderoso** que puede ser.
/// tip | Consejo
El hecho de que esto sea **Python estándar** significa que seguirás obteniendo la **mejor experiencia de desarrollador posible** en tu editor, con las herramientas que usas para analizar y refactorizar tu código, etc. ✨
Y también que tu código será muy compatible con muchas otras herramientas y paquetes de Python. 🚀
///
## Anotaciones de tipos en **FastAPI** { #type-hints-in-fastapi }
**FastAPI** aprovecha estas anotaciones de tipos para hacer varias cosas.
Con **FastAPI** declaras parámetros con anotaciones de tipos y obtienes:
* **Soporte del editor**.
* **Chequeo de tipos**.
...y **FastAPI** usa las mismas declaraciones para:
* **Definir requerimientos**: de parámetros de path de la request, parámetros de query, headers, bodies, dependencias, etc.
* **Convertir datos**: de la request al tipo requerido.
* **Validar datos**: provenientes de cada request:
* Generando **errores automáticos** devueltos al cliente cuando los datos son inválidos.
* **Documentar** la API usando OpenAPI:
* Que luego es usada por las interfaces de documentación interactiva automática.
Todo esto puede sonar abstracto. No te preocupes. Verás todo esto en acción en el [Tutorial - Guía del Usuario](tutorial/index.md).
Lo importante es que al usar tipos estándar de Python, en un solo lugar (en lugar de agregar más clases, decoradores, etc.), **FastAPI** hará gran parte del trabajo por ti.
/// info | Información
Si ya revisaste todo el tutorial y volviste para ver más sobre tipos, un buen recurso es [la "cheat sheet" de `mypy`](https://mypy.readthedocs.io/en/latest/cheat_sheet_py3.html).
///
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FILE: docs/es/docs/resources/index.md
================================================
# Recursos { #resources }
Recursos adicionales, enlaces externos y más. ✈️
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FILE: docs/es/docs/translation-banner.md
================================================
/// details | 🌐 Traducción por IA y humanos
Esta traducción fue hecha por IA guiada por humanos. 🤝
Podría tener errores al interpretar el significado original, o sonar poco natural, etc. 🤖
Puedes mejorar esta traducción [ayudándonos a guiar mejor al LLM de IA](https://fastapi.tiangolo.com/es/contributing/#translations).
[Versión en inglés](ENGLISH_VERSION_URL)
///
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FILE: docs/es/docs/tutorial/background-tasks.md
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# Tareas en Segundo Plano { #background-tasks }
Puedes definir tareas en segundo plano para que se ejecuten *después* de devolver un response.
Esto es útil para operaciones que necesitan ocurrir después de un request, pero para las que el cliente realmente no necesita esperar a que la operación termine antes de recibir el response.
Esto incluye, por ejemplo:
* Notificaciones por email enviadas después de realizar una acción:
* Como conectarse a un servidor de email y enviar un email tiende a ser "lento" (varios segundos), puedes devolver el response de inmediato y enviar la notificación por email en segundo plano.
* Procesamiento de datos:
* Por ejemplo, supongamos que recibes un archivo que debe pasar por un proceso lento, puedes devolver un response de "Accepted" (HTTP 202) y procesar el archivo en segundo plano.
## Usando `BackgroundTasks` { #using-backgroundtasks }
Primero, importa `BackgroundTasks` y define un parámetro en tu *path operation function* con una declaración de tipo de `BackgroundTasks`:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[1,13] *}
**FastAPI** creará el objeto de tipo `BackgroundTasks` por ti y lo pasará como ese parámetro.
## Crear una función de tarea { #create-a-task-function }
Crea una función para que se ejecute como la tarea en segundo plano.
Es solo una función estándar que puede recibir parámetros.
Puede ser una función `async def` o una función normal `def`, **FastAPI** sabrá cómo manejarla correctamente.
En este caso, la función de tarea escribirá en un archivo (simulando el envío de un email).
Y como la operación de escritura no usa `async` y `await`, definimos la función con un `def` normal:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[6:9] *}
## Agregar la tarea en segundo plano { #add-the-background-task }
Dentro de tu *path operation function*, pasa tu función de tarea al objeto de *background tasks* con el método `.add_task()`:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[14] *}
`.add_task()` recibe como argumentos:
* Una función de tarea para ejecutar en segundo plano (`write_notification`).
* Cualquier secuencia de argumentos que deba pasarse a la función de tarea en orden (`email`).
* Cualquier argumento de palabras clave que deba pasarse a la función de tarea (`message="some notification"`).
## Inyección de Dependencias { #dependency-injection }
Usar `BackgroundTasks` también funciona con el sistema de inyección de dependencias, puedes declarar un parámetro de tipo `BackgroundTasks` en varios niveles: en una *path operation function*, en una dependencia (dependable), en una sub-dependencia, etc.
**FastAPI** sabe qué hacer en cada caso y cómo reutilizar el mismo objeto, de modo que todas las tareas en segundo plano se combinan y ejecutan en segundo plano después:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002_an_py310.py hl[13,15,22,25] *}
En este ejemplo, los mensajes se escribirán en el archivo `log.txt` *después* de que se envíe el response.
Si hay un query en el request, se escribirá en el log en una tarea en segundo plano.
Y luego otra tarea en segundo plano generada en la *path operation function* escribirá un mensaje usando el parámetro de path `email`.
## Detalles Técnicos { #technical-details }
La clase `BackgroundTasks` proviene directamente de [`starlette.background`](https://www.starlette.dev/background/).
Se importa/incluye directamente en FastAPI para que puedas importarla desde `fastapi` y evitar importar accidentalmente la alternativa `BackgroundTask` (sin la `s` al final) de `starlette.background`.
Al usar solo `BackgroundTasks` (y no `BackgroundTask`), es posible usarla como un parámetro de *path operation function* y dejar que **FastAPI** maneje el resto por ti, tal como cuando usas el objeto `Request` directamente.
Todavía es posible usar `BackgroundTask` solo en FastAPI, pero debes crear el objeto en tu código y devolver una `Response` de Starlette incluyéndolo.
Puedes ver más detalles en [la documentación oficial de Starlette sobre Background Tasks](https://www.starlette.dev/background/).
## Advertencia { #caveat }
Si necesitas realizar una computación intensa en segundo plano y no necesariamente necesitas que se ejecute por el mismo proceso (por ejemplo, no necesitas compartir memoria, variables, etc.), podrías beneficiarte del uso de otras herramientas más grandes como [Celery](https://docs.celeryq.dev).
Tienden a requerir configuraciones más complejas, un gestor de cola de mensajes/trabajos, como RabbitMQ o Redis, pero te permiten ejecutar tareas en segundo plano en múltiples procesos, y especialmente, en múltiples servidores.
Pero si necesitas acceder a variables y objetos de la misma app de **FastAPI**, o necesitas realizar pequeñas tareas en segundo plano (como enviar una notificación por email), simplemente puedes usar `BackgroundTasks`.
## Resumen { #recap }
Importa y usa `BackgroundTasks` con parámetros en *path operation functions* y dependencias para agregar tareas en segundo plano.
================================================
FILE: docs/es/docs/tutorial/bigger-applications.md
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# Aplicaciones más grandes - Múltiples archivos { #bigger-applications-multiple-files }
Si estás construyendo una aplicación o una API web, rara vez podrás poner todo en un solo archivo.
**FastAPI** proporciona una herramienta conveniente para estructurar tu aplicación manteniendo toda la flexibilidad.
/// info | Información
Si vienes de Flask, esto sería el equivalente a los Blueprints de Flask.
///
## Un ejemplo de estructura de archivos { #an-example-file-structure }
Digamos que tienes una estructura de archivos como esta:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ ├── dependencies.py
│ └── routers
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── items.py
│ │ └── users.py
│ └── internal
│ ├── __init__.py
│ └── admin.py
```
/// tip | Consejo
Hay varios archivos `__init__.py`: uno en cada directorio o subdirectorio.
Esto es lo que permite importar código de un archivo a otro.
Por ejemplo, en `app/main.py` podrías tener una línea como:
```
from app.routers import items
```
///
* El directorio `app` contiene todo. Y tiene un archivo vacío `app/__init__.py`, por lo que es un "paquete de Python" (una colección de "módulos de Python"): `app`.
* Contiene un archivo `app/main.py`. Como está dentro de un paquete de Python (un directorio con un archivo `__init__.py`), es un "módulo" de ese paquete: `app.main`.
* También hay un archivo `app/dependencies.py`, al igual que `app/main.py`, es un "módulo": `app.dependencies`.
* Hay un subdirectorio `app/routers/` con otro archivo `__init__.py`, por lo que es un "subpaquete de Python": `app.routers`.
* El archivo `app/routers/items.py` está dentro de un paquete, `app/routers/`, por lo que es un submódulo: `app.routers.items`.
* Lo mismo con `app/routers/users.py`, es otro submódulo: `app.routers.users`.
* También hay un subdirectorio `app/internal/` con otro archivo `__init__.py`, por lo que es otro "subpaquete de Python": `app.internal`.
* Y el archivo `app/internal/admin.py` es otro submódulo: `app.internal.admin`.
La misma estructura de archivos con comentarios:
```bash
.
├── app # "app" es un paquete de Python
│ ├── __init__.py # este archivo hace que "app" sea un "paquete de Python"
│ ├── main.py # módulo "main", por ejemplo import app.main
│ ├── dependencies.py # módulo "dependencies", por ejemplo import app.dependencies
│ └── routers # "routers" es un "subpaquete de Python"
│ │ ├── __init__.py # hace que "routers" sea un "subpaquete de Python"
│ │ ├── items.py # submódulo "items", por ejemplo import app.routers.items
│ │ └── users.py # submódulo "users", por ejemplo import app.routers.users
│ └── internal # "internal" es un "subpaquete de Python"
│ ├── __init__.py # hace que "internal" sea un "subpaquete de Python"
│ └── admin.py # submódulo "admin", por ejemplo import app.internal.admin
```
## `APIRouter` { #apirouter }
Digamos que el archivo dedicado solo a manejar usuarios es el submódulo en `/app/routers/users.py`.
Quieres tener las *path operations* relacionadas con tus usuarios separadas del resto del código, para mantenerlo organizado.
Pero todavía es parte de la misma aplicación/web API de **FastAPI** (es parte del mismo "paquete de Python").
Puedes crear las *path operations* para ese módulo usando `APIRouter`.
### Importar `APIRouter` { #import-apirouter }
Lo importas y creas una "instance" de la misma manera que lo harías con la clase `FastAPI`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/users.py hl[1,3] title["app/routers/users.py"] *}
### *Path operations* con `APIRouter` { #path-operations-with-apirouter }
Y luego lo usas para declarar tus *path operations*.
Úsalo de la misma manera que usarías la clase `FastAPI`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/users.py hl[6,11,16] title["app/routers/users.py"] *}
Puedes pensar en `APIRouter` como una clase "mini `FastAPI`".
Se soportan todas las mismas opciones.
Todos los mismos `parameters`, `responses`, `dependencies`, `tags`, etc.
/// tip | Consejo
En este ejemplo, la variable se llama `router`, pero puedes nombrarla como quieras.
///
Vamos a incluir este `APIRouter` en la aplicación principal de `FastAPI`, pero primero, revisemos las dependencias y otro `APIRouter`.
## Dependencias { #dependencies }
Vemos que vamos a necesitar algunas dependencias usadas en varios lugares de la aplicación.
Así que las ponemos en su propio módulo `dependencies` (`app/dependencies.py`).
Ahora utilizaremos una dependencia simple para leer un header `X-Token` personalizado:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/dependencies.py hl[3,6:8] title["app/dependencies.py"] *}
/// tip | Consejo
Estamos usando un header inventado para simplificar este ejemplo.
Pero en casos reales obtendrás mejores resultados usando las [utilidades de Seguridad](security/index.md) integradas.
///
## Otro módulo con `APIRouter` { #another-module-with-apirouter }
Digamos que también tienes los endpoints dedicados a manejar "items" de tu aplicación en el módulo `app/routers/items.py`.
Tienes *path operations* para:
* `/items/`
* `/items/{item_id}`
Es toda la misma estructura que con `app/routers/users.py`.
Pero queremos ser más inteligentes y simplificar un poco el código.
Sabemos que todas las *path operations* en este módulo tienen el mismo:
* Prefijo de path: `/items`.
* `tags`: (solo una etiqueta: `items`).
* `responses` extra.
* `dependencies`: todas necesitan esa dependencia `X-Token` que creamos.
Entonces, en lugar de agregar todo eso a cada *path operation*, podemos agregarlo al `APIRouter`.
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[5:10,16,21] title["app/routers/items.py"] *}
Como el path de cada *path operation* tiene que empezar con `/`, como en:
```Python hl_lines="1"
@router.get("/{item_id}")
async def read_item(item_id: str):
...
```
...el prefijo no debe incluir un `/` final.
Así que, el prefijo en este caso es `/items`.
También podemos agregar una lista de `tags` y `responses` extra que se aplicarán a todas las *path operations* incluidas en este router.
Y podemos agregar una lista de `dependencies` que se añadirá a todas las *path operations* en el router y se ejecutarán/solucionarán por cada request que les haga.
/// tip | Consejo
Nota que, al igual que [dependencias en decoradores de *path operations*](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md), ningún valor será pasado a tu *path operation function*.
///
El resultado final es que los paths de item son ahora:
* `/items/`
* `/items/{item_id}`
...como pretendíamos.
* Serán marcados con una lista de tags que contiene un solo string `"items"`.
* Estos "tags" son especialmente útiles para los sistemas de documentación interactiva automática (usando OpenAPI).
* Todos incluirán las `responses` predefinidas.
* Todas estas *path operations* tendrán la lista de `dependencies` evaluadas/ejecutadas antes de ellas.
* Si también declaras dependencias en una *path operation* específica, **también se ejecutarán**.
* Las dependencias del router se ejecutan primero, luego las [`dependencies` en el decorador](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md), y luego las dependencias de parámetros normales.
* También puedes agregar [dependencias de `Security` con `scopes`](../advanced/security/oauth2-scopes.md).
/// tip | Consejo
Tener `dependencies` en el `APIRouter` puede ser usado, por ejemplo, para requerir autenticación para un grupo completo de *path operations*. Incluso si las dependencias no son añadidas individualmente a cada una de ellas.
///
/// check | Revisa
Los parámetros `prefix`, `tags`, `responses`, y `dependencies` son (como en muchos otros casos) solo una funcionalidad de **FastAPI** para ayudarte a evitar la duplicación de código.
///
### Importar las dependencias { #import-the-dependencies }
Este código vive en el módulo `app.routers.items`, el archivo `app/routers/items.py`.
Y necesitamos obtener la función de dependencia del módulo `app.dependencies`, el archivo `app/dependencies.py`.
Así que usamos un import relativo con `..` para las dependencias:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[3] title["app/routers/items.py"] *}
#### Cómo funcionan los imports relativos { #how-relative-imports-work }
/// tip | Consejo
Si sabes perfectamente cómo funcionan los imports, continúa a la siguiente sección abajo.
///
Un solo punto `.`, como en:
```Python
from .dependencies import get_token_header
```
significaría:
* Partiendo en el mismo paquete en el que este módulo (el archivo `app/routers/items.py`) habita (el directorio `app/routers/`)...
* busca el módulo `dependencies` (un archivo imaginario en `app/routers/dependencies.py`)...
* y de él, importa la función `get_token_header`.
Pero ese archivo no existe, nuestras dependencias están en un archivo en `app/dependencies.py`.
Recuerda cómo se ve nuestra estructura de aplicación/archivo:
---
Los dos puntos `..`, como en:
```Python
from ..dependencies import get_token_header
```
significan:
* Partiendo en el mismo paquete en el que este módulo (el archivo `app/routers/items.py`) habita (el directorio `app/routers/`)...
* ve al paquete padre (el directorio `app/`)...
* y allí, busca el módulo `dependencies` (el archivo en `app/dependencies.py`)...
* y de él, importa la función `get_token_header`.
¡Eso funciona correctamente! 🎉
---
De la misma manera, si hubiéramos usado tres puntos `...`, como en:
```Python
from ...dependencies import get_token_header
```
eso significaría:
* Partiendo en el mismo paquete en el que este módulo (el archivo `app/routers/items.py`) habita (el directorio `app/routers/`)...
* ve al paquete padre (el directorio `app/`)...
* luego ve al paquete padre de ese paquete (no hay paquete padre, `app` es el nivel superior 😱)...
* y allí, busca el módulo `dependencies` (el archivo en `app/dependencies.py`)...
* y de él, importa la función `get_token_header`.
Eso se referiría a algún paquete arriba de `app/`, con su propio archivo `__init__.py`, etc. Pero no tenemos eso. Así que, eso lanzaría un error en nuestro ejemplo. 🚨
Pero ahora sabes cómo funciona, para que puedas usar imports relativos en tus propias apps sin importar cuán complejas sean. 🤓
### Agregar algunos `tags`, `responses`, y `dependencies` personalizados { #add-some-custom-tags-responses-and-dependencies }
No estamos agregando el prefijo `/items` ni los `tags=["items"]` a cada *path operation* porque los hemos añadido al `APIRouter`.
Pero aún podemos agregar _más_ `tags` que se aplicarán a una *path operation* específica, y también algunas `responses` extra específicas para esa *path operation*:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[30:31] title["app/routers/items.py"] *}
/// tip | Consejo
Esta última path operation tendrá la combinación de tags: `["items", "custom"]`.
Y también tendrá ambas responses en la documentación, una para `404` y otra para `403`.
///
## El `FastAPI` principal { #the-main-fastapi }
Ahora, veamos el módulo en `app/main.py`.
Aquí es donde importas y usas la clase `FastAPI`.
Este será el archivo principal en tu aplicación que conecta todo.
Y como la mayor parte de tu lógica ahora vivirá en su propio módulo específico, el archivo principal será bastante simple.
### Importar `FastAPI` { #import-fastapi }
Importas y creas una clase `FastAPI` como normalmente.
Y podemos incluso declarar [dependencias globales](dependencies/global-dependencies.md) que se combinarán con las dependencias para cada `APIRouter`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[1,3,7] title["app/main.py"] *}
### Importar el `APIRouter` { #import-the-apirouter }
Ahora importamos los otros submódulos que tienen `APIRouter`s:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[4:5] title["app/main.py"] *}
Como los archivos `app/routers/users.py` y `app/routers/items.py` son submódulos que son parte del mismo paquete de Python `app`, podemos usar un solo punto `.` para importarlos usando "imports relativos".
### Cómo funciona la importación { #how-the-importing-works }
La sección:
```Python
from .routers import items, users
```
significa:
* Partiendo en el mismo paquete en el que este módulo (el archivo `app/main.py`) habita (el directorio `app/`)...
* busca el subpaquete `routers` (el directorio en `app/routers/`)...
* y de él, importa el submódulo `items` (el archivo en `app/routers/items.py`) y `users` (el archivo en `app/routers/users.py`)...
El módulo `items` tendrá una variable `router` (`items.router`). Este es el mismo que creamos en el archivo `app/routers/items.py`, es un objeto `APIRouter`.
Y luego hacemos lo mismo para el módulo `users`.
También podríamos importarlos así:
```Python
from app.routers import items, users
```
/// info | Información
La primera versión es un "import relativo":
```Python
from .routers import items, users
```
La segunda versión es un "import absoluto":
```Python
from app.routers import items, users
```
Para aprender más sobre Paquetes y Módulos de Python, lee [la documentación oficial de Python sobre Módulos](https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html).
///
### Evitar colisiones de nombres { #avoid-name-collisions }
Estamos importando el submódulo `items` directamente, en lugar de importar solo su variable `router`.
Esto se debe a que también tenemos otra variable llamada `router` en el submódulo `users`.
Si hubiéramos importado uno después del otro, como:
```Python
from .routers.items import router
from .routers.users import router
```
el `router` de `users` sobrescribiría el de `items` y no podríamos usarlos al mismo tiempo.
Así que, para poder usar ambos en el mismo archivo, importamos los submódulos directamente:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[5] title["app/main.py"] *}
### Incluir los `APIRouter`s para `users` y `items` { #include-the-apirouters-for-users-and-items }
Ahora, incluyamos los `router`s de los submódulos `users` y `items`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[10:11] title["app/main.py"] *}
/// info | Información
`users.router` contiene el `APIRouter` dentro del archivo `app/routers/users.py`.
Y `items.router` contiene el `APIRouter` dentro del archivo `app/routers/items.py`.
///
Con `app.include_router()` podemos agregar cada `APIRouter` a la aplicación principal de `FastAPI`.
Incluirá todas las rutas de ese router como parte de ella.
/// note | Detalles Técnicos
En realidad creará internamente una *path operation* para cada *path operation* que fue declarada en el `APIRouter`.
Así, detrás de escena, funcionará como si todo fuera la misma única app.
///
/// check | Revisa
No tienes que preocuparte por el rendimiento al incluir routers.
Esto tomará microsegundos y solo sucederá al inicio.
Así que no afectará el rendimiento. ⚡
///
### Incluir un `APIRouter` con un `prefix`, `tags`, `responses`, y `dependencies` personalizados { #include-an-apirouter-with-a-custom-prefix-tags-responses-and-dependencies }
Ahora, imaginemos que tu organización te dio el archivo `app/internal/admin.py`.
Contiene un `APIRouter` con algunas *path operations* de administración que tu organización comparte entre varios proyectos.
Para este ejemplo será súper simple. Pero digamos que porque está compartido con otros proyectos en la organización, no podemos modificarlo y agregar un `prefix`, `dependencies`, `tags`, etc. directamente al `APIRouter`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/internal/admin.py hl[3] title["app/internal/admin.py"] *}
Pero aún queremos configurar un `prefix` personalizado al incluir el `APIRouter` para que todas sus *path operations* comiencen con `/admin`, queremos asegurarlo con las `dependencies` que ya tenemos para este proyecto, y queremos incluir `tags` y `responses`.
Podemos declarar todo eso sin tener que modificar el `APIRouter` original pasando esos parámetros a `app.include_router()`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[14:17] title["app/main.py"] *}
De esa manera, el `APIRouter` original permanecerá sin modificar, por lo que aún podemos compartir ese mismo archivo `app/internal/admin.py` con otros proyectos en la organización.
El resultado es que, en nuestra app, cada una de las *path operations* del módulo `admin` tendrá:
* El prefix `/admin`.
* El tag `admin`.
* La dependencia `get_token_header`.
* La response `418`. 🍵
Pero eso solo afectará a ese `APIRouter` en nuestra app, no en ningún otro código que lo utilice.
Así, por ejemplo, otros proyectos podrían usar el mismo `APIRouter` con un método de autenticación diferente.
### Incluir una *path operation* { #include-a-path-operation }
También podemos agregar *path operations* directamente a la app de `FastAPI`.
Aquí lo hacemos... solo para mostrar que podemos 🤷:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[21:23] title["app/main.py"] *}
y funcionará correctamente, junto con todas las otras *path operations* añadidas con `app.include_router()`.
/// info | Detalles Muy Técnicos
**Nota**: este es un detalle muy técnico que probablemente puedes **simplemente omitir**.
---
Los `APIRouter`s no están "montados", no están aislados del resto de la aplicación.
Esto se debe a que queremos incluir sus *path operations* en el esquema de OpenAPI y las interfaces de usuario.
Como no podemos simplemente aislarlos y "montarlos" independientemente del resto, las *path operations* se "clonan" (se vuelven a crear), no se incluyen directamente.
///
## Configurar el `entrypoint` en `pyproject.toml` { #configure-the-entrypoint-in-pyproject-toml }
Como tu objeto `app` de FastAPI vive en `app/main.py`, puedes configurar el `entrypoint` en tu archivo `pyproject.toml` así:
```toml
[tool.fastapi]
entrypoint = "app.main:app"
```
que es equivalente a importar como:
```python
from app.main import app
```
De esa manera el comando `fastapi` sabrá dónde encontrar tu app.
/// Note | Nota
También podrías pasar la ruta al comando, como:
```console
$ fastapi dev app/main.py
```
Pero tendrías que recordar pasar la ruta correcta cada vez que llames al comando `fastapi`.
Además, otras herramientas podrían no ser capaces de encontrarla, por ejemplo la [Extensión de VS Code](../editor-support.md) o [FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com), así que se recomienda usar el `entrypoint` en `pyproject.toml`.
///
## Revisa la documentación automática de la API { #check-the-automatic-api-docs }
Ahora, ejecuta tu app:
## Incluir el mismo router múltiples veces con diferentes `prefix` { #include-the-same-router-multiple-times-with-different-prefix }
También puedes usar `.include_router()` múltiples veces con el *mismo* router usando diferentes prefijos.
Esto podría ser útil, por ejemplo, para exponer la misma API bajo diferentes prefijos, por ejemplo, `/api/v1` y `/api/latest`.
Este es un uso avanzado que quizás no necesites realmente, pero está allí en caso de que lo necesites.
## Incluir un `APIRouter` en otro { #include-an-apirouter-in-another }
De la misma manera que puedes incluir un `APIRouter` en una aplicación `FastAPI`, puedes incluir un `APIRouter` en otro `APIRouter` usando:
```Python
router.include_router(other_router)
```
Asegúrate de hacerlo antes de incluir `router` en la app de `FastAPI`, para que las *path operations* de `other_router` también se incluyan.
================================================
FILE: docs/es/docs/tutorial/body-fields.md
================================================
# Body - Campos { #body-fields }
De la misma manera que puedes declarar validaciones adicionales y metadatos en los parámetros de las *path operation function* con `Query`, `Path` y `Body`, puedes declarar validaciones y metadatos dentro de los modelos de Pydantic usando `Field` de Pydantic.
## Importar `Field` { #import-field }
Primero, tienes que importarlo:
{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}
/// warning | Advertencia
Fíjate que `Field` se importa directamente desde `pydantic`, no desde `fastapi` como el resto (`Query`, `Path`, `Body`, etc).
///
## Declarar atributos del modelo { #declare-model-attributes }
Después puedes utilizar `Field` con los atributos del modelo:
{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}
`Field` funciona de la misma manera que `Query`, `Path` y `Body`, tiene todos los mismos parámetros, etc.
/// note | Detalles técnicos
En realidad, `Query`, `Path` y otros que verás a continuación crean objetos de subclases de una clase común `Param`, que es a su vez una subclase de la clase `FieldInfo` de Pydantic.
Y `Field` de Pydantic también regresa una instance de `FieldInfo`.
`Body` también devuelve objetos de una subclase de `FieldInfo` directamente. Y hay otros que verás más adelante que son subclases de la clase `Body`.
Recuerda que cuando importas `Query`, `Path`, y otros desde `fastapi`, en realidad son funciones que devuelven clases especiales.
///
/// tip | Consejo
Observa cómo cada atributo del modelo con un tipo, un valor por defecto y `Field` tiene la misma estructura que un parámetro de una *path operation function*, con `Field` en lugar de `Path`, `Query` y `Body`.
///
## Agregar información extra { #add-extra-information }
Puedes declarar información extra en `Field`, `Query`, `Body`, etc. Y será incluida en el JSON Schema generado.
Aprenderás más sobre cómo agregar información extra más adelante en la documentación, cuando aprendamos a declarar ejemplos.
/// warning | Advertencia
Las claves extra pasadas a `Field` también estarán presentes en el esquema de OpenAPI resultante para tu aplicación.
Como estas claves no necesariamente tienen que ser parte de la especificación de OpenAPI, algunas herramientas de OpenAPI, por ejemplo [el validador de OpenAPI](https://validator.swagger.io/), podrían no funcionar con tu esquema generado.
///
## Resumen { #recap }
Puedes utilizar `Field` de Pydantic para declarar validaciones adicionales y metadatos para los atributos del modelo.
También puedes usar los argumentos de palabra clave extra para pasar metadatos adicionales del JSON Schema.
================================================
FILE: docs/es/docs/tutorial/body-multiple-params.md
================================================
# Cuerpo - Múltiples Parámetros { #body-multiple-parameters }
Ahora que hemos visto cómo usar `Path` y `Query`, veamos usos más avanzados de las declaraciones del request body.
## Mezclar `Path`, `Query` y parámetros del cuerpo { #mix-path-query-and-body-parameters }
Primero, por supuesto, puedes mezclar las declaraciones de parámetros de `Path`, `Query` y del request body libremente y **FastAPI** sabrá qué hacer.
Y también puedes declarar parámetros del cuerpo como opcionales, estableciendo el valor por defecto a `None`:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an_py310.py hl[18:20] *}
/// note | Nota
Ten en cuenta que, en este caso, el `item` que se tomaría del cuerpo es opcional. Ya que tiene un valor por defecto de `None`.
///
## Múltiples parámetros del cuerpo { #multiple-body-parameters }
En el ejemplo anterior, las *path operations* esperarían un cuerpo JSON con los atributos de un `Item`, como:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
```
Pero también puedes declarar múltiples parámetros del cuerpo, por ejemplo `item` y `user`:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002_py310.py hl[20] *}
En este caso, **FastAPI** notará que hay más de un parámetro del cuerpo en la función (hay dos parámetros que son modelos de Pydantic).
Entonces, usará los nombres de los parámetros como claves (nombres de campo) en el cuerpo, y esperará un cuerpo como:
```JSON
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
},
"user": {
"username": "dave",
"full_name": "Dave Grohl"
}
}
```
/// note | Nota
Ten en cuenta que aunque el `item` se declaró de la misma manera que antes, ahora se espera que esté dentro del cuerpo con una clave `item`.
///
**FastAPI** hará la conversión automática del request, de modo que el parámetro `item` reciba su contenido específico y lo mismo para `user`.
Realizará la validación de los datos compuestos, y los documentará así para el esquema de OpenAPI y la documentación automática.
## Valores singulares en el cuerpo { #singular-values-in-body }
De la misma manera que hay un `Query` y `Path` para definir datos extra para parámetros de query y path, **FastAPI** proporciona un equivalente `Body`.
Por ejemplo, ampliando el modelo anterior, podrías decidir que deseas tener otra clave `importance` en el mismo cuerpo, además de `item` y `user`.
Si lo declaras tal cual, debido a que es un valor singular, **FastAPI** asumirá que es un parámetro de query.
Pero puedes instruir a **FastAPI** para que lo trate como otra clave del cuerpo usando `Body`:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003_an_py310.py hl[23] *}
En este caso, **FastAPI** esperará un cuerpo como:
```JSON
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
},
"user": {
"username": "dave",
"full_name": "Dave Grohl"
},
"importance": 5
}
```
Nuevamente, convertirá los tipos de datos, validará, documentará, etc.
## Múltiples parámetros de cuerpo y query { #multiple-body-params-and-query }
Por supuesto, también puedes declarar parámetros adicionales de query siempre que lo necesites, además de cualquier parámetro del cuerpo.
Como, por defecto, los valores singulares se interpretan como parámetros de query, no tienes que añadir explícitamente un `Query`, solo puedes hacer:
```Python
q: str | None = None
```
Por ejemplo:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004_an_py310.py hl[28] *}
/// info | Información
`Body` también tiene todos los mismos parámetros de validación y metadatos extras que `Query`, `Path` y otros que verás luego.
///
## Embeber un solo parámetro de cuerpo { #embed-a-single-body-parameter }
Supongamos que solo tienes un único parámetro de cuerpo `item` de un modelo Pydantic `Item`.
Por defecto, **FastAPI** esperará su cuerpo directamente.
Pero si deseas que espere un JSON con una clave `item` y dentro de ella los contenidos del modelo, como lo hace cuando declaras parámetros de cuerpo extra, puedes usar el parámetro especial `Body` `embed`:
```Python
item: Item = Body(embed=True)
```
como en:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial005_an_py310.py hl[17] *}
En este caso, **FastAPI** esperará un cuerpo como:
```JSON hl_lines="2"
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
}
```
en lugar de:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
```
## Resumen { #recap }
Puedes añadir múltiples parámetros de cuerpo a tu *path operation function*, aunque un request solo puede tener un único cuerpo.
Pero **FastAPI** lo manejará, te dará los datos correctos en tu función, y validará y documentará el esquema correcto en la *path operation*.
También puedes declarar valores singulares para ser recibidos como parte del cuerpo.
Y puedes instruir a **FastAPI** para embeber el cuerpo en una clave incluso cuando solo hay un único parámetro declarado.
================================================
FILE: docs/es/docs/tutorial/body-nested-models.md
================================================
# Cuerpo - Modelos Anidados { #body-nested-models }
Con **FastAPI**, puedes definir, validar, documentar y usar modelos profundamente anidados de manera arbitraria (gracias a Pydantic).
## Campos de lista { #list-fields }
Puedes definir un atributo como un subtipo. Por ejemplo, una `list` en Python:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}
Esto hará que `tags` sea una lista, aunque no declare el tipo de los elementos de la lista.
## Campos de lista con parámetro de tipo { #list-fields-with-type-parameter }
Pero Python tiene una forma específica de declarar listas con tipos internos, o "parámetros de tipo":
### Declarar una `list` con un parámetro de tipo { #declare-a-list-with-a-type-parameter }
Para declarar tipos que tienen parámetros de tipo (tipos internos), como `list`, `dict`, `tuple`,
pasa el/los tipo(s) interno(s) como "parámetros de tipo" usando corchetes: `[` y `]`
```Python
my_list: list[str]
```
Eso es toda la sintaxis estándar de Python para declaraciones de tipo.
Usa esa misma sintaxis estándar para atributos de modelos con tipos internos.
Así, en nuestro ejemplo, podemos hacer que `tags` sea específicamente una "lista de strings":
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}
## Tipos de conjunto { #set-types }
Pero luego pensamos en ello, y nos damos cuenta de que los tags no deberían repetirse, probablemente serían strings únicos.
Y Python tiene un tipo de datos especial para conjuntos de elementos únicos, el `set`.
Entonces podemos declarar `tags` como un conjunto de strings:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}
Con esto, incluso si recibes un request con datos duplicados, se convertirá en un conjunto de elementos únicos.
Y siempre que emitas esos datos, incluso si la fuente tenía duplicados, se emitirá como un conjunto de elementos únicos.
Y también se anotará/documentará en consecuencia.
## Modelos Anidados { #nested-models }
Cada atributo de un modelo Pydantic tiene un tipo.
Pero ese tipo puede ser en sí mismo otro modelo Pydantic.
Así que, puedes declarar "objetos" JSON anidados profundamente con nombres de atributos específicos, tipos y validaciones.
Todo eso, de manera arbitraria.
### Definir un submodelo { #define-a-submodel }
Por ejemplo, podemos definir un modelo `Image`:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[7:9] *}
### Usar el submodelo como tipo { #use-the-submodel-as-a-type }
Y luego podemos usarlo como el tipo de un atributo:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}
Esto significaría que **FastAPI** esperaría un cuerpo similar a:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2,
"tags": ["rock", "metal", "bar"],
"image": {
"url": "http://example.com/baz.jpg",
"name": "The Foo live"
}
}
```
Nuevamente, haciendo solo esa declaración, con **FastAPI** obtienes:
* Soporte de editor (autocompletado, etc.), incluso para modelos anidados
* Conversión de datos
* Validación de datos
* Documentación automática
## Tipos especiales y validación { #special-types-and-validation }
Además de tipos singulares normales como `str`, `int`, `float`, etc., puedes usar tipos singulares más complejos que heredan de `str`.
Para ver todas las opciones que tienes, Revisa [Resumen de tipos de Pydantic](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/). Verás algunos ejemplos en el siguiente capítulo.
Por ejemplo, como en el modelo `Image` tenemos un campo `url`, podemos declararlo como una instance de `HttpUrl` de Pydantic en lugar de un `str`:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py310.py hl[2,8] *}
El string será verificado para ser una URL válida, y documentado en JSON Schema / OpenAPI como tal.
## Atributos con listas de submodelos { #attributes-with-lists-of-submodels }
También puedes usar modelos Pydantic como subtipos de `list`, `set`, etc.:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial006_py310.py hl[18] *}
Esto esperará (convertirá, validará, documentará, etc.) un cuerpo JSON como:
```JSON hl_lines="11"
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2,
"tags": [
"rock",
"metal",
"bar"
],
"images": [
{
"url": "http://example.com/baz.jpg",
"name": "The Foo live"
},
{
"url": "http://example.com/dave.jpg",
"name": "The Baz"
}
]
}
```
/// info | Información
Nota cómo la clave `images` ahora tiene una lista de objetos de imagen.
///
## Modelos anidados profundamente { #deeply-nested-models }
Puedes definir modelos anidados tan profundamente como desees:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial007_py310.py hl[7,12,18,21,25] *}
/// info | Información
Observa cómo `Offer` tiene una lista de `Item`s, que a su vez tienen una lista opcional de `Image`s
///
## Cuerpos de listas puras { #bodies-of-pure-lists }
Si el valor superior del cuerpo JSON que esperas es un `array` JSON (una `list` en Python), puedes declarar el tipo en el parámetro de la función, al igual que en los modelos Pydantic:
```Python
images: list[Image]
```
como en:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008_py310.py hl[13] *}
## Soporte de editor en todas partes { #editor-support-everywhere }
Y obtienes soporte de editor en todas partes.
Incluso para elementos dentro de listas:
No podrías obtener este tipo de soporte de editor si estuvieras trabajando directamente con `dict` en lugar de modelos Pydantic.
Pero tampoco tienes que preocuparte por ellos, los `dicts` entrantes se convierten automáticamente y tu salida se convierte automáticamente a JSON también.
## Cuerpos de `dict`s arbitrarios { #bodies-of-arbitrary-dicts }
También puedes declarar un cuerpo como un `dict` con claves de algún tipo y valores de algún otro tipo.
De esta manera, no tienes que saber de antemano cuáles son los nombres válidos de campo/atributo (como sería el caso con modelos Pydantic).
Esto sería útil si deseas recibir claves que aún no conoces.
---
Otro caso útil es cuando deseas tener claves de otro tipo (por ejemplo, `int`).
Eso es lo que vamos a ver aquí.
En este caso, aceptarías cualquier `dict` siempre que tenga claves `int` con valores `float`:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial009_py310.py hl[7] *}
/// tip | Consejo
Ten en cuenta que JSON solo admite `str` como claves.
Pero Pydantic tiene conversión automática de datos.
Esto significa que, aunque tus clientes de API solo pueden enviar strings como claves, mientras esos strings contengan enteros puros, Pydantic los convertirá y validará.
Y el `dict` que recibas como `weights` tendrá realmente claves `int` y valores `float`.
///
## Resumen { #recap }
Con **FastAPI** tienes la máxima flexibilidad proporcionada por los modelos Pydantic, manteniendo tu código simple, corto y elegante.
Pero con todos los beneficios:
* Soporte de editor (¡autocompletado en todas partes!)
* Conversión de datos (también conocido como parsing/serialización)
* Validación de datos
* Documentación del esquema
* Documentación automática
================================================
FILE: docs/es/docs/tutorial/body-updates.md
================================================
# Body - Actualizaciones { #body-updates }
## Actualización reemplazando con `PUT` { #update-replacing-with-put }
Para actualizar un ítem puedes utilizar la operación de [HTTP `PUT`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PUT).
Puedes usar el `jsonable_encoder` para convertir los datos de entrada en datos que se puedan almacenar como JSON (por ejemplo, con una base de datos NoSQL). Por ejemplo, convirtiendo `datetime` a `str`.
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}
`PUT` se usa para recibir datos que deben reemplazar los datos existentes.
### Advertencia sobre el reemplazo { #warning-about-replacing }
Esto significa que si quieres actualizar el ítem `bar` usando `PUT` con un body que contenga:
```Python
{
"name": "Barz",
"price": 3,
"description": None,
}
```
debido a que no incluye el atributo ya almacenado `"tax": 20.2`, el modelo de entrada tomaría el valor por defecto de `"tax": 10.5`.
Y los datos se guardarían con ese "nuevo" `tax` de `10.5`.
## Actualizaciones parciales con `PATCH` { #partial-updates-with-patch }
También puedes usar la operación de [HTTP `PATCH`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PATCH) para actualizar *parcialmente* datos.
Esto significa que puedes enviar solo los datos que deseas actualizar, dejando el resto intacto.
/// note | Nota
`PATCH` es menos usado y conocido que `PUT`.
Y muchos equipos utilizan solo `PUT`, incluso para actualizaciones parciales.
Eres **libre** de usarlos como desees, **FastAPI** no impone ninguna restricción.
Pero esta guía te muestra, más o menos, cómo se pretende que se usen.
///
### Uso del parámetro `exclude_unset` de Pydantic { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }
Si quieres recibir actualizaciones parciales, es muy útil usar el parámetro `exclude_unset` en el `.model_dump()` del modelo de Pydantic.
Como `item.model_dump(exclude_unset=True)`.
Eso generaría un `dict` solo con los datos que se establecieron al crear el modelo `item`, excluyendo los valores por defecto.
Luego puedes usar esto para generar un `dict` solo con los datos que se establecieron (enviados en el request), omitiendo los valores por defecto:
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[32] *}
### Uso del parámetro `update` de Pydantic { #using-pydantics-update-parameter }
Ahora, puedes crear una copia del modelo existente usando `.model_copy()`, y pasar el parámetro `update` con un `dict` que contenga los datos a actualizar.
Como `stored_item_model.model_copy(update=update_data)`:
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}
### Resumen de actualizaciones parciales { #partial-updates-recap }
En resumen, para aplicar actualizaciones parciales deberías:
* (Opcionalmente) usar `PATCH` en lugar de `PUT`.
* Recuperar los datos almacenados.
* Poner esos datos en un modelo de Pydantic.
* Generar un `dict` sin valores por defecto del modelo de entrada (usando `exclude_unset`).
* De esta manera puedes actualizar solo los valores realmente establecidos por el usuario, en lugar de sobrescribir valores ya almacenados con valores por defecto en tu modelo.
* Crear una copia del modelo almacenado, actualizando sus atributos con las actualizaciones parciales recibidas (usando el parámetro `update`).
* Convertir el modelo copiado en algo que pueda almacenarse en tu DB (por ejemplo, usando el `jsonable_encoder`).
* Esto es comparable a usar el método `.model_dump()` del modelo de nuevo, pero asegura (y convierte) los valores a tipos de datos que pueden convertirse a JSON, por ejemplo, `datetime` a `str`.
* Guardar los datos en tu DB.
* Devolver el modelo actualizado.
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[28:35] *}
/// tip | Consejo
Puedes realmente usar esta misma técnica con una operación HTTP `PUT`.
Pero el ejemplo aquí usa `PATCH` porque fue creado para estos casos de uso.
///
/// note | Nota
Observa que el modelo de entrada sigue siendo validado.
Entonces, si deseas recibir actualizaciones parciales que puedan omitir todos los atributos, necesitas tener un modelo con todos los atributos marcados como opcionales (con valores por defecto o `None`).
Para distinguir entre los modelos con todos los valores opcionales para **actualizaciones** y modelos con valores requeridos para **creación**, puedes utilizar las ideas descritas en [Modelos Extra](extra-models.md).
///
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FILE: docs/es/docs/tutorial/body.md
================================================
# Request Body { #request-body }
Cuando necesitas enviar datos desde un cliente (digamos, un navegador) a tu API, los envías como un **request body**.
Un **request** body es un dato enviado por el cliente a tu API. Un **response** body es el dato que tu API envía al cliente.
Tu API casi siempre tiene que enviar un **response** body. Pero los clientes no necesariamente necesitan enviar **request bodies** todo el tiempo, a veces solo solicitan un path, quizás con algunos parámetros de query, pero no envían un body.
Para declarar un **request** body, usas modelos de [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) con todo su poder y beneficios.
/// info | Información
Para enviar datos, deberías usar uno de estos métodos: `POST` (el más común), `PUT`, `DELETE` o `PATCH`.
Enviar un body con un request `GET` tiene un comportamiento indefinido en las especificaciones, no obstante, es soportado por FastAPI, solo para casos de uso muy complejos/extremos.
Como no se recomienda, la documentación interactiva con Swagger UI no mostrará la documentación para el body cuando se usa `GET`, y los proxies intermedios podrían no soportarlo.
///
## Importar `BaseModel` de Pydantic { #import-pydantics-basemodel }
Primero, necesitas importar `BaseModel` de `pydantic`:
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}
## Crea tu modelo de datos { #create-your-data-model }
Luego, declaras tu modelo de datos como una clase que hereda de `BaseModel`.
Usa tipos estándar de Python para todos los atributos:
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}
Al igual que al declarar parámetros de query, cuando un atributo del modelo tiene un valor por defecto, no es obligatorio. De lo contrario, es obligatorio. Usa `None` para hacerlo solo opcional.
Por ejemplo, el modelo anterior declara un “`object`” JSON (o `dict` en Python) como:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "An optional description",
"price": 45.2,
"tax": 3.5
}
```
...dado que `description` y `tax` son opcionales (con un valor por defecto de `None`), este “`object`” JSON también sería válido:
```JSON
{
"name": "Foo",
"price": 45.2
}
```
## Decláralo como un parámetro { #declare-it-as-a-parameter }
Para añadirlo a tu *path operation*, decláralo de la misma manera que declaraste parámetros de path y query:
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[16] *}
...y declara su tipo como el modelo que creaste, `Item`.
## Resultados { #results }
Con solo esa declaración de tipo en Python, **FastAPI** hará lo siguiente:
* Leer el body del request como JSON.
* Convertir los tipos correspondientes (si es necesario).
* Validar los datos.
* Si los datos son inválidos, devolverá un error claro e indicado, señalando exactamente dónde y qué fue lo incorrecto.
* Proporcionar los datos recibidos en el parámetro `item`.
* Como lo declaraste en la función como de tipo `Item`, también tendrás todo el soporte del editor (autocompletado, etc.) para todos los atributos y sus tipos.
* Generar definiciones de [JSON Schema](https://json-schema.org) para tu modelo, que también puedes usar en cualquier otro lugar si tiene sentido para tu proyecto.
* Esos esquemas serán parte del esquema de OpenAPI generado y usados por las UIs de documentación automática.
## Documentación automática { #automatic-docs }
Los JSON Schemas de tus modelos serán parte del esquema OpenAPI generado y se mostrarán en la documentación API interactiva:
Y también se utilizarán en la documentación API dentro de cada *path operation* que los necesite:
## Soporte del editor { #editor-support }
En tu editor, dentro de tu función, obtendrás anotaciones de tipos y autocompletado en todas partes (esto no sucedería si recibieras un `dict` en lugar de un modelo de Pydantic):
También recibirás chequeos de errores para operaciones de tipo incorrecto:
No es por casualidad, todo el framework fue construido alrededor de ese diseño.
Y fue rigurosamente probado en la fase de diseño, antes de cualquier implementación, para garantizar que funcionaría con todos los editores.
Incluso se hicieron algunos cambios en Pydantic para admitir esto.
Las capturas de pantalla anteriores se tomaron con [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com).
Pero obtendrías el mismo soporte en el editor con [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/) y la mayoría de los otros editores de Python:
/// tip | Consejo
Si usas [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/) como tu editor, puedes usar el [Pydantic PyCharm Plugin](https://github.com/koxudaxi/pydantic-pycharm-plugin/).
Mejora el soporte del editor para modelos de Pydantic, con:
* autocompletado
* chequeo de tipos
* refactorización
* búsqueda
* inspecciones
///
## Usa el modelo { #use-the-model }
Dentro de la función, puedes acceder a todos los atributos del objeto modelo directamente:
{* ../../docs_src/body/tutorial002_py310.py *}
## Request body + parámetros de path { #request-body-path-parameters }
Puedes declarar parámetros de path y request body al mismo tiempo.
**FastAPI** reconocerá que los parámetros de función que coinciden con los parámetros de path deben ser **tomados del path**, y que los parámetros de función que se declaran como modelos de Pydantic deben ser **tomados del request body**.
{* ../../docs_src/body/tutorial003_py310.py hl[15:16] *}
## Request body + path + parámetros de query { #request-body-path-query-parameters }
También puedes declarar parámetros de **body**, **path** y **query**, todos al mismo tiempo.
**FastAPI** reconocerá cada uno de ellos y tomará los datos del lugar correcto.
{* ../../docs_src/body/tutorial004_py310.py hl[16] *}
Los parámetros de la función se reconocerán de la siguiente manera:
* Si el parámetro también se declara en el **path**, se utilizará como un parámetro de path.
* Si el parámetro es de un **tipo singular** (como `int`, `float`, `str`, `bool`, etc.), se interpretará como un parámetro de **query**.
* Si el parámetro se declara como del tipo de un **modelo de Pydantic**, se interpretará como un **body** de request.
/// note | Nota
FastAPI sabrá que el valor de `q` no es requerido debido al valor por defecto `= None`.
El `str | None` no es utilizado por FastAPI para determinar que el valor no es requerido, sabrá que no es requerido porque tiene un valor por defecto de `= None`.
Pero agregar las anotaciones de tipos permitirá que tu editor te brinde un mejor soporte y detecte errores.
///
## Sin Pydantic { #without-pydantic }
Si no quieres usar modelos de Pydantic, también puedes usar parámetros **Body**. Consulta la documentación para [Body - Múltiples parámetros: Valores singulares en el body](body-multiple-params.md#singular-values-in-body).
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FILE: docs/es/docs/tutorial/cookie-param-models.md
================================================
# Modelos de Cookies { #cookie-parameter-models }
Si tienes un grupo de **cookies** que están relacionadas, puedes crear un **modelo de Pydantic** para declararlas. 🍪
Esto te permitirá **reutilizar el modelo** en **múltiples lugares** y también declarar validaciones y metadatos para todos los parámetros a la vez. 😎
/// note | Nota
Esto es compatible desde la versión `0.115.0` de FastAPI. 🤓
///
/// tip | Consejo
Esta misma técnica se aplica a `Query`, `Cookie`, y `Header`. 😎
///
## Cookies con un Modelo de Pydantic { #cookies-with-a-pydantic-model }
Declara los parámetros de **cookie** que necesites en un **modelo de Pydantic**, y luego declara el parámetro como `Cookie`:
{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *}
**FastAPI** **extraerá** los datos para **cada campo** de las **cookies** recibidas en el request y te entregará el modelo de Pydantic que definiste.
## Revisa la Documentación { #check-the-docs }
Puedes ver las cookies definidas en la UI de la documentación en `/docs`:
---
Si usas PyCharm, puedes:
* Abrir el menú "Run".
* Seleccionar la opción "Debug...".
* Luego aparece un menú contextual.
* Selecciona el archivo para depurar (en este caso, `main.py`).
Luego, iniciará el servidor con tu código **FastAPI**, deteniéndose en tus puntos de interrupción, etc.
Así es como podría verse:
================================================
FILE: docs/es/docs/tutorial/dependencies/classes-as-dependencies.md
================================================
# Clases como dependencias { #classes-as-dependencies }
Antes de profundizar en el sistema de **Inyección de Dependencias**, vamos a mejorar el ejemplo anterior.
## Un `dict` del ejemplo anterior { #a-dict-from-the-previous-example }
En el ejemplo anterior, estábamos devolviendo un `dict` de nuestra dependencia ("dependable"):
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}
Pero luego obtenemos un `dict` en el parámetro `commons` de la *path operation function*.
Y sabemos que los editores no pueden proporcionar mucho soporte (como autocompletado) para `dict`s, porque no pueden conocer sus claves y tipos de valor.
Podemos hacerlo mejor...
## Qué hace a una dependencia { #what-makes-a-dependency }
Hasta ahora has visto dependencias declaradas como funciones.
Pero esa no es la única forma de declarar dependencias (aunque probablemente sea la más común).
El factor clave es que una dependencia debe ser un "callable".
Un "**callable**" en Python es cualquier cosa que Python pueda "llamar" como una función.
Entonces, si tienes un objeto `something` (que podría _no_ ser una función) y puedes "llamarlo" (ejecutarlo) como:
```Python
something()
```
o
```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```
entonces es un "callable".
## Clases como dependencias { #classes-as-dependencies_1 }
Puedes notar que para crear una instance de una clase en Python, utilizas esa misma sintaxis.
Por ejemplo:
```Python
class Cat:
def __init__(self, name: str):
self.name = name
fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```
En este caso, `fluffy` es una instance de la clase `Cat`.
Y para crear `fluffy`, estás "llamando" a `Cat`.
Entonces, una clase en Python también es un **callable**.
Entonces, en **FastAPI**, podrías usar una clase de Python como una dependencia.
Lo que **FastAPI** realmente comprueba es que sea un "callable" (función, clase o cualquier otra cosa) y los parámetros definidos.
Si pasas un "callable" como dependencia en **FastAPI**, analizará los parámetros de ese "callable", y los procesará de la misma manera que los parámetros de una *path operation function*. Incluyendo sub-dependencias.
Eso también se aplica a los callables sin parámetros. Igual que sería para *path operation functions* sin parámetros.
Entonces, podemos cambiar la dependencia "dependable" `common_parameters` de arriba a la clase `CommonQueryParams`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[11:15] *}
Presta atención al método `__init__` usado para crear la instance de la clase:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[12] *}
...tiene los mismos parámetros que nuestros `common_parameters` anteriores:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}
Esos parámetros son los que **FastAPI** usará para "resolver" la dependencia.
En ambos casos, tendrá:
* Un parámetro de query `q` opcional que es un `str`.
* Un parámetro de query `skip` que es un `int`, con un valor por defecto de `0`.
* Un parámetro de query `limit` que es un `int`, con un valor por defecto de `100`.
En ambos casos, los datos serán convertidos, validados, documentados en el esquema de OpenAPI, etc.
## Úsalo { #use-it }
Ahora puedes declarar tu dependencia usando esta clase.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[19] *}
**FastAPI** llama a la clase `CommonQueryParams`. Esto crea una "instance" de esa clase y la instance será pasada como el parámetro `commons` a tu función.
## Anotación de tipos vs `Depends` { #type-annotation-vs-depends }
Nota cómo escribimos `CommonQueryParams` dos veces en el código anterior:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ sin `Annotated`
/// tip | Consejo
Prefiere usar la versión `Annotated` si es posible.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
El último `CommonQueryParams`, en:
```Python
... Depends(CommonQueryParams)
```
...es lo que **FastAPI** utilizará realmente para saber cuál es la dependencia.
Es a partir de este que **FastAPI** extraerá los parámetros declarados y es lo que **FastAPI** realmente llamará.
---
En este caso, el primer `CommonQueryParams`, en:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, ...
```
////
//// tab | Python 3.10+ sin `Annotated`
/// tip | Consejo
Prefiere usar la versión `Annotated` si es posible.
///
```Python
commons: CommonQueryParams ...
```
////
...no tiene ningún significado especial para **FastAPI**. **FastAPI** no lo usará para la conversión de datos, validación, etc. (ya que está usando `Depends(CommonQueryParams)` para eso).
De hecho, podrías escribir simplemente:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[Any, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ sin `Annotated`
/// tip | Consejo
Prefiere usar la versión `Annotated` si es posible.
///
```Python
commons = Depends(CommonQueryParams)
```
////
...como en:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial003_an_py310.py hl[19] *}
Pero declarar el tipo es recomendable, ya que de esa manera tu editor sabrá lo que se pasará como el parámetro `commons`, y entonces podrá ayudarte con el autocompletado, chequeo de tipos, etc:
## Atajo { #shortcut }
Pero ves que estamos teniendo algo de repetición de código aquí, escribiendo `CommonQueryParams` dos veces:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ sin `Annotated`
/// tip | Consejo
Prefiere usar la versión `Annotated` si es posible.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
**FastAPI** proporciona un atajo para estos casos, en donde la dependencia es *específicamente* una clase que **FastAPI** "llamará" para crear una instance de la clase misma.
Para esos casos específicos, puedes hacer lo siguiente:
En lugar de escribir:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ sin `Annotated`
/// tip | Consejo
Prefiere usar la versión `Annotated` si es posible.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
...escribes:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends()]
```
////
//// tab | Python 3.10+ sin `Annotated`
/// tip | Consejo
Prefiere usar la versión `Annotated` si es posible.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends()
```
////
Declaras la dependencia como el tipo del parámetro, y usas `Depends()` sin ningún parámetro, en lugar de tener que escribir la clase completa *otra vez* dentro de `Depends(CommonQueryParams)`.
El mismo ejemplo se vería entonces así:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial004_an_py310.py hl[19] *}
...y **FastAPI** sabrá qué hacer.
/// tip | Consejo
Si eso parece más confuso que útil, ignóralo, no lo *necesitas*.
Es solo un atajo. Porque a **FastAPI** le importa ayudarte a minimizar la repetición de código.
///
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FILE: docs/es/docs/tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md
================================================
# Dependencias en decoradores de *path operation* { #dependencies-in-path-operation-decorators }
En algunos casos realmente no necesitas el valor de retorno de una dependencia dentro de tu *path operation function*.
O la dependencia no devuelve un valor.
Pero aún necesitas que sea ejecutada/resuelta.
Para esos casos, en lugar de declarar un parámetro de *path operation function* con `Depends`, puedes añadir una `list` de `dependencies` al decorador de *path operation*.
## Agregar `dependencies` al decorador de *path operation* { #add-dependencies-to-the-path-operation-decorator }
El decorador de *path operation* recibe un argumento opcional `dependencies`.
Debe ser una `list` de `Depends()`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[19] *}
Estas dependencias serán ejecutadas/resueltas de la misma manera que las dependencias normales. Pero su valor (si devuelven alguno) no será pasado a tu *path operation function*.
/// tip | Consejo
Algunos editores revisan los parámetros de función no usados y los muestran como errores.
Usando estas `dependencies` en el decorador de *path operation* puedes asegurarte de que se ejecutan mientras evitas errores en editores/herramientas.
También puede ayudar a evitar confusiones para nuevos desarrolladores que vean un parámetro no usado en tu código y puedan pensar que es innecesario.
///
/// info | Información
En este ejemplo usamos headers personalizados inventados `X-Key` y `X-Token`.
Pero en casos reales, al implementar seguridad, obtendrías más beneficios usando las [Utilidades de Seguridad integradas (el próximo capítulo)](../security/index.md).
///
## Errores de dependencias y valores de retorno { #dependencies-errors-and-return-values }
Puedes usar las mismas *funciones* de dependencia que usas normalmente.
### Requisitos de dependencia { #dependency-requirements }
Pueden declarar requisitos de request (como headers) u otras sub-dependencias:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[8,13] *}
### Lanzar excepciones { #raise-exceptions }
Estas dependencias pueden `raise` excepciones, igual que las dependencias normales:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[10,15] *}
### Valores de retorno { #return-values }
Y pueden devolver valores o no, los valores no serán usados.
Así que, puedes reutilizar una dependencia normal (que devuelve un valor) que ya uses en otro lugar, y aunque el valor no se use, la dependencia será ejecutada:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[11,16] *}
## Dependencias para un grupo de *path operations* { #dependencies-for-a-group-of-path-operations }
Más adelante, cuando leas sobre cómo estructurar aplicaciones más grandes ([Aplicaciones Más Grandes - Múltiples Archivos](../../tutorial/bigger-applications.md)), posiblemente con múltiples archivos, aprenderás cómo declarar un único parámetro `dependencies` para un grupo de *path operations*.
## Dependencias Globales { #global-dependencies }
A continuación veremos cómo añadir dependencias a toda la aplicación `FastAPI`, de modo que se apliquen a cada *path operation*.
================================================
FILE: docs/es/docs/tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md
================================================
# Dependencias con yield { #dependencies-with-yield }
FastAPI admite dependencias que realizan algunos pasos adicionales después de finalizar.
Para hacer esto, usa `yield` en lugar de `return`, y escribe los pasos adicionales (código) después.
/// tip | Consejo
Asegúrate de usar `yield` una sola vez por dependencia.
///
/// note | Detalles técnicos
Cualquier función que sea válida para usar con:
* [`@contextlib.contextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.contextmanager) o
* [`@contextlib.asynccontextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager)
sería válida para usar como una dependencia en **FastAPI**.
De hecho, FastAPI usa esos dos decoradores internamente.
///
## Una dependencia de base de datos con `yield` { #a-database-dependency-with-yield }
Por ejemplo, podrías usar esto para crear una sesión de base de datos y cerrarla después de finalizar.
Solo el código anterior e incluyendo el `yield` statement se ejecuta antes de crear un response:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[2:4] *}
El valor generado es lo que se inyecta en *path operations* y otras dependencias:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[4] *}
El código posterior al `yield` statement se ejecuta después del response:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[5:6] *}
/// tip | Consejo
Puedes usar funciones `async` o regulares.
**FastAPI** hará lo correcto con cada una, igual que con dependencias normales.
///
## Una dependencia con `yield` y `try` { #a-dependency-with-yield-and-try }
Si usas un bloque `try` en una dependencia con `yield`, recibirás cualquier excepción que se haya lanzado al usar la dependencia.
Por ejemplo, si algún código en algún punto intermedio, en otra dependencia o en una *path operation*, realiza un "rollback" en una transacción de base de datos o crea cualquier otro error, recibirás la excepción en tu dependencia.
Por lo tanto, puedes buscar esa excepción específica dentro de la dependencia con `except SomeException`.
Del mismo modo, puedes usar `finally` para asegurarte de que los pasos de salida se ejecuten, sin importar si hubo una excepción o no.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[3,5] *}
## Sub-dependencias con `yield` { #sub-dependencies-with-yield }
Puedes tener sub-dependencias y "árboles" de sub-dependencias de cualquier tamaño y forma, y cualquiera o todas ellas pueden usar `yield`.
**FastAPI** se asegurará de que el "código de salida" en cada dependencia con `yield` se ejecute en el orden correcto.
Por ejemplo, `dependency_c` puede tener una dependencia de `dependency_b`, y `dependency_b` de `dependency_a`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py310.py hl[6,14,22] *}
Y todas ellas pueden usar `yield`.
En este caso, `dependency_c`, para ejecutar su código de salida, necesita que el valor de `dependency_b` (aquí llamado `dep_b`) todavía esté disponible.
Y, a su vez, `dependency_b` necesita que el valor de `dependency_a` (aquí llamado `dep_a`) esté disponible para su código de salida.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py310.py hl[18:19,26:27] *}
De la misma manera, podrías tener algunas dependencias con `yield` y otras dependencias con `return`, y hacer que algunas de esas dependan de algunas de las otras.
Y podrías tener una sola dependencia que requiera varias otras dependencias con `yield`, etc.
Puedes tener cualquier combinación de dependencias que quieras.
**FastAPI** se asegurará de que todo se ejecute en el orden correcto.
/// note | Detalles técnicos
Esto funciona gracias a los [Context Managers](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html) de Python.
**FastAPI** los utiliza internamente para lograr esto.
///
## Dependencias con `yield` y `HTTPException` { #dependencies-with-yield-and-httpexception }
Viste que puedes usar dependencias con `yield` y tener bloques `try` que intentan ejecutar algo de código y luego ejecutar código de salida después de `finally`.
También puedes usar `except` para capturar la excepción que se lanzó y hacer algo con ella.
Por ejemplo, puedes lanzar una excepción diferente, como `HTTPException`.
/// tip | Consejo
Esta es una técnica algo avanzada, y en la mayoría de los casos realmente no la necesitarás, ya que puedes lanzar excepciones (incluyendo `HTTPException`) desde dentro del resto del código de tu aplicación, por ejemplo, en la *path operation function*.
Pero está ahí para ti si la necesitas. 🤓
///
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008b_an_py310.py hl[18:22,31] *}
Si quieres capturar excepciones y crear un response personalizado en base a eso, crea un [Manejador de Excepciones Personalizado](../handling-errors.md#install-custom-exception-handlers).
## Dependencias con `yield` y `except` { #dependencies-with-yield-and-except }
Si capturas una excepción usando `except` en una dependencia con `yield` y no la lanzas nuevamente (o lanzas una nueva excepción), FastAPI no podrá notar que hubo una excepción, al igual que sucedería con Python normal:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008c_an_py310.py hl[15:16] *}
En este caso, el cliente verá un response *HTTP 500 Internal Server Error* como debería, dado que no estamos lanzando una `HTTPException` o similar, pero el servidor **no tendrá ningún registro** ni ninguna otra indicación de cuál fue el error. 😱
### Siempre `raise` en Dependencias con `yield` y `except` { #always-raise-in-dependencies-with-yield-and-except }
Si capturas una excepción en una dependencia con `yield`, a menos que estés lanzando otra `HTTPException` o similar, **deberías volver a lanzar la excepción original**.
Puedes volver a lanzar la misma excepción usando `raise`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008d_an_py310.py hl[17] *}
Ahora el cliente obtendrá el mismo response *HTTP 500 Internal Server Error*, pero el servidor tendrá nuestro `InternalError` personalizado en los registros. 😎
## Ejecución de dependencias con `yield` { #execution-of-dependencies-with-yield }
La secuencia de ejecución es más o menos como este diagrama. El tiempo fluye de arriba a abajo. Y cada columna es una de las partes que interactúa o ejecuta código.
```mermaid
sequenceDiagram
participant client as Client
participant handler as Exception handler
participant dep as Dep with yield
participant operation as Path Operation
participant tasks as Background tasks
Note over client,operation: Puede lanzar excepciones, incluyendo HTTPException
client ->> dep: Iniciar request
Note over dep: Ejecutar código hasta yield
opt raise Exception
dep -->> handler: Lanzar Exception
handler -->> client: Response HTTP de error
end
dep ->> operation: Ejecutar dependencia, por ejemplo, sesión de BD
opt raise
operation -->> dep: Lanzar Exception (por ejemplo, HTTPException)
opt handle
dep -->> dep: Puede capturar excepción, lanzar una nueva HTTPException, lanzar otra excepción
end
handler -->> client: Response HTTP de error
end
operation ->> client: Devolver response al cliente
Note over client,operation: El response ya fue enviado, no se puede cambiar
opt Tasks
operation -->> tasks: Enviar tareas en background
end
opt Lanzar otra excepción
tasks -->> tasks: Manejar excepciones en el código de la tarea en background
end
```
/// info | Información
Solo **un response** será enviado al cliente. Podría ser uno de los responses de error o será el response de la *path operation*.
Después de que se envíe uno de esos responses, no se podrá enviar ningún otro response.
///
/// tip | Consejo
Si lanzas cualquier excepción en el código de la *path operation function*, se pasará a las dependencias con `yield`, incluyendo `HTTPException`. En la mayoría de los casos querrás volver a lanzar esa misma excepción o una nueva desde la dependencia con `yield` para asegurarte de que se maneje correctamente.
///
## Salida temprana y `scope` { #early-exit-and-scope }
Normalmente, el código de salida de las dependencias con `yield` se ejecuta **después de que el response** se envía al cliente.
Pero si sabes que no necesitarás usar la dependencia después de regresar de la *path operation function*, puedes usar `Depends(scope="function")` para decirle a FastAPI que debe cerrar la dependencia después de que la *path operation function* regrese, pero **antes** de que se envíe el **response**.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008e_an_py310.py hl[12,16] *}
`Depends()` recibe un parámetro `scope` que puede ser:
* `"function"`: iniciar la dependencia antes de la *path operation function* que maneja el request, terminar la dependencia después de que termine la *path operation function*, pero **antes** de que el response se envíe de vuelta al cliente. Entonces, la función de dependencia se ejecutará **alrededor** de la *path operation **function***.
* `"request"`: iniciar la dependencia antes de la *path operation function* que maneja el request (similar a cuando se usa `"function"`), pero terminar **después** de que el response se envíe de vuelta al cliente. Entonces, la función de dependencia se ejecutará **alrededor** del **request** y del ciclo del response.
Si no se especifica y la dependencia tiene `yield`, tendrá un `scope` de `"request"` por defecto.
### `scope` para sub-dependencias { #scope-for-sub-dependencies }
Cuando declaras una dependencia con `scope="request"` (el valor por defecto), cualquier sub-dependencia también necesita tener un `scope` de `"request"`.
Pero una dependencia con `scope` de `"function"` puede tener dependencias con `scope` de `"function"` y `scope` de `"request"`.
Esto es porque cualquier dependencia necesita poder ejecutar su código de salida antes que las sub-dependencias, ya que podría necesitar seguir usándolas durante su código de salida.
```mermaid
sequenceDiagram
participant client as Client
participant dep_req as Dep scope="request"
participant dep_func as Dep scope="function"
participant operation as Path Operation
client ->> dep_req: Start request
Note over dep_req: Run code up to yield
dep_req ->> dep_func: Pass dependency
Note over dep_func: Run code up to yield
dep_func ->> operation: Run path operation with dependency
operation ->> dep_func: Return from path operation
Note over dep_func: Run code after yield
Note over dep_func: ✅ Dependency closed
dep_func ->> client: Send response to client
Note over client: Response sent
Note over dep_req: Run code after yield
Note over dep_req: ✅ Dependency closed
```
## Dependencias con `yield`, `HTTPException`, `except` y Tareas en Background { #dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks }
Las dependencias con `yield` han evolucionado con el tiempo para cubrir diferentes casos de uso y corregir algunos problemas.
Si quieres ver qué ha cambiado en diferentes versiones de FastAPI, puedes leer más al respecto en la guía avanzada, en [Dependencias avanzadas - Dependencias con `yield`, `HTTPException`, `except` y Tareas en Background](../../advanced/advanced-dependencies.md#dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks).
## Context Managers { #context-managers }
### Qué son los "Context Managers" { #what-are-context-managers }
Los "Context Managers" son aquellos objetos de Python que puedes usar en un `with` statement.
Por ejemplo, [puedes usar `with` para leer un archivo](https://docs.python.org/3/tutorial/inputoutput.html#reading-and-writing-files):
```Python
with open("./somefile.txt") as f:
contents = f.read()
print(contents)
```
Internamente, `open("./somefile.txt")` crea un objeto llamado "Context Manager".
Cuando el bloque `with` termina, se asegura de cerrar el archivo, incluso si hubo excepciones.
Cuando creas una dependencia con `yield`, **FastAPI** creará internamente un context manager para ella y lo combinará con algunas otras herramientas relacionadas.
### Usando context managers en dependencias con `yield` { #using-context-managers-in-dependencies-with-yield }
/// warning | Advertencia
Esto es, más o menos, una idea "avanzada".
Si apenas estás comenzando con **FastAPI**, podrías querer omitirlo por ahora.
///
En Python, puedes crear Context Managers [creando una clase con dos métodos: `__enter__()` y `__exit__()`](https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html#context-managers).
También puedes usarlos dentro de las dependencias de **FastAPI** con `yield` usando
`with` o `async with` en la función de dependencia:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial010_py310.py hl[1:9,13] *}
/// tip | Consejo
Otra manera de crear un context manager es con:
* [`@contextlib.contextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.contextmanager) o
* [`@contextlib.asynccontextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager)
usándolos para decorar una función con un solo `yield`.
Eso es lo que **FastAPI** usa internamente para dependencias con `yield`.
Pero no tienes que usar los decoradores para las dependencias de FastAPI (y no deberías).
FastAPI lo hará por ti internamente.
///
================================================
FILE: docs/es/docs/tutorial/dependencies/global-dependencies.md
================================================
# Dependencias Globales { #global-dependencies }
Para algunos tipos de aplicaciones, podrías querer agregar dependencias a toda la aplicación.
Similar a como puedes [agregar `dependencies` a los *path operation decorators*](dependencies-in-path-operation-decorators.md), puedes agregarlos a la aplicación de `FastAPI`.
En ese caso, se aplicarán a todas las *path operations* en la aplicación:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial012_an_py310.py hl[17] *}
Y todas las ideas en la sección sobre [agregar `dependencies` a los *path operation decorators*](dependencies-in-path-operation-decorators.md) siguen aplicándose, pero en este caso, a todas las *path operations* en la app.
## Dependencias para grupos de *path operations* { #dependencies-for-groups-of-path-operations }
Más adelante, al leer sobre cómo estructurar aplicaciones más grandes ([Aplicaciones Más Grandes - Múltiples Archivos](../../tutorial/bigger-applications.md)), posiblemente con múltiples archivos, aprenderás cómo declarar un solo parámetro de `dependencies` para un grupo de *path operations*.
================================================
FILE: docs/es/docs/tutorial/dependencies/index.md
================================================
# Dependencias { #dependencies }
**FastAPI** tiene un sistema de **Inyección de Dependencias** muy poderoso pero intuitivo.
Está diseñado para ser muy simple de usar, y para hacer que cualquier desarrollador integre otros componentes con **FastAPI** de forma muy sencilla.
## Qué es la "Inyección de Dependencias" { #what-is-dependency-injection }
**"Inyección de Dependencias"** significa, en programación, que hay una manera para que tu código (en este caso, tus *path operation functions*) declare las cosas que necesita para funcionar y utilizar: "dependencias".
Y luego, ese sistema (en este caso **FastAPI**) se encargará de hacer lo que sea necesario para proporcionar a tu código esas dependencias necesarias ("inyectar" las dependencias).
Esto es muy útil cuando necesitas:
* Tener lógica compartida (la misma lógica de código una y otra vez).
* Compartir conexiones a bases de datos.
* Imponer seguridad, autenticación, requisitos de roles, etc.
* Y muchas otras cosas...
Todo esto, mientras minimizas la repetición de código.
## Primeros Pasos { #first-steps }
Veamos un ejemplo muy simple. Será tan simple que no es muy útil, por ahora.
Pero de esta manera podemos enfocarnos en cómo funciona el sistema de **Inyección de Dependencias**.
### Crear una dependencia, o "dependable" { #create-a-dependency-or-dependable }
Primero enfoquémonos en la dependencia.
Es solo una función que puede tomar todos los mismos parámetros que una *path operation function* puede tomar:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8:9] *}
Eso es todo.
**2 líneas**.
Y tiene la misma forma y estructura que todas tus *path operation functions*.
Puedes pensar en ella como una *path operation function* sin el "decorador" (sin el `@app.get("/some-path")`).
Y puede devolver lo que quieras.
En este caso, esta dependencia espera:
* Un parámetro de query opcional `q` que es un `str`.
* Un parámetro de query opcional `skip` que es un `int`, y por defecto es `0`.
* Un parámetro de query opcional `limit` que es un `int`, y por defecto es `100`.
Y luego solo devuelve un `dict` que contiene esos valores.
/// info | Información
FastAPI agregó soporte para `Annotated` (y comenzó a recomendarlo) en la versión 0.95.0.
Si tienes una versión anterior, obtendrás errores al intentar usar `Annotated`.
Asegúrate de [Actualizar la versión de FastAPI](../../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions) al menos a la 0.95.1 antes de usar `Annotated`.
///
### Importar `Depends` { #import-depends }
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}
### Declarar la dependencia, en el "dependant" { #declare-the-dependency-in-the-dependant }
De la misma forma en que usas `Body`, `Query`, etc. con los parámetros de tu *path operation function*, usa `Depends` con un nuevo parámetro:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[13,18] *}
Aunque usas `Depends` en los parámetros de tu función de la misma manera que usas `Body`, `Query`, etc., `Depends` funciona un poco diferente.
Le das a `Depends` un solo parámetro.
Este parámetro debe ser algo como una función.
**No la llames** directamente (no agregues los paréntesis al final), solo pásala como un parámetro a `Depends()`.
Y esa función toma parámetros de la misma manera que las *path operation functions*.
/// tip | Consejo
Verás qué otras "cosas", además de funciones, pueden usarse como dependencias en el próximo capítulo.
///
Cada vez que llega un nuevo request, **FastAPI** se encargará de:
* Llamar a tu función de dependencia ("dependable") con los parámetros correctos.
* Obtener el resultado de tu función.
* Asignar ese resultado al parámetro en tu *path operation function*.
```mermaid
graph TB
common_parameters(["common_parameters"])
read_items["/items/"]
read_users["/users/"]
common_parameters --> read_items
common_parameters --> read_users
```
De esta manera escribes código compartido una vez y **FastAPI** se encarga de llamarlo para tus *path operations*.
/// check | Revisa
Nota que no tienes que crear una clase especial y pasarla en algún lugar a **FastAPI** para "registrarla" o algo similar.
Solo la pasas a `Depends` y **FastAPI** sabe cómo hacer el resto.
///
## Compartir dependencias `Annotated` { #share-annotated-dependencies }
En los ejemplos anteriores, ves que hay un poquito de **duplicación de código**.
Cuando necesitas usar la dependencia `common_parameters()`, tienes que escribir todo el parámetro con la anotación de tipo y `Depends()`:
```Python
commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]
```
Pero como estamos usando `Annotated`, podemos almacenar ese valor `Annotated` en una variable y usarlo en múltiples lugares:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_02_an_py310.py hl[12,16,21] *}
/// tip | Consejo
Esto es solo Python estándar, se llama un "alias de tipo", en realidad no es específico de **FastAPI**.
Pero porque **FastAPI** está basado en los estándares de Python, incluido `Annotated`, puedes usar este truco en tu código. 😎
///
Las dependencias seguirán funcionando como se esperaba, y la **mejor parte** es que la **información de tipo se preservará**, lo que significa que tu editor podrá seguir proporcionándote **autocompletado**, **errores en línea**, etc. Lo mismo para otras herramientas como `mypy`.
Esto será especialmente útil cuando lo uses en una **gran code base** donde uses **las mismas dependencias** una y otra vez en **muchas *path operations***.
## Usar `async` o no usar `async` { #to-async-or-not-to-async }
Como las dependencias también serán llamadas por **FastAPI** (lo mismo que tus *path operation functions*), las mismas reglas aplican al definir tus funciones.
Puedes usar `async def` o `def` normal.
Y puedes declarar dependencias con `async def` dentro de *path operation functions* normales `def`, o dependencias `def` dentro de *path operation functions* `async def`, etc.
No importa. **FastAPI** sabrá qué hacer.
/// note | Nota
Si no lo sabes, revisa la sección [Async: *"¿Con prisa?"*](../../async.md#in-a-hurry) sobre `async` y `await` en la documentación.
///
## Integración con OpenAPI { #integrated-with-openapi }
Todas las declaraciones de request, validaciones y requisitos de tus dependencias (y sub-dependencias) se integrarán en el mismo esquema de OpenAPI.
Así, la documentación interactiva tendrá toda la información de estas dependencias también:
## Uso simple { #simple-usage }
Si lo ves, las *path operation functions* se declaran para ser usadas siempre que un *path* y una *operación* coincidan, y luego **FastAPI** se encarga de llamar la función con los parámetros correctos, extrayendo los datos del request.
En realidad, todos (o la mayoría) de los frameworks web funcionan de esta misma manera.
Nunca llamas directamente a esas funciones. Son llamadas por tu framework (en este caso, **FastAPI**).
Con el sistema de Inyección de Dependencias, también puedes decirle a **FastAPI** que tu *path operation function* también "depende" de algo más que debe ejecutarse antes que tu *path operation function*, y **FastAPI** se encargará de ejecutarlo e "inyectar" los resultados.
Otros términos comunes para esta misma idea de "inyección de dependencias" son:
* recursos
* proveedores
* servicios
* inyectables
* componentes
## Plug-ins de **FastAPI** { #fastapi-plug-ins }
Las integraciones y "plug-ins" pueden construirse usando el sistema de **Inyección de Dependencias**. Pero, de hecho, en realidad **no hay necesidad de crear "plug-ins"**, ya que al usar dependencias es posible declarar una cantidad infinita de integraciones e interacciones que se vuelven disponibles para tus *path operation functions*.
Y las dependencias se pueden crear de una manera muy simple e intuitiva que te permite simplemente importar los paquetes de Python que necesitas, e integrarlos con tus funciones de API en un par de líneas de código, *literalmente*.
Verás ejemplos de esto en los próximos capítulos, sobre bases de datos relacionales y NoSQL, seguridad, etc.
## Compatibilidad de **FastAPI** { #fastapi-compatibility }
La simplicidad del sistema de inyección de dependencias hace que **FastAPI** sea compatible con:
* todas las bases de datos relacionales
* bases de datos NoSQL
* paquetes externos
* APIs externas
* sistemas de autenticación y autorización
* sistemas de monitoreo de uso de la API
* sistemas de inyección de datos de response
* etc.
## Simple y Poderoso { #simple-and-powerful }
Aunque el sistema de inyección de dependencias jerárquico es muy simple de definir y usar, sigue siendo muy poderoso.
Puedes definir dependencias que a su vez pueden definir dependencias ellas mismas.
Al final, se construye un árbol jerárquico de dependencias, y el sistema de **Inyección de Dependencias** se encarga de resolver todas estas dependencias por ti (y sus sub-dependencias) y proporcionar (inyectar) los resultados en cada paso.
Por ejemplo, digamos que tienes 4 endpoints de API (*path operations*):
* `/items/public/`
* `/items/private/`
* `/users/{user_id}/activate`
* `/items/pro/`
entonces podrías agregar diferentes requisitos de permiso para cada uno de ellos solo con dependencias y sub-dependencias:
```mermaid
graph TB
current_user(["current_user"])
active_user(["active_user"])
admin_user(["admin_user"])
paying_user(["paying_user"])
public["/items/public/"]
private["/items/private/"]
activate_user["/users/{user_id}/activate"]
pro_items["/items/pro/"]
current_user --> active_user
active_user --> admin_user
active_user --> paying_user
current_user --> public
active_user --> private
admin_user --> activate_user
paying_user --> pro_items
```
## Integrado con **OpenAPI** { #integrated-with-openapi_1 }
Todas estas dependencias, al declarar sus requisitos, también añaden parámetros, validaciones, etc. a tus *path operations*.
**FastAPI** se encargará de agregar todo al esquema de OpenAPI, para que se muestre en los sistemas de documentación interactiva.
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FILE: docs/es/docs/tutorial/dependencies/sub-dependencies.md
================================================
# Sub-dependencias { #sub-dependencies }
Puedes crear dependencias que tengan **sub-dependencias**.
Pueden ser tan **profundas** como necesites.
**FastAPI** se encargará de resolverlas.
## Primera dependencia "dependable" { #first-dependency-dependable }
Podrías crear una primera dependencia ("dependable") así:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}
Declara un parámetro de query opcional `q` como un `str`, y luego simplemente lo devuelve.
Esto es bastante simple (no muy útil), pero nos ayudará a centrarnos en cómo funcionan las sub-dependencias.
## Segunda dependencia, "dependable" y "dependant" { #second-dependency-dependable-and-dependant }
Luego puedes crear otra función de dependencia (un "dependable") que al mismo tiempo declare una dependencia propia (por lo que también es un "dependant"):
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}
Centrémonos en los parámetros declarados:
* Aunque esta función es una dependencia ("dependable") en sí misma, también declara otra dependencia (depende de algo más).
* Depende del `query_extractor`, y asigna el valor que devuelve al parámetro `q`.
* También declara una `last_query` cookie opcional, como un `str`.
* Si el usuario no proporcionó ningún query `q`, usamos el último query utilizado, que guardamos previamente en una cookie.
## Usa la dependencia { #use-the-dependency }
Entonces podemos usar la dependencia con:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[23] *}
/// info | Información
Fíjate que solo estamos declarando una dependencia en la *path operation function*, `query_or_cookie_extractor`.
Pero **FastAPI** sabrá que tiene que resolver `query_extractor` primero, para pasar los resultados de eso a `query_or_cookie_extractor` al llamarlo.
///
```mermaid
graph TB
query_extractor(["query_extractor"])
query_or_cookie_extractor(["query_or_cookie_extractor"])
read_query["/items/"]
query_extractor --> query_or_cookie_extractor --> read_query
```
## Usando la misma dependencia múltiples veces { #using-the-same-dependency-multiple-times }
Si una de tus dependencias se declara varias veces para la misma *path operation*, por ejemplo, múltiples dependencias tienen una sub-dependencia común, **FastAPI** sabrá llamar a esa sub-dependencia solo una vez por request.
Y guardará el valor devuelto en un "caché" y lo pasará a todos los "dependants" que lo necesiten en ese request específico, en lugar de llamar a la dependencia varias veces para el mismo request.
En un escenario avanzado donde sabes que necesitas que la dependencia se llame en cada paso (posiblemente varias veces) en el mismo request en lugar de usar el valor "en caché", puedes establecer el parámetro `use_cache=False` al usar `Depends`:
//// tab | Python 3.10+
```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: Annotated[str, Depends(get_value, use_cache=False)]):
return {"fresh_value": fresh_value}
```
////
//// tab | Python 3.10+ sin Anotaciones
/// tip | Consejo
Prefiere usar la versión `Annotated` si es posible.
///
```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
return {"fresh_value": fresh_value}
```
////
## Resumen { #recap }
Aparte de todas las palabras rimbombantes usadas aquí, el sistema de **Inyección de Dependencias** es bastante simple.
Solo son funciones que se ven igual que las *path operation functions*.
Pero aun así, es muy potente y te permite declarar "grafos" de dependencia anidados arbitrariamente profundos (árboles).
/// tip | Consejo
Todo esto podría no parecer tan útil con estos ejemplos simples.
Pero verás lo útil que es en los capítulos sobre **seguridad**.
Y también verás la cantidad de código que te ahorrará.
///
================================================
FILE: docs/es/docs/tutorial/encoder.md
================================================
# Codificador compatible con JSON { #json-compatible-encoder }
Hay algunos casos en los que podrías necesitar convertir un tipo de dato (como un modelo de Pydantic) a algo compatible con JSON (como un `dict`, `list`, etc).
Por ejemplo, si necesitas almacenarlo en una base de datos.
Para eso, **FastAPI** proporciona una función `jsonable_encoder()`.
## Usando el `jsonable_encoder` { #using-the-jsonable-encoder }
Imaginemos que tienes una base de datos `fake_db` que solo recibe datos compatibles con JSON.
Por ejemplo, no recibe objetos `datetime`, ya que no son compatibles con JSON.
Entonces, un objeto `datetime` tendría que ser convertido a un `str` que contenga los datos en [formato ISO](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601).
De la misma manera, esta base de datos no recibiría un modelo de Pydantic (un objeto con atributos), solo un `dict`.
Puedes usar `jsonable_encoder` para eso.
Recibe un objeto, como un modelo de Pydantic, y devuelve una versión compatible con JSON:
{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}
En este ejemplo, convertiría el modelo de Pydantic a un `dict`, y el `datetime` a un `str`.
El resultado de llamarlo es algo que puede ser codificado con la función estándar de Python [`json.dumps()`](https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps).
No devuelve un gran `str` que contenga los datos en formato JSON (como un string). Devuelve una estructura de datos estándar de Python (por ejemplo, un `dict`) con valores y sub-valores que son todos compatibles con JSON.
/// note | Nota
`jsonable_encoder` es utilizado internamente por **FastAPI** para convertir datos. Pero es útil en muchos otros escenarios.
///
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FILE: docs/es/docs/tutorial/extra-data-types.md
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# Tipos de Datos Extra { #extra-data-types }
Hasta ahora, has estado usando tipos de datos comunes, como:
* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`
Pero también puedes usar tipos de datos más complejos.
Y seguirás teniendo las mismas funcionalidades como hasta ahora:
* Gran soporte de editor.
* Conversión de datos de requests entrantes.
* Conversión de datos para datos de response.
* Validación de datos.
* Anotación y documentación automática.
## Otros tipos de datos { #other-data-types }
Aquí hay algunos de los tipos de datos adicionales que puedes usar:
* `UUID`:
* Un "Identificador Universalmente Único" estándar, común como un ID en muchas bases de datos y sistemas.
* En requests y responses se representará como un `str`.
* `datetime.datetime`:
* Un `datetime.datetime` de Python.
* En requests y responses se representará como un `str` en formato ISO 8601, como: `2008-09-15T15:53:00+05:00`.
* `datetime.date`:
* `datetime.date` de Python.
* En requests y responses se representará como un `str` en formato ISO 8601, como: `2008-09-15`.
* `datetime.time`:
* Un `datetime.time` de Python.
* En requests y responses se representará como un `str` en formato ISO 8601, como: `14:23:55.003`.
* `datetime.timedelta`:
* Un `datetime.timedelta` de Python.
* En requests y responses se representará como un `float` de segundos totales.
* Pydantic también permite representarlo como una "codificación de diferencia horaria ISO 8601", [consulta la documentación para más información](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/serialization/#custom-serializers).
* `frozenset`:
* En requests y responses, tratado igual que un `set`:
* En requests, se leerá una list, eliminando duplicados y convirtiéndola en un `set`.
* En responses, el `set` se convertirá en una `list`.
* El esquema generado especificará que los valores del `set` son únicos (usando `uniqueItems` de JSON Schema).
* `bytes`:
* `bytes` estándar de Python.
* En requests y responses se tratará como `str`.
* El esquema generado especificará que es un `str` con `binary` como "format".
* `Decimal`:
* `Decimal` estándar de Python.
* En requests y responses, manejado igual que un `float`.
* Puedes revisar todos los tipos de datos válidos de Pydantic aquí: [Tipos de datos de Pydantic](https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/).
## Ejemplo { #example }
Aquí tienes un ejemplo de una *path operation* con parámetros usando algunos de los tipos anteriores.
{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *}
Nota que los parámetros dentro de la función tienen su tipo de dato natural, y puedes, por ejemplo, realizar manipulaciones de fechas normales, como:
{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[18:19] *}
================================================
FILE: docs/es/docs/tutorial/extra-models.md
================================================
# Modelos Extra { #extra-models }
Continuando con el ejemplo anterior, será común tener más de un modelo relacionado.
Esto es especialmente el caso para los modelos de usuario, porque:
* El **modelo de entrada** necesita poder tener una contraseña.
* El **modelo de salida** no debería tener una contraseña.
* El **modelo de base de datos** probablemente necesitaría tener una contraseña hasheada.
/// danger | Peligro
Nunca almacenes contraseñas de usuarios en texto plano. Siempre almacena un "hash seguro" que puedas verificar luego.
Si no lo sabes, aprenderás qué es un "hash de contraseña" en los [capítulos de seguridad](security/simple-oauth2.md#password-hashing).
///
## Múltiples modelos { #multiple-models }
Aquí tienes una idea general de cómo podrían ser los modelos con sus campos de contraseña y los lugares donde se utilizan:
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}
### Acerca de `**user_in.model_dump()` { #about-user-in-model-dump }
#### `.model_dump()` de Pydantic { #pydantics-model-dump }
`user_in` es un modelo Pydantic de la clase `UserIn`.
Los modelos Pydantic tienen un método `.model_dump()` que devuelve un `dict` con los datos del modelo.
Así que, si creamos un objeto Pydantic `user_in` como:
```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="john.doe@example.com")
```
y luego llamamos a:
```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```
ahora tenemos un `dict` con los datos en la variable `user_dict` (es un `dict` en lugar de un objeto modelo Pydantic).
Y si llamamos a:
```Python
print(user_dict)
```
obtendríamos un `dict` de Python con:
```Python
{
'username': 'john',
'password': 'secret',
'email': 'john.doe@example.com',
'full_name': None,
}
```
#### Desempaquetando un `dict` { #unpacking-a-dict }
Si tomamos un `dict` como `user_dict` y lo pasamos a una función (o clase) con `**user_dict`, Python lo "desempaquetará". Pasará las claves y valores del `user_dict` directamente como argumentos clave-valor.
Así que, continuando con el `user_dict` anterior, escribir:
```Python
UserInDB(**user_dict)
```
sería equivalente a algo como:
```Python
UserInDB(
username="john",
password="secret",
email="john.doe@example.com",
full_name=None,
)
```
O más exactamente, usando `user_dict` directamente, con cualquier contenido que pueda tener en el futuro:
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
password = user_dict["password"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
)
```
#### Un modelo Pydantic a partir del contenido de otro { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another }
Como en el ejemplo anterior obtuvimos `user_dict` de `user_in.model_dump()`, este código:
```Python
user_dict = user_in.model_dump()
UserInDB(**user_dict)
```
sería equivalente a:
```Python
UserInDB(**user_in.model_dump())
```
...porque `user_in.model_dump()` es un `dict`, y luego hacemos que Python lo "desempaquete" al pasarlo a `UserInDB` con el prefijo `**`.
Así, obtenemos un modelo Pydantic a partir de los datos en otro modelo Pydantic.
#### Desempaquetando un `dict` y palabras clave adicionales { #unpacking-a-dict-and-extra-keywords }
Y luego agregando el argumento de palabra clave adicional `hashed_password=hashed_password`, como en:
```Python
UserInDB(**user_in.model_dump(), hashed_password=hashed_password)
```
...termina siendo como:
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
password = user_dict["password"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
hashed_password = hashed_password,
)
```
/// warning | Advertencia
Las funciones adicionales de soporte `fake_password_hasher` y `fake_save_user` son solo para demostrar un posible flujo de datos, pero por supuesto no proporcionan ninguna seguridad real.
///
## Reducir duplicación { #reduce-duplication }
Reducir la duplicación de código es una de las ideas centrales en **FastAPI**.
Ya que la duplicación de código incrementa las posibilidades de bugs, problemas de seguridad, problemas de desincronización de código (cuando actualizas en un lugar pero no en los otros), etc.
Y estos modelos están compartiendo muchos de los datos y duplicando nombres y tipos de atributos.
Podríamos hacerlo mejor.
Podemos declarar un modelo `UserBase` que sirva como base para nuestros otros modelos. Y luego podemos hacer subclases de ese modelo que heredan sus atributos (declaraciones de tipos, validación, etc).
Toda la conversión de datos, validación, documentación, etc. seguirá funcionando normalmente.
De esa manera, podemos declarar solo las diferencias entre los modelos (con `password` en texto plano, con `hashed_password` y sin contraseña):
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial002_py310.py hl[7,13:14,17:18,21:22] *}
## `Union` o `anyOf` { #union-or-anyof }
Puedes declarar un response que sea la `Union` de dos o más tipos, eso significa que el response sería cualquiera de ellos.
Se definirá en OpenAPI con `anyOf`.
Para hacerlo, usa la anotación de tipos estándar de Python [`typing.Union`](https://docs.python.org/3/library/typing.html#typing.Union):
/// note | Nota
Al definir una [`Union`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/#unions), incluye el tipo más específico primero, seguido por el tipo menos específico. En el ejemplo a continuación, el más específico `PlaneItem` viene antes de `CarItem` en `Union[PlaneItem, CarItem]`.
///
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial003_py310.py hl[1,14:15,18:20,33] *}
### `Union` en Python 3.10 { #union-in-python-3-10 }
En este ejemplo pasamos `Union[PlaneItem, CarItem]` como el valor del argumento `response_model`.
Porque lo estamos pasando como un **valor a un argumento** en lugar de ponerlo en una **anotación de tipos**, tenemos que usar `Union` incluso en Python 3.10.
Si estuviera en una anotación de tipos podríamos haber usado la barra vertical, como:
```Python
some_variable: PlaneItem | CarItem
```
Pero si ponemos eso en la asignación `response_model=PlaneItem | CarItem` obtendríamos un error, porque Python intentaría realizar una **operación inválida** entre `PlaneItem` y `CarItem` en lugar de interpretar eso como una anotación de tipos.
## Lista de modelos { #list-of-models }
De la misma manera, puedes declarar responses de listas de objetos.
Para eso, usa la `list` estándar de Python:
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}
## Response con `dict` arbitrario { #response-with-arbitrary-dict }
También puedes declarar un response usando un `dict` arbitrario plano, declarando solo el tipo de las claves y valores, sin usar un modelo Pydantic.
Esto es útil si no conoces los nombres de los campos/atributos válidos (que serían necesarios para un modelo Pydantic) de antemano.
En este caso, puedes usar `dict`:
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py310.py hl[6] *}
## Recapitulación { #recap }
Usa múltiples modelos Pydantic y hereda libremente para cada caso.
No necesitas tener un solo modelo de datos por entidad si esa entidad debe poder tener diferentes "estados". Como el caso con la "entidad" usuario con un estado que incluye `password`, `password_hash` y sin contraseña.
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FILE: docs/es/docs/tutorial/first-steps.md
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# Primeros Pasos { #first-steps }
El archivo FastAPI más simple podría verse así:
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py *}
Copia eso en un archivo `main.py`.
Ejecuta el servidor en vivo:
get operación
/// info | Información sobre `@decorator`
Esa sintaxis `@algo` en Python se llama un "decorador".
Lo pones encima de una función. Como un bonito sombrero decorativo (supongo que de ahí viene el término).
Un "decorador" toma la función de abajo y hace algo con ella.
En nuestro caso, este decorador le dice a **FastAPI** que la función de abajo corresponde al **path** `/` con una **operation** `get`.
Es el "**path operation decorator**".
///
También puedes usar las otras operaciones:
* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`
Y los más exóticos:
* `@app.options()`
* `@app.head()`
* `@app.patch()`
* `@app.trace()`
/// tip | Consejo
Eres libre de usar cada operación (método HTTP) como quieras.
**FastAPI** no fuerza ningún significado específico.
La información aquí se presenta como una guía, no un requisito.
Por ejemplo, cuando usas GraphQL normalmente realizas todas las acciones usando solo operaciones `POST`.
///
### Paso 4: define la **path operation function** { #step-4-define-the-path-operation-function }
Esta es nuestra "**path operation function**":
* **path**: es `/`.
* **operation**: es `get`.
* **function**: es la función debajo del "decorador" (debajo de `@app.get("/")`).
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py hl[7] *}
Esta es una función de Python.
Será llamada por **FastAPI** cuando reciba un request en la URL "`/`" usando una operación `GET`.
En este caso, es una función `async`.
---
También podrías definirla como una función normal en lugar de `async def`:
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial003_py310.py hl[7] *}
/// note | Nota
Si no sabes la diferencia, Revisa la sección [Async: *"¿Tienes prisa?"*](../async.md#in-a-hurry).
///
### Paso 5: retorna el contenido { #step-5-return-the-content }
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py hl[8] *}
Puedes retornar un `dict`, `list`, valores singulares como `str`, `int`, etc.
También puedes retornar modelos de Pydantic (verás más sobre eso más adelante).
Hay muchos otros objetos y modelos que serán automáticamente convertidos a JSON (incluyendo ORMs, etc). Intenta usar tus favoritos, es altamente probable que ya sean compatibles.
### Paso 6: Despliégalo { #step-6-deploy-it }
Despliega tu app en **[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)** con un solo comando: `fastapi deploy`. 🎉
#### Sobre FastAPI Cloud { #about-fastapi-cloud }
**[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)** está construido por el mismo autor y equipo detrás de **FastAPI**.
Agiliza el proceso de **construir**, **desplegar** y **acceder** a una API con el mínimo esfuerzo.
Trae la misma **experiencia de desarrollador** de construir apps con FastAPI a **desplegarlas** en la nube. 🎉
FastAPI Cloud es el sponsor principal y proveedor de financiación para los proyectos open source de *FastAPI and friends*. ✨
#### Despliega en otros proveedores cloud { #deploy-to-other-cloud-providers }
FastAPI es open source y basado en estándares. Puedes desplegar apps de FastAPI en cualquier proveedor cloud que elijas.
Sigue las guías de tu proveedor cloud para desplegar apps de FastAPI con ellos. 🤓
## Recapitulación { #recap }
* Importa `FastAPI`.
* Crea una instance `app`.
* Escribe un **path operation decorator** usando decoradores como `@app.get("/")`.
* Define una **path operation function**; por ejemplo, `def root(): ...`.
* Ejecuta el servidor de desarrollo usando el comando `fastapi dev`.
* Opcionalmente, despliega tu app con `fastapi deploy`.
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FILE: docs/es/docs/tutorial/handling-errors.md
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# Manejo de Errores { #handling-errors }
Existen muchas situaciones en las que necesitas notificar un error a un cliente que está usando tu API.
Este cliente podría ser un navegador con un frontend, un código de otra persona, un dispositivo IoT, etc.
Podrías necesitar decirle al cliente que:
* El cliente no tiene suficientes privilegios para esa operación.
* El cliente no tiene acceso a ese recurso.
* El ítem al que el cliente intentaba acceder no existe.
* etc.
En estos casos, normalmente devolverías un **código de estado HTTP** en el rango de **400** (de 400 a 499).
Esto es similar a los códigos de estado HTTP 200 (de 200 a 299). Esos códigos de estado "200" significan que de alguna manera hubo un "éxito" en el request.
Los códigos de estado en el rango de 400 significan que hubo un error por parte del cliente.
¿Recuerdas todos esos errores de **"404 Not Found"** (y chistes)?
## Usa `HTTPException` { #use-httpexception }
Para devolver responses HTTP con errores al cliente, usa `HTTPException`.
### Importa `HTTPException` { #import-httpexception }
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py310.py hl[1] *}
### Lanza un `HTTPException` en tu código { #raise-an-httpexception-in-your-code }
`HTTPException` es una excepción de Python normal con datos adicionales relevantes para APIs.
Debido a que es una excepción de Python, no la `return`, sino que la `raise`.
Esto también significa que si estás dentro de una función de utilidad que estás llamando dentro de tu *path operation function*, y lanzas el `HTTPException` desde dentro de esa función de utilidad, no se ejecutará el resto del código en la *path operation function*, terminará ese request de inmediato y enviará el error HTTP del `HTTPException` al cliente.
El beneficio de lanzar una excepción en lugar de `return`ar un valor será más evidente en la sección sobre Dependencias y Seguridad.
En este ejemplo, cuando el cliente solicita un ítem por un ID que no existe, lanza una excepción con un código de estado de `404`:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py310.py hl[11] *}
### El response resultante { #the-resulting-response }
Si el cliente solicita `http://example.com/items/foo` (un `item_id` `"foo"`), ese cliente recibirá un código de estado HTTP de 200, y un response JSON de:
```JSON
{
"item": "The Foo Wrestlers"
}
```
Pero si el cliente solicita `http://example.com/items/bar` (un `item_id` inexistente `"bar"`), ese cliente recibirá un código de estado HTTP de 404 (el error "no encontrado"), y un response JSON de:
```JSON
{
"detail": "Item not found"
}
```
/// tip | Consejo
Cuando lanzas un `HTTPException`, puedes pasar cualquier valor que pueda convertirse a JSON como el parámetro `detail`, no solo `str`.
Podrías pasar un `dict`, un `list`, etc.
Son manejados automáticamente por **FastAPI** y convertidos a JSON.
///
## Agrega headers personalizados { #add-custom-headers }
Existen algunas situaciones en las que es útil poder agregar headers personalizados al error HTTP. Por ejemplo, para algunos tipos de seguridad.
Probablemente no necesitarás usarlos directamente en tu código.
Pero en caso de que los necesites para un escenario avanzado, puedes agregar headers personalizados:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial002_py310.py hl[14] *}
## Instalar manejadores de excepciones personalizados { #install-custom-exception-handlers }
Puedes agregar manejadores de excepciones personalizados con [las mismas utilidades de excepciones de Starlette](https://www.starlette.dev/exceptions/).
Supongamos que tienes una excepción personalizada `UnicornException` que tú (o un paquete que usas) podrías lanzar.
Y quieres manejar esta excepción globalmente con FastAPI.
Podrías agregar un manejador de excepciones personalizado con `@app.exception_handler()`:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial003_py310.py hl[5:7,13:18,24] *}
Aquí, si solicitas `/unicorns/yolo`, la *path operation* lanzará un `UnicornException`.
Pero será manejado por el `unicorn_exception_handler`.
Así que recibirás un error limpio, con un código de estado HTTP de `418` y un contenido JSON de:
```JSON
{"message": "Oops! yolo did something. There goes a rainbow..."}
```
/// note | Nota Técnica
También podrías usar `from starlette.requests import Request` y `from starlette.responses import JSONResponse`.
**FastAPI** ofrece las mismas `starlette.responses` como `fastapi.responses` solo como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero la mayoría de los responses disponibles vienen directamente de Starlette. Lo mismo con `Request`.
///
## Sobrescribir los manejadores de excepciones predeterminados { #override-the-default-exception-handlers }
**FastAPI** tiene algunos manejadores de excepciones predeterminados.
Estos manejadores se encargan de devolver los responses JSON predeterminadas cuando lanzas un `HTTPException` y cuando el request tiene datos inválidos.
Puedes sobrescribir estos manejadores de excepciones con los tuyos propios.
### Sobrescribir excepciones de validación de request { #override-request-validation-exceptions }
Cuando un request contiene datos inválidos, **FastAPI** lanza internamente un `RequestValidationError`.
Y también incluye un manejador de excepciones predeterminado para ello.
Para sobrescribirlo, importa el `RequestValidationError` y úsalo con `@app.exception_handler(RequestValidationError)` para decorar el manejador de excepciones.
El manejador de excepciones recibirá un `Request` y la excepción.
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py310.py hl[2,14:19] *}
Ahora, si vas a `/items/foo`, en lugar de obtener el error JSON por defecto con:
```JSON
{
"detail": [
{
"loc": [
"path",
"item_id"
],
"msg": "value is not a valid integer",
"type": "type_error.integer"
}
]
}
```
obtendrás una versión en texto, con:
```
Validation errors:
Field: ('path', 'item_id'), Error: Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer
```
### Sobrescribir el manejador de errores de `HTTPException` { #override-the-httpexception-error-handler }
De la misma manera, puedes sobrescribir el manejador de `HTTPException`.
Por ejemplo, podrías querer devolver un response de texto plano en lugar de JSON para estos errores:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py310.py hl[3:4,9:11,25] *}
/// note | Nota Técnica
También podrías usar `from starlette.responses import PlainTextResponse`.
**FastAPI** ofrece las mismas `starlette.responses` como `fastapi.responses` solo como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero la mayoría de los responses disponibles vienen directamente de Starlette.
///
/// warning | Advertencia
Ten en cuenta que `RequestValidationError` contiene la información del nombre de archivo y la línea donde ocurre el error de validación, para que puedas mostrarla en tus logs con la información relevante si quieres.
Pero eso significa que si simplemente lo conviertes a un string y devuelves esa información directamente, podrías estar filtrando un poquito de información sobre tu sistema, por eso aquí el código extrae y muestra cada error de forma independiente.
///
### Usar el body de `RequestValidationError` { #use-the-requestvalidationerror-body }
El `RequestValidationError` contiene el `body` que recibió con datos inválidos.
Podrías usarlo mientras desarrollas tu aplicación para registrar el body y depurarlo, devolverlo al usuario, etc.
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial005_py310.py hl[14] *}
Ahora intenta enviar un ítem inválido como:
```JSON
{
"title": "towel",
"size": "XL"
}
```
Recibirás un response que te dirá que los datos son inválidos conteniendo el body recibido:
```JSON hl_lines="12-15"
{
"detail": [
{
"loc": [
"body",
"size"
],
"msg": "value is not a valid integer",
"type": "type_error.integer"
}
],
"body": {
"title": "towel",
"size": "XL"
}
}
```
#### `HTTPException` de FastAPI vs `HTTPException` de Starlette { #fastapis-httpexception-vs-starlettes-httpexception }
**FastAPI** tiene su propio `HTTPException`.
Y la clase de error `HTTPException` de **FastAPI** hereda de la clase de error `HTTPException` de Starlette.
La única diferencia es que el `HTTPException` de **FastAPI** acepta cualquier dato JSON-able para el campo `detail`, mientras que el `HTTPException` de Starlette solo acepta strings para ello.
Así que puedes seguir lanzando un `HTTPException` de **FastAPI** como de costumbre en tu código.
Pero cuando registras un manejador de excepciones, deberías registrarlo para el `HTTPException` de Starlette.
De esta manera, si alguna parte del código interno de Starlette, o una extensión o plug-in de Starlette, lanza un `HTTPException` de Starlette, tu manejador podrá capturarlo y manejarlo.
En este ejemplo, para poder tener ambos `HTTPException` en el mismo código, las excepciones de Starlette son renombradas a `StarletteHTTPException`:
```Python
from starlette.exceptions import HTTPException as StarletteHTTPException
```
### Reutilizar los manejadores de excepciones de **FastAPI** { #reuse-fastapis-exception-handlers }
Si quieres usar la excepción junto con los mismos manejadores de excepciones predeterminados de **FastAPI**, puedes importar y reutilizar los manejadores de excepciones predeterminados de `fastapi.exception_handlers`:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial006_py310.py hl[2:5,15,21] *}
En este ejemplo solo estás `print`eando el error con un mensaje muy expresivo, pero te haces una idea. Puedes usar la excepción y luego simplemente reutilizar los manejadores de excepciones predeterminados.
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FILE: docs/es/docs/tutorial/header-param-models.md
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# Modelos de Parámetros de Header { #header-parameter-models }
Si tienes un grupo de **parámetros de header** relacionados, puedes crear un **modelo Pydantic** para declararlos.
Esto te permitirá **reutilizar el modelo** en **múltiples lugares** y también declarar validaciones y metadatos para todos los parámetros al mismo tiempo. 😎
/// note | Nota
Esto es compatible desde la versión `0.115.0` de FastAPI. 🤓
///
## Parámetros de Header con un Modelo Pydantic { #header-parameters-with-a-pydantic-model }
Declara los **parámetros de header** que necesitas en un **modelo Pydantic**, y luego declara el parámetro como `Header`:
{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:14,18] *}
**FastAPI** **extraerá** los datos para **cada campo** de los **headers** en el request y te dará el modelo Pydantic que definiste.
## Revisa la Documentación { #check-the-docs }
Puedes ver los headers requeridos en la interfaz de documentación en `/docs`:
contact fields| Parámetro | Tipo | Descripción |
|---|---|---|
name | str | El nombre identificativo de la persona/organización de contacto. |
url | str | La URL que apunta a la información de contacto. DEBE tener el formato de una URL. |
email | str | La dirección de correo electrónico de la persona/organización de contacto. DEBE tener el formato de una dirección de correo. |
license_info fields| Parámetro | Tipo | Descripción |
|---|---|---|
name | str | REQUERIDO (si se establece un license_info). El nombre de la licencia utilizada para la API. |
identifier | str | Una expresión de licencia [SPDX](https://spdx.org/licenses/) para la API. El campo identifier es mutuamente excluyente del campo url. Disponible desde OpenAPI 3.1.0, FastAPI 0.99.0. |
url | str | Una URL a la licencia utilizada para la API. DEBE tener el formato de una URL. |
## Identificador de licencia { #license-identifier }
Desde OpenAPI 3.1.0 y FastAPI 0.99.0, también puedes establecer la `license_info` con un `identifier` en lugar de una `url`.
Por ejemplo:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial001_1_py310.py hl[31] *}
## Metadata para etiquetas { #metadata-for-tags }
También puedes agregar metadata adicional para las diferentes etiquetas usadas para agrupar tus path operations con el parámetro `openapi_tags`.
Este toma una list que contiene un diccionario para cada etiqueta.
Cada diccionario puede contener:
* `name` (**requerido**): un `str` con el mismo nombre de etiqueta que usas en el parámetro `tags` en tus *path operations* y `APIRouter`s.
* `description`: un `str` con una breve descripción de la etiqueta. Puede tener Markdown y se mostrará en la interfaz de documentación.
* `externalDocs`: un `dict` que describe documentación externa con:
* `description`: un `str` con una breve descripción para la documentación externa.
* `url` (**requerido**): un `str` con la URL para la documentación externa.
### Crear metadata para etiquetas { #create-metadata-for-tags }
Probemos eso en un ejemplo con etiquetas para `users` y `items`.
Crea metadata para tus etiquetas y pásala al parámetro `openapi_tags`:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py310.py hl[3:16,18] *}
Nota que puedes utilizar Markdown dentro de las descripciones, por ejemplo "login" se mostrará en negrita (**login**) y "fancy" se mostrará en cursiva (_fancy_).
/// tip | Consejo
No tienes que agregar metadata para todas las etiquetas que uses.
///
### Usar tus etiquetas { #use-your-tags }
Usa el parámetro `tags` con tus *path operations* (y `APIRouter`s) para asignarlas a diferentes etiquetas:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py310.py hl[21,26] *}
/// info | Información
Lee más sobre etiquetas en [Configuración de Path Operation](path-operation-configuration.md#tags).
///
### Revisa la documentación { #check-the-docs }
Ahora, si revisas la documentación, mostrará toda la metadata adicional:
### Orden de las etiquetas { #order-of-tags }
El orden de cada diccionario de metadata de etiqueta también define el orden mostrado en la interfaz de documentación.
Por ejemplo, aunque `users` iría después de `items` en orden alfabético, se muestra antes porque agregamos su metadata como el primer diccionario en la list.
## URL de OpenAPI { #openapi-url }
Por defecto, el esquema OpenAPI se sirve en `/openapi.json`.
Pero puedes configurarlo con el parámetro `openapi_url`.
Por ejemplo, para configurarlo para que se sirva en `/api/v1/openapi.json`:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial002_py310.py hl[3] *}
Si quieres deshabilitar el esquema OpenAPI completamente, puedes establecer `openapi_url=None`, eso también deshabilitará las interfaces de usuario de documentación que lo usan.
## URLs de Docs { #docs-urls }
Puedes configurar las dos interfaces de usuario de documentación incluidas:
* **Swagger UI**: servida en `/docs`.
* Puedes establecer su URL con el parámetro `docs_url`.
* Puedes deshabilitarla estableciendo `docs_url=None`.
* **ReDoc**: servida en `/redoc`.
* Puedes establecer su URL con el parámetro `redoc_url`.
* Puedes deshabilitarla estableciendo `redoc_url=None`.
Por ejemplo, para configurar Swagger UI para que se sirva en `/documentation` y deshabilitar ReDoc:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial003_py310.py hl[3] *}
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FILE: docs/es/docs/tutorial/middleware.md
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# Middleware { #middleware }
Puedes añadir middleware a las aplicaciones de **FastAPI**.
Un "middleware" es una función que trabaja con cada **request** antes de que sea procesada por cualquier *path operation* específica. Y también con cada **response** antes de devolverla.
* Toma cada **request** que llega a tu aplicación.
* Puede entonces hacer algo a esa **request** o ejecutar cualquier código necesario.
* Luego pasa la **request** para que sea procesada por el resto de la aplicación (por alguna *path operation*).
* Después toma la **response** generada por la aplicación (por alguna *path operation*).
* Puede hacer algo a esa **response** o ejecutar cualquier código necesario.
* Luego devuelve la **response**.
/// note | Detalles Técnicos
Si tienes dependencias con `yield`, el código de salida se ejecutará *después* del middleware.
Si hubiera tareas en segundo plano (cubiertas en la sección [Tareas en segundo plano](background-tasks.md), lo verás más adelante), se ejecutarán *después* de todo el middleware.
///
## Crear un middleware { #create-a-middleware }
Para crear un middleware usas el decorador `@app.middleware("http")` encima de una función.
La función middleware recibe:
* La `request`.
* Una función `call_next` que recibirá la `request` como parámetro.
* Esta función pasará la `request` a la correspondiente *path operation*.
* Luego devuelve la `response` generada por la correspondiente *path operation*.
* Puedes entonces modificar aún más la `response` antes de devolverla.
{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py310.py hl[8:9,11,14] *}
/// tip | Consejo
Ten en cuenta que los custom proprietary headers se pueden añadir [usando el prefijo `X-`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers).
Pero si tienes custom headers que deseas que un cliente en un navegador pueda ver, necesitas añadirlos a tus configuraciones de CORS ([CORS (Cross-Origin Resource Sharing)](cors.md)) usando el parámetro `expose_headers` documentado en [la documentación de CORS de Starlette](https://www.starlette.dev/middleware/#corsmiddleware).
///
/// note | Detalles Técnicos
También podrías usar `from starlette.requests import Request`.
**FastAPI** lo proporciona como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero viene directamente de Starlette.
///
### Antes y después de la `response` { #before-and-after-the-response }
Puedes añadir código que se ejecute con la `request`, antes de que cualquier *path operation* la reciba.
Y también después de que se genere la `response`, antes de devolverla.
Por ejemplo, podrías añadir un custom header `X-Process-Time` que contenga el tiempo en segundos que tomó procesar la request y generar una response:
{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py310.py hl[10,12:13] *}
/// tip | Consejo
Aquí usamos [`time.perf_counter()`](https://docs.python.org/3/library/time.html#time.perf_counter) en lugar de `time.time()` porque puede ser más preciso para estos casos de uso. 🤓
///
## Orden de ejecución con múltiples middlewares { #multiple-middleware-execution-order }
Cuando añades múltiples middlewares usando ya sea el decorador `@app.middleware()` o el método `app.add_middleware()`, cada nuevo middleware envuelve la aplicación, formando un stack. El último middleware añadido es el más externo, y el primero es el más interno.
En el camino de la request, el middleware más externo se ejecuta primero.
En el camino de la response, se ejecuta al final.
Por ejemplo:
```Python
app.add_middleware(MiddlewareA)
app.add_middleware(MiddlewareB)
```
Esto da como resultado el siguiente orden de ejecución:
* **Request**: MiddlewareB → MiddlewareA → ruta
* **Response**: ruta → MiddlewareA → MiddlewareB
Este comportamiento de apilamiento asegura que los middlewares se ejecuten en un orden predecible y controlable.
## Otros middlewares { #other-middlewares }
Más adelante puedes leer sobre otros middlewares en la [Guía del Usuario Avanzado: Middleware Avanzado](../advanced/middleware.md).
Leerás sobre cómo manejar CORS con un middleware en la siguiente sección.
================================================
FILE: docs/es/docs/tutorial/path-operation-configuration.md
================================================
# Configuración de Path Operation { #path-operation-configuration }
Hay varios parámetros que puedes pasar a tu *path operation decorator* para configurarlo.
/// warning | Advertencia
Ten en cuenta que estos parámetros se pasan directamente al *path operation decorator*, no a tu *path operation function*.
///
## Código de Estado del Response { #response-status-code }
Puedes definir el `status_code` (HTTP) que se utilizará en el response de tu *path operation*.
Puedes pasar directamente el código `int`, como `404`.
Pero si no recuerdas para qué es cada código numérico, puedes usar las constantes atajo en `status`:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial001_py310.py hl[1,15] *}
Ese código de estado se usará en el response y se añadirá al esquema de OpenAPI.
/// note | Detalles Técnicos
También podrías usar `from starlette import status`.
**FastAPI** ofrece el mismo `starlette.status` como `fastapi.status` solo por conveniencia para ti, el desarrollador. Pero viene directamente de Starlette.
///
## Tags { #tags }
Puedes añadir tags a tu *path operation*, pasando el parámetro `tags` con un `list` de `str` (comúnmente solo una `str`):
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002_py310.py hl[15,20,25] *}
Serán añadidas al esquema de OpenAPI y usadas por las interfaces de documentación automática:
### Tags con Enums { #tags-with-enums }
Si tienes una gran aplicación, podrías terminar acumulando **varias tags**, y querrías asegurarte de que siempre uses la **misma tag** para *path operations* relacionadas.
En estos casos, podría tener sentido almacenar las tags en un `Enum`.
**FastAPI** soporta eso de la misma manera que con strings normales:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002b_py310.py hl[1,8:10,13,18] *}
## Resumen y Descripción { #summary-and-description }
Puedes añadir un `summary` y `description`:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[17:18] *}
## Descripción desde docstring { #description-from-docstring }
Como las descripciones tienden a ser largas y cubrir múltiples líneas, puedes declarar la descripción de la *path operation* en la docstring de la función y **FastAPI** la leerá desde allí.
Puedes escribir [Markdown](https://en.wikipedia.org/wiki/Markdown) en el docstring, se interpretará y mostrará correctamente (teniendo en cuenta la indentación del docstring).
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:25] *}
Será usado en la documentación interactiva:
## Descripción del Response { #response-description }
Puedes especificar la descripción del response con el parámetro `response_description`:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[18] *}
/// info | Información
Ten en cuenta que `response_description` se refiere específicamente al response, mientras que `description` se refiere a la *path operation* en general.
///
/// check | Revisa
OpenAPI especifica que cada *path operation* requiere una descripción de response.
Entonces, si no proporcionas una, **FastAPI** generará automáticamente una de "Response exitoso".
///
## Deprecar una *path operation* { #deprecate-a-path-operation }
Si necesitas marcar una *path operation* como deprecated, pero sin eliminarla, pasa el parámetro `deprecated`:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial006_py310.py hl[16] *}
Se marcará claramente como deprecado en la documentación interactiva:
Revisa cómo lucen las *path operations* deprecadas y no deprecadas:
## Resumen { #recap }
Puedes configurar y añadir metadatos a tus *path operations* fácilmente pasando parámetros a los *path operation decorators*.
================================================
FILE: docs/es/docs/tutorial/path-params-numeric-validations.md
================================================
# Parámetros de Path y Validaciones Numéricas { #path-parameters-and-numeric-validations }
De la misma manera que puedes declarar más validaciones y metadatos para los parámetros de query con `Query`, puedes declarar el mismo tipo de validaciones y metadatos para los parámetros de path con `Path`.
## Importar `Path` { #import-path }
Primero, importa `Path` de `fastapi`, e importa `Annotated`:
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[1,3] *}
/// info | Información
FastAPI agregó soporte para `Annotated` (y comenzó a recomendar su uso) en la versión 0.95.0.
Si tienes una versión anterior, obtendrás errores al intentar usar `Annotated`.
Asegúrate de [Actualizar la versión de FastAPI](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions) a al menos la 0.95.1 antes de usar `Annotated`.
///
## Declarar metadatos { #declare-metadata }
Puedes declarar todos los mismos parámetros que para `Query`.
Por ejemplo, para declarar un valor de metadato `title` para el parámetro de path `item_id` puedes escribir:
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[10] *}
/// note | Nota
Un parámetro de path siempre es requerido ya que tiene que formar parte del path. Incluso si lo declaras con `None` o le asignas un valor por defecto, no afectará en nada, siempre será requerido.
///
## Ordena los parámetros como necesites { #order-the-parameters-as-you-need }
/// tip | Consejo
Esto probablemente no es tan importante o necesario si usas `Annotated`.
///
Supongamos que quieres declarar el parámetro de query `q` como un `str` requerido.
Y no necesitas declarar nada más para ese parámetro, así que realmente no necesitas usar `Query`.
Pero aún necesitas usar `Path` para el parámetro de path `item_id`. Y no quieres usar `Annotated` por alguna razón.
Python se quejará si pones un valor con "por defecto" antes de un valor que no tenga "por defecto".
Pero puedes reordenarlos y poner el valor sin un valor por defecto (el parámetro de query `q`) primero.
No importa para **FastAPI**. Detectará los parámetros por sus nombres, tipos y declaraciones por defecto (`Query`, `Path`, etc), no le importa el orden.
Así que puedes declarar tu función como:
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_py310.py hl[7] *}
Pero ten en cuenta que si usas `Annotated`, no tendrás este problema, no importará ya que no estás usando los valores por defecto de los parámetros de la función para `Query()` o `Path()`.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_an_py310.py *}
## Ordena los parámetros como necesites, trucos { #order-the-parameters-as-you-need-tricks }
/// tip | Consejo
Esto probablemente no es tan importante o necesario si usas `Annotated`.
///
Aquí hay un **pequeño truco** que puede ser útil, pero no lo necesitarás a menudo.
Si quieres:
* declarar el parámetro de query `q` sin un `Query` ni ningún valor por defecto
* declarar el parámetro de path `item_id` usando `Path`
* tenerlos en un orden diferente
* no usar `Annotated`
...Python tiene una sintaxis especial para eso.
Pasa `*`, como el primer parámetro de la función.
Python no hará nada con ese `*`, pero sabrá que todos los parámetros siguientes deben ser llamados como argumentos de palabras clave (parejas key-value), también conocidos como kwargs. Incluso si no tienen un valor por defecto.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_py310.py hl[7] *}
### Mejor con `Annotated` { #better-with-annotated }
Ten en cuenta que si usas `Annotated`, como no estás usando valores por defecto de los parámetros de la función, no tendrás este problema y probablemente no necesitarás usar `*`.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_an_py310.py hl[10] *}
## Validaciones numéricas: mayor o igual { #number-validations-greater-than-or-equal }
Con `Query` y `Path` (y otros que verás más adelante) puedes declarar restricciones numéricas.
Aquí, con `ge=1`, `item_id` necesitará ser un número entero "`g`reater than or `e`qual" a `1`.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial004_an_py310.py hl[10] *}
## Validaciones numéricas: mayor que y menor o igual { #number-validations-greater-than-and-less-than-or-equal }
Lo mismo aplica para:
* `gt`: `g`reater `t`han
* `le`: `l`ess than or `e`qual
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial005_an_py310.py hl[10] *}
## Validaciones numéricas: flotantes, mayor y menor { #number-validations-floats-greater-than-and-less-than }
Las validaciones numéricas también funcionan para valores `float`.
Aquí es donde se convierte en importante poder declarar gt y no solo ge. Ya que con esto puedes requerir, por ejemplo, que un valor sea mayor que `0`, incluso si es menor que `1`.
Así, `0.5` sería un valor válido. Pero `0.0` o `0` no lo serían.
Y lo mismo para lt.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial006_an_py310.py hl[13] *}
## Resumen { #recap }
Con `Query`, `Path` (y otros que aún no has visto) puedes declarar metadatos y validaciones de string de las mismas maneras que con [Parámetros de Query y Validaciones de String](query-params-str-validations.md).
Y también puedes declarar validaciones numéricas:
* `gt`: `g`reater `t`han
* `ge`: `g`reater than or `e`qual
* `lt`: `l`ess `t`han
* `le`: `l`ess than or `e`qual
/// info | Información
`Query`, `Path` y otras clases que verás más adelante son subclases de una clase común `Param`.
Todas ellas comparten los mismos parámetros para validación adicional y metadatos que has visto.
///
/// note | Detalles técnicos
Cuando importas `Query`, `Path` y otros de `fastapi`, en realidad son funciones.
Que cuando se llaman, retornan instances de clases con el mismo nombre.
Así que importas `Query`, que es una función. Y cuando la llamas, retorna una instance de una clase también llamada `Query`.
Estas funciones están allí (en lugar de usar simplemente las clases directamente) para que tu editor no marque errores sobre sus tipos.
De esa forma puedes usar tu editor y herramientas de programación normales sin tener que agregar configuraciones personalizadas para omitir esos errores.
///
================================================
FILE: docs/es/docs/tutorial/path-params.md
================================================
# Parámetros de Path { #path-parameters }
Puedes declarar "parámetros" o "variables" de path con la misma sintaxis que se usa en los format strings de Python:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial001_py310.py hl[6:7] *}
El valor del parámetro de path `item_id` se pasará a tu función como el argumento `item_id`.
Así que, si ejecutas este ejemplo y vas a [http://127.0.0.1:8000/items/foo](http://127.0.0.1:8000/items/foo), verás un response de:
```JSON
{"item_id":"foo"}
```
## Parámetros de path con tipos { #path-parameters-with-types }
Puedes declarar el tipo de un parámetro de path en la función, usando anotaciones de tipos estándar de Python:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}
En este caso, `item_id` se declara como un `int`.
/// check | Revisa
Esto te dará soporte del editor dentro de tu función, con chequeo de errores, autocompletado, etc.
///
## Conversión de datos { #data-conversion }
Si ejecutas este ejemplo y abres tu navegador en [http://127.0.0.1:8000/items/3](http://127.0.0.1:8000/items/3), verás un response de:
```JSON
{"item_id":3}
```
/// check | Revisa
Nota que el valor que tu función recibió (y devolvió) es `3`, como un `int` de Python, no un string `"3"`.
Entonces, con esa declaración de tipo, **FastAPI** te ofrece "parsing" automático de request.
///
## Validación de datos { #data-validation }
Pero si vas al navegador en [http://127.0.0.1:8000/items/foo](http://127.0.0.1:8000/items/foo), verás un bonito error HTTP de:
```JSON
{
"detail": [
{
"type": "int_parsing",
"loc": [
"path",
"item_id"
],
"msg": "Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer",
"input": "foo"
}
]
}
```
porque el parámetro de path `item_id` tenía un valor de `"foo"`, que no es un `int`.
El mismo error aparecería si proporcionaras un `float` en lugar de un `int`, como en: [http://127.0.0.1:8000/items/4.2](http://127.0.0.1:8000/items/4.2)
/// check | Revisa
Entonces, con la misma declaración de tipo de Python, **FastAPI** te ofrece validación de datos.
Nota que el error también indica claramente el punto exacto donde la validación falló.
Esto es increíblemente útil mientras desarrollas y depuras código que interactúa con tu API.
///
## Documentación { #documentation }
Y cuando abras tu navegador en [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs), verás una documentación de API automática e interactiva como:
/// check | Revisa
Nuevamente, solo con esa misma declaración de tipo de Python, **FastAPI** te ofrece documentación automática e interactiva (integrando Swagger UI).
Nota que el parámetro de path está declarado como un entero.
///
## Beneficios basados en estándares, documentación alternativa { #standards-based-benefits-alternative-documentation }
Y porque el esquema generado es del estándar [OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md), hay muchas herramientas compatibles.
Debido a esto, el propio **FastAPI** proporciona una documentación de API alternativa (usando ReDoc), a la cual puedes acceder en [http://127.0.0.1:8000/redoc](http://127.0.0.1:8000/redoc):
De la misma manera, hay muchas herramientas compatibles. Incluyendo herramientas de generación de código para muchos lenguajes.
## Pydantic { #pydantic }
Toda la validación de datos se realiza internamente con [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/), así que obtienes todos los beneficios de esta. Y sabes que estás en buenas manos.
Puedes usar las mismas declaraciones de tipo con `str`, `float`, `bool` y muchos otros tipos de datos complejos.
Varios de estos se exploran en los siguientes capítulos del tutorial.
## El orden importa { #order-matters }
Al crear *path operations*, puedes encontrarte en situaciones donde tienes un path fijo.
Como `/users/me`, imaginemos que es para obtener datos sobre el usuario actual.
Y luego también puedes tener un path `/users/{user_id}` para obtener datos sobre un usuario específico por algún ID de usuario.
Debido a que las *path operations* se evalúan en orden, necesitas asegurarte de que el path para `/users/me` se declara antes que el de `/users/{user_id}`:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial003_py310.py hl[6,11] *}
De lo contrario, el path para `/users/{user_id}` también coincidiría para `/users/me`, "pensando" que está recibiendo un parámetro `user_id` con un valor de `"me"`.
De manera similar, no puedes redefinir una path operation:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial003b_py310.py hl[6,11] *}
La primera siempre será utilizada ya que el path coincide primero.
## Valores predefinidos { #predefined-values }
Si tienes una *path operation* que recibe un *path parameter*, pero quieres que los valores posibles válidos del *path parameter* estén predefinidos, puedes usar un `Enum` estándar de Python.
### Crear una clase `Enum` { #create-an-enum-class }
Importa `Enum` y crea una subclase que herede de `str` y de `Enum`.
Al heredar de `str`, la documentación de la API podrá saber que los valores deben ser de tipo `string` y podrá representarlos correctamente.
Luego crea atributos de clase con valores fijos, que serán los valores válidos disponibles:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[1,6:9] *}
/// tip | Consejo
Si te estás preguntando, "AlexNet", "ResNet" y "LeNet" son solo nombres de modelos de Machine Learning.
///
### Declarar un *path parameter* { #declare-a-path-parameter }
Luego crea un *path parameter* con una anotación de tipo usando la clase enum que creaste (`ModelName`):
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[16] *}
### Revisa la documentación { #check-the-docs }
Como los valores disponibles para el *path parameter* están predefinidos, la documentación interactiva puede mostrarlos de manera ordenada:
### Trabajando con *enumeraciones* de Python { #working-with-python-enumerations }
El valor del *path parameter* será un *miembro* de enumeración.
#### Comparar *miembros* de enumeraciones { #compare-enumeration-members }
Puedes compararlo con el *miembro* de enumeración en tu enum creada `ModelName`:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[17] *}
#### Obtener el valor de *enumeración* { #get-the-enumeration-value }
Puedes obtener el valor actual (un `str` en este caso) usando `model_name.value`, o en general, `your_enum_member.value`:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[20] *}
/// tip | Consejo
También podrías acceder al valor `"lenet"` con `ModelName.lenet.value`.
///
#### Devolver *miembros* de enumeración { #return-enumeration-members }
Puedes devolver *miembros de enum* desde tu *path operation*, incluso anidados en un cuerpo JSON (por ejemplo, un `dict`).
Serán convertidos a sus valores correspondientes (cadenas en este caso) antes de devolverlos al cliente:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[18,21,23] *}
En tu cliente recibirás un response JSON como:
```JSON
{
"model_name": "alexnet",
"message": "Deep Learning FTW!"
}
```
## Parámetros de path conteniendo paths { #path-parameters-containing-paths }
Imaginemos que tienes una *path operation* con un path `/files/{file_path}`.
Pero necesitas que `file_path` en sí mismo contenga un *path*, como `home/johndoe/myfile.txt`.
Entonces, la URL para ese archivo sería algo como: `/files/home/johndoe/myfile.txt`.
### Soporte de OpenAPI { #openapi-support }
OpenAPI no soporta una manera de declarar un *path parameter* para que contenga un *path* dentro, ya que eso podría llevar a escenarios que son difíciles de probar y definir.
Sin embargo, todavía puedes hacerlo en **FastAPI**, usando una de las herramientas internas de Starlette.
Y la documentación seguiría funcionando, aunque no agregue ninguna documentación indicando que el parámetro debe contener un path.
### Convertidor de Path { #path-convertor }
Usando una opción directamente de Starlette puedes declarar un *path parameter* conteniendo un *path* usando una URL como:
```
/files/{file_path:path}
```
En este caso, el nombre del parámetro es `file_path`, y la última parte, `:path`, indica que el parámetro debería coincidir con cualquier *path*.
Así que, puedes usarlo con:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial004_py310.py hl[6] *}
/// tip | Consejo
Podrías necesitar que el parámetro contenga `/home/johndoe/myfile.txt`, con una barra inclinada (`/`) inicial.
En ese caso, la URL sería: `/files//home/johndoe/myfile.txt`, con una doble barra inclinada (`//`) entre `files` y `home`.
///
## Resumen { #recap }
Con **FastAPI**, al usar declaraciones de tipo estándar de Python, cortas e intuitivas, obtienes:
* Soporte del editor: chequeo de errores, autocompletado, etc.
* " parsing " de datos
* Validación de datos
* Anotación de API y documentación automática
Y solo tienes que declararlos una vez.
Probablemente esa sea la principal ventaja visible de **FastAPI** en comparación con otros frameworks alternativos (aparte del rendimiento bruto).
================================================
FILE: docs/es/docs/tutorial/query-param-models.md
================================================
# Modelos de Parámetros Query { #query-parameter-models }
Si tienes un grupo de **parámetros query** que están relacionados, puedes crear un **modelo de Pydantic** para declararlos.
Esto te permitiría **reutilizar el modelo** en **múltiples lugares** y también declarar validaciones y metadatos para todos los parámetros de una vez. 😎
/// note | Nota
Esto es compatible desde la versión `0.115.0` de FastAPI. 🤓
///
## Parámetros Query con un Modelo Pydantic { #query-parameters-with-a-pydantic-model }
Declara los **parámetros query** que necesitas en un **modelo de Pydantic**, y luego declara el parámetro como `Query`:
{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:13,17] *}
**FastAPI** **extraerá** los datos para **cada campo** de los **parámetros query** en el request y te proporcionará el modelo de Pydantic que definiste.
## Revisa la Documentación { #check-the-docs }
Puedes ver los parámetros query en la UI de documentación en `/docs`:
### Lista de parámetros de Query / múltiples valores con valores por defecto { #query-parameter-list-multiple-values-with-defaults }
También puedes definir un valor por defecto `list` de valores si no se proporciona ninguno:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial012_an_py310.py hl[9] *}
Si vas a:
```
http://localhost:8000/items/
```
el valor por defecto de `q` será: `["foo", "bar"]` y tu response será:
```JSON
{
"q": [
"foo",
"bar"
]
}
```
#### Usando solo `list` { #using-just-list }
También puedes usar `list` directamente en lugar de `list[str]`:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial013_an_py310.py hl[9] *}
/// note | Nota
Ten en cuenta que en este caso, FastAPI no comprobará el contenido de la list.
Por ejemplo, `list[int]` comprobaría (y documentaría) que el contenido de la list son enteros. Pero `list` sola no lo haría.
///
## Declarar más metadatos { #declare-more-metadata }
Puedes agregar más información sobre el parámetro.
Esa información se incluirá en el OpenAPI generado y será utilizada por las interfaces de usuario de documentación y herramientas externas.
/// note | Nota
Ten en cuenta que diferentes herramientas podrían tener diferentes niveles de soporte de OpenAPI.
Algunas de ellas podrían no mostrar toda la información extra declarada todavía, aunque en la mayoría de los casos, la funcionalidad faltante ya está planificada para desarrollo.
///
Puedes agregar un `title`:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial007_an_py310.py hl[10] *}
Y una `description`:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial008_an_py310.py hl[14] *}
## Alias para parámetros { #alias-parameters }
Imagina que quieres que el parámetro sea `item-query`.
Como en:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?item-query=foobaritems
```
Pero `item-query` no es un nombre de variable válido en Python.
Lo más cercano sería `item_query`.
Pero aún necesitas que sea exactamente `item-query`...
Entonces puedes declarar un `alias`, y ese alias será usado para encontrar el valor del parámetro:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial009_an_py310.py hl[9] *}
## Declarar parámetros obsoletos { #deprecating-parameters }
Ahora digamos que ya no te gusta este parámetro.
Tienes que dejarlo allí por un tiempo porque hay clientes usándolo, pero quieres que la documentación lo muestre claramente como obsoleto.
Luego pasa el parámetro `deprecated=True` a `Query`:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial010_an_py310.py hl[19] *}
La documentación lo mostrará así:
## Excluir parámetros de OpenAPI { #exclude-parameters-from-openapi }
Para excluir un parámetro de query del esquema de OpenAPI generado (y por lo tanto, de los sistemas de documentación automática), establece el parámetro `include_in_schema` de `Query` a `False`:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial014_an_py310.py hl[10] *}
## Validación personalizada { #custom-validation }
Podría haber casos donde necesites hacer alguna validación personalizada que no puede hacerse con los parámetros mostrados arriba.
En esos casos, puedes usar una función validadora personalizada que se aplique después de la validación normal (por ejemplo, después de validar que el valor es un `str`).
Puedes lograr eso usando [`AfterValidator` de Pydantic](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-after-validator) dentro de `Annotated`.
/// tip | Consejo
Pydantic también tiene [`BeforeValidator`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-before-validator) y otros. 🤓
///
Por ejemplo, este validador personalizado comprueba que el ID del ítem empiece con `isbn-` para un número de libro ISBN o con `imdb-` para un ID de URL de película de IMDB:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py hl[5,16:19,24] *}
/// info | Información
Esto está disponible con Pydantic versión 2 o superior. 😎
///
/// tip | Consejo
Si necesitas hacer cualquier tipo de validación que requiera comunicarte con algún componente externo, como una base de datos u otra API, deberías usar Dependencias de FastAPI, las aprenderás más adelante.
Estos validadores personalizados son para cosas que pueden comprobarse solo con los mismos datos provistos en el request.
///
### Entiende ese código { #understand-that-code }
El punto importante es solo usar `AfterValidator` con una función dentro de `Annotated`. Si quieres, sáltate esta parte. 🤸
---
Pero si te da curiosidad este ejemplo de código específico y sigues entretenido, aquí tienes algunos detalles extra.
#### String con `value.startswith()` { #string-with-value-startswith }
¿Lo notaste? un string usando `value.startswith()` puede recibir una tupla, y comprobará cada valor en la tupla:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[16:19] hl[17] *}
#### Un ítem aleatorio { #a-random-item }
Con `data.items()` obtenemos un objeto iterable con tuplas que contienen la clave y el valor para cada elemento del diccionario.
Convertimos este objeto iterable en una `list` propiamente dicha con `list(data.items())`.
Luego con `random.choice()` podemos obtener un valor aleatorio de la lista, así que obtenemos una tupla con `(id, name)`. Será algo como `("imdb-tt0371724", "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy")`.
Luego asignamos esos dos valores de la tupla a las variables `id` y `name`.
Así, si el usuario no proporcionó un ID de ítem, aún recibirá una sugerencia aleatoria.
...hacemos todo esto en una sola línea simple. 🤯 ¿No te encanta Python? 🐍
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[22:30] hl[29] *}
## Recapitulación { #recap }
Puedes declarar validaciones y metadatos adicionales para tus parámetros.
Validaciones genéricas y metadatos:
* `alias`
* `title`
* `description`
* `deprecated`
Validaciones específicas para strings:
* `min_length`
* `max_length`
* `pattern`
Validaciones personalizadas usando `AfterValidator`.
En estos ejemplos viste cómo declarar validaciones para valores de tipo `str`.
Mira los siguientes capítulos para aprender cómo declarar validaciones para otros tipos, como números.
================================================
FILE: docs/es/docs/tutorial/query-params.md
================================================
# Parámetros de Query { #query-parameters }
Cuando declaras otros parámetros de función que no son parte de los parámetros de path, son automáticamente interpretados como parámetros de "query".
{* ../../docs_src/query_params/tutorial001_py310.py hl[9] *}
La query es el conjunto de pares clave-valor que van después del `?` en una URL, separados por caracteres `&`.
Por ejemplo, en la URL:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```
...los parámetros de query son:
* `skip`: con un valor de `0`
* `limit`: con un valor de `10`
Como son parte de la URL, son "naturalmente" strings.
Pero cuando los declaras con tipos de Python (en el ejemplo anterior, como `int`), son convertidos a ese tipo y validados respecto a él.
Todo el mismo proceso que se aplica para los parámetros de path también se aplica para los parámetros de query:
* Soporte del editor (obviamente)
* "parsing" de datos
* Validación de datos
* Documentación automática
## Valores por defecto { #defaults }
Como los parámetros de query no son una parte fija de un path, pueden ser opcionales y pueden tener valores por defecto.
En el ejemplo anterior, tienen valores por defecto de `skip=0` y `limit=10`.
Entonces, ir a la URL:
```
http://127.0.0.1:8000/items/
```
sería lo mismo que ir a:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```
Pero si vas a, por ejemplo:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=20
```
Los valores de los parámetros en tu función serán:
* `skip=20`: porque lo configuraste en la URL
* `limit=10`: porque ese era el valor por defecto
## Parámetros opcionales { #optional-parameters }
De la misma manera, puedes declarar parámetros de query opcionales, estableciendo su valor por defecto en `None`:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}
En este caso, el parámetro de función `q` será opcional y será `None` por defecto.
/// check | Revisa
Además, nota que **FastAPI** es lo suficientemente inteligente para notar que el parámetro de path `item_id` es un parámetro de path y `q` no lo es, por lo tanto, es un parámetro de query.
///
## Conversión de tipos en parámetros de query { #query-parameter-type-conversion }
También puedes declarar tipos `bool`, y serán convertidos:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial003_py310.py hl[7] *}
En este caso, si vas a:
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=1
```
o
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=True
```
o
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=true
```
o
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=on
```
o
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=yes
```
o cualquier otra variación (mayúsculas, primera letra en mayúscula, etc.), tu función verá el parámetro `short` con un valor `bool` de `True`. De lo contrario, será `False`.
## Múltiples parámetros de path y de query { #multiple-path-and-query-parameters }
Puedes declarar múltiples parámetros de path y de query al mismo tiempo, **FastAPI** sabe cuál es cuál.
Y no tienes que declararlos en un orden específico.
Serán detectados por nombre:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial004_py310.py hl[6,8] *}
## Parámetros de query requeridos { #required-query-parameters }
Cuando declaras un valor por defecto para parámetros que no son de path (por ahora, solo hemos visto parámetros de query), entonces no es requerido.
Si no quieres agregar un valor específico pero solo hacer que sea opcional, establece el valor por defecto como `None`.
Pero cuando quieres hacer un parámetro de query requerido, simplemente no declares ningún valor por defecto:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial005_py310.py hl[6:7] *}
Aquí el parámetro de query `needy` es un parámetro de query requerido de tipo `str`.
Si abres en tu navegador una URL como:
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item
```
...sin agregar el parámetro requerido `needy`, verás un error como:
```JSON
{
"detail": [
{
"type": "missing",
"loc": [
"query",
"needy"
],
"msg": "Field required",
"input": null
}
]
}
```
Como `needy` es un parámetro requerido, necesitarías establecerlo en la URL:
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item?needy=sooooneedy
```
...esto funcionaría:
```JSON
{
"item_id": "foo-item",
"needy": "sooooneedy"
}
```
Y por supuesto, puedes definir algunos parámetros como requeridos, algunos con un valor por defecto, y algunos enteramente opcionales:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial006_py310.py hl[8] *}
En este caso, hay 3 parámetros de query:
* `needy`, un `str` requerido.
* `skip`, un `int` con un valor por defecto de `0`.
* `limit`, un `int` opcional.
/// tip | Consejo
También podrías usar `Enum`s de la misma manera que con [Parámetros de Path](path-params.md#predefined-values).
///
================================================
FILE: docs/es/docs/tutorial/request-files.md
================================================
# Archivos de Request { #request-files }
Puedes definir archivos que serán subidos por el cliente utilizando `File`.
/// info | Información
Para recibir archivos subidos, primero instala [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart).
Asegúrate de crear un [entorno virtual](../virtual-environments.md), activarlo y luego instalarlo, por ejemplo:
```console
$ pip install python-multipart
```
Esto es porque los archivos subidos se envían como "form data".
///
## Importar `File` { #import-file }
Importa `File` y `UploadFile` desde `fastapi`:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}
## Definir Parámetros `File` { #define-file-parameters }
Crea parámetros de archivo de la misma manera que lo harías para `Body` o `Form`:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}
/// info | Información
`File` es una clase que hereda directamente de `Form`.
Pero recuerda que cuando importas `Query`, `Path`, `File` y otros desde `fastapi`, esos son en realidad funciones que devuelven clases especiales.
///
/// tip | Consejo
Para declarar cuerpos de File, necesitas usar `File`, porque de otra manera los parámetros serían interpretados como parámetros query o parámetros de cuerpo (JSON).
///
Los archivos se subirán como "form data".
Si declaras el tipo de tu parámetro de *path operation function* como `bytes`, **FastAPI** leerá el archivo por ti y recibirás el contenido como `bytes`.
Ten en cuenta que esto significa que todo el contenido se almacenará en memoria. Esto funcionará bien para archivos pequeños.
Pero hay varios casos en los que podrías beneficiarte de usar `UploadFile`.
## Parámetros de Archivo con `UploadFile` { #file-parameters-with-uploadfile }
Define un parámetro de archivo con un tipo de `UploadFile`:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[14] *}
Usar `UploadFile` tiene varias ventajas sobre `bytes`:
* No tienes que usar `File()` en el valor por defecto del parámetro.
* Usa un archivo "spooled":
* Un archivo almacenado en memoria hasta un límite de tamaño máximo, y después de superar este límite, se almacenará en el disco.
* Esto significa que funcionará bien para archivos grandes como imágenes, videos, binarios grandes, etc. sin consumir toda la memoria.
* Puedes obtener metadatos del archivo subido.
* Tiene una interfaz `async` [parecida a un archivo](https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object).
* Expone un objeto Python real [`SpooledTemporaryFile`](https://docs.python.org/3/library/tempfile.html#tempfile.SpooledTemporaryFile) que puedes pasar directamente a otros paquetes que esperan un objeto parecido a un archivo.
### `UploadFile` { #uploadfile }
`UploadFile` tiene los siguientes atributos:
* `filename`: Un `str` con el nombre original del archivo que fue subido (por ejemplo, `myimage.jpg`).
* `content_type`: Un `str` con el tipo de contenido (MIME type / media type) (por ejemplo, `image/jpeg`).
* `file`: Un [`SpooledTemporaryFile`](https://docs.python.org/3/library/tempfile.html#tempfile.SpooledTemporaryFile) (un objeto [parecido a un archivo](https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object)). Este es el objeto de archivo Python real que puedes pasar directamente a otras funciones o paquetes que esperan un objeto "parecido a un archivo".
`UploadFile` tiene los siguientes métodos `async`. Todos ellos llaman a los métodos correspondientes del archivo por debajo (usando el `SpooledTemporaryFile` interno).
* `write(data)`: Escribe `data` (`str` o `bytes`) en el archivo.
* `read(size)`: Lee `size` (`int`) bytes/caracteres del archivo.
* `seek(offset)`: Va a la posición de bytes `offset` (`int`) en el archivo.
* Por ejemplo, `await myfile.seek(0)` iría al inicio del archivo.
* Esto es especialmente útil si ejecutas `await myfile.read()` una vez y luego necesitas leer el contenido nuevamente.
* `close()`: Cierra el archivo.
Como todos estos métodos son métodos `async`, necesitas "await" para ellos.
Por ejemplo, dentro de una *path operation function* `async` puedes obtener los contenidos con:
```Python
contents = await myfile.read()
```
Si estás dentro de una *path operation function* normal `def`, puedes acceder al `UploadFile.file` directamente, por ejemplo:
```Python
contents = myfile.file.read()
```
/// note | Detalles Técnicos de `async`
Cuando usas los métodos `async`, **FastAPI** ejecuta los métodos del archivo en un threadpool y los espera.
///
/// note | Detalles Técnicos de Starlette
El `UploadFile` de **FastAPI** hereda directamente del `UploadFile` de **Starlette**, pero añade algunas partes necesarias para hacerlo compatible con **Pydantic** y las otras partes de FastAPI.
///
## Qué es "Form Data" { #what-is-form-data }
La manera en que los formularios de HTML (``) envían los datos al servidor normalmente utiliza una codificación "especial" para esos datos, es diferente de JSON.
**FastAPI** se asegurará de leer esos datos del lugar correcto en lugar de JSON.
/// note | Detalles Técnicos
Los datos de los forms normalmente se codifican usando el "media type" `application/x-www-form-urlencoded` cuando no incluyen archivos.
Pero cuando el formulario incluye archivos, se codifica como `multipart/form-data`. Si usas `File`, **FastAPI** sabrá que tiene que obtener los archivos de la parte correcta del cuerpo.
Si deseas leer más sobre estas codificaciones y campos de formularios, dirígete a la [MDN web docs para `POST`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/POST).
///
/// warning | Advertencia
Puedes declarar múltiples parámetros `File` y `Form` en una *path operation*, pero no puedes declarar campos `Body` que esperas recibir como JSON, ya que el request tendrá el cuerpo codificado usando `multipart/form-data` en lugar de `application/json`.
Esto no es una limitación de **FastAPI**, es parte del protocolo HTTP.
///
## Subida de Archivos Opcional { #optional-file-upload }
Puedes hacer un archivo opcional utilizando anotaciones de tipos estándar y estableciendo un valor por defecto de `None`:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_02_an_py310.py hl[9,17] *}
## `UploadFile` con Metadatos Adicionales { #uploadfile-with-additional-metadata }
También puedes usar `File()` con `UploadFile`, por ejemplo, para establecer metadatos adicionales:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_03_an_py310.py hl[9,15] *}
## Subidas de Múltiples Archivos { #multiple-file-uploads }
Es posible subir varios archivos al mismo tiempo.
Estarían asociados al mismo "campo de formulario" enviado usando "form data".
Para usar eso, declara una `list` de `bytes` o `UploadFile`:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial002_an_py310.py hl[10,15] *}
Recibirás, como se declaró, una `list` de `bytes` o `UploadFile`s.
/// note | Detalles Técnicos
También podrías usar `from starlette.responses import HTMLResponse`.
**FastAPI** proporciona las mismas `starlette.responses` como `fastapi.responses` solo como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero la mayoría de los responses disponibles vienen directamente de Starlette.
///
### Subidas de Múltiples Archivos con Metadatos Adicionales { #multiple-file-uploads-with-additional-metadata }
Y de la misma manera que antes, puedes usar `File()` para establecer parámetros adicionales, incluso para `UploadFile`:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial003_an_py310.py hl[11,18:20] *}
## Recapitulación { #recap }
Usa `File`, `bytes` y `UploadFile` para declarar archivos que se subirán en el request, enviados como form data.
================================================
FILE: docs/es/docs/tutorial/request-form-models.md
================================================
# Modelos de Formulario { #form-models }
Puedes usar **modelos de Pydantic** para declarar **campos de formulario** en FastAPI.
/// info | Información
Para usar formularios, primero instala [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart).
Asegúrate de crear un [entorno virtual](../virtual-environments.md), activarlo, y luego instalarlo, por ejemplo:
```console
$ pip install python-multipart
```
///
/// note | Nota
Esto es compatible desde la versión `0.113.0` de FastAPI. 🤓
///
## Modelos de Pydantic para Formularios { #pydantic-models-for-forms }
Solo necesitas declarar un **modelo de Pydantic** con los campos que quieres recibir como **campos de formulario**, y luego declarar el parámetro como `Form`:
{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:11,15] *}
**FastAPI** **extraerá** los datos de **cada campo** de los **form data** en el request y te dará el modelo de Pydantic que definiste.
## Revisa la Documentación { #check-the-docs }
Puedes verificarlo en la interfaz de documentación en `/docs`:
Y ambos modelos se utilizarán para la documentación interactiva de la API:
## Otras Anotaciones de Tipos de Retorno { #other-return-type-annotations }
Podría haber casos en los que devuelvas algo que no es un campo válido de Pydantic y lo anotes en la función, solo para obtener el soporte proporcionado por las herramientas (el editor, mypy, etc).
### Devolver un Response Directamente { #return-a-response-directly }
El caso más común sería [devolver un Response directamente como se explica más adelante en la documentación avanzada](../advanced/response-directly.md).
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_02_py310.py hl[8,10:11] *}
Este caso simple es manejado automáticamente por FastAPI porque la anotación del tipo de retorno es la clase (o una subclase de) `Response`.
Y las herramientas también estarán felices porque tanto `RedirectResponse` como `JSONResponse` son subclases de `Response`, por lo que la anotación del tipo es correcta.
### Anotar una Subclase de Response { #annotate-a-response-subclass }
También puedes usar una subclase de `Response` en la anotación del tipo:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_03_py310.py hl[8:9] *}
Esto también funcionará porque `RedirectResponse` es una subclase de `Response`, y FastAPI manejará automáticamente este caso simple.
### Anotaciones de Tipos de Retorno Inválidas { #invalid-return-type-annotations }
Pero cuando devuelves algún otro objeto arbitrario que no es un tipo válido de Pydantic (por ejemplo, un objeto de base de datos) y lo anotas así en la función, FastAPI intentará crear un modelo de response de Pydantic a partir de esa anotación de tipo, y fallará.
Lo mismo sucedería si tuvieras algo como una unión entre diferentes tipos donde uno o más de ellos no son tipos válidos de Pydantic, por ejemplo esto fallaría 💥:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_04_py310.py hl[8] *}
...esto falla porque la anotación de tipo no es un tipo de Pydantic y no es solo una sola clase `Response` o subclase, es una unión (cualquiera de los dos) entre una `Response` y un `dict`.
### Desactivar el Modelo de Response { #disable-response-model }
Continuando con el ejemplo anterior, puede que no quieras tener la validación de datos por defecto, documentación, filtrado, etc. que realiza FastAPI.
Pero puedes querer mantener la anotación del tipo de retorno en la función para obtener el soporte de herramientas como editores y verificadores de tipos (por ejemplo, mypy).
En este caso, puedes desactivar la generación del modelo de response configurando `response_model=None`:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_05_py310.py hl[7] *}
Esto hará que FastAPI omita la generación del modelo de response y de esa manera puedes tener cualquier anotación de tipo de retorno que necesites sin que afecte a tu aplicación FastAPI. 🤓
## Parámetros de codificación del Modelo de Response { #response-model-encoding-parameters }
Tu modelo de response podría tener valores por defecto, como:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[9,11:12] *}
* `description: Union[str, None] = None` (o `str | None = None` en Python 3.10) tiene un valor por defecto de `None`.
* `tax: float = 10.5` tiene un valor por defecto de `10.5`.
* `tags: List[str] = []` tiene un valor por defecto de una list vacía: `[]`.
pero podrías querer omitirlos del resultado si no fueron en realidad almacenados.
Por ejemplo, si tienes modelos con muchos atributos opcionales en una base de datos NoSQL, pero no quieres enviar responses JSON muy largos llenos de valores por defecto.
### Usa el parámetro `response_model_exclude_unset` { #use-the-response-model-exclude-unset-parameter }
Puedes configurar el parámetro del decorador de path operation `response_model_exclude_unset=True`:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[22] *}
y esos valores por defecto no serán incluidos en el response, solo los valores realmente establecidos.
Entonces, si envías un request a esa *path operation* para el ítem con ID `foo`, el response (no incluyendo valores por defecto) será:
```JSON
{
"name": "Foo",
"price": 50.2
}
```
/// info | Información
También puedes usar:
* `response_model_exclude_defaults=True`
* `response_model_exclude_none=True`
como se describe en [la documentación de Pydantic](https://docs.pydantic.dev/1.10/usage/exporting_models/#modeldict) para `exclude_defaults` y `exclude_none`.
///
#### Datos con valores para campos con valores por defecto { #data-with-values-for-fields-with-defaults }
Pero si tus datos tienen valores para los campos del modelo con valores por defecto, como el artículo con ID `bar`:
```Python hl_lines="3 5"
{
"name": "Bar",
"description": "The bartenders",
"price": 62,
"tax": 20.2
}
```
serán incluidos en el response.
#### Datos con los mismos valores que los valores por defecto { #data-with-the-same-values-as-the-defaults }
Si los datos tienen los mismos valores que los valores por defecto, como el artículo con ID `baz`:
```Python hl_lines="3 5-6"
{
"name": "Baz",
"description": None,
"price": 50.2,
"tax": 10.5,
"tags": []
}
```
FastAPI es lo suficientemente inteligente (de hecho, Pydantic es lo suficientemente inteligente) para darse cuenta de que, a pesar de que `description`, `tax` y `tags` tienen los mismos valores que los valores por defecto, fueron establecidos explícitamente (en lugar de tomados de los valores por defecto).
Por lo tanto, se incluirán en el response JSON.
/// tip | Consejo
Ten en cuenta que los valores por defecto pueden ser cualquier cosa, no solo `None`.
Pueden ser una list (`[]`), un `float` de `10.5`, etc.
///
### `response_model_include` y `response_model_exclude` { #response-model-include-and-response-model-exclude }
También puedes usar los parámetros del decorador de path operation `response_model_include` y `response_model_exclude`.
Aceptan un `set` de `str` con el nombre de los atributos a incluir (omitiendo el resto) o excluir (incluyendo el resto).
Esto se puede usar como un atajo rápido si solo tienes un modelo de Pydantic y quieres eliminar algunos datos de la salida.
/// tip | Consejo
Pero todavía se recomienda usar las ideas anteriores, usando múltiples clases, en lugar de estos parámetros.
Esto se debe a que el JSON Schema generado en el OpenAPI de tu aplicación (y la documentación) aún será el del modelo completo, incluso si usas `response_model_include` o `response_model_exclude` para omitir algunos atributos.
Esto también se aplica a `response_model_by_alias` que funciona de manera similar.
///
{* ../../docs_src/response_model/tutorial005_py310.py hl[29,35] *}
/// tip | Consejo
La sintaxis `{"name", "description"}` crea un `set` con esos dos valores.
Es equivalente a `set(["name", "description"])`.
///
#### Usar `list`s en lugar de `set`s { #using-lists-instead-of-sets }
Si olvidas usar un `set` y usas un `list` o `tuple` en su lugar, FastAPI todavía lo convertirá a un `set` y funcionará correctamente:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial006_py310.py hl[29,35] *}
## Resumen { #recap }
Usa el parámetro `response_model` del *decorador de path operation* para definir modelos de response y especialmente para asegurarte de que los datos privados sean filtrados.
Usa `response_model_exclude_unset` para devolver solo los valores establecidos explícitamente.
================================================
FILE: docs/es/docs/tutorial/response-status-code.md
================================================
# Código de Estado del Response { #response-status-code }
De la misma manera que puedes especificar un modelo de response, también puedes declarar el código de estado HTTP usado para el response con el parámetro `status_code` en cualquiera de las *path operations*:
* `@app.get()`
* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`
* etc.
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py310.py hl[6] *}
/// note | Nota
Observa que `status_code` es un parámetro del método "decorador" (`get`, `post`, etc). No de tu *path operation function*, como todos los parámetros y body.
///
El parámetro `status_code` recibe un número con el código de estado HTTP.
/// info | Información
`status_code` también puede recibir un `IntEnum`, como por ejemplo el [`http.HTTPStatus`](https://docs.python.org/3/library/http.html#http.HTTPStatus) de Python.
///
Esto hará:
* Devolver ese código de estado en el response.
* Documentarlo como tal en el esquema de OpenAPI (y por lo tanto, en las interfaces de usuario):
/// note | Nota
Algunos códigos de response (ver la siguiente sección) indican que el response no tiene un body.
FastAPI sabe esto, y producirá documentación OpenAPI que establece que no hay un response body.
///
## Acerca de los códigos de estado HTTP { #about-http-status-codes }
/// note | Nota
Si ya sabes qué son los códigos de estado HTTP, salta a la siguiente sección.
///
En HTTP, envías un código de estado numérico de 3 dígitos como parte del response.
Estos códigos de estado tienen un nombre asociado para reconocerlos, pero la parte importante es el número.
En breve:
* `100 - 199` son para "Información". Rara vez los usas directamente. Los responses con estos códigos de estado no pueden tener un body.
* **`200 - 299`** son para responses "Exitosos". Estos son los que usarías más.
* `200` es el código de estado por defecto, lo que significa que todo estaba "OK".
* Otro ejemplo sería `201`, "Created". Comúnmente se usa después de crear un nuevo registro en la base de datos.
* Un caso especial es `204`, "No Content". Este response se usa cuando no hay contenido para devolver al cliente, por lo tanto, el response no debe tener un body.
* **`300 - 399`** son para "Redirección". Los responses con estos códigos de estado pueden o no tener un body, excepto `304`, "Not Modified", que no debe tener uno.
* **`400 - 499`** son para responses de "Error del Cliente". Este es el segundo tipo que probablemente más usarías.
* Un ejemplo es `404`, para un response "Not Found".
* Para errores genéricos del cliente, puedes usar simplemente `400`.
* `500 - 599` son para errores del servidor. Casi nunca los usas directamente. Cuando algo sale mal en alguna parte de tu código de aplicación, o del servidor, automáticamente devolverá uno de estos códigos de estado.
/// tip | Consejo
Para saber más sobre cada código de estado y qué código es para qué, revisa la [documentación de MDN sobre códigos de estado HTTP](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Status).
///
## Atajo para recordar los nombres { #shortcut-to-remember-the-names }
Veamos de nuevo el ejemplo anterior:
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py310.py hl[6] *}
`201` es el código de estado para "Created".
Pero no tienes que memorizar lo que significa cada uno de estos códigos.
Puedes usar las variables de conveniencia de `fastapi.status`.
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial002_py310.py hl[1,6] *}
Son solo una conveniencia, mantienen el mismo número, pero de esa manera puedes usar el autocompletado del editor para encontrarlos:
/// note | Detalles técnicos
También podrías usar `from starlette import status`.
**FastAPI** proporciona el mismo `starlette.status` como `fastapi.status` solo como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero proviene directamente de Starlette.
///
## Cambiando el valor por defecto { #changing-the-default }
Más adelante, en la [Guía de Usuario Avanzada](../advanced/response-change-status-code.md), verás cómo devolver un código de estado diferente al valor por defecto que estás declarando aquí.
================================================
FILE: docs/es/docs/tutorial/schema-extra-example.md
================================================
# Declarar Datos de Ejemplo de Request { #declare-request-example-data }
Puedes declarar ejemplos de los datos que tu aplicación puede recibir.
Aquí tienes varias formas de hacerlo.
## Datos extra de JSON Schema en modelos de Pydantic { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }
Puedes declarar `examples` para un modelo de Pydantic que se añadirá al JSON Schema generado.
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}
Esa información extra se añadirá tal cual al **JSON Schema** resultante para ese modelo, y se usará en la documentación de la API.
Puedes usar el atributo `model_config` que toma un `dict` como se describe en [Documentación de Pydantic: Configuración](https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/).
Puedes establecer `"json_schema_extra"` con un `dict` que contenga cualquier dato adicional que te gustaría que aparezca en el JSON Schema generado, incluyendo `examples`.
/// tip | Consejo
Podrías usar la misma técnica para extender el JSON Schema y añadir tu propia información extra personalizada.
Por ejemplo, podrías usarlo para añadir metadatos para una interfaz de usuario frontend, etc.
///
/// info | Información
OpenAPI 3.1.0 (usado desde FastAPI 0.99.0) añadió soporte para `examples`, que es parte del estándar de **JSON Schema**.
Antes de eso, solo soportaba la palabra clave `example` con un solo ejemplo. Eso aún es soportado por OpenAPI 3.1.0, pero está obsoleto y no es parte del estándar de JSON Schema. Así que se te anima a migrar `example` a `examples`. 🤓
Puedes leer más al final de esta página.
///
## Argumentos adicionales en `Field` { #field-additional-arguments }
Cuando usas `Field()` con modelos de Pydantic, también puedes declarar `examples` adicionales:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial002_py310.py hl[2,8:11] *}
## `examples` en JSON Schema - OpenAPI { #examples-in-json-schema-openapi }
Cuando usas cualquiera de:
* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* `Body()`
* `Form()`
* `File()`
también puedes declarar un grupo de `examples` con información adicional que se añadirá a sus **JSON Schemas** dentro de **OpenAPI**.
### `Body` con `examples` { #body-with-examples }
Aquí pasamos `examples` que contiene un ejemplo de los datos esperados en `Body()`:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial003_an_py310.py hl[22:29] *}
### Ejemplo en la interfaz de documentación { #example-in-the-docs-ui }
Con cualquiera de los métodos anteriores se vería así en los `/docs`:
### `Body` con múltiples `examples` { #body-with-multiple-examples }
Por supuesto, también puedes pasar múltiples `examples`:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial004_an_py310.py hl[23:38] *}
Cuando haces esto, los ejemplos serán parte del **JSON Schema** interno para esos datos del body.
Sin embargo, al momento de escribir esto, Swagger UI, la herramienta encargada de mostrar la interfaz de documentación, no soporta mostrar múltiples ejemplos para los datos en **JSON Schema**. Pero lee más abajo para una solución alternativa.
### `examples` específicos de OpenAPI { #openapi-specific-examples }
Desde antes de que **JSON Schema** soportara `examples`, OpenAPI tenía soporte para un campo diferente también llamado `examples`.
Estos `examples` específicos de **OpenAPI** van en otra sección en la especificación de OpenAPI. Van en los **detalles para cada *path operation***, no dentro de cada JSON Schema.
Y Swagger UI ha soportado este campo particular de `examples` por un tiempo. Así que, puedes usarlo para **mostrar** diferentes **ejemplos en la interfaz de documentación**.
La forma de este campo específico de OpenAPI `examples` es un `dict` con **múltiples ejemplos** (en lugar de una `list`), cada uno con información adicional que también se añadirá a **OpenAPI**.
Esto no va dentro de cada JSON Schema contenido en OpenAPI, esto va afuera, directamente en la *path operation*.
### Usando el Parámetro `openapi_examples` { #using-the-openapi-examples-parameter }
Puedes declarar los `examples` específicos de OpenAPI en FastAPI con el parámetro `openapi_examples` para:
* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* `Body()`
* `Form()`
* `File()`
Las claves del `dict` identifican cada ejemplo, y cada valor es otro `dict`.
Cada `dict` específico del ejemplo en los `examples` puede contener:
* `summary`: Descripción corta del ejemplo.
* `description`: Una descripción larga que puede contener texto Markdown.
* `value`: Este es el ejemplo real mostrado, e.g. un `dict`.
* `externalValue`: alternativa a `value`, una URL que apunta al ejemplo. Aunque esto puede no ser soportado por tantas herramientas como `value`.
Puedes usarlo así:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial005_an_py310.py hl[23:49] *}
### Ejemplos de OpenAPI en la Interfaz de Documentación { #openapi-examples-in-the-docs-ui }
Con `openapi_examples` añadido a `Body()`, los `/docs` se verían así:
## Detalles Técnicos { #technical-details }
/// tip | Consejo
Si ya estás usando la versión **0.99.0 o superior** de **FastAPI**, probablemente puedes **omitir** estos detalles.
Son más relevantes para versiones más antiguas, antes de que OpenAPI 3.1.0 estuviera disponible.
Puedes considerar esto una breve lección de **historia** de OpenAPI y JSON Schema. 🤓
///
/// warning | Advertencia
Estos son detalles muy técnicos sobre los estándares **JSON Schema** y **OpenAPI**.
Si las ideas anteriores ya funcionan para ti, eso podría ser suficiente, y probablemente no necesites estos detalles, siéntete libre de omitirlos.
///
Antes de OpenAPI 3.1.0, OpenAPI usaba una versión más antigua y modificada de **JSON Schema**.
JSON Schema no tenía `examples`, así que OpenAPI añadió su propio campo `example` a su versión modificada.
OpenAPI también añadió los campos `example` y `examples` a otras partes de la especificación:
* [`Parameter Object` (en la especificación)](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.1.0.md#parameter-object) que era usado por FastAPI:
* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* [`Request Body Object`, en el campo `content`, sobre el `Media Type Object` (en la especificación)](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.1.0.md#media-type-object) que era usado por FastAPI:
* `Body()`
* `File()`
* `Form()`
/// info | Información
Este viejo parámetro `examples` específico de OpenAPI ahora es `openapi_examples` desde FastAPI `0.103.0`.
///
### Campo `examples` de JSON Schema { #json-schemas-examples-field }
Pero luego JSON Schema añadió un [campo `examples`](https://json-schema.org/draft/2019-09/json-schema-validation.html#rfc.section.9.5) a una nueva versión de la especificación.
Y entonces el nuevo OpenAPI 3.1.0 se basó en la última versión (JSON Schema 2020-12) que incluía este nuevo campo `examples`.
Y ahora este nuevo campo `examples` tiene precedencia sobre el viejo campo único (y personalizado) `example`, que ahora está obsoleto.
Este nuevo campo `examples` en JSON Schema es **solo una `list`** de ejemplos, no un dict con metadatos adicionales como en los otros lugares en OpenAPI (descritos arriba).
/// info | Información
Incluso después de que OpenAPI 3.1.0 fue lanzado con esta nueva integración más sencilla con JSON Schema, por un tiempo, Swagger UI, la herramienta que proporciona la documentación automática, no soportaba OpenAPI 3.1.0 (lo hace desde la versión 5.0.0 🎉).
Debido a eso, las versiones de FastAPI anteriores a 0.99.0 todavía usaban versiones de OpenAPI menores a 3.1.0.
///
### `examples` de Pydantic y FastAPI { #pydantic-and-fastapi-examples }
Cuando añades `examples` dentro de un modelo de Pydantic, usando `schema_extra` o `Field(examples=["something"])`, ese ejemplo se añade al **JSON Schema** para ese modelo de Pydantic.
Y ese **JSON Schema** del modelo de Pydantic se incluye en el **OpenAPI** de tu API, y luego se usa en la interfaz de documentación.
En las versiones de FastAPI antes de 0.99.0 (0.99.0 y superiores usan el nuevo OpenAPI 3.1.0) cuando usabas `example` o `examples` con cualquiera de las otras utilidades (`Query()`, `Body()`, etc.) esos ejemplos no se añadían al JSON Schema que describe esos datos (ni siquiera a la propia versión de JSON Schema de OpenAPI), se añadían directamente a la declaración de la *path operation* en OpenAPI (fuera de las partes de OpenAPI que usan JSON Schema).
Pero ahora que FastAPI 0.99.0 y superiores usa OpenAPI 3.1.0, que usa JSON Schema 2020-12, y Swagger UI 5.0.0 y superiores, todo es más consistente y los ejemplos se incluyen en JSON Schema.
### Swagger UI y `examples` específicos de OpenAPI { #swagger-ui-and-openapi-specific-examples }
Ahora, como Swagger UI no soportaba múltiples ejemplos de JSON Schema (a fecha de 2023-08-26), los usuarios no tenían una forma de mostrar múltiples ejemplos en la documentación.
Para resolver eso, FastAPI `0.103.0` **añadió soporte** para declarar el mismo viejo campo **específico de OpenAPI** `examples` con el nuevo parámetro `openapi_examples`. 🤓
### Resumen { #summary }
Solía decir que no me gustaba mucho la historia... y mírame ahora dando lecciones de "historia tecnológica". 😅
En resumen, **actualiza a FastAPI 0.99.0 o superior**, y las cosas son mucho **más simples, consistentes e intuitivas**, y no necesitas conocer todos estos detalles históricos. 😎
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FILE: docs/es/docs/tutorial/security/first-steps.md
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# Seguridad - Primeros pasos { #security-first-steps }
Imaginemos que tienes tu API de **backend** en algún dominio.
Y tienes un **frontend** en otro dominio o en un path diferente del mismo dominio (o en una aplicación móvil).
Y quieres tener una forma para que el frontend se autentique con el backend, usando un **username** y **password**.
Podemos usar **OAuth2** para construir eso con **FastAPI**.
Pero vamos a ahorrarte el tiempo de leer la larga especificación completa solo para encontrar esos pequeños fragmentos de información que necesitas.
Usemos las herramientas proporcionadas por **FastAPI** para manejar la seguridad.
## Cómo se ve { #how-it-looks }
Primero solo usemos el código y veamos cómo funciona, y luego volveremos para entender qué está sucediendo.
## Crea `main.py` { #create-main-py }
Copia el ejemplo en un archivo `main.py`:
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py *}
## Ejecútalo { #run-it }
/// info | Información
El paquete [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart) se instala automáticamente con **FastAPI** cuando ejecutas el comando `pip install "fastapi[standard]"`.
Sin embargo, si usas el comando `pip install fastapi`, el paquete `python-multipart` no se incluye por defecto.
Para instalarlo manualmente, asegúrate de crear un [entorno virtual](../../virtual-environments.md), activarlo, y luego instalarlo con:
```console
$ pip install python-multipart
```
Esto se debe a que **OAuth2** utiliza "form data" para enviar el `username` y `password`.
///
Ejecuta el ejemplo con:
/// check | ¡Botón de autorización!
Ya tienes un nuevo y brillante botón de "Authorize".
Y tu *path operation* tiene un pequeño candado en la esquina superior derecha que puedes pulsar.
///
Y si lo haces, tendrás un pequeño formulario de autorización para escribir un `username` y `password` (y otros campos opcionales):
/// note | Nota
No importa lo que escribas en el formulario, aún no funcionará. Pero llegaremos allí.
///
Esto por supuesto no es el frontend para los usuarios finales, pero es una gran herramienta automática para documentar interactivamente toda tu API.
Puede ser utilizada por el equipo de frontend (que también puedes ser tú mismo).
Puede ser utilizada por aplicaciones y sistemas de terceros.
Y también puede ser utilizada por ti mismo, para depurar, revisar y probar la misma aplicación.
## El flujo `password` { #the-password-flow }
Ahora retrocedamos un poco y entendamos qué es todo eso.
El "flujo" `password` es una de las formas ("flujos") definidas en OAuth2, para manejar la seguridad y la autenticación.
OAuth2 fue diseñado para que el backend o la API pudieran ser independientes del servidor que autentica al usuario.
Pero en este caso, la misma aplicación de **FastAPI** manejará la API y la autenticación.
Así que, revisémoslo desde ese punto de vista simplificado:
* El usuario escribe el `username` y `password` en el frontend, y presiona `Enter`.
* El frontend (ejecutándose en el navegador del usuario) envía ese `username` y `password` a una URL específica en nuestra API (declarada con `tokenUrl="token"`).
* La API verifica ese `username` y `password`, y responde con un "token" (no hemos implementado nada de esto aún).
* Un "token" es solo un string con algún contenido que podemos usar luego para verificar a este usuario.
* Normalmente, un token se establece para que expire después de algún tiempo.
* Así que, el usuario tendrá que volver a iniciar sesión más adelante.
* Y si el token es robado, el riesgo es menor. No es como una llave permanente que funcionará para siempre (en la mayoría de los casos).
* El frontend almacena temporalmente ese token en algún lugar.
* El usuario hace clic en el frontend para ir a otra sección de la aplicación web frontend.
* El frontend necesita obtener más datos de la API.
* Pero necesita autenticación para ese endpoint específico.
* Así que, para autenticarse con nuestra API, envía un `header` `Authorization` con un valor de `Bearer ` más el token.
* Si el token contiene `foobar`, el contenido del `header` `Authorization` sería: `Bearer foobar`.
## `OAuth2PasswordBearer` de **FastAPI** { #fastapis-oauth2passwordbearer }
**FastAPI** proporciona varias herramientas, en diferentes niveles de abstracción, para implementar estas funcionalidades de seguridad.
En este ejemplo vamos a usar **OAuth2**, con el flujo **Password**, usando un token **Bearer**. Hacemos eso utilizando la clase `OAuth2PasswordBearer`.
/// info | Información
Un token "bearer" no es la única opción.
Pero es la mejor para nuestro caso de uso.
Y podría ser la mejor para la mayoría de los casos de uso, a menos que seas un experto en OAuth2 y sepas exactamente por qué hay otra opción que se adapta mejor a tus necesidades.
En ese caso, **FastAPI** también te proporciona las herramientas para construirlo.
///
Cuando creamos una instance de la clase `OAuth2PasswordBearer` pasamos el parámetro `tokenUrl`. Este parámetro contiene la URL que el cliente (el frontend corriendo en el navegador del usuario) usará para enviar el `username` y `password` a fin de obtener un token.
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}
/// tip | Consejo
Aquí `tokenUrl="token"` se refiere a una URL relativa `token` que aún no hemos creado. Como es una URL relativa, es equivalente a `./token`.
Porque estamos usando una URL relativa, si tu API estuviera ubicada en `https://example.com/`, entonces se referiría a `https://example.com/token`. Pero si tu API estuviera ubicada en `https://example.com/api/v1/`, entonces se referiría a `https://example.com/api/v1/token`.
Usar una URL relativa es importante para asegurarse de que tu aplicación siga funcionando incluso en un caso de uso avanzado como [Detrás de un Proxy](../../advanced/behind-a-proxy.md).
///
Este parámetro no crea ese endpoint / *path operation*, pero declara que la URL `/token` será la que el cliente deberá usar para obtener el token. Esa información se usa en OpenAPI, y luego en los sistemas de documentación interactiva del API.
Pronto también crearemos la verdadera *path operation*.
/// info | Información
Si eres un "Pythonista" muy estricto, tal vez no te guste el estilo del nombre del parámetro `tokenUrl` en lugar de `token_url`.
Eso es porque está usando el mismo nombre que en la especificación de OpenAPI. Para que si necesitas investigar más sobre cualquiera de estos esquemas de seguridad, puedas simplemente copiarlo y pegarlo para encontrar más información al respecto.
///
La variable `oauth2_scheme` es una instance de `OAuth2PasswordBearer`, pero también es un "callable".
Podría ser llamada como:
```Python
oauth2_scheme(some, parameters)
```
Así que, puede usarse con `Depends`.
### Úsalo { #use-it }
Ahora puedes pasar ese `oauth2_scheme` en una dependencia con `Depends`.
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[12] *}
Esta dependencia proporcionará un `str` que se asigna al parámetro `token` de la *path operation function*.
**FastAPI** sabrá que puede usar esta dependencia para definir un "security scheme" en el esquema OpenAPI (y en los docs automáticos del API).
/// info | Detalles técnicos
**FastAPI** sabrá que puede usar la clase `OAuth2PasswordBearer` (declarada en una dependencia) para definir el esquema de seguridad en OpenAPI porque hereda de `fastapi.security.oauth2.OAuth2`, que a su vez hereda de `fastapi.security.base.SecurityBase`.
Todas las utilidades de seguridad que se integran con OpenAPI (y los docs automáticos del API) heredan de `SecurityBase`, así es como **FastAPI** puede saber cómo integrarlas en OpenAPI.
///
## Lo que hace { #what-it-does }
Irá y buscará en el request ese header `Authorization`, verificará si el valor es `Bearer ` más algún token, y devolverá el token como un `str`.
Si no ve un header `Authorization`, o el valor no tiene un token `Bearer `, responderá directamente con un error de código de estado 401 (`UNAUTHORIZED`).
Ni siquiera tienes que verificar si el token existe para devolver un error. Puedes estar seguro de que si tu función se ejecuta, tendrá un `str` en ese token.
Puedes probarlo ya en los docs interactivos:
Todavía no estamos verificando la validez del token, pero ya es un comienzo.
## Resumen { #recap }
Así que, en solo 3 o 4 líneas adicionales, ya tienes alguna forma primitiva de seguridad.
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FILE: docs/es/docs/tutorial/security/get-current-user.md
================================================
# Obtener Usuario Actual { #get-current-user }
En el capítulo anterior, el sistema de seguridad (que se basa en el sistema de inyección de dependencias) le estaba dando a la *path operation function* un `token` como un `str`:
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[12] *}
Pero eso aún no es tan útil. Vamos a hacer que nos dé el usuario actual.
## Crear un modelo de usuario { #create-a-user-model }
Primero, vamos a crear un modelo de usuario con Pydantic.
De la misma manera que usamos Pydantic para declarar cuerpos, podemos usarlo en cualquier otra parte:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}
## Crear una dependencia `get_current_user` { #create-a-get-current-user-dependency }
Vamos a crear una dependencia `get_current_user`.
¿Recuerdas que las dependencias pueden tener sub-dependencias?
`get_current_user` tendrá una dependencia con el mismo `oauth2_scheme` que creamos antes.
De la misma manera que estábamos haciendo antes en la *path operation* directamente, nuestra nueva dependencia `get_current_user` recibirá un `token` como un `str` de la sub-dependencia `oauth2_scheme`:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[25] *}
## Obtener el usuario { #get-the-user }
`get_current_user` usará una función de utilidad (falsa) que creamos, que toma un token como un `str` y devuelve nuestro modelo de Pydantic `User`:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[19:22,26:27] *}
## Inyectar al usuario actual { #inject-the-current-user }
Entonces ahora podemos usar el mismo `Depends` con nuestro `get_current_user` en la *path operation*:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[31] *}
Ten en cuenta que declaramos el tipo de `current_user` como el modelo de Pydantic `User`.
Esto nos ayudará dentro de la función con todo el autocompletado y chequeo de tipos.
/// tip | Consejo
Tal vez recuerdes que los request bodies también se declaran con modelos de Pydantic.
Aquí **FastAPI** no se confundirá porque estás usando `Depends`.
///
/// check | Revisa
El modo en que este sistema de dependencias está diseñado nos permite tener diferentes dependencias (diferentes "dependables") que todas devuelven un modelo `User`.
No estamos restringidos a tener solo una dependencia que pueda devolver ese tipo de datos.
///
## Otros modelos { #other-models }
Ahora puedes obtener el usuario actual directamente en las *path operation functions* y manejar los mecanismos de seguridad a nivel de **Dependency Injection**, usando `Depends`.
Y puedes usar cualquier modelo o datos para los requisitos de seguridad (en este caso, un modelo de Pydantic `User`).
Pero no estás limitado a usar algún modelo de datos, clase o tipo específico.
¿Quieres tener un `id` y `email` y no tener un `username` en tu modelo? Claro. Puedes usar estas mismas herramientas.
¿Quieres solo tener un `str`? ¿O solo un `dict`? ¿O un instance de clase modelo de base de datos directamente? Todo funciona de la misma manera.
¿En realidad no tienes usuarios que inicien sesión en tu aplicación sino robots, bots u otros sistemas, que solo tienen un token de acceso? Una vez más, todo funciona igual.
Usa cualquier tipo de modelo, cualquier tipo de clase, cualquier tipo de base de datos que necesites para tu aplicación. **FastAPI** te cubre con el sistema de inyección de dependencias.
## Tamaño del código { #code-size }
Este ejemplo podría parecer extenso. Ten en cuenta que estamos mezclando seguridad, modelos de datos, funciones de utilidad y *path operations* en el mismo archivo.
Pero aquí está el punto clave.
El tema de seguridad e inyección de dependencias se escribe una vez.
Y puedes hacerlo tan complejo como desees. Y aún así, tenerlo escrito solo una vez, en un solo lugar. Con toda la flexibilidad.
Pero puedes tener miles de endpoints (*path operations*) usando el mismo sistema de seguridad.
Y todos ellos (o cualquier porción de ellos que quieras) pueden aprovechar la reutilización de estas dependencias o cualquier otra dependencia que crees.
Y todas estas miles de *path operations* pueden ser tan pequeñas como 3 líneas:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[30:32] *}
## Resumen { #recap }
Ahora puedes obtener el usuario actual directamente en tu *path operation function*.
Ya estamos a mitad de camino.
Solo necesitamos agregar una *path operation* para que el usuario/cliente envíe realmente el `username` y `password`.
Eso es lo que viene a continuación.
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FILE: docs/es/docs/tutorial/security/index.md
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# Seguridad { #security }
Hay muchas formas de manejar la seguridad, autenticación y autorización.
Y normalmente es un tema complejo y "difícil".
En muchos frameworks y sistemas, solo manejar la seguridad y autenticación requiere una gran cantidad de esfuerzo y código (en muchos casos puede ser el 50% o más de todo el código escrito).
**FastAPI** proporciona varias herramientas para ayudarte a manejar la **Seguridad** de manera fácil, rápida y estándar, sin tener que estudiar y aprender todas las especificaciones de seguridad.
Pero primero, vamos a revisar algunos pequeños conceptos.
## ¿Con prisa? { #in-a-hurry }
Si no te importan ninguno de estos términos y solo necesitas agregar seguridad con autenticación basada en nombre de usuario y contraseña *ahora mismo*, salta a los siguientes capítulos.
## OAuth2 { #oauth2 }
OAuth2 es una especificación que define varias maneras de manejar la autenticación y autorización.
Es una especificación bastante extensa y cubre varios casos de uso complejos.
Incluye formas de autenticarse usando un "tercero".
Eso es lo que todos los sistemas con "iniciar sesión con Facebook, Google, X (Twitter), GitHub" utilizan internamente.
### OAuth 1 { #oauth-1 }
Hubo un OAuth 1, que es muy diferente de OAuth2, y más complejo, ya que incluía especificaciones directas sobre cómo encriptar la comunicación.
No es muy popular o usado hoy en día.
OAuth2 no especifica cómo encriptar la comunicación, espera que tengas tu aplicación servida con HTTPS.
/// tip | Consejo
En la sección sobre **deployment** verás cómo configurar HTTPS de forma gratuita, usando Traefik y Let's Encrypt.
///
## OpenID Connect { #openid-connect }
OpenID Connect es otra especificación, basada en **OAuth2**.
Solo extiende OAuth2 especificando algunas cosas que son relativamente ambiguas en OAuth2, para intentar hacerla más interoperable.
Por ejemplo, el login de Google usa OpenID Connect (que internamente usa OAuth2).
Pero el login de Facebook no soporta OpenID Connect. Tiene su propia versión de OAuth2.
### OpenID (no "OpenID Connect") { #openid-not-openid-connect }
Hubo también una especificación "OpenID". Que intentaba resolver lo mismo que **OpenID Connect**, pero no estaba basada en OAuth2.
Entonces, era un sistema completo adicional.
No es muy popular o usado hoy en día.
## OpenAPI { #openapi }
OpenAPI (anteriormente conocido como Swagger) es la especificación abierta para construir APIs (ahora parte de la Linux Foundation).
**FastAPI** se basa en **OpenAPI**.
Eso es lo que hace posible tener múltiples interfaces de documentación interactiva automática, generación de código, etc.
OpenAPI tiene una forma de definir múltiples "esquemas" de seguridad.
Al usarlos, puedes aprovechar todas estas herramientas basadas en estándares, incluidos estos sistemas de documentación interactiva.
OpenAPI define los siguientes esquemas de seguridad:
* `apiKey`: una clave específica de la aplicación que puede provenir de:
* Un parámetro de query.
* Un header.
* Una cookie.
* `http`: sistemas de autenticación HTTP estándar, incluyendo:
* `bearer`: un header `Authorization` con un valor de `Bearer ` más un token. Esto se hereda de OAuth2.
* Autenticación básica HTTP.
* Digest HTTP, etc.
* `oauth2`: todas las formas de OAuth2 para manejar la seguridad (llamadas "flujos").
* Varios de estos flujos son apropiados para construir un proveedor de autenticación OAuth 2.0 (como Google, Facebook, X (Twitter), GitHub, etc.):
* `implicit`
* `clientCredentials`
* `authorizationCode`
* Pero hay un "flujo" específico que puede usarse perfectamente para manejar la autenticación directamente en la misma aplicación:
* `password`: algunos de los próximos capítulos cubrirán ejemplos de esto.
* `openIdConnect`: tiene una forma de definir cómo descubrir automáticamente los datos de autenticación OAuth2.
* Este descubrimiento automático es lo que se define en la especificación de OpenID Connect.
/// tip | Consejo
Integrar otros proveedores de autenticación/autorización como Google, Facebook, X (Twitter), GitHub, etc. también es posible y relativamente fácil.
El problema más complejo es construir un proveedor de autenticación/autorización como esos, pero **FastAPI** te da las herramientas para hacerlo fácilmente, mientras hace el trabajo pesado por ti.
///
## Utilidades de **FastAPI** { #fastapi-utilities }
FastAPI proporciona varias herramientas para cada uno de estos esquemas de seguridad en el módulo `fastapi.security` que simplifican el uso de estos mecanismos de seguridad.
En los siguientes capítulos verás cómo agregar seguridad a tu API usando esas herramientas proporcionadas por **FastAPI**.
Y también verás cómo se integra automáticamente en el sistema de documentación interactiva.
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FILE: docs/es/docs/tutorial/security/oauth2-jwt.md
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# OAuth2 con Password (y hashing), Bearer con tokens JWT { #oauth2-with-password-and-hashing-bearer-with-jwt-tokens }
Ahora que tenemos todo el flujo de seguridad, hagamos que la aplicación sea realmente segura, usando tokens JWT y hashing de contraseñas seguras.
Este código es algo que puedes usar realmente en tu aplicación, guardar los hashes de las contraseñas en tu base de datos, etc.
Vamos a empezar desde donde lo dejamos en el capítulo anterior e incrementarlo.
## Acerca de JWT { #about-jwt }
JWT significa "JSON Web Tokens".
Es un estándar para codificar un objeto JSON en un string largo y denso sin espacios. Se ve así:
```
eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJzdWIiOiIxMjM0NTY3ODkwIiwibmFtZSI6IkpvaG4gRG9lIiwiaWF0IjoxNTE2MjM5MDIyfQ.SflKxwRJSMeKKF2QT4fwpMeJf36POk6yJV_adQssw5c
```
No está encriptado, por lo que cualquiera podría recuperar la información de los contenidos.
Pero está firmado. Así que, cuando recibes un token que has emitido, puedes verificar que realmente lo emitiste.
De esta manera, puedes crear un token con una expiración de, digamos, 1 semana. Y luego, cuando el usuario regresa al día siguiente con el token, sabes que el usuario todavía está registrado en tu sistema.
Después de una semana, el token estará expirado y el usuario no estará autorizado y tendrá que iniciar sesión nuevamente para obtener un nuevo token. Y si el usuario (o un tercero) intenta modificar el token para cambiar la expiración, podrás descubrirlo, porque las firmas no coincidirían.
Si quieres jugar con tokens JWT y ver cómo funcionan, revisa [https://jwt.io](https://jwt.io/).
## Instalar `PyJWT` { #install-pyjwt }
Necesitamos instalar `PyJWT` para generar y verificar los tokens JWT en Python.
Asegúrate de crear un [entorno virtual](../../virtual-environments.md), activarlo y luego instalar `pyjwt`:
Autoriza la aplicación de la misma manera que antes.
Usando las credenciales:
Usuario: `johndoe`
Contraseña: `secret`
/// check | Revisa
Observa que en ninguna parte del código está la contraseña en texto claro "`secret`", solo tenemos la versión con hash.
///
Llama al endpoint `/users/me/`, obtendrás el response como:
```JSON
{
"username": "johndoe",
"email": "johndoe@example.com",
"full_name": "John Doe",
"disabled": false
}
```
Si abres las herramientas de desarrollador, podrías ver cómo los datos enviados solo incluyen el token, la contraseña solo se envía en la primera request para autenticar al usuario y obtener ese token de acceso, pero no después:
/// note | Nota
Observa el header `Authorization`, con un valor que comienza con `Bearer `.
///
## Uso avanzado con `scopes` { #advanced-usage-with-scopes }
OAuth2 tiene la noción de "scopes".
Puedes usarlos para agregar un conjunto específico de permisos a un token JWT.
Luego, puedes darle este token directamente a un usuario o a un tercero, para interactuar con tu API con un conjunto de restricciones.
Puedes aprender cómo usarlos y cómo están integrados en **FastAPI** más adelante en la **Guía de Usuario Avanzada**.
## Resumen { #recap }
Con lo que has visto hasta ahora, puedes configurar una aplicación **FastAPI** segura usando estándares como OAuth2 y JWT.
En casi cualquier framework el manejo de la seguridad se convierte en un tema bastante complejo rápidamente.
Muchos paquetes que lo simplifican tienen que hacer muchos compromisos con el modelo de datos, la base de datos y las funcionalidades disponibles. Y algunos de estos paquetes que simplifican las cosas demasiado en realidad tienen fallos de seguridad en el fondo.
---
**FastAPI** no hace ningún compromiso con ninguna base de datos, modelo de datos o herramienta.
Te da toda la flexibilidad para elegir aquellas que se ajusten mejor a tu proyecto.
Y puedes usar directamente muchos paquetes bien mantenidos y ampliamente usados como `pwdlib` y `PyJWT`, porque **FastAPI** no requiere mecanismos complejos para integrar paquetes externos.
Pero te proporciona las herramientas para simplificar el proceso tanto como sea posible sin comprometer la flexibilidad, la robustez o la seguridad.
Y puedes usar e implementar protocolos seguros y estándar, como OAuth2 de una manera relativamente simple.
Puedes aprender más en la **Guía de Usuario Avanzada** sobre cómo usar "scopes" de OAuth2, para un sistema de permisos más detallado, siguiendo estos mismos estándares. OAuth2 con scopes es el mecanismo utilizado por muchos grandes proveedores de autenticación, como Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter), etc. para autorizar aplicaciones de terceros para interactuar con sus APIs en nombre de sus usuarios.
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FILE: docs/es/docs/tutorial/security/simple-oauth2.md
================================================
# Simple OAuth2 con Password y Bearer { #simple-oauth2-with-password-and-bearer }
Ahora vamos a construir a partir del capítulo anterior y agregar las partes faltantes para tener un flujo de seguridad completo.
## Obtener el `username` y `password` { #get-the-username-and-password }
Vamos a usar las utilidades de seguridad de **FastAPI** para obtener el `username` y `password`.
OAuth2 especifica que cuando se utiliza el "password flow" (que estamos usando), el cliente/usuario debe enviar campos `username` y `password` como form data.
Y la especificación dice que los campos deben llamarse así. Por lo que `user-name` o `email` no funcionarían.
Pero no te preocupes, puedes mostrarlo como quieras a tus usuarios finales en el frontend.
Y tus modelos de base de datos pueden usar cualquier otro nombre que desees.
Pero para la *path operation* de inicio de sesión, necesitamos usar estos nombres para ser compatibles con la especificación (y poder, por ejemplo, utilizar el sistema de documentación integrada de la API).
La especificación también establece que el `username` y `password` deben enviarse como form data (por lo que no hay JSON aquí).
### `scope` { #scope }
La especificación también indica que el cliente puede enviar otro campo del formulario llamado "`scope`".
El nombre del campo del formulario es `scope` (en singular), pero en realidad es un string largo con "scopes" separados por espacios.
Cada "scope" es simplemente un string (sin espacios).
Normalmente se utilizan para declarar permisos de seguridad específicos, por ejemplo:
* `users:read` o `users:write` son ejemplos comunes.
* `instagram_basic` es usado por Facebook / Instagram.
* `https://www.googleapis.com/auth/drive` es usado por Google.
/// info | Información
En OAuth2 un "scope" es solo un string que declara un permiso específico requerido.
No importa si tiene otros caracteres como `:` o si es una URL.
Esos detalles son específicos de la implementación.
Para OAuth2 son solo strings.
///
## Código para obtener el `username` y `password` { #code-to-get-the-username-and-password }
Ahora vamos a usar las utilidades proporcionadas por **FastAPI** para manejar esto.
### `OAuth2PasswordRequestForm` { #oauth2passwordrequestform }
Primero, importa `OAuth2PasswordRequestForm`, y úsalo como una dependencia con `Depends` en la *path operation* para `/token`:
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[4,78] *}
`OAuth2PasswordRequestForm` es una dependencia de clase que declara un body de formulario con:
* El `username`.
* El `password`.
* Un campo opcional `scope` como un string grande, compuesto por strings separados por espacios.
* Un `grant_type` opcional.
/// tip | Consejo
La especificación de OAuth2 en realidad *requiere* un campo `grant_type` con un valor fijo de `password`, pero `OAuth2PasswordRequestForm` no lo obliga.
Si necesitas imponerlo, utiliza `OAuth2PasswordRequestFormStrict` en lugar de `OAuth2PasswordRequestForm`.
///
* Un `client_id` opcional (no lo necesitamos para nuestro ejemplo).
* Un `client_secret` opcional (no lo necesitamos para nuestro ejemplo).
/// info | Información
`OAuth2PasswordRequestForm` no es una clase especial para **FastAPI** como lo es `OAuth2PasswordBearer`.
`OAuth2PasswordBearer` hace que **FastAPI** sepa que es un esquema de seguridad. Así que se añade de esa manera a OpenAPI.
Pero `OAuth2PasswordRequestForm` es solo una dependencia de clase que podrías haber escrito tú mismo, o podrías haber declarado parámetros de `Form` directamente.
Pero como es un caso de uso común, se proporciona directamente por **FastAPI**, solo para facilitarlo.
///
### Usa el form data { #use-the-form-data }
/// tip | Consejo
La instance de la clase de dependencia `OAuth2PasswordRequestForm` no tendrá un atributo `scope` con el string largo separado por espacios, en su lugar, tendrá un atributo `scopes` con la lista real de strings para cada scope enviado.
No estamos usando `scopes` en este ejemplo, pero la funcionalidad está ahí si la necesitas.
///
Ahora, obtén los datos del usuario desde la base de datos (falsa), usando el `username` del campo del form.
Si no existe tal usuario, devolvemos un error diciendo "Incorrect username or password".
Para el error, usamos la excepción `HTTPException`:
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[3,79:81] *}
### Revisa el password { #check-the-password }
En este punto tenemos los datos del usuario de nuestra base de datos, pero no hemos revisado el password.
Primero pongamos esos datos en el modelo `UserInDB` de Pydantic.
Nunca deberías guardar passwords en texto plano, así que, usaremos el sistema de hash de passwords (falso).
Si los passwords no coinciden, devolvemos el mismo error.
#### Hashing de passwords { #password-hashing }
"Hacer hash" significa: convertir algún contenido (un password en este caso) en una secuencia de bytes (solo un string) que parece un galimatías.
Siempre que pases exactamente el mismo contenido (exactamente el mismo password) obtienes exactamente el mismo galimatías.
Pero no puedes convertir del galimatías al password.
##### Por qué usar hashing de passwords { #why-use-password-hashing }
Si tu base de datos es robada, el ladrón no tendrá los passwords en texto plano de tus usuarios, solo los hashes.
Entonces, el ladrón no podrá intentar usar esos mismos passwords en otro sistema (como muchos usuarios usan el mismo password en todas partes, esto sería peligroso).
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[82:85] *}
#### Sobre `**user_dict` { #about-user-dict }
`UserInDB(**user_dict)` significa:
*Pasa las claves y valores de `user_dict` directamente como argumentos clave-valor, equivalente a:*
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
disabled = user_dict["disabled"],
hashed_password = user_dict["hashed_password"],
)
```
/// info | Información
Para una explicación más completa de `**user_dict` revisa en [la documentación para **Extra Models**](../extra-models.md#about-user-in-dict).
///
## Devolver el token { #return-the-token }
El response del endpoint `token` debe ser un objeto JSON.
Debe tener un `token_type`. En nuestro caso, como estamos usando tokens "Bearer", el tipo de token debe ser "`bearer`".
Y debe tener un `access_token`, con un string que contenga nuestro token de acceso.
Para este ejemplo simple, vamos a ser completamente inseguros y devolver el mismo `username` como el token.
/// tip | Consejo
En el próximo capítulo, verás una implementación segura real, con hashing de passwords y tokens JWT.
Pero por ahora, enfoquémonos en los detalles específicos que necesitamos.
///
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[87] *}
/// tip | Consejo
De acuerdo con la especificación, deberías devolver un JSON con un `access_token` y un `token_type`, igual que en este ejemplo.
Esto es algo que tienes que hacer tú mismo en tu código, y asegurarte de usar esas claves JSON.
Es casi lo único que tienes que recordar hacer correctamente tú mismo, para ser compatible con las especificaciones.
Para el resto, **FastAPI** lo maneja por ti.
///
## Actualizar las dependencias { #update-the-dependencies }
Ahora vamos a actualizar nuestras dependencias.
Queremos obtener el `current_user` *solo* si este usuario está activo.
Entonces, creamos una dependencia adicional `get_current_active_user` que a su vez utiliza `get_current_user` como dependencia.
Ambas dependencias solo devolverán un error HTTP si el usuario no existe, o si está inactivo.
Así que, en nuestro endpoint, solo obtendremos un usuario si el usuario existe, fue autenticado correctamente, y está activo:
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[58:66,69:74,94] *}
/// info | Información
El header adicional `WWW-Authenticate` con el valor `Bearer` que estamos devolviendo aquí también es parte de la especificación.
Cualquier código de estado HTTP (error) 401 "UNAUTHORIZED" se supone que también debe devolver un header `WWW-Authenticate`.
En el caso de tokens bearer (nuestro caso), el valor de ese header debe ser `Bearer`.
De hecho, puedes omitir ese header extra y aún funcionaría.
Pero se proporciona aquí para cumplir con las especificaciones.
Además, podría haber herramientas que lo esperen y lo usen (ahora o en el futuro) y eso podría ser útil para ti o tus usuarios, ahora o en el futuro.
Ese es el beneficio de los estándares...
///
## Verlo en acción { #see-it-in-action }
Abre la documentación interactiva: [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs).
### Autenticar { #authenticate }
Haz clic en el botón "Authorize".
Usa las credenciales:
Usuario: `johndoe`
Contraseña: `secret`
Después de autenticarte en el sistema, lo verás así:
### Obtener tus propios datos de usuario { #get-your-own-user-data }
Ahora usa la operación `GET` con la path `/users/me`.
Obtendrás los datos de tu usuario, como:
```JSON
{
"username": "johndoe",
"email": "johndoe@example.com",
"full_name": "John Doe",
"disabled": false,
"hashed_password": "fakehashedsecret"
}
```
Si haces clic en el icono de candado y cierras sesión, y luego intentas la misma operación nuevamente, obtendrás un error HTTP 401 de:
```JSON
{
"detail": "Not authenticated"
}
```
### Usuario inactivo { #inactive-user }
Ahora prueba con un usuario inactivo, autentícate con:
Usuario: `alice`
Contraseña: `secret2`
Y trata de usar la operación `GET` con la path `/users/me`.
Obtendrás un error de "Usuario inactivo", como:
```JSON
{
"detail": "Inactive user"
}
```
## Recapitulación { #recap }
Ahora tienes las herramientas para implementar un sistema de seguridad completo basado en `username` y `password` para tu API.
Usando estas herramientas, puedes hacer que el sistema de seguridad sea compatible con cualquier base de datos y con cualquier modelo de usuario o de datos.
El único detalle que falta es que en realidad no es "seguro" aún.
En el próximo capítulo verás cómo usar un paquete de hashing de passwords seguro y tokens JWT.
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FILE: docs/es/docs/tutorial/server-sent-events.md
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# Server-Sent Events (SSE) { #server-sent-events-sse }
Puedes enviar datos en streaming al cliente usando **Server-Sent Events** (SSE).
Esto es similar a [Stream JSON Lines](stream-json-lines.md), pero usa el formato `text/event-stream`, que los navegadores soportan de forma nativa con la [`EventSource` API](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/EventSource).
/// info | Información
Añadido en FastAPI 0.135.0.
///
## ¿Qué son los Server-Sent Events? { #what-are-server-sent-events }
SSE es un estándar para hacer streaming de datos desde el servidor al cliente sobre HTTP.
Cada evento es un pequeño bloque de texto con “campos” como `data`, `event`, `id` y `retry`, separados por líneas en blanco.
Se ve así:
```
data: {"name": "Portal Gun", "price": 999.99}
data: {"name": "Plumbus", "price": 32.99}
```
SSE se usa comúnmente para streaming de chat de IA, notificaciones en vivo, logs y observabilidad, y otros casos donde el servidor envía actualizaciones al cliente.
/// tip | Consejo
Si quieres hacer streaming de datos binarios, por ejemplo video o audio, Revisa la guía avanzada: [Stream Data](../advanced/stream-data.md).
///
## Streaming de SSE con FastAPI { #stream-sse-with-fastapi }
Para hacer streaming de SSE con FastAPI, usa `yield` en tu path operation function y establece `response_class=EventSourceResponse`.
import `EventSourceResponse` de `fastapi.sse`:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[4,22] *}
Cada ítem producido con `yield` se codifica como JSON y se envía en el campo `data:` de un evento SSE.
Si declaras el tipo de retorno como `AsyncIterable[Item]`, FastAPI lo usará para **validar**, **documentar** y **serializar** los datos usando Pydantic.
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[10:12,23] *}
/// tip | Consejo
Como Pydantic lo serializará en el lado de **Rust**, obtendrás un **rendimiento** mucho mayor que si no declaras un tipo de retorno.
///
### No async *path operation functions* { #non-async-path-operation-functions }
También puedes usar funciones `def` normales (sin `async`), y usar `yield` de la misma manera.
FastAPI se asegurará de ejecutarlo correctamente para que no bloquee el event loop.
Como en este caso la función no es async, el tipo de retorno correcto sería `Iterable[Item]`:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[28:31] hl[29] *}
### Sin tipo de retorno { #no-return-type }
También puedes omitir el tipo de retorno. FastAPI usará el [`jsonable_encoder`](./encoder.md) para convertir los datos y enviarlos.
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[34:37] hl[35] *}
## `ServerSentEvent` { #serversentevent }
Si necesitas configurar campos SSE como `event`, `id`, `retry` o `comment`, puedes hacer `yield` de objetos `ServerSentEvent` en lugar de datos simples.
import `ServerSentEvent` de `fastapi.sse`:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial002_py310.py hl[4,26] *}
El campo `data` siempre se codifica como JSON. Puedes pasar cualquier valor que pueda serializarse como JSON, incluidos modelos de Pydantic.
## Datos sin procesar { #raw-data }
Si necesitas enviar datos **sin** codificarlos a JSON, usa `raw_data` en lugar de `data`.
Esto es útil para enviar texto preformateado, líneas de log, o valores especiales de "centinela" como `[DONE]`.
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial003_py310.py hl[17] *}
/// note | Nota
`data` y `raw_data` son mutuamente excluyentes. Solo puedes establecer uno de ellos en cada `ServerSentEvent`.
///
## Reanudar con `Last-Event-ID` { #resuming-with-last-event-id }
Cuando un navegador se reconecta después de una caída de la conexión, envía el último `id` recibido en el header `Last-Event-ID`.
Puedes leerlo como un parámetro de header y usarlo para reanudar el stream desde donde el cliente se quedó:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial004_py310.py hl[25,27,31] *}
## SSE con `POST` { #sse-with-post }
SSE funciona con **cualquier método HTTP**, no solo con `GET`.
Esto es útil para protocolos como [MCP](https://modelcontextprotocol.io) que hacen streaming de SSE sobre `POST`:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial005_py310.py hl[14] *}
## Detalles técnicos { #technical-details }
FastAPI implementa algunas mejores prácticas de SSE desde el primer momento.
- Enviar un comentario de **"keep alive" `ping`** cada 15 segundos cuando no ha habido ningún mensaje, para evitar que algunos proxies cierren la conexión, como se sugiere en la [Especificación HTML: Server-Sent Events](https://html.spec.whatwg.org/multipage/server-sent-events.html#authoring-notes).
- Configurar el header `Cache-Control: no-cache` para **evitar el almacenamiento en caché** del stream.
- Configurar un header especial `X-Accel-Buffering: no` para **evitar el buffering** en algunos proxies como Nginx.
No tienes que hacer nada, funciona tal cual viene. 🤓
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FILE: docs/es/docs/tutorial/sql-databases.md
================================================
# Bases de Datos SQL (Relacionales) { #sql-relational-databases }
**FastAPI** no requiere que uses una base de datos SQL (relacional). Pero puedes utilizar **cualquier base de datos** que desees.
Aquí veremos un ejemplo usando [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com/).
**SQLModel** está construido sobre [SQLAlchemy](https://www.sqlalchemy.org/) y Pydantic. Fue creado por el mismo autor de **FastAPI** para ser la combinación perfecta para aplicaciones de FastAPI que necesiten usar **bases de datos SQL**.
/// tip | Consejo
Puedes usar cualquier otro paquete de bases de datos SQL o NoSQL que quieras (en algunos casos llamadas "ORMs"), FastAPI no te obliga a usar nada. 😎
///
Como SQLModel se basa en SQLAlchemy, puedes usar fácilmente **cualquier base de datos soportada** por SQLAlchemy (lo que las hace también soportadas por SQLModel), como:
* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, etc.
En este ejemplo, usaremos **SQLite**, porque utiliza un solo archivo y Python tiene soporte integrado. Así que puedes copiar este ejemplo y ejecutarlo tal cual.
Más adelante, para tu aplicación en producción, es posible que desees usar un servidor de base de datos como **PostgreSQL**.
/// tip | Consejo
Hay un generador de proyectos oficial con **FastAPI** y **PostgreSQL** que incluye un frontend y más herramientas: [https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template](https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template)
///
Este es un tutorial muy simple y corto, si deseas aprender sobre bases de datos en general, sobre SQL o más funcionalidades avanzadas, ve a la [documentación de SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com/).
## Instalar `SQLModel` { #install-sqlmodel }
Primero, asegúrate de crear tu [entorno virtual](../virtual-environments.md), actívalo, y luego instala `sqlmodel`:
lt
* XWT
* PSGI
### L’abbr donne une expression complète et une explication { #the-abbr-gives-a-full-phrase-and-an-explanation }
* MDN
* I/O.
////
//// tab | Info
Les attributs « title » des éléments « abbr » sont traduits en suivant des consignes spécifiques.
Les traductions peuvent ajouter leurs propres éléments « abbr » que le LLM ne doit pas supprimer. Par exemple pour expliquer des mots anglais.
Voir la section `### HTML abbr elements` dans l’invite générale dans `scripts/translate.py`.
////
## Éléments HTML « dfn » { #html-dfn-elements }
* grappe
* Apprentissage profond
## Titres { #headings }
//// tab | Test
### Créer une application Web - un tutoriel { #develop-a-webapp-a-tutorial }
Bonjour.
### Annotations de type et annotations de type { #type-hints-and-annotations }
Rebonjour.
### Superclasses et sous-classes { #super-and-subclasses }
Rebonjour.
////
//// tab | Info
La seule règle stricte pour les titres est que le LLM laisse la partie hachage entre accolades inchangée, ce qui garantit que les liens ne se rompent pas.
Voir la section `### Headings` dans l’invite générale dans `scripts/translate.py`.
Pour certaines consignes spécifiques à la langue, voir par exemple la section `### Headings` dans `docs/de/llm-prompt.md`.
////
## Termes utilisés dans les documents { #terms-used-in-the-docs }
//// tab | Test
* vous
* votre
* p. ex.
* etc.
* `foo` en tant que `int`
* `bar` en tant que `str`
* `baz` en tant que `list`
* le Tutoriel - Guide utilisateur
* le Guide utilisateur avancé
* la documentation SQLModel
* la documentation de l’API
* la documentation automatique
* Data Science
* Apprentissage profond
* Apprentissage automatique
* Injection de dépendances
* authentification HTTP Basic
* HTTP Digest
* format ISO
* la norme JSON Schema
* le schéma JSON
* la définition de schéma
* Flux Password
* Mobile
* déprécié
* conçu
* invalide
* à la volée
* standard
* par défaut
* sensible à la casse
* insensible à la casse
* servir l’application
* servir la page
* l’app
* l’application
* la requête
* la réponse
* la réponse d’erreur
* le chemin d’accès
* le décorateur de chemin d’accès
* la fonction de chemin d’accès
* le corps
* le corps de la requête
* le corps de la réponse
* le corps JSON
* le corps de formulaire
* le corps de fichier
* le corps de la fonction
* le paramètre
* le paramètre de corps
* le paramètre de chemin
* le paramètre de requête
* le paramètre de cookie
* le paramètre d’en-tête
* le paramètre de formulaire
* le paramètre de fonction
* l’événement
* l’événement de démarrage
* le démarrage du serveur
* l’événement d’arrêt
* l’événement de cycle de vie
* le gestionnaire
* le gestionnaire d’événements
* le gestionnaire d’exceptions
* gérer
* le modèle
* le modèle Pydantic
* le modèle de données
* le modèle de base de données
* le modèle de formulaire
* l’objet modèle
* la classe
* la classe de base
* la classe parente
* la sous-classe
* la classe enfant
* la classe sœur
* la méthode de classe
* l’en-tête
* les en-têtes
* l’en-tête d’autorisation
* l’en-tête `Authorization`
* l’en-tête transféré
* le système d’injection de dépendances
* la dépendance
* l’élément dépendable
* le dépendant
* lié aux E/S
* lié au processeur
* concurrence
* parallélisme
* multi-traitement
* la variable d’env
* la variable d’environnement
* le `PATH`
* la variable `PATH`
* l’authentification
* le fournisseur d’authentification
* l’autorisation
* le formulaire d’autorisation
* le fournisseur d’autorisation
* l’utilisateur s’authentifie
* le système authentifie l’utilisateur
* la CLI
* l’interface en ligne de commande
* le serveur
* le client
* le fournisseur cloud
* le service cloud
* le développement
* les étapes de développement
* le dict
* le dictionnaire
* l’énumération
* l’enum
* le membre d’enum
* l’encodeur
* le décodeur
* encoder
* décoder
* l’exception
* lever
* l’expression
* l’instruction
* le frontend
* le backend
* la discussion GitHub
* le ticket GitHub
* la performance
* l’optimisation des performances
* le type de retour
* la valeur de retour
* la sécurité
* le schéma de sécurité
* la tâche
* la tâche d’arrière-plan
* la fonction de tâche
* le template
* le moteur de templates
* l’annotation de type
* l’annotation de type
* le worker du serveur
* le worker Uvicorn
* le Worker Gunicorn
* le processus worker
* la classe de worker
* la charge de travail
* le déploiement
* déployer
* le SDK
* le kit de développement logiciel
* le `APIRouter`
* le `requirements.txt`
* le jeton Bearer
* le changement majeur incompatible
* le bogue
* le bouton
* l’appelable
* le code
* le commit
* le gestionnaire de contexte
* la coroutine
* la session de base de données
* le disque
* le domaine
* le moteur
* le faux X
* la méthode HTTP GET
* l’élément
* la bibliothèque
* le cycle de vie
* le verrou
* le middleware
* l’application mobile
* le module
* le montage
* le réseau
* l’origine
* la surcharge
* le payload
* le processeur
* la propriété
* le proxy
* la pull request
* la requête
* la RAM
* la machine distante
* le code d’état
* la chaîne
* l’étiquette
* le framework Web
* le joker
* retourner
* valider
////
//// tab | Info
Il s’agit d’une liste non exhaustive et non normative de termes (principalement) techniques présents dans les documents. Elle peut aider le concepteur de l’invite à déterminer pour quels termes le LLM a besoin d’un coup de main. Par exemple, lorsqu’il continue de remplacer une bonne traduction par une traduction sous-optimale. Ou lorsqu’il a des difficultés à conjuguer/décliner un terme dans votre langue.
Voir par exemple la section `### List of English terms and their preferred German translations` dans `docs/de/llm-prompt.md`.
////
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FILE: docs/fr/docs/about/index.md
================================================
# À propos { #about }
À propos de FastAPI, de sa conception, de ses sources d'inspiration et plus encore. 🤓
================================================
FILE: docs/fr/docs/advanced/additional-responses.md
================================================
# Réponses supplémentaires dans OpenAPI { #additional-responses-in-openapi }
/// warning | Alertes
Ceci concerne un sujet plutôt avancé.
Si vous débutez avec **FastAPI**, vous n'en aurez peut-être pas besoin.
///
Vous pouvez déclarer des réponses supplémentaires, avec des codes d'état supplémentaires, des types de médias, des descriptions, etc.
Ces réponses supplémentaires seront incluses dans le schéma OpenAPI, elles apparaîtront donc également dans la documentation de l'API.
Mais pour ces réponses supplémentaires, vous devez vous assurer de renvoyer directement une `Response` comme `JSONResponse`, avec votre code HTTP et votre contenu.
## Réponse supplémentaire avec `model` { #additional-response-with-model }
Vous pouvez passer à vos décorateurs de *chemin d'accès* un paramètre `responses`.
Il prend comme valeur un `dict` dont les clés sont des codes HTTP pour chaque réponse, comme `200`, et la valeur de ces clés sont d'autres `dict` avec des informations pour chacun d'eux.
Chacun de ces `dict` de réponse peut avoir une clé `model`, contenant un modèle Pydantic, tout comme `response_model`.
**FastAPI** prendra ce modèle, générera son schéma JSON et l'inclura au bon endroit dans OpenAPI.
Par exemple, pour déclarer une autre réponse avec un code HTTP `404` et un modèle Pydantic `Message`, vous pouvez écrire :
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial001_py310.py hl[18,22] *}
/// note | Remarque
Gardez à l'esprit que vous devez renvoyer directement `JSONResponse`.
///
/// info
La clé `model` ne fait pas partie d'OpenAPI.
**FastAPI** prendra le modèle Pydantic à partir de là, générera le `JSON Schema` et le placera au bon endroit.
Le bon endroit est :
* Dans la clé `content`, qui a pour valeur un autre objet JSON (`dict`) qui contient :
* Une clé avec le type de support, par ex. `application/json`, qui contient comme valeur un autre objet JSON, qui contient :
* Une clé `schema`, qui a pour valeur le schéma JSON du modèle, voici le bon endroit.
* **FastAPI** ajoute ici une référence aux schémas JSON globaux à un autre endroit de votre OpenAPI au lieu de l'inclure directement. De cette façon, d'autres applications et clients peuvent utiliser ces schémas JSON directement, fournir de meilleurs outils de génération de code, etc.
///
Les réponses générées au format OpenAPI pour ce *chemin d'accès* seront :
```JSON hl_lines="3-12"
{
"responses": {
"404": {
"description": "Additional Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/Message"
}
}
}
},
"200": {
"description": "Successful Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/Item"
}
}
}
},
"422": {
"description": "Validation Error",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/HTTPValidationError"
}
}
}
}
}
}
```
Les schémas sont référencés à un autre endroit du modèle OpenAPI :
```JSON hl_lines="4-16"
{
"components": {
"schemas": {
"Message": {
"title": "Message",
"required": [
"message"
],
"type": "object",
"properties": {
"message": {
"title": "Message",
"type": "string"
}
}
},
"Item": {
"title": "Item",
"required": [
"id",
"value"
],
"type": "object",
"properties": {
"id": {
"title": "Id",
"type": "string"
},
"value": {
"title": "Value",
"type": "string"
}
}
},
"ValidationError": {
"title": "ValidationError",
"required": [
"loc",
"msg",
"type"
],
"type": "object",
"properties": {
"loc": {
"title": "Location",
"type": "array",
"items": {
"type": "string"
}
},
"msg": {
"title": "Message",
"type": "string"
},
"type": {
"title": "Error Type",
"type": "string"
}
}
},
"HTTPValidationError": {
"title": "HTTPValidationError",
"type": "object",
"properties": {
"detail": {
"title": "Detail",
"type": "array",
"items": {
"$ref": "#/components/schemas/ValidationError"
}
}
}
}
}
}
}
```
## Types de médias supplémentaires pour la réponse principale { #additional-media-types-for-the-main-response }
Vous pouvez utiliser ce même paramètre `responses` pour ajouter différents types de médias pour la même réponse principale.
Par exemple, vous pouvez ajouter un type de média supplémentaire `image/png`, en déclarant que votre *chemin d'accès* peut renvoyer un objet JSON (avec le type de média `application/json`) ou une image PNG :
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial002_py310.py hl[17:22,26] *}
/// note | Remarque
Notez que vous devez retourner l'image en utilisant directement un `FileResponse`.
///
/// info
À moins que vous ne spécifiiez explicitement un type de média différent dans votre paramètre `responses`, FastAPI supposera que la réponse a le même type de média que la classe de réponse principale (par défaut `application/json`).
Mais si vous avez spécifié une classe de réponse personnalisée avec `None` comme type de média, FastAPI utilisera `application/json` pour toute réponse supplémentaire associée à un modèle.
///
## Combiner les informations { #combining-information }
Vous pouvez également combiner des informations de réponse provenant de plusieurs endroits, y compris les paramètres `response_model`, `status_code` et `responses`.
Vous pouvez déclarer un `response_model`, en utilisant le code HTTP par défaut `200` (ou un code personnalisé si vous en avez besoin), puis déclarer des informations supplémentaires pour cette même réponse dans `responses`, directement dans le schéma OpenAPI.
**FastAPI** conservera les informations supplémentaires des `responses` et les combinera avec le schéma JSON de votre modèle.
Par exemple, vous pouvez déclarer une réponse avec un code HTTP `404` qui utilise un modèle Pydantic et a une `description` personnalisée.
Et une réponse avec un code HTTP `200` qui utilise votre `response_model`, mais inclut un `example` personnalisé :
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial003_py310.py hl[20:31] *}
Tout sera combiné et inclus dans votre OpenAPI, et affiché dans la documentation de l'API :
## Combinez les réponses prédéfinies et les réponses personnalisées { #combine-predefined-responses-and-custom-ones }
Vous voulez peut-être avoir des réponses prédéfinies qui s'appliquent à de nombreux *chemins d'accès*, mais vous souhaitez les combiner avec des réponses personnalisées nécessaires à chaque *chemin d'accès*.
Dans ces cas, vous pouvez utiliser la technique Python « unpacking » d'un `dict` avec `**dict_to_unpack` :
```Python
old_dict = {
"old key": "old value",
"second old key": "second old value",
}
new_dict = {**old_dict, "new key": "new value"}
```
Ici, `new_dict` contiendra toutes les paires clé-valeur de `old_dict` plus la nouvelle paire clé-valeur :
```Python
{
"old key": "old value",
"second old key": "second old value",
"new key": "new value",
}
```
Vous pouvez utiliser cette technique pour réutiliser certaines réponses prédéfinies dans vos *chemins d'accès* et les combiner avec des réponses personnalisées supplémentaires.
Par exemple:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial004_py310.py hl[11:15,24] *}
## Plus d'informations sur les réponses OpenAPI { #more-information-about-openapi-responses }
Pour voir exactement ce que vous pouvez inclure dans les réponses, vous pouvez consulter ces sections dans la spécification OpenAPI :
* [Objet Responses de OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md#responses-object), il inclut le `Response Object`.
* [Objet Response de OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md#response-object), vous pouvez inclure n'importe quoi directement dans chaque réponse à l'intérieur de votre paramètre `responses`. Y compris `description`, `headers`, `content` (à l'intérieur de cela, vous déclarez différents types de médias et schémas JSON) et `links`.
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FILE: docs/fr/docs/advanced/additional-status-codes.md
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# Codes HTTP supplémentaires { #additional-status-codes }
Par défaut, **FastAPI** renverra les réponses à l'aide d'une structure de données `JSONResponse`, en plaçant la réponse de votre *chemin d'accès* à l'intérieur de cette `JSONResponse`.
Il utilisera le code HTTP par défaut ou celui que vous avez défini dans votre *chemin d'accès*.
## Codes HTTP supplémentaires { #additional-status-codes_1 }
Si vous souhaitez renvoyer des codes HTTP supplémentaires en plus du code principal, vous pouvez le faire en renvoyant directement une `Response`, comme une `JSONResponse`, et en définissant directement le code HTTP supplémentaire.
Par exemple, disons que vous voulez avoir un *chemin d'accès* qui permet de mettre à jour les éléments et renvoie les codes HTTP 200 « OK » en cas de succès.
Mais vous voulez aussi qu'il accepte de nouveaux éléments. Et lorsque les éléments n'existaient pas auparavant, il les crée et renvoie un code HTTP de 201 « Créé ».
Pour y parvenir, importez `JSONResponse` et renvoyez-y directement votre contenu, en définissant le `status_code` que vous souhaitez :
{* ../../docs_src/additional_status_codes/tutorial001_an_py310.py hl[4,25] *}
/// warning | Alertes
Lorsque vous renvoyez une `Response` directement, comme dans l'exemple ci-dessus, elle sera renvoyée directement.
Elle ne sera pas sérialisée avec un modèle, etc.
Vous devez vous assurer qu'elle contient les données souhaitées et que les valeurs sont dans un format JSON valide (si vous utilisez une `JSONResponse`).
///
/// note | Détails techniques
Vous pouvez également utiliser `from starlette.responses import JSONResponse`.
Par commodité pour vous, le développeur, **FastAPI** fournit les mêmes `starlette.responses` sous la forme de `fastapi.responses`. Mais la plupart des réponses disponibles proviennent directement de Starlette. Il en est de même avec `status`.
///
## Documents OpenAPI et API { #openapi-and-api-docs }
Si vous renvoyez directement des codes HTTP et des réponses supplémentaires, ils ne seront pas inclus dans le schéma OpenAPI (les documents de l'API), car FastAPI n'a aucun moyen de savoir à l'avance ce que vous allez renvoyer.
Mais vous pouvez documenter cela dans votre code, en utilisant : [Réponses supplémentaires](additional-responses.md).
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FILE: docs/fr/docs/advanced/advanced-dependencies.md
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# Dépendances avancées { #advanced-dependencies }
## Dépendances paramétrées { #parameterized-dependencies }
Toutes les dépendances que nous avons vues étaient des fonctions ou des classes fixes.
Mais il peut y avoir des cas où vous souhaitez pouvoir définir des paramètres sur la dépendance, sans devoir déclarer de nombreuses fonctions ou classes différentes.
Imaginons que nous voulions avoir une dépendance qui vérifie si le paramètre de requête `q` contient un contenu fixe.
Mais nous voulons pouvoir paramétrer ce contenu fixe.
## Une instance « callable » { #a-callable-instance }
En Python, il existe un moyen de rendre une instance de classe « callable ».
Pas la classe elle‑même (qui est déjà un callable), mais une instance de cette classe.
Pour cela, nous déclarons une méthode `__call__` :
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[12] *}
Dans ce cas, ce `__call__` est ce que **FastAPI** utilisera pour détecter des paramètres supplémentaires et des sous‑dépendances, et c’est ce qui sera appelé pour transmettre ensuite une valeur au paramètre dans votre *fonction de chemin d'accès*.
## Paramétrer l'instance { #parameterize-the-instance }
Et maintenant, nous pouvons utiliser `__init__` pour déclarer les paramètres de l’instance, que nous utiliserons pour « paramétrer » la dépendance :
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[9] *}
Dans ce cas, **FastAPI** n’accèdera pas à `__init__` et ne s’en souciera pas ; nous l’utiliserons directement dans notre code.
## Créer une instance { #create-an-instance }
Nous pouvons créer une instance de cette classe avec :
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[18] *}
Et de cette façon, nous pouvons « paramétrer » notre dépendance, qui contient maintenant « bar », en tant qu’attribut `checker.fixed_content`.
## Utiliser l'instance comme dépendance { #use-the-instance-as-a-dependency }
Ensuite, nous pourrions utiliser ce `checker` dans un `Depends(checker)`, au lieu de `Depends(FixedContentQueryChecker)`, car la dépendance est l’instance, `checker`, et non la classe elle‑même.
Et lors de la résolution de la dépendance, **FastAPI** appellera ce `checker` comme ceci :
```Python
checker(q="somequery")
```
... et passera ce que cela renvoie comme valeur de la dépendance à notre *fonction de chemin d'accès*, en tant que paramètre `fixed_content_included` :
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[22] *}
/// tip | Astuce
Tout cela peut sembler artificiel. Et il n’est peut‑être pas encore très clair en quoi c’est utile.
Ces exemples sont volontairement simples, mais ils montrent comment tout cela fonctionne.
Dans les chapitres sur la sécurité, il existe des fonctions utilitaires implémentées de la même manière.
Si vous avez compris tout cela, vous savez déjà comment ces outils utilitaires pour la sécurité fonctionnent en interne.
///
## Dépendances avec `yield`, `HTTPException`, `except` et tâches d'arrière‑plan { #dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks }
/// warning | Alertes
Vous n’avez très probablement pas besoin de ces détails techniques.
Ces détails sont utiles principalement si vous aviez une application FastAPI antérieure à la version 0.121.0 et que vous rencontrez des problèmes avec des dépendances utilisant `yield`.
///
Les dépendances avec `yield` ont évolué au fil du temps pour couvrir différents cas d’utilisation et corriger certains problèmes ; voici un résumé de ce qui a changé.
### Dépendances avec `yield` et `scope` { #dependencies-with-yield-and-scope }
Dans la version 0.121.0, **FastAPI** a ajouté la prise en charge de `Depends(scope="function")` pour les dépendances avec `yield`.
Avec `Depends(scope="function")`, le code d’arrêt après `yield` s’exécute immédiatement après la fin de la *fonction de chemin d'accès*, avant que la réponse ne soit renvoyée au client.
Et lorsque vous utilisez `Depends(scope="request")` (valeur par défaut), le code d’arrêt après `yield` s’exécute après l’envoi de la réponse.
Vous pouvez en lire davantage dans les documents pour [Dépendances avec `yield` - Sortie anticipée et `scope`](../tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md#early-exit-and-scope).
### Dépendances avec `yield` et `StreamingResponse`, Détails techniques { #dependencies-with-yield-and-streamingresponse-technical-details }
Avant FastAPI 0.118.0, si vous utilisiez une dépendance avec `yield`, elle exécutait le code d’arrêt après que la *fonction de chemin d'accès* a retourné, mais juste avant d’envoyer la réponse.
L’objectif était d’éviter de conserver des ressources plus longtemps que nécessaire pendant que la réponse transitait sur le réseau.
Ce changement impliquait aussi que si vous retourniez une `StreamingResponse`, le code d’arrêt de la dépendance avec `yield` aurait déjà été exécuté.
Par exemple, si vous aviez une session de base de données dans une dépendance avec `yield`, la `StreamingResponse` ne pourrait pas utiliser cette session pendant le streaming des données, car la session aurait déjà été fermée dans le code d’arrêt après `yield`.
Ce comportement a été annulé en 0.118.0, afin que le code d’arrêt après `yield` s’exécute après l’envoi de la réponse.
/// info
Comme vous le verrez ci‑dessous, c’est très similaire au comportement avant la version 0.106.0, mais avec plusieurs améliorations et corrections de bogues pour des cas limites.
///
#### Cas d’utilisation avec sortie anticipée du code { #use-cases-with-early-exit-code }
Il existe certains cas d’utilisation avec des conditions spécifiques qui pourraient bénéficier de l’ancien comportement, où le code d’arrêt des dépendances avec `yield` s’exécute avant l’envoi de la réponse.
Par exemple, imaginez que vous ayez du code qui utilise une session de base de données dans une dépendance avec `yield` uniquement pour vérifier un utilisateur, mais que la session de base de données ne soit plus jamais utilisée dans la *fonction de chemin d'accès*, seulement dans la dépendance, et que la réponse mette longtemps à être envoyée, comme une `StreamingResponse` qui envoie les données lentement mais qui, pour une raison quelconque, n’utilise pas la base de données.
Dans ce cas, la session de base de données serait conservée jusqu’à la fin de l’envoi de la réponse, mais si vous ne l’utilisez pas, il ne serait pas nécessaire de la conserver.
Voici à quoi cela pourrait ressembler :
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py *}
Le code d’arrêt, la fermeture automatique de la `Session` dans :
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[19:21] *}
... serait exécuté après que la réponse a fini d’envoyer les données lentes :
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[30:38] hl[31:33] *}
Mais comme `generate_stream()` n’utilise pas la session de base de données, il n’est pas vraiment nécessaire de garder la session ouverte pendant l’envoi de la réponse.
Si vous avez ce cas d’utilisation spécifique avec SQLModel (ou SQLAlchemy), vous pouvez fermer explicitement la session dès que vous n’en avez plus besoin :
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial014_an_py310.py ln[24:28] hl[28] *}
De cette manière, la session libérera la connexion à la base de données, afin que d’autres requêtes puissent l’utiliser.
Si vous avez un autre cas d’utilisation qui nécessite une sortie anticipée depuis une dépendance avec `yield`, veuillez créer une [Question de discussion GitHub](https://github.com/fastapi/fastapi/discussions/new?category=questions) avec votre cas spécifique et pourquoi vous bénéficieriez d’une fermeture anticipée pour les dépendances avec `yield`.
S’il existe des cas d’utilisation convaincants pour une fermeture anticipée dans les dépendances avec `yield`, j’envisagerai d’ajouter une nouvelle façon d’y opter.
### Dépendances avec `yield` et `except`, Détails techniques { #dependencies-with-yield-and-except-technical-details }
Avant FastAPI 0.110.0, si vous utilisiez une dépendance avec `yield`, puis capturiez une exception avec `except` dans cette dépendance, et que vous ne relanciez pas l’exception, l’exception était automatiquement levée/transmise à tout gestionnaire d’exceptions ou au gestionnaire d’erreur interne du serveur.
Cela a été modifié dans la version 0.110.0 pour corriger une consommation de mémoire non gérée due aux exceptions transmises sans gestionnaire (erreurs internes du serveur), et pour rendre le comportement cohérent avec celui du code Python classique.
### Tâches d'arrière‑plan et dépendances avec `yield`, Détails techniques { #background-tasks-and-dependencies-with-yield-technical-details }
Avant FastAPI 0.106.0, lever des exceptions après `yield` n’était pas possible, le code d’arrêt dans les dépendances avec `yield` s’exécutait après l’envoi de la réponse, donc les [Gestionnaires d'exceptions](../tutorial/handling-errors.md#install-custom-exception-handlers) avaient déjà été exécutés.
Cela avait été conçu ainsi principalement pour permettre d’utiliser les mêmes objets « générés par yield » par les dépendances à l’intérieur de tâches d’arrière‑plan, car le code d’arrêt s’exécutait après la fin des tâches d’arrière‑plan.
Cela a été modifié dans FastAPI 0.106.0 afin de ne pas conserver des ressources pendant l’attente de la transmission de la réponse sur le réseau.
/// tip | Astuce
De plus, une tâche d’arrière‑plan est normalement un ensemble de logique indépendant qui devrait être géré séparément, avec ses propres ressources (par ex. sa propre connexion à la base de données).
Ainsi, vous aurez probablement un code plus propre.
///
Si vous comptiez sur ce comportement, vous devez désormais créer les ressources pour les tâches d’arrière‑plan à l’intérieur de la tâche elle‑même, et n’utiliser en interne que des données qui ne dépendent pas des ressources des dépendances avec `yield`.
Par exemple, au lieu d’utiliser la même session de base de données, vous créeriez une nouvelle session de base de données à l’intérieur de la tâche d’arrière‑plan, et vous obtiendriez les objets depuis la base de données en utilisant cette nouvelle session. Puis, au lieu de passer l’objet obtenu depuis la base de données en paramètre à la fonction de tâche d’arrière‑plan, vous passeriez l’identifiant (ID) de cet objet et vous obtiendriez à nouveau l’objet à l’intérieur de la fonction de la tâche d’arrière‑plan.
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FILE: docs/fr/docs/advanced/advanced-python-types.md
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# Types Python avancés { #advanced-python-types }
Voici quelques idées supplémentaires qui peuvent être utiles lorsque vous travaillez avec les types Python.
## Utiliser `Union` ou `Optional` { #using-union-or-optional }
Si votre code ne peut pas utiliser `|` pour une raison quelconque, par exemple si ce n'est pas dans une annotation de type mais dans quelque chose comme `response_model=`, au lieu d'utiliser la barre verticale (`|`) vous pouvez utiliser `Union` de `typing`.
Par exemple, vous pourriez déclarer que quelque chose peut être un `str` ou `None` :
```python
from typing import Union
def say_hi(name: Union[str, None]):
print(f"Hi {name}!")
```
`typing` propose également un raccourci pour déclarer que quelque chose peut être `None`, avec `Optional`.
Voici un conseil issu de mon point de vue très subjectif :
- 🚨 Évitez d'utiliser `Optional[SomeType]`
- À la place ✨ **utilisez `Union[SomeType, None]`** ✨.
Les deux sont équivalents et, en interne, identiques, mais je recommande `Union` plutôt que `Optional` parce que le mot « optional » semble impliquer que la valeur est facultative, alors qu'il signifie en réalité « elle peut être `None` », même si elle n'est pas facultative et reste requise.
Je pense que `Union[SomeType, None]` est plus explicite quant à sa signification.
Il ne s'agit que des mots et des noms. Mais ces mots peuvent influencer la manière dont vous et vos coéquipiers pensez au code.
À titre d'exemple, prenons cette fonction :
```python
from typing import Optional
def say_hi(name: Optional[str]):
print(f"Hey {name}!")
```
Le paramètre `name` est défini comme `Optional[str]`, mais il n'est pas facultatif, vous ne pouvez pas appeler la fonction sans le paramètre :
```Python
say_hi() # Oh non, cela lève une erreur ! 😱
```
Le paramètre `name` est toujours requis (pas facultatif) car il n'a pas de valeur par défaut. En revanche, `name` accepte `None` comme valeur :
```Python
say_hi(name=None) # Ceci fonctionne, None est valide 🎉
```
La bonne nouvelle, c'est que, dans la plupart des cas, vous pourrez simplement utiliser `|` pour définir des unions de types :
```python
def say_hi(name: str | None):
print(f"Hey {name}!")
```
Ainsi, normalement, vous n'avez pas à vous préoccuper de noms comme `Optional` et `Union`. 😎
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FILE: docs/fr/docs/advanced/async-tests.md
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# Tests asynchrones { #async-tests }
Vous avez déjà vu comment tester vos applications **FastAPI** en utilisant le `TestClient` fourni. Jusqu'à présent, vous n'avez vu que comment écrire des tests synchrones, sans utiliser de fonctions `async`.
Pouvoir utiliser des fonctions asynchrones dans vos tests peut être utile, par exemple lorsque vous interrogez votre base de données de manière asynchrone. Imaginez que vous vouliez tester l'envoi de requêtes à votre application FastAPI puis vérifier que votre backend a bien écrit les bonnes données dans la base, tout en utilisant une bibliothèque de base de données asynchrone.
Voyons comment procéder.
## pytest.mark.anyio { #pytest-mark-anyio }
Si nous voulons appeler des fonctions asynchrones dans nos tests, nos fonctions de test doivent être asynchrones. AnyIO fournit un plug-in pratique qui nous permet d'indiquer que certaines fonctions de test doivent être appelées de manière asynchrone.
## HTTPX { #httpx }
Même si votre application **FastAPI** utilise des fonctions `def` normales au lieu de `async def`, c'est toujours une application `async` en interne.
Le `TestClient` fait un peu de magie pour appeler l'application FastAPI asynchrone depuis vos fonctions de test `def` normales, en utilisant pytest standard. Mais cette magie ne fonctionne plus lorsque nous l'utilisons dans des fonctions asynchrones. En exécutant nos tests de manière asynchrone, nous ne pouvons plus utiliser le `TestClient` dans nos fonctions de test.
Le `TestClient` est basé sur [HTTPX](https://www.python-httpx.org) et, heureusement, nous pouvons l'utiliser directement pour tester l'API.
## Exemple { #example }
Pour un exemple simple, considérons une structure de fichiers similaire à celle décrite dans [Applications plus grandes](../tutorial/bigger-applications.md) et [Tests](../tutorial/testing.md) :
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ └── test_main.py
```
Le fichier `main.py` contiendrait :
{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/main.py *}
Le fichier `test_main.py` contiendrait les tests pour `main.py`, il pourrait maintenant ressembler à ceci :
{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/test_main.py *}
## Exécuter { #run-it }
Vous pouvez lancer vos tests comme d'habitude via :
Mais si nous accédons à l'interface de documents à l'URL « officielle » en utilisant le proxy avec le port `9999`, à `/api/v1/docs`, cela fonctionne correctement ! 🎉
Vous pouvez le vérifier sur [http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs](http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs) :
Exactement comme nous le voulions. ✔️
C'est parce que FastAPI utilise ce `root_path` pour créer le `server` par défaut dans OpenAPI avec l'URL fournie par `root_path`.
## Serveurs supplémentaires { #additional-servers }
/// warning | Alertes
Ceci est un cas d'utilisation plus avancé. N'hésitez pas à l'ignorer.
///
Par défaut, **FastAPI** créera un `server` dans le schéma OpenAPI avec l'URL correspondant au `root_path`.
Mais vous pouvez aussi fournir d'autres `servers` alternatifs, par exemple si vous voulez que la même interface de documents interagisse avec un environnement de staging et un environnement de production.
Si vous passez une liste personnalisée de `servers` et qu'il y a un `root_path` (parce que votre API vit derrière un proxy), **FastAPI** insérera un « server » avec ce `root_path` au début de la liste.
Par exemple :
{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial003_py310.py hl[4:7] *}
Générera un schéma OpenAPI comme :
```JSON hl_lines="5-7"
{
"openapi": "3.1.0",
// Plus d'éléments ici
"servers": [
{
"url": "/api/v1"
},
{
"url": "https://stag.example.com",
"description": "Staging environment"
},
{
"url": "https://prod.example.com",
"description": "Production environment"
}
],
"paths": {
// Plus d'éléments ici
}
}
```
/// tip | Astuce
Remarquez le serveur généré automatiquement avec une valeur `url` de `/api/v1`, repris depuis le `root_path`.
///
Dans l'interface de documents sur [http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs](http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs), cela ressemblera à ceci :
/// tip | Astuce
L'interface de documents interagit avec le serveur que vous sélectionnez.
///
/// note | Détails techniques
La propriété `servers` dans la spécification OpenAPI est facultative.
Si vous ne spécifiez pas le paramètre `servers` et que `root_path` est égal à `/`, la propriété `servers` dans le schéma OpenAPI généré sera entièrement omise par défaut, ce qui équivaut à un seul serveur avec une valeur `url` de `/`.
///
### Désactiver le serveur automatique issu de `root_path` { #disable-automatic-server-from-root-path }
Si vous ne voulez pas que **FastAPI** inclue un serveur automatique utilisant le `root_path`, vous pouvez utiliser le paramètre `root_path_in_servers=False` :
{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial004_py310.py hl[9] *}
et il ne l'inclura alors pas dans le schéma OpenAPI.
## Monter une sous-application { #mounting-a-sub-application }
Si vous avez besoin de monter une sous‑application (comme décrit dans [Sous‑applications - montages](sub-applications.md)) tout en utilisant un proxy avec `root_path`, vous pouvez le faire normalement, comme vous vous y attendez.
FastAPI utilisera intelligemment le `root_path` en interne, donc cela fonctionnera simplement. ✨
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FILE: docs/fr/docs/advanced/custom-response.md
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# Réponse personnalisée - HTML, flux, fichier, autres { #custom-response-html-stream-file-others }
Par défaut, **FastAPI** renvoie des réponses JSON.
Vous pouvez le remplacer en renvoyant une `Response` directement comme vu dans [Renvoyer une Response directement](response-directly.md).
Mais si vous renvoyez directement une `Response` (ou n'importe quelle sous-classe, comme `JSONResponse`), les données ne seront pas automatiquement converties (même si vous déclarez un `response_model`), et la documentation ne sera pas générée automatiquement (par exemple, l'inclusion du « media type », dans l'en-tête HTTP `Content-Type` comme partie de l'OpenAPI généré).
Vous pouvez aussi déclarer la `Response` que vous voulez utiliser (par ex. toute sous-classe de `Response`), dans le décorateur de *chemin d'accès* en utilisant le paramètre `response_class`.
Le contenu que vous renvoyez depuis votre *fonction de chemin d'accès* sera placé à l'intérieur de cette `Response`.
/// note | Remarque
Si vous utilisez une classe de réponse sans media type, FastAPI s'attendra à ce que votre réponse n'ait pas de contenu ; il ne documentera donc pas le format de la réponse dans la documentation OpenAPI générée.
///
## Réponses JSON { #json-responses }
Par défaut, FastAPI renvoie des réponses JSON.
Si vous déclarez un [Modèle de réponse](../tutorial/response-model.md), FastAPI l'utilisera pour sérialiser les données en JSON, en utilisant Pydantic.
Si vous ne déclarez pas de modèle de réponse, FastAPI utilisera le `jsonable_encoder` expliqué dans [Encodeur compatible JSON](../tutorial/encoder.md) et le placera dans une `JSONResponse`.
Si vous déclarez une `response_class` avec un media type JSON (`application/json`), comme c'est le cas avec `JSONResponse`, les données que vous renvoyez seront automatiquement converties (et filtrées) avec tout `response_model` Pydantic que vous avez déclaré dans le décorateur de *chemin d'accès*. Mais les données ne seront pas sérialisées en octets JSON avec Pydantic, elles seront converties avec le `jsonable_encoder` puis passées à la classe `JSONResponse`, qui les sérialisera en octets en utilisant la bibliothèque JSON standard de Python.
### Performance JSON { #json-performance }
En bref, si vous voulez la performance maximale, utilisez un [Modèle de réponse](../tutorial/response-model.md) et ne déclarez pas de `response_class` dans le décorateur de *chemin d'accès*.
{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py ln[15:17] hl[16] *}
## Réponse HTML { #html-response }
Pour renvoyer une réponse avec du HTML directement depuis **FastAPI**, utilisez `HTMLResponse`.
- Importez `HTMLResponse`.
- Passez `HTMLResponse` comme paramètre `response_class` de votre *décorateur de chemin d'accès*.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial002_py310.py hl[2,7] *}
/// info
Le paramètre `response_class` sera aussi utilisé pour définir le « media type » de la réponse.
Dans ce cas, l'en-tête HTTP `Content-Type` sera défini à `text/html`.
Et il sera documenté comme tel dans OpenAPI.
///
### Renvoyer une `Response` { #return-a-response }
Comme vu dans [Renvoyer une Response directement](response-directly.md), vous pouvez aussi remplacer la réponse directement dans votre *chemin d'accès*, en la renvoyant.
Le même exemple ci-dessus, renvoyant une `HTMLResponse`, pourrait ressembler à :
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial003_py310.py hl[2,7,19] *}
/// warning | Alertes
Une `Response` renvoyée directement par votre *fonction de chemin d'accès* ne sera pas documentée dans OpenAPI (par exemple, le `Content-Type` ne sera pas documenté) et ne sera pas visible dans les documents interactifs automatiques.
///
/// info
Bien sûr, l'en-tête `Content-Type` réel, le code d'état, etc., proviendront de l'objet `Response` que vous avez renvoyé.
///
### Documenter dans OpenAPI et remplacer `Response` { #document-in-openapi-and-override-response }
Si vous voulez remplacer la réponse depuis l'intérieur de la fonction mais en même temps documenter le « media type » dans OpenAPI, vous pouvez utiliser le paramètre `response_class` ET renvoyer un objet `Response`.
`response_class` sera alors utilisé uniquement pour documenter l’*opération de chemin d'accès* OpenAPI, mais votre `Response` sera utilisée telle quelle.
#### Renvoyer directement une `HTMLResponse` { #return-an-htmlresponse-directly }
Par exemple, cela pourrait être quelque chose comme :
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial004_py310.py hl[7,21,23] *}
Dans cet exemple, la fonction `generate_html_response()` génère déjà et renvoie une `Response` au lieu de renvoyer le HTML dans une `str`.
En renvoyant le résultat de l'appel à `generate_html_response()`, vous renvoyez déjà une `Response` qui remplacera le comportement par défaut de **FastAPI**.
Mais comme vous avez aussi passé `HTMLResponse` dans `response_class`, **FastAPI** saura comment la documenter dans OpenAPI et les documents interactifs comme HTML avec `text/html` :
## Réponses disponibles { #available-responses }
Voici certaines des réponses disponibles.
Gardez à l'esprit que vous pouvez utiliser `Response` pour renvoyer autre chose, ou même créer une sous-classe personnalisée.
/// note | Détails techniques
Vous pourriez aussi utiliser `from starlette.responses import HTMLResponse`.
**FastAPI** fournit les mêmes `starlette.responses` sous `fastapi.responses` simplement pour votre confort de développement. Mais la plupart des réponses disponibles viennent directement de Starlette.
///
### `Response` { #response }
La classe principale `Response`, toutes les autres réponses en héritent.
Vous pouvez la renvoyer directement.
Elle accepte les paramètres suivants :
- `content` - Une `str` ou des `bytes`.
- `status_code` - Un code d'état HTTP de type `int`.
- `headers` - Un `dict` de chaînes.
- `media_type` - Une `str` donnant le media type. Par exemple « text/html ».
FastAPI (en fait Starlette) inclura automatiquement un en-tête Content-Length. Il inclura aussi un en-tête Content-Type, basé sur `media_type` et en ajoutant un charset pour les types textuels.
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}
### `HTMLResponse` { #htmlresponse }
Prend du texte ou des octets et renvoie une réponse HTML, comme vous l'avez vu ci-dessus.
### `PlainTextResponse` { #plaintextresponse }
Prend du texte ou des octets et renvoie une réponse en texte brut.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial005_py310.py hl[2,7,9] *}
### `JSONResponse` { #jsonresponse }
Prend des données et renvoie une réponse encodée en `application/json`.
C'est la réponse par défaut utilisée dans **FastAPI**, comme vous l'avez lu ci-dessus.
/// note | Détails techniques
Mais si vous déclarez un modèle de réponse ou un type de retour, il sera utilisé directement pour sérialiser les données en JSON, et une réponse avec le bon media type pour JSON sera renvoyée directement, sans utiliser la classe `JSONResponse`.
C'est la manière idéale d'obtenir la meilleure performance.
///
### `RedirectResponse` { #redirectresponse }
Renvoie une redirection HTTP. Utilise par défaut un code d'état 307 (Temporary Redirect).
Vous pouvez renvoyer directement une `RedirectResponse` :
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006_py310.py hl[2,9] *}
---
Ou vous pouvez l'utiliser dans le paramètre `response_class` :
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006b_py310.py hl[2,7,9] *}
Si vous faites cela, vous pouvez alors renvoyer directement l'URL depuis votre *fonction de chemin d'accès*.
Dans ce cas, le `status_code` utilisé sera celui par défaut pour `RedirectResponse`, c'est-à-dire `307`.
---
Vous pouvez aussi utiliser le paramètre `status_code` combiné avec le paramètre `response_class` :
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006c_py310.py hl[2,7,9] *}
### `StreamingResponse` { #streamingresponse }
Prend un générateur async ou un générateur/itérateur normal (une fonction avec `yield`) et diffuse le corps de la réponse.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial007_py310.py hl[3,16] *}
/// note | Détails techniques
Une tâche `async` ne peut être annulée que lorsqu'elle atteint un `await`. S'il n'y a pas de `await`, le générateur (fonction avec `yield`) ne peut pas être annulé correctement et peut continuer à s'exécuter même après la demande d'annulation.
Comme ce petit exemple n'a besoin d'aucune instruction `await`, nous ajoutons un `await anyio.sleep(0)` pour donner une chance à la boucle d'événements de gérer l'annulation.
Cela serait encore plus important avec des flux volumineux ou infinis.
///
/// tip | Astuce
Au lieu de renvoyer une `StreamingResponse` directement, vous devriez probablement suivre le style de [Diffuser des données](./stream-data.md), c'est beaucoup plus pratique et gère l'annulation en arrière-plan pour vous.
Si vous diffusez des JSON Lines, suivez le didacticiel [Diffuser des JSON Lines](../tutorial/stream-json-lines.md).
///
### `FileResponse` { #fileresponse }
Diffuse de façon asynchrone un fichier comme réponse.
Prend un ensemble de paramètres différent à l'instanciation par rapport aux autres types de réponse :
- `path` - Le chemin du fichier à diffuser.
- `headers` - D'éventuels en-têtes personnalisés à inclure, sous forme de dictionnaire.
- `media_type` - Une chaîne donnant le media type. Si non défini, le nom du fichier ou le chemin sera utilisé pour en déduire un media type.
- `filename` - Si défini, sera inclus dans l'en-tête `Content-Disposition` de la réponse.
Les réponses de type fichier incluront les en-têtes appropriés `Content-Length`, `Last-Modified` et `ETag`.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009_py310.py hl[2,10] *}
Vous pouvez aussi utiliser le paramètre `response_class` :
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009b_py310.py hl[2,8,10] *}
Dans ce cas, vous pouvez renvoyer directement le chemin du fichier depuis votre *fonction de chemin d'accès*.
## Classe de réponse personnalisée { #custom-response-class }
Vous pouvez créer votre propre classe de réponse personnalisée, héritant de `Response`, et l'utiliser.
Par exemple, disons que vous voulez utiliser [`orjson`](https://github.com/ijl/orjson) avec certains réglages.
Disons que vous voulez renvoyer du JSON indenté et formaté, donc vous voulez utiliser l'option orjson `orjson.OPT_INDENT_2`.
Vous pourriez créer une `CustomORJSONResponse`. L'essentiel est de créer une méthode `Response.render(content)` qui renvoie le contenu en `bytes` :
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009c_py310.py hl[9:14,17] *}
Maintenant, au lieu de renvoyer :
```json
{"message": "Hello World"}
```
... cette réponse renverra :
```json
{
"message": "Hello World"
}
```
Bien sûr, vous trouverez probablement des moyens bien meilleurs de tirer parti de cela que de formater du JSON. 😉
### `orjson` ou Modèle de réponse { #orjson-or-response-model }
Si ce que vous recherchez est la performance, vous aurez probablement de meilleurs résultats en utilisant un [Modèle de réponse](../tutorial/response-model.md) qu'une réponse `orjson`.
Avec un modèle de réponse, FastAPI utilisera Pydantic pour sérialiser les données en JSON, sans étapes intermédiaires, comme la conversion avec `jsonable_encoder`, qui se produirait dans tout autre cas.
Et en interne, Pydantic utilise les mêmes mécanismes Rust sous-jacents que `orjson` pour sérialiser en JSON, vous obtiendrez donc déjà la meilleure performance avec un modèle de réponse.
## Classe de réponse par défaut { #default-response-class }
Lors de la création d'une instance de classe **FastAPI** ou d'un `APIRouter`, vous pouvez spécifier quelle classe de réponse utiliser par défaut.
Le paramètre qui le définit est `default_response_class`.
Dans l'exemple ci-dessous, **FastAPI** utilisera `HTMLResponse` par défaut, dans tous les *chemins d'accès*, au lieu de JSON.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial010_py310.py hl[2,4] *}
/// tip | Astuce
Vous pouvez toujours remplacer `response_class` dans les *chemins d'accès* comme auparavant.
///
## Documentation supplémentaire { #additional-documentation }
Vous pouvez aussi déclarer le media type et de nombreux autres détails dans OpenAPI en utilisant `responses` : [Réponses supplémentaires dans OpenAPI](additional-responses.md).
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FILE: docs/fr/docs/advanced/dataclasses.md
================================================
# Utiliser des dataclasses { #using-dataclasses }
FastAPI est construit au‑dessus de **Pydantic**, et je vous ai montré comment utiliser des modèles Pydantic pour déclarer les requêtes et les réponses.
Mais FastAPI prend aussi en charge l'utilisation de [`dataclasses`](https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html) de la même manière :
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}
Cela fonctionne grâce à **Pydantic**, qui offre une [prise en charge interne des `dataclasses`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel).
Ainsi, même avec le code ci‑dessus qui n'emploie pas explicitement Pydantic, FastAPI utilise Pydantic pour convertir ces dataclasses standard en la variante de dataclasses de Pydantic.
Et bien sûr, cela prend en charge la même chose :
* validation des données
* sérialisation des données
* documentation des données, etc.
Cela fonctionne de la même manière qu'avec les modèles Pydantic. Et, en réalité, c'est mis en œuvre de la même façon en interne, en utilisant Pydantic.
/// info
Gardez à l'esprit que les dataclasses ne peuvent pas tout ce que peuvent faire les modèles Pydantic.
Vous pourriez donc avoir encore besoin d'utiliser des modèles Pydantic.
Mais si vous avez déjà un ensemble de dataclasses sous la main, c'est une astuce pratique pour les utiliser afin d'alimenter une API Web avec FastAPI. 🤓
///
## Utiliser des dataclasses dans `response_model` { #dataclasses-in-response-model }
Vous pouvez aussi utiliser `dataclasses` dans le paramètre `response_model` :
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}
La dataclass sera automatiquement convertie en dataclass Pydantic.
Ainsi, son schéma apparaîtra dans l'interface utilisateur de la documentation de l'API :
## Utiliser des dataclasses dans des structures de données imbriquées { #dataclasses-in-nested-data-structures }
Vous pouvez aussi combiner `dataclasses` avec d'autres annotations de type pour créer des structures de données imbriquées.
Dans certains cas, vous devrez peut‑être encore utiliser la version `dataclasses` de Pydantic. Par exemple, si vous rencontrez des erreurs avec la documentation d'API générée automatiquement.
Dans ce cas, vous pouvez simplement remplacer les `dataclasses` standard par `pydantic.dataclasses`, qui est un remplacement drop‑in :
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}
1. Nous continuons à importer `field` depuis les `dataclasses` standard.
2. `pydantic.dataclasses` est un remplacement drop‑in pour `dataclasses`.
3. La dataclass `Author` inclut une liste de dataclasses `Item`.
4. La dataclass `Author` est utilisée comme paramètre `response_model`.
5. Vous pouvez utiliser d'autres annotations de type standard avec des dataclasses comme corps de la requête.
Dans ce cas, il s'agit d'une liste de dataclasses `Item`.
6. Ici, nous renvoyons un dictionnaire qui contient `items`, qui est une liste de dataclasses.
FastAPI est toujours capable de sérialiser les données en JSON.
7. Ici, `response_model` utilise une annotation de type correspondant à une liste de dataclasses `Author`.
Là encore, vous pouvez combiner `dataclasses` avec des annotations de type standard.
8. Notez que cette *fonction de chemin d'accès* utilise un `def` classique au lieu de `async def`.
Comme toujours, avec FastAPI vous pouvez combiner `def` et `async def` selon vos besoins.
Si vous avez besoin d'un rappel sur quand utiliser l'un ou l'autre, consultez la section _« In a hurry? »_ dans la documentation à propos de [`async` et `await`](../async.md#in-a-hurry).
9. Cette *fonction de chemin d'accès* ne renvoie pas des dataclasses (même si elle le pourrait), mais une liste de dictionnaires contenant des données internes.
FastAPI utilisera le paramètre `response_model` (qui inclut des dataclasses) pour convertir la réponse.
Vous pouvez combiner `dataclasses` avec d'autres annotations de type, selon de nombreuses combinaisons, pour former des structures de données complexes.
Reportez‑vous aux annotations dans le code ci‑dessus pour voir plus de détails spécifiques.
## En savoir plus { #learn-more }
Vous pouvez aussi combiner `dataclasses` avec d'autres modèles Pydantic, en hériter, les inclure dans vos propres modèles, etc.
Pour en savoir plus, consultez la [documentation Pydantic sur les dataclasses](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/).
## Version { #version }
C'est disponible depuis FastAPI version `0.67.0`. 🔖
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FILE: docs/fr/docs/advanced/events.md
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# Événements de cycle de vie { #lifespan-events }
Vous pouvez définir une logique (du code) qui doit être exécutée avant que l'application ne **démarre**. Cela signifie que ce code sera exécuté **une seule fois**, **avant** que l'application ne **commence à recevoir des requêtes**.
De la même manière, vous pouvez définir une logique (du code) qui doit être exécutée lorsque l'application **s'arrête**. Dans ce cas, ce code sera exécuté **une seule fois**, **après** avoir traité potentiellement **de nombreuses requêtes**.
Comme ce code est exécuté avant que l'application ne **commence** à recevoir des requêtes, et juste après qu'elle **termine** de les traiter, il couvre tout le **cycle de vie** de l'application (le mot « lifespan » va être important dans un instant 😉).
Cela peut être très utile pour configurer des **ressources** dont vous avez besoin pour l'ensemble de l'application, qui sont **partagées** entre les requêtes, et/ou que vous devez **nettoyer** ensuite. Par exemple, un pool de connexions à une base de données, ou le chargement d'un modèle d'apprentissage automatique partagé.
## Cas d'utilisation { #use-case }
Commençons par un exemple de **cas d'utilisation**, puis voyons comment le résoudre avec ceci.
Imaginons que vous ayez des **modèles d'apprentissage automatique** que vous souhaitez utiliser pour traiter des requêtes. 🤖
Les mêmes modèles sont partagés entre les requêtes, ce n'est donc pas un modèle par requête, ni un par utilisateur, ou quelque chose de similaire.
Imaginons que le chargement du modèle puisse **prendre pas mal de temps**, car il doit lire beaucoup de **données depuis le disque**. Vous ne voulez donc pas le faire pour chaque requête.
Vous pourriez le charger au niveau supérieur du module/fichier, mais cela signifierait aussi qu'il **chargerait le modèle** même si vous exécutez simplement un test automatisé simple ; ce test serait alors **lent** car il devrait attendre le chargement du modèle avant de pouvoir exécuter une partie indépendante du code.
C'est ce que nous allons résoudre : chargeons le modèle avant que les requêtes ne soient traitées, mais seulement juste avant que l'application ne commence à recevoir des requêtes, pas pendant le chargement du code.
## Cycle de vie { #lifespan }
Vous pouvez définir cette logique de *démarrage* et d'*arrêt* en utilisant le paramètre `lifespan` de l'application `FastAPI`, et un « gestionnaire de contexte » (je vais vous montrer ce que c'est dans un instant).
Commençons par un exemple, puis voyons-le en détail.
Nous créons une fonction async `lifespan()` avec `yield` comme ceci :
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[16,19] *}
Ici, nous simulons l'opération de *démarrage* coûteuse de chargement du modèle en plaçant la fonction (factice) du modèle dans le dictionnaire avec les modèles d'apprentissage automatique avant le `yield`. Ce code sera exécuté **avant** que l'application ne **commence à recevoir des requêtes**, pendant le *démarrage*.
Puis, juste après le `yield`, nous déchargeons le modèle. Ce code sera exécuté **après** que l'application **a fini de traiter les requêtes**, juste avant l'*arrêt*. Cela pourrait, par exemple, libérer des ressources comme la mémoire ou un GPU.
/// tip | Astuce
Le `shutdown` se produit lorsque vous **arrêtez** l'application.
Peut-être devez-vous démarrer une nouvelle version, ou vous en avez simplement assez de l'exécuter. 🤷
///
### Fonction de cycle de vie { #lifespan-function }
La première chose à remarquer est que nous définissons une fonction async avec `yield`. C'est très similaire aux Dépendances avec `yield`.
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[14:19] *}
La première partie de la fonction, avant le `yield`, sera exécutée **avant** le démarrage de l'application.
Et la partie après le `yield` sera exécutée **après** que l'application a terminé.
### Gestionnaire de contexte asynchrone { #async-context-manager }
Si vous regardez, la fonction est décorée avec `@asynccontextmanager`.
Cela convertit la fonction en quelque chose appelé un « **gestionnaire de contexte asynchrone** ».
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[1,13] *}
Un **gestionnaire de contexte** en Python est quelque chose que vous pouvez utiliser dans une instruction `with`. Par exemple, `open()` peut être utilisé comme gestionnaire de contexte :
```Python
with open("file.txt") as file:
file.read()
```
Dans les versions récentes de Python, il existe aussi un **gestionnaire de contexte asynchrone**. Vous l'utiliseriez avec `async with` :
```Python
async with lifespan(app):
await do_stuff()
```
Quand vous créez un gestionnaire de contexte ou un gestionnaire de contexte asynchrone comme ci-dessus, ce qu'il fait, c'est qu'avant d'entrer dans le bloc `with`, il exécute le code avant le `yield`, et après être sorti du bloc `with`, il exécute le code après le `yield`.
Dans notre exemple de code ci-dessus, nous ne l'utilisons pas directement, mais nous le transmettons à FastAPI pour qu'il l'utilise.
Le paramètre `lifespan` de l'application `FastAPI` accepte un **gestionnaire de contexte asynchrone**, nous pouvons donc lui passer notre nouveau gestionnaire de contexte asynchrone `lifespan`.
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[22] *}
## Événements alternatifs (déprécié) { #alternative-events-deprecated }
/// warning | Alertes
La méthode recommandée pour gérer le *démarrage* et l'*arrêt* est d'utiliser le paramètre `lifespan` de l'application `FastAPI` comme décrit ci-dessus. Si vous fournissez un paramètre `lifespan`, les gestionnaires d'événements `startup` et `shutdown` ne seront plus appelés. C'est soit tout en `lifespan`, soit tout en événements, pas les deux.
Vous pouvez probablement passer cette partie.
///
Il existe une autre manière de définir cette logique à exécuter au *démarrage* et à l'*arrêt*.
Vous pouvez définir des gestionnaires d'événements (fonctions) qui doivent être exécutés avant le démarrage de l'application, ou lorsque l'application s'arrête.
Ces fonctions peuvent être déclarées avec `async def` ou un `def` normal.
### Événement `startup` { #startup-event }
Pour ajouter une fonction qui doit être exécutée avant le démarrage de l'application, déclarez-la avec l'événement « startup » :
{* ../../docs_src/events/tutorial001_py310.py hl[8] *}
Dans ce cas, la fonction gestionnaire de l'événement `startup` initialisera la « base de données » des items (juste un `dict`) avec quelques valeurs.
Vous pouvez ajouter plusieurs fonctions de gestion d'événements.
Et votre application ne commencera pas à recevoir des requêtes avant que tous les gestionnaires de l'événement `startup` aient terminé.
### Événement `shutdown` { #shutdown-event }
Pour ajouter une fonction qui doit être exécutée lorsque l'application s'arrête, déclarez-la avec l'événement « shutdown » :
{* ../../docs_src/events/tutorial002_py310.py hl[6] *}
Ici, la fonction gestionnaire de l'événement `shutdown` écrira une ligne de texte « Application shutdown » dans un fichier `log.txt`.
/// info
Dans la fonction `open()`, le `mode="a"` signifie « append » (ajouter) ; la ligne sera donc ajoutée après ce qui se trouve déjà dans ce fichier, sans écraser le contenu précédent.
///
/// tip | Astuce
Notez que dans ce cas, nous utilisons une fonction Python standard `open()` qui interagit avec un fichier.
Cela implique des E/S (input/output), qui nécessitent « d'attendre » que des choses soient écrites sur le disque.
Mais `open()` n'utilise pas `async` et `await`.
Nous déclarons donc la fonction gestionnaire d'événement avec un `def` standard plutôt qu'avec `async def`.
///
### `startup` et `shutdown` ensemble { #startup-and-shutdown-together }
Il y a de fortes chances que la logique de votre *démarrage* et de votre *arrêt* soit liée : vous pourriez vouloir démarrer quelque chose puis le terminer, acquérir une ressource puis la libérer, etc.
Faire cela dans des fonctions séparées qui ne partagent pas de logique ni de variables est plus difficile, car vous devriez stocker des valeurs dans des variables globales ou recourir à des astuces similaires.
Pour cette raison, il est désormais recommandé d'utiliser plutôt le `lifespan` comme expliqué ci-dessus.
## Détails techniques { #technical-details }
Juste un détail technique pour les nerds curieux. 🤓
Sous le capot, dans la spécification technique ASGI, cela fait partie du [protocole Lifespan](https://asgi.readthedocs.io/en/latest/specs/lifespan.html), et il y définit des événements appelés `startup` et `shutdown`.
/// info
Vous pouvez en lire plus sur les gestionnaires `lifespan` de Starlette dans la [documentation « Lifespan » de Starlette](https://www.starlette.dev/lifespan/).
Y compris comment gérer l'état de cycle de vie qui peut être utilisé dans d'autres parties de votre code.
///
## Sous-applications { #sub-applications }
🚨 Gardez à l'esprit que ces événements de cycle de vie (démarrage et arrêt) ne seront exécutés que pour l'application principale, pas pour [Sous-applications - Montages](sub-applications.md).
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FILE: docs/fr/docs/advanced/generate-clients.md
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# Générer des SDK { #generating-sdks }
Parce que **FastAPI** est basé sur la spécification **OpenAPI**, ses API peuvent être décrites dans un format standard compris par de nombreux outils.
Cela facilite la génération de **documentation** à jour, de bibliothèques clientes (**SDKs**) dans plusieurs langages, ainsi que de **tests** ou de **workflows d’automatisation** qui restent synchronisés avec votre code.
Dans ce guide, vous apprendrez à générer un **SDK TypeScript** pour votre backend FastAPI.
## Générateurs de SDK open source { #open-source-sdk-generators }
Une option polyvalente est le [OpenAPI Generator](https://openapi-generator.tech/), qui prend en charge **de nombreux langages de programmation** et peut générer des SDK à partir de votre spécification OpenAPI.
Pour les **clients TypeScript**, [Hey API](https://heyapi.dev/) est une solution dédiée, offrant une expérience optimisée pour l’écosystème TypeScript.
Vous pouvez découvrir davantage de générateurs de SDK sur [OpenAPI.Tools](https://openapi.tools/#sdk).
/// tip | Astuce
FastAPI génère automatiquement des spécifications **OpenAPI 3.1**, donc tout outil que vous utilisez doit prendre en charge cette version.
///
## Générateurs de SDK par les sponsors de FastAPI { #sdk-generators-from-fastapi-sponsors }
Cette section met en avant des solutions **soutenues par des fonds** et **par des entreprises** qui sponsorisent FastAPI. Ces produits offrent **des fonctionnalités supplémentaires** et **des intégrations** en plus de SDK de haute qualité générés.
En ✨ [**sponsorisant FastAPI**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author) ✨, ces entreprises contribuent à garantir que le framework et son **écosystème** restent sains et **durables**.
Leur sponsoring démontre également un fort engagement envers la **communauté** FastAPI (vous), montrant qu’elles se soucient non seulement d’offrir un **excellent service**, mais aussi de soutenir un **framework robuste et florissant**, FastAPI. 🙇
Par exemple, vous pourriez essayer :
* [Speakeasy](https://speakeasy.com/editor?utm_source=fastapi+repo&utm_medium=github+sponsorship)
* [Stainless](https://www.stainless.com/?utm_source=fastapi&utm_medium=referral)
* [liblab](https://developers.liblab.com/tutorials/sdk-for-fastapi?utm_source=fastapi)
Certaines de ces solutions peuvent aussi être open source ou proposer des niveaux gratuits, afin que vous puissiez les essayer sans engagement financier. D’autres générateurs de SDK commerciaux existent et peuvent être trouvés en ligne. 🤓
## Créer un SDK TypeScript { #create-a-typescript-sdk }
Commençons par une application FastAPI simple :
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial001_py310.py hl[7:9,12:13,16:17,21] *}
Remarquez que les *chemins d'accès* définissent les modèles qu’ils utilisent pour le payload de requête et le payload de réponse, en utilisant les modèles `Item` et `ResponseMessage`.
### Documentation de l’API { #api-docs }
Si vous allez sur `/docs`, vous verrez qu’elle contient les **schémas** pour les données à envoyer dans les requêtes et reçues dans les réponses :
Vous voyez ces schémas parce qu’ils ont été déclarés avec les modèles dans l’application.
Ces informations sont disponibles dans le **schéma OpenAPI** de l’application, puis affichées dans la documentation de l’API.
Ces mêmes informations issues des modèles, incluses dans OpenAPI, peuvent être utilisées pour **générer le code client**.
### Hey API { #hey-api }
Une fois que vous avez une application FastAPI avec les modèles, vous pouvez utiliser Hey API pour générer un client TypeScript. Le moyen le plus rapide de le faire est via npx.
```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i http://localhost:8000/openapi.json -o src/client
```
Cela générera un SDK TypeScript dans `./src/client`.
Vous pouvez apprendre à [installer `@hey-api/openapi-ts`](https://heyapi.dev/openapi-ts/get-started) et lire à propos du [résultat généré](https://heyapi.dev/openapi-ts/output) sur leur site.
### Utiliser le SDK { #using-the-sdk }
Vous pouvez maintenant importer et utiliser le code client. Cela pourrait ressembler à ceci, remarquez que vous obtenez l’autocomplétion pour les méthodes :
Vous obtiendrez également l’autocomplétion pour le payload à envoyer :
/// tip | Astuce
Remarquez l’autocomplétion pour `name` et `price`, qui a été définie dans l’application FastAPI, dans le modèle `Item`.
///
Vous aurez des erreurs en ligne pour les données que vous envoyez :
L’objet de réponse aura également l’autocomplétion :
## Application FastAPI avec des tags { #fastapi-app-with-tags }
Dans de nombreux cas, votre application FastAPI sera plus grande, et vous utiliserez probablement des tags pour séparer différents groupes de *chemins d'accès*.
Par exemple, vous pourriez avoir une section pour les **items** et une autre section pour les **users**, et elles pourraient être séparées par des tags :
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial002_py310.py hl[21,26,34] *}
### Générer un client TypeScript avec des tags { #generate-a-typescript-client-with-tags }
Si vous générez un client pour une application FastAPI utilisant des tags, il séparera normalement aussi le code client en fonction des tags.
De cette façon, vous pourrez avoir les éléments ordonnés et correctement groupés côté client :
Dans ce cas, vous avez :
* `ItemsService`
* `UsersService`
### Noms des méthodes du client { #client-method-names }
À l’heure actuelle, les noms de méthodes générés comme `createItemItemsPost` ne sont pas très propres :
```TypeScript
ItemsService.createItemItemsPost({name: "Plumbus", price: 5})
```
... c’est parce que le générateur de client utilise l’**operation ID** interne OpenAPI pour chaque *chemin d'accès*.
OpenAPI exige que chaque operation ID soit unique parmi tous les *chemins d'accès*, donc FastAPI utilise le **nom de la fonction**, le **chemin**, et la **méthode/opération HTTP** pour générer cet operation ID, car de cette façon il peut s’assurer que les operation IDs sont uniques.
Mais je vais vous montrer comment améliorer cela ensuite. 🤓
## IDs d’opération personnalisés et meilleurs noms de méthodes { #custom-operation-ids-and-better-method-names }
Vous pouvez **modifier** la façon dont ces operation IDs sont **générés** pour les simplifier et obtenir des **noms de méthodes plus simples** dans les clients.
Dans ce cas, vous devez vous assurer que chaque operation ID est **unique** d’une autre manière.
Par exemple, vous pouvez vous assurer que chaque *chemin d'accès* a un tag, puis générer l’operation ID à partir du **tag** et du **nom** du *chemin d'accès* (le nom de la fonction).
### Fonction personnalisée de génération d’ID unique { #custom-generate-unique-id-function }
FastAPI utilise un **ID unique** pour chaque *chemin d'accès*, qui est utilisé pour l’**operation ID** et également pour les noms des modèles personnalisés nécessaires, pour les requêtes ou les réponses.
Vous pouvez personnaliser cette fonction. Elle prend un `APIRoute` et retourne une chaîne.
Par exemple, ici elle utilise le premier tag (vous n’en aurez probablement qu’un) et le nom du *chemin d'accès* (le nom de la fonction).
Vous pouvez ensuite passer cette fonction personnalisée à **FastAPI** via le paramètre `generate_unique_id_function` :
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial003_py310.py hl[6:7,10] *}
### Générer un client TypeScript avec des IDs d’opération personnalisés { #generate-a-typescript-client-with-custom-operation-ids }
Maintenant, si vous régénérez le client, vous verrez qu’il possède des noms de méthodes améliorés :
Comme vous le voyez, les noms de méthodes contiennent maintenant le tag puis le nom de la fonction ; ils n’incluent plus d’informations provenant du chemin d’URL et de l’opération HTTP.
### Prétraiter la spécification OpenAPI pour le générateur de client { #preprocess-the-openapi-specification-for-the-client-generator }
Le code généré contient encore des **informations dupliquées**.
Nous savons déjà que cette méthode est liée aux **items** parce que ce mot figure dans `ItemsService` (issu du tag), mais nous avons encore le nom du tag préfixé dans le nom de la méthode. 😕
Nous voudrons probablement le conserver pour OpenAPI en général, car cela garantira que les operation IDs sont **uniques**.
Mais pour le client généré, nous pourrions **modifier** les operation IDs d’OpenAPI juste avant de générer les clients, simplement pour rendre ces noms de méthodes plus agréables et **plus clairs**.
Nous pourrions télécharger le JSON OpenAPI dans un fichier `openapi.json` puis **supprimer ce tag préfixé** avec un script comme celui-ci :
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial004_py310.py *}
//// tab | Node.js
```Javascript
{!> ../../docs_src/generate_clients/tutorial004.js!}
```
////
Avec cela, les operation IDs seraient renommés de `items-get_items` en simplement `get_items`, de sorte que le générateur de client puisse produire des noms de méthodes plus simples.
### Générer un client TypeScript avec l’OpenAPI prétraité { #generate-a-typescript-client-with-the-preprocessed-openapi }
Puisque le résultat final se trouve maintenant dans un fichier `openapi.json`, vous devez mettre à jour l’emplacement d’entrée :
```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i ./openapi.json -o src/client
```
Après avoir généré le nouveau client, vous aurez désormais des **noms de méthodes propres**, avec toute l’**autocomplétion**, les **erreurs en ligne**, etc. :
## Avantages { #benefits }
En utilisant les clients générés automatiquement, vous obtiendrez de l’**autocomplétion** pour :
* Méthodes.
* Payloads de requête dans le corps, paramètres de requête, etc.
* Payloads de réponse.
Vous auriez également des **erreurs en ligne** pour tout.
Et chaque fois que vous mettez à jour le code du backend et **régénérez** le frontend, il inclura les nouveaux *chemins d'accès* disponibles en tant que méthodes, supprimera les anciens, et tout autre changement sera reflété dans le code généré. 🤓
Cela signifie aussi que si quelque chose change, cela sera **reflété** automatiquement dans le code client. Et si vous **bâtissez** le client, il échouera en cas de **discordance** dans les données utilisées.
Ainsi, vous **détecterez de nombreuses erreurs** très tôt dans le cycle de développement au lieu d’attendre qu’elles apparaissent pour vos utilisateurs finaux en production puis de tenter de déboguer l’origine du problème. ✨
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FILE: docs/fr/docs/advanced/index.md
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# Guide de l'utilisateur avancé { #advanced-user-guide }
## Caractéristiques supplémentaires { #additional-features }
Le [Tutoriel - Guide de l'utilisateur](../tutorial/index.md) devrait suffire à vous faire découvrir toutes les fonctionnalités principales de **FastAPI**.
Dans les sections suivantes, vous verrez des options, configurations et fonctionnalités supplémentaires.
/// tip | Astuce
Les sections suivantes ne sont **pas nécessairement « avancées »**.
Et il est possible que, pour votre cas d'utilisation, la solution se trouve dans l'une d'entre elles.
///
## Lire d'abord le tutoriel { #read-the-tutorial-first }
Vous pouvez utiliser la plupart des fonctionnalités de **FastAPI** grâce aux connaissances du [Tutoriel - Guide de l'utilisateur](../tutorial/index.md).
Et les sections suivantes supposent que vous l'avez lu et que vous en connaissez les idées principales.
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FILE: docs/fr/docs/advanced/json-base64-bytes.md
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# JSON avec des octets en Base64 { #json-with-bytes-as-base64 }
Si votre application doit recevoir et envoyer des données JSON, mais que vous devez y inclure des données binaires, vous pouvez les encoder en base64.
## Base64 vs fichiers { #base64-vs-files }
Envisagez d'abord d'utiliser [Fichiers de requête](../tutorial/request-files.md) pour téléverser des données binaires et [Réponse personnalisée - FileResponse](./custom-response.md#fileresponse--fileresponse-) pour envoyer des données binaires, plutôt que de les encoder dans du JSON.
JSON ne peut contenir que des chaînes encodées en UTF-8, il ne peut donc pas contenir d'octets bruts.
Base64 peut encoder des données binaires en chaînes, mais pour cela il doit utiliser plus de caractères que les données binaires originales ; c'est donc en général moins efficace que des fichiers classiques.
N'utilisez base64 que si vous devez absolument inclure des données binaires dans du JSON et que vous ne pouvez pas utiliser des fichiers pour cela.
## Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes }
Vous pouvez déclarer un modèle Pydantic avec des champs `bytes`, puis utiliser `val_json_bytes` dans la configuration du modèle pour lui indiquer d'utiliser base64 pour valider les données JSON en entrée ; dans le cadre de cette validation, il décodera la chaîne base64 en octets.
{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:9,29:35] hl[9] *}
Si vous allez sur les `/docs`, vous verrez que le champ `data` attend des octets encodés en base64 :
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FILE: docs/fr/docs/advanced/openapi-webhooks.md
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# Webhooks OpenAPI { #openapi-webhooks }
Il existe des cas où vous voulez informer les utilisateurs de votre API que votre application peut appeler leur application (en envoyant une requête) avec des données, généralement pour notifier un type d'événement.
Cela signifie qu'au lieu du processus habituel où vos utilisateurs envoient des requêtes à votre API, c'est votre API (ou votre application) qui peut envoyer des requêtes vers leur système (vers leur API, leur application).
On appelle généralement cela un webhook.
## Étapes des webhooks { #webhooks-steps }
Le processus consiste généralement à définir dans votre code le message que vous enverrez, c'est-à-dire le corps de la requête.
Vous définissez également, d'une manière ou d'une autre, à quels moments votre application enverra ces requêtes ou événements.
Et vos utilisateurs définissent aussi, d'une manière ou d'une autre (par exemple dans un tableau de bord Web), l'URL à laquelle votre application doit envoyer ces requêtes.
Toute la logique de gestion des URL des webhooks et le code qui envoie effectivement ces requêtes vous incombent. Vous l'implémentez comme vous le souhaitez dans votre propre code.
## Documenter des webhooks avec FastAPI et OpenAPI { #documenting-webhooks-with-fastapi-and-openapi }
Avec FastAPI, en utilisant OpenAPI, vous pouvez définir les noms de ces webhooks, les types d'opérations HTTP que votre application peut envoyer (par exemple `POST`, `PUT`, etc.) et les corps des requêtes que votre application enverra.
Cela peut grandement faciliter la tâche de vos utilisateurs pour implémenter leurs API afin de recevoir vos requêtes de webhook ; ils pourront même peut-être générer automatiquement une partie de leur propre code d'API.
/// info
Les webhooks sont disponibles dans OpenAPI 3.1.0 et versions ultérieures, pris en charge par FastAPI `0.99.0` et versions ultérieures.
///
## Créer une application avec des webhooks { #an-app-with-webhooks }
Lorsque vous créez une application FastAPI, il existe un attribut `webhooks` que vous pouvez utiliser pour définir des webhooks, de la même manière que vous définiriez des chemins d'accès, par exemple avec `@app.webhooks.post()`.
{* ../../docs_src/openapi_webhooks/tutorial001_py310.py hl[9:12,15:20] *}
Les webhooks que vous définissez apparaîtront dans le schéma OpenAPI et dans l'interface de documentation automatique.
/// info
L'objet `app.webhooks` est en fait simplement un `APIRouter`, le même type que vous utiliseriez pour structurer votre application en plusieurs fichiers.
///
Notez qu'avec les webhooks, vous ne déclarez pas réellement un chemin (comme `/items/`), le texte que vous y passez est simplement un identifiant du webhook (le nom de l'événement). Par exemple, dans `@app.webhooks.post("new-subscription")`, le nom du webhook est `new-subscription`.
C'est parce qu'on s'attend à ce que vos utilisateurs définissent, par un autre moyen (par exemple un tableau de bord Web), le véritable chemin d'URL où ils souhaitent recevoir la requête de webhook.
### Consulter la documentation { #check-the-docs }
Vous pouvez maintenant démarrer votre application et aller sur [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs).
Vous verrez que votre documentation contient les chemins d'accès habituels et désormais aussi des webhooks :
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FILE: docs/fr/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md
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# Configuration avancée des chemins d'accès { #path-operation-advanced-configuration }
## ID d’opération OpenAPI { #openapi-operationid }
/// warning | Alertes
Si vous n’êtes pas un « expert » d’OpenAPI, vous n’en avez probablement pas besoin.
///
Vous pouvez définir l’OpenAPI `operationId` à utiliser dans votre chemin d’accès avec le paramètre `operation_id`.
Vous devez vous assurer qu’il est unique pour chaque opération.
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001_py310.py hl[6] *}
### Utiliser le nom de la fonction de chemin d’accès comme operationId { #using-the-path-operation-function-name-as-the-operationid }
Si vous souhaitez utiliser les noms de fonction de vos API comme `operationId`, vous pouvez les parcourir tous et remplacer l’`operation_id` de chaque chemin d’accès en utilisant leur `APIRoute.name`.
Vous devez le faire après avoir ajouté tous vos chemins d’accès.
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial002_py310.py hl[2, 12:21, 24] *}
/// tip | Astuce
Si vous appelez manuellement `app.openapi()`, vous devez mettre à jour les `operationId` avant cela.
///
/// warning | Alertes
Si vous faites cela, vous devez vous assurer que chacune de vos fonctions de chemin d’accès a un nom unique.
Même si elles se trouvent dans des modules différents (fichiers Python).
///
## Exclusion d’OpenAPI { #exclude-from-openapi }
Pour exclure un chemin d’accès du schéma OpenAPI généré (et donc des systèmes de documentation automatiques), utilisez le paramètre `include_in_schema` et définissez-le à `False` :
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial003_py310.py hl[6] *}
## Description avancée depuis la docstring { #advanced-description-from-docstring }
Vous pouvez limiter les lignes utilisées de la docstring d’une fonction de chemin d’accès pour OpenAPI.
L’ajout d’un `\f` (un caractère « form feed » échappé) amène **FastAPI** à tronquer la sortie utilisée pour OpenAPI à cet endroit.
Cela n’apparaîtra pas dans la documentation, mais d’autres outils (comme Sphinx) pourront utiliser le reste.
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:27] *}
## Réponses supplémentaires { #additional-responses }
Vous avez probablement vu comment déclarer le `response_model` et le `status_code` pour un chemin d’accès.
Cela définit les métadonnées sur la réponse principale d’un chemin d’accès.
Vous pouvez également déclarer des réponses supplémentaires avec leurs modèles, codes de statut, etc.
Il y a un chapitre entier dans la documentation à ce sujet, vous pouvez le lire dans [Réponses supplémentaires dans OpenAPI](additional-responses.md).
## OpenAPI supplémentaire { #openapi-extra }
Lorsque vous déclarez un chemin d’accès dans votre application, **FastAPI** génère automatiquement les métadonnées pertinentes à propos de ce chemin d’accès à inclure dans le schéma OpenAPI.
/// note | Détails techniques
Dans la spécification OpenAPI, cela s’appelle l’[objet Operation](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#operation-object).
///
Il contient toutes les informations sur le chemin d’accès et est utilisé pour générer la documentation automatique.
Il inclut les `tags`, `parameters`, `requestBody`, `responses`, etc.
Ce schéma OpenAPI spécifique à un chemin d’accès est normalement généré automatiquement par **FastAPI**, mais vous pouvez également l’étendre.
/// tip | Astuce
Ceci est un point d’extension de bas niveau.
Si vous avez seulement besoin de déclarer des réponses supplémentaires, un moyen plus pratique de le faire est d’utiliser [Réponses supplémentaires dans OpenAPI](additional-responses.md).
///
Vous pouvez étendre le schéma OpenAPI pour un chemin d’accès en utilisant le paramètre `openapi_extra`.
### Extensions OpenAPI { #openapi-extensions }
Cet `openapi_extra` peut être utile, par exemple, pour déclarer des [Extensions OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#specificationExtensions) :
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial005_py310.py hl[6] *}
Si vous ouvrez la documentation automatique de l’API, votre extension apparaîtra en bas du chemin d’accès spécifique.
Et si vous consultez l’OpenAPI résultant (à `/openapi.json` dans votre API), vous verrez également votre extension comme partie du chemin d’accès spécifique :
```JSON hl_lines="22"
{
"openapi": "3.1.0",
"info": {
"title": "FastAPI",
"version": "0.1.0"
},
"paths": {
"/items/": {
"get": {
"summary": "Read Items",
"operationId": "read_items_items__get",
"responses": {
"200": {
"description": "Successful Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {}
}
}
}
},
"x-aperture-labs-portal": "blue"
}
}
}
}
```
### Personnaliser le schéma OpenAPI d’un chemin d’accès { #custom-openapi-path-operation-schema }
Le dictionnaire dans `openapi_extra` sera fusionné en profondeur avec le schéma OpenAPI généré automatiquement pour le chemin d’accès.
Ainsi, vous pouvez ajouter des données supplémentaires au schéma généré automatiquement.
Par exemple, vous pourriez décider de lire et de valider la requête avec votre propre code, sans utiliser les fonctionnalités automatiques de FastAPI avec Pydantic, mais vous pourriez tout de même vouloir définir la requête dans le schéma OpenAPI.
Vous pourriez le faire avec `openapi_extra` :
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006_py310.py hl[19:36, 39:40] *}
Dans cet exemple, nous n’avons déclaré aucun modèle Pydantic. En fait, le corps de la requête n’est même pas parsé en JSON, il est lu directement en tant que `bytes`, et la fonction `magic_data_reader()` serait chargée de l’analyser d’une manière ou d’une autre.
Néanmoins, nous pouvons déclarer le schéma attendu pour le corps de la requête.
### Type de contenu OpenAPI personnalisé { #custom-openapi-content-type }
En utilisant cette même astuce, vous pourriez utiliser un modèle Pydantic pour définir le JSON Schema qui est ensuite inclus dans la section de schéma OpenAPI personnalisée pour le chemin d’accès.
Et vous pourriez le faire même si le type de données dans la requête n’est pas du JSON.
Par exemple, dans cette application nous n’utilisons pas la fonctionnalité intégrée de FastAPI pour extraire le JSON Schema des modèles Pydantic ni la validation automatique pour le JSON. En fait, nous déclarons le type de contenu de la requête comme YAML, pas JSON :
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[15:20, 22] *}
Néanmoins, bien que nous n’utilisions pas la fonctionnalité intégrée par défaut, nous utilisons toujours un modèle Pydantic pour générer manuellement le JSON Schema pour les données que nous souhaitons recevoir en YAML.
Ensuite, nous utilisons directement la requête et extrayons le corps en tant que `bytes`. Cela signifie que FastAPI n’essaiera même pas d’analyser le payload de la requête en JSON.
Ensuite, dans notre code, nous analysons directement ce contenu YAML, puis nous utilisons à nouveau le même modèle Pydantic pour valider le contenu YAML :
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[24:31] *}
/// tip | Astuce
Ici, nous réutilisons le même modèle Pydantic.
Mais de la même manière, nous aurions pu le valider autrement.
///
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FILE: docs/fr/docs/advanced/response-change-status-code.md
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# Réponse - Modifier le code d'état { #response-change-status-code }
Vous avez probablement déjà lu que vous pouvez définir un [Code d'état de la réponse](../tutorial/response-status-code.md) par défaut.
Mais dans certains cas, vous devez renvoyer un code d'état différent de celui par défaut.
## Cas d'utilisation { #use-case }
Par exemple, imaginez que vous vouliez renvoyer par défaut un code d'état HTTP « OK » `200`.
Mais si les données n'existent pas, vous voulez les créer et renvoyer un code d'état HTTP « CREATED » `201`.
Mais vous souhaitez toujours pouvoir filtrer et convertir les données que vous renvoyez avec un `response_model`.
Pour ces cas, vous pouvez utiliser un paramètre `Response`.
## Utiliser un paramètre `Response` { #use-a-response-parameter }
Vous pouvez déclarer un paramètre de type `Response` dans votre fonction de chemin d'accès (comme vous pouvez le faire pour les cookies et les en-têtes).
Vous pouvez ensuite définir le `status_code` dans cet objet de réponse *temporaire*.
{* ../../docs_src/response_change_status_code/tutorial001_py310.py hl[1,9,12] *}
Vous pouvez ensuite renvoyer n'importe quel objet nécessaire, comme d'habitude (un `dict`, un modèle de base de données, etc.).
Et si vous avez déclaré un `response_model`, il sera toujours utilisé pour filtrer et convertir l'objet que vous avez renvoyé.
**FastAPI** utilisera cette réponse *temporaire* pour extraire le code d'état (ainsi que les cookies et les en-têtes), et les placera dans la réponse finale qui contient la valeur que vous avez renvoyée, filtrée par tout `response_model`.
Vous pouvez également déclarer le paramètre `Response` dans des dépendances et y définir le code d'état. Mais gardez à l'esprit que la dernière valeur définie prévaut.
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FILE: docs/fr/docs/advanced/response-cookies.md
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# Cookies de réponse { #response-cookies }
## Utiliser un paramètre `Response` { #use-a-response-parameter }
Vous pouvez déclarer un paramètre de type `Response` dans votre *fonction de chemin d'accès*.
Vous pouvez ensuite définir des cookies dans cet objet de réponse *temporaire*.
{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002_py310.py hl[1, 8:9] *}
Vous pouvez ensuite renvoyer n'importe quel objet dont vous avez besoin, comme d'habitude (un `dict`, un modèle de base de données, etc.).
Et si vous avez déclaré un `response_model`, il sera toujours utilisé pour filtrer et convertir l'objet que vous avez renvoyé.
**FastAPI** utilisera cette réponse *temporaire* pour extraire les cookies (ainsi que les en-têtes et le code d'état), et les placera dans la réponse finale qui contient la valeur que vous avez renvoyée, filtrée par tout `response_model`.
Vous pouvez également déclarer le paramètre `Response` dans des dépendances, et y définir des cookies (et des en-têtes).
## Renvoyer une `Response` directement { #return-a-response-directly }
Vous pouvez également créer des cookies en renvoyant une `Response` directement dans votre code.
Pour ce faire, vous pouvez créer une réponse comme décrit dans [Renvoyer une Response directement](response-directly.md).
Définissez ensuite des cookies dessus, puis renvoyez-la :
{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial001_py310.py hl[10:12] *}
/// tip | Astuce
Gardez à l'esprit que si vous renvoyez une réponse directement au lieu d'utiliser le paramètre `Response`, FastAPI la renverra telle quelle.
Vous devez donc vous assurer que vos données sont du type correct. Par exemple, qu'elles sont compatibles avec JSON si vous renvoyez une `JSONResponse`.
Et également que vous n'envoyez pas de données qui auraient dû être filtrées par un `response_model`.
///
### En savoir plus { #more-info }
/// note | Détails techniques
Vous pouvez également utiliser `from starlette.responses import Response` ou `from starlette.responses import JSONResponse`.
**FastAPI** fournit les mêmes `starlette.responses` que `fastapi.responses` simplement pour votre commodité, en tant que développeur. Mais la plupart des réponses disponibles proviennent directement de Starlette.
Et comme `Response` peut être utilisé fréquemment pour définir des en-têtes et des cookies, **FastAPI** la met également à disposition via `fastapi.Response`.
///
Pour voir tous les paramètres et options disponibles, consultez la [documentation de Starlette](https://www.starlette.dev/responses/#set-cookie).
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FILE: docs/fr/docs/advanced/response-directly.md
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# Renvoyer directement une réponse { #return-a-response-directly }
Lorsque vous créez un *chemin d'accès* **FastAPI**, vous pouvez normalement renvoyer n'importe quelle donnée : un `dict`, une `list`, un modèle Pydantic, un modèle de base de données, etc.
Si vous déclarez un [Modèle de réponse](../tutorial/response-model.md), FastAPI l'utilise pour sérialiser les données en JSON, en utilisant Pydantic.
Si vous ne déclarez pas de modèle de réponse, FastAPI utilise le `jsonable_encoder` expliqué dans [Encodeur compatible JSON](../tutorial/encoder.md) et le place dans une `JSONResponse`.
Vous pouvez également créer directement une `JSONResponse` et la renvoyer.
/// tip | Astuce
Vous aurez normalement une bien meilleure performance en utilisant un [Modèle de réponse](../tutorial/response-model.md) qu'en renvoyant directement une `JSONResponse`, car de cette façon la sérialisation des données est effectuée par Pydantic, en Rust.
///
## Renvoyer une `Response` { #return-a-response }
Vous pouvez renvoyer une `Response` ou n'importe laquelle de ses sous-classes.
/// info
`JSONResponse` est elle-même une sous-classe de `Response`.
///
Et lorsque vous renvoyez une `Response`, **FastAPI** la transmet directement.
Il n'effectue aucune conversion de données avec les modèles Pydantic, il ne convertit pas le contenu en un autre type, etc.
Cela vous donne beaucoup de flexibilité. Vous pouvez renvoyer n'importe quel type de données, surcharger toute déclaration ou validation de données, etc.
Cela vous donne aussi beaucoup de responsabilité. Vous devez vous assurer que les données que vous renvoyez sont correctes, dans le bon format, qu'elles peuvent être sérialisées, etc.
## Utiliser le `jsonable_encoder` dans une `Response` { #using-the-jsonable-encoder-in-a-response }
Comme **FastAPI** n'apporte aucune modification à une `Response` que vous renvoyez, vous devez vous assurer que son contenu est prêt pour cela.
Par exemple, vous ne pouvez pas mettre un modèle Pydantic dans une `JSONResponse` sans d'abord le convertir en un `dict` avec tous les types de données (comme `datetime`, `UUID`, etc.) convertis en types compatibles JSON.
Pour ces cas, vous pouvez utiliser le `jsonable_encoder` pour convertir vos données avant de les passer à une réponse :
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}
/// note | Détails techniques
Vous pouvez aussi utiliser `from starlette.responses import JSONResponse`.
**FastAPI** fournit le même `starlette.responses` que `fastapi.responses` uniquement par commodité pour vous, développeur. Mais la plupart des réponses disponibles proviennent directement de Starlette.
///
## Renvoyer une `Response` personnalisée { #returning-a-custom-response }
L'exemple ci-dessus montre toutes les parties dont vous avez besoin, mais il n'est pas encore très utile, car vous auriez pu renvoyer l'`item` directement, et **FastAPI** l'aurait placé dans une `JSONResponse` pour vous, en le convertissant en `dict`, etc. Tout cela par défaut.
Voyons maintenant comment vous pourriez utiliser cela pour renvoyer une réponse personnalisée.
Disons que vous voulez renvoyer une [réponse XML](https://en.wikipedia.org/wiki/XML).
Vous pouvez placer votre contenu XML dans une chaîne de caractères, le mettre dans une `Response` et le renvoyer :
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}
## Comprendre le fonctionnement d'un Modèle de réponse { #how-a-response-model-works }
Lorsque vous déclarez un [Modèle de réponse - Type de retour](../tutorial/response-model.md) dans un chemin d'accès, **FastAPI** l'utilise pour sérialiser les données en JSON, en utilisant Pydantic.
{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}
Comme cela se passe côté Rust, la performance sera bien meilleure que si cela était fait avec le Python classique et la classe `JSONResponse`.
Lorsque vous utilisez un `response_model` ou un type de retour, FastAPI n'utilise ni le `jsonable_encoder` pour convertir les données (ce qui serait plus lent) ni la classe `JSONResponse`.
À la place, il prend les octets JSON générés avec Pydantic en utilisant le modèle de réponse (ou le type de retour) et renvoie directement une `Response` avec le type de média approprié pour JSON (`application/json`).
## Notes { #notes }
Lorsque vous renvoyez une `Response` directement, ses données ne sont pas validées, converties (sérialisées), ni documentées automatiquement.
Mais vous pouvez toujours les documenter comme décrit dans [Réponses supplémentaires dans OpenAPI](additional-responses.md).
Vous pouvez voir dans les sections suivantes comment utiliser/déclarer ces `Response` personnalisées tout en conservant la conversion automatique des données, la documentation, etc.
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FILE: docs/fr/docs/advanced/response-headers.md
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# En-têtes de réponse { #response-headers }
## Utiliser un paramètre `Response` { #use-a-response-parameter }
Vous pouvez déclarer un paramètre de type `Response` dans votre fonction de chemin d'accès (comme vous pouvez le faire pour les cookies).
Vous pouvez ensuite définir des en-têtes dans cet objet de réponse temporaire.
{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002_py310.py hl[1, 7:8] *}
Ensuite, vous pouvez renvoyer n'importe quel objet dont vous avez besoin, comme d'habitude (un `dict`, un modèle de base de données, etc.).
Et si vous avez déclaré un `response_model`, il sera toujours utilisé pour filtrer et convertir l'objet que vous avez renvoyé.
**FastAPI** utilisera cette réponse temporaire pour extraire les en-têtes (ainsi que les cookies et le code de statut), et les placera dans la réponse finale qui contient la valeur que vous avez renvoyée, filtrée par tout `response_model`.
Vous pouvez également déclarer le paramètre `Response` dans des dépendances, et y définir des en-têtes (et des cookies).
## Renvoyer une `Response` directement { #return-a-response-directly }
Vous pouvez également ajouter des en-têtes lorsque vous renvoyez une `Response` directement.
Créez une réponse comme décrit dans [Renvoyer une Response directement](response-directly.md) et passez les en-têtes comme paramètre supplémentaire :
{* ../../docs_src/response_headers/tutorial001_py310.py hl[10:12] *}
/// note | Détails techniques
Vous pouvez également utiliser `from starlette.responses import Response` ou `from starlette.responses import JSONResponse`.
**FastAPI** fournit les mêmes `starlette.responses` sous `fastapi.responses` simplement pour votre commodité, en tant que développeur. Mais la plupart des réponses disponibles viennent directement de Starlette.
Et comme `Response` peut être utilisée fréquemment pour définir des en-têtes et des cookies, **FastAPI** la fournit aussi via `fastapi.Response`.
///
## En-têtes personnalisés { #custom-headers }
Gardez à l'esprit que des en-têtes propriétaires personnalisés peuvent être ajoutés [en utilisant le préfixe `X-`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers).
Mais si vous avez des en-têtes personnalisés que vous voulez qu'un client dans un navigateur puisse voir, vous devez les ajouter à vos configurations CORS (en savoir plus dans [CORS (Cross-Origin Resource Sharing)](../tutorial/cors.md)), en utilisant le paramètre `expose_headers` documenté dans [la documentation CORS de Starlette](https://www.starlette.dev/middleware/#corsmiddleware).
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FILE: docs/fr/docs/advanced/security/http-basic-auth.md
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# Authentification HTTP Basic { #http-basic-auth }
Pour les cas les plus simples, vous pouvez utiliser l'authentification HTTP Basic.
Avec l'authentification HTTP Basic, l'application attend un en-tête contenant un nom d'utilisateur et un mot de passe.
Si elle ne le reçoit pas, elle renvoie une erreur HTTP 401 « Unauthorized ».
Et elle renvoie un en-tête `WWW-Authenticate` avec la valeur `Basic`, et un paramètre optionnel `realm`.
Cela indique au navigateur d'afficher l'invite intégrée pour saisir un nom d'utilisateur et un mot de passe.
Ensuite, lorsque vous saisissez ce nom d'utilisateur et ce mot de passe, le navigateur les envoie automatiquement dans l'en-tête.
## Authentification HTTP Basic simple { #simple-http-basic-auth }
- Importer `HTTPBasic` et `HTTPBasicCredentials`.
- Créer un « schéma de sécurité » en utilisant `HTTPBasic`.
- Utiliser ce `security` avec une dépendance dans votre chemin d'accès.
- Cela renvoie un objet de type `HTTPBasicCredentials` :
- Il contient le `username` et le `password` envoyés.
{* ../../docs_src/security/tutorial006_an_py310.py hl[4,8,12] *}
Lorsque vous essayez d'ouvrir l'URL pour la première fois (ou cliquez sur le bouton « Execute » dans les documents) le navigateur vous demandera votre nom d'utilisateur et votre mot de passe :
## Vérifier le nom d'utilisateur { #check-the-username }
Voici un exemple plus complet.
Utilisez une dépendance pour vérifier si le nom d'utilisateur et le mot de passe sont corrects.
Pour cela, utilisez le module standard Python [`secrets`](https://docs.python.org/3/library/secrets.html) pour vérifier le nom d'utilisateur et le mot de passe.
`secrets.compare_digest()` doit recevoir des `bytes` ou une `str` ne contenant que des caractères ASCII (ceux de l'anglais), ce qui signifie qu'elle ne fonctionnerait pas avec des caractères comme `á`, comme dans `Sebastián`.
Pour gérer cela, nous convertissons d'abord `username` et `password` en `bytes` en les encodant en UTF-8.
Nous pouvons ensuite utiliser `secrets.compare_digest()` pour vérifier que `credentials.username` est « stanleyjobson » et que `credentials.password` est « swordfish ».
{* ../../docs_src/security/tutorial007_an_py310.py hl[1,12:24] *}
Cela serait équivalent à :
```Python
if not (credentials.username == "stanleyjobson") or not (credentials.password == "swordfish"):
# Renvoyer une erreur
...
```
Mais en utilisant `secrets.compare_digest()`, cela sera sécurisé contre un type d'attaques appelé « attaques par chronométrage ».
### Attaques par chronométrage { #timing-attacks }
Mais qu'est-ce qu'une « attaque par chronométrage » ?
Imaginons que des attaquants essaient de deviner le nom d'utilisateur et le mot de passe.
Ils envoient alors une requête avec un nom d'utilisateur `johndoe` et un mot de passe `love123`.
Le code Python de votre application serait alors équivalent à quelque chose comme :
```Python
if "johndoe" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
...
```
Mais au moment où Python compare le premier `j` de `johndoe` au premier `s` de `stanleyjobson`, il retournera `False`, car il sait déjà que ces deux chaînes ne sont pas identiques, en se disant qu'« il n'est pas nécessaire de gaspiller plus de calcul pour comparer le reste des lettres ». Et votre application dira « Nom d'utilisateur ou mot de passe incorrect ».
Mais ensuite, les attaquants essaient avec le nom d'utilisateur `stanleyjobsox` et le mot de passe `love123`.
Et le code de votre application fait quelque chose comme :
```Python
if "stanleyjobsox" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
...
```
Python devra comparer tout `stanleyjobso` dans `stanleyjobsox` et `stanleyjobson` avant de réaliser que les deux chaînes ne sont pas identiques. Cela prendra donc quelques microsecondes supplémentaires pour répondre « Nom d'utilisateur ou mot de passe incorrect ».
#### Le temps de réponse aide les attaquants { #the-time-to-answer-helps-the-attackers }
À ce stade, en remarquant que le serveur a mis quelques microsecondes de plus à envoyer la réponse « Nom d'utilisateur ou mot de passe incorrect », les attaquants sauront qu'ils ont trouvé quelque chose de juste : certaines des premières lettres étaient correctes.
Ils peuvent alors réessayer en sachant que c'est probablement quelque chose de plus proche de `stanleyjobsox` que de `johndoe`.
#### Une attaque « professionnelle » { #a-professional-attack }
Bien sûr, les attaquants n'essaieraient pas tout cela à la main ; ils écriraient un programme pour le faire, avec éventuellement des milliers ou des millions de tests par seconde. Ils obtiendraient une lettre correcte supplémentaire à la fois.
Ce faisant, en quelques minutes ou heures, les attaquants devineraient le nom d'utilisateur et le mot de passe corrects, avec « l'aide » de notre application, simplement en se basant sur le temps de réponse.
#### Corrigez-le avec `secrets.compare_digest()` { #fix-it-with-secrets-compare-digest }
Mais dans notre code nous utilisons justement `secrets.compare_digest()`.
En bref, il faudra le même temps pour comparer `stanleyjobsox` à `stanleyjobson` que pour comparer `johndoe` à `stanleyjobson`. Il en va de même pour le mot de passe.
Ainsi, en utilisant `secrets.compare_digest()` dans le code de votre application, votre application sera protégée contre toute cette gamme d'attaques de sécurité.
### Renvoyer l'erreur { #return-the-error }
Après avoir détecté que les identifiants sont incorrects, renvoyez une `HTTPException` avec un code d'état 401 (le même que lorsque aucun identifiant n'est fourni) et ajoutez l'en-tête `WWW-Authenticate` pour que le navigateur affiche à nouveau l'invite de connexion :
{* ../../docs_src/security/tutorial007_an_py310.py hl[26:30] *}
================================================
FILE: docs/fr/docs/advanced/security/index.md
================================================
# Sécurité avancée { #advanced-security }
## Fonctionnalités supplémentaires { #additional-features }
Il existe des fonctionnalités supplémentaires pour gérer la sécurité en plus de celles couvertes dans le [Tutoriel - Guide utilisateur : Sécurité](../../tutorial/security/index.md).
/// tip | Astuce
Les sections suivantes **ne sont pas nécessairement « advanced »**.
Et il est possible que, pour votre cas d’utilisation, la solution se trouve dans l’une d’entre elles.
///
## Lire d’abord le tutoriel { #read-the-tutorial-first }
Les sections suivantes partent du principe que vous avez déjà lu le [Tutoriel - Guide utilisateur : Sécurité](../../tutorial/security/index.md) principal.
Elles s’appuient toutes sur les mêmes concepts, mais permettent des fonctionnalités supplémentaires.
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FILE: docs/fr/docs/advanced/security/oauth2-scopes.md
================================================
# Scopes OAuth2 { #oauth2-scopes }
Vous pouvez utiliser des scopes OAuth2 directement avec **FastAPI**, ils sont intégrés pour fonctionner de manière transparente.
Cela vous permettrait d’avoir un système d’autorisations plus fin, conforme au standard OAuth2, intégré à votre application OpenAPI (et à la documentation de l’API).
OAuth2 avec scopes est le mécanisme utilisé par de nombreux grands fournisseurs d’authentification, comme Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter), etc. Ils l’utilisent pour fournir des permissions spécifiques aux utilisateurs et aux applications.
Chaque fois que vous « log in with » Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter), cette application utilise OAuth2 avec scopes.
Dans cette section, vous verrez comment gérer l’authentification et l’autorisation avec le même OAuth2 avec scopes dans votre application **FastAPI**.
/// warning | Alertes
C’est une section plus ou moins avancée. Si vous débutez, vous pouvez la passer.
Vous n’avez pas nécessairement besoin des scopes OAuth2, et vous pouvez gérer l’authentification et l’autorisation comme vous le souhaitez.
Mais OAuth2 avec scopes peut s’intégrer élégamment à votre API (avec OpenAPI) et à votre documentation d’API.
Néanmoins, c’est toujours à vous de faire appliquer ces scopes, ou toute autre exigence de sécurité/autorisation, selon vos besoins, dans votre code.
Dans de nombreux cas, OAuth2 avec scopes peut être excessif.
Mais si vous savez que vous en avez besoin, ou si vous êtes curieux, continuez à lire.
///
## Scopes OAuth2 et OpenAPI { #oauth2-scopes-and-openapi }
La spécification OAuth2 définit des « scopes » comme une liste de chaînes séparées par des espaces.
Le contenu de chacune de ces chaînes peut avoir n’importe quel format, mais ne doit pas contenir d’espaces.
Ces scopes représentent des « permissions ».
Dans OpenAPI (par ex. la documentation de l’API), vous pouvez définir des « schémas de sécurité ».
Lorsqu’un de ces schémas de sécurité utilise OAuth2, vous pouvez aussi déclarer et utiliser des scopes.
Chaque « scope » est juste une chaîne (sans espaces).
Ils sont généralement utilisés pour déclarer des permissions de sécurité spécifiques, par exemple :
* `users:read` ou `users:write` sont des exemples courants.
* `instagram_basic` est utilisé par Facebook / Instagram.
* `https://www.googleapis.com/auth/drive` est utilisé par Google.
/// info
Dans OAuth2, un « scope » est simplement une chaîne qui déclare une permission spécifique requise.
Peu importe s’il contient d’autres caractères comme `:` ou si c’est une URL.
Ces détails dépendent de l’implémentation.
Pour OAuth2, ce ne sont que des chaînes.
///
## Vue d’ensemble { #global-view }
Voyons d’abord rapidement les parties qui changent par rapport aux exemples du **Tutoriel - Guide utilisateur** pour [OAuth2 avec mot de passe (et hachage), Bearer avec jetons JWT](../../tutorial/security/oauth2-jwt.md). Cette fois, en utilisant des scopes OAuth2 :
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[5,9,13,47,65,106,108:116,122:126,130:136,141,157] *}
Passons maintenant en revue ces changements étape par étape.
## Déclarer le schéma de sécurité OAuth2 { #oauth2-security-scheme }
Le premier changement est que nous déclarons maintenant le schéma de sécurité OAuth2 avec deux scopes disponibles, `me` et `items`.
Le paramètre `scopes` reçoit un `dict` avec chaque scope en clé et la description en valeur :
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[63:66] *}
Comme nous déclarons maintenant ces scopes, ils apparaîtront dans la documentation de l’API lorsque vous vous authentifiez/autorisez.
Et vous pourrez sélectionner à quels scopes vous souhaitez accorder l’accès : `me` et `items`.
C’est le même mécanisme utilisé lorsque vous donnez des permissions en vous connectant avec Facebook, Google, GitHub, etc. :
## Jeton JWT avec scopes { #jwt-token-with-scopes }
Modifiez maintenant le *chemin d’accès* du jeton pour renvoyer les scopes demandés.
Nous utilisons toujours le même `OAuth2PasswordRequestForm`. Il inclut une propriété `scopes` avec une `list` de `str`, contenant chaque scope reçu dans la requête.
Et nous renvoyons les scopes comme partie du jeton JWT.
/// danger | Danger
Pour simplifier, ici nous ajoutons directement au jeton les scopes reçus.
Mais dans votre application, pour la sécurité, vous devez vous assurer de n’ajouter que les scopes que l’utilisateur est réellement autorisé à avoir, ou ceux que vous avez prédéfinis.
///
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[157] *}
## Déclarer des scopes dans les chemins d’accès et les dépendances { #declare-scopes-in-path-operations-and-dependencies }
Nous déclarons maintenant que le *chemin d’accès* `/users/me/items/` nécessite le scope `items`.
Pour cela, nous importons et utilisons `Security` depuis `fastapi`.
Vous pouvez utiliser `Security` pour déclarer des dépendances (comme `Depends`), mais `Security` reçoit aussi un paramètre `scopes` avec une liste de scopes (chaînes).
Dans ce cas, nous passons une fonction de dépendance `get_current_active_user` à `Security` (de la même manière que nous le ferions avec `Depends`).
Mais nous passons aussi une `list` de scopes, ici avec un seul scope : `items` (il pourrait y en avoir plus).
Et la fonction de dépendance `get_current_active_user` peut également déclarer des sous-dépendances, non seulement avec `Depends` mais aussi avec `Security`. En déclarant sa propre fonction de sous-dépendance (`get_current_user`), et davantage d’exigences de scopes.
Dans ce cas, elle nécessite le scope `me` (elle pourrait en exiger plusieurs).
/// note | Remarque
Vous n’avez pas nécessairement besoin d’ajouter des scopes différents à différents endroits.
Nous le faisons ici pour montrer comment **FastAPI** gère des scopes déclarés à différents niveaux.
///
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[5,141,172] *}
/// info | Détails techniques
`Security` est en réalité une sous-classe de `Depends`, et elle n’a qu’un paramètre supplémentaire que nous verrons plus tard.
Mais en utilisant `Security` au lieu de `Depends`, **FastAPI** saura qu’il peut déclarer des scopes de sécurité, les utiliser en interne et documenter l’API avec OpenAPI.
Cependant, lorsque vous importez `Query`, `Path`, `Depends`, `Security` et d’autres depuis `fastapi`, ce sont en fait des fonctions qui renvoient des classes spéciales.
///
## Utiliser `SecurityScopes` { #use-securityscopes }
Mettez maintenant à jour la dépendance `get_current_user`.
C’est celle utilisée par les dépendances ci-dessus.
C’est ici que nous utilisons le même schéma OAuth2 que nous avons créé auparavant, en le déclarant comme dépendance : `oauth2_scheme`.
Comme cette fonction de dépendance n’a pas elle-même d’exigences de scope, nous pouvons utiliser `Depends` avec `oauth2_scheme`, nous n’avons pas à utiliser `Security` quand nous n’avons pas besoin de spécifier des scopes de sécurité.
Nous déclarons également un paramètre spécial de type `SecurityScopes`, importé de `fastapi.security`.
Cette classe `SecurityScopes` est similaire à `Request` (`Request` servait à obtenir directement l’objet requête).
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[9,106] *}
## Utiliser les `scopes` { #use-the-scopes }
Le paramètre `security_scopes` sera de type `SecurityScopes`.
Il aura une propriété `scopes` avec une liste contenant tous les scopes requis par lui-même et par toutes les dépendances qui l’utilisent comme sous-dépendance. Cela signifie, tous les « dépendants » ... cela peut paraître déroutant, c’est expliqué à nouveau plus bas.
L’objet `security_scopes` (de classe `SecurityScopes`) fournit aussi un attribut `scope_str` avec une chaîne unique, contenant ces scopes séparés par des espaces (nous allons l’utiliser).
Nous créons une `HTTPException` que nous pouvons réutiliser (`raise`) plus tard à plusieurs endroits.
Dans cette exception, nous incluons les scopes requis (le cas échéant) sous forme de chaîne séparée par des espaces (en utilisant `scope_str`). Nous plaçons cette chaîne contenant les scopes dans l’en-tête `WWW-Authenticate` (cela fait partie de la spécification).
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[106,108:116] *}
## Vérifier le `username` et la structure des données { #verify-the-username-and-data-shape }
Nous vérifions que nous obtenons un `username`, et extrayons les scopes.
Nous validons ensuite ces données avec le modèle Pydantic (en capturant l’exception `ValidationError`), et si nous obtenons une erreur lors de la lecture du jeton JWT ou de la validation des données avec Pydantic, nous levons la `HTTPException` que nous avons créée auparavant.
Pour cela, nous mettons à jour le modèle Pydantic `TokenData` avec une nouvelle propriété `scopes`.
En validant les données avec Pydantic, nous pouvons nous assurer que nous avons, par exemple, exactement une `list` de `str` pour les scopes et un `str` pour le `username`.
Au lieu, par exemple, d’un `dict`, ou autre chose, ce qui pourrait casser l’application plus tard et constituer un risque de sécurité.
Nous vérifions également que nous avons un utilisateur avec ce nom d’utilisateur, et sinon, nous levons la même exception que précédemment.
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[47,117:129] *}
## Vérifier les `scopes` { #verify-the-scopes }
Nous vérifions maintenant que tous les scopes requis, par cette dépendance et tous les dépendants (y compris les *chemins d’accès*), sont inclus dans les scopes fournis dans le jeton reçu, sinon nous levons une `HTTPException`.
Pour cela, nous utilisons `security_scopes.scopes`, qui contient une `list` avec tous ces scopes en `str`.
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[130:136] *}
## Arbre de dépendances et scopes { #dependency-tree-and-scopes }
Revoyons encore cet arbre de dépendances et les scopes.
Comme la dépendance `get_current_active_user` a une sous-dépendance `get_current_user`, le scope « me » déclaré dans `get_current_active_user` sera inclus dans la liste des scopes requis dans `security_scopes.scopes` passé à `get_current_user`.
Le *chemin d’accès* lui-même déclare également un scope, « items », il sera donc aussi présent dans la liste `security_scopes.scopes` passée à `get_current_user`.
Voici à quoi ressemble la hiérarchie des dépendances et des scopes :
* Le *chemin d’accès* `read_own_items` a :
* Des scopes requis `["items"]` avec la dépendance :
* `get_current_active_user` :
* La fonction de dépendance `get_current_active_user` a :
* Des scopes requis `["me"]` avec la dépendance :
* `get_current_user` :
* La fonction de dépendance `get_current_user` a :
* Aucun scope requis par elle-même.
* Une dépendance utilisant `oauth2_scheme`.
* Un paramètre `security_scopes` de type `SecurityScopes` :
* Ce paramètre `security_scopes` a une propriété `scopes` avec une `list` contenant tous les scopes déclarés ci-dessus, donc :
* `security_scopes.scopes` contiendra `["me", "items"]` pour le *chemin d’accès* `read_own_items`.
* `security_scopes.scopes` contiendra `["me"]` pour le *chemin d’accès* `read_users_me`, car il est déclaré dans la dépendance `get_current_active_user`.
* `security_scopes.scopes` contiendra `[]` (rien) pour le *chemin d’accès* `read_system_status`, car il n’a déclaré aucun `Security` avec des `scopes`, et sa dépendance, `get_current_user`, ne déclare pas non plus de `scopes`.
/// tip | Astuce
L’élément important et « magique » ici est que `get_current_user` aura une liste différente de `scopes` à vérifier pour chaque *chemin d’accès*.
Tout dépend des `scopes` déclarés dans chaque *chemin d’accès* et chaque dépendance dans l’arbre de dépendances pour ce *chemin d’accès* spécifique.
///
## Détails supplémentaires sur `SecurityScopes` { #more-details-about-securityscopes }
Vous pouvez utiliser `SecurityScopes` à n’importe quel endroit, et à de multiples endroits, il n’a pas besoin d’être dans la dépendance « root ».
Il aura toujours les scopes de sécurité déclarés dans les dépendances `Security` actuelles et tous les dépendants pour **ce** *chemin d’accès* spécifique et **cet** arbre de dépendances spécifique.
Comme `SecurityScopes` contient tous les scopes déclarés par les dépendants, vous pouvez l’utiliser pour vérifier qu’un jeton possède les scopes requis dans une fonction de dépendance centrale, puis déclarer des exigences de scopes différentes dans différents *chemins d’accès*.
Elles seront vérifiées indépendamment pour chaque *chemin d’accès*.
## Tester { #check-it }
Si vous ouvrez la documentation de l’API, vous pouvez vous authentifier et spécifier quels scopes vous voulez autoriser.
Si vous ne sélectionnez aucun scope, vous serez « authenticated », mais lorsque vous essayerez d’accéder à `/users/me/` ou `/users/me/items/`, vous obtiendrez une erreur indiquant que vous n’avez pas suffisamment de permissions. Vous pourrez toujours accéder à `/status/`.
Et si vous sélectionnez le scope `me` mais pas le scope `items`, vous pourrez accéder à `/users/me/` mais pas à `/users/me/items/`.
C’est ce qui arriverait à une application tierce qui tenterait d’accéder à l’un de ces *chemins d’accès* avec un jeton fourni par un utilisateur, selon le nombre de permissions que l’utilisateur a accordées à l’application.
## À propos des intégrations tierces { #about-third-party-integrations }
Dans cet exemple, nous utilisons le flux OAuth2 « password ».
C’est approprié lorsque nous nous connectons à notre propre application, probablement avec notre propre frontend.
Parce que nous pouvons lui faire confiance pour recevoir le `username` et le `password`, puisque nous le contrôlons.
Mais si vous construisez une application OAuth2 à laquelle d’autres se connecteraient (c.-à-d., si vous construisez un fournisseur d’authentification équivalent à Facebook, Google, GitHub, etc.), vous devez utiliser l’un des autres flux.
Le plus courant est le flux implicite.
Le plus sûr est le flux « code », mais il est plus complexe à implémenter car il nécessite plus d’étapes. Comme il est plus complexe, de nombreux fournisseurs finissent par recommander le flux implicite.
/// note | Remarque
Il est courant que chaque fournisseur d’authentification nomme ses flux différemment, pour en faire une partie de sa marque.
Mais au final, ils implémentent le même standard OAuth2.
///
**FastAPI** inclut des utilitaires pour tous ces flux d’authentification OAuth2 dans `fastapi.security.oauth2`.
## `Security` dans les dépendances du décorateur `dependencies` { #security-in-decorator-dependencies }
De la même manière que vous pouvez définir une `list` de `Depends` dans le paramètre `dependencies` du décorateur (comme expliqué dans [Dépendances dans les décorateurs de chemins d’accès](../../tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md)), vous pouvez aussi utiliser `Security` avec des `scopes` à cet endroit.
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FILE: docs/fr/docs/advanced/settings.md
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# Paramètres et variables d'environnement { #settings-and-environment-variables }
Dans de nombreux cas, votre application peut avoir besoin de paramètres ou de configurations externes, par exemple des clés secrètes, des identifiants de base de données, des identifiants pour des services d'e-mail, etc.
La plupart de ces paramètres sont variables (peuvent changer), comme les URL de base de données. Et beaucoup peuvent être sensibles, comme les secrets.
C'est pourquoi il est courant de les fournir via des variables d'environnement lues par l'application.
/// tip | Astuce
Pour comprendre les variables d'environnement, vous pouvez lire [Variables d'environnement](../environment-variables.md).
///
## Types et validation { #types-and-validation }
Ces variables d'environnement ne gèrent que des chaînes de texte, car elles sont externes à Python et doivent être compatibles avec d'autres programmes et le reste du système (et même avec différents systèmes d'exploitation, comme Linux, Windows, macOS).
Cela signifie que toute valeur lue en Python depuis une variable d'environnement sera une `str`, et toute conversion vers un autre type ou toute validation doit être effectuée dans le code.
## Pydantic `Settings` { #pydantic-settings }
Heureusement, Pydantic fournit un excellent utilitaire pour gérer ces paramètres provenant des variables d'environnement avec [Pydantic : gestion des paramètres](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/).
### Installer `pydantic-settings` { #install-pydantic-settings }
D'abord, vous devez créer votre [environnement virtuel](../virtual-environments.md), l'activer, puis installer le paquet `pydantic-settings` :
Ensuite, ouvrez la documentation de la sous‑application à [http://127.0.0.1:8000/subapi/docs](http://127.0.0.1:8000/subapi/docs).
Vous verrez la documentation API automatique pour la sous‑application, n'incluant que ses propres _chemins d'accès_, tous sous le préfixe de sous‑chemin correct `/subapi` :
Si vous essayez d'interagir avec l'une ou l'autre des deux interfaces, elles fonctionneront correctement, car le navigateur pourra communiquer avec chaque application ou sous‑application spécifique.
### Détails techniques : `root_path` { #technical-details-root-path }
Lorsque vous montez une sous‑application comme ci‑dessus, FastAPI se charge de communiquer le chemin de montage à la sous‑application au moyen d'un mécanisme de la spécification ASGI appelé `root_path`.
De cette manière, la sous‑application saura utiliser ce préfixe de chemin pour l'interface de documentation.
La sous‑application peut également avoir ses propres sous‑applications montées et tout fonctionnera correctement, car FastAPI gère automatiquement tous ces `root_path`.
Vous en apprendrez davantage sur `root_path` et sur la façon de l'utiliser explicitement dans la section [Derrière un proxy](behind-a-proxy.md).
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FILE: docs/fr/docs/advanced/templates.md
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# Templates { #templates }
Vous pouvez utiliser n'importe quel moteur de templates avec **FastAPI**.
Un choix courant est Jinja2, le même que celui utilisé par Flask et d'autres outils.
Il existe des utilitaires pour le configurer facilement que vous pouvez utiliser directement dans votre application **FastAPI** (fournis par Starlette).
## Installer les dépendances { #install-dependencies }
Vous devez créer un [environnement virtuel](../virtual-environments.md), l'activer, puis installer `jinja2` :
Vous pouvez saisir des messages dans le champ de saisie et les envoyer :
Et votre application **FastAPI** avec WebSockets vous répondra :
Vous pouvez envoyer (et recevoir) de nombreux messages :
Et tous utiliseront la même connexion WebSocket.
## Utiliser `Depends` et autres { #using-depends-and-others }
Dans les endpoints WebSocket, vous pouvez importer depuis `fastapi` et utiliser :
* `Depends`
* `Security`
* `Cookie`
* `Header`
* `Path`
* `Query`
Ils fonctionnent de la même manière que pour les autres endpoints/*chemins d'accès* FastAPI :
{* ../../docs_src/websockets_/tutorial002_an_py310.py hl[68:69,82] *}
/// info
Comme il s'agit d'un WebSocket, il n'est pas vraiment logique de lever une `HTTPException`, nous levons plutôt une `WebSocketException`.
Vous pouvez utiliser un code de fermeture parmi les [codes valides définis dans la spécification](https://tools.ietf.org/html/rfc6455#section-7.4.1).
///
### Essayez les WebSockets avec des dépendances { #try-the-websockets-with-dependencies }
Exécutez votre application :
## Gérer les déconnexions et plusieurs clients { #handling-disconnections-and-multiple-clients }
Lorsqu'une connexion WebSocket est fermée, l'instruction `await websocket.receive_text()` lèvera une exception `WebSocketDisconnect`, que vous pouvez ensuite intercepter et gérer comme dans cet exemple.
{* ../../docs_src/websockets_/tutorial003_py310.py hl[79:81] *}
Pour l'essayer :
* Ouvrez l'application dans plusieurs onglets du navigateur.
* Écrivez des messages depuis ceux-ci.
* Puis fermez l'un des onglets.
Cela lèvera l'exception `WebSocketDisconnect`, et tous les autres clients recevront un message comme :
```
Client #1596980209979 left the chat
```
/// tip | Astuce
L'application ci-dessus est un exemple minimal et simple pour montrer comment gérer et diffuser des messages à plusieurs connexions WebSocket.
Mais gardez à l'esprit que, comme tout est géré en mémoire, dans une seule liste, cela ne fonctionnera que tant que le processus s'exécute et uniquement avec un seul processus.
Si vous avez besoin de quelque chose de facile à intégrer avec FastAPI mais plus robuste, pris en charge par Redis, PostgreSQL ou autres, consultez [encode/broadcaster](https://github.com/encode/broadcaster).
///
## Plus d'informations { #more-info }
Pour en savoir plus sur les options, consultez la documentation de Starlette concernant :
* [La classe `WebSocket`](https://www.starlette.dev/websockets/).
* [Gestion des WebSocket basée sur des classes](https://www.starlette.dev/endpoints/#websocketendpoint).
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FILE: docs/fr/docs/advanced/wsgi.md
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# Inclure WSGI - Flask, Django, autres { #including-wsgi-flask-django-others }
Vous pouvez monter des applications WSGI comme vous l'avez vu avec [Sous-applications - Montages](sub-applications.md), [Derrière un proxy](behind-a-proxy.md).
Pour cela, vous pouvez utiliser `WSGIMiddleware` et l'utiliser pour envelopper votre application WSGI, par exemple Flask, Django, etc.
## Utiliser `WSGIMiddleware` { #using-wsgimiddleware }
/// info
Cela nécessite l'installation de `a2wsgi`, par exemple avec `pip install a2wsgi`.
///
Vous devez importer `WSGIMiddleware` depuis `a2wsgi`.
Ensuite, enveloppez l'application WSGI (par ex. Flask) avec le middleware.
Puis, montez-la sous un chemin.
{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py310.py hl[1,3,23] *}
/// note | Remarque
Auparavant, il était recommandé d'utiliser `WSGIMiddleware` depuis `fastapi.middleware.wsgi`, mais il est désormais déprécié.
Il est conseillé d'utiliser le package `a2wsgi` à la place. L'utilisation reste la même.
Assurez-vous simplement que le package `a2wsgi` est installé et importez `WSGIMiddleware` correctement depuis `a2wsgi`.
///
## Vérifiez { #check-it }
Désormais, chaque requête sous le chemin `/v1/` sera gérée par l'application Flask.
Et le reste sera géré par **FastAPI**.
Si vous l'exécutez et allez à [http://localhost:8000/v1/](http://localhost:8000/v1/) vous verrez la réponse de Flask :
```txt
Hello, World from Flask!
```
Et si vous allez à [http://localhost:8000/v2](http://localhost:8000/v2) vous verrez la réponse de FastAPI :
```JSON
{
"message": "Hello World"
}
```
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FILE: docs/fr/docs/alternatives.md
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# Alternatives, inspiration et comparaisons { #alternatives-inspiration-and-comparisons }
Ce qui a inspiré **FastAPI**, comment il se compare à d'autres solutions et ce qu'il en a appris.
## Intro { #intro }
**FastAPI** n'existerait pas sans les précédentes contributions d'autres projets.
De nombreux outils ont été créés auparavant et ont contribué à inspirer sa création.
J'ai évité la création d'un nouveau framework pendant plusieurs années. J'ai d'abord essayé de combler toutes les
fonctionnalités couvertes par **FastAPI** en utilisant de nombreux frameworks, plug-ins et outils différents.
Mais à un moment donné il n'y avait pas d'autre option que de créer quelque chose qui offrait toutes ces
fonctionnalités, en reprenant et en combinant de la meilleure façon possible les meilleures idées des outils
précédents, en utilisant des fonctionnalités du langage qui n'étaient même pas disponibles auparavant (annotations de type depuis Python 3.6+).
## Outils précédents { #previous-tools }
### [Django](https://www.djangoproject.com/) { #django }
C'est le framework Python le plus populaire et il bénéficie d'une grande confiance. Il est utilisé pour construire
des systèmes tel qu'Instagram.
Il est relativement fortement couplé aux bases de données relationnelles (comme MySQL ou PostgreSQL), de sorte qu'il
n'est pas très facile d'utiliser une base de données NoSQL (comme Couchbase, MongoDB, Cassandra, etc.) comme principal moyen de
stockage.
Il a été créé pour générer le HTML en backend, pas pour créer des API consommées par un frontend moderne (comme React, Vue.js et Angular) ou par d'autres systèmes (comme les appareils IoT) communiquant avec lui.
### [Django REST Framework](https://www.django-rest-framework.org/) { #django-rest-framework }
Django REST Framework a été conçu comme une boîte à outils flexible permettant de construire des API Web à partir de Django, afin d'améliorer ses capacités en matière d'API.
Il est utilisé par de nombreuses entreprises, dont Mozilla, Red Hat et Eventbrite.
Il s'agissait de l'un des premiers exemples de **documentation automatique pour API**, et c'est précisément l'une des
premières idées qui a inspiré « la recherche de » **FastAPI**.
/// note | Remarque
Django REST Framework a été créé par Tom Christie. Le créateur de Starlette et Uvicorn, sur lesquels **FastAPI** est basé.
///
/// check | A inspiré **FastAPI** à
Avoir une interface de documentation automatique de l'API.
///
### [Flask](https://flask.palletsprojects.com) { #flask }
Flask est un « micro‑framework », il ne comprend pas d'intégrations de bases de données ni beaucoup de choses qui sont fournies par défaut dans Django.
Cette simplicité et cette flexibilité permettent d'utiliser des bases de données NoSQL comme principal système de stockage de données.
Comme il est très simple, son apprentissage est relativement intuitif, bien que la documentation soit quelque peu
technique par moments.
Il est aussi couramment utilisé pour d'autres applications qui n'ont pas nécessairement besoin d'une base de données, de gestion des utilisateurs ou de l'une des nombreuses fonctionnalités préinstallées dans Django. Bien que beaucoup de ces fonctionnalités puissent être ajoutées avec des plug-ins.
Ce découplage des parties, et le fait d'être un « micro‑framework » qui puisse être étendu pour couvrir exactement ce
qui est nécessaire, était une caractéristique clé que je voulais conserver.
Compte tenu de la simplicité de Flask, il semblait bien adapté à la création d'API. La prochaine chose à trouver était un « Django REST Framework » pour Flask.
/// check | A inspiré **FastAPI** à
Être un micro‑framework. Il est donc facile de combiner les outils et les pièces nécessaires.
Proposer un système de routage simple et facile à utiliser.
///
### [Requests](https://requests.readthedocs.io) { #requests }
**FastAPI** n'est pas réellement une alternative à **Requests**. Leur cadre est très différent.
Il serait en fait plus courant d'utiliser Requests _à l'intérieur_ d'une application FastAPI.
Mais quand même, FastAPI s'est inspiré de Requests.
**Requests** est une bibliothèque pour _interagir_ avec les API (en tant que client), tandis que **FastAPI** est une bibliothèque pour _créer_ des API (en tant que serveur).
Ils sont, plus ou moins, aux extrémités opposées, se complétant l'un l'autre.
Requests a un design très simple et intuitif, il est très facile à utiliser, avec des valeurs par défaut raisonnables, tout en étant très puissant et personnalisable.
C'est pourquoi, comme le dit le site officiel :
> Requests est l'un des packages Python les plus téléchargés de tous les temps
La façon dont vous l'utilisez est très simple. Par exemple, pour faire une requête `GET`, vous devez écrire :
```Python
response = requests.get("http://example.com/some/url")
```
L’opération de chemin d'accès correspondante dans **FastAPI** pourrait ressembler à ceci :
```Python hl_lines="1"
@app.get("/some/url")
def read_url():
return {"message": "Hello World"}
```
Notez les similitudes entre `requests.get(...)` et `@app.get(...)`.
/// check | A inspiré **FastAPI** à
* Avoir une API simple et intuitive.
* Utiliser les noms de méthodes HTTP (opérations) directement, de manière simple et intuitive.
* Avoir des valeurs par défaut raisonnables, mais des personnalisations puissantes.
///
### [Swagger](https://swagger.io/) / [OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/) { #swagger-openapi }
La principale fonctionnalité que j'ai emprunté à Django REST Framework était la documentation automatique des API.
Puis j'ai découvert qu'il existait une norme pour documenter les API, en utilisant JSON (ou YAML, une extension de JSON) appelée Swagger.
Il existait déjà une interface utilisateur Web pour les API Swagger. Donc, être capable de générer une documentation
Swagger pour une API permettrait d'utiliser cette interface utilisateur web automatiquement.
À un moment donné, Swagger a été cédé à la Fondation Linux, puis a été rebaptisé OpenAPI.
C'est pourquoi, lorsqu'on parle de la version 2.0, il est courant de dire « Swagger », et pour la version 3+ « OpenAPI ».
/// check | A inspiré **FastAPI** à
Adopter et utiliser une norme ouverte pour les spécifications des API, au lieu d'un schéma personnalisé.
Intégrer des outils d'interface utilisateur basés sur des normes :
* [Swagger UI](https://github.com/swagger-api/swagger-ui)
* [ReDoc](https://github.com/Rebilly/ReDoc)
Ces deux-là ont été choisis parce qu'ils sont populaires et stables, mais en faisant une recherche rapide, vous pourriez trouver des dizaines d'alternatives supplémentaires pour OpenAPI (que vous pouvez utiliser avec **FastAPI**).
///
### Frameworks REST pour Flask { #flask-rest-frameworks }
Il y a plusieurs frameworks REST pour Flask, mais après avoir investi du temps et du travail pour les étudier, j'ai
découvert que le développement de beaucoup d'entre eux sont suspendus ou abandonnés, avec plusieurs problèmes
permanents qui les rendent inadaptés.
### [Marshmallow](https://marshmallow.readthedocs.io/en/stable/) { #marshmallow }
L'une des principales fonctionnalités nécessaires aux systèmes API est la « sérialisation » des données, qui consiste à prendre les données du code (Python) et à
les convertir en quelque chose qui peut être envoyé sur le réseau. Par exemple, convertir un objet contenant des
données provenant d'une base de données en un objet JSON. Convertir des objets `datetime` en strings, etc.
La validation des données est une autre fonctionnalité importante dont ont besoin les API. Elle permet de s'assurer
que les données sont valides, compte tenu de certains paramètres. Par exemple, qu'un champ est un `int`, et non un
string.
Ceci est particulièrement utile pour les données entrantes.
Sans un système de validation des données, vous devriez effectuer toutes les vérifications à la main, dans le code.
Ces fonctionnalités sont ce pourquoi Marshmallow a été construit. C'est une excellente bibliothèque, et je l'ai déjà beaucoup utilisée.
Mais elle a été créée avant que les annotations de type n'existent en Python. Ainsi, pour définir chaque schéma, vous devez utiliser des utilitaires et des classes spécifiques fournies par Marshmallow.
/// check | A inspiré **FastAPI** à
Utiliser du code pour définir des « schémas » qui fournissent automatiquement les types de données et la validation.
///
### [Webargs](https://webargs.readthedocs.io/en/latest/) { #webargs }
Une autre grande fonctionnalité requise par les API est l’analyse des données provenant des requêtes entrantes.
Webargs est un outil qui a été créé pour fournir cela par-dessus plusieurs frameworks, dont Flask.
Il utilise Marshmallow pour effectuer la validation des données. Et il a été créé par les mêmes développeurs.
C'est un outil formidable et je l'ai beaucoup utilisé aussi, avant d'avoir **FastAPI**.
/// info
Webargs a été créé par les développeurs de Marshmallow.
///
/// check | A inspiré **FastAPI** à
Disposer d'une validation automatique des données des requêtes entrantes.
///
### [APISpec](https://apispec.readthedocs.io/en/stable/) { #apispec }
Marshmallow et Webargs fournissent la validation, l'analyse et la sérialisation en tant que plug-ins.
Mais la documentation fait toujours défaut. C'est alors qu'APISpec a été créé.
Il s'agit d'un plug-in pour de nombreux frameworks (et il existe également un plug-in pour Starlette).
Le principe est le suivant : vous écrivez la définition du schéma au format YAML dans la docstring de chaque fonction gérant une route.
Et il génère des schémas OpenAPI.
C'est ainsi que cela fonctionne dans Flask, Starlette, Responder, etc.
Mais alors, nous avons à nouveau le problème d'avoir une micro-syntaxe, dans une docstring Python (un gros morceau de YAML).
L'éditeur ne peut guère aider en la matière. Et si nous modifions les paramètres ou les schémas Marshmallow et que nous oublions de modifier également cette docstring YAML, le schéma généré deviendrait obsolète.
/// info
APISpec a été créé par les développeurs de Marshmallow.
///
/// check | A inspiré **FastAPI** à
Supporter la norme ouverte pour les API, OpenAPI.
///
### [Flask-apispec](https://flask-apispec.readthedocs.io/en/latest/) { #flask-apispec }
C'est un plug-in pour Flask, qui relie Webargs, Marshmallow et APISpec.
Il utilise les informations de Webargs et Marshmallow pour générer automatiquement des schémas OpenAPI, en utilisant APISpec.
C'est un excellent outil, très sous-estimé. Il devrait être beaucoup plus populaire que de nombreux plug-ins Flask. C'est peut-être dû au fait que sa documentation est trop concise et abstraite.
Cela a permis de ne pas avoir à écrire YAML (une autre syntaxe) à l'intérieur des docstrings Python.
Cette combinaison de Flask, Flask-apispec avec Marshmallow et Webargs était ma stack backend préférée jusqu'à la création de **FastAPI**.
Son utilisation a conduit à la création de plusieurs générateurs Flask full-stack. Ce sont les principales stacks que
j'ai (ainsi que plusieurs équipes externes) utilisées jusqu'à présent :
* [https://github.com/tiangolo/full-stack](https://github.com/tiangolo/full-stack)
* [https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchbase](https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchbase)
* [https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchdb](https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchdb)
Ces mêmes générateurs full-stack ont servi de base aux [Générateurs de projets pour **FastAPI**](project-generation.md).
/// info
Flask-apispec a été créé par les développeurs de Marshmallow.
///
/// check | A inspiré **FastAPI** à
Générer le schéma OpenAPI automatiquement, à partir du même code qui définit la sérialisation et la validation.
///
### [NestJS](https://nestjs.com/) (et [Angular](https://angular.io/)) { #nestjs-and-angular }
Ce n'est même pas du Python, NestJS est un framework JavaScript (TypeScript) NodeJS inspiré d'Angular.
Il réalise quelque chose de similaire à ce qui peut être fait avec Flask-apispec.
Il possède un système d'injection de dépendances intégré, inspiré d'Angular 2. Il nécessite de pré-enregistrer les « injectables » (comme tous les autres systèmes d'injection de dépendances que je connais), donc, cela ajoute à la verbosité et à la répétition du code.
Comme les paramètres sont décrits avec des types TypeScript (similaires aux annotations de type de Python), la prise en charge
par l'éditeur est assez bonne.
Mais comme les données TypeScript ne sont pas préservées après la compilation en JavaScript, il ne peut pas compter sur les types pour définir la validation, la sérialisation et la documentation en même temps. En raison de cela et de certaines décisions de conception, pour obtenir la validation, la sérialisation et la génération automatique de schémas, il est nécessaire d'ajouter des décorateurs à de nombreux endroits. Cela devient donc assez verbeux.
Il ne peut pas très bien gérer les modèles imbriqués. Ainsi, si le corps JSON de la requête est un objet JSON comportant des champs internes qui sont à leur tour des objets JSON imbriqués, il ne peut pas être correctement documenté et validé.
/// check | A inspiré **FastAPI** à
Utiliser les types Python pour bénéficier d'un excellent support de l'éditeur.
Disposer d'un puissant système d'injection de dépendances. Trouver un moyen de minimiser la répétition du code.
///
### [Sanic](https://sanic.readthedocs.io/en/latest/) { #sanic }
C'était l'un des premiers frameworks Python extrêmement rapides basés sur `asyncio`. Il a été conçu pour être très similaire à Flask.
/// note | Détails techniques
Il utilisait [`uvloop`](https://github.com/MagicStack/uvloop) au lieu du système par défaut de Python `asyncio`. C'est ce qui l'a rendu si rapide.
Il a clairement inspiré Uvicorn et Starlette, qui sont actuellement plus rapides que Sanic dans les benchmarks.
///
/// check | A inspiré **FastAPI** à
Trouver un moyen d'avoir une performance folle.
C'est pourquoi **FastAPI** est basé sur Starlette, car il s'agit du framework le plus rapide disponible (testé par des benchmarks tiers).
///
### [Falcon](https://falconframework.org/) { #falcon }
Falcon est un autre framework Python haute performance, il est conçu pour être minimal, et est utilisé comme fondation pour d'autres frameworks comme Hug.
Il est conçu pour avoir des fonctions qui reçoivent deux paramètres, une « requête » et une « réponse ». Ensuite, vous
« lisez » des parties de la requête et « écrivez » des parties dans la réponse. En raison de cette conception, il n'est
pas possible de déclarer des paramètres de requête et des corps avec des indications de type Python standard comme paramètres de fonction.
Ainsi, la validation, la sérialisation et la documentation des données doivent être effectuées dans le code, et non pas automatiquement. Ou bien elles doivent être implémentées comme un framework au-dessus de Falcon, comme Hug. Cette même distinction se retrouve dans d'autres frameworks qui s'inspirent de la conception de Falcon, qui consiste à avoir un objet de requête et un objet de réponse comme paramètres.
/// check | A inspiré **FastAPI** à
Trouver des moyens d'obtenir de bonnes performances.
Avec Hug (puisque Hug est basé sur Falcon), cela a inspiré **FastAPI** à déclarer un paramètre `response` dans les fonctions.
Bien que dans FastAPI, il est facultatif, et est utilisé principalement pour définir les en-têtes, les cookies, et les codes de statut alternatifs.
///
### [Molten](https://moltenframework.com/) { #molten }
J'ai découvert Molten lors des premières étapes de développement de **FastAPI**. Et il a des idées assez similaires :
* Basé sur les annotations de type Python.
* Validation et documentation via ces types.
* Système d'injection de dépendances.
Il n'utilise pas une librairie tiers de validation, sérialisation et de documentation tel que Pydantic, il utilise son propre système. Ainsi, ces définitions de types de données ne sont pas réutilisables aussi facilement.
Il nécessite une configuration un peu plus verbeuse. Et comme il est basé sur WSGI (au lieu d'ASGI), il n'est pas
conçu pour profiter des hautes performances fournies par des outils comme Uvicorn, Starlette et Sanic.
Le système d'injection de dépendances exige le pré-enregistrement des dépendances et les dépendances sont résolues sur la base des types déclarés. Ainsi, il n'est pas possible de déclarer plus d'un « composant » qui fournit un certain type.
Les routes sont déclarées à un seul endroit, en utilisant des fonctions déclarées à d'autres endroits (au lieu
d'utiliser des décorateurs qui peuvent être placés juste au-dessus de la fonction qui gère l'endpoint). Cette
méthode est plus proche de celle de Django que de celle de Flask (et Starlette). Il sépare dans le code des choses
qui sont relativement fortement couplées.
/// check | A inspiré **FastAPI** à
Définir des validations supplémentaires pour les types de données utilisant la valeur « par défaut » des attributs du modèle. Ceci améliore le support de l'éditeur, et n'était pas disponible dans Pydantic auparavant.
Cela a en fait inspiré la mise à jour de certaines parties de Pydantic, afin de supporter le même style de déclaration de validation (toute cette fonctionnalité est maintenant déjà disponible dans Pydantic).
///
### [Hug](https://github.com/hugapi/hug) { #hug }
Hug a été l'un des premiers frameworks à implémenter la déclaration des types de paramètres d'API en utilisant les annotations de type Python. C'était une excellente idée qui a inspiré d'autres outils à faire de même.
Il utilisait des types personnalisés dans ses déclarations au lieu des types Python standard, mais c'était tout de même un énorme pas en avant.
Il a également été l'un des premiers frameworks à générer un schéma personnalisé déclarant l'ensemble de l'API en JSON.
Il n'était pas basé sur une norme comme OpenAPI et JSON Schema. Il ne serait donc pas simple de l'intégrer à d'autres outils, comme Swagger UI. Mais encore une fois, c'était une idée très innovante.
Il présente une caractéristique intéressante et peu commune : à l'aide du même framework, il est possible de créer des
API et des CLI.
Comme il est basé sur l'ancienne norme pour les frameworks web Python synchrones (WSGI), il ne peut pas gérer les Websockets et autres, bien qu'il soit également très performant.
/// info
Hug a été créé par Timothy Crosley, le créateur de [`isort`](https://github.com/timothycrosley/isort), un excellent outil pour trier automatiquement les imports dans les fichiers Python.
///
/// check | Idées ayant inspiré **FastAPI**
Hug a inspiré certaines parties d'APIStar, et était l'un des outils que je trouvais les plus prometteurs, à côté d'APIStar.
Hug a contribué à inspirer **FastAPI** pour utiliser les annotations de type Python
pour déclarer les paramètres, et pour générer automatiquement un schéma définissant l'API.
Hug a inspiré **FastAPI** pour déclarer un paramètre `response` dans les fonctions pour définir les en-têtes et les cookies.
///
### [APIStar](https://github.com/encode/apistar) (<= 0.5) { #apistar-0-5 }
Juste avant de décider de développer **FastAPI**, j'ai trouvé le serveur **APIStar**. Il contenait presque tout ce
que je recherchais et avait un beau design.
C'était l'une des premières implémentations d'un framework utilisant les annotations de type Python pour déclarer les paramètres
et les requêtes que j'ai vues (avant NestJS et Molten). Je l'ai trouvé plus ou moins en même temps que Hug. Mais APIStar utilisait le standard OpenAPI.
Il disposait de la validation automatique, sérialisation des données et d'une génération de schéma OpenAPI basée sur les mêmes annotations de type à plusieurs endroits.
La définition du schéma de corps de requête n'utilisait pas les mêmes annotations de type Python que Pydantic, il était un peu plus proche de Marshmallow, donc le support de l'éditeur n'était pas aussi bon, mais APIStar était quand même la meilleure option disponible.
Il avait les meilleures performances d'après les benchmarks de l'époque (seulement surpassé par Starlette).
Au départ, il ne disposait pas d'une interface web de documentation automatique de l'API, mais je savais que je pouvais lui ajouter une interface Swagger.
Il avait un système d'injection de dépendances. Il nécessitait un pré-enregistrement des composants, comme d'autres outils discutés ci-dessus. Mais c'était quand même une excellente fonctionnalité.
Je n'ai jamais pu l'utiliser dans un projet complet, car il n'avait pas d'intégration de sécurité, et je ne pouvais donc pas remplacer toutes les fonctionnalités que j'avais avec les générateurs complets basés sur Flask-apispec. J'avais dans mon backlog de projets de créer une pull request pour ajouter cette fonctionnalité.
Mais ensuite, le projet a changé d'orientation.
Il ne s'agissait plus d'un framework web API, le créateur devant se concentrer sur Starlette.
Maintenant, APIStar est un ensemble d'outils pour valider les spécifications OpenAPI, et non un framework web.
/// info
APIStar a été créé par Tom Christie. Le même gars qui a créé :
* Django REST Framework
* Starlette (sur lequel **FastAPI** est basé)
* Uvicorn (utilisé par Starlette et **FastAPI**)
///
/// check | A inspiré **FastAPI** à
Exister.
L'idée de déclarer plusieurs choses (validation des données, sérialisation et documentation) avec les mêmes types Python, tout en offrant un excellent support pour les éditeurs, était pour moi une idée brillante.
Et après avoir longtemps cherché un framework similaire et testé de nombreuses alternatives, APIStar était la meilleure option disponible.
Puis APIStar a cessé d'exister en tant que serveur et Starlette a été créé, et a constitué une meilleure base pour un tel système. Ce fut l'inspiration finale pour construire **FastAPI**.
Je considère **FastAPI** comme un « successeur spirituel » d'APIStar, tout en améliorant et en augmentant les fonctionnalités, le système de typage et d'autres parties, sur la base des enseignements tirés de tous ces outils précédents.
///
## Utilisés par **FastAPI** { #used-by-fastapi }
### [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) { #pydantic }
Pydantic est une bibliothèque permettant de définir la validation, la sérialisation et la documentation des données (à l'aide de JSON Schema) en se basant sur les annotations de type Python.
Cela le rend extrêmement intuitif.
Il est comparable à Marshmallow. Bien qu'il soit plus rapide que Marshmallow dans les benchmarks. Et comme il est
basé sur les mêmes annotations de type Python, le support de l'éditeur est grand.
/// check | **FastAPI** l'utilise pour
Gérer toute la validation des données, leur sérialisation et la documentation automatique du modèle (basée sur le schéma JSON).
**FastAPI** prend ensuite ces données JSON Schema et les place dans OpenAPI, en plus de toutes les autres choses qu'il fait.
///
### [Starlette](https://www.starlette.dev/) { #starlette }
Starlette est un framework/toolkit léger ASGI, qui est idéal pour construire des services asyncio performants.
Il est très simple et intuitif. Il est conçu pour être facilement extensible et avoir des composants modulaires.
Il offre :
- Des performances vraiment impressionnantes.
- Le support des WebSockets.
- Les tâches d'arrière-plan.
- Les événements de démarrage et d'arrêt.
- Un client de test basé sur HTTPX.
- CORS, GZip, fichiers statiques, streaming des réponses.
- Le support des sessions et des cookies.
- Une couverture de test à 100 %.
- 100 % de la base de code avec des annotations de type.
- Peu de dépendances strictes.
Starlette est actuellement le framework Python le plus rapide testé. Seulement dépassé par Uvicorn, qui n'est pas un framework, mais un serveur.
Starlette fournit toutes les fonctionnalités de base d'un micro‑framework web.
Mais il ne fournit pas de validation automatique des données, de sérialisation ou de documentation.
C'est l'une des principales choses que **FastAPI** ajoute par-dessus, le tout basé sur les annotations de type Python (en utilisant Pydantic). Cela, plus le système d'injection de dépendances, les utilitaires de sécurité, la génération de schémas OpenAPI, etc.
/// note | Détails techniques
ASGI est une nouvelle « norme » développée par les membres de l'équipe principale de Django. Il ne s'agit pas encore d'une « norme Python » (un PEP), bien qu'ils soient en train de le faire.
Néanmoins, il est déjà utilisé comme « standard » par plusieurs outils. Cela améliore grandement l'interopérabilité, puisque vous pouvez remplacer Uvicorn par n'importe quel autre serveur ASGI (comme Daphne ou Hypercorn), ou vous pouvez ajouter des outils compatibles ASGI, comme `python-socketio`.
///
/// check | **FastAPI** l'utilise pour
Gérer toutes les parties web de base. Ajouter des fonctionnalités par-dessus.
La classe `FastAPI` elle-même hérite directement de la classe `Starlette`.
Ainsi, tout ce que vous pouvez faire avec Starlette, vous pouvez le faire directement avec **FastAPI**, car il s'agit en fait de Starlette sous stéroïdes.
///
### [Uvicorn](https://www.uvicorn.dev/) { #uvicorn }
Uvicorn est un serveur ASGI rapide comme l'éclair, basé sur uvloop et httptools.
Il ne s'agit pas d'un framework web, mais d'un serveur. Par exemple, il ne fournit pas d'outils pour le routing. C'est
quelque chose qu'un framework comme Starlette (ou **FastAPI**) fournirait par-dessus.
C'est le serveur recommandé pour Starlette et **FastAPI**.
/// check | **FastAPI** le recommande comme
Le serveur web principal pour exécuter les applications **FastAPI**.
Vous pouvez également utiliser l'option de ligne de commande `--workers` pour avoir un serveur multi‑processus asynchrone.
Pour plus de détails, consultez la section [Déploiement](deployment/index.md).
///
## Benchmarks et vitesse { #benchmarks-and-speed }
Pour comprendre, comparer et voir la différence entre Uvicorn, Starlette et FastAPI, consultez la section sur les [Benchmarks](benchmarks.md).
================================================
FILE: docs/fr/docs/async.md
================================================
# Concurrence et async / await { #concurrency-and-async-await }
Détails sur la syntaxe `async def` pour les *fonctions de chemin d'accès* et quelques rappels sur le code asynchrone, la concurrence et le parallélisme.
## Vous êtes pressés ? { #in-a-hurry }
TL;DR :
Si vous utilisez des bibliothèques tierces qui nécessitent d'être appelées avec `await`, telles que :
```Python
results = await some_library()
```
Alors, déclarez vos *fonctions de chemin d'accès* avec `async def` comme ceci :
```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
async def read_results():
results = await some_library()
return results
```
/// note | Remarque
Vous pouvez uniquement utiliser `await` dans les fonctions créées avec `async def`.
///
---
Si vous utilisez une bibliothèque externe qui communique avec quelque chose (une base de données, une API, le système de fichiers, etc.) et qui ne supporte pas l'utilisation d'`await` (ce qui est actuellement le cas pour la majorité des bibliothèques de base de données), alors déclarez vos *fonctions de chemin d'accès* normalement, avec le classique `def`, comme ceci :
```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
def results():
results = some_library()
return results
```
---
Si votre application (d'une certaine manière) n'a pas à communiquer avec une autre chose et à attendre sa réponse, utilisez `async def`, même si vous n'avez pas besoin d'utiliser `await` à l'intérieur.
---
Si vous ne savez pas, utilisez seulement `def`.
---
Note : vous pouvez mélanger `def` et `async def` dans vos *fonctions de chemin d'accès* autant que nécessaire, et définir chacune avec l’option la plus adaptée pour vous. FastAPI fera ce qu'il faut avec elles.
Au final, peu importe le cas parmi ceux ci-dessus, FastAPI fonctionnera de manière asynchrone et sera extrêmement rapide.
Mais si vous suivez bien les instructions ci-dessus, il pourra effectuer quelques optimisations et ainsi améliorer les performances.
## Détails techniques { #technical-details }
Les versions modernes de Python supportent le **code asynchrone** grâce aux **« coroutines »** avec les syntaxes **`async` et `await`**.
Analysons les différentes parties de cette phrase dans les sections suivantes :
* **Code asynchrone**
* **`async` et `await`**
* **Coroutines**
## Code asynchrone { #asynchronous-code }
Faire du code asynchrone signifie que le langage 💬 est capable de dire à l'ordinateur / au programme 🤖 qu'à un moment du code, il 🤖 devra attendre que *quelque chose d'autre* se termine autre part. Disons que ce *quelque chose d'autre* est appelé « slow-file » 📝.
Donc, pendant ce temps, l'ordinateur pourra effectuer d'autres tâches, pendant que « slow-file » 📝 se termine.
Ensuite l'ordinateur / le programme 🤖 reviendra à chaque fois qu'il en a la chance que ce soit parce qu'il attend à nouveau, ou car il 🤖 a fini tout le travail qu'il avait à faire. Il 🤖 regardera donc si les tâches qu'il attend ont terminé d'être effectuées.
Ensuite, il 🤖 prendra la première tâche à finir (disons, notre « slow-file » 📝) et continuera à faire avec cette dernière ce qu'il était censé.
Ce « attendre quelque chose d'autre » fait généralement référence à des opérations I/O qui sont relativement « lentes » (comparées à la vitesse du processeur et de la mémoire RAM) telles qu'attendre que :
* de la donnée soit envoyée par le client à travers le réseau
* de la donnée envoyée depuis votre programme soit reçue par le client à travers le réseau
* le contenu d'un fichier sur le disque soit lu par le système et passé à votre programme
* le contenu que votre programme a passé au système soit écrit sur le disque
* une opération effectuée à distance par une API se termine
* une opération en base de données se termine
* une requête à une base de données renvoie un résultat
* etc.
Le temps d'exécution étant consommé majoritairement par l'attente d'opérations I/O, on appelle ceci des opérations « I/O bound ».
Ce concept se nomme « asynchrone » car l'ordinateur / le programme n'a pas besoin d'être « synchronisé » avec la tâche, attendant le moment exact où cette dernière se terminera en ne faisant rien, pour être capable de récupérer le résultat de la tâche et l'utiliser dans la suite des opérations.
À la place, en étant « asynchrone », une fois terminée, une tâche peut légèrement attendre (quelques microsecondes) que l'ordinateur / le programme finisse ce qu'il était en train de faire, et revienne récupérer le résultat.
Pour parler de tâches « synchrones » (en opposition à « asynchrones »), on utilise souvent le terme « séquentiel », car l'ordinateur / le programme va effectuer toutes les étapes d'une tâche séquentiellement avant de passer à une autre tâche, même si ces étapes impliquent de l'attente.
### Concurrence et Burgers { #concurrency-and-burgers }
L'idée de code **asynchrone** décrite ci-dessus est parfois aussi appelée **« concurrence »**. Ce qui est différent du **« parallélisme »**.
La **concurrence** et le **parallélisme** sont tous deux liés à l'idée de « différentes choses arrivant plus ou moins au même moment ».
Mais les détails entre la **concurrence** et le **parallélisme** diffèrent sur de nombreux points.
Pour expliquer la différence, voici une histoire de burgers :
### Burgers concurrents { #concurrent-burgers }
Vous amenez votre crush 😍 dans votre fast food 🍔 favori, et faites la queue pendant que le serveur 💁 prend les commandes des personnes devant vous.
Puis vient votre tour, vous commandez alors 2 magnifiques burgers 🍔 pour votre crush 😍 et vous.
Le serveur 💁 dit quelque chose à son collègue dans la cuisine 👨🍳 pour qu'il sache qu'il doit préparer vos burgers 🍔 (bien qu'il soit déjà en train de préparer ceux des clients précédents).
Vous payez 💸.
Le serveur 💁 vous donne le numéro assigné à votre commande.
Pendant que vous attendez, vous allez choisir une table avec votre crush 😍, vous discutez avec votre crush 😍 pendant un long moment (les burgers étant « magnifiques » ils sont très longs à préparer ✨🍔✨).
Pendant que vous êtes assis à table, en attendant que les burgers 🍔 soient prêts, vous pouvez passer ce temps à admirer à quel point votre crush 😍 est géniale, mignonne et intelligente ✨😍✨.
Pendant que vous discutez avec votre crush 😍, de temps en temps vous jetez un coup d’œil au nombre affiché au-dessus du comptoir pour savoir si c'est à votre tour d'être servis.
Jusqu'au moment où c'est (enfin) votre tour. Vous allez au comptoir, récupérez vos burgers 🍔 et revenez à votre table.
Vous et votre crush 😍 mangez les burgers 🍔 et passez un bon moment ✨.
/// info
Illustrations proposées par [Ketrina Thompson](https://www.instagram.com/ketrinadrawsalot). 🎨
///
---
Imaginez que vous êtes l'ordinateur / le programme 🤖 dans cette histoire.
Pendant que vous faites la queue, vous être simplement inactif 😴, attendant votre tour, ne faisant rien de « productif ». Mais la queue est rapide car le serveur 💁 prend seulement les commandes (et ne les prépare pas), donc tout va bien.
Ensuite, quand c'est votre tour, vous faites des actions « productives » 🤓, vous étudiez le menu, décidez ce que vous voulez, demandez à votre crush 😍 son choix, payez 💸, vérifiez que vous utilisez la bonne carte de crédit, vérifiez que le montant débité sur la carte est correct, vérifiez que la commande contient les bons produits, etc.
Mais ensuite, même si vous n'avez pas encore vos burgers 🍔, votre travail avec le serveur 💁 est « en pause » ⏸, car vous devez attendre 🕙 que vos burgers soient prêts.
Après vous être écarté du comptoir et vous être assis à votre table avec le numéro de votre commande, vous pouvez tourner 🔀 votre attention vers votre crush 😍, et « travailler » ⏯ 🤓 là-dessus. Vous êtes donc à nouveau en train de faire quelque chose de « productif » 🤓, vous flirtez avec votre crush 😍.
Puis le serveur 💁 dit « J'ai fini de préparer les burgers » 🍔 en mettant votre numéro sur l'affichage du comptoir, mais vous ne courez pas immédiatement au moment où votre numéro s'affiche. Vous savez que personne ne volera vos burgers 🍔 car vous avez votre numéro et les autres clients ont le leur.
Vous attendez donc que votre crush 😍 finisse son histoire, souriez gentiment et dites que vous allez chercher les burgers ⏸.
Pour finir vous allez au comptoir 🔀, vers la tâche initiale qui est désormais terminée ⏯, récupérez les burgers 🍔, remerciez le serveur et ramenez les burgers 🍔 à votre table. Ceci termine l'étape / la tâche d'interaction avec le comptoir ⏹. Ce qui ensuite, crée une nouvelle tâche de « manger les burgers » 🔀 ⏯, mais la précédente, « récupérer les burgers » est terminée ⏹.
### Burgers parallèles { #parallel-burgers }
Imaginons désormais que ce ne sont pas des « burgers concurrents » mais des « burgers parallèles ».
Vous allez avec votre crush 😍 dans un fast food 🍔 parallélisé.
Vous attendez pendant que plusieurs (disons 8) serveurs qui sont aussi des cuisiniers 👨🍳👨🍳👨🍳👨🍳👨🍳👨🍳👨🍳👨🍳 prennent les commandes des personnes devant vous.
Chaque personne devant vous attend 🕙 que son burger 🍔 soit prêt avant de quitter le comptoir car chacun des 8 serveurs va lui-même préparer le burger directement avant de prendre la commande suivante.
Puis c'est enfin votre tour, vous commandez 2 magnifiques burgers 🍔 pour vous et votre crush 😍.
Vous payez 💸.
Le serveur va dans la cuisine 👨🍳.
Vous attendez devant le comptoir afin que personne ne prenne vos burgers 🍔 avant vous, vu qu'il n'y a pas de numéro de commande.
Vous et votre crush 😍 étant occupés à vérifier que personne ne passe devant vous prendre vos burgers au moment où ils arriveront 🕙, vous ne pouvez pas vous préoccuper de votre crush 😞.
C'est du travail « synchrone », vous être « synchronisés » avec le serveur/cuisinier 👨🍳. Vous devez attendre 🕙 et être présent au moment exact où le serveur/cuisinier 👨🍳 finira les burgers 🍔 et vous les donnera, sinon quelqu'un risque de vous les prendre.
Puis le serveur/cuisinier 👨🍳 revient enfin avec vos burgers 🍔, après un long moment d'attente 🕙 devant le comptoir.
Vous prenez vos burgers 🍔 et allez à une table avec votre crush 😍
Vous les mangez, et vous avez terminé 🍔 ⏹.
Durant tout ce processus, il n'y a presque pas eu de discussions ou de flirts car la plupart de votre temps à été passé à attendre 🕙 devant le comptoir 😞.
/// info
Illustrations proposées par [Ketrina Thompson](https://www.instagram.com/ketrinadrawsalot). 🎨
///
---
Dans ce scénario de burgers parallèles, vous êtes un ordinateur / programme 🤖 avec deux processeurs (vous et votre crush 😍) attendant 🕙 à deux et dédiant votre attention ⏯ à « attendre devant le comptoir » 🕙 pour une longue durée.
Le fast-food a 8 processeurs (serveurs/cuisiniers) 👨🍳👨🍳👨🍳👨🍳👨🍳👨🍳👨🍳👨🍳. Alors que le fast-food de burgers concurrents en avait 2 (un serveur et un cuisinier).
Et pourtant l'expérience finale n'est pas meilleure 😞.
---
C'est donc l'histoire équivalente parallèle pour les burgers 🍔.
Pour un exemple plus courant dans la « vie réelle », imaginez une banque.
Jusqu'à récemment, la plupart des banques avaient plusieurs caisses (et banquiers) 👨💼👨💼👨💼👨💼 et une unique file d'attente 🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙.
Tous les banquiers faisaient l'intégralité du travail avec chaque client avant de passer au suivant 👨💼⏯.
Et vous deviez attendre 🕙 dans la file pendant un long moment ou vous perdiez votre place.
Vous n'auriez donc probablement pas envie d'amener votre crush 😍 avec vous à la banque 🏦.
### Conclusion sur les burgers { #burger-conclusion }
Dans ce scénario des « burgers du fast-food avec votre crush », comme il y a beaucoup d'attente 🕙, il est très logique d'avoir un système concurrent ⏸🔀⏯.
Et c'est le cas pour la plupart des applications web.
Vous aurez de nombreux, nombreux utilisateurs, mais votre serveur attendra 🕙 que leur connexion peu performante envoie des requêtes.
Puis vous attendrez 🕙 de nouveau que leurs réponses reviennent.
Cette « attente » 🕙 se mesure en microsecondes, mais tout de même, en cumulé cela fait beaucoup d'attente.
C'est pourquoi il est logique d'utiliser du code asynchrone ⏸🔀⏯ pour des APIs web.
Ce type d'asynchronicité est ce qui a rendu NodeJS populaire (bien que NodeJS ne soit pas parallèle) et c'est la force de Go en tant que langage de programmation.
Et c'est le même niveau de performance que celui obtenu avec **FastAPI**.
Et comme on peut avoir du parallélisme et de l'asynchronicité en même temps, on obtient des performances plus hautes que la plupart des frameworks NodeJS testés et égales à celles du Go, qui est un langage compilé plus proche du C [(tout ça grâce à Starlette)](https://www.techempower.com/benchmarks/#section=data-r17&hw=ph&test=query&l=zijmkf-1).
### Est-ce que la concurrence est mieux que le parallélisme ? { #is-concurrency-better-than-parallelism }
Nope ! C'est ça la morale de l'histoire.
La concurrence est différente du parallélisme. C'est mieux sur des scénarios **spécifiques** qui impliquent beaucoup d'attente. À cause de ça, c'est généralement bien meilleur que le parallélisme pour le développement d'applications web. Mais pas pour tout.
Donc pour équilibrer tout ça, imaginez l'histoire suivante :
> Vous devez nettoyer une grande et sale maison.
*Oui, c'est toute l'histoire*.
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Il n'y a plus d'attente 🕙 nulle part, juste beaucoup de travail à effectuer, dans différentes pièces de la maison.
Vous pourriez diviser en différentes sections comme avec les burgers, d'abord le salon, puis la cuisine, etc. Mais vous n'attendez 🕙 rien, vous ne faites que nettoyer et nettoyer, la séparation en sections ne changerait rien au final.
Cela prendrait autant de temps pour finir avec ou sans sections (concurrence) et vous auriez effectué la même quantité de travail.
Mais dans ce cas, si pouviez amener 8 ex-serveurs/cuisiniers/devenus-nettoyeurs 👨🍳👨🍳👨🍳👨🍳👨🍳👨🍳👨🍳👨🍳, et que chacun d'eux (plus vous) pouvait prendre une zone de la maison pour la nettoyer, vous pourriez faire tout le travail en parallèle, et finir plus tôt.
Dans ce scénario, chacun des nettoyeurs (vous y compris) serait un processeur, faisant sa partie du travail.
Et comme la plupart du temps d'exécution est pris par du « vrai » travail (et non de l'attente), et que le travail dans un ordinateur est fait par un CPU, ce sont des problèmes dits « CPU bound ».
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Des exemples communs d'opérations « CPU bound » sont les procédés qui requièrent des traitements mathématiques complexes.
Par exemple :
* Traitements d'**audio** et d'**images**.
* La **vision par ordinateur** : une image est composée de millions de pixels, chaque pixel ayant 3 valeurs / couleurs, les traiter tous va nécessiter d'effectuer des traitements sur chaque pixel, et de préférence tous en même temps.
* L'apprentissage automatique (ou **Machine Learning**) : cela nécessite de nombreuses multiplications de matrices et vecteurs. Imaginez une énorme feuille de calcul remplie de nombres que vous multiplierez entre eux tous au même moment.
* L'apprentissage profond (ou **Deep Learning**) : est un sous-domaine du **Machine Learning**, donc les mêmes raisons s'appliquent. Avec la différence qu'il n'y a pas une unique feuille de calcul de nombres à multiplier, mais une énorme quantité d'entre elles, et dans de nombreux cas, on utilise un processeur spécial pour construire et / ou utiliser ces modèles.
### Concurrence + Parallélisme : Web + Machine Learning { #concurrency-parallelism-web-machine-learning }
Avec **FastAPI** vous pouvez bénéficier de la concurrence qui est très courante en développement web (c'est l'attrait principal de NodeJS).
Mais vous pouvez aussi profiter du parallélisme et du multiprocessing (plusieurs processus s'exécutant en parallèle) afin de gérer des charges **CPU bound** qui sont récurrentes dans les systèmes de *Machine Learning*.
Ça, ajouté au fait que Python soit le langage le plus populaire pour la **Data Science**, le **Machine Learning** et surtout le **Deep Learning**, font de **FastAPI** un très bon choix pour les APIs et applications de **Data Science** / **Machine Learning**.
Pour comprendre comment mettre en place ce parallélisme en production, allez lire la section [Déploiement](deployment/index.md).
## `async` et `await` { #async-and-await }
Les versions modernes de Python ont une manière très intuitive de définir le code asynchrone, tout en gardant une apparence de code « séquentiel » classique en laissant Python faire l'attente pour vous au bon moment.
Pour une opération qui nécessite de l'attente avant de donner un résultat et qui supporte ces nouvelles fonctionnalités Python, vous pouvez l'utiliser comme tel :
```Python
burgers = await get_burgers(2)
```
Le mot-clé important ici est `await`. Il informe Python qu'il faut attendre ⏸ que `get_burgers(2)` finisse d'effectuer ses opérations 🕙 avant de stocker les résultats dans la variable `burgers`. Grâce à cela, Python saura qu'il peut aller effectuer d'autres opérations 🔀 ⏯ pendant ce temps (comme par exemple recevoir une autre requête).
Pour que `await` fonctionne, il doit être placé dans une fonction qui supporte l'asynchronicité. Pour que ça soit le cas, il faut déclarer cette dernière avec `async def` :
```Python hl_lines="1"
async def get_burgers(number: int):
# Opérations asynchrones pour créer les burgers
return burgers
```
... et non `def` :
```Python hl_lines="2"
# Ceci n'est pas asynchrone
def get_sequential_burgers(number: int):
# Opérations séquentielles pour créer les burgers
return burgers
```
Avec `async def`, Python sait que dans cette fonction il doit prendre en compte les expressions `await`, et qu'il peut mettre en pause ⏸ l'exécution de la fonction pour aller faire autre chose 🔀 avant de revenir.
Pour appeler une fonction définie avec `async def`, vous devez utiliser `await`. Donc ceci ne marche pas :
```Python
# Ceci ne fonctionne pas, car get_burgers a été défini avec async def
burgers = get_burgers(2)
```
---
Donc, si vous utilisez une bibliothèque qui nécessite que ses fonctions soient appelées avec `await`, vous devez définir la *fonction de chemin d'accès* en utilisant `async def` comme dans :
```Python hl_lines="2-3"
@app.get('/burgers')
async def read_burgers():
burgers = await get_burgers(2)
return burgers
```
### Plus de détails techniques { #more-technical-details }
Vous avez donc compris que `await` peut seulement être utilisé dans des fonctions définies avec `async def`.
Mais en même temps, les fonctions définies avec `async def` doivent être appelées avec `await` et donc dans des fonctions définies elles aussi avec `async def`.
Vous avez donc remarqué ce paradoxe d'œuf et de la poule, comment appelle-t-on la première fonction `async` ?
Si vous utilisez **FastAPI**, pas besoin de vous en inquiéter, car cette « première » fonction sera votre *fonction de chemin d'accès* ; et **FastAPI** saura comment arriver au résultat attendu.
Mais si vous souhaitez utiliser `async` / `await` sans FastAPI, vous pouvez également le faire.
### Écrire votre propre code async { #write-your-own-async-code }
Starlette (et **FastAPI**) s’appuie sur [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/), ce qui le rend compatible à la fois avec la bibliothèque standard [asyncio](https://docs.python.org/3/library/asyncio-task.html) de Python et avec [Trio](https://trio.readthedocs.io/en/stable/).
En particulier, vous pouvez utiliser directement [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/) pour vos cas d’usage de concurrence avancés qui nécessitent des schémas plus élaborés dans votre propre code.
Et même si vous n’utilisiez pas FastAPI, vous pourriez aussi écrire vos propres applications async avec [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/) pour une grande compatibilité et pour bénéficier de ses avantages (par ex. la « structured concurrency »).
J’ai créé une autre bibliothèque au-dessus d’AnyIO, comme une fine surcouche, pour améliorer un peu les annotations de type et obtenir une meilleure **autocomplétion**, des **erreurs en ligne**, etc. Elle propose également une introduction et un tutoriel accessibles pour vous aider à **comprendre** et écrire **votre propre code async** : [Asyncer](https://asyncer.tiangolo.com/). Elle sera particulièrement utile si vous devez **combiner du code async avec du code classique** (bloquant/synchrone).
### Autres formes de code asynchrone { #other-forms-of-asynchronous-code }
L'utilisation d'`async` et `await` est relativement nouvelle dans ce langage.
Mais cela rend la programmation asynchrone bien plus simple.
Cette même syntaxe (ou presque) a aussi été incluse récemment dans les versions modernes de JavaScript (dans les navigateurs et NodeJS).
Mais avant ça, gérer du code asynchrone était bien plus complexe et difficile.
Dans les versions précédentes de Python, vous auriez utilisé des threads ou [Gevent](https://www.gevent.org/). Mais le code aurait été bien plus difficile à comprendre, débugger, et concevoir.
Dans les versions précédentes de JavaScript côté navigateur / NodeJS, vous auriez utilisé des « callbacks ». Menant potentiellement à ce que l'on appelle le « callback hell ».
## Coroutines { #coroutines }
« Coroutine » est juste un terme élaboré pour désigner ce qui est retourné par une fonction définie avec `async def`. Python sait que c'est comme une fonction classique qui va démarrer à un moment et terminer à un autre, mais qu'elle peut aussi être mise en pause ⏸, du moment qu'il y a un `await` dans son contenu.
Mais toutes ces fonctionnalités d'utilisation de code asynchrone avec `async` et `await` sont souvent résumées comme l'utilisation des « coroutines ». On peut comparer cela à la principale fonctionnalité clé de Go, les « Goroutines ».
## Conclusion { #conclusion }
Reprenons la phrase du début de la page :
> Les versions modernes de Python supportent le **code asynchrone** grâce aux **« coroutines »** avec les syntaxes **`async` et `await`**.
Ceci devrait être plus compréhensible désormais. ✨
Tout ceci est donc ce qui donne sa force à FastAPI (à travers Starlette) et lui permet d'avoir une performance aussi impressionnante.
## Détails très techniques { #very-technical-details }
/// warning | Alertes
Vous pouvez probablement ignorer cela.
Ce sont des détails très poussés sur comment **FastAPI** fonctionne en arrière-plan.
Si vous avez de bonnes connaissances techniques (coroutines, threads, code bloquant, etc.) et êtes curieux de comment **FastAPI** gère `async def` versus le `def` classique, cette partie est faite pour vous.
///
### Fonctions de chemin d'accès { #path-operation-functions }
Quand vous déclarez une *fonction de chemin d'accès* avec un `def` normal et non `async def`, elle est exécutée dans un groupe de threads (threadpool) externe qui est ensuite attendu, plutôt que d'être appelée directement (car cela bloquerait le serveur).
Si vous venez d'un autre framework asynchrone qui ne fonctionne pas comme de la façon décrite ci-dessus et que vous êtes habitué à définir des *fonctions de chemin d'accès* basiques et purement calculatoires avec un simple `def` pour un faible gain de performance (environ 100 nanosecondes), veuillez noter que dans **FastAPI**, l'effet serait plutôt contraire. Dans ces cas-là, il vaut mieux utiliser `async def` à moins que votre *fonction de chemin d'accès* utilise du code qui effectue des opérations I/O bloquantes.
Au final, dans les deux situations, il est fort probable que **FastAPI** soit tout de même [plus rapide](index.md#performance) que (ou au moins de vitesse égale à) votre framework précédent.
### Dépendances { #dependencies }
La même chose s'applique aux [dépendances](tutorial/dependencies/index.md). Si une dépendance est définie avec `def` plutôt que `async def`, elle est exécutée dans la threadpool externe.
### Sous-dépendances { #sub-dependencies }
Vous pouvez avoir de multiples dépendances et [sous-dépendances](tutorial/dependencies/sub-dependencies.md) dépendant les unes des autres (en tant que paramètres de la définition de la *fonction de chemin d'accès*), certaines créées avec `async def` et d'autres avec `def`. Cela fonctionnerait aussi, et celles définies avec un simple `def` seraient exécutées sur un thread externe (venant de la threadpool) plutôt que d'être « attendues ».
### Autres fonctions utilitaires { #other-utility-functions }
Toute autre fonction utilitaire que vous appelez directement peut être créée avec un classique `def` ou avec `async def` et FastAPI n'aura pas d'impact sur la façon dont vous l'appelez.
Contrairement aux fonctions que FastAPI appelle pour vous : les *fonctions de chemin d'accès* et dépendances.
Si votre fonction utilitaire est une fonction classique définie avec `def`, elle sera appelée directement (telle qu'écrite dans votre code), pas dans une threadpool ; si la fonction est définie avec `async def` alors vous devrez attendre (avec `await`) que cette fonction se termine avant de passer à la suite du code.
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Encore une fois, ce sont des détails très techniques qui peuvent être utiles si vous venez ici les chercher.
Sinon, les instructions de la section Vous êtes pressés ? ci-dessus sont largement suffisantes.
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FILE: docs/fr/docs/benchmarks.md
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# Tests de performance { #benchmarks }
Les benchmarks indépendants de TechEmpower montrent que les applications **FastAPI** s’exécutant avec Uvicorn sont [parmi les frameworks Python les plus rapides disponibles](https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7), seulement en dessous de Starlette et Uvicorn eux‑mêmes (tous deux utilisés en interne par FastAPI).
Mais en prêtant attention aux tests de performance et aux comparaisons, vous devez tenir compte de ce qui suit.
## Tests de performance et rapidité { #benchmarks-and-speed }
Lorsque vous vérifiez les tests de performance, il est commun de voir plusieurs outils de différents types comparés comme équivalents.
En particulier, on voit Uvicorn, Starlette et FastAPI comparés (parmi de nombreux autres outils).
Plus le problème résolu par un outil est simple, meilleures seront les performances obtenues. Et la plupart des tests de performance ne prennent pas en compte les fonctionnalités additionnelles fournies par les outils.
La hiérarchie est la suivante :
* **Uvicorn** : un serveur ASGI
* **Starlette** : (utilise Uvicorn) un microframework web
* **FastAPI**: (utilise Starlette) un microframework pour API disposant de fonctionnalités additionnelles pour la création d'API, avec la validation des données, etc.
* **Uvicorn** :
* A les meilleures performances, étant donné qu'il n'a pas beaucoup de code mis à part le serveur en lui‑même.
* On n'écrit pas une application directement avec Uvicorn. Cela signifie que le code devrait inclure, au minimum, plus ou moins tout le code offert par Starlette (ou **FastAPI**). Et si on fait cela, l'application finale aura la même surcharge que si on avait utilisé un framework, tout en minimisant la quantité de code et les bugs.
* Si on compare Uvicorn, il faut le comparer à d'autres serveurs d'applications comme Daphne, Hypercorn, uWSGI, etc.
* **Starlette** :
* A les secondes meilleures performances après Uvicorn. En réalité, Starlette utilise Uvicorn. De ce fait, il ne peut qu’être plus « lent » qu'Uvicorn car il requiert l'exécution de plus de code.
* Cependant, il apporte les outils pour construire une application web simple, avec un routage basé sur des chemins, etc.
* Si on compare Starlette, il faut le comparer à d'autres frameworks web (ou microframeworks) comme Sanic, Flask, Django, etc.
* **FastAPI** :
* Comme Starlette utilise Uvicorn et ne peut donc pas être plus rapide que lui, **FastAPI** utilise Starlette et ne peut donc pas être plus rapide que lui.
* FastAPI apporte des fonctionnalités supplémentaires à Starlette. Des fonctionnalités dont vous avez presque toujours besoin lors de la création d'une API, comme la validation des données et la sérialisation. En l'utilisant, vous obtenez une documentation automatique « gratuitement » (la documentation automatique n'ajoute même pas de surcharge à l’exécution, elle est générée au démarrage).
* Si on n'utilisait pas FastAPI mais directement Starlette (ou un autre outil comme Sanic, Flask, Responder, etc.), il faudrait implémenter toute la validation des données et la sérialisation soi‑même. L'application finale aurait donc la même surcharge que si elle avait été construite avec FastAPI. Et dans de nombreux cas, cette validation des données et cette sérialisation représentent la plus grande quantité de code écrite dans les applications.
* De ce fait, en utilisant FastAPI on minimise le temps de développement, les bugs, le nombre de lignes de code, et on obtient probablement les mêmes performances (voire de meilleures performances) que l'on aurait pu avoir sans ce framework (car il aurait fallu tout implémenter dans votre code).
* Si on compare FastAPI, il faut le comparer à d'autres frameworks d’application web (ou ensembles d'outils) qui fournissent la validation des données, la sérialisation et la documentation, comme Flask-apispec, NestJS, Molten, etc. Des frameworks avec validation des données, sérialisation et documentation automatiques intégrées.
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FILE: docs/fr/docs/deployment/cloud.md
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# Déployer FastAPI sur des fournisseurs cloud { #deploy-fastapi-on-cloud-providers }
Vous pouvez utiliser pratiquement n'importe quel fournisseur cloud pour déployer votre application FastAPI.
Dans la plupart des cas, les principaux fournisseurs cloud proposent des guides pour déployer FastAPI avec leurs services.
## FastAPI Cloud { #fastapi-cloud }
**[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)** est créée par le même auteur et l'équipe à l'origine de **FastAPI**.
Elle simplifie le processus de **création**, de **déploiement** et **d'accès** à une API avec un effort minimal.
Elle apporte la même **expérience développeur** que celle de la création d'applications avec FastAPI au **déploiement** de celles-ci dans le cloud. 🎉
FastAPI Cloud est le sponsor principal et le financeur des projets open source *FastAPI and friends*. ✨
## Fournisseurs cloud - Sponsors { #cloud-providers-sponsors }
D'autres fournisseurs cloud ✨ [**parrainent FastAPI**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author) ✨ également. 🙇
Vous pouvez également envisager ces fournisseurs pour suivre leurs guides et essayer leurs services :
* [Render](https://docs.render.com/deploy-fastapi?utm_source=deploydoc&utm_medium=referral&utm_campaign=fastapi)
* [Railway](https://docs.railway.com/guides/fastapi?utm_medium=integration&utm_source=docs&utm_campaign=fastapi)
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FILE: docs/fr/docs/deployment/concepts.md
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# Concepts de déploiement { #deployments-concepts }
Lorsque vous déployez une application **FastAPI**, ou en fait n'importe quel type de web API, il existe plusieurs concepts qui vous importent probablement, et en les utilisant vous pouvez trouver la manière la **plus appropriée** de **déployer votre application**.
Parmi les concepts importants, on trouve :
* Sécurité - HTTPS
* Exécuter au démarrage
* Redémarrages
* Réplication (le nombre de processus en cours d'exécution)
* Mémoire
* Étapes préalables avant de démarrer
Nous allons voir comment ils affectent les **déploiements**.
Au final, l'objectif ultime est de pouvoir **servir vos clients d'API** de manière **sécurisée**, d'**éviter les interruptions**, et d'utiliser les **ressources de calcul** (par exemple des serveurs/VM distants) aussi efficacement que possible. 🚀
Je vais vous en dire un peu plus ici sur ces **concepts**, ce qui devrait vous donner l'**intuition** nécessaire pour décider comment déployer votre API dans des environnements très différents, voire même dans des environnements **futurs** qui n'existent pas encore.
En tenant compte de ces concepts, vous serez en mesure **d'évaluer et de concevoir** la meilleure façon de déployer **vos propres API**.
Dans les chapitres suivants, je vous donnerai des **recettes concrètes** pour déployer des applications FastAPI.
Mais pour l'instant, voyons ces **idées conceptuelles** importantes. Ces concepts s'appliquent aussi à tout autre type de web API. 💡
## Sécurité - HTTPS { #security-https }
Dans le [chapitre précédent à propos de HTTPS](https.md), nous avons vu comment HTTPS fournit le chiffrement pour votre API.
Nous avons également vu que HTTPS est normalement fourni par un composant **externe** à votre serveur d'application, un **TLS Termination Proxy**.
Et il doit y avoir quelque chose chargé de **renouveler les certificats HTTPS** ; cela peut être le même composant ou quelque chose de différent.
### Exemples d’outils pour HTTPS { #example-tools-for-https }
Parmi les outils que vous pourriez utiliser comme TLS Termination Proxy :
* Traefik
* Gère automatiquement le renouvellement des certificats ✨
* Caddy
* Gère automatiquement le renouvellement des certificats ✨
* Nginx
* Avec un composant externe comme Certbot pour le renouvellement des certificats
* HAProxy
* Avec un composant externe comme Certbot pour le renouvellement des certificats
* Kubernetes avec un Ingress Controller comme Nginx
* Avec un composant externe comme cert-manager pour le renouvellement des certificats
* Pris en charge en interne par un fournisseur cloud dans le cadre de ses services (lisez ci-dessous 👇)
Une autre option consiste à utiliser un **service cloud** qui fait davantage de travail, y compris la mise en place de HTTPS. Il peut avoir certaines restrictions ou vous facturer davantage, etc. Mais dans ce cas, vous n'auriez pas à configurer vous‑même un TLS Termination Proxy.
Je vous montrerai des exemples concrets dans les prochains chapitres.
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Les concepts suivants à considérer concernent tous le programme qui exécute votre API réelle (par ex. Uvicorn).
## Programme et processus { #program-and-process }
Nous allons beaucoup parler du « **processus** » en cours d'exécution, il est donc utile d'être clair sur ce que cela signifie, et sur la différence avec le mot « **programme** ».
### Qu'est-ce qu'un programme { #what-is-a-program }
Le mot **programme** est couramment utilisé pour décrire plusieurs choses :
* Le **code** que vous écrivez, les **fichiers Python**.
* Le **fichier** qui peut être **exécuté** par le système d'exploitation, par exemple : `python`, `python.exe` ou `uvicorn`.
* Un programme particulier lorsqu'il **s'exécute** sur le système d'exploitation, utilisant le CPU et stockant des choses en mémoire. On appelle aussi cela un **processus**.
### Qu'est-ce qu'un processus { #what-is-a-process }
Le mot **processus** est normalement utilisé de manière plus spécifique, en ne se référant qu'à l'élément qui s'exécute dans le système d'exploitation (comme dans le dernier point ci‑dessus) :
* Un programme particulier lorsqu'il **s'exécute** sur le système d'exploitation.
* Cela ne se réfère ni au fichier, ni au code ; cela se réfère **spécifiquement** à l'élément qui est **exécuté** et géré par le système d'exploitation.
* N'importe quel programme, n'importe quel code, **ne peut faire des choses** que lorsqu'il est **exécuté**. Donc, lorsqu'il y a un **processus en cours**.
* Le processus peut être **arrêté** (ou « tué ») par vous ou par le système d'exploitation. À ce moment‑là, il cesse de s'exécuter/d'être exécuté, et il **ne peut plus rien faire**.
* Chaque application que vous avez en cours d'exécution sur votre ordinateur a un processus derrière elle, chaque programme lancé, chaque fenêtre, etc. Et il y a normalement de nombreux processus exécutés **en même temps** tant qu'un ordinateur est allumé.
* Il peut y avoir **plusieurs processus** du **même programme** exécutés simultanément.
Si vous ouvrez le « gestionnaire des tâches » ou le « moniteur système » (ou des outils similaires) de votre système d'exploitation, vous verrez nombre de ces processus en cours d'exécution.
Et, par exemple, vous verrez probablement qu'il y a plusieurs processus exécutant le même navigateur (Firefox, Chrome, Edge, etc.). Ils exécutent normalement un processus par onglet, plus quelques processus supplémentaires.
---
Maintenant que nous connaissons la différence entre les termes **processus** et **programme**, continuons à parler des déploiements.
## Exécuter au démarrage { #running-on-startup }
Dans la plupart des cas, lorsque vous créez une web API, vous voulez qu'elle **tourne en permanence**, sans interruption, afin que vos clients puissent toujours y accéder. Bien sûr, sauf si vous avez une raison spécifique de ne vouloir l'exécuter que dans certaines situations, mais la plupart du temps vous la voulez constamment en cours et **disponible**.
### Sur un serveur distant { #in-a-remote-server }
Lorsque vous configurez un serveur distant (un serveur cloud, une machine virtuelle, etc.), la chose la plus simple à faire est d'utiliser `fastapi run` (qui utilise Uvicorn) ou quelque chose de similaire, manuellement, de la même manière que lorsque vous développez en local.
Et cela fonctionnera et sera utile **pendant le développement**.
Mais si votre connexion au serveur est coupée, le **processus en cours** va probablement s'arrêter.
Et si le serveur est redémarré (par exemple après des mises à jour, ou des migrations chez le fournisseur cloud) vous **ne le remarquerez probablement pas**. Et à cause de cela, vous ne saurez même pas que vous devez redémarrer le processus manuellement. Ainsi, votre API restera tout simplement à l'arrêt. 😱
### Lancer automatiquement au démarrage { #run-automatically-on-startup }
En général, vous voudrez probablement que le programme serveur (par ex. Uvicorn) soit démarré automatiquement au démarrage du serveur, et sans aucune **intervention humaine**, afin d'avoir en permanence un processus exécutant votre API (par ex. Uvicorn exécutant votre app FastAPI).
### Programme séparé { #separate-program }
Pour y parvenir, vous aurez normalement un **programme séparé** qui s'assure que votre application est lancée au démarrage. Et dans de nombreux cas, il s'assurera également que d'autres composants ou applications sont également lancés, par exemple une base de données.
### Exemples d’outils pour lancer au démarrage { #example-tools-to-run-at-startup }
Voici quelques exemples d'outils capables de faire ce travail :
* Docker
* Kubernetes
* Docker Compose
* Docker en mode Swarm
* Systemd
* Supervisor
* Pris en charge en interne par un fournisseur cloud dans le cadre de ses services
* Autres ...
Je vous donnerai des exemples plus concrets dans les prochains chapitres.
## Redémarrages { #restarts }
De la même manière que vous voulez vous assurer que votre application est lancée au démarrage, vous voulez probablement aussi vous assurer qu'elle est **redémarrée** après des échecs.
### Nous faisons des erreurs { #we-make-mistakes }
Nous, humains, faisons des **erreurs**, tout le temps. Les logiciels ont presque *toujours* des **bugs** cachés à différents endroits. 🐛
Et nous, développeurs, continuons à améliorer le code au fur et à mesure que nous trouvons ces bugs et que nous implémentons de nouvelles fonctionnalités (en ajoutant éventuellement de nouveaux bugs aussi 😅).
### Petites erreurs gérées automatiquement { #small-errors-automatically-handled }
Lors de la création de web API avec FastAPI, s'il y a une erreur dans notre code, FastAPI la contiendra normalement à la seule requête qui a déclenché l'erreur. 🛡
Le client recevra un **500 Internal Server Error** pour cette requête, mais l'application continuera de fonctionner pour les requêtes suivantes au lieu de simplement s'effondrer complètement.
### Erreurs plus importantes - plantages { #bigger-errors-crashes }
Néanmoins, il peut y avoir des cas où nous écrivons du code qui **fait planter l'application entière**, faisant planter Uvicorn et Python. 💥
Et malgré cela, vous ne voudrez probablement pas que l'application reste à l'arrêt parce qu'il y a eu une erreur à un endroit ; vous voudrez probablement qu'elle **continue de tourner**, au moins pour les *chemins d'accès* qui ne sont pas cassés.
### Redémarrer après un plantage { #restart-after-crash }
Mais dans ces cas avec de très mauvaises erreurs qui font planter le **processus** en cours, vous voudrez un composant externe chargé de **redémarrer** le processus, au moins quelques fois ...
/// tip | Astuce
... Bien que si l'application entière **plante immédiatement**, il n'est probablement pas logique de continuer à la redémarrer indéfiniment. Mais dans ces cas, vous le remarquerez probablement pendant le développement, ou au moins juste après le déploiement.
Concentrons‑nous donc sur les cas principaux, où elle pourrait planter entièrement dans certaines situations particulières **à l'avenir**, et où il est toujours logique de la redémarrer.
///
Vous voudrez probablement que l'élément chargé de redémarrer votre application soit un **composant externe**, car à ce stade, l'application elle‑même avec Uvicorn et Python a déjà planté, donc il n'y a rien dans le même code de la même app qui pourrait y faire quoi que ce soit.
### Exemples d’outils pour redémarrer automatiquement { #example-tools-to-restart-automatically }
Dans la plupart des cas, le même outil qui est utilisé pour **lancer le programme au démarrage** est également utilisé pour gérer les **redémarrages** automatiques.
Par exemple, cela peut être géré par :
* Docker
* Kubernetes
* Docker Compose
* Docker en mode Swarm
* Systemd
* Supervisor
* Pris en charge en interne par un fournisseur cloud dans le cadre de ses services
* Autres ...
## Réplication - Processus et mémoire { #replication-processes-and-memory }
Avec une application FastAPI, en utilisant un programme serveur comme la commande `fastapi` qui exécute Uvicorn, l'exécuter une fois dans **un processus** peut servir plusieurs clients simultanément.
Mais dans de nombreux cas, vous voudrez exécuter plusieurs processus de travail en même temps.
### Multiples processus - Workers { #multiple-processes-workers }
Si vous avez plus de clients que ce qu'un seul processus peut gérer (par exemple si la machine virtuelle n'est pas très grande) et que vous avez **plusieurs cœurs** dans le CPU du serveur, alors vous pouvez avoir **plusieurs processus** exécutant la même application simultanément, et distribuer toutes les requêtes entre eux.
Quand vous exécutez **plusieurs processus** du même programme d'API, on les appelle couramment des **workers**.
### Processus workers et ports { #worker-processes-and-ports }
Rappelez‑vous, d'après les documents [À propos de HTTPS](https.md), qu'un seul processus peut écouter une combinaison de port et d'adresse IP sur un serveur ?
C'est toujours vrai.
Donc, pour pouvoir avoir **plusieurs processus** en même temps, il doit y avoir un **seul processus à l'écoute sur un port** qui transmet ensuite la communication à chaque processus worker d'une manière ou d'une autre.
### Mémoire par processus { #memory-per-process }
Maintenant, lorsque le programme charge des choses en mémoire, par exemple, un modèle de machine learning dans une variable, ou le contenu d'un gros fichier dans une variable, tout cela **consomme une partie de la mémoire (RAM)** du serveur.
Et plusieurs processus **ne partagent normalement pas de mémoire**. Cela signifie que chaque processus en cours a ses propres éléments, variables et mémoire. Et si vous consommez une grande quantité de mémoire dans votre code, **chaque processus** consommera une quantité équivalente de mémoire.
### Mémoire du serveur { #server-memory }
Par exemple, si votre code charge un modèle de Machine Learning de **1 Go**, lorsque vous exécutez un processus avec votre API, il consommera au moins 1 Go de RAM. Et si vous démarrez **4 processus** (4 workers), chacun consommera 1 Go de RAM. Donc au total, votre API consommera **4 Go de RAM**.
Et si votre serveur distant ou votre machine virtuelle n'a que 3 Go de RAM, essayer de charger plus de 4 Go de RAM posera problème. 🚨
### Multiples processus - Un exemple { #multiple-processes-an-example }
Dans cet exemple, il y a un **processus gestionnaire** qui démarre et contrôle deux **processus workers**.
Ce processus gestionnaire serait probablement celui qui écoute sur le **port** de l'IP. Et il transmettrait toute la communication aux processus workers.
Ces processus workers seraient ceux qui exécutent votre application, ils effectueraient les calculs principaux pour recevoir une **requête** et renvoyer une **réponse**, et ils chargeraient tout ce que vous mettez dans des variables en RAM.
Et bien sûr, la même machine aurait probablement **d'autres processus** en cours d'exécution également, en plus de votre application.
Un détail intéressant est que le pourcentage de **CPU utilisé** par chaque processus peut **varier** fortement dans le temps, mais la **mémoire (RAM)** reste normalement plus ou moins **stable**.
Si vous avez une API qui effectue une quantité comparable de calculs à chaque fois et que vous avez beaucoup de clients, alors l'**utilisation du CPU** sera probablement *également stable* (au lieu de monter et descendre rapidement en permanence).
### Exemples d’outils et de stratégies de réplication { #examples-of-replication-tools-and-strategies }
Il peut y avoir plusieurs approches pour y parvenir, et je vous en dirai plus sur des stratégies spécifiques dans les prochains chapitres, par exemple en parlant de Docker et des conteneurs.
La principale contrainte à considérer est qu'il doit y avoir un **seul** composant gérant le **port** sur l'**IP publique**. Et il doit ensuite avoir un moyen de **transmettre** la communication aux **processus/workers** répliqués.
Voici quelques combinaisons et stratégies possibles :
* **Uvicorn** avec `--workers`
* Un **gestionnaire de processus** Uvicorn écouterait sur l'**IP** et le **port**, et il démarrerait **plusieurs processus workers Uvicorn**.
* **Kubernetes** et autres systèmes **de conteneurs** distribués
* Quelque chose dans la couche **Kubernetes** écouterait sur l'**IP** et le **port**. La réplication se ferait en ayant **plusieurs conteneurs**, chacun avec **un processus Uvicorn** en cours.
* **Services cloud** qui s'en chargent pour vous
* Le service cloud **gérera probablement la réplication pour vous**. Il vous permettra éventuellement de définir **un processus à exécuter**, ou une **image de conteneur** à utiliser ; dans tous les cas, ce sera très probablement **un seul processus Uvicorn**, et le service cloud sera chargé de le répliquer.
/// tip | Astuce
Ne vous inquiétez pas si certains de ces éléments concernant les **conteneurs**, Docker ou Kubernetes ne sont pas encore très clairs.
Je vous en dirai plus sur les images de conteneurs, Docker, Kubernetes, etc. dans un chapitre à venir : [FastAPI dans des conteneurs - Docker](docker.md).
///
## Étapes préalables avant de démarrer { #previous-steps-before-starting }
Il existe de nombreux cas où vous souhaitez effectuer certaines étapes **avant de démarrer** votre application.
Par exemple, vous pourriez vouloir exécuter des **migrations de base de données**.
Mais dans la plupart des cas, vous voudrez effectuer ces étapes **une seule fois**.
Vous voudrez donc avoir un **processus unique** pour effectuer ces **étapes préalables**, avant de démarrer l'application.
Et vous devez vous assurer que c'est un processus unique qui exécute ces étapes préalables *même si*, ensuite, vous démarrez **plusieurs processus** (plusieurs workers) pour l'application elle‑même. Si ces étapes étaient exécutées par **plusieurs processus**, ils **dupliqueraient** le travail en l'exécutant **en parallèle**, et si les étapes étaient délicates comme une migration de base de données, elles pourraient entrer en conflit les unes avec les autres.
Bien sûr, il y a des cas où il n'y a aucun problème à exécuter les étapes préalables plusieurs fois ; dans ce cas, c'est beaucoup plus simple à gérer.
/// tip | Astuce
Gardez aussi à l'esprit que selon votre configuration, dans certains cas vous **n'aurez peut‑être même pas besoin d'étapes préalables** avant de démarrer votre application.
Dans ce cas, vous n'auriez pas à vous soucier de tout cela. 🤷
///
### Exemples de stratégies pour les étapes préalables { #examples-of-previous-steps-strategies }
Cela **dépendra fortement** de la manière dont vous **déployez votre système**, et sera probablement lié à votre manière de démarrer les programmes, de gérer les redémarrages, etc.
Voici quelques idées possibles :
* Un « Init Container » dans Kubernetes qui s'exécute avant votre conteneur d'application
* Un script bash qui exécute les étapes préalables puis démarre votre application
* Vous aurez toujours besoin d'un moyen de démarrer/redémarrer *ce* script bash, de détecter les erreurs, etc.
/// tip | Astuce
Je vous donnerai des exemples plus concrets pour faire cela avec des conteneurs dans un chapitre à venir : [FastAPI dans des conteneurs - Docker](docker.md).
///
## Utilisation des ressources { #resource-utilization }
Votre ou vos serveurs constituent une **ressource** que vos programmes peuvent consommer ou **utiliser** : le temps de calcul des CPU et la mémoire RAM disponible.
Quelle quantité des ressources système voulez‑vous consommer/utiliser ? Il peut être facile de penser « pas beaucoup », mais en réalité, vous voudrez probablement consommer **le plus possible sans planter**.
Si vous payez pour 3 serveurs mais que vous n'utilisez qu'un petit peu de leur RAM et CPU, vous **gaspillez probablement de l'argent** 💸, et **gaspillez probablement l'électricité des serveurs** 🌎, etc.
Dans ce cas, il pourrait être préférable de n'avoir que 2 serveurs et d'utiliser un pourcentage plus élevé de leurs ressources (CPU, mémoire, disque, bande passante réseau, etc.).
À l'inverse, si vous avez 2 serveurs et que vous utilisez **100 % de leur CPU et de leur RAM**, à un moment donné un processus demandera plus de mémoire, et le serveur devra utiliser le disque comme « mémoire » (ce qui peut être des milliers de fois plus lent), voire **planter**. Ou un processus pourrait avoir besoin de faire un calcul et devrait attendre que le CPU soit à nouveau libre.
Dans ce cas, il serait préférable d'obtenir **un serveur supplémentaire** et d'y exécuter certains processus afin qu'ils aient tous **suffisamment de RAM et de temps CPU**.
Il est également possible que, pour une raison quelconque, vous ayez un **pic** d'utilisation de votre API. Peut‑être qu'elle devient virale, ou peut‑être que d'autres services ou bots commencent à l'utiliser. Et vous voudrez peut‑être disposer de ressources supplémentaires pour être en sécurité dans ces cas.
Vous pouvez définir un **chiffre arbitraire** comme cible, par exemple **entre 50 % et 90 %** d'utilisation des ressources. L'idée est que ce sont probablement les principaux éléments que vous voudrez mesurer et utiliser pour ajuster vos déploiements.
Vous pouvez utiliser des outils simples comme `htop` pour voir le CPU et la RAM utilisés sur votre serveur ou la quantité utilisée par chaque processus. Ou vous pouvez utiliser des outils de supervision plus complexes, éventuellement distribués sur plusieurs serveurs, etc.
## Récapitulatif { #recap }
Vous venez de lire ici certains des principaux concepts que vous devrez probablement garder à l'esprit lorsque vous décidez comment déployer votre application :
* Sécurité - HTTPS
* Exécuter au démarrage
* Redémarrages
* Réplication (le nombre de processus en cours d'exécution)
* Mémoire
* Étapes préalables avant de démarrer
Comprendre ces idées et comment les appliquer devrait vous donner l'intuition nécessaire pour prendre toutes les décisions lors de la configuration et de l'ajustement de vos déploiements. 🤓
Dans les sections suivantes, je vous donnerai des exemples plus concrets de stratégies possibles à suivre. 🚀
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FILE: docs/fr/docs/deployment/docker.md
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# FastAPI dans des conteneurs - Docker { #fastapi-in-containers-docker }
Lors du déploiement d'applications FastAPI, une approche courante consiste à construire une **image de conteneur Linux**. C'est généralement fait avec [**Docker**](https://www.docker.com/). Vous pouvez ensuite déployer cette image de conteneur de plusieurs façons possibles.
L'utilisation de conteneurs Linux présente plusieurs avantages, notamment la **sécurité**, la **réplicabilité**, la **simplicité**, entre autres.
/// tip | Astuce
Vous êtes pressé et vous connaissez déjà tout ça ? Allez directement au [`Dockerfile` ci-dessous 👇](#build-a-docker-image-for-fastapi).
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### Début de la négociation TLS (Handshake) { #tls-handshake-start }
Le navigateur communiquerait ensuite avec cette adresse IP sur le **port 443** (le port HTTPS).
La première partie de la communication consiste simplement à établir la connexion entre le client et le serveur et à décider des clés cryptographiques qu'ils utiliseront, etc.
Cette interaction entre le client et le serveur pour établir la connexion TLS s'appelle la **négociation TLS (TLS handshake)**.
### TLS avec l'extension SNI { #tls-with-sni-extension }
**Un seul processus** sur le serveur peut écouter sur un **port** spécifique d'une **adresse IP** spécifique. Il pourrait y avoir d'autres processus écoutant sur d'autres ports de la même adresse IP, mais un seul pour chaque combinaison d'adresse IP et de port.
TLS (HTTPS) utilise par défaut le port spécifique `443`. C'est donc le port dont nous aurions besoin.
Comme un seul processus peut écouter sur ce port, le processus qui le ferait serait le **Proxy de terminaison TLS**.
Le Proxy de terminaison TLS aurait accès à un ou plusieurs **certificats TLS** (certificats HTTPS).
En utilisant l'**extension SNI** mentionnée plus haut, le Proxy de terminaison TLS vérifierait lequel des certificats TLS (HTTPS) disponibles il devrait utiliser pour cette connexion, en choisissant celui qui correspond au domaine attendu par le client.
Dans ce cas, il utiliserait le certificat pour `someapp.example.com`.
Le client **fait déjà confiance** à l'entité qui a généré ce certificat TLS (dans ce cas Let's Encrypt, mais nous y reviendrons plus tard), il peut donc **vérifier** que le certificat est valide.
Ensuite, en utilisant le certificat, le client et le Proxy de terminaison TLS **décident comment chiffrer** le reste de la **communication TCP**. Cela termine la partie **négociation TLS**.
Après cela, le client et le serveur disposent d'une **connexion TCP chiffrée**, c'est ce que fournit TLS. Ils peuvent alors utiliser cette connexion pour démarrer la **communication HTTP** proprement dite.
Et c'est ce qu'est **HTTPS** : c'est simplement du **HTTP** à l'intérieur d'une **connexion TLS sécurisée** au lieu d'une connexion TCP pure (non chiffrée).
/// tip | Astuce
Remarquez que le cryptage de la communication se produit au **niveau TCP**, pas au niveau HTTP.
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### Requête HTTPS { #https-request }
Maintenant que le client et le serveur (spécifiquement le navigateur et le Proxy de terminaison TLS) ont une **connexion TCP chiffrée**, ils peuvent démarrer la **communication HTTP**.
Ainsi, le client envoie une **requête HTTPS**. Ce n'est qu'une requête HTTP à travers une connexion TLS chiffrée.
### Déchiffrer la requête { #decrypt-the-request }
Le Proxy de terminaison TLS utiliserait le chiffrement convenu pour **déchiffrer la requête**, et transmettrait la **requête HTTP en clair (déchiffrée)** au processus exécutant l'application (par exemple un processus avec Uvicorn exécutant l'application FastAPI).
### Réponse HTTP { #http-response }
L'application traiterait la requête et enverrait une **réponse HTTP en clair (non chiffrée)** au Proxy de terminaison TLS.
### Réponse HTTPS { #https-response }
Le Proxy de terminaison TLS **chiffrerait ensuite la réponse** en utilisant la cryptographie convenue auparavant (qui a commencé avec le certificat pour `someapp.example.com`), et la renverrait au navigateur.
Ensuite, le navigateur vérifierait que la réponse est valide et chiffrée avec la bonne clé cryptographique, etc. Il **déchiffrerait la réponse** et la traiterait.
Le client (navigateur) saura que la réponse provient du bon serveur parce qu'elle utilise la cryptographie convenue auparavant à l'aide du **certificat HTTPS**.
### Applications multiples { #multiple-applications }
Sur le même serveur (ou les mêmes serveurs), il pourrait y avoir **plusieurs applications**, par exemple d'autres programmes d'API ou une base de données.
Un seul processus peut gérer l'adresse IP et le port spécifiques (le Proxy de terminaison TLS dans notre exemple), mais les autres applications/processus peuvent également s'exécuter sur le ou les serveurs, tant qu'ils n'essaient pas d'utiliser la même **combinaison d'adresse IP publique et de port**.
De cette façon, le Proxy de terminaison TLS pourrait gérer HTTPS et les certificats pour **plusieurs domaines**, pour plusieurs applications, puis transmettre les requêtes à la bonne application dans chaque cas.
### Renouvellement des certificats { #certificate-renewal }
À un moment donné dans le futur, chaque certificat **expirerait** (environ 3 mois après son acquisition).
Ensuite, il y aurait un autre programme (dans certains cas c'est un autre programme, dans d'autres cas cela pourrait être le même Proxy de terminaison TLS) qui communiquerait avec Let's Encrypt et renouvellerait le ou les certificats.
Les **certificats TLS** sont **associés à un nom de domaine**, pas à une adresse IP.
Ainsi, pour renouveler les certificats, le programme de renouvellement doit **prouver** à l'autorité (Let's Encrypt) qu'il **« possède » et contrôle ce domaine**.
Pour ce faire, et pour s'adapter aux différents besoins des applications, il existe plusieurs façons de procéder. Parmi les plus courantes :
* **Modifier certains enregistrements DNS**.
* Pour cela, le programme de renouvellement doit prendre en charge les API du fournisseur DNS ; ainsi, selon le fournisseur DNS que vous utilisez, cela peut être ou non une option.
* **S'exécuter comme un serveur** (au moins pendant le processus d'acquisition du certificat) sur l'adresse IP publique associée au domaine.
* Comme nous l'avons dit plus haut, un seul processus peut écouter sur une adresse IP et un port spécifiques.
* C'est l'une des raisons pour lesquelles il est très utile que le même Proxy de terminaison TLS prenne également en charge le processus de renouvellement des certificats.
* Sinon, vous pourriez avoir à arrêter le Proxy de terminaison TLS momentanément, démarrer le programme de renouvellement pour acquérir les certificats, puis les configurer avec le Proxy de terminaison TLS, et ensuite redémarrer le Proxy de terminaison TLS. Ce n'est pas idéal, car votre/vos application(s) ne seront pas disponibles pendant le temps où le Proxy de terminaison TLS est arrêté.
Tout ce processus de renouvellement, tout en continuant à servir l'application, est l'une des principales raisons pour lesquelles vous voudriez avoir un **système séparé pour gérer HTTPS** avec un Proxy de terminaison TLS, au lieu d'utiliser directement les certificats TLS avec le serveur d'application (par exemple Uvicorn).
## En-têtes Proxy Forwarded { #proxy-forwarded-headers }
Lorsque vous utilisez un proxy pour gérer HTTPS, votre **serveur d'application** (par exemple Uvicorn via FastAPI CLI) ne connaît rien du processus HTTPS, il communique en HTTP en clair avec le **Proxy de terminaison TLS**.
Ce **proxy** définirait normalement certains en-têtes HTTP à la volée avant de transmettre la requête au **serveur d'application**, pour informer le serveur d'application que la requête est **transmise** par le proxy.
/// note | Détails techniques
Les en-têtes du proxy sont :
* [X-Forwarded-For](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-For)
* [X-Forwarded-Proto](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-Proto)
* [X-Forwarded-Host](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-Host)
///
Néanmoins, comme le **serveur d'application** ne sait pas qu'il se trouve derrière un **proxy** de confiance, par défaut, il ne ferait pas confiance à ces en-têtes.
Mais vous pouvez configurer le **serveur d'application** pour qu'il fasse confiance aux en-têtes transmis (*forwarded*) envoyés par le **proxy**. Si vous utilisez FastAPI CLI, vous pouvez utiliser l'*option CLI* `--forwarded-allow-ips` pour lui indiquer à partir de quelles IP il doit faire confiance à ces en-têtes transmis.
Par exemple, si le **serveur d'application** ne reçoit des communications que du **proxy** de confiance, vous pouvez définir `--forwarded-allow-ips="*"` pour lui faire faire confiance à toutes les IP entrantes, puisqu'il ne recevra des requêtes que depuis l'IP utilisée par le **proxy**.
De cette façon, l'application sera en mesure de savoir quelle est sa propre URL publique, si elle utilise HTTPS, le domaine, etc.
Cela serait utile, par exemple, pour gérer correctement les redirections.
/// tip | Astuce
Vous pouvez en savoir plus dans la documentation [Derrière un proxy - Activer les en-têtes transmis par le proxy](../advanced/behind-a-proxy.md#enable-proxy-forwarded-headers)
///
## Récapitulatif { #recap }
Disposer de **HTTPS** est très important, et assez **critique** dans la plupart des cas. La majeure partie de l'effort que vous, en tant que développeur, devez fournir autour de HTTPS consiste simplement à **comprendre ces concepts** et leur fonctionnement.
Mais une fois que vous connaissez les informations de base sur **HTTPS pour les développeurs**, vous pouvez facilement combiner et configurer différents outils pour vous aider à tout gérer simplement.
Dans certains des prochains chapitres, je vous montrerai plusieurs exemples concrets de configuration de **HTTPS** pour des applications **FastAPI**. 🔒
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FILE: docs/fr/docs/deployment/index.md
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# Déploiement { #deployment }
Le déploiement d'une application **FastAPI** est relativement simple.
## Que signifie le déploiement { #what-does-deployment-mean }
**Déployer** une application signifie effectuer les étapes nécessaires pour la rendre **disponible pour les
utilisateurs**.
Pour une **API Web**, cela implique normalement de la placer sur une **machine distante**, avec un **programme serveur**
qui offre de bonnes performances, une bonne stabilité, _etc._, afin que vos **utilisateurs** puissent **accéder** à
l'application efficacement et sans interruption ni problème.
Ceci contraste avec les étapes de **développement**, où vous êtes constamment en train de modifier le code, de le casser
et de le réparer, d'arrêter et de redémarrer le serveur de développement, _etc._
## Stratégies de déploiement { #deployment-strategies }
Il existe plusieurs façons de procéder, en fonction de votre cas d'utilisation spécifique et des outils que vous
utilisez.
Vous pouvez **déployer un serveur** vous-même en utilisant une combinaison d'outils, vous pouvez utiliser un **service
cloud** qui fait une partie du travail pour vous, ou encore d'autres options possibles.
Par exemple, nous, l'équipe derrière FastAPI, avons créé [**FastAPI Cloud**](https://fastapicloud.com), pour rendre le déploiement d'applications FastAPI dans le cloud aussi fluide que possible, avec la même expérience développeur que lorsque vous travaillez avec FastAPI.
Je vais vous montrer certains des principaux concepts que vous devriez probablement avoir à l'esprit lors du déploiement
d'une application **FastAPI** (bien que la plupart de ces concepts s'appliquent à tout autre type d'application web).
Vous verrez plus de détails à avoir en tête et certaines des techniques pour le faire dans les sections suivantes. ✨
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FILE: docs/fr/docs/deployment/manually.md
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# Exécuter un serveur manuellement { #run-a-server-manually }
## Utiliser la commande `fastapi run` { #use-the-fastapi-run-command }
En bref, utilisez `fastapi run` pour servir votre application FastAPI :
**FastAPI** n'existerait pas sans le travail antérieur d'autres personnes. Il y a eu de nombreux outils créés auparavant qui ont contribué à inspirer sa création. J'ai évité la création d'un nouveau framework pendant plusieurs années. J'ai d'abord essayé de résoudre toutes les fonctionnalités couvertes par **FastAPI** en utilisant de nombreux frameworks, plug-ins et outils différents. Mais à un moment donné, il n'y avait pas d'autre option que de créer quelque chose qui offre toutes ces fonctionnalités, en prenant les meilleures idées des outils précédents, et en les combinant de la meilleure façon possible, en utilisant des fonctionnalités du langage qui n'étaient même pas disponibles auparavant (annotations de type pour Python 3.6+).## Recherche { #investigation } En utilisant toutes les alternatives précédentes, j'ai eu la chance d'apprendre de toutes, de prendre des idées, et de les combiner de la meilleure façon que j'ai pu trouver pour moi-même et les équipes de développeurs avec lesquelles j'ai travaillé. Par exemple, il était clair que l'idéal était de se baser sur les annotations de type Python standard. De plus, la meilleure approche était d'utiliser des normes déjà existantes. Ainsi, avant même de commencer à coder **FastAPI**, j'ai passé plusieurs mois à étudier les spécifications d'OpenAPI, JSON Schema, OAuth2, etc. Comprendre leurs relations, leurs similarités et leurs différences. ## Conception { #design } Ensuite, j'ai passé du temps à concevoir l'« API » de développeur que je voulais avoir en tant qu'utilisateur (en tant que développeur utilisant FastAPI). J'ai testé plusieurs idées dans les éditeurs Python les plus populaires : PyCharm, VS Code, les éditeurs basés sur Jedi. D'après la dernière [Enquête Développeurs Python](https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2018/#development-tools), cela couvre environ 80% des utilisateurs. Cela signifie que **FastAPI** a été spécifiquement testé avec les éditeurs utilisés par 80% des développeurs Python. Et comme la plupart des autres éditeurs ont tendance à fonctionner de façon similaire, tous ses avantages devraient fonctionner pour pratiquement tous les éditeurs. Ainsi, j'ai pu trouver les meilleurs moyens de réduire autant que possible la duplication du code, d'avoir l'autocomplétion partout, les contrôles de type et d'erreur, etc. Le tout de manière à offrir la meilleure expérience de développement à tous les développeurs. ## Exigences { #requirements } Après avoir testé plusieurs alternatives, j'ai décidé que j'allais utiliser [**Pydantic**](https://docs.pydantic.dev/) pour ses avantages. J'y ai ensuite contribué, pour le rendre entièrement compatible avec JSON Schema, pour supporter différentes manières de définir les déclarations de contraintes, et pour améliorer le support des éditeurs (vérifications de type, autocomplétion) sur la base des tests effectués dans plusieurs éditeurs. Pendant le développement, j'ai également contribué à [**Starlette**](https://www.starlette.dev/), l'autre exigence clé. ## Développement { #development } Au moment où j'ai commencé à créer **FastAPI** lui-même, la plupart des pièces étaient déjà en place, la conception était définie, les exigences et les outils étaient prêts, et la connaissance des normes et des spécifications était claire et fraîche. ## Futur { #future } À ce stade, il est déjà clair que **FastAPI** et ses idées sont utiles pour de nombreuses personnes. Elle a été préférée aux solutions précédentes parce qu'elle convient mieux à de nombreux cas d'utilisation. De nombreux développeurs et équipes dépendent déjà de **FastAPI** pour leurs projets (y compris moi et mon équipe). Mais il y a encore de nombreuses améliorations et fonctionnalités à venir. **FastAPI** a un grand avenir devant lui. Et [votre aide](help-fastapi.md) est grandement appréciée. ================================================ FILE: docs/fr/docs/how-to/authentication-error-status-code.md ================================================ # Utiliser les anciens codes d'erreur d'authentification 403 { #use-old-403-authentication-error-status-codes } Avant FastAPI version `0.122.0`, lorsque les utilitaires de sécurité intégrés renvoyaient une erreur au client après un échec d'authentification, ils utilisaient le code d'état HTTP `403 Forbidden`. À partir de FastAPI version `0.122.0`, ils utilisent le code d'état HTTP plus approprié `401 Unauthorized`, et renvoient un en-tête `WWW-Authenticate` pertinent dans la réponse, conformément aux spécifications HTTP, [RFC 7235](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc7235#section-3.1), [RFC 9110](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc9110#name-401-unauthorized). Mais si, pour une raison quelconque, vos clients dépendent de l'ancien comportement, vous pouvez y revenir en surchargeant la méthode `make_not_authenticated_error` dans vos classes de sécurité. Par exemple, vous pouvez créer une sous-classe de `HTTPBearer` qui renvoie une erreur `403 Forbidden` au lieu de l'erreur par défaut `401 Unauthorized` : {* ../../docs_src/authentication_error_status_code/tutorial001_an_py310.py hl[9:13] *} /// tip | Astuce Remarquez que la fonction renvoie l'instance de l'exception, elle ne la lève pas. La levée est effectuée dans le reste du code interne. /// ================================================ FILE: docs/fr/docs/how-to/conditional-openapi.md ================================================ # Configurer OpenAPI de manière conditionnelle { #conditional-openapi } Si nécessaire, vous pouvez utiliser des paramètres et des variables d'environnement pour configurer OpenAPI de manière conditionnelle selon l'environnement, et même le désactiver complètement. ## À propos de la sécurité, des API et des documents { #about-security-apis-and-docs } Masquer vos interfaces utilisateur des documents en production ne devrait pas être la manière de protéger votre API. Cela n'ajoute aucune sécurité supplémentaire à votre API, les *chemins d'accès* resteront disponibles là où ils se trouvent. S'il y a une faille de sécurité dans votre code, elle existera toujours. Masquer les documents rend simplement plus difficile la compréhension de la manière d'interagir avec votre API et pourrait aussi rendre son débogage en production plus difficile. Cela pourrait être considéré simplement comme une forme de [Sécurité par l'obscurité](https://en.wikipedia.org/wiki/Security_through_obscurity). Si vous voulez sécuriser votre API, il y a plusieurs meilleures approches possibles, par exemple : * Vous devez vous assurer d'avoir des modèles Pydantic bien définis pour le corps de la requête et la réponse. * Configurez toutes les autorisations et tous les rôles nécessaires à l'aide de dépendances. * Ne stockez jamais de mots de passe en clair, seulement des hachages de mots de passe. * Implémentez et utilisez des outils cryptographiques reconnus, comme pwdlib et des jetons JWT, ... etc. * Ajoutez des contrôles d'autorisation plus granulaires avec des scopes OAuth2 lorsque nécessaire. * ... etc. Néanmoins, vous pourriez avoir un cas d'utilisation très spécifique où vous devez vraiment désactiver les documents de l'API pour un certain environnement (par exemple pour la production) ou selon des configurations provenant de variables d'environnement. ## Configurer OpenAPI de manière conditionnelle avec des paramètres et des variables d'environnement { #conditional-openapi-from-settings-and-env-vars } Vous pouvez facilement utiliser les mêmes paramètres Pydantic pour configurer votre OpenAPI généré et les interfaces utilisateur des documents. Par exemple : {* ../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001_py310.py hl[6,11] *} Ici nous déclarons le paramètre `openapi_url` avec la même valeur par défaut `"/openapi.json"`. Nous l'utilisons ensuite lors de la création de l'application `FastAPI`. Vous pouvez alors désactiver OpenAPI (y compris les interfaces utilisateur des documents) en définissant la variable d'environnement `OPENAPI_URL` sur la chaîne vide, comme ceci :
Mais vous pouvez la désactiver en définissant `syntaxHighlight` à `False` :
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial001_py310.py hl[3] *}
... et ensuite Swagger UI n'affichera plus la coloration syntaxique :
## Modifier le thème { #change-the-theme }
De la même manière, vous pouvez définir le thème de la coloration syntaxique avec la clé « syntaxHighlight.theme » (remarquez le point au milieu) :
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial002_py310.py hl[3] *}
Cette configuration modifierait le thème de couleurs de la coloration syntaxique :
## Modifier les paramètres Swagger UI par défaut { #change-default-swagger-ui-parameters }
FastAPI inclut des paramètres de configuration par défaut adaptés à la plupart des cas d'utilisation.
Il inclut ces configurations par défaut :
{* ../../fastapi/openapi/docs.py ln[9:24] hl[18:24] *}
Vous pouvez remplacer n'importe lequel d'entre eux en définissant une valeur différente dans l'argument `swagger_ui_parameters`.
Par exemple, pour désactiver `deepLinking`, vous pourriez passer ces paramètres à `swagger_ui_parameters` :
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial003_py310.py hl[3] *}
## Autres paramètres de Swagger UI { #other-swagger-ui-parameters }
Pour voir toutes les autres configurations possibles que vous pouvez utiliser, lisez les [documents officiels pour les paramètres de Swagger UI](https://swagger.io/docs/open-source-tools/swagger-ui/usage/configuration/).
## Paramètres JavaScript uniquement { #javascript-only-settings }
Swagger UI permet également d'autres configurations qui sont des objets réservés à JavaScript (par exemple, des fonctions JavaScript).
FastAPI inclut aussi ces paramètres `presets` réservés à JavaScript :
```JavaScript
presets: [
SwaggerUIBundle.presets.apis,
SwaggerUIBundle.SwaggerUIStandalonePreset
]
```
Ce sont des objets **JavaScript**, pas des chaînes, vous ne pouvez donc pas les passer directement depuis du code Python.
Si vous devez utiliser des configurations réservées à JavaScript comme celles-ci, vous pouvez utiliser l'une des méthodes ci-dessus. Surchargez entièrement le *chemin d'accès* Swagger UI et écrivez manuellement tout JavaScript nécessaire.
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FILE: docs/fr/docs/how-to/custom-docs-ui-assets.md
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# Héberger en propre les ressources statiques de l’UI des docs personnalisées { #custom-docs-ui-static-assets-self-hosting }
Les documents de l’API utilisent **Swagger UI** et **ReDoc**, et chacune nécessite des fichiers JavaScript et CSS.
Par défaut, ces fichiers sont servis depuis un CDN.
Mais il est possible de le personnaliser : vous pouvez définir un CDN spécifique, ou servir vous‑même les fichiers.
## Configurer un CDN personnalisé pour JavaScript et CSS { #custom-cdn-for-javascript-and-css }
Supposons que vous souhaitiez utiliser un autre CDN, par exemple vous voulez utiliser `https://unpkg.com/`.
Cela peut être utile si, par exemple, vous vivez dans un pays qui restreint certaines URL.
### Désactiver les docs automatiques { #disable-the-automatic-docs }
La première étape consiste à désactiver les docs automatiques, car par défaut elles utilisent le CDN par défaut.
Pour les désactiver, définissez leurs URL sur `None` lors de la création de votre application `FastAPI` :
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[8] *}
### Inclure les docs personnalisées { #include-the-custom-docs }
Vous pouvez maintenant créer les chemins d'accès pour les docs personnalisées.
Vous pouvez réutiliser les fonctions internes de FastAPI pour créer les pages HTML de la documentation et leur passer les arguments nécessaires :
- `openapi_url` : l’URL où la page HTML des docs peut récupérer le schéma OpenAPI de votre API. Vous pouvez utiliser ici l’attribut `app.openapi_url`.
- `title` : le titre de votre API.
- `oauth2_redirect_url` : vous pouvez utiliser `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url` ici pour utiliser la valeur par défaut.
- `swagger_js_url` : l’URL où la page HTML de Swagger UI peut récupérer le fichier **JavaScript**. C’est l’URL du CDN personnalisé.
- `swagger_css_url` : l’URL où la page HTML de Swagger UI peut récupérer le fichier **CSS**. C’est l’URL du CDN personnalisé.
Et de même pour ReDoc ...
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[2:6,11:19,22:24,27:33] *}
/// tip | Astuce
Le chemin d'accès pour `swagger_ui_redirect` est un assistant lorsque vous utilisez OAuth2.
Si vous intégrez votre API à un fournisseur OAuth2, vous pourrez vous authentifier et revenir aux docs de l’API avec les identifiants acquis. Et interagir avec elle en utilisant la véritable authentification OAuth2.
Swagger UI s’en chargera en arrière‑plan pour vous, mais il a besoin de cet assistant « redirect ».
///
### Créer un chemin d'accès pour tester { #create-a-path-operation-to-test-it }
Maintenant, pour pouvoir vérifier que tout fonctionne, créez un chemin d'accès :
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[36:38] *}
### Tester { #test-it }
Vous devriez maintenant pouvoir aller à vos docs sur [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs), puis recharger la page : elle chargera ces ressources depuis le nouveau CDN.
## Héberger en propre JavaScript et CSS pour les docs { #self-hosting-javascript-and-css-for-docs }
Héberger vous‑même le JavaScript et le CSS peut être utile si, par exemple, votre application doit continuer de fonctionner même hors ligne, sans accès Internet ouvert, ou sur un réseau local.
Vous verrez ici comment servir ces fichiers vous‑même, dans la même application FastAPI, et configurer les docs pour les utiliser.
### Structure des fichiers du projet { #project-file-structure }
Supposons que la structure de vos fichiers de projet ressemble à ceci :
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
```
Créez maintenant un répertoire pour stocker ces fichiers statiques.
Votre nouvelle structure de fichiers pourrait ressembler à ceci :
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
└── static/
```
### Télécharger les fichiers { #download-the-files }
Téléchargez les fichiers statiques nécessaires aux docs et placez‑les dans ce répertoire `static/`.
Vous pouvez probablement cliquer avec le bouton droit sur chaque lien et choisir une option similaire à « Enregistrer le lien sous ... ».
**Swagger UI** utilise les fichiers :
- [`swagger-ui-bundle.js`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/swagger-ui-dist@5/swagger-ui-bundle.js)
- [`swagger-ui.css`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/swagger-ui-dist@5/swagger-ui.css)
Et **ReDoc** utilise le fichier :
- [`redoc.standalone.js`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/redoc@2/bundles/redoc.standalone.js)
Après cela, votre structure de fichiers pourrait ressembler à :
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
└── static
├── redoc.standalone.js
├── swagger-ui-bundle.js
└── swagger-ui.css
```
### Servir les fichiers statiques { #serve-the-static-files }
- Importer `StaticFiles`.
- « Monter » une instance `StaticFiles()` sur un chemin spécifique.
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[7,11] *}
### Tester les fichiers statiques { #test-the-static-files }
Démarrez votre application et rendez‑vous sur [http://127.0.0.1:8000/static/redoc.standalone.js](http://127.0.0.1:8000/static/redoc.standalone.js).
Vous devriez voir un très long fichier JavaScript pour **ReDoc**.
Il pourrait commencer par quelque chose comme :
```JavaScript
/*! For license information please see redoc.standalone.js.LICENSE.txt */
!function(e,t){"object"==typeof exports&&"object"==typeof module?module.exports=t(require("null")):
...
```
Cela confirme que vous parvenez à servir des fichiers statiques depuis votre application et que vous avez placé les fichiers statiques des docs au bon endroit.
Nous pouvons maintenant configurer l’application pour utiliser ces fichiers statiques pour les docs.
### Désactiver les docs automatiques pour les fichiers statiques { #disable-the-automatic-docs-for-static-files }
Comme lors de l’utilisation d’un CDN personnalisé, la première étape consiste à désactiver les docs automatiques, car elles utilisent un CDN par défaut.
Pour les désactiver, définissez leurs URL sur `None` lors de la création de votre application `FastAPI` :
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[9] *}
### Inclure les docs personnalisées pour les fichiers statiques { #include-the-custom-docs-for-static-files }
Et comme avec un CDN personnalisé, vous pouvez maintenant créer les chemins d'accès pour les docs personnalisées.
Là encore, vous pouvez réutiliser les fonctions internes de FastAPI pour créer les pages HTML de la documentation et leur passer les arguments nécessaires :
- `openapi_url` : l’URL où la page HTML des docs peut récupérer le schéma OpenAPI de votre API. Vous pouvez utiliser ici l’attribut `app.openapi_url`.
- `title` : le titre de votre API.
- `oauth2_redirect_url` : vous pouvez utiliser `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url` ici pour utiliser la valeur par défaut.
- `swagger_js_url` : l’URL où la page HTML de Swagger UI peut récupérer le fichier **JavaScript**. **C’est celui que votre propre application sert désormais**.
- `swagger_css_url` : l’URL où la page HTML de Swagger UI peut récupérer le fichier **CSS**. **C’est celui que votre propre application sert désormais**.
Et de même pour ReDoc ...
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[2:6,14:22,25:27,30:36] *}
/// tip | Astuce
Le chemin d'accès pour `swagger_ui_redirect` est un assistant lorsque vous utilisez OAuth2.
Si vous intégrez votre API à un fournisseur OAuth2, vous pourrez vous authentifier et revenir aux docs de l’API avec les identifiants acquis. Et interagir avec elle en utilisant la véritable authentification OAuth2.
Swagger UI s’en chargera en arrière‑plan pour vous, mais il a besoin de cet assistant « redirect ».
///
### Créer un chemin d'accès pour tester les fichiers statiques { #create-a-path-operation-to-test-static-files }
Maintenant, pour pouvoir vérifier que tout fonctionne, créez un chemin d'accès :
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[39:41] *}
### Tester l’UI avec des fichiers statiques { #test-static-files-ui }
Vous devriez maintenant pouvoir couper votre Wi‑Fi, aller à vos docs sur [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs) et recharger la page.
Et même sans Internet, vous pourrez voir la documentation de votre API et interagir avec elle.
================================================
FILE: docs/fr/docs/how-to/custom-request-and-route.md
================================================
# Personnaliser les classes Request et APIRoute { #custom-request-and-apiroute-class }
Dans certains cas, vous pouvez vouloir surcharger la logique utilisée par les classes `Request` et `APIRoute`.
En particulier, cela peut être une bonne alternative à une logique dans un middleware.
Par exemple, si vous voulez lire ou manipuler le corps de la requête avant qu'il ne soit traité par votre application.
/// danger | Danger
Ceci est une fonctionnalité « avancée ».
Si vous débutez avec **FastAPI**, vous pouvez ignorer cette section.
///
## Cas d'utilisation { #use-cases }
Voici quelques cas d'utilisation :
* Convertir des corps de requête non JSON en JSON (par exemple [`msgpack`](https://msgpack.org/index.html)).
* Décompresser des corps de requête compressés en gzip.
* Journaliser automatiquement tous les corps de requête.
## Gérer les encodages personnalisés du corps de la requête { #handling-custom-request-body-encodings }
Voyons comment utiliser une sous-classe personnalisée de `Request` pour décompresser des requêtes gzip.
Et une sous-classe d'`APIRoute` pour utiliser cette classe de requête personnalisée.
### Créer une classe `GzipRequest` personnalisée { #create-a-custom-gziprequest-class }
/// tip | Astuce
Il s'agit d'un exemple simplifié pour montrer le fonctionnement ; si vous avez besoin de la prise en charge de Gzip, vous pouvez utiliser le [`GzipMiddleware`](../advanced/middleware.md#gzipmiddleware) fourni.
///
Commencez par créer une classe `GzipRequest`, qui va surcharger la méthode `Request.body()` pour décompresser le corps en présence d'un en-tête approprié.
S'il n'y a pas `gzip` dans l'en-tête, elle n'essaiera pas de décompresser le corps.
De cette manière, la même classe de route peut gérer des requêtes gzip compressées ou non compressées.
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[9:16] *}
### Créer une classe `GzipRoute` personnalisée { #create-a-custom-gziproute-class }
Ensuite, nous créons une sous-classe personnalisée de `fastapi.routing.APIRoute` qui utilisera `GzipRequest`.
Cette fois, elle va surcharger la méthode `APIRoute.get_route_handler()`.
Cette méthode renvoie une fonction. Et c'est cette fonction qui recevra une requête et retournera une réponse.
Ici, nous l'utilisons pour créer une `GzipRequest` à partir de la requête originale.
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[19:27] *}
/// note | Détails techniques
Un `Request` possède un attribut `request.scope`, qui n'est qu'un `dict` Python contenant les métadonnées liées à la requête.
Un `Request` a également un `request.receive`, qui est une fonction pour « recevoir » le corps de la requête.
Le `dict` `scope` et la fonction `receive` font tous deux partie de la spécification ASGI.
Et ces deux éléments, `scope` et `receive`, sont ce dont on a besoin pour créer une nouvelle instance de `Request`.
Pour en savoir plus sur `Request`, consultez [la documentation de Starlette sur les requêtes](https://www.starlette.dev/requests/).
///
La seule chose que fait différemment la fonction renvoyée par `GzipRequest.get_route_handler`, c'est de convertir la `Request` en `GzipRequest`.
Ce faisant, notre `GzipRequest` se chargera de décompresser les données (si nécessaire) avant de les transmettre à nos *chemins d'accès*.
Après cela, toute la logique de traitement est identique.
Mais grâce à nos modifications dans `GzipRequest.body`, le corps de la requête sera automatiquement décompressé lorsque **FastAPI** le chargera, si nécessaire.
## Accéder au corps de la requête dans un gestionnaire d'exceptions { #accessing-the-request-body-in-an-exception-handler }
/// tip | Astuce
Pour résoudre ce même problème, il est probablement beaucoup plus simple d'utiliser `body` dans un gestionnaire personnalisé pour `RequestValidationError` ([Gérer les erreurs](../tutorial/handling-errors.md#use-the-requestvalidationerror-body)).
Mais cet exemple reste valable et montre comment interagir avec les composants internes.
///
Nous pouvons également utiliser cette même approche pour accéder au corps de la requête dans un gestionnaire d'exceptions.
Il suffit de traiter la requête dans un bloc `try`/`except` :
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[14,16] *}
Si une exception se produit, l'instance de `Request` sera toujours dans la portée, ce qui nous permet de lire et d'utiliser le corps de la requête lors du traitement de l'erreur :
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[17:19] *}
## Utiliser une classe `APIRoute` personnalisée dans un routeur { #custom-apiroute-class-in-a-router }
Vous pouvez également définir le paramètre `route_class` d'un `APIRouter` :
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial003_py310.py hl[26] *}
Dans cet exemple, les *chemins d'accès* sous le `router` utiliseront la classe personnalisée `TimedRoute`, et auront un en-tête supplémentaire `X-Response-Time` dans la réponse avec le temps nécessaire pour générer la réponse :
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial003_py310.py hl[13:20] *}
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FILE: docs/fr/docs/how-to/extending-openapi.md
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# Étendre OpenAPI { #extending-openapi }
Il existe des cas où vous pouvez avoir besoin de modifier le schéma OpenAPI généré.
Dans cette section, vous verrez comment faire.
## Le processus normal { #the-normal-process }
Le processus normal (par défaut) est le suivant.
Une application (instance) `FastAPI` a une méthode `.openapi()` censée retourner le schéma OpenAPI.
Lors de la création de l'objet application, un *chemin d'accès* pour `/openapi.json` (ou pour l'URL que vous avez définie dans votre `openapi_url`) est enregistré.
Il renvoie simplement une réponse JSON avec le résultat de la méthode `.openapi()` de l'application.
Par défaut, la méthode `.openapi()` vérifie la propriété `.openapi_schema` pour voir si elle contient des données et les renvoie.
Sinon, elle les génère à l'aide de la fonction utilitaire `fastapi.openapi.utils.get_openapi`.
Et cette fonction `get_openapi()` reçoit comme paramètres :
* `title` : Le titre OpenAPI, affiché dans les documents.
* `version` : La version de votre API, p. ex. `2.5.0`.
* `openapi_version` : La version de la spécification OpenAPI utilisée. Par défaut, la plus récente : `3.1.0`.
* `summary` : Un court résumé de l'API.
* `description` : La description de votre API ; elle peut inclure du markdown et sera affichée dans la documentation.
* `routes` : Une liste de routes ; chacune correspond à un *chemin d'accès* enregistré. Elles sont extraites de `app.routes`.
/// info
Le paramètre `summary` est disponible à partir d'OpenAPI 3.1.0, pris en charge par FastAPI 0.99.0 et versions ultérieures.
///
## Remplacer les valeurs par défaut { #overriding-the-defaults }
En vous appuyant sur les informations ci-dessus, vous pouvez utiliser la même fonction utilitaire pour générer le schéma OpenAPI et remplacer chaque partie dont vous avez besoin.
Par exemple, ajoutons [l’extension OpenAPI de ReDoc pour inclure un logo personnalisé](https://github.com/Rebilly/ReDoc/blob/master/docs/redoc-vendor-extensions.md#x-logo).
### **FastAPI** normal { #normal-fastapi }
Tout d’abord, écrivez votre application **FastAPI** comme d’habitude :
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[1,4,7:9] *}
### Générer le schéma OpenAPI { #generate-the-openapi-schema }
Ensuite, utilisez la même fonction utilitaire pour générer le schéma OpenAPI, dans une fonction `custom_openapi()` :
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[2,15:21] *}
### Modifier le schéma OpenAPI { #modify-the-openapi-schema }
Vous pouvez maintenant ajouter l’extension ReDoc, en ajoutant un `x-logo` personnalisé à l’« objet » `info` dans le schéma OpenAPI :
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[22:24] *}
### Mettre en cache le schéma OpenAPI { #cache-the-openapi-schema }
Vous pouvez utiliser la propriété `.openapi_schema` comme « cache » pour stocker votre schéma généré.
Ainsi, votre application n’aura pas à générer le schéma à chaque fois qu’un utilisateur ouvre les documents de votre API.
Il ne sera généré qu’une seule fois, puis le même schéma en cache sera utilisé pour les requêtes suivantes.
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[13:14,25:26] *}
### Remplacer la méthode { #override-the-method }
Vous pouvez maintenant remplacer la méthode `.openapi()` par votre nouvelle fonction.
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[29] *}
### Vérifier { #check-it }
Une fois que vous allez sur [http://127.0.0.1:8000/redoc](http://127.0.0.1:8000/redoc), vous verrez que vous utilisez votre logo personnalisé (dans cet exemple, le logo de **FastAPI**) :
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FILE: docs/fr/docs/how-to/general.md
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# Général - Guides pratiques - Recettes { #general-how-to-recipes }
Voici plusieurs renvois vers d'autres endroits dans les documents, pour des questions générales ou fréquentes.
## Filtrer des données - Sécurité { #filter-data-security }
Pour vous assurer que vous ne renvoyez pas plus de données que nécessaire, lisez les documents [Tutoriel - Modèle de réponse - Type de retour](../tutorial/response-model.md).
## Optimiser la performance des réponses - Modèle de réponse - Type de retour { #optimize-response-performance-response-model-return-type }
Pour optimiser la performance lors du renvoi de données JSON, utilisez un type de retour ou un modèle de réponse ; de cette façon, Pydantic prendra en charge la sérialisation en JSON côté Rust, sans passer par Python. Pour en savoir plus, lisez les documents [Tutoriel - Modèle de réponse - Type de retour](../tutorial/response-model.md).
## Étiquettes de documentation - OpenAPI { #documentation-tags-openapi }
Pour ajouter des étiquettes à vos *chemins d'accès* et les regrouper dans l'interface utilisateur de la documentation, lisez les documents [Tutoriel - Configurations de chemin d'accès - Tags](../tutorial/path-operation-configuration.md#tags).
## Résumé et description de la documentation - OpenAPI { #documentation-summary-and-description-openapi }
Pour ajouter un résumé et une description à vos *chemins d'accès* et les afficher dans l'interface utilisateur de la documentation, lisez les documents [Tutoriel - Configurations de chemin d'accès - Résumé et description](../tutorial/path-operation-configuration.md#summary-and-description).
## Description de la réponse dans la documentation - OpenAPI { #documentation-response-description-openapi }
Pour définir la description de la réponse, affichée dans l'interface utilisateur de la documentation, lisez les documents [Tutoriel - Configurations de chemin d'accès - Description de la réponse](../tutorial/path-operation-configuration.md#response-description).
## Déprécier un *chemin d'accès* dans la documentation - OpenAPI { #documentation-deprecate-a-path-operation-openapi }
Pour déprécier un *chemin d'accès* et l'indiquer dans l'interface utilisateur de la documentation, lisez les documents [Tutoriel - Configurations de chemin d'accès - Dépréciation](../tutorial/path-operation-configuration.md#deprecate-a-path-operation).
## Convertir n'importe quelles données au format compatible JSON { #convert-any-data-to-json-compatible }
Pour convertir des données vers un format compatible JSON, lisez les documents [Tutoriel - Encodeur compatible JSON](../tutorial/encoder.md).
## Métadonnées OpenAPI - Documentation { #openapi-metadata-docs }
Pour ajouter des métadonnées à votre schéma OpenAPI, y compris une licence, une version, un contact, etc., lisez les documents [Tutoriel - Métadonnées et URLs de la documentation](../tutorial/metadata.md).
## URL OpenAPI personnalisée { #openapi-custom-url }
Pour personnaliser l'URL OpenAPI (ou la supprimer), lisez les documents [Tutoriel - Métadonnées et URLs de la documentation](../tutorial/metadata.md#openapi-url).
## URL de la documentation OpenAPI { #openapi-docs-urls }
Pour mettre à jour les URL utilisées pour les interfaces utilisateur de documentation générées automatiquement, lisez les documents [Tutoriel - Métadonnées et URLs de la documentation](../tutorial/metadata.md#docs-urls).
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FILE: docs/fr/docs/how-to/graphql.md
================================================
# GraphQL { #graphql }
Comme **FastAPI** est basé sur la norme **ASGI**, il est très facile d'intégrer toute bibliothèque **GraphQL** également compatible avec ASGI.
Vous pouvez combiner des *chemins d'accès* FastAPI classiques avec GraphQL dans la même application.
/// tip | Astuce
**GraphQL** résout des cas d'utilisation très spécifiques.
Il présente des **avantages** et des **inconvénients** par rapport aux **API web** classiques.
Assurez-vous d'évaluer si les **bénéfices** pour votre cas d'utilisation compensent les **inconvénients**. 🤓
///
## Bibliothèques GraphQL { #graphql-libraries }
Voici quelques bibliothèques **GraphQL** qui prennent en charge **ASGI**. Vous pouvez les utiliser avec **FastAPI** :
* [Strawberry](https://strawberry.rocks/) 🍓
* Avec [la documentation pour FastAPI](https://strawberry.rocks/docs/integrations/fastapi)
* [Ariadne](https://ariadnegraphql.org/)
* Avec [la documentation pour FastAPI](https://ariadnegraphql.org/docs/fastapi-integration)
* [Tartiflette](https://tartiflette.io/)
* Avec [Tartiflette ASGI](https://tartiflette.github.io/tartiflette-asgi/) pour fournir l'intégration ASGI
* [Graphene](https://graphene-python.org/)
* Avec [starlette-graphene3](https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3)
## GraphQL avec Strawberry { #graphql-with-strawberry }
Si vous avez besoin ou souhaitez travailler avec **GraphQL**, [**Strawberry**](https://strawberry.rocks/) est la bibliothèque **recommandée** car sa conception est la plus proche de celle de **FastAPI**, tout est basé sur des **annotations de type**.
Selon votre cas d'utilisation, vous pourriez préférer une autre bibliothèque, mais si vous me le demandiez, je vous suggérerais probablement d'essayer **Strawberry**.
Voici un petit aperçu de la manière dont vous pouvez intégrer Strawberry avec FastAPI :
{* ../../docs_src/graphql_/tutorial001_py310.py hl[3,22,25] *}
Vous pouvez en apprendre davantage sur Strawberry dans la [documentation de Strawberry](https://strawberry.rocks/).
Et également la documentation sur [Strawberry avec FastAPI](https://strawberry.rocks/docs/integrations/fastapi).
## Ancien `GraphQLApp` de Starlette { #older-graphqlapp-from-starlette }
Les versions précédentes de Starlette incluaient une classe `GraphQLApp` pour s'intégrer à [Graphene](https://graphene-python.org/).
Elle a été dépréciée dans Starlette, mais si vous avez du code qui l'utilisait, vous pouvez facilement **migrer** vers [starlette-graphene3](https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3), qui couvre le même cas d'utilisation et propose une **interface presque identique**.
/// tip | Astuce
Si vous avez besoin de GraphQL, je vous recommande tout de même de regarder [Strawberry](https://strawberry.rocks/), car il est basé sur des annotations de type plutôt que sur des classes et types personnalisés.
///
## En savoir plus { #learn-more }
Vous pouvez en apprendre davantage sur **GraphQL** dans la [documentation officielle de GraphQL](https://graphql.org/).
Vous pouvez également en lire davantage sur chacune des bibliothèques décrites ci-dessus via leurs liens.
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FILE: docs/fr/docs/how-to/index.md
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# Comment faire - Recettes { #how-to-recipes }
Vous trouverez ici différentes recettes ou des guides « comment faire » pour **plusieurs sujets**.
La plupart de ces idées sont plus ou moins **indépendantes**, et dans la plupart des cas vous n'avez besoin de les étudier que si elles s'appliquent directement à **votre projet**.
Si quelque chose vous paraît intéressant et utile pour votre projet, allez-y et consultez-le ; sinon, vous pouvez probablement simplement les ignorer.
/// tip | Astuce
Si vous voulez **apprendre FastAPI** de façon structurée (recommandé), allez lire le [Tutoriel - Guide utilisateur](../tutorial/index.md) chapitre par chapitre à la place.
///
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FILE: docs/fr/docs/how-to/migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2.md
================================================
# Migrer de Pydantic v1 à Pydantic v2 { #migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2 }
Si vous avez une ancienne application FastAPI, vous utilisez peut-être Pydantic version 1.
FastAPI version 0.100.0 prenait en charge soit Pydantic v1 soit v2. Il utilisait celle que vous aviez installée.
FastAPI version 0.119.0 a introduit une prise en charge partielle de Pydantic v1 depuis l'intérieur de Pydantic v2 (comme `pydantic.v1`), pour faciliter la migration vers v2.
FastAPI 0.126.0 a supprimé la prise en charge de Pydantic v1, tout en continuant à prendre en charge `pydantic.v1` pendant un certain temps.
/// warning | Alertes
L'équipe Pydantic a arrêté la prise en charge de Pydantic v1 pour les dernières versions de Python, à partir de **Python 3.14**.
Cela inclut `pydantic.v1`, qui n'est plus pris en charge en Python 3.14 et versions ultérieures.
Si vous souhaitez utiliser les dernières fonctionnalités de Python, vous devez vous assurer que vous utilisez Pydantic v2.
///
Si vous avez une ancienne application FastAPI avec Pydantic v1, je vais vous montrer comment la migrer vers Pydantic v2, et les **fonctionnalités de FastAPI 0.119.0** pour vous aider à une migration progressive.
## Guide officiel { #official-guide }
Pydantic propose un [Guide de migration](https://docs.pydantic.dev/latest/migration/) officiel de la v1 à la v2.
Il inclut aussi ce qui a changé, comment les validations sont désormais plus correctes et strictes, les pièges possibles, etc.
Vous pouvez le lire pour mieux comprendre ce qui a changé.
## Tests { #tests }
Vous devez vous assurer d'avoir des [tests](../tutorial/testing.md) pour votre application et de les exécuter en intégration continue (CI).
De cette façon, vous pouvez effectuer la mise à niveau et vous assurer que tout fonctionne toujours comme prévu.
## `bump-pydantic` { #bump-pydantic }
Dans de nombreux cas, lorsque vous utilisez des modèles Pydantic classiques sans personnalisations, vous pourrez automatiser la majeure partie du processus de migration de Pydantic v1 à Pydantic v2.
Vous pouvez utiliser [`bump-pydantic`](https://github.com/pydantic/bump-pydantic) de la même équipe Pydantic.
Cet outil vous aidera à modifier automatiquement la majeure partie du code à adapter.
Après cela, vous pouvez exécuter les tests et vérifier que tout fonctionne. Si c'est le cas, vous avez terminé. 😎
## Pydantic v1 dans v2 { #pydantic-v1-in-v2 }
Pydantic v2 inclut tout Pydantic v1 sous la forme du sous-module `pydantic.v1`. Mais cela n'est plus pris en charge dans les versions au-delà de Python 3.13.
Cela signifie que vous pouvez installer la dernière version de Pydantic v2 et importer/utiliser les anciens composants de Pydantic v1 depuis ce sous-module, comme si vous aviez l'ancien Pydantic v1 installé.
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial001_an_py310.py hl[1,4] *}
### Prise en charge de FastAPI pour Pydantic v1 dans v2 { #fastapi-support-for-pydantic-v1-in-v2 }
Depuis FastAPI 0.119.0, il existe également une prise en charge partielle de Pydantic v1 depuis l'intérieur de Pydantic v2, pour faciliter la migration vers v2.
Vous pouvez donc mettre à niveau Pydantic vers la dernière version 2 et modifier les imports pour utiliser le sous-module `pydantic.v1`, et dans de nombreux cas cela fonctionnera tel quel.
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial002_an_py310.py hl[2,5,15] *}
/// warning | Alertes
Gardez à l'esprit que, puisque l'équipe Pydantic ne prend plus en charge Pydantic v1 dans les versions récentes de Python à partir de Python 3.14, l'utilisation de `pydantic.v1` n'est pas non plus prise en charge en Python 3.14 et versions ultérieures.
///
### Pydantic v1 et v2 dans la même application { #pydantic-v1-and-v2-on-the-same-app }
Pydantic ne prend pas en charge le fait d'avoir un modèle Pydantic v2 contenant des champs eux-mêmes définis comme des modèles Pydantic v1, et inversement.
```mermaid
graph TB
subgraph "❌ Not Supported"
direction TB
subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
V1Field["Pydantic v1 Model"]
end
subgraph V1["Pydantic v1 Model"]
V2Field["Pydantic v2 Model"]
end
end
style V2 fill:#f9fff3
style V1 fill:#fff6f0
style V1Field fill:#fff6f0
style V2Field fill:#f9fff3
```
... mais vous pouvez avoir des modèles séparés utilisant Pydantic v1 et v2 dans la même application.
```mermaid
graph TB
subgraph "✅ Supported"
direction TB
subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
V2Field["Pydantic v2 Model"]
end
subgraph V1["Pydantic v1 Model"]
V1Field["Pydantic v1 Model"]
end
end
style V2 fill:#f9fff3
style V1 fill:#fff6f0
style V1Field fill:#fff6f0
style V2Field fill:#f9fff3
```
Dans certains cas, il est même possible d'avoir des modèles Pydantic v1 et v2 dans le même **chemin d'accès** de votre application FastAPI :
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py hl[2:3,6,12,21:22] *}
Dans l'exemple ci-dessus, le modèle d'entrée est un modèle Pydantic v1 et le modèle de sortie (défini dans `response_model=ItemV2`) est un modèle Pydantic v2.
### Paramètres Pydantic v1 { #pydantic-v1-parameters }
Si vous devez utiliser certains des outils spécifiques à FastAPI pour les paramètres comme `Body`, `Query`, `Form`, etc., avec des modèles Pydantic v1, vous pouvez les importer depuis `fastapi.temp_pydantic_v1_params` le temps de terminer la migration vers Pydantic v2 :
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial004_an_py310.py hl[4,18] *}
### Migrer par étapes { #migrate-in-steps }
/// tip | Astuce
Essayez d'abord avec `bump-pydantic` ; si vos tests passent et que cela fonctionne, vous avez tout terminé en une seule commande. ✨
///
Si `bump-pydantic` ne fonctionne pas pour votre cas d'usage, vous pouvez utiliser la prise en charge des modèles Pydantic v1 et v2 dans la même application pour effectuer la migration vers Pydantic v2 progressivement.
Vous pouvez d'abord mettre à niveau Pydantic pour utiliser la dernière version 2 et modifier les imports pour utiliser `pydantic.v1` pour tous vos modèles.
Ensuite, vous pouvez commencer à migrer vos modèles de Pydantic v1 vers v2 par groupes, par étapes progressives. 🚶
================================================
FILE: docs/fr/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md
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# Séparer les schémas OpenAPI pour l'entrée et la sortie ou non { #separate-openapi-schemas-for-input-and-output-or-not }
Depuis la sortie de **Pydantic v2**, l'OpenAPI généré est un peu plus précis et **correct** qu'avant. 😎
En fait, dans certains cas, il y aura même **deux schémas JSON** dans OpenAPI pour le même modèle Pydantic, pour l'entrée et pour la sortie, selon s'ils ont des **valeurs par défaut**.
Voyons comment cela fonctionne et comment le modifier si vous devez le faire.
## Utiliser des modèles Pydantic pour l'entrée et la sortie { #pydantic-models-for-input-and-output }
Supposons que vous ayez un modèle Pydantic avec des valeurs par défaut, comme celui‑ci :
{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}
### Modèle pour l'entrée { #model-for-input }
Si vous utilisez ce modèle en entrée comme ici :
{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:15] hl[14] *}
... alors, le champ `description` ne sera **pas requis**. Parce qu'il a une valeur par défaut de `None`.
### Modèle d'entrée dans les documents { #input-model-in-docs }
Vous pouvez le confirmer dans les documents, le champ `description` n'a pas d'**astérisque rouge**, il n'est pas indiqué comme requis :
Framework FastAPI, haute performance, facile à apprendre, rapide à coder, prêt pour la production
## **Typer**, le FastAPI des CLIs { #typer-the-fastapi-of-clis }
Si vous construisez une application CLI à utiliser dans un terminal au lieu d'une API web, regardez [**Typer**](https://typer.tiangolo.com/).
**Typer** est le petit frère de FastAPI. Et il est destiné à être le **FastAPI des CLIs**. ⌨️ 🚀
## Prérequis { #requirements }
FastAPI repose sur les épaules de géants :
* [Starlette](https://www.starlette.dev/) pour les parties web.
* [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) pour les parties données.
## Installation { #installation }
Créez et activez un [environnement virtuel](https://fastapi.tiangolo.com/fr/virtual-environments/) puis installez FastAPI :
async def...fastapi dev...
### Ajouter des types { #add-types }
Modifions une seule ligne de la version précédente.
Nous allons changer exactement ce fragment, les paramètres de la fonction, de :
```Python
first_name, last_name
```
à :
```Python
first_name: str, last_name: str
```
C'est tout.
Ce sont les « annotations de type » :
{* ../../docs_src/python_types/tutorial002_py310.py hl[1] *}
Ce n'est pas la même chose que de déclarer des valeurs par défaut, ce qui serait :
```Python
first_name="john", last_name="doe"
```
C'est différent.
Nous utilisons des deux-points (`:`), pas des signes égal (`=`).
Et ajouter des annotations de type ne change normalement pas ce qui se passe par rapport à ce qui se passerait sans elles.
Mais maintenant, imaginez que vous êtes à nouveau en train de créer cette fonction, mais avec des annotations de type.
Au même moment, vous essayez de déclencher l'autocomplétion avec `Ctrl+Espace` et vous voyez :
Avec cela, vous pouvez faire défiler en voyant les options, jusqu'à trouver celle qui « vous dit quelque chose » :
## Plus de motivation { #more-motivation }
Regardez cette fonction, elle a déjà des annotations de type :
{* ../../docs_src/python_types/tutorial003_py310.py hl[1] *}
Comme l'éditeur connaît les types des variables, vous n'obtenez pas seulement l'autocomplétion, vous obtenez aussi des vérifications d'erreurs :
Vous savez maintenant qu'il faut corriger, convertir `age` en chaîne avec `str(age)` :
{* ../../docs_src/python_types/tutorial004_py310.py hl[2] *}
## Déclarer des types { #declaring-types }
Vous venez de voir l'endroit principal pour déclarer des annotations de type : dans les paramètres des fonctions.
C'est aussi l'endroit principal où vous les utiliserez avec **FastAPI**.
### Types simples { #simple-types }
Vous pouvez déclarer tous les types standards de Python, pas seulement `str`.
Vous pouvez utiliser, par exemple :
* `int`
* `float`
* `bool`
* `bytes`
{* ../../docs_src/python_types/tutorial005_py310.py hl[1] *}
### Module `typing` { #typing-module }
Pour certains cas d'utilisation supplémentaires, vous pourriez avoir besoin d'importer certains éléments depuis le module standard `typing`, par exemple lorsque vous voulez déclarer que quelque chose a « n'importe quel type », vous pouvez utiliser `Any` depuis `typing` :
```python
from typing import Any
def some_function(data: Any):
print(data)
```
### Types génériques { #generic-types }
Certains types peuvent prendre des « paramètres de type » entre crochets, pour définir leurs types internes, par exemple une « liste de chaînes » se déclarerait `list[str]`.
Ces types qui peuvent prendre des paramètres de type sont appelés des **types génériques** ou **Generics**.
Vous pouvez utiliser les mêmes types intégrés comme génériques (avec des crochets et des types à l'intérieur) :
* `list`
* `tuple`
* `set`
* `dict`
#### Liste { #list }
Par exemple, définissons une variable comme une `list` de `str`.
Déclarez la variable, en utilisant la même syntaxe avec deux-points (`:`).
Comme type, mettez `list`.
Comme la liste est un type qui contient des types internes, mettez-les entre crochets :
{* ../../docs_src/python_types/tutorial006_py310.py hl[1] *}
/// info
Ces types internes entre crochets sont appelés « paramètres de type ».
Dans ce cas, `str` est le paramètre de type passé à `list`.
///
Cela signifie : « la variable `items` est une `list`, et chacun des éléments de cette liste est un `str` ».
En faisant cela, votre éditeur peut vous fournir de l'aide même pendant le traitement des éléments de la liste :
Sans types, c'est presque impossible à réaliser.
Remarquez que la variable `item` est l'un des éléments de la liste `items`.
Et pourtant, l'éditeur sait que c'est un `str` et fournit le support approprié.
#### Tuple et Set { #tuple-and-set }
Vous feriez la même chose pour déclarer des `tuple` et des `set` :
{* ../../docs_src/python_types/tutorial007_py310.py hl[1] *}
Cela signifie :
* La variable `items_t` est un `tuple` avec 3 éléments, un `int`, un autre `int`, et un `str`.
* La variable `items_s` est un `set`, et chacun de ses éléments est de type `bytes`.
#### Dict { #dict }
Pour définir un `dict`, vous passez 2 paramètres de type, séparés par des virgules.
Le premier paramètre de type est pour les clés du `dict`.
Le second paramètre de type est pour les valeurs du `dict` :
{* ../../docs_src/python_types/tutorial008_py310.py hl[1] *}
Cela signifie :
* La variable `prices` est un `dict` :
* Les clés de ce `dict` sont de type `str` (disons, le nom de chaque article).
* Les valeurs de ce `dict` sont de type `float` (disons, le prix de chaque article).
#### Union { #union }
Vous pouvez déclarer qu'une variable peut être **plusieurs types**, par exemple, un `int` ou un `str`.
Pour le définir, vous utilisez la barre verticale (`|`) pour séparer les deux types.
C'est ce qu'on appelle une « union », car la variable peut être n'importe quoi dans l'union de ces deux ensembles de types.
```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008b_py310.py!}
```
Cela signifie que `item` peut être un `int` ou un `str`.
#### Possiblement `None` { #possibly-none }
Vous pouvez déclarer qu'une valeur peut avoir un type, comme `str`, mais qu'elle peut aussi être `None`.
//// tab | Python 3.10+
```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial009_py310.py!}
```
////
Utiliser `str | None` au lieu de simplement `str` permettra à l'éditeur de vous aider à détecter des erreurs où vous supposeriez qu'une valeur est toujours un `str`, alors qu'elle pourrait en fait aussi être `None`.
### Classes en tant que types { #classes-as-types }
Vous pouvez aussi déclarer une classe comme type d'une variable.
Disons que vous avez une classe `Person`, avec un nom :
{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py310.py hl[1:3] *}
Vous pouvez ensuite déclarer une variable de type `Person` :
{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py310.py hl[6] *}
Et là encore, vous obtenez tout le support de l'éditeur :
Remarquez que cela signifie « `one_person` est une **instance** de la classe `Person` ».
Cela ne signifie pas « `one_person` est la **classe** appelée `Person` ».
## Modèles Pydantic { #pydantic-models }
[Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) est une bibliothèque Python pour effectuer de la validation de données.
Vous déclarez la « forme » de la donnée sous forme de classes avec des attributs.
Et chaque attribut a un type.
Ensuite, vous créez une instance de cette classe avec certaines valeurs et elle validera les valeurs, les convertira dans le type approprié (le cas échéant) et vous donnera un objet avec toutes les données.
Et vous obtenez tout le support de l'éditeur avec cet objet résultant.
Un exemple tiré de la documentation officielle de Pydantic :
{* ../../docs_src/python_types/tutorial011_py310.py *}
/// info
Pour en savoir plus à propos de [Pydantic, consultez sa documentation](https://docs.pydantic.dev/).
///
**FastAPI** est entièrement basé sur Pydantic.
Vous verrez beaucoup plus de tout cela en pratique dans le [Tutoriel - Guide utilisateur](tutorial/index.md).
## Annotations de type avec métadonnées { #type-hints-with-metadata-annotations }
Python dispose également d'une fonctionnalité qui permet de mettre des **métadonnées supplémentaires** dans ces annotations de type en utilisant `Annotated`.
Vous pouvez importer `Annotated` depuis `typing`.
{* ../../docs_src/python_types/tutorial013_py310.py hl[1,4] *}
Python lui-même ne fait rien avec ce `Annotated`. Et pour les éditeurs et autres outils, le type est toujours `str`.
Mais vous pouvez utiliser cet espace dans `Annotated` pour fournir à **FastAPI** des métadonnées supplémentaires sur la façon dont vous voulez que votre application se comporte.
L'important à retenir est que **le premier « paramètre de type »** que vous passez à `Annotated` est le **type réel**. Le reste n'est que des métadonnées pour d'autres outils.
Pour l'instant, vous avez juste besoin de savoir que `Annotated` existe, et que c'est du Python standard. 😎
Plus tard, vous verrez à quel point cela peut être **puissant**.
/// tip | Astuce
Le fait que ce soit du **Python standard** signifie que vous bénéficierez toujours de la **meilleure expérience développeur possible** dans votre éditeur, avec les outils que vous utilisez pour analyser et refactoriser votre code, etc. ✨
Et aussi que votre code sera très compatible avec de nombreux autres outils et bibliothèques Python. 🚀
///
## Annotations de type dans **FastAPI** { #type-hints-in-fastapi }
**FastAPI** tire parti de ces annotations de type pour faire plusieurs choses.
Avec **FastAPI**, vous déclarez des paramètres avec des annotations de type et vous obtenez :
* **Du support de l'éditeur**.
* **Des vérifications de types**.
... et **FastAPI** utilise les mêmes déclarations pour :
* **Définir des prérequis** : à partir des paramètres de chemin de la requête, des paramètres de requête, des en-têtes, des corps, des dépendances, etc.
* **Convertir des données** : de la requête vers le type requis.
* **Valider des données** : provenant de chaque requête :
* En générant des **erreurs automatiques** renvoyées au client lorsque la donnée est invalide.
* **Documenter** l'API avec OpenAPI :
* ce qui est ensuite utilisé par les interfaces utilisateur de documentation interactive automatiques.
Tout cela peut sembler abstrait. Ne vous inquiétez pas. Vous verrez tout cela en action dans le [Tutoriel - Guide utilisateur](tutorial/index.md).
L'important est qu'en utilisant les types standards de Python, en un seul endroit (au lieu d'ajouter plus de classes, de décorateurs, etc.), **FastAPI** fera une grande partie du travail pour vous.
/// info
Si vous avez déjà parcouru tout le tutoriel et êtes revenu pour en voir plus sur les types, une bonne ressource est [l'« aide-mémoire » de `mypy`](https://mypy.readthedocs.io/en/latest/cheat_sheet_py3.html).
///
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FILE: docs/fr/docs/resources/index.md
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# Ressources { #resources }
Ressources supplémentaires, liens externes et plus encore. ✈️
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FILE: docs/fr/docs/translation-banner.md
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/// details | 🌐 Traduction par IA et humains
Cette traduction a été réalisée par une IA guidée par des humains. 🤝
Elle peut contenir des erreurs d'interprétation du sens original, ou paraître peu naturelle, etc. 🤖
Vous pouvez améliorer cette traduction en [nous aidant à mieux guider le LLM d'IA](https://fastapi.tiangolo.com/fr/contributing/#translations).
[Version anglaise](ENGLISH_VERSION_URL)
///
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FILE: docs/fr/docs/tutorial/background-tasks.md
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# Tâches d'arrière-plan { #background-tasks }
Vous pouvez définir des tâches d'arrière-plan qui seront exécutées après avoir retourné une réponse.
Ceci est utile pour les opérations qui doivent avoir lieu après une requête, mais où le client n'a pas réellement besoin d'attendre que l'opération soit terminée pour recevoir une réponse.
Cela comprend, par exemple :
* Les notifications par email envoyées après l'exécution d'une action :
* Étant donné que se connecter à un serveur et envoyer un email a tendance à être « lent » (plusieurs secondes), vous pouvez retourner la réponse directement et envoyer la notification en arrière-plan.
* Traiter des données :
* Par exemple, si vous recevez un fichier qui doit passer par un traitement lent, vous pouvez retourner une réponse « Accepted » (HTTP 202) puis faire le traitement en arrière-plan.
## Utiliser `BackgroundTasks` { #using-backgroundtasks }
Pour commencer, importez `BackgroundTasks` et définissez un paramètre dans votre *fonction de chemin d'accès* avec `BackgroundTasks` comme type déclaré.
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[1,13] *}
**FastAPI** créera l'objet de type `BackgroundTasks` pour vous et le passera comme paramètre.
## Créer une fonction de tâche { #create-a-task-function }
Créez une fonction à exécuter comme tâche d'arrière-plan.
Une fonction à exécuter comme tâche d'arrière-plan est juste une fonction standard qui peut recevoir des paramètres.
Elle peut être une fonction asynchrone (`async def`) ou une fonction normale (`def`), **FastAPI** saura la gérer correctement.
Dans cet exemple, la fonction de tâche écrira dans un fichier (afin de simuler un envoi d'email).
L'opération d'écriture n'utilisant ni `async` ni `await`, on définit la fonction avec un `def` normal.
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[6:9] *}
## Ajouter une tâche d'arrière-plan { #add-the-background-task }
Dans votre *fonction de chemin d'accès*, passez votre fonction de tâche à l'objet de type `BackgroundTasks` (`background_tasks` ici) grâce à la méthode `.add_task()` :
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[14] *}
`.add_task()` reçoit comme arguments :
* Une fonction de tâche à exécuter en arrière-plan (`write_notification`).
* Les arguments positionnels à passer à la fonction de tâche dans l'ordre (`email`).
* Les arguments nommés à passer à la fonction de tâche (`message="some notification"`).
## Injection de dépendances { #dependency-injection }
Utiliser `BackgroundTasks` fonctionne aussi avec le système d'injection de dépendances. Vous pouvez déclarer un paramètre de type `BackgroundTasks` à différents niveaux : dans une *fonction de chemin d'accès*, dans une dépendance (dependable), dans une sous-dépendance, etc.
**FastAPI** sait quoi faire dans chaque cas et comment réutiliser le même objet, afin que toutes les tâches d'arrière-plan soient fusionnées et que les tâches soient ensuite exécutées en arrière-plan :
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002_an_py310.py hl[13,15,22,25] *}
Dans cet exemple, les messages seront écrits dans le fichier `log.txt` après que la réponse soit envoyée.
S'il y avait un paramètre de requête dans la requête, alors il sera écrit dans le journal via une tâche d'arrière-plan.
Et ensuite une autre tâche d'arrière-plan (générée dans la *fonction de chemin d'accès*) écrira un message comprenant le paramètre de chemin `email`.
## Détails techniques { #technical-details }
La classe `BackgroundTasks` provient directement de [`starlette.background`](https://www.starlette.dev/background/).
Elle est importée/incluse directement dans **FastAPI** pour que vous puissiez l'importer depuis `fastapi` et éviter d'importer accidentellement `BackgroundTask` (sans `s` à la fin) depuis `starlette.background`.
En utilisant seulement `BackgroundTasks` (et non `BackgroundTask`), il est possible de l'utiliser en tant que paramètre de *fonction de chemin d'accès* et de laisser **FastAPI** gérer le reste pour vous, comme en utilisant l'objet `Request` directement.
Il est tout de même possible d'utiliser `BackgroundTask` seul dans **FastAPI**, mais dans ce cas il faut créer l'objet dans le code et renvoyer une `Response` Starlette l'incluant.
Plus de détails sont disponibles dans [la documentation officielle de Starlette sur les tâches d'arrière-plan](https://www.starlette.dev/background/).
## Avertissement { #caveat }
Si vous avez besoin de réaliser des traitements lourds en tâche d'arrière-plan et que vous n'avez pas besoin que ces traitements aient lieu dans le même process (par exemple, pas besoin de partager la mémoire, les variables, etc.), il peut s'avérer profitable d'utiliser des outils plus importants tels que [Celery](https://docs.celeryq.dev).
Ces outils nécessitent généralement des configurations plus complexes ainsi qu'un gestionnaire de queue de message, comme RabbitMQ ou Redis, mais ils permettent d'exécuter des tâches d'arrière-plan dans différents process, et surtout, sur plusieurs serveurs.
Mais si vous avez besoin d'accéder aux variables et objets de la même application **FastAPI**, ou si vous avez besoin d'effectuer de petites tâches d'arrière-plan (comme envoyer des notifications par email), vous pouvez simplement vous contenter d'utiliser `BackgroundTasks`.
## Résumé { #recap }
Importez et utilisez `BackgroundTasks` grâce aux paramètres de *fonction de chemin d'accès* et les dépendances pour ajouter des tâches d'arrière-plan.
================================================
FILE: docs/fr/docs/tutorial/bigger-applications.md
================================================
# Créer des applications plus grandes - Plusieurs fichiers { #bigger-applications-multiple-files }
Si vous créez une application ou une API web, il est rare que vous puissiez tout mettre dans un seul fichier.
**FastAPI** fournit un outil pratique pour structurer votre application tout en conservant toute la flexibilité.
/// info
Si vous venez de Flask, cela équivaut aux Blueprints de Flask.
///
## Exemple de structure de fichiers { #an-example-file-structure }
Supposons que vous ayez une structure de fichiers comme ceci :
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ ├── dependencies.py
│ └── routers
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── items.py
│ │ └── users.py
│ └── internal
│ ├── __init__.py
│ └── admin.py
```
/// tip | Astuce
Il y a plusieurs fichiers `__init__.py` : un dans chaque répertoire ou sous-répertoire.
C'est cela qui permet d'importer du code d'un fichier dans un autre.
Par exemple, dans `app/main.py` vous pourriez avoir une ligne comme :
```
from app.routers import items
```
///
* Le répertoire `app` contient tout. Et il a un fichier vide `app/__init__.py`, c'est donc un « package Python » (une collection de « modules Python ») : `app`.
* Il contient un fichier `app/main.py`. Comme il se trouve dans un package Python (un répertoire avec un fichier `__init__.py`), c'est un « module » de ce package : `app.main`.
* Il y a aussi un fichier `app/dependencies.py`, tout comme `app/main.py`, c'est un « module » : `app.dependencies`.
* Il y a un sous-répertoire `app/routers/` avec un autre fichier `__init__.py`, c'est donc un « sous-package Python » : `app.routers`.
* Le fichier `app/routers/items.py` est dans un package, `app/routers/`, c'est donc un sous-module : `app.routers.items`.
* De même pour `app/routers/users.py`, c'est un autre sous-module : `app.routers.users`.
* Il y a aussi un sous-répertoire `app/internal/` avec un autre fichier `__init__.py`, c'est donc un autre « sous-package Python » : `app.internal`.
* Et le fichier `app/internal/admin.py` est un autre sous-module : `app.internal.admin`.
La même structure de fichiers avec des commentaires :
```bash
.
├── app # "app" est un package Python
│ ├── __init__.py # ce fichier fait de "app" un "package Python"
│ ├── main.py # module "main", ex. import app.main
│ ├── dependencies.py # module "dependencies", ex. import app.dependencies
│ └── routers # "routers" est un "sous-package Python"
│ │ ├── __init__.py # fait de "routers" un "sous-package Python"
│ │ ├── items.py # sous-module "items", ex. import app.routers.items
│ │ └── users.py # sous-module "users", ex. import app.routers.users
│ └── internal # "internal" est un "sous-package Python"
│ ├── __init__.py # fait de "internal" un "sous-package Python"
│ └── admin.py # sous-module "admin", ex. import app.internal.admin
```
## `APIRouter` { #apirouter }
Supposons que le fichier dédié à la gestion des utilisateurs soit le sous-module `/app/routers/users.py`.
Vous voulez séparer les *chemins d'accès* liés à vos utilisateurs du reste du code pour le garder organisé.
Mais cela fait toujours partie de la même application/API web **FastAPI** (cela fait partie du même « package Python »).
Vous pouvez créer les *chemins d'accès* pour ce module à l'aide de `APIRouter`.
### Importer `APIRouter` { #import-apirouter }
Vous l'importez et créez une « instance » de la même manière que vous le feriez avec la classe `FastAPI` :
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/users.py hl[1,3] title["app/routers/users.py"] *}
### Déclarer des *chemins d'accès* avec `APIRouter` { #path-operations-with-apirouter }
Puis vous l'utilisez pour déclarer vos *chemins d'accès*.
Utilisez-le de la même manière que vous utiliseriez la classe `FastAPI` :
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/users.py hl[6,11,16] title["app/routers/users.py"] *}
Vous pouvez considérer `APIRouter` comme une « mini `FastAPI` ».
Toutes les mêmes options sont prises en charge.
Tous les mêmes `parameters`, `responses`, `dependencies`, `tags`, etc.
/// tip | Astuce
Dans cet exemple, la variable s'appelle `router`, mais vous pouvez la nommer comme vous le souhaitez.
///
Nous allons inclure ce `APIRouter` dans l'application principale `FastAPI`, mais d'abord, examinons les dépendances et un autre `APIRouter`.
## Gérer les dépendances { #dependencies }
Nous voyons que nous allons avoir besoin de certaines dépendances utilisées à plusieurs endroits de l'application.
Nous les mettons donc dans leur propre module `dependencies` (`app/dependencies.py`).
Nous allons maintenant utiliser une dépendance simple pour lire un en-tête personnalisé `X-Token` :
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/dependencies.py hl[3,6:8] title["app/dependencies.py"] *}
/// tip | Astuce
Nous utilisons un en-tête inventé pour simplifier cet exemple.
Mais dans les cas réels, vous obtiendrez de meilleurs résultats en utilisant les [utilitaires de sécurité](security/index.md) intégrés.
///
## Créer un autre module avec `APIRouter` { #another-module-with-apirouter }
Supposons que vous ayez également les endpoints dédiés à la gestion des « items » de votre application dans le module `app/routers/items.py`.
Vous avez des *chemins d'accès* pour :
* `/items/`
* `/items/{item_id}`
C'est exactement la même structure que pour `app/routers/users.py`.
Mais nous voulons être plus malins et simplifier un peu le code.
Nous savons que tous les *chemins d'accès* de ce module ont les mêmes éléments :
* Préfixe de chemin `prefix` : `/items`.
* `tags` : (un seul tag : `items`).
* `responses` supplémentaires.
* `dependencies` : ils ont tous besoin de la dépendance `X-Token` que nous avons créée.
Donc, au lieu d'ajouter tout cela à chaque *chemin d'accès*, nous pouvons l'ajouter au `APIRouter`.
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[5:10,16,21] title["app/routers/items.py"] *}
Comme le chemin de chaque *chemin d'accès* doit commencer par `/`, comme dans :
```Python hl_lines="1"
@router.get("/{item_id}")
async def read_item(item_id: str):
...
```
... le préfixe ne doit pas inclure un `/` final.
Ainsi, le préfixe dans ce cas est `/items`.
Nous pouvons également ajouter une liste de `tags` et des `responses` supplémentaires qui seront appliqués à tous les *chemins d'accès* inclus dans ce routeur.
Et nous pouvons ajouter une liste de `dependencies` qui seront ajoutées à tous les *chemins d'accès* du routeur et seront exécutées/résolues pour chaque requête qui leur est faite.
/// tip | Astuce
Notez que, tout comme pour les [dépendances dans les décorateurs de *chemin d'accès*](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md), aucune valeur ne sera transmise à votre *fonction de chemin d'accès*.
///
Le résultat final est que les chemins d'item sont désormais :
* `/items/`
* `/items/{item_id}`
... comme prévu.
* Ils seront marqués avec une liste de tags qui contient une seule chaîne « items ».
* Ces « tags » sont particulièrement utiles pour les systèmes de documentation interactive automatique (utilisant OpenAPI).
* Ils incluront tous les `responses` prédéfinies.
* Tous ces *chemins d'accès* auront la liste des `dependencies` évaluées/exécutées avant eux.
* Si vous déclarez également des dépendances dans un *chemin d'accès* spécifique, **elles seront aussi exécutées**.
* Les dépendances du routeur sont exécutées en premier, puis les [`dependencies` dans le décorateur](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md), puis les dépendances des paramètres normaux.
* Vous pouvez également ajouter des [`Security` dependencies avec des `scopes`](../advanced/security/oauth2-scopes.md).
/// tip | Astuce
Avoir des `dependencies` dans le `APIRouter` peut servir, par exemple, à exiger une authentification pour tout un groupe de *chemins d'accès*. Même si les dépendances ne sont pas ajoutées individuellement à chacun d'eux.
///
/// check | Vérifications
Les paramètres `prefix`, `tags`, `responses` et `dependencies` sont (comme dans de nombreux autres cas) simplement une fonctionnalité de **FastAPI** pour vous aider à éviter la duplication de code.
///
### Importer les dépendances { #import-the-dependencies }
Ce code se trouve dans le module `app.routers.items`, le fichier `app/routers/items.py`.
Et nous devons récupérer la fonction de dépendance depuis le module `app.dependencies`, le fichier `app/dependencies.py`.
Nous utilisons donc un import relatif avec `..` pour les dépendances :
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[3] title["app/routers/items.py"] *}
#### Comprendre le fonctionnement des imports relatifs { #how-relative-imports-work }
/// tip | Astuce
Si vous savez parfaitement comment fonctionnent les imports, passez à la section suivante ci-dessous.
///
Un seul point `.`, comme dans :
```Python
from .dependencies import get_token_header
```
signifierait :
* En partant du même package dans lequel vit ce module (le fichier `app/routers/items.py`) (le répertoire `app/routers/`)...
* trouver le module `dependencies` (un fichier imaginaire `app/routers/dependencies.py`)...
* et en importer la fonction `get_token_header`.
Mais ce fichier n'existe pas, nos dépendances sont dans un fichier `app/dependencies.py`.
Rappelez-vous à quoi ressemble la structure de notre app/fichiers :
---
Les deux points `..`, comme dans :
```Python
from ..dependencies import get_token_header
```
veulent dire :
* En partant du même package dans lequel vit ce module (le fichier `app/routers/items.py`) (le répertoire `app/routers/`)...
* aller au package parent (le répertoire `app/`)...
* et là, trouver le module `dependencies` (le fichier `app/dependencies.py`)...
* et en importer la fonction `get_token_header`.
Cela fonctionne correctement ! 🎉
---
De la même manière, si nous avions utilisé trois points `...`, comme dans :
```Python
from ...dependencies import get_token_header
```
cela voudrait dire :
* En partant du même package dans lequel vit ce module (le fichier `app/routers/items.py`) (le répertoire `app/routers/`)...
* aller au package parent (le répertoire `app/`)...
* puis aller au parent de ce package (il n'y a pas de package parent, `app` est le niveau supérieur 😱)...
* et là, trouver le module `dependencies` (le fichier `app/dependencies.py`)...
* et en importer la fonction `get_token_header`.
Cela ferait référence à un package au-dessus de `app/`, avec son propre fichier `__init__.py`, etc. Mais nous n'avons pas cela. Donc, cela lèverait une erreur dans notre exemple. 🚨
Mais maintenant vous savez comment cela fonctionne, vous pouvez donc utiliser des imports relatifs dans vos propres applications, aussi complexes soient-elles. 🤓
### Ajouter des `tags`, `responses` et `dependencies` personnalisés { #add-some-custom-tags-responses-and-dependencies }
Nous n'ajoutons pas le préfixe `/items` ni `tags=["items"]` à chaque *chemin d'accès* parce que nous les avons ajoutés au `APIRouter`.
Mais nous pouvons toujours ajouter _davantage_ de `tags` qui seront appliqués à un *chemin d'accès* spécifique, ainsi que des `responses` supplémentaires propres à ce *chemin d'accès* :
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[30:31] title["app/routers/items.py"] *}
/// tip | Astuce
Ce dernier *chemin d'accès* aura la combinaison de tags : `["items", "custom"]`.
Et il aura également les deux réponses dans la documentation, une pour `404` et une pour `403`.
///
## Créer l'application `FastAPI` principale { #the-main-fastapi }
Voyons maintenant le module `app/main.py`.
C'est ici que vous importez et utilisez la classe `FastAPI`.
Ce sera le fichier principal de votre application qui reliera tout ensemble.
Et comme la plupart de votre logique vivra désormais dans son propre module, le fichier principal sera assez simple.
### Importer `FastAPI` { #import-fastapi }
Vous importez et créez une classe `FastAPI` comme d'habitude.
Et nous pouvons même déclarer des [dépendances globales](dependencies/global-dependencies.md) qui seront combinées avec les dépendances de chaque `APIRouter` :
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[1,3,7] title["app/main.py"] *}
### Importer les `APIRouter` { #import-the-apirouter }
Nous importons maintenant les autres sous-modules qui ont des `APIRouter` :
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[4:5] title["app/main.py"] *}
Comme les fichiers `app/routers/users.py` et `app/routers/items.py` sont des sous-modules qui font partie du même package Python `app`, nous pouvons utiliser un seul point `.` pour les importer en utilisant des « imports relatifs ».
### Comprendre le fonctionnement de l'import { #how-the-importing-works }
La section :
```Python
from .routers import items, users
```
signifie :
* En partant du même package dans lequel vit ce module (le fichier `app/main.py`) (le répertoire `app/`)...
* chercher le sous-package `routers` (le répertoire `app/routers/`)...
* et en importer le sous-module `items` (le fichier `app/routers/items.py`) et `users` (le fichier `app/routers/users.py`)...
Le module `items` aura une variable `router` (`items.router`). C'est celle que nous avons créée dans le fichier `app/routers/items.py`, c'est un objet `APIRouter`.
Nous faisons ensuite la même chose pour le module `users`.
Nous pourrions aussi les importer ainsi :
```Python
from app.routers import items, users
```
/// info
La première version est un « import relatif » :
```Python
from .routers import items, users
```
La deuxième version est un « import absolu » :
```Python
from app.routers import items, users
```
Pour en savoir plus sur les Packages et Modules Python, lisez [la documentation officielle de Python sur les modules](https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html).
///
### Éviter les collisions de noms { #avoid-name-collisions }
Nous importons le sous-module `items` directement, au lieu d'importer uniquement sa variable `router`.
C'est parce que nous avons également une autre variable nommée `router` dans le sous-module `users`.
Si nous les avions importées l'une après l'autre, comme :
```Python
from .routers.items import router
from .routers.users import router
```
le `router` de `users` écraserait celui de `items` et nous ne pourrions pas les utiliser en même temps.
Donc, pour pouvoir utiliser les deux dans le même fichier, nous importons directement les sous-modules :
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[5] title["app/main.py"] *}
### Inclure les `APIRouter` pour `users` et `items` { #include-the-apirouters-for-users-and-items }
Incluons maintenant les `router` des sous-modules `users` et `items` :
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[10:11] title["app/main.py"] *}
/// info
`users.router` contient le `APIRouter` à l'intérieur du fichier `app/routers/users.py`.
Et `items.router` contient le `APIRouter` à l'intérieur du fichier `app/routers/items.py`.
///
Avec `app.include_router()`, nous pouvons ajouter chaque `APIRouter` à l'application principale `FastAPI`.
Cela inclura toutes les routes de ce routeur comme faisant partie de l'application.
/// note | Détails techniques
En interne, cela créera en fait un *chemin d'accès* pour chaque *chemin d'accès* qui a été déclaré dans le `APIRouter`.
Donc, en coulisses, cela fonctionnera comme si tout faisait partie d'une seule et même application.
///
/// check | Vérifications
Vous n'avez pas à vous soucier de la performance lors de l'inclusion de routeurs.
Cela prendra des microsecondes et ne se produira qu'au démarrage.
Donc cela n'affectera pas la performance. ⚡
///
### Inclure un `APIRouter` avec un `prefix`, des `tags`, des `responses` et des `dependencies` personnalisés { #include-an-apirouter-with-a-custom-prefix-tags-responses-and-dependencies }
Imaginons maintenant que votre organisation vous ait fourni le fichier `app/internal/admin.py`.
Il contient un `APIRouter` avec quelques *chemins d'accès* d'administration que votre organisation partage entre plusieurs projets.
Pour cet exemple, il sera très simple. Mais supposons que, parce qu'il est partagé avec d'autres projets de l'organisation, nous ne puissions pas le modifier et ajouter un `prefix`, des `dependencies`, des `tags`, etc. directement au `APIRouter` :
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/internal/admin.py hl[3] title["app/internal/admin.py"] *}
Mais nous voulons quand même définir un `prefix` personnalisé lors de l'inclusion du `APIRouter` afin que tous ses *chemins d'accès* commencent par `/admin`, nous voulons le sécuriser avec les `dependencies` que nous avons déjà pour ce projet, et nous voulons inclure des `tags` et des `responses`.
Nous pouvons déclarer tout cela sans avoir à modifier le `APIRouter` d'origine en passant ces paramètres à `app.include_router()` :
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[14:17] title["app/main.py"] *}
De cette façon, le `APIRouter` original restera inchangé, afin que nous puissions toujours partager ce même fichier `app/internal/admin.py` avec d'autres projets de l'organisation.
Le résultat est que, dans notre application, chacun des *chemins d'accès* du module `admin` aura :
* Le préfixe `/admin`.
* Le tag `admin`.
* La dépendance `get_token_header`.
* La réponse `418`. 🍵
Mais cela n'affectera que ce `APIRouter` dans notre application, pas dans tout autre code qui l'utilise.
Ainsi, par exemple, d'autres projets pourraient utiliser le même `APIRouter` avec une méthode d'authentification différente.
### Inclure un *chemin d'accès* { #include-a-path-operation }
Nous pouvons également ajouter des *chemins d'accès* directement à l'application `FastAPI`.
Ici, nous le faisons ... juste pour montrer que nous le pouvons 🤷 :
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[21:23] title["app/main.py"] *}
et cela fonctionnera correctement, avec tous les autres *chemins d'accès* ajoutés avec `app.include_router()`.
/// info | Détails très techniques
Note : c'est un détail très technique que vous pouvez probablement **simplement ignorer**.
---
Les `APIRouter` ne sont pas « montés », ils ne sont pas isolés du reste de l'application.
C'est parce que nous voulons inclure leurs *chemins d'accès* dans le schéma OpenAPI et les interfaces utilisateur.
Comme nous ne pouvons pas simplement les isoler et les « monter » indépendamment du reste, les *chemins d'accès* sont « clonés » (recréés), pas inclus directement.
///
## Configurer l'`entrypoint` dans `pyproject.toml` { #configure-the-entrypoint-in-pyproject-toml }
Comme votre objet FastAPI `app` vit dans `app/main.py`, vous pouvez configurer l'`entrypoint` dans votre fichier `pyproject.toml` comme ceci :
```toml
[tool.fastapi]
entrypoint = "app.main:app"
```
ce qui équivaut à importer ainsi :
```python
from app.main import app
```
De cette façon, la commande `fastapi` saura où trouver votre app.
/// Note | Remarque
Vous pourriez aussi passer le chemin à la commande, comme :
```console
$ fastapi dev app/main.py
```
Mais vous devriez vous rappeler de passer le bon chemin à chaque fois que vous appelez la commande `fastapi`.
En outre, d'autres outils pourraient ne pas être en mesure de la trouver, par exemple l'[Extension VS Code](../editor-support.md) ou [FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com), il est donc recommandé d'utiliser l'`entrypoint` dans `pyproject.toml`.
///
## Consulter la documentation API automatique { #check-the-automatic-api-docs }
Maintenant, exécutez votre application :
## Inclure le même routeur plusieurs fois avec des `prefix` différents { #include-the-same-router-multiple-times-with-different-prefix }
Vous pouvez aussi utiliser `.include_router()` plusieurs fois avec le même routeur en utilisant des préfixes différents.
Cela peut être utile, par exemple, pour exposer la même API sous des préfixes différents, p. ex. `/api/v1` et `/api/latest`.
C'est un usage avancé dont vous n'aurez peut-être pas vraiment besoin, mais il est là au cas où.
## Inclure un `APIRouter` dans un autre { #include-an-apirouter-in-another }
De la même manière que vous pouvez inclure un `APIRouter` dans une application `FastAPI`, vous pouvez inclure un `APIRouter` dans un autre `APIRouter` en utilisant :
```Python
router.include_router(other_router)
```
Vous devez vous assurer de le faire avant d'inclure `router` dans l'application `FastAPI`, afin que les *chemins d'accès* de `other_router` soient également inclus.
================================================
FILE: docs/fr/docs/tutorial/body-fields.md
================================================
# Corps - Champs { #body-fields }
De la même manière que vous pouvez déclarer des validations supplémentaires et des métadonnées dans les paramètres d'une fonction de chemin d'accès avec `Query`, `Path` et `Body`, vous pouvez déclarer des validations et des métadonnées à l'intérieur des modèles Pydantic en utilisant `Field` de Pydantic.
## Importer `Field` { #import-field }
D'abord, vous devez l'importer :
{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}
/// warning | Alertes
Notez que `Field` est importé directement depuis `pydantic`, et non depuis `fastapi` comme le sont les autres (`Query`, `Path`, `Body`, etc.).
///
## Déclarer les attributs du modèle { #declare-model-attributes }
Vous pouvez ensuite utiliser `Field` avec des attributs de modèle :
{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}
`Field` fonctionne de la même manière que `Query`, `Path` et `Body`, il dispose des mêmes paramètres, etc.
/// note | Détails techniques
En réalité, `Query`, `Path` et d'autres que vous verrez ensuite créent des objets de sous-classes d'une classe commune `Param`, qui est elle-même une sous-classe de la classe `FieldInfo` de Pydantic.
Et `Field` de Pydantic renvoie également une instance de `FieldInfo`.
`Body` renvoie aussi directement des objets d'une sous-classe de `FieldInfo`. Et il y en a d'autres que vous verrez plus tard qui sont des sous-classes de la classe `Body`.
Rappelez-vous que lorsque vous importez `Query`, `Path` et d'autres depuis `fastapi`, ce sont en réalité des fonctions qui renvoient des classes spéciales.
///
/// tip | Astuce
Remarquez comment chaque attribut de modèle avec un type, une valeur par défaut et `Field` a la même structure qu'un paramètre de fonction de chemin d'accès, avec `Field` au lieu de `Path`, `Query` et `Body`.
///
## Ajouter des informations supplémentaires { #add-extra-information }
Vous pouvez déclarer des informations supplémentaires dans `Field`, `Query`, `Body`, etc. Elles seront incluses dans le JSON Schema généré.
Vous en apprendrez davantage sur l'ajout d'informations supplémentaires plus loin dans les documents, lorsque vous apprendrez à déclarer des exemples.
/// warning | Alertes
Les clés supplémentaires passées à `Field` seront également présentes dans le schéma OpenAPI résultant pour votre application.
Comme ces clés ne font pas nécessairement partie de la spécification OpenAPI, certains outils OpenAPI, par exemple [le validateur OpenAPI](https://validator.swagger.io/), peuvent ne pas fonctionner avec votre schéma généré.
///
## Récapitulatif { #recap }
Vous pouvez utiliser `Field` de Pydantic pour déclarer des validations supplémentaires et des métadonnées pour les attributs de modèle.
Vous pouvez également utiliser des arguments nommés supplémentaires pour transmettre des métadonnées JSON Schema additionnelles.
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FILE: docs/fr/docs/tutorial/body-multiple-params.md
================================================
# Body - Paramètres multiples { #body-multiple-parameters }
Maintenant que nous avons vu comment utiliser `Path` et `Query`, voyons des usages plus avancés des déclarations de paramètres du corps de la requête.
## Mélanger les paramètres `Path`, `Query` et du corps de la requête { #mix-path-query-and-body-parameters }
Tout d'abord, sachez que vous pouvez mélanger librement les déclarations des paramètres `Path`, `Query` et du corps de la requête, **FastAPI** saura quoi faire.
Et vous pouvez également déclarer des paramètres du corps de la requête comme étant optionnels, en leur assignant une valeur par défaut à `None` :
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an_py310.py hl[18:20] *}
/// note | Remarque
Notez que, dans ce cas, l'élément `item` récupéré depuis le corps de la requête est optionnel. Comme sa valeur par défaut est `None`.
///
## Paramètres multiples du corps de la requête { #multiple-body-parameters }
Dans l'exemple précédent, les chemins d'accès attendraient un corps de la requête JSON avec les attributs d'un `Item`, par exemple :
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
```
Mais vous pouvez également déclarer plusieurs paramètres provenant du corps de la requête, par exemple `item` et `user` :
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002_py310.py hl[20] *}
Dans ce cas, **FastAPI** détectera qu'il y a plus d'un paramètre du corps de la requête dans la fonction (il y a deux paramètres qui sont des modèles Pydantic).
Il utilisera alors les noms des paramètres comme clés (noms de champs) dans le corps de la requête, et s'attendra à recevoir un corps de la requête semblable à :
```JSON
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
},
"user": {
"username": "dave",
"full_name": "Dave Grohl"
}
}
```
/// note | Remarque
Notez que, bien que `item` ait été déclaré de la même manière qu'auparavant, il est désormais attendu à l'intérieur du corps de la requête sous la clé `item`.
///
**FastAPI** effectuera la conversion automatique depuis la requête, de sorte que le paramètre `item` reçoive son contenu spécifique, et de même pour `user`.
Il effectuera la validation des données composées, et les documentera ainsi pour le schéma OpenAPI et la documentation automatique.
## Valeurs singulières dans le corps de la requête { #singular-values-in-body }
De la même façon qu'il existe `Query` et `Path` pour définir des données supplémentaires pour les paramètres de requête et de chemin, **FastAPI** fournit un équivalent `Body`.
Par exemple, en étendant le modèle précédent, vous pourriez décider d'avoir une autre clé `importance` dans le même corps de la requête, en plus de `item` et `user`.
Si vous le déclarez tel quel, comme c'est une valeur singulière, **FastAPI** supposera qu'il s'agit d'un paramètre de requête.
Mais vous pouvez indiquer à **FastAPI** de la traiter comme une autre clé du corps de la requête en utilisant `Body` :
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003_an_py310.py hl[23] *}
Dans ce cas, **FastAPI** s'attendra à un corps de la requête semblable à :
```JSON
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
},
"user": {
"username": "dave",
"full_name": "Dave Grohl"
},
"importance": 5
}
```
Encore une fois, il convertira les types de données, validera, documentera, etc.
## Paramètres multiples du corps de la requête et paramètres de requête { #multiple-body-params-and-query }
Bien entendu, vous pouvez également déclarer des paramètres de requête supplémentaires quand vous en avez besoin, en plus de tout paramètre du corps de la requête.
Comme, par défaut, les valeurs singulières sont interprétées comme des paramètres de requête, vous n'avez pas besoin d'ajouter explicitement `Query`, vous pouvez simplement écrire :
```Python
q: str | None = None
```
Par exemple :
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004_an_py310.py hl[28] *}
/// info
`Body` possède également les mêmes paramètres supplémentaires de validation et de métadonnées que `Query`, `Path` et d'autres que vous verrez plus tard.
///
## Intégrer un seul paramètre du corps de la requête { #embed-a-single-body-parameter }
Supposons que vous n'ayez qu'un seul paramètre `item` dans le corps de la requête, provenant d'un modèle Pydantic `Item`.
Par défaut, **FastAPI** attendra alors son contenu directement.
Mais si vous voulez qu'il attende un JSON avec une clé `item` contenant le contenu du modèle, comme lorsqu'on déclare des paramètres supplémentaires du corps de la requête, vous pouvez utiliser le paramètre spécial `embed` de `Body` :
```Python
item: Item = Body(embed=True)
```
comme dans :
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial005_an_py310.py hl[17] *}
Dans ce cas **FastAPI** s'attendra à un corps de la requête semblable à :
```JSON hl_lines="2"
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
}
```
au lieu de :
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
```
## Récapitulatif { #recap }
Vous pouvez ajouter plusieurs paramètres du corps de la requête à votre fonction de chemin d'accès, même si une requête ne peut avoir qu'un seul corps de la requête.
Mais **FastAPI** s'en chargera, vous fournira les bonnes données dans votre fonction, et validera et documentera le schéma correct dans le chemin d'accès.
Vous pouvez également déclarer des valeurs singulières à recevoir dans le corps de la requête.
Et vous pouvez indiquer à **FastAPI** d'intégrer le corps de la requête sous une clé même lorsqu'un seul paramètre est déclaré.
================================================
FILE: docs/fr/docs/tutorial/body-nested-models.md
================================================
# Corps - Modèles imbriqués { #body-nested-models }
Avec FastAPI, vous pouvez définir, valider, documenter et utiliser des modèles imbriqués à n'importe quelle profondeur (grâce à Pydantic).
## Déclarer des champs de liste { #list-fields }
Vous pouvez définir un attribut comme étant un sous-type. Par exemple, une `list` Python :
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}
Cela fera de `tags` une liste, bien que le type des éléments de la liste ne soit pas déclaré.
## Champs de liste avec paramètre de type { #list-fields-with-type-parameter }
Mais Python a une manière spécifique de déclarer des listes avec des types internes, ou « paramètres de type » :
### Déclarer une `list` avec un paramètre de type { #declare-a-list-with-a-type-parameter }
Pour déclarer des types qui ont des paramètres de type (types internes), comme `list`, `dict`, `tuple`,
passez le(s) type(s) interne(s) comme « paramètres de type » à l'aide de crochets : `[` et `]`
```Python
my_list: list[str]
```
C'est simplement la syntaxe Python standard pour les déclarations de type.
Utilisez cette même syntaxe standard pour les attributs de modèles avec des types internes.
Ainsi, dans notre exemple, nous pouvons faire de `tags` spécifiquement une « liste de chaînes » :
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}
## Types set { #set-types }
Mais en y réfléchissant, nous réalisons que les tags ne devraient pas se répéter, ce seraient probablement des chaînes uniques.
Et Python dispose d'un type de données spécial pour les ensembles d'éléments uniques, le `set`.
Nous pouvons alors déclarer `tags` comme un set de chaînes :
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}
Avec cela, même si vous recevez une requête contenant des doublons, elle sera convertie en un set d'éléments uniques.
Et chaque fois que vous renverrez ces données, même si la source contenait des doublons, elles seront renvoyées sous la forme d'un set d'éléments uniques.
Elles seront également annotées / documentées en conséquence.
## Modèles imbriqués { #nested-models }
Chaque attribut d'un modèle Pydantic a un type.
Mais ce type peut lui-même être un autre modèle Pydantic.
Ainsi, vous pouvez déclarer des « objets » JSON profondément imbriqués avec des noms d'attributs, des types et des validations spécifiques.
Tout cela, de manière arbitrairement imbriquée.
### Définir un sous-modèle { #define-a-submodel }
Par exemple, nous pouvons définir un modèle `Image` :
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[7:9] *}
### Utiliser le sous-modèle comme type { #use-the-submodel-as-a-type }
Nous pouvons ensuite l'utiliser comme type d'un attribut :
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}
Cela signifie que FastAPI attendrait un corps similaire à :
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2,
"tags": ["rock", "metal", "bar"],
"image": {
"url": "http://example.com/baz.jpg",
"name": "The Foo live"
}
}
```
Là encore, avec cette simple déclaration, avec FastAPI vous obtenez :
- Prise en charge par l'éditeur (autocomplétion, etc.), même pour les modèles imbriqués
- Conversion des données
- Validation des données
- Documentation automatique
## Types spéciaux et validation { #special-types-and-validation }
Outre les types singuliers normaux comme `str`, `int`, `float`, etc. vous pouvez utiliser des types singuliers plus complexes qui héritent de `str`.
Pour voir toutes les options dont vous disposez, consultez [l’aperçu des types de Pydantic](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/). Vous verrez quelques exemples au chapitre suivant.
Par exemple, comme dans le modèle `Image` nous avons un champ `url`, nous pouvons le déclarer comme instance de `HttpUrl` de Pydantic au lieu de `str` :
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py310.py hl[2,8] *}
La chaîne sera vérifiée comme URL valide et documentée comme telle dans JSON Schema / OpenAPI.
## Attributs avec des listes de sous-modèles { #attributes-with-lists-of-submodels }
Vous pouvez également utiliser des modèles Pydantic comme sous-types de `list`, `set`, etc. :
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial006_py310.py hl[18] *}
Cela attendra (convertira, validera, documentera, etc.) un corps JSON comme :
```JSON hl_lines="11"
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2,
"tags": [
"rock",
"metal",
"bar"
],
"images": [
{
"url": "http://example.com/baz.jpg",
"name": "The Foo live"
},
{
"url": "http://example.com/dave.jpg",
"name": "The Baz"
}
]
}
```
/// info
Remarquez que la clé `images` contient maintenant une liste d'objets image.
///
## Modèles profondément imbriqués { #deeply-nested-models }
Vous pouvez définir des modèles imbriqués à une profondeur arbitraire :
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial007_py310.py hl[7,12,18,21,25] *}
/// info
Remarquez que `Offer` a une liste d’`Item`, qui à leur tour ont une liste optionnelle d’`Image`.
///
## Corps de listes pures { #bodies-of-pure-lists }
Si la valeur de premier niveau du corps JSON attendu est un `array` JSON (une `list` Python), vous pouvez déclarer le type dans le paramètre de la fonction, de la même manière que dans les modèles Pydantic :
```Python
images: list[Image]
```
comme :
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008_py310.py hl[13] *}
## Bénéficier de la prise en charge de l'éditeur partout { #editor-support-everywhere }
Et vous bénéficiez de la prise en charge de l'éditeur partout.
Même pour les éléments à l'intérieur des listes :
Vous ne pourriez pas obtenir ce type de prise en charge de l'éditeur si vous travailliez directement avec des `dict` au lieu de modèles Pydantic.
Mais vous n'avez pas à vous en soucier non plus, les `dict` entrants sont convertis automatiquement et votre sortie est également convertie automatiquement en JSON.
## Corps de `dict` arbitraires { #bodies-of-arbitrary-dicts }
Vous pouvez également déclarer un corps comme un `dict` avec des clés d’un certain type et des valeurs d’un autre type.
De cette façon, vous n'avez pas besoin de savoir à l'avance quels sont les noms de champs/attributs valides (comme ce serait le cas avec des modèles Pydantic).
Cela serait utile si vous voulez recevoir des clés que vous ne connaissez pas à l'avance.
---
Un autre cas utile est lorsque vous souhaitez avoir des clés d'un autre type (par exemple `int`).
C'est ce que nous allons voir ici.
Dans ce cas, vous accepteriez n'importe quel `dict` tant qu'il a des clés `int` avec des valeurs `float` :
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial009_py310.py hl[7] *}
/// tip | Astuce
Gardez à l'esprit que JSON ne prend en charge que des `str` comme clés.
Mais Pydantic dispose d'une conversion automatique des données.
Cela signifie que, même si vos clients d'API ne peuvent envoyer que des chaînes comme clés, tant que ces chaînes contiennent des entiers purs, Pydantic les convertira et les validera.
Et le `dict` que vous recevez dans `weights` aura en réalité des clés `int` et des valeurs `float`.
///
## Récapitulatif { #recap }
Avec FastAPI, vous bénéficiez de la flexibilité maximale fournie par les modèles Pydantic, tout en gardant votre code simple, concis et élégant.
Mais avec tous les avantages :
- Prise en charge par l'éditeur (autocomplétion partout !)
- Conversion des données (a.k.a. parsing / sérialisation)
- Validation des données
- Documentation des schémas
- Documentation automatique
================================================
FILE: docs/fr/docs/tutorial/body-updates.md
================================================
# Corps - Mises à jour { #body-updates }
## Mettre à jour en remplaçant avec `PUT` { #update-replacing-with-put }
Pour mettre à jour un élément, vous pouvez utiliser l’opération [HTTP `PUT`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PUT).
Vous pouvez utiliser le `jsonable_encoder` pour convertir les données d’entrée en données pouvant être stockées au format JSON (par exemple, avec une base de données NoSQL). Par exemple, convertir `datetime` en `str`.
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}
On utilise `PUT` pour recevoir des données qui doivent remplacer les données existantes.
### Avertissement concernant le remplacement { #warning-about-replacing }
Cela signifie que si vous souhaitez mettre à jour l’élément `bar` avec `PUT` et un corps contenant :
```Python
{
"name": "Barz",
"price": 3,
"description": None,
}
```
comme il n’inclut pas l’attribut déjà enregistré « tax »: 20.2, le modèle d’entrée prendrait la valeur par défaut « tax »: 10.5.
Et les données seraient enregistrées avec cette « nouvelle » « tax » de 10.5.
## Effectuer des mises à jour partielles avec `PATCH` { #partial-updates-with-patch }
Vous pouvez également utiliser l’opération [HTTP `PATCH`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PATCH) pour mettre à jour des données de manière partielle.
Cela signifie que vous pouvez n’envoyer que les données que vous souhaitez mettre à jour, en laissant le reste intact.
/// note | Remarque
`PATCH` est moins utilisé et moins connu que `PUT`.
Et de nombreuses équipes n’utilisent que `PUT`, même pour les mises à jour partielles.
Vous êtes libre de les utiliser comme vous le souhaitez, **FastAPI** n’impose aucune restriction.
Mais ce guide vous montre, plus ou moins, la façon dont ils sont censés être utilisés.
///
### Utiliser le paramètre `exclude_unset` de Pydantic { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }
Si vous souhaitez recevoir des mises à jour partielles, il est très utile d’utiliser le paramètre `exclude_unset` dans la méthode `.model_dump()` du modèle Pydantic.
Comme `item.model_dump(exclude_unset=True)`.
Cela génère un `dict` ne contenant que les données définies lors de la création du modèle `item`, en excluant les valeurs par défaut.
Vous pouvez ensuite l’utiliser pour produire un `dict` avec uniquement les données définies (envoyées dans la requête), en omettant les valeurs par défaut :
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[32] *}
### Utiliser le paramètre `update` de Pydantic { #using-pydantics-update-parameter }
Vous pouvez maintenant créer une copie du modèle existant avec `.model_copy()`, et passer le paramètre `update` avec un `dict` contenant les données à mettre à jour.
Comme `stored_item_model.model_copy(update=update_data)` :
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}
### Récapitulatif des mises à jour partielles { #partial-updates-recap }
En résumé, pour appliquer des mises à jour partielles, vous procédez ainsi :
* (Optionnel) utilisez `PATCH` au lieu de `PUT`.
* Récupérez les données stockées.
* Placez ces données dans un modèle Pydantic.
* Générez un `dict` sans valeurs par défaut à partir du modèle d’entrée (en utilisant `exclude_unset`).
* De cette façon, vous mettez à jour uniquement les valeurs effectivement définies par l’utilisateur, au lieu d’écraser des valeurs déjà stockées par des valeurs par défaut de votre modèle.
* Créez une copie du modèle stocké, en mettant à jour ses attributs avec les mises à jour partielles reçues (en utilisant le paramètre `update`).
* Convertissez le modèle copié en quelque chose qui peut être stocké dans votre base de données (par exemple en utilisant le `jsonable_encoder`).
* Cela est comparable à l’utilisation à nouveau de la méthode `.model_dump()` du modèle, mais cela vérifie (et convertit) les valeurs vers des types pouvant être convertis en JSON, par exemple `datetime` en `str`.
* Enregistrez les données dans votre base de données.
* Retournez le modèle mis à jour.
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[28:35] *}
/// tip | Astuce
Vous pouvez en réalité utiliser cette même technique avec une opération HTTP `PUT`.
Mais l’exemple ici utilise `PATCH` car il a été créé pour ces cas d’usage.
///
/// note | Remarque
Remarquez que le modèle d’entrée est toujours validé.
Ainsi, si vous souhaitez recevoir des mises à jour partielles pouvant omettre tous les attributs, vous devez disposer d’un modèle avec tous les attributs marqués comme optionnels (avec des valeurs par défaut ou `None`).
Pour distinguer les modèles avec toutes les valeurs optionnelles pour les mises à jour et les modèles avec des valeurs requises pour la création, vous pouvez utiliser les idées décrites dans [Modèles supplémentaires](extra-models.md).
///
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FILE: docs/fr/docs/tutorial/body.md
================================================
# Corps de la requête { #request-body }
Quand vous avez besoin d'envoyer de la donnée depuis un client (comme un navigateur) vers votre API, vous l'envoyez en tant que **corps de requête**.
Le corps d'une **requête** est de la donnée envoyée par le client à votre API. Le corps d'une **réponse** est la donnée envoyée par votre API au client.
Votre API aura presque toujours à envoyer un corps de **réponse**. Mais un client n'a pas toujours à envoyer un **corps de requête** : parfois il demande seulement un chemin, peut-être avec quelques paramètres de requête, mais n'envoie pas de corps.
Pour déclarer un corps de **requête**, on utilise les modèles de [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) en profitant de tous leurs avantages et fonctionnalités.
/// info
Pour envoyer de la donnée, vous devez utiliser : `POST` (le plus populaire), `PUT`, `DELETE` ou `PATCH`.
Envoyer un corps dans une requête `GET` a un comportement non défini dans les spécifications, cela est néanmoins supporté par **FastAPI**, seulement pour des cas d'utilisation très complexes/extrêmes.
Ceci étant découragé, la documentation interactive générée par Swagger UI ne montrera pas de documentation pour le corps d'une requête `GET`, et les proxys intermédiaires risquent de ne pas le supporter.
///
## Importer le `BaseModel` de Pydantic { #import-pydantics-basemodel }
Commencez par importer la classe `BaseModel` du module `pydantic` :
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}
## Créer votre modèle de données { #create-your-data-model }
Déclarez ensuite votre modèle de données en tant que classe qui hérite de `BaseModel`.
Utilisez les types Python standard pour tous les attributs :
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}
Tout comme pour la déclaration de paramètres de requête, quand un attribut de modèle a une valeur par défaut, il n'est pas nécessaire. Sinon, il est requis. Utilisez `None` pour le rendre simplement optionnel.
Par exemple, le modèle ci-dessus déclare un JSON « `object` » (ou `dict` Python) tel que :
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "An optional description",
"price": 45.2,
"tax": 3.5
}
```
... `description` et `tax` étant des attributs optionnels (avec `None` comme valeur par défaut), ce JSON « `object` » serait aussi valide :
```JSON
{
"name": "Foo",
"price": 45.2
}
```
## Le déclarer comme paramètre { #declare-it-as-a-parameter }
Pour l'ajouter à votre *chemin d'accès*, déclarez-le comme vous déclareriez des paramètres de chemin ou de requête :
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[16] *}
... et déclarez que son type est le modèle que vous avez créé : `Item`.
## Résultats { #results }
En utilisant uniquement les déclarations de type Python, **FastAPI** réussit à :
* Lire le contenu de la requête en tant que JSON.
* Convertir les types correspondants (si nécessaire).
* Valider la donnée.
* Si la donnée est invalide, une erreur propre et claire sera renvoyée, indiquant exactement où et quelle était la donnée incorrecte.
* Passer la donnée reçue dans le paramètre `item`.
* Ce paramètre ayant été déclaré dans la fonction comme étant de type `Item`, vous aurez aussi tout le support offert par l'éditeur (autocomplétion, etc.) pour tous les attributs de ce paramètre et les types de ces attributs.
* Générer des définitions [JSON Schema](https://json-schema.org) pour votre modèle ; vous pouvez également les utiliser partout ailleurs si cela a du sens pour votre projet.
* Ces schémas participeront à la constitution du schéma généré OpenAPI, et seront utilisés par les documentations automatiques UIs.
## Documentation automatique { #automatic-docs }
Les schémas JSON de vos modèles seront intégrés au schéma OpenAPI global de votre application, et seront donc affichés dans la documentation interactive de l'API :
Et seront aussi utilisés dans chaque *chemin d'accès* de la documentation utilisant ces modèles :
## Support de l'éditeur { #editor-support }
Dans votre éditeur, vous aurez des annotations de type et de l'autocomplétion partout dans votre fonction (ce qui n'aurait pas été le cas si vous aviez reçu un `dict` plutôt qu'un modèle Pydantic) :
Et vous obtenez aussi des vérifications d'erreurs pour les opérations de types incorrectes :
Ce n'est pas un hasard, ce framework entier a été bâti avec ce design comme objectif.
Et cela a été rigoureusement testé durant la phase de design, avant toute implémentation, pour vous assurer que cela fonctionnerait avec tous les éditeurs.
Des changements sur Pydantic ont même été faits pour supporter cela.
Les captures d'écran précédentes ont été prises sur [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com).
Mais vous auriez le même support de l'éditeur avec [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/) et la majorité des autres éditeurs de code Python :
/// tip | Astuce
Si vous utilisez [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/) comme éditeur, vous pouvez utiliser le plug-in [Pydantic PyCharm Plugin](https://github.com/koxudaxi/pydantic-pycharm-plugin/).
Ce qui améliore le support pour les modèles Pydantic avec :
* de l'autocomplétion
* des vérifications de type
* du « refactoring »
* de la recherche
* des inspections
///
## Utiliser le modèle { #use-the-model }
Dans la fonction, vous pouvez accéder à tous les attributs de l'objet du modèle directement :
{* ../../docs_src/body/tutorial002_py310.py *}
## Corps de la requête + paramètres de chemin { #request-body-path-parameters }
Vous pouvez déclarer des paramètres de chemin et un corps de requête pour la même *chemin d'accès*.
**FastAPI** est capable de reconnaître que les paramètres de la fonction qui correspondent aux paramètres de chemin doivent être **récupérés depuis le chemin**, et que les paramètres de fonctions déclarés comme modèles Pydantic devraient être **récupérés depuis le corps de la requête**.
{* ../../docs_src/body/tutorial003_py310.py hl[15:16] *}
## Corps de la requête + paramètres de chemin et de requête { #request-body-path-query-parameters }
Vous pouvez aussi déclarer un **corps**, et des paramètres de **chemin** et de **requête** dans la même *chemin d'accès*.
**FastAPI** saura reconnaître chacun d'entre eux et récupérer la bonne donnée au bon endroit.
{* ../../docs_src/body/tutorial004_py310.py hl[16] *}
Les paramètres de la fonction seront reconnus comme tel :
* Si le paramètre est aussi déclaré dans le **chemin**, il sera utilisé comme paramètre de chemin.
* Si le paramètre est d'un **type singulier** (comme `int`, `float`, `str`, `bool`, etc.), il sera interprété comme un paramètre de **requête**.
* Si le paramètre est déclaré comme ayant pour type un **modèle Pydantic**, il sera interprété comme faisant partie du **corps** de la requête.
/// note | Remarque
**FastAPI** saura que la valeur de `q` n'est pas requise grâce à la valeur par défaut `= None`.
L'annotation de type `str | None` n'est pas utilisée par **FastAPI** pour déterminer que la valeur n'est pas requise, il le saura parce qu'elle a une valeur par défaut `= None`.
Mais ajouter ces annotations de type permettra à votre éditeur de vous offrir un meilleur support et de détecter des erreurs.
///
## Sans Pydantic { #without-pydantic }
Si vous ne voulez pas utiliser des modèles Pydantic, vous pouvez aussi utiliser des paramètres de **Body**. Pour cela, allez voir la documentation sur [Corps de la requête - Paramètres multiples : Valeurs singulières dans le corps](body-multiple-params.md#singular-values-in-body).
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FILE: docs/fr/docs/tutorial/cookie-param-models.md
================================================
# Modèles de paramètres de cookies { #cookie-parameter-models }
Si vous avez un groupe de **cookies** liés, vous pouvez créer un **modèle Pydantic** pour les déclarer. 🍪
Cela vous permet de **réutiliser le modèle** à **plusieurs endroits** et aussi de déclarer des validations et des métadonnées pour tous les paramètres en une seule fois. 😎
/// note | Remarque
Ceci est pris en charge depuis la version `0.115.0` de FastAPI. 🤓
///
/// tip | Astuce
Cette même technique s'applique à `Query`, `Cookie` et `Header`. 😎
///
## Déclarer des cookies avec un modèle Pydantic { #cookies-with-a-pydantic-model }
Déclarez les paramètres de **cookie** dont vous avez besoin dans un **modèle Pydantic**, puis déclarez le paramètre comme `Cookie` :
{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *}
**FastAPI** va **extraire** les données pour **chaque champ** à partir des **cookies** reçus dans la requête et vous fournir le modèle Pydantic que vous avez défini.
## Consulter la documentation { #check-the-docs }
Vous pouvez voir les cookies définis dans l'interface de la documentation à `/docs` :
---
Si vous utilisez Pycharm, vous pouvez :
- Ouvrez le menu « Run ».
- Sélectionnez l'option « Debug ... ».
- Un menu contextuel s'affiche alors.
- Sélectionnez le fichier à déboguer (dans ce cas, `main.py`).
Il démarrera alors le serveur avec votre code **FastAPI**, s'arrêtera à vos points d'arrêt, etc.
Voici à quoi cela pourrait ressembler :
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FILE: docs/fr/docs/tutorial/dependencies/classes-as-dependencies.md
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# Utiliser des classes comme dépendances { #classes-as-dependencies }
Avant d'aller plus loin dans le système d'**Injection de dépendances**, mettons à niveau l'exemple précédent.
## Un `dict` de l'exemple précédent { #a-dict-from-the-previous-example }
Dans l'exemple précédent, nous renvoyions un `dict` depuis notre dépendance (« dependable ») :
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}
Mais nous recevons alors un `dict` dans le paramètre `commons` de la fonction de chemin d'accès.
Et les éditeurs ne peuvent pas apporter beaucoup d'assistance (comme l'autocomplétion) pour les `dict`, car ils ne peuvent pas connaître leurs clés ni les types de valeurs.
Nous pouvons faire mieux ...
## Ce qui fait d'un objet une dépendance { #what-makes-a-dependency }
Jusqu'à présent, vous avez vu des dépendances déclarées sous forme de fonctions.
Mais ce n'est pas la seule manière de déclarer des dépendances (même si c'est probablement la plus courante).
L'élément clé est qu'une dépendance doit être un « callable ».
Un « callable » en Python est tout ce que Python peut « appeler » comme une fonction.
Ainsi, si vous avez un objet `something` (qui n'est peut‑être pas une fonction) et que vous pouvez « l'appeler » (l'exécuter) comme :
```Python
something()
```
ou
```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```
alors c'est un « callable ».
## Utiliser des classes comme dépendances { #classes-as-dependencies_1 }
Vous remarquerez que pour créer une instance d'une classe Python, vous utilisez la même syntaxe.
Par exemple :
```Python
class Cat:
def __init__(self, name: str):
self.name = name
fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```
Dans ce cas, `fluffy` est une instance de la classe `Cat`.
Et pour créer `fluffy`, vous « appelez » `Cat`.
Donc, une classe Python est aussi un « callable ».
Ainsi, avec **FastAPI**, vous pouvez utiliser une classe Python comme dépendance.
Ce que **FastAPI** vérifie réellement, c'est qu'il s'agit d'un « callable » (fonction, classe ou autre) et des paramètres qui y sont définis.
Si vous passez un « callable » comme dépendance dans **FastAPI**, il en analysera les paramètres et les traitera de la même manière que les paramètres d'une fonction de chemin d'accès. Y compris les sous‑dépendances.
Cela s'applique également aux callables sans aucun paramètre. Comme ce serait le cas pour des fonctions de chemin d'accès sans paramètres.
Nous pouvons alors remplacer la dépendance « dependable » `common_parameters` ci‑dessus par la classe `CommonQueryParams` :
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[11:15] *}
Faites attention à la méthode `__init__` utilisée pour créer l'instance de la classe :
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[12] *}
... il a les mêmes paramètres que notre précédent `common_parameters` :
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}
Ce sont ces paramètres que **FastAPI** utilisera pour « résoudre » la dépendance.
Dans les deux cas, il y aura :
- Un paramètre de requête optionnel `q` qui est un `str`.
- Un paramètre de requête `skip` qui est un `int`, avec une valeur par défaut de `0`.
- Un paramètre de requête `limit` qui est un `int`, avec une valeur par défaut de `100`.
Dans les deux cas, les données seront converties, validées, documentées dans le schéma OpenAPI, etc.
## Utiliser { #use-it }
Vous pouvez maintenant déclarer votre dépendance en utilisant cette classe.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[19] *}
**FastAPI** appelle la classe `CommonQueryParams`. Cela crée une « instance » de cette classe et l'instance sera passée comme paramètre `commons` à votre fonction.
## Annotation de type vs `Depends` { #type-annotation-vs-depends }
Remarquez que nous écrivons `CommonQueryParams` deux fois dans le code ci‑dessus :
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ sans Annotated
/// tip | Astuce
Privilégiez la version avec `Annotated` si possible.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
Le dernier `CommonQueryParams`, dans :
```Python
... Depends(CommonQueryParams)
```
... est ce que **FastAPI** utilisera réellement pour savoir quelle est la dépendance.
C'est à partir de celui‑ci que FastAPI extraira les paramètres déclarés et c'est ce que FastAPI appellera effectivement.
---
Dans ce cas, le premier `CommonQueryParams`, dans :
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, ...
```
////
//// tab | Python 3.10+ sans Annotated
/// tip | Astuce
Privilégiez la version avec `Annotated` si possible.
///
```Python
commons: CommonQueryParams ...
```
////
... n'a aucune signification particulière pour **FastAPI**. FastAPI ne l'utilisera pas pour la conversion des données, la validation, etc. (car il utilise `Depends(CommonQueryParams)` pour cela).
Vous pourriez en fait écrire simplement :
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[Any, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ sans Annotated
/// tip | Astuce
Privilégiez la version avec `Annotated` si possible.
///
```Python
commons = Depends(CommonQueryParams)
```
////
... comme dans :
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial003_an_py310.py hl[19] *}
Mais il est recommandé de déclarer le type ; ainsi, votre éditeur saura ce qui sera passé comme paramètre `commons`, et pourra vous aider avec l'autocomplétion, les vérifications de type, etc. :
## Raccourci { #shortcut }
Mais vous voyez qu'il y a ici de la duplication de code : nous écrivons `CommonQueryParams` deux fois :
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ sans Annotated
/// tip | Astuce
Privilégiez la version avec `Annotated` si possible.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
**FastAPI** fournit un raccourci pour ces cas, lorsque la dépendance est spécifiquement une classe que **FastAPI** va « appeler » pour créer une instance de la classe elle‑même.
Pour ces cas précis, vous pouvez faire ce qui suit :
Au lieu d'écrire :
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ sans Annotated
/// tip | Astuce
Privilégiez la version avec `Annotated` si possible.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
... vous écrivez :
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends()]
```
////
//// tab | Python 3.10+ sans Annotated
/// tip | Astuce
Privilégiez la version avec `Annotated` si possible.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends()
```
////
Vous déclarez la dépendance comme type du paramètre et vous utilisez `Depends()` sans aucun paramètre, au lieu d'avoir à réécrire la classe entière à l'intérieur de `Depends(CommonQueryParams)`.
Le même exemple ressemblerait alors à ceci :
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial004_an_py310.py hl[19] *}
... et **FastAPI** saura quoi faire.
/// tip | Astuce
Si cela vous semble plus déroutant qu'utile, ignorez‑le, vous n'en avez pas besoin.
Ce n'est qu'un raccourci. Parce que **FastAPI** tient à vous aider à minimiser la duplication de code.
///
================================================
FILE: docs/fr/docs/tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md
================================================
# Gérer les dépendances dans les décorateurs de chemins d'accès { #dependencies-in-path-operation-decorators }
Dans certains cas, vous n'avez pas vraiment besoin de la valeur de retour d'une dépendance dans votre *fonction de chemin d'accès*.
Ou la dépendance ne retourne aucune valeur.
Mais vous avez quand même besoin qu'elle soit exécutée/résolue.
Dans ces cas, au lieu de déclarer un paramètre de *fonction de chemin d'accès* avec `Depends`, vous pouvez ajouter une `list` de `dependencies` au *décorateur de chemin d'accès*.
## Ajouter `dependencies` au *décorateur de chemin d'accès* { #add-dependencies-to-the-path-operation-decorator }
Le *décorateur de chemin d'accès* accepte un argument optionnel `dependencies`.
Il doit s'agir d'une `list` de `Depends()` :
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[19] *}
Ces dépendances seront exécutées/résolues de la même manière que des dépendances normales. Mais leur valeur (si elles en retournent une) ne sera pas transmise à votre *fonction de chemin d'accès*.
/// tip | Astuce
Certains éditeurs vérifient les paramètres de fonction non utilisés et les signalent comme des erreurs.
En utilisant ces `dependencies` dans le *décorateur de chemin d'accès*, vous pouvez vous assurer qu'elles sont exécutées tout en évitant des erreurs de l'éditeur/des outils.
Cela peut également éviter toute confusion pour les nouveaux développeurs qui voient un paramètre inutilisé dans votre code et pourraient penser qu'il est superflu.
///
/// info | Info
Dans cet exemple, nous utilisons des en-têtes personnalisés fictifs `X-Key` et `X-Token`.
Mais dans des cas réels, lors de l'implémentation de la sécurité, vous tirerez davantage d'avantages en utilisant les [utilitaires de sécurité (chapitre suivant)](../security/index.md) intégrés.
///
## Gérer les erreurs et les valeurs de retour des dépendances { #dependencies-errors-and-return-values }
Vous pouvez utiliser les mêmes *fonctions* de dépendance que d'habitude.
### Définir les exigences des dépendances { #dependency-requirements }
Elles peuvent déclarer des exigences pour la requête (comme des en-têtes) ou d'autres sous-dépendances :
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[8,13] *}
### Lever des exceptions { #raise-exceptions }
Ces dépendances peuvent `raise` des exceptions, comme des dépendances normales :
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[10,15] *}
### Gérer les valeurs de retour { #return-values }
Elles peuvent retourner des valeurs ou non, ces valeurs ne seront pas utilisées.
Vous pouvez donc réutiliser une dépendance normale (qui retourne une valeur) que vous utilisez déjà ailleurs ; même si la valeur n'est pas utilisée, la dépendance sera exécutée :
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[11,16] *}
## Définir des dépendances pour un groupe de chemins d'accès { #dependencies-for-a-group-of-path-operations }
Plus tard, en lisant comment structurer des applications plus grandes ([Applications plus grandes - Plusieurs fichiers](../../tutorial/bigger-applications.md)), éventuellement avec plusieurs fichiers, vous apprendrez à déclarer un unique paramètre `dependencies` pour un groupe de *chemins d'accès*.
## Définir des dépendances globales { #global-dependencies }
Ensuite, nous verrons comment ajouter des dépendances à l'application `FastAPI` entière, afin qu'elles s'appliquent à chaque *chemin d'accès*.
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FILE: docs/fr/docs/tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md
================================================
# Utiliser des dépendances avec `yield` { #dependencies-with-yield }
FastAPI prend en charge des dépendances qui effectuent des étapes supplémentaires après l'exécution.
Pour cela, utilisez `yield` au lieu de `return`, et écrivez les étapes supplémentaires (code) après.
/// tip | Astuce
Vous devez vous assurer d'utiliser `yield` une seule fois par dépendance.
///
/// note | Détails techniques
Toute fonction valide à utiliser avec :
* [`@contextlib.contextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.contextmanager) ou
* [`@contextlib.asynccontextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager)
sera valide comme dépendance **FastAPI**.
En fait, FastAPI utilise ces deux décorateurs en interne.
///
## Créer une dépendance de base de données avec `yield` { #a-database-dependency-with-yield }
Par exemple, vous pouvez l'utiliser pour créer une session de base de données et la fermer après la fin.
Seul le code précédant et incluant l'instruction `yield` est exécuté avant la création de la réponse :
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[2:4] *}
La valeur transmise par `yield` est celle qui est injectée dans les *chemins d'accès* et autres dépendances :
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[4] *}
Le code suivant l'instruction `yield` est exécuté après la réponse :
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[5:6] *}
/// tip | Astuce
Vous pouvez utiliser des fonctions `async` ou des fonctions classiques.
**FastAPI** fera ce qu'il faut dans chaque cas, comme avec des dépendances normales.
///
## Créer une dépendance avec `yield` et `try` { #a-dependency-with-yield-and-try }
Si vous utilisez un bloc `try` dans une dépendance avec `yield`, vous recevrez toute exception qui a été levée lors de l'utilisation de la dépendance.
Par exemple, si à un moment donné, dans une autre dépendance ou dans un *chemin d'accès*, un code a effectué un « rollback » de transaction de base de données ou a créé une autre exception, vous recevrez l'exception dans votre dépendance.
Vous pouvez donc rechercher cette exception spécifique dans la dépendance avec `except SomeException`.
De la même manière, vous pouvez utiliser `finally` pour vous assurer que les étapes de sortie sont exécutées, qu'il y ait eu une exception ou non.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[3,5] *}
## Utiliser des sous-dépendances avec `yield` { #sub-dependencies-with-yield }
Vous pouvez avoir des sous-dépendances et des « arbres » de sous-dépendances de toute taille et forme, et certaines ou toutes peuvent utiliser `yield`.
**FastAPI** s'assurera que le « code de sortie » dans chaque dépendance avec `yield` est exécuté dans le bon ordre.
Par exemple, `dependency_c` peut dépendre de `dependency_b`, et `dependency_b` de `dependency_a` :
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py310.py hl[6,14,22] *}
Et elles peuvent toutes utiliser `yield`.
Dans ce cas, `dependency_c`, pour exécuter son code de sortie, a besoin que la valeur de `dependency_b` (appelée ici `dep_b`) soit toujours disponible.
Et, à son tour, `dependency_b` a besoin que la valeur de `dependency_a` (appelée ici `dep_a`) soit disponible pour son code de sortie.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py310.py hl[18:19,26:27] *}
De la même manière, vous pouvez avoir certaines dépendances avec `yield` et d'autres avec `return`, et faire en sorte que certaines dépendent des autres.
Et vous pouvez avoir une seule dépendance qui exige plusieurs autres dépendances avec `yield`, etc.
Vous pouvez combiner les dépendances comme vous le souhaitez.
**FastAPI** s'assurera que tout est exécuté dans le bon ordre.
/// note | Détails techniques
Cela fonctionne grâce aux [gestionnaires de contexte](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html) de Python.
**FastAPI** les utilise en interne pour y parvenir.
///
## Utiliser des dépendances avec `yield` et `HTTPException` { #dependencies-with-yield-and-httpexception }
Vous avez vu que vous pouvez utiliser des dépendances avec `yield` et avoir des blocs `try` qui tentent d'exécuter du code puis exécutent du code de sortie après `finally`.
Vous pouvez également utiliser `except` pour intercepter l'exception qui a été levée et faire quelque chose avec.
Par exemple, vous pouvez lever une autre exception, comme `HTTPException`.
/// tip | Astuce
C'est une technique plutôt avancée, et dans la plupart des cas vous n'en aurez pas vraiment besoin, car vous pouvez lever des exceptions (y compris `HTTPException`) depuis le reste de votre code applicatif, par exemple, dans la *fonction de chemin d'accès*.
Mais elle est à votre disposition si vous en avez besoin. 🤓
///
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008b_an_py310.py hl[18:22,31] *}
Si vous souhaitez intercepter des exceptions et créer une réponse personnalisée en fonction de cela, créez un [Gestionnaire d'exceptions personnalisé](../handling-errors.md#install-custom-exception-handlers).
## Utiliser des dépendances avec `yield` et `except` { #dependencies-with-yield-and-except }
Si vous interceptez une exception avec `except` dans une dépendance avec `yield` et que vous ne la relancez pas (ou que vous ne levez pas une nouvelle exception), FastAPI ne pourra pas remarquer qu'il y a eu une exception, de la même manière que cela se produirait avec Python classique :
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008c_an_py310.py hl[15:16] *}
Dans ce cas, le client verra une réponse *HTTP 500 Internal Server Error* comme il se doit, étant donné que nous ne levons pas de `HTTPException` ou similaire, mais le serveur **n'aura aucun logs** ni aucune autre indication de l'erreur. 😱
### Toujours `raise` dans les dépendances avec `yield` et `except` { #always-raise-in-dependencies-with-yield-and-except }
Si vous interceptez une exception dans une dépendance avec `yield`, à moins de lever une autre `HTTPException` ou similaire, **vous devez relancer l'exception d'origine**.
Vous pouvez relancer la même exception avec `raise` :
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008d_an_py310.py hl[17] *}
À présent, le client recevra la même réponse *HTTP 500 Internal Server Error*, mais le serveur aura notre `InternalError` personnalisé dans les logs. 😎
## Comprendre l'exécution des dépendances avec `yield` { #execution-of-dependencies-with-yield }
La séquence d'exécution ressemble plus ou moins à ce diagramme. Le temps s'écoule de haut en bas. Et chaque colonne représente une des parties qui interagit ou exécute du code.
```mermaid
sequenceDiagram
participant client as Client
participant handler as Exception handler
participant dep as Dep with yield
participant operation as Path Operation
participant tasks as Background tasks
Note over client,operation: Can raise exceptions, including HTTPException
client ->> dep: Start request
Note over dep: Run code up to yield
opt raise Exception
dep -->> handler: Raise Exception
handler -->> client: HTTP error response
end
dep ->> operation: Run dependency, e.g. DB session
opt raise
operation -->> dep: Raise Exception (e.g. HTTPException)
opt handle
dep -->> dep: Can catch exception, raise a new HTTPException, raise other exception
end
handler -->> client: HTTP error response
end
operation ->> client: Return response to client
Note over client,operation: Response is already sent, can't change it anymore
opt Tasks
operation -->> tasks: Send background tasks
end
opt Raise other exception
tasks -->> tasks: Handle exceptions in the background task code
end
```
/// info
Une **seule réponse** sera envoyée au client. Il peut s'agir d'une des réponses d'erreur ou de la réponse provenant du *chemin d'accès*.
Après l'envoi de l'une de ces réponses, aucune autre réponse ne peut être envoyée.
///
/// tip | Astuce
Si vous levez une exception dans le code de la *fonction de chemin d'accès*, elle sera transmise aux dépendances avec `yield`, y compris `HTTPException`. Dans la plupart des cas, vous voudrez relancer cette même exception ou en lever une nouvelle depuis la dépendance avec `yield` pour vous assurer qu'elle est correctement gérée.
///
## Utiliser la sortie anticipée et `scope` { #early-exit-and-scope }
Normalement, le code de sortie des dépendances avec `yield` est exécuté **après la réponse** envoyée au client.
Mais si vous savez que vous n'aurez pas besoin d'utiliser la dépendance après être revenu de la *fonction de chemin d'accès*, vous pouvez utiliser `Depends(scope="function")` pour indiquer à FastAPI qu'il doit fermer la dépendance après le retour de la *fonction de chemin d'accès*, mais **avant** que la **réponse ne soit envoyée**.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008e_an_py310.py hl[12,16] *}
`Depends()` reçoit un paramètre `scope` qui peut être :
* « function » : démarrer la dépendance avant la *fonction de chemin d'accès* qui gère la requête, terminer la dépendance après la fin de la *fonction de chemin d'accès*, mais **avant** que la réponse ne soit renvoyée au client. Ainsi, la fonction de dépendance sera exécutée **autour** de la *fonction de chemin d'accès*.
* « request » : démarrer la dépendance avant la *fonction de chemin d'accès* qui gère la requête (similaire à l'utilisation de « function »), mais terminer **après** que la réponse a été renvoyée au client. Ainsi, la fonction de dépendance sera exécutée **autour** du cycle **requête** et réponse.
S'il n'est pas spécifié et que la dépendance utilise `yield`, le `scope` sera par défaut « request ».
### Définir `scope` pour les sous-dépendances { #scope-for-sub-dependencies }
Lorsque vous déclarez une dépendance avec un `scope="request"` (par défaut), toute sous-dépendance doit également avoir un `scope` de « request ».
Mais une dépendance avec un `scope` de « function » peut avoir des dépendances avec un `scope` de « function » et un `scope` de « request ».
Cela vient du fait que toute dépendance doit pouvoir exécuter son code de sortie avant ses sous-dépendances, car elle pourrait encore avoir besoin de les utiliser pendant son code de sortie.
```mermaid
sequenceDiagram
participant client as Client
participant dep_req as Dep scope="request"
participant dep_func as Dep scope="function"
participant operation as Path Operation
client ->> dep_req: Start request
Note over dep_req: Run code up to yield
dep_req ->> dep_func: Pass dependency
Note over dep_func: Run code up to yield
dep_func ->> operation: Run path operation with dependency
operation ->> dep_func: Return from path operation
Note over dep_func: Run code after yield
Note over dep_func: ✅ Dependency closed
dep_func ->> client: Send response to client
Note over client: Response sent
Note over dep_req: Run code after yield
Note over dep_req: ✅ Dependency closed
```
## Utiliser des dépendances avec `yield`, `HTTPException`, `except` et Background Tasks { #dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks }
Les dépendances avec `yield` ont évolué au fil du temps pour couvrir différents cas d'utilisation et corriger certains problèmes.
Si vous souhaitez voir ce qui a changé dans différentes versions de FastAPI, vous pouvez en savoir plus dans le guide avancé, dans [Dépendances avancées - Dépendances avec `yield`, `HTTPException`, `except` et Background Tasks](../../advanced/advanced-dependencies.md#dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks).
## Gestionnaires de contexte { #context-managers }
### Que sont les « Context Managers » { #what-are-context-managers }
Les « Context Managers » sont des objets Python que vous pouvez utiliser dans une instruction `with`.
Par exemple, [vous pouvez utiliser `with` pour lire un fichier](https://docs.python.org/3/tutorial/inputoutput.html#reading-and-writing-files) :
```Python
with open("./somefile.txt") as f:
contents = f.read()
print(contents)
```
En coulisse, `open("./somefile.txt")` crée un objet appelé « Context Manager ».
Lorsque le bloc `with` se termine, il s'assure de fermer le fichier, même s'il y a eu des exceptions.
Lorsque vous créez une dépendance avec `yield`, **FastAPI** créera en interne un gestionnaire de contexte pour celle-ci et le combinera avec d'autres outils associés.
### Utiliser des gestionnaires de contexte dans des dépendances avec `yield` { #using-context-managers-in-dependencies-with-yield }
/// warning | Alertes
C'est, plus ou moins, une idée « avancée ».
Si vous débutez avec **FastAPI**, vous voudrez peut-être l'ignorer pour le moment.
///
En Python, vous pouvez créer des gestionnaires de contexte en [créant une classe avec deux méthodes : `__enter__()` et `__exit__()`](https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html#context-managers).
Vous pouvez également les utiliser dans des dépendances **FastAPI** avec `yield` en utilisant
des instructions `with` ou `async with` à l'intérieur de la fonction de dépendance :
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial010_py310.py hl[1:9,13] *}
/// tip | Astuce
Une autre façon de créer un gestionnaire de contexte consiste à utiliser :
* [`@contextlib.contextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.contextmanager) ou
* [`@contextlib.asynccontextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager)
pour décorer une fonction avec un unique `yield`.
C'est ce que **FastAPI** utilise en interne pour les dépendances avec `yield`.
Mais vous n'avez pas à utiliser ces décorateurs pour les dépendances FastAPI (et vous ne devriez pas).
FastAPI le fera pour vous en interne.
///
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FILE: docs/fr/docs/tutorial/dependencies/global-dependencies.md
================================================
# Dépendances globales { #global-dependencies }
Pour certains types d'applications, vous pourriez vouloir ajouter des dépendances à l'application entière.
Comme vous pouvez [ajouter des `dependencies` aux *décorateurs de chemin d'accès*](dependencies-in-path-operation-decorators.md), vous pouvez les ajouter à l'application `FastAPI`.
Dans ce cas, elles seront appliquées à tous les *chemins d'accès* de l'application :
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial012_an_py310.py hl[17] *}
Et toutes les idées de la section sur [l'ajout de `dependencies` aux *décorateurs de chemin d'accès*](dependencies-in-path-operation-decorators.md) s'appliquent toujours, mais dans ce cas à tous les *chemins d'accès* de l'application.
## Dépendances pour des groupes de *chemins d'accès* { #dependencies-for-groups-of-path-operations }
Plus tard, en lisant comment structurer des applications plus grandes ([Applications plus grandes - Plusieurs fichiers](../../tutorial/bigger-applications.md)), éventuellement avec plusieurs fichiers, vous apprendrez comment déclarer un unique paramètre `dependencies` pour un groupe de *chemins d'accès*.
================================================
FILE: docs/fr/docs/tutorial/dependencies/index.md
================================================
# Dépendances { #dependencies }
**FastAPI** dispose d’un système d’**Injection de dépendances** très puissant mais intuitif.
Il est conçu pour être très simple à utiliser, et pour faciliter l’intégration d’autres composants à **FastAPI** pour n’importe quel développeur.
## Qu’est-ce que « l’injection de dépendances » { #what-is-dependency-injection }
L’**« injection de dépendances »** signifie, en programmation, qu’il existe un moyen pour votre code (dans ce cas, vos fonctions de chemins d’accès) de déclarer ce dont il a besoin pour fonctionner et utiliser : « dépendances ».
Ensuite, ce système (dans ce cas **FastAPI**) se charge de faire tout le nécessaire pour fournir à votre code ces dépendances requises (« injecter » les dépendances).
C’est très utile lorsque vous avez besoin de :
* Avoir de la logique partagée (la même logique de code encore et encore).
* Partager des connexions à la base de données.
* Imposer la sécurité, l’authentification, des exigences de rôles, etc.
* Et bien d’autres choses ...
Tout cela, en minimisant la répétition de code.
## Premiers pas { #first-steps }
Voyons un exemple très simple. Il sera tellement simple qu’il n’est pas très utile, pour l’instant.
Mais de cette façon nous pouvons nous concentrer sur le fonctionnement du système d’**injection de dépendances**.
### Créer une dépendance, ou « dependable » { #create-a-dependency-or-dependable }
Concentrons-nous d’abord sur la dépendance.
C’est simplement une fonction qui peut prendre tous les mêmes paramètres qu’une fonction de chemin d’accès peut prendre :
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8:9] *}
C’est tout.
**2 lignes**.
Et elle a la même forme et structure que toutes vos fonctions de chemins d’accès.
Vous pouvez la considérer comme une fonction de chemin d’accès sans le « décorateur » (sans le `@app.get("/some-path")`).
Et elle peut retourner tout ce que vous voulez.
Dans ce cas, cette dépendance attend :
* Un paramètre de requête optionnel `q` qui est une `str`.
* Un paramètre de requête optionnel `skip` qui est un `int`, et vaut `0` par défaut.
* Un paramètre de requête optionnel `limit` qui est un `int`, et vaut `100` par défaut.
Puis elle retourne simplement un `dict` contenant ces valeurs.
/// info
FastAPI a ajouté la prise en charge de `Annotated` (et a commencé à le recommander) dans la version 0.95.0.
Si vous avez une version plus ancienne, vous obtiendrez des erreurs en essayant d’utiliser `Annotated`.
Vous devez vous assurer de [mettre à niveau la version de FastAPI](../../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions) vers au moins la 0.95.1 avant d’utiliser `Annotated`.
///
### Importer `Depends` { #import-depends }
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}
### Déclarer la dépendance, dans le « dependant » { #declare-the-dependency-in-the-dependant }
De la même manière que vous utilisez `Body`, `Query`, etc. avec les paramètres de votre fonction de chemin d’accès, utilisez `Depends` avec un nouveau paramètre :
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[13,18] *}
Même si vous utilisez `Depends` dans les paramètres de votre fonction de la même façon que `Body`, `Query`, etc., `Depends` fonctionne un peu différemment.
Vous ne donnez à `Depends` qu’un seul paramètre.
Ce paramètre doit être quelque chose comme une fonction.
Vous ne l’appelez pas directement (n’ajoutez pas de parenthèses à la fin), vous le passez simplement en paramètre à `Depends()`.
Et cette fonction prend des paramètres de la même manière que les fonctions de chemins d’accès.
/// tip | Astuce
Vous verrez quelles autres « choses », en plus des fonctions, peuvent être utilisées comme dépendances dans le prochain chapitre.
///
Chaque fois qu’une nouvelle requête arrive, **FastAPI** se charge de :
* Appeler votre fonction de dépendance (« dependable ») avec les bons paramètres.
* Récupérer le résultat de votre fonction.
* Affecter ce résultat au paramètre dans votre fonction de chemin d’accès.
```mermaid
graph TB
common_parameters(["common_parameters"])
read_items["/items/"]
read_users["/users/"]
common_parameters --> read_items
common_parameters --> read_users
```
De cette façon vous écrivez le code partagé une seule fois et **FastAPI** se charge de l’appeler pour vos chemins d’accès.
/// check | Vérifications
Notez que vous n’avez pas à créer une classe spéciale et à la passer quelque part à **FastAPI** pour l’« enregistrer » ou quoi que ce soit de similaire.
Vous la passez simplement à `Depends` et **FastAPI** sait faire le reste.
///
## Partager des dépendances `Annotated` { #share-annotated-dependencies }
Dans les exemples ci-dessus, vous voyez qu’il y a un tout petit peu de **duplication de code**.
Lorsque vous devez utiliser la dépendance `common_parameters()`, vous devez écrire tout le paramètre avec l’annotation de type et `Depends()` :
```Python
commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]
```
Mais comme nous utilisons `Annotated`, nous pouvons stocker cette valeur `Annotated` dans une variable et l’utiliser à plusieurs endroits :
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_02_an_py310.py hl[12,16,21] *}
/// tip | Astuce
C’est simplement du Python standard, cela s’appelle un « alias de type », ce n’est en fait pas spécifique à **FastAPI**.
Mais comme **FastAPI** est basé sur les standards Python, y compris `Annotated`, vous pouvez utiliser cette astuce dans votre code. 😎
///
Les dépendances continueront de fonctionner comme prévu, et la **meilleure partie** est que **l’information de type sera conservée**, ce qui signifie que votre éditeur pourra continuer à vous fournir **l’autocomplétion**, **des erreurs en ligne**, etc. Idem pour d’autres outils comme `mypy`.
Cela sera particulièrement utile lorsque vous l’utiliserez dans une **grande base de code** où vous utilisez **les mêmes dépendances** encore et encore dans **de nombreux chemins d’accès**.
## Utiliser `async` ou non { #to-async-or-not-to-async }
Comme les dépendances seront aussi appelées par **FastAPI** (tout comme vos fonctions de chemins d’accès), les mêmes règles s’appliquent lors de la définition de vos fonctions.
Vous pouvez utiliser `async def` ou un `def` normal.
Et vous pouvez déclarer des dépendances avec `async def` à l’intérieur de fonctions de chemins d’accès `def` normales, ou des dépendances `def` à l’intérieur de fonctions de chemins d’accès `async def`, etc.
Peu importe. **FastAPI** saura quoi faire.
/// note | Remarque
Si vous ne savez pas, consultez la section [Async : *« Pressé ? »*](../../async.md#in-a-hurry) à propos de `async` et `await` dans la documentation.
///
## Intégrer à OpenAPI { #integrated-with-openapi }
Toutes les déclarations de requête, validations et exigences de vos dépendances (et sous-dépendances) seront intégrées dans le même schéma OpenAPI.
Ainsi, la documentation interactive contiendra aussi toutes les informations issues de ces dépendances :
## Utilisation simple { #simple-usage }
Si vous y regardez de près, les fonctions de chemins d’accès sont déclarées pour être utilisées chaque fois qu’un « chemin » et une « opération » correspondent, puis **FastAPI** se charge d’appeler la fonction avec les bons paramètres, en extrayant les données de la requête.
En réalité, tous (ou la plupart) des frameworks web fonctionnent de cette manière.
Vous n’appelez jamais ces fonctions directement. Elles sont appelées par votre framework (dans ce cas, **FastAPI**).
Avec le système d’injection de dépendances, vous pouvez aussi indiquer à **FastAPI** que votre fonction de chemin d’accès « dépend » également d’autre chose qui doit être exécuté avant votre fonction de chemin d’accès, et **FastAPI** se chargera de l’exécuter et d’« injecter » les résultats.
D’autres termes courants pour cette même idée « d’injection de dépendances » sont :
* ressources
* fournisseurs
* services
* injectables
* composants
## Plug-ins **FastAPI** { #fastapi-plug-ins }
Les intégrations et « plug-ins » peuvent être construits en utilisant le système d’**injection de dépendances**. Mais en réalité, il n’y a **pas besoin de créer des « plug-ins »**, car en utilisant des dépendances il est possible de déclarer un nombre infini d’intégrations et d’interactions qui deviennent disponibles pour vos fonctions de chemins d’accès.
Et les dépendances peuvent être créées de manière très simple et intuitive, ce qui vous permet d’importer juste les packages Python dont vous avez besoin, et de les intégrer à vos fonctions d’API en quelques lignes de code, *littéralement*.
Vous verrez des exemples de cela dans les prochains chapitres, à propos des bases de données relationnelles et NoSQL, de la sécurité, etc.
## Compatibilité **FastAPI** { #fastapi-compatibility }
La simplicité du système d’injection de dépendances rend **FastAPI** compatible avec :
* toutes les bases de données relationnelles
* les bases de données NoSQL
* les packages externes
* les API externes
* les systèmes d’authentification et d’autorisation
* les systèmes de supervision d’usage d’API
* les systèmes d’injection de données de réponse
* etc.
## Simple et puissant { #simple-and-powerful }
Bien que le système hiérarchique d’injection de dépendances soit très simple à définir et à utiliser, il reste très puissant.
Vous pouvez définir des dépendances qui, à leur tour, peuvent définir leurs propres dépendances.
Au final, un arbre hiérarchique de dépendances est construit, et le système d’**injection de dépendances** se charge de résoudre toutes ces dépendances pour vous (et leurs sous-dépendances) et de fournir (injecter) les résultats à chaque étape.
Par exemple, supposons que vous ayez 4 endpoints d’API (chemins d’accès) :
* `/items/public/`
* `/items/private/`
* `/users/{user_id}/activate`
* `/items/pro/`
alors vous pourriez ajouter différentes exigences d’autorisations pour chacun d’eux uniquement avec des dépendances et des sous-dépendances :
```mermaid
graph TB
current_user(["current_user"])
active_user(["active_user"])
admin_user(["admin_user"])
paying_user(["paying_user"])
public["/items/public/"]
private["/items/private/"]
activate_user["/users/{user_id}/activate"]
pro_items["/items/pro/"]
current_user --> active_user
active_user --> admin_user
active_user --> paying_user
current_user --> public
active_user --> private
admin_user --> activate_user
paying_user --> pro_items
```
## Intégrer à **OpenAPI** { #integrated-with-openapi_1 }
Toutes ces dépendances, tout en déclarant leurs exigences, ajoutent également des paramètres, des validations, etc. à vos chemins d’accès.
**FastAPI** se chargera d’ajouter le tout au schéma OpenAPI, afin que cela apparaisse dans les systèmes de documentation interactive.
================================================
FILE: docs/fr/docs/tutorial/dependencies/sub-dependencies.md
================================================
# Sous-dépendances { #sub-dependencies }
Vous pouvez créer des dépendances qui ont des sous-dépendances.
Elles peuvent être aussi profondes que nécessaire.
**FastAPI** se chargera de les résoudre.
## Créer une première dépendance « dependable » { #first-dependency-dependable }
Vous pouvez créer une première dépendance (« dependable ») comme :
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}
Elle déclare un paramètre de requête optionnel `q` de type `str`, puis le retourne simplement.
C'est assez simple (pas très utile), mais cela nous aidera à nous concentrer sur le fonctionnement des sous-dépendances.
## Créer une seconde dépendance, « dependable » et « dependant » { #second-dependency-dependable-and-dependant }
Vous pouvez ensuite créer une autre fonction de dépendance (un « dependable ») qui, en même temps, déclare sa propre dépendance (elle est donc aussi un « dependant ») :
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}
Concentrons-nous sur les paramètres déclarés :
- Même si cette fonction est elle‑même une dépendance (« dependable »), elle déclare aussi une autre dépendance (elle « dépend » d'autre chose).
- Elle dépend de `query_extractor` et affecte la valeur renvoyée au paramètre `q`.
- Elle déclare également un cookie `last_query` optionnel, de type `str`.
- Si l'utilisateur n'a fourni aucune requête `q`, nous utilisons la dernière requête utilisée, que nous avons enregistrée auparavant dans un cookie.
## Utiliser la dépendance { #use-the-dependency }
Nous pouvons ensuite utiliser la dépendance avec :
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[23] *}
/// info
Notez que nous ne déclarons qu'une seule dépendance dans la *fonction de chemin d'accès*, `query_or_cookie_extractor`.
Mais **FastAPI** saura qu'il doit d'abord résoudre `query_extractor`, pour passer ses résultats à `query_or_cookie_extractor` lors de son appel.
///
```mermaid
graph TB
query_extractor(["query_extractor"])
query_or_cookie_extractor(["query_or_cookie_extractor"])
read_query["/items/"]
query_extractor --> query_or_cookie_extractor --> read_query
```
## Utiliser la même dépendance plusieurs fois { #using-the-same-dependency-multiple-times }
Si l'une de vos dépendances est déclarée plusieurs fois pour le même *chemin d'accès*, par exemple si plusieurs dépendances ont une sous-dépendance commune, **FastAPI** saura n'appeler cette sous-dépendance qu'une seule fois par requête.
Et il enregistrera la valeur renvoyée dans un « cache » et la transmettra à tous les « dependants » qui en ont besoin dans cette requête spécifique, au lieu d'appeler la dépendance plusieurs fois pour la même requête.
Dans un scénario avancé où vous savez que vous avez besoin que la dépendance soit appelée à chaque étape (éventuellement plusieurs fois) dans la même requête au lieu d'utiliser la valeur « mise en cache », vous pouvez définir le paramètre `use_cache=False` lors de l'utilisation de `Depends` :
//// tab | Python 3.10+
```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: Annotated[str, Depends(get_value, use_cache=False)]):
return {"fresh_value": fresh_value}
```
////
//// tab | Python 3.10+ non annoté
/// tip | Astuce
Privilégiez la version `Annotated` si possible.
///
```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
return {"fresh_value": fresh_value}
```
////
## Récapituler { #recap }
En dehors de tout le jargon utilisé ici, le système d'**injection de dépendances** est assez simple.
Ce ne sont que des fonctions qui ressemblent aux *fonctions de chemin d'accès*.
Mais il est très puissant et vous permet de déclarer des « graphes » (arbres) de dépendances imbriquées aussi profondément que vous le souhaitez.
/// tip | Astuce
Tout cela peut ne pas sembler très utile avec ces exemples simples.
Mais vous verrez à quel point c'est utile dans les chapitres sur la **sécurité**.
Et vous verrez aussi la quantité de code que cela vous fera économiser.
///
================================================
FILE: docs/fr/docs/tutorial/encoder.md
================================================
# Encodeur compatible JSON { #json-compatible-encoder }
Il existe des cas où vous pourriez avoir besoin de convertir un type de données (comme un modèle Pydantic) en quelque chose de compatible avec JSON (comme un `dict`, `list`, etc.).
Par exemple, si vous devez le stocker dans une base de données.
Pour cela, **FastAPI** fournit une fonction `jsonable_encoder()`.
## Utiliser `jsonable_encoder` { #using-the-jsonable-encoder }
Imaginons que vous ayez une base de données `fake_db` qui ne reçoit que des données compatibles JSON.
Par exemple, elle ne reçoit pas d'objets `datetime`, car ceux-ci ne sont pas compatibles avec JSON.
Ainsi, un objet `datetime` doit être converti en une `str` contenant les données au [format ISO](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601).
De la même manière, cette base de données n'accepterait pas un modèle Pydantic (un objet avec des attributs), seulement un `dict`.
Vous pouvez utiliser `jsonable_encoder` pour cela.
Elle reçoit un objet, comme un modèle Pydantic, et renvoie une version compatible JSON :
{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}
Dans cet exemple, elle convertirait le modèle Pydantic en `dict`, et le `datetime` en `str`.
Le résultat de son appel est quelque chose qui peut être encodé avec la fonction standard de Python [`json.dumps()`](https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps).
Elle ne renvoie pas une grande `str` contenant les données au format JSON (sous forme de chaîne). Elle renvoie une structure de données standard de Python (par ex. un `dict`) avec des valeurs et sous-valeurs toutes compatibles avec JSON.
/// note | Remarque
`jsonable_encoder` est en fait utilisée par **FastAPI** en interne pour convertir des données. Mais elle est utile dans de nombreux autres scénarios.
///
================================================
FILE: docs/fr/docs/tutorial/extra-data-types.md
================================================
# Types de données supplémentaires { #extra-data-types }
Jusqu'à présent, vous avez utilisé des types de données courants, comme :
* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`
Mais vous pouvez aussi utiliser des types de données plus complexes.
Et vous bénéficierez toujours des mêmes fonctionnalités que jusqu'à présent :
* Excellente prise en charge dans l'éditeur.
* Conversion des données à partir des requêtes entrantes.
* Conversion des données pour les données de réponse.
* Validation des données.
* Annotations et documentation automatiques.
## Autres types de données { #other-data-types }
Voici quelques types de données supplémentaires que vous pouvez utiliser :
* `UUID` :
* Un « identifiant universel unique » standard, couramment utilisé comme ID dans de nombreuses bases de données et systèmes.
* Dans les requêtes et les réponses, il sera représenté sous forme de `str`.
* `datetime.datetime` :
* Un `datetime.datetime` Python.
* Dans les requêtes et les réponses, il sera représenté sous forme de `str` au format ISO 8601, par exemple : `2008-09-15T15:53:00+05:00`.
* `datetime.date` :
* `datetime.date` Python.
* Dans les requêtes et les réponses, il sera représenté sous forme de `str` au format ISO 8601, par exemple : `2008-09-15`.
* `datetime.time` :
* Un `datetime.time` Python.
* Dans les requêtes et les réponses, il sera représenté sous forme de `str` au format ISO 8601, par exemple : `14:23:55.003`.
* `datetime.timedelta` :
* Un `datetime.timedelta` Python.
* Dans les requêtes et les réponses, il sera représenté sous forme de `float` de secondes totales.
* Pydantic permet aussi de le représenter sous la forme d'un « encodage de différence de temps ISO 8601 », [voir la documentation pour plus d'informations](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/serialization/#custom-serializers).
* `frozenset` :
* Dans les requêtes et les réponses, traité de la même manière qu'un `set` :
* Dans les requêtes, une liste sera lue, les doublons éliminés, puis convertie en `set`.
* Dans les réponses, le `set` sera converti en `list`.
* Le schéma généré indiquera que les valeurs du `set` sont uniques (en utilisant `uniqueItems` de JSON Schema).
* `bytes` :
* `bytes` Python standard.
* Dans les requêtes et les réponses, traité comme une `str`.
* Le schéma généré indiquera qu'il s'agit d'une `str` avec le « format » `binary`.
* `Decimal` :
* `Decimal` Python standard.
* Dans les requêtes et les réponses, géré de la même manière qu'un `float`.
* Vous pouvez consulter tous les types de données Pydantic valides ici : [Types de données Pydantic](https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/).
## Exemple { #example }
Voici un exemple de *chemin d'accès* avec des paramètres utilisant certains des types ci-dessus.
{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *}
Notez que les paramètres à l'intérieur de la fonction ont leur type de données naturel et que vous pouvez, par exemple, effectuer des manipulations de dates normales, comme :
{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[18:19] *}
================================================
FILE: docs/fr/docs/tutorial/extra-models.md
================================================
# Modèles supplémentaires { #extra-models }
En poursuivant l'exemple précédent, il est courant d'avoir plusieurs modèles liés.
C'est particulièrement vrai pour les modèles d'utilisateur, car :
* Le modèle d'entrée doit pouvoir contenir un mot de passe.
* Le modèle de sortie ne doit pas avoir de mot de passe.
* Le modèle de base de données devra probablement avoir un mot de passe haché.
/// danger | Danger
Ne stockez jamais les mots de passe des utilisateurs en clair. Stockez toujours un « hachage sécurisé » que vous pourrez ensuite vérifier.
Si vous ne savez pas ce que c'est, vous apprendrez ce qu'est un « hachage de mot de passe » dans les [chapitres sur la sécurité](security/simple-oauth2.md#password-hashing).
///
## Utiliser plusieurs modèles { #multiple-models }
Voici une idée générale de l'apparence des modèles avec leurs champs de mot de passe et les endroits où ils sont utilisés :
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}
### À propos de `**user_in.model_dump()` { #about-user-in-model-dump }
#### La méthode `.model_dump()` de Pydantic { #pydantics-model-dump }
`user_in` est un modèle Pydantic de classe `UserIn`.
Les modèles Pydantic ont une méthode `.model_dump()` qui renvoie un `dict` avec les données du modèle.
Ainsi, si nous créons un objet Pydantic `user_in` comme :
```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="john.doe@example.com")
```
et que nous appelons ensuite :
```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```
nous avons maintenant un `dict` avec les données dans la variable `user_dict` (c'est un `dict` au lieu d'un objet modèle Pydantic).
Et si nous appelons :
```Python
print(user_dict)
```
nous obtiendrions un `dict` Python contenant :
```Python
{
'username': 'john',
'password': 'secret',
'email': 'john.doe@example.com',
'full_name': None,
}
```
#### Déballer un `dict` { #unpacking-a-dict }
Si nous prenons un `dict` comme `user_dict` et que nous le passons à une fonction (ou une classe) avec `**user_dict`, Python va « déballer » ce `dict`. Il passera les clés et valeurs de `user_dict` directement comme arguments nommés.
Ainsi, en reprenant `user_dict` ci-dessus, écrire :
```Python
UserInDB(**user_dict)
```
aurait pour résultat quelque chose d'équivalent à :
```Python
UserInDB(
username="john",
password="secret",
email="john.doe@example.com",
full_name=None,
)
```
Ou plus exactement, en utilisant `user_dict` directement, quels que soient ses contenus futurs :
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
password = user_dict["password"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
)
```
#### Créer un modèle Pydantic à partir du contenu d'un autre { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another }
Comme dans l'exemple ci-dessus nous avons obtenu `user_dict` depuis `user_in.model_dump()`, ce code :
```Python
user_dict = user_in.model_dump()
UserInDB(**user_dict)
```
serait équivalent à :
```Python
UserInDB(**user_in.model_dump())
```
... parce que `user_in.model_dump()` est un `dict`, et nous demandons ensuite à Python de « déballer » ce `dict` en le passant à `UserInDB` précédé de `**`.
Ainsi, nous obtenons un modèle Pydantic à partir des données d'un autre modèle Pydantic.
#### Déballer un `dict` et ajouter des mots-clés supplémentaires { #unpacking-a-dict-and-extra-keywords }
Et en ajoutant ensuite l'argument nommé supplémentaire `hashed_password=hashed_password`, comme ici :
```Python
UserInDB(**user_in.model_dump(), hashed_password=hashed_password)
```
... revient à :
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
password = user_dict["password"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
hashed_password = hashed_password,
)
```
/// warning | Alertes
Les fonctions auxiliaires `fake_password_hasher` et `fake_save_user` ne servent qu'à démontrer un flux de données possible, mais elles n'offrent évidemment aucune sécurité réelle.
///
## Réduire la duplication { #reduce-duplication }
Réduire la duplication de code est l'une des idées centrales de **FastAPI**.
La duplication de code augmente les risques de bogues, de problèmes de sécurité, de désynchronisation du code (lorsque vous mettez à jour un endroit mais pas les autres), etc.
Et ces modèles partagent beaucoup de données et dupliquent des noms et types d'attributs.
Nous pouvons faire mieux.
Nous pouvons déclarer un modèle `UserBase` qui sert de base à nos autres modèles. Ensuite, nous pouvons créer des sous-classes de ce modèle qui héritent de ses attributs (déclarations de type, validation, etc.).
Toutes les conversions de données, validations, documentation, etc., fonctionneront comme d'habitude.
De cette façon, nous pouvons ne déclarer que les différences entre les modèles (avec `password` en clair, avec `hashed_password` et sans mot de passe) :
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial002_py310.py hl[7,13:14,17:18,21:22] *}
## `Union` ou `anyOf` { #union-or-anyof }
Vous pouvez déclarer qu'une réponse est l'`Union` de deux types ou plus, ce qui signifie que la réponse peut être n'importe lequel d'entre eux.
Cela sera défini dans OpenAPI avec `anyOf`.
Pour ce faire, utilisez l'annotation de type Python standard [`typing.Union`](https://docs.python.org/3/library/typing.html#typing.Union) :
/// note | Remarque
Lors de la définition d'une [`Union`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/#unions), incluez d'abord le type le plus spécifique, suivi du type le moins spécifique. Dans l'exemple ci-dessous, le type le plus spécifique `PlaneItem` précède `CarItem` dans `Union[PlaneItem, CarItem]`.
///
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial003_py310.py hl[1,14:15,18:20,33] *}
### `Union` en Python 3.10 { #union-in-python-3-10 }
Dans cet exemple, nous passons `Union[PlaneItem, CarItem]` comme valeur de l'argument `response_model`.
Comme nous le passons comme valeur d'un argument au lieu de l'utiliser dans une annotation de type, nous devons utiliser `Union` même en Python 3.10.
S'il s'agissait d'une annotation de type, nous pourrions utiliser la barre verticale, comme :
```Python
some_variable: PlaneItem | CarItem
```
Mais si nous écrivons cela dans l'affectation `response_model=PlaneItem | CarItem`, nous obtiendrons une erreur, car Python essaierait d'effectuer une « opération invalide » entre `PlaneItem` et `CarItem` au lieu de l'interpréter comme une annotation de type.
## Liste de modèles { #list-of-models }
De la même manière, vous pouvez déclarer des réponses contenant des listes d'objets.
Pour cela, utilisez le `list` Python standard :
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}
## Réponse avec un `dict` arbitraire { #response-with-arbitrary-dict }
Vous pouvez également déclarer une réponse en utilisant un simple `dict` arbitraire, en déclarant uniquement le type des clés et des valeurs, sans utiliser de modèle Pydantic.
C'est utile si vous ne connaissez pas à l'avance les noms de champs/attributs valides (qui seraient nécessaires pour un modèle Pydantic).
Dans ce cas, vous pouvez utiliser `dict` :
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py310.py hl[6] *}
## Récapitulatif { #recap }
Utilisez plusieurs modèles Pydantic et héritez librement selon chaque cas.
Vous n'avez pas besoin d'avoir un seul modèle de données par entité si cette entité doit pouvoir avoir différents « états ». Comme pour l'« entité » utilisateur, avec un état incluant `password`, `password_hash` et sans mot de passe.
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FILE: docs/fr/docs/tutorial/first-steps.md
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# Démarrer { #first-steps }
Le fichier **FastAPI** le plus simple possible pourrait ressembler à ceci :
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py *}
Copiez cela dans un fichier `main.py`.
Démarrez le serveur en direct :
get opération
/// info | `@decorator` Info
Cette syntaxe `@something` en Python est appelée un « décorateur ».
Vous la mettez au-dessus d’une fonction. Comme un joli chapeau décoratif (j’imagine que c’est de là que vient le terme 🤷🏻♂).
Un « décorateur » prend la fonction en dessous et fait quelque chose avec.
Dans notre cas, ce décorateur indique à **FastAPI** que la fonction en dessous correspond au **chemin** `/` avec une **opération** `get`.
C’est le « décorateur de chemin d’accès ».
///
Vous pouvez aussi utiliser les autres opérations :
* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`
Ainsi que les plus exotiques :
* `@app.options()`
* `@app.head()`
* `@app.patch()`
* `@app.trace()`
/// tip | Astuce
Vous êtes libre d’utiliser chaque opération (méthode HTTP) comme vous le souhaitez.
**FastAPI** n’impose aucune signification spécifique.
Les informations ici sont présentées comme des lignes directrices, pas comme une obligation.
Par exemple, lorsque vous utilisez GraphQL, vous effectuez normalement toutes les actions en utilisant uniquement des opérations `POST`.
///
### Étape 4 : définir la **fonction de chemin d’accès** { #step-4-define-the-path-operation-function }
Voici notre « fonction de chemin d’accès » :
* **chemin** : `/`.
* **opération** : `get`.
* **fonction** : la fonction sous le « décorateur » (sous `@app.get("/")`).
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py hl[7] *}
C’est une fonction Python.
Elle sera appelée par **FastAPI** chaque fois qu’il recevra une requête vers l’URL « / » en utilisant une opération `GET`.
Dans ce cas, c’est une fonction `async`.
---
Vous pouvez aussi la définir comme une fonction normale au lieu de `async def` :
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial003_py310.py hl[7] *}
/// note | Remarque
Si vous ne connaissez pas la différence, consultez [Asynchrone : « Pressé ? »](../async.md#in-a-hurry).
///
### Étape 5 : retourner le contenu { #step-5-return-the-content }
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py hl[8] *}
Vous pouvez retourner un `dict`, une `list`, des valeurs uniques comme `str`, `int`, etc.
Vous pouvez également retourner des modèles Pydantic (vous en verrez plus à ce sujet plus tard).
Il existe de nombreux autres objets et modèles qui seront automatiquement convertis en JSON (y compris des ORM, etc.). Essayez d’utiliser vos favoris, il est fort probable qu’ils soient déjà pris en charge.
### Étape 6 : le déployer { #step-6-deploy-it }
Déployez votre application sur **[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)** avec une seule commande : `fastapi deploy`. 🎉
#### À propos de FastAPI Cloud { #about-fastapi-cloud }
**[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)** est construit par le même auteur et l’équipe derrière **FastAPI**.
Il simplifie le processus de **construction**, de **déploiement** et d’**accès** à une API avec un minimum d’effort.
Il apporte la même **expérience développeur** de création d’applications avec FastAPI au **déploiement** dans le cloud. 🎉
FastAPI Cloud est le sponsor principal et le financeur des projets open source *FastAPI and friends*. ✨
#### Déployer sur d’autres fournisseurs cloud { #deploy-to-other-cloud-providers }
FastAPI est open source et basé sur des standards. Vous pouvez déployer des applications FastAPI chez n’importe quel fournisseur cloud de votre choix.
Suivez les guides de votre fournisseur cloud pour y déployer des applications FastAPI. 🤓
## Récapitulatif { #recap }
* Importez `FastAPI`.
* Créez une instance `app`.
* Écrivez un **décorateur de chemin d’accès** avec des décorateurs comme `@app.get("/")`.
* Définissez une **fonction de chemin d’accès** ; par exemple, `def root(): ...`.
* Exécutez le serveur de développement avec la commande `fastapi dev`.
* Déployez éventuellement votre application avec `fastapi deploy`.
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FILE: docs/fr/docs/tutorial/handling-errors.md
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# Gérer les erreurs { #handling-errors }
Il existe de nombreuses situations où vous devez signaler une erreur à un client qui utilise votre API.
Ce client peut être un navigateur avec un frontend, un code d'un tiers, un appareil IoT, etc.
Vous pourriez avoir besoin d'indiquer au client que :
* Le client n'a pas les privilèges suffisants pour cette opération.
* Le client n'a pas accès à cette ressource.
* L'élément auquel le client tentait d'accéder n'existe pas.
* etc.
Dans ces cas, vous retournez normalement un **code d'état HTTP** dans la plage de **400** (de 400 à 499).
C'est similaire aux codes d'état HTTP 200 (de 200 à 299). Ces codes « 200 » signifient que, d'une certaine manière, la requête a été un « succès ».
Les codes d'état dans la plage des 400 signifient qu'il y a eu une erreur côté client.
Vous souvenez-vous de toutes ces erreurs **« 404 Not Found »** (et des blagues) ?
## Utiliser `HTTPException` { #use-httpexception }
Pour renvoyer au client des réponses HTTP avec des erreurs, vous utilisez `HTTPException`.
### Importer `HTTPException` { #import-httpexception }
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py310.py hl[1] *}
### Lever une `HTTPException` dans votre code { #raise-an-httpexception-in-your-code }
`HTTPException` est une exception Python normale avec des données supplémentaires pertinentes pour les API.
Comme il s'agit d'une exception Python, vous ne la `return` pas, vous la `raise`.
Cela signifie aussi que si vous êtes dans une fonction utilitaire appelée depuis votre fonction de chemin d'accès, et que vous levez la `HTTPException` à l'intérieur de cette fonction utilitaire, le reste du code de la fonction de chemin d'accès ne s'exécutera pas : la requête sera immédiatement interrompue et l'erreur HTTP issue de la `HTTPException` sera envoyée au client.
L'avantage de lever une exception plutôt que de retourner une valeur apparaîtra plus clairement dans la section sur les Dépendances et la Sécurité.
Dans cet exemple, lorsque le client demande un élément par un ID qui n'existe pas, levez une exception avec un code d'état `404` :
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py310.py hl[11] *}
### Réponse résultante { #the-resulting-response }
Si le client demande `http://example.com/items/foo` (un `item_id` « foo »), il recevra un code d'état HTTP 200 et une réponse JSON :
```JSON
{
"item": "The Foo Wrestlers"
}
```
Mais si le client demande `http://example.com/items/bar` (un `item_id` inexistant « bar »), il recevra un code d'état HTTP 404 (l'erreur « not found ») et une réponse JSON :
```JSON
{
"detail": "Item not found"
}
```
/// tip | Astuce
Lorsque vous levez une `HTTPException`, vous pouvez passer n'importe quelle valeur convertible en JSON comme paramètre `detail`, pas uniquement un `str`.
Vous pouvez passer un `dict`, une `list`, etc.
Elles sont gérées automatiquement par **FastAPI** et converties en JSON.
///
## Ajouter des en-têtes personnalisés { #add-custom-headers }
Dans certaines situations, il est utile de pouvoir ajouter des en-têtes personnalisés à l'erreur HTTP. Par exemple, pour certains types de sécurité.
Vous n'aurez probablement pas besoin de l'utiliser directement dans votre code.
Mais si vous en aviez besoin pour un scénario avancé, vous pouvez ajouter des en-têtes personnalisés :
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial002_py310.py hl[14] *}
## Installer des gestionnaires d'exception personnalisés { #install-custom-exception-handlers }
Vous pouvez ajouter des gestionnaires d'exception personnalisés avec [les mêmes utilitaires d'exception de Starlette](https://www.starlette.dev/exceptions/).
Supposons que vous ayez une exception personnalisée `UnicornException` que vous (ou une bibliothèque que vous utilisez) pourriez `raise`.
Et vous souhaitez gérer cette exception globalement avec FastAPI.
Vous pouvez ajouter un gestionnaire d'exception personnalisé avec `@app.exception_handler()` :
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial003_py310.py hl[5:7,13:18,24] *}
Ici, si vous appelez `/unicorns/yolo`, le chemin d'accès va `raise` une `UnicornException`.
Mais elle sera gérée par `unicorn_exception_handler`.
Ainsi, vous recevrez une erreur propre, avec un code d'état HTTP `418` et un contenu JSON :
```JSON
{"message": "Oops! yolo did something. There goes a rainbow..."}
```
/// note | Détails techniques
Vous pourriez aussi utiliser `from starlette.requests import Request` et `from starlette.responses import JSONResponse`.
**FastAPI** fournit les mêmes `starlette.responses` sous `fastapi.responses` par simple commodité pour vous, développeur. Mais la plupart des réponses disponibles proviennent directement de Starlette. Il en va de même pour `Request`.
///
## Remplacer les gestionnaires d'exception par défaut { #override-the-default-exception-handlers }
**FastAPI** fournit des gestionnaires d'exception par défaut.
Ces gestionnaires se chargent de renvoyer les réponses JSON par défaut lorsque vous `raise` une `HTTPException` et lorsque la requête contient des données invalides.
Vous pouvez remplacer ces gestionnaires d'exception par les vôtres.
### Remplacer les exceptions de validation de la requête { #override-request-validation-exceptions }
Lorsqu'une requête contient des données invalides, **FastAPI** lève en interne une `RequestValidationError`.
Et il inclut également un gestionnaire d'exception par défaut pour cela.
Pour la remplacer, importez `RequestValidationError` et utilisez-la avec `@app.exception_handler(RequestValidationError)` pour décorer le gestionnaire d'exception.
Le gestionnaire d'exception recevra une `Request` et l'exception.
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py310.py hl[2,14:19] *}
À présent, si vous allez sur `/items/foo`, au lieu d'obtenir l'erreur JSON par défaut suivante :
```JSON
{
"detail": [
{
"loc": [
"path",
"item_id"
],
"msg": "value is not a valid integer",
"type": "type_error.integer"
}
]
}
```
vous obtiendrez une version texte, avec :
```
Validation errors:
Field: ('path', 'item_id'), Error: Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer
```
### Remplacer le gestionnaire d'erreurs `HTTPException` { #override-the-httpexception-error-handler }
De la même manière, vous pouvez remplacer le gestionnaire de `HTTPException`.
Par exemple, vous pourriez vouloir renvoyer une réponse en texte brut au lieu de JSON pour ces erreurs :
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py310.py hl[3:4,9:11,25] *}
/// note | Détails techniques
Vous pourriez aussi utiliser `from starlette.responses import PlainTextResponse`.
**FastAPI** fournit les mêmes `starlette.responses` sous `fastapi.responses` par simple commodité pour vous, le développeur. Mais la plupart des réponses disponibles proviennent directement de Starlette.
///
/// warning | Alertes
Gardez à l'esprit que la `RequestValidationError` contient l'information du nom de fichier et de la ligne où l'erreur de validation se produit, afin que vous puissiez l'afficher dans vos journaux avec les informations pertinentes si vous le souhaitez.
Mais cela signifie que si vous vous contentez de la convertir en chaîne et de renvoyer cette information directement, vous pourriez divulguer un peu d'information sur votre système. C'est pourquoi, ici, le code extrait et affiche chaque erreur indépendamment.
///
### Utiliser le corps de `RequestValidationError` { #use-the-requestvalidationerror-body }
La `RequestValidationError` contient le `body` qu'elle a reçu avec des données invalides.
Vous pouvez l'utiliser pendant le développement de votre application pour journaliser le corps et le déboguer, le renvoyer à l'utilisateur, etc.
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial005_py310.py hl[14] *}
Essayez maintenant d'envoyer un élément invalide comme :
```JSON
{
"title": "towel",
"size": "XL"
}
```
Vous recevrez une réponse vous indiquant que les données sont invalides et contenant le corps reçu :
```JSON hl_lines="12-15"
{
"detail": [
{
"loc": [
"body",
"size"
],
"msg": "value is not a valid integer",
"type": "type_error.integer"
}
],
"body": {
"title": "towel",
"size": "XL"
}
}
```
#### `HTTPException` de FastAPI vs `HTTPException` de Starlette { #fastapis-httpexception-vs-starlettes-httpexception }
**FastAPI** a sa propre `HTTPException`.
Et la classe d'erreur `HTTPException` de **FastAPI** hérite de la classe d'erreur `HTTPException` de Starlette.
La seule différence est que la `HTTPException` de **FastAPI** accepte toute donnée sérialisable en JSON pour le champ `detail`, tandis que la `HTTPException` de Starlette n'accepte que des chaînes.
Ainsi, vous pouvez continuer à lever la `HTTPException` de **FastAPI** normalement dans votre code.
Mais lorsque vous enregistrez un gestionnaire d'exception, vous devez l'enregistrer pour la `HTTPException` de Starlette.
De cette façon, si une partie du code interne de Starlette, ou une extension ou un plug-in Starlette, lève une `HTTPException` de Starlette, votre gestionnaire pourra l'intercepter et la traiter.
Dans cet exemple, afin de pouvoir avoir les deux `HTTPException` dans le même code, les exceptions de Starlette sont renommées en `StarletteHTTPException` :
```Python
from starlette.exceptions import HTTPException as StarletteHTTPException
```
### Réutiliser les gestionnaires d'exception de **FastAPI** { #reuse-fastapis-exception-handlers }
Si vous souhaitez utiliser l'exception avec les mêmes gestionnaires d'exception par défaut de **FastAPI**, vous pouvez importer et réutiliser les gestionnaires d'exception par défaut depuis `fastapi.exception_handlers` :
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial006_py310.py hl[2:5,15,21] *}
Dans cet exemple, vous vous contentez d'afficher l'erreur avec un message très expressif, mais vous voyez l'idée. Vous pouvez utiliser l'exception puis simplement réutiliser les gestionnaires d'exception par défaut.
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FILE: docs/fr/docs/tutorial/header-param-models.md
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# Modèles de paramètres d'en-tête { #header-parameter-models }
Si vous avez un groupe de **paramètres d'en-tête** liés, vous pouvez créer un **modèle Pydantic** pour les déclarer.
Cela vous permet de **réutiliser le modèle** à **plusieurs endroits** et aussi de déclarer des validations et des métadonnées pour tous les paramètres en une seule fois. 😎
/// note | Remarque
Cela est pris en charge depuis la version `0.115.0` de FastAPI. 🤓
///
## Paramètres d'en-tête avec un modèle Pydantic { #header-parameters-with-a-pydantic-model }
Déclarez les **paramètres d'en-tête** dont vous avez besoin dans un **modèle Pydantic**, puis déclarez le paramètre comme `Header` :
{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:14,18] *}
**FastAPI** extrait les données de **chaque champ** depuis les **en-têtes** de la requête et vous fournit le modèle Pydantic que vous avez défini.
## Consulter la documentation { #check-the-docs }
Vous pouvez voir les en-têtes requis dans l'interface de la documentation à `/docs` :
contact| Paramètre | Type | Description |
|---|---|---|
name | str | Le nom identifiant de la personne/organisation de contact. |
url | str | L’URL pointant vers les informations de contact. DOIT être au format d’une URL. |
email | str | L’adresse e-mail de la personne/organisation de contact. DOIT être au format d’une adresse e-mail. |
license_info| Paramètre | Type | Description |
|---|---|---|
name | str | OBLIGATOIRE (si un license_info est défini). Le nom de la licence utilisée pour l’API. |
identifier | str | Une expression de licence [SPDX](https://spdx.org/licenses/) pour l’API. Le champ identifier est mutuellement exclusif du champ url. Disponible depuis OpenAPI 3.1.0, FastAPI 0.99.0. |
url | str | Une URL vers la licence utilisée pour l’API. DOIT être au format d’une URL. |
## Identifiant de licence { #license-identifier }
Depuis OpenAPI 3.1.0 et FastAPI 0.99.0, vous pouvez également définir `license_info` avec un `identifier` au lieu d’une `url`.
Par exemple :
{* ../../docs_src/metadata/tutorial001_1_py310.py hl[31] *}
## Métadonnées pour les tags { #metadata-for-tags }
Vous pouvez également ajouter des métadonnées supplémentaires pour les différents tags utilisés pour regrouper vos chemins d'accès avec le paramètre `openapi_tags`.
Il prend une liste contenant un dictionnaire pour chaque tag.
Chaque dictionnaire peut contenir :
* `name` (**requis**) : un `str` avec le même nom de tag que vous utilisez dans le paramètre `tags` de vos *chemins d'accès* et `APIRouter`s.
* `description` : un `str` avec une courte description pour le tag. Il peut contenir du Markdown et sera affiché dans l’interface utilisateur de la documentation.
* `externalDocs` : un `dict` décrivant une documentation externe avec :
* `description` : un `str` avec une courte description pour la documentation externe.
* `url` (**requis**) : un `str` avec l’URL de la documentation externe.
### Créer des métadonnées pour les tags { #create-metadata-for-tags }
Essayons cela avec un exemple de tags pour `users` et `items`.
Créez des métadonnées pour vos tags et transmettez-les au paramètre `openapi_tags` :
{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py310.py hl[3:16,18] *}
Notez que vous pouvez utiliser Markdown à l’intérieur des descriptions, par exemple « login » sera affiché en gras (**login**) et « fancy » sera affiché en italique (_fancy_).
/// tip | Astuce
Vous n’avez pas à ajouter des métadonnées pour tous les tags que vous utilisez.
///
### Utiliser vos tags { #use-your-tags }
Utilisez le paramètre `tags` avec vos *chemins d'accès* (et `APIRouter`s) pour les affecter à différents tags :
{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py310.py hl[21,26] *}
/// info
En savoir plus sur les tags dans [Configuration de chemins d'accès](path-operation-configuration.md#tags).
///
### Consultez les documents { #check-the-docs }
Désormais, si vous consultez les documents, ils afficheront toutes les métadonnées supplémentaires :
### Définir l’ordre des tags { #order-of-tags }
L’ordre de chaque dictionnaire de métadonnées de tag définit également l’ordre affiché dans l’interface utilisateur de la documentation.
Par exemple, même si `users` viendrait après `items` par ordre alphabétique, il est affiché avant, car nous avons ajouté ses métadonnées comme premier dictionnaire de la liste.
## URL OpenAPI { #openapi-url }
Par défaut, le schéma OpenAPI est servi à `/openapi.json`.
Mais vous pouvez le configurer avec le paramètre `openapi_url`.
Par exemple, pour qu’il soit servi à `/api/v1/openapi.json` :
{* ../../docs_src/metadata/tutorial002_py310.py hl[3] *}
Si vous souhaitez désactiver complètement le schéma OpenAPI, vous pouvez définir `openapi_url=None`, cela désactivera également les interfaces utilisateur de la documentation qui l’utilisent.
## URL des documents { #docs-urls }
Vous pouvez configurer les deux interfaces utilisateur de documentation incluses :
* **Swagger UI** : servie à `/docs`.
* Vous pouvez définir son URL avec le paramètre `docs_url`.
* Vous pouvez la désactiver en définissant `docs_url=None`.
* **ReDoc** : servie à `/redoc`.
* Vous pouvez définir son URL avec le paramètre `redoc_url`.
* Vous pouvez la désactiver en définissant `redoc_url=None`.
Par exemple, pour que Swagger UI soit servi à `/documentation` et désactiver ReDoc :
{* ../../docs_src/metadata/tutorial003_py310.py hl[3] *}
================================================
FILE: docs/fr/docs/tutorial/middleware.md
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# Middleware { #middleware }
Vous pouvez ajouter des middlewares aux applications **FastAPI**.
Un « middleware » est une fonction qui agit sur chaque **requête** avant qu’elle ne soit traitée par un *chemin d'accès* spécifique. Et aussi sur chaque **réponse** avant son renvoi.
* Il intercepte chaque **requête** qui parvient à votre application.
* Il peut alors faire quelque chose avec cette **requête** ou exécuter tout code nécessaire.
* Ensuite, il transmet la **requête** pour qu’elle soit traitée par le reste de l’application (par un *chemin d'accès*).
* Puis il récupère la **réponse** générée par l’application (par un *chemin d'accès*).
* Il peut faire quelque chose avec cette **réponse** ou exécuter tout code nécessaire.
* Enfin, il renvoie la **réponse**.
/// note | Détails techniques
Si vous avez des dépendances avec `yield`, le code de sortie s’exécutera après le middleware.
S’il y avait des tâches d’arrière-plan (présentées dans la section [Tâches d’arrière-plan](background-tasks.md), que vous verrez plus tard), elles s’exécuteront après tous les middlewares.
///
## Créer un middleware { #create-a-middleware }
Pour créer un middleware, utilisez le décorateur `@app.middleware("http")` au-dessus d’une fonction.
La fonction de middleware reçoit :
* La `request`.
* Une fonction `call_next` qui recevra la `request` en paramètre.
* Cette fonction transmettra la `request` au *chemin d'accès* correspondant.
* Puis elle renverra la `response` générée par le *chemin d'accès* correspondant.
* Vous pouvez ensuite modifier la `response` avant de la renvoyer.
{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py310.py hl[8:9,11,14] *}
/// tip | Astuce
Gardez à l’esprit que des en-têtes propriétaires personnalisés peuvent être ajoutés [en utilisant le préfixe `X-`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers).
Mais si vous avez des en-têtes personnalisés que vous voulez rendre visibles pour un client dans un navigateur, vous devez les ajouter à votre configuration CORS ([CORS (Partage des ressources entre origines)](cors.md)) en utilisant le paramètre `expose_headers` documenté dans [la documentation CORS de Starlette](https://www.starlette.dev/middleware/#corsmiddleware).
///
/// note | Détails techniques
Vous pourriez aussi utiliser `from starlette.requests import Request`.
**FastAPI** le fournit pour votre confort de développeur. Mais cela provient directement de Starlette.
///
### Avant et après la `response` { #before-and-after-the-response }
Vous pouvez ajouter du code à exécuter avec la `request`, avant que tout *chemin d'accès* ne la reçoive.
Et aussi après que la `response` a été générée, avant de la renvoyer.
Par exemple, vous pourriez ajouter un en-tête personnalisé `X-Process-Time` contenant le temps en secondes nécessaire pour traiter la requête et générer une réponse :
{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py310.py hl[10,12:13] *}
/// tip | Astuce
Ici, nous utilisons [`time.perf_counter()`](https://docs.python.org/3/library/time.html#time.perf_counter) au lieu de `time.time()` car cela peut être plus précis pour ces cas d’usage. 🤓
///
## Ordre d’exécution de plusieurs middlewares { #multiple-middleware-execution-order }
Quand vous ajoutez plusieurs middlewares en utilisant soit le décorateur `@app.middleware()`, soit la méthode `app.add_middleware()`, chaque nouveau middleware enveloppe l’application, formant une pile. Le dernier middleware ajouté est le plus externe, et le premier est le plus interne.
Sur le chemin de la requête, le plus externe s’exécute en premier.
Sur le chemin de la réponse, il s’exécute en dernier.
Par exemple :
```Python
app.add_middleware(MiddlewareA)
app.add_middleware(MiddlewareB)
```
Cela aboutit à l’ordre d’exécution suivant :
* **Requête** : MiddlewareB → MiddlewareA → route
* **Réponse** : route → MiddlewareA → MiddlewareB
Ce comportement d’empilement garantit que les middlewares s’exécutent dans un ordre prévisible et contrôlable.
## Autres middlewares { #other-middlewares }
Vous pouvez en lire davantage sur d’autres middlewares dans le [Guide de l’utilisateur avancé : Middleware avancé](../advanced/middleware.md).
Vous verrez comment gérer CORS avec un middleware dans la section suivante.
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FILE: docs/fr/docs/tutorial/path-operation-configuration.md
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# Configurer les chemins d'accès { #path-operation-configuration }
Vous pouvez passer plusieurs paramètres à votre *décorateur de chemin d'accès* pour le configurer.
/// warning | Alertes
Notez que ces paramètres sont passés directement au *décorateur de chemin d'accès*, et non à votre *fonction de chemin d'accès*.
///
## Définir le code d'état de la réponse { #response-status-code }
Vous pouvez définir le `status_code` (HTTP) à utiliser dans la réponse de votre *chemin d'accès*.
Vous pouvez passer directement le code `int`, comme `404`.
Mais si vous ne vous souvenez pas à quoi correspond chaque code numérique, vous pouvez utiliser les constantes abrégées dans `status` :
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial001_py310.py hl[1,15] *}
Ce code d'état sera utilisé dans la réponse et ajouté au schéma OpenAPI.
/// note | Détails techniques
Vous pouvez également utiliser `from starlette import status`.
**FastAPI** fournit le même `starlette.status` sous le nom `fastapi.status` pour votre commodité, en tant que développeur. Mais cela provient directement de Starlette.
///
## Ajouter des tags { #tags }
Vous pouvez ajouter des tags à votre *chemin d'accès*, en passant le paramètre `tags` avec une `list` de `str` (généralement un seul `str`) :
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002_py310.py hl[15,20,25] *}
Ils seront ajoutés au schéma OpenAPI et utilisés par les interfaces de documentation automatiques :
### Utiliser des tags avec Enum { #tags-with-enums }
Si vous avez une grande application, vous pourriez finir par accumuler **plusieurs tags**, et vous voudrez vous assurer d'utiliser toujours le **même tag** pour les *chemins d'accès* associés.
Dans ces cas, il peut être judicieux de stocker les tags dans un `Enum`.
**FastAPI** le prend en charge de la même manière qu'avec des chaînes simples :
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002b_py310.py hl[1,8:10,13,18] *}
## Ajouter un résumé et une description { #summary-and-description }
Vous pouvez ajouter un `summary` et une `description` :
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[17:18] *}
## Utiliser la description depuis la docstring { #description-from-docstring }
Comme les descriptions ont tendance à être longues et à couvrir plusieurs lignes, vous pouvez déclarer la description du *chemin d'accès* dans la docstring de la fonction et **FastAPI** la lira à partir de là.
Vous pouvez écrire [Markdown](https://en.wikipedia.org/wiki/Markdown) dans la docstring, il sera interprété et affiché correctement (en tenant compte de l'indentation de la docstring).
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:25] *}
Elle sera utilisée dans les documents interactifs :
## Définir la description de la réponse { #response-description }
Vous pouvez spécifier la description de la réponse avec le paramètre `response_description` :
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[18] *}
/// info
Notez que `response_description` se réfère spécifiquement à la réponse, tandis que `description` se réfère au *chemin d'accès* en général.
///
/// check | Vérifications
OpenAPI spécifie que chaque *chemin d'accès* requiert une description de réponse.
Donc, si vous n'en fournissez pas, **FastAPI** en générera automatiquement une « Réponse réussie ».
///
## Déprécier un *chemin d'accès* { #deprecate-a-path-operation }
Si vous devez marquer un *chemin d'accès* comme déprécié, sans pour autant le supprimer, passez le paramètre `deprecated` :
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial006_py310.py hl[16] *}
Il sera clairement marqué comme déprécié dans les documents interactifs :
Voyez à quoi ressemblent les *chemins d'accès* dépréciés et non dépréciés :
## Récapitulatif { #recap }
Vous pouvez facilement configurer et ajouter des métadonnées à vos *chemins d'accès* en passant des paramètres aux *décorateurs de chemin d'accès*.
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FILE: docs/fr/docs/tutorial/path-params-numeric-validations.md
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# Paramètres de chemin et validations numériques { #path-parameters-and-numeric-validations }
De la même façon que vous pouvez déclarer plus de validations et de métadonnées pour les paramètres de requête avec `Query`, vous pouvez déclarer le même type de validations et de métadonnées pour les paramètres de chemin avec `Path`.
## Importer `Path` { #import-path }
Tout d'abord, importez `Path` de `fastapi`, et importez `Annotated` :
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[1,3] *}
/// info
FastAPI a ajouté le support pour `Annotated` (et a commencé à le recommander) dans la version 0.95.0.
Si vous avez une version plus ancienne, vous obtiendrez des erreurs en essayant d'utiliser `Annotated`.
Assurez-vous de [Mettre à niveau la version de FastAPI](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions) à la version 0.95.1 à minima avant d'utiliser `Annotated`.
///
## Déclarer des métadonnées { #declare-metadata }
Vous pouvez déclarer les mêmes paramètres que pour `Query`.
Par exemple, pour déclarer une valeur de métadonnée `title` pour le paramètre de chemin `item_id`, vous pouvez écrire :
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[10] *}
/// note | Remarque
Un paramètre de chemin est toujours requis car il doit faire partie du chemin. Même si vous l'avez déclaré avec `None` ou défini une valeur par défaut, cela ne changerait rien, il serait toujours requis.
///
## Ordonner les paramètres comme vous le souhaitez { #order-the-parameters-as-you-need }
/// tip | Astuce
Ce n'est probablement pas aussi important ou nécessaire si vous utilisez `Annotated`.
///
Disons que vous voulez déclarer le paramètre de requête `q` comme un `str` requis.
Et vous n'avez pas besoin de déclarer autre chose pour ce paramètre, donc vous n'avez pas vraiment besoin d'utiliser `Query`.
Mais vous avez toujours besoin d'utiliser `Path` pour le paramètre de chemin `item_id`. Et vous ne voulez pas utiliser `Annotated` pour une raison quelconque.
Python se plaindra si vous mettez une valeur avec une « valeur par défaut » avant une valeur qui n'a pas de « valeur par défaut ».
Mais vous pouvez les réorganiser, et avoir la valeur sans défaut (le paramètre de requête `q`) en premier.
Cela n'a pas d'importance pour **FastAPI**. Il détectera les paramètres par leurs noms, types et déclarations par défaut (`Query`, `Path`, etc), il ne se soucie pas de l'ordre.
Ainsi, vous pouvez déclarer votre fonction comme suit :
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_py310.py hl[7] *}
Mais gardez à l'esprit que si vous utilisez `Annotated`, vous n'aurez pas ce problème, cela n'aura pas d'importance car vous n'utilisez pas les valeurs par défaut des paramètres de fonction pour `Query()` ou `Path()`.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_an_py310.py *}
## Ordonner les paramètres comme vous le souhaitez, astuces { #order-the-parameters-as-you-need-tricks }
/// tip | Astuce
Ce n'est probablement pas aussi important ou nécessaire si vous utilisez `Annotated`.
///
Voici une **petite astuce** qui peut être pratique, mais vous n'en aurez pas souvent besoin.
Si vous voulez :
* déclarer le paramètre de requête `q` sans `Query` ni valeur par défaut
* déclarer le paramètre de chemin `item_id` en utilisant `Path`
* les avoir dans un ordre différent
* ne pas utiliser `Annotated`
... Python a une petite syntaxe spéciale pour cela.
Passez `*`, comme premier paramètre de la fonction.
Python ne fera rien avec ce `*`, mais il saura que tous les paramètres suivants doivent être appelés comme arguments « mots-clés » (paires clé-valeur), également connus sous le nom de kwargs. Même s'ils n'ont pas de valeur par défaut.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_py310.py hl[7] *}
### Mieux avec `Annotated` { #better-with-annotated }
Gardez à l'esprit que si vous utilisez `Annotated`, comme vous n'utilisez pas les valeurs par défaut des paramètres de fonction, vous n'aurez pas ce problème, et vous n'aurez probablement pas besoin d'utiliser `*`.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_an_py310.py hl[10] *}
## Validations numériques : supérieur ou égal { #number-validations-greater-than-or-equal }
Avec `Query` et `Path` (et d'autres que vous verrez plus tard) vous pouvez déclarer des contraintes numériques.
Ici, avec `ge=1`, `item_id` devra être un nombre entier « `g`reater than or `e`qual » à `1`.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial004_an_py310.py hl[10] *}
## Validations numériques : supérieur et inférieur ou égal { #number-validations-greater-than-and-less-than-or-equal }
La même chose s'applique pour :
* `gt` : `g`reater `t`han
* `le` : `l`ess than or `e`qual
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial005_an_py310.py hl[10] *}
## Validations numériques : flottants, supérieur et inférieur { #number-validations-floats-greater-than-and-less-than }
Les validations numériques fonctionnent également pour les valeurs `float`.
C'est ici qu'il devient important de pouvoir déclarer gt et pas seulement ge. Avec cela, vous pouvez exiger, par exemple, qu'une valeur doit être supérieure à `0`, même si elle est inférieure à `1`.
Ainsi, `0.5` serait une valeur valide. Mais `0.0` ou `0` ne le serait pas.
Et la même chose pour lt.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial006_an_py310.py hl[13] *}
## Pour résumer { #recap }
Avec `Query`, `Path` (et d'autres que vous verrez plus tard) vous pouvez déclarer des métadonnées et des validations de chaînes de la même manière qu'avec les [Paramètres de requête et validations de chaînes](query-params-str-validations.md).
Et vous pouvez également déclarer des validations numériques :
* `gt` : `g`reater `t`han
* `ge` : `g`reater than or `e`qual
* `lt` : `l`ess `t`han
* `le` : `l`ess than or `e`qual
/// info
`Query`, `Path`, et d'autres classes que vous verrez plus tard sont des sous-classes d'une classe commune `Param`.
Tous partagent les mêmes paramètres pour des validations supplémentaires et des métadonnées que vous avez vu précédemment.
///
/// note | Détails techniques
Lorsque vous importez `Query`, `Path` et d'autres de `fastapi`, ce sont en fait des fonctions.
Ces dernières, lorsqu'elles sont appelées, renvoient des instances de classes du même nom.
Ainsi, vous importez `Query`, qui est une fonction. Et lorsque vous l'appelez, elle renvoie une instance d'une classe également nommée `Query`.
Ces fonctions sont là (au lieu d'utiliser simplement les classes directement) pour que votre éditeur ne marque pas d'erreurs sur leurs types.
De cette façon, vous pouvez utiliser votre éditeur et vos outils de codage habituels sans avoir à ajouter des configurations personnalisées pour ignorer ces erreurs.
///
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FILE: docs/fr/docs/tutorial/path-params.md
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# Paramètres de chemin { #path-parameters }
Vous pouvez déclarer des « paramètres » ou « variables » de chemin avec la même syntaxe utilisée par les chaînes de format Python :
{* ../../docs_src/path_params/tutorial001_py310.py hl[6:7] *}
La valeur du paramètre de chemin `item_id` sera transmise à votre fonction dans l'argument `item_id`.
Donc, si vous exécutez cet exemple et allez sur [http://127.0.0.1:8000/items/foo](http://127.0.0.1:8000/items/foo), vous verrez comme réponse :
```JSON
{"item_id":"foo"}
```
## Paramètres de chemin typés { #path-parameters-with-types }
Vous pouvez déclarer le type d'un paramètre de chemin dans la fonction, en utilisant les annotations de type Python standard :
{* ../../docs_src/path_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}
Ici, `item_id` est déclaré comme `int`.
/// check | Vérifications
Cela vous apporte la prise en charge par l'éditeur dans votre fonction, avec vérifications d'erreurs, autocomplétion, etc.
///
## Conversion de données { #data-conversion }
Si vous exécutez cet exemple et ouvrez votre navigateur sur [http://127.0.0.1:8000/items/3](http://127.0.0.1:8000/items/3), vous verrez comme réponse :
```JSON
{"item_id":3}
```
/// check | Vérifications
Remarquez que la valeur reçue par votre fonction (et renvoyée) est `3`, en tant qu'entier (`int`) Python, pas la chaîne de caractères « 3 ».
Ainsi, avec cette déclaration de type, **FastAPI** vous fournit automatiquement le « parsing » de la requête.
///
## Validation de données { #data-validation }
Mais si vous allez dans le navigateur sur [http://127.0.0.1:8000/items/foo](http://127.0.0.1:8000/items/foo), vous verrez une belle erreur HTTP :
```JSON
{
"detail": [
{
"type": "int_parsing",
"loc": [
"path",
"item_id"
],
"msg": "Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer",
"input": "foo"
}
]
}
```
car le paramètre de chemin `item_id` a pour valeur « foo », qui n'est pas un `int`.
La même erreur apparaîtrait si vous fournissiez un `float` au lieu d'un `int`, comme ici : [http://127.0.0.1:8000/items/4.2](http://127.0.0.1:8000/items/4.2)
/// check | Vérifications
Ainsi, avec la même déclaration de type Python, **FastAPI** vous fournit la validation de données.
Remarquez que l'erreur indique clairement l'endroit exact où la validation n'a pas réussi.
C'est incroyablement utile lors du développement et du débogage du code qui interagit avec votre API.
///
## Documentation { #documentation }
Et lorsque vous ouvrez votre navigateur sur [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs), vous verrez une documentation d'API automatique et interactive comme :
/// check | Vérifications
À nouveau, simplement avec cette même déclaration de type Python, **FastAPI** vous fournit une documentation interactive automatique (intégrant Swagger UI).
Remarquez que le paramètre de chemin est déclaré comme entier.
///
## Les avantages d'une norme, documentation alternative { #standards-based-benefits-alternative-documentation }
Et comme le schéma généré suit la norme [OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md), il existe de nombreux outils compatibles.
Grâce à cela, **FastAPI** fournit lui-même une documentation d'API alternative (utilisant ReDoc), accessible sur [http://127.0.0.1:8000/redoc](http://127.0.0.1:8000/redoc) :
De la même façon, il existe de nombreux outils compatibles, y compris des outils de génération de code pour de nombreux langages.
## Pydantic { #pydantic }
Toute la validation de données est effectuée sous le capot par [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/), vous en bénéficiez donc pleinement. Vous savez ainsi que vous êtes entre de bonnes mains.
Vous pouvez utiliser les mêmes déclarations de type avec `str`, `float`, `bool` et de nombreux autres types de données complexes.
Plusieurs d'entre eux sont explorés dans les prochains chapitres du tutoriel.
## L'ordre importe { #order-matters }
Quand vous créez des *chemins d'accès*, vous pouvez vous retrouver dans une situation avec un chemin fixe.
Par exemple `/users/me`, disons pour récupérer les données de l'utilisateur actuel.
Et vous pouvez aussi avoir un chemin `/users/{user_id}` pour récupérer des données sur un utilisateur spécifique grâce à un identifiant d'utilisateur.
Comme les *chemins d'accès* sont évalués dans l'ordre, vous devez vous assurer que le chemin `/users/me` est déclaré avant celui de `/users/{user_id}` :
{* ../../docs_src/path_params/tutorial003_py310.py hl[6,11] *}
Sinon, le chemin `/users/{user_id}` correspondrait aussi à `/users/me`, « pensant » qu'il reçoit un paramètre `user_id` avec la valeur « me ».
De même, vous ne pouvez pas redéfinir un chemin d'accès :
{* ../../docs_src/path_params/tutorial003b_py310.py hl[6,11] *}
Le premier sera toujours utilisé puisque le chemin correspond en premier.
## Valeurs prédéfinies { #predefined-values }
Si vous avez un *chemin d'accès* qui reçoit un *paramètre de chemin*, mais que vous voulez que les valeurs possibles de ce *paramètre de chemin* soient prédéfinies, vous pouvez utiliser une `Enum` Python standard.
### Créer une classe `Enum` { #create-an-enum-class }
Importez `Enum` et créez une sous-classe qui hérite de `str` et de `Enum`.
En héritant de `str`, la documentation de l'API saura que les valeurs doivent être de type `string` et pourra donc s'afficher correctement.
Créez ensuite des attributs de classe avec des valeurs fixes, qui seront les valeurs valides disponibles :
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[1,6:9] *}
/// tip | Astuce
Si vous vous demandez, « AlexNet », « ResNet » et « LeNet » sont juste des noms de modèles de Machine Learning.
///
### Déclarer un paramètre de chemin { #declare-a-path-parameter }
Créez ensuite un *paramètre de chemin* avec une annotation de type utilisant la classe d'énumération que vous avez créée (`ModelName`) :
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[16] *}
### Consulter la documentation { #check-the-docs }
Comme les valeurs disponibles pour le *paramètre de chemin* sont prédéfinies, la documentation interactive peut les afficher clairement :
### Travailler avec les *énumérations* Python { #working-with-python-enumerations }
La valeur du *paramètre de chemin* sera un *membre d'énumération*.
#### Comparer des *membres d'énumération* { #compare-enumeration-members }
Vous pouvez le comparer avec le *membre d'énumération* dans votre enum `ModelName` :
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[17] *}
#### Obtenir la *valeur de l'énumération* { #get-the-enumeration-value }
Vous pouvez obtenir la valeur réelle (une `str` dans ce cas) avec `model_name.value`, ou en général, `votre_membre_d_enum.value` :
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[20] *}
/// tip | Astuce
Vous pouvez aussi accéder à la valeur « lenet » avec `ModelName.lenet.value`.
///
#### Retourner des *membres d'énumération* { #return-enumeration-members }
Vous pouvez retourner des *membres d'énumération* depuis votre *chemin d'accès*, même imbriqués dans un corps JSON (par ex. un `dict`).
Ils seront convertis vers leurs valeurs correspondantes (des chaînes de caractères ici) avant d'être renvoyés au client :
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[18,21,23] *}
Dans votre client, vous recevrez une réponse JSON comme :
```JSON
{
"model_name": "alexnet",
"message": "Deep Learning FTW!"
}
```
## Paramètres de chemin contenant des chemins { #path-parameters-containing-paths }
Disons que vous avez un *chemin d'accès* avec un chemin `/files/{file_path}`.
Mais vous avez besoin que `file_path` lui-même contienne un *chemin*, comme `home/johndoe/myfile.txt`.
Ainsi, l'URL pour ce fichier serait : `/files/home/johndoe/myfile.txt`.
### Support d'OpenAPI { #openapi-support }
OpenAPI ne prend pas en charge une manière de déclarer un *paramètre de chemin* contenant un *chemin* à l'intérieur, car cela peut conduire à des scénarios difficiles à tester et à définir.
Néanmoins, vous pouvez toujours le faire dans **FastAPI**, en utilisant l'un des outils internes de Starlette.
Et la documentation fonctionnera quand même, même si aucune indication supplémentaire ne sera ajoutée pour dire que le paramètre doit contenir un chemin.
### Convertisseur de chemin { #path-convertor }
En utilisant une option directement depuis Starlette, vous pouvez déclarer un *paramètre de chemin* contenant un *chemin* avec une URL comme :
```
/files/{file_path:path}
```
Dans ce cas, le nom du paramètre est `file_path`, et la dernière partie, `:path`, indique que le paramètre doit correspondre à n'importe quel *chemin*.
Vous pouvez donc l'utiliser ainsi :
{* ../../docs_src/path_params/tutorial004_py310.py hl[6] *}
/// tip | Astuce
Vous pourriez avoir besoin que le paramètre contienne `/home/johndoe/myfile.txt`, avec un slash initial (`/`).
Dans ce cas, l'URL serait : `/files//home/johndoe/myfile.txt`, avec un double slash (`//`) entre `files` et `home`.
///
## Récapitulatif { #recap }
Avec **FastAPI**, en utilisant des déclarations de type Python courtes, intuitives et standard, vous obtenez :
* Support de l'éditeur : vérifications d'erreurs, autocomplétion, etc.
* Données « parsing »
* Validation de données
* Annotations d'API et documentation automatique
Et vous n'avez besoin de les déclarer qu'une seule fois.
C'est probablement l'avantage visible principal de **FastAPI** comparé aux autres frameworks (outre les performances pures).
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FILE: docs/fr/docs/tutorial/query-param-models.md
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# Modèles de paramètres de requête { #query-parameter-models }
Si vous avez un groupe de paramètres de requête liés, vous pouvez créer un modèle Pydantic pour les déclarer.
Cela vous permet de réutiliser le modèle à plusieurs endroits et aussi de déclarer des validations et des métadonnées pour tous les paramètres en une seule fois. 😎
/// note | Remarque
Pris en charge depuis FastAPI version `0.115.0`. 🤓
///
## Déclarer des paramètres de requête avec un modèle Pydantic { #query-parameters-with-a-pydantic-model }
Déclarez les paramètres de requête dont vous avez besoin dans un modèle Pydantic, puis déclarez le paramètre en tant que `Query` :
{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:13,17] *}
FastAPI extrait les données pour chaque champ à partir des paramètres de requête de la requête et vous fournit le modèle Pydantic que vous avez défini.
## Consulter les documents { #check-the-docs }
Vous pouvez voir les paramètres de requête dans l'interface des documents à `/docs` :
### Liste de paramètres de requête / valeurs multiples avec valeurs par défaut { #query-parameter-list-multiple-values-with-defaults }
Vous pouvez également définir une `list` de valeurs par défaut si aucune n’est fournie :
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial012_an_py310.py hl[9] *}
Si vous allez à :
```
http://localhost:8000/items/
```
la valeur par défaut de `q` sera : `["foo", "bar"]` et votre réponse sera :
```JSON
{
"q": [
"foo",
"bar"
]
}
```
#### Utiliser simplement `list` { #using-just-list }
Vous pouvez aussi utiliser `list` directement au lieu de `list[str]` :
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial013_an_py310.py hl[9] *}
/// note | Remarque
Gardez à l’esprit que dans ce cas, FastAPI ne vérifiera pas le contenu de la liste.
Par exemple, `list[int]` vérifierait (et documenterait) que le contenu de la liste est composé d’entiers. Mais un simple `list` ne le ferait pas.
///
## Déclarer plus de métadonnées { #declare-more-metadata }
Vous pouvez ajouter plus d’informations à propos du paramètre.
Ces informations seront incluses dans l’OpenAPI généré et utilisées par les interfaces de documentation et les outils externes.
/// note | Remarque
Gardez à l’esprit que différents outils peuvent avoir des niveaux de prise en charge d’OpenAPI différents.
Certains d’entre eux pourraient ne pas encore afficher toutes les informations supplémentaires déclarées, bien que, dans la plupart des cas, la fonctionnalité manquante soit déjà prévue au développement.
///
Vous pouvez ajouter un `title` :
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial007_an_py310.py hl[10] *}
Et une `description` :
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial008_an_py310.py hl[14] *}
## Paramètres avec alias { #alias-parameters }
Imaginez que vous vouliez que le paramètre soit `item-query`.
Comme dans :
```
http://127.0.0.1:8000/items/?item-query=foobaritems
```
Mais `item-query` n’est pas un nom de variable Python valide.
Le plus proche serait `item_query`.
Mais vous avez quand même besoin que ce soit exactement `item-query` ...
Vous pouvez alors déclarer un `alias`, et cet alias sera utilisé pour trouver la valeur du paramètre :
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial009_an_py310.py hl[9] *}
## Déprécier des paramètres { #deprecating-parameters }
Disons que vous n’aimez plus ce paramètre.
Vous devez le laisser là quelque temps car des clients l’utilisent, mais vous voulez que les documents l’affichent clairement comme déprécié.
Passez alors le paramètre `deprecated=True` à `Query` :
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial010_an_py310.py hl[19] *}
Les documents l’afficheront ainsi :
## Exclure des paramètres d’OpenAPI { #exclude-parameters-from-openapi }
Pour exclure un paramètre de requête du schéma OpenAPI généré (et donc, des systèmes de documentation automatiques), définissez le paramètre `include_in_schema` de `Query` à `False` :
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial014_an_py310.py hl[10] *}
## Validation personnalisée { #custom-validation }
Il peut y avoir des cas où vous devez faire une **validation personnalisée** qui ne peut pas être réalisée avec les paramètres montrés ci-dessus.
Dans ces cas, vous pouvez utiliser une **fonction de validation personnalisée** qui est appliquée après la validation normale (par ex. après avoir validé que la valeur est une `str`).
Vous pouvez y parvenir en utilisant [`AfterValidator` de Pydantic](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-after-validator) à l’intérieur de `Annotated`.
/// tip | Astuce
Pydantic a aussi [`BeforeValidator`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-before-validator) et d’autres. 🤓
///
Par exemple, ce validateur personnalisé vérifie que l’ID d’item commence par `isbn-` pour un numéro de livre ISBN ou par `imdb-` pour un ID d’URL de film IMDB :
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py hl[5,16:19,24] *}
/// info
C’est disponible avec Pydantic version 2 ou supérieure. 😎
///
/// tip | Astuce
Si vous devez faire un type de validation qui nécessite de communiquer avec un **composant externe**, comme une base de données ou une autre API, vous devez plutôt utiliser les **Dépendances de FastAPI**, vous en apprendrez davantage plus tard.
Ces validateurs personnalisés sont destinés aux éléments qui peuvent être vérifiés **uniquement** avec les **mêmes données** fournies dans la requête.
///
### Comprendre ce code { #understand-that-code }
Le point important est simplement d’utiliser **`AfterValidator` avec une fonction à l’intérieur de `Annotated`**. N’hésitez pas à passer cette partie. 🤸
---
Mais si vous êtes curieux de cet exemple de code spécifique et que vous êtes toujours partant, voici quelques détails supplémentaires.
#### Chaîne avec `value.startswith()` { #string-with-value-startswith }
Avez-vous remarqué ? Une chaîne utilisant `value.startswith()` peut prendre un tuple, et elle vérifiera chaque valeur du tuple :
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[16:19] hl[17] *}
#### Un élément aléatoire { #a-random-item }
Avec `data.items()` nous obtenons un objet itérable avec des tuples contenant la clé et la valeur pour chaque élément du dictionnaire.
Nous convertissons cet objet itérable en une `list` propre avec `list(data.items())`.
Ensuite, avec `random.choice()` nous pouvons obtenir une **valeur aléatoire** depuis la liste, nous obtenons donc un tuple `(id, name)`. Ce sera quelque chose comme `("imdb-tt0371724", "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy")`.
Puis nous **affectons ces deux valeurs** du tuple aux variables `id` et `name`.
Ainsi, si l’utilisateur n’a pas fourni d’ID d’item, il recevra quand même une suggestion aléatoire.
... nous faisons tout cela en **une seule ligne simple**. 🤯 Vous n’adorez pas Python ? 🐍
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[22:30] hl[29] *}
## Récapitulatif { #recap }
Vous pouvez déclarer des validations et des métadonnées supplémentaires pour vos paramètres.
Validations et métadonnées génériques :
- `alias`
- `title`
- `description`
- `deprecated`
Validations spécifiques aux chaînes :
- `min_length`
- `max_length`
- `pattern`
Validations personnalisées avec `AfterValidator`.
Dans ces exemples, vous avez vu comment déclarer des validations pour des valeurs `str`.
Voyez les prochains chapitres pour apprendre à déclarer des validations pour d’autres types, comme les nombres.
================================================
FILE: docs/fr/docs/tutorial/query-params.md
================================================
# Paramètres de requête { #query-parameters }
Quand vous déclarez d'autres paramètres de fonction qui ne font pas partie des paramètres de chemin, ils sont automatiquement interprétés comme des paramètres de « query ».
{* ../../docs_src/query_params/tutorial001_py310.py hl[9] *}
La query est l'ensemble des paires clé-valeur placées après le `?` dans une URL, séparées par des caractères `&`.
Par exemple, dans l'URL :
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```
... les paramètres de requête sont :
* `skip` : avec une valeur de `0`
* `limit` : avec une valeur de `10`
Comme ils font partie de l'URL, ce sont « naturellement » des chaînes de caractères.
Mais lorsque vous les déclarez avec des types Python (dans l'exemple ci-dessus, en tant que `int`), ils sont convertis vers ce type et validés par rapport à celui-ci.
Tous les mêmes processus qui s'appliquaient aux paramètres de chemin s'appliquent aussi aux paramètres de requête :
* Prise en charge de l'éditeur (évidemment)
* « parsing » des données
* Validation des données
* Documentation automatique
## Valeurs par défaut { #defaults }
Comme les paramètres de requête ne sont pas une partie fixe d'un chemin, ils peuvent être optionnels et avoir des valeurs par défaut.
Dans l'exemple ci-dessus, ils ont des valeurs par défaut `skip=0` et `limit=10`.
Donc, accéder à l'URL :
```
http://127.0.0.1:8000/items/
```
serait équivalent à accéder à :
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```
Mais si vous accédez, par exemple, à :
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=20
```
Les valeurs des paramètres dans votre fonction seront :
* `skip=20` : car vous l'avez défini dans l'URL
* `limit=10` : car c'était la valeur par défaut
## Paramètres optionnels { #optional-parameters }
De la même façon, vous pouvez déclarer des paramètres de requête optionnels, en définissant leur valeur par défaut à `None` :
{* ../../docs_src/query_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}
Dans ce cas, le paramètre de fonction `q` sera optionnel et vaudra `None` par défaut.
/// check | Vérifications
Notez également que **FastAPI** est suffisamment intelligent pour remarquer que le paramètre de chemin `item_id` est un paramètre de chemin et que `q` ne l'est pas, c'est donc un paramètre de requête.
///
## Conversion des types des paramètres de requête { #query-parameter-type-conversion }
Vous pouvez aussi déclarer des types `bool`, ils seront convertis :
{* ../../docs_src/query_params/tutorial003_py310.py hl[7] *}
Dans ce cas, si vous allez sur :
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=1
```
ou
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=True
```
ou
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=true
```
ou
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=on
```
ou
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=yes
```
ou n'importe quelle autre variation de casse (tout en majuscules, uniquement la première lettre en majuscule, etc.), votre fonction verra le paramètre `short` avec une valeur `bool` à `True`. Sinon la valeur sera à `False`.
## Multiples paramètres de chemin et de requête { #multiple-path-and-query-parameters }
Vous pouvez déclarer plusieurs paramètres de chemin et paramètres de requête en même temps, **FastAPI** sait lequel est lequel.
Et vous n'avez pas besoin de les déclarer dans un ordre spécifique.
Ils seront détectés par leur nom :
{* ../../docs_src/query_params/tutorial004_py310.py hl[6,8] *}
## Paramètres de requête requis { #required-query-parameters }
Quand vous déclarez une valeur par défaut pour des paramètres qui ne sont pas des paramètres de chemin (pour l'instant, nous n'avons vu que les paramètres de requête), alors ils ne sont pas requis.
Si vous ne voulez pas leur donner de valeur spécifique mais simplement les rendre optionnels, définissez la valeur par défaut à `None`.
Mais si vous voulez rendre un paramètre de requête obligatoire, vous pouvez simplement ne déclarer aucune valeur par défaut :
{* ../../docs_src/query_params/tutorial005_py310.py hl[6:7] *}
Ici, le paramètre de requête `needy` est un paramètre de requête requis de type `str`.
Si vous ouvrez dans votre navigateur une URL comme :
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item
```
... sans ajouter le paramètre requis `needy`, vous verrez une erreur comme :
```JSON
{
"detail": [
{
"type": "missing",
"loc": [
"query",
"needy"
],
"msg": "Field required",
"input": null
}
]
}
```
Comme `needy` est un paramètre requis, vous devez le définir dans l'URL :
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item?needy=sooooneedy
```
... cela fonctionnerait :
```JSON
{
"item_id": "foo-item",
"needy": "sooooneedy"
}
```
Et bien sûr, vous pouvez définir certains paramètres comme requis, certains avec une valeur par défaut et certains entièrement optionnels :
{* ../../docs_src/query_params/tutorial006_py310.py hl[8] *}
Dans ce cas, il y a 3 paramètres de requête :
* `needy`, un `str` requis.
* `skip`, un `int` avec une valeur par défaut de `0`.
* `limit`, un `int` optionnel.
/// tip | Astuce
Vous pourriez aussi utiliser des `Enum`s de la même façon qu'avec les [Paramètres de chemin](path-params.md#predefined-values).
///
================================================
FILE: docs/fr/docs/tutorial/request-files.md
================================================
# Envoyer des fichiers { #request-files }
Vous pouvez définir des fichiers à téléverser par le client en utilisant `File`.
/// info
Pour recevoir des fichiers téléversés, installez d'abord [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart).
Assurez-vous de créer un [environnement virtuel](../virtual-environments.md), de l'activer, puis d'installer le paquet, par exemple :
```console
$ pip install python-multipart
```
C'est parce que les fichiers téléversés sont envoyés en « données de formulaire ».
///
## Importer `File` { #import-file }
Importez `File` et `UploadFile` depuis `fastapi` :
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}
## Définir des paramètres `File` { #define-file-parameters }
Créez des paramètres de fichier de la même manière que pour `Body` ou `Form` :
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}
/// info
`File` est une classe qui hérite directement de `Form`.
Mais souvenez-vous que lorsque vous importez `Query`, `Path`, `File` et d'autres depuis `fastapi`, ce sont en réalité des fonctions qui renvoient des classes spéciales.
///
/// tip | Astuce
Pour déclarer des fichiers dans le corps de la requête, vous devez utiliser `File`, sinon les paramètres seraient interprétés comme des paramètres de requête ou des paramètres de corps (JSON).
///
Les fichiers seront téléversés en « données de formulaire ».
Si vous déclarez le type de votre paramètre de *fonction de chemin d'accès* comme `bytes`, **FastAPI** lira le fichier pour vous et vous recevrez le contenu sous forme de `bytes`.
Gardez à l'esprit que cela signifie que tout le contenu sera stocké en mémoire. Cela fonctionnera bien pour de petits fichiers.
Mais dans plusieurs cas, vous pourriez bénéficier de l'utilisation d'`UploadFile`.
## Paramètres de fichier avec `UploadFile` { #file-parameters-with-uploadfile }
Définissez un paramètre de fichier de type `UploadFile` :
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[14] *}
Utiliser `UploadFile` présente plusieurs avantages par rapport à `bytes` :
- Vous n'avez pas besoin d'utiliser `File()` comme valeur par défaut du paramètre.
- Il utilise un fichier « spooled » :
- Un fichier stocké en mémoire jusqu'à une taille maximale, puis, au-delà de cette limite, stocké sur le disque.
- Cela fonctionne donc bien pour des fichiers volumineux comme des images, des vidéos, de gros binaires, etc., sans consommer toute la mémoire.
- Vous pouvez obtenir des métadonnées à partir du fichier téléversé.
- Il offre une interface `async` de type [file-like](https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object).
- Il expose un véritable objet Python [`SpooledTemporaryFile`](https://docs.python.org/3/library/tempfile.html#tempfile.SpooledTemporaryFile) que vous pouvez passer directement à d'autres bibliothèques qui attendent un objet « file-like ».
### `UploadFile` { #uploadfile }
`UploadFile` a les attributs suivants :
- `filename` : une `str` contenant le nom de fichier original téléversé (par ex. `myimage.jpg`).
- `content_type` : une `str` avec le type de contenu (type MIME / type média) (par ex. `image/jpeg`).
- `file` : un [`SpooledTemporaryFile`](https://docs.python.org/3/library/tempfile.html#tempfile.SpooledTemporaryFile) (un objet [file-like](https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object)). C'est l'objet fichier Python réel que vous pouvez passer directement à d'autres fonctions ou bibliothèques qui attendent un objet « file-like ».
`UploadFile` a les méthodes `async` suivantes. Elles appellent toutes les méthodes correspondantes du fichier sous-jacent (en utilisant le `SpooledTemporaryFile` interne).
- `write(data)` : écrit `data` (`str` ou `bytes`) dans le fichier.
- `read(size)` : lit `size` (`int`) octets/caractères du fichier.
- `seek(offset)` : se déplace à la position d'octet `offset` (`int`) dans le fichier.
- Par ex., `await myfile.seek(0)` irait au début du fichier.
- C'est particulièrement utile si vous exécutez `await myfile.read()` une fois puis devez relire le contenu.
- `close()` : ferme le fichier.
Comme toutes ces méthodes sont `async`, vous devez les « await ».
Par exemple, à l'intérieur d'une *fonction de chemin d'accès* `async`, vous pouvez obtenir le contenu avec :
```Python
contents = await myfile.read()
```
Si vous êtes dans une *fonction de chemin d'accès* `def` normale, vous pouvez accéder directement à `UploadFile.file`, par exemple :
```Python
contents = myfile.file.read()
```
/// note | Détails techniques `async`
Lorsque vous utilisez les méthodes `async`, **FastAPI** exécute les méthodes de fichier dans un pool de threads et les attend.
///
/// note | Détails techniques Starlette
L'`UploadFile` de **FastAPI** hérite directement de l'`UploadFile` de **Starlette**, mais ajoute certaines parties nécessaires pour le rendre compatible avec **Pydantic** et les autres parties de FastAPI.
///
## Qu'est-ce que les « données de formulaire » { #what-is-form-data }
La façon dont les formulaires HTML (``) envoient les données au serveur utilise normalement un encodage « spécial » pour ces données, différent de JSON.
**FastAPI** s'assure de lire ces données au bon endroit plutôt que depuis JSON.
/// note | Détails techniques
Les données des formulaires sont normalement encodées avec le « type de média » `application/x-www-form-urlencoded` lorsqu'elles n'incluent pas de fichiers.
Mais lorsque le formulaire inclut des fichiers, il est encodé en `multipart/form-data`. Si vous utilisez `File`, **FastAPI** saura qu'il doit récupérer les fichiers depuis la partie appropriée du corps.
Si vous souhaitez en savoir plus sur ces encodages et les champs de formulaire, consultez la [MDN Web Docs pour `POST`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/POST).
///
/// warning | Alertes
Vous pouvez déclarer plusieurs paramètres `File` et `Form` dans un *chemin d'accès*, mais vous ne pouvez pas également déclarer des champs `Body` que vous vous attendez à recevoir en JSON, car la requête aura le corps encodé en `multipart/form-data` au lieu de `application/json`.
Ce n'est pas une limitation de **FastAPI**, cela fait partie du protocole HTTP.
///
## Téléversement de fichier facultatif { #optional-file-upload }
Vous pouvez rendre un fichier facultatif en utilisant des annotations de type standard et en définissant une valeur par défaut à `None` :
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_02_an_py310.py hl[9,17] *}
## `UploadFile` avec des métadonnées supplémentaires { #uploadfile-with-additional-metadata }
Vous pouvez aussi utiliser `File()` avec `UploadFile`, par exemple pour définir des métadonnées supplémentaires :
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_03_an_py310.py hl[9,15] *}
## Téléverser plusieurs fichiers { #multiple-file-uploads }
Il est possible de téléverser plusieurs fichiers en même temps.
Ils seraient associés au même « champ de formulaire » envoyé en « données de formulaire ».
Pour cela, déclarez une `list` de `bytes` ou d'`UploadFile` :
{* ../../docs_src/request_files/tutorial002_an_py310.py hl[10,15] *}
Vous recevrez, comme déclaré, une `list` de `bytes` ou d'`UploadFile`.
/// note | Détails techniques
Vous pourriez aussi utiliser `from starlette.responses import HTMLResponse`.
**FastAPI** fournit les mêmes `starlette.responses` sous `fastapi.responses` simplement pour votre convenance en tant que développeur. Mais la plupart des réponses disponibles proviennent directement de Starlette.
///
### Téléversements multiples avec métadonnées supplémentaires { #multiple-file-uploads-with-additional-metadata }
Et de la même manière que précédemment, vous pouvez utiliser `File()` pour définir des paramètres supplémentaires, même pour `UploadFile` :
{* ../../docs_src/request_files/tutorial003_an_py310.py hl[11,18:20] *}
## Récapitulatif { #recap }
Utilisez `File`, `bytes` et `UploadFile` pour déclarer des fichiers à téléverser dans la requête, envoyés en « données de formulaire ».
================================================
FILE: docs/fr/docs/tutorial/request-form-models.md
================================================
# Modèles de formulaire { #form-models }
Vous pouvez utiliser des **modèles Pydantic** pour déclarer des **champs de formulaire** dans FastAPI.
/// info
Pour utiliser les formulaires, installez d'abord [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart).
Assurez-vous de créer un [environnement virtuel](../virtual-environments.md), de l'activer, puis d'installer le paquet, par exemple :
```console
$ pip install python-multipart
```
///
/// note | Remarque
Ceci est pris en charge depuis la version `0.113.0` de FastAPI. 🤓
///
## Modèles Pydantic pour les formulaires { #pydantic-models-for-forms }
Vous avez simplement besoin de déclarer un **modèle Pydantic** avec les champs que vous souhaitez recevoir comme **champs de formulaire**, puis de déclarer le paramètre comme `Form` :
{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:11,15] *}
**FastAPI** va **extraire** les données pour **chaque champ** à partir des **données de formulaire** de la requête et vous fournir le modèle Pydantic que vous avez défini.
## Consulter les documents { #check-the-docs }
Vous pouvez le vérifier dans l'interface des documents à `/docs` :
Et les deux modèles seront utilisés pour la documentation API interactive :
## Autres annotations de type de retour { #other-return-type-annotations }
Il peut y avoir des cas où vous renvoyez quelque chose qui n'est pas un champ Pydantic valide et vous l'annotez dans la fonction, uniquement pour obtenir la prise en charge fournie par les outils (l’éditeur, mypy, etc.).
### Renvoyer directement une Response { #return-a-response-directly }
Le cas le plus courant serait [de renvoyer directement une Response comme expliqué plus loin dans la documentation avancée](../advanced/response-directly.md).
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_02_py310.py hl[8,10:11] *}
Ce cas simple est géré automatiquement par FastAPI car l'annotation du type de retour est la classe (ou une sous-classe de) `Response`.
Et les outils seront également satisfaits car `RedirectResponse` et `JSONResponse` sont des sous-classes de `Response`, donc l'annotation de type est correcte.
### Annoter une sous-classe de Response { #annotate-a-response-subclass }
Vous pouvez aussi utiliser une sous-classe de `Response` dans l'annotation de type :
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_03_py310.py hl[8:9] *}
Cela fonctionnera également car `RedirectResponse` est une sous-classe de `Response`, et FastAPI gérera automatiquement ce cas simple.
### Annotations de type de retour invalides { #invalid-return-type-annotations }
Mais lorsque vous renvoyez un autre objet arbitraire qui n'est pas un type Pydantic valide (par exemple un objet de base de données) et que vous l'annotez ainsi dans la fonction, FastAPI essaiera de créer un modèle de réponse Pydantic à partir de cette annotation de type, et échouera.
Il en serait de même si vous aviez quelque chose comme une union entre différents types dont un ou plusieurs ne sont pas des types Pydantic valides, par exemple ceci échouerait 💥 :
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_04_py310.py hl[8] *}
... cela échoue parce que l'annotation de type n'est pas un type Pydantic et n'est pas juste une unique classe `Response` ou une sous-classe, c'est une union (l'un des deux) entre une `Response` et un `dict`.
### Désactiver le modèle de réponse { #disable-response-model }
En reprenant l'exemple ci-dessus, vous pourriez ne pas vouloir avoir la validation par défaut des données, la documentation, le filtrage, etc. effectués par FastAPI.
Mais vous pourriez vouloir tout de même conserver l’annotation du type de retour dans la fonction pour bénéficier de la prise en charge des outils comme les éditeurs et les vérificateurs de type (par exemple mypy).
Dans ce cas, vous pouvez désactiver la génération du modèle de réponse en définissant `response_model=None` :
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_05_py310.py hl[7] *}
Cela fera en sorte que FastAPI ignore la génération du modèle de réponse et vous permettra ainsi d’avoir toutes les annotations de type de retour dont vous avez besoin sans que cela n’affecte votre application FastAPI. 🤓
## Paramètres d'encodage du modèle de réponse { #response-model-encoding-parameters }
Votre modèle de réponse peut avoir des valeurs par défaut, par exemple :
{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[9,11:12] *}
* `description: Union[str, None] = None` (ou `str | None = None` en Python 3.10) a une valeur par défaut `None`.
* `tax: float = 10.5` a une valeur par défaut `10.5`.
* `tags: List[str] = []` a une valeur par défaut de liste vide : `[]`.
mais vous pourriez vouloir les omettre du résultat si elles n'ont pas été réellement stockées.
Par exemple, si vous avez des modèles avec de nombreux attributs optionnels dans une base NoSQL, mais que vous ne voulez pas envoyer de très longues réponses JSON remplies de valeurs par défaut.
### Utiliser le paramètre `response_model_exclude_unset` { #use-the-response-model-exclude-unset-parameter }
Vous pouvez définir le paramètre du *décorateur de chemin d'accès* `response_model_exclude_unset=True` :
{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[22] *}
et ces valeurs par défaut ne seront pas incluses dans la réponse, uniquement les valeurs effectivement définies.
Ainsi, si vous envoyez une requête à ce *chemin d'accès* pour l'article avec l'ID `foo`, la réponse (sans les valeurs par défaut) sera :
```JSON
{
"name": "Foo",
"price": 50.2
}
```
/// info | Info
Vous pouvez également utiliser :
* `response_model_exclude_defaults=True`
* `response_model_exclude_none=True`
comme décrit dans [la documentation Pydantic](https://docs.pydantic.dev/1.10/usage/exporting_models/#modeldict) pour `exclude_defaults` et `exclude_none`.
///
#### Données avec des valeurs pour des champs avec des valeurs par défaut { #data-with-values-for-fields-with-defaults }
Mais si vos données ont des valeurs pour les champs du modèle avec des valeurs par défaut, comme l'article avec l'ID `bar` :
```Python hl_lines="3 5"
{
"name": "Bar",
"description": "The bartenders",
"price": 62,
"tax": 20.2
}
```
elles seront incluses dans la réponse.
#### Données avec les mêmes valeurs que les valeurs par défaut { #data-with-the-same-values-as-the-defaults }
Si les données ont les mêmes valeurs que les valeurs par défaut, comme l'article avec l'ID `baz` :
```Python hl_lines="3 5-6"
{
"name": "Baz",
"description": None,
"price": 50.2,
"tax": 10.5,
"tags": []
}
```
FastAPI est suffisamment intelligent (en fait, Pydantic l’est) pour comprendre que, même si `description`, `tax` et `tags` ont les mêmes valeurs que les valeurs par défaut, elles ont été définies explicitement (au lieu d'être prises depuis les valeurs par défaut).
Elles seront donc incluses dans la réponse JSON.
/// tip | Astuce
Notez que les valeurs par défaut peuvent être n'importe quoi, pas seulement `None`.
Elles peuvent être une liste (`[]`), un `float` de `10.5`, etc.
///
### `response_model_include` et `response_model_exclude` { #response-model-include-and-response-model-exclude }
Vous pouvez également utiliser les paramètres du *décorateur de chemin d'accès* `response_model_include` et `response_model_exclude`.
Ils prennent un `set` de `str` avec les noms des attributs à inclure (en omettant le reste) ou à exclure (en incluant le reste).
Cela peut être utilisé comme un raccourci rapide si vous n'avez qu'un seul modèle Pydantic et que vous souhaitez supprimer certaines données de la sortie.
/// tip | Astuce
Mais il est toujours recommandé d'utiliser les idées ci-dessus, en utilisant plusieurs classes, plutôt que ces paramètres.
En effet, le JSON Schema généré dans l’OpenAPI de votre application (et la documentation) restera celui du modèle complet, même si vous utilisez `response_model_include` ou `response_model_exclude` pour omettre certains attributs.
Cela s'applique également à `response_model_by_alias` qui fonctionne de manière similaire.
///
{* ../../docs_src/response_model/tutorial005_py310.py hl[29,35] *}
/// tip | Astuce
La syntaxe `{"name", "description"}` crée un `set` avec ces deux valeurs.
Elle est équivalente à `set(["name", "description"])`.
///
#### Utiliser des `list` au lieu de `set` { #using-lists-instead-of-sets }
Si vous oubliez d'utiliser un `set` et utilisez une `list` ou un `tuple` à la place, FastAPI le convertira quand même en `set` et cela fonctionnera correctement :
{* ../../docs_src/response_model/tutorial006_py310.py hl[29,35] *}
## Récapitulatif { #recap }
Utilisez le paramètre du *décorateur de chemin d'accès* `response_model` pour définir les modèles de réponse et surtout pour garantir que les données privées sont filtrées.
Utilisez `response_model_exclude_unset` pour ne renvoyer que les valeurs définies explicitement.
================================================
FILE: docs/fr/docs/tutorial/response-status-code.md
================================================
# Code d'état de la réponse { #response-status-code }
De la même manière que vous pouvez spécifier un modèle de réponse, vous pouvez également déclarer le code d'état HTTP utilisé pour la réponse avec le paramètre `status_code` dans n'importe lequel des chemins d'accès :
* `@app.get()`
* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`
* etc.
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py310.py hl[6] *}
/// note | Remarque
Remarquez que `status_code` est un paramètre de la méthode « decorator » (`get`, `post`, etc.). Pas de votre fonction de chemin d'accès, comme tous les paramètres et le corps.
///
Le paramètre `status_code` reçoit un nombre correspondant au code d'état HTTP.
/// info
`status_code` peut aussi recevoir un `IntEnum`, comme le [`http.HTTPStatus`](https://docs.python.org/3/library/http.html#http.HTTPStatus) de Python.
///
Il va :
* Renvoyer ce code d'état dans la réponse.
* Le documenter comme tel dans le schéma OpenAPI (et donc dans les interfaces utilisateur) :
/// note | Remarque
Certains codes de réponse (voir la section suivante) indiquent que la réponse n'a pas de corps.
FastAPI le sait et produira une documentation OpenAPI indiquant qu'il n'y a pas de corps de réponse.
///
## À propos des codes d'état HTTP { #about-http-status-codes }
/// note | Remarque
Si vous savez déjà ce que sont les codes d'état HTTP, passez à la section suivante.
///
En HTTP, vous envoyez un code d'état numérique de 3 chiffres dans la réponse.
Ces codes d'état ont un nom associé pour les reconnaître, mais la partie importante est le nombre.
En bref :
* `100 - 199` sont pour « Information ». Vous les utilisez rarement directement. Les réponses avec ces codes d'état ne peuvent pas avoir de corps.
* **`200 - 299`** sont pour les réponses de « Succès ». Ce sont celles que vous utiliserez le plus.
* `200` est le code d'état par défaut, ce qui signifie que tout était « OK ».
* Un autre exemple est `201`, « Créé ». Il est couramment utilisé après la création d'un nouvel enregistrement dans la base de données.
* Un cas particulier est `204`, « Aucun contenu ». Cette réponse est utilisée lorsqu'il n'y a aucun contenu à renvoyer au client ; la réponse ne doit donc pas avoir de corps.
* **`300 - 399`** sont pour la « Redirection ». Les réponses avec ces codes d'état peuvent avoir ou non un corps, sauf `304`, « Non modifié », qui ne doit pas en avoir.
* **`400 - 499`** sont pour les réponses d'« Erreur côté client ». C'est probablement le deuxième type que vous utiliserez le plus.
* Un exemple est `404`, pour une réponse « Non trouvé ».
* Pour des erreurs génériques du client, vous pouvez simplement utiliser `400`.
* `500 - 599` sont pour les erreurs côté serveur. Vous ne les utilisez presque jamais directement. Lorsqu'un problème survient quelque part dans le code de votre application ou sur le serveur, il renverra automatiquement l'un de ces codes d'état.
/// tip | Astuce
Pour en savoir plus sur chaque code d'état et à quoi il correspond, consultez la [MDN documentation sur les codes d'état HTTP](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Status).
///
## Raccourci pour se souvenir des noms { #shortcut-to-remember-the-names }
Reprenons l'exemple précédent :
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py310.py hl[6] *}
`201` est le code d'état pour « Créé ».
Mais vous n'avez pas à mémoriser la signification de chacun de ces codes.
Vous pouvez utiliser les variables pratiques de `fastapi.status`.
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial002_py310.py hl[1,6] *}
Elles ne sont qu'une commodité, elles contiennent le même nombre, mais de cette façon vous pouvez utiliser l'autocomplétion de l'éditeur pour les trouver :
/// note | Détails techniques
Vous pourriez aussi utiliser `from starlette import status`.
**FastAPI** fournit le même `starlette.status` que `fastapi.status`, uniquement pour votre commodité de développeur. Mais cela vient directement de Starlette.
///
## Modifier la valeur par défaut { #changing-the-default }
Plus tard, dans le [Guide utilisateur avancé](../advanced/response-change-status-code.md), vous verrez comment renvoyer un code d'état différent de celui par défaut que vous déclarez ici.
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FILE: docs/fr/docs/tutorial/schema-extra-example.md
================================================
# Déclarer des exemples de données de requête { #declare-request-example-data }
Vous pouvez déclarer des exemples des données que votre application peut recevoir.
Voici plusieurs façons de le faire.
## Ajouter des données JSON Schema supplémentaires dans les modèles Pydantic { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }
Vous pouvez déclarer `examples` pour un modèle Pydantic qui seront ajoutés au JSON Schema généré.
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}
Ces informations supplémentaires seront ajoutées telles quelles au **JSON Schema** de sortie pour ce modèle, et elles seront utilisées dans la documentation de l'API.
Vous pouvez utiliser l'attribut `model_config` qui accepte un `dict` comme décrit dans [Documentation de Pydantic : Configuration](https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/).
Vous pouvez définir `"json_schema_extra"` avec un `dict` contenant toutes les données supplémentaires que vous souhaitez voir apparaître dans le JSON Schema généré, y compris `examples`.
/// tip | Astuce
Vous pouvez utiliser la même technique pour étendre le JSON Schema et ajouter vos propres informations supplémentaires personnalisées.
Par exemple, vous pourriez l'utiliser pour ajouter des métadonnées pour une interface utilisateur frontend, etc.
///
/// info
OpenAPI 3.1.0 (utilisé depuis FastAPI 0.99.0) a ajouté la prise en charge de `examples`, qui fait partie du standard **JSON Schema**.
Avant cela, seule la clé `example` avec un exemple unique était prise en charge. Elle l'est toujours par OpenAPI 3.1.0, mais elle est dépréciée et ne fait pas partie du standard JSON Schema. Vous êtes donc encouragé à migrer de `example` vers `examples`. 🤓
Vous pouvez en lire davantage à la fin de cette page.
///
## Arguments supplémentaires de `Field` { #field-additional-arguments }
Lorsque vous utilisez `Field()` avec des modèles Pydantic, vous pouvez également déclarer des `examples` supplémentaires :
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial002_py310.py hl[2,8:11] *}
## `examples` dans JSON Schema - OpenAPI { #examples-in-json-schema-openapi }
En utilisant l'un des éléments suivants :
* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* `Body()`
* `Form()`
* `File()`
vous pouvez également déclarer un groupe de `examples` avec des informations supplémentaires qui seront ajoutées à leurs **JSON Schemas** à l'intérieur d'**OpenAPI**.
### `Body` avec `examples` { #body-with-examples }
Ici, nous passons `examples` contenant un exemple des données attendues dans `Body()` :
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial003_an_py310.py hl[22:29] *}
### Exemple dans l'interface des documents { #example-in-the-docs-ui }
Avec l'une des méthodes ci-dessus, cela ressemblerait à ceci dans le `/docs` :
### `Body` avec plusieurs `examples` { #body-with-multiple-examples }
Vous pouvez bien sûr aussi passer plusieurs `examples` :
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial004_an_py310.py hl[23:38] *}
Lorsque vous faites cela, les exemples feront partie du **JSON Schema** interne pour ces données de corps.
Néanmoins, au moment de la rédaction, Swagger UI, l'outil chargé d'afficher l'interface des documents, ne prend pas en charge l'affichage de plusieurs exemples pour les données dans **JSON Schema**. Mais lisez ci-dessous pour un contournement.
### `examples` spécifiques à OpenAPI { #openapi-specific-examples }
Avant que **JSON Schema** ne prenne en charge `examples`, OpenAPI prenait déjà en charge un autre champ également appelé `examples`.
Ce `examples` **spécifique à OpenAPI** se trouve dans une autre section de la spécification OpenAPI. Il se trouve dans les **détails de chaque *chemin d'accès***, et non à l'intérieur de chaque JSON Schema.
Et Swagger UI prend en charge ce champ particulier `examples` depuis un certain temps. Vous pouvez donc l'utiliser pour **afficher** différents **exemples dans l'interface des documents**.
La forme de ce champ `examples` spécifique à OpenAPI est un `dict` avec **plusieurs exemples** (au lieu d'une `list`), chacun avec des informations supplémentaires qui seront également ajoutées à **OpenAPI**.
Cela ne va pas à l'intérieur de chaque JSON Schema contenu dans OpenAPI, cela se place à l'extérieur, directement dans le *chemin d'accès*.
### Utiliser le paramètre `openapi_examples` { #using-the-openapi-examples-parameter }
Vous pouvez déclarer le `examples` spécifique à OpenAPI dans FastAPI avec le paramètre `openapi_examples` pour :
* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* `Body()`
* `Form()`
* `File()`
Les clés du `dict` identifient chaque exemple, et chaque valeur est un autre `dict`.
Chaque `dict` d'exemple spécifique dans `examples` peut contenir :
* `summary` : une courte description de l'exemple.
* `description` : une description longue qui peut contenir du texte Markdown.
* `value` : c'est l'exemple réel affiché, par ex. un `dict`.
* `externalValue` : alternative à `value`, une URL pointant vers l'exemple. Cependant, cela pourrait ne pas être pris en charge par autant d'outils que `value`.
Vous pouvez l'utiliser ainsi :
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial005_an_py310.py hl[23:49] *}
### Exemples OpenAPI dans l'interface des documents { #openapi-examples-in-the-docs-ui }
Avec `openapi_examples` ajouté à `Body()`, le `/docs` ressemblerait à :
## Détails techniques { #technical-details }
/// tip | Astuce
Si vous utilisez déjà **FastAPI** en version **0.99.0 ou supérieure**, vous pouvez probablement **passer** ces détails.
Ils sont plus pertinents pour les versions plus anciennes, avant que OpenAPI 3.1.0 ne soit disponible.
Vous pouvez considérer ceci comme une courte leçon d'histoire d'OpenAPI et de JSON Schema. 🤓
///
/// warning | Alertes
Ce sont des détails très techniques au sujet des standards **JSON Schema** et **OpenAPI**.
Si les idées ci-dessus fonctionnent déjà pour vous, cela pourrait suffire, et vous n'avez probablement pas besoin de ces détails, n'hésitez pas à les ignorer.
///
Avant OpenAPI 3.1.0, OpenAPI utilisait une version plus ancienne et modifiée de **JSON Schema**.
JSON Schema n'avait pas `examples`, donc OpenAPI a ajouté son propre champ `example` à sa version modifiée.
OpenAPI a également ajouté les champs `example` et `examples` à d'autres parties de la spécification :
* [`Parameter Object` (dans la spécification)](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.1.0.md#parameter-object) qui était utilisé par les éléments FastAPI :
* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* [`Request Body Object`, dans le champ `content`, sur le `Media Type Object` (dans la spécification)](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.1.0.md#media-type-object) qui était utilisé par les éléments FastAPI :
* `Body()`
* `File()`
* `Form()`
/// info
Ce paramètre `examples` ancien et spécifique à OpenAPI est désormais `openapi_examples` depuis FastAPI `0.103.0`.
///
### Le champ `examples` de JSON Schema { #json-schemas-examples-field }
Ensuite, JSON Schema a ajouté un champ [`examples`](https://json-schema.org/draft/2019-09/json-schema-validation.html#rfc.section.9.5) dans une nouvelle version de la spécification.
Puis le nouveau OpenAPI 3.1.0 s'est basé sur la dernière version (JSON Schema 2020-12) qui incluait ce nouveau champ `examples`.
Et désormais, ce nouveau champ `examples` a priorité sur l'ancien champ unique (et personnalisé) `example`, qui est maintenant déprécié.
Ce nouveau champ `examples` dans JSON Schema est **juste une `list`** d'exemples, et non pas un dict avec des métadonnées supplémentaires comme dans les autres endroits d'OpenAPI (décrits ci-dessus).
/// info
Même après la sortie d'OpenAPI 3.1.0 avec cette nouvelle intégration plus simple avec JSON Schema, pendant un temps, Swagger UI, l'outil qui fournit la documentation automatique, ne prenait pas en charge OpenAPI 3.1.0 (il le fait depuis la version 5.0.0 🎉).
À cause de cela, les versions de FastAPI antérieures à 0.99.0 utilisaient encore des versions d'OpenAPI inférieures à 3.1.0.
///
### `examples` avec Pydantic et FastAPI { #pydantic-and-fastapi-examples }
Lorsque vous ajoutez `examples` dans un modèle Pydantic, en utilisant `schema_extra` ou `Field(examples=["something"])`, cet exemple est ajouté au **JSON Schema** de ce modèle Pydantic.
Et ce **JSON Schema** du modèle Pydantic est inclus dans l'**OpenAPI** de votre API, puis il est utilisé dans l'interface de la documentation.
Dans les versions de FastAPI antérieures à 0.99.0 (0.99.0 et supérieures utilisent le nouveau OpenAPI 3.1.0), lorsque vous utilisiez `example` ou `examples` avec l'une des autres utilitaires (`Query()`, `Body()`, etc.), ces exemples n'étaient pas ajoutés au JSON Schema qui décrit ces données (pas même à la version de JSON Schema propre à OpenAPI), ils étaient ajoutés directement à la déclaration du *chemin d'accès* dans OpenAPI (en dehors des parties d'OpenAPI qui utilisent JSON Schema).
Mais maintenant que FastAPI 0.99.0 et supérieures utilisent OpenAPI 3.1.0, qui utilise JSON Schema 2020-12, et Swagger UI 5.0.0 et supérieures, tout est plus cohérent et les exemples sont inclus dans JSON Schema.
### Swagger UI et `examples` spécifiques à OpenAPI { #swagger-ui-and-openapi-specific-examples }
Comme Swagger UI ne prenait pas en charge plusieurs exemples JSON Schema (au 2023-08-26), les utilisateurs n'avaient pas de moyen d'afficher plusieurs exemples dans les documents.
Pour résoudre cela, FastAPI `0.103.0` a **ajouté la prise en charge** de la déclaration du même ancien champ `examples` **spécifique à OpenAPI** avec le nouveau paramètre `openapi_examples`. 🤓
### Résumé { #summary }
Je disais que je n'aimais pas trop l'histoire ... et me voilà maintenant à donner des leçons d'« tech history ». 😅
En bref, **mettez à niveau vers FastAPI 0.99.0 ou supérieur**, et les choses sont bien plus **simples, cohérentes et intuitives**, et vous n'avez pas besoin de connaître tous ces détails historiques. 😎
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FILE: docs/fr/docs/tutorial/security/first-steps.md
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# Sécurité - Premiers pas { #security-first-steps }
Imaginons que vous ayez votre API de **backend** sur un certain domaine.
Et vous avez un **frontend** sur un autre domaine ou dans un chemin différent du même domaine (ou dans une application mobile).
Et vous voulez que le **frontend** puisse s'authentifier auprès du **backend**, en utilisant un **username** et un **password**.
Nous pouvons utiliser **OAuth2** pour construire cela avec **FastAPI**.
Mais épargnons-vous le temps de lire toute la spécification complète juste pour trouver les petites informations dont vous avez besoin.
Utilisons les outils fournis par **FastAPI** pour gérer la sécurité.
## Voir à quoi cela ressemble { #how-it-looks }
Commençons par utiliser le code et voir comment cela fonctionne, puis nous reviendrons pour comprendre ce qui se passe.
## Créer `main.py` { #create-main-py }
Copiez l'exemple dans un fichier `main.py` :
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py *}
## Exécuter { #run-it }
/// info
Le package [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart) est installé automatiquement avec **FastAPI** lorsque vous exécutez la commande `pip install "fastapi[standard]"`.
Cependant, si vous utilisez la commande `pip install fastapi`, le package `python-multipart` n'est pas inclus par défaut.
Pour l'installer manuellement, vous devez vous assurer de créer un [environnement virtuel](../../virtual-environments.md), de l'activer, puis de l'installer avec :
```console
$ pip install python-multipart
```
Cela est dû au fait que **OAuth2** utilise des « form data » pour envoyer le `username` et le `password`.
///
Exécutez l'exemple avec :
/// check | Bouton « Authorize » !
Vous avez déjà un tout nouveau bouton « Authorize ».
Et votre *chemin d'accès* a un petit cadenas dans le coin supérieur droit sur lequel vous pouvez cliquer.
///
Et si vous cliquez dessus, vous obtenez un petit formulaire d'autorisation pour saisir un `username` et un `password` (et d'autres champs optionnels) :
/// note | Remarque
Peu importe ce que vous saisissez dans le formulaire, cela ne fonctionnera pas encore. Mais nous y viendrons.
///
Ce n'est bien sûr pas le frontend pour les utilisateurs finaux, mais c'est un excellent outil automatique pour documenter de manière interactive toute votre API.
Il peut être utilisé par l'équipe frontend (qui peut aussi être vous-même).
Il peut être utilisé par des applications et des systèmes tiers.
Et il peut aussi être utilisé par vous-même, pour déboguer, vérifier et tester la même application.
## Le flux `password` { #the-password-flow }
Revenons un peu en arrière et comprenons de quoi il s'agit.
Le « flux » `password` est l'une des manières (« flows ») définies dans OAuth2 pour gérer la sécurité et l'authentification.
OAuth2 a été conçu pour que le backend ou l'API puisse être indépendant du serveur qui authentifie l'utilisateur.
Mais dans ce cas, la même application **FastAPI** gérera l'API et l'authentification.
Voyons cela selon ce point de vue simplifié :
- L'utilisateur saisit le `username` et le `password` dans le frontend, puis appuie sur Entrée.
- Le frontend (exécuté dans le navigateur de l'utilisateur) envoie ce `username` et ce `password` vers une URL spécifique de notre API (déclarée avec `tokenUrl="token"`).
- L'API vérifie ce `username` et ce `password`, et répond avec un « token » (nous n'avons encore rien implémenté de tout cela).
- Un « token » n'est qu'une chaîne contenant des informations que nous pouvons utiliser plus tard pour vérifier cet utilisateur.
- Normalement, un token est configuré pour expirer après un certain temps.
- Ainsi, l'utilisateur devra se reconnecter à un moment donné.
- Et si le token est volé, le risque est moindre. Ce n'est pas une clé permanente qui fonctionnerait indéfiniment (dans la plupart des cas).
- Le frontend stocke ce token temporairement quelque part.
- L'utilisateur clique dans le frontend pour aller vers une autre section de l'application web frontend.
- Le frontend doit récupérer d'autres données depuis l'API.
- Mais cela nécessite une authentification pour cet endpoint spécifique.
- Donc, pour s'authentifier auprès de notre API, il envoie un en-tête `Authorization` avec une valeur `Bearer ` suivie du token.
- Si le token contient `foobar`, le contenu de l'en-tête `Authorization` serait : `Bearer foobar`.
## Le `OAuth2PasswordBearer` de **FastAPI** { #fastapis-oauth2passwordbearer }
**FastAPI** fournit plusieurs outils, à différents niveaux d'abstraction, pour implémenter ces fonctionnalités de sécurité.
Dans cet exemple, nous allons utiliser **OAuth2**, avec le flux **Password**, en utilisant un token **Bearer**. Nous le faisons avec la classe `OAuth2PasswordBearer`.
/// info
Un token « bearer » n'est pas la seule option.
Mais c'est la meilleure pour notre cas d'utilisation.
Et cela pourrait être la meilleure pour la plupart des cas, sauf si vous êtes expert en OAuth2 et savez exactement pourquoi une autre option convient mieux à vos besoins.
Dans ce cas, **FastAPI** vous fournit aussi les outils pour la construire.
///
Lorsque nous créons une instance de la classe `OAuth2PasswordBearer`, nous passons le paramètre `tokenUrl`. Ce paramètre contient l'URL que le client (le frontend s'exécutant dans le navigateur de l'utilisateur) utilisera pour envoyer le `username` et le `password` afin d'obtenir un token.
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}
/// tip | Astuce
Ici `tokenUrl="token"` fait référence à une URL relative `token` que nous n'avons pas encore créée. Comme c'est une URL relative, elle est équivalente à `./token`.
Parce que nous utilisons une URL relative, si votre API se trouvait à `https://example.com/`, alors elle ferait référence à `https://example.com/token`. Mais si votre API se trouvait à `https://example.com/api/v1/`, alors elle ferait référence à `https://example.com/api/v1/token`.
Utiliser une URL relative est important pour vous assurer que votre application continue de fonctionner même dans un cas d'usage avancé comme [Derrière un proxy](../../advanced/behind-a-proxy.md).
///
Ce paramètre ne crée pas cet endpoint / *chemin d'accès*, mais déclare que l'URL `/token` sera celle que le client doit utiliser pour obtenir le token. Cette information est utilisée dans OpenAPI, puis dans les systèmes de documentation API interactifs.
Nous créerons bientôt aussi le véritable chemin d'accès.
/// info
Si vous êtes un « Pythonista » très strict, vous pourriez ne pas apprécier le style du nom de paramètre `tokenUrl` au lieu de `token_url`.
C'est parce qu'il utilise le même nom que dans la spécification OpenAPI. Ainsi, si vous devez approfondir l'un de ces schémas de sécurité, vous pouvez simplement copier-coller pour trouver plus d'informations à ce sujet.
///
La variable `oauth2_scheme` est une instance de `OAuth2PasswordBearer`, mais c'est aussi un « callable ».
Elle pourrait être appelée ainsi :
```Python
oauth2_scheme(some, parameters)
```
Ainsi, elle peut être utilisée avec `Depends`.
### Utiliser { #use-it }
Vous pouvez maintenant passer ce `oauth2_scheme` en dépendance avec `Depends`.
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[12] *}
Cette dépendance fournira une `str` qui est affectée au paramètre `token` de la fonction de *chemin d'accès*.
**FastAPI** saura qu'il peut utiliser cette dépendance pour définir un « schéma de sécurité » dans le schéma OpenAPI (et la documentation API automatique).
/// info | Détails techniques
**FastAPI** saura qu'il peut utiliser la classe `OAuth2PasswordBearer` (déclarée dans une dépendance) pour définir le schéma de sécurité dans OpenAPI parce qu'elle hérite de `fastapi.security.oauth2.OAuth2`, qui hérite à son tour de `fastapi.security.base.SecurityBase`.
Tous les utilitaires de sécurité qui s'intègrent à OpenAPI (et à la documentation API automatique) héritent de `SecurityBase`, c'est ainsi que **FastAPI** sait comment les intégrer dans OpenAPI.
///
## Ce que cela fait { #what-it-does }
Il va chercher dans la requête cet en-tête `Authorization`, vérifier si la valeur est `Bearer ` plus un token, et renverra le token en tant que `str`.
S'il ne voit pas d'en-tête `Authorization`, ou si la valeur n'a pas de token `Bearer `, il répondra directement avec une erreur de code d'état 401 (`UNAUTHORIZED`).
Vous n'avez même pas à vérifier si le token existe pour renvoyer une erreur. Vous pouvez être sûr que si votre fonction est exécutée, elle aura une `str` dans ce token.
Vous pouvez déjà l'essayer dans la documentation interactive :
Nous ne vérifions pas encore la validité du token, mais c'est déjà un début.
## Récapitulatif { #recap }
Ainsi, en seulement 3 ou 4 lignes supplémentaires, vous disposez déjà d'une forme primitive de sécurité.
================================================
FILE: docs/fr/docs/tutorial/security/get-current-user.md
================================================
# Obtenir l'utilisateur actuel { #get-current-user }
Dans le chapitre précédent, le système de sécurité (basé sur le système d'injection de dépendances) fournissait à la *fonction de chemin d'accès* un `token` en tant que `str` :
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[12] *}
Mais ce n'est pas encore très utile.
Faisons en sorte qu'il nous fournisse l'utilisateur actuel.
## Créer un modèle d'utilisateur { #create-a-user-model }
Commençons par créer un modèle d'utilisateur Pydantic.
De la même manière que nous utilisons Pydantic pour déclarer des corps de requête, nous pouvons l'utiliser ailleurs :
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}
## Créer une dépendance `get_current_user` { #create-a-get-current-user-dependency }
Créons une dépendance `get_current_user`.
Rappelez-vous que les dépendances peuvent avoir des sous-dépendances ?
`get_current_user` aura une dépendance avec le même `oauth2_scheme` que nous avons créé précédemment.
Comme nous le faisions auparavant directement dans le *chemin d'accès*, notre nouvelle dépendance `get_current_user` recevra un `token` en tant que `str` de la sous-dépendance `oauth2_scheme` :
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[25] *}
## Récupérer l'utilisateur { #get-the-user }
`get_current_user` utilisera une fonction utilitaire (factice) que nous avons créée, qui prend un token en `str` et retourne notre modèle Pydantic `User` :
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[19:22,26:27] *}
## Injecter l'utilisateur actuel { #inject-the-current-user }
Nous pouvons donc utiliser le même `Depends` avec notre `get_current_user` dans le *chemin d'accès* :
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[31] *}
Remarquez que nous déclarons le type de `current_user` comme le modèle Pydantic `User`.
Cela nous aidera dans la fonction avec toute l'autocomplétion et les vérifications de type.
/// tip | Astuce
Vous vous souvenez peut-être que les corps de requête sont également déclarés avec des modèles Pydantic.
Ici, **FastAPI** ne s'y trompera pas car vous utilisez `Depends`.
///
/// check | Vérifications
La manière dont ce système de dépendances est conçu nous permet d'avoir différentes dépendances (différents « dependables ») qui retournent toutes un modèle `User`.
Nous ne sommes pas limités à une seule dépendance pouvant retourner ce type de données.
///
## Autres modèles { #other-models }
Vous pouvez maintenant obtenir l'utilisateur actuel directement dans les *fonctions de chemin d'accès* et gérer les mécanismes de sécurité au niveau de l'**Injection de dépendances**, en utilisant `Depends`.
Et vous pouvez utiliser n'importe quel modèle ou données pour les exigences de sécurité (dans ce cas, un modèle Pydantic `User`).
Mais vous n'êtes pas limité à un modèle, une classe ou un type de données spécifique.
Voulez-vous avoir un `id` et `email` et ne pas avoir de `username` dans votre modèle ? Bien sûr. Vous pouvez utiliser ces mêmes outils.
Voulez-vous simplement avoir un `str` ? Ou juste un `dict` ? Ou directement une instance d'un modèle de classe de base de données ? Tout fonctionne de la même manière.
Vous n'avez en fait pas d'utilisateurs qui se connectent à votre application, mais des robots, bots ou d'autres systèmes, qui n'ont qu'un jeton d'accès ? Là encore, tout fonctionne de la même façon.
Utilisez simplement tout type de modèle, toute sorte de classe, tout type de base de données dont vous avez besoin pour votre application. **FastAPI** vous couvre avec le système d'injection de dépendances.
## Taille du code { #code-size }
Cet exemple peut sembler verbeux. Gardez à l'esprit que nous mélangeons sécurité, modèles de données, fonctions utilitaires et *chemins d'accès* dans le même fichier.
Mais voici le point clé.
La partie sécurité et injection de dépendances est écrite une seule fois.
Et vous pouvez la rendre aussi complexe que vous le souhaitez. Et malgré tout, ne l'écrire qu'une seule fois, en un seul endroit. Avec toute la flexibilité.
Mais vous pouvez avoir des milliers d'endpoints (*chemins d'accès*) utilisant le même système de sécurité.
Et tous (ou seulement une partie d'entre eux, si vous le souhaitez) peuvent profiter de la réutilisation de ces dépendances ou de toute autre dépendance que vous créez.
Et tous ces milliers de *chemins d'accès* peuvent tenir en seulement 3 lignes :
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[30:32] *}
## Récapitulatif { #recap }
Vous pouvez désormais obtenir l'utilisateur actuel directement dans votre *fonction de chemin d'accès*.
Nous avons déjà fait la moitié du chemin.
Il nous suffit d'ajouter un *chemin d'accès* pour que l'utilisateur/client envoie effectivement le `username` et le `password`.
C'est pour la suite.
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FILE: docs/fr/docs/tutorial/security/index.md
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# Sécurité { #security }
Il existe de nombreuses façons de gérer la sécurité, l'authentification et l'autorisation.
Et c'est normalement un sujet complexe et « difficile ».
Dans de nombreux frameworks et systèmes, le simple fait de gérer la sécurité et l'authentification demande beaucoup d'efforts et de code (dans de nombreux cas, cela peut représenter 50 % ou plus de tout le code écrit).
**FastAPI** fournit plusieurs outils pour vous aider à gérer la **Sécurité** facilement, rapidement, de manière standard, sans avoir à étudier et apprendre toutes les spécifications de sécurité.
Mais d'abord, voyons quelques notions.
## Pressé ? { #in-a-hurry }
Si ces termes ne vous intéressent pas et que vous avez simplement besoin d'ajouter une sécurité avec une authentification basée sur un nom d'utilisateur et un mot de passe immédiatement, passez aux chapitres suivants.
## OAuth2 { #oauth2 }
OAuth2 est une spécification qui définit plusieurs façons de gérer l'authentification et l'autorisation.
C'est une spécification assez vaste qui couvre plusieurs cas d'utilisation complexes.
Elle inclut des moyens de s'authentifier en utilisant un « tiers ».
C'est ce que tous les systèmes avec « connexion avec Facebook, Google, X (Twitter), GitHub » utilisent en arrière-plan.
### OAuth 1 { #oauth-1 }
Il y a eu un OAuth 1, très différent d'OAuth2, et plus complexe, car il incluait des spécifications directes sur la manière de chiffrer la communication.
Il n'est plus très populaire ni utilisé de nos jours.
OAuth2 ne spécifie pas comment chiffrer la communication ; il suppose que votre application est servie en HTTPS.
/// tip | Astuce
Dans la section sur le déploiement, vous verrez comment configurer HTTPS gratuitement, en utilisant Traefik et Let's Encrypt.
///
## OpenID Connect { #openid-connect }
OpenID Connect est une autre spécification, basée sur **OAuth2**.
Elle étend simplement OAuth2 en précisant certains points relativement ambigus dans OAuth2, afin d'essayer de la rendre plus interopérable.
Par exemple, la connexion Google utilise OpenID Connect (qui, en arrière-plan, utilise OAuth2).
Mais la connexion Facebook ne prend pas en charge OpenID Connect. Elle a sa propre variante d'OAuth2.
### OpenID (pas « OpenID Connect ») { #openid-not-openid-connect }
Il y avait aussi une spécification « OpenID ». Elle essayait de résoudre la même chose qu'**OpenID Connect**, mais n'était pas basée sur OAuth2.
C'était donc un système totalement distinct.
Il n'est plus très populaire ni utilisé de nos jours.
## OpenAPI { #openapi }
OpenAPI (précédemment connu sous le nom de Swagger) est la spécification ouverte pour construire des API (désormais partie de la Linux Foundation).
**FastAPI** est basé sur **OpenAPI**.
C'est ce qui rend possibles plusieurs interfaces de documentation interactive automatiques, la génération de code, etc.
OpenAPI propose une manière de définir plusieurs « schémas » de sécurité.
En les utilisant, vous pouvez tirer parti de tous ces outils basés sur des standards, y compris ces systèmes de documentation interactive.
OpenAPI définit les schémas de sécurité suivants :
* `apiKey` : une clé spécifique à l'application qui peut provenir :
* D'un paramètre de requête.
* D'un en-tête.
* D'un cookie.
* `http` : des systèmes d'authentification HTTP standards, notamment :
* `bearer` : un en-tête `Authorization` avec une valeur `Bearer ` plus un jeton. Hérité d'OAuth2.
* Authentification HTTP Basic.
* HTTP Digest, etc.
* `oauth2` : toutes les méthodes OAuth2 pour gérer la sécurité (appelées « flows »).
* Plusieurs de ces flows conviennent pour construire un fournisseur d'authentification OAuth 2.0 (comme Google, Facebook, X (Twitter), GitHub, etc.) :
* `implicit`
* `clientCredentials`
* `authorizationCode`
* Mais il existe un « flow » spécifique qui peut parfaitement être utilisé pour gérer l'authentification directement dans la même application :
* `password` : certains des prochains chapitres couvriront des exemples à ce sujet.
* `openIdConnect` : propose un moyen de définir comment découvrir automatiquement les données d'authentification OAuth2.
* Cette découverte automatique est ce qui est défini dans la spécification OpenID Connect.
/// tip | Astuce
Intégrer d'autres fournisseurs d'authentification/autorisation comme Google, Facebook, X (Twitter), GitHub, etc. est également possible et relativement facile.
Le problème le plus complexe est de construire un fournisseur d'authentification/autorisation comme ceux-là, mais **FastAPI** vous donne les outils pour le faire facilement, tout en effectuant le gros du travail pour vous.
///
## Outils **FastAPI** { #fastapi-utilities }
FastAPI propose plusieurs outils pour chacun de ces schémas de sécurité dans le module fastapi.security qui simplifient l'utilisation de ces mécanismes de sécurité.
Dans les prochains chapitres, vous verrez comment ajouter de la sécurité à votre API en utilisant ces outils fournis par **FastAPI**.
Et vous verrez aussi comment cela s'intègre automatiquement au système de documentation interactive.
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FILE: docs/fr/docs/tutorial/security/oauth2-jwt.md
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# OAuth2 avec mot de passe (et hachage), Bearer avec des jetons JWT { #oauth2-with-password-and-hashing-bearer-with-jwt-tokens }
Maintenant que nous avons tout le flux de sécurité, rendons réellement l'application sécurisée, en utilisant des jetons JWT et un hachage de mot de passe sécurisé.
Ce code est utilisable dans votre application, enregistrez les hachages de mots de passe dans votre base de données, etc.
Nous allons repartir d'où nous nous sommes arrêtés dans le chapitre précédent et l'enrichir.
## À propos de JWT { #about-jwt }
JWT signifie « JSON Web Tokens ».
C'est une norme pour coder un objet JSON dans une longue chaîne compacte sans espaces. Cela ressemble à ceci :
```
eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJzdWIiOiIxMjM0NTY3ODkwIiwibmFtZSI6IkpvaG4gRG9lIiwiaWF0IjoxNTE2MjM5MDIyfQ.SflKxwRJSMeKKF2QT4fwpMeJf36POk6yJV_adQssw5c
```
Il n'est pas chiffré ; ainsi, n'importe qui peut récupérer les informations à partir de son contenu.
Mais il est signé. Ainsi, quand vous recevez un jeton que vous avez émis, vous pouvez vérifier que vous l'avez bien émis.
De cette façon, vous pouvez créer un jeton avec une expiration d'une semaine, par exemple. Et quand l'utilisateur revient le lendemain avec ce jeton, vous savez qu'il est toujours connecté à votre système.
Après une semaine, le jeton aura expiré et l'utilisateur ne sera pas autorisé et devra se reconnecter pour obtenir un nouveau jeton. Et si l'utilisateur (ou un tiers) essayait de modifier le jeton pour changer l'expiration, vous pourriez le détecter, car les signatures ne correspondraient pas.
Si vous voulez expérimenter avec des jetons JWT et voir comment ils fonctionnent, consultez [https://jwt.io](https://jwt.io/).
## Installer `PyJWT` { #install-pyjwt }
Nous devons installer `PyJWT` pour générer et vérifier les jetons JWT en Python.
Assurez-vous de créer un [environnement virtuel](../../virtual-environments.md), de l'activer, puis d'installer `pyjwt` :
Autorisez l'application de la même manière qu'auparavant.
En utilisant les identifiants :
Nom d'utilisateur : `johndoe`
Mot de passe : `secret`
/// check | Vérifications
Remarquez qu'à aucun endroit du code le mot de passe en clair « secret » n'apparaît, nous n'avons que la version hachée.
///
Appelez le point de terminaison `/users/me/`, vous obtiendrez la réponse suivante :
```JSON
{
"username": "johndoe",
"email": "johndoe@example.com",
"full_name": "John Doe",
"disabled": false
}
```
Si vous ouvrez les outils de développement, vous pouvez voir que les données envoyées n'incluent que le jeton ; le mot de passe n'est envoyé que dans la première requête pour authentifier l'utilisateur et obtenir ce jeton d'accès, mais plus ensuite :
/// note | Remarque
Remarquez l'en-tête `Authorization`, avec une valeur qui commence par `Bearer `.
///
## Utilisation avancée avec `scopes` { #advanced-usage-with-scopes }
OAuth2 comporte la notion de « scopes ».
Vous pouvez les utiliser pour ajouter un ensemble spécifique d'autorisations à un jeton JWT.
Vous pouvez ensuite donner ce jeton directement à un utilisateur ou à un tiers, pour interagir avec votre API avec un ensemble de restrictions.
Vous pouvez apprendre à les utiliser et comment ils sont intégrés à **FastAPI** plus tard dans le **Guide de l'utilisateur avancé**.
## Récapitulatif { #recap }
Avec ce que vous avez vu jusqu'à présent, vous pouvez configurer une application **FastAPI** sécurisée en utilisant des standards comme OAuth2 et JWT.
Dans presque n'importe quel framework, la gestion de la sécurité devient assez rapidement un sujet plutôt complexe.
De nombreux packages qui la simplifient beaucoup doivent faire de nombreux compromis avec le modèle de données, la base de données et les fonctionnalités disponibles. Et certains de ces packages qui simplifient trop les choses comportent en fait des failles de sécurité sous-jacentes.
---
**FastAPI** ne fait aucun compromis avec une base de données, un modèle de données ni un outil.
Il vous donne toute la flexibilité pour choisir ceux qui conviennent le mieux à votre projet.
Et vous pouvez utiliser directement de nombreux packages bien maintenus et largement utilisés comme `pwdlib` et `PyJWT`, car **FastAPI** n'exige aucun mécanisme complexe pour intégrer des packages externes.
Mais il vous fournit les outils pour simplifier le processus autant que possible sans compromettre la flexibilité, la robustesse ou la sécurité.
Et vous pouvez utiliser et implémenter des protocoles sécurisés et standard, comme OAuth2, de manière relativement simple.
Vous pouvez en apprendre davantage dans le **Guide de l'utilisateur avancé** sur la façon d'utiliser les « scopes » OAuth2, pour un système d'autorisations plus fin, en suivant ces mêmes standards. OAuth2 avec scopes est le mécanisme utilisé par de nombreux grands fournisseurs d'authentification, comme Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter), etc., pour autoriser des applications tierces à interagir avec leurs API au nom de leurs utilisateurs.
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FILE: docs/fr/docs/tutorial/security/simple-oauth2.md
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# OAuth2 simple avec Password et Bearer { #simple-oauth2-with-password-and-bearer }
Construisons maintenant à partir du chapitre précédent et ajoutons les éléments manquants pour avoir un flux de sécurité complet.
## Obtenir `username` et `password` { #get-the-username-and-password }
Nous allons utiliser les utilités de sécurité de **FastAPI** pour obtenir `username` et `password`.
OAuth2 spécifie que lorsqu'on utilise le « password flow » (ce que nous utilisons), le client/utilisateur doit envoyer des champs `username` et `password` en tant que données de formulaire.
Et la spécification indique que les champs doivent porter exactement ces noms. Ainsi, `user-name` ou `email` ne fonctionneraient pas.
Mais ne vous inquiétez pas, vous pouvez l'afficher comme vous le souhaitez à vos utilisateurs finaux dans le frontend.
Et vos modèles de base de données peuvent utiliser les noms que vous voulez.
Mais pour le chemin d'accès de connexion, nous devons utiliser ces noms pour être compatibles avec la spécification (et pouvoir, par exemple, utiliser le système de documentation API intégré).
La spécification précise également que `username` et `password` doivent être envoyés en données de formulaire (donc pas de JSON ici).
### `scope` { #scope }
La spécification indique aussi que le client peut envoyer un autre champ de formulaire « scope ».
Le nom du champ de formulaire est `scope` (au singulier), mais il s'agit en fait d'une longue chaîne contenant des « scopes » séparés par des espaces.
Chaque « scope » n'est qu'une chaîne (sans espaces).
Ils sont normalement utilisés pour déclarer des permissions de sécurité spécifiques, par exemple :
* `users:read` ou `users:write` sont des exemples courants.
* `instagram_basic` est utilisé par Facebook / Instagram.
* `https://www.googleapis.com/auth/drive` est utilisé par Google.
/// info
En OAuth2, un « scope » est simplement une chaîne qui déclare une permission spécifique requise.
Peu importe s'il contient d'autres caractères comme `:` ou si c'est une URL.
Ces détails dépendent de l'implémentation.
Pour OAuth2, ce ne sont que des chaînes.
///
## Écrire le code pour obtenir `username` et `password` { #code-to-get-the-username-and-password }
Utilisons maintenant les utilités fournies par **FastAPI** pour gérer cela.
### `OAuth2PasswordRequestForm` { #oauth2passwordrequestform }
Tout d'abord, importez `OAuth2PasswordRequestForm`, et utilisez-la en tant que dépendance avec `Depends` dans le chemin d'accès pour `/token` :
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[4,78] *}
`OAuth2PasswordRequestForm` est une dépendance de classe qui déclare un corps de formulaire avec :
* Le `username`.
* Le `password`.
* Un champ optionnel `scope` sous forme d'une grande chaîne, composée de chaînes séparées par des espaces.
* Un `grant_type` optionnel.
/// tip | Astuce
La spécification OAuth2 exige en réalité un champ `grant_type` avec la valeur fixe `password`, mais `OAuth2PasswordRequestForm` ne l'impose pas.
Si vous avez besoin de l'imposer, utilisez `OAuth2PasswordRequestFormStrict` au lieu de `OAuth2PasswordRequestForm`.
///
* Un `client_id` optionnel (nous n'en avons pas besoin pour notre exemple).
* Un `client_secret` optionnel (nous n'en avons pas besoin pour notre exemple).
/// info
La classe `OAuth2PasswordRequestForm` n'est pas une classe spéciale pour **FastAPI** comme l'est `OAuth2PasswordBearer`.
`OAuth2PasswordBearer` indique à **FastAPI** qu'il s'agit d'un schéma de sécurité. Il est donc ajouté de cette façon à OpenAPI.
Mais `OAuth2PasswordRequestForm` est simplement une dépendance de classe que vous auriez pu écrire vous‑même, ou vous auriez pu déclarer des paramètres `Form` directement.
Mais comme c'est un cas d'usage courant, elle est fournie directement par **FastAPI**, simplement pour vous faciliter la vie.
///
### Utiliser les données du formulaire { #use-the-form-data }
/// tip | Astuce
L'instance de la classe de dépendance `OAuth2PasswordRequestForm` n'aura pas d'attribut `scope` contenant la longue chaîne séparée par des espaces ; elle aura plutôt un attribut `scopes` avec la liste réelle des chaînes pour chaque scope envoyé.
Nous n'utilisons pas `scopes` dans cet exemple, mais la fonctionnalité est disponible si vous en avez besoin.
///
Récupérez maintenant les données utilisateur depuis la (fausse) base de données, en utilisant le `username` du champ de formulaire.
S'il n'existe pas d'utilisateur, nous renvoyons une erreur indiquant « Incorrect username or password ».
Pour l'erreur, nous utilisons l'exception `HTTPException` :
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[3,79:81] *}
### Vérifier le mot de passe { #check-the-password }
À ce stade, nous avons les données utilisateur depuis notre base, mais nous n'avons pas encore vérifié le mot de passe.
Mettons d'abord ces données dans le modèle Pydantic `UserInDB`.
Vous ne devez jamais enregistrer des mots de passe en clair ; nous allons donc utiliser le système (factice) de hachage de mot de passe.
Si les mots de passe ne correspondent pas, nous renvoyons la même erreur.
#### Hachage de mot de passe { #password-hashing }
Le « hachage » signifie : convertir un contenu (un mot de passe, dans ce cas) en une séquence d'octets (juste une chaîne) qui ressemble à du charabia.
Chaque fois que vous fournissez exactement le même contenu (exactement le même mot de passe), vous obtenez exactement le même charabia.
Mais vous ne pouvez pas convertir ce charabia pour retrouver le mot de passe.
##### Pourquoi utiliser le hachage de mot de passe { #why-use-password-hashing }
Si votre base de données est volée, le voleur n'aura pas les mots de passe en clair de vos utilisateurs, seulement les hachages.
Ainsi, il ne pourra pas essayer d'utiliser ces mêmes mots de passe dans un autre système (comme beaucoup d'utilisateurs utilisent le même mot de passe partout, ce serait dangereux).
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[82:85] *}
#### À propos de `**user_dict` { #about-user-dict }
`UserInDB(**user_dict)` signifie :
Passez les clés et valeurs de `user_dict` directement comme arguments clé‑valeur, équivalent à :
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
disabled = user_dict["disabled"],
hashed_password = user_dict["hashed_password"],
)
```
/// info
Pour une explication plus complète de `**user_dict`, consultez [la documentation pour **Modèles supplémentaires**](../extra-models.md#about-user-in-dict).
///
## Renvoyer le jeton { #return-the-token }
La réponse de l'endpoint `token` doit être un objet JSON.
Il doit contenir un `token_type`. Dans notre cas, comme nous utilisons des jetons « Bearer », le type de jeton doit être « bearer ».
Et il doit contenir un `access_token`, avec une chaîne contenant notre jeton d'accès.
Pour cet exemple simple, nous allons faire quelque chose de complètement non sécurisé et renvoyer le même `username` comme jeton.
/// tip | Astuce
Dans le prochain chapitre, vous verrez une véritable implémentation sécurisée, avec du hachage de mot de passe et des jetons JWT.
Mais pour l'instant, concentrons‑nous sur les détails spécifiques dont nous avons besoin.
///
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[87] *}
/// tip | Astuce
D'après la spécification, vous devez renvoyer un JSON avec un `access_token` et un `token_type`, comme dans cet exemple.
C'est quelque chose que vous devez faire vous‑même dans votre code, et vous devez vous assurer d'utiliser ces clés JSON.
C'est presque la seule chose que vous devez vous rappeler de faire correctement vous‑même pour être conforme aux spécifications.
Pour le reste, **FastAPI** s'en charge pour vous.
///
## Mettre à jour les dépendances { #update-the-dependencies }
Nous allons maintenant mettre à jour nos dépendances.
Nous voulons obtenir `current_user` uniquement si cet utilisateur est actif.
Nous créons donc une dépendance supplémentaire `get_current_active_user` qui utilise à son tour `get_current_user` comme dépendance.
Ces deux dépendances renverront simplement une erreur HTTP si l'utilisateur n'existe pas, ou s'il est inactif.
Ainsi, dans notre endpoint, nous n'obtiendrons un utilisateur que si l'utilisateur existe, a été correctement authentifié et est actif :
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[58:66,69:74,94] *}
/// info
L'en‑tête supplémentaire `WWW-Authenticate` avec la valeur `Bearer` que nous renvoyons ici fait également partie de la spécification.
Il est prévu qu'un code d'état HTTP (d'erreur) 401 « UNAUTHORIZED » renvoie également un en‑tête `WWW-Authenticate`.
Dans le cas des jetons bearer (notre cas), la valeur de cet en‑tête doit être `Bearer`.
Vous pouvez en réalité omettre cet en‑tête supplémentaire et cela fonctionnerait quand même.
Mais il est fourni ici pour être conforme aux spécifications.
De plus, il peut exister des outils qui l'attendent et l'utilisent (maintenant ou à l'avenir) et cela pourrait vous être utile, à vous ou à vos utilisateurs, maintenant ou à l'avenir.
C'est l'avantage des standards ...
///
## Voir en action { #see-it-in-action }
Ouvrez la documentation interactive : [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs).
### S'authentifier { #authenticate }
Cliquez sur le bouton « Authorize ».
Utilisez les identifiants :
Utilisateur : `johndoe`
Mot de passe : `secret`
Après vous être authentifié dans le système, vous verrez ceci :
### Obtenir vos propres données utilisateur { #get-your-own-user-data }
Utilisez maintenant l'opération `GET` avec le chemin `/users/me`.
Vous obtiendrez les données de votre utilisateur, par exemple :
```JSON
{
"username": "johndoe",
"email": "johndoe@example.com",
"full_name": "John Doe",
"disabled": false,
"hashed_password": "fakehashedsecret"
}
```
Si vous cliquez sur l'icône de cadenas et vous vous déconnectez, puis réessayez la même opération, vous obtiendrez une erreur HTTP 401 :
```JSON
{
"detail": "Not authenticated"
}
```
### Utilisateur inactif { #inactive-user }
Essayez maintenant avec un utilisateur inactif, authentifiez‑vous avec :
Utilisateur : `alice`
Mot de passe : `secret2`
Et essayez d'utiliser l'opération `GET` avec le chemin `/users/me`.
Vous obtiendrez une erreur « Inactive user », par exemple :
```JSON
{
"detail": "Inactive user"
}
```
## Récapitulatif { #recap }
Vous avez maintenant les outils pour implémenter un système de sécurité complet basé sur `username` et `password` pour votre API.
En utilisant ces outils, vous pouvez rendre le système de sécurité compatible avec n'importe quelle base de données et avec n'importe quel modèle d'utilisateur ou de données.
Le seul détail manquant est qu'il n'est pas encore réellement « sécurisé ».
Dans le prochain chapitre, vous verrez comment utiliser une bibliothèque de hachage de mot de passe sécurisée et des jetons JWT.
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FILE: docs/fr/docs/tutorial/server-sent-events.md
================================================
# Événements envoyés par le serveur (SSE) { #server-sent-events-sse }
Vous pouvez diffuser des données vers le client en utilisant les **Server-Sent Events** (SSE).
C'est similaire à [Diffuser des JSON Lines](stream-json-lines.md), mais cela utilise le format `text/event-stream`, pris en charge nativement par les navigateurs via l’API [`EventSource`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/EventSource).
/// info | Info
Ajouté dans FastAPI 0.135.0.
///
## Que sont les Server-Sent Events ? { #what-are-server-sent-events }
SSE est un standard pour diffuser des données du serveur au client via HTTP.
Chaque événement est un petit bloc de texte avec des « champs » comme `data`, `event`, `id` et `retry`, séparés par des lignes vides.
Cela ressemble à ceci :
```
data: {"name": "Portal Gun", "price": 999.99}
data: {"name": "Plumbus", "price": 32.99}
```
Les SSE sont couramment utilisés pour le streaming de chat IA, les notifications en direct, les journaux et l’observabilité, et d’autres cas où le serveur envoie des mises à jour au client.
/// tip | Astuce
Si vous souhaitez diffuser des données binaires, par exemple de la vidéo ou de l’audio, consultez le guide avancé : [Diffuser des données](../advanced/stream-data.md).
///
## Diffuser des SSE avec FastAPI { #stream-sse-with-fastapi }
Pour diffuser des SSE avec FastAPI, utilisez `yield` dans votre *fonction de chemin d'accès* et définissez `response_class=EventSourceResponse`.
Importez `EventSourceResponse` depuis `fastapi.sse` :
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[4,22] *}
Chaque élément produit avec `yield` est encodé en JSON et envoyé dans le champ `data:` d’un événement SSE.
Si vous déclarez le type de retour comme `AsyncIterable[Item]`, FastAPI l’utilisera pour **valider**, **documenter** et **sérialiser** les données avec Pydantic.
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[10:12,23] *}
/// tip | Astuce
Comme Pydantic le sérialisera du côté **Rust**, vous obtiendrez une **performance** bien supérieure que si vous ne déclarez pas de type de retour.
///
### Fonctions de chemin d'accès non async { #non-async-path-operation-functions }
Vous pouvez aussi utiliser des fonctions `def` normales (sans `async`), et utiliser `yield` de la même façon.
FastAPI s’assure qu’elles s’exécutent correctement pour ne pas bloquer la boucle d’événements.
Dans ce cas la fonction n’est pas async, le type de retour approprié serait `Iterable[Item]` :
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[28:31] hl[29] *}
### Sans type de retour { #no-return-type }
Vous pouvez aussi omettre le type de retour. FastAPI utilisera le [`jsonable_encoder`](./encoder.md) pour convertir les données et les envoyer.
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[34:37] hl[35] *}
## `ServerSentEvent` { #serversentevent }
Si vous devez définir des champs SSE comme `event`, `id`, `retry` ou `comment`, vous pouvez produire des objets `ServerSentEvent` au lieu de données brutes.
Importez `ServerSentEvent` depuis `fastapi.sse` :
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial002_py310.py hl[4,26] *}
Le champ `data` est toujours encodé en JSON. Vous pouvez passer toute valeur sérialisable en JSON, y compris des modèles Pydantic.
## Données brutes { #raw-data }
Si vous devez envoyer des données **sans** encodage JSON, utilisez `raw_data` au lieu de `data`.
C’est utile pour envoyer du texte préformaté, des lignes de log, ou des valeurs « sentinelle » spéciales comme `[DONE]`.
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial003_py310.py hl[17] *}
/// note | Remarque
`data` et `raw_data` s’excluent mutuellement. Vous ne pouvez en définir qu’un seul par `ServerSentEvent`.
///
## Reprendre avec `Last-Event-ID` { #resuming-with-last-event-id }
Quand un navigateur se reconnecte après une coupure, il envoie le dernier `id` reçu dans l’en-tête `Last-Event-ID`.
Vous pouvez le lire comme paramètre d’en-tête et l’utiliser pour reprendre le flux là où le client s’était arrêté :
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial004_py310.py hl[25,27,31] *}
## SSE avec POST { #sse-with-post }
SSE fonctionne avec **n’importe quelle méthode HTTP**, pas seulement `GET`.
C’est utile pour des protocoles comme [MCP](https://modelcontextprotocol.io) qui diffusent des SSE via `POST` :
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial005_py310.py hl[14] *}
## Détails techniques { #technical-details }
FastAPI met en œuvre certaines bonnes pratiques SSE prêtes à l’emploi.
- Envoyer un commentaire **« keep alive » `ping`** toutes les 15 secondes quand aucun message n’a été émis, pour éviter que certains proxys ne ferment la connexion, comme suggéré dans la [Spécification HTML : Server-Sent Events](https://html.spec.whatwg.org/multipage/server-sent-events.html#authoring-notes).
- Définir l’en-tête `Cache-Control: no-cache` pour **empêcher la mise en cache** du flux.
- Définir un en-tête spécial `X-Accel-Buffering: no` pour **empêcher le buffering** dans certains proxys comme Nginx.
Vous n’avez rien à faire, cela fonctionne prêt à l’emploi. 🤓
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FILE: docs/fr/docs/tutorial/sql-databases.md
================================================
# Bases de données SQL (relationnelles) { #sql-relational-databases }
**FastAPI** ne vous oblige pas à utiliser une base de données SQL (relationnelle). Mais vous pouvez utiliser **n'importe quelle base de données** que vous voulez.
Ici, nous allons voir un exemple utilisant [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com/).
**SQLModel** est construit au-dessus de [SQLAlchemy](https://www.sqlalchemy.org/) et de Pydantic. Il a été créé par le même auteur que **FastAPI** pour être l'accord parfait pour les applications FastAPI qui ont besoin d'utiliser des **bases de données SQL**.
/// tip | Astuce
Vous pouvez utiliser toute autre bibliothèque SQL ou NoSQL que vous voulez (dans certains cas appelées « ORMs »), FastAPI ne vous impose rien. 😎
///
Comme SQLModel est basé sur SQLAlchemy, vous pouvez facilement utiliser **toute base prise en charge** par SQLAlchemy (ce qui les rend également prises en charge par SQLModel), comme :
* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, etc.
Dans cet exemple, nous utiliserons **SQLite**, car il utilise un seul fichier et Python a un support intégré. Ainsi, vous pouvez copier cet exemple et l'exécuter tel quel.
Plus tard, pour votre application de production, vous voudrez peut-être utiliser un serveur de base de données comme **PostgreSQL**.
/// tip | Astuce
Il existe un générateur de projet officiel avec **FastAPI** et **PostgreSQL**, incluant un frontend et plus d'outils : [https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template](https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template)
///
Il s'agit d'un tutoriel très simple et court ; si vous souhaitez apprendre sur les bases de données en général, sur SQL, ou des fonctionnalités plus avancées, allez voir la [documentation SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com/).
## Installer `SQLModel` { #install-sqlmodel }
D'abord, assurez-vous de créer votre [environnement virtuel](../virtual-environments.md), de l'activer, puis d'installer `sqlmodel` :
lt
* XWT
* PSGI
### abbr が完全な語句と説明を示す { #the-abbr-gives-a-full-phrase-and-an-explanation }
* MDN
* I/O.
////
//// tab | 情報
"abbr" 要素の "title" 属性は特定の指示に従って翻訳します。
翻訳は、英語の語を説明するために独自の "abbr" 要素を追加してもよく、LLM はそれらを削除してはいけません。
`scripts/translate.py` の general プロンプト内「### HTML abbr elements」の節を参照してください。
////
## HTML "dfn" 要素 { #html-dfn-elements }
* クラスター
* ディープラーニング
## 見出し { #headings }
//// tab | テスト
### Web アプリを開発する - チュートリアル { #develop-a-webapp-a-tutorial }
こんにちは。
### 型ヒントとアノテーション { #type-hints-and-annotations }
またこんにちは。
### スーパークラスとサブクラス { #super-and-subclasses }
またこんにちは。
////
//// tab | 情報
見出しに関する唯一の厳格なルールは、リンクが壊れないように、LLM が中括弧内のハッシュ部分を変更しないことです。
`scripts/translate.py` の general プロンプト内「### Headings」の節を参照してください。
言語固有の指示については、例として `docs/de/llm-prompt.md` の「### Headings」の節を参照してください。
////
## ドキュメントで使う用語 { #terms-used-in-the-docs }
//// tab | テスト
* you
* your
* e.g.
* etc.
* `foo` を `int` として
* `bar` を `str` として
* `baz` を `list` として
* チュートリアル - ユーザーガイド
* 上級ユーザーガイド
* SQLModel ドキュメント
* API ドキュメント
* 自動生成ドキュメント
* データサイエンス
* ディープラーニング
* 機械学習
* 依存性注入
* HTTP Basic 認証
* HTTP Digest
* ISO 形式
* JSON Schema 規格
* JSON スキーマ
* スキーマ定義
* Password Flow
* モバイル
* 非推奨
* 設計された
* 無効
* オンザフライ
* 標準
* デフォルト
* 大文字小文字を区別
* 大文字小文字を区別しない
* アプリケーションを提供する
* ページを配信する
* アプリ
* アプリケーション
* リクエスト
* レスポンス
* エラーレスポンス
* path operation
* path operation デコレータ
* path operation 関数
* ボディ
* リクエストボディ
* レスポンスボディ
* JSON ボディ
* フォームボディ
* ファイルボディ
* 関数本体
* パラメータ
* ボディパラメータ
* パスパラメータ
* クエリパラメータ
* Cookie パラメータ
* ヘッダーパラメータ
* フォームパラメータ
* 関数パラメータ
* イベント
* 起動イベント
* サーバーの起動
* シャットダウンイベント
* lifespan イベント
* ハンドラ
* イベントハンドラ
* 例外ハンドラ
* 処理する
* モデル
* Pydantic モデル
* データモデル
* データベースモデル
* フォームモデル
* モデルオブジェクト
* クラス
* 基底クラス
* 親クラス
* サブクラス
* 子クラス
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* プロキシ
* プルリクエスト
* クエリ
* RAM
* リモートマシン
* ステータスコード
* 文字列
* タグ
* Web フレームワーク
* ワイルドカード
* 返す
* 検証する
////
//// tab | 情報
これはドキュメントで見られる（主に）技術用語の不完全かつ規範的でない一覧です。プロンプト設計者が、LLM がどの用語で手助けを必要としているかを把握するのに役立つかもしれません。例えば、良い翻訳を最適でない翻訳に戻してしまう場合や、あなたの言語での活用・格変化に問題がある場合などです。
`docs/de/llm-prompt.md` の「### List of English terms and their preferred German translations」の節を参照してください。
////
================================================
FILE: docs/ja/docs/about/index.md
================================================
# 概要 { #about }
FastAPI の概要、その設計やインスピレーションなどについて解説します。🤓
================================================
FILE: docs/ja/docs/advanced/additional-responses.md
================================================
# OpenAPI の追加レスポンス { #additional-responses-in-openapi }
/// warning | 注意
これは比較的高度なトピックです。
FastAPI を使い始めたばかりであれば、これは不要かもしれません。
///
追加のステータスコード、メディアタイプ、説明などを伴う追加レスポンスを宣言できます。
それらの追加レスポンスは OpenAPI スキーマに含まれ、API ドキュメントにも表示されます。
ただし、それらの追加レスポンスについては、ステータスコードとコンテンツを指定して `JSONResponse` などの `Response` を直接返す必要があります。
## `model` を使った追加レスポンス { #additional-response-with-model }
*path operation デコレータ*に `responses` パラメータを渡せます。
これは `dict` を受け取り、キーは各レスポンスのステータスコード（例: `200`）、値は各レスポンスの情報を含む別の `dict` です。
それぞれのレスポンス `dict` には、`response_model` と同様に Pydantic モデルを格納する `model` キーを含められます。
FastAPI はそのモデルから JSON Schema を生成し、OpenAPI の適切な場所に含めます。
例えば、ステータスコード `404` と Pydantic モデル `Message` を持つ別のレスポンスを宣言するには、次のように書けます:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial001_py310.py hl[18,22] *}
/// note | 備考
`JSONResponse` を直接返す必要がある点に注意してください。
///
/// info | 情報
`model` キーは OpenAPI の一部ではありません。
FastAPI はそこから Pydantic モデルを取得して JSON Schema を生成し、適切な場所に配置します。
適切な場所は次のとおりです:
- `content` キーの中。これは値として別の JSON オブジェクト（`dict`）を持ち、その中に次が含まれます:
- メディアタイプ（例: `application/json`）をキーとし、値としてさらに別の JSON オブジェクトを持ち、その中に次が含まれます:
- `schema` キー。値としてモデル由来の JSON Schema を持ち、ここが正しい配置場所です。
- FastAPI はここに、スキーマを直接埋め込む代わりに OpenAPI 内のグローバルな JSON Schema への参照を追加します。これにより、他のアプリケーションやクライアントがそれらの JSON Schema を直接利用し、より良いコード生成ツール等を提供できます。
///
この *path operation* のために OpenAPI に生成されるレスポンスは次のとおりです:
```JSON hl_lines="3-12"
{
"responses": {
"404": {
"description": "Additional Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/Message"
}
}
}
},
"200": {
"description": "Successful Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/Item"
}
}
}
},
"422": {
"description": "Validation Error",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/HTTPValidationError"
}
}
}
}
}
}
```
スキーマは OpenAPI スキーマ内の別の場所への参照になります:
```JSON hl_lines="4-16"
{
"components": {
"schemas": {
"Message": {
"title": "Message",
"required": [
"message"
],
"type": "object",
"properties": {
"message": {
"title": "Message",
"type": "string"
}
}
},
"Item": {
"title": "Item",
"required": [
"id",
"value"
],
"type": "object",
"properties": {
"id": {
"title": "Id",
"type": "string"
},
"value": {
"title": "Value",
"type": "string"
}
}
},
"ValidationError": {
"title": "ValidationError",
"required": [
"loc",
"msg",
"type"
],
"type": "object",
"properties": {
"loc": {
"title": "Location",
"type": "array",
"items": {
"type": "string"
}
},
"msg": {
"title": "Message",
"type": "string"
},
"type": {
"title": "Error Type",
"type": "string"
}
}
},
"HTTPValidationError": {
"title": "HTTPValidationError",
"type": "object",
"properties": {
"detail": {
"title": "Detail",
"type": "array",
"items": {
"$ref": "#/components/schemas/ValidationError"
}
}
}
}
}
}
}
```
## メインのレスポンスに追加のメディアタイプ { #additional-media-types-for-the-main-response }
同じ `responses` パラメータを使って、同一のメインレスポンスに別のメディアタイプを追加できます。
例えば、`image/png` の追加メディアタイプを加え、あなたの *path operation* が JSON オブジェクト（メディアタイプ `application/json`）または PNG 画像を返せることを宣言できます:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial002_py310.py hl[17:22,26] *}
/// note | 備考
画像は `FileResponse` を使って直接返す必要がある点に注意してください。
///
/// info | 情報
`responses` パラメータで明示的に別のメディアタイプを指定しない限り、FastAPI はレスポンスがメインのレスポンスクラスと同じメディアタイプ（デフォルトは `application/json`）であるとみなします。
ただし、メディアタイプが `None` のカスタムレスポンスクラスを指定している場合、モデルが関連付けられた追加レスポンスには FastAPI は `application/json` を使用します。
///
## 情報の結合 { #combining-information }
`response_model`、`status_code`、`responses` パラメータなど、複数の場所からのレスポンス情報を組み合わせることもできます。
`response_model` を宣言し、デフォルトのステータスコード `200`（必要なら任意のコード）を使い、その同じレスポンスに対する追加情報を `responses` で OpenAPI スキーマに直接記述できます。
FastAPI は `responses` にある追加情報を保持し、モデルの JSON Schema と結合します。
例えば、Pydantic モデルを用い、独自の `description` を持つステータスコード `404` のレスポンスを宣言できます。
さらに、`response_model` を使うステータスコード `200` のレスポンスに独自の `example` を含めることもできます:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial003_py310.py hl[20:31] *}
これらはすべて結合されて OpenAPI に含まれ、API ドキュメントに表示されます:
## 事前定義レスポンスとカスタムの組み合わせ { #combine-predefined-responses-and-custom-ones }
多くの *path operations* に適用できる事前定義のレスポンスを用意しつつ、各 *path operation* ごとに必要なカスタムレスポンスと組み合わせたい場合があります。
そのような場合、Python の `**dict_to_unpack` による `dict` の「アンパック」テクニックを使えます:
```Python
old_dict = {
"old key": "old value",
"second old key": "second old value",
}
new_dict = {**old_dict, "new key": "new value"}
```
ここでは、`new_dict` には `old_dict` のすべてのキーと値に加え、新しいキーと値が含まれます:
```Python
{
"old key": "old value",
"second old key": "second old value",
"new key": "new value",
}
```
このテクニックを使うと、*path operations* で事前定義レスポンスを再利用し、さらにカスタムのレスポンスを組み合わせられます。
例えば:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial004_py310.py hl[11:15,24] *}
## OpenAPI レスポンスの詳細 { #more-information-about-openapi-responses }
レスポンスに正確に何を含められるかは、OpenAPI 仕様の次のセクションを参照してください:
- [OpenAPI の Responses Object](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md#responses-object)、ここには `Response Object` が含まれます。
- [OpenAPI の Response Object](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md#response-object)、`responses` パラメータ内の各レスポンスに、ここで定義されている要素を直接含められます。`description`、`headers`、`content`（ここで異なるメディアタイプや JSON Schema を宣言します）、`links` など。
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FILE: docs/ja/docs/advanced/additional-status-codes.md
================================================
# 追加のステータスコード { #additional-status-codes }
デフォルトでは、 **FastAPI** は `JSONResponse` を使ってレスポンスを返し、*path operation* から返した内容をその `JSONResponse` の中に入れます。
デフォルトのステータスコード、または *path operation* で設定したステータスコードが使用されます。
## 追加のステータスコード { #additional-status-codes_1 }
メインのステータスコードとは別に追加のステータスコードを返したい場合は、`JSONResponse` のような `Response` を直接返し、追加のステータスコードを直接設定できます。
たとえば、item を更新でき、成功時に HTTP ステータスコード 200 "OK" を返す *path operation* を作りたいとします。
しかし、新しい item も受け付けたいとします。そして、item が以前存在しなかった場合には作成し、HTTP ステータスコード 201「Created」を返します。
これを実現するには、`JSONResponse` をインポートし、望む `status_code` を設定して、そこで内容を直接返します。
{* ../../docs_src/additional_status_codes/tutorial001_an_py310.py hl[4,25] *}
/// warning
上の例のように `Response` を直接返すと、それはそのまま返されます。
モデルなどによってシリアライズされません。
必要なデータが含まれていること、そして（`JSONResponse` を使用している場合）値が有効な JSON であることを確認してください。
///
/// note | 技術詳細
`from starlette.responses import JSONResponse` を使うこともできます。
**FastAPI** は開発者の利便性のために、`fastapi.responses` と同じ `starlette.responses` を提供しています。しかし、利用可能なレスポンスのほとんどは Starlette から直接提供されています。`status` も同様です。
///
## OpenAPI と API ドキュメント { #openapi-and-api-docs }
追加のステータスコードとレスポンスを直接返す場合、それらは OpenAPI スキーマ（API ドキュメント）には含まれません。FastAPI には、事前に何が返されるかを知る方法がないからです。
しかし、[追加のレスポンス](additional-responses.md) を使ってコード内にドキュメント化できます。
================================================
FILE: docs/ja/docs/advanced/advanced-dependencies.md
================================================
# 高度な依存関係 { #advanced-dependencies }
## パラメータ化された依存関係 { #parameterized-dependencies }
これまで見てきた依存関係は、固定の関数またはクラスでした。
しかし、多くの異なる関数やクラスを宣言せずに、その依存関係にパラメータを設定したい場合があります。
たとえば、クエリパラメータ `q` に、ある固定の内容が含まれているかを検査する依存関係が欲しいとします。
ただし、その固定の内容はパラメータ化できるようにしたいです。
## "callable" なインスタンス { #a-callable-instance }
Python には、クラスのインスタンスを "callable" にする方法があります。
クラス自体（これはすでに callable です）ではなく、そのクラスのインスタンスです。
そのためには、`__call__` メソッドを宣言します:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[12] *}
この場合、この `__call__` が、**FastAPI** が追加のパラメータやサブ依存関係を確認するために使うものになり、後であなたの *path operation 関数* のパラメータに値を渡すために呼び出されるものになります。
## インスタンスのパラメータ化 { #parameterize-the-instance }
そして、`__init__` を使って、依存関係を「パラメータ化」するために利用できるインスタンスのパラメータを宣言できます:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[9] *}
この場合、**FastAPI** は `__init__` に触れたり気にかけたりすることはありません。私たちがコード内で直接使います。
## インスタンスの作成 { #create-an-instance }
このクラスのインスタンスは次のように作成できます:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[18] *}
このようにして依存関係を「パラメータ化」できます。いまや `"bar"` が属性 `checker.fixed_content` として中に保持されています。
## インスタンスを依存関係として使う { #use-the-instance-as-a-dependency }
その後、`Depends(FixedContentQueryChecker)` の代わりに `Depends(checker)` でこの `checker` を使えます。依存関係はクラスそのものではなく、インスタンスである `checker` だからです。
依存関係を解決するとき、**FastAPI** はこの `checker` を次のように呼び出します:
```Python
checker(q="somequery")
```
...そして、その戻り値を *path operation 関数* 内の依存関係の値として、パラメータ `fixed_content_included` に渡します:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[22] *}
/// tip | 豆知識
ここまでの内容は回りくどく感じられるかもしれません。まだどのように役立つかが明確でないかもしれません。
これらの例は意図的に単純ですが、仕組みを示しています。
セキュリティの章では、同じやり方で実装されたユーティリティ関数があります。
ここまでを理解できていれば、そうしたセキュリティ用ユーティリティが内部でどのように動いているかも理解できています。
///
## `yield`、`HTTPException`、`except` とバックグラウンドタスクを伴う依存関係 { #dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks }
/// warning | 注意
これらの技術的詳細は、ほとんどの場合は不要です。
主に、0.121.0 より前の FastAPI アプリケーションがあり、`yield` を使う依存関係で問題が発生している場合に有用です。
///
`yield` を使う依存関係は、さまざまなユースケースに対応し、いくつかの問題を修正するために時間とともに進化してきました。ここでは変更点の概要を説明します。
### `yield` と `scope` を伴う依存関係 { #dependencies-with-yield-and-scope }
バージョン 0.121.0 で、`yield` を使う依存関係に対して `Depends(scope="function")` がサポートされました。
`Depends(scope="function")` を使うと、`yield` の後の終了コードは、クライアントへレスポンスが返される前、*path operation 関数* が終了した直後に実行されます。
そして、`Depends(scope="request")`（デフォルト）を使う場合、`yield` の後の終了コードはレスポンス送信後に実行されます。
詳しくはドキュメント「[`yield` を使う依存関係 - 早期終了と `scope`](../tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md#early-exit-and-scope)」を参照してください。
### `yield` と `StreamingResponse` を伴う依存関係、技術詳細 { #dependencies-with-yield-and-streamingresponse-technical-details }
FastAPI 0.118.0 より前では、`yield` を使う依存関係を使用すると、*path operation 関数* が戻ってからレスポンス送信直前に終了コードが実行されていました。
これは、レスポンスがネットワーク上を移動するのを待っている間に、不要にリソースを保持しないようにする意図でした。
この変更により、`StreamingResponse` を返す場合、`yield` を持つ依存関係の終了コードはすでに実行されていることになりました。
たとえば、`yield` を持つ依存関係の中でデータベースセッションを持っていた場合、`StreamingResponse` はデータをストリーミングしている間にそのセッションを使えません。というのも、`yield` の後の終了コードでそのセッションがすでにクローズされているからです。
この挙動は 0.118.0 で元に戻され、`yield` の後の終了コードはレスポンス送信後に実行されるようになりました。
/// info | 情報
以下で見るように、これはバージョン 0.106.0 より前の挙動ととても似ていますが、いくつかのコーナーケースに対する改良とバグ修正が含まれています。
///
#### 早期終了コードのユースケース { #use-cases-with-early-exit-code }
特定の条件では、レスポンス送信前に `yield` を持つ依存関係の終了コードを実行する、古い挙動の恩恵を受けられるユースケースがあります。
例えば、`yield` を持つ依存関係でデータベースセッションを使ってユーザ検証だけを行い、その後は *path operation 関数* 内ではそのデータベースセッションを一切使わない、かつレスポンス送信に長い時間がかかる（例えばデータをゆっくり送る `StreamingResponse`）が、何らかの理由でデータベースは使わない、というケースです。
この場合、レスポンスの送信が終わるまでデータベースセッションが保持されますが、使わないのであれば保持する必要はありません。
次のようになります:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py *}
終了コード、すなわち `Session` の自動クローズは:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[19:21] *}
...の部分で定義されており、遅いデータ送信が終わった後に実行されます:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[30:38] hl[31:33] *}
しかし、`generate_stream()` はデータベースセッションを使わないため、レスポンス送信中にセッションを開いたままにしておく必要は実際にはありません。
SQLModel（または SQLAlchemy）でこの特定のユースケースがある場合は、不要になった時点でセッションを明示的にクローズできます:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial014_an_py310.py ln[24:28] hl[28] *}
このようにすると、セッションはデータベース接続を解放するため、他のリクエストがそれを使えるようになります。
`yield` を持つ依存関係で早期終了が必要な別のユースケースがある場合は、あなたの具体的なユースケースと、なぜ `yield` を持つ依存関係の早期クローズが有益かを説明して、[GitHub Discussion の質問](https://github.com/fastapi/fastapi/discussions/new?category=questions)を作成してください。
`yield` を持つ依存関係の早期クローズに納得できるユースケースがある場合は、早期クローズにオプトインする新しい方法を追加することを検討します。
### `yield` と `except` を伴う依存関係、技術詳細 { #dependencies-with-yield-and-except-technical-details }
FastAPI 0.110.0 より前では、`yield` を持つ依存関係を使い、その依存関係内で `except` によって例外を捕捉し、再度その例外を送出しなかった場合でも、その例外は自動的に送出（フォワード）され、任意の例外ハンドラまたは内部サーバエラーハンドラに渡されていました。
これは、ハンドラのないフォワードされた例外（内部サーバエラー）による未処理のメモリ消費を修正し、通常の Python コードの挙動と一貫性を持たせるため、バージョン 0.110.0 で変更されました。
### バックグラウンドタスクと `yield` を伴う依存関係、技術詳細 { #background-tasks-and-dependencies-with-yield-technical-details }
FastAPI 0.106.0 より前では、`yield` の後で例外を送出することはできませんでした。`yield` を持つ依存関係の終了コードはレスポンス送信「後」に実行されるため、[例外ハンドラ](../tutorial/handling-errors.md#install-custom-exception-handlers)はすでに実行済みでした。
これは主に、依存関係が "yield" した同じオブジェクトをバックグラウンドタスク内で利用できるようにするための設計でした。終了コードはバックグラウンドタスク完了後に実行されるからです。
これは、レスポンスがネットワーク上を移動するのを待っている間にリソースを保持しないようにする意図で、FastAPI 0.106.0 で変更されました。
/// tip | 豆知識
加えて、バックグラウンドタスクは通常、独立したロジックの集合であり、（例えば専用のデータベース接続など）それ自身のリソースで個別に扱うべきです。
そのため、このやり方の方がコードはおそらくよりクリーンになります。
///
この挙動に依存していた場合は、バックグラウンドタスク用のリソースをバックグラウンドタスク内部で作成し、`yield` を持つ依存関係のリソースに依存しないデータだけを内部で使用するようにしてください。
例えば、同じデータベースセッションを使うのではなく、バックグラウンドタスク内で新しいデータベースセッションを作成し、この新しいセッションでデータベースからオブジェクトを取得します。そして、バックグラウンドタスク関数の引数としてデータベースのオブジェクト自体を渡すのではなく、そのオブジェクトの ID を渡し、バックグラウンドタスク関数内でもう一度そのオブジェクトを取得します。
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FILE: docs/ja/docs/advanced/advanced-python-types.md
================================================
# 高度な Python の型 { #advanced-python-types }
Python の型を扱うときに役立つ追加のアイデアをいくつか紹介します。
## `Union` または `Optional` の利用 { #using-union-or-optional }
何らかの理由で `|` が使えない場合、たとえば型アノテーションではなく `response_model=` のような場所では、縦棒（`|`）の代わりに `typing` の `Union` を使えます。
例えば、`str` または `None` になり得ることを宣言できます:
```python
from typing import Union
def say_hi(name: Union[str, None]):
print(f"Hi {name}!")
```
`typing` には、`None` を取り得ることを宣言するための短縮形として `Optional` もあります。
ここからは私のとても主観的な提案です:
- 🚨 `Optional[SomeType]` の使用は避けましょう
- 代わりに ✨ **`Union[SomeType, None]` を使いましょう** ✨。
どちらも等価で内部的には同一ですが、「optional（任意）」という語が値が任意だと誤解させやすく、実際の意味は「`None` を取り得る」であり、任意ではなく依然として必須である場合でもそうです。そのため `Optional` より `Union` を勧めます。
`Union[SomeType, None]` の方が意味がより明確だと思います。
これは用語や名前付けの話に過ぎませんが、その言葉があなたやチームメイトのコードの捉え方に影響します。
例として次の関数を見てみましょう:
```python
from typing import Optional
def say_hi(name: Optional[str]):
print(f"Hey {name}!")
```
パラメータ `name` は `Optional[str]` と定義されていますが、任意ではありません。このパラメータなしで関数を呼び出すことはできません:
```Python
say_hi() # あっ、これはエラーになります！😱
```
`name` パラメータにはデフォルト値がないため、依然として必須（任意ではない）です。ただし、`name` は値として `None` を受け付けます:
```Python
say_hi(name=None) # これは動作します。None は有効です 🎉
```
朗報として、多くの場合は単純に `|` を使って型の Union を定義できます:
```python
def say_hi(name: str | None):
print(f"Hey {name}!")
```
したがって、通常は `Optional` や `Union` といった名前を気にする必要はありません。😎
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FILE: docs/ja/docs/advanced/async-tests.md
================================================
# 非同期テスト { #async-tests }
これまでに、提供されている `TestClient` を使って **FastAPI** アプリケーションをテストする方法を見てきました。ここまでは、`async` 関数を使わない同期テストのみでした。
テストで非同期関数を使えると、たとえばデータベースへ非同期にクエリする場合などに便利です。非同期データベースライブラリを使いながら、FastAPI アプリにリクエストを送り、その後バックエンドが正しいデータをデータベースに書き込めたかを検証したい、といったケースを想像してください。
その方法を見ていきます。
## pytest.mark.anyio { #pytest-mark-anyio }
テスト内で非同期関数を呼び出したい場合、テスト関数自体も非同期である必要があります。AnyIO はこれを実現するための便利なプラグインを提供しており、特定のテスト関数を非同期で呼び出すことを指定できます。
## HTTPX { #httpx }
**FastAPI** アプリケーションが通常の `def` 関数を使っていても、その内側は依然として `async` アプリケーションです。
`TestClient` は、標準の pytest を使って通常の `def` のテスト関数から非同期の FastAPI アプリを呼び出すための「おまじない」を内部で行います。しかし、その「おまじない」はテスト関数自体が非同期の場合には機能しません。テストを非同期で実行すると、テスト関数内で `TestClient` は使えなくなります。
`TestClient` は [HTTPX](https://www.python-httpx.org) を基に作られており、幸いなことに API のテストには HTTPX を直接利用できます。
## 例 { #example }
簡単な例として、[大きなアプリケーション](../tutorial/bigger-applications.md) と [テスト](../tutorial/testing.md) で説明したものに似たファイル構成を考えます:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ └── test_main.py
```
`main.py` は次のようになります:
{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/main.py *}
`test_main.py` は `main.py` のテストを持ち、次のようになります:
{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/test_main.py *}
## 実行 { #run-it }
テストはいつも通り次で実行できます:
しかし、プロキシ（ポート `9999`）を使った「公式」URL `/api/v1/docs` でドキュメント UI にアクセスすると、正しく動作します！🎉
[http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs](http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs) を確認してください:
ねらいどおりです。✔️
これは、FastAPI が `root_path` を使って、OpenAPI の既定の `server` を `root_path` の URL で生成するためです。
## 追加のサーバー { #additional-servers }
/// warning | 注意
これは高度なユースケースです。読み飛ばしても構いません。
///
既定では、**FastAPI** は OpenAPI スキーマ内に `root_path` の URL を持つ `server` を作成します。
しかし、ステージングと本番の両方と同じドキュメント UI で対話させたい場合など、別の `servers` を指定することもできます。
カスタムの `servers` リストを渡していて、かつ `root_path`（API がプロキシの背後にあるため）が設定されている場合、**FastAPI** はこの `root_path` を用いた「server」をリストの先頭に挿入します。
例えば:
{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial003_py310.py hl[4:7] *}
次のような OpenAPI スキーマが生成されます:
```JSON hl_lines="5-7"
{
"openapi": "3.1.0",
// ほかの項目
"servers": [
{
"url": "/api/v1"
},
{
"url": "https://stag.example.com",
"description": "Staging environment"
},
{
"url": "https://prod.example.com",
"description": "Production environment"
}
],
"paths": {
// ほかの項目
}
}
```
/// tip | 豆知識
`root_path` から取得した `url` 値 `/api/v1` を持つ server が自動生成されている点に注目してください。
///
ドキュメント UI（[http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs](http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs)）では次のように表示されます:
/// tip | 豆知識
ドキュメント UI は、選択した server と対話します。
///
/// note | 技術詳細
OpenAPI 仕様の `servers` プロパティは任意です。
`servers` パラメータを指定せず、かつ `root_path` が `/` の場合、生成される OpenAPI スキーマからは `servers` プロパティが既定で完全に省略されます。これは、`url` が `/` の server が 1 つあるのと同等です。
///
### `root_path` 由来の自動 server を無効化 { #disable-automatic-server-from-root-path }
`root_path` を用いた自動的な server を **FastAPI** に含めてほしくない場合は、パラメータ `root_path_in_servers=False` を使用します:
{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial004_py310.py hl[9] *}
すると、OpenAPI スキーマには含まれません。
## サブアプリケーションのマウント { #mounting-a-sub-application }
`root_path` を伴うプロキシを使用しつつサブアプリケーションをマウントする必要がある場合でも（[サブアプリケーション - マウント](sub-applications.md) 参照）、通常どおりに行えます。
FastAPI は内部で `root_path` を適切に扱うため、そのまま動作します。✨
================================================
FILE: docs/ja/docs/advanced/custom-response.md
================================================
# カスタムレスポンス - HTML、ストリーム、ファイル、その他 { #custom-response-html-stream-file-others }
デフォルトでは、**FastAPI** はJSONレスポンスを返します。
[レスポンスを直接返す](response-directly.md)で見たように、`Response` を直接返してこの挙動を上書きできます。
しかし、`Response`（または `JSONResponse` のような任意のサブクラス）を直接返す場合、（`response_model` を宣言していても）データは自動的に変換されず、ドキュメントも自動生成されません（例えば、生成されるOpenAPIの一部としてHTTPヘッダー `Content-Type` に特定の「メディアタイプ」を含めるなど）。
一方で、*path operation デコレータ* の `response_class` パラメータを使って、使用したい `Response`（`Response` の任意のサブクラス）を宣言することもできます。
*path operation 関数* から返したコンテンツは、その `Response` に格納されます。
/// note | 備考
メディアタイプを持たないレスポンスクラスを使用すると、FastAPIはレスポンスにコンテンツがないものと見なします。そのため、生成されるOpenAPIドキュメントにレスポンスフォーマットは記載されません。
///
## JSONレスポンス { #json-responses }
FastAPI はデフォルトでJSONレスポンスを返します。
[レスポンスモデル](../tutorial/response-model.md) を宣言すると、FastAPI は Pydantic を使ってデータをJSONにシリアライズします。
レスポンスモデルを宣言しない場合、FastAPI は [JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md) で説明した `jsonable_encoder` を使い、その結果を `JSONResponse` に入れます。
`JSONResponse` のようにJSONメディアタイプ（`application/json`）を持つ `response_class` を宣言した場合、*path operation デコレータ* に宣言した任意のPydanticの `response_model` に従って、返すデータは自動的に変換（およびフィルタ）されます。ただし、そのデータは Pydantic でJSONのバイト列にシリアライズされるわけではなく、まず `jsonable_encoder` で変換された後に `JSONResponse` クラスへ渡され、Pythonの標準JSONライブラリでバイト列にシリアライズされます。
### JSONのパフォーマンス { #json-performance }
結論として、最大のパフォーマンスを得たい場合は、[レスポンスモデル](../tutorial/response-model.md) を使い、*path operation デコレータ* で `response_class` は宣言しないでください。
{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py ln[15:17] hl[16] *}
## HTMLレスポンス { #html-response }
**FastAPI** からHTMLを直接返すには、`HTMLResponse` を使います。
* `HTMLResponse` をインポートする
* *path operation デコレータ* のパラメータ `response_class` に `HTMLResponse` を渡す
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial002_py310.py hl[2,7] *}
/// info | 情報
パラメータ `response_class` は、レスポンスの「メディアタイプ」を定義するためにも使用されます。
この場合、HTTPヘッダー `Content-Type` には `text/html` が設定されます。
そして、OpenAPIにもそのようにドキュメント化されます。
///
### `Response` を返す { #return-a-response }
[レスポンスを直接返す](response-directly.md)で見たように、*path operation* の中でレスポンスを直接返して上書きすることもできます。
上記と同じ例で、`HTMLResponse` を返すと次のようになります:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial003_py310.py hl[2,7,19] *}
/// warning | 注意
*path operation 関数* から直接返される `Response` は、OpenAPIにドキュメント化されず（例えば `Content-Type` がドキュメント化されない）、自動生成の対話的ドキュメントにも表示されません。
///
/// info | 情報
もちろん、実際の `Content-Type` ヘッダーやステータスコードなどは、返した `Response` オブジェクトに由来します。
///
### OpenAPIにドキュメント化しつつ `Response` を上書き { #document-in-openapi-and-override-response }
関数の中からレスポンスを上書きしつつ、同時にOpenAPIで「メディアタイプ」をドキュメント化したい場合は、`response_class` パラメータを使用し、かつ `Response` オブジェクトを返します。
この場合、`response_class` はOpenAPIの *path operation* をドキュメント化するためだけに使われ、実際には返した `Response` がそのまま使用されます。
#### `HTMLResponse` を直接返す { #return-an-htmlresponse-directly }
例えば、次のようになります:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial004_py310.py hl[7,21,23] *}
この例では、関数 `generate_html_response()` はHTMLの `str` を返すのではなく、すでに `Response` を生成して返しています。
`generate_html_response()` の呼び出し結果を返すことで、デフォルトの **FastAPI** の挙動を上書きする `Response` をすでに返しています。
しかし、`response_class` にも `HTMLResponse` を渡しているため、**FastAPI** はOpenAPIおよび対話的ドキュメントで、それが `text/html` のHTMLであると正しくドキュメント化できます:
## 利用可能なレスポンス { #available-responses }
以下は利用可能なレスポンスの一部です。
`Response` を使って他のものを返したり、カスタムサブクラスを作成することもできます。
/// note | 技術詳細
`from starlette.responses import HTMLResponse` を使うこともできます。
**FastAPI** は開発者の利便性のために、`starlette.responses` と同じものを `fastapi.responses` として提供しています。ただし、利用可能なレスポンスの多くはStarletteから直接提供されています。
///
### `Response` { #response }
メインの `Response` クラスで、他のすべてのレスポンスはこれを継承しています。
直接返すことができます。
以下のパラメータを受け付けます。
* `content` - `str` または `bytes`
* `status_code` - `int` のHTTPステータスコード
* `headers` - 文字列の `dict`
* `media_type` - メディアタイプを示す `str`。例: `"text/html"`
FastAPI（実際にはStarlette）は自動的に Content-Length ヘッダーを含めます。また、`media_type` に基づいた Content-Type ヘッダーを含め、テキストタイプには charset を追加します。
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}
### `HTMLResponse` { #htmlresponse }
上で読んだように、テキストやバイト列を受け取り、HTMLレスポンスを返します。
### `PlainTextResponse` { #plaintextresponse }
テキストやバイト列を受け取り、プレーンテキストのレスポンスを返します。
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial005_py310.py hl[2,7,9] *}
### `JSONResponse` { #jsonresponse }
データを受け取り、`application/json` としてエンコードされたレスポンスを返します。
これは、上で述べたように **FastAPI** のデフォルトのレスポンスです。
/// note | 技術詳細
ただし、レスポンスモデルや返却型を宣言した場合は、それが直接データのJSONシリアライズに使われ、適切なJSONのメディアタイプを持つレスポンスが `JSONResponse` クラスを使わずに直接返されます。
これが最適なパフォーマンスを得る理想的な方法です。
///
### `RedirectResponse` { #redirectresponse }
HTTPリダイレクトを返します。デフォルトでは307ステータスコード（Temporary Redirect）を使用します。
`RedirectResponse` を直接返せます:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006_py310.py hl[2,9] *}
---
または、`response_class` パラメータで使用できます:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006b_py310.py hl[2,7,9] *}
その場合、*path operation* 関数からURLを直接返せます。
この場合に使用される `status_code` は、`RedirectResponse` のデフォルトである `307` になります。
---
さらに、`status_code` パラメータを `response_class` パラメータと組み合わせて使うこともできます:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006c_py310.py hl[2,7,9] *}
### `StreamingResponse` { #streamingresponse }
非同期ジェネレータ、または通常のジェネレータ/イテレータ（`yield` を持つ関数）を受け取り、レスポンスボディをストリームします。
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial007_py310.py hl[3,16] *}
/// note | 技術詳細
`async` タスクは `await` に到達したときにのみキャンセルできます。`await` がない場合、ジェネレータ（`yield` を持つ関数）は適切にキャンセルできず、キャンセル要求後も実行が続く可能性があります。
この小さな例では `await` が不要なため、イベントループにキャンセルを処理する機会を与えるために `await anyio.sleep(0)` を追加しています。
これは大きなストリームや無限ストリームではさらに重要になります。
///
/// tip | 豆知識
`StreamingResponse` を直接返す代わりに、[データをストリームする](./stream-data.md) スタイルに従うことをおすすめします。こちらのほうがはるかに便利で、裏側でキャンセル処理も行ってくれます。
JSON Lines をストリームする場合は、[JSON Lines をストリームする](../tutorial/stream-json-lines.md) チュートリアルを参照してください。
///
### `FileResponse` { #fileresponse }
ファイルをレスポンスとして非同期にストリームします。
他のレスポンスタイプとは異なる引数セットでインスタンス化します:
* `path` - ストリームするファイルのファイルパス
* `headers` - 含めたい任意のカスタムヘッダー（辞書）
* `media_type` - メディアタイプを示す文字列。未設定の場合、ファイル名やパスから推測されます
* `filename` - 設定した場合、レスポンスの `Content-Disposition` に含まれます
ファイルレスポンスには、適切な `Content-Length`、`Last-Modified`、`ETag` ヘッダーが含まれます。
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009_py310.py hl[2,10] *}
`response_class` パラメータを使うこともできます:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009b_py310.py hl[2,8,10] *}
この場合、*path operation* 関数からファイルパスを直接返せます。
## カスタムレスポンスクラス { #custom-response-class }
`Response` を継承して、独自のカスタムレスポンスクラスを作成し、使用できます。
例えば、[`orjson`](https://github.com/ijl/orjson) を特定の設定で使いたいとします。
インデントされた整形済みJSONを返したいので、orjson のオプション `orjson.OPT_INDENT_2` を使いたいとします。
`CustomORJSONResponse` を作成できます。主に必要なのは、`bytes` を返す `Response.render(content)` メソッドを作ることです:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009c_py310.py hl[9:14,17] *}
これまでは次のように返していたものが:
```json
{"message": "Hello World"}
```
...このレスポンスでは次のように返されます:
```json
{
"message": "Hello World"
}
```
もちろん、JSONの整形以外にも、これを活用するもっと良い方法が見つかるはずです。 😉
### `orjson` か レスポンスモデルか { #orjson-or-response-model }
もし求めているのがパフォーマンスであれば、`orjson` レスポンスを使うより、[レスポンスモデル](../tutorial/response-model.md) を使うほうが良い場合が多いです。
レスポンスモデルがあると、FastAPI は中間ステップ（他の場合に行われる `jsonable_encoder` による変換など）を介さずに、Pydantic を使ってデータをJSONにシリアライズします。
内部的には、Pydantic はJSONシリアライズに `orjson` と同じRust由来の仕組みを用いているため、レスポンスモデルを使うだけで最良のパフォーマンスが得られます。
## デフォルトレスポンスクラス { #default-response-class }
**FastAPI** クラスのインスタンスや `APIRouter` を作成する際に、デフォルトで使用するレスポンスクラスを指定できます。
これを定義するパラメータは `default_response_class` です。
以下の例では、**FastAPI** はすべての *path operation* で、JSONの代わりにデフォルトで `HTMLResponse` を使用します。
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial010_py310.py hl[2,4] *}
/// tip | 豆知識
これまでと同様に、*path operation* ごとに `response_class` をオーバーライドできます。
///
## その他のドキュメント { #additional-documentation }
OpenAPIでは `responses` を使ってメディアタイプやその他の詳細を宣言することもできます: [OpenAPI の追加レスポンス](additional-responses.md)。
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FILE: docs/ja/docs/advanced/dataclasses.md
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# Dataclasses の使用 { #using-dataclasses }
FastAPI は **Pydantic** の上に構築されており、これまでにリクエストやレスポンスを宣言するために Pydantic モデルを使う方法を紹介してきました。
しかし FastAPI は、同様の方法で [`dataclasses`](https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html) もサポートします:
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}
これは **Pydantic** によって引き続きサポートされています。Pydantic には [`dataclasses` の内部サポート](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel) があるためです。
そのため、上記のように明示的に Pydantic を使っていないコードでも、FastAPI は標準の dataclass を Pydantic 独自の dataclass に変換するために Pydantic を使用しています。
そして当然ながら、次の点も同様にサポートされます:
- データ検証
- データのシリアライズ
- データのドキュメント化 など
これは Pydantic モデルの場合と同じように動作します。内部的にも同様に Pydantic を使って実現されています。
/// info | 情報
dataclasses は、Pydantic モデルができることをすべては行えない点に留意してください。
そのため、Pydantic モデルを使う必要がある場合もあります。
しかし既存の dataclass が多数あるなら、FastAPI で Web API を構築する際にそれらを活用するちょっとしたテクニックになります。🤓
///
## `response_model` での dataclasses { #dataclasses-in-response-model }
`response_model` パラメータでも `dataclasses` を使用できます:
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}
dataclass は自動的に Pydantic の dataclass に変換されます。
このため、そのスキーマは API ドキュメントの UI に表示されます:
## ネストしたデータ構造での dataclasses { #dataclasses-in-nested-data-structures }
`dataclasses` を他の型注釈と組み合わせて、ネストしたデータ構造を作成できます。
場合によっては、自動生成された API ドキュメントでエラーが発生するなどの理由で、Pydantic 版の `dataclasses` を使う必要があるかもしれません。
その場合は、標準の `dataclasses` を `pydantic.dataclasses` に置き換えるだけで済みます。これはドロップイン置換です:
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}
1. 依然として標準の `dataclasses` から `field` をインポートします。
2. `pydantic.dataclasses` は `dataclasses` のドロップイン置換です。
3. `Author` dataclass は `Item` dataclass のリストを含みます。
4. `Author` dataclass を `response_model` パラメータとして使用しています。
5. リクエストボディとしての dataclass と併せて、他の標準の型注釈を使用できます。
この例では、`Item` dataclass のリストです。
6. ここでは、dataclass のリストである `items` を含む辞書を返しています。
FastAPI はデータを JSON に シリアライズ できます。
7. ここでは `response_model` に `Author` dataclass のリストという型注釈を使用しています。
このように、`dataclasses` は標準の型注釈と組み合わせられます。
8. この *path operation 関数* は、`async def` ではなく通常の `def` を使用しています。
いつもどおり、FastAPI では必要に応じて `def` と `async def` を組み合わせられます。
どちらをいつ使うかの復習が必要な場合は、[`async` と `await`](../async.md#in-a-hurry) に関するドキュメントの _"In a hurry?"_ セクションを参照してください。
9. この *path operation 関数* は（可能ではありますが）dataclass 自体は返さず、内部データを持つ辞書のリストを返しています。
FastAPI は dataclass を含む `response_model` パラメータを使ってレスポンスを変換します。
`dataclasses` は他の型注釈と多様な組み合わせが可能で、複雑なデータ構造を構成できます。
上記のコード内コメントのヒントを参照して、より具体的な詳細を確認してください。
## さらに学ぶ { #learn-more }
`dataclasses` を他の Pydantic モデルと組み合わせたり、継承したり、自分のモデルに含めたりもできます。
詳しくは、[dataclasses に関する Pydantic ドキュメント](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/) を参照してください。
## バージョン { #version }
これは FastAPI バージョン `0.67.0` 以降で利用可能です。🔖
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FILE: docs/ja/docs/advanced/events.md
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# Lifespan イベント { #lifespan-events }
アプリケーションが起動する前に一度だけ実行すべきロジック（コード）を定義できます。これは、アプリケーションがリクエストを受け取り始める前に、そのコードが一度だけ実行される、という意味です。
同様に、アプリケーションがシャットダウンするときに実行すべきロジック（コード）も定義できます。この場合、そのコードは、（多くのリクエストを処理した）後に一度だけ実行されます。
このコードは、アプリケーションがリクエストの受け付けを「開始」する前、そして処理を「終了」した直後に実行されるため、アプリケーションの全体の「Lifespan」（この「lifespan」という言葉はすぐ後で重要になります 😉）をカバーします。
これは、アプリ全体で使用し、リクエスト間で「共有」し、かつ後で「クリーンアップ」する必要があるような「リソース」をセットアップするのにとても便利です。たとえば、データベース接続プールや、共有の機械学習モデルの読み込みなどです。
## ユースケース { #use-case }
まずはユースケースの例から始めて、これをどのように解決するかを見ていきます。
リクエストを処理するために使用したい「機械学習モデル」がいくつかあると想像してください。🤖
同じモデルをリクエスト間で共有するので、リクエストごとやユーザーごとに別々のモデルを使うわけではありません。
モデルの読み込みにはディスクから大量のデータを読む必要があり、かなり時間がかかるかもしれません。したがって、リクエストごとに読み込みたくはありません。
モジュール/ファイルのトップレベルで読み込むこともできますが、その場合は、たとえ簡単な自動テストを実行するだけでも「モデルを読み込む」ことになり、そのモデルの読み込みを待つ必要があるため、独立したコード部分を走らせるだけのテストでも「遅く」なってしまいます。
これを解決しましょう。リクエストを処理する前にモデルを読み込みますが、コードがロードされている最中ではなく、アプリケーションがリクエストの受け付けを開始する直前だけにします。
## Lifespan { #lifespan }
この「起動時」と「シャットダウン時」のロジックは、`FastAPI` アプリの `lifespan` パラメータと「コンテキストマネージャ」（これが何かはすぐに示します）を使って定義できます。
まずは例を見てから、詳細を説明します。
次のように、`yield` を使う非同期関数 `lifespan()` を作成します:
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[16,19] *}
ここでは、`yield` の前で機械学習モデルの辞書に（ダミーの）モデル関数を入れることで、高コストな「起動時」のモデル読み込みをシミュレーションしています。このコードは、アプリケーションがリクエストを「受け付け始める前」に、すなわち起動時に実行されます。
そして `yield` の直後でモデルをアンロードします。このコードは、アプリケーションがリクエスト処理を「終了」した後、シャットダウン直前に実行されます。たとえばメモリや GPU のようなリソースを解放できます。
/// tip | 豆知識
`shutdown` は、アプリケーションを「停止」するときに発生します。
新しいバージョンを開始する必要があるか、単に実行をやめたくなったのかもしれません。🤷
///
### Lifespan 関数 { #lifespan-function }
まず注目すべきは、`yield` を使う非同期関数を定義していることです。これは「yield を使う依存関係（Dependencies）」にとてもよく似ています。
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[14:19] *}
`yield` の前の前半は、アプリケーションが開始される「前」に実行されます。
`yield` の後半は、アプリケーションの処理が「終了」した「後」に実行されます。
### 非同期コンテキストマネージャ { #async-context-manager }
この関数には `@asynccontextmanager` がデコレートされています。
これにより、この関数は「非同期コンテキストマネージャ」になります。
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[1,13] *}
Python の「コンテキストマネージャ」は、`with` 文で使えるものです。たとえば、`open()` はコンテキストマネージャとして使えます:
```Python
with open("file.txt") as file:
file.read()
```
最近の Python には「非同期コンテキストマネージャ」もあります。`async with` で使います:
```Python
async with lifespan(app):
await do_stuff()
```
このようにコンテキストマネージャ（または非同期コンテキストマネージャ）を作ると、`with` ブロックに入る前に `yield` より前のコードが実行され、`with` ブロックを出た後に `yield` より後ろのコードが実行されます。
上のコード例では直接それを使ってはいませんが、FastAPI に渡して内部で使ってもらいます。
`FastAPI` アプリの `lifespan` パラメータは「非同期コンテキストマネージャ」を受け取るので、新しく作った `lifespan` 非同期コンテキストマネージャを渡せます。
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[22] *}
## 代替のイベント（非推奨） { #alternative-events-deprecated }
/// warning | 注意
推奨される方法は、上で説明したとおり `FastAPI` アプリの `lifespan` パラメータを使って「起動」と「シャットダウン」を扱うことです。`lifespan` パラメータを指定すると、`startup` と `shutdown` のイベントハンドラは呼び出されなくなります。`lifespan` かイベントか、どちらか一方であり、両方同時ではありません。
この節は読み飛ばしてもかまいません。
///
起動時とシャットダウン時に実行されるロジックを定義する別の方法もあります。
アプリケーションが起動する前、またはシャットダウンするときに実行する必要があるイベントハンドラ（関数）を定義できます。
これらの関数は `async def` でも、通常の `def` でも構いません。
### `startup` イベント { #startup-event }
アプリケーションが開始される前に実行すべき関数を追加するには、イベント `"startup"` で宣言します:
{* ../../docs_src/events/tutorial001_py310.py hl[8] *}
この場合、`startup` のイベントハンドラ関数は items の「データベース」（単なる `dict`）をいくつかの値で初期化します。
イベントハンドラ関数は複数追加できます。
すべての `startup` イベントハンドラが完了するまで、アプリケーションはリクエストの受け付けを開始しません。
### `shutdown` イベント { #shutdown-event }
アプリケーションがシャットダウンするときに実行すべき関数を追加するには、イベント `"shutdown"` で宣言します:
{* ../../docs_src/events/tutorial002_py310.py hl[6] *}
ここでは、`shutdown` のイベントハンドラ関数が、テキスト行 `"Application shutdown"` をファイル `log.txt` に書き込みます。
/// info | 情報
`open()` 関数の `mode="a"` は「追加」（append）を意味します。つまり、そのファイルに既にある内容を上書きせず、行が後ろに追記されます。
///
/// tip | 豆知識
この例では、ファイルを扱う標準の Python 関数 `open()` を使っています。
そのため、ディスクへの書き込みを「待つ」必要がある I/O（入力/出力）が関わります。
しかし `open()` 自体は `async` や `await` を使いません。
したがって、イベントハンドラ関数は `async def` ではなく通常の `def` で宣言しています。
///
### `startup` と `shutdown` をまとめて { #startup-and-shutdown-together }
起動時とシャットダウン時のロジックは関連していることが多いです。何かを開始してから終了したい、リソースを獲得してから解放したい、などです.
共有するロジックや変数のない別々の関数でそれを行うのは難しく、グローバル変数などに値を保存する必要が出てきます。
そのため、現在は上で説明したとおり `lifespan` を使うことが推奨されています。
## 技術詳細 { #technical-details }
技術が気になる方への細かな詳細です。🤓
内部的には、ASGI の技術仕様において、これは [Lifespan プロトコル](https://asgi.readthedocs.io/en/latest/specs/lifespan.html) の一部であり、`startup` と `shutdown` というイベントが定義されています。
/// info | 情報
Starlette の `lifespan` ハンドラについては、[Starlette の Lifespan ドキュメント](https://www.starlette.dev/lifespan/)で詳しく読むことができます。
コードの他の領域で使える lifespan の状態をどのように扱うかも含まれています。
///
## サブアプリケーション { #sub-applications }
🚨 これらの lifespan イベント（startup と shutdown）はメインのアプリケーションに対してのみ実行され、[サブアプリケーション - マウント](sub-applications.md) には実行されないことに注意してください。
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FILE: docs/ja/docs/advanced/generate-clients.md
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# SDK の生成 { #generating-sdks }
**FastAPI** は **OpenAPI** 仕様に基づいているため、その API は多くのツールが理解できる標準形式で記述できます。
これにより、最新の**ドキュメント**、複数言語のクライアントライブラリ（**SDKs**）、そしてコードと同期し続ける**テスト**や**自動化ワークフロー**を容易に生成できます。
本ガイドでは、FastAPI バックエンド向けの **TypeScript SDK** を生成する方法を説明します。
## オープンソースの SDK ジェネレータ { #open-source-sdk-generators }
多用途な選択肢として [OpenAPI Generator](https://openapi-generator.tech/) があります。これは**多数のプログラミング言語**をサポートし、OpenAPI 仕様から SDK を生成できます。
**TypeScript クライアント**向けには、[Hey API](https://heyapi.dev/) が目的特化のソリューションで、TypeScript エコシステムに最適化された体験を提供します。
他の SDK ジェネレータは [OpenAPI.Tools](https://openapi.tools/#sdk) でも見つけられます。
/// tip | 豆知識
FastAPI は自動的に **OpenAPI 3.1** の仕様を生成します。したがって、使用するツールはこのバージョンをサポートしている必要があります。
///
## FastAPI スポンサーによる SDK ジェネレータ { #sdk-generators-from-fastapi-sponsors }
このセクションでは、FastAPI をスポンサーしている企業による、**ベンチャー支援**および**企業支援**のソリューションを紹介します。これらの製品は、高品質な生成 SDK に加えて、**追加機能**や**統合**を提供します。
✨ [**FastAPI をスポンサーする**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author) ✨ ことで、これらの企業はフレームワークとその**エコシステム**の健全性と**持続可能性**を支援しています。
この支援は、FastAPI の**コミュニティ**（皆さん）への強いコミットメントの表明でもあり、**優れたサービス**の提供だけでなく、堅牢で発展するフレームワーク FastAPI を支える姿勢を示しています。🙇
例えば、次のようなものがあります:
* [Speakeasy](https://speakeasy.com/editor?utm_source=fastapi+repo&utm_medium=github+sponsorship)
* [Stainless](https://www.stainless.com/?utm_source=fastapi&utm_medium=referral)
* [liblab](https://developers.liblab.com/tutorials/sdk-for-fastapi?utm_source=fastapi)
これらのソリューションの中にはオープンソースや無料枠を提供するものもあり、金銭的コミットメントなしで試すことができます。他の商用 SDK ジェネレータも存在し、オンラインで見つけられます。🤓
## TypeScript SDK を作成する { #create-a-typescript-sdk }
まずは簡単な FastAPI アプリから始めます:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial001_py310.py hl[7:9,12:13,16:17,21] *}
ここで、*path operation* はリクエストとレスポンスのペイロードに使用するモデルを定義しており、`Item` と `ResponseMessage` を使っています。
### API ドキュメント { #api-docs }
`/docs` に移動すると、リクエストで送信・レスポンスで受信するデータの**スキーマ**が表示されます:
これらのスキーマは、アプリ内でモデルとして宣言されているため表示されます。
その情報はアプリの **OpenAPI スキーマ**に含まれ、API ドキュメントに表示されます。
OpenAPI に含まれるこれらのモデル情報を使って、**クライアントコードを生成**できます。
### Hey API { #hey-api }
モデルを備えた FastAPI アプリがあれば、Hey API で TypeScript クライアントを生成できます。最も手早い方法は npx を使うことです。
```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i http://localhost:8000/openapi.json -o src/client
```
これで TypeScript SDK が `./src/client` に生成されます。
[`@hey-api/openapi-ts` のインストール方法](https://heyapi.dev/openapi-ts/get-started)や、[生成物の詳細](https://heyapi.dev/openapi-ts/output)は公式サイトを参照してください。
### SDK の利用 { #using-the-sdk }
これでクライアントコードを import して利用できます。例えば次のようになり、メソッドに対して補完が効きます:
送信するペイロードにも補完が適用されます:
/// tip | 豆知識
FastAPI アプリの `Item` モデルで定義した `name` と `price` に補完が効いている点に注目してください。
///
送信データに対するインラインエラーも表示されます:
レスポンスオブジェクトにも補完があります:
## タグ付きの FastAPI アプリ { #fastapi-app-with-tags }
実運用ではアプリは大きくなり、*path operation* のグループ分けにタグを使うことが多いでしょう。
例えば **items** 用と **users** 用のセクションがあり、タグで分けられます:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial002_py310.py hl[21,26,34] *}
### タグ付き TypeScript クライアントの生成 { #generate-a-typescript-client-with-tags }
タグを用いた FastAPI アプリからクライアントを生成すると、通常クライアント側のコードもタグごとに分割されます。
これにより、クライアントコードも正しく整理・グルーピングされます:
この例では次のようになります:
* `ItemsService`
* `UsersService`
### クライアントのメソッド名 { #client-method-names }
現状では、生成されるメソッド名（`createItemItemsPost` など）はあまりきれいではありません:
```TypeScript
ItemsService.createItemItemsPost({name: "Plumbus", price: 5})
```
これは、クライアントジェネレータが各 *path operation* の OpenAPI 内部の **operation ID** を用いるためです。
OpenAPI では operation ID は全ての *path operation* を通して一意である必要があります。そのため FastAPI は**関数名**、**パス**、**HTTP メソッド/オペレーション**を組み合わせて operation ID を生成し、一意性を保証します。
次にこれを改善する方法を示します。🤓
## カスタム operation ID とより良いメソッド名 { #custom-operation-ids-and-better-method-names }
operation ID の**生成方法**を**変更**して簡潔にし、クライアント側の**メソッド名をシンプル**にできます。
この場合でも各 operation ID が**一意**であることは別の方法で保証する必要があります。
例えば、各 *path operation* にタグを付け、**タグ**と *path operation* の**名前**（関数名）から operation ID を生成できます。
### 一意 ID 生成関数のカスタマイズ { #custom-generate-unique-id-function }
FastAPI は各 *path operation* に**一意 ID**を用いており、これは **operation ID** のほか、必要に応じてリクエストやレスポンスのカスタムモデル名にも使われます。
この関数はカスタマイズ可能です。`APIRoute` を受け取り、文字列を返します。
例えばここでは、最初のタグ（通常は 1 つ）と *path operation* 名（関数名）を使います。
そのカスタム関数を **FastAPI** の `generate_unique_id_function` パラメータに渡します:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial003_py310.py hl[6:7,10] *}
### カスタム operation ID で TypeScript クライアントを生成 { #generate-a-typescript-client-with-custom-operation-ids }
この状態でクライアントを再生成すると、メソッド名が改善されています:
ご覧のとおり、メソッド名はタグ名と関数名のみになり、URL パスや HTTP オペレーションの情報は含まれません。
### クライアント生成向けの OpenAPI 仕様の前処理 { #preprocess-the-openapi-specification-for-the-client-generator }
それでも生成コードには**重複情報**が残っています。
`ItemsService`（タグ由来）から items 関連であることはすでに分かるのに、メソッド名にもタグ名が前置されています。😕
OpenAPI 全体としては operation ID の**一意性**のために、このプレフィックスを維持したい場合があるでしょう。
しかし生成クライアント用には、クライアントを生成する直前に OpenAPI の operation ID を**加工**して、メソッド名をより**見やすく**、**クリーン**にできます。
OpenAPI の JSON を `openapi.json` として保存し、次のようなスクリプトで**そのタグのプレフィックスを除去**できます:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial004_py310.py *}
//// tab | Node.js
```Javascript
{!> ../../docs_src/generate_clients/tutorial004.js!}
```
////
これにより operation ID は `items-get_items` のような形から単なる `get_items` に置き換わり、クライアントジェネレータはより簡潔なメソッド名を生成できます。
### 前処理済み OpenAPI から TypeScript クライアントを生成 { #generate-a-typescript-client-with-the-preprocessed-openapi }
生成元が `openapi.json` になったので、入力の場所を更新します:
```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i ./openapi.json -o src/client
```
新しいクライアントを生成すると、**クリーンなメソッド名**になり、**補完**や**インラインエラー**などもそのまま利用できます:
## 利点 { #benefits }
自動生成されたクライアントを使うと、次のような対象で**補完**が得られます:
* メソッド
* 本体のリクエストペイロード、クエリパラメータ等
* レスポンスのペイロード
また、あらゆる箇所で**インラインエラー**も得られます。
バックエンドコードを更新してフロントエンドを**再生成**すれば、新しい *path operation* はメソッドとして追加され、古いものは削除され、その他の変更も生成コードに反映されます。🤓
つまり、変更があれば自動的にクライアントコードに**反映**されます。クライアントを**ビルド**すれば、使用データに**不整合**があればエラーになります。
その結果、多くのエラーを開発の初期段階で**早期発見**でき、本番で最終ユーザーに不具合が現れてから原因をデバッグする必要がなくなります。✨
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FILE: docs/ja/docs/advanced/index.md
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# 高度なユーザーガイド { #advanced-user-guide }
## さらなる機能 { #additional-features }
メインの[チュートリアル - ユーザーガイド](../tutorial/index.md)だけで、**FastAPI**の主要な機能を一通り把握するには十分なはずです。
以降のセクションでは、その他のオプション、設定、追加機能を見ていきます。
/// tip | 豆知識
以降のセクションは、**必ずしも「高度」ではありません**。
また、あなたのユースケースに対する解決策が、その中のどれかにある可能性もあります。
///
## 先にチュートリアルを読む { #read-the-tutorial-first }
メインの[チュートリアル - ユーザーガイド](../tutorial/index.md)で得た知識があれば、**FastAPI**の機能の多くは引き続き利用できます。
また、以降のセクションでは、すでにそれを読んでいて、主要な考え方を理解していることを前提としています。
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FILE: docs/ja/docs/advanced/json-base64-bytes.md
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# Base64 にしたバイトを含む JSON { #json-with-bytes-as-base64 }
アプリで JSON データの受信・送信が必要だが、その中にバイナリデータを含める必要がある場合は、base64 にエンコードできます。
## Base64 とファイル { #base64-vs-files }
バイナリデータのアップロードにはまず、JSON にエンコードする代わりに [Request Files](../tutorial/request-files.md) を、バイナリデータの送信には [カスタムレスポンス - FileResponse](./custom-response.md#fileresponse--fileresponse-) を使えるか検討してください。
JSON は UTF-8 でエンコードされた文字列のみを含められるため、生のバイト列は含められません。
Base64 はバイナリデータを文字列にエンコードできますが、そのために元のバイナリより多くの文字を使用する必要があり、通常は通常のファイルより非効率です。
JSON にバイナリデータをどうしても含める必要があり、ファイルを使えない場合にのみ base64 を使用してください。
## Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes }
Pydantic モデルで `bytes` 型のフィールドを宣言し、モデル設定で `val_json_bytes` を使うと、入力 JSON データの検証時に base64 を用いるよう指示できます。この検証の一環として、base64 文字列はバイト列へデコードされます。
{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:9,29:35] hl[9] *}
「/docs」を確認すると、`data` フィールドが base64 でエンコードされたバイト列を期待していることが表示されます。
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FILE: docs/ja/docs/advanced/openapi-webhooks.md
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# OpenAPI の Webhook { #openapi-webhooks }
アプリがある種の**イベント**を**通知**するために、データ付きで相手のアプリ（リクエスト送信）を呼び出す可能性があることを、API の**ユーザー**に伝えたい場合があります。
これは、通常のようにユーザーがあなたの API にリクエストを送るのではなく、**あなたの API（あなたのアプリ）**が**相手のシステム**（相手の API、アプリ）にリクエストを送る、ということです。
これは一般に**Webhook**と呼ばれます。
## Webhook の手順 { #webhooks-steps }
通常の流れとして、まずあなたのコード内で、送信するメッセージ、すなわちリクエストの**本文（ボディ）**を**定義**します。
加えて、アプリがそれらのリクエスト（イベント）を送信する**タイミング**も何らかの形で定義します。
そして**ユーザー**は、アプリがそのリクエストを送るべき**URL**を（たとえばどこかの Web ダッシュボードで）定義します。
Webhook の URL を登録する方法や実際にリクエストを送るコードなど、これらの**ロジック**はすべてあなた次第です。**あなた自身のコード**で好きなように実装します。
## FastAPI と OpenAPI による Webhook のドキュメント化 { #documenting-webhooks-with-fastapi-and-openapi }
**FastAPI** と OpenAPI を使うと、Webhook の名前、アプリが送信できる HTTP の操作（例: `POST`, `PUT` など）、アプリが送るリクエストの**ボディ**を定義できます。
これにより、ユーザーがあなたの **Webhook** リクエストを受け取るための**API を実装**するのが大幅に簡単になります。場合によっては、ユーザーが自分たちの API コードを自動生成できるかもしれません。
/// info | 情報
Webhook は OpenAPI 3.1.0 以上で利用可能で、FastAPI `0.99.0` 以上が対応しています。
///
## Webhook を持つアプリ { #an-app-with-webhooks }
**FastAPI** アプリケーションを作成すると、`webhooks` という属性があり、ここで *path operations* と同様に（例: `@app.webhooks.post()`）*webhook* を定義できます。
{* ../../docs_src/openapi_webhooks/tutorial001_py310.py hl[9:12,15:20] *}
定義した webhook は **OpenAPI** スキーマおよび自動生成される **ドキュメント UI** に反映されます。
/// info | 情報
`app.webhooks` オブジェクトは実際には単なる `APIRouter` で、複数ファイルでアプリを構成する際に使うものと同じ型です。
///
Webhook では（`/items/` のような）*パス*を宣言しているわけではない点に注意してください。ここで渡す文字列は webhook の**識別子**（イベント名）です。たとえば `@app.webhooks.post("new-subscription")` での webhook 名は `new-subscription` です。
これは、**ユーザー**が実際に Webhook リクエストを受け取りたい**URL パス**を、別の方法（例: Web ダッシュボード）で定義することを想定しているためです。
### ドキュメントの確認 { #check-the-docs }
アプリを起動し、[http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs) にアクセスします。
ドキュメントには通常の *path operations* に加えて、**webhooks** も表示されます:
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FILE: docs/ja/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md
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# Path Operationの高度な設定 { #path-operation-advanced-configuration }
## OpenAPI operationId { #openapi-operationid }
/// warning | 注意
OpenAPIの「エキスパート」でなければ、これはおそらく必要ありません。
///
*path operation* で `operation_id` パラメータを利用することで、OpenAPIの `operationId` を設定できます。
各オペレーションで一意になるようにする必要があります。
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001_py310.py hl[6] *}
### *path operation関数* の名前をoperationIdとして使用する { #using-the-path-operation-function-name-as-the-operationid }
APIの関数名を `operationId` として利用したい場合、すべてのAPI関数をイテレーションし、各 *path operation* の `operation_id` を `APIRoute.name` で上書きすれば可能です。
すべての *path operation* を追加した後に行うべきです。
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial002_py310.py hl[2, 12:21, 24] *}
/// tip | 豆知識
`app.openapi()` を手動で呼び出す場合、その前に `operationId` を更新するべきです。
///
/// warning | 注意
この方法をとる場合、各 *path operation関数* が一意な名前である必要があります。
異なるモジュール（Pythonファイル）にある場合でも同様です。
///
## OpenAPIから除外する { #exclude-from-openapi }
生成されるOpenAPIスキーマ（つまり、自動ドキュメント生成の仕組み）から *path operation* を除外するには、`include_in_schema` パラメータを使用して `False` に設定します。
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial003_py310.py hl[6] *}
## docstringによる説明の高度な設定 { #advanced-description-from-docstring }
*path operation関数* のdocstringからOpenAPIに使用する行を制限できます。
`\f`（エスケープされた「書式送り（form feed）」文字）を追加すると、**FastAPI** はその地点でOpenAPIに使用される出力を切り詰めます。
ドキュメントには表示されませんが、他のツール（Sphinxなど）は残りの部分を利用できます。
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:27] *}
## 追加レスポンス { #additional-responses }
*path operation* に対して `response_model` と `status_code` を宣言する方法はすでに見たことがあるでしょう。
それにより、*path operation* のメインのレスポンスに関するメタデータが定義されます。
追加のレスポンスについても、モデルやステータスコードなどとともに宣言できます。
これについてはドキュメントに章全体があります。 [OpenAPIの追加レスポンス](additional-responses.md) で読めます。
## OpenAPI Extra { #openapi-extra }
アプリケーションで *path operation* を宣言すると、**FastAPI** はOpenAPIスキーマに含めるために、その *path operation* に関連するメタデータを自動的に生成します。
/// note | 技術詳細
OpenAPI仕様では [Operation Object](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#operation-object) と呼ばれています。
///
これには *path operation* に関するすべての情報が含まれ、自動ドキュメントを生成するために使われます。
`tags`、`parameters`、`requestBody`、`responses` などが含まれます。
この *path operation* 固有のOpenAPIスキーマは通常 **FastAPI** により自動生成されますが、拡張することもできます。
/// tip | 豆知識
これは低レベルな拡張ポイントです。
追加レスポンスを宣言するだけなら、より便利な方法として [OpenAPIの追加レスポンス](additional-responses.md) を使うことができます。
///
`openapi_extra` パラメータを使って、*path operation* のOpenAPIスキーマを拡張できます。
### OpenAPI Extensions { #openapi-extensions }
この `openapi_extra` は、例えば [OpenAPI Extensions](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#specificationExtensions) を宣言するのに役立ちます。
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial005_py310.py hl[6] *}
自動APIドキュメントを開くと、その拡張は特定の *path operation* の下部に表示されます。
そして（APIの `/openapi.json` にある）生成されたOpenAPIを見ると、その拡張も特定の *path operation* の一部として確認できます。
```JSON hl_lines="22"
{
"openapi": "3.1.0",
"info": {
"title": "FastAPI",
"version": "0.1.0"
},
"paths": {
"/items/": {
"get": {
"summary": "Read Items",
"operationId": "read_items_items__get",
"responses": {
"200": {
"description": "Successful Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {}
}
}
}
},
"x-aperture-labs-portal": "blue"
}
}
}
}
```
### カスタムOpenAPI *path operation* スキーマ { #custom-openapi-path-operation-schema }
`openapi_extra` 内の辞書は、*path operation* 用に自動生成されたOpenAPIスキーマと深くマージされます。
そのため、自動生成されたスキーマに追加データを加えることができます。
例えば、Pydanticを使ったFastAPIの自動機能を使わずに独自のコードでリクエストを読み取り・検証することを選べますが、それでもOpenAPIスキーマでリクエストを定義したい場合があります。
それは `openapi_extra` で行えます。
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006_py310.py hl[19:36, 39:40] *}
この例では、Pydanticモデルを一切宣言していません。実際、リクエストボディはJSONとして パース されず、直接 `bytes` として読み取られます。そして `magic_data_reader()` 関数が、何らかの方法でそれをパースする責務を担います。
それでも、リクエストボディに期待されるスキーマを宣言できます。
### カスタムOpenAPI content type { #custom-openapi-content-type }
同じトリックを使って、PydanticモデルでJSON Schemaを定義し、それを *path operation* 用のカスタムOpenAPIスキーマセクションに含めることができます。
また、リクエスト内のデータ型がJSONでない場合でもこれを行えます。
例えばこのアプリケーションでは、PydanticモデルからJSON Schemaを抽出するFastAPIの統合機能や、JSONの自動バリデーションを使っていません。実際、リクエストのcontent typeをJSONではなくYAMLとして宣言しています。
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[15:20, 22] *}
それでも、デフォルトの統合機能を使っていないにもかかわらず、YAMLで受け取りたいデータのために、Pydanticモデルを使って手動でJSON Schemaを生成しています。
そしてリクエストを直接使い、ボディを `bytes` として抽出します。これは、FastAPIがリクエストペイロードをJSONとしてパースしようとすらしないことを意味します。
その後、コード内でそのYAMLコンテンツを直接パースし、さらに同じPydanticモデルを使ってYAMLコンテンツを検証しています。
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[24:31] *}
/// tip | 豆知識
ここでは同じPydanticモデルを再利用しています。
ただし同様に、別の方法で検証することもできます。
///
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FILE: docs/ja/docs/advanced/response-change-status-code.md
================================================
# レスポンス - ステータスコードの変更 { #response-change-status-code }
すでに、デフォルトの[レスポンスのステータスコード](../tutorial/response-status-code.md)を設定できることをご存知かもしれません。
しかし場合によっては、デフォルトとは異なるステータスコードを返す必要があります。
## ユースケース { #use-case }
たとえば、デフォルトでは HTTP ステータスコード "OK" `200` を返したいとします。
しかし、データが存在しなければそれを作成し、HTTP ステータスコード "CREATED" `201` を返したい。
それでも、返すデータは `response_model` でフィルタ・変換できるようにしておきたい。
そのような場合は `Response` パラメータを使えます。
## `Response` パラメータを使う { #use-a-response-parameter }
*path operation* 関数で `Response` 型のパラメータを宣言できます（Cookie やヘッダーと同様です）。
そして、その*一時的な*レスポンスオブジェクトに `status_code` を設定できます。
{* ../../docs_src/response_change_status_code/tutorial001_py310.py hl[1,9,12] *}
その後は通常どおり、必要な任意のオブジェクト（`dict`、データベースモデルなど）を返せます。
そして `response_model` を宣言していれば、返したオブジェクトのフィルタと変換には引き続きそれが使われます。
**FastAPI** はその*一時的な*レスポンスからステータスコード（および Cookie とヘッダー）を取り出し、`response_model` によってフィルタ済みの返却値を含む最終的なレスポンスに反映します。
また、`Response` パラメータは依存関係内に宣言してステータスコードを設定することもできます。ただし、最後に設定されたものが優先される点に注意してください。
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FILE: docs/ja/docs/advanced/response-cookies.md
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# レスポンスの Cookie { #response-cookies }
## `Response` パラメータを使う { #use-a-response-parameter }
*path operation 関数*で `Response` 型のパラメータを宣言できます。
そして、その*一時的*なレスポンスオブジェクトに Cookie を設定できます。
{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002_py310.py hl[1, 8:9] *}
その後は通常どおり、必要な任意のオブジェクト（`dict`、データベースモデルなど）を返せます。
`response_model` を宣言している場合でも、返したオブジェクトは引き続きフィルタおよび変換されます。
**FastAPI** はその*一時的*なレスポンスから Cookie（およびヘッダーやステータスコード）を取り出し、`response_model` によってフィルタされた返却値を含む最終的なレスポンスに設定します。
`Response` パラメータは依存関係でも宣言でき、そこで Cookie（やヘッダー）を設定することも可能です。
## `Response` を直接返す { #return-a-response-directly }
コードで `Response` を直接返すときに、Cookie を作成することもできます。
そのためには、[Response を直接返す](response-directly.md) で説明されているとおりにレスポンスを作成します。
そのレスポンスに Cookie を設定してから返します:
{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial001_py310.py hl[10:12] *}
/// tip | 豆知識
`Response` パラメータを使わずにレスポンスを直接返す場合、FastAPI はそのレスポンスをそのまま返します。
そのため、データの型が正しいことを確認する必要があります。例えば、`JSONResponse` を返すなら、JSON と互換性がある必要があります。
また、`response_model` によってフィルタされるべきデータを送っていないことも確認してください。
///
### 詳細情報 { #more-info }
/// note | 技術詳細
`from starlette.responses import Response` や `from starlette.responses import JSONResponse` を使うこともできます。
**FastAPI** は開発者の利便性のために、`starlette.responses` と同じものを `fastapi.responses` として提供しています。ただし、利用可能なレスポンスの大半は Starlette から直接提供されています。
また、`Response` はヘッダーや Cookie の設定に頻繁に使われるため、`fastapi.Response` としても提供されています。
///
利用可能なすべてのパラメータやオプションについては、[Starlette のドキュメント](https://www.starlette.dev/responses/#set-cookie)を参照してください。
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FILE: docs/ja/docs/advanced/response-directly.md
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# レスポンスを直接返す { #return-a-response-directly }
**FastAPI** の *path operation* では、通常は任意のデータを返すことができます: 例えば、`dict`、`list`、Pydanticモデル、データベースモデルなどです。
[レスポンスモデル](../tutorial/response-model.md) を宣言した場合、FastAPI は Pydantic を使ってデータをJSONにシリアライズします。
レスポンスモデルを宣言しない場合、FastAPI は [JSON互換エンコーダ](../tutorial/encoder.md) で説明されている `jsonable_encoder` を使用し、その結果を `JSONResponse` に入れます。
また、`JSONResponse` を直接作成して返すこともできます。
/// tip
通常は、`JSONResponse` を直接返すよりも、[レスポンスモデル](../tutorial/response-model.md) を使うほうがパフォーマンスが大幅に良くなります。これは、Pydantic によるシリアライズが Rust で実行されるためです。
///
## `Response` を返す { #return-a-response }
実際は、`Response` やそのサブクラスを返すことができます。
/// info
`JSONResponse` それ自体は、`Response` のサブクラスです。
///
`Response` を返した場合は、**FastAPI** は直接それを返します。
それは、Pydanticモデルのデータ変換や、コンテンツを任意の型に変換したりなどはしません。
これは多くの柔軟性を提供します。任意のデータ型を返したり、任意のデータ宣言やバリデーションをオーバーライドできます。
同時に多くの責任も伴います。返すデータが正しく、正しいフォーマットであり、シリアライズ可能であることなどを、あなたが保証しなければなりません。
## `jsonable_encoder` を `Response` の中で使う { #using-the-jsonable-encoder-in-a-response }
**FastAPI** はあなたが返す `Response` に対して何も変更を加えないので、コンテンツが準備できていることを保証しなければなりません。
例えば、Pydanticモデルを `JSONResponse` に含めるには、すべてのデータ型 (`datetime` や `UUID` など) をJSON互換の型に変換された `dict` に変換しなければなりません。
このようなケースでは、レスポンスにデータを含める前に `jsonable_encoder` を使ってデータを変換できます。
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}
/// note | 技術詳細
また、`from starlette.responses import JSONResponse` も利用できます。
**FastAPI** は開発者の利便性のために `fastapi.responses` という `starlette.responses` と同じものを提供しています。しかし、利用可能なレスポンスのほとんどはStarletteから直接提供されます。
///
## カスタム `Response` を返す { #returning-a-custom-response }
上記の例では必要な部分を全て示していますが、あまり便利ではありません。`item` を直接返すことができるし、**FastAPI** はそれを `dict` に変換して `JSONResponse` に含めてくれるなど。すべて、デフォルトの動作です。
では、これを使ってカスタムレスポンスをどう返すか見てみましょう。
[XML](https://en.wikipedia.org/wiki/XML)レスポンスを返したいとしましょう。
XMLを文字列にし、`Response` に含め、それを返します。
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}
## Response Model の仕組み { #how-a-response-model-works }
path operation で [Response Model - 戻り値の型](../tutorial/response-model.md) を宣言すると、**FastAPI** はそれを使って Pydantic によりデータをJSONにシリアライズします。
{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}
これは Rust 側で行われるため、通常の Python と `JSONResponse` クラスで行う場合より、パフォーマンスははるかに良くなります。
`response_model` や戻り値の型を使用する場合、FastAPI はデータ変換に（低速になりうる）`jsonable_encoder` も `JSONResponse` クラスも使いません。
代わりに、response model（または戻り値の型）を使って Pydantic が生成した JSON のバイト列をそのまま用い、JSON 用の正しいメディアタイプ（`application/json`）を持つ `Response` を直接返します。
## 備考 { #notes }
`Response` を直接返す場合、バリデーションや、変換 (シリアライズ) や、自動ドキュメントは行われません。
しかし、[Additional Responses in OpenAPI](additional-responses.md)に記載されたようにドキュメントを書くこともできます。
後のセクションで、カスタム `Response` を使用・宣言しながら、自動的なデータ変換やドキュメンテーションを行う方法を説明します。
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FILE: docs/ja/docs/advanced/response-headers.md
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# レスポンスヘッダー { #response-headers }
## `Response` パラメータを使う { #use-a-response-parameter }
（Cookie と同様に）*path operation 関数*で `Response` 型のパラメータを宣言できます。
そして、その*一時的*なレスポンスオブジェクトにヘッダーを設定できます。
{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002_py310.py hl[1, 7:8] *}
その後は通常どおり、必要な任意のオブジェクト（`dict`、データベースモデルなど）を返せます。
`response_model` を宣言している場合は、返したオブジェクトのフィルタと変換に引き続き使用されます。
**FastAPI** はその*一時的*なレスポンスからヘッダー（Cookie やステータスコードも含む）を取り出し、`response_model` によってフィルタされた返却値を含む最終的なレスポンスに反映します。
また、依存関係の中で `Response` パラメータを宣言し、その中でヘッダー（や Cookie）を設定することもできます。
## `Response` を直接返す { #return-a-response-directly }
`Response` を直接返す場合にもヘッダーを追加できます。
[Response を直接返す](response-directly.md) で説明したようにレスポンスを作成し、ヘッダーを追加のパラメータとして渡します:
{* ../../docs_src/response_headers/tutorial001_py310.py hl[10:12] *}
/// note | 技術詳細
`from starlette.responses import Response` や `from starlette.responses import JSONResponse` を使うこともできます。
**FastAPI** は、開発者であるあなたへの便宜として、`starlette.responses` と同じものを `fastapi.responses` として提供しています。しかし、利用可能なレスポンスの大半は直接 Starlette から来ています。
また、`Response` はヘッダーや Cookie を設定するのによく使われるため、**FastAPI** は `fastapi.Response` でも提供しています。
///
## カスタムヘッダー { #custom-headers }
独自のカスタムヘッダーは、[`X-` プレフィックスを使って](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers)追加できることに注意してください。
ただし、ブラウザのクライアントに見えるようにしたいカスタムヘッダーがある場合は、CORS 設定にそれらを追加する必要があります（[CORS (Cross-Origin Resource Sharing)](../tutorial/cors.md) を参照）。このとき、[Starlette の CORS ドキュメント](https://www.starlette.dev/middleware/#corsmiddleware)に記載の `expose_headers` パラメータを使用します。
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FILE: docs/ja/docs/advanced/security/http-basic-auth.md
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# HTTP Basic 認証 { #http-basic-auth }
最もシンプルなケースでは、HTTP Basic 認証を利用できます。
HTTP Basic 認証では、アプリケーションはユーザー名とパスワードを含むヘッダーを期待します。
それを受け取れない場合、HTTP 401 "Unauthorized" エラーを返します。
そして、値が `Basic` のヘッダー `WWW-Authenticate` を、任意の `realm` パラメータとともに返します。
これにより、ブラウザは組み込みのユーザー名とパスワード入力プロンプトを表示します。
その後、そのユーザー名とパスワードを入力すると、ブラウザはそれらをヘッダーに自動的に付与して送信します。
## シンプルな HTTP Basic 認証 { #simple-http-basic-auth }
- `HTTPBasic` と `HTTPBasicCredentials` をインポートします。
- `HTTPBasic` を使って「`security` スキーム」を作成します。
- その `security` を依存関係として path operation に使用します。
- `HTTPBasicCredentials` 型のオブジェクトが返ります:
- 送信された `username` と `password` を含みます。
{* ../../docs_src/security/tutorial006_an_py310.py hl[4,8,12] *}
URL を最初に開こうとしたとき（またはドキュメントで「Execute」ボタンをクリックしたとき）、ブラウザはユーザー名とパスワードの入力を求めます:
## ユーザー名の確認 { #check-the-username }
より完全な例です。
依存関係を使ってユーザー名とパスワードが正しいかを確認します。
これには、Python 標準モジュール [`secrets`](https://docs.python.org/3/library/secrets.html) を用いてユーザー名とパスワードを検証します。
`secrets.compare_digest()` は `bytes` か、ASCII 文字（英語の文字）のみを含む `str` を受け取る必要があります。つまり、`Sebastián` のように `á` を含む文字ではそのままでは動作しません。
これに対処するため、まず `username` と `password` を UTF-8 でエンコードして `bytes` に変換します。
そのうえで、`secrets.compare_digest()` を使って、`credentials.username` が `"stanleyjobson"` であり、`credentials.password` が `"swordfish"` であることを確認します。
{* ../../docs_src/security/tutorial007_an_py310.py hl[1,12:24] *}
これは次のようなコードに相当します:
```Python
if not (credentials.username == "stanleyjobson") or not (credentials.password == "swordfish"):
# 何らかのエラーを返す
...
```
しかし `secrets.compare_digest()` を使うことで、「タイミング攻撃」と呼ばれる種類の攻撃に対して安全になります。
### タイミング攻撃 { #timing-attacks }
「タイミング攻撃」とは何でしょうか？
攻撃者がユーザー名とパスワードを推測しようとしていると想像してください。
そして、ユーザー名 `johndoe`、パスワード `love123` を使ってリクエストを送ります。
その場合、アプリケーション内の Python コードは次のようなものと等価になります:
```Python
if "johndoe" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
...
```
しかし、Python は `johndoe` の最初の `j` と `stanleyjobson` の最初の `s` を比較した時点で、両者の文字列が同じでないと判断してすぐに `False` を返します。つまり「残りの文字を比較して計算資源を無駄にする必要はない」と考えるわけです。そしてアプリケーションは「ユーザー名またはパスワードが正しくありません」と返します。
次に、攻撃者がユーザー名 `stanleyjobsox`、パスワード `love123` で試すとします。
アプリケーションのコードは次のようになります:
```Python
if "stanleyjobsox" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
...
```
この場合、Python は `stanleyjobsox` と `stanleyjobson` の両方で `stanleyjobso` 全体を比較してから、文字列が同じでないと気づきます。したがって、「ユーザー名またはパスワードが正しくありません」と応答するまでに余分に数マイクロ秒かかります。
#### 応答時間が攻撃者を助ける { #the-time-to-answer-helps-the-attackers }
ここで、サーバーが「ユーザー名またはパスワードが正しくありません」というレスポンスを返すまでに、わずかに長い時間がかかったことに気づけば、攻撃者は何かしら正解に近づいた、すなわち先頭のいくつかの文字が正しかったことを知ることができます。
すると、`johndoe` よりも `stanleyjobsox` に近いものを狙って再試行できます。
#### 「プロ」レベルの攻撃 { #a-professional-attack }
もちろん、攻撃者はこれらを手作業では行わず、プログラムを書いて、1 秒間に数千〜数百万回のテストを行うでしょう。そして 1 回に 1 文字ずつ正しい文字を見つけていきます。
そうすることで、数分から数時間のうちに、攻撃者は私たちのアプリケーションの「助け」（応答にかかった時間）だけを利用して、正しいユーザー名とパスワードを推測できてしまいます。
#### `secrets.compare_digest()` で対策 { #fix-it-with-secrets-compare-digest }
しかし、私たちのコードでは実際に `secrets.compare_digest()` を使用しています。
要するに、`stanleyjobsox` と `stanleyjobson` を比較するのにかかる時間は、`johndoe` と `stanleyjobson` を比較するのにかかる時間と同じになります。パスワードでも同様です。
このように、アプリケーションコードで `secrets.compare_digest()` を使うと、この種の一連のセキュリティ攻撃に対して安全になります。
### エラーを返す { #return-the-error }
認証情報が不正であることを検出したら、ステータスコード 401（認証情報が提供されない場合と同じ）で `HTTPException` を返し、ブラウザに再度ログインプロンプトを表示させるためにヘッダー `WWW-Authenticate` を追加します:
{* ../../docs_src/security/tutorial007_an_py310.py hl[26:30] *}
================================================
FILE: docs/ja/docs/advanced/security/index.md
================================================
# 高度なセキュリティ { #advanced-security }
## 追加機能 { #additional-features }
[チュートリアル - ユーザーガイド: セキュリティ](../../tutorial/security/index.md)で扱ったもの以外にも、セキュリティを扱うための追加機能がいくつかあります。
/// tip | 豆知識
次の節は**必ずしも「高度」ではありません**。
あなたのユースケースでは、その中のいずれかに解決策があるかもしれません。
///
## まずチュートリアルを読む { #read-the-tutorial-first }
以下の節は、すでにメインの[チュートリアル - ユーザーガイド: セキュリティ](../../tutorial/security/index.md)を読んでいることを前提とします。
いずれも同じ概念に基づいていますが、いくつかの追加機能を利用できます。
================================================
FILE: docs/ja/docs/advanced/security/oauth2-scopes.md
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# OAuth2 のスコープ { #oauth2-scopes }
OAuth2 のスコープは **FastAPI** で直接利用でき、シームレスに統合されています。
これにより、OAuth2 標準に従った、よりきめ細かな権限システムを、OpenAPI 対応アプリケーション（および API ドキュメント）に統合できます。
スコープ付きの OAuth2 は、Facebook、Google、GitHub、Microsoft、X (Twitter) など、多くの大手認証プロバイダで使われている仕組みです。ユーザーやアプリケーションに特定の権限を付与するために利用されます。
「Facebook でログイン」「Google でログイン」「GitHub でログイン」「Microsoft でログイン」「X (Twitter) でログイン」するたびに、そのアプリケーションはスコープ付きの OAuth2 を使っています。
この節では、同じスコープ付き OAuth2 を使って、**FastAPI** アプリケーションで認証と認可を管理する方法を見ていきます。
/// warning | 注意
これはやや高度な内容です。はじめたばかりであれば読み飛ばしても構いません。
OAuth2 のスコープは必ずしも必要ではなく、認証と認可は好きなやり方で実装できます。
ただし、スコープ付きの OAuth2 は、API（OpenAPI）や API ドキュメントにきれいに統合できます。
とはいえ、これらのスコープやその他のセキュリティ／認可要件の適用は、必要に応じてコードの中で行う必要があります。
多くの場合、スコープ付き OAuth2 はオーバースペックになりえます。
それでも必要だと分かっている場合や、興味がある場合は、このまま読み進めてください。
///
## OAuth2 のスコープと OpenAPI { #oauth2-scopes-and-openapi }
OAuth2 仕様では、「スコープ」は空白で区切られた文字列の一覧として定義されています。
各文字列の内容は任意ですが、空白は含められません。
これらのスコープは「権限」を表します。
OpenAPI（例: API ドキュメント）では、「セキュリティスキーム」を定義できます。
これらのセキュリティスキームの一つが OAuth2 を使う場合、スコープを宣言して利用できます。
各「スコープ」は、ただの文字列（空白なし）です。
通常、特定のセキュリティ権限を宣言するために使われます。例えば:
- `users:read` や `users:write` は一般的な例です。
- `instagram_basic` は Facebook / Instagram で使われています。
- `https://www.googleapis.com/auth/drive` は Google で使われています。
/// info | 情報
OAuth2 において「スコープ」は、必要な特定の権限を宣言する単なる文字列です。
`:` のような他の文字が含まれていても、URL であっても問題ありません。
それらの詳細は実装依存です。
OAuth2 にとっては、単に文字列に過ぎません。
///
## 全体像 { #global-view }
まず、メインの**チュートリアル - ユーザーガイド**にある [OAuth2（パスワード［ハッシュ化あり］）、Bearer と JWT トークン](../../tutorial/security/oauth2-jwt.md) の例から変更される部分を、スコープ付き OAuth2 を使って手早く見てみましょう。
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[5,9,13,47,65,106,108:116,122:126,130:136,141,157] *}
では、これらの変更を一つずつ確認していきます。
## OAuth2 のセキュリティスキーム { #oauth2-security-scheme }
最初の変更点は、`me` と `items` の 2 つのスコープを持つ OAuth2 セキュリティスキームを宣言していることです。
`scopes` パラメータは、各スコープをキー、その説明を値とする `dict` を受け取ります:
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[63:66] *}
これらのスコープを宣言しているため、ログイン／認可時に API ドキュメントに表示されます。
そして、付与するスコープ（`me`、`items`）を選択できます。
これは、Facebook、Google、GitHub などでログイン時に権限を付与する際と同じ仕組みです:
## スコープ付きの JWT トークン { #jwt-token-with-scopes }
次に、トークンの path operation を修正して、要求されたスコープを返すようにします。
引き続き同じ `OAuth2PasswordRequestForm` を使用します。これには、リクエストで受け取った各スコープを含む、`str` の `list` である `scopes` プロパティが含まれます。
そして、そのスコープを JWT トークンの一部として返します。
/// danger | 警告
簡単のため、ここでは受け取ったスコープをそのままトークンに追加しています。
しかし、本番アプリケーションではセキュリティのため、ユーザーが実際に持つことができるスコープ、または事前に定義したスコープだけを追加するようにしてください。
///
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[157] *}
## path operation と依存関係でスコープを宣言 { #declare-scopes-in-path-operations-and-dependencies }
ここでは、`/users/me/items/` の path operation が `items` スコープを必要とするように宣言します。
そのために、`fastapi` から `Security` をインポートして使います。
`Security` は（`Depends` と同様に）依存関係を宣言できますが、さらにスコープ（文字列）のリストを受け取る `scopes` パラメータも持ちます。
この場合、`Security` に依存関数 `get_current_active_user` を渡します（`Depends` と同様です）。
加えて、`items` という 1 つのスコープ（複数でも可）を含む `list` も渡します。
依存関数 `get_current_active_user` は、`Depends` だけでなく `Security` でもサブ依存関係を宣言できます。自身のサブ依存関数（`get_current_user`）を宣言し、さらにスコープ要件を追加します。
この場合、`me` スコープを要求します（複数のスコープも可）。
/// note | 備考
異なる場所で異なるスコープを追加する必要は必ずしもありません。
ここでは、**FastAPI** が異なるレベルで宣言されたスコープをどのように扱うかを示すためにそうしています。
///
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[5,141,172] *}
/// info | 技術詳細
`Security` は実際には `Depends` のサブクラスで、後述する追加パラメータが 1 つあるだけです。
しかし `Depends` の代わりに `Security` を使うことで、**FastAPI** はセキュリティスコープを宣言・内部利用でき、OpenAPI で API をドキュメント化できると判断します。
なお、`fastapi` から `Query`、`Path`、`Depends`、`Security` などをインポートする際、それらは実際には特殊なクラスを返す関数です。
///
## `SecurityScopes` を使う { #use-securityscopes }
次に、依存関数 `get_current_user` を更新します。
これは上記の依存関係から使用されます。
ここで、先ほど作成した同じ OAuth2 スキームを依存関係（`oauth2_scheme`）として宣言して使います。
この依存関数自体はスコープ要件を持たないため、`oauth2_scheme` には `Depends` を使えます。セキュリティスコープを指定する必要がない場合は `Security` を使う必要はありません。
さらに、`fastapi.security` からインポートする特別な型 `SecurityScopes` のパラメータを宣言します。
この `SecurityScopes` クラスは `Request` に似ています（`Request` はリクエストオブジェクトを直接取得するために使いました）。
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[9,106] *}
## `scopes` を使う { #use-the-scopes }
パラメータ `security_scopes` は `SecurityScopes` 型になります。
このオブジェクトは、自身およびこれをサブ依存として使うすべての依存関係で要求されるスコープを含む `scopes` プロパティ（リスト）を持ちます。つまり、すべての「依存元」... 少し分かりにくいかもしれませんが、後で再度説明します。
`security_scopes`（`SecurityScopes` クラスのインスタンス）は、要求されたスコープを空白で連結した 1 つの文字列を返す `scope_str` も提供します（これを使います）。
後で複数箇所で再利用（raise）できるように、`HTTPException` を 1 つ作成します。
この例外には、要求されたスコープがあればそれらを空白区切りの文字列（`scope_str` を使用）として含めます。このスコープ文字列は `WWW-Authenticate` ヘッダに入れます（仕様の一部です）。
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[106,108:116] *}
## `username` とデータ構造の検証 { #verify-the-username-and-data-shape }
`username` を取得できていることを確認し、スコープを取り出します。
そして、そのデータを Pydantic モデルで検証します（`ValidationError` 例外を捕捉）。JWT トークンの読み取りや Pydantic によるデータ検証でエラーが発生した場合は、先ほど作成した `HTTPException` を送出します。
そのために、Pydantic モデル `TokenData` に新しいプロパティ `scopes` を追加します。
Pydantic でデータを検証することで、例えばスコープは `str` の `list`、`username` は `str` といった、正確な型になっていることを保証できます。
そうしておけば、例えば誤って `dict` などが入って後でアプリケーションを破壊してしまい、セキュリティリスクになる、といった事態を避けられます。
また、その `username` を持つユーザーが存在することも確認し、存在しなければ、やはり先ほどの例外を送出します。
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[47,117:129] *}
## `scopes` の検証 { #verify-the-scopes }
この依存関数およびすべての依存元（path operation を含む）が要求するすべてのスコープが、受け取ったトークンに含まれていることを検証し、含まれていなければ `HTTPException` を送出します。
そのために、これらすべてのスコープを `str` の `list` として含む `security_scopes.scopes` を使います。
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[130:136] *}
## 依存関係ツリーとスコープ { #dependency-tree-and-scopes }
依存関係ツリーとスコープをもう一度見てみましょう。
`get_current_active_user` 依存関係は `get_current_user` をサブ依存として持つため、`get_current_active_user` で宣言された `"me"` スコープは、`get_current_user` に渡される `security_scopes.scopes` の必須スコープ一覧に含まれます。
path operation 自体も `"items"` スコープを宣言するため、これも `get_current_user` に渡される `security_scopes.scopes` に含まれます。
依存関係とスコープの階層は次のようになります:
- *path operation* `read_own_items` には:
- 依存関係に対して必須スコープ `["items"]` がある:
- `get_current_active_user`:
- 依存関数 `get_current_active_user` には:
- 依存関係に対して必須スコープ `["me"]` がある:
- `get_current_user`:
- 依存関数 `get_current_user` には:
- 自身に必須スコープはない。
- `oauth2_scheme` を使う依存関係がある。
- `SecurityScopes` 型の `security_scopes` パラメータがある:
- この `security_scopes` パラメータは、上で宣言されたすべてのスコープを含む `list` を持つ `scopes` プロパティを持つ。したがって:
- *path operation* `read_own_items` では、`security_scopes.scopes` は `["me", "items"]` を含む。
- *path operation* `read_users_me` では、`security_scopes.scopes` は `["me"]` を含む。これは依存関係 `get_current_active_user` に宣言されているため。
- *path operation* `read_system_status` では、`security_scopes.scopes` は `[]`（空）になる。`scopes` を持つ `Security` を宣言しておらず、その依存関係 `get_current_user` も `scopes` を宣言していないため。
/// tip | 豆知識
重要で「魔法のよう」な点は、`get_current_user` が path operation ごとに異なる `scopes` のリストをチェックすることになる、ということです。
それは、それぞれの path operation と、その path operation の依存関係ツリー内の各依存関係で宣言された `scopes` によって決まります。
///
## `SecurityScopes` の詳細 { #more-details-about-securityscopes }
`SecurityScopes` はどの地点でも、複数箇所でも使えます。「ルート」の依存関係である必要はありません。
常に、その時点の `Security` 依存関係と、**その特定の** path operation と **その特定の** 依存関係ツリーにおける、すべての依存元で宣言されたセキュリティスコープを持ちます。
`SecurityScopes` には依存元で宣言されたすべてのスコープが入るため、トークンが必要なスコープを持っているかどうかを中央の依存関数で検証し、path operation ごとに異なるスコープ要件を宣言する、といった使い方ができます。
これらは path operation ごとに独立して検証されます。
## チェック { #check-it }
API ドキュメントを開くと、認証して、許可するスコープを指定できます。
どのスコープも選択しない場合は「認証済み」にはなりますが、`/users/me/` や `/users/me/items/` にアクセスしようとすると、権限が不足しているというエラーになります。`/status/` には引き続きアクセスできます。
`me` スコープだけを選択し、`items` スコープを選択しない場合は、`/users/me/` にはアクセスできますが、`/users/me/items/` にはアクセスできません。
これは、ユーザーがアプリケーションに与えた権限の範囲に応じて、サードパーティアプリケーションがこれらの path operation のいずれかに、ユーザーから提供されたトークンでアクセスしようとしたときに起こる動作です。
## サードパーティ統合について { #about-third-party-integrations }
この例では、OAuth2 の「password」フローを使用しています。
これは、（おそらく自前のフロントエンドで）自分たちのアプリケーションにログインする場合に適しています。
自分たちで管理しているため、`username` と `password` を受け取る相手を信頼できるからです。
しかし、他者が接続する OAuth2 アプリケーション（Facebook、Google、GitHub などに相当する認証プロバイダ）を構築する場合は、他のいずれかのフローを使用すべきです。
最も一般的なのは implicit フローです。
最も安全なのは code フローですが、手順が多く実装がより複雑です。複雑なため、多くのプロバイダは結局 implicit フローを推奨することがあります。
/// note | 備考
各認証プロバイダがフローに独自の名称を付け、自社のブランドの一部にするのは一般的です。
しかし、最終的には同じ OAuth2 標準を実装しています。
///
**FastAPI** には、これらすべての OAuth2 認証フロー向けのユーティリティが `fastapi.security.oauth2` に含まれています。
## デコレータ `dependencies` での `Security` { #security-in-decorator-dependencies }
デコレータの `dependencies` パラメータに `Depends` の `list` を定義できるのと同様（[path operation デコレータでの依存関係](../../tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md) 参照）、ここで `scopes` を指定した `Security` も使用できます。
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FILE: docs/ja/docs/advanced/settings.md
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# 設定と環境変数 { #settings-and-environment-variables }
多くの場合、アプリケーションは外部の設定や構成を必要とします。たとえば、シークレットキー、データベース認証情報、メールサービスの認証情報などです。
これらの設定の多くは可変（変更されうる）で、データベースのURLのようなものがあります。また、多くはシークレットのように機微な情報です。
そのため、アプリケーションが読み取る環境変数で提供するのが一般的です。
/// tip | 豆知識
環境変数について理解するには、[環境変数](../environment-variables.md)を参照してください。
///
## 型とバリデーション { #types-and-validation }
これらの環境変数は Python の外部にあり、他のプログラムやシステム全体（Linux、Windows、macOS といった異なるOSを含む）と互換性が必要なため、文字列テキストのみを扱えます。
つまり、Python で環境変数から読み取られる値はすべて `str` になり、他の型への変換やバリデーションはコードで行う必要があります。
## Pydantic の `Settings` { #pydantic-settings }
幸いなことに、Pydantic には環境変数から来る設定を扱うための優れたユーティリティがあり、[Pydantic: Settings management](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/) で提供されています。
### `pydantic-settings` のインストール { #install-pydantic-settings }
まず、[仮想環境](../virtual-environments.md)を作成して有効化し、`pydantic-settings` パッケージをインストールします:
次に、サブアプリケーションのドキュメント [http://127.0.0.1:8000/subapi/docs](http://127.0.0.1:8000/subapi/docs) を開きます。
サブアプリケーション用の自動 API ドキュメントが表示され、そのアプリ自身の path operation のみが、正しいサブパス接頭辞 `/subapi` の下で表示されます:
どちらの UI でも操作すれば正しく動作します。ブラウザがそれぞれのアプリ／サブアプリと通信できるためです。
### 技術詳細: `root_path` { #technical-details-root-path }
上記のようにサブアプリケーションをマウントすると、FastAPI は ASGI 仕様の `root_path` と呼ばれる仕組みを使って、そのサブアプリケーションへのマウントパスを伝播します。
このため、サブアプリケーションはドキュメント UI でそのパス接頭辞を使用すべきことを認識できます。
さらに、サブアプリケーション自身が別のサブアプリケーションをマウントしていても問題ありません。FastAPI がこれらの `root_path` をすべて自動的に処理するためです。
`root_path` の詳細や明示的な指定方法については、[プロキシの背後で](behind-a-proxy.md) の節で学べます。
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FILE: docs/ja/docs/advanced/templates.md
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# テンプレート { #templates }
**FastAPI** では任意のテンプレートエンジンを使用できます。
Flask などでも使われている Jinja2 が一般的な選択肢です。
Starlette によって提供され、**FastAPI** アプリで直接使える、簡単に設定できるユーティリティがあります。
## 依存関係のインストール { #install-dependencies }
[仮想環境](../virtual-environments.md) を作成して有効化し、`jinja2` をインストールします:
入力ボックスにメッセージを入力して送信できます。
そして、 WebSocketsを使用した**FastAPI**アプリケーションが応答します。
複数のメッセージを送信（および受信）できます。
そして、これらの通信はすべて同じWebSocket接続を使用します。
## `Depends` などの使用 { #using-depends-and-others }
WebSocketエンドポイントでは、`fastapi` から以下をインポートして使用できます。
* `Depends`
* `Security`
* `Cookie`
* `Header`
* `Path`
* `Query`
これらは、他のFastAPI エンドポイント/*path operations* の場合と同じように機能します。
{* ../../docs_src/websockets_/tutorial002_an_py310.py hl[68:69,82] *}
/// info | 情報
これはWebSocketであるため、`HTTPException` を発生させることはあまり意味がありません。代わりに `WebSocketException` を発生させます。
クロージングコードは、[仕様で定義された有効なコード](https://tools.ietf.org/html/rfc6455#section-7.4.1)の中から使用することができます。
///
### 依存関係を用いてWebSocketsを試してみる { #try-the-websockets-with-dependencies }
アプリケーションを実行します。
## 切断や複数クライアントの処理 { #handling-disconnections-and-multiple-clients }
WebSocket接続が閉じられると、 `await websocket.receive_text()` は例外 `WebSocketDisconnect` を発生させ、この例のようにキャッチして処理することができます。
{* ../../docs_src/websockets_/tutorial003_py310.py hl[79:81] *}
試してみるには、
* いくつかのブラウザタブでアプリを開きます。
* それらのタブでメッセージを記入してください。
* そして、タブのうち1つを閉じてください。
これにより例外 `WebSocketDisconnect` が発生し、他のすべてのクライアントは次のようなメッセージを受信します。
```
Client #1596980209979 left the chat
```
/// tip | 豆知識
上記のアプリは、複数の WebSocket 接続に対してメッセージを処理し、ブロードキャストする方法を示すための最小限のシンプルな例です。
しかし、すべてがメモリ内の単一のリストで処理されるため、プロセスの実行中にのみ機能し、単一のプロセスでのみ機能することに注意してください。
FastAPIと簡単に統合できて、RedisやPostgreSQLなどでサポートされている、より堅牢なものが必要なら、[encode/broadcaster](https://github.com/encode/broadcaster) を確認してください。
///
## 詳細情報 { #more-info }
オプションの詳細については、Starletteのドキュメントを確認してください。
* [`WebSocket` クラス](https://www.starlette.dev/websockets/)。
* [クラスベースのWebSocket処理](https://www.starlette.dev/endpoints/#websocketendpoint)。
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FILE: docs/ja/docs/advanced/wsgi.md
================================================
# WSGI の組み込み - Flask、Django など { #including-wsgi-flask-django-others }
[サブアプリケーション - マウント](sub-applications.md)、[プロキシの背後](behind-a-proxy.md) で見たように、WSGI アプリケーションをマウントできます。
そのために `WSGIMiddleware` を使用して、Flask や Django などの WSGI アプリをラップできます。
## `WSGIMiddleware` の使用 { #using-wsgimiddleware }
/// info | 情報
これには `a2wsgi` のインストールが必要です。例: `pip install a2wsgi`。
///
`a2wsgi` から `WSGIMiddleware` をインポートします。
次に、そのミドルウェアで WSGI（例: Flask）アプリをラップします。
そして、それをあるパスの下にマウントします。
{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py310.py hl[1,3,23] *}
/// note | 備考
以前は `fastapi.middleware.wsgi` の `WSGIMiddleware` を使用することが推奨されていましたが、現在は非推奨です。
代わりに `a2wsgi` パッケージを使用することを推奨します。使い方は同じです。
`a2wsgi` パッケージがインストールされていることを確認し、`a2wsgi` から `WSGIMiddleware` を正しくインポートしてください。
///
## チェック { #check-it }
これで、パス `/v1/` 配下へのすべてのリクエストは Flask アプリケーションが処理します。
それ以外は **FastAPI** が処理します。
実行して [http://localhost:8000/v1/](http://localhost:8000/v1/) にアクセスすると、Flask からのレスポンスが表示されます:
```txt
Hello, World from Flask!
```
さらに [http://localhost:8000/v2](http://localhost:8000/v2) にアクセスすると、FastAPI からのレスポンスが表示されます:
```JSON
{
"message": "Hello World"
}
```
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FILE: docs/ja/docs/alternatives.md
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# 代替ツールから受けたインスピレーションと比較 { #alternatives-inspiration-and-comparisons }
何が**FastAPI**にインスピレーションを与えたのか、他の代替ツールと比較してどうか、そしてそこから何を学んだのかについて。
## はじめに { #intro }
**FastAPI**は、代替ツールのこれまでの働きがなければ存在しなかったでしょう。
以前に作られた多くのツールが、作成における刺激として役立ってきました。
私は数年前から新しいフレームワークの作成を避けてきました。まず、**FastAPI**でカバーされているすべての機能を、さまざまなフレームワーク、プラグイン、ツールを使って解決しようとしました。
しかし、その時点では、これらの機能をすべて提供し、以前のツールから優れたアイデアを取り入れ、可能な限り最高の方法でそれらを組み合わせ、それまで利用できなかった言語機能 (Python 3.6以降の型ヒント) を利用したものを作る以外に選択肢はありませんでした。
## 以前のツール { #previous-tools }
### [Django](https://www.djangoproject.com/) { #django }
Pythonのフレームワークの中で最もポピュラーで、広く信頼されています。Instagramのようなシステムの構築に使われています。
リレーショナルデータベース (MySQLやPostgreSQLなど) と比較的強固に結合されているので、NoSQLデータベース (Couchbase、MongoDB、Cassandraなど) をメインに利用することは簡単ではありません。
バックエンドでHTMLを生成するために作られたものであり、現代的なフロントエンド (ReactやVue.js、Angularなど) や、他のシステム (IoTデバイスなど) と通信するAPIを構築するために作られたものではありません。
### [Django REST Framework](https://www.django-rest-framework.org/) { #django-rest-framework }
Django REST Frameworkは、Djangoを下敷きにしてWeb APIを構築する柔軟なツールキットとして、APIの機能を向上させるために作られました。
Mozilla、Red Hat、Eventbrite など多くの企業で利用されています。
これは**自動的なAPIドキュメント生成**の最初の例であり、これは**FastAPI**に向けた「調査」を触発した最初のアイデアの一つでした。
/// note | 備考
Django REST Framework は Tom Christie によって作成されました。StarletteとUvicornの生みの親であり、**FastAPI**のベースとなっています。
///
/// check | **FastAPI**へ与えたインスピレーション
自動でAPIドキュメントを生成するWebユーザーインターフェースを持っている点。
///
### [Flask](https://flask.palletsprojects.com) { #flask }
Flask は「マイクロフレームワーク」であり、データベースとの統合のようなDjangoがデフォルトで持つ多くの機能は含まれていません。
このシンプルさと柔軟性により、メインのデータストレージシステムとしてNoSQLデータベースを使用するといったようなことが可能になります。
非常にシンプルなので、ドキュメントはいくつかの点でやや技術的でありますが、比較的直感的に学ぶことができます。
また、データベースやユーザ管理、あるいはDjangoにあらかじめ組み込まれている多くの機能を必ずしも必要としないアプリケーションにもよく使われています。これらの機能の多くはプラグインで追加することができます。
このようにパーツを分離し、必要なものを正確にカバーするために拡張できる「マイクロフレームワーク」であることは、私が残しておきたかった重要な機能でした。
Flaskのシンプルさを考えると、APIを構築するのに適しているように思えました。次に見つけるべきは、Flask 用の「Django REST Framework」でした。
/// check | **FastAPI**へ与えたインスピレーション
マイクロフレームワークであること。ツールやパーツを目的に合うように簡単に組み合わせられる点。
シンプルで簡単なルーティングの仕組みを持っている点。
///
### [Requests](https://requests.readthedocs.io) { #requests }
**FastAPI**は実際には**Requests**の代替ではありません。それらのスコープは大きく異なります。
実際にはFastAPIアプリケーションの*内部*でRequestsを使用するのが一般的です。
しかし、FastAPIはRequestsからかなりのインスピレーションを得ています。
**Requests**は (クライアントとして) APIと*通信*するためのライブラリであり、**FastAPI**は (サーバーとして) APIを*構築*するためのライブラリです。
これらは多かれ少なかれ両端にあり、お互いを補完し合っています。
Requestsは非常にシンプルかつ直感的なデザインで使いやすく、適切なデフォルト値を設定しています。しかし同時に、非常に強力でカスタマイズも可能です。
公式サイトで以下のように言われているのは、それが理由です。
> Requestsは史上最もダウンロードされたPythonパッケージのひとつです
使い方はとても簡単です。例えば、`GET`リクエストを実行するには、このように書けば良いです:
```Python
response = requests.get("http://example.com/some/url")
```
対応するFastAPIのAPIのpath operationはこのようになります:
```Python hl_lines="1"
@app.get("/some/url")
def read_url():
return {"message": "Hello World"}
```
`requests.get(...)` と`@app.get(...)` には類似点が見受けられます。
/// check | **FastAPI**へ与えたインスピレーション
* シンプルで直感的なAPIを持っている点。
* HTTPメソッド名を直接利用し、単純で直感的である。
* 適切なデフォルト値を持ちつつ、強力なカスタマイズ性を持っている。
///
### [Swagger](https://swagger.io/) / [OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/) { #swagger-openapi }
私がDjango REST Frameworkに求めていた主な機能は、APIの自動的なドキュメント生成でした。
そして、Swaggerと呼ばれる、 JSON (またはYAML、JSONの拡張版) を使ってAPIをドキュメント化するための標準があることを知りました。
そして、Swagger API用のWebユーザーインターフェースが既に作成されていました。つまり、API用のSwaggerドキュメントを生成することができれば、このWebユーザーインターフェースを自動的に使用することができるようになります。
ある時点で、SwaggerはLinux Foundationに寄贈され、OpenAPIに改名されました。
そのため、バージョン2.0では「Swagger」、バージョン3以上では「OpenAPI」と表記するのが一般的です。
/// check | **FastAPI**へ与えたインスピレーション
独自のスキーマの代わりに、API仕様のオープンな標準を採用しました。
そして、標準に基づくユーザーインターフェースツールを統合しています。
* [Swagger UI](https://github.com/swagger-api/swagger-ui)
* [ReDoc](https://github.com/Rebilly/ReDoc)
この二つは人気で安定したものとして選択されましたが、少し検索してみると、 (**FastAPI**と同時に使用できる) OpenAPIのための多くの代替となるツールを見つけることができます。
///
### Flask REST フレームワーク { #flask-rest-frameworks }
いくつかのFlask RESTフレームワークがありますが、それらを調査してみたところ、多くのものが不適切な問題が残ったまま、中断されたり放置されていることがわかりました。
### [Marshmallow](https://marshmallow.readthedocs.io/en/stable/) { #marshmallow }
APIシステムで必要とされる主な機能の一つに、コード (Python) からデータを取り出して、ネットワークを介して送れるものに変換するデータの「シリアライゼーション」があります。例えば、データベースのデータを含むオブジェクトをJSONオブジェクトに変換したり、`datetime` オブジェクトを文字列に変換するなどです。
APIが必要とするもう一つの大きな機能はデータのバリデーションであり、特定のパラメータが与えられた場合にデータが有効であることを確認することです。例えば、あるフィールドがランダムな文字列ではなく `int` であることなどです。これは特に受信するデータに対して便利です。
データバリデーションの仕組みがなければ、すべてのチェックを手作業でコードに実装しなければなりません。
これらの機能は、Marshmallowが提供するものです。Marshmallowは素晴らしいライブラリで、私も以前に何度も使ったことがあります。
しかし、それはPythonの型ヒントが存在する前に作られたものです。そのため、すべてのスキーマを定義するためには、Marshmallowが提供する特定のユーティリティやクラスを使用する必要があります。
/// check | **FastAPI**へ与えたインスピレーション
コードで「スキーマ」を定義し、データの型やバリデーションを自動で提供する点。
///
### [Webargs](https://webargs.readthedocs.io/en/latest/) { #webargs }
APIに求められる他の大きな機能として、受信したリクエストデータのパースがあります。
WebargsはFlaskをはじめとするいくつかのフレームワークの上にそれを提供するために作られたツールです。
データのバリデーションを行うために内部ではMarshmallowを使用しており、同じ開発者によって作られました。
素晴らしいツールで、私も**FastAPI**を持つ前はよく使っていました。
/// info | 情報
Webargsは、Marshmallowと同じ開発者により作られました。
///
/// check | **FastAPI**へ与えたインスピレーション
受信したデータに対する自動的なバリデーションを持っている点。
///
### [APISpec](https://apispec.readthedocs.io/en/stable/) { #apispec }
MarshmallowとWebargsはバリデーション、パース、シリアライゼーションをプラグインとして提供しています。
しかし、ドキュメントはまだ不足しています。そこでAPISpecが作られました。
これは多くのフレームワーク用のプラグインです (Starlette用のプラグインもあります) 。
仕組みとしては、各ルーティング関数のdocstringにYAML形式でスキーマの定義を記述します。
そして、OpenAPIスキーマを生成してくれます。
Flask, Starlette, Responderなどにおいてはそのように動作します。
しかし、Pythonの文字列 (大きなYAML) の中に、小さな構文があるという問題があります。
エディタでは、この問題を解決することはできません。また、パラメータやMarshmallowスキーマを変更したときに、YAMLのdocstringを変更するのを忘れてしまうと、生成されたスキーマが古くなってしまいます。
/// info | 情報
APISpecは、Marshmallowと同じ開発者により作成されました。
///
/// check | **FastAPI**へ与えたインスピレーション
OpenAPIという、APIについてのオープンな標準をサポートしている点。
///
### [Flask-apispec](https://flask-apispec.readthedocs.io/en/latest/) { #flask-apispec }
Webargs、Marshmallow、APISpecを連携させたFlaskプラグインです。
WebargsとMarshmallowの情報から、APISpecを使用してOpenAPIスキーマを自動的に生成します。
これは素晴らしいツールで、非常に過小評価されています。多くの Flask プラグインよりもずっと人気があるべきです。ドキュメントがあまりにも簡潔で抽象的であるからかもしれません。
これにより、PythonのdocstringにYAML (別の構文) を書く必要がなくなりました。
Flask、Flask-apispec、Marshmallow、Webargsの組み合わせは、**FastAPI**を構築するまで私のお気に入りのバックエンドスタックでした。
これを使うことで、いくつかのFlaskフルスタックジェネレータを作成することになりました。これらは私 (といくつかの外部のチーム) が今まで使ってきたメインのスタックです。
* [https://github.com/tiangolo/full-stack](https://github.com/tiangolo/full-stack)
* [https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchbase](https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchbase)
* [https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchdb](https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchdb)
そして、これらのフルスタックジェネレーターは、[**FastAPI** Project Generators](project-generation.md)の元となっていました。
/// info | 情報
Flask-apispecはMarshmallowと同じ開発者により作成されました。
///
/// check | **FastAPI**へ与えたインスピレーション
シリアライゼーションとバリデーションを定義したコードから、OpenAPIスキーマを自動的に生成する点。
///
### [NestJS](https://nestjs.com/) (と[Angular](https://angular.io/)) { #nestjs-and-angular }
NestJSはAngularにインスパイアされたJavaScript (TypeScript) NodeJSフレームワークで、Pythonですらありません。
Flask-apispecでできることと多少似たようなことを実現しています。
Angular 2にインスピレーションを受けた、統合された依存性注入の仕組みを持っています。(私が知っている他の依存性注入の仕組みと同様に) 「injectable」を事前に登録しておく必要があるため、冗長性とコードの繰り返しが発生します。
パラメータはTypeScriptの型で記述されるので (Pythonの型ヒントに似ています) 、エディタのサポートはとても良いです。
しかし、TypeScriptのデータはJavaScriptへのコンパイル後には残されないため、バリデーション、シリアライゼーション、ドキュメント化を同時に定義するのに型に頼ることはできません。そのため、バリデーション、シリアライゼーション、スキーマの自動生成を行うためには、多くの場所でデコレータを追加する必要があり、非常に冗長になります。
入れ子になったモデルをうまく扱えません。そのため、リクエストのJSONボディが内部フィールドを持つJSONオブジェクトで、それが順番にネストされたJSONオブジェクトになっている場合、適切にドキュメント化やバリデーションをすることができません。
/// check | **FastAPI**へ与えたインスピレーション
素晴らしいエディターの補助を得るために、Pythonの型ヒントを利用している点。
強力な依存性注入の仕組みを持ち、コードの繰り返しを最小化する方法を見つけた点。
///
### [Sanic](https://sanic.readthedocs.io/en/latest/) { #sanic }
`asyncio`に基づいた、Pythonのフレームワークの中でも非常に高速なものの一つです。Flaskと非常に似た作りになっています。
/// note | 技術詳細
Pythonの`asyncio`ループの代わりに、[`uvloop`](https://github.com/MagicStack/uvloop)が利用されています。それにより、非常に高速です。
`Uvicorn`と`Starlette`に明らかなインスピレーションを与えており、それらは現在オープンなベンチマークにおいてSanicより高速です。
///
/// check | **FastAPI**へ与えたインスピレーション
物凄い性能を出す方法を見つけた点。
**FastAPI**が、(サードパーティのベンチマークによりテストされた) 最も高速なフレームワークであるStarletteに基づいている理由です。
///
### [Falcon](https://falconframework.org/) { #falcon }
Falconはもう一つの高性能Pythonフレームワークで、ミニマムに設計されており、Hugのような他のフレームワークの基盤として動作します。
これは、「リクエスト」と「レスポンス」の2つのパラメータを受け取る関数を持つように設計されています。そして、リクエストからデータを「読み込み」、レスポンスにデータを「書き込み」ます。この設計のため、Python標準の型ヒントでリクエストのパラメータやボディを関数の引数として宣言することはできません。
そのため、データのバリデーション、シリアライゼーション、ドキュメント化は、自動的にできずコードの中で行わなければなりません。あるいは、HugのようにFalconの上にフレームワークとして実装されなければなりません。このような分断は、パラメータとして1つのリクエストオブジェクトと1つのレスポンスオブジェクトを持つというFalconのデザインにインスピレーションを受けた他のフレームワークでも起こります。
/// check | **FastAPI**へ与えたインスピレーション
素晴らしい性能を得るための方法を見つけた点。
Hug (HugはFalconをベースにしています) と一緒に、**FastAPI**が`response`引数を関数に持つことにインスピレーションを与えました。
**FastAPI**では任意ですが、ヘッダーやCookieやステータスコードを設定するために利用されています。
///
### [Molten](https://moltenframework.com/) { #molten }
**FastAPI**を構築する最初の段階でMoltenを発見しました。そして、それは非常に似たようなアイデアを持っています。
* Pythonの型ヒントに基づいている
* これらの型から行われるバリデーションとドキュメント化
* 依存性注入の仕組み
Pydanticのようなデータのバリデーション、シリアライゼーション、ドキュメント化をするサードパーティライブラリを使用せず、独自のものを持っています。そのため、これらのデータ型の定義は簡単には再利用できません。
もう少し冗長な設定が必要になります。また、 (ASGIではなく) WSGIに基づいているので、UvicornやStarletteやSanicのようなツールが提供する高性能を得られるようには設計されていません。
依存性注入の仕組みは依存性の事前登録が必要で、宣言された型に基づいて依存性が解決されます。そのため、特定の型を提供する「コンポーネント」を複数宣言することはできません。
ルーティングは一つの場所で宣言され、他の場所で宣言された関数を使用します (エンドポイントを扱う関数のすぐ上に配置できるデコレータを使用するのではなく) 。これはFlask (やStarlette) よりも、Djangoに近いです。これは、比較的緊密に結合されているものをコードの中で分離しています。
/// check | **FastAPI**へ与えたインスピレーション
モデルの属性の「デフォルト」値を使用したデータ型の追加バリデーションを定義します。これはエディタの補助を改善するもので、以前はPydanticでは利用できませんでした。
同様の方法でのバリデーションの宣言をサポートするよう、Pydanticを部分的にアップデートするインスピーレションを与えました。(現在はこれらの機能は全てPydanticで可能となっています。)
///
### [Hug](https://github.com/hugapi/hug) { #hug }
Hugは、Pythonの型ヒントを利用してAPIパラメータの型宣言を実装した最初のフレームワークの1つです。これは素晴らしいアイデアで、他のツールが同じことをするきっかけとなりました。
Hugは標準のPython型の代わりにカスタム型を宣言に使用していましたが、それでも大きな進歩でした。
また、JSONでAPI全体を宣言するカスタムスキーマを生成した最初のフレームワークの1つでもあります。
OpenAPIやJSON Schemaのような標準に基づいたものではありませんでした。そのため、Swagger UIのような他のツールと統合するのは簡単ではありませんでした。しかし、繰り返しになりますが、これは非常に革新的なアイデアでした。
同じフレームワークを使ってAPIとCLIを作成できる、面白く珍しい機能を持っています。
以前のPythonの同期型Webフレームワーク標準 (WSGI) をベースにしているため、Websocketなどは扱えませんが、それでも高性能です。
/// info | 情報
HugはTimothy Crosleyにより作成されました。彼は[`isort`](https://github.com/timothycrosley/isort)など、Pythonのファイル内のインポートの並び替えを自動的におこうなう素晴らしいツールの開発者です。
///
/// check | **FastAPI**へ与えたインスピレーション
HugはAPIStarに部分的なインスピレーションを与えており、私が発見した中ではAPIStarと同様に最も期待の持てるツールの一つでした。
Hugは、**FastAPI**がPythonの型ヒントを用いてパラメータを宣言し自動的にAPIを定義するスキーマを生成することを触発しました。
Hugは、**FastAPI**がヘッダーやクッキーを設定するために関数に `response`引数を宣言することにインスピレーションを与えました。
///
### [APIStar](https://github.com/encode/apistar) (<= 0.5) { #apistar-0-5 }
**FastAPI**を構築することを決める直前に、**APIStar**サーバーを見つけました。それは私が探していたものがほぼすべて含まれており、素晴らしいデザインでした。
これは、私がこれまでに見た中で (NestJSやMoltenの前に) Pythonの型ヒントを使ってパラメータやリクエストを宣言するフレームワークの最初の実装の一つでした。Hugと多かれ少なかれ同時期に見つけました。ただ、APIStarはOpenAPI標準を使っていました。
いくつかの場所で同じ型ヒントを元に、データの自動バリデーション、データのシリアライゼーション、OpenAPIスキーマの生成を行っていました。
ボディのスキーマ定義にはPydanticのようなPythonの型ヒントは使われておらず、もう少しMarshmallowに似ていたので、エディタの補助はあまり良くないかもしれませんが、それでもAPIStarは利用可能な最良の選択肢でした。
当時のベンチマークでは最高のパフォーマンスを発揮していました (Starletteのみが上回っていました) 。
最初は自動的なAPIのドキュメント化のWeb UIを持っていませんでしたが、Swagger UIを追加できることはわかっていました。
依存性注入の仕組みを持っていました。上記で説明した他のツールのようにコンポーネントの事前登録が必要でした。しかし、それでも素晴らしい機能でした。
セキュリティの統合がなかったので、Flask-apispecを元にしたフルスタックジェネレータにあるすべての機能を置き換えることはできませんでした。私はその機能を追加するプルリクエストを作成するというプロジェクトのバックログを持っていました。
しかし、その後、プロジェクトの焦点が変わりました。
制作者はStarletteに集中する必要があったため、APIウェブフレームワークではなくなりました。
今ではAPIStarはOpenAPI仕様を検証するためのツールセットであり、ウェブフレームワークではありません。
/// info | 情報
APIStarはTom Christieにより開発されました。以下の開発者でもあります:
* Django REST Framework
* Starlette (**FastAPI**のベースになっています)
* Uvicorn (Starletteや**FastAPI**で利用されています)
///
/// check | **FastAPI**へ与えたインスピレーション
存在そのもの。
複数の機能 (データのバリデーション、シリアライゼーション、ドキュメント化) を同じPython型で宣言し、同時に優れたエディタの補助を提供するというアイデアは、私にとって素晴らしいアイデアでした。
そして、長い間同じようなフレームワークを探し、多くの異なる代替ツールをテストした結果、APIStarが最良の選択肢となりました。
その後、APIStarはサーバーとして存在しなくなり、Starletteが作られ、そのようなシステムのための新しくより良い基盤となりました。これが**FastAPI**を構築するための最終的なインスピレーションでした。
私は、これまでのツールから学んだことをもとに、機能や型システムなどの部分を改善・拡充しながら、**FastAPI**をAPIStarの「精神的な後継者」と考えています。
///
## **FastAPI**が利用しているもの { #used-by-fastapi }
### [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) { #pydantic }
Pydanticは、Pythonの型ヒントを元にデータのバリデーション、シリアライゼーション、 (JSON Schemaを使用した) ドキュメントを定義するライブラリです。
そのため、非常に直感的です。
Marshmallowに匹敵しますが、ベンチマークではMarshmallowよりも高速です。また、Pythonの型ヒントを元にしているので、エディタの補助が素晴らしいです。
/// check | **FastAPI**での使用用途
データのバリデーション、データのシリアライゼーション、自動的なモデルの (JSON Schemaに基づいた) ドキュメント化の全てを扱えます。
**FastAPI**はそのJSON SchemaデータをOpenAPIに取り込みます (それ以外にも多くのことを行います)。
///
### [Starlette](https://www.starlette.dev/) { #starlette }
Starletteは、軽量なASGIフレームワーク/ツールキットで、高性能な非同期サービスの構築に最適です。
非常にシンプルで直感的です。簡単に拡張できるように設計されており、モジュール化されたコンポーネントを持っています。
以下のような特徴があります。
* 非常に感動的な性能。
* WebSocketのサポート。
* インプロセスのバックグラウンドタスク。
* 起動およびシャットダウンイベント。
* HTTPXに基づいて構築されたテストクライアント。
* CORS、GZip、静的ファイル、ストリーミング応答。
* セッションとクッキーのサポート。
* 100%のテストカバレッジ。
* 100%の型注釈付きコードベース。
* ハードな依存関係は少ない。
Starletteは、現在テストされているPythonフレームワークの中で最も速いフレームワークです。フレームワークではなくサーバーであるUvicornだけが上回っています。
Starletteは基本的なWebマイクロフレームワークの機能をすべて提供します。
しかし、自動的なデータバリデーション、シリアライゼーション、ドキュメント化は提供していません。
これは **FastAPI** が追加する主な機能の一つで、すべての機能は Pythonの型ヒントに基づいています (Pydanticを使用しています) 。これに加えて、依存性注入の仕組み、セキュリティユーティリティ、OpenAPIスキーマ生成などがあります。
/// note | 技術詳細
ASGIはDjangoのコアチームメンバーにより開発された新しい「標準」です。まだ「Pythonの標準 (PEP) 」ではありませんが、現在そうなるように進めています。
しかしながら、いくつかのツールにおいてすでに「標準」として利用されています。このことは互換性を大きく改善するもので、Uvicornから他のASGIサーバー (DaphneやHypercorn) に乗り換えることができたり、あなたが`python-socketio`のようなASGI互換のツールを追加することもできます。
///
/// check | **FastAPI**での使用用途
webに関するコアな部分を全て扱います。その上に機能を追加します。
`FastAPI`クラスそのものは、`Starlette`クラスを直接継承しています。
基本的にはStarletteの強化版であるため、Starletteで可能なことは**FastAPI**で直接可能です。
///
### [Uvicorn](https://www.uvicorn.dev/) { #uvicorn }
Uvicornは非常に高速なASGIサーバーで、uvloopとhttptoolsにより構成されています。
ウェブフレームワークではなくサーバーです。例えば、パスルーティングのツールは提供していません。それらは、Starlette (や**FastAPI**) のようなフレームワークがその上で提供するものです。
Starletteや**FastAPI**のサーバーとして推奨されています。
/// check | **FastAPI**が推奨する理由
**FastAPI**アプリケーションを実行するメインのウェブサーバーである点。
コマンドラインオプション `--workers` を使って、非同期のマルチプロセスサーバーにできます。
詳細は[デプロイ](deployment/index.md)の項目で確認してください。
///
## ベンチマーク と スピード { #benchmarks-and-speed }
Uvicorn、Starlette、FastAPIの違いを理解、比較、確認するには、[ベンチマーク](benchmarks.md)を確認してください。
================================================
FILE: docs/ja/docs/async.md
================================================
# 並行処理と async / await { #concurrency-and-async-await }
*path operation 関数*のための `async def` 構文に関する詳細と、非同期コード、並行処理、並列処理の背景についてです。
## 急いでいますか？ { #in-a-hurry }
TL;DR:
次のように `await` で呼び出すよう指示されているサードパーティライブラリを使っているなら:
```Python
results = await some_library()
```
*path operation 関数*は次のように `async def` で宣言します:
```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
async def read_results():
results = await some_library()
return results
```
/// note | 備考
`await` は `async def` で作られた関数の内部でしか使えません。
///
---
データベース、API、ファイルシステムなどと通信しつつ `await` の使用をサポートしていないサードパーティライブラリ (現在のところ多くのデータベースライブラリが該当します) を使っている場合、*path operation 関数*は通常どおり `def` で宣言してください:
```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
def results():
results = some_library()
return results
```
---
アプリケーションが (何らかの理由で) ほかの何とも通信せず応答を待つ必要がないなら、`await` を内部で使わなくても `async def` を使ってください。
---
よく分からない場合は、通常の `def` を使ってください。
---
**備考**: 必要に応じて *path operation 関数* では `def` と `async def` を混在させ、それぞれに最適な選択肢で定義できます。FastAPI は適切に処理します。
いずれの場合でも、FastAPI は非同期で動作し非常に高速です。
ただし上記の手順に従うことで、さらにパフォーマンス最適化が可能になります。
## 技術詳細 { #technical-details }
モダンな Python は **「非同期コード」** を **「コルーチン」** と呼ばれる仕組みでサポートしており、構文は **`async` と `await`** です。
以下のセクションで、このフレーズをパーツごとに見ていきます:
* **非同期コード**
* **`async` と `await`**
* **コルーチン**
## 非同期コード { #asynchronous-code }
非同期コードとは、言語 💬 がコードのどこかの時点で、コンピュータ/プログラム 🤖 に「どこか別のところで終わるまで、別の何か」を待つ必要があると伝える手段を持っている、ということです。その「別の何か」を「遅いファイル」📝 と呼ぶことにしましょう。
その間、コンピュータは「遅いファイル」📝 が終わるまで、他の作業を進められます。
その後、コンピュータ/プログラム 🤖 は、また待つ機会が来たときや、その時点で抱えていた作業をすべて終えたときに戻ってきます。そして、待っていたタスクのどれかが終わっていないか確認し、必要な処理を実行します。
次に、最初に終わったタスク (たとえば「遅いファイル」📝) を取り、続きの処理を行います。
この「別の何かを待つ」は、通常 I/O 操作を指し、(プロセッサや RAM の速度に比べて) 相対的に「遅い」待機を伴います。例えば次のようなものです:
* クライアントからネットワーク経由でデータが送られてくるのを待つ
* プログラムが送信したデータをクライアントがネットワーク経由で受け取るのを待つ
* ディスク上のファイル内容がシステムにより読み取られ、プログラムに渡されるのを待つ
* プログラムがシステムに渡した内容がディスクに書き込まれるのを待つ
* リモート API 操作
* データベース操作の完了
* データベースクエリが結果を返すのを待つ
* など
実行時間の大半が I/O 操作の待ち時間に費やされるため、これらは「I/O バウンド」な操作と呼ばれます。
「非同期」と呼ばれるのは、コンピュータ/プログラムがその遅いタスクと「同期」(タスクがちょうど終わる瞬間を、何もせずに待つ) する必要がないからです。結果を受け取って処理を続けるために、空待ちする必要がありません。
代わりに「非同期」システムでは、タスクが終わったら、コンピュータ/プログラムが取りかかっている作業が終わるまで (数マイクロ秒ほど) 少し待ち、結果を受け取りに戻って処理を続けられます。
「非同期」と対になる「同期」は、「シーケンシャル」と呼ばれることもあります。待機が含まれていても、別のタスクに切り替える前にコンピュータ/プログラムが手順を順番に実行するためです。
### 並行処理とハンバーガー { #concurrency-and-burgers }
上で説明した**非同期**コードの考え方は、**「並行処理」** と呼ばれることもあります。これは **「並列処理」** とは異なります。
**並行処理** も **並列処理** も、「複数のことがだいたい同時に起きる」ことに関係します。
ただし、*並行処理* と *並列処理* の詳細はかなり異なります。
違いを見るために、ハンバーガーに関する次の物語を想像してみてください。
### 並行ハンバーガー { #concurrent-burgers }
あなたは好きな人とファストフードを買いに行き、前の人たちの注文をレジ係が受ける間、列に並びます。😍
やがてあなたの番になり、好きな人と自分のために、とても豪華なハンバーガーを2つ注文します。🍔🍔
レジ係はキッチンの料理人に、あなたのハンバーガーを用意するよう声をかけます (料理人はいま前のお客さんの分を作っています)。
支払いをします。💸
レジ係はあなたに番号札を渡します。
待っている間、好きな人とテーブルに移動して座り、(豪華なハンバーガーは時間がかかるので) しばらく話します。
テーブルで待っている間、好きな人がどれだけ素敵で、かわいくて、頭が良いかを眺めて時間を過ごせます ✨😍✨。
時々カウンターの表示を見て、自分の番号になっているか確認します。
やがてあなたの番になります。カウンターに行き、ハンバーガーを受け取り、テーブルに戻ります。
あなたと好きな人はハンバーガーを食べて、楽しい時間を過ごします。✨
/// info | 情報
美しいイラストは [Ketrina Thompson](https://www.instagram.com/ketrinadrawsalot) によるものです。🎨
///
---
この物語で、あなた自身がコンピュータ/プログラム 🤖 だと想像してみてください。
列にいる間は、何も「生産的」なことをせず、自分の番を待つだけのアイドル状態 😴 です。ただしレジ係は注文を取るだけ (作りはしない) なので列は速く進み、問題ありません。
あなたの番になると、実際に「生産的」な作業をします。メニューを見て注文を決め、好きな人の分も確認し、支払い、正しい紙幣/カードを渡したか、正しく決済されたか、注文内容が正しいかなどを確認します。
しかし、ハンバーガーはまだ出来上がっていないので、レジ係とのやり取りは「一時停止」⏸ になります。ハンバーガーができるまで待つ 🕙 必要があるからです。
ただし、番号札を持ってカウンターから離れテーブルに座れば、注意を好きな人に切り替え 🔀、「その作業」⏯ 🤓 に取り組めます。好きな人といちゃつくという、とても「生産的」🤓 なことがまたできます。
レジ係 💁 がカウンターの表示にあなたの番号を出して「ハンバーガーができました」と知らせても、あなたは表示が切り替わった瞬間に飛び跳ねたりしません。自分の番号札があり、他の人にもそれぞれ番号札があるので、ハンバーガーを盗られることはないと知っているからです。
だから、好きな人の話が終わるのを待ち (現在の作業 ⏯ / 処理中のタスクを完了し 🤓)、微笑んで「ハンバーガー取ってくるね」と言います ⏸。
それからカウンターへ行き 🔀、いま完了した初期のタスク ⏯ に戻って、ハンバーガーを受け取り、礼を言ってテーブルに持っていきます。これでカウンターとのやり取りというステップ/タスクは完了 ⏹ です。その結果として「ハンバーガーを食べる」🔀 ⏯ という新しいタスクが生まれますが、先の「ハンバーガーを受け取る」タスクは完了 ⏹ しています。
### 並列ハンバーガー { #parallel-burgers }
今度は、これが「並行ハンバーガー」ではなく「並列ハンバーガー」だと想像しましょう。
あなたは好きな人と「並列」ファストフードを買いに行きます。
複数のレジ係 (例えば 8 人) が同時に料理人でもあり、前の人たちの注文を受けています。
8 人のレジ係はそれぞれ、次の注文を取る前にすぐに調理に取りかかるため、あなたの前の人たちはカウンターを離れず、ハンバーガーができるのを待っています。
ようやくあなたの番になり、好きな人と自分のために豪華なハンバーガーを 2 つ注文します。
支払いをします 💸。
レジ係はキッチンに向かいます。
番号札がないため、他の誰かに先に取られないよう、カウンターの前で立って待ちます 🕙。
あなたと好きな人は、誰にも割り込まれずハンバーガーが来たらすぐ受け取れるよう見張っているので、好きな人に注意を向けられません。😞
これは「同期」的な作業です。レジ係/料理人 👨🍳 と「同期」しています。レジ係/料理人 👨🍳 がハンバーガーを作り終えて手渡すその瞬間に、待って 🕙 その場にいなければなりません。そうでないと他の誰かに取られるかもしれません。
長い時間 🕙 カウンター前で待った後、ようやくレジ係/料理人 👨🍳 がハンバーガーを持って戻ってきます。
ハンバーガーを受け取り、好きな人とテーブルに行きます。
食べて、おしまいです。⏹
ほとんどの時間をカウンター前で待つ 🕙 のに費やしたため、あまり話したり、いちゃついたりできませんでした。😞
/// info | 情報
美しいイラストは [Ketrina Thompson](https://www.instagram.com/ketrinadrawsalot) によるものです。🎨
///
---
この「並列ハンバーガー」のシナリオでは、あなたは 2 つのプロセッサ (あなたと好きな人) を持つコンピュータ/プログラム 🤖 で、どちらも長い間 🕙「カウンターでの待機」に注意 ⏯ を専念しています。
ファストフード店には 8 個のプロセッサ (レジ係/料理人) があります。一方、並行ハンバーガーの店には (レジ係 1、人、料理人 1 人の) 2 個しかなかったかもしれません。
それでも、最終的な体験は最良とは言えません。😞
---
これはハンバーガーにおける並列版の物語です。🍔
より「現実的な」例として、銀行を想像してみてください。
つい最近まで、ほとんどの銀行には複数の窓口係 👨💼👨💼👨💼👨💼 と長い行列 🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙 がありました。
各窓口係が、一人ずつ、すべての作業を順番に行います 👨💼⏯。
そして、長時間 🕙 行列で待たなければ順番を失います。
銀行の用事 🏦 に、好きな人 😍 を連れて行きたいとは思わないでしょう。
### ハンバーガーのまとめ { #burger-conclusion }
この「好きな人とファストフード」のシナリオでは、待ち時間 🕙 が多いため、並行システム ⏸🔀⏯ を使う方がはるかに理にかなっています。
これは、ほとんどの Web アプリケーションにも当てはまります。
とても多くのユーザーがいますが、サーバは彼らのあまり速くない回線からリクエストが届くのを待ち 🕙、
その後、レスポンスが戻ってくるのをまた待ちます 🕙。
この「待ち」🕙 はマイクロ秒単位で測られますが、すべてを合計すると、結局かなりの待ちになります。
だからこそ、Web API には非同期 ⏸🔀⏯ コードを使うのが理にかなっています。
これが、NodeJS を人気にした要因 (NodeJS 自体は並列ではありません) であり、プログラミング言語としての Go の強みでもあります。
そして、それが **FastAPI** で得られるパフォーマンスの水準です。
さらに、並列性と非同期性を同時に活用できるため、テストされた多くの NodeJS フレームワークより高い性能を発揮し、C に近いコンパイル言語である Go と同等の性能になります [(すべて Starlette のおかげです)](https://www.techempower.com/benchmarks/#section=data-r17&hw=ph&test=query&l=zijmkf-1)。
### 並行処理は並列処理より優れている？ { #is-concurrency-better-than-parallelism }
いいえ！それがこの話の教訓ではありません。
並行処理は並列処理とは異なります。そして多くの待ち時間を伴う**特定の**シナリオでは優れています。そのため、一般に Web アプリ開発では並列処理よりはるかに適しています。しかし、すべてに対して最良というわけではありません。
バランスを取るために、次の短い物語を想像してください。
> 大きくて汚れた家を掃除しなければならない。
*はい、これで物語は全部です*。
---
どこにも待ち 🕙 はなく、家の複数箇所で大量の作業があるだけです。
ハンバーガーの例のように順番を決めて、まずリビング、次にキッチン、と進めてもよいのですが、何かを待つ 🕙 わけではなく、ひたすら掃除するだけなので、順番は何も影響しません。
順番の有無 (並行性の有無) に関係なく、終了までに同じ時間がかかり、同じ作業量をこなすことになります。
しかしこの場合、8 人の元レジ係/料理人/現清掃員を連れてきて、それぞれ (あなたも加えて) 家の別々のエリアを掃除できれば、**並列** に作業でき、より早く終えられます。
このシナリオでは、各清掃員 (あなたを含む) がプロセッサであり、それぞれが自分の役割を果たします。
そして実行時間の大半は (待ちではなく) 実作業が占め、コンピュータでの作業は CPU によって行われます。これらの問題は「CPU バウンド」と呼ばれます。
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CPU バウンドな操作の一般的な例は、複雑な数値処理が必要なものです。
例えば:
* **オーディオ** や **画像処理**。
* **コンピュータビジョン**: 画像は数百万のピクセルで構成され、各ピクセルには 3 つの値/色があり、通常、それらのピクセル上で同時に何かを計算する必要があります。
* **機械学習**: 多くの「行列」や「ベクトル」の乗算が必要になります。巨大なスプレッドシートに数字が入っていて、それらを同時にすべて掛け合わせることを想像してください。
* **ディープラーニング**: 機械学習のサブフィールドなので同様です。掛け合わせる数字が 1 つのスプレッドシートではなく膨大な集合であり、多くの場合、それらのモデルを構築/利用するための特別なプロセッサを使います。
### 並行処理 + 並列処理: Web + 機械学習 { #concurrency-parallelism-web-machine-learning }
**FastAPI** では、Web 開発で非常に一般的な並行処理 (NodeJS の主な魅力と同じ) を活用できます。
同時に、機械学習システムのような **CPU バウンド** なワークロードに対して、並列処理やマルチプロセッシング (複数プロセスの並列実行) の利点も活用できます。
さらに、Python が **データサイエンス**、機械学習、特にディープラーニングの主要言語であるという事実も相まって、FastAPI はデータサイエンス/機械学習の Web API やアプリケーション (ほか多数) に非常に適しています。
本番環境でこの並列性を実現する方法は、[デプロイ](deployment/index.md) のセクションを参照してください。
## `async` と `await` { #async-and-await }
モダンな Python には、非同期コードをとても直感的に定義する方法があります。これにより、通常の「シーケンシャル」なコードのように書けて、適切なタイミングで「待ち」を行ってくれます。
結果を返す前に待ちが必要で、これらの新しい Python 機能をサポートしている操作がある場合、次のように書けます。
```Python
burgers = await get_burgers(2)
```
ここでの鍵は `await` です。`burgers` に結果を保存する前に、`get_burgers(2)` がやるべきことを終えるのを ⏸ 待つ 🕙 ように Python に伝えます。これにより Python は、その間に (別のリクエストを受け取るなど) ほかのことを 🔀 ⏯ できると分かります。
`await` が機能するには、この非同期性をサポートする関数の内部でなければなりません。そのためには `async def` で宣言します:
```Python hl_lines="1"
async def get_burgers(number: int):
# ハンバーガーを作るために非同期の処理を行う
return burgers
```
...`def` の代わりに:
```Python hl_lines="2"
# これは非同期ではない
def get_sequential_burgers(number: int):
# ハンバーガーを作るためにシーケンシャルな処理を行う
return burgers
```
`async def` を使うと、Python はその関数内で `await` 式に注意し、関数の実行を「一時停止」⏸ してほかのことをしに行き 🔀、戻ってくることができると分かります。
`async def` な関数を呼ぶときは「await」しなければなりません。したがって、次は動きません:
```Python
# 動きません。get_burgers は async def で定義されています
burgers = get_burgers(2)
```
---
そのため、`await` で呼べると謳っているライブラリを使っている場合は、それを使う *path operation 関数* を `async def` で作る必要があります。例えば:
```Python hl_lines="2-3"
@app.get('/burgers')
async def read_burgers():
burgers = await get_burgers(2)
return burgers
```
### より発展的な技術詳細 { #more-technical-details }
`await` は `async def` で定義された関数の内部でしか使えないことに気づいたかもしれません。
同時に、`async def` で定義された関数は「await」される必要があります。つまり、`async def` を持つ関数は、やはり `async def` で定義された関数の内部からしか呼べません。
では、ニワトリと卵の話のように、最初の `async` 関数はどう呼ぶのでしょうか？
**FastAPI** を使っている場合は心配ありません。その「最初の」関数は *path operation 関数* で、FastAPI が適切に実行してくれます。
しかし、FastAPI を使わずに `async` / `await` を使いたい場合もあります。
### 自分で async コードを書く { #write-your-own-async-code }
Starlette (**FastAPI** も) は [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/) の上に構築されており、標準ライブラリの [asyncio](https://docs.python.org/3/library/asyncio-task.html) と [Trio](https://trio.readthedocs.io/en/stable/) の両方に対応しています。
特に、あなた自身のコード内で、より高度なパターンを必要とする発展的な並行処理のユースケースに対して、[AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/) を直接使えます。
仮に FastAPI を使っていなくても、[AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/) で独自の async アプリケーションを書けば、高い互換性と利点 (例: 構造化並行性) を得られます。
私は AnyIO の上に薄い層として、型注釈を少し改善し、より良い**補完**や**インラインエラー**などを得るための別ライブラリも作りました。また、**理解**して**自分で async コードを書く**のに役立つフレンドリーなイントロ/チュートリアルもあります: [Asyncer](https://asyncer.tiangolo.com/)。特に、**async コードと通常の** (ブロッキング/同期) **コードを組み合わせる**必要がある場合に有用です。
### 非同期コードの他の形式 { #other-forms-of-asynchronous-code }
`async` と `await` を使うこのスタイルは、言語としては比較的新しいものです。
しかし、これにより非同期コードの取り扱いは大幅に簡単になります。
同等 (ほぼ同一) の構文が最近の JavaScript (ブラウザと NodeJS) にも導入されました。
それ以前は、非同期コードの扱いはかなり複雑で難解でした。
以前の Python ではスレッドや [Gevent](https://www.gevent.org/) を使えましたが、コードの理解・デバッグ・思考がはるかに難しくなります。
以前の NodeJS / ブラウザ JavaScript では「コールバック」を使っており、「コールバック地獄」を招きました。
## コルーチン { #coroutines }
**コルーチン**は、`async def` 関数が返すものを指す、ちょっと洒落た用語です。Python はそれを、開始できていつか終了する関数のようなものとして扱いますが、内部に `await` があるたびに内部的に一時停止 ⏸ するかもしれないものとして認識します。
`async` と `await` を用いた非同期コードの機能全体は、しばしば「コルーチンを使う」と要約されます。これは Go の主要機能「Goroutines」に相当します。
## まとめ { #conclusion }
上のフレーズをもう一度見てみましょう:
> モダンな Python は **「非同期コード」** を **「コルーチン」** と呼ばれる仕組みでサポートしており、構文は **`async` と `await`** です。
今なら、より意味が分かるはずです。✨
これらすべてが (Starlette を通じて) FastAPI を支え、印象的なパフォーマンスを実現しています。
## 非常に発展的な技術的詳細 { #very-technical-details }
/// warning | 注意
おそらく読み飛ばしても大丈夫です。
これは **FastAPI** の内部動作に関する、とても技術的な詳細です。
(コルーチン、スレッド、ブロッキング等の) 技術知識があり、FastAPI が `async def` と通常の `def` をどう扱うかに興味がある場合は、読み進めてください。
///
### Path operation 関数 { #path-operation-functions }
*path operation 関数* を `async def` ではなく通常の `def` で宣言した場合、(サーバをブロックしてしまうため) 直接呼び出されるのではなく、外部のスレッドプールで実行され、それを待機します。
上記とは異なる動作の別の非同期フレームワークから来ており、ほんのわずかなパフォーマンス向上 (約 100 ナノ秒) を狙って、計算のみの些細な *path operation 関数* を素の `def` で定義することに慣れている場合、**FastAPI** では効果がまったく逆になる点に注意してください。これらの場合、*path operation 関数* がブロッキングな I/O を行うコードを使っていない限り、`async def` を使った方が良いです。
それでも、どちらの状況でも、**FastAPI** はあなたが以前使っていたフレームワークよりも (少なくとも同等に) [高速である](index.md#performance) 可能性が高いです。
### 依存関係 { #dependencies }
[依存関係](tutorial/dependencies/index.md) についても同様です。依存関係が `async def` ではなく標準の `def` 関数である場合、外部のスレッドプールで実行されます。
### サブ依存関係 { #sub-dependencies }
複数の依存関係や [サブ依存関係](tutorial/dependencies/sub-dependencies.md) を (関数定義のパラメータとして) 相互に要求させられます。その一部は `async def`、他は通常の `def` で作られていても動作します。通常の `def` で作られたものは「await」される代わりに、外部スレッドプールからスレッド上で呼び出されます。
### その他のユーティリティ関数 { #other-utility-functions }
あなたが直接呼び出すユーティリティ関数は、通常の `def` でも `async def` でも構いません。FastAPI はその呼び出し方に影響を与えません。
これは、FastAPI があなたの代わりに呼び出す関数 (すなわち *path operation 関数* と依存関係) とは対照的です。
ユーティリティ関数が `def` の通常関数であれば、(あなたのコードに書いたとおりに) 直接呼び出され、スレッドプールでは実行されません。関数が `async def` で作られている場合は、その関数を呼ぶときに `await` すべきです。
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繰り返しになりますが、これらは非常に技術的な詳細で、該当事項を検索してここにたどり着いた場合には役立つでしょう。
それ以外の場合は、上のセクションのガイドラインに従えば十分です: 急いでいますか？。
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FILE: docs/ja/docs/benchmarks.md
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# ベンチマーク { #benchmarks }
TechEmpowerの独立したベンチマークでは、Uvicornの下で動作する**FastAPI**アプリケーションは、[利用可能な最速のPythonフレームワークの1つ](https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7)であり、下回っているのはStarletteとUvicorn自体（FastAPIによって内部で使用される）のみだと示されています。
ただし、ベンチマークを確認し、比較する際には下記の内容に気を付けてください。
## ベンチマークと速度 { #benchmarks-and-speed }
ベンチマークを確認する時、異なるタイプの複数のツールが同等のものとして比較されているのを目にするのが一般的です。
具体的には、Uvicorn、Starlette、FastAPIを（他の多くのツールの中で）まとめて比較しているのを目にすることがあります。
ツールで解決する問題がシンプルなほど、パフォーマンスが向上します。また、ほとんどのベンチマークは、ツールから提供される追加機能をテストしていません。
階層関係はこのようになります。
* **Uvicorn**: ASGIサーバー
* **Starlette**: （Uvicornを使用）webマイクロフレームワーク
* **FastAPI**: （Starletteを使用）データバリデーションなど、APIを構築するためのいくつかの追加機能を備えたAPIマイクロフレームワーク
* **Uvicorn**:
* サーバー自体以外に余分なコードがあまりないため、最高のパフォーマンスになります。
* Uvicornにアプリケーションを直接書くことはないでしょう。それは、あなたのコードに、Starlette（または**FastAPI**）が提供するコードを、少なくとも多かれ少なかれ含める必要があるということです。そして、もしそうした場合、最終的なアプリケーションは、フレームワークを使用してアプリのコードとバグを最小限に抑えた場合と同じオーバーヘッドになります。
* Uvicornを比較する場合は、Daphne、Hypercorn、uWSGIなどのアプリケーションサーバーと比較してください。
* **Starlette**:
* Uvicornに次ぐ性能になるでしょう。実際、Starletteは実行にUvicornを使用しています。そのため、おそらく、より多くのコードを実行しなければならない分だけ、Uvicornより「遅く」なるだけです。
* しかし、パスに基づくルーティングなどを使って、シンプルなwebアプリケーションを構築するためのツールを提供します。
* Starletteを比較する場合は、Sanic、Flask、Djangoなどのwebフレームワーク（またはマイクロフレームワーク）と比較してください。
* **FastAPI**:
* StarletteがUvicornを使用しており、それより速くできないのと同じように、**FastAPI**はStarletteを使用しているため、それより速くできません。
* FastAPIはStarletteの上に、より多くの機能を提供します。データバリデーションやシリアライゼーションのように、APIを構築する際にほとんど常に必要な機能です。また、それを使用することで、自動ドキュメント化を無料で利用できます（自動ドキュメントは実行中のアプリケーションにオーバーヘッドを追加せず、起動時に生成されます）。
* FastAPIを使用せず、Starletteを直接（またはSanic、Flask、Responderなど別のツールを）使用した場合、データバリデーションとシリアライゼーションをすべて自分で実装する必要があります。そのため、最終的なアプリケーションはFastAPIを使用して構築した場合と同じオーバーヘッドが発生します。そして多くの場合、このデータバリデーションとシリアライゼーションは、アプリケーションで書かれるコードの大部分になります。
* そのため、FastAPIを使用することで、開発時間、バグ、コード行数を節約でき、使用しない場合（あなたがそれをすべて自分のコードで実装する必要があるため）と比べて、同じパフォーマンス（またはそれ以上）を得られる可能性があります。
* FastAPIを比較する場合は、Flask-apispec、NestJS、Moltenなど、データバリデーション、シリアライゼーション、ドキュメント化を提供するwebアプリケーションフレームワーク（またはツール群）と比較してください。自動データバリデーション、シリアライゼーション、ドキュメント化が統合されたフレームワークです。
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FILE: docs/ja/docs/deployment/cloud.md
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# クラウドプロバイダへの FastAPI デプロイ { #deploy-fastapi-on-cloud-providers }
FastAPI アプリケーションは、実質的にどのようなクラウドプロバイダでもデプロイできます。
多くの場合、主要なクラウドプロバイダは FastAPI をデプロイするためのガイドを提供しています。
## FastAPI Cloud { #fastapi-cloud }
**[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)** は、**FastAPI** の作者と同じチームによって作られています。
API の**構築**、**デプロイ**、**アクセス**までのプロセスを、最小限の手間で効率化します。
FastAPI でアプリを開発するときと同じ**開発者体験**を、クラウドへの**デプロイ**にももたらします。🎉
FastAPI Cloud は、*FastAPI and friends* オープンソースプロジェクトの主要なスポンサーかつ資金提供元です。✨
## クラウドプロバイダ - スポンサー { #cloud-providers-sponsors }
他にもいくつかのクラウドプロバイダが ✨ [**FastAPI をスポンサーしています**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author) ✨。🙇
それらのガイドを参考にし、サービスを試してみるのもよいでしょう:
* [Render](https://docs.render.com/deploy-fastapi?utm_source=deploydoc&utm_medium=referral&utm_campaign=fastapi)
* [Railway](https://docs.railway.com/guides/fastapi?utm_medium=integration&utm_source=docs&utm_campaign=fastapi)
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FILE: docs/ja/docs/deployment/concepts.md
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# デプロイメントのコンセプト { #deployments-concepts }
**FastAPI**を用いたアプリケーションをデプロイするとき、もしくはどのようなタイプのWeb APIであっても、おそらく気になるコンセプトがいくつかあります。
それらを活用することでアプリケーションを**デプロイするための最適な方法**を見つけることができます。
重要なコンセプトのいくつかを紹介します:
* セキュリティ - HTTPS
* 起動時の実行
* 再起動
* レプリケーション（実行中のプロセス数）
* メモリ
* 開始前の事前のステップ
これらが**デプロイメント**にどのような影響を与えるかを見ていきましょう。
最終的な目的は、**安全な方法で**APIクライアントに**サービスを提供**し、**中断を回避**するだけでなく、**計算リソース**（例えばリモートサーバー/仮想マシン）を可能な限り効率的に使用することです。 🚀
この章では前述した**コンセプト**についてそれぞれ説明します。
この説明を通して、普段とは非常に異なる環境や存在しないであろう**将来の**環境に対し、デプロイの方法を決める上で必要な**直感**を与えてくれることを願っています。
これらのコンセプトを意識することにより、**あなた自身のAPI**をデプロイするための最適な方法を**評価**し、**設計**することができるようになるでしょう。
次の章では、FastAPIアプリケーションをデプロイするための**具体的なレシピ**を紹介します。
しかし、今はこれらの重要な**コンセプトに基づくアイデア**を確認しましょう。これらのコンセプトは、他のどのタイプのWeb APIにも当てはまります。💡
## セキュリティ - HTTPS { #security-https }
[前チャプターのHTTPSについて](https.md)では、HTTPSがどのようにAPIを暗号化するのかについて学びました。
通常、アプリケーションサーバにとって**外部の**コンポーネントである**TLS Termination Proxy**によって提供されることが一般的です。このプロキシは通信の暗号化を担当します。
さらに、HTTPS証明書の更新を担当するものが必要で、同じコンポーネントが担当することもあれば、別のコンポーネントが担当することもあります。
### HTTPS 用ツールの例 { #example-tools-for-https }
TLS Termination Proxyとして使用できるツールには以下のようなものがあります：
* Traefik
* 証明書の更新を自動的に処理 ✨
* Caddy
* 証明書の更新を自動的に処理 ✨
* Nginx
* 証明書更新のために Certbot のような外部コンポーネントを使用
* HAProxy
* 証明書更新のために Certbot のような外部コンポーネントを使用
* Nginx のような Ingress Controller を持つ Kubernetes
* 証明書の更新に cert-manager のような外部コンポーネントを使用
* クラウド・プロバイダーがサービスの一部として内部的に処理（下記を参照👇）
もう1つの選択肢は、HTTPSのセットアップを含んだより多くの作業を行う**クラウド・サービス**を利用することです。 このサービスには制限があったり、料金が高くなったりする可能性があります。しかしその場合、TLS Termination Proxyを自分でセットアップする必要はないです。
次の章で具体例をいくつか紹介します。
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次に考慮すべきコンセプトは、実際のAPIを実行するプログラム（例：Uvicorn）に関連するものすべてです。
## プログラム と プロセス { #program-and-process }
私たちは「**プロセス**」という言葉についてたくさん話すので、その意味や「**プログラム**」という言葉との違いを明確にしておくと便利です。
### プログラムとは何か { #what-is-a-program }
**プログラム**という言葉は、一般的にいろいろなものを表現するのに使われます：
* プログラマが書く**コード**、**Pythonファイル**
* OSによって実行することができるファイル（例: `python`, `python.exe` or `uvicorn`）
* OS上で**実行**している間、CPUを使用し、メモリ上に何かを保存する特定のプログラム（**プロセス**とも呼ばれる）
### プロセスとは何か { #what-is-a-process }
**プロセス**という言葉は通常、より具体的な意味で使われ、OSで実行されているものだけを指します（先ほどの最後の説明のように）：
* OS上で**実行**している特定のプログラム
* これはファイルやコードを指すのではなく、OSによって**実行**され、管理されているものを指します。
* どんなプログラムやコードも、それが**実行されているときにだけ機能**します。つまり、**プロセスとして実行されているときだけ**です。
* プロセスは、ユーザーにあるいはOSによって、 **終了**（あるいは "kill"）させることができます。その時点で、プロセスは実行/実行されることを停止し、それ以降は**何もできなくなります**。
* コンピュータで実行されている各アプリケーションは、実行中のプログラムや各ウィンドウなど、その背後にいくつかのプロセスを持っています。そして通常、コンピュータが起動している間、**多くのプロセスが**同時に実行されています。
* **同じプログラム**の**複数のプロセス**が同時に実行されていることがあります。
OSの「タスク・マネージャー」や「システム・モニター」（または同様のツール）を確認すれば、これらのプロセスの多くが実行されているの見ることができるでしょう。
例えば、同じブラウザプログラム（Firefox、Chrome、Edgeなど）を実行しているプロセスが複数あることがわかります。通常、1つのタブにつき1つのプロセスが実行され、さらに他のプロセスも実行されます。
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さて、**プロセス**と**プログラム**という用語の違いを確認したところで、デプロイメントについて話を続けます。
## 起動時の実行 { #running-on-startup }
ほとんどの場合、Web APIを作成するときは、クライアントがいつでもアクセスできるように、**常に**中断されることなく**実行される**ことを望みます。もちろん、特定の状況でのみ実行させたい特別な理由がある場合は別ですが、その時間のほとんどは、常に実行され、**利用可能**であることを望みます。
### リモートサーバー上での実行 { #in-a-remote-server }
リモートサーバー（クラウドサーバー、仮想マシンなど）をセットアップするときにできる最も簡単なことは、ローカルで開発するときと同じように、`fastapi run`（Uvicornを使用します）や同様のものを手動で実行することです。
そしてこれは動作し、**開発中**には役に立つでしょう。
しかし、サーバーへの接続が切れた場合、**実行中のプロセス**はおそらくダウンしてしまうでしょう。
そしてサーバーが再起動された場合（アップデートやクラウドプロバイダーからのマイグレーションの後など）、おそらくあなたはそれに**気づかないでしょう**。そのため、プロセスを手動で再起動しなければならないことすら気づかないでしょう。つまり、APIはダウンしたままなのです。😱
### 起動時に自動的に実行 { #run-automatically-on-startup }
一般的に、サーバープログラム（Uvicornなど）はサーバー起動時に自動的に開始され、**人の介入**を必要とせずに、APIと一緒にプロセスが常に実行されるようにしたいと思われます（UvicornがFastAPIアプリを実行するなど）。
### 別のプログラムの用意 { #separate-program }
これを実現するために、通常は**別のプログラム**を用意し、起動時にアプリケーションが実行されるようにします。そして多くの場合、他のコンポーネントやアプリケーション、例えばデータベースも実行されるようにします。
### 起動時に実行するツールの例 { #example-tools-to-run-at-startup }
実行するツールの例をいくつか挙げます:
* Docker
* Kubernetes
* Docker Compose
* Swarm モードによる Docker
* Systemd
* Supervisor
* クラウドプロバイダーがサービスの一部として内部的に処理
* そのほか...
次の章で、より具体的な例を挙げていきます。
## 再起動 { #restarts }
起動時にアプリケーションが実行されることを確認するのと同様に、失敗後にアプリケーションが**再起動**されることも確認したいと思われます。
### 我々は間違いを犯す { #we-make-mistakes }
私たち人間は常に**間違い**を犯します。ソフトウェアには、ほとんど常に**バグ**があらゆる箇所に隠されています。🐛
そして私たち開発者は、それらのバグを見つけたり新しい機能を実装したりしながらコードを改善し続けます（新しいバグも追加してしまうかもしれません😅）。
### 小さなエラーは自動的に処理される { #small-errors-automatically-handled }
FastAPIでWeb APIを構築する際に、コードにエラーがある場合、FastAPIは通常、エラーを引き起こした単一のリクエストにエラーを含めます。🛡
クライアントはそのリクエストに対して**500 Internal Server Error**を受け取りますが、アプリケーションは完全にクラッシュするのではなく、次のリクエストのために動作を続けます。
### 重大なエラー - クラッシュ { #bigger-errors-crashes }
しかしながら、**アプリケーション全体をクラッシュさせるようなコードを書いて**UvicornとPythonをクラッシュさせるようなケースもあるかもしれません。💥
それでも、ある箇所でエラーが発生したからといって、アプリケーションを停止させたままにしたくないでしょう。 少なくとも壊れていない*path operation*については、**実行し続けたい**はずです。
### クラッシュ後の再起動 { #restart-after-crash }
しかし、実行中の**プロセス**をクラッシュさせるような本当にひどいエラーの場合、少なくとも2〜3回ほどプロセスを**再起動**させる外部コンポーネントが必要でしょう。
/// tip | 豆知識
...とはいえ、アプリケーション全体が**すぐにクラッシュする**のであれば、いつまでも再起動し続けるのは意味がないでしょう。しかし、その場合はおそらく開発中か少なくともデプロイ直後に気づくと思われます。
そこで、**将来**クラッシュする可能性があり、それでも再スタートさせることに意味があるような、主なケースに焦点を当ててみます。
///
あなたはおそらく**外部コンポーネント**がアプリケーションの再起動を担当することを望むと考えます。 なぜなら、その時点でUvicornとPythonを使った同じアプリケーションはすでにクラッシュしており、同じアプリケーションの同じコードに対して何もできないためです。
### 自動的に再起動するツールの例 { #example-tools-to-restart-automatically }
ほとんどの場合、前述した**起動時にプログラムを実行する**ために使用されるツールは、自動で**再起動**することにも利用されます。
例えば、次のようなものがあります：
* Docker
* Kubernetes
* Docker Compose
* Swarm モードによる Docker
* Systemd
* Supervisor
* クラウドプロバイダーがサービスの一部として内部的に処理
* そのほか...
## レプリケーション - プロセスとメモリ { #replication-processes-and-memory }
FastAPI アプリケーションでは、Uvicorn を実行する `fastapi` コマンドのようなサーバープログラムを使用し、**1つのプロセス**で1度に複数のクライアントに同時に対応できます。
しかし、多くの場合、複数のワーカー・プロセスを同時に実行したいと考えるでしょう。
### 複数のプロセス - Worker { #multiple-processes-workers }
クライアントの数が単一のプロセスで処理できる数を超えており（たとえば仮想マシンがそれほど大きくない場合）、かつサーバーの CPU に**複数のコア**がある場合、同じアプリケーションで同時に**複数のプロセス**を実行させ、すべてのリクエストを分散させることができます。
同じAPIプログラムの**複数のプロセス**を実行する場合、それらは一般的に**Worker／ワーカー**と呼ばれます。
### ワーカー・プロセス と ポート { #worker-processes-and-ports }
[HTTPSについて](https.md)のドキュメントで、1つのサーバーで1つのポートとIPアドレスの組み合わせでリッスンできるのは1つのプロセスだけであることを覚えていますでしょうか？
これはいまだに同じです。
そのため、**複数のプロセス**を同時に持つには**ポートでリッスンしている単一のプロセス**が必要であり、それが何らかの方法で各ワーカー・プロセスに通信を送信することが求められます。
### プロセスあたりのメモリ { #memory-per-process }
さて、プログラムがメモリにロードする際には、例えば機械学習モデルや大きなファイルの内容を変数に入れたりする場合では、**サーバーのメモリ（RAM）**を少し消費します。
そして複数のプロセスは通常、**メモリを共有しません**。これは、実行中の各プロセスがそれぞれ独自の変数やメモリ等を持っていることを意味します。つまり、コード内で大量のメモリを消費している場合、**各プロセス**は同等の量のメモリを消費することになります。
### サーバーメモリ { #server-memory }
例えば、あなたのコードが **1GBのサイズの機械学習モデル**をロードする場合、APIで1つのプロセスを実行すると、少なくとも1GBのRAMを消費します。
また、**4つのプロセス**（4つのワーカー）を起動すると、それぞれが1GBのRAMを消費します。つまり、合計でAPIは**4GBのRAM**を消費することになります。
リモートサーバーや仮想マシンのRAMが3GBしかない場合、4GB以上のRAMをロードしようとすると問題が発生します。🚨
### 複数プロセス - 例 { #multiple-processes-an-example }
この例では、2つの**ワーカー・プロセス**を起動し制御する**マネージャー・ プロセス**があります。
このマネージャー・ プロセスは、おそらくIPの**ポート**でリッスンしているものです。そして、すべての通信をワーカー・プロセスに転送します。
これらのワーカー・プロセスは、アプリケーションを実行するものであり、**リクエスト**を受けて**レスポンス**を返すための主要な計算を行い、あなたが変数に入れたものは何でもRAMにロードします。
そしてもちろん、同じマシンでは、あなたのアプリケーションとは別に、**他のプロセス**も実行されているでしょう。
興味深いことに、各プロセスが使用する**CPU**の割合は時間とともに大きく**変動**する可能性がありますが、**メモリ（RAM）**は通常、多かれ少なかれ**安定**します。
毎回同程度の計算を行うAPIがあり、多くのクライアントがいるのであれば、**CPU使用率**もおそらく**安定**するでしょう（常に急激に上下するのではなく）。
### レプリケーション・ツールと戦略の例 { #examples-of-replication-tools-and-strategies }
これを実現するにはいくつかのアプローチがありますが、具体的な戦略については次の章(Dockerやコンテナの章など)で詳しく説明します。
考慮すべき主な制約は、**パブリックIP**の**ポート**を処理する**単一の**コンポーネントが存在しなければならないということです。
そして、レプリケートされた**プロセス/ワーカー**に通信を**送信**する方法を持つ必要があります。
考えられる組み合わせと戦略をいくつか紹介します：
* `--workers` を指定した **Uvicorn**
* 1つのUvicornの**プロセスマネージャー**が**IP**と**ポート**をリッスンし、**複数のUvicornワーカー・プロセス**を起動する。
* **Kubernetes**やその他の分散**コンテナ・システム**
* **Kubernetes**レイヤーの何かが**IP**と**ポート**をリッスンする。レプリケーションは、**複数のコンテナ**にそれぞれ**1つのUvicornプロセス**を実行させることで行われる。
* **クラウド・サービス**によるレプリケーション
* クラウド・サービスはおそらく**あなたのためにレプリケーションを処理**します。**実行するプロセス**や使用する**コンテナイメージ**を定義できるかもしれませんが、いずれにせよ、それはおそらく**単一のUvicornプロセス**であり、クラウドサービスはそのレプリケーションを担当するでしょう。
/// tip | 豆知識
これらの**コンテナ**やDockerそしてKubernetesに関する項目が、まだあまり意味をなしていなくても心配しないでください。
コンテナ・イメージ、Docker、Kubernetesなどについては、将来の章で詳しく説明します: [コンテナ内のFastAPI - Docker](docker.md).
///
## 開始前の事前のステップ { #previous-steps-before-starting }
アプリケーションを**開始する前**に、いくつかのステップを実行したい場合が多くあります。
例えば、**データベース・マイグレーション** を実行したいかもしれません。
しかしほとんどの場合、これらの手順を**1度**に実行したいと考えるでしょう。
そのため、アプリケーションを開始する前の**事前のステップ**を実行する**単一のプロセス**を用意したいと思われます。
そして、それらの事前のステップを実行しているのが単一のプロセスであることを確認する必要があります。このことはその後アプリケーション自体のために**複数のプロセス**（複数のワーカー）を起動した場合も同様です。
これらのステップが**複数のプロセス**によって実行された場合、**並列**に実行されることによって作業が**重複**することになります。そして、もしそのステップがデータベースのマイグレーションのような繊細なものであった場合、互いに競合を引き起こす可能性があります。
もちろん、事前のステップを何度も実行しても問題がない場合もあり、その際は対処がかなり楽になります。
/// tip | 豆知識
また、セットアップによっては、アプリケーションを開始する前の**事前のステップ**が必要ない場合もあることを覚えておいてください。
その場合は、このようなことを心配する必要はないです。🤷
///
### 事前ステップの戦略例 { #examples-of-previous-steps-strategies }
これは**システムを**デプロイする方法に**大きく依存**するだろうし、おそらくプログラムの起動方法や再起動の処理などにも関係してくるでしょう。
考えられるアイデアをいくつか挙げてみます：
* アプリコンテナの前に実行されるKubernetesのInitコンテナ
* 事前のステップを実行し、アプリケーションを起動するbashスクリプト
* 利用するbashスクリプトを起動／再起動したり、エラーを検出したりする方法は以前として必要になるでしょう。
/// tip | 豆知識
コンテナを使った具体的な例については、将来の章で紹介します: [コンテナ内のFastAPI - Docker](docker.md).
///
## リソースの利用 { #resource-utilization }
あなたのサーバーは**リソース**であり、プログラムを実行しCPUの計算時間や利用可能なRAMメモリを消費または**利用**することができます。
システムリソースをどれくらい消費／利用したいですか？ 「少ない方が良い」と考えるのは簡単かもしれないですが、実際には、**クラッシュせずに可能な限り**最大限に活用したいでしょう。
3台のサーバーにお金を払っているにも関わらず、そのRAMとCPUを少ししか使っていないとしたら、おそらく**お金を無駄にしている** 💸、おそらく**サーバーの電力を無駄にしている** 🌎ことになるでしょう。
その場合は、サーバーを2台だけにして、そのリソース（CPU、メモリ、ディスク、ネットワーク帯域幅など）をより高い割合で使用する方がよいでしょう。
一方、2台のサーバーがあり、そのCPUとRAMの**100%を使用している**場合、ある時点で1つのプロセスがより多くのメモリを要求し、サーバーはディスクを「メモリ」として使用しないといけません。（何千倍も遅くなる可能性があります。）
もしくは**クラッシュ**することもあれば、あるいはあるプロセスが何らかの計算をする必要があり、そしてCPUが再び空くまで待たなければならないかもしれません。
この場合、**1つ余分なサーバー**を用意し、その上でいくつかのプロセスを実行し、すべてのサーバーが**十分なRAMとCPU時間を持つようにする**のがよいでしょう。
また、何らかの理由でAPIの利用が急増する可能性もあります。もしかしたらそれが流行ったのかもしれないし、他のサービスやボットが使い始めたのかもしれないです。そのような場合に備えて、余分なリソースを用意しておくと安心でしょう。
例えば、リソース使用率の**50%から90%の範囲**で**任意の数字**をターゲットとすることができます。
重要なのは、デプロイメントを微調整するためにターゲットを設定し測定することが、おそらく使用したい主要な要素であることです。
`htop`のような単純なツールを使って、サーバーで使用されているCPUやRAM、あるいは各プロセスで使用されている量を見ることができます。あるいは、より複雑な監視ツールを使って、サーバに分散して使用することもできます。
## まとめ { #recap }
アプリケーションのデプロイ方法を決定する際に、考慮すべきであろう主要なコンセプトのいくつかを紹介していきました：
* セキュリティ - HTTPS
* 起動時の実行
* 再起動
* レプリケーション（実行中のプロセス数）
* メモリ
* 開始前の事前ステップ
これらの考え方とその適用方法を理解することで、デプロイメントを設定したり調整したりする際に必要な直感的な判断ができるようになるはずです。🤓
次のセクションでは、あなたが取り得る戦略について、より具体的な例を挙げます。🚀
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FILE: docs/ja/docs/deployment/docker.md
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# コンテナ内のFastAPI - Docker { #fastapi-in-containers-docker }
FastAPIアプリケーションをデプロイする場合、一般的なアプローチは**Linuxコンテナ・イメージ**をビルドすることです。基本的には [**Docker**](https://www.docker.com/) を用いて行われます。生成されたコンテナ・イメージは、いくつかの方法のいずれかでデプロイできます。
Linuxコンテナの使用には、**セキュリティ**、**反復可能性（レプリカビリティ）**、**シンプリシティ**など、いくつかの利点があります。
/// tip | 豆知識
お急ぎで、すでにこれらの情報をご存じですか？ [以下の`Dockerfile`の箇所👇](#build-a-docker-image-for-fastapi)へジャンプしてください。
///
### TLS Handshake の開始 { #tls-handshake-start }
ブラウザはIPアドレスと**ポート443**（HTTPSポート）で通信します。
通信の最初の部分は、クライアントとサーバー間の接続を確立し、使用する暗号鍵などを決めるだけです。
TLS接続を確立するためのクライアントとサーバー間のこのやりとりは、**TLSハンドシェイク**と呼ばれます。
### SNI拡張機能付きのTLS { #tls-with-sni-extension }
サーバー内の**1つのプロセス**だけが、特定の**IPアドレス**の特定の**ポート**で待ち受けることができます。
同じIPアドレスの他のポートで他のプロセスがリッスンしている可能性もありますが、IPアドレスとポートの組み合わせごとに1つだけです。
TLS（HTTPS）はデフォルトで`443`という特定のポートを使用する。つまり、これが必要なポートです。
このポートをリクエストできるのは1つのプロセスだけなので、これを実行するプロセスは**TLS Termination Proxy**となります。
TLS Termination Proxyは、1つ以上の**TLS証明書**（HTTPS証明書）にアクセスできます。
前述した**SNI拡張機能**を使用して、TLS Termination Proxy は、利用可能なTLS (HTTPS)証明書のどれを接続先として使用すべきかをチェックし、クライアントが期待するドメインに一致するものを使用します。
今回は、`someapp.example.com`の証明書を使うことになります。
クライアントは、そのTLS証明書を生成したエンティティ（この場合はLet's Encryptですが、これについては後述します）をすでに**信頼**しているため、その証明書が有効であることを**検証**することができます。
次に証明書を使用して、クライアントとTLS Termination Proxy は、 **TCP通信**の残りを**どのように暗号化するかを決定**します。これで**TLSハンドシェイク**の部分が完了します。
この後、クライアントとサーバーは**暗号化されたTCP接続**を持ちます。そして、その接続を使って実際の**HTTP通信**を開始することができます。
これが**HTTPS**であり、純粋な（暗号化されていない）TCP接続ではなく、**セキュアなTLS接続**の中に**HTTP**があるだけです。
/// tip | 豆知識
通信の暗号化は、HTTPレベルではなく、**TCPレベル**で行われることに注意してください。
///
### HTTPS リクエスト { #https-request }
これでクライアントとサーバー（具体的にはブラウザとTLS Termination Proxy）は**暗号化されたTCP接続**を持つことになり、**HTTP通信**を開始することができます。
そこで、クライアントは**HTTPSリクエスト**を送信します。これは、暗号化されたTLSコネクションを介した単なるHTTPリクエストです。
### リクエストの復号化 { #decrypt-the-request }
TLS Termination Proxy は、合意が取れている暗号化を使用して、**リクエストを復号化**し、**プレーン (復号化された) HTTP リクエスト** をアプリケーションを実行しているプロセス (例えば、FastAPI アプリケーションを実行している Uvicorn を持つプロセス) に送信します。
### HTTP レスポンス { #http-response }
アプリケーションはリクエストを処理し、**プレーン(暗号化されていない)HTTPレスポンス** をTLS Termination Proxyに送信します。
### HTTPS レスポンス { #https-response }
TLS Termination Proxyは次に、事前に合意が取れている暗号(`someapp.example.com`の証明書から始まる)を使って**レスポンスを暗号化し**、ブラウザに送り返す。
その後ブラウザでは、レスポンスが有効で正しい暗号キーで暗号化されていることなどを検証します。そして、ブラウザはレスポンスを**復号化**して処理します。
クライアント（ブラウザ）は、レスポンスが正しいサーバーから来たことを知ることができます。 なぜなら、そのサーバーは、以前に**HTTPS証明書**を使って合意した暗号を使っているからです。
### 複数のアプリケーション { #multiple-applications }
同じサーバー（または複数のサーバー）に、例えば他のAPIプログラムやデータベースなど、**複数のアプリケーション**が存在する可能性があります。
特定のIPとポート（この例ではTLS Termination Proxy）を扱うことができるのは1つのプロセスだけですが、他のアプリケーション/プロセスも、同じ**パブリックIPとポート**の組み合わせを使用しようとしない限り、サーバー上で実行することができます。
そうすれば、TLS Termination Proxy は、**複数のドメイン**や複数のアプリケーションのHTTPSと証明書を処理し、それぞれのケースで適切なアプリケーションにリクエストを送信することができます。
### 証明書の更新 { #certificate-renewal }
将来のある時点で、各証明書は（取得後約3ヶ月で）**失効**します。
その後、Let's Encryptと通信する別のプログラム（別のプログラムである場合もあれば、同じTLS Termination Proxyである場合もある）によって、証明書を更新します。
**TLS証明書**は、IPアドレスではなく、**ドメイン名に関連付けられて**います。
したがって、証明書を更新するために、更新プログラムは、認証局（Let's Encrypt）に対して、**そのドメインが本当に「所有」し、管理している**ことを**証明**する必要があります。
そのために、またさまざまなアプリケーションのニーズに対応するために、いくつかの方法があります。よく使われる方法としては:
* **いくつかのDNSレコードを修正します。**
* これをするためには、更新プログラムはDNSプロバイダーのAPIをサポートする必要があります。したがって、使用しているDNSプロバイダーによっては、このオプションが使える場合もあれば、使えない場合もあります。
* ドメインに関連付けられたパブリックIPアドレス上で、（少なくとも証明書取得プロセス中は）**サーバー**として実行します。
* 上で述べたように、特定のIPとポートでリッスンできるプロセスは1つだけです。
* これは、同じTLS Termination Proxyが証明書の更新処理も行う場合に非常に便利な理由の1つです。
* そうでなければ、TLS Termination Proxyを一時的に停止し、証明書を取得するために更新プログラムを起動し、TLS Termination Proxyで証明書を設定し、TLS Termination Proxyを再起動しなければならないかもしれません。TLS Termination Proxyが停止している間はアプリが利用できなくなるため、これは理想的ではありません。
アプリを提供しながらこのような更新処理を行うことは、アプリケーション・サーバー（Uvicornなど）でTLS証明書を直接使用するのではなく、TLS Termination Proxyを使用して**HTTPSを処理する別のシステム**を用意したくなる主な理由の1つです。
## プロキシ転送ヘッダー { #proxy-forwarded-headers }
プロキシを使ってHTTPSを処理する場合、**アプリケーションサーバー**（たとえばFastAPI CLI経由のUvicorn）はHTTPS処理について何も知らず、**TLS Termination Proxy**とはプレーンなHTTPで通信します。
この**プロキシ**は通常、リクエストを**アプリケーションサーバー**に転送する前に、その場でいくつかのHTTPヘッダーを設定し、リクエストがプロキシによって**転送**されていることをアプリケーションサーバーに知らせます。
/// note | 技術詳細
プロキシヘッダーは次のとおりです：
* [X-Forwarded-For](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-For)
* [X-Forwarded-Proto](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-Proto)
* [X-Forwarded-Host](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-Host)
///
それでも、**アプリケーションサーバー**は信頼できる**プロキシ**の背後にあることを知らないため、デフォルトではそれらのヘッダーを信頼しません。
しかし、**アプリケーションサーバー**が**プロキシ**から送信される*forwarded*ヘッダーを信頼するように設定できます。FastAPI CLIを使用している場合は、*CLI Option* `--forwarded-allow-ips` を使って、どのIPからの*forwarded*ヘッダーを信頼すべきかを指定できます。
たとえば、**アプリケーションサーバー**が信頼できる**プロキシ**からの通信のみを受け取っている場合、`--forwarded-allow-ips="*"` に設定して、受信するすべてのIPを信頼するようにできます。受け取るリクエストは、**プロキシ**が使用するIPからのものだけになるためです。
こうすることで、アプリケーションは、HTTPSを使用しているかどうか、ドメインなど、自身のパブリックURLが何であるかを把握できるようになります。
これは、たとえばリダイレクトを適切に処理するのに便利です。
/// tip | 豆知識
これについては、[Behind a Proxy - Enable Proxy Forwarded Headers](../advanced/behind-a-proxy.md#enable-proxy-forwarded-headers) のドキュメントで詳しく学べます。
///
## まとめ { #recap }
**HTTPS**を持つことは非常に重要であり、ほとんどの場合、かなり**クリティカル**です。開発者として HTTPS に関わる労力のほとんどは、これらの**概念とその仕組みを理解する**ことです。
しかし、ひとたび**開発者向けHTTPS**の基本的な情報を知れば、簡単な方法ですべてを管理するために、さまざまなツールを組み合わせて設定することができます。
次の章のいくつかでは、**FastAPI** アプリケーションのために **HTTPS** をセットアップする方法について、いくつかの具体例を紹介します。🔒
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FILE: docs/ja/docs/deployment/index.md
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# デプロイ { #deployment }
**FastAPI** アプリケーションのデプロイは比較的簡単です。
## デプロイとは { #what-does-deployment-mean }
アプリケーションを**デプロイ**するとは、**ユーザーが利用できるようにする**ために必要な手順を実行することを意味します。
**Web API** の場合、通常は **リモートマシン** 上に配置し、優れたパフォーマンス、安定性などを提供する **サーバープログラム** と組み合わせて、**ユーザー** が中断や問題なく効率的にアプリケーションへ**アクセス**できるようにします。
これは **開発** 段階とは対照的です。開発では、コードを常に変更し、壊しては直し、開発サーバーを停止したり再起動したりします。
## デプロイ戦略 { #deployment-strategies }
具体的なユースケースや使用するツールによって、いくつかの方法があります。
複数のツールを組み合わせて自分で**サーバーをデプロイ**することもできますし、作業の一部を代行してくれる **クラウドサービス** を使うこともできます。ほかにも選択肢があります。
たとえば、FastAPI の開発チームである私たちは、クラウドへの FastAPI アプリのデプロイを可能な限り合理化し、FastAPI を使って開発するのと同じ開発者体験を提供するために、[**FastAPI Cloud**](https://fastapicloud.com) を構築しました。
**FastAPI** アプリケーションをデプロイする際に、おそらく念頭に置くべき主要な概念をいくつか紹介します（ただし、そのほとんどは他の種類の Web アプリケーションにも当てはまります）。
次のセクションでは、留意すべき点の詳細や、それを実現するためのいくつかの手法を確認します。 ✨
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FILE: docs/ja/docs/deployment/manually.md
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# サーバーを手動で実行する { #run-a-server-manually }
## fastapi run コマンドを使う { #use-the-fastapi-run-command }
結論として、FastAPI アプリケーションを提供するには `fastapi run` を使います:
**FastAPI**は、他の人々のこれまでの働きがなければ存在しなかったでしょう。 以前に作られた多くのツールが、作成における刺激として役立ってきました。 私は数年前から新しいフレームワークの作成を避けてきました。まず、**FastAPI**でカバーされているすべての機能を、さまざまなフレームワーク、プラグイン、ツールを使って解決しようとしました。 しかし、その時点では、これらの機能をすべて提供し、以前のツールから優れたアイデアを取り入れ、可能な限り最高の方法でそれらを組み合わせ、それまで利用できなかった言語機能 (Python 3.6以降の型ヒント) を利用したものを作る以外に選択肢はありませんでした。## 調査 { #investigation } すべて既存の代替手段を使うことで、そのすべてを学び、アイデアを得て、自分や一緒に仕事をしてきた開発者のチームにとって最良の方法で組み合わせる機会を得ました。 たとえば、理想的にはPythonの標準的な型ヒントに基づくべきであることが明らかになりました。 また、すでにある規格を利用するのがベストな方法でした。 そこで、**FastAPI**のコードを書き始める前に、OpenAPI、JSON Schema、OAuth2などの仕様を数ヶ月かけて勉強し、それらの関係、重複する箇所、相違点を理解しました。 ## 設計 { #design } その後、 (FastAPIを使う開発者として) ユーザーが欲しい「API」の設計に時間を費やしました。 もっとも人気のあるPythonエディターでいくつかのアイデアをテストしました。PyCharm、VS Code、Jediベースのエディターです。 最新の [Python開発者調査](https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2018/#development-tools)で、それらのエディターがユーザーの80%をカバーしていました。 これは、**FastAPI**がPython開発者の80%が使用しているエディターで特別にテストされたことを意味します。また、ほとんどの他のエディターも同様に動作する傾向があるため、この恩恵は事実上すべてのエディターでうけられるはずです。 そうすることで、コードの重複を可能な限り減らし、どこでも補完があるようにし、タイプチェックやエラーチェックなどを実現する最善の方法を見つけました。 すべての箇所で、すべての開発者に最高の開発体験を提供しました。 ## 要件 { #requirements } いくつかの代替手法を試したあと、私は[**Pydantic**](https://docs.pydantic.dev/)の強みを利用することを決めました。 そして、JSON Schemaに完全に準拠するようにしたり、制約宣言を定義するさまざまな方法をサポートしたり、いくつかのエディターでのテストに基づいてエディターのサポート (型チェック、自動補完) を改善するために貢献しました。 開発中、もう1つの重要な鍵となる[**Starlette**](https://www.starlette.dev/)にも貢献しました。 ## 開発 { #development } 私が**FastAPI**自体の作成を開始した時には、ほとんどの部分がすでに準備されており、設計が定義され、必要な条件とツールの準備ができていました。そして規格や仕様に関する知識が、明確になり、更新されていました。 ## これから { #future } この時点ですでに、これらのアイデアを持った**FastAPI**が多くの人の役に立っていることは明らかです。 多くのユースケースに適しているため、既存の方法よりも選ばれています。 多くの開発者やチームが、すでに **FastAPI** にプロジェクトを依存しています (私と私のチームも含めて) 。 しかし、まだまだ多くの改善点や機能があります。 **FastAPI**には大きな未来が待っています。 そして、[あなたの助け](help-fastapi.md)を大いに歓迎します。 ================================================ FILE: docs/ja/docs/how-to/authentication-error-status-code.md ================================================ # 古い 403 認証エラーのステータスコードを使う { #use-old-403-authentication-error-status-codes } FastAPI バージョン `0.122.0` より前は、統合されたセキュリティユーティリティが認証に失敗してクライアントへエラーを返す際、HTTP ステータスコード `403 Forbidden` を使用していました。 FastAPI バージョン `0.122.0` 以降では、より適切な HTTP ステータスコード `401 Unauthorized` を使用し、HTTP 仕様に従ってレスポンスに妥当な `WWW-Authenticate` ヘッダーを含めます。[RFC 7235](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc7235#section-3.1), [RFC 9110](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc9110#name-401-unauthorized)。 しかし、何らかの理由でクライアントが従来の挙動に依存している場合は、セキュリティクラスでメソッド `make_not_authenticated_error` をオーバーライドすることで、その挙動に戻せます。 たとえば、既定の `401 Unauthorized` エラーの代わりに `403 Forbidden` エラーを返す `HTTPBearer` のサブクラスを作成できます: {* ../../docs_src/authentication_error_status_code/tutorial001_an_py310.py hl[9:13] *} /// tip | 豆知識 この関数は例外インスタンスを返す点に注意してください。ここでは例外を送出しません。送出は内部の他のコードで行われます。 /// ================================================ FILE: docs/ja/docs/how-to/conditional-openapi.md ================================================ # 条件付き OpenAPI { #conditional-openapi } 必要であれば、設定と環境変数を利用して、環境に応じて条件付きでOpenAPIを構成することが可能です。また、完全にOpenAPIを無効にすることもできます。 ## セキュリティとAPI、およびドキュメントについて { #about-security-apis-and-docs } 本番環境においてドキュメントのUIを非表示にすることによって、APIを保護しようと *すべきではありません*。 それは、APIのセキュリティの強化にはならず、*path operations* は依然として利用可能です。 もしセキュリティ上の欠陥がソースコードにあるならば、それは存在したままです。 ドキュメンテーションを非表示にするのは、単にあなたのAPIへのアクセス方法を難解にするだけでなく、同時にあなた自身の本番環境でのAPIのデバッグを困難にしてしまう可能性があります。単純に、[秘匿によるセキュリティ](https://en.wikipedia.org/wiki/Security_through_obscurity) の一つの形態として考えられるでしょう。 もしあなたのAPIのセキュリティを強化したいなら、いくつかのよりよい方法があります。例を示すと、 * リクエストボディとレスポンスのためのPydanticモデルの定義を見直す。 * 依存関係に基づきすべての必要なパーミッションとロールを設定する。 * パスワードを絶対に平文で保存しない。パスワードハッシュのみを保存する。 * pwdlibやJWTトークンに代表される、よく知られた暗号化ツールを使って実装する。 * そして必要なところでは、もっと細かいパーミッション制御をOAuth2スコープを使って行う。 * ...など それでも、例えば本番環境のような特定の環境のみで、あるいは環境変数の設定によってAPIドキュメントをどうしても無効にしたいという、非常に特殊なユースケースがあるかもしれません。 ## 設定と環境変数による条件付き OpenAPI { #conditional-openapi-from-settings-and-env-vars } 生成するOpenAPIとドキュメントUIの構成は、共通のPydanticの設定を使用して簡単に切り替えられます。 例えば、 {* ../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001_py310.py hl[6,11] *} ここでは `openapi_url` の設定を、デフォルトの `"/openapi.json"` のまま宣言しています。 そして、これを `FastAPI` appを作る際に使います。 それから、以下のように `OPENAPI_URL` という環境変数を空文字列に設定することによってOpenAPI (UIドキュメントを含む) を無効化することができます。
しかし、`syntaxHighlight` を `False` に設定すると無効化できます:
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial001_py310.py hl[3] *}
...その場合、Swagger UI ではシンタックスハイライトが表示されなくなります:
## テーマの変更 { #change-the-theme }
同様に、キー `"syntaxHighlight.theme"`（途中にドットが含まれている点に注意）でシンタックスハイライトのテーマを設定できます:
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial002_py310.py hl[3] *}
この設定により、シンタックスハイライトの配色テーマが変わります:
## 既定の Swagger UI パラメータの変更 { #change-default-swagger-ui-parameters }
FastAPI には、多くのユースケースに適した既定の設定パラメータが含まれています。
既定では次の設定が含まれます:
{* ../../fastapi/openapi/docs.py ln[9:24] hl[18:24] *}
引数 `swagger_ui_parameters` に別の値を指定することで、これらを上書きできます。
例えば、`deepLinking` を無効化するには、次の設定を `swagger_ui_parameters` に渡します:
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial003_py310.py hl[3] *}
## その他の Swagger UI パラメータ { #other-swagger-ui-parameters }
利用可能な他のすべての設定については、公式の [Swagger UI パラメータのドキュメント](https://swagger.io/docs/open-source-tools/swagger-ui/usage/configuration/)を参照してください。
## JavaScript 専用の設定 { #javascript-only-settings }
Swagger UI では、他にも **JavaScript 専用** のオブジェクト（例: JavaScript の関数）による設定が可能です。
FastAPI には、次の JavaScript 専用の `presets` 設定も含まれています:
```JavaScript
presets: [
SwaggerUIBundle.presets.apis,
SwaggerUIBundle.SwaggerUIStandalonePreset
]
```
これらは文字列ではなく **JavaScript** のオブジェクトであるため、Python のコードから直接渡すことはできません。
そのような JavaScript 専用の設定を使う必要がある場合は、上記のいずれかの方法を使用し、Swagger UI の path operation をオーバーライドして、必要な JavaScript を手動で記述してください。
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FILE: docs/ja/docs/how-to/custom-docs-ui-assets.md
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# カスタムドキュメント UI の静的アセット（セルフホスティング） { #custom-docs-ui-static-assets-self-hosting }
API ドキュメントは **Swagger UI** と **ReDoc** を使用しており、それぞれにいくつかの JavaScript と CSS ファイルが必要です。
既定では、これらのファイルは CDN から配信されます。
しかし、カスタマイズすることも可能で、特定の CDN を指定したり、自分でファイルを配信したりできます。
## JavaScript と CSS のカスタム CDN { #custom-cdn-for-javascript-and-css }
別の CDN を使いたいとします。例えば `https://unpkg.com/` を使いたい場合です。
例えば、一部の URL が制限されている国に住んでいる場合に役立ちます。
### 自動ドキュメントの無効化 { #disable-the-automatic-docs }
最初の手順は自動ドキュメントを無効化することです。デフォルトではそれらは既定の CDN を使用します。
無効化するには、`FastAPI` アプリ作成時にそれらの URL を `None` に設定します:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[8] *}
### カスタムドキュメントの追加 { #include-the-custom-docs }
これで、カスタムドキュメント用の *path operations* を作成できます。
FastAPI の内部関数を再利用してドキュメント用の HTML ページを生成し、必要な引数を渡せます:
- `openapi_url`: ドキュメントの HTML ページが API の OpenAPI スキーマを取得する URL。ここでは属性 `app.openapi_url` を使用できます。
- `title`: API のタイトル。
- `oauth2_redirect_url`: 既定値を使うにはここで `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url` を使用できます。
- `swagger_js_url`: Swagger UI ドキュメント用の HTML が取得する JavaScript ファイルの URL。これはカスタム CDN の URL です。
- `swagger_css_url`: Swagger UI ドキュメント用の HTML が取得する CSS ファイルの URL。これはカスタム CDN の URL です。
ReDoc についても同様です...
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[2:6,11:19,22:24,27:33] *}
/// tip | 豆知識
`swagger_ui_redirect` 用の *path operation* は、OAuth2 を使用する場合の補助です。
API を OAuth2 プロバイダと統合すると、認証を実行して取得したクレデンシャルを持った状態で API ドキュメントに戻れます。そして実際の OAuth2 認証を用いてドキュメント上から API と対話できます。
Swagger UI がこの処理を裏側で行いますが、そのためにこの「redirect」の補助が必要です。
///
### テスト用の *path operation* を作成 { #create-a-path-operation-to-test-it }
すべてが動作するかをテストできるように、*path operation* を作成します:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[36:38] *}
### テスト { #test-it }
これで、[http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs) にアクセスしてページを再読み込みすると、新しい CDN からそれらのアセットが読み込まれるはずです。
## ドキュメント用 JavaScript と CSS のセルフホスティング { #self-hosting-javascript-and-css-for-docs }
オフライン（インターネット非接続）でも、あるいはローカルネットワークで、アプリを動作させたい場合などには、JavaScript と CSS をセルフホストするのが有用です。
ここでは、同じ FastAPI アプリ内でそれらのファイルを配信し、ドキュメントでそれらを使用するように設定する方法を示します。
### プロジェクトのファイル構成 { #project-file-structure }
プロジェクトのファイル構成が次のようになっているとします:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
```
これらの静的ファイルを保存するためのディレクトリを作成します。
新しいファイル構成は次のようになります:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
└── static/
```
### ファイルのダウンロード { #download-the-files }
ドキュメントに必要な静的ファイルをダウンロードし、`static/` ディレクトリに配置します。
各リンクを右クリックして「リンク先を別名で保存...」のようなオプションを選べます。
**Swagger UI** では次のファイルを使用します:
- [`swagger-ui-bundle.js`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/swagger-ui-dist@5/swagger-ui-bundle.js)
- [`swagger-ui.css`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/swagger-ui-dist@5/swagger-ui.css)
そして **ReDoc** では次のファイルを使用します:
- [`redoc.standalone.js`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/redoc@2/bundles/redoc.standalone.js)
その後、ファイル構成は次のようになります:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
└── static
├── redoc.standalone.js
├── swagger-ui-bundle.js
└── swagger-ui.css
```
### 静的ファイルの配信 { #serve-the-static-files }
- `StaticFiles` をインポートします。
- 特定のパスに `StaticFiles()` インスタンスを「マウント」します。
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[7,11] *}
### 静的ファイルのテスト { #test-the-static-files }
アプリケーションを起動し、[http://127.0.0.1:8000/static/redoc.standalone.js](http://127.0.0.1:8000/static/redoc.standalone.js) にアクセスします。
**ReDoc** 用の非常に長い JavaScript ファイルが表示されるはずです。
先頭は次のようになっているかもしれません:
```JavaScript
/*! For license information please see redoc.standalone.js.LICENSE.txt */
!function(e,t){"object"==typeof exports&&"object"==typeof module?module.exports=t(require("null")):
...
```
これで、アプリから静的ファイルを配信できていること、そしてドキュメント用の静的ファイルを正しい場所に配置できていることが確認できます。
次に、ドキュメントでそれらの静的ファイルを使用するようにアプリを設定します。
### 静的ファイル用に自動ドキュメントを無効化 { #disable-the-automatic-docs-for-static-files }
カスタム CDN を使う場合と同様、最初の手順は自動ドキュメントを無効化することです。既定では CDN を使用します。
無効化するには、`FastAPI` アプリ作成時にそれらの URL を `None` に設定します:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[9] *}
### 静的ファイル用のカスタムドキュメントを追加 { #include-the-custom-docs-for-static-files }
カスタム CDN と同様の方法で、カスタムドキュメント用の *path operations* を作成できます。
再び、FastAPI の内部関数を再利用してドキュメント用の HTML ページを生成し、必要な引数を渡します:
- `openapi_url`: ドキュメントの HTML ページが API の OpenAPI スキーマを取得する URL。ここでは属性 `app.openapi_url` を使用できます。
- `title`: API のタイトル。
- `oauth2_redirect_url`: 既定値を使うにはここで `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url` を使用できます。
- `swagger_js_url`: Swagger UI ドキュメント用の HTML が取得する **JavaScript** ファイルの URL。**これはあなたのアプリ自身がいま配信しているものです**。
- `swagger_css_url`: Swagger UI ドキュメント用の HTML が取得する **CSS** ファイルの URL。**これはあなたのアプリ自身がいま配信しているものです**。
ReDoc についても同様です...
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[2:6,14:22,25:27,30:36] *}
/// tip | 豆知識
`swagger_ui_redirect` 用の *path operation* は、OAuth2 を使用する場合の補助です。
API を OAuth2 プロバイダと統合すると、認証を実行して取得したクレデンシャルを持った状態で API ドキュメントに戻れます。そして実際の OAuth2 認証を用いてドキュメント上から API と対話できます。
Swagger UI がこの処理を裏側で行いますが、そのためにこの「redirect」の補助が必要です。
///
### 静的ファイルをテストするための *path operation* を作成 { #create-a-path-operation-to-test-static-files }
すべてが動作するかをテストできるように、*path operation* を作成します:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[39:41] *}
### 静的ファイル UI のテスト { #test-static-files-ui }
これで、WiFi を切断して [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs) にアクセスし、ページを再読み込みできるはずです。
インターネットに接続していなくても、API のドキュメントを表示し、API と対話できます。
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FILE: docs/ja/docs/how-to/custom-request-and-route.md
================================================
# カスタム Request と APIRoute クラス { #custom-request-and-apiroute-class }
場合によっては、`Request` や `APIRoute` クラスで使われるロジックを上書きしたいことがあります。
特に、ミドルウェアでのロジックの代替として有効な場合があります。
たとえば、アプリケーションで処理される前にリクエストボディを読み取ったり操作したりしたい場合です。
/// danger | 警告
これは「上級」機能です。
FastAPI を始めたばかりの場合は、このセクションは読み飛ばしてもよいでしょう。
///
## ユースケース { #use-cases }
ユースケースの例:
* JSON ではないリクエストボディを JSON に変換する（例: [`msgpack`](https://msgpack.org/index.html)）。
* gzip 圧縮されたリクエストボディの解凍。
* すべてのリクエストボディの自動ロギング。
## カスタムリクエストボディのエンコーディングの処理 { #handling-custom-request-body-encodings }
gzip のリクエストを解凍するために、カスタムの `Request` サブクラスを使う方法を見ていきます。
そして、そのカスタムリクエストクラスを使うための `APIRoute` サブクラスを用意します。
### カスタム `GzipRequest` クラスの作成 { #create-a-custom-gziprequest-class }
/// tip | 豆知識
これは仕組みを示すためのサンプルです。Gzip 対応が必要な場合は、用意されている [`GzipMiddleware`](../advanced/middleware.md#gzipmiddleware) を使用できます。
///
まず、`GzipRequest` クラスを作成します。これは適切なヘッダーがある場合に本体を解凍するよう、`Request.body()` メソッドを上書きします。
ヘッダーに `gzip` がなければ、解凍は試みません。
この方法により、同じルートクラスで gzip 圧縮済み／未圧縮のリクエストの両方を扱えます。
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[9:16] *}
### カスタム `GzipRoute` クラスの作成 { #create-a-custom-gziproute-class }
次に、`GzipRequest` を利用する `fastapi.routing.APIRoute` のカスタムサブクラスを作成します。
ここでは `APIRoute.get_route_handler()` メソッドを上書きします。
このメソッドは関数を返します。そしてその関数がリクエストを受け取り、レスポンスを返します。
ここでは、元のリクエストから `GzipRequest` を作成するために利用します。
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[19:27] *}
/// note | 技術詳細
`Request` には `request.scope` 属性があり、これはリクエストに関するメタデータを含む Python の `dict` です。
`Request` には `request.receive` もあり、これはリクエストの本体を「受信」するための関数です。
`scope` の `dict` と `receive` 関数はいずれも ASGI 仕様の一部です。
そしてこの 2 つ（`scope` と `receive`）が、新しい `Request` インスタンスを作成するために必要なものです。
`Request` について詳しくは、[Starlette の Requests に関するドキュメント](https://www.starlette.dev/requests/) を参照してください。
///
`GzipRequest.get_route_handler` が返す関数が異なるのは、`Request` を `GzipRequest` に変換する点だけです。
これにより、`GzipRequest` は必要に応じてデータを解凍してから *path operations* に渡します。
それ以降の処理ロジックはすべて同じです。
ただし、`GzipRequest.body` を変更しているため、必要に応じて **FastAPI** によって読み込まれる際にリクエストボディが自動的に解凍されます。
## 例外ハンドラでのリクエストボディへのアクセス { #accessing-the-request-body-in-an-exception-handler }
/// tip | 豆知識
同じ問題を解決するには、`RequestValidationError` 用のカスタムハンドラで `body` を使う方がずっと簡単でしょう（[エラー処理](../tutorial/handling-errors.md#use-the-requestvalidationerror-body)）。
ただし、この例も有効で、内部コンポーネントとどのようにやり取りするかを示しています。
///
同じアプローチを使って、例外ハンドラ内でリクエストボディにアクセスすることもできます。
やることは、`try`/`except` ブロックの中でリクエストを処理するだけです：
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[14,16] *}
例外が発生しても、`Request` インスタンスはスコープ内に残るため、エラー処理時にリクエストボディを読み取り、活用できます：
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[17:19] *}
## ルーターでのカスタム `APIRoute` クラス { #custom-apiroute-class-in-a-router }
`APIRouter` の `route_class` パラメータを設定することもできます：
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial003_py310.py hl[26] *}
この例では、`router` 配下の *path operations* はカスタムの `TimedRoute` クラスを使用し、レスポンスの生成にかかった時間を示す追加の `X-Response-Time` ヘッダーがレスポンスに含まれます：
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial003_py310.py hl[13:20] *}
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FILE: docs/ja/docs/how-to/extending-openapi.md
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# OpenAPI の拡張 { #extending-openapi }
生成された OpenAPI スキーマを変更する必要がある場合があります。
このセクションではその方法を説明します。
## 通常のプロセス { #the-normal-process }
通常（デフォルト）のプロセスは次のとおりです。
`FastAPI` アプリケーション（インスタンス）には、OpenAPI スキーマを返すことが期待される `.openapi()` メソッドがあります。
アプリケーションオブジェクトの作成時に、`/openapi.json`（または `openapi_url` に設定したパス）への path operation が登録されます。
これは単に、アプリケーションの `.openapi()` メソッドの結果を含む JSON レスポンスを返します。
デフォルトでは、`.openapi()` メソッドはプロパティ `.openapi_schema` に内容があるかを確認し、あればそれを返します。
なければ、`fastapi.openapi.utils.get_openapi` にあるユーティリティ関数を使って生成します。
この関数 `get_openapi()` は次の引数を受け取ります:
- `title`: ドキュメントに表示される OpenAPI のタイトル。
- `version`: API のバージョン。例: `2.5.0`。
- `openapi_version`: 使用する OpenAPI 仕様のバージョン。デフォルトは最新の `3.1.0`。
- `summary`: API の短い概要。
- `description`: API の説明。Markdown を含めることができ、ドキュメントに表示されます。
- `routes`: ルートのリスト。登録済みの各 path operation です。`app.routes` から取得されます。
/// info | 情報
パラメータ `summary` は OpenAPI 3.1.0 以降で利用可能で、FastAPI 0.99.0 以降が対応しています。
///
## デフォルトの上書き { #overriding-the-defaults }
上記の情報を使って、同じユーティリティ関数で OpenAPI スキーマを生成し、必要な部分を上書きできます。
たとえば、[カスタムロゴを含めるための ReDoc の OpenAPI 拡張](https://github.com/Rebilly/ReDoc/blob/master/docs/redoc-vendor-extensions.md#x-logo)を追加してみましょう。
### 通常の **FastAPI** { #normal-fastapi }
まず、通常どおりに **FastAPI** アプリケーションを実装します:
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[1,4,7:9] *}
### OpenAPI スキーマの生成 { #generate-the-openapi-schema }
次に、`custom_openapi()` 関数内で同じユーティリティ関数を使って OpenAPI スキーマを生成します:
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[2,15:21] *}
### OpenAPI スキーマの変更 { #modify-the-openapi-schema }
OpenAPI スキーマの `info`「オブジェクト」にカスタムの `x-logo` を追加して、ReDoc 拡張を加えます:
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[22:24] *}
### OpenAPI スキーマのキャッシュ { #cache-the-openapi-schema }
生成したスキーマを保持する「キャッシュ」として `.openapi_schema` プロパティを利用できます。
こうすることで、ユーザーが API ドキュメントを開くたびにスキーマを生成する必要がなくなります。
最初の1回だけ生成され、その後は同じキャッシュ済みスキーマが以降のリクエストで使われます。
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[13:14,25:26] *}
### メソッドの上書き { #override-the-method }
これで、`.openapi()` メソッドを新しい関数に置き換えられます。
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[29] *}
### 確認 { #check-it }
[http://127.0.0.1:8000/redoc](http://127.0.0.1:8000/redoc) にアクセスすると、カスタムロゴ（この例では **FastAPI** のロゴ）が使われていることが確認できます:
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FILE: docs/ja/docs/how-to/general.md
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# 一般 - ハウツー - レシピ { #general-how-to-recipes }
ここでは、一般的またはよくある質問に対して、ドキュメント内の他の箇所への参照をいくつか示します。
## データのフィルタリング - セキュリティ { #filter-data-security }
返すべき以上のデータを返さないようにするには、[チュートリアル - レスポンスモデル - 戻り値の型](../tutorial/response-model.md) を参照してください。
## レスポンス性能の最適化 - レスポンスモデル - 戻り値の型 { #optimize-response-performance-response-model-return-type }
JSON データを返す際の性能を最適化するには、戻り値の型またはレスポンスモデルを使用してください。そうすることで、Pydantic が Python を経由せずに Rust 側で JSON へのシリアライズを処理します。詳細は [チュートリアル - レスポンスモデル - 戻り値の型](../tutorial/response-model.md) を参照してください。
## ドキュメントのタグ - OpenAPI { #documentation-tags-openapi }
*path operations* にタグを追加し、ドキュメント UI でグループ化するには、[チュートリアル - path operation の設定 - タグ](../tutorial/path-operation-configuration.md#tags) を参照してください。
## ドキュメントの概要と説明 - OpenAPI { #documentation-summary-and-description-openapi }
*path operations* に概要と説明を追加し、ドキュメント UI に表示するには、[チュートリアル - path operation の設定 - 概要と説明](../tutorial/path-operation-configuration.md#summary-and-description) を参照してください。
## ドキュメントのレスポンス説明 - OpenAPI { #documentation-response-description-openapi }
ドキュメント UI に表示されるレスポンスの説明を定義するには、[チュートリアル - path operation の設定 - レスポンスの説明](../tutorial/path-operation-configuration.md#response-description) を参照してください。
## *Path Operation* の非推奨化 - OpenAPI { #documentation-deprecate-a-path-operation-openapi }
*path operation* を非推奨にし、ドキュメント UI に表示するには、[チュートリアル - path operation の設定 - 非推奨](../tutorial/path-operation-configuration.md#deprecate-a-path-operation) を参照してください。
## 任意のデータを JSON 互換に変換 { #convert-any-data-to-json-compatible }
任意のデータを JSON 互換に変換するには、[チュートリアル - JSON 互換エンコーダ](../tutorial/encoder.md) を参照してください。
## OpenAPI メタデータ - ドキュメント { #openapi-metadata-docs }
ライセンス、バージョン、連絡先などを含むメタデータを OpenAPI スキーマに追加するには、[チュートリアル - メタデータとドキュメントの URL](../tutorial/metadata.md) を参照してください。
## OpenAPI のカスタム URL { #openapi-custom-url }
OpenAPI の URL をカスタマイズ（または削除）するには、[チュートリアル - メタデータとドキュメントの URL](../tutorial/metadata.md#openapi-url) を参照してください。
## OpenAPI ドキュメントの URL { #openapi-docs-urls }
自動生成されるドキュメント UI が使用する URL を変更するには、[チュートリアル - メタデータとドキュメントの URL](../tutorial/metadata.md#docs-urls) を参照してください。
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FILE: docs/ja/docs/how-to/graphql.md
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# GraphQL { #graphql }
**FastAPI** は **ASGI** 標準に基づいているため、ASGI に対応した任意の **GraphQL** ライブラリを簡単に統合できます。
同じアプリケーション内で通常の FastAPI の *path operation* と GraphQL を組み合わせて使えます。
/// tip | 豆知識
**GraphQL** は非常に特定のユースケースを解決します。
一般的な **Web API** と比べると、**長所** と **短所** があります。
ご自身のユースケースで得られる **利点** が **欠点** を補うかどうかを評価してください。 🤓
///
## GraphQL ライブラリ { #graphql-libraries }
**ASGI** をサポートする **GraphQL** ライブラリの一部を以下に示します。**FastAPI** と組み合わせて使用できます:
* [Strawberry](https://strawberry.rocks/) 🍓
* [FastAPI 向けドキュメント](https://strawberry.rocks/docs/integrations/fastapi)あり
* [Ariadne](https://ariadnegraphql.org/)
* [FastAPI 向けドキュメント](https://ariadnegraphql.org/docs/fastapi-integration)あり
* [Tartiflette](https://tartiflette.io/)
* ASGI 連携用の [Tartiflette ASGI](https://tartiflette.github.io/tartiflette-asgi/) あり
* [Graphene](https://graphene-python.org/)
* [starlette-graphene3](https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3) あり
## Strawberry で GraphQL { #graphql-with-strawberry }
**GraphQL** が必要、または利用したい場合は、[**Strawberry**](https://strawberry.rocks/) を**推奨**します。**FastAPI** の設計に最も近く、すべてが**型アノテーション**に基づいています。
ユースケースによっては他のライブラリを選ぶ方がよい場合もありますが、私に尋ねられれば、おそらく **Strawberry** を試すことを勧めるでしょう。
FastAPI と Strawberry を統合する方法の簡単なプレビューです:
{* ../../docs_src/graphql_/tutorial001_py310.py hl[3,22,25] *}
詳細は [Strawberry のドキュメント](https://strawberry.rocks/)をご覧ください。
また、[Strawberry と FastAPI](https://strawberry.rocks/docs/integrations/fastapi) の連携に関するドキュメントもあります。
## Starlette の旧 `GraphQLApp` { #older-graphqlapp-from-starlette }
以前の Starlette には、[Graphene](https://graphene-python.org/) と統合するための `GraphQLApp` クラスが含まれていました。
これは Starlette からは非推奨になりましたが、もしそれを使用しているコードがある場合は、同じユースケースをカバーし、**ほぼ同一のインターフェース**を持つ [starlette-graphene3](https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3) へ容易に**移行**できます。
/// tip | 豆知識
GraphQL が必要であれば、依然として [Strawberry](https://strawberry.rocks/) の利用を推奨します。独自のクラスや型ではなく、型アノテーションに基づいているためです。
///
## さらに学ぶ { #learn-more }
**GraphQL** については、[公式 GraphQL ドキュメント](https://graphql.org/)でさらに学べます。
上記の各ライブラリについては、リンク先のドキュメントをご参照ください。
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FILE: docs/ja/docs/how-to/index.md
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# ハウツー - レシピ { #how-to-recipes }
ここでは、**複数のトピック**に関するさまざまなレシピや「ハウツー」ガイドを紹介します。
これらのアイデアの多くはおおむね**独立**しており、ほとんどの場合、**あなたのプロジェクト**に直接当てはまるものだけを読めば十分です。
プロジェクトにとって興味深く有用だと思うものがあれば、ぜひ確認してください。そうでなければ、読み飛ばしても問題ありません。
/// tip | 豆知識
**FastAPI を学ぶ**ことを体系的に進めたい場合（推奨）、代わりに [チュートリアル - ユーザーガイド](../tutorial/index.md) を章ごとに読んでください。
///
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FILE: docs/ja/docs/how-to/migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2.md
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# Pydantic v1 から Pydantic v2 への移行 { #migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2 }
古い FastAPI アプリがある場合、Pydantic v1 を使っているかもしれません。
FastAPI 0.100.0 は Pydantic v1 / v2 のどちらにも対応しており、インストールされている方を使用しました。
FastAPI 0.119.0 では、Pydantic v2 内からの Pydantic v1 の部分的サポート（`pydantic.v1`）が導入され、v2 への移行が容易になりました。
FastAPI 0.126.0 で Pydantic v1 のサポートは終了しましたが、しばらくの間は `pydantic.v1` は利用可能でした。
/// warning | 注意
Pydantic チームは Python の最新バージョン、つまり **Python 3.14** から、Pydantic v1 のサポートを終了しました。
これには `pydantic.v1` も含まれ、Python 3.14 以上ではサポートされません。
Python の最新機能を使いたい場合は、Pydantic v2 を使用していることを確認する必要があります。
///
古い FastAPI アプリで Pydantic v1 を使っている場合、ここでは Pydantic v2 への移行方法と、段階的移行を助ける **FastAPI 0.119.0 の機能** を紹介します。
## 公式ガイド { #official-guide }
Pydantic には v1 から v2 への公式の [移行ガイド](https://docs.pydantic.dev/latest/migration/) があります。
変更点、検証がより正確で厳密になった点、注意事項などが含まれます。
何が変わったかをよりよく理解するために参照してください。
## テスト { #tests }
アプリに対する[テスト](../tutorial/testing.md)を用意し、継続的インテグレーション（CI）で実行するようにしてください。
これにより、アップグレード後も期待どおり動作していることを確認できます。
## `bump-pydantic` { #bump-pydantic }
多くの場合、カスタマイズのない通常の Pydantic モデルを使っていれば、v1 から v2 への移行作業の大半を自動化できます。
同じ Pydantic チームが提供する [`bump-pydantic`](https://github.com/pydantic/bump-pydantic) を使用できます。
このツールは必要なコード変更のほとんどを自動で行います。
その後テストを実行し、問題なければ完了です。😎
## v2 における Pydantic v1 { #pydantic-v1-in-v2 }
Pydantic v2 には、Pydantic v1 がサブモジュール `pydantic.v1` として同梱されています。ただし、これは Python 3.13 を超えるバージョンではサポートされません。
つまり、Pydantic v2 の最新バージョンをインストールし、このサブモジュールから旧 Pydantic v1 のコンポーネントをインポートして、あたかも v1 をインストールしているかのように使用できます。
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial001_an_py310.py hl[1,4] *}
### v2 内の Pydantic v1 に対する FastAPI のサポート { #fastapi-support-for-pydantic-v1-in-v2 }
FastAPI 0.119.0 以降では、移行を容易にするため、Pydantic v2 内の Pydantic v1 に対する部分的サポートもあります。
そのため、Pydantic を v2 の最新に上げ、インポートを `pydantic.v1` サブモジュールに切り替えるだけで、多くの場合そのまま動作します。
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial002_an_py310.py hl[2,5,15] *}
/// warning | 注意
前述のとおり、Python の最近のバージョン（Python 3.14 以降）では Pydantic v1 がサポートされないため、`pydantic.v1` の使用も Python 3.14 以上ではサポートされません。
///
### 同一アプリでの Pydantic v1 と v2 { #pydantic-v1-and-v2-on-the-same-app }
Pydantic v2 のモデルのフィールドに Pydantic v1 のモデルを（またはその逆を）埋め込むことは、Pydantic では「サポートされていません」。
```mermaid
graph TB
subgraph "❌ Not Supported"
direction TB
subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
V1Field["Pydantic v1 Model"]
end
subgraph V1["Pydantic v1 Model"]
V2Field["Pydantic v2 Model"]
end
end
style V2 fill:#f9fff3
style V1 fill:#fff6f0
style V1Field fill:#fff6f0
style V2Field fill:#f9fff3
```
...しかし、同じアプリ内で Pydantic v1 と v2 を別々のモデルとして分けて使うことは可能です。
```mermaid
graph TB
subgraph "✅ Supported"
direction TB
subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
V2Field["Pydantic v2 Model"]
end
subgraph V1["Pydantic v1 Model"]
V1Field["Pydantic v1 Model"]
end
end
style V2 fill:#f9fff3
style V1 fill:#fff6f0
style V1Field fill:#fff6f0
style V2Field fill:#f9fff3
```
場合によっては、同じ FastAPI の path operation 内で、Pydantic v1 と v2 の両方のモデルを扱うことも可能です:
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py hl[2:3,6,12,21:22] *}
上の例では、入力モデルは Pydantic v1、出力モデル（`response_model=ItemV2` で定義）は Pydantic v2 です。
### Pydantic v1 のパラメータ { #pydantic-v1-parameters }
Pydantic v1 のモデルで `Body`、`Query`、`Form` などの FastAPI 固有のパラメータユーティリティを使う必要がある場合、v2 への移行が完了するまでの間は `fastapi.temp_pydantic_v1_params` からインポートできます:
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial004_an_py310.py hl[4,18] *}
### 段階的に移行 { #migrate-in-steps }
/// tip | 豆知識
まずは `bump-pydantic` を試してください。テストが通り、問題なければコマンド一発で完了です。✨
///
`bump-pydantic` が適用できない場合は、同一アプリで v1 と v2 のモデルを併用できるサポートを利用して、徐々に v2 へ移行できます。
まず Pydantic を v2 の最新にアップグレードし、すべてのモデルのインポートを `pydantic.v1` に切り替えます。
その後、モデルをグループごとに少しずつ Pydantic v1 から v2 へ移行していきます。🚶
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FILE: docs/ja/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md
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# 入力と出力でOpenAPIのスキーマを分けるかどうか { #separate-openapi-schemas-for-input-and-output-or-not }
**Pydantic v2** のリリース以降、生成される OpenAPI は以前より少し正確で、より正しいものになりました。😎
実際には、場合によっては同じ Pydantic モデルに対して、入力用と出力用で OpenAPI に **2 つの JSON Schema** が含まれることがあります。これは **デフォルト値** の有無に依存します。
その動作と、必要に応じての変更方法を見ていきます。
## 入出力のPydanticモデル { #pydantic-models-for-input-and-output }
次のようにデフォルト値を持つ Pydantic モデルがあるとします。
{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}
### 入力用モデル { #model-for-input }
このモデルを次のように入力として使うと:
{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:15] hl[14] *}
...`description` フィールドは **必須ではありません**。デフォルト値が `None` だからです。
### ドキュメントでの入力モデル { #input-model-in-docs }
ドキュメントで確認すると、`description` フィールドには **赤いアスタリスク** が付いておらず、必須としてはマークされていません:
FastAPI フレームワーク、高パフォーマンス、学びやすい、素早くコーディングできる、本番運用に対応
## **Typer**、CLI 版 FastAPI { #typer-the-fastapi-of-clis }
Web API の代わりにターミナルで使用する CLI アプリを構築する場合は、[**Typer**](https://typer.tiangolo.com/) を確認してください。
**Typer** は FastAPI の弟分です。そして、**CLI 版 FastAPI** を意図しています。 ⌨️ 🚀
## 必要条件 { #requirements }
FastAPI は巨人の肩の上に立っています。
* [Starlette](https://www.starlette.dev/)（Web 部分）
* [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/)（データ部分）
## インストール { #installation }
[仮想環境](https://fastapi.tiangolo.com/ja/virtual-environments/) を作成して有効化し、それから FastAPI をインストールします。
async def を使います...fastapi dev コマンドについて
### 型の追加 { #add-types }
先ほどのコードから一行変更してみましょう。
関数のパラメータである次の断片を、以下から:
```Python
first_name, last_name
```
以下へ変更します:
```Python
first_name: str, last_name: str
```
これだけです。
それが「型ヒント」です:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial002_py310.py hl[1] *}
これは、以下のようにデフォルト値を宣言するのと同じではありません:
```Python
first_name="john", last_name="doe"
```
それとは別物です。
イコール（`=`）ではなく、コロン（`:`）を使用します。
そして、通常、型ヒントを追加しても、それらがない状態と起こることは何も変わりません。
しかし今、あなたが再びその関数を作成している最中に、型ヒントを使っていると想像してみてください。
同じタイミングで `Ctrl+Space` で自動補完を実行すると、以下のようになります:
これであれば、あなたは「ベルを鳴らす」ものを見つけるまで、オプションを見てスクロールできます:
## より強い動機 { #more-motivation }
この関数を見てください。すでに型ヒントを持っています:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial003_py310.py hl[1] *}
エディタは変数の型を知っているので、補完だけでなく、エラーチェックをすることもできます:
これで `age` を `str(age)` で文字列に変換して修正する必要があることがわかります:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial004_py310.py hl[2] *}
## 型の宣言 { #declaring-types }
型ヒントを宣言する主な場所を見てきました。関数のパラメータです。
これは **FastAPI** で使用する主な場所でもあります。
### 単純な型 { #simple-types }
`str` だけでなく、Python の標準的な型すべてを宣言できます。
例えば、以下を使用可能です:
* `int`
* `float`
* `bool`
* `bytes`
{* ../../docs_src/python_types/tutorial005_py310.py hl[1] *}
### `typing` モジュール { #typing-module }
いくつかの追加のユースケースでは、標準ライブラリの `typing` モジュールから何かをインポートする必要があるかもしれません。例えば「任意の型」を受け付けることを宣言したい場合、`typing` の `Any` を使えます:
```python
from typing import Any
def some_function(data: Any):
print(data)
```
### ジェネリック型 { #generic-types }
一部の型は、角括弧内で「型パラメータ」を受け取り、内部の型を定義できます。例えば「文字列のリスト」は `list[str]` として宣言します。
このように型パラメータを取れる型は **Generic types**（ジェネリクス）と呼ばれます。
次の組み込み型をジェネリクスとして（角括弧と内部の型で）使えます:
* `list`
* `tuple`
* `set`
* `dict`
#### List { #list }
例えば、`str` の `list` の変数を定義してみましょう。
同じコロン（`:`）の構文で変数を宣言します。
型として、`list` を指定します。
リストはいくつかの内部の型を含む型なので、それらを角括弧で囲みます:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial006_py310.py hl[1] *}
/// info | 情報
角括弧内の内部の型は「型パラメータ」と呼ばれています。
この場合、`str` は `list` に渡される型パラメータです。
///
つまり: 変数 `items` は `list` であり、このリストの各項目は `str` です。
そうすることで、エディタはリストの項目を処理している間にもサポートを提供できます。
型がなければ、それはほぼ不可能です。
変数 `item` はリスト `items` の要素の一つであることに注意してください。
それでも、エディタはそれが `str` であることを知っていて、そのためのサポートを提供しています。
#### Tuple と Set { #tuple-and-set }
`tuple` と `set` の宣言も同様です:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial007_py310.py hl[1] *}
つまり:
* 変数 `items_t` は `int`、別の `int`、`str` の 3 つの項目を持つ `tuple` です。
* 変数 `items_s` は `set` であり、その各項目は `bytes` 型です。
#### Dict { #dict }
`dict` を定義するには、カンマ区切りで 2 つの型パラメータを渡します。
最初の型パラメータは `dict` のキーです。
2 番目の型パラメータは `dict` の値です:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial008_py310.py hl[1] *}
つまり:
* 変数 `prices` は `dict` です:
* この `dict` のキーは `str` 型です（例えば、各項目の名前）。
* この `dict` の値は `float` 型です（例えば、各項目の価格）。
#### Union { #union }
変数が **複数の型のいずれか** になり得ることを宣言できます。例えば、`int` または `str` です。
それを定義するには、両方の型を区切るために 縦棒（`|`） を使います。
これは「ユニオン（union）」と呼ばれます。変数がそれら 2 つの型の集合の和集合のいずれかになり得るからです。
```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008b_py310.py!}
```
これは `item` が `int` または `str` になり得ることを意味します。
#### `None` の可能性 { #possibly-none }
値が `str` のような型を持つ可能性がある一方で、`None` にもなり得ることを宣言できます。
//// tab | Python 3.10+
```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial009_py310.py!}
```
////
ただの `str` の代わりに `str | None` を使用することで、値が常に `str` であると仮定しているときに、実際には `None` である可能性もあるというエラーをエディタが検出するのに役立ちます。
### 型としてのクラス { #classes-as-types }
変数の型としてクラスを宣言することもできます。
名前を持つ `Person` クラスがあるとしましょう:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py310.py hl[1:3] *}
変数を `Person` 型として宣言できます:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py310.py hl[6] *}
そして、再び、すべてのエディタのサポートを得ることができます:
これは「`one_person` はクラス `Person` の **インスタンス** である」ことを意味します。
「`one_person` は `Person` という名前の **クラス** である」という意味ではありません。
## Pydantic のモデル { #pydantic-models }
[Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) はデータ検証を行うための Python ライブラリです。
データの「形」を属性付きのクラスとして宣言します。
そして、それぞれの属性は型を持ちます。
さらに、いくつかの値を持つクラスのインスタンスを作成すると、その値を検証し、適切な型に変換して（もしそうであれば）すべてのデータを持つオブジェクトを提供してくれます。
また、その結果のオブジェクトですべてのエディタのサポートを受けることができます。
Pydantic の公式ドキュメントからの例:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial011_py310.py *}
/// info | 情報
[ Pydantic の詳細はドキュメントを参照してください](https://docs.pydantic.dev/)。
///
**FastAPI** はすべて Pydantic をベースにしています。
すべてのことは [チュートリアル - ユーザーガイド](tutorial/index.md) で実際に見ることができます。
## メタデータアノテーション付き型ヒント { #type-hints-with-metadata-annotations }
Python には、`Annotated` を使って型ヒントに **追加の メタデータ** を付与できる機能もあります。
`Annotated` は `typing` からインポートできます。
{* ../../docs_src/python_types/tutorial013_py310.py hl[1,4] *}
Python 自体は、この `Annotated` で何かをするわけではありません。また、エディタや他のツールにとっても、型は依然として `str` です。
しかし、`Annotated` 内のこのスペースを使って、アプリケーションをどのように動作させたいかについての追加メタデータを **FastAPI** に提供できます。
覚えておくべき重要な点は、`Annotated` に渡す **最初の「型パラメータ」** が **実際の型** であることです。残りは、他のツール向けのメタデータにすぎません。
今のところは、`Annotated` が存在し、それが標準の Python であることを知っておけば十分です。😎
後で、これがどれほど **強力** になり得るかを見ることになります。
/// tip | 豆知識
これが **標準の Python** であるという事実は、エディタで、使用しているツール（コードの解析やリファクタリングなど）とともに、**可能な限り最高の開発体験** が得られることを意味します。 ✨
また、あなたのコードが他の多くの Python ツールやライブラリとも非常に互換性が高いことも意味します。 🚀
///
## **FastAPI** での型ヒント { #type-hints-in-fastapi }
**FastAPI** はこれらの型ヒントを利用していくつかのことを行います。
**FastAPI** では型ヒントを使ってパラメータを宣言すると以下のものが得られます:
* **エディタサポート**。
* **型チェック**。
...そして **FastAPI** は同じ宣言を使って、以下のことを行います:
* **要件の定義**: リクエストのパスパラメータ、クエリパラメータ、ヘッダー、ボディ、依存関係などから要件を定義します。
* **データの変換**: リクエストから必要な型にデータを変換します。
* **データの検証**: 各リクエストから来るデータについて:
* データが無効な場合にクライアントに返される **自動エラー** を生成します。
* OpenAPI を使用して API を **ドキュメント化** します:
* これは自動の対話型ドキュメントのユーザーインターフェイスで使われます。
すべてが抽象的に聞こえるかもしれません。心配しないでください。 この全ての動作は [チュートリアル - ユーザーガイド](tutorial/index.md) で見ることができます。
重要なのは、Python の標準的な型を使うことで、（クラスやデコレータなどを追加するのではなく）1 つの場所で **FastAPI** が多くの作業を代わりにやってくれているということです。
/// info | 情報
すでにすべてのチュートリアルを終えて、型についての詳細を見るためにこのページに戻ってきた場合は、良いリソースとして [`mypy` の「チートシート`](https://mypy.readthedocs.io/en/latest/cheat_sheet_py3.html) があります。
///
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FILE: docs/ja/docs/resources/index.md
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# リソース { #resources }
追加リソース、外部リンクなど。✈️
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FILE: docs/ja/docs/translation-banner.md
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/// details | 🌐 AI と人間による翻訳
この翻訳は、人間のガイドに基づいて AI によって作成されました。🤝
原文の意図を取り違えていたり、不自然な表現になっている可能性があります。🤖
[AI LLM をより適切に誘導するのを手伝う](https://fastapi.tiangolo.com/ja/contributing/#translations) ことで、この翻訳を改善できます。
[英語版](ENGLISH_VERSION_URL)
///
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FILE: docs/ja/docs/tutorial/background-tasks.md
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# バックグラウンドタスク { #background-tasks }
レスポンスを返した *後に* 実行されるバックグラウンドタスクを定義できます。
これは、リクエスト後に処理を開始する必要があるが、クライアントがレスポンスを受け取る前に処理を終える必要のない操作に役立ちます。
これには、たとえば次のものが含まれます。
* 作業実行後のメール通知:
* メールサーバーへの接続とメールの送信は「遅い」(数秒) 傾向があるため、すぐにレスポンスを返し、バックグラウンドでメール通知ができます。
* データ処理:
* たとえば、時間のかかる処理を必要とするファイル受信時には、「Accepted」(HTTP 202) のレスポンスを返し、バックグラウンドで処理できます。
## `BackgroundTasks` の使用 { #using-backgroundtasks }
まず初めに、`BackgroundTasks` をインポートし、`BackgroundTasks` の型宣言と共に、*path operation function* のパラメーターを定義します:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[1,13] *}
**FastAPI** は、`BackgroundTasks` 型のオブジェクトを作成し、そのパラメーターに渡します。
## タスク関数の作成 { #create-a-task-function }
バックグラウンドタスクとして実行される関数を作成します。
これは、パラメーターを受け取ることができる単なる標準的な関数です。
これは `async def` または通常の `def` 関数であり、**FastAPI** はこれを正しく処理します。
ここで、タスク関数はファイル書き込みを実行します (メール送信のシミュレーション)。
また、書き込み操作では `async` と `await` を使用しないため、通常の `def` で関数を定義します。
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[6:9] *}
## バックグラウンドタスクの追加 { #add-the-background-task }
*path operation function* 内で、`.add_task()` メソッドを使用してタスク関数を *background tasks* オブジェクトに渡します。
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[14] *}
`.add_task()` は以下の引数を受け取ります:
* バックグラウンドで実行されるタスク関数 (`write_notification`)。
* タスク関数に順番に渡す必要のある引数の列 (`email`)。
* タスク関数に渡す必要のあるキーワード引数 (`message="some notification"`)。
## 依存性注入 { #dependency-injection }
`BackgroundTasks` の使用は依存性注入システムでも機能し、様々な階層 (*path operation function*、依存性 (dependable)、サブ依存性など) で `BackgroundTasks` 型のパラメーターを宣言できます。
**FastAPI** は、それぞれの場合の処理方法と同じオブジェクトの再利用方法を知っているため、すべてのバックグラウンドタスクがマージされ、バックグラウンドで後で実行されます:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002_an_py310.py hl[13,15,22,25] *}
この例では、レスポンスが送信された *後* にメッセージが `log.txt` ファイルに書き込まれます。
リクエストにクエリがあった場合、バックグラウンドタスクでログに書き込まれます。
そして、*path operation function* で生成された別のバックグラウンドタスクは、`email` パスパラメータを使用してメッセージを書き込みます。
## 技術的な詳細 { #technical-details }
`BackgroundTasks` クラスは、[`starlette.background`](https://www.starlette.dev/background/) から直接取得されます。
これは、FastAPI に直接インポート/インクルードされるため、`fastapi` からインポートできる上に、`starlette.background`から別の `BackgroundTask` (末尾に `s` がない) を誤ってインポートすることを回避できます。
`BackgroundTasks`のみを使用することで (`BackgroundTask` ではなく)、`Request` オブジェクトを直接使用する場合と同様に、それを *path operation function* パラメーターとして使用し、**FastAPI** に残りの処理を任せることができます。
それでも、FastAPI で `BackgroundTask` を単独で使用することは可能ですが、コード内でオブジェクトを作成し、それを含むStarlette `Response` を返す必要があります。
詳細については、[Starlette のバックグラウンドタスクに関する公式ドキュメント](https://www.starlette.dev/background/)を参照して下さい。
## 注意 { #caveat }
大量のバックグラウンド計算が必要であり、必ずしも同じプロセスで実行する必要がない場合 (たとえば、メモリや変数などを共有する必要がない場合)、[Celery](https://docs.celeryq.dev) のようなより大きな他のツールを使用するとメリットがあるかもしれません。
これらは、より複雑な構成、RabbitMQ や Redis などのメッセージ/ジョブキューマネージャーを必要とする傾向がありますが、複数のプロセス、特に複数のサーバーでバックグラウンドタスクを実行できます。
ただし、同じ **FastAPI** アプリから変数とオブジェクトにアクセスする必要がある場合、または小さなバックグラウンドタスク (電子メール通知の送信など) を実行する必要がある場合は、単に `BackgroundTasks` を使用できます。
## まとめ { #recap }
*path operation functions* と依存性のパラメータで `BackgroundTasks`をインポートして使用し、バックグラウンドタスクを追加して下さい。
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FILE: docs/ja/docs/tutorial/bigger-applications.md
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# 大規模アプリケーション - 複数ファイル { #bigger-applications-multiple-files }
アプリケーションや Web API を作る場合、すべてを1つのファイルに収められることはほとんどありません。
**FastAPI** は、柔軟性を保ったままアプリケーションを構造化できる便利なツールを提供します。
/// info | 情報
Flask 出身であれば、Flask の Blueprint に相当します。
///
## 例のファイル構成 { #an-example-file-structure }
次のようなファイル構成があるとします:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ ├── dependencies.py
│ └── routers
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── items.py
│ │ └── users.py
│ └── internal
│ ├── __init__.py
│ └── admin.py
```
/// tip | 豆知識
複数の `__init__.py` ファイルがあります: 各ディレクトリやサブディレクトリに1つずつです。
これにより、あるファイルから別のファイルへコードをインポートできます。
例えば、`app/main.py` では次のように書けます:
```
from app.routers import items
```
///
* `app` ディレクトリはすべてを含みます。そして空のファイル `app/__init__.py` があり、「Python パッケージ」（「Python モジュール」の集合）: `app` です。
* `app/main.py` ファイルがあります。Python パッケージ（`__init__.py` のあるディレクトリ）の中にあるため、そのパッケージの「モジュール」: `app.main` です。
* `app/dependencies.py` ファイルもあり、`app/main.py` と同様に「モジュール」: `app.dependencies` です。
* `app/routers/` サブディレクトリに別の `__init__.py` があるので、「Python サブパッケージ」: `app.routers` です。
* `app/routers/items.py` はパッケージ `app/routers/` 内のファイルなので、サブモジュール: `app.routers.items` です。
* `app/routers/users.py` も同様で、別のサブモジュール: `app.routers.users` です。
* `app/internal/` サブディレクトリにも `__init__.py` があるので、別の「Python サブパッケージ」: `app.internal` です。
* `app/internal/admin.py` は別のサブモジュール: `app.internal.admin` です。
同じファイル構成にコメントを付けると次のとおりです:
```bash
.
├── app # "app" は Python パッケージ
│ ├── __init__.py # このファイルにより "app" は「Python パッケージ」になる
│ ├── main.py # "main" モジュール（例: import app.main）
│ ├── dependencies.py # "dependencies" モジュール（例: import app.dependencies）
│ └── routers # "routers" は「Python サブパッケージ」
│ │ ├── __init__.py # このファイルにより "routers" は「Python サブパッケージ」になる
│ │ ├── items.py # "items" サブモジュール（例: import app.routers.items）
│ │ └── users.py # "users" サブモジュール（例: import app.routers.users）
│ └── internal # "internal" は「Python サブパッケージ」
│ ├── __init__.py # このファイルにより "internal" は「Python サブパッケージ」になる
│ └── admin.py # "admin" サブモジュール（例: import app.internal.admin）
```
## `APIRouter` { #apirouter }
ユーザーだけを扱うファイルが `/app/routers/users.py` のサブモジュールだとします。
ユーザーに関連する *path operations* をほかのコードから分離して整理したいはずです。
ただし、同じ **FastAPI** アプリケーション / Web API（同じ「Python パッケージ」の一部）である点は変わりません。
そのモジュールで `APIRouter` を使って *path operations* を作成できます。
### `APIRouter` のインポート { #import-apirouter }
クラス `FastAPI` と同様にインポートし、「インスタンス」を作成します:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/users.py hl[1,3] title["app/routers/users.py"] *}
### `APIRouter` での *path operations* { #path-operations-with-apirouter }
これを使って *path operations* を宣言します。
使い方は `FastAPI` クラスと同じです:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/users.py hl[6,11,16] title["app/routers/users.py"] *}
`APIRouter` は「ミニ `FastAPI`」のようなクラスと考えられます。
同じオプションがすべてサポートされています。
同じ `parameters`、`responses`、`dependencies`、`tags` などが使えます。
/// tip | 豆知識
この例では変数名は `router` ですが、任意の名前を付けられます。
///
この `APIRouter` をメインの `FastAPI` アプリに取り込みますが、その前に依存関係と別の `APIRouter` を確認します。
## 依存関係 { #dependencies }
アプリケーションの複数箇所で使う依存関係が必要になります。
そのため、専用の `dependencies` モジュール（`app/dependencies.py`）に置きます。
ここではカスタムヘッダー `X-Token` を読む簡単な依存関係を使います:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/dependencies.py hl[3,6:8] title["app/dependencies.py"] *}
/// tip | 豆知識
この例を簡単にするために架空のヘッダーを使っています。
しかし実際には、組み込みの [Security utilities](security/index.md) を使う方が良い結果になります。
///
## 別モジュールでの `APIRouter` { #another-module-with-apirouter }
アプリケーションの「items」を扱うエンドポイントが `app/routers/items.py` のモジュールにあるとします。
次の *path operations* があります:
* `/items/`
* `/items/{item_id}`
構造は `app/routers/users.py` と同じです。
しかし、もう少し賢くしてコードを少し簡潔にしたいところです。
このモジュールのすべての *path operations* には同じものがあると分かっています:
* パスの `prefix`: `/items`
* `tags`（1つのタグ: `items`）
* 追加の `responses`
* `dependencies`: 先ほど作成した `X-Token` の依存関係が必要
そこで、各 *path operation* に個別に追加する代わりに、これらを `APIRouter` に追加できます。
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[5:10,16,21] title["app/routers/items.py"] *}
各 *path operation* のパスは次のように `/` で始める必要があるため:
```Python hl_lines="1"
@router.get("/{item_id}")
async def read_item(item_id: str):
...
```
...prefix の末尾に `/` を含めてはいけません。
この場合の prefix は `/items` です。
また、`tags` のリストや追加の `responses` を、このルーターに含まれるすべての *path operations* に適用するよう追加できます。
さらに `dependencies` のリストを追加できます。これはこのルーター内のすべての *path operations* に追加され、それらへの各リクエストごとに実行・解決されます。
/// tip | 豆知識
[*path operation デコレータ*の依存関係](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md) と同様に、*path operation 関数*には値は渡されない点に注意してください。
///
最終的に、item のパスは次のとおりになります:
* `/items/`
* `/items/{item_id}`
...意図したとおりです。
* これらには、文字列 `"items"` を1つ含むタグのリストが付きます。
* これらの「タグ」は、（OpenAPI を使う）自動インタラクティブドキュメントで特に有用です。
* すべてに事前定義した `responses` が含まれます。
* これらすべての *path operations* では、実行前に `dependencies` のリストが評価・実行されます。
* 特定の *path operation* に依存関係を宣言した場合は、**それらも実行されます**。
* ルーターの依存関係が先に実行され、その後に[デコレータ内の `dependencies`](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md)、次に通常のパラメータ依存関係が続きます。
* [`scopes` を伴う `Security` 依存関係](../advanced/security/oauth2-scopes.md) を追加することもできます。
/// tip | 豆知識
`APIRouter` に `dependencies` を置くことで、*path operations* のグループ全体に認証を要求する、といった用途に使えます。個々の *path operation* に依存関係を追加していなくても構いません。
///
/// check | 確認
`prefix`、`tags`、`responses`、`dependencies` の各パラメータは（ほかの多くのケースと同様に）コード重複を避けるための **FastAPI** の機能です。
///
### 依存関係をインポート { #import-the-dependencies }
このコードはモジュール `app.routers.items`（ファイル `app/routers/items.py`）内にあります。
そして依存関係の関数はモジュール `app.dependencies`（ファイル `app/dependencies.py`）から取得する必要があります。
そこで、依存関係には `..` を使った相対インポートを使います:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[3] title["app/routers/items.py"] *}
#### 相対インポートの仕組み { #how-relative-imports-work }
/// tip | 豆知識
インポートの仕組みを十分理解している場合は、次の節に進んでください。
///
ドット1つ `.` を使うと、次のような意味になります:
```Python
from .dependencies import get_token_header
```
意味:
* このモジュール（`app/routers/items.py`）が存在する同じパッケージ（ディレクトリ `app/routers/`）から開始し...
* モジュール `dependencies`（仮想的には `app/routers/dependencies.py`）を探し...
* そこから関数 `get_token_header` をインポートする。
しかしそのファイルは存在せず、実際の依存関係は `app/dependencies.py` にあります。
アプリ／ファイル構成がどうなっていたかを思い出してください:
---
ドット2つ `..` を使うと、次のようになります:
```Python
from ..dependencies import get_token_header
```
意味:
* このモジュール（`app/routers/items.py`）が存在する同じパッケージ（ディレクトリ `app/routers/`）から開始し...
* 親パッケージ（ディレクトリ `app/`）に移動し...
* そこでモジュール `dependencies`（ファイル `app/dependencies.py`）を探し...
* そこから関数 `get_token_header` をインポートする。
これは正しく動作します！ 🎉
---
同様に、ドット3つ `...` を使うと:
```Python
from ...dependencies import get_token_header
```
意味:
* このモジュール（`app/routers/items.py`）が存在する同じパッケージ（ディレクトリ `app/routers/`）から開始し...
* 親パッケージ（ディレクトリ `app/`）に移動し...
* さらにその親パッケージに移動しようとします（`app` は最上位なので親パッケージはありません 😱）...
* そこでモジュール `dependencies`（ファイル `app/dependencies.py`）を探し...
* そこから関数 `get_token_header` をインポートする。
これは `app/` より上位のパッケージ（独自の `__init__.py` を持つ）を参照することになります。しかしそのようなものはありません。そのため、この例ではエラーになります。🚨
これで仕組みが分かったので、どれほど複雑でも自分のアプリで相対インポートを使えます。🤓
### カスタムの `tags`、`responses`、`dependencies` を追加 { #add-some-custom-tags-responses-and-dependencies }
`APIRouter` に追加済みなので、各 *path operation* に `/items` の prefix や `tags=["items"]` を付けていません。
しかし、特定の *path operation* に適用される _追加の_ `tags` や、その *path operation* 固有の追加の `responses` を加えることはできます:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[30:31] title["app/routers/items.py"] *}
/// tip | 豆知識
この最後の *path operation* は、`["items", "custom"]` のタグの組み合わせを持ちます。
またドキュメントには `404` と `403` の両方のレスポンスが表示されます。
///
## メインの `FastAPI` { #the-main-fastapi }
次に、`app/main.py` のモジュールを見ていきます。
ここでクラス `FastAPI` をインポートして使用します。
これはすべてをまとめるアプリケーションのメインファイルになります。
そして大部分のロジックはそれぞれの専用モジュールに置かれるため、メインファイルはかなりシンプルになります。
### `FastAPI` のインポート { #import-fastapi }
通常どおり `FastAPI` クラスをインポートして作成します。
さらに、各 `APIRouter` の依存関係と組み合わされる[グローバル依存関係](dependencies/global-dependencies.md)も宣言できます:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[1,3,7] title["app/main.py"] *}
### `APIRouter` のインポート { #import-the-apirouter }
次に、`APIRouter` を持つ他のサブモジュールをインポートします:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[4:5] title["app/main.py"] *}
`app/routers/users.py` と `app/routers/items.py` は同じ Python パッケージ `app` のサブモジュールなので、1つのドット `.` を使った「相対インポート」でインポートできます。
### インポートの動作 { #how-the-importing-works }
次の部分:
```Python
from .routers import items, users
```
は次の意味です:
* このモジュール（`app/main.py`）が存在する同じパッケージ（ディレクトリ `app/`）から開始し...
* サブパッケージ `routers`（ディレクトリ `app/routers/`）を探し...
* そこからサブモジュール `items`（ファイル `app/routers/items.py`）と `users`（ファイル `app/routers/users.py`）をインポートする...
モジュール `items` には変数 `router`（`items.router`）があります。これは `app/routers/items.py` で作成した `APIRouter` オブジェクトと同じものです。
モジュール `users` についても同様です。
次のようにインポートすることもできます:
```Python
from app.routers import items, users
```
/// info | 情報
最初のバージョンは「相対インポート」です:
```Python
from .routers import items, users
```
2つ目のバージョンは「絶対インポート」です:
```Python
from app.routers import items, users
```
Python のパッケージとモジュールについて詳しくは、[公式の Python モジュールに関するドキュメント](https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html)をご覧ください。
///
### 名前衝突の回避 { #avoid-name-collisions }
サブモジュール `items` の変数 `router` だけをインポートするのではなく、サブモジュール自体を直接インポートしています。
これは、サブモジュール `users` にも `router` という変数があるためです。
もし次のように続けてインポートした場合:
```Python
from .routers.items import router
from .routers.users import router
```
`users` の `router` が `items` のものを上書きしてしまい、同時に両方を使えなくなります。
同じファイルで両方を使えるようにするため、サブモジュールを直接インポートします:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[5] title["app/main.py"] *}
### `users` と `items` の `APIRouter` を取り込む { #include-the-apirouters-for-users-and-items }
では、サブモジュール `users` と `items` から `router` を取り込みます:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[10:11] title["app/main.py"] *}
/// info | 情報
`users.router` は、ファイル `app/routers/users.py` 内の `APIRouter` を含みます。
`items.router` は、ファイル `app/routers/items.py` 内の `APIRouter` を含みます。
///
`app.include_router()` を使って、各 `APIRouter` をメインの `FastAPI` アプリケーションに追加できます。
そのルーターのすべてのルートがアプリに含まれます。
/// note | 技術詳細
実際には、`APIRouter` で宣言された各 *path operation* ごとに内部的に *path operation* が作成されます。
つまり裏側では、すべてが同じ単一のアプリであるかのように動作します。
///
/// check | 確認
ルーターを取り込んでもパフォーマンスを心配する必要はありません。
これは起動時にマイクロ秒で行われます。
したがってパフォーマンスには影響しません。⚡
///
### カスタムの `prefix`、`tags`、`responses`、`dependencies` 付きで `APIRouter` を取り込む { #include-an-apirouter-with-a-custom-prefix-tags-responses-and-dependencies }
あなたの組織から `app/internal/admin.py` ファイルが提供されたとしましょう。
そこには、組織が複数プロジェクトで共有している管理用の *path operations* を持つ `APIRouter` が含まれています。
この例ではとてもシンプルですが、組織内の他プロジェクトと共有しているため、`APIRouter` 自体を直接変更して `prefix`、`dependencies`、`tags` などを追加できないとします:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/internal/admin.py hl[3] title["app/internal/admin.py"] *}
それでも、`APIRouter` を取り込む際にカスタムの `prefix` を設定してすべての *path operations* を `/admin` で始めたい、既存の `dependencies` で保護したい、さらに `tags` と `responses` も含めたいとします。
元の `APIRouter` を変更することなく、`app.include_router()` にこれらのパラメータを渡すことで宣言できます:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[14:17] title["app/main.py"] *}
このようにすると、元の `APIRouter` は未変更のままなので、同じ `app/internal/admin.py` ファイルを組織内の他プロジェクトとも引き続き共有できます。
結果として、このアプリ内では `admin` モジュールの各 *path operation* が次のようになります:
* prefix は `/admin`
* タグは `admin`
* 依存関係は `get_token_header`
* レスポンスは `418` 🍵
ただし、これはこのアプリ内のその `APIRouter` にのみ影響し、それを使用する他のコードには影響しません。
例えば、他のプロジェクトでは同じ `APIRouter` を別の認証方式で使うこともできます。
### *path operation* を追加 { #include-a-path-operation }
`FastAPI` アプリに *path operations* を直接追加することもできます。
ここでは（できることを示すためだけに）追加します 🤷:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[21:23] title["app/main.py"] *}
そして、`app.include_router()` で追加したほかの *path operations* と一緒に正しく動作します。
/// info | 非常に技術的な詳細
注記: これは非常に技術的な詳細で、**読み飛ばして構いません**。
---
`APIRouter` は「マウント」されておらず、アプリケーションの他部分から分離されていません。
これは、それらの *path operations* を OpenAPI スキーマやユーザーインターフェースに含めたいからです。
完全に分離して独立に「マウント」できないため、*path operations* は直接取り込まれるのではなく「クローン（再作成）」されます。
///
## `pyproject.toml` の `entrypoint` を設定 { #configure-the-entrypoint-in-pyproject-toml }
FastAPI の `app` オブジェクトは `app/main.py` にあるので、`pyproject.toml` で `entrypoint` を次のように設定できます:
```toml
[tool.fastapi]
entrypoint = "app.main:app"
```
これは次のようにインポートするのと同等です:
```python
from app.main import app
```
このようにすると、`fastapi` コマンドがアプリの場所を把握できます。
/// Note | 備考
コマンドにパスを渡すこともできます。例えば:
```console
$ fastapi dev app/main.py
```
しかし、そのたびに `fastapi` コマンドを呼ぶ際、正しいパスを渡すのを忘れないようにする必要があります。
さらに、[VS Code Extension](../editor-support.md) や [FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com) など、他のツールが見つけられない場合があります。そのため、`pyproject.toml` の `entrypoint` を使うことを推奨します。
///
## 自動APIドキュメントの確認 { #check-the-automatic-api-docs }
アプリを実行します:
## 同じルーターを異なる `prefix` で複数回取り込む { #include-the-same-router-multiple-times-with-different-prefix }
同じルーターに対して、異なる prefix で `.include_router()` を複数回使うこともできます。
例えば、同じ API を `/api/v1` と `/api/latest` のように異なる prefix で公開する場合に役立ちます。
高度な使い方なので不要かもしれませんが、必要な場合に備えて用意されています。
## `APIRouter` を別の `APIRouter` に取り込む { #include-an-apirouter-in-another }
`APIRouter` を `FastAPI` アプリケーションに取り込めるのと同じように、`APIRouter` を別の `APIRouter` に取り込むこともできます:
```Python
router.include_router(other_router)
```
`router` を `FastAPI` アプリに取り込む前にこれを実行して、`other_router` の *path operations* も含まれるようにしてください。
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FILE: docs/ja/docs/tutorial/body-fields.md
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# ボディ - フィールド { #body-fields }
`Query`や`Path`、`Body`を使って *path operation関数* のパラメータに追加のバリデーションやメタデータを宣言するのと同じように、Pydanticの`Field`を使ってPydanticモデルの内部でバリデーションやメタデータを宣言することができます。
## `Field`のインポート { #import-field }
まず、以下のようにインポートします:
{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}
/// warning | 注意
`Field`は他の全てのもの（`Query`、`Path`、`Body`など）とは違い、`fastapi`からではなく、`pydantic`から直接インポートされていることに注意してください。
///
## モデルの属性の宣言 { #declare-model-attributes }
以下のように`Field`をモデルの属性として使用することができます:
{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}
`Field`は`Query`や`Path`、`Body`と同じように動作し、全く同様のパラメータなどを持ちます。
/// note | 技術詳細
実際には次に見る`Query`や`Path`などは、共通の`Param`クラスのサブクラスのオブジェクトを作成しますが、それ自体はPydanticの`FieldInfo`クラスのサブクラスです。
また、Pydanticの`Field`は`FieldInfo`のインスタンスも返します。
`Body`は`FieldInfo`のサブクラスのオブジェクトを直接返すこともできます。そして、他にも`Body`クラスのサブクラスであるものがあります。
`fastapi`から`Query`や`Path`などをインポートする場合、これらは実際には特殊なクラスを返す関数であることに注意してください。
///
/// tip | 豆知識
型、デフォルト値、`Field`を持つ各モデルの属性が、`Path`や`Query`、`Body`の代わりに`Field`を持つ、*path operation 関数の*パラメータと同じ構造になっていることに注目してください。
///
## 追加情報の追加 { #add-extra-information }
追加情報は`Field`や`Query`、`Body`などで宣言することができます。そしてそれは生成されたJSONスキーマに含まれます。
後に例を用いて宣言を学ぶ際に、追加情報を追加する方法を学べます。
/// warning | 注意
`Field`に渡された追加のキーは、結果として生成されるアプリケーションのOpenAPIスキーマにも含まれます。
これらのキーは必ずしもOpenAPI仕様の一部であるとは限らないため、例えば[OpenAPI validator](https://validator.swagger.io/)などの一部のOpenAPIツールは、生成されたスキーマでは動作しない場合があります。
///
## まとめ { #recap }
Pydanticの`Field`を使用して、モデルの属性に追加のバリデーションやメタデータを宣言することができます。
追加のキーワード引数を使用して、追加のJSONスキーマのメタデータを渡すこともできます。
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FILE: docs/ja/docs/tutorial/body-multiple-params.md
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# ボディ - 複数のパラメータ { #body-multiple-parameters }
これまで`Path`と`Query`をどう使うかを見てきましたが、リクエストボディ宣言のより高度な使い方を見てみましょう。
## `Path`、`Query`とボディパラメータを混ぜる { #mix-path-query-and-body-parameters }
まず、もちろん、`Path`と`Query`とリクエストボディのパラメータ宣言は自由に混ぜることができ、 **FastAPI** は何をするべきかを知っています。
また、デフォルトを`None`に設定することで、ボディパラメータをオプションとして宣言することもできます:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an_py310.py hl[18:20] *}
/// note | 備考
この場合、ボディから取得する`item`はオプションであることに注意してください。デフォルト値が`None`になっているためです。
///
## 複数のボディパラメータ { #multiple-body-parameters }
上述の例では、*path operations*は`Item`の属性を持つ以下のようなJSONボディを期待していました:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
```
しかし、`item`と`user`のように複数のボディパラメータを宣言することもできます:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002_py310.py hl[20] *}
この場合、**FastAPI**は関数内に複数のボディパラメータがあることに気付きます（Pydanticモデルである2つのパラメータがあります）。
そのため、パラメータ名をボディのキー（フィールド名）として使用し、以下のようなボディを期待します:
```JSON
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
},
"user": {
"username": "dave",
"full_name": "Dave Grohl"
}
}
```
/// note | 備考
以前と同じように`item`が宣言されていたにもかかわらず、`item`はキー`item`を持つボディの内部にあることが期待されていることに注意してください。
///
**FastAPI** はリクエストから自動で変換を行い、パラメータ`item`が特定の内容を受け取り、`user`も同じように特定の内容を受け取ります。
複合データの検証を行い、OpenAPIスキーマや自動ドキュメントのように文書化してくれます。
## ボディ内の単数値 { #singular-values-in-body }
クエリとパスパラメータの追加データを定義するための `Query` と `Path` があるのと同じように、 **FastAPI** は同等の `Body` を提供します。
例えば、前のモデルを拡張して、同じボディに `item` と `user` の他にもう一つのキー `importance` を入れたいと決めることができます。
単数値なのでそのまま宣言すると、**FastAPI** はそれがクエリパラメータであるとみなします。
しかし、`Body`を使用して、**FastAPI** に別のボディキーとして扱うように指示することができます:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003_an_py310.py hl[23] *}
この場合、**FastAPI** は以下のようなボディを期待します:
```JSON
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
},
"user": {
"username": "dave",
"full_name": "Dave Grohl"
},
"importance": 5
}
```
繰り返しになりますが、データ型の変換、検証、文書化などを行います。
## 複数のボディパラメータとクエリ { #multiple-body-params-and-query }
もちろん、ボディパラメータに加えて、必要に応じて追加のクエリパラメータを宣言することもできます。
デフォルトでは、単数値はクエリパラメータとして解釈されるので、明示的に `Query` を追加する必要はなく、次のようにできます:
```Python
q: str | None = None
```
例えば:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004_an_py310.py hl[28] *}
/// info | 情報
`Body`もまた、後述する `Query` や `Path` などと同様に、すべての追加検証パラメータとメタデータパラメータを持っています。
///
## 単一のボディパラメータの埋め込み { #embed-a-single-body-parameter }
Pydanticモデル`Item`の単一の`item`ボディパラメータしかないとしましょう。
デフォルトでは、**FastAPI**はそのボディを直接期待します。
しかし、追加のボディパラメータを宣言したときのように、キー `item` を持つ JSON と、その中のモデル内容を期待したい場合は、特別な `Body` パラメータ `embed` を使うことができます:
```Python
item: Item = Body(embed=True)
```
以下において:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial005_an_py310.py hl[17] *}
この場合、**FastAPI** は以下のようなボディを期待します:
```JSON hl_lines="2"
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
}
```
以下の代わりに:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
```
## まとめ { #recap }
リクエストが単一のボディしか持てない場合でも、*path operation function*に複数のボディパラメータを追加することができます。
しかし、**FastAPI** はそれを処理し、関数内の正しいデータを与え、*path operation*内の正しいスキーマを検証し、文書化します。
また、ボディの一部として受け取る単数値を宣言することもできます。
また、単一のパラメータしか宣言されていない場合でも、ボディをキーに埋め込むように **FastAPI** に指示することができます。
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FILE: docs/ja/docs/tutorial/body-nested-models.md
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# ボディ - ネストされたモデル { #body-nested-models }
**FastAPI** を使用すると、深くネストされた任意のモデルを定義、検証、文書化、使用することができます（Pydanticのおかげです）。
## リストのフィールド { #list-fields }
属性をサブタイプとして定義することができます。例えば、Pythonの`list`:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}
これにより、各項目の型は宣言されていませんが、`tags`はリストになります。
## タイプパラメータを持つリストのフィールド { #list-fields-with-type-parameter }
しかし、Pythonには内部の型、または「タイプパラメータ」を使ってリストを宣言するための特定の方法があります:
### タイプパラメータを持つ`list`の宣言 { #declare-a-list-with-a-type-parameter }
`list`、`dict`、`tuple`のようにタイプパラメータ（内部の型）を持つ型を宣言するには、
角括弧（`[`と`]`）を使って内部の型を「タイプパラメータ」として渡します。
```Python
my_list: list[str]
```
型宣言の標準的なPythonの構文はこれだけです。
内部の型を持つモデルの属性にも同じ標準の構文を使用してください。
そのため、以下の例では`tags`を具体的な「文字列のリスト」にすることができます:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}
## セット型 { #set-types }
しかし、よく考えてみると、タグは繰り返すべきではなく、おそらくユニークな文字列になるのではないかと気付いたとします。
そして、Pythonにはユニークな項目のセットのための特別なデータ型`set`があります。
そして、`tags`を文字列のセットとして宣言できます:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}
これを使えば、データが重複しているリクエストを受けた場合でも、ユニークな項目のセットに変換されます。
そして、そのデータを出力すると、たとえソースに重複があったとしても、固有の項目のセットとして出力されます。
また、それに応じて注釈をつけたり、文書化したりします。
## ネストされたモデル { #nested-models }
Pydanticモデルの各属性には型があります。
しかし、その型はそれ自体が別のPydanticモデルである可能性があります。
そのため、特定の属性名、型、バリデーションを指定して、深くネストしたJSON「オブジェクト」を宣言することができます。
すべては、任意のネストにされています。
### サブモデルの定義 { #define-a-submodel }
例えば、`Image`モデルを定義することができます:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[7:9] *}
### サブモデルを型として使用 { #use-the-submodel-as-a-type }
そして、それを属性の型として使用することができます:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}
これは **FastAPI** が以下のようなボディを期待することを意味します:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2,
"tags": ["rock", "metal", "bar"],
"image": {
"url": "http://example.com/baz.jpg",
"name": "The Foo live"
}
}
```
繰り返しになりますが、**FastAPI** を使用して、その宣言を行うだけで以下のような恩恵を受けられます:
* ネストされたモデルでも対応可能なエディタのサポート（補完など）
* データ変換
* データの検証
* 自動文書化
## 特殊な型とバリデーション { #special-types-and-validation }
`str`や`int`、`float`などの通常の単数型の他にも、`str`を継承したより複雑な単数型を使うこともできます。
すべてのオプションをみるには、[Pydantic の型の概要](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/)を確認してください。次の章でいくつかの例をみることができます。
例えば、`Image`モデルのように`url`フィールドがある場合、`str`の代わりにPydanticの`HttpUrl`のインスタンスとして宣言することができます:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py310.py hl[2,8] *}
文字列は有効なURLであることが確認され、そのようにJSON Schema / OpenAPIで文書化されます。
## サブモデルのリストを持つ属性 { #attributes-with-lists-of-submodels }
Pydanticモデルを`list`や`set`などのサブタイプとして使用することもできます:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial006_py310.py hl[18] *}
これは、次のようなJSONボディを期待します（変換、検証、ドキュメントなど）:
```JSON hl_lines="11"
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2,
"tags": [
"rock",
"metal",
"bar"
],
"images": [
{
"url": "http://example.com/baz.jpg",
"name": "The Foo live"
},
{
"url": "http://example.com/dave.jpg",
"name": "The Baz"
}
]
}
```
/// info | 情報
`images`キーが画像オブジェクトのリストを持つようになったことに注目してください。
///
## 深くネストされたモデル { #deeply-nested-models }
深くネストされた任意のモデルを定義することができます:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial007_py310.py hl[7,12,18,21,25] *}
/// info | 情報
`Offer`は`Item`のリストであり、それらがさらにオプションの`Image`のリストを持っていることに注目してください。
///
## 純粋なリストのボディ { #bodies-of-pure-lists }
期待するJSONボディのトップレベルの値がJSON`array`（Pythonの`list`）であれば、Pydanticモデルと同じように、関数のパラメータで型を宣言することができます:
```Python
images: list[Image]
```
以下のように:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008_py310.py hl[13] *}
## あらゆる場所でのエディタサポート { #editor-support-everywhere }
そして、あらゆる場所でエディタサポートを得られます。
以下のようにリストの中の項目でも:
Pydanticモデルではなく、`dict`を直接使用している場合はこのようなエディタのサポートは得られません。
しかし、それらについて心配する必要はありません。入力されたdictは自動的に変換され、出力も自動的にJSONに変換されます。
## 任意の`dict`のボディ { #bodies-of-arbitrary-dicts }
また、ある型のキーと別の型の値を持つ`dict`としてボディを宣言することもできます。
この方法で、有効なフィールド/属性名を事前に知る必要がありません（Pydanticモデルの場合のように）。
これは、まだ知らないキーを受け取りたいときに便利です。
---
もうひとつ便利なケースは、別の型（例: `int`）のキーを持ちたい場合です。
それをここで見ていきます。
この場合、`int`のキーと`float`の値を持つものであれば、どんな`dict`でも受け入れることができます:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial009_py310.py hl[7] *}
/// tip | 豆知識
JSONはキーとして`str`しかサポートしていないことに注意してください。
しかしPydanticには自動データ変換機能があります。
これは、APIクライアントがキーとして文字列しか送信できなくても、それらの文字列に純粋な整数が含まれている限り、Pydanticが変換して検証することを意味します。
そして、`weights`として受け取る`dict`は、実際には`int`のキーと`float`の値を持つことになります。
///
## まとめ { #recap }
**FastAPI** を使用すると、Pydanticモデルが提供する最大限の柔軟性を持ちながら、コードをシンプルに短く、エレガントに保つことができます。
しかし、以下のような利点があります:
* エディタのサポート（どこでも補完！）
* データ変換（別名：構文解析 / シリアライズ）
* データの検証
* スキーマ文書
* 自動ドキュメント
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FILE: docs/ja/docs/tutorial/body-updates.md
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# ボディ - 更新 { #body-updates }
## `PUT`による置換での更新 { #update-replacing-with-put }
項目を更新するには[HTTPの`PUT`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PUT)操作を使用することができます。
`jsonable_encoder`を用いて、入力データをJSONとして保存できるデータに変換することができます（例：NoSQLデータベース）。例えば、`datetime`を`str`に変換します。
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}
`PUT`は、既存のデータを置き換えるべきデータを受け取るために使用されます。
### 置換についての注意 { #warning-about-replacing }
つまり、`PUT`を使用して以下のボディで項目`bar`を更新したい場合は:
```Python
{
"name": "Barz",
"price": 3,
"description": None,
}
```
すでに格納されている属性`"tax": 20.2`を含まないため、入力モデルは`"tax": 10.5`のデフォルト値を取ります。
そして、データはその「新しい」`10.5`の`tax`と共に保存されます。
## `PATCH`による部分的な更新 { #partial-updates-with-patch }
また、[HTTPの`PATCH`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PATCH)操作でデータを*部分的に*更新することもできます。
つまり、更新したいデータだけを送信して、残りはそのままにしておくことができます。
/// note | 備考
`PATCH`は`PUT`よりもあまり使われておらず、知られていません。
また、多くのチームは部分的な更新であっても`PUT`だけを使用しています。
**FastAPI** はどんな制限も課けていないので、それらを使うのは **自由** です。
しかし、このガイドでは、それらがどのように使用されることを意図しているかを多かれ少なかれ、示しています。
///
### Pydanticの`exclude_unset`パラメータの使用 { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }
部分的な更新を受け取りたい場合は、Pydanticモデルの`.model_dump()`の`exclude_unset`パラメータを使用すると非常に便利です。
`item.model_dump(exclude_unset=True)`のように。
これにより、`item`モデルの作成時に設定されたデータのみを持つ`dict`が生成され、デフォルト値は除外されます。
これを使うことで、デフォルト値を省略して、設定された（リクエストで送られた）データのみを含む`dict`を生成することができます:
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[32] *}
### Pydanticの`update`パラメータの使用 { #using-pydantics-update-parameter }
ここで、`.model_copy()`を用いて既存のモデルのコピーを作成し、`update`パラメータに更新するデータを含む`dict`を渡すことができます。
`stored_item_model.model_copy(update=update_data)`のように:
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}
### 部分的更新のまとめ { #partial-updates-recap }
まとめると、部分的な更新を適用するには、次のようにします:
* (オプションで)`PUT`の代わりに`PATCH`を使用します。
* 保存されているデータを取得します。
* そのデータをPydanticモデルにいれます。
* 入力モデルからデフォルト値を含まない`dict`を生成します（`exclude_unset`を使用します）。
* この方法では、モデル内のデフォルト値ですでに保存されている値を上書きするのではなく、ユーザーが実際に設定した値のみを更新することができます。
* 保存されているモデルのコピーを作成し、受け取った部分的な更新で属性を更新します（`update`パラメータを使用します）。
* コピーしたモデルをDBに保存できるものに変換します（例えば、`jsonable_encoder`を使用します）。
* これはモデルの`.model_dump()`メソッドを再度利用することに匹敵しますが、値をJSONに変換できるデータ型になるようにし（変換し）、例えば`datetime`を`str`に変換します。
* データをDBに保存します。
* 更新されたモデルを返します。
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[28:35] *}
/// tip | 豆知識
実際には、HTTPの`PUT`操作でも同じテクニックを使用することができます。
しかし、これらのユースケースのために作成されたので、ここでの例では`PATCH`を使用しています。
///
/// note | 備考
入力モデルがまだ検証されていることに注目してください。
そのため、すべての属性を省略できる部分的な変更を受け取りたい場合は、すべての属性をオプションとしてマークしたモデルを用意する必要があります（デフォルト値または`None`を使用して）。
**更新** のためのオプション値がすべて設定されているモデルと、**作成** のための必須値が設定されているモデルを区別するには、[追加モデル](extra-models.md)で説明されている考え方を利用することができます。
///
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FILE: docs/ja/docs/tutorial/body.md
================================================
# リクエストボディ { #request-body }
クライアント（例えばブラウザ）からAPIにデータを送信する必要がある場合、**リクエストボディ**として送信します。
**リクエスト**ボディは、クライアントからAPIへ送信されるデータです。**レスポンス**ボディは、APIがクライアントに送信するデータです。
APIはほとんどの場合 **レスポンス** ボディを送信する必要があります。しかしクライアントは、常に **リクエストボディ** を送信する必要があるとは限りません。場合によっては、クエリパラメータ付きのパスだけをリクエストして、ボディを送信しないこともあります。
**リクエスト**ボディを宣言するには、[Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) モデルを使用し、その強力な機能とメリットをすべて利用します。
/// info | 情報
データを送信するには、`POST`（より一般的）、`PUT`、`DELETE`、`PATCH` のいずれかを使用すべきです。
`GET` リクエストでボディを送信することは仕様上は未定義の動作ですが、それでもFastAPIではサポートされています。ただし、非常に複雑／極端なユースケースのためだけです。
推奨されないため、Swagger UIによる対話的ドキュメントでは `GET` 使用時のボディのドキュメントは表示されず、途中のプロキシが対応していない可能性もあります。
///
## Pydanticの `BaseModel` をインポート { #import-pydantics-basemodel }
まず、`pydantic` から `BaseModel` をインポートする必要があります:
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}
## データモデルの作成 { #create-your-data-model }
次に、`BaseModel` を継承するクラスとしてデータモデルを宣言します。
すべての属性に標準のPython型を使用します:
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}
クエリパラメータの宣言と同様に、モデル属性がデフォルト値を持つ場合は必須ではありません。そうでなければ必須です。単にオプションにするには `None` を使用してください。
例えば、上記のモデルは次のようなJSON「`object`」（またはPythonの `dict`）を宣言します:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "An optional description",
"price": 45.2,
"tax": 3.5
}
```
...`description` と `tax` はオプション（デフォルト値が `None`）なので、このJSON「`object`」も有効です:
```JSON
{
"name": "Foo",
"price": 45.2
}
```
## パラメータとして宣言 { #declare-it-as-a-parameter }
*path operation* に追加するには、パスパラメータやクエリパラメータを宣言したのと同じ方法で宣言します:
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[16] *}
...そして、作成したモデル `Item` を型として宣言します。
## 結果 { #results }
そのPythonの型宣言だけで **FastAPI** は以下を行います:
* リクエストのボディをJSONとして読み取ります。
* 対応する型に変換します（必要な場合）。
* データを検証します。
* データが無効な場合は、どこで何が不正なデータだったのかを正確に示す、分かりやすい明確なエラーを返します。
* 受け取ったデータをパラメータ `item` に渡します。
* 関数内で `Item` 型として宣言したため、すべての属性とその型について、エディタサポート（補完など）も利用できます。
* モデル向けの [JSON Schema](https://json-schema.org) 定義を生成します。プロジェクトにとって意味があるなら、他の場所でも好きなように利用できます。
* それらのスキーマは生成されるOpenAPIスキーマの一部となり、自動ドキュメントの UIs で使用されます。
## 自動ドキュメント { #automatic-docs }
モデルのJSON Schemaは、OpenAPIで生成されたスキーマの一部になり、対話的なAPIドキュメントに表示されます:
また、それらが必要な各 *path operation* 内のAPIドキュメントでも使用されます:
## エディタサポート { #editor-support }
エディタ上で、関数内のあらゆる場所で型ヒントと補完が得られます（Pydanticモデルの代わりに `dict` を受け取った場合は起きません）:
不正な型操作に対するエラーチェックも得られます:
これは偶然ではなく、フレームワーク全体がその設計を中心に構築されています。
そして、すべてのエディタで動作することを確実にするために、実装前の設計フェーズで徹底的にテストされました。
これをサポートするために、Pydantic自体にもいくつかの変更が加えられました。
前述のスクリーンショットは [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com) で撮影されたものです。
ただし、[PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/) や、他のほとんどのPythonエディタでも同じエディタサポートを得られます:
/// tip | 豆知識
エディタとして [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/) を使用している場合、[Pydantic PyCharm Plugin](https://github.com/koxudaxi/pydantic-pycharm-plugin/) を使用できます。
以下により、Pydanticモデルに対するエディタサポートが改善されます:
* auto-completion
* type checks
* refactoring
* searching
* inspections
///
## モデルを使用する { #use-the-model }
関数内では、モデルオブジェクトのすべての属性に直接アクセスできます:
{* ../../docs_src/body/tutorial002_py310.py *}
## リクエストボディ + パスパラメータ { #request-body-path-parameters }
パスパラメータとリクエストボディを同時に宣言できます。
**FastAPI** は、パスパラメータに一致する関数パラメータは **パスから取得** し、Pydanticモデルとして宣言された関数パラメータは **リクエストボディから取得** すべきだと認識します。
{* ../../docs_src/body/tutorial003_py310.py hl[15:16] *}
## リクエストボディ + パス + クエリパラメータ { #request-body-path-query-parameters }
**body**、**path**、**query** パラメータもすべて同時に宣言できます。
**FastAPI** はそれぞれを認識し、正しい場所からデータを取得します。
{* ../../docs_src/body/tutorial004_py310.py hl[16] *}
関数パラメータは以下のように認識されます:
* パラメータが **path** でも宣言されている場合、パスパラメータとして使用されます。
* パラメータが **単数型**（`int`、`float`、`str`、`bool` など）の場合、**query** パラメータとして解釈されます。
* パラメータが **Pydanticモデル** の型として宣言されている場合、リクエスト **body** として解釈されます。
/// note | 備考
FastAPIは、デフォルト値 `= None` があるため、`q` の値が必須ではないことを認識します。
`str | None` は、値が必須ではないことを判断するためにFastAPIでは使用されません。`= None` というデフォルト値があるため、必須ではないことを認識します。
しかし、型アノテーションを追加すると、エディタがより良いサポートを提供し、エラーを検出できるようになります。
///
## Pydanticを使わない方法 { #without-pydantic }
Pydanticモデルを使いたくない場合は、**Body** パラメータも使用できます。[Body - 複数のパラメータ: ボディ内の単一値](body-multiple-params.md#singular-values-in-body) のドキュメントを参照してください。
================================================
FILE: docs/ja/docs/tutorial/cookie-param-models.md
================================================
# クッキーパラメータモデル { #cookie-parameter-models }
もし関連する**複数のクッキー**から成るグループがあるなら、それらを宣言するために、**Pydanticモデル**を作成できます。🍪
こうすることで、**複数の場所**で**そのPydanticモデルを再利用**でき、バリデーションやメタデータを、すべてのパラメータに対して一度に宣言できます。😎
/// note | 備考
この機能は、FastAPIのバージョン `0.115.0` からサポートされています。🤓
///
/// tip | 豆知識
これと同じテクニックは `Query` 、 `Cookie` 、 `Header` にも適用できます。 😎
///
## Pydanticモデルを使用したクッキー { #cookies-with-a-pydantic-model }
必要な複数の**クッキー**パラメータを**Pydanticモデル**で宣言し、さらに、パラメータを `Cookie` として宣言しましょう:
{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *}
**FastAPI**は、リクエストで受け取った**クッキー**から**それぞれのフィールド**のデータを**抽出**し、定義したPydanticモデルを提供します。
## ドキュメントの確認 { #check-the-docs }
対話的APIドキュメントUI `/docs` で、定義されているクッキーを確認できます:
---
Pycharmを使用する場合、次のことが可能です:
* 「実行」メニューをオープン。
* オプション「デバッグ...」を選択。
* 次にコンテキストメニューが表示される。
* デバッグするファイル (ここでは `main.py`) を選択。
すると、**FastAPI** コードでサーバーが起動され、ブレークポイントで停止したりするでしょう。
以下の様な画面になります:
================================================
FILE: docs/ja/docs/tutorial/dependencies/classes-as-dependencies.md
================================================
# 依存関係としてのクラス { #classes-as-dependencies }
**依存性注入** システムを深く掘り下げる前に、先ほどの例をアップグレードしてみましょう。
## 前の例の`dict` { #a-dict-from-the-previous-example }
前の例では、依存関係（"dependable"）から`dict`を返していました:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}
しかし、*path operation関数*のパラメータ`commons`に`dict`が含まれています。
また、エディタは`dict`のキーと値の型を知ることができないため、多くのサポート（補完のような）を提供することができません。
もっとうまくやれるはずです...。
## 依存関係を作るもの { #what-makes-a-dependency }
これまでは、依存関係が関数として宣言されているのを見てきました。
しかし、依存関係を定義する方法はそれだけではありません（その方が一般的かもしれませんが）。
重要なのは、依存関係が「呼び出し可能」なものであることです。
Pythonにおける「**呼び出し可能**」とは、Pythonが関数のように「呼び出す」ことができるものを指します。
そのため、`something`オブジェクト（関数ではないかもしれませんが）を持っていて、それを次のように「呼び出す」（実行する）ことができるとします:
```Python
something()
```
または
```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```
これを「呼び出し可能」なものと呼びます。
## 依存関係としてのクラス { #classes-as-dependencies_1 }
Pythonのクラスのインスタンスを作成する際に、同じ構文を使用していることに気づくかもしれません。
例えば:
```Python
class Cat:
def __init__(self, name: str):
self.name = name
fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```
この場合、`fluffy`は`Cat`クラスのインスタンスです。
そして`fluffy`を作成するために、`Cat`を「呼び出している」ことになります。
そのため、Pythonのクラスもまた「呼び出し可能」です。
そして、**FastAPI** では、Pythonのクラスを依存関係として使用することができます。
FastAPIが実際にチェックしているのは、それが「呼び出し可能」（関数、クラス、その他なんでも）であり、パラメータが定義されているかどうかということです。
**FastAPI** の依存関係として「呼び出し可能なもの」を渡すと、その「呼び出し可能なもの」のパラメータを解析し、サブ依存関係も含めて、*path operation関数*のパラメータと同じように処理します。
それは、パラメータが全くない呼び出し可能なものにも適用されます。パラメータのない*path operation関数*と同じように。
そこで、上で紹介した依存関係の"dependable" `common_parameters`を`CommonQueryParams`クラスに変更します:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[11:15] *}
クラスのインスタンスを作成するために使用される`__init__`メソッドに注目してください:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[12] *}
...以前の`common_parameters`と同じパラメータを持っています:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}
これらのパラメータは **FastAPI** が依存関係を「解決」するために使用するものです。
どちらの場合も以下を持っています:
* `str`であるオプショナルの`q`クエリパラメータ。
* デフォルトが`0`である`int`の`skip`クエリパラメータ。
* デフォルトが`100`である`int`の`limit`クエリパラメータ。
どちらの場合も、データは変換され、検証され、OpenAPIスキーマなどで文書化されます。
## 使用 { #use-it }
これで、このクラスを使用して依存関係を宣言することができます。
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[19] *}
**FastAPI** は`CommonQueryParams`クラスを呼び出します。これにより、そのクラスの「インスタンス」が作成され、インスタンスはパラメータ`commons`として関数に渡されます。
## 型注釈と`Depends` { #type-annotation-vs-depends }
上のコードでは`CommonQueryParams`を２回書いていることに注目してください:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ 注釈なし
/// tip | 豆知識
可能であれば`Annotated`バージョンを使用することを推奨します。
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
以下にある最後の`CommonQueryParams`:
```Python
... Depends(CommonQueryParams)
```
...は、**FastAPI** が依存関係を知るために実際に使用するものです。
そこからFastAPIが宣言されたパラメータを抽出し、それが実際にFastAPIが呼び出すものです。
---
この場合、以下にある最初の`CommonQueryParams`:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, ...
```
////
//// tab | Python 3.10+ 注釈なし
/// tip | 豆知識
可能であれば`Annotated`バージョンを使用することを推奨します。
///
```Python
commons: CommonQueryParams ...
```
////
...は **FastAPI** に対して特別な意味をもちません。FastAPIはデータ変換や検証などには使用しません（それらのためには`Depends(CommonQueryParams)`を使用しています）。
実際には以下のように書けばいいだけです:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[Any, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ 注釈なし
/// tip | 豆知識
可能であれば`Annotated`バージョンを使用することを推奨します。
///
```Python
commons = Depends(CommonQueryParams)
```
////
以下にあるように:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial003_an_py310.py hl[19] *}
しかし、型を宣言することは推奨されています。そうすれば、エディタは`commons`のパラメータとして何が渡されるかを知ることができ、コードの補完や型チェックなどを行うのに役立ちます:
## ショートカット { #shortcut }
しかし、ここでは`CommonQueryParams`を２回書くというコードの繰り返しが発生していることがわかります:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ 注釈なし
/// tip | 豆知識
可能であれば`Annotated`バージョンを使用することを推奨します。
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
依存関係が、クラス自体のインスタンスを作成するために**FastAPI**が「呼び出す」*特定の*クラスである場合、**FastAPI** はこれらのケースのショートカットを提供しています。
それらの具体的なケースについては以下のようにします:
以下のように書く代わりに:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ 注釈なし
/// tip | 豆知識
可能であれば`Annotated`バージョンを使用することを推奨します。
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
...以下のように書きます:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends()]
```
////
//// tab | Python 3.10+ 注釈なし
/// tip | 豆知識
可能であれば`Annotated`バージョンを使用することを推奨します。
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends()
```
////
パラメータの型として依存関係を宣言し、`Depends()`の中でパラメータを指定せず、`Depends()`をその関数のパラメータの「デフォルト」値（`=`のあとの値）として使用することで、`Depends(CommonQueryParams)`の中でクラス全体を*もう一度*書かなくてもよくなります。
同じ例では以下のようになります:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial004_an_py310.py hl[19] *}
...そして **FastAPI** は何をすべきか知っています。
/// tip | 豆知識
役に立つというよりも、混乱するようであれば無視してください。それをする*必要*はありません。
それは単なるショートカットです。なぜなら **FastAPI** はコードの繰り返しを最小限に抑えることに気を使っているからです。
///
================================================
FILE: docs/ja/docs/tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md
================================================
# path operation デコレータの依存関係 { #dependencies-in-path-operation-decorators }
場合によっては、*path operation 関数*の中で依存関係の戻り値を実際には必要としないことがあります。
または、依存関係が値を返さない場合もあります。
しかし、それでも実行・解決される必要があります。
そのような場合、`Depends` で *path operation 関数* のパラメータを宣言する代わりに、*path operation デコレータ*に `dependencies` の `list` を追加できます。
## *path operation デコレータ*に`dependencies`を追加 { #add-dependencies-to-the-path-operation-decorator }
*path operation デコレータ*はオプション引数`dependencies`を受け取ります。
それは`Depends()`の`list`であるべきです:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[19] *}
これらの依存関係は、通常の依存関係と同様に実行・解決されます。しかし、それらの値（何かを返す場合）は*path operation 関数*には渡されません。
/// tip | 豆知識
一部のエディタは、未使用の関数パラメータをチェックしてエラーとして表示します。
これらの`dependencies`を*path operation デコレータ*で使用することで、エディタ/ツールのエラーを回避しつつ、確実に実行されるようにできます。
また、コード内の未使用のパラメータを見た新しい開発者が、それを不要だと思って混乱するのを避ける助けにもなるかもしれません。
///
/// info | 情報
この例では、架空のカスタムヘッダー `X-Key` と `X-Token` を使用しています。
しかし実際のケースでセキュリティを実装する際は、統合された[Security utilities（次の章）](../security/index.md)を使うことで、より多くの利点を得られます。
///
## 依存関係のエラーと戻り値 { #dependencies-errors-and-return-values }
通常使用している依存関係の*関数*と同じものを使用できます。
### 依存関係の要件 { #dependency-requirements }
これらはリクエストの要件（ヘッダーのようなもの）やその他のサブ依存関係を宣言できます:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[8,13] *}
### 例外の発生 { #raise-exceptions }
これらの依存関係は、通常の依存関係と同じように例外を`raise`できます:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[10,15] *}
### 戻り値 { #return-values }
そして、値を返すことも返さないこともできますが、値は使われません。
つまり、すでにどこかで使っている通常の依存関係（値を返すもの）を再利用でき、値は使われなくても依存関係は実行されます:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[11,16] *}
## *path operation*のグループに対する依存関係 { #dependencies-for-a-group-of-path-operations }
後で、より大きなアプリケーションを（おそらく複数ファイルで）構造化する方法（[Bigger Applications - Multiple Files](../../tutorial/bigger-applications.md)）について読むときに、*path operation*のグループに対して単一の`dependencies`パラメータを宣言する方法を学びます。
## グローバル依存関係 { #global-dependencies }
次に、`FastAPI`アプリケーション全体に依存関係を追加して、各*path operation*に適用する方法を見ていきます。
================================================
FILE: docs/ja/docs/tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md
================================================
# `yield`を持つ依存関係 { #dependencies-with-yield }
FastAPIは、いくつかの終了後の追加のステップを行う依存関係をサポートしています。
これを行うには、`return`の代わりに`yield`を使い、その後に追加のステップ（コード）を書きます。
/// tip | 豆知識
`yield`は必ず依存関係ごとに1回だけ使用するようにしてください。
///
/// note | 技術詳細
以下と一緒に使用できる関数なら何でも有効です:
* [`@contextlib.contextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.contextmanager) または
* [`@contextlib.asynccontextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager)
これらは **FastAPI** の依存関係として使用するのに有効です。
実際、FastAPIは内部的にこれら２つのデコレータを使用しています。
///
## `yield`を持つデータベースの依存関係 { #a-database-dependency-with-yield }
例えば、これを使ってデータベースセッションを作成し、終了後にそれを閉じることができます。
レスポンスを作成する前に、`yield`文より前のコード（および`yield`文を含む）が実行されます:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[2:4] *}
生成された値は、*path operations*や他の依存関係に注入されるものです:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[4] *}
`yield`文に続くコードは、レスポンスの後に実行されます:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[5:6] *}
/// tip | 豆知識
`async`や通常の関数を使用することができます。
**FastAPI** は、通常の依存関係と同じように、それぞれで正しいことを行います。
///
## `yield`と`try`を持つ依存関係 { #a-dependency-with-yield-and-try }
`yield`を持つ依存関係で`try`ブロックを使用した場合、その依存関係を使用した際にスローされたあらゆる例外を受け取ることになります。
例えば、途中のどこかの時点で、別の依存関係や*path operation*の中で、データベーストランザクションを「ロールバック」したり、その他の例外を作成したりするコードがあった場合、依存関係の中で例外を受け取ることになります。
そのため、依存関係の中にある特定の例外を`except SomeException`で探すことができます。
同様に、`finally`を用いて例外があったかどうかにかかわらず、終了ステップを確実に実行することができます。
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[3,5] *}
## `yield`を持つサブ依存関係 { #sub-dependencies-with-yield }
任意の大きさや形のサブ依存関係やサブ依存関係の「ツリー」を持つことができ、その中で`yield`を使用することができます。
**FastAPI** は、`yield`を持つ各依存関係の「終了コード」が正しい順番で実行されていることを確認します。
例えば、`dependency_c`は`dependency_b`に、そして`dependency_b`は`dependency_a`に依存することができます:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py310.py hl[6,14,22] *}
そして、それらはすべて`yield`を使用することができます。
この場合、`dependency_c`は終了コードを実行するために、`dependency_b`（ここでは`dep_b`という名前）の値がまだ利用可能である必要があります。
そして、`dependency_b`は`dependency_a`（ここでは`dep_a`という名前）の値を終了コードで利用できるようにする必要があります。
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py310.py hl[18:19,26:27] *}
同様に、`yield`を持つ依存関係と`return`を持つ他の依存関係をいくつか持ち、それらの一部が他の一部に依存するようにもできます。
また、単一の依存関係を持っていて、`yield`を持つ他の依存関係をいくつか必要とすることもできます。
依存関係の組み合わせは自由です。
**FastAPI** は、全てが正しい順序で実行されていることを確認します。
/// note | 技術詳細
これはPythonの[コンテキストマネージャ](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html)のおかげで動作します。
**FastAPI** はこれを実現するために内部的に使用しています。
///
## `yield`と`HTTPException`を持つ依存関係 { #dependencies-with-yield-and-httpexception }
`yield`を持つ依存関係を使い、何らかのコードを実行し、その後に`finally`の後で終了コードを実行しようとする`try`ブロックを持てることが分かりました。
また、`except`を使って発生した例外をキャッチし、それに対して何かをすることもできます。
例えば、`HTTPException`のように別の例外を発生させることができます。
/// tip | 豆知識
これはやや高度なテクニックで、ほとんどの場合は本当に必要にはなりません。例えば、*path operation 関数*など、アプリケーションコードの他の場所から（`HTTPException`を含む）例外を発生させられるためです。
ただし必要であれば使えます。 🤓
///
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008b_an_py310.py hl[18:22,31] *}
例外をキャッチして、それに基づいてカスタムレスポンスを作成したい場合は、[カスタム例外ハンドラ](../handling-errors.md#install-custom-exception-handlers)を作成してください。
## `yield`と`except`を持つ依存関係 { #dependencies-with-yield-and-except }
`yield`を持つ依存関係で`except`を使って例外をキャッチし、それを再度raiseしない（または新しい例外をraiseしない）場合、通常のPythonと同じように、FastAPIは例外があったことに気づけません:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008c_an_py310.py hl[15:16] *}
この場合、（`HTTPException`やそれに類するものをraiseしていないため）クライアントには適切に*HTTP 500 Internal Server Error*レスポンスが返りますが、サーバーには**ログが一切残らず**、何がエラーだったのかを示す他の手がかりもありません。 😱
### `yield`と`except`を持つ依存関係では常に`raise`する { #always-raise-in-dependencies-with-yield-and-except }
`yield`を持つ依存関係で例外をキャッチした場合、別の`HTTPException`などをraiseするのでない限り、**元の例外を再raiseすべきです**。
`raise`を使うと同じ例外を再raiseできます:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008d_an_py310.py hl[17] *}
これでクライアントは同じ*HTTP 500 Internal Server Error*レスポンスを受け取りますが、サーバーのログにはカスタムの`InternalError`が残ります。 😎
## `yield`を持つ依存関係の実行 { #execution-of-dependencies-with-yield }
実行の順序は多かれ少なかれ以下の図のようになります。時間は上から下へと流れていきます。そして、各列はコードを相互作用させたり、実行したりしている部分の一つです。
```mermaid
sequenceDiagram
participant client as Client
participant handler as Exception handler
participant dep as Dep with yield
participant operation as Path Operation
participant tasks as Background tasks
Note over client,operation: Can raise exceptions, including HTTPException
client ->> dep: Start request
Note over dep: Run code up to yield
opt raise Exception
dep -->> handler: Raise Exception
handler -->> client: HTTP error response
end
dep ->> operation: Run dependency, e.g. DB session
opt raise
operation -->> dep: Raise Exception (e.g. HTTPException)
opt handle
dep -->> dep: Can catch exception, raise a new HTTPException, raise other exception
end
handler -->> client: HTTP error response
end
operation ->> client: Return response to client
Note over client,operation: Response is already sent, can't change it anymore
opt Tasks
operation -->> tasks: Send background tasks
end
opt Raise other exception
tasks -->> tasks: Handle exceptions in the background task code
end
```
/// info | 情報
**１つのレスポンス** だけがクライアントに送信されます。それはエラーレスポンスの一つかもしれませんし、*path operation*からのレスポンスかもしれません。
いずれかのレスポンスが送信された後、他のレスポンスを送信することはできません。
///
/// tip | 豆知識
*path operation 関数*のコードで例外をraiseした場合、`HTTPException`を含め、それはyieldを持つ依存関係に渡されます。ほとんどの場合、その例外が正しく処理されるように、`yield`を持つ依存関係から同じ例外、または新しい例外を再raiseしたくなるでしょう。
///
## 早期終了と`scope` { #early-exit-and-scope }
通常、`yield`を持つ依存関係の終了コードは、クライアントに**レスポンスが送信された後**に実行されます。
しかし、*path operation 関数*からreturnした後に依存関係を使う必要がないと分かっている場合は、`Depends(scope="function")`を使って、**レスポンスが送信される前**に、*path operation 関数*のreturn後に依存関係を閉じるべきだとFastAPIに伝えられます。
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008e_an_py310.py hl[12,16] *}
`Depends()`は、以下のいずれかを取る`scope`パラメータを受け取ります:
* `"function"`: リクエストを処理する*path operation 関数*の前に依存関係を開始し、*path operation 関数*の終了後に依存関係を終了しますが、クライアントにレスポンスが返される**前**に終了します。つまり、依存関係関数は*path operation 関数*の**周囲**で実行されます。
* `"request"`: リクエストを処理する*path operation 関数*の前に依存関係を開始し（`"function"`を使用する場合と同様）、クライアントにレスポンスが返された**後**に終了します。つまり、依存関係関数は**リクエスト**とレスポンスのサイクルの**周囲**で実行されます。
指定されておらず、依存関係に`yield`がある場合、デフォルトで`scope`は`"request"`になります。
### サブ依存関係の`scope` { #scope-for-sub-dependencies }
`scope="request"`（デフォルト）を持つ依存関係を宣言する場合、どのサブ依存関係も`"request"`の`scope`を持つ必要があります。
しかし、`"function"`の`scope`を持つ依存関係は、`"function"`と`"request"`の`scope`を持つ依存関係を持てます。
これは、いずれの依存関係も、サブ依存関係より前に終了コードを実行できる必要があるためです（終了コードの実行中にサブ依存関係をまだ使う必要がある可能性があるためです）。
```mermaid
sequenceDiagram
participant client as Client
participant dep_req as Dep scope="request"
participant dep_func as Dep scope="function"
participant operation as Path Operation
client ->> dep_req: Start request
Note over dep_req: Run code up to yield
dep_req ->> dep_func: Pass dependency
Note over dep_func: Run code up to yield
dep_func ->> operation: Run path operation with dependency
operation ->> dep_func: Return from path operation
Note over dep_func: Run code after yield
Note over dep_func: ✅ Dependency closed
dep_func ->> client: Send response to client
Note over client: Response sent
Note over dep_req: Run code after yield
Note over dep_req: ✅ Dependency closed
```
## `yield`、`HTTPException`、`except`、バックグラウンドタスクを持つ依存関係 { #dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks }
`yield`を持つ依存関係は、さまざまなユースケースをカバーし、いくつかの問題を修正するために、時間とともに進化してきました。
FastAPIの異なるバージョンで何が変わったのかを知りたい場合は、上級ガイドの[上級の依存関係 - `yield`、`HTTPException`、`except`、バックグラウンドタスクを持つ依存関係](../../advanced/advanced-dependencies.md#dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks)で詳しく読めます。
## コンテキストマネージャ { #context-managers }
### 「コンテキストマネージャ」とは { #what-are-context-managers }
「コンテキストマネージャ」とは、`with`文の中で使用できるPythonオブジェクトのことです。
例えば、[ファイルを読み込むには`with`を使用することができます](https://docs.python.org/3/tutorial/inputoutput.html#reading-and-writing-files):
```Python
with open("./somefile.txt") as f:
contents = f.read()
print(contents)
```
その後の`open("./somefile.txt")`は「コンテキストマネージャ」と呼ばれるオブジェクトを作成します。
`with`ブロックが終了すると、例外があったとしてもファイルを確かに閉じます。
`yield`を持つ依存関係を作成すると、**FastAPI** は内部的にそれをコンテキストマネージャに変換し、他の関連ツールと組み合わせます。
### `yield`を持つ依存関係でのコンテキストマネージャの使用 { #using-context-managers-in-dependencies-with-yield }
/// warning | 注意
これは多かれ少なかれ、「高度な」発想です。
**FastAPI** を使い始めたばかりの方は、とりあえずスキップした方がよいかもしれません。
///
Pythonでは、[以下の２つのメソッドを持つクラスを作成する: `__enter__()`と`__exit__()`](https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html#context-managers)ことでコンテキストマネージャを作成することができます。
また、依存関数の中で`with`や`async with`文を使用することによって`yield`を持つ **FastAPI** の依存関係の中でそれらを使用することができます:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial010_py310.py hl[1:9,13] *}
/// tip | 豆知識
コンテキストマネージャを作成するもう一つの方法は次の方法です:
* [`@contextlib.contextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.contextmanager) または
* [`@contextlib.asynccontextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager)
これらを使って、関数を単一の`yield`でデコレートすることができます。
これは **FastAPI** が内部的に`yield`を持つ依存関係のために使用しているものです。
しかし、FastAPIの依存関係にデコレータを使う必要はありません（そして使うべきではありません）。
FastAPIが内部的にやってくれます。
///
================================================
FILE: docs/ja/docs/tutorial/dependencies/global-dependencies.md
================================================
# グローバルな依存関係 { #global-dependencies }
アプリケーションの種類によっては、アプリ全体に依存関係を追加したい場合があります。
[`dependencies` を path operation のデコレータに追加](dependencies-in-path-operation-decorators.md)できるのと同様に、`FastAPI` アプリケーション自体にも追加できます。
その場合、アプリケーション内のすべての path operation に適用されます:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial012_an_py310.py hl[17] *}
また、[`dependencies` を path operation のデコレータに追加](dependencies-in-path-operation-decorators.md)する節で説明した考え方はすべて引き続き当てはまりますが、この場合はアプリ内のすべての path operation に対して適用されます。
## path operation のグループに対する依存関係 { #dependencies-for-groups-of-path-operations }
後で、複数ファイルを含む大規模アプリケーションの構成方法（[大規模アプリケーション - 複数ファイル](../../tutorial/bigger-applications.md)）を読むと、path operation のグループに対して 1 つの `dependencies` パラメータを宣言する方法を学びます。
================================================
FILE: docs/ja/docs/tutorial/dependencies/index.md
================================================
# 依存関係 { #dependencies }
**FastAPI** は非常に強力でありながら直感的な **依存性注入** システムを持っています。
それは非常にシンプルに使用できるように設計されており、開発者が他のコンポーネント **FastAPI** と統合するのが非常に簡単になるように設計されています。
## 「Dependency Injection」とは { #what-is-dependency-injection }
**「Dependency Injection」** とは、プログラミングにおいて、コード（この場合は、*path operation 関数*）が動作したり使用したりするために必要なもの（「依存関係」）を宣言する方法があることを意味します:
そして、そのシステム（この場合は、**FastAPI**）は、必要な依存関係をコードに提供するために必要なことは何でも行います（依存関係を「注入」します）。
これは以下のようなことが必要な時にとても便利です:
* ロジックを共有している。（同じコードロジックを何度も繰り返している）。
* データベース接続を共有する。
* セキュリティ、認証、ロール要件などを強制する。
* そのほかにも多くのこと...
これらすべてを、コードの繰り返しを最小限に抑えながら行います。
## 最初のステップ { #first-steps }
非常にシンプルな例を見てみましょう。あまりにもシンプルなので、今のところはあまり参考にならないでしょう。
しかし、この方法では **Dependency Injection** システムがどのように機能するかに焦点を当てることができます。
### 依存関係（「dependable」）の作成 { #create-a-dependency-or-dependable }
まずは依存関係に注目してみましょう。
以下のように、*path operation 関数*と同じパラメータを全て取ることができる関数にすぎません:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8:9] *}
これだけです。
**２行**。
そして、それはすべての*path operation 関数*が持っているのと同じ形と構造を持っています。
「デコレータ」を含まない（`@app.get("/some-path")`を含まない）*path operation 関数*と考えることもできます。
そして何でも返すことができます。
この場合、この依存関係は以下を期待しています:
* オプショナルのクエリパラメータ`q`は`str`です。
* オプショナルのクエリパラメータ`skip`は`int`で、デフォルトは`0`です。
* オプショナルのクエリパラメータ`limit`は`int`で、デフォルトは`100`です。
そして、これらの値を含む`dict`を返します。
/// info | 情報
FastAPI はバージョン 0.95.0 で `Annotated` のサポートを追加し（そして推奨し始めました）。
古いバージョンを使用している場合、`Annotated` を使おうとするとエラーになります。
`Annotated` を使用する前に、少なくとも 0.95.1 まで [FastAPI のバージョンをアップグレード](../../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions) してください。
///
### `Depends`のインポート { #import-depends }
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}
### 「dependant」での依存関係の宣言 { #declare-the-dependency-in-the-dependant }
*path operation 関数*のパラメータに`Body`や`Query`などを使用するのと同じように、新しいパラメータに`Depends`を使用することができます:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[13,18] *}
関数のパラメータに`Depends`を使用するのは`Body`や`Query`などと同じですが、`Depends`の動作は少し異なります。
`Depends`は１つのパラメータしか与えられません。
このパラメータは関数のようなものである必要があります。
直接**呼び出しません**（末尾に括弧を付けません）。`Depends()` のパラメータとして渡すだけです。
そして、その関数は、*path operation 関数*が行うのと同じ方法でパラメータを取ります。
/// tip | 豆知識
次の章では、関数以外の「もの」が依存関係として使用できるものを見ていきます。
///
新しいリクエストが到着するたびに、**FastAPI** が以下のような処理を行います:
* 依存関係（"dependable"）関数を正しいパラメータで呼び出します。
* 関数の結果を取得します。
* *path operation 関数*のパラメータにその結果を代入してください。
```mermaid
graph TB
common_parameters(["common_parameters"])
read_items["/items/"]
read_users["/users/"]
common_parameters --> read_items
common_parameters --> read_users
```
この方法では、共有されるコードを一度書き、**FastAPI** が*path operation*のための呼び出しを行います。
/// check | 確認
特別なクラスを作成してどこかで **FastAPI** に渡して「登録」する必要はないことに注意してください。
`Depends`を渡すだけで、**FastAPI** が残りの処理をしてくれます。
///
## `Annotated` 依存関係の共有 { #share-annotated-dependencies }
上の例では、ほんの少し **コードの重複** があることがわかります。
`common_parameters()` 依存関係を使う必要があるときは、型アノテーションと `Depends()` を含むパラメータ全体を書く必要があります:
```Python
commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]
```
しかし、`Annotated` を使用しているので、その `Annotated` 値を変数に格納して複数箇所で使えます:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_02_an_py310.py hl[12,16,21] *}
/// tip | 豆知識
これはただの標準 Python で、「type alias」と呼ばれ、**FastAPI** 固有のものではありません。
しかし **FastAPI** は `Annotated` を含む Python 標準に基づいているため、このテクニックをコードで使えます。 😎
///
依存関係は期待どおりに動作し続け、**一番良い点** は **型情報が保持される** ことです。つまり、エディタは **自動補完**、**インラインエラー** などを提供し続けられます。`mypy` のような他のツールでも同様です。
これは **大規模なコードベース** で、**同じ依存関係** を **多くの *path operation*** で何度も使う場合に特に役立ちます。
## `async`にするかどうか { #to-async-or-not-to-async }
依存関係は **FastAPI**（*path operation 関数*と同じ）からも呼び出されるため、関数を定義する際にも同じルールが適用されます。
`async def`や通常の`def`を使用することができます。
また、通常の`def`*path operation 関数*の中に`async def`を入れて依存関係を宣言したり、`async def`*path operation 関数*の中に`def`を入れて依存関係を宣言したりすることなどができます。
それは重要ではありません。**FastAPI** は何をすべきかを知っています。
/// note | 備考
わからない場合は、ドキュメントの[Async: *「急いでいますか？」*](../../async.md#in-a-hurry)の中の`async`と`await`についてのセクションを確認してください。
///
## OpenAPIとの統合 { #integrated-with-openapi }
依存関係（およびサブ依存関係）のすべてのリクエスト宣言、検証、および要件は、同じOpenAPIスキーマに統合されます。
つまり、対話型ドキュメントにはこれらの依存関係から得られる全ての情報も含まれているということです:
## 簡単な使い方 { #simple-usage }
見てみると、*path*と*operation*が一致した時に*path operation 関数*が宣言されていて、**FastAPI** が正しいパラメータで関数を呼び出してリクエストからデータを抽出する処理をしています。
実は、すべての（あるいはほとんどの）Webフレームワークは、このように動作します。
これらの関数を直接呼び出すことはありません。これらの関数はフレームワーク（この場合は、**FastAPI**）によって呼び出されます。
Dependency Injection システムでは、**FastAPI** に*path operation 関数*もまた、*path operation 関数*の前に実行されるべき他の何かに「依存」していることを伝えることができ、**FastAPI** がそれを実行し、結果を「注入」することを引き受けます。
他にも、「dependency injection」と同じような考えの一般的な用語があります:
* resources
* providers
* services
* injectables
* components
## **FastAPI** プラグイン { #fastapi-plug-ins }
統合や「プラグイン」は **Dependency Injection** システムを使って構築することができます。しかし、実際には、**「プラグイン」を作成する必要はありません**。依存関係を使用することで、無限の数の統合やインタラクションを宣言することができ、それが*path operation 関数*で利用可能になるからです。
依存関係は非常にシンプルで直感的な方法で作成することができ、必要なPythonパッケージをインポートするだけで、*文字通り*数行のコードでAPI関数と統合することができます。
次の章では、リレーショナルデータベースやNoSQLデータベース、セキュリティなどについて、その例を見ていきます。
## **FastAPI** 互換性 { #fastapi-compatibility }
dependency injection システムがシンプルなので、**FastAPI** は以下のようなものと互換性があります:
* すべてのリレーショナルデータベース
* NoSQLデータベース
* 外部パッケージ
* 外部API
* 認証・認可システム
* API利用状況監視システム
* レスポンスデータ注入システム
* など。
## シンプルでパワフル { #simple-and-powerful }
階層的な dependency injection システムは、定義や使用方法が非常にシンプルであるにもかかわらず、非常に強力なものとなっています。
依存関係が、さらに依存関係を定義することもできます。
最終的には、依存関係の階層ツリーが構築され、**Dependency Injection**システムが、これらの依存関係（およびそのサブ依存関係）をすべて解決し、各ステップで結果を提供（注入）します。
例えば、４つのAPIエンドポイント（*path operation*）があるとします:
* `/items/public/`
* `/items/private/`
* `/users/{user_id}/activate`
* `/items/pro/`
そして、依存関係とサブ依存関係だけで、それぞれに異なるパーミッション要件を追加することができます:
```mermaid
graph TB
current_user(["current_user"])
active_user(["active_user"])
admin_user(["admin_user"])
paying_user(["paying_user"])
public["/items/public/"]
private["/items/private/"]
activate_user["/users/{user_id}/activate"]
pro_items["/items/pro/"]
current_user --> active_user
active_user --> admin_user
active_user --> paying_user
current_user --> public
active_user --> private
admin_user --> activate_user
paying_user --> pro_items
```
## **OpenAPI** との統合 { #integrated-with-openapi_1 }
これら全ての依存関係は、要件を宣言すると同時に、*path operation*にパラメータやバリデーションを追加します。
**FastAPI** はそれをすべてOpenAPIスキーマに追加して、対話型のドキュメントシステムに表示されるようにします。
================================================
FILE: docs/ja/docs/tutorial/dependencies/sub-dependencies.md
================================================
# サブ依存関係 { #sub-dependencies }
**サブ依存関係** を持つ依存関係を作成することができます。
それらは必要なだけ **深く** することができます。
**FastAPI** はそれらを解決してくれます。
## 最初の依存関係「依存可能なもの」 { #first-dependency-dependable }
以下のような最初の依存関係（「依存可能なもの」）を作成することができます:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}
これはオプショナルのクエリパラメータ`q`を`str`として宣言し、それを返すだけです。
これは非常にシンプルです（あまり便利ではありません）が、サブ依存関係がどのように機能するかに焦点を当てるのに役立ちます。
## 第二の依存関係 「依存可能なもの」と「依存」 { #second-dependency-dependable-and-dependant }
そして、別の依存関数（「依存可能なもの」）を作成して、同時にそれ自身の依存関係を宣言することができます（つまりそれ自身も「依存」です）:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}
宣言されたパラメータに注目してみましょう:
* この関数は依存関係（「依存可能なもの」）そのものであるにもかかわらず、別の依存関係を宣言しています（何か他のものに「依存」しています）。
* これは`query_extractor`に依存しており、それが返す値をパラメータ`q`に代入します。
* また、オプショナルの`last_query`クッキーを`str`として宣言します。
* ユーザーがクエリ`q`を提供しなかった場合、クッキーに保存していた最後に使用したクエリを使用します。
## 依存関係の使用 { #use-the-dependency }
以下のように依存関係を使用することができます:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[23] *}
/// info | 情報
*path operation 関数*の中で宣言している依存関係は`query_or_cookie_extractor`の1つだけであることに注意してください。
しかし、**FastAPI** は`query_extractor`を最初に解決し、その結果を`query_or_cookie_extractor`を呼び出す時に渡す必要があることを知っています。
///
```mermaid
graph TB
query_extractor(["query_extractor"])
query_or_cookie_extractor(["query_or_cookie_extractor"])
read_query["/items/"]
query_extractor --> query_or_cookie_extractor --> read_query
```
## 同じ依存関係の複数回の使用 { #using-the-same-dependency-multiple-times }
依存関係の1つが同じ*path operation*に対して複数回宣言されている場合、例えば、複数の依存関係が共通のサブ依存関係を持っている場合、**FastAPI** はリクエストごとに1回だけそのサブ依存関係を呼び出します。
そして、返された値を「キャッシュ」に保存し、同じリクエストに対して依存関係を何度も呼び出す代わりに、その特定のリクエストでそれを必要とする全ての「依存」に渡すことになります。
高度なシナリオでは、「キャッシュされた」値を使うのではなく、同じリクエストの各ステップ（おそらく複数回）で依存関係を呼び出す必要があることがわかっている場合、`Depends`を使用する際に、`use_cache=False`というパラメータを設定することができます:
//// tab | Python 3.10+
```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: Annotated[str, Depends(get_value, use_cache=False)]):
return {"fresh_value": fresh_value}
```
////
//// tab | Python 3.10+ 非Annotated
/// tip | 豆知識
可能であれば`Annotated`版を使うことを推奨します。
///
```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
return {"fresh_value": fresh_value}
```
////
## まとめ { #recap }
ここで使われている派手な言葉は別にして、**Dependency Injection** システムは非常にシンプルです。
*path operation 関数*と同じように見えるただの関数です。
しかし、それでも非常に強力で、任意の深くネストされた依存関係「グラフ」（ツリー）を宣言することができます。
/// tip | 豆知識
これらの単純な例では、全てが役に立つとは言えないかもしれません。
しかし、**security** についての章で、それがどれほど有用であるかがわかるでしょう。
そして、あなたを救うコードの量もみることになるでしょう。
///
================================================
FILE: docs/ja/docs/tutorial/encoder.md
================================================
# JSON互換エンコーダ { #json-compatible-encoder }
データ型（Pydanticモデルのような）をJSONと互換性のあるもの（`dict`や`list`など）に変換する必要があるケースがあります。
例えば、データベースに保存する必要がある場合です。
そのために、**FastAPI** は`jsonable_encoder()`関数を提供しています。
## `jsonable_encoder`の使用 { #using-the-jsonable-encoder }
JSON互換のデータのみを受信するデータベース`fake_db`があるとしましょう。
例えば、`datetime`オブジェクトはJSONと互換性がないので、受け取られません。
そのため、`datetime`オブジェクトは[ISO形式](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601)のデータを含む`str`に変換されなければなりません。
同様に、このデータベースはPydanticモデル（属性を持つオブジェクト）を受け取らず、`dict`だけを受け取ります。
そのために`jsonable_encoder`を使用することができます。
Pydanticモデルのようなオブジェクトを受け取り、JSON互換版を返します:
{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}
この例では、Pydanticモデルを`dict`に、`datetime`を`str`に変換します。
呼び出した結果は、Pythonの標準の[`json.dumps()`](https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps)でエンコードできるものです。
これはJSON形式のデータを含む大きな`str`を（文字列として）返しません。JSONと互換性のある値とサブの値を持つPython標準のデータ構造（例：`dict`）を返します。
/// note | 備考
`jsonable_encoder`は実際には **FastAPI** が内部的にデータを変換するために使用します。しかしこれは他の多くのシナリオで有用です。
///
================================================
FILE: docs/ja/docs/tutorial/extra-data-types.md
================================================
# 追加データ型 { #extra-data-types }
今まで、以下のような一般的なデータ型を使用してきました:
* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`
しかし、より複雑なデータ型を使用することもできます。
そして、今まで見てきたのと同じ機能を持つことになります:
* 素晴らしいエディタのサポート。
* 受信したリクエストからのデータ変換。
* レスポンスデータのデータ変換。
* データの検証。
* 自動注釈と文書化。
## 他のデータ型 { #other-data-types }
ここでは、使用できる追加のデータ型のいくつかを紹介します:
* `UUID`:
* 多くのデータベースやシステムで共通のIDとして使用される、標準的な「ユニバーサルにユニークな識別子」です。
* リクエストとレスポンスでは`str`として表現されます。
* `datetime.datetime`:
* Pythonの`datetime.datetime`です。
* リクエストとレスポンスはISO 8601形式の`str`で表現されます（例: `2008-09-15T15:53:00+05:00`）。
* `datetime.date`:
* Python `datetime.date`。
* リクエストとレスポンスはISO 8601形式の`str`で表現されます（例: `2008-09-15`）。
* `datetime.time`:
* Pythonの`datetime.time`。
* リクエストとレスポンスはISO 8601形式の`str`で表現されます（例: `14:23:55.003`）。
* `datetime.timedelta`:
* Pythonの`datetime.timedelta`です。
* リクエストとレスポンスでは合計秒数の`float`で表現されます。
* Pydanticでは「ISO 8601 time diff encoding」として表現することも可能です。[詳細はドキュメントを参照してください](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/serialization/#custom-serializers)。
* `frozenset`:
* リクエストとレスポンスでは`set`と同じように扱われます:
* リクエストでは、リストが読み込まれ、重複を排除して`set`に変換されます。
* レスポンスでは`set`が`list`に変換されます。
* 生成されたスキーマは`set`の値が一意であることを指定します（JSON Schemaの`uniqueItems`を使用します）。
* `bytes`:
* Pythonの標準的な`bytes`です。
* リクエストとレスポンスでは`str`として扱われます。
* 生成されたスキーマは`str`で`binary`の「フォーマット」を持つことを指定します。
* `Decimal`:
* Pythonの標準的な`Decimal`です。
* リクエストとレスポンスでは`float`と同じように扱われます。
* 有効なPydanticのデータ型はここで確認できます: [Pydantic のデータ型](https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/)。
## 例 { #example }
ここでは、上記の型のいくつかを使用したパラメータを持つ*path operation*の例を示します。
{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *}
関数内のパラメータは自然なデータ型を持っていることに注意してください。そして、例えば、以下のように通常の日付操作を行うことができます:
{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[18:19] *}
================================================
FILE: docs/ja/docs/tutorial/extra-models.md
================================================
# 追加のモデル { #extra-models }
先ほどの例に続き、複数の関連モデルを持つことは一般的です。
これはユーザーモデルの場合は特にそうです。なぜなら:
* **入力モデル** にはパスワードが必要です。
* **出力モデル**はパスワードをもつべきではありません。
* **データベースモデル**はおそらくハッシュ化されたパスワードが必要になるでしょう。
/// danger | 警告
ユーザーの平文のパスワードは絶対に保存しないでください。常に検証できる「安全なハッシュ」を保存してください。
知らない方は、[セキュリティの章](security/simple-oauth2.md#password-hashing)で「パスワードハッシュ」とは何かを学ぶことができます。
///
## 複数のモデル { #multiple-models }
ここでは、パスワードフィールドをもつモデルがどのように見えるのか、また、どこで使われるのか、大まかなイメージを紹介します:
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}
### `**user_in.model_dump()` について { #about-user-in-model-dump }
#### Pydanticの`.model_dump()` { #pydantics-model-dump }
`user_in`は`UserIn`クラスのPydanticモデルです。
Pydanticモデルには、モデルのデータを含む`dict`を返す`.model_dump()`メソッドがあります。
そこで、以下のようなPydanticオブジェクト`user_in`を作成すると:
```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="john.doe@example.com")
```
そして呼び出すと:
```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```
これで変数`user_dict`のデータを持つ`dict`ができました。（これはPydanticモデルのオブジェクトの代わりに`dict`です）。
そして呼び出すと:
```Python
print(user_dict)
```
以下のようなPythonの`dict`を得ることができます:
```Python
{
'username': 'john',
'password': 'secret',
'email': 'john.doe@example.com',
'full_name': None,
}
```
#### `dict`の展開 { #unpacking-a-dict }
`user_dict`のような`dict`を受け取り、それを`**user_dict`を持つ関数（またはクラス）に渡すと、Pythonはそれを「展開」します。これは`user_dict`のキーと値を直接キー・バリューの引数として渡します。
そこで上述の`user_dict`の続きを以下のように書くと:
```Python
UserInDB(**user_dict)
```
以下と同等の結果になります:
```Python
UserInDB(
username="john",
password="secret",
email="john.doe@example.com",
full_name=None,
)
```
もっと正確に言えば、`user_dict`を将来的にどんな内容であっても直接使用することになります:
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
password = user_dict["password"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
)
```
#### 別のモデルの内容からつくるPydanticモデル { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another }
上述の例では`user_in.model_dump()`から`user_dict`をこのコードのように取得していますが:
```Python
user_dict = user_in.model_dump()
UserInDB(**user_dict)
```
これは以下と同等です:
```Python
UserInDB(**user_in.model_dump())
```
...なぜなら`user_in.model_dump()`は`dict`であり、`**`を付与して`UserInDB`を渡してPythonに「展開」させているからです。
そこで、別のPydanticモデルのデータからPydanticモデルを取得します。
#### `dict`の展開と追加キーワード { #unpacking-a-dict-and-extra-keywords }
そして、追加のキーワード引数`hashed_password=hashed_password`を以下のように追加すると:
```Python
UserInDB(**user_in.model_dump(), hashed_password=hashed_password)
```
...以下のようになります:
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
password = user_dict["password"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
hashed_password = hashed_password,
)
```
/// warning | 注意
追加のサポート関数`fake_password_hasher`と`fake_save_user`は、データの可能な流れをデモするだけであり、もちろん本当のセキュリティを提供しているわけではありません。
///
## 重複の削減 { #reduce-duplication }
コードの重複を減らすことは、**FastAPI**の中核的なアイデアの１つです。
コードの重複が増えると、バグやセキュリティの問題、コードの非同期化問題（ある場所では更新しても他の場所では更新されない場合）などが発生する可能性が高くなります。
そして、これらのモデルは全てのデータを共有し、属性名や型を重複させています。
もっと良い方法があります。
他のモデルのベースとなる`UserBase`モデルを宣言することができます。そして、そのモデルの属性（型宣言、検証など）を継承するサブクラスを作ることができます。
データの変換、検証、文書化などはすべて通常通りに動作します。
このようにして、モデル間の違いだけを宣言することができます（平文の`password`、`hashed_password`、パスワードなし）:
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial002_py310.py hl[7,13:14,17:18,21:22] *}
## `Union` または `anyOf` { #union-or-anyof }
レスポンスを2つ以上の型の`Union`として宣言できます。つまり、そのレスポンスはそれらのいずれかになります。
OpenAPIでは`anyOf`で定義されます。
そのためには、標準的なPythonの型ヒント[`typing.Union`](https://docs.python.org/3/library/typing.html#typing.Union)を使用します:
/// note | 備考
[`Union`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/#unions)を定義する場合は、最も具体的な型を先に、その後により具体性の低い型を含めてください。以下の例では、より具体的な`PlaneItem`が`Union[PlaneItem, CarItem]`内で`CarItem`より前に来ています。
///
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial003_py310.py hl[1,14:15,18:20,33] *}
### Python 3.10の`Union` { #union-in-python-3-10 }
この例では、引数`response_model`の値として`Union[PlaneItem, CarItem]`を渡しています。
**型アノテーション**に書くのではなく、**引数の値**として渡しているため、Python 3.10でも`Union`を使う必要があります。
型アノテーションであれば、次のように縦棒を使用できました:
```Python
some_variable: PlaneItem | CarItem
```
しかし、これを代入で`response_model=PlaneItem | CarItem`のように書くと、Pythonはそれを型アノテーションとして解釈するのではなく、`PlaneItem`と`CarItem`の間で**無効な操作**を行おうとしてしまうため、エラーになります。
## モデルのリスト { #list-of-models }
同じように、オブジェクトのリストのレスポンスを宣言できます。
そのためには、標準のPythonの`list`を使用します:
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}
## 任意の`dict`によるレスポンス { #response-with-arbitrary-dict }
また、Pydanticモデルを使用せずに、キーと値の型だけを定義した任意の`dict`を使ってレスポンスを宣言することもできます。
これは、有効なフィールド・属性名（Pydanticモデルに必要なもの）を事前に知らない場合に便利です。
この場合、`dict`を使用できます:
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py310.py hl[6] *}
## まとめ { #recap }
複数のPydanticモデルを使用し、ケースごとに自由に継承します。
エンティティが異なる「状態」を持たなければならない場合は、エンティティごとに単一のデータモデルを持つ必要はありません。`password`、`password_hash`、パスワードなしを含む状態を持つユーザー「エンティティ」の場合と同様です。
================================================
FILE: docs/ja/docs/tutorial/first-steps.md
================================================
# 最初のステップ { #first-steps }
最もシンプルなFastAPIファイルは以下のようになります:
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py *}
これを`main.py`にコピーします。
ライブサーバーを実行します:
get オペレーション
/// info | `@decorator` 情報
Pythonにおける`@something`シンタックスはデコレータと呼ばれます。
「デコレータ」は関数の上に置きます。かわいらしい装飾的な帽子のようです（この用語の由来はそこにあると思います）。
「デコレータ」は直下の関数を受け取り、それを使って何かを行います。
私たちの場合、このデコレーターは直下の関数が**オペレーション** `get`を使用した**パス** `/`に対応することを**FastAPI** に通知します。
これが「*path operation デコレータ*」です。
///
他のオペレーションも使用できます:
* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`
また、よりエキゾチックなものも使用できます:
* `@app.options()`
* `@app.head()`
* `@app.patch()`
* `@app.trace()`
/// tip | 豆知識
各オペレーション (HTTPメソッド)は自由に使用できます。
**FastAPI**は特定の意味づけを強制しません。
ここでの情報は、要件ではなくガイドラインとして提示されます。
例えば、GraphQLを使用する場合、通常は`POST`オペレーションのみを使用してすべてのアクションを実行します。
///
### Step 4: **path operation 関数**を定義 { #step-4-define-the-path-operation-function }
以下は「**path operation 関数**」です:
* **パス**: は`/`です。
* **オペレーション**: は`get`です。
* **関数**: 「デコレータ」の直下にある関数 (`@app.get("/")`の直下) です。
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py hl[7] *}
これは、Pythonの関数です。
この関数は、`GET`オペレーションを使ったURL「`/`」へのリクエストを受け取るたびに**FastAPI**によって呼び出されます。
この場合、この関数は`async`関数です。
---
`async def`の代わりに通常の関数として定義することもできます:
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial003_py310.py hl[7] *}
/// note | 備考
違いが分からない場合は、[Async: *「急いでいますか？」*](../async.md#in-a-hurry)を確認してください。
///
### Step 5: コンテンツの返信 { #step-5-return-the-content }
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py hl[8] *}
`dict`、`list`、`str`、`int`などの単一の値を返すことができます。
Pydanticモデルを返すこともできます（後で詳しく説明します）。
JSONに自動的に変換されるオブジェクトやモデルは他にもたくさんあります（ORMなど）。 お気に入りのものを使ってみてください。すでにサポートされている可能性が高いです。
### Step 6: デプロイする { #step-6-deploy-it }
**[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)**に1コマンドでアプリをデプロイします: `fastapi deploy`. 🎉
#### FastAPI Cloudについて { #about-fastapi-cloud }
**[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)**は、**FastAPI**の作者とそのチームによって開発されています。
最小限の労力でAPIの**構築**、**デプロイ**、**アクセス**を行うプロセスを合理化します。
FastAPIでアプリを構築するのと同じ**開発体験**を、クラウドへの**デプロイ**にもたらします。 🎉
FastAPI Cloudは、*FastAPI and friends*のオープンソースプロジェクトに対する主要スポンサーであり、資金提供元です。 ✨
#### 他のクラウドプロバイダにデプロイする { #deploy-to-other-cloud-providers }
FastAPIはオープンソースで、標準に基づいています。選択した任意のクラウドプロバイダにFastAPIアプリをデプロイできます。
クラウドプロバイダのガイドに従って、FastAPIアプリをデプロイしてください。 🤓
## まとめ { #recap }
* `FastAPI`をインポートします。
* `app`インスタンスを生成します。
* `@app.get("/")`のようなデコレータを使用して、**path operation デコレータ**を記述します。
* **path operation 関数**を定義します。例: `def root(): ...`。
* `fastapi dev`コマンドで開発サーバーを起動します。
* 任意で`fastapi deploy`を使ってアプリをデプロイします。
================================================
FILE: docs/ja/docs/tutorial/handling-errors.md
================================================
# エラーハンドリング { #handling-errors }
APIを使用しているクライアントにエラーを通知する必要がある状況はたくさんあります。
このクライアントは、フロントエンドを持つブラウザ、誰かのコード、IoTデバイスなどが考えられます。
クライアントに以下のようなことを伝える必要があるかもしれません:
* クライアントにはその操作のための十分な権限がありません。
* クライアントはそのリソースにアクセスできません。
* クライアントがアクセスしようとしていた項目が存在しません。
* など
これらの場合、通常は **400**（400から499）の範囲内の **HTTPステータスコード** を返すことになります。
これは200のHTTPステータスコード（200から299）に似ています。これらの「200」ステータスコードは、何らかの形でリクエスト「成功」であったことを意味します。
400の範囲にあるステータスコードは、クライアントからのエラーがあったことを意味します。
**"404 Not Found"** のエラー（およびジョーク）を覚えていますか？
## `HTTPException`の使用 { #use-httpexception }
HTTPレスポンスをエラーでクライアントに返すには、`HTTPException`を使用します。
### `HTTPException`のインポート { #import-httpexception }
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py310.py hl[1] *}
### コード内での`HTTPException`の発生 { #raise-an-httpexception-in-your-code }
`HTTPException`は通常のPythonの例外であり、APIに関連するデータを追加したものです。
Pythonの例外なので、`return`ではなく、`raise`です。
これはまた、*path operation関数*の内部で呼び出しているユーティリティ関数の内部から`HTTPException`を発生させた場合、*path operation関数*の残りのコードは実行されず、そのリクエストを直ちに終了させ、`HTTPException`からのHTTPエラーをクライアントに送信することを意味します。
値を返す`return`よりも例外を発生させることの利点は、「依存関係とセキュリティ」のセクションでより明確になります。
この例では、クライアントが存在しないIDでアイテムを要求した場合、`404`のステータスコードを持つ例外を発生させます:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py310.py hl[11] *}
### レスポンス結果 { #the-resulting-response }
クライアントが`http://example.com/items/foo`（`item_id` `"foo"`）をリクエストすると、HTTPステータスコードが200で、以下のJSONレスポンスが返されます:
```JSON
{
"item": "The Foo Wrestlers"
}
```
しかし、クライアントが`http://example.com/items/bar`（存在しない`item_id` `"bar"`）をリクエストした場合、HTTPステータスコード404（"not found"エラー）と以下のJSONレスポンスが返されます:
```JSON
{
"detail": "Item not found"
}
```
/// tip | 豆知識
`HTTPException`を発生させる際には、`str`だけでなく、JSONに変換できる任意の値を`detail`パラメータとして渡すことができます。
`dict`や`list`などを渡すことができます。
これらは **FastAPI** によって自動的に処理され、JSONに変換されます。
///
## カスタムヘッダーの追加 { #add-custom-headers }
例えば、いくつかのタイプのセキュリティのために、HTTPエラーにカスタムヘッダを追加できると便利な状況がいくつかあります。
おそらくコードの中で直接使用する必要はないでしょう。
しかし、高度なシナリオのために必要な場合には、カスタムヘッダーを追加することができます:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial002_py310.py hl[14] *}
## カスタム例外ハンドラのインストール { #install-custom-exception-handlers }
カスタム例外ハンドラは[Starletteと同じ例外ユーティリティ](https://www.starlette.dev/exceptions/)を使用して追加することができます。
あなた（または使用しているライブラリ）が`raise`するかもしれないカスタム例外`UnicornException`があるとしましょう。
そして、この例外をFastAPIでグローバルに処理したいと思います。
カスタム例外ハンドラを`@app.exception_handler()`で追加することができます:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial003_py310.py hl[5:7,13:18,24] *}
ここで、`/unicorns/yolo`をリクエストすると、*path operation*は`UnicornException`を`raise`します。
しかし、これは`unicorn_exception_handler`で処理されます。
そのため、HTTPステータスコードが`418`で、JSONの内容が以下のような明確なエラーを受け取ることになります:
```JSON
{"message": "Oops! yolo did something. There goes a rainbow..."}
```
/// note | 技術詳細
また、`from starlette.requests import Request`と`from starlette.responses import JSONResponse`を使用することもできます。
**FastAPI** は開発者の利便性を考慮して、`fastapi.responses`と同じ`starlette.responses`を提供しています。しかし、利用可能なレスポンスのほとんどはStarletteから直接提供されます。これは`Request`と同じです。
///
## デフォルトの例外ハンドラのオーバーライド { #override-the-default-exception-handlers }
**FastAPI** にはいくつかのデフォルトの例外ハンドラがあります。
これらのハンドラは、`HTTPException`を`raise`させた場合や、リクエストに無効なデータが含まれている場合にデフォルトのJSONレスポンスを返す役割を担っています。
これらの例外ハンドラを独自のものでオーバーライドすることができます。
### リクエスト検証の例外のオーバーライド { #override-request-validation-exceptions }
リクエストに無効なデータが含まれている場合、**FastAPI** は内部的に`RequestValidationError`を発生させます。
また、そのためのデフォルトの例外ハンドラも含まれています。
これをオーバーライドするには`RequestValidationError`をインポートして`@app.exception_handler(RequestValidationError)`と一緒に使用して例外ハンドラをデコレートします。
この例外ハンドラは`Request`と例外を受け取ります。
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py310.py hl[2,14:19] *}
これで、`/items/foo`にアクセスすると、以下のデフォルトのJSONエラーの代わりに:
```JSON
{
"detail": [
{
"loc": [
"path",
"item_id"
],
"msg": "value is not a valid integer",
"type": "type_error.integer"
}
]
}
```
以下のテキスト版を取得します:
```
Validation errors:
Field: ('path', 'item_id'), Error: Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer
```
### `HTTPException`エラーハンドラのオーバーライド { #override-the-httpexception-error-handler }
同様に、`HTTPException`ハンドラをオーバーライドすることもできます。
例えば、これらのエラーに対しては、JSONではなくプレーンテキストを返すようにすることができます:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py310.py hl[3:4,9:11,25] *}
/// note | 技術詳細
また、`from starlette.responses import PlainTextResponse`を使用することもできます。
**FastAPI** は開発者の利便性を考慮して、`fastapi.responses`と同じ`starlette.responses`を提供しています。しかし、利用可能なレスポンスのほとんどはStarletteから直接提供されます。
///
/// warning | 注意
`RequestValidationError`には、検証エラーが発生したファイル名と行番号の情報が含まれているため、必要であれば関連情報と一緒にログに表示できます。
しかし、そのまま文字列に変換して直接その情報を返すと、システムに関する情報が多少漏えいする可能性があります。そのため、ここではコードが各エラーを個別に抽出して表示します。
///
### `RequestValidationError`のボディの使用 { #use-the-requestvalidationerror-body }
`RequestValidationError`には無効なデータを含む`body`が含まれています。
アプリ開発中にボディのログを取ってデバッグしたり、ユーザーに返したりなどに使用することができます。
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial005_py310.py hl[14] *}
ここで、以下のような無効な項目を送信してみてください:
```JSON
{
"title": "towel",
"size": "XL"
}
```
受信したボディを含むデータが無効であることを示すレスポンスが表示されます:
```JSON hl_lines="12-15"
{
"detail": [
{
"loc": [
"body",
"size"
],
"msg": "value is not a valid integer",
"type": "type_error.integer"
}
],
"body": {
"title": "towel",
"size": "XL"
}
}
```
#### FastAPIの`HTTPException`とStarletteの`HTTPException` { #fastapis-httpexception-vs-starlettes-httpexception }
**FastAPI**は独自の`HTTPException`を持っています。
また、 **FastAPI**の`HTTPException`エラークラスはStarletteの`HTTPException`エラークラスを継承しています。
唯一の違いは、**FastAPI** の`HTTPException`は`detail`フィールドにJSONに変換可能な任意のデータを受け付けるのに対し、Starletteの`HTTPException`は文字列のみを受け付けることです。
そのため、コード内では通常通り **FastAPI** の`HTTPException`を発生させ続けることができます。
しかし、例外ハンドラを登録する際には、Starletteの`HTTPException`に対して登録しておく必要があります。
これにより、Starletteの内部コードやStarletteの拡張機能やプラグインの一部がStarletteの`HTTPException`を発生させた場合、ハンドラがそれをキャッチして処理できるようになります。
この例では、同じコード内で両方の`HTTPException`を使用できるようにするために、Starletteの例外を`StarletteHTTPException`にリネームしています:
```Python
from starlette.exceptions import HTTPException as StarletteHTTPException
```
### **FastAPI** の例外ハンドラの再利用 { #reuse-fastapis-exception-handlers }
**FastAPI** から同じデフォルトの例外ハンドラと一緒に例外を使用したい場合は、`fastapi.exception_handlers`からデフォルトの例外ハンドラをインポートして再利用できます:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial006_py310.py hl[2:5,15,21] *}
この例では、非常に表現力のあるメッセージでエラーを`print`しているだけですが、要点は理解できるはずです。例外を使用し、その後デフォルトの例外ハンドラを再利用できます。
================================================
FILE: docs/ja/docs/tutorial/header-param-models.md
================================================
# ヘッダーパラメータのモデル { #header-parameter-models }
関連する**ヘッダーパラメータ**が一式ある場合、それらを宣言するための**Pydantic モデル**を作成できます。
これにより、モデルを**複数箇所**で**再利用**でき、さらにすべてのパラメータに対するバリデーションやメタデータを一括で宣言できます。😎
/// note | 備考
これは FastAPI バージョン `0.115.0` 以降でサポートされています。🤓
///
## Pydantic モデルによるヘッダーパラメータ { #header-parameters-with-a-pydantic-model }
必要な**ヘッダーパラメータ**を**Pydantic モデル**内で宣言し、関数引数ではそのパラメータを `Header` として宣言します:
{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:14,18] *}
**FastAPI** はリクエストの**ヘッダー**から**各フィールド**の値を**抽出**し、定義した Pydantic モデルとして渡します。
## ドキュメントの確認 { #check-the-docs }
`/docs` のドキュメント UI で必要なヘッダーを確認できます:
contact fields| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
name | str | 連絡先の個人/組織を識別する名前です。 |
url | str | 連絡先情報を指すURLです。URL形式である必要があります。 |
email | str | 連絡先の個人/組織のメールアドレスです。メールアドレス形式である必要があります。 |
license_info fields| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
name | str | 必須（license_info が設定されている場合）。APIに使用されるライセンス名です。 |
identifier | str | APIの [SPDX](https://spdx.org/licenses/) ライセンス式です。identifier フィールドは url フィールドと同時に指定できません。 OpenAPI 3.1.0、FastAPI 0.99.0 以降で利用できます。 |
url | str | APIに使用されるライセンスへのURLです。URL形式である必要があります。 |
## ライセンス識別子 { #license-identifier }
OpenAPI 3.1.0 および FastAPI 0.99.0 以降では、`license_info` を `url` の代わりに `identifier` で設定することもできます。
例:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial001_1_py310.py hl[31] *}
## タグのメタデータ { #metadata-for-tags }
パラメータ `openapi_tags` を使うと、path operation をグループ分けするために使用する各タグに追加のメタデータを追加できます。
それぞれのタグごとに1つの辞書を含むリストを取ります。
それぞれの辞書は以下を含められます:
* `name` (**必須**): *path operation* および `APIRouter` の `tags` パラメータで使用するのと同じタグ名の `str`。
* `description`: タグの短い説明の `str`。Markdownを含められ、ドキュメントUIに表示されます。
* `externalDocs`: 外部ドキュメントを説明する `dict`。以下を含みます:
* `description`: 外部ドキュメントの短い説明の `str`。
* `url` (**必須**): 外部ドキュメントのURLの `str`。
### タグのメタデータの作成 { #create-metadata-for-tags }
`users` と `items` のタグを使った例で試してみましょう。
タグのメタデータを作成し、それを `openapi_tags` パラメータに渡します:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py310.py hl[3:16,18] *}
説明の中でMarkdownを使用できることに注意してください。たとえば「login」は太字 (**login**) で表示され、「fancy」は斜体 (_fancy_) で表示されます。
/// tip | 豆知識
使用するすべてのタグにメタデータを追加する必要はありません。
///
### タグの使用 { #use-your-tags }
*path operation*（および `APIRouter`）の `tags` パラメータを使用して、それらを異なるタグに割り当てます:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py310.py hl[21,26] *}
/// info | 情報
タグの詳細は [Path Operation の設定](path-operation-configuration.md#tags) を参照してください。
///
### ドキュメントの確認 { #check-the-docs }
ここでドキュメントを確認すると、追加したメタデータがすべて表示されます:
### タグの順番 { #order-of-tags }
タグのメタデータ辞書の順序は、ドキュメントUIに表示される順序の定義にもなります。
たとえば、`users` はアルファベット順では `items` の後に続きますが、リストの最初の辞書としてメタデータを追加したため、それより前に表示されます。
## OpenAPI URL { #openapi-url }
デフォルトでは、OpenAPIスキーマは `/openapi.json` で提供されます。
ただし、パラメータ `openapi_url` を使用して設定を変更できます。
たとえば、`/api/v1/openapi.json` で提供されるように設定するには:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial002_py310.py hl[3] *}
OpenAPIスキーマを完全に無効にする場合は、`openapi_url=None` を設定できます。これにより、それを使用するドキュメントUIも無効になります。
## ドキュメントのURL { #docs-urls }
含まれている2つのドキュメントUIを設定できます:
* **Swagger UI**: `/docs` で提供されます。
* URL はパラメータ `docs_url` で設定できます。
* `docs_url=None` を設定することで無効にできます。
* **ReDoc**: `/redoc` で提供されます。
* URL はパラメータ `redoc_url` で設定できます。
* `redoc_url=None` を設定することで無効にできます。
たとえば、`/documentation` でSwagger UIが提供されるように設定し、ReDocを無効にするには:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial003_py310.py hl[3] *}
================================================
FILE: docs/ja/docs/tutorial/middleware.md
================================================
# ミドルウェア { #middleware }
**FastAPI** アプリケーションにミドルウェアを追加できます。
「ミドルウェア」は、すべての**リクエスト**に対して、それがあらゆる特定の*path operation*によって処理される前に機能する関数です。また、すべての**レスポンス**に対して、それを返す前に機能します。
* ミドルウェアはアプリケーションに届いたそれぞれの**リクエスト**を受け取ります。
* その後、その**リクエスト**に対して何かを実行したり、必要なコードを実行したりできます。
* 次に、アプリケーションの残りの部分に**リクエスト**を渡して (*path operation* によって) 処理させます。
* 次に、ミドルウェアはアプリケーション (の *path operation*) によって生成された**レスポンス**を受け取ります。
* その**レスポンス**に対して何かを実行したり、必要なコードを実行したりできます。
* そして、**レスポンス**を返します。
/// note | 技術詳細
`yield` を使った依存関係をもつ場合は、終了コードはミドルウェアの *後に* 実行されます。
バックグラウンドタスク ([バックグラウンドタスク](background-tasks.md) セクションで説明します。後で確認できます) がある場合は、それらは全てのミドルウェアの *後に* 実行されます。
///
## ミドルウェアの作成 { #create-a-middleware }
ミドルウェアを作成するには、関数の上部でデコレータ `@app.middleware("http")` を使用します。
ミドルウェア関数は以下を受け取ります:
* `request`。
* パラメータとして `request` を受け取る関数 `call_next`。
* この関数は、対応する*path operation*に `request` を渡します。
* 次に、対応する*path operation*によって生成された `response` を返します。
* その後、`response` を返す前にさらに `response` を変更することもできます。
{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py310.py hl[8:9,11,14] *}
/// tip | 豆知識
カスタムの独自ヘッダーは [`X-` プレフィックスを使用](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers)して追加できる点に注意してください。
ただし、ブラウザのクライアントに表示させたいカスタムヘッダーがある場合は、[CORS (Cross-Origin Resource Sharing)](cors.md) の設定に、[StarletteのCORSドキュメント](https://www.starlette.dev/middleware/#corsmiddleware)に記載されているパラメータ `expose_headers` を使用して、それらを追加する必要があります。
///
/// note | 技術詳細
`from starlette.requests import Request` を使用することもできます。
**FastAPI**は、開発者の便利のためにこれを提供していますが、Starletteから直接きています。
///
### `response` の前後 { #before-and-after-the-response }
*path operation* が `request` を受け取る前に、 `request` とともに実行されるコードを追加できます。
また `response` が生成された後、それを返す前にも追加できます。
例えば、リクエストの処理とレスポンスの生成にかかった秒数を含むカスタムヘッダー `X-Process-Time` を追加できます:
{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py310.py hl[10,12:13] *}
/// tip | 豆知識
ここでは、これらのユースケースに対してより正確になり得るため、`time.time()` の代わりに [`time.perf_counter()`](https://docs.python.org/3/library/time.html#time.perf_counter) を使用しています。 🤓
///
## 複数ミドルウェアの実行順序 { #multiple-middleware-execution-order }
`@app.middleware()` デコレータまたは `app.add_middleware()` メソッドのいずれかを使って複数のミドルウェアを追加すると、新しく追加された各ミドルウェアがアプリケーションをラップし、スタックを形成します。最後に追加されたミドルウェアが *最も外側*、最初に追加されたミドルウェアが *最も内側* になります。
リクエスト経路では、*最も外側* のミドルウェアが最初に実行されます。
レスポンス経路では、最後に実行されます。
例:
```Python
app.add_middleware(MiddlewareA)
app.add_middleware(MiddlewareB)
```
これにより、実行順序は次のようになります:
* **リクエスト**: MiddlewareB → MiddlewareA → route
* **レスポンス**: route → MiddlewareA → MiddlewareB
このスタック動作により、ミドルウェアが予測可能で制御しやすい順序で実行されることが保証されます。
## その他のミドルウェア { #other-middlewares }
他のミドルウェアの詳細については、[高度なユーザーガイド: 高度なミドルウェア](../advanced/middleware.md)を参照してください。
次のセクションでは、ミドルウェアを使用して CORS を処理する方法について説明します。
================================================
FILE: docs/ja/docs/tutorial/path-operation-configuration.md
================================================
# Path Operationの設定 { #path-operation-configuration }
*path operationデコレータ*を設定するためのパラメータがいくつかあります。
/// warning | 注意
これらのパラメータは*path operationデコレータ*に直接渡され、*path operation関数*に渡されないことに注意してください。
///
## レスポンスステータスコード { #response-status-code }
*path operation*のレスポンスで使用する（HTTP）`status_code`を定義することができます。
`404`のように`int`のコードを直接渡すことができます。
しかし、それぞれの番号コードが何のためのものか覚えていない場合は、`status`のショートカット定数を使用することができます:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial001_py310.py hl[1,15] *}
そのステータスコードはレスポンスで使用され、OpenAPIスキーマに追加されます。
/// note | 技術詳細
`from starlette import status`を使用することもできます。
**FastAPI** は開発者の利便性を考慮して、`fastapi.status`と同じ`starlette.status`を提供しています。しかし、これはStarletteから直接提供されています。
///
## タグ { #tags }
`tags`パラメータを`str`の`list`（通常は１つの`str`）と一緒に渡すと、*path operation*にタグを追加できます:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002_py310.py hl[15,20,25] *}
これらはOpenAPIスキーマに追加され、自動ドキュメントのインターフェースで使用されます:
### Enumを使ったタグ { #tags-with-enums }
大きなアプリケーションの場合、**複数のタグ**が蓄積されていき、関連する*path operations*に対して常に**同じタグ**を使っていることを確認したくなるかもしれません。
このような場合、タグを`Enum`に格納すると理にかなっています。
**FastAPI** は、プレーンな文字列の場合と同じ方法でそれをサポートしています:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002b_py310.py hl[1,8:10,13,18] *}
## 概要と説明 { #summary-and-description }
`summary`と`description`を追加できます:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[17:18] *}
## docstringを用いた説明 { #description-from-docstring }
説明文は長くて複数行におよぶ傾向があるので、関数docstring内に*path operation*の説明文を宣言できます。すると、**FastAPI** は説明文を読み込んでくれます。
docstringに[Markdown](https://en.wikipedia.org/wiki/Markdown)を記述すれば、正しく解釈されて表示されます。（docstringのインデントを考慮して）
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:25] *}
これは対話的ドキュメントで使用されます:
## レスポンスの説明 { #response-description }
`response_description`パラメータでレスポンスの説明をすることができます。
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[18] *}
/// info | 情報
`response_description`は具体的にレスポンスを参照し、`description`は*path operation*全般を参照していることに注意してください。
///
/// check | 確認
OpenAPIは*path operation*ごとにレスポンスの説明を必要としています。
そのため、それを提供しない場合は、**FastAPI** が自動的に「成功のレスポンス」を生成します。
///
## *path operation*を非推奨にする { #deprecate-a-path-operation }
*path operation*をdeprecatedとしてマークする必要があるが、それを削除しない場合は、`deprecated`パラメータを渡します:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial006_py310.py hl[16] *}
対話的ドキュメントでは非推奨と明記されます:
*path operations*が非推奨である場合とそうでない場合でどのように見えるかを確認してください:
## まとめ { #recap }
*path operationデコレータ*にパラメータを渡すことで、*path operations*のメタデータを簡単に設定・追加することができます。
================================================
FILE: docs/ja/docs/tutorial/path-params-numeric-validations.md
================================================
# パスパラメータと数値の検証 { #path-parameters-and-numeric-validations }
クエリパラメータに対して`Query`でより多くのバリデーションとメタデータを宣言できるのと同じように、パスパラメータに対しても`Path`で同じ種類のバリデーションとメタデータを宣言することができます。
## `Path`のインポート { #import-path }
まず初めに、`fastapi`から`Path`をインポートし、`Annotated`もインポートします:
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[1,3] *}
/// info | 情報
FastAPI はバージョン 0.95.0 で`Annotated`のサポートを追加し（そして推奨し始めました）。
古いバージョンの場合、`Annotated`を使おうとするとエラーになります。
`Annotated`を使用する前に、FastAPI のバージョンを少なくとも 0.95.1 まで[アップグレードしてください](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions)。
///
## メタデータの宣言 { #declare-metadata }
パラメータは`Query`と同じものを宣言することができます。
例えば、パスパラメータ`item_id`に対して`title`のメタデータを宣言するには以下のようにします:
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[10] *}
/// note | 備考
パスパラメータはパスの一部でなければならないので、常に必須です。`None`で宣言したりデフォルト値を設定したりしても何も影響せず、常に必須のままです。
///
## 必要に応じてパラメータを並び替える { #order-the-parameters-as-you-need }
/// tip | 豆知識
`Annotated`を使う場合、これはおそらくそれほど重要でも必要でもありません。
///
クエリパラメータ`q`を必須の`str`として宣言したいとしましょう。
また、このパラメータには何も宣言する必要がないので、`Query`を使う必要はありません。
しかし、パスパラメータ`item_id`のために`Path`を使用する必要があります。そして何らかの理由で`Annotated`を使いたくないとします。
Pythonは「デフォルト」を持つ値を「デフォルト」を持たない値の前に置くとエラーになります。
しかし、それらを並び替えることができ、デフォルト値を持たない値（クエリパラメータ`q`）を最初に持つことができます。
**FastAPI**では関係ありません。パラメータは名前、型、デフォルトの宣言（`Query`、`Path`など）で検出され、順番は気にしません。
そのため、以下のように関数を宣言することができます:
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_py310.py hl[7] *}
ただし、`Annotated`を使う場合はこの問題は起きないことを覚えておいてください。`Query()`や`Path()`に関数パラメータのデフォルト値を使わないためです。
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_an_py310.py *}
## 必要に応じてパラメータを並び替えるトリック { #order-the-parameters-as-you-need-tricks }
/// tip | 豆知識
`Annotated`を使う場合、これはおそらくそれほど重要でも必要でもありません。
///
これは**小さなトリック**で、便利な場合がありますが、頻繁に必要になることはありません。
次のことをしたい場合:
* `q`クエリパラメータを`Query`もデフォルト値もなしで宣言する
* パスパラメータ`item_id`を`Path`を使って宣言する
* それらを別の順番にする
* `Annotated`を使わない
...Pythonにはそのための少し特殊な構文があります。
関数の最初のパラメータとして`*`を渡します。
Pythonはその`*`で何かをすることはありませんが、それ以降のすべてのパラメータがキーワード引数（キーと値のペア）として呼ばれるべきものであると知っているでしょう。それはkwargsとしても知られています。たとえデフォルト値がなくても。
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_py310.py hl[7] *}
### `Annotated`のほうがよい { #better-with-annotated }
`Annotated`を使う場合は、関数パラメータのデフォルト値を使わないため、この問題は起きず、おそらく`*`を使う必要もありません。
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_an_py310.py hl[10] *}
## 数値の検証: 以上 { #number-validations-greater-than-or-equal }
`Query`と`Path`（、そして後述する他のもの）を用いて、数値の制約を宣言できます。
ここで、`ge=1`の場合、`item_id`は`1`「より大きい`g`か、同じ`e`」整数でなければなりません。
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial004_an_py310.py hl[10] *}
## 数値の検証: より大きいと小なりイコール { #number-validations-greater-than-and-less-than-or-equal }
以下も同様です:
* `gt`: `g`reater `t`han
* `le`: `l`ess than or `e`qual
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial005_an_py310.py hl[10] *}
## 数値の検証: 浮動小数点、 大なり小なり { #number-validations-floats-greater-than-and-less-than }
数値のバリデーションは`float`の値に対しても有効です。
ここで重要になってくるのはgtだけでなくgeも宣言できることです。これと同様に、例えば、値が`1`より小さくても`0`より大きくなければならないことを要求することができます。
したがって、`0.5`は有効な値ですが、`0.0`や`0`はそうではありません。
これはltも同じです。
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial006_an_py310.py hl[13] *}
## まとめ { #recap }
`Query`と`Path`（そしてまだ見たことない他のもの）では、[クエリパラメータと文字列の検証](query-params-str-validations.md)と同じようにメタデータと文字列の検証を宣言することができます。
また、数値のバリデーションを宣言することもできます:
* `gt`: `g`reater `t`han
* `ge`: `g`reater than or `e`qual
* `lt`: `l`ess `t`han
* `le`: `l`ess than or `e`qual
/// info | 情報
`Query`、`Path`、および後で見る他のクラスは、共通の`Param`クラスのサブクラスです。
それらはすべて、これまで見てきた追加のバリデーションとメタデータの同じパラメータを共有しています。
///
/// note | 技術詳細
`fastapi`から`Query`、`Path`などをインポートすると、これらは実際には関数です。
呼び出されると、同じ名前のクラスのインスタンスを返します。
そのため、関数である`Query`をインポートし、それを呼び出すと、`Query`という名前のクラスのインスタンスが返されます。
これらの関数は（クラスを直接使うのではなく）エディタが型についてエラーとしないようにするために存在します。
この方法によって、これらのエラーを無視するための設定を追加することなく、通常のエディタやコーディングツールを使用することができます。
///
================================================
FILE: docs/ja/docs/tutorial/path-params.md
================================================
# パスパラメータ { #path-parameters }
Pythonのformat文字列と同様のシンタックスで「パスパラメータ」や「パス変数」を宣言できます:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial001_py310.py hl[6:7] *}
パスパラメータ `item_id` の値は、引数 `item_id` として関数に渡されます。
したがって、この例を実行して [http://127.0.0.1:8000/items/foo](http://127.0.0.1:8000/items/foo) にアクセスすると、次のレスポンスが表示されます。
```JSON
{"item_id":"foo"}
```
## 型付きパスパラメータ { #path-parameters-with-types }
標準のPythonの型アノテーションを使用して、関数内のパスパラメータの型を宣言できます:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}
ここでは、 `item_id` は `int` として宣言されています。
/// check | 確認
これにより、関数内でのエディターサポート (エラーチェックや補完など) が提供されます。
///
## データ変換 { #data-conversion }
この例を実行し、ブラウザで [http://127.0.0.1:8000/items/3](http://127.0.0.1:8000/items/3) を開くと、次のレスポンスが表示されます:
```JSON
{"item_id":3}
```
/// check | 確認
関数が受け取った（および返した）値は、文字列の `"3"` ではなく、Pythonの `int` としての `3` であることに注意してください。
したがって、その型宣言を使うと、**FastAPI**は自動リクエスト "解析" を行います。
///
## データバリデーション { #data-validation }
しかしブラウザで [http://127.0.0.1:8000/items/foo](http://127.0.0.1:8000/items/foo) を開くと、次のHTTPエラーが表示されます:
```JSON
{
"detail": [
{
"type": "int_parsing",
"loc": [
"path",
"item_id"
],
"msg": "Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer",
"input": "foo"
}
]
}
```
これは、パスパラメータ `item_id` が `int` ではない値 `"foo"` だからです。
[http://127.0.0.1:8000/items/4.2](http://127.0.0.1:8000/items/4.2) で見られるように、`int` のかわりに `float` が与えられた場合にも同様なエラーが表示されます。
/// check | 確認
したがって、同じPythonの型宣言を使用することで、**FastAPI**はデータのバリデーションを行います。
表示されたエラーには、バリデーションが通らなかった箇所が明確に示されていることに注意してください。
これは、APIとやり取りするコードを開発・デバッグする際に非常に役立ちます。
///
## ドキュメント { #documentation }
そしてブラウザで [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs) を開くと、以下の様な自動的に生成された対話的なAPIドキュメントが表示されます。
/// check | 確認
繰り返しになりますが、同じPython型宣言を使用するだけで、**FastAPI**は対話的なドキュメントを自動的に生成します（Swagger UIを統合）。
パスパラメータが整数として宣言されていることに注意してください。
///
## 標準ベースのメリット、ドキュメンテーションの代替物 { #standards-based-benefits-alternative-documentation }
また、生成されたスキーマが [OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md) 標準に従っているので、互換性のあるツールが多数あります。
このため、**FastAPI**自体が代替のAPIドキュメントを提供します（ReDocを使用）。これは、 [http://127.0.0.1:8000/redoc](http://127.0.0.1:8000/redoc) にアクセスすると確認できます。
同様に、互換性のあるツールが多数あります。多くの言語用のコード生成ツールを含みます。
## Pydantic { #pydantic }
すべてのデータバリデーションは [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) によって内部で実行されるため、Pydanticの全てのメリットが得られます。そして、安心して利用することができます。
`str`、 `float` 、 `bool` および他の多くの複雑なデータ型を型宣言に使用できます。
これらのいくつかについては、チュートリアルの次の章で説明します。
## 順序の問題 { #order-matters }
*path operations* を作成する際、固定パスをもつ状況があり得ます。
`/users/me` から、現在のユーザに関するデータを取得するとします。
さらに、ユーザIDによって特定のユーザに関する情報を取得するパス `/users/{user_id}` ももつことができます。
*path operations* は順に評価されるので、 `/users/me` が `/users/{user_id}` よりも先に宣言されているか確認する必要があります:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial003_py310.py hl[6,11] *}
それ以外の場合、 `/users/{user_id}` は `/users/me` としてもマッチします。値が `"me"` であるパラメータ `user_id` を受け取ると「考え」ます。
同様に、path operation を再定義することはできません:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial003b_py310.py hl[6,11] *}
パスは最初にマッチしたものが常に使われるため、最初のものが常に使用されます。
## 定義済みの値 { #predefined-values }
*パスパラメータ*を受け取る *path operation* をもち、有効な*パスパラメータ*の値を事前に定義したい場合は、標準のPython `Enum` を利用できます。
### `Enum` クラスの作成 { #create-an-enum-class }
`Enum` をインポートし、 `str` と `Enum` を継承したサブクラスを作成します。
`str` を継承することで、APIドキュメントは値が `string` 型でなければいけないことを知り、正確にレンダリングできるようになります。
そして、固定値のクラス属性を作ります。すると、その値が使用可能な値となります:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[1,6:9] *}
/// tip | 豆知識
"AlexNet"、"ResNet"そして"LeNet"は機械学習モデルの名前です。
///
### *パスパラメータ*の宣言 { #declare-a-path-parameter }
次に、作成したenumクラスである`ModelName`を使用した型アノテーションをもつ*パスパラメータ*を作成します:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[16] *}
### ドキュメントの確認 { #check-the-docs }
*パスパラメータ*の利用可能な値が事前に定義されているので、対話的なドキュメントで適切に表示できます:
### Python*列挙型*の利用 { #working-with-python-enumerations }
*パスパラメータ*の値は*列挙型メンバ*となります。
#### *列挙型メンバ*の比較 { #compare-enumeration-members }
これは、作成した列挙型 `ModelName` の*列挙型メンバ*と比較できます:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[17] *}
#### *列挙値*の取得 { #get-the-enumeration-value }
`model_name.value` 、もしくは一般に、 `your_enum_member.value` を使用して実際の値 (この場合は `str`) を取得できます。
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[20] *}
/// tip | 豆知識
`ModelName.lenet.value` でも `"lenet"` 値にアクセスできます。
///
#### *列挙型メンバ*の返却 { #return-enumeration-members }
*path operation* から*列挙型メンバ*を返すことができます。JSONボディ（例: `dict`）でネストすることもできます。
それらはクライアントに返される前に適切な値 (この場合は文字列) に変換されます。
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[18,21,23] *}
クライアントは以下の様なJSONレスポンスを得ます:
```JSON
{
"model_name": "alexnet",
"message": "Deep Learning FTW!"
}
```
## パスを含んだパスパラメータ { #path-parameters-containing-paths }
パス `/files/{file_path}` となる *path operation* を持っているとしましょう。
ただし、 `home/johndoe/myfile.txt` のような*パス*を含んだ `file_path` が必要です。
したがって、そのファイルのURLは `/files/home/johndoe/myfile.txt` の様になります。
### OpenAPIサポート { #openapi-support }
OpenAPIはテストや定義が困難なシナリオにつながる可能性があるため、内部に*パス*を含む*パスパラメータ*の宣言をサポートしていません。
それにも関わらず、Starletteの内部ツールのひとつを使用することで、**FastAPI**はそれが実現できます。
そして、パラメータがパスを含むべきであることを示すドキュメントを追加しなくても、ドキュメントは動作します。
### パスコンバーター { #path-convertor }
Starletteのオプションを直接使用することで、以下のURLの様な*パス*を含んだ、*パスパラメータ*の宣言ができます:
```
/files/{file_path:path}
```
この場合、パラメータ名は `file_path` です。そして、最後の部分 `:path` はパラメータがいかなる*パス*にもマッチすることを示します。
したがって、以下の様に使用できます:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial004_py310.py hl[6] *}
/// tip | 豆知識
最初のスラッシュ (`/`)が付いている `/home/johndoe/myfile.txt` をパラメータが含んでいる必要があるかもしれません。
この場合、URLは `files` と `home` の間にダブルスラッシュ (`//`) のある、 `/files//home/johndoe/myfile.txt` になります。
///
## まとめ { #recap }
簡潔で、本質的で、標準的なPythonの型宣言を使用することで、**FastAPI**は以下を行います:
* エディターサポート: エラーチェック、自動補完、など
* データ「解析」
* データバリデーション
* APIアノテーションと自動ドキュメント生成
そしてこれはたった一度宣言するだけです。
これは恐らく、(パフォーマンスを除いて) 他のフレームワークと比較したときの、**FastAPI**の主な目に見える利点です。
================================================
FILE: docs/ja/docs/tutorial/query-param-models.md
================================================
# クエリパラメータモデル { #query-parameter-models }
もし関連する**複数のクエリパラメータ**から成るグループがあるなら、それらを宣言するために、**Pydanticモデル**を作成できます。
こうすることで、**複数の場所**で**そのモデルを再利用**でき、バリデーションやメタデータを、すべてのパラメータに対して一度に宣言できます。😎
/// note | 備考
この機能は、FastAPIのバージョン `0.115.0` からサポートされています。🤓
///
## Pydanticモデルを使ったクエリパラメータ { #query-parameters-with-a-pydantic-model }
必要な**クエリパラメータ**を**Pydanticモデル**で宣言し、さらに、そのパラメータを `Query` として宣言しましょう:
{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:13,17] *}
**FastAPI**は、リクエストの**クエリパラメータ**からそれぞれの**フィールド**のデータを**抽出**し、定義したPydanticモデルを提供します。
## ドキュメントの確認 { #check-the-docs }
対話的APIドキュメント `/docs` でクエリパラメータを確認できます:
### デフォルト値を持つ、クエリパラメータのリスト / 複数の値 { #query-parameter-list-multiple-values-with-defaults }
また、値が指定されていない場合はデフォルトの `list` を定義することもできます。
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial012_an_py310.py hl[9] *}
以下にアクセスすると:
```
http://localhost:8000/items/
```
`q`のデフォルトは: `["foo", "bar"]` となり、レスポンスは以下のようになります:
```JSON
{
"q": [
"foo",
"bar"
]
}
```
#### `list` だけを使う { #using-just-list }
`list[str]` の代わりに直接 `list` を使うこともできます:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial013_an_py310.py hl[9] *}
/// note | 備考
この場合、FastAPIはリストの内容をチェックしないことを覚えておいてください。
例えば`list[int]`はリストの内容が整数であるかどうかをチェックします(そして、文書化します)。しかし`list`だけではそうしません。
///
## より多くのメタデータを宣言する { #declare-more-metadata }
パラメータに関する情報をさらに追加することができます。
その情報は、生成されたOpenAPIに含まれ、ドキュメントのユーザーインターフェースや外部のツールで使用されます。
/// note | 備考
ツールによってOpenAPIのサポートのレベルが異なる可能性があることを覚えておいてください。
その中には、宣言されたすべての追加情報が表示されていないものもあるかもしれませんが、ほとんどの場合、不足している機能はすでに開発の計画がされています。
///
`title`を追加できます:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial007_an_py310.py hl[10] *}
`description`を追加できます:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial008_an_py310.py hl[14] *}
## エイリアスパラメータ { #alias-parameters }
パラメータに`item-query`を指定するとします.
以下のような感じです:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?item-query=foobaritems
```
しかし、`item-query`は有効なPythonの変数名ではありません。
最も近いのは`item_query`でしょう。
しかし、どうしても`item-query`と正確に一致している必要があるとします...
それならば、`alias`を宣言することができます。エイリアスはパラメータの値を見つけるのに使用されます:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial009_an_py310.py hl[9] *}
## パラメータを非推奨にする { #deprecating-parameters }
さて、このパラメータが気に入らなくなったとしましょう。
それを使っているクライアントがいるので、しばらくは残しておく必要がありますが、ドキュメントには廃止予定と明記しておきたいです。
その場合、`Query`にパラメータ`deprecated=True`を渡します:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial010_an_py310.py hl[19] *}
ドキュメントは以下のようになります:
## OpenAPI からパラメータを除外する { #exclude-parameters-from-openapi }
生成される OpenAPI スキーマ（つまり自動ドキュメントシステム）からクエリパラメータを除外するには、`Query` のパラメータ `include_in_schema` を `False` に設定します:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial014_an_py310.py hl[10] *}
## カスタムバリデーション { #custom-validation }
上で示したパラメータではできない **カスタムバリデーション** が必要になる場合があります。
その場合、通常のバリデーション（例: 値が `str` であることの検証）の後に適用される **カスタムバリデータ関数** を使えます。
これを行うには、`Annotated` の中で [Pydantic の `AfterValidator`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-after-validator) を使います。
/// tip | 豆知識
Pydantic には [`BeforeValidator`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-before-validator) などもあります。 🤓
///
例えば、このカスタムバリデータは、ISBN の書籍番号なら item ID が `isbn-` で始まること、IMDB の movie URL ID なら `imdb-` で始まることをチェックします:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py hl[5,16:19,24] *}
/// info | 情報
これは Pydantic バージョン 2 以上で利用できます。 😎
///
/// tip | 豆知識
データベースや別の API など、何らかの **外部コンポーネント** との通信が必要なタイプのバリデーションを行う必要がある場合は、代わりに **FastAPI Dependencies** を使うべきです。これについては後で学びます。
これらのカスタムバリデータは、リクエストで提供された **同じデータのみ** でチェックできるもの向けです。
///
### そのコードを理解する { #understand-that-code }
重要なのは、**`Annotated` の中で関数と一緒に `AfterValidator` を使うこと** だけです。この部分は飛ばしても構いません。 🤸
---
ただし、この具体的なコード例が気になっていて、まだ興味が続くなら、追加の詳細を示します。
#### `value.startswith()` を使う文字列 { #string-with-value-startswith }
気づきましたか？`value.startswith()` を使う文字列はタプルを受け取れ、そのタプル内の各値をチェックします:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[16:19] hl[17] *}
#### ランダムなアイテム { #a-random-item }
`data.items()` で、辞書の各アイテムのキーと値を含むタプルを持つ 反復可能オブジェクト を取得します。
この反復可能オブジェクトを `list(data.items())` で適切な `list` に変換します。
そして `random.choice()` でその `list` から **ランダムな値** を取得するので、`(id, name)` のタプルを得ます。これは `("imdb-tt0371724", "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy")` のようになります。
次に、そのタプルの **2つの値を代入** して、変数 `id` と `name` に入れます。
つまり、ユーザーが item ID を提供しなかった場合でも、ランダムな提案を受け取ります。
...これを **単一のシンプルな1行** で行っています。 🤯 Python が好きになりませんか？ 🐍
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[22:30] hl[29] *}
## まとめ { #recap }
パラメータに追加のバリデーションとメタデータを宣言することができます。
一般的なバリデーションとメタデータ:
* `alias`
* `title`
* `description`
* `deprecated`
文字列に固有のバリデーション:
* `min_length`
* `max_length`
* `pattern`
`AfterValidator` を使ったカスタムバリデーション。
この例では、`str` の値のバリデーションを宣言する方法を見てきました。
数値のような他の型のバリデーションを宣言する方法は次の章を参照してください。
================================================
FILE: docs/ja/docs/tutorial/query-params.md
================================================
# クエリパラメータ { #query-parameters }
パスパラメータではない関数パラメータを宣言すると、それらは自動的に「クエリ」パラメータとして解釈されます。
{* ../../docs_src/query_params/tutorial001_py310.py hl[9] *}
クエリはURL内で `?` の後に続くキーとバリューの組で、 `&` で区切られています。
例えば、以下の様なURL内で:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```
...クエリパラメータは:
* `skip`: 値は `0`
* `limit`: 値は `10`
これらはURLの一部なので、「自然に」文字列になります。
しかしPythonの型を宣言すると (上記の例では `int` として)、その型に変換されバリデーションが行われます。
パスパラメータに適用される処理と完全に同様な処理がクエリパラメータにも施されます:
* エディターサポート (明らかに)
* データ 「解析」
* データバリデーション
* 自動ドキュメント生成
## デフォルト { #defaults }
クエリパラメータはパスの固定部分ではないので、オプショナルとしたり、デフォルト値をもつことができます。
上述の例では、`skip=0` と `limit=10` というデフォルト値を持っています。
したがって、以下のURLにアクセスすることは:
```
http://127.0.0.1:8000/items/
```
以下のURLにアクセスすることと同等になります:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```
しかし、例えば、以下にアクセスすると:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=20
```
関数内のパラメータの値は以下の様になります:
* `skip=20`: URL内にセットしたため
* `limit=10`: デフォルト値だったため
## オプショナルなパラメータ { #optional-parameters }
同様に、デフォルト値を `None` とすることで、オプショナルなクエリパラメータを宣言できます:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}
この場合、関数パラメータ `q` はオプショナルとなり、デフォルトでは `None` になります。
/// check | 確認
パスパラメータ `item_id` はパスパラメータであり、`q` はそれとは違ってクエリパラメータであると判別できるほど**FastAPI** が賢いということにも注意してください。
///
## クエリパラメータの型変換 { #query-parameter-type-conversion }
`bool` 型も宣言でき、変換されます:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial003_py310.py hl[7] *}
この場合、以下にアクセスすると:
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=1
```
もしくは、
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=True
```
もしくは、
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=true
```
もしくは、
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=on
```
もしくは、
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=yes
```
もしくは、他の大文字小文字のバリエーション (アッパーケース、最初の文字だけアッパーケース、など)で、関数は `short` パラメータを `True` な `bool` 値として扱います。それ以外は `False` になります。
## 複数のパスパラメータとクエリパラメータ { #multiple-path-and-query-parameters }
複数のパスパラメータとクエリパラメータを同時に宣言できます。**FastAPI**はどれがどれかを把握しています。
そして特定の順序で宣言しなくてもよいです。
名前で判別されます:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial004_py310.py hl[6,8] *}
## 必須のクエリパラメータ { #required-query-parameters }
パスパラメータ以外のパラメータ (今のところ、クエリパラメータのみ見てきました) のデフォルト値を宣言した場合、そのパラメータは必須ではなくなります。
特定の値を与えずにただオプショナルにしたい場合はデフォルト値を `None` にして下さい。
しかしクエリパラメータを必須にしたい場合は、ただデフォルト値を宣言しなければよいです:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial005_py310.py hl[6:7] *}
ここで、クエリパラメータ `needy` は `str` 型の必須のクエリパラメータです。
以下のURLをブラウザで開くと:
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item
```
...必須のパラメータ `needy` を加えなかったので、以下の様なエラーが表示されます:
```JSON
{
"detail": [
{
"type": "missing",
"loc": [
"query",
"needy"
],
"msg": "Field required",
"input": null
}
]
}
```
`needy` は必須のパラメータなので、URLにセットする必要があります:
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item?needy=sooooneedy
```
...これはうまくいくでしょう:
```JSON
{
"item_id": "foo-item",
"needy": "sooooneedy"
}
```
そして当然、あるパラメータを必須に、あるパラメータにデフォルト値を設定し、またあるパラメータを完全にオプショナルにできます:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial006_py310.py hl[8] *}
この場合、3つのクエリパラメータがあります。:
* `needy`、必須の `str` 。
* `skip`、デフォルト値を `0` とする `int` 。
* `limit`、オプショナルな `int` 。
/// tip | 豆知識
[パスパラメータ](path-params.md#predefined-values)と同様に `Enum` を使用できます。
///
================================================
FILE: docs/ja/docs/tutorial/request-files.md
================================================
# リクエストファイル { #request-files }
`File` を使って、クライアントがアップロードするファイルを定義できます。
/// info | 情報
アップロードされたファイルを受け取るには、まず [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart) をインストールします。
[仮想環境](../virtual-environments.md)を作成して有効化し、次のようにインストールしてください:
```console
$ pip install python-multipart
```
アップロードされたファイルは「form data」として送信されるためです。
///
## `File` をインポート { #import-file }
`fastapi` から `File` と `UploadFile` をインポートします:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}
## `File` パラメータの定義 { #define-file-parameters }
`Body` や `Form` と同様の方法でファイルのパラメータを作成します:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}
/// info | 情報
`File` は `Form` を直接継承したクラスです。
ただし、`fastapi` から `Query`、`Path`、`File` などをインポートするとき、それらは実際には特殊なクラスを返す関数であることに注意してください。
///
/// tip | 豆知識
ファイルのボディを宣言するには `File` を使う必要があります。そうしないと、パラメータはクエリパラメータやボディ（JSON）パラメータとして解釈されます。
///
ファイルは「form data」としてアップロードされます。
*path operation 関数* のパラメータの型を `bytes` として宣言すると、**FastAPI** がファイルを読み取り、内容を `bytes` として受け取ります。
これは内容全体がメモリに保持されることを意味します。小さなファイルには有効です。
しかし、多くの場合は `UploadFile` を使う方が有利です。
## `UploadFile` によるファイルパラメータ { #file-parameters-with-uploadfile }
型を `UploadFile` にしてファイルパラメータを定義します:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[14] *}
`UploadFile` を使うことには `bytes` に対する次の利点があります:
- パラメータのデフォルト値に `File()` を使う必要がありません。
- 「spooled」ファイルを使います:
- 最大サイズまではメモリに保持し、それを超えるとディスクに格納されるファイルです。
- そのため、画像・動画・大きなバイナリなどの大きなファイルでも、メモリを使い果たすことなくうまく動作します。
- アップロードされたファイルからメタデータを取得できます。
- [file-like](https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object) な `async` インターフェースを持ちます。
- 実際の Python の [`SpooledTemporaryFile`](https://docs.python.org/3/library/tempfile.html#tempfile.SpooledTemporaryFile) オブジェクトを公開しており、file-like オブジェクトを期待する他のライブラリにそのまま渡せます。
### `UploadFile` { #uploadfile }
`UploadFile` には次の属性があります:
- `filename`: アップロード時の元のファイル名を表す `str`（例: `myimage.jpg`）
- `content_type`: コンテントタイプ（MIME タイプ / メディアタイプ）を表す `str`（例: `image/jpeg`）
- `file`: [`SpooledTemporaryFile`](https://docs.python.org/3/library/tempfile.html#tempfile.SpooledTemporaryFile)（[file-like](https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object) なオブジェクト）。これは実際の Python のファイルオブジェクトで、「file-like」オブジェクトを期待する関数やライブラリに直接渡せます。
`UploadFile` には次の `async` メソッドがあります。いずれも内部で対応するファイルメソッド（内部の `SpooledTemporaryFile`）を呼び出します。
- `write(data)`: `data`（`str` または `bytes`）を書き込みます。
- `read(size)`: `size`（`int`）バイト/文字を読み込みます。
- `seek(offset)`: ファイル内のバイト位置 `offset`（`int`）に移動します。
- 例: `await myfile.seek(0)` はファイルの先頭に移動します。
- 一度 `await myfile.read()` を実行して、もう一度内容を読みたい場合に特に便利です。
- `close()`: ファイルを閉じます。
これらはすべて `async` メソッドなので、`await` する必要があります。
例えば、`async` の *path operation 関数* 内では次のように内容を取得できます:
```Python
contents = await myfile.read()
```
通常の `def` の *path operation 関数* 内にいる場合は、`UploadFile.file` に直接アクセスできます。例えば:
```Python
contents = myfile.file.read()
```
/// note | `async` の技術詳細
`async` メソッドを使うと、**FastAPI** はファイルメソッドをスレッドプールで実行し、その完了を待機します。
///
/// note | Starlette の技術詳細
**FastAPI** の `UploadFile` は **Starlette** の `UploadFile` を直接継承していますが、**Pydantic** や FastAPI の他の部分と互換にするために必要な要素を追加しています。
///
## 「Form Data」とは { #what-is-form-data }
HTML フォーム（``）がサーバーにデータを送る方法は、そのデータに対して通常「特別な」エンコーディングを用い、JSON とは異なります。
**FastAPI** は JSON ではなく、適切な場所からそのデータを読み取るようにします。
/// note | 技術詳細
ファイルを含まない場合、フォームからのデータは通常「メディアタイプ」`application/x-www-form-urlencoded` でエンコードされます。
ただしフォームにファイルが含まれる場合は、`multipart/form-data` としてエンコードされます。`File` を使うと、**FastAPI** はボディ内の正しい部分からファイルを取得すべきであると認識します。
これらのエンコーディングやフォームフィールドの詳細は、[MDN Web Docs の `POST`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/POST) を参照してください。
///
/// warning | 注意
1 つの *path operation* に複数の `File` および `Form` パラメータを宣言できますが、同時に JSON として受け取ることを期待する `Body` フィールドを宣言することはできません。リクエストのボディは `application/json` ではなく `multipart/form-data` でエンコードされるためです。
これは **FastAPI** の制限ではなく、HTTP プロトコルの仕様です。
///
## 任意のファイルアップロード { #optional-file-upload }
標準の型アノテーションを使い、デフォルト値を `None` に設定することで、ファイルを任意にできます:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_02_an_py310.py hl[9,17] *}
## 追加メタデータつきの `UploadFile` { #uploadfile-with-additional-metadata }
例えば追加のメタデータを設定するために、`UploadFile` と併せて `File()` を使うこともできます:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_03_an_py310.py hl[9,15] *}
## 複数ファイルのアップロード { #multiple-file-uploads }
同時に複数のファイルをアップロードできます。
それらは「form data」で送信される同じ「フォームフィールド」に関連付けられます。
そのためには、`bytes` または `UploadFile` のリストを宣言します:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial002_an_py310.py hl[10,15] *}
宣言どおり、`bytes` または `UploadFile` の `list` を受け取ります。
/// note | 技術詳細
`from starlette.responses import HTMLResponse` を使うこともできます。
**FastAPI** は利便性のため、`starlette.responses` と同じものを `fastapi.responses` として提供しています。ただし、利用可能なレスポンスの多くは Starlette から直接提供されています。
///
### 追加メタデータつきの複数ファイルアップロード { #multiple-file-uploads-with-additional-metadata }
先ほどと同様に、`UploadFile` に対しても `File()` を使って追加のパラメータを設定できます:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial003_an_py310.py hl[11,18:20] *}
## まとめ { #recap }
リクエストでフォームデータとして送信されるアップロードファイルを宣言するには、`File`、`bytes`、`UploadFile` を使います。
================================================
FILE: docs/ja/docs/tutorial/request-form-models.md
================================================
# フォームモデル { #form-models }
FastAPI では、フォームフィールドを宣言するために **Pydantic モデル**を使用できます。
/// info | 情報
フォームを使うには、まず [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart) をインストールします。
まず [仮想環境](../virtual-environments.md) を作成して有効化し、そのうえでインストールしてください。例えば:
```console
$ pip install python-multipart
```
///
/// note | 備考
これは FastAPI バージョン `0.113.0` 以降でサポートされています。🤓
///
## フォーム用の Pydantic モデル { #pydantic-models-for-forms }
受け取りたいフィールドを **フォームフィールド** として持つ **Pydantic モデル** を宣言し、パラメータを `Form` として宣言するだけです:
{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:11,15] *}
**FastAPI** はリクエストの **フォームデータ** から **各フィールド** のデータを **抽出** し、定義した Pydantic モデルとして渡します。
## ドキュメントで確認 { #check-the-docs }
`/docs` のドキュメント UI で確認できます:
そして、両方のモデルは対話型のAPIドキュメントに使用されます:
## その他の戻り値の型アノテーション { #other-return-type-annotations }
Pydanticフィールドとして有効ではないものを返し、ツール（エディタやmypyなど）が提供するサポートを得るためだけに、関数でそれをアノテーションするケースがあるかもしれません。
### レスポンスを直接返す { #return-a-response-directly }
最も一般的なケースは、[高度なドキュメントで後述する「Responseを直接返す」](../advanced/response-directly.md)場合です。
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_02_py310.py hl[8,10:11] *}
このシンプルなケースは、戻り値の型アノテーションが `Response` のクラス（またはサブクラス）であるため、FastAPIが自動的に処理します。
また `RedirectResponse` と `JSONResponse` の両方は `Response` のサブクラスなので、ツールも型アノテーションが正しいとして問題にしません。
### `Response`のサブクラスをアノテーションする { #annotate-a-response-subclass }
型アノテーションで `Response` のサブクラスを使うこともできます:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_03_py310.py hl[8:9] *}
これは `RedirectResponse` が `Response` のサブクラスであり、FastAPIがこのシンプルなケースを自動処理するため、同様に動作します。
### 無効な戻り値の型アノテーション { #invalid-return-type-annotations }
しかし、Pydantic型として有効ではない別の任意のオブジェクト（例: データベースオブジェクト）を返し、関数でそのようにアノテーションすると、FastAPIはその型アノテーションからPydanticレスポンスモデルを作成しようとして失敗します。
同様に、ユニオンのように、複数の型のうち1つ以上がPydantic型として有効でないものを含む場合も起こります。例えば次は失敗します 💥:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_04_py310.py hl[8] *}
...これは、型アノテーションがPydantic型ではなく、単一の `Response` クラス（またはサブクラス）でもないために失敗します。`Response` と `dict` の間のunion（どちらか）になっているからです。
### レスポンスモデルを無効化する { #disable-response-model }
上の例を続けると、FastAPIが実行するデフォルトのデータ検証、ドキュメント化、フィルタリングなどを行いたくないこともあるでしょう。
しかし、エディタや型チェッカー（例: mypy）などのツール支援を得るために、関数の戻り値の型アノテーションは残したいかもしれません。
その場合、`response_model=None` を設定することでレスポンスモデルの生成を無効にできます:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_05_py310.py hl[7] *}
これによりFastAPIはレスポンスモデル生成をスキップし、FastAPIアプリケーションに影響させずに必要な戻り値の型アノテーションを付けられます。🤓
## レスポンスモデルのエンコーディングパラメータ { #response-model-encoding-parameters }
レスポンスモデルには次のようにデフォルト値を設定できます:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[9,11:12] *}
* `description: Union[str, None] = None`（またはPython 3.10では `str | None = None`）はデフォルトが `None` です。
* `tax: float = 10.5` はデフォルトが `10.5` です。
* `tags: List[str] = []` はデフォルトが空のリスト `[]` です。
ただし、それらが実際には保存されていない場合、結果から省略したいことがあります。
例えば、NoSQLデータベースに多くのオプション属性を持つモデルがあるが、デフォルト値でいっぱいの非常に長いJSONレスポンスを送信したくない場合です。
### `response_model_exclude_unset`パラメータの使用 { #use-the-response-model-exclude-unset-parameter }
*path operation デコレータ*のパラメータ `response_model_exclude_unset=True` を設定できます:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[22] *}
そうすると、デフォルト値はレスポンスに含まれず、実際に設定された値のみが含まれます。
そのため、ID `foo` のitemに対してその *path operation* へリクエストを送ると、レスポンスは以下のようになります（デフォルト値を含まない）:
```JSON
{
"name": "Foo",
"price": 50.2
}
```
/// info | 情報
以下も使用できます:
* `response_model_exclude_defaults=True`
* `response_model_exclude_none=True`
`exclude_defaults` と `exclude_none` については、[Pydanticのドキュメント](https://docs.pydantic.dev/1.10/usage/exporting_models/#modeldict)で説明されている通りです。
///
#### デフォルト値を持つフィールドに値があるデータ { #data-with-values-for-fields-with-defaults }
しかし、ID `bar` のitemのように、デフォルト値が設定されているモデルのフィールドに値が設定されている場合:
```Python hl_lines="3 5"
{
"name": "Bar",
"description": "The bartenders",
"price": 62,
"tax": 20.2
}
```
それらはレスポンスに含まれます。
#### デフォルト値と同じ値を持つデータ { #data-with-the-same-values-as-the-defaults }
ID `baz` のitemのようにデフォルト値と同じ値を持つデータの場合:
```Python hl_lines="3 5-6"
{
"name": "Baz",
"description": None,
"price": 50.2,
"tax": 10.5,
"tags": []
}
```
FastAPIは十分に賢いので（実際には、Pydanticが十分に賢い）、`description` や `tax`、`tags` がデフォルト値と同じ値であっても、明示的に設定された（デフォルトから取得されたのではない）ことを理解します。
そのため、それらはJSONレスポンスに含まれます。
/// tip | 豆知識
デフォルト値は `None` だけではないことに注意してください。
リスト（`[]`）や `10.5` の `float` などでも構いません。
///
### `response_model_include`と`response_model_exclude` { #response-model-include-and-response-model-exclude }
*path operation デコレータ*のパラメータ `response_model_include` と `response_model_exclude` も使用できます。
これらは、含める（残りを省略する）または除外する（残りを含む）属性名を持つ `str` の `set` を受け取ります。
これは、Pydanticモデルが1つしかなく、出力からいくつかのデータを削除したい場合のクイックショートカットとして使用できます。
/// tip | 豆知識
それでも、これらのパラメータではなく、上で示したアイデアのように複数のクラスを使うことが推奨されます。
これは、`response_model_include` や `response_model_exclude` を使っていくつかの属性を省略しても、アプリのOpenAPI（とドキュメント）で生成されるJSON Schemaが完全なモデルのままになるためです。
同様に動作する `response_model_by_alias` にも当てはまります。
///
{* ../../docs_src/response_model/tutorial005_py310.py hl[29,35] *}
/// tip | 豆知識
`{"name", "description"}` の構文は、それら2つの値を持つ `set` を作成します。
これは `set(["name", "description"])` と同等です。
///
#### `set`の代わりに`list`を使用する { #using-lists-instead-of-sets }
もし `set` を使用することを忘れて、代わりに `list` や `tuple` を使用しても、FastAPIはそれを `set` に変換して正しく動作します:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial006_py310.py hl[29,35] *}
## まとめ { #recap }
*path operation デコレータ*のパラメータ `response_model` を使用してレスポンスモデルを定義し、とくにプライベートデータがフィルタリングされることを保証します。
明示的に設定された値のみを返すには、`response_model_exclude_unset` を使用します。
================================================
FILE: docs/ja/docs/tutorial/response-status-code.md
================================================
# レスポンスステータスコード { #response-status-code }
レスポンスモデルを指定するのと同じ方法で、レスポンスに使用されるHTTPステータスコードを以下の*path operations*のいずれかの`status_code`パラメータで宣言することもできます。
* `@app.get()`
* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`
* etc.
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py310.py hl[6] *}
/// note | 備考
`status_code`は「デコレータ」メソッド（`get`、`post`など）のパラメータであることに注意してください。すべてのパラメータやボディのように、*path operation function*のものではありません。
///
`status_code`パラメータはHTTPステータスコードを含む数値を受け取ります。
/// info | 情報
`status_code`は代わりに、Pythonの[`http.HTTPStatus`](https://docs.python.org/3/library/http.html#http.HTTPStatus)のように、`IntEnum`を受け取ることもできます。
///
これは:
* レスポンスでステータスコードを返します。
* OpenAPIスキーマ（およびユーザーインターフェース）に以下のように文書化します:
/// note | 備考
いくつかのレスポンスコード（次のセクションを参照）は、レスポンスにボディがないことを示しています。
FastAPIはこれを知っていて、レスポンスボディがないというOpenAPIドキュメントを生成します。
///
## HTTPステータスコードについて { #about-http-status-codes }
/// note | 備考
すでにHTTPステータスコードが何であるかを知っている場合は、次のセクションにスキップしてください。
///
HTTPでは、レスポンスの一部として3桁の数字のステータスコードを送信します。
これらのステータスコードは、それらを認識するために関連付けられた名前を持っていますが、重要な部分は番号です。
つまり:
* `100 - 199` は「情報」のためのものです。直接使うことはほとんどありません。これらのステータスコードを持つレスポンスはボディを持つことができません。
* **`200 - 299`** は「成功」のレスポンスのためのものです。これらは最も利用するであろうものです。
* `200`はデフォルトのステータスコードで、すべてが「OK」であったことを意味します。
* 別の例としては、`201`（Created）があります。これはデータベースに新しいレコードを作成した後によく使用されます。
* 特殊なケースとして、`204`（No Content）があります。このレスポンスはクライアントに返すコンテンツがない場合に使用されるため、レスポンスはボディを持ってはいけません。
* **`300 - 399`** は「リダイレクト」のためのものです。これらのステータスコードを持つレスポンスは`304`（Not Modified）を除き、ボディを持つことも持たないこともできます。`304`はボディを持ってはいけません。
* **`400 - 499`** は「クライアントエラー」のレスポンスのためのものです。これらは、おそらく最も多用するであろう2番目のタイプです。
* 例えば、`404`は「Not Found」レスポンスです。
* クライアントからの一般的なエラーについては、`400`を使用することができます。
* `500 - 599` はサーバーエラーのためのものです。これらを直接使うことはほとんどありません。アプリケーションコードやサーバーのどこかで何か問題が発生した場合、これらのステータスコードのいずれかが自動的に返されます。
/// tip | 豆知識
それぞれのステータスコードとどのコードが何のためのコードなのかについての詳細は、[MDN のHTTPステータスコードに関するドキュメント](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Status)を参照してください。
///
## 名前を覚えるための近道 { #shortcut-to-remember-the-names }
先ほどの例をもう一度見てみましょう:
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py310.py hl[6] *}
`201`は「作成完了」のためのステータスコードです。
しかし、それぞれのコードの意味を暗記する必要はありません。
`fastapi.status`の便利な変数を利用することができます。
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial002_py310.py hl[1,6] *}
それらは単なる便利なものであり、同じ番号を保持しています。しかし、その方法ではエディタの自動補完を使用してそれらを見つけることができます。
/// note | 技術詳細
また、`from starlette import status`を使うこともできます。
**FastAPI** は、開発者の利便性を考慮して、fastapi.statusと同じ`starlette.status`を提供しています。しかし、これはStarletteから直接提供されています。
///
## デフォルトの変更 { #changing-the-default }
後に、[高度なユーザーガイド](../advanced/response-change-status-code.md)で、ここで宣言しているデフォルトとは異なるステータスコードを返す方法を見ていきます。
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FILE: docs/ja/docs/tutorial/schema-extra-example.md
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# リクエストのExampleデータの宣言 { #declare-request-example-data }
アプリが受け取れるデータの例を宣言できます。
ここでは、それを行ういくつかの方法を紹介します。
## Pydanticモデルでの追加JSON Schemaデータ { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }
生成されるJSON Schemaに追加されるPydanticモデルの`examples`を宣言できます。
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}
その追加情報は、そのモデルの出力**JSON Schema**にそのまま追加され、APIドキュメントで使用されます。
[Pydanticのドキュメント: Configuration](https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/)で説明されているように、`dict`を受け取る属性`model_config`を使用できます。
生成されるJSON Schemaに表示したい追加データ（`examples`を含む）を含む`dict`を使って、`"json_schema_extra"`を設定できます。
/// tip | 豆知識
同じ手法を使ってJSON Schemaを拡張し、独自のカスタム追加情報を追加できます。
例えば、フロントエンドのユーザーインターフェースのためのメタデータを追加する、などに使えます。
///
/// info | 情報
OpenAPI 3.1.0（FastAPI 0.99.0以降で使用）では、**JSON Schema**標準の一部である`examples`がサポートされました。
それ以前は、単一の例を持つキーワード`example`のみがサポートされていました。これはOpenAPI 3.1.0でも引き続きサポートされていますが、非推奨であり、JSON Schema標準の一部ではありません。そのため、`example`から`examples`への移行が推奨されます。🤓
詳細はこのページの最後で読めます。
///
## `Field`の追加引数 { #field-additional-arguments }
Pydanticモデルで`Field()`を使う場合、追加の`examples`も宣言できます:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial002_py310.py hl[2,8:11] *}
## JSON Schema内の`examples` - OpenAPI { #examples-in-json-schema-openapi }
以下のいずれかを使用する場合:
* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* `Body()`
* `Form()`
* `File()`
追加情報を含む`examples`のグループを宣言でき、それらは**OpenAPI**内のそれぞれの**JSON Schemas**に追加されます。
### `examples`を使う`Body` { #body-with-examples }
ここでは、`Body()`で期待されるデータの例を1つ含む`examples`を渡します:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial003_an_py310.py hl[22:29] *}
### ドキュメントUIでの例 { #example-in-the-docs-ui }
上記のいずれの方法でも、`/docs`の中では以下のようになります:
### 複数の`examples`を使う`Body` { #body-with-multiple-examples }
もちろん、複数の`examples`を渡すこともできます:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial004_an_py310.py hl[23:38] *}
この場合、examplesはそのボディデータの内部**JSON Schema**の一部になります。
それでも、執筆時点では、ドキュメントUIの表示を担当するツールであるSwagger UIは、**JSON Schema**内のデータに対して複数の例を表示することをサポートしていません。しかし、回避策については以下を読んでください。
### OpenAPI固有の`examples` { #openapi-specific-examples }
**JSON Schema**が`examples`をサポートする前から、OpenAPIは同じく`examples`という別のフィールドをサポートしていました。
この**OpenAPI固有**の`examples`は、OpenAPI仕様の別のセクションに入ります。各JSON Schemaの中ではなく、**各*path operation*の詳細**に入ります。
そしてSwagger UIは、この特定の`examples`フィールドを以前からサポートしています。そのため、これを使って**ドキュメントUIに異なる例を表示**できます。
このOpenAPI固有フィールド`examples`の形は**複数の例**（`list`ではなく）を持つ`dict`であり、それぞれに追加情報が含まれ、その追加情報は**OpenAPI**にも追加されます。
これはOpenAPIに含まれる各JSON Schemaの中には入らず、外側の、*path operation*に直接入ります。
### `openapi_examples`パラメータの使用 { #using-the-openapi-examples-parameter }
FastAPIでは、以下に対してパラメータ`openapi_examples`を使って、OpenAPI固有の`examples`を宣言できます:
* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* `Body()`
* `Form()`
* `File()`
`dict`のキーは各例を識別し、各値は別の`dict`です。
`examples`内の各特定の例`dict`には、次の内容を含められます:
* `summary`: 例の短い説明。
* `description`: Markdownテキストを含められる長い説明。
* `value`: 実際に表示される例（例: `dict`）。
* `externalValue`: `value`の代替で、例を指すURLです。ただし、`value`ほど多くのツールでサポートされていない可能性があります。
次のように使えます:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial005_an_py310.py hl[23:49] *}
### ドキュメントUIのOpenAPI Examples { #openapi-examples-in-the-docs-ui }
`Body()`に`openapi_examples`を追加すると、`/docs`は次のようになります:
## 技術詳細 { #technical-details }
/// tip | 豆知識
すでに**FastAPI**バージョン**0.99.0以上**を使用している場合、おそらくこれらの詳細は**スキップ**できます。
これらは、OpenAPI 3.1.0が利用可能になる前の古いバージョンにより関連します。
これは簡単なOpenAPIとJSON Schemaの**歴史の授業**だと考えられます。🤓
///
/// warning | 注意
ここでは、標準である**JSON Schema**と**OpenAPI**についての非常に技術的な詳細を扱います。
上のアイデアがすでにうまく動いているなら、それで十分かもしれませんし、おそらくこの詳細は不要です。気軽にスキップしてください。
///
OpenAPI 3.1.0より前は、OpenAPIは古く改変されたバージョンの**JSON Schema**を使用していました。
JSON Schemaには`examples`がなかったため、OpenAPIは自身が改変したバージョンに独自の`example`フィールドを追加しました。
OpenAPIは、仕様の他の部分にも`example`と`examples`フィールドを追加しました:
* [`Parameter Object`（仕様内）](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.1.0.md#parameter-object)。FastAPIの以下で使用されました:
* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* [`Request Body Object`、`Media Type Object`の`content`フィールド（仕様内）](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.1.0.md#media-type-object)。FastAPIの以下で使用されました:
* `Body()`
* `File()`
* `Form()`
/// info | 情報
この古いOpenAPI固有の`examples`パラメータは、FastAPI `0.103.0`以降は`openapi_examples`になりました。
///
### JSON Schemaの`examples`フィールド { #json-schemas-examples-field }
しかしその後、JSON Schemaは新しいバージョンの仕様に[`examples`](https://json-schema.org/draft/2019-09/json-schema-validation.html#rfc.section.9.5)フィールドを追加しました。
そして、新しいOpenAPI 3.1.0は、この新しいフィールド`examples`を含む最新バージョン（JSON Schema 2020-12）に基づくようになりました。
そして現在、この新しい`examples`フィールドは、古い単一（かつカスタム）の`example`フィールドより優先され、`example`は現在非推奨です。
JSON Schemaのこの新しい`examples`フィールドは、OpenAPIの他の場所（上で説明）にあるような追加メタデータを持つdictではなく、**単なる例の`list`**です。
/// info | 情報
OpenAPI 3.1.0がこのJSON Schemaとの新しいよりシンプルな統合とともにリリースされた後も、しばらくの間、自動ドキュメントを提供するツールであるSwagger UIはOpenAPI 3.1.0をサポートしていませんでした（バージョン5.0.0からサポートされています🎉）。
そのため、FastAPI 0.99.0より前のバージョンは、OpenAPI 3.1.0より低いバージョンのOpenAPIをまだ使用していました。
///
### PydanticとFastAPIの`examples` { #pydantic-and-fastapi-examples }
Pydanticモデル内で、`schema_extra`または`Field(examples=["something"])`を使って`examples`を追加すると、その例はそのPydanticモデルの**JSON Schema**に追加されます。
そしてそのPydanticモデルの**JSON Schema**はAPIの**OpenAPI**に含まれ、ドキュメントUIで使用されます。
FastAPI 0.99.0より前のバージョン（0.99.0以上は新しいOpenAPI 3.1.0を使用）では、他のユーティリティ（`Query()`、`Body()`など）で`example`または`examples`を使っても、それらの例はそのデータを説明するJSON Schema（OpenAPI独自版のJSON Schemaでさえ）には追加されず、OpenAPI内の*path operation*宣言に直接追加されていました（JSON Schemaを使用するOpenAPIの部分の外側）。
しかし、FastAPI 0.99.0以上ではOpenAPI 3.1.0を使用し、それはJSON Schema 2020-12とSwagger UI 5.0.0以上を使うため、すべてがより一貫し、例はJSON Schemaに含まれます。
### Swagger UIとOpenAPI固有の`examples` { #swagger-ui-and-openapi-specific-examples }
Swagger UIは複数のJSON Schema examplesをサポートしていなかった（2023-08-26時点）ため、ユーザーはドキュメントで複数の例を表示する手段がありませんでした。
それを解決するため、FastAPI `0.103.0`は、新しいパラメータ`openapi_examples`で、同じ古い**OpenAPI固有**の`examples`フィールドを宣言するための**サポートを追加**しました。🤓
### まとめ { #summary }
昔は歴史があまり好きではないと言っていました...が、今の私は「技術の歴史」の授業をしています。😅
要するに、**FastAPI 0.99.0以上にアップグレード**してください。そうすれば、物事はもっと**シンプルで一貫性があり直感的**になり、これらの歴史的詳細を知る必要もありません。😎
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FILE: docs/ja/docs/tutorial/security/first-steps.md
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# セキュリティ - 最初の一歩 { #security-first-steps }
あるドメインに、**バックエンド** APIを持っているとしましょう。
そして、別のドメインか同じドメインの違うパス（またはモバイルアプリケーションの中）に **フロントエンド**を持っています。
さらに、フロントエンドが**ユーザー名**と**パスワード**を使って、バックエンドで認証する方法を用意したいです。
**FastAPI**では、これを**OAuth2**を使用して構築できます。
ですが、ちょっとした必要な情報を探すために、長い仕様のすべてを読む必要はありません。
**FastAPI**が提供するツールを使って、セキュリティを制御してみましょう。
## どう見えるか { #how-it-looks }
まずはこのコードを使って、どう動くか観察します。その後で、何が起こっているのか理解しましょう。
## `main.py`を作成 { #create-main-py }
`main.py`に、下記の例をコピーします:
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py *}
## 実行 { #run-it }
/// info | 情報
[`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart) パッケージは、`pip install "fastapi[standard]"` コマンドを実行すると **FastAPI** と一緒に自動的にインストールされます。
しかし、`pip install fastapi` コマンドを使用する場合、`python-multipart` パッケージはデフォルトでは含まれません。
手動でインストールするには、[仮想環境](../../virtual-environments.md)を作成して有効化し、次のコマンドでインストールしてください:
```console
$ pip install python-multipart
```
これは、**OAuth2**が `username` と `password` を送信するために、「フォームデータ」を使うからです。
///
例を実行します:
/// check | Authorizeボタン!
すでにピカピカの新しい「Authorize」ボタンがあります。
そして、あなたの*path operation*には、右上にクリックできる小さな鍵アイコンがあります。
///
それをクリックすると、`username` と `password`（およびその他のオプションフィールド）を入力する小さな認可フォームが表示されます:
/// note | 備考
フォームに何を入力しても、まだうまくいきません。ですが、これから動くようになります。
///
もちろんエンドユーザーのためのフロントエンドではありません。しかし、すべてのAPIをインタラクティブにドキュメント化するための素晴らしい自動ツールです。
フロントエンドチームはこれを利用できます (また、あなたも利用できます) 。
サードパーティのアプリケーションやシステムでも使用可能です。
また、同じアプリケーションのデバッグ、チェック、テストのためにも利用できます。
## `password` フロー { #the-password-flow }
では、少し話を戻して、どうなっているか理解しましょう。
`password`の「フロー」は、OAuth2で定義されているセキュリティと認証を扱う方法 (「フロー」) の1つです。
OAuth2は、バックエンドやAPIがユーザーを認証するサーバーから独立したものとして設計されていました。
しかし、この場合、同じ**FastAPI**アプリケーションがAPIと認証を処理します。
そこで、簡略化した箇所から見直してみましょう:
* ユーザーはフロントエンドで`username`と`password`を入力し、`Enter`を押します。
* フロントエンド (ユーザーのブラウザで実行中) は、`username`と`password`をAPIの特定のURL (`tokenUrl="token"`で宣言された) に送信します。
* APIは`username`と`password`をチェックし、「トークン」を返却します (まだ実装していません)。
* 「トークン」はただの文字列であり、あとでこのユーザーを検証するために使用します。
* 通常、トークンは時間が経つと期限切れになるように設定されています。
* トークンが期限切れの場合は、再度ログインする必要があります。
* トークンが盗まれたとしても、リスクは低いです。永久キーのように永遠に機能するものではありません（ほとんどの場合）。
* フロントエンドはそのトークンを一時的にどこかに保存します。
* ユーザーがフロントエンドでクリックして、フロントエンドのWebアプリの別のセクションに移動します。
* フロントエンドはAPIからさらにデータを取得する必要があります。
* しかし、特定のエンドポイントの認証が必要です。
* したがって、APIで認証するため、HTTPヘッダー`Authorization`に`Bearer`の文字列とトークンを加えた値を送信します。
* トークンに`foobar`が含まれている場合、`Authorization`ヘッダーの内容は次のようになります: `Bearer foobar`。
## **FastAPI**の`OAuth2PasswordBearer` { #fastapis-oauth2passwordbearer }
**FastAPI**は、これらのセキュリティ機能を実装するために、抽象度の異なる複数のツールを提供しています。
この例では、**Bearer**トークンを使用して**OAuth2**を**Password**フローで使用します。これには`OAuth2PasswordBearer`クラスを使用します。
/// info | 情報
「bearer」トークンが、唯一の選択肢ではありません。
しかし、私たちのユースケースには最適です。
あなたがOAuth2の専門家で、あなたのニーズに適した別のオプションがある理由を正確に知っている場合を除き、ほとんどのユースケースに最適かもしれません。
その場合、**FastAPI**はそれを構築するためのツールも提供します。
///
`OAuth2PasswordBearer` クラスのインスタンスを作成する時に、パラメーター`tokenUrl`を渡します。このパラメーターには、クライアント (ユーザーのブラウザで動作するフロントエンド) がトークンを取得するために`username`と`password`を送信するURLを指定します。
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}
/// tip | 豆知識
ここで、`tokenUrl="token"`は、まだ作成していない相対URL`token`を指します。相対URLなので、`./token`と同じです。
相対URLを使っているので、APIが`https://example.com/`にある場合、`https://example.com/token`を参照します。しかし、APIが`https://example.com/api/v1/`にある場合は`https://example.com/api/v1/token`を参照することになります。
相対 URL を使うことは、[プロキシの背後](../../advanced/behind-a-proxy.md)のような高度なユースケースでもアプリケーションを動作させ続けるために重要です。
///
このパラメーターはエンドポイント/ *path operation*を作成しません。しかし、URL`/token`はクライアントがトークンを取得するために使用するものであると宣言します。この情報は OpenAPI やインタラクティブな API ドキュメントシステムで使われます。
実際の path operation もすぐに作ります。
/// info | 情報
非常に厳格な「Pythonista」であれば、パラメーター名のスタイルが`tokenUrl`ではなく`token_url`であることを気に入らないかもしれません。
それはOpenAPI仕様と同じ名前を使用しているからです。そのため、これらのセキュリティスキームについてもっと調べる必要がある場合は、それをコピーして貼り付ければ、それについての詳細な情報を見つけることができます。
///
変数`oauth2_scheme`は`OAuth2PasswordBearer`のインスタンスですが、「呼び出し可能」です。
次のように、呼ぶことができます:
```Python
oauth2_scheme(some, parameters)
```
そのため、`Depends`と一緒に使うことができます。
### 使い方 { #use-it }
これで`oauth2_scheme`を`Depends`で依存関係に渡すことができます。
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[12] *}
この依存関係は、*path operation 関数*のパラメーター`token`に代入される`str`を提供します。
**FastAPI**は、この依存関係を使用してOpenAPIスキーマ (および自動APIドキュメント) で「セキュリティスキーム」を定義できることを知っています。
/// info | 技術詳細
**FastAPI**は、`OAuth2PasswordBearer` クラス (依存関係で宣言されている) を使用してOpenAPIのセキュリティスキームを定義できることを知っています。これは`fastapi.security.oauth2.OAuth2`、`fastapi.security.base.SecurityBase`を継承しているからです。
OpenAPIと統合するセキュリティユーティリティ (および自動APIドキュメント) はすべて`SecurityBase`を継承しています。それにより、**FastAPI**はそれらをOpenAPIに統合する方法を知ることができます。
///
## 何をするか { #what-it-does }
リクエストの中に`Authorization`ヘッダーを探しに行き、その値が`Bearer `と何らかのトークンを含んでいるかどうかをチェックし、そのトークンを`str`として返します。
もし`Authorization`ヘッダーが見つからなかったり、値が`Bearer `トークンを持っていなかったりすると、401 ステータスコードエラー (`UNAUTHORIZED`) で直接応答します。
トークンが存在するかどうかをチェックしてエラーを返す必要はありません。関数が実行された場合、そのトークンに`str`が含まれていることを確信できます。
インタラクティブなドキュメントですでに試すことができます:
まだトークンの有効性を検証しているわけではありませんが、これはもう始まっています。
## まとめ { #recap }
つまり、たった3~4行の追加で、すでに何らかの基礎的なセキュリティの形になっています。
================================================
FILE: docs/ja/docs/tutorial/security/get-current-user.md
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# 現在のユーザーの取得 { #get-current-user }
一つ前の章では、（依存性注入システムに基づいた）セキュリティシステムは、 *path operation 関数* に `str` として `token` を与えていました:
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[12] *}
しかし、それはまだそんなに有用ではありません。
現在のユーザーを取得するようにしてみましょう。
## ユーザーモデルの作成 { #create-a-user-model }
まずは、Pydanticのユーザーモデルを作成しましょう。
ボディを宣言するのにPydanticを使用するのと同じやり方で、Pydanticを別のどんなところでも使うことができます:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}
## 依存関係 `get_current_user` を作成 { #create-a-get-current-user-dependency }
依存関係 `get_current_user` を作ってみましょう。
依存関係はサブ依存関係を持つことができるのを覚えていますか？
`get_current_user` は前に作成した `oauth2_scheme` と同じ依存関係を持ちます。
以前直接 *path operation* の中でしていたのと同じように、新しい依存関係である `get_current_user` はサブ依存関係である `oauth2_scheme` から `str` として `token` を受け取るようになります:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[25] *}
## ユーザーの取得 { #get-the-user }
`get_current_user` は作成した（偽物の）ユーティリティ関数を使って、 `str` としてトークンを受け取り、先ほどのPydanticの `User` モデルを返却します:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[19:22,26:27] *}
## 現在のユーザーの注入 { #inject-the-current-user }
ですので、 `get_current_user` に対して同様に *path operation* の中で `Depends` を利用できます。
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[31] *}
Pydanticモデルの `User` として、 `current_user` の型を宣言することに注意してください。
その関数の中ですべての入力補完や型チェックを行う際に役に立ちます。
/// tip | 豆知識
リクエストボディはPydanticモデルでも宣言できることを覚えているかもしれません。
ここでは `Depends` を使っているおかげで、 **FastAPI** が混乱することはありません。
///
/// check | 確認
依存関係システムがこのように設計されているおかげで、 `User` モデルを返却する別の依存関係（別の「dependables」）を持つことができます。
同じデータ型を返却する依存関係は一つだけしか持てない、という制約が入ることはないのです。
///
## 別のモデル { #other-models }
これで、*path operation 関数* の中で現在のユーザーを直接取得し、`Depends` を使って、 **依存性注入** レベルでセキュリティメカニズムを処理できるようになりました。
そして、セキュリティ要件のためにどんなモデルやデータでも利用することができます。（この場合は、 Pydanticモデルの `User`）
しかし、特定のデータモデルやクラス、型に制限されることはありません。
モデルを、 `id` と `email` は持つが、 `username` は全く持たないようにしたいですか？ わかりました。同じ手段でこうしたこともできます。
ある `str` だけを持ちたい？ あるいはある `dict` だけですか？ それとも、データベースクラスのモデルインスタンスを直接持ちたいですか？ すべて同じやり方で機能します。
実際には、あなたのアプリケーションにはログインするようなユーザーはおらず、単にアクセストークンを持つロボットやボット、別のシステムがありますか？ここでも、全く同じようにすべて機能します。
あなたのアプリケーションに必要なのがどんな種類のモデル、どんな種類のクラス、どんな種類のデータベースであったとしても、 **FastAPI** は依存性注入システムでカバーしてくれます。
## コードサイズ { #code-size }
この例は冗長に見えるかもしれません。セキュリティとデータモデルユーティリティ関数および *path operation* が同じファイルに混在しているということを覚えておいてください。
しかし、ここに重要なポイントがあります。
セキュリティと依存性注入に関するものは、一度だけ書きます。
そして、それは好きなだけ複雑にすることができます。それでも、一箇所に、一度だけ書くのです。すべての柔軟性を備えます。
しかし、同じセキュリティシステムを使って何千ものエンドポイント（*path operation*）を持つことができます。
そして、それらエンドポイントのすべて（必要な、どの部分でも）がこうした依存関係や、あなたが作成する別の依存関係を再利用する利点を享受できるのです。
さらに、こうした何千もの *path operation* は、たった3行で表現できるのです:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[30:32] *}
## まとめ { #recap }
これで、 *path operation 関数* の中で直接現在のユーザーを取得できるようになりました。
既に半分のところまで来ています。
あとは、ユーザー/クライアントが実際に `username` と `password` を送信するための *path operation* を追加する必要があるだけです。
次はそれを説明します。
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FILE: docs/ja/docs/tutorial/security/index.md
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# セキュリティ入門 { #security }
セキュリティ、認証、認可を扱うには多くの方法があります。
そして、通常、それは複雑で「難しい」トピックです。
多くのフレームワークやシステムでは、セキュリティと認証を処理するだけで、膨大な労力とコードが必要になります（多くの場合、書かれた全コードの50%以上を占めることがあります）。
**FastAPI** は、セキュリティの仕様をすべて勉強して学ぶことなく、標準的な方法で簡単に、迅速に**セキュリティ**を扱うためのツールをいくつか提供します。
しかし、その前に、いくつかの小さな概念を確認しましょう。
## お急ぎですか？ { #in-a-hurry }
もし、これらの用語に興味がなく、ユーザー名とパスワードに基づく認証でセキュリティを**今すぐ**確保する必要がある場合は、次の章に進んでください。
## OAuth2 { #oauth2 }
OAuth2は、認証と認可を処理するためのいくつかの方法を定義した仕様です。
かなり広範囲な仕様で、いくつかの複雑なユースケースをカバーしています。
これには「サードパーティ」を使用して認証する方法が含まれています。
これが、「Facebook、Google、X (Twitter)、GitHubを使ってログイン」を使用したすべてのシステムの背後で使われている仕組みです。
### OAuth 1 { #oauth-1 }
OAuth 1というものもありましたが、これはOAuth2とは全く異なり、通信をどのように暗号化するかという仕様が直接的に含まれており、より複雑なものとなっています。
現在ではあまり普及していませんし、使われてもいません。
OAuth2は、通信を暗号化する方法を指定せず、アプリケーションがHTTPSで提供されることを想定しています。
/// tip | 豆知識
**デプロイ**のセクションでは、TraefikとLet's Encryptを使用して、無料でHTTPSを設定する方法が紹介されています。
///
## OpenID Connect { #openid-connect }
OpenID Connectは、**OAuth2**をベースにした別の仕様です。
これはOAuth2を拡張したもので、OAuth2ではやや曖昧だった部分を明確にし、より相互運用性を高めようとしたものです。
例として、GoogleのログインはOpenID Connectを使用しています（これはOAuth2がベースになっています）。
しかし、FacebookのログインはOpenID Connectをサポートしていません。OAuth2を独自にアレンジしています。
### OpenID (「OpenID Connect」ではない) { #openid-not-openid-connect }
また、「OpenID」という仕様もありました。それは、**OpenID Connect**と同じことを解決しようとしたものですが、OAuth2に基づいているわけではありませんでした。
つまり、完全な追加システムだったのです。
現在ではあまり普及していませんし、使われてもいません。
## OpenAPI { #openapi }
OpenAPI（以前はSwaggerとして知られていました）は、APIを構築するためのオープンな仕様です（現在はLinux Foundationの一部になっています）。
**FastAPI**は、**OpenAPI**をベースにしています。
それが、複数の自動対話型ドキュメント・インターフェースやコード生成などを可能にしているのです。
OpenAPIには、複数のセキュリティ「スキーム」を定義する方法があります。
それらを使用することで、これらの対話型ドキュメントシステムを含む、標準ベースのツールをすべて活用できます。
OpenAPIでは、以下のセキュリティスキームを定義しています:
* `apiKey`: アプリケーション固有のキーで、これらのものから取得できます。
* クエリパラメータ
* ヘッダー
* クッキー
* `http`: 標準的なHTTP認証システムで、これらのものを含みます。
* `bearer`: ヘッダ `Authorization` の値が `Bearer ` で、トークンが含まれます。これはOAuth2から継承しています。
* HTTP Basic認証
* HTTP ダイジェスト認証など
* `oauth2`: OAuth2のセキュリティ処理方法（「フロー」と呼ばれます）のすべて。
* これらのフローのいくつかは、OAuth 2.0認証プロバイダ（Google、Facebook、X (Twitter)、GitHubなど）を構築するのに適しています。
* `implicit`
* `clientCredentials`
* `authorizationCode`
* しかし、同じアプリケーション内で認証を直接処理するために完全に機能する特定の「フロー」があります。
* `password`: 次のいくつかの章では、その例を紹介します。
* `openIdConnect`: OAuth2認証データを自動的に発見する方法を定義できます。
* この自動検出メカニズムは、OpenID Connectの仕様で定義されているものです。
/// tip | 豆知識
Google、Facebook、X (Twitter)、GitHubなど、他の認証/認可プロバイダを統合することも可能で、比較的簡単です。
最も複雑な問題は、それらのような認証/認可プロバイダを構築することですが、**FastAPI**は、あなたのために重い仕事をこなしながら、それを簡単に行うためのツールを提供します。
///
## **FastAPI** ユーティリティ { #fastapi-utilities }
FastAPIは `fastapi.security` モジュールの中で、これらのセキュリティスキームごとにいくつかのツールを提供し、これらのセキュリティメカニズムを簡単に使用できるようにします。
次の章では、**FastAPI** が提供するこれらのツールを使って、あなたのAPIにセキュリティを追加する方法について見ていきます。
また、それがどのようにインタラクティブなドキュメントシステムに自動的に統合されるかも見ていきます。
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FILE: docs/ja/docs/tutorial/security/oauth2-jwt.md
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# パスワード（およびハッシュ化）によるOAuth2、JWTトークンによるBearer { #oauth2-with-password-and-hashing-bearer-with-jwt-tokens }
これでセキュリティの流れが全てわかったので、JWTトークンと安全なパスワードのハッシュ化を使用して、実際にアプリケーションを安全にしてみましょう。
このコードは、アプリケーションで実際に使用したり、パスワードハッシュをデータベースに保存するといった用途に利用できます。
本章では、前章の続きから始めて、コードをアップデートしていきます。
## JWT について { #about-jwt }
JWTとは「JSON Web Tokens」の略称です。
JSONオブジェクトをスペースのない長く密集した文字列で表現したトークンの仕様です。例えば次のようになります：
```
eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJzdWIiOiIxMjM0NTY3ODkwIiwibmFtZSI6IkpvaG4gRG9lIiwiaWF0IjoxNTE2MjM5MDIyfQ.SflKxwRJSMeKKF2QT4fwpMeJf36POk6yJV_adQssw5c
```
これらは暗号化されていないので、誰でもコンテンツから情報を復元できてしまいます。
しかし、トークンは署名されているため、あなたが発行したトークンを受け取った人は、あなたが実際に発行したということを検証できます。
例えば、1週間の有効期限を持つトークンを作成したとします。ユーザーが翌日そのトークンを持って戻ってきたとき、そのユーザーはまだシステムにログインしていることがわかります。
1週間後、トークンが期限切れとなるとどうなるでしょうか？ユーザーは認可されず、新しいトークンを得るために再びサインインしなければなりません。また、ユーザー（または第三者）がトークンを修正して有効期限を変更しようとした場合、署名が一致しないため、トークンの修正を検知できます。
JWT トークンを使って遊んでみたいという方は、[https://jwt.io](https://jwt.io/) をチェックしてください。
## `PyJWT` のインストール { #install-pyjwt }
PythonでJWTトークンの生成と検証を行うために、`PyJWT`をインストールする必要があります。
[仮想環境](../../virtual-environments.md)を作成し、アクティベートしてから、`pyjwt`をインストールしてください。
前回と同じ方法でアプリケーションの認可を行います。
次の認証情報を使用します：
Username: `johndoe`
Password: `secret`
/// check | 確認
コードのどこにも平文のパスワード"`secret`"はなく、ハッシュ化されたものしかないことを確認してください。
///
エンドポイント`/users/me/`を呼び出すと、次のようなレスポンスが得られます：
```JSON
{
"username": "johndoe",
"email": "johndoe@example.com",
"full_name": "John Doe",
"disabled": false
}
```
開発者ツールを開くと、送信されるデータにはトークンだけが含まれており、パスワードはユーザーを認証してアクセストークンを取得する最初のリクエストでのみ送信され、その後は送信されないことがわかります：
/// note | 備考
ヘッダーの`Authorization`には、`Bearer `で始まる値があります。
///
## `scopes` を使った高度なユースケース { #advanced-usage-with-scopes }
OAuth2には、「スコープ」という概念があります。
これらを利用して、JWTトークンに特定の権限セットを追加することができます。
そして、このトークンをユーザーに直接、または第三者に与えて、制限付きでAPIを操作できます。
これらの使用方法や**FastAPI**への統合方法については、**高度なユーザーガイド**で後ほど説明します。
## まとめ { #recap }
ここまでの説明で、OAuth2やJWTなどの規格を使った安全な**FastAPI**アプリケーションを設定することができます。
ほとんどのフレームワークにおいて、セキュリティを扱うことは非常に複雑な課題となります。
簡略化しすぎたパッケージの多くは、データモデルやデータベース、利用可能な機能について多くの妥協をしなければなりません。そして、あまりにも単純化されたパッケージの中には、実はセキュリティ上の欠陥があるものもあります。
---
**FastAPI**は、どのようなデータベース、データモデル、ツールに対しても妥協することはありません。
そのため、プロジェクトに合わせて自由に選択することができます。
また、**FastAPI**は外部パッケージを統合するために複雑な仕組みを必要としないため、`pwdlib`や`PyJWT`のようなよく整備され広く使われている多くのパッケージを直接使用することができます。
しかし、柔軟性、堅牢性、セキュリティを損なうことなく、可能な限りプロセスを簡素化するためのツールを提供します。
また、OAuth2のような安全で標準的なプロトコルを比較的簡単な方法で使用できるだけではなく、実装することもできます。
OAuth2の「スコープ」を使って、同じ基準でより細かい権限システムを実現する方法については、**高度なユーザーガイド**で詳しく説明しています。スコープ付きのOAuth2は、Facebook、Google、GitHub、Microsoft、X (Twitter)など、多くの大手認証プロバイダが、サードパーティのアプリケーションと自社のAPIとのやり取りをユーザーに代わって認可するために使用している仕組みです。
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FILE: docs/ja/docs/tutorial/security/simple-oauth2.md
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# パスワードとBearerによるシンプルなOAuth2 { #simple-oauth2-with-password-and-bearer }
前章から発展させて、完全なセキュリティフローに必要な不足部分を追加していきます。
## `username` と `password` を取得する { #get-the-username-and-password }
`username` と `password` を取得するために **FastAPI** のセキュリティユーティリティを使います。
OAuth2 では、「password flow」（ここで使用するフロー）を使う場合、クライアント/ユーザーはフォームデータとして `username` と `password` フィールドを送信する必要があります。
しかも、フィールド名はこの通りでなければなりません。つまり、`user-name` や `email` では動作しません。
ただし、フロントエンドで最終ユーザーにどう表示するかは自由です。
また、データベースのモデルでは任意の別名を使って構いません。
しかし、ログイン用の path operation では、仕様との互換性を保つ（たとえば組み込みのAPIドキュメントシステムを使えるようにする）ために、これらの名前を使う必要があります。
また、仕様では `username` と `password` はフォームデータとして送らなければならない（つまり、ここではJSONは使わない）ことも定められています。
### `scope` { #scope }
仕様では、クライアントは追加のフォームフィールド「`scope`」を送ることができるとも書かれています。
フォームフィールド名は `scope`（単数形）ですが、実態はスペース区切りの「スコープ」文字列を並べた長い文字列です。
各「スコープ」は（スペースを含まない）単なる文字列です。
通常、特定のセキュリティ権限を宣言するために使われます。例えば:
- `users:read` や `users:write` はよくある例です。
- `instagram_basic` は Facebook / Instagram で使われます。
- `https://www.googleapis.com/auth/drive` は Google で使われます。
/// info | 情報
OAuth2 における「スコープ」は、要求される特定の権限を表す単なる文字列です。
`:` のような他の文字を含んでいても、URL であっても構いません。
それらの詳細は実装依存です。
OAuth2 にとっては単なる文字列です。
///
## `username` と `password` を取得するコード { #code-to-get-the-username-and-password }
では、これを処理するために **FastAPI** が提供するユーティリティを使いましょう。
### `OAuth2PasswordRequestForm` { #oauth2passwordrequestform }
まず、`OAuth2PasswordRequestForm` をインポートし、`/token` の path operation に `Depends` で依存関係として使います:
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[4,78] *}
`OAuth2PasswordRequestForm` は次のフォームボディを宣言するクラス依存関係です:
- `username`
- `password`
- スペース区切りの文字列で構成される、オプションの `scope` フィールド
- オプションの `grant_type`
/// tip | 豆知識
OAuth2 の仕様では、固定値 `password` を持つフィールド `grant_type` が実際には必須ですが、`OAuth2PasswordRequestForm` はそれを強制しません。
強制したい場合は、`OAuth2PasswordRequestForm` の代わりに `OAuth2PasswordRequestFormStrict` を使ってください。
///
- オプションの `client_id`（この例では不要）
- オプションの `client_secret`（この例では不要）
/// info | 情報
`OAuth2PasswordRequestForm` は、`OAuth2PasswordBearer` のように **FastAPI** にとって特別なクラスではありません。
`OAuth2PasswordBearer` は **FastAPI** にセキュリティスキームであることを認識させます。そのため OpenAPI にそのように追加されます。
一方、`OAuth2PasswordRequestForm` は、あなた自身でも書けるような単なるクラス依存関係であり、直接 `Form` パラメータを宣言することもできます。
ただし一般的なユースケースなので、簡単に使えるよう **FastAPI** が直接提供しています。
///
### フォームデータの利用 { #use-the-form-data }
/// tip | 豆知識
依存関係クラス `OAuth2PasswordRequestForm` のインスタンスは、スペース区切りの長い文字列を持つ `scope` 属性は持ちません。代わりに、送られてきた各スコープの実際の文字列リストを格納する `scopes` 属性を持ちます。
この例では `scopes` は使いませんが、必要ならその機能が利用できます。
///
次に、フォームフィールドの `username` を使って（疑似の）データベースからユーザーデータを取得します。
そのユーザーが存在しない場合は、「Incorrect username or password」というエラーを返します。
エラーには `HTTPException` 例外を使います:
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[3,79:81] *}
### パスワードのチェック { #check-the-password }
この時点でデータベースからユーザーデータは取得できましたが、まだパスワードを確認していません。
まず、そのデータを Pydantic の `UserInDB` モデルに入れます。
プレーンテキストのパスワードを保存してはいけないので、（疑似の）パスワードハッシュ化システムを使います。
パスワードが一致しなければ、同じエラーを返します。
#### パスワードハッシュ化 { #password-hashing }
「ハッシュ化」とは、ある内容（ここではパスワード）を、乱雑に見えるバイト列（単なる文字列）に変換することを指します。
まったく同じ内容（まったく同じパスワード）を渡すと、毎回まったく同じ乱雑な文字列が得られます。
しかし、その乱雑な文字列から元のパスワードに戻すことはできません。
##### なぜパスワードをハッシュ化するのか { #why-use-password-hashing }
もしデータベースが盗まれても、盗んだ側が手にするのはユーザーのプレーンテキストのパスワードではなく、ハッシュだけです。
したがって、盗んだ側は同じパスワードを別のシステムで試すことができません（多くのユーザーがあらゆる場所で同じパスワードを使っているため、これは危険になり得ます）。
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[82:85] *}
#### `**user_dict` について { #about-user-dict }
`UserInDB(**user_dict)` は次を意味します:
`user_dict` のキーと値を、そのままキーワード引数として渡します。つまり次と同等です:
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
disabled = user_dict["disabled"],
hashed_password = user_dict["hashed_password"],
)
```
/// info | 情報
`**user_dict` のより完全な解説は、[**追加モデル**のドキュメント](../extra-models.md#about-user-in-dict)を参照してください。
///
## トークンを返す { #return-the-token }
`token` エンドポイントのレスポンスは JSON オブジェクトでなければなりません。
`token_type` を含める必要があります。ここでは「Bearer」トークンを使うので、トークンタイプは「`bearer`」です。
そして `access_token` を含め、その中にアクセストークンの文字列を入れます。
この単純な例では、完全に安全ではありませんが、トークンとして同じ `username` をそのまま返します。
/// tip | 豆知識
次の章では、パスワードハッシュ化と JWT トークンを使った本当に安全な実装を見ます。
しかし今は、必要な特定の詳細に集中しましょう。
///
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[87] *}
/// tip | 豆知識
仕様に従うと、この例と同じく `access_token` と `token_type` を含む JSON を返す必要があります。
これはあなた自身のコードで実装する必要があり、これらのJSONキーを使っていることを確認してください。
仕様に準拠するために、あなた自身が正しく覚えて実装すべきことは、ほぼこれだけです。
それ以外は **FastAPI** が面倒を見てくれます。
///
## 依存関係の更新 { #update-the-dependencies }
ここで依存関係を更新します。
アクティブなユーザーの場合にのみ `current_user` を取得したいとします。
そこで、`get_current_active_user` を依存関係として利用する追加の依存関係 `get_current_active_user` を作成します。
これら2つの依存関係は、ユーザーが存在しない、または非アクティブである場合に、HTTPエラーを返すだけです。
したがって、エンドポイントでは、ユーザーが存在し、正しく認証され、かつアクティブである場合にのみ、ユーザーを取得します:
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[58:66,69:74,94] *}
/// info | 情報
ここで返している値が `Bearer` の追加ヘッダー `WWW-Authenticate` も仕様の一部です。
HTTP（エラー）ステータスコード 401「UNAUTHORIZED」は、`WWW-Authenticate` ヘッダーも返すことになっています。
ベアラートークン（今回のケース）の場合、そのヘッダーの値は `Bearer` であるべきです。
実際のところ、この追加ヘッダーを省略しても動作はします。
しかし、仕様に準拠するためにここでは付与しています。
また、（今または将来）それを想定して利用するツールがあるかもしれず、あなたやユーザーにとって有用になる可能性があります。
これが標準の利点です…。
///
## 動作確認 { #see-it-in-action }
インタラクティブドキュメントを開きます: [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs)。
### 認証 { #authenticate }
「Authorize」ボタンをクリックします。
次の認証情報を使います:
User: `johndoe`
Password: `secret`
システムで認証されると、次のように表示されます:
### 自分のユーザーデータを取得 { #get-your-own-user-data }
`GET` の path `/users/me` を使います。
次のようなユーザーデータが取得できます:
```JSON
{
"username": "johndoe",
"email": "johndoe@example.com",
"full_name": "John Doe",
"disabled": false,
"hashed_password": "fakehashedsecret"
}
```
錠前アイコンをクリックしてログアウトし、同じ操作を再度試すと、次のような HTTP 401 エラーになります:
```JSON
{
"detail": "Not authenticated"
}
```
### 非アクティブユーザー { #inactive-user }
今度は非アクティブなユーザーで試してみます。次で認証してください:
User: `alice`
Password: `secret2`
そして `GET` の path `/users/me` を使います。
次のような「Inactive user」エラーになります:
```JSON
{
"detail": "Inactive user"
}
```
## まとめ { #recap }
これで、API のために `username` と `password` に基づく完全なセキュリティシステムを実装するための道具が揃いました。
これらの道具を使えば、任意のデータベース、任意のユーザー/データモデルと互換性のあるセキュリティシステムを構築できます。
ただし、実際にはまだ「安全」ではありません。
次の章では、安全なパスワードハッシュライブラリと JWT トークンの使い方を見ていきます。
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FILE: docs/ja/docs/tutorial/server-sent-events.md
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# Server-Sent Events (SSE) { #server-sent-events-sse }
**Server-Sent Events** (SSE) を使うと、クライアントへデータをストリーミングできます。
これは[JSON Lines のストリーミング](stream-json-lines.md)に似ていますが、`text/event-stream` フォーマットを使用します。これはブラウザがネイティブに [`EventSource` API](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/EventSource) でサポートしています。
/// info | 情報
FastAPI 0.135.0 で追加されました。
///
## Server-Sent Events とは { #what-are-server-sent-events }
SSE は、HTTP 経由でサーバーからクライアントへデータをストリーミングするための標準です。
各イベントは、`data`、`event`、`id`、`retry` などの「フィールド」を含む小さなテキストブロックで、空行で区切られます。
次のようになります:
```
data: {"name": "Portal Gun", "price": 999.99}
data: {"name": "Plumbus", "price": 32.99}
```
SSE は、AI チャットのストリーミング、ライブ通知、ログやオブザビリティなど、サーバーがクライアントへ更新をプッシュする用途で一般的に使われます。
/// tip | 豆知識
バイナリデータ（例: 動画や音声）をストリーミングしたい場合は、上級ガイド [データのストリーミング](../advanced/stream-data.md) を参照してください。
///
## FastAPI で SSE をストリーミング { #stream-sse-with-fastapi }
FastAPI で SSE をストリーミングするには、*path operation 関数*で `yield` を使い、`response_class=EventSourceResponse` を設定します。
`EventSourceResponse` は `fastapi.sse` からインポートします:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[4,22] *}
yield された各アイテムは JSON にエンコードされ、SSE イベントの `data:` フィールドで送信されます。
戻り値の型を `AsyncIterable[Item]` と宣言すると、FastAPI は Pydantic を用いてデータを**検証**、**ドキュメント化**、**シリアライズ**します。
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[10:12,23] *}
/// tip | 豆知識
Pydantic が**Rust** 側でシリアライズを行うため、戻り値の型を宣言しない場合に比べて大幅に**高性能**になります。
///
### 非 async の *path operation 関数* { #non-async-path-operation-functions }
通常の `def` 関数（`async` なし）も使用でき、同様に `yield` を使えます。
イベントループをブロックしないよう、FastAPI が正しく実行されるように調整します。
この場合は関数が async ではないため、適切な戻り値の型は `Iterable[Item]` です:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[28:31] hl[29] *}
### 戻り値の型なし { #no-return-type }
戻り値の型を省略することもできます。FastAPI は [`jsonable_encoder`](./encoder.md) を使ってデータを変換し、送信します。
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[34:37] hl[35] *}
## `ServerSentEvent` { #serversentevent }
`event`、`id`、`retry`、`comment` などの SSE フィールドを設定する必要がある場合は、生データの代わりに `ServerSentEvent` オブジェクトを `yield` できます。
`ServerSentEvent` は `fastapi.sse` からインポートします:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial002_py310.py hl[4,26] *}
`data` フィールドは常に JSON にエンコードされます。Pydantic モデルを含む、JSON にシリアライズ可能な任意の値を渡せます。
## 生データ { #raw-data }
JSON エンコードせずにデータを送る必要がある場合は、`data` の代わりに `raw_data` を使用します。
これは、整形済みテキスト、ログ行、または `[DONE]` のような特別な "センチネル" 値を送るのに有用です。
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial003_py310.py hl[17] *}
/// note | 備考
`data` と `raw_data` は相互排他的です。各 `ServerSentEvent` ではどちらか一方しか設定できません。
///
## `Last-Event-ID` での再開 { #resuming-with-last-event-id }
接続が途切れた後にブラウザが再接続すると、最後に受信した `id` を `Last-Event-ID` ヘッダーで送信します。
これをヘッダーパラメータとして受け取り、クライアントが離脱した位置からストリームを再開できます:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial004_py310.py hl[25,27,31] *}
## POST での SSE { #sse-with-post }
SSE は `GET` だけでなく、**任意の HTTP メソッド**で動作します。
これは、`POST` 上で SSE をストリーミングする [MCP](https://modelcontextprotocol.io) のようなプロトコルで有用です:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial005_py310.py hl[14] *}
## 技術詳細 { #technical-details }
FastAPI は SSE のいくつかのベストプラクティスを標準で実装しています。
- メッセージがない場合は 15 秒ごとに「キープアライブ」用の `ping` コメントを送信し、一部のプロキシが接続を閉じるのを防ぎます（[HTML 仕様: Server-Sent Events](https://html.spec.whatwg.org/multipage/server-sent-events.html#authoring-notes) の推奨に従います）。
- ストリームの**キャッシュを防止**するため、`Cache-Control: no-cache` ヘッダーを設定します。
- Nginx など一部のプロキシでの**バッファリングを防ぐ**ため、特別なヘッダー `X-Accel-Buffering: no` を設定します。
追加の設定は不要で、そのまま動作します。🤓
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FILE: docs/ja/docs/tutorial/sql-databases.md
================================================
# SQL（リレーショナル）データベース { #sql-relational-databases }
FastAPI は SQL（リレーショナル）データベースの使用を必須にはしません。必要であれば、任意のデータベースを使用できます。
ここでは [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com/) を使った例を見ていきます。
SQLModel は [SQLAlchemy](https://www.sqlalchemy.org/) と Pydantic の上に構築されています。FastAPI と同じ作者により、SQL データベースを使う必要がある FastAPI アプリに最適になるように作られています。
/// tip | 豆知識
他の任意の SQL あるいは NoSQL のデータベースライブラリ（場合によっては "ORMs" と呼ばれます）を使うこともできます。FastAPI は何も強制しません。😎
///
SQLModel は SQLAlchemy をベースにしているため、SQLAlchemy がサポートする任意のデータベース（SQLModel からもサポートされます）を簡単に使えます。例えば:
* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server など
この例では、単一ファイルで動作し、Python に統合サポートがあるため、SQLite を使います。つまり、この例をそのままコピーして実行できます。
本番アプリでは、PostgreSQL のようなデータベースサーバーを使いたくなるかもしれません。
/// tip | 豆知識
フロントエンドやその他のツールを含む、FastAPI と PostgreSQL の公式プロジェクトジェネレーターがあります: [https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template](https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template)
///
これはとてもシンプルで短いチュートリアルです。データベースや SQL、より高度な機能について学びたい場合は、[SQLModel のドキュメント](https://sqlmodel.tiangolo.com/)をご覧ください。
## `SQLModel` のインストール { #install-sqlmodel }
まずは [仮想環境](../virtual-environments.md) を作成・有効化し、`sqlmodel` をインストールします:
lt
* XWT
* PSGI
### abbr가 전체 문구와 설명을 제공 { #the-abbr-gives-a-full-phrase-and-an-explanation }
* MDN
* I/O.
////
//// tab | 정보
"abbr" 요소의 "title" 속성은 몇 가지 구체적인 지침에 따라 번역됩니다.
번역에서는(영어 단어를 설명하기 위해) 자체 "abbr" 요소를 추가할 수 있으며, LLM은 이를 제거하면 안 됩니다.
`scripts/translate.py`의 일반 프롬프트에서 `### HTML abbr elements` 섹션을 참고하세요.
////
## HTML "dfn" 요소 { #html-dfn-elements }
* 클러스터
* 딥 러닝
## 제목 { #headings }
//// tab | 테스트
### 웹앱 개발하기 - 튜토리얼 { #develop-a-webapp-a-tutorial }
안녕하세요.
### 타입 힌트와 -애너테이션 { #type-hints-and-annotations }
다시 안녕하세요.
### super- 및 subclasses { #super-and-subclasses }
다시 안녕하세요.
////
//// tab | 정보
제목에 대한 유일한 강한 규칙은, LLM이 중괄호 안의 해시 부분을 변경하지 않아 링크가 깨지지 않게 하는 것입니다.
`scripts/translate.py`의 일반 프롬프트에서 `### Headings` 섹션을 참고하세요.
언어별 지침은 예를 들어 `docs/de/llm-prompt.md`의 `### Headings` 섹션을 참고하세요.
////
## 문서에서 사용되는 용어 { #terms-used-in-the-docs }
//// tab | 테스트
* 여러분
* 여러분의
* 예:
* 등
* `foo`로서의 `int`
* `bar`로서의 `str`
* `baz`로서의 `list`
* 튜토리얼 - 사용자 가이드
* 고급 사용자 가이드
* SQLModel 문서
* API 문서
* 자동 문서
* Data Science
* Deep Learning
* Machine Learning
* Dependency Injection
* HTTP Basic authentication
* HTTP Digest
* ISO format
* JSON Schema 표준
* JSON schema
* schema definition
* Password Flow
* Mobile
* deprecated
* designed
* invalid
* on the fly
* standard
* default
* case-sensitive
* case-insensitive
* 애플리케이션을 서빙하다
* 페이지를 서빙하다
* 앱
* 애플리케이션
* 요청
* 응답
* 오류 응답
* 경로 처리
* 경로 처리 데코레이터
* 경로 처리 함수
* body
* 요청 body
* 응답 body
* JSON body
* form body
* file body
* 함수 body
* parameter
* body parameter
* path parameter
* query parameter
* cookie parameter
* header parameter
* form parameter
* function parameter
* event
* startup event
* 서버 startup
* shutdown event
* lifespan event
* handler
* event handler
* exception handler
* 처리하다
* model
* Pydantic model
* data model
* database model
* form model
* model object
* class
* base class
* parent class
* subclass
* child class
* sibling class
* class method
* header
* headers
* authorization header
* `Authorization` header
* forwarded header
* dependency injection system
* dependency
* dependable
* dependant
* I/O bound
* CPU bound
* concurrency
* parallelism
* multiprocessing
* env var
* environment variable
* `PATH`
* `PATH` variable
* authentication
* authentication provider
* authorization
* authorization form
* authorization provider
* 사용자가 인증한다
* 시스템이 사용자를 인증한다
* CLI
* command line interface
* server
* client
* cloud provider
* cloud service
* development
* development stages
* dict
* dictionary
* enumeration
* enum
* enum member
* encoder
* decoder
* encode하다
* decode하다
* exception
* raise하다
* expression
* statement
* frontend
* backend
* GitHub discussion
* GitHub issue
* performance
* performance optimization
* return type
* return value
* security
* security scheme
* task
* background task
* task function
* template
* template engine
* type annotation
* type hint
* server worker
* Uvicorn worker
* Gunicorn Worker
* worker process
* worker class
* workload
* deployment
* deploy하다
* SDK
* software development kit
* `APIRouter`
* `requirements.txt`
* Bearer Token
* breaking change
* bug
* button
* callable
* code
* commit
* context manager
* coroutine
* database session
* disk
* domain
* engine
* fake X
* HTTP GET method
* item
* library
* lifespan
* lock
* middleware
* mobile application
* module
* mounting
* network
* origin
* override
* payload
* processor
* property
* proxy
* pull request
* query
* RAM
* remote machine
* status code
* string
* tag
* web framework
* wildcard
* return하다
* validate하다
////
//// tab | 정보
이것은 문서에서 보이는 (대부분) 기술 용어의 불완전하고 비규범적인 목록입니다. 프롬프트 설계자가 어떤 용어에 대해 LLM에 추가적인 도움이 필요한지 파악하는 데 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 좋은 번역을 계속 덜 좋은 번역으로 되돌릴 때, 또는 언어에서 용어의 활용/변화를 처리하는 데 문제가 있을 때 도움이 됩니다.
예를 들어 `docs/de/llm-prompt.md`의 `### List of English terms and their preferred German translations` 섹션을 참고하세요.
////
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FILE: docs/ko/docs/about/index.md
================================================
# 소개 { #about }
FastAPI, 그 디자인, 영감 등에 대해 🤓
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FILE: docs/ko/docs/advanced/additional-responses.md
================================================
# OpenAPI에서 추가 응답 { #additional-responses-in-openapi }
/// warning | 경고
이는 꽤 고급 주제입니다.
**FastAPI**를 막 시작했다면, 이 내용이 필요 없을 수도 있습니다.
///
추가 상태 코드, 미디어 타입, 설명 등을 포함한 추가 응답을 선언할 수 있습니다.
이러한 추가 응답은 OpenAPI 스키마에 포함되므로 API 문서에도 표시됩니다.
하지만 이러한 추가 응답의 경우, 상태 코드와 콘텐츠를 포함하여 `JSONResponse` 같은 `Response`를 직접 반환하도록 반드시 처리해야 합니다.
## `model`을 사용한 추가 응답 { #additional-response-with-model }
*경로 처리 데코레이터*에 `responses` 파라미터를 전달할 수 있습니다.
이는 `dict`를 받습니다. 키는 각 응답의 상태 코드(예: `200`)이고, 값은 각 응답에 대한 정보를 담은 다른 `dict`입니다.
각 응답 `dict`에는 `response_model`처럼 Pydantic 모델을 담는 `model` 키가 있을 수 있습니다.
**FastAPI**는 그 모델을 사용해 JSON Schema를 생성하고, OpenAPI의 올바른 위치에 포함합니다.
예를 들어, 상태 코드 `404`와 Pydantic 모델 `Message`를 사용하는 다른 응답을 선언하려면 다음과 같이 작성할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial001_py310.py hl[18,22] *}
/// note | 참고
`JSONResponse`를 직접 반환해야 한다는 점을 기억하세요.
///
/// info | 정보
`model` 키는 OpenAPI의 일부가 아닙니다.
**FastAPI**는 여기에서 Pydantic 모델을 가져와 JSON Schema를 생성하고 올바른 위치에 넣습니다.
올바른 위치는 다음과 같습니다:
* 값으로 또 다른 JSON 객체(`dict`)를 가지는 `content` 키 안에:
* 미디어 타입(예: `application/json`)을 키로 가지며, 값으로 또 다른 JSON 객체를 포함하고:
* `schema` 키가 있고, 그 값이 모델에서 생성된 JSON Schema입니다. 이것이 올바른 위치입니다.
* **FastAPI**는 이를 직접 포함하는 대신, OpenAPI의 다른 위치에 있는 전역 JSON Schemas를 참조하도록 여기에서 reference를 추가합니다. 이렇게 하면 다른 애플리케이션과 클라이언트가 그 JSON Schema를 직접 사용할 수 있고, 더 나은 코드 생성 도구 등을 제공할 수 있습니다.
///
이 *경로 처리*에 대해 OpenAPI에 생성되는 응답은 다음과 같습니다:
```JSON hl_lines="3-12"
{
"responses": {
"404": {
"description": "Additional Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/Message"
}
}
}
},
"200": {
"description": "Successful Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/Item"
}
}
}
},
"422": {
"description": "Validation Error",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/HTTPValidationError"
}
}
}
}
}
}
```
스키마는 OpenAPI 스키마 내부의 다른 위치를 참조합니다:
```JSON hl_lines="4-16"
{
"components": {
"schemas": {
"Message": {
"title": "Message",
"required": [
"message"
],
"type": "object",
"properties": {
"message": {
"title": "Message",
"type": "string"
}
}
},
"Item": {
"title": "Item",
"required": [
"id",
"value"
],
"type": "object",
"properties": {
"id": {
"title": "Id",
"type": "string"
},
"value": {
"title": "Value",
"type": "string"
}
}
},
"ValidationError": {
"title": "ValidationError",
"required": [
"loc",
"msg",
"type"
],
"type": "object",
"properties": {
"loc": {
"title": "Location",
"type": "array",
"items": {
"type": "string"
}
},
"msg": {
"title": "Message",
"type": "string"
},
"type": {
"title": "Error Type",
"type": "string"
}
}
},
"HTTPValidationError": {
"title": "HTTPValidationError",
"type": "object",
"properties": {
"detail": {
"title": "Detail",
"type": "array",
"items": {
"$ref": "#/components/schemas/ValidationError"
}
}
}
}
}
}
}
```
## 주요 응답에 대한 추가 미디어 타입 { #additional-media-types-for-the-main-response }
같은 `responses` 파라미터를 사용해 동일한 주요 응답에 대해 다른 미디어 타입을 추가할 수도 있습니다.
예를 들어, *경로 처리*가 JSON 객체(미디어 타입 `application/json`) 또는 PNG 이미지(미디어 타입 `image/png`)를 반환할 수 있다고 선언하기 위해 `image/png`라는 추가 미디어 타입을 추가할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial002_py310.py hl[17:22,26] *}
/// note | 참고
이미지는 `FileResponse`를 사용해 직접 반환해야 한다는 점에 유의하세요.
///
/// info | 정보
`responses` 파라미터에서 다른 미디어 타입을 명시적으로 지정하지 않는 한, FastAPI는 응답이 주요 응답 클래스와 동일한 미디어 타입(기본값 `application/json`)을 가진다고 가정합니다.
하지만 커스텀 응답 클래스를 지정하면서 미디어 타입을 `None`으로 설정했다면, FastAPI는 연결된 모델이 있는 모든 추가 응답에 대해 `application/json`을 사용합니다.
///
## 정보 결합하기 { #combining-information }
`response_model`, `status_code`, `responses` 파라미터를 포함해 여러 위치의 응답 정보를 결합할 수도 있습니다.
기본 상태 코드 `200`(또는 필요하다면 커스텀 코드)을 사용하여 `response_model`을 선언하고, 그와 동일한 응답에 대한 추가 정보를 `responses`에서 OpenAPI 스키마에 직접 선언할 수 있습니다.
**FastAPI**는 `responses`의 추가 정보를 유지하고, 모델의 JSON Schema와 결합합니다.
예를 들어, Pydantic 모델을 사용하고 커스텀 `description`을 가진 상태 코드 `404` 응답을 선언할 수 있습니다.
또한 `response_model`을 사용하는 상태 코드 `200` 응답을 선언하되, 커스텀 `example`을 포함할 수도 있습니다:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial003_py310.py hl[20:31] *}
이 모든 내용은 OpenAPI에 결합되어 포함되고, API 문서에 표시됩니다:
## 미리 정의된 응답과 커스텀 응답 결합하기 { #combine-predefined-responses-and-custom-ones }
여러 *경로 처리*에 적용되는 미리 정의된 응답이 필요할 수도 있지만, 각 *경로 처리*마다 필요한 커스텀 응답과 결합하고 싶을 수도 있습니다.
그런 경우 Python의 `dict` “unpacking” 기법인 `**dict_to_unpack`을 사용할 수 있습니다:
```Python
old_dict = {
"old key": "old value",
"second old key": "second old value",
}
new_dict = {**old_dict, "new key": "new value"}
```
여기서 `new_dict`는 `old_dict`의 모든 키-값 쌍에 더해 새 키-값 쌍까지 포함합니다:
```Python
{
"old key": "old value",
"second old key": "second old value",
"new key": "new value",
}
```
이 기법을 사용해 *경로 처리*에서 일부 미리 정의된 응답을 재사용하고, 추가 커스텀 응답과 결합할 수 있습니다.
예를 들어:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial004_py310.py hl[11:15,24] *}
## OpenAPI 응답에 대한 추가 정보 { #more-information-about-openapi-responses }
응답에 정확히 무엇을 포함할 수 있는지 보려면, OpenAPI 사양의 다음 섹션을 확인하세요:
* [OpenAPI Responses Object](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md#responses-object): `Response Object`를 포함합니다.
* [OpenAPI Response Object](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md#response-object): `responses` 파라미터 안의 각 응답에 이것의 어떤 항목이든 직접 포함할 수 있습니다. `description`, `headers`, `content`(여기에서 서로 다른 미디어 타입과 JSON Schema를 선언합니다), `links` 등을 포함할 수 있습니다.
================================================
FILE: docs/ko/docs/advanced/additional-status-codes.md
================================================
# 추가 상태 코드 { #additional-status-codes }
기본적으로 **FastAPI**는 응답을 `JSONResponse`를 사용하여 반환하며, *경로 처리*에서 반환한 내용을 해당 `JSONResponse` 안에 넣어 반환합니다.
기본 상태 코드 또는 *경로 처리*에서 설정한 상태 코드를 사용합니다.
## 추가 상태 코드 { #additional-status-codes_1 }
기본 상태 코드와 별도로 추가 상태 코드를 반환하려면 `JSONResponse`와 같이 `Response`를 직접 반환하고 추가 상태 코드를 직접 설정할 수 있습니다.
예를 들어 항목을 업데이트할 수 있는 *경로 처리*가 있고 성공 시 200 “OK”의 HTTP 상태 코드를 반환한다고 가정해 보겠습니다.
하지만 새로운 항목을 허용하기를 원할 것입니다. 그리고 항목이 이전에 존재하지 않았다면 이를 생성하고 HTTP 상태 코드 201 "Created"를 반환합니다.
이를 위해서는 `JSONResponse`를 가져와서 원하는 `status_code`를 설정하여 콘텐츠를 직접 반환합니다:
{* ../../docs_src/additional_status_codes/tutorial001_an_py310.py hl[4,25] *}
/// warning
위의 예제처럼 `Response`를 직접 반환하면 바로 반환됩니다.
모델 등과 함께 직렬화되지 않습니다.
원하는 데이터가 있는지, 값이 유효한 JSON인지 확인합니다(`JSONResponse`를 사용하는 경우).
///
/// note | 기술 세부사항
`from starlette.responses import JSONResponse`를 사용할 수도 있습니다.
**FastAPI**는 개발자 여러분을 위한 편의성으로 `fastapi.responses`와 동일한 `starlette.responses`를 제공합니다. 그러나 사용 가능한 응답의 대부분은 Starlette에서 직접 제공됩니다. `status` 또한 마찬가지입니다.
///
## OpenAPI 및 API 문서 { #openapi-and-api-docs }
추가 상태 코드와 응답을 직접 반환하는 경우, FastAPI는 반환할 내용을 미리 알 수 있는 방법이 없기 때문에 OpenAPI 스키마(API 문서)에 포함되지 않습니다.
하지만 다음을 사용하여 코드에 이를 문서화할 수 있습니다: [추가 응답](additional-responses.md).
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FILE: docs/ko/docs/advanced/advanced-dependencies.md
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# 고급 의존성 { #advanced-dependencies }
## 매개변수화된 의존성 { #parameterized-dependencies }
지금까지 본 모든 의존성은 고정된 함수 또는 클래스입니다.
하지만 여러 개의 함수나 클래스를 선언하지 않고도 의존성에 매개변수를 설정해야 하는 경우가 있을 수 있습니다.
예를 들어, `q` 쿼리 매개변수가 특정 고정된 내용을 포함하고 있는지 확인하는 의존성을 원한다고 가정해 봅시다.
이때 해당 고정된 내용을 매개변수화할 수 있길 바랍니다.
## "호출 가능한" 인스턴스 { #a-callable-instance }
Python에는 클래스의 인스턴스를 "호출 가능"하게 만드는 방법이 있습니다.
클래스 자체(이미 호출 가능함)가 아니라 해당 클래스의 인스턴스에 대해 호출 가능하게 하는 것입니다.
이를 위해 `__call__` 메서드를 선언합니다:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[12] *}
이 경우, **FastAPI**는 추가 매개변수와 하위 의존성을 확인하기 위해 `__call__`을 사용하게 되며,
나중에 *경로 처리 함수*에서 매개변수에 값을 전달할 때 이를 호출하게 됩니다.
## 인스턴스 매개변수화하기 { #parameterize-the-instance }
이제 `__init__`을 사용하여 의존성을 "매개변수화"할 수 있는 인스턴스의 매개변수를 선언할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[9] *}
이 경우, **FastAPI**는 `__init__`에 전혀 관여하지 않으며, 우리는 이 메서드를 코드에서 직접 사용하게 됩니다.
## 인스턴스 생성하기 { #create-an-instance }
다음과 같이 이 클래스의 인스턴스를 생성할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[18] *}
이렇게 하면 `checker.fixed_content` 속성에 `"bar"`라는 값을 담아 의존성을 "매개변수화"할 수 있습니다.
## 인스턴스를 의존성으로 사용하기 { #use-the-instance-as-a-dependency }
그런 다음, 클래스 자체가 아닌 인스턴스 `checker`가 의존성이 되므로, `Depends(FixedContentQueryChecker)` 대신 `Depends(checker)`에서 이 `checker` 인스턴스를 사용할 수 있습니다.
의존성을 해결할 때 **FastAPI**는 이 `checker`를 다음과 같이 호출합니다:
```Python
checker(q="somequery")
```
...그리고 이때 반환되는 값을 *경로 처리 함수*의 의존성 값으로, `fixed_content_included` 매개변수에 전달합니다:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[22] *}
/// tip | 팁
이 모든 과정이 복잡하게 느껴질 수 있습니다. 그리고 지금은 이 방법이 얼마나 유용한지 명확하지 않을 수도 있습니다.
이 예시는 의도적으로 간단하게 만들었지만, 전체 구조가 어떻게 작동하는지 보여줍니다.
보안 관련 장에서는 이와 같은 방식으로 구현된 유틸리티 함수들이 있습니다.
이 모든 과정을 이해했다면, 이러한 보안용 유틸리티 도구들이 내부적으로 어떻게 작동하는지 이미 파악한 것입니다.
///
## `yield`, `HTTPException`, `except`, 백그라운드 태스크가 있는 의존성 { #dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks }
/// warning | 경고
대부분의 경우 이러한 기술 세부사항이 필요하지 않을 것입니다.
이 세부사항은 주로 0.121.0 이전의 FastAPI 애플리케이션이 있고 `yield`가 있는 의존성에서 문제가 발생하는 경우에 유용합니다.
///
`yield`가 있는 의존성은 여러 사용 사례를 수용하고 일부 문제를 해결하기 위해 시간이 지나며 발전해 왔습니다. 다음은 변경된 내용의 요약입니다.
### `yield`와 `scope`가 있는 의존성 { #dependencies-with-yield-and-scope }
0.121.0 버전에서 FastAPI는 `Depends(scope="function")` 지원을 추가했습니다.
`Depends(scope="function")`를 사용하면, `yield` 이후의 종료 코드는 *경로 처리 함수*가 끝난 직후(클라이언트에 응답이 반환되기 전)에 실행됩니다.
그리고 `Depends(scope="request")`(기본값)를 사용하면, `yield` 이후의 종료 코드는 응답이 전송된 후에 실행됩니다.
자세한 내용은 [`yield`가 있는 의존성 - 조기 종료와 `scope`](../tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md#early-exit-and-scope) 문서를 참고하세요.
### `yield`가 있는 의존성과 `StreamingResponse`, 기술 세부사항 { #dependencies-with-yield-and-streamingresponse-technical-details }
FastAPI 0.118.0 이전에는 `yield`가 있는 의존성을 사용하면, *경로 처리 함수*가 반환된 뒤 응답을 보내기 직전에 `yield` 이후의 종료 코드가 실행되었습니다.
의도는 응답이 네트워크를 통해 전달되기를 기다리면서 필요한 것보다 더 오래 리소스를 점유하지 않도록 하는 것이었습니다.
이 변경은 `StreamingResponse`를 반환하는 경우에도 `yield`가 있는 의존성의 종료 코드가 이미 실행된다는 의미이기도 했습니다.
예를 들어, `yield`가 있는 의존성에 데이터베이스 세션이 있다면, `StreamingResponse`는 데이터를 스트리밍하는 동안 해당 세션을 사용할 수 없게 됩니다. `yield` 이후의 종료 코드에서 세션이 이미 닫혔기 때문입니다.
이 동작은 0.118.0에서 되돌려져, `yield` 이후의 종료 코드가 응답이 전송된 뒤 실행되도록 변경되었습니다.
/// info | 정보
아래에서 보시겠지만, 이는 0.106.0 버전 이전의 동작과 매우 비슷하지만, 여러 개선 사항과 코너 케이스에 대한 버그 수정이 포함되어 있습니다.
///
#### 종료 코드를 조기에 실행하는 사용 사례 { #use-cases-with-early-exit-code }
특정 조건의 일부 사용 사례에서는 응답을 보내기 전에 `yield`가 있는 의존성의 종료 코드를 실행하던 예전 동작이 도움이 될 수 있습니다.
예를 들어, `yield`가 있는 의존성에서 데이터베이스 세션을 사용해 사용자를 검증만 하고, *경로 처리 함수*에서는 그 데이터베이스 세션을 다시는 사용하지 않으며(의존성에서만 사용), **그리고** 응답을 전송하는 데 오랜 시간이 걸리는 경우를 생각해 봅시다. 예를 들어 데이터를 천천히 보내는 `StreamingResponse`인데, 어떤 이유로든 데이터베이스를 사용하지는 않는 경우입니다.
이 경우 데이터베이스 세션은 응답 전송이 끝날 때까지 유지되지만, 사용하지 않는다면 굳이 유지할 필요가 없습니다.
다음과 같이 보일 수 있습니다:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py *}
다음에서 `Session`을 자동으로 닫는 종료 코드는:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[19:21] *}
...응답이 느린 데이터 전송을 마친 뒤에 실행됩니다:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[30:38] hl[31:33] *}
하지만 `generate_stream()`는 데이터베이스 세션을 사용하지 않으므로, 응답을 전송하는 동안 세션을 열린 채로 유지할 필요는 없습니다.
SQLModel(또는 SQLAlchemy)을 사용하면서 이런 특정 사용 사례가 있다면, 더 이상 필요하지 않을 때 세션을 명시적으로 닫을 수 있습니다:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial014_an_py310.py ln[24:28] hl[28] *}
그러면 세션이 데이터베이스 연결을 해제하여, 다른 요청들이 이를 사용할 수 있게 됩니다.
`yield`가 있는 의존성에서 조기 종료가 필요한 다른 사용 사례가 있다면, 여러분의 구체적인 사용 사례와 `yield`가 있는 의존성에 대한 조기 종료가 어떤 점에서 이득이 되는지를 포함해 [GitHub Discussions 질문](https://github.com/fastapi/fastapi/discussions/new?category=questions)을 생성해 주세요.
`yield`가 있는 의존성에서 조기 종료에 대한 설득력 있는 사용 사례가 있다면, 조기 종료를 선택적으로 활성화할 수 있는 새로운 방법을 추가하는 것을 고려하겠습니다.
### `yield`가 있는 의존성과 `except`, 기술 세부사항 { #dependencies-with-yield-and-except-technical-details }
FastAPI 0.110.0 이전에는 `yield`가 있는 의존성을 사용한 다음 그 의존성에서 `except`로 예외를 잡고, 예외를 다시 발생시키지 않으면, 예외가 자동으로 어떤 예외 핸들러 또는 내부 서버 오류 핸들러로 raise/forward 되었습니다.
이는 핸들러 없이 전달된 예외(내부 서버 오류)로 인해 처리되지 않은 메모리 사용이 발생하는 문제를 수정하고, 일반적인 Python 코드의 동작과 일관되게 하기 위해 0.110.0 버전에서 변경되었습니다.
### 백그라운드 태스크와 `yield`가 있는 의존성, 기술 세부사항 { #background-tasks-and-dependencies-with-yield-technical-details }
FastAPI 0.106.0 이전에는 `yield` 이후에 예외를 발생시키는 것이 불가능했습니다. `yield`가 있는 의존성의 종료 코드는 응답이 전송된 *후에* 실행되었기 때문에, [예외 핸들러](../tutorial/handling-errors.md#install-custom-exception-handlers)가 이미 실행된 뒤였습니다.
이는 주로 백그라운드 태스크 안에서 의존성이 "yield"한 동일한 객체들을 사용할 수 있게 하기 위한 설계였습니다. 백그라운드 태스크가 끝난 뒤에 종료 코드가 실행되었기 때문입니다.
이는 응답이 네트워크를 통해 전달되기를 기다리는 동안 리소스를 점유하지 않기 위한 의도로 FastAPI 0.106.0에서 변경되었습니다.
/// tip | 팁
추가로, 백그라운드 태스크는 보통 별도의 리소스(예: 자체 데이터베이스 연결)를 가지고 따로 처리되어야 하는 독립적인 로직 집합입니다.
따라서 이 방식이 코드를 더 깔끔하게 만들어줄 가능성이 큽니다.
///
이 동작에 의존하던 경우라면, 이제는 백그라운드 태스크를 위한 리소스를 백그라운드 태스크 내부에서 생성하고, 내부적으로는 `yield`가 있는 의존성의 리소스에 의존하지 않는 데이터만 사용해야 합니다.
예를 들어, 동일한 데이터베이스 세션을 사용하는 대신, 백그라운드 태스크 내부에서 새 데이터베이스 세션을 생성하고, 이 새 세션을 사용해 데이터베이스에서 객체를 가져오면 됩니다. 그리고 데이터베이스에서 가져온 객체를 백그라운드 태스크 함수의 매개변수로 전달하는 대신, 해당 객체의 ID를 전달한 다음 백그라운드 태스크 함수 내부에서 객체를 다시 가져오면 됩니다.
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FILE: docs/ko/docs/advanced/advanced-python-types.md
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# 고급 Python 타입 { #advanced-python-types }
Python 타입을 다룰 때 유용할 수 있는 몇 가지 추가 아이디어를 소개합니다.
## `Union` 또는 `Optional` 사용 { #using-union-or-optional }
어떤 이유로 코드에서 `|`를 사용할 수 없다면, 예를 들어 타입 어노테이션이 아니라 `response_model=` 같은 곳이라면, 파이프 문자(`|`) 대신 `typing`의 `Union`을 사용할 수 있습니다.
예를 들어, 어떤 값이 `str` 또는 `None`이 될 수 있다고 선언할 수 있습니다:
```python
from typing import Union
def say_hi(name: Union[str, None]):
print(f"Hi {name}!")
```
`typing`에는 `None`이 될 수 있음을 선언하는 축약형으로 `Optional`도 있습니다.
아주 개인적인 관점에서의 팁입니다:
- 🚨 `Optional[SomeType]` 사용은 피하세요
- 대신 ✨ **`Union[SomeType, None]`를 사용하세요** ✨.
둘은 동등하며 내부적으로도 같습니다. 하지만 단어 "optional"은 값이 선택 사항이라는 인상을 주는 반면, 실제 의미는 "값이 `None`이 될 수 있다"는 뜻입니다. 값이 선택 사항이 아니라 여전히 필수인 경우에도 그렇습니다.
`Union[SomeType, None]`가 의미를 더 명확하게 드러낸다고 생각합니다.
이는 단지 단어와 명칭의 문제입니다. 하지만 이런 단어가 여러분과 팀원이 코드를 어떻게 생각하는지에 영향을 줄 수 있습니다.
예를 들어, 다음 함수를 보세요:
```python
from typing import Optional
def say_hi(name: Optional[str]):
print(f"Hey {name}!")
```
매개변수 `name`은 `Optional[str]`로 정의되어 있지만, 사실 선택적이지 않습니다. 이 매개변수 없이 함수를 호출할 수 없습니다:
```Python
say_hi() # 이런, 에러가 발생합니다! 😱
```
`name` 매개변수는 기본값이 없기 때문에 여전히 필수입니다(선택적이 아님). 대신, `name`에는 `None`을 전달할 수 있습니다:
```Python
say_hi(name=None) # 작동합니다. None은 유효합니다 🎉
```
좋은 소식은, 대부분의 경우 타입의 합집합을 정의할 때 그냥 `|`를 사용할 수 있다는 점입니다:
```python
def say_hi(name: str | None):
print(f"Hey {name}!")
```
그래서 보통은 `Optional`과 `Union` 같은 이름에 대해 걱정하지 않으셔도 됩니다. 😎
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FILE: docs/ko/docs/advanced/async-tests.md
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# 비동기 테스트 { #async-tests }
제공된 `TestClient`를 사용하여 **FastAPI** 애플리케이션을 테스트하는 방법을 이미 살펴보았습니다. 지금까지는 `async` 함수를 사용하지 않고, 동기 테스트를 작성하는 방법만 보았습니다.
테스트에서 비동기 함수를 사용할 수 있으면 유용할 수 있습니다. 예를 들어 데이터베이스를 비동기로 쿼리하는 경우를 생각해 보세요. FastAPI 애플리케이션에 요청을 보낸 다음, async 데이터베이스 라이브러리를 사용하면서 백엔드가 데이터베이스에 올바른 데이터를 성공적으로 기록했는지 검증하고 싶을 수 있습니다.
어떻게 동작하게 만들 수 있는지 살펴보겠습니다.
## pytest.mark.anyio { #pytest-mark-anyio }
테스트에서 비동기 함수를 호출하려면, 테스트 함수도 비동기여야 합니다. AnyIO는 이를 위한 깔끔한 플러그인을 제공하며, 일부 테스트 함수를 비동기로 호출하도록 지정할 수 있습니다.
## HTTPX { #httpx }
**FastAPI** 애플리케이션이 `async def` 대신 일반 `def` 함수를 사용하더라도, 내부적으로는 여전히 `async` 애플리케이션입니다.
`TestClient`는 표준 pytest를 사용하여, 일반 `def` 테스트 함수 안에서 비동기 FastAPI 애플리케이션을 호출하도록 내부에서 마법 같은 처리를 합니다. 하지만 비동기 함수 안에서 이를 사용하면 그 마법은 더 이상 동작하지 않습니다. 테스트를 비동기로 실행하면, 테스트 함수 안에서 `TestClient`를 더 이상 사용할 수 없습니다.
`TestClient`는 [HTTPX](https://www.python-httpx.org)를 기반으로 하며, 다행히 HTTPX를 직접 사용해 API를 테스트할 수 있습니다.
## 예시 { #example }
간단한 예시로, [더 큰 애플리케이션](../tutorial/bigger-applications.md)과 [테스트](../tutorial/testing.md)에서 설명한 것과 비슷한 파일 구조를 살펴보겠습니다:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ └── test_main.py
```
`main.py` 파일은 다음과 같습니다:
{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/main.py *}
`test_main.py` 파일에는 `main.py`에 대한 테스트가 있으며, 이제 다음과 같이 보일 수 있습니다:
{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/test_main.py *}
## 실행하기 { #run-it }
다음과 같이 평소처럼 테스트를 실행할 수 있습니다:
하지만 프록시(포트 `9999`)를 사용해 "공식" URL인 `/api/v1/docs`에서 docs UI에 접근하면, 올바르게 동작합니다! 🎉
[http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs](http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs)에서 확인할 수 있습니다:
원하던 그대로입니다. ✔️
이는 FastAPI가 이 `root_path`를 사용해, OpenAPI에서 기본 `server`를 `root_path`가 제공한 URL로 생성하기 때문입니다.
## 추가 서버 { #additional-servers }
/// warning | 경고
이는 더 고급 사용 사례입니다. 건너뛰어도 괜찮습니다.
///
기본적으로 **FastAPI**는 OpenAPI 스키마에서 `root_path`의 URL로 `server`를 생성합니다.
하지만 예를 들어 동일한 docs UI가 스테이징과 프로덕션 환경 모두와 상호작용하도록 하려면, 다른 대안 `servers`를 제공할 수도 있습니다.
사용자 정의 `servers` 리스트를 전달했고 `root_path`(API가 프록시 뒤에 있기 때문)가 있다면, **FastAPI**는 리스트의 맨 앞에 이 `root_path`를 가진 "server"를 삽입합니다.
예:
{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial003_py310.py hl[4:7] *}
다음과 같은 OpenAPI 스키마를 생성합니다:
```JSON hl_lines="5-7"
{
"openapi": "3.1.0",
// 여기에 다른 내용이 더 있습니다
"servers": [
{
"url": "/api/v1"
},
{
"url": "https://stag.example.com",
"description": "Staging environment"
},
{
"url": "https://prod.example.com",
"description": "Production environment"
}
],
"paths": {
// 여기에 다른 내용이 더 있습니다
}
}
```
/// tip | 팁
`root_path`에서 가져온 값인 `/api/v1`의 `url` 값을 가진, 자동 생성된 server에 주목하세요.
///
[http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs](http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs)의 docs UI에서는 다음처럼 보입니다:
/// tip | 팁
docs UI는 선택한 server와 상호작용합니다.
///
/// note | 기술 세부사항
OpenAPI 사양에서 `servers` 속성은 선택 사항입니다.
`servers` 파라미터를 지정하지 않고 `root_path`가 `/`와 같다면, 생성된 OpenAPI 스키마의 `servers` 속성은 기본적으로 완전히 생략되며, 이는 `url` 값이 `/`인 단일 server와 동등합니다.
///
### `root_path`에서 자동 server 비활성화하기 { #disable-automatic-server-from-root-path }
**FastAPI**가 `root_path`를 사용한 자동 server를 포함하지 않게 하려면, `root_path_in_servers=False` 파라미터를 사용할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial004_py310.py hl[9] *}
그러면 OpenAPI 스키마에 포함되지 않습니다.
## 서브 애플리케이션 마운트하기 { #mounting-a-sub-application }
프록시에서 `root_path`를 사용하면서도, [서브 애플리케이션 - 마운트](sub-applications.md)에 설명된 것처럼 서브 애플리케이션을 마운트해야 한다면, 기대하는 대로 일반적으로 수행할 수 있습니다.
FastAPI가 내부적으로 `root_path`를 똑똑하게 사용하므로, 그냥 동작합니다. ✨
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FILE: docs/ko/docs/advanced/custom-response.md
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# 사용자 정의 응답 - HTML, Stream, 파일, 기타 { #custom-response-html-stream-file-others }
기본적으로 **FastAPI**는 JSON 응답을 반환합니다.
[응답을 직접 반환하기](response-directly.md)에서 본 것처럼 `Response`를 직접 반환하여 이를 재정의할 수 있습니다.
그러나 `Response`를 직접 반환하면(또는 `JSONResponse`와 같은 하위 클래스를 반환하면) 데이터가 자동으로 변환되지 않으며(비록 `response_model`을 선언했다 하더라도), 문서도 자동으로 생성되지 않습니다(예를 들어, 생성된 OpenAPI의 일부로 HTTP 헤더 `Content-Type`에 특정 "미디어 타입"을 포함하는 것 등).
하지만 *경로 처리 데코레이터*에서 `response_class` 매개변수를 사용하여 사용할 `Response`(예: 어떤 `Response` 하위 클래스든)를 선언할 수도 있습니다.
*경로 처리 함수*에서 반환하는 내용은 해당 `Response` 안에 담깁니다.
/// note | 참고
미디어 타입이 없는 응답 클래스를 사용하는 경우, FastAPI는 응답에 내용이 없을 것으로 예상하므로 생성된 OpenAPI 문서에서 응답 형식을 문서화하지 않습니다.
///
## JSON 응답 { #json-responses }
기본적으로 FastAPI는 JSON 응답을 반환합니다.
[응답 모델](../tutorial/response-model.md)을 선언하면 FastAPI는 Pydantic을 사용해 데이터를 JSON으로 직렬화합니다.
응답 모델을 선언하지 않으면 FastAPI는 [JSON 호환 가능 인코더](../tutorial/encoder.md)에서 설명한 `jsonable_encoder`를 사용해 데이터를 변환한 뒤 `JSONResponse`에 넣습니다.
`JSONResponse`처럼 JSON 미디어 타입(`application/json`)을 가진 `response_class`를 선언하면, 여러분이 *경로 처리 데코레이터*에서 선언한 Pydantic의 `response_model`로 데이터가 자동 변환(및 필터링)됩니다. 하지만 데이터의 JSON 바이트 직렬화 자체는 Pydantic이 수행하지 않고, `jsonable_encoder`로 변환한 후 `JSONResponse` 클래스에 전달하며, 그 클래스가 Python 표준 JSON 라이브러리를 사용해 바이트로 직렬화합니다.
### JSON 성능 { #json-performance }
요약하면, 최대 성능이 필요하다면 [응답 모델](../tutorial/response-model.md)을 사용하고, *경로 처리 데코레이터*에 `response_class`를 선언하지 마세요.
{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py ln[15:17] hl[16] *}
## HTML 응답 { #html-response }
**FastAPI**에서 HTML 응답을 직접 반환하려면 `HTMLResponse`를 사용하세요.
* `HTMLResponse`를 임포트합니다.
* *경로 처리 데코레이터*의 `response_class` 매개변수로 `HTMLResponse`를 전달합니다.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial002_py310.py hl[2,7] *}
/// info | 정보
`response_class` 매개변수는 응답의 "미디어 타입"을 정의하는 데에도 사용됩니다.
이 경우, HTTP 헤더 `Content-Type`은 `text/html`로 설정됩니다.
그리고 이는 OpenAPI에 그대로 문서화됩니다.
///
### `Response` 반환하기 { #return-a-response }
[응답을 직접 반환하기](response-directly.md)에서 본 것처럼, *경로 처리*에서 응답을 직접 반환하여 재정의할 수도 있습니다.
위의 예제와 동일하게 `HTMLResponse`를 반환하는 코드는 다음과 같을 수 있습니다:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial003_py310.py hl[2,7,19] *}
/// warning | 경고
*경로 처리 함수*에서 직접 반환된 `Response`는 OpenAPI에 문서화되지 않습니다(예를 들어, `Content-Type`이 문서화되지 않음) 그리고 자동 대화형 문서에도 표시되지 않습니다.
///
/// info | 정보
물론 실제 `Content-Type` 헤더, 상태 코드 등은 반환된 `Response` 객체에서 가져옵니다.
///
### OpenAPI에 문서화하고 `Response` 재정의하기 { #document-in-openapi-and-override-response }
함수 내부에서 응답을 재정의하면서 동시에 OpenAPI에서 "미디어 타입"을 문서화하고 싶다면, `response_class` 매개변수를 사용하면서 `Response` 객체를 반환할 수 있습니다.
이 경우 `response_class`는 OpenAPI *경로 처리*를 문서화하는 데만 사용되고, 실제로는 여러분이 반환한 `Response`가 그대로 사용됩니다.
#### `HTMLResponse` 직접 반환하기 { #return-an-htmlresponse-directly }
예를 들어, 다음과 같이 작성할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial004_py310.py hl[7,21,23] *}
이 예제에서 `generate_html_response()` 함수는 HTML을 `str`로 반환하는 대신 이미 `Response`를 생성하고 반환합니다.
`generate_html_response()`를 호출한 결과를 반환함으로써, 기본적인 **FastAPI** 동작을 재정의하는 `Response`를 이미 반환하고 있습니다.
하지만 `response_class`에 `HTMLResponse`를 함께 전달했기 때문에, **FastAPI**는 이를 OpenAPI 및 대화형 문서에서 `text/html`의 HTML로 문서화하는 방법을 알 수 있습니다:
## 사용 가능한 응답들 { #available-responses }
다음은 사용할 수 있는 몇 가지 응답들입니다.
`Response`를 사용하여 다른 어떤 것도 반환할 수 있으며, 직접 하위 클래스를 만들 수도 있습니다.
/// note | 기술 세부사항
`from starlette.responses import HTMLResponse`를 사용할 수도 있습니다.
**FastAPI**는 개발자인 여러분의 편의를 위해 `starlette.responses`를 `fastapi.responses`로 동일하게 제공하지만, 대부분의 사용 가능한 응답은 Starlette에서 직접 가져옵니다.
///
### `Response` { #response }
기본 `Response` 클래스이며, 다른 모든 응답 클래스가 이를 상속합니다.
이 클래스를 직접 반환할 수 있습니다.
다음 매개변수를 받을 수 있습니다:
* `content` - `str` 또는 `bytes`.
* `status_code` - HTTP 상태 코드를 나타내는 `int`.
* `headers` - 문자열로 이루어진 `dict`.
* `media_type` - 미디어 타입을 나타내는 `str` 예: `"text/html"`.
FastAPI(정확히는 Starlette)가 자동으로 Content-Length 헤더를 포함시킵니다. 또한 `media_type`에 기반하여 Content-Type 헤더를 포함하며, 텍스트 타입의 경우 문자 집합을 추가합니다.
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}
### `HTMLResponse` { #htmlresponse }
텍스트 또는 바이트를 받아 HTML 응답을 반환합니다. 위에서 설명한 내용과 같습니다.
### `PlainTextResponse` { #plaintextresponse }
텍스트 또는 바이트를 받아 일반 텍스트 응답을 반환합니다.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial005_py310.py hl[2,7,9] *}
### `JSONResponse` { #jsonresponse }
데이터를 받아 `application/json`으로 인코딩된 응답을 반환합니다.
이는 위에서 설명했듯이 **FastAPI**에서 기본적으로 사용되는 응답 형식입니다.
/// note | 기술 세부사항
하지만 응답 모델 또는 반환 타입을 선언한 경우, 해당 모델이 데이터를 JSON으로 직렬화하는 데 직접 사용되며, 올바른 JSON 미디어 타입의 응답이 `JSONResponse` 클래스를 사용하지 않고 바로 반환됩니다.
이 방식이 최상의 성능을 얻는 이상적인 방법입니다.
///
### `RedirectResponse` { #redirectresponse }
HTTP 리디렉션 응답을 반환합니다. 기본적으로 상태 코드는 307(임시 리디렉션)으로 설정됩니다.
`RedirectResponse`를 직접 반환할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006_py310.py hl[2,9] *}
---
또는 `response_class` 매개변수에서 사용할 수도 있습니다:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006b_py310.py hl[2,7,9] *}
이 경우, *경로 처리* 함수에서 URL을 직접 반환할 수 있습니다.
이 경우, 사용되는 `status_code`는 `RedirectResponse`의 기본값인 `307`입니다.
---
`status_code` 매개변수를 `response_class` 매개변수와 함께 사용할 수도 있습니다:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006c_py310.py hl[2,7,9] *}
### `StreamingResponse` { #streamingresponse }
비동기 제너레이터 또는 일반 제너레이터/이터레이터(`yield`가 있는 함수)를 받아 응답 본문을 스트리밍합니다.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial007_py310.py hl[3,16] *}
/// note | 기술 세부사항
`async` 작업은 `await`에 도달했을 때만 취소될 수 있습니다. `await`가 없으면 제너레이터(`yield`가 있는 함수)는 제대로 취소될 수 없고, 취소가 요청된 후에도 계속 실행될 수 있습니다.
이 작은 예제는 어떤 `await`도 필요하지 않으므로, 이벤트 루프가 취소를 처리할 기회를 주기 위해 `await anyio.sleep(0)`를 추가합니다.
대규모 또는 무한 스트림에서는 더욱 중요합니다.
///
/// tip | 팁
`StreamingResponse`를 직접 반환하는 대신, [데이터 스트리밍](./stream-data.md)에서의 스타일을 따르는 것이 더 편리하며 백그라운드에서 취소 처리를 해줍니다.
JSON Lines를 스트리밍한다면, [JSON Lines 스트리밍](../tutorial/stream-json-lines.md) 튜토리얼을 확인하세요.
///
### `FileResponse` { #fileresponse }
파일을 비동기로 스트리밍하여 응답합니다.
다른 응답 유형과는 다른 인수를 사용하여 객체를 생성합니다:
* `path` - 스트리밍할 파일의 경로.
* `headers` - 딕셔너리 형식의 사용자 정의 헤더.
* `media_type` - 미디어 타입을 나타내는 문자열. 설정되지 않은 경우 파일 이름이나 경로를 사용하여 추론합니다.
* `filename` - 설정된 경우 응답의 `Content-Disposition`에 포함됩니다.
파일 응답에는 적절한 `Content-Length`, `Last-Modified`, 및 `ETag` 헤더가 포함됩니다.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009_py310.py hl[2,10] *}
또한 `response_class` 매개변수를 사용할 수도 있습니다:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009b_py310.py hl[2,8,10] *}
이 경우, 경로 처리 함수에서 파일 경로를 직접 반환할 수 있습니다.
## 사용자 정의 응답 클래스 { #custom-response-class }
`Response`를 상속받아 사용자 정의 응답 클래스를 생성하고 사용할 수 있습니다.
예를 들어, [`orjson`](https://github.com/ijl/orjson)을 일부 설정과 함께 사용하고 싶다고 가정해봅시다.
들여쓰기 및 포맷된 JSON을 반환하고 싶다면, orjson 옵션 `orjson.OPT_INDENT_2`를 사용할 수 있습니다.
`CustomORJSONResponse`를 생성할 수 있습니다. 여기서 핵심은 `Response.render(content)` 메서드를 생성하여 내용을 `bytes`로 반환하는 것입니다:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009c_py310.py hl[9:14,17] *}
이제 다음 대신:
```json
{"message": "Hello World"}
```
...이 응답은 이렇게 반환됩니다:
```json
{
"message": "Hello World"
}
```
물론 JSON 포맷팅보다 더 유용하게 활용할 방법을 찾을 수 있을 것입니다. 😉
### `orjson` 또는 응답 모델 { #orjson-or-response-model }
성능이 목적이라면, `orjson` 응답을 사용하는 것보다 [응답 모델](../tutorial/response-model.md)을 사용하는 편이 더 나을 가능성이 큽니다.
응답 모델을 사용하면 FastAPI는 중간 단계(예: `jsonable_encoder`로의 변환) 없이 Pydantic을 사용해 데이터를 JSON으로 직렬화합니다. 이런 중간 단계는 다른 경우에 발생합니다.
그리고 내부적으로 Pydantic은 JSON 직렬화를 위해 `orjson`과 동일한 Rust 기반 메커니즘을 사용하므로, 응답 모델만으로도 이미 최상의 성능을 얻게 됩니다.
## 기본 응답 클래스 { #default-response-class }
**FastAPI** 클래스 인스턴스 또는 `APIRouter`를 생성할 때 기본으로 사용할 응답 클래스를 지정할 수 있습니다.
이를 정의하는 매개변수는 `default_response_class`입니다.
아래 예제에서 **FastAPI**는 모든 *경로 처리*에서 JSON 대신 기본적으로 `HTMLResponse`를 사용합니다.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial010_py310.py hl[2,4] *}
/// tip | 팁
여전히 이전처럼 *경로 처리*에서 `response_class`를 재정의할 수 있습니다.
///
## 추가 문서화 { #additional-documentation }
OpenAPI에서 `responses`를 사용하여 미디어 타입 및 기타 세부 정보를 선언할 수도 있습니다: [OpenAPI에서 추가 응답](additional-responses.md).
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FILE: docs/ko/docs/advanced/dataclasses.md
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# Dataclasses 사용하기 { #using-dataclasses }
FastAPI는 **Pydantic** 위에 구축되어 있으며, 지금까지는 Pydantic 모델을 사용해 요청과 응답을 선언하는 방법을 보여드렸습니다.
하지만 FastAPI는 [`dataclasses`](https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html)도 같은 방식으로 사용하는 것을 지원합니다:
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}
이는 **Pydantic** 덕분에 여전히 지원되는데, Pydantic이 [`dataclasses`에 대한 내부 지원](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel)을 제공하기 때문입니다.
따라서 위 코드처럼 Pydantic을 명시적으로 사용하지 않더라도, FastAPI는 Pydantic을 사용해 표준 dataclasses를 Pydantic의 dataclasses 변형으로 변환합니다.
그리고 물론 다음과 같은 기능도 동일하게 지원합니다:
* 데이터 검증
* 데이터 직렬화
* 데이터 문서화 등
이는 Pydantic 모델을 사용할 때와 같은 방식으로 동작합니다. 그리고 실제로도 내부적으로는 Pydantic을 사용해 같은 방식으로 구현됩니다.
/// info
dataclasses는 Pydantic 모델이 할 수 있는 모든 것을 할 수는 없다는 점을 기억하세요.
그래서 여전히 Pydantic 모델을 사용해야 할 수도 있습니다.
하지만 이미 여러 dataclasses를 가지고 있다면, 이것은 FastAPI로 웹 API를 구동하는 데 그것들을 활용할 수 있는 좋은 방법입니다. 🤓
///
## `response_model`에서 Dataclasses 사용하기 { #dataclasses-in-response-model }
`response_model` 매개변수에서도 `dataclasses`를 사용할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}
dataclass는 자동으로 Pydantic dataclass로 변환됩니다.
이렇게 하면 해당 스키마가 API docs 사용자 인터페이스에 표시됩니다:
## 중첩 데이터 구조에서 Dataclasses 사용하기 { #dataclasses-in-nested-data-structures }
`dataclasses`를 다른 타입 애너테이션과 조합해 중첩 데이터 구조를 만들 수도 있습니다.
일부 경우에는 Pydantic 버전의 `dataclasses`를 사용해야 할 수도 있습니다. 예를 들어 자동 생성된 API 문서에서 오류가 발생하는 경우입니다.
그런 경우 표준 `dataclasses`를 드롭인 대체재인 `pydantic.dataclasses`로 간단히 바꾸면 됩니다:
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}
1. 표준 `dataclasses`에서 `field`를 계속 임포트합니다.
2. `pydantic.dataclasses`는 `dataclasses`의 드롭인 대체재입니다.
3. `Author` dataclass에는 `Item` dataclasses의 리스트가 포함됩니다.
4. `Author` dataclass가 `response_model` 매개변수로 사용됩니다.
5. 요청 본문으로 dataclasses와 함께 다른 표준 타입 애너테이션을 사용할 수 있습니다.
이 경우에는 `Item` dataclasses의 리스트입니다.
6. 여기서는 dataclasses 리스트인 `items`를 포함하는 딕셔너리를 반환합니다.
FastAPI는 여전히 데이터를 JSON으로 직렬화할 수 있습니다.
7. 여기서 `response_model`은 `Author` dataclasses 리스트에 대한 타입 애너테이션을 사용합니다.
다시 말해, `dataclasses`를 표준 타입 애너테이션과 조합할 수 있습니다.
8. 이 *경로 처리 함수*는 `async def` 대신 일반 `def`를 사용하고 있다는 점에 주목하세요.
언제나처럼 FastAPI에서는 필요에 따라 `def`와 `async def`를 조합해 사용할 수 있습니다.
어떤 것을 언제 사용해야 하는지 다시 확인하고 싶다면, [`async`와 `await`](../async.md#in-a-hurry) 문서의 _"급하신가요?"_ 섹션을 확인하세요.
9. 이 *경로 처리 함수*는 dataclasses를(물론 반환할 수도 있지만) 반환하지 않고, 내부 데이터를 담은 딕셔너리들의 리스트를 반환합니다.
FastAPI는 `response_model` 매개변수(dataclasses 포함)를 사용해 응답을 변환합니다.
`dataclasses`는 다른 타입 애너테이션과 매우 다양한 조합으로 결합해 복잡한 데이터 구조를 구성할 수 있습니다.
더 구체적인 내용은 위 코드 내 애너테이션 팁을 확인하세요.
## 더 알아보기 { #learn-more }
`dataclasses`를 다른 Pydantic 모델과 조합하거나, 이를 상속하거나, 여러분의 모델에 포함하는 등의 작업도 할 수 있습니다.
자세한 내용은 [dataclasses에 관한 Pydantic 문서](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/)를 참고하세요.
## 버전 { #version }
이 기능은 FastAPI `0.67.0` 버전부터 사용할 수 있습니다. 🔖
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FILE: docs/ko/docs/advanced/events.md
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# Lifespan 이벤트 { #lifespan-events }
애플리케이션이 **시작**하기 전에 실행되어야 하는 로직(코드)을 정의할 수 있습니다. 이는 이 코드가 **한 번**만 실행되며, 애플리케이션이 **요청을 받기 시작하기 전**에 실행된다는 의미입니다.
마찬가지로, 애플리케이션이 **종료**될 때 실행되어야 하는 로직(코드)을 정의할 수 있습니다. 이 경우, 이 코드는 **한 번**만 실행되며, **여러 요청을 처리한 후**에 실행됩니다.
이 코드는 애플리케이션이 요청을 받기 **시작**하기 전에 실행되고, 요청 처리를 **끝낸 직후**에 실행되기 때문에 전체 애플리케이션의 **수명(lifespan)**을 다룹니다(잠시 후 "lifespan"이라는 단어가 중요해집니다 😉).
이는 전체 앱에서 사용해야 하는 **자원**을 설정하고, 요청 간에 **공유되는** 자원을 설정하고, 그리고/또는 이후에 **정리**하는 데 매우 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터베이스 연결 풀 또는 공유 머신러닝 모델을 로드하는 경우입니다.
## 사용 사례 { #use-case }
먼저 **사용 사례** 예시로 시작한 다음, 이를 어떻게 해결할지 살펴보겠습니다.
요청을 처리하는 데 사용하고 싶은 **머신러닝 모델**이 있다고 상상해 봅시다. 🤖
동일한 모델이 요청 간에 공유되므로, 요청마다 모델이 하나씩 있거나 사용자마다 하나씩 있는 등의 방식이 아닙니다.
모델을 로드하는 데 **상당한 시간이 걸린다고 상상해 봅시다**, 왜냐하면 모델이 **디스크에서 많은 데이터를 읽어야** 하기 때문입니다. 그래서 모든 요청마다 이를 수행하고 싶지는 않습니다.
모듈/파일의 최상위에서 로드할 수도 있지만, 그러면 단순한 자동화된 테스트를 실행하는 경우에도 **모델을 로드**하게 되고, 테스트가 코드의 독립적인 부분을 실행하기 전에 모델이 로드될 때까지 기다려야 하므로 **느려집니다**.
이것이 우리가 해결할 문제입니다. 요청을 처리하기 전에 모델을 로드하되, 코드가 로드되는 동안이 아니라 애플리케이션이 요청을 받기 시작하기 직전에만 로드하겠습니다.
## Lifespan { #lifespan }
`FastAPI` 앱의 `lifespan` 매개변수와 "컨텍스트 매니저"를 사용하여 *시작*과 *종료* 로직을 정의할 수 있습니다(컨텍스트 매니저가 무엇인지 잠시 후에 보여드리겠습니다).
예제로 시작한 다음 자세히 살펴보겠습니다.
`yield`를 사용해 비동기 함수 `lifespan()`을 다음과 같이 생성합니다:
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[16,19] *}
여기서는 `yield` 이전에 (가짜) 모델 함수를 머신러닝 모델이 들어 있는 딕셔너리에 넣어 모델을 로드하는 비용이 큰 *시작* 작업을 시뮬레이션합니다. 이 코드는 애플리케이션이 **요청을 받기 시작하기 전**, *시작* 동안에 실행됩니다.
그리고 `yield` 직후에는 모델을 언로드합니다. 이 코드는 애플리케이션이 **요청 처리를 마친 후**, *종료* 직전에 실행됩니다. 예를 들어 메모리나 GPU 같은 자원을 해제할 수 있습니다.
/// tip | 팁
`shutdown`은 애플리케이션을 **중지**할 때 발생합니다.
새 버전을 시작해야 할 수도 있고, 그냥 실행하는 게 지겨워졌을 수도 있습니다. 🤷
///
### Lifespan 함수 { #lifespan-function }
먼저 주목할 점은 `yield`를 사용하여 비동기 함수를 정의하고 있다는 것입니다. 이는 `yield`를 사용하는 의존성과 매우 유사합니다.
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[14:19] *}
함수의 첫 번째 부분, 즉 `yield` 이전의 코드는 애플리케이션이 시작되기 **전에** 실행됩니다.
그리고 `yield` 이후의 부분은 애플리케이션이 종료된 **후에** 실행됩니다.
### 비동기 컨텍스트 매니저 { #async-context-manager }
확인해 보면, 함수는 `@asynccontextmanager`로 데코레이션되어 있습니다.
이는 함수를 "**비동기 컨텍스트 매니저**"라고 불리는 것으로 변환합니다.
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[1,13] *}
파이썬에서 **컨텍스트 매니저**는 `with` 문에서 사용할 수 있는 것입니다. 예를 들어, `open()`은 컨텍스트 매니저로 사용할 수 있습니다:
```Python
with open("file.txt") as file:
file.read()
```
최근 버전의 파이썬에는 **비동기 컨텍스트 매니저**도 있습니다. 이를 `async with`와 함께 사용합니다:
```Python
async with lifespan(app):
await do_stuff()
```
위와 같은 컨텍스트 매니저 또는 비동기 컨텍스트 매니저를 만들면, `with` 블록에 들어가기 전에 `yield` 이전의 코드를 실행하고, `with` 블록을 벗어난 후에는 `yield` 이후의 코드를 실행합니다.
위의 코드 예제에서는 직접 사용하지 않고, FastAPI에 전달하여 FastAPI가 이를 사용하도록 합니다.
`FastAPI` 앱의 `lifespan` 매개변수는 **비동기 컨텍스트 매니저**를 받으므로, 새 `lifespan` 비동기 컨텍스트 매니저를 전달할 수 있습니다.
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[22] *}
## 대체 이벤트(사용 중단) { #alternative-events-deprecated }
/// warning | 경고
*시작*과 *종료*를 처리하는 권장 방법은 위에서 설명한 대로 `FastAPI` 앱의 `lifespan` 매개변수를 사용하는 것입니다. `lifespan` 매개변수를 제공하면 `startup`과 `shutdown` 이벤트 핸들러는 더 이상 호출되지 않습니다. `lifespan`만 쓰거나 이벤트만 쓰거나 둘 중 하나이지, 둘 다는 아닙니다.
이 부분은 아마 건너뛰셔도 됩니다.
///
*시작*과 *종료* 동안 실행될 이 로직을 정의하는 대체 방법이 있습니다.
애플리케이션이 시작되기 전에 또는 애플리케이션이 종료될 때 실행되어야 하는 이벤트 핸들러(함수)를 정의할 수 있습니다.
이 함수들은 `async def` 또는 일반 `def`로 선언할 수 있습니다.
### `startup` 이벤트 { #startup-event }
애플리케이션이 시작되기 전에 실행되어야 하는 함수를 추가하려면, `"startup"` 이벤트로 선언합니다:
{* ../../docs_src/events/tutorial001_py310.py hl[8] *}
이 경우, `startup` 이벤트 핸들러 함수는 "database"(그냥 `dict`) 항목을 일부 값으로 초기화합니다.
여러 개의 이벤트 핸들러 함수를 추가할 수 있습니다.
그리고 모든 `startup` 이벤트 핸들러가 완료될 때까지 애플리케이션은 요청을 받기 시작하지 않습니다.
### `shutdown` 이벤트 { #shutdown-event }
애플리케이션이 종료될 때 실행되어야 하는 함수를 추가하려면, `"shutdown"` 이벤트로 선언합니다:
{* ../../docs_src/events/tutorial002_py310.py hl[6] *}
여기서 `shutdown` 이벤트 핸들러 함수는 텍스트 한 줄 `"Application shutdown"`을 `log.txt` 파일에 기록합니다.
/// info | 정보
`open()` 함수에서 `mode="a"`는 "append"(추가)를 의미하므로, 기존 내용을 덮어쓰지 않고 파일에 있던 내용 뒤에 줄이 추가됩니다.
///
/// tip | 팁
이 경우에는 파일과 상호작용하는 표준 파이썬 `open()` 함수를 사용하고 있습니다.
따라서 I/O(input/output)가 포함되어 있어 디스크에 기록되는 것을 "기다리는" 과정이 필요합니다.
하지만 `open()`은 `async`와 `await`를 사용하지 않습니다.
그래서 이벤트 핸들러 함수는 `async def` 대신 표준 `def`로 선언합니다.
///
### `startup`과 `shutdown`을 함께 { #startup-and-shutdown-together }
*시작*과 *종료* 로직은 연결되어 있을 가능성이 높습니다. 무언가를 시작했다가 끝내거나, 자원을 획득했다가 해제하는 등의 작업이 필요할 수 있습니다.
로직이나 변수를 함께 공유하지 않는 분리된 함수에서 이를 처리하면, 전역 변수에 값을 저장하거나 비슷한 트릭이 필요해져 더 어렵습니다.
그 때문에, 이제는 위에서 설명한 대로 `lifespan`을 사용하는 것이 권장됩니다.
## 기술적 세부사항 { #technical-details }
호기심 많은 분들을 위한 기술적인 세부사항입니다. 🤓
내부적으로 ASGI 기술 사양에서는 이것이 [Lifespan Protocol](https://asgi.readthedocs.io/en/latest/specs/lifespan.html)의 일부이며, `startup`과 `shutdown`이라는 이벤트를 정의합니다.
/// info | 정보
Starlette `lifespan` 핸들러에 대해서는 [Starlette의 Lifespan 문서](https://www.starlette.dev/lifespan/)에서 더 읽어볼 수 있습니다.
또한 코드의 다른 영역에서 사용할 수 있는 lifespan 상태를 처리하는 방법도 포함되어 있습니다.
///
## 서브 애플리케이션 { #sub-applications }
🚨 이 lifespan 이벤트(startup 및 shutdown)는 메인 애플리케이션에 대해서만 실행되며, [서브 애플리케이션 - Mounts](sub-applications.md)에는 실행되지 않음을 유의하세요.
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FILE: docs/ko/docs/advanced/generate-clients.md
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# SDK 생성하기 { #generating-sdks }
**FastAPI**는 **OpenAPI** 사양을 기반으로 하므로, FastAPI의 API는 많은 도구가 이해할 수 있는 표준 형식으로 설명할 수 있습니다.
덕분에 여러 언어용 클라이언트 라이브러리(**SDKs**), 최신 **문서**, 그리고 코드와 동기화된 **테스트** 또는 **자동화 워크플로**를 쉽게 생성할 수 있습니다.
이 가이드에서는 FastAPI 백엔드용 **TypeScript SDK**를 생성하는 방법을 배웁니다.
## 오픈 소스 SDK 생성기 { #open-source-sdk-generators }
다양하게 활용할 수 있는 옵션으로 [OpenAPI Generator](https://openapi-generator.tech/)가 있으며, **다양한 프로그래밍 언어**를 지원하고 OpenAPI 사양으로부터 SDK를 생성할 수 있습니다.
**TypeScript 클라이언트**의 경우 [Hey API](https://heyapi.dev/)는 TypeScript 생태계에 최적화된 경험을 제공하는 목적에 맞게 설계된 솔루션입니다.
더 많은 SDK 생성기는 [OpenAPI.Tools](https://openapi.tools/#sdk)에서 확인할 수 있습니다.
/// tip | 팁
FastAPI는 **OpenAPI 3.1** 사양을 자동으로 생성하므로, 사용하는 도구는 이 버전을 지원해야 합니다.
///
## FastAPI 스폰서의 SDK 생성기 { #sdk-generators-from-fastapi-sponsors }
이 섹션에서는 FastAPI를 후원하는 회사들이 제공하는 **벤처 투자 기반** 및 **기업 지원** 솔루션을 소개합니다. 이 제품들은 고품질로 생성된 SDK에 더해 **추가 기능**과 **통합**을 제공합니다.
✨ [**FastAPI 후원하기**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author) ✨를 통해, 이 회사들은 프레임워크와 그 **생태계**가 건강하고 **지속 가능**하게 유지되도록 돕습니다.
또한 이들의 후원은 FastAPI **커뮤니티**(여러분)에 대한 강한 헌신을 보여주며, **좋은 서비스**를 제공하는 것뿐 아니라, 견고하고 활발한 프레임워크인 FastAPI를 지원하는 데에도 관심이 있음을 나타냅니다. 🙇
예를 들어 다음을 사용해 볼 수 있습니다:
* [Speakeasy](https://speakeasy.com/editor?utm_source=fastapi+repo&utm_medium=github+sponsorship)
* [Stainless](https://www.stainless.com/?utm_source=fastapi&utm_medium=referral)
* [liblab](https://developers.liblab.com/tutorials/sdk-for-fastapi?utm_source=fastapi)
이 중 일부는 오픈 소스이거나 무료 티어를 제공하므로, 비용 부담 없이 사용해 볼 수 있습니다. 다른 상용 SDK 생성기도 있으며 온라인에서 찾을 수 있습니다. 🤓
## TypeScript SDK 만들기 { #create-a-typescript-sdk }
간단한 FastAPI 애플리케이션으로 시작해 보겠습니다:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial001_py310.py hl[7:9,12:13,16:17,21] *}
*경로 처리*에서 요청 페이로드와 응답 페이로드에 사용하는 모델을 `Item`, `ResponseMessage` 모델로 정의하고 있다는 점에 주목하세요.
### API 문서 { #api-docs }
`/docs`로 이동하면, 요청으로 보낼 데이터와 응답으로 받을 데이터에 대한 **스키마(schemas)**가 있는 것을 볼 수 있습니다:
이 스키마는 앱에서 모델로 선언되었기 때문에 볼 수 있습니다.
그 정보는 앱의 **OpenAPI 스키마**에서 사용할 수 있고, 이후 API 문서에 표시됩니다.
OpenAPI에 포함된 모델의 동일한 정보가 **클라이언트 코드 생성**에 사용될 수 있습니다.
### Hey API { #hey-api }
모델이 포함된 FastAPI 앱이 준비되면, Hey API를 사용해 TypeScript 클라이언트를 생성할 수 있습니다. 가장 빠른 방법은 npx를 사용하는 것입니다.
```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i http://localhost:8000/openapi.json -o src/client
```
이 명령은 `./src/client`에 TypeScript SDK를 생성합니다.
[`@hey-api/openapi-ts` 설치 방법](https://heyapi.dev/openapi-ts/get-started)과 [생성된 결과물](https://heyapi.dev/openapi-ts/output)은 해당 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.
### SDK 사용하기 { #using-the-sdk }
이제 클라이언트 코드를 import해서 사용할 수 있습니다. 아래처럼 사용할 수 있으며, 메서드에 대한 자동 완성이 제공되는 것을 확인할 수 있습니다:
보낼 페이로드에 대해서도 자동 완성이 제공됩니다:
/// tip | 팁
`name`과 `price`에 대한 자동 완성은 FastAPI 애플리케이션에서 `Item` 모델에 정의된 내용입니다.
///
전송하는 데이터에 대해 인라인 오류도 표시됩니다:
응답 객체도 자동 완성을 제공합니다:
## 태그가 있는 FastAPI 앱 { #fastapi-app-with-tags }
대부분의 경우 FastAPI 앱은 더 커지고, 서로 다른 *경로 처리* 그룹을 분리하기 위해 태그를 사용하게 될 가능성이 큽니다.
예를 들어 **items** 섹션과 **users** 섹션이 있고, 이를 태그로 분리할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial002_py310.py hl[21,26,34] *}
### 태그로 TypeScript 클라이언트 생성하기 { #generate-a-typescript-client-with-tags }
태그를 사용하는 FastAPI 앱에 대해 클라이언트를 생성하면, 일반적으로 생성된 클라이언트 코드도 태그를 기준으로 분리됩니다.
이렇게 하면 클라이언트 코드에서 항목들이 올바르게 정렬되고 그룹화됩니다:
이 경우 다음이 있습니다:
* `ItemsService`
* `UsersService`
### 클라이언트 메서드 이름 { #client-method-names }
현재 `createItemItemsPost` 같은 생성된 메서드 이름은 그다지 깔끔하지 않습니다:
```TypeScript
ItemsService.createItemItemsPost({name: "Plumbus", price: 5})
```
...이는 클라이언트 생성기가 각 *경로 처리*에 대해 OpenAPI 내부의 **operation ID**를 사용하기 때문입니다.
OpenAPI는 모든 *경로 처리* 전체에서 operation ID가 각각 유일해야 한다고 요구합니다. 그래서 FastAPI는 operation ID가 유일하도록 **함수 이름**, **경로**, **HTTP method/operation**을 조합해 operation ID를 생성합니다.
하지만 다음에서 이를 개선하는 방법을 보여드리겠습니다. 🤓
## 커스텀 Operation ID와 더 나은 메서드 이름 { #custom-operation-ids-and-better-method-names }
클라이언트에서 **더 단순한 메서드 이름**을 갖도록, operation ID가 **생성되는 방식**을 **수정**할 수 있습니다.
이 경우 operation ID가 다른 방식으로도 **유일**하도록 보장해야 합니다.
예를 들어 각 *경로 처리*이 태그를 갖도록 한 다음, **태그**와 *경로 처리* **이름**(함수 이름)을 기반으로 operation ID를 생성할 수 있습니다.
### 유일 ID 생성 함수 커스터마이징 { #custom-generate-unique-id-function }
FastAPI는 각 *경로 처리*에 대해 **유일 ID**를 사용하며, 이는 **operation ID** 및 요청/응답에 필요한 커스텀 모델 이름에도 사용됩니다.
이 함수를 커스터마이징할 수 있습니다. 이 함수는 `APIRoute`를 받아 문자열을 반환합니다.
예를 들어 아래에서는 첫 번째 태그(대부분 태그는 하나만 있을 것입니다)와 *경로 처리* 이름(함수 이름)을 사용합니다.
그 다음 이 커스텀 함수를 `generate_unique_id_function` 매개변수로 **FastAPI**에 전달할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial003_py310.py hl[6:7,10] *}
### 커스텀 Operation ID로 TypeScript 클라이언트 생성하기 { #generate-a-typescript-client-with-custom-operation-ids }
이제 클라이언트를 다시 생성하면, 개선된 메서드 이름을 확인할 수 있습니다:
보시다시피, 이제 메서드 이름은 태그 다음에 함수 이름이 오며, URL 경로와 HTTP operation의 정보는 포함하지 않습니다.
### 클라이언트 생성기를 위한 OpenAPI 사양 전처리 { #preprocess-the-openapi-specification-for-the-client-generator }
생성된 코드에는 여전히 일부 **중복 정보**가 있습니다.
`ItemsService`(태그에서 가져옴)에 이미 **items**가 포함되어 있어 이 메서드가 items와 관련되어 있음을 알 수 있지만, 메서드 이름에도 태그 이름이 접두사로 붙어 있습니다. 😕
OpenAPI 전반에서는 operation ID가 **유일**하다는 것을 보장하기 위해 이 방식을 유지하고 싶을 수 있습니다.
하지만 생성된 클라이언트에서는, 클라이언트를 생성하기 직전에 OpenAPI operation ID를 **수정**해서 메서드 이름을 더 보기 좋고 **깔끔하게** 만들 수 있습니다.
OpenAPI JSON을 `openapi.json` 파일로 다운로드한 뒤, 아래와 같은 스크립트로 **접두사 태그를 제거**할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial004_py310.py *}
//// tab | Node.js
```Javascript
{!> ../../docs_src/generate_clients/tutorial004.js!}
```
////
이렇게 하면 operation ID가 `items-get_items` 같은 형태에서 `get_items`로 변경되어, 클라이언트 생성기가 더 단순한 메서드 이름을 생성할 수 있습니다.
### 전처리된 OpenAPI로 TypeScript 클라이언트 생성하기 { #generate-a-typescript-client-with-the-preprocessed-openapi }
이제 최종 결과가 `openapi.json` 파일에 있으므로, 입력 위치를 업데이트해야 합니다:
```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i ./openapi.json -o src/client
```
새 클라이언트를 생성한 후에는 **깔끔한 메서드 이름**을 가지면서도, **자동 완성**, **인라인 오류** 등은 그대로 제공됩니다:
## 장점 { #benefits }
자동으로 생성된 클라이언트를 사용하면 다음에 대해 **자동 완성**을 받을 수 있습니다:
* 메서드
* 본문(body)의 요청 페이로드, 쿼리 파라미터 등
* 응답 페이로드
또한 모든 것에 대해 **인라인 오류**도 확인할 수 있습니다.
그리고 백엔드 코드를 업데이트한 뒤 프론트엔드를 **재생성(regenerate)**하면, 새 *경로 처리*가 메서드로 추가되고 기존 것은 제거되며, 그 밖의 변경 사항도 생성된 코드에 반영됩니다. 🤓
이는 무언가 변경되면 그 변경이 클라이언트 코드에도 자동으로 **반영**된다는 뜻입니다. 또한 클라이언트를 **빌드(build)**하면 사용된 데이터가 **불일치(mismatch)**할 경우 오류가 발생합니다.
따라서 운영 환경에서 최종 사용자에게 오류가 노출된 뒤 문제를 추적하는 대신, 개발 사이클 초기에 **많은 오류를 매우 빨리 감지**할 수 있습니다. ✨
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FILE: docs/ko/docs/advanced/index.md
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# 심화 사용자 안내서 { #advanced-user-guide }
## 추가 기능 { #additional-features }
메인 [자습서 - 사용자 안내서](../tutorial/index.md)는 여러분이 **FastAPI**의 모든 주요 기능을 둘러보시기에 충분할 것입니다.
이어지는 장에서는 여러분이 다른 옵션, 구성 및 추가 기능을 보실 수 있습니다.
/// tip | 팁
다음 장들이 **반드시 "심화"**인 것은 아닙니다.
그리고 여러분의 사용 사례에 대한 해결책이 그중 하나에 있을 수 있습니다.
///
## 자습서를 먼저 읽으십시오 { #read-the-tutorial-first }
여러분은 메인 [자습서 - 사용자 안내서](../tutorial/index.md)의 지식으로 **FastAPI**의 대부분의 기능을 사용하실 수 있습니다.
이어지는 장들은 여러분이 메인 자습서 - 사용자 안내서를 이미 읽으셨으며 주요 아이디어를 알고 계신다고 가정합니다.
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FILE: docs/ko/docs/advanced/json-base64-bytes.md
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# 바이트를 Base64로 포함하는 JSON { #json-with-bytes-as-base64 }
애플리케이션에서 JSON 데이터를 주고받아야 하지만 그 안에 바이너리 데이터를 포함해야 한다면, base64로 인코딩해서 포함할 수 있습니다.
## Base64와 파일 { #base64-vs-files }
바이너리 데이터 업로드에는 [요청 파일](../tutorial/request-files.md)을, 바이너리 데이터 전송에는 [커스텀 응답 - FileResponse](./custom-response.md#fileresponse--fileresponse-)를 사용할 수 있는지 먼저 고려하세요. JSON으로 인코딩하는 대신 말입니다.
JSON은 UTF-8로 인코딩된 문자열만 포함할 수 있으므로, 원시 바이트를 그대로 담을 수 없습니다.
Base64는 바이너리 데이터를 문자열로 인코딩할 수 있지만, 이를 위해 원래의 바이너리 데이터보다 더 많은 문자 수를 사용해야 하므로 일반적인 파일 전송보다 비효율적일 수 있습니다.
반드시 JSON 안에 바이너리 데이터를 포함해야 하고, 파일을 사용할 수 없을 때만 base64를 사용하세요.
## Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes }
`bytes` 필드를 가진 Pydantic 모델을 선언하고, 모델 설정에서 `val_json_bytes`를 사용하도록 지정하면 입력 JSON 데이터를 base64로 “검증”하도록 할 수 있습니다. 이 검증 과정의 일부로 base64 문자열을 바이트로 디코딩합니다.
{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:9,29:35] hl[9] *}
`/docs`를 확인하면 `data` 필드가 base64로 인코딩된 bytes를 기대한다고 표시됩니다:
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FILE: docs/ko/docs/advanced/openapi-webhooks.md
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# OpenAPI Webhooks { #openapi-webhooks }
앱이 어떤 데이터와 함께 (요청을 보내서) *사용자의* 앱을 호출할 수 있고, 보통 어떤 **이벤트**를 **알리기** 위해 그렇게 할 수 있다는 것을 API **사용자**에게 알려야 하는 경우가 있습니다.
이는 사용자가 여러분의 API로 요청을 보내는 일반적인 과정 대신, **여러분의 API**(또는 앱)가 **사용자의 시스템**(사용자의 API, 사용자의 앱)으로 **요청을 보낼 수 있다**는 의미입니다.
이를 보통 **webhook**이라고 합니다.
## Webhooks 단계 { #webhooks-steps }
일반적인 과정은, 여러분이 코드에서 보낼 메시지, 즉 **요청 본문(body)**이 무엇인지 **정의**하는 것입니다.
또한 여러분의 앱이 어떤 **시점**에 그 요청(또는 이벤트)을 보낼지도 어떤 방식으로든 정의합니다.
그리고 **사용자**는 (예: 어딘가의 웹 대시보드에서) 여러분의 앱이 그 요청을 보내야 할 **URL**을 어떤 방식으로든 정의합니다.
webhook의 URL을 등록하는 방법과 실제로 그 요청을 보내는 코드에 대한 모든 **로직**은 여러분에게 달려 있습니다. **여러분의 코드**에서 원하는 방식으로 작성하면 됩니다.
## **FastAPI**와 OpenAPI로 webhooks 문서화하기 { #documenting-webhooks-with-fastapi-and-openapi }
**FastAPI**에서는 OpenAPI를 사용해, 이러한 webhook의 이름, 여러분의 앱이 보낼 수 있는 HTTP 작업 타입(예: `POST`, `PUT` 등), 그리고 여러분의 앱이 보낼 요청 **본문(body)**을 정의할 수 있습니다.
이렇게 하면 사용자가 여러분의 **webhook** 요청을 받기 위해 **자신들의 API를 구현**하기가 훨씬 쉬워지고, 경우에 따라서는 자신의 API 코드 일부를 자동 생성할 수도 있습니다.
/// info | 정보
Webhooks는 OpenAPI 3.1.0 이상에서 사용할 수 있으며, FastAPI `0.99.0` 이상에서 지원됩니다.
///
## webhooks가 있는 앱 { #an-app-with-webhooks }
**FastAPI** 애플리케이션을 만들면, *경로 처리*를 정의하는 것과 같은 방식으로(예: `@app.webhooks.post()`), *webhooks*를 정의하는 데 사용할 수 있는 `webhooks` 속성이 있습니다.
{* ../../docs_src/openapi_webhooks/tutorial001_py310.py hl[9:12,15:20] *}
여러분이 정의한 webhook은 **OpenAPI** 스키마와 자동 **docs UI**에 포함됩니다.
/// info | 정보
`app.webhooks` 객체는 실제로 `APIRouter`일 뿐이며, 여러 파일로 앱을 구조화할 때 사용하는 것과 동일한 타입입니다.
///
webhook에서는 실제로(`/items/` 같은) *경로(path)*를 선언하지 않는다는 점에 유의하세요. 그곳에 전달하는 텍스트는 webhook의 **식별자**(이벤트 이름)일 뿐입니다. 예를 들어 `@app.webhooks.post("new-subscription")`에서 webhook 이름은 `new-subscription`입니다.
이는 **사용자**가 webhook 요청을 받고 싶은 실제 **URL 경로**를 다른 방식(예: 웹 대시보드)으로 정의할 것이라고 기대하기 때문입니다.
### 문서 확인하기 { #check-the-docs }
이제 앱을 실행하고 [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs)로 이동하세요.
문서에 일반적인 *경로 처리*가 보이고, 이제는 일부 **webhooks**도 함께 보일 것입니다:
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FILE: docs/ko/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md
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# 경로 처리 고급 구성 { #path-operation-advanced-configuration }
## OpenAPI operationId { #openapi-operationid }
/// warning | 경고
OpenAPI “전문가”가 아니라면, 아마 이 내용은 필요하지 않을 것입니다.
///
매개변수 `operation_id`를 사용해 *경로 처리*에 사용할 OpenAPI `operationId`를 설정할 수 있습니다.
각 작업마다 고유하도록 보장해야 합니다.
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001_py310.py hl[6] *}
### *경로 처리 함수* 이름을 operationId로 사용하기 { #using-the-path-operation-function-name-as-the-operationid }
API의 함수 이름을 `operationId`로 사용하고 싶다면, 모든 API를 순회하면서 `APIRoute.name`을 사용해 각 *경로 처리*의 `operation_id`를 덮어쓸 수 있습니다.
모든 *경로 처리*를 추가한 뒤에 수행해야 합니다.
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial002_py310.py hl[2, 12:21, 24] *}
/// tip | 팁
`app.openapi()`를 수동으로 호출한다면, 그 전에 `operationId`들을 업데이트해야 합니다.
///
/// warning | 경고
이렇게 할 경우, 각 *경로 처리 함수*의 이름이 고유하도록 보장해야 합니다.
서로 다른 모듈(파이썬 파일)에 있어도 마찬가지입니다.
///
## OpenAPI에서 제외하기 { #exclude-from-openapi }
생성된 OpenAPI 스키마(따라서 자동 문서화 시스템)에서 특정 *경로 처리*를 제외하려면, `include_in_schema` 매개변수를 `False`로 설정하세요:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial003_py310.py hl[6] *}
## docstring에서 고급 설명 가져오기 { #advanced-description-from-docstring }
OpenAPI에 사용할 *경로 처리 함수*의 docstring 줄 수를 제한할 수 있습니다.
`\f`(이스케이프된 "form feed" 문자)를 추가하면 **FastAPI**는 이 지점에서 OpenAPI에 사용할 출력 내용을 잘라냅니다.
문서에는 표시되지 않지만, Sphinx 같은 다른 도구는 나머지 부분을 사용할 수 있습니다.
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:27] *}
## 추가 응답 { #additional-responses }
*경로 처리*에 대해 `response_model`과 `status_code`를 선언하는 방법을 이미 보셨을 것입니다.
이는 *경로 처리*의 기본 응답에 대한 메타데이터를 정의합니다.
모델, 상태 코드 등과 함께 추가 응답도 선언할 수 있습니다.
이에 대한 문서의 전체 장이 있으니, [OpenAPI의 추가 응답](additional-responses.md)에서 읽어보세요.
## OpenAPI Extra { #openapi-extra }
애플리케이션에서 *경로 처리*를 선언하면, **FastAPI**는 OpenAPI 스키마에 포함될 해당 *경로 처리*의 관련 메타데이터를 자동으로 생성합니다.
/// note | 기술 세부사항
OpenAPI 명세에서는 이를 [Operation Object](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#operation-object)라고 부릅니다.
///
여기에는 *경로 처리*에 대한 모든 정보가 있으며, 자동 문서를 생성하는 데 사용됩니다.
`tags`, `parameters`, `requestBody`, `responses` 등이 포함됩니다.
이 *경로 처리* 전용 OpenAPI 스키마는 보통 **FastAPI**가 자동으로 생성하지만, 확장할 수도 있습니다.
/// tip | 팁
이는 저수준 확장 지점입니다.
추가 응답만 선언하면 된다면, 더 편리한 방법은 [OpenAPI의 추가 응답](additional-responses.md)을 사용하는 것입니다.
///
`openapi_extra` 매개변수를 사용해 *경로 처리*의 OpenAPI 스키마를 확장할 수 있습니다.
### OpenAPI 확장 { #openapi-extensions }
예를 들어 `openapi_extra`는 [OpenAPI Extensions](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#specificationExtensions)를 선언하는 데 도움이 될 수 있습니다:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial005_py310.py hl[6] *}
자동 API 문서를 열면, 해당 특정 *경로 처리*의 하단에 확장이 표시됩니다.
또한 API의 `/openapi.json`에서 결과 OpenAPI를 보면, 특정 *경로 처리*의 일부로 확장이 포함된 것도 확인할 수 있습니다:
```JSON hl_lines="22"
{
"openapi": "3.1.0",
"info": {
"title": "FastAPI",
"version": "0.1.0"
},
"paths": {
"/items/": {
"get": {
"summary": "Read Items",
"operationId": "read_items_items__get",
"responses": {
"200": {
"description": "Successful Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {}
}
}
}
},
"x-aperture-labs-portal": "blue"
}
}
}
}
```
### 사용자 정의 OpenAPI *경로 처리* 스키마 { #custom-openapi-path-operation-schema }
`openapi_extra`의 딕셔너리는 *경로 처리*에 대해 자동으로 생성된 OpenAPI 스키마와 깊게 병합됩니다.
따라서 자동 생성된 스키마에 추가 데이터를 더할 수 있습니다.
예를 들어 Pydantic과 함께 FastAPI의 자동 기능을 사용하지 않고, 자체 코드로 요청을 읽고 검증하기로 결정할 수도 있지만, OpenAPI 스키마에는 여전히 그 요청을 정의하고 싶을 수 있습니다.
그럴 때 `openapi_extra`를 사용할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006_py310.py hl[19:36, 39:40] *}
이 예시에서는 어떤 Pydantic 모델도 선언하지 않았습니다. 사실 요청 바디는 JSON으로 파싱되지도 않고, `bytes`로 직접 읽습니다. 그리고 함수 `magic_data_reader()`가 어떤 방식으로든 이를 파싱하는 역할을 담당합니다.
그럼에도 불구하고, 요청 바디에 대해 기대하는 스키마를 선언할 수 있습니다.
### 사용자 정의 OpenAPI 콘텐츠 타입 { #custom-openapi-content-type }
같은 트릭을 사용하면, Pydantic 모델을 이용해 JSON Schema를 정의하고 이를 *경로 처리*의 사용자 정의 OpenAPI 스키마 섹션에 포함시킬 수 있습니다.
요청의 데이터 타입이 JSON이 아니더라도 이렇게 할 수 있습니다.
예를 들어 이 애플리케이션에서는 Pydantic 모델에서 JSON Schema를 추출하는 FastAPI의 통합 기능도, JSON에 대한 자동 검증도 사용하지 않습니다. 실제로 요청 콘텐츠 타입을 JSON이 아니라 YAML로 선언합니다:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[15:20, 22] *}
그럼에도 기본 통합 기능을 사용하지 않더라도, YAML로 받고자 하는 데이터에 대한 JSON Schema를 수동으로 생성하기 위해 Pydantic 모델을 여전히 사용합니다.
그 다음 요청을 직접 사용하고, 바디를 `bytes`로 추출합니다. 이는 FastAPI가 요청 페이로드를 JSON으로 파싱하려고 시도조차 하지 않는다는 뜻입니다.
그리고 코드에서 YAML 콘텐츠를 직접 파싱한 뒤, 다시 같은 Pydantic 모델을 사용해 YAML 콘텐츠를 검증합니다:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[24:31] *}
/// tip | 팁
여기서는 같은 Pydantic 모델을 재사용합니다.
하지만 마찬가지로, 다른 방식으로 검증할 수도 있습니다.
///
================================================
FILE: docs/ko/docs/advanced/response-change-status-code.md
================================================
# 응답 - 상태 코드 변경 { #response-change-status-code }
기본 [응답 상태 코드 설정](../tutorial/response-status-code.md)이 가능하다는 걸 이미 알고 계실 겁니다.
하지만 경우에 따라 기본 설정과 다른 상태 코드를 반환해야 할 때가 있습니다.
## 사용 예 { #use-case }
예를 들어 기본적으로 HTTP 상태 코드 "OK" `200`을 반환하고 싶다고 가정해 봅시다.
하지만 데이터가 존재하지 않으면 이를 새로 생성하고, HTTP 상태 코드 "CREATED" `201`을 반환하고자 할 때가 있을 수 있습니다.
하지만 여전히 `response_model`을 사용하여 반환하는 데이터를 필터링하고 변환할 수 있기를 원합니다.
이런 경우에는 `Response` 파라미터를 사용할 수 있습니다.
## `Response` 파라미터 사용하기 { #use-a-response-parameter }
*경로 처리 함수*에 `Response` 타입의 파라미터를 선언할 수 있습니다. (쿠키와 헤더에 대해 선언하는 것과 유사하게)
그리고 이 *임시* 응답 객체에서 `status_code`를 설정할 수 있습니다.
{* ../../docs_src/response_change_status_code/tutorial001_py310.py hl[1,9,12] *}
그리고 평소처럼 필요한 어떤 객체든 반환할 수 있습니다(`dict`, 데이터베이스 모델 등).
`response_model`을 선언했다면 반환된 객체는 여전히 필터링되고 변환됩니다.
**FastAPI**는 이 *임시* 응답 객체에서 상태 코드(쿠키와 헤더 포함)를 추출하여, `response_model`로 필터링된 반환 값을 포함하는 최종 응답에 넣습니다.
또한, 의존성에서도 `Response` 파라미터를 선언하고 그 안에서 상태 코드를 설정할 수 있습니다. 단, 마지막으로 설정된 상태 코드가 우선 적용된다는 점을 유의하세요.
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FILE: docs/ko/docs/advanced/response-cookies.md
================================================
# 응답 쿠키 { #response-cookies }
## `Response` 매개변수 사용하기 { #use-a-response-parameter }
*경로 처리 함수*에서 `Response` 타입의 매개변수를 선언할 수 있습니다.
그런 다음 해당 *임시* 응답 객체에서 쿠키를 설정할 수 있습니다.
{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002_py310.py hl[1, 8:9] *}
그런 다음 일반적으로 하듯이 필요한 어떤 객체든 반환할 수 있습니다(`dict`, 데이터베이스 모델 등).
그리고 `response_model`을 선언했다면 반환한 객체를 거르고 변환하는 데 여전히 사용됩니다.
**FastAPI**는 그 *임시* 응답에서 쿠키(또한 헤더 및 상태 코드)를 추출하고, `response_model`로 필터링된 반환 값이 포함된 최종 응답에 이를 넣습니다.
또한 의존관계에서 `Response` 매개변수를 선언하고, 해당 의존성에서 쿠키(및 헤더)를 설정할 수도 있습니다.
## `Response`를 직접 반환하기 { #return-a-response-directly }
코드에서 `Response`를 직접 반환할 때도 쿠키를 생성할 수 있습니다.
이를 위해 [Response를 직접 반환하기](response-directly.md)에서 설명한 대로 응답을 생성할 수 있습니다.
그런 다음 쿠키를 설정하고 반환하면 됩니다:
{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial001_py310.py hl[10:12] *}
/// tip
`Response` 매개변수를 사용하지 않고 응답을 직접 반환하는 경우, FastAPI는 이를 직접 반환한다는 점에 유의하세요.
따라서 데이터가 올바른 유형인지 확인해야 합니다. 예: `JSONResponse`를 반환하는 경우, JSON과 호환되는지 확인하세요.
또한 `response_model`로 필터링되어야 했던 데이터를 전송하지 않도록 하세요.
///
### 추가 정보 { #more-info }
/// note | 기술 세부사항
`from starlette.responses import Response` 또는 `from starlette.responses import JSONResponse`를 사용할 수도 있습니다.
**FastAPI**는 개발자의 편의를 위해 `fastapi.responses`로 동일한 `starlette.responses`를 제공합니다. 하지만 사용 가능한 대부분의 응답은 Starlette에서 직접 제공됩니다.
또한 `Response`는 헤더와 쿠키를 설정하는 데 자주 사용되므로, **FastAPI**는 이를 `fastapi.Response`로도 제공합니다.
///
사용 가능한 모든 매개변수와 옵션은 [Starlette의 문서](https://www.starlette.dev/responses/#set-cookie)에서 확인할 수 있습니다.
================================================
FILE: docs/ko/docs/advanced/response-directly.md
================================================
# 응답을 직접 반환하기 { #return-a-response-directly }
**FastAPI**에서 *경로 처리(path operation)*를 생성할 때, 일반적으로 `dict`, `list`, Pydantic 모델, 데이터베이스 모델 등의 데이터를 반환할 수 있습니다.
[응답 모델](../tutorial/response-model.md)을 선언하면 FastAPI는 Pydantic을 사용해 데이터를 JSON으로 직렬화합니다.
응답 모델을 선언하지 않으면, FastAPI는 [JSON 호환 가능 인코더](../tutorial/encoder.md)에 설명된 `jsonable_encoder`를 사용해 데이터를 변환하고 이를 `JSONResponse`에 넣습니다.
또한 `JSONResponse`를 직접 생성해 반환할 수도 있습니다.
/// tip | 팁
일반적으로 `JSONResponse`를 직접 반환하는 것보다 [응답 모델](../tutorial/response-model.md)을 사용하는 편이 성능이 훨씬 좋습니다. 이렇게 하면 Pydantic이 Rust에서 데이터를 직렬화합니다.
///
## `Response` 반환하기 { #return-a-response }
`Response` 또는 그 하위 클래스를 반환할 수 있습니다.
/// info | 정보
`JSONResponse` 자체도 `Response`의 하위 클래스입니다.
///
그리고 `Response`를 반환하면 **FastAPI**가 이를 그대로 전달합니다.
Pydantic 모델로 데이터 변환을 수행하지 않으며, 내용을 다른 형식으로 변환하지 않습니다.
이로 인해 많은 유연성을 얻을 수 있습니다. 어떤 데이터 유형이든 반환할 수 있고, 데이터 선언이나 유효성 검사를 재정의할 수 있습니다.
또한 많은 책임도 따릅니다. 반환하는 데이터가 올바르고, 올바른 형식이며, 직렬화가 가능하도록 여러분이 직접 보장해야 합니다.
## `Response`에서 `jsonable_encoder` 사용하기 { #using-the-jsonable-encoder-in-a-response }
**FastAPI**는 반환하는 `Response`에 아무런 변경도 하지 않으므로, 그 내용이 준비되어 있는지 확인해야 합니다.
예를 들어, Pydantic 모델을 먼저 `dict`로 변환하고 `datetime`, `UUID` 등의 모든 데이터 타입을 JSON 호환 타입으로 변환하지 않으면 Pydantic 모델을 `JSONResponse`에 넣을 수 없습니다.
이러한 경우, 데이터를 응답에 전달하기 전에 `jsonable_encoder`를 사용하여 변환할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}
/// note | 기술 세부사항
`from starlette.responses import JSONResponse`를 사용할 수도 있습니다.
**FastAPI**는 개발자의 편의를 위해 `starlette.responses`를 `fastapi.responses`로 제공합니다. 하지만 대부분의 사용 가능한 응답은 Starlette에서 직접 제공합니다.
///
## 사용자 정의 `Response` 반환하기 { #returning-a-custom-response }
위 예제는 필요한 모든 부분을 보여주지만, 아직은 그다지 유용하지 않습니다. `item`을 그냥 직접 반환했어도 **FastAPI**가 기본으로 이를 `JSONResponse`에 넣고 `dict`로 변환하는 등의 작업을 모두 수행해 주었을 것이기 때문입니다.
이제, 이를 사용해 사용자 정의 응답을 반환하는 방법을 알아보겠습니다.
예를 들어 [XML](https://en.wikipedia.org/wiki/XML) 응답을 반환하고 싶다고 가정해 보겠습니다.
XML 내용을 문자열에 넣고, 이를 `Response`에 넣어 반환할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}
## 응답 모델 동작 방식 { #how-a-response-model-works }
경로 처리에서 [응답 모델 - 반환 타입](../tutorial/response-model.md)을 선언하면 **FastAPI**는 Pydantic을 사용해 데이터를 JSON으로 직렬화합니다.
{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}
이는 Rust 측에서 처리되므로, 일반적인 Python과 `JSONResponse` 클래스로 수행하는 것보다 성능이 훨씬 좋습니다.
`response_model` 또는 반환 타입을 사용할 때 FastAPI는 `jsonable_encoder`로 데이터를 변환(이는 더 느립니다)하지도 않고, `JSONResponse` 클래스를 사용하지도 않습니다.
대신 응답 모델(또는 반환 타입)을 사용해 Pydantic이 생성한 JSON 바이트를 가져와, JSON에 맞는 미디어 타입(`application/json`)을 가진 `Response`를 직접 반환합니다.
## 참고 사항 { #notes }
`Response`를 직접 반환할 때, 그 데이터는 자동으로 유효성 검사되거나, 변환(직렬화)되거나, 문서화되지 않습니다.
그러나 [OpenAPI에서 추가 응답](additional-responses.md)에서 설명된 대로 문서화할 수 있습니다.
이후 섹션에서 자동 데이터 변환, 문서화 등을 계속 사용하면서 이러한 사용자 정의 `Response`를 사용하는/선언하는 방법을 확인할 수 있습니다.
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FILE: docs/ko/docs/advanced/response-headers.md
================================================
# 응답 헤더 { #response-headers }
## `Response` 매개변수 사용하기 { #use-a-response-parameter }
여러분은 *경로 처리 함수*에서 `Response` 타입의 매개변수를 선언할 수 있습니다 (쿠키와 같이 사용할 수 있습니다).
그런 다음, 여러분은 해당 *임시* 응답 객체에서 헤더를 설정할 수 있습니다.
{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002_py310.py hl[1, 7:8] *}
그 후, 일반적으로 사용하듯이 필요한 객체(`dict`, 데이터베이스 모델 등)를 반환할 수 있습니다.
`response_model`을 선언한 경우, 반환한 객체를 필터링하고 변환하는 데 여전히 사용됩니다.
**FastAPI**는 해당 *임시* 응답에서 헤더(쿠키와 상태 코드도 포함)를 추출하여, 여러분이 반환한 값을 포함하는 최종 응답에 `response_model`로 필터링된 값을 넣습니다.
또한, 종속성에서 `Response` 매개변수를 선언하고 그 안에서 헤더(및 쿠키)를 설정할 수 있습니다.
## `Response` 직접 반환하기 { #return-a-response-directly }
`Response`를 직접 반환할 때에도 헤더를 추가할 수 있습니다.
[응답을 직접 반환하기](response-directly.md)에 설명한 대로 응답을 생성하고, 헤더를 추가 매개변수로 전달하세요:
{* ../../docs_src/response_headers/tutorial001_py310.py hl[10:12] *}
/// note | 기술 세부사항
`from starlette.responses import Response`나 `from starlette.responses import JSONResponse`를 사용할 수도 있습니다.
**FastAPI**는 개발자인 여러분의 편의를 위해 `starlette.responses`와 동일한 것을 `fastapi.responses`로도 제공합니다. 하지만 사용 가능한 대부분의 응답은 Starlette에서 직접 제공합니다.
그리고 `Response`는 헤더와 쿠키를 설정하는 데 자주 사용될 수 있으므로, **FastAPI**는 `fastapi.Response`로도 이를 제공합니다.
///
## 커스텀 헤더 { #custom-headers }
커스텀 사설 헤더는 [`X-` 접두어를 사용하여](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers) 추가할 수 있다는 점을 기억하세요.
하지만, 여러분이 브라우저에서 클라이언트가 볼 수 있기를 원하는 커스텀 헤더가 있는 경우, CORS 설정에 이를 추가해야 합니다([CORS (Cross-Origin Resource Sharing)](../tutorial/cors.md)에서 자세히 알아보세요). [Starlette의 CORS 문서](https://www.starlette.dev/middleware/#corsmiddleware)에 문서화된 `expose_headers` 매개변수를 사용하세요.
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FILE: docs/ko/docs/advanced/security/http-basic-auth.md
================================================
# HTTP Basic Auth { #http-basic-auth }
가장 단순한 경우에는 HTTP Basic Auth를 사용할 수 있습니다.
HTTP Basic Auth에서는 애플리케이션이 사용자명과 비밀번호가 들어 있는 헤더를 기대합니다.
이를 받지 못하면 HTTP 401 "Unauthorized" 오류를 반환합니다.
그리고 값이 `Basic`이고 선택적으로 `realm` 파라미터를 포함하는 `WWW-Authenticate` 헤더를 반환합니다.
이는 브라우저가 사용자명과 비밀번호를 입력하는 통합 프롬프트를 표시하도록 알려줍니다.
그다음 사용자명과 비밀번호를 입력하면, 브라우저가 자동으로 해당 값을 헤더에 담아 전송합니다.
## 간단한 HTTP Basic Auth { #simple-http-basic-auth }
* `HTTPBasic`과 `HTTPBasicCredentials`를 임포트합니다.
* `HTTPBasic`을 사용해 "`security` scheme"을 생성합니다.
* *경로 처리*에서 dependency로 해당 `security`를 사용합니다.
* `HTTPBasicCredentials` 타입의 객체를 반환합니다:
* 전송된 `username`과 `password`를 포함합니다.
{* ../../docs_src/security/tutorial006_an_py310.py hl[4,8,12] *}
처음으로 URL을 열어보면(또는 문서에서 "Execute" 버튼을 클릭하면) 브라우저가 사용자명과 비밀번호를 물어봅니다:
## 사용자명 확인하기 { #check-the-username }
더 완전한 예시입니다.
dependency를 사용해 사용자명과 비밀번호가 올바른지 확인하세요.
이를 위해 Python 표준 모듈 [`secrets`](https://docs.python.org/3/library/secrets.html)를 사용해 사용자명과 비밀번호를 확인합니다.
`secrets.compare_digest()`는 `bytes` 또는 ASCII 문자(영어에서 사용하는 문자)만 포함한 `str`을 받아야 합니다. 즉, `Sebastián`의 `á` 같은 문자가 있으면 동작하지 않습니다.
이를 처리하기 위해 먼저 `username`과 `password`를 UTF-8로 인코딩해서 `bytes`로 변환합니다.
그런 다음 `secrets.compare_digest()`를 사용해 `credentials.username`이 `"stanleyjobson"`이고 `credentials.password`가 `"swordfish"`인지 확실히 확인할 수 있습니다.
{* ../../docs_src/security/tutorial007_an_py310.py hl[1,12:24] *}
이는 다음과 비슷합니다:
```Python
if not (credentials.username == "stanleyjobson") or not (credentials.password == "swordfish"):
# 어떤 오류를 반환
...
```
하지만 `secrets.compare_digest()`를 사용하면 "timing attacks"라고 불리는 한 유형의 공격에 대해 안전해집니다.
### 타이밍 공격 { #timing-attacks }
그렇다면 "timing attack"이란 무엇일까요?
공격자들이 사용자명과 비밀번호를 추측하려고 한다고 가정해봅시다.
그리고 사용자명 `johndoe`, 비밀번호 `love123`으로 요청을 보냅니다.
그러면 애플리케이션의 Python 코드는 대략 다음과 같을 것입니다:
```Python
if "johndoe" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
...
```
하지만 Python이 `johndoe`의 첫 글자 `j`를 `stanleyjobson`의 첫 글자 `s`와 비교하는 순간, 두 문자열이 같지 않다는 것을 이미 알게 되어 `False`를 반환합니다. 이는 “나머지 글자들을 비교하느라 계산을 더 낭비할 필요가 없다”고 판단하기 때문입니다. 그리고 애플리케이션은 "Incorrect username or password"라고 말합니다.
그런데 공격자들이 사용자명을 `stanleyjobsox`, 비밀번호를 `love123`으로 다시 시도합니다.
그러면 애플리케이션 코드는 다음과 비슷하게 동작합니다:
```Python
if "stanleyjobsox" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
...
```
Python은 두 문자열이 같지 않다는 것을 알아차리기 전까지 `stanleyjobsox`와 `stanleyjobson` 양쪽의 `stanleyjobso` 전체를 비교해야 합니다. 그래서 "Incorrect username or password"라고 응답하기까지 추가로 몇 마이크로초가 더 걸릴 것입니다.
#### 응답 시간은 공격자에게 도움이 됩니다 { #the-time-to-answer-helps-the-attackers }
이 시점에서 서버가 "Incorrect username or password" 응답을 보내는 데 몇 마이크로초 더 걸렸다는 것을 알아채면, 공격자들은 _무언가_ 맞았다는 것(초기 몇 글자가 맞았다는 것)을 알게 됩니다.
그리고 `johndoe`보다는 `stanleyjobsox`에 더 가까운 값을 시도해야 한다는 것을 알고 다시 시도할 수 있습니다.
#### "전문적인" 공격 { #a-professional-attack }
물론 공격자들은 이런 작업을 손으로 하지 않습니다. 보통 초당 수천~수백만 번 테스트할 수 있는 프로그램을 작성할 것이고, 한 번에 정답 글자 하나씩 추가로 얻어낼 수 있습니다.
그렇게 하면 몇 분 또는 몇 시간 만에, 응답에 걸린 시간만을 이용해(우리 애플리케이션의 “도움”을 받아) 올바른 사용자명과 비밀번호를 추측할 수 있게 됩니다.
#### `secrets.compare_digest()`로 해결하기 { #fix-it-with-secrets-compare-digest }
하지만 우리 코드는 실제로 `secrets.compare_digest()`를 사용하고 있습니다.
요약하면, `stanleyjobsox`와 `stanleyjobson`을 비교하는 데 걸리는 시간은 `johndoe`와 `stanleyjobson`을 비교하는 데 걸리는 시간과 같아집니다. 비밀번호도 마찬가지입니다.
이렇게 애플리케이션 코드에서 `secrets.compare_digest()`를 사용하면, 이러한 범위의 보안 공격 전반에 대해 안전해집니다.
### 오류 반환하기 { #return-the-error }
자격 증명이 올바르지 않다고 판단되면, 상태 코드 401(자격 증명이 제공되지 않았을 때와 동일)을 사용하는 `HTTPException`을 반환하고 브라우저가 로그인 프롬프트를 다시 표시하도록 `WWW-Authenticate` 헤더를 추가하세요:
{* ../../docs_src/security/tutorial007_an_py310.py hl[26:30] *}
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FILE: docs/ko/docs/advanced/security/index.md
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# 고급 보안 { #advanced-security }
## 추가 기능 { #additional-features }
[튜토리얼 - 사용자 가이드: 보안](../../tutorial/security/index.md)에서 다룬 내용 외에도, 보안을 처리하기 위한 몇 가지 추가 기능이 있습니다.
/// tip | 팁
다음 섹션들은 **반드시 "고급"이라고 할 수는 없습니다**.
그리고 사용 사례에 따라, 그중 하나에 해결책이 있을 수도 있습니다.
///
## 먼저 튜토리얼 읽기 { #read-the-tutorial-first }
다음 섹션은 주요 [튜토리얼 - 사용자 가이드: 보안](../../tutorial/security/index.md)을 이미 읽었다고 가정합니다.
모두 동일한 개념을 기반으로 하지만, 몇 가지 추가 기능을 사용할 수 있게 해줍니다.
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FILE: docs/ko/docs/advanced/security/oauth2-scopes.md
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# OAuth2 스코프 { #oauth2-scopes }
**FastAPI**에서 OAuth2 스코프를 직접 사용할 수 있으며, 자연스럽게 동작하도록 통합되어 있습니다.
이를 통해 OAuth2 표준을 따르는 더 세밀한 권한 시스템을 OpenAPI 애플리케이션(및 API 문서)에 통합할 수 있습니다.
스코프를 사용하는 OAuth2는 Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X(Twitter) 등 많은 대형 인증 제공자가 사용하는 메커니즘입니다. 이들은 이를 통해 사용자와 애플리케이션에 특정 권한을 제공합니다.
Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X(Twitter)로 “로그인”할 때마다, 해당 애플리케이션은 스코프가 있는 OAuth2를 사용하고 있습니다.
이 섹션에서는 **FastAPI** 애플리케이션에서 동일한 “스코프가 있는 OAuth2”로 인증(Authentication)과 인가(Authorization)를 관리하는 방법을 확인합니다.
/// warning | 경고
이 섹션은 다소 고급 내용입니다. 이제 막 시작했다면 건너뛰어도 됩니다.
OAuth2 스코프가 반드시 필요한 것은 아니며, 인증과 인가는 원하는 방식으로 처리할 수 있습니다.
하지만 스코프가 있는 OAuth2는 (OpenAPI와 함께) API 및 API 문서에 깔끔하게 통합될 수 있습니다.
그럼에도 불구하고, 해당 스코프(또는 그 밖의 어떤 보안/인가 요구사항이든)는 코드에서 필요에 맞게 직접 강제해야 합니다.
많은 경우 스코프가 있는 OAuth2는 과한 선택일 수 있습니다.
하지만 필요하다고 알고 있거나 궁금하다면 계속 읽어보세요.
///
## OAuth2 스코프와 OpenAPI { #oauth2-scopes-and-openapi }
OAuth2 사양은 “스코프(scopes)”를 공백으로 구분된 문자열 목록으로 정의합니다.
각 문자열의 내용은 어떤 형식이든 될 수 있지만, 공백을 포함하면 안 됩니다.
이 스코프들은 “권한”을 나타냅니다.
OpenAPI(예: API 문서)에서는 “security schemes”를 정의할 수 있습니다.
이 security scheme 중 하나가 OAuth2를 사용한다면, 스코프도 선언하고 사용할 수 있습니다.
각 “스코프”는 (공백 없는) 문자열일 뿐입니다.
보통 다음과 같이 특정 보안 권한을 선언하는 데 사용합니다:
* `users:read` 또는 `users:write` 는 흔한 예시입니다.
* `instagram_basic` 는 Facebook/Instagram에서 사용합니다.
* `https://www.googleapis.com/auth/drive` 는 Google에서 사용합니다.
/// info | 정보
OAuth2에서 “스코프”는 필요한 특정 권한을 선언하는 문자열일 뿐입니다.
`:` 같은 다른 문자가 있거나 URL이어도 상관없습니다.
그런 세부사항은 구현에 따라 달라집니다.
OAuth2 입장에서는 그저 문자열입니다.
///
## 전체 개요 { #global-view }
먼저, 메인 **튜토리얼 - 사용자 가이드**의 [비밀번호(및 해싱)를 사용하는 OAuth2, JWT 토큰을 사용하는 Bearer](../../tutorial/security/oauth2-jwt.md) 예제에서 어떤 부분이 바뀌는지 빠르게 살펴보겠습니다. 이제 OAuth2 스코프를 사용합니다:
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[5,9,13,47,65,106,108:116,122:126,130:136,141,157] *}
이제 변경 사항을 단계별로 살펴보겠습니다.
## OAuth2 보안 스킴 { #oauth2-security-scheme }
첫 번째 변경 사항은 이제 사용 가능한 스코프 2개(`me`, `items`)로 OAuth2 보안 스킴을 선언한다는 점입니다.
`scopes` 매개변수는 각 스코프를 키로 하고, 설명을 값으로 하는 `dict`를 받습니다:
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[63:66] *}
이제 스코프를 선언했기 때문에, 로그인/인가할 때 API 문서에 스코프가 표시됩니다.
그리고 접근을 허용할 스코프를 선택할 수 있게 됩니다: `me`와 `items`.
이는 Facebook, Google, GitHub 등으로 로그인하면서 권한을 부여할 때 사용되는 것과 동일한 메커니즘입니다:
## 스코프를 포함한 JWT 토큰 { #jwt-token-with-scopes }
이제 토큰 *경로 처리*를 수정해, 요청된 스코프를 반환하도록 합니다.
여전히 동일한 `OAuth2PasswordRequestForm`을 사용합니다. 여기에는 요청에서 받은 각 스코프를 담는 `scopes` 속성이 있으며, 타입은 `str`의 `list`입니다.
그리고 JWT 토큰의 일부로 스코프를 반환합니다.
/// danger | 위험
단순화를 위해, 여기서는 요청으로 받은 스코프를 그대로 토큰에 추가하고 있습니다.
하지만 실제 애플리케이션에서는 보안을 위해, 사용자가 실제로 가질 수 있는 스코프만(또는 미리 정의한 것만) 추가하도록 반드시 확인해야 합니다.
///
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[157] *}
## *경로 처리*와 의존성에서 스코프 선언하기 { #declare-scopes-in-path-operations-and-dependencies }
이제 `/users/me/items/`에 대한 *경로 처리*가 스코프 `items`를 요구한다고 선언합니다.
이를 위해 `fastapi`에서 `Security`를 import하여 사용합니다.
`Security`는 (`Depends`처럼) 의존성을 선언하는 데 사용할 수 있지만, `Security`는 스코프(문자열) 목록을 받는 `scopes` 매개변수도 받습니다.
이 경우, 의존성 함수 `get_current_active_user`를 `Security`에 전달합니다(`Depends`로 할 때와 같은 방식).
하지만 스코프 `list`도 함께 전달합니다. 여기서는 스코프 하나만: `items`(더 많을 수도 있습니다).
또한 의존성 함수 `get_current_active_user`는 `Depends`뿐 아니라 `Security`로도 하위 의존성을 선언할 수 있습니다. 자체 하위 의존성 함수(`get_current_user`)와 추가 스코프 요구사항을 선언합니다.
이 경우에는 스코프 `me`를 요구합니다(여러 스코프를 요구할 수도 있습니다).
/// note | 참고
반드시 서로 다른 곳에 서로 다른 스코프를 추가해야 하는 것은 아닙니다.
여기서는 **FastAPI**가 서로 다른 레벨에서 선언된 스코프를 어떻게 처리하는지 보여주기 위해 이렇게 합니다.
///
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[5,141,172] *}
/// info | 기술 세부사항
`Security`는 실제로 `Depends`의 서브클래스이며, 나중에 보게 될 추가 매개변수 하나만 더 있습니다.
하지만 `Depends` 대신 `Security`를 사용하면, **FastAPI**는 보안 스코프를 선언할 수 있음을 알고 내부적으로 이를 사용하며, OpenAPI로 API를 문서화할 수 있습니다.
하지만 `fastapi`에서 `Query`, `Path`, `Depends`, `Security` 등을 import할 때, 이것들은 실제로 특수한 클래스를 반환하는 함수입니다.
///
## `SecurityScopes` 사용하기 { #use-securityscopes }
이제 의존성 `get_current_user`를 업데이트합니다.
이는 위의 의존성들이 사용하는 것입니다.
여기에서 앞서 만든 동일한 OAuth2 스킴을 의존성으로 선언하여 사용합니다: `oauth2_scheme`.
이 의존성 함수 자체에는 스코프 요구사항이 없기 때문에, `oauth2_scheme`와 함께 `Depends`를 사용할 수 있습니다. 보안 스코프를 지정할 필요가 없을 때는 `Security`를 쓸 필요가 없습니다.
또한 `fastapi.security`에서 import한 `SecurityScopes` 타입의 특별한 매개변수를 선언합니다.
이 `SecurityScopes` 클래스는 `Request`와 비슷합니다(`Request`는 요청 객체를 직접 얻기 위해 사용했습니다).
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[9,106] *}
## `scopes` 사용하기 { #use-the-scopes }
매개변수 `security_scopes`의 타입은 `SecurityScopes`입니다.
여기에는 `scopes` 속성이 있으며, 자기 자신과 이 함수를 하위 의존성으로 사용하는 모든 의존성이 요구하는 스코프 전체를 담은 `list`를 가집니다. 즉, 모든 “dependants”... 다소 헷갈릴 수 있는데, 아래에서 다시 설명합니다.
`security_scopes` 객체(`SecurityScopes` 클래스)에는 또한 `scope_str` 속성이 있는데, 공백으로 구분된 단일 문자열로 스코프들을 담고 있습니다(이를 사용할 것입니다).
나중에 여러 지점에서 재사용(`raise`)할 수 있는 `HTTPException`을 생성합니다.
이 예외에는 필요한 스코프(있다면)를 공백으로 구분된 문자열(`scope_str`)로 포함합니다. 그리고 그 스코프 문자열을 `WWW-Authenticate` 헤더에 넣습니다(이는 사양의 일부입니다).
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[106,108:116] *}
## `username`과 데이터 형태 검증하기 { #verify-the-username-and-data-shape }
`username`을 얻었는지 확인하고, 스코프를 추출합니다.
그런 다음 Pydantic 모델로 데이터를 검증합니다(`ValidationError` 예외를 잡습니다). JWT 토큰을 읽거나 Pydantic으로 데이터를 검증하는 과정에서 오류가 나면, 앞에서 만든 `HTTPException`을 raise합니다.
이를 위해 Pydantic 모델 `TokenData`에 새 속성 `scopes`를 추가합니다.
Pydantic으로 데이터를 검증하면, 예를 들어 스코프가 정확히 `str`의 `list`이고 `username`이 `str`인지 등을 보장할 수 있습니다.
예를 들어 `dict`나 다른 형태라면, 나중에 애플리케이션이 어느 시점에 깨지면서 보안 위험이 될 수 있습니다.
또한 해당 username을 가진 사용자가 있는지 확인하고, 없다면 앞에서 만든 동일한 예외를 raise합니다.
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[47,117:129] *}
## `scopes` 검증하기 { #verify-the-scopes }
이제 이 의존성과 모든 dependant( *경로 처리* 포함)가 요구하는 모든 스코프가, 받은 토큰의 스코프에 포함되어 있는지 확인합니다. 그렇지 않으면 `HTTPException`을 raise합니다.
이를 위해, 모든 스코프를 `str`로 담고 있는 `security_scopes.scopes`를 사용합니다.
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[130:136] *}
## 의존성 트리와 스코프 { #dependency-tree-and-scopes }
이 의존성 트리와 스코프를 다시 살펴보겠습니다.
`get_current_active_user` 의존성은 `get_current_user`를 하위 의존성으로 가지므로, `get_current_active_user`에서 선언된 스코프 `"me"`는 `get_current_user`에 전달되는 `security_scopes.scopes`의 요구 스코프 목록에 포함됩니다.
*경로 처리* 자체도 스코프 `"items"`를 선언하므로, 이것 또한 `get_current_user`에 전달되는 `security_scopes.scopes` 목록에 포함됩니다.
의존성과 스코프의 계층 구조는 다음과 같습니다:
* *경로 처리* `read_own_items`는:
* 의존성과 함께 요구 스코프 `["items"]`를 가집니다:
* `get_current_active_user`:
* 의존성 함수 `get_current_active_user`는:
* 의존성과 함께 요구 스코프 `["me"]`를 가집니다:
* `get_current_user`:
* 의존성 함수 `get_current_user`는:
* 자체적으로는 요구 스코프가 없습니다.
* `oauth2_scheme`를 사용하는 의존성이 있습니다.
* `SecurityScopes` 타입의 `security_scopes` 매개변수가 있습니다:
* 이 `security_scopes` 매개변수는 위에서 선언된 모든 스코프를 담은 `list`인 `scopes` 속성을 가지므로:
* *경로 처리* `read_own_items`의 경우 `security_scopes.scopes`에는 `["me", "items"]`가 들어갑니다.
* *경로 처리* `read_users_me`의 경우 `security_scopes.scopes`에는 `["me"]`가 들어갑니다. 이는 의존성 `get_current_active_user`에서 선언되기 때문입니다.
* *경로 처리* `read_system_status`의 경우 `security_scopes.scopes`에는 `[]`(없음)가 들어갑니다. `scopes`가 있는 `Security`를 선언하지 않았고, 그 의존성인 `get_current_user`도 `scopes`를 선언하지 않았기 때문입니다.
/// tip | 팁
여기서 중요한 “마법 같은” 점은 `get_current_user`가 각 *경로 처리*마다 검사해야 하는 `scopes` 목록이 달라진다는 것입니다.
이는 특정 *경로 처리*에 대한 의존성 트리에서, 각 *경로 처리*와 각 의존성에 선언된 `scopes`에 따라 달라집니다.
///
## `SecurityScopes`에 대한 추가 설명 { #more-details-about-securityscopes }
`SecurityScopes`는 어느 지점에서든, 그리고 여러 곳에서 사용할 수 있으며, “루트” 의존성에만 있어야 하는 것은 아닙니다.
`SecurityScopes`는 **해당 특정** *경로 처리*와 **해당 특정** 의존성 트리에 대해, 현재 `Security` 의존성과 모든 dependant에 선언된 보안 스코프를 항상 갖고 있습니다.
`SecurityScopes`에는 dependant가 선언한 모든 스코프가 포함되므로, 중앙의 의존성 함수에서 토큰이 필요한 스코프를 가지고 있는지 검증한 다음, 서로 다른 *경로 처리*에서 서로 다른 스코프 요구사항을 선언할 수 있습니다.
이들은 각 *경로 처리*마다 독립적으로 검사됩니다.
## 확인하기 { #check-it }
API 문서를 열면, 인증하고 인가할 스코프를 지정할 수 있습니다.
어떤 스코프도 선택하지 않으면 “인증”은 되지만, `/users/me/` 또는 `/users/me/items/`에 접근하려고 하면 권한이 충분하지 않다는 오류가 발생합니다. `/status/`에는 여전히 접근할 수 있습니다.
그리고 스코프 `me`는 선택했지만 스코프 `items`는 선택하지 않았다면, `/users/me/`에는 접근할 수 있지만 `/users/me/items/`에는 접근할 수 없습니다.
이는 사용자가 애플리케이션에 얼마나 많은 권한을 부여했는지에 따라, 제3자 애플리케이션이 사용자로부터 제공받은 토큰으로 이 *경로 처리*들 중 하나에 접근하려고 할 때 발생하는 상황과 같습니다.
## 제3자 통합에 대해 { #about-third-party-integrations }
이 예제에서는 OAuth2 “password” 플로우를 사용하고 있습니다.
이는 보통 자체 프론트엔드가 있는 우리 애플리케이션에 로그인할 때 적합합니다.
우리가 이를 통제하므로 `username`과 `password`를 받는 것을 신뢰할 수 있기 때문입니다.
하지만 다른 사람들이 연결할 OAuth2 애플리케이션(즉, Facebook, Google, GitHub 등과 동등한 인증 제공자를 만들고 있다면)을 구축한다면, 다른 플로우 중 하나를 사용해야 합니다.
가장 흔한 것은 implicit 플로우입니다.
가장 안전한 것은 code 플로우이지만, 더 많은 단계가 필요해 구현이 더 복잡합니다. 복잡하기 때문에 많은 제공자는 implicit 플로우를 권장하게 됩니다.
/// note | 참고
인증 제공자마다 자신들의 브랜드의 일부로 만들기 위해, 각 플로우를 서로 다른 방식으로 이름 붙이는 경우가 흔합니다.
하지만 결국, 동일한 OAuth2 표준을 구현하고 있는 것입니다.
///
**FastAPI**는 `fastapi.security.oauth2`에 이러한 모든 OAuth2 인증 플로우를 위한 유틸리티를 포함합니다.
## 데코레이터 `dependencies`에서의 `Security` { #security-in-decorator-dependencies }
[경로 처리 데코레이터의 의존성](../../tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md)에서 설명한 것처럼 데코레이터의 `dependencies` 매개변수에 `Depends`의 `list`를 정의할 수 있는 것과 같은 방식으로, 거기에서 `scopes`와 함께 `Security`를 사용할 수도 있습니다.
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FILE: docs/ko/docs/advanced/settings.md
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# 설정과 환경 변수 { #settings-and-environment-variables }
많은 경우 애플리케이션에는 외부 설정이나 구성(예: secret key, 데이터베이스 자격 증명, 이메일 서비스 자격 증명 등)이 필요할 수 있습니다.
이러한 설정 대부분은 데이터베이스 URL처럼 변동 가능(변경될 수 있음)합니다. 그리고 많은 설정은 secret처럼 민감할 수 있습니다.
이 때문에 보통 애플리케이션이 읽어들이는 환경 변수로 이를 제공하는 것이 일반적입니다.
/// tip | 팁
환경 변수를 이해하려면 [환경 변수](../environment-variables.md)를 읽어보세요.
///
## 타입과 검증 { #types-and-validation }
이 환경 변수들은 Python 외부에 있으며 다른 프로그램 및 시스템의 나머지 부분(그리고 Linux, Windows, macOS 같은 서로 다른 운영체제와도)과 호환되어야 하므로, 텍스트 문자열만 다룰 수 있습니다.
즉, Python에서 환경 변수로부터 읽어온 어떤 값이든 `str`이 되며, 다른 타입으로의 변환이나 검증은 코드에서 수행해야 합니다.
## Pydantic `Settings` { #pydantic-settings }
다행히 Pydantic은 환경 변수에서 오는 이러한 설정을 처리할 수 있는 훌륭한 유틸리티를 [Pydantic: Settings 관리](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/)로 제공합니다.
### `pydantic-settings` 설치하기 { #install-pydantic-settings }
먼저 [가상 환경](../virtual-environments.md)을 만들고 활성화한 다음, `pydantic-settings` 패키지를 설치하세요:
그 다음, [http://127.0.0.1:8000/subapi/docs](http://127.0.0.1:8000/subapi/docs)에서 하위 애플리케이션의 문서를 여세요.
하위 애플리케이션의 자동 API 문서를 보게 될 것이며, 하위 경로 접두사 `/subapi` 아래에 올바르게 포함된 하위 애플리케이션 자체의 _경로 처리_만 포함됩니다:
두 사용자 인터페이스 중 어느 것과 상호작용을 시도하더라도 올바르게 동작할 것입니다. 브라우저가 각 특정 앱 또는 하위 앱과 통신할 수 있기 때문입니다.
### 기술적 세부사항: `root_path` { #technical-details-root-path }
위에서 설명한 대로 하위 애플리케이션을 마운트하면, FastAPI는 ASGI 명세의 메커니즘인 `root_path`를 사용해 하위 애플리케이션에 대한 마운트 경로를 전달하는 작업을 처리합니다.
이렇게 하면 하위 애플리케이션은 문서 UI를 위해 해당 경로 접두사를 사용해야 한다는 것을 알게 됩니다.
또한 하위 애플리케이션도 자체적으로 하위 앱을 마운트할 수 있으며, FastAPI가 이 모든 `root_path`를 자동으로 처리하기 때문에 모든 것이 올바르게 동작합니다.
`root_path`와 이를 명시적으로 사용하는 방법에 대해서는 [프록시 뒤](behind-a-proxy.md) 섹션에서 더 알아볼 수 있습니다.
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FILE: docs/ko/docs/advanced/templates.md
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# 템플릿 { #templates }
**FastAPI**와 함께 원하는 어떤 템플릿 엔진도 사용할 수 있습니다.
일반적인 선택은 Jinja2로, Flask와 다른 도구에서도 사용됩니다.
설정을 쉽게 할 수 있는 유틸리티가 있으며, 이를 **FastAPI** 애플리케이션에서 직접 사용할 수 있습니다(Starlette 제공).
## 의존성 설치 { #install-dependencies }
[가상 환경](../virtual-environments.md)을 생성하고, 활성화한 후 `jinja2`를 설치해야 합니다:
입력창에 메시지를 입력하고 전송할 수 있습니다:
그리고 WebSockets가 포함된 **FastAPI** 애플리케이션이 응답을 돌려줄 것입니다:
여러 메시지를 전송(그리고 수신)할 수 있습니다:
그리고 모든 메시지는 동일한 WebSocket 연결을 사용합니다.
## `Depends` 및 기타 사용하기 { #using-depends-and-others }
WebSocket 엔드포인트에서 `fastapi`에서 다음을 가져와 사용할 수 있습니다:
* `Depends`
* `Security`
* `Cookie`
* `Header`
* `Path`
* `Query`
이들은 다른 FastAPI 엔드포인트/*경로 처리*와 동일하게 동작합니다:
{* ../../docs_src/websockets_/tutorial002_an_py310.py hl[68:69,82] *}
/// info | 정보
WebSocket이기 때문에 `HTTPException`을 발생시키는 것은 적절하지 않습니다. 대신 `WebSocketException`을 발생시킵니다.
명세서에 정의된 [유효한 코드](https://tools.ietf.org/html/rfc6455#section-7.4.1)를 사용하여 종료 코드를 설정할 수 있습니다.
///
### 종속성을 가진 WebSockets 시도해보기 { #try-the-websockets-with-dependencies }
애플리케이션을 실행합니다:
## 연결 해제 및 다중 클라이언트 처리 { #handling-disconnections-and-multiple-clients }
WebSocket 연결이 닫히면, `await websocket.receive_text()`가 `WebSocketDisconnect` 예외를 발생시킵니다. 그러면 이 예제처럼 이를 잡아 처리할 수 있습니다.
{* ../../docs_src/websockets_/tutorial003_py310.py hl[79:81] *}
테스트해보기:
* 여러 브라우저 탭에서 앱을 엽니다.
* 각 탭에서 메시지를 작성합니다.
* 그런 다음 탭 중 하나를 닫아보세요.
`WebSocketDisconnect` 예외가 발생하며, 다른 모든 클라이언트가 다음과 같은 메시지를 수신합니다:
```
Client #1596980209979 left the chat
```
/// tip | 팁
위 앱은 여러 WebSocket 연결에 메시지를 처리하고 브로드캐스트하는 방법을 보여주는 최소한의 간단한 예제입니다.
하지만 모든 것을 메모리의 단일 리스트로 처리하므로, 프로세스가 실행 중인 동안만 동작하며 단일 프로세스에서만 작동한다는 점을 기억하세요.
FastAPI와 쉽게 통합할 수 있으면서 더 견고하고 Redis, PostgreSQL 등을 지원하는 도구가 필요하다면, [encode/broadcaster](https://github.com/encode/broadcaster)를 확인하세요.
///
## 추가 정보 { #more-info }
다음 옵션에 대해 더 알아보려면 Starlette의 문서를 확인하세요:
* [`WebSocket` 클래스](https://www.starlette.dev/websockets/).
* [클래스 기반 WebSocket 처리](https://www.starlette.dev/endpoints/#websocketendpoint).
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FILE: docs/ko/docs/advanced/wsgi.md
================================================
# WSGI 포함하기 - Flask, Django 등 { #including-wsgi-flask-django-others }
[서브 애플리케이션 - 마운트](sub-applications.md), [프록시 뒤에서](behind-a-proxy.md)에서 본 것처럼 WSGI 애플리케이션을 마운트할 수 있습니다.
이를 위해 `WSGIMiddleware`를 사용해 WSGI 애플리케이션(예: Flask, Django 등)을 감쌀 수 있습니다.
## `WSGIMiddleware` 사용하기 { #using-wsgimiddleware }
/// info | 정보
이를 사용하려면 `a2wsgi`를 설치해야 합니다. 예: `pip install a2wsgi`
///
`a2wsgi`에서 `WSGIMiddleware`를 import 해야 합니다.
그런 다음, WSGI(예: Flask) 애플리케이션을 미들웨어로 감쌉니다.
그리고 해당 경로에 마운트합니다.
{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py310.py hl[1,3,23] *}
/// note | 참고
이전에 `fastapi.middleware.wsgi`의 `WSGIMiddleware` 사용을 권장했지만 이제는 더 이상 권장되지 않습니다.
대신 `a2wsgi` 패키지 사용을 권장합니다. 사용 방법은 동일합니다.
단, `a2wsgi` 패키지가 설치되어 있고 `a2wsgi`에서 `WSGIMiddleware`를 올바르게 import 하는지만 확인하세요.
///
## 확인하기 { #check-it }
이제 `/v1/` 경로에 있는 모든 요청은 Flask 애플리케이션에서 처리됩니다.
그리고 나머지는 **FastAPI**에 의해 처리됩니다.
실행하고 [http://localhost:8000/v1/](http://localhost:8000/v1/)로 이동하면 Flask의 응답을 볼 수 있습니다:
```txt
Hello, World from Flask!
```
그리고 [http://localhost:8000/v2](http://localhost:8000/v2)로 이동하면 **FastAPI**의 응답을 볼 수 있습니다:
```JSON
{
"message": "Hello World"
}
```
================================================
FILE: docs/ko/docs/alternatives.md
================================================
# 대안, 영감, 비교 { #alternatives-inspiration-and-comparisons }
**FastAPI**에 영감을 준 것들, 대안과의 비교, 그리고 그로부터 무엇을 배웠는지에 대한 내용입니다.
## 소개 { #intro }
다른 사람들의 이전 작업이 없었다면 **FastAPI**는 존재하지 않았을 것입니다.
그 전에 만들어진 많은 도구들이 **FastAPI**의 탄생에 영감을 주었습니다.
저는 여러 해 동안 새로운 framework를 만드는 것을 피하고 있었습니다. 먼저 **FastAPI**가 다루는 모든 기능을 여러 서로 다른 framework, plug-in, 도구를 사용해 해결해 보려고 했습니다.
하지만 어느 시점에는, 이전 도구들의 가장 좋은 아이디어를 가져와 가능한 최선의 방식으로 조합하고, 이전에는 존재하지 않았던 언어 기능(Python 3.6+ type hints)을 활용해 이 모든 기능을 제공하는 무언가를 만드는 것 외에는 다른 선택지가 없었습니다.
## 이전 도구들 { #previous-tools }
### [Django](https://www.djangoproject.com/) { #django }
가장 인기 있는 Python framework이며 널리 신뢰받고 있습니다. Instagram 같은 시스템을 만드는 데 사용됩니다.
상대적으로 관계형 데이터베이스(예: MySQL 또는 PostgreSQL)와 강하게 결합되어 있어서, NoSQL 데이터베이스(예: Couchbase, MongoDB, Cassandra 등)를 주 저장 엔진으로 사용하는 것은 그리 쉽지 않습니다.
백엔드에서 HTML을 생성하기 위해 만들어졌지, 현대적인 프런트엔드(예: React, Vue.js, Angular)나 다른 시스템(예: IoT 기기)에서 사용되는 API를 만들기 위해 설계된 것은 아닙니다.
### [Django REST Framework](https://www.django-rest-framework.org/) { #django-rest-framework }
Django REST framework는 Django를 기반으로 Web API를 구축하기 위한 유연한 toolkit으로 만들어졌고, Django의 API 기능을 개선하기 위한 목적이었습니다.
Mozilla, Red Hat, Eventbrite를 포함해 많은 회사에서 사용합니다.
**자동 API 문서화**의 초기 사례 중 하나였고, 이것이 특히 **FastAPI**를 "찾게 된" 첫 아이디어 중 하나였습니다.
/// note | 참고
Django REST Framework는 Tom Christie가 만들었습니다. **FastAPI**의 기반이 되는 Starlette와 Uvicorn을 만든 사람과 동일합니다.
///
/// check | **FastAPI**에 영감을 준 것
자동 API 문서화 웹 사용자 인터페이스를 제공하기.
///
### [Flask](https://flask.palletsprojects.com) { #flask }
Flask는 "microframework"로, Django에 기본으로 포함된 데이터베이스 통합이나 여러 기능들을 포함하지 않습니다.
이 단순함과 유연성 덕분에 NoSQL 데이터베이스를 주 데이터 저장 시스템으로 사용하는 같은 작업이 가능합니다.
매우 단순하기 때문에 비교적 직관적으로 배울 수 있지만, 문서가 어떤 지점에서는 다소 기술적으로 깊어지기도 합니다.
또한 데이터베이스, 사용자 관리, 혹은 Django에 미리 구축되어 있는 다양한 기능들이 꼭 필요하지 않은 다른 애플리케이션에도 흔히 사용됩니다. 물론 이런 기능들 중 다수는 plug-in으로 추가할 수 있습니다.
이런 구성요소의 분리와, 필요한 것만 정확히 덧붙여 확장할 수 있는 "microframework"라는 점은 제가 유지하고 싶었던 핵심 특성이었습니다.
Flask의 단순함을 고려하면 API를 구축하는 데 잘 맞는 것처럼 보였습니다. 다음으로 찾고자 했던 것은 Flask용 "Django REST Framework"였습니다.
/// check | **FastAPI**에 영감을 준 것
micro-framework가 되기. 필요한 도구와 구성요소를 쉽게 조합할 수 있도록 하기.
단순하고 사용하기 쉬운 routing 시스템을 갖기.
///
### [Requests](https://requests.readthedocs.io) { #requests }
**FastAPI**는 실제로 **Requests**의 대안이 아닙니다. 둘의 범위는 매우 다릅니다.
실제로 FastAPI 애플리케이션 *내부에서* Requests를 사용하는 경우도 흔합니다.
그럼에도 FastAPI는 Requests로부터 꽤 많은 영감을 얻었습니다.
**Requests**는 (클라이언트로서) API와 *상호작용*하기 위한 라이브러리이고, **FastAPI**는 (서버로서) API를 *구축*하기 위한 라이브러리입니다.
대략 말하면 서로 반대편에 있으며, 서로를 보완합니다.
Requests는 매우 단순하고 직관적인 설계를 가졌고, 합리적인 기본값을 바탕으로 사용하기가 아주 쉽습니다. 동시에 매우 강력하고 커스터마이징도 가능합니다.
그래서 공식 웹사이트에서 말하듯이:
> Requests is one of the most downloaded Python packages of all time
사용 방법은 매우 간단합니다. 예를 들어 `GET` 요청을 하려면 다음처럼 작성합니다:
```Python
response = requests.get("http://example.com/some/url")
```
이에 대응하는 FastAPI의 API *경로 처리*는 다음과 같이 보일 수 있습니다:
```Python hl_lines="1"
@app.get("/some/url")
def read_url():
return {"message": "Hello World"}
```
`requests.get(...)`와 `@app.get(...)`의 유사성을 확인해 보세요.
/// check | **FastAPI**에 영감을 준 것
* 단순하고 직관적인 API를 갖기.
* HTTP method 이름(operations)을 직접, 직관적이고 명확한 방식으로 사용하기.
* 합리적인 기본값을 제공하되, 강력한 커스터마이징을 가능하게 하기.
///
### [Swagger](https://swagger.io/) / [OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/) { #swagger-openapi }
제가 Django REST Framework에서 가장 원했던 주요 기능은 자동 API 문서화였습니다.
그 후 JSON(또는 JSON의 확장인 YAML)을 사용해 API를 문서화하는 표준인 Swagger가 있다는 것을 알게 되었습니다.
그리고 Swagger API를 위한 웹 사용자 인터페이스도 이미 만들어져 있었습니다. 그래서 API에 대한 Swagger 문서를 생성할 수 있다면, 이 웹 사용자 인터페이스를 자동으로 사용할 수 있게 됩니다.
어느 시점에 Swagger는 Linux Foundation으로 넘어가 OpenAPI로 이름이 바뀌었습니다.
그래서 2.0 버전을 이야기할 때는 "Swagger"라고 말하는 것이 일반적이고, 3+ 버전은 "OpenAPI"라고 말하는 것이 일반적입니다.
/// check | **FastAPI**에 영감을 준 것
커스텀 schema 대신, API 사양을 위한 열린 표준을 채택하고 사용하기.
또한 표준 기반의 사용자 인터페이스 도구를 통합하기:
* [Swagger UI](https://github.com/swagger-api/swagger-ui)
* [ReDoc](https://github.com/Rebilly/ReDoc)
이 두 가지는 꽤 대중적이고 안정적이기 때문에 선택되었습니다. 하지만 간단히 검색해보면 OpenAPI를 위한 대안 UI가 수십 가지나 있다는 것을 알 수 있습니다(**FastAPI**와 함께 사용할 수 있습니다).
///
### Flask REST framework들 { #flask-rest-frameworks }
Flask REST framework는 여러 개가 있지만, 시간을 들여 조사해 본 결과, 상당수가 중단되었거나 방치되어 있었고, 해결되지 않은 여러 이슈 때문에 적합하지 않은 경우가 많았습니다.
### [Marshmallow](https://marshmallow.readthedocs.io/en/stable/) { #marshmallow }
API 시스템에 필요한 주요 기능 중 하나는 데이터 "직렬화"입니다. 이는 코드(Python)에서 데이터를 가져와 네트워크로 전송할 수 있는 형태로 변환하는 것을 의미합니다. 예를 들어 데이터베이스의 데이터를 담은 객체를 JSON 객체로 변환하거나, `datetime` 객체를 문자열로 변환하는 등의 작업입니다.
API에 또 하나 크게 필요한 기능은 데이터 검증입니다. 특정 파라미터를 기준으로 데이터가 유효한지 확인하는 것입니다. 예를 들어 어떤 필드가 `int`인지, 임의의 문자열이 아닌지 확인하는 식입니다. 이는 특히 들어오는 데이터에 유용합니다.
데이터 검증 시스템이 없다면, 모든 검사를 코드에서 수동으로 해야 합니다.
이런 기능들을 제공하기 위해 Marshmallow가 만들어졌습니다. 훌륭한 라이브러리이며, 저도 이전에 많이 사용했습니다.
하지만 Python type hints가 존재하기 전에 만들어졌습니다. 그래서 각 스키마를 정의하려면 Marshmallow가 제공하는 특정 유틸리티와 클래스를 사용해야 합니다.
/// check | **FastAPI**에 영감을 준 것
데이터 타입과 검증을 제공하는 "schema"를 코드로 정의하고, 이를 자동으로 활용하기.
///
### [Webargs](https://webargs.readthedocs.io/en/latest/) { #webargs }
API에 필요한 또 다른 큰 기능은 들어오는 요청에서 데이터를 파싱하는 것입니다.
Webargs는 Flask를 포함한 여러 framework 위에서 이를 제공하기 위해 만들어진 도구입니다.
내부적으로 Marshmallow를 사용해 데이터 검증을 수행합니다. 그리고 같은 개발자들이 만들었습니다.
아주 훌륭한 도구이며, 저도 **FastAPI**를 만들기 전에 많이 사용했습니다.
/// info | 정보
Webargs는 Marshmallow와 같은 개발자들이 만들었습니다.
///
/// check | **FastAPI**에 영감을 준 것
들어오는 요청 데이터의 자동 검증을 갖기.
///
### [APISpec](https://apispec.readthedocs.io/en/stable/) { #apispec }
Marshmallow와 Webargs는 plug-in 형태로 검증, parsing, serialization을 제공합니다.
하지만 문서화는 여전히 부족했습니다. 그래서 APISpec이 만들어졌습니다.
이는 여러 framework를 위한 plug-in이며(Starlette용 plug-in도 있습니다).
작동 방식은, 각 route를 처리하는 함수의 docstring 안에 YAML 형식으로 schema 정의를 작성하고,
그로부터 OpenAPI schema를 생성합니다.
Flask, Starlette, Responder 등에서 이런 방식으로 동작합니다.
하지만 다시, Python 문자열 내부(큰 YAML)에서 micro-syntax를 다루어야 한다는 문제가 있습니다.
에디터가 이를 크게 도와주지 못합니다. 또한 파라미터나 Marshmallow schema를 수정해놓고 YAML docstring도 같이 수정하는 것을 잊어버리면, 생성된 schema는 오래된 상태가 됩니다.
/// info | 정보
APISpec은 Marshmallow와 같은 개발자들이 만들었습니다.
///
/// check | **FastAPI**에 영감을 준 것
API를 위한 열린 표준인 OpenAPI를 지원하기.
///
### [Flask-apispec](https://flask-apispec.readthedocs.io/en/latest/) { #flask-apispec }
Flask plug-in으로, Webargs, Marshmallow, APISpec을 묶어줍니다.
Webargs와 Marshmallow의 정보를 사용해 APISpec으로 OpenAPI schema를 자동 생성합니다.
훌륭한 도구인데도 과소평가되어 있습니다. 다른 많은 Flask plug-in보다 훨씬 더 유명해져야 합니다. 문서가 너무 간결하고 추상적이라서 그럴 수도 있습니다.
이 도구는 Python docstring 내부에 YAML(또 다른 문법)을 작성해야 하는 문제를 해결했습니다.
Flask + Flask-apispec + Marshmallow + Webargs 조합은 **FastAPI**를 만들기 전까지 제가 가장 좋아하던 백엔드 stack이었습니다.
이를 사용하면서 여러 Flask full-stack generator가 만들어졌습니다. 이것들이 지금까지 저(그리고 여러 외부 팀)가 사용해 온 주요 stack입니다:
* [https://github.com/tiangolo/full-stack](https://github.com/tiangolo/full-stack)
* [https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchbase](https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchbase)
* [https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchdb](https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchdb)
그리고 이 동일한 full-stack generator들이 [**FastAPI** Project Generators](project-generation.md)의 기반이 되었습니다.
/// info | 정보
Flask-apispec은 Marshmallow와 같은 개발자들이 만들었습니다.
///
/// check | **FastAPI**에 영감을 준 것
serialization과 validation을 정의하는 동일한 코드로부터 OpenAPI schema를 자동 생성하기.
///
### [NestJS](https://nestjs.com/) (그리고 [Angular](https://angular.io/)) { #nestjs-and-angular }
이건 Python도 아닙니다. NestJS는 Angular에서 영감을 받은 JavaScript(TypeScript) NodeJS framework입니다.
Flask-apispec으로 할 수 있는 것과 어느 정도 비슷한 것을 달성합니다.
Angular 2에서 영감을 받은 의존성 주입 시스템이 통합되어 있습니다. 제가 아는 다른 의존성 주입 시스템들처럼 "injectable"을 사전에 등록해야 하므로, 장황함과 코드 반복이 늘어납니다.
파라미터가 TypeScript 타입(Python type hints와 유사함)으로 설명되기 때문에 에디터 지원은 꽤 좋습니다.
하지만 TypeScript 데이터는 JavaScript로 컴파일된 뒤에는 보존되지 않기 때문에, 타입에 의존해 검증, serialization, 문서화를 동시에 정의할 수 없습니다. 이 점과 일부 설계 결정 때문에, 검증/serialization/자동 schema 생성을 하려면 여러 곳에 decorator를 추가해야 하며, 결과적으로 매우 장황해집니다.
중첩 모델을 잘 처리하지 못합니다. 즉, 요청의 JSON body가 내부 필드를 가진 JSON 객체이고 그 내부 필드들이 다시 중첩된 JSON 객체인 경우, 제대로 문서화하고 검증할 수 없습니다.
/// check | **FastAPI**에 영감을 준 것
Python 타입을 사용해 뛰어난 에디터 지원을 제공하기.
강력한 의존성 주입 시스템을 갖추기. 코드 반복을 최소화하는 방법을 찾기.
///
### [Sanic](https://sanic.readthedocs.io/en/latest/) { #sanic }
`asyncio` 기반의 매우 빠른 Python framework 중 초기 사례였습니다. Flask와 매우 유사하게 만들어졌습니다.
/// note | 기술 세부사항
[`uvloop`](https://github.com/MagicStack/uvloop)를 기본 Python `asyncio` 루프 대신 사용했습니다. 이것이 매우 빠르게 만든 요인입니다.
이는 Uvicorn과 Starlette에 명확히 영감을 주었고, 현재 공개 benchmark에서는 이 둘이 Sanic보다 더 빠릅니다.
///
/// check | **FastAPI**에 영감을 준 것
미친 성능을 낼 수 있는 방법을 찾기.
그래서 **FastAPI**는 Starlette를 기반으로 합니다. Starlette는 사용 가능한 framework 중 가장 빠르기 때문입니다(서드파티 benchmark로 테스트됨).
///
### [Falcon](https://falconframework.org/) { #falcon }
Falcon은 또 다른 고성능 Python framework로, 최소한으로 설계되었고 Hug 같은 다른 framework의 기반으로 동작하도록 만들어졌습니다.
함수가 두 개의 파라미터(하나는 "request", 하나는 "response")를 받도록 설계되어 있습니다. 그런 다음 request에서 일부를 "읽고", response에 일부를 "작성"합니다. 이 설계 때문에, 표준 Python type hints를 함수 파라미터로 사용해 요청 파라미터와 body를 선언하는 것이 불가능합니다.
따라서 데이터 검증, serialization, 문서화는 자동으로 되지 않고 코드로 해야 합니다. 또는 Hug처럼 Falcon 위에 framework를 얹어 구현해야 합니다. request 객체 하나와 response 객체 하나를 파라미터로 받는 Falcon의 설계에서 영감을 받은 다른 framework에서도 같은 구분이 나타납니다.
/// check | **FastAPI**에 영감을 준 것
훌륭한 성능을 얻는 방법을 찾기.
Hug(= Falcon 기반)과 함께, 함수에서 `response` 파라미터를 선언하도록 **FastAPI**에 영감을 주었습니다.
다만 FastAPI에서는 선택 사항이며, 주로 헤더, 쿠키, 그리고 대체 status code를 설정하는 데 사용됩니다.
///
### [Molten](https://moltenframework.com/) { #molten }
**FastAPI**를 만들기 시작한 초기 단계에서 Molten을 알게 되었고, 꽤 비슷한 아이디어를 갖고 있었습니다:
* Python type hints 기반
* 이 타입으로부터 검증과 문서화 생성
* 의존성 주입 시스템
Pydantic 같은 서드파티 라이브러리를 사용해 데이터 검증/serialization/문서화를 하지 않고 자체 구현을 사용합니다. 그래서 이런 데이터 타입 정의를 쉽게 재사용하기는 어렵습니다.
조금 더 장황한 설정이 필요합니다. 또한 WSGI(ASGI가 아니라) 기반이므로, Uvicorn, Starlette, Sanic 같은 도구가 제공하는 고성능을 활용하도록 설계되지 않았습니다.
의존성 주입 시스템은 의존성을 사전에 등록해야 하고, 선언된 타입을 기반으로 의존성을 해결합니다. 따라서 특정 타입을 제공하는 "component"를 두 개 이상 선언할 수 없습니다.
Route는 한 곳에서 선언하고, 다른 곳에 선언된 함수를 사용합니다(엔드포인트를 처리하는 함수 바로 위에 둘 수 있는 decorator를 사용하는 대신). 이는 Flask(및 Starlette)보다는 Django 방식에 가깝습니다. 코드에서 상대적으로 강하게 결합된 것들을 분리해 놓습니다.
/// check | **FastAPI**에 영감을 준 것
모델 속성의 "default" 값으로 데이터 타입에 대한 추가 검증을 정의하기. 이는 에디터 지원을 개선하며, 이전에는 Pydantic에 없었습니다.
이것은 실제로 Pydantic의 일부를 업데이트하여 같은 검증 선언 스타일을 지원하도록 하는 데 영감을 주었습니다(이 기능은 이제 Pydantic에 이미 포함되어 있습니다).
///
### [Hug](https://github.com/hugapi/hug) { #hug }
Hug는 Python type hints를 사용해 API 파라미터 타입을 선언하는 기능을 구현한 초기 framework 중 하나였습니다. 이는 다른 도구들도 같은 방식을 하도록 영감을 준 훌륭한 아이디어였습니다.
표준 Python 타입 대신 커스텀 타입을 선언에 사용했지만, 여전히 큰 진전이었습니다.
또한 전체 API를 JSON으로 선언하는 커스텀 schema를 생성한 초기 framework 중 하나였습니다.
OpenAPI나 JSON Schema 같은 표준을 기반으로 하지 않았기 때문에 Swagger UI 같은 다른 도구와 통합하는 것은 직관적이지 않았습니다. 하지만 역시 매우 혁신적인 아이디어였습니다.
흥미롭고 흔치 않은 기능이 하나 있습니다. 같은 framework로 API뿐 아니라 CLI도 만들 수 있습니다.
동기식 Python 웹 framework의 이전 표준(WSGI) 기반이어서 Websockets와 다른 것들을 처리할 수는 없지만, 성능은 여전히 높습니다.
/// info | 정보
Hug는 Timothy Crosley가 만들었습니다. Python 파일에서 import를 자동으로 정렬하는 훌륭한 도구인 [`isort`](https://github.com/timothycrosley/isort)의 제작자이기도 합니다.
///
/// check | **FastAPI**에 영감을 준 아이디어들
Hug는 APIStar의 일부에 영감을 주었고, 저는 APIStar와 함께 Hug를 가장 유망한 도구 중 하나로 보았습니다.
Hug는 Python type hints로 파라미터를 선언하고, API를 정의하는 schema를 자동으로 생성하도록 **FastAPI**에 영감을 주었습니다.
Hug는 헤더와 쿠키를 설정하기 위해 함수에 `response` 파라미터를 선언하도록 **FastAPI**에 영감을 주었습니다.
///
### [APIStar](https://github.com/encode/apistar) (<= 0.5) { #apistar-0-5 }
**FastAPI**를 만들기로 결정하기 직전에 **APIStar** 서버를 발견했습니다. 찾고 있던 거의 모든 것을 갖추고 있었고 설계도 훌륭했습니다.
NestJS와 Molten보다 앞서, Python type hints를 사용해 파라미터와 요청을 선언하는 framework 구현을 제가 처음 본 사례들 중 하나였습니다. Hug와 거의 같은 시기에 발견했습니다. 하지만 APIStar는 OpenAPI 표준을 사용했습니다.
여러 위치에서 동일한 type hints를 기반으로 자동 데이터 검증, 데이터 serialization, OpenAPI schema 생성을 제공했습니다.
Body schema 정의는 Pydantic처럼 동일한 Python type hints를 사용하지는 않았고 Marshmallow와 조금 더 비슷해서 에디터 지원은 그만큼 좋지 않았지만, 그래도 APIStar는 당시 사용할 수 있는 최선의 선택지였습니다.
당시 최고의 성능 benchmark를 가졌습니다(Starlette에 의해서만 추월됨).
처음에는 자동 API 문서화 웹 UI가 없었지만, Swagger UI를 추가할 수 있다는 것을 알고 있었습니다.
의존성 주입 시스템도 있었습니다. 위에서 언급한 다른 도구들처럼 component의 사전 등록이 필요했지만, 여전히 훌륭한 기능이었습니다.
보안 통합이 없어서 전체 프로젝트에서 사용해 볼 수는 없었습니다. 그래서 Flask-apispec 기반 full-stack generator로 갖추고 있던 모든 기능을 대체할 수 없었습니다. 그 기능을 추가하는 pull request를 만드는 것이 제 백로그에 있었습니다.
하지만 이후 프로젝트의 초점이 바뀌었습니다.
더 이상 API web framework가 아니게 되었는데, 제작자가 Starlette에 집중해야 했기 때문입니다.
이제 APIStar는 web framework가 아니라 OpenAPI 사양을 검증하기 위한 도구 모음입니다.
/// info | 정보
APIStar는 Tom Christie가 만들었습니다. 다음을 만든 사람과 동일합니다:
* Django REST Framework
* Starlette(**FastAPI**의 기반)
* Uvicorn(Starlette와 **FastAPI**에서 사용)
///
/// check | **FastAPI**에 영감을 준 것
존재하게 만들기.
동일한 Python 타입으로 여러 가지(데이터 검증, serialization, 문서화)를 선언하면서 동시에 뛰어난 에디터 지원을 제공한다는 아이디어는 제가 매우 훌륭하다고 생각했습니다.
그리고 오랫동안 비슷한 framework를 찾아 여러 대안을 테스트한 끝에, APIStar가 그때 이용 가능한 최선의 선택지였습니다.
그 후 APIStar 서버가 더는 존재하지 않게 되고 Starlette가 만들어졌는데, 이는 그런 시스템을 위한 더 새롭고 더 나은 기반이었습니다. 이것이 **FastAPI**를 만들게 된 최종 영감이었습니다.
저는 **FastAPI**를 APIStar의 "정신적 후계자"로 생각합니다. 동시에, 이 모든 이전 도구들에서 배운 것들을 바탕으로 기능, typing 시스템, 그리고 다른 부분들을 개선하고 확장했습니다.
///
## **FastAPI**가 사용하는 것 { #used-by-fastapi }
### [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) { #pydantic }
Pydantic은 Python type hints를 기반으로 데이터 검증, serialization, 문서화(JSON Schema 사용)를 정의하는 라이브러리입니다.
그 덕분에 매우 직관적입니다.
Marshmallow와 비교할 수 있습니다. 다만 benchmark에서 Marshmallow보다 빠릅니다. 그리고 동일한 Python type hints를 기반으로 하므로 에디터 지원도 훌륭합니다.
/// check | **FastAPI**가 이를 사용하는 목적
모든 데이터 검증, 데이터 serialization, 자동 모델 문서화(JSON Schema 기반)를 처리하기.
그 다음 **FastAPI**는 그 JSON Schema 데이터를 가져와 OpenAPI에 포함시키며, 그 외에도 여러 작업을 수행합니다.
///
### [Starlette](https://www.starlette.dev/) { #starlette }
Starlette는 경량 ASGI framework/toolkit으로, 고성능 asyncio 서비스를 만들기에 이상적입니다.
매우 단순하고 직관적입니다. 쉽게 확장할 수 있도록 설계되었고, 모듈식 component를 갖습니다.
다음이 포함됩니다:
* 정말 인상적인 성능.
* WebSocket 지원.
* 프로세스 내 백그라운드 작업.
* 시작 및 종료 이벤트.
* HTTPX 기반의 테스트 클라이언트.
* CORS, GZip, Static Files, Streaming responses.
* 세션 및 쿠키 지원.
* 100% 테스트 커버리지.
* 100% 타입 주석이 달린 코드베이스.
* 소수의 필수 의존성.
Starlette는 현재 테스트된 Python framework 중 가장 빠릅니다. 단, framework가 아니라 서버인 Uvicorn이 더 빠릅니다.
Starlette는 웹 microframework의 기본 기능을 모두 제공합니다.
하지만 자동 데이터 검증, serialization, 문서화는 제공하지 않습니다.
그것이 **FastAPI**가 위에 추가하는 핵심 중 하나이며, 모두 Python type hints(Pydantic 사용)를 기반으로 합니다. 여기에 더해 의존성 주입 시스템, 보안 유틸리티, OpenAPI schema 생성 등도 포함됩니다.
/// note | 기술 세부사항
ASGI는 Django 코어 팀 멤버들이 개발 중인 새로운 "표준"입니다. 아직 "Python 표준"(PEP)은 아니지만, 그 방향으로 진행 중입니다.
그럼에도 이미 여러 도구에서 "표준"으로 사용되고 있습니다. 이는 상호운용성을 크게 개선합니다. 예를 들어 Uvicorn을 다른 ASGI 서버(예: Daphne 또는 Hypercorn)로 교체할 수도 있고, `python-socketio` 같은 ASGI 호환 도구를 추가할 수도 있습니다.
///
/// check | **FastAPI**가 이를 사용하는 목적
핵심 웹 부분을 모두 처리하기. 그 위에 기능을 추가하기.
`FastAPI` 클래스 자체는 `Starlette` 클래스를 직접 상속합니다.
따라서 Starlette로 할 수 있는 모든 것은 기본적으로 **FastAPI**로도 직접 할 수 있습니다. 즉, **FastAPI**는 사실상 Starlette에 강력한 기능을 더한 것입니다.
///
### [Uvicorn](https://www.uvicorn.dev/) { #uvicorn }
Uvicorn은 uvloop과 httptools로 구축된 초고속 ASGI 서버입니다.
web framework가 아니라 서버입니다. 예를 들어 경로 기반 routing을 위한 도구는 제공하지 않습니다. 그런 것은 Starlette(또는 **FastAPI**) 같은 framework가 위에서 제공합니다.
Starlette와 **FastAPI**에서 권장하는 서버입니다.
/// check | **FastAPI**가 이를 권장하는 방식
**FastAPI** 애플리케이션을 실행하기 위한 주요 웹 서버.
또한 `--workers` 커맨드라인 옵션을 사용하면 비동기 멀티프로세스 서버로 실행할 수도 있습니다.
자세한 내용은 [배포](deployment/index.md) 섹션을 확인하세요.
///
## 벤치마크와 속도 { #benchmarks-and-speed }
Uvicorn, Starlette, FastAPI 사이의 차이를 이해하고 비교하려면 [벤치마크](benchmarks.md) 섹션을 확인하세요.
================================================
FILE: docs/ko/docs/async.md
================================================
# 동시성과 async / await { #concurrency-and-async-await }
*경로 처리 함수*에서의 `async def` 문법에 대한 세부사항과 비동기 코드, 동시성 및 병렬성에 대한 배경
## 바쁘신가요? { #in-a-hurry }
TL;DR:
다음과 같이 `await`를 사용해 호출하라고 안내하는 제3자 라이브러리를 사용하는 경우:
```Python
results = await some_library()
```
다음처럼 *경로 처리 함수*를 `async def`를 사용해 선언하십시오:
```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
async def read_results():
results = await some_library()
return results
```
/// note | 참고
`async def`로 생성된 함수 내부에서만 `await`를 사용할 수 있습니다.
///
---
데이터베이스, API, 파일시스템 등과 의사소통하는 제3자 라이브러리를 사용하고, 그것이 `await` 사용을 지원하지 않는 경우(현재 대부분의 데이터베이스 라이브러리가 그러합니다), *경로 처리 함수*를 일반적인 `def`를 사용해 선언하십시오:
```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
def results():
results = some_library()
return results
```
---
만약 여러분의 애플리케이션이 (어째서인지) 다른 어떤 것과도 통신하고 그 응답을 기다릴 필요가 없다면, 내부에서 `await`를 사용할 필요가 없더라도 `async def`를 사용하세요.
---
잘 모르겠다면, 일반적인 `def`를 사용하세요.
---
**참고**: *경로 처리 함수*에서 필요한 만큼 `def`와 `async def`를 혼용할 수 있으며, 각각에 대해 가장 알맞은 옵션을 선택해 정의하면 됩니다. FastAPI가 올바르게 처리합니다.
어쨌든 위의 어떤 경우에서도 FastAPI는 여전히 비동기적으로 동작하며 매우 빠릅니다.
하지만 위의 단계를 따르면, 몇 가지 성능 최적화를 할 수 있습니다.
## 기술적 세부사항 { #technical-details }
최신 파이썬 버전은 **“코루틴”**이라고 하는 것을 사용하는 **“비동기 코드”**를 **`async` 및 `await`** 문법과 함께 지원합니다.
아래 섹션들에서 해당 문장을 부분별로 살펴보겠습니다:
* **비동기 코드**
* **`async`와 `await`**
* **코루틴**
## 비동기 코드 { #asynchronous-code }
비동기 코드는 언어 💬 가 코드의 어느 한 부분에서 컴퓨터/프로그램 🤖 에게, 어느 시점에는 어딘가에서 *다른 무언가*가 끝날 때까지 기다려야 한다고 말할 수 있는 방법이 있다는 의미입니다. 그 *다른 무언가*를 "slow-file" 📝 이라고 해보겠습니다.
따라서 그 시간 동안 컴퓨터는 "slow-file" 📝 이 끝나는 동안 다른 작업을 하러 갈 수 있습니다.
그 다음 컴퓨터/프로그램 🤖 은 다시 기다리는 중이기 때문에 기회가 있을 때마다 돌아오거나, 혹은 그 시점에 해야 할 작업을 모두 끝낼 때마다 돌아옵니다. 그리고 기다리던 작업 중 이미 끝난 것이 있는지 확인하면서, 해야 했던 작업을 수행합니다.
다음으로, 완료된 첫 번째 작업(우리의 "slow-file" 📝 이라고 해보겠습니다)을 가져와서, 그에 대해 해야 했던 작업을 계속합니다.
이 "다른 무언가를 기다리는 것"은 일반적으로 프로세서와 RAM 메모리 속도에 비해 상대적으로 "느린" I/O 작업을 의미합니다. 예를 들어 다음을 기다리는 것입니다:
* 네트워크를 통해 클라이언트가 데이터를 보내는 것
* 네트워크를 통해 클라이언트가 여러분의 프로그램이 보낸 데이터를 받는 것
* 시스템이 디스크의 파일 내용을 읽어서 프로그램에 전달하는 것
* 프로그램이 시스템에 전달한 내용을 디스크에 쓰는 것
* 원격 API 작업
* 데이터베이스 작업이 완료되는 것
* 데이터베이스 쿼리가 결과를 반환하는 것
* 기타 등등
실행 시간의 대부분이 I/O 작업을 기다리는 데 소비되기 때문에, 이를 "I/O bound" 작업이라고 부릅니다.
이것은 컴퓨터/프로그램이 느린 작업과 "동기화"되어, 아무것도 하지 않은 채 그 작업이 끝나는 정확한 시점만 기다렸다가 결과를 가져와 일을 계속할 필요가 없기 때문에 "비동기"라고 불립니다.
대신 "비동기" 시스템에서는, 작업이 끝나면 컴퓨터/프로그램이 하러 갔던 일을 마칠 때까지 잠시(몇 마이크로초) 줄에서 기다렸다가, 다시 돌아와 결과를 받아 이를 사용해 작업을 계속할 수 있습니다.
"동기"(“비동기”의 반대)는 보통 "순차"라는 용어로도 불리는데, 컴퓨터/프로그램이 다른 작업으로 전환하기 전에 모든 단계를 순서대로 따르기 때문이며, 그 단계들에 기다림이 포함되어 있더라도 마찬가지입니다.
### 동시성과 햄버거 { #concurrency-and-burgers }
위에서 설명한 **비동기** 코드에 대한 개념은 때때로 **"동시성"**이라고도 불립니다. 이는 **"병렬성"**과는 다릅니다.
**동시성**과 **병렬성**은 모두 "대략 같은 시간에 일어나는 서로 다른 일들"과 관련이 있습니다.
하지만 *동시성*과 *병렬성*의 세부적인 개념에는 꽤 차이가 있습니다.
차이를 보기 위해, 다음의 햄버거 이야기를 상상해보세요:
### 동시 햄버거 { #concurrent-burgers }
여러분은 짝사랑 상대와 패스트푸드를 먹으러 갔고, 점원이 여러분 앞 사람들의 주문을 받는 동안 줄을 서서 기다립니다. 😍
이제 여러분 차례가 되어, 여러분과 짝사랑 상대를 위해 매우 고급스러운 햄버거 2개를 주문합니다. 🍔🍔
점원은 주방의 요리사에게 무언가를 말해, (지금은 앞선 손님들의 주문을 준비하고 있더라도) 여러분의 햄버거를 준비해야 한다는 것을 알게 합니다.
여러분이 돈을 냅니다. 💸
점원은 여러분 차례 번호를 줍니다.
기다리는 동안, 여러분은 짝사랑 상대와 함께 자리를 고르고 앉아 오랫동안 대화를 나눕니다(여러분의 햄버거는 매우 고급스럽기 때문에 준비하는 데 시간이 좀 걸립니다).
짝사랑 상대와 테이블에 앉아 햄버거를 기다리는 동안, 그 사람이 얼마나 멋지고 귀엽고 똑똑한지 감탄하며 시간을 보낼 수 있습니다 ✨😍✨.
기다리며 대화하는 동안, 때때로 여러분은 카운터에 표시되는 번호를 확인해 여러분 차례인지 봅니다.
그러다 어느 순간 마침내 여러분 차례가 됩니다. 여러분은 카운터에 가서 햄버거를 받고, 테이블로 돌아옵니다.
여러분과 짝사랑 상대는 햄버거를 먹으며 좋은 시간을 보냅니다. ✨
/// info | 정보
아름다운 일러스트: [Ketrina Thompson](https://www.instagram.com/ketrinadrawsalot). 🎨
///
---
이 이야기에서 여러분이 컴퓨터/프로그램 🤖 이라고 상상해보세요.
줄을 서 있는 동안, 여러분은 그냥 쉬고 😴, 차례를 기다리며, 그다지 "생산적인" 일을 하지 않습니다. 하지만 점원은 주문만 받지(음식을 준비하진 않기) 때문에 줄이 빠르게 줄어들어 괜찮습니다.
그 다음 여러분 차례가 되면, 여러분은 실제로 "생산적인" 일을 합니다. 메뉴를 처리하고, 무엇을 먹을지 결정하고, 짝사랑 상대의 선택을 확인하고, 결제하고, 올바른 현금이나 카드를 냈는지 확인하고, 정확히 청구되었는지 확인하고, 주문에 올바른 항목들이 들어갔는지 확인하는 등등을 합니다.
하지만 그 다음에는, 아직 햄버거를 받지 못했더라도, 햄버거가 준비될 때까지 기다려야 🕙 하므로 점원과의 작업은 "일시정지" ⏸ 상태입니다.
하지만 번호를 들고 카운터에서 벗어나 테이블에 앉으면, 여러분은 짝사랑 상대에게 관심을 전환 🔀 하고, 그에 대한 "작업" ⏯ 🤓 을 할 수 있습니다. 그러면 여러분은 다시 짝사랑 상대에게 작업을 거는 매우 "생산적인" 일을 하게 됩니다 😍.
그 다음 점원 💁 이 카운터 화면에 여러분 번호를 띄워 "햄버거를 만들었어요"라고 말하지만, 표시된 번호가 여러분 차례로 바뀌었다고 해서 즉시 미친 듯이 뛰어가지는 않습니다. 여러분은 여러분 번호를 갖고 있고, 다른 사람들은 그들의 번호를 갖고 있으니, 아무도 여러분 햄버거를 훔쳐갈 수 없다는 것을 알기 때문입니다.
그래서 여러분은 짝사랑 상대가 이야기를 끝낼 때까지 기다린 다음(현재 작업 ⏯ / 처리 중인 작업 🤓 을 끝내고), 부드럽게 미소 지으며 햄버거를 가지러 가겠다고 말합니다 ⏸.
그 다음 여러분은 카운터로 가서 🔀, 이제 끝난 초기 작업 ⏯ 으로 돌아와 햄버거를 받고, 감사 인사를 하고, 테이블로 가져옵니다. 이로써 카운터와 상호작용하는 그 단계/작업이 끝납니다 ⏹. 그리고 이는 새로운 작업인 "햄버거 먹기" 🔀 ⏯ 를 만들지만, 이전 작업인 "햄버거 받기"는 끝났습니다 ⏹.
### 병렬 햄버거 { #parallel-burgers }
이제 이것이 "동시 햄버거"가 아니라 "병렬 햄버거"라고 상상해봅시다.
여러분은 짝사랑 상대와 함께 병렬 패스트푸드를 먹으러 갑니다.
여러분은 여러 명(예: 8명)의 점원이 동시에 요리사이기도 하여 여러분 앞 사람들의 주문을 받는 동안 줄을 서 있습니다.
여러분 앞의 모든 사람들은, 8명의 점원 각각이 다음 주문을 받기 전에 바로 햄버거를 준비하러 가기 때문에, 카운터를 떠나지 않고 햄버거가 준비될 때까지 기다립니다.
마침내 여러분 차례가 되어, 여러분과 짝사랑 상대를 위해 매우 고급스러운 햄버거 2개를 주문합니다.
여러분이 돈을 냅니다 💸.
점원은 주방으로 갑니다.
여러분은 번호표가 없으므로, 다른 사람이 여러분보다 먼저 햄버거를 가져가지 못하도록 카운터 앞에 서서 기다립니다 🕙.
여러분과 짝사랑 상대는 햄버거가 나오면 다른 사람이 끼어들어 가져가지 못하게 하느라 바쁘기 때문에, 짝사랑 상대에게 집중할 수 없습니다. 😞
이것은 "동기" 작업이며, 여러분은 점원/요리사 👨🍳 와 "동기화"되어 있습니다. 점원/요리사 👨🍳 가 햄버거를 완성해 여러분에게 주는 정확한 순간에 그 자리에 있어야 하므로, 여러분은 기다려야 🕙 하고, 그렇지 않으면 다른 사람이 가져갈 수도 있습니다.
그러다 점원/요리사 👨🍳 가 카운터 앞에서 오랫동안 기다린 🕙 끝에 마침내 햄버거를 가지고 돌아옵니다.
여러분은 햄버거를 받아 짝사랑 상대와 테이블로 갑니다.
그냥 먹고, 끝입니다. ⏹
대부분의 시간을 카운터 앞에서 기다리는 데 🕙 썼기 때문에, 대화하거나 작업을 걸 시간은 많지 않았습니다. 😞
/// info | 정보
아름다운 일러스트: [Ketrina Thompson](https://www.instagram.com/ketrinadrawsalot). 🎨
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이 병렬 햄버거 시나리오에서, 여러분은 두 개의 프로세서(여러분과 짝사랑 상대)를 가진 컴퓨터/프로그램 🤖 이며, 둘 다 기다리고 🕙 오랫동안 "카운터에서 기다리기" 🕙 에 주의를 ⏯ 기울입니다.
패스트푸드점에는 8개의 프로세서(점원/요리사)가 있습니다. 동시 햄버거 가게는 2개(점원 1명, 요리사 1명)만 있었을 것입니다.
하지만 여전히 최종 경험은 그다지 좋지 않습니다. 😞
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이것이 햄버거의 병렬 버전에 해당하는 이야기입니다. 🍔
좀 더 "현실적인" 예시로, 은행을 상상해보세요.
최근까지 대부분의 은행에는 여러 은행원 👨💼👨💼👨💼👨💼 과 긴 줄 🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙 이 있었습니다.
모든 은행원이 한 고객씩 순서대로 모든 일을 처리합니다 👨💼⏯.
그리고 여러분은 오랫동안 줄에서 기다려야 🕙 하며, 그렇지 않으면 차례를 잃습니다.
아마 은행 🏦 업무를 보러 갈 때 짝사랑 상대 😍 를 데려가고 싶지는 않을 것입니다.
### 햄버거 예시의 결론 { #burger-conclusion }
"짝사랑 상대와의 패스트푸드점 햄버거" 시나리오에서는 기다림 🕙 이 많기 때문에, 동시 시스템 ⏸🔀⏯ 을 사용하는 것이 훨씬 더 합리적입니다.
대부분의 웹 애플리케이션이 그렇습니다.
매우 많은 사용자들이 있고, 서버는 그들의 좋지 않은 연결을 통해 요청이 전송되기를 기다립니다 🕙.
그리고 응답이 돌아오기를 다시 기다립니다 🕙.
이 "기다림" 🕙 은 마이크로초 단위로 측정되지만, 모두 합치면 결국 꽤 많은 대기 시간이 됩니다.
그래서 웹 API에는 비동기 ⏸🔀⏯ 코드를 사용하는 것이 매우 합리적입니다.
이러한 종류의 비동기성은 NodeJS가 인기 있는 이유(비록 NodeJS가 병렬은 아니지만)이자, 프로그래밍 언어로서 Go의 강점입니다.
그리고 이것이 **FastAPI**로 얻는 것과 같은 수준의 성능입니다.
또한 병렬성과 비동기성을 동시에 사용할 수 있으므로, 대부분의 테스트된 NodeJS 프레임워크보다 더 높은 성능을 얻고, C에 더 가까운 컴파일 언어인 Go와 동등한 성능을 얻을 수 있습니다 [(모두 Starlette 덕분입니다)](https://www.techempower.com/benchmarks/#section=data-r17&hw=ph&test=query&l=zijmkf-1).
### 동시성이 병렬성보다 더 나은가요? { #is-concurrency-better-than-parallelism }
아니요! 그게 이 이야기의 교훈은 아닙니다.
동시성은 병렬성과 다릅니다. 그리고 많은 기다림이 포함되는 **특정한** 시나리오에서는 더 낫습니다. 그 때문에 웹 애플리케이션 개발에서는 일반적으로 병렬성보다 훨씬 더 낫습니다. 하지만 모든 것에 해당하진 않습니다.
그래서 균형을 맞추기 위해, 다음의 짧은 이야기를 상상해보세요:
> 여러분은 크고 더러운 집을 청소해야 합니다.
*네, 이게 전부입니다*.
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어디에도 기다림 🕙 은 없고, 집의 여러 장소에서 해야 할 일이 많을 뿐입니다.
햄버거 예시처럼 거실부터, 그 다음은 부엌처럼 순서를 정할 수도 있지만, 어떤 것도 기다리지 🕙 않고 계속 청소만 하기 때문에, 순서는 아무런 영향을 주지 않습니다.
순서가 있든 없든(동시성) 끝내는 데 걸리는 시간은 같고, 같은 양의 일을 하게 됩니다.
하지만 이 경우, 전(前) 점원/요리사이자 현(現) 청소부가 된 8명을 데려올 수 있고, 각자(그리고 여러분)가 집의 구역을 하나씩 맡아 청소한다면, 추가 도움과 함께 모든 일을 **병렬**로 수행하여 훨씬 더 빨리 끝낼 수 있습니다.
이 시나리오에서 (여러분을 포함한) 각 청소부는 프로세서가 되어, 맡은 일을 수행합니다.
그리고 실행 시간의 대부분이 기다림이 아니라 실제 작업에 쓰이고, 컴퓨터에서 작업은 CPU가 수행하므로, 이런 문제를 "CPU bound"라고 부릅니다.
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CPU bound 작업의 흔한 예시는 복잡한 수학 처리가 필요한 것들입니다.
예를 들어:
* **오디오** 또는 **이미지** 처리
* **컴퓨터 비전**: 이미지는 수백만 개의 픽셀로 구성되며, 각 픽셀은 3개의 값/색을 갖습니다. 보통 그 픽셀들에 대해 동시에 무언가를 계산해야 합니다.
* **머신러닝**: 보통 많은 "matrix"와 "vector" 곱셈이 필요합니다. 숫자가 있는 거대한 스프레드시트를 생각하고, 그 모든 수를 동시에 곱한다고 생각해보세요.
* **딥러닝**: 머신러닝의 하위 분야이므로 동일하게 적용됩니다. 다만 곱해야 할 숫자가 있는 스프레드시트가 하나가 아니라, 아주 큰 집합이며, 많은 경우 그 모델을 만들고/또는 사용하기 위해 특별한 프로세서를 사용합니다.
### 동시성 + 병렬성: 웹 + 머신러닝 { #concurrency-parallelism-web-machine-learning }
**FastAPI**를 사용하면 웹 개발에서 매우 흔한 동시성의 이점을( NodeJS의 주요 매력과 같은) 얻을 수 있습니다.
또한 머신러닝 시스템처럼 **CPU bound** 워크로드에 대해 병렬성과 멀티프로세싱(여러 프로세스를 병렬로 실행)을 활용할 수도 있습니다.
이것은 파이썬이 **데이터 사이언스**, 머신러닝, 특히 딥러닝의 주요 언어라는 단순한 사실과 더해져, FastAPI를 데이터 사이언스/머신러닝 웹 API 및 애플리케이션(그 외에도 많은 것들)에 매우 잘 맞는 선택으로 만들어 줍니다.
프로덕션에서 이 병렬성을 어떻게 달성하는지 보려면 [배포](deployment/index.md) 섹션을 참고하세요.
## `async`와 `await` { #async-and-await }
최신 파이썬 버전에는 비동기 코드를 정의하는 매우 직관적인 방법이 있습니다. 이 방법은 이를 평범한 "순차" 코드처럼 보이게 하고, 적절한 순간에 여러분을 위해 "기다림"을 수행합니다.
결과를 주기 전에 기다림이 필요한 작업이 있고, 이러한 새로운 파이썬 기능을 지원한다면, 다음과 같이 작성할 수 있습니다:
```Python
burgers = await get_burgers(2)
```
여기서 핵심은 `await`입니다. 이는 파이썬에게 `get_burgers(2)`가 그 일을 끝낼 때까지 🕙 기다리도록 ⏸ 말하고, 그 결과를 `burgers`에 저장하기 전에 완료되기를 기다리라고 합니다. 이를 통해 파이썬은 그동안(예: 다른 요청을 받는 것처럼) 다른 일을 하러 갈 수 있다는 것 🔀 ⏯ 을 알게 됩니다.
`await`가 동작하려면, 이 비동기성을 지원하는 함수 내부에 있어야 합니다. 그러려면 `async def`로 선언하기만 하면 됩니다:
```Python hl_lines="1"
async def get_burgers(number: int):
# 햄버거를 만들기 위한 비동기 처리를 수행
return burgers
```
...`def` 대신:
```Python hl_lines="2"
# 비동기가 아닙니다
def get_sequential_burgers(number: int):
# 햄버거를 만들기 위한 순차 처리를 수행
return burgers
```
`async def`를 사용하면, 파이썬은 그 함수 내부에서 `await` 표현식에 주의해야 하며, 그 함수의 실행을 "일시정지" ⏸ 하고 다시 돌아오기 전에 다른 일을 하러 갈 수 있다는 것 🔀 을 알게 됩니다.
`async def` 함수를 호출하고자 할 때는, 그 함수를 "await" 해야 합니다. 따라서 아래는 동작하지 않습니다:
```Python
# 동작하지 않습니다. get_burgers는 async def로 정의되었습니다
burgers = get_burgers(2)
```
---
따라서, `await`로 호출할 수 있다고 말하는 라이브러리를 사용한다면, 다음과 같이 그것을 사용하는 *경로 처리 함수*를 `async def`로 만들어야 합니다:
```Python hl_lines="2-3"
@app.get('/burgers')
async def read_burgers():
burgers = await get_burgers(2)
return burgers
```
### 더 세부적인 기술적 사항 { #more-technical-details }
`await`는 `async def`로 정의된 함수 내부에서만 사용할 수 있다는 것을 눈치채셨을 것입니다.
하지만 동시에, `async def`로 정의된 함수는 "await" 되어야 합니다. 따라서 `async def`를 가진 함수는 `async def`로 정의된 함수 내부에서만 호출될 수 있습니다.
그렇다면, 닭이 먼저냐 달걀이 먼저냐처럼, 첫 번째 `async` 함수는 어떻게 호출할 수 있을까요?
**FastAPI**로 작업한다면 걱정할 필요가 없습니다. 그 "첫" 함수는 여러분의 *경로 처리 함수*가 될 것이고, FastAPI는 올바르게 처리하는 방법을 알고 있기 때문입니다.
하지만 FastAPI 없이 `async` / `await`를 사용하고 싶다면, 그것도 가능합니다.
### 여러분만의 async 코드 작성하기 { #write-your-own-async-code }
Starlette(그리고 **FastAPI**)는 [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/)를 기반으로 하고 있으며, 파이썬 표준 라이브러리 [asyncio](https://docs.python.org/3/library/asyncio-task.html)와 [Trio](https://trio.readthedocs.io/en/stable/) 모두와 호환됩니다.
특히, 코드에서 더 고급 패턴이 필요한 고급 동시성 사용 사례에서는 직접 [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/)를 사용할 수 있습니다.
그리고 FastAPI를 사용하지 않더라도, 높은 호환성을 확보하고 그 이점(예: *structured concurrency*)을 얻기 위해 [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/)로 여러분만의 async 애플리케이션을 작성할 수도 있습니다.
저는 AnyIO 위에 얇은 레이어로 또 다른 라이브러리를 만들었는데, 타입 어노테이션을 조금 개선하고 더 나은 **자동완성**, **인라인 오류** 등을 얻기 위한 것입니다. 또한 **이해**하고 **여러분만의 async 코드**를 작성하도록 돕는 친절한 소개와 튜토리얼도 제공합니다: [Asyncer](https://asyncer.tiangolo.com/). 특히 **async 코드와 일반**(blocking/동기) 코드를 **결합**해야 한다면 아주 유용합니다.
### 비동기 코드의 다른 형태 { #other-forms-of-asynchronous-code }
`async`와 `await`를 사용하는 이 스타일은 언어에서 비교적 최근에 추가되었습니다.
하지만 비동기 코드를 다루는 일을 훨씬 더 쉽게 만들어 줍니다.
거의 동일한 문법이 최근 브라우저와 NodeJS의 최신 JavaScript에도 포함되었습니다.
하지만 그 이전에는 비동기 코드를 처리하는 것이 훨씬 더 복잡하고 어려웠습니다.
이전 버전의 파이썬에서는 스레드 또는 [Gevent](https://www.gevent.org/)를 사용할 수 있었을 것입니다. 하지만 코드를 이해하고, 디버깅하고, 이에 대해 생각하는 것이 훨씬 더 복잡합니다.
이전 버전의 NodeJS/브라우저 JavaScript에서는 "callback"을 사용했을 것입니다. 이는 "callback hell"로 이어집니다.
## 코루틴 { #coroutines }
**코루틴**은 `async def` 함수가 반환하는 것에 대한 매우 고급스러운 용어일 뿐입니다. 파이썬은 그것이 함수와 비슷한 무언가로서 시작할 수 있고, 어느 시점에 끝나지만, 내부에 `await`가 있을 때마다 내부적으로도 일시정지 ⏸ 될 수 있다는 것을 알고 있습니다.
하지만 `async` 및 `await`와 함께 비동기 코드를 사용하는 이 모든 기능은 종종 "코루틴"을 사용한다고 요약됩니다. 이는 Go의 주요 핵심 기능인 "Goroutines"에 비견됩니다.
## 결론 { #conclusion }
위의 같은 문장을 다시 봅시다:
> 최신 파이썬 버전은 **“코루틴”**이라고 하는 것을 사용하는 **“비동기 코드”**를 **`async` 및 `await`** 문법과 함께 지원합니다.
이제 더 이해가 될 것입니다. ✨
이 모든 것이 FastAPI(Starlette을 통해)를 구동하고, 인상적인 성능을 내게 하는 원동력입니다.
## 매우 세부적인 기술적 사항 { #very-technical-details }
/// warning | 경고
이 부분은 아마 건너뛰어도 됩니다.
이것들은 **FastAPI**가 내부적으로 어떻게 동작하는지에 대한 매우 세부적인 기술사항입니다.
(코루틴, 스레드, 블로킹 등) 같은 기술 지식이 꽤 있고 FastAPI가 `async def`와 일반 `def`를 어떻게 처리하는지 궁금하다면, 계속 읽어보세요.
///
### 경로 처리 함수 { #path-operation-functions }
*경로 처리 함수*를 `async def` 대신 일반적인 `def`로 선언하면, (서버를 블로킹할 수 있으므로 직접 호출하는 대신) 외부 스레드풀에서 실행되고 그 결과를 await 합니다.
위에서 설명한 방식으로 동작하지 않는 다른 async 프레임워크를 사용해본 적이 있고, 아주 작은 성능 향상(약 100 나노초)을 위해 계산만 하는 사소한 *경로 처리 함수*를 일반 `def`로 정의하곤 했다면, **FastAPI**에서는 그 효과가 정반대가 될 수 있다는 점에 유의하세요. 이런 경우에는 *경로 처리 함수*에서 블로킹 I/O 를 수행하는 코드를 사용하지 않는 한 `async def`를 사용하는 편이 더 낫습니다.
그럼에도 두 경우 모두, **FastAPI**는 이전에 사용하던 프레임워크보다 [여전히 더 빠를](index.md#performance) 가능성이 높습니다(또는 최소한 비슷합니다).
### 의존성 { #dependencies }
[의존성](tutorial/dependencies/index.md)에도 동일하게 적용됩니다. 의존성이 `async def` 대신 표준 `def` 함수라면, 외부 스레드풀에서 실행됩니다.
### 하위 의존성 { #sub-dependencies }
서로를 필요로 하는 여러 의존성과 [하위 의존성](tutorial/dependencies/sub-dependencies.md)을 함수 정의의 매개변수로 가질 수 있으며, 그중 일부는 `async def`로, 다른 일부는 일반 `def`로 생성되었을 수 있습니다. 그래도 정상 동작하며, 일반 `def`로 생성된 것들은 "await"되는 대신 (스레드풀에서) 외부 스레드에서 호출됩니다.
### 다른 유틸리티 함수 { #other-utility-functions }
직접 호출하는 다른 모든 유틸리티 함수는 일반 `def`나 `async def`로 생성될 수 있으며, FastAPI는 호출 방식에 영향을 주지 않습니다.
이는 FastAPI가 여러분을 위해 호출하는 함수(즉, *경로 처리 함수*와 의존성)와 대비됩니다.
유틸리티 함수가 `def`로 만든 일반 함수라면, 스레드풀이 아니라 직접(코드에 작성한 대로) 호출됩니다. 그리고 `async def`로 생성된 함수라면, 코드에서 호출할 때 그 함수를 `await` 해야 합니다.
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다시 말하지만, 이것들은 아마도 이를 찾고 있었던 경우에 유용한 매우 세부적인 기술사항입니다.
그렇지 않다면, 위 섹션의 가이드라인이면 충분합니다: 바쁘신가요?.
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FILE: docs/ko/docs/benchmarks.md
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# 벤치마크 { #benchmarks }
독립적인 TechEmpower 벤치마크에 따르면 **FastAPI** 애플리케이션이 Uvicorn을 사용하여 [사용 가능한 가장 빠른 Python 프레임워크 중 하나](https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7)로 실행되며, Starlette와 Uvicorn 자체(내부적으로 FastAPI가 사용하는 도구)보다 조금 아래에 위치합니다.
그러나 벤치마크와 비교를 확인할 때 다음 사항을 염두에 두어야 합니다.
## 벤치마크와 속도 { #benchmarks-and-speed }
벤치마크를 확인할 때, 일반적으로 여러 가지 유형의 도구가 동등한 것으로 비교되는 것을 볼 수 있습니다.
특히, Uvicorn, Starlette, FastAPI가 함께 비교되는 경우가 많습니다(다른 여러 도구와 함께).
도구가 해결하는 문제가 단순할수록 성능이 더 좋아집니다. 그리고 대부분의 벤치마크는 도구가 제공하는 추가 기능을 테스트하지 않습니다.
계층 구조는 다음과 같습니다:
* **Uvicorn**: ASGI 서버
* **Starlette**: (Uvicorn 사용) 웹 마이크로 프레임워크
* **FastAPI**: (Starlette 사용) 데이터 검증 등 API를 구축하기 위한 여러 추가 기능이 포함된 API 마이크로 프레임워크
* **Uvicorn**:
* 서버 자체 외에는 많은 추가 코드가 없기 때문에 최고의 성능을 발휘합니다.
* 직접 Uvicorn으로 응용 프로그램을 작성하지는 않을 것입니다. 즉, 사용자의 코드에는 적어도 Starlette(또는 **FastAPI**)에서 제공하는 모든 코드가 포함되어야 합니다. 그렇게 하면 최종 응용 프로그램은 프레임워크를 사용하고 앱 코드와 버그를 최소화하는 것과 동일한 오버헤드를 갖게 됩니다.
* Uvicorn을 비교할 때는 Daphne, Hypercorn, uWSGI 등의 응용 프로그램 서버와 비교하세요.
* **Starlette**:
* Uvicorn 다음으로 좋은 성능을 발휘합니다. 사실 Starlette는 Uvicorn을 사용하여 실행됩니다. 따라서 더 많은 코드를 실행해야 하기 때문에 Uvicorn보다 "느려질" 수밖에 없습니다.
* 하지만 경로 기반 라우팅 등 간단한 웹 응용 프로그램을 구축할 수 있는 도구를 제공합니다.
* Starlette를 비교할 때는 Sanic, Flask, Django 등의 웹 프레임워크(또는 마이크로 프레임워크)와 비교하세요.
* **FastAPI**:
* Starlette가 Uvicorn을 사용하므로 Uvicorn보다 빨라질 수 없는 것과 마찬가지로, **FastAPI**는 Starlette를 사용하므로 더 빠를 수 없습니다.
* FastAPI는 Starlette에 추가적으로 더 많은 기능을 제공합니다. API를 구축할 때 거의 항상 필요한 데이터 검증 및 직렬화와 같은 기능들이 포함되어 있습니다. 그리고 이를 사용하면 문서 자동화 기능도 제공됩니다(문서 자동화는 응용 프로그램 실행 시 오버헤드를 추가하지 않고 시작 시 생성됩니다).
* FastAPI를 사용하지 않고 직접 Starlette(또는 다른 도구, 예: Sanic, Flask, Responder 등)를 사용했다면 데이터 검증 및 직렬화를 직접 구현해야 합니다. 따라서 최종 응용 프로그램은 FastAPI를 사용한 것과 동일한 오버헤드를 가지게 될 것입니다. 많은 경우 데이터 검증 및 직렬화가 응용 프로그램에서 작성된 코드 중 가장 많은 부분을 차지합니다.
* 따라서 FastAPI를 사용함으로써 개발 시간, 버그, 코드 라인을 줄일 수 있으며, FastAPI를 사용하지 않았을 때와 동일한 성능(또는 더 나은 성능)을 얻을 수 있을 것입니다(코드에서 모두 구현해야 하기 때문에).
* FastAPI를 비교할 때는 Flask-apispec, NestJS, Molten 등 데이터 검증, 직렬화 및 문서화를 제공하는 웹 애플리케이션 프레임워크(또는 도구 집합)와 비교하세요. 통합된 자동 데이터 검증, 직렬화 및 문서화를 제공하는 프레임워크입니다.
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FILE: docs/ko/docs/deployment/cloud.md
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# 클라우드 제공업체에서 FastAPI 배포하기 { #deploy-fastapi-on-cloud-providers }
사실상 거의 **모든 클라우드 제공업체**를 사용하여 여러분의 FastAPI 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.
대부분의 경우, 주요 클라우드 제공업체에서는 FastAPI를 배포할 수 있도록 가이드를 제공합니다.
## FastAPI Cloud { #fastapi-cloud }
**[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)**는 **FastAPI**를 만든 동일한 작성자와 팀이 구축했습니다.
최소한의 노력으로 API를 **구축**, **배포**, **접근**하는 과정을 간소화합니다.
FastAPI로 앱을 빌드할 때의 동일한 **개발자 경험**을 클라우드에 **배포**하는 데에도 제공합니다. 🎉
FastAPI Cloud는 *FastAPI and friends* 오픈 소스 프로젝트의 주요 후원자이자 자금 제공자입니다. ✨
## 클라우드 제공업체 - 후원자들 { #cloud-providers-sponsors }
다른 몇몇 클라우드 제공업체들도 ✨ [**FastAPI를 후원합니다**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author) ✨. 🙇
가이드를 따라 하고 서비스를 사용해보기 위해 이들도 고려해볼 수 있습니다:
* [Render](https://docs.render.com/deploy-fastapi?utm_source=deploydoc&utm_medium=referral&utm_campaign=fastapi)
* [Railway](https://docs.railway.com/guides/fastapi?utm_medium=integration&utm_source=docs&utm_campaign=fastapi)
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FILE: docs/ko/docs/deployment/concepts.md
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# 배포 개념 { #deployments-concepts }
**FastAPI** 애플리케이션(사실 어떤 종류의 웹 API든)을 배포할 때는, 여러분이 신경 써야 할 여러 개념이 있습니다. 그리고 이 개념들을 활용하면 **애플리케이션을 배포하기 위한 가장 적절한 방법**을 찾을 수 있습니다.
중요한 개념 몇 가지는 다음과 같습니다:
* 보안 - HTTPS
* 시작 시 실행
* 재시작
* 복제(실행 중인 프로세스 수)
* 메모리
* 시작 전 사전 단계
이것들이 **배포**에 어떤 영향을 주는지 살펴보겠습니다.
결국 최종 목표는 **API 클라이언트에 서비스를 제공**할 때 **보안**을 보장하고, **중단을 피하며**, **컴퓨팅 리소스**(예: 원격 서버/가상 머신)를 가능한 한 효율적으로 사용하는 것입니다. 🚀
여기서 이 **개념들**을 조금 더 설명하겠습니다. 그러면 서로 매우 다른 환경, 심지어 아직 존재하지 않는 **미래**의 환경에서도 API를 어떻게 배포할지 결정하는 데 필요한 **직관**을 얻을 수 있을 것입니다.
이 개념들을 고려하면, 여러분은 **자신의 API**를 배포하기 위한 최선의 방법을 **평가하고 설계**할 수 있습니다.
다음 장들에서는 FastAPI 애플리케이션을 배포하기 위한 더 **구체적인 레시피**를 제공하겠습니다.
하지만 지금은, 이 중요한 **개념적 아이디어**들을 확인해 봅시다. 이 개념들은 다른 어떤 종류의 웹 API에도 동일하게 적용됩니다. 💡
## 보안 - HTTPS { #security-https }
[이전 HTTPS 장](https.md)에서 HTTPS가 API에 암호화를 제공하는 방식에 대해 배웠습니다.
또한 HTTPS는 일반적으로 애플리케이션 서버 바깥의 **외부** 컴포넌트인 **TLS Termination Proxy**가 제공한다는 것도 확인했습니다.
그리고 **HTTPS 인증서 갱신**을 담당하는 무언가가 필요합니다. 같은 컴포넌트가 그 역할을 할 수도 있고, 다른 무언가가 담당할 수도 있습니다.
### HTTPS를 위한 도구 예시 { #example-tools-for-https }
TLS Termination Proxy로 사용할 수 있는 도구는 예를 들어 다음과 같습니다:
* Traefik
* 인증서 갱신을 자동으로 처리 ✨
* Caddy
* 인증서 갱신을 자동으로 처리 ✨
* Nginx
* 인증서 갱신을 위해 Certbot 같은 외부 컴포넌트 사용
* HAProxy
* 인증서 갱신을 위해 Certbot 같은 외부 컴포넌트 사용
* Nginx 같은 Ingress Controller를 사용하는 Kubernetes
* 인증서 갱신을 위해 cert-manager 같은 외부 컴포넌트 사용
* 클라우드 제공자가 서비스 일부로 내부적으로 처리(아래를 읽어보세요 👇)
또 다른 선택지는 HTTPS 설정을 포함해 더 많은 일을 대신해주는 **클라우드 서비스**를 사용하는 것입니다. 제약이 있거나 비용이 더 들 수도 있습니다. 하지만 그 경우에는 TLS Termination Proxy를 직접 설정할 필요가 없습니다.
다음 장에서 구체적인 예시를 보여드리겠습니다.
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다음으로 고려할 개념들은 실제로 여러분의 API를 실행하는 프로그램(예: Uvicorn)과 관련된 내용입니다.
## 프로그램과 프로세스 { #program-and-process }
실행 중인 "**프로세스**"에 대해 많이 이야기하게 될 텐데, 이 말이 무엇을 의미하는지, 그리고 "**프로그램**"이라는 단어와 무엇이 다른지 명확히 해두는 것이 유용합니다.
### 프로그램이란 { #what-is-a-program }
**프로그램**이라는 단어는 보통 여러 가지를 가리키는 데 사용됩니다:
* 여러분이 작성하는 **코드**, 즉 **Python 파일**들
* 운영체제에서 **실행**할 수 있는 **파일**, 예: `python`, `python.exe`, `uvicorn`
* 운영체제에서 **실행 중**인 특정 프로그램으로, CPU를 사용하고 메모리에 내용을 저장합니다. 이것을 **프로세스**라고도 합니다.
### 프로세스란 { #what-is-a-process }
**프로세스**라는 단어는 보통 더 구체적으로, 운영체제에서 실행 중인 것(위 마지막 항목처럼)만을 가리키는 데 사용됩니다:
* 운영체제에서 **실행 중**인 특정 프로그램
* 파일이나 코드를 의미하는 것이 아니라, 운영체제가 **실제로 실행**하고 관리하는 대상을 **구체적으로** 의미합니다.
* 어떤 프로그램이든 어떤 코드든, **실행**될 때만 무언가를 **할 수 있습니다**. 즉, **프로세스가 실행 중**일 때입니다.
* 프로세스는 여러분이, 혹은 운영체제가 **종료**(또는 “kill”)할 수 있습니다. 그러면 실행이 멈추고, 더 이상 **아무것도 할 수 없습니다**.
* 컴퓨터에서 실행 중인 각 애플리케이션 뒤에는 프로세스가 있습니다. 실행 중인 프로그램, 각 창 등도 마찬가지입니다. 그리고 컴퓨터가 켜져 있는 동안 보통 많은 프로세스가 **동시에** 실행됩니다.
* **같은 프로그램**의 **여러 프로세스**가 동시에 실행될 수도 있습니다.
운영체제의 “작업 관리자(task manager)”나 “시스템 모니터(system monitor)”(또는 비슷한 도구)를 확인해 보면, 이런 프로세스가 많이 실행 중인 것을 볼 수 있습니다.
또 예를 들어, 같은 브라우저 프로그램(Firefox, Chrome, Edge 등)을 실행하는 프로세스가 여러 개 있는 것도 보일 가능성이 큽니다. 보통 탭마다 하나의 프로세스를 실행하고, 그 외에도 추가 프로세스 몇 개가 더 있습니다.
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이제 **프로세스**와 **프로그램**의 차이를 알았으니, 배포에 대한 이야기를 계속해 보겠습니다.
## 시작 시 실행 { #running-on-startup }
대부분의 경우 웹 API를 만들면, 클라이언트가 언제나 접근할 수 있도록 **항상 실행**되고 중단되지 않기를 원합니다. 물론 특정 상황에서만 실행하고 싶은 특별한 이유가 있을 수는 있지만, 대부분은 지속적으로 실행되며 **사용 가능**한 상태이기를 원합니다.
### 원격 서버에서 { #in-a-remote-server }
원격 서버(클라우드 서버, 가상 머신 등)를 설정할 때, 가장 단순한 방법은 로컬 개발 때처럼 수동으로 `fastapi run`(Uvicorn을 사용합니다)이나 비슷한 명령을 실행하는 것입니다.
이 방식은 동작하고, **개발 중에는** 유용합니다.
하지만 서버에 대한 연결이 끊기면, 실행 중인 **프로세스**도 아마 종료될 것입니다.
또 서버가 재시작되면(예: 업데이트 이후, 혹은 클라우드 제공자의 마이그레이션 이후) 여러분은 아마 **알아차리지 못할** 겁니다. 그 결과, 프로세스를 수동으로 다시 시작해야 한다는 사실도 모르게 됩니다. 그러면 API는 그냥 죽은 상태로 남습니다. 😱
### 시작 시 자동 실행 { #run-automatically-on-startup }
일반적으로 서버 프로그램(예: Uvicorn)은 서버가 시작될 때 자동으로 시작되고, **사람의 개입** 없이도 FastAPI 앱을 실행하는 프로세스가 항상 실행 중이도록(예: FastAPI 앱을 실행하는 Uvicorn) 구성하고 싶을 것입니다.
### 별도의 프로그램 { #separate-program }
이를 위해 보통 애플리케이션이 시작 시 실행되도록 보장하는 **별도의 프로그램**을 둡니다. 그리고 많은 경우, 데이터베이스 같은 다른 컴포넌트나 애플리케이션도 함께 실행되도록 보장합니다.
### 시작 시 실행을 위한 도구 예시 { #example-tools-to-run-at-startup }
이 역할을 할 수 있는 도구 예시는 다음과 같습니다:
* Docker
* Kubernetes
* Docker Compose
* Swarm Mode의 Docker
* Systemd
* Supervisor
* 클라우드 제공자가 서비스 일부로 내부적으로 처리
* 기타...
다음 장에서 더 구체적인 예시를 제공하겠습니다.
## 재시작 { #restarts }
애플리케이션이 시작 시 실행되도록 보장하는 것과 비슷하게, 장애가 발생했을 때 **재시작**되도록 보장하고 싶을 것입니다.
### 우리는 실수합니다 { #we-make-mistakes }
사람은 언제나 **실수**합니다. 소프트웨어에는 거의 *항상* 여기저기에 숨은 **버그**가 있습니다. 🐛
그리고 개발자는 버그를 발견하고 새로운 기능을 구현하면서 코드를 계속 개선합니다(새로운 버그도 추가할 수 있겠죠 😅).
### 작은 오류는 자동으로 처리됨 { #small-errors-automatically-handled }
FastAPI로 웹 API를 만들 때 코드에 오류가 있으면, FastAPI는 보통 그 오류를 발생시킨 단일 요청 안에만 문제를 가둡니다. 🛡
클라이언트는 해당 요청에 대해 **500 Internal Server Error**를 받지만, 애플리케이션은 완전히 크래시하지 않고 다음 요청부터는 계속 동작합니다.
### 더 큰 오류 - 크래시 { #bigger-errors-crashes }
그럼에도 불구하고, 우리가 작성한 코드가 **전체 애플리케이션을 크래시**시켜 Uvicorn과 Python 자체가 종료되는 경우가 있을 수 있습니다. 💥
그래도 한 군데 오류 때문에 애플리케이션이 죽은 채로 남아 있기를 바라지는 않을 것입니다. 망가진 경로 처리를 제외한 나머지 *경로 처리*라도 **계속 실행**되기를 원할 가능성이 큽니다.
### 크래시 후 재시작 { #restart-after-crash }
하지만 실행 중인 **프로세스**가 크래시하는 정말 심각한 오류의 경우에는, 적어도 몇 번은 프로세스를 **재시작**하도록 담당하는 외부 컴포넌트가 필요합니다...
/// tip | 팁
...다만 애플리케이션 전체가 **즉시 계속 크래시**한다면, 무한히 재시작하는 것은 아마 의미가 없을 것입니다. 그런 경우에는 개발 중에, 또는 최소한 배포 직후에 알아차릴 가능성이 큽니다.
그러니 여기서는, 특정한 경우에만 전체가 크래시할 수 있고 **미래**에도 그럴 수 있으며, 그래도 재시작하는 것이 의미 있는 주요 사례에 집중해 봅시다.
///
애플리케이션을 재시작하는 역할은 **외부 컴포넌트**가 맡는 편이 보통 좋습니다. 그 시점에는 Uvicorn과 Python을 포함한 애플리케이션이 이미 크래시했기 때문에, 같은 앱의 같은 코드 안에서 이를 해결할 방법이 없기 때문입니다.
### 자동 재시작을 위한 도구 예시 { #example-tools-to-restart-automatically }
대부분의 경우 **시작 시 실행**에 사용한 도구가 자동 **재시작**도 함께 처리합니다.
예를 들어 다음이 가능합니다:
* Docker
* Kubernetes
* Docker Compose
* Swarm Mode의 Docker
* Systemd
* Supervisor
* 클라우드 제공자가 서비스 일부로 내부적으로 처리
* 기타...
## 복제 - 프로세스와 메모리 { #replication-processes-and-memory }
FastAPI 애플리케이션은 Uvicorn을 실행하는 `fastapi` 명령 같은 서버 프로그램을 사용하면, **하나의 프로세스**로 실행하더라도 여러 클라이언트를 동시에 처리할 수 있습니다.
하지만 많은 경우, 여러 워커 프로세스를 동시에 실행하고 싶을 것입니다.
### 여러 프로세스 - 워커 { #multiple-processes-workers }
단일 프로세스가 처리할 수 있는 것보다 클라이언트가 더 많고(예: 가상 머신이 그리 크지 않을 때), 서버 CPU에 **여러 코어**가 있다면, 같은 애플리케이션을 실행하는 **여러 프로세스**를 동시에 띄우고 요청을 분산시킬 수 있습니다.
같은 API 프로그램을 **여러 프로세스**로 실행할 때, 이 프로세스들을 보통 **workers**라고 부릅니다.
### 워커 프로세스와 포트 { #worker-processes-and-ports }
[HTTPS에 대한 문서](https.md)에서, 서버에서 하나의 포트와 IP 주소 조합에는 하나의 프로세스만 리스닝할 수 있다는 것을 기억하시나요?
이것은 여전히 사실입니다.
따라서 **여러 프로세스**를 동시에 실행하려면, 먼저 **포트에서 리스닝하는 단일 프로세스**가 있어야 하고, 그 프로세스가 어떤 방식으로든 각 워커 프로세스로 통신을 전달해야 합니다.
### 프로세스당 메모리 { #memory-per-process }
이제 프로그램이 메모리에 무언가를 로드한다고 해봅시다. 예를 들어 머신러닝 모델을 변수에 올리거나 큰 파일 내용을 변수에 올리는 경우입니다. 이런 것들은 서버의 **메모리(RAM)**를 어느 정도 사용합니다.
그리고 여러 프로세스는 보통 **메모리를 공유하지 않습니다**. 즉, 각 실행 중인 프로세스는 자체 변수와 메모리를 갖습니다. 코드에서 메모리를 많이 사용한다면, **각 프로세스**가 그만큼의 메모리를 사용하게 됩니다.
### 서버 메모리 { #server-memory }
예를 들어 코드가 크기 **1 GB**의 머신러닝 모델을 로드한다고 해봅시다. API를 프로세스 하나로 실행하면 RAM을 최소 1GB 사용합니다. 그리고 **4개 프로세스**(워커 4개)를 시작하면 각각 1GB RAM을 사용합니다. 즉 총 **4 GB RAM**을 사용합니다.
그런데 원격 서버나 가상 머신의 RAM이 3GB뿐이라면, 4GB를 넘게 로드하려고 할 때 문제가 생깁니다. 🚨
### 여러 프로세스 - 예시 { #multiple-processes-an-example }
이 예시에서는 **Manager Process**가 두 개의 **Worker Processes**를 시작하고 제어합니다.
이 Manager Process는 아마 IP의 **포트**에서 리스닝하는 역할을 합니다. 그리고 모든 통신을 워커 프로세스로 전달합니다.
워커 프로세스들이 실제로 애플리케이션을 실행하며, **요청**을 받아 **응답**을 반환하는 주요 연산을 수행하고, RAM에 변수로 로드한 모든 내용을 담습니다.
그리고 물론 같은 머신에는 애플리케이션 외에도 **다른 프로세스**들이 실행 중일 가능성이 큽니다.
흥미로운 점은 각 프로세스의 **CPU 사용률**은 시간에 따라 크게 **변동**할 수 있지만, **메모리(RAM)**는 보통 대체로 **안정적**으로 유지된다는 것입니다.
매번 비슷한 양의 연산을 수행하는 API이고 클라이언트가 많다면, **CPU 사용률**도 (급격히 오르내리기보다는) *안정적일* 가능성이 큽니다.
### 복제 도구와 전략 예시 { #examples-of-replication-tools-and-strategies }
이를 달성하는 접근 방식은 여러 가지가 있을 수 있으며, 다음 장들에서 Docker와 컨테이너를 설명할 때 구체적인 전략을 더 알려드리겠습니다.
고려해야 할 주요 제약은 **공개 IP**의 **포트**를 처리하는 **단일** 컴포넌트가 있어야 한다는 점입니다. 그리고 그 컴포넌트는 복제된 **프로세스/워커**로 통신을 **전달**할 방법이 있어야 합니다.
가능한 조합과 전략 몇 가지는 다음과 같습니다:
* `--workers` 옵션을 사용한 **Uvicorn**
* 하나의 Uvicorn **프로세스 매니저**가 **IP**와 **포트**에서 리스닝하고, **여러 Uvicorn 워커 프로세스**를 시작합니다.
* **Kubernetes** 및 기타 분산 **컨테이너 시스템**
* **Kubernetes** 레이어의 무언가가 **IP**와 **포트**에서 리스닝합니다. 그리고 **여러 컨테이너**를 두어 복제하며, 각 컨테이너에는 **하나의 Uvicorn 프로세스**가 실행됩니다.
* 이를 대신 처리해주는 **클라우드 서비스**
* 클라우드 서비스가 **복제를 대신 처리**해줄 가능성이 큽니다. 실행할 **프로세스**나 사용할 **컨테이너 이미지**를 정의하게 해줄 수도 있지만, 어떤 경우든 대개 **단일 Uvicorn 프로세스**를 기준으로 하고, 클라우드 서비스가 이를 복제하는 역할을 맡습니다.
/// tip | 팁
**컨테이너**, Docker, Kubernetes에 대한 일부 내용이 아직은 잘 이해되지 않아도 괜찮습니다.
다음 장에서 컨테이너 이미지, Docker, Kubernetes 등을 더 설명하겠습니다: [컨테이너에서 FastAPI - Docker](docker.md).
///
## 시작 전 사전 단계 { #previous-steps-before-starting }
애플리케이션을 **시작하기 전에** 어떤 단계를 수행하고 싶은 경우가 많습니다.
예를 들어 **데이터베이스 마이그레이션**을 실행하고 싶을 수 있습니다.
하지만 대부분의 경우, 이런 단계는 **한 번만** 수행하고 싶을 것입니다.
그래서 애플리케이션을 시작하기 전에 그 **사전 단계**를 수행할 **단일 프로세스**를 두고 싶을 것입니다.
또한 이후에 애플리케이션 자체를 **여러 프로세스**(여러 워커)로 시작하더라도, 사전 단계를 수행하는 프로세스는 *반드시* 하나만 실행되도록 해야 합니다. 만약 사전 단계를 **여러 프로세스**가 수행하면, **병렬로** 실행하면서 작업이 **중복**될 수 있습니다. 그리고 데이터베이스 마이그레이션처럼 민감한 작업이라면 서로 충돌을 일으킬 수 있습니다.
물론 사전 단계를 여러 번 실행해도 문제가 없는 경우도 있습니다. 그런 경우에는 처리하기가 훨씬 쉽습니다.
/// tip | 팁
또한 설정에 따라, 어떤 경우에는 애플리케이션을 시작하기 전에 **사전 단계가 전혀 필요 없을** 수도 있다는 점을 기억하세요.
그런 경우에는 이런 것들을 전혀 걱정할 필요가 없습니다. 🤷
///
### 사전 단계 전략 예시 { #examples-of-previous-steps-strategies }
이는 여러분이 **시스템을 배포하는 방식**에 크게 좌우되며, 프로그램을 시작하는 방식, 재시작 처리 방식 등과도 연결되어 있을 가능성이 큽니다.
가능한 아이디어는 다음과 같습니다:
* 앱 컨테이너보다 먼저 실행되는 Kubernetes의 “Init Container”
* 사전 단계를 실행한 다음 애플리케이션을 시작하는 bash 스크립트
* 이 bash 스크립트를 시작/재시작하고, 오류를 감지하는 등의 방법도 여전히 필요합니다.
/// tip | 팁
컨테이너로 이를 처리하는 더 구체적인 예시는 다음 장에서 제공하겠습니다: [컨테이너에서 FastAPI - Docker](docker.md).
///
## 리소스 활용 { #resource-utilization }
서버는 여러분이 프로그램으로 소비하거나 **활용(utilize)**할 수 있는 **리소스**입니다. CPU의 계산 시간과 사용 가능한 RAM 메모리가 대표적입니다.
시스템 리소스를 얼마나 소비/활용하고 싶으신가요? “많지 않게”라고 생각하기 쉽지만, 실제로는 **크래시하지 않는 선에서 가능한 한 많이** 사용하고 싶을 가능성이 큽니다.
서버 3대를 비용을 내고 쓰고 있는데 RAM과 CPU를 조금만 사용한다면, 아마 **돈을 낭비**하고 💸, **서버 전력도 낭비**하고 🌎, 기타 등등이 될 수 있습니다.
그 경우에는 서버를 2대만 두고, 각 서버의 리소스(CPU, 메모리, 디스크, 네트워크 대역폭 등)를 더 높은 비율로 사용하는 것이 더 나을 수 있습니다.
반대로 서버 2대를 두고 CPU와 RAM을 **100%** 사용하고 있다면, 어느 시점에 프로세스 하나가 더 많은 메모리를 요청하게 되고, 서버는 디스크를 “메모리”처럼 사용해야 할 수도 있습니다(수천 배 느릴 수 있습니다). 또는 심지어 **크래시**할 수도 있습니다. 혹은 어떤 프로세스가 계산을 해야 하는데 CPU가 다시 비워질 때까지 기다려야 할 수도 있습니다.
이 경우에는 **서버 한 대를 추가**로 확보하고 일부 프로세스를 그쪽에서 실행해, 모두가 **충분한 RAM과 CPU 시간**을 갖도록 하는 편이 더 낫습니다.
또 어떤 이유로 API 사용량이 **급증(spike)**할 가능성도 있습니다. 바이럴이 되었거나, 다른 서비스나 봇이 사용하기 시작했을 수도 있습니다. 그런 경우를 대비해 추가 리소스를 확보해두고 싶을 수 있습니다.
리소스 활용률 목표로 **임의의 수치**를 정할 수 있습니다. 예를 들어 **50%에서 90% 사이**처럼요. 요점은, 이런 것들이 배포를 조정할 때 측정하고 튜닝하는 주요 지표가 될 가능성이 크다는 것입니다.
`htop` 같은 간단한 도구로 서버의 CPU와 RAM 사용량, 또는 각 프로세스별 사용량을 볼 수 있습니다. 혹은 서버 여러 대에 분산될 수도 있는 더 복잡한 모니터링 도구를 사용할 수도 있습니다.
## 요약 { #recap }
여기까지 애플리케이션 배포 방식을 결정할 때 염두에 두어야 할 주요 개념들을 읽었습니다:
* 보안 - HTTPS
* 시작 시 실행
* 재시작
* 복제(실행 중인 프로세스 수)
* 메모리
* 시작 전 사전 단계
이 아이디어들을 이해하고 적용하는 방법을 알면, 배포를 구성하고 조정할 때 필요한 직관을 얻는 데 도움이 될 것입니다. 🤓
다음 섹션에서는 따라 할 수 있는 가능한 전략의 더 구체적인 예시를 제공하겠습니다. 🚀
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FILE: docs/ko/docs/deployment/docker.md
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# 컨테이너의 FastAPI - 도커 { #fastapi-in-containers-docker }
FastAPI 애플리케이션을 배포할 때 일반적인 접근 방법은 **리눅스 컨테이너 이미지**를 빌드하는 것입니다. 보통 [**Docker**](https://www.docker.com/)를 사용해 수행합니다. 그런 다음 해당 컨테이너 이미지를 몇 가지 가능한 방법 중 하나로 배포할 수 있습니다.
리눅스 컨테이너를 사용하면 **보안**, **재현 가능성**, **단순함** 등 여러 장점이 있습니다.
/// tip | 팁
시간이 없고 이미 이런 내용들을 알고 계신가요? 아래의 [`Dockerfile` 👇](#build-a-docker-image-for-fastapi)로 이동하세요.
///
### TLS 핸드셰이크 시작 { #tls-handshake-start }
그 다음 브라우저는 **포트 443**(HTTPS 포트)에서 해당 IP 주소와 통신합니다.
통신의 첫 부분은 클라이언트와 서버 사이의 연결을 설정하고, 사용할 암호화 키 등을 결정하는 과정입니다.
클라이언트와 서버가 TLS 연결을 설정하기 위해 상호작용하는 이 과정을 **TLS 핸드셰이크**라고 합니다.
### SNI 확장을 사용하는 TLS { #tls-with-sni-extension }
서버에서는 특정 **IP 주소**의 특정 **포트**에서 **하나의 프로세스만** 리스닝할 수 있습니다. 같은 IP 주소에서 다른 포트로 리스닝하는 프로세스는 있을 수 있지만, IP 주소와 포트 조합마다 하나만 가능합니다.
TLS(HTTPS)는 기본적으로 특정 포트 `443`을 사용합니다. 따라서 우리가 필요한 포트는 이것입니다.
이 포트에서 하나의 프로세스만 리스닝할 수 있으므로, 그 역할을 하는 프로세스는 **TLS Termination Proxy**가 됩니다.
TLS Termination Proxy는 하나 이상의 **TLS 인증서**(HTTPS 인증서)에 접근할 수 있습니다.
앞에서 설명한 **SNI 확장**을 사용해, TLS Termination Proxy는 이 연결에 사용할 수 있는 TLS(HTTPS) 인증서들 중에서 클라이언트가 기대하는 도메인과 일치하는 것을 확인해 선택합니다.
이 경우에는 `someapp.example.com`에 대한 인증서를 사용합니다.
클라이언트는 이미 해당 TLS 인증서를 생성한 주체(여기서는 Let's Encrypt이지만, 이는 뒤에서 다시 보겠습니다)를 **신뢰**하므로, 인증서가 유효한지 **검증**할 수 있습니다.
그 다음 인증서를 사용해 클라이언트와 TLS Termination Proxy는 나머지 **TCP 통신**을 어떻게 **암호화할지 결정**합니다. 이로써 **TLS 핸드셰이크** 단계가 완료됩니다.
이후 클라이언트와 서버는 TLS가 제공하는 **암호화된 TCP 연결**을 갖게 됩니다. 그리고 그 연결을 사용해 실제 **HTTP 통신**을 시작할 수 있습니다.
이것이 바로 **HTTPS**입니다. 순수(암호화되지 않은) TCP 연결 대신 **안전한 TLS 연결** 안에서 **HTTP**를 그대로 사용하는 것입니다.
/// tip | 팁
통신의 암호화는 HTTP 레벨이 아니라 **TCP 레벨**에서 일어난다는 점에 주의하세요.
///
### HTTPS 요청 { #https-request }
이제 클라이언트와 서버(구체적으로는 브라우저와 TLS Termination Proxy)가 **암호화된 TCP 연결**을 갖게 되었으니 **HTTP 통신**을 시작할 수 있습니다.
따라서 클라이언트는 **HTTPS 요청**을 보냅니다. 이는 암호화된 TLS 연결을 통해 전달되는 HTTP 요청일 뿐입니다.
### 요청 복호화 { #decrypt-the-request }
TLS Termination Proxy는 합의된 암호화를 사용해 **요청을 복호화**하고, 애플리케이션을 실행 중인 프로세스(예: FastAPI 애플리케이션을 실행하는 Uvicorn 프로세스)에 **일반(복호화된) HTTP 요청**을 전달합니다.
### HTTP 응답 { #http-response }
애플리케이션은 요청을 처리하고 **일반(암호화되지 않은) HTTP 응답**을 TLS Termination Proxy로 보냅니다.
### HTTPS 응답 { #https-response }
그 다음 TLS Termination Proxy는 이전에 합의한 암호화( `someapp.example.com` 인증서로 시작된 것)를 사용해 **응답을 암호화**하고, 브라우저로 다시 보냅니다.
이후 브라우저는 응답이 유효한지, 올바른 암호화 키로 암호화되었는지 등을 확인합니다. 그런 다음 **응답을 복호화**하고 처리합니다.
클라이언트(브라우저)는 앞서 **HTTPS 인증서**로 합의한 암호화를 사용하고 있으므로, 해당 응답이 올바른 서버에서 왔다는 것을 알 수 있습니다.
### 여러 애플리케이션 { #multiple-applications }
같은 서버(또는 여러 서버)에는 예를 들어 다른 API 프로그램이나 데이터베이스처럼 **여러 애플리케이션**이 있을 수 있습니다.
특정 IP와 포트 조합은 하나의 프로세스만 처리할 수 있지만(예시에서는 TLS Termination Proxy), 다른 애플리케이션/프로세스도 **공개 IP와 포트 조합**을 동일하게 쓰려고만 하지 않는다면 서버에서 함께 실행될 수 있습니다.
이렇게 하면 TLS Termination Proxy가 **여러 도메인**에 대한 HTTPS와 인증서를 **여러 애플리케이션**에 대해 처리하고, 각 경우에 맞는 애플리케이션으로 요청을 전달할 수 있습니다.
### 인증서 갱신 { #certificate-renewal }
미래의 어느 시점에는 각 인증서가 **만료**됩니다(획득 후 약 3개월).
그 다음에는 또 다른 프로그램(경우에 따라 별도 프로그램일 수도 있고, 경우에 따라 같은 TLS Termination Proxy일 수도 있습니다)이 Let's Encrypt와 통신하여 인증서를 갱신합니다.
**TLS 인증서**는 IP 주소가 아니라 **도메인 이름**과 **연결**되어 있습니다.
따라서 인증서를 갱신하려면, 갱신 프로그램이 권한 기관(Let's Encrypt)에게 해당 도메인을 실제로 **“소유”하고 제어하고 있음**을 **증명**해야 합니다.
이를 위해, 그리고 다양한 애플리케이션 요구를 수용하기 위해 여러 방법이 있습니다. 널리 쓰이는 방법은 다음과 같습니다:
* **일부 DNS 레코드 수정**.
* 이를 위해서는 갱신 프로그램이 DNS 제공업체의 API를 지원해야 하므로, 사용하는 DNS 제공업체에 따라 가능할 수도, 아닐 수도 있습니다.
* 도메인과 연결된 공개 IP 주소에서 **서버로 실행**(적어도 인증서 발급 과정 동안).
* 앞에서 말했듯 특정 IP와 포트에서는 하나의 프로세스만 리스닝할 수 있습니다.
* 이것이 동일한 TLS Termination Proxy가 인증서 갱신 과정까지 처리할 때 매우 유용한 이유 중 하나입니다.
* 그렇지 않으면 TLS Termination Proxy를 잠시 중지하고, 갱신 프로그램을 시작해 인증서를 획득한 다음, TLS Termination Proxy에 인증서를 설정하고, 다시 TLS Termination Proxy를 재시작해야 할 수도 있습니다. 이는 TLS Termination Proxy가 꺼져 있는 동안 앱(들)을 사용할 수 없으므로 이상적이지 않습니다.
앱을 계속 제공하면서 이 갱신 과정을 처리할 수 있는 것은, 애플리케이션 서버(예: Uvicorn)에서 TLS 인증서를 직접 쓰는 대신 TLS Termination Proxy로 HTTPS를 처리하는 **별도의 시스템**을 두고 싶어지는 주요 이유 중 하나입니다.
## 프록시 전달 헤더 { #proxy-forwarded-headers }
프록시를 사용해 HTTPS를 처리할 때, **애플리케이션 서버**(예: FastAPI CLI를 통한 Uvicorn)는 HTTPS 과정에 대해 아무것도 알지 못하고 **TLS Termination Proxy**와는 일반 HTTP로 통신합니다.
이 **프록시**는 보통 요청을 **애플리케이션 서버**에 전달하기 전에, 요청이 프록시에 의해 **전달(forwarded)**되고 있음을 애플리케이션 서버가 알 수 있도록 일부 HTTP 헤더를 즉석에서 설정합니다.
/// note | 기술 세부사항
프록시 헤더는 다음과 같습니다:
* [X-Forwarded-For](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-For)
* [X-Forwarded-Proto](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-Proto)
* [X-Forwarded-Host](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-Host)
///
그럼에도 불구하고 **애플리케이션 서버**는 자신이 신뢰할 수 있는 **프록시** 뒤에 있다는 것을 모르므로, 기본적으로는 그 헤더들을 신뢰하지 않습니다.
하지만 **애플리케이션 서버**가 **프록시**가 보낸 *forwarded* 헤더를 신뢰하도록 설정할 수 있습니다. FastAPI CLI를 사용하고 있다면, *CLI Option* `--forwarded-allow-ips`를 사용해 어떤 IP에서 온 *forwarded* 헤더를 신뢰할지 지정할 수 있습니다.
예를 들어 **애플리케이션 서버**가 신뢰하는 **프록시**로부터만 통신을 받는다면, `--forwarded-allow-ips="*"`로 설정해 들어오는 모든 IP를 신뢰하게 할 수 있습니다. 어차피 **프록시**가 사용하는 IP에서만 요청을 받게 될 것이기 때문입니다.
이렇게 하면 애플리케이션은 자신이 사용하는 공개 URL이 무엇인지, HTTPS를 사용하는지, 도메인이 무엇인지 등을 알 수 있습니다.
예를 들어 리다이렉트를 올바르게 처리하는 데 유용합니다.
/// tip | 팁
이에 대해서는 [프록시 뒤에서 실행하기 - 프록시 전달 헤더 활성화](../advanced/behind-a-proxy.md#enable-proxy-forwarded-headers) 문서에서 더 알아볼 수 있습니다.
///
## 요약 { #recap }
**HTTPS**는 매우 중요하며, 대부분의 경우 상당히 **핵심적**입니다. 개발자가 HTTPS와 관련해 해야 하는 노력의 대부분은 결국 **이 개념들을 이해**하고 그것들이 어떻게 동작하는지 파악하는 것입니다.
하지만 **개발자를 위한 HTTPS**의 기본 정보를 알고 나면, 여러 도구를 쉽게 조합하고 설정하여 모든 것을 간단하게 관리할 수 있습니다.
다음 장들에서는 **FastAPI** 애플리케이션을 위한 **HTTPS** 설정 방법을 여러 구체적인 예시로 보여드리겠습니다. 🔒
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FILE: docs/ko/docs/deployment/index.md
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# 배포 { #deployment }
**FastAPI** 애플리케이션을 배포하는 것은 비교적 쉽습니다.
## 배포의 의미 { #what-does-deployment-mean }
애플리케이션을 **배포**한다는 것은 **사용자가 사용**할 수 있도록 하는 데 필요한 단계를 수행하는 것을 의미합니다.
**웹 API**의 경우, 일반적으로 **원격 머신**에 이를 설치하고, 좋은 성능, 안정성 등을 제공하는 **서버 프로그램**과 함께 구성하여 **사용자**가 중단이나 문제 없이 애플리케이션에 효율적으로 **접근**할 수 있게 하는 것을 포함합니다.
이는 지속적으로 코드를 변경하고, 망가뜨리고 고치고, 개발 서버를 중지했다가 다시 시작하는 등의 **개발** 단계와 대조됩니다.
## 배포 전략 { #deployment-strategies }
구체적인 사용 사례와 사용하는 도구에 따라 여러 가지 방법이 있습니다.
여러 도구를 조합해 직접 **서버를 배포**할 수도 있고, 작업의 일부를 대신해 주는 **클라우드 서비스**를 사용할 수도 있으며, 다른 가능한 선택지도 있습니다.
예를 들어, FastAPI 뒤에 있는 저희 팀은 FastAPI로 작업하는 것과 같은 개발자 경험을 유지하면서, FastAPI 앱을 클라우드에 가능한 한 간소화된 방식으로 배포할 수 있도록 [**FastAPI Cloud**](https://fastapicloud.com)를 만들었습니다.
**FastAPI** 애플리케이션을 배포할 때 아마 염두에 두어야 할 몇 가지 주요 개념을 보여드리겠습니다(대부분은 다른 유형의 웹 애플리케이션에도 적용됩니다).
다음 섹션에서 염두에 둘 더 많은 세부사항과 이를 위한 몇 가지 기술을 볼 수 있습니다. ✨
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FILE: docs/ko/docs/deployment/manually.md
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# 서버를 수동으로 실행하기 { #run-a-server-manually }
## `fastapi run` 명령 사용하기 { #use-the-fastapi-run-command }
요약하면, `fastapi run`을 사용해 FastAPI 애플리케이션을 서비스하세요:
**FastAPI**는 다른 사람들이 이전에 해온 작업이 없었다면 존재하지 않았을 것입니다. 그 전에 만들어진 많은 도구들이 이것의 탄생에 영감을 주었습니다. 저는 여러 해 동안 새로운 프레임워크를 만드는 것을 피하고 있었습니다. 처음에는 **FastAPI**가 다루는 모든 기능을 여러 다른 프레임워크, 플러그인, 도구들을 사용해 해결하려고 했습니다. 하지만 어느 시점에는, 이전 도구들의 최고의 아이디어를 가져와 가능한 한 최선의 방식으로 조합하고, 이전에는 존재하지 않았던 언어 기능(Python 3.6+ type hints)을 사용해 이 모든 기능을 제공하는 무언가를 만드는 것 외에는 다른 선택지가 없었습니다.## 조사 { #investigation } 이전의 모든 대안을 사용해 보면서, 각 도구로부터 배울 기회를 얻었고, 아이디어를 가져와 제가 일해온 개발 팀들과 저 자신에게 가장 적합하다고 찾은 방식으로 조합할 수 있었습니다. 예를 들어, 이상적으로는 표준 Python 타입 힌트에 기반해야 한다는 점이 분명했습니다. 또한, 가장 좋은 접근법은 이미 존재하는 표준을 사용하는 것이었습니다. 그래서 **FastAPI**의 코딩을 시작하기도 전에, OpenAPI, JSON Schema, OAuth2 등과 같은 명세를 몇 달 동안 공부했습니다. 이들의 관계, 겹치는 부분, 차이점을 이해하기 위해서였습니다. ## 디자인 { #design } 그 다음에는 (FastAPI를 사용하는 개발자로서) 사용자로서 갖고 싶었던 개발자 "API"를 디자인하는 데 시간을 썼습니다. 가장 인기 있는 Python 편집기들: PyCharm, VS Code, Jedi 기반 편집기에서 여러 아이디어를 테스트했습니다. 약 80%의 사용자를 포함하는 최근 [Python Developer Survey](https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2018/#development-tools)에 따르면 그렇습니다. 즉, **FastAPI**는 Python 개발자의 80%가 사용하는 편집기들로 특별히 테스트되었습니다. 그리고 대부분의 다른 편집기도 유사하게 동작하는 경향이 있으므로, 그 모든 이점은 사실상 모든 편집기에서 동작해야 합니다. 그렇게 해서 코드 중복을 가능한 한 많이 줄이고, 어디서나 자동 완성, 타입 및 에러 검사 등을 제공하는 최선의 방법을 찾을 수 있었습니다. 모든 개발자에게 최고의 개발 경험을 제공하는 방식으로 말입니다. ## 필요조건 { #requirements } 여러 대안을 테스트한 후, 장점 때문에 [**Pydantic**](https://docs.pydantic.dev/)을 사용하기로 결정했습니다. 그 후, JSON Schema를 완전히 준수하도록 하고, 제약 조건 선언을 정의하는 다양한 방식을 지원하며, 여러 편집기에서의 테스트를 바탕으로 편집기 지원(타입 검사, 자동 완성)을 개선하기 위해 기여했습니다. 개발 과정에서, 또 다른 핵심 필요조건인 [**Starlette**](https://www.starlette.dev/)에도 기여했습니다. ## 개발 { #development } **FastAPI** 자체를 만들기 시작했을 때쯤에는, 대부분의 조각들이 이미 갖춰져 있었고, 디자인은 정의되어 있었며, 필요조건과 도구는 준비되어 있었고, 표준과 명세에 대한 지식도 명확하고 최신 상태였습니다. ## 미래 { #future } 이 시점에는, **FastAPI**가 그 아이디어와 함께 많은 사람들에게 유용하다는 것이 이미 분명합니다. 많은 사용 사례에 더 잘 맞기 때문에 이전 대안들보다 선택되고 있습니다. 많은 개발자와 팀이 이미 자신의 프로젝트를 위해 **FastAPI**에 의존하고 있습니다(저와 제 팀도 포함해서요). 하지만 여전히, 앞으로 나올 개선 사항과 기능들이 많이 있습니다. **FastAPI**의 미래는 밝습니다. 그리고 [여러분의 도움](help-fastapi.md)은 큰 힘이 됩니다. ================================================ FILE: docs/ko/docs/how-to/authentication-error-status-code.md ================================================ # 이전 403 인증 오류 상태 코드 사용하기 { #use-old-403-authentication-error-status-codes } FastAPI 버전 `0.122.0` 이전에는, 통합 보안 유틸리티가 인증 실패 후 클라이언트에 오류를 반환할 때 HTTP 상태 코드 `403 Forbidden`을 사용했습니다. FastAPI 버전 `0.122.0`부터는 더 적절한 HTTP 상태 코드 `401 Unauthorized`를 사용하며, HTTP 명세인 [RFC 7235](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc7235#section-3.1), [RFC 9110](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc9110#name-401-unauthorized)를 따라 응답에 합리적인 `WWW-Authenticate` 헤더를 반환합니다. 하지만 어떤 이유로든 클라이언트가 이전 동작에 의존하고 있다면, 보안 클래스에서 `make_not_authenticated_error` 메서드를 오버라이드하여 이전 동작으로 되돌릴 수 있습니다. 예를 들어, 기본값인 `401 Unauthorized` 오류 대신 `403 Forbidden` 오류를 반환하는 `HTTPBearer`의 서브클래스를 만들 수 있습니다: {* ../../docs_src/authentication_error_status_code/tutorial001_an_py310.py hl[9:13] *} /// tip | 팁 함수는 예외를 `return`하는 것이지 `raise`하지 않는다는 점에 유의하세요. 예외를 발생시키는(`raise`) 작업은 내부 코드의 나머지 부분에서 수행됩니다. /// ================================================ FILE: docs/ko/docs/how-to/conditional-openapi.md ================================================ # 조건부 OpenAPI { #conditional-openapi } 필요한 경우, 설정 및 환경 변수를 사용하여 환경에 따라 OpenAPI를 조건부로 구성하고 완전히 비활성화할 수도 있습니다. ## 보안, API 및 docs에 대해서 { #about-security-apis-and-docs } 프로덕션에서, 문서화된 사용자 인터페이스(UI)를 숨기는 것이 API를 보호하는 방법이 되어서는 안 됩니다. 이는 API에 추가적인 보안을 제공하지 않으며, *경로 처리*는 여전히 동일한 위치에서 사용 할 수 있습니다. 코드에 보안 결함이 있다면, 그 결함은 여전히 존재할 것입니다. 문서를 숨기는 것은 API와 상호작용하는 방법을 이해하기 어렵게 만들며, 프로덕션에서 디버깅을 더 어렵게 만들 수 있습니다. 이는 단순히 [은폐를 통한 보안](https://en.wikipedia.org/wiki/Security_through_obscurity)의 한 형태로 간주될 수 있습니다. API를 보호하고 싶다면, 예를 들어 다음과 같은 더 나은 방법들이 있습니다: * 요청 본문과 응답에 대해 잘 정의된 Pydantic 모델이 있는지 확인하세요. * 종속성을 사용하여 필요한 권한과 역할을 구성하세요. * 평문 비밀번호를 절대 저장하지 말고, 비밀번호 해시만 저장하세요. * pwdlib와 JWT 토큰 등과 같은 잘 알려진 암호화 도구들을 구현하고 사용하세요. * 필요한 곳에 OAuth2 범위를 사용하여 더 세분화된 권한 제어를 추가하세요. * ...등등. 그럼에도 불구하고, 특정 환경(예: 프로덕션)에서 또는 환경 변수의 설정에 따라 API docs를 비활성화해야 하는 매우 특정한 사용 사례가 있을 수 있습니다. ## 설정 및 환경변수의 조건부 OpenAPI { #conditional-openapi-from-settings-and-env-vars } 동일한 Pydantic 설정을 사용하여 생성된 OpenAPI 및 docs UI를 쉽게 구성할 수 있습니다. 예를 들어: {* ../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001_py310.py hl[6,11] *} 여기서 `openapi_url` 설정을 기본값인 `"/openapi.json"`으로 선언합니다. 그런 뒤, 우리는 `FastAPI` 앱을 만들 때 그것을 사용합니다. 그런 다음 환경 변수 `OPENAPI_URL`을 빈 문자열로 설정하여 OpenAPI(UI docs 포함)를 비활성화할 수도 있습니다. 예를 들어:
그러나 `syntaxHighlight`를 `False`로 설정하여 구문 강조 기능을 비활성화할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial001_py310.py hl[3] *}
...그럼 Swagger UI에서 더 이상 구문 강조 기능이 표시되지 않습니다:
## 테마 변경 { #change-the-theme }
동일한 방식으로 `"syntaxHighlight.theme"` 키를 사용하여 구문 강조 테마를 설정할 수 있습니다 (중간에 점이 포함된 것을 참고하십시오).
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial002_py310.py hl[3] *}
이 설정은 구문 강조 색상 테마를 변경합니다:
## 기본 Swagger UI 매개변수 변경 { #change-default-swagger-ui-parameters }
FastAPI는 대부분의 사용 사례에 적합한 몇 가지 기본 구성 매개변수를 포함하고 있습니다.
기본 구성에는 다음이 포함됩니다:
{* ../../fastapi/openapi/docs.py ln[9:24] hl[18:24] *}
`swagger_ui_parameters` 인수에 다른 값을 설정하여 이러한 기본값 중 어느 것이든 재정의할 수 있습니다.
예를 들어, `deepLinking`을 비활성화하려면 `swagger_ui_parameters`에 다음 설정을 전달할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial003_py310.py hl[3] *}
## 기타 Swagger UI 매개변수 { #other-swagger-ui-parameters }
사용할 수 있는 다른 모든 구성 옵션을 확인하려면, 공식 [Swagger UI 매개변수 문서](https://swagger.io/docs/open-source-tools/swagger-ui/usage/configuration/)를 참조하십시오.
## JavaScript 전용 설정 { #javascript-only-settings }
Swagger UI는 **JavaScript 전용** 객체(예: JavaScript 함수)로 다른 구성을 허용하기도 합니다.
FastAPI는 이러한 JavaScript 전용 `presets` 설정을 포함하고 있습니다:
```JavaScript
presets: [
SwaggerUIBundle.presets.apis,
SwaggerUIBundle.SwaggerUIStandalonePreset
]
```
이들은 문자열이 아닌 **JavaScript** 객체이므로 Python 코드에서 직접 전달할 수 없습니다.
이와 같은 JavaScript 전용 구성을 사용해야 하는 경우, 위의 방법 중 하나를 사용할 수 있습니다. Swagger UI *경로 처리*를 모두 재정의하고 필요한 JavaScript를 수동으로 작성하세요.
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FILE: docs/ko/docs/how-to/custom-docs-ui-assets.md
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# 커스텀 Docs UI 정적 에셋(자체 호스팅) { #custom-docs-ui-static-assets-self-hosting }
API 문서는 **Swagger UI**와 **ReDoc**을 사용하며, 각각 JavaScript와 CSS 파일이 필요합니다.
기본적으로 이러한 파일은 CDN에서 제공됩니다.
하지만 이를 커스터마이징할 수 있으며, 특정 CDN을 지정하거나 파일을 직접 제공할 수도 있습니다.
## JavaScript와 CSS용 커스텀 CDN { #custom-cdn-for-javascript-and-css }
예를 들어 다른 CDN을 사용하고 싶다고 해봅시다. 예를 들면 `https://unpkg.com/`을 사용하려는 경우입니다.
이는 예를 들어 특정 국가에서 일부 URL을 제한하는 경우에 유용할 수 있습니다.
### 자동 문서 비활성화하기 { #disable-the-automatic-docs }
첫 번째 단계는 자동 문서를 비활성화하는 것입니다. 기본적으로 자동 문서는 기본 CDN을 사용하기 때문입니다.
비활성화하려면 `FastAPI` 앱을 생성할 때 해당 URL을 `None`으로 설정하세요:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[8] *}
### 커스텀 문서 포함하기 { #include-the-custom-docs }
이제 커스텀 문서를 위한 *경로 처리*를 만들 수 있습니다.
FastAPI 내부 함수를 재사용해 문서용 HTML 페이지를 생성하고, 필요한 인자를 전달할 수 있습니다:
* `openapi_url`: 문서 HTML 페이지가 API의 OpenAPI 스키마를 가져올 수 있는 URL입니다. 여기서는 `app.openapi_url` 속성을 사용할 수 있습니다.
* `title`: API의 제목입니다.
* `oauth2_redirect_url`: 기본값을 사용하려면 여기서 `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url`을 사용할 수 있습니다.
* `swagger_js_url`: Swagger UI 문서의 HTML이 **JavaScript** 파일을 가져올 수 있는 URL입니다. 커스텀 CDN URL입니다.
* `swagger_css_url`: Swagger UI 문서의 HTML이 **CSS** 파일을 가져올 수 있는 URL입니다. 커스텀 CDN URL입니다.
ReDoc도 마찬가지입니다...
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[2:6,11:19,22:24,27:33] *}
/// tip | 팁
`swagger_ui_redirect`에 대한 *경로 처리*는 OAuth2를 사용할 때 도움이 되는 헬퍼입니다.
API를 OAuth2 provider와 통합하면 인증을 수행한 뒤 획득한 자격 증명으로 API 문서로 다시 돌아올 수 있습니다. 그리고 실제 OAuth2 인증을 사용해 API와 상호작용할 수 있습니다.
Swagger UI가 이 과정을 백그라운드에서 처리해 주지만, 이를 위해 이 "redirect" 헬퍼가 필요합니다.
///
### 테스트용 *경로 처리* 만들기 { #create-a-path-operation-to-test-it }
이제 모든 것이 제대로 동작하는지 테스트할 수 있도록 *경로 처리*를 하나 만드세요:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[36:38] *}
### 테스트하기 { #test-it }
이제 [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs)에서 문서에 접속한 뒤 페이지를 새로고침하면, 새 CDN에서 에셋을 불러오는 것을 확인할 수 있습니다.
## 문서용 JavaScript와 CSS 자체 호스팅하기 { #self-hosting-javascript-and-css-for-docs }
JavaScript와 CSS를 자체 호스팅하는 것은 예를 들어, 오프라인 상태이거나 외부 인터넷에 접근할 수 없는 환경, 또는 로컬 네트워크에서도 앱이 계속 동작해야 할 때 유용할 수 있습니다.
여기서는 동일한 FastAPI 앱에서 해당 파일을 직접 제공하고, 문서가 이를 사용하도록 설정하는 방법을 살펴봅니다.
### 프로젝트 파일 구조 { #project-file-structure }
프로젝트 파일 구조가 다음과 같다고 해봅시다:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
```
이제 해당 정적 파일을 저장할 디렉터리를 만드세요.
새 파일 구조는 다음과 같을 수 있습니다:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
└── static/
```
### 파일 다운로드하기 { #download-the-files }
문서에 필요한 정적 파일을 다운로드해서 `static/` 디렉터리에 넣으세요.
각 링크를 우클릭한 뒤 "링크를 다른 이름으로 저장..."과 비슷한 옵션을 선택하면 될 것입니다.
**Swagger UI**는 다음 파일을 사용합니다:
* [`swagger-ui-bundle.js`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/swagger-ui-dist@5/swagger-ui-bundle.js)
* [`swagger-ui.css`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/swagger-ui-dist@5/swagger-ui.css)
**ReDoc**은 다음 파일을 사용합니다:
* [`redoc.standalone.js`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/redoc@2/bundles/redoc.standalone.js)
이후 파일 구조는 다음과 같을 수 있습니다:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
└── static
├── redoc.standalone.js
├── swagger-ui-bundle.js
└── swagger-ui.css
```
### 정적 파일 제공하기 { #serve-the-static-files }
* `StaticFiles`를 import합니다.
* 특정 경로에 `StaticFiles()` 인스턴스를 "마운트(mount)"합니다.
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[7,11] *}
### 정적 파일 테스트하기 { #test-the-static-files }
애플리케이션을 시작하고 [http://127.0.0.1:8000/static/redoc.standalone.js](http://127.0.0.1:8000/static/redoc.standalone.js)로 이동하세요.
**ReDoc**용 매우 긴 JavaScript 파일이 보일 것입니다.
예를 들어 다음과 같이 시작할 수 있습니다:
```JavaScript
/*! For license information please see redoc.standalone.js.LICENSE.txt */
!function(e,t){"object"==typeof exports&&"object"==typeof module?module.exports=t(require("null")):
...
```
이는 앱에서 정적 파일을 제공할 수 있고, 문서용 정적 파일을 올바른 위치에 배치했다는 것을 확인해 줍니다.
이제 문서가 이 정적 파일을 사용하도록 앱을 설정할 수 있습니다.
### 정적 파일을 위한 자동 문서 비활성화하기 { #disable-the-automatic-docs-for-static-files }
커스텀 CDN을 사용할 때와 마찬가지로, 첫 단계는 자동 문서를 비활성화하는 것입니다. 자동 문서는 기본적으로 CDN을 사용합니다.
비활성화하려면 `FastAPI` 앱을 생성할 때 해당 URL을 `None`으로 설정하세요:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[9] *}
### 정적 파일을 위한 커스텀 문서 포함하기 { #include-the-custom-docs-for-static-files }
그리고 커스텀 CDN을 사용할 때와 동일한 방식으로, 이제 커스텀 문서를 위한 *경로 처리*를 만들 수 있습니다.
다시 한 번, FastAPI 내부 함수를 재사용해 문서용 HTML 페이지를 생성하고, 필요한 인자를 전달할 수 있습니다:
* `openapi_url`: 문서 HTML 페이지가 API의 OpenAPI 스키마를 가져올 수 있는 URL입니다. 여기서는 `app.openapi_url` 속성을 사용할 수 있습니다.
* `title`: API의 제목입니다.
* `oauth2_redirect_url`: 기본값을 사용하려면 여기서 `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url`을 사용할 수 있습니다.
* `swagger_js_url`: Swagger UI 문서의 HTML이 **JavaScript** 파일을 가져올 수 있는 URL입니다. **이제는 여러분의 앱이 직접 제공하는 파일입니다**.
* `swagger_css_url`: Swagger UI 문서의 HTML이 **CSS** 파일을 가져올 수 있는 URL입니다. **이제는 여러분의 앱이 직접 제공하는 파일입니다**.
ReDoc도 마찬가지입니다...
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[2:6,14:22,25:27,30:36] *}
/// tip | 팁
`swagger_ui_redirect`에 대한 *경로 처리*는 OAuth2를 사용할 때 도움이 되는 헬퍼입니다.
API를 OAuth2 provider와 통합하면 인증을 수행한 뒤 획득한 자격 증명으로 API 문서로 다시 돌아올 수 있습니다. 그리고 실제 OAuth2 인증을 사용해 API와 상호작용할 수 있습니다.
Swagger UI가 이 과정을 백그라운드에서 처리해 주지만, 이를 위해 이 "redirect" 헬퍼가 필요합니다.
///
### 정적 파일 테스트용 *경로 처리* 만들기 { #create-a-path-operation-to-test-static-files }
이제 모든 것이 제대로 동작하는지 테스트할 수 있도록 *경로 처리*를 하나 만드세요:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[39:41] *}
### 정적 파일 UI 테스트하기 { #test-static-files-ui }
이제 WiFi 연결을 끊고 [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs)에서 문서에 접속한 뒤 페이지를 새로고침해 보세요.
인터넷이 없어도 API 문서를 보고, API와 상호작용할 수 있을 것입니다.
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FILE: docs/ko/docs/how-to/custom-request-and-route.md
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# 커스텀 Request 및 APIRoute 클래스 { #custom-request-and-apiroute-class }
일부 경우에는 `Request`와 `APIRoute` 클래스에서 사용되는 로직을 오버라이드하고 싶을 수 있습니다.
특히, 이는 middleware에 있는 로직의 좋은 대안이 될 수 있습니다.
예를 들어, 애플리케이션에서 처리되기 전에 요청 바디를 읽거나 조작하고 싶을 때가 그렇습니다.
/// danger | 위험
이 기능은 "고급" 기능입니다.
**FastAPI**를 이제 막 시작했다면 이 섹션은 건너뛰는 것이 좋습니다.
///
## 사용 사례 { #use-cases }
사용 사례에는 다음이 포함됩니다:
* JSON이 아닌 요청 바디를 JSON으로 변환하기(예: [`msgpack`](https://msgpack.org/index.html)).
* gzip으로 압축된 요청 바디 압축 해제하기.
* 모든 요청 바디를 자동으로 로깅하기.
## 커스텀 요청 바디 인코딩 처리하기 { #handling-custom-request-body-encodings }
커스텀 `Request` 서브클래스를 사용해 gzip 요청의 압축을 해제하는 방법을 살펴보겠습니다.
그리고 그 커스텀 요청 클래스를 사용하기 위한 `APIRoute` 서브클래스도 함께 보겠습니다.
### 커스텀 `GzipRequest` 클래스 만들기 { #create-a-custom-gziprequest-class }
/// tip | 팁
이 예시는 동작 방식 시연을 위한 장난감 예제입니다. Gzip 지원이 필요하다면 제공되는 [`GzipMiddleware`](../advanced/middleware.md#gzipmiddleware)를 사용할 수 있습니다.
///
먼저, `GzipRequest` 클래스를 만듭니다. 이 클래스는 `Request.body()` 메서드를 덮어써서, 적절한 헤더가 있는 경우 바디를 압축 해제합니다.
헤더에 `gzip`이 없으면 바디를 압축 해제하려고 시도하지 않습니다.
이렇게 하면 동일한 route 클래스가 gzip으로 압축된 요청과 압축되지 않은 요청을 모두 처리할 수 있습니다.
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[9:16] *}
### 커스텀 `GzipRoute` 클래스 만들기 { #create-a-custom-gziproute-class }
다음으로, `GzipRequest`를 활용하는 `fastapi.routing.APIRoute`의 커스텀 서브클래스를 만듭니다.
이번에는 `APIRoute.get_route_handler()` 메서드를 오버라이드합니다.
이 메서드는 함수를 반환합니다. 그리고 그 함수가 요청을 받아 응답을 반환합니다.
여기서는 원본 요청으로부터 `GzipRequest`를 만들기 위해 이를 사용합니다.
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[19:27] *}
/// note | 기술 세부사항
`Request`에는 `request.scope` 속성이 있는데, 이는 요청과 관련된 메타데이터를 담고 있는 Python `dict`입니다.
`Request`에는 또한 `request.receive`가 있는데, 이는 요청의 바디를 "받기(receive)" 위한 함수입니다.
`scope` `dict`와 `receive` 함수는 모두 ASGI 명세의 일부입니다.
그리고 이 두 가지, `scope`와 `receive`가 새로운 `Request` 인스턴스를 만드는 데 필요한 것들입니다.
`Request`에 대해 더 알아보려면 [Starlette의 Requests 문서](https://www.starlette.dev/requests/)를 확인하세요.
///
`GzipRequest.get_route_handler`가 반환하는 함수가 다르게 하는 유일한 것은 `Request`를 `GzipRequest`로 변환하는 것입니다.
이렇게 하면, 우리의 `GzipRequest`가 *경로 처리*로 전달하기 전에(필요하다면) 데이터의 압축 해제를 담당하게 됩니다.
그 이후의 모든 처리 로직은 동일합니다.
하지만 `GzipRequest.body`에서 변경을 했기 때문에, 필요할 때 **FastAPI**가 로드하는 시점에 요청 바디는 자동으로 압축 해제됩니다.
## 예외 핸들러에서 요청 바디 접근하기 { #accessing-the-request-body-in-an-exception-handler }
/// tip | 팁
같은 문제를 해결하려면 `RequestValidationError`에 대한 커스텀 핸들러에서 `body`를 사용하는 편이 아마 훨씬 더 쉽습니다([오류 처리하기](../tutorial/handling-errors.md#use-the-requestvalidationerror-body)).
하지만 이 예시도 여전히 유효하며, 내부 컴포넌트와 상호작용하는 방법을 보여줍니다.
///
같은 접근 방식을 사용해 예외 핸들러에서 요청 바디에 접근할 수도 있습니다.
필요한 것은 `try`/`except` 블록 안에서 요청을 처리하는 것뿐입니다:
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[14,16] *}
예외가 발생하더라도 `Request` 인스턴스는 여전히 스코프 안에 남아 있으므로, 오류를 처리할 때 요청 바디를 읽고 활용할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[17:19] *}
## 라우터에서의 커스텀 `APIRoute` 클래스 { #custom-apiroute-class-in-a-router }
`APIRouter`의 `route_class` 파라미터를 설정할 수도 있습니다:
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial003_py310.py hl[26] *}
이 예시에서는 `router` 아래의 *경로 처리*들이 커스텀 `TimedRoute` 클래스를 사용하며, 응답을 생성하는 데 걸린 시간을 담은 추가 `X-Response-Time` 헤더가 응답에 포함됩니다:
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial003_py310.py hl[13:20] *}
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FILE: docs/ko/docs/how-to/extending-openapi.md
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# OpenAPI 확장하기 { #extending-openapi }
생성된 OpenAPI 스키마를 수정해야 하는 경우가 있습니다.
이 섹션에서 그 방법을 살펴보겠습니다.
## 일반적인 과정 { #the-normal-process }
일반적인(기본) 과정은 다음과 같습니다.
`FastAPI` 애플리케이션(인스턴스)에는 OpenAPI 스키마를 반환해야 하는 `.openapi()` 메서드가 있습니다.
애플리케이션 객체를 생성하는 과정에서 `/openapi.json`(또는 `openapi_url`에 설정한 경로)용 *경로 처리*가 등록됩니다.
이 경로 처리는 애플리케이션의 `.openapi()` 메서드 결과를 JSON 응답으로 반환할 뿐입니다.
기본적으로 `.openapi()` 메서드는 프로퍼티 `.openapi_schema`에 내용이 있는지 확인하고, 있으면 그 내용을 반환합니다.
없으면 `fastapi.openapi.utils.get_openapi`에 있는 유틸리티 함수를 사용해 생성합니다.
그리고 `get_openapi()` 함수는 다음을 파라미터로 받습니다:
* `title`: 문서에 표시되는 OpenAPI 제목.
* `version`: API 버전. 예: `2.5.0`.
* `openapi_version`: 사용되는 OpenAPI 스펙 버전. 기본값은 최신인 `3.1.0`.
* `summary`: API에 대한 짧은 요약.
* `description`: API 설명. markdown을 포함할 수 있으며 문서에 표시됩니다.
* `routes`: 라우트 목록. 각각 등록된 *경로 처리*입니다. `app.routes`에서 가져옵니다.
/// info | 정보
`summary` 파라미터는 OpenAPI 3.1.0 이상에서 사용할 수 있으며, FastAPI 0.99.0 이상에서 지원됩니다.
///
## 기본값 덮어쓰기 { #overriding-the-defaults }
위 정보를 바탕으로, 동일한 유틸리티 함수를 사용해 OpenAPI 스키마를 생성하고 필요한 각 부분을 덮어쓸 수 있습니다.
예를 들어, [커스텀 로고를 포함하기 위한 ReDoc의 OpenAPI 확장](https://github.com/Rebilly/ReDoc/blob/master/docs/redoc-vendor-extensions.md#x-logo)을 추가해 보겠습니다.
### 일반적인 **FastAPI** { #normal-fastapi }
먼저, 평소처럼 **FastAPI** 애플리케이션을 모두 작성합니다:
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[1,4,7:9] *}
### OpenAPI 스키마 생성하기 { #generate-the-openapi-schema }
그다음 `custom_openapi()` 함수 안에서, 동일한 유틸리티 함수를 사용해 OpenAPI 스키마를 생성합니다:
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[2,15:21] *}
### OpenAPI 스키마 수정하기 { #modify-the-openapi-schema }
이제 OpenAPI 스키마의 `info` "object"에 커스텀 `x-logo`를 추가하여 ReDoc 확장을 더할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[22:24] *}
### OpenAPI 스키마 캐시하기 { #cache-the-openapi-schema }
생성한 스키마를 저장하기 위한 "cache"로 `.openapi_schema` 프로퍼티를 사용할 수 있습니다.
이렇게 하면 사용자가 API 문서를 열 때마다 애플리케이션이 스키마를 매번 생성하지 않아도 됩니다.
스키마는 한 번만 생성되고, 이후 요청에서는 같은 캐시된 스키마가 사용됩니다.
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[13:14,25:26] *}
### 메서드 오버라이드하기 { #override-the-method }
이제 `.openapi()` 메서드를 새 함수로 교체할 수 있습니다.
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[29] *}
### 확인하기 { #check-it }
[http://127.0.0.1:8000/redoc](http://127.0.0.1:8000/redoc)로 이동하면 커스텀 로고(이 예시에서는 **FastAPI** 로고)를 사용하는 것을 확인할 수 있습니다:
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FILE: docs/ko/docs/how-to/general.md
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# 일반 - 사용 방법 - 레시피 { #general-how-to-recipes }
일반적이거나 자주 나오는 질문에 대해, 문서의 다른 위치로 안내하는 몇 가지 포인터를 소개합니다.
## 데이터 필터링 - 보안 { #filter-data-security }
반환하면 안 되는 데이터를 과도하게 반환하지 않도록 하려면, [튜토리얼 - 응답 모델 - 반환 타입](../tutorial/response-model.md) 문서를 읽어보세요.
## 응답 성능 최적화 - 응답 모델 - 반환 타입 { #optimize-response-performance-response-model-return-type }
JSON 데이터를 반환할 때 성능을 최적화하려면 반환 타입 또는 응답 모델을 사용하세요. 그러면 Pydantic이 Python을 거치지 않고 Rust 측에서 JSON 직렬화를 처리합니다. 자세한 내용은 [튜토리얼 - 응답 모델 - 반환 타입](../tutorial/response-model.md) 문서를 참고하세요.
## 문서화 태그 - OpenAPI { #documentation-tags-openapi }
*경로 처리*에 태그를 추가하고, 문서 UI에서 이를 그룹화하려면 [튜토리얼 - 경로 처리 구성 - 태그](../tutorial/path-operation-configuration.md#tags) 문서를 읽어보세요.
## 문서화 요약 및 설명 - OpenAPI { #documentation-summary-and-description-openapi }
*경로 처리*에 요약과 설명을 추가하고, 문서 UI에 표시하려면 [튜토리얼 - 경로 처리 구성 - 요약 및 설명](../tutorial/path-operation-configuration.md#summary-and-description) 문서를 읽어보세요.
## 문서화 응답 설명 - OpenAPI { #documentation-response-description-openapi }
문서 UI에 표시되는 응답의 설명을 정의하려면 [튜토리얼 - 경로 처리 구성 - 응답 설명](../tutorial/path-operation-configuration.md#response-description) 문서를 읽어보세요.
## 문서화 *경로 처리* 지원 중단하기 - OpenAPI { #documentation-deprecate-a-path-operation-openapi }
*경로 처리*를 지원 중단(deprecate)으로 표시하고, 문서 UI에 보여주려면 [튜토리얼 - 경로 처리 구성 - 지원 중단](../tutorial/path-operation-configuration.md#deprecate-a-path-operation) 문서를 읽어보세요.
## 어떤 데이터든 JSON 호환으로 변환하기 { #convert-any-data-to-json-compatible }
어떤 데이터든 JSON 호환 형식으로 변환하려면 [튜토리얼 - JSON 호환 인코더](../tutorial/encoder.md) 문서를 읽어보세요.
## OpenAPI 메타데이터 - 문서 { #openapi-metadata-docs }
라이선스, 버전, 연락처 등의 정보를 포함해 OpenAPI 스키마에 메타데이터를 추가하려면 [튜토리얼 - 메타데이터와 문서 URL](../tutorial/metadata.md) 문서를 읽어보세요.
## OpenAPI 사용자 정의 URL { #openapi-custom-url }
OpenAPI URL을 커스터마이즈(또는 제거)하려면 [튜토리얼 - 메타데이터와 문서 URL](../tutorial/metadata.md#openapi-url) 문서를 읽어보세요.
## OpenAPI 문서 URL { #openapi-docs-urls }
자동으로 생성되는 문서 사용자 인터페이스에서 사용하는 URL을 업데이트하려면 [튜토리얼 - 메타데이터와 문서 URL](../tutorial/metadata.md#docs-urls) 문서를 읽어보세요.
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FILE: docs/ko/docs/how-to/graphql.md
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# GraphQL { #graphql }
**FastAPI**는 **ASGI** 표준을 기반으로 하므로, ASGI와도 호환되는 어떤 **GraphQL** 라이브러리든 매우 쉽게 통합할 수 있습니다.
같은 애플리케이션에서 일반 FastAPI **경로 처리**와 GraphQL을 함께 조합할 수 있습니다.
/// tip | 팁
**GraphQL**은 몇 가지 매우 특정한 사용 사례를 해결합니다.
일반적인 **web API**와 비교했을 때 **장점**과 **단점**이 있습니다.
여러분의 사용 사례에서 **이점**이 **단점**을 상쇄하는지 꼭 평가해 보세요. 🤓
///
## GraphQL 라이브러리 { #graphql-libraries }
다음은 **ASGI** 지원이 있는 **GraphQL** 라이브러리들입니다. **FastAPI**와 함께 사용할 수 있습니다:
* [Strawberry](https://strawberry.rocks/) 🍓
* [FastAPI용 문서](https://strawberry.rocks/docs/integrations/fastapi) 제공
* [Ariadne](https://ariadnegraphql.org/)
* [FastAPI용 문서](https://ariadnegraphql.org/docs/fastapi-integration) 제공
* [Tartiflette](https://tartiflette.io/)
* ASGI 통합을 제공하기 위해 [Tartiflette ASGI](https://tartiflette.github.io/tartiflette-asgi/) 사용
* [Graphene](https://graphene-python.org/)
* [starlette-graphene3](https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3) 사용
## Strawberry로 GraphQL 사용하기 { #graphql-with-strawberry }
**GraphQL**로 작업해야 하거나 작업하고 싶다면, [**Strawberry**](https://strawberry.rocks/)를 **권장**합니다. **FastAPI**의 설계와 가장 가깝고, 모든 것이 **type annotations**에 기반해 있기 때문입니다.
사용 사례에 따라 다른 라이브러리를 선호할 수도 있지만, 제게 묻는다면 아마 **Strawberry**를 먼저 시도해 보라고 제안할 것입니다.
다음은 Strawberry를 FastAPI와 통합하는 방법에 대한 간단한 미리보기입니다:
{* ../../docs_src/graphql_/tutorial001_py310.py hl[3,22,25] *}
[Strawberry 문서](https://strawberry.rocks/)에서 Strawberry에 대해 더 알아볼 수 있습니다.
또한 [FastAPI에서 Strawberry 사용](https://strawberry.rocks/docs/integrations/fastapi)에 대한 문서도 확인해 보세요.
## Starlette의 예전 `GraphQLApp` { #older-graphqlapp-from-starlette }
이전 버전의 Starlette에는 [Graphene](https://graphene-python.org/)과 통합하기 위한 `GraphQLApp` 클래스가 포함되어 있었습니다.
이것은 Starlette에서 deprecated 되었지만, 이를 사용하던 코드가 있다면 같은 사용 사례를 다루고 **거의 동일한 인터페이스**를 가진 [starlette-graphene3](https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3)로 쉽게 **마이그레이션**할 수 있습니다.
/// tip | 팁
GraphQL이 필요하다면, 커스텀 클래스와 타입 대신 type annotations에 기반한 [Strawberry](https://strawberry.rocks/)를 여전히 확인해 보시길 권장합니다.
///
## 더 알아보기 { #learn-more }
[공식 GraphQL 문서](https://graphql.org/)에서 **GraphQL**에 대해 더 알아볼 수 있습니다.
또한 위에서 설명한 각 라이브러리에 대해서도 해당 링크에서 더 자세히 읽어볼 수 있습니다.
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FILE: docs/ko/docs/how-to/index.md
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# How To - 레시피 { #how-to-recipes }
여기에서는 **여러 주제**에 대한 다양한 레시피(“how to” 가이드)를 볼 수 있습니다.
대부분의 아이디어는 어느 정도 **서로 독립적**이며, 대부분의 경우 **여러분의 프로젝트**에 직접 적용되는 경우에만 학습하면 됩니다.
프로젝트에 흥미롭고 유용해 보이는 것이 있다면 확인해 보세요. 그렇지 않다면 아마 건너뛰어도 됩니다.
/// tip | 팁
**FastAPI를 구조적으로 학습**하고 싶다면(권장), 대신 [튜토리얼 - 사용자 가이드](../tutorial/index.md)를 장별로 읽어보세요.
///
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FILE: docs/ko/docs/how-to/migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2.md
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# Pydantic v1에서 Pydantic v2로 마이그레이션하기 { #migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2 }
오래된 FastAPI 앱이 있다면 Pydantic 버전 1을 사용하고 있을 수 있습니다.
FastAPI 0.100.0 버전은 Pydantic v1 또는 v2 중 하나를 지원했습니다. 설치되어 있는 쪽을 사용했습니다.
FastAPI 0.119.0 버전에서는 v2로의 마이그레이션을 쉽게 하기 위해, Pydantic v2 내부에서 Pydantic v1을(`pydantic.v1`로) 부분적으로 지원하기 시작했습니다.
FastAPI 0.126.0 버전에서는 Pydantic v1 지원을 중단했지만, `pydantic.v1`은 잠시 동안 계속 지원했습니다.
/// warning | 경고
Pydantic 팀은 최신 Python 버전에서 Pydantic v1 지원을 중단했으며, 시작 버전은 **Python 3.14**입니다.
여기에는 `pydantic.v1`도 포함되며, Python 3.14 이상에서는 더 이상 지원되지 않습니다.
Python의 최신 기능을 사용하려면 Pydantic v2를 사용하고 있는지 확인해야 합니다.
///
Pydantic v1을 사용하는 오래된 FastAPI 앱이 있다면, 여기서는 이를 Pydantic v2로 마이그레이션하는 방법과 점진적 마이그레이션을 돕는 **FastAPI 0.119.0의 기능**을 소개하겠습니다.
## 공식 가이드 { #official-guide }
Pydantic에는 v1에서 v2로의 공식 [마이그레이션 가이드](https://docs.pydantic.dev/latest/migration/)가 있습니다.
여기에는 무엇이 바뀌었는지, 검증이 이제 어떻게 더 정확하고 엄격해졌는지, 가능한 주의사항 등도 포함되어 있습니다.
변경된 내용을 더 잘 이해하기 위해 읽어보면 좋습니다.
## 테스트 { #tests }
앱에 대한 [테스트](../tutorial/testing.md)가 있는지 확인하고, 지속적 통합(CI)에서 테스트를 실행하세요.
이렇게 하면 업그레이드를 진행하면서도 모든 것이 기대한 대로 계속 동작하는지 확인할 수 있습니다.
## `bump-pydantic` { #bump-pydantic }
많은 경우, 커스터마이징 없이 일반적인 Pydantic 모델을 사용하고 있다면 Pydantic v1에서 Pydantic v2로의 마이그레이션 과정 대부분을 자동화할 수 있습니다.
같은 Pydantic 팀이 제공하는 [`bump-pydantic`](https://github.com/pydantic/bump-pydantic)를 사용할 수 있습니다.
이 도구는 변경해야 하는 코드의 대부분을 자동으로 바꾸는 데 도움을 줍니다.
그 다음 테스트를 실행해서 모든 것이 동작하는지 확인하면 됩니다. 잘 된다면 끝입니다. 😎
## v2 안의 Pydantic v1 { #pydantic-v1-in-v2 }
Pydantic v2는 Pydantic v1의 모든 것을 서브모듈 `pydantic.v1`로 포함합니다. 하지만 이는 Python 3.13보다 높은 버전에서는 더 이상 지원되지 않습니다.
즉, Pydantic v2의 최신 버전을 설치한 뒤, 이 서브모듈에서 예전 Pydantic v1 구성 요소를 import하여 예전 Pydantic v1을 설치한 것처럼 사용할 수 있습니다.
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial001_an_py310.py hl[1,4] *}
### v2 안의 Pydantic v1에 대한 FastAPI 지원 { #fastapi-support-for-pydantic-v1-in-v2 }
FastAPI 0.119.0부터는 v2로의 마이그레이션을 쉽게 하기 위해, Pydantic v2 내부의 Pydantic v1에 대해서도 부분적인 지원이 있습니다.
따라서 Pydantic을 최신 v2로 업그레이드하고, import를 `pydantic.v1` 서브모듈을 사용하도록 바꾸면, 많은 경우 그대로 동작합니다.
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial002_an_py310.py hl[2,5,15] *}
/// warning | 경고
Pydantic 팀이 Python 3.14부터 최신 Python 버전에서 Pydantic v1을 더 이상 지원하지 않으므로, `pydantic.v1`을 사용하는 것 역시 Python 3.14 이상에서는 지원되지 않는다는 점을 염두에 두세요.
///
### 같은 앱에서 Pydantic v1과 v2 함께 사용하기 { #pydantic-v1-and-v2-on-the-same-app }
Pydantic에서는 Pydantic v2 모델의 필드를 Pydantic v1 모델로 정의하거나 그 반대로 하는 것을 **지원하지 않습니다**.
```mermaid
graph TB
subgraph "❌ Not Supported"
direction TB
subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
V1Field["Pydantic v1 Model"]
end
subgraph V1["Pydantic v1 Model"]
V2Field["Pydantic v2 Model"]
end
end
style V2 fill:#f9fff3
style V1 fill:#fff6f0
style V1Field fill:#fff6f0
style V2Field fill:#f9fff3
```
...하지만 같은 앱에서 Pydantic v1과 v2를 사용하되, 모델을 분리해서 둘 수는 있습니다.
```mermaid
graph TB
subgraph "✅ Supported"
direction TB
subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
V2Field["Pydantic v2 Model"]
end
subgraph V1["Pydantic v1 Model"]
V1Field["Pydantic v1 Model"]
end
end
style V2 fill:#f9fff3
style V1 fill:#fff6f0
style V1Field fill:#fff6f0
style V2Field fill:#f9fff3
```
어떤 경우에는 FastAPI 앱의 같은 **경로 처리**에서 Pydantic v1과 v2 모델을 함께 사용하는 것도 가능합니다:
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py hl[2:3,6,12,21:22] *}
위 예제에서 입력 모델은 Pydantic v1 모델이고, 출력 모델(`response_model=ItemV2`로 정의됨)은 Pydantic v2 모델입니다.
### Pydantic v1 파라미터 { #pydantic-v1-parameters }
Pydantic v1 모델과 함께 `Body`, `Query`, `Form` 등 파라미터용 FastAPI 전용 도구 일부를 사용해야 한다면, Pydantic v2로의 마이그레이션을 마칠 때까지 `fastapi.temp_pydantic_v1_params`에서 import할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial004_an_py310.py hl[4,18] *}
### 단계적으로 마이그레이션하기 { #migrate-in-steps }
/// tip | 팁
먼저 `bump-pydantic`로 시도해 보세요. 테스트가 통과하고 잘 동작한다면, 한 번의 명령으로 끝입니다. ✨
///
`bump-pydantic`가 여러분의 사용 사례에 맞지 않는다면, 같은 앱에서 Pydantic v1과 v2 모델을 모두 지원하는 기능을 이용해 Pydantic v2로 점진적으로 마이그레이션할 수 있습니다.
먼저 Pydantic을 최신 v2로 업그레이드하고, 모든 모델의 import를 `pydantic.v1`을 사용하도록 바꿀 수 있습니다.
그 다음 Pydantic v1에서 v2로 모델을 그룹 단위로, 점진적인 단계로 마이그레이션을 시작하면 됩니다. 🚶
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FILE: docs/ko/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md
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# 입력과 출력에 대해 OpenAPI 스키마를 분리할지 여부 { #separate-openapi-schemas-for-input-and-output-or-not }
**Pydantic v2**가 릴리스된 이후, 생성되는 OpenAPI는 이전보다 조금 더 정확하고 **올바르게** 만들어집니다. 😎
실제로 어떤 경우에는, 같은 Pydantic 모델에 대해 OpenAPI 안에 **두 개의 JSON Schema**가 생기기도 합니다. **기본값(default value)**이 있는지 여부에 따라, 입력용과 출력용으로 나뉩니다.
이것이 어떻게 동작하는지, 그리고 필요하다면 어떻게 변경할 수 있는지 살펴보겠습니다.
## 입력과 출력을 위한 Pydantic 모델 { #pydantic-models-for-input-and-output }
예를 들어, 다음처럼 기본값이 있는 Pydantic 모델이 있다고 해보겠습니다:
{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}
### 입력용 모델 { #model-for-input }
이 모델을 다음처럼 입력으로 사용하면:
{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:15] hl[14] *}
...`description` 필드는 **필수가 아닙니다**. `None`이라는 기본값이 있기 때문입니다.
### 문서에서의 입력 모델 { #input-model-in-docs }
문서에서 `description` 필드에 **빨간 별표**가 없고, 필수로 표시되지 않는 것을 확인할 수 있습니다:
FastAPI 프레임워크, 고성능, 간편한 학습, 빠른 코드 작성, 준비된 프로덕션
## **Typer**, CLI를 위한 FastAPI { #typer-the-fastapi-of-clis }
웹 API 대신 터미널에서 사용할 CLI 앱을 만들고 있다면, [**Typer**](https://typer.tiangolo.com/)를 확인해 보십시오.
**Typer**는 FastAPI의 동생입니다. 그리고 **CLI를 위한 FastAPI**가 되기 위해 생겼습니다. ⌨️ 🚀
## 요구사항 { #requirements }
FastAPI는 거인들의 어깨 위에 서 있습니다:
* [Starlette](https://www.starlette.dev/) — 웹 부분을 담당합니다.
* [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) — 데이터 부분을 담당합니다.
## 설치 { #installation }
[가상 환경](https://fastapi.tiangolo.com/ko/virtual-environments/)을 생성하고 활성화한 다음 FastAPI를 설치하세요:
async def 사용하기...fastapi dev 명령에 관하여...
### 타입 추가하기 { #add-types }
이전 버전에서 한 줄만 수정해봅시다.
함수의 매개변수인 정확히 이 부분을:
```Python
first_name, last_name
```
에서:
```Python
first_name: str, last_name: str
```
로 바꾸겠습니다.
이게 다입니다.
이것들이 "타입 힌트"입니다:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial002_py310.py hl[1] *}
이것은 다음처럼 기본값을 선언하는 것과는 다릅니다:
```Python
first_name="john", last_name="doe"
```
다른 것입니다.
등호(`=`)가 아니라 콜론(`:`)을 사용합니다.
그리고 보통 타입 힌트를 추가해도, 타입 힌트 없이 일어나는 일과 비교해 특별히 달라지는 것은 없습니다.
하지만 이제, 타입 힌트를 포함해 그 함수를 다시 만드는 중이라고 상상해봅시다.
같은 지점에서 `Ctrl+Space`로 자동완성을 트리거하면 다음이 보입니다:
그러면 스크롤하며 옵션을 보다가, "기억나는" 것을 찾을 수 있습니다:
## 더 큰 동기부여 { #more-motivation }
이 함수를 확인해보세요. 이미 타입 힌트가 있습니다:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial003_py310.py hl[1] *}
에디터가 변수의 타입을 알고 있기 때문에, 자동완성만 되는 게 아니라 오류 검사도 할 수 있습니다:
이제 고쳐야 한다는 것을 알고, `age`를 `str(age)`로 문자열로 바꿉니다:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial004_py310.py hl[2] *}
## 타입 선언 { #declaring-types }
방금 타입 힌트를 선언하는 주요 위치를 보았습니다. 함수 매개변수입니다.
이것은 **FastAPI**와 함께 사용할 때도 주요 위치입니다.
### Simple 타입 { #simple-types }
`str`뿐 아니라 모든 파이썬 표준 타입을 선언할 수 있습니다.
예를 들어 다음을 사용할 수 있습니다:
* `int`
* `float`
* `bool`
* `bytes`
{* ../../docs_src/python_types/tutorial005_py310.py hl[1] *}
### `typing` 모듈 { #typing-module }
몇 가지 추가적인 사용 사례에서는 표준 라이브러리의 `typing` 모듈에서 무언가를 import해야 할 수 있습니다. 예를 들어 어떤 값이 "아무 타입"일 수 있다고 선언하려면, `typing`의 `Any`를 사용할 수 있습니다:
```python
from typing import Any
def some_function(data: Any):
print(data)
```
### Generic(제네릭) 타입 { #generic-types }
일부 타입은 대괄호 안에 "타입 매개변수"를 받아 내부 타입을 정의할 수 있습니다. 예를 들어 "문자열의 리스트"는 `list[str]`로 선언합니다.
이렇게 타입 매개변수를 받을 수 있는 타입을 **Generic types** 또는 **Generics**라고 부릅니다.
대괄호와 내부 타입을 사용해 동일한 내장 타입들을 제네릭으로 사용할 수 있습니다:
* `list`
* `tuple`
* `set`
* `dict`
#### List { #list }
예를 들어, `str`의 `list`인 변수를 정의해봅시다.
같은 콜론(`:`) 문법으로 변수를 선언합니다.
타입으로 `list`를 넣습니다.
`list`는 내부 타입을 포함하는 타입이므로, 그 타입들을 대괄호 안에 넣습니다:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial006_py310.py hl[1] *}
/// info | 정보
대괄호 안의 내부 타입은 "type parameters"라고 부릅니다.
이 경우 `str`이 `list`에 전달된 타입 매개변수입니다.
///
이는 "변수 `items`는 `list`이고, 이 `list`의 각 아이템은 `str`이다"라는 뜻입니다.
이렇게 하면, 에디터는 리스트의 아이템을 처리하는 동안에도 지원을 제공할 수 있습니다:
타입이 없으면, 이는 거의 불가능합니다.
변수 `item`이 리스트 `items`의 요소 중 하나라는 점에 주목하세요.
그리고 에디터는 여전히 이것이 `str`임을 알고, 그에 대한 지원을 제공합니다.
#### Tuple과 Set { #tuple-and-set }
`tuple`과 `set`도 동일하게 선언할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial007_py310.py hl[1] *}
이는 다음을 의미합니다:
* 변수 `items_t`는 3개의 아이템을 가진 `tuple`이며, `int`, 또 다른 `int`, 그리고 `str`입니다.
* 변수 `items_s`는 `set`이며, 각 아이템의 타입은 `bytes`입니다.
#### Dict { #dict }
`dict`를 정의하려면, 쉼표로 구분된 2개의 타입 매개변수를 전달합니다.
첫 번째 타입 매개변수는 `dict`의 키를 위한 것입니다.
두 번째 타입 매개변수는 `dict`의 값을 위한 것입니다:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial008_py310.py hl[1] *}
이는 다음을 의미합니다:
* 변수 `prices`는 `dict`입니다:
* 이 `dict`의 키는 `str` 타입입니다(예: 각 아이템의 이름).
* 이 `dict`의 값은 `float` 타입입니다(예: 각 아이템의 가격).
#### Union { #union }
변수가 **여러 타입 중 어떤 것이든** 될 수 있다고 선언할 수 있습니다. 예를 들어 `int` 또는 `str`입니다.
이를 정의하려면 두 타입을 세로 막대(`|`)로 구분해 사용합니다.
이는 두 타입 집합의 합집합(union) 안의 어느 것이든 될 수 있다는 뜻이므로 "유니온"이라고 부릅니다.
```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008b_py310.py!}
```
이는 `item`이 `int` 또는 `str`일 수 있다는 뜻입니다.
#### `None`일 수도 있음 { #possibly-none }
값이 `str` 같은 타입일 수도 있지만, `None`일 수도 있다고 선언할 수 있습니다.
//// tab | Python 3.10+
```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial009_py310.py!}
```
////
그냥 `str` 대신 `str | None`을 사용하면, 값이 항상 `str`이라고 가정하고 있지만 실제로는 `None`일 수도 있는 상황에서 에디터가 오류를 감지하도록 도와줍니다.
### 타입으로서의 클래스 { #classes-as-types }
변수의 타입으로 클래스를 선언할 수도 있습니다.
이름을 가진 `Person` 클래스가 있다고 해봅시다:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py310.py hl[1:3] *}
그러면 `Person` 타입의 변수를 선언할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py310.py hl[6] *}
그리고 다시, 에디터의 모든 지원을 받을 수 있습니다:
이는 "`one_person`은 `Person` 클래스의 **인스턴스**"라는 뜻입니다.
"`one_person`은 `Person`이라는 **클래스**다"라는 뜻이 아닙니다.
## Pydantic 모델 { #pydantic-models }
[Pydantic](https://docs.pydantic.dev/)은 데이터 검증을 수행하는 파이썬 라이브러리입니다.
속성을 가진 클래스 형태로 데이터의 "모양(shape)"을 선언합니다.
그리고 각 속성은 타입을 가집니다.
그 다음 그 클래스의 인스턴스를 몇 가지 값으로 생성하면, 값들을 검증하고, (그런 경우라면) 적절한 타입으로 변환한 뒤, 모든 데이터를 가진 객체를 제공합니다.
그리고 그 결과 객체에 대해 에디터의 모든 지원을 받을 수 있습니다.
Pydantic 공식 문서의 예시:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial011_py310.py *}
/// info | 정보
Pydantic에 대해 더 알아보려면 [문서를 확인하세요](https://docs.pydantic.dev/).
///
**FastAPI**는 모두 Pydantic에 기반을 두고 있습니다.
이 모든 것은 [자습서 - 사용자 안내서](tutorial/index.md)에서 실제로 많이 보게 될 것입니다.
## 메타데이터 애너테이션이 있는 타입 힌트 { #type-hints-with-metadata-annotations }
파이썬에는 `Annotated`를 사용해 이러한 타입 힌트에 **추가 메타데이터**를 넣을 수 있는 기능도 있습니다.
`Annotated`는 `typing`에서 import할 수 있습니다.
{* ../../docs_src/python_types/tutorial013_py310.py hl[1,4] *}
파이썬 자체는 이 `Annotated`로 아무것도 하지 않습니다. 그리고 에디터와 다른 도구들에게는 타입이 여전히 `str`입니다.
하지만 `Annotated`의 이 공간을 사용해, 애플리케이션이 어떻게 동작하길 원하는지에 대한 추가 메타데이터를 **FastAPI**에 제공할 수 있습니다.
기억해야 할 중요한 점은 `Annotated`에 전달하는 **첫 번째 *타입 매개변수***가 **실제 타입**이라는 것입니다. 나머지는 다른 도구를 위한 메타데이터일 뿐입니다.
지금은 `Annotated`가 존재하며, 표준 파이썬이라는 것만 알면 됩니다. 😎
나중에 이것이 얼마나 **강력**할 수 있는지 보게 될 것입니다.
/// tip | 팁
이것이 **표준 파이썬**이라는 사실은, 에디터에서 가능한 **최고의 개발자 경험**을 계속 얻을 수 있다는 뜻이기도 합니다. 사용하는 도구로 코드를 분석하고 리팩터링하는 등에서도요. ✨
또한 코드가 많은 다른 파이썬 도구 및 라이브러리와 매우 호환된다는 뜻이기도 합니다. 🚀
///
## **FastAPI**에서의 타입 힌트 { #type-hints-in-fastapi }
**FastAPI**는 이러한 타입 힌트를 활용해 여러 가지를 합니다.
**FastAPI**에서는 타입 힌트로 매개변수를 선언하면 다음을 얻습니다:
* **에디터 도움**.
* **타입 확인**.
...그리고 **FastAPI**는 같은 선언을 다음에도 사용합니다:
* **요구사항 정의**: 요청 경로 매개변수, 쿼리 매개변수, 헤더, 바디, 의존성 등에서.
* **데이터 변환**: 요청에서 필요한 타입으로.
* **데이터 검증**: 각 요청에서:
* 데이터가 유효하지 않을 때 클라이언트에 반환되는 **자동 오류**를 생성합니다.
* OpenAPI를 사용해 API를 **문서화**:
* 자동 상호작용 문서 UI에서 사용됩니다.
이 모든 것이 다소 추상적으로 들릴 수도 있습니다. 걱정하지 마세요. [자습서 - 사용자 안내서](tutorial/index.md)에서 실제로 확인하게 될 것입니다.
가장 중요한 점은 표준 파이썬 타입을 한 곳에서 사용함으로써(더 많은 클래스, 데코레이터 등을 추가하는 대신) **FastAPI**가 여러분을 위해 많은 일을 해준다는 사실입니다.
/// info | 정보
자습서를 모두 끝내고 타입에 대해 더 알아보기 위해 다시 돌아왔다면, 좋은 자료로 [`mypy`의 "cheat sheet"](https://mypy.readthedocs.io/en/latest/cheat_sheet_py3.html)가 있습니다.
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FILE: docs/ko/docs/resources/index.md
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# 리소스 { #resources }
추가 리소스, 외부 링크, 그리고 더 많은 자료. ✈️
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FILE: docs/ko/docs/translation-banner.md
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/// details | 🌐 AI와 사람이 함께한 번역
이 번역은 사람의 안내를 받아 AI가 만들었습니다. 🤝
원문의 의미를 오해하거나 부자연스러워 보이는 등 오류가 있을 수 있습니다. 🤖
[AI LLM을 더 잘 안내하는 데 도움을 주세요](https://fastapi.tiangolo.com/ko/contributing/#translations).
[영문 버전](ENGLISH_VERSION_URL)
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FILE: docs/ko/docs/tutorial/background-tasks.md
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# 백그라운드 작업 { #background-tasks }
FastAPI에서는 응답을 반환한 *후에* 실행할 백그라운드 작업을 정의할 수 있습니다.
백그라운드 작업은 요청 후에 발생해야 하지만, 클라이언트가 응답을 받기 전에 작업이 완료될 때까지 기다릴 필요가 없는 작업에 유용합니다.
예를 들면 다음과 같습니다.
* 작업을 수행한 후 전송되는 이메일 알림:
* 이메일 서버에 연결하고 이메일을 전송하는 것은 (몇 초 정도) "느린" 경향이 있으므로, 응답은 즉시 반환하고 이메일 알림은 백그라운드에서 전송할 수 있습니다.
* 데이터 처리:
* 예를 들어 처리에 오랜 시간이 걸리는 프로세스를 거쳐야 하는 파일을 받았다면, "Accepted"(HTTP 202) 응답을 반환하고 백그라운드에서 파일을 처리할 수 있습니다.
## `BackgroundTasks` 사용 { #using-backgroundtasks }
먼저 `BackgroundTasks`를 임포트하고, `BackgroundTasks` 타입 선언으로 *경로 처리 함수*에 매개변수를 정의합니다:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[1,13] *}
**FastAPI**가 `BackgroundTasks` 타입의 객체를 생성하고 해당 매개변수로 전달합니다.
## 작업 함수 생성 { #create-a-task-function }
백그라운드 작업으로 실행할 함수를 생성합니다.
이는 매개변수를 받을 수 있는 표준 함수일 뿐입니다.
`async def` 함수일 수도, 일반 `def` 함수일 수도 있으며, **FastAPI**가 이를 올바르게 처리하는 방법을 알고 있습니다.
이 경우 작업 함수는 파일에 쓰기를 수행합니다(이메일 전송을 시뮬레이션).
그리고 쓰기 작업은 `async`와 `await`를 사용하지 않으므로, 일반 `def`로 함수를 정의합니다:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[6:9] *}
## 백그라운드 작업 추가 { #add-the-background-task }
*경로 처리 함수* 내부에서 `.add_task()` 메서드로 작업 함수를 *백그라운드 작업* 객체에 전달합니다:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[14] *}
`.add_task()`는 다음 인자를 받습니다:
* 백그라운드에서 실행될 작업 함수(`write_notification`).
* 작업 함수에 순서대로 전달되어야 하는 인자 시퀀스(`email`).
* 작업 함수에 전달되어야 하는 키워드 인자(`message="some notification"`).
## 의존성 주입 { #dependency-injection }
`BackgroundTasks`는 의존성 주입 시스템에서도 동작하며, *경로 처리 함수*, 의존성(dependable), 하위 의존성 등 여러 수준에서 `BackgroundTasks` 타입의 매개변수를 선언할 수 있습니다.
**FastAPI**는 각 경우에 무엇을 해야 하는지와 동일한 객체를 어떻게 재사용해야 하는지를 알고 있으므로, 모든 백그라운드 작업이 함께 병합되어 이후 백그라운드에서 실행됩니다:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002_an_py310.py hl[13,15,22,25] *}
이 예제에서는 응답이 전송된 *후에* 메시지가 `log.txt` 파일에 작성됩니다.
요청에 쿼리가 있었다면, 백그라운드 작업으로 로그에 작성됩니다.
그 다음 *경로 처리 함수*에서 생성된 또 다른 백그라운드 작업이 `email` 경로 매개변수를 사용해 메시지를 작성합니다.
## 기술적 세부사항 { #technical-details }
`BackgroundTasks` 클래스는 [`starlette.background`](https://www.starlette.dev/background/)에서 직접 가져옵니다.
FastAPI에 직접 임포트/포함되어 있으므로 `fastapi`에서 임포트할 수 있고, 실수로 `starlette.background`에서 대안인 `BackgroundTask`(끝에 `s`가 없음)를 임포트하는 것을 피할 수 있습니다.
`BackgroundTask`가 아닌 `BackgroundTasks`만 사용하면, 이를 *경로 처리 함수*의 매개변수로 사용할 수 있고 나머지는 **FastAPI**가 `Request` 객체를 직접 사용할 때처럼 대신 처리해 줍니다.
FastAPI에서 `BackgroundTask`만 단독으로 사용하는 것도 가능하지만, 코드에서 객체를 생성하고 이를 포함하는 Starlette `Response`를 반환해야 합니다.
더 자세한 내용은 [Starlette의 Background Tasks 공식 문서](https://www.starlette.dev/background/)에서 확인할 수 있습니다.
## 주의사항 { #caveat }
무거운 백그라운드 계산을 수행해야 하고, 반드시 동일한 프로세스에서 실행할 필요가 없다면(예: 메모리, 변수 등을 공유할 필요가 없음) [Celery](https://docs.celeryq.dev) 같은 더 큰 도구를 사용하는 것이 도움이 될 수 있습니다.
이들은 RabbitMQ나 Redis 같은 메시지/작업 큐 관리자 등 더 복잡한 설정을 필요로 하는 경향이 있지만, 여러 프로세스에서, 특히 여러 서버에서 백그라운드 작업을 실행할 수 있습니다.
하지만 동일한 **FastAPI** 앱의 변수와 객체에 접근해야 하거나, 작은 백그라운드 작업(예: 이메일 알림 전송)을 수행해야 한다면, `BackgroundTasks`를 간단히 사용하면 됩니다.
## 요약 { #recap }
*경로 처리 함수*와 의존성에서 매개변수로 `BackgroundTasks`를 임포트해 사용하여 백그라운드 작업을 추가합니다.
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FILE: docs/ko/docs/tutorial/bigger-applications.md
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# 더 큰 애플리케이션 - 여러 파일 { #bigger-applications-multiple-files }
애플리케이션이나 웹 API를 만들 때, 모든 것을 하나의 파일에 담을 수 있는 경우는 드뭅니다.
**FastAPI**는 모든 유연성을 유지하면서도 애플리케이션을 구조화할 수 있게 해주는 편리한 도구를 제공합니다.
/// info | 정보
Flask를 사용해 보셨다면, 이는 Flask의 Blueprints에 해당하는 개념입니다.
///
## 예시 파일 구조 { #an-example-file-structure }
다음과 같은 파일 구조가 있다고 해봅시다:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ ├── dependencies.py
│ └── routers
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── items.py
│ │ └── users.py
│ └── internal
│ ├── __init__.py
│ └── admin.py
```
/// tip | 팁
`__init__.py` 파일이 여러 개 있습니다: 각 디렉터리 또는 하위 디렉터리에 하나씩 있습니다.
이 파일들이 한 파일의 코드를 다른 파일로 import할 수 있게 해줍니다.
예를 들어 `app/main.py`에는 다음과 같은 줄이 있을 수 있습니다:
```
from app.routers import items
```
///
* `app` 디렉터리에는 모든 것이 들어 있습니다. 그리고 비어 있는 파일 `app/__init__.py`가 있어 "Python package"(“Python modules”의 모음)인 `app`이 됩니다.
* `app/main.py` 파일이 있습니다. Python package(`__init__.py` 파일이 있는 디렉터리) 안에 있으므로, 이 package의 "module"입니다: `app.main`.
* `app/dependencies.py` 파일도 있습니다. `app/main.py`와 마찬가지로 "module"입니다: `app.dependencies`.
* `app/routers/` 하위 디렉터리가 있고, 여기에 또 `__init__.py` 파일이 있으므로 "Python subpackage"입니다: `app.routers`.
* `app/routers/items.py` 파일은 `app/routers/` package 안에 있으므로, submodule입니다: `app.routers.items`.
* `app/routers/users.py`도 동일하게 또 다른 submodule입니다: `app.routers.users`.
* `app/internal/` 하위 디렉터리도 있고 여기에 `__init__.py`가 있으므로 또 다른 "Python subpackage"입니다: `app.internal`.
* 그리고 `app/internal/admin.py` 파일은 또 다른 submodule입니다: `app.internal.admin`.
같은 파일 구조에 주석을 추가하면 다음과 같습니다:
```bash
.
├── app # 'app'은 Python 패키지입니다
│ ├── __init__.py # 이 파일로 'app'이 'Python 패키지'가 됩니다
│ ├── main.py # 'main' 모듈, 예: import app.main
│ ├── dependencies.py # 'dependencies' 모듈, 예: import app.dependencies
│ └── routers # 'routers'는 'Python 하위 패키지'입니다
│ │ ├── __init__.py # 이 파일로 'routers'가 'Python 하위 패키지'가 됩니다
│ │ ├── items.py # 'items' 서브모듈, 예: import app.routers.items
│ │ └── users.py # 'users' 서브모듈, 예: import app.routers.users
│ └── internal # 'internal'은 'Python 하위 패키지'입니다
│ ├── __init__.py # 이 파일로 'internal'이 'Python 하위 패키지'가 됩니다
│ └── admin.py # 'admin' 서브모듈, 예: import app.internal.admin
```
## `APIRouter` { #apirouter }
사용자만 처리하는 전용 파일이 `/app/routers/users.py`의 submodule이라고 해봅시다.
코드를 정리하기 위해 사용자와 관련된 *path operations*를 나머지 코드와 분리해 두고 싶을 것입니다.
하지만 이것은 여전히 같은 **FastAPI** 애플리케이션/웹 API의 일부입니다(같은 "Python Package"의 일부입니다).
`APIRouter`를 사용해 해당 모듈의 *path operations*를 만들 수 있습니다.
### `APIRouter` import하기 { #import-apirouter }
`FastAPI` 클래스와 동일한 방식으로 import하고 "instance"를 생성합니다:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/users.py hl[1,3] title["app/routers/users.py"] *}
### `APIRouter`로 *path operations* 만들기 { #path-operations-with-apirouter }
그 다음 이를 사용해 *path operations*를 선언합니다.
`FastAPI` 클래스를 사용할 때와 동일한 방식으로 사용합니다:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/users.py hl[6,11,16] title["app/routers/users.py"] *}
`APIRouter`는 "미니 `FastAPI`" 클래스라고 생각할 수 있습니다.
동일한 옵션들이 모두 지원됩니다.
동일한 `parameters`, `responses`, `dependencies`, `tags` 등등.
/// tip | 팁
이 예시에서는 변수 이름이 `router`이지만, 원하는 이름으로 지어도 됩니다.
///
이제 이 `APIRouter`를 메인 `FastAPI` 앱에 포함(include)할 것이지만, 먼저 dependencies와 다른 `APIRouter` 하나를 확인해 보겠습니다.
## Dependencies { #dependencies }
애플리케이션의 여러 위치에서 사용되는 dependencies가 일부 필요하다는 것을 알 수 있습니다.
그래서 이를 별도의 `dependencies` 모듈(`app/dependencies.py`)에 둡니다.
이제 간단한 dependency를 사용해 커스텀 `X-Token` 헤더를 읽어 보겠습니다:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/dependencies.py hl[3,6:8] title["app/dependencies.py"] *}
/// tip | 팁
이 예시를 단순화하기 위해 임의로 만든 헤더를 사용하고 있습니다.
하지만 실제 상황에서는 통합된 [Security 유틸리티](security/index.md)를 사용하는 것이 더 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.
///
## `APIRouter`가 있는 또 다른 모듈 { #another-module-with-apirouter }
애플리케이션의 "items"를 처리하는 전용 endpoint들도 `app/routers/items.py` 모듈에 있다고 해봅시다.
여기에는 다음에 대한 *path operations*가 있습니다:
* `/items/`
* `/items/{item_id}`
구조는 `app/routers/users.py`와 완전히 동일합니다.
하지만 우리는 조금 더 똑똑하게, 코드를 약간 단순화하고 싶습니다.
이 모듈의 모든 *path operations*에는 다음이 동일하게 적용됩니다:
* 경로 `prefix`: `/items`.
* `tags`: (태그 하나: `items`).
* 추가 `responses`.
* `dependencies`: 모두 우리가 만든 `X-Token` dependency가 필요합니다.
따라서 각 *path operation*마다 매번 모두 추가하는 대신, `APIRouter`에 한 번에 추가할 수 있습니다.
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[5:10,16,21] title["app/routers/items.py"] *}
각 *path operation*의 경로는 다음처럼 `/`로 시작해야 하므로:
```Python hl_lines="1"
@router.get("/{item_id}")
async def read_item(item_id: str):
...
```
...prefix에는 마지막 `/`가 포함되면 안 됩니다.
따라서 이 경우 prefix는 `/items`입니다.
또한 이 router에 포함된 모든 *path operations*에 적용될 `tags` 목록과 추가 `responses`도 넣을 수 있습니다.
그리고 router의 모든 *path operations*에 추가될 `dependencies` 목록도 추가할 수 있으며, 해당 경로들로 들어오는 각 요청마다 실행/해결됩니다.
/// tip | 팁
[*path operation decorator의 dependencies*](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md)와 마찬가지로, *path operation function*에 어떤 값도 전달되지 않습니다.
///
최종적으로 item 경로는 다음과 같습니다:
* `/items/`
* `/items/{item_id}`
...의도한 그대로입니다.
* 단일 문자열 `"items"`를 포함하는 태그 목록으로 표시됩니다.
* 이 "tags"는 자동 대화형 문서 시스템(OpenAPI 사용)에 특히 유용합니다.
* 모두 미리 정의된 `responses`를 포함합니다.
* 이 모든 *path operations*는 실행되기 전에 `dependencies` 목록이 평가/실행됩니다.
* 특정 *path operation*에 dependencies를 추가로 선언하면 **그것들도 실행됩니다**.
* router dependencies가 먼저 실행되고, 그 다음에 [decorator의 `dependencies`](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md), 그리고 일반 파라미터 dependencies가 실행됩니다.
* [`scopes`가 있는 `Security` dependencies](../advanced/security/oauth2-scopes.md)도 추가할 수 있습니다.
/// tip | 팁
`APIRouter`에 `dependencies`를 두는 것은 예를 들어 전체 *path operations* 그룹에 인증을 요구할 때 사용할 수 있습니다. 각 경로 처리에 개별적으로 dependencies를 추가하지 않아도 됩니다.
///
/// check | 확인
`prefix`, `tags`, `responses`, `dependencies` 파라미터는 (다른 많은 경우와 마찬가지로) 코드 중복을 피하도록 도와주는 **FastAPI**의 기능입니다.
///
### dependencies import하기 { #import-the-dependencies }
이 코드는 모듈 `app.routers.items`, 파일 `app/routers/items.py`에 있습니다.
그리고 dependency 함수는 모듈 `app.dependencies`, 파일 `app/dependencies.py`에서 가져와야 합니다.
그래서 dependencies에 대해 `..`를 사용하는 상대 import를 사용합니다:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[3] title["app/routers/items.py"] *}
#### 상대 import가 동작하는 방식 { #how-relative-imports-work }
/// tip | 팁
import가 동작하는 방식을 완벽히 알고 있다면, 아래 다음 섹션으로 넘어가세요.
///
다음과 같이 점 하나 `.`를 쓰면:
```Python
from .dependencies import get_token_header
```
의미는 다음과 같습니다:
* 이 모듈(파일 `app/routers/items.py`)이 속한 같은 package(디렉터리 `app/routers/`)에서 시작해서...
* `dependencies` 모듈(가상의 파일 `app/routers/dependencies.py`)을 찾고...
* 그 안에서 함수 `get_token_header`를 import합니다.
하지만 그 파일은 존재하지 않습니다. dependencies는 `app/dependencies.py` 파일에 있습니다.
우리 앱/파일 구조를 다시 떠올려 보세요:
---
다음처럼 점 두 개 `..`를 쓰면:
```Python
from ..dependencies import get_token_header
```
의미는 다음과 같습니다:
* 이 모듈(파일 `app/routers/items.py`)이 속한 같은 package(디렉터리 `app/routers/`)에서 시작해서...
* 상위 package(디렉터리 `app/`)로 올라가고...
* 그 안에서 `dependencies` 모듈(파일 `app/dependencies.py`)을 찾고...
* 그 안에서 함수 `get_token_header`를 import합니다.
이렇게 하면 제대로 동작합니다! 🎉
---
같은 방식으로 점 세 개 `...`를 사용했다면:
```Python
from ...dependencies import get_token_header
```
의미는 다음과 같습니다:
* 이 모듈(파일 `app/routers/items.py`)이 속한 같은 package(디렉터리 `app/routers/`)에서 시작해서...
* 상위 package(디렉터리 `app/`)로 올라가고...
* 그 package의 상위로 또 올라가는데(상위 package가 없습니다, `app`이 최상위입니다 😱)...
* 그 안에서 `dependencies` 모듈(파일 `app/dependencies.py`)을 찾고...
* 그 안에서 함수 `get_token_header`를 import합니다.
이는 `app/` 위쪽의 어떤 package(자신의 `__init__.py` 파일 등을 가진)에 대한 참조가 됩니다. 하지만 우리는 그런 것이 없습니다. 그래서 이 예시에서는 에러가 발생합니다. 🚨
이제 어떻게 동작하는지 알았으니, 앱이 얼마나 복잡하든 상대 import를 사용할 수 있습니다. 🤓
### 커스텀 `tags`, `responses`, `dependencies` 추가하기 { #add-some-custom-tags-responses-and-dependencies }
`APIRouter`에 이미 prefix `/items`와 `tags=["items"]`를 추가했기 때문에 각 *path operation*에 이를 추가하지 않습니다.
하지만 특정 *path operation*에만 적용될 _추가_ `tags`를 더할 수도 있고, 그 *path operation* 전용의 추가 `responses`도 넣을 수 있습니다:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[30:31] title["app/routers/items.py"] *}
/// tip | 팁
이 마지막 경로 처리는 `["items", "custom"]` 태그 조합을 갖게 됩니다.
그리고 문서에는 `404`용 응답과 `403`용 응답, 두 가지 모두가 표시됩니다.
///
## 메인 `FastAPI` { #the-main-fastapi }
이제 `app/main.py` 모듈을 봅시다.
여기에서 `FastAPI` 클래스를 import하고 사용합니다.
이 파일은 모든 것을 하나로 엮는 애플리케이션의 메인 파일이 될 것입니다.
그리고 대부분의 로직이 각자의 특정 모듈로 분리되어 있으므로, 메인 파일은 꽤 단순해집니다.
### `FastAPI` import하기 { #import-fastapi }
평소처럼 `FastAPI` 클래스를 import하고 생성합니다.
또한 각 `APIRouter`의 dependencies와 결합될 [global dependencies](dependencies/global-dependencies.md)도 선언할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[1,3,7] title["app/main.py"] *}
### `APIRouter` import하기 { #import-the-apirouter }
이제 `APIRouter`가 있는 다른 submodule들을 import합니다:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[4:5] title["app/main.py"] *}
`app/routers/users.py`와 `app/routers/items.py` 파일은 같은 Python package `app`에 속한 submodule들이므로, 점 하나 `.`를 사용해 "상대 import"로 가져올 수 있습니다.
### import가 동작하는 방식 { #how-the-importing-works }
다음 구문은:
```Python
from .routers import items, users
```
의미는 다음과 같습니다:
* 이 모듈(파일 `app/main.py`)이 속한 같은 package(디렉터리 `app/`)에서 시작해서...
* subpackage `routers`(디렉터리 `app/routers/`)를 찾고...
* 그 안에서 submodule `items`(파일 `app/routers/items.py`)와 `users`(파일 `app/routers/users.py`)를 import합니다...
`items` 모듈에는 `router` 변수(`items.router`)가 있습니다. 이는 `app/routers/items.py` 파일에서 만든 것과 동일하며 `APIRouter` 객체입니다.
그리고 `users` 모듈도 같은 방식입니다.
다음처럼 import할 수도 있습니다:
```Python
from app.routers import items, users
```
/// info | 정보
첫 번째 버전은 "상대 import"입니다:
```Python
from .routers import items, users
```
두 번째 버전은 "절대 import"입니다:
```Python
from app.routers import items, users
```
Python Packages와 Modules에 대해 더 알아보려면 [Modules에 대한 Python 공식 문서](https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html)를 읽어보세요.
///
### 이름 충돌 피하기 { #avoid-name-collisions }
submodule `items`를 직접 import하고, 그 안의 `router` 변수만 import하지는 않습니다.
이는 submodule `users`에도 `router`라는 이름의 변수가 있기 때문입니다.
만약 다음처럼 순서대로 import했다면:
```Python
from .routers.items import router
from .routers.users import router
```
`users`의 `router`가 `items`의 `router`를 덮어써서 동시에 사용할 수 없게 됩니다.
따라서 같은 파일에서 둘 다 사용할 수 있도록 submodule들을 직접 import합니다:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[5] title["app/main.py"] *}
### `users`와 `items`용 `APIRouter` 포함하기 { #include-the-apirouters-for-users-and-items }
이제 submodule `users`와 `items`의 `router`를 포함해 봅시다:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[10:11] title["app/main.py"] *}
/// info | 정보
`users.router`는 `app/routers/users.py` 파일 안의 `APIRouter`를 담고 있습니다.
`items.router`는 `app/routers/items.py` 파일 안의 `APIRouter`를 담고 있습니다.
///
`app.include_router()`로 각 `APIRouter`를 메인 `FastAPI` 애플리케이션에 추가할 수 있습니다.
그 router의 모든 route가 애플리케이션의 일부로 포함됩니다.
/// note | 기술 세부사항
내부적으로는 `APIRouter`에 선언된 각 *path operation*마다 *path operation*을 실제로 생성합니다.
즉, 내부적으로는 모든 것이 동일한 하나의 앱인 것처럼 동작합니다.
///
/// check | 확인
router를 포함(include)할 때 성능을 걱정할 필요는 없습니다.
이 작업은 마이크로초 단위이며 시작 시에만 발생합니다.
따라서 성능에 영향을 주지 않습니다. ⚡
///
### 커스텀 `prefix`, `tags`, `responses`, `dependencies`로 `APIRouter` 포함하기 { #include-an-apirouter-with-a-custom-prefix-tags-responses-and-dependencies }
이제 조직에서 `app/internal/admin.py` 파일을 받았다고 가정해 봅시다.
여기에는 조직에서 여러 프로젝트 간에 공유하는 관리자용 *path operations*가 있는 `APIRouter`가 들어 있습니다.
이 예시에서는 매우 단순하게 만들겠습니다. 하지만 조직 내 다른 프로젝트와 공유되기 때문에, 이를 수정할 수 없어 `prefix`, `dependencies`, `tags` 등을 `APIRouter`에 직접 추가할 수 없다고 해봅시다:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/internal/admin.py hl[3] title["app/internal/admin.py"] *}
하지만 `APIRouter`를 포함할 때 커스텀 `prefix`를 지정해 모든 *path operations*가 `/admin`으로 시작하게 하고, 이 프로젝트에서 이미 가진 `dependencies`로 보호하고, `tags`와 `responses`도 포함하고 싶습니다.
원래 `APIRouter`를 수정하지 않고도 `app.include_router()`에 파라미터를 전달해서 이를 선언할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[14:17] title["app/main.py"] *}
이렇게 하면 원래 `APIRouter`는 수정되지 않으므로, 조직 내 다른 프로젝트에서도 동일한 `app/internal/admin.py` 파일을 계속 공유할 수 있습니다.
결과적으로 우리 앱에서 `admin` 모듈의 각 *path operations*는 다음을 갖게 됩니다:
* prefix `/admin`.
* tag `admin`.
* dependency `get_token_header`.
* 응답 `418`. 🍵
하지만 이는 우리 앱에서 그 `APIRouter`에만 영향을 주며, 이를 사용하는 다른 코드에는 영향을 주지 않습니다.
따라서 다른 프로젝트들은 같은 `APIRouter`를 다른 인증 방식으로 사용할 수도 있습니다.
### *path operation* 포함하기 { #include-a-path-operation }
*path operations*를 `FastAPI` 앱에 직접 추가할 수도 있습니다.
여기서는 가능하다는 것을 보여주기 위해... 그냥 해봅니다 🤷:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[21:23] title["app/main.py"] *}
그리고 `app.include_router()`로 추가한 다른 모든 *path operations*와 함께 올바르게 동작합니다.
/// info | 매우 기술적인 세부사항
**참고**: 이는 매우 기술적인 세부사항이라 아마 **그냥 건너뛰어도 됩니다**.
---
`APIRouter`는 "mount"되는 것이 아니며, 애플리케이션의 나머지 부분과 격리되어 있지 않습니다.
이는 OpenAPI 스키마와 사용자 인터페이스에 그들의 *path operations*를 포함시키고 싶기 때문입니다.
나머지와 독립적으로 격리해 "mount"할 수 없으므로, *path operations*는 직접 포함되는 것이 아니라 "clone"(재생성)됩니다.
///
## `pyproject.toml`에서 `entrypoint` 구성하기 { #configure-the-entrypoint-in-pyproject-toml }
FastAPI `app` 객체가 `app/main.py`에 있으므로 `pyproject.toml` 파일에서 `entrypoint`를 다음과 같이 구성할 수 있습니다:
```toml
[tool.fastapi]
entrypoint = "app.main:app"
```
이는 다음과 같이 import하는 것과 동일합니다:
```python
from app.main import app
```
이렇게 하면 `fastapi` 명령어가 여러분의 앱이 어디에 있는지 알 수 있습니다.
/// Note | 참고
명령어에 경로를 직접 전달할 수도 있습니다:
```console
$ fastapi dev app/main.py
```
하지만 `fastapi` 명령어를 실행할 때마다 올바른 경로를 기억해 전달해야 합니다.
또한 [VS Code 확장](../editor-support.md)이나 [FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com) 같은 다른 도구들이 이를 찾지 못할 수도 있으므로, `pyproject.toml`의 `entrypoint`를 사용하는 것을 권장합니다.
///
## 자동 API 문서 확인하기 { #check-the-automatic-api-docs }
이제 앱을 실행하세요:
## 같은 router를 다른 `prefix`로 여러 번 포함하기 { #include-the-same-router-multiple-times-with-different-prefix }
`.include_router()`를 사용해 *같은* router를 서로 다른 prefix로 여러 번 포함할 수도 있습니다.
예를 들어 `/api/v1`과 `/api/latest`처럼 서로 다른 prefix로 동일한 API를 노출할 때 유용할 수 있습니다.
이는 고급 사용 방식이라 실제로 필요하지 않을 수도 있지만, 필요할 때를 위해 제공됩니다.
## `APIRouter`에 다른 `APIRouter` 포함하기 { #include-an-apirouter-in-another }
`APIRouter`를 `FastAPI` 애플리케이션에 포함할 수 있는 것과 같은 방식으로, 다음을 사용해 `APIRouter`를 다른 `APIRouter`에 포함할 수 있습니다:
```Python
router.include_router(other_router)
```
`FastAPI` 앱에 `router`를 포함하기 전에 수행해야 하며, 그래야 `other_router`의 *path operations*도 함께 포함됩니다.
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FILE: docs/ko/docs/tutorial/body-fields.md
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# 본문 - 필드 { #body-fields }
`Query`, `Path`와 `Body`를 사용해 *경로 처리 함수* 매개변수 내에서 추가적인 검증이나 메타데이터를 선언한 것처럼 Pydantic의 `Field`를 사용하여 모델 내에서 검증과 메타데이터를 선언할 수 있습니다.
## `Field` 임포트 { #import-field }
먼저 이를 임포트해야 합니다:
{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}
/// warning | 경고
`Field`는 다른 것들처럼 (`Query`, `Path`, `Body` 등) `fastapi`에서가 아닌 `pydantic`에서 바로 임포트 되는 점에 주의하세요.
///
## 모델 어트리뷰트 선언 { #declare-model-attributes }
그 다음 모델 어트리뷰트와 함께 `Field`를 사용할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}
`Field`는 `Query`, `Path`와 `Body`와 같은 방식으로 동작하며, 모두 같은 매개변수들 등을 가집니다.
/// note | 기술 세부사항
실제로 `Query`, `Path`등, 여러분이 앞으로 볼 다른 것들은 공통 클래스인 `Param` 클래스의 서브클래스 객체를 만드는데, 그 자체로 Pydantic의 `FieldInfo` 클래스의 서브클래스입니다.
그리고 Pydantic의 `Field` 또한 `FieldInfo`의 인스턴스를 반환합니다.
`Body` 또한 `FieldInfo`의 서브클래스 객체를 직접적으로 반환합니다. 그리고 `Body` 클래스의 서브클래스인 것들도 여러분이 나중에 보게될 것입니다.
`Query`, `Path`와 그 외 것들을 `fastapi`에서 임포트할 때, 이는 실제로 특별한 클래스를 반환하는 함수인 것을 기억해 주세요.
///
/// tip | 팁
주목할 점은 타입, 기본 값 및 `Field`로 이루어진 각 모델 어트리뷰트가 `Path`, `Query`와 `Body`대신 `Field`를 사용하는 *경로 처리 함수*의 매개변수와 같은 구조를 가진다는 점 입니다.
///
## 별도 정보 추가 { #add-extra-information }
`Field`, `Query`, `Body`, 그 외 안에 별도 정보를 선언할 수 있습니다. 이는 생성된 JSON 스키마에 포함됩니다.
여러분이 예제를 선언할 때 나중에 이 공식 문서에서 별도 정보를 추가하는 방법을 배울 것입니다.
/// warning | 경고
별도 키가 전달된 `Field` 또한 여러분의 애플리케이션의 OpenAPI 스키마에 나타날 것입니다.
이런 키가 OpenAPI 명세서의 일부가 아닐 수도 있으므로, [OpenAPI validator](https://validator.swagger.io/) 같은 몇몇 OpenAPI 도구들은 여러분이 생성한 스키마와 호환되지 않을 수 있습니다.
///
## 요약 { #recap }
모델 어트리뷰트를 위한 추가 검증과 메타데이터 선언하기 위해 Pydantic의 `Field` 를 사용할 수 있습니다.
또한 추가적인 JSON 스키마 메타데이터를 전달하기 위한 별도의 키워드 인자를 사용할 수 있습니다.
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FILE: docs/ko/docs/tutorial/body-multiple-params.md
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# 본문 - 다중 매개변수 { #body-multiple-parameters }
이제 `Path`와 `Query`를 어떻게 사용하는지 확인했으니, 요청 본문 선언에 대한 더 고급 사용법을 살펴보겠습니다.
## `Path`, `Query` 및 본문 매개변수 혼합 { #mix-path-query-and-body-parameters }
먼저, 물론 `Path`, `Query` 및 요청 본문 매개변수 선언을 자유롭게 혼합해서 사용할 수 있고, **FastAPI**는 어떤 동작을 할지 압니다.
또한 기본 값을 `None`으로 설정해 본문 매개변수를 선택사항으로 선언할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an_py310.py hl[18:20] *}
/// note | 참고
이 경우에는 본문에서 가져올 `item`이 선택사항이라는 점을 유의하세요. 기본값이 `None`이기 때문입니다.
///
## 다중 본문 매개변수 { #multiple-body-parameters }
이전 예제에서, *경로 처리*는 아래처럼 `Item`의 속성을 가진 JSON 본문을 예상합니다:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
```
하지만, 다중 본문 매개변수 역시 선언할 수 있습니다. 예. `item`과 `user`:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002_py310.py hl[20] *}
이 경우에, **FastAPI**는 이 함수에 본문 매개변수가 1개보다 많다는 것을 알아챌 것입니다(두 매개변수가 Pydantic 모델입니다).
그래서, 본문에서 매개변수 이름을 키(필드 이름)로 사용하고, 다음과 같은 본문을 예상합니다:
```JSON
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
},
"user": {
"username": "dave",
"full_name": "Dave Grohl"
}
}
```
/// note | 참고
`item`이 이전과 같은 방식으로 선언되었더라도, 이제는 본문에서 `item` 키 안에 있을 것으로 예상된다는 점을 유의하세요.
///
**FastAPI**는 요청에서 자동으로 변환을 수행하여, 매개변수 `item`이 해당하는 내용을 받고 `user`도 마찬가지로 받도록 합니다.
복합 데이터의 검증을 수행하고, OpenAPI 스키마 및 자동 문서에도 그에 맞게 문서화합니다.
## 본문 내의 단일 값 { #singular-values-in-body }
쿼리 및 경로 매개변수에 대한 추가 데이터를 정의하는 `Query`와 `Path`가 있는 것과 같은 방식으로, **FastAPI**는 동등한 `Body`를 제공합니다.
예를 들어 이전 모델을 확장해서, `item`과 `user` 외에도 같은 본문에 `importance`라는 다른 키를 두고 싶을 수 있습니다.
단일 값이므로 그대로 선언하면, **FastAPI**는 이를 쿼리 매개변수라고 가정할 것입니다.
하지만 `Body`를 사용하여 다른 본문 키로 처리하도록 **FastAPI**에 지시할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003_an_py310.py hl[23] *}
이 경우에는 **FastAPI**가 다음과 같은 본문을 예상할 것입니다:
```JSON
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
},
"user": {
"username": "dave",
"full_name": "Dave Grohl"
},
"importance": 5
}
```
다시 말해, 데이터 타입을 변환하고, 검증하고, 문서화하는 등의 작업을 수행합니다.
## 다중 본문 매개변수와 쿼리 { #multiple-body-params-and-query }
물론, 필요할 때마다 어떤 본문 매개변수에 추가로 쿼리 매개변수도 선언할 수 있습니다.
기본적으로 단일 값은 쿼리 매개변수로 해석되므로, 명시적으로 `Query`를 추가할 필요 없이 이렇게 하면 됩니다:
```Python
q: str | None = None
```
예를 들어:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004_an_py310.py hl[28] *}
/// info | 정보
`Body` 또한 `Query`, `Path` 그리고 이후에 볼 다른 것들과 마찬가지로 동일한 추가 검증과 메타데이터 매개변수를 모두 갖고 있습니다.
///
## 단일 본문 매개변수 삽입하기 { #embed-a-single-body-parameter }
Pydantic 모델 `Item`에서 가져온 단일 `item` 본문 매개변수만 있다고 하겠습니다.
기본적으로 **FastAPI**는 그 본문을 직접 예상합니다.
하지만 추가 본문 매개변수를 선언할 때처럼, `item` 키를 가지고 그 안에 모델 내용이 들어 있는 JSON을 예상하게 하려면, `Body`의 특별한 매개변수 `embed`를 사용할 수 있습니다:
```Python
item: Item = Body(embed=True)
```
다음과 같이요:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial005_an_py310.py hl[17] *}
이 경우 **FastAPI**는 다음과 같은 본문을 예상합니다:
```JSON hl_lines="2"
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
}
```
다음 대신에:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
```
## 정리 { #recap }
요청은 본문을 하나만 가질 수 있지만, *경로 처리 함수*에 다중 본문 매개변수를 추가할 수 있습니다.
하지만 **FastAPI**는 이를 처리하고, 함수에 올바른 데이터를 제공하며, *경로 처리*에서 올바른 스키마를 검증하고 문서화합니다.
또한 단일 값을 본문의 일부로 받도록 선언할 수 있습니다.
그리고 단 하나의 매개변수만 선언되어 있더라도, **FastAPI**에 본문을 키 안에 삽입하도록 지시할 수 있습니다.
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FILE: docs/ko/docs/tutorial/body-nested-models.md
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# 본문 - 중첩 모델 { #body-nested-models }
**FastAPI**를 사용하면 (Pydantic 덕분에) 임의로 깊게 중첩된 모델을 정의, 검증, 문서화하고 사용할 수 있습니다.
## 리스트 필드 { #list-fields }
어트리뷰트를 서브타입으로 정의할 수 있습니다. 예를 들어 파이썬 `list`는:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}
이는 `tags`를 리스트로 만들지만, 리스트 요소의 타입을 선언하지는 않습니다.
## 타입 매개변수가 있는 리스트 필드 { #list-fields-with-type-parameter }
하지만 파이썬에는 내부 타입, 즉 "타입 매개변수"를 사용해 리스트를 선언하는 특정한 방법이 있습니다:
### 타입 매개변수로 `list` 선언 { #declare-a-list-with-a-type-parameter }
`list`, `dict`, `tuple`처럼 타입 매개변수(내부 타입)를 갖는 타입을 선언하려면,
대괄호 `[` 및 `]`를 사용해 내부 타입(들)을 "타입 매개변수"로 전달하세요.
```Python
my_list: list[str]
```
이 모든 것은 타입 선언을 위한 표준 파이썬 문법입니다.
내부 타입을 갖는 모델 어트리뷰트에 대해 동일한 표준 문법을 사용하세요.
마찬가지로 예제에서 `tags`를 구체적으로 "문자열의 리스트"로 만들 수 있습니다:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}
## 집합 타입 { #set-types }
그런데 생각해보니 태그는 반복되면 안 되고, 아마 고유한 문자열이어야 할 것입니다.
그리고 파이썬에는 고유한 항목들의 집합을 위한 특별한 데이터 타입 `set`이 있습니다.
그렇다면 `tags`를 문자열의 집합으로 선언할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}
이렇게 하면 중복 데이터가 있는 요청을 받더라도 고유한 항목들의 집합으로 변환됩니다.
그리고 해당 데이터를 출력할 때마다, 소스에 중복이 있더라도 고유한 항목들의 집합으로 출력됩니다.
또한 그에 따라 주석이 생기고 문서화됩니다.
## 중첩 모델 { #nested-models }
Pydantic 모델의 각 어트리뷰트는 타입을 갖습니다.
그런데 그 타입 자체가 또 다른 Pydantic 모델일 수 있습니다.
따라서 특정한 어트리뷰트 이름, 타입, 검증을 사용하여 깊게 중첩된 JSON "객체"를 선언할 수 있습니다.
모든 것이 임의의 깊이로 중첩됩니다.
### 서브모델 정의 { #define-a-submodel }
예를 들어, `Image` 모델을 정의할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[7:9] *}
### 서브모델을 타입으로 사용 { #use-the-submodel-as-a-type }
그리고 이를 어트리뷰트의 타입으로 사용할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}
이는 **FastAPI**가 다음과 유사한 본문을 기대한다는 것을 의미합니다:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2,
"tags": ["rock", "metal", "bar"],
"image": {
"url": "http://example.com/baz.jpg",
"name": "The Foo live"
}
}
```
다시 한번, **FastAPI**로 그 선언만 해도 얻는 것은:
* 중첩 모델도 편집기 지원(자동완성 등)
* 데이터 변환
* 데이터 검증
* 자동 문서화
## 특별한 타입과 검증 { #special-types-and-validation }
`str`, `int`, `float` 등과 같은 일반적인 단일 타입과는 별개로, `str`을 상속하는 더 복잡한 단일 타입을 사용할 수 있습니다.
사용할 수 있는 모든 옵션을 보려면 [Pydantic의 Type Overview](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/)를 확인하세요. 다음 장에서 몇 가지 예제를 볼 수 있습니다.
예를 들어 `Image` 모델에는 `url` 필드가 있으므로, 이를 `str` 대신 Pydantic의 `HttpUrl` 인스턴스로 선언할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py310.py hl[2,8] *}
이 문자열은 유효한 URL인지 검사되며, JSON Schema / OpenAPI에도 그에 맞게 문서화됩니다.
## 서브모델 리스트를 갖는 어트리뷰트 { #attributes-with-lists-of-submodels }
`list`, `set` 등의 서브타입으로 Pydantic 모델을 사용할 수도 있습니다:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial006_py310.py hl[18] *}
아래와 같은 JSON 본문을 예상(변환, 검증, 문서화 등)합니다:
```JSON hl_lines="11"
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2,
"tags": [
"rock",
"metal",
"bar"
],
"images": [
{
"url": "http://example.com/baz.jpg",
"name": "The Foo live"
},
{
"url": "http://example.com/dave.jpg",
"name": "The Baz"
}
]
}
```
/// info | 정보
`images` 키가 이제 이미지 객체 리스트를 갖는지 주목하세요.
///
## 깊게 중첩된 모델 { #deeply-nested-models }
임의로 깊게 중첩된 모델을 정의할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial007_py310.py hl[7,12,18,21,25] *}
/// info | 정보
`Offer`가 `Item`의 리스트를 가지고, 그 `Item`이 다시 선택 사항인 `Image` 리스트를 갖는지 주목하세요
///
## 순수 리스트의 본문 { #bodies-of-pure-lists }
예상되는 JSON 본문의 최상위 값이 JSON `array`(파이썬 `list`)라면, Pydantic 모델에서와 마찬가지로 함수의 매개변수에서 타입을 선언할 수 있습니다:
```Python
images: list[Image]
```
이를 아래처럼:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008_py310.py hl[13] *}
## 어디서나 편집기 지원 { #editor-support-everywhere }
그리고 어디서나 편집기 지원을 받을 수 있습니다.
리스트 내부 항목의 경우에도:
Pydantic 모델 대신 `dict`로 직접 작업한다면 이런 종류의 편집기 지원을 받을 수 없습니다.
하지만 그 부분에 대해서도 걱정할 필요는 없습니다. 들어오는 dict는 자동으로 변환되고, 출력도 자동으로 JSON으로 변환됩니다.
## 임의의 `dict` 본문 { #bodies-of-arbitrary-dicts }
또한 키는 어떤 타입이고 값은 다른 타입인 `dict`로 본문을 선언할 수 있습니다.
이렇게 하면 (Pydantic 모델을 사용하는 경우처럼) 유효한 필드/어트리뷰트 이름이 무엇인지 미리 알 필요가 없습니다.
아직 모르는 키를 받으려는 경우에 유용합니다.
---
또 다른 유용한 경우는 다른 타입(예: `int`)의 키를 갖고 싶을 때입니다.
여기서 그 경우를 볼 것입니다.
이 경우, `int` 키와 `float` 값을 가진 한 어떤 `dict`든 받아들입니다:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial009_py310.py hl[7] *}
/// tip | 팁
JSON은 키로 `str`만 지원한다는 것을 염두에 두세요.
하지만 Pydantic은 자동 데이터 변환 기능이 있습니다.
즉, API 클라이언트는 키로 문자열만 보낼 수 있더라도, 해당 문자열이 순수한 정수를 포함하기만 하면 Pydantic이 이를 변환하고 검증합니다.
그리고 `weights`로 받는 `dict`는 실제로 `int` 키와 `float` 값을 갖게 됩니다.
///
## 요약 { #recap }
**FastAPI**를 사용하면 Pydantic 모델이 제공하는 최대 유연성을 확보하면서 코드를 간단하고 짧고 우아하게 유지할 수 있습니다.
하지만 아래의 모든 이점도 있습니다:
* 편집기 지원(어디서나 자동완성!)
* 데이터 변환(일명 파싱/직렬화)
* 데이터 검증
* 스키마 문서화
* 자동 문서
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FILE: docs/ko/docs/tutorial/body-updates.md
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# Body - 업데이트 { #body-updates }
## `PUT`으로 교체 업데이트하기 { #update-replacing-with-put }
항목을 업데이트하려면 [HTTP `PUT`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PUT) 작업을 사용할 수 있습니다.
`jsonable_encoder`를 사용해 입력 데이터를 JSON으로 저장할 수 있는 데이터로 변환할 수 있습니다(예: NoSQL 데이터베이스 사용 시). 예를 들어 `datetime`을 `str`로 변환하는 경우입니다.
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}
`PUT`은 기존 데이터를 **대체**해야 하는 데이터를 받는 데 사용합니다.
### 대체 시 주의사항 { #warning-about-replacing }
즉, `PUT`으로 항목 `bar`를 업데이트하면서 다음과 같은 body를 보낸다면:
```Python
{
"name": "Barz",
"price": 3,
"description": None,
}
```
이미 저장된 속성 `"tax": 20.2`가 포함되어 있지 않기 때문에, 입력 모델은 `"tax": 10.5`라는 기본값을 사용하게 됩니다.
그리고 데이터는 그 “새로운” `tax` 값 `10.5`로 저장됩니다.
## `PATCH`로 부분 업데이트하기 { #partial-updates-with-patch }
[HTTP `PATCH`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PATCH) 작업을 사용해 데이터를 *부분적으로* 업데이트할 수도 있습니다.
이는 업데이트하려는 데이터만 보내고, 나머지는 그대로 두는 것을 의미합니다.
/// note | 참고
`PATCH`는 `PUT`보다 덜 일반적으로 사용되고 덜 알려져 있습니다.
그리고 많은 팀이 부분 업데이트에도 `PUT`만 사용합니다.
여러분은 원하는 방식으로 **자유롭게** 사용할 수 있으며, **FastAPI**는 어떤 제한도 강제하지 않습니다.
다만 이 가이드는 의도된 사용 방식이 대략 어떻게 되는지를 보여줍니다.
///
### Pydantic의 `exclude_unset` 파라미터 사용하기 { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }
부분 업데이트를 받으려면 Pydantic 모델의 `.model_dump()`에서 `exclude_unset` 파라미터를 사용하는 것이 매우 유용합니다.
예: `item.model_dump(exclude_unset=True)`.
이는 `item` 모델을 만들 때 실제로 설정된 데이터만 포함하는 `dict`를 생성하고, 기본값은 제외합니다.
그 다음 이를 사용해 (요청에서 전송되어) 설정된 데이터만 포함하고 기본값은 생략한 `dict`를 만들 수 있습니다:
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[32] *}
### Pydantic의 `update` 파라미터 사용하기 { #using-pydantics-update-parameter }
이제 `.model_copy()`를 사용해 기존 모델의 복사본을 만들고, 업데이트할 데이터가 들어있는 `dict`를 `update` 파라미터로 전달할 수 있습니다.
예: `stored_item_model.model_copy(update=update_data)`:
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}
### 부분 업데이트 요약 { #partial-updates-recap }
정리하면, 부분 업데이트를 적용하려면 다음을 수행합니다:
* (선택 사항) `PUT` 대신 `PATCH`를 사용합니다.
* 저장된 데이터를 조회합니다.
* 그 데이터를 Pydantic 모델에 넣습니다.
* 입력 모델에서 기본값이 제외된 `dict`를 생성합니다(`exclude_unset` 사용).
* 이렇게 하면 모델의 기본값으로 이미 저장된 값을 덮어쓰지 않고, 사용자가 실제로 설정한 값만 업데이트할 수 있습니다.
* 저장된 모델의 복사본을 만들고, 받은 부분 업데이트로 해당 속성들을 갱신합니다(`update` 파라미터 사용).
* 복사한 모델을 DB에 저장할 수 있는 형태로 변환합니다(예: `jsonable_encoder` 사용).
* 이는 모델의 `.model_dump()` 메서드를 다시 사용하는 것과 비슷하지만, JSON으로 변환 가능한 데이터 타입으로 값이 확실히 변환되도록 보장합니다(예: `datetime` → `str`).
* 데이터를 DB에 저장합니다.
* 업데이트된 모델을 반환합니다.
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[28:35] *}
/// tip | 팁
동일한 기법을 HTTP `PUT` 작업에서도 실제로 사용할 수 있습니다.
하지만 여기의 예시는 이런 사용 사례를 위해 만들어진 `PATCH`를 사용합니다.
///
/// note | 참고
입력 모델은 여전히 검증된다는 점에 유의하세요.
따라서 모든 속성을 생략할 수 있는 부분 업데이트를 받으려면, 모든 속성이 optional로 표시된(기본값을 가지거나 `None`을 기본값으로 가지는) 모델이 필요합니다.
**업데이트**를 위한 “모든 값이 optional인” 모델과, **생성**을 위한 “필수 값이 있는” 모델을 구분하려면 [추가 모델](extra-models.md)에 설명된 아이디어를 사용할 수 있습니다.
///
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FILE: docs/ko/docs/tutorial/body.md
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# 요청 본문 { #request-body }
클라이언트(브라우저라고 해봅시다)로부터 여러분의 API로 데이터를 보내야 할 때, **요청 본문**으로 보냅니다.
**요청** 본문은 클라이언트에서 API로 보내지는 데이터입니다. **응답** 본문은 API가 클라이언트로 보내는 데이터입니다.
여러분의 API는 대부분의 경우 **응답** 본문을 보내야 합니다. 하지만 클라이언트는 항상 **요청 본문**을 보낼 필요는 없고, 때로는 (쿼리 매개변수와 함께) 어떤 경로만 요청하고 본문은 보내지 않을 수도 있습니다.
**요청** 본문을 선언하기 위해서 모든 강력함과 이점을 갖춘 [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) 모델을 사용합니다.
/// info | 정보
데이터를 보내기 위해, (좀 더 보편적인) `POST`, `PUT`, `DELETE` 혹은 `PATCH` 중에 하나를 사용하는 것이 좋습니다.
`GET` 요청에 본문을 담아 보내는 것은 명세서에 정의되지 않은 행동입니다. 그럼에도 불구하고, 이 방식은 아주 복잡한/극한의 사용 상황에서만 FastAPI에 의해 지원됩니다.
`GET` 요청에 본문을 담는 것은 권장되지 않기에, Swagger UI같은 대화형 문서에서는 `GET` 사용시 담기는 본문에 대한 문서를 표시하지 않으며, 중간에 있는 프록시는 이를 지원하지 않을 수도 있습니다.
///
## Pydantic의 `BaseModel` 임포트 { #import-pydantics-basemodel }
먼저 `pydantic`에서 `BaseModel`를 임포트해야 합니다:
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}
## 여러분의 데이터 모델 만들기 { #create-your-data-model }
`BaseModel`를 상속받은 클래스로 여러분의 데이터 모델을 선언합니다.
모든 어트리뷰트에 대해 표준 파이썬 타입을 사용합니다:
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}
쿼리 매개변수를 선언할 때와 같이, 모델 어트리뷰트가 기본 값을 가지고 있어도 이는 필수가 아닙니다. 그외에는 필수입니다. 그저 `None`을 사용하여 선택적으로 만들 수 있습니다.
예를 들면, 위의 이 모델은 JSON "`object`" (혹은 파이썬 `dict`)을 다음과 같이 선언합니다:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "An optional description",
"price": 45.2,
"tax": 3.5
}
```
...`description`과 `tax`는 (기본 값이 `None`으로 되어 있어) 선택적이기 때문에, 이 JSON "`object`"는 다음과 같은 상황에서도 유효합니다:
```JSON
{
"name": "Foo",
"price": 45.2
}
```
## 매개변수로서 선언하기 { #declare-it-as-a-parameter }
여러분의 *경로 처리*에 추가하기 위해, 경로 매개변수 그리고 쿼리 매개변수에서 선언했던 것과 같은 방식으로 선언하면 됩니다.
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[16] *}
...그리고 만들어낸 모델인 `Item`으로 타입을 선언합니다.
## 결과 { #results }
위에서의 단순한 파이썬 타입 선언으로, **FastAPI**는 다음과 같이 동작합니다:
* 요청의 본문을 JSON으로 읽어 들입니다.
* (필요하다면) 대응되는 타입으로 변환합니다.
* 데이터를 검증합니다.
* 만약 데이터가 유효하지 않다면, 정확히 어떤 것이 그리고 어디에서 데이터가 잘 못 되었는지 지시하는 친절하고 명료한 에러를 반환할 것입니다.
* 매개변수 `item`에 포함된 수신 데이터를 제공합니다.
* 함수 내에서 매개변수를 `Item` 타입으로 선언했기 때문에, 모든 어트리뷰트와 그에 대한 타입에 대한 편집기 지원(완성 등)을 또한 받을 수 있습니다.
* 여러분의 모델을 위한 [JSON Schema](https://json-schema.org) 정의를 생성합니다. 여러분의 프로젝트에 적합하다면 여러분이 사용하고 싶은 곳 어디에서나 사용할 수 있습니다.
* 이러한 스키마는, 생성된 OpenAPI 스키마 일부가 될 것이며, 자동 문서화 UIs에 사용됩니다.
## 자동 문서화 { #automatic-docs }
모델의 JSON 스키마는 생성된 OpenAPI 스키마에 포함되며 대화형 API 문서에 표시됩니다:
이를 필요로 하는 각각의 *경로 처리* 내부의 API 문서에도 사용됩니다:
## 편집기 지원 { #editor-support }
편집기에서, 함수 내에서 타입 힌트와 완성을 어디서나 (만약 Pydantic model 대신에 `dict`을 받을 경우 나타나지 않을 수 있습니다) 받을 수 있습니다:
잘못된 타입 연산에 대한 에러 확인도 받을 수 있습니다:
단순한 우연이 아닙니다. 프레임워크 전체가 이러한 디자인을 중심으로 설계되었습니다.
그 어떤 구현 전에, 모든 편집기에서 작동할 수 있도록 보장하기 위해 설계 단계에서 혹독하게 테스트되었습니다.
이를 지원하기 위해 Pydantic 자체에서 몇몇 변경점이 있었습니다.
이전 스크린샷은 [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com)로 찍은 것입니다.
하지만 똑같은 편집기 지원을 [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/)와 대부분의 다른 파이썬 편집기에서도 받을 수 있습니다:
/// tip | 팁
만약 [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/)를 편집기로 사용한다면, [Pydantic PyCharm Plugin](https://github.com/koxudaxi/pydantic-pycharm-plugin/)을 사용할 수 있습니다.
다음 사항을 포함해 Pydantic 모델에 대한 편집기 지원을 향상시킵니다:
* auto-completion
* type checks
* refactoring
* searching
* inspections
///
## 모델 사용하기 { #use-the-model }
함수 안에서 모델 객체의 모든 어트리뷰트에 직접 접근 가능합니다:
{* ../../docs_src/body/tutorial002_py310.py *}
## 요청 본문 + 경로 매개변수 { #request-body-path-parameters }
경로 매개변수와 요청 본문을 동시에 선언할 수 있습니다.
**FastAPI**는 경로 매개변수와 일치하는 함수 매개변수가 **경로에서 가져와야 한다**는 것을 인지하며, Pydantic 모델로 선언된 그 함수 매개변수는 **요청 본문에서 가져와야 한다**는 것을 인지할 것입니다.
{* ../../docs_src/body/tutorial003_py310.py hl[15:16] *}
## 요청 본문 + 경로 + 쿼리 매개변수 { #request-body-path-query-parameters }
**본문**, **경로** 그리고 **쿼리** 매개변수 모두 동시에 선언할 수도 있습니다.
**FastAPI**는 각각을 인지하고 데이터를 올바른 위치에 가져올 것입니다.
{* ../../docs_src/body/tutorial004_py310.py hl[16] *}
함수 매개변수는 다음을 따라서 인지하게 됩니다:
* 만약 매개변수가 **경로**에도 선언되어 있다면, 이는 경로 매개변수로 사용될 것입니다.
* 만약 매개변수가 (`int`, `float`, `str`, `bool` 등과 같은) **유일한 타입**으로 되어있으면, **쿼리** 매개변수로 해석될 것입니다.
* 만약 매개변수가 **Pydantic 모델** 타입으로 선언되어 있으면, 요청 **본문**으로 해석될 것입니다.
/// note | 참고
FastAPI는 `q`의 값이 필요없음을 기본 값 `= None` 때문에 알게 됩니다.
`str | None`은 FastAPI가 값이 필수인지 아닌지를 판단하기 위해 사용하지 않습니다. 기본 값이 `= None`이므로 필수가 아님을 알게 됩니다.
하지만 타입 어노테이션을 추가하면 편집기가 더 나은 지원을 제공하고 오류를 감지할 수 있습니다.
///
## Pydantic없이 { #without-pydantic }
만약 Pydantic 모델을 사용하고 싶지 않다면, **Body** 매개변수를 사용할 수도 있습니다. [Body - Multiple Parameters: Singular values in body](body-multiple-params.md#singular-values-in-body) 문서를 확인하세요.
================================================
FILE: docs/ko/docs/tutorial/cookie-param-models.md
================================================
# 쿠키 매개변수 모델 { #cookie-parameter-models }
관련있는 **쿠키**들의 그룹이 있는 경우, **Pydantic 모델**을 생성하여 선언할 수 있습니다. 🍪
이를 통해 **여러 위치**에서 **모델을 재사용** 할 수 있고 모든 매개변수에 대한 유효성 검사 및 메타데이터를 한 번에 선언할 수도 있습니다. 😎
/// note | 참고
이 기능은 FastAPI 버전 `0.115.0` 이후부터 지원됩니다. 🤓
///
/// tip | 팁
동일한 기술이 `Query`, `Cookie`, 그리고 `Header`에 적용됩니다. 😎
///
## Pydantic 모델을 사용한 쿠키 { #cookies-with-a-pydantic-model }
**Pydantic 모델**에 필요한 **쿠키** 매개변수를 선언한 다음, 해당 매개변수를 `Cookie`로 선언합니다:
{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *}
**FastAPI**는 요청에서 받은 **쿠키**에서 **각 필드**에 대한 데이터를 **추출**하고 정의한 Pydantic 모델을 줍니다.
## 문서 확인하기 { #check-the-docs }
문서 UI `/docs`에서 정의한 쿠키를 볼 수 있습니다:
---
Pycharm을 사용하는 경우 다음을 수행할 수 있습니다
* "Run" 메뉴를 엽니다.
* "Debug..." 옵션을 선택합니다.
* 그러면 상황에 맞는 메뉴가 나타납니다.
* 디버그할 파일을 선택합니다(이 경우 `main.py`).
그런 다음 **FastAPI** 코드로 서버를 시작하고 중단점 등에서 중지합니다.
다음과 같이 표시됩니다.
================================================
FILE: docs/ko/docs/tutorial/dependencies/classes-as-dependencies.md
================================================
# 의존성으로서의 클래스 { #classes-as-dependencies }
**의존성 주입** 시스템에 대해 더 깊이 살펴보기 전에, 이전 예제를 업그레이드해 보겠습니다.
## 이전 예제의 `dict` { #a-dict-from-the-previous-example }
이전 예제에서는 의존성("dependable")에서 `dict`를 반환하고 있었습니다:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}
하지만 그러면 *경로 처리 함수*의 매개변수 `commons`에서 `dict`를 받게 됩니다.
그리고 에디터는 `dict`의 키와 값 타입을 알 수 없기 때문에 `dict`에 대해서는 (완성 기능 같은) 많은 지원을 제공할 수 없다는 것을 알고 있습니다.
더 나은 방법이 있습니다...
## 의존성이 되기 위한 조건 { #what-makes-a-dependency }
지금까지는 함수로 선언된 의존성을 봤습니다.
하지만 그것만이 의존성을 선언하는 유일한 방법은 아닙니다(아마도 더 일반적이긴 하겠지만요).
핵심 요소는 의존성이 "호출 가능(callable)"해야 한다는 것입니다.
파이썬에서 "**호출 가능(callable)**"이란 파이썬이 함수처럼 "호출"할 수 있는 모든 것입니다.
따라서 `something`(함수가 _아닐_ 수도 있습니다)이라는 객체가 있고, 다음처럼 "호출"(실행)할 수 있다면:
```Python
something()
```
또는
```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```
그것은 "호출 가능(callable)"입니다.
## 의존성으로서의 클래스 { #classes-as-dependencies_1 }
파이썬 클래스의 인스턴스를 만들 때도 같은 문법을 사용한다는 것을 알 수 있을 겁니다.
예를 들어:
```Python
class Cat:
def __init__(self, name: str):
self.name = name
fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```
이 경우 `fluffy`는 클래스 `Cat`의 인스턴스입니다.
그리고 `fluffy`를 만들기 위해 `Cat`을 "호출"하고 있습니다.
따라서 파이썬 클래스도 **호출 가능(callable)**합니다.
그러면 **FastAPI**에서는 파이썬 클래스를 의존성으로 사용할 수 있습니다.
FastAPI가 실제로 확인하는 것은 그것이 "호출 가능(callable)"(함수, 클래스, 또는 다른 무엇이든)한지와 정의된 매개변수들입니다.
**FastAPI**에서 "호출 가능(callable)"한 것을 의존성으로 넘기면, 그 "호출 가능(callable)"한 것의 매개변수들을 분석하고 *경로 처리 함수*의 매개변수와 동일한 방식으로 처리합니다. 하위 의존성도 포함해서요.
이것은 매개변수가 전혀 없는 callable에도 적용됩니다. 매개변수가 없는 *경로 처리 함수*에 적용되는 것과 동일합니다.
그러면 위의 의존성("dependable") `common_parameters`를 클래스 `CommonQueryParams`로 바꿀 수 있습니다:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[11:15] *}
클래스의 인스턴스를 만들 때 사용하는 `__init__` 메서드에 주목하세요:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[12] *}
...이전의 `common_parameters`와 동일한 매개변수를 가지고 있습니다:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}
이 매개변수들이 **FastAPI**가 의존성을 "해결"하는 데 사용할 것들입니다.
두 경우 모두 다음을 갖게 됩니다:
* `str`인 선택적 쿼리 매개변수 `q`.
* 기본값이 `0`인 `int` 쿼리 매개변수 `skip`.
* 기본값이 `100`인 `int` 쿼리 매개변수 `limit`.
두 경우 모두 데이터는 변환되고, 검증되며, OpenAPI 스키마에 문서화되는 등 여러 처리가 적용됩니다.
## 사용하기 { #use-it }
이제 이 클래스를 사용해 의존성을 선언할 수 있습니다.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[19] *}
**FastAPI**는 `CommonQueryParams` 클래스를 호출합니다. 그러면 해당 클래스의 "인스턴스"가 생성되고, 그 인스턴스가 함수의 매개변수 `commons`로 전달됩니다.
## 타입 어노테이션 vs `Depends` { #type-annotation-vs-depends }
위 코드에서 `CommonQueryParams`를 두 번 작성하는 방식에 주목하세요:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ Annotated 미사용
/// tip | 팁
가능하다면 `Annotated` 버전을 사용하는 것을 권장합니다.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
마지막 `CommonQueryParams`는, 다음에서:
```Python
... Depends(CommonQueryParams)
```
...**FastAPI**가 실제로 무엇이 의존성인지 알기 위해 사용하는 것입니다.
FastAPI는 여기에서 선언된 매개변수들을 추출하고, 실제로 이것을 호출합니다.
---
이 경우 첫 번째 `CommonQueryParams`는 다음에서:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, ...
```
////
//// tab | Python 3.10+ Annotated 미사용
/// tip | 팁
가능하다면 `Annotated` 버전을 사용하는 것을 권장합니다.
///
```Python
commons: CommonQueryParams ...
```
////
...**FastAPI**에 특별한 의미가 없습니다. FastAPI는 이를 데이터 변환, 검증 등에 사용하지 않습니다(그런 용도로는 `Depends(CommonQueryParams)`를 사용하고 있기 때문입니다).
실제로는 이렇게만 작성해도 됩니다:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[Any, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ Annotated 미사용
/// tip | 팁
가능하다면 `Annotated` 버전을 사용하는 것을 권장합니다.
///
```Python
commons = Depends(CommonQueryParams)
```
////
...다음과 같이요:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial003_an_py310.py hl[19] *}
하지만 타입을 선언하는 것을 권장합니다. 그러면 에디터가 매개변수 `commons`에 무엇이 전달되는지 알 수 있고, 코드 완성, 타입 체크 등에서 도움을 받을 수 있습니다:
## 단축 { #shortcut }
하지만 `CommonQueryParams`를 두 번 작성하는 코드 반복이 있다는 것을 볼 수 있습니다:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ Annotated 미사용
/// tip | 팁
가능하다면 `Annotated` 버전을 사용하는 것을 권장합니다.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
**FastAPI**는 이런 경우를 위한 단축 방법을 제공합니다. 이때 의존성은 *특히* **FastAPI**가 "호출"해서 클래스 자체의 인스턴스를 만들도록 하는 클래스입니다.
이 특정한 경우에는 다음과 같이 할 수 있습니다:
다음처럼 작성하는 대신:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ Annotated 미사용
/// tip | 팁
가능하다면 `Annotated` 버전을 사용하는 것을 권장합니다.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
...이렇게 작성합니다:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends()]
```
////
//// tab | Python 3.10+ Annotated 미사용
/// tip | 팁
가능하다면 `Annotated` 버전을 사용하는 것을 권장합니다.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends()
```
////
의존성을 매개변수의 타입으로 선언하고, `Depends(CommonQueryParams)` 안에 클래스 전체를 *다시* 작성하는 대신 매개변수 없이 `Depends()`를 사용합니다.
그러면 같은 예제는 다음처럼 보일 겁니다:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial004_an_py310.py hl[19] *}
...그리고 **FastAPI**는 무엇을 해야 하는지 알게 됩니다.
/// tip | 팁
도움이 되기보다 더 헷갈린다면, 무시하세요. 이건 *필수*가 아닙니다.
그저 단축 방법일 뿐입니다. **FastAPI**는 코드 반복을 최소화하도록 도와주는 것을 중요하게 생각하기 때문입니다.
///
================================================
FILE: docs/ko/docs/tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md
================================================
# 경로 처리 데코레이터에서의 의존성 { #dependencies-in-path-operation-decorators }
몇몇 경우에는, *경로 처리 함수* 안에서 의존성의 반환 값이 필요하지 않습니다.
또는 의존성이 값을 반환하지 않습니다.
그러나 여전히 실행/해결될 필요가 있습니다.
그런 경우에, `Depends`를 사용하여 *경로 처리 함수*의 매개변수로 선언하는 대신 *경로 처리 데코레이터*에 `dependencies`의 `list`를 추가할 수 있습니다.
## *경로 처리 데코레이터*에 `dependencies` 추가하기 { #add-dependencies-to-the-path-operation-decorator }
*경로 처리 데코레이터*는 선택적인 인자 `dependencies`를 받습니다.
`Depends()`로 된 `list`이어야 합니다:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[19] *}
이러한 의존성들은 기존 의존성들과 같은 방식으로 실행/해결됩니다. 그러나 값은 (무엇이든 반환한다면) *경로 처리 함수*에 제공되지 않습니다.
/// tip | 팁
일부 편집기에서는 사용되지 않는 함수 매개변수를 검사하고 오류로 표시합니다.
*경로 처리 데코레이터*에서 이러한 `dependencies`를 사용하면 편집기/도구 오류를 피하면서도 실행되도록 할 수 있습니다.
또한 코드에서 사용되지 않는 매개변수를 보고 불필요하다고 생각할 수 있는 새로운 개발자의 혼란을 방지하는데 도움이 될 수 있습니다.
///
/// info | 정보
이 예시에서 `X-Key`와 `X-Token`이라는 커스텀 헤더를 만들어 사용했습니다.
그러나 실제로 보안을 구현할 때는 통합된 [보안 유틸리티 (다음 챕터)](../security/index.md)를 사용하는 것이 더 많은 이점을 얻을 수 있습니다.
///
## 의존성 오류와 값 반환하기 { #dependencies-errors-and-return-values }
평소에 사용하던대로 같은 의존성 *함수*를 사용할 수 있습니다.
### 의존성 요구사항 { #dependency-requirements }
(헤더같은) 요청 요구사항이나 하위-의존성을 선언할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[8,13] *}
### 오류 발생시키기 { #raise-exceptions }
다음 의존성은 기존 의존성과 동일하게 예외를 `raise`할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[10,15] *}
### 값 반환하기 { #return-values }
값을 반환하거나, 그러지 않을 수 있으며 값은 사용되지 않습니다.
그래서 이미 다른 곳에서 사용된 (값을 반환하는) 일반적인 의존성을 재사용할 수 있고, 비록 값은 사용되지 않지만 의존성은 실행될 것입니다:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[11,16] *}
## *경로 처리* 모음에 대한 의존성 { #dependencies-for-a-group-of-path-operations }
나중에 여러 파일을 가지고 있을 수 있는 더 큰 애플리케이션을 구조화하는 법([더 큰 애플리케이션 - 여러 파일들](../../tutorial/bigger-applications.md))을 읽을 때, *경로 처리* 모음에 대한 단일 `dependencies` 매개변수를 선언하는 법에 대해서 배우게 될 것입니다.
## 전역 의존성 { #global-dependencies }
다음으로 각 *경로 처리*에 적용되도록 `FastAPI` 애플리케이션 전체에 의존성을 추가하는 법을 볼 것입니다.
================================================
FILE: docs/ko/docs/tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md
================================================
# `yield`를 사용하는 의존성 { #dependencies-with-yield }
FastAPI는 작업 완료 후 추가 단계를 수행하는 의존성을 지원합니다.
이를 구현하려면 `return` 대신 `yield`를 사용하고, 추가로 실행할 단계 (코드)를 그 뒤에 작성하세요.
/// tip
각 의존성마다 `yield`는 한 번만 사용해야 합니다.
///
/// note | 기술 세부사항
다음과 함께 사용할 수 있는 모든 함수:
* [`@contextlib.contextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.contextmanager) 또는
* [`@contextlib.asynccontextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager)
는 **FastAPI**의 의존성으로 사용할 수 있습니다.
사실, FastAPI는 내부적으로 이 두 데코레이터를 사용합니다.
///
## `yield`를 사용하는 데이터베이스 의존성 { #a-database-dependency-with-yield }
예를 들어, 이 기능을 사용하면 데이터베이스 세션을 생성하고 작업이 끝난 후에 세션을 종료할 수 있습니다.
응답을 생성하기 전에는 `yield`문을 포함하여 그 이전의 코드만이 실행됩니다:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[2:4] *}
yield된 값은 *경로 처리* 및 다른 의존성들에 주입되는 값 입니다:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[4] *}
`yield`문 다음의 코드는 응답을 생성한 후 실행됩니다:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[5:6] *}
/// tip
`async` 함수와 일반 함수 모두 사용할 수 있습니다.
**FastAPI**는 일반 의존성과 마찬가지로 각각의 함수를 올바르게 처리할 것입니다.
///
## `yield`와 `try`를 사용하는 의존성 { #a-dependency-with-yield-and-try }
`yield`를 사용하는 의존성에서 `try` 블록을 사용한다면, 의존성을 사용하는 도중 발생한 모든 예외를 받을 수 있습니다.
예를 들어, 다른 의존성이나 *경로 처리*의 중간에 데이터베이스 트랜잭션 "롤백"이 발생하거나 다른 오류가 발생한다면, 해당 예외를 의존성에서 받을 수 있습니다.
따라서, 의존성 내에서 `except SomeException`을 사용하여 특정 예외를 처리할 수 있습니다.
마찬가지로, `finally`를 사용하여 예외 발생 여부와 관계 없이 종료 단계까 실행되도록 할 수 있습니다.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[3,5] *}
## `yield`를 사용하는 하위 의존성 { #sub-dependencies-with-yield }
모든 크기와 형태의 하위 의존성과 하위 의존성의 "트리"도 가질 수 있으며, 이들 모두가 `yield`를 사용할 수 있습니다.
**FastAPI**는 `yield`를 사용하는 각 의존성의 "종료 코드"가 올바른 순서로 실행되도록 보장합니다.
예를 들어, `dependency_c`는 `dependency_b`에 의존할 수 있고, `dependency_b`는 `dependency_a`에 의존할 수 있습니다.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py310.py hl[6,14,22] *}
이들 모두는 `yield`를 사용할 수 있습니다.
이 경우 `dependency_c`는 종료 코드를 실행하기 위해, `dependency_b`의 값 (여기서는 `dep_b`로 명명)이 여전히 사용 가능해야 합니다.
그리고, `dependency_b`는 종료 코드를 위해 `dependency_a`의 값 (여기서는 `dep_a`로 명명) 이 사용 가능해야 합니다.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py310.py hl[18:19,26:27] *}
같은 방식으로, `yield`를 사용하는 의존성과 `return`을 사용하는 의존성을 함께 사용할 수 있으며, 이들 중 일부가 다른 것들에 의존할 수 있습니다.
그리고 `yield`를 사용하는 다른 여러 의존성을 필요로 하는 단일 의존성을 가질 수도 있습니다.
원하는 의존성을 원하는 대로 조합할 수 있습니다.
**FastAPI**는 모든 것이 올바른 순서로 실행되도록 보장합니다.
/// note | 기술 세부사항
파이썬의 [Context Managers](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html) 덕분에 이 기능이 작동합니다.
**FastAPI**는 이를 내부적으로 사용하여 이를 달성합니다.
///
## `yield`와 `HTTPException`를 사용하는 의존성 { #dependencies-with-yield-and-httpexception }
`yield`를 사용하는 의존성에서 `try` 블록을 사용해 코드를 실행하고, 그 다음 `finally` 뒤에 종료 코드를 실행할 수 있다는 것을 보았습니다.
또한 `except`를 사용해 발생한 예외를 잡고 그에 대해 무언가를 할 수도 있습니다.
예를 들어, `HTTPException` 같은 다른 예외를 발생시킬 수 있습니다.
/// tip
이는 다소 고급 기술이며, 대부분의 경우 실제로는 필요하지 않을 것입니다. 예를 들어, *경로 처리 함수* 등 나머지 애플리케이션 코드 내부에서 예외 (`HTTPException` 포함)를 발생시킬 수 있기 때문입니다.
하지만 필요한 경우 사용할 수 있습니다. 🤓
///
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008b_an_py310.py hl[18:22,31] *}
예외를 잡고 그에 기반해 사용자 정의 응답을 생성하려면, [사용자 정의 예외 처리기](../handling-errors.md#install-custom-exception-handlers)를 생성하세요.
## `yield`와 `except`를 사용하는 의존성 { #dependencies-with-yield-and-except }
`yield`를 사용하는 의존성에서 `except`를 사용하여 예외를 포착하고 예외를 다시 발생시키지 않거나 (또는 새 예외를 발생시키지 않으면), FastAPI는 일반적인 Python에서와 마찬가지로 예외가 있었다는 것을 알아차릴 수 없습니다:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008c_an_py310.py hl[15:16] *}
이 경우, `HTTPException`이나 유사한 예외를 발생시키지 않기 때문에 클라이언트는 마땅히 *HTTP 500 Internal Server Error* 응답을 보게 되지만, 서버에는 어떤 오류였는지에 대한 **로그**나 다른 표시가 **전혀 남지 않게 됩니다**. 😱
### `yield`와 `except`를 사용하는 의존성에서 항상 `raise` 하기 { #always-raise-in-dependencies-with-yield-and-except }
`yield`가 있는 의존성에서 예외를 잡았을 때, 다른 `HTTPException`이나 유사한 예외를 발생시키는 것이 아니라면, **원래 예외를 다시 발생시켜야 합니다**.
`raise`를 사용하여 동일한 예외를 다시 발생시킬 수 있습니다:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008d_an_py310.py hl[17] *}
이제 클라이언트는 동일한 *HTTP 500 Internal Server Error* 응답을 받게 되지만, 서버 로그에는 사용자 정의 `InternalError`가 기록됩니다. 😎
## `yield`를 사용하는 의존성의 실행 순서 { #execution-of-dependencies-with-yield }
실행 순서는 아래 다이어그램과 거의 비슷합니다. 시간은 위에서 아래로 흐릅니다. 그리고 각 열은 상호 작용하거나 코드를 실행하는 부분 중 하나입니다.
```mermaid
sequenceDiagram
participant client as Client
participant handler as Exception handler
participant dep as Dep with yield
participant operation as Path Operation
participant tasks as Background tasks
Note over client,operation: Can raise exceptions, including HTTPException
client ->> dep: Start request
Note over dep: Run code up to yield
opt raise Exception
dep -->> handler: Raise Exception
handler -->> client: HTTP error response
end
dep ->> operation: Run dependency, e.g. DB session
opt raise
operation -->> dep: Raise Exception (e.g. HTTPException)
opt handle
dep -->> dep: Can catch exception, raise a new HTTPException, raise other exception
end
handler -->> client: HTTP error response
end
operation ->> client: Return response to client
Note over client,operation: Response is already sent, can't change it anymore
opt Tasks
operation -->> tasks: Send background tasks
end
opt Raise other exception
tasks -->> tasks: Handle exceptions in the background task code
end
```
/// info
클라이언트에는 **하나의 응답**만 전송됩니다. 이는 오류 응답 중 하나일 수도 있고, *경로 처리*에서 생성된 응답일 수도 있습니다.
이러한 응답 중 하나가 전송된 후에는 다른 응답을 보낼 수 없습니다.
///
/// tip
*경로 처리 함수*의 코드에서 어떤 예외를 발생시키면 `HTTPException`을 포함해 `yield`를 사용하는 의존성으로 전달됩니다. 대부분의 경우 해당 예외(또는 새 예외)를 `yield`를 사용하는 의존성에서 다시 발생시켜, 제대로 처리되도록 해야 합니다.
///
## 조기 종료와 `scope` { #early-exit-and-scope }
일반적으로 `yield`를 사용하는 의존성의 종료 코드는 클라이언트로 **응답이 전송된 후에** 실행됩니다.
하지만 *경로 처리 함수*에서 반환한 뒤에는 더 이상 해당 의존성이 필요 없다는 것을 알고 있다면, `Depends(scope="function")`을 사용하여 FastAPI에 *경로 처리 함수*가 반환된 후, 하지만 **응답이 전송되기 전에** 의존성을 종료(닫기)해야 한다고 알려줄 수 있습니다.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008e_an_py310.py hl[12,16] *}
`Depends()`는 다음이 될 수 있는 `scope` 매개변수를 받습니다:
* `"function"`: 요청을 처리하는 *경로 처리 함수* 전에 의존성을 시작하고, *경로 처리 함수*가 끝난 후, 하지만 응답이 클라이언트로 전송되기 **전에** 의존성을 종료합니다. 즉, 의존성 함수는 *경로 처리 **함수***를 **둘러싸며** 실행됩니다.
* `"request"`: 요청을 처리하는 *경로 처리 함수* 전에 의존성을 시작하고(`"function"`을 사용할 때와 유사), 응답이 클라이언트로 전송된 **후에** 종료합니다. 즉, 의존성 함수는 **요청**과 응답 사이클을 **둘러싸며** 실행됩니다.
지정하지 않고 의존성이 `yield`를 사용한다면, 기본 `scope`는 `"request"`입니다.
### 하위 의존성을 위한 `scope` { #scope-for-sub-dependencies }
`scope="request"`(기본값)로 의존성을 선언하면, 모든 하위 의존성도 `scope`가 `"request"`여야 합니다.
하지만 `scope`가 `"function"`인 의존성은 `scope`가 `"function"`인 의존성과 `"request"`인 의존성을 모두 의존성으로 가질 수 있습니다.
이는 어떤 의존성이든, 종료 코드에서 하위 의존성을 계속 사용해야 할 수도 있으므로, 하위 의존성보다 먼저 종료 코드를 실행할 수 있어야 하기 때문입니다.
```mermaid
sequenceDiagram
participant client as Client
participant dep_req as Dep scope="request"
participant dep_func as Dep scope="function"
participant operation as Path Operation
client ->> dep_req: Start request
Note over dep_req: Run code up to yield
dep_req ->> dep_func: Pass dependency
Note over dep_func: Run code up to yield
dep_func ->> operation: Run path operation with dependency
operation ->> dep_func: Return from path operation
Note over dep_func: Run code after yield
Note over dep_func: ✅ Dependency closed
dep_func ->> client: Send response to client
Note over client: Response sent
Note over dep_req: Run code after yield
Note over dep_req: ✅ Dependency closed
```
## `yield`, `HTTPException`, `except` 및 백그라운드 작업을 사용하는 의존성 { #dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks }
`yield`를 사용하는 의존성은 시간이 지나면서 서로 다른 사용 사례를 다루고 일부 문제를 수정하기 위해 발전해 왔습니다.
FastAPI의 여러 버전에서 무엇이 바뀌었는지 보고 싶다면, 고급 가이드의 [고급 의존성 - `yield`, `HTTPException`, `except` 및 백그라운드 작업을 사용하는 의존성](../../advanced/advanced-dependencies.md#dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks)에서 더 자세히 읽을 수 있습니다.
## 컨텍스트 관리자 { #context-managers }
### "컨텍스트 관리자"란 { #what-are-context-managers }
"컨텍스트 관리자"는 Python에서 `with` 문에서 사용할 수 있는 모든 객체를 의미합니다.
예를 들어, [with를 사용해 파일을 읽을 수 있습니다](https://docs.python.org/3/tutorial/inputoutput.html#reading-and-writing-files):
```Python
with open("./somefile.txt") as f:
contents = f.read()
print(contents)
```
내부적으로 `open("./somefile.txt")` 는 "컨텍스트 관리자(Context Manager)"라고 불리는 객체를 생성합니다.
`with` 블록이 끝나면, 예외가 발생했더라도 파일을 닫도록 보장합니다.
`yield`가 있는 의존성을 생성하면 **FastAPI**는 내부적으로 이를 위한 컨텍스트 매니저를 생성하고 다른 관련 도구들과 결합합니다.
### `yield`를 사용하는 의존성에서 컨텍스트 관리자 사용하기 { #using-context-managers-in-dependencies-with-yield }
/// warning
이것은 어느 정도 "고급" 개념입니다.
**FastAPI**를 처음 시작하는 경우 지금은 이 부분을 건너뛰어도 좋습니다.
///
Python에서는 [두 가지 메서드: `__enter__()`와 `__exit__()`가 있는 클래스를 생성하여](https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html#context-managers) 컨텍스트 관리자를 만들 수 있습니다.
**FastAPI**의 `yield`가 있는 의존성 내에서
`with` 또는 `async with`문을 사용하여 이들을 활용할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial010_py310.py hl[1:9,13] *}
/// tip
컨텍스트 관리자를 생성하는 또 다른 방법은 다음과 같습니다:
* [`@contextlib.contextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.contextmanager) 또는
* [`@contextlib.asynccontextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager)
이들은 단일 `yield`가 있는 함수를 꾸미는 데 사용합니다.
이것이 **FastAPI**가 `yield`가 있는 의존성을 위해 내부적으로 사용하는 방식입니다.
하지만 FastAPI 의존성에는 이러한 데코레이터를 사용할 필요가 없습니다(그리고 사용해서도 안됩니다).
FastAPI가 내부적으로 이를 처리해 줄 것입니다.
///
================================================
FILE: docs/ko/docs/tutorial/dependencies/global-dependencies.md
================================================
# 전역 의존성 { #global-dependencies }
몇몇 유형의 애플리케이션에서는 애플리케이션 전체에 의존성을 추가하고 싶을 수 있습니다.
[*경로 처리 데코레이터*에 `dependencies` 추가하기](dependencies-in-path-operation-decorators.md)와 유사한 방법으로 `FastAPI` 애플리케이션에 그것들을 추가할 수 있습니다.
그런 경우에, 애플리케이션의 모든 *경로 처리*에 적용될 것입니다:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial012_an_py310.py hl[17] *}
그리고 [*경로 처리 데코레이터*에 `dependencies` 추가하기](dependencies-in-path-operation-decorators.md) 섹션의 모든 아이디어는 여전히 적용되지만, 이 경우에는 애플리케이션의 모든 *경로 처리*에 적용됩니다.
## *경로 처리* 그룹에 대한 의존성 { #dependencies-for-groups-of-path-operations }
나중에 여러 파일을 포함할 수도 있는 더 큰 애플리케이션을 구조화하는 법([더 큰 애플리케이션 - 여러 파일들](../../tutorial/bigger-applications.md))을 읽을 때, *경로 처리* 그룹에 대한 단일 `dependencies` 매개변수를 선언하는 법을 배우게 될 것입니다.
================================================
FILE: docs/ko/docs/tutorial/dependencies/index.md
================================================
# 의존성 { #dependencies }
**FastAPI**는 아주 강력하지만 직관적인 **의존성 주입** 시스템을 가지고 있습니다.
이는 사용하기 아주 쉽게 설계했으며, 어느 개발자나 다른 컴포넌트와 **FastAPI**를 쉽게 통합할 수 있도록 만들었습니다.
## "의존성 주입"은 무엇입니까? { #what-is-dependency-injection }
**"의존성 주입"**은 프로그래밍에서 여러분의 코드(이 경우, *경로 처리 함수*)가 작동하고 사용하는 데 필요로 하는 것, 즉 "의존성"을 선언할 수 있는 방법을 의미합니다.
그 후에, 시스템(이 경우 **FastAPI**)은 여러분의 코드가 요구하는 의존성을 제공하기 위해 필요한 모든 작업을 처리합니다.(의존성을 "주입"합니다)
이는 여러분이 다음과 같은 사항을 필요로 할 때 매우 유용합니다:
* 공용된 로직을 가졌을 경우 (같은 코드 로직이 계속 반복되는 경우).
* 데이터베이스 연결을 공유하는 경우.
* 보안, 인증, 역할 요구 사항 등을 강제하는 경우.
* 그리고 많은 다른 사항...
이 모든 사항을 할 때 코드 반복을 최소화합니다.
## 첫번째 단계 { #first-steps }
아주 간단한 예제를 봅시다. 너무 간단할 것이기에 지금 당장은 유용하지 않을 수 있습니다.
하지만 이를 통해 **의존성 주입** 시스템이 어떻게 작동하는지에 중점을 둘 것입니다.
### 의존성 혹은 "디펜더블" 만들기 { #create-a-dependency-or-dependable }
의존성에 집중해 봅시다.
*경로 처리 함수*가 가질 수 있는 모든 매개변수를 갖는 단순한 함수입니다:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8:9] *}
이게 다입니다.
**단 두 줄입니다**.
그리고, 이 함수는 여러분의 모든 *경로 처리 함수*가 가지고 있는 것과 같은 형태와 구조를 가지고 있습니다.
여러분은 이를 "데코레이터"가 없는 (`@app.get("/some-path")`가 없는) *경로 처리 함수*라고 생각할 수 있습니다.
그리고 여러분이 원하는 무엇이든 반환할 수 있습니다.
이 경우, 이 의존성은 다음과 같은 경우를 기대합니다:
* 선택적인 쿼리 매개변수 `q`, `str`을 자료형으로 가집니다.
* 선택적인 쿼리 매개변수 `skip`, `int`를 자료형으로 가지며 기본 값은 `0`입니다.
* 선택적인 쿼리 매개변수 `limit`, `int`를 자료형으로 가지며 기본 값은 `100`입니다.
그 후 위의 값을 포함한 `dict` 자료형으로 반환할 뿐입니다.
/// info | 정보
FastAPI는 0.95.0 버전부터 `Annotated`에 대한 지원을 (그리고 이를 사용하기 권장합니다) 추가했습니다.
옛날 버전을 가지고 있는 경우, `Annotated`를 사용하려 하면 에러를 맞이하게 될 것입니다.
`Annotated`를 사용하기 전에 최소 0.95.1로 [FastAPI 버전 업그레이드](../../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions)를 확실하게 하세요.
///
### `Depends` 불러오기 { #import-depends }
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}
### "의존자"에 의존성 명시하기 { #declare-the-dependency-in-the-dependant }
*경로 처리 함수*의 매개변수로 `Body`, `Query` 등을 사용하는 방식과 같이 새로운 매개변수로 `Depends`를 사용합니다:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[13,18] *}
비록 `Depends`를 함수의 매개변수에서 `Body`, `Query` 등을 사용하는 것과 같은 방식으로 사용하지만, `Depends`는 약간 다르게 작동합니다.
`Depends`에 단일 매개변수만 전달했습니다.
이 매개변수는 함수같은 것이어야 합니다.
여러분은 직접 **호출하지 않았습니다** (끝에 괄호를 치지 않았습니다), 단지 `Depends()`에 매개변수로 넘겨 줬을 뿐입니다.
그리고 그 함수는 *경로 처리 함수*가 작동하는 것과 같은 방식으로 매개변수를 받습니다.
/// tip | 팁
여러분은 다음 장에서 함수를 제외하고서, "다른 것들"이 어떻게 의존성으로 사용되는지 알게 될 것입니다.
///
새로운 요청이 도착할 때마다, **FastAPI**는 다음을 처리합니다:
* 올바른 매개변수를 가진 의존성("디펜더블") 함수를 호출합니다.
* 함수에서 결과를 받아옵니다.
* *경로 처리 함수*에 있는 매개변수에 그 결과를 할당합니다
```mermaid
graph TB
common_parameters(["common_parameters"])
read_items["/items/"]
read_users["/users/"]
common_parameters --> read_items
common_parameters --> read_users
```
이렇게 하면 공용 코드를 한번만 적어도 되며, **FastAPI**는 *경로 처리*을 위해 이에 대한 호출을 처리합니다.
/// check | 확인
특별한 클래스를 만들지 않아도 되며, 이러한 것 혹은 비슷한 종류를 **FastAPI**에 "등록"하기 위해 어떤 곳에 넘겨주지 않아도 됩니다.
단순히 `Depends`에 넘겨주기만 하면 되며, **FastAPI**는 나머지를 어찌할지 알고 있습니다.
///
## `Annotated`인 의존성 공유하기 { #share-annotated-dependencies }
위의 예제에서 몇몇 작은 **코드 중복**이 있다는 것을 보았을 겁니다.
`common_parameters()`의존을 사용해야 한다면, 타입 명시와 `Depends()`와 함께 전체 매개변수를 적어야 합니다:
```Python
commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]
```
하지만 `Annotated`를 사용하고 있기에, `Annotated` 값을 변수에 저장하고 여러 장소에서 사용할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_02_an_py310.py hl[12,16,21] *}
/// tip | 팁
이는 그저 표준 파이썬이고 "type alias"라고 부르며 사실 **FastAPI**에 국한되는 것은 아닙니다.
하지만, `Annotated`를 포함하여, **FastAPI**가 파이썬 표준을 기반으로 하고 있기에, 이를 여러분의 코드 트릭으로 사용할 수 있습니다. 😎
///
이 의존성은 계속해서 예상한대로 작동할 것이며, **제일 좋은 부분**은 **타입 정보가 보존된다는 것입니다**. 즉 여러분의 편집기가 **자동 완성**, **인라인 에러** 등을 계속해서 제공할 수 있다는 것입니다. `mypy`같은 다른 도구도 마찬가지입니다.
이는 특히 **많은 *경로 처리***에서 **같은 의존성**을 계속해서 사용하는 **거대 코드 기반**안에서 사용하면 유용할 것입니다.
## `async`하게, 혹은 `async`하지 않게 { #to-async-or-not-to-async }
의존성이 (*경로 처리 함수*에서 처럼 똑같이) **FastAPI**에 의해 호출될 수 있으며, 함수를 정의할 때 동일한 규칙이 적용됩니다.
`async def`을 사용하거나 혹은 일반적인 `def`를 사용할 수 있습니다.
그리고 일반적인 `def` *경로 처리 함수* 안에 `async def`로 의존성을 선언할 수 있으며, `async def` *경로 처리 함수* 안에 `def`로 의존성을 선언하는 등의 방법이 있습니다.
아무 문제 없습니다. **FastAPI**는 무엇을 할지 알고 있습니다.
/// note | 참고
잘 모르시겠다면, [Async: *"In a hurry?"*](../../async.md#in-a-hurry) 문서에서 `async`와 `await`에 대해 확인할 수 있습니다.
///
## OpenAPI와 통합 { #integrated-with-openapi }
모든 요청 선언, 검증과 의존성(및 하위 의존성)에 대한 요구 사항은 동일한 OpenAPI 스키마에 통합됩니다.
따라서 대화형 문서에 이러한 의존성에 대한 모든 정보 역시 포함하고 있습니다:
## 간단한 사용법 { #simple-usage }
이를 보면, *경로 처리 함수*는 *경로*와 *작동*이 매칭되면 언제든지 사용되도록 정의되었으며, **FastAPI**는 올바른 매개변수를 가진 함수를 호출하고 해당 요청에서 데이터를 추출합니다.
사실, 모든 (혹은 대부분의) 웹 프레임워크는 이와 같은 방식으로 작동합니다.
여러분은 이러한 함수들을 절대 직접 호출하지 않습니다. 프레임워크(이 경우 **FastAPI**)에 의해 호출됩니다.
의존성 주입 시스템과 함께라면 **FastAPI**에게 여러분의 *경로 처리 함수*가 실행되기 전에 실행되어야 하는 무언가에 여러분의 *경로 처리 함수* 또한 "의존"하고 있음을 알릴 수 있으며, **FastAPI**는 이를 실행하고 결과를 "주입"할 것입니다.
"의존성 주입"이라는 동일한 아이디어에 대한 다른 일반적인 용어는 다음과 같습니다:
* 리소스
* 제공자
* 서비스
* 인젝터블
* 컴포넌트
## **FastAPI** 플러그인 { #fastapi-plug-ins }
통합과 "플러그인"은 **의존성 주입** 시스템을 사용하여 구축할 수 있습니다. 하지만 실제로 **"플러그인"을 만들 필요는 없습니다**, 왜냐하면 의존성을 사용함으로써 여러분의 *경로 처리 함수*에 통합과 상호 작용을 무한대로 선언할 수 있기 때문입니다.
그리고 "말 그대로", 그저 필요로 하는 파이썬 패키지를 임포트하고 단 몇 줄의 코드로 여러분의 API 함수와 통합함으로써, 의존성을 아주 간단하고 직관적인 방법으로 만들 수 있습니다.
관계형 및 NoSQL 데이터베이스, 보안 등, 이에 대한 예시를 다음 장에서 볼 수 있습니다.
## **FastAPI** 호환성 { #fastapi-compatibility }
의존성 주입 시스템의 단순함은 **FastAPI**를 다음과 같은 요소들과 호환할 수 있게 합니다:
* 모든 관계형 데이터베이스
* NoSQL 데이터베이스
* 외부 패키지
* 외부 API
* 인증 및 권한 부여 시스템
* API 사용 모니터링 시스템
* 응답 데이터 주입 시스템
* 기타 등등.
## 간편하고 강력하다 { #simple-and-powerful }
계층적인 의존성 주입 시스템은 정의하고 사용하기 쉽지만, 여전히 매우 강력합니다.
여러분은 스스로를 의존하는 의존성을 정의할 수 있습니다.
끝에는, 계층적인 나무로 된 의존성이 만들어지며, 그리고 **의존성 주입** 시스템은 (하위 의존성도 마찬가지로) 이러한 의존성들을 처리하고 각 단계마다 결과를 제공합니다(주입합니다).
예를 들면, 여러분이 4개의 API 엔드포인트(*경로 처리*)를 가지고 있다고 해봅시다:
* `/items/public/`
* `/items/private/`
* `/users/{user_id}/activate`
* `/items/pro/`
그 다음 각각에 대해 그저 의존성과 하위 의존성을 사용하여 다른 권한 요구 사항을 추가할 수 있을 겁니다:
```mermaid
graph TB
current_user(["current_user"])
active_user(["active_user"])
admin_user(["admin_user"])
paying_user(["paying_user"])
public["/items/public/"]
private["/items/private/"]
activate_user["/users/{user_id}/activate"]
pro_items["/items/pro/"]
current_user --> active_user
active_user --> admin_user
active_user --> paying_user
current_user --> public
active_user --> private
admin_user --> activate_user
paying_user --> pro_items
```
## **OpenAPI**와의 통합 { #integrated-with-openapi_1 }
이 모든 의존성은 각각의 요구사항을 선언하는 동시에, *경로 처리*에 매개변수, 검증 등을 추가합니다.
**FastAPI**는 이 모든 것을 OpenAPI 스키마에 추가할 것이며, 이를 통해 대화형 문서 시스템에 나타날 것입니다.
================================================
FILE: docs/ko/docs/tutorial/dependencies/sub-dependencies.md
================================================
# 하위 의존성 { #sub-dependencies }
**하위 의존성**을 가지는 의존성을 만들 수 있습니다.
필요한 만큼 **깊게** 중첩할 수도 있습니다.
이것을 해결하는 일은 **FastAPI**가 알아서 처리합니다.
## 첫 번째 의존성 "dependable" { #first-dependency-dependable }
다음과 같이 첫 번째 의존성("dependable")을 만들 수 있습니다:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}
이 의존성은 선택적 쿼리 파라미터 `q`를 `str`로 선언하고, 그대로 반환합니다.
매우 단순한 예시(그다지 유용하진 않음)이지만, 하위 의존성이 어떻게 동작하는지에 집중하는 데 도움이 됩니다.
## 두 번째 의존성 "dependable"과 "dependant" { #second-dependency-dependable-and-dependant }
그다음, 또 다른 의존성 함수("dependable")를 만들 수 있는데, 이 함수는 동시에 자기 자신의 의존성도 선언합니다(그래서 "dependant"이기도 합니다):
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}
선언된 파라미터를 살펴보겠습니다:
* 이 함수 자체가 의존성("dependable")이지만, 다른 의존성도 하나 선언합니다(즉, 다른 무언가에 "의존"합니다).
* `query_extractor`에 의존하며, 그 반환값을 파라미터 `q`에 할당합니다.
* 또한 선택적 `last_query` 쿠키를 `str`로 선언합니다.
* 사용자가 쿼리 `q`를 제공하지 않았다면, 이전에 쿠키에 저장해 둔 마지막 쿼리를 사용합니다.
## 의존성 사용하기 { #use-the-dependency }
그다음 다음과 같이 의존성을 사용할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[23] *}
/// info | 정보
*경로 처리 함수*에서는 `query_or_cookie_extractor`라는 의존성 하나만 선언하고 있다는 점에 주목하세요.
하지만 **FastAPI**는 `query_or_cookie_extractor`를 호출하는 동안 그 결과를 전달하기 위해, 먼저 `query_extractor`를 해결해야 한다는 것을 알고 있습니다.
///
```mermaid
graph TB
query_extractor(["query_extractor"])
query_or_cookie_extractor(["query_or_cookie_extractor"])
read_query["/items/"]
query_extractor --> query_or_cookie_extractor --> read_query
```
## 같은 의존성을 여러 번 사용하기 { #using-the-same-dependency-multiple-times }
같은 *경로 처리*에 대해 의존성 중 하나가 여러 번 선언되는 경우(예: 여러 의존성이 공통 하위 의존성을 갖는 경우), **FastAPI**는 그 하위 의존성을 요청당 한 번만 호출해야 한다는 것을 알고 있습니다.
그리고 같은 요청에 대해 동일한 의존성을 여러 번 호출하는 대신, 반환값을 "캐시"에 저장하고, 그 요청에서 해당 값이 필요한 모든 "dependants"에 전달합니다.
고급 시나리오로, 같은 요청에서 "cached" 값을 쓰는 대신 매 단계마다(아마도 여러 번) 의존성이 호출되어야 한다는 것을 알고 있다면, `Depends`를 사용할 때 `use_cache=False` 파라미터를 설정할 수 있습니다:
//// tab | Python 3.10+
```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: Annotated[str, Depends(get_value, use_cache=False)]):
return {"fresh_value": fresh_value}
```
////
//// tab | Python 3.10+ 비 Annotated
/// tip | 팁
가능하다면 `Annotated` 버전을 사용하는 것을 권장합니다.
///
```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
return {"fresh_value": fresh_value}
```
////
## 정리 { #recap }
여기서 사용한 그럴듯한 용어들을 제외하면, **Dependency Injection** 시스템은 꽤 단순합니다.
*경로 처리 함수*와 같은 형태의 함수들일 뿐입니다.
하지만 여전히 매우 강력하며, 임의로 깊게 중첩된 의존성 "그래프"(트리)를 선언할 수 있습니다.
/// tip | 팁
이 단순한 예시만 보면 그다지 유용해 보이지 않을 수도 있습니다.
하지만 **보안**에 관한 챕터에서 이것이 얼마나 유용한지 보게 될 것입니다.
또한 얼마나 많은 코드를 아껴주는지도 보게 될 것입니다.
///
================================================
FILE: docs/ko/docs/tutorial/encoder.md
================================================
# JSON 호환 가능 인코더 { #json-compatible-encoder }
데이터 유형(예: Pydantic 모델)을 JSON과 호환되는 형태(예: `dict`, `list` 등)로 변환해야 하는 경우가 있습니다.
예를 들면, 데이터베이스에 저장해야 하는 경우입니다.
이를 위해, **FastAPI**에서는 `jsonable_encoder()` 함수를 제공합니다.
## `jsonable_encoder` 사용 { #using-the-jsonable-encoder }
JSON 호환 가능 데이터만 수신하는 `fake_db` 데이터베이스가 존재한다고 가정하겠습니다.
예를 들면, `datetime` 객체는 JSON과 호환되지 않으므로 이 데이터베이스는 이를 받지 않습니다.
따라서 `datetime` 객체는 [ISO 형식](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601)의 데이터를 포함하는 `str`로 변환되어야 합니다.
같은 방식으로 이 데이터베이스는 Pydantic 모델(속성이 있는 객체)을 받지 않고, `dict`만을 받습니다.
이를 위해 `jsonable_encoder`를 사용할 수 있습니다.
Pydantic 모델 같은 객체를 받고 JSON 호환 가능한 버전을 반환합니다:
{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}
이 예시에서는 Pydantic 모델을 `dict`로, `datetime`을 `str`로 변환합니다.
이렇게 호출한 결과는 파이썬 표준인 [`json.dumps()`](https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps)로 인코딩할 수 있습니다.
JSON 형식(문자열)의 데이터가 들어있는 큰 `str`을 반환하지 않습니다. JSON과 모두 호환되는 값과 하위 값이 있는 파이썬 표준 데이터 구조(예: `dict`)를 반환합니다.
/// note | 참고
`jsonable_encoder`는 실제로 **FastAPI**에서 내부적으로 데이터를 변환하는 데 사용하지만, 다른 많은 시나리오에서도 유용합니다.
///
================================================
FILE: docs/ko/docs/tutorial/extra-data-types.md
================================================
# 추가 데이터 자료형 { #extra-data-types }
지금까지 일반적인 데이터 자료형을 사용했습니다. 예를 들면 다음과 같습니다:
* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`
하지만 더 복잡한 데이터 자료형 또한 사용할 수 있습니다.
그리고 지금까지와 같은 기능들을 여전히 사용할 수 있습니다.
* 훌륭한 편집기 지원.
* 들어오는 요청의 데이터 변환.
* 응답 데이터의 데이터 변환.
* 데이터 검증.
* 자동 어노테이션과 문서화.
## 다른 데이터 자료형 { #other-data-types }
아래의 추가적인 데이터 자료형을 사용할 수 있습니다:
* `UUID`:
* 표준 "범용 고유 식별자"로, 많은 데이터베이스와 시스템에서 ID로 사용됩니다.
* 요청과 응답에서 `str`로 표현됩니다.
* `datetime.datetime`:
* 파이썬의 `datetime.datetime`.
* 요청과 응답에서 `2008-09-15T15:53:00+05:00`와 같은 ISO 8601 형식의 `str`로 표현됩니다.
* `datetime.date`:
* 파이썬의 `datetime.date`.
* 요청과 응답에서 `2008-09-15`와 같은 ISO 8601 형식의 `str`로 표현됩니다.
* `datetime.time`:
* 파이썬의 `datetime.time`.
* 요청과 응답에서 `14:23:55.003`와 같은 ISO 8601 형식의 `str`로 표현됩니다.
* `datetime.timedelta`:
* 파이썬의 `datetime.timedelta`.
* 요청과 응답에서 전체 초(seconds)의 `float`로 표현됩니다.
* Pydantic은 "ISO 8601 time diff encoding"으로 표현하는 것 또한 허용합니다. [더 많은 정보는 문서를 확인하세요](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/serialization/#custom-serializers).
* `frozenset`:
* 요청과 응답에서 `set`와 동일하게 취급됩니다:
* 요청 시, 리스트를 읽어 중복을 제거하고 `set`로 변환합니다.
* 응답 시, `set`는 `list`로 변환됩니다.
* 생성된 스키마는 (JSON 스키마의 `uniqueItems`를 이용해) `set`의 값이 고유함을 명시합니다.
* `bytes`:
* 표준 파이썬의 `bytes`.
* 요청과 응답에서 `str`로 취급됩니다.
* 생성된 스키마는 이것이 `binary` "형식"의 `str`임을 명시합니다.
* `Decimal`:
* 표준 파이썬의 `Decimal`.
* 요청과 응답에서 `float`와 동일하게 다뤄집니다.
* 여기에서 모든 유효한 Pydantic 데이터 자료형을 확인할 수 있습니다: [Pydantic 데이터 자료형](https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/).
## 예시 { #example }
위의 몇몇 자료형을 매개변수로 사용하는 *경로 처리* 예시입니다.
{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *}
함수 안의 매개변수가 그들만의 데이터 자료형을 가지고 있으며, 예를 들어, 다음과 같이 날짜를 조작할 수 있음을 참고하십시오:
{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[18:19] *}
================================================
FILE: docs/ko/docs/tutorial/extra-models.md
================================================
# 추가 모델 { #extra-models }
지난 예제에 이어서, 연관된 모델을 여러 개 갖는 것은 흔한 일입니다.
특히 사용자 모델의 경우에 그러한데, 왜냐하면:
* **입력 모델**은 비밀번호를 가질 수 있어야 합니다.
* **출력 모델**은 비밀번호를 가지면 안 됩니다.
* **데이터베이스 모델**은 아마도 해시 처리된 비밀번호를 가질 필요가 있을 것입니다.
/// danger
절대 사용자의 비밀번호를 평문으로 저장하지 마세요. 항상 이후에 검증 가능한 "안전한 해시(secure hash)"로 저장하세요.
만약 이게 무엇인지 모르겠다면, [보안 장](security/simple-oauth2.md#password-hashing)에서 "password hash"가 무엇인지 배울 수 있습니다.
///
## 다중 모델 { #multiple-models }
아래는 비밀번호 필드와 해당 필드가 사용되는 위치를 포함하여, 각 모델들이 어떤 형태를 가질 수 있는지 전반적인 예시입니다:
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}
### `**user_in.model_dump()` 에 대하여 { #about-user-in-model-dump }
#### Pydantic의 `.model_dump()` { #pydantics-model-dump }
`user_in`은 Pydantic 모델 클래스인 `UserIn`입니다.
Pydantic 모델은 모델 데이터를 포함한 `dict`를 반환하는 `.model_dump()` 메서드를 제공합니다.
따라서, 다음과 같이 Pydantic 객체 `user_in`을 생성할 수 있습니다:
```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="john.doe@example.com")
```
그 다음, 다음과 같이 호출합니다:
```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```
이제 변수 `user_dict`에 데이터가 포함된 `dict`를 가지게 됩니다(이는 Pydantic 모델 객체가 아닌 `dict`입니다).
그리고 다음과 같이 호출하면:
```Python
print(user_dict)
```
Python의 `dict`가 다음과 같이 출력됩니다:
```Python
{
'username': 'john',
'password': 'secret',
'email': 'john.doe@example.com',
'full_name': None,
}
```
#### `dict` 언패킹 { #unpacking-a-dict }
`user_dict`와 같은 `dict`를 함수(또는 클래스)에 `**user_dict`로 전달하면, Python은 이를 "언팩(unpack)"합니다. 이 과정에서 `user_dict`의 키와 값을 각각 키-값 인자로 직접 전달합니다.
따라서, 위에서 생성한 `user_dict`를 사용하여 다음과 같이 작성하면:
```Python
UserInDB(**user_dict)
```
다음과 같은 결과를 생성합니다:
```Python
UserInDB(
username="john",
password="secret",
email="john.doe@example.com",
full_name=None,
)
```
혹은 더 정확히 말하자면, `user_dict`를 직접 사용하는 것은, 나중에 어떤 값이 추가되더라도 아래와 동일한 효과를 냅니다:
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
password = user_dict["password"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
)
```
#### 다른 모델 데이터로 새 Pydantic 모델 생성 { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another }
위의 예제에서 `user_in.model_dump()`로부터 `user_dict`를 생성한 것처럼, 아래 코드는:
```Python
user_dict = user_in.model_dump()
UserInDB(**user_dict)
```
다음과 동일합니다:
```Python
UserInDB(**user_in.model_dump())
```
...왜냐하면 `user_in.model_dump()`는 `dict`이며, 이를 `**`로 Python이 "언팩(unpack)"하도록 하여 `UserInDB`에 전달하기 때문입니다.
따라서, 다른 Pydantic 모델의 데이터를 사용하여 새로운 Pydantic 모델을 생성할 수 있습니다.
#### `dict` 언패킹과 추가 키워드 { #unpacking-a-dict-and-extra-keywords }
그리고 다음과 같이 추가 키워드 인자 `hashed_password=hashed_password`를 추가하면:
```Python
UserInDB(**user_in.model_dump(), hashed_password=hashed_password)
```
다음과 같은 결과를 생성합니다:
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
password = user_dict["password"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
hashed_password = hashed_password,
)
```
/// warning
추가적으로 제공된 함수 `fake_password_hasher`와 `fake_save_user`는 데이터 흐름을 시연하기 위한 예제일 뿐이며, 실제 보안을 제공하지 않습니다.
///
## 중복 줄이기 { #reduce-duplication }
코드 중복을 줄이는 것은 **FastAPI**의 핵심 아이디어 중 하나입니다.
코드 중복은 버그, 보안 문제, 코드 비동기화 문제(한 곳은 업데이트되었지만 다른 곳은 업데이트되지 않는 문제) 등의 가능성을 증가시킵니다.
그리고 이 모델들은 많은 데이터를 공유하면서 속성 이름과 타입을 중복하고 있습니다.
더 나은 방법이 있습니다.
`UserBase` 모델을 선언하여 다른 모델들의 기본(base)으로 사용할 수 있습니다. 그런 다음 이 모델을 상속받아 속성과 타입 선언(유형 선언, 검증 등)을 상속하는 서브클래스를 만들 수 있습니다.
모든 데이터 변환, 검증, 문서화 등은 정상적으로 작동할 것입니다.
이렇게 하면 각 모델 간의 차이점만 선언할 수 있습니다(평문 `password`, `hashed_password`, 그리고 비밀번호가 없는 경우):
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial002_py310.py hl[7,13:14,17:18,21:22] *}
## `Union` 또는 `anyOf` { #union-or-anyof }
두 가지 이상의 타입을 포함하는 `Union`으로 응답을 선언할 수 있습니다. 이는 응답이 그 중 하나의 타입일 수 있음을 의미합니다.
OpenAPI에서는 이를 `anyOf`로 정의합니다.
이를 위해 표준 Python 타입 힌트인 [`typing.Union`](https://docs.python.org/3/library/typing.html#typing.Union)을 사용할 수 있습니다:
/// note
[`Union`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/#unions)을 정의할 때는 더 구체적인 타입을 먼저 포함하고, 덜 구체적인 타입을 그 뒤에 나열해야 합니다. 아래 예제에서는 `Union[PlaneItem, CarItem]`에서 더 구체적인 `PlaneItem`이 `CarItem`보다 앞에 위치합니다.
///
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial003_py310.py hl[1,14:15,18:20,33] *}
### Python 3.10에서 `Union` { #union-in-python-3-10 }
위의 예제에서는 `response_model` 인자 값으로 `Union[PlaneItem, CarItem]`을 전달합니다.
이 경우, 이를 **타입 어노테이션(type annotation)**이 아닌 **인자 값(argument value)**으로 전달하고 있기 때문에 Python 3.10에서도 `Union`을 사용해야 합니다.
만약 타입 어노테이션에 사용한다면, 다음과 같이 수직 막대(|)를 사용할 수 있습니다:
```Python
some_variable: PlaneItem | CarItem
```
하지만 이를 `response_model=PlaneItem | CarItem`과 같이 할당하면 에러가 발생합니다. 이는 Python이 이를 타입 어노테이션으로 해석하지 않고, `PlaneItem`과 `CarItem` 사이의 **잘못된 연산(invalid operation)**을 시도하기 때문입니다.
## 모델 리스트 { #list-of-models }
마찬가지로, 객체 리스트 형태의 응답을 선언할 수도 있습니다.
이를 위해 표준 Python의 `list`를 사용하세요:
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}
## 임의의 `dict` 응답 { #response-with-arbitrary-dict }
Pydantic 모델을 사용하지 않고, 키와 값의 타입만 선언하여 평범한 임의의 `dict`로 응답을 선언할 수도 있습니다.
이는 Pydantic 모델에 필요한 유효한 필드/속성 이름을 사전에 알 수 없는 경우에 유용합니다.
이 경우, `dict`를 사용할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py310.py hl[6] *}
## 요약 { #recap }
여러 Pydantic 모델을 사용하고, 각 경우에 맞게 자유롭게 상속하세요.
엔터티가 서로 다른 "상태"를 가져야 하는 경우, 엔터티당 단일 데이터 모델을 사용할 필요는 없습니다. 예를 들어, 사용자 "엔터티"가 `password`, `password_hash`, 그리고 비밀번호가 없는 상태를 포함할 수 있는 경우처럼 말입니다.
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FILE: docs/ko/docs/tutorial/first-steps.md
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# 첫걸음 { #first-steps }
가장 단순한 FastAPI 파일은 다음과 같이 보일 것입니다:
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py *}
위 코드를 `main.py`에 복사합니다.
라이브 서버를 실행합니다:
get 작동 사용
/// info | `@decorator` 정보
이 `@something` 문법은 파이썬에서 "데코레이터"라 부릅니다.
마치 예쁜 장식용(Decorative) 모자처럼(개인적으로 이 용어가 여기서 유래한 것 같습니다) 함수 맨 위에 놓습니다.
"데코레이터"는 아래 있는 함수를 받아 그것으로 무언가를 합니다.
우리의 경우, 이 데코레이터는 **FastAPI**에게 아래 함수가 **경로** `/`의 `get` **작동**에 해당한다고 알려줍니다.
이것이 "**경로 처리 데코레이터**"입니다.
///
다른 작동도 사용할 수 있습니다:
* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`
흔히 사용되지 않는 것들도 있습니다:
* `@app.options()`
* `@app.head()`
* `@app.patch()`
* `@app.trace()`
/// tip | 팁
각 작동(HTTP 메소드)을 원하는 대로 사용해도 됩니다.
**FastAPI**는 특정 의미를 강제하지 않습니다.
여기서 정보는 지침서일뿐 강제사항이 아닙니다.
예를 들어 GraphQL을 사용하는 경우, 일반적으로 `POST` 작동만 사용하여 모든 행동을 수행합니다.
///
### 4 단계: **경로 처리 함수** 정의 { #step-4-define-the-path-operation-function }
다음은 우리의 "**경로 처리 함수**"입니다:
* **경로**: 는 `/`입니다.
* **작동**: 은 `get`입니다.
* **함수**: 는 "데코레이터" 아래에 있는 함수입니다 (`@app.get("/")` 아래).
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py hl[7] *}
이것은 파이썬 함수입니다.
URL "`/`"에 대한 `GET` 작동을 사용하는 요청을 받을 때마다 **FastAPI**에 의해 호출됩니다.
위의 예시에서 이 함수는 `async`(비동기) 함수입니다.
---
`async def`을 이용하는 대신 일반 함수로 정의할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial003_py310.py hl[7] *}
/// note | 참고
차이점을 모르겠다면 [Async: *"바쁘신 경우"*](../async.md#in-a-hurry)를 확인하세요.
///
### 5 단계: 콘텐츠 반환 { #step-5-return-the-content }
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py hl[8] *}
`dict`, `list`, 단일값을 가진 `str`, `int` 등을 반환할 수 있습니다.
Pydantic 모델을 반환할 수도 있습니다(나중에 더 자세히 살펴봅니다).
JSON으로 자동 변환되는 객체들과 모델들(ORM 등을 포함해서)이 많이 있습니다. 가장 마음에 드는 것을 사용하십시오, 이미 지원되고 있을 것입니다.
### 6 단계: 배포하기 { #step-6-deploy-it }
한 번의 명령으로 **[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)**에 앱을 배포합니다: `fastapi deploy`. 🎉
#### FastAPI Cloud 소개 { #about-fastapi-cloud }
**[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)**는 **FastAPI** 뒤에 있는 동일한 작성자와 팀이 만들었습니다.
최소한의 노력으로 API를 **빌드**, **배포**, **접근**하는 과정을 간소화합니다.
FastAPI로 앱을 빌드할 때의 동일한 **개발자 경험**을 클라우드에 **배포**할 때도 제공합니다. 🎉
FastAPI Cloud는 *FastAPI와 친구들* 오픈 소스 프로젝트의 주요 스폰서이자 자금 제공자입니다. ✨
#### 다른 클라우드 제공업체에 배포하기 { #deploy-to-other-cloud-providers }
FastAPI는 오픈 소스이며 표준을 기반으로 합니다. 선택한 어떤 클라우드 제공업체에도 FastAPI 앱을 배포할 수 있습니다.
클라우드 제공업체의 가이드를 따라 FastAPI 앱을 배포하세요. 🤓
## 요약 { #recap }
* `FastAPI` 임포트.
* `app` 인스턴스 생성.
* (`@app.get("/")`처럼) **경로 처리 데코레이터** 작성.
* (위에 있는 `def root(): ...`처럼) **경로 처리 함수** 작성.
* `fastapi dev` 명령으로 개발 서버 실행.
* 선택적으로 `fastapi deploy`로 앱 배포.
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FILE: docs/ko/docs/tutorial/handling-errors.md
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# 오류 처리 { #handling-errors }
API를 사용하는 클라이언트에 오류를 알려야 하는 상황은 많이 있습니다.
이 클라이언트는 프론트엔드가 있는 브라우저일 수도 있고, 다른 사람이 작성한 코드일 수도 있고, IoT 장치일 수도 있습니다.
클라이언트에 다음과 같은 내용을 알려야 할 수도 있습니다:
* 클라이언트가 해당 작업을 수행할 충분한 권한이 없습니다.
* 클라이언트가 해당 리소스에 접근할 수 없습니다.
* 클라이언트가 접근하려고 한 항목이 존재하지 않습니다.
* 등등.
이런 경우 보통 **400**번대(400에서 499) 범위의 **HTTP 상태 코드**를 반환합니다.
이는 200번대 HTTP 상태 코드(200에서 299)와 비슷합니다. "200" 상태 코드는 어떤 형태로든 요청이 "성공"했음을 의미합니다.
400번대 상태 코드는 클라이언트 측에서 오류가 발생했음을 의미합니다.
**"404 Not Found"** 오류(그리고 농담들)도 다들 기억하시죠?
## `HTTPException` 사용하기 { #use-httpexception }
클라이언트에 오류가 포함된 HTTP 응답을 반환하려면 `HTTPException`을 사용합니다.
### `HTTPException` 가져오기 { #import-httpexception }
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py310.py hl[1] *}
### 코드에서 `HTTPException` 발생시키기 { #raise-an-httpexception-in-your-code }
`HTTPException`은 API와 관련된 추가 데이터를 가진 일반적인 Python 예외입니다.
Python 예외이므로 `return` 하는 것이 아니라 `raise` 합니다.
이는 또한, *경로 처리 함수* 내부에서 호출하는 유틸리티 함수 안에서 `HTTPException`을 `raise`하면, *경로 처리 함수*의 나머지 코드는 실행되지 않고 즉시 해당 요청이 종료되며 `HTTPException`의 HTTP 오류가 클라이언트로 전송된다는 뜻입니다.
값을 반환하는 것보다 예외를 발생시키는 것의 이점은 의존성과 보안에 대한 섹션에서 더 분명해집니다.
이 예시에서는, 클라이언트가 존재하지 않는 ID로 항목을 요청하면 상태 코드 `404`로 예외를 발생시킵니다:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py310.py hl[11] *}
### 결과 응답 { #the-resulting-response }
클라이언트가 `http://example.com/items/foo`( `item_id` `"foo"`)를 요청하면, HTTP 상태 코드 200과 다음 JSON 응답을 받습니다:
```JSON
{
"item": "The Foo Wrestlers"
}
```
하지만 클라이언트가 `http://example.com/items/bar`(존재하지 않는 `item_id` `"bar"`)를 요청하면, HTTP 상태 코드 404("not found" 오류)와 다음 JSON 응답을 받습니다:
```JSON
{
"detail": "Item not found"
}
```
/// tip | 팁
`HTTPException`을 발생시킬 때 `detail` 파라미터로 `str`만 전달할 수 있는 것이 아니라, JSON으로 변환할 수 있는 어떤 값이든 전달할 수 있습니다.
`dict`, `list` 등을 전달할 수 있습니다.
이들은 **FastAPI**가 자동으로 처리해 JSON으로 변환합니다.
///
## 커스텀 헤더 추가하기 { #add-custom-headers }
HTTP 오류에 커스텀 헤더를 추가할 수 있으면 유용한 상황이 있습니다. 예를 들어 특정 보안 유형에서 그렇습니다.
아마 코드에서 직접 사용할 일은 거의 없을 것입니다.
하지만 고급 시나리오에서 필요하다면 커스텀 헤더를 추가할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial002_py310.py hl[14] *}
## 커스텀 예외 핸들러 설치하기 { #install-custom-exception-handlers }
[Starlette의 동일한 예외 유틸리티](https://www.starlette.dev/exceptions/)를 사용해 커스텀 예외 핸들러를 추가할 수 있습니다.
여러분(또는 사용하는 라이브러리)이 `raise`할 수 있는 커스텀 예외 `UnicornException`이 있다고 가정해 봅시다.
그리고 이 예외를 FastAPI에서 전역적으로 처리하고 싶다고 해봅시다.
`@app.exception_handler()`로 커스텀 예외 핸들러를 추가할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial003_py310.py hl[5:7,13:18,24] *}
여기서 `/unicorns/yolo`를 요청하면, *경로 처리*가 `UnicornException`을 `raise`합니다.
하지만 `unicorn_exception_handler`가 이를 처리합니다.
따라서 HTTP 상태 코드 `418`과 다음 JSON 내용을 가진 깔끔한 오류를 받게 됩니다:
```JSON
{"message": "Oops! yolo did something. There goes a rainbow..."}
```
/// note | 기술 세부사항
`from starlette.requests import Request`와 `from starlette.responses import JSONResponse`를 사용할 수도 있습니다.
**FastAPI**는 개발자의 편의를 위해 `starlette.responses`를 `fastapi.responses`로도 동일하게 제공합니다. 하지만 사용 가능한 대부분의 응답은 Starlette에서 직접 옵니다. `Request`도 마찬가지입니다.
///
## 기본 예외 핸들러 오버라이드하기 { #override-the-default-exception-handlers }
**FastAPI**에는 몇 가지 기본 예외 핸들러가 있습니다.
이 핸들러들은 `HTTPException`을 `raise`했을 때, 그리고 요청에 유효하지 않은 데이터가 있을 때 기본 JSON 응답을 반환하는 역할을 합니다.
이 예외 핸들러들을 여러분의 것으로 오버라이드할 수 있습니다.
### 요청 검증 예외 오버라이드하기 { #override-request-validation-exceptions }
요청에 유효하지 않은 데이터가 포함되면, **FastAPI**는 내부적으로 `RequestValidationError`를 `raise`합니다.
그리고 이에 대한 기본 예외 핸들러도 포함되어 있습니다.
이를 오버라이드하려면 `RequestValidationError`를 가져오고, `@app.exception_handler(RequestValidationError)`로 예외 핸들러를 데코레이트해 사용하세요.
예외 핸들러는 `Request`와 예외를 받습니다.
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py310.py hl[2,14:19] *}
이제 `/items/foo`로 이동하면, 다음과 같은 기본 JSON 오류 대신:
```JSON
{
"detail": [
{
"loc": [
"path",
"item_id"
],
"msg": "value is not a valid integer",
"type": "type_error.integer"
}
]
}
```
다음과 같은 텍스트 버전을 받게 됩니다:
```
Validation errors:
Field: ('path', 'item_id'), Error: Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer
```
### `HTTPException` 오류 핸들러 오버라이드하기 { #override-the-httpexception-error-handler }
같은 방식으로 `HTTPException` 핸들러도 오버라이드할 수 있습니다.
예를 들어, 이런 오류들에 대해 JSON 대신 일반 텍스트 응답을 반환하고 싶을 수 있습니다:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py310.py hl[3:4,9:11,25] *}
/// note | 기술 세부사항
`from starlette.responses import PlainTextResponse`를 사용할 수도 있습니다.
**FastAPI**는 개발자의 편의를 위해 `starlette.responses`를 `fastapi.responses`로도 동일하게 제공합니다. 하지만 사용 가능한 대부분의 응답은 Starlette에서 직접 옵니다.
///
/// warning | 경고
`RequestValidationError`에는 검증 오류가 발생한 파일 이름과 줄 정보가 포함되어 있어, 원한다면 관련 정보와 함께 로그에 표시할 수 있다는 점을 유념하세요.
하지만 이는 단순히 문자열로 변환해 그 정보를 그대로 반환하면 시스템에 대한 일부 정보를 누설할 수 있다는 뜻이기도 합니다. 그래서 여기의 코드는 각 오류를 독립적으로 추출해 보여줍니다.
///
### `RequestValidationError`의 body 사용하기 { #use-the-requestvalidationerror-body }
`RequestValidationError`에는 유효하지 않은 데이터와 함께 받은 `body`가 포함됩니다.
앱을 개발하는 동안 body를 로그로 남기고 디버그하거나, 사용자에게 반환하는 등으로 사용할 수 있습니다.
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial005_py310.py hl[14] *}
이제 다음처럼 유효하지 않은 item을 보내보세요:
```JSON
{
"title": "towel",
"size": "XL"
}
```
받은 body를 포함해 데이터가 유효하지 않다고 알려주는 응답을 받게 됩니다:
```JSON hl_lines="12-15"
{
"detail": [
{
"loc": [
"body",
"size"
],
"msg": "value is not a valid integer",
"type": "type_error.integer"
}
],
"body": {
"title": "towel",
"size": "XL"
}
}
```
#### FastAPI의 `HTTPException` vs Starlette의 `HTTPException` { #fastapis-httpexception-vs-starlettes-httpexception }
**FastAPI**에는 자체 `HTTPException`이 있습니다.
그리고 **FastAPI**의 `HTTPException` 오류 클래스는 Starlette의 `HTTPException` 오류 클래스를 상속합니다.
유일한 차이는 **FastAPI**의 `HTTPException`은 `detail` 필드에 JSON으로 변환 가능한 어떤 데이터든 받을 수 있는 반면, Starlette의 `HTTPException`은 문자열만 받을 수 있다는 점입니다.
따라서 코드에서는 평소처럼 **FastAPI**의 `HTTPException`을 계속 `raise`하면 됩니다.
하지만 예외 핸들러를 등록할 때는 Starlette의 `HTTPException`에 대해 등록해야 합니다.
이렇게 하면 Starlette 내부 코드의 어떤 부분, 또는 Starlette 확장/플러그인이 Starlette `HTTPException`을 `raise`하더라도, 여러분의 핸들러가 이를 잡아서 처리할 수 있습니다.
이 예시에서는 동일한 코드에서 두 `HTTPException`을 모두 사용할 수 있도록, Starlette의 예외를 `StarletteHTTPException`으로 이름을 바꿉니다:
```Python
from starlette.exceptions import HTTPException as StarletteHTTPException
```
### **FastAPI**의 예외 핸들러 재사용하기 { #reuse-fastapis-exception-handlers }
예외를 사용하면서 **FastAPI**의 동일한 기본 예외 핸들러도 함께 사용하고 싶다면, `fastapi.exception_handlers`에서 기본 예외 핸들러를 가져와 재사용할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial006_py310.py hl[2:5,15,21] *}
이 예시에서는 매우 표현력 있는 메시지로 오류를 출력만 하고 있지만, 요지는 이해하셨을 겁니다. 예외를 사용한 뒤 기본 예외 핸들러를 그대로 재사용할 수 있습니다.
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FILE: docs/ko/docs/tutorial/header-param-models.md
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# 헤더 매개변수 모델 { #header-parameter-models }
관련 있는 **헤더 매개변수** 그룹이 있는 경우, **Pydantic 모델**을 생성하여 선언할 수 있습니다.
이를 통해 **여러 위치**에서 **모델을 재사용할** 수 있고 모든 매개변수에 대한 유효성 검사 및 메타데이터를 한 번에 선언할 수도 있습니다. 😎
/// note | 참고
이 기능은 FastAPI 버전 `0.115.0` 이후부터 지원됩니다. 🤓
///
## Pydantic 모델을 사용한 헤더 매개변수 { #header-parameters-with-a-pydantic-model }
**Pydantic 모델**에 필요한 **헤더 매개변수**를 선언한 다음, 해당 매개변수를 `Header`로 선언합니다:
{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:14,18] *}
**FastAPI**는 요청에서 받은 **헤더**에서 **각 필드**에 대한 데이터를 **추출**하고 정의한 Pydantic 모델을 줍니다.
## 문서 확인하기 { #check-the-docs }
문서 UI `/docs`에서 필요한 헤더를 볼 수 있습니다:
contact 필드| 매개변수 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|
name | str | 연락처 인물/조직의 식별명입니다. |
url | str | 연락처 정보가 담긴 URL입니다. URL 형식이어야 합니다. |
email | str | 연락처 인물/조직의 이메일 주소입니다. 이메일 주소 형식이어야 합니다. |
license_info 필드| 매개변수 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|
name | str | 필수 (license_info가 설정된 경우). API에 사용된 라이선스 이름입니다. |
identifier | str | API에 대한 [SPDX](https://spdx.org/licenses/) 라이선스 표현입니다. identifier 필드는 url 필드와 상호 배타적입니다. OpenAPI 3.1.0, FastAPI 0.99.0부터 사용 가능. |
url | str | API에 사용된 라이선스의 URL입니다. URL 형식이어야 합니다. |
## 라이선스 식별자 { #license-identifier }
OpenAPI 3.1.0 및 FastAPI 0.99.0부터 `license_info`에 `url` 대신 `identifier`를 설정할 수도 있습니다.
예:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial001_1_py310.py hl[31] *}
## 태그에 대한 메타데이터 { #metadata-for-tags }
`openapi_tags` 매개변수를 사용하여 경로 처리를 그룹화하는 데 사용되는 여러 태그에 추가 메타데이터를 추가할 수도 있습니다.
리스트는 각 태그에 대해 하나의 딕셔너리를 포함합니다.
각 딕셔너리에는 다음이 포함될 수 있습니다:
* `name` (**필수**): *경로 처리* 및 `APIRouter`의 `tags` 매개변수에서 사용하는 태그 이름과 동일한 `str`입니다.
* `description`: 태그에 대한 간단한 설명을 담은 `str`입니다. 마크다운을 포함할 수 있으며 문서 UI에 표시됩니다.
* `externalDocs`: 외부 문서를 설명하는 `dict`이며:
* `description`: 외부 문서에 대한 간단한 설명을 담은 `str`입니다.
* `url` (**필수**): 외부 문서의 URL을 담은 `str`입니다.
### 태그에 대한 메타데이터 생성 { #create-metadata-for-tags }
`users` 및 `items`에 대한 태그 예시로 시도해 보겠습니다.
태그에 대한 메타데이터를 생성하고 이를 `openapi_tags` 매개변수로 전달하세요:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py310.py hl[3:16,18] *}
설명 안에 마크다운을 사용할 수 있다는 점에 유의하세요. 예를 들어 "login"은 굵게(**login**) 표시되고, "fancy"는 기울임꼴(_fancy_)로 표시됩니다.
/// tip | 팁
사용 중인 모든 태그에 메타데이터를 추가할 필요는 없습니다.
///
### 태그 사용 { #use-your-tags }
`tags` 매개변수를 *경로 처리* (및 `APIRouter`)와 함께 사용하여 이를 서로 다른 태그에 할당하세요:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py310.py hl[21,26] *}
/// info | 정보
태그에 대한 자세한 내용은 [경로 처리 구성](path-operation-configuration.md#tags)에서 읽어보세요.
///
### 문서 확인 { #check-the-docs }
이제 문서를 확인하면 모든 추가 메타데이터가 표시됩니다:
### 태그 순서 { #order-of-tags }
각 태그 메타데이터 딕셔너리의 순서는 문서 UI에 표시되는 순서도 정의합니다.
예를 들어, 알파벳 순서상 `users`는 `items` 뒤에 오지만, 우리는 해당 메타데이터를 리스트의 첫 번째 딕셔너리로 추가했기 때문에 먼저 표시됩니다.
## OpenAPI URL { #openapi-url }
기본적으로 OpenAPI 스키마는 `/openapi.json`에서 제공됩니다.
하지만 `openapi_url` 매개변수로 이를 설정할 수 있습니다.
예를 들어, 이를 `/api/v1/openapi.json`에서 제공하도록 설정하려면:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial002_py310.py hl[3] *}
OpenAPI 스키마를 완전히 비활성화하려면 `openapi_url=None`으로 설정할 수 있으며, 이를 사용하여 문서화 사용자 인터페이스도 비활성화됩니다.
## 문서화 URL { #docs-urls }
포함된 두 가지 문서화 사용자 인터페이스를 설정할 수 있습니다:
* **Swagger UI**: `/docs`에서 제공됩니다.
* `docs_url` 매개변수로 URL을 설정할 수 있습니다.
* `docs_url=None`으로 설정하여 비활성화할 수 있습니다.
* **ReDoc**: `/redoc`에서 제공됩니다.
* `redoc_url` 매개변수로 URL을 설정할 수 있습니다.
* `redoc_url=None`으로 설정하여 비활성화할 수 있습니다.
예를 들어, Swagger UI를 `/documentation`에서 제공하고 ReDoc을 비활성화하려면:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial003_py310.py hl[3] *}
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FILE: docs/ko/docs/tutorial/middleware.md
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# 미들웨어 { #middleware }
미들웨어를 **FastAPI** 애플리케이션에 추가할 수 있습니다.
"미들웨어"는 특정 *경로 처리*에 의해 처리되기 전, 모든 **요청**에 대해서 동작하는 함수입니다. 또한 모든 **응답**이 반환되기 전에도 동일하게 동작합니다.
* 미들웨어는 애플리케이션으로 오는 각 **요청**을 가져옵니다.
* 그런 다음 해당 **요청**에 대해 무언가를 하거나 필요한 코드를 실행할 수 있습니다.
* 그런 다음 **요청**을 나머지 애플리케이션(어떤 *경로 처리*가)을 통해 처리되도록 전달합니다.
* 그런 다음 애플리케이션(어떤 *경로 처리*가)이 생성한 **응답**을 가져옵니다.
* 그런 다음 해당 **응답**에 대해 무언가를 하거나 필요한 코드를 실행할 수 있습니다.
* 그런 다음 **응답**을 반환합니다.
/// note | 기술 세부사항
`yield`를 사용하는 의존성이 있다면, exit 코드는 미들웨어 *후에* 실행됩니다.
백그라운드 작업(뒤에서 보게 될 [백그라운드 작업](background-tasks.md) 섹션에서 다룹니다)이 있다면, 모든 미들웨어 *후에* 실행됩니다.
///
## 미들웨어 만들기 { #create-a-middleware }
미들웨어를 만들기 위해 함수 상단에 데코레이터 `@app.middleware("http")`를 사용합니다.
미들웨어 함수는 다음을 받습니다:
* `request`.
* `request`를 매개변수로 받는 `call_next` 함수.
* 이 함수는 `request`를 해당하는 *경로 처리*로 전달합니다.
* 그런 다음 해당 *경로 처리*가 생성한 `response`를 반환합니다.
* 그런 다음 반환하기 전에 `response`를 추가로 수정할 수 있습니다.
{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py310.py hl[8:9,11,14] *}
/// tip | 팁
사용자 정의 독점 헤더는 [`X-` 접두사를 사용](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers)하여 추가할 수 있다는 점을 기억하세요.
하지만 브라우저에서 클라이언트가 볼 수 있게 하려는 사용자 정의 헤더가 있다면, [CORS (Cross-Origin Resource Sharing)](cors.md) 설정에 [Starlette의 CORS 문서](https://www.starlette.dev/middleware/#corsmiddleware)에 문서화된 `expose_headers` 매개변수를 사용해 추가해야 합니다.
///
/// note | 기술 세부사항
`from starlette.requests import Request`를 사용할 수도 있습니다.
**FastAPI**는 개발자인 여러분의 편의를 위해 이를 제공합니다. 하지만 이는 Starlette에서 직접 가져온 것입니다.
///
### `response`의 전과 후 { #before-and-after-the-response }
어떤 *경로 처리*가 받기 전에, `request`와 함께 실행될 코드를 추가할 수 있습니다.
또한 `response`가 생성된 후, 반환하기 전에 코드를 추가할 수도 있습니다.
예를 들어, 요청을 처리하고 응답을 생성하는 데 걸린 시간을 초 단위로 담는 사용자 정의 헤더 `X-Process-Time`을 추가할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py310.py hl[10,12:13] *}
/// tip | 팁
여기서는 이러한 사용 사례에서 더 정확할 수 있기 때문에 `time.time()` 대신 [`time.perf_counter()`](https://docs.python.org/3/library/time.html#time.perf_counter)를 사용합니다. 🤓
///
## 여러 미들웨어 실행 순서 { #multiple-middleware-execution-order }
`@app.middleware()` 데코레이터 또는 `app.add_middleware()` 메서드를 사용해 여러 미들웨어를 추가하면, 새로 추가된 각 미들웨어가 애플리케이션을 감싸 스택을 형성합니다. 마지막에 추가된 미들웨어가 *가장 바깥쪽*이고, 처음에 추가된 미들웨어가 *가장 안쪽*입니다.
요청 경로에서는 *가장 바깥쪽* 미들웨어가 먼저 실행됩니다.
응답 경로에서는 마지막에 실행됩니다.
예를 들어:
```Python
app.add_middleware(MiddlewareA)
app.add_middleware(MiddlewareB)
```
이 경우 실행 순서는 다음과 같습니다:
* **요청**: MiddlewareB → MiddlewareA → route
* **응답**: route → MiddlewareA → MiddlewareB
이러한 스태킹 동작은 미들웨어가 예측 가능하고 제어 가능한 순서로 실행되도록 보장합니다.
## 다른 미들웨어 { #other-middlewares }
다른 미들웨어에 대한 더 많은 정보는 나중에 [숙련된 사용자 안내서: 향상된 미들웨어](../advanced/middleware.md)에서 확인할 수 있습니다.
다음 섹션에서 미들웨어로 CORS를 처리하는 방법을 보게 될 것입니다.
================================================
FILE: docs/ko/docs/tutorial/path-operation-configuration.md
================================================
# 경로 처리 설정 { #path-operation-configuration }
*경로 처리 데코레이터*를 설정하기 위해 전달할 수 있는 몇 가지 매개변수가 있습니다.
/// warning | 경고
아래 매개변수들은 *경로 처리 함수*가 아닌 *경로 처리 데코레이터*에 직접 전달된다는 사실을 기억하세요.
///
## 응답 상태 코드 { #response-status-code }
*경로 처리*의 응답에 사용될 (HTTP) `status_code`를 정의할 수 있습니다.
`404`와 같은 `int`형 코드를 직접 전달할 수 있습니다.
하지만 각 숫자 코드가 무엇을 의미하는지 기억하지 못한다면, `status`에 있는 단축 상수들을 사용할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial001_py310.py hl[1,15] *}
해당 상태 코드는 응답에 사용되며, OpenAPI 스키마에 추가됩니다.
/// note | 기술 세부사항
다음과 같이 임포트하셔도 좋습니다. `from starlette import status`.
**FastAPI**는 개발자 여러분의 편의를 위해 `starlette.status`와 동일한 `fastapi.status`를 제공합니다. 하지만 이는 Starlette에서 직접 온 것입니다.
///
## 태그 { #tags }
(보통 단일 `str`인) `str`로 구성된 `list`와 함께 매개변수 `tags`를 전달하여, *경로 처리*에 태그를 추가할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002_py310.py hl[15,20,25] *}
전달된 태그들은 OpenAPI의 스키마에 추가되며, 자동 문서 인터페이스에서 사용됩니다:
### Enum을 사용한 태그 { #tags-with-enums }
큰 애플리케이션이 있다면, **여러 태그**가 쌓이게 될 수 있고, 관련된 *경로 처리*에 항상 **같은 태그**를 사용하는지 확인하고 싶을 것입니다.
이런 경우에는 태그를 `Enum`에 저장하는 것이 합리적일 수 있습니다.
**FastAPI**는 일반 문자열과 동일한 방식으로 이를 지원합니다:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002b_py310.py hl[1,8:10,13,18] *}
## 요약과 설명 { #summary-and-description }
`summary`와 `description`을 추가할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[17:18] *}
## 독스트링으로 만든 설명 { #description-from-docstring }
설명은 보통 길어지고 여러 줄에 걸쳐있기 때문에, *경로 처리* 설명을 함수 독스트링에 선언할 수 있으며, **FastAPI**는 그곳에서 이를 읽습니다.
독스트링에는 [Markdown](https://en.wikipedia.org/wiki/Markdown)을 작성할 수 있으며, (독스트링의 들여쓰기를 고려하여) 올바르게 해석되고 표시됩니다.
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:25] *}
이는 대화형 문서에서 사용됩니다:
## 응답 설명 { #response-description }
`response_description` 매개변수로 응답에 관한 설명을 명시할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[18] *}
/// info | 정보
`response_description`은 구체적으로 응답을 지칭하며, `description`은 일반적인 *경로 처리*를 지칭합니다.
///
/// check | 확인
OpenAPI는 각 *경로 처리*가 응답에 관한 설명을 요구할 것을 명시합니다.
따라서, 응답에 관한 설명을 제공하지 않으면, **FastAPI**가 "Successful response" 중 하나를 자동으로 생성합니다.
///
## *경로 처리* 지원중단하기 { #deprecate-a-path-operation }
*경로 처리*를 제거하지 않고 지원중단으로 표시해야 한다면, `deprecated` 매개변수를 전달하면 됩니다:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial006_py310.py hl[16] *}
대화형 문서에서 지원중단으로 명확하게 표시됩니다:
지원중단된 *경로 처리*와 지원중단되지 않은 *경로 처리*가 어떻게 보이는지 확인해 보세요:
## 정리 { #recap }
*경로 처리 데코레이터*에 매개변수(들)를 전달하여 *경로 처리*를 설정하고 메타데이터를 쉽게 추가할 수 있습니다.
================================================
FILE: docs/ko/docs/tutorial/path-params-numeric-validations.md
================================================
# 경로 매개변수와 숫자 검증 { #path-parameters-and-numeric-validations }
`Query`를 사용하여 쿼리 매개변수에 더 많은 검증과 메타데이터를 선언하는 방법과 동일하게 `Path`를 사용하여 경로 매개변수에 검증과 메타데이터를 같은 타입으로 선언할 수 있습니다.
## `Path` 임포트 { #import-path }
먼저 `fastapi`에서 `Path`를 임포트하고, `Annotated`도 임포트합니다:
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[1,3] *}
/// info | 정보
FastAPI는 0.95.0 버전에서 `Annotated` 지원을 추가했고(그리고 이를 권장하기 시작했습니다).
더 오래된 버전이 있다면 `Annotated`를 사용하려고 할 때 오류가 발생합니다.
`Annotated`를 사용하기 전에 최소 0.95.1까지 [FastAPI 버전 업그레이드](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions)를 꼭 하세요.
///
## 메타데이터 선언 { #declare-metadata }
`Query`에 동일한 매개변수를 선언할 수 있습니다.
예를 들어, 경로 매개변수 `item_id`에 `title` 메타데이터 값을 선언하려면 다음과 같이 입력할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[10] *}
/// note | 참고
경로 매개변수는 경로의 일부여야 하므로 언제나 필수입니다. `None`으로 선언하거나 기본값을 지정하더라도 아무 영향이 없으며, 항상 필수입니다.
///
## 필요한 대로 매개변수 정렬하기 { #order-the-parameters-as-you-need }
/// tip | 팁
`Annotated`를 사용한다면 이것은 아마 그렇게 중요하지 않거나 필요하지 않을 수 있습니다.
///
`str` 형인 쿼리 매개변수 `q`를 필수로 선언하고 싶다고 해봅시다.
해당 매개변수에 대해 아무런 선언을 할 필요가 없으므로 `Query`를 정말로 써야 할 필요는 없습니다.
하지만 `item_id` 경로 매개변수는 여전히 `Path`를 사용해야 합니다. 그리고 어떤 이유로 `Annotated`를 사용하고 싶지 않다고 해봅시다.
파이썬은 "기본값"이 있는 값을 "기본값"이 없는 값 앞에 두면 불평합니다.
하지만 순서를 재정렬해서 기본값이 없는 값(쿼리 매개변수 `q`)을 앞에 둘 수 있습니다.
**FastAPI**에서는 중요하지 않습니다. 이름, 타입 그리고 기본값 선언(`Query`, `Path` 등)로 매개변수를 감지하며 순서는 신경 쓰지 않습니다.
따라서 함수를 다음과 같이 선언할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_py310.py hl[7] *}
하지만 `Annotated`를 사용하면 이 문제가 없다는 점을 기억하세요. `Query()`나 `Path()`에 함수 매개변수 기본값을 사용하지 않기 때문에, 순서는 중요하지 않습니다.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_an_py310.py *}
## 필요한 대로 매개변수 정렬하기, 트릭 { #order-the-parameters-as-you-need-tricks }
/// tip | 팁
`Annotated`를 사용한다면 이것은 아마 그렇게 중요하지 않거나 필요하지 않을 수 있습니다.
///
유용할 수 있는 **작은 트릭**이 하나 있지만, 자주 필요하진 않을 겁니다.
만약 다음을 원한다면:
* `Query`나 어떤 기본값 없이 쿼리 매개변수 `q`를 선언하기
* `Path`를 사용해서 경로 매개변수 `item_id`를 선언하기
* 이들을 다른 순서로 두기
* `Annotated`를 사용하지 않기
...이를 위해 파이썬에는 작은 특별한 문법이 있습니다.
함수의 첫 번째 매개변수로 `*`를 전달하세요.
파이썬은 `*`으로 아무것도 하지 않지만, 뒤따르는 모든 매개변수는 키워드 인자(키-값 쌍)로 호출되어야 함을 알게 됩니다. 이는 kwargs로도 알려져 있습니다. 기본값이 없더라도 마찬가지입니다.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_py310.py hl[7] *}
### `Annotated`를 쓰면 더 좋습니다 { #better-with-annotated }
`Annotated`를 사용하면 함수 매개변수 기본값을 사용하지 않기 때문에 이 문제가 발생하지 않으며, 아마 `*`도 사용할 필요가 없다는 점을 기억하세요.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_an_py310.py hl[10] *}
## 숫자 검증: 크거나 같음 { #number-validations-greater-than-or-equal }
`Query`와 `Path`(그리고 나중에 볼 다른 것들)를 사용하여 숫자 제약을 선언할 수 있습니다.
여기서 `ge=1`인 경우, `item_id`는 `1`보다 "`g`reater than or `e`qual"(크거나 같은) 정수형 숫자여야 합니다.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial004_an_py310.py hl[10] *}
## 숫자 검증: 크거나 및 작거나 같음 { #number-validations-greater-than-and-less-than-or-equal }
동일하게 적용됩니다:
* `gt`: `g`reater `t`han
* `le`: `l`ess than or `e`qual
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial005_an_py310.py hl[10] *}
## 숫자 검증: 부동소수, 크거나 및 작거나 { #number-validations-floats-greater-than-and-less-than }
숫자 검증은 `float` 값에도 동작합니다.
여기에서 gt를, ge뿐만 아니라 선언할 수 있다는 점이 중요해집니다. 예를 들어 값이 `1`보다 작더라도, 반드시 `0`보다 커야 한다고 요구할 수 있습니다.
즉, `0.5`는 유효한 값입니다. 그러나 `0.0` 또는 `0`은 그렇지 않습니다.
lt 역시 마찬가지입니다.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial006_an_py310.py hl[13] *}
## 요약 { #recap }
`Query`, `Path`(아직 보지 못한 다른 것들도)를 사용하면 [쿼리 매개변수와 문자열 검증](query-params-str-validations.md)에서와 마찬가지로 메타데이터와 문자열 검증을 선언할 수 있습니다.
그리고 숫자 검증 또한 선언할 수 있습니다:
* `gt`: `g`reater `t`han
* `ge`: `g`reater than or `e`qual
* `lt`: `l`ess `t`han
* `le`: `l`ess than or `e`qual
/// info | 정보
`Query`, `Path`, 그리고 나중에 보게 될 다른 클래스들은 공통 `Param` 클래스의 서브클래스입니다.
이들 모두는 여러분이 본 추가 검증과 메타데이터에 대한 동일한 매개변수를 공유합니다.
///
/// note | 기술 세부사항
`fastapi`에서 `Query`, `Path` 등을 임포트할 때, 이것들은 실제로 함수입니다.
호출되면 동일한 이름의 클래스의 인스턴스를 반환합니다.
즉, 함수인 `Query`를 임포트한 겁니다. 그리고 호출하면 `Query`라는 이름을 가진 클래스의 인스턴스를 반환합니다.
이 함수들이 있는 이유는(클래스를 직접 사용하는 대신) 편집기에서 타입에 대한 오류를 표시하지 않도록 하기 위해서입니다.
이렇게 하면 오류를 무시하기 위한 사용자 설정을 추가하지 않고도 일반 편집기와 코딩 도구를 사용할 수 있습니다.
///
================================================
FILE: docs/ko/docs/tutorial/path-params.md
================================================
# 경로 매개변수 { #path-parameters }
파이썬의 포맷 문자열 리터럴에서 사용되는 문법을 이용하여 경로 "매개변수" 또는 "변수"를 선언할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial001_py310.py hl[6:7] *}
경로 매개변수 `item_id`의 값은 함수의 `item_id` 인자로 전달됩니다.
그래서 이 예제를 실행하고 [http://127.0.0.1:8000/items/foo](http://127.0.0.1:8000/items/foo)로 이동하면, 다음 응답을 볼 수 있습니다:
```JSON
{"item_id":"foo"}
```
## 타입이 있는 경로 매개변수 { #path-parameters-with-types }
파이썬 표준 타입 어노테이션을 사용하여 함수에 있는 경로 매개변수의 타입을 선언할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}
위의 예시에서, `item_id`는 `int`로 선언되었습니다.
/// check | 확인
이 기능은 함수 내에서 오류 검사, 자동완성 등의 편집기 기능을 활용할 수 있게 해줍니다.
///
## 데이터 변환 { #data-conversion }
이 예제를 실행하고 [http://127.0.0.1:8000/items/3](http://127.0.0.1:8000/items/3)을 열면, 다음 응답을 볼 수 있습니다:
```JSON
{"item_id":3}
```
/// check | 확인
함수가 받은(반환도 하는) 값은 문자열 `"3"`이 아니라 파이썬 `int` 형인 `3`입니다.
즉, 타입 선언을 하면 **FastAPI**는 자동으로 요청을 "파싱"합니다.
///
## 데이터 검증 { #data-validation }
하지만 브라우저에서 [http://127.0.0.1:8000/items/foo](http://127.0.0.1:8000/items/foo)로 이동하면, 다음과 같은 HTTP 오류를 볼 수 있습니다:
```JSON
{
"detail": [
{
"type": "int_parsing",
"loc": [
"path",
"item_id"
],
"msg": "Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer",
"input": "foo"
}
]
}
```
경로 매개변수 `item_id`가 `int`가 아닌 `"foo"` 값을 가졌기 때문입니다.
`int` 대신 `float`을 제공하면(예: [http://127.0.0.1:8000/items/4.2](http://127.0.0.1:8000/items/4.2)) 동일한 오류가 나타납니다.
/// check | 확인
즉, 파이썬 타입 선언을 하면 **FastAPI**는 데이터 검증을 합니다.
또한 오류에는 검증을 통과하지 못한 지점이 정확히 명시됩니다.
이는 API와 상호 작용하는 코드를 개발하고 디버깅하는 데 매우 유용합니다.
///
## 문서화 { #documentation }
그리고 브라우저에서 [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs)를 열면, 다음과 같이 자동 대화식 API 문서를 볼 수 있습니다:
/// check | 확인
다시 한 번, 동일한 파이썬 타입 선언만으로 **FastAPI**는 자동 대화형 문서(Swagger UI 통합)를 제공합니다.
경로 매개변수가 정수형으로 선언된 것을 확인할 수 있습니다.
///
## 표준 기반의 이점, 대체 문서 { #standards-based-benefits-alternative-documentation }
그리고 생성된 스키마는 [OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md) 표준에서 나온 것이기 때문에 호환되는 도구가 많이 있습니다.
이 덕분에 **FastAPI** 자체에서 [http://127.0.0.1:8000/redoc](http://127.0.0.1:8000/redoc)로 접속할 수 있는 (ReDoc을 사용하는) 대체 API 문서를 제공합니다:
이와 마찬가지로 다양한 언어에 대한 코드 생성 도구를 포함하여 여러 호환되는 도구가 있습니다.
## Pydantic { #pydantic }
모든 데이터 검증은 [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/)에 의해 내부적으로 수행되므로 이로 인한 이점을 모두 얻을 수 있습니다. 여러분은 관리를 잘 받고 있음을 느낄 수 있습니다.
`str`, `float`, `bool`, 그리고 다른 여러 복잡한 데이터 타입 선언을 할 수 있습니다.
이 중 몇 가지는 자습서의 다음 장에 설명되어 있습니다.
## 순서 문제 { #order-matters }
*경로 처리*를 만들 때 고정 경로를 갖고 있는 상황들을 맞닥뜨릴 수 있습니다.
`/users/me`처럼, 현재 사용자의 데이터를 가져온다고 합시다.
사용자 ID를 이용해 특정 사용자의 정보를 가져오는 경로 `/users/{user_id}`도 있습니다.
*경로 처리*는 순차적으로 평가되기 때문에 `/users/me`에 대한 경로가 `/users/{user_id}` 이전에 먼저 선언되었는지 확인해야 합니다:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial003_py310.py hl[6,11] *}
그렇지 않으면 `/users/{user_id}`에 대한 경로가 `/users/me`에도 매칭되어, 매개변수 `user_id`에 `"me"` 값이 들어왔다고 "생각하게" 됩니다.
마찬가지로, 경로 처리를 재정의할 수는 없습니다:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial003b_py310.py hl[6,11] *}
경로가 먼저 매칭되기 때문에 첫 번째 것이 항상 사용됩니다.
## 사전정의 값 { #predefined-values }
만약 *경로 매개변수*를 받는 *경로 처리*가 있지만, 가능한 유효한 *경로 매개변수* 값들을 미리 정의하고 싶다면 파이썬 표준 `Enum`을 사용할 수 있습니다.
### `Enum` 클래스 생성 { #create-an-enum-class }
`Enum`을 임포트하고 `str`과 `Enum`을 상속하는 서브 클래스를 만듭니다.
`str`을 상속함으로써 API 문서는 값이 `string` 형이어야 하는 것을 알게 되고 이는 문서에 제대로 표시됩니다.
가능한 값들에 해당하는 고정된 값의 클래스 어트리뷰트들을 만듭니다:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[1,6:9] *}
/// tip | 팁
혹시 궁금하다면, "AlexNet", "ResNet", 그리고 "LeNet"은 그저 머신 러닝 모델들의 이름입니다.
///
### *경로 매개변수* 선언 { #declare-a-path-parameter }
생성한 열거형 클래스(`ModelName`)를 사용하는 타입 어노테이션으로 *경로 매개변수를* 만듭니다:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[16] *}
### 문서 확인 { #check-the-docs }
*경로 매개변수*에 사용할 수 있는 값은 미리 정의되어 있으므로 대화형 문서에서 잘 표시됩니다:
### 파이썬 *열거형*으로 작업하기 { #working-with-python-enumerations }
*경로 매개변수*의 값은 *열거형 멤버*가 됩니다.
#### *열거형 멤버* 비교 { #compare-enumeration-members }
생성한 열거형 `ModelName`의 *열거형 멤버*와 비교할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[17] *}
#### *열거형 값* 가져오기 { #get-the-enumeration-value }
`model_name.value` 또는 일반적으로 `your_enum_member.value`를 이용하여 실제 값(위 예시의 경우 `str`)을 가져올 수 있습니다:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[20] *}
/// tip | 팁
`ModelName.lenet.value`로도 값 `"lenet"`에 접근할 수 있습니다.
///
#### *열거형 멤버* 반환 { #return-enumeration-members }
*경로 처리*에서 *enum 멤버*를 반환할 수 있습니다. 이는 JSON 본문(예: `dict`) 내에 중첩된 형태로도 가능합니다.
클라이언트에 반환하기 전에 해당 값(이 경우 문자열)으로 변환됩니다:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[18,21,23] *}
클라이언트는 아래와 같은 JSON 응답을 얻게 됩니다:
```JSON
{
"model_name": "alexnet",
"message": "Deep Learning FTW!"
}
```
## 경로를 포함하는 경로 매개변수 { #path-parameters-containing-paths }
경로 `/files/{file_path}`를 가진 *경로 처리*가 있다고 해봅시다.
하지만 `file_path` 자체가 `home/johndoe/myfile.txt`와 같은 *경로*를 포함해야 합니다.
이때 해당 파일의 URL은 다음처럼 됩니다: `/files/home/johndoe/myfile.txt`.
### OpenAPI 지원 { #openapi-support }
테스트와 정의가 어려운 시나리오로 이어질 수 있으므로 OpenAPI는 *경로*를 포함하는 *경로 매개변수*를 내부에 선언하는 방법을 지원하지 않습니다.
그럼에도 Starlette의 내부 도구 중 하나를 사용하여 **FastAPI**에서는 이가 가능합니다.
또한 문서가 여전히 동작하긴 하지만, 매개변수에 경로가 포함되어야 한다는 내용을 추가로 문서화하지는 않습니다.
### 경로 변환기 { #path-convertor }
Starlette의 옵션을 직접 이용하여 다음과 같은 URL을 사용함으로써 *경로*를 포함하는 *경로 매개변수*를 선언할 수 있습니다:
```
/files/{file_path:path}
```
이러한 경우 매개변수의 이름은 `file_path`이며, 마지막 부분 `:path`는 매개변수가 어떤 *경로*와도 매칭되어야 함을 의미합니다.
따라서 다음과 같이 사용할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial004_py310.py hl[6] *}
/// tip | 팁
매개변수가 선행 슬래시(`/`)가 있는 `/home/johndoe/myfile.txt`를 포함해야 할 수도 있습니다.
그 경우 URL은: `/files//home/johndoe/myfile.txt`이며 `files`와 `home` 사이에 이중 슬래시(`//`)가 생깁니다.
///
## 요약 { #recap }
**FastAPI**를 이용하면 짧고 직관적인 표준 파이썬 타입 선언을 사용하여 다음을 얻을 수 있습니다:
* 편집기 지원: 오류 검사, 자동완성 등
* 데이터 "파싱"
* 데이터 검증
* API 주석(Annotation)과 자동 문서
그리고 한 번만 선언하면 됩니다.
이는 대체 프레임워크와 비교했을 때 (엄청나게 빠른 성능 외에도) **FastAPI**의 주요한 장점일 것입니다.
================================================
FILE: docs/ko/docs/tutorial/query-param-models.md
================================================
# 쿼리 매개변수 모델 { #query-parameter-models }
연관된 **쿼리 매개변수** 그룹이 있다면 이를 선언하기 위해 **Pydantic 모델**을 생성할 수 있습니다.
이렇게 하면 **여러 곳**에서 **모델을 재사용**할 수 있을 뿐만 아니라, 매개변수에 대한 검증 및 메타데이터도 한 번에 선언할 수 있습니다. 😎
/// note | 참고
이 기능은 FastAPI 버전 `0.115.0`부터 지원됩니다. 🤓
///
## Pydantic 모델과 쿼리 매개변수 { #query-parameters-with-a-pydantic-model }
필요한 **쿼리 매개변수**를 **Pydantic 모델** 안에 선언한 다음, 매개변수를 `Query`로 선언합니다:
{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:13,17] *}
**FastAPI**는 요청의 **쿼리 매개변수**에서 **각 필드**의 데이터를 **추출**해 정의한 Pydantic 모델을 제공합니다.
## 문서 확인하기 { #check-the-docs }
`/docs`의 문서 UI에서 쿼리 매개변수를 확인할 수 있습니다:
### 쿼리 매개변수 리스트 / 기본값이 있는 다중값 { #query-parameter-list-multiple-values-with-defaults }
제공된 값이 없으면 기본 `list` 값을 정의할 수도 있습니다:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial012_an_py310.py hl[9] *}
다음으로 이동하면:
```
http://localhost:8000/items/
```
`q`의 기본값은 `["foo", "bar"]`가 되고, 응답은 다음이 됩니다:
```JSON
{
"q": [
"foo",
"bar"
]
}
```
#### `list`만 사용하기 { #using-just-list }
`list[str]` 대신 `list`를 직접 사용할 수도 있습니다:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial013_an_py310.py hl[9] *}
/// note | 참고
이 경우 FastAPI는 리스트의 내용을 검사하지 않음을 명심하세요.
예를 들어, `list[int]`는 리스트 내용이 정수인지 검사(및 문서화)합니다. 하지만 `list` 단독일 경우는 아닙니다.
///
## 더 많은 메타데이터 선언 { #declare-more-metadata }
매개변수에 대한 정보를 추가할 수 있습니다.
해당 정보는 생성된 OpenAPI에 포함되고 문서 사용자 인터페이스 및 외부 도구에서 사용됩니다.
/// note | 참고
도구에 따라 OpenAPI 지원 수준이 다를 수 있음을 명심하세요.
일부는 아직 선언된 추가 정보를 모두 표시하지 않을 수 있지만, 대부분의 경우 누락된 기능은 이미 개발 계획이 있습니다.
///
`title`을 추가할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial007_an_py310.py hl[10] *}
그리고 `description`도 추가할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial008_an_py310.py hl[14] *}
## 별칭 매개변수 { #alias-parameters }
매개변수가 `item-query`이길 원한다고 가정해 봅시다.
마치 다음과 같습니다:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?item-query=foobaritems
```
그러나 `item-query`는 유효한 파이썬 변수 이름이 아닙니다.
가장 가까운 것은 `item_query`일 겁니다.
하지만 정확히 `item-query`이길 원합니다...
이럴 경우 `alias`를 선언할 수 있으며, 해당 별칭은 매개변수 값을 찾는 데 사용됩니다:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial009_an_py310.py hl[9] *}
## 매개변수 사용 중단하기 { #deprecating-parameters }
이제는 더 이상 이 매개변수를 마음에 들어하지 않는다고 가정해 봅시다.
이 매개변수를 사용하는 클라이언트가 있기 때문에 한동안은 남겨둬야 하지만, 문서에서 사용 중단됨으로 명확하게 보여주고 싶습니다.
그렇다면 `deprecated=True` 매개변수를 `Query`로 전달합니다:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial010_an_py310.py hl[19] *}
문서가 아래와 같이 보일겁니다:
## OpenAPI에서 매개변수 제외 { #exclude-parameters-from-openapi }
생성된 OpenAPI 스키마(따라서 자동 문서화 시스템)에서 쿼리 매개변수를 제외하려면 `Query`의 `include_in_schema` 매개변수를 `False`로 설정하세요:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial014_an_py310.py hl[10] *}
## 커스텀 검증 { #custom-validation }
위에 나온 매개변수들로는 할 수 없는 **커스텀 검증**이 필요한 경우가 있을 수 있습니다.
그런 경우에는 일반적인 검증(예: 값이 `str`인지 검증한 뒤) 이후에 적용되는 **커스텀 검증 함수**를 사용할 수 있습니다.
`Annotated` 안에서 [Pydantic의 `AfterValidator`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-after-validator)를 사용하면 이를 구현할 수 있습니다.
/// tip | 팁
Pydantic에는 [BeforeValidator](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-before-validator)와 같은 다른 것들도 있습니다. 🤓
///
예를 들어, 이 커스텀 validator는 ISBN 도서 번호의 경우 아이템 ID가 `isbn-`으로 시작하고, IMDB 영화 URL ID의 경우 `imdb-`로 시작하는지 확인합니다:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py hl[5,16:19,24] *}
/// info | 정보
이는 Pydantic 2 이상 버전에서 사용할 수 있습니다. 😎
///
/// tip | 팁
데이터베이스나 다른 API 같은 **외부 구성요소**와 통신이 필요한 어떤 종류의 검증이든 해야 한다면, 대신 **FastAPI Dependencies**를 사용해야 합니다. 이에 대해서는 나중에 배우게 됩니다.
이 커스텀 validator는 요청에서 제공된 **같은 데이터만**으로 확인할 수 있는 것들을 위한 것입니다.
///
### 코드 이해하기 { #understand-that-code }
중요한 부분은 **`Annotated` 안에서 함수와 함께 `AfterValidator`를 사용한다는 것**뿐입니다. 이 부분은 건너뛰셔도 됩니다. 🤸
---
하지만 이 특정 코드 예제가 궁금하고 계속 보고 싶다면, 추가 세부사항은 다음과 같습니다.
#### `value.startswith()`를 사용한 문자열 { #string-with-value-startswith }
알고 계셨나요? `value.startswith()`를 사용하는 문자열은 튜플을 받을 수 있으며, 튜플에 있는 각 값을 확인합니다:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[16:19] hl[17] *}
#### 임의의 항목 { #a-random-item }
`data.items()`를 사용하면 각 딕셔너리 항목의 키와 값을 담은 튜플로 구성된 이터러블 객체를 얻습니다.
이 이터러블 객체를 `list(data.items())`로 적절한 `list`로 변환합니다.
그 다음 `random.choice()`로 리스트에서 **무작위 값**을 얻어 `(id, name)` 형태의 튜플을 얻습니다. 예를 들어 `("imdb-tt0371724", "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy")` 같은 값이 될 것입니다.
그 다음 이 튜플의 **두 값을** 변수 `id`와 `name`에 **할당**합니다.
따라서 사용자가 아이템 ID를 제공하지 않더라도, 무작위 추천을 받게 됩니다.
...이 모든 것을 **단 하나의 간단한 줄**로 합니다. 🤯 Python 정말 좋지 않나요? 🐍
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[22:30] hl[29] *}
## 요약 { #recap }
매개변수에 검증과 메타데이터를 추가 선언할 수 있습니다.
제네릭 검증과 메타데이터:
* `alias`
* `title`
* `description`
* `deprecated`
문자열에 특화된 검증:
* `min_length`
* `max_length`
* `pattern`
`AfterValidator`를 사용하는 커스텀 검증.
예제에서 `str` 값의 검증을 어떻게 추가하는지 살펴보았습니다.
숫자와 같은 다른 타입에 대한 검증을 어떻게 선언하는지 확인하려면 다음 장을 확인하기 바랍니다.
================================================
FILE: docs/ko/docs/tutorial/query-params.md
================================================
# 쿼리 매개변수 { #query-parameters }
경로 매개변수의 일부가 아닌 다른 함수 매개변수를 선언하면 "쿼리" 매개변수로 자동 해석합니다.
{* ../../docs_src/query_params/tutorial001_py310.py hl[9] *}
쿼리는 URL에서 `?` 후에 나오고 `&`으로 구분되는 키-값 쌍의 집합입니다.
예를 들어, 아래 URL에서:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```
...쿼리 매개변수는:
* `skip`: 값 `0`을 가집니다.
* `limit`: 값 `10`을 가집니다.
URL의 일부이므로 "자연스럽게" 문자열입니다.
하지만 파이썬 타입과 함께 선언할 경우(위 예에서 `int`), 해당 타입으로 변환 및 검증됩니다.
경로 매개변수에 적용된 동일한 프로세스가 쿼리 매개변수에도 적용됩니다:
* (당연히) 편집기 지원
* 데이터 "파싱"
* 데이터 검증
* 자동 문서화
## 기본값 { #defaults }
쿼리 매개변수는 경로에서 고정된 부분이 아니기 때문에 선택적일 수 있고 기본값을 가질 수 있습니다.
위 예에서 `skip=0`과 `limit=10`은 기본값을 갖고 있습니다.
그러므로 URL로 이동하는 것은:
```
http://127.0.0.1:8000/items/
```
아래로 이동하는 것과 같습니다:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```
하지만 가령 아래로 이동한 경우:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=20
```
함수의 매개변수 값은 아래가 됩니다:
* `skip=20`: URL에서 지정했기 때문입니다
* `limit=10`: 기본값이기 때문입니다
## 선택적 매개변수 { #optional-parameters }
같은 방법으로 기본값을 `None`으로 설정하여 선택적 매개변수를 선언할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}
이 경우 함수 매개변수 `q`는 선택적이며 기본값으로 `None` 값이 됩니다.
/// check
또한 **FastAPI**는 `item_id`가 경로 매개변수이고 `q`는 경로 매개변수가 아니라서 쿼리 매개변수라는 것을 알 정도로 충분히 똑똑하다는 점도 확인하세요.
///
## 쿼리 매개변수 형변환 { #query-parameter-type-conversion }
`bool` 형으로 선언할 수도 있고, 아래처럼 변환됩니다:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial003_py310.py hl[7] *}
이 경우, 아래로 이동하면:
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=1
```
또는
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=True
```
또는
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=true
```
또는
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=on
```
또는
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=yes
```
또는 다른 어떤 변형(대문자, 첫글자만 대문자 등)이더라도 함수는 `bool` 값이 `True`인 매개변수 `short`를 보게 됩니다. 그렇지 않은 경우 `False`입니다.
## 여러 경로/쿼리 매개변수 { #multiple-path-and-query-parameters }
여러 경로 매개변수와 쿼리 매개변수를 동시에 선언할 수 있으며 **FastAPI**는 어느 것이 무엇인지 알고 있습니다.
그리고 특정 순서로 선언할 필요가 없습니다.
매개변수들은 이름으로 감지됩니다:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial004_py310.py hl[6,8] *}
## 필수 쿼리 매개변수 { #required-query-parameters }
경로가 아닌 매개변수에 대한 기본값을 선언할 때(지금은 쿼리 매개변수만 보았습니다), 해당 매개변수는 필수적(Required)이지 않았습니다.
특정값을 추가하지 않고 선택적으로 만들기 위해선 기본값을 `None`으로 설정하면 됩니다.
그러나 쿼리 매개변수를 필수로 만들려면 단순히 기본값을 선언하지 않으면 됩니다:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial005_py310.py hl[6:7] *}
여기 쿼리 매개변수 `needy`는 `str`형인 필수 쿼리 매개변수입니다.
브라우저에서 아래와 같은 URL을 연다면:
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item
```
...필수 매개변수 `needy`를 넣지 않았기 때문에 아래와 같은 오류를 보게 됩니다:
```JSON
{
"detail": [
{
"type": "missing",
"loc": [
"query",
"needy"
],
"msg": "Field required",
"input": null
}
]
}
```
`needy`는 필수 매개변수이므로 URL에 반드시 설정해줘야 합니다:
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item?needy=sooooneedy
```
...아래처럼 작동합니다:
```JSON
{
"item_id": "foo-item",
"needy": "sooooneedy"
}
```
그리고 물론, 일부 매개변수는 필수로, 다른 일부는 기본값을, 또 다른 일부는 선택적으로 선언할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial006_py310.py hl[8] *}
위 예시에서는 3가지 쿼리 매개변수가 있습니다:
* `needy`, 필수적인 `str`.
* `skip`, 기본값이 `0`인 `int`.
* `limit`, 선택적인 `int`.
/// tip
[경로 매개변수](path-params.md#predefined-values)와 마찬가지로 `Enum`을 사용할 수 있습니다.
///
================================================
FILE: docs/ko/docs/tutorial/request-files.md
================================================
# 파일 요청 { #request-files }
`File`을 사용하여 클라이언트가 업로드할 파일들을 정의할 수 있습니다.
/// info | 정보
업로드된 파일을 전달받기 위해 먼저 [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart)를 설치해야합니다.
[가상 환경](../virtual-environments.md)을 생성하고, 활성화한 다음, 예를 들어 다음과 같이 설치하세요:
```console
$ pip install python-multipart
```
업로드된 파일들은 "폼 데이터"의 형태로 전송되기 때문에 이 작업이 필요합니다.
///
## `File` 임포트 { #import-file }
`fastapi` 에서 `File` 과 `UploadFile` 을 임포트 합니다:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}
## `File` 매개변수 정의 { #define-file-parameters }
`Body` 및 `Form` 과 동일한 방식으로 파일의 매개변수를 생성합니다:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}
/// info | 정보
`File` 은 `Form` 으로부터 직접 상속된 클래스입니다.
하지만 `fastapi`로부터 `Query`, `Path`, `File` 등을 임포트 할 때, 이것들은 특별한 클래스들을 반환하는 함수라는 것을 기억하기 바랍니다.
///
/// tip | 팁
File의 본문을 선언할 때, 매개변수가 쿼리 매개변수 또는 본문(JSON) 매개변수로 해석되는 것을 방지하기 위해 `File` 을 사용해야합니다.
///
파일들은 "폼 데이터"의 형태로 업로드 됩니다.
*경로 처리 함수*의 매개변수를 `bytes` 로 선언하는 경우 **FastAPI**는 파일을 읽고 `bytes` 형태의 내용을 전달합니다.
이것은 전체 내용이 메모리에 저장된다는 것을 의미한다는 걸 염두하기 바랍니다. 이는 작은 크기의 파일들에 적합합니다.
어떤 경우에는 `UploadFile` 을 사용하는 것이 더 유리합니다.
## `UploadFile`을 사용하는 `File` 매개변수 { #file-parameters-with-uploadfile }
`File` 매개변수를 `UploadFile` 타입으로 정의합니다:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[14] *}
`UploadFile` 을 사용하는 것은 `bytes` 과 비교해 다음과 같은 장점이 있습니다:
* 매개변수의 기본값에서 `File()`을 사용할 필요가 없습니다.
* "스풀 파일"을 사용합니다.
* 최대 크기 제한까지만 메모리에 저장되며, 이를 초과하는 경우 디스크에 저장됩니다.
* 따라서 이미지, 동영상, 큰 이진코드와 같은 대용량 파일들을 많은 메모리를 소모하지 않고 처리하기에 적합합니다.
* 업로드 된 파일의 메타데이터를 얻을 수 있습니다.
* [file-like](https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object) `async` 인터페이스를 갖고 있습니다.
* file-like object를 필요로하는 다른 라이브러리에 직접적으로 전달할 수 있는 파이썬 [`SpooledTemporaryFile`](https://docs.python.org/3/library/tempfile.html#tempfile.SpooledTemporaryFile) 객체를 반환합니다.
### `UploadFile` { #uploadfile }
`UploadFile` 은 다음과 같은 어트리뷰트가 있습니다:
* `filename` : 문자열(`str`)로 된 업로드된 파일의 파일명입니다 (예: `myimage.jpg`).
* `content_type` : 문자열(`str`)로 된 파일 형식(MIME type / media type)입니다 (예: `image/jpeg`).
* `file` : [`SpooledTemporaryFile`](https://docs.python.org/3/library/tempfile.html#tempfile.SpooledTemporaryFile) (a [file-like](https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object) object)입니다. 이것은 "file-like" 객체를 필요로하는 다른 함수나 라이브러리에 직접적으로 전달할 수 있는 실질적인 파이썬 파일 객체입니다.
`UploadFile` 에는 다음의 `async` 메소드들이 있습니다. 이들은 내부적인 `SpooledTemporaryFile` 을 사용하여 해당하는 파일 메소드를 호출합니다.
* `write(data)`: `data`(`str` 또는 `bytes`)를 파일에 작성합니다.
* `read(size)`: 파일의 바이트 및 글자의 `size`(`int`)를 읽습니다.
* `seek(offset)`: 파일 내 `offset`(`int`) 위치의 바이트로 이동합니다.
* 예) `await myfile.seek(0)` 를 사용하면 파일의 시작부분으로 이동합니다.
* `await myfile.read()` 를 사용한 후 내용을 다시 읽을 때 유용합니다.
* `close()`: 파일을 닫습니다.
상기 모든 메소드들이 `async` 메소드이기 때문에 “await”을 사용하여야 합니다.
예를들어, `async` *경로 처리 함수*의 내부에서 다음과 같은 방식으로 내용을 가져올 수 있습니다:
```Python
contents = await myfile.read()
```
만약 일반적인 `def` *경로 처리 함수*의 내부라면, 다음과 같이 `UploadFile.file` 에 직접 접근할 수 있습니다:
```Python
contents = myfile.file.read()
```
/// note | `async` 기술 세부사항
`async` 메소드들을 사용할 때 **FastAPI**는 스레드풀에서 파일 메소드들을 실행하고 그들을 기다립니다.
///
/// note | Starlette 기술 세부사항
**FastAPI**의 `UploadFile` 은 **Starlette**의 `UploadFile` 을 직접적으로 상속받지만, **Pydantic** 및 FastAPI의 다른 부분들과의 호환성을 위해 필요한 부분들이 추가되었습니다.
///
## "폼 데이터"란 { #what-is-form-data }
HTML의 폼들(``)이 서버에 데이터를 전송하는 방식은 대개 데이터에 JSON과는 다른 "특별한" 인코딩을 사용합니다.
**FastAPI**는 JSON 대신 올바른 위치에서 데이터를 읽을 수 있도록 합니다.
/// note | 기술 세부사항
폼의 데이터는 파일이 포함되지 않은 경우 일반적으로 "미디어 유형" `application/x-www-form-urlencoded` 을 사용해 인코딩 됩니다.
하지만 파일이 포함된 경우, `multipart/form-data`로 인코딩됩니다. `File`을 사용하였다면, **FastAPI**는 본문의 적합한 부분에서 파일을 가져와야 한다는 것을 인지합니다.
인코딩과 폼 필드에 대해 더 알고싶다면, [MDN 웹 문서의 `POST`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/POST)를 참고하기 바랍니다.
///
/// warning | 경고
다수의 `File` 과 `Form` 매개변수를 한 *경로 처리*에 선언하는 것이 가능하지만, 요청의 본문이 `application/json` 가 아닌 `multipart/form-data` 로 인코딩 되기 때문에 JSON으로 받아야하는 `Body` 필드를 함께 선언할 수는 없습니다.
이는 **FastAPI**의 한계가 아니라, HTTP 프로토콜에 의한 것입니다.
///
## 선택적 파일 업로드 { #optional-file-upload }
표준 타입 애너테이션을 사용하고 기본값을 `None`으로 설정하여 파일을 선택적으로 만들 수 있습니다:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_02_an_py310.py hl[9,17] *}
## 추가 메타데이터를 포함한 `UploadFile` { #uploadfile-with-additional-metadata }
추가 메타데이터를 설정하기 위해 예를 들어 `UploadFile`과 함께 `File()`을 사용할 수도 있습니다:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_03_an_py310.py hl[9,15] *}
## 다중 파일 업로드 { #multiple-file-uploads }
여러 파일을 동시에 업로드 할 수 있습니다.
그들은 "폼 데이터"를 사용하여 전송된 동일한 "폼 필드"에 연결됩니다.
이 기능을 사용하기 위해 , `bytes` 의 `List` 또는 `UploadFile` 를 선언하기 바랍니다:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial002_an_py310.py hl[10,15] *}
선언한대로, `bytes` 의 `list` 또는 `UploadFile` 들을 전송받을 것입니다.
/// note | 기술 세부사항
`from starlette.responses import HTMLResponse` 역시 사용할 수 있습니다.
**FastAPI**는 개발자의 편의를 위해 `fastapi.responses` 와 동일한 `starlette.responses` 도 제공합니다. 하지만 대부분의 응답들은 Starlette로부터 직접 제공됩니다.
///
### 추가 메타데이터를 포함한 다중 파일 업로드 { #multiple-file-uploads-with-additional-metadata }
이전과 같은 방식으로 `UploadFile`에 대해서도 `File()`을 사용해 추가 매개변수를 설정할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial003_an_py310.py hl[11,18:20] *}
## 요약 { #recap }
`File`, `bytes`, `UploadFile`을 사용하여 폼 데이터로 전송되는 요청에서 업로드할 파일을 선언하세요.
================================================
FILE: docs/ko/docs/tutorial/request-form-models.md
================================================
# 폼 모델 { #form-models }
FastAPI에서 **Pydantic 모델**을 이용하여 **폼 필드**를 선언할 수 있습니다.
/// info | 정보
폼을 사용하려면, 먼저 [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart)를 설치하세요.
[가상 환경](../virtual-environments.md)을 생성하고 활성화한 다음, 예를 들어 아래와 같이 설치하세요:
```console
$ pip install python-multipart
```
///
/// note | 참고
이 기능은 FastAPI 버전 `0.113.0` 이후부터 지원됩니다. 🤓
///
## 폼을 위한 Pydantic 모델 { #pydantic-models-for-forms }
**폼 필드**로 받고 싶은 필드를 **Pydantic 모델**로 선언한 다음, 매개변수를 `Form`으로 선언하면 됩니다:
{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:11,15] *}
**FastAPI**는 요청에서 받은 **폼 데이터**에서 **각 필드**에 대한 데이터를 **추출**하고 정의한 Pydantic 모델을 줍니다.
## 문서 확인하기 { #check-the-docs }
문서 UI `/docs`에서 확인할 수 있습니다:
그리고 두 모델 모두 대화형 API 문서에 사용됩니다:
## 기타 반환 타입 어노테이션 { #other-return-type-annotations }
유효한 Pydantic 필드가 아닌 것을 반환하면서도, 도구(에디터, mypy 등)가 제공하는 지원을 받기 위해 함수에 어노테이션을 달아두는 경우가 있을 수 있습니다.
### 응답을 직접 반환하기 { #return-a-response-directly }
가장 흔한 경우는 [고급 문서에서 나중에 설명하는 대로 Response를 직접 반환하는 것](../advanced/response-directly.md)입니다.
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_02_py310.py hl[8,10:11] *}
이 간단한 경우는 반환 타입 어노테이션이 `Response` 클래스(또는 그 서브클래스)이기 때문에 FastAPI에서 자동으로 처리됩니다.
그리고 `RedirectResponse`와 `JSONResponse`는 모두 `Response`의 서브클래스이므로, 타입 어노테이션이 올바르기 때문에 도구들도 만족합니다.
### Response 서브클래스 어노테이션 { #annotate-a-response-subclass }
타입 어노테이션에 `Response`의 서브클래스를 사용할 수도 있습니다:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_03_py310.py hl[8:9] *}
이는 `RedirectResponse`가 `Response`의 서브클래스이기 때문에 동작하며, FastAPI가 이 간단한 경우를 자동으로 처리합니다.
### 유효하지 않은 반환 타입 어노테이션 { #invalid-return-type-annotations }
하지만 유효한 Pydantic 타입이 아닌 다른 임의의 객체(예: 데이터베이스 객체)를 반환하고, 함수에서 그렇게 어노테이션하면, FastAPI는 그 타입 어노테이션으로부터 Pydantic 응답 모델을 만들려고 시도하다가 실패합니다.
또한, 유효한 Pydantic 타입이 아닌 타입이 하나 이상 포함된 여러 타입 간의 union이 있는 경우에도 동일합니다. 예를 들어, 아래는 실패합니다 💥:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_04_py310.py hl[8] *}
...이는 타입 어노테이션이 Pydantic 타입이 아니고, 단일 `Response` 클래스/서브클래스도 아니며, `Response`와 `dict` 간 union(둘 중 아무거나)이기 때문에 실패합니다.
### 응답 모델 비활성화 { #disable-response-model }
위 예제에서 이어서, FastAPI가 수행하는 기본 데이터 검증, 문서화, 필터링 등을 원하지 않을 수 있습니다.
하지만 에디터나 타입 체커(예: mypy) 같은 도구 지원을 받기 위해 함수에 반환 타입 어노테이션은 유지하고 싶을 수도 있습니다.
이 경우 `response_model=None`으로 설정하여 응답 모델 생성을 비활성화할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_05_py310.py hl[7] *}
그러면 FastAPI는 응답 모델 생성을 건너뛰며, FastAPI 애플리케이션에 영향을 주지 않고 필요한 반환 타입 어노테이션을 어떤 것이든 사용할 수 있습니다. 🤓
## 응답 모델 인코딩 매개변수 { #response-model-encoding-parameters }
응답 모델은 아래와 같이 기본값을 가질 수 있습니다:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[9,11:12] *}
* `description: Union[str, None] = None` (또는 Python 3.10에서 `str | None = None`)은 기본값으로 `None`을 갖습니다.
* `tax: float = 10.5`는 기본값으로 `10.5`를 갖습니다.
* `tags: List[str] = []`는 기본값으로 빈 리스트 `[]`를 갖습니다.
하지만 실제로 저장되지 않았을 경우 결과에서 이를 생략하고 싶을 수 있습니다.
예를 들어, NoSQL 데이터베이스에 많은 선택적 속성이 있는 모델이 있지만, 기본값으로 가득 찬 매우 긴 JSON 응답을 보내고 싶지 않습니다.
### `response_model_exclude_unset` 매개변수 사용 { #use-the-response-model-exclude-unset-parameter }
*경로 처리 데코레이터* 매개변수 `response_model_exclude_unset=True`로 설정할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[22] *}
그러면 이러한 기본값은 응답에 포함되지 않고, 실제로 설정된 값만 포함됩니다.
따라서 ID가 `foo`인 항목에 대해 해당 *경로 처리*로 요청을 보내면, (기본값을 제외한) 응답은 다음과 같습니다:
```JSON
{
"name": "Foo",
"price": 50.2
}
```
/// info | 정보
다음도 사용할 수 있습니다:
* `response_model_exclude_defaults=True`
* `response_model_exclude_none=True`
`exclude_defaults` 및 `exclude_none`에 대해 [Pydantic 문서](https://docs.pydantic.dev/1.10/usage/exporting_models/#modeldict)에 설명된 대로 사용할 수 있습니다.
///
#### 기본값이 있는 필드에 값이 있는 데이터 { #data-with-values-for-fields-with-defaults }
하지만 ID가 `bar`인 항목처럼, 기본값이 있는 모델의 필드에 값이 있다면:
```Python hl_lines="3 5"
{
"name": "Bar",
"description": "The bartenders",
"price": 62,
"tax": 20.2
}
```
응답에 포함됩니다.
#### 기본값과 동일한 값을 갖는 데이터 { #data-with-the-same-values-as-the-defaults }
데이터가 ID가 `baz`인 항목처럼 기본값과 동일한 값을 갖는다면:
```Python hl_lines="3 5-6"
{
"name": "Baz",
"description": None,
"price": 50.2,
"tax": 10.5,
"tags": []
}
```
FastAPI는 충분히 똑똑해서(사실, Pydantic이 충분히 똑똑합니다) `description`, `tax`, `tags`가 기본값과 동일하더라도, 기본값에서 가져온 것이 아니라 명시적으로 설정되었다는 것을 알아냅니다.
그래서 JSON 응답에 포함됩니다.
/// tip | 팁
기본값은 `None`뿐만 아니라 어떤 것이든 될 수 있습니다.
리스트(`[]`), `float`인 `10.5` 등이 될 수 있습니다.
///
### `response_model_include` 및 `response_model_exclude` { #response-model-include-and-response-model-exclude }
*경로 처리 데코레이터* 매개변수 `response_model_include` 및 `response_model_exclude`를 사용할 수도 있습니다.
이들은 포함(나머지 생략)하거나 제외(나머지 포함)할 어트리뷰트 이름을 담은 `str`의 `set`을 받습니다.
Pydantic 모델이 하나만 있고 출력에서 일부 데이터를 제거하려는 경우, 빠른 지름길로 사용할 수 있습니다.
/// tip | 팁
하지만 이러한 매개변수 대신, 위에서 설명한 것처럼 여러 클래스를 사용하는 것을 여전히 권장합니다.
이는 일부 어트리뷰트를 생략하기 위해 `response_model_include` 또는 `response_model_exclude`를 사용하더라도, 앱의 OpenAPI(및 문서)에 생성되는 JSON Schema가 여전히 전체 모델에 대한 스키마이기 때문입니다.
비슷하게 동작하는 `response_model_by_alias`에도 동일하게 적용됩니다.
///
{* ../../docs_src/response_model/tutorial005_py310.py hl[29,35] *}
/// tip | 팁
문법 `{"name", "description"}`은 두 값을 갖는 `set`을 만듭니다.
이는 `set(["name", "description"])`과 동일합니다.
///
#### `set` 대신 `list` 사용하기 { #using-lists-instead-of-sets }
`set`을 쓰는 것을 잊고 `list`나 `tuple`을 대신 사용하더라도, FastAPI는 이를 `set`으로 변환하므로 올바르게 동작합니다:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial006_py310.py hl[29,35] *}
## 요약 { #recap }
응답 모델을 정의하고 특히 개인정보가 필터링되도록 보장하려면 *경로 처리 데코레이터*의 매개변수 `response_model`을 사용하세요.
명시적으로 설정된 값만 반환하려면 `response_model_exclude_unset`을 사용하세요.
================================================
FILE: docs/ko/docs/tutorial/response-status-code.md
================================================
# 응답 상태 코드 { #response-status-code }
응답 모델을 지정하는 것과 같은 방법으로, 어떤 *경로 처리*에서든 `status_code` 매개변수를 사용하여 응답에 사용할 HTTP 상태 코드를 선언할 수도 있습니다:
* `@app.get()`
* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`
* 등
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py310.py hl[6] *}
/// note | 참고
`status_code` 는 "데코레이터" 메소드(`get`, `post` 등)의 매개변수입니다. 모든 매개변수들과 본문처럼 *경로 처리 함수*가 아닙니다.
///
`status_code` 매개변수는 HTTP 상태 코드를 숫자로 입력받습니다.
/// info | 정보
`status_code` 는 파이썬의 [`http.HTTPStatus`](https://docs.python.org/3/library/http.html#http.HTTPStatus) 와 같은 `IntEnum` 을 입력받을 수도 있습니다.
///
`status_code` 매개변수는:
* 응답에서 해당 상태 코드를 반환합니다.
* 상태 코드를 OpenAPI 스키마(따라서, 사용자 인터페이스에도)에 문서화합니다:
/// note | 참고
일부 응답 코드(다음 섹션 참고)는 응답에 본문이 없다는 것을 나타냅니다.
FastAPI는 이를 알고 있으며, 응답 본문이 없다고 명시하는 OpenAPI 문서를 생성합니다.
///
## HTTP 상태 코드에 대하여 { #about-http-status-codes }
/// note | 참고
만약 HTTP 상태 코드가 무엇인지 이미 알고 있다면, 다음 섹션으로 넘어가세요.
///
HTTP에서는 응답의 일부로 3자리 숫자 상태 코드를 보냅니다.
이 상태 코드들은 이를 식별할 수 있도록 이름이 연결되어 있지만, 중요한 부분은 숫자입니다.
요약하자면:
* `100 - 199` 는 "정보"용입니다. 직접 사용할 일은 거의 없습니다. 이 상태 코드를 갖는 응답은 본문을 가질 수 없습니다.
* **`200 - 299`** 는 "성공적인" 응답을 위한 것입니다. 가장 많이 사용하게 될 유형입니다.
* `200` 은 기본 상태 코드로, 모든 것이 "OK"임을 의미합니다.
* 다른 예로는 `201` "생성됨"이 있습니다. 일반적으로 데이터베이스에 새 레코드를 생성한 후 사용합니다.
* 특별한 경우로 `204` "내용 없음"이 있습니다. 이 응답은 클라이언트에게 반환할 내용이 없을 때 사용되며, 따라서 응답은 본문을 가지면 안 됩니다.
* **`300 - 399`** 는 "리다이렉션"용입니다. 이 상태 코드를 갖는 응답은 본문이 있을 수도 없을 수도 있으며, 본문이 없어야 하는 `304` "수정되지 않음"을 제외합니다.
* **`400 - 499`** 는 "클라이언트 오류" 응답을 위한 것입니다. 아마 두 번째로 가장 많이 사용하게 될 유형입니다.
* 예를 들어 `404` 는 "찾을 수 없음" 응답을 위해 사용합니다.
* 클라이언트의 일반적인 오류에는 `400` 을 그냥 사용할 수 있습니다.
* `500 - 599` 는 서버 오류에 사용됩니다. 직접 사용할 일은 거의 없습니다. 애플리케이션 코드의 일부나 서버에서 문제가 발생하면 자동으로 이들 상태 코드 중 하나를 반환합니다.
/// tip | 팁
각 상태 코드와 어떤 코드가 어떤 용도인지 더 알고 싶다면 [MDN의 HTTP 상태 코드에 관한 문서](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Status)를 확인하세요.
///
## 이름을 기억하는 쉬운 방법 { #shortcut-to-remember-the-names }
이전 예시를 다시 확인해보겠습니다:
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py310.py hl[6] *}
`201` 은 "생성됨"을 위한 상태 코드입니다.
하지만 각각의 코드가 무엇을 의미하는지 외울 필요는 없습니다.
`fastapi.status` 의 편의 변수를 사용할 수 있습니다.
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial002_py310.py hl[1,6] *}
이것들은 단지 편의를 위한 것으로, 동일한 숫자를 갖고 있지만, 이를 통해 편집기의 자동완성 기능으로 찾을 수 있습니다:
/// note | 기술 세부사항
`from starlette import status` 역시 사용할 수 있습니다.
**FastAPI**는 개발자인 여러분의 편의를 위해 `fastapi.status` 와 동일한 `starlette.status` 도 제공합니다. 하지만 이것은 Starlette로부터 직접 제공됩니다.
///
## 기본값 변경 { #changing-the-default }
나중에 [고급 사용자 지침서](../advanced/response-change-status-code.md)에서, 여기서 선언하는 기본값과 다른 상태 코드를 반환하는 방법을 확인할 수 있습니다.
================================================
FILE: docs/ko/docs/tutorial/schema-extra-example.md
================================================
# 요청 예제 데이터 선언 { #declare-request-example-data }
여러분의 앱이 받을 수 있는 데이터 예제를 선언할 수 있습니다.
여기 이를 위한 몇 가지 방식이 있습니다.
## Pydantic 모델 속 추가 JSON 스키마 데이터 { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }
생성된 JSON 스키마에 추가될 Pydantic 모델을 위한 `examples`을 선언할 수 있습니다.
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}
추가 정보는 있는 그대로 해당 모델의 **JSON 스키마** 결과에 추가되고, API 문서에서 사용합니다.
[Pydantic 문서: Configuration](https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/)에 설명된 것처럼 `dict`를 받는 `model_config` 어트리뷰트를 사용할 수 있습니다.
`"json_schema_extra"`를 생성된 JSON 스키마에서 보여주고 싶은 별도의 데이터와 `examples`를 포함하는 `dict`으로 설정할 수 있습니다.
/// tip | 팁
JSON 스키마를 확장하고 여러분의 별도의 자체 데이터를 추가하기 위해 같은 기술을 사용할 수 있습니다.
예를 들면, 프론트엔드 사용자 인터페이스에 메타데이터를 추가하는 등에 사용할 수 있습니다.
///
/// info | 정보
(FastAPI 0.99.0부터 쓰이기 시작한) OpenAPI 3.1.0은 **JSON 스키마** 표준의 일부인 `examples`에 대한 지원을 추가했습니다.
그 전에는, 하나의 예제만 가능한 `example` 키워드만 지원했습니다. 이는 아직 OpenAPI 3.1.0에서 지원하지만, 지원이 종료될 것이며 JSON 스키마 표준에 포함되지 않습니다. 그렇기에 `example`을 `examples`으로 이전하는 것을 추천합니다. 🤓
이 페이지 끝에서 더 많은 내용을 읽을 수 있습니다.
///
## `Field` 추가 인자 { #field-additional-arguments }
Pydantic 모델과 같이 `Field()`를 사용할 때 추가적인 `examples`를 선언할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial002_py310.py hl[2,8:11] *}
## JSON Schema에서의 `examples` - OpenAPI { #examples-in-json-schema-openapi }
다음 중 하나를 사용할 때:
* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* `Body()`
* `Form()`
* `File()`
**OpenAPI** 안의 **JSON 스키마**에 추가될 부가적인 정보를 포함한 `examples` 모음을 선언할 수도 있습니다.
### `examples`를 포함한 `Body` { #body-with-examples }
여기, `Body()`에 예상되는 예제 데이터 하나를 포함한 `examples`를 넘겼습니다:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial003_an_py310.py hl[22:29] *}
### 문서 UI 예시 { #example-in-the-docs-ui }
위의 어느 방법과 함께라면 `/docs`에서 다음과 같이 보일 것입니다:
### 다중 `examples`를 포함한 `Body` { #body-with-multiple-examples }
물론 여러 `examples`를 넘길 수 있습니다:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial004_an_py310.py hl[23:38] *}
이와 같이 하면 예제들은 그 본문 데이터의 내부 **JSON 스키마**의 일부가 될 것입니다.
그럼에도 불구하고, 지금 이 문서를 작성하는 시간에, 문서 UI를 보여주는 역할을 맡은 Swagger UI는 **JSON 스키마** 속 데이터를 위한 여러 예제의 표현을 지원하지 않습니다. 하지만 해결 방안을 밑에서 읽어보세요.
### OpenAPI-특화 `examples` { #openapi-specific-examples }
**JSON 스키마**가 `examples`를 지원하기 전부터 OpenAPI는 `examples`이라 불리는 다른 필드를 지원해 왔습니다.
이 **OpenAPI-특화** `examples`는 OpenAPI 명세서의 다른 구역으로 들어갑니다. 각 JSON 스키마 내부가 아니라 **각 *경로 처리* 세부 정보**에 포함됩니다.
그리고 Swagger UI는 이 특정한 `examples` 필드를 한동안 지원했습니다. 그래서, 이를 다른 **문서 UI에 있는 예제**를 **표시**하기 위해 사용할 수 있습니다.
이 OpenAPI-특화 필드인 `examples`의 형태는 (`list` 대신에) **다중 예제**가 포함된 `dict`이며, 각각의 별도 정보 또한 **OpenAPI**에 추가될 것입니다.
이는 OpenAPI에 포함된 각 JSON 스키마 안으로 포함되지 않으며, *경로 처리*에 직접적으로 포함됩니다.
### `openapi_examples` 매개변수 사용하기 { #using-the-openapi-examples-parameter }
다음에 대해 FastAPI에서 매개변수 `openapi_examples`로 OpenAPI-특화 `examples`를 선언할 수 있습니다:
* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* `Body()`
* `Form()`
* `File()`
`dict`의 키는 각 예제를 식별하고, 각 값은 또 다른 `dict`입니다.
`examples` 안의 각 특정 예제 `dict`에는 다음이 포함될 수 있습니다:
* `summary`: 예제에 대한 짧은 설명문.
* `description`: 마크다운 텍스트를 포함할 수 있는 긴 설명문.
* `value`: 실제로 보여지는 예시, 예를 들면 `dict`.
* `externalValue`: `value`의 대안이며 예제를 가리키는 URL. 비록 `value`처럼 많은 도구를 지원하지 못할 수 있습니다.
이를 다음과 같이 사용할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial005_an_py310.py hl[23:49] *}
### 문서 UI에서의 OpenAPI 예시 { #openapi-examples-in-the-docs-ui }
`Body()`에 `openapi_examples`가 추가되면 `/docs`는 다음과 같이 보일 것입니다:
## 기술적 세부 사항 { #technical-details }
/// tip | 팁
이미 **FastAPI**의 **0.99.0 혹은 그 이상** 버전을 사용하고 있다면, 이 세부 사항을 **스킵**해도 상관 없을 것입니다.
세부 사항은 OpenAPI 3.1.0이 사용가능하기 전, 예전 버전과 더 관련있습니다.
간략한 OpenAPI와 JSON 스키마 **역사 강의**로 생각할 수 있습니다. 🤓
///
/// warning | 경고
표준 **JSON 스키마**와 **OpenAPI**에 대한 아주 기술적인 세부사항입니다.
만약 위의 생각이 작동한다면, 그것으로 충분하며 이 세부 사항은 필요없을 것이니, 마음 편하게 스킵하셔도 됩니다.
///
OpenAPI 3.1.0 전에 OpenAPI는 오래된 **JSON 스키마**의 수정된 버전을 사용했습니다.
JSON 스키마는 `examples`를 가지고 있지 않았고, 따라서 OpenAPI는 그들만의 `example` 필드를 수정된 버전에 추가했습니다.
OpenAPI는 또한 `example`과 `examples` 필드를 명세서의 다른 부분에 추가했습니다:
* [`Parameter Object` (명세서에 있는)](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.1.0.md#parameter-object)는 FastAPI의 다음 기능에서 쓰였습니다:
* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* [`Request Body Object`, `Media Type Object` (명세서에 있는)의 `content` 필드에 있는](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.1.0.md#media-type-object)는 FastAPI의 다음 기능에서 쓰였습니다:
* `Body()`
* `File()`
* `Form()`
/// info | 정보
이 예전 OpenAPI-특화 `examples` 매개변수는 이제 FastAPI `0.103.0`부터 `openapi_examples`입니다.
///
### JSON 스키마의 `examples` 필드 { #json-schemas-examples-field }
하지만, 후에 JSON 스키마는 [`examples`](https://json-schema.org/draft/2019-09/json-schema-validation.html#rfc.section.9.5) 필드를 명세서의 새 버전에 추가했습니다.
그리고 새로운 OpenAPI 3.1.0은 이 새로운 `examples` 필드가 포함된 최신 버전 (JSON 스키마 2020-12)을 기반으로 했습니다.
그리고 이제 이 새로운 `examples` 필드는 이제 지원 중단된, 예전의 단일 (그리고 커스텀) `example` 필드보다 우선됩니다.
JSON 스키마의 새로운 `examples` 필드는 예제의 **단순한 `list`**일 뿐이며, (위에서 상술한 것처럼) OpenAPI의 다른 곳에 존재하는 추가 메타데이터가 있는 dict가 아닙니다.
/// info | 정보
더 쉽고 새로운 JSON 스키마와의 통합과 함께 OpenAPI 3.1.0가 배포되었지만, 잠시동안 자동 문서 생성을 제공하는 도구인 Swagger UI는 OpenAPI 3.1.0을 지원하지 않았습니다 (5.0.0 버전부터 지원합니다 🎉).
이로인해, FastAPI 0.99.0 이전 버전은 아직 OpenAPI 3.1.0 보다 낮은 버전을 사용했습니다.
///
### Pydantic과 FastAPI `examples` { #pydantic-and-fastapi-examples }
Pydantic 모델 안에 `examples`를 추가할 때, `schema_extra` 또는 `Field(examples=["something"])`를 사용하면 그 예제는 해당 Pydantic 모델의 **JSON 스키마**에 추가됩니다.
그리고 Pydantic 모델의 **JSON 스키마**는 API의 **OpenAPI**에 포함되고, 그 후 문서 UI 속에서 사용됩니다.
FastAPI 0.99.0 이전 버전에서 (0.99.0 이상 버전은 새로운 OpenAPI 3.1.0을 사용합니다), 다른 유틸리티(`Query()`, `Body()` 등)와 함께 `example` 또는 `examples`를 사용했을 때, 그러한 예제는 그 데이터를 설명하는 JSON 스키마에 추가되지 않고 (OpenAPI 자체의 JSON 스키마에도 포함되지 않습니다), OpenAPI의 *경로 처리* 선언에 직접적으로 추가됩니다 (JSON 스키마를 사용하는 OpenAPI 부분 밖에서).
하지만 이제 FastAPI 0.99.0 및 이후 버전에서는 JSON 스키마 2020-12를 사용하는 OpenAPI 3.1.0과 Swagger UI 5.0.0 및 이후 버전을 사용하기 때문에, 모든 것이 더 일관성을 띄고 예제도 JSON 스키마에 포함됩니다.
### Swagger UI와 OpenAPI-특화 `examples` { #swagger-ui-and-openapi-specific-examples }
Swagger UI는 다중 JSON 스키마 예제를 지원하지 않았기 때문에(2023-08-26 기준), 사용자는 문서에 여러 예제를 표시할 방법이 없었습니다.
이를 해결하기 위해, FastAPI `0.103.0`은 새로운 매개변수인 `openapi_examples`로 동일한 예전 **OpenAPI-특화** `examples` 필드를 선언하는 **지원**을 추가했습니다. 🤓
### 요약 { #summary }
저는 역사를 그다지 좋아하는 편이 아니라고 말하고는 했지만... "기술 역사" 강의를 하는 지금의 저를 보세요. 😅
요약하자면 **FastAPI 0.99.0 혹은 그 이상의 버전**으로 업그레이드하면, 많은 것들이 훨씬 더 **단순하고, 일관적이며 직관적**이 되며, 여러분은 이 모든 역사적 세부 사항을 알 필요가 없습니다. 😎
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FILE: docs/ko/docs/tutorial/security/first-steps.md
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# 보안 - 첫 단계 { #security-first-steps }
어떤 도메인에 **backend** API가 있다고 가정해 보겠습니다.
그리고 다른 도메인에 **frontend**가 있거나, 같은 도메인의 다른 경로에 있거나(또는 모바일 애플리케이션에 있을 수도 있습니다).
그리고 frontend가 **username**과 **password**를 사용해 backend에 인증할 수 있는 방법이 필요하다고 해봅시다.
**FastAPI**와 함께 **OAuth2**를 사용해서 이를 구현할 수 있습니다.
하지만 필요한 작은 정보 조각들을 찾기 위해 길고 긴 전체 스펙을 읽느라 시간을 쓰지 않도록 하겠습니다.
보안을 처리하기 위해 **FastAPI**가 제공하는 도구들을 사용해 봅시다.
## 어떻게 보이는지 { #how-it-looks }
먼저 코드를 그냥 사용해서 어떻게 동작하는지 보고, 그다음에 무슨 일이 일어나는지 이해하러 다시 돌아오겠습니다.
## `main.py` 만들기 { #create-main-py }
예제를 파일 `main.py`에 복사하세요:
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py *}
## 실행하기 { #run-it }
/// info | 정보
[`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart) 패키지는 `pip install "fastapi[standard]"` 명령을 실행하면 **FastAPI**와 함께 자동으로 설치됩니다.
하지만 `pip install fastapi` 명령을 사용하면 `python-multipart` 패키지가 기본으로 포함되지 않습니다.
수동으로 설치하려면, [가상 환경](../../virtual-environments.md)을 만들고 활성화한 다음, 아래로 설치하세요:
```console
$ pip install python-multipart
```
이는 **OAuth2**가 `username`과 `password`를 보내기 위해 "form data"를 사용하기 때문입니다.
///
다음으로 예제를 실행하세요:
/// check | Authorize 버튼!
반짝이는 새 "Authorize" 버튼이 이미 있습니다.
그리고 *경로 처리*에는 오른쪽 상단에 클릭할 수 있는 작은 자물쇠가 있습니다.
///
그리고 이를 클릭하면 `username`과 `password`(그리고 다른 선택적 필드들)를 입력할 수 있는 작은 인증 폼이 나타납니다:
/// note | 참고
폼에 무엇을 입력하든 아직은 동작하지 않습니다. 하지만 곧 여기까지 구현할 것입니다.
///
물론 이것은 최종 사용자를 위한 frontend는 아니지만, 모든 API를 대화형으로 문서화하는 훌륭한 자동 도구입니다.
frontend 팀(그게 본인일 수도 있습니다)이 사용할 수 있습니다.
서드파티 애플리케이션과 시스템에서도 사용할 수 있습니다.
그리고 동일한 애플리케이션을 디버그하고, 확인하고, 테스트하기 위해 본인이 사용할 수도 있습니다.
## `password` 플로우 { #the-password-flow }
이제 조금 돌아가서 이것들이 무엇인지 이해해 봅시다.
`password` "flow"는 보안과 인증을 처리하기 위해 OAuth2에서 정의한 여러 방식("flows") 중 하나입니다.
OAuth2는 backend 또는 API가 사용자를 인증하는 서버와 독립적일 수 있도록 설계되었습니다.
하지만 이 경우에는 같은 **FastAPI** 애플리케이션이 API와 인증을 모두 처리합니다.
따라서, 단순화된 관점에서 다시 정리해보면:
* 사용자가 frontend에서 `username`과 `password`를 입력하고 `Enter`를 누릅니다.
* frontend(사용자의 브라우저에서 실행됨)는 해당 `username`과 `password`를 우리 API의 특정 URL로 보냅니다(`tokenUrl="token"`로 선언됨).
* API는 `username`과 `password`를 확인하고 "token"으로 응답합니다(아직 아무것도 구현하지 않았습니다).
* "token"은 나중에 이 사용자를 검증하는 데 사용할 수 있는 어떤 내용이 담긴 문자열일 뿐입니다.
* 보통 token은 일정 시간이 지나면 만료되도록 설정합니다.
* 그래서 사용자는 나중에 어느 시점엔 다시 로그인해야 합니다.
* 그리고 token이 도난당하더라도 위험이 더 낮습니다. 대부분의 경우 영구적으로 항상 동작하는 키와는 다릅니다.
* frontend는 그 token을 임시로 어딘가에 저장합니다.
* 사용자가 frontend에서 클릭해서 frontend 웹 앱의 다른 섹션으로 이동합니다.
* frontend는 API에서 더 많은 데이터를 가져와야 합니다.
* 하지만 그 특정 endpoint에는 인증이 필요합니다.
* 그래서 우리 API에 인증하기 위해 `Authorization` 헤더를, 값은 `Bearer `에 token을 더한 형태로 보냅니다.
* token에 `foobar`가 들어 있다면 `Authorization` 헤더의 내용은 `Bearer foobar`가 됩니다.
## **FastAPI**의 `OAuth2PasswordBearer` { #fastapis-oauth2passwordbearer }
**FastAPI**는 이런 보안 기능을 구현하기 위해, 서로 다른 추상화 수준에서 여러 도구를 제공합니다.
이 예제에서는 **OAuth2**의 **Password** 플로우와 **Bearer** token을 사용합니다. 이를 위해 `OAuth2PasswordBearer` 클래스를 사용합니다.
/// info | 정보
"bearer" token만이 유일한 선택지는 아닙니다.
하지만 이 사용 사례에는 가장 적합한 선택입니다.
또한 OAuth2 전문가로서 왜 다른 옵션이 더 적합한지 정확히 아는 경우가 아니라면, 대부분의 사용 사례에도 가장 적합할 가능성이 큽니다.
그런 경우를 위해서도 **FastAPI**는 이를 구성할 수 있는 도구를 제공합니다.
///
`OAuth2PasswordBearer` 클래스의 인스턴스를 만들 때 `tokenUrl` 파라미터를 전달합니다. 이 파라미터에는 클라이언트(사용자의 브라우저에서 실행되는 frontend)가 token을 받기 위해 `username`과 `password`를 보낼 URL이 들어 있습니다.
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}
/// tip | 팁
여기서 `tokenUrl="token"`은 아직 만들지 않은 상대 URL `token`을 가리킵니다. 상대 URL이므로 `./token`과 동일합니다.
상대 URL을 사용하므로, 예를 들어 API가 `https://example.com/`에 있다면 `https://example.com/token`을 가리킵니다. 하지만 API가 `https://example.com/api/v1/`에 있다면 `https://example.com/api/v1/token`을 가리킵니다.
상대 URL을 사용하는 것은 [프록시 뒤에서](../../advanced/behind-a-proxy.md) 같은 고급 사용 사례에서도 애플리케이션이 계속 동작하도록 보장하는 데 중요합니다.
///
이 파라미터는 그 endpoint / *경로 처리*를 만들지는 않지만, URL `/token`이 클라이언트가 token을 얻기 위해 사용해야 할 URL이라고 선언합니다. 이 정보는 OpenAPI에 사용되고, 이어서 대화형 API 문서 시스템에서도 사용됩니다.
곧 실제 경로 처리를 만들 것입니다.
/// info | 정보
엄격한 "Pythonista"라면 `token_url` 대신 `tokenUrl` 같은 파라미터 이름 스타일이 마음에 들지 않을 수도 있습니다.
이는 OpenAPI 스펙에서 사용하는 이름과 동일하게 맞춘 것이기 때문입니다. 그래서 이런 보안 스킴에 대해 더 조사해야 할 때, 그대로 복사해서 붙여 넣어 더 많은 정보를 찾을 수 있습니다.
///
`oauth2_scheme` 변수는 `OAuth2PasswordBearer`의 인스턴스이지만, "callable"이기도 합니다.
다음처럼 호출될 수 있습니다:
```Python
oauth2_scheme(some, parameters)
```
따라서 `Depends`와 함께 사용할 수 있습니다.
### 사용하기 { #use-it }
이제 `Depends`로 `oauth2_scheme`를 의존성에 전달할 수 있습니다.
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[12] *}
이 의존성은 `str`을 제공하고, 그 값은 *경로 처리 함수*의 파라미터 `token`에 할당됩니다.
**FastAPI**는 이 의존성을 사용해 OpenAPI 스키마(및 자동 API 문서)에 "security scheme"를 정의할 수 있다는 것을 알게 됩니다.
/// info | 기술 세부사항
**FastAPI**는 (의존성에 선언된) `OAuth2PasswordBearer` 클래스를 사용해 OpenAPI에서 보안 스킴을 정의할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 이는 `OAuth2PasswordBearer`가 `fastapi.security.oauth2.OAuth2`를 상속하고, 이것이 다시 `fastapi.security.base.SecurityBase`를 상속하기 때문입니다.
OpenAPI(및 자동 API 문서)와 통합되는 모든 보안 유틸리티는 `SecurityBase`를 상속하며, 그래서 **FastAPI**가 이를 OpenAPI에 어떻게 통합할지 알 수 있습니다.
///
## 무엇을 하는지 { #what-it-does }
요청에서 `Authorization` 헤더를 찾아, 값이 `Bearer `에 어떤 token이 붙은 형태인지 확인한 뒤, 그 token을 `str`로 반환합니다.
`Authorization` 헤더가 없거나, 값에 `Bearer ` token이 없다면, 곧바로 401 상태 코드 오류(`UNAUTHORIZED`)로 응답합니다.
오류를 반환하기 위해 token이 존재하는지 직접 확인할 필요조차 없습니다. 함수가 실행되었다면 그 token에는 `str`이 들어 있다고 확신할 수 있습니다.
대화형 문서에서 이미 시도해 볼 수 있습니다:
아직 token의 유효성을 검증하진 않지만, 이것만으로도 시작은 된 셈입니다.
## 요약 { #recap }
즉, 추가로 3~4줄만으로도 이미 원시적인 형태의 보안을 갖추게 됩니다.
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FILE: docs/ko/docs/tutorial/security/get-current-user.md
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# 현재 사용자 가져오기 { #get-current-user }
이전 장에서 (의존성 주입 시스템을 기반으로 한) 보안 시스템은 *경로 처리 함수*에 `str`로 `token`을 제공했습니다:
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[12] *}
하지만 이는 여전히 그다지 유용하지 않습니다.
현재 사용자를 제공하도록 해봅시다.
## 사용자 모델 생성하기 { #create-a-user-model }
먼저 Pydantic 사용자 모델을 만들어 봅시다.
Pydantic을 사용해 본문을 선언하는 것과 같은 방식으로, 다른 곳에서도 어디서든 사용할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}
## `get_current_user` 의존성 생성하기 { #create-a-get-current-user-dependency }
의존성 `get_current_user`를 만들어 봅시다.
의존성이 하위 의존성을 가질 수 있다는 것을 기억하시나요?
`get_current_user`는 이전에 생성한 것과 동일한 `oauth2_scheme`에 대한 의존성을 갖게 됩니다.
이전에 *경로 처리*에서 직접 수행했던 것과 동일하게, 새 의존성 `get_current_user`는 하위 의존성 `oauth2_scheme`로부터 `str`로 `token`을 받게 됩니다:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[25] *}
## 사용자 가져오기 { #get-the-user }
`get_current_user`는 우리가 만든 (가짜) 유틸리티 함수를 사용합니다. 이 함수는 `str`로 토큰을 받아 Pydantic `User` 모델을 반환합니다:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[19:22,26:27] *}
## 현재 사용자 주입하기 { #inject-the-current-user }
이제 *경로 처리*에서 `get_current_user`와 함께 같은 `Depends`를 사용할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[31] *}
`current_user`의 타입을 Pydantic 모델 `User`로 선언한다는 점에 주목하세요.
이는 함수 내부에서 자동 완성과 타입 체크에 도움을 줍니다.
/// tip | 팁
요청 본문도 Pydantic 모델로 선언된다는 것을 기억하실지도 모릅니다.
여기서 **FastAPI**는 `Depends`를 사용하고 있기 때문에 혼동하지 않습니다.
///
/// check | 확인
이 의존성 시스템이 설계된 방식은 모두 `User` 모델을 반환하는 서로 다른 의존성(서로 다른 "dependables")을 가질 수 있도록 합니다.
해당 타입의 데이터를 반환할 수 있는 의존성이 하나만 있어야 하는 것으로 제한되지 않습니다.
///
## 다른 모델 { #other-models }
이제 *경로 처리 함수*에서 현재 사용자를 직접 가져올 수 있으며, `Depends`를 사용해 **의존성 주입** 수준에서 보안 메커니즘을 처리할 수 있습니다.
그리고 보안 요구 사항을 위해 어떤 모델이나 데이터든 사용할 수 있습니다(이 경우 Pydantic 모델 `User`).
하지만 특정 데이터 모델, 클래스 또는 타입만 사용해야 하는 것은 아닙니다.
모델에 `id`와 `email`이 있고 `username`은 없게 하고 싶으신가요? 물론입니다. 같은 도구를 사용할 수 있습니다.
`str`만 갖고 싶으신가요? 아니면 `dict`만요? 또는 데이터베이스 클래스 모델 인스턴스를 직접 쓰고 싶으신가요? 모두 같은 방식으로 동작합니다.
애플리케이션에 로그인하는 사용자는 없고, 액세스 토큰만 가진 로봇, 봇 또는 다른 시스템만 있나요? 이것도 마찬가지로 모두 동일하게 동작합니다.
애플리케이션에 필요한 어떤 종류의 모델, 어떤 종류의 클래스, 어떤 종류의 데이터베이스든 사용하세요. **FastAPI**는 의존성 주입 시스템으로 이를 지원합니다.
## 코드 크기 { #code-size }
이 예시는 장황해 보일 수 있습니다. 동일한 파일에서 보안, 데이터 모델, 유틸리티 함수 및 *경로 처리*를 섞어서 사용하고 있다는 점을 기억하세요.
하지만 여기 핵심이 있습니다.
보안과 의존성 주입 관련 코드는 한 번만 작성합니다.
그리고 원하는 만큼 복잡하게 만들 수 있습니다. 그럼에도 여전히 한 번만, 한 곳에만 작성하면 됩니다. 유연성을 모두 유지하면서요.
하지만 같은 보안 시스템을 사용해 수천 개의 엔드포인트(*경로 처리*)를 가질 수 있습니다.
그리고 그들 모두(또는 원하는 일부)는 이러한 의존성 또는 여러분이 생성한 다른 의존성을 재사용하는 이점을 얻을 수 있습니다.
그리고 이 수천 개의 *경로 처리*는 3줄 정도로도 만들 수 있습니다:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[30:32] *}
## 요약 { #recap }
이제 *경로 처리 함수*에서 현재 사용자를 직접 가져올 수 있습니다.
우리는 이미 절반은 왔습니다.
사용자/클라이언트가 실제로 `username`과 `password`를 보내도록 하는 *경로 처리*만 추가하면 됩니다.
다음에 이어집니다.
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FILE: docs/ko/docs/tutorial/security/index.md
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# 보안 { #security }
보안, 인증(authentication), 인가(authorization)를 처리하는 방법은 매우 다양합니다.
그리고 보통 복잡하고 "어려운" 주제이기도 합니다.
많은 프레임워크와 시스템에서 보안과 인증만 처리하는 데도 큰 노력과 코드가 필요합니다(많은 경우 작성된 전체 코드의 50% 이상이 될 수도 있습니다).
**FastAPI**는 모든 보안 명세를 전부 공부하고 배울 필요 없이, 표준적인 방식으로 쉽고 빠르게 **보안(Security)** 을 다룰 수 있도록 여러 도구를 제공합니다.
하지만 먼저, 몇 가지 작은 개념을 확인해 보겠습니다.
## 급하신가요? { #in-a-hurry }
이 용어들에 관심이 없고 사용자명과 비밀번호 기반 인증을 사용한 보안을 *지금 당장* 추가하기만 하면 된다면, 다음 장들로 넘어가세요.
## OAuth2 { #oauth2 }
OAuth2는 인증과 인가를 처리하는 여러 방법을 정의하는 명세입니다.
상당히 방대한 명세이며 여러 복잡한 사용 사례를 다룹니다.
"제3자"를 사용해 인증하는 방법도 포함합니다.
바로 `"Facebook, Google, X (Twitter), GitHub로 로그인"` 같은 시스템들이 내부적으로 사용하는 방식입니다.
### OAuth 1 { #oauth-1 }
OAuth 1도 있었는데, 이는 OAuth2와 매우 다르고 통신을 암호화하는 방법까지 직접 명세에 포함했기 때문에 더 복잡했습니다.
요즘에는 그다지 인기 있거나 사용되지는 않습니다.
OAuth2는 통신을 어떻게 암호화할지는 명세하지 않고, 애플리케이션이 HTTPS로 제공될 것을 기대합니다.
/// tip | 팁
**배포**에 대한 섹션에서 Traefik과 Let's Encrypt를 사용해 무료로 HTTPS를 설정하는 방법을 볼 수 있습니다.
///
## OpenID Connect { #openid-connect }
OpenID Connect는 **OAuth2**를 기반으로 한 또 다른 명세입니다.
OAuth2에서 비교적 모호한 부분을 일부 구체화하여 상호 운용성을 높이려는 확장입니다.
예를 들어, Google 로그인은 OpenID Connect를 사용합니다(내부적으로는 OAuth2를 사용).
하지만 Facebook 로그인은 OpenID Connect를 지원하지 않습니다. 자체적인 변형의 OAuth2를 사용합니다.
### OpenID("OpenID Connect"가 아님) { #openid-not-openid-connect }
"OpenID"라는 명세도 있었습니다. 이는 **OpenID Connect**와 같은 문제를 해결하려고 했지만, OAuth2를 기반으로 하지 않았습니다.
따라서 완전히 별도의 추가 시스템이었습니다.
요즘에는 그다지 인기 있거나 사용되지는 않습니다.
## OpenAPI { #openapi }
OpenAPI(이전에는 Swagger로 알려짐)는 API를 구축하기 위한 공개 명세입니다(현재 Linux Foundation의 일부).
**FastAPI**는 **OpenAPI**를 기반으로 합니다.
이 덕분에 여러 자동 대화형 문서 인터페이스, 코드 생성 등과 같은 기능을 사용할 수 있습니다.
OpenAPI에는 여러 보안 "scheme"을 정의하는 방법이 있습니다.
이를 사용하면 이러한 대화형 문서 시스템을 포함해, 표준 기반 도구들을 모두 활용할 수 있습니다.
OpenAPI는 다음 보안 scheme들을 정의합니다:
* `apiKey`: 다음에서 전달될 수 있는 애플리케이션 전용 키:
* 쿼리 파라미터
* 헤더
* 쿠키
* `http`: 표준 HTTP 인증 시스템, 예:
* `bearer`: `Authorization` 헤더에 `Bearer ` + 토큰 값을 넣는 방식. OAuth2에서 유래했습니다.
* HTTP Basic 인증
* HTTP Digest 등
* `oauth2`: 보안을 처리하는 모든 OAuth2 방식(이를 "flow"라고 부릅니다).
* 이 flow들 중 여러 개는 OAuth 2.0 인증 제공자(예: Google, Facebook, X (Twitter), GitHub 등)를 구축하는 데 적합합니다:
* `implicit`
* `clientCredentials`
* `authorizationCode`
* 하지만 같은 애플리케이션에서 직접 인증을 처리하는 데 완벽하게 사용할 수 있는 특정 "flow"도 하나 있습니다:
* `password`: 다음 장들에서 이에 대한 예시를 다룹니다.
* `openIdConnect`: OAuth2 인증 데이터를 자동으로 탐색(discover)하는 방법을 정의합니다.
* 이 자동 탐색은 OpenID Connect 명세에서 정의됩니다.
/// tip | 팁
Google, Facebook, X (Twitter), GitHub 등 다른 인증/인가 제공자를 통합하는 것도 가능하며 비교적 쉽습니다.
가장 복잡한 문제는 그런 인증/인가 제공자 자체를 구축하는 것이지만, **FastAPI**는 어려운 작업을 대신 처리해 주면서 이를 쉽게 할 수 있는 도구를 제공합니다.
///
## **FastAPI** 유틸리티 { #fastapi-utilities }
FastAPI는 `fastapi.security` 모듈에서 각 보안 scheme에 대한 여러 도구를 제공하며, 이러한 보안 메커니즘을 더 쉽게 사용할 수 있게 해줍니다.
다음 장들에서는 **FastAPI**가 제공하는 도구를 사용해 API에 보안을 추가하는 방법을 보게 될 것입니다.
또한 대화형 문서 시스템에 어떻게 자동으로 통합되는지도 확인하게 됩니다.
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FILE: docs/ko/docs/tutorial/security/oauth2-jwt.md
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# 패스워드(해싱 포함)를 사용하는 OAuth2, JWT 토큰을 사용하는 Bearer { #oauth2-with-password-and-hashing-bearer-with-jwt-tokens }
모든 보안 흐름을 구성했으므로, 이제 JWT 토큰과 안전한 패스워드 해싱을 사용해 애플리케이션을 실제로 안전하게 만들겠습니다.
이 코드는 실제로 애플리케이션에서 사용할 수 있으며, 패스워드 해시를 데이터베이스에 저장하는 등의 작업에 활용할 수 있습니다.
이전 장에서 멈춘 지점부터 시작해 내용을 확장해 나가겠습니다.
## JWT 알아보기 { #about-jwt }
JWT는 "JSON Web Tokens"를 의미합니다.
JSON 객체를 공백이 없는 길고 밀집된 문자열로 부호화하는 표준입니다. 다음과 같은 형태입니다:
```
eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJzdWIiOiIxMjM0NTY3ODkwIiwibmFtZSI6IkpvaG4gRG9lIiwiaWF0IjoxNTE2MjM5MDIyfQ.SflKxwRJSMeKKF2QT4fwpMeJf36POk6yJV_adQssw5c
```
암호화된 것이 아니므로, 누구나 내용에서 정보를 복원할 수 있습니다.
하지만 서명되어 있습니다. 따라서 자신이 발급한 토큰을 받았을 때, 실제로 자신이 발급한 것이 맞는지 검증할 수 있습니다.
예를 들어 만료 기간이 1주일인 토큰을 생성할 수 있습니다. 그리고 사용자가 다음 날 토큰을 가지고 돌아오면, 그 사용자가 시스템에 여전히 로그인되어 있다는 것을 알 수 있습니다.
1주일 뒤에는 토큰이 만료되고 사용자는 인가되지 않으므로 새 토큰을 받기 위해 다시 로그인해야 합니다. 그리고 사용자(또는 제3자)가 만료 시간을 바꾸기 위해 토큰을 수정하려고 하면, 서명이 일치하지 않기 때문에 이를 알아챌 수 있습니다.
JWT 토큰을 직접 다뤄보고 동작 방식을 확인해보고 싶다면 [https://jwt.io](https://jwt.io/)를 확인하십시오.
## `PyJWT` 설치 { #install-pyjwt }
Python에서 JWT 토큰을 생성하고 검증하려면 `PyJWT`를 설치해야 합니다.
[가상환경](../../virtual-environments.md)을 만들고 활성화한 다음 `pyjwt`를 설치하십시오:
이전과 같은 방법으로 애플리케이션을 인가하십시오.
다음 인증 정보를 사용하십시오:
Username: `johndoe`
Password: `secret`
/// check | 확인
코드 어디에도 평문 패스워드 "`secret`"은 없고, 해시된 버전만 있다는 점에 유의하십시오.
///
엔드포인트 `/users/me/`를 호출하면 다음과 같은 응답을 받게 됩니다:
```JSON
{
"username": "johndoe",
"email": "johndoe@example.com",
"full_name": "John Doe",
"disabled": false
}
```
개발자 도구를 열어보면 전송된 데이터에는 토큰만 포함되어 있고, 패스워드는 사용자를 인증하고 해당 액세스 토큰을 얻기 위한 첫 번째 요청에서만 전송되며 이후에는 전송되지 않는 것을 확인할 수 있습니다:
/// note | 참고
`Bearer `로 시작하는 값을 가진 `Authorization` 헤더에 주목하십시오.
///
## `scopes`의 고급 사용법 { #advanced-usage-with-scopes }
OAuth2에는 "scopes"라는 개념이 있습니다.
이를 사용해 JWT 토큰에 특정 권한 집합을 추가할 수 있습니다.
그런 다음 이 토큰을 사용자에게 직접 제공하거나 제3자에게 제공하여, 특정 제한사항 하에서 API와 상호작용하도록 할 수 있습니다.
어떻게 사용하는지, 그리고 **FastAPI**에 어떻게 통합되는지는 이후 **심화 사용자 안내서**에서 배울 수 있습니다.
## 요약 { #recap }
지금까지 살펴본 내용을 바탕으로, OAuth2와 JWT 같은 표준을 사용해 안전한 **FastAPI** 애플리케이션을 설정할 수 있습니다.
거의 모든 프레임워크에서 보안 처리는 꽤 빠르게 복잡한 주제가 됩니다.
이를 크게 단순화하는 많은 패키지들은 데이터 모델, 데이터베이스, 사용 가능한 기능들에 대해 많은 타협을 해야 합니다. 그리고 지나치게 단순화하는 일부 패키지들은 실제로 내부에 보안 결함이 있기도 합니다.
---
**FastAPI**는 어떤 데이터베이스, 데이터 모델, 도구에도 타협하지 않습니다.
프로젝트에 가장 잘 맞는 것들을 선택할 수 있는 모든 유연성을 제공합니다.
그리고 **FastAPI**는 외부 패키지를 통합하기 위해 복잡한 메커니즘을 요구하지 않기 때문에 `pwdlib`와 `PyJWT` 같은 잘 관리되고 널리 사용되는 패키지들을 바로 사용할 수 있습니다.
하지만 유연성, 견고성, 보안성을 해치지 않으면서 과정을 가능한 한 단순화할 수 있도록 도구들을 제공합니다.
또한 OAuth2 같은 안전한 표준 프로토콜을 비교적 간단한 방식으로 사용하고 구현할 수 있습니다.
더 세분화된 권한 시스템을 위해 OAuth2 "scopes"를 사용하는 방법은, 같은 표준을 따르는 방식으로 **심화 사용자 안내서**에서 더 자세히 배울 수 있습니다. 스코프를 사용하는 OAuth2는 Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter) 등 많은 대형 인증 제공업체들이 제3자 애플리케이션이 사용자 대신 그들의 API와 상호작용할 수 있도록 인가하는 데 사용하는 메커니즘입니다.
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FILE: docs/ko/docs/tutorial/security/simple-oauth2.md
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# 패스워드와 Bearer를 이용한 간단한 OAuth2 { #simple-oauth2-with-password-and-bearer }
이제 이전 장에서 빌드하고 누락된 부분을 추가하여 완전한 보안 흐름을 갖도록 하겠습니다.
## `username`와 `password` 얻기 { #get-the-username-and-password }
**FastAPI** 보안 유틸리티를 사용하여 `username` 및 `password`를 가져올 것입니다.
OAuth2는 (우리가 사용하고 있는) "패스워드 플로우"을 사용할 때 클라이언트/유저가 `username` 및 `password` 필드를 폼 데이터로 보내야 함을 지정합니다.
그리고 사양에는 필드의 이름을 그렇게 지정해야 한다고 나와 있습니다. 따라서 `user-name` 또는 `email`은 작동하지 않습니다.
하지만 걱정하지 않아도 됩니다. 프런트엔드에서 최종 사용자에게 원하는 대로 표시할 수 있습니다.
그리고 데이터베이스 모델은 원하는 다른 이름을 사용할 수 있습니다.
그러나 로그인 *경로 처리*의 경우 사양과 호환되도록 이러한 이름을 사용해야 합니다(예를 들어 통합 API 문서 시스템을 사용할 수 있어야 합니다).
사양에는 또한 `username`과 `password`가 폼 데이터로 전송되어야 한다고 명시되어 있습니다(따라서 여기에는 JSON이 없습니다).
### `scope` { #scope }
사양에는 클라이언트가 다른 폼 필드 "`scope`"를 보낼 수 있다고 나와 있습니다.
폼 필드 이름은 `scope`(단수형)이지만 실제로는 공백으로 구분된 "범위"가 있는 긴 문자열입니다.
각 "범위"는 공백이 없는 문자열입니다.
일반적으로 특정 보안 권한을 선언하는 데 사용됩니다. 다음을 봅시다:
* `users:read` 또는 `users:write`는 일반적인 예시입니다.
* `instagram_basic`은 페이스북/인스타그램에서 사용합니다.
* `https://www.googleapis.com/auth/drive`는 Google에서 사용합니다.
/// info | 정보
OAuth2에서 "범위"는 필요한 특정 권한을 선언하는 문자열입니다.
`:`과 같은 다른 문자가 있는지 또는 URL인지는 중요하지 않습니다.
이러한 세부 사항은 구현에 따라 다릅니다.
OAuth2의 경우 문자열일 뿐입니다.
///
## `username`과 `password`를 가져오는 코드 { #code-to-get-the-username-and-password }
이제 **FastAPI**에서 제공하는 유틸리티를 사용하여 이를 처리해 보겠습니다.
### `OAuth2PasswordRequestForm` { #oauth2passwordrequestform }
먼저 `OAuth2PasswordRequestForm`을 가져와 `/token`에 대한 *경로 처리*에서 `Depends`의 의존성으로 사용합니다.
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[4,78] *}
`OAuth2PasswordRequestForm`은 다음을 사용하여 폼 본문을 선언하는 클래스 의존성입니다:
* `username`.
* `password`.
* `scope`는 선택적인 필드로 공백으로 구분된 문자열로 구성된 큰 문자열입니다.
* `grant_type`(선택적으로 사용).
/// tip | 팁
OAuth2 사양은 실제로 `password`라는 고정 값이 있는 `grant_type` 필드를 *요구*하지만 `OAuth2PasswordRequestForm`은 이를 강요하지 않습니다.
사용해야 한다면 `OAuth2PasswordRequestForm` 대신 `OAuth2PasswordRequestFormStrict`를 사용하면 됩니다.
///
* `client_id`(선택적으로 사용) (예제에서는 필요하지 않습니다).
* `client_secret`(선택적으로 사용) (예제에서는 필요하지 않습니다).
/// info | 정보
`OAuth2PasswordRequestForm`은 `OAuth2PasswordBearer`와 같이 **FastAPI**에 대한 특수 클래스가 아닙니다.
`OAuth2PasswordBearer`는 **FastAPI**가 보안 체계임을 알도록 합니다. 그래서 OpenAPI에 그렇게 추가됩니다.
그러나 `OAuth2PasswordRequestForm`은 직접 작성하거나 `Form` 매개변수를 직접 선언할 수 있는 클래스 의존성일 뿐입니다.
그러나 일반적인 사용 사례이므로 더 쉽게 하기 위해 **FastAPI**에서 직접 제공합니다.
///
### 폼 데이터 사용하기 { #use-the-form-data }
/// tip | 팁
종속성 클래스 `OAuth2PasswordRequestForm`의 인스턴스에는 공백으로 구분된 긴 문자열이 있는 `scope` 속성이 없고 대신 전송된 각 범위에 대한 실제 문자열 목록이 있는 `scopes` 속성이 있습니다.
이 예제에서는 `scopes`를 사용하지 않지만 필요한 경우, 기능이 있습니다.
///
이제 폼 필드의 `username`을 사용하여 (가짜) 데이터베이스에서 유저 데이터를 가져옵니다.
해당 사용자가 없으면 "잘못된 사용자 이름 또는 패스워드"라는 오류가 반환됩니다.
오류의 경우 `HTTPException` 예외를 사용합니다:
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[3,79:81] *}
### 패스워드 확인하기 { #check-the-password }
이 시점에서 데이터베이스의 사용자 데이터 형식을 확인했지만 암호를 확인하지 않았습니다.
먼저 데이터를 Pydantic `UserInDB` 모델에 넣겠습니다.
일반 텍스트 암호를 저장하면 안 되니 (가짜) 암호 해싱 시스템을 사용합니다.
두 패스워드가 일치하지 않으면 동일한 오류가 반환됩니다.
#### 패스워드 해싱 { #password-hashing }
"해싱"은 일부 콘텐츠(이 경우 패스워드)를 횡설수설하는 것처럼 보이는 일련의 바이트(문자열)로 변환하는 것을 의미합니다.
정확히 동일한 콘텐츠(정확히 동일한 패스워드)를 전달할 때마다 정확히 동일한 횡설수설이 발생합니다.
그러나 횡설수설에서 암호로 다시 변환할 수는 없습니다.
##### 패스워드 해싱을 사용해야 하는 이유 { #why-use-password-hashing }
데이터베이스가 유출된 경우 해커는 사용자의 일반 텍스트 암호가 아니라 해시만 갖게 됩니다.
따라서 해커는 다른 시스템에서 동일한 암호를 사용하려고 시도할 수 없습니다(많은 사용자가 모든 곳에서 동일한 암호를 사용하므로 이는 위험할 수 있습니다).
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[82:85] *}
#### `**user_dict`에 대해 { #about-user-dict }
`UserInDB(**user_dict)`는 다음을 의미한다:
*`user_dict`의 키와 값을 다음과 같은 키-값 인수로 직접 전달합니다:*
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
disabled = user_dict["disabled"],
hashed_password = user_dict["hashed_password"],
)
```
/// info | 정보
`**user_dict`에 대한 자세한 설명은 [**추가 모델** 문서](../extra-models.md#about-user-in-dict)를 다시 확인해보세요.
///
## 토큰 반환하기 { #return-the-token }
`token` 엔드포인트의 응답은 JSON 객체여야 합니다.
`token_type`이 있어야 합니다. 여기서는 "Bearer" 토큰을 사용하므로 토큰 유형은 "`bearer`"여야 합니다.
그리고 액세스 토큰을 포함하는 문자열과 함께 `access_token`이 있어야 합니다.
이 간단한 예제에서는 완전히 안전하지 않고, 동일한 `username`을 토큰으로 반환합니다.
/// tip | 팁
다음 장에서는 패스워드 해싱 및 JWT 토큰을 사용하여 실제 보안 구현을 볼 수 있습니다.
하지만 지금은 필요한 세부 정보에 집중하겠습니다.
///
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[87] *}
/// tip | 팁
사양에 따라 이 예제와 동일하게 `access_token` 및 `token_type`이 포함된 JSON을 반환해야 합니다.
이는 코드에서 직접 수행해야 하며 해당 JSON 키를 사용해야 합니다.
사양을 준수하기 위해 스스로 올바르게 수행하기 위해 거의 유일하게 기억해야 하는 것입니다.
나머지는 **FastAPI**가 처리합니다.
///
## 의존성 업데이트하기 { #update-the-dependencies }
이제 의존성을 업데이트를 할 겁니다.
이 사용자가 활성화되어 있는 *경우에만* `current_user`를 가져올 겁니다.
따라서 `get_current_user`를 의존성으로 사용하는 추가 의존성 `get_current_active_user`를 만듭니다.
이러한 의존성 모두, 사용자가 존재하지 않거나 비활성인 경우 HTTP 오류를 반환합니다.
따라서 엔드포인트에서는 사용자가 존재하고 올바르게 인증되었으며 활성 상태인 경우에만 사용자를 얻습니다:
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[58:66,69:74,94] *}
/// info | 정보
여기서 반환하는 값이 `Bearer`인 추가 헤더 `WWW-Authenticate`도 사양의 일부입니다.
모든 HTTP(오류) 상태 코드 401 "UNAUTHORIZED"는 `WWW-Authenticate` 헤더도 반환해야 합니다.
베어러 토큰의 경우(지금의 경우) 해당 헤더의 값은 `Bearer`여야 합니다.
실제로 추가 헤더를 건너뛸 수 있으며 여전히 작동합니다.
그러나 여기에서는 사양을 준수하도록 제공됩니다.
또한 이를 예상하고 (현재 또는 미래에) 사용하는 도구가 있을 수 있으며, 현재 또는 미래에 자신 혹은 자신의 유저들에게 유용할 것입니다.
그것이 표준의 이점입니다 ...
///
## 확인하기 { #see-it-in-action }
대화형 문서 열기: [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs).
### 인증하기 { #authenticate }
"Authorize" 버튼을 눌러봅시다.
자격 증명을 사용합니다.
유저명: `johndoe`
패스워드: `secret`
시스템에서 인증하면 다음과 같이 표시됩니다:
### 자신의 유저 데이터 가져오기 { #get-your-own-user-data }
이제 `/users/me` 경로에 `GET` 작업을 진행합시다.
다음과 같은 사용자 데이터를 얻을 수 있습니다:
```JSON
{
"username": "johndoe",
"email": "johndoe@example.com",
"full_name": "John Doe",
"disabled": false,
"hashed_password": "fakehashedsecret"
}
```
잠금 아이콘을 클릭하고 로그아웃한 다음 동일한 작업을 다시 시도하면 다음과 같은 HTTP 401 오류가 발생합니다.
```JSON
{
"detail": "Not authenticated"
}
```
### 비활성된 유저 { #inactive-user }
이제 비활성된 사용자로 시도하고, 인증해봅시다:
유저명: `alice`
패스워드: `secret2`
그리고 `/users/me` 경로와 함께 `GET` 작업을 사용해 봅시다.
다음과 같은 "Inactive user" 오류가 발생합니다:
```JSON
{
"detail": "Inactive user"
}
```
## 요약 { #recap }
이제 API에 대한 `username` 및 `password`를 기반으로 완전한 보안 시스템을 구현할 수 있는 도구가 있습니다.
이러한 도구를 사용하여 보안 시스템을 모든 데이터베이스 및 모든 사용자 또는 데이터 모델과 호환되도록 만들 수 있습니다.
유일한 오점은 아직 실제로 "안전"하지 않다는 것입니다.
다음 장에서는 안전한 패스워드 해싱 라이브러리와 JWT 토큰을 사용하는 방법을 살펴보겠습니다.
================================================
FILE: docs/ko/docs/tutorial/server-sent-events.md
================================================
# 서버 전송 이벤트(SSE) { #server-sent-events-sse }
브라우저 클라이언트로 데이터를 스트리밍하려면 **Server-Sent Events**(SSE)를 사용할 수 있습니다.
이는 [JSON Lines 스트리밍](stream-json-lines.md)과 비슷하지만, 브라우저가 기본적으로 [`EventSource` API](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/EventSource)를 통해 지원하는 `text/event-stream` 형식을 사용합니다.
/// info | 정보
FastAPI 0.135.0에 추가되었습니다.
///
## Server-Sent Events란 { #what-are-server-sent-events }
SSE는 서버에서 클라이언트로 HTTP를 통해 데이터를 스트리밍하기 위한 표준입니다.
각 이벤트는 `data`, `event`, `id`, `retry`와 같은 "필드"를 가진 작은 텍스트 블록이며, 빈 줄로 구분됩니다.
다음과 같습니다:
```
data: {"name": "Portal Gun", "price": 999.99}
data: {"name": "Plumbus", "price": 32.99}
```
SSE는 AI 채팅 스트리밍, 실시간 알림, 로그와 관측성, 그리고 서버가 클라이언트로 업데이트를 푸시하는 여러 경우에 흔히 사용됩니다.
/// tip | 팁
비디오나 오디오처럼 바이너리 데이터를 스트리밍하려면 고급 가이드: [데이터 스트리밍](../advanced/stream-data.md)을 확인하세요.
///
## FastAPI로 SSE 스트리밍 { #stream-sse-with-fastapi }
FastAPI에서 SSE를 스트리밍하려면, 경로 처리 함수에서 `yield`를 사용하고 `response_class=EventSourceResponse`를 설정하세요.
`EventSourceResponse`는 `fastapi.sse`에서 임포트합니다:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[4,22] *}
각 `yield`된 항목은 JSON으로 인코딩되어 SSE 이벤트의 `data:` 필드로 전송됩니다.
반환 타입을 `AsyncIterable[Item]`으로 선언하면 FastAPI가 이를 사용해 데이터를 Pydantic으로 **검증**, **문서화**, **직렬화**합니다.
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[10:12,23] *}
/// tip | 팁
Pydantic이 **Rust** 쪽에서 직렬화하므로, 반환 타입을 선언하지 않았을 때보다 훨씬 더 높은 **성능**을 얻을 수 있습니다.
///
### 비 async *경로 처리 함수* { #non-async-path-operation-functions }
`async`가 없는 일반 `def` 함수도 사용할 수 있으며, 동일하게 `yield`를 사용할 수 있습니다.
FastAPI가 이벤트 루프를 막지 않도록 올바르게 실행을 보장합니다.
이 경우 함수가 async가 아니므로 적절한 반환 타입은 `Iterable[Item]`입니다:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[28:31] hl[29] *}
### 반환 타입 없음 { #no-return-type }
반환 타입을 생략할 수도 있습니다. FastAPI는 [`jsonable_encoder`](./encoder.md)를 사용해 데이터를 변환하고 전송합니다.
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[34:37] hl[35] *}
## `ServerSentEvent` { #serversentevent }
`event`, `id`, `retry`, `comment` 같은 SSE 필드를 설정해야 한다면, 일반 데이터 대신 `ServerSentEvent` 객체를 `yield`할 수 있습니다.
`ServerSentEvent`는 `fastapi.sse`에서 임포트합니다:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial002_py310.py hl[4,26] *}
`data` 필드는 항상 JSON으로 인코딩됩니다. Pydantic 모델을 포함해 JSON으로 직렬화할 수 있는 값을 모두 전달할 수 있습니다.
## 원시 데이터 { #raw-data }
JSON 인코딩 없이 데이터를 보내야 한다면, `data` 대신 `raw_data`를 사용하세요.
미리 포맷된 텍스트, 로그 라인, 또는 `[DONE]`과 같은 특수한 "센티널" 값을 보낼 때 유용합니다.
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial003_py310.py hl[17] *}
/// note | 참고
`data`와 `raw_data`는 상호 배타적입니다. 각 `ServerSentEvent`에는 이 둘 중 하나만 설정할 수 있습니다.
///
## `Last-Event-ID`로 재개하기 { #resuming-with-last-event-id }
브라우저가 연결이 끊긴 후 재연결할 때, 마지막으로 받은 `id`를 `Last-Event-ID` 헤더에 담아 보냅니다.
헤더 파라미터로 이를 읽어와 클라이언트가 중단한 지점부터 스트림을 재개할 수 있습니다:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial004_py310.py hl[25,27,31] *}
## POST로 SSE 사용하기 { #sse-with-post }
SSE는 `GET`뿐만 아니라 **모든 HTTP 메서드**와 함께 동작합니다.
이는 `POST`로 SSE를 스트리밍하는 [MCP](https://modelcontextprotocol.io) 같은 프로토콜에 유용합니다:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial005_py310.py hl[14] *}
## 기술 세부사항 { #technical-details }
FastAPI는 일부 SSE 모범 사례를 기본으로 구현합니다.
- 메시지가 없을 때는 15초마다 **"keep alive" `ping` 주석**을 보내 일부 프록시가 연결을 종료하지 않도록 합니다. [HTML 사양: Server-Sent Events](https://html.spec.whatwg.org/multipage/server-sent-events.html#authoring-notes)에서 권장합니다.
- 스트림이 **캐시되지 않도록** `Cache-Control: no-cache` 헤더를 설정합니다.
- Nginx 같은 일부 프록시에서 **버퍼링을 방지**하기 위해 특수 헤더 `X-Accel-Buffering: no`를 설정합니다.
여러분이 따로 할 일은 없습니다. 기본값으로 동작합니다. 🤓
================================================
FILE: docs/ko/docs/tutorial/sql-databases.md
================================================
# SQL (관계형) 데이터베이스 { #sql-relational-databases }
**FastAPI**에서 SQL(관계형) 데이터베이스 사용은 필수가 아닙니다. 하지만 여러분이 원하는 **어떤 데이터베이스든** 사용할 수 있습니다.
여기서는 [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com/)을 사용하는 예제를 살펴보겠습니다.
**SQLModel**은 [SQLAlchemy](https://www.sqlalchemy.org/)와 Pydantic을 기반으로 구축되었습니다. **SQL 데이터베이스**를 사용해야 하는 FastAPI 애플리케이션에 완벽히 어울리도록 **FastAPI**와 같은 제작자가 만든 도구입니다.
/// tip | 팁
다른 SQL 또는 NoSQL 데이터베이스 라이브러리를 사용할 수도 있습니다 (일부는 "ORMs"이라고도 불립니다), FastAPI는 특정 라이브러리의 사용을 강요하지 않습니다. 😎
///
SQLModel은 SQLAlchemy를 기반으로 하므로, SQLAlchemy에서 **지원하는 모든 데이터베이스**를 손쉽게 사용할 수 있습니다(이것들은 SQLModel에서도 지원됩니다). 예를 들면:
* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server 등.
이 예제에서는 **SQLite**를 사용합니다. SQLite는 단일 파일을 사용하고 Python에서 통합 지원하기 때문입니다. 따라서 이 예제를 그대로 복사하여 실행할 수 있습니다.
나중에 프로덕션 애플리케이션에서는 **PostgreSQL**과 같은 데이터베이스 서버를 사용하는 것이 좋습니다.
/// tip | 팁
프론트엔드와 더 많은 도구를 포함하여 **FastAPI**와 **PostgreSQL**을 포함한 공식 프로젝트 생성기가 있습니다: [https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template](https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template)
///
이 튜토리얼은 매우 간단하고 짧습니다. 데이터베이스 기본 개념, SQL, 또는 더 고급 기능에 대해 배우고 싶다면, [SQLModel 문서](https://sqlmodel.tiangolo.com/)를 참고하세요.
## `SQLModel` 설치하기 { #install-sqlmodel }
먼저, [가상 환경](../virtual-environments.md)을 생성하고 활성화한 다음, `sqlmodel`을 설치하세요:
lt
* XWT
* PSGI
### O abbr fornece uma frase completa e uma explicação { #the-abbr-gives-a-full-phrase-and-an-explanation }
* MDN
* I/O.
////
//// tab | Informação
Os atributos "title" dos elementos "abbr" são traduzidos seguindo algumas instruções específicas.
As traduções podem adicionar seus próprios elementos "abbr" que o LLM não deve remover. Por exemplo, para explicar palavras em inglês.
Veja a seção `### HTML abbr elements` no prompt geral em `scripts/translate.py`.
////
## Elementos HTML "dfn" { #html-dfn-elements }
* cluster
* Deep Learning
## Títulos { #headings }
//// tab | Teste
### Desenvolver uma webapp - um tutorial { #develop-a-webapp-a-tutorial }
Olá.
### Anotações de tipo e -anotações { #type-hints-and-annotations }
Olá novamente.
### Super- e subclasses { #super-and-subclasses }
Olá novamente.
////
//// tab | Informação
A única regra rígida para títulos é que o LLM deixe a parte do hash dentro de chaves inalterada, o que garante que os links não quebrem.
Veja a seção `### Headings` no prompt geral em `scripts/translate.py`.
Para algumas instruções específicas do idioma, veja, por exemplo, a seção `### Headings` em `docs/de/llm-prompt.md`.
////
## Termos usados na documentação { #terms-used-in-the-docs }
//// tab | Teste
* você
* seu
* por exemplo
* etc.
* `foo` como um `int`
* `bar` como uma `str`
* `baz` como uma `list`
* o Tutorial - Guia do Usuário
* o Guia do Usuário Avançado
* a documentação do SQLModel
* a documentação da API
* a documentação automática
* Ciência de Dados
* Deep Learning
* Aprendizado de Máquina
* Injeção de Dependências
* autenticação HTTP Basic
* HTTP Digest
* formato ISO
* o padrão JSON Schema
* o JSON schema
* a definição do schema
* Fluxo de Senha
* Mobile
* descontinuado
* projetado
* inválido
* dinamicamente
* padrão
* padrão predefinido
* sensível a maiúsculas e minúsculas
* não sensível a maiúsculas e minúsculas
* servir a aplicação
* servir a página
* o app
* a aplicação
* a requisição
* a resposta
* a resposta de erro
* a operação de rota
* o decorador de operação de rota
* a função de operação de rota
* o corpo
* o corpo da requisição
* o corpo da resposta
* o corpo JSON
* o corpo do formulário
* o corpo do arquivo
* o corpo da função
* o parâmetro
* o parâmetro de corpo
* o parâmetro de path
* o parâmetro de query
* o parâmetro de cookie
* o parâmetro de header
* o parâmetro de formulário
* o parâmetro da função
* o evento
* o evento de inicialização
* a inicialização do servidor
* o evento de encerramento
* o evento de lifespan
* o manipulador
* o manipulador de eventos
* o manipulador de exceções
* tratar
* o modelo
* o modelo Pydantic
* o modelo de dados
* o modelo de banco de dados
* o modelo de formulário
* o objeto de modelo
* a classe
* a classe base
* a classe pai
* a subclasse
* a classe filha
* a classe irmã
* o método de classe
* o cabeçalho
* os cabeçalhos
* o cabeçalho de autorização
* o cabeçalho `Authorization`
* o cabeçalho encaminhado
* o sistema de injeção de dependências
* a dependência
* o dependable
* o dependant
* limitado por I/O
* limitado por CPU
* concorrência
* paralelismo
* multiprocessamento
* a env var
* a variável de ambiente
* o `PATH`
* a variável `PATH`
* a autenticação
* o provedor de autenticação
* a autorização
* o formulário de autorização
* o provedor de autorização
* o usuário se autentica
* o sistema autentica o usuário
* a CLI
* a interface de linha de comando
* o servidor
* o cliente
* o provedor de nuvem
* o serviço de nuvem
* o desenvolvimento
* as etapas de desenvolvimento
* o dict
* o dicionário
* a enumeração
* o enum
* o membro do enum
* o codificador
* o decodificador
* codificar
* decodificar
* a exceção
* lançar
* a expressão
* a instrução
* o frontend
* o backend
* a discussão do GitHub
* a issue do GitHub
* o desempenho
* a otimização de desempenho
* o tipo de retorno
* o valor de retorno
* a segurança
* o esquema de segurança
* a tarefa
* a tarefa em segundo plano
* a função da tarefa
* o template
* o mecanismo de template
* a anotação de tipo
* a anotação de tipo
* o worker de servidor
* o worker do Uvicorn
* o Worker do Gunicorn
* o processo worker
* a classe de worker
* a carga de trabalho
* a implantação
* implantar
* o SDK
* o kit de desenvolvimento de software
* o `APIRouter`
* o `requirements.txt`
* o Bearer Token
* a alteração com quebra de compatibilidade
* o bug
* o botão
* o chamável
* o código
* o commit
* o gerenciador de contexto
* a corrotina
* a sessão do banco de dados
* o disco
* o domínio
* o mecanismo
* o X falso
* o método HTTP GET
* o item
* a biblioteca
* o lifespan
* o bloqueio
* o middleware
* a aplicação mobile
* o módulo
* a montagem
* a rede
* a origem
* a sobrescrita
* a carga útil
* o processador
* a propriedade
* o proxy
* o pull request
* a consulta
* a RAM
* a máquina remota
* o código de status
* a string
* a tag
* o framework web
* o curinga
* retornar
* validar
////
//// tab | Informação
Esta é uma lista não completa e não normativa de termos (principalmente) técnicos vistos na documentação. Pode ser útil para o designer do prompt descobrir para quais termos o LLM precisa de uma ajudinha. Por exemplo, quando ele continua revertendo uma boa tradução para uma tradução subótima. Ou quando tem problemas para conjugar/declinar um termo no seu idioma.
Veja, por exemplo, a seção `### List of English terms and their preferred German translations` em `docs/de/llm-prompt.md`.
////
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FILE: docs/pt/docs/about/index.md
================================================
# Sobre { #about }
Sobre o FastAPI, seu design, inspiração e mais. 🤓
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FILE: docs/pt/docs/advanced/additional-responses.md
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# Retornos Adicionais no OpenAPI { #additional-responses-in-openapi }
/// warning | Atenção
Este é um tema bem avançado.
Se você está começando com o **FastAPI**, provavelmente você não precisa disso.
///
Você pode declarar retornos adicionais, com códigos de status adicionais, media types, descrições, etc.
Essas respostas adicionais serão incluídas no esquema do OpenAPI, e também aparecerão na documentação da API.
Porém para as respostas adicionais, você deve garantir que está retornando um `Response` como por exemplo o `JSONResponse` diretamente, junto com o código de status e o conteúdo.
## Retorno Adicional com `model` { #additional-response-with-model }
Você pode fornecer o parâmetro `responses` aos seus *decoradores de caminho*.
Este parâmetro recebe um `dict`, as chaves são os códigos de status para cada retorno, como por exemplo `200`, e os valores são um outro `dict` com a informação de cada um deles.
Cada um desses `dict` de retorno pode ter uma chave `model`, contendo um modelo do Pydantic, assim como o `response_model`.
O **FastAPI** pegará este modelo, gerará o esquema JSON dele e incluirá no local correto do OpenAPI.
Por exemplo, para declarar um outro retorno com o status code `404` e um modelo do Pydantic chamado `Message`, você pode escrever:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial001_py310.py hl[18,22] *}
/// note | Nota
Lembre-se que você deve retornar o `JSONResponse` diretamente.
///
/// info | Informação
A chave `model` não é parte do OpenAPI.
O **FastAPI** pegará o modelo do Pydantic, gerará o `JSON Schema`, e adicionará no local correto.
O local correto é:
* Na chave `content`, que tem como valor um outro objeto JSON (`dict`) que contém:
* Uma chave com o media type, como por exemplo `application/json`, que contém como valor um outro objeto JSON, contendo::
* Uma chave `schema`, que contém como valor o JSON Schema do modelo, sendo este o local correto.
* O **FastAPI** adiciona aqui a referência dos esquemas JSON globais que estão localizados em outro lugar, ao invés de incluí-lo diretamente. Deste modo, outras aplicações e clientes podem utilizar estes esquemas JSON diretamente, fornecer melhores ferramentas de geração de código, etc.
///
O retorno gerado no OpenAPI para esta *operação de rota* será:
```JSON hl_lines="3-12"
{
"responses": {
"404": {
"description": "Additional Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/Message"
}
}
}
},
"200": {
"description": "Successful Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/Item"
}
}
}
},
"422": {
"description": "Validation Error",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/HTTPValidationError"
}
}
}
}
}
}
```
Os esquemas são referenciados em outro local dentro do esquema OpenAPI:
```JSON hl_lines="4-16"
{
"components": {
"schemas": {
"Message": {
"title": "Message",
"required": [
"message"
],
"type": "object",
"properties": {
"message": {
"title": "Message",
"type": "string"
}
}
},
"Item": {
"title": "Item",
"required": [
"id",
"value"
],
"type": "object",
"properties": {
"id": {
"title": "Id",
"type": "string"
},
"value": {
"title": "Value",
"type": "string"
}
}
},
"ValidationError": {
"title": "ValidationError",
"required": [
"loc",
"msg",
"type"
],
"type": "object",
"properties": {
"loc": {
"title": "Location",
"type": "array",
"items": {
"type": "string"
}
},
"msg": {
"title": "Message",
"type": "string"
},
"type": {
"title": "Error Type",
"type": "string"
}
}
},
"HTTPValidationError": {
"title": "HTTPValidationError",
"type": "object",
"properties": {
"detail": {
"title": "Detail",
"type": "array",
"items": {
"$ref": "#/components/schemas/ValidationError"
}
}
}
}
}
}
}
```
## Media types adicionais para o retorno principal { #additional-media-types-for-the-main-response }
Você pode utilizar o mesmo parâmetro `responses` para adicionar diferentes media types para o mesmo retorno principal.
Por exemplo, você pode adicionar um media type adicional de `image/png`, declarando que a sua *operação de rota* pode retornar um objeto JSON (com o media type `application/json`) ou uma imagem PNG:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial002_py310.py hl[17:22,26] *}
/// note | Nota
Note que você deve retornar a imagem utilizando um `FileResponse` diretamente.
///
/// info | Informação
A menos que você especifique um media type diferente explicitamente em seu parâmetro `responses`, o FastAPI assumirá que o retorno possui o mesmo media type contido na classe principal de retorno (padrão `application/json`).
Porém se você especificou uma classe de retorno com o valor `None` como media type, o FastAPI utilizará `application/json` para qualquer retorno adicional que possui um modelo associado.
///
## Combinando informações { #combining-information }
Você também pode combinar informações de diferentes lugares, incluindo os parâmetros `response_model`, `status_code`, e `responses`.
Você pode declarar um `response_model`, utilizando o código de status padrão `200` (ou um customizado caso você precise), e depois adicionar informações adicionais para esse mesmo retorno em `responses`, diretamente no esquema OpenAPI.
O **FastAPI** manterá as informações adicionais do `responses`, e combinará com o esquema JSON do seu modelo.
Por exemplo, você pode declarar um retorno com o código de status `404` que utiliza um modelo do Pydantic e tem uma `description` customizada.
E um retorno com o código de status `200` que utiliza o seu `response_model`, porém inclui um `example` customizado:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial003_py310.py hl[20:31] *}
Isso será combinado e incluído em seu OpenAPI, e disponibilizado na documentação da sua API:
## Combinar retornos predefinidos e personalizados { #combine-predefined-responses-and-custom-ones }
Você pode querer possuir alguns retornos predefinidos que são aplicados para diversas *operações de rota*, porém você deseja combinar com retornos personalizados que são necessários para cada *operação de rota*.
Para estes casos, você pode utilizar a técnica do Python de "desempacotamento" de um `dict` utilizando `**dict_to_unpack`:
```Python
old_dict = {
"old key": "old value",
"second old key": "second old value",
}
new_dict = {**old_dict, "new key": "new value"}
```
Aqui, o `new_dict` terá todos os pares de chave-valor do `old_dict` mais o novo par de chave-valor:
```Python
{
"old key": "old value",
"second old key": "second old value",
"new key": "new value",
}
```
Você pode utilizar essa técnica para reutilizar alguns retornos predefinidos nas suas *operações de rota* e combiná-las com personalizações adicionais.
Por exemplo:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial004_py310.py hl[11:15,24] *}
## Mais informações sobre retornos OpenAPI { #more-information-about-openapi-responses }
Para verificar exatamente o que você pode incluir nos retornos, você pode conferir estas seções na especificação do OpenAPI:
* [Objeto de Retornos do OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md#responses-object), inclui o `Response Object`.
* [Objeto de Retorno do OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md#response-object), você pode incluir qualquer coisa dele diretamente em cada retorno dentro do seu parâmetro `responses`. Incluindo `description`, `headers`, `content` (dentro dele que você declara diferentes media types e esquemas JSON), e `links`.
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FILE: docs/pt/docs/advanced/additional-status-codes.md
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# Códigos de status adicionais { #additional-status-codes }
Por padrão, o **FastAPI** retornará as respostas utilizando o `JSONResponse`, adicionando o conteúdo do retorno da sua *operação de rota* dentro do `JSONResponse`.
Ele usará o código de status padrão ou o que você definir na sua *operação de rota*.
## Códigos de status adicionais { #additional-status-codes_1 }
Caso você queira retornar códigos de status adicionais além do código principal, você pode fazer isso retornando um `Response` diretamente, como por exemplo um `JSONResponse`, e definir os códigos de status adicionais diretamente.
Por exemplo, vamos dizer que você deseja ter uma *operação de rota* que permita atualizar itens, e retornar um código de status HTTP 200 "OK" quando for bem sucedido.
Mas você também deseja aceitar novos itens. E quando os itens não existiam, ele os cria, e retorna o código de status HTTP 201 "Created".
Para conseguir isso, importe `JSONResponse` e retorne o seu conteúdo diretamente, definindo o `status_code` que você deseja:
{* ../../docs_src/additional_status_codes/tutorial001_an_py310.py hl[4,25] *}
/// warning | Atenção
Quando você retorna um `Response` diretamente, como no exemplo acima, ele será retornado diretamente.
Ele não será serializado com um modelo, etc.
Garanta que ele tenha toda informação que você deseja, e que os valores sejam um JSON válido (caso você esteja usando `JSONResponse`).
///
/// note | Detalhes Técnicos
Você também pode utilizar `from starlette.responses import JSONResponse`.
O **FastAPI** disponibiliza o `starlette.responses` como `fastapi.responses` apenas por conveniência para você, o programador. Porém a maioria dos retornos disponíveis vem diretamente do Starlette. O mesmo com `status`.
///
## OpenAPI e documentação da API { #openapi-and-api-docs }
Se você retorna códigos de status adicionais e retornos diretamente, eles não serão incluídos no esquema do OpenAPI (a documentação da API), porque o FastAPI não tem como saber de antemão o que será retornado.
Mas você pode documentar isso no seu código, utilizando: [Retornos Adicionais](additional-responses.md).
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FILE: docs/pt/docs/advanced/advanced-dependencies.md
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# Dependências avançadas { #advanced-dependencies }
## Dependências parametrizadas { #parameterized-dependencies }
Todas as dependências que vimos até agora são funções ou classes fixas.
Mas podem ocorrer casos onde você deseja ser capaz de definir parâmetros na dependência, sem ter a necessidade de declarar diversas funções ou classes.
Vamos imaginar que queremos ter uma dependência que verifica se o parâmetro de consulta `q` possui um valor fixo.
Porém nós queremos poder parametrizar o conteúdo fixo.
## Uma instância "chamável" { #a-callable-instance }
Em Python existe uma maneira de fazer com que uma instância de uma classe seja um "chamável".
Não propriamente a classe (que já é um chamável), mas a instância desta classe.
Para fazer isso, nós declaramos o método `__call__`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[12] *}
Neste caso, o `__call__` é o que o **FastAPI** utilizará para verificar parâmetros adicionais e sub dependências, e isso é o que será chamado para passar o valor ao parâmetro na sua *função de operação de rota* posteriormente.
## Parametrizar a instância { #parameterize-the-instance }
E agora, nós podemos utilizar o `__init__` para declarar os parâmetros da instância que podemos utilizar para "parametrizar" a dependência:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[9] *}
Neste caso, o **FastAPI** nunca tocará ou se importará com o `__init__`, nós vamos utilizar diretamente em nosso código.
## Crie uma instância { #create-an-instance }
Nós poderíamos criar uma instância desta classe com:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[18] *}
E deste modo nós podemos "parametrizar" a nossa dependência, que agora possui `"bar"` dentro dele, como o atributo `checker.fixed_content`.
## Utilize a instância como dependência { #use-the-instance-as-a-dependency }
Então, nós podemos utilizar este `checker` em um `Depends(checker)`, no lugar de `Depends(FixedContentQueryChecker)`, porque a dependência é a instância, `checker`, e não a própria classe.
E quando a dependência for resolvida, o **FastAPI** chamará este `checker` como:
```Python
checker(q="somequery")
```
...e passar o que quer que isso retorne como valor da dependência em nossa *função de operação de rota* como o parâmetro `fixed_content_included`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[22] *}
/// tip | Dica
Tudo isso parece não ser natural. E pode não estar muito claro ou aparentar ser útil ainda.
Estes exemplos são intencionalmente simples, porém mostram como tudo funciona.
Nos capítulos sobre segurança, existem funções utilitárias que são implementadas desta maneira.
Se você entendeu tudo isso, você já sabe como essas funções utilitárias para segurança funcionam por debaixo dos panos.
///
## Dependências com `yield`, `HTTPException`, `except` e Tarefas em Segundo Plano { #dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks }
/// warning | Atenção
Muito provavelmente você não precisa desses detalhes técnicos.
Esses detalhes são úteis principalmente se você tinha uma aplicação FastAPI anterior à versão 0.121.0 e está enfrentando problemas com dependências com `yield`.
///
Dependências com `yield` evoluíram ao longo do tempo para contemplar diferentes casos de uso e corrigir alguns problemas, aqui está um resumo do que mudou.
### Dependências com `yield` e `scope` { #dependencies-with-yield-and-scope }
Na versão 0.121.0, o FastAPI adicionou suporte a `Depends(scope="function")` para dependências com `yield`.
Usando `Depends(scope="function")`, o código de saída após o `yield` é executado logo depois que a *função de operação de rota* termina, antes de a response ser enviada de volta ao cliente.
E ao usar `Depends(scope="request")` (o padrão), o código de saída após o `yield` é executado depois que a response é enviada.
Você pode ler mais na documentação em [Dependências com `yield` - Saída antecipada e `scope`](../tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md#early-exit-and-scope).
### Dependências com `yield` e `StreamingResponse`, Detalhes Técnicos { #dependencies-with-yield-and-streamingresponse-technical-details }
Antes do FastAPI 0.118.0, se você usasse uma dependência com `yield`, o código de saída (após o `yield`) rodaria depois que a *função de operação de rota* retornasse, mas logo antes de enviar a resposta.
A intenção era evitar manter recursos por mais tempo que o necessário, esperando a resposta percorrer a rede.
Essa mudança também significava que, se você retornasse um `StreamingResponse`, o código de saída da dependência com `yield` já teria sido executado.
Por exemplo, se você tivesse uma sessão de banco de dados em uma dependência com `yield`, o `StreamingResponse` não conseguiria usar essa sessão enquanto transmite dados, porque a sessão já teria sido fechada no código de saída após o `yield`.
Esse comportamento foi revertido na versão 0.118.0, para que o código de saída após o `yield` seja executado depois que a resposta for enviada.
/// info | Informação
Como você verá abaixo, isso é muito semelhante ao comportamento antes da versão 0.106.0, mas com várias melhorias e correções de bugs para casos extremos.
///
#### Casos de uso com código de saída antecipado { #use-cases-with-early-exit-code }
Há alguns casos de uso, com condições específicas, que poderiam se beneficiar do comportamento antigo de executar o código de saída das dependências com `yield` antes de enviar a resposta.
Por exemplo, imagine que você tem código que usa uma sessão de banco de dados em uma dependência com `yield` apenas para verificar um usuário, mas a sessão de banco de dados nunca é usada novamente na *função de operação de rota*, somente na dependência, e a resposta demora a ser enviada, como um `StreamingResponse` que envia dados lentamente, mas por algum motivo não usa o banco de dados.
Nesse caso, a sessão de banco de dados seria mantida até que a resposta termine de ser enviada, mas se você não a usa, então não seria necessário mantê-la.
Veja como poderia ser:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py *}
O código de saída, o fechamento automático da `Session` em:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[19:21] *}
...seria executado depois que a resposta terminar de enviar os dados lentos:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[30:38] hl[31:33] *}
Mas como `generate_stream()` não usa a sessão do banco de dados, não é realmente necessário manter a sessão aberta enquanto envia a resposta.
Se você tiver esse caso específico usando SQLModel (ou SQLAlchemy), você poderia fechar explicitamente a sessão depois que não precisar mais dela:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial014_an_py310.py ln[24:28] hl[28] *}
Dessa forma a sessão liberaria a conexão com o banco de dados, para que outras requisições pudessem usá-la.
Se você tiver um caso diferente que precise sair antecipadamente de uma dependência com `yield`, por favor crie uma [Pergunta no GitHub Discussions](https://github.com/fastapi/fastapi/discussions/new?category=questions) com o seu caso específico e por que você se beneficiaria de ter o fechamento antecipado para dependências com `yield`.
Se houver casos de uso convincentes para fechamento antecipado em dependências com `yield`, considerarei adicionar uma nova forma de optar por esse fechamento antecipado.
### Dependências com `yield` e `except`, Detalhes Técnicos { #dependencies-with-yield-and-except-technical-details }
Antes do FastAPI 0.110.0, se você usasse uma dependência com `yield`, e então capturasse uma exceção com `except` nessa dependência, e você não relançasse a exceção, a exceção seria automaticamente levantada/encaminhada para quaisquer tratadores de exceção ou para o tratador de erro interno do servidor.
Isso foi alterado na versão 0.110.0 para corrigir consumo de memória não tratado decorrente de exceções encaminhadas sem um tratador (erros internos do servidor), e para torná-lo consistente com o comportamento do código Python regular.
### Tarefas em Segundo Plano e Dependências com `yield`, Detalhes Técnicos { #background-tasks-and-dependencies-with-yield-technical-details }
Antes do FastAPI 0.106.0, lançar exceções após o `yield` não era possível, o código de saída em dependências com `yield` era executado depois que a resposta era enviada, então [Tratadores de Exceções](../tutorial/handling-errors.md#install-custom-exception-handlers) já teriam sido executados.
Isso foi projetado assim principalmente para permitir o uso dos mesmos objetos "yielded" por dependências dentro de tarefas em segundo plano, porque o código de saída seria executado depois que as tarefas em segundo plano fossem concluídas.
Isso foi alterado no FastAPI 0.106.0 com a intenção de não manter recursos enquanto se espera a response percorrer a rede.
/// tip | Dica
Além disso, uma tarefa em segundo plano normalmente é um conjunto de lógica independente que deve ser tratado separadamente, com seus próprios recursos (por exemplo, sua própria conexão de banco de dados).
Assim, desta forma você provavelmente terá um código mais limpo.
///
Se você costumava depender desse comportamento, agora você deve criar os recursos para tarefas em segundo plano dentro da própria tarefa em segundo plano, e usar internamente apenas dados que não dependam dos recursos de dependências com `yield`.
Por exemplo, em vez de usar a mesma sessão de banco de dados, você criaria uma nova sessão de banco de dados dentro da tarefa em segundo plano, e obteria os objetos do banco de dados usando essa nova sessão. E então, em vez de passar o objeto do banco de dados como parâmetro para a função da tarefa em segundo plano, você passaria o ID desse objeto e então obteria o objeto novamente dentro da função da tarefa em segundo plano.
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FILE: docs/pt/docs/advanced/advanced-python-types.md
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# Tipos Avançados de Python { #advanced-python-types }
Aqui estão algumas ideias adicionais que podem ser úteis ao trabalhar com tipos em Python.
## Usando `Union` ou `Optional` { #using-union-or-optional }
Se, por algum motivo, seu código não puder usar `|`, por exemplo, se não for em uma anotação de tipo, mas em algo como `response_model=`, em vez de usar a barra vertical (`|`) você pode usar `Union` do `typing`.
Por exemplo, você poderia declarar que algo pode ser `str` ou `None`:
```python
from typing import Union
def say_hi(name: Union[str, None]):
print(f"Hi {name}!")
```
O `typing` também tem um atalho para declarar que algo pode ser `None`, com `Optional`.
Aqui vai uma dica do meu ponto de vista bem subjetivo:
* 🚨 Evite usar `Optional[SomeType]`
* Em vez disso ✨ use **`Union[SomeType, None]`** ✨.
Ambos são equivalentes e, por baixo, são a mesma coisa, mas eu recomendaria `Union` em vez de `Optional` porque a palavra "opcional" sugere que o valor é opcional; na verdade, significa "pode ser `None`", mesmo quando não é opcional e continua sendo obrigatório.
Acho que `Union[SomeType, None]` é mais explícito quanto ao significado.
É apenas uma questão de palavras e nomes. Mas essas palavras podem influenciar como você e sua equipe pensam sobre o código.
Como exemplo, veja esta função:
```python
from typing import Optional
def say_hi(name: Optional[str]):
print(f"Hey {name}!")
```
O parâmetro `name` é definido como `Optional[str]`, mas não é opcional; não é possível chamar a função sem o parâmetro:
```Python
say_hi() # Ah, não, isso gera um erro! 😱
```
O parâmetro `name` continua obrigatório (não é opcional) porque não tem valor padrão. Ainda assim, `name` aceita `None` como valor:
```Python
say_hi(name=None) # Isso funciona, None é válido 🎉
```
A boa notícia é que, na maioria dos casos, você poderá simplesmente usar `|` para definir uniões de tipos:
```python
def say_hi(name: str | None):
print(f"Hey {name}!")
```
Então, normalmente você não precisa se preocupar com nomes como `Optional` e `Union`. 😎
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FILE: docs/pt/docs/advanced/async-tests.md
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# Testes Assíncronos { #async-tests }
Você já viu como testar as suas aplicações **FastAPI** utilizando o `TestClient` que é fornecido. Até agora, você viu apenas como escrever testes síncronos, sem utilizar funções `async`.
Ser capaz de utilizar funções assíncronas em seus testes pode ser útil, por exemplo, quando você está realizando uma consulta em seu banco de dados de maneira assíncrona. Imagine que você deseja testar realizando requisições para a sua aplicação FastAPI e depois verificar que a sua aplicação inseriu corretamente as informações no banco de dados, ao utilizar uma biblioteca assíncrona para banco de dados.
Vamos ver como nós podemos fazer isso funcionar.
## pytest.mark.anyio { #pytest-mark-anyio }
Se quisermos chamar funções assíncronas em nossos testes, as nossas funções de teste precisam ser assíncronas. O AnyIO oferece um plugin bem legal para isso, que nos permite especificar que algumas das nossas funções de teste precisam ser chamadas de forma assíncrona.
## HTTPX { #httpx }
Mesmo que a sua aplicação **FastAPI** utilize funções normais com `def` no lugar de `async def`, ela ainda é uma aplicação `async` por baixo dos panos.
O `TestClient` faz algumas mágicas para invocar a aplicação FastAPI assíncrona em suas funções `def` normais, utilizando o pytest padrão. Porém a mágica não acontece mais quando nós estamos utilizando dentro de funções assíncronas. Ao executar os nossos testes de forma assíncrona, nós não podemos mais utilizar o `TestClient` dentro das nossas funções de teste.
O `TestClient` é baseado no [HTTPX](https://www.python-httpx.org), e felizmente nós podemos utilizá-lo diretamente para testar a API.
## Exemplo { #example }
Para um exemplos simples, vamos considerar uma estrutura de arquivos semelhante ao descrito em [Aplicações Maiores](../tutorial/bigger-applications.md) e [Testes](../tutorial/testing.md):
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ └── test_main.py
```
O arquivo `main.py` teria:
{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/main.py *}
O arquivo `test_main.py` teria os testes para para o arquivo `main.py`, ele poderia ficar assim:
{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/test_main.py *}
## Executá-lo { #run-it }
Você pode executar os seus testes normalmente via:
Mas se acessarmos a interface de documentação no URL "oficial" usando o proxy com a porta `9999`, em `/api/v1/docs`, ela funciona corretamente! 🎉
Você pode verificar em [http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs](http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs):
Exatamente como queríamos. ✔️
Isso porque o FastAPI usa esse `root_path` para criar o `server` padrão no OpenAPI com o URL fornecido pelo `root_path`.
## Servidores adicionais { #additional-servers }
/// warning | Atenção
Este é um caso de uso mais avançado. Sinta-se à vontade para pular.
///
Por padrão, o **FastAPI** criará um `server` no OpenAPI schema com o URL para o `root_path`.
Mas você também pode fornecer outros `servers` alternativos, por exemplo, se quiser que a mesma interface de documentação interaja com ambientes de staging e produção.
Se você passar uma lista personalizada de `servers` e houver um `root_path` (porque sua API está atrás de um proxy), o **FastAPI** inserirá um "server" com esse `root_path` no início da lista.
Por exemplo:
{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial003_py310.py hl[4:7] *}
Gerará um OpenAPI schema como:
```JSON hl_lines="5-7"
{
"openapi": "3.1.0",
// Mais coisas aqui
"servers": [
{
"url": "/api/v1"
},
{
"url": "https://stag.example.com",
"description": "Staging environment"
},
{
"url": "https://prod.example.com",
"description": "Production environment"
}
],
"paths": {
// Mais coisas aqui
}
}
```
/// tip | Dica
Perceba o servidor gerado automaticamente com um valor `url` de `/api/v1`, retirado do `root_path`.
///
Na interface de documentação em [http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs](http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs) parecerá:
/// tip | Dica
A interface de documentação interagirá com o servidor que você selecionar.
///
/// note | Detalhes Técnicos
A propriedade `servers` na especificação OpenAPI é opcional.
Se você não especificar o parâmetro `servers` e `root_path` for igual a `/`, a propriedade `servers` no OpenAPI gerado será totalmente omitida por padrão, o que equivale a um único servidor com valor de `url` igual a `/`.
///
### Desabilitar servidor automático de `root_path` { #disable-automatic-server-from-root-path }
Se você não quiser que o **FastAPI** inclua um servidor automático usando o `root_path`, você pode usar o parâmetro `root_path_in_servers=False`:
{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial004_py310.py hl[9] *}
e então ele não será incluído no OpenAPI schema.
## Montando uma sub-aplicação { #mounting-a-sub-application }
Se você precisar montar uma sub-aplicação (como descrito em [Sub-aplicações - Montagens](sub-applications.md)) enquanto também usa um proxy com `root_path`, você pode fazer isso normalmente, como esperaria.
O FastAPI usará internamente o `root_path` de forma inteligente, então tudo funcionará. ✨
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FILE: docs/pt/docs/advanced/custom-response.md
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# Resposta Personalizada - HTML, Stream, File e outras { #custom-response-html-stream-file-others }
Por padrão, o **FastAPI** retornará respostas JSON.
Você pode sobrescrever isso retornando uma `Response` diretamente, como visto em [Retornando uma Resposta Diretamente](response-directly.md).
Mas se você retornar uma `Response` diretamente (ou qualquer subclasse, como `JSONResponse`), os dados não serão convertidos automaticamente (mesmo que você declare um `response_model`), e a documentação não será gerada automaticamente (por exemplo, incluindo o "media type" específico, no cabeçalho HTTP `Content-Type` como parte do OpenAPI gerado).
Mas você também pode declarar a `Response` que deseja utilizar (e.g. qualquer subclasse de `Response`), no *decorador de operação de rota* usando o parâmetro `response_class`.
O conteúdo que você retorna da sua *função de operação de rota* será colocado dentro dessa `Response`.
/// note | Nota
Se você utilizar uma classe de resposta sem media type, o FastAPI esperará que sua resposta não tenha conteúdo, então ele não irá documentar o formato da resposta na documentação OpenAPI gerada.
///
## Respostas JSON { #json-responses }
Por padrão, o FastAPI retorna respostas JSON.
Se você declarar um [Modelo de Resposta](../tutorial/response-model.md), o FastAPI irá usá-lo para serializar os dados para JSON, usando Pydantic.
Se você não declarar um modelo de resposta, o FastAPI usará o `jsonable_encoder` explicado em [Codificador Compatível com JSON](../tutorial/encoder.md) e o colocará em uma `JSONResponse`.
Se você declarar uma `response_class` com um media type JSON (`application/json`), como no caso de `JSONResponse`, os dados que você retorna serão automaticamente convertidos (e filtrados) com qualquer `response_model` do Pydantic que você declarou no *decorador de operação de rota*. Mas os dados não serão serializados para bytes JSON com Pydantic; em vez disso, serão convertidos com o `jsonable_encoder` e então passados para a classe `JSONResponse`, que fará a serialização para bytes usando a biblioteca padrão de JSON do Python.
### Performance com JSON { #json-performance }
Resumindo, se você quer o máximo de performance, use um [Modelo de Resposta](../tutorial/response-model.md) e não declare uma `response_class` no *decorador de operação de rota*.
{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py ln[15:17] hl[16] *}
## Resposta HTML { #html-response }
Para retornar uma resposta com HTML diretamente do **FastAPI**, utilize `HTMLResponse`.
* Importe `HTMLResponse`.
* Passe `HTMLResponse` como o parâmetro de `response_class` do seu *decorador de operação de rota*.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial002_py310.py hl[2,7] *}
/// info | Informação
O parâmetro `response_class` também será usado para definir o "media type" da resposta.
Neste caso, o cabeçalho HTTP `Content-Type` será definido como `text/html`.
E será documentado como tal no OpenAPI.
///
### Retornando uma `Response` { #return-a-response }
Como visto em [Retornando uma Resposta Diretamente](response-directly.md), você também pode sobrescrever a resposta diretamente na sua *operação de rota*, ao retornar ela.
O mesmo exemplo de antes, retornando uma `HTMLResponse`, poderia parecer com:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial003_py310.py hl[2,7,19] *}
/// warning | Atenção
Uma `Response` retornada diretamente em sua *função de operação de rota* não será documentada no OpenAPI (por exemplo, o `Content-Type` não será documentado) e não será visível na documentação interativa automática.
///
/// info | Informação
Obviamente, o cabeçalho `Content-Type`, o código de status, etc, virão do objeto `Response` que você retornou.
///
### Documentar no OpenAPI e sobrescrever `Response` { #document-in-openapi-and-override-response }
Se você deseja sobrescrever a resposta dentro de uma função, mas ao mesmo tempo documentar o "media type" no OpenAPI, você pode utilizar o parâmetro `response_class` E retornar um objeto `Response`.
A `response_class` será usada apenas para documentar o OpenAPI da *operação de rota*, mas sua `Response` será usada como foi definida.
#### Retornando uma `HTMLResponse` diretamente { #return-an-htmlresponse-directly }
Por exemplo, poderia ser algo como:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial004_py310.py hl[7,21,23] *}
Neste exemplo, a função `generate_html_response()` já cria e retorna uma `Response` em vez de retornar o HTML em uma `str`.
Ao retornar o resultado chamando `generate_html_response()`, você já está retornando uma `Response` que irá sobrescrever o comportamento padrão do **FastAPI**.
Mas como você passou `HTMLResponse` em `response_class` também, o **FastAPI** saberá como documentar isso no OpenAPI e na documentação interativa como um HTML com `text/html`:
## Respostas disponíveis { #available-responses }
Aqui estão algumas das respostas disponíveis.
Lembre-se que você pode utilizar `Response` para retornar qualquer outra coisa, ou até mesmo criar uma subclasse personalizada.
/// note | Detalhes Técnicos
Você também pode utilizar `from starlette.responses import HTMLResponse`.
O **FastAPI** provê a mesma `starlette.responses` como `fastapi.responses` apenas como uma facilidade para você, desenvolvedor. Mas a maioria das respostas disponíveis vêm diretamente do Starlette.
///
### `Response` { #response }
A classe principal de respostas, todas as outras respostas herdam dela.
Você pode retorná-la diretamente.
Ela aceita os seguintes parâmetros:
* `content` - Uma `str` ou `bytes`.
* `status_code` - Um código de status HTTP do tipo `int`.
* `headers` - Um `dict` de strings.
* `media_type` - Uma `str` informando o media type. E.g. `"text/html"`.
O FastAPI (Starlette, na verdade) irá incluir o cabeçalho Content-Length automaticamente. Ele também irá incluir o cabeçalho Content-Type, baseado no `media_type` e acrescentando uma codificação para tipos textuais.
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}
### `HTMLResponse` { #htmlresponse }
Usa algum texto ou sequência de bytes e retorna uma resposta HTML. Como você leu acima.
### `PlainTextResponse` { #plaintextresponse }
Usa algum texto ou sequência de bytes para retornar uma resposta de texto não formatado.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial005_py310.py hl[2,7,9] *}
### `JSONResponse` { #jsonresponse }
Pega alguns dados e retorna uma resposta com codificação `application/json`.
É a resposta padrão utilizada no **FastAPI**, como você leu acima.
/// note | Detalhes Técnicos
Mas se você declarar um modelo de resposta ou tipo de retorno, isso será usado diretamente para serializar os dados para JSON, e uma resposta com o media type correto para JSON será retornada diretamente, sem usar a classe `JSONResponse`.
Esta é a forma ideal para obter a melhor performance.
///
### `RedirectResponse` { #redirectresponse }
Retorna um redirecionamento HTTP. Utiliza o código de status 307 (Redirecionamento Temporário) por padrão.
Você pode retornar uma `RedirectResponse` diretamente:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006_py310.py hl[2,9] *}
---
Ou você pode utilizá-la no parâmetro `response_class`:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006b_py310.py hl[2,7,9] *}
Se você fizer isso, então você pode retornar a URL diretamente da sua *função de operação de rota*.
Neste caso, o `status_code` utilizado será o padrão de `RedirectResponse`, que é `307`.
---
Você também pode utilizar o parâmetro `status_code` combinado com o parâmetro `response_class`:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006c_py310.py hl[2,7,9] *}
### `StreamingResponse` { #streamingresponse }
Recebe um gerador assíncrono ou um gerador/iterador comum (uma função com `yield`) e transmite (stream) o corpo da resposta.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial007_py310.py hl[3,16] *}
/// note | Detalhes Técnicos
Uma tarefa `async` só pode ser cancelada quando alcança um `await`. Se não houver `await`, o gerador (função com `yield`) não pode ser cancelado adequadamente e pode continuar executando mesmo após o cancelamento ser solicitado.
Como este pequeno exemplo não precisa de nenhuma instrução `await`, adicionamos um `await anyio.sleep(0)` para dar ao event loop a chance de lidar com o cancelamento.
Isso seria ainda mais importante com streams grandes ou infinitos.
///
/// tip | Dica
Em vez de retornar uma `StreamingResponse` diretamente, você deveria provavelmente seguir o estilo em [Transmitir Dados](./stream-data.md), é muito mais conveniente e lida com cancelamento nos bastidores para você.
Se você estiver transmitindo JSON Lines, siga o tutorial [Transmitir JSON Lines](../tutorial/stream-json-lines.md).
///
### `FileResponse` { #fileresponse }
Envia um arquivo de forma assíncrona e contínua (stream).
Recebe um conjunto de argumentos do construtor diferente dos outros tipos de resposta:
* `path` - O caminho do arquivo que será transmitido.
* `headers` - Quaisquer cabeçalhos personalizados a serem incluídos, como um dicionário.
* `media_type` - Uma string com o media type. Se não for definida, o nome do arquivo ou path será usado para inferir um media type.
* `filename` - Se definido, será incluído no cabeçalho `Content-Disposition`.
Respostas de arquivos incluirão os cabeçalhos apropriados `Content-Length`, `Last-Modified` e `ETag`.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009_py310.py hl[2,10] *}
Você também pode usar o parâmetro `response_class`:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009b_py310.py hl[2,8,10] *}
Nesse caso, você pode retornar o path do arquivo diretamente da sua *função de operação de rota*.
## Classe de resposta personalizada { #custom-response-class }
Você pode criar sua própria classe de resposta personalizada, herdando de `Response` e usando-a.
Por exemplo, vamos supor que você queira usar [`orjson`](https://github.com/ijl/orjson) com algumas configurações.
Vamos supor que você queira retornar um JSON indentado e formatado, então você quer utilizar a opção `orjson.OPT_INDENT_2` do orjson.
Você poderia criar uma `CustomORJSONResponse`. A principal coisa que você tem que fazer é criar um método `Response.render(content)` que retorne o conteúdo como `bytes`:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009c_py310.py hl[9:14,17] *}
Agora em vez de retornar:
```json
{"message": "Hello World"}
```
...essa resposta retornará:
```json
{
"message": "Hello World"
}
```
Obviamente, você provavelmente vai encontrar maneiras muito melhores de se aproveitar disso do que a formatação de JSON. 😉
### `orjson` ou Modelo de Resposta { #orjson-or-response-model }
Se o que você procura é performance, provavelmente é melhor usar um [Modelo de Resposta](../tutorial/response-model.md) do que uma resposta com `orjson`.
Com um modelo de resposta, o FastAPI usará o Pydantic para serializar os dados para JSON, sem passos intermediários, como convertê-los com `jsonable_encoder`, o que aconteceria em qualquer outro caso.
E, por baixo dos panos, o Pydantic usa os mesmos mecanismos em Rust que o `orjson` para serializar para JSON, então você já terá a melhor performance com um modelo de resposta.
## Classe de resposta padrão { #default-response-class }
Quando você criar uma instância da classe **FastAPI** ou um `APIRouter` você pode especificar qual classe de resposta utilizar por padrão.
O parâmetro que define isso é o `default_response_class`.
No exemplo abaixo, o **FastAPI** utilizará `HTMLResponse` por padrão, em todas as *operações de rota*, em vez de JSON.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial010_py310.py hl[2,4] *}
/// tip | Dica
Você ainda pode substituir `response_class` em *operações de rota* como antes.
///
## Documentação adicional { #additional-documentation }
Você também pode declarar o media type e muitos outros detalhes no OpenAPI utilizando `responses`: [Respostas Adicionais no OpenAPI](additional-responses.md).
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FILE: docs/pt/docs/advanced/dataclasses.md
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# Usando Dataclasses { #using-dataclasses }
FastAPI é construído em cima do **Pydantic**, e eu tenho mostrado como usar modelos Pydantic para declarar requisições e respostas.
Mas o FastAPI também suporta o uso de [`dataclasses`](https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html) da mesma forma:
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}
Isso ainda é suportado graças ao **Pydantic**, pois ele tem [suporte interno para `dataclasses`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel).
Então, mesmo com o código acima que não usa Pydantic explicitamente, o FastAPI está usando Pydantic para converter essas dataclasses padrão para a versão do Pydantic.
E claro, ele suporta o mesmo:
* validação de dados
* serialização de dados
* documentação de dados, etc.
Isso funciona da mesma forma que com os modelos Pydantic. E na verdade é alcançado da mesma maneira por baixo dos panos, usando Pydantic.
/// info | Informação
Lembre-se de que dataclasses não podem fazer tudo o que os modelos Pydantic podem fazer.
Então, você ainda pode precisar usar modelos Pydantic.
Mas se você tem um monte de dataclasses por aí, este é um truque legal para usá-las para alimentar uma API web usando FastAPI. 🤓
///
## Dataclasses em `response_model` { #dataclasses-in-response-model }
Você também pode usar `dataclasses` no parâmetro `response_model`:
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}
A dataclass será automaticamente convertida para uma dataclass Pydantic.
Dessa forma, seu esquema aparecerá na interface de documentação da API:
## Dataclasses em Estruturas de Dados Aninhadas { #dataclasses-in-nested-data-structures }
Você também pode combinar `dataclasses` com outras anotações de tipo para criar estruturas de dados aninhadas.
Em alguns casos, você ainda pode ter que usar a versão do Pydantic das `dataclasses`. Por exemplo, se você tiver erros com a documentação da API gerada automaticamente.
Nesse caso, você pode simplesmente trocar as `dataclasses` padrão por `pydantic.dataclasses`, que é um substituto direto:
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}
1. Ainda importamos `field` das `dataclasses` padrão.
2. `pydantic.dataclasses` é um substituto direto para `dataclasses`.
3. A dataclass `Author` inclui uma lista de dataclasses `Item`.
4. A dataclass `Author` é usada como o parâmetro `response_model`.
5. Você pode usar outras anotações de tipo padrão com dataclasses como o corpo da requisição.
Neste caso, é uma lista de dataclasses `Item`.
6. Aqui estamos retornando um dicionário que contém `items`, que é uma lista de dataclasses.
O FastAPI ainda é capaz de serializar os dados para JSON.
7. Aqui o `response_model` está usando uma anotação de tipo de uma lista de dataclasses `Author`.
Novamente, você pode combinar `dataclasses` com anotações de tipo padrão.
8. Note que esta *função de operação de rota* usa `def` regular em vez de `async def`.
Como sempre, no FastAPI você pode combinar `def` e `async def` conforme necessário.
Se você precisar de uma atualização sobre quando usar qual, confira a seção _"Com pressa?"_ na documentação sobre [`async` e `await`](../async.md#in-a-hurry).
9. Esta *função de operação de rota* não está retornando dataclasses (embora pudesse), mas uma lista de dicionários com dados internos.
O FastAPI usará o parâmetro `response_model` (que inclui dataclasses) para converter a resposta.
Você pode combinar `dataclasses` com outras anotações de tipo em muitas combinações diferentes para formar estruturas de dados complexas.
Confira as dicas de anotação no código acima para ver mais detalhes específicos.
## Saiba Mais { #learn-more }
Você também pode combinar `dataclasses` com outros modelos Pydantic, herdar deles, incluí-los em seus próprios modelos, etc.
Para saber mais, confira a [documentação do Pydantic sobre dataclasses](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/).
## Versão { #version }
Isso está disponível desde a versão `0.67.0` do FastAPI. 🔖
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FILE: docs/pt/docs/advanced/events.md
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# Eventos de lifespan { #lifespan-events }
Você pode definir a lógica (código) que deve ser executada antes da aplicação **inicializar**. Isso significa que esse código será executado **uma vez**, **antes** de a aplicação **começar a receber requisições**.
Da mesma forma, você pode definir a lógica (código) que deve ser executada quando a aplicação estiver **encerrando**. Nesse caso, esse código será executado **uma vez**, **depois** de possivelmente ter tratado **várias requisições**.
Como esse código é executado antes de a aplicação **começar** a receber requisições e logo depois que ela **termina** de lidar com as requisições, ele cobre todo o **lifespan** da aplicação (a palavra "lifespan" será importante em um segundo 😉).
Isso pode ser muito útil para configurar **recursos** que você precisa usar por toda a aplicação, e que são **compartilhados** entre as requisições e/ou que você precisa **limpar** depois. Por exemplo, um pool de conexões com o banco de dados ou o carregamento de um modelo de Aprendizado de Máquina compartilhado.
## Caso de uso { #use-case }
Vamos começar com um exemplo de **caso de uso** e então ver como resolvê-lo com isso.
Vamos imaginar que você tem alguns **modelos de Aprendizado de Máquina** que deseja usar para lidar com as requisições. 🤖
Os mesmos modelos são compartilhados entre as requisições, então não é um modelo por requisição, ou um por usuário, ou algo parecido.
Vamos imaginar que o carregamento do modelo pode **demorar bastante tempo**, porque ele precisa ler muitos **dados do disco**. Então você não quer fazer isso a cada requisição.
Você poderia carregá-lo no nível mais alto do módulo/arquivo, mas isso também significaria **carregar o modelo** mesmo se você estivesse executando um teste automatizado simples; então esse teste poderia ser **lento** porque teria que esperar o carregamento do modelo antes de conseguir executar uma parte independente do código.
É isso que vamos resolver: vamos carregar o modelo antes de as requisições serem tratadas, mas apenas um pouco antes de a aplicação começar a receber requisições, não enquanto o código estiver sendo carregado.
## Lifespan { #lifespan }
Você pode definir essa lógica de *inicialização* e *encerramento* usando o parâmetro `lifespan` da aplicação `FastAPI`, e um "gerenciador de contexto" (vou mostrar o que é isso em um segundo).
Vamos começar com um exemplo e depois ver em detalhes.
Nós criamos uma função assíncrona `lifespan()` com `yield` assim:
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[16,19] *}
Aqui estamos simulando a operação de *inicialização* custosa de carregar o modelo, colocando a (falsa) função do modelo no dicionário com modelos de Aprendizado de Máquina antes do `yield`. Esse código será executado **antes** de a aplicação **começar a receber requisições**, durante a *inicialização*.
E então, logo após o `yield`, descarregamos o modelo. Esse código será executado **depois** de a aplicação **terminar de lidar com as requisições**, pouco antes do *encerramento*. Isso poderia, por exemplo, liberar recursos como memória ou uma GPU.
/// tip | Dica
O `shutdown` aconteceria quando você estivesse **encerrando** a aplicação.
Talvez você precise iniciar uma nova versão, ou apenas cansou de executá-la. 🤷
///
### Função lifespan { #lifespan-function }
A primeira coisa a notar é que estamos definindo uma função assíncrona com `yield`. Isso é muito semelhante a Dependências com `yield`.
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[14:19] *}
A primeira parte da função, antes do `yield`, será executada **antes** de a aplicação iniciar.
E a parte posterior ao `yield` será executada **depois** de a aplicação ter terminado.
### Gerenciador de contexto assíncrono { #async-context-manager }
Se você verificar, a função está decorada com um `@asynccontextmanager`.
Isso converte a função em algo chamado "**gerenciador de contexto assíncrono**".
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[1,13] *}
Um **gerenciador de contexto** em Python é algo que você pode usar em uma declaração `with`, por exemplo, `open()` pode ser usado como um gerenciador de contexto:
```Python
with open("file.txt") as file:
file.read()
```
Em versões mais recentes do Python, há também um **gerenciador de contexto assíncrono**. Você o usaria com `async with`:
```Python
async with lifespan(app):
await do_stuff()
```
Quando você cria um gerenciador de contexto ou um gerenciador de contexto assíncrono como acima, o que ele faz é: antes de entrar no bloco `with`, ele executa o código antes do `yield`, e após sair do bloco `with`, ele executa o código depois do `yield`.
No nosso exemplo de código acima, não o usamos diretamente, mas passamos para o FastAPI para que ele o use.
O parâmetro `lifespan` da aplicação `FastAPI` aceita um **gerenciador de contexto assíncrono**, então podemos passar para ele nosso novo gerenciador de contexto assíncrono `lifespan`.
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[22] *}
## Eventos alternativos (descontinuados) { #alternative-events-deprecated }
/// warning | Atenção
A forma recomendada de lidar com a *inicialização* e o *encerramento* é usando o parâmetro `lifespan` da aplicação `FastAPI`, como descrito acima. Se você fornecer um parâmetro `lifespan`, os manipuladores de eventos `startup` e `shutdown` não serão mais chamados. É tudo `lifespan` ou tudo por eventos, não ambos.
Você provavelmente pode pular esta parte.
///
Existe uma forma alternativa de definir essa lógica para ser executada durante a *inicialização* e durante o *encerramento*.
Você pode definir manipuladores de eventos (funções) que precisam ser executados antes de a aplicação iniciar ou quando a aplicação estiver encerrando.
Essas funções podem ser declaradas com `async def` ou `def` normal.
### Evento `startup` { #startup-event }
Para adicionar uma função que deve rodar antes de a aplicação iniciar, declare-a com o evento `"startup"`:
{* ../../docs_src/events/tutorial001_py310.py hl[8] *}
Nesse caso, a função de manipulador do evento `startup` inicializará os itens do "banco de dados" (apenas um `dict`) com alguns valores.
Você pode adicionar mais de uma função de manipulador de eventos.
E sua aplicação não começará a receber requisições até que todos os manipuladores de eventos `startup` sejam concluídos.
### Evento `shutdown` { #shutdown-event }
Para adicionar uma função que deve ser executada quando a aplicação estiver encerrando, declare-a com o evento `"shutdown"`:
{* ../../docs_src/events/tutorial002_py310.py hl[6] *}
Aqui, a função de manipulador do evento `shutdown` escreverá uma linha de texto `"Application shutdown"` no arquivo `log.txt`.
/// info | Informação
Na função `open()`, o `mode="a"` significa "acrescentar", então a linha será adicionada depois do que já estiver naquele arquivo, sem sobrescrever o conteúdo anterior.
///
/// tip | Dica
Perceba que, nesse caso, estamos usando a função padrão do Python `open()` que interage com um arquivo.
Então, isso envolve I/O (input/output), que requer "esperar" que as coisas sejam escritas em disco.
Mas `open()` não usa `async` e `await`.
Assim, declaramos a função de manipulador de evento com `def` padrão em vez de `async def`.
///
### `startup` e `shutdown` juntos { #startup-and-shutdown-together }
Há uma grande chance de que a lógica para sua *inicialização* e *encerramento* esteja conectada, você pode querer iniciar alguma coisa e então finalizá-la, adquirir um recurso e então liberá-lo, etc.
Fazer isso em funções separadas que não compartilham lógica ou variáveis entre si é mais difícil, pois você precisaria armazenar valores em variáveis globais ou truques semelhantes.
Por causa disso, agora é recomendado usar o `lifespan`, como explicado acima.
## Detalhes técnicos { #technical-details }
Apenas um detalhe técnico para nerds curiosos. 🤓
Por baixo, na especificação técnica do ASGI, isso é parte do [Protocolo Lifespan](https://asgi.readthedocs.io/en/latest/specs/lifespan.html), e define eventos chamados `startup` e `shutdown`.
/// info | Informação
Você pode ler mais sobre os manipuladores de `lifespan` do Starlette na [Documentação do Lifespan do Starlette](https://www.starlette.dev/lifespan/).
Incluindo como lidar com estado do lifespan que pode ser usado em outras áreas do seu código.
///
## Sub Aplicações { #sub-applications }
🚨 Tenha em mente que esses eventos de lifespan (inicialização e encerramento) serão executados apenas para a aplicação principal, não para [Sub Aplicações - Montagem](sub-applications.md).
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FILE: docs/pt/docs/advanced/generate-clients.md
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# Gerando SDKs { #generating-sdks }
Como o **FastAPI** é baseado na especificação **OpenAPI**, suas APIs podem ser descritas em um formato padrão que muitas ferramentas entendem.
Isso facilita gerar **documentação** atualizada, bibliotecas clientes (**SDKs**) em várias linguagens e **testes** ou **fluxos de trabalho de automação** que permanecem em sincronia com o seu código.
Neste guia, você aprenderá como gerar um **SDK em TypeScript** para o seu backend FastAPI.
## Geradores de SDK de código aberto { #open-source-sdk-generators }
Uma opção versátil é o [OpenAPI Generator](https://openapi-generator.tech/), que suporta **muitas linguagens de programação** e pode gerar SDKs a partir da sua especificação OpenAPI.
Para **clientes TypeScript**, o [Hey API](https://heyapi.dev/) é uma solução feita sob medida, oferecendo uma experiência otimizada para o ecossistema TypeScript.
Você pode descobrir mais geradores de SDK em [OpenAPI.Tools](https://openapi.tools/#sdk).
/// tip | Dica
O FastAPI gera automaticamente especificações **OpenAPI 3.1**, então qualquer ferramenta que você usar deve suportar essa versão.
///
## Geradores de SDK dos patrocinadores do FastAPI { #sdk-generators-from-fastapi-sponsors }
Esta seção destaca soluções **financiadas por investimento** e **com suporte de empresas** que patrocinam o FastAPI. Esses produtos fornecem **funcionalidades adicionais** e **integrações** além de SDKs gerados com alta qualidade.
Ao ✨ [**patrocinar o FastAPI**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author) ✨, essas empresas ajudam a garantir que o framework e seu **ecossistema** continuem saudáveis e **sustentáveis**.
O patrocínio também demonstra um forte compromisso com a **comunidade** FastAPI (você), mostrando que elas se importam não apenas em oferecer um **ótimo serviço**, mas também em apoiar um **framework robusto e próspero**, o FastAPI. 🙇
Por exemplo, você pode querer experimentar:
* [Speakeasy](https://speakeasy.com/editor?utm_source=fastapi+repo&utm_medium=github+sponsorship)
* [Stainless](https://www.stainless.com/?utm_source=fastapi&utm_medium=referral)
* [liblab](https://developers.liblab.com/tutorials/sdk-for-fastapi?utm_source=fastapi)
Algumas dessas soluções também podem ser open source ou oferecer planos gratuitos, para que você possa testá-las sem compromisso financeiro. Outros geradores comerciais de SDK estão disponíveis e podem ser encontrados online. 🤓
## Crie um SDK em TypeScript { #create-a-typescript-sdk }
Vamos começar com uma aplicação FastAPI simples:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial001_py310.py hl[7:9,12:13,16:17,21] *}
Note que as *operações de rota* definem os modelos que usam para o corpo da requisição e o corpo da resposta, usando os modelos `Item` e `ResponseMessage`.
### Documentação da API { #api-docs }
Se você for para `/docs`, verá que ela tem os **schemas** para os dados a serem enviados nas requisições e recebidos nas respostas:
Você pode ver esses schemas porque eles foram declarados com os modelos no app.
Essas informações estão disponíveis no **schema OpenAPI** do app e são mostradas na documentação da API.
E essas mesmas informações dos modelos que estão incluídas no OpenAPI são o que pode ser usado para **gerar o código do cliente**.
### Hey API { #hey-api }
Depois que tivermos uma aplicação FastAPI com os modelos, podemos usar o Hey API para gerar um cliente TypeScript. A forma mais rápida é via npx.
```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i http://localhost:8000/openapi.json -o src/client
```
Isso gerará um SDK TypeScript em `./src/client`.
Você pode aprender como [instalar `@hey-api/openapi-ts`](https://heyapi.dev/openapi-ts/get-started) e ler sobre o [resultado gerado](https://heyapi.dev/openapi-ts/output) no site deles.
### Usando o SDK { #using-the-sdk }
Agora você pode importar e usar o código do cliente. Poderia ser assim, observe que você obtém preenchimento automático para os métodos:
Você também obterá preenchimento automático para o corpo a ser enviado:
/// tip | Dica
Observe o preenchimento automático para `name` e `price`, que foi definido na aplicação FastAPI, no modelo `Item`.
///
Você terá erros em linha para os dados que você envia:
O objeto de resposta também terá preenchimento automático:
## Aplicação FastAPI com Tags { #fastapi-app-with-tags }
Em muitos casos, sua aplicação FastAPI será maior, e você provavelmente usará tags para separar diferentes grupos de *operações de rota*.
Por exemplo, você poderia ter uma seção para **items** e outra seção para **users**, e elas poderiam ser separadas por tags:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial002_py310.py hl[21,26,34] *}
### Gere um cliente TypeScript com Tags { #generate-a-typescript-client-with-tags }
Se você gerar um cliente para uma aplicação FastAPI usando tags, normalmente também separará o código do cliente com base nas tags.
Dessa forma, você poderá ter as coisas ordenadas e agrupadas corretamente para o código do cliente:
Nesse caso você tem:
* `ItemsService`
* `UsersService`
### Nomes dos métodos do cliente { #client-method-names }
Agora os nomes dos métodos gerados como `createItemItemsPost` não parecem muito “limpos”:
```TypeScript
ItemsService.createItemItemsPost({name: "Plumbus", price: 5})
```
...isso ocorre porque o gerador de clientes usa o **ID de operação** interno do OpenAPI para cada *operação de rota*.
O OpenAPI exige que cada ID de operação seja único em todas as *operações de rota*, então o FastAPI usa o **nome da função**, o **path** e o **método/operação HTTP** para gerar esse ID de operação, porque dessa forma ele pode garantir que os IDs de operação sejam únicos.
Mas eu vou te mostrar como melhorar isso a seguir. 🤓
## IDs de operação personalizados e nomes de métodos melhores { #custom-operation-ids-and-better-method-names }
Você pode **modificar** a maneira como esses IDs de operação são **gerados** para torná-los mais simples e ter **nomes de método mais simples** nos clientes.
Neste caso, você terá que garantir que cada ID de operação seja **único** de alguma outra maneira.
Por exemplo, você poderia garantir que cada *operação de rota* tenha uma tag, e então gerar o ID de operação com base na **tag** e no **nome** da *operação de rota* (o nome da função).
### Função personalizada para gerar IDs exclusivos { #custom-generate-unique-id-function }
O FastAPI usa um **ID exclusivo** para cada *operação de rota*, ele é usado para o **ID de operação** e também para os nomes de quaisquer modelos personalizados necessários, para requisições ou respostas.
Você pode personalizar essa função. Ela recebe uma `APIRoute` e retorna uma string.
Por exemplo, aqui está usando a primeira tag (Você provavelmente terá apenas uma tag) e o nome da *operação de rota* (o nome da função).
Você pode então passar essa função personalizada para o **FastAPI** como o parâmetro `generate_unique_id_function`:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial003_py310.py hl[6:7,10] *}
### Gere um cliente TypeScript com IDs de operação personalizados { #generate-a-typescript-client-with-custom-operation-ids }
Agora, se você gerar o cliente novamente, verá que ele tem os nomes dos métodos melhorados:
Como você pode ver, os nomes dos métodos agora têm a tag e, em seguida, o nome da função. Agora eles não incluem informações do path da URL e da operação HTTP.
### Pré-processar a especificação OpenAPI para o gerador de clientes { #preprocess-the-openapi-specification-for-the-client-generator }
O código gerado ainda tem algumas **informações duplicadas**.
Nós já sabemos que esse método está relacionado aos **items** porque essa palavra está no `ItemsService` (retirada da tag), mas ainda temos o nome da tag prefixado no nome do método também. 😕
Provavelmente ainda queremos mantê-lo para o OpenAPI em geral, pois isso garantirá que os IDs de operação sejam **únicos**.
Mas para o cliente gerado, poderíamos **modificar** os IDs de operação do OpenAPI logo antes de gerar os clientes, apenas para tornar esses nomes de método mais agradáveis e **limpos**.
Poderíamos baixar o JSON do OpenAPI para um arquivo `openapi.json` e então poderíamos **remover essa tag prefixada** com um script como este:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial004_py310.py *}
//// tab | Node.js
```Javascript
{!> ../../docs_src/generate_clients/tutorial004.js!}
```
////
Com isso, os IDs de operação seriam renomeados de coisas como `items-get_items` para apenas `get_items`, dessa forma o gerador de clientes pode gerar nomes de métodos mais simples.
### Gere um cliente TypeScript com o OpenAPI pré-processado { #generate-a-typescript-client-with-the-preprocessed-openapi }
Como o resultado final está agora em um arquivo `openapi.json`, você precisa atualizar o local de entrada:
```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i ./openapi.json -o src/client
```
Depois de gerar o novo cliente, você terá agora **nomes de métodos “limpos”**, com todo o **preenchimento automático**, **erros em linha**, etc:
## Benefícios { #benefits }
Ao usar os clientes gerados automaticamente, você terá **preenchimento automático** para:
* Métodos.
* Corpos de requisições, parâmetros de query, etc.
* Corpos de respostas.
Você também terá **erros em linha** para tudo.
E sempre que você atualizar o código do backend e **regenerar** o frontend, ele terá quaisquer novas *operações de rota* disponíveis como métodos, as antigas removidas, e qualquer outra alteração será refletida no código gerado. 🤓
Isso também significa que, se algo mudou, será **refletido** no código do cliente automaticamente. E se você **construir** o cliente, ele falhará caso haja qualquer **incompatibilidade** nos dados usados.
Assim, você **detectará muitos erros** muito cedo no ciclo de desenvolvimento, em vez de ter que esperar que os erros apareçam para seus usuários finais em produção e então tentar depurar onde está o problema. ✨
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FILE: docs/pt/docs/advanced/index.md
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# Guia de Usuário Avançado { #advanced-user-guide }
## Recursos Adicionais { #additional-features }
O [Tutorial - Guia de Usuário](../tutorial/index.md) principal deve ser o suficiente para dar a você um tour por todos os principais recursos do **FastAPI**.
Nas próximas seções você verá outras opções, configurações, e recursos adicionais.
/// tip | Dica
As próximas seções **não são necessariamente "avançadas"**.
E é possível que para seu caso de uso, a solução esteja em uma delas.
///
## Leia o Tutorial primeiro { #read-the-tutorial-first }
Você ainda pode usar a maior parte dos recursos no **FastAPI** com o conhecimento do [Tutorial - Guia de Usuário](../tutorial/index.md) principal.
E as próximas seções assumem que você já leu ele, e que você conhece suas ideias principais.
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FILE: docs/pt/docs/advanced/json-base64-bytes.md
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# JSON com bytes em Base64 { #json-with-bytes-as-base64 }
Se sua aplicação precisa receber e enviar dados JSON, mas você precisa incluir dados binários nele, você pode codificá-los em base64.
## Base64 vs Arquivos { #base64-vs-files }
Primeiro, considere se você pode usar [Arquivos na request](../tutorial/request-files.md) para fazer upload de dados binários e [Response personalizada - FileResponse](./custom-response.md#fileresponse--fileresponse-) para enviar dados binários, em vez de codificá-los em JSON.
JSON só pode conter strings codificadas em UTF-8, portanto não pode conter bytes puros.
Base64 pode codificar dados binários em strings, mas, para isso, precisa usar mais caracteres do que os dados binários originais; assim, normalmente é menos eficiente do que arquivos comuns.
Use base64 apenas se realmente precisar incluir dados binários em JSON e não puder usar arquivos para isso.
## Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes }
Você pode declarar um modelo Pydantic com campos `bytes` e então usar `val_json_bytes` na configuração do modelo para indicar que deve usar base64 para *validar* os dados JSON de entrada; como parte dessa validação, ele decodificará a string base64 em bytes.
{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:9,29:35] hl[9] *}
Se você verificar a `/docs`, verá que o campo `data` espera bytes codificados em base64:
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FILE: docs/pt/docs/advanced/openapi-webhooks.md
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# Webhooks OpenAPI { #openapi-webhooks }
Existem situações onde você deseja informar os **usuários** da sua API que a sua aplicação pode chamar a aplicação *deles* (enviando uma requisição) com alguns dados, normalmente para **notificar** algum tipo de **evento**.
Isso significa que no lugar do processo normal de seus usuários enviarem requisições para a sua API, é a **sua API** (ou sua aplicação) que poderia **enviar requisições para o sistema deles** (para a API deles, a aplicação deles).
Isso normalmente é chamado de **webhook**.
## Etapas dos webhooks { #webhooks-steps }
Normalmente, o processo é que **você define** em seu código qual é a mensagem que você irá mandar, o **corpo da sua requisição**.
Você também define de alguma maneira em quais **momentos** a sua aplicação mandará essas requisições ou eventos.
E os **seus usuários** definem de alguma forma (em algum painel por exemplo) a **URL** que a sua aplicação deve enviar essas requisições.
Toda a **lógica** sobre como cadastrar as URLs para os webhooks e o código para enviar de fato as requisições cabe a você definir. Você escreve da maneira que você desejar no **seu próprio código**.
## Documentando webhooks com o **FastAPI** e OpenAPI { #documenting-webhooks-with-fastapi-and-openapi }
Com o **FastAPI**, utilizando o OpenAPI, você pode definir os nomes destes webhooks, os tipos das operações HTTP que a sua aplicação pode enviar (e.g. `POST`, `PUT`, etc.) e os **corpos** da requisição que a sua aplicação enviaria.
Isto pode facilitar bastante para os seus usuários **implementarem as APIs deles** para receber as requisições dos seus **webhooks**, eles podem inclusive ser capazes de gerar parte do código da API deles.
/// info | Informação
Webhooks estão disponíveis a partir do OpenAPI 3.1.0, e possui suporte do FastAPI a partir da versão `0.99.0`.
///
## Uma aplicação com webhooks { #an-app-with-webhooks }
Quando você cria uma aplicação com o **FastAPI**, existe um atributo chamado `webhooks`, que você utilizar para defini-los da mesma maneira que você definiria as suas **operações de rotas**, utilizando por exemplo `@app.webhooks.post()`.
{* ../../docs_src/openapi_webhooks/tutorial001_py310.py hl[9:12,15:20] *}
Os webhooks que você define aparecerão no esquema do **OpenAPI** e na **página de documentação** gerada automaticamente.
/// info | Informação
O objeto `app.webhooks` é na verdade apenas um `APIRouter`, o mesmo tipo que você utilizaria ao estruturar a sua aplicação com diversos arquivos.
///
Note que utilizando webhooks você não está de fato declarando um *path* (como `/items/`), o texto que informa é apenas um **identificador** do webhook (o nome do evento), por exemplo em `@app.webhooks.post("new-subscription")`, o nome do webhook é `new-subscription`.
Isto porque espera-se que os **seus usuários** definam o verdadeiro **URL path** onde eles desejam receber a requisição do webhook de algum outra maneira. (e.g. um painel).
### Confira a documentação { #check-the-docs }
Agora você pode iniciar a sua aplicação e ir até [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs).
Você verá que a sua documentação possui as *operações de rota* normais e agora também possui alguns **webhooks**:
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FILE: docs/pt/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md
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# Configuração Avançada da Operação de Rota { #path-operation-advanced-configuration }
## operationId do OpenAPI { #openapi-operationid }
/// warning | Atenção
Se você não é um "especialista" no OpenAPI, você provavelmente não precisa disso.
///
Você pode definir o `operationId` do OpenAPI que será utilizado na sua *operação de rota* com o parâmetro `operation_id`.
Você deveria ter certeza que ele é único para cada operação.
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001_py310.py hl[6] *}
### Utilizando o nome da *função de operação de rota* como o operationId { #using-the-path-operation-function-name-as-the-operationid }
Se você quiser utilizar o nome das funções da sua API como `operationId`s, você pode iterar sobre todos esses nomes e sobrescrever o `operation_id` em cada *operação de rota* utilizando o `APIRoute.name` dela.
Você deveria fazer isso depois de adicionar todas as suas *operações de rota*.
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial002_py310.py hl[2, 12:21, 24] *}
/// tip | Dica
Se você chamar `app.openapi()` manualmente, você deveria atualizar os `operationId`s antes dessa chamada.
///
/// warning | Atenção
Se você fizer isso, você tem que ter certeza de que cada uma das suas *funções de operação de rota* tem um nome único.
Mesmo que elas estejam em módulos (arquivos Python) diferentes.
///
## Excluir do OpenAPI { #exclude-from-openapi }
Para excluir uma *operação de rota* do esquema OpenAPI gerado (e por consequência, dos sistemas de documentação automáticos), utilize o parâmetro `include_in_schema` e defina ele como `False`:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial003_py310.py hl[6] *}
## Descrição avançada a partir de docstring { #advanced-description-from-docstring }
Você pode limitar as linhas utilizadas a partir da docstring de uma *função de operação de rota* para o OpenAPI.
Adicionar um `\f` (um caractere de escape para "form feed") faz com que o **FastAPI** trunque a saída usada para o OpenAPI até esse ponto.
Ele não será mostrado na documentação, mas outras ferramentas (como o Sphinx) serão capazes de utilizar o resto.
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:27] *}
## Respostas Adicionais { #additional-responses }
Você provavelmente já viu como declarar o `response_model` e `status_code` para uma *operação de rota*.
Isso define os metadados sobre a resposta principal da *operação de rota*.
Você também pode declarar respostas adicionais, com seus modelos, códigos de status, etc.
Existe um capítulo inteiro da nossa documentação sobre isso, você pode ler em [Respostas Adicionais no OpenAPI](additional-responses.md).
## Extras do OpenAPI { #openapi-extra }
Quando você declara uma *operação de rota* na sua aplicação, o **FastAPI** irá gerar os metadados relevantes da *operação de rota* automaticamente para serem incluídos no esquema do OpenAPI.
/// note | Detalhes Técnicos
Na especificação do OpenAPI, isso é chamado de um [Objeto de Operação](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#operation-object).
///
Ele possui toda a informação sobre a *operação de rota* e é usado para gerar a documentação automaticamente.
Ele inclui os atributos `tags`, `parameters`, `requestBody`, `responses`, etc.
Esse esquema específico para uma *operação de rota* normalmente é gerado automaticamente pelo **FastAPI**, mas você também pode estender ele.
/// tip | Dica
Esse é um ponto de extensão de baixo nível.
Caso você só precise declarar respostas adicionais, uma forma conveniente de fazer isso é com [Respostas Adicionais no OpenAPI](additional-responses.md).
///
Você pode estender o esquema do OpenAPI para uma *operação de rota* utilizando o parâmetro `openapi_extra`.
### Extensões do OpenAPI { #openapi-extensions }
Esse parâmetro `openapi_extra` pode ser útil, por exemplo, para declarar [Extensões do OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#specificationExtensions):
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial005_py310.py hl[6] *}
Se você abrir os documentos criados automaticamente para a API, sua extensão aparecerá no final da *operação de rota* específica.
E se você olhar o esquema OpenAPI resultante (na rota `/openapi.json` da sua API), você verá que a sua extensão também faz parte da *operação de rota* específica:
```JSON hl_lines="22"
{
"openapi": "3.1.0",
"info": {
"title": "FastAPI",
"version": "0.1.0"
},
"paths": {
"/items/": {
"get": {
"summary": "Read Items",
"operationId": "read_items_items__get",
"responses": {
"200": {
"description": "Successful Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {}
}
}
}
},
"x-aperture-labs-portal": "blue"
}
}
}
}
```
### Esquema de *operação de rota* do OpenAPI personalizado { #custom-openapi-path-operation-schema }
O dicionário em `openapi_extra` vai ser mesclado profundamente com o esquema OpenAPI gerado automaticamente para a *operação de rota*.
Então, você pode adicionar dados extras ao esquema gerado automaticamente.
Por exemplo, você poderia decidir ler e validar a requisição com seu próprio código, sem usar as funcionalidades automáticas do FastAPI com o Pydantic, mas ainda assim querer definir a requisição no esquema OpenAPI.
Você pode fazer isso com `openapi_extra`:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006_py310.py hl[19:36, 39:40] *}
Nesse exemplo, nós não declaramos nenhum modelo do Pydantic. Na verdade, o corpo da requisição não está nem mesmo analisado como JSON, ele é lido diretamente como `bytes`, e a função `magic_data_reader()` seria a responsável por analisá-lo de alguma forma.
De toda forma, nós podemos declarar o esquema esperado para o corpo da requisição.
### Tipo de conteúdo do OpenAPI personalizado { #custom-openapi-content-type }
Utilizando esse mesmo truque, você pode usar um modelo Pydantic para definir o JSON Schema que é então incluído na seção do esquema personalizado do OpenAPI na *operação de rota*.
E você pode fazer isso até mesmo quando o tipo de dados na requisição não é JSON.
Por exemplo, nesta aplicação nós não usamos a funcionalidade integrada ao FastAPI de extrair o JSON Schema dos modelos Pydantic nem a validação automática para JSON. Na verdade, estamos declarando o tipo de conteúdo da requisição como YAML, em vez de JSON:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[15:20, 22] *}
Entretanto, mesmo que não utilizemos a funcionalidade integrada por padrão, ainda estamos usando um modelo Pydantic para gerar um JSON Schema manualmente para os dados que queremos receber em YAML.
Então utilizamos a requisição diretamente e extraímos o corpo como `bytes`. Isso significa que o FastAPI não vai sequer tentar analisar o payload da requisição como JSON.
E então no nosso código, nós analisamos o conteúdo YAML diretamente e, em seguida, estamos usando novamente o mesmo modelo Pydantic para validar o conteúdo YAML:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[24:31] *}
/// tip | Dica
Aqui reutilizamos o mesmo modelo do Pydantic.
Mas da mesma forma, nós poderíamos ter validado de alguma outra forma.
///
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FILE: docs/pt/docs/advanced/response-change-status-code.md
================================================
# Retorno - Altere o Código de Status { #response-change-status-code }
Você provavelmente leu anteriormente que você pode definir um [Código de Status do Retorno](../tutorial/response-status-code.md) padrão.
Porém em alguns casos você precisa retornar um código de status diferente do padrão.
## Caso de uso { #use-case }
Por exemplo, imagine que você deseja retornar um código de status HTTP de "OK" `200` por padrão.
Mas se o dado não existir, você quer criá-lo e retornar um código de status HTTP de "CREATED" `201`.
Mas você ainda quer ser capaz de filtrar e converter o dado que você retornará com um `response_model`.
Para estes casos, você pode utilizar um parâmetro `Response`.
## Use um parâmetro `Response` { #use-a-response-parameter }
Você pode declarar um parâmetro do tipo `Response` em sua *função de operação de rota* (assim como você pode fazer para cookies e headers).
E então você pode definir o `status_code` neste objeto de retorno *temporal*.
{* ../../docs_src/response_change_status_code/tutorial001_py310.py hl[1,9,12] *}
E então você pode retornar qualquer objeto que você precise, como você faria normalmente (um `dict`, um modelo de banco de dados, etc.).
E se você declarar um `response_model`, ele ainda será utilizado para filtrar e converter o objeto que você retornou.
O **FastAPI** utilizará este retorno *temporal* para extrair o código de status (e também cookies e headers), e irá colocá-los no retorno final que contém o valor que você retornou, filtrado por qualquer `response_model`.
Você também pode declarar o parâmetro `Response` nas dependências, e definir o código de status nelas. Mas lembre-se que o último que for definido é o que prevalecerá.
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FILE: docs/pt/docs/advanced/response-cookies.md
================================================
# Cookies de Resposta { #response-cookies }
## Use um parâmetro `Response` { #use-a-response-parameter }
Você pode declarar um parâmetro do tipo `Response` na sua *função de operação de rota*.
E então você pode definir cookies nesse objeto de resposta *temporário*.
{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002_py310.py hl[1, 8:9] *}
Em seguida, você pode retornar qualquer objeto que precise, como normalmente faria (um `dict`, um modelo de banco de dados, etc).
E se você declarou um `response_model`, ele ainda será usado para filtrar e converter o objeto que você retornou.
**FastAPI** usará essa resposta *temporária* para extrair os cookies (também os cabeçalhos e código de status) e os colocará na resposta final que contém o valor que você retornou, filtrado por qualquer `response_model`.
Você também pode declarar o parâmetro `Response` em dependências e definir cookies (e cabeçalhos) nelas.
## Retorne uma `Response` diretamente { #return-a-response-directly }
Você também pode criar cookies ao retornar uma `Response` diretamente no seu código.
Para fazer isso, você pode criar uma resposta como descrito em [Retorne uma Resposta Diretamente](response-directly.md).
Então, defina os cookies nela e a retorne:
{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial001_py310.py hl[10:12] *}
/// tip | Dica
Lembre-se de que se você retornar uma resposta diretamente em vez de usar o parâmetro `Response`, FastAPI a retornará diretamente.
Portanto, você terá que garantir que seus dados sejam do tipo correto. E.g. será compatível com JSON se você estiver retornando um `JSONResponse`.
E também que você não esteja enviando nenhum dado que deveria ter sido filtrado por um `response_model`.
///
### Mais informações { #more-info }
/// note | Detalhes Técnicos
Você também poderia usar `from starlette.responses import Response` ou `from starlette.responses import JSONResponse`.
**FastAPI** fornece as mesmas `starlette.responses` em `fastapi.responses` apenas como uma conveniência para você, o desenvolvedor. Mas a maioria das respostas disponíveis vem diretamente do Starlette.
E como o `Response` pode ser usado frequentemente para definir cabeçalhos e cookies, o **FastAPI** também o fornece em `fastapi.Response`.
///
Para ver todos os parâmetros e opções disponíveis, verifique a [documentação no Starlette](https://www.starlette.dev/responses/#set-cookie).
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FILE: docs/pt/docs/advanced/response-directly.md
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# Retornando uma Resposta Diretamente { #return-a-response-directly }
Quando você cria uma *operação de rota* no **FastAPI**, normalmente você pode retornar qualquer dado: um `dict`, uma `list`, um modelo do Pydantic, um modelo do banco de dados, etc.
Se você declarar um [Modelo de resposta](../tutorial/response-model.md), o FastAPI irá usá-lo para serializar os dados para JSON, usando o Pydantic.
Se você não declarar um modelo de resposta, o FastAPI usará o `jsonable_encoder` explicado em [Codificador Compatível com JSON](../tutorial/encoder.md) e o colocará em uma `JSONResponse`.
Você também pode criar uma `JSONResponse` diretamente e retorná-la.
/// tip | Dica
Normalmente você terá um desempenho muito melhor usando um [Modelo de resposta](../tutorial/response-model.md) do que retornando uma `JSONResponse` diretamente, pois assim ele serializa os dados usando o Pydantic, em Rust.
///
## Retornando uma `Response` { #return-a-response }
Você pode retornar uma `Response` ou qualquer subclasse dela.
/// info | Informação
A própria `JSONResponse` é uma subclasse de `Response`.
///
E quando você retorna uma `Response`, o **FastAPI** vai repassá-la diretamente.
Ele não fará conversões de dados com modelos do Pydantic, não converterá o conteúdo para nenhum tipo, etc.
Isso te dá bastante flexibilidade. Você pode retornar qualquer tipo de dado, sobrescrever qualquer declaração e validação nos dados, etc.
Isso também te dá muita responsabilidade. Você precisa garantir que os dados retornados estão corretos, no formato correto, que podem ser serializados, etc.
## Utilizando o `jsonable_encoder` em uma `Response` { #using-the-jsonable-encoder-in-a-response }
Como o **FastAPI** não realiza nenhuma mudança na `Response` que você retorna, você precisa garantir que o conteúdo dela está pronto para uso.
Por exemplo, você não pode colocar um modelo do Pydantic em uma `JSONResponse` sem antes convertê-lo em um `dict` com todos os tipos de dados (como `datetime`, `UUID`, etc) convertidos para tipos compatíveis com JSON.
Para esses casos, você pode usar o `jsonable_encoder` para converter seus dados antes de repassá-los para a resposta:
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}
/// note | Detalhes Técnicos
Você também pode utilizar `from starlette.responses import JSONResponse`.
**FastAPI** utiliza a mesma `starlette.responses` como `fastapi.responses` apenas como uma conveniência para você, desenvolvedor. Mas maior parte das respostas disponíveis vem diretamente do Starlette.
///
## Retornando uma `Response` personalizada { #returning-a-custom-response }
O exemplo acima mostra todas as partes que você precisa, mas ainda não é muito útil, já que você poderia ter retornado o `item` diretamente, e o **FastAPI** colocaria em uma `JSONResponse` para você, convertendo em um `dict`, etc. Tudo isso por padrão.
Agora, vamos ver como você pode usar isso para retornar uma resposta personalizada.
Vamos dizer que você quer retornar uma resposta [XML](https://en.wikipedia.org/wiki/XML).
Você pode colocar o seu conteúdo XML em uma string, colocar em uma `Response`, e retorná-lo:
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}
## Como funciona um Modelo de resposta { #how-a-response-model-works }
Quando você declara um [Modelo de resposta - Tipo de retorno](../tutorial/response-model.md) em uma operação de rota, o **FastAPI** irá usá-lo para serializar os dados para JSON, usando o Pydantic.
{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}
Como isso acontece no lado do Rust, o desempenho será muito melhor do que se fosse feito com Python comum e a classe `JSONResponse`.
Ao usar um `response_model` ou tipo de retorno, o FastAPI não usará o `jsonable_encoder` para converter os dados (o que seria mais lento) nem a classe `JSONResponse`.
Em vez disso, ele pega os bytes JSON gerados com o Pydantic usando o modelo de resposta (ou tipo de retorno) e retorna uma `Response` com o media type correto para JSON diretamente (`application/json`).
## Notas { #notes }
Quando você retorna uma `Response` diretamente os dados não são validados, convertidos (serializados) ou documentados automaticamente.
Mas você ainda pode documentar como descrito em [Respostas adicionais no OpenAPI](additional-responses.md).
Você pode ver nas próximas seções como usar/declarar essas `Responses` customizadas enquanto mantém a conversão e documentação automática dos dados.
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FILE: docs/pt/docs/advanced/response-headers.md
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# Cabeçalhos de resposta { #response-headers }
## Use um parâmetro `Response` { #use-a-response-parameter }
Você pode declarar um parâmetro do tipo `Response` na sua *função de operação de rota* (assim como você pode fazer para cookies).
Então você pode definir os cabeçalhos nesse objeto de resposta *temporário*.
{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002_py310.py hl[1, 7:8] *}
Em seguida você pode retornar qualquer objeto que precisar, da maneira que faria normalmente (um `dict`, um modelo de banco de dados, etc.).
Se você declarou um `response_model`, ele ainda será utilizado para filtrar e converter o objeto que você retornou.
**FastAPI** usará essa resposta *temporária* para extrair os cabeçalhos (cookies e código de status também) e os colocará na resposta final que contém o valor que você retornou, filtrado por qualquer `response_model`.
Você também pode declarar o parâmetro `Response` em dependências e definir cabeçalhos (e cookies) nelas.
## Retorne uma `Response` diretamente { #return-a-response-directly }
Você também pode adicionar cabeçalhos quando retornar uma `Response` diretamente.
Crie uma resposta conforme descrito em [Retornar uma resposta diretamente](response-directly.md) e passe os cabeçalhos como um parâmetro adicional:
{* ../../docs_src/response_headers/tutorial001_py310.py hl[10:12] *}
/// note | Detalhes Técnicos
Você também pode usar `from starlette.responses import Response` ou `from starlette.responses import JSONResponse`.
**FastAPI** fornece as mesmas `starlette.responses` como `fastapi.responses` apenas como uma conveniência para você, desenvolvedor. Mas a maioria das respostas disponíveis vem diretamente do Starlette.
E como a `Response` pode ser usada frequentemente para definir cabeçalhos e cookies, **FastAPI** também a fornece em `fastapi.Response`.
///
## Cabeçalhos personalizados { #custom-headers }
Tenha em mente que cabeçalhos personalizados proprietários podem ser adicionados [usando o prefixo `X-`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers).
Porém, se você tiver cabeçalhos personalizados que deseja que um cliente no navegador possa ver, você precisa adicioná-los às suas configurações de CORS (saiba mais em [CORS (Cross-Origin Resource Sharing)](../tutorial/cors.md)), usando o parâmetro `expose_headers` descrito na [documentação de CORS do Starlette](https://www.starlette.dev/middleware/#corsmiddleware).
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FILE: docs/pt/docs/advanced/security/http-basic-auth.md
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# HTTP Basic Auth { #http-basic-auth }
Para os casos mais simples, você pode utilizar o HTTP Basic Auth.
No HTTP Basic Auth, a aplicação espera um cabeçalho que contém um usuário e uma senha.
Caso ela não receba, ela retorna um erro HTTP 401 "Unauthorized".
E retorna um cabeçalho `WWW-Authenticate` com o valor `Basic`, e um parâmetro opcional `realm`.
Isso sinaliza ao navegador para mostrar o prompt integrado para um usuário e senha.
Então, quando você digitar o usuário e senha, o navegador os envia automaticamente no cabeçalho.
## HTTP Basic Auth Simples { #simple-http-basic-auth }
* Importe `HTTPBasic` e `HTTPBasicCredentials`.
* Crie um "esquema `security`" utilizando `HTTPBasic`.
* Utilize o `security` com uma dependência em sua *operação de rota*.
* Isso retorna um objeto do tipo `HTTPBasicCredentials`:
* Isto contém o `username` e o `password` enviado.
{* ../../docs_src/security/tutorial006_an_py310.py hl[4,8,12] *}
Quando você tentar abrir a URL pela primeira vez (ou clicar no botão "Executar" na documentação) o navegador vai pedir pelo seu usuário e senha:
## Verifique o usuário { #check-the-username }
Aqui está um exemplo mais completo.
Utilize uma dependência para verificar se o usuário e a senha estão corretos.
Para isso, utilize o módulo padrão do Python [`secrets`](https://docs.python.org/3/library/secrets.html) para verificar o usuário e senha.
O `secrets.compare_digest()` necessita receber `bytes` ou `str` que possuem apenas caracteres ASCII (os em inglês). Isso significa que não funcionaria com caracteres como o `á`, como em `Sebastián`.
Para lidar com isso, primeiramente nós convertemos o `username` e o `password` para `bytes`, codificando-os com UTF-8.
Então nós podemos utilizar o `secrets.compare_digest()` para garantir que o `credentials.username` é `"stanleyjobson"`, e que o `credentials.password` é `"swordfish"`.
{* ../../docs_src/security/tutorial007_an_py310.py hl[1,12:24] *}
Isso seria parecido com:
```Python
if not (credentials.username == "stanleyjobson") or not (credentials.password == "swordfish"):
# Return some error
...
```
Porém, ao utilizar o `secrets.compare_digest()`, isso estará seguro contra um tipo de ataque chamado "timing attacks".
### Ataques de Temporização { #timing-attacks }
Mas o que é um "timing attack"?
Vamos imaginar que alguns invasores estão tentando adivinhar o usuário e a senha.
E eles enviam uma requisição com um usuário `johndoe` e uma senha `love123`.
Então o código Python em sua aplicação seria equivalente a algo como:
```Python
if "johndoe" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
...
```
Mas no exato momento que o Python compara o primeiro `j` em `johndoe` contra o primeiro `s` em `stanleyjobson`, ele retornará `False`, porque ele já sabe que aquelas duas strings não são a mesma, pensando que "não existe a necessidade de desperdiçar mais poder computacional comparando o resto das letras". E a sua aplicação dirá "Usuário ou senha incorretos".
Então os invasores vão tentar com o usuário `stanleyjobsox` e a senha `love123`.
E a sua aplicação faz algo como:
```Python
if "stanleyjobsox" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
...
```
O Python terá que comparar todo o `stanleyjobso` tanto em `stanleyjobsox` como em `stanleyjobson` antes de perceber que as strings não são a mesma. Então isso levará alguns microssegundos a mais para retornar "Usuário ou senha incorretos".
#### O tempo para responder ajuda os invasores { #the-time-to-answer-helps-the-attackers }
Neste ponto, ao perceber que o servidor demorou alguns microssegundos a mais para enviar o retorno "Usuário ou senha incorretos", os invasores irão saber que eles acertaram _alguma coisa_, algumas das letras iniciais estavam certas.
E eles podem tentar de novo sabendo que provavelmente é algo mais parecido com `stanleyjobsox` do que com `johndoe`.
#### Um ataque "profissional" { #a-professional-attack }
Claro, os invasores não tentariam tudo isso de forma manual, eles escreveriam um programa para fazer isso, possivelmente com milhares ou milhões de testes por segundo. E obteriam apenas uma letra a mais por vez.
Mas fazendo isso, em alguns minutos ou horas os invasores teriam adivinhado o usuário e senha corretos, com a "ajuda" da nossa aplicação, apenas usando o tempo levado para responder.
#### Corrija com o `secrets.compare_digest()` { #fix-it-with-secrets-compare-digest }
Mas em nosso código já estamos utilizando o `secrets.compare_digest()`.
Resumindo, levará o mesmo tempo para comparar `stanleyjobsox` com `stanleyjobson` do que comparar `johndoe` com `stanleyjobson`. E o mesmo para a senha.
Deste modo, ao utilizar `secrets.compare_digest()` no código de sua aplicação, ela estará a salvo contra toda essa gama de ataques de segurança.
### Retorne o erro { #return-the-error }
Após detectar que as credenciais estão incorretas, retorne um `HTTPException` com o status 401 (o mesmo retornado quando nenhuma credencial foi informada) e adicione o cabeçalho `WWW-Authenticate` para fazer com que o navegador mostre o prompt de login novamente:
{* ../../docs_src/security/tutorial007_an_py310.py hl[26:30] *}
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FILE: docs/pt/docs/advanced/security/index.md
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# Segurança Avançada { #advanced-security }
## Funcionalidades Adicionais { #additional-features }
Existem algumas funcionalidades adicionais para lidar com segurança além das cobertas em [Tutorial - Guia de Usuário: Segurança](../../tutorial/security/index.md).
/// tip | Dica
As próximas seções **não são necessariamente "avançadas"**.
E é possível que para o seu caso de uso, a solução está em uma delas.
///
## Leia o Tutorial primeiro { #read-the-tutorial-first }
As próximas seções pressupõem que você já leu o principal [Tutorial - Guia de Usuário: Segurança](../../tutorial/security/index.md).
Todas elas são baseadas nos mesmos conceitos, mas permitem algumas funcionalidades extras.
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FILE: docs/pt/docs/advanced/security/oauth2-scopes.md
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# Escopos OAuth2 { #oauth2-scopes }
Você pode utilizar escopos do OAuth2 diretamente com o **FastAPI**, eles são integrados para funcionar perfeitamente.
Isso permitiria que você tivesse um sistema de permissionamento mais refinado, seguindo o padrão do OAuth2 integrado na sua aplicação OpenAPI (e as documentações da API).
OAuth2 com escopos é o mecanismo utilizado por muitos provedores de autenticação, como o Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter), etc. Eles utilizam isso para prover permissões específicas para os usuários e aplicações.
Toda vez que você "se autentica com" Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter), aquela aplicação está utilizando o OAuth2 com escopos.
Nesta seção, você verá como gerenciar a autenticação e autorização com os mesmos escopos do OAuth2 em sua aplicação **FastAPI**.
/// warning | Atenção
Isso é uma seção mais ou menos avançada. Se você está apenas começando, você pode pular.
Você não necessariamente precisa de escopos do OAuth2, e você pode lidar com autenticação e autorização da maneira que você achar melhor.
Mas o OAuth2 com escopos pode ser integrado de maneira fácil em sua API (com OpenAPI) e a sua documentação de API.
No entanto, você ainda aplica estes escopos, ou qualquer outro requisito de segurança/autorização, conforme necessário, em seu código.
Em muitos casos, OAuth2 com escopos pode ser um exagero.
Mas se você sabe que precisa, ou está curioso, continue lendo.
///
## Escopos OAuth2 e OpenAPI { #oauth2-scopes-and-openapi }
A especificação OAuth2 define "escopos" como uma lista de strings separadas por espaços.
O conteúdo de cada uma dessas strings pode ter qualquer formato, mas não devem possuir espaços.
Estes escopos representam "permissões".
No OpenAPI (e.g. os documentos da API), você pode definir "esquemas de segurança".
Quando um desses esquemas de segurança utiliza OAuth2, você pode também declarar e utilizar escopos.
Cada "escopo" é apenas uma string (sem espaços).
Eles são normalmente utilizados para declarar permissões de segurança específicas, como por exemplo:
* `users:read` or `users:write` são exemplos comuns.
* `instagram_basic` é utilizado pelo Facebook / Instagram.
* `https://www.googleapis.com/auth/drive` é utilizado pelo Google.
/// info | Informação
No OAuth2, um "escopo" é apenas uma string que declara uma permissão específica necessária.
Não importa se ela contém outros caracteres como `:` ou se ela é uma URL.
Estes detalhes são específicos da implementação.
Para o OAuth2, eles são apenas strings.
///
## Visão global { #global-view }
Primeiro, vamos olhar rapidamente as partes que mudam dos exemplos do **Tutorial - Guia de Usuário** para [OAuth2 com Senha (e hash), Bearer com tokens JWT](../../tutorial/security/oauth2-jwt.md). Agora utilizando escopos OAuth2:
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[5,9,13,47,65,106,108:116,122:126,130:136,141,157] *}
Agora vamos revisar essas mudanças passo a passo.
## Esquema de segurança OAuth2 { #oauth2-security-scheme }
A primeira mudança é que agora nós estamos declarando o esquema de segurança OAuth2 com dois escopos disponíveis, `me` e `items`.
O parâmetro `scopes` recebe um `dict` contendo cada escopo como chave e a descrição como valor:
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[63:66] *}
Pelo motivo de estarmos declarando estes escopos, eles aparecerão nos documentos da API quando você se autenticar/autorizar.
E você poderá selecionar quais escopos você deseja dar acesso: `me` e `items`.
Este é o mesmo mecanismo utilizado quando você adiciona permissões enquanto se autentica com o Facebook, Google, GitHub, etc:
## Token JWT com escopos { #jwt-token-with-scopes }
Agora, modifique a *operação de rota* do token para retornar os escopos solicitados.
Nós ainda estamos utilizando o mesmo `OAuth2PasswordRequestForm`. Ele inclui a propriedade `scopes` com uma `list` de `str`, com cada escopo que ele recebeu na requisição.
E nós retornamos os escopos como parte do token JWT.
/// danger | Cuidado
Para manter as coisas simples, aqui nós estamos apenas adicionando os escopos recebidos diretamente ao token.
Porém em sua aplicação, por segurança, você deveria garantir que você apenas adiciona os escopos que o usuário possui permissão de fato, ou aqueles que você predefiniu.
///
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[157] *}
## Declare escopos em *operações de rota* e dependências { #declare-scopes-in-path-operations-and-dependencies }
Agora nós declaramos que a *operação de rota* para `/users/me/items/` exige o escopo `items`.
Para isso, nós importamos e utilizamos `Security` de `fastapi`.
Você pode utilizar `Security` para declarar dependências (assim como `Depends`), porém o `Security` também recebe o parâmetro `scopes` com uma lista de escopos (strings).
Neste caso, nós passamos a função `get_current_active_user` como dependência para `Security` (da mesma forma que nós faríamos com `Depends`).
Mas nós também passamos uma `list` de escopos, neste caso com apenas um escopo: `items` (poderia ter mais).
E a função de dependência `get_current_active_user` também pode declarar subdependências, não apenas com `Depends`, mas também com `Security`. Ao declarar sua própria função de subdependência (`get_current_user`), e mais requisitos de escopo.
Neste caso, ele requer o escopo `me` (poderia requerer mais de um escopo).
/// note | Nota
Você não necessariamente precisa adicionar diferentes escopos em diferentes lugares.
Nós estamos fazendo isso aqui para demonstrar como o **FastAPI** lida com escopos declarados em diferentes níveis.
///
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[5,141,172] *}
/// note | Detalhes Técnicos
`Security` é na verdade uma subclasse de `Depends`, e ele possui apenas um parâmetro extra que veremos depois.
Porém ao utilizar `Security` no lugar de `Depends`, o **FastAPI** saberá que ele pode declarar escopos de segurança, utilizá-los internamente, e documentar a API com o OpenAPI.
Mas quando você importa `Query`, `Path`, `Depends`, `Security` entre outros de `fastapi`, eles são na verdade funções que retornam classes especiais.
///
## Utilize `SecurityScopes` { #use-securityscopes }
Agora atualize a dependência `get_current_user`.
Este é o usado pelas dependências acima.
Aqui é onde estamos utilizando o mesmo esquema OAuth2 que nós declaramos antes, declarando-o como uma dependência: `oauth2_scheme`.
Porque esta função de dependência não possui nenhum requerimento de escopo, nós podemos utilizar `Depends` com o `oauth2_scheme`. Nós não precisamos utilizar `Security` quando nós não precisamos especificar escopos de segurança.
Nós também declaramos um parâmetro especial do tipo `SecurityScopes`, importado de `fastapi.security`.
A classe `SecurityScopes` é semelhante à classe `Request` (`Request` foi utilizada para obter o objeto da requisição diretamente).
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[9,106] *}
## Utilize os `scopes` { #use-the-scopes }
O parâmetro `security_scopes` será do tipo `SecurityScopes`.
Ele terá a propriedade `scopes` com uma lista contendo todos os escopos requeridos por ele e todas as dependências que utilizam ele como uma subdependência. Isso significa, todos os "dependentes"... pode soar meio confuso, e isso será explicado novamente mais adiante.
O objeto `security_scopes` (da classe `SecurityScopes`) também oferece um atributo `scope_str` com uma única string, contendo os escopos separados por espaços (nós vamos utilizar isso).
Nós criamos uma `HTTPException` que nós podemos reutilizar (`raise`) mais tarde em diversos lugares.
Nesta exceção, nós incluímos os escopos necessários (se houver algum) como uma string separada por espaços (utilizando `scope_str`). Nós colocamos esta string contendo os escopos no cabeçalho `WWW-Authenticate` (isso é parte da especificação).
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[106,108:116] *}
## Verifique o `username` e o formato dos dados { #verify-the-username-and-data-shape }
Nós verificamos que nós obtemos um `username`, e extraímos os escopos.
E depois nós validamos esse dado com o modelo Pydantic (capturando a exceção `ValidationError`), e se nós obtemos um erro ao ler o token JWT ou validando os dados com o Pydantic, nós levantamos a exceção `HTTPException` que criamos anteriormente.
Para isso, nós atualizamos o modelo Pydantic `TokenData` com a nova propriedade `scopes`.
Ao validar os dados com o Pydantic nós podemos garantir que temos, por exemplo, exatamente uma `list` de `str` com os escopos e uma `str` com o `username`.
No lugar de, por exemplo, um `dict`, ou alguma outra coisa, que poderia quebrar a aplicação em algum lugar mais tarde, tornando isso um risco de segurança.
Nós também verificamos que nós temos um usuário com o "*username*", e caso contrário, nós levantamos a mesma exceção que criamos anteriormente.
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[47,117:129] *}
## Verifique os `scopes` { #verify-the-scopes }
Nós verificamos agora que todos os escopos necessários, por essa dependência e todos os dependentes (incluindo as *operações de rota*) estão incluídas nos escopos fornecidos pelo token recebido, caso contrário, levantamos uma `HTTPException`.
Para isso, nós utilizamos `security_scopes.scopes`, que contém uma `list` com todos esses escopos como uma `str`.
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[130:136] *}
## Árvore de dependência e escopos { #dependency-tree-and-scopes }
Vamos rever novamente essa árvore de dependência e os escopos.
Como a dependência `get_current_active_user` possui uma subdependência em `get_current_user`, o escopo `"me"` declarado em `get_current_active_user` será incluído na lista de escopos necessários em `security_scopes.scopes` passado para `get_current_user`.
A própria *operação de rota* também declara o escopo, `"items"`, então ele também estará na lista de `security_scopes.scopes` passado para o `get_current_user`.
Aqui está como a hierarquia de dependências e escopos parecem:
* A *operação de rota* `read_own_items` possui:
* Escopos necessários `["items"]` com a dependência:
* `get_current_active_user`:
* A função de dependência `get_current_active_user` possui:
* Escopos necessários `["me"]` com a dependência:
* `get_current_user`:
* A função de dependência `get_current_user` possui:
* Nenhum escopo necessário.
* Uma dependência utilizando `oauth2_scheme`.
* Um parâmetro `security_scopes` do tipo `SecurityScopes`:
* Este parâmetro `security_scopes` possui uma propriedade `scopes` com uma `list` contendo todos estes escopos declarados acima, então:
* `security_scopes.scopes` terá `["me", "items"]` para a *operação de rota* `read_own_items`.
* `security_scopes.scopes` terá `["me"]` para a *operação de rota* `read_users_me`, porque ela declarou na dependência `get_current_active_user`.
* `security_scopes.scopes` terá `[]` (nada) para a *operação de rota* `read_system_status`, porque ele não declarou nenhum `Security` com `scopes`, e sua dependência, `get_current_user`, não declara nenhum `scopes` também.
/// tip | Dica
A coisa importante e "mágica" aqui é que `get_current_user` terá diferentes listas de `scopes` para validar para cada *operação de rota*.
Tudo depende dos `scopes` declarados em cada *operação de rota* e cada dependência da árvore de dependências para aquela *operação de rota* específica.
///
## Mais detalhes sobre `SecurityScopes` { #more-details-about-securityscopes }
Você pode utilizar `SecurityScopes` em qualquer lugar, e em diversos lugares. Ele não precisa estar na dependência "raiz".
Ele sempre terá os escopos de segurança declarados nas dependências atuais de `Security` e todos os dependentes para **aquela** *operação de rota* **específica** e **aquela** árvore de dependência **específica**.
Porque o `SecurityScopes` terá todos os escopos declarados por dependentes, você pode utilizá-lo para verificar se o token possui os escopos necessários em uma função de dependência central, e depois declarar diferentes requisitos de escopo em diferentes *operações de rota*.
Todos eles serão validados independentemente para cada *operação de rota*.
## Verifique { #check-it }
Se você abrir os documentos da API, você pode autenticar e especificar quais escopos você quer autorizar.
Se você não selecionar nenhum escopo, você terá "autenticado", mas quando você tentar acessar `/users/me/` ou `/users/me/items/`, você vai obter um erro dizendo que você não possui as permissões necessárias. Você ainda poderá acessar `/status/`.
E se você selecionar o escopo `me`, mas não o escopo `items`, você poderá acessar `/users/me/`, mas não `/users/me/items/`.
Isso é o que aconteceria se uma aplicação terceira que tentou acessar uma dessas *operações de rota* com um token fornecido por um usuário, dependendo de quantas permissões o usuário forneceu para a aplicação.
## Sobre integrações de terceiros { #about-third-party-integrations }
Neste exemplo nós estamos utilizando o fluxo de senha do OAuth2.
Isso é apropriado quando nós estamos autenticando em nossa própria aplicação, provavelmente com o nosso próprio "*frontend*".
Porque nós podemos confiar nele para receber o `username` e o `password`, pois nós controlamos isso.
Mas se nós estamos construindo uma aplicação OAuth2 que outros poderiam conectar (i.e., se você está construindo um provedor de autenticação equivalente ao Facebook, Google, GitHub, etc.) você deveria utilizar um dos outros fluxos.
O mais comum é o fluxo implícito.
O mais seguro é o fluxo de código, mas ele é mais complexo para implementar, pois ele necessita mais passos. Como ele é mais complexo, muitos provedores terminam sugerindo o fluxo implícito.
/// note | Nota
É comum que cada provedor de autenticação nomeie os seus fluxos de forma diferente, para torná-lo parte de sua marca.
Mas no final, eles estão implementando o mesmo padrão OAuth2.
///
O **FastAPI** inclui utilitários para todos esses fluxos de autenticação OAuth2 em `fastapi.security.oauth2`.
## `Security` em decoradores de `dependencies` { #security-in-decorator-dependencies }
Da mesma forma que você pode definir uma `list` de `Depends` no parâmetro `dependencies` do decorador (como explicado em [Dependências em decoradores de operações de rota](../../tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md)), você também pode utilizar `Security` com escopos lá.
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FILE: docs/pt/docs/advanced/settings.md
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# Configurações e Variáveis de Ambiente { #settings-and-environment-variables }
Em muitos casos, sua aplicação pode precisar de configurações externas, por exemplo chaves secretas, credenciais de banco de dados, credenciais para serviços de e-mail, etc.
A maioria dessas configurações é variável (pode mudar), como URLs de banco de dados. E muitas podem ser sensíveis, como segredos.
Por esse motivo, é comum fornecê-las em variáveis de ambiente lidas pela aplicação.
/// tip | Dica
Para entender variáveis de ambiente, você pode ler [Variáveis de Ambiente](../environment-variables.md).
///
## Tipagem e validação { #types-and-validation }
Essas variáveis de ambiente só conseguem lidar com strings de texto, pois são externas ao Python e precisam ser compatíveis com outros programas e com o resto do sistema (e até com diferentes sistemas operacionais, como Linux, Windows, macOS).
Isso significa que qualquer valor lido em Python a partir de uma variável de ambiente será uma `str`, e qualquer conversão para um tipo diferente ou validação precisa ser feita em código.
## Pydantic `Settings` { #pydantic-settings }
Felizmente, o Pydantic fornece uma ótima utilidade para lidar com essas configurações vindas de variáveis de ambiente com [Pydantic: Settings management](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/).
### Instalar `pydantic-settings` { #install-pydantic-settings }
Primeiro, certifique-se de criar seu [ambiente virtual](../virtual-environments.md), ativá-lo e então instalar o pacote `pydantic-settings`:
E então, abra a documentação para a sub-aplicação, em [http://127.0.0.1:8000/subapi/docs](http://127.0.0.1:8000/subapi/docs).
Você verá a documentação automática da API para a sub-aplicação, incluindo apenas suas próprias _operações de rota_, todas sob o prefixo de sub-path correto `/subapi`:
Se você tentar interagir com qualquer uma das duas interfaces de usuário, elas funcionarão corretamente, porque o navegador será capaz de se comunicar com cada aplicação ou sub-aplicação específica.
### Detalhes Técnicos: `root_path` { #technical-details-root-path }
Quando você monta uma sub-aplicação como descrito acima, o FastAPI se encarrega de comunicar o path de montagem para a sub-aplicação usando um mecanismo da especificação ASGI chamado `root_path`.
Dessa forma, a sub-aplicação saberá usar esse prefixo de path para a interface de documentação.
E a sub-aplicação também poderia ter suas próprias sub-aplicações montadas e tudo funcionaria corretamente, porque o FastAPI lida com todos esses `root_path`s automaticamente.
Você aprenderá mais sobre o `root_path` e como usá-lo explicitamente na seção sobre [Atrás de um Proxy](behind-a-proxy.md).
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FILE: docs/pt/docs/advanced/templates.md
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# Templates { #templates }
Você pode usar qualquer template engine com o **FastAPI**.
Uma escolha comum é o Jinja2, o mesmo usado pelo Flask e outras ferramentas.
Existem utilitários para configurá-lo facilmente que você pode usar diretamente em sua aplicação **FastAPI** (fornecidos pelo Starlette).
## Instalar dependências { #install-dependencies }
Certifique-se de criar um [ambiente virtual](../virtual-environments.md), ativá-lo e instalar `jinja2`:
Você pode digitar mensagens na caixa de entrada e enviá-las:
E sua aplicação **FastAPI** com WebSockets responderá de volta:
Você pode enviar (e receber) muitas mensagens:
E todas elas usarão a mesma conexão WebSocket.
## Usando `Depends` e outros { #using-depends-and-others }
Nos endpoints WebSocket você pode importar do `fastapi` e usar:
* `Depends`
* `Security`
* `Cookie`
* `Header`
* `Path`
* `Query`
Eles funcionam da mesma forma que para outros endpoints FastAPI/*operações de rota*:
{* ../../docs_src/websockets_/tutorial002_an_py310.py hl[68:69,82] *}
/// info | Informação
Como isso é um WebSocket, não faz muito sentido levantar uma `HTTPException`, em vez disso levantamos uma `WebSocketException`.
Você pode usar um código de fechamento dos [códigos válidos definidos na especificação](https://tools.ietf.org/html/rfc6455#section-7.4.1).
///
### Tente os WebSockets com dependências { #try-the-websockets-with-dependencies }
Execute sua aplicação:
## Lidando com desconexões e múltiplos clientes { #handling-disconnections-and-multiple-clients }
Quando uma conexão WebSocket é fechada, o `await websocket.receive_text()` levantará uma exceção `WebSocketDisconnect`, que você pode então capturar e lidar como neste exemplo.
{* ../../docs_src/websockets_/tutorial003_py310.py hl[79:81] *}
Para testar:
* Abra o aplicativo com várias abas do navegador.
* Escreva mensagens a partir delas.
* Então feche uma das abas.
Isso levantará a exceção `WebSocketDisconnect`, e todos os outros clientes receberão uma mensagem como:
```
Client #1596980209979 left the chat
```
/// tip | Dica
O app acima é um exemplo mínimo e simples para demonstrar como lidar e transmitir mensagens para várias conexões WebSocket.
Mas tenha em mente que, como tudo é manipulado na memória, em uma única list, ele só funcionará enquanto o processo estiver em execução e só funcionará com um único processo.
Se você precisa de algo fácil de integrar com o FastAPI, mas que seja mais robusto, suportado por Redis, PostgreSQL ou outros, verifique [encode/broadcaster](https://github.com/encode/broadcaster).
///
## Mais informações { #more-info }
Para aprender mais sobre as opções, verifique a documentação do Starlette para:
* [A classe `WebSocket`](https://www.starlette.dev/websockets/).
* [Manipulação de WebSockets baseada em classes](https://www.starlette.dev/endpoints/#websocketendpoint).
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FILE: docs/pt/docs/advanced/wsgi.md
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# Adicionando WSGI - Flask, Django, entre outros { #including-wsgi-flask-django-others }
Como você viu em [Subaplicações - Montagens](sub-applications.md) e [Atrás de um Proxy](behind-a-proxy.md), você pode montar aplicações WSGI.
Para isso, você pode utilizar o `WSGIMiddleware` para encapsular a sua aplicação WSGI, como por exemplo Flask, Django, etc.
## Usando `WSGIMiddleware` { #using-wsgimiddleware }
/// info | Informação
Isso requer instalar `a2wsgi`, por exemplo com `pip install a2wsgi`.
///
Você precisa importar o `WSGIMiddleware` de `a2wsgi`.
Em seguida, encapsule a aplicação WSGI (e.g. Flask) com o middleware.
E então monte isso sob um path.
{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py310.py hl[1,3,23] *}
/// note | Nota
Anteriormente, recomendava-se usar `WSGIMiddleware` de `fastapi.middleware.wsgi`, mas agora está descontinuado.
É aconselhável usar o pacote `a2wsgi` em seu lugar. O uso permanece o mesmo.
Apenas certifique-se de que o pacote `a2wsgi` está instalado e importe `WSGIMiddleware` corretamente de `a2wsgi`.
///
## Confira { #check-it }
Agora, todas as requisições sob o path `/v1/` serão manipuladas pela aplicação Flask.
E o resto será manipulado pelo **FastAPI**.
Se você rodar a aplicação e ir até [http://localhost:8000/v1/](http://localhost:8000/v1/), você verá o retorno do Flask:
```txt
Hello, World from Flask!
```
E se você for até [http://localhost:8000/v2](http://localhost:8000/v2), você verá o retorno do FastAPI:
```JSON
{
"message": "Hello World"
}
```
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FILE: docs/pt/docs/alternatives.md
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# Alternativas, Inspiração e Comparações { #alternatives-inspiration-and-comparisons }
O que inspirou o **FastAPI**, como ele se compara às alternativas e o que ele aprendeu com elas.
## Introdução { #intro }
**FastAPI** não existiria se não fosse pelo trabalho anterior de outras pessoas.
Houve muitas ferramentas criadas antes que ajudaram a inspirar sua criação.
Tenho evitado criar um novo framework por vários anos. Primeiro tentei resolver todas as funcionalidades cobertas pelo **FastAPI** utilizando muitos frameworks, plug-ins e ferramentas diferentes.
Mas em algum momento, não havia outra opção senão criar algo que fornecesse todos esses recursos, pegando as melhores ideias de ferramentas anteriores e combinando-as da melhor maneira possível, usando funcionalidades da linguagem que nem sequer estavam disponíveis antes (anotações de tipo no Python 3.6+).
## Ferramentas anteriores { #previous-tools }
### [Django](https://www.djangoproject.com/) { #django }
É o framework Python mais popular e amplamente confiável. É utilizado para construir sistemas como o Instagram.
É relativamente bem acoplado com bancos de dados relacionais (como MySQL ou PostgreSQL), então, ter um banco de dados NoSQL (como Couchbase, MongoDB, Cassandra, etc.) como mecanismo principal de armazenamento não é muito fácil.
Foi criado para gerar o HTML no backend, não para criar APIs usadas por um frontend moderno (como React, Vue.js e Angular) ou por outros sistemas (como dispositivos IoT) comunicando com ele.
### [Django REST Framework](https://www.django-rest-framework.org/) { #django-rest-framework }
Django REST framework foi criado para ser uma caixa de ferramentas flexível para construção de APIs Web utilizando Django por baixo, para melhorar suas capacidades de API.
Ele é utilizado por muitas empresas incluindo Mozilla, Red Hat e Eventbrite.
Foi um dos primeiros exemplos de **documentação automática de API**, e essa foi especificamente uma das primeiras ideias que inspirou "a busca por" **FastAPI**.
/// note | Nota
Django REST Framework foi criado por Tom Christie. O mesmo criador de Starlette e Uvicorn, nos quais **FastAPI** é baseado.
///
/// check | Inspirou o **FastAPI** a
Ter uma interface web de documentação automática da API.
///
### [Flask](https://flask.palletsprojects.com) { #flask }
Flask é um "microframework", não inclui integrações com banco de dados nem muitas das coisas que vêm por padrão no Django.
Essa simplicidade e flexibilidade permitem fazer coisas como utilizar bancos de dados NoSQL como o principal sistema de armazenamento de dados.
Por ser muito simples, é relativamente intuitivo de aprender, embora a documentação se torne um pouco técnica em alguns pontos.
Ele também é comumente utilizado por outras aplicações que não necessariamente precisam de banco de dados, gerenciamento de usuários, ou qualquer uma das muitas funcionalidades que já vêm prontas no Django. Embora muitas dessas funcionalidades possam ser adicionadas com plug-ins.
Esse desacoplamento de partes, e ser um "microframework" que pode ser estendido para cobrir exatamente o que é necessário era uma funcionalidade chave que eu queria manter.
Dada a simplicidade do Flask, ele parecia uma boa opção para construção de APIs. A próxima coisa a encontrar era um "Django REST Framework" para Flask.
/// check | Inspirou o **FastAPI** a
Ser um microframework. Tornar fácil misturar e combinar as ferramentas e partes necessárias.
Ter um sistema de roteamento simples e fácil de usar.
///
### [Requests](https://requests.readthedocs.io) { #requests }
**FastAPI** na verdade não é uma alternativa ao **Requests**. O escopo deles é muito diferente.
Na verdade, é comum utilizar Requests dentro de uma aplicação FastAPI.
Ainda assim, o FastAPI tirou bastante inspiração do Requests.
**Requests** é uma biblioteca para interagir com APIs (como um cliente), enquanto **FastAPI** é uma biblioteca para construir APIs (como um servidor).
Eles estão, mais ou menos, em pontas opostas, complementando-se.
Requests tem um design muito simples e intuitivo, é muito fácil de usar, com padrões sensatos. Mas ao mesmo tempo, é muito poderoso e personalizável.
É por isso que, como dito no site oficial:
> Requests é um dos pacotes Python mais baixados de todos os tempos
O jeito de usar é muito simples. Por exemplo, para fazer uma requisição `GET`, você escreveria:
```Python
response = requests.get("http://example.com/some/url")
```
A contra-parte na aplicação FastAPI, a operação de rota, poderia ficar assim:
```Python hl_lines="1"
@app.get("/some/url")
def read_url():
return {"message": "Hello World"}
```
Veja as similaridades em `requests.get(...)` e `@app.get(...)`.
/// check | Inspirou o **FastAPI** a
* Ter uma API simples e intuitiva.
* Utilizar nomes de métodos HTTP (operações) diretamente, de um jeito direto e intuitivo.
* Ter padrões sensatos, mas customizações poderosas.
///
### [Swagger](https://swagger.io/) / [OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/) { #swagger-openapi }
A principal funcionalidade que eu queria do Django REST Framework era a documentação automática da API.
Então descobri que existia um padrão para documentar APIs, utilizando JSON (ou YAML, uma extensão do JSON) chamado Swagger.
E havia uma interface web para APIs Swagger já criada. Então, ser capaz de gerar documentação Swagger para uma API permitiria usar essa interface web automaticamente.
Em algum ponto, Swagger foi doado para a Fundação Linux, para ser renomeado OpenAPI.
É por isso que ao falar sobre a versão 2.0 é comum dizer "Swagger", e para a versão 3+ "OpenAPI".
/// check | Inspirou o **FastAPI** a
Adotar e usar um padrão aberto para especificações de API, em vez de um schema personalizado.
E integrar ferramentas de interface para usuários baseadas nos padrões:
* [Swagger UI](https://github.com/swagger-api/swagger-ui)
* [ReDoc](https://github.com/Rebilly/ReDoc)
Essas duas foram escolhidas por serem bem populares e estáveis, mas fazendo uma pesquisa rápida, você pode encontrar dúzias de interfaces alternativas adicionais para OpenAPI (que você pode utilizar com **FastAPI**).
///
### Flask REST frameworks { #flask-rest-frameworks }
Existem vários Flask REST frameworks, mas depois de investir tempo e trabalho investigando-os, descobri que muitos estão descontinuados ou abandonados, com diversas questões em aberto que os tornaram inadequados.
### [Marshmallow](https://marshmallow.readthedocs.io/en/stable/) { #marshmallow }
Uma das principais funcionalidades necessárias em sistemas de API é a "serialização" de dados, que é pegar dados do código (Python) e convertê-los em algo que possa ser enviado pela rede. Por exemplo, converter um objeto contendo dados de um banco de dados em um objeto JSON. Converter objetos `datetime` em strings, etc.
Outra grande funcionalidade necessária pelas APIs é a validação de dados, garantindo que os dados são válidos, dados certos parâmetros. Por exemplo, que algum campo seja `int`, e não alguma string aleatória. Isso é especialmente útil para dados de entrada.
Sem um sistema de validação de dados, você teria que realizar todas as verificações manualmente, no código.
Essas funcionalidades são o que o Marshmallow foi construído para fornecer. É uma ótima biblioteca, e eu a utilizei bastante antes.
Mas ele foi criado antes de existirem as anotações de tipo do Python. Então, para definir cada schema você precisa utilizar utilitários e classes específicos fornecidos pelo Marshmallow.
/// check | Inspirou o **FastAPI** a
Usar código para definir "schemas" que forneçam, automaticamente, tipos de dados e validação.
///
### [Webargs](https://webargs.readthedocs.io/en/latest/) { #webargs }
Outra grande funcionalidade requerida pelas APIs é o parsing de dados vindos de requisições de entrada.
Webargs é uma ferramenta feita para fornecer isso no topo de vários frameworks, inclusive Flask.
Ele utiliza Marshmallow por baixo para a validação de dados. E foi criado pelos mesmos desenvolvedores.
É uma grande ferramenta e eu também a utilizei bastante, antes de ter o **FastAPI**.
/// info | Informação
Webargs foi criado pelos mesmos desenvolvedores do Marshmallow.
///
/// check | Inspirou o **FastAPI** a
Ter validação automática dos dados de requisições de entrada.
///
### [APISpec](https://apispec.readthedocs.io/en/stable/) { #apispec }
Marshmallow e Webargs fornecem validação, parsing e serialização como plug-ins.
Mas a documentação ainda estava faltando. Então APISpec foi criado.
É um plug-in para muitos frameworks (e há um plug-in para Starlette também).
O jeito como ele funciona é que você escreve a definição do schema usando formato YAML dentro da docstring de cada função que lida com uma rota.
E ele gera schemas OpenAPI.
É assim como funciona no Flask, Starlette, Responder, etc.
Mas então, temos novamente o problema de ter uma micro-sintaxe, dentro de uma string Python (um grande YAML).
O editor não pode ajudar muito com isso. E se modificarmos parâmetros ou schemas do Marshmallow e esquecermos de também modificar aquela docstring em YAML, o schema gerado ficaria obsoleto.
/// info | Informação
APISpec foi criado pelos mesmos desenvolvedores do Marshmallow.
///
/// check | Inspirou o **FastAPI** a
Dar suporte ao padrão aberto para APIs, OpenAPI.
///
### [Flask-apispec](https://flask-apispec.readthedocs.io/en/latest/) { #flask-apispec }
É um plug-in Flask, que amarra juntos Webargs, Marshmallow e APISpec.
Ele utiliza a informação do Webargs e Marshmallow para gerar automaticamente schemas OpenAPI, usando APISpec.
É uma grande ferramenta, muito subestimada. Deveria ser bem mais popular do que muitos plug-ins Flask por aí. Pode ser devido à sua documentação ser concisa e abstrata demais.
Isso resolveu ter que escrever YAML (outra sintaxe) dentro das docstrings do Python.
Essa combinação de Flask, Flask-apispec com Marshmallow e Webargs foi a minha stack de backend favorita até construir o **FastAPI**.
Usá-la levou à criação de vários geradores Flask full-stack. Estas são as principais stacks que eu (e várias equipes externas) tenho utilizado até agora:
* [https://github.com/tiangolo/full-stack](https://github.com/tiangolo/full-stack)
* [https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchbase](https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchbase)
* [https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchdb](https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchdb)
E esses mesmos geradores full-stack foram a base dos [Geradores de Projetos **FastAPI**](project-generation.md).
/// info | Informação
Flask-apispec foi criado pelos mesmos desenvolvedores do Marshmallow.
///
/// check | Inspirou o **FastAPI** a
Gerar o schema OpenAPI automaticamente, a partir do mesmo código que define serialização e validação.
///
### [NestJS](https://nestjs.com/) (e [Angular](https://angular.io/)) { #nestjs-and-angular }
Isso nem é Python, NestJS é um framework NodeJS em JavaScript (TypeScript) inspirado pelo Angular.
Ele alcança algo um tanto similar ao que pode ser feito com Flask-apispec.
Ele tem um sistema de injeção de dependência integrado, inspirado pelo Angular 2. É necessário fazer o pré-registro dos "injetáveis" (como todos os sistemas de injeção de dependência que conheço), então, adiciona verbosidade e repetição de código.
Como os parâmetros são descritos com tipos do TypeScript (similares às anotações de tipo do Python), o suporte do editor é muito bom.
Mas como os dados do TypeScript não são preservados após a compilação para JavaScript, ele não pode depender dos tipos para definir validação, serialização e documentação ao mesmo tempo. Devido a isso e a algumas decisões de projeto, para obter validação, serialização e geração automática de schema, é necessário adicionar decorators em muitos lugares. Então, ele se torna bastante verboso.
Ele não consegue lidar muito bem com modelos aninhados. Então, se o corpo JSON na requisição for um objeto JSON que contém campos internos que por sua vez são objetos JSON aninhados, ele não consegue ser documentado e validado apropriadamente.
/// check | Inspirou o **FastAPI** a
Usar tipos do Python para ter um ótimo suporte do editor.
Ter um sistema de injeção de dependência poderoso. Encontrar um jeito de minimizar repetição de código.
///
### [Sanic](https://sanic.readthedocs.io/en/latest/) { #sanic }
Ele foi um dos primeiros frameworks Python extremamente rápidos baseados em `asyncio`. Ele foi feito para ser muito similar ao Flask.
/// note | Detalhes Técnicos
Ele utilizava [`uvloop`](https://github.com/MagicStack/uvloop) em vez do loop `asyncio` padrão do Python. É isso que o deixava tão rápido.
Ele claramente inspirou Uvicorn e Starlette, que atualmente são mais rápidos que o Sanic em benchmarks abertos.
///
/// check | Inspirou o **FastAPI** a
Encontrar um jeito de ter uma performance insana.
É por isso que o **FastAPI** é baseado em Starlette, pois ela é o framework mais rápido disponível (testado por benchmarks de terceiros).
///
### [Falcon](https://falconframework.org/) { #falcon }
Falcon é outro framework Python de alta performance, projetado para ser minimalista, e servir como base para outros frameworks como Hug.
Ele é projetado para ter funções que recebem dois parâmetros, uma "request" e uma "response". Então você "lê" partes da requisição, e "escreve" partes para a resposta. Por causa desse design, não é possível declarar parâmetros de requisição e corpos com as anotações de tipo padrão do Python como parâmetros de função.
Então, validação de dados, serialização e documentação têm que ser feitos no código, não automaticamente. Ou eles têm que ser implementados como um framework acima do Falcon, como o Hug. Essa mesma distinção acontece em outros frameworks inspirados pelo design do Falcon, de ter um objeto de request e um objeto de response como parâmetros.
/// check | Inspirou o **FastAPI** a
Encontrar maneiras de obter uma ótima performance.
Juntamente com Hug (como Hug é baseado no Falcon) inspirou **FastAPI** a declarar um parâmetro de `response` nas funções.
Embora no FastAPI seja opcional, é utilizado principalmente para configurar cabeçalhos, cookies e códigos de status alternativos.
///
### [Molten](https://moltenframework.com/) { #molten }
Eu descobri Molten nos primeiros estágios da construção do **FastAPI**. E ele tem ideias bastante similares:
* Baseado nas anotações de tipo do Python.
* Validação e documentação a partir desses tipos.
* Sistema de Injeção de Dependência.
Ele não utiliza uma biblioteca de terceiros para validação de dados, serialização e documentação como o Pydantic, ele tem a sua própria. Então, essas definições de tipos de dados não seriam reutilizáveis tão facilmente.
Ele exige configurações um pouco mais verbosas. E como é baseado em WSGI (em vez de ASGI), ele não é projetado para tirar vantagem da alta performance fornecida por ferramentas como Uvicorn, Starlette e Sanic.
O sistema de injeção de dependência exige pré-registro das dependências e elas são resolvidas com base nos tipos declarados. Então, não é possível declarar mais de um "componente" que forneça um certo tipo.
As rotas são declaradas em um único lugar, usando funções declaradas em outros lugares (em vez de usar decorators que possam ser colocados diretamente acima da função que lida com o endpoint). Isso é mais próximo de como o Django faz do que de como o Flask (e o Starlette) fazem. Separa no código coisas que são relativamente bem acopladas.
/// check | Inspirou o **FastAPI** a
Definir validações extras para tipos de dados usando o valor "padrão" de atributos dos modelos. Isso melhora o suporte do editor, e não estava disponível no Pydantic antes.
Isso na verdade inspirou a atualização de partes do Pydantic, para dar suporte ao mesmo estilo de declaração da validação (toda essa funcionalidade já está disponível no Pydantic).
///
### [Hug](https://github.com/hugapi/hug) { #hug }
Hug foi um dos primeiros frameworks a implementar a declaração de tipos de parâmetros de API usando anotações de tipo do Python. Isso foi uma ótima ideia que inspirou outras ferramentas a fazer o mesmo.
Ele usou tipos personalizados em suas declarações em vez dos tipos padrão do Python, mas mesmo assim foi um grande passo adiante.
Ele também foi um dos primeiros frameworks a gerar um schema personalizado declarando a API inteira em JSON.
Ele não era baseado em um padrão como OpenAPI e JSON Schema. Então não seria simples integrá-lo com outras ferramentas, como Swagger UI. Mas novamente, era uma ideia muito inovadora.
Ele tem um recurso interessante e incomum: usando o mesmo framework, é possível criar APIs e também CLIs.
Como é baseado no padrão anterior para frameworks web Python síncronos (WSGI), ele não consegue lidar com Websockets e outras coisas, embora ainda tenha alta performance também.
/// info | Informação
Hug foi criado por Timothy Crosley, o mesmo criador do [`isort`](https://github.com/timothycrosley/isort), uma ótima ferramenta para ordenar automaticamente imports em arquivos Python.
///
/// check | Ideias que inspiraram o **FastAPI**
Hug inspirou partes do APIStar, e foi uma das ferramentas que achei mais promissoras, ao lado do APIStar.
Hug ajudou a inspirar o **FastAPI** a usar anotações de tipo do Python para declarar parâmetros e para gerar um schema definindo a API automaticamente.
Hug inspirou **FastAPI** a declarar um parâmetro de `response` em funções para definir cabeçalhos e cookies.
///
### [APIStar](https://github.com/encode/apistar) (<= 0.5) { #apistar-0-5 }
Pouco antes de decidir construir o **FastAPI** eu encontrei o servidor **APIStar**. Ele tinha quase tudo o que eu estava procurando e tinha um ótimo design.
Foi uma das primeiras implementações de um framework usando anotações de tipo do Python para declarar parâmetros e requisições que eu já vi (antes do NestJS e Molten). Eu o encontrei mais ou menos na mesma época que o Hug. Mas o APIStar utilizava o padrão OpenAPI.
Ele tinha validação de dados automática, serialização de dados e geração de schema OpenAPI baseadas nas mesmas anotações de tipo em vários locais.
As definições de schema de corpo não utilizavam as mesmas anotações de tipo do Python como o Pydantic, eram um pouco mais similares ao Marshmallow, então o suporte do editor não seria tão bom, ainda assim, APIStar era a melhor opção disponível.
Ele obteve os melhores benchmarks de performance na época (somente ultrapassado por Starlette).
A princípio, ele não tinha uma interface web com documentação automática da API, mas eu sabia que poderia adicionar o Swagger UI a ele.
Ele tinha um sistema de injeção de dependência. Exigia pré-registro dos componentes, como outras ferramentas já discutidas acima. Mas ainda assim era um grande recurso.
Eu nunca fui capaz de usá-lo em um projeto completo, pois ele não tinha integração de segurança, então, eu não pude substituir todos os recursos que eu tinha com os geradores full-stack baseados no Flask-apispec. Eu tinha no meu backlog de projetos criar um pull request adicionando essa funcionalidade.
Mas então, o foco do projeto mudou.
Ele não era mais um framework web de API, pois o criador precisava focar no Starlette.
Agora APIStar é um conjunto de ferramentas para validar especificações OpenAPI, não um framework web.
/// info | Informação
APIStar foi criado por Tom Christie. O mesmo cara que criou:
* Django REST Framework
* Starlette (no qual **FastAPI** é baseado)
* Uvicorn (usado por Starlette e **FastAPI**)
///
/// check | Inspirou o **FastAPI** a
Existir.
A ideia de declarar múltiplas coisas (validação de dados, serialização e documentação) com os mesmos tipos do Python, que ao mesmo tempo fornecessem grande suporte ao editor, era algo que eu considerava uma ideia brilhante.
E após procurar por muito tempo por um framework similar e testar muitas alternativas diferentes, APIStar foi a melhor opção disponível.
Então APIStar deixou de existir como servidor e o Starlette foi criado, sendo uma nova e melhor fundação para tal sistema. Essa foi a inspiração final para construir o **FastAPI**.
Eu considero o **FastAPI** um "sucessor espiritual" do APIStar, enquanto aprimora e amplia as funcionalidades, o sistema de tipagem e outras partes, baseado nos aprendizados de todas essas ferramentas anteriores.
///
## Usados por **FastAPI** { #used-by-fastapi }
### [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) { #pydantic }
Pydantic é uma biblioteca para definir validação de dados, serialização e documentação (usando JSON Schema) com base nas anotações de tipo do Python.
Isso o torna extremamente intuitivo.
Ele é comparável ao Marshmallow. Embora seja mais rápido que o Marshmallow em benchmarks. E como é baseado nas mesmas anotações de tipo do Python, o suporte do editor é ótimo.
/// check | **FastAPI** usa isso para
Controlar toda a validação de dados, serialização de dados e documentação automática de modelos (baseada no JSON Schema).
**FastAPI** então pega esses dados do JSON Schema e os coloca no OpenAPI, além de todas as outras coisas que faz.
///
### [Starlette](https://www.starlette.dev/) { #starlette }
Starlette é um framework/caixa de ferramentas ASGI leve, o que é ideal para construir serviços asyncio de alta performance.
Ele é muito simples e intuitivo. É projetado para ser facilmente extensível, e ter componentes modulares.
Ele tem:
* Performance seriamente impressionante.
* Suporte a WebSocket.
* Tarefas em segundo plano dentro do processo.
* Eventos de inicialização e encerramento.
* Cliente de testes construído com HTTPX.
* CORS, GZip, Arquivos Estáticos, respostas Streaming.
* Suporte para Sessão e Cookie.
* 100% coberto por testes.
* Código base 100% anotado com tipagem.
* Poucas dependências obrigatórias.
Starlette é atualmente o framework Python mais rápido testado. Somente ultrapassado pelo Uvicorn, que não é um framework, mas um servidor.
Starlette fornece toda a funcionalidade básica de um microframework web.
Mas ele não fornece validação de dados automática, serialização ou documentação.
Essa é uma das principais coisas que o **FastAPI** adiciona por cima, tudo baseado nas anotações de tipo do Python (usando Pydantic). Isso, mais o sistema de injeção de dependência, utilidades de segurança, geração de schema OpenAPI, etc.
/// note | Detalhes Técnicos
ASGI é um novo "padrão" sendo desenvolvido por membros do time central do Django. Ele ainda não é um "padrão Python" (uma PEP), embora eles estejam no processo de fazer isso.
No entanto, ele já está sendo utilizado como "padrão" por diversas ferramentas. Isso melhora enormemente a interoperabilidade, pois você poderia trocar Uvicorn por qualquer outro servidor ASGI (como Daphne ou Hypercorn), ou você poderia adicionar ferramentas compatíveis com ASGI, como `python-socketio`.
///
/// check | **FastAPI** usa isso para
Controlar todas as partes web centrais. Adiciona funcionalidades por cima.
A classe `FastAPI` em si herda diretamente da classe `Starlette`.
Então, qualquer coisa que você pode fazer com Starlette, você pode fazer diretamente com o **FastAPI**, pois ele é basicamente um Starlette com esteróides.
///
### [Uvicorn](https://www.uvicorn.dev/) { #uvicorn }
Uvicorn é um servidor ASGI extremamente rápido, construído com uvloop e httptools.
Ele não é um framework web, mas sim um servidor. Por exemplo, ele não fornece ferramentas para roteamento por paths. Isso é algo que um framework como Starlette (ou **FastAPI**) forneceria por cima.
Ele é o servidor recomendado para Starlette e **FastAPI**.
/// check | **FastAPI** o recomenda como
O principal servidor web para rodar aplicações **FastAPI**.
Você também pode usar a opção de linha de comando `--workers` para ter um servidor assíncrono multi-processos.
Verifique mais detalhes na seção [Implantação](deployment/index.md).
///
## Benchmarks e velocidade { #benchmarks-and-speed }
Para entender, comparar e ver a diferença entre Uvicorn, Starlette e FastAPI, verifique a seção sobre [Benchmarks](benchmarks.md).
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FILE: docs/pt/docs/async.md
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# Concorrência e async / await { #concurrency-and-async-await }
Detalhes sobre a sintaxe `async def` para *funções de operação de rota* e alguns conceitos de código assíncrono, concorrência e paralelismo.
## Com pressa? { #in-a-hurry }
TL;DR:
Se você estiver utilizando bibliotecas de terceiros que dizem para você chamar as funções com `await`, como:
```Python
results = await some_library()
```
Então, declare suas *funções de operação de rota* com `async def` como:
```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
async def read_results():
results = await some_library()
return results
```
/// note | Nota
Você só pode usar `await` dentro de funções criadas com `async def`.
///
---
Se você está usando uma biblioteca de terceiros que se comunica com alguma coisa (um banco de dados, uma API, o sistema de arquivos etc.) e não tem suporte para utilizar `await` (esse é atualmente o caso para a maioria das bibliotecas de banco de dados), então declare suas *funções de operação de rota* normalmente, com apenas `def`, como:
```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
def results():
results = some_library()
return results
```
---
Se sua aplicação (de alguma forma) não tem que se comunicar com nada mais e esperar que o respondam, use `async def`, mesmo que você não precise usar `await` dentro dela.
---
Se você simplesmente não sabe, use apenas `def`.
---
**Note**: Você pode misturar `def` e `async def` nas suas *funções de operação de rota* tanto quanto necessário e definir cada função usando a melhor opção para você. FastAPI irá fazer a coisa certa com elas.
De qualquer forma, em ambos os casos acima, FastAPI irá trabalhar assincronamente e ser extremamente rápido.
Mas, seguindo os passos acima, ele será capaz de fazer algumas otimizações de performance.
## Detalhes Técnicos { #technical-details }
Versões modernas de Python têm suporte para **"código assíncrono"** usando algo chamado **"corrotinas"**, com sintaxe **`async` e `await`**.
Vamos ver aquela frase por partes nas seções abaixo:
* **Código assíncrono**
* **`async` e `await`**
* **Corrotinas**
## Código assíncrono { #asynchronous-code }
Código assíncrono apenas significa que a linguagem 💬 tem um jeito de dizer para o computador / programa 🤖 que em certo ponto do código, ele 🤖 terá que esperar *algo* finalizar em outro lugar. Vamos dizer que esse *algo* seja chamado "arquivo lento" 📝.
Então, durante esse tempo, o computador pode ir e fazer outro trabalho, enquanto o "arquivo lento" 📝 termina.
Então o computador / programa 🤖 irá voltar sempre que tiver uma chance, seja porque ele está esperando novamente, ou quando ele 🤖 terminar todo o trabalho que tem até esse ponto. E ele 🤖 irá ver se alguma das tarefas que estava esperando já terminaram de fazer o que quer que tinham que fazer.
Depois, ele 🤖 pega a primeira tarefa para finalizar (vamos dizer, nosso "arquivo lento" 📝) e continua o que tem que fazer com ela.
Esse "esperar por algo" normalmente se refere a operações I/O que são relativamente "lentas" (comparadas à velocidade do processador e da memória RAM), como esperar por:
* dados do cliente para serem enviados através da rede
* dados enviados pelo seu programa serem recebidos pelo cliente através da rede
* conteúdo de um arquivo no disco ser lido pelo sistema e entregue ao seu programa
* conteúdo que seu programa deu ao sistema para ser escrito no disco
* uma operação em uma API remota
* uma operação no banco de dados finalizar
* uma solicitação no banco de dados retornar o resultado
* etc.
Quanto o tempo de execução é consumido majoritariamente pela espera de operações I/O, essas operações são chamadas operações "limitadas por I/O".
Isso é chamado de "assíncrono" porque o computador / programa não tem que ser "sincronizado" com a tarefa lenta, esperando pelo momento exato em que a tarefa finaliza, enquanto não faz nada, para ser capaz de pegar o resultado da tarefa e dar continuidade ao trabalho.
Ao invés disso, sendo um sistema "assíncrono", uma vez finalizada, a tarefa pode esperar na fila um pouco (alguns microssegundos) para que o computador / programa finalize o que quer que esteja fazendo, e então volte para pegar o resultado e continue trabalhando com ele.
Para "síncrono" (contrário de "assíncrono") também é utilizado o termo "sequencial", porquê o computador / programa segue todos os passos, em sequência, antes de trocar para uma tarefa diferente, mesmo se alguns passos envolvam esperar.
### Concorrência e hambúrgueres { #concurrency-and-burgers }
Essa ideia de código **assíncrono** descrita acima é às vezes chamada de **"concorrência"**. Isso é diferente de **"paralelismo"**.
**Concorrência** e **paralelismo** ambos são relacionados a "diferentes coisas acontecendo mais ou menos ao mesmo tempo".
Mas os detalhes entre *concorrência* e *paralelismo* são bem diferentes.
Para ver essa diferença, imagine a seguinte história sobre hambúrgueres:
### Hambúrgueres concorrentes { #concurrent-burgers }
Você vai com seu _crush_ na lanchonete, e fica na fila enquanto o caixa pega os pedidos das pessoas na sua frente. 😍
Então chega a sua vez, você pede dois saborosos hambúrgueres para você e seu _crush_. 🍔🍔
O caixa diz alguma coisa para o cozinheiro na cozinha para que eles saibam que têm que preparar seus hambúrgueres (mesmo que ele esteja atualmente preparando os lanches dos outros clientes).
Você paga. 💸
O caixa te entrega seu número de chamada.
Enquanto você espera, você vai com seu _crush_ e pega uma mesa, senta e conversa com seu _crush_ por um bom tempo (já que seus hambúrgueres são muito saborosos, e leva um tempo para serem preparados).
Já que você está sentado na mesa com seu _crush_, esperando os hambúrgueres, você pode passar esse tempo admirando o quão lindo, maravilhoso e esperto é seu _crush_ ✨😍✨.
Enquanto espera e conversa com seu _crush_, de tempos em tempos, você verifica o número da chamada exibido no balcão para ver se já é sua vez.
Então em algum momento, é finalmente sua vez. Você vai ao balcão, pega seus hambúrgueres e volta para a mesa.
Você e seu _crush_ comem os hambúrgueres e aproveitam o tempo. ✨
/// info | Informação
Belas ilustrações de [Ketrina Thompson](https://www.instagram.com/ketrinadrawsalot). 🎨
///
---
Imagine que você seja o computador / programa 🤖 nessa história.
Enquanto você está na fila, você está somente ocioso 😴, esperando por sua vez, sem fazer nada muito "produtivo". Mas a fila é rápida porque o caixa só está pegando os pedidos (não os preparando), então está tudo bem.
Então, quando é sua vez, você faz trabalho realmente "produtivo", você processa o menu, decide o que quer, pega a escolha de seu _crush_, paga, verifica se entregou o cartão ou a cédula correta, verifica se foi cobrado corretamente, verifica se seu pedido está correto etc.
Mas então, embora você ainda não tenha os hambúrgueres, seu trabalho no caixa está "pausado" ⏸, porque você tem que esperar 🕙 seus hambúrgueres ficarem prontos.
Contudo, à medida que você se afasta do balcão e senta na mesa, com um número para sua chamada, você pode trocar 🔀 sua atenção para seu _crush_, e "trabalhar" ⏯ 🤓 nisso. Então você está novamente fazendo algo muito "produtivo", como flertar com seu _crush_ 😍.
Então o caixa 💁 diz que "seus hambúrgueres estão prontos" colocando seu número no balcão, mas você não corre que nem um maluco imediatamente quando o número exibido é o seu. Você sabe que ninguém irá roubar seus hambúrgueres porque você tem o seu número da chamada, e os outros têm os deles.
Então você espera seu _crush_ terminar a história que estava contando (terminar o trabalho atual ⏯ / tarefa sendo processada 🤓), sorri gentilmente e diz que você está indo buscar os hambúrgueres ⏸.
Então você vai ao balcão 🔀, para a tarefa inicial que agora está finalizada ⏯, pega os hambúrgueres, agradece, e leva-os para a mesa. Isso finaliza esse passo / tarefa da interação com o balcão ⏹. Isso, por sua vez, cria uma nova tarefa, a de "comer hambúrgueres" 🔀 ⏯, mas a tarefa anterior de "pegar os hambúrgueres" já está finalizada ⏹.
### Hambúrgueres paralelos { #parallel-burgers }
Agora vamos imaginar que esses não são "Hambúrgueres Concorrentes", e sim "Hambúrgueres Paralelos".
Você vai com seu _crush_ na lanchonete paralela.
Você fica na fila enquanto vários (vamos dizer 8) caixas que também são cozinheiros pegam os pedidos das pessoas na sua frente.
Todo mundo na sua frente está esperando seus hambúrgueres ficarem prontos antes de deixar o caixa porque cada um dos 8 caixas vai e prepara o hambúrguer logo após receber o pedido, antes de pegar o próximo pedido.
Então é finalmente sua vez, você pede 2 hambúrgueres muito saborosos para você e seu _crush_.
Você paga 💸.
O caixa vai para a cozinha.
Você espera, na frente do balcão 🕙, para que ninguém pegue seus hambúrgueres antes de você, já que não tem números de chamadas.
Como você e seu _crush_ estão ocupados não permitindo que ninguém passe na frente e pegue seus hambúrgueres assim que estiverem prontos, você não pode dar atenção ao seu _crush_. 😞
Isso é trabalho "síncrono", você está "sincronizado" com o caixa / cozinheiro 👨🍳. Você tem que esperar 🕙 e estar lá no exato momento que o caixa / cozinheiro 👨🍳 terminar os hambúrgueres e os der a você, ou então, outro alguém pode pegá-los.
Então seu caixa / cozinheiro 👨🍳 finalmente volta com seus hambúrgueres, depois de um longo tempo esperando 🕙 por eles em frente ao balcão.
Você pega seus hambúrgueres e vai para a mesa com seu _crush_.
Vocês comem os hambúrgueres, e o trabalho está terminado. ⏹
Não houve muita conversa ou flerte já que a maior parte do tempo foi gasto esperando 🕙 na frente do balcão. 😞
/// info | Informação
Belas ilustrações de [Ketrina Thompson](https://www.instagram.com/ketrinadrawsalot). 🎨
///
---
Nesse cenário dos hambúrgueres paralelos, você é um computador / programa 🤖 com dois processadores (você e seu _crush_), ambos esperando 🕙 e dedicando sua atenção ⏯ "esperando no balcão" 🕙 por um bom tempo.
A lanchonete paralela tem 8 processadores (caixas / cozinheiros), enquanto a lanchonete dos hambúrgueres concorrentes tinha apenas 2 (um caixa e um cozinheiro).
Ainda assim, a experiência final não foi a melhor. 😞
---
Essa seria o equivalente paralelo à história dos hambúrgueres. 🍔
Para um exemplo "mais real", imagine um banco.
Até recentemente, a maioria dos bancos tinham muitos caixas 👨💼👨💼👨💼👨💼 e uma grande fila 🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙.
Todos os caixas fazendo todo o trabalho, um cliente após o outro 👨💼⏯.
E você tinha que esperar 🕙 na fila por um longo tempo ou poderia perder a vez.
Você provavelmente não gostaria de levar seu _crush_ 😍 com você para um rolezinho no banco 🏦.
### Conclusão dos hambúrgueres { #burger-conclusion }
Nesse cenário dos "hambúrgueres com seu _crush_", como tem muita espera, faz mais sentido ter um sistema concorrente ⏸🔀⏯.
Esse é o caso da maioria das aplicações web.
Muitos, muitos usuários, mas seu servidor está esperando 🕙 pela sua conexão não tão boa enviar suas requisições.
E então esperando 🕙 novamente as respostas voltarem.
Essa "espera" 🕙 é medida em microssegundos, mas ainda assim, somando tudo, é um monte de espera no final.
Por isso que faz bastante sentido utilizar código assíncrono ⏸🔀⏯ para APIs web.
Esse tipo de assincronicidade é o que fez NodeJS popular (embora NodeJS não seja paralelo) e essa é a força do Go como uma linguagem de programação.
E esse é o mesmo nível de performance que você tem com o **FastAPI**.
E como você pode ter paralelismo e assincronicidade ao mesmo tempo, você tem uma maior performance do que a maioria dos frameworks NodeJS testados e lado a lado com Go, que é uma linguagem compilada, mais próxima ao C [(tudo graças ao Starlette)](https://www.techempower.com/benchmarks/#section=data-r17&hw=ph&test=query&l=zijmkf-1).
### Concorrência é melhor que paralelismo? { #is-concurrency-better-than-parallelism }
Não! Essa não é a moral da história.
Concorrência é diferente de paralelismo. E é melhor em cenários **específicos** que envolvam um monte de espera. Por isso, geralmente é muito melhor do que paralelismo para desenvolvimento de aplicações web. Mas não para tudo.
Então, para equilibrar tudo, imagine a seguinte historinha:
> Você tem que limpar uma casa grande e suja.
*Sim, essa é toda a história*.
---
Não há espera 🕙 em lugar algum, apenas um monte de trabalho para ser feito, em múltiplos cômodos da casa.
Você poderia ter turnos como no exemplo dos hambúrgueres, primeiro a sala de estar, então a cozinha, mas como você não está esperando por nada, apenas limpando e limpando, as chamadas não afetariam em nada.
Levaria o mesmo tempo para finalizar com ou sem turnos (concorrência) e você teria feito o mesmo tanto de trabalho.
Mas nesse caso, se você trouxesse os 8 ex-caixas / cozinheiros / agora-faxineiros, e cada um deles (mais você) pudessem dividir a casa para limpá-la, vocês fariam toda a limpeza em **paralelo**, com a ajuda extra, e terminariam muito mais cedo.
Nesse cenário, cada um dos faxineiros (incluindo você) poderia ser um processador, fazendo a sua parte do trabalho.
E a maior parte do tempo de execução é tomada por trabalho real (ao invés de ficar esperando), e o trabalho em um computador é feito pela CPU. Eles chamam esses problemas de "limitados por CPU".
---
Exemplos comuns de operações limitadas por CPU são coisas que exigem processamento matemático complexo.
Por exemplo:
* **Processamento de áudio** ou **imagem**
* **Visão Computacional**: uma imagem é composta por milhões de pixels, cada pixel tem 3 valores / cores, processar isso normalmente exige alguma computação em todos esses pixels ao mesmo tempo
* **Aprendizado de Máquina**: Normalmente exige muita multiplicação de matrizes e vetores. Pense numa grande planilha com números e em multiplicar todos eles juntos e ao mesmo tempo.
* **Deep Learning**: Esse é um subcampo do Aprendizado de Máquina, então, o mesmo se aplica. A diferença é que não há apenas uma grande planilha com números para multiplicar, mas um grande conjunto delas, e em muitos casos, você utiliza um processador especial para construir e/ou usar esses modelos.
### Concorrência + Paralelismo: Web + Aprendizado de Máquina { #concurrency-parallelism-web-machine-learning }
Com **FastAPI** você pode levar a vantagem da concorrência que é muito comum para desenvolvimento web (o mesmo atrativo de NodeJS).
Mas você também pode explorar os benefícios do paralelismo e multiprocessamento (tendo múltiplos processadores rodando em paralelo) para trabalhos **limitados por CPU** como aqueles em sistemas de Aprendizado de Máquina.
Isso, somado ao simples fato que Python é a principal linguagem para **Data Science**, Aprendizado de Máquina e especialmente Deep Learning, faz do FastAPI uma ótima escolha para APIs web e aplicações com Data Science / Aprendizado de Máquina (entre muitas outras).
Para ver como alcançar esse paralelismo em produção veja a seção sobre [Implantação](deployment/index.md).
## `async` e `await` { #async-and-await }
Versões modernas do Python têm um modo muito intuitivo para definir código assíncrono. Isso faz parecer do mesmo jeito do código normal "sequencial" e fazer a "espera" para você nos momentos certos.
Quando tem uma operação que exigirá espera antes de dar os resultados e tem suporte para esses novos recursos do Python, você pode escrever assim:
```Python
burgers = await get_burgers(2)
```
A chave aqui é o `await`. Ele diz ao Python que ele tem que esperar ⏸ por `get_burgers(2)` finalizar suas coisas 🕙 antes de armazenar os resultados em `burgers`. Com isso, o Python saberá que ele pode ir e fazer outras coisas 🔀 ⏯ nesse meio tempo (como receber outra requisição).
Para o `await` funcionar, tem que estar dentro de uma função que suporte essa assincronicidade. Para fazer isso, apenas declare a função com `async def`:
```Python hl_lines="1"
async def get_burgers(number: int):
# Faz alguma coisa assíncrona para criar os hambúrgueres
return burgers
```
...ao invés de `def`:
```Python hl_lines="2"
# Isso não é assíncrono
def get_sequential_burgers(number: int):
# Faz alguma coisa sequencial para criar os hambúrgueres
return burgers
```
Com `async def`, o Python sabe que, dentro dessa função, ele deve estar ciente das expressões `await`, e que isso poderá "pausar" ⏸ a execução dessa função, e ir fazer outra coisa 🔀 antes de voltar.
Quando você quiser chamar uma função `async def`, você tem que "esperar" ela. Então, isso não funcionará:
```Python
# Isso não irá funcionar, porquê get_burgers foi definido com: async def
burgers = get_burgers(2)
```
---
Então, se você está usando uma biblioteca que diz que você pode chamá-la com `await`, você precisa criar as *funções de operação de rota* com `async def`, como em:
```Python hl_lines="2-3"
@app.get('/burgers')
async def read_burgers():
burgers = await get_burgers(2)
return burgers
```
### Mais detalhes técnicos { #more-technical-details }
Você deve ter observado que `await` pode ser usado somente dentro de funções definidas com `async def`.
Mas ao mesmo tempo, funções definidas com `async def` têm que ser "aguardadas". Então, funções com `async def` podem ser chamadas somente dentro de funções definidas com `async def` também.
Então, sobre o ovo e a galinha, como você chama a primeira função async?
Se você estivar trabalhando com **FastAPI** não terá que se preocupar com isso, porquê essa "primeira" função será a sua *função de operação de rota*, e o FastAPI saberá como fazer a coisa certa.
Mas se você quiser usar `async` / `await` sem FastAPI, você também pode fazê-lo.
### Escreva seu próprio código assíncrono { #write-your-own-async-code }
Starlette (e **FastAPI**) são baseados no [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/), o que o torna compatível com ambos o [asyncio](https://docs.python.org/3/library/asyncio-task.html) da biblioteca padrão do Python, e o [Trio](https://trio.readthedocs.io/en/stable/).
Em particular, você pode usar diretamente o [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/) para seus casos de uso avançados de concorrência que requerem padrões mais avançados no seu próprio código.
E até se você não estiver utilizando FastAPI, você também pode escrever suas próprias aplicações assíncronas com o [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/) por ser altamente compatível e ganhar seus benefícios (e.g. *concorrência estruturada*).
Eu criei outra biblioteca em cima do AnyIO, como uma fina camada acima, para melhorar um pouco as anotações de tipo e obter melhor **preenchimento automático**, **erros inline**, etc. Ela também possui uma introdução amigável e um tutorial para ajudar você a **entender** e escrever **seu próprio código async**: [Asyncer](https://asyncer.tiangolo.com/). Seria particularmente útil se você precisar **combinar código async com código regular** (bloqueador/síncrono).
### Outras formas de código assíncrono { #other-forms-of-asynchronous-code }
Esse estilo de usar `async` e `await` é relativamente novo na linguagem.
Mas ele faz o trabalho com código assíncrono muito mais fácil.
Essa mesma sintaxe (ou quase a mesma) foi também incluída recentemente em versões modernas do JavaScript (no navegador e NodeJS).
Mas antes disso, controlar código assíncrono era bem mais complexo e difícil.
Nas versões anteriores do Python, você poderia utilizar threads ou [Gevent](https://www.gevent.org/). Mas o código é bem mais complexo de entender, debugar, e pensar sobre.
Nas versões anteriores do NodeJS / Navegador JavaScript, você utilizaria "callbacks". O que leva ao "inferno do callback".
## Corrotinas { #coroutines }
**Corrotina** é apenas um jeito bonitinho para a coisa que é retornada de uma função `async def`. O Python sabe que é algo como uma função, que pode começar e que vai terminar em algum ponto, mas que pode ser pausada ⏸ internamente também, sempre que tiver um `await` dentro dela.
Mas toda essa funcionalidade de código assíncrono com `async` e `await` é muitas vezes resumida como usando "corrotinas". É comparável ao principal recurso chave do Go, a "Gorrotina".
## Conclusão { #conclusion }
Vamos ver a mesma frase de cima:
> Versões modernas do Python têm suporte para **"código assíncrono"** usando algo chamado **"corrotinas"**, com sintaxe **`async` e `await`**.
Isso pode fazer mais sentido agora. ✨
Tudo isso é o que empodera o FastAPI (através do Starlette) e que o faz ter uma performance tão impressionante.
## Detalhes muito técnicos { #very-technical-details }
/// warning | Atenção
Você pode provavelmente pular isso.
Esses são detalhes muito técnicos de como **FastAPI** funciona por baixo do capô.
Se você tem certo conhecimento técnico (corrotinas, threads, blocking etc) e está curioso sobre como o FastAPI controla o `async def` vs normal `def`, vá em frente.
///
### Funções de operação de rota { #path-operation-functions }
Quando você declara uma *função de operação de rota* com `def` normal ao invés de `async def`, ela é rodada em uma threadpool externa que é então aguardada, ao invés de ser chamada diretamente (já que ela bloquearia o servidor).
Se você está chegando de outro framework assíncrono que não funciona como descrito acima e você está acostumado a definir *funções de operação de rota* triviais somente de computação com simples `def` para ter um mínimo ganho de performance (cerca de 100 nanosegundos), por favor observe que no **FastAPI** o efeito pode ser bem o oposto. Nesses casos, é melhor usar `async def` a menos que suas *funções de operação de rota* utilizem código que performe bloqueamento I/O.
Ainda, em ambas as situações, as chances são que o **FastAPI** [ainda será mais rápido](index.md#performance) do que (ou ao menos comparável a) seu framework anterior.
### Dependências { #dependencies }
O mesmo se aplica para as [dependências](tutorial/dependencies/index.md). Se uma dependência tem as funções com padrão `def` ao invés de `async def`, ela é rodada no threadpool externo.
### Sub-dependências { #sub-dependencies }
Você pode ter múltiplas dependências e [sub-dependências](tutorial/dependencies/sub-dependencies.md) requisitando uma à outra (como parâmetros de definições de funções), algumas delas podem ser criadas com `async def` e algumas com `def` normal. Isso ainda funcionaria, e aquelas criadas com `def` normal seriam chamadas em uma thread externa (do threadpool) ao invés de serem "aguardadas".
### Outras funções de utilidade { #other-utility-functions }
Qualquer outra função de utilidade que você chame diretamente pode ser criada com `def` normal ou `async def` e o FastAPI não irá afetar o modo como você a chama.
Isso está em contraste às funções que o FastAPI chama para você: *funções de operação de rota* e dependências.
Se sua função de utilidade é uma função normal com `def`, ela será chamada diretamente (como você a escreve no código), não em uma threadpool, se a função é criada com `async def` então você deve esperar por essa função quando você chamá-la no seu código.
---
Novamente, esses são detalhes muito técnicos que provavelmente seriam úteis caso você esteja procurando por eles.
Caso contrário, você deve ficar bem com as dicas da seção acima: Com pressa?.
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FILE: docs/pt/docs/benchmarks.md
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# Benchmarks { #benchmarks }
Benchmarks independentes da TechEmpower mostram as aplicações **FastAPI** rodando com Uvicorn como [um dos frameworks Python mais rápidos disponíveis](https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7), somente atrás dos próprios Starlette e Uvicorn (utilizados internamente pelo FastAPI).
Mas quando se checa _benchmarks_ e comparações você deveria ter o seguinte em mente.
## Benchmarks e velocidade { #benchmarks-and-speed }
Ao verificar os _benchmarks_, é comum observar algumas ferramentas de diferentes tipos comparadas como equivalentes.
Especificamente, observa-se Uvicorn, Starlette e FastAPI comparados juntos (entre muitas outras ferramentas).
Quanto mais simples o problema resolvido pela ferramenta, melhor a performance que ela terá. E a maioria dos _benchmarks_ não testam as características adicionais fornecidas pela ferramenta.
A hierarquia segue assim:
* **Uvicorn**: um servidor ASGI
* **Starlette**: (utiliza Uvicorn) um _microframework web_
* **FastAPI**: (utiliza Starlette) um _microframework_ de API com vários recursos adicionais para construção de APIs, com validação de dados, etc.
* **Uvicorn**:
* Terá a melhor performance, já que ele não tem muito código extra além do servidor em si.
* Você não conseguiria escrever uma aplicação em Uvicorn diretamente. Isso significa que seu código deveria conter, mais ou menos, todo o código fornecido pelo Starlette (ou **FastAPI**). E se você fizesse isso, sua aplicação final poderia ter a mesma sobrecarga que utilizar um _framework_ que minimiza o código e _bugs_ da sua aplicação.
* Se você quer fazer comparações com o Uvicorn, compare com Daphne, Hypercorn, uWSGI, etc. Servidores de Aplicação.
* **Starlette**:
* Terá a melhor performance, depois do Uvicorn. De fato, Starlette utiliza Uvicorn para rodar. Então, ele provavelmente será "mais lento" que Uvicorn por ter que executar mais código.
* Mas ele fornece a você as ferramentas para construir aplicações _web_ simples, com roteamento baseado em caminhos, etc.
* Se você quer fazer comparações com o Starlette, compare com Sanic, Flask, Django, etc. _Frameworks Web_ (ou _microframeworks_).
* **FastAPI**:
* Do mesmo modo que Starlette utiliza Uvicorn e não pode ser mais rápido que ele, **FastAPI** utiliza o Starlette, então não tem como ser mais rápido do que o Starlette.
* FastAPI fornece mais recursos acima do Starlette. Recursos que você quase sempre precisará quando construir APIs, como validação de dados e serialização. E utilizando eles, você terá uma documentação automática de graça (a documentação automática nem sequer adiciona peso para rodar as aplicações, ela é gerada na inicialização).
* Se você não utilizasse o FastAPI e utilizasse diretamente o Starlette (ou outra ferramenta, como Sanic, Flask, Responder, etc), você teria que implementar toda a validação de dados e serialização por conta. Então, sua aplicação final poderia ainda ter a mesma sobrecarga como se fosse desenvolvida com FastAPI. Em muitos casos, a validação de dados e serialização é o maior pedaço de código escrito em aplicações.
* Então, ao utilizar o FastAPI você estará economizando tempo de desenvolvimento, evitará _bugs_, linhas de código, e você provavelmente terá a mesma performance (ou melhor) do que não utilizá-lo (já que você teria que implementar tudo isso em seu código).
* Se você quer fazer comparações com o FastAPI, compare com um _framework_ (ou conjunto de ferramentas) para aplicações _web_ que forneça validação de dados, serialização e documentação, como Flask-apispec, NestJS, Molten, etc. _Frameworks_ com validação de dados automática, serialização e documentação integradas.
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FILE: docs/pt/docs/deployment/cloud.md
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# Implantar FastAPI em provedores de nuvem { #deploy-fastapi-on-cloud-providers }
Você pode usar praticamente **qualquer provedor de nuvem** para implantar sua aplicação FastAPI.
Na maioria dos casos, os principais provedores de nuvem têm tutoriais para implantar o FastAPI com eles.
## FastAPI Cloud { #fastapi-cloud }
**[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)** é desenvolvido pelo mesmo autor e equipe por trás do **FastAPI**.
Ele simplifica o processo de **criar**, **implantar** e **acessar** uma API com o mínimo de esforço.
Traz a mesma **experiência do desenvolvedor** de criar aplicações com FastAPI para **implantá-las** na nuvem. 🎉
FastAPI Cloud é o patrocinador principal e provedor de financiamento dos projetos de código aberto *FastAPI and friends*. ✨
## Provedores de Nuvem - Patrocinadores { #cloud-providers-sponsors }
Alguns outros provedores de nuvem ✨ [**patrocinam o FastAPI**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author) ✨ também. 🙇
Você também pode considerá-los para seguir seus tutoriais e experimentar seus serviços:
* [Render](https://docs.render.com/deploy-fastapi?utm_source=deploydoc&utm_medium=referral&utm_campaign=fastapi)
* [Railway](https://docs.railway.com/guides/fastapi?utm_medium=integration&utm_source=docs&utm_campaign=fastapi)
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FILE: docs/pt/docs/deployment/concepts.md
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# Conceitos de Implantações { #deployments-concepts }
Ao implantar um aplicativo **FastAPI**, ou na verdade, qualquer tipo de API da web, há vários conceitos com os quais você provavelmente se importa e, usando-os, você pode encontrar a maneira **mais apropriada** de **implantar seu aplicativo**.
Alguns dos conceitos importantes são:
* Segurança - HTTPS
* Executando na inicialização
* Reinicializações
* Replicação (o número de processos em execução)
* Memória
* Etapas anteriores antes de iniciar
Veremos como eles afetariam as **implantações**.
No final, o principal objetivo é ser capaz de **atender seus clientes de API** de uma forma **segura**, **evitar interrupções** e usar os **recursos de computação** (por exemplo, servidores remotos/máquinas virtuais) da forma mais eficiente possível. 🚀
Vou lhe contar um pouco mais sobre esses **conceitos** aqui, e espero que isso lhe dê a **intuição** necessária para decidir como implantar sua API em ambientes muito diferentes, possivelmente até mesmo em **futuros** ambientes que ainda não existem.
Ao considerar esses conceitos, você será capaz de **avaliar e projetar** a melhor maneira de implantar **suas próprias APIs**.
Nos próximos capítulos, darei a você mais **receitas concretas** para implantar aplicativos FastAPI.
Mas por enquanto, vamos verificar essas importantes **ideias conceituais**. Esses conceitos também se aplicam a qualquer outro tipo de API da web. 💡
## Segurança - HTTPS { #security-https }
No [capítulo anterior sobre HTTPS](https.md) aprendemos como o HTTPS fornece criptografia para sua API.
Também vimos que o HTTPS normalmente é fornecido por um componente **externo** ao seu servidor de aplicativos, um **Proxy de terminação TLS**.
E tem que haver algo responsável por **renovar os certificados HTTPS**, pode ser o mesmo componente ou pode ser algo diferente.
### Ferramentas de exemplo para HTTPS { #example-tools-for-https }
Algumas das ferramentas que você pode usar como um proxy de terminação TLS são:
* Traefik
* Lida automaticamente com renovações de certificados ✨
* Caddy
* Lida automaticamente com renovações de certificados ✨
* Nginx
* Com um componente externo como o Certbot para renovações de certificados
* HAProxy
* Com um componente externo como o Certbot para renovações de certificados
* Kubernetes com um controlador Ingress como o Nginx
* Com um componente externo como cert-manager para renovações de certificados
* Gerenciado internamente por um provedor de nuvem como parte de seus serviços (leia abaixo 👇)
Outra opção é que você poderia usar um **serviço de nuvem** que faz mais do trabalho, incluindo a configuração de HTTPS. Ele pode ter algumas restrições ou cobrar mais, etc. Mas, nesse caso, você não teria que configurar um Proxy de terminação TLS sozinho.
Mostrarei alguns exemplos concretos nos próximos capítulos.
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Os próximos conceitos a serem considerados são todos sobre o programa que executa sua API real (por exemplo, Uvicorn).
## Programa e Processo { #program-and-process }
Falaremos muito sobre o "**processo**" em execução, então é útil ter clareza sobre o que ele significa e qual é a diferença com a palavra "**programa**".
### O que é um Programa { #what-is-a-program }
A palavra **programa** é comumente usada para descrever muitas coisas:
* O **código** que você escreve, os **arquivos Python**.
* O **arquivo** que pode ser **executado** pelo sistema operacional, por exemplo: `python`, `python.exe` ou `uvicorn`.
* Um programa específico enquanto está **em execução** no sistema operacional, usando a CPU e armazenando coisas na memória. Isso também é chamado de **processo**.
### O que é um Processo { #what-is-a-process }
A palavra **processo** normalmente é usada de forma mais específica, referindo-se apenas ao que está sendo executado no sistema operacional (como no último ponto acima):
* Um programa específico enquanto está **em execução** no sistema operacional.
* Isso não se refere ao arquivo, nem ao código, refere-se **especificamente** à coisa que está sendo **executada** e gerenciada pelo sistema operacional.
* Qualquer programa, qualquer código, **só pode fazer coisas** quando está sendo **executado**. Então, quando há um **processo em execução**.
* O processo pode ser **terminado** (ou "morto") por você, ou pelo sistema operacional. Nesse ponto, ele para de rodar/ser executado, e ele **não pode mais fazer coisas**.
* Cada aplicativo que você tem em execução no seu computador tem algum processo por trás dele, cada programa em execução, cada janela, etc. E normalmente há muitos processos em execução **ao mesmo tempo** enquanto um computador está ligado.
* Pode haver **vários processos** do **mesmo programa** em execução ao mesmo tempo.
Se você verificar o "gerenciador de tarefas" ou o "monitor do sistema" (ou ferramentas semelhantes) no seu sistema operacional, poderá ver muitos desses processos em execução.
E, por exemplo, você provavelmente verá que há vários processos executando o mesmo programa de navegador (Firefox, Chrome, Edge, etc.). Eles normalmente executam um processo por aba, além de alguns outros processos extras.
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Agora que sabemos a diferença entre os termos **processo** e **programa**, vamos continuar falando sobre implantações.
## Executando na inicialização { #running-on-startup }
Na maioria dos casos, quando você cria uma API web, você quer que ela esteja **sempre em execução**, ininterrupta, para que seus clientes possam sempre acessá-la. Isso é claro, a menos que você tenha um motivo específico para querer que ela seja executada somente em certas situações, mas na maioria das vezes você quer que ela esteja constantemente em execução e **disponível**.
### Em um servidor remoto { #in-a-remote-server }
Ao configurar um servidor remoto (um servidor em nuvem, uma máquina virtual, etc.), a coisa mais simples que você pode fazer é usar `fastapi run` (que usa Uvicorn) ou algo semelhante, manualmente, da mesma forma que você faz ao desenvolver localmente.
E funcionará e será útil **durante o desenvolvimento**.
Mas se sua conexão com o servidor for perdida, o **processo em execução** provavelmente morrerá.
E se o servidor for reiniciado (por exemplo, após atualizações ou migrações do provedor de nuvem), você provavelmente **não notará**. E por causa disso, você nem saberá que precisa reiniciar o processo manualmente. Então, sua API simplesmente permanecerá inativa. 😱
### Executar automaticamente na inicialização { #run-automatically-on-startup }
Em geral, você provavelmente desejará que o programa do servidor (por exemplo, Uvicorn) seja iniciado automaticamente na inicialização do servidor e, sem precisar de nenhuma **intervenção humana**, tenha um processo sempre em execução com sua API (por exemplo, Uvicorn executando seu aplicativo FastAPI).
### Programa separado { #separate-program }
Para conseguir isso, você normalmente terá um **programa separado** que garantiria que seu aplicativo fosse executado na inicialização. E em muitos casos, ele também garantiria que outros componentes ou aplicativos também fossem executados, por exemplo, um banco de dados.
### Ferramentas de exemplo para executar na inicialização { #example-tools-to-run-at-startup }
Alguns exemplos de ferramentas que podem fazer esse trabalho são:
* Docker
* Kubernetes
* Docker Compose
* Docker em Modo Swarm
* Systemd
* Supervisor
* Gerenciado internamente por um provedor de nuvem como parte de seus serviços
* Outros...
Darei exemplos mais concretos nos próximos capítulos.
## Reinicializações { #restarts }
Semelhante a garantir que seu aplicativo seja executado na inicialização, você provavelmente também deseja garantir que ele seja **reiniciado** após falhas.
### Nós cometemos erros { #we-make-mistakes }
Nós, como humanos, cometemos **erros** o tempo todo. O software quase *sempre* tem **bugs** escondidos em lugares diferentes. 🐛
E nós, como desenvolvedores, continuamos aprimorando o código à medida que encontramos esses bugs e implementamos novos recursos (possivelmente adicionando novos bugs também 😅).
### Pequenos erros são tratados automaticamente { #small-errors-automatically-handled }
Ao criar APIs da web com FastAPI, se houver um erro em nosso código, o FastAPI normalmente o conterá na única solicitação que acionou o erro. 🛡
O cliente receberá um **Erro Interno do Servidor 500** para essa solicitação, mas o aplicativo continuará funcionando para as próximas solicitações em vez de travar completamente.
### Erros maiores - Travamentos { #bigger-errors-crashes }
No entanto, pode haver casos em que escrevemos algum código que **trava todo o aplicativo**, fazendo com que o Uvicorn e o Python travem. 💥
E ainda assim, você provavelmente não gostaria que o aplicativo permanecesse inativo porque houve um erro em um lugar, você provavelmente quer que ele **continue em execução** pelo menos para as *operações de rota* que não estão quebradas.
### Reiniciar após falha { #restart-after-crash }
Mas nos casos com erros realmente graves que travam o **processo** em execução, você vai querer um componente externo que seja responsável por **reiniciar** o processo, pelo menos algumas vezes...
/// tip | Dica
...Embora se o aplicativo inteiro estiver **travando imediatamente**, provavelmente não faça sentido reiniciá-lo para sempre. Mas nesses casos, você provavelmente notará isso durante o desenvolvimento, ou pelo menos logo após a implantação.
Então, vamos nos concentrar nos casos principais, onde ele pode travar completamente em alguns casos específicos **no futuro**, e ainda faz sentido reiniciá-lo.
///
Você provavelmente gostaria de ter a coisa responsável por reiniciar seu aplicativo como um **componente externo**, porque a essa altura, o mesmo aplicativo com Uvicorn e Python já havia travado, então não há nada no mesmo código do mesmo aplicativo que possa fazer algo a respeito.
### Ferramentas de exemplo para reiniciar automaticamente { #example-tools-to-restart-automatically }
Na maioria dos casos, a mesma ferramenta usada para **executar o programa na inicialização** também é usada para lidar com **reinicializações** automáticas.
Por exemplo, isso poderia ser resolvido por:
* Docker
* Kubernetes
* Docker Compose
* Docker no Modo Swarm
* Systemd
* Supervisor
* Gerenciado internamente por um provedor de nuvem como parte de seus serviços
* Outros...
## Replicação - Processos e Memória { #replication-processes-and-memory }
Com um aplicativo FastAPI, usando um programa de servidor como o comando `fastapi` que executa o Uvicorn, executá-lo uma vez em **um processo** pode atender a vários clientes simultaneamente.
Mas em muitos casos, você desejará executar vários processos de trabalho ao mesmo tempo.
### Processos Múltiplos - Trabalhadores { #multiple-processes-workers }
Se você tiver mais clientes do que um único processo pode manipular (por exemplo, se a máquina virtual não for muito grande) e tiver **vários núcleos** na CPU do servidor, você poderá ter **vários processos** em execução com o mesmo aplicativo ao mesmo tempo e distribuir todas as solicitações entre eles.
Quando você executa **vários processos** do mesmo programa de API, eles são comumente chamados de **trabalhadores**.
### Processos do Trabalhador e Portas { #worker-processes-and-ports }
Lembra da documentação [Sobre HTTPS](https.md) que diz que apenas um processo pode escutar em uma combinação de porta e endereço IP em um servidor?
Isso ainda é verdade.
Então, para poder ter **vários processos** ao mesmo tempo, tem que haver um **único processo escutando em uma porta** que então transmite a comunicação para cada processo de trabalho de alguma forma.
### Memória por Processo { #memory-per-process }
Agora, quando o programa carrega coisas na memória, por exemplo, um modelo de aprendizado de máquina em uma variável, ou o conteúdo de um arquivo grande em uma variável, tudo isso **consome um pouco da memória (RAM)** do servidor.
E vários processos normalmente **não compartilham nenhuma memória**. Isso significa que cada processo em execução tem suas próprias coisas, variáveis e memória. E se você estiver consumindo uma grande quantidade de memória em seu código, **cada processo** consumirá uma quantidade equivalente de memória.
### Memória do servidor { #server-memory }
Por exemplo, se seu código carrega um modelo de Aprendizado de Máquina com **1 GB de tamanho**, quando você executa um processo com sua API, ele consumirá pelo menos 1 GB de RAM. E se você iniciar **4 processos** (4 trabalhadores), cada um consumirá 1 GB de RAM. Então, no total, sua API consumirá **4 GB de RAM**.
E se o seu servidor remoto ou máquina virtual tiver apenas 3 GB de RAM, tentar carregar mais de 4 GB de RAM causará problemas. 🚨
### Processos Múltiplos - Um Exemplo { #multiple-processes-an-example }
Neste exemplo, há um **Processo Gerenciador** que inicia e controla dois **Processos de Trabalhadores**.
Este Processo de Gerenciador provavelmente seria o que escutaria na **porta** no IP. E ele transmitiria toda a comunicação para os processos de trabalho.
Esses processos de trabalho seriam aqueles que executariam seu aplicativo, eles executariam os cálculos principais para receber uma **solicitação** e retornar uma **resposta**, e carregariam qualquer coisa que você colocasse em variáveis na RAM.
E, claro, a mesma máquina provavelmente teria **outros processos** em execução, além do seu aplicativo.
Um detalhe interessante é que a porcentagem da **CPU usada** por cada processo pode **variar** muito ao longo do tempo, mas a **memória (RAM)** normalmente fica mais ou menos **estável**.
Se você tiver uma API que faz uma quantidade comparável de cálculos todas as vezes e tiver muitos clientes, então a **utilização da CPU** provavelmente *também será estável* (em vez de ficar constantemente subindo e descendo rapidamente).
### Exemplos de ferramentas e estratégias de replicação { #examples-of-replication-tools-and-strategies }
Pode haver várias abordagens para conseguir isso, e falarei mais sobre estratégias específicas nos próximos capítulos, por exemplo, ao falar sobre Docker e contêineres.
A principal restrição a ser considerada é que tem que haver um **único** componente manipulando a **porta** no **IP público**. E então tem que ter uma maneira de **transmitir** a comunicação para os **processos/trabalhadores** replicados.
Aqui estão algumas combinações e estratégias possíveis:
* **Uvicorn** com `--workers`
* Um **gerenciador de processos** Uvicorn escutaria no **IP** e na **porta** e iniciaria **vários processos de trabalho Uvicorn**.
* **Kubernetes** e outros **sistemas de contêineres** distribuídos
* Algo na camada **Kubernetes** escutaria no **IP** e na **porta**. A replicação seria por ter **vários contêineres**, cada um com **um processo Uvicorn** em execução.
* **Serviços de nuvem** que cuidam disso para você
* O serviço de nuvem provavelmente **cuidará da replicação para você**. Ele possivelmente deixaria você definir **um processo para executar**, ou uma **imagem de contêiner** para usar, em qualquer caso, provavelmente seria **um único processo Uvicorn**, e o serviço de nuvem seria responsável por replicá-lo.
/// tip | Dica
Não se preocupe se alguns desses itens sobre **contêineres**, Docker ou Kubernetes ainda não fizerem muito sentido.
Falarei mais sobre imagens de contêiner, Docker, Kubernetes, etc. em um capítulo futuro: [FastAPI em contêineres - Docker](docker.md).
///
## Etapas anteriores antes de começar { #previous-steps-before-starting }
Há muitos casos em que você deseja executar algumas etapas **antes de iniciar** sua aplicação.
Por exemplo, você pode querer executar **migrações de banco de dados**.
Mas na maioria dos casos, você precisará executar essas etapas apenas **uma vez**.
Portanto, você vai querer ter um **processo único** para executar essas **etapas anteriores** antes de iniciar o aplicativo.
E você terá que se certificar de que é um único processo executando essas etapas anteriores *mesmo* se depois, você iniciar **vários processos** (vários trabalhadores) para o próprio aplicativo. Se essas etapas fossem executadas por **vários processos**, eles **duplicariam** o trabalho executando-o em **paralelo**, e se as etapas fossem algo delicado como uma migração de banco de dados, elas poderiam causar conflitos entre si.
Claro, há alguns casos em que não há problema em executar as etapas anteriores várias vezes; nesse caso, é muito mais fácil de lidar.
/// tip | Dica
Além disso, tenha em mente que, dependendo da sua configuração, em alguns casos você **pode nem precisar de nenhuma etapa anterior** antes de iniciar sua aplicação.
Nesse caso, você não precisaria se preocupar com nada disso. 🤷
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### Exemplos de estratégias de etapas anteriores { #examples-of-previous-steps-strategies }
Isso **dependerá muito** da maneira como você **implanta seu sistema** e provavelmente estará conectado à maneira como você inicia programas, lida com reinicializações, etc.
Aqui estão algumas ideias possíveis:
* Um "Init Container" no Kubernetes que roda antes do seu app container
* Um script bash que roda os passos anteriores e então inicia seu aplicativo
* Você ainda precisaria de uma maneira de iniciar/reiniciar *aquele* script bash, detectar erros, etc.
/// tip | Dica
Darei exemplos mais concretos de como fazer isso com contêineres em um capítulo futuro: [FastAPI em contêineres - Docker](docker.md).
///
## Utilização de recursos { #resource-utilization }
Seu(s) servidor(es) é(são) um **recurso** que você pode consumir ou **utilizar**, com seus programas, o tempo de computação nas CPUs e a memória RAM disponível.
Quanto dos recursos do sistema você quer consumir/utilizar? Pode ser fácil pensar "não muito", mas, na realidade, você provavelmente vai querer consumir **o máximo possível sem travar**.
Se você está pagando por 3 servidores, mas está usando apenas um pouco de RAM e CPU, você provavelmente está **desperdiçando dinheiro** 💸, e provavelmente **desperdiçando energia elétrica do servidor** 🌎, etc.
Nesse caso, seria melhor ter apenas 2 servidores e usar uma porcentagem maior de seus recursos (CPU, memória, disco, largura de banda de rede, etc).
Por outro lado, se você tem 2 servidores e está usando **100% da CPU e RAM deles**, em algum momento um processo pedirá mais memória, e o servidor terá que usar o disco como "memória" (o que pode ser milhares de vezes mais lento), ou até mesmo **travar**. Ou um processo pode precisar fazer alguma computação e teria que esperar até que a CPU esteja livre novamente.
Nesse caso, seria melhor obter **um servidor extra** e executar alguns processos nele para que todos tenham **RAM e tempo de CPU suficientes**.
Também há a chance de que, por algum motivo, você tenha um **pico** de uso da sua API. Talvez ela tenha se tornado viral, ou talvez alguns outros serviços ou bots comecem a usá-la. E você pode querer ter recursos extras para estar seguro nesses casos.
Você poderia colocar um **número arbitrário** para atingir, por exemplo, algo **entre 50% a 90%** da utilização de recursos. O ponto é que essas são provavelmente as principais coisas que você vai querer medir e usar para ajustar suas implantações.
Você pode usar ferramentas simples como `htop` para ver a CPU e a RAM usadas no seu servidor ou a quantidade usada por cada processo. Ou você pode usar ferramentas de monitoramento mais complexas, que podem ser distribuídas entre servidores, etc.
## Recapitular { #recap }
Você leu aqui alguns dos principais conceitos que provavelmente precisa ter em mente ao decidir como implantar seu aplicativo:
* Segurança - HTTPS
* Executando na inicialização
* Reinicializações
* Replicação (o número de processos em execução)
* Memória
* Etapas anteriores antes de iniciar
Entender essas ideias e como aplicá-las deve lhe dar a intuição necessária para tomar qualquer decisão ao configurar e ajustar suas implantações. 🤓
Nas próximas seções, darei exemplos mais concretos de possíveis estratégias que você pode seguir. 🚀
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FILE: docs/pt/docs/deployment/docker.md
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# FastAPI em contêineres - Docker { #fastapi-in-containers-docker }
Ao fazer o deploy de aplicações FastAPI uma abordagem comum é construir uma **imagem de contêiner Linux**. Isso normalmente é feito usando o [**Docker**](https://www.docker.com/). Você pode a partir disso fazer o deploy dessa imagem de algumas maneiras.
Usando contêineres Linux você tem diversas vantagens incluindo **segurança**, **replicabilidade**, **simplicidade**, entre outras.
/// tip | Dica
Está com pressa e já sabe dessas coisas? Pode ir direto para o [`Dockerfile` abaixo 👇](#build-a-docker-image-for-fastapi).
///
### Início do Handshake TLS { #tls-handshake-start }
O navegador então irá comunicar-se com esse endereço IP na porta 443 (a porta HTTPS).
A primeira parte dessa comunicação é apenas para estabelecer a conexão entre o cliente e o servidor e para decidir as chaves criptográficas a serem utilizadas, etc.
Esse interação entre o cliente e o servidor para estabelecer uma conexão TLS é chamada de Handshake TLS.
### TLS com a Extensão SNI { #tls-with-sni-extension }
Apenas um processo no servidor pode se conectar a uma porta em um endereço IP. Poderiam existir outros processos conectados em outras portas desse mesmo endereço IP, mas apenas um para cada combinação de endereço IP e porta.
TLS (HTTPS) usa a porta `443` por padrão. Então essa é a porta que precisamos.
Como apenas um único processo pode se comunicar com essa porta, o processo que faria isso seria o Proxy de Terminação TLS.
O Proxy de Terminação TLS teria acesso a um ou mais certificados TLS (certificados HTTPS).
Utilizando a extensão SNI discutida acima, o Proxy de Terminação TLS iria checar qual dos certificados TLS (HTTPS) disponíveis deve ser usado para essa conexão, utilizando o que corresponda ao domínio esperado pelo cliente.
Nesse caso, ele usaria o certificado para `someapp.example.com`.
O cliente já confia na entidade que gerou o certificado TLS (nesse caso, o Let's Encrypt, mas veremos sobre isso mais tarde), então ele pode verificar que o certificado é válido.
Então, utilizando o certificado, o cliente e o Proxy de Terminação TLS decidem como encriptar o resto da comunicação TCP. Isso completa a parte do Handshake TLS.
Após isso, o cliente e o servidor possuem uma conexão TCP encriptada, que é provida pelo TLS. E então eles podem usar essa conexão para começar a comunicação HTTP propriamente dita.
E isso resume o que é HTTPS, apenas HTTP simples dentro de uma conexão TLS segura em vez de uma conexão TCP pura (não encriptada).
/// tip | Dica
Percebe que a encriptação da comunicação acontece no nível do TCP, não no nível do HTTP.
///
### Solicitação HTTPS { #https-request }
Agora que o cliente e servidor (especialmente o navegador e o Proxy de Terminação TLS) possuem uma conexão TCP encriptada, eles podem iniciar a comunicação HTTP.
Então, o cliente envia uma solicitação HTTPS. Que é apenas uma solicitação HTTP sobre uma conexão TLS encriptada.
### Desencripte a Solicitação { #decrypt-the-request }
O Proxy de Terminação TLS então usaria a encriptação combinada para desencriptar a solicitação, e transmitiria a solicitação básica (desencriptada) para o processo executando a aplicação (por exemplo, um processo com Uvicorn executando a aplicação FastAPI).
### Resposta HTTP { #http-response }
A aplicação processaria a solicitação e retornaria uma resposta HTTP básica (não encriptada) para o Proxy de Terminação TLS.
### Resposta HTTPS { #https-response }
O Proxy de Terminação TLS iria encriptar a resposta utilizando a criptografia combinada anteriormente (que foi definida com o certificado para `someapp.example.com`), e devolveria para o navegador.
No próximo passo, o navegador verifica que a resposta é válida e encriptada com a chave criptográfica correta, etc. E depois desencripta a resposta e a processa.
O cliente (navegador) saberá que a resposta vem do servidor correto por que ela usa a criptografia que foi combinada entre eles usando o certificado HTTPS anterior.
### Múltiplas Aplicações { #multiple-applications }
Podem existir múltiplas aplicações em execução no mesmo servidor (ou servidores), por exemplo: outras APIs ou um banco de dados.
Apenas um processo pode estar vinculado a um IP e porta (o Proxy de Terminação TLS, por exemplo), mas outras aplicações/processos também podem estar em execução no(s) servidor(es), desde que não tentem usar a mesma combinação de IP público e porta.
Dessa forma, o Proxy de Terminação TLS pode gerenciar o HTTPS e os certificados de múltiplos domínios, para múltiplas aplicações, e então transmitir as requisições para a aplicação correta em cada caso.
### Renovação de Certificados { #certificate-renewal }
Em algum momento futuro, cada certificado irá expirar (aproximadamente 3 meses após a aquisição).
E então, haverá outro programa (em alguns casos pode ser o próprio Proxy de Terminação TLS) que irá interagir com o Let's Encrypt e renovar o(s) certificado(s).
Os certificados TLS são associados com um nome de domínio, e não a um endereço IP.
Então para renovar os certificados, o programa de renovação precisa provar para a autoridade (Let's Encrypt) que ele realmente "possui" e controla esse domínio.
Para fazer isso, e acomodar as necessidades de diferentes aplicações, existem diferentes opções para esse programa. Algumas escolhas populares são:
* Modificar alguns registros DNS
* Para isso, o programa de renovação precisa ter suporte às APIs do provedor DNS, então, dependendo do provedor DNS que você utilize, isso pode ou não ser uma opção viável.
* Executar como um servidor (ao menos durante o processo de aquisição do certificado) no endereço IP público associado com o domínio.
* Como dito anteriormente, apenas um processo pode estar ligado a uma porta e IP específicos.
* Essa é uma dos motivos que fazem utilizar o mesmo Proxy de Terminação TLS para gerenciar a renovação de certificados ser tão útil.
* Caso contrário, você pode ter que parar a execução do Proxy de Terminação TLS momentaneamente, inicializar o programa de renovação para adquirir os certificados, depois configurá-los com o Proxy de Terminação TLS, e então reiniciar o Proxy de Terminação TLS. Isso não é o ideal, já que sua(s) aplicação(ões) não vão estar disponíveis enquanto o Proxy de Terminação TLS estiver desligado.
Todo esse processo de renovação, enquanto o aplicativo ainda funciona, é uma das principais razões para preferir um sistema separado para gerenciar HTTPS com um Proxy de Terminação TLS em vez de usar os certificados TLS no servidor da aplicação diretamente (e.g. com o Uvicorn).
## Cabeçalhos encaminhados por Proxy { #proxy-forwarded-headers }
Ao usar um proxy para lidar com HTTPS, seu servidor de aplicação (por exemplo, Uvicorn via FastAPI CLI) não sabe nada sobre o processo de HTTPS; ele se comunica com HTTP simples com o Proxy de Terminação TLS.
Esse proxy normalmente define alguns cabeçalhos HTTP dinamicamente antes de transmitir a requisição para o servidor de aplicação, para informar ao servidor de aplicação que a requisição está sendo encaminhada pelo proxy.
/// note | Detalhes Técnicos
Os cabeçalhos do proxy são:
* [X-Forwarded-For](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-For)
* [X-Forwarded-Proto](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-Proto)
* [X-Forwarded-Host](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-Host)
///
No entanto, como o servidor de aplicação não sabe que está atrás de um proxy confiável, por padrão ele não confiaria nesses cabeçalhos.
Mas você pode configurar o servidor de aplicação para confiar nos cabeçalhos encaminhados enviados pelo proxy. Se você estiver usando o FastAPI CLI, pode usar a opção de CLI `--forwarded-allow-ips` para dizer de quais IPs ele deve confiar nesses cabeçalhos encaminhados.
Por exemplo, se o servidor de aplicação só estiver recebendo comunicação do proxy confiável, você pode defini-lo como `--forwarded-allow-ips="*"` para fazê-lo confiar em todos os IPs de entrada, já que ele só receberá requisições de seja lá qual for o IP usado pelo proxy.
Dessa forma, a aplicação seria capaz de saber qual é sua própria URL pública, se está usando HTTPS, o domínio, etc.
Isso seria útil, por exemplo, para lidar corretamente com redirecionamentos.
/// tip | Dica
Você pode saber mais sobre isso na documentação em [Atrás de um Proxy - Habilitar cabeçalhos encaminhados pelo proxy](../advanced/behind-a-proxy.md#enable-proxy-forwarded-headers)
///
## Recapitulando { #recap }
Possuir HTTPS habilitado na sua aplicação é bastante importante, e até crítico na maioria dos casos. A maior parte do esforço que você tem que colocar sobre o HTTPS como desenvolvedor está em entender esses conceitos e como eles funcionam.
Mas uma vez que você saiba o básico de HTTPS para desenvolvedores, você pode combinar e configurar diferentes ferramentas facilmente para gerenciar tudo de uma forma simples.
Em alguns dos próximos capítulos, eu mostrarei para você vários exemplos concretos de como configurar o HTTPS para aplicações FastAPI. 🔒
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FILE: docs/pt/docs/deployment/index.md
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# Implantação { #deployment }
Implantar uma aplicação **FastAPI** é relativamente fácil.
## O que significa Implantação { #what-does-deployment-mean }
**Implantar** uma aplicação significa executar as etapas necessárias para torná-la **disponível para os usuários**.
Para uma **web API**, isso normalmente envolve colocá-la em uma **máquina remota**, com um **programa de servidor** que ofereça bom desempenho, estabilidade, etc., de modo que seus **usuários** possam **acessar** a aplicação com eficiência e sem interrupções ou problemas.
Isso contrasta com as fases de **desenvolvimento**, em que você está constantemente alterando o código, quebrando e consertando, parando e reiniciando o servidor de desenvolvimento, etc.
## Estratégias de Implantação { #deployment-strategies }
Há várias maneiras de fazer isso, dependendo do seu caso de uso específico e das ferramentas que você utiliza.
Você pode **implantar um servidor** por conta própria usando uma combinação de ferramentas, pode usar um **serviço em nuvem** que faça parte do trabalho por você, entre outras opções.
Por exemplo, nós, a equipe por trás do FastAPI, criamos [**FastAPI Cloud**](https://fastapicloud.com), para tornar a implantação de aplicações FastAPI na nuvem o mais simples possível, com a mesma experiência de desenvolvimento de trabalhar com o FastAPI.
Vou mostrar alguns dos principais conceitos que você provavelmente deve ter em mente ao implantar uma aplicação **FastAPI** (embora a maior parte se aplique a qualquer outro tipo de aplicação web).
Você verá mais detalhes para ter em mente e algumas das técnicas para fazer isso nas próximas seções. ✨
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FILE: docs/pt/docs/deployment/manually.md
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# Execute um Servidor Manualmente { #run-a-server-manually }
## Utilize o comando `fastapi run` { #use-the-fastapi-run-command }
Em resumo, utilize o comando `fastapi run` para inicializar sua aplicação FastAPI:
**FastAPI** não existiria se não pelo trabalho anterior de outros. Há muitas ferramentas criadas antes que ajudaram a inspirar sua criação. Eu estive evitando a criação de um novo _framework_ por vários anos. Primeiro tentei resolver todas as funcionalidades cobertas por **FastAPI** usando muitos _frameworks_, _plug-ins_ e ferramentas diferentes. Mas em algum ponto, não havia outra opção senão criar algo que oferecia todas as funcionalidades, aproveitando as melhores ideias de ferramentas anteriores, e combinando-as da melhor maneira possível, usando funcionalidades da linguagem que nem estavam disponíveis antes (anotações de tipo do Python 3.6+).## Investigação { #investigation } Ao usar todas as alternativas anteriores, eu tive a chance de aprender com todas elas, aproveitar ideias e combiná-las da melhor maneira que encontrei para mim e para os times de desenvolvedores com os quais trabalhava. Por exemplo, estava claro que idealmente ele deveria ser baseado nas anotações de tipo padrão do Python. Também, a melhor abordagem era usar padrões já existentes. Então, antes mesmo de começar a codificar o **FastAPI**, eu investi vários meses estudando as especificações do OpenAPI, JSON Schema, OAuth2 etc. Entendendo suas relações, sobreposições e diferenças. ## Design { #design } Eu então dediquei algum tempo projetando a "API" de desenvolvimento que eu queria como usuário (como um desenvolvedor usando o FastAPI). Eu testei várias ideias nos editores Python mais populares: PyCharm, VS Code, e editores baseados no Jedi. Pela última [Pesquisa do Desenvolvedor Python](https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2018/#development-tools), isso cobre cerca de 80% dos usuários. Isso significa que o **FastAPI** foi testado especificamente com os editores usados por 80% dos desenvolvedores Python. Como a maioria dos outros editores tendem a funcionar de forma similar, todos os seus benefícios devem funcionar para virtualmente todos os editores. Dessa forma eu pude encontrar a melhor maneira de reduzir duplicação de código o máximo possível, ter preenchimento automático em todos os lugares, conferência de tipos e erros etc. Tudo de uma forma que oferecesse a melhor experiência de desenvolvimento para todos os desenvolvedores. ## Requisitos { #requirements } Após testar várias alternativas, eu decidi que usaria o [**Pydantic**](https://docs.pydantic.dev/) por suas vantagens. Então eu contribuí com ele, para deixá-lo completamente de acordo com o JSON Schema, para dar suporte a diferentes maneiras de definir declarações de restrições, e melhorar o suporte a editores (conferências de tipos, preenchimento automático) baseado nos testes em vários editores. Durante o desenvolvimento, eu também contribuí com o [**Starlette**](https://www.starlette.dev/), outro requisito chave. ## Desenvolvimento { #development } Quando comecei a criar o **FastAPI** de fato, a maior parte das peças já estavam encaixadas, o design estava definido, os requisitos e ferramentas já estavam prontos, e o conhecimento sobre os padrões e especificações estavam claros e frescos. ## Futuro { #future } Nesse ponto, já está claro que o **FastAPI** com suas ideias está sendo útil para muitas pessoas. Ele está sendo escolhido em relação a alternativas anteriores por se adequar melhor em muitos casos. Muitos desenvolvedores e times já dependem do **FastAPI** para seus projetos (incluindo eu e meu time). Mas ainda há muitas melhorias e funcionalidades a vir. **FastAPI** tem um grande futuro à frente. E [sua ajuda](help-fastapi.md) é muito bem-vinda. ================================================ FILE: docs/pt/docs/how-to/authentication-error-status-code.md ================================================ # Usar antigos códigos de status de erro de autenticação 403 { #use-old-403-authentication-error-status-codes } Antes da versão `0.122.0` do FastAPI, quando os utilitários de segurança integrados retornavam um erro ao cliente após uma falha na autenticação, eles usavam o código de status HTTP `403 Forbidden`. A partir da versão `0.122.0` do FastAPI, eles usam o código de status HTTP `401 Unauthorized`, mais apropriado, e retornam um cabeçalho `WWW-Authenticate` adequado na response, seguindo as especificações HTTP, [RFC 7235](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc7235#section-3.1), [RFC 9110](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc9110#name-401-unauthorized). Mas, se por algum motivo seus clientes dependem do comportamento antigo, você pode voltar a ele sobrescrevendo o método `make_not_authenticated_error` nas suas classes de segurança. Por exemplo, você pode criar uma subclasse de `HTTPBearer` que retorne um erro `403 Forbidden` em vez do erro padrão `401 Unauthorized`: {* ../../docs_src/authentication_error_status_code/tutorial001_an_py310.py hl[9:13] *} /// tip | Dica Perceba que a função retorna a instância da exceção, ela não a lança. O lançamento é feito no restante do código interno. /// ================================================ FILE: docs/pt/docs/how-to/conditional-openapi.md ================================================ # OpenAPI condicional { #conditional-openapi } Se necessário, você pode usar configurações e variáveis de ambiente para configurar o OpenAPI condicionalmente dependendo do ambiente e até mesmo desativá-lo completamente. ## Sobre segurança, APIs e documentação { #about-security-apis-and-docs } Ocultar suas interfaces de usuário de documentação na produção não *deveria* ser a maneira de proteger sua API. Isso não adiciona nenhuma segurança extra à sua API; as *operações de rota* ainda estarão disponíveis onde estão. Se houver uma falha de segurança no seu código, ela ainda existirá. Ocultar a documentação apenas torna mais difícil entender como interagir com sua API e pode dificultar sua depuração na produção. Pode ser considerado simplesmente uma forma de [Segurança através da obscuridade](https://en.wikipedia.org/wiki/Security_through_obscurity). Se você quiser proteger sua API, há várias coisas melhores que você pode fazer, por exemplo: * Certifique-se de ter modelos Pydantic bem definidos para seus corpos de request e respostas. * Configure quaisquer permissões e funções necessárias usando dependências. * Nunca armazene senhas em texto simples, apenas hashes de senha. * Implemente e use ferramentas criptográficas bem conhecidas, como pwdlib e tokens JWT, etc. * Adicione controles de permissão mais granulares com escopos OAuth2 quando necessário. * ...etc. No entanto, você pode ter um caso de uso muito específico em que realmente precisa desabilitar a documentação da API para algum ambiente (por exemplo, para produção) ou dependendo de configurações de variáveis de ambiente. ## OpenAPI condicional com configurações e variáveis de ambiente { #conditional-openapi-from-settings-and-env-vars } Você pode usar facilmente as mesmas configurações do Pydantic para configurar sua OpenAPI gerada e as interfaces de usuário da documentação. Por exemplo: {* ../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001_py310.py hl[6,11] *} Aqui declaramos a configuração `openapi_url` com o mesmo padrão de `"/openapi.json"`. E então a usamos ao criar a aplicação `FastAPI`. Então você pode desabilitar o OpenAPI (incluindo a documentação da interface do usuário) definindo a variável de ambiente `OPENAPI_URL` como a string vazia, como:
Mas você pode desabilitá-lo definindo `syntaxHighlight` como `False`:
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial001_py310.py hl[3] *}
...e então o Swagger UI não mostrará mais o destaque de sintaxe:
## Alterar o tema { #change-the-theme }
Da mesma forma que você pode definir o tema de destaque de sintaxe com a chave `"syntaxHighlight.theme"` (observe que há um ponto no meio):
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial002_py310.py hl[3] *}
Essa configuração alteraria o tema de cores de destaque de sintaxe:
## Alterar parâmetros de UI padrão do Swagger { #change-default-swagger-ui-parameters }
O FastAPI inclui alguns parâmetros de configuração padrão apropriados para a maioria dos casos de uso.
Inclui estas configurações padrão:
{* ../../fastapi/openapi/docs.py ln[9:24] hl[18:24] *}
Você pode substituir qualquer um deles definindo um valor diferente no argumento `swagger_ui_parameters`.
Por exemplo, para desabilitar `deepLinking` você pode passar essas configurações para `swagger_ui_parameters`:
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial003_py310.py hl[3] *}
## Outros parâmetros da UI do Swagger { #other-swagger-ui-parameters }
Para ver todas as outras configurações possíveis que você pode usar, leia a [documentação oficial dos parâmetros da UI do Swagger](https://swagger.io/docs/open-source-tools/swagger-ui/usage/configuration/).
## Configurações somente JavaScript { #javascript-only-settings }
A UI do Swagger também permite que outras configurações sejam objetos **somente JavaScript** (por exemplo, funções JavaScript).
O FastAPI também inclui estas configurações `presets` somente para JavaScript:
```JavaScript
presets: [
SwaggerUIBundle.presets.apis,
SwaggerUIBundle.SwaggerUIStandalonePreset
]
```
Esses são objetos **JavaScript**, não strings, então você não pode passá-los diretamente do código Python.
Se você precisar usar configurações somente JavaScript como essas, você pode usar um dos métodos acima. Substitua toda a *operação de rota* do Swagger UI e escreva manualmente qualquer JavaScript que você precisar.
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FILE: docs/pt/docs/how-to/custom-docs-ui-assets.md
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# Recursos Estáticos Personalizados para a UI de Documentação (Hospedagem Própria) { #custom-docs-ui-static-assets-self-hosting }
A documentação da API usa **Swagger UI** e **ReDoc**, e cada um deles precisa de alguns arquivos JavaScript e CSS.
Por padrão, esses arquivos são fornecidos por um CDN.
Mas é possível personalizá-los, você pode definir um CDN específico ou providenciar os arquivos você mesmo.
## CDN Personalizado para JavaScript e CSS { #custom-cdn-for-javascript-and-css }
Vamos supor que você deseja usar um CDN diferente, por exemplo, você deseja usar `https://unpkg.com/`.
Isso pode ser útil se, por exemplo, você mora em um país que restringe algumas URLs.
### Desativar a documentação automática { #disable-the-automatic-docs }
O primeiro passo é desativar a documentação automática, pois por padrão, ela usa o CDN padrão.
Para desativá-los, defina suas URLs como `None` ao criar sua aplicação FastAPI:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[8] *}
### Incluir a documentação personalizada { #include-the-custom-docs }
Agora você pode criar as *operações de rota* para a documentação personalizada.
Você pode reutilizar as funções internas do FastAPI para criar as páginas HTML para a documentação e passar os argumentos necessários:
* `openapi_url`: a URL onde a página HTML para a documentação pode obter o esquema OpenAPI para a sua API. Você pode usar aqui o atributo `app.openapi_url`.
* `title`: o título da sua API.
* `oauth2_redirect_url`: você pode usar `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url` aqui para usar o padrão.
* `swagger_js_url`: a URL onde a página HTML para a sua documentação do Swagger UI pode obter o arquivo **JavaScript**. Este é o URL do CDN personalizado.
* `swagger_css_url`: a URL onde a página HTML para a sua documentação do Swagger UI pode obter o arquivo **CSS**. Este é o URL do CDN personalizado.
E de forma semelhante para o ReDoc...
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[2:6,11:19,22:24,27:33] *}
/// tip | Dica
A *operação de rota* para `swagger_ui_redirect` é um auxiliar para quando você usa OAuth2.
Se você integrar sua API com um provedor OAuth2, você poderá autenticar e voltar para a documentação da API com as credenciais adquiridas. E interagir com ela usando a autenticação OAuth2 real.
Swagger UI lidará com isso nos bastidores para você, mas ele precisa desse auxiliar de "redirecionamento".
///
### Criar uma *operação de rota* para testar { #create-a-path-operation-to-test-it }
Agora, para poder testar se tudo funciona, crie uma *operação de rota*:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[36:38] *}
### Teste { #test-it }
Agora, você deve ser capaz de ir para a documentação em [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs), e recarregar a página, ela carregará esses recursos do novo CDN.
## Hospedagem Própria de JavaScript e CSS para a documentação { #self-hosting-javascript-and-css-for-docs }
Hospedar o JavaScript e o CSS pode ser útil se, por exemplo, você precisa que seu aplicativo continue funcionando mesmo offline, sem acesso aberto à Internet, ou em uma rede local.
Aqui você verá como providenciar esses arquivos você mesmo, na mesma aplicação FastAPI, e configurar a documentação para usá-los.
### Estrutura de Arquivos do Projeto { #project-file-structure }
Vamos supor que a estrutura de arquivos do seu projeto se pareça com isso:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
```
Agora crie um diretório para armazenar esses arquivos estáticos.
Sua nova estrutura de arquivos poderia se parecer com isso:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
└── static/
```
### Baixe os arquivos { #download-the-files }
Baixe os arquivos estáticos necessários para a documentação e coloque-os no diretório `static/`.
Você provavelmente pode clicar com o botão direito em cada link e selecionar uma opção semelhante a "Salvar link como...".
**Swagger UI** usa os arquivos:
* [`swagger-ui-bundle.js`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/swagger-ui-dist@5/swagger-ui-bundle.js)
* [`swagger-ui.css`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/swagger-ui-dist@5/swagger-ui.css)
E o **ReDoc** usa o arquivo:
* [`redoc.standalone.js`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/redoc@2/bundles/redoc.standalone.js)
Depois disso, sua estrutura de arquivos deve se parecer com:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
└── static
├── redoc.standalone.js
├── swagger-ui-bundle.js
└── swagger-ui.css
```
### Prover os arquivos estáticos { #serve-the-static-files }
* Importe `StaticFiles`.
* "Monte" a instância `StaticFiles()` em um caminho específico.
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[7,11] *}
### Teste os arquivos estáticos { #test-the-static-files }
Inicialize seu aplicativo e vá para [http://127.0.0.1:8000/static/redoc.standalone.js](http://127.0.0.1:8000/static/redoc.standalone.js).
Você deverá ser ver um arquivo JavaScript muito longo para o **ReDoc**.
Esse arquivo pode começar com algo como:
```JavaScript
/*! For license information please see redoc.standalone.js.LICENSE.txt */
!function(e,t){"object"==typeof exports&&"object"==typeof module?module.exports=t(require("null")):
...
```
Isso confirma que você está conseguindo fornecer arquivos estáticos do seu aplicativo e que você colocou os arquivos estáticos para a documentação no local correto.
Agora, podemos configurar o aplicativo para usar esses arquivos estáticos para a documentação.
### Desativar a documentação automática para arquivos estáticos { #disable-the-automatic-docs-for-static-files }
Da mesma forma que ao usar um CDN personalizado, o primeiro passo é desativar a documentação automática, pois ela usa o CDN padrão.
Para desativá-los, defina suas URLs como `None` ao criar sua aplicação FastAPI:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[9] *}
### Incluir a documentação personalizada para arquivos estáticos { #include-the-custom-docs-for-static-files }
E da mesma forma que com um CDN personalizado, agora você pode criar as *operações de rota* para a documentação personalizada.
Novamente, você pode reutilizar as funções internas do FastAPI para criar as páginas HTML para a documentação e passar os argumentos necessários:
* `openapi_url`: a URL onde a página HTML para a documentação pode obter o esquema OpenAPI para a sua API. Você pode usar aqui o atributo `app.openapi_url`.
* `title`: o título da sua API.
* `oauth2_redirect_url`: Você pode usar `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url` aqui para usar o padrão.
* `swagger_js_url`: a URL onde a página HTML para a sua documentação do Swagger UI pode obter o arquivo **JavaScript**. **Este é o URL que seu aplicativo está fornecendo**.
* `swagger_css_url`: a URL onde a página HTML para a sua documentação do Swagger UI pode obter o arquivo **CSS**. **Esse é o que seu aplicativo está fornecendo**.
E de forma semelhante para o ReDoc...
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[2:6,14:22,25:27,30:36] *}
/// tip | Dica
A *operação de rota* para `swagger_ui_redirect` é um auxiliar para quando você usa OAuth2.
Se você integrar sua API com um provedor OAuth2, você poderá autenticar e voltar para a documentação da API com as credenciais adquiridas. E, então, interagir com ela usando a autenticação OAuth2 real.
Swagger UI lidará com isso nos bastidores para você, mas ele precisa desse auxiliar de "redirect".
///
### Criar uma *operação de rota* para testar arquivos estáticos { #create-a-path-operation-to-test-static-files }
Agora, para poder testar se tudo funciona, crie uma *operação de rota*:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[39:41] *}
### Teste a UI de Arquivos Estáticos { #test-static-files-ui }
Agora, você deve ser capaz de desconectar o WiFi, ir para a documentação em [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs), e recarregar a página.
E mesmo sem Internet, você será capaz de ver a documentação da sua API e interagir com ela.
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FILE: docs/pt/docs/how-to/custom-request-and-route.md
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# Request e classe APIRoute personalizadas { #custom-request-and-apiroute-class }
Em alguns casos, você pode querer sobrescrever a lógica usada pelas classes `Request` e `APIRoute`.
Em particular, isso pode ser uma boa alternativa para uma lógica em um middleware.
Por exemplo, se você quiser ler ou manipular o corpo da requisição antes que ele seja processado pela sua aplicação.
/// danger | Cuidado
Isso é um recurso "avançado".
Se você for um iniciante em **FastAPI** você deve considerar pular essa seção.
///
## Casos de Uso { #use-cases }
Alguns casos de uso incluem:
* Converter requisições não-JSON para JSON (por exemplo, [`msgpack`](https://msgpack.org/index.html)).
* Descomprimir corpos de requisição comprimidos com gzip.
* Registrar automaticamente todos os corpos de requisição.
## Manipulando codificações de corpo de requisição personalizadas { #handling-custom-request-body-encodings }
Vamos ver como usar uma subclasse personalizada de `Request` para descomprimir requisições gzip.
E uma subclasse de `APIRoute` para usar essa classe de requisição personalizada.
### Criar uma classe `GzipRequest` personalizada { #create-a-custom-gziprequest-class }
/// tip | Dica
Isso é um exemplo de brincadeira para demonstrar como funciona, se você precisar de suporte para Gzip, você pode usar o [`GzipMiddleware`](../advanced/middleware.md#gzipmiddleware) fornecido.
///
Primeiro, criamos uma classe `GzipRequest`, que irá sobrescrever o método `Request.body()` para descomprimir o corpo na presença de um cabeçalho apropriado.
Se não houver `gzip` no cabeçalho, ele não tentará descomprimir o corpo.
Dessa forma, a mesma classe de rota pode lidar com requisições comprimidas ou não comprimidas.
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[9:16] *}
### Criar uma classe `GzipRoute` personalizada { #create-a-custom-gziproute-class }
Em seguida, criamos uma subclasse personalizada de `fastapi.routing.APIRoute` que fará uso do `GzipRequest`.
Dessa vez, ele irá sobrescrever o método `APIRoute.get_route_handler()`.
Esse método retorna uma função. E essa função é o que irá receber uma requisição e retornar uma resposta.
Aqui nós usamos para criar um `GzipRequest` a partir da requisição original.
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[19:27] *}
/// note | Detalhes Técnicos
Um `Request` tem um atributo `request.scope`, que é apenas um `dict` do Python contendo os metadados relacionados à requisição.
Um `Request` também tem um `request.receive`, que é uma função para "receber" o corpo da requisição.
O dicionário `scope` e a função `receive` são ambos parte da especificação ASGI.
E essas duas coisas, `scope` e `receive`, são o que é necessário para criar uma nova instância de `Request`.
Para aprender mais sobre o `Request` confira a [documentação do Starlette sobre Requests](https://www.starlette.dev/requests/).
///
A única coisa que a função retornada por `GzipRequest.get_route_handler` faz de diferente é converter o `Request` para um `GzipRequest`.
Fazendo isso, nosso `GzipRequest` irá cuidar de descomprimir os dados (se necessário) antes de passá-los para nossas *operações de rota*.
Depois disso, toda a lógica de processamento é a mesma.
Mas por causa das nossas mudanças em `GzipRequest.body`, o corpo da requisição será automaticamente descomprimido quando for carregado pelo **FastAPI** quando necessário.
## Acessando o corpo da requisição em um manipulador de exceção { #accessing-the-request-body-in-an-exception-handler }
/// tip | Dica
Para resolver esse mesmo problema, é provavelmente muito mais fácil usar o `body` em um manipulador personalizado para `RequestValidationError` ([Tratando Erros](../tutorial/handling-errors.md#use-the-requestvalidationerror-body)).
Mas esse exemplo ainda é valido e mostra como interagir com os componentes internos.
///
Também podemos usar essa mesma abordagem para acessar o corpo da requisição em um manipulador de exceção.
Tudo que precisamos fazer é manipular a requisição dentro de um bloco `try`/`except`:
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[14,16] *}
Se uma exceção ocorrer, a instância `Request` ainda estará em escopo, então podemos ler e fazer uso do corpo da requisição ao lidar com o erro:
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[17:19] *}
## Classe `APIRoute` personalizada em um router { #custom-apiroute-class-in-a-router }
Você também pode definir o parâmetro `route_class` de uma `APIRouter`:
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial003_py310.py hl[26] *}
Nesse exemplo, as *operações de rota* sob o `router` irão usar a classe `TimedRoute` personalizada, e terão um cabeçalho extra `X-Response-Time` na resposta com o tempo que levou para gerar a resposta:
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial003_py310.py hl[13:20] *}
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FILE: docs/pt/docs/how-to/extending-openapi.md
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# Extendendo o OpenAPI { #extending-openapi }
Existem alguns casos em que pode ser necessário modificar o esquema OpenAPI gerado.
Nesta seção, você verá como fazer isso.
## O processo normal { #the-normal-process }
O processo normal (padrão) é o seguinte:
Uma aplicação (instância) do `FastAPI` possui um método `.openapi()` que deve retornar o esquema OpenAPI.
Como parte da criação do objeto de aplicação, uma *operação de rota* para `/openapi.json` (ou para o que você definir como `openapi_url`) é registrada.
Ela apenas retorna uma resposta JSON com o resultado do método `.openapi()` da aplicação.
Por padrão, o que o método `.openapi()` faz é verificar se a propriedade `.openapi_schema` tem conteúdo e retorná-lo.
Se não tiver, ele gera o conteúdo usando a função utilitária em `fastapi.openapi.utils.get_openapi`.
E essa função `get_openapi()` recebe como parâmetros:
* `title`: O título do OpenAPI, exibido na documentação.
* `version`: A versão da sua API, por exemplo, `2.5.0`.
* `openapi_version`: A versão da especificação OpenAPI utilizada. Por padrão, a mais recente: `3.1.0`.
* `summary`: Um resumo curto da API.
* `description`: A descrição da sua API, que pode incluir markdown e será exibida na documentação.
* `routes`: Uma lista de rotas, que são cada uma das *operações de rota* registradas. Elas são obtidas de `app.routes`.
/// info | Informação
O parâmetro `summary` está disponível no OpenAPI 3.1.0 e superior, suportado pelo FastAPI 0.99.0 e superior.
///
## Sobrescrevendo os padrões { #overriding-the-defaults }
Com as informações acima, você pode usar a mesma função utilitária para gerar o esquema OpenAPI e sobrescrever cada parte que precisar.
Por exemplo, vamos adicionar [Extensão OpenAPI do ReDoc para incluir um logo personalizado](https://github.com/Rebilly/ReDoc/blob/master/docs/redoc-vendor-extensions.md#x-logo).
### **FastAPI** Normal { #normal-fastapi }
Primeiro, escreva toda a sua aplicação **FastAPI** normalmente:
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[1,4,7:9] *}
### Gerar o esquema OpenAPI { #generate-the-openapi-schema }
Em seguida, use a mesma função utilitária para gerar o esquema OpenAPI, dentro de uma função `custom_openapi()`:
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[2,15:21] *}
### Modificar o esquema OpenAPI { #modify-the-openapi-schema }
Agora, você pode adicionar a extensão do ReDoc, incluindo um `x-logo` personalizado ao "objeto" `info` no esquema OpenAPI:
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[22:24] *}
### Armazenar em cache o esquema OpenAPI { #cache-the-openapi-schema }
Você pode usar a propriedade `.openapi_schema` como um "cache" para armazenar o esquema gerado.
Dessa forma, sua aplicação não precisará gerar o esquema toda vez que um usuário abrir a documentação da sua API.
Ele será gerado apenas uma vez, e o mesmo esquema armazenado em cache será utilizado nas próximas requisições.
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[13:14,25:26] *}
### Sobrescrever o método { #override-the-method }
Agora, você pode substituir o método `.openapi()` pela sua nova função.
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[29] *}
### Verificar { #check-it }
Uma vez que você acessar [http://127.0.0.1:8000/redoc](http://127.0.0.1:8000/redoc), verá que está usando seu logo personalizado (neste exemplo, o logo do **FastAPI**):
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FILE: docs/pt/docs/how-to/general.md
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# Geral - Como Fazer - Receitas { #general-how-to-recipes }
Aqui estão vários links para outros locais na documentação, para perguntas gerais ou frequentes.
## Filtro de dados- Segurança { #filter-data-security }
Para assegurar que você não vai retornar mais dados do que deveria, leia a documentação de [Tutorial - Modelo de Resposta - Tipo de Retorno](../tutorial/response-model.md).
## Otimizar Desempenho da Resposta - Modelo de Resposta - Tipo de Retorno { #optimize-response-performance-response-model-return-type }
Para otimizar o desempenho ao retornar dados JSON, use um tipo de retorno ou modelo de resposta; assim, o Pydantic fará a serialização para JSON no lado do Rust, sem passar pelo Python. Leia mais na documentação de [Tutorial - Modelo de Resposta - Tipo de Retorno](../tutorial/response-model.md).
## Tags de Documentação - OpenAPI { #documentation-tags-openapi }
Para adicionar tags às suas *operações de rota* e agrupá-las na UI da documentação, leia a documentação de [Tutorial - Configurações da Operação de Rota - Tags](../tutorial/path-operation-configuration.md#tags).
## Resumo e Descrição da documentação - OpenAPI { #documentation-summary-and-description-openapi }
Para adicionar um resumo e uma descrição às suas *operações de rota* e exibi-los na UI da documentação, leia a documentação de [Tutorial - Configurações da Operação de Rota - Resumo e Descrição](../tutorial/path-operation-configuration.md#summary-and-description).
## Documentação - Descrição da Resposta - OpenAPI { #documentation-response-description-openapi }
Para definir a descrição de uma resposta exibida na interface da documentação, leia a documentação de [Tutorial - Configurações da Operação de Rota - Descrição da Resposta](../tutorial/path-operation-configuration.md#response-description).
## Documentação - Descontinuar uma *Operação de Rota* - OpenAPI { #documentation-deprecate-a-path-operation-openapi }
Para descontinuar uma *operação de rota* e exibi-la na UI da documentação, leia a documentação de [Tutorial - Configurações da Operação de Rota - Descontinuação](../tutorial/path-operation-configuration.md#deprecate-a-path-operation).
## Converter qualquer dado para compatível com JSON { #convert-any-data-to-json-compatible }
Para converter qualquer dado para um formato compatível com JSON, leia a documentação de [Tutorial - Codificador Compatível com JSON](../tutorial/encoder.md).
## OpenAPI Metadata - Docs { #openapi-metadata-docs }
Para adicionar metadados ao seu esquema OpenAPI, incluindo licença, versão, contato, etc, leia a documentação de [Tutorial - Metadados e URLs da Documentação](../tutorial/metadata.md).
## OpenAPI com URL customizada { #openapi-custom-url }
Para customizar a URL do OpenAPI (ou removê-la), leia a documentação de [Tutorial - Metadados e URLs da Documentação](../tutorial/metadata.md#openapi-url).
## URLs de documentação do OpenAPI { #openapi-docs-urls }
Para alterar as URLs usadas para as interfaces de usuário da documentação gerada automaticamente, leia a documentação de [Tutorial - Metadados e URLs da Documentação](../tutorial/metadata.md#docs-urls).
================================================
FILE: docs/pt/docs/how-to/graphql.md
================================================
# GraphQL { #graphql }
Como o **FastAPI** é baseado no padrão **ASGI**, é muito fácil integrar qualquer biblioteca **GraphQL** também compatível com ASGI.
Você pode combinar *operações de rota* normais do FastAPI com GraphQL na mesma aplicação.
/// tip | Dica
**GraphQL** resolve alguns casos de uso muito específicos.
Ele tem **vantagens** e **desvantagens** quando comparado a **web APIs** comuns.
Certifique-se de avaliar se os **benefícios** para o seu caso de uso compensam as **desvantagens**. 🤓
///
## Bibliotecas GraphQL { #graphql-libraries }
Aqui estão algumas das bibliotecas **GraphQL** que têm suporte **ASGI**. Você pode usá-las com **FastAPI**:
* [Strawberry](https://strawberry.rocks/) 🍓
* Com [documentação para FastAPI](https://strawberry.rocks/docs/integrations/fastapi)
* [Ariadne](https://ariadnegraphql.org/)
* Com [documentação para FastAPI](https://ariadnegraphql.org/docs/fastapi-integration)
* [Tartiflette](https://tartiflette.io/)
* Com [Tartiflette ASGI](https://tartiflette.github.io/tartiflette-asgi/) para fornecer integração ASGI
* [Graphene](https://graphene-python.org/)
* Com [starlette-graphene3](https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3)
## GraphQL com Strawberry { #graphql-with-strawberry }
Se você precisar ou quiser trabalhar com **GraphQL**, [**Strawberry**](https://strawberry.rocks/) é a biblioteca **recomendada** pois tem o design mais próximo ao design do **FastAPI**, ela é toda baseada em **anotações de tipo**.
Dependendo do seu caso de uso, você pode preferir usar uma biblioteca diferente, mas se você me perguntasse, eu provavelmente sugeriria que você experimentasse o **Strawberry**.
Aqui está uma pequena prévia de como você poderia integrar Strawberry com FastAPI:
{* ../../docs_src/graphql_/tutorial001_py310.py hl[3,22,25] *}
Você pode aprender mais sobre Strawberry na [documentação do Strawberry](https://strawberry.rocks/).
E também na documentação sobre [Strawberry com FastAPI](https://strawberry.rocks/docs/integrations/fastapi).
## Antigo `GraphQLApp` do Starlette { #older-graphqlapp-from-starlette }
Versões anteriores do Starlette incluiam uma classe `GraphQLApp` para integrar com [Graphene](https://graphene-python.org/).
Ela foi descontinuada do Starlette, mas se você tem código que a utilizava, você pode facilmente **migrar** para [starlette-graphene3](https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3), que cobre o mesmo caso de uso e tem uma **interface quase idêntica**.
/// tip | Dica
Se você precisa de GraphQL, eu ainda recomendaria que você desse uma olhada no [Strawberry](https://strawberry.rocks/), pois ele é baseado em anotações de tipo em vez de classes e tipos personalizados.
///
## Saiba Mais { #learn-more }
Você pode aprender mais sobre **GraphQL** na [documentação oficial do GraphQL](https://graphql.org/).
Você também pode ler mais sobre cada uma das bibliotecas descritas acima em seus links.
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FILE: docs/pt/docs/how-to/index.md
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# Como Fazer - Receitas { #how-to-recipes }
Aqui você encontrará diferentes exemplos práticos ou tutoriais de "como fazer" para **vários tópicos**.
A maioria dessas ideias será mais ou menos **independente**, e na maioria dos casos você deveria estudá-las apenas se elas se aplicarem diretamente ao **seu projeto**.
Se algo parecer interessante e útil para o seu projeto, vá em frente e dê uma olhada. Caso contrário, você pode simplesmente ignorá-las.
/// tip | Dica
Se você deseja **aprender FastAPI** de forma estruturada (recomendado), leia capítulo por capítulo [Tutorial - Guia de Usuário](../tutorial/index.md) em vez disso.
///
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FILE: docs/pt/docs/how-to/migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2.md
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# Migrar do Pydantic v1 para o Pydantic v2 { #migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2 }
Se você tem uma aplicação FastAPI antiga, pode estar usando o Pydantic versão 1.
O FastAPI versão 0.100.0 tinha suporte ao Pydantic v1 ou v2. Ele usaria aquele que você tivesse instalado.
O FastAPI versão 0.119.0 introduziu suporte parcial ao Pydantic v1 a partir de dentro do Pydantic v2 (como `pydantic.v1`), para facilitar a migração para o v2.
O FastAPI 0.126.0 removeu o suporte ao Pydantic v1, enquanto ainda oferece suporte a `pydantic.v1` por mais algum tempo.
/// warning | Atenção
A equipe do Pydantic interrompeu o suporte ao Pydantic v1 para as versões mais recentes do Python, a partir do **Python 3.14**.
Isso inclui `pydantic.v1`, que não é mais suportado no Python 3.14 e superiores.
Se quiser usar as funcionalidades mais recentes do Python, você precisará garantir que usa o Pydantic v2.
///
Se você tem uma aplicação FastAPI antiga com Pydantic v1, aqui vou mostrar como migrá-la para o Pydantic v2, e as **funcionalidades no FastAPI 0.119.0** para ajudar em uma migração gradual.
## Guia oficial { #official-guide }
O Pydantic tem um [Guia de Migração](https://docs.pydantic.dev/latest/migration/) oficial do v1 para o v2.
Ele também inclui o que mudou, como as validações agora são mais corretas e rigorosas, possíveis ressalvas, etc.
Você pode lê-lo para entender melhor o que mudou.
## Testes { #tests }
Garanta que você tenha [testes](../tutorial/testing.md) para sua aplicação e que os execute na integração contínua (CI).
Assim, você pode fazer a atualização e garantir que tudo continua funcionando como esperado.
## `bump-pydantic` { #bump-pydantic }
Em muitos casos, quando você usa modelos Pydantic regulares sem personalizações, será possível automatizar a maior parte do processo de migração do Pydantic v1 para o Pydantic v2.
Você pode usar [`bump-pydantic`](https://github.com/pydantic/bump-pydantic) da própria equipe do Pydantic.
Essa ferramenta ajuda a alterar automaticamente a maior parte do código que precisa ser modificado.
Depois disso, você pode rodar os testes e verificar se tudo funciona. Se funcionar, está concluído. 😎
## Pydantic v1 no v2 { #pydantic-v1-in-v2 }
O Pydantic v2 inclui tudo do Pydantic v1 como um submódulo `pydantic.v1`. Mas isso não é mais suportado em versões acima do Python 3.13.
Isso significa que você pode instalar a versão mais recente do Pydantic v2 e importar e usar os componentes antigos do Pydantic v1 a partir desse submódulo, como se tivesse o Pydantic v1 antigo instalado.
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial001_an_py310.py hl[1,4] *}
### Suporte do FastAPI ao Pydantic v1 no v2 { #fastapi-support-for-pydantic-v1-in-v2 }
Desde o FastAPI 0.119.0, há também suporte parcial ao Pydantic v1 a partir de dentro do Pydantic v2, para facilitar a migração para o v2.
Assim, você pode atualizar o Pydantic para a versão 2 mais recente e alterar os imports para usar o submódulo `pydantic.v1`, e em muitos casos tudo simplesmente funcionará.
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial002_an_py310.py hl[2,5,15] *}
/// warning | Atenção
Tenha em mente que, como a equipe do Pydantic não oferece mais suporte ao Pydantic v1 nas versões recentes do Python, a partir do Python 3.14, o uso de `pydantic.v1` também não é suportado no Python 3.14 e superiores.
///
### Pydantic v1 e v2 na mesma aplicação { #pydantic-v1-and-v2-on-the-same-app }
Não é **suportado** pelo Pydantic ter um modelo do Pydantic v2 com campos próprios definidos como modelos do Pydantic v1, ou vice-versa.
```mermaid
graph TB
subgraph "❌ Not Supported"
direction TB
subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
V1Field["Pydantic v1 Model"]
end
subgraph V1["Pydantic v1 Model"]
V2Field["Pydantic v2 Model"]
end
end
style V2 fill:#f9fff3
style V1 fill:#fff6f0
style V1Field fill:#fff6f0
style V2Field fill:#f9fff3
```
...mas, você pode ter modelos separados usando Pydantic v1 e v2 na mesma aplicação.
```mermaid
graph TB
subgraph "✅ Supported"
direction TB
subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
V2Field["Pydantic v2 Model"]
end
subgraph V1["Pydantic v1 Model"]
V1Field["Pydantic v1 Model"]
end
end
style V2 fill:#f9fff3
style V1 fill:#fff6f0
style V1Field fill:#fff6f0
style V2Field fill:#f9fff3
```
Em alguns casos, é até possível ter modelos Pydantic v1 e v2 na mesma **operação de rota** na sua aplicação FastAPI:
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py hl[2:3,6,12,21:22] *}
No exemplo acima, o modelo de entrada é um modelo Pydantic v1, e o modelo de saída (definido em `response_model=ItemV2`) é um modelo Pydantic v2.
### Parâmetros do Pydantic v1 { #pydantic-v1-parameters }
Se você precisar usar algumas das ferramentas específicas do FastAPI para parâmetros como `Body`, `Query`, `Form` etc. com modelos do Pydantic v1, pode importá-las de `fastapi.temp_pydantic_v1_params` enquanto conclui a migração para o Pydantic v2:
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial004_an_py310.py hl[4,18] *}
### Migre em etapas { #migrate-in-steps }
/// tip | Dica
Primeiro tente com o `bump-pydantic`, se seus testes passarem e isso funcionar, então você concluiu tudo com um único comando. ✨
///
Se o `bump-pydantic` não funcionar para o seu caso, você pode usar o suporte a modelos Pydantic v1 e v2 na mesma aplicação para fazer a migração para o Pydantic v2 gradualmente.
Você poderia primeiro atualizar o Pydantic para usar a versão 2 mais recente e alterar os imports para usar `pydantic.v1` para todos os seus modelos.
Depois, você pode começar a migrar seus modelos do Pydantic v1 para o v2 em grupos, em etapas graduais. 🚶
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FILE: docs/pt/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md
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# Esquemas OpenAPI Separados para Entrada e Saída ou Não { #separate-openapi-schemas-for-input-and-output-or-not }
Desde que o **Pydantic v2** foi lançado, o OpenAPI gerado é um pouco mais exato e **correto** do que antes. 😎
De fato, em alguns casos, ele terá até **dois JSON Schemas** no OpenAPI para o mesmo modelo Pydantic, para entrada e saída, dependendo se eles possuem **valores padrão**.
Vamos ver como isso funciona e como alterar se for necessário.
## Modelos Pydantic para Entrada e Saída { #pydantic-models-for-input-and-output }
Digamos que você tenha um modelo Pydantic com valores padrão, como este:
{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}
### Modelo para Entrada { #model-for-input }
Se você usar esse modelo como entrada, como aqui:
{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:15] hl[14] *}
... então o campo `description` **não será obrigatório**. Porque ele tem um valor padrão de `None`.
### Modelo de Entrada na Documentação { #input-model-in-docs }
Você pode confirmar que na documentação, o campo `description` não tem um **asterisco vermelho**, não é marcado como obrigatório:
Framework FastAPI, alta performance, fácil de aprender, rápido para codar, pronto para produção
## **Typer**, o FastAPI das interfaces de linhas de comando { #typer-the-fastapi-of-clis }
Se você estiver construindo uma aplicação CLI para ser utilizada no terminal ao invés de uma API web, dê uma olhada no [**Typer**](https://typer.tiangolo.com/).
**Typer** é o irmão menor do FastAPI. E seu propósito é ser o **FastAPI das CLIs**. ⌨️ 🚀
## Requisitos { #requirements }
FastAPI está nos ombros de gigantes:
* [Starlette](https://www.starlette.dev/) para as partes web.
* [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) para a parte de dados.
## Instalação { #installation }
Crie e ative um [ambiente virtual](https://fastapi.tiangolo.com/pt/virtual-environments/) e então instale o FastAPI:
async def...fastapi dev...
### Adicionar tipos { #add-types }
Vamos modificar uma única linha da versão anterior.
Vamos mudar exatamente esse fragmento, os parâmetros da função, de:
```Python
first_name, last_name
```
para:
```Python
first_name: str, last_name: str
```
É isso aí.
Esses são os "type hints":
{* ../../docs_src/python_types/tutorial002_py310.py hl[1] *}
Isso não é o mesmo que declarar valores padrão como seria com:
```Python
first_name="john", last_name="doe"
```
É uma coisa diferente.
Estamos usando dois pontos (`:`), não sinal de igual (`=`).
E adicionar type hints normalmente não muda o que acontece do que aconteceria sem eles.
Mas agora, imagine que você está novamente no meio da criação dessa função, mas com type hints.
No mesmo ponto, você tenta acionar o preenchimento automático com o `Ctrl+Space` e vê:
Com isso, você pode rolar, vendo as opções, até encontrar o que "soa familiar":
## Mais motivação { #more-motivation }
Verifique esta função, ela já possui type hints:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial003_py310.py hl[1] *}
Como o editor conhece os tipos das variáveis, você não obtém apenas o preenchimento automático, mas também as verificações de erro:
Agora você sabe que precisa corrigi-la, convertendo `age` em uma string com `str(age)`:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial004_py310.py hl[2] *}
## Declarando tipos { #declaring-types }
Você acabou de ver o local principal para declarar type hints. Como parâmetros de função.
Este também é o principal local em que você os usaria com o **FastAPI**.
### Tipos simples { #simple-types }
Você pode declarar todos os tipos padrão de Python, não apenas `str`.
Você pode usar, por exemplo:
* `int`
* `float`
* `bool`
* `bytes`
{* ../../docs_src/python_types/tutorial005_py310.py hl[1] *}
### Módulo `typing` { #typing-module }
Para alguns casos adicionais, você pode precisar importar alguns itens do módulo padrão `typing`, por exemplo, quando quiser declarar que algo pode ter "qualquer tipo", você pode usar `Any` de `typing`:
```python
from typing import Any
def some_function(data: Any):
print(data)
```
### Tipos genéricos { #generic-types }
Alguns tipos podem receber "parâmetros de tipo" entre colchetes, para definir seus tipos internos, por exemplo, uma "lista de strings" seria declarada como `list[str]`.
Esses tipos que podem receber parâmetros de tipo são chamados **tipos genéricos** ou **genéricos**.
Você pode usar os mesmos tipos internos como genéricos (com colchetes e tipos dentro):
* `list`
* `tuple`
* `set`
* `dict`
#### List { #list }
Por exemplo, vamos definir uma variável para ser uma `list` de `str`.
Declare a variável, com a mesma sintaxe com dois pontos (`:`).
Como o tipo, coloque `list`.
Como a lista é um tipo que contém tipos internos, você os coloca entre colchetes:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial006_py310.py hl[1] *}
/// info | Informação
Esses tipos internos dentro dos colchetes são chamados de "parâmetros de tipo".
Neste caso, `str` é o parâmetro de tipo passado para `list`.
///
Isso significa: "a variável `items` é uma `list`, e cada um dos itens desta lista é uma `str`".
Ao fazer isso, seu editor pode fornecer suporte mesmo durante o processamento de itens da lista:
Sem tipos, isso é quase impossível de alcançar.
Observe que a variável `item` é um dos elementos da lista `items`.
E, ainda assim, o editor sabe que é um `str` e fornece suporte para isso.
#### Tuple e Set { #tuple-and-set }
Você faria o mesmo para declarar `tuple`s e `set`s:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial007_py310.py hl[1] *}
Isso significa:
* A variável `items_t` é uma `tuple` com 3 itens, um `int`, outro `int` e uma `str`.
* A variável `items_s` é um `set`, e cada um de seus itens é do tipo `bytes`.
#### Dict { #dict }
Para definir um `dict`, você passa 2 parâmetros de tipo, separados por vírgulas.
O primeiro parâmetro de tipo é para as chaves do `dict`.
O segundo parâmetro de tipo é para os valores do `dict`:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial008_py310.py hl[1] *}
Isso significa que:
* A variável `prices` é um `dict`:
* As chaves deste `dict` são do tipo `str` (digamos, o nome de cada item).
* Os valores deste `dict` são do tipo `float` (digamos, o preço de cada item).
#### Union { #union }
Você pode declarar que uma variável pode ser de qualquer um dentre **vários tipos**, por exemplo, um `int` ou um `str`.
Para defini-la, você usa a barra vertical (`|`) para separar ambos os tipos.
Isso é chamado de "união", porque a variável pode ser qualquer coisa na união desses dois conjuntos de tipos.
```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008b_py310.py!}
```
Isso significa que `item` pode ser um `int` ou um `str`.
#### Possivelmente `None` { #possibly-none }
Você pode declarar que um valor pode ter um tipo, como `str`, mas que ele também pode ser `None`.
//// tab | Python 3.10+
```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial009_py310.py!}
```
////
Usar `str | None` em vez de apenas `str` permitirá que o editor o ajude a detectar erros em que você poderia estar assumindo que um valor é sempre um `str`, quando na verdade ele também pode ser `None`.
### Classes como tipos { #classes-as-types }
Você também pode declarar uma classe como o tipo de uma variável.
Digamos que você tenha uma classe `Person`, com um nome:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py310.py hl[1:3] *}
Então você pode declarar que uma variável é do tipo `Person`:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py310.py hl[6] *}
E então, novamente, você recebe todo o suporte do editor:
Perceba que isso significa que "`one_person` é uma **instância** da classe `Person`".
Isso não significa que "`one_person` é a **classe** chamada `Person`".
## Modelos Pydantic { #pydantic-models }
[Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) é uma biblioteca Python para executar a validação de dados.
Você declara a "forma" dos dados como classes com atributos.
E cada atributo tem um tipo.
Em seguida, você cria uma instância dessa classe com alguns valores e ela os validará, os converterá para o tipo apropriado (se for esse o caso) e fornecerá um objeto com todos os dados.
E você recebe todo o suporte do editor com esse objeto resultante.
Um exemplo da documentação oficial do Pydantic:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial011_py310.py *}
/// info | Informação
Para saber mais sobre o [Pydantic, verifique a documentação](https://docs.pydantic.dev/).
///
O **FastAPI** é todo baseado em Pydantic.
Você verá muito mais disso na prática no [Tutorial - Guia do usuário](tutorial/index.md).
## Type Hints com Metadados de Anotações { #type-hints-with-metadata-annotations }
O Python também possui uma funcionalidade que permite incluir **metadados adicionais** nesses type hints utilizando `Annotated`.
Você pode importar `Annotated` de `typing`.
{* ../../docs_src/python_types/tutorial013_py310.py hl[1,4] *}
O Python em si não faz nada com este `Annotated`. E para editores e outras ferramentas, o tipo ainda é `str`.
Mas você pode utilizar este espaço dentro do `Annotated` para fornecer ao **FastAPI** metadados adicionais sobre como você deseja que a sua aplicação se comporte.
O importante aqui de se lembrar é que **o primeiro *type parameter*** que você informar ao `Annotated` é o **tipo de fato**. O resto é apenas metadado para outras ferramentas.
Por hora, você precisa apenas saber que o `Annotated` existe, e que ele é Python padrão. 😎
Mais tarde você verá o quão **poderoso** ele pode ser.
/// tip | Dica
O fato de que isso é **Python padrão** significa que você ainda obtém a **melhor experiência de desenvolvedor possível** no seu editor, com as ferramentas que você utiliza para analisar e refatorar o seu código, etc. ✨
E também que o seu código será muito compatível com diversas outras ferramentas e bibliotecas Python. 🚀
///
## Type hints no **FastAPI** { #type-hints-in-fastapi }
O **FastAPI** aproveita esses type hints para fazer várias coisas.
Com o **FastAPI**, você declara parâmetros com type hints e obtém:
* **Suporte ao editor**.
* **Verificações de tipo**.
... e o **FastAPI** usa as mesmas declarações para:
* **Definir requisitos**: dos parâmetros de path da request, parâmetros da query, cabeçalhos, corpos, dependências, etc.
* **Converter dados**: da request para o tipo necessário.
* **Validar dados**: provenientes de cada request:
* Gerando **erros automáticos** retornados ao cliente quando os dados são inválidos.
* **Documentar** a API usando OpenAPI:
* que é usada pelas interfaces de usuário da documentação interativa automática.
Tudo isso pode parecer abstrato. Não se preocupe. Você verá tudo isso em ação no [Tutorial - Guia do usuário](tutorial/index.md).
O importante é que, usando tipos padrão de Python, em um único local (em vez de adicionar mais classes, decoradores, etc.), o **FastAPI** fará muito trabalho para você.
/// info | Informação
Se você já passou por todo o tutorial e voltou para ver mais sobre os tipos, um bom recurso é [a "cheat sheet" do `mypy`](https://mypy.readthedocs.io/en/latest/cheat_sheet_py3.html).
///
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FILE: docs/pt/docs/resources/index.md
================================================
# Recursos { #resources }
Material complementar, links externos e mais. ✈️
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FILE: docs/pt/docs/translation-banner.md
================================================
/// details | 🌐 Tradução por IA e humanos
Esta tradução foi feita por IA orientada por humanos. 🤝
Ela pode conter erros de interpretação do significado original ou soar pouco natural, etc. 🤖
Você pode melhorar esta tradução [ajudando-nos a orientar melhor o LLM de IA](https://fastapi.tiangolo.com/pt/contributing/#translations).
[Versão em inglês](ENGLISH_VERSION_URL)
///
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FILE: docs/pt/docs/tutorial/background-tasks.md
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# Tarefas em segundo plano { #background-tasks }
Você pode definir tarefas em segundo plano para serem executadas *após* retornar uma resposta.
Isso é útil para operações que precisam acontecer após uma request, mas que o cliente não precisa realmente esperar a operação terminar antes de receber a resposta.
Isso inclui, por exemplo:
* Notificações por e-mail enviadas após realizar uma ação:
* Como conectar-se a um servidor de e-mail e enviar um e-mail tende a ser “lento” (vários segundos), você pode retornar a resposta imediatamente e enviar a notificação por e-mail em segundo plano.
* Processamento de dados:
* Por exemplo, digamos que você receba um arquivo que precisa passar por um processo lento; você pode retornar uma resposta “Accepted” (HTTP 202) e processar o arquivo em segundo plano.
## Usando `BackgroundTasks` { #using-backgroundtasks }
Primeiro, importe `BackgroundTasks` e defina um parâmetro na sua *função de operação de rota* com uma declaração de tipo `BackgroundTasks`:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[1,13] *}
O **FastAPI** criará o objeto do tipo `BackgroundTasks` para você e o passará como esse parâmetro.
## Crie uma função de tarefa { #create-a-task-function }
Crie uma função para ser executada como a tarefa em segundo plano.
É apenas uma função padrão que pode receber parâmetros.
Pode ser uma função `async def` ou um `def` normal, o **FastAPI** saberá como lidar com isso corretamente.
Neste caso, a função da tarefa escreverá em um arquivo (simulando o envio de um e-mail).
E como a operação de escrita não usa `async` e `await`, definimos a função com um `def` normal:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[6:9] *}
## Adicione a tarefa em segundo plano { #add-the-background-task }
Dentro da sua *função de operação de rota*, passe sua função de tarefa para o objeto de *tarefas em segundo plano* com o método `.add_task()`:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[14] *}
O `.add_task()` recebe como argumentos:
* Uma função de tarefa a ser executada em segundo plano (`write_notification`).
* Qualquer sequência de argumentos que deve ser passada para a função de tarefa na ordem (`email`).
* Quaisquer argumentos nomeados que devem ser passados para a função de tarefa (`message="some notification"`).
## Injeção de dependências { #dependency-injection }
Usar `BackgroundTasks` também funciona com o sistema de injeção de dependências; você pode declarar um parâmetro do tipo `BackgroundTasks` em vários níveis: em uma *função de operação de rota*, em uma dependência (dependable), em uma subdependência, etc.
O **FastAPI** sabe o que fazer em cada caso e como reutilizar o mesmo objeto, de forma que todas as tarefas em segundo plano sejam combinadas e executadas em segundo plano depois:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002_an_py310.py hl[13,15,22,25] *}
Neste exemplo, as mensagens serão escritas no arquivo `log.txt` *após* o envio da resposta.
Se houver uma query na request, ela será registrada em uma tarefa em segundo plano.
E então outra tarefa em segundo plano gerada na *função de operação de rota* escreverá uma mensagem usando o parâmetro de path `email`.
## Detalhes técnicos { #technical-details }
A classe `BackgroundTasks` vem diretamente de [`starlette.background`](https://www.starlette.dev/background/).
Ela é importada/incluída diretamente no FastAPI para que você possa importá-la de `fastapi` e evitar importar acidentalmente a alternativa `BackgroundTask` (sem o `s` no final) de `starlette.background`.
Usando apenas `BackgroundTasks` (e não `BackgroundTask`), é possível usá-la como um parâmetro de *função de operação de rota* e deixar o **FastAPI** cuidar do resto para você, assim como ao usar o objeto `Request` diretamente.
Ainda é possível usar `BackgroundTask` sozinho no FastAPI, mas você precisa criar o objeto no seu código e retornar uma `Response` da Starlette incluindo-o.
Você pode ver mais detalhes na [documentação oficial da Starlette para tarefas em segundo plano](https://www.starlette.dev/background/).
## Ressalva { #caveat }
Se você precisar realizar computação pesada em segundo plano e não necessariamente precisar que seja executada pelo mesmo processo (por exemplo, você não precisa compartilhar memória, variáveis, etc.), pode se beneficiar do uso de outras ferramentas maiores, como o [Celery](https://docs.celeryq.dev).
Elas tendem a exigir configurações mais complexas, um gerenciador de fila de mensagens/tarefas, como RabbitMQ ou Redis, mas permitem executar tarefas em segundo plano em vários processos e, especialmente, em vários servidores.
Mas se você precisa acessar variáveis e objetos da mesma aplicação **FastAPI**, ou precisa realizar pequenas tarefas em segundo plano (como enviar uma notificação por e-mail), você pode simplesmente usar `BackgroundTasks`.
## Recapitulando { #recap }
Importe e use `BackgroundTasks` com parâmetros em *funções de operação de rota* e dependências para adicionar tarefas em segundo plano.
================================================
FILE: docs/pt/docs/tutorial/bigger-applications.md
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# Aplicações Maiores - Múltiplos Arquivos { #bigger-applications-multiple-files }
Se você está construindo uma aplicação ou uma API web, é raro que você possa colocar tudo em um único arquivo.
**FastAPI** oferece uma ferramenta conveniente para estruturar sua aplicação, mantendo toda a flexibilidade.
/// info | Informação
Se você vem do Flask, isso seria o equivalente aos Blueprints do Flask.
///
## Um exemplo de estrutura de arquivos { #an-example-file-structure }
Digamos que você tenha uma estrutura de arquivos como esta:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ ├── dependencies.py
│ └── routers
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── items.py
│ │ └── users.py
│ └── internal
│ ├── __init__.py
│ └── admin.py
```
/// tip | Dica
Existem vários arquivos `__init__.py`: um em cada diretório ou subdiretório.
Isso permite a importação de código de um arquivo para outro.
Por exemplo, no arquivo `app/main.py`, você poderia ter uma linha como:
```
from app.routers import items
```
///
* O diretório `app` contém tudo. E possui um arquivo vazio `app/__init__.py`, então ele é um "pacote Python" (uma coleção de "módulos Python"): `app`.
* Ele contém um arquivo `app/main.py`. Como está dentro de um pacote Python (um diretório com um arquivo `__init__.py`), ele é um "módulo" desse pacote: `app.main`.
* Existe também um arquivo `app/dependencies.py`, assim como `app/main.py`, ele é um "módulo": `app.dependencies`.
* Há um subdiretório `app/routers/` com outro arquivo `__init__.py`, então ele é um "subpacote Python": `app.routers`.
* O arquivo `app/routers/items.py` está dentro de um pacote, `app/routers/`, portanto é um submódulo: `app.routers.items`.
* O mesmo com `app/routers/users.py`, ele é outro submódulo: `app.routers.users`.
* Há também um subdiretório `app/internal/` com outro arquivo `__init__.py`, então ele é outro "subpacote Python": `app.internal`.
* E o arquivo `app/internal/admin.py` é outro submódulo: `app.internal.admin`.
A mesma estrutura de arquivos com comentários:
```bash
.
├── app # "app" é um pacote Python
│ ├── __init__.py # este arquivo torna "app" um "pacote Python"
│ ├── main.py # módulo "main", p.ex., import app.main
│ ├── dependencies.py # módulo "dependencies", p.ex., import app.dependencies
│ └── routers # "routers" é um "subpacote Python"
│ │ ├── __init__.py # torna "routers" um "subpacote Python"
│ │ ├── items.py # submódulo "items", p.ex., import app.routers.items
│ │ └── users.py # submódulo "users", p.ex., import app.routers.users
│ └── internal # "internal" é um "subpacote Python"
│ ├── __init__.py # torna "internal" um "subpacote Python"
│ └── admin.py # submódulo "admin", p.ex., import app.internal.admin
```
## `APIRouter` { #apirouter }
Vamos supor que o arquivo dedicado a lidar apenas com usuários seja o submódulo em `/app/routers/users.py`.
Você quer manter as *operações de rota* relacionadas aos seus usuários separadas do restante do código, para mantê-lo organizado.
Mas ele ainda faz parte da mesma aplicação/web API **FastAPI** (faz parte do mesmo "pacote Python").
Você pode criar as *operações de rota* para esse módulo usando o `APIRouter`.
### Importe `APIRouter` { #import-apirouter }
Você o importa e cria uma "instância" da mesma maneira que faria com a classe `FastAPI`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/users.py hl[1,3] title["app/routers/users.py"] *}
### *Operações de Rota* com `APIRouter` { #path-operations-with-apirouter }
E então você o utiliza para declarar suas *operações de rota*.
Utilize-o da mesma maneira que utilizaria a classe `FastAPI`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/users.py hl[6,11,16] title["app/routers/users.py"] *}
Você pode pensar em `APIRouter` como uma classe "mini `FastAPI`".
Todas as mesmas opções são suportadas.
Todos os mesmos `parameters`, `responses`, `dependencies`, `tags`, etc.
/// tip | Dica
Neste exemplo, a variável é chamada de `router`, mas você pode nomeá-la como quiser.
///
Vamos incluir este `APIRouter` na aplicação principal `FastAPI`, mas primeiro, vamos verificar as dependências e outro `APIRouter`.
## Dependências { #dependencies }
Vemos que precisaremos de algumas dependências usadas em vários lugares da aplicação.
Então, as colocamos em seu próprio módulo de `dependencies` (`app/dependencies.py`).
Agora usaremos uma dependência simples para ler um cabeçalho `X-Token` personalizado:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/dependencies.py hl[3,6:8] title["app/dependencies.py"] *}
/// tip | Dica
Estamos usando um cabeçalho inventado para simplificar este exemplo.
Mas em casos reais, você obterá melhores resultados usando os [Utilitários de Segurança](security/index.md) integrados.
///
## Outro módulo com `APIRouter` { #another-module-with-apirouter }
Digamos que você também tenha os endpoints dedicados a manipular "itens" do seu aplicativo no módulo em `app/routers/items.py`.
Você tem *operações de rota* para:
* `/items/`
* `/items/{item_id}`
É tudo a mesma estrutura de `app/routers/users.py`.
Mas queremos ser mais inteligentes e simplificar um pouco o código.
Sabemos que todas as *operações de rota* neste módulo têm o mesmo:
* Path `prefix`: `/items`.
* `tags`: (apenas uma tag: `items`).
* Extra `responses`.
* `dependencies`: todas elas precisam da dependência `X-Token` que criamos.
Então, em vez de adicionar tudo isso a cada *operação de rota*, podemos adicioná-lo ao `APIRouter`.
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[5:10,16,21] title["app/routers/items.py"] *}
Como o path de cada *operação de rota* tem que começar com `/`, como em:
```Python hl_lines="1"
@router.get("/{item_id}")
async def read_item(item_id: str):
...
```
...o prefixo não deve incluir um `/` final.
Então, o prefixo neste caso é `/items`.
Também podemos adicionar uma list de `tags` e `responses` extras que serão aplicadas a todas as *operações de rota* incluídas neste router.
E podemos adicionar uma list de `dependencies` que serão adicionadas a todas as *operações de rota* no router e serão executadas/resolvidas para cada request feita a elas.
/// tip | Dica
Observe que, assim como [dependências em *decoradores de operação de rota*](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md), nenhum valor será passado para sua *função de operação de rota*.
///
O resultado final é que os paths dos itens agora são:
* `/items/`
* `/items/{item_id}`
...como pretendíamos.
* Elas serão marcadas com uma lista de tags que contêm uma única string `"items"`.
* Essas "tags" são especialmente úteis para os sistemas de documentação interativa automática (usando OpenAPI).
* Todas elas incluirão as `responses` predefinidas.
* Todas essas *operações de rota* terão a list de `dependencies` avaliada/executada antes delas.
* Se você também declarar dependências em uma *operação de rota* específica, **elas também serão executadas**.
* As dependências do router são executadas primeiro, depois as [`dependencies` no decorador](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md) e, em seguida, as dependências de parâmetros normais.
* Você também pode adicionar [dependências de `Segurança` com `scopes`](../advanced/security/oauth2-scopes.md).
/// tip | Dica
Ter `dependencies` no `APIRouter` pode ser usado, por exemplo, para exigir autenticação para um grupo inteiro de *operações de rota*. Mesmo que as dependências não sejam adicionadas individualmente a cada uma delas.
///
/// check | Verifique
Os parâmetros `prefix`, `tags`, `responses` e `dependencies` são (como em muitos outros casos) apenas um recurso do **FastAPI** para ajudar a evitar duplicação de código.
///
### Importe as dependências { #import-the-dependencies }
Este código reside no módulo `app.routers.items`, o arquivo `app/routers/items.py`.
E precisamos obter a função de dependência do módulo `app.dependencies`, o arquivo `app/dependencies.py`.
Então usamos uma importação relativa com `..` para as dependências:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[3] title["app/routers/items.py"] *}
#### Como funcionam as importações relativas { #how-relative-imports-work }
/// tip | Dica
Se você sabe perfeitamente como funcionam as importações, continue para a próxima seção abaixo.
///
Um único ponto `.`, como em:
```Python
from .dependencies import get_token_header
```
significaria:
* Começando no mesmo pacote em que este módulo (o arquivo `app/routers/items.py`) vive (o diretório `app/routers/`)...
* encontre o módulo `dependencies` (um arquivo imaginário em `app/routers/dependencies.py`)...
* e dele, importe a função `get_token_header`.
Mas esse arquivo não existe, nossas dependências estão em um arquivo em `app/dependencies.py`.
Lembre-se de como nossa estrutura app/file se parece:
---
Os dois pontos `..`, como em:
```Python
from ..dependencies import get_token_header
```
significa:
* Começando no mesmo pacote em que este módulo (o arquivo `app/routers/items.py`) vive (o diretório `app/routers/`)...
* vá para o pacote pai (o diretório `app/`)...
* e lá, encontre o módulo `dependencies` (o arquivo em `app/dependencies.py`)...
* e dele, importe a função `get_token_header`.
Isso funciona corretamente! 🎉
---
Da mesma forma, se tivéssemos usado três pontos `...`, como em:
```Python
from ...dependencies import get_token_header
```
isso significaria:
* Começando no mesmo pacote em que este módulo (o arquivo `app/routers/items.py`) vive (o diretório `app/routers/`)...
* vá para o pacote pai (o diretório `app/`)...
* então vá para o pai daquele pacote (não há pacote pai, `app` é o nível superior 😱)...
* e lá, encontre o módulo `dependencies` (o arquivo em `app/dependencies.py`)...
* e dele, importe a função `get_token_header`.
Isso se referiria a algum pacote acima de `app/`, com seu próprio arquivo `__init__.py`, etc. Mas não temos isso. Então, isso geraria um erro em nosso exemplo. 🚨
Mas agora você sabe como funciona, então você pode usar importações relativas em seus próprios aplicativos, não importa o quão complexos eles sejam. 🤓
### Adicione algumas `tags`, `responses` e `dependencies` personalizadas { #add-some-custom-tags-responses-and-dependencies }
Não estamos adicionando o prefixo `/items` nem `tags=["items"]` a cada *operação de rota* porque os adicionamos ao `APIRouter`.
Mas ainda podemos adicionar _mais_ `tags` que serão aplicadas a uma *operação de rota* específica, e também algumas `responses` extras específicas para essa *operação de rota*:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[30:31] title["app/routers/items.py"] *}
/// tip | Dica
Esta última operação de rota terá a combinação de tags: `["items", "custom"]`.
E também terá ambas as responses na documentação, uma para `404` e uma para `403`.
///
## O principal `FastAPI` { #the-main-fastapi }
Agora, vamos ver o módulo em `app/main.py`.
Aqui é onde você importa e usa a classe `FastAPI`.
Este será o arquivo principal em seu aplicativo que une tudo.
E como a maior parte de sua lógica agora viverá em seu próprio módulo específico, o arquivo principal será bem simples.
### Importe o `FastAPI` { #import-fastapi }
Você importa e cria uma classe `FastAPI` normalmente.
E podemos até declarar [dependências globais](dependencies/global-dependencies.md) que serão combinadas com as dependências para cada `APIRouter`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[1,3,7] title["app/main.py"] *}
### Importe o `APIRouter` { #import-the-apirouter }
Agora importamos os outros submódulos que possuem `APIRouter`s:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[4:5] title["app/main.py"] *}
Como os arquivos `app/routers/users.py` e `app/routers/items.py` são submódulos que fazem parte do mesmo pacote Python `app`, podemos usar um único ponto `.` para importá-los usando "importações relativas".
### Como funciona a importação { #how-the-importing-works }
A seção:
```Python
from .routers import items, users
```
significa:
* Começando no mesmo pacote em que este módulo (o arquivo `app/main.py`) vive (o diretório `app/`)...
* procure o subpacote `routers` (o diretório em `app/routers/`)...
* e dele, importe o submódulo `items` (o arquivo em `app/routers/items.py`) e `users` (o arquivo em `app/routers/users.py`)...
O módulo `items` terá uma variável `router` (`items.router`). Esta é a mesma que criamos no arquivo `app/routers/items.py`, é um objeto `APIRouter`.
E então fazemos o mesmo para o módulo `users`.
Também poderíamos importá-los como:
```Python
from app.routers import items, users
```
/// info | Informação
A primeira versão é uma "importação relativa":
```Python
from .routers import items, users
```
A segunda versão é uma "importação absoluta":
```Python
from app.routers import items, users
```
Para saber mais sobre pacotes e módulos Python, leia [a documentação oficial do Python sobre módulos](https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html).
///
### Evite colisões de nomes { #avoid-name-collisions }
Estamos importando o submódulo `items` diretamente, em vez de importar apenas sua variável `router`.
Isso ocorre porque também temos outra variável chamada `router` no submódulo `users`.
Se tivéssemos importado um após o outro, como:
```Python
from .routers.items import router
from .routers.users import router
```
o `router` de `users` sobrescreveria o de `items` e não poderíamos usá-los ao mesmo tempo.
Então, para poder usar ambos no mesmo arquivo, importamos os submódulos diretamente:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[5] title["app/main.py"] *}
### Inclua os `APIRouter`s para `users` e `items` { #include-the-apirouters-for-users-and-items }
Agora, vamos incluir os `router`s dos submódulos `users` e `items`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[10:11] title["app/main.py"] *}
/// info | Informação
`users.router` contém o `APIRouter` dentro do arquivo `app/routers/users.py`.
E `items.router` contém o `APIRouter` dentro do arquivo `app/routers/items.py`.
///
Com `app.include_router()` podemos adicionar cada `APIRouter` ao aplicativo principal `FastAPI`.
Ele incluirá todas as rotas daquele router como parte dele.
/// note | Detalhes Técnicos
Na verdade, ele criará internamente uma *operação de rota* para cada *operação de rota* que foi declarada no `APIRouter`.
Então, nos bastidores, ele realmente funcionará como se tudo fosse o mesmo aplicativo único.
///
/// check | Verifique
Você não precisa se preocupar com desempenho ao incluir routers.
Isso levará microssegundos e só acontecerá na inicialização.
Então não afetará o desempenho. ⚡
///
### Inclua um `APIRouter` com um `prefix`, `tags`, `responses` e `dependencies` personalizados { #include-an-apirouter-with-a-custom-prefix-tags-responses-and-dependencies }
Agora, vamos imaginar que sua organização lhe deu o arquivo `app/internal/admin.py`.
Ele contém um `APIRouter` com algumas *operações de rota* de administração que sua organização compartilha entre vários projetos.
Para este exemplo, será super simples. Mas digamos que, como ele é compartilhado com outros projetos na organização, não podemos modificá-lo e adicionar um `prefix`, `dependencies`, `tags`, etc. diretamente ao `APIRouter`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/internal/admin.py hl[3] title["app/internal/admin.py"] *}
Mas ainda queremos definir um `prefix` personalizado ao incluir o `APIRouter` para que todas as suas *operações de rota* comecem com `/admin`, queremos protegê-lo com as `dependencies` que já temos para este projeto e queremos incluir `tags` e `responses`.
Podemos declarar tudo isso sem precisar modificar o `APIRouter` original passando esses parâmetros para `app.include_router()`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[14:17] title["app/main.py"] *}
Dessa forma, o `APIRouter` original permanecerá inalterado, para que possamos compartilhar o mesmo arquivo `app/internal/admin.py` com outros projetos na organização.
O resultado é que em nosso aplicativo, cada uma das *operações de rota* do módulo `admin` terá:
* O prefixo `/admin`.
* A tag `admin`.
* A dependência `get_token_header`.
* A resposta `418`. 🍵
Mas isso afetará apenas o `APIRouter` em nosso aplicativo, e não em nenhum outro código que o utilize.
Assim, por exemplo, outros projetos poderiam usar o mesmo `APIRouter` com um método de autenticação diferente.
### Inclua uma *operação de rota* { #include-a-path-operation }
Também podemos adicionar *operações de rota* diretamente ao aplicativo `FastAPI`.
Aqui fazemos isso... só para mostrar que podemos 🤷:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[21:23] title["app/main.py"] *}
e funcionará corretamente, junto com todas as outras *operações de rota* adicionadas com `app.include_router()`.
/// note | Detalhes Técnicos Avançados
**Nota**: este é um detalhe muito técnico que você provavelmente pode **simplesmente pular**.
---
Os `APIRouter`s não são "montados", eles não são isolados do resto do aplicativo.
Isso ocorre porque queremos incluir suas *operações de rota* no esquema OpenAPI e nas interfaces de usuário.
Como não podemos simplesmente isolá-los e "montá-los" independentemente do resto, as *operações de rota* são "clonadas" (recriadas), não incluídas diretamente.
///
## Configure o `entrypoint` em `pyproject.toml` { #configure-the-entrypoint-in-pyproject-toml }
Como seu objeto `app` do FastAPI fica em `app/main.py`, você pode configurar o `entrypoint` no seu arquivo `pyproject.toml` assim:
```toml
[tool.fastapi]
entrypoint = "app.main:app"
```
isso é equivalente a importar como:
```python
from app.main import app
```
Dessa forma o comando `fastapi` saberá onde encontrar sua aplicação.
/// Note | Nota
Você também poderia passar o path para o comando, como:
```console
$ fastapi dev app/main.py
```
Mas você teria que lembrar de passar o path correto toda vez que chamar o comando `fastapi`.
Além disso, outras ferramentas podem não conseguir encontrá-la, por exemplo a [Extensão do VS Code](../editor-support.md) ou a [FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com), portanto é recomendável usar o `entrypoint` em `pyproject.toml`.
///
## Verifique a documentação automática da API { #check-the-automatic-api-docs }
Agora, execute sua aplicação:
## Inclua o mesmo router várias vezes com `prefix` diferentes { #include-the-same-router-multiple-times-with-different-prefix }
Você também pode usar `.include_router()` várias vezes com o *mesmo* router usando prefixos diferentes.
Isso pode ser útil, por exemplo, para expor a mesma API sob prefixos diferentes, por exemplo, `/api/v1` e `/api/latest`.
Esse é um uso avançado que você pode não precisar, mas está lá caso precise.
## Inclua um `APIRouter` em outro { #include-an-apirouter-in-another }
Da mesma forma que você pode incluir um `APIRouter` em uma aplicação `FastAPI`, você pode incluir um `APIRouter` em outro `APIRouter` usando:
```Python
router.include_router(other_router)
```
Certifique-se de fazer isso antes de incluir `router` na aplicação `FastAPI`, para que as *operações de rota* de `other_router` também sejam incluídas.
================================================
FILE: docs/pt/docs/tutorial/body-fields.md
================================================
# Corpo - Campos { #body-fields }
Da mesma forma que você pode declarar validações adicionais e metadados nos parâmetros de uma *função de operação de rota* com `Query`, `Path` e `Body`, você pode declarar validações e metadados dentro de modelos do Pydantic usando `Field` do Pydantic.
## Importe `Field` { #import-field }
Primeiro, você tem que importá-lo:
{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}
/// warning | Atenção
Note que `Field` é importado diretamente do `pydantic`, não do `fastapi` como todo o resto (`Query`, `Path`, `Body`, etc).
///
## Declare atributos do modelo { #declare-model-attributes }
Você pode então utilizar `Field` com atributos do modelo:
{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}
`Field` funciona da mesma forma que `Query`, `Path` e `Body`, ele possui todos os mesmos parâmetros, etc.
/// note | Detalhes Técnicos
Na realidade, `Query`, `Path` e outros que você verá em seguida, criam objetos de subclasses de uma classe `Param` comum, que é ela mesma uma subclasse da classe `FieldInfo` do Pydantic.
E `Field` do Pydantic retorna uma instância de `FieldInfo` também.
`Body` também retorna objetos de uma subclasse de `FieldInfo` diretamente. E tem outras que você verá mais tarde que são subclasses da classe `Body`.
Lembre-se que quando você importa `Query`, `Path`, e outros de `fastapi`, esse são na realidade funções que retornam classes especiais.
///
/// tip | Dica
Note como cada atributo do modelo com um tipo, valor padrão e `Field` possuem a mesma estrutura que parâmetros de *funções de operações de rota*, com `Field` ao invés de `Path`, `Query` e `Body`.
///
## Adicione informações extras { #add-extra-information }
Você pode declarar informação extra em `Field`, `Query`, `Body`, etc. E isso será incluído no JSON Schema gerado.
Você irá aprender mais sobre adicionar informações extras posteriormente nessa documentação, quando estiver aprendendo a declarar exemplos.
/// warning | Atenção
Chaves extras passadas para `Field` também estarão presentes no schema OpenAPI resultante da sua aplicação.
Como essas chaves podem não fazer necessariamente parte da especificação OpenAPI, algumas ferramentas de OpenAPI, por exemplo [o validador do OpenAPI](https://validator.swagger.io/), podem não funcionar com o schema gerado.
///
## Recapitulando { #recap }
Você pode usar `Field` do Pydantic para declarar validações extras e metadados para atributos do modelo.
Você também pode usar os argumentos de palavras-chave extras para passar metadados do JSON Schema adicionais.
================================================
FILE: docs/pt/docs/tutorial/body-multiple-params.md
================================================
# Corpo - Múltiplos parâmetros { #body-multiple-parameters }
Agora que nós vimos como usar `Path` e `Query`, veremos usos mais avançados de declarações no corpo da requisição.
## Misture `Path`, `Query` e parâmetros de corpo { #mix-path-query-and-body-parameters }
Primeiro, é claro, você pode misturar `Path`, `Query` e declarações de parâmetro no corpo da requisição livremente e o **FastAPI** saberá o que fazer.
E você também pode declarar parâmetros de corpo como opcionais, definindo o valor padrão com `None`:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an_py310.py hl[18:20] *}
/// note | Nota
Repare que, neste caso, o `item` que seria capturado a partir do corpo é opcional. Visto que ele possui `None` como valor padrão.
///
## Múltiplos parâmetros de corpo { #multiple-body-parameters }
No exemplo anterior, as *operações de rota* esperariam um JSON no corpo contendo os atributos de um `Item`, exemplo:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
```
Mas você pode também declarar múltiplos parâmetros de corpo, por exemplo, `item` e `user`:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002_py310.py hl[20] *}
Neste caso, o **FastAPI** perceberá que existe mais de um parâmetro de corpo na função (dois parâmetros que são modelos Pydantic).
Então, ele usará o nome dos parâmetros como chaves (nome dos campos) no corpo, e espera um corpo como:
```JSON
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
},
"user": {
"username": "dave",
"full_name": "Dave Grohl"
}
}
```
/// note | Nota
Repare que mesmo que o `item` esteja declarado da mesma maneira que antes, agora é esperado que ele esteja dentro do corpo com uma chave `item`.
///
O **FastAPI** fará a conversão automática a partir da requisição, assim esse parâmetro `item` receberá seu respectivo conteúdo e o mesmo ocorrerá com `user`.
Ele executará a validação dos dados compostos e irá documentá-los de maneira compatível com o esquema OpenAPI e documentação automática.
## Valores singulares no corpo { #singular-values-in-body }
Assim como existem uma `Query` e uma `Path` para definir dados adicionais para parâmetros de consulta e de rota, o **FastAPI** provê o equivalente para `Body`.
Por exemplo, extendendo o modelo anterior, você poder decidir por ter uma outra chave `importance` no mesmo corpo, além de `item` e `user`.
Se você declará-lo como é, porque é um valor singular, o **FastAPI** assumirá que se trata de um parâmetro de consulta.
Mas você pode instruir o **FastAPI** para tratá-lo como outra chave do corpo usando `Body`:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003_an_py310.py hl[23] *}
Neste caso, o **FastAPI** esperará um corpo como:
```JSON
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
},
"user": {
"username": "dave",
"full_name": "Dave Grohl"
},
"importance": 5
}
```
Mais uma vez, ele converterá os tipos de dados, validar, documentar, etc.
## Múltiplos parâmetros de corpo e consulta { #multiple-body-params-and-query }
Obviamente, você também pode declarar parâmetros de consulta assim que você precisar, de modo adicional a quaisquer parâmetros de corpo.
Dado que, por padrão, valores singulares são interpretados como parâmetros de consulta, você não precisa explicitamente adicionar uma `Query`, você pode somente:
```Python
q: str | None = None
```
Por exemplo:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004_an_py310.py hl[28] *}
/// info | Informação
`Body` também possui todas as validações adicionais e metadados de parâmetros como em `Query`,`Path` e outras que você verá depois.
///
## Declare um único parâmetro de corpo indicando sua chave { #embed-a-single-body-parameter }
Suponha que você tem um único parâmetro de corpo `item`, a partir de um modelo Pydantic `Item`.
Por padrão, o **FastAPI** esperará que seu conteúdo venha no corpo diretamente.
Mas se você quiser que ele espere por um JSON com uma chave `item` e dentro dele os conteúdos do modelo, como ocorre ao declarar vários parâmetros de corpo, você pode usar o parâmetro especial de `Body` chamado `embed`:
```Python
item: Item = Body(embed=True)
```
como em:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial005_an_py310.py hl[17] *}
Neste caso o **FastAPI** esperará um corpo como:
```JSON hl_lines="2"
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
}
```
ao invés de:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
```
## Recapitulando { #recap }
Você pode adicionar múltiplos parâmetros de corpo para sua *função de operação de rota*, mesmo que a requisição possa ter somente um único corpo.
E o **FastAPI** vai manipulá-los, mandar para você os dados corretos na sua função, e validar e documentar o schema correto na *operação de rota*.
Você também pode declarar valores singulares para serem recebidos como parte do corpo.
E você pode instruir o **FastAPI** para requisitar no corpo a indicação de chave mesmo quando existe somente um único parâmetro declarado.
================================================
FILE: docs/pt/docs/tutorial/body-nested-models.md
================================================
# Corpo - Modelos aninhados { #body-nested-models }
Com o **FastAPI**, você pode definir, validar, documentar e usar modelos arbitrariamente e profundamente aninhados (graças ao Pydantic).
## Campos do tipo Lista { #list-fields }
Você pode definir um atributo como um subtipo. Por exemplo, uma `list` do Python:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}
Isso fará com que tags seja uma lista de itens mesmo sem declarar o tipo dos elementos desta lista.
## Campos do tipo Lista com um parâmetro de tipo { #list-fields-with-type-parameter }
Mas o Python tem uma maneira específica de declarar listas com tipos internos ou "parâmetros de tipo":
### Declare uma `list` com um parâmetro de tipo { #declare-a-list-with-a-type-parameter }
Para declarar tipos que têm parâmetros de tipo (tipos internos), como `list`, `dict`, `tuple`,
passe o(s) tipo(s) interno(s) como "parâmetros de tipo" usando colchetes: `[` e `]`
```Python
my_list: list[str]
```
Essa é a sintaxe padrão do Python para declarações de tipo.
Use a mesma sintaxe padrão para atributos de modelo com tipos internos.
Portanto, em nosso exemplo, podemos fazer com que `tags` sejam especificamente uma "lista de strings":
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}
## Tipos "set" { #set-types }
Mas então, quando nós pensamos mais, percebemos que as tags não devem se repetir, elas provavelmente devem ser strings únicas.
E que o Python tem um tipo de dados especial para conjuntos de itens únicos, o `set`.
Então podemos declarar `tags` como um conjunto de strings:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}
Com isso, mesmo que você receba uma requisição contendo dados duplicados, ela será convertida em um conjunto de itens exclusivos.
E sempre que você enviar esses dados como resposta, mesmo se a fonte tiver duplicatas, eles serão gerados como um conjunto de itens exclusivos.
E também teremos anotações/documentação em conformidade.
## Modelos aninhados { #nested-models }
Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo.
Mas esse tipo pode ser outro modelo Pydantic.
Portanto, você pode declarar "objects" JSON profundamente aninhados com nomes, tipos e validações de atributos específicos.
Tudo isso, aninhado arbitrariamente.
### Defina um sub-modelo { #define-a-submodel }
Por exemplo, nós podemos definir um modelo `Image`:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[7:9] *}
### Use o sub-modelo como um tipo { #use-the-submodel-as-a-type }
E então podemos usá-lo como o tipo de um atributo:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}
Isso significa que o **FastAPI** vai esperar um corpo similar à:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2,
"tags": ["rock", "metal", "bar"],
"image": {
"url": "http://example.com/baz.jpg",
"name": "The Foo live"
}
}
```
Novamente, apenas fazendo essa declaração, com o **FastAPI**, você ganha:
* Suporte do editor (preenchimento automático, etc.), inclusive para modelos aninhados
* Conversão de dados
* Validação de dados
* Documentação automática
## Tipos especiais e validação { #special-types-and-validation }
Além dos tipos singulares normais como `str`, `int`, `float`, etc. Você também pode usar tipos singulares mais complexos que herdam de `str`.
Para ver todas as opções possíveis, consulte a [Visão geral dos tipos do Pydantic](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/). Você verá alguns exemplos no próximo capítulo.
Por exemplo, no modelo `Image` nós temos um campo `url`, nós podemos declará-lo como um `HttpUrl` do Pydantic invés de como uma `str`:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py310.py hl[2,8] *}
A string será verificada para se tornar uma URL válida e documentada no JSON Schema / OpenAPI como tal.
## Atributos como listas de submodelos { #attributes-with-lists-of-submodels }
Você também pode usar modelos Pydantic como subtipos de `list`, `set`, etc:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial006_py310.py hl[18] *}
Isso vai esperar (converter, validar, documentar, etc) um corpo JSON tal qual:
```JSON hl_lines="11"
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2,
"tags": [
"rock",
"metal",
"bar"
],
"images": [
{
"url": "http://example.com/baz.jpg",
"name": "The Foo live"
},
{
"url": "http://example.com/dave.jpg",
"name": "The Baz"
}
]
}
```
/// info | Informação
Observe como a chave `images` agora tem uma lista de objetos de imagem.
///
## Modelos profundamente aninhados { #deeply-nested-models }
Você pode definir modelos profundamente aninhados de forma arbitrária:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial007_py310.py hl[7,12,18,21,25] *}
/// info | Informação
Observe como `Offer` tem uma lista de `Item`s, que por sua vez têm uma lista opcional de `Image`s
///
## Corpos de listas puras { #bodies-of-pure-lists }
Se o valor de primeiro nível do corpo JSON que você espera for um `array` do JSON (uma` lista` do Python), você pode declarar o tipo no parâmetro da função, da mesma forma que nos modelos do Pydantic:
```Python
images: list[Image]
```
como em:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008_py310.py hl[13] *}
## Suporte de editor em todo canto { #editor-support-everywhere }
E você obtém suporte do editor em todos os lugares.
Mesmo para itens dentro de listas:
Você não conseguiria este tipo de suporte de editor se estivesse trabalhando diretamente com `dict` em vez de modelos Pydantic.
Mas você também não precisa se preocupar com eles, os dicts de entrada são convertidos automaticamente e sua saída é convertida automaticamente para JSON também.
## Corpos de `dict`s arbitrários { #bodies-of-arbitrary-dicts }
Você também pode declarar um corpo como um `dict` com chaves de algum tipo e valores de outro tipo.
Sem ter que saber de antemão quais são os nomes de campos/atributos válidos (como seria o caso dos modelos Pydantic).
Isso seria útil se você deseja receber chaves que ainda não conhece.
---
Outro caso útil é quando você deseja ter chaves de outro tipo, por exemplo, `int`.
É isso que vamos ver aqui.
Neste caso, você aceitaria qualquer `dict`, desde que tenha chaves` int` com valores `float`:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial009_py310.py hl[7] *}
/// tip | Dica
Leve em consideração que o JSON só suporta `str` como chaves.
Mas o Pydantic tem conversão automática de dados.
Isso significa que, embora os clientes da API só possam enviar strings como chaves, desde que essas strings contenham inteiros puros, o Pydantic irá convertê-los e validá-los.
E o `dict` que você recebe como `weights` terá, na verdade, chaves `int` e valores` float`.
///
## Recapitulação { #recap }
Com **FastAPI** você tem a flexibilidade máxima fornecida pelos modelos Pydantic, enquanto seu código é mantido simples, curto e elegante.
Mas com todos os benefícios:
* Suporte do editor (preenchimento automático em todo canto!)
* Conversão de dados (parsing/serialização)
* Validação de dados
* Documentação dos esquemas
* Documentação automática
================================================
FILE: docs/pt/docs/tutorial/body-updates.md
================================================
# Corpo - Atualizações { #body-updates }
## Atualização substituindo com `PUT` { #update-replacing-with-put }
Para atualizar um item, você pode usar a operação [HTTP `PUT`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PUT).
Você pode usar `jsonable_encoder` para converter os dados de entrada em dados que podem ser armazenados como JSON (por exemplo, com um banco de dados NoSQL). Por exemplo, convertendo `datetime` em `str`.
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}
`PUT` é usado para receber dados que devem substituir os dados existentes.
### Aviso sobre a substituição { #warning-about-replacing }
Isso significa que, se você quiser atualizar o item `bar` usando `PUT` com um corpo contendo:
```Python
{
"name": "Barz",
"price": 3,
"description": None,
}
```
como ele não inclui o atributo já armazenado `"tax": 20.2`, o modelo de entrada assumiria o valor padrão de `"tax": 10.5`.
E os dados seriam salvos com esse "novo" `tax` de `10.5`.
## Atualizações parciais com `PATCH` { #partial-updates-with-patch }
Você também pode usar a operação [HTTP `PATCH`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PATCH) para atualizar dados *parcialmente*.
Isso significa que você pode enviar apenas os dados que deseja atualizar, deixando o restante intacto.
/// note | Nota
`PATCH` é menos comumente usado e conhecido do que `PUT`.
E muitas equipes usam apenas `PUT`, mesmo para atualizações parciais.
Você é **livre** para usá-los como preferir, **FastAPI** não impõe restrições.
Mas este guia mostra, mais ou menos, como eles são destinados a serem usados.
///
### Usando o parâmetro `exclude_unset` do Pydantic { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }
Se você quiser receber atualizações parciais, é muito útil usar o parâmetro `exclude_unset` no `.model_dump()` do modelo do Pydantic.
Como `item.model_dump(exclude_unset=True)`.
Isso geraria um `dict` com apenas os dados que foram definidos ao criar o modelo `item`, excluindo os valores padrão.
Então, você pode usar isso para gerar um `dict` com apenas os dados definidos (enviados na solicitação), omitindo valores padrão:
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[32] *}
### Usando o parâmetro `update` do Pydantic { #using-pydantics-update-parameter }
Agora, você pode criar uma cópia do modelo existente usando `.model_copy()`, e passar o parâmetro `update` com um `dict` contendo os dados para atualizar.
Como `stored_item_model.model_copy(update=update_data)`:
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}
### Recapitulando as atualizações parciais { #partial-updates-recap }
Resumindo, para aplicar atualizações parciais você deveria:
* (Opcionalmente) usar `PATCH` em vez de `PUT`.
* Recuperar os dados armazenados.
* Colocar esses dados em um modelo do Pydantic.
* Gerar um `dict` sem valores padrão a partir do modelo de entrada (usando `exclude_unset`).
* Dessa forma, você pode atualizar apenas os valores realmente definidos pelo usuário, em vez de substituir valores já armazenados por valores padrão do modelo.
* Criar uma cópia do modelo armazenado, atualizando seus atributos com as atualizações parciais recebidas (usando o parâmetro `update`).
* Converter o modelo copiado em algo que possa ser armazenado no seu BD (por exemplo, usando o `jsonable_encoder`).
* Isso é comparável a usar o método `.model_dump()` do modelo novamente, mas garante (e converte) os valores para tipos de dados que possam ser convertidos em JSON, por exemplo, `datetime` para `str`.
* Salvar os dados no seu BD.
* Retornar o modelo atualizado.
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[28:35] *}
/// tip | Dica
Você pode realmente usar essa mesma técnica com uma operação HTTP `PUT`.
Mas o exemplo aqui usa `PATCH` porque foi criado para esses casos de uso.
///
/// note | Nota
Observe que o modelo de entrada ainda é validado.
Portanto, se você quiser receber atualizações parciais que possam omitir todos os atributos, você precisa ter um modelo com todos os atributos marcados como opcionais (com valores padrão ou `None`).
Para distinguir entre os modelos com todos os valores opcionais para **atualizações** e modelos com valores obrigatórios para **criação**, você pode usar as ideias descritas em [Modelos Adicionais](extra-models.md).
///
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FILE: docs/pt/docs/tutorial/body.md
================================================
# Corpo da requisição { #request-body }
Quando você precisa enviar dados de um cliente (como de um navegador) para sua API, você os envia como um **corpo da requisição**.
O corpo da **requisição** é a informação enviada pelo cliente para sua API. O corpo da **resposta** é a informação que sua API envia para o cliente.
Sua API quase sempre precisa enviar um corpo na **resposta**. Mas os clientes não necessariamente precisam enviar **corpos de requisição** o tempo todo, às vezes eles apenas requisitam um path, talvez com alguns parâmetros de consulta, mas não enviam um corpo.
Para declarar um corpo da **requisição**, você utiliza os modelos do [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) com todos os seus poderes e benefícios.
/// info | Informação
Para enviar dados, você deveria usar um dos: `POST` (o mais comum), `PUT`, `DELETE` ou `PATCH`.
Enviar um corpo em uma requisição `GET` não tem um comportamento definido nas especificações, porém é suportado pelo FastAPI, apenas para casos de uso bem complexos/extremos.
Como é desencorajado, a documentação interativa com Swagger UI não irá mostrar a documentação para o corpo da requisição ao usar `GET`, e proxies intermediários podem não suportá-lo.
///
## Importe o `BaseModel` do Pydantic { #import-pydantics-basemodel }
Primeiro, você precisa importar `BaseModel` do `pydantic`:
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}
## Crie seu modelo de dados { #create-your-data-model }
Então você declara seu modelo de dados como uma classe que herda `BaseModel`.
Utilize os tipos Python padrão para todos os atributos:
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}
Assim como quando declaramos parâmetros de consulta, quando um atributo do modelo possui um valor padrão, ele não é obrigatório. Caso contrário, é obrigatório. Use `None` para torná-lo apenas opcional.
Por exemplo, o modelo acima declara um JSON "`object`" (ou `dict` no Python) como esse:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "An optional description",
"price": 45.2,
"tax": 3.5
}
```
...como `description` e `tax` são opcionais (com um valor padrão de `None`), esse JSON "`object`" também é válido:
```JSON
{
"name": "Foo",
"price": 45.2
}
```
## Declare como um parâmetro { #declare-it-as-a-parameter }
Para adicioná-lo à sua *operação de rota*, declare-o da mesma maneira que você declarou parâmetros de rota e de consulta:
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[16] *}
...e declare o seu tipo como o modelo que você criou, `Item`.
## Resultados { #results }
Apenas com essa declaração de tipos do Python, o **FastAPI** irá:
* Ler o corpo da requisição como JSON.
* Converter os tipos correspondentes (se necessário).
* Validar os dados.
* Se algum dado for inválido, irá retornar um erro bem claro, indicando exatamente onde e o que estava incorreto.
* Entregar a você a informação recebida no parâmetro `item`.
* Como você o declarou na função como do tipo `Item`, você também terá o suporte do editor (preenchimento automático, etc) para todos os atributos e seus tipos.
* Gerar definições de [JSON Schema](https://json-schema.org) para o seu modelo; você também pode usá-las em qualquer outro lugar se fizer sentido para o seu projeto.
* Esses schemas farão parte do esquema OpenAPI gerado, e serão usados pelas UIs de documentação automática.
## Documentação automática { #automatic-docs }
Os JSON Schemas dos seus modelos farão parte do esquema OpenAPI gerado para sua aplicação, e aparecerão na documentação interativa da API:
E também serão utilizados na documentação da API dentro de cada *operação de rota* que precisar deles:
## Suporte do editor { #editor-support }
No seu editor, dentro da função você receberá dicas de tipos e preenchimento automático em todo lugar (isso não aconteceria se você recebesse um `dict` em vez de um modelo Pydantic):
Você também poderá receber verificações de erros para operações de tipos incorretas:
Isso não é por acaso, todo o framework foi construído em volta deste design.
E foi imensamente testado na fase de design, antes de qualquer implementação, para garantir que funcionaria para todos os editores de texto.
Houveram mudanças no próprio Pydantic para que isso fosse possível.
As capturas de tela anteriores foram capturas no [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com).
Mas você terá o mesmo suporte do editor no [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/) e na maioria dos editores Python:
/// tip | Dica
Se você utiliza o [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/) como editor, você pode utilizar o [Plugin do Pydantic para o PyCharm](https://github.com/koxudaxi/pydantic-pycharm-plugin/).
Melhora o suporte do editor para seus modelos Pydantic com:
* preenchimento automático
* verificação de tipos
* refatoração
* buscas
* inspeções
///
## Use o modelo { #use-the-model }
Dentro da função, você pode acessar todos os atributos do objeto do modelo diretamente:
{* ../../docs_src/body/tutorial002_py310.py *}
## Corpo da requisição + parâmetros de rota { #request-body-path-parameters }
Você pode declarar parâmetros de rota e corpo da requisição ao mesmo tempo.
O **FastAPI** irá reconhecer que os parâmetros da função que combinam com parâmetros de rota devem ser **retirados da rota**, e que parâmetros da função que são declarados como modelos Pydantic sejam **retirados do corpo da requisição**.
{* ../../docs_src/body/tutorial003_py310.py hl[15:16] *}
## Corpo da requisição + parâmetros de rota + parâmetros de consulta { #request-body-path-query-parameters }
Você também pode declarar parâmetros de **corpo**, **rota** e **consulta**, ao mesmo tempo.
O **FastAPI** irá reconhecer cada um deles e retirar a informação do local correto.
{* ../../docs_src/body/tutorial004_py310.py hl[16] *}
Os parâmetros da função serão reconhecidos conforme abaixo:
* Se o parâmetro também é declarado no **path**, será utilizado como um parâmetro de rota.
* Se o parâmetro é de um **tipo único** (como `int`, `float`, `str`, `bool`, etc) será interpretado como um parâmetro de **consulta**.
* Se o parâmetro é declarado como um **modelo Pydantic**, será interpretado como o **corpo** da requisição.
/// note | Nota
O FastAPI saberá que o valor de `q` não é obrigatório por causa do valor padrão `= None`.
O `str | None` não é utilizado pelo FastAPI para determinar que o valor não é obrigatório, ele saberá que não é obrigatório porque tem um valor padrão `= None`.
Mas adicionar as anotações de tipo permitirá ao seu editor oferecer um suporte melhor e detectar erros.
///
## Sem o Pydantic { #without-pydantic }
Se você não quer utilizar os modelos Pydantic, você também pode utilizar o parâmetro **Body**. Veja a documentação para [Body - Parâmetros múltiplos: Valores singulares no body](body-multiple-params.md#singular-values-in-body).
================================================
FILE: docs/pt/docs/tutorial/cookie-param-models.md
================================================
# Modelos de Parâmetros de Cookie { #cookie-parameter-models }
Se você possui um grupo de **cookies** que estão relacionados, você pode criar um **modelo Pydantic** para declará-los. 🍪
Isso lhe permitiria **reutilizar o modelo** em **diversos lugares** e também declarar validações e metadata para todos os parâmetros de uma vez. 😎
/// note | Nota
Isso é suportado desde a versão `0.115.0` do FastAPI. 🤓
///
/// tip | Dica
Essa mesma técnica se aplica para `Query`, `Cookie`, e `Header`. 😎
///
## Cookies com Modelos Pydantic { #cookies-with-a-pydantic-model }
Declare os parâmetros de **cookie** de que você precisa em um **modelo Pydantic**, e depois declare o parâmetro como `Cookie`:
{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *}
O **FastAPI** irá **extrair** os dados para **cada campo** dos **cookies** recebidos na requisição e lhe fornecer o modelo Pydantic que você definiu.
## Verifique a Documentação { #check-the-docs }
Você pode ver os cookies definidos na IU da documentação em `/docs`:
---
Se você usar o Pycharm, você pode:
* Abrir o menu "Executar".
* Selecionar a opção "Depurar...".
* Então um menu de contexto aparece.
* Selecionar o arquivo para depurar (neste caso, `main.py`).
Em seguida, ele iniciará o servidor com seu código **FastAPI**, parará em seus pontos de interrupção, etc.
Veja como pode parecer:
================================================
FILE: docs/pt/docs/tutorial/dependencies/classes-as-dependencies.md
================================================
# Classes como Dependências { #classes-as-dependencies }
Antes de nos aprofundarmos no sistema de **Injeção de Dependência**, vamos melhorar o exemplo anterior.
## `dict` do exemplo anterior { #a-dict-from-the-previous-example }
No exemplo anterior, nós retornávamos um `dict` da nossa dependência ("injetável"):
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}
Mas assim obtemos um `dict` como valor do parâmetro `commons` na *função de operação de rota*.
E sabemos que editores de texto não têm como oferecer muitas funcionalidades (como sugestões automáticas) para objetos do tipo `dict`, por que não há como eles saberem o tipo das chaves e dos valores.
Podemos fazer melhor...
## O que caracteriza uma dependência { #what-makes-a-dependency }
Até agora você apenas viu dependências declaradas como funções.
Mas essa não é a única forma de declarar dependências (mesmo que provavelmente seja a mais comum).
O fator principal para uma dependência é que ela deve ser "chamável"
Um objeto "chamável" em Python é qualquer coisa que o Python possa "chamar" como uma função
Então se você tiver um objeto `alguma_coisa` (que pode *não* ser uma função) que você possa "chamar" (executá-lo) dessa maneira:
```Python
something()
```
ou
```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```
Então esse objeto é um "chamável".
## Classes como dependências { #classes-as-dependencies_1 }
Você deve ter percebido que para criar um instância de uma classe em Python, a mesma sintaxe é utilizada.
Por exemplo:
```Python
class Cat:
def __init__(self, name: str):
self.name = name
fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```
Nesse caso, `fluffy` é uma instância da classe `Cat`.
E para criar `fluffy`, você está "chamando" `Cat`.
Então, uma classe Python também é "chamável".
Então, no **FastAPI**, você pode utilizar uma classe Python como uma dependência.
O que o FastAPI realmente verifica, é se a dependência é algo chamável (função, classe, ou outra coisa) e os parâmetros que foram definidos.
Se você passar algo "chamável" como uma dependência do **FastAPI**, o framework irá analisar os parâmetros desse "chamável" e processá-los da mesma forma que os parâmetros de uma *função de operação de rota*. Incluindo as sub-dependências.
Isso também se aplica a objetos chamáveis que não recebem nenhum parâmetro. Da mesma forma que uma *função de operação de rota* sem parâmetros.
Então, podemos mudar o "injetável" na dependência `common_parameters` acima para a classe `CommonQueryParams`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[11:15] *}
Observe o método `__init__` usado para criar uma instância da classe:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[12] *}
...ele possui os mesmos parâmetros que nosso `common_parameters` anterior:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}
Esses parâmetros são utilizados pelo **FastAPI** para "definir" a dependência.
Em ambos os casos teremos:
* Um parâmetro de consulta `q` opcional do tipo `str`.
* Um parâmetro de consulta `skip` do tipo `int`, com valor padrão `0`.
* Um parâmetro de consulta `limit` do tipo `int`, com valor padrão `100`.
Os dados serão convertidos, validados, documentados no esquema da OpenAPI e etc nos dois casos.
## Utilizando { #use-it }
Agora você pode declarar sua dependência utilizando essa classe.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[19] *}
O **FastAPI** chama a classe `CommonQueryParams`. Isso cria uma "instância" dessa classe e é a instância que será passada para o parâmetro `commons` na sua função.
## Anotações de Tipo vs `Depends` { #type-annotation-vs-depends }
Perceba como escrevemos `CommonQueryParams` duas vezes no código abaixo:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ non-Annotated
/// tip | Dica
Utilize a versão com `Annotated` se possível.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
O último `CommonQueryParams`, em:
```Python
... Depends(CommonQueryParams)
```
...é o que o **FastAPI** irá realmente usar para saber qual é a dependência.
É a partir dele que o FastAPI irá extrair os parâmetros passados e será o que o FastAPI irá realmente chamar.
---
Nesse caso, o primeiro `CommonQueryParams`, em:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, ...
```
////
//// tab | Python 3.10+ non-Annotated
/// tip | Dica
Utilize a versão com `Annotated` se possível.
///
```Python
commons: CommonQueryParams ...
```
////
...não tem nenhum signficado especial para o **FastAPI**. O FastAPI não irá utilizá-lo para conversão dos dados, validação, etc (já que ele utiliza `Depends(CommonQueryParams)` para isso).
Na verdade você poderia escrever apenas:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[Any, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ non-Annotated
/// tip | Dica
Utilize a versão com `Annotated` se possível.
///
```Python
commons = Depends(CommonQueryParams)
```
////
...como em:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial003_an_py310.py hl[19] *}
Mas declarar o tipo é encorajado por que é a forma que o seu editor de texto sabe o que será passado como valor do parâmetro `commons`, e assim ele pode ajudar com preenchimento automático, verificações de tipo, etc:
## Pegando um Atalho { #shortcut }
Mas você pode ver que temos uma repetição do código neste exemplo, escrevendo `CommonQueryParams` duas vezes:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ non-Annotated
/// tip | Dica
Utilize a versão com `Annotated` se possível.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
O **FastAPI** nos fornece um atalho para esses casos, onde a dependência é *especificamente* uma classe que o **FastAPI** irá "chamar" para criar uma instância da própria classe.
Para esses casos específicos, você pode fazer o seguinte:
Em vez de escrever:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ non-Annotated
/// tip | Dica
Utilize a versão com `Annotated` se possível.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
...escreva:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends()]
```
////
//// tab | Python 3.10+ non-Annotated
/// tip | Dica
Utilize a versão com `Annotated` se possível.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends()
```
////
Você declara a dependência como o tipo do parâmetro, e utiliza `Depends()` sem nenhum parâmetro, em vez de ter que escrever a classe *novamente* dentro de `Depends(CommonQueryParams)`.
O mesmo exemplo ficaria então dessa forma:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial004_an_py310.py hl[19] *}
...e o **FastAPI** saberá o que fazer.
/// tip | Dica
Se isso parece mais confuso do que útil, não utilize, você não *precisa* disso.
É apenas um atalho. Por que o **FastAPI** se preocupa em ajudar a minimizar a repetição de código.
///
================================================
FILE: docs/pt/docs/tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md
================================================
# Dependências em decoradores de operações de rota { #dependencies-in-path-operation-decorators }
Em alguns casos você não precisa necessariamente do valor de retorno de uma dependência dentro de uma *função de operação de rota*.
Ou a dependência não retorna nenhum valor.
Mas você ainda precisa que ela seja executada/resolvida.
Para esses casos, em vez de declarar um parâmetro em uma *função de operação de rota* com `Depends`, você pode adicionar um argumento `dependencies` do tipo `list` ao decorador da operação de rota.
## Adicione `dependencies` ao *decorador da operação de rota* { #add-dependencies-to-the-path-operation-decorator }
O *decorador da operação de rota* recebe um argumento opcional `dependencies`.
Ele deve ser uma lista de `Depends()`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[19] *}
Essas dependências serão executadas/resolvidas da mesma forma que dependências comuns. Mas o valor delas (se existir algum) não será passado para a sua *função de operação de rota*.
/// tip | Dica
Alguns editores de texto checam parâmetros de funções não utilizados, e os mostram como erros.
Utilizando `dependencies` no *decorador da operação de rota* você pode garantir que elas serão executadas enquanto evita erros de editores/ferramentas.
Isso também pode ser útil para evitar confundir novos desenvolvedores que ao ver um parâmetro não usado no seu código podem pensar que ele é desnecessário.
///
/// info | Informação
Neste exemplo utilizamos cabeçalhos personalizados inventados `X-Key` e `X-Token`.
Mas em situações reais, como implementações de segurança, você pode obter mais vantagens em usar as [Ferramentas de segurança integradas (o próximo capítulo)](../security/index.md).
///
## Erros das dependências e valores de retorno { #dependencies-errors-and-return-values }
Você pode utilizar as mesmas *funções* de dependências que você usaria normalmente.
### Requisitos de Dependências { #dependency-requirements }
Dependências podem declarar requisitos de requisições (como cabeçalhos) ou outras subdependências:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[8,13] *}
### Levantar exceções { #raise-exceptions }
Essas dependências podem `raise` exceções, da mesma forma que dependências comuns:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[10,15] *}
### Valores de retorno { #return-values }
E elas também podem ou não retornar valores, eles não serão utilizados.
Então, você pode reutilizar uma dependência comum (que retorna um valor) que já seja utilizada em outro lugar, e mesmo que o valor não seja utilizado, a dependência será executada:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[11,16] *}
## Dependências para um grupo de *operações de rota* { #dependencies-for-a-group-of-path-operations }
Mais a frente, quando você ler sobre como estruturar aplicações maiores ([Aplicações maiores - Múltiplos arquivos](../../tutorial/bigger-applications.md)), possivelmente com múltiplos arquivos, você aprenderá a declarar um único parâmetro `dependencies` para um grupo de *operações de rota*.
## Dependências globais { #global-dependencies }
No próximo passo veremos como adicionar dependências para uma aplicação `FastAPI` inteira, para que elas sejam aplicadas em toda *operação de rota*.
================================================
FILE: docs/pt/docs/tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md
================================================
# Dependências com yield { #dependencies-with-yield }
O **FastAPI** possui suporte para dependências que realizam alguns passos extras ao finalizar.
Para fazer isso, utilize `yield` em vez de `return`, e escreva os passos extras (código) depois.
/// tip | Dica
Garanta utilizar `yield` apenas uma vez por dependência.
///
/// note | Detalhes Técnicos
Qualquer função que possa ser utilizada com:
* [`@contextlib.contextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.contextmanager) ou
* [`@contextlib.asynccontextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager)
pode ser utilizada como uma dependência do **FastAPI**.
Na realidade, o FastAPI utiliza esses dois decoradores internamente.
///
## Uma dependência de banco de dados com `yield` { #a-database-dependency-with-yield }
Por exemplo, você poderia utilizar isso para criar uma sessão do banco de dados, e fechá-la após terminar.
Apenas o código anterior à declaração com `yield` e o código contendo essa declaração são executados antes de criar uma resposta:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[2:4] *}
O valor gerado (yielded) é o que é injetado nas *operações de rota* e outras dependências:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[4] *}
O código após o `yield` é executado após a resposta:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[5:6] *}
/// tip | Dica
Você pode usar funções assíncronas (`async`) ou funções comuns.
O **FastAPI** saberá o que fazer com cada uma, da mesma forma que as dependências comuns.
///
## Uma dependência com `yield` e `try` { #a-dependency-with-yield-and-try }
Se você utilizar um bloco `try` em uma dependência com `yield`, você irá capturar qualquer exceção que for lançada enquanto a dependência é utilizada.
Por exemplo, se algum código em um certo momento no meio, em outra dependência ou em uma *operação de rota*, fizer um "rollback" de uma transação de banco de dados ou causar qualquer outra exceção, você irá capturar a exceção em sua dependência.
Então, você pode procurar por essa exceção específica dentro da dependência com `except AlgumaExcecao`.
Da mesma forma, você pode utilizar `finally` para garantir que os passos de saída são executados, com ou sem exceções.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[3,5] *}
## Subdependências com `yield` { #sub-dependencies-with-yield }
Você pode ter subdependências e "árvores" de subdependências de qualquer tamanho e forma, e qualquer uma ou todas elas podem utilizar `yield`.
O **FastAPI** garantirá que o "código de saída" em cada dependência com `yield` é executado na ordem correta.
Por exemplo, `dependency_c` pode depender de `dependency_b`, e `dependency_b` depender de `dependency_a`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py310.py hl[6,14,22] *}
E todas elas podem utilizar `yield`.
Neste caso, `dependency_c`, para executar seu código de saída, precisa que o valor de `dependency_b` (nomeado de `dep_b` aqui) continue disponível.
E, por outro lado, `dependency_b` precisa que o valor de `dependency_a` (nomeado de `dep_a`) esteja disponível para executar seu código de saída.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py310.py hl[18:19,26:27] *}
Da mesma forma, você pode ter algumas dependências com `yield` e outras com `return` e ter uma relação de dependência entre algumas das duas.
E você poderia ter uma única dependência que precisa de diversas outras dependências com `yield`, etc.
Você pode ter qualquer combinação de dependências que você quiser.
O **FastAPI** se encarrega de executá-las na ordem certa.
/// note | Detalhes Técnicos
Tudo isso funciona graças aos [gerenciadores de contexto](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html) do Python.
O **FastAPI** utiliza eles internamente para alcançar isso.
///
## Dependências com `yield` e `HTTPException` { #dependencies-with-yield-and-httpexception }
Você viu que pode usar dependências com `yield` e ter blocos `try` que tentam executar algum código e depois executar algum código de saída com `finally`.
Você também pode usar `except` para capturar a exceção que foi levantada e fazer algo com ela.
Por exemplo, você pode levantar uma exceção diferente, como `HTTPException`.
/// tip | Dica
Essa é uma técnica relativamente avançada, e na maioria dos casos você não vai precisar dela, já que você pode levantar exceções (incluindo `HTTPException`) dentro do resto do código da sua aplicação, por exemplo, na *função de operação de rota*.
Mas ela existe para ser utilizada caso você precise. 🤓
///
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008b_an_py310.py hl[18:22,31] *}
Se você quiser capturar exceções e criar uma resposta personalizada com base nisso, crie um [Manipulador de Exceções Customizado](../handling-errors.md#install-custom-exception-handlers).
## Dependências com `yield` e `except` { #dependencies-with-yield-and-except }
Se você capturar uma exceção com `except` em uma dependência que utilize `yield` e ela não for levantada novamente (ou uma nova exceção for levantada), o FastAPI não será capaz de identificar que houve uma exceção, da mesma forma que aconteceria com Python puro:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008c_an_py310.py hl[15:16] *}
Neste caso, o cliente irá ver uma resposta *HTTP 500 Internal Server Error* como deveria acontecer, já que não estamos levantando nenhuma `HTTPException` ou coisa parecida, mas o servidor **não terá nenhum log** ou qualquer outra indicação de qual foi o erro. 😱
### Sempre levante (`raise`) em Dependências com `yield` e `except` { #always-raise-in-dependencies-with-yield-and-except }
Se você capturar uma exceção em uma dependência com `yield`, a menos que você esteja levantando outra `HTTPException` ou coisa parecida, **você deve relançar a exceção original**.
Você pode relançar a mesma exceção utilizando `raise`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008d_an_py310.py hl[17] *}
Agora o cliente irá receber a mesma resposta *HTTP 500 Internal Server Error*, mas o servidor terá nosso `InternalError` personalizado nos logs. 😎
## Execução de dependências com `yield` { #execution-of-dependencies-with-yield }
A sequência de execução é mais ou menos como esse diagrama. O tempo passa do topo para baixo. E cada coluna é uma das partes interagindo ou executando código.
```mermaid
sequenceDiagram
participant client as Cliente
participant handler as Manipulador de exceções
participant dep as Dep com yield
participant operation as Operação de Rota
participant tasks as Tarefas de Background
Note over client,operation: pode lançar exceções, incluindo HTTPException
client ->> dep: Iniciar requisição
Note over dep: Executar código até o yield
opt lançar Exceção
dep -->> handler: lançar Exceção
handler -->> client: resposta de erro HTTP
end
dep ->> operation: Executar dependência, e.g. sessão de BD
opt raise
operation -->> dep: Lançar exceção (e.g. HTTPException)
opt handle
dep -->> dep: Pode capturar exceções, lançar uma nova HTTPException, lançar outras exceções
end
handler -->> client: resposta de erro HTTP
end
operation ->> client: Retornar resposta ao cliente
Note over client,operation: Resposta já foi enviada, e não pode ser modificada
opt Tarefas
operation -->> tasks: Enviar tarefas de background
end
opt Lançar outra exceção
tasks -->> tasks: Manipula exceções no código da tarefa de background
end
```
/// info | Informação
Apenas **uma resposta** será enviada para o cliente. Ela pode ser uma das respostas de erro, ou então a resposta da *operação de rota*.
Após uma dessas respostas ser enviada, nenhuma outra resposta pode ser enviada.
///
/// tip | Dica
Se você levantar qualquer exceção no código da *função de operação de rota*, ela será passada para as dependências com `yield`, incluindo `HTTPException`. Na maioria dos casos, você vai querer relançar essa mesma exceção ou uma nova a partir da dependência com `yield` para garantir que ela seja tratada adequadamente.
///
## Saída antecipada e `scope` { #early-exit-and-scope }
Normalmente, o código de saída das dependências com `yield` é executado **após a resposta** ser enviada ao cliente.
Mas se você sabe que não precisará usar a dependência depois de retornar da *função de operação de rota*, você pode usar `Depends(scope="function")` para dizer ao FastAPI que deve fechar a dependência depois que a *função de operação de rota* retornar, mas **antes** de a **resposta ser enviada**.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008e_an_py310.py hl[12,16] *}
`Depends()` recebe um parâmetro `scope` que pode ser:
* `"function"`: iniciar a dependência antes da *função de operação de rota* que trata a requisição, encerrar a dependência depois que a *função de operação de rota* termina, mas **antes** de a resposta ser enviada de volta ao cliente. Assim, a função da dependência será executada **em torno** da *função de operação de rota*.
* `"request"`: iniciar a dependência antes da *função de operação de rota* que trata a requisição (semelhante a quando se usa `"function"`), mas encerrar **depois** que a resposta é enviada de volta ao cliente. Assim, a função da dependência será executada **em torno** do ciclo de **requisição** e resposta.
Se não for especificado e a dependência tiver `yield`, ela terá `scope` igual a `"request"` por padrão.
### `scope` para subdependências { #scope-for-sub-dependencies }
Quando você declara uma dependência com `scope="request"` (o padrão), qualquer subdependência também precisa ter `scope` igual a `"request"`.
Mas uma dependência com `scope` igual a `"function"` pode ter dependências com `scope` igual a `"function"` e com `scope` igual a `"request"`.
Isso porque qualquer dependência precisa conseguir executar seu código de saída antes das subdependências, pois pode ainda precisar usá-las durante seu código de saída.
```mermaid
sequenceDiagram
participant client as Cliente
participant dep_req as Dep scope="request"
participant dep_func as Dep scope="function"
participant operation as Operação de Rota
client ->> dep_req: Iniciar requisição
Note over dep_req: Executar código até o yield
dep_req ->> dep_func: Passar dependência
Note over dep_func: Executar código até o yield
dep_func ->> operation: Executar operação de rota com dependência
operation ->> dep_func: Retornar da operação de rota
Note over dep_func: Executar código após o yield
Note over dep_func: ✅ Dependência fechada
dep_func ->> client: Enviar resposta ao cliente
Note over client: Resposta enviada
Note over dep_req: Executar código após o yield
Note over dep_req: ✅ Dependência fechada
```
## Dependências com `yield`, `HTTPException`, `except` e Tarefas de Background { #dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks }
Dependências com `yield` evoluíram ao longo do tempo para cobrir diferentes casos de uso e corrigir alguns problemas.
Se você quiser ver o que mudou em diferentes versões do FastAPI, você pode ler mais sobre isso no guia avançado, em [Dependências Avançadas - Dependências com `yield`, `HTTPException`, `except` e Tarefas de Background](../../advanced/advanced-dependencies.md#dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks).
## Gerenciadores de contexto { #context-managers }
### O que são "Gerenciadores de Contexto" { #what-are-context-managers }
"Gerenciadores de Contexto" são qualquer um dos objetos Python que podem ser utilizados com a declaração `with`.
Por exemplo, [você pode utilizar `with` para ler um arquivo](https://docs.python.org/3/tutorial/inputoutput.html#reading-and-writing-files):
```Python
with open("./somefile.txt") as f:
contents = f.read()
print(contents)
```
Por baixo dos panos, o código `open("./somefile.txt")` cria um objeto que é chamado de "Gerenciador de Contexto".
Quando o bloco `with` finaliza, ele se certifica de fechar o arquivo, mesmo que tenha ocorrido alguma exceção.
Quando você cria uma dependência com `yield`, o **FastAPI** irá criar um gerenciador de contexto internamente para ela, e combiná-lo com algumas outras ferramentas relacionadas.
### Utilizando gerenciadores de contexto em dependências com `yield` { #using-context-managers-in-dependencies-with-yield }
/// warning | Atenção
Isso é uma ideia mais ou menos "avançada".
Se você está apenas iniciando com o **FastAPI** você pode querer pular isso por enquanto.
///
Em Python, você pode criar Gerenciadores de Contexto ao [criar uma classe com dois métodos: `__enter__()` e `__exit__()`](https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html#context-managers).
Você também pode usá-los dentro de dependências com `yield` do **FastAPI** ao utilizar
`with` ou `async with` dentro da função da dependência:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial010_py310.py hl[1:9,13] *}
/// tip | Dica
Outra forma de criar um gerenciador de contexto é utilizando:
* [`@contextlib.contextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.contextmanager) ou
* [`@contextlib.asynccontextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager)
Para decorar uma função com um único `yield`.
Isso é o que o **FastAPI** usa internamente para dependências com `yield`.
Mas você não precisa usar esses decoradores para as dependências do FastAPI (e você não deveria).
O FastAPI irá fazer isso para você internamente.
///
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FILE: docs/pt/docs/tutorial/dependencies/global-dependencies.md
================================================
# Dependências Globais { #global-dependencies }
Para alguns tipos de aplicação você pode querer adicionar dependências para toda a aplicação.
De forma semelhante a [adicionar `dependencies` aos *decoradores de operação de rota*](dependencies-in-path-operation-decorators.md), você pode adicioná-las à aplicação `FastAPI`.
Nesse caso, elas serão aplicadas a todas as *operações de rota* da aplicação:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial012_an_py310.py hl[17] *}
E todos os conceitos apresentados na seção sobre [adicionar `dependencies` aos *decoradores de operação de rota*](dependencies-in-path-operation-decorators.md) ainda se aplicam, mas nesse caso, para todas as *operações de rota* da aplicação.
## Dependências para conjuntos de *operações de rota* { #dependencies-for-groups-of-path-operations }
Mais para a frente, quando você ler sobre como estruturar aplicações maiores ([Aplicações Maiores - Múltiplos Arquivos](../../tutorial/bigger-applications.md)), possivelmente com múltiplos arquivos, você irá aprender a declarar um único parâmetro `dependencies` para um conjunto de *operações de rota*.
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FILE: docs/pt/docs/tutorial/dependencies/index.md
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# Dependências { #dependencies }
O **FastAPI** possui um poderoso, mas intuitivo sistema de **Injeção de Dependência**.
Esse sistema foi pensado para ser fácil de usar, e permitir que qualquer desenvolvedor possa integrar facilmente outros componentes ao **FastAPI**.
## O que é "Injeção de Dependência" { #what-is-dependency-injection }
**"Injeção de Dependência"** no mundo da programação significa, que existe uma maneira de declarar no seu código (nesse caso, suas *funções de operação de rota*) para declarar as coisas que ele precisa para funcionar e que serão utilizadas: "dependências".
Então, esse sistema (nesse caso o **FastAPI**) se encarrega de fazer o que for preciso para fornecer essas dependências para o código ("injetando" as dependências).
Isso é bastante útil quando você precisa:
* Definir uma lógica compartilhada (mesmo formato de código repetidamente).
* Compartilhar conexões com banco de dados.
* Aplicar regras de segurança, autenticação, papéis de usuários, etc.
* E muitas outras coisas...
Tudo isso, enquanto minimizamos a repetição de código.
## Primeiros passos { #first-steps }
Vamos ver um exemplo simples. Tão simples que não será muito útil, por enquanto.
Mas dessa forma podemos focar em como o sistema de **Injeção de Dependência** funciona.
### Criando uma dependência, ou "dependable" { #create-a-dependency-or-dependable }
Primeiro vamos focar na dependência.
Ela é apenas uma função que pode receber os mesmos parâmetros de uma *função de operação de rota*:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8:9] *}
E pronto.
**2 linhas**.
E com a mesma forma e estrutura de todas as suas *funções de operação de rota*.
Você pode pensar nela como uma *função de operação de rota* sem o "decorador" (sem a linha `@app.get("/some-path")`).
E com qualquer retorno que você desejar.
Neste caso, a dependência espera por:
* Um parâmetro de consulta opcional `q` do tipo `str`.
* Um parâmetro de consulta opcional `skip` do tipo `int`, e igual a `0` por padrão.
* Um parâmetro de consulta opcional `limit` do tipo `int`, e igual a `100` por padrão.
E então retorna um `dict` contendo esses valores.
/// info | Informação
FastAPI passou a suportar a notação `Annotated` (e começou a recomendá-la) na versão 0.95.0.
Se você utiliza uma versão anterior, ocorrerão erros ao tentar utilizar `Annotated`.
Certifique-se de [Atualizar a versão do FastAPI](../../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions) para pelo menos 0.95.1 antes de usar `Annotated`.
///
### Importando `Depends` { #import-depends }
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}
### Declarando a dependência, no "dependente" { #declare-the-dependency-in-the-dependant }
Da mesma forma que você utiliza `Body`, `Query`, etc. Como parâmetros de sua *função de operação de rota*, utilize `Depends` com um novo parâmetro:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[13,18] *}
Ainda que `Depends` seja utilizado nos parâmetros da função da mesma forma que `Body`, `Query`, etc, `Depends` funciona de uma forma um pouco diferente.
Você fornece um único parâmetro para `Depends`.
Esse parâmetro deve ser algo como uma função.
Você **não chama a função** diretamente (não adicione os parênteses no final), apenas a passe como parâmetro de `Depends()`.
E essa função vai receber os parâmetros da mesma forma que uma *função de operação de rota*.
/// tip | Dica
Você verá quais outras "coisas", além de funções, podem ser usadas como dependências no próximo capítulo.
///
Sempre que uma nova requisição for realizada, o **FastAPI** se encarrega de:
* Chamar sua dependência ("dependable") com os parâmetros corretos.
* Obter o resultado da função.
* Atribuir esse resultado para o parâmetro em sua *função de operação de rota*.
```mermaid
graph TB
common_parameters(["common_parameters"])
read_items["/items/"]
read_users["/users/"]
common_parameters --> read_items
common_parameters --> read_users
```
Assim, você escreve um código compartilhado apenas uma vez e o **FastAPI** se encarrega de chamá-lo em suas *operações de rota*.
/// check | Verifique
Perceba que você não precisa criar uma classe especial e enviar a dependência para algum outro lugar em que o **FastAPI** a "registre" ou realize qualquer operação similar.
Você apenas envia para `Depends` e o **FastAPI** sabe como fazer o resto.
///
## Compartilhando dependências `Annotated` { #share-annotated-dependencies }
Nos exemplos acima, você pode ver que existe uma pequena **duplicação de código**.
Quando você precisa utilizar a dependência `common_parameters()`, você precisa escrever o parâmetro inteiro com uma anotação de tipo e `Depends()`:
```Python
commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]
```
Mas como estamos utilizando `Annotated`, podemos guardar esse valor `Annotated` em uma variável e utilizá-la em múltiplos locais:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_02_an_py310.py hl[12,16,21] *}
/// tip | Dica
Isso é apenas Python padrão, essa funcionalidade é chamada de "type alias", e na verdade não é específica ao **FastAPI**.
Mas como o **FastAPI** se baseia em convenções do Python, incluindo `Annotated`, você pode incluir esse truque no seu código. 😎
///
As dependências continuarão funcionando como esperado, e a **melhor parte** é que a **informação sobre o tipo é preservada**, o que signfica que seu editor de texto ainda irá incluir **preenchimento automático**, **visualização de erros**, etc. O mesmo vale para ferramentas como `mypy`.
Isso é especialmente útil para uma **base de código grande** onde **as mesmas dependências** são utilizadas repetidamente em **muitas *operações de rota***.
## `Async` ou não, eis a questão { #to-async-or-not-to-async }
Como as dependências também serão chamadas pelo **FastAPI** (da mesma forma que *funções de operação de rota*), as mesmas regras se aplicam ao definir suas funções.
Você pode utilizar `async def` ou apenas `def`.
E você pode declarar dependências utilizando `async def` dentro de *funções de operação de rota* definidas com `def`, ou declarar dependências com `def` e utilizar dentro de *funções de operação de rota* definidas com `async def`, etc.
Não faz diferença. O **FastAPI** sabe o que fazer.
/// note | Nota
Caso você não conheça, veja em [Async: *"Com Pressa?"*](../../async.md#in-a-hurry) a sessão acerca de `async` e `await` na documentação.
///
## Integrando com OpenAPI { #integrated-with-openapi }
Todas as declarações de requisições, validações e requisitos para suas dependências (e sub-dependências) serão integradas em um mesmo esquema OpenAPI.
Então, a documentação interativa também terá toda a informação sobre essas dependências:
## Caso de Uso Simples { #simple-usage }
Se você parar para ver, *funções de operação de rota* são declaradas para serem usadas sempre que uma *rota* e uma *operação* se encaixam, e então o **FastAPI** se encarrega de chamar a função correspondente com os argumentos corretos, extraindo os dados da requisição.
Na verdade, todos (ou a maioria) dos frameworks web funcionam da mesma forma.
Você nunca chama essas funções diretamente. Elas são chamadas pelo framework utilizado (nesse caso, **FastAPI**).
Com o Sistema de Injeção de Dependência, você também pode informar ao **FastAPI** que sua *função de operação de rota* também "depende" em algo a mais que deve ser executado antes de sua *função de operação de rota*, e o **FastAPI** se encarrega de executar e "injetar" os resultados.
Outros termos comuns para essa mesma ideia de "injeção de dependência" são:
* recursos
* provedores
* serviços
* injetáveis
* componentes
## Plug-ins em **FastAPI** { #fastapi-plug-ins }
Integrações e "plug-ins" podem ser construídos com o sistema de **Injeção de Dependência**. Mas na verdade, **não há necessidade de criar "plug-ins"**, já que utilizando dependências é possível declarar um número infinito de integrações e interações que se tornam disponíveis para as suas *funções de operação de rota*.
E as dependências podem ser criadas de uma forma bastante simples e intuitiva que permite que você importe apenas os pacotes Python que forem necessários, e integrá-los com as funções de sua API em algumas linhas de código, *literalmente*.
Você verá exemplos disso nos próximos capítulos, acerca de bancos de dados relacionais e NoSQL, segurança, etc.
## Compatibilidade do **FastAPI** { #fastapi-compatibility }
A simplicidade do sistema de injeção de dependência do **FastAPI** faz ele compatível com:
* todos os bancos de dados relacionais
* bancos de dados NoSQL
* pacotes externos
* APIs externas
* sistemas de autenticação e autorização
* sistemas de monitoramento de uso para APIs
* sistemas de injeção de dados de resposta
* etc.
## Simples e Poderoso { #simple-and-powerful }
Mesmo que o sistema hierárquico de injeção de dependência seja simples de definir e utilizar, ele ainda é bastante poderoso.
Você pode definir dependências que por sua vez definem suas próprias dependências.
Por fim, uma árvore hierárquica de dependências é criada, e o sistema de **Injeção de Dependência** toma conta de resolver todas essas dependências (e as sub-dependências delas) para você, e provê (injeta) os resultados em cada passo.
Por exemplo, vamos supor que você possua 4 endpoints na sua API (*operações de rota*):
* `/items/public/`
* `/items/private/`
* `/users/{user_id}/activate`
* `/items/pro/`
Você poderia adicionar diferentes requisitos de permissão para cada um deles utilizando apenas dependências e sub-dependências:
```mermaid
graph TB
current_user(["current_user"])
active_user(["active_user"])
admin_user(["admin_user"])
paying_user(["paying_user"])
public["/items/public/"]
private["/items/private/"]
activate_user["/users/{user_id}/activate"]
pro_items["/items/pro/"]
current_user --> active_user
active_user --> admin_user
active_user --> paying_user
current_user --> public
active_user --> private
admin_user --> activate_user
paying_user --> pro_items
```
## Integração com **OpenAPI** { #integrated-with-openapi_1 }
Todas essas dependências, ao declarar os requisitos para suas *operações de rota*, também adicionam parâmetros, validações, etc.
O **FastAPI** se encarrega de adicionar tudo isso ao esquema OpenAPI, para que seja mostrado nos sistemas de documentação interativa.
================================================
FILE: docs/pt/docs/tutorial/dependencies/sub-dependencies.md
================================================
# Subdependências { #sub-dependencies }
Você pode criar dependências que possuem **subdependências**.
Elas podem ter o nível de **profundidade** que você achar necessário.
O **FastAPI** se encarrega de resolver essas dependências.
## Primeira dependência "dependable" { #first-dependency-dependable }
Você pode criar uma primeira dependência ("dependable") dessa forma:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}
Esse código declara um parâmetro de consulta opcional, `q`, com o tipo `str`, e então retorna esse parâmetro.
Isso é bastante simples (e não muito útil), mas irá nos ajudar a focar em como as subdependências funcionam.
## Segunda dependência, "dependable" e "dependente" { #second-dependency-dependable-and-dependant }
Então, você pode criar uma outra função para uma dependência (um "dependable") que ao mesmo tempo declara sua própria dependência (o que faz dela um "dependente" também):
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}
Vamos focar nos parâmetros declarados:
* Mesmo que essa função seja uma dependência ("dependable") por si mesma, ela também declara uma outra dependência (ela "depende" de outra coisa).
* Ela depende do `query_extractor`, e atribui o valor retornado pela função ao parâmetro `q`.
* Ela também declara um cookie opcional `last_query`, do tipo `str`.
* Se o usuário não passou nenhuma consulta `q`, a última consulta é utilizada, que foi salva em um cookie anteriormente.
## Utilizando a dependência { #use-the-dependency }
Então podemos utilizar a dependência com:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[23] *}
/// info | Informação
Perceba que nós estamos declarando apenas uma dependência na *função de operação de rota*, em `query_or_cookie_extractor`.
Mas o **FastAPI** saberá que precisa solucionar `query_extractor` primeiro, para passar o resultado para `query_or_cookie_extractor` enquanto chama a função.
///
```mermaid
graph TB
query_extractor(["query_extractor"])
query_or_cookie_extractor(["query_or_cookie_extractor"])
read_query["/items/"]
query_extractor --> query_or_cookie_extractor --> read_query
```
## Utilizando a mesma dependência múltiplas vezes { #using-the-same-dependency-multiple-times }
Se uma de suas dependências é declarada várias vezes para a mesma *operação de rota*, por exemplo, múltiplas dependências com uma mesma subdependência, o **FastAPI** irá chamar essa subdependência uma única vez para cada requisição.
E o valor retornado é salvo em um "cache" e repassado para todos os "dependentes" que precisam dele em uma requisição específica, em vez de chamar a dependência múltiplas vezes para uma mesma requisição.
Em um cenário avançado onde você precise que a dependência seja calculada em cada passo (possivelmente várias vezes) de uma requisição em vez de utilizar o valor em "cache", você pode definir o parâmetro `use_cache=False` em `Depends`:
//// tab | Python 3.10+
```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: Annotated[str, Depends(get_value, use_cache=False)]):
return {"fresh_value": fresh_value}
```
////
//// tab | Python 3.10+ non-Annotated
/// tip | Dica
Utilize a versão com `Annotated` se possível.
///
```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
return {"fresh_value": fresh_value}
```
////
## Recapitulando { #recap }
Com exceção de todas as palavras complicadas usadas aqui, o sistema de **Injeção de Dependência** é bastante simples.
Consiste apenas de funções que parecem idênticas a *funções de operação de rota*.
Mas ainda assim, é bastante poderoso, e permite que você declare grafos (árvores) de dependências com uma profundidade arbitrária.
/// tip | Dica
Tudo isso pode não parecer muito útil com esses exemplos.
Mas você verá o quão útil isso é nos capítulos sobre **segurança**.
E você também verá a quantidade de código que você não precisara escrever.
///
================================================
FILE: docs/pt/docs/tutorial/encoder.md
================================================
# Codificador Compatível com JSON { #json-compatible-encoder }
Existem alguns casos em que você pode precisar converter um tipo de dados (como um modelo Pydantic) para algo compatível com JSON (como um `dict`, `list`, etc).
Por exemplo, se você precisar armazená-lo em um banco de dados.
Para isso, **FastAPI** fornece uma função `jsonable_encoder()`.
## Usando a função `jsonable_encoder` { #using-the-jsonable-encoder }
Vamos imaginar que você tenha um banco de dados `fake_db` que recebe apenas dados compatíveis com JSON.
Por exemplo, ele não recebe objetos `datetime`, pois estes objetos não são compatíveis com JSON.
Então, um objeto `datetime` teria que ser convertido em um `str` contendo os dados no [formato ISO](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601).
Da mesma forma, este banco de dados não receberia um modelo Pydantic (um objeto com atributos), apenas um `dict`.
Você pode usar a função `jsonable_encoder` para resolver isso.
A função recebe um objeto, como um modelo Pydantic e retorna uma versão compatível com JSON:
{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}
Neste exemplo, ele converteria o modelo Pydantic em um `dict`, e o `datetime` em um `str`.
O resultado de chamar a função é algo que pode ser codificado com o padrão do Python [`json.dumps()`](https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps).
A função não retorna um grande `str` contendo os dados no formato JSON (como uma string). Mas sim, retorna uma estrutura de dados padrão do Python (por exemplo, um `dict`) com valores e subvalores compatíveis com JSON.
/// note | Nota
`jsonable_encoder` é realmente usado pelo **FastAPI** internamente para converter dados. Mas também é útil em muitos outros cenários.
///
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FILE: docs/pt/docs/tutorial/extra-data-types.md
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# Tipos de dados extras { #extra-data-types }
Até agora, você tem usado tipos de dados comuns, tais como:
* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`
Mas você também pode usar tipos de dados mais complexos.
E você ainda terá os mesmos recursos que viu até agora:
* Ótimo suporte do editor.
* Conversão de dados das requisições recebidas.
* Conversão de dados para os dados da resposta.
* Validação de dados.
* Anotação e documentação automáticas.
## Outros tipos de dados { #other-data-types }
Aqui estão alguns dos tipos de dados adicionais que você pode usar:
* `UUID`:
* Um "Identificador Universalmente Único" padrão, comumente usado como ID em muitos bancos de dados e sistemas.
* Em requisições e respostas será representado como uma `str`.
* `datetime.datetime`:
* O `datetime.datetime` do Python.
* Em requisições e respostas será representado como uma `str` no formato ISO 8601, exemplo: `2008-09-15T15:53:00+05:00`.
* `datetime.date`:
* O `datetime.date` do Python.
* Em requisições e respostas será representado como uma `str` no formato ISO 8601, exemplo: `2008-09-15`.
* `datetime.time`:
* O `datetime.time` do Python.
* Em requisições e respostas será representado como uma `str` no formato ISO 8601, exemplo: `14:23:55.003`.
* `datetime.timedelta`:
* O `datetime.timedelta` do Python.
* Em requisições e respostas será representado como um `float` de segundos totais.
* O Pydantic também permite representá-lo como uma "codificação ISO 8601 diferença de tempo", [cheque a documentação para mais informações](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/serialization/#custom-serializers).
* `frozenset`:
* Em requisições e respostas, será tratado da mesma forma que um `set`:
* Nas requisições, uma lista será lida, eliminando duplicadas e convertendo-a em um `set`.
* Nas respostas, o `set` será convertido para uma `list`.
* O esquema gerado vai especificar que os valores do `set` são únicos (usando o `uniqueItems` do JSON Schema).
* `bytes`:
* O `bytes` padrão do Python.
* Em requisições e respostas será representado como uma `str`.
* O esquema gerado vai especificar que é uma `str` com o "formato" `binary`.
* `Decimal`:
* O `Decimal` padrão do Python.
* Em requisições e respostas será representado como um `float`.
* Você pode checar todos os tipos de dados válidos do Pydantic aqui: [Tipos de dados do Pydantic](https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/).
## Exemplo { #example }
Aqui está um exemplo de *operação de rota* com parâmetros utilizando-se de alguns dos tipos acima.
{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *}
Note que os parâmetros dentro da função têm seu tipo de dados natural, e você pode, por exemplo, realizar manipulações normais de data, como:
{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[18:19] *}
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FILE: docs/pt/docs/tutorial/extra-models.md
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# Modelos Adicionais { #extra-models }
Continuando com o exemplo anterior, será comum ter mais de um modelo relacionado.
Isso é especialmente o caso para modelos de usuários, porque:
* O **modelo de entrada** precisa ser capaz de ter uma senha.
* O **modelo de saída** não deve ter uma senha.
* O **modelo de banco de dados** provavelmente precisaria ter uma senha com hash.
/// danger | Cuidado
Nunca armazene senhas em texto simples dos usuários. Sempre armazene uma "hash segura" que você pode verificar depois.
Se não souber, você aprenderá o que é uma "senha hash" nos [capítulos de segurança](security/simple-oauth2.md#password-hashing).
///
## Múltiplos modelos { #multiple-models }
Aqui está uma ideia geral de como os modelos poderiam parecer com seus campos de senha e os lugares onde são usados:
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}
### Sobre `**user_in.model_dump()` { #about-user-in-model-dump }
#### O `.model_dump()` do Pydantic { #pydantics-model-dump }
`user_in` é um modelo Pydantic da classe `UserIn`.
Os modelos Pydantic possuem um método `.model_dump()` que retorna um `dict` com os dados do modelo.
Então, se criarmos um objeto Pydantic `user_in` como:
```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="john.doe@example.com")
```
e depois chamarmos:
```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```
agora temos um `dict` com os dados na variável `user_dict` (é um `dict` em vez de um objeto de modelo Pydantic).
E se chamarmos:
```Python
print(user_dict)
```
teríamos um `dict` Python com:
```Python
{
'username': 'john',
'password': 'secret',
'email': 'john.doe@example.com',
'full_name': None,
}
```
#### Desembrulhando um `dict` { #unpacking-a-dict }
Se tomarmos um `dict` como `user_dict` e passarmos para uma função (ou classe) com `**user_dict`, o Python irá "desembrulhá-lo". Ele passará as chaves e valores do `user_dict` diretamente como argumentos chave-valor.
Então, continuando com o `user_dict` acima, escrevendo:
```Python
UserInDB(**user_dict)
```
Resultaria em algo equivalente a:
```Python
UserInDB(
username="john",
password="secret",
email="john.doe@example.com",
full_name=None,
)
```
Ou mais exatamente, usando `user_dict` diretamente, com qualquer conteúdo que ele possa ter no futuro:
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
password = user_dict["password"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
)
```
#### Um modelo Pydantic a partir do conteúdo de outro { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another }
Como no exemplo acima, obtivemos o `user_dict` a partir do `user_in.model_dump()`, este código:
```Python
user_dict = user_in.model_dump()
UserInDB(**user_dict)
```
seria equivalente a:
```Python
UserInDB(**user_in.model_dump())
```
...porque `user_in.model_dump()` é um `dict`, e depois fazemos o Python "desembrulhá-lo" passando-o para `UserInDB` precedido por `**`.
Então, obtemos um modelo Pydantic a partir dos dados em outro modelo Pydantic.
#### Desembrulhando um `dict` e palavras-chave extras { #unpacking-a-dict-and-extra-keywords }
E, então, adicionando o argumento de palavra-chave extra `hashed_password=hashed_password`, como em:
```Python
UserInDB(**user_in.model_dump(), hashed_password=hashed_password)
```
...acaba sendo como:
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
password = user_dict["password"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
hashed_password = hashed_password,
)
```
/// warning | Atenção
As funções adicionais de suporte `fake_password_hasher` e `fake_save_user` servem apenas para demonstrar um fluxo possível dos dados, mas é claro que elas não fornecem segurança real.
///
## Reduzir duplicação { #reduce-duplication }
Reduzir a duplicação de código é uma das ideias principais no **FastAPI**.
A duplicação de código aumenta as chances de bugs, problemas de segurança, problemas de desincronização de código (quando você atualiza em um lugar, mas não em outros), etc.
E esses modelos estão compartilhando muitos dos dados e duplicando nomes e tipos de atributos.
Nós poderíamos fazer melhor.
Podemos declarar um modelo `UserBase` que serve como base para nossos outros modelos. E então podemos fazer subclasses desse modelo que herdam seus atributos (declarações de tipo, validação, etc.).
Toda conversão de dados, validação, documentação, etc. ainda funcionará normalmente.
Dessa forma, podemos declarar apenas as diferenças entre os modelos (com `password` em texto claro, com `hashed_password` e sem senha):
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial002_py310.py hl[7,13:14,17:18,21:22] *}
## `Union` ou `anyOf` { #union-or-anyof }
Você pode declarar uma resposta como o `Union` de dois ou mais tipos, o que significa que a resposta seria qualquer um deles.
Isso será definido no OpenAPI com `anyOf`.
Para fazer isso, use a anotação de tipo padrão do Python [`typing.Union`](https://docs.python.org/3/library/typing.html#typing.Union):
/// note | Nota
Ao definir um [`Union`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/#unions), inclua o tipo mais específico primeiro, seguido pelo tipo menos específico. No exemplo abaixo, o tipo mais específico `PlaneItem` vem antes de `CarItem` em `Union[PlaneItem, CarItem]`.
///
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial003_py310.py hl[1,14:15,18:20,33] *}
### `Union` no Python 3.10 { #union-in-python-3-10 }
Neste exemplo, passamos `Union[PlaneItem, CarItem]` como o valor do argumento `response_model`.
Dado que estamos passando-o como um **valor para um argumento** em vez de colocá-lo em uma **anotação de tipo**, precisamos usar `Union` mesmo no Python 3.10.
Se estivesse em uma anotação de tipo, poderíamos ter usado a barra vertical, como:
```Python
some_variable: PlaneItem | CarItem
```
Mas se colocarmos isso na atribuição `response_model=PlaneItem | CarItem`, teríamos um erro, pois o Python tentaria executar uma **operação inválida** entre `PlaneItem` e `CarItem` em vez de interpretar isso como uma anotação de tipo.
## Lista de modelos { #list-of-models }
Da mesma forma, você pode declarar respostas de listas de objetos.
Para isso, use o padrão Python `list`:
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}
## Resposta com `dict` arbitrário { #response-with-arbitrary-dict }
Você também pode declarar uma resposta usando um simples `dict` arbitrário, declarando apenas o tipo das chaves e valores, sem usar um modelo Pydantic.
Isso é útil se você não souber os nomes de campo / atributo válidos (que seriam necessários para um modelo Pydantic) antecipadamente.
Neste caso, você pode usar `dict`:
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py310.py hl[6] *}
## Recapitulação { #recap }
Use vários modelos Pydantic e herde livremente para cada caso.
Não é necessário ter um único modelo de dados por entidade se essa entidade precisar ter diferentes "estados". No caso da "entidade" de usuário com um estado que inclui `password`, `password_hash` e sem senha.
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FILE: docs/pt/docs/tutorial/first-steps.md
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# Primeiros Passos { #first-steps }
O arquivo FastAPI mais simples pode se parecer com:
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py *}
Copie o conteúdo para um arquivo `main.py`.
Execute o servidor ao vivo:
get operação
/// info | Informações sobre `@decorator`
Essa sintaxe `@alguma_coisa` em Python é chamada de "decorador".
Você o coloca em cima de uma função. Como um chapéu decorativo (acho que é daí que vem o termo).
Um "decorador" pega a função abaixo e faz algo com ela.
Em nosso caso, este decorador informa ao **FastAPI** que a função abaixo corresponde ao **path** `/` com uma **operação** `get`.
É o "**decorador de operação de rota**".
///
Você também pode usar as outras operações:
* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`
E os mais exóticos:
* `@app.options()`
* `@app.head()`
* `@app.patch()`
* `@app.trace()`
/// tip | Dica
Você está livre para usar cada operação (método HTTP) como desejar.
O **FastAPI** não impõe nenhum significado específico.
As informações aqui são apresentadas como uma orientação, não uma exigência.
Por exemplo, ao usar GraphQL, você normalmente executa todas as ações usando apenas operações `POST`.
///
### Passo 4: defina a **função de operação de rota** { #step-4-define-the-path-operation-function }
Esta é a nossa "**função de operação de rota**":
* **path**: é `/`.
* **operação**: é `get`.
* **função**: é a função abaixo do "decorador" (abaixo do `@app.get("/")`).
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py hl[7] *}
Esta é uma função Python.
Ela será chamada pelo **FastAPI** sempre que receber uma requisição para a URL "`/`" usando uma operação `GET`.
Neste caso, é uma função `async`.
---
Você também pode defini-la como uma função normal em vez de `async def`:
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial003_py310.py hl[7] *}
/// note | Nota
Se você não sabe a diferença, verifique o [Async: *"Com pressa?"*](../async.md#in-a-hurry).
///
### Passo 5: retorne o conteúdo { #step-5-return-the-content }
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py hl[8] *}
Você pode retornar um `dict`, `list` e valores singulares como `str`, `int`, etc.
Você também pode devolver modelos Pydantic ( você verá mais sobre isso mais tarde).
Existem muitos outros objetos e modelos que serão convertidos automaticamente para JSON (incluindo ORMs, etc). Tente usar seus favoritos, é altamente provável que já sejam compatíveis.
### Passo 6: Faça o deploy { #step-6-deploy-it }
Faça o deploy da sua aplicação para a **[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)** com um comando: `fastapi deploy`. 🎉
#### Sobre o FastAPI Cloud { #about-fastapi-cloud }
A **[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)** é construída pelo mesmo autor e equipe por trás do **FastAPI**.
Ela simplifica o processo de **construir**, **fazer deploy** e **acessar** uma API com o mínimo de esforço.
Traz a mesma **experiência do desenvolvedor** de criar aplicações com FastAPI para **fazer o deploy** delas na nuvem. 🎉
A FastAPI Cloud é a principal patrocinadora e financiadora dos projetos open source do ecossistema *FastAPI and friends*. ✨
#### Faça o deploy em outros provedores de nuvem { #deploy-to-other-cloud-providers }
FastAPI é open source e baseado em padrões. Você pode fazer deploy de aplicações FastAPI em qualquer provedor de nuvem que preferir.
Siga os tutoriais do seu provedor de nuvem para fazer deploy de aplicações FastAPI com eles. 🤓
## Recapitulando { #recap }
* Importe `FastAPI`.
* Crie uma instância do `app`.
* Escreva um **decorador de operação de rota** usando decoradores como `@app.get("/")`.
* Defina uma **função de operação de rota**; por exemplo, `def root(): ...`.
* Execute o servidor de desenvolvimento usando o comando `fastapi dev`.
* Opcionalmente, faça o deploy da sua aplicação com `fastapi deploy`.
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FILE: docs/pt/docs/tutorial/handling-errors.md
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# Manipulação de erros { #handling-errors }
Há diversas situações em que você precisa notificar um erro a um cliente que está utilizando a sua API.
Esse cliente pode ser um browser com um frontend, o código de outra pessoa, um dispositivo IoT, etc.
Pode ser que você precise comunicar ao cliente que:
* O cliente não tem direitos para realizar aquela operação.
* O cliente não tem acesso aquele recurso.
* O item que o cliente está tentando acessar não existe.
* etc.
Nesses casos, você normalmente retornaria um **HTTP status code** próximo ao status code na faixa do status code **400** (do 400 ao 499).
Isso é bastante similar ao caso do HTTP status code 200 (do 200 ao 299). Esses "200" status codes significam que, de algum modo, houve sucesso na requisição.
Os status codes na faixa dos 400 significam que houve um erro por parte do cliente.
Você se lembra de todos aqueles erros (e piadas) a respeito do "**404 Not Found**"?
## Use o `HTTPException` { #use-httpexception }
Para retornar ao cliente *responses* HTTP com erros, use o `HTTPException`.
### Import `HTTPException` { #import-httpexception }
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py310.py hl[1] *}
### Lance o `HTTPException` no seu código { #raise-an-httpexception-in-your-code }
`HTTPException`, ao fundo, nada mais é do que a conjunção entre uma exceção comum do Python e informações adicionais relevantes para APIs.
E porque é uma exceção do Python, você não **retorna** (return) o `HTTPException`, você lança o (raise) no seu código.
Isso também significa que, se você está escrevendo uma função de utilidade, a qual você está chamando dentro da sua função de operação de rota, e você lança o `HTTPException` dentro da função de utilidade, o resto do seu código não será executado dentro da função de operação de rota. Ao contrário, o `HTTPException` irá finalizar a requisição no mesmo instante e enviará o erro HTTP oriundo do `HTTPException` para o cliente.
O benefício de lançar uma exceção em vez de retornar um valor ficará mais evidente na seção sobre Dependências e Segurança.
Neste exemplo, quando o cliente pede, na requisição, por um item cujo ID não existe, a exceção com o status code `404` é lançada:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py310.py hl[11] *}
### A response resultante { #the-resulting-response }
Se o cliente faz uma requisição para `http://example.com/items/foo` (um `item_id` `"foo"`), esse cliente receberá um HTTP status code 200, e uma resposta JSON:
```JSON
{
"item": "The Foo Wrestlers"
}
```
Mas se o cliente faz uma requisição para `http://example.com/items/bar` (ou seja, um não existente `item_id "bar"`), esse cliente receberá um HTTP status code 404 (o erro "não encontrado" — *not found error*), e uma resposta JSON:
```JSON
{
"detail": "Item not found"
}
```
/// tip | Dica
Quando você lançar um `HTTPException`, você pode passar qualquer valor convertível em JSON como parâmetro de `detail`, e não apenas `str`.
Você pode passar um `dict` ou um `list`, etc.
Esses tipos de dados são manipulados automaticamente pelo **FastAPI** e convertidos em JSON.
///
## Adicione headers customizados { #add-custom-headers }
Há certas situações em que é bastante útil poder adicionar headers customizados no HTTP error. Exemplo disso seria adicionar headers customizados para tipos de segurança.
Você provavelmente não precisará utilizar esses headers diretamente no seu código.
Mas caso você precise, para um cenário mais complexo, você pode adicionar headers customizados:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial002_py310.py hl[14] *}
## Instale manipuladores de exceções customizados { #install-custom-exception-handlers }
Você pode adicionar manipuladores de exceção customizados com [a mesma seção de utilidade de exceções presentes no Starlette](https://www.starlette.dev/exceptions/).
Digamos que você tenha uma exceção customizada `UnicornException` que você (ou uma biblioteca que você use) precise lançar (`raise`).
Nesse cenário, se você precisa manipular essa exceção de modo global com o FastAPI, você pode adicionar um manipulador de exceção customizada com `@app.exception_handler()`.
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial003_py310.py hl[5:7,13:18,24] *}
Nesse cenário, se você fizer uma requisição para `/unicorns/yolo`, a *operação de rota* vai lançar (`raise`) o `UnicornException`.
Essa exceção será manipulada, contudo, pelo `unicorn_exception_handler`.
Dessa forma você receberá um erro "limpo", com o HTTP status code `418` e um JSON com o conteúdo:
```JSON
{"message": "Oops! yolo did something. There goes a rainbow..."}
```
/// note | Detalhes Técnicos
Você também pode usar `from starlette.requests import Request` e `from starlette.responses import JSONResponse`.
**FastAPI** disponibiliza o mesmo `starlette.responses` através do `fastapi.responses` por conveniência ao desenvolvedor. Contudo, a maior parte das respostas disponíveis vem diretamente do Starlette. O mesmo acontece com o `Request`.
///
## Sobrescreva os manipuladores de exceções padrão { #override-the-default-exception-handlers }
**FastAPI** tem alguns manipuladores padrão de exceções.
Esses manipuladores são os responsáveis por retornar o JSON padrão de respostas quando você lança (`raise`) o `HTTPException` e quando a requisição tem dados inválidos.
Você pode sobrescrever esses manipuladores de exceção com os seus próprios manipuladores.
### Sobrescreva exceções de validação da requisição { #override-request-validation-exceptions }
Quando a requisição contém dados inválidos, **FastAPI** internamente lança para o `RequestValidationError`.
E também inclui um manipulador de exceções padrão para ele.
Para sobrescrevê-lo, importe o `RequestValidationError` e use-o com o `@app.exception_handler(RequestValidationError)` para decorar o manipulador de exceções.
O manipulador de exceções receberá um `Request` e a exceção.
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py310.py hl[2,14:19] *}
Se você for ao `/items/foo`, em vez de receber o JSON padrão com o erro:
```JSON
{
"detail": [
{
"loc": [
"path",
"item_id"
],
"msg": "value is not a valid integer",
"type": "type_error.integer"
}
]
}
```
você receberá a versão em texto:
```
Validation errors:
Field: ('path', 'item_id'), Error: Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer
```
### Sobrescreva o manipulador de erro `HTTPException` { #override-the-httpexception-error-handler }
Do mesmo modo, você pode sobrescrever o `HTTPException`.
Por exemplo, você pode querer retornar uma *response* em *plain text* ao invés de um JSON para os seguintes erros:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py310.py hl[3:4,9:11,25] *}
/// note | Detalhes Técnicos
Você pode usar `from starlette.responses import PlainTextResponse`.
**FastAPI** disponibiliza o mesmo `starlette.responses` como `fastapi.responses`, como conveniência a você, desenvolvedor. Contudo, a maior parte das respostas disponíveis vem diretamente do Starlette.
///
/// warning | Atenção
Tenha em mente que o `RequestValidationError` contém as informações do nome do arquivo e da linha onde o erro de validação acontece, para que você possa mostrá-las nos seus logs com as informações relevantes, se quiser.
Mas isso significa que, se você simplesmente convertê-lo para uma string e retornar essa informação diretamente, você pode acabar vazando um pouco de informação sobre o seu sistema; por isso, aqui o código extrai e mostra cada erro de forma independente.
///
### Use o body do `RequestValidationError` { #use-the-requestvalidationerror-body }
O `RequestValidationError` contém o `body` que ele recebeu de dados inválidos.
Você pode utilizá-lo enquanto desenvolve seu app para registrar o *body* e debugá-lo, e assim retorná-lo ao usuário, etc.
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial005_py310.py hl[14] *}
Tente enviar um item inválido como este:
```JSON
{
"title": "towel",
"size": "XL"
}
```
Você receberá uma *response* informando-o de que os dados são inválidos, e contendo o *body* recebido:
```JSON hl_lines="12-15"
{
"detail": [
{
"loc": [
"body",
"size"
],
"msg": "value is not a valid integer",
"type": "type_error.integer"
}
],
"body": {
"title": "towel",
"size": "XL"
}
}
```
#### O `HTTPException` do FastAPI vs o `HTTPException` do Starlette { #fastapis-httpexception-vs-starlettes-httpexception }
O **FastAPI** tem o seu próprio `HTTPException`.
E a classe de erro `HTTPException` do **FastAPI** herda da classe de erro do `HTTPException` do Starlette.
A única diferença é que o `HTTPException` do **FastAPI** aceita qualquer dado que possa ser convertido em JSON para o campo `detail`, enquanto o `HTTPException` do Starlette aceita apenas strings para esse campo.
Portanto, você pode continuar lançando o `HTTPException` do **FastAPI** normalmente no seu código.
Porém, quando você registrar um manipulador de exceção, você deve registrá-lo através do `HTTPException` do Starlette.
Dessa forma, se qualquer parte do código interno, extensão ou plug-in do Starlette lançar um `HTTPException` do Starlette, o seu manipulador poderá capturar e tratá-lo.
Neste exemplo, para poder ter ambos os `HTTPException` no mesmo código, a exceção do Starlette é renomeada para `StarletteHTTPException`:
```Python
from starlette.exceptions import HTTPException as StarletteHTTPException
```
### Reutilize os manipuladores de exceção do **FastAPI** { #reuse-fastapis-exception-handlers }
Se você quer usar a exceção em conjunto com o mesmo manipulador de exceção *default* do **FastAPI**, você pode importar e re-usar esses manipuladores de exceção do `fastapi.exception_handlers`:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial006_py310.py hl[2:5,15,21] *}
Nesse exemplo você apenas imprime (`print`) o erro com uma mensagem expressiva. Mesmo assim, dá para pegar a ideia. Você pode usar a exceção e então apenas re-usar o manipulador de exceção *default*.
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FILE: docs/pt/docs/tutorial/header-param-models.md
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# Modelos de Parâmetros do Cabeçalho { #header-parameter-models }
Se você possui um grupo de **parâmetros de cabeçalho** relacionados, você pode criar um **modelo do Pydantic** para declará-los.
Isso vai lhe permitir **reusar o modelo** em **múltiplos lugares** e também declarar validações e metadados para todos os parâmetros de uma vez. 😎
/// note | Nota
Isso é possível desde a versão `0.115.0` do FastAPI. 🤓
///
## Parâmetros do Cabeçalho com um Modelo Pydantic { #header-parameters-with-a-pydantic-model }
Declare os **parâmetros de cabeçalho** que você precisa em um **modelo do Pydantic**, e então declare o parâmetro como `Header`:
{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:14,18] *}
O **FastAPI** irá **extrair** os dados de **cada campo** a partir dos **cabeçalhos** da requisição e te retornará o modelo do Pydantic que você definiu.
## Checando a documentação { #check-the-docs }
Você pode ver os headers necessários na interface gráfica da documentação em `/docs`:
contact| Parâmetro | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
name | str | O nome identificador da pessoa/organização de contato. |
url | str | A URL que aponta para as informações de contato. DEVE estar no formato de uma URL. |
email | str | O endereço de e-mail da pessoa/organização de contato. DEVE estar no formato de um endereço de e-mail. |
license_info| Parâmetro | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
name | str | OBRIGATÓRIO (se um license_info for definido). O nome da licença usada para a API. |
identifier | str | Uma expressão de licença [SPDX](https://spdx.org/licenses/) para a API. O campo identifier é mutuamente exclusivo do campo url. Disponível desde OpenAPI 3.1.0, FastAPI 0.99.0. |
url | str | Uma URL para a licença usada para a API. DEVE estar no formato de uma URL. |
## Identificador de Licença { #license-identifier }
Desde o OpenAPI 3.1.0 e FastAPI 0.99.0, você também pode definir o `license_info` com um `identifier` em vez de uma `url`.
Por exemplo:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial001_1_py310.py hl[31] *}
## Metadados para tags { #metadata-for-tags }
Você também pode adicionar metadados adicionais para as diferentes tags usadas para agrupar suas operações de rota com o parâmetro `openapi_tags`.
Ele recebe uma lista contendo um dicionário para cada tag.
Cada dicionário pode conter:
* `name` (**obrigatório**): uma `str` com o mesmo nome da tag que você usa no parâmetro `tags` nas suas *operações de rota* e `APIRouter`s.
* `description`: uma `str` com uma breve descrição da tag. Pode conter Markdown e será exibido na interface de documentação.
* `externalDocs`: um `dict` descrevendo a documentação externa com:
* `description`: uma `str` com uma breve descrição da documentação externa.
* `url` (**obrigatório**): uma `str` com a URL da documentação externa.
### Criar Metadados para tags { #create-metadata-for-tags }
Vamos tentar isso em um exemplo com tags para `users` e `items`.
Crie metadados para suas tags e passe-os para o parâmetro `openapi_tags`:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py310.py hl[3:16,18] *}
Observe que você pode usar Markdown dentro das descrições. Por exemplo, "login" será exibido em negrito (**login**) e "fancy" será exibido em itálico (_fancy_).
/// tip | Dica
Você não precisa adicionar metadados para todas as tags que você usa.
///
### Use suas tags { #use-your-tags }
Use o parâmetro `tags` com suas *operações de rota* (e `APIRouter`s) para atribuí-los a diferentes tags:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py310.py hl[21,26] *}
/// info | Informação
Leia mais sobre tags em [Configuração de operação de rota](path-operation-configuration.md#tags).
///
### Cheque os documentos { #check-the-docs }
Agora, se você verificar a documentação, ela exibirá todos os metadados adicionais:
### Ordem das tags { #order-of-tags }
A ordem de cada dicionário de metadados de tag também define a ordem exibida na interface de documentação.
Por exemplo, embora `users` apareça após `items` em ordem alfabética, ele é exibido antes deles, porque adicionamos seus metadados como o primeiro dicionário na lista.
## URL da OpenAPI { #openapi-url }
Por padrão, o esquema OpenAPI é servido em `/openapi.json`.
Mas você pode configurá-lo com o parâmetro `openapi_url`.
Por exemplo, para defini-lo para ser servido em `/api/v1/openapi.json`:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial002_py310.py hl[3] *}
Se você quiser desativar completamente o esquema OpenAPI, pode definir `openapi_url=None`, o que também desativará as interfaces de documentação que o utilizam.
## URLs da Documentação { #docs-urls }
Você pode configurar as duas interfaces de documentação incluídas:
* **Swagger UI**: acessível em `/docs`.
* Você pode definir sua URL com o parâmetro `docs_url`.
* Você pode desativá-la definindo `docs_url=None`.
* **ReDoc**: acessível em `/redoc`.
* Você pode definir sua URL com o parâmetro `redoc_url`.
* Você pode desativá-la definindo `redoc_url=None`.
Por exemplo, para definir o Swagger UI para ser servido em `/documentation` e desativar o ReDoc:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial003_py310.py hl[3] *}
================================================
FILE: docs/pt/docs/tutorial/middleware.md
================================================
# Middleware { #middleware }
Você pode adicionar middleware à suas aplicações **FastAPI**.
Um "middleware" é uma função que manipula cada **requisição** antes de ser processada por qualquer *operação de rota* específica. E também cada **resposta** antes de retorná-la.
* Ele pega cada **requisição** que chega ao seu aplicativo.
* Ele pode então fazer algo com essa **requisição** ou executar qualquer código necessário.
* Então ele passa a **requisição** para ser processada pelo resto do aplicativo (por alguma *operação de rota*).
* Ele então pega a **resposta** gerada pelo aplicativo (por alguma *operação de rota*).
* Ele pode fazer algo com essa **resposta** ou executar qualquer código necessário.
* Então ele retorna a **resposta**.
/// note | Detalhes Técnicos
Se você tiver dependências com `yield`, o código de saída será executado *depois* do middleware.
Se houver alguma tarefa em segundo plano (abordada na seção [Tarefas em segundo plano](background-tasks.md), que você verá mais adiante), ela será executada *depois* de todo o middleware.
///
## Criar um middleware { #create-a-middleware }
Para criar um middleware, use o decorador `@app.middleware("http")` logo acima de uma função.
A função middleware recebe:
* A `request`.
* Uma função `call_next` que receberá o `request` como um parâmetro.
* Esta função passará a `request` para a *operação de rota* correspondente.
* Então ela retorna a `response` gerada pela *operação de rota* correspondente.
* Você pode então modificar ainda mais o `response` antes de retorná-lo.
{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py310.py hl[8:9,11,14] *}
/// tip | Dica
Tenha em mente que cabeçalhos proprietários personalizados podem ser adicionados [usando o prefixo `X-`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers).
Mas se você tiver cabeçalhos personalizados desejando que um cliente em um navegador esteja apto a ver, você precisa adicioná-los às suas configurações CORS ([CORS (Cross-Origin Resource Sharing)](cors.md)) usando o parâmetro `expose_headers` documentado na [Documentação CORS da Starlette](https://www.starlette.dev/middleware/#corsmiddleware).
///
/// note | Detalhes Técnicos
Você também pode usar `from starlette.requests import Request`.
**FastAPI** fornece isso como uma conveniência para você, o desenvolvedor. Mas vem diretamente da Starlette.
///
### Antes e depois da `response` { #before-and-after-the-response }
Você pode adicionar código para ser executado com a `request`, antes que qualquer *operação de rota* o receba.
E também depois que a `response` é gerada, antes de retorná-la.
Por exemplo, você pode adicionar um cabeçalho personalizado `X-Process-Time` contendo o tempo em segundos que levou para processar a solicitação e gerar uma resposta:
{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py310.py hl[10,12:13] *}
/// tip | Dica
Aqui usamos [`time.perf_counter()`](https://docs.python.org/3/library/time.html#time.perf_counter) em vez de `time.time()` porque ele pode ser mais preciso para esses casos de uso. 🤓
///
## Ordem de execução de múltiplos middlewares { #multiple-middleware-execution-order }
Quando você adiciona múltiplos middlewares usando o decorador `@app.middleware()` ou o método `app.add_middleware()`, cada novo middleware envolve a aplicação, formando uma pilha. O último middleware adicionado é o mais externo, e o primeiro é o mais interno.
No caminho da requisição, o middleware mais externo roda primeiro.
No caminho da resposta, ele roda por último.
Por exemplo:
```Python
app.add_middleware(MiddlewareA)
app.add_middleware(MiddlewareB)
```
Isso resulta na seguinte ordem de execução:
* **Requisição**: MiddlewareB → MiddlewareA → rota
* **Resposta**: rota → MiddlewareA → MiddlewareB
Esse comportamento de empilhamento garante que os middlewares sejam executados em uma ordem previsível e controlável.
## Outros middlewares { #other-middlewares }
Mais tarde, você pode ler mais sobre outros middlewares no [Guia do usuário avançado: Middleware avançado](../advanced/middleware.md).
Você lerá sobre como manipular CORS com um middleware na próxima seção.
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FILE: docs/pt/docs/tutorial/path-operation-configuration.md
================================================
# Configuração da Operação de Rota { #path-operation-configuration }
Existem vários parâmetros que você pode passar para o seu *decorador de operação de rota* para configurá-lo.
/// warning | Atenção
Observe que esses parâmetros são passados diretamente para o *decorador de operação de rota*, não para a sua *função de operação de rota*.
///
## Código de Status da Resposta { #response-status-code }
Você pode definir o `status_code` (HTTP) para ser usado na resposta da sua *operação de rota*.
Você pode passar diretamente o código `int`, como `404`.
Mas se você não se lembrar o que cada código numérico significa, pode usar as constantes de atalho em `status`:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial001_py310.py hl[1,15] *}
Esse código de status será usado na resposta e será adicionado ao esquema OpenAPI.
/// note | Detalhes Técnicos
Você também poderia usar `from starlette import status`.
**FastAPI** fornece o mesmo `starlette.status` como `fastapi.status` apenas como uma conveniência para você, o desenvolvedor. Mas vem diretamente do Starlette.
///
## Tags { #tags }
Você pode adicionar tags para sua *operação de rota*, passe o parâmetro `tags` com uma `list` de `str` (comumente apenas um `str`):
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002_py310.py hl[15,20,25] *}
Eles serão adicionados ao esquema OpenAPI e usados pelas interfaces de documentação automática:
### Tags com Enums { #tags-with-enums }
Se você tem uma grande aplicação, você pode acabar acumulando **várias tags**, e você gostaria de ter certeza de que você sempre usa a ** mesma tag** para *operações de rota* relacionadas.
Nestes casos, pode fazer sentido armazenar as tags em um `Enum`.
**FastAPI** suporta isso da mesma maneira que com strings simples:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002b_py310.py hl[1,8:10,13,18] *}
## Resumo e descrição { #summary-and-description }
Você pode adicionar um `summary` e uma `description`:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[17:18] *}
## Descrição do docstring { #description-from-docstring }
Como as descrições tendem a ser longas e cobrir várias linhas, você pode declarar a descrição da *operação de rota* na docstring da função e o **FastAPI** irá lê-la de lá.
Você pode escrever [Markdown](https://en.wikipedia.org/wiki/Markdown) na docstring, ele será interpretado e exibido corretamente (levando em conta a indentação da docstring).
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:25] *}
Ela será usada nas documentações interativas:
## Descrição da resposta { #response-description }
Você pode especificar a descrição da resposta com o parâmetro `response_description`:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[18] *}
/// info | Informação
Note que `response_description` se refere especificamente à resposta, a `description` se refere à *operação de rota* em geral.
///
/// check | Verifique
OpenAPI especifica que cada *operação de rota* requer uma descrição de resposta.
Então, se você não fornecer uma, o **FastAPI** irá gerar automaticamente uma de "Resposta bem-sucedida".
///
## Descontinuar uma *operação de rota* { #deprecate-a-path-operation }
Se você precisar marcar uma *operação de rota* como descontinuada, mas sem removê-la, passe o parâmetro `deprecated`:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial006_py310.py hl[16] *}
Ela será claramente marcada como descontinuada nas documentações interativas:
Verifique como *operações de rota* descontinuadas e não descontinuadas se parecem:
## Resumindo { #recap }
Você pode configurar e adicionar metadados para suas *operações de rota* facilmente passando parâmetros para os *decoradores de operação de rota*.
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FILE: docs/pt/docs/tutorial/path-params-numeric-validations.md
================================================
# Parâmetros de path e validações numéricas { #path-parameters-and-numeric-validations }
Da mesma forma que você pode declarar mais validações e metadados para parâmetros de consulta com `Query`, você pode declarar o mesmo tipo de validações e metadados para parâmetros de path com `Path`.
## Importe `Path` { #import-path }
Primeiro, importe `Path` de `fastapi`, e importe `Annotated`:
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[1,3] *}
/// info | Informação
O FastAPI adicionou suporte a `Annotated` (e passou a recomendá-lo) na versão 0.95.0.
Se você tiver uma versão mais antiga, verá erros ao tentar usar `Annotated`.
Certifique-se de [Atualizar a versão do FastAPI](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions) para pelo menos 0.95.1 antes de usar `Annotated`.
///
## Declare metadados { #declare-metadata }
Você pode declarar todos os mesmos parâmetros que em `Query`.
Por exemplo, para declarar um valor de metadado `title` para o parâmetro de path `item_id` você pode digitar:
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[10] *}
/// note | Nota
Um parâmetro de path é sempre obrigatório, pois precisa fazer parte do path. Mesmo que você o declare como `None` ou defina um valor padrão, isso não afetaria nada, ele ainda seria sempre obrigatório.
///
## Ordene os parâmetros de acordo com sua necessidade { #order-the-parameters-as-you-need }
/// tip | Dica
Isso provavelmente não é tão importante ou necessário se você usar `Annotated`.
///
Vamos supor que você queira declarar o parâmetro de consulta `q` como uma `str` obrigatória.
E você não precisa declarar mais nada para esse parâmetro, então você realmente não precisa usar `Query`.
Mas você ainda precisa usar `Path` para o parâmetro de path `item_id`. E você não quer usar `Annotated` por algum motivo.
O Python vai reclamar se você colocar um valor com “padrão” antes de um valor que não tem “padrão”.
Mas você pode reordená-los e colocar primeiro o valor sem padrão (o parâmetro de consulta `q`).
Isso não faz diferença para o **FastAPI**. Ele vai detectar os parâmetros pelos seus nomes, tipos e declarações de padrão (`Query`, `Path`, etc.), sem se importar com a ordem.
Então, você pode declarar sua função assim:
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_py310.py hl[7] *}
Mas tenha em mente que, se você usar `Annotated`, você não terá esse problema, não fará diferença, pois você não está usando valores padrão de parâmetros de função para `Query()` ou `Path()`.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_an_py310.py *}
## Ordene os parâmetros de acordo com sua necessidade, truques { #order-the-parameters-as-you-need-tricks }
/// tip | Dica
Isso provavelmente não é tão importante ou necessário se você usar `Annotated`.
///
Aqui vai um pequeno truque que pode ser útil, mas você não vai precisar dele com frequência.
Se você quiser:
* declarar o parâmetro de consulta `q` sem um `Query` nem qualquer valor padrão
* declarar o parâmetro de path `item_id` usando `Path`
* tê-los em uma ordem diferente
* não usar `Annotated`
...o Python tem uma pequena sintaxe especial para isso.
Passe `*`, como o primeiro parâmetro da função.
O Python não fará nada com esse `*`, mas saberá que todos os parâmetros seguintes devem ser chamados como argumentos nomeados (pares chave-valor), também conhecidos como kwargs. Mesmo que eles não tenham um valor padrão.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_py310.py hl[7] *}
### Melhor com `Annotated` { #better-with-annotated }
Tenha em mente que, se você usar `Annotated`, como você não está usando valores padrão de parâmetros de função, você não terá esse problema e provavelmente não precisará usar `*`.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_an_py310.py hl[10] *}
## Validações numéricas: maior que ou igual { #number-validations-greater-than-or-equal }
Com `Query` e `Path` (e outras que você verá depois) você pode declarar restrições numéricas.
Aqui, com `ge=1`, `item_id` precisará ser um número inteiro “`g`reater than or `e`qual” a `1`.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial004_an_py310.py hl[10] *}
## Validações numéricas: maior que e menor que ou igual { #number-validations-greater-than-and-less-than-or-equal }
O mesmo se aplica a:
* `gt`: maior que (`g`reater `t`han)
* `le`: menor que ou igual (`l`ess than or `e`qual)
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial005_an_py310.py hl[10] *}
## Validações numéricas: floats, maior que e menor que { #number-validations-floats-greater-than-and-less-than }
Validações numéricas também funcionam para valores `float`.
Aqui é onde se torna importante poder declarar gt e não apenas ge. Com isso você pode exigir, por exemplo, que um valor seja maior que `0`, mesmo que seja menor que `1`.
Assim, `0.5` seria um valor válido. Mas `0.0` ou `0` não seriam.
E o mesmo para lt.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial006_an_py310.py hl[13] *}
## Recapitulando { #recap }
Com `Query`, `Path` (e outras que você ainda não viu) você pode declarar metadados e validações de string do mesmo modo que em [Parâmetros de consulta e validações de string](query-params-str-validations.md).
E você também pode declarar validações numéricas:
* `gt`: maior que (`g`reater `t`han)
* `ge`: maior que ou igual (`g`reater than or `e`qual)
* `lt`: menor que (`l`ess `t`han)
* `le`: menor que ou igual (`l`ess than or `e`qual)
/// info | Informação
`Query`, `Path` e outras classes que você verá depois são subclasses de uma classe comum `Param`.
Todas elas compartilham os mesmos parâmetros para validação adicional e metadados que você viu.
///
/// note | Detalhes Técnicos
Quando você importa `Query`, `Path` e outras de `fastapi`, elas são na verdade funções.
Que, quando chamadas, retornam instâncias de classes de mesmo nome.
Então, você importa `Query`, que é uma função. E quando você a chama, ela retorna uma instância de uma classe também chamada `Query`.
Essas funções existem (em vez de usar diretamente as classes) para que seu editor não marque erros sobre seus tipos.
Dessa forma, você pode usar seu editor e ferramentas de codificação normais sem precisar adicionar configurações personalizadas para desconsiderar esses erros.
///
================================================
FILE: docs/pt/docs/tutorial/path-params.md
================================================
# Parâmetros de path { #path-parameters }
Você pode declarar "parâmetros" ou "variáveis" de path com a mesma sintaxe usada por strings de formatação do Python:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial001_py310.py hl[6:7] *}
O valor do parâmetro de path `item_id` será passado para a sua função como o argumento `item_id`.
Então, se você executar este exemplo e acessar [http://127.0.0.1:8000/items/foo](http://127.0.0.1:8000/items/foo), você verá uma resposta:
```JSON
{"item_id":"foo"}
```
## Parâmetros de path com tipos { #path-parameters-with-types }
Você pode declarar o tipo de um parâmetro de path na função, usando as anotações de tipo padrão do Python:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}
Neste caso, `item_id` é declarado como um `int`.
/// check | Verifique
Isso fornecerá suporte do editor dentro da sua função, com verificações de erros, preenchimento automático, etc.
///
## Dados conversão { #data-conversion }
Se você executar este exemplo e abrir seu navegador em [http://127.0.0.1:8000/items/3](http://127.0.0.1:8000/items/3), você verá uma resposta:
```JSON
{"item_id":3}
```
/// check | Verifique
Perceba que o valor que sua função recebeu (e retornou) é `3`, como um `int` do Python, não uma string `"3"`.
Então, com essa declaração de tipo, o **FastAPI** fornece "parsing" automático do request.
///
## Validação de dados { #data-validation }
Mas se você for no navegador para [http://127.0.0.1:8000/items/foo](http://127.0.0.1:8000/items/foo), verá um bom erro HTTP:
```JSON
{
"detail": [
{
"type": "int_parsing",
"loc": [
"path",
"item_id"
],
"msg": "Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer",
"input": "foo"
}
]
}
```
porque o parâmetro de path `item_id` tinha o valor `"foo"`, que não é um `int`.
O mesmo erro apareceria se você fornecesse um `float` em vez de um `int`, como em: [http://127.0.0.1:8000/items/4.2](http://127.0.0.1:8000/items/4.2)
/// check | Verifique
Então, com a mesma declaração de tipo do Python, o **FastAPI** fornece validação de dados.
Observe que o erro também declara claramente exatamente o ponto onde a validação não passou.
Isso é incrivelmente útil ao desenvolver e depurar código que interage com sua API.
///
## Documentação { #documentation }
E quando você abrir seu navegador em [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs), você verá documentação automática, interativa, da API como:
/// check | Verifique
Novamente, apenas com a mesma declaração de tipo do Python, o **FastAPI** fornece documentação automática e interativa (integrando o Swagger UI).
Observe que o parâmetro de path está declarado como um inteiro.
///
## Benefícios baseados em padrões, documentação alternativa { #standards-based-benefits-alternative-documentation }
E como o schema gerado é do padrão [OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md), existem muitas ferramentas compatíveis.
Por causa disso, o próprio **FastAPI** fornece uma documentação alternativa da API (usando ReDoc), que você pode acessar em [http://127.0.0.1:8000/redoc](http://127.0.0.1:8000/redoc):
Da mesma forma, existem muitas ferramentas compatíveis. Incluindo ferramentas de geração de código para muitas linguagens.
## Pydantic { #pydantic }
Toda a validação de dados é realizada nos bastidores pelo [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/), então você recebe todos os benefícios disso. E você sabe que está em boas mãos.
Você pode usar as mesmas declarações de tipo com `str`, `float`, `bool` e muitos outros tipos de dados complexos.
Vários deles são explorados nos próximos capítulos do tutorial.
## A ordem importa { #order-matters }
Ao criar *operações de rota*, você pode encontrar situações em que tem um path fixo.
Como `/users/me`, digamos que seja para obter dados sobre o usuário atual.
E então você também pode ter um path `/users/{user_id}` para obter dados sobre um usuário específico por algum ID de usuário.
Como as *operações de rota* são avaliadas em ordem, você precisa garantir que o path para `/users/me` seja declarado antes do de `/users/{user_id}`:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial003_py310.py hl[6,11] *}
Caso contrário, o path para `/users/{user_id}` também corresponderia a `/users/me`, "achando" que está recebendo um parâmetro `user_id` com o valor `"me"`.
Da mesma forma, você não pode redefinir uma operação de rota:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial003b_py310.py hl[6,11] *}
A primeira sempre será usada, já que o path corresponde primeiro.
## Valores predefinidos { #predefined-values }
Se você tem uma *operação de rota* que recebe um *parâmetro de path*, mas quer que os valores válidos possíveis do *parâmetro de path* sejam predefinidos, você pode usar um `Enum` padrão do Python.
### Crie uma classe `Enum` { #create-an-enum-class }
Importe `Enum` e crie uma subclasse que herde de `str` e de `Enum`.
Ao herdar de `str`, a documentação da API saberá que os valores devem ser do tipo `string` e poderá renderizá-los corretamente.
Em seguida, crie atributos de classe com valores fixos, que serão os valores válidos disponíveis:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[1,6:9] *}
/// tip | Dica
Se você está se perguntando, "AlexNet", "ResNet" e "LeNet" são apenas nomes de modelos de Aprendizado de Máquina modelos.
///
### Declare um parâmetro de path { #declare-a-path-parameter }
Em seguida, crie um *parâmetro de path* com anotação de tipo usando a classe enum que você criou (`ModelName`):
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[16] *}
### Verifique a documentação { #check-the-docs }
Como os valores disponíveis para o *parâmetro de path* são predefinidos, a documentação interativa pode mostrá-los de forma agradável:
### Trabalhando com *enumerações* do Python { #working-with-python-enumerations }
O valor do *parâmetro de path* será um *membro de enumeração*.
#### Compare membros de enumeração { #compare-enumeration-members }
Você pode compará-lo com o *membro de enumeração* no seu enum `ModelName` criado:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[17] *}
#### Obtenha o valor da enumeração { #get-the-enumeration-value }
Você pode obter o valor real (um `str` neste caso) usando `model_name.value`, ou, em geral, `your_enum_member.value`:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[20] *}
/// tip | Dica
Você também pode acessar o valor `"lenet"` com `ModelName.lenet.value`.
///
#### Retorne membros de enumeração { #return-enumeration-members }
Você pode retornar *membros de enum* da sua *operação de rota*, até mesmo aninhados em um corpo JSON (por exemplo, um `dict`).
Eles serão convertidos para seus valores correspondentes (strings neste caso) antes de serem retornados ao cliente:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[18,21,23] *}
No seu cliente, você receberá uma resposta JSON como:
```JSON
{
"model_name": "alexnet",
"message": "Deep Learning FTW!"
}
```
## Parâmetros de path que contêm paths { #path-parameters-containing-paths }
Digamos que você tenha uma *operação de rota* com um path `/files/{file_path}`.
Mas você precisa que o próprio `file_path` contenha um *path*, como `home/johndoe/myfile.txt`.
Então, a URL para esse arquivo seria algo como: `/files/home/johndoe/myfile.txt`.
### Suporte do OpenAPI { #openapi-support }
O OpenAPI não oferece suporte a uma maneira de declarar um *parâmetro de path* que contenha um *path* dentro, pois isso poderia levar a cenários difíceis de testar e definir.
Ainda assim, você pode fazer isso no **FastAPI**, usando uma das ferramentas internas do Starlette.
E a documentação continuará funcionando, embora não adicione nenhuma informação dizendo que o parâmetro deve conter um path.
### Conversor de path { #path-convertor }
Usando uma opção diretamente do Starlette você pode declarar um *parâmetro de path* contendo um *path* usando uma URL como:
```
/files/{file_path:path}
```
Nesse caso, o nome do parâmetro é `file_path`, e a última parte, `:path`, diz que o parâmetro deve corresponder a qualquer *path*.
Então, você pode usá-lo com:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial004_py310.py hl[6] *}
/// tip | Dica
Você pode precisar que o parâmetro contenha `/home/johndoe/myfile.txt`, com uma barra inicial (`/`).
Nesse caso, a URL seria: `/files//home/johndoe/myfile.txt`, com uma barra dupla (`//`) entre `files` e `home`.
///
## Recapitulação { #recap }
Com o **FastAPI**, ao usar declarações de tipo do Python curtas, intuitivas e padrão, você obtém:
- Suporte no editor: verificações de erro, preenchimento automático, etc.
- "parsing" de dados
- Validação de dados
- Anotação da API e documentação automática
E você só precisa declará-los uma vez.
Essa é provavelmente a principal vantagem visível do **FastAPI** em comparação com frameworks alternativos (além do desempenho bruto).
================================================
FILE: docs/pt/docs/tutorial/query-param-models.md
================================================
# Modelos de Parâmetros de Consulta { #query-parameter-models }
Se você possui um grupo de **parâmetros de consultas** que são relacionados, você pode criar um **modelo Pydantic** para declará-los.
Isso permitiria que você **reutilizasse o modelo** em **diversos lugares**, e também declarasse validações e metadados de todos os parâmetros de uma única vez. 😎
/// note | Nota
Isso é suportado desde o FastAPI versão `0.115.0`. 🤓
///
## Parâmetros de Consulta com um Modelo Pydantic { #query-parameters-with-a-pydantic-model }
Declare os **parâmetros de consulta** que você precisa em um **modelo Pydantic**, e então declare o parâmetro como `Query`:
{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:13,17] *}
O **FastAPI** **extrairá** os dados para **cada campo** dos **parâmetros de consulta** presentes na requisição, e fornecerá o modelo Pydantic que você definiu.
## Verifique a Documentação { #check-the-docs }
Você pode ver os parâmetros de consulta na IU da documentação em `/docs`:
### Lista de parâmetros de consulta / múltiplos valores com valores padrão { #query-parameter-list-multiple-values-with-defaults }
Você também pode definir uma `list` de valores padrão caso nenhum seja fornecido:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial012_an_py310.py hl[9] *}
Se você for até:
```
http://localhost:8000/items/
```
o valor padrão de `q` será: `["foo", "bar"]` e sua resposta será:
```JSON
{
"q": [
"foo",
"bar"
]
}
```
#### Usando apenas `list` { #using-just-list }
Você também pode usar `list` diretamente em vez de `list[str]`:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial013_an_py310.py hl[9] *}
/// note | Nota
Tenha em mente que, neste caso, o FastAPI não verificará o conteúdo da lista.
Por exemplo, `list[int]` verificaria (and documentaria) que os conteúdos da lista são inteiros. Mas `list` sozinho não.
///
## Declare mais metadados { #declare-more-metadata }
Você pode adicionar mais informações sobre o parâmetro.
Essas informações serão incluídas no OpenAPI gerado e usadas pelas interfaces de documentação e por ferramentas externas.
/// note | Nota
Tenha em mente que ferramentas diferentes podem ter níveis diferentes de suporte ao OpenAPI.
Algumas delas podem ainda não mostrar todas as informações extras declaradas, embora na maioria dos casos a funcionalidade ausente já esteja planejada para desenvolvimento.
///
Você pode adicionar um `title`:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial007_an_py310.py hl[10] *}
E uma `description`:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial008_an_py310.py hl[14] *}
## Parâmetros com alias { #alias-parameters }
Imagine que você queira que o parâmetro seja `item-query`.
Assim:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?item-query=foobaritems
```
Mas `item-query` não é um nome de variável Python válido.
O mais próximo seria `item_query`.
Mas você ainda precisa que seja exatamente `item-query`...
Então você pode declarar um `alias`, e esse alias será usado para encontrar o valor do parâmetro:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial009_an_py310.py hl[9] *}
## Descontinuando parâmetros { #deprecating-parameters }
Agora digamos que você não gosta mais desse parâmetro.
Você tem que deixá-lo por um tempo, pois há clientes usando-o, mas quer que a documentação mostre claramente que ele está descontinuado.
Então passe o parâmetro `deprecated=True` para `Query`:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial010_an_py310.py hl[19] *}
A documentação vai mostrar assim:
## Excluir parâmetros do OpenAPI { #exclude-parameters-from-openapi }
Para excluir um parâmetro de consulta do OpenAPI gerado (e portanto, dos sistemas de documentação automáticos), defina o parâmetro `include_in_schema` de `Query` como `False`:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial014_an_py310.py hl[10] *}
## Validação personalizada { #custom-validation }
Podem existir casos em que você precise fazer alguma validação personalizada que não pode ser feita com os parâmetros mostrados acima.
Nesses casos, você pode usar uma função validadora personalizada que é aplicada após a validação normal (por exemplo, depois de validar que o valor é uma `str`).
Você pode fazer isso usando o [`AfterValidator` do Pydantic](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-after-validator) dentro de `Annotated`.
/// tip | Dica
O Pydantic também tem [`BeforeValidator`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-before-validator) e outros. 🤓
///
Por exemplo, este validador personalizado verifica se o ID do item começa com `isbn-` para um número de livro ISBN ou com `imdb-` para um ID de URL de filme IMDB:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py hl[5,16:19,24] *}
/// info | Informação
Isso está disponível com a versão 2 do Pydantic ou superior. 😎
///
/// tip | Dica
Se você precisar fazer qualquer tipo de validação que exija comunicação com algum componente externo, como um banco de dados ou outra API, você deveria usar Dependências do FastAPI em vez disso; você aprenderá sobre elas mais adiante.
Esses validadores personalizados são para coisas que podem ser verificadas apenas com os mesmos dados fornecidos na requisição.
///
### Entenda esse código { #understand-that-code }
O ponto importante é apenas usar `AfterValidator` com uma função dentro de `Annotated`. Sinta-se à vontade para pular esta parte. 🤸
---
Mas se você estiver curioso sobre este exemplo de código específico e ainda entretido, aqui vão alguns detalhes extras.
#### String com `value.startswith()` { #string-with-value-startswith }
Percebeu? Uma string usando `value.startswith()` pode receber uma tupla, e verificará cada valor na tupla:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[16:19] hl[17] *}
#### Um item aleatório { #a-random-item }
Com `data.items()` obtemos um objeto iterável com tuplas contendo a chave e o valor de cada item do dicionário.
Convertimos esse objeto iterável em uma `list` adequada com `list(data.items())`.
Em seguida, com `random.choice()` podemos obter um valor aleatório da lista, então obtemos uma tupla com `(id, name)`. Será algo como `("imdb-tt0371724", "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy")`.
Depois atribuímos esses dois valores da tupla às variáveis `id` e `name`.
Assim, se o usuário não fornecer um ID de item, ele ainda receberá uma sugestão aleatória.
...fazemos tudo isso em uma única linha simples. 🤯 Você não ama Python? 🐍
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[22:30] hl[29] *}
## Recapitulando { #recap }
Você pode declarar validações adicionais e metadados para seus parâmetros.
Validações e metadados genéricos:
* `alias`
* `title`
* `description`
* `deprecated`
Validações específicas para strings:
* `min_length`
* `max_length`
* `pattern`
Validações personalizadas usando `AfterValidator`.
Nestes exemplos você viu como declarar validações para valores `str`.
Veja os próximos capítulos para aprender a declarar validações para outros tipos, como números.
================================================
FILE: docs/pt/docs/tutorial/query-params.md
================================================
# Parâmetros de Consulta { #query-parameters }
Quando você declara outros parâmetros na função que não fazem parte dos parâmetros da rota, esses parâmetros são automaticamente interpretados como parâmetros de "consulta".
{* ../../docs_src/query_params/tutorial001_py310.py hl[9] *}
A consulta é o conjunto de pares chave-valor que vai depois de `?` na URL, separado pelo caractere `&`.
Por exemplo, na URL:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```
...os parâmetros da consulta são:
* `skip`: com o valor `0`
* `limit`: com o valor `10`
Como eles são parte da URL, eles são "naturalmente" strings.
Mas quando você declara eles com os tipos do Python (no exemplo acima, como `int`), eles são convertidos para aquele tipo e validados em relação a ele.
Todo o processo que era aplicado para parâmetros de rota também é aplicado para parâmetros de consulta:
* Suporte do editor (obviamente)
* "análise" de dados
* Validação de dados
* Documentação automática
## Valores padrão { #defaults }
Como os parâmetros de consulta não são uma parte fixa da rota, eles podem ser opcionais e podem ter valores padrão.
No exemplo acima eles tem valores padrão de `skip=0` e `limit=10`.
Então, se você for até a URL:
```
http://127.0.0.1:8000/items/
```
Seria o mesmo que ir para:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```
Mas, se por exemplo você for para:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=20
```
Os valores dos parâmetros na sua função serão:
* `skip=20`: Por que você definiu isso na URL
* `limit=10`: Por que esse era o valor padrão
## Parâmetros opcionais { #optional-parameters }
Da mesma forma, você pode declarar parâmetros de consulta opcionais, definindo o valor padrão para `None`:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}
Nesse caso, o parâmetro da função `q` será opcional, e `None` será o padrão.
/// check | Verifique
Você também pode notar que o **FastAPI** é esperto o suficiente para perceber que o parâmetro da rota `item_id` é um parâmetro da rota, e `q` não é, portanto, `q` é o parâmetro de consulta.
///
## Conversão dos tipos de parâmetros de consulta { #query-parameter-type-conversion }
Você também pode declarar tipos `bool`, e eles serão convertidos:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial003_py310.py hl[7] *}
Nesse caso, se você for para:
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=1
```
ou
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=True
```
ou
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=true
```
ou
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=on
```
ou
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=yes
```
ou qualquer outra variação (tudo em maiúscula, primeira letra em maiúscula, etc), a sua função vai ver o parâmetro `short` com um valor `bool` de `True`. Caso contrário `False`.
## Múltiplos parâmetros de rota e consulta { #multiple-path-and-query-parameters }
Você pode declarar múltiplos parâmetros de rota e parâmetros de consulta ao mesmo tempo, o **FastAPI** vai saber o quê é o quê.
E você não precisa declarar eles em nenhuma ordem específica.
Eles serão detectados pelo nome:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial004_py310.py hl[6,8] *}
## Parâmetros de consulta obrigatórios { #required-query-parameters }
Quando você declara um valor padrão para parâmetros que não são de rota (até agora, nós vimos apenas parâmetros de consulta), então eles não são obrigatórios.
Caso você não queira adicionar um valor específico mas queira apenas torná-lo opcional, defina o valor padrão como `None`.
Porém, quando você quiser fazer com que o parâmetro de consulta seja obrigatório, você pode simplesmente não declarar nenhum valor como padrão.
{* ../../docs_src/query_params/tutorial005_py310.py hl[6:7] *}
Aqui o parâmetro da consulta `needy` é um valor obrigatório, do tipo `str`.
Se você abrir no seu navegador a URL:
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item
```
... sem adicionar o parâmetro obrigatório `needy`, você verá um erro como:
```JSON
{
"detail": [
{
"type": "missing",
"loc": [
"query",
"needy"
],
"msg": "Field required",
"input": null
}
]
}
```
Como `needy` é um parâmetro obrigatório, você precisaria defini-lo na URL:
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item?needy=sooooneedy
```
...isso deve funcionar:
```JSON
{
"item_id": "foo-item",
"needy": "sooooneedy"
}
```
E claro, você pode definir alguns parâmetros como obrigatórios, alguns possuindo um valor padrão, e outros sendo totalmente opcionais:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial006_py310.py hl[8] *}
Nesse caso, existem 3 parâmetros de consulta:
* `needy`, um `str` obrigatório.
* `skip`, um `int` com o valor padrão `0`.
* `limit`, um `int` opcional.
/// tip | Dica
Você também poderia usar `Enum`s da mesma forma que com [Parâmetros de rota](path-params.md#predefined-values).
///
================================================
FILE: docs/pt/docs/tutorial/request-files.md
================================================
# Arquivos de Requisição { #request-files }
Você pode definir arquivos para serem enviados pelo cliente usando `File`.
/// info | Informação
Para receber arquivos enviados, primeiro instale [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart).
Garanta que você criou um [ambiente virtual](../virtual-environments.md), o ativou e então o instalou, por exemplo:
```console
$ pip install python-multipart
```
Isso é necessário, visto que os arquivos enviados são enviados como "dados de formulário".
///
## Importe `File` { #import-file }
Importe `File` e `UploadFile` de `fastapi`:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}
## Definir Parâmetros `File` { #define-file-parameters }
Crie parâmetros de arquivo da mesma forma que você faria para `Body` ou `Form`:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}
/// info | Informação
`File` é uma classe que herda diretamente de `Form`.
Mas lembre-se que quando você importa `Query`, `Path`, `File` e outros de `fastapi`, eles são, na verdade, funções que retornam classes especiais.
///
/// tip | Dica
Para declarar corpos de arquivos, você precisa usar `File`, caso contrário, os parâmetros seriam interpretados como parâmetros de consulta ou parâmetros de corpo (JSON).
///
Os arquivos serão enviados como "dados de formulário".
Se você declarar o tipo do parâmetro da função da sua *operação de rota* como `bytes`, o **FastAPI** lerá o arquivo para você e você receberá o conteúdo como `bytes`.
Mantenha em mente que isso significa que todo o conteúdo será armazenado na memória. Isso funcionará bem para arquivos pequenos.
Mas há muitos casos em que você pode se beneficiar do uso de `UploadFile`.
## Parâmetros de Arquivo com `UploadFile` { #file-parameters-with-uploadfile }
Defina um parâmetro de arquivo com um tipo de `UploadFile`:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[14] *}
Utilizar `UploadFile` tem várias vantagens sobre `bytes`:
* Você não precisa utilizar o `File()` no valor padrão do parâmetro.
* Ele utiliza um arquivo "spooled":
* Um arquivo armazenado na memória até um limite máximo de tamanho, e após passar esse limite, ele será armazenado no disco.
* Isso significa que funcionará bem para arquivos grandes como imagens, vídeos, binários grandes, etc., sem consumir toda a memória.
* Você pode receber metadados do arquivo enviado.
* Ele tem uma [file-like](https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object) interface `assíncrona`.
* Ele expõe um objeto python [`SpooledTemporaryFile`](https://docs.python.org/3/library/tempfile.html#tempfile.SpooledTemporaryFile) que você pode passar diretamente para outras bibliotecas que esperam um objeto semelhante a um arquivo.
### `UploadFile` { #uploadfile }
`UploadFile` tem os seguintes atributos:
* `filename`: Uma `str` com o nome do arquivo original que foi enviado (por exemplo, `myimage.jpg`).
* `content_type`: Uma `str` com o tipo de conteúdo (MIME type / media type) (por exemplo, `image/jpeg`).
* `file`: Um [`SpooledTemporaryFile`](https://docs.python.org/3/library/tempfile.html#tempfile.SpooledTemporaryFile) (um [file-like](https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object) objeto). Este é o objeto de arquivo Python que você pode passar diretamente para outras funções ou bibliotecas que esperam um objeto semelhante a um arquivo.
`UploadFile` tem os seguintes métodos `assíncronos`. Todos eles chamam os métodos de arquivo correspondentes por baixo dos panos (usando o `SpooledTemporaryFile` interno).
* `write(data)`: Escreve `data` (`str` ou `bytes`) no arquivo.
* `read(size)`: Lê `size` (`int`) bytes/caracteres do arquivo.
* `seek(offset)`: Vai para o byte na posição `offset` (`int`) no arquivo.
* Por exemplo, `await myfile.seek(0)` irá para o início do arquivo.
* Isso é especialmente útil se você executar `await myfile.read()` uma vez e precisar ler o conteúdo novamente.
* `close()`: Fecha o arquivo.
Como todos esses métodos são métodos `assíncronos`, você precisa "aguardar" por eles.
Por exemplo, dentro de uma função de *operação de rota* `assíncrona`, você pode obter o conteúdo com:
```Python
contents = await myfile.read()
```
Se você estiver dentro de uma função de *operação de rota* normal `def`, você pode acessar o `UploadFile.file` diretamente, por exemplo:
```Python
contents = myfile.file.read()
```
/// note | Detalhes Técnicos do `async`
Quando você usa os métodos `async`, o **FastAPI** executa os métodos de arquivo em um threadpool e aguarda por eles.
///
/// note | Detalhes Técnicos do Starlette
O `UploadFile` do **FastAPI** herda diretamente do `UploadFile` do **Starlette**, mas adiciona algumas partes necessárias para torná-lo compatível com o **Pydantic** e as outras partes do FastAPI.
///
## O que é "Form Data" { #what-is-form-data }
O jeito que os formulários HTML (``) enviam os dados para o servidor normalmente usa uma codificação "especial" para esses dados, a qual é diferente do JSON.
**FastAPI** se certificará de ler esses dados do lugar certo, ao invés de JSON.
/// note | Detalhes Técnicos
Dados de formulários normalmente são codificados usando o "media type" `application/x-www-form-urlencoded` quando não incluem arquivos.
Mas quando o formulário inclui arquivos, ele é codificado como `multipart/form-data`. Se você usar `File`, o **FastAPI** saberá que tem que pegar os arquivos da parte correta do corpo da requisição.
Se você quiser ler mais sobre essas codificações e campos de formulário, vá para a [MDN web docs para `POST`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/POST).
///
/// warning | Atenção
Você pode declarar múltiplos parâmetros `File` e `Form` em uma *operação de rota*, mas você não pode declarar campos `Body` que você espera receber como JSON, pois a requisição terá o corpo codificado usando `multipart/form-data` ao invés de `application/json`.
Isso não é uma limitação do **FastAPI**, é parte do protocolo HTTP.
///
## Upload de Arquivo Opcional { #optional-file-upload }
Você pode tornar um arquivo opcional usando anotações de tipo padrão e definindo um valor padrão de `None`:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_02_an_py310.py hl[9,17] *}
## `UploadFile` com Metadados Adicionais { #uploadfile-with-additional-metadata }
Você também pode usar `File()` com `UploadFile`, por exemplo, para definir metadados adicionais:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_03_an_py310.py hl[9,15] *}
## Uploads de Múltiplos Arquivos { #multiple-file-uploads }
É possível realizar o upload de vários arquivos ao mesmo tempo.
Eles serão associados ao mesmo "campo de formulário" enviado usando "dados de formulário".
Para usar isso, declare uma lista de `bytes` ou `UploadFile`:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial002_an_py310.py hl[10,15] *}
Você receberá, tal como declarado, uma `list` de `bytes` ou `UploadFile`.
/// note | Detalhes Técnicos
Você também pode usar `from starlette.responses import HTMLResponse`.
**FastAPI** providencia o mesmo `starlette.responses` que `fastapi.responses` apenas como uma conveniência para você, o desenvolvedor. Mas a maioria das respostas disponíveis vem diretamente do Starlette.
///
### Uploads de Múltiplos Arquivos com Metadados Adicionais { #multiple-file-uploads-with-additional-metadata }
Da mesma forma de antes, você pode usar `File()` para definir parâmetros adicionais, mesmo para `UploadFile`:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial003_an_py310.py hl[11,18:20] *}
## Recapitulando { #recap }
Utilize `File`, `bytes` e `UploadFile` para declarar arquivos a serem enviados na requisição, enviados como dados de formulário.
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FILE: docs/pt/docs/tutorial/request-form-models.md
================================================
# Modelos de Formulários { #form-models }
Você pode utilizar **Modelos Pydantic** para declarar **campos de formulários** no FastAPI.
/// info | Informação
Para utilizar formulários, instale primeiramente o [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart).
Certifique-se de criar um [ambiente virtual](../virtual-environments.md), ativá-lo, e então instalar. Por exemplo:
```console
$ pip install python-multipart
```
///
/// note | Nota
Isto é suportado desde a versão `0.113.0` do FastAPI. 🤓
///
## Modelos Pydantic para Formulários { #pydantic-models-for-forms }
Você precisa apenas declarar um **modelo Pydantic** com os campos que deseja receber como **campos de formulários**, e então declarar o parâmetro como um `Form`:
{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:11,15] *}
O **FastAPI** irá **extrair** as informações para **cada campo** dos **dados do formulário** na requisição e dar para você o modelo Pydantic que você definiu.
## Confira os Documentos { #check-the-docs }
Você pode verificar na UI de documentação em `/docs`:
E ambos os modelos serão usados para a documentação interativa da API:
## Outras anotações de tipo de retorno { #other-return-type-annotations }
Pode haver casos em que você retorna algo que não é um campo Pydantic válido e anota na função, apenas para obter o suporte fornecido pelas ferramentas (o editor, mypy, etc).
### Retorne uma Response diretamente { #return-a-response-directly }
O caso mais comum seria [retornar uma Response diretamente, conforme explicado posteriormente na documentação avançada](../advanced/response-directly.md).
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_02_py310.py hl[8,10:11] *}
Este caso simples é tratado automaticamente pelo FastAPI porque a anotação do tipo de retorno é a classe (ou uma subclasse de) `Response`.
E as ferramentas também ficarão felizes porque `RedirectResponse` e `JSONResponse` são subclasses de `Response`, então a anotação de tipo está correta.
### Anote uma subclasse de Response { #annotate-a-response-subclass }
Você também pode usar uma subclasse de `Response` na anotação de tipo:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_03_py310.py hl[8:9] *}
Isso também funcionará porque `RedirectResponse` é uma subclasse de `Response`, e o FastAPI tratará automaticamente este caso simples.
### Anotações de Tipo de Retorno Inválido { #invalid-return-type-annotations }
Mas quando você retorna algum outro objeto arbitrário que não é um tipo Pydantic válido (por exemplo, um objeto de banco de dados) e você o anota dessa forma na função, o FastAPI tentará criar um modelo de resposta Pydantic a partir dessa anotação de tipo e falhará.
O mesmo aconteceria se você tivesse algo como uma união entre tipos diferentes onde um ou mais deles não são tipos Pydantic válidos, por exemplo, isso falharia 💥:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_04_py310.py hl[8] *}
...isso falha porque a anotação de tipo não é um tipo Pydantic e não é apenas uma única classe ou subclasse `Response`, é uma união (qualquer uma das duas) entre um `Response` e um `dict`.
### Desative o modelo de resposta { #disable-response-model }
Continuando com o exemplo acima, você pode não querer ter a validação de dados padrão, documentação, filtragem, etc. que é realizada pelo FastAPI.
Mas você pode querer manter a anotação do tipo de retorno na função para obter o suporte de ferramentas como editores e verificadores de tipo (por exemplo, mypy).
Neste caso, você pode desabilitar a geração do modelo de resposta definindo `response_model=None`:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_05_py310.py hl[7] *}
Isso fará com que o FastAPI pule a geração do modelo de resposta e, dessa forma, você pode ter quaisquer anotações de tipo de retorno que precisar sem afetar seu aplicativo FastAPI. 🤓
## Parâmetros de codificação do modelo de resposta { #response-model-encoding-parameters }
Seu modelo de resposta pode ter valores padrão, como:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[9,11:12] *}
* `description: Union[str, None] = None` (ou `str | None = None` no Python 3.10) tem um padrão de `None`.
* `tax: float = 10.5` tem um padrão de `10.5`.
* `tags: List[str] = []` tem um padrão de uma lista vazia: `[]`.
mas você pode querer omiti-los do resultado se eles não foram realmente armazenados.
Por exemplo, se você tem modelos com muitos atributos opcionais em um banco de dados NoSQL, mas não quer enviar respostas JSON muito longas cheias de valores padrão.
### Use o parâmetro `response_model_exclude_unset` { #use-the-response-model-exclude-unset-parameter }
Você pode definir o parâmetro `response_model_exclude_unset=True` do *decorador de operação de rota*:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[22] *}
e esses valores padrão não serão incluídos na resposta, apenas os valores realmente definidos.
Então, se você enviar uma solicitação para essa *operação de rota* para o item com ID `foo`, a resposta (sem incluir valores padrão) será:
```JSON
{
"name": "Foo",
"price": 50.2
}
```
/// info | Informação
Você também pode usar:
* `response_model_exclude_defaults=True`
* `response_model_exclude_none=True`
conforme descrito na [documentação do Pydantic](https://docs.pydantic.dev/1.10/usage/exporting_models/#modeldict) para `exclude_defaults` e `exclude_none`.
///
#### Dados com valores para campos com padrões { #data-with-values-for-fields-with-defaults }
Mas se seus dados tiverem valores para os campos do modelo com valores padrões, como o item com ID `bar`:
```Python hl_lines="3 5"
{
"name": "Bar",
"description": "The bartenders",
"price": 62,
"tax": 20.2
}
```
eles serão incluídos na resposta.
#### Dados com os mesmos valores que os padrões { #data-with-the-same-values-as-the-defaults }
Se os dados tiverem os mesmos valores que os padrões, como o item com ID `baz`:
```Python hl_lines="3 5-6"
{
"name": "Baz",
"description": None,
"price": 50.2,
"tax": 10.5,
"tags": []
}
```
O FastAPI é inteligente o suficiente (na verdade, o Pydantic é inteligente o suficiente) para perceber que, embora `description`, `tax` e `tags` tenham os mesmos valores que os padrões, eles foram definidos explícita e diretamente (em vez de retirados dos padrões).
Portanto, eles serão incluídos na resposta JSON.
/// tip | Dica
Observe que os valores padrão podem ser qualquer coisa, não apenas `None`.
Eles podem ser uma lista (`[]`), um `float` de `10.5`, etc.
///
### `response_model_include` e `response_model_exclude` { #response-model-include-and-response-model-exclude }
Você também pode usar os parâmetros `response_model_include` e `response_model_exclude` do *decorador de operação de rota*.
Eles pegam um `set` de `str` com o nome dos atributos para incluir (omitindo o resto) ou para excluir (incluindo o resto).
Isso pode ser usado como um atalho rápido se você tiver apenas um modelo Pydantic e quiser remover alguns dados da saída.
/// tip | Dica
Mas ainda é recomendado usar as ideias acima, usando várias classes, em vez desses parâmetros.
Isso ocorre porque o JSON Schema gerado no OpenAPI do seu aplicativo (e a documentação) ainda será o único para o modelo completo, mesmo que você use `response_model_include` ou `response_model_exclude` para omitir alguns atributos.
Isso também se aplica ao `response_model_by_alias` que funciona de forma semelhante.
///
{* ../../docs_src/response_model/tutorial005_py310.py hl[29,35] *}
/// tip | Dica
A sintaxe `{"name", "description"}` cria um `set` com esses dois valores.
É equivalente a `set(["name", "description"])`.
///
#### Usando `list`s em vez de `set`s { #using-lists-instead-of-sets }
Se você esquecer de usar um `set` e usar uma `list` ou `tuple` em vez disso, o FastAPI ainda o converterá em um `set` e funcionará corretamente:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial006_py310.py hl[29,35] *}
## Recapitulação { #recap }
Use o parâmetro `response_model` do *decorador de operação de rota* para definir modelos de resposta e, especialmente, para garantir que dados privados sejam filtrados.
Use `response_model_exclude_unset` para retornar apenas os valores definidos explicitamente.
================================================
FILE: docs/pt/docs/tutorial/response-status-code.md
================================================
# Código de status de resposta { #response-status-code }
Da mesma forma que você pode especificar um modelo de resposta, você também pode declarar o código de status HTTP usado para a resposta com o parâmetro `status_code` em qualquer uma das *operações de rota*:
* `@app.get()`
* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`
* etc.
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py310.py hl[6] *}
/// note | Nota
Observe que `status_code` é um parâmetro do método "decorador" (`get`, `post`, etc). Não da sua função de *operação de rota*, como todos os parâmetros e corpo.
///
O parâmetro `status_code` recebe um número com o código de status HTTP.
/// info | Informação
`status_code` também pode receber um `IntEnum`, como [`http.HTTPStatus`](https://docs.python.org/3/library/http.html#http.HTTPStatus) do Python.
///
Dessa forma:
* Este código de status será retornado na resposta.
* Será documentado como tal no esquema OpenAPI (e, portanto, nas interfaces do usuário):
/// note | Nota
Alguns códigos de resposta (consulte a próxima seção) indicam que a resposta não possui um corpo.
O FastAPI sabe disso e produzirá documentos OpenAPI informando que não há corpo de resposta.
///
## Sobre os códigos de status HTTP { #about-http-status-codes }
/// note | Nota
Se você já sabe o que são códigos de status HTTP, pule para a próxima seção.
///
Em HTTP, você envia um código de status numérico de 3 dígitos como parte da resposta.
Esses códigos de status têm um nome associado para reconhecê-los, mas o importante é o número.
Resumidamente:
* `100 - 199` são para "Informações". Você raramente os usa diretamente. As respostas com esses códigos de status não podem ter um corpo.
* **`200 - 299`** são para respostas "Bem-sucedidas". Estes são os que você mais usaria.
* `200` é o código de status padrão, o que significa que tudo estava "OK".
* Outro exemplo seria `201`, "Criado". É comumente usado após a criação de um novo registro no banco de dados.
* Um caso especial é `204`, "Sem Conteúdo". Essa resposta é usada quando não há conteúdo para retornar ao cliente e, portanto, a resposta não deve ter um corpo.
* **`300 - 399`** são para "Redirecionamento". As respostas com esses códigos de status podem ou não ter um corpo, exceto `304`, "Não modificado", que não deve ter um.
* **`400 - 499`** são para respostas de "Erro do cliente". Este é o segundo tipo que você provavelmente mais usaria.
* Um exemplo é `404`, para uma resposta "Não encontrado".
* Para erros genéricos do cliente, você pode usar apenas `400`.
* `500 - 599` são para erros do servidor. Você quase nunca os usa diretamente. Quando algo der errado em alguma parte do código do seu aplicativo ou servidor, ele retornará automaticamente um desses códigos de status.
/// tip | Dica
Para saber mais sobre cada código de status e qual código serve para quê, verifique a [documentação do MDN sobre códigos de status HTTP](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Status).
///
## Atalho para lembrar os nomes { #shortcut-to-remember-the-names }
Vamos ver o exemplo anterior novamente:
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py310.py hl[6] *}
`201` é o código de status para "Criado".
Mas você não precisa memorizar o que cada um desses códigos significa.
Você pode usar as variáveis de conveniência de `fastapi.status`.
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial002_py310.py hl[1,6] *}
Eles são apenas uma conveniência, eles possuem o mesmo número, mas dessa forma você pode usar o preenchimento automático do editor para encontrá-los:
/// note | Detalhes Técnicos
Você também pode usar `from starlette import status`.
**FastAPI** fornece o mesmo `starlette.status` como `fastapi.status` apenas como uma conveniência para você, o desenvolvedor. Mas vem diretamente da Starlette.
///
## Alterando o padrão { #changing-the-default }
Mais tarde, no [Guia do Usuário Avançado](../advanced/response-change-status-code.md), você verá como retornar um código de status diferente do padrão que você está declarando aqui.
================================================
FILE: docs/pt/docs/tutorial/schema-extra-example.md
================================================
# Declare dados de exemplo da requisição { #declare-request-example-data }
Você pode declarar exemplos dos dados que sua aplicação pode receber.
Aqui estão várias maneiras de fazer isso.
## Dados extras de JSON Schema em modelos Pydantic { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }
Você pode declarar `examples` para um modelo Pydantic que serão adicionados ao JSON Schema gerado.
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}
Essas informações extras serão adicionadas como estão ao **JSON Schema** de saída para esse modelo e serão usadas na documentação da API.
Você pode usar o atributo `model_config`, que recebe um `dict`, conforme descrito na [documentação do Pydantic: Configuration](https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/).
Você pode definir `"json_schema_extra"` com um `dict` contendo quaisquer dados adicionais que você queira que apareçam no JSON Schema gerado, incluindo `examples`.
/// tip | Dica
Você poderia usar a mesma técnica para estender o JSON Schema e adicionar suas próprias informações extras personalizadas.
Por exemplo, você poderia usá-la para adicionar metadados para uma interface de usuário de front-end, etc.
///
/// info | Informação
O OpenAPI 3.1.0 (usado desde o FastAPI 0.99.0) adicionou suporte a `examples`, que faz parte do padrão **JSON Schema**.
Antes disso, ele suportava apenas a palavra‑chave `example` com um único exemplo. Isso ainda é suportado pelo OpenAPI 3.1.0, mas é descontinuado e não faz parte do padrão JSON Schema. Portanto, você é incentivado a migrar de `example` para `examples`. 🤓
Você pode ler mais no final desta página.
///
## Argumentos adicionais de `Field` { #field-additional-arguments }
Ao usar `Field()` com modelos Pydantic, você também pode declarar `examples` adicionais:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial002_py310.py hl[2,8:11] *}
## `examples` no JSON Schema - OpenAPI { #examples-in-json-schema-openapi }
Ao usar qualquer um de:
* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* `Body()`
* `Form()`
* `File()`
você também pode declarar um grupo de `examples` com informações adicionais que serão adicionadas aos seus **JSON Schemas** dentro do **OpenAPI**.
### `Body` com `examples` { #body-with-examples }
Aqui passamos `examples` contendo um exemplo dos dados esperados em `Body()`:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial003_an_py310.py hl[22:29] *}
### Exemplo na UI da documentação { #example-in-the-docs-ui }
Com qualquer um dos métodos acima, ficaria assim em `/docs`:
### `Body` com vários `examples` { #body-with-multiple-examples }
Você também pode, é claro, passar vários `examples`:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial004_an_py310.py hl[23:38] *}
Quando fizer isso, os exemplos farão parte do **JSON Schema** interno para esses dados do body.
No entanto, no momento em que isto foi escrito, o Swagger UI, a ferramenta responsável por exibir a UI da documentação, não suporta mostrar vários exemplos para os dados no **JSON Schema**. Mas leia abaixo para uma solução alternativa.
### `examples` específicos do OpenAPI { #openapi-specific-examples }
Antes do **JSON Schema** suportar `examples`, o OpenAPI já tinha suporte para um campo diferente também chamado `examples`.
Esse `examples` **específico do OpenAPI** vai em outra seção da especificação OpenAPI. Ele fica nos **detalhes de cada *operação de rota***, não dentro de cada JSON Schema.
E o Swagger UI tem suportado esse campo `examples` particular há algum tempo. Então, você pode usá-lo para **mostrar** diferentes **exemplos na UI da documentação**.
O formato desse campo `examples` específico do OpenAPI é um `dict` com **vários exemplos** (em vez de uma `list`), cada um com informações extras que também serão adicionadas ao **OpenAPI**.
Isso não vai dentro de cada JSON Schema contido no OpenAPI, vai fora, diretamente na *operação de rota*.
### Usando o parâmetro `openapi_examples` { #using-the-openapi-examples-parameter }
Você pode declarar o `examples` específico do OpenAPI no FastAPI com o parâmetro `openapi_examples` para:
* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* `Body()`
* `Form()`
* `File()`
As chaves do `dict` identificam cada exemplo, e cada valor é outro `dict`.
Cada `dict` de exemplo específico em `examples` pode conter:
* `summary`: Descrição curta do exemplo.
* `description`: Uma descrição longa que pode conter texto em Markdown.
* `value`: Este é o exemplo em si, por exemplo, um `dict`.
* `externalValue`: Alternativa a `value`, uma URL apontando para o exemplo. Embora isso possa não ser suportado por tantas ferramentas quanto `value`.
Você pode usá-lo assim:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial005_an_py310.py hl[23:49] *}
### Exemplos do OpenAPI na UI da documentação { #openapi-examples-in-the-docs-ui }
Com `openapi_examples` adicionado a `Body()`, o `/docs` ficaria assim:
## Detalhes Técnicos { #technical-details }
/// tip | Dica
Se você já está usando o **FastAPI** na versão **0.99.0 ou superior**, você provavelmente pode **pular** esses detalhes.
Eles são mais relevantes para versões antigas, antes de o OpenAPI 3.1.0 estar disponível.
Você pode considerar isto uma breve **aula de história** sobre OpenAPI e JSON Schema. 🤓
///
/// warning | Atenção
Estes são detalhes muito técnicos sobre os padrões **JSON Schema** e **OpenAPI**.
Se as ideias acima já funcionam para você, isso pode ser suficiente, e você provavelmente não precisa desses detalhes, sinta-se à vontade para pular.
///
Antes do OpenAPI 3.1.0, o OpenAPI usava uma versão mais antiga e modificada do **JSON Schema**.
O JSON Schema não tinha `examples`, então o OpenAPI adicionou seu próprio campo `example` à sua versão modificada.
O OpenAPI também adicionou os campos `example` e `examples` a outras partes da especificação:
* [`Parameter Object` (na especificação)](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.1.0.md#parameter-object), usado no FastAPI por:
* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* [`Request Body Object`, no campo `content`, no `Media Type Object` (na especificação)](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.1.0.md#media-type-object), usado no FastAPI por:
* `Body()`
* `File()`
* `Form()`
/// info | Informação
Esse parâmetro antigo `examples` específico do OpenAPI agora é `openapi_examples` desde o FastAPI `0.103.0`.
///
### Campo `examples` do JSON Schema { #json-schemas-examples-field }
Depois, o JSON Schema adicionou um campo [`examples`](https://json-schema.org/draft/2019-09/json-schema-validation.html#rfc.section.9.5) em uma nova versão da especificação.
E então o novo OpenAPI 3.1.0 passou a se basear na versão mais recente (JSON Schema 2020-12), que incluiu esse novo campo `examples`.
E agora esse novo campo `examples` tem precedência sobre o antigo campo único (e customizado) `example`, que agora está descontinuado.
Esse novo campo `examples` no JSON Schema é **apenas uma `list`** de exemplos, não um dict com metadados extras como nos outros lugares do OpenAPI (descritos acima).
/// info | Informação
Mesmo após o lançamento do OpenAPI 3.1.0 com essa nova integração mais simples com o JSON Schema, por um tempo o Swagger UI, a ferramenta que fornece a documentação automática, não suportava OpenAPI 3.1.0 (passou a suportar desde a versão 5.0.0 🎉).
Por causa disso, versões do FastAPI anteriores à 0.99.0 ainda usavam versões do OpenAPI inferiores à 3.1.0.
///
### `examples` no Pydantic e no FastAPI { #pydantic-and-fastapi-examples }
Quando você adiciona `examples` dentro de um modelo Pydantic, usando `schema_extra` ou `Field(examples=["something"])`, esse exemplo é adicionado ao **JSON Schema** para esse modelo Pydantic.
E esse **JSON Schema** do modelo Pydantic é incluído no **OpenAPI** da sua API e, então, é usado na UI da documentação.
Em versões do FastAPI anteriores à 0.99.0 (0.99.0 e superiores usam o novo OpenAPI 3.1.0), quando você usava `example` ou `examples` com qualquer uma das outras utilidades (`Query()`, `Body()`, etc.), esses exemplos não eram adicionados ao JSON Schema que descreve esses dados (nem mesmo à versão própria do JSON Schema do OpenAPI), eles eram adicionados diretamente à declaração da *operação de rota* no OpenAPI (fora das partes do OpenAPI que usam o JSON Schema).
Mas agora que o FastAPI 0.99.0 e superiores usam o OpenAPI 3.1.0, que usa o JSON Schema 2020-12, e o Swagger UI 5.0.0 e superiores, tudo é mais consistente e os exemplos são incluídos no JSON Schema.
### Swagger UI e `examples` específicos do OpenAPI { #swagger-ui-and-openapi-specific-examples }
Agora, como o Swagger UI não suportava vários exemplos no JSON Schema (em 2023-08-26), os usuários não tinham uma forma de mostrar vários exemplos na documentação.
Para resolver isso, o FastAPI `0.103.0` **adicionou suporte** para declarar o mesmo antigo campo **específico do OpenAPI** `examples` com o novo parâmetro `openapi_examples`. 🤓
### Resumo { #summary }
Eu costumava dizer que não gostava tanto de história... e olha eu aqui agora dando aulas de "história tech". 😅
Em resumo, **atualize para o FastAPI 0.99.0 ou superior**, e as coisas ficam muito mais **simples, consistentes e intuitivas**, e você não precisa saber todos esses detalhes históricos. 😎
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FILE: docs/pt/docs/tutorial/security/first-steps.md
================================================
# Segurança - Primeiros Passos { #security-first-steps }
Vamos imaginar que você tem a sua API de **backend** em algum domínio.
E você tem um **frontend** em outro domínio ou em um path diferente no mesmo domínio (ou em uma aplicação mobile).
E você quer uma maneira de o frontend autenticar com o backend, usando um **username** e **password**.
Podemos usar **OAuth2** para construir isso com o **FastAPI**.
Mas vamos poupar o seu tempo de ler toda a especificação extensa apenas para achar as pequenas informações de que você precisa.
Vamos usar as ferramentas fornecidas pelo **FastAPI** para lidar com segurança.
## Como Parece { #how-it-looks }
Vamos primeiro usar o código e ver como funciona, e depois voltaremos para entender o que está acontecendo.
## Crie um `main.py` { #create-main-py }
Copie o exemplo em um arquivo `main.py`:
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py *}
## Execute-o { #run-it }
/// info | Informação
O pacote [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart) é instalado automaticamente com o **FastAPI** quando você executa o comando `pip install "fastapi[standard]"`.
Entretanto, se você usar o comando `pip install fastapi`, o pacote `python-multipart` não é incluído por padrão.
Para instalá-lo manualmente, certifique-se de criar um [ambiente virtual](../../virtual-environments.md), ativá-lo e então instalá-lo com:
```console
$ pip install python-multipart
```
Isso ocorre porque o **OAuth2** usa "form data" para enviar o `username` e o `password`.
///
Execute o exemplo com:
/// check | Botão Autorizar!
Você já tem um novo botão 'Authorize'.
E sua operação de rota tem um pequeno cadeado no canto superior direito em que você pode clicar.
///
E se você clicar, verá um pequeno formulário de autorização para digitar um `username` e um `password` (e outros campos opcionais):
/// note | Nota
Não importa o que você digite no formulário, ainda não vai funcionar. Mas nós vamos chegar lá.
///
Claro que este não é o frontend para os usuários finais, mas é uma ótima ferramenta automática para documentar interativamente toda a sua API.
Pode ser usada pelo time de frontend (que pode ser você mesmo).
Pode ser usada por aplicações e sistemas de terceiros.
E também pode ser usada por você mesmo, para depurar, verificar e testar a mesma aplicação.
## O fluxo de `password` { #the-password-flow }
Agora vamos voltar um pouco e entender o que é isso tudo.
O "fluxo" `password` é uma das formas ("fluxos") definidas no OAuth2 para lidar com segurança e autenticação.
O OAuth2 foi projetado para que o backend ou a API pudesse ser independente do servidor que autentica o usuário.
Mas, neste caso, a mesma aplicação **FastAPI** irá lidar com a API e com a autenticação.
Então, vamos rever de um ponto de vista simplificado:
* O usuário digita o `username` e o `password` no frontend e pressiona `Enter`.
* O frontend (rodando no navegador do usuário) envia esse `username` e `password` para uma URL específica na nossa API (declarada com `tokenUrl="token"`).
* A API verifica esse `username` e `password`, e responde com um "token" (ainda não implementamos nada disso).
* Um "token" é apenas uma string com algum conteúdo que podemos usar depois para verificar esse usuário.
* Normalmente, um token é definido para expirar depois de algum tempo.
* Então, o usuário terá que fazer login novamente em algum momento.
* E se o token for roubado, o risco é menor. Não é como uma chave permanente que funcionará para sempre (na maioria dos casos).
* O frontend armazena esse token temporariamente em algum lugar.
* O usuário clica no frontend para ir para outra seção do aplicativo web.
* O frontend precisa buscar mais dados da API.
* Mas precisa de autenticação para aquele endpoint específico.
* Então, para autenticar com nossa API, ele envia um header `Authorization` com o valor `Bearer ` mais o token.
* Se o token contém `foobar`, o conteúdo do header `Authorization` seria: `Bearer foobar`.
## O `OAuth2PasswordBearer` do **FastAPI** { #fastapis-oauth2passwordbearer }
O **FastAPI** fornece várias ferramentas, em diferentes níveis de abstração, para implementar essas funcionalidades de segurança.
Neste exemplo, vamos usar **OAuth2**, com o fluxo **Password**, usando um token **Bearer**. Fazemos isso usando a classe `OAuth2PasswordBearer`.
/// info | Informação
Um token "bearer" não é a única opção.
Mas é a melhor para o nosso caso de uso.
E pode ser a melhor para a maioria dos casos de uso, a menos que você seja um especialista em OAuth2 e saiba exatamente por que existe outra opção que se adapta melhor às suas necessidades.
Nesse caso, o **FastAPI** também fornece as ferramentas para construí-la.
///
Quando criamos uma instância da classe `OAuth2PasswordBearer`, passamos o parâmetro `tokenUrl`. Esse parâmetro contém a URL que o client (o frontend rodando no navegador do usuário) usará para enviar o `username` e o `password` para obter um token.
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}
/// tip | Dica
Aqui `tokenUrl="token"` refere-se a uma URL relativa `token` que ainda não criamos. Como é uma URL relativa, é equivalente a `./token`.
Como estamos usando uma URL relativa, se sua API estivesse localizada em `https://example.com/`, então se referiria a `https://example.com/token`. Mas se sua API estivesse localizada em `https://example.com/api/v1/`, então se referiria a `https://example.com/api/v1/token`.
Usar uma URL relativa é importante para garantir que sua aplicação continue funcionando mesmo em um caso de uso avançado como [Atrás de um Proxy](../../advanced/behind-a-proxy.md).
///
Esse parâmetro não cria aquele endpoint/operação de rota, mas declara que a URL `/token` será aquela que o client deve usar para obter o token. Essa informação é usada no OpenAPI e depois nos sistemas de documentação interativa da API.
Em breve também criaremos a operação de rota real.
/// info | Informação
Se você é um "Pythonista" muito rigoroso, pode não gostar do estilo do nome do parâmetro `tokenUrl` em vez de `token_url`.
Isso ocorre porque ele usa o mesmo nome da especificação do OpenAPI. Assim, se você precisar investigar mais sobre qualquer um desses esquemas de segurança, pode simplesmente copiar e colar para encontrar mais informações sobre isso.
///
A variável `oauth2_scheme` é uma instância de `OAuth2PasswordBearer`, mas também é um "callable".
Ela pode ser chamada como:
```Python
oauth2_scheme(some, parameters)
```
Então, pode ser usada com `Depends`.
### Use-o { #use-it }
Agora você pode passar esse `oauth2_scheme` em uma dependência com `Depends`.
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[12] *}
Essa dependência fornecerá uma `str` que é atribuída ao parâmetro `token` da função de operação de rota.
O **FastAPI** saberá que pode usar essa dependência para definir um "esquema de segurança" no esquema OpenAPI (e na documentação automática da API).
/// info | Detalhes Técnicos
O **FastAPI** saberá que pode usar a classe `OAuth2PasswordBearer` (declarada em uma dependência) para definir o esquema de segurança no OpenAPI porque ela herda de `fastapi.security.oauth2.OAuth2`, que por sua vez herda de `fastapi.security.base.SecurityBase`.
Todos os utilitários de segurança que se integram com o OpenAPI (e com a documentação automática da API) herdam de `SecurityBase`, é assim que o **FastAPI** sabe como integrá-los ao OpenAPI.
///
## O que ele faz { #what-it-does }
Ele irá procurar na requisição pelo header `Authorization`, verificar se o valor é `Bearer ` mais algum token e retornará o token como uma `str`.
Se não houver um header `Authorization`, ou se o valor não tiver um token `Bearer `, ele responderá diretamente com um erro de status 401 (`UNAUTHORIZED`).
Você nem precisa verificar se o token existe para retornar um erro. Você pode ter certeza de que, se sua função for executada, ela terá uma `str` nesse token.
Você já pode experimentar na documentação interativa:
Ainda não estamos verificando a validade do token, mas isso já é um começo.
## Recapitulando { #recap }
Então, com apenas 3 ou 4 linhas extras, você já tem alguma forma primitiva de segurança.
================================================
FILE: docs/pt/docs/tutorial/security/get-current-user.md
================================================
# Obter Usuário Atual { #get-current-user }
No capítulo anterior, o sistema de segurança (que é baseado no sistema de injeção de dependências) estava fornecendo à *função de operação de rota* um `token` como uma `str`:
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[12] *}
Mas isso ainda não é tão útil.
Vamos fazer com que ele nos forneça o usuário atual.
## Criar um modelo de usuário { #create-a-user-model }
Primeiro, vamos criar um modelo de usuário com Pydantic.
Da mesma forma que usamos o Pydantic para declarar corpos, podemos usá-lo em qualquer outro lugar:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}
## Criar uma dependência `get_current_user` { #create-a-get-current-user-dependency }
Vamos criar uma dependência chamada `get_current_user`.
Lembra que as dependências podem ter subdependências?
`get_current_user` terá uma dependência com o mesmo `oauth2_scheme` que criamos antes.
Da mesma forma que estávamos fazendo antes diretamente na *operação de rota*, a nossa nova dependência `get_current_user` receberá um `token` como uma `str` da subdependência `oauth2_scheme`:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[25] *}
## Obter o usuário { #get-the-user }
`get_current_user` usará uma função utilitária (falsa) que criamos, que recebe um token como uma `str` e retorna nosso modelo Pydantic `User`:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[19:22,26:27] *}
## Injetar o usuário atual { #inject-the-current-user }
Então agora nós podemos usar o mesmo `Depends` com nosso `get_current_user` na *operação de rota*:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[31] *}
Observe que nós declaramos o tipo de `current_user` como o modelo Pydantic `User`.
Isso nos ajudará dentro da função com todo o preenchimento automático e verificações de tipo.
/// tip | Dica
Você pode se lembrar que corpos de requisição também são declarados com modelos Pydantic.
Aqui, o **FastAPI** não ficará confuso porque você está usando `Depends`.
///
/// check | Verifique
A forma como esse sistema de dependências foi projetado nos permite ter diferentes dependências (diferentes "dependables") que retornam um modelo `User`.
Não estamos restritos a ter apenas uma dependência que possa retornar esse tipo de dado.
///
## Outros modelos { #other-models }
Agora você pode obter o usuário atual diretamente nas *funções de operação de rota* e lidar com os mecanismos de segurança no nível da **Injeção de Dependências**, usando `Depends`.
E você pode usar qualquer modelo ou dado para os requisitos de segurança (neste caso, um modelo Pydantic `User`).
Mas você não está restrito a usar um modelo de dados, classe ou tipo específico.
Você quer ter apenas um `id` e `email`, sem incluir nenhum `username` no modelo? Claro. Você pode usar essas mesmas ferramentas.
Você quer ter apenas uma `str`? Ou apenas um `dict`? Ou uma instância de modelo de classe de banco de dados diretamente? Tudo funciona da mesma forma.
Na verdade, você não tem usuários que fazem login no seu aplicativo, mas sim robôs, bots ou outros sistemas, que possuem apenas um token de acesso? Novamente, tudo funciona da mesma forma.
Apenas use qualquer tipo de modelo, qualquer tipo de classe, qualquer tipo de banco de dados que você precise para a sua aplicação. O **FastAPI** cobre tudo com o sistema de injeção de dependências.
## Tamanho do código { #code-size }
Este exemplo pode parecer verboso. Lembre-se de que estamos misturando segurança, modelos de dados, funções utilitárias e *operações de rota* no mesmo arquivo.
Mas aqui está o ponto principal.
O código relacionado à segurança e à injeção de dependências é escrito apenas uma vez.
E você pode torná-lo tão complexo quanto quiser. E ainda assim, tê-lo escrito apenas uma vez, em um único lugar. Com toda a flexibilidade.
Mas você pode ter milhares de endpoints (*operações de rota*) usando o mesmo sistema de segurança.
E todos eles (ou qualquer parte deles que você desejar) podem aproveitar o reuso dessas dependências ou de quaisquer outras dependências que você criar.
E todos esses milhares de *operações de rota* podem ter apenas 3 linhas:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[30:32] *}
## Recapitulação { #recap }
Agora você pode obter o usuário atual diretamente na sua *função de operação de rota*.
Já estamos na metade do caminho.
Só precisamos adicionar uma *operação de rota* para que o usuário/cliente realmente envie o `username` e `password`.
Isso vem a seguir.
================================================
FILE: docs/pt/docs/tutorial/security/index.md
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# Segurança { #security }
Há várias formas de lidar segurança, autenticação e autorização.
E isso normalmente é um tópico “difícil” e complexo.
Em muitos frameworks e sistemas, apenas lidar com segurança e autenticação exige muito esforço e código (em muitos casos isso pode ser 50% ou mais de todo o código escrito).
**FastAPI** tem muitas ferramentas para ajudar você com a parte de **Segurança** facilmente, rapidamente, de uma forma padrão, sem ter que estudar e aprender tudo sobre especificações de segurança.
Mas primeiro, vamos verificar alguns pequenos conceitos.
## Está com pressa? { #in-a-hurry }
Se você não se importa com qualquer um desses termos e só precisa adicionar segurança com autenticação baseada em usuário e senha _agora_, pule para os próximos capítulos.
## OAuth2 { #oauth2 }
OAuth2 é uma especificação que define várias formas para lidar com autenticação e autorização.
Ela é bastante extensiva na especificação e cobre casos de uso muito complexos.
Ela inclui uma forma para autenticação usando “third party”/aplicações de terceiros.
Isso é o que todos os sistemas com “Login with Facebook, Google, X (Twitter), GitHub” usam por baixo.
### OAuth 1 { #oauth-1 }
Havia um OAuth 1, que é bem diferente do OAuth2, e mais complexo, isso incluía diretamente as especificações de como criptografar a comunicação.
Não é muito popular ou usado nos dias atuais.
OAuth2 não especifica como criptografar a comunicação, ele espera que você tenha sua aplicação em um servidor HTTPS.
/// tip | Dica
Na seção sobre **deployment** você irá ver como configurar HTTPS de modo gratuito, usando Traefik e Let’s Encrypt.
///
## OpenID Connect { #openid-connect }
OpenID Connect é outra especificação, baseada em **OAuth2**.
Ela é apenas uma extensão do OAuth2 especificando algumas coisas que são relativamente ambíguas no OAuth2, para tentar torná-lo mais interoperável.
Por exemplo, o login do Google usa OpenID Connect (que por baixo dos panos usa OAuth2).
Mas o login do Facebook não tem suporte para OpenID Connect. Ele tem a própria implementação do OAuth2.
### OpenID (não "OpenID Connect") { #openid-not-openid-connect }
Houve também uma especificação “OpenID”. Ela tentou resolver a mesma coisa que a **OpenID Connect**, mas não baseada em OAuth2.
Então, ela foi um sistema adicional completo.
Ela não é muito popular ou usada nos dias de hoje.
## OpenAPI { #openapi }
OpenAPI (anteriormente conhecido como Swagger) é a especificação aberta para a criação de APIs (agora parte da Linux Foundation).
**FastAPI** é baseado no **OpenAPI**.
Isso é o que torna possível ter múltiplas automações interativas de interfaces de documentação, geração de código, etc.
OpenAPI tem uma forma para definir múltiplos “esquemas” de segurança.
Por usá-los, você pode ter vantagens de todas essas ferramentas baseadas nos padrões, incluindo os sistemas de documentação interativa.
OpenAPI define os seguintes esquemas de segurança:
* `apiKey`: uma chave específica de aplicação que pode vir de:
* Um parâmetro query.
* Um header.
* Um cookie.
* `http`: padrão HTTP de sistemas autenticação, incluindo:
* `bearer`: um header de `Authorization` com valor de `Bearer` adicionado de um token. Isso é herança do OAuth2.
* HTTP Basic authentication.
* HTTP Digest, etc.
* `oauth2`: todas as formas do OAuth2 para lidar com segurança (chamados "fluxos").
* Vários desses fluxos são apropriados para construir um provedor de autenticação OAuth2 (como Google, Facebook, X (Twitter), GitHub, etc):
* `implicit`
* `clientCredentials`
* `authorizationCode`
* Mas existe um “fluxo” específico que pode ser perfeitamente usado para resolver autenticação diretamente na mesma aplicação:
* `password`: alguns dos próximos capítulos tratarão disso.
* `openIdConnect`: tem uma forma para definir como descobrir automaticamente o dado da autenticação OAuth2.
* Essa descoberta automática é o que é definido na especificação OpenID Connect.
/// tip | Dica
Integração com outros provedores de autenticação/autorização como Google, Facebook, X (Twitter), GitHub, etc. é bem possível e relativamente fácil.
O problema mais complexo é criar um provedor de autenticação/autorização como eles, mas o FastAPI dá a você ferramentas para fazer isso facilmente, enquanto faz o trabalho pesado para você.
///
## **FastAPI** utilitários { #fastapi-utilities }
**FastAPI** fornece várias ferramentas para cada um desses esquemas de segurança no módulo `fastapi.security` que simplificam o uso desses mecanismos de segurança.
Nos próximos capítulos você irá ver como adicionar segurança à sua API usando essas ferramentas disponibilizadas pelo **FastAPI**.
E você irá ver também como isso é automaticamente integrado dentro do sistema de documentação interativo.
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FILE: docs/pt/docs/tutorial/security/oauth2-jwt.md
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# OAuth2 com Senha (e hashing), Bearer com tokens JWT { #oauth2-with-password-and-hashing-bearer-with-jwt-tokens }
Agora que temos todo o fluxo de segurança, vamos tornar a aplicação realmente segura, usando tokens JWT e hashing de senhas seguras.
Este código é algo que você pode realmente usar na sua aplicação, salvar os hashes das senhas no seu banco de dados, etc.
Vamos começar de onde paramos no capítulo anterior e incrementá-lo.
## Sobre o JWT { #about-jwt }
JWT significa "JSON Web Tokens".
É um padrão para codificar um objeto JSON em uma string longa e densa sem espaços. Ele se parece com isso:
```
eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJzdWIiOiIxMjM0NTY3ODkwIiwibmFtZSI6IkpvaG4gRG9lIiwiaWF0IjoxNTE2MjM5MDIyfQ.SflKxwRJSMeKKF2QT4fwpMeJf36POk6yJV_adQssw5c
```
Ele não é criptografado, então qualquer pessoa pode recuperar as informações do seu conteúdo.
Mas ele é assinado. Assim, quando você recebe um token que você emitiu, você pode verificar que foi realmente você quem o emitiu.
Dessa forma, você pode criar um token com um prazo de expiração, digamos, de 1 semana. E então, quando o usuário voltar no dia seguinte com o token, você sabe que ele ainda está logado no seu sistema.
Depois de uma semana, o token expirará e o usuário não estará autorizado, precisando fazer login novamente para obter um novo token. E se o usuário (ou uma terceira parte) tentar modificar o token para alterar a expiração, você seria capaz de descobrir isso, pois as assinaturas não iriam corresponder.
Se você quiser brincar com tokens JWT e ver como eles funcionam, visite [https://jwt.io](https://jwt.io/).
## Instalar `PyJWT` { #install-pyjwt }
Nós precisamos instalar o `PyJWT` para criar e verificar os tokens JWT em Python.
Certifique-se de criar um [ambiente virtual](../../virtual-environments.md), ativá-lo e então instalar o `pyjwt`:
Autorize a aplicação da mesma maneira que antes.
Usando as credenciais:
Username: `johndoe`
Password: `secret`
/// check | Verifique
Observe que em nenhuma parte do código está a senha em texto puro "`secret`", nós temos apenas o hash.
///
Chame o endpoint `/users/me/`, você receberá o retorno como:
```JSON
{
"username": "johndoe",
"email": "johndoe@example.com",
"full_name": "John Doe",
"disabled": false
}
```
Se você abrir as ferramentas de desenvolvedor, poderá ver que os dados enviados incluem apenas o token. A senha é enviada apenas na primeira requisição para autenticar o usuário e obter o token de acesso, mas não é enviada nas próximas requisições:
/// note | Nota
Perceba que o cabeçalho `Authorization`, com o valor que começa com `Bearer `.
///
## Uso avançado com `scopes` { #advanced-usage-with-scopes }
O OAuth2 tem a noção de "scopes" (escopos).
Você pode usá-los para adicionar um conjunto específico de permissões a um token JWT.
Então, você pode dar este token diretamente a um usuário ou a uma terceira parte para interagir com sua API com um conjunto de restrições.
Você pode aprender como usá-los e como eles são integrados ao **FastAPI** mais adiante no **Guia Avançado do Usuário**.
## Recapitulação { #recap }
Com o que você viu até agora, você pode configurar uma aplicação **FastAPI** segura usando padrões como OAuth2 e JWT.
Em quase qualquer framework, lidar com a segurança se torna rapidamente um assunto bastante complexo.
Muitos pacotes que simplificam bastante isso precisam fazer muitas concessões com o modelo de dados, o banco de dados e os recursos disponíveis. E alguns desses pacotes que simplificam demais na verdade têm falhas de segurança subjacentes.
---
O **FastAPI** não faz nenhuma concessão com nenhum banco de dados, modelo de dados ou ferramenta.
Ele oferece toda a flexibilidade para você escolher as opções que melhor se ajustam ao seu projeto.
E você pode usar diretamente muitos pacotes bem mantidos e amplamente utilizados, como `pwdlib` e `PyJWT`, porque o **FastAPI** não exige mecanismos complexos para integrar pacotes externos.
Mas ele fornece as ferramentas para simplificar o processo o máximo possível, sem comprometer a flexibilidade, robustez ou segurança.
E você pode usar e implementar protocolos padrão seguros, como o OAuth2, de uma maneira relativamente simples.
Você pode aprender mais no **Guia Avançado do Usuário** sobre como usar os "scopes" do OAuth2 para um sistema de permissões mais refinado, seguindo esses mesmos padrões. O OAuth2 com scopes é o mecanismo usado por muitos provedores grandes de autenticação, como o Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter), etc. para autorizar aplicativos de terceiros a interagir com suas APIs em nome de seus usuários.
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FILE: docs/pt/docs/tutorial/security/simple-oauth2.md
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# Simples OAuth2 com senha e Bearer { #simple-oauth2-with-password-and-bearer }
Agora vamos construir a partir do capítulo anterior e adicionar as partes que faltam para ter um fluxo de segurança completo.
## Obtenha o `username` e a `password` { #get-the-username-and-password }
É utilizado o utils de segurança da **FastAPI** para obter o `username` e a `password`.
OAuth2 especifica que ao usar o "password flow" (fluxo de senha), que estamos usando, o cliente/usuário deve enviar os campos `username` e `password` como dados do formulário.
E a especificação diz que os campos devem ser nomeados assim. Portanto, `user-name` ou `email` não funcionariam.
Mas não se preocupe, você pode mostrá-lo como quiser aos usuários finais no frontend.
E seus modelos de banco de dados podem usar qualquer outro nome que você desejar.
Mas para a *operação de rota* de login, precisamos usar esses nomes para serem compatíveis com a especificação (e poder, por exemplo, usar o sistema integrado de documentação da API).
A especificação também afirma que o `username` e a `password` devem ser enviados como dados de formulário (portanto, não há JSON aqui).
### `scope` { #scope }
A especificação também diz que o cliente pode enviar outro campo de formulário "`scope`".
O nome do campo do formulário é `scope` (no singular), mas na verdade é uma longa string com "escopos" separados por espaços.
Cada “scope” é apenas uma string (sem espaços).
Normalmente são usados para declarar permissões de segurança específicas, por exemplo:
* `users:read` ou `users:write` são exemplos comuns.
* `instagram_basic` é usado pelo Facebook e Instagram.
* `https://www.googleapis.com/auth/drive` é usado pelo Google.
/// info | Informação
No OAuth2, um "scope" é apenas uma string que declara uma permissão específica necessária.
Não importa se tem outros caracteres como `:` ou se é uma URL.
Esses detalhes são específicos da implementação.
Para OAuth2 são apenas strings.
///
## Código para conseguir o `username` e a `password` { #code-to-get-the-username-and-password }
Agora vamos usar os utilitários fornecidos pelo **FastAPI** para lidar com isso.
### `OAuth2PasswordRequestForm` { #oauth2passwordrequestform }
Primeiro, importe `OAuth2PasswordRequestForm` e use-o como uma dependência com `Depends` na *operação de rota* para `/token`:
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[4,78] *}
`OAuth2PasswordRequestForm` é uma dependência de classe que declara um corpo de formulário com:
* O `username`.
* A `password`.
* Um campo `scope` opcional como uma string grande, composta de strings separadas por espaços.
* Um `grant_type` opcional.
/// tip | Dica
A especificação OAuth2 na verdade *requer* um campo `grant_type` com um valor fixo de `password`, mas `OAuth2PasswordRequestForm` não o impõe.
Se você precisar aplicá-lo, use `OAuth2PasswordRequestFormStrict` em vez de `OAuth2PasswordRequestForm`.
///
* Um `client_id` opcional (não precisamos dele em nosso exemplo).
* Um `client_secret` opcional (não precisamos dele em nosso exemplo).
/// info | Informação
O `OAuth2PasswordRequestForm` não é uma classe especial para **FastAPI** como é `OAuth2PasswordBearer`.
`OAuth2PasswordBearer` faz com que **FastAPI** saiba que é um esquema de segurança. Portanto, é adicionado dessa forma ao OpenAPI.
Mas `OAuth2PasswordRequestForm` é apenas uma dependência de classe que você mesmo poderia ter escrito ou poderia ter declarado os parâmetros do `Form` (formulário) diretamente.
Mas como é um caso de uso comum, ele é fornecido diretamente pelo **FastAPI**, apenas para facilitar.
///
### Use os dados do formulário { #use-the-form-data }
/// tip | Dica
A instância da classe de dependência `OAuth2PasswordRequestForm` não terá um atributo `scope` com a string longa separada por espaços, em vez disso, terá um atributo `scopes` com a lista real de strings para cada escopo enviado.
Não estamos usando `scopes` neste exemplo, mas a funcionalidade está disponível se você precisar.
///
Agora, obtenha os dados do usuário do banco de dados (falso), usando o `username` do campo do formulário.
Se não existir tal usuário, retornaremos um erro dizendo "Incorrect username or password".
Para o erro, usamos a exceção `HTTPException`:
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[3,79:81] *}
### Confira a senha { #check-the-password }
Neste ponto temos os dados do usuário do nosso banco de dados, mas não verificamos a senha.
Vamos colocar esses dados primeiro no modelo `UserInDB` do Pydantic.
Você nunca deve salvar senhas em texto simples, portanto, usaremos o sistema de hashing de senhas (falsas).
Se as senhas não corresponderem, retornaremos o mesmo erro.
#### Hashing de senha { #password-hashing }
"Hashing" significa: converter algum conteúdo (uma senha neste caso) em uma sequência de bytes (apenas uma string) que parece algo sem sentido.
Sempre que você passa exatamente o mesmo conteúdo (exatamente a mesma senha), você obtém exatamente a mesma sequência aleatória de caracteres.
Mas você não pode converter a sequência aleatória de caracteres de volta para a senha.
##### Porque usar hashing de senha { #why-use-password-hashing }
Se o seu banco de dados for roubado, o ladrão não terá as senhas em texto simples dos seus usuários, apenas os hashes.
Assim, o ladrão não poderá tentar usar essas mesmas senhas em outro sistema (como muitos usuários usam a mesma senha em todos os lugares, isso seria perigoso).
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[82:85] *}
#### Sobre `**user_dict` { #about-user-dict }
`UserInDB(**user_dict)` significa:
*Passe as chaves e valores de `user_dict` diretamente como argumentos de valor-chave, equivalente a:*
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
disabled = user_dict["disabled"],
hashed_password = user_dict["hashed_password"],
)
```
/// info | Informação
Para uma explicação mais completa de `**user_dict`, verifique [a documentação para **Extra Models**](../extra-models.md#about-user-in-dict).
///
## Retorne o token { #return-the-token }
A resposta do endpoint `token` deve ser um objeto JSON.
Deve ter um `token_type`. No nosso caso, como estamos usando tokens "Bearer", o tipo de token deve ser "`bearer`".
E deve ter um `access_token`, com uma string contendo nosso token de acesso.
Para este exemplo simples, seremos completamente inseguros e retornaremos o mesmo `username` do token.
/// tip | Dica
No próximo capítulo, você verá uma implementação realmente segura, com hash de senha e tokens JWT.
Mas, por enquanto, vamos nos concentrar nos detalhes específicos de que precisamos.
///
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[87] *}
/// tip | Dica
Pela especificação, você deve retornar um JSON com um `access_token` e um `token_type`, o mesmo que neste exemplo.
Isso é algo que você mesmo deve fazer em seu código e certifique-se de usar essas chaves JSON.
É quase a única coisa que você deve se lembrar de fazer corretamente, para estar em conformidade com as especificações.
De resto, **FastAPI** cuida disso para você.
///
## Atualize as dependências { #update-the-dependencies }
Agora vamos atualizar nossas dependências.
Queremos obter o `current_user` *somente* se este usuário estiver ativo.
Portanto, criamos uma dependência adicional `get_current_active_user` que por sua vez usa `get_current_user` como dependência.
Ambas as dependências retornarão apenas um erro HTTP se o usuário não existir ou se estiver inativo.
Portanto, em nosso endpoint, só obteremos um usuário se o usuário existir, tiver sido autenticado corretamente e estiver ativo:
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[58:66,69:74,94] *}
/// info | Informação
O cabeçalho adicional `WWW-Authenticate` com valor `Bearer` que estamos retornando aqui também faz parte da especificação.
Qualquer código de status HTTP (erro) 401 "UNAUTHORIZED" também deve retornar um cabeçalho `WWW-Authenticate`.
No caso de tokens ao portador (nosso caso), o valor desse cabeçalho deve ser `Bearer`.
Na verdade, você pode pular esse cabeçalho extra e ainda funcionaria.
Mas é fornecido aqui para estar em conformidade com as especificações.
Além disso, pode haver ferramentas que esperam e usam isso (agora ou no futuro) e que podem ser úteis para você ou seus usuários, agora ou no futuro.
Esse é o benefício dos padrões...
///
## Veja em ação { #see-it-in-action }
Abra o docs interativo: [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs).
### Autentique-se { #authenticate }
Clique no botão "Authorize".
Use as credenciais:
User: `johndoe`
Password: `secret`
Após autenticar no sistema, você verá assim:
### Obtenha seus próprios dados de usuário { #get-your-own-user-data }
Agora use a operação `GET` com o caminho `/users/me`.
Você obterá os dados do seu usuário, como:
```JSON
{
"username": "johndoe",
"email": "johndoe@example.com",
"full_name": "John Doe",
"disabled": false,
"hashed_password": "fakehashedsecret"
}
```
Se você clicar no ícone de cadeado, sair e tentar a mesma operação novamente, receberá um erro HTTP 401 de:
```JSON
{
"detail": "Not authenticated"
}
```
### Usuário inativo { #inactive-user }
Agora tente com um usuário inativo, autentique-se com:
User: `alice`
Password: `secret2`
E tente usar a operação `GET` com o caminho `/users/me`.
Você receberá um erro "Usuário inativo", como:
```JSON
{
"detail": "Inactive user"
}
```
## Recapitulando { #recap }
Agora você tem as ferramentas para implementar um sistema de segurança completo baseado em `username` e `password` para sua API.
Usando essas ferramentas, você pode tornar o sistema de segurança compatível com qualquer banco de dados e com qualquer usuário ou modelo de dados.
O único detalhe que falta é que ainda não é realmente "seguro".
No próximo capítulo você verá como usar uma biblioteca de hashing de senha segura e tokens JWT.
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FILE: docs/pt/docs/tutorial/server-sent-events.md
================================================
# Eventos Enviados pelo Servidor (SSE) { #server-sent-events-sse }
Você pode transmitir dados para o cliente usando Server-Sent Events (SSE).
Isso é semelhante a [Stream de JSON Lines](stream-json-lines.md), mas usa o formato `text/event-stream`, que é suportado nativamente pelos navegadores com a [`EventSource` API](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/EventSource).
/// info | Informação
Adicionado no FastAPI 0.135.0.
///
## O que são Server-Sent Events? { #what-are-server-sent-events }
SSE é um padrão para transmitir dados do servidor para o cliente via HTTP.
Cada evento é um pequeno bloco de texto com “campos” como `data`, `event`, `id` e `retry`, separados por linhas em branco.
Fica assim:
```
data: {"name": "Portal Gun", "price": 999.99}
data: {"name": "Plumbus", "price": 32.99}
```
SSE é comumente usado para streaming de chat de IA, notificações em tempo real, logs e observabilidade, e outros casos em que o servidor envia atualizações para o cliente.
/// tip | Dica
Se você quiser transmitir dados binários, por exemplo vídeo ou áudio, veja o guia avançado: [Stream de Dados](../advanced/stream-data.md).
///
## Transmitir SSE com FastAPI { #stream-sse-with-fastapi }
Para transmitir SSE com FastAPI, use `yield` na sua função de operação de rota e defina `response_class=EventSourceResponse`.
Importe `EventSourceResponse` de `fastapi.sse`:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[4,22] *}
Cada item produzido é codificado como JSON e enviado no campo `data:` de um evento SSE.
Se você declarar o tipo de retorno como `AsyncIterable[Item]`, o FastAPI o usará para validar, documentar e serializar os dados com o Pydantic.
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[10:12,23] *}
/// tip | Dica
Como o Pydantic fará a serialização no lado em **Rust**, você terá um desempenho muito maior do que se não declarar um tipo de retorno.
///
### *Funções de operação de rota* não assíncronas { #non-async-path-operation-functions }
Você também pode usar funções `def` normais (sem `async`) e usar `yield` da mesma forma.
O FastAPI garantirá a execução correta para não bloquear o event loop.
Como, neste caso, a função não é assíncrona, o tipo de retorno adequado seria `Iterable[Item]`:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[28:31] hl[29] *}
### Sem tipo de retorno { #no-return-type }
Você também pode omitir o tipo de retorno. O FastAPI usará o [`jsonable_encoder`](./encoder.md) para converter os dados e enviá-los.
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[34:37] hl[35] *}
## `ServerSentEvent` { #serversentevent }
Se você precisar definir campos de SSE como `event`, `id`, `retry` ou `comment`, você pode produzir objetos `ServerSentEvent` em vez de dados simples.
Importe `ServerSentEvent` de `fastapi.sse`:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial002_py310.py hl[4,26] *}
O campo `data` é sempre codificado como JSON. Você pode passar qualquer valor que possa ser serializado como JSON, incluindo modelos do Pydantic.
## Dados brutos { #raw-data }
Se você precisar enviar dados sem codificação JSON, use `raw_data` em vez de `data`.
Isto é útil para enviar texto pré-formatado, linhas de log ou valores "sentinela" especiais como `[DONE]`.
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial003_py310.py hl[17] *}
/// note | Nota
`data` e `raw_data` são mutuamente exclusivos. Você só pode definir um deles em cada `ServerSentEvent`.
///
## Retomando com `Last-Event-ID` { #resuming-with-last-event-id }
Quando um navegador se reconecta após uma queda na conexão, ele envia o último `id` recebido no cabeçalho `Last-Event-ID`.
Você pode lê-lo como um parâmetro de cabeçalho e usá-lo para retomar o stream de onde o cliente parou:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial004_py310.py hl[25,27,31] *}
## SSE com POST { #sse-with-post }
SSE funciona com qualquer método HTTP, não apenas `GET`.
Isso é útil para protocolos como o [MCP](https://modelcontextprotocol.io) que fazem stream de SSE via `POST`:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial005_py310.py hl[14] *}
## Detalhes Técnicos { #technical-details }
O FastAPI implementa algumas boas práticas de SSE prontas para uso.
- Enviar um comentário de keep alive `ping` a cada 15 segundos quando não houver mensagens, para evitar que alguns proxies fechem a conexão, como sugerido na [especificação HTML: Server-Sent Events](https://html.spec.whatwg.org/multipage/server-sent-events.html#authoring-notes).
- Definir o cabeçalho `Cache-Control: no-cache` para evitar o cache do stream.
- Definir o cabeçalho especial `X-Accel-Buffering: no` para evitar buffering em alguns proxies como o Nginx.
Você não precisa fazer nada, isso funciona automaticamente. 🤓
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FILE: docs/pt/docs/tutorial/sql-databases.md
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# Bancos de Dados SQL (Relacionais) { #sql-relational-databases }
**FastAPI** não exige que você use um banco de dados SQL (relacional). Mas você pode usar **qualquer banco de dados** que quiser.
Aqui veremos um exemplo usando [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com/).
**SQLModel** é construído sobre [SQLAlchemy](https://www.sqlalchemy.org/) e Pydantic. Ele foi criado pelo mesmo autor do **FastAPI** para ser o par perfeito para aplicações **FastAPI** que precisam usar **bancos de dados SQL**.
/// tip | Dica
Você pode usar qualquer outra biblioteca de banco de dados SQL ou NoSQL que quiser (em alguns casos chamadas de "ORMs"), o FastAPI não obriga você a usar nada. 😎
///
Como o SQLModel é baseado no SQLAlchemy, você pode facilmente usar **qualquer banco de dados suportado** pelo SQLAlchemy (o que também os torna suportados pelo SQLModel), como:
* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, etc.
Neste exemplo, usaremos **SQLite**, porque ele usa um único arquivo e o Python tem suporte integrado. Assim, você pode copiar este exemplo e executá-lo como está.
Mais tarde, para sua aplicação em produção, você pode querer usar um servidor de banco de dados como o **PostgreSQL**.
/// tip | Dica
Existe um gerador de projetos oficial com **FastAPI** e **PostgreSQL** incluindo um frontend e mais ferramentas: [https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template](https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template)
///
Este é um tutorial muito simples e curto, se você quiser aprender sobre bancos de dados em geral, sobre SQL ou recursos mais avançados, acesse a [documentação do SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com/).
## Instalar o `SQLModel` { #install-sqlmodel }
Primeiro, certifique-se de criar seu [ambiente virtual](../virtual-environments.md), ativá-lo e, em seguida, instalar o `sqlmodel`:
lt
* XWT
* PSGI
### abbr даёт полную расшифровку и объяснение { #the-abbr-gives-a-full-phrase-and-an-explanation }
* MDN
* I/O.
////
//// tab | Информация
Атрибуты "title" элементов "abbr" переводятся по определённым правилам.
Переводы могут добавлять свои собственные элементы "abbr", которые LLM не должна удалять. Например, чтобы объяснить английские слова.
См. раздел `### HTML abbr elements` в общем промпте в `scripts/translate.py`.
////
## HTML-элементы "dfn" { #html-dfn-elements }
* кластер
* Глубокое обучение
## Заголовки { #headings }
//// tab | Тест
### Разработка веб‑приложения — руководство { #develop-a-webapp-a-tutorial }
Привет.
### Аннотации типов и -аннотации { #type-hints-and-annotations }
Снова привет.
### Супер- и подклассы { #super-and-subclasses }
Снова привет.
////
//// tab | Информация
Единственное жёсткое правило для заголовков — LLM должна оставить часть хеша в фигурных скобках без изменений, чтобы ссылки не ломались.
См. раздел `### Headings` в общем промпте в `scripts/translate.py`.
Для некоторых языковых инструкций см., например, раздел `### Headings` в `docs/de/llm-prompt.md`.
////
## Термины, используемые в документации { #terms-used-in-the-docs }
//// tab | Тест
* вы
* ваш
* например
* и т.д.
* `foo` как `int`
* `bar` как `str`
* `baz` как `list`
* Учебник — Руководство пользователя
* Расширенное руководство пользователя
* Документация по SQLModel
* Документация API
* Автоматическая документация
* Наука о данных
* Глубокое обучение
* Машинное обучение
* Внедрение зависимостей
* Аутентификация HTTP Basic
* HTTP Digest
* формат ISO
* стандарт JSON Schema
* JSON-схема
* определение схемы
* password flow
* Мобильный
* устаревший
* спроектированный
* некорректный
* на лету
* стандарт
* по умолчанию
* чувствительный к регистру
* нечувствительный к регистру
* отдавать приложение
* отдавать страницу
* приложение
* приложение
* HTTP-запрос
* HTTP-ответ
* ответ с ошибкой
* операция пути
* декоратор операции пути
* функция-обработчик пути
* тело
* тело запроса
* тело ответа
* JSON-тело
* тело формы
* тело файла
* тело функции
* параметр
* body-параметр
* path-параметр
* query-параметр
* cookie-параметр
* параметр заголовка
* параметр формы
* параметр функции
* событие
* событие запуска
* запуск сервера
* событие остановки
* событие lifespan
* обработчик
* обработчик события
* обработчик исключений
* обрабатывать
* модель
* Pydantic-модель
* модель данных
* модель базы данных
* модель формы
* объект модели
* класс
* базовый класс
* родительский класс
* подкласс
* дочерний класс
* родственный класс
* метод класса
* заголовок
* HTTP-заголовки
* заголовок авторизации
* заголовок `Authorization`
* заголовок `Forwarded`
* система внедрения зависимостей
* зависимость
* зависимый объект
* зависимый
* ограниченный вводом/выводом
* ограниченный процессором
* конкурентность
* параллелизм
* многопроцессность
* переменная окружения
* переменная окружения
* `PATH`
* переменная `PATH`
* аутентификация
* провайдер аутентификации
* авторизация
* форма авторизации
* провайдер авторизации
* пользователь аутентифицируется
* система аутентифицирует пользователя
* CLI
* интерфейс командной строки
* сервер
* клиент
* облачный провайдер
* облачный сервис
* разработка
* этапы разработки
* dict
* словарь
* перечисление
* enum
* член перечисления
* кодировщик
* декодировщик
* кодировать
* декодировать
* исключение
* вызвать
* выражение
* оператор
* фронтенд
* бэкенд
* обсуждение на GitHub
* Issue на GitHub (тикет/обращение)
* производительность
* оптимизация производительности
* тип возвращаемого значения
* возвращаемое значение
* безопасность
* схема безопасности
* задача
* фоновая задача
* функция задачи
* шаблон
* шаблонизатор
* аннотация типов
* аннотация типов
* воркер сервера
* воркер Uvicorn
* воркер Gunicorn
* воркер-процесс
* класс воркера
* рабочая нагрузка
* деплой
* развернуть
* SDK
* набор средств разработки ПО
* `APIRouter`
* `requirements.txt`
* токен Bearer
* несовместимое изменение
* баг
* кнопка
* вызываемый объект
* код
* коммит
* менеджер контекста
* корутина
* сессия базы данных
* диск
* домен
* движок
* фиктивный X
* метод HTTP GET
* элемент
* библиотека
* lifespan
* блокировка
* middleware (Промежуточный слой)
* мобильное приложение
* модуль
* монтирование
* сеть
* origin (источник)
* переопределение
* полезная нагрузка
* процессор
* свойство
* прокси
* пулл-реквест (запрос на изменение)
* запрос
* ОЗУ
* удалённая машина
* статус-код
* строка
* тег
* веб‑фреймворк
* подстановочный знак
* вернуть
* валидировать
////
//// tab | Информация
Это неполный и ненормативный список (в основном) технических терминов, встречающихся в документации. Он может помочь автору промпта понять, по каким терминам LLM нужна подсказка. Например, когда она продолжает возвращать действительно хороший перевод к неоптимальному. Или когда у неё возникают проблемы со склонением/спряжением термина на вашем языке.
См., например, раздел `### List of English terms and their preferred German translations` в `docs/de/llm-prompt.md`.
////
================================================
FILE: docs/ru/docs/about/index.md
================================================
# О проекте { #about }
О FastAPI, его дизайне, источниках вдохновения и многом другом. 🤓
================================================
FILE: docs/ru/docs/advanced/additional-responses.md
================================================
# Дополнительные ответы в OpenAPI { #additional-responses-in-openapi }
/// warning | Предупреждение
Это довольно продвинутая тема.
Если вы только начинаете работать с **FastAPI**, возможно, вам это пока не нужно.
///
Вы можете объявлять дополнительные ответы с дополнительными статус-кодами, типами содержимого, описаниями и т.д.
Эти дополнительные ответы будут включены в схему OpenAPI, и поэтому появятся в документации API.
Но для таких дополнительных ответов убедитесь, что вы возвращаете `Response`, например `JSONResponse`, напрямую, со своим статус-кодом и содержимым.
## Дополнительный ответ с `model` { #additional-response-with-model }
Вы можете передать вашим декораторам операции пути параметр `responses`.
Он принимает `dict`: ключи — это статус-коды для каждого ответа (например, `200`), а значения — другие `dict` с информацией для каждого из них.
Каждый из этих `dict` для ответа может иметь ключ `model`, содержащий Pydantic-модель, аналогично `response_model`.
**FastAPI** возьмёт эту модель, сгенерирует для неё JSON‑схему и включит её в нужное место в OpenAPI.
Например, чтобы объявить ещё один ответ со статус-кодом `404` и Pydantic-моделью `Message`, можно написать:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial001_py310.py hl[18,22] *}
/// note | Примечание
Имейте в виду, что необходимо возвращать `JSONResponse` напрямую.
///
/// info | Информация
Ключ `model` не является частью OpenAPI.
**FastAPI** возьмёт Pydantic-модель оттуда, сгенерирует JSON‑схему и поместит её в нужное место.
Нужное место:
* В ключе `content`, значением которого является другой JSON‑объект (`dict`), содержащий:
* Ключ с типом содержимого, например `application/json`, значением которого является другой JSON‑объект, содержащий:
* Ключ `schema`, значением которого является JSON‑схема из модели — вот нужное место.
* **FastAPI** добавляет здесь ссылку на глобальные JSON‑схемы в другом месте вашего OpenAPI вместо того, чтобы включать схему напрямую. Так другие приложения и клиенты смогут использовать эти JSON‑схемы напрямую, предоставлять лучшие инструменты генерации кода и т.д.
///
Сгенерированные в OpenAPI ответы для этой операции пути будут такими:
```JSON hl_lines="3-12"
{
"responses": {
"404": {
"description": "Additional Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/Message"
}
}
}
},
"200": {
"description": "Successful Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/Item"
}
}
}
},
"422": {
"description": "Validation Error",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/HTTPValidationError"
}
}
}
}
}
}
```
Схемы даны как ссылки на другое место внутри схемы OpenAPI:
```JSON hl_lines="4-16"
{
"components": {
"schemas": {
"Message": {
"title": "Message",
"required": [
"message"
],
"type": "object",
"properties": {
"message": {
"title": "Message",
"type": "string"
}
}
},
"Item": {
"title": "Item",
"required": [
"id",
"value"
],
"type": "object",
"properties": {
"id": {
"title": "Id",
"type": "string"
},
"value": {
"title": "Value",
"type": "string"
}
}
},
"ValidationError": {
"title": "ValidationError",
"required": [
"loc",
"msg",
"type"
],
"type": "object",
"properties": {
"loc": {
"title": "Location",
"type": "array",
"items": {
"type": "string"
}
},
"msg": {
"title": "Message",
"type": "string"
},
"type": {
"title": "Error Type",
"type": "string"
}
}
},
"HTTPValidationError": {
"title": "HTTPValidationError",
"type": "object",
"properties": {
"detail": {
"title": "Detail",
"type": "array",
"items": {
"$ref": "#/components/schemas/ValidationError"
}
}
}
}
}
}
}
```
## Дополнительные типы содержимого для основного ответа { #additional-media-types-for-the-main-response }
Вы можете использовать этот же параметр `responses`, чтобы добавить разные типы содержимого для того же основного ответа.
Например, вы можете добавить дополнительный тип содержимого `image/png`, объявив, что ваша операция пути может возвращать JSON‑объект (с типом содержимого `application/json`) или PNG‑изображение:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial002_py310.py hl[17:22,26] *}
/// note | Примечание
Учтите, что изображение нужно возвращать напрямую, используя `FileResponse`.
///
/// info | Информация
Если вы явно не укажете другой тип содержимого в параметре `responses`, FastAPI будет считать, что ответ имеет тот же тип содержимого, что и основной класс ответа (по умолчанию `application/json`).
Но если вы указали пользовательский класс ответа с `None` в качестве его типа содержимого, FastAPI использует `application/json` для любого дополнительного ответа, у которого есть связанная модель.
///
## Комбинирование информации { #combining-information }
Вы также можете комбинировать информацию об ответах из нескольких мест, включая параметры `response_model`, `status_code` и `responses`.
Вы можете объявить `response_model`, используя статус-код по умолчанию `200` (или свой, если нужно), а затем объявить дополнительную информацию для этого же ответа в `responses`, напрямую в схеме OpenAPI.
**FastAPI** сохранит дополнительную информацию из `responses` и объединит её с JSON‑схемой из вашей модели.
Например, вы можете объявить ответ со статус-кодом `404`, который использует Pydantic-модель и имеет пользовательское `description`.
А также ответ со статус-кодом `200`, который использует ваш `response_model`, но включает пользовательский `example`:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial003_py310.py hl[20:31] *}
Всё это будет объединено и включено в ваш OpenAPI и отображено в документации API:
## Комбинирование предопределённых и пользовательских ответов { #combine-predefined-responses-and-custom-ones }
Возможно, вы хотите иметь некоторые предопределённые ответы, применимые ко многим операциям пути, но при этом комбинировать их с пользовательскими ответами, необходимыми для каждой конкретной операции пути.
В таких случаях вы можете использовать приём Python «распаковки» `dict` с помощью `**dict_to_unpack`:
```Python
old_dict = {
"old key": "old value",
"second old key": "second old value",
}
new_dict = {**old_dict, "new key": "new value"}
```
Здесь `new_dict` будет содержать все пары ключ-значение из `old_dict` плюс новую пару ключ-значение:
```Python
{
"old key": "old value",
"second old key": "second old value",
"new key": "new value",
}
```
Вы можете использовать этот приём, чтобы переиспользовать некоторые предопределённые ответы в ваших операциях пути и комбинировать их с дополнительными пользовательскими.
Например:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial004_py310.py hl[11:15,24] *}
## Дополнительная информация об ответах OpenAPI { #more-information-about-openapi-responses }
Чтобы увидеть, что именно можно включать в ответы, посмотрите эти разделы спецификации OpenAPI:
* [Объект Responses OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md#responses-object), он включает `Response Object`.
* [Объект Response OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md#response-object), вы можете включить всё из этого объекта напрямую в каждый ответ внутри вашего параметра `responses`. Включая `description`, `headers`, `content` (внутри него вы объявляете разные типы содержимого и JSON‑схемы) и `links`.
================================================
FILE: docs/ru/docs/advanced/additional-status-codes.md
================================================
# Дополнительные статус-коды { #additional-status-codes }
По умолчанию **FastAPI** будет возвращать ответы, используя `JSONResponse`, помещая содержимое, которое вы возвращаете из вашей *операции пути*, внутрь этого `JSONResponse`.
Он будет использовать статус-код по умолчанию или тот, который вы укажете в вашей *операции пути*.
## Дополнительные статус-коды { #additional-status-codes_1 }
Если вы хотите возвращать дополнительные статус-коды помимо основного, вы можете сделать это, возвращая `Response` напрямую, например `JSONResponse`, и устанавливая дополнительный статус-код напрямую.
Например, предположим, что вы хотите иметь *операцию пути*, которая позволяет обновлять элементы и возвращает HTTP статус-код 200 «OK» при успешном выполнении.
Но вы также хотите, чтобы она принимала новые элементы. И если элементы ранее не существовали, она создаёт их и возвращает HTTP статус-код 201 «Created».
Чтобы добиться этого, импортируйте `JSONResponse` и верните туда свой контент напрямую, установив нужный вам `status_code`:
{* ../../docs_src/additional_status_codes/tutorial001_an_py310.py hl[4,25] *}
/// warning | Внимание
Когда вы возвращаете `Response` напрямую, как в примере выше, он будет возвращён как есть.
Он не будет сериализован с помощью модели и т.п.
Убедитесь, что в нём именно те данные, которые вы хотите, и что значения являются валидным JSON (если вы используете `JSONResponse`).
///
/// note | Технические детали
Вы также можете использовать `from starlette.responses import JSONResponse`.
**FastAPI** предоставляет тот же `starlette.responses` через `fastapi.responses` просто для вашего удобства как разработчика. Но большинство доступных Response-классов приходят напрямую из Starlette. То же самое со `status`.
///
## OpenAPI и документация API { #openapi-and-api-docs }
Если вы возвращаете дополнительные статус-коды и ответы напрямую, они не будут включены в схему OpenAPI (документацию API), потому что у FastAPI нет способа заранее знать, что вы собираетесь вернуть.
Но вы можете задокументировать это в своём коде, используя: [Дополнительные ответы](additional-responses.md).
================================================
FILE: docs/ru/docs/advanced/advanced-dependencies.md
================================================
# Продвинутые зависимости { #advanced-dependencies }
## Параметризованные зависимости { #parameterized-dependencies }
Все зависимости, которые мы видели, — это конкретная функция или класс.
Но бывают случаи, когда нужно задавать параметры зависимости, не объявляя много разных функций или классов.
Представим, что нам нужна зависимость, которая проверяет, содержит ли query-параметр `q` некоторое фиксированное содержимое.
Но при этом мы хотим иметь возможность параметризовать это фиксированное содержимое.
## «Вызываемый» экземпляр { #a-callable-instance }
В Python есть способ сделать экземпляр класса «вызываемым» объектом.
Не сам класс (он уже является вызываемым), а экземпляр этого класса.
Для этого объявляем метод `__call__`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[12] *}
В этом случае именно `__call__` **FastAPI** использует для проверки дополнительных параметров и подзависимостей, и именно он будет вызван, чтобы позже передать значение параметру в вашей *функции-обработчике пути*.
## Параметризуем экземпляр { #parameterize-the-instance }
Теперь мы можем использовать `__init__`, чтобы объявить параметры экземпляра, с помощью которых будем «параметризовать» зависимость:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[9] *}
В этом случае **FastAPI** вовсе не трогает `__init__` и не зависит от него — мы используем его напрямую в нашем коде.
## Создаём экземпляр { #create-an-instance }
Мы можем создать экземпляр этого класса так:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[18] *}
Так мы «параметризуем» нашу зависимость: теперь внутри неё хранится "bar" в атрибуте `checker.fixed_content`.
## Используем экземпляр как зависимость { #use-the-instance-as-a-dependency }
Затем мы можем использовать этот `checker` в `Depends(checker)` вместо `Depends(FixedContentQueryChecker)`, потому что зависимостью является экземпляр `checker`, а не сам класс.
И при разрешении зависимости **FastAPI** вызовет `checker` примерно так:
```Python
checker(q="somequery")
```
…и передаст возвращённое значение как значение зависимости в параметр `fixed_content_included` нашей *функции-обработчику пути*:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[22] *}
/// tip | Совет
Все это может показаться притянутым за уши. И пока может быть не совсем понятно, чем это полезно.
Эти примеры намеренно простые, но они показывают, как всё устроено.
В главах про безопасность есть вспомогательные функции, реализованные тем же способом.
Если вы поняли всё выше, вы уже знаете, как «под капотом» работают эти утилиты для безопасности.
///
## Зависимости с `yield`, `HTTPException`, `except` и фоновыми задачами { #dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks }
/// warning | Предупреждение
Скорее всего, вам не понадобятся эти технические детали.
Они полезны главным образом, если у вас было приложение FastAPI версии ниже 0.121.0 и вы столкнулись с проблемами зависимостей с `yield`.
///
Зависимости с `yield` со временем изменялись, чтобы учитывать разные случаи применения и исправлять проблемы. Ниже — краткое резюме изменений.
### Зависимости с `yield` и `scope` { #dependencies-with-yield-and-scope }
В версии 0.121.0 FastAPI добавил поддержку `Depends(scope="function")` для зависимостей с `yield`.
При использовании `Depends(scope="function")` код после `yield` выполняется сразу после завершения *функции-обработчика пути*, до отправки ответа клиенту.
А при использовании `Depends(scope="request")` (значение по умолчанию) код после `yield` выполняется после отправки ответа.
Подробнее читайте в документации: [Зависимости с `yield` — раннее завершение и `scope`](../tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md#early-exit-and-scope).
### Зависимости с `yield` и `StreamingResponse`, технические детали { #dependencies-with-yield-and-streamingresponse-technical-details }
До FastAPI 0.118.0, если вы использовали зависимость с `yield`, код после `yield` выполнялся после возврата из *функции-обработчика пути*, но прямо перед отправкой ответа.
Идея состояла в том, чтобы не удерживать ресурсы дольше необходимого, пока ответ «путешествует» по сети.
Это изменение также означало, что если вы возвращали `StreamingResponse`, код после `yield` в зависимости уже успевал выполниться.
Например, если у вас была сессия базы данных в зависимости с `yield`, `StreamingResponse` не смог бы использовать эту сессию во время стриминга данных, потому что сессия уже была закрыта в коде после `yield`.
В версии 0.118.0 это поведение было возвращено к тому, что код после `yield` выполняется после отправки ответа.
/// info | Информация
Как вы увидите ниже, это очень похоже на поведение до версии 0.106.0, но с несколькими улучшениями и исправлениями краевых случаев.
///
#### Сценарии с ранним выполнением кода после `yield` { #use-cases-with-early-exit-code }
Есть некоторые сценарии со специфическими условиями, которым могло бы помочь старое поведение — выполнение кода после `yield` перед отправкой ответа.
Например, представьте, что вы используете сессию базы данных в зависимости с `yield` только для проверки пользователя, а в самой *функции-обработчике пути* эта сессия больше не используется, и при этом ответ отправляется долго, например, это `StreamingResponse`, который медленно отправляет данные и по какой-то причине не использует базу данных.
В таком случае сессия базы данных будет удерживаться до завершения отправки ответа, хотя если вы её не используете, удерживать её не требуется.
Это могло бы выглядеть так:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py *}
Код после `yield`, автоматическое закрытие `Session` в:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[19:21] *}
…будет выполнен после того, как ответ закончит отправку медленных данных:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[30:38] hl[31:33] *}
Но поскольку `generate_stream()` не использует сессию базы данных, нет реальной необходимости держать сессию открытой во время отправки ответа.
Если у вас именно такой сценарий с SQLModel (или SQLAlchemy), вы можете явно закрыть сессию, когда она больше не нужна:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial014_an_py310.py ln[24:28] hl[28] *}
Так сессия освободит подключение к базе данных, и другие запросы смогут его использовать.
Если у вас есть другой сценарий, где нужно раннее завершение зависимости с `yield`, пожалуйста, создайте [вопрос в GitHub Discussions](https://github.com/fastapi/fastapi/discussions/new?category=questions) с описанием конкретного кейса и почему вам было бы полезно иметь раннее закрытие для зависимостей с `yield`.
Если появятся веские причины для раннего закрытия в зависимостях с `yield`, я рассмотрю добавление нового способа опционально включать раннее закрытие.
### Зависимости с `yield` и `except`, технические детали { #dependencies-with-yield-and-except-technical-details }
До FastAPI 0.110.0, если вы использовали зависимость с `yield`, затем перехватывали исключение с `except` в этой зависимости и не пробрасывали исключение снова, исключение автоматически пробрасывалось дальше к обработчикам исключений или к обработчику внутренней ошибки сервера.
В версии 0.110.0 это было изменено, чтобы исправить неконтролируемое потребление памяти из‑за проброшенных исключений без обработчика (внутренние ошибки сервера) и привести поведение в соответствие с обычным поведением Python-кода.
### Фоновые задачи и зависимости с `yield`, технические детали { #background-tasks-and-dependencies-with-yield-technical-details }
До FastAPI 0.106.0 вызывать исключения после `yield` было невозможно: код после `yield` в зависимостях выполнялся уже после отправки ответа, поэтому [Обработчики исключений](../tutorial/handling-errors.md#install-custom-exception-handlers) к тому моменту уже отработали.
Так было сделано в основном для того, чтобы можно было использовать те же объекты, «отданные» зависимостями через `yield`, внутри фоновых задач, потому что код после `yield` выполнялся после завершения фоновых задач.
В FastAPI 0.106.0 это изменили, чтобы не удерживать ресурсы, пока ответ передаётся по сети.
/// tip | Совет
Кроме того, фоновая задача обычно — это самостоятельный фрагмент логики, который следует обрабатывать отдельно, со своими ресурсами (например, со своим подключением к базе данных).
Так код, скорее всего, будет чище.
///
Если вы полагались на прежнее поведение, теперь ресурсы для фоновых задач следует создавать внутри самой фоновой задачи и использовать внутри неё только данные, которые не зависят от ресурсов зависимостей с `yield`.
Например, вместо использования той же сессии базы данных, создайте новую сессию в фоновой задаче и получите объекты из базы данных с помощью этой новой сессии. И затем, вместо передачи объекта из базы данных параметром в функцию фоновой задачи, передавайте идентификатор этого объекта и заново получайте объект внутри функции фоновой задачи.
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FILE: docs/ru/docs/advanced/advanced-python-types.md
================================================
# Продвинутые типы Python { #advanced-python-types }
Ниже несколько дополнительных идей, которые могут быть полезны при работе с типами Python.
## Использование `Union` или `Optional` { #using-union-or-optional }
Если по какой-то причине ваш код не может использовать `|`, например, если это не аннотация типов, а что-то вроде `response_model=`, вместо вертикальной черты (`|`) можно использовать `Union` из `typing`.
Например, вы можете объявить, что значение может быть `str` или `None`:
```python
from typing import Union
def say_hi(name: Union[str, None]):
print(f"Hi {name}!")
```
В `typing` также есть сокращение, чтобы объявить, что значение может быть `None`, — `Optional`.
Вот совет с моей очень субъективной точки зрения:
- 🚨 Избегайте использования `Optional[SomeType]`
- Вместо этого ✨ используйте **`Union[SomeType, None]`** ✨.
Оба варианта эквивалентны и под капотом это одно и то же, но я бы рекомендовал `Union` вместо `Optional`, потому что слово «optional» может наводить на мысль, что значение необязательное, тогда как на самом деле это означает «значение может быть `None`», даже если оно не является необязательным и по-прежнему требуется.
По-моему, `Union[SomeType, None]` более явно передаёт смысл.
Речь только о словах и названиях. Но эти слова могут влиять на то, как вы и ваша команда думаете о коде.
В качестве примера возьмём такую функцию:
```python
from typing import Optional
def say_hi(name: Optional[str]):
print(f"Hey {name}!")
```
Параметр `name` объявлен как `Optional[str]`, но он не является необязательным: вы не можете вызвать функцию без этого параметра:
```Python
say_hi() # О нет, это вызывает ошибку! 😱
```
Параметр `name` по-прежнему обязателен (не «optional»), так как у него нет значения по умолчанию. При этом `name` принимает `None` в качестве значения:
```Python
say_hi(name=None) # Это работает, None допустим 🎉
```
Хорошая новость: в большинстве случаев вы сможете просто использовать `|` для объявления объединений типов:
```python
def say_hi(name: str | None):
print(f"Hey {name}!")
```
Так что обычно вам не о чем переживать из‑за названий вроде `Optional` и `Union`. 😎
================================================
FILE: docs/ru/docs/advanced/async-tests.md
================================================
# Асинхронное тестирование { #async-tests }
Вы уже видели как тестировать **FastAPI** приложение, используя имеющийся класс `TestClient`. К этому моменту вы видели только как писать тесты в синхронном стиле без использования `async` функций.
Возможность использования асинхронных функций в ваших тестах может быть полезнa, когда, например, вы асинхронно обращаетесь к вашей базе данных. Представьте, что вы хотите отправить запросы в ваше FastAPI приложение, а затем при помощи асинхронной библиотеки для работы с базой данных удостовериться, что ваш бекэнд корректно записал данные в базу данных.
Давайте рассмотрим, как мы можем это реализовать.
## pytest.mark.anyio { #pytest-mark-anyio }
Если мы хотим вызывать асинхронные функции в наших тестах, то наши тестовые функции должны быть асинхронными. AnyIO предоставляет для этого отличный плагин, который позволяет нам указывать, какие тестовые функции должны вызываться асинхронно.
## HTTPX { #httpx }
Даже если **FastAPI** приложение использует обычные функции `def` вместо `async def`, это все равно `async` приложение 'под капотом'.
Чтобы работать с асинхронным FastAPI приложением в ваших обычных тестовых функциях `def`, используя стандартный pytest, `TestClient` внутри себя делает некоторую магию. Но эта магия перестает работать, когда мы используем его внутри асинхронных функций. Запуская наши тесты асинхронно, мы больше не можем использовать `TestClient` внутри наших тестовых функций.
`TestClient` основан на [HTTPX](https://www.python-httpx.org), и, к счастью, мы можем использовать его (`HTTPX`) напрямую для тестирования API.
## Пример { #example }
В качестве простого примера, давайте рассмотрим файловую структуру, схожую с описанной в [Большие приложения](../tutorial/bigger-applications.md) и [Тестирование](../tutorial/testing.md):
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ └── test_main.py
```
Файл `main.py`:
{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/main.py *}
Файл `test_main.py` содержит тесты для `main.py`, теперь он может выглядеть так:
{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/test_main.py *}
## Запуск тестов { #run-it }
Вы можете запустить свои тесты как обычно:
А вот если открыть интерфейс документации по «официальному» URL через прокси на порту `9999`, по `/api/v1/docs`, всё работает корректно! 🎉
Проверьте по адресу [http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs](http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs):
Именно как и хотелось. ✔️
Это потому, что FastAPI использует `root_path`, чтобы создать в OpenAPI сервер по умолчанию с URL из `root_path`.
## Дополнительные серверы { #additional-servers }
/// warning | Предупреждение
Это более продвинутый сценарий. Можно пропустить.
///
По умолчанию FastAPI создаёт в схеме OpenAPI `server` с URL из `root_path`.
Но вы также можете указать дополнительные `servers`, например, если хотите, чтобы один и тот же интерфейс документации работал и со стейджингом, и с продакшн.
Если вы передадите свой список `servers` и при этом задан `root_path` (потому что ваш API работает за прокси), FastAPI вставит «server» с этим `root_path` в начало списка.
Например:
{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial003_py310.py hl[4:7] *}
Будет сгенерирована схема OpenAPI примерно такая:
```JSON hl_lines="5-7"
{
"openapi": "3.1.0",
// Здесь ещё что-то
"servers": [
{
"url": "/api/v1"
},
{
"url": "https://stag.example.com",
"description": "Staging environment"
},
{
"url": "https://prod.example.com",
"description": "Production environment"
}
],
"paths": {
// Здесь ещё что-то
}
}
```
/// tip | Совет
Обратите внимание на автоматически добавленный сервер с `url` равным `/api/v1`, взятым из `root_path`.
///
В интерфейсе документации по адресу [http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs](http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs) это будет выглядеть так:
/// tip | Совет
Интерфейс документации будет взаимодействовать с сервером, который вы выберете.
///
/// note | Технические детали
Свойство `servers` в спецификации OpenAPI является необязательным.
Если вы не укажете параметр `servers`, а `root_path` равен `/`, то свойство `servers` в сгенерированной схеме OpenAPI по умолчанию будет опущено. Это эквивалентно серверу со значением `url` равным `/`.
///
### Отключить автоматическое добавление сервера из `root_path` { #disable-automatic-server-from-root-path }
Если вы не хотите, чтобы FastAPI добавлял автоматический сервер, используя `root_path`, укажите параметр `root_path_in_servers=False`:
{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial004_py310.py hl[9] *}
и тогда этот сервер не будет добавлен в схему OpenAPI.
## Монтирование вложенного приложения { #mounting-a-sub-application }
Если вам нужно смонтировать вложенное приложение (как описано в [Вложенные приложения — монтирование](sub-applications.md)), и при этом вы используете прокси с `root_path`, делайте это обычным образом — всё будет работать, как ожидается.
FastAPI умно использует `root_path` внутри, так что всё просто работает. ✨
================================================
FILE: docs/ru/docs/advanced/custom-response.md
================================================
# Кастомные ответы — HTML, поток, файл и другие { #custom-response-html-stream-file-others }
По умолчанию **FastAPI** возвращает ответы в формате JSON.
Вы можете переопределить это, вернув `Response` напрямую, как показано в разделе [Вернуть Response напрямую](response-directly.md).
Но если вы возвращаете `Response` напрямую (или любой его подкласс, например `JSONResponse`), данные не будут автоматически преобразованы (даже если вы объявили `response_model`), и документация не будет автоматически сгенерирована (например, со специфичным «типом содержимого» в HTTP-заголовке `Content-Type` как частью сгенерированного OpenAPI).
Но вы также можете объявить `Response`, который хотите использовать (например, любой подкласс `Response`), в декораторе операции пути, указав параметр `response_class`.
Содержимое, которое вы возвращаете из своей функции-обработчика пути, будет помещено внутрь этого `Response`.
/// note | Примечание
Если вы используете класс ответа без типа содержимого, FastAPI будет ожидать, что у вашего ответа нет содержимого, поэтому он не будет документировать формат ответа в сгенерированной документации OpenAPI.
///
## JSON-ответы { #json-responses }
По умолчанию FastAPI возвращает ответы в формате JSON.
Если вы объявите [Модель ответа](../tutorial/response-model.md), FastAPI использует её для сериализации данных в JSON с помощью Pydantic.
Если вы не объявите модель ответа, FastAPI использует `jsonable_encoder`, описанный в разделе [JSON-совместимый энкодер](../tutorial/encoder.md), и поместит результат в `JSONResponse`.
Если вы объявите `response_class` с JSON типом содержимого (`application/json`), как в случае с `JSONResponse`, данные, которые вы возвращаете, будут автоматически преобразованы (и отфильтрованы) любой Pydantic-моделью ответа (`response_model`), объявленной вами в декораторе операции пути. Но данные не будут сериализованы в JSON-байты через Pydantic; вместо этого они будут преобразованы с помощью `jsonable_encoder`, а затем переданы в класс `JSONResponse`, который сериализует их в байты, используя стандартную JSON-библиотеку Python.
### Производительность JSON { #json-performance }
Коротко: если вам нужна максимальная производительность, используйте [Модель ответа](../tutorial/response-model.md) и не объявляйте `response_class` в декораторе операции пути.
{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py ln[15:17] hl[16] *}
## HTML-ответ { #html-response }
Чтобы вернуть ответ с HTML напрямую из **FastAPI**, используйте `HTMLResponse`.
- Импортируйте `HTMLResponse`.
- Передайте `HTMLResponse` в параметр `response_class` вашего декоратора операции пути.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial002_py310.py hl[2,7] *}
/// info | Информация
Параметр `response_class` также используется для указания «типа содержимого» ответа.
В этом случае HTTP-заголовок `Content-Type` будет установлен в `text/html`.
И это будет задокументировано как таковое в OpenAPI.
///
### Вернуть `Response` { #return-a-response }
Как показано в разделе [Вернуть Response напрямую](response-directly.md), вы также можете переопределить ответ прямо в своей операции пути, просто вернув его.
Тот же пример сверху, возвращающий `HTMLResponse`, может выглядеть так:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial003_py310.py hl[2,7,19] *}
/// warning | Предупреждение
`Response`, возвращённый напрямую вашей функцией-обработчиком пути, не будет задокументирован в OpenAPI (например, `Content-Type` не будет задокументирован) и не будет виден в автоматически сгенерированной интерактивной документации.
///
/// info | Информация
Разумеется, фактический заголовок `Content-Type`, статус-код и т.д. возьмутся из объекта `Response`, который вы вернули.
///
### Задокументировать в OpenAPI и переопределить `Response` { #document-in-openapi-and-override-response }
Если вы хотите переопределить ответ внутри функции, но при этом задокументировать «тип содержимого» в OpenAPI, вы можете использовать параметр `response_class` И вернуть объект `Response`.
Тогда `response_class` будет использоваться только для документирования *операции пути* в OpenAPI, а ваш `Response` будет использован как есть.
#### Вернуть `HTMLResponse` напрямую { #return-an-htmlresponse-directly }
Например, это может быть что-то вроде:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial004_py310.py hl[7,21,23] *}
В этом примере функция `generate_html_response()` уже генерирует и возвращает `Response` вместо возврата HTML в `str`.
Возвращая результат вызова `generate_html_response()`, вы уже возвращаете `Response`, который переопределит поведение **FastAPI** по умолчанию.
Но поскольку вы также передали `HTMLResponse` в `response_class`, **FastAPI** будет знать, как задокументировать это в OpenAPI и интерактивной документации как HTML с `text/html`:
## Доступные ответы { #available-responses }
Ниже перечислены некоторые доступные классы ответов.
Учтите, что вы можете использовать `Response`, чтобы вернуть что угодно ещё, или даже создать собственный подкласс.
/// note | Технические детали
Вы также могли бы использовать `from starlette.responses import HTMLResponse`.
**FastAPI** предоставляет те же `starlette.responses` как `fastapi.responses` для вашего удобства как разработчика. Но большинство доступных классов ответов приходят непосредственно из Starlette.
///
### `Response` { #response }
Базовый класс `Response`, от него наследуются все остальные ответы.
Его можно возвращать напрямую.
Он принимает следующие параметры:
- `content` — `str` или `bytes`.
- `status_code` — целое число, HTTP статус-код.
- `headers` — словарь строк.
- `media_type` — строка, задающая тип содержимого. Например, `"text/html"`.
FastAPI (фактически Starlette) автоматически добавит заголовок Content-Length. Также будет добавлен заголовок Content-Type, основанный на `media_type` и с добавлением charset для текстовых типов.
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}
### `HTMLResponse` { #htmlresponse }
Принимает текст или байты и возвращает HTML-ответ, как описано выше.
### `PlainTextResponse` { #plaintextresponse }
Принимает текст или байты и возвращает ответ в виде простого текста.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial005_py310.py hl[2,7,9] *}
### `JSONResponse` { #jsonresponse }
Принимает данные и возвращает ответ, кодированный как `application/json`.
Это ответ по умолчанию, используемый в **FastAPI**, как было сказано выше.
/// note | Технические детали
Но если вы объявите модель ответа или тип возвращаемого значения, они будут использованы напрямую для сериализации данных в JSON, и ответ с корректным типом содержимого для JSON будет возвращён напрямую, без использования класса `JSONResponse`.
Это идеальный способ получить наилучшую производительность.
///
### `RedirectResponse` { #redirectresponse }
Возвращает HTTP-редирект. По умолчанию использует статус-код 307 (Temporary Redirect — временное перенаправление).
Вы можете вернуть `RedirectResponse` напрямую:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006_py310.py hl[2,9] *}
---
Или можно использовать его в параметре `response_class`:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006b_py310.py hl[2,7,9] *}
Если вы сделаете так, то сможете возвращать URL напрямую из своей функции-обработчика пути.
В этом случае будет использован статус-код по умолчанию для `RedirectResponse`, то есть `307`.
---
Также вы можете использовать параметр `status_code` в сочетании с параметром `response_class`:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006c_py310.py hl[2,7,9] *}
### `StreamingResponse` { #streamingresponse }
Принимает асинхронный генератор или обычный генератор/итератор (функцию с `yield`) и отправляет тело ответа потоково.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial007_py310.py hl[3,16] *}
/// note | Технические детали
Задача `async` может быть отменена только при достижении `await`. Если `await` отсутствует, генератор (функция с `yield`) не может быть корректно отменён и может продолжить работу даже после запроса на отмену.
Так как этому небольшому примеру не нужны операторы `await`, мы добавляем `await anyio.sleep(0)`, чтобы дать циклу событий возможность обработать отмену.
Это ещё более важно для больших или бесконечных потоков.
///
/// tip | Совет
Вместо того чтобы возвращать `StreamingResponse` напрямую, вероятно, лучше следовать стилю из раздела [Передача данных потоком](./stream-data.md) - так гораздо удобнее, и отмена обрабатывается «за кулисами».
Если вы передаёте JSON Lines потоком, следуйте руководству [Поток JSON Lines](../tutorial/stream-json-lines.md).
///
### `FileResponse` { #fileresponse }
Асинхронно отправляет файл как ответ.
Для создания экземпляра принимает иной набор аргументов, чем другие типы ответов:
- `path` — путь к файлу, который будет отправлен.
- `headers` — любые дополнительные заголовки для включения, в виде словаря.
- `media_type` — строка, задающая тип содержимого. Если не задан, для определения типа содержимого будет использовано имя файла или путь.
- `filename` — если задан, будет включён в заголовок ответа `Content-Disposition`.
Файловые ответы будут содержать соответствующие заголовки `Content-Length`, `Last-Modified` и `ETag`.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009_py310.py hl[2,10] *}
Вы также можете использовать параметр `response_class`:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009b_py310.py hl[2,8,10] *}
В этом случае вы можете возвращать путь к файлу напрямую из своей функции-обработчика пути.
## Пользовательский класс ответа { #custom-response-class }
Вы можете создать собственный класс ответа, унаследовавшись от `Response`, и использовать его.
Например, предположим, что вы хотите использовать [`orjson`](https://github.com/ijl/orjson) с некоторыми настройками.
Скажем, вы хотите, чтобы возвращался отформатированный JSON с отступами, то есть хотите использовать опцию orjson `orjson.OPT_INDENT_2`.
Вы могли бы создать `CustomORJSONResponse`. Главное, что вам нужно сделать — реализовать метод `Response.render(content)`, который возвращает содержимое как `bytes`:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009c_py310.py hl[9:14,17] *}
Теперь вместо того, чтобы возвращать:
```json
{"message": "Hello World"}
```
...этот ответ вернёт:
```json
{
"message": "Hello World"
}
```
Разумеется, вы наверняка найдёте гораздо более полезные способы воспользоваться этим, чем просто форматирование JSON. 😉
### `orjson` или Модель ответа { #orjson-or-response-model }
Если вы стремитесь увеличить производительность, вероятно, лучше использовать [Модель ответа](../tutorial/response-model.md), чем ответ на базе `orjson`.
С моделью ответа FastAPI использует Pydantic для сериализации данных в JSON, без промежуточных шагов, таких как преобразование через `jsonable_encoder`, которое происходило бы в любом другом случае.
А под капотом Pydantic использует те же базовые механизмы на Rust, что и `orjson`, для сериализации в JSON, так что с моделью ответа вы и так получите лучшую производительность.
## Класс ответа по умолчанию { #default-response-class }
При создании экземпляра класса **FastAPI** или `APIRouter` вы можете указать, какой класс ответа использовать по умолчанию.
Параметр, который это определяет, — `default_response_class`.
В примере ниже **FastAPI** будет использовать `HTMLResponse` по умолчанию во всех операциях пути, вместо JSON.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial010_py310.py hl[2,4] *}
/// tip | Совет
Вы по-прежнему можете переопределять `response_class` в операциях пути, как и раньше.
///
## Дополнительная документация { #additional-documentation }
Вы также можете объявить тип содержимого и многие другие детали в OpenAPI с помощью `responses`: [Дополнительные ответы в OpenAPI](additional-responses.md).
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FILE: docs/ru/docs/advanced/dataclasses.md
================================================
# Использование dataclasses { #using-dataclasses }
FastAPI построен поверх **Pydantic**, и я показывал вам, как использовать Pydantic-модели для объявления HTTP-запросов и HTTP-ответов.
Но FastAPI также поддерживает использование [`dataclasses`](https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html) тем же способом:
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}
Это по-прежнему поддерживается благодаря **Pydantic**, так как в нём есть [встроенная поддержка `dataclasses`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel).
Так что даже если в коде выше Pydantic не используется явно, FastAPI использует Pydantic, чтобы конвертировать стандартные dataclasses в собственный вариант dataclasses от Pydantic.
И, конечно, поддерживаются те же возможности:
- валидация данных
- сериализация данных
- документирование данных и т.д.
Это работает так же, как с Pydantic-моделями. И на самом деле под капотом это достигается тем же образом, с использованием Pydantic.
/// info | Информация
Помните, что dataclasses не умеют всего того, что умеют Pydantic-модели.
Поэтому вам всё ещё может потребоваться использовать Pydantic-модели.
Но если у вас уже есть набор dataclasses, это полезный приём — задействовать их для веб-API на FastAPI. 🤓
///
## Dataclasses в `response_model` { #dataclasses-in-response-model }
Вы также можете использовать `dataclasses` в параметре `response_model`:
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}
Этот dataclass будет автоматически преобразован в Pydantic dataclass.
Таким образом, его схема появится в интерфейсе документации API:
## Dataclasses во вложенных структурах данных { #dataclasses-in-nested-data-structures }
Вы также можете комбинировать `dataclasses` с другими аннотациями типов, чтобы создавать вложенные структуры данных.
В некоторых случаях вам всё же может понадобиться использовать версию `dataclasses` из Pydantic. Например, если у вас возникают ошибки с автоматически генерируемой документацией API.
В таком случае вы можете просто заменить стандартные `dataclasses` на `pydantic.dataclasses`, которая является полностью совместимой заменой (drop-in replacement):
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}
1. Мы по-прежнему импортируем `field` из стандартных `dataclasses`.
2. `pydantic.dataclasses` — полностью совместимая замена (drop-in replacement) для `dataclasses`.
3. Dataclass `Author` содержит список dataclass `Item`.
4. Dataclass `Author` используется в параметре `response_model`.
5. Вы можете использовать и другие стандартные аннотации типов вместе с dataclasses в качестве тела запроса.
В этом случае это список dataclass `Item`.
6. Здесь мы возвращаем словарь, содержащий `items`, который является списком dataclass.
FastAPI по-прежнему способен сериализовать данные в JSON.
7. Здесь `response_model` использует аннотацию типа — список dataclass `Author`.
Снова, вы можете комбинировать `dataclasses` со стандартными аннотациями типов.
8. Обратите внимание, что эта *функция-обработчик пути* использует обычный `def` вместо `async def`.
Как и всегда в FastAPI, вы можете сочетать `def` и `async def` по необходимости.
Если хотите освежить в памяти, когда что использовать, посмотрите раздел _"Нет времени?"_ в документации про [`async` и `await`](../async.md#in-a-hurry).
9. Эта *функция-обработчик пути* возвращает не dataclasses (хотя могла бы), а список словарей с внутренними данными.
FastAPI использует параметр `response_model` (в котором заданы dataclasses), чтобы преобразовать HTTP-ответ.
Вы можете комбинировать `dataclasses` с другими аннотациями типов множеством способов, чтобы формировать сложные структуры данных.
Смотрите подсказки в коде выше, чтобы увидеть более конкретные детали.
## Узнать больше { #learn-more }
Вы также можете комбинировать `dataclasses` с другими Pydantic-моделями, наследоваться от них, включать их в свои модели и т.д.
Чтобы узнать больше, посмотрите [документацию Pydantic о dataclasses](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/).
## Версия { #version }
Доступно начиная с версии FastAPI `0.67.0`. 🔖
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FILE: docs/ru/docs/advanced/events.md
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# События lifespan { #lifespan-events }
Вы можете определить логику (код), которую нужно выполнить перед тем, как приложение начнет запускаться. Это означает, что этот код будет выполнен один раз, перед тем как приложение начнет получать HTTP-запросы.
Аналогично, вы можете определить логику (код), которую нужно выполнить, когда приложение завершает работу. В этом случае код будет выполнен один раз, после обработки, возможно, многих запросов.
Поскольку этот код выполняется до того, как приложение начинает принимать запросы, и сразу после того, как оно заканчивает их обрабатывать, он охватывает весь lifespan (жизненный цикл) приложения (слово «lifespan» станет важным через секунду 😉).
Это может быть очень полезно для настройки ресурсов, которые нужны для всего приложения, которые разделяются между запросами и/или которые нужно затем очистить. Например, пул подключений к базе данных или загрузка общей модели Машинного обучения.
## Вариант использования { #use-case }
Начнем с примера варианта использования, а затем посмотрим, как это решить.
Представим, что у вас есть несколько моделей Машинного обучения, которые вы хотите использовать для обработки запросов. 🤖
Эти же модели разделяются между запросами, то есть это не одна модель на запрос, не одна на пользователя и т.п.
Представим, что загрузка модели может занимать довольно много времени, потому что ей нужно прочитать много данных с диска. Поэтому вы не хотите делать это для каждого запроса.
Вы могли бы загрузить её на верхнем уровне модуля/файла, но это означало бы, что модель загружается даже если вы просто запускаете простой автоматический тест; тогда этот тест будет медленным, так как ему придется ждать загрузки модели перед запуском независимой части кода.
Именно это мы и решим: давайте загружать модель перед тем, как начнётся обработка запросов, но только непосредственно перед тем, как приложение начнет принимать запросы, а не во время загрузки кода.
## Lifespan { #lifespan }
Вы можете определить логику для startup и shutdown, используя параметр `lifespan` приложения `FastAPI` и «менеджер контекста» (через секунду покажу что это).
Начнем с примера, а затем разберём его подробнее.
Мы создаём асинхронную функцию `lifespan()` с `yield` примерно так:
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[16,19] *}
Здесь мы симулируем дорогую операцию startup по загрузке модели, помещая (фиктивную) функцию модели в словарь с моделями Машинного обучения до `yield`. Этот код будет выполнен до того, как приложение начнет принимать запросы, во время startup.
А затем сразу после `yield` мы выгружаем модель. Этот код будет выполнен после того, как приложение закончит обрабатывать запросы, непосредственно перед shutdown. Это может, например, освободить ресурсы, такие как память или GPU.
/// tip | Совет
`shutdown` произойдёт, когда вы останавливаете приложение.
Возможно, вам нужно запустить новую версию, или вы просто устали от него. 🤷
///
### Функция lifespan { #lifespan-function }
Первое, на что стоит обратить внимание, — мы определяем асинхронную функцию с `yield`. Это очень похоже на Зависимости с `yield`.
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[14:19] *}
Первая часть функции, до `yield`, будет выполнена до запуска приложения.
А часть после `yield` будет выполнена после завершения работы приложения.
### Асинхронный менеджер контекста { #async-context-manager }
Если присмотреться, функция декорирована `@asynccontextmanager`.
Это превращает функцию в «асинхронный менеджер контекста».
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[1,13] *}
Менеджер контекста в Python — это то, что можно использовать в операторе `with`. Например, `open()` можно использовать как менеджер контекста:
```Python
with open("file.txt") as file:
file.read()
```
В последних версиях Python есть также асинхронный менеджер контекста. Его используют с `async with`:
```Python
async with lifespan(app):
await do_stuff()
```
Когда вы создаёте менеджер контекста или асинхронный менеджер контекста, как выше, он перед входом в блок `with` выполнит код до `yield`, а после выхода из блока `with` выполнит код после `yield`.
В нашем примере выше мы не используем его напрямую, а передаём его в FastAPI, чтобы он использовал его сам.
Параметр `lifespan` приложения `FastAPI` принимает асинхронный менеджер контекста, поэтому мы можем передать ему наш новый асинхронный менеджер контекста `lifespan`.
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[22] *}
## Альтернативные события (устаревшие) { #alternative-events-deprecated }
/// warning | Предупреждение
Рекомендуемый способ обрабатывать startup и shutdown — использовать параметр `lifespan` приложения `FastAPI`, как описано выше. Если вы укажете параметр `lifespan`, обработчики событий `startup` и `shutdown` больше вызываться не будут. Либо всё через `lifespan`, либо всё через события — не одновременно.
Эту часть, скорее всего, можно пропустить.
///
Есть альтернативный способ определить логику, которую нужно выполнить во время startup и во время shutdown.
Вы можете определить обработчики событий (функции), которые нужно выполнить до старта приложения или при его завершении.
Эти функции можно объявить с `async def` или обычным `def`.
### Событие `startup` { #startup-event }
Чтобы добавить функцию, которую нужно запустить до старта приложения, объявите её как обработчик события `"startup"`:
{* ../../docs_src/events/tutorial001_py310.py hl[8] *}
В этом случае функция-обработчик события `startup` инициализирует «базу данных» items (это просто `dict`) некоторыми значениями.
Вы можете добавить более одного обработчика события.
И ваше приложение не начнет принимать запросы, пока все обработчики события `startup` не завершатся.
### Событие `shutdown` { #shutdown-event }
Чтобы добавить функцию, которую нужно запустить при завершении работы приложения, объявите её как обработчик события `"shutdown"`:
{* ../../docs_src/events/tutorial002_py310.py hl[6] *}
Здесь функция-обработчик события `shutdown` запишет строку текста `"Application shutdown"` в файл `log.txt`.
/// info | Информация
В функции `open()` параметр `mode="a"` означает «добавление» (append), то есть строка будет добавлена в конец файла, без перезаписи предыдущего содержимого.
///
/// tip | Совет
Обратите внимание, что в этом случае мы используем стандартную Python-функцию `open()`, которая взаимодействует с файлом.
То есть это I/O (ввод/вывод), требующий «ожидания» записи на диск.
Но `open()` не использует `async` и `await`.
Поэтому мы объявляем обработчик события обычным `def` вместо `async def`.
///
### `startup` и `shutdown` вместе { #startup-and-shutdown-together }
С высокой вероятностью логика для вашего startup и shutdown связана: вы можете хотеть что-то запустить, а затем завершить, получить ресурс, а затем освободить его и т.д.
Делать это в отдельных функциях, которые не разделяют общую логику или переменные, сложнее, так как придётся хранить значения в глобальных переменных или использовать похожие приёмы.
Поэтому теперь рекомендуется использовать `lifespan`, как описано выше.
## Технические детали { #technical-details }
Немного технических подробностей для любопытных умников. 🤓
Под капотом, в ASGI-технической спецификации, это часть [Протокола Lifespan](https://asgi.readthedocs.io/en/latest/specs/lifespan.html), и он определяет события `startup` и `shutdown`.
/// info | Информация
Вы можете прочитать больше про обработчики `lifespan` в Starlette в [документации Starlette по Lifespan](https://www.starlette.dev/lifespan/).
Включая то, как работать с состоянием lifespan, которое можно использовать в других частях вашего кода.
///
## Подприложения { #sub-applications }
🚨 Имейте в виду, что эти события lifespan (startup и shutdown) будут выполнены только для основного приложения, а не для [Подприложения — Mounts](sub-applications.md).
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FILE: docs/ru/docs/advanced/generate-clients.md
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# Генерация SDK { #generating-sdks }
Поскольку **FastAPI** основан на спецификации **OpenAPI**, его API можно описать в стандартном формате, понятном множеству инструментов.
Это упрощает генерацию актуальной **документации**, клиентских библиотек (**SDKs**) на разных языках, а также **тестирования** или **воркфлоу автоматизации**, которые остаются синхронизированными с вашим кодом.
В этом руководстве вы узнаете, как сгенерировать **TypeScript SDK** для вашего бэкенда на FastAPI.
## Генераторы SDK с открытым исходным кодом { #open-source-sdk-generators }
Гибкий вариант — [OpenAPI Generator](https://openapi-generator.tech/), который поддерживает **многие языки программирования** и умеет генерировать SDK из вашей спецификации OpenAPI.
Для **TypeScript‑клиентов** [Hey API](https://heyapi.dev/) — специализированное решение, обеспечивающее оптимальный опыт для экосистемы TypeScript.
Больше генераторов SDK можно найти на [OpenAPI.Tools](https://openapi.tools/#sdk).
/// tip | Совет
FastAPI автоматически генерирует спецификации **OpenAPI 3.1**, поэтому любой используемый инструмент должен поддерживать эту версию.
///
## Генераторы SDK от спонсоров FastAPI { #sdk-generators-from-fastapi-sponsors }
В этом разделе представлены решения с **венчурной поддержкой** и **поддержкой компаний** от компаний, которые спонсируют FastAPI. Эти продукты предоставляют **дополнительные возможности** и **интеграции** сверх высококачественно генерируемых SDK.
Благодаря ✨ [**спонсорству FastAPI**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author) ✨ эти компании помогают обеспечивать, чтобы фреймворк и его **экосистема** оставались здоровыми и **устойчивыми**.
Их спонсорство также демонстрирует серьёзную приверженность **сообществу** FastAPI (вам), показывая, что им важно не только предоставлять **отличный сервис**, но и поддерживать **надёжный и процветающий фреймворк** FastAPI. 🙇
Например, вы можете попробовать:
* [Speakeasy](https://speakeasy.com/editor?utm_source=fastapi+repo&utm_medium=github+sponsorship)
* [Stainless](https://www.stainless.com/?utm_source=fastapi&utm_medium=referral)
* [liblab](https://developers.liblab.com/tutorials/sdk-for-fastapi?utm_source=fastapi)
Некоторые из этих решений также могут быть open source или иметь бесплатные тарифы, так что вы сможете попробовать их без финансовых затрат. Другие коммерческие генераторы SDK доступны и их можно найти онлайн. 🤓
## Создать TypeScript SDK { #create-a-typescript-sdk }
Начнём с простого приложения FastAPI:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial001_py310.py hl[7:9,12:13,16:17,21] *}
Обратите внимание, что *операции пути (обработчики пути)* определяют модели, которые они используют для полезной нагрузки запроса и полезной нагрузки ответа, с помощью моделей `Item` и `ResponseMessage`.
### Документация API { #api-docs }
Если перейти на `/docs`, вы увидите **схемы** данных, отправляемых в запросах и принимаемых в ответах:
Вы видите эти схемы, потому что они были объявлены с моделями в приложении.
Эта информация доступна в **схеме OpenAPI** приложения и затем отображается в документации API.
Та же информация из моделей, включённая в OpenAPI, может использоваться для **генерации клиентского кода**.
### Hey API { #hey-api }
Как только у нас есть приложение FastAPI с моделями, мы можем использовать Hey API для генерации TypeScript‑клиента. Самый быстрый способ сделать это — через npx.
```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i http://localhost:8000/openapi.json -o src/client
```
Это сгенерирует TypeScript SDK в `./src/client`.
Вы можете узнать, как [установить `@hey-api/openapi-ts`](https://heyapi.dev/openapi-ts/get-started) и почитать о [сгенерированном результате](https://heyapi.dev/openapi-ts/output) на их сайте.
### Использование SDK { #using-the-sdk }
Теперь вы можете импортировать и использовать клиентский код. Это может выглядеть так, обратите внимание, что вы получаете автозавершение для методов:
Вы также получите автозавершение для отправляемой полезной нагрузки:
/// tip | Совет
Обратите внимание на автозавершение для `name` и `price`, это было определено в приложении FastAPI, в модели `Item`.
///
Вы получите ошибки прямо в редакторе для отправляемых данных:
Объект ответа также будет иметь автозавершение:
## Приложение FastAPI с тегами { #fastapi-app-with-tags }
Во многих случаях ваше приложение FastAPI будет больше, и вы, вероятно, будете использовать теги, чтобы разделять разные группы *операций пути*.
Например, у вас может быть раздел для **items** и другой раздел для **users**, и они могут быть разделены тегами:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial002_py310.py hl[21,26,34] *}
### Генерация TypeScript‑клиента с тегами { #generate-a-typescript-client-with-tags }
Если вы генерируете клиент для приложения FastAPI с использованием тегов, обычно клиентский код также будет разделён по тегам.
Таким образом вы сможете иметь всё правильно упорядоченным и сгруппированным в клиентском коде:
В этом случае у вас есть:
* `ItemsService`
* `UsersService`
### Имена методов клиента { #client-method-names }
Сейчас сгенерированные имена методов вроде `createItemItemsPost` выглядят не очень аккуратно:
```TypeScript
ItemsService.createItemItemsPost({name: "Plumbus", price: 5})
```
...это потому, что генератор клиента использует внутренний **ID операции** OpenAPI для каждой *операции пути*.
OpenAPI требует, чтобы каждый ID операции был уникален среди всех *операций пути*, поэтому FastAPI использует **имя функции**, **путь** и **HTTP‑метод/операцию** для генерации этого ID операции, так как таким образом можно гарантировать уникальность ID операций.
Но далее я покажу, как это улучшить. 🤓
## Пользовательские ID операций и лучшие имена методов { #custom-operation-ids-and-better-method-names }
Вы можете **изменить** способ **генерации** этих ID операций, чтобы сделать их проще, а имена методов в клиентах — **более простыми**.
В этом случае вам нужно будет обеспечить, чтобы каждый ID операции был **уникальным** другим способом.
Например, вы можете гарантировать, что у каждой *операции пути* есть тег, и затем генерировать ID операции на основе **тега** и **имени** *операции пути* (имени функции).
### Пользовательская функция генерации уникального ID { #custom-generate-unique-id-function }
FastAPI использует **уникальный ID** для каждой *операции пути*, который применяется для **ID операции**, а также для имён любых необходимых пользовательских моделей запросов или ответов.
Вы можете кастомизировать эту функцию. Она принимает `APIRoute` и возвращает строку.
Например, здесь берётся первый тег (скорее всего у вас один тег) и имя *операции пути* (имя функции).
Затем вы можете передать эту пользовательскую функцию в **FastAPI** через параметр `generate_unique_id_function`:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial003_py310.py hl[6:7,10] *}
### Генерация TypeScript‑клиента с пользовательскими ID операций { #generate-a-typescript-client-with-custom-operation-ids }
Теперь, если снова сгенерировать клиент, вы увидите, что имена методов улучшились:
Как видите, теперь имена методов содержат тег, а затем имя функции; больше они не включают информацию из URL‑пути и HTTP‑операции.
### Предобработка спецификации OpenAPI для генератора клиента { #preprocess-the-openapi-specification-for-the-client-generator }
В сгенерированном коде всё ещё есть **дублирующаяся информация**.
Мы уже знаем, что этот метод относится к **items**, потому что это слово есть в `ItemsService` (взято из тега), но при этом имя тега всё ещё добавлено префиксом к имени метода. 😕
Скорее всего мы захотим оставить это в OpenAPI в целом, так как это гарантирует, что ID операций будут **уникальны**.
Но для сгенерированного клиента мы можем **модифицировать** ID операций OpenAPI непосредственно перед генерацией клиентов, чтобы сделать имена методов более приятными и **чистыми**.
Мы можем скачать OpenAPI JSON в файл `openapi.json`, а затем **убрать этот префикс‑тег** таким скриптом:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial004_py310.py *}
//// tab | Node.js
```Javascript
{!> ../../docs_src/generate_clients/tutorial004.js!}
```
////
После этого ID операций будут переименованы с чего‑то вроде `items-get_items` просто в `get_items`, и генератор клиента сможет создавать более простые имена методов.
### Генерация TypeScript‑клиента с предобработанным OpenAPI { #generate-a-typescript-client-with-the-preprocessed-openapi }
Так как конечный результат теперь в файле `openapi.json`, нужно обновить входное расположение:
```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i ./openapi.json -o src/client
```
После генерации нового клиента у вас будут **чистые имена методов**, со всем **автозавершением**, **ошибками прямо в редакторе** и т.д.:
## Преимущества { #benefits }
При использовании автоматически сгенерированных клиентов вы получите **автозавершение** для:
* Методов.
* Данных запроса — в теле запроса, query‑параметрах и т.д.
* Данных ответа.
У вас также будут **ошибки прямо в редакторе** для всего.
И каждый раз, когда вы обновляете код бэкенда и **перегенерируете** фронтенд, в нём появятся новые *операции пути* как методы, старые будут удалены, а любые другие изменения отразятся в сгенерированном коде. 🤓
Это также означает, что если что‑то изменилось, это будет **отражено** в клиентском коде автоматически. И если вы **соберёте** клиент, он завершится с ошибкой, если где‑то есть **несоответствие** в используемых данных.
Таким образом, вы **обнаружите многие ошибки** очень рано в цикле разработки, вместо того чтобы ждать, когда ошибки проявятся у конечных пользователей в продакшн, и затем пытаться отладить, в чём проблема. ✨
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FILE: docs/ru/docs/advanced/index.md
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# Расширенное руководство пользователя { #advanced-user-guide }
## Дополнительные возможности { #additional-features }
Основное [Учебник - Руководство пользователя](../tutorial/index.md) должно быть достаточно, чтобы познакомить вас со всеми основными функциями **FastAPI**.
В следующих разделах вы увидите другие варианты, конфигурации и дополнительные возможности.
/// tip | Совет
Следующие разделы **не обязательно являются "продвинутыми"**.
И вполне возможно, что для вашего случая использования решение находится в одном из них.
///
## Сначала прочитайте Учебник - Руководство пользователя { #read-the-tutorial-first }
Вы все еще можете использовать большинство функций **FastAPI** со знаниями из [Учебник - Руководство пользователя](../tutorial/index.md).
И следующие разделы предполагают, что вы уже прочитали его, и предполагают, что вы знаете эти основные идеи.
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FILE: docs/ru/docs/advanced/json-base64-bytes.md
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# JSON с байтами в Base64 { #json-with-bytes-as-base64 }
Если вашему приложению нужно принимать и отправлять JSON-данные, но при этом необходимо включать в них бинарные данные, вы можете кодировать их в base64.
## Base64 и файлы { #base64-vs-files }
Сначала рассмотрите возможность использовать [Файлы в запросе](../tutorial/request-files.md) для загрузки бинарных данных и [Пользовательский HTTP-ответ — FileResponse](./custom-response.md#fileresponse--fileresponse-) для отправки бинарных данных вместо кодирования их в JSON.
JSON может содержать только строки в кодировке UTF-8, поэтому он не может содержать «сырые» байты.
Base64 может кодировать бинарные данные в строки, но для этого используется больше символов, чем в исходных бинарных данных, поэтому обычно это менее эффективно, чем обычные файлы.
Используйте base64 только если вам действительно нужно включать бинарные данные в JSON и вы не можете использовать файлы для этого.
## Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes }
Вы можете объявить Pydantic-модель с полями `bytes`, а затем использовать `val_json_bytes` в конфиге модели, чтобы указать использовать base64 для валидации входящих JSON-данных; как часть этой валидации строка base64 будет декодирована в байты.
{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:9,29:35] hl[9] *}
Если вы откроете `/docs`, вы увидите, что поле `data` ожидает байты, закодированные в base64:
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FILE: docs/ru/docs/advanced/openapi-webhooks.md
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# Вебхуки OpenAPI { #openapi-webhooks }
Бывают случаи, когда вы хотите сообщить пользователям вашего API, что ваше приложение может вызвать их приложение (отправив HTTP-запрос) с некоторыми данными, обычно чтобы уведомить о каком-то событии.
Это означает, что вместо обычного процесса, когда пользователи отправляют запросы вашему API, ваш API (или ваше приложение) может отправлять запросы в их систему (в их API, их приложение).
Обычно это называется вебхуком.
## Шаги вебхуков { #webhooks-steps }
Обычно процесс таков: вы определяете в своем коде, какое сообщение вы будете отправлять, то есть тело запроса.
Вы также определяете, в какие моменты (при каких событиях) ваше приложение будет отправлять эти запросы (события).
А ваши пользователи каким-то образом (например, в веб‑панели) указывают URL-адрес, на который ваше приложение должно отправлять эти запросы.
Вся логика регистрации URL-адресов для вебхуков и код, который реально отправляет эти запросы, целиком на вашей стороне. Вы пишете это так, как вам нужно, в своем собственном коде.
## Документирование вебхуков с помощью **FastAPI** и OpenAPI { #documenting-webhooks-with-fastapi-and-openapi }
С **FastAPI**, используя OpenAPI, вы можете определить имена этих вебхуков, типы HTTP-операций, которые ваше приложение может отправлять (например, `POST`, `PUT` и т.д.), а также тела запросов, которые ваше приложение будет отправлять.
Это значительно упростит вашим пользователям реализацию их API для приема ваших вебхук-запросов; возможно, они даже смогут автоматически сгенерировать часть кода своего API.
/// info | Информация
Вебхуки доступны в OpenAPI 3.1.0 и выше, поддерживаются в FastAPI `0.99.0` и новее.
///
## Приложение с вебхуками { #an-app-with-webhooks }
При создании приложения на **FastAPI** есть атрибут `webhooks`, с помощью которого можно объявлять вебхуки так же, как вы объявляете операции пути (обработчики пути), например с `@app.webhooks.post()`.
{* ../../docs_src/openapi_webhooks/tutorial001_py310.py hl[9:12,15:20] *}
Определенные вами вебхуки попадут в схему **OpenAPI** и в автоматический **интерфейс документации**.
/// info | Информация
Объект `app.webhooks` на самом деле — это обычный `APIRouter`, тот же тип, который вы используете при структурировании приложения по нескольким файлам.
///
Обратите внимание: в случае с вебхуками вы на самом деле не объявляете путь (например, `/items/`), передаваемый туда текст — это лишь идентификатор вебхука (имя события). Например, в `@app.webhooks.post("new-subscription")` имя вебхука — `new-subscription`.
Это связано с тем, что предполагается: фактический URL‑путь, по которому они хотят получать запрос вебхука, ваши пользователи укажут каким-то другим образом (например, в веб‑панели).
### Посмотрите документацию { #check-the-docs }
Теперь вы можете запустить приложение и перейти по ссылке [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs).
Вы увидите, что в документации есть обычные операции пути, а также появились вебхуки:
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FILE: docs/ru/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md
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# Расширенная конфигурация операций пути { #path-operation-advanced-configuration }
## OpenAPI operationId { #openapi-operationid }
/// warning | Предупреждение
Если вы не «эксперт» по OpenAPI, скорее всего, это вам не нужно.
///
Вы можете задать OpenAPI `operationId`, который будет использоваться в вашей *операции пути*, с помощью параметра `operation_id`.
Нужно убедиться, что он уникален для каждой операции.
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001_py310.py hl[6] *}
### Использование имени *функции-обработчика пути* как operationId { #using-the-path-operation-function-name-as-the-operationid }
Если вы хотите использовать имена функций ваших API в качестве `operationId`, вы можете пройти по всем из них и переопределить `operation_id` каждой *операции пути* с помощью их `APIRoute.name`.
Делать это следует после добавления всех *операций пути*.
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial002_py310.py hl[2, 12:21, 24] *}
/// tip | Совет
Если вы вызываете `app.openapi()` вручную, обновите `operationId` до этого.
///
/// warning | Предупреждение
Если вы делаете это, убедитесь, что каждая из ваших *функций-обработчиков пути* имеет уникальное имя.
Даже если они находятся в разных модулях (файлах Python).
///
## Исключить из OpenAPI { #exclude-from-openapi }
Чтобы исключить *операцию пути* из генерируемой схемы OpenAPI (а значит, и из автоматических систем документации), используйте параметр `include_in_schema` и установите его в `False`:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial003_py310.py hl[6] *}
## Расширенное описание из docstring { #advanced-description-from-docstring }
Вы можете ограничить количество строк из docstring *функции-обработчика пути*, используемых для OpenAPI.
Добавление `\f` (экранированного символа «form feed») заставит **FastAPI** обрезать текст, используемый для OpenAPI, в этой точке.
Это не отобразится в документации, но другие инструменты (например, Sphinx) смогут использовать остальное.
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:27] *}
## Дополнительные ответы { #additional-responses }
Вы, вероятно, уже видели, как объявлять `response_model` и `status_code` для *операции пути*.
Это определяет метаданные об основном HTTP-ответе *операции пути*.
Также можно объявлять дополнительные ответы с их моделями, статус-кодами и т.д.
В документации есть целая глава об этом — [Дополнительные ответы в OpenAPI](additional-responses.md).
## Дополнительные данные OpenAPI { #openapi-extra }
Когда вы объявляете *операцию пути* в своём приложении, **FastAPI** автоматически генерирует соответствующие метаданные об этой *операции пути* для включения в схему OpenAPI.
/// note | Технические детали
В спецификации OpenAPI это называется [Объект операции](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#operation-object).
///
Он содержит всю информацию об *операции пути* и используется для генерации автоматической документации.
Там есть `tags`, `parameters`, `requestBody`, `responses` и т.д.
Эта специфичная для *операции пути* схема OpenAPI обычно генерируется автоматически **FastAPI**, но вы также можете её расширить.
/// tip | Совет
Это низкоуровневая возможность расширения.
Если вам нужно лишь объявить дополнительные ответы, удобнее сделать это через [Дополнительные ответы в OpenAPI](additional-responses.md).
///
Вы можете расширить схему OpenAPI для *операции пути* с помощью параметра `openapi_extra`.
### Расширения OpenAPI { #openapi-extensions }
`openapi_extra` может пригодиться, например, чтобы объявить [Расширения OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#specificationExtensions):
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial005_py310.py hl[6] *}
Если вы откроете автоматическую документацию API, ваше расширение появится внизу страницы конкретной *операции пути*.
И если вы посмотрите на итоговый OpenAPI (по адресу `/openapi.json` вашего API), вы также увидите своё расширение в составе описания соответствующей *операции пути*:
```JSON hl_lines="22"
{
"openapi": "3.1.0",
"info": {
"title": "FastAPI",
"version": "0.1.0"
},
"paths": {
"/items/": {
"get": {
"summary": "Read Items",
"operationId": "read_items_items__get",
"responses": {
"200": {
"description": "Successful Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {}
}
}
}
},
"x-aperture-labs-portal": "blue"
}
}
}
}
```
### Пользовательская схема OpenAPI для *операции пути* { #custom-openapi-path-operation-schema }
Словарь в `openapi_extra` будет глубоко объединён с автоматически сгенерированной схемой OpenAPI для *операции пути*.
Таким образом, вы можете добавить дополнительные данные к автоматически сгенерированной схеме.
Например, вы можете решить читать и валидировать HTTP-запрос своим кодом, не используя автоматические возможности FastAPI и Pydantic, но при этом захотите описать HTTP-запрос в схеме OpenAPI.
Это можно сделать с помощью `openapi_extra`:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006_py310.py hl[19:36, 39:40] *}
В этом примере мы не объявляли никакую Pydantic-модель. Фактически тело запроса даже не распарсено как JSON, оно читается напрямую как `bytes`, а функция `magic_data_reader()` будет отвечать за его парсинг каким-то способом.
Тем не менее, мы можем объявить ожидаемую схему для тела запроса.
### Пользовательский тип содержимого в OpenAPI { #custom-openapi-content-type }
Используя тот же приём, вы можете воспользоваться Pydantic-моделью, чтобы определить JSON Schema, которая затем будет включена в пользовательский раздел схемы OpenAPI для *операции пути*.
И вы можете сделать это, даже если тип данных в HTTP-запросе — не JSON.
Например, в этом приложении мы не используем встроенную функциональность FastAPI для извлечения JSON Schema из моделей Pydantic, равно как и автоматическую валидацию JSON. Мы объявляем тип содержимого HTTP-запроса как YAML, а не JSON:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[15:20, 22] *}
Тем не менее, хотя мы не используем встроенную функциональность по умолчанию, мы всё равно используем Pydantic-модель, чтобы вручную сгенерировать JSON Schema для данных, которые мы хотим получить в YAML.
Затем мы работаем с HTTP-запросом напрямую и извлекаем тело как `bytes`. Это означает, что FastAPI даже не попытается распарсить полезную нагрузку HTTP-запроса как JSON.
А затем в нашем коде мы напрямую парсим это содержимое YAML и снова используем ту же Pydantic-модель, чтобы валидировать YAML-содержимое:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[24:31] *}
/// tip | Совет
Здесь мы переиспользуем ту же Pydantic-модель.
Но аналогично мы могли бы валидировать данные и каким-то другим способом.
///
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FILE: docs/ru/docs/advanced/response-change-status-code.md
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# Response - Изменение статус-кода { #response-change-status-code }
Вы, вероятно, уже читали о том, что можно установить [статус-код ответа по умолчанию](../tutorial/response-status-code.md).
Но в некоторых случаях нужно вернуть другой статус-код, отличный от значения по умолчанию.
## Пример использования { #use-case }
Например, представьте, что вы хотите по умолчанию возвращать HTTP статус-код «OK» `200`.
Но если данные не существовали, вы хотите создать их и вернуть HTTP статус-код «CREATED» `201`.
При этом вы всё ещё хотите иметь возможность фильтровать и преобразовывать возвращаемые данные с помощью `response_model`.
Для таких случаев вы можете использовать параметр `Response`.
## Использование параметра `Response` { #use-a-response-parameter }
Вы можете объявить параметр типа `Response` в вашей *функции обработки пути* (как и для cookies и HTTP-заголовков).
И затем вы можете установить `status_code` в этом *временном* объекте ответа.
{* ../../docs_src/response_change_status_code/tutorial001_py310.py hl[1,9,12] *}
После этого вы можете вернуть любой объект, который вам нужен, как обычно (`dict`, модель базы данных и т.д.).
И если вы объявили `response_model`, он всё равно будет использоваться для фильтрации и преобразования возвращаемого объекта.
**FastAPI** будет использовать этот *временный* ответ для извлечения статус-кода (а также cookies и HTTP-заголовков) и поместит их в финальный ответ, который содержит возвращаемое вами значение, отфильтрованное любым `response_model`.
Вы также можете объявить параметр `Response` в зависимостях и установить в них статус-код. Но помните, что последнее установленное значение будет иметь приоритет.
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FILE: docs/ru/docs/advanced/response-cookies.md
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# Cookies в ответе { #response-cookies }
## Использование параметра `Response` { #use-a-response-parameter }
Вы можете объявить параметр типа `Response` в вашей функции-обработчике пути.
Затем установить cookies в этом временном объекте ответа.
{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002_py310.py hl[1, 8:9] *}
После этого можно вернуть любой объект, как и раньше (например, `dict`, объект модели базы данных и так далее).
Если вы указали `response_model`, он всё равно будет использоваться для фильтрации и преобразования возвращаемого объекта.
**FastAPI** извлечет cookies (а также HTTP-заголовки и статус-код) из временного ответа и включит их в окончательный ответ, содержащий ваше возвращаемое значение, отфильтрованное через `response_model`.
Вы также можете объявить параметр типа `Response` в зависимостях и устанавливать cookies (и HTTP-заголовки) там.
## Возвращение `Response` напрямую { #return-a-response-directly }
Вы также можете установить Cookies, если возвращаете `Response` напрямую в вашем коде.
Для этого создайте объект `Response`, как описано в разделе [Возвращение ответа напрямую](response-directly.md).
Затем установите cookies и верните этот объект:
{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial001_py310.py hl[10:12] *}
/// tip | Совет
Имейте в виду, что если вы возвращаете ответ напрямую, вместо использования параметра `Response`, FastAPI вернёт его напрямую.
Убедитесь, что ваши данные имеют корректный тип. Например, они должны быть совместимы с JSON, если вы возвращаете `JSONResponse`.
Также убедитесь, что вы не отправляете данные, которые должны были быть отфильтрованы через `response_model`.
///
### Дополнительная информация { #more-info }
/// note | Технические детали
Вы также можете использовать `from starlette.responses import Response` или `from starlette.responses import JSONResponse`.
**FastAPI** предоставляет `fastapi.responses`, которые являются теми же объектами, что и `starlette.responses`, просто для удобства. Однако большинство доступных типов ответов поступает непосредственно из **Starlette**.
И так как `Response` часто используется для установки HTTP-заголовков и cookies, **FastAPI** также предоставляет его как `fastapi.Response`.
///
Чтобы увидеть все доступные параметры и настройки, ознакомьтесь с [документацией Starlette](https://www.starlette.dev/responses/#set-cookie).
================================================
FILE: docs/ru/docs/advanced/response-directly.md
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# Возврат ответа напрямую { #return-a-response-directly }
Когда вы создаёте **FastAPI** *операцию пути*, вы можете возвращать из неё любые данные: `dict`, `list`, Pydantic-модель, модель базы данных и т.д.
Если вы объявите [Модель ответа](../tutorial/response-model.md), FastAPI будет использовать её для сериализации данных в JSON с помощью Pydantic.
Если вы не объявите модель ответа, FastAPI использует `jsonable_encoder`, как описано в [JSON кодировщик](../tutorial/encoder.md), и поместит результат в `JSONResponse`.
Также вы можете создать `JSONResponse` напрямую и вернуть его.
/// tip | Подсказка
Обычно вы получите значительно лучшую производительность, если будете использовать [Модель ответа](../tutorial/response-model.md), а не возвращать `JSONResponse` напрямую, так как в этом случае сериализация данных с помощью Pydantic происходит на стороне Rust.
///
## Возврат `Response` { #return-a-response }
Вы можете возвращать `Response` или любой его подкласс.
/// info | Информация
`JSONResponse` сам по себе является подклассом `Response`.
///
И когда вы возвращаете `Response`, **FastAPI** передаст его напрямую.
Это не приведет к преобразованию данных с помощью Pydantic-моделей, содержимое не будет преобразовано в какой-либо тип и т.д.
Это даёт вам большую гибкость. Вы можете возвращать любые типы данных, переопределять любые объявления или валидацию данных и т.д.
Это также накладывает на вас ответственность. Вам нужно удостовериться, что возвращаемые данные корректны, в правильном формате, что их можно сериализовать и т.д.
## Использование `jsonable_encoder` в `Response` { #using-the-jsonable-encoder-in-a-response }
Поскольку **FastAPI** не изменяет объект `Response`, который вы возвращаете, вы должны убедиться, что его содержимое готово к отправке.
Например, вы не можете поместить Pydantic-модель в `JSONResponse`, не преобразовав её сначала в `dict` с помощью преобразования всех типов данных (таких как `datetime`, `UUID` и т.д.) в совместимые с JSON типы.
В таких случаях вы можете использовать `jsonable_encoder` для преобразования данных перед передачей их в ответ:
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}
/// note | Технические детали
Вы также можете использовать `from starlette.responses import JSONResponse`.
**FastAPI** предоставляет `starlette.responses` через `fastapi.responses` просто для вашего удобства, как разработчика. Но большинство доступных Response-классов поступают напрямую из Starlette.
///
## Возврат пользовательского `Response` { #returning-a-custom-response }
Пример выше показывает все необходимые части, но он пока не очень полезен, так как вы могли бы просто вернуть `item` напрямую, и **FastAPI** поместил бы его в `JSONResponse`, преобразовав в `dict` и т.д. Всё это происходит по умолчанию.
Теперь давайте посмотрим, как можно использовать это для возврата пользовательского ответа.
Допустим, вы хотите вернуть ответ в формате [XML](https://en.wikipedia.org/wiki/XML).
Вы можете поместить ваш XML-контент в строку, поместить её в `Response` и вернуть:
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}
## Как работает модель ответа { #how-a-response-model-works }
Когда вы объявляете [Модель ответа - возвращаемый тип](../tutorial/response-model.md) в операции пути, **FastAPI** будет использовать её для сериализации данных в JSON с помощью Pydantic.
{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}
Поскольку это происходит на стороне Rust, производительность будет значительно выше, чем если бы это выполнялось обычным Python и классом `JSONResponse`.
При использовании `response_model` или возвращаемого типа FastAPI не будет использовать `jsonable_encoder` для преобразования данных (что было бы медленнее) и не будет использовать класс `JSONResponse`.
Вместо этого он берёт JSON-байты, сгенерированные Pydantic с использованием модели ответа (или возвращаемого типа), и возвращает `Response` с правильным типом содержимого для JSON (`application/json`) напрямую.
## Примечания { #notes }
Когда вы возвращаете объект `Response` напрямую, его данные не валидируются, не преобразуются (не сериализуются) и не документируются автоматически.
Но вы всё равно можете задокументировать это, как описано в [Дополнительные ответы в OpenAPI](additional-responses.md).
В следующих разделах вы увидите, как использовать/объявлять такие кастомные `Response`, при этом сохраняя автоматическое преобразование данных, документацию и т.д.
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FILE: docs/ru/docs/advanced/response-headers.md
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# HTTP-заголовки ответа { #response-headers }
## Использовать параметр `Response` { #use-a-response-parameter }
Вы можете объявить параметр типа `Response` в вашей функции-обработчике пути (как можно сделать и для cookie).
А затем вы можете устанавливать HTTP-заголовки в этом *временном* объекте ответа.
{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002_py310.py hl[1, 7:8] *}
После этого вы можете вернуть любой нужный объект, как обычно (например, `dict`, модель из базы данных и т.д.).
И, если вы объявили `response_model`, он всё равно будет использован для фильтрации и преобразования возвращённого объекта.
**FastAPI** использует этот *временный* ответ, чтобы извлечь HTTP-заголовки (а также cookie и статус-код) и поместит их в финальный HTTP-ответ, который содержит возвращённое вами значение, отфильтрованное согласно `response_model`.
Вы также можете объявлять параметр `Response` в зависимостях и устанавливать в них заголовки (и cookie).
## Вернуть `Response` напрямую { #return-a-response-directly }
Вы также можете добавить HTTP-заголовки, когда возвращаете `Response` напрямую.
Создайте ответ, как описано в [Вернуть Response напрямую](response-directly.md), и передайте заголовки как дополнительный параметр:
{* ../../docs_src/response_headers/tutorial001_py310.py hl[10:12] *}
/// note | Технические детали
Вы также можете использовать `from starlette.responses import Response` или `from starlette.responses import JSONResponse`.
**FastAPI** предоставляет те же самые `starlette.responses` как `fastapi.responses` — для вашего удобства как разработчика. Но большинство доступных классов ответов поступают напрямую из Starlette.
И поскольку `Response` часто используется для установки заголовков и cookie, **FastAPI** также предоставляет его как `fastapi.Response`.
///
## Пользовательские HTTP-заголовки { #custom-headers }
Помните, что собственные проприетарные заголовки можно добавлять, [используя префикс `X-`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers).
Но если у вас есть пользовательские заголовки, которые вы хотите показывать клиенту в браузере, вам нужно добавить их в настройки CORS (подробнее см. в [CORS (Cross-Origin Resource Sharing)](../tutorial/cors.md)), используя параметр `expose_headers`, описанный в [документации Starlette по CORS](https://www.starlette.dev/middleware/#corsmiddleware).
================================================
FILE: docs/ru/docs/advanced/security/http-basic-auth.md
================================================
# HTTP Basic Auth { #http-basic-auth }
Для самых простых случаев можно использовать HTTP Basic Auth.
При HTTP Basic Auth приложение ожидает HTTP-заголовок, который содержит имя пользователя и пароль.
Если его нет, возвращается ошибка HTTP 401 «Unauthorized».
Также возвращается заголовок `WWW-Authenticate` со значением `Basic` и необязательным параметром `realm`.
Это говорит браузеру показать встроенное окно запроса имени пользователя и пароля.
Затем, когда вы вводите эти данные, браузер автоматически отправляет их в заголовке.
## Простой HTTP Basic Auth { #simple-http-basic-auth }
* Импортируйте `HTTPBasic` и `HTTPBasicCredentials`.
* Создайте «схему» `security` с помощью `HTTPBasic`.
* Используйте эту `security` как зависимость в вашей *операции пути*.
* Она возвращает объект типа `HTTPBasicCredentials`:
* Он содержит отправленные `username` и `password`.
{* ../../docs_src/security/tutorial006_an_py310.py hl[4,8,12] *}
Когда вы впервые откроете URL (или нажмёте кнопку «Execute» в документации), браузер попросит ввести имя пользователя и пароль:
## Проверка имени пользователя { #check-the-username }
Вот более полный пример.
Используйте зависимость, чтобы проверить, корректны ли имя пользователя и пароль.
Для этого используйте стандартный модуль Python [`secrets`](https://docs.python.org/3/library/secrets.html) для проверки имени пользователя и пароля.
`secrets.compare_digest()` должен получать `bytes` или `str`, который содержит только символы ASCII (английские символы). Это значит, что он не будет работать с символами вроде `á`, как в `Sebastián`.
Чтобы это обработать, сначала преобразуем `username` и `password` в `bytes`, закодировав их в UTF-8.
Затем можно использовать `secrets.compare_digest()`, чтобы убедиться, что `credentials.username` равен `"stanleyjobson"`, а `credentials.password` — `"swordfish"`.
{* ../../docs_src/security/tutorial007_an_py310.py hl[1,12:24] *}
Это было бы похоже на:
```Python
if not (credentials.username == "stanleyjobson") or not (credentials.password == "swordfish"):
# Вернуть ошибку
...
```
Но используя `secrets.compare_digest()`, вы защитите код от атак типа «тайминговая атака» (атака по времени).
### Тайминговые атаки { #timing-attacks }
Что такое «тайминговая атака»?
Представим, что злоумышленники пытаются угадать имя пользователя и пароль.
И они отправляют запрос с именем пользователя `johndoe` и паролем `love123`.
Тогда Python-код в вашем приложении будет эквивалентен чему-то вроде:
```Python
if "johndoe" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
...
```
Но в момент, когда Python сравнит первую `j` в `johndoe` с первой `s` в `stanleyjobson`, он вернёт `False`, потому что уже ясно, что строки не совпадают, решив, что «нет смысла тратить ресурсы на сравнение остальных букв». И ваше приложение ответит «Неверное имя пользователя или пароль».
Затем злоумышленники попробуют имя пользователя `stanleyjobsox` и пароль `love123`.
И ваш код сделает что-то вроде:
```Python
if "stanleyjobsox" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
...
```
Pythonу придётся сравнить весь общий префикс `stanleyjobso` в `stanleyjobsox` и `stanleyjobson`, прежде чем понять, что строки отличаются. Поэтому на ответ «Неверное имя пользователя или пароль» уйдёт на несколько микросекунд больше.
#### Время ответа помогает злоумышленникам { #the-time-to-answer-helps-the-attackers }
Замечая, что сервер прислал «Неверное имя пользователя или пароль» на несколько микросекунд позже, злоумышленники поймут, что какая-то часть была угадана — начальные буквы верны.
Тогда они могут попробовать снова, зная, что правильнее что-то ближе к `stanleyjobsox`, чем к `johndoe`.
#### «Профессиональная» атака { #a-professional-attack }
Конечно, злоумышленники не будут делать всё это вручную — они напишут программу, возможно, с тысячами или миллионами попыток в секунду. И будут подбирать по одной дополнительной верной букве за раз.
Так за минуты или часы они смогут угадать правильные имя пользователя и пароль — с «помощью» нашего приложения — используя лишь время, затраченное на ответ.
#### Исправление с помощью `secrets.compare_digest()` { #fix-it-with-secrets-compare-digest }
Но в нашем коде мы используем `secrets.compare_digest()`.
Вкратце: сравнение `stanleyjobsox` с `stanleyjobson` займёт столько же времени, сколько и сравнение `johndoe` с `stanleyjobson`. То же относится и к паролю.
Таким образом, используя `secrets.compare_digest()` в коде приложения, вы защитите его от всего этого класса атак на безопасность.
### Возврат ошибки { #return-the-error }
После того как обнаружено, что учётные данные некорректны, верните `HTTPException` со статус-кодом ответа 401 (тем же, что и при отсутствии учётных данных) и добавьте HTTP-заголовок `WWW-Authenticate`, чтобы браузер снова показал окно входа:
{* ../../docs_src/security/tutorial007_an_py310.py hl[26:30] *}
================================================
FILE: docs/ru/docs/advanced/security/index.md
================================================
# Расширенная безопасность { #advanced-security }
## Дополнительные возможности { #additional-features }
Есть дополнительные возможности для работы с безопасностью помимо тех, что описаны в [Учебник — Руководство пользователя: Безопасность](../../tutorial/security/index.md).
/// tip | Совет
Следующие разделы не обязательно являются «продвинутыми».
И возможно, что решение для вашего варианта использования находится в одном из них.
///
## Сначала прочитайте руководство { #read-the-tutorial-first }
В следующих разделах предполагается, что вы уже прочитали основной [Учебник — Руководство пользователя: Безопасность](../../tutorial/security/index.md).
Все они основаны на тех же концепциях, но предоставляют дополнительные возможности.
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FILE: docs/ru/docs/advanced/security/oauth2-scopes.md
================================================
# OAuth2 scopes { #oauth2-scopes }
Вы можете использовать OAuth2 scopes напрямую с **FastAPI** — они интегрированы и работают бесшовно.
Это позволит вам иметь более детальную систему разрешений по стандарту OAuth2, интегрированную в ваше OpenAPI‑приложение (и документацию API).
OAuth2 со scopes — это механизм, который используют многие крупные провайдеры аутентификации: Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter) и т.д. Они применяют его, чтобы предоставлять конкретные разрешения пользователям и приложениям.
Каждый раз, когда вы «входите через» Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter), это приложение использует OAuth2 со scopes.
В этом разделе вы увидите, как управлять аутентификацией и авторизацией с теми же OAuth2 scopes в вашем приложении на **FastAPI**.
/// warning | Предупреждение
Это более-менее продвинутый раздел. Если вы только начинаете, можете пропустить его.
Вам не обязательно нужны OAuth2 scopes — аутентификацию и авторизацию можно реализовать любым нужным вам способом.
Но OAuth2 со scopes можно красиво интегрировать в ваш API (через OpenAPI) и документацию API.
Так или иначе, вы все равно будете применять эти scopes или какие-то другие требования безопасности/авторизации, как вам нужно, в вашем коде.
Во многих случаях OAuth2 со scopes может быть избыточным.
Но если вы знаете, что это нужно, или вам просто интересно — продолжайте чтение.
///
## OAuth2 scopes и OpenAPI { #oauth2-scopes-and-openapi }
Спецификация OAuth2 определяет «scopes» как список строк, разделённых пробелами.
Содержимое каждой такой строки может иметь любой формат, но не должно содержать пробелов.
Эти scopes представляют «разрешения».
В OpenAPI (например, в документации API) можно определить «схемы безопасности» (security schemes).
Когда одна из таких схем безопасности использует OAuth2, вы также можете объявлять и использовать scopes.
Каждый «scope» — это просто строка (без пробелов).
Обычно они используются для объявления конкретных разрешений безопасности, например:
- `users:read` или `users:write` — распространённые примеры.
- `instagram_basic` используется Facebook / Instagram.
- `https://www.googleapis.com/auth/drive` используется Google.
/// info | Информация
В OAuth2 «scope» — это просто строка, объявляющая требуемое конкретное разрешение.
Неважно, есть ли там другие символы, такие как `:`, или это URL.
Эти детали зависят от реализации.
Для OAuth2 это просто строки.
///
## Взгляд издалека { #global-view }
Сначала быстро посмотрим, что изменилось по сравнению с примерами из основного раздела **Учебник - Руководство пользователя** — [OAuth2 с паролем (и хешированием), Bearer с JWT-токенами](../../tutorial/security/oauth2-jwt.md). Теперь — с использованием OAuth2 scopes:
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[5,9,13,47,65,106,108:116,122:126,130:136,141,157] *}
Теперь рассмотрим эти изменения шаг за шагом.
## OAuth2 схема безопасности { #oauth2-security-scheme }
Первое изменение — мы объявляем схему безопасности OAuth2 с двумя доступными scopes: `me` и `items`.
Параметр `scopes` получает `dict`, где каждый scope — это ключ, а описание — значение:
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[63:66] *}
Так как теперь мы объявляем эти scopes, они появятся в документации API при входе/авторизации.
И вы сможете выбрать, какие scopes вы хотите выдать доступ: `me` и `items`.
Это тот же механизм, когда вы даёте разрешения при входе через Facebook, Google, GitHub и т.д.:
## JWT-токены со scopes { #jwt-token-with-scopes }
Теперь измените операцию пути, выдающую токен, чтобы возвращать запрошенные scopes.
Мы всё ещё используем тот же `OAuth2PasswordRequestForm`. Он включает свойство `scopes` с `list` из `str` — каждый scope, полученный в запросе.
И мы возвращаем scopes как часть JWT‑токена.
/// danger | Опасность
Для простоты здесь мы просто добавляем полученные scopes прямо в токен.
Но в вашем приложении, в целях безопасности, следует убедиться, что вы добавляете только те scopes, которые пользователь действительно может иметь, или те, которые вы заранее определили.
///
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[157] *}
## Объявление scopes в *обработчиках путей* и зависимостях { #declare-scopes-in-path-operations-and-dependencies }
Теперь объявим, что операция пути для `/users/me/items/` требует scope `items`.
Для этого импортируем и используем `Security` из `fastapi`.
Вы можете использовать `Security` для объявления зависимостей (как `Depends`), но `Security` также принимает параметр `scopes` со списком scopes (строк).
В этом случае мы передаём функцию‑зависимость `get_current_active_user` в `Security` (точно так же, как сделали бы с `Depends`).
Но мы также передаём `list` scopes — в данном случае только один scope: `items` (их могло быть больше).
И функция‑зависимость `get_current_active_user` тоже может объявлять подзависимости не только через `Depends`, но и через `Security`, объявляя свою подзависимость (`get_current_user`) и дополнительные требования по scopes.
В данном случае требуется scope `me` (их также могло быть больше одного).
/// note | Примечание
Вам не обязательно добавлять разные scopes в разных местах.
Мы делаем это здесь, чтобы показать, как **FastAPI** обрабатывает scopes, объявленные на разных уровнях.
///
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[5,141,172] *}
/// info | Технические детали
`Security` на самом деле является подклассом `Depends` и имеет всего один дополнительный параметр, который мы рассмотрим позже.
Но используя `Security` вместо `Depends`, **FastAPI** будет знать, что можно объявлять security scopes, использовать их внутри и документировать API в OpenAPI.
Однако когда вы импортируете `Query`, `Path`, `Depends`, `Security` и другие из `fastapi`, это на самом деле функции, возвращающие специальные классы.
///
## Использование `SecurityScopes` { #use-securityscopes }
Теперь обновим зависимость `get_current_user`.
Именно её используют зависимости выше.
Здесь мы используем ту же схему OAuth2, созданную ранее, объявляя её как зависимость: `oauth2_scheme`.
Поскольку у этой функции‑зависимости нет собственных требований по scopes, мы можем использовать `Depends` с `oauth2_scheme` — нам не нужно использовать `Security`, если не требуется указывать security scopes.
Мы также объявляем специальный параметр типа `SecurityScopes`, импортированный из `fastapi.security`.
Класс `SecurityScopes` похож на `Request` (через `Request` мы получали сам объект запроса).
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[9,106] *}
## Использование `scopes` { #use-the-scopes }
Параметр `security_scopes` будет типа `SecurityScopes`.
У него есть свойство `scopes` со списком, содержащим все scopes, требуемые им самим и всеми зависимостями, использующими его как подзависимость. То есть всеми «зависящими»… это может звучать запутанно, ниже есть дополнительное объяснение.
Объект `security_scopes` (класс `SecurityScopes`) также предоставляет атрибут `scope_str` — это одна строка с этими scopes, разделёнными пробелами (мы будем её использовать).
Мы создаём `HTTPException`, который можем переиспользовать (`raise`) в нескольких местах.
В этом исключении мы включаем требуемые scopes (если есть) в виде строки, разделённой пробелами (используя `scope_str`). Эту строку со scopes мы помещаем в HTTP‑заголовок `WWW-Authenticate` (это часть спецификации).
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[106,108:116] *}
## Проверка `username` и формата данных { #verify-the-username-and-data-shape }
Мы проверяем, что получили `username`, и извлекаем scopes.
Затем валидируем эти данные с помощью Pydantic‑модели (перехватывая исключение `ValidationError`), и если возникает ошибка при чтении JWT‑токена или при валидации данных с Pydantic, мы вызываем `HTTPException`, созданное ранее.
Для этого мы обновляем Pydantic‑модель `TokenData`, добавляя новое свойство `scopes`.
Валидируя данные с помощью Pydantic, мы можем удостовериться, что у нас, например, именно `list` из `str` со scopes и `str` с `username`.
А не, скажем, `dict` или что‑то ещё — ведь это могло бы где‑то позже сломать приложение и создать риск для безопасности.
Мы также проверяем, что существует пользователь с таким именем, и если нет — вызываем то же исключение, созданное ранее.
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[47,117:129] *}
## Проверка `scopes` { #verify-the-scopes }
Теперь проверяем, что все требуемые scopes — этой зависимостью и всеми зависящими (включая операции пути) — присутствуют среди scopes, предоставленных в полученном токене, иначе вызываем `HTTPException`.
Для этого используем `security_scopes.scopes`, содержащий `list` со всеми этими scopes как `str`.
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[130:136] *}
## Дерево зависимостей и scopes { #dependency-tree-and-scopes }
Ещё раз рассмотрим дерево зависимостей и scopes.
Так как у зависимости `get_current_active_user` есть подзависимость `get_current_user`, scope `"me"`, объявленный в `get_current_active_user`, будет включён в список требуемых scopes в `security_scopes.scopes`, передаваемый в `get_current_user`.
Сама операция пути тоже объявляет scope — `"items"`, поэтому он также будет в списке `security_scopes.scopes`, передаваемом в `get_current_user`.
Иерархия зависимостей и scopes выглядит так:
- Операция пути `read_own_items`:
- Запрашивает scopes `["items"]` с зависимостью:
- `get_current_active_user`:
- Функция‑зависимость `get_current_active_user`:
- Запрашивает scopes `["me"]` с зависимостью:
- `get_current_user`:
- Функция‑зависимость `get_current_user`:
- Собственных scopes не запрашивает.
- Имеет зависимость, использующую `oauth2_scheme`.
- Имеет параметр `security_scopes` типа `SecurityScopes`:
- Этот параметр `security_scopes` имеет свойство `scopes` с `list`, содержащим все объявленные выше scopes, то есть:
- `security_scopes.scopes` будет содержать `["me", "items"]` для операции пути `read_own_items`.
- `security_scopes.scopes` будет содержать `["me"]` для операции пути `read_users_me`, потому что он объявлен в зависимости `get_current_active_user`.
- `security_scopes.scopes` будет содержать `[]` (ничего) для операции пути `read_system_status`, потому что там не объявлялся `Security` со `scopes`, и его зависимость `get_current_user` тоже не объявляет `scopes`.
/// tip | Совет
Важный и «магический» момент здесь в том, что `get_current_user` будет иметь разный список `scopes` для проверки для каждой операции пути.
Всё это зависит от `scopes`, объявленных в каждой операции пути и в каждой зависимости в дереве зависимостей конкретной операции пути.
///
## Больше деталей о `SecurityScopes` { #more-details-about-securityscopes }
Вы можете использовать `SecurityScopes` в любой точке и в нескольких местах — необязательно в «корневой» зависимости.
Он всегда будет содержать security scopes, объявленные в текущих зависимостях `Security`, и всеми зависящими — для этой конкретной операции пути и этого конкретного дерева зависимостей.
Поскольку `SecurityScopes` будет содержать все scopes, объявленные зависящими, вы можете использовать его, чтобы централизованно проверять наличие требуемых scopes в токене в одной функции‑зависимости, а затем объявлять разные требования по scopes в разных операциях пути.
Они будут проверяться независимо для каждой операции пути.
## Проверим это { #check-it }
Откройте документацию API — вы сможете аутентифицироваться и указать, какие scopes вы хотите авторизовать.
Если вы не выберете ни один scope, вы будете «аутентифицированы», но при попытке доступа к `/users/me/` или `/users/me/items/` получите ошибку о недостаточных разрешениях. При этом доступ к `/status/` будет возможен.
Если вы выберете scope `me`, но не `items`, вы сможете получить доступ к `/users/me/`, но не к `/users/me/items/`.
Так и будет происходить со сторонним приложением, которое попытается обратиться к одной из этих операций пути с токеном, предоставленным пользователем, — в зависимости от того, сколько разрешений пользователь дал приложению.
## О сторонних интеграциях { #about-third-party-integrations }
В этом примере мы используем OAuth2 «password flow» (аутентификация по паролю).
Это уместно, когда мы входим в наше собственное приложение, вероятно, с нашим собственным фронтендом.
Мы можем ему доверять при получении `username` и `password`, потому что он под нашим контролем.
Но если вы создаёте OAuth2‑приложение, к которому будут подключаться другие (т.е. вы строите провайдера аутентификации наподобие Facebook, Google, GitHub и т.п.), вам следует использовать один из других «flows».
Самый распространённый — «implicit flow».
Самый безопасный — «code flow», но он сложнее в реализации, так как требует больше шагов. Из‑за сложности многие провайдеры в итоге рекомендуют «implicit flow».
/// note | Примечание
Часто каждый провайдер аутентификации называет свои «flows» по‑разному — как часть бренда.
Но в итоге они реализуют один и тот же стандарт OAuth2.
///
**FastAPI** включает утилиты для всех этих OAuth2‑flows в `fastapi.security.oauth2`.
## `Security` в параметре `dependencies` декоратора { #security-in-decorator-dependencies }
Точно так же, как вы можете определить `list` из `Depends` в параметре `dependencies` декоратора (см. [Зависимости в декораторах операции пути](../../tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md)), вы можете использовать там и `Security` со `scopes`.
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FILE: docs/ru/docs/advanced/settings.md
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# Настройки и переменные окружения { #settings-and-environment-variables }
Во многих случаях вашему приложению могут понадобиться внешние настройки или конфигурации, например секретные ключи, учетные данные для базы данных, учетные данные для email‑сервисов и т.д.
Большинство таких настроек являются изменяемыми (могут меняться), например URL базы данных. И многие из них могут быть «чувствительными», например секреты.
По этой причине обычно их передают через переменные окружения, которые считываются приложением.
/// tip | Совет
Чтобы понять, что такое переменные окружения, вы можете прочитать [Переменные окружения](../environment-variables.md).
///
## Типы и валидация { #types-and-validation }
Переменные окружения могут содержать только текстовые строки, так как они внешние по отношению к Python и должны быть совместимы с другими программами и остальной системой (и даже с разными операционными системами, такими как Linux, Windows, macOS).
Это означает, что любое значение, прочитанное в Python из переменной окружения, будет `str`, а любые преобразования к другим типам или любая валидация должны выполняться в коде.
## Pydantic `Settings` { #pydantic-settings }
К счастью, Pydantic предоставляет отличную утилиту для работы с этими настройками, поступающими из переменных окружения, — [Pydantic: управление настройками](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/).
### Установка `pydantic-settings` { #install-pydantic-settings }
Сначала убедитесь, что вы создали [виртуальное окружение](../virtual-environments.md), активировали его, а затем установили пакет `pydantic-settings`:
Затем откройте документацию для подприложения по адресу [http://127.0.0.1:8000/subapi/docs](http://127.0.0.1:8000/subapi/docs).
Вы увидите автоматическую документацию API для подприложения, включающую только его собственные _операции пути_, все под корректным префиксом подпути `/subapi`:
Если вы попробуете взаимодействовать с любым из двух интерфейсов, всё будет работать корректно, потому что браузер сможет обращаться к каждому конкретному приложению и подприложению.
### Технические подробности: `root_path` { #technical-details-root-path }
Когда вы монтируете подприложение, как описано выше, FastAPI позаботится о передаче пути монтирования для подприложения, используя механизм из спецификации ASGI под названием `root_path`.
Таким образом подприложение будет знать, что для интерфейса документации нужно использовать этот префикс пути.
У подприложения также могут быть свои собственные смонтированные подприложения, и всё будет работать корректно, потому что FastAPI автоматически обрабатывает все эти `root_path`.
Вы узнаете больше о `root_path` и о том, как использовать его явно, в разделе [За прокси](behind-a-proxy.md).
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FILE: docs/ru/docs/advanced/templates.md
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# Шаблоны { #templates }
Вы можете использовать любой шаблонизатор вместе с **FastAPI**.
Часто выбирают Jinja2 — тот же, что используется во Flask и других инструментах.
Есть утилиты для простой настройки, которые вы можете использовать прямо в своем приложении **FastAPI** (предоставляются Starlette).
## Установка зависимостей { #install-dependencies }
Убедитесь, что вы создали [виртуальное окружение](../virtual-environments.md), активировали его и установили `jinja2`:
Вы можете набирать сообщения в поле ввода и отправлять их:
И ваше **FastAPI** приложение с веб-сокетами ответит:
Вы можете отправлять и получать множество сообщений:
И все они будут использовать одно и то же веб-сокет соединение.
## Использование `Depends` и не только { #using-depends-and-others }
Вы можете импортировать из `fastapi` и использовать в эндпоинте вебсокета:
* `Depends`
* `Security`
* `Cookie`
* `Header`
* `Path`
* `Query`
Они работают так же, как и в других FastAPI эндпоинтах/*операциях пути*:
{* ../../docs_src/websockets_/tutorial002_an_py310.py hl[68:69,82] *}
/// info | Примечание
В веб-сокете вызывать `HTTPException` не имеет смысла. Вместо этого нужно использовать `WebSocketException`.
Вы можете использовать код закрытия из [допустимых кодов, определённых в спецификации](https://tools.ietf.org/html/rfc6455#section-7.4.1).
///
### Веб-сокеты с зависимостями: проверка в действии { #try-the-websockets-with-dependencies }
Запустите приложение:
## Обработка отключений и работа с несколькими клиентами { #handling-disconnections-and-multiple-clients }
Если веб-сокет соединение закрыто, то `await websocket.receive_text()` вызовет исключение `WebSocketDisconnect`, которое можно поймать и обработать как в этом примере.
{* ../../docs_src/websockets_/tutorial003_py310.py hl[79:81] *}
Чтобы воспроизвести пример:
* Откройте приложение в нескольких вкладках браузера.
* Отправьте из них сообщения.
* Затем закройте одну из вкладок.
Это вызовет исключение `WebSocketDisconnect`, и все остальные клиенты получат следующее сообщение:
```
Client #1596980209979 left the chat
```
/// tip | Подсказка
Приложение выше - это всего лишь простой минимальный пример, демонстрирующий обработку и передачу сообщений нескольким веб-сокет соединениям.
Но имейте в виду, что это будет работать только в одном процессе и только пока он активен, так как всё обрабатывается в простом списке в оперативной памяти.
Если нужно что-то легко интегрируемое с FastAPI, но более надежное и с поддержкой Redis, PostgreSQL или другого, то можно воспользоваться [encode/broadcaster](https://github.com/encode/broadcaster).
///
## Дополнительная информация { #more-info }
Для более глубокого изучения темы воспользуйтесь документацией Starlette:
* [Класс `WebSocket`](https://www.starlette.dev/websockets/).
* [Обработка WebSocket на основе классов](https://www.starlette.dev/endpoints/#websocketendpoint).
================================================
FILE: docs/ru/docs/advanced/wsgi.md
================================================
# Подключение WSGI — Flask, Django и другие { #including-wsgi-flask-django-others }
Вы можете монтировать WSGI‑приложения, как вы видели в [Подприложения — Mounts](sub-applications.md), [За прокси‑сервером](behind-a-proxy.md).
Для этого вы можете использовать `WSGIMiddleware` и обернуть им ваше WSGI‑приложение, например Flask, Django и т.д.
## Использование `WSGIMiddleware` { #using-wsgimiddleware }
/// info | Информация
Для этого требуется установить `a2wsgi`, например с помощью `pip install a2wsgi`.
///
Нужно импортировать `WSGIMiddleware` из `a2wsgi`.
Затем оберните WSGI‑приложение (например, Flask) в middleware (Промежуточный слой).
После этого смонтируйте его на путь.
{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py310.py hl[1,3,23] *}
/// note | Примечание
Ранее рекомендовалось использовать `WSGIMiddleware` из `fastapi.middleware.wsgi`, но теперь он помечен как устаревший.
Вместо него рекомендуется использовать пакет `a2wsgi`. Использование остаётся таким же.
Просто убедитесь, что пакет `a2wsgi` установлен, и импортируйте `WSGIMiddleware` из `a2wsgi`.
///
## Проверьте { #check-it }
Теперь каждый HTTP‑запрос по пути `/v1/` будет обрабатываться приложением Flask.
А всё остальное будет обрабатываться **FastAPI**.
Если вы запустите это и перейдёте по [http://localhost:8000/v1/](http://localhost:8000/v1/), вы увидите HTTP‑ответ от Flask:
```txt
Hello, World from Flask!
```
А если вы перейдёте по [http://localhost:8000/v2](http://localhost:8000/v2), вы увидите HTTP‑ответ от FastAPI:
```JSON
{
"message": "Hello World"
}
```
================================================
FILE: docs/ru/docs/alternatives.md
================================================
# Альтернативы, источники вдохновения и сравнения { #alternatives-inspiration-and-comparisons }
Что вдохновило **FastAPI**, сравнение с альтернативами и чему он у них научился.
## Введение { #intro }
**FastAPI** не существовал бы без предыдущих работ других людей.
Было создано множество инструментов, которые вдохновили на его появление.
Я несколько лет избегал создания нового фреймворка. Сначала пытался закрыть все возможности, которые сейчас предоставляет **FastAPI**, с помощью множества разных фреймворков, плагинов и инструментов.
Но в какой-то момент не осталось другого варианта, кроме как создать что-то, что включает все эти возможности, взяв лучшие идеи из прежних инструментов и совместив их максимально удачным образом, используя возможности языка, которых прежде не было (аннотации типов в Python 3.6+).
## Предшествующие инструменты { #previous-tools }
### [Django](https://www.djangoproject.com/) { #django }
Это самый популярный Python-фреймворк, ему широко доверяют. Он используется для построения систем вроде Instagram.
Он относительно тесно связан с реляционными базами данных (например, MySQL или PostgreSQL), поэтому использовать NoSQL-базу данных (например, Couchbase, MongoDB, Cassandra и т. п.) в качестве основного хранилища не очень просто.
Он был создан для генерации HTML на бэкенде, а не для создания API, используемых современным фронтендом (например, React, Vue.js и Angular) или другими системами (например, устройствами IoT), которые с ним общаются.
### [Django REST Framework](https://www.django-rest-framework.org/) { #django-rest-framework }
Django REST Framework был создан как гибкий набор инструментов для построения веб-API поверх Django, чтобы улучшить его возможности в части API.
Он используется многими компаниями, включая Mozilla, Red Hat и Eventbrite.
Это был один из первых примеров **автоматической документации API**, и именно эта идея одной из первых вдохновила на «поиск» **FastAPI**.
/// note | Заметка
Django REST Framework был создан Томом Кристи. Он же создал Starlette и Uvicorn, на которых основан **FastAPI**.
///
/// check | Вдохновило **FastAPI** на
Наличие пользовательского веб-интерфейса с автоматической документацией API.
///
### [Flask](https://flask.palletsprojects.com) { #flask }
Flask — это «микрофреймворк», он не включает интеграции с базами данных и многие другие вещи, которые в Django идут «из коробки».
Эта простота и гибкость позволяет, например, использовать NoSQL-базы в качестве основной системы хранения данных.
Он очень прост, его относительно легко интуитивно освоить, хотя местами документация довольно техническая.
Его также часто используют для приложений, которым не нужна база данных, управление пользователями или многие другие функции, предварительно встроенные в Django. Хотя многие из этих возможностей можно добавить плагинами.
Такое разбиение на части и то, что это «микрофреймворк», который можно расширять ровно под нужды, — ключевая особенность, которую хотелось сохранить.
С учётом простоты Flask он казался хорошим вариантом для создания API. Следующим было найти «Django REST Framework» для Flask.
/// check | Вдохновило **FastAPI** на
Быть микро-фреймворком. Облегчить комбинирование необходимых инструментов и компонентов.
Иметь простую и удобную систему маршрутизации.
///
### [Requests](https://requests.readthedocs.io) { #requests }
**FastAPI** на самом деле не альтернатива **Requests**. Их области применения очень различны.
Обычно Requests используют даже внутри приложения FastAPI.
И всё же **FastAPI** во многом вдохновлялся Requests.
**Requests** — это библиотека для взаимодействия с API (как клиент), а **FastAPI** — библиотека для создания API (как сервер).
Они, в каком-то смысле, находятся на противоположных концах и дополняют друг друга.
Requests имеет очень простой и понятный дизайн, им очень легко пользоваться, есть разумные значения по умолчанию. И при этом он очень мощный и настраиваемый.
Именно поэтому на официальном сайте сказано:
> Requests — один из самых загружаемых Python-пакетов всех времён
Пользоваться им очень просто. Например, чтобы сделать запрос `GET`, вы бы написали:
```Python
response = requests.get("http://example.com/some/url")
```
Соответствующая в FastAPI API-операция пути могла бы выглядеть так:
```Python hl_lines="1"
@app.get("/some/url")
def read_url():
return {"message": "Hello World"}
```
Посмотрите, насколько похожи `requests.get(...)` и `@app.get(...)`.
/// check | Вдохновило **FastAPI** на
* Иметь простой и понятный API.
* Использовать названия HTTP-методов (операций) напрямую, простым и интуитивным образом.
* Иметь разумные значения по умолчанию, но и мощные настройки.
///
### [Swagger](https://swagger.io/) / [OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/) { #swagger-openapi }
Главной возможностью, которую хотелось взять из Django REST Framework, была автоматическая документация API.
Затем я обнаружил, что есть стандарт для документирования API с использованием JSON (или YAML — расширения JSON), под названием Swagger.
И уже существовал веб-интерфейс для Swagger API. Поэтому возможность генерировать документацию Swagger для API позволила бы автоматически использовать этот веб-интерфейс.
В какой-то момент Swagger был передан Linux Foundation и переименован в OpenAPI.
Вот почему, говоря о версии 2.0, обычно говорят «Swagger», а о версии 3+ — «OpenAPI».
/// check | Вдохновило **FastAPI** на
Использовать открытый стандарт для спецификаций API вместо самодельной схемы.
И интегрировать основанные на стандартах инструменты пользовательского интерфейса:
* [Swagger UI](https://github.com/swagger-api/swagger-ui)
* [ReDoc](https://github.com/Rebilly/ReDoc)
Эти два инструмента выбраны за популярность и стабильность, но даже при беглом поиске можно найти десятки альтернативных интерфейсов для OpenAPI (которые можно использовать с **FastAPI**).
///
### REST-фреймворки для Flask { #flask-rest-frameworks }
Существует несколько REST-фреймворков для Flask, но, вложив время и усилия в исследование, я обнаружил, что многие из них прекращены или заброшены, с несколькими нерешёнными Issue (тикет\обращение), из-за которых они непригодны.
### [Marshmallow](https://marshmallow.readthedocs.io/en/stable/) { #marshmallow }
Одна из основных возможностей, нужных системам API, — «сериализация» данных, то есть преобразование данных из кода (Python) во что-то, что можно отправить по сети. Например, преобразование объекта с данными из базы в JSON-объект. Преобразование объектов `datetime` в строки и т. п.
Ещё одна важная возможность, востребованная API, — валидация данных: убеждаться, что данные валидны с учётом заданных параметров. Например, что какое-то поле — `int`, а не произвольная строка. Это особенно полезно для входящих данных.
Без системы валидации данных вам пришлось бы выполнять все проверки вручную в коде.
Именно для этих возможностей и был создан Marshmallow. Это отличная библиотека, я много ей пользовался раньше.
Но она появилась до того, как в Python появились аннотации типов. Поэтому для определения каждой схемы нужно использовать специальные утилиты и классы, предоставляемые Marshmallow.
/// check | Вдохновило **FastAPI** на
Использовать код для автоматического определения «схем», задающих типы данных и их валидацию.
///
### [Webargs](https://webargs.readthedocs.io/en/latest/) { #webargs }
Ещё одна важная возможность для API — парсинг данных из входящих HTTP-запросов.
Webargs — это инструмент, созданный для этого поверх нескольких фреймворков, включая Flask.
Он использует Marshmallow для валидации данных. И создан теми же разработчиками.
Это отличный инструмент, и я тоже много им пользовался до появления **FastAPI**.
/// info | Информация
Webargs был создан теми же разработчиками, что и Marshmallow.
///
/// check | Вдохновило **FastAPI** на
Автоматическую валидацию входящих данных HTTP-запроса.
///
### [APISpec](https://apispec.readthedocs.io/en/stable/) { #apispec }
Marshmallow и Webargs предоставляют валидацию, парсинг и сериализацию как плагины.
Но документации всё ещё не было. Тогда появился APISpec.
Это плагин для многих фреймворков (есть плагин и для Starlette).
Он работает так: вы пишете определение схемы в формате YAML внутри докстринга каждой функции, обрабатывающей маршрут.
И он генерирует схемы OpenAPI.
Так это работает во Flask, Starlette, Responder и т. д.
Но у нас снова возникает проблема: появляется микро-синтаксис внутри строки Python (большой YAML).
Редактор кода мало чем может помочь. И если мы изменим параметры или схемы Marshmallow и забудем также изменить YAML в докстринге, сгенерированная схема устареет.
/// info | Информация
APISpec был создан теми же разработчиками, что и Marshmallow.
///
/// check | Вдохновило **FastAPI** на
Поддержку открытого стандарта для API — OpenAPI.
///
### [Flask-apispec](https://flask-apispec.readthedocs.io/en/latest/) { #flask-apispec }
Это плагин для Flask, который связывает Webargs, Marshmallow и APISpec.
Он использует информацию из Webargs и Marshmallow, чтобы автоматически генерировать схемы OpenAPI с помощью APISpec.
Отличный и недооценённый инструмент. Он заслуживает большей популярности, чем многие плагины для Flask. Возможно, из-за слишком краткой и абстрактной документации.
Это решило проблему необходимости писать YAML (ещё один синтаксис) в докстрингах Python.
Комбинация Flask, Flask-apispec с Marshmallow и Webargs была моим любимым бэкенд-стеком до создания **FastAPI**.
Его использование привело к созданию нескольких full-stack генераторов на Flask. Это основные стеки, которые я (и несколько внешних команд) использовали до сих пор:
* [https://github.com/tiangolo/full-stack](https://github.com/tiangolo/full-stack)
* [https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchbase](https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchbase)
* [https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchdb](https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchdb)
И эти же full-stack генераторы стали основой для [Генераторов проектов **FastAPI**](project-generation.md).
/// info | Информация
Flask-apispec был создан теми же разработчиками, что и Marshmallow.
///
/// check | Вдохновило **FastAPI** на
Автоматическую генерацию схемы OpenAPI из того же кода, который определяет сериализацию и валидацию.
///
### [NestJS](https://nestjs.com/) (и [Angular](https://angular.io/)) { #nestjs-and-angular }
Это даже не Python. NestJS — это JavaScript/TypeScript-фреймворк на NodeJS, вдохновлённый Angular.
Он достигает чего-то отчасти похожего на то, что можно сделать с Flask-apispec.
В нём встроена система внедрения зависимостей, вдохновлённая Angular 2. Требуется предварительная регистрация «инжектируемых» компонентов (как и во всех известных мне системах внедрения зависимостей), что добавляет многословности и повторяемости кода.
Поскольку параметры описываются с помощью типов TypeScript (аналог аннотаций типов в Python), поддержка редактора кода весьма хороша.
Но так как данные о типах TypeScript не сохраняются после компиляции в JavaScript, он не может полагаться на типы для одновременного определения валидации, сериализации и документации. Из‑за этого и некоторых проектных решений для получения валидации, сериализации и автоматической генерации схем приходится добавлять декораторы во многих местах. В итоге это становится довольно многословным.
Он плохо справляется с вложенными моделями. Если JSON-тело запроса — это объект JSON, содержащий внутренние поля, которые сами являются вложенными объектами JSON, это нельзя как следует задокументировать и провалидировать.
/// check | Вдохновило **FastAPI** на
Использовать типы Python для отличной поддержки в редакторе кода.
Иметь мощную систему внедрения зависимостей. Найти способ минимизировать повторение кода.
///
### [Sanic](https://sanic.readthedocs.io/en/latest/) { #sanic }
Это был один из первых чрезвычайно быстрых Python-фреймворков на основе `asyncio`. Он был сделан очень похожим на Flask.
/// note | Технические детали
Он использовал [`uvloop`](https://github.com/MagicStack/uvloop) вместо стандартного цикла `asyncio` в Python. Это и сделало его таким быстрым.
Он явно вдохновил Uvicorn и Starlette, которые сейчас быстрее Sanic в открытых бенчмарках.
///
/// check | Вдохновило **FastAPI** на
Поиск способа достичь сумасшедшей производительности.
Именно поэтому **FastAPI** основан на Starlette, так как это самый быстрый доступный фреймворк (по данным сторонних бенчмарков).
///
### [Falcon](https://falconframework.org/) { #falcon }
Falcon — ещё один высокопроизводительный Python-фреймворк, он минималистичен и служит основой для других фреймворков, таких как Hug.
Он спроектирован так, что функции получают два параметра: «request» и «response». Затем вы «читаете» части из запроса и «пишете» части в ответ. Из‑за такого дизайна невозможно объявить параметры запроса и тело запроса стандартными аннотациями типов Python как параметры функции.
Поэтому валидация данных, сериализация и документация должны выполняться в коде вручную, не автоматически. Либо должны быть реализованы во фреймворке поверх Falcon, как в Hug. Та же особенность есть и в других фреймворках, вдохновлённых дизайном Falcon — с одним объектом запроса и одним объектом ответа в параметрах.
/// check | Вдохновило **FastAPI** на
Поиск способов получить отличную производительность.
Вместе с Hug (так как Hug основан на Falcon) вдохновило **FastAPI** объявлять параметр `response` в функциях.
Хотя в FastAPI это необязательно, и используется в основном для установки HTTP-заголовков, cookie и альтернативных статус-кодов.
///
### [Molten](https://moltenframework.com/) { #molten }
Я обнаружил Molten на ранних этапах создания **FastAPI**. И у него были очень похожие идеи:
* Основан на аннотациях типов Python.
* Валидация и документация из этих типов.
* Система внедрения зависимостей.
Он не использует стороннюю библиотеку для валидации, сериализации и документации, такую как Pydantic, — у него своя. Поэтому такие определения типов данных будет сложнее переиспользовать.
Требуются более многословные конфигурации. И так как он основан на WSGI (вместо ASGI), он не предназначен для использования преимуществ высокой производительности инструментов вроде Uvicorn, Starlette и Sanic.
Система внедрения зависимостей требует предварительной регистрации зависимостей, а зависимости разрешаются по объявленным типам. Поэтому невозможно объявить более одного «компонента», предоставляющего определённый тип.
Маршруты объявляются в одном месте, используя функции, объявленные в других местах (вместо декораторов, которые можно разместить прямо над функцией, обрабатывающей эндпоинт). Это ближе к тому, как это делает Django, чем Flask (и Starlette). Это разделяет в коде вещи, которые довольно тесно связаны.
/// check | Вдохновило **FastAPI** на
Определять дополнительные проверки типов данных, используя значение «по умолчанию» атрибутов модели. Это улучшает поддержку в редакторе кода, и раньше этого не было в Pydantic.
Фактически это вдохновило на обновление частей Pydantic, чтобы поддерживать такой же стиль объявления валидации (вся эта функциональность теперь уже есть в Pydantic).
///
### [Hug](https://github.com/hugapi/hug) { #hug }
Hug был одним из первых фреймворков, реализовавших объявление типов параметров API с использованием аннотаций типов Python. Это была отличная идея, которая вдохновила и другие инструменты.
Он использовал собственные типы в объявлениях вместо стандартных типов Python, но это всё равно был огромный шаг вперёд.
Он также был одним из первых фреймворков, генерировавших собственную схему, описывающую весь API в JSON.
Он не был основан на стандартах вроде OpenAPI и JSON Schema. Поэтому интегрировать его с другими инструментами, такими как Swagger UI, было бы непросто. Но, опять же, это была очень инновационная идея.
У него есть интересная и необычная особенность: с помощью одного и того же фреймворка можно создавать и API, и CLI.
Так как он основан на предыдущем стандарте для синхронных веб-фреймворков Python (WSGI), он не может работать с WebSocket и прочим, хотя также демонстрирует высокую производительность.
/// info | Информация
Hug был создан Тимоти Кросли, тем же автором [`isort`](https://github.com/timothycrosley/isort), отличного инструмента для автоматической сортировки импортов в файлах Python.
///
/// check | Идеи, вдохновившие **FastAPI**
Hug вдохновил части APIStar и был одним из наиболее многообещающих инструментов, которые я нашёл, наряду с APIStar.
Hug помог вдохновить **FastAPI** использовать аннотации типов Python для объявления параметров и автоматически генерировать схему, определяющую API.
Hug вдохновил **FastAPI** объявлять параметр `response` в функциях для установки HTTP-заголовков и cookie.
///
### [APIStar](https://github.com/encode/apistar) (<= 0.5) { #apistar-0-5 }
Прямо перед решением строить **FastAPI** я нашёл сервер **APIStar**. В нём было почти всё, что я искал, и отличный дизайн.
Это была одна из первых реализаций фреймворка, использующего аннотации типов Python для объявления параметров и запросов (до NestJS и Molten), которые я видел. Я обнаружил его примерно в то же время, что и Hug. Но APIStar использовал стандарт OpenAPI.
В нём были автоматические валидация данных, сериализация данных и генерация схемы OpenAPI на основе тех же аннотаций типов в нескольких местах.
Определение схемы тела запроса не использовало те же аннотации типов Python, как в Pydantic, — это было ближе к Marshmallow, поэтому поддержка редактора кода была бы хуже, но всё равно APIStar оставался лучшим доступным вариантом.
На тот момент у него были лучшие показатели в бенчмарках (его превосходил только Starlette).
Сначала у него не было веб‑UI для автоматической документации API, но я знал, что могу добавить к нему Swagger UI.
У него была система внедрения зависимостей. Она требовала предварительной регистрации компонентов, как и другие инструменты, обсуждавшиеся выше. Но всё же это была отличная возможность.
Мне так и не удалось использовать его в полном проекте, поскольку не было интеграции с системой безопасности, поэтому я не мог заменить все возможности, которые имел с full-stack генераторами на основе Flask-apispec. В моём бэклоге было создать пулл-реквест (запрос на изменение), добавляющий эту функциональность.
Затем фокус проекта сместился.
Это перестал быть веб-фреймворк для API, так как автору нужно было сосредоточиться на Starlette.
Сейчас APIStar — это набор инструментов для валидации спецификаций OpenAPI, а не веб-фреймворк.
/// info | Информация
APIStar был создан Томом Кристи. Тем самым человеком, который создал:
* Django REST Framework
* Starlette (на котором основан **FastAPI**)
* Uvicorn (используется Starlette и **FastAPI**)
///
/// check | Вдохновило **FastAPI** на
Существование.
Идея объявлять сразу несколько вещей (валидацию данных, сериализацию и документацию) с помощью одних и тех же типов Python, которые одновременно обеспечивают отличную поддержку в редакторе кода, показалась мне блестящей.
После долгих поисков похожего фреймворка и тестирования множества альтернатив APIStar был лучшим доступным вариантом.
Затем APIStar перестал существовать как сервер, а был создан Starlette — новая и лучшая основа для такой системы. Это стало окончательным вдохновением для создания **FastAPI**.
Я считаю **FastAPI** «духовным преемником» APIStar, который улучшает и расширяет возможности, систему типов и другие части, опираясь на уроки от всех этих предыдущих инструментов.
///
## Что используется в **FastAPI** { #used-by-fastapi }
### [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) { #pydantic }
Pydantic — это библиотека для определения валидации данных, сериализации и документации (с использованием JSON Schema) на основе аннотаций типов Python.
Благодаря этому он чрезвычайно интуитивен.
Его можно сравнить с Marshmallow. Хотя в бенчмарках он быстрее Marshmallow. И поскольку он основан на тех же аннотациях типов Python, поддержка в редакторе кода отличная.
/// check | **FastAPI** использует его для
Обработки всей валидации данных, сериализации данных и автоматической документации моделей (на основе JSON Schema).
Затем **FastAPI** берёт эти данные JSON Schema и помещает их в OpenAPI, помимо всех прочих функций.
///
### [Starlette](https://www.starlette.dev/) { #starlette }
Starlette — это лёгкий ASGI фреймворк/набор инструментов, идеально подходящий для создания высокопроизводительных asyncio‑сервисов.
Он очень простой и интуитивный. Спроектирован так, чтобы его было легко расширять, и чтобы компоненты были модульными.
В нём есть:
* Впечатляющая производительность.
* Поддержка WebSocket.
* Фоновые задачи, выполняемые в том же процессе.
* События запуска и завершения.
* Тестовый клиент на базе HTTPX.
* CORS, GZip, статические файлы, потоковые ответы.
* Поддержка сессий и cookie.
* 100% покрытие тестами.
* 100% кодовой базы с аннотациями типов.
* Мало жёстких зависимостей.
В настоящее время Starlette — самый быстрый из протестированных Python-фреймворков. Его превосходит только Uvicorn, который не фреймворк, а сервер.
Starlette предоставляет весь базовый функционал веб-микрофреймворка.
Но он не предоставляет автоматическую валидацию данных, сериализацию или документацию.
Это одна из главных вещей, которые **FastAPI** добавляет поверх, всё на основе аннотаций типов Python (с использованием Pydantic). Плюс система внедрения зависимостей, утилиты безопасности, генерация схемы OpenAPI и т. д.
/// note | Технические детали
ASGI — это новый «стандарт», разрабатываемый участниками core-команды Django. Он всё ещё не является «стандартом Python» (PEP), хотя процесс идёт.
Тем не менее его уже используют как «стандарт» несколько инструментов. Это сильно улучшает совместимость: вы можете заменить Uvicorn на любой другой ASGI-сервер (например, Daphne или Hypercorn) или добавить совместимые с ASGI инструменты, такие как `python-socketio`.
///
/// check | **FastAPI** использует его для
Обработки всех основных веб-частей. Добавляя возможности поверх.
Класс `FastAPI` напрямую наследуется от класса `Starlette`.
Так что всё, что вы можете сделать со Starlette, вы можете сделать напрямую с **FastAPI**, по сути это «Starlette на стероидах».
///
### [Uvicorn](https://www.uvicorn.dev/) { #uvicorn }
Uvicorn — молниеносный ASGI-сервер, построенный на uvloop и httptools.
Это не веб-фреймворк, а сервер. Например, он не предоставляет инструменты для маршрутизации по путям. Это предоставляет сверху фреймворк, такой как Starlette (или **FastAPI**).
Это рекомендуемый сервер для Starlette и **FastAPI**.
/// check | **FastAPI** рекомендует его как
Основной веб-сервер для запуска приложений **FastAPI**.
Также вы можете использовать опцию командной строки `--workers`, чтобы получить асинхронный многопроцессный сервер.
Подробнее см. раздел [Развёртывание](deployment/index.md).
///
## Бенчмарки и скорость { #benchmarks-and-speed }
Чтобы понять, сравнить и увидеть разницу между Uvicorn, Starlette и FastAPI, см. раздел о [Бенчмарках](benchmarks.md).
================================================
FILE: docs/ru/docs/async.md
================================================
# Конкурентность и async / await { #concurrency-and-async-await }
Подробности о синтаксисе `async def` для *функций-обработчиков пути* и немного фона об асинхронном коде, конкурентности и параллелизме.
## Нет времени? { #in-a-hurry }
TL;DR:
Если вы используете сторонние библиотеки, которые нужно вызывать с `await`, например:
```Python
results = await some_library()
```
Тогда объявляйте *функции-обработчиков пути* с `async def`, например:
```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
async def read_results():
results = await some_library()
return results
```
/// note | Примечание
`await` можно использовать только внутри функций, объявленных с `async def`.
///
---
Если вы используете стороннюю библиотеку, которая взаимодействует с чем-то (база данных, API, файловая система и т.д.) и не поддерживает использование `await` (сейчас это относится к большинству библиотек для БД), тогда объявляйте *функции-обработчиков пути* как обычно, просто с `def`, например:
```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
def results():
results = some_library()
return results
```
---
Если вашему приложению (по какой-то причине) не нужно ни с чем взаимодействовать и ждать ответа, используйте `async def`, даже если внутри не нужен `await`.
---
Если вы просто не уверены, используйте обычный `def`.
---
**Примечание**: вы можете смешивать `def` и `async def` в *функциях-обработчиков пути* столько, сколько нужно, и объявлять каждую так, как лучше для вашего случая. FastAPI сделает с ними всё как надо.
В любом из случаев выше FastAPI всё равно работает асинхронно и очень быстро.
Но следуя этим шагам, он сможет выполнить некоторые оптимизации производительности.
## Технические подробности { #technical-details }
Современные версии Python поддерживают **«асинхронный код»** с помощью **«сопрограмм»** (coroutines) и синтаксиса **`async` и `await`**.
Разберём эту фразу по частям в разделах ниже:
* **Асинхронный код**
* **`async` и `await`**
* **Сопрограммы**
## Асинхронный код { #asynchronous-code }
Асинхронный код значит, что в языке 💬 есть способ сказать компьютеру/программе 🤖, что в некоторый момент кода ему 🤖 придётся подождать, пока *что-то ещё* где-то в другом месте завершится. Назовём это *что-то ещё* «медленный файл» 📝.
И пока мы ждём завершения работы с «медленным файлом» 📝, компьютер может заняться другой работой.
Затем компьютер/программа 🤖 будет возвращаться каждый раз, когда появится возможность (пока снова где-то идёт ожидание), или когда 🤖 завершит всю текущую работу. И он 🤖 проверит, не завершилась ли какая-либо из задач, которых он ждал, и сделает то, что нужно.
Далее он 🤖 возьмёт первую завершившуюся задачу (скажем, наш «медленный файл» 📝) и продолжит делать с ней то, что требуется.
Это «ожидание чего-то ещё» обычно относится к операциям I/O, которые относительно «медленные» (по сравнению со скоростью процессора и оперативной памяти), например ожидание:
* отправки данных клиентом по сети
* получения клиентом данных, отправленных вашей программой по сети
* чтения системой содержимого файла на диске и передачи этих данных вашей программе
* записи на диск содержимого, которое ваша программа передала системе
* операции удалённого API
* завершения операции базы данных
* возврата результатов запроса к базе данных
* и т.д.
Поскольку основное время выполнения уходит на ожидание операций I/O, их называют операциями, «ограниченными вводом-выводом» (I/O bound).
Это называется «асинхронным», потому что компьютеру/программе не нужно «синхронизироваться» с медленной задачей, простаивая и выжидая точный момент её завершения, чтобы забрать результат и продолжить работу.
Вместо этого, в «асинхронной» системе, уже завершившаяся задача может немного подождать (несколько микросекунд) в очереди, пока компьютер/программа завершит то, чем занимался, и затем вернётся, чтобы забрать результаты и продолжить работу с ними.
Для «синхронного» (в противоположность «асинхронному») исполнения часто используют термин «последовательный», потому что компьютер/программа выполняет все шаги по порядку, прежде чем переключиться на другую задачу, даже если эти шаги включают ожидание.
### Конкурентность и бургеры { #concurrency-and-burgers }
Та идея **асинхронного** кода, описанная выше, иногда также называется **«конкурентностью»**. Она отличается от **«параллелизма»**.
И **конкурентность**, и **параллелизм** относятся к «разным вещам, происходящим примерно одновременно».
Но различия между *конкурентностью* и *параллелизмом* довольно существенные.
Чтобы их увидеть, представьте следующую историю про бургеры:
### Конкурентные бургеры { #concurrent-burgers }
Вы идёте со своей возлюбленной за фастфудом, вы стоите в очереди, пока кассир принимает заказы у людей перед вами. 😍
Наконец ваша очередь: вы заказываете 2 очень «навороченных» бургера — для вашей возлюбленной и для себя. 🍔🍔
Кассир говорит что-то повару на кухне, чтобы они знали, что нужно приготовить ваши бургеры (хотя сейчас они готовят бургеры для предыдущих клиентов).
Вы платите. 💸
Кассир выдаёт вам номер вашей очереди.
Пока вы ждёте, вы вместе со своей возлюбленной идёте и выбираете столик, садитесь и долго болтаете (ваши бургеры очень «навороченные», поэтому им нужно время на приготовление).
Сидя за столиком со своей возлюбленной в ожидании бургеров, вы можете провести это время, восхищаясь тем, какая она классная, милая и умная ✨😍✨.
Пока вы ждёте и разговариваете, время от времени вы поглядываете на номер на табло, чтобы понять, не подошла ли уже ваша очередь.
И вот в какой-то момент ваша очередь наступает. Вы подходите к стойке, забираете свои бургеры и возвращаетесь к столику.
Вы со своей возлюбленной едите бургеры и отлично проводите время. ✨
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Прекрасные иллюстрации от [Ketrina Thompson](https://www.instagram.com/ketrinadrawsalot). 🎨
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Представьте, что в этой истории вы — компьютер/программа 🤖.
Пока вы стоите в очереди, вы просто бездействуете 😴, ждёте своей очереди и не делаете ничего особо «продуктивного». Но очередь движется быстро, потому что кассир только принимает заказы (а не готовит их), так что это нормально.
Когда приходит ваша очередь, вы выполняете действительно «продуктивную» работу: просматриваете меню, решаете, чего хотите, учитываете выбор своей возлюбленной, платите, проверяете, что дали правильную купюру/карту, что сумма списана корректно, что в заказе верные позиции и т.д.
Но затем, хотя у вас ещё нет бургеров, ваша «работа» с кассиром поставлена «на паузу» ⏸, потому что нужно подождать 🕙, пока бургеры будут готовы.
Но, отойдя от стойки и сев за столик с номерком, вы можете переключить 🔀 внимание на свою возлюбленную и «поработать» ⏯ 🤓 над этим. Снова очень «продуктивно» — флирт с вашей возлюбленной 😍.
Потом кассир 💁 «говорит»: «Я закончил делать бургеры», — выводя ваш номер на табло, но вы не подпрыгиваете как сумасшедший в ту же секунду, как только номер сменился на ваш. Вы знаете, что ваши бургеры никто не украдёт, потому что у вас есть номер вашей очереди, а у других — их.
Поэтому вы дожидаетесь, пока ваша возлюбленная закончит историю (завершится текущая работа ⏯ / выполняемая задача 🤓), мягко улыбаетесь и говорите, что идёте за бургерами ⏸.
Затем вы идёте к стойке 🔀, к исходной задаче, которая теперь завершена ⏯, забираете бургеры, благодарите и несёте их к столику. На этом шаг/задача взаимодействия со стойкой завершён ⏹. Это, в свою очередь, создаёт новую задачу — «есть бургеры» 🔀 ⏯, но предыдущая «получить бургеры» — завершена ⏹.
### Параллельные бургеры { #parallel-burgers }
Теперь представим, что это не «Конкурентные бургеры», а «Параллельные бургеры».
Вы идёте со своей возлюбленной за параллельным фастфудом.
Вы стоите в очереди, пока несколько (скажем, 8) кассиров, которые одновременно являются поварами, принимают заказы у людей перед вами.
Все перед вами ждут, пока их бургеры будут готовы, не отходя от стойки, потому что каждый из 8 кассиров сразу идёт готовить бургер перед тем, как принять следующий заказ.
Наконец ваша очередь: вы заказываете 2 очень «навороченных» бургера — для вашей возлюбленной и для себя.
Вы платите 💸.
Кассир уходит на кухню.
Вы ждёте, стоя у стойки 🕙, чтобы никто не забрал ваши бургеры раньше вас, так как никаких номерков нет.
Так как вы со своей возлюбленной заняты тем, чтобы никто не встал перед вами и не забрал ваши бургеры, как только они появятся, вы не можете уделить внимание своей возлюбленной. 😞
Это «синхронная» работа, вы «синхронизированы» с кассиром/поваром 👨🍳. Вам нужно ждать 🕙 и находиться там в точный момент, когда кассир/повар 👨🍳 закончит бургеры и вручит их вам, иначе их может забрать кто-то другой.
Затем ваш кассир/повар 👨🍳 наконец возвращается с вашими бургерами, после долгого ожидания 🕙 у стойки.
Вы берёте бургеры и идёте со своей возлюбленной к столику.
Вы просто их съедаете — и всё. ⏹
Разговоров и флирта было немного, потому что большую часть времени вы ждали 🕙 у стойки. 😞
/// info | Информация
Прекрасные иллюстрации от [Ketrina Thompson](https://www.instagram.com/ketrinadrawsalot). 🎨
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В этом сценарии «параллельных бургеров» вы — компьютер/программа 🤖 с двумя процессорами (вы и ваша возлюбленная), оба ждут 🕙 и уделяют внимание ⏯ тому, чтобы «ждать у стойки» 🕙 долгое время.
В ресторане 8 процессоров (кассиров/поваров). Тогда как в «конкурентных бургерах» могло быть только 2 (один кассир и один повар).
И всё же финальный опыт — не самый лучший. 😞
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Это была параллельная версия истории про бургеры. 🍔
Для более «жизненного» примера представьте банк.
До недавнего времени в большинстве банков было несколько кассиров 👨💼👨💼👨💼👨💼 и длинная очередь 🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙.
Все кассиры делают всю работу с одним клиентом за другим 👨💼⏯.
И вам приходится долго 🕙 стоять в очереди, иначе вы потеряете свою очередь.
Вы вряд ли захотите взять свою возлюбленную 😍 с собой, чтобы заняться делами в банке 🏦.
### Вывод про бургеры { #burger-conclusion }
В этом сценарии «фастфуда с вашей возлюбленной», так как много ожидания 🕙, гораздо логичнее иметь конкурентную систему ⏸🔀⏯.
Так обстоит дело и с большинством веб-приложений.
Очень много пользователей, но ваш сервер ждёт 🕙, пока их не самое хорошее соединение отправит их запросы.
А затем снова ждёт 🕙, пока отправятся ответы.
Это «ожидание» 🕙 измеряется микросекундами, но если всё сложить, то в сумме получается много ожидания.
Вот почему асинхронный ⏸🔀⏯ код очень уместен для веб-API.
Именно такая асинхронность сделала NodeJS популярным (хотя NodeJS — не параллельный), и это сильная сторона Go как языка программирования.
Того же уровня производительности вы получаете с **FastAPI**.
А так как можно одновременно использовать параллелизм и асинхронность, вы получаете производительность выше, чем у большинства протестированных фреймворков на NodeJS и на уровне Go, который — компилируемый язык, ближе к C [(всё благодаря Starlette)](https://www.techempower.com/benchmarks/#section=data-r17&hw=ph&test=query&l=zijmkf-1).
### Конкурентность лучше параллелизма? { #is-concurrency-better-than-parallelism }
Нет! Мораль истории не в этом.
Конкурентность отличается от параллелизма. И она лучше в **конкретных** сценариях, где много ожидания. Поэтому при разработке веб-приложений она обычно намного лучше параллелизма. Но не во всём.
Чтобы уравновесить это, представьте такую короткую историю:
> Вам нужно убрать большой грязный дом.
*Да, это вся история*.
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Здесь нигде нет ожидания 🕙, просто очень много работы в разных местах дома.
Можно организовать «очереди» как в примере с бургерами — сначала гостиная, потом кухня, — но так как вы ничего не ждёте 🕙, а просто убираете и убираете, очереди ни на что не повлияют.
На завершение уйдёт одинаковое время — с очередями (конкурентностью) и без них — и объём выполненной работы будет одинаковым.
Но в этом случае, если бы вы могли привести 8 бывших кассиров/поваров, а теперь — уборщиков, и каждый из них (плюс вы) взял бы свою зону дома для уборки, вы могли бы сделать всю работу **параллельно**, с дополнительной помощью, и завершить гораздо быстрее.
В этом сценарии каждый уборщик (включая вас) был бы процессором, выполняющим свою часть работы.
И так как основное время выполнения уходит на реальную работу (а не ожидание), а работу в компьютере выполняет CPU, такие задачи называют «ограниченными процессором» (CPU bound).
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Типичные примеры CPU-bound операций — те, которые требуют сложной математической обработки.
Например:
* Обработка **аудио** или **изображений**.
* **Компьютерное зрение**: изображение состоит из миллионов пикселей, каждый пиксель имеет 3 значения/цвета; обычно требуется вычислить что-то для всех этих пикселей одновременно.
* **Машинное обучение**: обычно требует множества умножений «матриц» и «векторов». Представьте огромную таблицу с числами и умножение всех этих чисел «одновременно».
* **Глубокое обучение**: это подполе Машинного обучения, так что всё вышесказанное применимо. Просто это не одна таблица чисел, а их огромный набор, и во многих случаях вы используете специальный процессор, чтобы строить и/или использовать такие модели.
### Конкурентность + параллелизм: Веб + Машинное обучение { #concurrency-parallelism-web-machine-learning }
С **FastAPI** вы можете использовать преимущества конкурентности, что очень распространено в веб-разработке (это та же основная «фишка» NodeJS).
Но вы также можете использовать выгоды параллелизма и многопроцессности (когда несколько процессов работают параллельно) для рабочих нагрузок, **ограниченных процессором** (CPU bound), как в системах Машинного обучения.
Плюс к этому простой факт, что Python — основной язык для **Data Science**, Машинного обучения и особенно Глубокого обучения, делает FastAPI очень хорошим выбором для веб-API и приложений в области Data Science / Машинного обучения (среди многих других).
Как добиться такого параллелизма в продакшн, см. раздел [Развёртывание](deployment/index.md).
## `async` и `await` { #async-and-await }
В современных версиях Python есть очень интуитивный способ определять асинхронный код. Это делает его похожим на обычный «последовательный» код, а «ожидание» выполняется за вас в нужные моменты.
Когда есть операция, которой нужно подождать перед тем, как вернуть результат, и она поддерживает эти новые возможности Python, вы можете написать так:
```Python
burgers = await get_burgers(2)
```
Ключ здесь — `await`. Он говорит Python, что нужно подождать ⏸, пока `get_burgers(2)` закончит своё дело 🕙, прежде чем сохранять результат в `burgers`. Благодаря этому Python будет знать, что за это время можно заняться чем-то ещё 🔀 ⏯ (например, принять другой запрос).
Чтобы `await` работал, он должен находиться внутри функции, которая поддерживает такую асинхронность. Для этого просто объявите её с `async def`:
```Python hl_lines="1"
async def get_burgers(number: int):
# Сделать что-то асинхронное, чтобы приготовить бургеры
return burgers
```
...вместо `def`:
```Python hl_lines="2"
# Это не асинхронный код
def get_sequential_burgers(number: int):
# Сделать что-то последовательное, чтобы приготовить бургеры
return burgers
```
С `async def` Python знает, что внутри этой функции нужно учитывать выражения `await` и что выполнение такой функции можно «приостанавливать» ⏸ и идти делать что-то ещё 🔀, чтобы потом вернуться.
Когда вы хотите вызвать функцию, объявленную с `async def`, нужно её «ожидать». Поэтому вот так не сработает:
```Python
# Это не сработает, потому что get_burgers определена с: async def
burgers = get_burgers(2)
```
---
Итак, если вы используете библиотеку, которую можно вызывать с `await`, вам нужно создать *функцию-обработчик пути*, которая её использует, с `async def`, например:
```Python hl_lines="2-3"
@app.get('/burgers')
async def read_burgers():
burgers = await get_burgers(2)
return burgers
```
### Более технические подробности { #more-technical-details }
Вы могли заметить, что `await` можно использовать только внутри функций, определённых с `async def`.
Но при этом функции, определённые с `async def`, нужно «ожидать». Значит, функции с `async def` тоже можно вызывать только из функций, определённых с `async def`.
Так что же с «яйцом и курицей» — как вызвать первую `async` функцию?
Если вы работаете с **FastAPI**, вам не о чем беспокоиться, потому что этой «первой» функцией будет ваша *функция-обработчик пути*, а FastAPI знает, как сделать всё правильно.
Но если вы хотите использовать `async` / `await` без FastAPI, вы тоже можете это сделать.
### Пишите свой асинхронный код { #write-your-own-async-code }
Starlette (и **FastAPI**) основаны на [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/), что делает их совместимыми и со стандартной библиотекой Python [asyncio](https://docs.python.org/3/library/asyncio-task.html), и с [Trio](https://trio.readthedocs.io/en/stable/).
В частности, вы можете напрямую использовать [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/) для продвинутых сценариев конкурентности, где в вашем коде нужны более сложные паттерны.
И даже если вы не используете FastAPI, вы можете писать свои асинхронные приложения с [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/), чтобы они были максимально совместимыми и получали его преимущества (например, *структурную конкурентность*).
Я создал ещё одну библиотеку поверх AnyIO, тонкий слой, чтобы немного улучшить аннотации типов и получить более качественное **автозавершение**, **ошибки прямо в редакторе** и т.д. Там также есть дружелюбное введение и руководство, чтобы помочь вам **понять** и писать **свой собственный асинхронный код**: [Asyncer](https://asyncer.tiangolo.com/). Она особенно полезна, если вам нужно **комбинировать асинхронный код с обычным** (блокирующим/синхронным) кодом.
### Другие формы асинхронного кода { #other-forms-of-asynchronous-code }
Такой стиль использования `async` и `await` относительно новый в языке.
Но он сильно упрощает работу с асинхронным кодом.
Такой же (или почти такой же) синтаксис недавно появился в современных версиях JavaScript (в браузере и NodeJS).
До этого работа с асинхронным кодом была заметно сложнее и труднее для понимания.
В предыдущих версиях Python можно было использовать потоки или [Gevent](https://www.gevent.org/). Но такой код гораздо сложнее понимать, отлаживать и держать в голове.
В прежних версиях NodeJS/браузерного JavaScript вы бы использовали «callbacks» (обратные вызовы), что приводит к «callback hell» (ад обратных вызовов).
## Сопрограммы { #coroutines }
**Сопрограмма** (coroutine) — это просто «навороченное» слово для того, что возвращает функция `async def`. Python знает, что это похоже на функцию: её можно запустить, она когда-нибудь завершится, но её выполнение может приостанавливаться ⏸ внутри, когда встречается `await`.
Часто всю функциональность использования асинхронного кода с `async` и `await` кратко называют «сопрограммами». Это сопоставимо с ключевой особенностью Go — «goroutines».
## Заключение { #conclusion }
Вернёмся к той же фразе:
> Современные версии Python поддерживают **«асинхронный код»** с помощью **«сопрограмм»** (coroutines) и синтаксиса **`async` и `await`**.
Теперь это должно звучать понятнее. ✨
Именно это «движет» FastAPI (через Starlette) и обеспечивает столь впечатляющую производительность.
## Очень технические подробности { #very-technical-details }
/// warning | Предупреждение
Скорее всего, этот раздел можно пропустить.
Здесь — очень технические подробности о том, как **FastAPI** работает «под капотом».
Если у вас есть достаточно технических знаний (сопрограммы, потоки, блокировки и т.д.) и вам интересно, как FastAPI обрабатывает `async def` по сравнению с обычным `def`, — вперёд.
///
### Функции-обработчики пути { #path-operation-functions }
Когда вы объявляете *функцию-обработчик пути* обычным `def` вместо `async def`, она запускается во внешнем пуле потоков, который затем «ожидается», вместо прямого вызова (прямой вызов заблокировал бы сервер).
Если вы пришли из другого async-фреймворка, который работает иначе, и привыкли объявлять тривиальные *функции-обработчики пути*, выполняющие только вычисления, через простой `def` ради крошечной выгоды в производительности (около 100 наносекунд), обратите внимание: в **FastAPI** эффект будет противоположным. В таких случаях лучше использовать `async def`, если только ваши *функции-обработчики пути* не используют код, выполняющий блокирующий I/O.
Тем не менее, в обоих случаях велика вероятность, что **FastAPI** [всё равно будет быстрее](index.md#performance) (или как минимум сопоставим) с вашим предыдущим фреймворком.
### Зависимости { #dependencies }
То же относится к [зависимостям](tutorial/dependencies/index.md). Если зависимость — это обычная функция `def`, а не `async def`, она запускается во внешнем пуле потоков.
### Подзависимости { #sub-dependencies }
У вас может быть несколько зависимостей и [подзависимостей](tutorial/dependencies/sub-dependencies.md), которые требуют друг друга (в виде параметров определений функций): часть из них может быть объявлена с `async def`, а часть — обычным `def`. Всё будет работать, а те, что объявлены обычным `def`, будут вызываться во внешнем потоке (из пула), а не «ожидаться».
### Другие служебные функции { #other-utility-functions }
Любые другие служебные функции, которые вы вызываете напрямую, можно объявлять обычным `def` или `async def`, и FastAPI не будет влиять на то, как вы их вызываете.
В отличие от функций, которые FastAPI вызывает за вас: *функции-обработчики пути* и зависимости.
Если служебная функция — обычная функция с `def`, она будет вызвана напрямую (как вы и пишете в коде), не в пуле потоков; если функция объявлена с `async def`, тогда при её вызове в вашем коде вы должны использовать `await`.
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Снова: это очень технические подробности, полезные, вероятно, только если вы целенаправленно их ищете.
Иначе вам достаточно руководствоваться рекомендациями из раздела выше: Нет времени?.
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FILE: docs/ru/docs/benchmarks.md
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# Бенчмарки (тесты производительности) { #benchmarks }
Независимые бенчмарки TechEmpower показывают, что приложения **FastAPI** под управлением Uvicorn — [одни из самых быстрых Python‑фреймворков](https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7), уступающие только Starlette и самому Uvicorn (используются внутри FastAPI).
Но при просмотре бенчмарков и сравнений следует иметь в виду следующее.
## Бенчмарки и скорость { #benchmarks-and-speed }
При проверке бенчмарков часто можно увидеть, что инструменты разных типов сравнивают как эквивалентные.
В частности, часто сравнивают вместе Uvicorn, Starlette и FastAPI (среди многих других инструментов).
Чем проще задача, которую решает инструмент, тем выше его производительность. И большинство бенчмарков не тестируют дополнительные возможности, предоставляемые инструментом.
Иерархия выглядит так:
* **Uvicorn**: ASGI-сервер
* **Starlette**: (использует Uvicorn) веб-микрофреймворк
* **FastAPI**: (использует Starlette) API-микрофреймворк с рядом дополнительных возможностей для создания API, включая валидацию данных и т.п.
* **Uvicorn**:
* Будет иметь наилучшую производительность, так как помимо самого сервера у него немного дополнительного кода.
* Вы не будете писать приложение непосредственно на Uvicorn. Это означало бы, что Ваш код должен включать как минимум весь код, предоставляемый Starlette (или **FastAPI**). И если Вы так сделаете, то в конечном итоге Ваше приложение будет иметь те же накладные расходы, что и при использовании фреймворка, минимизирующего код Вашего приложения и Ваши ошибки.
* Если Вы сравниваете Uvicorn, сравнивайте его с Daphne, Hypercorn, uWSGI и т.д. — серверами приложений.
* **Starlette**:
* Будет на следующем месте по производительности после Uvicorn. Фактически Starlette запускается под управлением Uvicorn, поэтому он может быть только «медленнее» Uvicorn из‑за выполнения большего объёма кода.
* Зато он предоставляет Вам инструменты для создания простых веб‑приложений с маршрутизацией по путям и т.п.
* Если Вы сравниваете Starlette, сравнивайте его с Sanic, Flask, Django и т.д. — веб‑фреймворками (или микрофреймворками).
* **FastAPI**:
* Точно так же, как Starlette использует Uvicorn и не может быть быстрее него, **FastAPI** использует Starlette, поэтому не может быть быстрее его.
* FastAPI предоставляет больше возможностей поверх Starlette — те, которые почти всегда нужны при создании API, такие как валидация и сериализация данных. В довесок Вы ещё и получаете автоматическую документацию (автоматическая документация даже не увеличивает накладные расходы при работе приложения, так как она создаётся при запуске).
* Если бы Вы не использовали FastAPI, а использовали Starlette напрямую (или другой инструмент вроде Sanic, Flask, Responder и т.д.), Вам пришлось бы самостоятельно реализовать валидацию и сериализацию данных. То есть, в итоге, Ваше приложение имело бы такие же накладные расходы, как если бы оно было создано с использованием FastAPI. И во многих случаях валидация и сериализация данных представляют собой самый большой объём кода, написанного в приложениях.
* Таким образом, используя FastAPI, Вы экономите время разработки, уменьшаете количество ошибок, строк кода и, вероятно, получите ту же производительность (или лучше), как и если бы не использовали его (поскольку Вам пришлось бы реализовать все его возможности в своём коде).
* Если Вы сравниваете FastAPI, сравнивайте его с фреймворком веб‑приложений (или набором инструментов), который обеспечивает валидацию данных, сериализацию и документацию, такими как Flask-apispec, NestJS, Molten и им подобные. Фреймворки с интегрированной автоматической валидацией данных, сериализацией и документацией.
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FILE: docs/ru/docs/deployment/cloud.md
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# Развертывание FastAPI у облачных провайдеров { #deploy-fastapi-on-cloud-providers }
Вы можете использовать практически любого облачного провайдера, чтобы развернуть свое приложение на FastAPI.
В большинстве случаев у основных облачных провайдеров есть руководства по развертыванию FastAPI на их платформе.
## FastAPI Cloud { #fastapi-cloud }
**[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)** создан тем же автором и командой, стоящими за **FastAPI**.
Он упрощает процесс **создания образа**, **развертывания** и **доступа** к API с минимальными усилиями.
Он переносит тот же **опыт разработчика** создания приложений с FastAPI на их **развертывание** в облаке. 🎉
FastAPI Cloud — основной спонсор и источник финансирования для open source проектов *FastAPI and friends*. ✨
## Облачные провайдеры — спонсоры { #cloud-providers-sponsors }
Некоторые другие облачные провайдеры ✨ [**спонсируют FastAPI**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author) ✨ тоже. 🙇
Возможно, вы захотите попробовать их сервисы и воспользоваться их руководствами:
* [Render](https://docs.render.com/deploy-fastapi?utm_source=deploydoc&utm_medium=referral&utm_campaign=fastapi)
* [Railway](https://docs.railway.com/guides/fastapi?utm_medium=integration&utm_source=docs&utm_campaign=fastapi)
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FILE: docs/ru/docs/deployment/concepts.md
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# Концепции развёртывания { #deployments-concepts }
При развёртывании приложения **FastAPI** (и вообще любого веб‑API) есть несколько концепций, о которых стоит думать — с их помощью можно выбрать **наиболее подходящий** способ **развёртывания вашего приложения**.
Некоторые из важных концепций:
* Безопасность — HTTPS
* Запуск при старте
* Перезапуски
* Репликация (количество запущенных процессов)
* Память
* Предварительные шаги перед запуском
Посмотрим, как они влияют на **развёртывания**.
В конечном итоге цель — **обслуживать клиентов вашего API** безопасно, **избегать перебоев** и максимально эффективно использовать **вычислительные ресурсы** (например, удалённые серверы/виртуальные машины). 🚀
Здесь я немного расскажу о этих **концепциях**, чтобы у вас появилась **интуиция**, как развёртывать ваш API в разных окружениях, возможно даже в **будущих**, которых ещё не существует.
Учитывая эти концепции, вы сможете **оценить и спроектировать** лучший способ развёртывания **своих API**.
В следующих главах я дам более **конкретные рецепты** по развёртыванию приложений FastAPI.
А пока давайте разберём важные **идеи**. Эти концепции применимы и к другим типам веб‑API. 💡
## Безопасность — HTTPS { #security-https }
В [предыдущей главе про HTTPS](https.md) мы разобрались, как HTTPS обеспечивает шифрование для вашего API.
Также мы увидели, что HTTPS обычно обеспечивает компонент, **внешний** по отношению к серверу вашего приложения — **прокси-сервер TSL-терминации**.
И должен быть компонент, отвечающий за **обновление HTTPS‑сертификатов** — это может быть тот же самый компонент или отдельный.
### Примеры инструментов для HTTPS { #example-tools-for-https }
Некоторые инструменты, которые можно использовать как прокси-сервер TSL-терминации:
* Traefik
* Автоматически обновляет сертификаты ✨
* Caddy
* Автоматически обновляет сертификаты ✨
* Nginx
* С внешним компонентом (например, Certbot) для обновления сертификатов
* HAProxy
* С внешним компонентом (например, Certbot) для обновления сертификатов
* Kubernetes с Ingress Controller (например, Nginx)
* С внешним компонентом (например, cert-manager) для обновления сертификатов
* Обрабатывается внутри облачного провайдера как часть его услуг (см. ниже 👇)
Другой вариант — использовать **облачный сервис**, который возьмёт на себя больше задач, включая настройку HTTPS. Там могут быть ограничения или дополнительная стоимость и т.п., но в таком случае вам не придётся самим настраивать прокси-сервер TSL-терминации.
В следующих главах я покажу конкретные примеры.
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Далее рассмотрим концепции, связанные с программой, которая запускает ваш реальный API (например, Uvicorn).
## Программа и процесс { #program-and-process }
Мы часто будем говорить о работающем "**процессе**", поэтому полезно чётко понимать, что это значит и чем отличается от "**программы**".
### Что такое программа { #what-is-a-program }
Словом **программа** обычно называют разные вещи:
* **Код**, который вы пишете, то есть **Python‑файлы**.
* **Файл**, который может быть **запущен** операционной системой, например: `python`, `python.exe` или `uvicorn`.
* Конкретную программу в момент, когда она **работает** в операционной системе, используя CPU и память. Это также называют **процессом**.
### Что такое процесс { #what-is-a-process }
Слово **процесс** обычно используют более конкретно — только для того, что реально выполняется в операционной системе (как в последнем пункте выше):
* Конкретная программа в момент, когда она **запущена** в операционной системе.
* Речь не о файле и не о коде, а **конкретно** о том, что **исполняется** и управляется операционной системой.
* Любая программа, любой код **могут что‑то делать** только когда **исполняются**, то есть когда есть **работающий процесс**.
* Процесс можно **завершить** (или «убить») вами или операционной системой. В этот момент он перестаёт выполняться и **больше ничего делать не может**.
* У каждого запущенного приложения на вашем компьютере есть свой процесс; у каждой программы, у каждого окна и т.д. Обычно одновременно **работает много процессов**, пока компьютер включён.
* Могут **одновременно** работать **несколько процессов** одной и той же **программы**.
Если вы посмотрите «диспетчер задач» или «системный монитор» (или аналогичные инструменты) в вашей операционной системе, то увидите множество работающих процессов.
Например, вы, скорее всего, увидите несколько процессов одного и того же браузера (Firefox, Chrome, Edge и т.д.). Обычно браузеры запускают один процесс на вкладку плюс дополнительные процессы.
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Теперь, когда мы понимаем разницу между **процессом** и **программой**, продолжим разговор о развёртываниях.
## Запуск при старте { #running-on-startup }
В большинстве случаев, создавая веб‑API, вы хотите, чтобы он **работал постоянно**, без перерывов, чтобы клиенты всегда могли к нему обратиться. Разве что у вас есть особые причины запускать его только при определённых условиях, но обычно вы хотите, чтобы он был постоянно запущен и **доступен**.
### На удалённом сервере { #in-a-remote-server }
Когда вы настраиваете удалённый сервер (облачный сервер, виртуальную машину и т.п.), самый простой вариант — вручную использовать `fastapi run` (он использует Uvicorn) или что‑то похожее, как вы делаете при локальной разработке.
Это будет работать и полезно **во время разработки**.
Но если соединение с сервером прервётся, **запущенный процесс**, скорее всего, завершится.
А если сервер перезагрузится (например, после обновлений или миграций у облачного провайдера), вы, вероятно, **даже не заметите этого**. Из‑за этого вы не узнаете, что нужно вручную перезапустить процесс — и ваш API просто будет «мёртв». 😱
### Автоматический запуск при старте { #run-automatically-on-startup }
Как правило, вы захотите, чтобы серверная программа (например, Uvicorn) запускалась автоматически при старте сервера и без **участия человека**, чтобы всегда был процесс, запущенный с вашим API (например, Uvicorn, запускающий ваше приложение FastAPI).
### Отдельная программа { #separate-program }
Чтобы этого добиться, обычно используют **отдельную программу**, которая гарантирует запуск вашего приложения при старте. Во многих случаях она также запускает и другие компоненты/приложения, например базу данных.
### Примеры инструментов для запуска при старте { #example-tools-to-run-at-startup }
Примеры инструментов, которые могут с этим справиться:
* Docker
* Kubernetes
* Docker Compose
* Docker в режиме Swarm (Swarm Mode)
* Systemd
* Supervisor
* Обработка внутри облачного провайдера как часть его услуг
* Прочие...
Более конкретные примеры будут в следующих главах.
## Перезапуски { #restarts }
Подобно тому как вы обеспечиваете запуск приложения при старте, вы, вероятно, захотите обеспечить его **перезапуск** после сбоев.
### Мы ошибаемся { #we-make-mistakes }
Мы, люди, постоянно совершаем **ошибки**. В программном обеспечении почти всегда есть **баги**, скрытые в разных местах. 🐛
И мы, как разработчики, продолжаем улучшать код — находим баги и добавляем новые возможности (иногда добавляя новые баги 😅).
### Небольшие ошибки обрабатываются автоматически { #small-errors-automatically-handled }
Создавая веб‑API с FastAPI, если в нашем коде возникает ошибка, FastAPI обычно «локализует» её в пределах одного запроса, который эту ошибку вызвал. 🛡
Клиент получит **500 Internal Server Error** для этого запроса, но приложение продолжит работать для последующих запросов, а не «упадёт» целиком.
### Большие ошибки — падения { #bigger-errors-crashes }
Тем не менее возможны случаи, когда код **роняет всё приложение**, приводя к сбою Uvicorn и Python. 💥
И вы, скорее всего, не захотите, чтобы приложение оставалось «мёртвым» из‑за ошибки в одном месте — вы захотите, чтобы оно **продолжало работать** хотя бы для *операций пути*, которые не сломаны.
### Перезапуск после падения { #restart-after-crash }
В случаях действительно серьёзных ошибок, которые роняют работающий **процесс**, вам понадобится внешний компонент, отвечающий за **перезапуск** процесса, как минимум пару раз...
/// tip | Совет
...Хотя если приложение **падает сразу же**, вероятно, нет смысла перезапускать его бесконечно. Но такие случаи вы, скорее всего, заметите во время разработки или как минимум сразу после развёртывания.
Давайте сосредоточимся на основных сценариях, когда в каких‑то конкретных ситуациях **в будущем** приложение может падать целиком, и при этом имеет смысл его перезапускать.
///
Скорее всего, вы захотите, чтобы перезапуском вашего приложения занимался **внешний компонент**, потому что к тому моменту Uvicorn и Python уже упали, и внутри того же кода вашего приложения сделать уже ничего нельзя.
### Примеры инструментов для автоматического перезапуска { #example-tools-to-restart-automatically }
В большинстве случаев тот же инструмент, который **запускает программу при старте**, умеет обрабатывать и автоматические **перезапуски**.
Например, это может быть:
* Docker
* Kubernetes
* Docker Compose
* Docker в режиме Swarm (Swarm Mode)
* Systemd
* Supervisor
* Обработка внутри облачного провайдера как часть его услуг
* Прочие...
## Репликация — процессы и память { #replication-processes-and-memory }
В приложении FastAPI, используя серверную программу (например, команду `fastapi`, которая запускает Uvicorn), запуск в **одном процессе** уже позволяет обслуживать нескольких клиентов одновременно.
Но во многих случаях вы захотите одновременно запустить несколько процессов‑воркеров.
### Несколько процессов — Воркеры { #multiple-processes-workers }
Если клиентов больше, чем способен обслужить один процесс (например, если виртуальная машина не слишком мощная), и на сервере есть **несколько ядер CPU**, вы можете запустить **несколько процессов** одного и того же приложения параллельно и распределять запросы между ними.
Когда вы запускаете **несколько процессов** одной и той же программы API, их обычно называют **воркерами**.
### Процессы‑воркеры и порты { #worker-processes-and-ports }
Помните из раздела [Об HTTPS](https.md), что на сервере только один процесс может слушать конкретную комбинацию порта и IP‑адреса?
Это по‑прежнему так.
Поэтому, чтобы одновременно работало **несколько процессов**, должен быть **один процесс, слушающий порт**, который затем каким‑то образом передаёт коммуникацию каждому воркер‑процессу.
### Память на процесс { #memory-per-process }
Когда программа загружает что‑то в память (например, модель машинного обучения в переменную или содержимое большого файла в переменную), всё это **потребляет часть памяти (RAM)** сервера.
И разные процессы обычно **не делят память**. Это значит, что у каждого процесса свои переменные и своя память. Если ваш код потребляет много памяти, то **каждый процесс** будет потреблять сопоставимый объём памяти.
### Память сервера { #server-memory }
Например, если ваш код загружает модель Машинного обучения размером **1 ГБ**, то при запуске одного процесса с вашим API он будет использовать как минимум 1 ГБ RAM. А если вы запустите **4 процесса** (4 воркера), каждый процесс будет использовать 1 ГБ RAM. Всего ваш API будет потреблять **4 ГБ RAM**.
И если у вашего удалённого сервера или виртуальной машины только 3 ГБ RAM, попытка загрузить более 4 ГБ вызовет проблемы. 🚨
### Несколько процессов — пример { #multiple-processes-an-example }
В этом примере есть **процесс‑менеджер**, который запускает и контролирует два **процесса‑воркера**.
Процесс‑менеджер, вероятно, будет тем, кто слушает **порт** на IP. И он будет передавать всю коммуникацию воркер‑процессам.
Эти воркеры будут запускать ваше приложение, выполнять основные вычисления для получения **HTTP‑запроса** и возврата **HTTP‑ответа**, и загружать всё, что вы кладёте в переменные, в RAM.
Конечно, на той же машине помимо вашего приложения, скорее всего, будут работать и **другие процессы**.
Интересная деталь: процент **использования CPU** каждым процессом со временем может сильно **меняться**, но **память (RAM)** обычно остаётся более‑менее **стабильной**.
Если у вас API, который каждый раз выполняет сопоставимый объём вычислений, и у вас много клиентов, то **загрузка процессора**, вероятно, *тоже будет стабильной* (вместо того, чтобы быстро и постоянно «скакать»).
### Примеры инструментов и стратегий репликации { #examples-of-replication-tools-and-strategies }
Есть несколько подходов для достижения этого, и я расскажу больше о конкретных стратегиях в следующих главах, например, говоря о Docker и контейнерах.
Главное ограничение: должен быть **один** компонент, который обрабатывает **порт** на **публичном IP**. И у него должен быть способ **передавать** коммуникацию реплицированным **процессам/воркерам**.
Некоторые возможные комбинации и стратегии:
* **Uvicorn** с `--workers`
* Один **процесс‑менеджер** Uvicorn будет слушать **IP** и **порт** и запускать **несколько процессов‑воркеров Uvicorn**.
* **Kubernetes** и другие распределённые **контейнерные системы**
* Некий компонент на уровне **Kubernetes** будет слушать **IP** и **порт**. Репликация достигается с помощью **нескольких контейнеров**, в каждом из которых работает **один процесс Uvicorn**.
* **Облачные сервисы**, которые берут это на себя
* Облачный сервис, скорее всего, **возьмёт репликацию на себя**. Он, возможно, позволит указать **процесс для запуска** или **образ контейнера**. В любом случае это, скорее всего, будет **один процесс Uvicorn**, а сервис займётся его репликацией.
/// tip | Совет
Не беспокойтесь, если некоторые пункты про **контейнеры**, Docker или Kubernetes пока кажутся неочевидными.
Я расскажу больше про образы контейнеров, Docker, Kubernetes и т.п. в следующей главе: [FastAPI внутри контейнеров — Docker](docker.md).
///
## Предварительные шаги перед запуском { #previous-steps-before-starting }
Во многих случаях вы захотите выполнить некоторые шаги **перед запуском** приложения.
Например, запустить **миграции базы данных**.
Но чаще всего эти шаги нужно выполнять только **один раз**.
Поэтому вы захотите иметь **один процесс**, который выполнит эти **предварительные шаги**, прежде чем запускать приложение.
И вам нужно будет убедиться, что это делает один процесс **даже** если потом вы запускаете **несколько процессов** (несколько воркеров) самого приложения. Если эти шаги выполнят **несколько процессов**, они **дублируют** работу, запустив её **параллельно**, и, если речь о чём‑то деликатном (например, миграции БД), это может вызвать конфликты.
Конечно, бывают случаи, когда нет проблем, если предварительные шаги выполняются несколько раз — тогда всё проще.
/// tip | Совет
Также учтите, что в зависимости от вашей схемы развёртывания в некоторых случаях **предварительные шаги могут вовсе не требоваться**.
Тогда об этом можно не беспокоиться. 🤷
///
### Примеры стратегий для предварительных шагов { #examples-of-previous-steps-strategies }
Это будет **сильно зависеть** от того, как вы **развёртываете систему**, как запускаете программы, обрабатываете перезапуски и т.д.
Некоторые возможные идеи:
* «Init Container» в Kubernetes, который запускается перед контейнером с приложением
* Bash‑скрипт, который выполняет предварительные шаги, а затем запускает приложение
* При этом всё равно нужен способ запускать/перезапускать *этот* bash‑скрипт, обнаруживать ошибки и т.п.
/// tip | Совет
Я приведу более конкретные примеры с контейнерами в следующей главе: [FastAPI внутри контейнеров — Docker](docker.md).
///
## Использование ресурсов { #resource-utilization }
Ваш сервер(а) — это **ресурс**, который ваши программы могут потреблять или **использовать**: время вычислений на CPU и доступную оперативную память (RAM).
Какую долю системных ресурсов вы хотите потреблять/использовать? Можно подумать «немного», но на практике вы, вероятно, захотите потреблять **максимум без падений**.
Если вы платите за 3 сервера, но используете лишь малую часть их RAM и CPU, вы, вероятно, **тратите деньги впустую** 💸 и **электроэнергию серверов** 🌎 и т.п.
В таком случае лучше иметь 2 сервера и использовать более высокий процент их ресурсов (CPU, память, диск, сетевую полосу и т.д.).
С другой стороны, если у вас 2 сервера и вы используете **100% их CPU и RAM**, в какой‑то момент один процесс попросит больше памяти, и сервер начнёт использовать диск как «память» (что в тысячи раз медленнее) или даже **упадёт**. Или процессу понадобятся вычисления, но ему придётся ждать освобождения CPU.
В таком случае лучше добавить **ещё один сервер** и запустить часть процессов на нём, чтобы у всех было **достаточно RAM и времени CPU**.
Также возможен **всплеск** использования вашего API: он мог «взорваться» по популярности, или какие‑то сервисы/боты начали его активно использовать. На такие случаи стоит иметь запас ресурсов.
Можно задать **целевое значение**, например **между 50% и 90%** использования ресурсов. Скорее всего, именно эти вещи вы будете измерять и на их основе настраивать развёртывание.
Можно использовать простые инструменты вроде `htop`, чтобы смотреть загрузку CPU и RAM на сервере или по процессам. Или более сложные распределённые системы мониторинга.
## Резюме { #recap }
Здесь вы прочитали о некоторых основных концепциях, которые, вероятно, стоит учитывать при выборе способа развёртывания приложения:
* Безопасность — HTTPS
* Запуск при старте
* Перезапуски
* Репликация (количество запущенных процессов)
* Память
* Предварительные шаги перед запуском
Понимание этих идей и того, как их применять, даст вам интуицию, необходимую для принятия решений при настройке и доработке ваших развёртываний. 🤓
В следующих разделах я приведу более конкретные примеры возможных стратегий. 🚀
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FILE: docs/ru/docs/deployment/docker.md
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# FastAPI в контейнерах — Docker { #fastapi-in-containers-docker }
При развёртывании приложений FastAPI распространённый подход — собирать **образ контейнера на Linux**. Обычно это делают с помощью [**Docker**](https://www.docker.com/). Затем такой образ контейнера можно развернуть несколькими способами.
Использование Linux-контейнеров даёт ряд преимуществ: **безопасность**, **воспроизводимость**, **простоту** и другие.
/// tip | Подсказка
Нет времени и вы уже знакомы с этим? Перейдите к [`Dockerfile` ниже 👇](#build-a-docker-image-for-fastapi).
///
### Начало TLS-рукопожатия { #tls-handshake-start }
Далее браузер будет общаться с этим IP‑адресом на **порту 443** (порт HTTPS).
Первая часть взаимодействия — установить соединение между клиентом и сервером и договориться о криптографических ключах и т.п.
Это взаимодействие клиента и сервера для установления TLS‑соединения называется **TLS‑рукопожатием**.
### TLS с расширением SNI { #tls-with-sni-extension }
На сервере **только один процесс** может слушать конкретный **порт** на конкретном **IP‑адресе**. Могут быть другие процессы, слушающие другие порты на том же IP‑адресе, но не более одного процесса на каждую комбинацию IP‑адреса и порта.
По умолчанию TLS (HTTPS) использует порт `443`. Значит, он нам и нужен.
Так как только один процесс может слушать этот порт, делать это будет **прокси‑сервер TLS-терминации**.
У прокси‑сервера TLS-терминации будет доступ к одному или нескольким **TLS‑сертификатам** (HTTPS‑сертификатам).
Используя **расширение SNI**, упомянутое выше, прокси‑сервер TLS-терминации определит, какой из доступных TLS (HTTPS)‑сертификатов нужно использовать для этого соединения, выбрав тот, который соответствует домену, ожидаемому клиентом.
В нашем случае это будет сертификат для `someapp.example.com`.
Клиент уже **доверяет** организации, выдавшей этот TLS‑сертификат (в нашем случае — Let's Encrypt, но об этом позже), поэтому может **проверить**, что сертификат действителен.
Затем, используя сертификат, клиент и прокси‑сервер TLS-терминации **договариваются о способе шифрования** остальной **TCP‑коммуникации**. На этом **TLS‑рукопожатие** завершено.
После этого у клиента и сервера есть **зашифрованное TCP‑соединение** — это и предоставляет TLS. И они могут использовать это соединение, чтобы начать собственно **HTTP‑обмен**.
Собственно, **HTTPS** — это обычный **HTTP** внутри **защищённого TLS‑соединения**, вместо чистого (незашифрованного) TCP‑соединения.
/// tip | Совет
Обратите внимание, что шифрование обмена происходит на **уровне TCP**, а не на уровне HTTP.
///
### HTTPS‑запрос { #https-request }
Теперь, когда у клиента и сервера (конкретно у браузера и прокси‑сервера TLS-терминации) есть **зашифрованное TCP‑соединение**, они могут начать **HTTP‑обмен**.
Клиент отправляет **HTTPS‑запрос**. Это обычный HTTP‑запрос через зашифрованное TLS‑соединение.
### Расшифровка запроса { #decrypt-the-request }
Прокси‑сервер TLS-терминации использует согласованное шифрование, чтобы **расшифровать запрос**, и передаёт **обычный (расшифрованный) HTTP‑запрос** процессу, запускающему приложение (например, процессу с Uvicorn, который запускает приложение FastAPI).
### HTTP‑ответ { #http-response }
Приложение обработает запрос и отправит **обычный (незашифрованный) HTTP‑ответ** прокси‑серверу TLS-терминации.
### HTTPS‑ответ { #https-response }
Затем прокси‑сервер TLS-терминации **зашифрует ответ** с использованием ранее согласованного способа шифрования (который начали использовать для сертификата для `someapp.example.com`) и отправит его обратно в браузер.
Далее браузер проверит, что ответ корректен и зашифрован правильным криптографическим ключом и т.п., затем **расшифрует ответ** и обработает его.
Клиент (браузер) узнает, что ответ пришёл от правильного сервера, потому что используется способ шифрования, о котором они договорились ранее с помощью **HTTPS‑сертификата**.
### Несколько приложений { #multiple-applications }
На одном и том же сервере (или серверах) могут работать **несколько приложений**, например другие программы с API или база данных.
Только один процесс может обрабатывать конкретную комбинацию IP и порта (в нашем примере — прокси‑сервер TLS-терминации), но остальные приложения/процессы тоже могут работать на сервере(ах), пока они не пытаются использовать ту же **комбинацию публичного IP и порта**.
Таким образом, прокси‑сервер TLS-терминации может обрабатывать HTTPS и сертификаты для **нескольких доменов** (для нескольких приложений), а затем передавать запросы нужному приложению в каждом случае.
### Продление сертификата { #certificate-renewal }
Со временем каждый сертификат **истечёт** (примерно через 3 месяца после получения).
Затем будет другая программа (иногда это отдельная программа, иногда — тот же прокси‑сервер TLS-терминации), которая свяжется с Let's Encrypt и продлит сертификат(ы).
**TLS‑сертификаты** **связаны с именем домена**, а не с IP‑адресом.
Поэтому, чтобы продлить сертификаты, программа продления должна **доказать** удостоверяющему центру (Let's Encrypt), что она действительно **«владеет» и контролирует этот домен**.
Для этого, учитывая разные потребности приложений, есть несколько способов. Популярные из них:
* **Изменить некоторые DNS‑записи**.
* Для этого программа продления должна поддерживать API DNS‑провайдера, поэтому, в зависимости от используемого провайдера DNS, этот вариант может быть доступен или нет.
* **Запуститься как сервер** (как минимум на время получения сертификатов) на публичном IP‑адресе, связанном с доменом.
* Как сказано выше, только один процесс может слушать конкретный IP и порт.
* Это одна из причин, почему очень удобно, когда тот же прокси‑сервер TLS-терминации также занимается процессом продления сертификатов.
* В противном случае вам, возможно, придётся временно остановить прокси‑сервер TLS-терминации, запустить программу продления для получения сертификатов, затем настроить их в прокси‑сервере TLS-терминации и перезапустить его. Это не идеально, так как ваше приложение(я) будут недоступны, пока прокси‑сервер TLS-терминации остановлен.
Весь этот процесс продления, совмещённый с обслуживанием приложения, — одна из главных причин иметь **отдельную систему для работы с HTTPS** в виде прокси‑сервера TLS-терминации, вместо использования TLS‑сертификатов напрямую в сервере приложения (например, Uvicorn).
## Пересылаемые HTTP-заголовки прокси { #proxy-forwarded-headers }
Когда вы используете прокси для обработки HTTPS, ваш **сервер приложения** (например, Uvicorn через FastAPI CLI) ничего не знает о процессе HTTPS, он общается обычным HTTP с **прокси‑сервером TLS-терминации**.
Обычно этот **прокси** на лету добавляет некоторые HTTP‑заголовки перед тем, как переслать запрос на **сервер приложения**, чтобы тот знал, что запрос был **проксирован**.
/// note | Технические детали
Заголовки прокси:
* [X-Forwarded-For](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-For)
* [X-Forwarded-Proto](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-Proto)
* [X-Forwarded-Host](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-Host)
///
Тем не менее, так как **сервер приложения** не знает, что он находится за доверенным **прокси**, по умолчанию он не будет доверять этим заголовкам.
Но вы можете настроить **сервер приложения**, чтобы он доверял *пересылаемым* заголовкам, отправленным **прокси**. Если вы используете FastAPI CLI, вы можете использовать *опцию CLI* `--forwarded-allow-ips`, чтобы указать, с каких IP‑адресов следует доверять этим *пересылаемым* заголовкам.
Например, если **сервер приложения** получает запросы только от доверенного **прокси**, вы можете установить `--forwarded-allow-ips="*"`, чтобы доверять всем входящим IP, так как он всё равно будет получать запросы только с IP‑адреса, используемого **прокси**.
Таким образом, приложение сможет знать свой публичный URL, использует ли оно HTTPS, какой домен и т.п.
Это будет полезно, например, для корректной обработки редиректов.
/// tip | Совет
Подробнее об этом вы можете узнать в документации: [За прокси — Включить пересылаемые заголовки прокси](../advanced/behind-a-proxy.md#enable-proxy-forwarded-headers)
///
## Резюме { #recap }
Наличие **HTTPS** очень важно и во многих случаях довольно **критично**. Большая часть усилий, которые вам, как разработчику, нужно приложить вокруг HTTPS, — это просто **понимание этих концепций** и того, как они работают.
Зная базовую информацию о **HTTPS для разработчиков**, вы сможете легко комбинировать и настраивать разные инструменты, чтобы управлять всем этим простым способом.
В некоторых из следующих глав я покажу вам несколько конкретных примеров настройки **HTTPS** для приложений **FastAPI**. 🔒
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FILE: docs/ru/docs/deployment/index.md
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# Развёртывание { #deployment }
Развернуть приложение **FastAPI** довольно просто.
## Что означает развёртывание { #what-does-deployment-mean }
Термин **развёртывание** (приложения) означает выполнение необходимых шагов, чтобы сделать приложение **доступным для пользователей**.
Для **веб-API** это обычно означает размещение его на **удалённой машине** с **серверной программой**, обеспечивающей хорошую производительность, стабильность и т.д., чтобы ваши **пользователи** могли **получать доступ** к приложению эффективно и без перебоев или проблем.
Это отличается от этапов **разработки**, когда вы постоянно меняете код, ломаете его и исправляете, останавливаете и перезапускаете сервер разработки и т.д.
## Стратегии развёртывания { #deployment-strategies }
Есть несколько способов сделать это, в зависимости от вашего конкретного случая и используемых вами инструментов.
Вы можете **развернуть сервер** самостоятельно, используя различные инструменты. Например, можно использовать **облачный сервис**, который выполнит часть работы за вас. Также возможны и другие варианты.
Например, мы, команда, стоящая за FastAPI, создали [**FastAPI Cloud**](https://fastapicloud.com), чтобы сделать развёртывание приложений FastAPI в облаке как можно более простым и прямолинейным, с тем же удобством для разработчика, что и при работе с FastAPI.
Я покажу вам некоторые из основных концепций, которые вы, вероятно, должны иметь в виду при развертывании приложения **FastAPI** (хотя большинство из них применимо к любому другому типу веб-приложений).
В последующих разделах вы узнаете больше деталей и методов, необходимых для этого. ✨
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FILE: docs/ru/docs/deployment/manually.md
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# Запуск сервера вручную { #run-a-server-manually }
## Используйте команду `fastapi run` { #use-the-fastapi-run-command }
Коротко: используйте `fastapi run`, чтобы запустить ваше приложение FastAPI:
**FastAPI** не существовал бы, если б не было более ранних работ других людей. Они создали большое количество инструментов, которые и вдохновили меня на создание **FastAPI**. Я всячески избегал создания нового фреймворка в течение нескольких лет. Сначала я пытался собрать все нужные возможности, которые ныне есть в **FastAPI**, используя множество различных фреймворков, плагинов и инструментов. Но в какой-то момент не осталось другого выбора, кроме как создать что-то, что предоставляло бы все эти возможности сразу. Взять самые лучшие идеи из предыдущих инструментов и, используя введённые в Python аннотации типов (которых не было до версии 3.6), объединить их.## Исследования { #investigation } Используя все существовавшие ранее альтернативы, я получил возможность у каждой из них чему-то научиться, позаимствовать идеи и объединить их наилучшим образом для себя и для команд разработчиков, с которыми я работал. Например, стало ясно, что необходимо брать за основу стандартные аннотации типов Python. Также наилучшим подходом является использование уже существующих стандартов. Итак, прежде чем приступить к написанию **FastAPI**, я потратил несколько месяцев на изучение OpenAPI, JSON Schema, OAuth2, и т.п. для понимания их взаимосвязей, совпадений и различий. ## Проектирование { #design } Затем я потратил некоторое время на придумывание "API" разработчика, который я хотел иметь как пользователь (как разработчик, использующий FastAPI). Я проверил несколько идей на самых популярных редакторах кода: PyCharm, VS Code, редакторы на базе Jedi. Согласно последнему [опросу Python-разработчиков](https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2018/#development-tools), который охватывает около 80% пользователей. Это означает, что **FastAPI** был специально проверен на редакторах, используемых 80% Python-разработчиками. И поскольку большинство других редакторов, как правило, работают аналогичным образом, все его преимущества должны работать практически для всех редакторов. Таким образом, я смог найти наилучшие способы сократить дублирование кода, обеспечить повсеместное автозавершение, проверку типов и ошибок и т.д. И все это, чтобы все разработчики могли получать наилучший опыт разработки. ## Зависимости { #requirements } Протестировав несколько вариантов, я решил, что в качестве основы буду использовать [**Pydantic**](https://docs.pydantic.dev/) и его преимущества. По моим предложениям был изменён код этого фреймворка, чтобы сделать его полностью совместимым с JSON Schema, поддержать различные способы определения ограничений и улучшить поддержку в редакторах кода (проверки типов, автозавершение) на основе тестов в нескольких редакторах. Во время разработки я также внес вклад в [**Starlette**](https://www.starlette.dev/), другую ключевую зависимость. ## Разработка { #development } К тому времени, когда я начал создавать **FastAPI**, большинство необходимых деталей уже существовало, дизайн был определён, зависимости и прочие инструменты были готовы, а знания о стандартах и спецификациях были четкими и свежими. ## Будущее { #future } Сейчас уже ясно, что **FastAPI** со своими идеями стал полезен многим людям. При сравнении с альтернативами, выбор падает на него, поскольку он лучше подходит для множества вариантов использования. Многие разработчики и команды уже используют **FastAPI** в своих проектах (включая меня и мою команду). Но, тем не менее, грядёт добавление ещё многих улучшений и возможностей. У **FastAPI** великое будущее. И [ваша помощь](help-fastapi.md) очень ценится. ================================================ FILE: docs/ru/docs/how-to/authentication-error-status-code.md ================================================ # Использование старых статус-кодов ошибок аутентификации 403 { #use-old-403-authentication-error-status-codes } До версии FastAPI `0.122.0`, когда встроенные утилиты безопасности возвращали ошибку клиенту после неудачной аутентификации, они использовали HTTP статус-код `403 Forbidden`. Начиная с версии FastAPI `0.122.0`, используется более подходящий HTTP статус-код `401 Unauthorized`, и в ответе возвращается имеющий смысл HTTP-заголовок `WWW-Authenticate` в соответствии со спецификациями HTTP, [RFC 7235](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc7235#section-3.1), [RFC 9110](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc9110#name-401-unauthorized). Но если по какой-то причине ваши клиенты зависят от старого поведения, вы можете вернуть его, переопределив метод `make_not_authenticated_error` в ваших Security-классах. Например, вы можете создать подкласс `HTTPBearer`, который будет возвращать ошибку `403 Forbidden` вместо стандартной `401 Unauthorized`: {* ../../docs_src/authentication_error_status_code/tutorial001_an_py310.py hl[9:13] *} /// tip | Совет Обратите внимание, что функция возвращает экземпляр исключения, не вызывает его. Выброс выполняется остальным внутренним кодом. /// ================================================ FILE: docs/ru/docs/how-to/conditional-openapi.md ================================================ # Условный OpenAPI { #conditional-openapi } При необходимости вы можете использовать настройки и переменные окружения, чтобы условно настраивать OpenAPI в зависимости от окружения и даже полностью его отключать. ## О безопасности, API и документации { #about-security-apis-and-docs } Скрытие пользовательских интерфейсов документации в продакшн не должно быть способом защиты вашего API. Это не добавляет дополнительной безопасности вашему API, операции пути (обработчики пути) всё равно будут доступны по своим путям. Если в вашем коде есть уязвимость, она всё равно останется. Сокрытие документации лишь усложняет понимание того, как взаимодействовать с вашим API, и может усложнить его отладку в продакшн. Это можно считать просто разновидностью [безопасности через сокрытие](https://en.wikipedia.org/wiki/Security_through_obscurity). Если вы хотите обезопасить свой API, есть несколько более эффективных вещей, которые можно сделать, например: * Убедитесь, что у вас чётко определены Pydantic-модели для тел запросов и ответов. * Настройте необходимые разрешения и роли с помощью зависимостей. * Никогда не храните пароли в открытом виде, только хэши паролей. * Реализуйте и используйте известные криптографические инструменты, например pwdlib и JWT-токены, и т.д. * Добавьте более тонкое управление доступом с помощью OAuth2 scopes (областей) там, где это необходимо. * ...и т.п. Тем не менее, у вас может быть очень специфичный случай использования, когда действительно нужно отключить документацию API для некоторых окружений (например, в продакшн) или в зависимости от настроек из переменных окружения. ## Условный OpenAPI из настроек и переменных окружения { #conditional-openapi-from-settings-and-env-vars } Вы можете легко использовать те же настройки Pydantic, чтобы настроить сгенерированный OpenAPI и интерфейсы документации. Например: {* ../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001_py310.py hl[6,11] *} Здесь мы объявляем настройку `openapi_url` с тем же значением по умолчанию — `"/openapi.json"`. Затем используем её при создании приложения FastAPI. Далее вы можете отключить OpenAPI (включая интерфейсы документации), установив переменную окружения `OPENAPI_URL` в пустую строку, например:
Но вы можете отключить её, установив `syntaxHighlight` в `False`:
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial001_py310.py hl[3] *}
…и после этого Swagger UI больше не будет показывать подсветку синтаксиса:
## Изменить тему { #change-the-theme }
Аналогично вы можете задать тему подсветки синтаксиса с ключом "syntaxHighlight.theme" (обратите внимание, что посередине стоит точка):
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial002_py310.py hl[3] *}
Эта настройка изменит цветовую тему подсветки синтаксиса:
## Изменить параметры Swagger UI по умолчанию { #change-default-swagger-ui-parameters }
FastAPI включает некоторые параметры конфигурации по умолчанию, подходящие для большинства случаев.
Это включает следующие настройки по умолчанию:
{* ../../fastapi/openapi/docs.py ln[9:24] hl[18:24] *}
Вы можете переопределить любую из них, указав другое значение в аргументе `swagger_ui_parameters`.
Например, чтобы отключить `deepLinking`, можно передать такие настройки в `swagger_ui_parameters`:
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial003_py310.py hl[3] *}
## Другие параметры Swagger UI { #other-swagger-ui-parameters }
Чтобы увидеть все остальные возможные настройки, прочитайте официальную [документацию по параметрам Swagger UI](https://swagger.io/docs/open-source-tools/swagger-ui/usage/configuration/).
## Настройки только для JavaScript { #javascript-only-settings }
Swagger UI также допускает другие настройки, которые являются **чисто JavaScript-объектами** (например, JavaScript-функциями).
FastAPI также включает следующие настройки `presets` (только для JavaScript):
```JavaScript
presets: [
SwaggerUIBundle.presets.apis,
SwaggerUIBundle.SwaggerUIStandalonePreset
]
```
Это объекты **JavaScript**, а не строки, поэтому напрямую передать их из Python-кода нельзя.
Если вам нужны такие настройки только для JavaScript, используйте один из методов выше. Переопределите *операцию пути* Swagger UI и вручную напишите любой необходимый JavaScript.
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FILE: docs/ru/docs/how-to/custom-docs-ui-assets.md
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# Свои статические ресурсы UI документации (самостоятельный хостинг) { #custom-docs-ui-static-assets-self-hosting }
Документация API использует **Swagger UI** и **ReDoc**, и для каждого из них нужны некоторые файлы JavaScript и CSS.
По умолчанию эти файлы отдаются с CDN.
Но это можно настроить: вы можете указать конкретный CDN или отдавать файлы самостоятельно.
## Пользовательский CDN для JavaScript и CSS { #custom-cdn-for-javascript-and-css }
Допустим, вы хотите использовать другой CDN, например `https://unpkg.com/`.
Это может быть полезно, если, например, вы живёте в стране, где некоторые URL ограничены.
### Отключить автоматическую документацию { #disable-the-automatic-docs }
Первый шаг — отключить автоматическую документацию, так как по умолчанию она использует стандартный CDN.
Чтобы отключить её, установите их URL в значение `None` при создании вашего приложения `FastAPI`:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[8] *}
### Подключить пользовательскую документацию { #include-the-custom-docs }
Теперь вы можете создать *операции пути* для пользовательской документации.
Вы можете переиспользовать внутренние функции FastAPI для создания HTML-страниц документации и передать им необходимые аргументы:
* `openapi_url`: URL, по которому HTML-страница документации сможет получить схему OpenAPI для вашего API. Здесь можно использовать атрибут `app.openapi_url`.
* `title`: заголовок вашего API.
* `oauth2_redirect_url`: здесь можно использовать `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url`, чтобы оставить значение по умолчанию.
* `swagger_js_url`: URL, по которому HTML для документации Swagger UI сможет получить файл **JavaScript**. Это URL вашего пользовательского CDN.
* `swagger_css_url`: URL, по которому HTML для документации Swagger UI сможет получить файл **CSS**. Это URL вашего пользовательского CDN.
Аналогично и для ReDoc...
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[2:6,11:19,22:24,27:33] *}
/// tip | Совет
*Операция пути* для `swagger_ui_redirect` — это вспомогательный эндпоинт на случай, когда вы используете OAuth2.
Если вы интегрируете свой API с провайдером OAuth2, вы сможете аутентифицироваться и вернуться к документации API с полученными учётными данными, а затем взаимодействовать с ним, используя реальную аутентификацию OAuth2.
Swagger UI сделает это за вас «за кулисами», но для этого ему нужен этот вспомогательный «redirect» эндпоинт.
///
### Создайте *операцию пути*, чтобы проверить { #create-a-path-operation-to-test-it }
Чтобы убедиться, что всё работает, создайте *операцию пути*:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[36:38] *}
### Тестирование { #test-it }
Теперь вы должны иметь возможность открыть свою документацию по адресу [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs) и перезагрузить страницу — «ассеты» (статические файлы) будут загружаться с нового CDN.
## Самостоятельный хостинг JavaScript и CSS для документации { #self-hosting-javascript-and-css-for-docs }
Самостоятельный хостинг JavaScript и CSS может быть полезен, если, например, вам нужно, чтобы приложение продолжало работать в офлайне, без доступа к открытому Интернету, или в локальной сети.
Здесь вы увидите, как отдавать эти файлы самостоятельно, в том же приложении FastAPI, и настроить документацию на их использование.
### Структура файлов проекта { #project-file-structure }
Допустим, структура файлов вашего проекта выглядит так:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
```
Теперь создайте директорию для хранения этих статических файлов.
Новая структура файлов может выглядеть так:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
└── static/
```
### Скачайте файлы { #download-the-files }
Скачайте статические файлы, необходимые для документации, и поместите их в директорию `static/`.
Скорее всего, вы можете кликнуть правой кнопкой на каждой ссылке и выбрать что-то вроде «Сохранить ссылку как...».
**Swagger UI** использует файлы:
* [`swagger-ui-bundle.js`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/swagger-ui-dist@5/swagger-ui-bundle.js)
* [`swagger-ui.css`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/swagger-ui-dist@5/swagger-ui.css)
А **ReDoc** использует файл:
* [`redoc.standalone.js`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/redoc@2/bundles/redoc.standalone.js)
После этого структура файлов может выглядеть так:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
└── static
├── redoc.standalone.js
├── swagger-ui-bundle.js
└── swagger-ui.css
```
### Предоставьте доступ к статическим файлам { #serve-the-static-files }
* Импортируйте `StaticFiles`.
* Смонтируйте экземпляр `StaticFiles()` в определённый путь.
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[7,11] *}
### Протестируйте статические файлы { #test-the-static-files }
Запустите своё приложение и откройте [http://127.0.0.1:8000/static/redoc.standalone.js](http://127.0.0.1:8000/static/redoc.standalone.js).
Вы должны увидеть очень длинный JavaScript-файл для **ReDoc**.
Он может начинаться примерно так:
```JavaScript
/*! For license information please see redoc.standalone.js.LICENSE.txt */
!function(e,t){"object"==typeof exports&&"object"==typeof module?module.exports=t(require("null")):
...
```
Это подтверждает, что ваше приложение умеет отдавать статические файлы и что вы поместили файлы документации в нужное место.
Теперь можно настроить приложение так, чтобы документация использовала эти статические файлы.
### Отключить автоматическую документацию для статических файлов { #disable-the-automatic-docs-for-static-files }
Так же, как и при использовании пользовательского CDN, первым шагом будет отключение автоматической документации, так как по умолчанию она использует CDN.
Чтобы отключить её, установите их URL в значение `None` при создании вашего приложения `FastAPI`:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[9] *}
### Подключить пользовательскую документацию со статическими файлами { #include-the-custom-docs-for-static-files }
Аналогично пользовательскому CDN, теперь вы можете создать *операции пути* для собственной документации.
Снова можно переиспользовать внутренние функции FastAPI для создания HTML-страниц документации и передать им необходимые аргументы:
* `openapi_url`: URL, по которому HTML-страница документации сможет получить схему OpenAPI для вашего API. Здесь можно использовать атрибут `app.openapi_url`.
* `title`: заголовок вашего API.
* `oauth2_redirect_url`: здесь можно использовать `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url`, чтобы оставить значение по умолчанию.
* `swagger_js_url`: URL, по которому HTML для документации Swagger UI сможет получить файл **JavaScript**. **Это тот файл, который теперь отдаёт ваше собственное приложение**.
* `swagger_css_url`: URL, по которому HTML для документации Swagger UI сможет получить файл **CSS**. **Это тот файл, который теперь отдаёт ваше собственное приложение**.
Аналогично и для ReDoc...
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[2:6,14:22,25:27,30:36] *}
/// tip | Совет
*Операция пути* для `swagger_ui_redirect` — это вспомогательный эндпоинт на случай, когда вы используете OAuth2.
Если вы интегрируете свой API с провайдером OAuth2, вы сможете аутентифицироваться и вернуться к документации API с полученными учётными данными, а затем взаимодействовать с ним, используя реальную аутентификацию OAuth2.
Swagger UI сделает это за вас «за кулисами», но для этого ему нужен этот вспомогательный «redirect» эндпоинт.
///
### Создайте *операцию пути* для теста статических файлов { #create-a-path-operation-to-test-static-files }
Чтобы убедиться, что всё работает, создайте *операцию пути*:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[39:41] *}
### Тестирование UI со статическими файлами { #test-static-files-ui }
Теперь вы можете отключить Wi‑Fi, открыть свою документацию по адресу [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs) и перезагрузить страницу.
Даже без Интернета вы сможете видеть документацию к своему API и взаимодействовать с ним.
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FILE: docs/ru/docs/how-to/custom-request-and-route.md
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# Пользовательские классы Request и APIRoute { #custom-request-and-apiroute-class }
В некоторых случаях может понадобиться переопределить логику, используемую классами `Request` и `APIRoute`.
В частности, это может быть хорошей альтернативой логике в middleware.
Например, если вы хотите прочитать или изменить тело запроса до того, как оно будет обработано вашим приложением.
/// danger | Опасность
Это «продвинутая» возможность.
Если вы только начинаете работать с **FastAPI**, возможно, стоит пропустить этот раздел.
///
## Сценарии использования { #use-cases }
Некоторые сценарии:
* Преобразование тел запросов, не в формате JSON, в JSON (например, [`msgpack`](https://msgpack.org/index.html)).
* Распаковка тел запросов, сжатых с помощью gzip.
* Автоматическое логирование всех тел запросов.
## Обработка пользовательского кодирования тела запроса { #handling-custom-request-body-encodings }
Посмотрим как использовать пользовательский подкласс `Request` для распаковки gzip-запросов.
И подкласс `APIRoute`, чтобы использовать этот пользовательский класс запроса.
### Создать пользовательский класс `GzipRequest` { #create-a-custom-gziprequest-class }
/// tip | Совет
Это учебный пример, демонстрирующий принцип работы. Если вам нужна поддержка Gzip, вы можете использовать готовый [`GzipMiddleware`](../advanced/middleware.md#gzipmiddleware).
///
Сначала создадим класс `GzipRequest`, который переопределит метод `Request.body()` и распакует тело запроса при наличии соответствующего HTTP-заголовка.
Если в заголовке нет `gzip`, он не будет пытаться распаковывать тело.
Таким образом, один и тот же класс маршрута сможет обрабатывать как gzip-сжатые, так и несжатые запросы.
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[9:16] *}
### Создать пользовательский класс `GzipRoute` { #create-a-custom-gziproute-class }
Далее создадим пользовательский подкласс `fastapi.routing.APIRoute`, который будет использовать `GzipRequest`.
На этот раз он переопределит метод `APIRoute.get_route_handler()`.
Этот метод возвращает функцию. Именно эта функция получает HTTP-запрос и возвращает HTTP-ответ.
Здесь мы используем её, чтобы создать `GzipRequest` из исходного HTTP-запроса.
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[19:27] *}
/// note | Технические детали
У `Request` есть атрибут `request.scope` — это просто Python-`dict`, содержащий метаданные, связанные с HTTP-запросом.
У `Request` также есть `request.receive` — функция для «получения» тела запроса.
И `dict` `scope`, и функция `receive` являются частью спецификации ASGI.
Именно этих двух компонентов — `scope` и `receive` — достаточно, чтобы создать новый экземпляр `Request`.
Чтобы узнать больше о `Request`, см. [документацию Starlette о запросах](https://www.starlette.dev/requests/).
///
Единственное, что делает по-другому функция, возвращённая `GzipRequest.get_route_handler`, — преобразует `Request` в `GzipRequest`.
Благодаря этому наш `GzipRequest` позаботится о распаковке данных (при необходимости) до передачи их в наши *операции пути*.
Дальше вся логика обработки остаётся прежней.
Но благодаря изменениям в `GzipRequest.body` тело запроса будет автоматически распаковано при необходимости, когда оно будет загружено **FastAPI**.
## Доступ к телу запроса в обработчике исключений { #accessing-the-request-body-in-an-exception-handler }
/// tip | Совет
Для решения этой задачи, вероятно, намного проще использовать `body` в пользовательском обработчике `RequestValidationError` ([Обработка ошибок](../tutorial/handling-errors.md#use-the-requestvalidationerror-body)).
Но этот пример всё равно актуален и показывает, как взаимодействовать с внутренними компонентами.
///
Тем же подходом можно воспользоваться, чтобы получить доступ к телу запроса в обработчике исключений.
Нужно лишь обработать запрос внутри блока `try`/`except`:
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[14,16] *}
Если произойдёт исключение, экземпляр `Request` всё ещё будет в области видимости, поэтому мы сможем прочитать тело запроса и использовать его при обработке ошибки:
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[17:19] *}
## Пользовательский класс `APIRoute` в роутере { #custom-apiroute-class-in-a-router }
Вы также можете задать параметр `route_class` у `APIRouter`:
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial003_py310.py hl[26] *}
В этом примере *операции пути*, объявленные в `router`, будут использовать пользовательский класс `TimedRoute` и получат дополнительный HTTP-заголовок `X-Response-Time` в ответе с временем, затраченным на формирование ответа:
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial003_py310.py hl[13:20] *}
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FILE: docs/ru/docs/how-to/extending-openapi.md
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# Расширение OpenAPI { #extending-openapi }
Иногда может понадобиться изменить сгенерированную схему OpenAPI.
В этом разделе показано, как это сделать.
## Обычный процесс { #the-normal-process }
Обычный (по умолчанию) процесс выглядит так.
Приложение `FastAPI` (экземпляр) имеет метод `.openapi()`, который должен возвращать схему OpenAPI.
В процессе создания объекта приложения регистрируется *операция пути* (обработчик пути) для `/openapi.json` (или для того, что указано в вашем `openapi_url`).
Она просто возвращает JSON-ответ с результатом вызова метода приложения `.openapi()`.
По умолчанию метод `.openapi()` проверяет свойство `.openapi_schema`: если в нём уже есть данные, возвращает их.
Если нет — генерирует схему с помощью вспомогательной функции `fastapi.openapi.utils.get_openapi`.
Функция `get_openapi()` принимает параметры:
* `title`: Заголовок OpenAPI, отображается в документации.
* `version`: Версия вашего API, например `2.5.0`.
* `openapi_version`: Версия используемой спецификации OpenAPI. По умолчанию — последняя: `3.1.0`.
* `summary`: Краткое описание API.
* `description`: Описание вашего API; может включать Markdown и будет отображаться в документации.
* `routes`: Список маршрутов — это каждая зарегистрированная *операция пути*. Берутся из `app.routes`.
/// info | Информация
Параметр `summary` доступен в OpenAPI 3.1.0 и выше, поддерживается FastAPI версии 0.99.0 и выше.
///
## Переопределение значений по умолчанию { #overriding-the-defaults }
Используя информацию выше, вы можете той же вспомогательной функцией сгенерировать схему OpenAPI и переопределить любые нужные части.
Например, добавим [расширение OpenAPI ReDoc для включения собственного логотипа](https://github.com/Rebilly/ReDoc/blob/master/docs/redoc-vendor-extensions.md#x-logo).
### Обычный **FastAPI** { #normal-fastapi }
Сначала напишите приложение **FastAPI** как обычно:
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[1,4,7:9] *}
### Сгенерируйте схему OpenAPI { #generate-the-openapi-schema }
Затем используйте ту же вспомогательную функцию для генерации схемы OpenAPI внутри функции `custom_openapi()`:
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[2,15:21] *}
### Измените схему OpenAPI { #modify-the-openapi-schema }
Теперь можно добавить расширение ReDoc, добавив кастомный `x-logo` в «объект» `info` в схеме OpenAPI:
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[22:24] *}
### Кэшируйте схему OpenAPI { #cache-the-openapi-schema }
Вы можете использовать свойство `.openapi_schema` как «кэш» для хранения сгенерированной схемы.
Так приложению не придётся генерировать схему каждый раз, когда пользователь открывает документацию API.
Она будет создана один раз, а затем тот же кэшированный вариант будет использоваться для последующих запросов.
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[13:14,25:26] *}
### Переопределите метод { #override-the-method }
Теперь вы можете заменить метод `.openapi()` на вашу новую функцию.
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[29] *}
### Проверьте { #check-it }
Перейдите на [http://127.0.0.1:8000/redoc](http://127.0.0.1:8000/redoc) — вы увидите, что используется ваш кастомный логотип (в этом примере — логотип **FastAPI**):
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FILE: docs/ru/docs/how-to/general.md
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# Общее — Как сделать — Рецепты { #general-how-to-recipes }
Здесь несколько указателей на другие места в документации для общих или частых вопросов.
## Фильтрация данных — Безопасность { #filter-data-security }
Чтобы убедиться, что вы не возвращаете больше данных, чем следует, прочитайте документацию: [Руководство — Модель ответа — Возвращаемый тип](../tutorial/response-model.md).
## Оптимизация производительности ответа — Модель ответа — Возвращаемый тип { #optimize-response-performance-response-model-return-type }
Чтобы оптимизировать производительность при возврате JSON-данных, используйте возвращаемый тип или модель ответа; таким образом Pydantic выполнит сериализацию в JSON на стороне Rust, без прохождения через Python. Подробнее читайте в документации: [Руководство — Модель ответа — Возвращаемый тип](../tutorial/response-model.md).
## Теги в документации — OpenAPI { #documentation-tags-openapi }
Чтобы добавить теги к вашим *операциям пути* и группировать их в интерфейсе документации, прочитайте документацию: [Руководство — Конфигурации операций пути — Теги](../tutorial/path-operation-configuration.md#tags).
## Краткое описание и описание в документации — OpenAPI { #documentation-summary-and-description-openapi }
Чтобы добавить краткое описание и описание к вашим *операциям пути* и отобразить их в интерфейсе документации, прочитайте документацию: [Руководство — Конфигурации операций пути — Краткое описание и описание](../tutorial/path-operation-configuration.md#summary-and-description).
## Описание ответа в документации — OpenAPI { #documentation-response-description-openapi }
Чтобы задать описание ответа, отображаемое в интерфейсе документации, прочитайте документацию: [Руководство — Конфигурации операций пути — Описание ответа](../tutorial/path-operation-configuration.md#response-description).
## Документация — пометить операцию пути устаревшей — OpenAPI { #documentation-deprecate-a-path-operation-openapi }
Чтобы пометить *операцию пути* как устаревшую и показать это в интерфейсе документации, прочитайте документацию: [Руководство — Конфигурации операций пути — Пометить операцию пути устаревшей](../tutorial/path-operation-configuration.md#deprecate-a-path-operation).
## Преобразование любых данных к формату, совместимому с JSON { #convert-any-data-to-json-compatible }
Чтобы преобразовать любые данные к формату, совместимому с JSON, прочитайте документацию: [Руководство — JSON-совместимый кодировщик](../tutorial/encoder.md).
## Метаданные OpenAPI — Документация { #openapi-metadata-docs }
Чтобы добавить метаданные в вашу схему OpenAPI, включая лицензию, версию, контакты и т.д., прочитайте документацию: [Руководство — Метаданные и URL документации](../tutorial/metadata.md).
## Пользовательский URL OpenAPI { #openapi-custom-url }
Чтобы настроить URL OpenAPI (или удалить его), прочитайте документацию: [Руководство — Метаданные и URL документации](../tutorial/metadata.md#openapi-url).
## URL документации OpenAPI { #openapi-docs-urls }
Чтобы изменить URL, используемые для автоматически сгенерированных пользовательских интерфейсов документации, прочитайте документацию: [Руководство — Метаданные и URL документации](../tutorial/metadata.md#docs-urls).
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FILE: docs/ru/docs/how-to/graphql.md
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# GraphQL { #graphql }
Так как **FastAPI** основан на стандарте **ASGI**, очень легко интегрировать любую библиотеку **GraphQL**, также совместимую с ASGI.
Вы можете комбинировать обычные *операции пути* FastAPI с GraphQL в одном приложении.
/// tip | Совет
**GraphQL** решает некоторые очень специфические задачи.
У него есть как **преимущества**, так и **недостатки** по сравнению с обычными **веб-API**.
Убедитесь, что **выгоды** для вашего случая использования перевешивают **недостатки**. 🤓
///
## Библиотеки GraphQL { #graphql-libraries }
Ниже приведены некоторые библиотеки **GraphQL** с поддержкой **ASGI**. Их можно использовать с **FastAPI**:
* [Strawberry](https://strawberry.rocks/) 🍓
* С [документацией для FastAPI](https://strawberry.rocks/docs/integrations/fastapi)
* [Ariadne](https://ariadnegraphql.org/)
* С [документацией для FastAPI](https://ariadnegraphql.org/docs/fastapi-integration)
* [Tartiflette](https://tartiflette.io/)
* С [Tartiflette ASGI](https://tartiflette.github.io/tartiflette-asgi/) для интеграции с ASGI
* [Graphene](https://graphene-python.org/)
* С [starlette-graphene3](https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3)
## GraphQL со Strawberry { #graphql-with-strawberry }
Если вам нужно или хочется работать с **GraphQL**, [**Strawberry**](https://strawberry.rocks/) — **рекомендуемая** библиотека, так как её дизайн ближе всего к дизайну **FastAPI**, всё основано на **аннотациях типов**.
В зависимости от вашего сценария использования вы можете предпочесть другую библиотеку, но если бы вы спросили меня, я, скорее всего, предложил бы попробовать **Strawberry**.
Вот небольшой пример того, как можно интегрировать Strawberry с FastAPI:
{* ../../docs_src/graphql_/tutorial001_py310.py hl[3,22,25] *}
Подробнее о Strawberry можно узнать в [документации Strawberry](https://strawberry.rocks/).
А также в документации по [интеграции Strawberry с FastAPI](https://strawberry.rocks/docs/integrations/fastapi).
## Устаревший `GraphQLApp` из Starlette { #older-graphqlapp-from-starlette }
В предыдущих версиях Starlette был класс `GraphQLApp` для интеграции с [Graphene](https://graphene-python.org/).
Он был объявлен устаревшим в Starlette, но если у вас есть код, который его использовал, вы можете легко **мигрировать** на [starlette-graphene3](https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3), который решает ту же задачу и имеет **почти идентичный интерфейс**.
/// tip | Совет
Если вам нужен GraphQL, я всё же рекомендую посмотреть [Strawberry](https://strawberry.rocks/), так как он основан на аннотациях типов, а не на пользовательских классах и типах.
///
## Подробнее { #learn-more }
Подробнее о **GraphQL** вы можете узнать в [официальной документации GraphQL](https://graphql.org/).
Также можно почитать больше о каждой из указанных выше библиотек по приведённым ссылкам.
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FILE: docs/ru/docs/how-to/index.md
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# Как сделать — Рецепты { #how-to-recipes }
Здесь вы найдете разные рецепты и руководства «как сделать» по **различным темам**.
Большинство из этих идей более-менее **независимы**, и в большинстве случаев вам стоит изучать их только если они напрямую относятся к **вашему проекту**.
Если что-то кажется интересным и полезным для вашего проекта, смело изучайте; в противном случае, вероятно, можно просто пропустить.
/// tip | Совет
Если вы хотите **изучить FastAPI** структурированно (рекомендуется), вместо этого читайте [Учебник - Руководство пользователя](../tutorial/index.md) по главам.
///
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FILE: docs/ru/docs/how-to/migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2.md
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# Миграция с Pydantic v1 на Pydantic v2 { #migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2 }
Если у вас старое приложение FastAPI, возможно, вы используете Pydantic версии 1.
FastAPI версии 0.100.0 поддерживал либо Pydantic v1, либо v2. Он использовал ту версию, которая была установлена.
FastAPI версии 0.119.0 добавил частичную поддержку Pydantic v1 изнутри Pydantic v2 (как `pydantic.v1`), чтобы упростить миграцию на v2.
FastAPI 0.126.0 убрал поддержку Pydantic v1, при этом ещё некоторое время продолжал поддерживать `pydantic.v1`.
/// warning | Предупреждение
Команда Pydantic прекратила поддержку Pydantic v1 для последних версий Python, начиная с **Python 3.14**.
Это включает `pydantic.v1`, который больше не поддерживается в Python 3.14 и выше.
Если вы хотите использовать последние возможности Python, вам нужно убедиться, что вы используете Pydantic v2.
///
Если у вас старое приложение FastAPI с Pydantic v1, здесь я покажу, как мигрировать на Pydantic v2, и **возможности FastAPI 0.119.0**, которые помогут выполнить постепенную миграцию.
## Официальное руководство { #official-guide }
У Pydantic есть официальное [руководство по миграции](https://docs.pydantic.dev/latest/migration/) с v1 на v2.
Там также описано, что изменилось, как валидации стали более корректными и строгими, возможные нюансы и т.д.
Прочитайте его, чтобы лучше понять, что изменилось.
## Тесты { #tests }
Убедитесь, что у вас есть [тесты](../tutorial/testing.md) для вашего приложения и что вы запускаете их в системе непрерывной интеграции (CI).
Так вы сможете выполнить обновление и убедиться, что всё работает как ожидается.
## `bump-pydantic` { #bump-pydantic }
Во многих случаях, когда вы используете обычные Pydantic‑модели без пользовательских настроек, вы сможете автоматизировать большую часть процесса миграции с Pydantic v1 на Pydantic v2.
Вы можете использовать [`bump-pydantic`](https://github.com/pydantic/bump-pydantic) от той же команды Pydantic.
Этот инструмент поможет автоматически изменить большую часть кода, который нужно изменить.
После этого вы можете запустить тесты и проверить, что всё работает. Если да — на этом всё. 😎
## Pydantic v1 в v2 { #pydantic-v1-in-v2 }
Pydantic v2 включает всё из Pydantic v1 как подмодуль `pydantic.v1`. Но это больше не поддерживается в версиях Python выше 3.13.
Это означает, что вы можете установить последнюю версию Pydantic v2 и импортировать и использовать старые компоненты Pydantic v1 из этого подмодуля так, как если бы у вас был установлен старый Pydantic v1.
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial001_an_py310.py hl[1,4] *}
### Поддержка FastAPI для Pydantic v1 внутри v2 { #fastapi-support-for-pydantic-v1-in-v2 }
Начиная с FastAPI 0.119.0, есть также частичная поддержка Pydantic v1 изнутри Pydantic v2, чтобы упростить миграцию на v2.
Таким образом, вы можете обновить Pydantic до последней версии 2 и сменить импорты на подмодуль `pydantic.v1` — во многих случаях всё просто заработает.
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial002_an_py310.py hl[2,5,15] *}
/// warning | Предупреждение
Имейте в виду, что так как команда Pydantic больше не поддерживает Pydantic v1 в последних версиях Python, начиная с Python 3.14, использование `pydantic.v1` также не поддерживается в Python 3.14 и выше.
///
### Pydantic v1 и v2 в одном приложении { #pydantic-v1-and-v2-on-the-same-app }
В Pydantic **не поддерживается** ситуация, когда в одной модели Pydantic v2 используются поля, определённые как модели Pydantic v1, и наоборот.
```mermaid
graph TB
subgraph "❌ Not Supported"
direction TB
subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
V1Field["Pydantic v1 Model"]
end
subgraph V1["Pydantic v1 Model"]
V2Field["Pydantic v2 Model"]
end
end
style V2 fill:#f9fff3
style V1 fill:#fff6f0
style V1Field fill:#fff6f0
style V2Field fill:#f9fff3
```
…но в одном и том же приложении вы можете иметь отдельные модели на Pydantic v1 и v2.
```mermaid
graph TB
subgraph "✅ Supported"
direction TB
subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
V2Field["Pydantic v2 Model"]
end
subgraph V1["Pydantic v1 Model"]
V1Field["Pydantic v1 Model"]
end
end
style V2 fill:#f9fff3
style V1 fill:#fff6f0
style V1Field fill:#fff6f0
style V2Field fill:#f9fff3
```
В некоторых случаях можно использовать и модели Pydantic v1, и v2 в одной и той же **операции пути** (обработчике пути) вашего приложения FastAPI:
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py hl[2:3,6,12,21:22] *}
В примере выше модель входных данных — это модель Pydantic v1, а модель выходных данных (указанная в `response_model=ItemV2`) — это модель Pydantic v2.
### Параметры Pydantic v1 { #pydantic-v1-parameters }
Если вам нужно использовать некоторые специфичные для FastAPI инструменты для параметров, такие как `Body`, `Query`, `Form` и т.п., с моделями Pydantic v1, вы можете импортировать их из `fastapi.temp_pydantic_v1_params`, пока завершаете миграцию на Pydantic v2:
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial004_an_py310.py hl[4,18] *}
### Мигрируйте по шагам { #migrate-in-steps }
/// tip | Совет
Сначала попробуйте `bump-pydantic`: если тесты проходят и всё работает, вы справились одной командой. ✨
///
Если `bump-pydantic` не подходит для вашего случая, вы можете использовать поддержку одновременной работы моделей Pydantic v1 и v2 в одном приложении, чтобы мигрировать на Pydantic v2 постепенно.
Сначала вы можете обновить Pydantic до последней 2-й версии и изменить импорты так, чтобы все ваши модели использовали `pydantic.v1`.
Затем вы можете начать мигрировать ваши модели с Pydantic v1 на v2 группами, поэтапно. 🚶
================================================
FILE: docs/ru/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md
================================================
# Разделять схемы OpenAPI для входа и выхода или нет { #separate-openapi-schemas-for-input-and-output-or-not }
При использовании **Pydantic v2** сгенерированный OpenAPI становится чуть более точным и **корректным**, чем раньше. 😎
На самом деле, в некоторых случаях в OpenAPI будет даже **две JSON-схемы** для одной и той же Pydantic‑модели: для входа и для выхода — в зависимости от наличия **значений по умолчанию**.
Посмотрим, как это работает, и как это изменить при необходимости.
## Pydantic‑модели для входа и выхода { #pydantic-models-for-input-and-output }
Предположим, у вас есть Pydantic‑модель со значениями по умолчанию, как здесь:
{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}
### Модель для входа { #model-for-input }
Если использовать эту модель как входную, как здесь:
{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:15] hl[14] *}
…то поле `description` **не будет обязательным**, потому что у него значение по умолчанию `None`.
### Входная модель в документации { #input-model-in-docs }
В документации это видно: у поля `description` нет **красной звёздочки** — оно не отмечено как обязательное:
Фреймворк FastAPI: высокая производительность, прост в изучении, позволяет быстро писать код, готов к продакшн
## **Typer**, FastAPI для CLI { #typer-the-fastapi-of-clis }
Если вы создаёте приложение CLI для использования в терминале вместо веб-API, посмотрите [**Typer**](https://typer.tiangolo.com/).
**Typer** — младший брат FastAPI. И он задуман как **FastAPI для CLI**. ⌨️ 🚀
## Зависимости { #requirements }
FastAPI стоит на плечах гигантов:
* [Starlette](https://www.starlette.dev/) для части, связанной с вебом.
* [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) для части, связанной с данными.
## Установка { #installation }
Создайте и активируйте [виртуальное окружение](https://fastapi.tiangolo.com/ru/virtual-environments/), затем установите FastAPI:
async def...fastapi dev...
### Добавим типы { #add-types }
Давайте изменим одну строку из предыдущей версии.
Мы поменяем ровно этот фрагмент — параметры функции — с:
```Python
first_name, last_name
```
на:
```Python
first_name: str, last_name: str
```
Вот и всё.
Это и есть «подсказки типов»:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial002_py310.py hl[1] *}
Это не то же самое, что объявление значений по умолчанию, как, например:
```Python
first_name="john", last_name="doe"
```
Это другая вещь.
Здесь мы используем двоеточия (`:`), а не знак равенства (`=`).
И добавление подсказок типов обычно не меняет поведение программы по сравнению с вариантом без них.
Но теперь представьте, что вы снова посередине написания этой функции, только уже с подсказками типов.
В тот же момент вы пробуете вызвать автозавершение с помощью `Ctrl+Space` — и видите:
С этим вы можете прокручивать варианты, пока не найдёте тот самый:
## Больше мотивации { #more-motivation }
Посмотрите на эту функцию — у неё уже есть подсказки типов:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial003_py310.py hl[1] *}
Так как редактор кода знает типы переменных, вы получаете не только автозавершение, но и проверки ошибок:
Теперь вы знаете, что нужно исправить — преобразовать `age` в строку с помощью `str(age)`:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial004_py310.py hl[2] *}
## Объявление типов { #declaring-types }
Вы только что увидели основное место, где объявляют подсказки типов — параметры функции.
Это также основное место, где вы будете использовать их с **FastAPI**.
### Простые типы { #simple-types }
Вы можете объявлять все стандартные типы Python, не только `str`.
Можно использовать, например:
* `int`
* `float`
* `bool`
* `bytes`
{* ../../docs_src/python_types/tutorial005_py310.py hl[1] *}
### Модуль `typing` { #typing-module }
Для некоторых дополнительных сценариев может понадобиться импортировать что-то из стандартного модуля `typing`. Например, когда вы хотите объявить, что что-то имеет «любой тип», можно использовать `Any` из `typing`:
```python
from typing import Any
def some_function(data: Any):
print(data)
```
### Generic-типы { #generic-types }
Некоторые типы могут принимать «параметры типов» в квадратных скобках, чтобы определить их внутренние типы. Например, «список строк» объявляется как `list[str]`.
Такие типы, которые принимают параметры типов, называются **Generic-типами** или **Generics**.
Вы можете использовать те же встроенные типы как generics (с квадратными скобками и типами внутри):
* `list`
* `tuple`
* `set`
* `dict`
#### List { #list }
Например, давайте определим переменную как `list` из `str`.
Объявите переменную с тем же синтаксисом двоеточия (`:`).
В качестве типа укажите `list`.
Так как список — это тип, содержащий внутренние типы, укажите их в квадратных скобках:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial006_py310.py hl[1] *}
/// info | Информация
Эти внутренние типы в квадратных скобках называются «параметрами типов».
В данном случае `str` — это параметр типа, передаваемый в `list`.
///
Это означает: «переменная `items` — это `list`, и каждый элемент этого списка — `str`».
Таким образом, ваш редактор кода сможет помогать даже при обработке элементов списка:
Без типов добиться этого почти невозможно.
Обратите внимание, что переменная `item` — один из элементов списка `items`.
И всё же редактор кода знает, что это `str`, и даёт соответствующую поддержку.
#### Tuple и Set { #tuple-and-set }
Аналогично вы бы объявили `tuple` и `set`:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial007_py310.py hl[1] *}
Это означает:
* Переменная `items_t` — это `tuple` из 3 элементов: `int`, ещё один `int` и `str`.
* Переменная `items_s` — это `set`, и каждый элемент имеет тип `bytes`.
#### Dict { #dict }
Чтобы определить `dict`, вы передаёте 2 параметра типов, разделённые запятой.
Первый параметр типа — для ключей `dict`.
Второй параметр типа — для значений `dict`:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial008_py310.py hl[1] *}
Это означает:
* Переменная `prices` — это `dict`:
* Ключи этого `dict` имеют тип `str` (скажем, название каждой позиции).
* Значения этого `dict` имеют тип `float` (скажем, цена каждой позиции).
#### Union { #union }
Вы можете объявить, что переменная может быть **одним из нескольких типов**, например, `int` или `str`.
Чтобы это определить, используйте вертикальную черту (`|`) для разделения обоих типов.
Это называется «объединение» (union), потому что переменная может быть чем угодно из объединения этих двух множеств типов.
```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008b_py310.py!}
```
Это означает, что `item` может быть `int` или `str`.
#### Возможно `None` { #possibly-none }
Вы можете объявить, что значение может иметь определённый тип, например `str`, но также может быть и `None`.
//// tab | Python 3.10+
```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial009_py310.py!}
```
////
Использование `str | None` вместо просто `str` позволит редактору кода помочь вам обнаружить ошибки, когда вы предполагаете, что значение всегда `str`, хотя на самом деле оно может быть и `None`.
### Классы как типы { #classes-as-types }
Вы также можете объявлять класс как тип переменной.
Допустим, у вас есть класс `Person` с именем:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py310.py hl[1:3] *}
Тогда вы можете объявить переменную типа `Person`:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py310.py hl[6] *}
И снова вы получите полную поддержку редактора кода:
Обратите внимание, что это означает: «`one_person` — это **экземпляр** класса `Person`».
Это не означает: «`one_person` — это **класс** с именем `Person`».
## Pydantic-модели { #pydantic-models }
[Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) — это библиотека Python для валидации данных.
Вы объявляете «форму» данных как классы с атрибутами.
И у каждого атрибута есть тип.
Затем вы создаёте экземпляр этого класса с некоторыми значениями — он провалидирует значения, преобразует их к соответствующему типу (если это применимо) и вернёт вам объект со всеми данными.
И вы получите полную поддержку редактора кода для этого результирующего объекта.
Пример из официальной документации Pydantic:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial011_py310.py *}
/// info | Информация
Чтобы узнать больше о [Pydantic, ознакомьтесь с его документацией](https://docs.pydantic.dev/).
///
**FastAPI** целиком основан на Pydantic.
Вы увидите намного больше всего этого на практике в [Учебник - Руководство пользователя](tutorial/index.md).
## Подсказки типов с аннотациями метаданных { #type-hints-with-metadata-annotations }
В Python также есть возможность добавлять **дополнительные метаданные** к подсказкам типов с помощью `Annotated`.
Вы можете импортировать `Annotated` из `typing`.
{* ../../docs_src/python_types/tutorial013_py310.py hl[1,4] *}
Сам Python ничего не делает с `Annotated`. А для редакторов кода и других инструментов тип по-прежнему `str`.
Но вы можете использовать это место в `Annotated`, чтобы передать **FastAPI** дополнительные метаданные о том, как вы хотите, чтобы ваше приложение себя вело.
Важно помнить, что **первый параметр типа**, который вы передаёте в `Annotated`, — это **фактический тип**. Всё остальное — просто метаданные для других инструментов.
Пока вам достаточно знать, что `Annotated` существует и это — стандартный Python. 😎
Позже вы увидите, насколько это **мощно**.
/// tip | Совет
Тот факт, что это **стандартный Python**, означает, что вы по-прежнему получите **лучший возможный разработческий опыт** в вашем редакторе кода, с инструментами для анализа и рефакторинга кода и т.д. ✨
А ещё ваш код будет очень совместим со множеством других инструментов и библиотек Python. 🚀
///
## Аннотации типов в **FastAPI** { #type-hints-in-fastapi }
**FastAPI** использует эти подсказки типов для выполнения нескольких задач.
С **FastAPI** вы объявляете параметры с подсказками типов и получаете:
* **Поддержку редактора кода**.
* **Проверки типов**.
...и **FastAPI** использует эти же объявления для:
* **Определения требований**: из path-параметров пути запроса, query-параметров, HTTP-заголовков, тел запросов, зависимостей и т.д.
* **Преобразования данных**: из HTTP-запроса к требуемому типу.
* **Валидации данных**: приходящих с каждого HTTP-запроса:
* Генерации **автоматических ошибок**, возвращаемых клиенту, когда данные некорректны.
* **Документирования** API с использованием OpenAPI:
* что затем используется пользовательскими интерфейсами автоматической интерактивной документации.
Всё это может звучать абстрактно. Не волнуйтесь. Вы увидите всё это в действии в [Учебник - Руководство пользователя](tutorial/index.md).
Важно то, что, используя стандартные типы Python в одном месте (вместо добавления дополнительных классов, декораторов и т.д.), **FastAPI** сделает за вас большую часть работы.
/// info | Информация
Если вы уже прошли всё руководство и вернулись, чтобы узнать больше о типах, хорошим ресурсом будет [«шпаргалка» от `mypy`](https://mypy.readthedocs.io/en/latest/cheat_sheet_py3.html).
///
================================================
FILE: docs/ru/docs/resources/index.md
================================================
# Ресурсы { #resources }
Дополнительные ресурсы, внешние ссылки и многое другое. ✈️
================================================
FILE: docs/ru/docs/translation-banner.md
================================================
/// details | 🌐 Перевод выполнен с помощью ИИ и людей
Этот перевод был сделан ИИ под руководством людей. 🤝
В нем могут быть ошибки из-за неправильного понимания оригинального смысла или неестественности и т. д. 🤖
Вы можете улучшить этот перевод, [помогая нам лучше направлять ИИ LLM](https://fastapi.tiangolo.com/ru/contributing/#translations).
[Английская версия](ENGLISH_VERSION_URL)
///
================================================
FILE: docs/ru/docs/tutorial/background-tasks.md
================================================
# Фоновые задачи { #background-tasks }
Вы можете создавать фоновые задачи, которые будут выполняться после возврата ответа.
Это полезно для операций, которые должны произойти после HTTP-запроса, но клиенту не обязательно ждать их завершения, чтобы получить ответ.
Например:
* Уведомления по электронной почте, отправляемые после выполнения действия:
* Так как подключение к почтовому серверу и отправка письма обычно «медленные» (несколько секунд), вы можете сразу вернуть ответ, а отправку уведомления выполнить в фоне.
* Обработка данных:
* Например, если вы получаете файл, который должен пройти через медленный процесс, вы можете вернуть ответ «Accepted» (HTTP 202) и обработать файл в фоне.
## Использование `BackgroundTasks` { #using-backgroundtasks }
Сначала импортируйте `BackgroundTasks` и объявите параметр в вашей функции‑обработчике пути с типом `BackgroundTasks`:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[1,13] *}
**FastAPI** создаст объект типа `BackgroundTasks` для вас и передаст его через этот параметр.
## Создание функции для фоновой задачи { #create-a-task-function }
Создайте функцию, которую нужно запустить как фоновую задачу.
Это обычная функция, которая может принимать параметры.
Это может быть как `async def`, так и обычная функция `def`, **FastAPI** знает, как корректно её выполнить.
В этом случае функция задачи будет записывать данные в файл (имитируя отправку письма).
Так как операция записи не использует `async` и `await`, мы определим функцию как обычную `def`:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[6:9] *}
## Добавление фоновой задачи { #add-the-background-task }
Внутри вашей функции‑обработчика пути передайте функцию задачи объекту фоновых задач методом `.add_task()`:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[14] *}
`.add_task()` принимает следующие аргументы:
* Функцию задачи, которую нужно выполнить в фоне (`write_notification`).
* Последовательность позиционных аргументов, которые должны быть переданы функции задачи, в порядке (`email`).
* Любые именованные аргументы, которые должны быть переданы функции задачи (`message="some notification"`).
## Встраивание зависимостей { #dependency-injection }
Использование `BackgroundTasks` также работает с системой встраивания зависимостей, вы можете объявить параметр типа `BackgroundTasks` на нескольких уровнях: в функции‑обработчике пути, в зависимости (dependable), в подзависимости и т.д.
**FastAPI** знает, что делать в каждом случае и как переиспользовать один и тот же объект, так чтобы все фоновые задачи были объединены и затем выполнены в фоне:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002_an_py310.py hl[13,15,22,25] *}
В этом примере сообщения будут записаны в файл `log.txt` после отправки ответа.
Если в запросе была строка запроса (query), она будет записана в лог фоновой задачей.
Затем другая фоновая задача, созданная в функции‑обработчике пути, запишет сообщение, используя path‑параметр `email`.
## Технические детали { #technical-details }
Класс `BackgroundTasks` приходит напрямую из [`starlette.background`](https://www.starlette.dev/background/).
Он импортируется/включается прямо в FastAPI, чтобы вы могли импортировать его из `fastapi` и избежать случайного импорта альтернативного `BackgroundTask` (без `s` на конце) из `starlette.background`.
Используя только `BackgroundTasks` (а не `BackgroundTask`), его можно применять как параметр функции‑обработчика пути, и **FastAPI** сделает остальное за вас, как при использовании объекта `Request` напрямую.
По‑прежнему можно использовать один `BackgroundTask` в FastAPI, но тогда вам нужно создать объект в своём коде и вернуть Starlette `Response`, включающий его.
Подробнее см. в [официальной документации Starlette по фоновым задачам](https://www.starlette.dev/background/).
## Предостережение { #caveat }
Если вам нужно выполнять тяжелые вычисления в фоне, и при этом они не обязательно должны запускаться тем же процессом (например, вам не нужно делиться памятью, переменными и т.п.), вам могут подойти более мощные инструменты, такие как [Celery](https://docs.celeryq.dev).
Они обычно требуют более сложной конфигурации, менеджера очереди сообщений/заданий (например, RabbitMQ или Redis), но позволяют запускать фоновые задачи в нескольких процессах и, что особенно важно, на нескольких серверах.
Но если вам нужен доступ к переменным и объектам из того же приложения **FastAPI**, или нужно выполнять небольшие фоновые задачи (например, отправку email‑уведомления), вы можете просто использовать `BackgroundTasks`.
## Резюме { #recap }
Импортируйте и используйте `BackgroundTasks` с параметрами в функциях‑обработчиках пути и зависимостях, чтобы добавлять фоновые задачи.
================================================
FILE: docs/ru/docs/tutorial/bigger-applications.md
================================================
# Большие приложения — несколько файлов { #bigger-applications-multiple-files }
При построении приложения или веб-API нам редко удается поместить всё в один файл.
**FastAPI** предоставляет удобный инструментарий, который позволяет нам структурировать приложение, сохраняя при этом всю необходимую гибкость.
/// info | Примечание
Если вы раньше использовали Flask, то это аналог шаблонов Flask (Flask's Blueprints).
///
## Пример структуры приложения { #an-example-file-structure }
Давайте предположим, что наше приложение имеет следующую структуру:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ ├── dependencies.py
│ └── routers
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── items.py
│ │ └── users.py
│ └── internal
│ ├── __init__.py
│ └── admin.py
```
/// tip | Подсказка
Есть несколько файлов `__init__.py`: по одному в каждом каталоге или подкаталоге.
Это как раз то, что позволяет импортировать код из одного файла в другой.
Например, в файле `app/main.py` может быть следующая строка:
```
from app.routers import items
```
///
* Всё помещается в каталоге `app`. В нём также находится пустой файл `app/__init__.py`. Таким образом, `app` является "Python-пакетом" (коллекцией "Python-модулей"): `app`.
* Он содержит файл `app/main.py`. Данный файл является частью Python-пакета (т.е. находится внутри каталога, содержащего файл `__init__.py`), и, соответственно, он является модулем этого пакета: `app.main`.
* Он также содержит файл `app/dependencies.py`, который также, как и `app/main.py`, является модулем: `app.dependencies`.
* Здесь также находится подкаталог `app/routers/`, содержащий `__init__.py`. Он является Python-подпакетом: `app.routers`.
* Файл `app/routers/items.py` находится внутри пакета `app/routers/`. Таким образом, он является подмодулем: `app.routers.items`.
* Точно так же `app/routers/users.py` является ещё одним подмодулем: `app.routers.users`.
* Подкаталог `app/internal/`, содержащий файл `__init__.py`, является ещё одним Python-подпакетом: `app.internal`.
* А файл `app/internal/admin.py` является ещё одним подмодулем: `app.internal.admin`.
Та же самая файловая структура приложения, но с комментариями:
```bash
.
├── app # "app" пакет
│ ├── __init__.py # этот файл превращает "app" в "Python-пакет"
│ ├── main.py # модуль "main", напр.: import app.main
│ ├── dependencies.py # модуль "dependencies", напр.: import app.dependencies
│ └── routers # подпакет "routers"
│ │ ├── __init__.py # превращает "routers" в подпакет
│ │ ├── items.py # подмодуль "items", напр.: import app.routers.items
│ │ └── users.py # подмодуль "users", напр.: import app.routers.users
│ └── internal # подпакет "internal"
│ ├── __init__.py # превращает "internal" в подпакет
│ └── admin.py # подмодуль "admin", напр.: import app.internal.admin
```
## `APIRouter` { #apirouter }
Давайте предположим, что для работы с пользователями используется отдельный файл (подмодуль) `/app/routers/users.py`.
Вы хотите отделить *операции пути*, связанные с пользователями, от остального кода, чтобы сохранить порядок.
Но это всё равно часть того же приложения/веб-API на **FastAPI** (часть того же «Python-пакета»).
С помощью `APIRouter` вы можете создать *операции пути* для этого модуля.
### Импорт `APIRouter` { #import-apirouter }
Точно так же, как и в случае с классом `FastAPI`, вам нужно импортировать и создать его «экземпляр»:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/users.py hl[1,3] title["app/routers/users.py"] *}
### *Операции пути* с `APIRouter` { #path-operations-with-apirouter }
И затем вы используете его, чтобы объявить ваши *операции пути*.
Используйте его так же, как вы использовали бы класс `FastAPI`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/users.py hl[6,11,16] title["app/routers/users.py"] *}
Вы можете думать об `APIRouter` как об «мини-классе `FastAPI`».
Поддерживаются все те же опции.
Все те же `parameters`, `responses`, `dependencies`, `tags` и т.д.
/// tip | Подсказка
В данном примере, в качестве названия переменной используется `router`, но вы можете использовать любое другое имя.
///
Мы собираемся подключить данный `APIRouter` к нашему основному приложению на `FastAPI`, но сначала давайте проверим зависимости и ещё один `APIRouter`.
## Зависимости { #dependencies }
Мы видим, что нам понадобятся некоторые зависимости, которые будут использоваться в нескольких местах приложения.
Поэтому мы поместим их в отдельный модуль `dependencies` (`app/dependencies.py`).
Теперь мы воспользуемся простой зависимостью, чтобы прочитать кастомный HTTP-заголовок `X-Token`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/dependencies.py hl[3,6:8] title["app/dependencies.py"] *}
/// tip | Подсказка
Для простоты мы воспользовались выдуманным заголовком.
В реальных случаях для получения наилучших результатов используйте интегрированные [утилиты безопасности](security/index.md).
///
## Ещё один модуль с `APIRouter` { #another-module-with-apirouter }
Давайте также предположим, что у вас есть эндпоинты, отвечающие за обработку «items» в вашем приложении, и они находятся в модуле `app/routers/items.py`.
У вас определены *операции пути* для:
* `/items/`
* `/items/{item_id}`
Тут всё та же структура, как и в случае с `app/routers/users.py`.
Но мы хотим поступить умнее и слегка упростить код.
Мы знаем, что все *операции пути* этого модуля имеют одинаковые:
* `prefix` пути: `/items`.
* `tags`: (один единственный тег: `items`).
* Дополнительные `responses`.
* `dependencies`: всем им нужна та зависимость `X-Token`, которую мы создали.
Таким образом, вместо того чтобы добавлять всё это в каждую *операцию пути*, мы можем добавить это в `APIRouter`.
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[5:10,16,21] title["app/routers/items.py"] *}
Так как путь каждой *операции пути* должен начинаться с `/`, как здесь:
```Python hl_lines="1"
@router.get("/{item_id}")
async def read_item(item_id: str):
...
```
...то префикс не должен заканчиваться символом `/`.
В нашем случае префиксом является `/items`.
Мы также можем добавить список `tags` и дополнительные `responses`, которые будут применяться ко всем *операциям пути*, включённым в этот маршрутизатор.
И ещё мы можем добавить список `dependencies`, которые будут добавлены ко всем *операциям пути* в маршрутизаторе и будут выполняться/разрешаться для каждого HTTP-запроса к ним.
/// tip | Подсказка
Обратите внимание, что так же, как и в случае с [зависимостями в декораторах *операций пути*](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md), никакое значение не будет передано в вашу *функцию-обработчик пути*.
///
В результате пути для items теперь такие:
* `/items/`
* `/items/{item_id}`
...как мы и планировали.
* Они будут помечены списком тегов, содержащим одну строку `"items"`.
* Эти «теги» особенно полезны для систем автоматической интерактивной документации (с использованием OpenAPI).
* Все они будут включать предопределённые `responses`.
* Все эти *операции пути* будут иметь список `dependencies`, вычисляемых/выполняемых перед ними.
* Если вы также объявите зависимости в конкретной *операции пути*, **они тоже будут выполнены**.
* Сначала выполняются зависимости маршрутизатора, затем [`dependencies` в декораторе](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md), и затем обычные параметрические зависимости.
* Вы также можете добавить [`Security`-зависимости с `scopes`](../advanced/security/oauth2-scopes.md).
/// tip | Подсказка
Например, с помощью зависимостей в `APIRouter` мы можем потребовать аутентификации для доступа ко всей группе *операций пути*. Даже если зависимости не добавляются по отдельности к каждой из них.
///
/// check | Заметка
Параметры `prefix`, `tags`, `responses` и `dependencies` — это (как и во многих других случаях) просто возможность **FastAPI**, помогающая избежать дублирования кода.
///
### Импорт зависимостей { #import-the-dependencies }
Этот код находится в модуле `app.routers.items`, в файле `app/routers/items.py`.
И нам нужно получить функцию зависимости из модуля `app.dependencies`, файла `app/dependencies.py`.
Поэтому мы используем относительный импорт с `..` для зависимостей:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[3] title["app/routers/items.py"] *}
#### Как работает относительный импорт { #how-relative-imports-work }
/// tip | Подсказка
Если вы прекрасно знаете, как работает импорт, переходите к следующему разделу ниже.
///
Одна точка `.`, как здесь:
```Python
from .dependencies import get_token_header
```
означает:
* Начать в том же пакете, в котором находится этот модуль (файл `app/routers/items.py`) (каталог `app/routers/`)...
* найти модуль `dependencies` (воображаемый файл `app/routers/dependencies.py`)...
* и импортировать из него функцию `get_token_header`.
Но такого файла не существует, наши зависимости находятся в файле `app/dependencies.py`.
Вспомните, как выглядит файловая структура нашего приложения:
---
Две точки `..`, как здесь:
```Python
from ..dependencies import get_token_header
```
означают:
* Начать в том же пакете, в котором находится этот модуль (файл `app/routers/items.py`) (каталог `app/routers/`)...
* перейти в родительский пакет (каталог `app/`)...
* и там найти модуль `dependencies` (файл `app/dependencies.py`)...
* и импортировать из него функцию `get_token_header`.
Это работает корректно! 🎉
---
Аналогично, если бы мы использовали три точки `...`, как здесь:
```Python
from ...dependencies import get_token_header
```
то это бы означало:
* Начать в том же пакете, в котором находится этот модуль (файл `app/routers/items.py`) расположен в (каталоге `app/routers/`)...
* перейти в родительский пакет (каталог `app/`)...
* затем перейти в родительский пакет этого пакета (родительского пакета нет, `app` — верхний уровень 😱)...
* и там найти модуль `dependencies` (файл `app/dependencies.py`)...
* и импортировать из него функцию `get_token_header`.
Это ссылалось бы на какой-то пакет выше `app/`, со своим файлом `__init__.py` и т.п. Но у нас такого нет. Поэтому это вызвало бы ошибку в нашем примере. 🚨
Но теперь вы знаете, как это работает, так что можете использовать относительные импорты в своих приложениях, независимо от того, насколько они сложные. 🤓
### Добавление пользовательских `tags`, `responses` и `dependencies` { #add-some-custom-tags-responses-and-dependencies }
Мы не добавляем префикс `/items` и `tags=["items"]` к каждой *операции пути*, потому что мы добавили их в `APIRouter`.
Но мы всё равно можем добавить _ещё_ `tags`, которые будут применяться к конкретной *операции пути*, а также дополнительные `responses`, специфичные для этой *операции пути*:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[30:31] title["app/routers/items.py"] *}
/// tip | Подсказка
Эта последняя операция пути будет иметь комбинацию тегов: `["items", "custom"]`.
И в документации у неё будут оба ответа: один для `404` и один для `403`.
///
## Модуль main в `FastAPI` { #the-main-fastapi }
Теперь давайте посмотрим на модуль `app/main.py`.
Именно сюда вы импортируете и именно здесь вы используете класс `FastAPI`.
Это основной файл вашего приложения, который связывает всё воедино.
И так как большая часть вашей логики теперь будет находиться в отдельных специфичных модулях, основной файл будет довольно простым.
### Импорт `FastAPI` { #import-fastapi }
Вы импортируете и создаёте класс `FastAPI` как обычно.
И мы даже можем объявить [глобальные зависимости](dependencies/global-dependencies.md), которые будут объединены с зависимостями для каждого `APIRouter`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[1,3,7] title["app/main.py"] *}
### Импорт `APIRouter` { #import-the-apirouter }
Теперь мы импортируем другие подмодули, содержащие `APIRouter`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[4:5] title["app/main.py"] *}
Так как файлы `app/routers/users.py` и `app/routers/items.py` являются подмодулями, входящими в один и тот же Python-пакет `app`, мы можем использовать одну точку `.` для импорта через «относительные импорты».
### Как работает импорт { #how-the-importing-works }
Этот фрагмент:
```Python
from .routers import items, users
```
означает:
* Начать в том же пакете, в котором находится этот модуль (файл `app/main.py`) расположен в (каталоге `app/`)...
* найти подпакет `routers` (каталог `app/routers/`)...
* и импортировать из него подмодули `items` (файл `app/routers/items.py`) и `users` (файл `app/routers/users.py`)...
В модуле `items` будет переменная `router` (`items.router`). Это та же самая, которую мы создали в файле `app/routers/items.py`, это объект `APIRouter`.
И затем мы делаем то же самое для модуля `users`.
Мы также могли бы импортировать их так:
```Python
from app.routers import items, users
```
/// info | Примечание
Первая версия — это «относительный импорт»:
```Python
from .routers import items, users
```
Вторая версия — это «абсолютный импорт»:
```Python
from app.routers import items, users
```
Чтобы узнать больше о Python-пакетах и модулях, прочитайте [официальную документацию Python о модулях](https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html).
///
### Избегайте конфликтов имён { #avoid-name-collisions }
Мы импортируем подмодуль `items` напрямую, вместо того чтобы импортировать только его переменную `router`.
Это потому, что у нас также есть другая переменная с именем `router` в подмодуле `users`.
Если бы мы импортировали их одну за другой, как здесь:
```Python
from .routers.items import router
from .routers.users import router
```
то `router` из `users` перезаписал бы `router` из `items`, и мы не смогли бы использовать их одновременно.
Поэтому, чтобы иметь возможность использовать обе в одном файле, мы импортируем подмодули напрямую:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[5] title["app/main.py"] *}
### Подключение `APIRouter` для `users` и `items` { #include-the-apirouters-for-users-and-items }
Теперь давайте подключим `router` из подмодулей `users` и `items`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[10:11] title["app/main.py"] *}
/// info | Примечание
`users.router` содержит `APIRouter` из файла `app/routers/users.py`.
А `items.router` содержит `APIRouter` из файла `app/routers/items.py`.
///
С помощью `app.include_router()` мы можем добавить каждый `APIRouter` в основное приложение `FastAPI`.
Он включит все маршруты этого маршрутизатора как часть приложения.
/// note | Технические детали
Фактически, внутри он создаст *операцию пути* для каждой *операции пути*, объявленной в `APIRouter`.
Так что под капотом всё будет работать так, как будто всё было одним приложением.
///
/// check | Заметка
При подключении маршрутизаторов не нужно беспокоиться о производительности.
Это займёт микросекунды и произойдёт только при старте.
Так что это не повлияет на производительность. ⚡
///
### Подключение `APIRouter` с пользовательскими `prefix`, `tags`, `responses` и `dependencies` { #include-an-apirouter-with-a-custom-prefix-tags-responses-and-dependencies }
Теперь давайте представим, что ваша организация передала вам файл `app/internal/admin.py`.
Он содержит `APIRouter` с некоторыми административными *операциями пути*, которые ваша организация использует в нескольких проектах.
Для этого примера всё будет очень просто. Но допустим, что поскольку он используется совместно с другими проектами в организации, мы не можем модифицировать его и добавить `prefix`, `dependencies`, `tags` и т.д. непосредственно в `APIRouter`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/internal/admin.py hl[3] title["app/internal/admin.py"] *}
Но мы всё равно хотим задать пользовательский `prefix` при подключении `APIRouter`, чтобы все его *операции пути* начинались с `/admin`, хотим защитить его с помощью `dependencies`, которые у нас уже есть для этого проекта, и хотим включить `tags` и `responses`.
Мы можем объявить всё это, не изменяя исходный `APIRouter`, передав эти параметры в `app.include_router()`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[14:17] title["app/main.py"] *}
Таким образом исходный `APIRouter` не будет модифицирован, и мы сможем использовать файл `app/internal/admin.py` сразу в нескольких проектах организации.
В результате в нашем приложении каждая из *операций пути* из модуля `admin` будет иметь:
* Префикс `/admin`.
* Тег `admin`.
* Зависимость `get_token_header`.
* Ответ `418`. 🍵
Но это повлияет только на этот `APIRouter` в нашем приложении, а не на любой другой код, который его использует.
Так что, например, другие проекты могут использовать тот же `APIRouter` с другим методом аутентификации.
### Подключение *операции пути* { #include-a-path-operation }
Мы также можем добавлять *операции пути* напрямую в приложение `FastAPI`.
Здесь мы делаем это... просто чтобы показать, что можем 🤷:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[21:23] title["app/main.py"] *}
и это будет работать корректно вместе со всеми другими *операциями пути*, добавленными через `app.include_router()`.
/// info | Очень технические детали
**Примечание**: это очень техническая деталь, которую, вероятно, можно **просто пропустить**.
---
`APIRouter` не «монтируются», они не изолированы от остального приложения.
Это потому, что мы хотим включить их *операции пути* в OpenAPI-схему и пользовательские интерфейсы.
Так как мы не можем просто изолировать их и «смонтировать» независимо от остального, *операции пути* «клонируются» (пересоздаются), а не включаются напрямую.
///
## Настройка `entrypoint` в `pyproject.toml` { #configure-the-entrypoint-in-pyproject-toml }
Так как ваш объект FastAPI `app` находится в `app/main.py`, вы можете настроить `entrypoint` в файле `pyproject.toml` следующим образом:
```toml
[tool.fastapi]
entrypoint = "app.main:app"
```
это эквивалентно импорту:
```python
from app.main import app
```
Таким образом, команда `fastapi` будет знать, где найти ваше приложение.
/// Note | Примечание
Вы также можете передать путь в команду, например:
```console
$ fastapi dev app/main.py
```
Но вам придётся каждый раз помнить и указывать корректный путь при вызове команды `fastapi`.
Кроме того, другие инструменты могут не суметь его найти, например [расширение VS Code](../editor-support.md) или [FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com), поэтому рекомендуется использовать `entrypoint` в `pyproject.toml`.
///
## Проверка автоматической документации API { #check-the-automatic-api-docs }
Теперь запустите приложение:
## Подключение одного и того же маршрутизатора несколько раз с разными `prefix` { #include-the-same-router-multiple-times-with-different-prefix }
Вы можете использовать `.include_router()` несколько раз с *одним и тем же* маршрутизатором, используя разные префиксы.
Это может быть полезно, например, чтобы предоставить доступ к одному и тому же API с разными префиксами, например `/api/v1` и `/api/latest`.
Это продвинутое использование, которое вам может и не понадобиться, но оно есть на случай, если понадобится.
## Подключение `APIRouter` в другой `APIRouter` { #include-an-apirouter-in-another }
Точно так же, как вы можете подключить `APIRouter` к приложению `FastAPI`, вы можете подключить `APIRouter` к другому `APIRouter`, используя:
```Python
router.include_router(other_router)
```
Убедитесь, что вы сделали это до подключения `router` к приложению `FastAPI`, чтобы *операции пути* из `other_router` также были подключены.
================================================
FILE: docs/ru/docs/tutorial/body-fields.md
================================================
# Body - Поля { #body-fields }
Таким же способом, как вы объявляете дополнительную валидацию и метаданные в параметрах *функции обработки пути* с помощью функций `Query`, `Path` и `Body`, вы можете объявлять валидацию и метаданные внутри Pydantic моделей, используя функцию `Field` из Pydantic.
## Импорт `Field` { #import-field }
Сначала вы должны импортировать его:
{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}
/// warning | Внимание
Обратите внимание, что функция `Field` импортируется непосредственно из `pydantic`, а не из `fastapi`, как все остальные функции (`Query`, `Path`, `Body` и т.д.).
///
## Объявление атрибутов модели { #declare-model-attributes }
Вы можете использовать функцию `Field` с атрибутами модели:
{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}
Функция `Field` работает так же, как `Query`, `Path` и `Body`, у неё такие же параметры и т.д.
/// note | Технические детали
На самом деле, `Query`, `Path` и другие функции, которые вы увидите в дальнейшем, создают объекты подклассов общего класса `Param`, который сам по себе является подклассом `FieldInfo` из Pydantic.
И `Field` (из Pydantic) также возвращает экземпляр `FieldInfo`.
`Body` также напрямую возвращает объекты подкласса `FieldInfo`. И есть и другие, с которыми вы познакомитесь позже, которые являются подклассами класса `Body`.
Помните, что когда вы импортируете `Query`, `Path` и другое из `fastapi`, это фактически функции, которые возвращают специальные классы.
///
/// tip | Подсказка
Обратите внимание, что каждый атрибут модели с типом, значением по умолчанию и `Field` имеет ту же структуру, что и параметр *функции обработки пути* с `Field` вместо `Path`, `Query` и `Body`.
///
## Добавление дополнительной информации { #add-extra-information }
Вы можете объявлять дополнительную информацию в `Field`, `Query`, `Body` и т.п. Она будет включена в сгенерированную JSON схему.
Вы узнаете больше о добавлении дополнительной информации позже в документации, когда будете изучать, как задавать примеры.
/// warning | Внимание
Дополнительные ключи, переданные в функцию `Field`, также будут присутствовать в сгенерированной OpenAPI схеме вашего приложения.
Поскольку эти ключи не являются обязательной частью спецификации OpenAPI, некоторые инструменты OpenAPI, например, [валидатор OpenAPI](https://validator.swagger.io/), могут не работать с вашей сгенерированной схемой.
///
## Резюме { #recap }
Вы можете использовать функцию `Field` из Pydantic, чтобы задавать дополнительную валидацию и метаданные для атрибутов модели.
Вы также можете использовать дополнительные ключевые аргументы, чтобы добавить метаданные JSON схемы.
================================================
FILE: docs/ru/docs/tutorial/body-multiple-params.md
================================================
# Body - Множество параметров { #body-multiple-parameters }
Теперь, когда мы увидели, как использовать `Path` и `Query` параметры, давайте рассмотрим более продвинутые примеры объявления тела запроса.
## Объединение `Path`, `Query` и параметров тела запроса { #mix-path-query-and-body-parameters }
Во-первых, конечно, вы можете объединять параметры `Path`, `Query` и объявления тела запроса в своих функциях обработки, **FastAPI** автоматически определит, что с ними нужно делать.
Вы также можете объявить параметры тела запроса как необязательные, установив значение по умолчанию, равное `None`:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an_py310.py hl[18:20] *}
/// note | Заметка
Заметьте, что в данном случае параметр `item`, который будет взят из тела запроса, необязателен. Так как было установлено значение `None` по умолчанию.
///
## Несколько параметров тела запроса { #multiple-body-parameters }
В предыдущем примере, *операции пути* ожидали тело запроса в формате JSON, с параметрами, соответствующими атрибутам `Item`, например:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
```
Но вы также можете объявить множество параметров тела запроса, например `item` и `user`:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002_py310.py hl[20] *}
В этом случае **FastAPI** заметит, что в функции есть более одного параметра тела (два параметра, которые являются Pydantic-моделями).
Таким образом, имена параметров будут использоваться в качестве ключей (имён полей) в теле запроса, и будет ожидаться запрос следующего формата:
```JSON
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
},
"user": {
"username": "dave",
"full_name": "Dave Grohl"
}
}
```
/// note | Заметка
Обратите внимание, что хотя параметр `item` был объявлен таким же способом, как и раньше, теперь предполагается, что он находится внутри тела с ключом `item`.
///
**FastAPI** сделает автоматическое преобразование из запроса, так что параметр `item` получит своё конкретное содержимое, и то же самое происходит с пользователем `user`.
Произойдёт проверка составных данных, и создание документации в схеме OpenAPI и автоматических документах.
## Отдельные значения в теле запроса { #singular-values-in-body }
Точно так же, как `Query` и `Path` используются для определения дополнительных данных для query и path параметров, **FastAPI** предоставляет аналогичный инструмент - `Body`.
Например, расширяя предыдущую модель, вы можете решить, что вам нужен еще один ключ `importance` в том же теле запроса, помимо параметров `item` и `user`.
Если вы объявите его без указания, какой именно объект (Path, Query, Body и т.п.) ожидаете, то, поскольку это является простым типом данных, **FastAPI** будет считать, что это query-параметр.
Но вы можете указать **FastAPI** обрабатывать его, как ещё один ключ тела запроса, используя `Body`:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003_an_py310.py hl[23] *}
В этом случае, **FastAPI** будет ожидать тело запроса в формате:
```JSON
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
},
"user": {
"username": "dave",
"full_name": "Dave Grohl"
},
"importance": 5
}
```
И всё будет работать так же - преобразование типов данных, валидация, документирование и т.д.
## Множество body и query параметров { #multiple-body-params-and-query }
Конечно, вы также можете объявлять query-параметры в любое время, дополнительно к любым body-параметрам.
Поскольку по умолчанию, отдельные значения интерпретируются как query-параметры, вам не нужно явно добавлять `Query`, вы можете просто сделать так:
```Python
q: str | None = None
```
Например:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004_an_py310.py hl[28] *}
/// info | Информация
`Body` также имеет все те же дополнительные параметры валидации и метаданных, как у `Query`, `Path` и других, которые вы увидите позже.
///
## Вложить один body-параметр { #embed-a-single-body-parameter }
Предположим, у вас есть только один body-параметр `item` из Pydantic-модели `Item`.
По умолчанию, **FastAPI** ожидает получить тело запроса напрямую.
Но если вы хотите чтобы он ожидал JSON с ключом `item` с содержимым модели внутри, также как это происходит при объявлении дополнительных body-параметров, вы можете использовать специальный параметр `embed` у типа `Body`:
```Python
item: Item = Body(embed=True)
```
так же, как в этом примере:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial005_an_py310.py hl[17] *}
В этом случае **FastAPI** будет ожидать тело запроса в формате:
```JSON hl_lines="2"
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
}
```
вместо этого:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
```
## Резюме { #recap }
Вы можете добавлять несколько body-параметров вашей *функции-обработчика пути*, несмотря даже на то, что запрос может содержать только одно тело.
Но **FastAPI** справится с этим, предоставит правильные данные в вашей функции, а также сделает валидацию и документацию правильной схемы *операции пути*.
Вы также можете объявить отдельные значения для получения в рамках тела запроса.
И вы можете настроить **FastAPI** таким образом, чтобы включить тело запроса в ключ, даже если объявлен только один параметр.
================================================
FILE: docs/ru/docs/tutorial/body-nested-models.md
================================================
# Body - Вложенные модели { #body-nested-models }
С помощью **FastAPI** вы можете определять, валидировать, документировать и использовать модели произвольной глубины вложенности (благодаря Pydantic).
## Поля-списки { #list-fields }
Вы можете определить атрибут как подтип. Например, Python-тип `list`:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}
Это приведёт к тому, что `tags` будет списком, несмотря на то, что тип его элементов не объявлен.
## Поля-списки с параметром типа { #list-fields-with-type-parameter }
В Python есть специальный способ объявлять списки с внутренними типами, или «параметрами типа»:
### Объявите `list` с параметром типа { #declare-a-list-with-a-type-parameter }
Для объявления типов, у которых есть параметры типа (внутренние типы), таких как `list`, `dict`, `tuple`, передайте внутренний(ие) тип(ы) как «параметры типа», используя квадратные скобки: `[` и `]`
```Python
my_list: list[str]
```
Это всё стандартный синтаксис Python для объявления типов.
Используйте этот же стандартный синтаксис для атрибутов модели с внутренними типами.
Таким образом, в нашем примере мы можем явно указать тип данных для поля `tags` как «список строк»:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}
## Типы множеств { #set-types }
Но затем мы подумали и поняли, что теги не должны повторяться, вероятно, это должны быть уникальные строки.
И в Python есть специальный тип данных для множеств уникальных элементов — `set`.
Тогда мы можем объявить поле `tags` как множество строк:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}
С помощью этого, даже если вы получите запрос с повторяющимися данными, они будут преобразованы в множество уникальных элементов.
И когда вы выводите эти данные, даже если исходный набор содержал дубликаты, они будут выведены в виде множества уникальных элементов.
И они также будут соответствующим образом аннотированы / задокументированы.
## Вложенные модели { #nested-models }
У каждого атрибута Pydantic-модели есть тип.
Но этот тип сам может быть другой моделью Pydantic.
Таким образом, вы можете объявлять глубоко вложенные JSON «объекты» с определёнными именами атрибутов, типами и валидацией.
Всё это может быть произвольно вложенным.
### Определение подмодели { #define-a-submodel }
Например, мы можем определить модель `Image`:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[7:9] *}
### Использование подмодели как типа { #use-the-submodel-as-a-type }
Также мы можем использовать эту модель как тип атрибута:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}
Это означает, что **FastAPI** будет ожидать тело запроса, аналогичное этому:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2,
"tags": ["rock", "metal", "bar"],
"image": {
"url": "http://example.com/baz.jpg",
"name": "The Foo live"
}
}
```
Ещё раз: сделав такое объявление, с помощью **FastAPI** вы получите:
* Поддержку редактора кода (автозавершение и т.д.), даже для вложенных моделей
* Преобразование данных
* Валидацию данных
* Автоматическую документацию
## Особые типы и валидация { #special-types-and-validation }
Помимо обычных простых типов, таких как `str`, `int`, `float` и т.д., вы можете использовать более сложные простые типы, которые наследуются от `str`.
Чтобы увидеть все варианты, которые у вас есть, ознакомьтесь с [обзором типов Pydantic](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/). Вы увидите некоторые примеры в следующей главе.
Например, так как в модели `Image` у нас есть поле `url`, то мы можем объявить его как тип `HttpUrl` из Pydantic вместо типа `str`:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py310.py hl[2,8] *}
Строка будет проверена на соответствие допустимому URL-адресу и задокументирована в JSON Schema / OpenAPI как таковая.
## Атрибуты, содержащие списки подмоделей { #attributes-with-lists-of-submodels }
Вы также можете использовать модели Pydantic в качестве подтипов для `list`, `set` и т.д.:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial006_py310.py hl[18] *}
Такая реализация будет ожидать (конвертировать, валидировать, документировать и т.д.) JSON-содержимое в следующем формате:
```JSON hl_lines="11"
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2,
"tags": [
"rock",
"metal",
"bar"
],
"images": [
{
"url": "http://example.com/baz.jpg",
"name": "The Foo live"
},
{
"url": "http://example.com/dave.jpg",
"name": "The Baz"
}
]
}
```
/// info | Информация
Заметьте, что теперь у ключа `images` есть список объектов изображений.
///
## Глубоко вложенные модели { #deeply-nested-models }
Вы можете определять модели с произвольным уровнем вложенности:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial007_py310.py hl[7,12,18,21,25] *}
/// info | Информация
Заметьте, что у объекта `Offer` есть список объектов `Item`, которые, в свою очередь, могут содержать необязательный список объектов `Image`
///
## Тела с чистыми списками элементов { #bodies-of-pure-lists }
Если верхний уровень значения тела JSON-объекта представляет собой JSON `array` (в Python — `list`), вы можете объявить тип в параметре функции, так же как в моделях Pydantic:
```Python
images: list[Image]
```
например так:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008_py310.py hl[13] *}
## Поддержка редактора кода везде { #editor-support-everywhere }
И вы получаете поддержку редактора кода везде.
Даже для элементов внутри списков:
Вы не могли бы получить такую поддержку редактора кода, если бы работали напрямую с `dict`, а не с моделями Pydantic.
Но вы также не должны беспокоиться об этом, входящие словари автоматически конвертируются, а ваш вывод также автоматически преобразуется в формат JSON.
## Тела запросов с произвольными словарями (`dict`) { #bodies-of-arbitrary-dicts }
Вы также можете объявить тело запроса как `dict` с ключами определённого типа и значениями другого типа.
Без необходимости знать заранее, какие значения являются допустимыми для имён полей/атрибутов (как это было бы в случае с моделями Pydantic).
Это было бы полезно, если вы хотите получить ключи, которые вы ещё не знаете.
---
Другой полезный случай — когда вы хотите, чтобы ключи были другого типа данных, например, `int`.
Именно это мы сейчас и увидим здесь.
В этом случае вы принимаете любой `dict`, пока у него есть ключи типа `int` со значениями типа `float`:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial009_py310.py hl[7] *}
/// tip | Совет
Имейте в виду, что JSON поддерживает только ключи типа `str`.
Но Pydantic обеспечивает автоматическое преобразование данных.
Это значит, что даже если клиенты вашего API могут отправлять только строки в качестве ключей, при условии, что эти строки содержат целые числа, Pydantic автоматически преобразует и валидирует эти данные.
А `dict`, который вы получите как `weights`, действительно будет иметь ключи типа `int` и значения типа `float`.
///
## Резюме { #recap }
С помощью **FastAPI** вы получаете максимальную гибкость, предоставляемую моделями Pydantic, сохраняя при этом простоту, краткость и элегантность вашего кода.
И дополнительно вы получаете:
* Поддержку редактора кода (автозавершение доступно везде!)
* Преобразование данных (также известно как парсинг / сериализация)
* Валидацию данных
* Документацию схемы данных
* Автоматическую генерацию документации
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FILE: docs/ru/docs/tutorial/body-updates.md
================================================
# Тело запроса - Обновления { #body-updates }
## Обновление с заменой при помощи `PUT` { #update-replacing-with-put }
Чтобы обновить элемент, вы можете использовать операцию [HTTP `PUT`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PUT).
Вы можете использовать `jsonable_encoder`, чтобы преобразовать входные данные в данные, которые можно сохранить как JSON (например, в NoSQL-базе данных). Например, преобразование `datetime` в `str`.
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}
`PUT` используется для получения данных, которые должны заменить существующие данные.
### Предупреждение о замене { #warning-about-replacing }
Это означает, что если вы хотите обновить элемент `bar`, используя `PUT` с телом, содержащим:
```Python
{
"name": "Barz",
"price": 3,
"description": None,
}
```
поскольку оно не включает уже сохраненный атрибут `"tax": 20.2`, входная модель примет значение по умолчанию `"tax": 10.5`.
И данные будут сохранены с этим «новым» `tax`, равным `10.5`.
## Частичное обновление с помощью `PATCH` { #partial-updates-with-patch }
Также можно использовать операцию [HTTP `PATCH`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PATCH) для частичного обновления данных.
Это означает, что можно передавать только те данные, которые необходимо обновить, оставляя остальные нетронутыми.
/// note | Примечание
`PATCH` менее распространен и известен, чем `PUT`.
А многие команды используют только `PUT`, даже для частичного обновления.
Вы можете **свободно** использовать их как угодно, **FastAPI** не накладывает никаких ограничений.
Но в данном руководстве более или менее понятно, как они должны использоваться.
///
### Использование параметра `exclude_unset` в Pydantic { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }
Если вы хотите получать частичные обновления, очень полезно использовать параметр `exclude_unset` в `.model_dump()` модели Pydantic.
Например, `item.model_dump(exclude_unset=True)`.
В результате будет сгенерирован `dict`, содержащий только те данные, которые были заданы при создании модели `item`, без учета значений по умолчанию.
Затем вы можете использовать это для создания `dict` только с теми данными, которые были установлены (отправлены в запросе), опуская значения по умолчанию:
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[32] *}
### Использование параметра `update` в Pydantic { #using-pydantics-update-parameter }
Теперь можно создать копию существующей модели, используя `.model_copy()`, и передать параметр `update` с `dict`, содержащим данные для обновления.
Например, `stored_item_model.model_copy(update=update_data)`:
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}
### Кратко о частичном обновлении { #partial-updates-recap }
В целом, для применения частичных обновлений необходимо:
* (Опционально) использовать `PATCH` вместо `PUT`.
* Извлечь сохранённые данные.
* Поместить эти данные в Pydantic-модель.
* Сгенерировать `dict` без значений по умолчанию из входной модели (с использованием `exclude_unset`).
* Таким образом, можно обновлять только те значения, которые действительно установлены пользователем, вместо того чтобы переопределять уже сохраненные значения значениями по умолчанию из вашей модели.
* Создать копию хранимой модели, обновив ее атрибуты полученными частичными обновлениями (с помощью параметра `update`).
* Преобразовать скопированную модель в то, что может быть сохранено в вашей БД (например, с помощью `jsonable_encoder`).
* Это сравнимо с повторным использованием метода модели `.model_dump()`, но при этом происходит проверка (и преобразование) значений в типы данных, которые могут быть преобразованы в JSON, например, `datetime` в `str`.
* Сохранить данные в своей БД.
* Вернуть обновленную модель.
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[28:35] *}
/// tip | Подсказка
На самом деле эту же технику можно использовать и для операции HTTP `PUT`.
Но в приведенном примере используется `PATCH`, поскольку он был создан именно для таких случаев использования.
///
/// note | Примечание
Обратите внимание, что входная модель по-прежнему валидируется.
Таким образом, если вы хотите получать частичные обновления, в которых могут быть опущены все атрибуты, вам необходимо иметь модель, в которой все атрибуты помечены как необязательные (со значениями по умолчанию или `None`).
Чтобы отличить модели со всеми необязательными значениями для обновления и модели с обязательными значениями для создания, можно воспользоваться идеями, описанными в [Дополнительные модели](extra-models.md).
///
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FILE: docs/ru/docs/tutorial/body.md
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# Тело запроса { #request-body }
Когда вам необходимо отправить данные из клиента (например, браузера) в ваш API, вы отправляете их как **тело запроса**.
Тело **запроса** — это данные, отправляемые клиентом в ваш API. Тело **ответа** — это данные, которые ваш API отправляет клиенту.
Ваш API почти всегда должен отправлять тело **ответа**. Но клиентам не обязательно всегда отправлять **тело запроса**: иногда они запрашивают только путь, возможно с некоторыми параметрами запроса, но без тела.
Чтобы объявить тело **запроса**, используйте модели [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/), со всей их мощью и преимуществами.
/// info | Информация
Чтобы отправить данные, используйте один из методов: `POST` (чаще всего), `PUT`, `DELETE` или `PATCH`.
Отправка тела с запросом `GET` имеет неопределённое поведение в спецификациях, тем не менее это поддерживается FastAPI, но только для очень сложных/крайних случаев использования.
Поскольку это не рекомендуется, интерактивная документация со Swagger UI не будет отображать информацию для тела при использовании `GET`, а промежуточные прокси-серверы могут не поддерживать такой вариант запроса.
///
## Импортируйте `BaseModel` из Pydantic { #import-pydantics-basemodel }
Первое, что нужно сделать, — импортировать `BaseModel` из пакета `pydantic`:
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}
## Создайте модель данных { #create-your-data-model }
Затем опишите свою модель данных как класс, наследующийся от `BaseModel`.
Используйте стандартные типы Python для всех атрибутов:
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}
Так же, как при объявлении параметров запроса: когда атрибут модели имеет значение по умолчанию, он не обязателен. Иначе он обязателен. Используйте `None`, чтобы сделать его просто необязательным.
Например, модель выше описывает такой JSON "`object`" (или Python `dict`):
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "An optional description",
"price": 45.2,
"tax": 3.5
}
```
...так как `description` и `tax` являются необязательными (со значением по умолчанию `None`), такой JSON "`object`" тоже будет корректным:
```JSON
{
"name": "Foo",
"price": 45.2
}
```
## Объявите её как параметр { #declare-it-as-a-parameter }
Чтобы добавить её в вашу *операцию пути*, объявите её так же, как вы объявляли параметры пути и параметры запроса:
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[16] *}
...и укажите тип параметра как созданную вами модель, `Item`.
## Результаты { #results }
Всего лишь с этой аннотацией типов Python **FastAPI**:
* Считает тело запроса как JSON.
* Приведёт данные к соответствующим типам (если потребуется).
* Проведёт валидацию данных.
* Если данные некорректны, вернёт понятную и наглядную ошибку, указывающую, где именно и что было некорректно.
* Передаст полученные данные в параметр `item`.
* Поскольку внутри функции вы объявили его с типом `Item`, у вас будет поддержка со стороны редактора кода (автозавершение и т.п.) для всех атрибутов и их типов.
* Сгенерирует определения [JSON Schema](https://json-schema.org) для вашей модели; вы можете использовать их и в других местах, если это имеет смысл для вашего проекта.
* Эти схемы будут частью сгенерированной схемы OpenAPI и будут использоваться автоматической документацией UIs.
## Автоматическая документация { #automatic-docs }
JSON Schema ваших моделей будет частью сгенерированной схемы OpenAPI и будет отображаться в интерактивной документации API:
А также они будут использоваться в документации API внутри каждой *операции пути*, где это требуется:
## Поддержка редактора кода { #editor-support }
В вашем редакторе кода внутри функции вы получите подсказки по типам и автозавершение повсюду (этого бы не было, если бы вы получали `dict` вместо модели Pydantic):
Также вы получите проверку ошибок при некорректных операциях с типами:
Это не случайность — весь фреймворк построен вокруг такого дизайна.
И это было тщательно протестировано ещё на этапе проектирования, до реализации, чтобы убедиться, что всё будет работать со всеми редакторами.
В сам Pydantic даже были внесены некоторые изменения для поддержки этого.
Предыдущие скриншоты сделаны в [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com).
Но вы получите такую же поддержку редактора кода в [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/) и большинстве других редакторов Python:
/// tip | Совет
Если вы используете [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/) в качестве редактора кода, вы можете использовать плагин [Pydantic PyCharm Plugin](https://github.com/koxudaxi/pydantic-pycharm-plugin/).
Он улучшает поддержку моделей Pydantic в редакторе кода, включая:
* автозавершение
* проверки типов
* рефакторинг
* поиск
* инспекции
///
## Использование модели { #use-the-model }
Внутри функции вам доступны все атрибуты объекта модели напрямую:
{* ../../docs_src/body/tutorial002_py310.py *}
## Тело запроса + параметры пути { #request-body-path-parameters }
Вы можете одновременно объявить параметры пути и тело запроса.
**FastAPI** распознает, что параметры функции, соответствующие параметрам пути, должны быть **получены из пути**, а параметры функции, объявленные как модели Pydantic, должны быть **получены из тела запроса**.
{* ../../docs_src/body/tutorial003_py310.py hl[15:16] *}
## Тело запроса + параметры пути + параметры запроса { #request-body-path-query-parameters }
Вы также можете одновременно объявить параметры **тела**, **пути** и **запроса**.
**FastAPI** распознает каждый из них и возьмёт данные из правильного источника.
{* ../../docs_src/body/tutorial004_py310.py hl[16] *}
Параметры функции будут распознаны следующим образом:
* Если параметр также объявлен в **пути**, он будет использоваться как path-параметр.
* Если параметр имеет **скалярный тип** (например, `int`, `float`, `str`, `bool` и т.п.), он будет интерпретирован как параметр **запроса**.
* Если параметр объявлен как тип **модели Pydantic**, он будет интерпретирован как **тело** запроса.
/// note | Заметка
FastAPI понимает, что значение `q` не является обязательным из-за значения по умолчанию `= None`.
Аннотация типов `str | None` не используется FastAPI для определения обязательности; он узнает, что параметр не обязателен, потому что у него есть значение по умолчанию `= None`.
Но добавление аннотаций типов позволит вашему редактору кода лучше вас поддерживать и обнаруживать ошибки.
///
## Без Pydantic { #without-pydantic }
Если вы не хотите использовать модели Pydantic, вы также можете использовать параметры **Body**. См. раздел документации [Тело запроса - Несколько параметров: Единичные значения в теле](body-multiple-params.md#singular-values-in-body).
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FILE: docs/ru/docs/tutorial/cookie-param-models.md
================================================
# Модели параметров cookie { #cookie-parameter-models }
Если у вас есть группа **cookies**, которые связаны между собой, вы можете создать **Pydantic-модель** для их объявления. 🍪
Это позволит вам **переиспользовать модель** в **разных местах**, а также объявить проверки и метаданные сразу для всех параметров. 😎
/// note | Заметка
Этот функционал доступен с версии `0.115.0`. 🤓
///
/// tip | Совет
Такой же подход применяется для `Query`, `Cookie`, и `Header`. 😎
///
## Pydantic-модель для cookies { #cookies-with-a-pydantic-model }
Объявите параметры **cookie**, которые вам нужны, в **Pydantic-модели**, а затем объявите параметр как `Cookie`:
{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *}
**FastAPI** **извлечёт** данные для **каждого поля** из **cookies**, полученных в запросе, и выдаст вам объявленную Pydantic-модель.
## Проверка сгенерированной документации { #check-the-docs }
Вы можете посмотреть объявленные cookies в графическом интерфейсе Документации по пути `/docs`:
---
Если используете PyCharm, вы можете выполнить следующие шаги:
* Открыть "Run" меню.
* Выбрать опцию "Debug...".
* Затем в появившемся контекстном меню.
* Выбрать файл для отладки (в данном случае, `main.py`).
Это запустит сервер с вашим **FastAPI** кодом, остановится на точках останова, и т.д.
Вот как это может выглядеть:
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FILE: docs/ru/docs/tutorial/dependencies/classes-as-dependencies.md
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# Классы как зависимости { #classes-as-dependencies }
Прежде чем углубиться в систему **Внедрения Зависимостей**, давайте обновим предыдущий пример.
## `dict` из предыдущего примера { #a-dict-from-the-previous-example }
В предыдущем примере мы возвращали `dict` из нашей зависимости («dependable»):
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}
Но затем мы получаем `dict` в параметре `commons` *функции-обработчика пути*.
И мы знаем, что редакторы кода не могут обеспечить достаточную поддержку (например, автозавершение) для `dict`, поскольку они не могут знать их ключи и типы значений.
Мы можем сделать лучше...
## Что делает зависимость { #what-makes-a-dependency }
До сих пор вы видели зависимости, объявленные как функции.
Но это не единственный способ объявления зависимостей (хотя он, вероятно, более распространенный).
Ключевым фактором является то, что зависимость должна быть «вызываемой».
В Python «**вызываемый**» — это всё, что Python может «вызвать», как функцию.
Так, если у вас есть объект `something` (который может и _не_ быть функцией) и вы можете «вызвать» его (выполнить) так:
```Python
something()
```
или
```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```
в таком случае он является «вызываемым».
## Классы как зависимости { #classes-as-dependencies_1 }
Вы можете заметить, что для создания экземпляра класса в Python используется тот же синтаксис.
Например:
```Python
class Cat:
def __init__(self, name: str):
self.name = name
fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```
В данном случае `fluffy` является экземпляром класса `Cat`.
А чтобы создать `fluffy`, вы «вызываете» `Cat`.
Таким образом, класс в Python также является **вызываемым**.
Тогда в **FastAPI** в качестве зависимости можно использовать класс Python.
На самом деле FastAPI проверяет, что переданный объект является «вызываемым» (функция, класс или что-либо еще) и какие параметры у него определены.
Если вы передаёте «вызываемый» объект в качестве зависимости в **FastAPI**, он проанализирует параметры, необходимые для этого «вызываемого» объекта, и обработает их так же, как параметры *функции-обработчика пути*. Включая подзависимости.
Это относится и к вызываемым объектам без параметров. Работа с ними происходит точно так же, как и для *функций-обработчиков пути* без параметров.
Теперь мы можем изменить зависимость («dependable») `common_parameters`, указанную выше, на класс `CommonQueryParams`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[11:15] *}
Обратите внимание на метод `__init__`, используемый для создания экземпляра класса:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[12] *}
...он имеет те же параметры, что и ранее используемая функция `common_parameters`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}
Эти параметры и будут использоваться **FastAPI** для «решения» зависимости.
В обоих случаях она будет иметь:
* Необязательный параметр запроса `q`, представляющий собой `str`.
* Параметр запроса `skip`, представляющий собой `int`, по умолчанию `0`.
* Параметр запроса `limit`, представляющий собой `int`, по умолчанию `100`.
В обоих случаях данные будут конвертированы, валидированы, задокументированы в схеме OpenAPI и т.д.
## Как это использовать { #use-it }
Теперь вы можете объявить свою зависимость, используя этот класс.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[19] *}
**FastAPI** вызывает класс `CommonQueryParams`. При этом создается «экземпляр» этого класса, который будет передан в качестве параметра `commons` в вашу функцию.
## Аннотация типа и `Depends` { #type-annotation-vs-depends }
Обратите внимание, что в приведенном выше коде мы два раза пишем `CommonQueryParams`:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ без Annotated
/// tip | Подсказка
Рекомендуется использовать версию с `Annotated`, если возможно.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
Последний `CommonQueryParams`, в:
```Python
... Depends(CommonQueryParams)
```
...это то, что **FastAPI** будет использовать, чтобы узнать, что является зависимостью.
Из него FastAPI извлечёт объявленные параметры, и именно его FastAPI будет вызывать.
---
В этом случае первый `CommonQueryParams`, в:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, ...
```
////
//// tab | Python 3.10+ без Annotated
/// tip | Подсказка
Рекомендуется использовать версию с `Annotated`, если возможно.
///
```Python
commons: CommonQueryParams ...
```
////
...не имеет никакого специального значения для **FastAPI**. FastAPI не будет использовать его для преобразования данных, валидации и т.д. (поскольку для этого используется `Depends(CommonQueryParams)`).
На самом деле можно написать просто:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[Any, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ без Annotated
/// tip | Подсказка
Рекомендуется использовать версию с `Annotated`, если возможно.
///
```Python
commons = Depends(CommonQueryParams)
```
////
...как тут:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial003_an_py310.py hl[19] *}
Но объявление типа приветствуется, так как в этом случае ваш редактор кода будет знать, что будет передано в качестве параметра `commons`, и тогда он сможет помочь вам с автозавершением, проверкой типов и т.д.:
## Сокращение { #shortcut }
Но вы видите, что здесь мы имеем некоторое повторение кода, дважды написав `CommonQueryParams`:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ без Annotated
/// tip | Подсказка
Рекомендуется использовать версию с `Annotated`, если возможно.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
**FastAPI** предоставляет сокращение для таких случаев, когда зависимость — это *конкретный* класс, который **FastAPI** будет «вызывать» для создания экземпляра этого класса.
Для этих конкретных случаев вы можете сделать следующее.
Вместо того чтобы писать:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ без Annotated
/// tip | Подсказка
Рекомендуется использовать версию с `Annotated`, если возможно.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
...следует написать:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends()]
```
////
//// tab | Python 3.10+ без Annotated
/// tip | Подсказка
Рекомендуется использовать версию с `Annotated`, если возможно.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends()
```
////
Вы объявляете зависимость как тип параметра и используете `Depends()` без какого-либо параметра, вместо того чтобы *снова* писать полный класс внутри `Depends(CommonQueryParams)`.
Аналогичный пример будет выглядеть следующим образом:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial004_an_py310.py hl[19] *}
...и **FastAPI** будет знать, что делать.
/// tip | Подсказка
Если это покажется вам более запутанным, чем полезным, не обращайте внимания — это вам не *нужно*.
Это просто сокращение. Потому что **FastAPI** заботится о том, чтобы помочь вам свести к минимуму повторение кода.
///
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FILE: docs/ru/docs/tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md
================================================
# Зависимости в декораторах операции пути { #dependencies-in-path-operation-decorators }
В некоторых случаях, возвращаемое значение зависимости не используется внутри *функции операции пути*.
Или же зависимость не возвращает никакого значения.
Но вам всё-таки нужно, чтобы она выполнилась.
Для таких ситуаций, вместо объявления *функции операции пути* с параметром `Depends`, вы можете добавить список зависимостей `dependencies` в *декоратор операции пути*.
## Добавление `dependencies` (зависимостей) в *декоратор операции пути* { #add-dependencies-to-the-path-operation-decorator }
*Декоратор операции пути* получает необязательный аргумент `dependencies`.
Это должен быть `list` состоящий из `Depends()`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[19] *}
Зависимости из dependencies выполнятся так же, как и обычные зависимости. Но их значения (если они были) не будут переданы в *функцию операции пути*.
/// tip | Подсказка
Некоторые редакторы кода определяют неиспользуемые параметры функций и подсвечивают их как ошибку.
Использование `dependencies` в *декораторе операции пути* гарантирует выполнение зависимостей, избегая при этом предупреждений редактора кода и других инструментов.
Это также должно помочь предотвратить путаницу у начинающих разработчиков, которые видят неиспользуемые параметры в коде и могут подумать что в них нет необходимости.
///
/// info | Примечание
В этом примере мы используем выдуманные пользовательские HTTP-заголовки `X-Key` и `X-Token`.
Но в реальных проектах, при внедрении системы безопасности, вы получите больше пользы используя интегрированные [средства защиты (следующая глава)](../security/index.md).
///
## Ошибки в зависимостях и возвращаемые значения { #dependencies-errors-and-return-values }
Вы можете использовать те же *функции* зависимостей, что и обычно.
### Требования к зависимостям { #dependency-requirements }
Они могут объявлять требования к запросу (например HTTP-заголовки) или другие подзависимости:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[8,13] *}
### Вызов исключений { #raise-exceptions }
Зависимости из dependencies могут вызывать исключения с помощью `raise`, как и обычные зависимости:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[10,15] *}
### Возвращаемые значения { #return-values }
И они могут возвращать значения или нет, эти значения использоваться не будут.
Таким образом, вы можете переиспользовать обычную зависимость (возвращающую значение), которую вы уже используете где-то в другом месте, и хотя значение не будет использоваться, зависимость будет выполнена:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[11,16] *}
## Зависимости для группы *операций путей* { #dependencies-for-a-group-of-path-operations }
Позже, читая о том как структурировать большие приложения ([Большие приложения — несколько файлов](../../tutorial/bigger-applications.md)), возможно, многофайловые, вы узнаете как объявить единый параметр `dependencies` для всей группы *операций путей*.
## Глобальные Зависимости { #global-dependencies }
Далее мы увидим, как можно добавить dependencies для всего `FastAPI` приложения, так чтобы они применялись к каждой *операции пути*.
================================================
FILE: docs/ru/docs/tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md
================================================
# Зависимости с yield { #dependencies-with-yield }
FastAPI поддерживает зависимости, которые выполняют некоторые дополнительные шаги после завершения.
Для этого используйте `yield` вместо `return`, а дополнительные шаги (код) напишите после него.
/// tip | Подсказка
Убедитесь, что используете `yield` только один раз на одну зависимость.
///
/// note | Технические детали
Любая функция, с которой можно корректно использовать:
* [`@contextlib.contextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.contextmanager) или
* [`@contextlib.asynccontextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager)
будет корректной для использования в качестве зависимости **FastAPI**.
На самом деле, FastAPI использует эти два декоратора внутренне.
///
## Зависимость базы данных с помощью `yield` { #a-database-dependency-with-yield }
Например, с его помощью можно создать сессию работы с базой данных и закрыть её после завершения.
Перед созданием ответа будет выполнен только код до и включая оператор `yield`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[2:4] *}
Значение, полученное из `yield`, внедряется в *операции пути* и другие зависимости:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[4] *}
Код, следующий за оператором `yield`, выполняется после ответа:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[5:6] *}
/// tip | Подсказка
Можно использовать как `async`, так и обычные функции.
**FastAPI** корректно обработает каждый вариант, так же как и с обычными зависимостями.
///
## Зависимость с `yield` и `try` { #a-dependency-with-yield-and-try }
Если использовать блок `try` в зависимости с `yield`, то вы получите любое исключение, которое было выброшено при использовании зависимости.
Например, если какой-то код в какой-то момент в середине, в другой зависимости или в *операции пути*, сделал "откат" транзакции базы данных или создал любую другую ошибку, то вы получите это исключение в своей зависимости.
Таким образом, можно искать конкретное исключение внутри зависимости с помощью `except SomeException`.
Точно так же можно использовать `finally`, чтобы убедиться, что обязательные шаги при выходе выполнены независимо от того, было ли исключение или нет.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[3,5] *}
## Подзависимости с `yield` { #sub-dependencies-with-yield }
Вы можете иметь подзависимости и "деревья" подзависимостей любого размера и формы, и любая из них или все они могут использовать `yield`.
**FastAPI** проследит за тем, чтобы «код выхода» в каждой зависимости с `yield` выполнялся в правильном порядке.
Например, `dependency_c` может зависеть от `dependency_b`, а `dependency_b` — от `dependency_a`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py310.py hl[6,14,22] *}
И все они могут использовать `yield`.
В этом случае `dependency_c` для выполнения своего кода выхода нуждается в том, чтобы значение из `dependency_b` (здесь `dep_b`) всё ещё было доступно.
И, в свою очередь, `dependency_b` нуждается в том, чтобы значение из `dependency_a` (здесь `dep_a`) было доступно для её кода выхода.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py310.py hl[18:19,26:27] *}
Точно так же можно иметь часть зависимостей с `yield`, часть — с `return`, и какие-то из них могут зависеть друг от друга.
Либо у вас может быть одна зависимость, которая требует несколько других зависимостей с `yield` и т.д.
Комбинации зависимостей могут быть какими угодно.
**FastAPI** проследит за тем, чтобы всё выполнялось в правильном порядке.
/// note | Технические детали
Это работает благодаря [менеджерам контекста](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html) в Python.
**FastAPI** использует их внутренне для достижения этого.
///
## Зависимости с `yield` и `HTTPException` { #dependencies-with-yield-and-httpexception }
Вы видели, что можно использовать зависимости с `yield` и иметь блоки `try`, которые пытаются выполнить некоторый код, а затем запускают код выхода в `finally`.
Также вы можете использовать `except`, чтобы поймать вызванное исключение и что-то с ним сделать.
Например, вы можете вызвать другое исключение, например `HTTPException`.
/// tip | Подсказка
Это довольно продвинутая техника, и в большинстве случаев она вам не понадобится, так как вы можете вызывать исключения (включая `HTTPException`) в остальном коде вашего приложения, например, в *функции-обработчике пути*.
Но если понадобится — возможность есть. 🤓
///
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008b_an_py310.py hl[18:22,31] *}
Если вы хотите перехватывать исключения и формировать на их основе пользовательский ответ, создайте [Пользовательский обработчик исключений](../handling-errors.md#install-custom-exception-handlers).
## Зависимости с `yield` и `except` { #dependencies-with-yield-and-except }
Если вы ловите исключение с помощью `except` в зависимости с `yield` и не вызываете его снова (или не вызываете новое исключение), FastAPI не сможет заметить, что было исключение — так же, как это происходит в обычном Python:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008c_an_py310.py hl[15:16] *}
В этом случае клиент получит *HTTP 500 Internal Server Error*, как и должно быть, поскольку мы не вызываем `HTTPException` или что-то подобное, но на сервере **не будет никаких логов** или других указаний на то, какая была ошибка. 😱
### Всегда делайте `raise` в зависимостях с `yield` и `except` { #always-raise-in-dependencies-with-yield-and-except }
Если вы ловите исключение в зависимости с `yield`, то, если вы не вызываете другой `HTTPException` или что-то подобное, вам следует повторно вызвать исходное исключение.
Вы можете повторно вызвать то же самое исключение с помощью `raise`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008d_an_py310.py hl[17] *}
Теперь клиент получит тот же *HTTP 500 Internal Server Error*, но на сервере в логах будет наше пользовательское `InternalError`. 😎
## Выполнение зависимостей с `yield` { #execution-of-dependencies-with-yield }
Последовательность выполнения примерно такая, как на этой схеме. Время течёт сверху вниз. А каждый столбец — это одна из частей, взаимодействующих с кодом или выполняющих код.
```mermaid
sequenceDiagram
participant client as Client
participant handler as Exception handler
participant dep as Dep with yield
participant operation as Path Operation
participant tasks as Background tasks
Note over client,operation: Can raise exceptions, including HTTPException
client ->> dep: Start request
Note over dep: Run code up to yield
opt raise Exception
dep -->> handler: Raise Exception
handler -->> client: HTTP error response
end
dep ->> operation: Run dependency, e.g. DB session
opt raise
operation -->> dep: Raise Exception (e.g. HTTPException)
opt handle
dep -->> dep: Can catch exception, raise a new HTTPException, raise other exception
end
handler -->> client: HTTP error response
end
operation ->> client: Return response to client
Note over client,operation: Response is already sent, can't change it anymore
opt Tasks
operation -->> tasks: Send background tasks
end
opt Raise other exception
tasks -->> tasks: Handle exceptions in the background task code
end
```
/// info | Дополнительная информация
Клиенту будет отправлен только **один ответ**. Это может быть один из ответов об ошибке или ответ от *операции пути*.
После отправки одного из этих ответов никакой другой ответ отправить нельзя.
///
/// tip | Подсказка
Если вы вызовете какое-либо исключение в коде из *функции-обработчика пути*, оно будет передано зависимостям с `yield`, включая `HTTPException`. В большинстве случаев вы захотите повторно вызвать то же самое исключение или новое из зависимости с `yield`, чтобы убедиться, что оно корректно обработано.
///
## Ранний выход и `scope` { #early-exit-and-scope }
Обычно «код выхода» зависимостей с `yield` выполняется **после того, как ответ** отправлен клиенту.
Но если вы знаете, что не будете использовать зависимость после возврата из *функции-обработчика пути*, вы можете использовать `Depends(scope="function")`, чтобы сообщить FastAPI, что он должен закрыть зависимость после возврата из *функции-обработчика пути*, но **до того**, как **ответ будет отправлен**.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008e_an_py310.py hl[12,16] *}
`Depends()` принимает параметр `scope`, который может быть:
* `"function"`: начать зависимость до *функции-обработчика пути*, которая обрабатывает запрос, завершить зависимость после окончания *функции-обработчика пути*, но **до того**, как ответ будет отправлен обратно клиенту. То есть функция зависимости будет выполнена **вокруг** *функции-обработчика пути*.
* `"request"`: начать зависимость до *функции-обработчика пути*, которая обрабатывает запрос (как и при использовании `"function"`), но завершить **после** того, как ответ будет отправлен обратно клиенту. То есть функция зависимости будет выполнена **вокруг** цикла запроса (**request**) и ответа.
Если не указано и в зависимости есть `yield`, по умолчанию будет `scope` со значением `"request"`.
### `scope` для подзависимостей { #scope-for-sub-dependencies }
Когда вы объявляете зависимость с `scope="request"` (значение по умолчанию), любая подзависимость также должна иметь `scope` равный `"request"`.
Но зависимость со `scope` равным `"function"` может иметь зависимости со `scope` `"function"` и со `scope` `"request"`.
Это потому, что любая зависимость должна иметь возможность выполнить свой код выхода раньше подзависимостей, так как ей может понадобиться использовать их во время своего кода выхода.
```mermaid
sequenceDiagram
participant client as Client
participant dep_req as Зависимость scope="request"
participant dep_func as Зависимость scope="function"
participant operation as Функция-обработчик пути
client ->> dep_req: Запрос
Note over dep_req: Выполнить код до yield
dep_req ->> dep_func: Передать значение
Note over dep_func: Выполнить код до yield
dep_func ->> operation: Выполнить функцию-обработчик пути
operation ->> dep_func: Выход из функции-обработчика пути
Note over dep_func: Выполнить код после yield
Note over dep_func: ✅ Зависимость закрыта
dep_func ->> client: Отправить ответ клиенту
Note over client: Ответ отправлен
Note over dep_req: Выполнить код после yield
Note over dep_req: ✅ Зависимость закрыта
```
## Зависимости с `yield`, `HTTPException`, `except` и фоновыми задачами { #dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks }
Зависимости с `yield` со временем эволюционировали, чтобы покрыть разные сценарии и исправить некоторые проблемы.
Если вы хотите посмотреть, что менялось в разных версиях FastAPI, вы можете прочитать об этом подробнее в продвинутом руководстве: [Продвинутые зависимости — зависимости с `yield`, `HTTPException`, `except` и фоновыми задачами](../../advanced/advanced-dependencies.md#dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks).
## Контекстные менеджеры { #context-managers }
### Что такое «контекстные менеджеры» { #what-are-context-managers }
«Контекстные менеджеры» — это любые объекты Python, которые можно использовать в операторе `with`.
Например, [можно использовать `with` для чтения файла](https://docs.python.org/3/tutorial/inputoutput.html#reading-and-writing-files):
```Python
with open("./somefile.txt") as f:
contents = f.read()
print(contents)
```
Под капотом вызов `open("./somefile.txt")` создаёт объект, называемый «контекстным менеджером».
Когда блок `with` завершается, он обязательно закрывает файл, даже если были исключения.
Когда вы создаёте зависимость с `yield`, **FastAPI** внутренне создаёт для неё менеджер контекста и сочетает его с некоторыми другими связанными инструментами.
### Использование менеджеров контекста в зависимостях с `yield` { #using-context-managers-in-dependencies-with-yield }
/// warning | Внимание
Это, более или менее, «продвинутая» идея.
Если вы только начинаете работать с **FastAPI**, то лучше пока пропустить этот пункт.
///
В Python можно создавать менеджеры контекста, [создав класс с двумя методами: `__enter__()` и `__exit__()`](https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html#context-managers).
Их также можно использовать внутри зависимостей **FastAPI** с `yield`, применяя операторы
`with` или `async with` внутри функции зависимости:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial010_py310.py hl[1:9,13] *}
/// tip | Подсказка
Другой способ создания менеджера контекста — с помощью:
* [`@contextlib.contextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.contextmanager) или
* [`@contextlib.asynccontextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager)
оформив ими функцию с одним `yield`.
Именно это **FastAPI** использует внутренне для зависимостей с `yield`.
Но использовать эти декораторы для зависимостей FastAPI не обязательно (и не стоит).
FastAPI сделает это за вас на внутреннем уровне.
///
================================================
FILE: docs/ru/docs/tutorial/dependencies/global-dependencies.md
================================================
# Глобальные зависимости { #global-dependencies }
Для некоторых типов приложений может потребоваться добавить зависимости ко всему приложению.
Подобно тому, как вы можете [добавлять `dependencies` (зависимости) в *декораторах операций пути*](dependencies-in-path-operation-decorators.md), вы можете добавлять зависимости сразу ко всему `FastAPI` приложению.
В этом случае они будут применяться ко всем *операциям пути* в приложении:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial012_an_py310.py hl[17] *}
Все способы [добавления `dependencies` (зависимостей) в *декораторах операций пути*](dependencies-in-path-operation-decorators.md) по-прежнему применимы, но в данном случае зависимости применяются ко всем *операциям пути* приложения.
## Зависимости для групп *операций пути* { #dependencies-for-groups-of-path-operations }
Позднее, читая о том, как структурировать более крупные приложения ([Более крупные приложения - несколько файлов](../../tutorial/bigger-applications.md)), возможно, состоящие из нескольких файлов, вы узнаете, как объявить один параметр `dependencies` для целой группы *операций пути*.
================================================
FILE: docs/ru/docs/tutorial/dependencies/index.md
================================================
# Зависимости { #dependencies }
**FastAPI** имеет очень мощную, но интуитивную систему **Инъекция зависимостей**.
Она спроектирована так, чтобы быть очень простой в использовании и облегчать любому разработчику интеграцию других компонентов с **FastAPI**.
## Что такое инъекция зависимостей («Dependency Injection») { #what-is-dependency-injection }
В программировании **«Dependency Injection»** означает, что у вашего кода (в данном случае у ваших *функций обработки пути*) есть способ объявить вещи, которые требуются для его работы и использования: «зависимости».
И затем эта система (в нашем случае **FastAPI**) позаботится о том, чтобы сделать всё необходимое для предоставления вашему коду этих зависимостей (сделать «инъекцию» зависимостей).
Это очень полезно, когда вам нужно:
* Обеспечить общую логику (один и тот же алгоритм снова и снова).
* Разделять соединения с базой данных.
* Обеспечить безопасность, аутентификацию, требования к ролям и т.п.
* И многое другое...
Всё это при минимизации повторения кода.
## Первые шаги { #first-steps }
Давайте рассмотрим очень простой пример. Он настолько простой, что пока не очень полезен.
Но так мы сможем сосредоточиться на том, как работает система **Dependency Injection**.
### Создайте зависимость, или «dependable» (от чего что-то зависит) { #create-a-dependency-or-dependable }
Сначала сосредоточимся на зависимости.
Это просто функция, которая может принимать те же параметры, что и *функция обработки пути*:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8:9] *}
И всё.
**2 строки.**
И она имеет ту же форму и структуру, что и все ваши *функции обработки пути*.
Можно думать о ней как о *функции обработки пути* без «декоратора» (без `@app.get("/some-path")`).
И она может возвращать что угодно.
В этом случае эта зависимость ожидает:
* Необязательный query-параметр `q` типа `str`.
* Необязательный query-параметр `skip` типа `int`, по умолчанию `0`.
* Необязательный query-параметр `limit` типа `int`, по умолчанию `100`.
А затем просто возвращает `dict`, содержащий эти значения.
/// info | Информация
FastAPI добавил поддержку `Annotated` (и начал рекомендовать его использование) в версии 0.95.0.
Если у вас более старая версия, вы получите ошибки при попытке использовать `Annotated`.
Убедитесь, что вы [обновили версию FastAPI](../../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions) как минимум до 0.95.1, прежде чем использовать `Annotated`.
///
### Импорт `Depends` { #import-depends }
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}
### Объявите зависимость в «зависимом» { #declare-the-dependency-in-the-dependant }
Точно так же, как вы используете `Body`, `Query` и т.д. с параметрами вашей *функции обработки пути*, используйте `Depends` с новым параметром:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[13,18] *}
Хотя вы используете `Depends` в параметрах вашей функции так же, как `Body`, `Query` и т.д., `Depends` работает немного иначе.
В `Depends` вы передаёте только один параметр.
Этот параметр должен быть чем-то вроде функции.
Вы **не вызываете её** напрямую (не добавляйте круглые скобки в конце), просто передаёте её как параметр в `Depends()`.
И эта функция принимает параметры так же, как *функции обработки пути*.
/// tip | Подсказка
В следующей главе вы увидите, какие ещё «вещи», помимо функций, можно использовать в качестве зависимостей.
///
Каждый раз, когда приходит новый запрос, **FastAPI** позаботится о:
* Вызове вашей зависимости («dependable») с корректными параметрами.
* Получении результата из вашей функции.
* Присваивании этого результата параметру в вашей *функции обработки пути*.
```mermaid
graph TB
common_parameters(["common_parameters"])
read_items["/items/"]
read_users["/users/"]
common_parameters --> read_items
common_parameters --> read_users
```
Таким образом, вы пишете общий код один раз, а **FastAPI** позаботится о его вызове для ваших *операций пути*.
/// check | Проверка
Обратите внимание, что вам не нужно создавать специальный класс и передавать его куда-то в **FastAPI**, чтобы «зарегистрировать» его или что-то подобное.
Вы просто передаёте его в `Depends`, и **FastAPI** знает, что делать дальше.
///
## Использование зависимости с `Annotated` в нескольких местах { #share-annotated-dependencies }
В приведённых выше примерах есть небольшое **повторение кода**.
Когда вам нужно использовать зависимость `common_parameters()`, вы должны написать весь параметр с аннотацией типа и `Depends()`:
```Python
commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]
```
Но поскольку мы используем `Annotated`, мы можем сохранить это значение `Annotated` в переменную и использовать его в нескольких местах:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_02_an_py310.py hl[12,16,21] *}
/// tip | Подсказка
Это стандартный Python, это называется «type alias», и это не особенность **FastAPI**.
Но поскольку **FastAPI** основан на стандартах Python, включая `Annotated`, вы можете использовать этот трюк в своём коде. 😎
///
Зависимости продолжат работать как ожидалось, и **лучшая часть** в том, что **информация о типах будет сохранена**, а значит, ваш редактор кода продолжит предоставлять **автозавершение**, **встроенные ошибки** и т.д. То же относится и к другим инструментам, таким как `mypy`.
Это особенно полезно, когда вы используете это в **большой кодовой базе**, где вы используете **одни и те же зависимости** снова и снова во **многих *операциях пути***.
## Использовать `async` или не `async` { #to-async-or-not-to-async }
Поскольку зависимости также вызываются **FastAPI** (как и ваши *функции обработки пути*), применяются те же правила при определении ваших функций.
Вы можете использовать `async def` или обычное `def`.
И вы можете объявлять зависимости с `async def` внутри обычных *функций обработки пути* `def`, или зависимости `def` внутри *функций обработки пути* `async def` и т.д.
Это не важно. **FastAPI** знает, что делать.
/// note | Примечание
Если вы не уверены, посмотрите раздел [Async: «Нет времени?»](../../async.md#in-a-hurry) о `async` и `await` в документации.
///
## Интеграция с OpenAPI { #integrated-with-openapi }
Все объявления запросов, проверки и требования ваших зависимостей (и подзависимостей) будут интегрированы в ту же схему OpenAPI.
Поэтому в интерактивной документации будет вся информация и из этих зависимостей:
## Простое использование { #simple-usage }
Если посмотреть, *функции обработки пути* объявляются для использования всякий раз, когда *путь* и *операция* совпадают, и тогда **FastAPI** заботится о вызове функции с корректными параметрами, извлекая данные из запроса.
На самом деле все (или большинство) веб-фреймворков работают таким же образом.
Вы никогда не вызываете эти функции напрямую. Их вызывает ваш фреймворк (в нашем случае **FastAPI**).
С системой **Dependency Injection** вы также можете сообщить **FastAPI**, что ваша *функция обработки пути* «зависит» от чего-то, что должно быть выполнено перед вашей *функцией обработки пути*, и **FastAPI** позаботится о его выполнении и «инъекции» результатов.
Другие распространённые термины для описания той же идеи «dependency injection»:
* ресурсы
* провайдеры
* сервисы
* внедряемые зависимости
* компоненты
## Плагины **FastAPI** { #fastapi-plug-ins }
Интеграции и «плагины» могут быть построены с использованием системы **Dependency Injection**. Но на самом деле **нет необходимости создавать «плагины»**, так как, используя зависимости, можно объявить бесконечное количество интеграций и взаимодействий, которые становятся доступными вашим *функциям обработки пути*.
И зависимости можно создавать очень простым и интуитивным способом, который позволяет просто импортировать нужные пакеты Python и интегрировать их с вашими API-функциями в пару строк кода, *буквально*.
Вы увидите примеры этого в следующих главах о реляционных и NoSQL базах данных, безопасности и т.д.
## Совместимость с **FastAPI** { #fastapi-compatibility }
Простота системы **Dependency Injection** делает **FastAPI** совместимым с:
* всеми реляционными базами данных
* NoSQL базами данных
* внешними пакетами
* внешними API
* системами аутентификации и авторизации
* системами мониторинга использования API
* системами инъекции данных в ответы
* и т.д.
## Просто и мощно { #simple-and-powerful }
Хотя иерархическая система dependency injection очень проста для определения и использования, она по-прежнему очень мощная.
Вы можете определять зависимости, которые, в свою очередь, могут иметь собственные зависимости.
В итоге строится иерархическое дерево зависимостей, и система **Dependency Injection** берёт на себя решение всех этих зависимостей (и их подзависимостей) и предоставляет (инъектирует) результаты на каждом шаге.
Например, у вас есть 4 API-эндпоинта (*операции пути*):
* `/items/public/`
* `/items/private/`
* `/users/{user_id}/activate`
* `/items/pro/`
тогда вы можете добавить разные требования к правам для каждого из них только с помощью зависимостей и подзависимостей:
```mermaid
graph TB
current_user(["current_user"])
active_user(["active_user"])
admin_user(["admin_user"])
paying_user(["paying_user"])
public["/items/public/"]
private["/items/private/"]
activate_user["/users/{user_id}/activate"]
pro_items["/items/pro/"]
current_user --> active_user
active_user --> admin_user
active_user --> paying_user
current_user --> public
active_user --> private
admin_user --> activate_user
paying_user --> pro_items
```
## Интегрировано с **OpenAPI** { #integrated-with-openapi_1 }
Все эти зависимости, объявляя свои требования, также добавляют параметры, проверки и т.д. к вашим *операциям пути*.
**FastAPI** позаботится о добавлении всего этого в схему OpenAPI, чтобы это отображалось в системах интерактивной документации.
================================================
FILE: docs/ru/docs/tutorial/dependencies/sub-dependencies.md
================================================
# Подзависимости { #sub-dependencies }
Вы можете создавать зависимости, которые имеют **подзависимости**.
Их **вложенность** может быть любой глубины.
**FastAPI** сам займётся их управлением.
## Первая зависимость { #first-dependency-dependable }
Можно создать первую зависимость следующим образом:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}
Она объявляет необязательный параметр запроса `q` как строку, а затем возвращает его.
Это довольно просто (хотя и не очень полезно), но поможет нам сосредоточиться на том, как работают подзависимости.
## Вторая зависимость, «зависимость» и «зависимая» { #second-dependency-dependable-and-dependant }
Затем можно создать еще одну функцию зависимости, которая одновременно объявляет свою собственную зависимость (таким образом, она тоже является «зависимой»):
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}
Остановимся на объявленных параметрах:
* Несмотря на то, что эта функция сама является зависимостью, она также является зависимой от чего-то другого.
* Она зависит от `query_extractor` и присваивает возвращаемое ей значение параметру `q`.
* Она также объявляет необязательный куки-параметр `last_query` в виде строки.
* Если пользователь не указал параметр `q` в запросе, то мы используем последний использованный запрос, который мы ранее сохранили в куки-параметре `last_query`.
## Использование зависимости { #use-the-dependency }
Затем мы можем использовать зависимость вместе с:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[23] *}
/// info | Дополнительная информация
Обратите внимание, что мы объявляем только одну зависимость в *функции операции пути* - `query_or_cookie_extractor`.
Но **FastAPI** будет знать, что сначала он должен выполнить `query_extractor`, чтобы передать результаты этого в `query_or_cookie_extractor` при его вызове.
///
```mermaid
graph TB
query_extractor(["query_extractor"])
query_or_cookie_extractor(["query_or_cookie_extractor"])
read_query["/items/"]
query_extractor --> query_or_cookie_extractor --> read_query
```
## Использование одной и той же зависимости несколько раз { #using-the-same-dependency-multiple-times }
Если одна из ваших зависимостей объявлена несколько раз для одной и той же *функции операции пути*, например, несколько зависимостей имеют общую подзависимость, **FastAPI** будет знать, что вызывать эту подзависимость нужно только один раз за запрос.
При этом возвращаемое значение будет сохранено в «кэш» и будет передано всем "зависимым" функциям, которые нуждаются в нем внутри этого конкретного запроса, вместо того, чтобы вызывать зависимость несколько раз для одного и того же запроса.
В расширенном сценарии, когда вы знаете, что вам нужно, чтобы зависимость вызывалась на каждом шаге (возможно, несколько раз) в одном и том же запросе, вместо использования "кэшированного" значения, вы можете установить параметр `use_cache=False` при использовании `Depends`:
//// tab | Python 3.10+
```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: Annotated[str, Depends(get_value, use_cache=False)]):
return {"fresh_value": fresh_value}
```
////
//// tab | Python 3.10+ без Annotated
/// tip | Подсказка
Предпочтительнее использовать версию с аннотацией, если это возможно.
///
```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
return {"fresh_value": fresh_value}
```
////
## Резюме { #recap }
Помимо всех этих умных слов, используемых здесь, система внедрения зависимостей довольно проста.
Это просто функции, которые выглядят так же, как *функции операций путей*.
Но, тем не менее, эта система очень мощная и позволяет вам объявлять вложенные графы (деревья) зависимостей сколь угодно глубоко.
/// tip | Подсказка
Все это может показаться не столь полезным на этих простых примерах.
Но вы увидите как это пригодится в главах посвященных безопасности.
И вы также увидите, сколько кода это вам сэкономит.
///
================================================
FILE: docs/ru/docs/tutorial/encoder.md
================================================
# JSON-совместимый кодировщик { #json-compatible-encoder }
В некоторых случаях может потребоваться преобразование типа данных (например, Pydantic-модели) в тип, совместимый с JSON (например, `dict`, `list` и т.д.).
Например, если необходимо хранить его в базе данных.
Для этого **FastAPI** предоставляет функцию `jsonable_encoder()`.
## Использование `jsonable_encoder` { #using-the-jsonable-encoder }
Представим, что у вас есть база данных `fake_db`, которая принимает только JSON-совместимые данные.
Например, она не принимает объекты `datetime`, так как они не совместимы с JSON.
В таком случае объект `datetime` следует преобразовать в `str`, содержащую данные в [формате ISO](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601).
Точно так же эта база данных не может принять Pydantic-модель (объект с атрибутами), а только `dict`.
Для этого можно использовать функцию `jsonable_encoder`.
Она принимает объект, например, Pydantic-модель, и возвращает его версию, совместимую с JSON:
{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}
В данном примере она преобразует Pydantic-модель в `dict`, а `datetime` - в `str`.
Результатом её вызова является объект, который может быть закодирован с помощью функции из стандартной библиотеки Python – [`json.dumps()`](https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps).
Функция не возвращает большой `str`, содержащий данные в формате JSON (в виде строки). Она возвращает стандартную структуру данных Python (например, `dict`) со значениями и подзначениями, которые совместимы с JSON.
/// note | Примечание
`jsonable_encoder` фактически используется **FastAPI** внутри системы для преобразования данных. Однако он полезен и во многих других сценариях.
///
================================================
FILE: docs/ru/docs/tutorial/extra-data-types.md
================================================
# Дополнительные типы данных { #extra-data-types }
До сих пор вы использовали простые типы данных, такие как:
* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`
Но вы также можете использовать и более сложные типы.
При этом у вас останутся те же возможности, что и до сих пор:
* Отличная поддержка редактора кода.
* Преобразование данных из входящих запросов.
* Преобразование данных для ответа.
* Валидация данных.
* Автоматическая аннотация и документация.
## Другие типы данных { #other-data-types }
Ниже перечислены некоторые из дополнительных типов данных, которые вы можете использовать:
* `UUID`:
* Стандартный "Универсальный уникальный идентификатор", используемый в качестве идентификатора во многих базах данных и системах.
* В запросах и ответах будет представлен как `str`.
* `datetime.datetime`:
* Встроенный в Python `datetime.datetime`.
* В запросах и ответах будет представлен как `str` в формате ISO 8601, например: `2008-09-15T15:53:00+05:00`.
* `datetime.date`:
* Встроенный в Python `datetime.date`.
* В запросах и ответах будет представлен как `str` в формате ISO 8601, например: `2008-09-15`.
* `datetime.time`:
* Встроенный в Python `datetime.time`.
* В запросах и ответах будет представлен как `str` в формате ISO 8601, например: `14:23:55.003`.
* `datetime.timedelta`:
* Встроенный в Python `datetime.timedelta`.
* В запросах и ответах будет представлен в виде общего количества секунд типа `float`.
* Pydantic также позволяет представить его как "Кодировку разницы во времени ISO 8601", [см. документацию для получения дополнительной информации](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/serialization/#custom-serializers).
* `frozenset`:
* В запросах и ответах обрабатывается так же, как и `set`:
* В запросах будет прочитан список, исключены дубликаты и преобразован в `set`.
* В ответах `set` будет преобразован в `list`.
* В сгенерированной схеме будет указано, что значения `set` уникальны (с помощью JSON-схемы `uniqueItems`).
* `bytes`:
* Встроенный в Python `bytes`.
* В запросах и ответах будет рассматриваться как `str`.
* В сгенерированной схеме будет указано, что это `str` в формате `binary`.
* `Decimal`:
* Встроенный в Python `Decimal`.
* В запросах и ответах обрабатывается так же, как и `float`.
* Вы можете проверить все допустимые типы данных Pydantic здесь: [Типы данных Pydantic](https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/).
## Пример { #example }
Вот пример *операции пути* с параметрами, который демонстрирует некоторые из вышеперечисленных типов.
{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *}
Обратите внимание, что параметры внутри функции имеют свой естественный тип данных, и вы, например, можете выполнять обычные манипуляции с датами, такие как:
{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[18:19] *}
================================================
FILE: docs/ru/docs/tutorial/extra-models.md
================================================
# Дополнительные модели { #extra-models }
В продолжение прошлого примера будет уже обычным делом иметь несколько связанных между собой моделей.
Это особенно применимо в случае моделей пользователя, потому что:
* **Модель для ввода** должна иметь возможность содержать пароль.
* **Модель для вывода** не должна содержать пароль.
* **Модель для базы данных**, возможно, должна содержать хэшированный пароль.
/// danger | Внимание
Никогда не храните пароли пользователей в чистом виде. Всегда храните "безопасный хэш", который вы затем сможете проверить.
Если вам это не знакомо, вы можете узнать про "хэш пароля" в [главах о безопасности](security/simple-oauth2.md#password-hashing).
///
## Множественные модели { #multiple-models }
Ниже изложена основная идея того, как могут выглядеть эти модели с полями для паролей, а также описаны места, где они используются:
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}
### Про `**user_in.model_dump()` { #about-user-in-model-dump }
#### `.model_dump()` из Pydantic { #pydantics-model-dump }
`user_in` — это Pydantic-модель класса `UserIn`.
У Pydantic-моделей есть метод `.model_dump()`, который возвращает `dict` с данными модели.
Поэтому, если мы создадим Pydantic-объект `user_in` таким способом:
```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="john.doe@example.com")
```
и затем вызовем:
```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```
то теперь у нас есть `dict` с данными в переменной `user_dict` (это `dict` вместо объекта Pydantic-модели).
И если мы вызовем:
```Python
print(user_dict)
```
мы получим Python `dict` с:
```Python
{
'username': 'john',
'password': 'secret',
'email': 'john.doe@example.com',
'full_name': None,
}
```
#### Распаковка `dict` { #unpacking-a-dict }
Если мы возьмём `dict` наподобие `user_dict` и передадим его в функцию (или класс), используя `**user_dict`, Python его "распакует". Он передаст ключи и значения `user_dict` напрямую как аргументы типа ключ-значение.
Поэтому, продолжая описанный выше пример с `user_dict`, написание такого кода:
```Python
UserInDB(**user_dict)
```
будет эквивалентно:
```Python
UserInDB(
username="john",
password="secret",
email="john.doe@example.com",
full_name=None,
)
```
Или, более точно, если использовать `user_dict` напрямую, с любым содержимым, которое он может иметь в будущем:
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
password = user_dict["password"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
)
```
#### Pydantic-модель из содержимого другой { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another }
Как в примере выше мы получили `user_dict` из `user_in.model_dump()`, этот код:
```Python
user_dict = user_in.model_dump()
UserInDB(**user_dict)
```
будет равнозначен такому:
```Python
UserInDB(**user_in.model_dump())
```
...потому что `user_in.model_dump()` — это `dict`, и затем мы указываем, чтобы Python его "распаковал", когда передаём его в `UserInDB` с префиксом `**`.
Таким образом мы получаем Pydantic-модель на основе данных из другой Pydantic-модели.
#### Распаковка `dict` и дополнительные именованные аргументы { #unpacking-a-dict-and-extra-keywords }
И затем, если мы добавим дополнительный именованный аргумент `hashed_password=hashed_password` как здесь:
```Python
UserInDB(**user_in.model_dump(), hashed_password=hashed_password)
```
...то в итоге получится что-то подобное:
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
password = user_dict["password"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
hashed_password = hashed_password,
)
```
/// warning | Предупреждение
Вспомогательные дополнительные функции `fake_password_hasher` и `fake_save_user` используются только для демонстрации возможного потока данных и, конечно, не обеспечивают настоящую безопасность.
///
## Сократите дублирование { #reduce-duplication }
Сокращение дублирования кода — это одна из главных идей **FastAPI**.
Поскольку дублирование кода повышает риск появления багов, проблем с безопасностью, проблем десинхронизации кода (когда вы обновляете код в одном месте, но не обновляете в другом), и т.д.
А все описанные выше модели используют много общих данных и дублируют названия атрибутов и типов.
Мы можем это улучшить.
Мы можем определить модель `UserBase`, которая будет базовой для остальных моделей. И затем мы можем создать подклассы этой модели, которые будут наследовать её атрибуты (объявления типов, валидацию, и т.п.).
Все операции конвертации, валидации, документации, и т.п. будут по-прежнему работать нормально.
В этом случае мы можем определить только различия между моделями (с `password` в чистом виде, с `hashed_password` и без пароля):
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial002_py310.py hl[7,13:14,17:18,21:22] *}
## `Union` или `anyOf` { #union-or-anyof }
Вы можете объявить HTTP-ответ как `Union` из двух или более типов. Это означает, что HTTP-ответ может быть любым из них.
Он будет определён в OpenAPI как `anyOf`.
Для этого используйте стандартную аннотацию типов в Python [`typing.Union`](https://docs.python.org/3/library/typing.html#typing.Union):
/// note | Примечание
При объявлении [`Union`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/#unions) сначала указывайте наиболее специфичный тип, затем менее специфичный. В примере ниже более специфичный `PlaneItem` стоит перед `CarItem` в `Union[PlaneItem, CarItem]`.
///
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial003_py310.py hl[1,14:15,18:20,33] *}
### `Union` в Python 3.10 { #union-in-python-3-10 }
В этом примере мы передаём `Union[PlaneItem, CarItem]` в качестве значения аргумента `response_model`.
Поскольку мы передаём его как **значение аргумента** вместо того, чтобы поместить его в **аннотацию типа**, нам придётся использовать `Union` даже в Python 3.10.
Если оно было бы указано в аннотации типа, то мы могли бы использовать вертикальную черту как в примере:
```Python
some_variable: PlaneItem | CarItem
```
Но если мы поместим это в присваивание `response_model=PlaneItem | CarItem`, мы получим ошибку, потому что Python попытается произвести **некорректную операцию** между `PlaneItem` и `CarItem` вместо того, чтобы интерпретировать это как аннотацию типа.
## Список моделей { #list-of-models }
Таким же образом вы можете объявлять HTTP-ответы, возвращающие списки объектов.
Для этого используйте стандартный `list` в Python:
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}
## Ответ с произвольным `dict` { #response-with-arbitrary-dict }
Вы также можете объявить HTTP-ответ, используя обычный произвольный `dict`, объявив только тип ключей и значений, без использования Pydantic-модели.
Это полезно, если вы заранее не знаете корректных названий полей/атрибутов (которые будут нужны при использовании Pydantic-модели).
В этом случае вы можете использовать `dict`:
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py310.py hl[6] *}
## Резюме { #recap }
Используйте несколько Pydantic-моделей и свободно применяйте наследование для каждого случая.
Вам не обязательно иметь единственную модель данных для каждой сущности, если эта сущность должна иметь возможность быть в разных "состояниях". Как в случае с "сущностью" пользователя, у которого есть состояние, включающее `password`, `password_hash` и отсутствие пароля.
================================================
FILE: docs/ru/docs/tutorial/first-steps.md
================================================
# Первые шаги { #first-steps }
Самый простой файл FastAPI может выглядеть так:
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py *}
Скопируйте это в файл `main.py`.
Запустите сервер в режиме реального времени:
get операции
/// info | Информация о `@decorator`
Синтаксис `@something` в Python называется «декоратор».
Его размещают над функцией. Как красивая декоративная шляпа (кажется, отсюда и пошёл термин).
«Декоратор» берёт функцию ниже и делает с ней что-то.
В нашем случае этот декоратор сообщает **FastAPI**, что функция ниже соответствует **пути** `/` с **операцией** `get`.
Это и есть «декоратор операции пути».
///
Можно также использовать другие операции:
* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`
И более экзотические:
* `@app.options()`
* `@app.head()`
* `@app.patch()`
* `@app.trace()`
/// tip | Подсказка
Вы можете использовать каждый метод (HTTP-операцию) так, как считаете нужным.
**FastAPI** не навязывает какого-либо конкретного смысла.
Эта информация дана как рекомендация, а не требование.
Например, при использовании GraphQL обычно все действия выполняются только с помощью POST-операций.
///
### Шаг 4: определите **функцию операции пути** { #step-4-define-the-path-operation-function }
Вот наша «функция операции пути»:
* **путь**: `/`.
* **операция**: `get`.
* **функция**: функция ниже «декоратора» (ниже `@app.get("/")`).
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py hl[7] *}
Это функция на Python.
**FastAPI** будет вызывать её каждый раз, когда получает запрос к URL «`/`» с операцией `GET`.
В данном случае это асинхронная (`async`) функция.
---
Вы также можете определить её как обычную функцию вместо `async def`:
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial003_py310.py hl[7] *}
/// note | Примечание
Если вы не знаете, в чём разница, посмотрите [Асинхронность: *"Нет времени?"*](../async.md#in-a-hurry).
///
### Шаг 5: верните содержимое { #step-5-return-the-content }
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py hl[8] *}
Вы можете вернуть `dict`, `list`, отдельные значения `str`, `int` и т.д.
Также можно вернуть модели Pydantic (подробнее об этом позже).
Многие другие объекты и модели будут автоматически преобразованы в JSON (включая ORM и т.п.). Попробуйте использовать те, что вам привычнее, с высокой вероятностью они уже поддерживаются.
### Шаг 6: разверните приложение { #step-6-deploy-it }
Разверните приложение в **[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)** одной командой: `fastapi deploy`. 🎉
#### О FastAPI Cloud { #about-fastapi-cloud }
**[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)** создан тем же автором и командой, что и **FastAPI**.
Он упрощает процесс **создания образа**, **развертывания** и **доступа** к API с минимальными усилиями.
Он переносит тот же **опыт разработчика** при создании приложений с FastAPI на их **развертывание** в облаке. 🎉
FastAPI Cloud — основной спонсор и источник финансирования для open-source проектов «FastAPI и друзья». ✨
#### Развертывание у других облачных провайдеров { #deploy-to-other-cloud-providers }
FastAPI — open-source и основан на стандартах. Вы можете развернуть приложения FastAPI у любого облачного провайдера по вашему выбору.
Следуйте руководствам вашего облачного провайдера, чтобы развернуть приложения FastAPI у них. 🤓
## Резюме { #recap }
* Импортируйте `FastAPI`.
* Создайте экземпляр `app`.
* Напишите **декоратор операции пути**, например `@app.get("/")`.
* Определите **функцию операции пути**; например, `def root(): ...`.
* Запустите сервер разработки командой `fastapi dev`.
* При желании разверните приложение командой `fastapi deploy`.
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FILE: docs/ru/docs/tutorial/handling-errors.md
================================================
# Обработка ошибок { #handling-errors }
Существует множество ситуаций, когда необходимо сообщить об ошибке клиенту, использующему ваш API.
Таким клиентом может быть браузер с фронтендом, чужой код, IoT-устройство и т.д.
Возможно, вам придется сообщить клиенту о следующем:
* Клиент не имеет достаточных привилегий для выполнения данной операции.
* Клиент не имеет доступа к данному ресурсу.
* Элемент, к которому клиент пытался получить доступ, не существует.
* и т.д.
В таких случаях обычно возвращают **HTTP статус-код** в диапазоне **400** (от 400 до 499).
Они похожи на двухсотые HTTP статус-коды (от 200 до 299), которые означают, что запрос обработан успешно.
Четырёхсотые статус-коды означают, что ошибка произошла по вине клиента.
Помните ли ошибки **"404 Not Found "** (и шутки) ?
## Использование `HTTPException` { #use-httpexception }
Для возврата клиенту HTTP-ответов с ошибками используется `HTTPException`.
### Импортируйте `HTTPException` { #import-httpexception }
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py310.py hl[1] *}
### Вызовите `HTTPException` в своем коде { #raise-an-httpexception-in-your-code }
`HTTPException` - это обычное исключение Python с дополнительными данными, актуальными для API.
Поскольку это исключение Python, то его не `возвращают`, а `вызывают`.
Это также означает, что если вы находитесь внутри функции, которая вызывается внутри вашей *функции операции пути*, и вы поднимаете `HTTPException` внутри этой функции, то она не будет выполнять остальной код в *функции операции пути*, а сразу завершит запрос и отправит HTTP-ошибку из `HTTPException` клиенту.
О том, насколько выгоднее `вызывать` исключение, чем `возвращать` значение, будет рассказано в разделе, посвященном зависимостям и безопасности.
В данном примере, когда клиент запрашивает элемент по несуществующему ID, возникает исключение со статус-кодом `404`:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py310.py hl[11] *}
### Возвращаемый ответ { #the-resulting-response }
Если клиент запросит `http://example.com/items/foo` (`item_id` `"foo"`), то он получит статус-код 200 и ответ в формате JSON:
```JSON
{
"item": "The Foo Wrestlers"
}
```
Но если клиент запросит `http://example.com/items/bar` (несуществующий `item_id` `"bar"`), то он получит статус-код 404 (ошибка "не найдено") и JSON-ответ в виде:
```JSON
{
"detail": "Item not found"
}
```
/// tip | Подсказка
При вызове `HTTPException` в качестве параметра `detail` можно передавать любое значение, которое может быть преобразовано в JSON, а не только `str`.
Вы можете передать `dict`, `list` и т.д.
Они автоматически обрабатываются **FastAPI** и преобразуются в JSON.
///
## Добавление пользовательских заголовков { #add-custom-headers }
В некоторых ситуациях полезно иметь возможность добавлять пользовательские HTTP-заголовки к ошибке HTTP. Например, для некоторых типов безопасности.
Скорее всего, вам не потребуется использовать его непосредственно в коде.
Но в случае, если это необходимо для продвинутого сценария, можно добавить пользовательские заголовки:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial002_py310.py hl[14] *}
## Установка пользовательских обработчиков исключений { #install-custom-exception-handlers }
Вы можете добавить пользовательские обработчики исключений с помощью [тех же утилит обработки исключений из Starlette](https://www.starlette.dev/exceptions/).
Допустим, у вас есть пользовательское исключение `UnicornException`, которое вы (или используемая вами библиотека) можете `вызвать`.
И вы хотите обрабатывать это исключение глобально с помощью FastAPI.
Можно добавить собственный обработчик исключений с помощью `@app.exception_handler()`:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial003_py310.py hl[5:7,13:18,24] *}
Здесь, если запросить `/unicorns/yolo`, то *операция пути* вызовет `UnicornException`.
Но оно будет обработано `unicorn_exception_handler`.
Таким образом, вы получите чистую ошибку с кодом состояния HTTP `418` и содержимым JSON:
```JSON
{"message": "Oops! yolo did something. There goes a rainbow..."}
```
/// note | Технические детали
Также можно использовать `from starlette.requests import Request` и `from starlette.responses import JSONResponse`.
**FastAPI** предоставляет тот же `starlette.responses`, что и `fastapi.responses`, просто для удобства разработчика. Однако большинство доступных ответов поступает непосредственно из Starlette. То же самое касается и `Request`.
///
## Переопределение стандартных обработчиков исключений { #override-the-default-exception-handlers }
**FastAPI** имеет некоторые обработчики исключений по умолчанию.
Эти обработчики отвечают за возврат стандартных JSON-ответов при `вызове` `HTTPException` и при наличии в запросе недопустимых данных.
Вы можете переопределить эти обработчики исключений на свои собственные.
### Переопределение обработчика исключений проверки запроса { #override-request-validation-exceptions }
Когда запрос содержит недопустимые данные, **FastAPI** внутренне вызывает ошибку `RequestValidationError`.
А также включает в себя обработчик исключений по умолчанию.
Чтобы переопределить его, импортируйте `RequestValidationError` и используйте его с `@app.exception_handler(RequestValidationError)` для создания обработчика исключений.
Обработчик исключения получит объект `Request` и исключение.
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py310.py hl[2,14:19] *}
Теперь, если перейти к `/items/foo`, то вместо стандартной JSON-ошибки с:
```JSON
{
"detail": [
{
"loc": [
"path",
"item_id"
],
"msg": "value is not a valid integer",
"type": "type_error.integer"
}
]
}
```
вы получите текстовую версию:
```
Validation errors:
Field: ('path', 'item_id'), Error: Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer
```
### Переопределите обработчик ошибок `HTTPException` { #override-the-httpexception-error-handler }
Аналогичным образом можно переопределить обработчик `HTTPException`.
Например, для этих ошибок можно вернуть обычный текстовый ответ вместо JSON:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py310.py hl[3:4,9:11,25] *}
/// note | Технические детали
Можно также использовать `from starlette.responses import PlainTextResponse`.
**FastAPI** предоставляет тот же `starlette.responses`, что и `fastapi.responses`, просто для удобства разработчика. Однако большинство доступных ответов поступает непосредственно из Starlette.
///
/// warning | Внимание
Имейте в виду, что `RequestValidationError` содержит информацию об имени файла и строке, где произошла ошибка валидации, чтобы вы могли при желании отобразить её в логах с релевантными данными.
Но это означает, что если вы просто преобразуете её в строку и вернёте эту информацию напрямую, вы можете допустить небольшую утечку информации о своей системе, поэтому здесь код извлекает и показывает каждую ошибку отдельно.
///
### Используйте тело `RequestValidationError` { #use-the-requestvalidationerror-body }
Ошибка `RequestValidationError` содержит полученное `тело` с недопустимыми данными.
Вы можете использовать его при разработке приложения для регистрации тела и его отладки, возврата пользователю и т.д.
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial005_py310.py hl[14] *}
Теперь попробуйте отправить недействительный элемент, например:
```JSON
{
"title": "towel",
"size": "XL"
}
```
Вы получите ответ о том, что данные недействительны, содержащий следующее тело:
```JSON hl_lines="12-15"
{
"detail": [
{
"loc": [
"body",
"size"
],
"msg": "value is not a valid integer",
"type": "type_error.integer"
}
],
"body": {
"title": "towel",
"size": "XL"
}
}
```
#### `HTTPException` в FastAPI или в Starlette { #fastapis-httpexception-vs-starlettes-httpexception }
**FastAPI** имеет собственный `HTTPException`.
Класс ошибок **FastAPI** `HTTPException` наследует от класса ошибок Starlette `HTTPException`.
Единственное отличие состоит в том, что `HTTPException` в **FastAPI** принимает любые данные, пригодные для преобразования в JSON, в поле `detail`, тогда как `HTTPException` в Starlette принимает для него только строки.
Таким образом, вы можете продолжать вызывать `HTTPException` от **FastAPI** как обычно в своем коде.
Но когда вы регистрируете обработчик исключений, вы должны зарегистрировать его для `HTTPException` от Starlette.
Таким образом, если какая-либо часть внутреннего кодa Starlette, расширение или плагин Starlette вызовет исключение Starlette `HTTPException`, ваш обработчик сможет перехватить и обработать его.
В данном примере, чтобы иметь возможность использовать оба `HTTPException` в одном коде, исключения Starlette переименованы в `StarletteHTTPException`:
```Python
from starlette.exceptions import HTTPException as StarletteHTTPException
```
### Переиспользование обработчиков исключений **FastAPI** { #reuse-fastapis-exception-handlers }
Если вы хотите использовать исключение вместе с теми же обработчиками исключений по умолчанию из **FastAPI**, вы можете импортировать и повторно использовать обработчики исключений по умолчанию из `fastapi.exception_handlers`:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial006_py310.py hl[2:5,15,21] *}
В этом примере вы просто `выводите в терминал` ошибку с очень выразительным сообщением, но идея вам понятна. Вы можете использовать исключение, а затем просто повторно использовать стандартные обработчики исключений.
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FILE: docs/ru/docs/tutorial/header-param-models.md
================================================
# Модели Header-параметров { #header-parameter-models }
Если у вас есть группа связанных **header-параметров**, то вы можете объединить их в одну **Pydantic-модель**.
Это позволит вам **переиспользовать модель** в **разных местах**, а также задать валидацию и метаданные сразу для всех параметров. 😎
/// note | Заметка
Этот функционал доступен в FastAPI начиная с версии `0.115.0`. 🤓
///
## Header-параметры в виде Pydantic-модели { #header-parameters-with-a-pydantic-model }
Объявите нужные **header-параметры** в **Pydantic-модели** и затем аннотируйте параметр как `Header`:
{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:14,18] *}
**FastAPI** **извлечёт** данные для **каждого поля** из **заголовков** запроса и выдаст заданную вами Pydantic-модель.
## Проверьте документацию { #check-the-docs }
Вы можете посмотреть нужные header-параметры в графическом интерфейсе сгенерированной документации по пути `/docs`:
contact| Параметр | Тип | Описание |
|---|---|---|
name | str | Идентификационное имя контактного лица/организации. |
url | str | URL указывающий на контактную информацию. ДОЛЖЕН быть в формате URL. |
email | str | Email адрес контактного лица/организации. ДОЛЖЕН быть в формате email адреса. |
license_info| Параметр | Тип | Описание |
|---|---|---|
name | str | ОБЯЗАТЕЛЬНО (если установлен параметр license_info). Название лицензии, используемой для API. |
identifier | str | Выражение лицензии [SPDX](https://spdx.org/licenses/) для API. Поле identifier взаимоисключающее с полем url. Доступно начиная с OpenAPI 3.1.0, FastAPI 0.99.0. |
url | str | URL, указывающий на лицензию, используемую для API. ДОЛЖЕН быть в формате URL. |
## Идентификатор лицензии { #license-identifier }
Начиная с OpenAPI 3.1.0 и FastAPI 0.99.0, вы также можете задать `license_info` с помощью `identifier` вместо `url`.
К примеру:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial001_1_py310.py hl[31] *}
## Метаданные для тегов { #metadata-for-tags }
Вы также можете добавить дополнительные метаданные для различных тегов, используемых для группировки ваших операций пути с помощью параметра `openapi_tags`.
Он принимает список, содержащий один словарь для каждого тега.
Каждый словарь может содержать в себе:
* `name` (**обязательно**): `str`-значение с тем же именем тега, которое вы используете в параметре `tags` в ваших *операциях пути* и `APIRouter`ах.
* `description`: `str`-значение с кратким описанием для тега. Может содержать Markdown и будет отображаться в UI документации.
* `externalDocs`: `dict`-значение описывающее внешнюю документацию. Включает в себя:
* `description`: `str`-значение с кратким описанием для внешней документации.
* `url` (**обязательно**): `str`-значение с URL-адресом для внешней документации.
### Создание метаданных для тегов { #create-metadata-for-tags }
Давайте попробуем сделать это на примере с тегами для `users` и `items`.
Создайте метаданные для ваших тегов и передайте их в параметре `openapi_tags`:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py310.py hl[3:16,18] *}
Помните, что вы можете использовать Markdown внутри описания, к примеру "login" будет отображен жирным шрифтом (**login**) и "fancy" будет отображаться курсивом (_fancy_).
/// tip | Подсказка
Вам необязательно добавлять метаданные для всех используемых тегов
///
### Используйте собственные теги { #use-your-tags }
Используйте параметр `tags` с вашими *операциями пути* (и `APIRouter`ами), чтобы присвоить им различные теги:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py310.py hl[21,26] *}
/// info | Дополнительная информация
Узнайте больше о тегах в [Конфигурации операции пути](path-operation-configuration.md#tags).
///
### Проверьте документацию { #check-the-docs }
Теперь, если вы проверите документацию, вы увидите всю дополнительную информацию:
### Порядок расположения тегов { #order-of-tags }
Порядок расположения словарей метаданных для каждого тега определяет также порядок, отображаемый в UI документации.
К примеру, несмотря на то, что `users` будут идти после `items` в алфавитном порядке, они отображаются раньше, потому что мы добавляем свои метаданные в качестве первого словаря в списке.
## URL-адрес OpenAPI { #openapi-url }
По умолчанию схема OpenAPI отображена по адресу `/openapi.json`.
Но вы можете изменить это с помощью параметра `openapi_url`.
К примеру, чтобы задать её отображение по адресу `/api/v1/openapi.json`:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial002_py310.py hl[3] *}
Если вы хотите отключить схему OpenAPI полностью, вы можете задать `openapi_url=None`, это также отключит пользовательские интерфейсы документации, которые её используют.
## URL-адреса документации { #docs-urls }
Вы можете изменить конфигурацию двух пользовательских интерфейсов документации, которые включены:
* **Swagger UI**: отображаемый по адресу `/docs`.
* Вы можете задать его URL с помощью параметра `docs_url`.
* Вы можете отключить это с помощью настройки `docs_url=None`.
* **ReDoc**: отображаемый по адресу `/redoc`.
* Вы можете задать его URL с помощью параметра `redoc_url`.
* Вы можете отключить это с помощью настройки `redoc_url=None`.
К примеру, чтобы задать отображение Swagger UI по адресу `/documentation` и отключить ReDoc:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial003_py310.py hl[3] *}
================================================
FILE: docs/ru/docs/tutorial/middleware.md
================================================
# Middleware (Промежуточный слой) { #middleware }
Вы можете добавить middleware (промежуточный слой) в **FastAPI** приложение.
"Middleware" - это функция, которая выполняется с каждым **запросом** до его обработки какой-либо конкретной *операцией пути*. А также с каждым **ответом** перед его возвращением.
* Она принимает каждый поступающий **запрос**.
* Может что-то сделать с этим **запросом** или выполнить любой нужный код.
* Затем передает **запрос** для последующей обработки (какой-либо *операцией пути*).
* Получает **ответ** (от *операции пути*).
* Может что-то сделать с этим **ответом** или выполнить любой нужный код.
* И возвращает **ответ**.
/// note | Технические детали
Если у вас есть зависимости с `yield`, то код выхода (код после `yield`) будет выполняться *после* middleware.
Если были какие‑либо фоновые задачи (рассматриваются в разделе [Фоновые задачи](background-tasks.md), вы увидите это позже), они будут запущены *после* всех middleware.
///
## Создание middleware { #create-a-middleware }
Для создания middleware используйте декоратор `@app.middleware("http")` поверх функции.
Функция middleware получает:
* `request`.
* Функцию `call_next`, которая получает `request` в качестве параметра.
* Эта функция передаёт `request` соответствующей *операции пути*.
* Затем она возвращает `response`, сгенерированный соответствующей *операцией пути*.
* Также имеется возможность видоизменить `response` перед тем как его вернуть.
{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py310.py hl[8:9,11,14] *}
/// tip | Совет
Имейте в виду, что можно добавлять проприетарные HTTP-заголовки [с префиксом `X-`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers).
Но если вы хотите, чтобы клиент в браузере мог видеть ваши пользовательские заголовки, необходимо добавить их в настройки CORS ([CORS (Cross-Origin Resource Sharing)](cors.md)), используя параметр `expose_headers`, описанный в [документации по CORS Starlette](https://www.starlette.dev/middleware/#corsmiddleware).
///
/// note | Технические детали
Вы также можете использовать `from starlette.requests import Request`.
**FastAPI** предоставляет такой доступ для удобства разработчиков. Но, на самом деле, это `Request` из Starlette.
///
### До и после `response` { #before-and-after-the-response }
Вы можете добавить код, использующий `request`, до передачи его какой-либо *операции пути*.
А также после формирования `response`, до того, как вы его вернёте.
Например, вы можете добавить собственный заголовок `X-Process-Time`, содержащий время в секундах, необходимое для обработки запроса и генерации ответа:
{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py310.py hl[10,12:13] *}
/// tip | Совет
Мы используем [`time.perf_counter()`](https://docs.python.org/3/library/time.html#time.perf_counter) вместо `time.time()` для обеспечения большей точности в таких случаях. 🤓
///
## Порядок выполнения нескольких middleware { #multiple-middleware-execution-order }
Когда вы добавляете несколько middleware с помощью декоратора `@app.middleware()` или метода `app.add_middleware()`, каждое новое middleware оборачивает приложение, формируя стек. Последнее добавленное middleware — самое внешнее (*outermost*), а первое — самое внутреннее (*innermost*).
На пути обработки запроса сначала выполняется самое внешнее middleware.
На пути формирования ответа оно выполняется последним.
Например:
```Python
app.add_middleware(MiddlewareA)
app.add_middleware(MiddlewareB)
```
Это приводит к следующему порядку выполнения:
* **Запрос**: MiddlewareB → MiddlewareA → маршрут
* **Ответ**: маршрут → MiddlewareA → MiddlewareB
Такое стековое поведение обеспечивает предсказуемый и управляемый порядок выполнения middleware.
## Другие middleware { #other-middlewares }
О других middleware вы можете узнать больше в разделе [Расширенное руководство пользователя: Продвинутое middleware](../advanced/middleware.md).
В следующем разделе вы можете прочитать, как настроить CORS с помощью middleware.
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FILE: docs/ru/docs/tutorial/path-operation-configuration.md
================================================
# Конфигурация операций пути { #path-operation-configuration }
Существует несколько параметров, которые вы можете передать вашему *декоратору операций пути* для его настройки.
/// warning | Внимание
Помните, что эти параметры передаются непосредственно *декоратору операций пути*, а не вашей *функции-обработчику пути*.
///
## Статус-код ответа { #response-status-code }
Вы можете определить (HTTP) `status_code`, который будет использован в ответах вашей *операции пути*.
Вы можете передать только `int`-значение кода, например `404`.
Но если вы не помните, для чего нужен каждый числовой код, вы можете использовать сокращенные константы в `status`:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial001_py310.py hl[1,15] *}
Этот статус-код будет использован в ответе и будет добавлен в схему OpenAPI.
/// note | Технические детали
Вы также можете использовать `from starlette import status`.
**FastAPI** предоставляет тот же `starlette.status` под псевдонимом `fastapi.status` для удобства разработчика. Но его источник - это непосредственно Starlette.
///
## Теги { #tags }
Вы можете добавлять теги к вашим *операциям пути*, добавив параметр `tags` с `list` заполненным `str`-значениями (обычно в нём только одна строка):
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002_py310.py hl[15,20,25] *}
Они будут добавлены в схему OpenAPI и будут использованы в автоматической документации интерфейса:
### Теги с перечислениями { #tags-with-enums }
Если у вас большое приложение, вы можете прийти к необходимости добавить **несколько тегов**, и возможно, вы захотите убедиться в том, что всегда используете **один и тот же тег** для связанных *операций пути*.
В этих случаях, имеет смысл хранить теги в классе `Enum`.
**FastAPI** поддерживает это так же, как и в случае с обычными строками:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002b_py310.py hl[1,8:10,13,18] *}
## Краткое и развёрнутое содержание { #summary-and-description }
Вы можете добавить параметры `summary` и `description`:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[17:18] *}
## Описание из строк документации { #description-from-docstring }
Так как описания обычно длинные и содержат много строк, вы можете объявить описание *операции пути* в строке документации функции, и **FastAPI** прочитает её оттуда.
Вы можете использовать [Markdown](https://en.wikipedia.org/wiki/Markdown) в строке документации, и он будет интерпретирован и отображён корректно (с учетом отступа в строке документации).
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:25] *}
Он будет использован в интерактивной документации:
## Описание ответа { #response-description }
Вы можете указать описание ответа с помощью параметра `response_description`:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[18] *}
/// info | Дополнительная информация
Помните, что `response_description` относится конкретно к ответу, а `description` относится к *операции пути* в целом.
///
/// check | Проверка
OpenAPI указывает, что каждой *операции пути* необходимо описание ответа.
Если вдруг вы не укажете его, то **FastAPI** автоматически сгенерирует это описание с текстом "Successful response".
///
## Обозначение *операции пути* как устаревшей { #deprecate-a-path-operation }
Если вам необходимо пометить *операцию пути* как устаревшую, при этом не удаляя её, передайте параметр `deprecated`:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial006_py310.py hl[16] *}
Он будет четко помечен как устаревший в интерактивной документации:
Проверьте, как будут выглядеть устаревшие и не устаревшие *операции пути*:
## Резюме { #recap }
Вы можете легко конфигурировать и добавлять метаданные в ваши *операции пути*, передавая параметры *декораторам операций пути*.
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FILE: docs/ru/docs/tutorial/path-params-numeric-validations.md
================================================
# Path-параметры и валидация числовых данных { #path-parameters-and-numeric-validations }
Так же, как с помощью `Query` вы можете добавлять валидацию и метаданные для query-параметров, так и с помощью `Path` вы можете добавлять такую же валидацию и метаданные для path-параметров.
## Импорт `Path` { #import-path }
Сначала импортируйте `Path` из `fastapi`, а также импортируйте `Annotated`:
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[1,3] *}
/// info | Информация
Поддержка `Annotated` была добавлена в FastAPI начиная с версии 0.95.0 (и с этой версии рекомендуется использовать этот подход).
Если вы используете более старую версию, вы столкнётесь с ошибками при попытке использовать `Annotated`.
Убедитесь, что вы [обновили версию FastAPI](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions) как минимум до 0.95.1 перед тем, как использовать `Annotated`.
///
## Определите метаданные { #declare-metadata }
Вы можете указать все те же параметры, что и для `Query`.
Например, чтобы указать значение метаданных `title` для path-параметра `item_id`, вы можете написать:
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[10] *}
/// note | Примечание
Path-параметр всегда является обязательным, поскольку он должен быть частью пути. Даже если вы объявите его как `None` или зададите значение по умолчанию, это ни на что не повлияет — параметр всё равно будет обязательным.
///
## Задайте нужный вам порядок параметров { #order-the-parameters-as-you-need }
/// tip | Подсказка
Это не имеет большого значения, если вы используете `Annotated`.
///
Допустим, вы хотите объявить query-параметр `q` как обязательный параметр типа `str`.
И если вам больше ничего не нужно указывать для этого параметра, то нет необходимости использовать `Query`.
Но вам по-прежнему нужно использовать `Path` для path-параметра `item_id`. И по какой-либо причине вы не хотите использовать `Annotated`.
Если вы поместите параметр со значением по умолчанию перед другим параметром, у которого нет значения по умолчанию, то Python укажет на ошибку.
Но вы можете изменить порядок параметров, чтобы параметр без значения по умолчанию (query-параметр `q`) шёл первым.
Это не имеет значения для **FastAPI**. Он распознает параметры по их названиям, типам и значениям по умолчанию (`Query`, `Path`, и т.д.), ему не важен их порядок.
Поэтому вы можете определить функцию так:
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_py310.py hl[7] *}
Но имейте в виду, что если вы используете `Annotated`, вы не столкнётесь с этой проблемой, так как вы не используете значения по умолчанию параметров функции для `Query()` или `Path()`.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_an_py310.py *}
## Задайте нужный вам порядок параметров, полезные приёмы { #order-the-parameters-as-you-need-tricks }
/// tip | Подсказка
Это не имеет большого значения, если вы используете `Annotated`.
///
Здесь описан **небольшой приём**, который может оказаться удобным, хотя часто он вам не понадобится.
Если вы хотите:
* объявить query-параметр `q` без `Query` и без значения по умолчанию
* объявить path-параметр `item_id` с помощью `Path`
* указать их в другом порядке
* не использовать `Annotated`
...то вы можете использовать специальную возможность синтаксиса Python.
Передайте `*` в качестве первого параметра функции.
Python не будет ничего делать с `*`, но он будет знать, что все следующие параметры являются именованными аргументами (парами ключ-значение), также известными как kwargs, даже если у них нет значений по умолчанию.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_py310.py hl[7] *}
### Лучше с `Annotated` { #better-with-annotated }
Имейте в виду, что если вы используете `Annotated`, то, поскольку вы не используете значений по умолчанию для параметров функции, у вас не возникнет подобной проблемы и вам, вероятно, не придётся использовать `*`.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_an_py310.py hl[10] *}
## Валидация числовых данных: больше или равно { #number-validations-greater-than-or-equal }
С помощью `Query` и `Path` (и других классов, которые мы разберём позже) вы можете добавлять ограничения для числовых данных.
В этом примере при указании `ge=1`, параметр `item_id` должен быть целым числом "`g`reater than or `e`qual" — больше или равно `1`.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial004_an_py310.py hl[10] *}
## Валидация числовых данных: больше и меньше или равно { #number-validations-greater-than-and-less-than-or-equal }
То же самое применимо к:
* `gt`: больше (`g`reater `t`han)
* `le`: меньше или равно (`l`ess than or `e`qual)
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial005_an_py310.py hl[10] *}
## Валидация числовых данных: числа с плавающей точкой, больше и меньше { #number-validations-floats-greater-than-and-less-than }
Валидация также применима к значениям типа `float`.
В этом случае становится важной возможность добавить ограничение gt, вместо ge, поскольку в таком случае вы можете, например, создать ограничение, чтобы значение было больше `0`, даже если оно меньше `1`.
Таким образом, `0.5` будет корректным значением. А `0.0` или `0` — нет.
То же самое справедливо и для lt.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial006_an_py310.py hl[13] *}
## Резюме { #recap }
С помощью `Query`, `Path` (и других классов, которые мы пока не затронули) вы можете добавлять метаданные и строковую валидацию тем же способом, как и в главе [Query-параметры и валидация строк](query-params-str-validations.md).
А также вы можете добавить валидацию числовых данных:
* `gt`: больше (`g`reater `t`han)
* `ge`: больше или равно (`g`reater than or `e`qual)
* `lt`: меньше (`l`ess `t`han)
* `le`: меньше или равно (`l`ess than or `e`qual)
/// info | Информация
`Query`, `Path` и другие классы, которые вы разберёте позже, являются наследниками общего класса `Param`.
Все они используют те же параметры для дополнительной валидации и метаданных, которые вы видели ранее.
///
/// note | Технические детали
`Query`, `Path` и другие "классы", которые вы импортируете из `fastapi`, на самом деле являются функциями, которые при вызове возвращают экземпляры одноимённых классов.
Объект `Query`, который вы импортируете, является функцией. И при вызове она возвращает экземпляр одноимённого класса `Query`.
Использование функций (вместо использования классов напрямую) нужно для того, чтобы ваш редактор не подсвечивал ошибки, связанные с их типами.
Таким образом вы можете использовать привычный вам редактор и инструменты разработки, не добавляя дополнительных конфигураций для игнорирования подобных ошибок.
///
================================================
FILE: docs/ru/docs/tutorial/path-params.md
================================================
# Path-параметры { #path-parameters }
Вы можете определить "параметры" или "переменные" пути, используя синтаксис форматированных строк Python:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial001_py310.py hl[6:7] *}
Значение параметра пути `item_id` будет передано в функцию в качестве аргумента `item_id`.
Если запустите этот пример и перейдёте по адресу: [http://127.0.0.1:8000/items/foo](http://127.0.0.1:8000/items/foo), то увидите ответ:
```JSON
{"item_id":"foo"}
```
## Параметры пути с типами { #path-parameters-with-types }
Вы можете объявить тип параметра пути в функции, используя стандартные аннотации типов Python:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}
Здесь, `item_id` объявлен типом `int`.
/// check | Заметка
Это обеспечит поддержку редактора кода внутри функции (проверка ошибок, автозавершение и т.п.).
///
## Преобразование данных { #data-conversion }
Если запустите этот пример и перейдёте по адресу: [http://127.0.0.1:8000/items/3](http://127.0.0.1:8000/items/3), то увидите ответ:
```JSON
{"item_id":3}
```
/// check | Заметка
Обратите внимание на значение `3`, которое получила (и вернула) функция. Это целочисленный Python `int`, а не строка `"3"`.
Используя такое объявление типов, **FastAPI** выполняет автоматический HTTP-запрос "парсинг".
///
## Валидация данных { #data-validation }
Если откроете браузер по адресу [http://127.0.0.1:8000/items/foo](http://127.0.0.1:8000/items/foo), то увидите интересную HTTP-ошибку:
```JSON
{
"detail": [
{
"type": "int_parsing",
"loc": [
"path",
"item_id"
],
"msg": "Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer",
"input": "foo"
}
]
}
```
из-за того, что параметр пути `item_id` имеет значение `"foo"`, которое не является типом `int`.
Та же ошибка возникнет, если вместо `int` передать `float`, например: [http://127.0.0.1:8000/items/4.2](http://127.0.0.1:8000/items/4.2)
/// check | Заметка
**FastAPI** обеспечивает валидацию данных, используя всё те же определения типов.
Обратите внимание, что в тексте ошибки явно указано место, не прошедшее проверку.
Это очень полезно при разработке и отладке кода, который взаимодействует с API.
///
## Документация { #documentation }
И теперь, когда откроете браузер по адресу: [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs), то увидите вот такую автоматически сгенерированную документацию API:
/// check | Заметка
Ещё раз, просто используя определения типов, **FastAPI** обеспечивает автоматическую интерактивную документацию (с интеграцией Swagger UI).
Обратите внимание, что параметр пути объявлен целочисленным.
///
## Преимущества стандартизации, альтернативная документация { #standards-based-benefits-alternative-documentation }
Поскольку сгенерированная схема соответствует стандарту [OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md), её можно использовать со множеством совместимых инструментов.
Именно поэтому, **FastAPI** сам предоставляет альтернативную документацию API (используя ReDoc), которую можно получить по адресу: [http://127.0.0.1:8000/redoc](http://127.0.0.1:8000/redoc).
По той же причине, есть множество совместимых инструментов, включая инструменты генерации кода для многих языков.
## Pydantic { #pydantic }
Вся проверка данных выполняется под капотом с помощью [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/), поэтому вы получаете все его преимущества. И вы можете быть уверены, что находитесь в надёжных руках.
Вы можете использовать в аннотациях как простые типы данных, вроде `str`, `float`, `bool`, так и более сложные типы.
Некоторые из них рассматриваются в следующих главах данного руководства.
## Порядок имеет значение { #order-matters }
При создании *операций пути* можно столкнуться с ситуацией, когда путь является фиксированным.
Например, `/users/me`. Предположим, что это путь для получения данных о текущем пользователе.
У вас также может быть путь `/users/{user_id}`, чтобы получить данные о конкретном пользователе по его ID.
Поскольку *операции пути* выполняются в порядке их объявления, необходимо, чтобы путь для `/users/me` был объявлен раньше, чем путь для `/users/{user_id}`:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial003_py310.py hl[6,11] *}
Иначе путь для `/users/{user_id}` также будет соответствовать `/users/me`, "подразумевая", что он получает параметр `user_id` со значением `"me"`.
Аналогично, вы не можете переопределить операцию с путем:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial003b_py310.py hl[6,11] *}
Первый будет выполняться всегда, так как путь совпадает первым.
## Предопределенные значения { #predefined-values }
Что если нам нужно заранее определить допустимые *параметры пути*, которые *операция пути* может принимать? В таком случае можно использовать стандартное перечисление `Enum` Python.
### Создание класса `Enum` { #create-an-enum-class }
Импортируйте `Enum` и создайте подкласс, который наследуется от `str` и `Enum`.
Мы наследуемся от `str`, чтобы документация API могла понять, что значения должны быть типа `string` и отображалась правильно.
Затем создайте атрибуты класса с фиксированными допустимыми значениями:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[1,6:9] *}
/// tip | Подсказка
Если интересно, то "AlexNet", "ResNet" и "LeNet" - это названия моделей Машинного обучения.
///
### Определение *параметра пути* { #declare-a-path-parameter }
Определите *параметр пути*, используя в аннотации типа класс перечисления (`ModelName`), созданный ранее:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[16] *}
### Проверьте документацию { #check-the-docs }
Поскольку доступные значения *параметра пути* определены заранее, интерактивная документация может наглядно их отображать:
### Работа с *перечислениями* в Python { #working-with-python-enumerations }
Значение *параметра пути* будет *элементом перечисления*.
#### Сравнение *элементов перечисления* { #compare-enumeration-members }
Вы можете сравнить это значение с *элементом перечисления* класса `ModelName`:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[17] *}
#### Получение *значения перечисления* { #get-the-enumeration-value }
Можно получить фактическое значение (в данном случае - `str`) с помощью `model_name.value` или в общем случае `your_enum_member.value`:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[20] *}
/// tip | Подсказка
Значение `"lenet"` также можно получить с помощью `ModelName.lenet.value`.
///
#### Возврат *элементов перечисления* { #return-enumeration-members }
Из *операции пути* можно вернуть *элементы перечисления*, даже вложенные в тело JSON (например в `dict`).
Они будут преобразованы в соответствующие значения (в данном случае - строки) перед их возвратом клиенту:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[18,21,23] *}
На стороне клиента вы получите такой JSON-ответ:
```JSON
{
"model_name": "alexnet",
"message": "Deep Learning FTW!"
}
```
## Path-параметры, содержащие пути { #path-parameters-containing-paths }
Предположим, что есть *операция пути* с путем `/files/{file_path}`.
Но вам нужно, чтобы `file_path` сам содержал *путь*, например, `home/johndoe/myfile.txt`.
Тогда URL для этого файла будет такой: `/files/home/johndoe/myfile.txt`.
### Поддержка OpenAPI { #openapi-support }
OpenAPI не поддерживает способов объявления *параметра пути*, содержащего внутри *путь*, так как это может привести к сценариям, которые сложно определять и тестировать.
Тем не менее это можно сделать в **FastAPI**, используя один из внутренних инструментов Starlette.
Документация по-прежнему будет работать, хотя и не добавит никакой информации о том, что параметр должен содержать путь.
### Конвертер пути { #path-convertor }
Благодаря одной из опций Starlette, можете объявить *параметр пути*, содержащий *путь*, используя URL вроде:
```
/files/{file_path:path}
```
В этом случае `file_path` - это имя параметра, а часть `:path`, указывает, что параметр должен соответствовать любому *пути*.
Можете использовать так:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial004_py310.py hl[6] *}
/// tip | Подсказка
Возможно, вам понадобится, чтобы параметр содержал `/home/johndoe/myfile.txt` с ведущим слэшем (`/`).
В этом случае URL будет таким: `/files//home/johndoe/myfile.txt`, с двойным слэшем (`//`) между `files` и `home`.
///
## Резюме { #recap }
Используя **FastAPI** вместе со стандартными объявлениями типов Python (короткими и интуитивно понятными), вы получаете:
* Поддержку редактора кода (проверку ошибок, автозавершение и т.п.)
* "Парсинг" данных
* Валидацию данных
* Аннотации API и автоматическую документацию
И объявлять типы достаточно один раз.
Это, вероятно, является главным заметным преимуществом **FastAPI** по сравнению с альтернативными фреймворками (кроме сырой производительности).
================================================
FILE: docs/ru/docs/tutorial/query-param-models.md
================================================
# Модели Query-Параметров { #query-parameter-models }
Если у вас есть группа связанных **query-параметров**, то вы можете объединить их в одну **Pydantic-модель**.
Это позволит вам **переиспользовать модель** в **разных местах**, устанавливать валидаторы и метаданные, в том числе для сразу всех параметров, в одном месте. 😎
/// note | Заметка
Это поддерживается начиная с версии FastAPI `0.115.0`. 🤓
///
## Pydantic-Модель для Query-Параметров { #query-parameters-with-a-pydantic-model }
Объявите нужные **query-параметры** в **Pydantic-модели**, а после аннотируйте параметр как `Query`:
{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:13,17] *}
**FastAPI извлечёт** данные соответствующие **каждому полю модели** из **query-параметров** запроса и выдаст вам объявленную Pydantic-модель заполненную ими.
## Проверьте Сгенерированную Документацию { #check-the-docs }
Вы можете посмотреть query-параметры в графическом интерфейсе сгенерированной документации по пути `/docs`:
### Query-параметр - список / несколько значений со значением по умолчанию { #query-parameter-list-multiple-values-with-defaults }
Можно также определить значение по умолчанию как `list`, если ничего не передано:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial012_an_py310.py hl[9] *}
Если вы перейдёте по адресу:
```
http://localhost:8000/items/
```
значение по умолчанию для `q` будет: `["foo", "bar"]`, и ответом будет:
```JSON
{
"q": [
"foo",
"bar"
]
}
```
#### Просто `list` { #using-just-list }
Можно использовать `list` напрямую вместо `list[str]`:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial013_an_py310.py hl[9] *}
/// note | Примечание
Имейте в виду, что в этом случае FastAPI не будет проверять содержимое списка.
Например, `list[int]` проверит (и задокументирует), что элементы списка — целые числа. А просто `list` — нет.
///
## Больше метаданных { #declare-more-metadata }
Можно добавить больше информации о параметре.
Эта информация будет включена в сгенерированную OpenAPI-схему и использована интерфейсами документации и внешними инструментами.
/// note | Примечание
Помните, что разные инструменты могут иметь разный уровень поддержки OpenAPI.
Некоторые из них пока могут не показывать всю дополнительную информацию, хотя в большинстве случаев недостающая возможность уже запланирована к разработке.
///
Можно задать `title`:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial007_an_py310.py hl[10] *}
И `description`:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial008_an_py310.py hl[14] *}
## Псевдонимы параметров { #alias-parameters }
Представьте, что вы хотите, чтобы параметр назывался `item-query`.
Например:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?item-query=foobaritems
```
Но `item-query` — недопустимое имя переменной в Python.
Ближайший вариант — `item_query`.
Но вам всё равно нужно именно `item-query`...
Тогда можно объявить `alias`, и этот псевдоним будет использован для поиска значения параметра:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial009_an_py310.py hl[9] *}
## Маркировка параметров как устаревших { #deprecating-parameters }
Предположим, этот параметр вам больше не нравится.
Его нужно оставить на какое‑то время, так как клиенты его используют, но вы хотите, чтобы в документации он явно отображался как устаревший.
Тогда передайте параметр `deprecated=True` в `Query`:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial010_an_py310.py hl[19] *}
В документации это будет показано так:
## Исключить параметры из OpenAPI { #exclude-parameters-from-openapi }
Чтобы исключить query-параметр из генерируемой OpenAPI-схемы (и, следовательно, из систем автоматической документации), укажите у `Query` параметр `include_in_schema=False`:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial014_an_py310.py hl[10] *}
## Кастомная валидация { #custom-validation }
Бывают случаи, когда нужна **кастомная валидация**, которую нельзя выразить параметрами выше.
В таких случаях можно использовать **кастомную функцию-валидатор**, которая применяется после обычной валидации (например, после проверки, что значение — это `str`).
Этого можно добиться, используя [`AfterValidator` Pydantic](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-after-validator) внутри `Annotated`.
/// tip | Совет
В Pydantic также есть [`BeforeValidator`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-before-validator) и другие. 🤓
///
Например, эта кастомная проверка убеждается, что ID элемента начинается с `isbn-` для номера книги ISBN или с `imdb-` для ID URL фильма на IMDB:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py hl[5,16:19,24] *}
/// info | Дополнительная информация
Это доступно в Pydantic версии 2 и выше. 😎
///
/// tip | Совет
Если вам нужна валидация, требующая общения с каким‑либо **внешним компонентом** — базой данных или другим API — вместо этого используйте **Зависимости FastAPI**, вы познакомитесь с ними позже.
Эти кастомные валидаторы предназначены для проверок, которые можно выполнить, имея **только** те же **данные**, что пришли в запросе.
///
### Понимание этого кода { #understand-that-code }
Важный момент — это использовать **`AfterValidator` с функцией внутри `Annotated`**. Смело пропускайте эту часть. 🤸
---
Но если вам любопытен именно этот пример и всё ещё интересно, вот немного подробностей.
#### Строка и `value.startswith()` { #string-with-value-startswith }
Заметили? Метод строки `value.startswith()` может принимать кортеж — тогда будет проверено каждое значение из кортежа:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[16:19] hl[17] *}
#### Случайный элемент { #a-random-item }
С помощью `data.items()` мы получаем итерируемый объект с кортежами, содержащими ключ и значение для каждого элемента словаря.
Мы превращаем этот итерируемый объект в обычный `list` через `list(data.items())`.
Затем с `random.choice()` можно получить **случайное значение** из списка — то есть кортеж вида `(id, name)`. Это будет что‑то вроде `("imdb-tt0371724", "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy")`.
После этого мы **присваиваем эти два значения** кортежа переменным `id` и `name`.
Так что, если пользователь не передал ID элемента, он всё равно получит случайную рекомендацию.
...и всё это в **одной простой строке**. 🤯 Разве не прекрасен Python? 🐍
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[22:30] hl[29] *}
## Резюме { #recap }
Вы можете объявлять дополнительные проверки и метаданные для параметров.
Общие метаданные и настройки:
* `alias`
* `title`
* `description`
* `deprecated`
Проверки, специфичные для строк:
* `min_length`
* `max_length`
* `pattern`
Кастомные проверки с использованием `AfterValidator`.
В этих примерах вы видели, как объявлять проверки для значений типа `str`.
Смотрите следующие главы, чтобы узнать, как объявлять проверки для других типов, например чисел.
================================================
FILE: docs/ru/docs/tutorial/query-params.md
================================================
# Query-параметры { #query-parameters }
Когда вы объявляете параметры функции, которые не являются параметрами пути, они автоматически интерпретируются как "query"-параметры.
{* ../../docs_src/query_params/tutorial001_py310.py hl[9] *}
Query-параметры представляют из себя набор пар ключ-значение, которые идут после знака `?` в URL-адресе, разделенные символами `&`.
Например, в этом URL-адресе:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```
...параметры запроса такие:
* `skip`: со значением `0`
* `limit`: со значением `10`
Будучи частью URL-адреса, они "по умолчанию" являются строками.
Но когда вы объявляете их с использованием типов Python (в примере выше, как `int`), они конвертируются в указанный тип данных и проходят проверку на соответствие ему.
Все те же правила, которые применяются к path-параметрам, также применяются и query-параметрам:
* Поддержка от редактора кода (очевидно)
* "Парсинг" данных
* Проверка на соответствие данных (Валидация)
* Автоматическая документация
## Значения по умолчанию { #defaults }
Поскольку query-параметры не являются фиксированной частью пути, они могут быть не обязательными и иметь значения по умолчанию.
В примере выше значения по умолчанию равны `skip=0` и `limit=10`.
Таким образом, результат перехода по URL-адресу:
```
http://127.0.0.1:8000/items/
```
будет таким же, как если перейти используя параметры по умолчанию:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```
Но если вы введёте, например:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=20
```
Значения параметров в вашей функции будут:
* `skip=20`: потому что вы установили это в URL-адресе
* `limit=10`: т.к это было значение по умолчанию
## Необязательные параметры { #optional-parameters }
Аналогично, вы можете объявлять необязательные query-параметры, установив их значение по умолчанию, равное `None`:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}
В этом случае, параметр `q` будет не обязательным и будет иметь значение `None` по умолчанию.
/// check | Важно
Также обратите внимание, что **FastAPI** достаточно умён чтобы заметить, что параметр `item_id` является path-параметром, а `q` нет, поэтому, это параметр запроса.
///
## Преобразование типа параметра запроса { #query-parameter-type-conversion }
Вы также можете объявлять параметры с типом `bool`, которые будут преобразованы соответственно:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial003_py310.py hl[7] *}
В этом случае, если вы сделаете запрос:
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=1
```
или
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=True
```
или
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=true
```
или
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=on
```
или
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=yes
```
или в любом другом варианте написания (в верхнем регистре, с заглавной буквой, и т.п), внутри вашей функции параметр `short` будет иметь значение `True` типа данных `bool` . В противном случае - `False`.
## Смешивание query-параметров и path-параметров { #multiple-path-and-query-parameters }
Вы можете объявлять несколько query-параметров и path-параметров одновременно, **FastAPI** сам разберётся, что чем является.
И вы не обязаны объявлять их в каком-либо определенном порядке.
Они будут обнаружены по именам:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial004_py310.py hl[6,8] *}
## Обязательные query-параметры { #required-query-parameters }
Когда вы объявляете значение по умолчанию для параметра, который не является path-параметром (в этом разделе мы пока что рассмотрели только query-параметры), то он не является обязательным.
Если вы не хотите задавать конкретное значение, но хотите сделать параметр необязательным, вы можете установить значение по умолчанию равным `None`.
Но если вы хотите сделать query-параметр обязательным, вы можете просто не указывать значение по умолчанию:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial005_py310.py hl[6:7] *}
Здесь параметр запроса `needy` является обязательным параметром с типом данных `str`.
Если вы откроете в браузере URL-адрес, например:
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item
```
...без добавления обязательного параметра `needy`, вы увидите подобного рода ошибку:
```JSON
{
"detail": [
{
"type": "missing",
"loc": [
"query",
"needy"
],
"msg": "Field required",
"input": null
}
]
}
```
Поскольку `needy` является обязательным параметром, вам необходимо указать его в URL-адресе:
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item?needy=sooooneedy
```
...это будет работать:
```JSON
{
"item_id": "foo-item",
"needy": "sooooneedy"
}
```
Конечно, вы можете определить некоторые параметры как обязательные, некоторые — со значением по умолчанию, а некоторые — полностью необязательные:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial006_py310.py hl[8] *}
В этом примере, у нас есть 3 параметра запроса:
* `needy`, обязательный `str`.
* `skip`, типа `int` и со значением по умолчанию `0`.
* `limit`, необязательный `int`.
/// tip | Подсказка
Вы можете использовать класс `Enum` также, как ранее применяли его с [Path-параметрами](path-params.md#predefined-values).
///
================================================
FILE: docs/ru/docs/tutorial/request-files.md
================================================
# Загрузка файлов { #request-files }
Используя класс `File`, мы можем позволить клиентам загружать файлы.
/// info | Дополнительная информация
Чтобы получать загруженные файлы, сначала установите [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart).
Убедитесь, что вы создали [виртуальное окружение](../virtual-environments.md), активировали его, а затем установили пакет, например:
```console
$ pip install python-multipart
```
Это связано с тем, что загружаемые файлы передаются как "данные формы".
///
## Импорт `File` { #import-file }
Импортируйте `File` и `UploadFile` из модуля `fastapi`:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}
## Определите параметры `File` { #define-file-parameters }
Создайте параметры `File` так же, как вы это делаете для `Body` или `Form`:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}
/// info | Дополнительная информация
`File` - это класс, который наследуется непосредственно от `Form`.
Но помните, что когда вы импортируете `Query`, `Path`, `File` и другие из `fastapi`, на самом деле это функции, которые возвращают специальные классы.
///
/// tip | Подсказка
Для объявления тела файла необходимо использовать `File`, поскольку в противном случае параметры будут интерпретироваться как параметры запроса или параметры тела (JSON).
///
Файлы будут загружены как данные формы.
Если вы объявите тип параметра у *функции операции пути* как `bytes`, то **FastAPI** прочитает файл за вас, и вы получите его содержимое в виде `bytes`.
Следует иметь в виду, что все содержимое будет храниться в памяти. Это хорошо подходит для небольших файлов.
Однако возможны случаи, когда использование `UploadFile` может оказаться полезным.
## Параметры файла с `UploadFile` { #file-parameters-with-uploadfile }
Определите параметр файла с типом `UploadFile`:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[14] *}
Использование `UploadFile` имеет ряд преимуществ перед `bytes`:
* Использовать `File()` в значении параметра по умолчанию не обязательно.
* При этом используется "буферный" файл:
* Файл, хранящийся в памяти до максимального предела размера, после преодоления которого он будет храниться на диске.
* Это означает, что он будет хорошо работать с большими файлами, такими как изображения, видео, большие бинарные файлы и т.д., не потребляя при этом всю память.
* Из загруженного файла можно получить метаданные.
* Он реализует [file-like](https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object) `async` интерфейс.
* Он предоставляет реальный объект Python [`SpooledTemporaryFile`](https://docs.python.org/3/library/tempfile.html#tempfile.SpooledTemporaryFile), который вы можете передать непосредственно другим библиотекам, которые ожидают файл в качестве объекта.
### `UploadFile` { #uploadfile }
`UploadFile` имеет следующие атрибуты:
* `filename`: Строка `str` с исходным именем файла, который был загружен (например, `myimage.jpg`).
* `content_type`: Строка `str` с типом содержимого (MIME type / media type) (например, `image/jpeg`).
* `file`: [`SpooledTemporaryFile`](https://docs.python.org/3/library/tempfile.html#tempfile.SpooledTemporaryFile) (a [file-like](https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object) объект). Это фактический файл Python, который можно передавать непосредственно другим функциям или библиотекам, ожидающим файл в качестве объекта.
`UploadFile` имеет следующие методы `async`. Все они вызывают соответствующие файловые методы (используя внутренний `SpooledTemporaryFile`).
* `write(data)`: Записать данные `data` (`str` или `bytes`) в файл.
* `read(size)`: Прочитать количество `size` (`int`) байт/символов из файла.
* `seek(offset)`: Перейти к байту на позиции `offset` (`int`) в файле.
* Например, `await myfile.seek(0)` перейдет к началу файла.
* Это особенно удобно, если вы один раз выполнили команду `await myfile.read()`, а затем вам нужно прочитать содержимое файла еще раз.
* `close()`: Закрыть файл.
Поскольку все эти методы являются `async` методами, вам следует использовать "await" вместе с ними.
Например, внутри `async` *функции операции пути* можно получить содержимое с помощью:
```Python
contents = await myfile.read()
```
Если вы находитесь внутри обычной `def` *функции операции пути*, можно получить прямой доступ к файлу `UploadFile.file`, например:
```Python
contents = myfile.file.read()
```
/// note | Технические детали `async`
При использовании методов `async` **FastAPI** запускает файловые методы в пуле потоков и ожидает их.
///
/// note | Технические детали Starlette
**FastAPI** наследует `UploadFile` непосредственно из **Starlette**, но добавляет некоторые детали для совместимости с **Pydantic** и другими частями FastAPI.
///
## Что такое «данные формы» { #what-is-form-data }
Способ, которым HTML-формы (``) отправляют данные на сервер, обычно использует "специальную" кодировку для этих данных, отличную от JSON.
**FastAPI** позаботится о том, чтобы считать эти данные из нужного места, а не из JSON.
/// note | Технические детали
Данные из форм обычно кодируются с использованием "media type" `application/x-www-form-urlencoded` когда он не включает файлы.
Но когда форма включает файлы, она кодируется как `multipart/form-data`. Если вы используете `File`, **FastAPI** будет знать, что ему нужно получить файлы из нужной части тела.
Если вы хотите узнать больше об этих кодировках и полях форм, перейдите по ссылке [MDN web docs for `POST`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/POST).
///
/// warning | Внимание
В операции *функции операции пути* можно объявить несколько параметров `File` и `Form`, но нельзя также объявлять поля `Body`, которые предполагается получить в виде JSON, поскольку тело запроса будет закодировано с помощью `multipart/form-data`, а не `application/json`.
Это не является ограничением **FastAPI**, это часть протокола HTTP.
///
## Необязательная загрузка файлов { #optional-file-upload }
Вы можете сделать загрузку файла необязательной, используя стандартные аннотации типов и установив значение по умолчанию `None`:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_02_an_py310.py hl[9,17] *}
## `UploadFile` с дополнительными метаданными { #uploadfile-with-additional-metadata }
Вы также можете использовать `File()` вместе с `UploadFile`, например, для установки дополнительных метаданных:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_03_an_py310.py hl[9,15] *}
## Загрузка нескольких файлов { #multiple-file-uploads }
Можно одновременно загружать несколько файлов.
Они будут связаны с одним и тем же "полем формы", отправляемым с помощью данных формы.
Для этого необходимо объявить список `bytes` или `UploadFile`:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial002_an_py310.py hl[10,15] *}
Вы получите, как и было объявлено, список `list` из `bytes` или `UploadFile`.
/// note | Технические детали
Можно также использовать `from starlette.responses import HTMLResponse`.
**FastAPI** предоставляет тот же `starlette.responses`, что и `fastapi.responses`, просто для удобства разработчика. Однако большинство доступных ответов поступает непосредственно из Starlette.
///
### Загрузка нескольких файлов с дополнительными метаданными { #multiple-file-uploads-with-additional-metadata }
Так же, как и раньше, вы можете использовать `File()` для задания дополнительных параметров, даже для `UploadFile`:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial003_an_py310.py hl[11,18:20] *}
## Резюме { #recap }
Используйте `File`, `bytes` и `UploadFile` для работы с файлами, которые будут загружаться и передаваться в виде данных формы.
================================================
FILE: docs/ru/docs/tutorial/request-form-models.md
================================================
# Модели форм { #form-models }
Вы можете использовать **Pydantic-модели** для объявления **полей формы** в FastAPI.
/// info | Дополнительная информация
Чтобы использовать формы, сначала установите [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart).
Убедитесь, что вы создали и активировали [виртуальное окружение](../virtual-environments.md), а затем установите пакет, например:
```console
$ pip install python-multipart
```
///
/// note | Заметка
Этот функционал доступен начиная с версии FastAPI `0.113.0`. 🤓
///
## Pydantic-модели для форм { #pydantic-models-for-forms }
Вам просто нужно объявить **Pydantic-модель** с полями, которые вы хотите получить как **поля формы**, а затем объявить параметр как `Form`:
{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:11,15] *}
**FastAPI** **извлечёт** данные для **каждого поля** из **данных формы** в запросе и выдаст вам объявленную Pydantic-модель.
## Проверьте документацию { #check-the-docs }
Вы можете проверить это в интерфейсе документации по адресу `/docs`:
И обе модели будут использоваться в интерактивной документации API:
## Другие аннотации возвращаемых типов { #other-return-type-annotations }
Бывают случаи, когда вы возвращаете что-то, что не является валидным полем Pydantic, и аннотируете это в функции только ради поддержки инструментов (редактор кода, mypy и т.д.).
### Возврат Response напрямую { #return-a-response-directly }
Самый распространённый случай — [возвращать Response напрямую, как описано далее в разделах документации для продвинутых](../advanced/response-directly.md).
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_02_py310.py hl[8,10:11] *}
Этот простой случай обрабатывается FastAPI автоматически, потому что аннотация возвращаемого типа — это класс (или подкласс) `Response`.
И инструменты тоже будут довольны, потому что и `RedirectResponse`, и `JSONResponse` являются подклассами `Response`, так что аннотация типа корректна.
### Аннотировать подкласс Response { #annotate-a-response-subclass }
Вы также можете использовать подкласс `Response` в аннотации типа:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_03_py310.py hl[8:9] *}
Это тоже сработает, так как `RedirectResponse` — подкласс `Response`, и FastAPI автоматически обработает этот простой случай.
### Некорректные аннотации возвращаемых типов { #invalid-return-type-annotations }
Но когда вы возвращаете произвольный объект, не являющийся валидным типом Pydantic (например, объект базы данных), и аннотируете его таким образом в функции, FastAPI попытается создать модель ответа Pydantic из этой аннотации типа и потерпит неудачу.
То же произойдёт, если у вас будет что-то вроде объединение разных типов, где один или несколько не являются валидными типами Pydantic, например, это приведёт к ошибке 💥:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_04_py310.py hl[8] *}
...это не сработает, потому что аннотация типа не является типом Pydantic и это не единственный класс `Response` или его подкласс, а объединение (`union`) из `Response` и `dict`.
### Отключить модель ответа { #disable-response-model }
Продолжая пример выше, вы можете не хотеть использовать стандартные валидацию данных, документирование, фильтрацию и т.п., выполняемые FastAPI.
Но при этом вы можете хотеть сохранить аннотацию возвращаемого типа в функции, чтобы пользоваться поддержкой инструментов вроде редакторов кода и инструментов проверки типов (например, mypy).
В этом случае вы можете отключить генерацию модели ответа, установив `response_model=None`:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_05_py310.py hl[7] *}
Так FastAPI пропустит генерацию модели ответа, и вы сможете использовать любые аннотации возвращаемых типов, которые вам нужны, без влияния на ваше приложение FastAPI. 🤓
## Параметры кодирования модели ответа { #response-model-encoding-parameters }
У вашей модели ответа могут быть значения по умолчанию, например:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[9,11:12] *}
* `description: Union[str, None] = None` (или `str | None = None` в Python 3.10) имеет значение по умолчанию `None`.
* `tax: float = 10.5` имеет значение по умолчанию `10.5`.
* `tags: List[str] = []` имеет значение по умолчанию пустого списка: `[]`.
но вы можете захотеть опустить их в результате, если они фактически не были сохранены.
Например, если у вас есть модели с множеством необязательных атрибутов в NoSQL-базе данных, но вы не хотите отправлять очень длинные JSON-ответы, заполненные значениями по умолчанию.
### Используйте параметр `response_model_exclude_unset` { #use-the-response-model-exclude-unset-parameter }
Вы можете установить у *декоратора операции пути* параметр `response_model_exclude_unset=True`:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[22] *}
и эти значения по умолчанию не будут включены в ответ — только те значения, которые действительно были установлены.
Итак, если вы отправите запрос к этой *операции пути* для элемента с ID `foo`, ответ (без значений по умолчанию) будет таким:
```JSON
{
"name": "Foo",
"price": 50.2
}
```
/// info | Информация
Вы также можете использовать:
* `response_model_exclude_defaults=True`
* `response_model_exclude_none=True`
как описано в [документации Pydantic](https://docs.pydantic.dev/1.10/usage/exporting_models/#modeldict) для `exclude_defaults` и `exclude_none`.
///
#### Данные со значениями для полей, имеющих значения по умолчанию { #data-with-values-for-fields-with-defaults }
Но если в ваших данных есть значения для полей модели, для которых указаны значения по умолчанию, как у элемента с ID `bar`:
```Python hl_lines="3 5"
{
"name": "Bar",
"description": "The bartenders",
"price": 62,
"tax": 20.2
}
```
они будут включены в ответ.
#### Данные с такими же значениями, как значения по умолчанию { #data-with-the-same-values-as-the-defaults }
Если данные имеют те же значения, что и значения по умолчанию, как у элемента с ID `baz`:
```Python hl_lines="3 5-6"
{
"name": "Baz",
"description": None,
"price": 50.2,
"tax": 10.5,
"tags": []
}
```
FastAPI достаточно умен (на самом деле, это Pydantic), чтобы понять, что хотя `description`, `tax` и `tags` совпадают со значениями по умолчанию, они были установлены явно (а не взяты из значений по умолчанию).
Поэтому они тоже будут включены в JSON-ответ.
/// tip | Совет
Обратите внимание, что значения по умолчанию могут быть любыми, не только `None`.
Это может быть список (`[]`), число с плавающей точкой `10.5` и т.д.
///
### `response_model_include` и `response_model_exclude` { #response-model-include-and-response-model-exclude }
Вы также можете использовать параметры *декоратора операции пути* `response_model_include` и `response_model_exclude`.
Они принимают `set` из `str` с именами атрибутов, которые нужно включить (исключив остальные) или исключить (оставив остальные).
Это можно использовать как быстрый способ, если у вас только одна Pydantic-модель и вы хотите убрать часть данных из ответа.
/// tip | Совет
Но всё же рекомендуется использовать подходы выше — несколько классов — вместо этих параметров.
Потому что JSON Schema, генерируемая в OpenAPI вашего приложения (и документации), всё равно будет соответствовать полной модели, даже если вы используете `response_model_include` или `response_model_exclude`, чтобы опустить некоторые атрибуты.
То же относится к `response_model_by_alias`, который работает аналогично.
///
{* ../../docs_src/response_model/tutorial005_py310.py hl[29,35] *}
/// tip | Совет
Синтаксис `{"name", "description"}` создаёт `set` с этими двумя значениями.
Это эквивалентно `set(["name", "description"])`.
///
#### Использование `list` вместо `set` { #using-lists-instead-of-sets }
Если вы забыли использовать `set` и применили `list` или `tuple` вместо него, FastAPI всё равно преобразует это в `set`, и всё будет работать корректно:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial006_py310.py hl[29,35] *}
## Резюме { #recap }
Используйте параметр `response_model` у *декоратора операции пути*, чтобы задавать модели ответа, и особенно — чтобы приватные данные отфильтровывались.
Используйте `response_model_exclude_unset`, чтобы возвращать только те значения, которые были установлены явно.
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FILE: docs/ru/docs/tutorial/response-status-code.md
================================================
# Статус-код ответа { #response-status-code }
Подобно тому, как вы можете задать модель/схему ответа, вы можете объявить HTTP статус-код, используемый для ответа, с помощью параметра `status_code` в любой из *операций пути*:
* `@app.get()`
* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`
* и других.
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py310.py hl[6] *}
/// note | Примечание
Обратите внимание, что `status_code` — это параметр метода-декоратора (`get`, `post` и т.д.), а не вашей *функции-обработчика пути*, в отличие от всех остальных параметров и тела запроса.
///
Параметр `status_code` принимает число, обозначающее HTTP статус-код.
/// info | Информация
В качестве значения параметра `status_code` также может использоваться `IntEnum`, например, из библиотеки [`http.HTTPStatus`](https://docs.python.org/3/library/http.html#http.HTTPStatus) в Python.
///
Это позволит:
* Возвращать указанный код статуса в ответе.
* Документировать его как код статуса ответа в OpenAPI схеме (а значит, и в пользовательских интерфейсах):
/// note | Примечание
Некоторые коды статуса ответа (см. следующий раздел) указывают на то, что ответ не имеет тела.
FastAPI знает об этом и создаст документацию OpenAPI, в которой будет указано, что тело ответа отсутствует.
///
## Об HTTP статус-кодах { #about-http-status-codes }
/// note | Примечание
Если вы уже знаете, что представляют собой HTTP статус-коды, можете перейти к следующему разделу.
///
В протоколе HTTP числовой код состояния из 3 цифр отправляется как часть ответа.
У кодов статуса есть названия, чтобы упростить их распознавание, но важны именно числовые значения.
Кратко:
* `100 - 199` – статус-коды информационного типа. Они редко используются разработчиками напрямую. Ответы с этими кодами не могут иметь тела.
* **`200 - 299`** – статус-коды, сообщающие об успешной обработке запроса. Они используются чаще всего.
* `200` – это код статуса ответа по умолчанию, который означает, что все прошло "OK".
* Другим примером может быть статус `201`, "Created". Он обычно используется после создания новой записи в базе данных.
* Особый случай – `204`, "No Content". Этот статус ответа используется, когда нет содержимого для возврата клиенту, и поэтому ответ не должен иметь тела.
* **`300 - 399`** – статус-коды, сообщающие о перенаправлениях. Ответы с этими кодами статуса могут иметь или не иметь тело, за исключением ответов со статусом `304`, "Not Modified", у которых не должно быть тела.
* **`400 - 499`** – статус-коды, сообщающие о клиентской ошибке. Это ещё одна наиболее часто используемая категория.
* Пример – код `404` для статуса "Not Found".
* Для общих ошибок со стороны клиента можно просто использовать код `400`.
* `500 - 599` – статус-коды, сообщающие о серверной ошибке. Они почти никогда не используются разработчиками напрямую. Когда что-то идет не так в какой-то части кода вашего приложения или на сервере, он автоматически вернёт один из этих кодов статуса.
/// tip | Подсказка
Чтобы узнать больше о HTTP кодах статуса и о том, для чего каждый из них предназначен, ознакомьтесь с [MDN документацией об HTTP статус-кодах](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Status).
///
## Краткие обозначения для запоминания названий кодов { #shortcut-to-remember-the-names }
Рассмотрим предыдущий пример еще раз:
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py310.py hl[6] *}
`201` – это код статуса "Создано".
Но вам не обязательно запоминать, что означает каждый из этих кодов.
Для удобства вы можете использовать переменные из `fastapi.status`.
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial002_py310.py hl[1,6] *}
Они содержат те же числовые значения, но позволяют использовать автозавершение редактора кода для выбора кода статуса:
/// note | Технические детали
Вы также можете использовать `from starlette import status`.
**FastAPI** позволяет использовать как `starlette.status`, так и `fastapi.status` исключительно для удобства разработчиков. Но поставляется fastapi.status непосредственно из Starlette.
///
## Изменение кода статуса по умолчанию { #changing-the-default }
Позже, в [Руководстве для продвинутых пользователей](../advanced/response-change-status-code.md), вы узнаете, как возвращать HTTP статус-код, отличный от значения по умолчанию, которое вы объявляете здесь.
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FILE: docs/ru/docs/tutorial/schema-extra-example.md
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# Объявление примеров данных запроса { #declare-request-example-data }
Вы можете объявлять примеры данных, которые ваше приложение может получать.
Вот несколько способов, как это сделать.
## Дополнительные данные JSON Schema в моделях Pydantic { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }
Вы можете объявить `examples` для модели Pydantic, которые будут добавлены в сгенерированную JSON Schema.
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}
Эта дополнительная информация будет добавлена как есть в выходную **JSON Schema** этой модели и будет использоваться в документации API.
Вы можете использовать атрибут `model_config`, который принимает `dict`, как описано в [Документация Pydantic: Конфигурация](https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/).
Вы можете задать `"json_schema_extra"` с `dict`, содержащим любые дополнительные данные, которые вы хотите видеть в сгенерированной JSON Schema, включая `examples`.
/// tip | Подсказка
Вы можете использовать тот же приём, чтобы расширить JSON Schema и добавить свою собственную дополнительную информацию.
Например, вы можете использовать это, чтобы добавить метаданные для фронтенд‑пользовательского интерфейса и т.д.
///
/// info | Информация
OpenAPI 3.1.0 (используется начиная с FastAPI 0.99.0) добавил поддержку `examples`, который является частью стандарта **JSON Schema**.
До этого поддерживалось только ключевое слово `example` с одним примером. Оно всё ещё поддерживается в OpenAPI 3.1.0, но помечено как устаревшее и не является частью стандарта JSON Schema. Поэтому рекомендуется мигрировать `example` на `examples`. 🤓
Подробнее — в конце этой страницы.
///
## Дополнительные аргументы `Field` { #field-additional-arguments }
При использовании `Field()` с моделями Pydantic вы также можете объявлять дополнительные `examples`:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial002_py310.py hl[2,8:11] *}
## `examples` в JSON Schema — OpenAPI { #examples-in-json-schema-openapi }
При использовании любой из функций:
* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* `Body()`
* `Form()`
* `File()`
вы также можете объявить набор `examples` с дополнительной информацией, которая будет добавлена в их **JSON Schema** внутри **OpenAPI**.
### `Body` с `examples` { #body-with-examples }
Здесь мы передаём `examples`, содержащий один пример данных, ожидаемых в `Body()`:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial003_an_py310.py hl[22:29] *}
### Пример в UI документации { #example-in-the-docs-ui }
С любым из перечисленных выше методов это будет выглядеть так в `/docs`:
### `Body` с несколькими `examples` { #body-with-multiple-examples }
Конечно, вы можете передать и несколько `examples`:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial004_an_py310.py hl[23:38] *}
Когда вы делаете это, примеры становятся частью внутренней **JSON Schema** для данных тела запроса.
Тем не менее, на момент написания этого Swagger UI, инструмент, отвечающий за отображение UI документации, не поддерживает показ нескольких примеров для данных в **JSON Schema**. Но ниже есть обходной путь.
### Специфические для OpenAPI `examples` { #openapi-specific-examples }
Ещё до того как **JSON Schema** поддержала `examples`, в OpenAPI была поддержка другого поля, также называемого `examples`.
Эти **специфические для OpenAPI** `examples` находятся в другой секции спецификации OpenAPI. Они находятся в **подробностях для каждой операции пути (обработчика пути)**, а не внутри каждого объекта Schema.
И Swagger UI уже какое‑то время поддерживает именно это поле `examples`. Поэтому вы можете использовать его, чтобы **отобразить** разные **примеры в UI документации**.
Структура этого специфичного для OpenAPI поля `examples` — это `dict` с **несколькими примерами** (вместо `list`), каждый с дополнительной информацией, которая также будет добавлена в **OpenAPI**.
Это не помещается внутрь каждого объекта Schema в OpenAPI, это находится снаружи, непосредственно на уровне самой *операции пути*.
### Использование параметра `openapi_examples` { #using-the-openapi-examples-parameter }
Вы можете объявлять специфические для OpenAPI `examples` в FastAPI с помощью параметра `openapi_examples` для:
* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* `Body()`
* `Form()`
* `File()`
Ключи `dict` идентифицируют каждый пример, а каждое значение — это ещё один `dict`.
Каждый конкретный пример `dict` в `examples` может содержать:
* `summary`: Краткое описание примера.
* `description`: Подробное описание, которое может содержать текст в Markdown.
* `value`: Это фактический пример, который отображается, например, `dict`.
* `externalValue`: альтернатива `value`, URL, указывающий на пример. Хотя это может поддерживаться не так многими инструментами, как `value`.
Использовать это можно так:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial005_an_py310.py hl[23:49] *}
### OpenAPI-примеры в UI документации { #openapi-examples-in-the-docs-ui }
С `openapi_examples`, добавленным в `Body()`, страница `/docs` будет выглядеть так:
## Технические детали { #technical-details }
/// tip | Подсказка
Если вы уже используете **FastAPI** версии **0.99.0 или выше**, вы, вероятно, можете **пропустить** эти подробности.
Они более актуальны для старых версий, до того как стала доступна OpenAPI 3.1.0.
Считайте это кратким **уроком истории** про OpenAPI и JSON Schema. 🤓
///
/// warning | Внимание
Далее идут очень технические подробности о стандартах **JSON Schema** и **OpenAPI**.
Если идеи выше уже работают для вас, этого может быть достаточно, и, вероятно, вам не нужны эти детали — смело пропускайте их.
///
До OpenAPI 3.1.0 OpenAPI использовала более старую и модифицированную версию **JSON Schema**.
В JSON Schema не было `examples`, поэтому OpenAPI добавила собственное поле `example` в свою модифицированную версию.
OpenAPI также добавила поля `example` и `examples` в другие части спецификации:
* [`Parameter Object` (в спецификации)](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.1.0.md#parameter-object), которое использовалось в FastAPI:
* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* [`Request Body Object`, в поле `content`, в `Media Type Object` (в спецификации)](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.1.0.md#media-type-object), которое использовалось в FastAPI:
* `Body()`
* `File()`
* `Form()`
/// info | Информация
Этот старый специфичный для OpenAPI параметр `examples` теперь называется `openapi_examples`, начиная с FastAPI `0.103.0`.
///
### Поле `examples` в JSON Schema { #json-schemas-examples-field }
Позже в новой версии спецификации JSON Schema было добавлено поле [`examples`](https://json-schema.org/draft/2019-09/json-schema-validation.html#rfc.section.9.5).
А затем новый OpenAPI 3.1.0 был основан на последней версии (JSON Schema 2020-12), которая включала это новое поле `examples`.
И теперь это новое поле `examples` имеет приоритет над старым одиночным (и кастомным) полем `example`, которое теперь устарело.
Это новое поле `examples` в JSON Schema — это **просто `list`** примеров, а не dict с дополнительными метаданными, как в других местах OpenAPI (описанных выше).
/// info | Информация
Даже после того как OpenAPI 3.1.0 была выпущена с этой новой, более простой интеграцией с JSON Schema, какое‑то время Swagger UI, инструмент, предоставляющий автоматическую документацию, не поддерживал OpenAPI 3.1.0 (поддержка появилась начиная с версии 5.0.0 🎉).
Из‑за этого версии FastAPI до 0.99.0 всё ещё использовали версии OpenAPI ниже 3.1.0.
///
### `examples` в Pydantic и FastAPI { #pydantic-and-fastapi-examples }
Когда вы добавляете `examples` внутри модели Pydantic, используя `schema_extra` или `Field(examples=["something"])`, этот пример добавляется в **JSON Schema** для этой модели Pydantic.
И эта **JSON Schema** модели Pydantic включается в **OpenAPI** вашего API, а затем используется в UI документации.
В версиях FastAPI до 0.99.0 (0.99.0 и выше используют новый OpenAPI 3.1.0), когда вы использовали `example` или `examples` с любыми другими утилитами (`Query()`, `Body()`, и т.д.), эти примеры не добавлялись в JSON Schema, описывающую эти данные (даже в собственную версию JSON Schema OpenAPI), они добавлялись непосредственно в объявление *операции пути* в OpenAPI (вне частей OpenAPI, использующих JSON Schema).
Но теперь, когда FastAPI 0.99.0 и выше используют OpenAPI 3.1.0, который использует JSON Schema 2020-12, а также Swagger UI 5.0.0 и выше, всё стало более последовательным, и примеры включаются в JSON Schema.
### Swagger UI и специфичные для OpenAPI `examples` { #swagger-ui-and-openapi-specific-examples }
Теперь, поскольку Swagger UI не поддерживал несколько примеров JSON Schema (по состоянию на 2023-08-26), у пользователей не было способа показать несколько примеров в документации.
Чтобы решить это, FastAPI `0.103.0` **добавил поддержку** объявления того же старого, **специфичного для OpenAPI**, поля `examples` с новым параметром `openapi_examples`. 🤓
### Итог { #summary }
Раньше я говорил, что не очень люблю историю... а теперь вот рассказываю «уроки технической истории». 😅
Коротко: **обновитесь до FastAPI 0.99.0 или выше** — так всё будет значительно **проще, последовательнее и интуитивнее**, и вам не придётся знать все эти исторические подробности. 😎
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FILE: docs/ru/docs/tutorial/security/first-steps.md
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# Безопасность — первые шаги { #security-first-steps }
Представим, что у вас есть **бэкенд** API на некотором домене.
И у вас есть **фронтенд** на другом домене или на другом пути того же домена (или в мобильном приложении).
И вы хотите, чтобы фронтенд мог аутентифицироваться на бэкенде, используя **имя пользователя** и **пароль**.
Мы можем использовать **OAuth2**, чтобы построить это с **FastAPI**.
Но давайте сэкономим вам время на чтение всей длинной спецификации в поисках тех небольших фрагментов информации, которые вам нужны.
Воспользуемся инструментами, предоставленными **FastAPI**, чтобы работать с безопасностью.
## Как это выглядит { #how-it-looks }
Сначала просто воспользуемся кодом и посмотрим, как он работает, а затем вернемся и разберемся, что происходит.
## Создание `main.py` { #create-main-py }
Скопируйте пример в файл `main.py`:
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py *}
## Запуск { #run-it }
/// info | Дополнительная информация
Пакет [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart) автоматически устанавливается вместе с **FastAPI**, если вы запускаете команду `pip install "fastapi[standard]"`.
Однако, если вы используете команду `pip install fastapi`, пакет `python-multipart` по умолчанию не включается.
Чтобы установить его вручную, убедитесь, что вы создали [виртуальное окружение](../../virtual-environments.md), активировали его и затем установили пакет:
```console
$ pip install python-multipart
```
Это связано с тем, что **OAuth2** использует «данные формы» для отправки `username` и `password`.
///
Запустите пример командой:
/// check | Кнопка авторизации!
У вас уже появилась новая кнопка «Authorize».
А у вашей *операции пути* в правом верхнем углу есть маленький замочек, на который можно нажать.
///
Если нажать на нее, появится небольшая форма авторизации, в которую нужно ввести `username` и `password` (и другие необязательные поля):
/// note | Примечание
Неважно, что вы введете в форму — пока это не будет работать. Но мы скоро до этого дойдем.
///
Конечно, это не фронтенд для конечных пользователей, но это отличный автоматический инструмент для интерактивного документирования всего вашего API.
Им может пользоваться команда фронтенда (которой можете быть и вы сами).
Им могут пользоваться сторонние приложения и системы.
И им также можете пользоваться вы сами, чтобы отлаживать, проверять и тестировать то же самое приложение.
## «`password` flow» (аутентификация по паролю) { #the-password-flow }
Теперь давайте немного вернемся и разберемся, что это все такое.
«`password` flow» — это один из способов («flows»), определенных в OAuth2, для обеспечения безопасности и аутентификации.
OAuth2 был спроектирован так, чтобы бэкенд или API были независимы от сервера, который аутентифицирует пользователя.
Но в нашем случае одно и то же приложение **FastAPI** будет работать и с API, и с аутентификацией.
Итак, рассмотрим это с упрощенной точки зрения:
* Пользователь вводит на фронтенде `username` и `password` и нажимает `Enter`.
* Фронтенд (работающий в браузере пользователя) отправляет эти `username` и `password` на конкретный URL в нашем API (объявленный с `tokenUrl="token"`).
* API проверяет этот `username` и `password` и отвечает «токеном» (мы еще ничего из этого не реализовали).
* «Токен» — это просто строка с некоторым содержимым, которое мы сможем позже использовать для проверки этого пользователя.
* Обычно у токена установлен срок действия: он истекает через некоторое время.
* Поэтому пользователю придется снова войти в систему в какой‑то момент.
* И если токен украдут, риск меньше: это не постоянный ключ, который будет работать вечно (в большинстве случаев).
* Фронтенд временно где‑то хранит этот токен.
* Пользователь кликает во фронтенде, чтобы перейти в другой раздел веб‑приложения.
* Фронтенду нужно получить дополнительные данные из API.
* Но для этого для конкретной конечной точки нужна аутентификация.
* Поэтому, чтобы аутентифицироваться в нашем API, он отправляет HTTP-заголовок `Authorization` со значением `Bearer ` плюс сам токен.
* Если токен содержит `foobar`, то содержимое заголовка `Authorization` будет: `Bearer foobar`.
## Класс `OAuth2PasswordBearer` в **FastAPI** { #fastapis-oauth2passwordbearer }
**FastAPI** предоставляет несколько средств на разных уровнях абстракции для реализации этих функций безопасности.
В этом примере мы будем использовать **OAuth2**, с потоком **Password**, используя токен **Bearer**. Для этого мы используем класс `OAuth2PasswordBearer`.
/// info | Дополнительная информация
Токен «bearer» — не единственный вариант.
Но для нашего случая он — лучший.
И он может быть лучшим для большинства случаев использования, если только вы не являетесь экспертом по OAuth2 и точно знаете, почему другой вариант лучше подходит под ваши нужды.
В этом случае **FastAPI** также предоставляет инструменты, чтобы его реализовать.
///
При создании экземпляра класса `OAuth2PasswordBearer` мы передаем параметр `tokenUrl`. Этот параметр содержит URL, который клиент (фронтенд, работающий в браузере пользователя) будет использовать для отправки `username` и `password`, чтобы получить токен.
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}
/// tip | Подсказка
Здесь `tokenUrl="token"` ссылается на относительный URL `token`, который мы еще не создали. Поскольку это относительный URL, он эквивалентен `./token`.
Поскольку мы используем относительный URL, если ваш API расположен по адресу `https://example.com/`, то он будет ссылаться на `https://example.com/token`. А если ваш API расположен по адресу `https://example.com/api/v1/`, то он будет ссылаться на `https://example.com/api/v1/token`.
Использование относительного URL важно для того, чтобы ваше приложение продолжало работать даже в таком продвинутом случае, как [За прокси-сервером](../../advanced/behind-a-proxy.md).
///
Этот параметр не создает конечную точку / *операцию пути*, а объявляет, что URL `/token` — это тот, который клиент должен использовать для получения токена. Эта информация используется в OpenAPI, а затем в интерактивных системах документации по API.
Скоро мы также создадим и саму операцию пути.
/// info | Дополнительная информация
Если вы очень строгий «питонист», вам может не понравиться стиль имени параметра `tokenUrl` вместо `token_url`.
Это потому, что используется то же имя, что и в спецификации OpenAPI. Так, если вам нужно разобраться подробнее в какой‑то из этих схем безопасности, вы можете просто скопировать и вставить это имя, чтобы найти больше информации.
///
Переменная `oauth2_scheme` — это экземпляр `OAuth2PasswordBearer`, но она также «вызываемая».
Ее можно вызвать так:
```Python
oauth2_scheme(some, parameters)
```
Поэтому ее можно использовать вместе с `Depends`.
### Использование { #use-it }
Теперь вы можете передать `oauth2_scheme` как зависимость с `Depends`.
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[12] *}
Эта зависимость предоставит `str`, который будет присвоен параметру `token` *функции-обработчика пути*.
**FastAPI** будет знать, что может использовать эту зависимость для определения «схемы безопасности» в схеме OpenAPI (и в автоматической документации по API).
/// info | Технические детали
**FastAPI** будет знать, что может использовать класс `OAuth2PasswordBearer` (объявленный в зависимости) для определения схемы безопасности в OpenAPI, потому что он наследуется от `fastapi.security.oauth2.OAuth2`, который, в свою очередь, наследуется от `fastapi.security.base.SecurityBase`.
Все утилиты безопасности, интегрируемые с OpenAPI (и автоматической документацией по API), наследуются от `SecurityBase`, — так **FastAPI** понимает, как интегрировать их в OpenAPI.
///
## Что он делает { #what-it-does }
Он будет искать в запросе заголовок `Authorization`, проверять, что его значение — это `Bearer ` плюс некоторый токен, и вернет токен как `str`.
Если заголовок `Authorization` отсутствует или его значение не содержит токен `Bearer `, он сразу ответит ошибкой со статус-кодом 401 (`UNAUTHORIZED`).
Вам даже не нужно проверять наличие токена, чтобы вернуть ошибку. Вы можете быть уверены: если ваша функция была выполнена, в этом токене будет `str`.
Это уже можно попробовать в интерактивной документации:
Мы пока не проверяем валидность токена, но для начала это уже неплохо.
## Резюме { #recap }
Таким образом, всего за 3–4 дополнительные строки у вас уже есть некая примитивная форма защиты.
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FILE: docs/ru/docs/tutorial/security/get-current-user.md
================================================
# Получить текущего пользователя { #get-current-user }
В предыдущей главе система безопасности (основанная на системе внедрения зависимостей) передавала *функции-обработчику пути* `token` типа `str`:
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[12] *}
Но это всё ещё не слишком полезно.
Сделаем так, чтобы она возвращала текущего пользователя.
## Создать модель пользователя { #create-a-user-model }
Сначала создадим Pydantic-модель пользователя.
Точно так же, как мы используем Pydantic для объявления тел запросов, мы можем использовать его где угодно:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}
## Создать зависимость `get_current_user` { #create-a-get-current-user-dependency }
Давайте создадим зависимость `get_current_user`.
Помните, что у зависимостей могут быть подзависимости?
`get_current_user` будет иметь зависимость от того же `oauth2_scheme`, который мы создали ранее.
Аналогично тому, как мы делали ранее прямо в *операции пути*, новая зависимость `get_current_user` получит `token` типа `str` от подзависимости `oauth2_scheme`:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[25] *}
## Получить пользователя { #get-the-user }
`get_current_user` будет использовать созданную нами (ненастоящую) служебную функцию, которая принимает токен типа `str` и возвращает нашу Pydantic-модель `User`:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[19:22,26:27] *}
## Внедрить текущего пользователя { #inject-the-current-user }
Теперь мы можем использовать тот же `Depends` с нашей `get_current_user` в *операции пути*:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[31] *}
Обратите внимание, что мы объявляем тип `current_user` как Pydantic-модель `User`.
Это поможет внутри функции с автозавершением и проверками типов.
/// tip | Подсказка
Возможно, вы помните, что тела запросов также объявляются с помощью Pydantic-моделей.
Здесь **FastAPI** не запутается, потому что вы используете `Depends`.
///
/// check | Заметка
То, как устроена эта система зависимостей, позволяет иметь разные зависимости, которые возвращают модель `User`.
Мы не ограничены наличием только одной зависимости, которая может возвращать такой тип данных.
///
## Другие модели { #other-models }
Теперь вы можете получать текущего пользователя напрямую в *функциях-обработчиках пути* и работать с механизмами безопасности на уровне **внедрения зависимостей**, используя `Depends`.
И вы можете использовать любую модель или данные для требований безопасности (в данном случае Pydantic-модель `User`).
Но вы не ограничены использованием какой-то конкретной модели данных, класса или типа.
Хотите, чтобы в модели были `id` и `email`, но не было `username`? Пожалуйста. Можно использовать те же инструменты.
Хотите просто `str`? Или просто `dict`? Или напрямую экземпляр класса модели базы данных? Всё работает одинаково.
У вас вообще нет пользователей, которые входят в приложение, а есть роботы, боты или другие системы, у которых есть только токен доступа? Снова — всё работает так же.
Просто используйте любую модель, любой класс, любую базу данных, которые нужны вашему приложению. Система внедрения зависимостей **FastAPI** поможет вам в этом.
## Размер кода { #code-size }
Этот пример может показаться многословным. Имейте в виду, что в одном файле мы смешиваем безопасность, модели данных, служебные функции и *операции пути*.
Но вот ключевой момент.
Всё, что касается безопасности и внедрения зависимостей, пишется один раз.
И вы можете сделать это настолько сложным, насколько захотите. И всё равно это будет написано только один раз, в одном месте. Со всей гибкостью.
При этом у вас могут быть тысячи эндпоинтов (*операций пути*), использующих одну и ту же систему безопасности.
И все они (или любая их часть по вашему желанию) могут воспользоваться преимуществами повторного использования этих зависимостей или любых других зависимостей, которые вы создадите.
И все эти тысячи *операций пути* могут состоять всего из 3 строк:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[30:32] *}
## Резюме { #recap }
Теперь вы можете получать текущего пользователя прямо в своей *функции-обработчике пути*.
Мы уже на полпути.
Нужно лишь добавить *операцию пути*, чтобы пользователь/клиент мог отправить `username` и `password`.
Это будет дальше.
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FILE: docs/ru/docs/tutorial/security/index.md
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# Безопасность { #security }
Существует множество способов обеспечения безопасности, аутентификации и авторизации.
Обычно эта тема является достаточно сложной и «трудной».
Во многих фреймворках и системах только работа с безопасностью и аутентификацией требует значительных затрат усилий и написания множества кода (во многих случаях его объём может составлять 50% или более от всего написанного кода).
**FastAPI** предоставляет несколько инструментов, которые помогут вам работать с **безопасностью** легко, быстро, стандартным способом, без необходимости изучать и разбираться во всех спецификациях по безопасности.
Но сначала давайте рассмотрим несколько небольших концепций.
## Нет времени? { #in-a-hurry }
Если вам не важны какие-либо из этих терминов и вам просто нужно добавить защиту с аутентификацией на основе имени пользователя и пароля прямо сейчас, переходите к следующим главам.
## OAuth2 { #oauth2 }
OAuth2 - это спецификация, которая определяет несколько способов обработки аутентификации и авторизации.
Это довольно обширная спецификация, охватывающая несколько сложных вариантов использования.
Она включает способы аутентификации с использованием «третьей стороны».
Именно это используется во всех системах с кнопками «войти с помощью Facebook, Google, X (Twitter), GitHub».
### OAuth 1 { #oauth-1 }
Ранее использовался OAuth 1, который сильно отличается от OAuth2 и является более сложным, поскольку он включал прямые спецификации того, как шифровать обмен данными.
В настоящее время он не очень популярен и не используется.
OAuth2 не указывает, как шифровать обмен данными, он ожидает, что ваше приложение будет обслуживаться по протоколу HTTPS.
/// tip | Подсказка
В разделе о **развертывании** вы увидите, как настроить HTTPS бесплатно, используя Traefik и Let's Encrypt.
///
## OpenID Connect { #openid-connect }
OpenID Connect — это ещё одна спецификация, основанная на **OAuth2**.
Она просто расширяет OAuth2, уточняя некоторые вещи, которые относительно неоднозначны в OAuth2, стараясь сделать его более совместимым.
Например, для входа в Google используется OpenID Connect (который под капотом использует OAuth2).
Но вход в Facebook не поддерживает OpenID Connect. У него есть собственная вариация OAuth2.
### OpenID (не «OpenID Connect») { #openid-not-openid-connect }
Также ранее использовалась спецификация «OpenID», которая пыталась решить ту же задачу, что и **OpenID Connect**, но не была основана на OAuth2.
Таким образом, это была полноценная дополнительная система.
В настоящее время не очень популярен и не используется.
## OpenAPI { #openapi }
OpenAPI (ранее известный как Swagger) - это открытая спецификация для создания API (в настоящее время является частью Linux Foundation).
**FastAPI** основан на **OpenAPI**.
Это то, что делает возможными несколько автоматических интерактивных интерфейсов документации, генерацию кода и т.д.
В OpenAPI есть способ определить несколько «схем» безопасности.
Используя их, вы можете воспользоваться преимуществами всех этих инструментов, основанных на стандартах, включая интерактивные системы документирования.
OpenAPI определяет следующие схемы безопасности:
* `apiKey`: специфичный для приложения ключ, который может поступать из:
* параметра запроса.
* HTTP-заголовка.
* cookie.
* `http`: стандартные системы аутентификации по HTTP, включая:
* `bearer`: HTTP-заголовок `Authorization` со значением `Bearer ` плюс токен. Это унаследовано от OAuth2.
* Базовая аутентификация по HTTP.
* HTTP Digest и т.д.
* `oauth2`: все способы OAuth2 для обеспечения безопасности (называются «потоками»).
* Несколько из этих «потоков» подходят для построения провайдера аутентификации OAuth 2.0 (например, Google, Facebook, X (Twitter), GitHub и т.д.):
* `implicit`
* `clientCredentials`
* `authorizationCode`
* Но есть один конкретный «поток», который можно идеально использовать для обработки аутентификации непосредственно в этом же приложении:
* `password`: в некоторых следующих главах будут приведены примеры.
* `openIdConnect`: имеет способ определить, как автоматически обнаруживать данные аутентификации OAuth2.
* Именно это автоматическое обнаружение определено в спецификации OpenID Connect.
/// tip | Подсказка
Интеграция сторонних провайдеров аутентификации/авторизации, таких как Google, Facebook, X (Twitter), GitHub и т.д., также возможна и относительно проста.
Самой сложной задачей является создание такого провайдера аутентификации/авторизации, но **FastAPI** предоставляет вам инструменты, позволяющие легко это сделать, выполняя при этом всю тяжёлую работу за вас.
///
## Инструменты **FastAPI** { #fastapi-utilities }
FastAPI предоставляет несколько инструментов для каждой из этих схем безопасности в модуле `fastapi.security`, которые упрощают использование этих механизмов безопасности.
В следующих главах вы увидите, как добавить безопасность в ваш API, используя инструменты, предоставляемые **FastAPI**.
И вы также увидите, как это автоматически интегрируется в систему интерактивной документации.
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FILE: docs/ru/docs/tutorial/security/oauth2-jwt.md
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# OAuth2 с паролем (и хешированием), Bearer с JWT-токенами { #oauth2-with-password-and-hashing-bearer-with-jwt-tokens }
Теперь, когда у нас определен процесс обеспечения безопасности, давайте сделаем приложение действительно безопасным, используя токены JWT и безопасное хеширование паролей.
Этот код можно реально использовать в своем приложении, сохранять хэши паролей в базе данных и т.д.
Мы продолжим разбираться, начиная с того места, на котором остановились в предыдущей главе, и расширим его.
## Про JWT { #about-jwt }
JWT означает "JSON Web Tokens".
Это стандарт для кодирования JSON-объекта в виде длинной строки без пробелов. Выглядит это следующим образом:
```
eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJzdWIiOiIxMjM0NTY3ODkwIiwibmFtZSI6IkpvaG4gRG9lIiwiaWF0IjoxNTE2MjM5MDIyfQ.SflKxwRJSMeKKF2QT4fwpMeJf36POk6yJV_adQssw5c
```
Он не зашифрован, поэтому любой человек может восстановить информацию из его содержимого.
Но он подписан. Следовательно, когда вы получаете токен, который вы эмитировали (выдавали), вы можете убедиться, что это именно вы его эмитировали.
Таким образом, можно создать токен со сроком действия, скажем, 1 неделя. А когда пользователь вернется на следующий день с тем же токеном, вы будете знать, что он все еще авторизован в вашей системе.
Через неделю срок действия токена истечет, пользователь не будет авторизован и ему придется заново входить в систему, чтобы получить новый токен. А если пользователь (или третье лицо) попытается модифицировать токен, чтобы изменить срок действия, вы сможете это обнаружить, поскольку подписи не будут совпадать.
Если вы хотите поиграть с JWT-токенами и посмотреть, как они работают, посмотрите [https://jwt.io](https://jwt.io/).
## Установка `PyJWT` { #install-pyjwt }
Нам необходимо установить `pyjwt` для генерации и проверки JWT-токенов на языке Python.
Убедитесь, что вы создали [виртуальное окружение](../../virtual-environments.md), активируйте его, а затем установите `pyjwt`:
Пройдите авторизацию так же, как делали раньше.
Используя учетные данные пользователя:
Username: `johndoe`
Password: `secret`
/// check | Проверка
Обратите внимание, что нигде в коде не используется открытый текст пароля "`secret`", мы используем только его хэшированную версию.
///
Вызвав эндпоинт `/users/me/`, вы получите ответ в виде:
```JSON
{
"username": "johndoe",
"email": "johndoe@example.com",
"full_name": "John Doe",
"disabled": false
}
```
Если открыть инструменты разработчика, то можно увидеть, что передаваемые данные включают только токен, пароль передается только в первом запросе для аутентификации пользователя и получения токена доступа, но не в последующих:
/// note | Техническая информация
Обратите внимание на HTTP-заголовок `Authorization`, значение которого начинается с `Bearer `.
///
## Продвинутое использование `scopes` { #advanced-usage-with-scopes }
В OAuth2 существует понятие "диапазоны" ("`scopes`").
С их помощью можно добавить определенный набор разрешений к JWT-токену.
Затем вы можете передать этот токен непосредственно пользователю или третьей стороне для взаимодействия с вашим API с определенным набором ограничений.
О том, как их использовать и как они интегрированы в **FastAPI**, читайте далее в **Расширенном руководстве пользователя**.
## Резюме { #recap }
С учетом того, что вы видели до сих пор, вы можете создать безопасное приложение **FastAPI**, используя такие стандарты, как OAuth2 и JWT.
Практически в любом фреймворке работа с безопасностью довольно быстро превращается в сложную тему.
Многие пакеты, сильно упрощающие эту задачу, вынуждены идти на многочисленные компромиссы с моделью данных, с базой данных и с доступным функционалом. Некоторые из этих пакетов, которые пытаются уж слишком все упростить, имеют даже "дыры" в системе безопасности.
---
**FastAPI** не делает уступок ни одной базе данных, модели данных или инструментарию.
Он предоставляет вам полную свободу действий, позволяя выбирать то, что лучше всего подходит для вашего проекта.
Вы можете напрямую использовать многие хорошо поддерживаемые и широко распространенные пакеты, такие как `pwdlib` и `PyJWT`, поскольку **FastAPI** не требует сложных механизмов для интеграции внешних пакетов.
Напротив, он предоставляет инструменты, позволяющие максимально упростить этот процесс без ущерба для гибкости, надежности и безопасности.
При этом вы можете использовать и реализовывать безопасные стандартные протоколы, такие как OAuth2, относительно простым способом.
В **Расширенном руководстве пользователя** вы можете узнать больше о том, как использовать "диапазоны" ("`scopes`") OAuth2 для создания более точно настроенной системы разрешений в соответствии с теми же стандартами. OAuth2 с диапазонами — это механизм, используемый многими крупными провайдерами сервиса аутентификации, такими как Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter) и др., для авторизации сторонних приложений на взаимодействие с их API от имени их пользователей.
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FILE: docs/ru/docs/tutorial/security/simple-oauth2.md
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# Простая авторизация OAuth2 с паролем и «Bearer» { #simple-oauth2-with-password-and-bearer }
Теперь, отталкиваясь от предыдущей главы, добавим недостающие части, чтобы получить полный поток безопасности.
## Получение `username` и `password` { #get-the-username-and-password }
Для получения `username` и `password` мы будем использовать утилиты безопасности **FastAPI**.
OAuth2 определяет, что при использовании "password flow" (аутентификация по паролю - именно его мы используем) клиент/пользователь должен передавать поля `username` и `password` в полях формы.
В спецификации сказано, что поля должны быть названы именно так. Поэтому `user-name` или `email` работать не будут.
Но не волнуйтесь, вы можете показать это конечным пользователям во фронтенде в том виде, в котором хотите.
А ваши модели баз данных могут использовать любые другие имена.
Но для логин-операции пути нам нужно использовать именно эти имена, чтобы быть совместимыми со спецификацией (и иметь возможность, например, использовать встроенную систему документации API).
В спецификации также указано, что `username` и `password` должны передаваться в виде данных формы (так что никакого JSON здесь нет).
### `scope` { #scope }
В спецификации также говорится, что клиент может передать еще одно поле формы — `scope`.
Имя поля формы — `scope` (в единственном числе), но на самом деле это длинная строка, состоящая из отдельных "scopes", разделенных пробелами.
Каждый "scope" — это просто строка (без пробелов).
Обычно они используются для указания уровней доступа, например:
* `users:read` или `users:write` — распространенные примеры.
* `instagram_basic` используется Facebook / Instagram.
* `https://www.googleapis.com/auth/drive` используется Google.
/// info | Дополнительная информация
В OAuth2 "scope" — это просто строка, которая указывает требуемое конкретное разрешение.
Не имеет значения, содержит ли она другие символы, например `:`, или является ли это URL.
Эти детали зависят от реализации.
Для OAuth2 это просто строки.
///
## Код для получения `username` и `password` { #code-to-get-the-username-and-password }
Теперь воспользуемся утилитами, предоставляемыми **FastAPI**, чтобы обработать это.
### `OAuth2PasswordRequestForm` { #oauth2passwordrequestform }
Сначала импортируйте `OAuth2PasswordRequestForm` и затем используйте её как зависимость с `Depends` в операции пути для `/token`:
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[4,78] *}
`OAuth2PasswordRequestForm` — это зависимость-класс, которая объявляет тело формы со следующими полями:
* `username`.
* `password`.
* Необязательное поле `scope` в виде большой строки, состоящей из строк, разделенных пробелами.
* Необязательное поле `grant_type`.
/// tip | Подсказка
По спецификации OAuth2 поле `grant_type` обязательно и содержит фиксированное значение `password`, но `OAuth2PasswordRequestForm` это не проверяет строго.
Если вам нужно это строгое требование, используйте `OAuth2PasswordRequestFormStrict` вместо `OAuth2PasswordRequestForm`.
///
* Необязательное поле `client_id` (в нашем примере оно не нужно).
* Необязательное поле `client_secret` (в нашем примере оно не нужно).
/// info | Дополнительная информация
`OAuth2PasswordRequestForm` — это не специальный класс для **FastAPI**, как `OAuth2PasswordBearer`.
`OAuth2PasswordBearer` сообщает **FastAPI**, что это схема безопасности. Поэтому она добавляется в OpenAPI соответствующим образом.
А `OAuth2PasswordRequestForm` — это просто зависимость-класс, которую вы могли бы написать сами, или вы могли бы объявить параметры `Form` напрямую.
Но так как это распространённый вариант использования, он предоставлен **FastAPI** напрямую, чтобы упростить задачу.
///
### Использование данных формы { #use-the-form-data }
/// tip | Подсказка
У экземпляра зависимости `OAuth2PasswordRequestForm` не будет атрибута `scope` с длинной строкой, разделенной пробелами. Вместо этого будет атрибут `scopes` со списком отдельных строк — по одной для каждого переданного scope.
В данном примере мы не используем `scopes`, но если вам это необходимо, функциональность есть.
///
Теперь получим данные о пользователе из (ненастоящей) базы данных, используя `username` из поля формы.
Если такого пользователя нет, то мы возвращаем ошибку "Incorrect username or password" (неверное имя пользователя или пароль).
Для ошибки используем исключение `HTTPException`:
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[3,79:81] *}
### Проверка пароля { #check-the-password }
На данный момент у нас есть данные о пользователе из нашей базы данных, но мы еще не проверили пароль.
Давайте сначала поместим эти данные в Pydantic-модель `UserInDB`.
Никогда нельзя сохранять пароли в открытом виде, поэтому мы будем использовать (пока что ненастоящую) систему хеширования паролей.
Если пароли не совпадают, мы возвращаем ту же ошибку.
#### Хеширование паролей { #password-hashing }
"Хеширование" означает: преобразование некоторого содержимого (в данном случае пароля) в последовательность байтов (просто строку), которая выглядит как тарабарщина.
Каждый раз, когда вы передаете точно такое же содержимое (точно такой же пароль), вы получаете точно такую же тарабарщину.
Но преобразовать тарабарщину обратно в пароль невозможно.
##### Зачем использовать хеширование паролей { #why-use-password-hashing }
Если вашу базу данных украдут, у злоумышленника не будет паролей пользователей в открытом виде, только хэши.
Таким образом, он не сможет попробовать использовать эти же пароли в другой системе (поскольку многие пользователи используют один и тот же пароль повсеместно, это было бы опасно).
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[82:85] *}
#### Про `**user_dict` { #about-user-dict }
`UserInDB(**user_dict)` означает:
*Передать ключи и значения `user_dict` непосредственно как аргументы ключ-значение, эквивалентно:*
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
disabled = user_dict["disabled"],
hashed_password = user_dict["hashed_password"],
)
```
/// info | Дополнительная информация
Более полное объяснение `**user_dict` можно найти в [документации к **Дополнительным моделям**](../extra-models.md#about-user-in-dict).
///
## Возврат токена { #return-the-token }
Ответ операции пути `/token` должен быть объектом JSON.
В нём должен быть `token_type`. В нашем случае, поскольку мы используем токены типа "Bearer", тип токена должен быть `bearer`.
И в нём должен быть `access_token` — строка, содержащая наш токен доступа.
В этом простом примере мы намеренно поступим небезопасно и вернём тот же `username` в качестве токена.
/// tip | Подсказка
В следующей главе вы увидите реальную защищённую реализацию с хешированием паролей и токенами JWT.
Но пока давайте сосредоточимся на необходимых нам деталях.
///
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[87] *}
/// tip | Подсказка
Согласно спецификации, вы должны возвращать JSON с `access_token` и `token_type`, как в данном примере.
Это то, что вы должны сделать сами в своём коде и убедиться, что вы используете именно эти JSON-ключи.
Это практически единственное, о чём нужно не забыть, чтобы соответствовать спецификациям.
Остальное за вас сделает **FastAPI**.
///
## Обновление зависимостей { #update-the-dependencies }
Теперь мы обновим наши зависимости.
Мы хотим получить `current_user` только если этот пользователь активен.
Поэтому мы создаём дополнительную зависимость `get_current_active_user`, которая, в свою очередь, использует в качестве зависимости `get_current_user`.
Обе эти зависимости просто вернут HTTP-ошибку, если пользователь не существует или неактивен.
Таким образом, в нашей операции пути мы получим пользователя только в том случае, если он существует, корректно аутентифицирован и активен:
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[58:66,69:74,94] *}
/// info | Дополнительная информация
Дополнительный HTTP-заголовок `WWW-Authenticate` со значением `Bearer`, который мы здесь возвращаем, также является частью спецификации.
Любой HTTP статус-код 401 "UNAUTHORIZED" должен также возвращать заголовок `WWW-Authenticate`.
В случае с bearer-токенами (наш случай) значение этого заголовка должно быть `Bearer`.
Фактически, этот дополнительный заголовок можно опустить, и всё будет работать.
Но он приведён здесь для соответствия спецификациям.
Кроме того, могут существовать инструменты, которые ожидают его и могут использовать, и это может быть полезно для вас или ваших пользователей — сейчас или в будущем.
В этом и заключается преимущество стандартов...
///
## Посмотрим, как это работает { #see-it-in-action }
Откройте интерактивную документацию: [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs).
### Аутентификация { #authenticate }
Нажмите кнопку "Authorize".
Используйте учётные данные:
Пользователь: `johndoe`
Пароль: `secret`
После аутентификации вы увидите следующее:
### Получение собственных пользовательских данных { #get-your-own-user-data }
Теперь используйте операцию `GET` с путём `/users/me`.
Вы получите свои пользовательские данные, например:
```JSON
{
"username": "johndoe",
"email": "johndoe@example.com",
"full_name": "John Doe",
"disabled": false,
"hashed_password": "fakehashedsecret"
}
```
Если щёлкнуть на значке замка и выйти из системы, а затем попробовать выполнить ту же операцию ещё раз, будет выдана ошибка HTTP 401:
```JSON
{
"detail": "Not authenticated"
}
```
### Неактивный пользователь { #inactive-user }
Теперь попробуйте с неактивным пользователем, аутентифицируйтесь с:
Пользователь: `alice`
Пароль: `secret2`
И попробуйте использовать операцию `GET` с путём `/users/me`.
Вы получите ошибку "Inactive user", как здесь:
```JSON
{
"detail": "Inactive user"
}
```
## Резюме { #recap }
Теперь у вас есть инструменты для реализации полноценной системы безопасности на основе `username` и `password` для вашего API.
Используя эти средства, можно сделать систему безопасности совместимой с любой базой данных и с любой пользовательской или моделью данных.
Единственная деталь, которой не хватает, — система пока ещё не "защищена" по-настоящему.
В следующей главе вы увидите, как использовать библиотеку безопасного хеширования паролей и токены JWT.
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FILE: docs/ru/docs/tutorial/server-sent-events.md
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# События, отправляемые сервером (SSE) { #server-sent-events-sse }
Вы можете передавать данные потоком клиенту, используя Server-Sent Events (SSE).
Это похоже на [Стриминг JSON Lines](stream-json-lines.md), но использует формат `text/event-stream`, который нативно поддерживается браузерами через [`EventSource` API](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/EventSource).
/// info | Информация
Добавлено в FastAPI 0.135.0.
///
## Что такое Server-Sent Events? { #what-are-server-sent-events }
SSE — это стандарт для потоковой передачи данных с сервера на клиента по HTTP.
Каждое событие — это небольшой текстовый блок с «полями», такими как `data`, `event`, `id` и `retry`, разделёнными пустыми строками.
Это выглядит так:
```
data: {"name": "Portal Gun", "price": 999.99}
data: {"name": "Plumbus", "price": 32.99}
```
SSE часто используют для стриминга ответов ИИ в чатах, живых уведомлений, логов и наблюдаемости, а также в других случаях, когда сервер «проталкивает» обновления клиенту.
/// tip | Совет
Если вам нужно стримить бинарные данные, например видео или аудио, посмотрите расширенное руководство: [Stream Data](../advanced/stream-data.md).
///
## Стриминг SSE с FastAPI { #stream-sse-with-fastapi }
Чтобы стримить SSE с FastAPI, используйте `yield` в своей функции-обработчике пути и укажите `response_class=EventSourceResponse`.
Импортируйте `EventSourceResponse` из `fastapi.sse`:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[4,22] *}
Каждый возвращаемый через `yield` элемент кодируется как JSON и отправляется в поле `data:` события SSE.
Если вы объявите тип возврата как `AsyncIterable[Item]`, FastAPI будет использовать его, чтобы выполнить **валидацию**, добавить **документацию** и **сериализовать** данные с помощью Pydantic.
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[10:12,23] *}
/// tip | Совет
Так как Pydantic будет сериализовать это на стороне **Rust**, вы получите значительно более высокую **производительность**, чем если не объявите тип возврата.
///
### Несинхронные функции-обработчики пути { #non-async-path-operation-functions }
Вы также можете использовать обычные функции `def` (без `async`) и применять `yield` тем же образом.
FastAPI проследит, чтобы выполнение прошло корректно и не блокировало цикл событий.
Так как в этом случае функция не async, правильным типом возврата будет `Iterable[Item]`:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[28:31] hl[29] *}
### Без объявленного типа возврата { #no-return-type }
Вы также можете опустить тип возврата. FastAPI использует [`jsonable_encoder`](./encoder.md) для преобразования данных и их отправки.
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[34:37] hl[35] *}
## `ServerSentEvent` { #serversentevent }
Если вам нужно задать поля SSE, такие как `event`, `id`, `retry` или `comment`, вы можете возвращать через `yield` объекты `ServerSentEvent` вместо обычных данных.
Импортируйте `ServerSentEvent` из `fastapi.sse`:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial002_py310.py hl[4,26] *}
Поле `data` всегда кодируется как JSON. Вы можете передавать любое значение, сериализуемое в JSON, включая Pydantic-модели.
## Необработанные данные { #raw-data }
Если нужно отправлять данные без JSON-кодирования, используйте `raw_data` вместо `data`.
Это полезно для отправки заранее отформатированного текста, строк логов или специальных значений «сентинель», например `[DONE]`.
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial003_py310.py hl[17] *}
/// note | Примечание
`data` и `raw_data` взаимно исключают друг друга. В каждом `ServerSentEvent` можно задать только одно из них.
///
## Возобновление с `Last-Event-ID` { #resuming-with-last-event-id }
Когда браузер переподключается после обрыва соединения, он отправляет последний полученный `id` в HTTP-заголовке `Last-Event-ID`.
Вы можете прочитать его как параметр заголовка и использовать, чтобы возобновить поток с того места, где клиент остановился:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial004_py310.py hl[25,27,31] *}
## SSE с POST { #sse-with-post }
SSE работает с любым HTTP-методом, не только с `GET`.
Это полезно для таких протоколов, как [MCP](https://modelcontextprotocol.io), которые стримят SSE по `POST`:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial005_py310.py hl[14] *}
## Технические детали { #technical-details }
FastAPI из коробки реализует некоторые лучшие практики для SSE.
- Отправлять комментарий «ping» для поддержания соединения («keep alive») каждые 15 секунд, когда нет сообщений, чтобы предотвратить закрытие соединения некоторыми прокси, как рекомендовано в [HTML specification: Server-Sent Events](https://html.spec.whatwg.org/multipage/server-sent-events.html#authoring-notes).
- Устанавливать заголовок `Cache-Control: no-cache`, чтобы предотвратить кэширование потока.
- Устанавливать специальный заголовок `X-Accel-Buffering: no`, чтобы предотвратить буферизацию в некоторых прокси, например Nginx.
Вам не нужно ничего настраивать, это работает из коробки. 🤓
================================================
FILE: docs/ru/docs/tutorial/sql-databases.md
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# SQL (реляционные) базы данных { #sql-relational-databases }
**FastAPI** не требует использовать SQL (реляционную) базу данных. Но вы можете использовать любую базу данных, которую хотите.
Здесь мы рассмотрим пример с использованием [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com/).
**SQLModel** построен поверх [SQLAlchemy](https://www.sqlalchemy.org/) и Pydantic. Его создал тот же автор, что и **FastAPI**, чтобы он идеально подходил для приложений FastAPI, которым нужны **SQL базы данных**.
/// tip | Подсказка
Вы можете использовать любую другую библиотеку для работы с SQL или NoSQL базами данных (иногда их называют "ORMs"), FastAPI ничего не навязывает. 😎
///
Так как SQLModel основан на SQLAlchemy, вы можете легко использовать **любую поддерживаемую** SQLAlchemy базу данных (а значит, и поддерживаемую SQLModel), например:
* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, и т.д.
В этом примере мы будем использовать **SQLite**, потому что она использует один файл и имеет встроенную поддержку в Python. Так что вы можете скопировать этот пример и запустить его как есть.
Позже, для продакшн-приложения, возможно, вы захотите использовать серверную базу данных, например **PostgreSQL**.
/// tip | Подсказка
Существует официальный генератор проектов на **FastAPI** и **PostgreSQL**, включающий frontend и другие инструменты: [https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template](https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template)
///
Это очень простое и короткое руководство. Если вы хотите узнать больше о базах данных в целом, об SQL или о более продвинутых возможностях, обратитесь к [документации SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com/).
## Установка `SQLModel` { #install-sqlmodel }
Сначала убедитесь, что вы создали [виртуальное окружение](../virtual-environments.md), активировали его и затем установили `sqlmodel`:
lt
* XWT
* PSGI
### abbr tam bir ifade ve bir açıklama verir { #the-abbr-gives-a-full-phrase-and-an-explanation }
* MDN
* I/O.
////
//// tab | Bilgi
"abbr" öğelerinin "title" attribute'ları belirli talimatlara göre çevrilir.
Çeviriler, LLM'nin kaldırmaması gereken kendi "abbr" öğelerini ekleyebilir. Örneğin İngilizce kelimeleri açıklamak için.
`scripts/translate.py` içindeki genel prompt'ta `### HTML abbr elements` bölümüne bakın.
////
## HTML "dfn" öğeleri { #html-dfn-elements }
* küme
* Derin Öğrenme
## Başlıklar { #headings }
//// tab | Test
### Bir web uygulaması geliştirin - bir öğretici { #develop-a-webapp-a-tutorial }
Merhaba.
### Type hint'ler ve -annotation'lar { #type-hints-and-annotations }
Tekrar merhaba.
### Super- ve subclass'lar { #super-and-subclasses }
Tekrar merhaba.
////
//// tab | Bilgi
Başlıklarla ilgili tek katı kural, LLM'nin süslü parantezler içindeki hash kısmını değiştirmemesidir; böylece link'ler bozulmaz.
`scripts/translate.py` içindeki genel prompt'ta `### Headings` bölümüne bakın.
Dile özel bazı talimatlar için örneğin `docs/de/llm-prompt.md` içindeki `### Headings` bölümüne bakın.
////
## Dokümanlarda kullanılan terimler { #terms-used-in-the-docs }
//// tab | Test
* siz
* sizin
* örn.
* vb.
* `foo` bir `int` olarak
* `bar` bir `str` olarak
* `baz` bir `list` olarak
* Tutorial - Kullanıcı kılavuzu
* İleri Düzey Kullanıcı Kılavuzu
* SQLModel dokümanları
* API dokümanları
* otomatik dokümanlar
* Veri Bilimi
* Deep Learning
* Machine Learning
* Dependency Injection
* HTTP Basic authentication
* HTTP Digest
* ISO formatı
* JSON Schema standardı
* JSON schema
* schema tanımı
* Password Flow
* Mobil
* deprecated
* designed
* invalid
* on the fly
* standard
* default
* case-sensitive
* case-insensitive
* uygulamayı serve etmek
* sayfayı serve etmek
* app
* application
* request
* response
* error response
* path operation
* path operation decorator
* path operation function
* body
* request body
* response body
* JSON body
* form body
* file body
* function body
* parameter
* body parameter
* path parameter
* query parameter
* cookie parameter
* header parameter
* form parameter
* function parameter
* event
* startup event
* server'ın startup'ı
* shutdown event
* lifespan event
* handler
* event handler
* exception handler
* handle etmek
* model
* Pydantic model
* data model
* database model
* form model
* model object
* class
* base class
* parent class
* subclass
* child class
* sibling class
* class method
* header
* headers
* authorization header
* `Authorization` header
* forwarded header
* dependency injection system
* dependency
* dependable
* dependant
* I/O bound
* CPU bound
* concurrency
* parallelism
* multiprocessing
* env var
* environment variable
* `PATH`
* `PATH` variable
* authentication
* authentication provider
* authorization
* authorization form
* authorization provider
* kullanıcı authenticate olur
* sistem kullanıcıyı authenticate eder
* CLI
* command line interface
* server
* client
* cloud provider
* cloud service
* geliştirme
* geliştirme aşamaları
* dict
* dictionary
* enumeration
* enum
* enum member
* encoder
* decoder
* encode etmek
* decode etmek
* exception
* raise etmek
* expression
* statement
* frontend
* backend
* GitHub discussion
* GitHub issue
* performance
* performance optimization
* return type
* return value
* security
* security scheme
* task
* background task
* task function
* template
* template engine
* type annotation
* type hint
* server worker
* Uvicorn worker
* Gunicorn Worker
* worker process
* worker class
* workload
* deployment
* deploy etmek
* SDK
* software development kit
* `APIRouter`
* `requirements.txt`
* Bearer Token
* breaking change
* bug
* button
* callable
* code
* commit
* context manager
* coroutine
* database session
* disk
* domain
* engine
* fake X
* HTTP GET method
* item
* library
* lifespan
* lock
* middleware
* mobile application
* module
* mounting
* network
* origin
* override
* payload
* processor
* property
* proxy
* pull request
* query
* RAM
* remote machine
* status code
* string
* tag
* web framework
* wildcard
* return etmek
* validate etmek
////
//// tab | Bilgi
Bu, dokümanlarda görülen (çoğunlukla) teknik terimlerin eksiksiz ve normatif olmayan bir listesidir. Prompt tasarlayan kişi için, LLM'nin hangi terimlerde desteğe ihtiyaç duyduğunu anlamada yardımcı olabilir. Örneğin iyi bir çeviriyi sürekli daha zayıf bir çeviriye geri alıyorsa. Ya da sizin dilinizde bir terimi çekimlemekte (conjugating/declinating) zorlanıyorsa.
Örneğin `docs/de/llm-prompt.md` içindeki `### List of English terms and their preferred German translations` bölümüne bakın.
////
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FILE: docs/tr/docs/about/index.md
================================================
# Hakkında { #about }
FastAPI, tasarımı, ilham kaynağı ve daha fazlası hakkında. 🤓
================================================
FILE: docs/tr/docs/advanced/additional-responses.md
================================================
# OpenAPI'de Ek Response'lar { #additional-responses-in-openapi }
/// warning | Uyarı
Bu konu oldukça ileri seviye bir konudur.
**FastAPI**'ye yeni başlıyorsanız buna ihtiyaç duymayabilirsiniz.
///
Ek status code'lar, media type'lar, açıklamalar vb. ile ek response'lar tanımlayabilirsiniz.
Bu ek response'lar OpenAPI şemasına dahil edilir; dolayısıyla API dokümanlarında da görünürler.
Ancak bu ek response'lar için, status code'unuzu ve içeriğinizi vererek `JSONResponse` gibi bir `Response`'u doğrudan döndürdüğünüzden emin olmanız gerekir.
## `model` ile Ek Response { #additional-response-with-model }
*Path operation decorator*'larınıza `responses` adlı bir parametre geçebilirsiniz.
Bu parametre bir `dict` alır: anahtarlar her response için status code'lardır (`200` gibi), değerler ise her birine ait bilgileri içeren başka `dict`'lerdir.
Bu response `dict`'lerinin her birinde, `response_model`'e benzer şekilde bir Pydantic model içeren `model` anahtarı olabilir.
**FastAPI** bu modeli alır, JSON Schema'sını üretir ve OpenAPI'de doğru yere ekler.
Örneğin, `404` status code'u ve `Message` Pydantic model'i ile başka bir response tanımlamak için şunu yazabilirsiniz:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial001_py310.py hl[18,22] *}
/// note | Not
`JSONResponse`'u doğrudan döndürmeniz gerektiğini unutmayın.
///
/// info | Bilgi
`model` anahtarı OpenAPI'nin bir parçası değildir.
**FastAPI** buradaki Pydantic model'i alır, JSON Schema'yı üretir ve doğru yere yerleştirir.
Doğru yer şurasıdır:
* Değeri başka bir JSON nesnesi (`dict`) olan `content` anahtarının içinde:
* Media type anahtarı (örn. `application/json`) bulunur; bunun değeri başka bir JSON nesnesidir ve onun içinde:
* Değeri model'den gelen JSON Schema olan `schema` anahtarı vardır; doğru yer burasıdır.
* **FastAPI** bunu doğrudan gömmek yerine OpenAPI'deki başka bir yerde bulunan global JSON Schema'lara bir referans ekler. Böylece diğer uygulamalar ve client'lar bu JSON Schema'ları doğrudan kullanabilir, daha iyi code generation araçları sağlayabilir, vb.
///
Bu *path operation* için OpenAPI'de üretilen response'lar şöyle olur:
```JSON hl_lines="3-12"
{
"responses": {
"404": {
"description": "Additional Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/Message"
}
}
}
},
"200": {
"description": "Successful Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/Item"
}
}
}
},
"422": {
"description": "Validation Error",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/HTTPValidationError"
}
}
}
}
}
}
```
Schema'lar OpenAPI şemasının içinde başka bir yere referanslanır:
```JSON hl_lines="4-16"
{
"components": {
"schemas": {
"Message": {
"title": "Message",
"required": [
"message"
],
"type": "object",
"properties": {
"message": {
"title": "Message",
"type": "string"
}
}
},
"Item": {
"title": "Item",
"required": [
"id",
"value"
],
"type": "object",
"properties": {
"id": {
"title": "Id",
"type": "string"
},
"value": {
"title": "Value",
"type": "string"
}
}
},
"ValidationError": {
"title": "ValidationError",
"required": [
"loc",
"msg",
"type"
],
"type": "object",
"properties": {
"loc": {
"title": "Location",
"type": "array",
"items": {
"type": "string"
}
},
"msg": {
"title": "Message",
"type": "string"
},
"type": {
"title": "Error Type",
"type": "string"
}
}
},
"HTTPValidationError": {
"title": "HTTPValidationError",
"type": "object",
"properties": {
"detail": {
"title": "Detail",
"type": "array",
"items": {
"$ref": "#/components/schemas/ValidationError"
}
}
}
}
}
}
}
```
## Ana Response İçin Ek Media Type'lar { #additional-media-types-for-the-main-response }
Aynı `responses` parametresini, aynı ana response için farklı media type'lar eklemek amacıyla da kullanabilirsiniz.
Örneğin, `image/png` için ek bir media type ekleyerek, *path operation*'ınızın bir JSON nesnesi (media type `application/json`) ya da bir PNG görseli döndürebildiğini belirtebilirsiniz:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial002_py310.py hl[17:22,26] *}
/// note | Not
Görseli `FileResponse` kullanarak doğrudan döndürmeniz gerektiğine dikkat edin.
///
/// info | Bilgi
`responses` parametrenizde açıkça farklı bir media type belirtmediğiniz sürece FastAPI, response'un ana response class'ı ile aynı media type'a sahip olduğunu varsayar (varsayılan `application/json`).
Ancak media type'ı `None` olan özel bir response class belirttiyseniz, FastAPI ilişkili bir model'i olan tüm ek response'lar için `application/json` kullanır.
///
## Bilgileri Birleştirme { #combining-information }
`response_model`, `status_code` ve `responses` parametreleri dahil olmak üzere, response bilgilerini birden fazla yerden birleştirebilirsiniz.
Varsayılan `200` status code'unu (ya da gerekiyorsa özel bir tane) kullanarak bir `response_model` tanımlayabilir, ardından aynı response için ek bilgileri `responses` içinde, doğrudan OpenAPI şemasına ekleyebilirsiniz.
**FastAPI**, `responses` içindeki ek bilgileri korur ve model'inizin JSON Schema'sı ile birleştirir.
Örneğin, Pydantic model kullanan ve özel bir `description` içeren `404` status code'lu bir response tanımlayabilirsiniz.
Ayrıca `response_model`'inizi kullanan, ancak özel bir `example` içeren `200` status code'lu bir response da tanımlayabilirsiniz:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial003_py310.py hl[20:31] *}
Bunların hepsi OpenAPI'nize birleştirilerek dahil edilir ve API dokümanlarında gösterilir:
## Ön Tanımlı Response'ları Özel Olanlarla Birleştirme { #combine-predefined-responses-and-custom-ones }
Birçok *path operation* için geçerli olacak bazı ön tanımlı response'larınız olabilir; ancak bunları her *path operation*'ın ihtiyaç duyduğu özel response'larla birleştirmek isteyebilirsiniz.
Bu durumlarda, Python'daki bir `dict`'i `**dict_to_unpack` ile "unpacking" tekniğini kullanabilirsiniz:
```Python
old_dict = {
"old key": "old value",
"second old key": "second old value",
}
new_dict = {**old_dict, "new key": "new value"}
```
Burada `new_dict`, `old_dict` içindeki tüm key-value çiftlerini ve buna ek olarak yeni key-value çiftini içerir:
```Python
{
"old key": "old value",
"second old key": "second old value",
"new key": "new value",
}
```
Bu tekniği, *path operation*'larınızda bazı ön tanımlı response'ları yeniden kullanmak ve bunları ek özel response'larla birleştirmek için kullanabilirsiniz.
Örneğin:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial004_py310.py hl[11:15,24] *}
## OpenAPI Response'ları Hakkında Daha Fazla Bilgi { #more-information-about-openapi-responses }
Response'ların içine tam olarak neleri dahil edebileceğinizi görmek için OpenAPI spesifikasyonundaki şu bölümlere bakabilirsiniz:
* [OpenAPI Responses Object](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md#responses-object), `Response Object`'i içerir.
* [OpenAPI Response Object](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md#response-object), buradaki her şeyi `responses` parametreniz içinde, her bir response'un içine doğrudan ekleyebilirsiniz. Buna `description`, `headers`, `content` (bunun içinde farklı media type'lar ve JSON Schema'lar tanımlarsınız) ve `links` dahildir.
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FILE: docs/tr/docs/advanced/additional-status-codes.md
================================================
# Ek Status Code'ları { #additional-status-codes }
Varsayılan olarak **FastAPI**, response'ları bir `JSONResponse` kullanarak döndürür; *path operation*'ınızdan döndürdüğünüz içeriği bu `JSONResponse`'un içine yerleştirir.
Varsayılan status code'u veya *path operation* içinde sizin belirlediğiniz status code'u kullanır.
## Ek status code'ları { #additional-status-codes_1 }
Ana status code'a ek olarak başka status code'lar da döndürmek istiyorsanız, `JSONResponse` gibi bir `Response`'u doğrudan döndürerek bunu yapabilirsiniz ve ek status code'u doğrudan orada ayarlarsınız.
Örneğin, item'ları güncellemeye izin veren bir *path operation*'ınız olduğunu düşünelim; başarılı olduğunda 200 "OK" HTTP status code'unu döndürüyor olsun.
Ancak yeni item'ları da kabul etmesini istiyorsunuz. Ve item daha önce yoksa, onu oluşturup 201 "Created" HTTP status code'unu döndürsün.
Bunu yapmak için `JSONResponse` import edin ve içeriğinizi doğrudan onunla döndürün; istediğiniz `status_code`'u da ayarlayın:
{* ../../docs_src/additional_status_codes/tutorial001_an_py310.py hl[4,25] *}
/// warning | Uyarı
Yukarıdaki örnekte olduğu gibi bir `Response`'u doğrudan döndürdüğünüzde, response aynen olduğu gibi döndürülür.
Bir model ile serialize edilmez, vb.
İçinde olmasını istediğiniz veriyi taşıdığından emin olun ve değerlerin geçerli JSON olduğundan emin olun (eğer `JSONResponse` kullanıyorsanız).
///
/// note | Teknik Detaylar
`from starlette.responses import JSONResponse` da kullanabilirsiniz.
**FastAPI**, geliştirici olarak size kolaylık olsun diye `starlette.responses` içindekileri `fastapi.responses` altında da sunar. Ancak mevcut response'ların çoğu doğrudan Starlette'ten gelir. `status` için de aynı durum geçerlidir.
///
## OpenAPI ve API docs { #openapi-and-api-docs }
Ek status code'ları ve response'ları doğrudan döndürürseniz, FastAPI sizin ne döndüreceğinizi önceden bilemeyeceği için bunlar OpenAPI şemasına (API docs) dahil edilmez.
Ancak bunu kodunuzda şu şekilde dokümante edebilirsiniz: [Ek Response'lar](additional-responses.md).
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FILE: docs/tr/docs/advanced/advanced-dependencies.md
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# Gelişmiş Dependency'ler { #advanced-dependencies }
## Parametreli dependency'ler { #parameterized-dependencies }
Şimdiye kadar gördüğümüz tüm dependency'ler sabit bir function ya da class idi.
Ancak, birçok farklı function veya class tanımlamak zorunda kalmadan, dependency üzerinde bazı parametreler ayarlamak isteyebileceğiniz durumlar olabilir.
Örneğin, query parametresi `q`'nun belirli bir sabit içeriği barındırıp barındırmadığını kontrol eden bir dependency istediğimizi düşünelim.
Ama bu sabit içeriği parametreleştirebilmek istiyoruz.
## "Callable" bir instance { #a-callable-instance }
Python'da bir class'ın instance'ını "callable" yapmanın bir yolu vardır.
Class'ın kendisini değil (zaten callable'dır), o class'ın bir instance'ını.
Bunu yapmak için `__call__` adında bir method tanımlarız:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[12] *}
Bu durumda, ek parametreleri ve alt-dependency'leri kontrol etmek için **FastAPI**'nin kullanacağı şey bu `__call__` olacaktır; ayrıca daha sonra *path operation function* içindeki parametreye bir değer geçmek için çağrılacak olan da budur.
## Instance'ı parametreleştirme { #parameterize-the-instance }
Ve şimdi, dependency'yi "parametreleştirmek" için kullanacağımız instance parametrelerini tanımlamak üzere `__init__` kullanabiliriz:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[9] *}
Bu durumda **FastAPI**, `__init__` ile asla uğraşmaz veya onu önemsemez; onu doğrudan kendi kodumuzda kullanırız.
## Bir instance oluşturma { #create-an-instance }
Bu class'tan bir instance'ı şöyle oluşturabiliriz:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[18] *}
Böylece dependency'mizi "parametreleştirmiş" oluruz; artık içinde `"bar"` vardır ve bu değer `checker.fixed_content` attribute'u olarak durur.
## Instance'ı dependency olarak kullanma { #use-the-instance-as-a-dependency }
Sonra `Depends(FixedContentQueryChecker)` yerine `Depends(checker)` içinde bu `checker`'ı kullanabiliriz. Çünkü dependency, class'ın kendisi değil, `checker` instance'ıdır.
Ve dependency çözülürken **FastAPI** bu `checker`'ı şöyle çağırır:
```Python
checker(q="somequery")
```
...ve bunun döndürdüğü her şeyi, *path operation function* içinde `fixed_content_included` parametresine dependency değeri olarak geçirir:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[22] *}
/// tip | İpucu
Bunların tamamı biraz yapay görünebilir. Ayrıca bunun nasıl faydalı olduğu da henüz çok net olmayabilir.
Bu örnekler bilerek basit tutuldu; ama mekanizmanın nasıl çalıştığını gösteriyor.
Security bölümlerinde, aynı şekilde implement edilmiş yardımcı function'lar bulunuyor.
Buradaki her şeyi anladıysanız, security için kullanılan bu yardımcı araçların arka planda nasıl çalıştığını da zaten biliyorsunuz demektir.
///
## `yield`, `HTTPException`, `except` ve Background Tasks ile Dependency'ler { #dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks }
/// warning | Uyarı
Büyük ihtimalle bu teknik detaylara ihtiyacınız yok.
Bu detaylar, özellikle 0.121.0'dan eski bir FastAPI uygulamanız varsa ve `yield` kullanan dependency'lerle ilgili sorunlar yaşıyorsanız faydalıdır.
///
`yield` kullanan dependency'ler; farklı kullanım senaryolarını kapsamak ve bazı sorunları düzeltmek için zaman içinde evrildi. Aşağıda nelerin değiştiğinin bir özeti var.
### `yield` ve `scope` ile dependency'ler { #dependencies-with-yield-and-scope }
0.121.0 sürümünde FastAPI, `Depends(scope="function")` desteğini ekledi.
`Depends(scope="function")` kullanıldığında, `yield` sonrasındaki çıkış kodu, *path operation function* biter bitmez, response client'a geri gönderilmeden önce çalıştırılır.
`Depends(scope="request")` (varsayılan) kullanıldığında ise `yield` sonrasındaki çıkış kodu, response gönderildikten sonra çalıştırılır.
Daha fazlasını [`yield` ile Dependency'ler - Erken çıkış ve `scope`](../tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md#early-exit-and-scope) dokümantasyonunda okuyabilirsiniz.
### `yield` ve `StreamingResponse` ile dependency'ler, Teknik Detaylar { #dependencies-with-yield-and-streamingresponse-technical-details }
FastAPI 0.118.0 öncesinde, `yield` kullanan bir dependency kullanırsanız, *path operation function* döndükten sonra ama response gönderilmeden hemen önce `yield` sonrasındaki çıkış kodu çalıştırılırdı.
Amaç, response'un ağ üzerinden taşınmasını beklerken gereğinden uzun süre resource tutmaktan kaçınmaktı.
Bu değişiklik aynı zamanda şunu da ifade ediyordu: `StreamingResponse` döndürürseniz, `yield` kullanan dependency'nin çıkış kodu zaten çalışmış olurdu.
Örneğin, `yield` kullanan bir dependency içinde bir veritabanı session'ınız varsa, `StreamingResponse` veri stream ederken bu session'ı kullanamazdı; çünkü `yield` sonrasındaki çıkış kodunda session zaten kapatılmış olurdu.
Bu davranış 0.118.0'da geri alındı ve `yield` sonrasındaki çıkış kodunun, response gönderildikten sonra çalıştırılması sağlandı.
/// info | Bilgi
Aşağıda göreceğiniz gibi, bu davranış 0.106.0 sürümünden önceki davranışa oldukça benzer; ancak köşe durumlar için çeşitli iyileştirmeler ve bug fix'ler içerir.
///
#### Erken Çıkış Kodu için Kullanım Senaryoları { #use-cases-with-early-exit-code }
Bazı özel koşullardaki kullanım senaryoları, response gönderilmeden önce `yield` kullanan dependency'lerin çıkış kodunun çalıştırıldığı eski davranıştan fayda görebilir.
Örneğin, `yield` kullanan bir dependency içinde yalnızca bir kullanıcıyı doğrulamak için veritabanı session'ı kullanan bir kodunuz olduğunu düşünün; ama bu session *path operation function* içinde bir daha hiç kullanılmıyor, yalnızca dependency içinde kullanılıyor **ve** response'un gönderilmesi uzun sürüyor. Mesela veriyi yavaş gönderen bir `StreamingResponse` var, ama herhangi bir nedenle veritabanını kullanmıyor.
Bu durumda veritabanı session'ı, response tamamen gönderilene kadar elde tutulur. Ancak session kullanılmıyorsa, bunu elde tutmak gerekli değildir.
Şöyle görünebilir:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py *}
`Session`'ın otomatik kapatılması olan çıkış kodu şurada:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[19:21] *}
...yavaş veri gönderen response'un gönderimi bittikten sonra çalıştırılır:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[30:38] hl[31:33] *}
Ama `generate_stream()` veritabanı session'ını kullanmadığı için, response gönderilirken session'ı açık tutmak aslında gerekli değildir.
SQLModel (veya SQLAlchemy) kullanarak bu spesifik senaryoya sahipseniz, session'a artık ihtiyacınız kalmadıktan sonra session'ı açıkça kapatabilirsiniz:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial014_an_py310.py ln[24:28] hl[28] *}
Böylece session veritabanı bağlantısını serbest bırakır ve diğer request'ler bunu kullanabilir.
`yield` kullanan bir dependency'den erken çıkış gerektiren farklı bir kullanım senaryonuz varsa, lütfen kullanım senaryonuzla birlikte ve `yield` kullanan dependency'ler için erken kapatmadan neden fayda göreceğinizi açıklayarak bir [GitHub Discussion Sorusu](https://github.com/fastapi/fastapi/discussions/new?category=questions) oluşturun.
`yield` kullanan dependency'lerde erken kapatma için ikna edici kullanım senaryoları varsa, erken kapatmayı seçmeli (opt-in) hale getiren yeni bir yöntem eklemeyi düşünebilirim.
### `yield` ve `except` ile dependency'ler, Teknik Detaylar { #dependencies-with-yield-and-except-technical-details }
FastAPI 0.110.0 öncesinde, `yield` kullanan bir dependency kullanır, sonra o dependency içinde `except` ile bir exception yakalar ve exception'ı tekrar raise etmezseniz; exception otomatik olarak herhangi bir exception handler'a veya internal server error handler'a raise/forward edilirdi.
Bu davranış 0.110.0 sürümünde değiştirildi. Amaç, handler olmayan (internal server errors) forward edilmiş exception'ların yönetilmemesinden kaynaklanan bellek tüketimini düzeltmek ve bunu normal Python kodunun davranışıyla tutarlı hale getirmekti.
### Background Tasks ve `yield` ile dependency'ler, Teknik Detaylar { #background-tasks-and-dependencies-with-yield-technical-details }
FastAPI 0.106.0 öncesinde, `yield` sonrasında exception raise etmek mümkün değildi; çünkü `yield` kullanan dependency'lerdeki çıkış kodu response gönderildikten *sonra* çalıştırılıyordu. Bu nedenle [Exception Handler'ları](../tutorial/handling-errors.md#install-custom-exception-handlers) zaten çalışmış olurdu.
Bu tasarımın ana sebeplerinden biri, background task'lerin içinde dependency'lerin "yield ettiği" aynı objeleri kullanmaya izin vermekti; çünkü çıkış kodu, background task'ler bittikten sonra çalıştırılıyordu.
Bu davranış FastAPI 0.106.0'da, response'un ağ üzerinde taşınmasını beklerken resource tutmamak amacıyla değiştirildi.
/// tip | İpucu
Ek olarak, bir background task normalde ayrı ele alınması gereken bağımsız bir mantık setidir ve kendi resource'larına sahip olmalıdır (ör. kendi veritabanı bağlantısı).
Bu şekilde muhtemelen daha temiz bir kod elde edersiniz.
///
Bu davranışa güvenerek kod yazdıysanız, artık background task'ler için resource'ları background task'in içinde oluşturmalı ve içeride yalnızca `yield` kullanan dependency'lerin resource'larına bağlı olmayan verileri kullanmalısınız.
Örneğin, aynı veritabanı session'ını kullanmak yerine background task içinde yeni bir veritabanı session'ı oluşturur ve veritabanındaki objeleri bu yeni session ile alırsınız. Ardından, background task function'ına veritabanından gelen objeyi parametre olarak geçirmek yerine, o objenin ID'sini geçirir ve objeyi background task function'ı içinde yeniden elde edersiniz.
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FILE: docs/tr/docs/advanced/advanced-python-types.md
================================================
# Gelişmiş Python Tipleri { #advanced-python-types }
Python tipleriyle çalışırken işinize yarayabilecek bazı ek fikirler.
## `Union` veya `Optional` Kullanımı { #using-union-or-optional }
Kodunuz herhangi bir nedenle `|` kullanamıyorsa — örneğin bir tip açıklamasında (type annotation) değil de `response_model=` gibi bir yerdeyse — dikey çizgi (`|`) yerine `typing` içindeki `Union`'ı kullanabilirsiniz.
Örneğin, bir şeyin `str` ya da `None` olabileceğini şöyle belirtebilirsiniz:
```python
from typing import Union
def say_hi(name: Union[str, None]):
print(f"Hi {name}!")
```
`typing`, bir şeyin `None` olabileceğini belirtmek için `Optional` ile bir kısayol da sunar.
Benim oldukça öznel bakış açıma göre küçük bir ipucu:
- 🚨 `Optional[SomeType]` kullanmaktan kaçının
- Bunun yerine ✨ **`Union[SomeType, None]` kullanın** ✨.
İkisi de eşdeğer ve temelde aynıdır; ancak "**optional**" kelimesi değerin isteğe bağlı olduğunu ima eder. Oysa aslında " `None` olabilir" demektir; değer isteğe bağlı olmasa ve hâlâ zorunlu olsa bile.
Bence `Union[SomeType, None]` ne demek istediğini daha açık anlatır.
Burada mesele sadece kelimeler ve isimler. Ancak bu kelimeler sizin ve ekip arkadaşlarınızın koda bakışını etkileyebilir.
Örnek olarak şu fonksiyona bakalım:
```python
from typing import Optional
def say_hi(name: Optional[str]):
print(f"Hey {name}!")
```
`name` parametresi `Optional[str]` olarak tanımlıdır; ancak isteğe bağlı değildir, parametre olmadan fonksiyonu çağıramazsınız:
```Python
say_hi() # Ah hayır, bu hata fırlatır! 😱
```
`name` parametresi varsayılan bir değeri olmadığı için hâlâ zorunludur (yani *optional* değildir). Yine de `name`, değer olarak `None` kabul eder:
```Python
say_hi(name=None) # Bu çalışır, None geçerlidir 🎉
```
İyi haber şu ki, çoğu durumda tip birliklerini (union) tanımlamak için doğrudan `|` kullanabilirsiniz:
```python
def say_hi(name: str | None):
print(f"Hey {name}!")
```
Dolayısıyla, normalde `Optional` ve `Union` gibi isimler için endişelenmenize gerek yok. 😎
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FILE: docs/tr/docs/advanced/async-tests.md
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# Async Testler { #async-tests }
Sağlanan `TestClient` ile **FastAPI** uygulamalarınızı nasıl test edeceğinizi zaten gördünüz. Şimdiye kadar yalnızca senkron testler yazdık, yani `async` fonksiyonlar kullanmadan.
Testlerinizde asenkron fonksiyonlar kullanabilmek faydalı olabilir; örneğin veritabanınızı asenkron olarak sorguluyorsanız. Diyelim ki FastAPI uygulamanıza request gönderilmesini test etmek ve ardından async bir veritabanı kütüphanesi kullanırken backend'in doğru veriyi veritabanına başarıyla yazdığını doğrulamak istiyorsunuz.
Bunu nasıl çalıştırabileceğimize bir bakalım.
## pytest.mark.anyio { #pytest-mark-anyio }
Testlerimizde asenkron fonksiyonlar çağırmak istiyorsak, test fonksiyonlarımızın da asenkron olması gerekir. AnyIO bunun için güzel bir plugin sağlar; böylece bazı test fonksiyonlarının asenkron olarak çağrılacağını belirtebiliriz.
## HTTPX { #httpx }
**FastAPI** uygulamanız `async def` yerine normal `def` fonksiyonları kullanıyor olsa bile, altta yatan yapı hâlâ bir `async` uygulamadır.
`TestClient`, standart pytest kullanarak normal `def` test fonksiyonlarınızın içinden asenkron FastAPI uygulamasını çağırmak için içeride bazı “sihirli” işlemler yapar. Ancak bu sihir, onu asenkron fonksiyonların içinde kullandığımızda artık çalışmaz. Testlerimizi asenkron çalıştırdığımızda, test fonksiyonlarımızın içinde `TestClient` kullanamayız.
`TestClient`, [HTTPX](https://www.python-httpx.org) tabanlıdır ve neyse ki API'yi test etmek için HTTPX'i doğrudan kullanabiliriz.
## Örnek { #example }
Basit bir örnek için, [Daha Büyük Uygulamalar](../tutorial/bigger-applications.md) ve [Test Etme](../tutorial/testing.md) bölümlerinde anlatılana benzer bir dosya yapısı düşünelim:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ └── test_main.py
```
`main.py` dosyası şöyle olur:
{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/main.py *}
`test_main.py` dosyasında `main.py` için testler yer alır, artık şöyle görünebilir:
{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/test_main.py *}
## Çalıştırma { #run-it }
Testlerinizi her zamanki gibi şu şekilde çalıştırabilirsiniz:
Ancak docs UI'yi proxy üzerinden, `9999` portuyla, `/api/v1/docs` altında "resmi" URL'den açarsak doğru çalışır! 🎉
Şuradan kontrol edebilirsiniz: [http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs](http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs):
Tam istediğimiz gibi. ✔️
Bunun nedeni, FastAPI'nin OpenAPI içinde varsayılan `server`'ı, `root_path` tarafından verilen URL ile oluşturmak için bu `root_path`'i kullanmasıdır.
## Ek `server`'lar { #additional-servers }
/// warning | Uyarı
Bu daha ileri seviye bir kullanım senaryosudur. İsterseniz atlayabilirsiniz.
///
Varsayılan olarak **FastAPI**, OpenAPI şemasında `root_path` için bir `server` oluşturur.
Ancak başka alternatif `servers` da sağlayabilirsiniz; örneğin *aynı* docs UI'nin hem staging hem de production ortamıyla etkileşime girmesini istiyorsanız.
Özel bir `servers` listesi verirseniz ve bir `root_path` varsa (çünkü API'niz proxy arkasındadır), **FastAPI** bu `root_path` ile bir "server"ı listenin başına ekler.
Örneğin:
{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial003_py310.py hl[4:7] *}
Şöyle bir OpenAPI şeması üretir:
```JSON hl_lines="5-7"
{
"openapi": "3.1.0",
// Burada daha fazla şey var
"servers": [
{
"url": "/api/v1"
},
{
"url": "https://stag.example.com",
"description": "Staging environment"
},
{
"url": "https://prod.example.com",
"description": "Production environment"
}
],
"paths": {
// Burada daha fazla şey var
}
}
```
/// tip | İpucu
`url` değeri `/api/v1` olan, `root_path`'ten alınmış otomatik üretilen server'a dikkat edin.
///
Docs UI'de, [http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs](http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs) adresinde şöyle görünür:
/// tip | İpucu
Docs UI, seçtiğiniz server ile etkileşime girer.
///
/// note | Teknik Detaylar
OpenAPI spesifikasyonunda `servers` özelliği opsiyoneldir.
`servers` parametresini belirtmezseniz ve `root_path` `/` ile aynıysa, üretilen OpenAPI şemasında `servers` özelliği varsayılan olarak tamamen çıkarılır; bu da `url` değeri `/` olan tek bir server ile eşdeğerdir.
///
### `root_path`'ten Otomatik `server` Eklenmesini Kapatma { #disable-automatic-server-from-root-path }
**FastAPI**'nin `root_path` kullanarak otomatik bir server eklemesini istemiyorsanız, `root_path_in_servers=False` parametresini kullanabilirsiniz:
{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial004_py310.py hl[9] *}
Böylece OpenAPI şemasına dahil etmez.
## Bir Sub-Application Mount Etme { #mounting-a-sub-application }
Bir sub-application'ı ([Sub Applications - Mounts](sub-applications.md) bölümünde anlatıldığı gibi) mount etmeniz gerekiyorsa ve aynı zamanda `root_path` ile bir proxy kullanıyorsanız, bunu beklendiği gibi normal şekilde yapabilirsiniz.
FastAPI içeride `root_path`'i akıllıca kullanır; dolayısıyla doğrudan çalışır. ✨
================================================
FILE: docs/tr/docs/advanced/custom-response.md
================================================
# Özel Response - HTML, Stream, File ve Diğerleri { #custom-response-html-stream-file-others }
Varsayılan olarak **FastAPI**, JSON response'lar döndürür.
Bunu, [Doğrudan bir Response döndür](response-directly.md) bölümünde gördüğünüz gibi doğrudan bir `Response` döndürerek geçersiz kılabilirsiniz.
Ancak doğrudan bir `Response` döndürürseniz (veya `JSONResponse` gibi herhangi bir alt sınıfını), veri otomatik olarak dönüştürülmez (bir `response_model` tanımlamış olsanız bile) ve dokümantasyon da otomatik üretilmez (örneğin, üretilen OpenAPI’nin parçası olarak HTTP header `Content-Type` içindeki ilgili "media type" dahil edilmez).
Bununla birlikte, *path operation decorator* içinde `response_class` parametresini kullanarak hangi `Response`’un (örn. herhangi bir `Response` alt sınıfı) kullanılacağını da ilan edebilirsiniz.
*path operation function*’ınızdan döndürdüğünüz içerik, o `Response`’un içine yerleştirilir.
/// note | Not
Media type’ı olmayan bir response class kullanırsanız, FastAPI response’unuzun content içermediğini varsayar; bu yüzden ürettiği OpenAPI dokümanında response formatını dokümante etmez.
///
## JSON Response'lar { #json-responses }
Varsayılan olarak FastAPI JSON response'lar döndürür.
Bir [Response Model](../tutorial/response-model.md) tanımlarsanız, FastAPI veriyi Pydantic kullanarak JSON’a serialize eder.
Bir response modeli tanımlamazsanız, FastAPI [JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md) bölümünde açıklanan `jsonable_encoder`’ı kullanır ve sonucu bir `JSONResponse` içine koyar.
`JSONResponse` örneğinde olduğu gibi JSON media type’ına (`application/json`) sahip bir `response_class` tanımlarsanız, döndürdüğünüz veri; *path operation decorator* içinde tanımladığınız herhangi bir Pydantic `response_model` ile otomatik olarak dönüştürülür (ve filtrelenir). Ancak veri Pydantic ile JSON bytes’a serialize edilmez; bunun yerine `jsonable_encoder` ile dönüştürülür ve ardından Python’un standart JSON kütüphanesini kullanarak bytes’a serialize edecek olan `JSONResponse` class’ına iletilir.
### JSON Performansı { #json-performance }
Kısaca, en yüksek performansı istiyorsanız bir [Response Model](../tutorial/response-model.md) kullanın ve *path operation decorator* içinde `response_class` tanımlamayın.
{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py ln[15:17] hl[16] *}
## HTML Response { #html-response }
**FastAPI**’den doğrudan HTML içeren bir response döndürmek için `HTMLResponse` kullanın.
* `HTMLResponse` import edin.
* *path operation decorator*’ınızın `response_class` parametresi olarak `HTMLResponse` verin.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial002_py310.py hl[2,7] *}
/// info | Bilgi
`response_class` parametresi, response’un "media type"’ını tanımlamak için de kullanılır.
Bu durumda HTTP header `Content-Type`, `text/html` olarak ayarlanır.
Ve OpenAPI’de de bu şekilde dokümante edilir.
///
### Bir `Response` Döndür { #return-a-response }
[Doğrudan bir Response döndür](response-directly.md) bölümünde görüldüğü gibi, *path operation* içinde doğrudan bir response döndürerek response’u override edebilirsiniz.
Yukarıdaki örneğin aynısı, bu sefer bir `HTMLResponse` döndürerek, şöyle görünebilir:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial003_py310.py hl[2,7,19] *}
/// warning | Uyarı
*path operation function*’ınızın doğrudan döndürdüğü bir `Response`, OpenAPI’de dokümante edilmez (örneğin `Content-Type` dokümante edilmez) ve otomatik interaktif dokümanlarda görünmez.
///
/// info | Bilgi
Elbette gerçek `Content-Type` header’ı, status code vb. değerler, döndürdüğünüz `Response` objesinden gelir.
///
### OpenAPI’de Dokümante Et ve `Response`’u Override Et { #document-in-openapi-and-override-response }
Response’u fonksiyonun içinden override etmek ama aynı zamanda OpenAPI’de "media type"’ı dokümante etmek istiyorsanız, `response_class` parametresini kullanıp ayrıca bir `Response` objesi döndürebilirsiniz.
Bu durumda `response_class` sadece OpenAPI *path operation*’ını dokümante etmek için kullanılır; sizin `Response`’unuz ise olduğu gibi kullanılır.
#### Doğrudan bir `HTMLResponse` Döndür { #return-an-htmlresponse-directly }
Örneğin şöyle bir şey olabilir:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial004_py310.py hl[7,21,23] *}
Bu örnekte `generate_html_response()` fonksiyonu, HTML’i bir `str` olarak döndürmek yerine zaten bir `Response` üretip döndürmektedir.
`generate_html_response()` çağrısının sonucunu döndürerek, varsayılan **FastAPI** davranışını override edecek bir `Response` döndürmüş olursunuz.
Ama `response_class` içinde `HTMLResponse` da verdiğiniz için **FastAPI**, bunu OpenAPI’de ve interaktif dokümanlarda `text/html` ile HTML olarak nasıl dokümante edeceğini bilir:
## Mevcut Response'lar { #available-responses }
Mevcut response'lardan bazıları aşağıdadır.
Unutmayın: `Response` ile başka herhangi bir şeyi döndürebilir, hatta özel bir alt sınıf da oluşturabilirsiniz.
/// note | Teknik Detaylar
`from starlette.responses import HTMLResponse` da kullanabilirsiniz.
**FastAPI**, geliştirici için kolaylık olsun diye `starlette.responses` içindekileri `fastapi.responses` olarak da sağlar. Ancak mevcut response'ların çoğu doğrudan Starlette’ten gelir.
///
### `Response` { #response }
Ana `Response` class’ıdır; diğer tüm response'lar bundan türetilir.
Bunu doğrudan döndürebilirsiniz.
Şu parametreleri kabul eder:
* `content` - Bir `str` veya `bytes`.
* `status_code` - Bir `int` HTTP status code.
* `headers` - String’lerden oluşan bir `dict`.
* `media_type` - Media type’ı veren bir `str`. Örn. `"text/html"`.
FastAPI (aslında Starlette) otomatik olarak bir Content-Length header’ı ekler. Ayrıca `media_type`’a göre bir Content-Type header’ı ekler ve text türleri için sona bir charset ekler.
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}
### `HTMLResponse` { #htmlresponse }
Yukarıda okuduğunuz gibi, bir miktar text veya bytes alır ve HTML response döndürür.
### `PlainTextResponse` { #plaintextresponse }
Bir miktar text veya bytes alır ve düz metin response döndürür.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial005_py310.py hl[2,7,9] *}
### `JSONResponse` { #jsonresponse }
Bir miktar veri alır ve `application/json` olarak encode edilmiş bir response döndürür.
Yukarıda okuduğunuz gibi, **FastAPI**’de varsayılan response budur.
/// note | Teknik Detaylar
Ancak bir response modeli veya dönüş tipi (return type) tanımlarsanız, veri doğrudan JSON’a serialize edilir ve JSON için doğru media type’a sahip bir response, `JSONResponse` class’ı kullanılmadan doğrudan döndürülür.
Bu, en iyi performansı elde etmenin ideal yoludur.
///
### `RedirectResponse` { #redirectresponse }
HTTP redirect döndürür. Varsayılan olarak 307 status code (Temporary Redirect) kullanır.
`RedirectResponse`’u doğrudan döndürebilirsiniz:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006_py310.py hl[2,9] *}
---
Veya `response_class` parametresi içinde kullanabilirsiniz:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006b_py310.py hl[2,7,9] *}
Bunu yaparsanız, *path operation* function’ınızdan doğrudan URL döndürebilirsiniz.
Bu durumda kullanılan `status_code`, `RedirectResponse` için varsayılan olan `307` olur.
---
Ayrıca `status_code` parametresini `response_class` parametresiyle birlikte kullanabilirsiniz:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006c_py310.py hl[2,7,9] *}
### `StreamingResponse` { #streamingresponse }
Bir async generator veya normal generator/iterator (içinde `yield` olan bir fonksiyon) alır ve response body’yi stream eder.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial007_py310.py hl[3,16] *}
/// note | Teknik Detaylar
Bir `async` görev, yalnızca bir `await` noktasına geldiğinde iptal edilebilir. Eğer hiç `await` yoksa, generator (içinde `yield` olan fonksiyon) düzgün şekilde iptal edilemez ve iptal istendikten sonra bile çalışmaya devam edebilir.
Bu küçük örneğin `await` ifadesine ihtiyacı olmadığı için, event loop’un iptali ele alabilmesi adına `await anyio.sleep(0)` ekliyoruz.
Büyük veya sonsuz akışlarda bu daha da önemlidir.
///
/// tip | İpucu
Doğrudan bir `StreamingResponse` döndürmek yerine, muhtemelen [Veri Stream Etme](./stream-data.md) bölümündeki tarzı takip etmelisiniz; çok daha kullanışlıdır ve iptali arka planda sizin için halleder.
JSON Lines stream ediyorsanız, [JSON Lines Stream Etme](../tutorial/stream-json-lines.md) kılavuzunu izleyin.
///
### `FileResponse` { #fileresponse }
Asenkron olarak bir dosyayı response olarak stream eder.
Diğer response türlerine göre instantiate ederken farklı argümanlar alır:
* `path` - Stream edilecek dosyanın dosya path'i.
* `headers` - Eklenecek özel header’lar; dictionary olarak.
* `media_type` - Media type’ı veren string. Ayarlanmazsa, dosya adı veya path kullanılarak media type tahmin edilir.
* `filename` - Ayarlanırsa response içindeki `Content-Disposition`’a dahil edilir.
File response'ları uygun `Content-Length`, `Last-Modified` ve `ETag` header’larını içerir.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009_py310.py hl[2,10] *}
`response_class` parametresini de kullanabilirsiniz:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009b_py310.py hl[2,8,10] *}
Bu durumda *path operation* function’ınızdan doğrudan dosya path'ini döndürebilirsiniz.
## Özel response class { #custom-response-class }
`Response`’dan türeterek kendi özel response class’ınızı oluşturabilir ve kullanabilirsiniz.
Örneğin, bazı ayarlarla [`orjson`](https://github.com/ijl/orjson) kullanmak istediğinizi varsayalım.
Diyelim ki girintili ve biçimlendirilmiş JSON döndürmek istiyorsunuz; bunun için orjson seçeneği `orjson.OPT_INDENT_2`’yi kullanmak istiyorsunuz.
Bir `CustomORJSONResponse` oluşturabilirsiniz. Burada yapmanız gereken temel şey, content’i `bytes` olarak döndüren bir `Response.render(content)` metodu yazmaktır:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009c_py310.py hl[9:14,17] *}
Artık şunu döndürmek yerine:
```json
{"message": "Hello World"}
```
...bu response şunu döndürür:
```json
{
"message": "Hello World"
}
```
Elbette JSON’u formatlamaktan çok daha iyi şekillerde bundan faydalanabilirsiniz. 😉
### `orjson` mı Response Model mi { #orjson-or-response-model }
Aradığınız şey performans ise, büyük olasılıkla bir `orjson` response’tan ziyade bir [Response Model](../tutorial/response-model.md) kullanmak daha iyi olacaktır.
Bir response modeliyle FastAPI, veriyi JSON’a serialize etmek için Pydantic’i kullanır; böylece diğer durumlarda olacağı gibi `jsonable_encoder` ile ara dönüşümlere gerek kalmaz.
Ve kaputun altında, Pydantic JSON’a serialize etmek için `orjson` ile aynı Rust tabanlı mekanizmaları kullanır; bu nedenle bir response modeliyle zaten en iyi performansı elde edersiniz.
## Varsayılan response class { #default-response-class }
Bir **FastAPI** class instance’ı veya bir `APIRouter` oluştururken, varsayılan olarak hangi response class’ının kullanılacağını belirtebilirsiniz.
Bunu tanımlayan parametre `default_response_class`’tır.
Aşağıdaki örnekte **FastAPI**, tüm *path operations* için varsayılan olarak JSON yerine `HTMLResponse` kullanır.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial010_py310.py hl[2,4] *}
/// tip | İpucu
Daha önce olduğu gibi, *path operations* içinde `response_class`’ı yine override edebilirsiniz.
///
## Ek dokümantasyon { #additional-documentation }
OpenAPI’de media type’ı ve daha birçok detayı `responses` kullanarak da tanımlayabilirsiniz: [OpenAPI’de Ek Response'lar](additional-responses.md).
================================================
FILE: docs/tr/docs/advanced/dataclasses.md
================================================
# Dataclass Kullanımı { #using-dataclasses }
FastAPI, **Pydantic** üzerine inşa edilmiştir ve request/response tanımlamak için Pydantic model'lerini nasıl kullanacağınızı gösteriyordum.
Ancak FastAPI, [`dataclasses`](https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html) kullanmayı da aynı şekilde destekler:
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}
Bu destek hâlâ **Pydantic** sayesinde vardır; çünkü Pydantic, [`dataclasses` için dahili destek](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel) sunar.
Yani yukarıdaki kod Pydantic'i doğrudan kullanmasa bile, FastAPI bu standart dataclass'ları Pydantic'in kendi dataclass biçimine dönüştürmek için Pydantic'i kullanmaktadır.
Ve elbette aynı özellikleri destekler:
* veri doğrulama (data validation)
* veri serileştirme (data serialization)
* veri dokümantasyonu (data documentation), vb.
Bu, Pydantic model'lerinde olduğu gibi çalışır. Aslında arka planda da aynı şekilde, Pydantic kullanılarak yapılır.
/// info | Bilgi
Dataclass'ların, Pydantic model'lerinin yapabildiği her şeyi yapamadığını unutmayın.
Bu yüzden yine de Pydantic model'lerini kullanmanız gerekebilir.
Ancak elinizde zaten bir sürü dataclass varsa, bunları FastAPI ile bir web API'yi beslemek için kullanmak güzel bir numaradır. 🤓
///
## `response_model` İçinde Dataclass'lar { #dataclasses-in-response-model }
`response_model` parametresinde `dataclasses` da kullanabilirsiniz:
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}
Dataclass otomatik olarak bir Pydantic dataclass'ına dönüştürülür.
Bu sayede şeması API docs kullanıcı arayüzünde görünür:
## İç İçe Veri Yapılarında Dataclass'lar { #dataclasses-in-nested-data-structures }
İç içe veri yapıları oluşturmak için `dataclasses` ile diğer type annotation'ları da birleştirebilirsiniz.
Bazı durumlarda yine de Pydantic'in `dataclasses` sürümünü kullanmanız gerekebilir. Örneğin, otomatik oluşturulan API dokümantasyonunda hata alıyorsanız.
Bu durumda standart `dataclasses` yerine, drop-in replacement olan `pydantic.dataclasses` kullanabilirsiniz:
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}
1. `field` hâlâ standart `dataclasses` içinden import edilir.
2. `pydantic.dataclasses`, `dataclasses` için bir drop-in replacement'tır.
3. `Author` dataclass'ı, `Item` dataclass'larından oluşan bir liste içerir.
4. `Author` dataclass'ı, `response_model` parametresi olarak kullanılır.
5. Request body olarak dataclass'larla birlikte diğer standart type annotation'ları da kullanabilirsiniz.
Bu örnekte, `Item` dataclass'larından oluşan bir listedir.
6. Burada `items` içeren bir dictionary döndürüyoruz; `items` bir dataclass listesi.
FastAPI, veriyi JSON'a serileştirmeyi yine başarır.
7. Burada `response_model`, `Author` dataclass'larından oluşan bir listenin type annotation'ını kullanıyor.
Yine `dataclasses` ile standart type annotation'ları birleştirebilirsiniz.
8. Bu *path operation function*, `async def` yerine normal `def` kullanıyor.
Her zaman olduğu gibi, FastAPI'de ihtiyaca göre `def` ve `async def`’i birlikte kullanabilirsiniz.
Hangisini ne zaman kullanmanız gerektiğine dair hızlı bir hatırlatma isterseniz, [`async` ve `await`](../async.md#in-a-hurry) dokümanındaki _"In a hurry?"_ bölümüne bakın.
9. Bu *path operation function* dataclass döndürmüyor (isterse döndürebilir), onun yerine dahili verilerle bir dictionary listesi döndürüyor.
FastAPI, response'u dönüştürmek için (dataclass'ları içeren) `response_model` parametresini kullanacaktır.
Karmaşık veri yapıları oluşturmak için `dataclasses` ile diğer type annotation'ları pek çok farklı kombinasyonda birleştirebilirsiniz.
Daha spesifik ayrıntılar için yukarıdaki kod içi annotation ipuçlarına bakın.
## Daha Fazla Öğrenin { #learn-more }
`dataclasses`'ı diğer Pydantic model'leriyle de birleştirebilir, onlardan kalıtım alabilir, kendi model'lerinize dahil edebilirsiniz, vb.
Daha fazlası için [Pydantic'in dataclasses dokümantasyonuna](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/) bakın.
## Sürüm { #version }
Bu özellik FastAPI `0.67.0` sürümünden beri mevcuttur. 🔖
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FILE: docs/tr/docs/advanced/events.md
================================================
# Lifespan Olayları { #lifespan-events }
Uygulama **başlamadan** önce çalıştırılması gereken mantığı (kodu) tanımlayabilirsiniz. Bu, bu kodun **bir kez**, uygulama **request almaya başlamadan önce** çalıştırılacağı anlamına gelir.
Benzer şekilde, uygulama **kapanırken** çalıştırılması gereken mantığı (kodu) da tanımlayabilirsiniz. Bu durumda bu kod, muhtemelen **çok sayıda request** işlendi **sonra**, **bir kez** çalıştırılır.
Bu kod, uygulama request almaya **başlamadan** önce ve request’leri işlemeyi **bitirdikten** hemen sonra çalıştığı için, uygulamanın tüm **lifespan**’ını (birazdan "lifespan" kelimesi önemli olacak 😉) kapsar.
Bu yaklaşım, tüm uygulama boyunca kullanacağınız ve request’ler arasında **paylaşılan** **resource**’ları kurmak ve/veya sonrasında bunları **temizlemek** için çok faydalıdır. Örneğin bir veritabanı connection pool’u ya da paylaşılan bir machine learning modelini yüklemek gibi.
## Kullanım Senaryosu { #use-case }
Önce bir **kullanım senaryosu** örneğiyle başlayalım, sonra bunu bununla nasıl çözeceğimize bakalım.
Request’leri işlemek için kullanmak istediğiniz bazı **machine learning modelleriniz** olduğunu hayal edelim. 🤖
Aynı modeller request’ler arasında paylaşılır; yani request başına bir model, kullanıcı başına bir model vb. gibi değil.
Modeli yüklemenin, diskten çok fazla **data** okunması gerektiği için **oldukça uzun sürebildiğini** düşünelim. Dolayısıyla bunu her request için yapmak istemezsiniz.
Modeli modülün/dosyanın en üst seviyesinde yükleyebilirdiniz; ancak bu, basit bir otomatik test çalıştırdığınızda bile **modelin yükleneceği** anlamına gelir. Böyle olunca test, kodun bağımsız bir kısmını çalıştırabilmek için önce modelin yüklenmesini beklemek zorunda kalır ve **yavaş** olur.
Burada çözeceğimiz şey bu: modeli request’ler işlenmeden önce yükleyelim, ama kod yüklenirken değil; yalnızca uygulama request almaya başlamadan hemen önce.
## Lifespan { #lifespan }
Bu *startup* ve *shutdown* mantığını, `FastAPI` uygulamasının `lifespan` parametresi ve bir "context manager" kullanarak tanımlayabilirsiniz (bunun ne olduğunu birazdan göstereceğim).
Önce bir örnekle başlayıp sonra ayrıntılarına bakalım.
Aşağıdaki gibi `yield` kullanan async bir `lifespan()` fonksiyonu oluşturuyoruz:
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[16,19] *}
Burada, `yield` öncesinde (sahte) model fonksiyonunu machine learning modellerini içeren dictionary’e koyarak, modeli yükleme gibi maliyetli bir *startup* işlemini simüle ediyoruz. Bu kod, *startup* sırasında, uygulama **request almaya başlamadan önce** çalıştırılır.
Ardından `yield`’den hemen sonra modeli bellekten kaldırıyoruz (unload). Bu kod, uygulama **request’leri işlemeyi bitirdikten sonra**, *shutdown*’dan hemen önce çalıştırılır. Örneğin memory veya GPU gibi resource’ları serbest bırakabilir.
/// tip | İpucu
`shutdown`, uygulamayı **durdurduğunuzda** gerçekleşir.
Belki yeni bir sürüm başlatmanız gerekiyordur, ya da çalıştırmaktan sıkılmışsınızdır. 🤷
///
### Lifespan fonksiyonu { #lifespan-function }
Dikkat edilmesi gereken ilk şey, `yield` içeren async bir fonksiyon tanımlıyor olmamız. Bu, `yield` kullanan Dependencies’e oldukça benzer.
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[14:19] *}
Fonksiyonun `yield`’den önceki kısmı, uygulama başlamadan **önce** çalışır.
`yield`’den sonraki kısım ise, uygulama işini bitirdikten **sonra** çalışır.
### Async Context Manager { #async-context-manager }
Bakarsanız, fonksiyon `@asynccontextmanager` ile dekore edilmiş.
Bu da fonksiyonu "**async context manager**" denen şeye dönüştürür.
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[1,13] *}
Python’da **context manager**, `with` ifadesi içinde kullanabildiğiniz bir yapıdır. Örneğin `open()` bir context manager olarak kullanılabilir:
```Python
with open("file.txt") as file:
file.read()
```
Python’ın güncel sürümlerinde bir de **async context manager** vardır. Bunu `async with` ile kullanırsınız:
```Python
async with lifespan(app):
await do_stuff()
```
Yukarıdaki gibi bir context manager veya async context manager oluşturduğunuzda, yaptığı şey şudur: `with` bloğuna girmeden önce `yield`’den önceki kodu çalıştırır, `with` bloğundan çıktıktan sonra da `yield`’den sonraki kodu çalıştırır.
Yukarıdaki kod örneğimizde bunu doğrudan kullanmıyoruz; bunun yerine FastAPI’ye veriyoruz ki o kullansın.
`FastAPI` uygulamasının `lifespan` parametresi bir **async context manager** alır; dolayısıyla oluşturduğumuz yeni `lifespan` async context manager’ını buraya geçebiliriz.
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[22] *}
## Alternatif Events (kullanımdan kaldırıldı) { #alternative-events-deprecated }
/// warning | Uyarı
*startup* ve *shutdown* işlemlerini yönetmenin önerilen yolu, yukarıda anlatıldığı gibi `FastAPI` uygulamasının `lifespan` parametresini kullanmaktır. Bir `lifespan` parametresi sağlarsanız, `startup` ve `shutdown` event handler’ları artık çağrılmaz. Ya tamamen `lifespan` ya da tamamen events; ikisi birden değil.
Muhtemelen bu bölümü atlayabilirsiniz.
///
*startup* ve *shutdown* sırasında çalıştırılacak bu mantığı tanımlamanın alternatif bir yolu daha vardır.
Uygulama başlamadan önce veya uygulama kapanırken çalıştırılması gereken event handler’ları (fonksiyonları) tanımlayabilirsiniz.
Bu fonksiyonlar `async def` ile veya normal `def` ile tanımlanabilir.
### `startup` eventi { #startup-event }
Uygulama başlamadan önce çalıştırılacak bir fonksiyon eklemek için, `"startup"` event’i ile tanımlayın:
{* ../../docs_src/events/tutorial001_py310.py hl[8] *}
Bu durumda `startup` event handler fonksiyonu, "database" öğesini (sadece bir `dict`) bazı değerlerle başlatır.
Birden fazla event handler fonksiyonu ekleyebilirsiniz.
Ve tüm `startup` event handler’ları tamamlanmadan uygulamanız request almaya başlamaz.
### `shutdown` eventi { #shutdown-event }
Uygulama kapanırken çalıştırılacak bir fonksiyon eklemek için, `"shutdown"` event’i ile tanımlayın:
{* ../../docs_src/events/tutorial002_py310.py hl[6] *}
Burada `shutdown` event handler fonksiyonu, `log.txt` dosyasına `"Application shutdown"` satırını yazar.
/// info | Bilgi
`open()` fonksiyonunda `mode="a"` "append" anlamına gelir; yani satır, önceki içeriği silmeden dosyada ne varsa onun sonuna eklenir.
///
/// tip | İpucu
Dikkat edin, bu örnekte bir dosyayla etkileşen standart Python `open()` fonksiyonunu kullanıyoruz.
Dolayısıyla disk’e yazılmasını beklemeyi gerektiren I/O (input/output) söz konusu.
Ancak `open()` `async` ve `await` kullanmaz.
Bu yüzden event handler fonksiyonunu `async def` yerine standart `def` ile tanımlarız.
///
### `startup` ve `shutdown` birlikte { #startup-and-shutdown-together }
*startup* ve *shutdown* mantığınızın birbiriyle bağlantılı olma ihtimali yüksektir; bir şeyi başlatıp sonra bitirmek, bir resource edinip sonra serbest bırakmak vb. isteyebilirsiniz.
Bunu, ortak mantık veya değişken paylaşmayan ayrı fonksiyonlarda yapmak daha zordur; çünkü değerleri global değişkenlerde tutmanız veya benzer numaralar yapmanız gerekir.
Bu nedenle artık bunun yerine, yukarıda açıklandığı gibi `lifespan` kullanmanız önerilmektedir.
## Teknik Detaylar { #technical-details }
Meraklı nerd’ler için küçük bir teknik detay. 🤓
Altta, ASGI teknik spesifikasyonunda bu, [Lifespan Protokolü](https://asgi.readthedocs.io/en/latest/specs/lifespan.html)’nün bir parçasıdır ve `startup` ile `shutdown` adında event’ler tanımlar.
/// info | Bilgi
Starlette `lifespan` handler’ları hakkında daha fazlasını [Starlette Lifespan dokümanları](https://www.starlette.dev/lifespan/) içinde okuyabilirsiniz.
Ayrıca kodunuzun başka bölgelerinde de kullanılabilecek lifespan state’i nasıl yöneteceğinizi de kapsar.
///
## Alt Uygulamalar { #sub-applications }
🚨 Unutmayın: Bu lifespan event’leri (`startup` ve `shutdown`) yalnızca ana uygulama için çalıştırılır; [Alt Uygulamalar - Mounts](sub-applications.md) için çalıştırılmaz.
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FILE: docs/tr/docs/advanced/generate-clients.md
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# SDK Üretme { #generating-sdks }
**FastAPI**, **OpenAPI** spesifikasyonunu temel aldığı için API'leri birçok aracın anlayabildiği standart bir formatta tanımlanabilir.
Bu sayede güncel **dokümantasyon**, birden fazla dilde istemci kütüphaneleri (**SDKs**) ve kodunuzla senkron kalan **test** veya **otomasyon iş akışları** üretmek kolaylaşır.
Bu rehberde, FastAPI backend'iniz için bir **TypeScript SDK** üretmeyi öğreneceksiniz.
## Açık Kaynak SDK Üreteçleri { #open-source-sdk-generators }
Esnek bir seçenek olan [OpenAPI Generator](https://openapi-generator.tech/), **birçok programlama dilini** destekler ve OpenAPI spesifikasyonunuzdan SDK üretebilir.
**TypeScript client**'lar için [Hey API](https://heyapi.dev/), TypeScript ekosistemi için özel olarak tasarlanmış, optimize bir deneyim sunan bir çözümdür.
Daha fazla SDK üretecini [OpenAPI.Tools](https://openapi.tools/#sdk) üzerinde keşfedebilirsiniz.
/// tip | İpucu
FastAPI otomatik olarak **OpenAPI 3.1** spesifikasyonları üretir; bu yüzden kullanacağınız aracın bu sürümü desteklemesi gerekir.
///
## FastAPI Sponsorlarından SDK Üreteçleri { #sdk-generators-from-fastapi-sponsors }
Bu bölüm, FastAPI'yi sponsorlayan şirketlerin sunduğu **yatırım destekli** ve **şirket destekli** çözümleri öne çıkarır. Bu ürünler, yüksek kaliteli üretilen SDK'ların üzerine **ek özellikler** ve **entegrasyonlar** sağlar.
✨ [**FastAPI'ye sponsor olarak**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author) ✨ bu şirketler, framework'ün ve **ekosisteminin** sağlıklı ve **sürdürülebilir** kalmasına yardımcı olur.
Sponsor olmaları aynı zamanda FastAPI **topluluğuna** (size) güçlü bir bağlılığı da gösterir; yalnızca **iyi bir hizmet** sunmayı değil, aynı zamanda **güçlü ve gelişen bir framework** olan FastAPI'yi desteklemeyi de önemsediklerini gösterir. 🙇
Örneğin şunları deneyebilirsiniz:
* [Speakeasy](https://speakeasy.com/editor?utm_source=fastapi+repo&utm_medium=github+sponsorship)
* [Stainless](https://www.stainless.com/?utm_source=fastapi&utm_medium=referral)
* [liblab](https://developers.liblab.com/tutorials/sdk-for-fastapi?utm_source=fastapi)
Bu çözümlerin bazıları açık kaynak olabilir veya ücretsiz katman sunabilir; yani finansal bir taahhüt olmadan deneyebilirsiniz. Başka ticari SDK üreteçleri de vardır ve internette bulunabilir. 🤓
## TypeScript SDK Oluşturma { #create-a-typescript-sdk }
Basit bir FastAPI uygulamasıyla başlayalım:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial001_py310.py hl[7:9,12:13,16:17,21] *}
*Path operation*'ların, request payload ve response payload için kullandıkları modelleri `Item` ve `ResponseMessage` modelleriyle tanımladıklarına dikkat edin.
### API Dokümanları { #api-docs }
`/docs` adresine giderseniz, request'lerde gönderilecek ve response'larda alınacak veriler için **schema**'ları içerdiğini görürsünüz:
Bu schema'ları görebilirsiniz, çünkü uygulamada modellerle birlikte tanımlandılar.
Bu bilgi uygulamanın **OpenAPI schema**'sında bulunur ve sonrasında API dokümanlarında gösterilir.
OpenAPI'ye dahil edilen, modellerden gelen bu bilginin aynısı **client code üretmek** için kullanılabilir.
### Hey API { #hey-api }
Modelleri olan bir FastAPI uygulamamız olduğunda, Hey API ile bir TypeScript client üretebiliriz. Bunu yapmanın en hızlı yolu npx kullanmaktır.
```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i http://localhost:8000/openapi.json -o src/client
```
Bu komut `./src/client` içine bir TypeScript SDK üretecektir.
Web sitelerinde [`@hey-api/openapi-ts` kurulumunu](https://heyapi.dev/openapi-ts/get-started) öğrenebilir ve [üretilen çıktıyı](https://heyapi.dev/openapi-ts/output) inceleyebilirsiniz.
### SDK'yı Kullanma { #using-the-sdk }
Artık client code'u import edip kullanabilirsiniz. Şuna benzer görünebilir; method'lar için otomatik tamamlama aldığınıza dikkat edin:
Ayrıca gönderilecek payload için de otomatik tamamlama alırsınız:
/// tip | İpucu
`name` ve `price` için otomatik tamamlamaya dikkat edin; bunlar FastAPI uygulamasında, `Item` modelinde tanımlanmıştı.
///
Gönderdiğiniz veriler için satır içi hatalar (inline errors) da alırsınız:
Response objesi de otomatik tamamlama sunacaktır:
## Tag'lerle FastAPI Uygulaması { #fastapi-app-with-tags }
Birçok durumda FastAPI uygulamanız daha büyük olacaktır ve farklı *path operation* gruplarını ayırmak için muhtemelen tag'leri kullanacaksınız.
Örneğin **items** için bir bölüm, **users** için başka bir bölüm olabilir ve bunları tag'lerle ayırabilirsiniz:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial002_py310.py hl[21,26,34] *}
### Tag'lerle TypeScript Client Üretme { #generate-a-typescript-client-with-tags }
Tag'leri kullanan bir FastAPI uygulaması için client ürettiğinizde, genelde client code da tag'lere göre ayrılır.
Bu sayede client code tarafında her şey doğru şekilde sıralanır ve gruplandırılır:
Bu örnekte şunlar var:
* `ItemsService`
* `UsersService`
### Client Method İsimleri { #client-method-names }
Şu an üretilen `createItemItemsPost` gibi method isimleri çok temiz görünmüyor:
```TypeScript
ItemsService.createItemItemsPost({name: "Plumbus", price: 5})
```
...çünkü client üreteci, her *path operation* için OpenAPI'nin dahili **operation ID** değerini kullanır.
OpenAPI, her operation ID'nin tüm *path operation*'lar arasında benzersiz olmasını ister. Bu yüzden FastAPI; operation ID'yi benzersiz tutabilmek için **function adı**, **path** ve **HTTP method/operation** bilgilerini birleştirerek üretir.
Ancak bunu bir sonraki adımda nasıl iyileştirebileceğinizi göstereceğim. 🤓
## Özel Operation ID'ler ve Daha İyi Method İsimleri { #custom-operation-ids-and-better-method-names }
Bu operation ID'lerin **üretilme** şeklini **değiştirerek**, client'larda daha basit **method isimleri** elde edebilirsiniz.
Bu durumda, her operation ID'nin **benzersiz** olduğundan başka bir şekilde emin olmanız gerekir.
Örneğin, her *path operation*'ın bir tag'i olmasını sağlayabilir ve operation ID'yi **tag** ve *path operation* **adı**na (function adı) göre üretebilirsiniz.
### Benzersiz ID Üreten Özel Fonksiyon { #custom-generate-unique-id-function }
FastAPI, her *path operation* için bir **unique ID** kullanır. Bu ID, **operation ID** için ve ayrıca request/response'lar için gerekebilecek özel model isimleri için de kullanılır.
Bu fonksiyonu özelleştirebilirsiniz. Bir `APIRoute` alır ve string döndürür.
Örneğin burada ilk tag'i (muhtemelen tek tag'iniz olur) ve *path operation* adını (function adı) kullanıyor.
Sonrasında bu özel fonksiyonu `generate_unique_id_function` parametresiyle **FastAPI**'ye geçebilirsiniz:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial003_py310.py hl[6:7,10] *}
### Özel Operation ID'lerle TypeScript Client Üretme { #generate-a-typescript-client-with-custom-operation-ids }
Artık client'ı tekrar üretirseniz, geliştirilmiş method isimlerini göreceksiniz:
Gördüğünüz gibi method isimleri artık önce tag'i, sonra function adını içeriyor; URL path'i ve HTTP operation bilgisini artık taşımıyor.
### Client Üretecine Vermeden Önce OpenAPI Spesifikasyonunu Ön İşlemek { #preprocess-the-openapi-specification-for-the-client-generator }
Üretilen kodda hâlâ bazı **tekrarlanan bilgiler** var.
Bu method'un **items** ile ilişkili olduğunu zaten biliyoruz; çünkü bu kelime `ItemsService` içinde var (tag'den geliyor). Ama method adında da tag adı önek olarak duruyor. 😕
OpenAPI genelinde muhtemelen bunu korumak isteriz; çünkü operation ID'lerin **benzersiz** olmasını sağlar.
Ancak üretilen client için, client'ları üretmeden hemen önce OpenAPI operation ID'lerini **değiştirip**, method isimlerini daha hoş ve **temiz** hale getirebiliriz.
OpenAPI JSON'u `openapi.json` diye bir dosyaya indirip, şu tarz bir script ile **öndeki tag'i kaldırabiliriz**:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial004_py310.py *}
//// tab | Node.js
```Javascript
{!> ../../docs_src/generate_clients/tutorial004.js!}
```
////
Bununla operation ID'ler `items-get_items` gibi değerlerden sadece `get_items` olacak şekilde yeniden adlandırılır; böylece client üreteci daha basit method isimleri üretebilir.
### Ön İşlenmiş OpenAPI ile TypeScript Client Üretme { #generate-a-typescript-client-with-the-preprocessed-openapi }
Sonuç artık bir `openapi.json` dosyasında olduğuna göre, input konumunu güncellemeniz gerekir:
```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i ./openapi.json -o src/client
```
Yeni client'ı ürettikten sonra, tüm **otomatik tamamlama**, **satır içi hatalar**, vb. ile birlikte **temiz method isimleri** elde edersiniz:
## Faydalar { #benefits }
Otomatik üretilen client'ları kullanınca şu alanlarda **otomatik tamamlama** elde edersiniz:
* Method'lar.
* Body'deki request payload'ları, query parametreleri, vb.
* Response payload'ları.
Ayrıca her şey için **satır içi hatalar** (inline errors) da olur.
Backend kodunu her güncellediğinizde ve frontend'i **yeniden ürettiğinizde**, yeni *path operation*'lar method olarak eklenir, eskileri kaldırılır ve diğer değişiklikler de üretilen koda yansır. 🤓
Bu, bir şey değiştiğinde client code'a otomatik olarak **yansıyacağı** anlamına gelir. Ayrıca client'ı **build** ettiğinizde, kullanılan verilerde bir **uyuşmazlık** (mismatch) varsa hata alırsınız.
Böylece üretimde son kullanıcılara hata yansımasını beklemek ve sonra sorunun nerede olduğunu debug etmeye çalışmak yerine, geliştirme sürecinin çok erken aşamalarında **birçok hatayı tespit edersiniz**. ✨
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FILE: docs/tr/docs/advanced/index.md
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# Gelişmiş Kullanıcı Rehberi { #advanced-user-guide }
## Ek Özellikler { #additional-features }
Ana [Tutorial - User Guide](../tutorial/index.md) sayfası, **FastAPI**'nin tüm temel özelliklerini tanımanız için yeterli olmalıdır.
Sonraki bölümlerde diğer seçenekleri, konfigürasyonları ve ek özellikleri göreceksiniz.
/// tip | İpucu
Sonraki bölümler **mutlaka "gelişmiş" olmak zorunda değildir**.
Ve kullanım amacınıza bağlı olarak, çözüm bunlardan birinde olabilir.
///
## Önce Tutorial'ı Okuyun { #read-the-tutorial-first }
Ana [Tutorial - User Guide](../tutorial/index.md) sayfasındaki bilgilerle **FastAPI**'nin çoğu özelliğini yine de kullanabilirsiniz.
Ve sonraki bölümler, onu zaten okuduğunuzu ve bu temel fikirleri bildiğinizi varsayar.
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FILE: docs/tr/docs/advanced/json-base64-bytes.md
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# JSON'da Bytes'i Base64 Olarak Kullanma { #json-with-bytes-as-base64 }
Uygulamanız JSON veri alıp gönderiyorsa ve bunun içine ikili (binary) veri eklemeniz gerekiyorsa, veriyi base64 olarak encode edebilirsiniz.
## Base64 ve Dosyalar { #base64-vs-files }
İkili veriyi JSON içinde encode etmek yerine, yükleme için [Request Files](../tutorial/request-files.md) ve gönderim için [Custom Response - FileResponse](./custom-response.md#fileresponse--fileresponse-) kullanıp kullanamayacağınıza önce bir bakın.
JSON sadece UTF-8 ile encode edilmiş string'ler içerebilir, dolayısıyla ham bytes içeremez.
Base64 ikili veriyi string olarak encode edebilir, ancak bunu yapmak için orijinal ikili veriden daha fazla karakter kullanır; bu yüzden genellikle normal dosyalardan daha verimsiz olur.
Base64'ü sadece gerçekten JSON içine ikili veri koymanız gerekiyorsa ve bunun için dosya kullanamıyorsanız tercih edin.
## Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes }
`bytes` alanları olan bir Pydantic model tanımlayabilir, ardından model config'inde `val_json_bytes` kullanarak giriş JSON verisini base64 ile doğrulamasını (validate) söyleyebilirsiniz; bu doğrulamanın bir parçası olarak base64 string'i bytes'a decode eder.
{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:9,29:35] hl[9] *}
`/docs`'a bakarsanız, `data` alanının base64 ile encode edilmiş bytes beklediğini görürsünüz:
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FILE: docs/tr/docs/advanced/openapi-webhooks.md
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# OpenAPI Webhook'lar { #openapi-webhooks }
Bazı durumlarda, API'nizi kullanan **kullanıcılara** uygulamanızın *onların* uygulamasını (request göndererek) bazı verilerle çağırabileceğini; genellikle bir tür **event** hakkında **bildirim** yapmak için kullanacağını söylemek istersiniz.
Bu da şunu ifade eder: Kullanıcılarınızın API'nize request göndermesi şeklindeki normal akış yerine, request'i **sizin API'niz** (veya uygulamanız) **onların sistemine** (onların API'sine, onların uygulamasına) **gönderebilir**.
Buna genellikle **webhook** denir.
## Webhook adımları { #webhooks-steps }
Süreç genellikle şöyledir: Kodunuzda göndereceğiniz mesajın ne olduğunu, yani request'in **body**'sini **siz tanımlarsınız**.
Ayrıca uygulamanızın bu request'leri veya event'leri hangi **anlarda** göndereceğini de bir şekilde tanımlarsınız.
Ve **kullanıcılarınız** da bir şekilde (örneğin bir web dashboard üzerinden) uygulamanızın bu request'leri göndermesi gereken **URL**'yi tanımlar.
Webhook'lar için URL'lerin nasıl kaydedileceğine dair tüm **mantık** ve bu request'leri gerçekten gönderen kod tamamen size bağlıdır. Bunu **kendi kodunuzda** istediğiniz gibi yazarsınız.
## **FastAPI** ve OpenAPI ile webhook'ları dokümante etmek { #documenting-webhooks-with-fastapi-and-openapi }
**FastAPI** ile OpenAPI kullanarak bu webhook'ların adlarını, uygulamanızın gönderebileceği HTTP operation türlerini (örn. `POST`, `PUT`, vb.) ve uygulamanızın göndereceği request **body**'lerini tanımlayabilirsiniz.
Bu, kullanıcılarınızın **webhook** request'lerinizi alacak şekilde **API'lerini implement etmesini** çok daha kolaylaştırabilir; hatta kendi API kodlarının bir kısmını otomatik üretebilirler.
/// info | Bilgi
Webhook'lar OpenAPI 3.1.0 ve üzeri sürümlerde mevcuttur; FastAPI `0.99.0` ve üzeri tarafından desteklenir.
///
## Webhook'ları olan bir uygulama { #an-app-with-webhooks }
Bir **FastAPI** uygulaması oluşturduğunuzda, *webhook*'ları tanımlamak için kullanabileceğiniz bir `webhooks` attribute'u vardır; *path operation* tanımlar gibi, örneğin `@app.webhooks.post()` ile.
{* ../../docs_src/openapi_webhooks/tutorial001_py310.py hl[9:12,15:20] *}
Tanımladığınız webhook'lar **OpenAPI** şemasında ve otomatik **docs UI**'da yer alır.
/// info | Bilgi
`app.webhooks` nesnesi aslında sadece bir `APIRouter`'dır; uygulamanızı birden fazla dosya ile yapılandırırken kullanacağınız türün aynısıdır.
///
Dikkat edin: Webhook'larda aslında bir *path* (ör. `/items/`) deklare etmiyorsunuz; oraya verdiğiniz metin sadece webhook'un bir **identifier**'ıdır (event'in adı). Örneğin `@app.webhooks.post("new-subscription")` içinde webhook adı `new-subscription`'dır.
Bunun nedeni, webhook request'ini almak istedikleri gerçek **URL path**'i **kullanıcılarınızın** başka bir şekilde (örn. bir web dashboard üzerinden) tanımlamasının beklenmesidir.
### Dokümanları kontrol edin { #check-the-docs }
Şimdi uygulamanızı başlatıp [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs) adresine gidin.
Dokümanlarınızda normal *path operation*'ları ve artık bazı **webhook**'ları da göreceksiniz:
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FILE: docs/tr/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md
================================================
# Path Operation İleri Düzey Yapılandırma { #path-operation-advanced-configuration }
## OpenAPI operationId { #openapi-operationid }
/// warning | Uyarı
OpenAPI konusunda "uzman" değilseniz, muhtemelen buna ihtiyacınız yok.
///
*path operation*’ınızda kullanılacak OpenAPI `operationId` değerini `operation_id` parametresiyle ayarlayabilirsiniz.
Bunun her operation için benzersiz olduğundan emin olmanız gerekir.
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001_py310.py hl[6] *}
### operationId olarak *path operation function* adını kullanma { #using-the-path-operation-function-name-as-the-operationid }
API’lerinizin function adlarını `operationId` olarak kullanmak istiyorsanız, hepsini dolaşıp her *path operation*’ın `operation_id` değerini `APIRoute.name` ile override edebilirsiniz.
Bunu, tüm *path operation*’ları ekledikten sonra yapmalısınız.
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial002_py310.py hl[2, 12:21, 24] *}
/// tip | İpucu
`app.openapi()` fonksiyonunu manuel olarak çağırıyorsanız, bunu yapmadan önce `operationId`’leri güncellemelisiniz.
///
/// warning | Uyarı
Bunu yaparsanız, her bir *path operation function*’ın adının benzersiz olduğundan emin olmanız gerekir.
Farklı modüllerde (Python dosyalarında) olsalar bile.
///
## OpenAPI’den Hariç Tutma { #exclude-from-openapi }
Bir *path operation*’ı üretilen OpenAPI şemasından (dolayısıyla otomatik dokümantasyon sistemlerinden) hariç tutmak için `include_in_schema` parametresini kullanın ve `False` yapın:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial003_py310.py hl[6] *}
## Docstring’den İleri Düzey Açıklama { #advanced-description-from-docstring }
OpenAPI için, bir *path operation function*’ın docstring’inden kullanılacak satırları sınırlandırabilirsiniz.
Bir `\f` (escape edilmiş "form feed" karakteri) eklerseniz, **FastAPI** OpenAPI için kullanılan çıktıyı bu noktada **keser**.
Dokümantasyonda görünmez, ancak diğer araçlar (Sphinx gibi) geri kalan kısmı kullanabilir.
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:27] *}
## Ek Responses { #additional-responses }
Muhtemelen bir *path operation* için `response_model` ve `status_code` tanımlamayı görmüşsünüzdür.
Bu, bir *path operation*’ın ana response’u ile ilgili metadata’yı tanımlar.
Ek response’ları; modelleri, status code’ları vb. ile birlikte ayrıca da tanımlayabilirsiniz.
Dokümantasyonda bununla ilgili ayrı bir bölüm var; [OpenAPI’de Ek Responses](additional-responses.md) sayfasından okuyabilirsiniz.
## OpenAPI Extra { #openapi-extra }
Uygulamanızda bir *path operation* tanımladığınızda, **FastAPI** OpenAPI şemasına dahil edilmek üzere o *path operation* ile ilgili metadata’yı otomatik olarak üretir.
/// note | Teknik Detaylar
OpenAPI spesifikasyonunda buna [Operation Nesnesi](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#operation-object) denir.
///
Bu, *path operation* hakkında tüm bilgileri içerir ve otomatik dokümantasyonu üretmek için kullanılır.
`tags`, `parameters`, `requestBody`, `responses` vb. alanları içerir.
Bu *path operation*’a özel OpenAPI şeması normalde **FastAPI** tarafından otomatik üretilir; ancak siz bunu genişletebilirsiniz.
/// tip | İpucu
Bu, düşük seviyeli bir genişletme noktasıdır.
Yalnızca ek response’lar tanımlamanız gerekiyorsa, bunu yapmanın daha pratik yolu [OpenAPI’de Ek Responses](additional-responses.md) kullanmaktır.
///
Bir *path operation* için OpenAPI şemasını `openapi_extra` parametresiyle genişletebilirsiniz.
### OpenAPI Extensions { #openapi-extensions }
Örneğin bu `openapi_extra`, [OpenAPI Uzantıları](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#specificationExtensions) tanımlamak için faydalı olabilir:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial005_py310.py hl[6] *}
Otomatik API dokümanlarını açtığınızda, extension’ınız ilgili *path operation*’ın en altında görünür.
Ayrıca ortaya çıkan OpenAPI’yi (API’nizde `/openapi.json`) görüntülerseniz, extension’ınızı ilgili *path operation*’ın bir parçası olarak orada da görürsünüz:
```JSON hl_lines="22"
{
"openapi": "3.1.0",
"info": {
"title": "FastAPI",
"version": "0.1.0"
},
"paths": {
"/items/": {
"get": {
"summary": "Read Items",
"operationId": "read_items_items__get",
"responses": {
"200": {
"description": "Successful Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {}
}
}
}
},
"x-aperture-labs-portal": "blue"
}
}
}
}
```
### Özel OpenAPI *path operation* şeması { #custom-openapi-path-operation-schema }
`openapi_extra` içindeki dictionary, *path operation* için otomatik üretilen OpenAPI şemasıyla derinlemesine (deep) birleştirilir.
Böylece otomatik üretilen şemaya ek veri ekleyebilirsiniz.
Örneğin, Pydantic ile FastAPI’nin otomatik özelliklerini kullanmadan request’i kendi kodunuzla okuyup doğrulamaya karar verebilirsiniz; ancak yine de OpenAPI şemasında request’i tanımlamak isteyebilirsiniz.
Bunu `openapi_extra` ile yapabilirsiniz:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006_py310.py hl[19:36, 39:40] *}
Bu örnekte herhangi bir Pydantic model tanımlamadık. Hatta request body JSON olarak ayrıştırılmıyor; doğrudan `bytes` olarak okunuyor ve `magic_data_reader()` fonksiyonu bunu bir şekilde parse etmekten sorumlu oluyor.
Buna rağmen, request body için beklenen şemayı tanımlayabiliriz.
### Özel OpenAPI content type { #custom-openapi-content-type }
Aynı yöntemi kullanarak, Pydantic model ile JSON Schema’yı tanımlayıp bunu *path operation* için özel OpenAPI şeması bölümüne dahil edebilirsiniz.
Ve bunu, request içindeki veri tipi JSON olmasa bile yapabilirsiniz.
Örneğin bu uygulamada, FastAPI’nin Pydantic modellerinden JSON Schema çıkarmaya yönelik entegre işlevselliğini ve JSON için otomatik doğrulamayı kullanmıyoruz. Hatta request content type’ını JSON değil, YAML olarak tanımlıyoruz:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[15:20, 22] *}
Buna rağmen, varsayılan entegre işlevselliği kullanmasak da, YAML olarak almak istediğimiz veri için JSON Schema’yı manuel üretmek üzere bir Pydantic model kullanmaya devam ediyoruz.
Ardından request’i doğrudan kullanıp body’yi `bytes` olarak çıkarıyoruz. Bu da FastAPI’nin request payload’ını JSON olarak parse etmeye çalışmayacağı anlamına gelir.
Sonrasında kodumuzda bu YAML içeriğini doğrudan parse ediyor, ardından YAML içeriğini doğrulamak için yine aynı Pydantic modeli kullanıyoruz:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[24:31] *}
/// tip | İpucu
Burada aynı Pydantic modeli tekrar kullanıyoruz.
Aynı şekilde, başka bir yöntemle de doğrulama yapabilirdik.
///
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FILE: docs/tr/docs/advanced/response-change-status-code.md
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# Response - Status Code Değiştirme { #response-change-status-code }
Muhtemelen daha önce varsayılan bir [Response Status Code](../tutorial/response-status-code.md) ayarlayabileceğinizi okumuşsunuzdur.
Ancak bazı durumlarda, varsayılandan farklı bir status code döndürmeniz gerekir.
## Kullanım senaryosu { #use-case }
Örneğin, varsayılan olarak "OK" `200` HTTP status code'u döndürmek istediğinizi düşünün.
Ama veri mevcut değilse onu oluşturmak ve "CREATED" `201` HTTP status code'u döndürmek istiyorsunuz.
Aynı zamanda, döndürdüğünüz veriyi bir `response_model` ile filtreleyip dönüştürebilmeyi de sürdürmek istiyorsunuz.
Bu tür durumlarda bir `Response` parametresi kullanabilirsiniz.
## Bir `Response` parametresi kullanın { #use-a-response-parameter }
*Path operation function* içinde `Response` tipinde bir parametre tanımlayabilirsiniz (cookie ve header'lar için yapabildiğiniz gibi).
Ardından bu *geçici (temporal)* `Response` nesnesi üzerinde `status_code` değerini ayarlayabilirsiniz.
{* ../../docs_src/response_change_status_code/tutorial001_py310.py hl[1,9,12] *}
Sonrasında, normalde yaptığınız gibi ihtiyacınız olan herhangi bir nesneyi döndürebilirsiniz (`dict`, bir veritabanı modeli, vb.).
Ve eğer bir `response_model` tanımladıysanız, döndürdüğünüz nesneyi filtrelemek ve dönüştürmek için yine kullanılacaktır.
**FastAPI**, status code'u (ayrıca cookie ve header'ları) bu *geçici (temporal)* response'tan alır ve `response_model` ile filtrelenmiş, sizin döndürdüğünüz değeri içeren nihai response'a yerleştirir.
Ayrıca `Response` parametresini dependency'lerde de tanımlayıp status code'u orada ayarlayabilirsiniz. Ancak unutmayın, en son ayarlanan değer geçerli olur.
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FILE: docs/tr/docs/advanced/response-cookies.md
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# Response Cookie'leri { #response-cookies }
## Bir `Response` parametresi kullanın { #use-a-response-parameter }
*Path operation function* içinde `Response` tipinde bir parametre tanımlayabilirsiniz.
Ardından bu *geçici* response nesnesi üzerinde cookie'leri set edebilirsiniz.
{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002_py310.py hl[1, 8:9] *}
Sonrasında normalde yaptığınız gibi ihtiyaç duyduğunuz herhangi bir nesneyi döndürebilirsiniz (bir `dict`, bir veritabanı modeli vb.).
Ayrıca bir `response_model` tanımladıysanız, döndürdüğünüz nesneyi filtrelemek ve dönüştürmek için yine kullanılacaktır.
**FastAPI**, bu *geçici* response'u cookie'leri (ayrıca header'ları ve status code'u) çıkarmak için kullanır ve bunları, döndürdüğünüz değeri içeren nihai response'a ekler. Döndürdüğünüz değer, varsa `response_model` ile filtrelenmiş olur.
`Response` parametresini dependency'lerde de tanımlayıp, onların içinde cookie (ve header) set edebilirsiniz.
## Doğrudan bir `Response` döndürün { #return-a-response-directly }
Kodunuzda doğrudan bir `Response` döndürürken de cookie oluşturabilirsiniz.
Bunu yapmak için, [Doğrudan Response Döndürme](response-directly.md) bölümünde anlatıldığı gibi bir response oluşturabilirsiniz.
Sonra bunun içinde Cookie'leri set edin ve response'u döndürün:
{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial001_py310.py hl[10:12] *}
/// tip
`Response` parametresini kullanmak yerine doğrudan bir response döndürürseniz, FastAPI onu olduğu gibi (doğrudan) döndürür.
Bu yüzden, verinizin doğru tipte olduğundan emin olmanız gerekir. Örneğin `JSONResponse` döndürüyorsanız, verinin JSON ile uyumlu olması gerekir.
Ayrıca `response_model` tarafından filtrelenmesi gereken bir veriyi göndermediğinizden de emin olun.
///
### Daha fazla bilgi { #more-info }
/// note | Teknik Detaylar
`from starlette.responses import Response` veya `from starlette.responses import JSONResponse` da kullanabilirsiniz.
**FastAPI**, geliştirici olarak size kolaylık olması için `fastapi.responses` içinde `starlette.responses` ile aynı response sınıflarını sunar. Ancak mevcut response'ların büyük kısmı doğrudan Starlette'ten gelir.
Ve `Response`, header ve cookie set etmek için sık kullanıldığından, **FastAPI** bunu `fastapi.Response` olarak da sağlar.
///
Mevcut tüm parametreleri ve seçenekleri görmek için [Starlette dokümantasyonu](https://www.starlette.dev/responses/#set-cookie)'na bakın.
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FILE: docs/tr/docs/advanced/response-directly.md
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# Doğrudan Bir Response Döndürme { #return-a-response-directly }
**FastAPI** ile bir *path operation* oluşturduğunuzda, normalde ondan herhangi bir veri döndürebilirsiniz: bir `dict`, bir `list`, bir Pydantic model, bir veritabanı modeli vb.
Bir [Response Model](../tutorial/response-model.md) deklare ederseniz, FastAPI veriyi Pydantic kullanarak JSON'a serialize etmek için bunu kullanır.
Bir response model deklare etmezseniz, FastAPI [JSON Uyumlu Encoder](../tutorial/encoder.md)'da anlatılan `jsonable_encoder`'ı kullanır ve bunu bir `JSONResponse` içine koyar.
Ayrıca doğrudan bir `JSONResponse` oluşturup döndürebilirsiniz.
/// tip | İpucu
[Response Model](../tutorial/response-model.md) kullanmak, doğrudan `JSONResponse` döndürmeye kıyasla genellikle çok daha iyi performans sağlar; çünkü veriyi Pydantic ile, Rust tarafında serialize eder.
///
## Bir `Response` Döndürme { #return-a-response }
Aslında herhangi bir `Response` veya onun herhangi bir alt sınıfını döndürebilirsiniz.
/// info | Bilgi
`JSONResponse` zaten `Response`'un bir alt sınıfıdır.
///
Bir `Response` döndürdüğünüzde, **FastAPI** bunu olduğu gibi doğrudan iletir.
Pydantic model'leriyle herhangi bir veri dönüşümü yapmaz, içeriği başka bir tipe çevirmez vb.
Bu size ciddi bir esneklik sağlar. Herhangi bir veri türü döndürebilir, herhangi bir veri deklarasyonunu veya validasyonunu override edebilirsiniz.
Bu aynı zamanda size ciddi bir sorumluluk yükler. Döndürdüğünüz verinin doğru, doğru formatta, serialize edilebilir vb. olduğundan emin olmanız gerekir.
## Bir `Response` İçinde `jsonable_encoder` Kullanma { #using-the-jsonable-encoder-in-a-response }
**FastAPI**, sizin döndürdüğünüz `Response` üzerinde hiçbir değişiklik yapmadığı için, içeriğinin gönderilmeye hazır olduğundan emin olmanız gerekir.
Örneğin, bir Pydantic model'i, önce JSON-uyumlu tiplere çevrilmeden (`datetime`, `UUID` vb.) doğrudan bir `JSONResponse` içine koyamazsınız. Önce tüm veri tipleri JSON-uyumlu hale gelecek şekilde `dict`'e çevrilmesi gerekir.
Bu gibi durumlarda, response'a vermeden önce verinizi dönüştürmek için `jsonable_encoder` kullanabilirsiniz:
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}
/// note | Teknik Detaylar
`from starlette.responses import JSONResponse` da kullanabilirsiniz.
**FastAPI**, geliştirici olarak size kolaylık olması için `starlette.responses` içeriğini `fastapi.responses` üzerinden de sunar. Ancak mevcut response'ların çoğu doğrudan Starlette'tan gelir.
///
## Özel Bir `Response` Döndürme { #returning-a-custom-response }
Yukarıdaki örnek ihtiyaç duyduğunuz tüm parçaları gösteriyor, ancak henüz çok kullanışlı değil. Çünkü `item`'ı zaten doğrudan döndürebilirdiniz ve **FastAPI** varsayılan olarak onu sizin için bir `JSONResponse` içine koyup `dict`'e çevirirdi vb.
Şimdi bunu kullanarak nasıl özel bir response döndürebileceğinize bakalım.
Diyelim ki [XML](https://en.wikipedia.org/wiki/XML) response döndürmek istiyorsunuz.
XML içeriğinizi bir string içine koyabilir, onu bir `Response` içine yerleştirip döndürebilirsiniz:
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}
## Bir Response Model Nasıl Çalışır { #how-a-response-model-works }
Bir path operation içinde [Response Model - Dönüş Tipi](../tutorial/response-model.md) deklare ettiğinizde, **FastAPI** veriyi Pydantic kullanarak JSON'a serialize etmek için bunu kullanır.
{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}
Bu işlem Rust tarafında gerçekleştiği için, sıradan Python ve `JSONResponse` sınıfıyla yapılmasına kıyasla performans çok daha iyi olacaktır.
Bir `response_model` veya dönüş tipi kullandığınızda, FastAPI veriyi dönüştürmek için (daha yavaş olacağı için) `jsonable_encoder`'ı ya da `JSONResponse` sınıfını kullanmaz.
Bunun yerine, response model'i (veya dönüş tipini) kullanarak Pydantic ile üretilen JSON baytlarını alır ve doğrudan JSON için doğru medya tipiyle (`application/json`) bir `Response` döndürür.
## Notlar { #notes }
Bir `Response`'u doğrudan döndürdüğünüzde, verisi otomatik olarak validate edilmez, dönüştürülmez (serialize edilmez) veya dokümante edilmez.
Ancak yine de [OpenAPI'de Ek Response'lar](additional-responses.md) bölümünde anlatıldığı şekilde dokümante edebilirsiniz.
İlerleyen bölümlerde, otomatik veri dönüşümü, dokümantasyon vb. özellikleri korurken bu özel `Response`'ları nasıl kullanıp declare edebileceğinizi göreceksiniz.
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FILE: docs/tr/docs/advanced/response-headers.md
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# Response Header'ları { #response-headers }
## Bir `Response` parametresi kullanın { #use-a-response-parameter }
*Path operation function* içinde (cookie'lerde yapabildiğiniz gibi) tipi `Response` olan bir parametre tanımlayabilirsiniz.
Sonra da bu *geçici* response nesnesi üzerinde header'ları ayarlayabilirsiniz.
{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002_py310.py hl[1, 7:8] *}
Ardından normalde yaptığınız gibi ihtiyacınız olan herhangi bir nesneyi döndürebilirsiniz (bir `dict`, bir veritabanı modeli vb.).
Eğer bir `response_model` tanımladıysanız, döndürdüğünüz nesneyi filtrelemek ve dönüştürmek için yine kullanılacaktır.
**FastAPI**, header'ları (aynı şekilde cookie'leri ve status code'u) bu *geçici* response'dan alır ve döndürdüğünüz değeri (varsa bir `response_model` ile filtrelenmiş hâliyle) içeren nihai response'a ekler.
`Response` parametresini dependency'lerde de tanımlayıp, onların içinde header (ve cookie) ayarlayabilirsiniz.
## Doğrudan bir `Response` döndürün { #return-a-response-directly }
Doğrudan bir `Response` döndürdüğünüzde de header ekleyebilirsiniz.
[Bir Response'u Doğrudan Döndürün](response-directly.md) bölümünde anlatıldığı gibi bir response oluşturun ve header'ları ek bir parametre olarak geçin:
{* ../../docs_src/response_headers/tutorial001_py310.py hl[10:12] *}
/// note | Teknik Detaylar
`from starlette.responses import Response` veya `from starlette.responses import JSONResponse` da kullanabilirsiniz.
**FastAPI**, geliştirici olarak size kolaylık olsun diye `starlette.responses` içeriğini `fastapi.responses` olarak da sunar. Ancak mevcut response'ların çoğu doğrudan Starlette'ten gelir.
Ayrıca `Response` header ve cookie ayarlamak için sık kullanıldığından, **FastAPI** bunu `fastapi.Response` altında da sağlar.
///
## Özel Header'lar { #custom-headers }
Özel/proprietary header'ların [`X-` prefix'i kullanılarak](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers) eklenebileceğini unutmayın.
Ancak tarayıcıdaki bir client'ın görebilmesini istediğiniz özel header'larınız varsa, bunları CORS ayarlarınıza eklemeniz gerekir ([CORS (Cross-Origin Resource Sharing)](../tutorial/cors.md) bölümünde daha fazla bilgi), bunun için [Starlette'in CORS dokümanında](https://www.starlette.dev/middleware/#corsmiddleware) açıklanan `expose_headers` parametresini kullanın.
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FILE: docs/tr/docs/advanced/security/http-basic-auth.md
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# HTTP Basic Auth { #http-basic-auth }
En basit senaryolarda HTTP Basic Auth kullanabilirsiniz.
HTTP Basic Auth’ta uygulama, içinde kullanıcı adı ve şifre bulunan bir header bekler.
Eğer bunu almazsa HTTP 401 "Unauthorized" hatası döndürür.
Ayrıca değeri `Basic` olan ve isteğe bağlı `realm` parametresi içerebilen `WWW-Authenticate` header’ını da döndürür.
Bu da tarayıcıya, kullanıcı adı ve şifre için entegre giriş penceresini göstermesini söyler.
Ardından kullanıcı adı ve şifreyi yazdığınızda tarayıcı bunları otomatik olarak header içinde gönderir.
## Basit HTTP Basic Auth { #simple-http-basic-auth }
* `HTTPBasic` ve `HTTPBasicCredentials` import edin.
* `HTTPBasic` kullanarak bir "`security` scheme" oluşturun.
* *path operation*’ınızda bir dependency ile bu `security`’yi kullanın.
* Bu, `HTTPBasicCredentials` tipinde bir nesne döndürür:
* İçinde gönderilen `username` ve `password` bulunur.
{* ../../docs_src/security/tutorial006_an_py310.py hl[4,8,12] *}
URL’yi ilk kez açmaya çalıştığınızda (veya dokümanlardaki "Execute" butonuna tıkladığınızda) tarayıcı sizden kullanıcı adınızı ve şifrenizi ister:
## Kullanıcı adını kontrol edin { #check-the-username }
Daha kapsamlı bir örneğe bakalım.
Kullanıcı adı ve şifrenin doğru olup olmadığını kontrol etmek için bir dependency kullanın.
Bunun için kullanıcı adı ve şifreyi kontrol ederken Python standart modülü olan [`secrets`](https://docs.python.org/3/library/secrets.html)'i kullanın.
`secrets.compare_digest()`; `bytes` ya da yalnızca ASCII karakterleri (İngilizce’deki karakterler) içeren bir `str` almalıdır. Bu da `Sebastián` içindeki `á` gibi karakterlerle çalışmayacağı anlamına gelir.
Bunu yönetmek için önce `username` ve `password` değerlerini UTF-8 ile encode ederek `bytes`’a dönüştürürüz.
Sonra `secrets.compare_digest()` kullanarak `credentials.username`’in `"stanleyjobson"` ve `credentials.password`’ün `"swordfish"` olduğundan emin olabiliriz.
{* ../../docs_src/security/tutorial007_an_py310.py hl[1,12:24] *}
Bu, kabaca şuna benzer olurdu:
```Python
if not (credentials.username == "stanleyjobson") or not (credentials.password == "swordfish"):
# Bir hata döndür
...
```
Ancak `secrets.compare_digest()` kullanarak, "timing attacks" denilen bir saldırı türüne karşı güvenli olursunuz.
### Timing Attacks { #timing-attacks }
Peki "timing attack" nedir?
Bazı saldırganların kullanıcı adı ve şifreyi tahmin etmeye çalıştığını düşünelim.
Ve `johndoe` kullanıcı adı ve `love123` şifresi ile bir request gönderiyorlar.
Uygulamanızdaki Python kodu o zaman kabaca şuna denk olur:
```Python
if "johndoe" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
...
```
Ancak Python, `johndoe` içindeki ilk `j` ile `stanleyjobson` içindeki ilk `s`’i karşılaştırdığı anda `False` döndürür; çünkü iki string’in aynı olmadığını zaten anlar ve "kalan harfleri karşılaştırmak için daha fazla hesaplama yapmaya gerek yok" diye düşünür. Uygulamanız da "Incorrect username or password" der.
Sonra saldırganlar bu sefer `stanleyjobsox` kullanıcı adı ve `love123` şifresi ile dener.
Uygulama kodunuz da şuna benzer bir şey yapar:
```Python
if "stanleyjobsox" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
...
```
Bu kez Python, iki string’in aynı olmadığını fark etmeden önce hem `stanleyjobsox` hem de `stanleyjobson` içinde `stanleyjobso` kısmının tamamını karşılaştırmak zorunda kalır. Bu nedenle "Incorrect username or password" yanıtını vermesi birkaç mikro saniye daha uzun sürer.
#### Yanıt süresi saldırganlara yardımcı olur { #the-time-to-answer-helps-the-attackers }
Bu noktada saldırganlar, server’ın "Incorrect username or password" response’unu göndermesinin birkaç mikro saniye daha uzun sürdüğünü fark ederek _bir şeyleri_ doğru yaptıklarını anlar; yani başlangıçtaki bazı harfler doğrudur.
Sonra tekrar denerken, bunun `johndoe`’dan ziyade `stanleyjobsox`’a daha yakın bir şey olması gerektiğini bilerek devam edebilirler.
#### "Profesyonel" bir saldırı { #a-professional-attack }
Elbette saldırganlar bunu elle tek tek denemez; bunu yapan bir program yazarlar. Muhtemelen saniyede binlerce ya da milyonlarca test yaparlar ve her seferinde yalnızca bir doğru harf daha elde ederler.
Böylece birkaç dakika ya da birkaç saat içinde doğru kullanıcı adı ve şifreyi, yanıt süresini kullanarak ve uygulamamızın "yardımıyla" tahmin etmiş olurlar.
#### `secrets.compare_digest()` ile düzeltin { #fix-it-with-secrets-compare-digest }
Ancak bizim kodumuzda `secrets.compare_digest()` kullanıyoruz.
Kısacası, `stanleyjobsox` ile `stanleyjobson`’u karşılaştırmak için geçen süre, `johndoe` ile `stanleyjobson`’u karşılaştırmak için geçen süreyle aynı olur. Şifre için de aynı şekilde.
Bu sayede uygulama kodunuzda `secrets.compare_digest()` kullanarak bu güvenlik saldırıları ailesine karşı güvenli olursunuz.
### Hatayı döndürün { #return-the-error }
Credential’ların hatalı olduğunu tespit ettikten sonra, 401 status code ile (credential verilmediğinde dönenle aynı) bir `HTTPException` döndürün ve tarayıcının giriş penceresini yeniden göstermesi için `WWW-Authenticate` header’ını ekleyin:
{* ../../docs_src/security/tutorial007_an_py310.py hl[26:30] *}
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FILE: docs/tr/docs/advanced/security/index.md
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# Gelişmiş Güvenlik { #advanced-security }
## Ek Özellikler { #additional-features }
[Öğretici - Kullanıcı Kılavuzu: Güvenlik](../../tutorial/security/index.md) sayfasında ele alınanların dışında güvenlikle ilgili bazı ek özellikler vardır.
/// tip | İpucu
Sonraki bölümler **mutlaka "gelişmiş" olmak zorunda değildir**.
Ve kullanım durumunuza göre, çözüm bu bölümlerden birinde olabilir.
///
## Önce Öğreticiyi Okuyun { #read-the-tutorial-first }
Sonraki bölümler, ana [Öğretici - Kullanıcı Kılavuzu: Güvenlik](../../tutorial/security/index.md) sayfasını zaten okuduğunuzu varsayar.
Hepsi aynı kavramlara dayanır, ancak bazı ek işlevselliklere izin verir.
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FILE: docs/tr/docs/advanced/security/oauth2-scopes.md
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# OAuth2 scope'ları { #oauth2-scopes }
OAuth2 scope'larını **FastAPI** ile doğrudan kullanabilirsiniz; sorunsuz çalışacak şekilde entegre edilmiştir.
Bu sayede OAuth2 standardını takip eden, daha ince taneli bir izin sistemini OpenAPI uygulamanıza (ve API dokümanlarınıza) entegre edebilirsiniz.
Scope'lu OAuth2; Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter) vb. birçok büyük kimlik doğrulama sağlayıcısının kullandığı mekanizmadır. Kullanıcı ve uygulamalara belirli izinler vermek için bunu kullanırlar.
Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter) ile "giriş yaptığınızda", o uygulama scope'lu OAuth2 kullanıyor demektir.
Bu bölümde, **FastAPI** uygulamanızda aynı scope'lu OAuth2 ile authentication ve authorization'ı nasıl yöneteceğinizi göreceksiniz.
/// warning | Uyarı
Bu bölüm az çok ileri seviye sayılır. Yeni başlıyorsanız atlayabilirsiniz.
OAuth2 scope'larına mutlaka ihtiyacınız yok; authentication ve authorization'ı istediğiniz şekilde ele alabilirsiniz.
Ancak scope'lu OAuth2, API'nize (OpenAPI ile) ve API dokümanlarınıza güzel biçimde entegre edilebilir.
Buna rağmen, bu scope'ları (veya başka herhangi bir security/authorization gereksinimini) kodunuzda ihtiyaç duyduğunuz şekilde yine siz zorunlu kılarsınız.
Birçok durumda scope'lu OAuth2 gereğinden fazla (overkill) olabilir.
Ama ihtiyacınız olduğunu biliyorsanız ya da merak ediyorsanız okumaya devam edin.
///
## OAuth2 scope'ları ve OpenAPI { #oauth2-scopes-and-openapi }
OAuth2 spesifikasyonu, "scope"ları boşluklarla ayrılmış string'lerden oluşan bir liste olarak tanımlar.
Bu string'lerin her birinin içeriği herhangi bir formatta olabilir, ancak boşluk içermemelidir.
Bu scope'lar "izinleri" temsil eder.
OpenAPI'de (ör. API dokümanlarında) "security scheme" tanımlayabilirsiniz.
Bu security scheme'lerden biri OAuth2 kullanıyorsa, scope'ları da tanımlayıp kullanabilirsiniz.
Her bir "scope" sadece bir string'dir (boşluksuz).
Genellikle belirli güvenlik izinlerini tanımlamak için kullanılır, örneğin:
* `users:read` veya `users:write` sık görülen örneklerdir.
* `instagram_basic` Facebook / Instagram tarafından kullanılır.
* `https://www.googleapis.com/auth/drive` Google tarafından kullanılır.
/// info | Bilgi
OAuth2'de "scope", gereken belirli bir izni bildiren bir string'den ibarettir.
`:` gibi başka karakterler içermesi ya da bir URL olması önemli değildir.
Bu detaylar implementasyon'a bağlıdır.
OAuth2 için bunlar sadece string'dir.
///
## Genel görünüm { #global-view }
Önce, ana **Tutorial - User Guide** içindeki [Password (ve hashing) ile OAuth2, JWT token'lı Bearer](../../tutorial/security/oauth2-jwt.md) örneklerinden, OAuth2 scope'larına geçince hangi kısımların değiştiğine hızlıca bakalım:
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[5,9,13,47,65,106,108:116,122:126,130:136,141,157] *}
Şimdi bu değişiklikleri adım adım inceleyelim.
## OAuth2 Security scheme { #oauth2-security-scheme }
İlk değişiklik, artık OAuth2 security scheme'ini iki adet kullanılabilir scope ile tanımlamamız: `me` ve `items`.
`scopes` parametresi; her scope'un key, açıklamasının ise value olduğu bir `dict` alır:
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[63:66] *}
Bu scope'ları tanımladığımız için, login/authorize yaptığınızda API dokümanlarında görünecekler.
Ve hangi scope'lara erişim vermek istediğinizi seçebileceksiniz: `me` ve `items`.
Bu, Facebook/Google/GitHub vb. ile giriş yaparken izin verdiğinizde kullanılan mekanizmanın aynısıdır:
## Scope'lu JWT token { #jwt-token-with-scopes }
Şimdi token *path operation*'ını, istenen scope'ları döndürecek şekilde değiştirin.
Hâlâ aynı `OAuth2PasswordRequestForm` kullanılıyor. Bu form, request'te aldığı her scope için `str`'lerden oluşan bir `list` içeren `scopes` özelliğine sahiptir.
Ve scope'ları JWT token'ın bir parçası olarak döndürüyoruz.
/// danger | Uyarı
Basitlik için burada, gelen scope'ları doğrudan token'a ekliyoruz.
Ama uygulamanızda güvenlik açısından, yalnızca kullanıcının gerçekten sahip olabileceği scope'ları (veya sizin önceden tanımladıklarınızı) eklediğinizden emin olmalısınız.
///
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[157] *}
## *Path operation*'larda ve dependency'lerde scope tanımlama { #declare-scopes-in-path-operations-and-dependencies }
Artık `/users/me/items/` için olan *path operation*'ın `items` scope'unu gerektirdiğini tanımlıyoruz.
Bunun için `fastapi` içinden `Security` import edip kullanıyoruz.
Dependency'leri (`Depends` gibi) tanımlamak için `Security` kullanabilirsiniz; fakat `Security`, ayrıca string'lerden oluşan bir scope listesi alan `scopes` parametresini de alır.
Bu durumda `Security`'ye dependency fonksiyonu olarak `get_current_active_user` veriyoruz (`Depends` ile yaptığımız gibi).
Ama ayrıca bir `list` olarak scope'ları da veriyoruz; burada tek bir scope var: `items` (daha fazla da olabilir).
Ve `get_current_active_user` dependency fonksiyonu, sadece `Depends` ile değil `Security` ile de alt-dependency'ler tanımlayabilir. Kendi alt-dependency fonksiyonunu (`get_current_user`) ve daha fazla scope gereksinimini tanımlar.
Bu örnekte `me` scope'unu gerektiriyor (birden fazla scope da isteyebilirdi).
/// note | Not
Farklı yerlerde farklı scope'lar eklemek zorunda değilsiniz.
Burada, **FastAPI**'nin farklı seviyelerde tanımlanan scope'ları nasıl ele aldığını göstermek için böyle yapıyoruz.
///
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[5,141,172] *}
/// info | Teknik Detaylar
`Security` aslında `Depends`'in bir alt sınıfıdır ve sadece birazdan göreceğimiz bir ek parametreye sahiptir.
Ancak `Depends` yerine `Security` kullanınca **FastAPI**, security scope'larının tanımlanabileceğini bilir, bunları içeride kullanır ve API'yi OpenAPI ile dokümante eder.
Fakat `fastapi` içinden `Query`, `Path`, `Depends`, `Security` vb. import ettiğiniz şeyler, aslında özel sınıflar döndüren fonksiyonlardır.
///
## `SecurityScopes` kullanımı { #use-securityscopes }
Şimdi `get_current_user` dependency'sini güncelleyelim.
Bu fonksiyon, yukarıdaki dependency'ler tarafından kullanılıyor.
Burada, daha önce oluşturduğumuz aynı OAuth2 scheme'i dependency olarak tanımlıyoruz: `oauth2_scheme`.
Bu dependency fonksiyonunun kendi içinde bir scope gereksinimi olmadığı için, `oauth2_scheme` ile `Depends` kullanabiliriz; security scope'larını belirtmemiz gerekmiyorsa `Security` kullanmak zorunda değiliz.
Ayrıca `fastapi.security` içinden import edilen, `SecurityScopes` tipinde özel bir parametre tanımlıyoruz.
Bu `SecurityScopes` sınıfı, `Request`'e benzer (`Request`, request nesnesini doğrudan almak için kullanılmıştı).
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[9,106] *}
## `scopes`'ları kullanma { #use-the-scopes }
`security_scopes` parametresi `SecurityScopes` tipinde olacaktır.
Bu nesnenin `scopes` adlı bir özelliği vardır; bu liste, kendisinin ve bunu alt-dependency olarak kullanan tüm dependency'lerin gerektirdiği tüm scope'ları içerir. Yani tüm "dependant"lar... kafa karıştırıcı gelebilir; aşağıda tekrar açıklanıyor.
`security_scopes` nesnesi (`SecurityScopes` sınıfından) ayrıca, bu scope'ları boşluklarla ayrılmış tek bir string olarak veren `scope_str` attribute'una sahiptir (bunu kullanacağız).
Sonrasında birkaç farklı noktada tekrar kullanabileceğimiz (`raise` edebileceğimiz) bir `HTTPException` oluşturuyoruz.
Bu exception içinde, gerekiyorsa, gerekli scope'ları boşlukla ayrılmış bir string olarak (`scope_str` ile) ekliyoruz. Bu scope'ları içeren string'i `WWW-Authenticate` header'ına koyuyoruz (spesifikasyonun bir parçası).
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[106,108:116] *}
## `username` ve veri şeklinin doğrulanması { #verify-the-username-and-data-shape }
Bir `username` aldığımızı doğruluyoruz ve scope'ları çıkarıyoruz.
Ardından bu veriyi Pydantic model'i ile doğruluyoruz (`ValidationError` exception'ını yakalayarak). JWT token'ı okurken veya Pydantic ile veriyi doğrularken bir hata olursa, daha önce oluşturduğumuz `HTTPException`'ı fırlatıyoruz.
Bunun için Pydantic model'i `TokenData`'yı, `scopes` adlı yeni bir özellik ekleyerek güncelliyoruz.
Veriyi Pydantic ile doğrulayarak örneğin scope'ların tam olarak `str`'lerden oluşan bir `list` olduğunu ve `username`'in bir `str` olduğunu garanti edebiliriz.
Aksi halde, örneğin bir `dict` veya başka bir şey gelebilir; bu da daha sonra uygulamanın bir yerinde kırılmaya yol açıp güvenlik riski oluşturabilir.
Ayrıca bu `username` ile bir kullanıcı olduğunu doğruluyoruz; yoksa yine aynı exception'ı fırlatıyoruz.
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[47,117:129] *}
## `scopes`'ların doğrulanması { #verify-the-scopes }
Şimdi bu dependency'nin ve tüm dependant'ların ( *path operation*'lar dahil) gerektirdiği tüm scope'ların, alınan token'da sağlanan scope'lar içinde olup olmadığını doğruluyoruz; değilse `HTTPException` fırlatıyoruz.
Bunun için, tüm bu scope'ları `str` olarak içeren bir `list` olan `security_scopes.scopes` kullanılır.
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[130:136] *}
## Dependency ağacı ve scope'lar { #dependency-tree-and-scopes }
Bu dependency ağacını ve scope'ları tekrar gözden geçirelim.
`get_current_active_user` dependency'si, alt-dependency olarak `get_current_user`'ı kullandığı için, `get_current_active_user` üzerinde tanımlanan `"me"` scope'u, `get_current_user`'a geçirilen `security_scopes.scopes` içindeki gerekli scope listesine dahil edilir.
*Path operation*'ın kendisi de `"items"` scope'unu tanımlar; bu da `get_current_user`'a geçirilen `security_scopes.scopes` listesinde yer alır.
Dependency'lerin ve scope'ların hiyerarşisi şöyle görünür:
* *Path operation* `read_own_items` şunlara sahiptir:
* Dependency ile gerekli scope'lar `["items"]`:
* `get_current_active_user`:
* `get_current_active_user` dependency fonksiyonu şunlara sahiptir:
* Dependency ile gerekli scope'lar `["me"]`:
* `get_current_user`:
* `get_current_user` dependency fonksiyonu şunlara sahiptir:
* Kendisinin gerektirdiği scope yok.
* `oauth2_scheme` kullanan bir dependency.
* `SecurityScopes` tipinde bir `security_scopes` parametresi:
* Bu `security_scopes` parametresinin `scopes` adlı bir özelliği vardır ve yukarıda tanımlanan tüm scope'ları içeren bir `list` taşır, yani:
* *Path operation* `read_own_items` için `security_scopes.scopes` `["me", "items"]` içerir.
* *Path operation* `read_users_me` için `security_scopes.scopes` `["me"]` içerir; çünkü bu scope `get_current_active_user` dependency'sinde tanımlanmıştır.
* *Path operation* `read_system_status` için `security_scopes.scopes` `[]` (boş) olur; çünkü herhangi bir `Security` ile `scopes` tanımlamamıştır ve dependency'si olan `get_current_user` da `scopes` tanımlamaz.
/// tip | İpucu
Buradaki önemli ve "sihirli" nokta şu: `get_current_user`, her *path operation* için kontrol etmesi gereken farklı bir `scopes` listesi alır.
Bu, belirli bir *path operation* için dependency ağacındaki her *path operation* ve her dependency üzerinde tanımlanan `scopes`'lara bağlıdır.
///
## `SecurityScopes` hakkında daha fazla detay { #more-details-about-securityscopes }
`SecurityScopes`'u herhangi bir noktada ve birden fazla yerde kullanabilirsiniz; mutlaka "kök" dependency'de olmak zorunda değildir.
Her zaman, **o spesifik** *path operation* ve **o spesifik** dependency ağacı için, mevcut `Security` dependency'lerinde ve tüm dependant'larda tanımlanan security scope'larını içerir.
`SecurityScopes`, dependant'ların tanımladığı tüm scope'ları barındırdığı için, gereken scope'ların token'da olup olmadığını merkezi bir dependency fonksiyonunda doğrulayıp, farklı *path operation*'larda farklı scope gereksinimleri tanımlayabilirsiniz.
Bu kontroller her *path operation* için bağımsız yapılır.
## Deneyin { #check-it }
API dokümanlarını açarsanız, authenticate olup hangi scope'ları authorize etmek istediğinizi seçebilirsiniz.
Hiç scope seçmezseniz "authenticated" olursunuz; ancak `/users/me/` veya `/users/me/items/`'e erişmeye çalıştığınızda, yeterli izniniz olmadığını söyleyen bir hata alırsınız. Yine de `/status/`'a erişebilirsiniz.
`me` scope'unu seçip `items` scope'unu seçmezseniz `/users/me/`'a erişebilirsiniz ama `/users/me/items/`'e erişemezsiniz.
Bu, bir üçüncü taraf uygulamanın, bir kullanıcı tarafından sağlanan token ile bu *path operation*'lardan birine erişmeye çalıştığında; kullanıcının uygulamaya kaç izin verdiğine bağlı olarak yaşayacağı durumdur.
## Üçüncü taraf entegrasyonları hakkında { #about-third-party-integrations }
Bu örnekte OAuth2 "password" flow'unu kullanıyoruz.
Bu, kendi uygulamamıza giriş yaptığımız durumlar için uygundur; muhtemelen kendi frontend'imiz vardır.
Çünkü `username` ve `password` alacağını bildiğimiz frontend'i biz kontrol ediyoruz, dolayısıyla güvenebiliriz.
Ancak başkalarının bağlanacağı bir OAuth2 uygulaması geliştiriyorsanız (yani Facebook, Google, GitHub vb. gibi bir authentication provider muadili geliştiriyorsanız) diğer flow'lardan birini kullanmalısınız.
En yaygını implicit flow'dur.
En güvenlisi code flow'dur; ancak daha fazla adım gerektirdiği için implementasyonu daha karmaşıktır. Daha karmaşık olduğundan, birçok sağlayıcı implicit flow'yu önermeye yönelir.
/// note | Not
Her authentication provider'ın flow'ları markasının bir parçası yapmak için farklı şekilde adlandırması yaygındır.
Ama sonuçta aynı OAuth2 standardını implement ediyorlar.
///
**FastAPI**, bu OAuth2 authentication flow'larının tamamı için `fastapi.security.oauth2` içinde yardımcı araçlar sunar.
## Decorator `dependencies` içinde `Security` { #security-in-decorator-dependencies }
Decorator'ın `dependencies` parametresinde bir `list` `Depends` tanımlayabildiğiniz gibi ( [Path operation decorator'larında Dependencies](../../tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md) bölümünde açıklandığı üzere), burada `scopes` ile birlikte `Security` de kullanabilirsiniz.
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FILE: docs/tr/docs/advanced/settings.md
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# Ayarlar ve Ortam Değişkenleri { #settings-and-environment-variables }
Birçok durumda uygulamanızın bazı harici ayarlara veya konfigürasyonlara ihtiyacı olabilir; örneğin secret key'ler, veritabanı kimlik bilgileri, e-posta servisleri için kimlik bilgileri vb.
Bu ayarların çoğu değişkendir (değişebilir); örneğin veritabanı URL'leri. Ayrıca birçoğu hassas olabilir; örneğin secret'lar.
Bu nedenle bunları, uygulama tarafından okunan environment variable'lar ile sağlamak yaygındır.
/// tip | İpucu
Environment variable'ları anlamak için [Ortam Değişkenleri](../environment-variables.md) dokümanını okuyabilirsiniz.
///
## Tipler ve doğrulama { #types-and-validation }
Bu environment variable'lar yalnızca metin (string) taşıyabilir; çünkü Python'ın dışındadırlar ve diğer programlarla ve sistemin geri kalanıyla uyumlu olmaları gerekir (hatta Linux, Windows, macOS gibi farklı işletim sistemleriyle de).
Bu da, Python içinde bir environment variable'dan okunan herhangi bir değerin `str` olacağı anlamına gelir; farklı bir tipe dönüştürme veya herhangi bir doğrulama işlemi kod içinde yapılmalıdır.
## Pydantic `Settings` { #pydantic-settings }
Neyse ki Pydantic, environment variable'lardan gelen bu ayarları yönetmek için [Pydantic: Settings yönetimi](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/) ile çok iyi bir yardımcı araç sunar.
### `pydantic-settings`'i kurun { #install-pydantic-settings }
Önce, [Sanal ortam](../virtual-environments.md) oluşturduğunuzdan, aktive ettiğinizden emin olun ve ardından `pydantic-settings` paketini kurun:
Sonra alt uygulamanın dokümanlarını [http://127.0.0.1:8000/subapi/docs](http://127.0.0.1:8000/subapi/docs) adresinden açın.
Alt uygulama için otomatik API dokümanlarını göreceksiniz; yalnızca onun kendi _path operation_’larını içerir ve hepsi doğru alt-path öneki `/subapi` altında yer alır:
İki arayüzden herhangi biriyle etkileşime girmeyi denerseniz doğru şekilde çalıştıklarını görürsünüz; çünkü tarayıcı her bir uygulama ya da alt uygulama ile ayrı ayrı iletişim kurabilir.
### Teknik Detaylar: `root_path` { #technical-details-root-path }
Yukarıda anlatıldığı gibi bir alt uygulamayı mount ettiğinizde FastAPI, ASGI spesifikasyonundaki `root_path` adlı bir mekanizmayı kullanarak alt uygulamaya mount path’ini iletmeyi otomatik olarak yönetir.
Bu sayede alt uygulama, dokümantasyon arayüzü için o path önekini kullanması gerektiğini bilir.
Ayrıca alt uygulamanın kendi mount edilmiş alt uygulamaları da olabilir; FastAPI tüm bu `root_path`’leri otomatik olarak yönettiği için her şey doğru şekilde çalışır.
`root_path` hakkında daha fazlasını ve bunu açıkça nasıl kullanacağınızı [Proxy Arkasında](behind-a-proxy.md) bölümünde öğreneceksiniz.
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FILE: docs/tr/docs/advanced/templates.md
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# Şablonlar { #templates }
**FastAPI** ile istediğiniz herhangi bir template engine'i kullanabilirsiniz.
Yaygın bir tercih, Flask ve diğer araçların da kullandığı Jinja2'dir.
Bunu kolayca yapılandırmak için, doğrudan **FastAPI** uygulamanızda kullanabileceğiniz yardımcı araçlar vardır (Starlette tarafından sağlanır).
## Bağımlılıkları Yükleme { #install-dependencies }
Bir [sanal ortam](../virtual-environments.md) oluşturduğunuzdan, etkinleştirdiğinizden ve `jinja2`'yi yüklediğinizden emin olun:
Input kutusuna mesaj yazıp gönderebilirsiniz:
Ve WebSockets kullanan **FastAPI** uygulamanız yanıt döndürecektir:
Birçok mesaj gönderebilir (ve alabilirsiniz):
Ve hepsinde aynı WebSocket bağlantısı kullanılacaktır.
## `Depends` ve Diğerlerini Kullanma { #using-depends-and-others }
WebSocket endpoint'lerinde `fastapi` içinden import edip şunları kullanabilirsiniz:
* `Depends`
* `Security`
* `Cookie`
* `Header`
* `Path`
* `Query`
Diğer FastAPI endpoint'leri/*path operations* ile aynı şekilde çalışırlar:
{* ../../docs_src/websockets_/tutorial002_an_py310.py hl[68:69,82] *}
/// info
Bu bir WebSocket olduğu için `HTTPException` raise etmek pek anlamlı değildir; bunun yerine `WebSocketException` raise ederiz.
[Spesifikasyonda tanımlanan geçerli kodlar](https://tools.ietf.org/html/rfc6455#section-7.4.1) arasından bir kapatma kodu kullanabilirsiniz.
///
### Dependency'lerle WebSockets'i Deneyin { #try-the-websockets-with-dependencies }
Uygulamanızı çalıştırın:
## Bağlantı Kopmalarını ve Birden Fazla Client'ı Yönetme { #handling-disconnections-and-multiple-clients }
Bir WebSocket bağlantısı kapandığında, `await websocket.receive_text()` bir `WebSocketDisconnect` exception'ı raise eder; ardından bunu bu örnekteki gibi yakalayıp (catch) yönetebilirsiniz.
{* ../../docs_src/websockets_/tutorial003_py310.py hl[79:81] *}
Denemek için:
* Uygulamayı birden fazla tarayıcı sekmesiyle açın.
* Bu sekmelerden mesaj yazın.
* Sonra sekmelerden birini kapatın.
Bu, `WebSocketDisconnect` exception'ını raise eder ve diğer tüm client'lar şuna benzer bir mesaj alır:
```
Client #1596980209979 left the chat
```
/// tip
Yukarıdaki uygulama, birden fazla WebSocket bağlantısına mesajları nasıl yönetip broadcast edeceğinizi göstermek için minimal ve basit bir örnektir.
Ancak her şey memory'de, tek bir list içinde yönetildiği için yalnızca process çalıştığı sürece ve yalnızca tek bir process ile çalışacaktır.
FastAPI ile kolay entegre olan ama Redis, PostgreSQL vb. tarafından desteklenen daha sağlam bir şeye ihtiyacınız varsa [encode/broadcaster](https://github.com/encode/broadcaster)'a göz atın.
///
## Daha Fazla Bilgi { #more-info }
Seçenekler hakkında daha fazlasını öğrenmek için Starlette dokümantasyonunda şunlara bakın:
* [`WebSocket` class'ı](https://www.starlette.dev/websockets/).
* [Class tabanlı WebSocket yönetimi](https://www.starlette.dev/endpoints/#websocketendpoint).
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FILE: docs/tr/docs/advanced/wsgi.md
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# WSGI'yi Dahil Etme - Flask, Django ve Diğerleri { #including-wsgi-flask-django-others }
WSGI uygulamalarını [Alt Uygulamalar - Mount Etme](sub-applications.md), [Bir Proxy Arkasında](behind-a-proxy.md) bölümlerinde gördüğünüz gibi mount edebilirsiniz.
Bunun için `WSGIMiddleware`'ı kullanabilir ve bunu WSGI uygulamanızı (örneğin Flask, Django vb.) sarmalamak için kullanabilirsiniz.
## `WSGIMiddleware` Kullanımı { #using-wsgimiddleware }
/// info
Bunun için `a2wsgi` kurulmalıdır; örneğin `pip install a2wsgi` ile.
///
`WSGIMiddleware`'ı `a2wsgi` paketinden import etmeniz gerekir.
Ardından WSGI (örn. Flask) uygulamasını middleware ile sarmalayın.
Ve sonra bunu bir path'in altına mount edin.
{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py310.py hl[1,3,23] *}
/// note
Önceden, `fastapi.middleware.wsgi` içindeki `WSGIMiddleware`'ın kullanılması öneriliyordu, ancak artık kullanımdan kaldırıldı.
Bunun yerine `a2wsgi` paketini kullanmanız önerilir. Kullanım aynıdır.
Sadece `a2wsgi` paketinin kurulu olduğundan emin olun ve `WSGIMiddleware`'ı `a2wsgi` içinden doğru şekilde import edin.
///
## Kontrol Edelim { #check-it }
Artık `/v1/` path'i altındaki her request Flask uygulaması tarafından işlenecektir.
Geri kalanı ise **FastAPI** tarafından işlenecektir.
Eğer uygulamanızı çalıştırıp [http://localhost:8000/v1/](http://localhost:8000/v1/) adresine giderseniz, Flask'tan gelen response'u göreceksiniz:
```txt
Hello, World from Flask!
```
Ve eğer [http://localhost:8000/v2](http://localhost:8000/v2) adresine giderseniz, FastAPI'den gelen response'u göreceksiniz:
```JSON
{
"message": "Hello World"
}
```
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FILE: docs/tr/docs/alternatives.md
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# Alternatifler, İlham Kaynakları ve Karşılaştırmalar { #alternatives-inspiration-and-comparisons }
**FastAPI**'a nelerin ilham verdiği, alternatiflerle nasıl karşılaştırıldığı ve onlardan neler öğrendiği.
## Giriş { #intro }
Başkalarının daha önceki çalışmaları olmasaydı, **FastAPI** var olmazdı.
Önceden oluşturulan birçok araç, ortaya çıkışına ilham verdi.
Yıllarca yeni bir framework oluşturmaktan kaçındım. Önce **FastAPI**’ın bugün kapsadığı özelliklerin tamamını, birçok farklı framework, eklenti ve araçla çözmeyi denedim.
Ancak bir noktada, geçmişteki araçlardan en iyi fikirleri alıp, mümkün olan en iyi şekilde birleştiren ve daha önce mevcut olmayan dil özelliklerini (Python 3.6+ tip belirteçleri) kullanarak tüm bu özellikleri sağlayan bir şey geliştirmekten başka seçenek kalmadı.
## Daha Önce Geliştirilen Araçlar { #previous-tools }
### [Django](https://www.djangoproject.com/) { #django }
Python ekosistemindeki en popüler ve yaygın olarak güvenilen web framework’üdür. Instagram gibi sistemleri geliştirmede kullanılmıştır.
MySQL veya PostgreSQL gibi ilişkisel veritabanlarıyla nispeten sıkı bağlıdır, bu nedenle Couchbase, MongoDB, Cassandra vb. gibi bir NoSQL veritabanını ana depolama motoru olarak kullanmak pek kolay değildir.
Modern bir ön uç (React, Vue.js, Angular gibi) veya onunla haberleşen diğer sistemler (ör. IoT cihazları) tarafından tüketilen API’lar üretmekten ziyade, arka uçta HTML üretmek için oluşturulmuştur.
### [Django REST Framework](https://www.django-rest-framework.org/) { #django-rest-framework }
Django REST Framework, Django üzerine kurulu esnek bir araç takımı olarak, Web API’lar geliştirmeyi ve Django’nun API kabiliyetlerini artırmayı hedefler.
Mozilla, Red Hat ve Eventbrite gibi birçok şirket tarafından kullanılmaktadır.
**Otomatik API dökümantasyonu**nun ilk örneklerinden biriydi ve bu, “**FastAPI** arayışına” ilham veren ilk fikirlerden biriydi.
/// note | Not
Django REST Framework, **FastAPI**'ın üzerine inşa edildiği Starlette ve Uvicorn'un da yaratıcısı olan Tom Christie tarafından geliştirildi.
///
/// check | **FastAPI**'a ilham olan
Otomatik API dökümantasyonu sağlayan bir web arayüzü sunmak.
///
### [Flask](https://flask.palletsprojects.com) { #flask }
Flask bir “mikroframework”tür, Django’da varsayılan gelen pek çok özelliği (veritabanı entegrasyonları vb.) içermez.
Bu basitlik ve esneklik, NoSQL veritabanlarını ana veri depolama sistemi olarak kullanmak gibi şeyleri mümkün kılar.
Çok basit olduğu için öğrenmesi nispeten sezgiseldir, ancak dökümantasyon bazı noktalarda biraz teknikleşebilir.
Ayrıca veritabanı, kullanıcı yönetimi veya Django’da önceden gelen pek çok özelliğe ihtiyaç duymayan uygulamalar için de yaygın olarak kullanılır. Yine de bu özelliklerin çoğu eklentilerle eklenebilir.
Bileşenlerin ayrık olması ve gerekeni tam olarak kapsayacak şekilde genişletilebilen bir “mikroframework” olması, özellikle korumak istediğim bir özelliktir.
Flask’ın sadeliği göz önüne alındığında, API geliştirmek için iyi bir aday gibi görünüyordu. Sırada, Flask için bir “Django REST Framework” bulmak vardı.
/// check | **FastAPI**'a ilham olan
Gereken araç ve parçaları kolayca eşleştirip birleştirmeyi sağlayan bir mikroframework olmak.
Basit ve kullanımı kolay bir yönlendirme (routing) sistemine sahip olmak.
///
### [Requests](https://requests.readthedocs.io) { #requests }
**FastAPI** aslında **Requests**’in bir alternatifi değildir. Kapsamları çok farklıdır.
Hatta bir FastAPI uygulamasının içinde Requests kullanmak yaygındır.
Yine de FastAPI, Requests’ten epey ilham almıştır.
**Requests** bir kütüphane olarak API’larla (istemci olarak) etkileşime geçmeye yararken, **FastAPI** API’lar (sunucu olarak) geliştirmeye yarar.
Yani daha çok zıt uçlardadırlar ama birbirlerini tamamlarlar.
Requests çok basit ve sezgisel bir tasarıma sahiptir, mantıklı varsayılanlarla kullanımı çok kolaydır. Aynı zamanda çok güçlü ve özelleştirilebilirdir.
Bu yüzden resmi web sitesinde de söylendiği gibi:
> Requests, tüm zamanların en çok indirilen Python paketlerinden biridir
Kullanımı çok basittir. Örneğin bir `GET` isteği yapmak için:
```Python
response = requests.get("http://example.com/some/url")
```
Buna karşılık bir FastAPI API *path operation*’ı şöyle olabilir:
```Python hl_lines="1"
@app.get("/some/url")
def read_url():
return {"message": "Hello World"}
```
`requests.get(...)` ile `@app.get(...)` arasındaki benzerliklere bakın.
/// check | **FastAPI**'a ilham olan
* Basit ve sezgisel bir API’ya sahip olmak.
* HTTP metot isimlerini (işlemlerini) doğrudan, anlaşılır ve sezgisel bir şekilde kullanmak.
* Mantıklı varsayılanlara sahip olmak ama güçlü özelleştirmeler de sunmak.
///
### [Swagger](https://swagger.io/) / [OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/) { #swagger-openapi }
Django REST Framework’ünden istediğim ana özellik otomatik API dökümantasyonuydu.
Sonra API’ları JSON (veya JSON’un bir uzantısı olan YAML) kullanarak dökümante etmek için Swagger adlı bir standart olduğunu gördüm.
Ve Swagger API’ları için zaten oluşturulmuş bir web arayüzü vardı. Yani bir API için Swagger dökümantasyonu üretebilmek, bu web arayüzünü otomatik kullanabilmek demekti.
Bir noktada Swagger, Linux Foundation’a devredildi ve OpenAPI olarak yeniden adlandırıldı.
Bu yüzden, 2.0 sürümü söz konusu olduğunda “Swagger”, 3+ sürümler için ise “OpenAPI” denmesi yaygındır.
/// check | **FastAPI**'a ilham olan
API spesifikasyonları için özel bir şema yerine açık bir standart benimsemek ve kullanmak.
Ve standartlara dayalı kullanıcı arayüzü araçlarını entegre etmek:
* [Swagger UI](https://github.com/swagger-api/swagger-ui)
* [ReDoc](https://github.com/Rebilly/ReDoc)
Bu ikisi oldukça popüler ve istikrarlı oldukları için seçildi; hızlı bir aramayla OpenAPI için onlarca alternatif kullanıcı arayüzü bulabilirsiniz (**FastAPI** ile de kullanabilirsiniz).
///
### Flask REST framework’leri { #flask-rest-frameworks }
Birçok Flask REST framework’ü var; ancak zaman ayırıp inceledikten sonra çoğunun artık sürdürülmediğini veya bazı kritik sorunlar nedeniyle uygun olmadıklarını gördüm.
### [Marshmallow](https://marshmallow.readthedocs.io/en/stable/) { #marshmallow }
API sistemlerinin ihtiyaç duyduğu temel özelliklerden biri, koddan (Python) veriyi alıp ağ üzerinden gönderilebilecek bir şeye dönüştürmek, yani veri “dönüşüm”üdür. Örneğin, bir veritabanından gelen verileri içeren bir objeyi JSON objesine dönüştürmek, `datetime` objelerini string’e çevirmek vb.
API’ların ihtiyaç duyduğu bir diğer önemli özellik, veri doğrulamadır; belirli parametreler göz önüne alındığında verinin geçerli olduğundan emin olmak. Örneğin, bir alanın `int` olması ve rastgele bir metin olmaması. Bu özellikle dışarıdan gelen veriler için kullanışlıdır.
Bir veri doğrulama sistemi olmadan, tüm bu kontrolleri kod içinde el ile yapmanız gerekir.
Marshmallow, bu özellikleri sağlamak için inşa edildi. Harika bir kütüphanedir ve geçmişte çok kullandım.
Ancak Python tip belirteçlerinden önce yazılmıştır. Dolayısıyla her şemayı tanımlamak için Marshmallow’un sağladığı belirli yardımcılar ve sınıflar kullanılır.
/// check | **FastAPI**'a ilham olan
Kodla, veri tiplerini ve doğrulamayı otomatik sağlayan “şemalar” tanımlamak.
///
### [Webargs](https://webargs.readthedocs.io/en/latest/) { #webargs }
API’ların ihtiyaç duyduğu bir diğer büyük özellik, gelen isteklerden veriyi ayrıştırmadır.
Webargs, Flask dahil birkaç framework’ün üzerinde bunu sağlamak için geliştirilmiş bir araçtır.
Veri doğrulama için arka planda Marshmallow’u kullanır. Aynı geliştiriciler tarafından yazılmıştır.
**FastAPI**’dan önce benim de çok kullandığım harika bir araçtır.
/// info | Bilgi
Webargs, Marshmallow geliştiricileri tarafından oluşturuldu.
///
/// check | **FastAPI**'a ilham olan
Gelen istek verisini otomatik doğrulamak.
///
### [APISpec](https://apispec.readthedocs.io/en/stable/) { #apispec }
Marshmallow ve Webargs; doğrulama, ayrıştırma ve dönüşümü eklenti olarak sağlar.
Ama dökümantasyon eksikti. Sonra APISpec geliştirildi.
Birçok framework için bir eklentidir (Starlette için de bir eklenti vardır).
Çalışma şekli: Her bir route’u işleyen fonksiyonun docstring’i içine YAML formatında şema tanımı yazarsınız.
Ve OpenAPI şemaları üretir.
Flask, Starlette, Responder vb. için çalışma şekli böyledir.
Ancak yine, Python metni içinde (kocaman bir YAML) mikro bir söz dizimi sorunu ortaya çıkar.
Editör bu konuda pek yardımcı olamaz. Parametreleri veya Marshmallow şemalarını değiştirip docstring’teki YAML’ı güncellemeyi unutursak, üretilen şema geçerliliğini yitirir.
/// info | Bilgi
APISpec, Marshmallow geliştiricileri tarafından oluşturuldu.
///
/// check | **FastAPI**'a ilham olan
API’lar için açık standart olan OpenAPI’ı desteklemek.
///
### [Flask-apispec](https://flask-apispec.readthedocs.io/en/latest/) { #flask-apispec }
Webargs, Marshmallow ve APISpec’i bir araya getiren bir Flask eklentisidir.
Webargs ve Marshmallow’dan aldığı bilgiyi kullanarak, APISpec ile otomatik OpenAPI şemaları üretir.
Harika ama yeterince değer görmeyen bir araçtır. Mevcut birçok Flask eklentisinden çok daha popüler olmalıydı. Muhtemelen dökümantasyonunun fazla kısa ve soyut olmasından kaynaklanıyor olabilir.
Python docstring’leri içine YAML (farklı bir söz dizimi) yazma ihtiyacını ortadan kaldırdı.
**FastAPI**’yı inşa edene kadar, Flask + Flask-apispec + Marshmallow + Webargs kombinasyonu benim favori arka uç stack’imdi.
Bunu kullanmak, birkaç Flask full‑stack üreticisinin ortaya çıkmasına yol açtı. Şu ana kadar benim (ve birkaç harici ekibin) kullandığı ana stack’ler:
* [https://github.com/tiangolo/full-stack](https://github.com/tiangolo/full-stack)
* [https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchbase](https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchbase)
* [https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchdb](https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchdb)
Aynı full‑stack üreticiler, [**FastAPI** Proje Üreticileri](project-generation.md)’nin de temelini oluşturdu.
/// info | Bilgi
Flask-apispec, Marshmallow geliştiricileri tarafından oluşturuldu.
///
/// check | **FastAPI**'a ilham olan
Veri dönüşümü ve doğrulamayı tanımlayan aynı koddan, OpenAPI şemasını otomatik üretmek.
///
### [NestJS](https://nestjs.com/) (ve [Angular](https://angular.io/)) { #nestjs-and-angular }
Bu Python bile değil; NestJS, Angular’dan ilham alan bir JavaScript (TypeScript) NodeJS framework’üdür.
Flask-apispec ile yapılabilene kısmen benzer bir şey başarır.
Angular 2’den esinlenen, entegre bir bağımlılık enjeksiyonu sistemi vardır. “Injectable”ları önceden kaydetmeyi gerektirir (bildiğim diğer bağımlılık enjeksiyonu sistemlerinde olduğu gibi), bu da ayrıntıyı ve kod tekrarını artırır.
Parametreler TypeScript tipleriyle (Python tip belirteçlerine benzer) açıklandığından, editör desteği oldukça iyidir.
Ancak TypeScript tip bilgisi JavaScript’e derlemeden sonra korunmadığından, aynı anda tiplere dayanarak doğrulama, dönüşüm ve dökümantasyon tanımlanamaz. Bu ve bazı tasarım kararları nedeniyle doğrulama, dönüşüm ve otomatik şema üretimi için birçok yere dekoratör eklemek gerekir; proje oldukça ayrıntılı hâle gelir.
İçiçe modelleri çok iyi işleyemez. Yani istek gövdesindeki JSON, içinde başka alanları ve onlar da içiçe JSON objelerini içeriyorsa, doğru şekilde dökümante edilip doğrulanamaz.
/// check | **FastAPI**'a ilham olan
Harika editör desteği için Python tiplerini kullanmak.
Güçlü bir bağımlılık enjeksiyonu sistemine sahip olmak. Kod tekrarını en aza indirmenin bir yolunu bulmak.
///
### [Sanic](https://sanic.readthedocs.io/en/latest/) { #sanic }
`asyncio` tabanlı, son derece hızlı ilk Python framework’lerinden biriydi. Flask’a oldukça benzer olacak şekilde geliştirilmişti.
/// note | Teknik Detaylar
Varsayılan Python `asyncio` döngüsü yerine [`uvloop`](https://github.com/MagicStack/uvloop) kullanır; hızını esasen bu sağlar.
Açık kıyaslamalarda, bugün Uvicorn ve Starlette’in Sanic’ten daha hızlı olduğu görülür; Sanic bu ikisine ilham vermiştir.
///
/// check | **FastAPI**'a ilham olan
Çok yüksek performans elde etmenin bir yolunu bulmak.
Bu yüzden **FastAPI**, en hızlı framework olduğu için (üçüncü parti kıyaslamalara göre) Starlette üzerine kuruludur.
///
### [Falcon](https://falconframework.org/) { #falcon }
Falcon, başka bir yüksek performanslı Python framework’üdür; minimal olacak şekilde tasarlanmış ve Hug gibi diğer framework’lere temel olmuştur.
İki parametre alan fonksiyonlar etrafında tasarlanmıştır: “request” ve “response”. İstekten parçalar “okur”, cevaba parçalar “yazarsınız”. Bu tasarım nedeniyle, fonksiyon parametreleriyle standart Python tip belirteçlerini kullanarak istek parametrelerini ve gövdelerini ilan etmek mümkün değildir.
Dolayısıyla veri doğrulama, dönüşüm ve dökümantasyon kodda yapılmalı; otomatik olmaz. Ya da Hug’da olduğu gibi Falcon’un üzerine bir framework olarak uygulanmalıdır. Falcon’un tasarımından etkilenen ve tek bir request objesi ile response objesini parametre olarak alan diğer framework’lerde de aynı ayrım vardır.
/// check | **FastAPI**'a ilham olan
Harika performans elde etmenin yollarını bulmak.
Hug ile birlikte (Hug, Falcon’a dayanır) **FastAPI**’da fonksiyonlarda opsiyonel bir `response` parametresi ilan edilmesi fikrine ilham vermek. FastAPI’da bu parametre çoğunlukla header, cookie ve alternatif durum kodlarını ayarlamak için kullanılır.
///
### [Molten](https://moltenframework.com/) { #molten }
**FastAPI**’ı geliştirmenin ilk aşamalarında Molten’ı keşfettim. Oldukça benzer fikirleri vardı:
* Python tip belirteçlerine dayanır.
* Bu tiplere bağlı doğrulama ve dökümantasyon sağlar.
* Bağımlılık enjeksiyonu sistemi vardır.
Pydantic gibi doğrulama, dönüşüm ve dökümantasyon için üçüncü parti bir kütüphane kullanmaz; kendi içinde sağlar. Bu yüzden bu veri tipi tanımlarını tekrar kullanmak o kadar kolay olmaz.
Biraz daha ayrıntılı yapılandırma ister. Ve ASGI yerine WSGI tabanlı olduğundan, Uvicorn, Starlette ve Sanic gibi araçların yüksek performansından faydalanmaya yönelik tasarlanmamıştır.
Bağımlılık enjeksiyonu sistemi, bağımlılıkların önceden kaydedilmesini ve tiplerine göre çözülmesini gerektirir. Yani belirli bir tipi sağlayan birden fazla “bileşen” tanımlanamaz.
Route’lar, endpoint’i işleyen fonksiyonun üstüne konan dekoratörlerle değil, tek bir yerde, farklı yerlerde tanımlanmış fonksiyonlar kullanılarak ilan edilir. Bu yaklaşım, Flask (ve Starlette) yerine Django’ya daha yakındır; kodda aslında birbirine sıkı bağlı olan şeyleri ayırır.
/// check | **FastAPI**'a ilham olan
Model özelliklerinin “varsayılan” değerlerini kullanarak veri tiplerine ekstra doğrulamalar tanımlamak. Bu, editör desteğini iyileştirir ve Pydantic’te daha önce yoktu.
Bu yaklaşım, Pydantic’te de aynı doğrulama beyan stilinin desteklenmesine ilham verdi (bu işlevselliklerin tamamı artık Pydantic’te mevcut).
///
### [Hug](https://github.com/hugapi/hug) { #hug }
Hug, Python tip belirteçlerini kullanarak API parametre tiplerini ilan etmeyi uygulayan ilk framework’lerden biriydi. Diğer araçlara da ilham veren harika bir fikirdi.
Standart Python tipleri yerine kendi özel tiplerini kullansa da büyük bir adımdı.
JSON ile tüm API’ı beyan eden özel bir şema üreten ilk framework’lerden biriydi.
OpenAPI veya JSON Schema gibi bir standarda dayanmadığı için Swagger UI gibi diğer araçlarla doğrudan entegre edilemezdi. Yine de oldukça yenilikçiydi.
Nadir bir özelliği daha vardı: aynı framework ile hem API’lar hem de CLI’lar oluşturmak mümkündü.
Senkron Python web framework’leri için önceki standart olan WSGI’ye dayandığından, WebSocket vb. şeyleri işleyemez, ancak yine de yüksek performansa sahiptir.
/// info | Bilgi
Hug, Python dosyalarındaki import’ları otomatik sıralayan harika bir araç olan [`isort`](https://github.com/timothycrosley/isort)’un geliştiricisi Timothy Crosley tarafından geliştirildi.
///
/// check | **FastAPI**'a ilham olan fikirler
Hug, APIStar’ın bazı kısımlarına ilham verdi ve APIStar ile birlikte en umut verici bulduğum araçlardandı.
**FastAPI**, parametreleri ilan etmek ve API’ı otomatik tanımlayan bir şema üretmek için Python tip belirteçlerini kullanma fikrini Hug’dan ilhamla benimsedi.
Ayrıca header ve cookie ayarlamak için fonksiyonlarda `response` parametresi ilan etme fikrine de Hug ilham verdi.
///
### [APIStar](https://github.com/encode/apistar) (<= 0.5) { #apistar-0-5 }
**FastAPI**’yi inşa etmeye karar vermeden hemen önce **APIStar** sunucusunu buldum. Aradığım şeylerin neredeyse hepsine sahipti ve harika bir tasarımı vardı.
Python tip belirteçleriyle parametreleri ve istekleri ilan eden bir framework’ün gördüğüm ilk örneklerindendi (NestJS ve Molten’dan önce). Aşağı yukarı Hug ile aynı zamanlarda buldum; ancak APIStar, OpenAPI standardını kullanıyordu.
Farklı yerlerdeki aynı tip belirteçlerine dayanarak otomatik veri doğrulama, veri dönüşümü ve OpenAPI şeması üretimi vardı.
Gövde şema tanımları Pydantic’tekiyle aynı Python tip belirteçlerini kullanmıyordu; biraz daha Marshmallow’a benziyordu. Bu yüzden editör desteği o kadar iyi olmazdı; yine de APIStar mevcut en iyi seçenekti.
O dönem kıyaslamalarda en iyi performansa sahipti (sadece Starlette tarafından geçiliyordu).
Başta otomatik API dökümantasyonu sunan bir web arayüzü yoktu ama Swagger UI ekleyebileceğimi biliyordum.
Bağımlılık enjeksiyonu sistemi vardı. Diğer araçlarda olduğu gibi bileşenlerin önceden kaydedilmesini gerektiriyordu. Yine de harika bir özellikti.
Güvenlik entegrasyonu olmadığından tam bir projede kullanamadım; bu yüzden Flask-apispec tabanlı full‑stack üreticilerle sahip olduğum özelliklerin tamamını ikame edemedim. Bu işlevi ekleyen bir pull request’i yapılacaklar listeme almıştım.
Sonra projenin odağı değişti.
Artık bir API web framework’ü değildi; geliştirici Starlette’e odaklanmak zorundaydı.
Şimdi APIStar, bir web framework’ü değil, OpenAPI spesifikasyonlarını doğrulamak için araçlar takımından ibaret.
/// info | Bilgi
APIStar, aşağıdakilerin de yaratıcısı olan Tom Christie tarafından geliştirildi:
* Django REST Framework
* **FastAPI**’ın üzerine kurulu Starlette
* Starlette ve **FastAPI** tarafından kullanılan Uvicorn
///
/// check | **FastAPI**'a ilham olan
Var olmak.
Aynı Python tipleriyle (hem veri doğrulama, dönüşüm ve dökümantasyon) birden çok şeyi ilan etmek ve aynı anda harika editör desteği sağlamak, bence dahiyane bir fikirdi.
Uzun süre benzer bir framework arayıp birçok alternatifi denedikten sonra, APIStar mevcut en iyi seçenekti.
Sonra APIStar bir sunucu olarak var olmaktan çıktı ve Starlette oluşturuldu; böyle bir sistem için daha iyi bir temel oldu. Bu, **FastAPI**’yi inşa etmek için son ilhamdı.
Önceki bu araçlardan edinilen deneyimler üzerine özellikleri, tip sistemi ve diğer kısımları geliştirip artırırken, **FastAPI**’yi APIStar’ın “ruhani varisi” olarak görüyorum.
///
## **FastAPI** Tarafından Kullanılanlar { #used-by-fastapi }
### [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) { #pydantic }
Pydantic, Python tip belirteçlerine dayalı olarak veri doğrulama, dönüşüm ve dökümantasyon (JSON Schema kullanarak) tanımlamak için bir kütüphanedir.
Bu onu aşırı sezgisel kılar.
Marshmallow ile karşılaştırılabilir. Kıyaslamalarda Marshmallow’dan daha hızlıdır. Aynı Python tip belirteçlerine dayandığı için editör desteği harikadır.
/// check | **FastAPI** bunu şurada kullanır
Tüm veri doğrulama, veri dönüşümü ve JSON Schema tabanlı otomatik model dökümantasyonunu halletmekte.
**FastAPI** daha sonra bu JSON Schema verisini alır ve (yaptığı diğer şeylerin yanı sıra) OpenAPI içine yerleştirir.
///
### [Starlette](https://www.starlette.dev/) { #starlette }
Starlette, yüksek performanslı asyncio servisleri oluşturmak için ideal, hafif bir ASGI framework’ü/araç takımıdır.
Çok basit ve sezgiseldir. Kolayca genişletilebilir ve modüler bileşenlere sahip olacak şekilde tasarlanmıştır.
Şunlara sahiptir:
* Cidden etkileyici performans.
* WebSocket desteği.
* Süreç içi arka plan görevleri.
* Başlatma ve kapatma olayları.
* HTTPX üzerinde geliştirilmiş test istemcisi.
* CORS, GZip, Statik Dosyalar, Streaming cevaplar.
* Oturum (Session) ve Cookie desteği.
* %100 test kapsamı.
* %100 tip anotasyonlu kod tabanı.
* Az sayıda zorunlu bağımlılık.
Starlette, şu anda test edilen en hızlı Python framework’üdür. Yalnızca bir framework değil, bir sunucu olan Uvicorn tarafından geçilir.
Starlette, temel web mikroframework işlevselliğinin tamamını sağlar.
Ancak otomatik veri doğrulama, dönüşüm veya dökümantasyon sağlamaz.
**FastAPI**’nin bunun üzerine eklediği ana şeylerden biri, Pydantic kullanarak, bütünüyle Python tip belirteçlerine dayalı bu özelliklerdir. Buna ek olarak bağımlılık enjeksiyonu sistemi, güvenlik yardımcıları, OpenAPI şema üretimi vb. gelir.
/// note | Teknik Detaylar
ASGI, Django çekirdek ekip üyeleri tarafından geliştirilen yeni bir “standart”tır. Hâlâ resmi bir “Python standardı” (PEP) değildir, ancak bu süreç üzerindedirler.
Buna rağmen, şimdiden birçok araç tarafından bir “standart” olarak kullanılmaktadır. Bu, birlikte çalışabilirliği büyük ölçüde artırır; örneğin Uvicorn’u başka bir ASGI sunucusuyla (Daphne veya Hypercorn gibi) değiştirebilir ya da `python-socketio` gibi ASGI uyumlu araçlar ekleyebilirsiniz.
///
/// check | **FastAPI** bunu şurada kullanır
Tüm temel web kısımlarını ele almak; üzerine özellikler eklemek.
`FastAPI` sınıfı, doğrudan `Starlette` sınıfından miras alır.
Dolayısıyla Starlette ile yapabildiğiniz her şeyi, adeta “turbo şarjlı Starlette” olan **FastAPI** ile de doğrudan yapabilirsiniz.
///
### [Uvicorn](https://www.uvicorn.dev/) { #uvicorn }
Uvicorn, uvloop ve httptools üzerinde inşa edilmiş, ışık hızında bir ASGI sunucusudur.
Bir web framework’ü değil, bir sunucudur. Örneğin path’lere göre yönlendirme araçları sağlamaz; bunu Starlette (veya **FastAPI**) gibi bir framework üstte sağlar.
Starlette ve **FastAPI** için önerilen sunucudur.
/// check | **FastAPI** bunu şöyle önerir
**FastAPI** uygulamalarını çalıştırmak için ana web sunucusu.
Komut satırında `--workers` seçeneğini kullanarak asenkron çok süreçli (multi‑process) bir sunucu da elde edebilirsiniz.
Daha fazla detay için [Dağıtım](deployment/index.md) bölümüne bakın.
///
## Kıyaslamalar ve Hız { #benchmarks-and-speed }
Uvicorn, Starlette ve FastAPI arasındaki farkı anlamak ve karşılaştırmak için [Kıyaslamalar](benchmarks.md) bölümüne göz atın.
================================================
FILE: docs/tr/docs/async.md
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# Eşzamanlılık ve async / await { #concurrency-and-async-await }
*path operasyon fonksiyonları* için `async def` sözdizimi hakkında detaylar ve asenkron kod, eşzamanlılık (concurrency) ve paralellik üzerine arka plan bilgisi.
## Aceleniz mi var? { #in-a-hurry }
TL;DR:
Eğer `await` ile çağırmanız gerektiğini söyleyen üçüncü taraf kütüphaneler kullanıyorsanız, örneğin:
```Python
results = await some_library()
```
O zaman *path operasyon fonksiyonlarınızı* aşağıdaki gibi `async def` ile tanımlayın:
```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
async def read_results():
results = await some_library()
return results
```
/// note | Not
`await` yalnızca `async def` ile oluşturulan fonksiyonların içinde kullanılabilir.
///
---
Eğer bir veritabanı, bir API, dosya sistemi vb. ile iletişim kuran ve `await` desteği olmayan bir üçüncü taraf kütüphane kullanıyorsanız (bu şu anda çoğu veritabanı kütüphanesi için geçerlidir), o zaman *path operasyon fonksiyonlarınızı* normal olarak `def` ile tanımlayın:
```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
def results():
results = some_library()
return results
```
---
Uygulamanız (bir şekilde) başka bir şeyle iletişim kurmak ve onun yanıtını beklemek zorunda değilse, içinde `await` kullanmanız gerekmese bile `async def` kullanın.
---
Emin değilseniz, normal `def` kullanın.
---
Not: *path operasyon fonksiyonlarınızda* `def` ve `async def`'i ihtiyacınız kadar karıştırabilirsiniz, her birini sizin için en iyi seçenekle tanımlayın. FastAPI onlar için doğru olanı yapacaktır.
Yukarıdaki durumların herhangi birinde FastAPI yine de asenkron olarak çalışır ve son derece hızlıdır.
Ancak yukarıdaki adımları izleyerek bazı performans optimizasyonları mümkün olur.
## Teknik Detaylar { #technical-details }
Python’un modern sürümleri, **`async` ve `await`** sözdizimiyle, **"coroutines"** denilen bir yapıyı kullanarak **"asenkron kod"** desteğine sahiptir.
Aşağıdaki bölümlerde bu ifadeyi parça parça ele alalım:
* **Asenkron Kod**
* **`async` ve `await`**
* **Coroutine'ler**
## Asenkron Kod { #asynchronous-code }
Asenkron kod, dilin 💬 bilgisayara / programa 🤖 kodun bir noktasında, bir yerde *başka bir şeyin* bitmesini beklemesi gerektiğini söylemesinin bir yoludur. Diyelim ki bu *başka şeye* "slow-file" 📝 diyoruz.
Bu sırada bilgisayar, "slow-file" 📝 biterken gidip başka işler yapabilir.
Sonra bilgisayar / program 🤖, ya tekrar beklediği için ya da o anda elindeki tüm işleri bitirdiğinde fırsat buldukça geri gelir. Ve beklediği görevlerden herhangi biri bittiyse, yapılması gerekenleri yapar.
Ardından, 🤖 ilk biten görevi alır (örneğin bizim "slow-file" 📝) ve onunla yapması gerekenlere devam eder.
Bu "başka bir şeyi beklemek" genelde işlemci ve RAM hızına kıyasla nispeten "yavaş" olan I/O işlemlerine atıfta bulunur, örneğin şunları beklemek gibi:
* istemciden verinin ağ üzerinden gelmesi
* programınızın gönderdiği verinin ağ üzerinden istemciye ulaşması
* diskteki bir dosyanın içeriğinin sistem tarafından okunup programınıza verilmesi
* programınızın sisteme verdiği içeriğin diske yazılması
* uzak bir API işlemi
* bir veritabanı işleminin bitmesi
* bir veritabanı sorgusunun sonuç döndürmesi
* vb.
Çalışma süresi çoğunlukla I/O işlemlerini beklemekle geçtiğinden, bunlara "I/O bound" işlemler denir.
"Bunun" asenkron" denmesinin sebebi, bilgisayarın / programın yavaş görevle "senkronize" olmak, görev tam bittiği anda orada olup görev sonucunu almak ve işe devam etmek için hiçbir şey yapmadan beklemek zorunda olmamasıdır.
Bunun yerine "asenkron" bir sistem olarak, görev bittiğinde, bilgisayarın / programın o sırada yaptığı işi bitirmesi için biraz (birkaç mikrosaniye) sırada bekleyebilir ve sonra sonuçları almak üzere geri dönüp onlarla çalışmaya devam edebilir.
"Senkron" (asenkronun tersi) için genelde "sıralı" terimi de kullanılır; çünkü bilgisayar / program, farklı bir göreve geçmeden önce tüm adımları sırayla izler, bu adımlar beklemeyi içerse bile.
### Eşzamanlılık ve Burgerler { #concurrency-and-burgers }
Yukarıda anlatılan **asenkron** kod fikrine bazen **"eşzamanlılık"** (concurrency) da denir. **"Paralellik"**ten (parallelism) farklıdır.
**Eşzamanlılık** ve **paralellik**, "aynı anda az çok birden fazla şeyin olması" ile ilgilidir.
Ama *eşzamanlılık* ve *paralellik* arasındaki ayrıntılar oldukça farklıdır.
Farkı görmek için burgerlerle ilgili şu hikayeyi hayal edin:
### Eşzamanlı Burgerler { #concurrent-burgers }
Aşkınla fast food almaya gidiyorsun, kasiyer senden önceki insanların siparişlerini alırken sıraya giriyorsun. 😍
Sonra sıra size geliyor, sen ve aşkın için 2 çok havalı burger sipariş ediyorsun. 🍔🍔
Kasiyer, mutfaktaki aşçıya burgerlerini hazırlamaları gerektiğini söylüyor (o an önceki müşterilerin burgerlerini hazırlıyor olsalar bile).
Ödeme yapıyorsun. 💸
Kasiyer sana sıra numaranı veriyor.
Beklerken aşkınla bir masa seçip oturuyorsunuz, uzun uzun sohbet ediyorsunuz (burgerler baya havalı ve hazırlanması biraz zaman alıyor).
Masada aşkınla otururken, burgerleri beklerken, o zamanı aşkının ne kadar harika, tatlı ve zeki olduğuna hayran kalarak geçirebilirsin ✨😍✨.
Bekler ve sohbet ederken, ara ara tezgâhtaki numaraya bakıp sıranın size gelip gelmediğini kontrol ediyorsun.
Bir noktada, nihayet sıra size geliyor. Tezgâha gidiyor, burgerleri alıp masaya dönüyorsun.
Aşkınla burgerleri yiyip güzel vakit geçiriyorsunuz. ✨
/// info | Bilgi
Harika çizimler: [Ketrina Thompson](https://www.instagram.com/ketrinadrawsalot). 🎨
///
---
Bu hikâyede bilgisayar / program 🤖 olduğunu hayal et.
Sıradayken sadece boştasın 😴, sıranı bekliyorsun, çok "üretken" bir şey yapmıyorsun. Ama sorun yok, çünkü kasiyer sadece sipariş alıyor (hazırlamıyor), bu yüzden sıra hızlı ilerliyor.
Sıra sana geldiğinde gerçekten "üretken" işler yapıyorsun: menüyü işliyorsun, ne istediğine karar veriyorsun, aşkının seçimini alıyorsun, ödüyorsun, doğru para ya da kartı verdiğini kontrol ediyorsun, doğru ücretlendirildiğini kontrol ediyorsun, sipariş kalemlerinin doğru olduğunu kontrol ediyorsun, vb.
Ama sonra, burgerlerin hâlâ gelmemiş olsa da, kasiyerle olan işin "duraklatılıyor" ⏸, çünkü burgerlerin hazır olmasını 🕙 beklemen gerekiyor.
Fakat tezgâhtan uzaklaşıp masada sıra numaranla oturduğun için, dikkatinizi 🔀 aşkına çevirebilir, onunla "çalışmaya" ⏯ 🤓 odaklanabilirsin. Yani yine çok "üretken" bir şey yapıyorsun, aşkınla flört etmek gibi 😍.
Ardından kasiyer 💁, tezgâh ekranına numaranı koyarak "burgerleri bitirdim" diyor; ama numara seninki olduğunda çılgınca sıçramıyorsun. Sıra numaran sende, herkesin kendi numarası var; kimse burgerlerini çalamaz.
Bu yüzden aşkının hikâyeyi bitirmesini (mevcut işi ⏯ / işlenen görevi 🤓 bitirmesini) bekliyor, nazikçe gülümsüyor ve burgerleri almaya gittiğini söylüyorsun ⏸.
Sonra tezgâha 🔀 gidip artık bitmiş olan ilk göreve ⏯ dönüyor, burgerleri alıyor, teşekkür ediyor ve masaya getiriyorsun. Tezgâhla etkileşimin bu adımı / görevi böylece bitiyor ⏹. Bu da yeni bir görev olan "burgerleri yemek" 🔀 ⏯ görevini oluşturuyor, ama "burgerleri almak" görevi tamamlandı ⏹.
### Paralel Burgerler { #parallel-burgers }
Şimdi bunların "Eşzamanlı Burgerler" değil, "Paralel Burgerler" olduğunu hayal edelim.
Aşkınla paralel fast food almaya gidiyorsun.
Aynı anda aşçı da olan birden fazla (8 diyelim) kasiyerin, senden önceki insanların siparişlerini aldığı bir sırada bekliyorsun.
Senden önceki herkes, tezgâhtan ayrılmadan önce burgerlerinin hazırlanmasını bekliyor; çünkü 8 kasiyerin her biri bir sonraki siparişe geçmeden önce burgeri hemen gidip hazırlıyor.
Sonunda sıra size geliyor, sen ve aşkın için 2 çok havalı burger siparişi veriyorsun.
Ödüyorsun 💸.
Kasiyer mutfağa gidiyor.
Tezgâhın önünde ayakta 🕙 bekliyorsun; sıra numarası olmadığından, burgerlerini senden önce kimsenin almaması için orada durman gerekiyor.
Sen ve aşkın, kimsenin önünüze geçip burgerler gelince almaması için meşgul olduğunuzdan, aşkına dikkatini veremiyorsun. 😞
Bu "senkron" bir iştir; kasiyer/aşçı 👨🍳 ile "senkronize"sin. 🕙 Beklemen ve kasiyer/aşçı 👨🍳 burgerleri bitirip sana verdiği anda tam orada olman gerekir; yoksa bir başkası alabilir.
Sonra kasiyer/aşçı 👨🍳, uzun süre tezgâhın önünde 🕙 bekledikten sonra nihayet burgerlerinle geri geliyor.
Burgerleri alıyor ve aşkınla masaya gidiyorsun.
Sadece yiyorsunuz ve iş bitiyor. ⏹
Vaktin çoğu tezgâhın önünde 🕙 beklemekle geçtiğinden, pek konuşma ya da flört olmadı. 😞
/// info | Bilgi
Harika çizimler: [Ketrina Thompson](https://www.instagram.com/ketrinadrawsalot). 🎨
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Bu paralel burger senaryosunda, ikiniz (sen ve aşkın) iki işlemcili bir bilgisayar / programsınız 🤖; ikiniz de uzun süre tezgâhta "bekleme" işine 🕙 dikkat ⏯ ayırıyorsunuz.
Fast food dükkânında 8 işlemci var (kasiyer/aşçılar). Eşzamanlı burger dükkânında yalnızca 2 kişi olabilir (bir kasiyer ve bir aşçı).
Ama yine de nihai deneyim pek iyi değil. 😞
---
Bu, burgerler için paralel karşılık gelen hikâye olurdu. 🍔
Daha "gerçek hayat" bir örnek için, bir banka hayal edin.
Yakın zamana kadar, bankaların çoğunda birden çok gişe memuru 👨💼👨💼👨💼👨💼 ve uzun bir sıra 🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙 vardı.
Tüm gişe memurları bir müşteriyle tüm işi yapar, sonra sıradakiyle 👨💼⏯.
Ve sıranı kaybetmemek için uzun süre 🕙 kuyrukta beklemen gerekir.
Muhtemelen, bankada 🏦 işlerini hallederken aşkını 😍 yanında götürmek istemezsin.
### Burger Sonucu { #burger-conclusion }
"Fast food burgerleri ve aşkın" senaryosunda, çok fazla bekleme 🕙 olduğundan, eşzamanlı bir sistem ⏸🔀⏯ çok daha mantıklıdır.
Bu, çoğu web uygulaması için de geçerlidir.
Çok fazla kullanıcı vardır; ancak sunucunuz, iyi olmayan bağlantılarından gelen istekleri 🕙 bekler.
Ve sonra yanıtların geri gelmesini yine 🕙 bekler.
Bu "beklemeler" 🕙 mikrosaniyelerle ölçülür; ama hepsi toplandığında sonuçta oldukça fazla bekleme olur.
Bu yüzden web API’leri için asenkron ⏸🔀⏯ kod kullanmak çok mantıklıdır.
Bu tür asenkronluk, NodeJS’i popüler yapan şeydir (NodeJS paralel olmasa bile) ve Go dilinin gücüdür.
Ve **FastAPI** ile elde ettiğiniz performans seviyesi de budur.
Ayrıca, aynı anda hem paralellik hem de asenkronluk kullanabildiğiniz için, test edilen çoğu NodeJS framework’ünden daha yüksek ve C’ye daha yakın derlenen bir dil olan Go ile başa baş performans elde edersiniz [(hepsi Starlette sayesinde)](https://www.techempower.com/benchmarks/#section=data-r17&hw=ph&test=query&l=zijmkf-1).
### Eşzamanlılık paralellikten daha mı iyi? { #is-concurrency-better-than-parallelism }
Hayır! Hikâyenin özü bu değil.
Eşzamanlılık paralellikten farklıdır. Ve çok fazla bekleme içeren **belirli** senaryolarda daha iyidir. Bu nedenle, genellikle web uygulaması geliştirme için paralellikten çok daha iyidir. Ama her şey için değil.
Bunu dengelemek için, şu kısa hikâyeyi hayal edin:
> Büyük, kirli bir evi temizlemen gerekiyor.
*Evet, tüm hikâye bu kadar*.
---
Hiçbir yerde 🕙 bekleme yok; sadece evin birden fazla yerinde yapılacak çok iş var.
Hamburger örneğindeki gibi dönüşlerle ilerleyebilirsin, önce salon, sonra mutfak; ama hiçbir şey 🕙 beklemediğin için, sadece temizlik yaptığından, dönüşlerin hiçbir etkisi olmaz.
Dönüşlerle ya da dönüşsüz (eşzamanlılık) bitirmek aynı zaman alır ve aynı miktarda iş yapmış olursun.
Ama bu durumda, 8 eski kasiyer/aşçı—yeni temizlikçiyi getirip her birine (artı sana) evin bir bölümünü versen, fazladan yardımla tüm işleri **paralel** yaparak çok daha çabuk bitirebilirdin.
Bu senaryoda, her bir temizlikçi (sen dâhil) birer işlemci olur ve kendi iş payını yapar.
Ve yürütme süresinin çoğu gerçek işten (bekleme yerine) oluştuğu ve bilgisayardaki işi bir CPU yaptığı için, bu sorunlara "CPU bound" denir.
---
CPU’ya bağlı işlemlerin yaygın örnekleri, karmaşık matematiksel işlem gerektiren iş yükleridir.
Örneğin:
* **Ses** veya **görüntü işleme**.
* **Bilgisayar görüsü**: bir görüntü milyonlarca pikselden oluşur, her pikselin 3 değeri / rengi vardır; işleme genellikle bu pikseller üzerinde aynı anda bir şeyler hesaplamayı gerektirir.
* **Makine Öğrenimi**: genellikle çok sayıda "matris" ve "vektör" çarpımı gerekir. Sayılar içeren devasa bir elektronik tabloyu ve hepsini aynı anda çarpmayı düşünün.
* **Derin Öğrenme**: Makine Öğreniminin bir alt alanıdır, dolayısıyla aynısı geçerlidir. Sadece çarpılacak tek bir sayı tablosu değil, kocaman bir sayı kümesi vardır ve çoğu durumda bu modelleri kurmak ve/veya kullanmak için özel işlemciler kullanırsınız.
### Eşzamanlılık + Paralellik: Web + Makine Öğrenimi { #concurrency-parallelism-web-machine-learning }
**FastAPI** ile web geliştirmede çok yaygın olan eşzamanlılıktan (NodeJS’in başlıca cazibesiyle aynı) yararlanabilirsiniz.
Ama ayrıca **CPU’ya bağlı** iş yükleri (Makine Öğrenimi sistemlerindeki gibi) için paralellik ve çoklu işlemden (paralel çalışan birden çok işlem) de yararlanabilirsiniz.
Buna ek olarak Python’un **Veri Bilimi**, Makine Öğrenimi ve özellikle Derin Öğrenme için ana dil olması, FastAPI’yi Veri Bilimi / Makine Öğrenimi web API’leri ve uygulamaları için çok iyi bir seçenek yapar.
Production’da bu paralelliği nasıl sağlayacağınızı görmek için [Deployment](deployment/index.md) bölümüne bakın.
## `async` ve `await` { #async-and-await }
Python’un modern sürümleri, asenkron kodu tanımlamak için oldukça sezgisel bir yol sunar. Bu sayede kod normal "sıralı" kod gibi görünür ve doğru anlarda sizin yerinize "beklemeyi" yapar.
Sonuçları vermeden önce bekleme gerektiren ve bu yeni Python özelliklerini destekleyen bir işlem olduğunda, şöyle kodlayabilirsiniz:
```Python
burgers = await get_burgers(2)
```
Buradaki kilit nokta `await`. Python’a, sonuçları `burgers` değişkenine koymadan önce `get_burgers(2)` çalışmasının bitmesini 🕙 beklemesi ⏸ gerektiğini söyler. Böylece Python, bu arada başka bir şey 🔀 ⏯ yapabileceğini bilir (ör. başka bir request almak gibi).
`await`’in çalışabilmesi için, bu asenkronluğu destekleyen bir fonksiyonun içinde olması gerekir. Bunu yapmak için fonksiyonu `async def` ile tanımlayın:
```Python hl_lines="1"
async def get_burgers(number: int):
# Burgerleri yaratmak için bazı asenkron işler yap
return burgers
```
...`def` yerine:
```Python hl_lines="2"
# Bu asenkron değildir
def get_sequential_burgers(number: int):
# Burgerleri yaratmak için bazı sıralı işler yap
return burgers
```
`async def` ile Python, bu fonksiyonun içinde `await` ifadelerinin olabileceğini bilir ve bu fonksiyonun yürütülmesini "duraklatıp" ⏸ başka bir şey yapabileceğini 🔀, sonra geri dönebileceğini anlar.
`async def` fonksiyonunu çağırmak istediğinizde, onu "await" etmeniz gerekir. Yani şu çalışmaz:
```Python
# Bu çalışmaz, çünkü get_burgers şöyle tanımlandı: async def
burgers = get_burgers(2)
```
---
Dolayısıyla, `await` ile çağrılabileceğini söyleyen bir kütüphane kullanıyorsanız, onu kullanan *path operasyon fonksiyonunu* `async def` ile oluşturmanız gerekir, örneğin:
```Python hl_lines="2-3"
@app.get('/burgers')
async def read_burgers():
burgers = await get_burgers(2)
return burgers
```
### Daha teknik detaylar { #more-technical-details }
`await`’in yalnızca `async def` ile tanımlanan fonksiyonların içinde kullanılabildiğini fark etmiş olabilirsiniz.
Aynı zamanda, `async def` ile tanımlanan fonksiyonların da "await" edilmesi gerekir. Yani `async def` ile tanımlanan fonksiyonlar yalnızca `async def` ile tanımlanan fonksiyonların içinde çağrılabilir.
Peki, tavuk-yumurta meselesi: ilk `async` fonksiyon nasıl çağrılır?
**FastAPI** ile çalışıyorsanız bunu dert etmenize gerek yok; çünkü o "ilk" fonksiyon sizin *path operasyon fonksiyonunuz* olacaktır ve FastAPI doğru olanı yapmasını bilir.
Ama FastAPI olmadan da `async` / `await` kullanmak isterseniz, bunu da yapabilirsiniz.
### Kendi async kodunuzu yazın { #write-your-own-async-code }
Starlette (ve **FastAPI**) [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/) üzerine kuruludur; bu sayede Python standart kütüphanesindeki [asyncio](https://docs.python.org/3/library/asyncio-task.html) ve [Trio](https://trio.readthedocs.io/en/stable/) ile uyumludur.
Özellikle, kendi kodunuzda daha gelişmiş desenler gerektiren ileri seviye eşzamanlılık kullanım senaryoları için doğrudan [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/) kullanabilirsiniz.
Hatta FastAPI kullanmıyor olsanız bile, yüksek uyumluluk ve avantajları (ör. *structured concurrency*) için [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/) ile kendi async uygulamalarınızı yazabilirsiniz.
AnyIO’nun üzerine, tür açıklamalarını biraz iyileştirmek ve daha iyi **otomatik tamamlama**, **satır içi hatalar** vb. elde etmek için ince bir katman olarak başka bir kütüphane daha oluşturdum. Ayrıca **kendi async kodunuzu** anlamanıza ve yazmanıza yardımcı olacak dostça bir giriş ve eğitim içerir: [Asyncer](https://asyncer.tiangolo.com/). Özellikle **async kodu normal** (bloklayan/senkron) **kodla birleştirmeniz** gerektiğinde faydalı olacaktır.
### Asenkron kodun diğer biçimleri { #other-forms-of-asynchronous-code }
`async` ve `await` kullanma tarzı, dilde nispeten yenidir.
Ama asenkron kodla çalışmayı çok daha kolaylaştırır.
Aynı (ya da neredeyse aynı) sözdizimi yakın zamanda modern JavaScript sürümlerine (Tarayıcı ve NodeJS) de eklendi.
Bundan önce, asenkron kodu ele almak oldukça daha karmaşık ve zordu.
Python’un önceki sürümlerinde thread’ler veya [Gevent](https://www.gevent.org/) kullanabilirdiniz. Ama kodu anlamak, hata ayıklamak ve üzerine düşünmek çok daha zordu.
NodeJS / Tarayıcı JavaScript’in önceki sürümlerinde "callback" kullanırdınız. Bu da "callback cehennemi"ne yol açardı.
## Coroutine'ler { #coroutines }
**Coroutine**, bir `async def` fonksiyonunun döndürdüğü şeye verilen süslü isimdir. Python bunun bir fonksiyona benzer bir şey olduğunu, bir noktada başlayıp biteceğini bilir; ama içinde bir `await` olduğunda dahili olarak duraklatılabileceğini ⏸ de bilir.
`async` ve `await` ile asenkron kod kullanmanın bu işlevselliği çoğu zaman "coroutine" kullanmak olarak özetlenir. Go’nun ana kilit özelliği olan "Goroutines" ile karşılaştırılabilir.
## Sonuç { #conclusion }
Yukarıdaki cümleyi tekrar görelim:
> Python’un modern sürümleri, **`async` ve `await`** sözdizimiyle, **"coroutines"** denilen bir yapıyı kullanarak **"asenkron kod"** desteğine sahiptir.
Artık daha anlamlı gelmeli. ✨
Bunların hepsi, FastAPI’ye (Starlette aracılığıyla) güç verir ve böylesine etkileyici bir performansa sahip olmasını sağlar.
## Çok Teknik Detaylar { #very-technical-details }
/// warning | Uyarı
Büyük ihtimalle burayı atlayabilirsiniz.
Bunlar, **FastAPI**’nin altında nasıl çalıştığına dair oldukça teknik ayrıntılardır.
Coroutine’ler, thread’ler, blocking vb. hakkında teknik bilginiz varsa ve FastAPI’nin `async def` ile normal `def` arasındaki farkı nasıl ele aldığını merak ediyorsanız, devam edin.
///
### Path Operasyon Fonksiyonları { #path-operation-functions }
Bir *path operasyon fonksiyonunu* `async def` yerine normal `def` ile tanımladığınızda, (sunucuyu bloklayacağından) doğrudan çağrılmak yerine, harici bir thread pool’da çalıştırılır ve ardından beklenir.
Yukarıda açıklanan şekilde çalışmayan başka bir async framework’ten geliyorsanız ve ufak bir performans kazancı (yaklaşık 100 nanosaniye) için yalnızca hesaplama yapan basit *path operasyon fonksiyonlarını* düz `def` ile tanımlamaya alışkınsanız, **FastAPI**’de etkinin tam tersi olacağını unutmayın. Bu durumlarda, *path operasyon fonksiyonlarınız* bloklayan I/O yapan kod kullanmadıkça `async def` kullanmak daha iyidir.
Yine de her iki durumda da, **FastAPI**’nin önceki framework’ünüzden [hala daha hızlı](index.md#performance) (ya da en azından karşılaştırılabilir) olması muhtemeldir.
### Bağımlılıklar { #dependencies }
Aynısı [bağımlılıklar](tutorial/dependencies/index.md) için de geçerlidir. Bir bağımlılık `async def` yerine standart bir `def` fonksiyonuysa, harici thread pool’da çalıştırılır.
### Alt-bağımlılıklar { #sub-dependencies }
Birbirini gerektiren birden çok bağımlılık ve [alt-bağımlılık](tutorial/dependencies/sub-dependencies.md) olabilir (fonksiyon tanımlarının parametreleri olarak). Bazıları `async def` ile, bazıları normal `def` ile oluşturulmuş olabilir. Yine de çalışır ve normal `def` ile oluşturulanlar "await" edilmek yerine harici bir thread’de (thread pool’dan) çağrılır.
### Diğer yardımcı fonksiyonlar { #other-utility-functions }
Doğrudan çağırdığınız diğer yardımcı fonksiyonları normal `def` veya `async def` ile tanımlayabilirsiniz ve FastAPI onları çağırma biçiminizi etkilemez.
Bu, FastAPI’nin sizin için çağırdığı fonksiyonların tersidir: *path operasyon fonksiyonları* ve bağımlılıklar.
Yardımcı fonksiyonunuz `def` ile tanımlı normal bir fonksiyonsa, bir thread pool’da değil doğrudan (kodunuzda yazdığınız gibi) çağrılır; fonksiyon `async def` ile tanımlıysa kodunuzda çağırırken onu `await` etmelisiniz.
---
Yine, bunlar muhtemelen özellikle aradığınızda işinize yarayacak çok teknik ayrıntılardır.
Aksi hâlde, yukarıdaki bölümdeki yönergeler yeterlidir: Aceleniz mi var?.
================================================
FILE: docs/tr/docs/benchmarks.md
================================================
# Kıyaslamalar { #benchmarks }
Bağımsız TechEmpower kıyaslamaları, Uvicorn altında çalışan **FastAPI** uygulamalarının [mevcut en hızlı Python frameworklerinden biri](https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7) olduğunu, yalnızca Starlette ve Uvicorn'un kendilerinin altında yer aldığını gösteriyor (FastAPI bunları dahili olarak kullanır).
Fakat kıyaslamaları ve karşılaştırmaları incelerken şunları aklınızda bulundurmalısınız.
## Kıyaslamalar ve Hız { #benchmarks-and-speed }
Kıyaslamalara baktığınızda, farklı türlerdeki birkaç aracın eşdeğermiş gibi karşılaştırıldığını görmek yaygındır.
Özellikle, (diğer birçok araç arasında) Uvicorn, Starlette ve FastAPI'ın birlikte karşılaştırıldığını görebilirsiniz.
Aracın çözdüğü problem ne kadar basitse, elde edeceği performans o kadar iyi olur. Ayrıca kıyaslamaların çoğu, aracın sağladığı ek özellikleri test etmez.
Hiyerarşi şöyledir:
* **Uvicorn**: bir ASGI sunucusu
* **Starlette**: (Uvicorn'u kullanır) bir web mikroframework'ü
* **FastAPI**: (Starlette'i kullanır) veri doğrulama vb. ile API'lar oluşturmak için çeşitli ek özelliklere sahip bir API mikroframework'ü
* **Uvicorn**:
* Sunucunun kendisi dışında çok fazla ekstra kod içermediği için en iyi performansa sahip olacaktır.
* Uvicorn ile doğrudan bir uygulama yazmazsınız. Bu, kodunuzun en azından Starlette'in (veya **FastAPI**'nin) sağladığı kodun aşağı yukarı tamamını içermesi gerektiği anlamına gelir. Bunu yaparsanız, nihai uygulamanız; bir framework kullanmış olmanın ve uygulama kodunu ve bug'ları en aza indirmenin getirdiği ek yükle aynı ek yüke sahip olur.
* Uvicorn'u karşılaştırıyorsanız, Daphne, Hypercorn, uWSGI vb. application server'larla karşılaştırın.
* **Starlette**:
* Uvicorn'dan sonra en iyi performansa sahip olacaktır. Aslında Starlette çalışmak için Uvicorn'u kullanır. Bu yüzden muhtemelen yalnızca daha fazla kod çalıştırmak zorunda kaldığı için Uvicorn'dan "daha yavaş" olabilir.
* Ancak path tabanlı routing vb. ile basit web uygulamaları oluşturmanız için araçlar sağlar.
* Starlette'i karşılaştırıyorsanız, Sanic, Flask, Django vb. web framework'lerle (veya mikroframework'lerle) karşılaştırın.
* **FastAPI**:
* Starlette'in Uvicorn'u kullanıp ondan daha hızlı olamaması gibi, **FastAPI** da Starlette'i kullanır; dolayısıyla ondan daha hızlı olamaz.
* FastAPI, Starlette'in üzerine daha fazla özellik sağlar. API'lar oluştururken neredeyse her zaman ihtiyaç duyduğunuz veri doğrulama ve serialization gibi özellikler. Ayrıca bunu kullanarak ücretsiz olarak otomatik dokümantasyon elde edersiniz (otomatik dokümantasyon, çalışan uygulamalara ek yük bile getirmez; startup'ta üretilir).
* FastAPI'yi kullanmayıp Starlette'i doğrudan kullansaydınız (veya Sanic, Flask, Responder vb. başka bir aracı), tüm veri doğrulama ve serialization işlemlerini kendiniz uygulamak zorunda kalırdınız. Dolayısıyla nihai uygulamanız, FastAPI kullanılarak inşa edilmiş olsaydı sahip olacağı ek yükle hâlâ aynı ek yüke sahip olurdu. Ve çoğu durumda, uygulamalarda yazılan en büyük kod miktarı veri doğrulama ve serialization kısmıdır.
* Bu nedenle FastAPI kullanarak geliştirme süresinden, bug'lardan, kod satırlarından tasarruf edersiniz; ayrıca muhtemelen, onu kullanmasaydınız (tüm bunları kodunuzda kendiniz uygulamak zorunda kalacağınız için) elde edeceğiniz performansın aynısını (veya daha iyisini) elde edersiniz.
* FastAPI'yi karşılaştırıyorsanız, Flask-apispec, NestJS, Molten vb. veri doğrulama, serialization ve dokümantasyon sağlayan bir web uygulaması framework'ü (veya araç seti) ile karşılaştırın. Entegre otomatik veri doğrulama, serialization ve dokümantasyona sahip framework'ler.
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FILE: docs/tr/docs/deployment/cloud.md
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# Bulut Sağlayıcılar Üzerinde FastAPI Yayınlama { #deploy-fastapi-on-cloud-providers }
FastAPI uygulamanızı yayınlamak için neredeyse **herhangi bir bulut sağlayıcıyı** kullanabilirsiniz.
Çoğu durumda, ana bulut sağlayıcıların FastAPI'yi onlarla birlikte yayınlamak için kılavuzları vardır.
## FastAPI Cloud { #fastapi-cloud }
**[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)**, **FastAPI**'nin arkasındaki aynı yazar ve ekip tarafından geliştirilmiştir.
Bir API'yi minimum çabayla **oluşturma**, **yayınlama** ve **erişme** sürecini kolaylaştırır.
FastAPI ile uygulama geliştirirken elde edilen aynı **geliştirici deneyimini**, onları buluta **yayınlamaya** da taşır. 🎉
FastAPI Cloud, *FastAPI and friends* açık kaynak projelerinin birincil sponsoru ve finansman sağlayıcısıdır. ✨
## Bulut Sağlayıcılar - Sponsorlar { #cloud-providers-sponsors }
Diğer bazı bulut sağlayıcılar da ✨ [**FastAPI'ye sponsor olur**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author) ✨. 🙇
Kılavuzlarını takip etmek ve servislerini denemek için onları da değerlendirmek isteyebilirsiniz:
* [Render](https://docs.render.com/deploy-fastapi?utm_source=deploydoc&utm_medium=referral&utm_campaign=fastapi)
* [Railway](https://docs.railway.com/guides/fastapi?utm_medium=integration&utm_source=docs&utm_campaign=fastapi)
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FILE: docs/tr/docs/deployment/concepts.md
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# Deployment Kavramları { #deployments-concepts }
Bir **FastAPI** uygulamasını (hatta genel olarak herhangi bir web API'yi) deploy ederken, muhtemelen önemseyeceğiniz bazı kavramlar vardır. Bu kavramları kullanarak, **uygulamanızı deploy etmek** için **en uygun** yöntemi bulabilirsiniz.
Önemli kavramlardan bazıları şunlardır:
* Güvenlik - HTTPS
* Startup'ta çalıştırma
* Yeniden başlatmalar
* Replikasyon (çalışan process sayısı)
* Bellek
* Başlatmadan önceki adımlar
Bunların **deployment**'ları nasıl etkilediğine bakalım.
Nihai hedef, **API client**'larınıza **güvenli** bir şekilde hizmet verebilmek, **kesintileri** önlemek ve **hesaplama kaynaklarını** (ör. uzak server'lar/sanal makineler) olabildiğince verimli kullanmaktır. 🚀
Burada bu **kavramlar** hakkında biraz daha bilgi vereceğim. Böylece, çok farklı ortamlarda—hatta bugün var olmayan **gelecekteki** ortamlarda bile—API'nizi nasıl deploy edeceğinize karar verirken ihtiyaç duyacağınız **sezgiyi** kazanmış olursunuz.
Bu kavramları dikkate alarak, **kendi API**'leriniz için en iyi deployment yaklaşımını **değerlendirebilir ve tasarlayabilirsiniz**.
Sonraki bölümlerde, FastAPI uygulamalarını deploy etmek için daha **somut tarifler** (recipes) paylaşacağım.
Ama şimdilik, bu önemli **kavramsal fikirleri** inceleyelim. Bu kavramlar diğer tüm web API türleri için de geçerlidir. 💡
## Güvenlik - HTTPS { #security-https }
[HTTPS hakkındaki önceki bölümde](https.md) HTTPS'in API'niz için nasıl şifreleme sağladığını öğrenmiştik.
Ayrıca HTTPS'in genellikle uygulama server'ınızın **dışında** yer alan bir bileşen tarafından sağlandığını, yani bir **TLS Termination Proxy** ile yapıldığını da görmüştük.
Ve **HTTPS sertifikalarını yenilemekten** sorumlu bir şey olmalıdır; bu aynı bileşen olabileceği gibi farklı bir bileşen de olabilir.
### HTTPS için Örnek Araçlar { #example-tools-for-https }
TLS Termination Proxy olarak kullanabileceğiniz bazı araçlar:
* Traefik
* Sertifika yenilemelerini otomatik yönetir ✨
* Caddy
* Sertifika yenilemelerini otomatik yönetir ✨
* Nginx
* Sertifika yenilemeleri için Certbot gibi harici bir bileşenle
* HAProxy
* Sertifika yenilemeleri için Certbot gibi harici bir bileşenle
* Nginx gibi bir Ingress Controller ile Kubernetes
* Sertifika yenilemeleri için cert-manager gibi harici bir bileşenle
* Bir cloud provider tarafından servislerinin parçası olarak içeride yönetilmesi (aşağıyı okuyun 👇)
Bir diğer seçenek de, HTTPS kurulumunu da dahil olmak üzere işin daha büyük kısmını yapan bir **cloud service** kullanmaktır. Bunun bazı kısıtları olabilir veya daha pahalı olabilir vb. Ancak bu durumda TLS Termination Proxy'yi kendiniz kurmak zorunda kalmazsınız.
Sonraki bölümlerde bazı somut örnekler göstereceğim.
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Sonraki kavramlar, gerçek API'nizi çalıştıran programla (ör. Uvicorn) ilgilidir.
## Program ve Process { #program-and-process }
Çalışan "**process**" hakkında çok konuşacağız. Bu yüzden ne anlama geldiğini ve "**program**" kelimesinden farkının ne olduğunu netleştirmek faydalı.
### Program Nedir { #what-is-a-program }
**Program** kelimesi günlük kullanımda birçok şeyi anlatmak için kullanılır:
* Yazdığınız **code**, yani **Python dosyaları**.
* İşletim sistemi tarafından **çalıştırılabilen** **dosya**, örn: `python`, `python.exe` veya `uvicorn`.
* İşletim sistemi üzerinde **çalışır durumdayken** CPU kullanan ve bellekte veri tutan belirli bir program. Buna **process** de denir.
### Process Nedir { #what-is-a-process }
**Process** kelimesi genellikle daha spesifik kullanılır; yalnızca işletim sistemi üzerinde çalışan şeye (yukarıdaki son madde gibi) işaret eder:
* İşletim sistemi üzerinde **çalışır durumda** olan belirli bir program.
* Bu; dosyayı ya da code'u değil, işletim sistemi tarafından **çalıştırılan** ve yönetilen şeyi ifade eder.
* Herhangi bir program, herhangi bir code, **yalnızca çalıştırılırken** bir şey yapabilir. Yani bir **process çalışıyorken**.
* Process siz tarafından veya işletim sistemi tarafından **sonlandırılabilir** (ya da "killed" edilebilir). O anda çalışması/çalıştırılması durur ve artık **hiçbir şey yapamaz**.
* Bilgisayarınızda çalışan her uygulamanın arkasında bir process vardır; çalışan her program, her pencere vb. Bilgisayar açıkken normalde **aynı anda** birçok process çalışır.
* Aynı anda **aynı programın birden fazla process**'i çalışabilir.
İşletim sisteminizdeki "task manager" veya "system monitor" (ya da benzeri araçlar) ile bu process'lerin birçoğunu çalışır halde görebilirsiniz.
Örneğin muhtemelen aynı browser programını (Firefox, Chrome, Edge vb.) çalıştıran birden fazla process göreceksiniz. Genelde her tab için bir process, üstüne bazı ek process'ler çalıştırırlar.
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Artık **process** ve **program** arasındaki farkı bildiğimize göre, deployment konusuna devam edelim.
## Startup'ta Çalıştırma { #running-on-startup }
Çoğu durumda bir web API oluşturduğunuzda, client'larınızın her zaman erişebilmesi için API'nizin kesintisiz şekilde **sürekli çalışıyor** olmasını istersiniz. Elbette sadece belirli durumlarda çalışmasını istemenizin özel bir sebebi olabilir; ancak çoğunlukla onu sürekli açık ve **kullanılabilir** halde tutarsınız.
### Uzak Bir Server'da { #in-a-remote-server }
Uzak bir server (cloud server, sanal makine vb.) kurduğunuzda, yapabileceğiniz en basit şey; local geliştirme sırasında yaptığınız gibi, manuel olarak `fastapi run` (Uvicorn'u kullanır) veya benzeri bir komutla çalıştırmaktır.
Bu yöntem çalışır ve **geliştirme sırasında** faydalıdır.
Ancak server'a olan bağlantınız koparsa, **çalışan process** muhtemelen ölür.
Ve server yeniden başlatılırsa (örneğin update'lerden sonra ya da cloud provider'ın migration'larından sonra) bunu muhtemelen **fark etmezsiniz**. Dolayısıyla process'i manuel yeniden başlatmanız gerektiğini de bilmezsiniz. Sonuçta API'niz ölü kalır. 😱
### Startup'ta Otomatik Çalıştırma { #run-automatically-on-startup }
Genellikle server programının (ör. Uvicorn) server açılışında otomatik başlamasını ve herhangi bir **insan müdahalesi** gerektirmeden API'nizi çalıştıran bir process'in sürekli ayakta olmasını istersiniz (ör. FastAPI uygulamanızı çalıştıran Uvicorn).
### Ayrı Bir Program { #separate-program }
Bunu sağlamak için genellikle startup'ta uygulamanızın çalıştığından emin olacak **ayrı bir program** kullanırsınız. Pek çok durumda bu program, örneğin bir veritabanı gibi diğer bileşenlerin/uygulamaların da çalıştığından emin olur.
### Startup'ta Çalıştırmak için Örnek Araçlar { #example-tools-to-run-at-startup }
Bu işi yapabilen araçlara örnekler:
* Docker
* Kubernetes
* Docker Compose
* Docker in Swarm Mode
* Systemd
* Supervisor
* Bir cloud provider tarafından servislerinin parçası olarak içeride yönetilmesi
* Diğerleri...
Sonraki bölümlerde daha somut örnekler vereceğim.
## Yeniden Başlatmalar { #restarts }
Uygulamanızın startup'ta çalıştığından emin olmaya benzer şekilde, hatalardan sonra **yeniden başlatıldığından** da emin olmak istersiniz.
### Hata Yaparız { #we-make-mistakes }
Biz insanlar sürekli **hata** yaparız. Yazılımın neredeyse *her zaman* farklı yerlerinde gizli **bug**'lar vardır. 🐛
Ve biz geliştiriciler bu bug'ları buldukça ve yeni özellikler ekledikçe code'u iyileştiririz (muhtemelen yeni bug'lar da ekleyerek 😅).
### Küçük Hatalar Otomatik Yönetilir { #small-errors-automatically-handled }
FastAPI ile web API geliştirirken, code'umuzda bir hata olursa FastAPI genellikle bunu hatayı tetikleyen tek request ile sınırlar. 🛡
Client o request için **500 Internal Server Error** alır; ancak uygulama tamamen çöküp durmak yerine sonraki request'ler için çalışmaya devam eder.
### Daha Büyük Hatalar - Çökmeler { #bigger-errors-crashes }
Yine de bazı durumlarda, yazdığımız bir code **tüm uygulamayı çökertip** Uvicorn ve Python'ın crash olmasına neden olabilir. 💥
Böyle bir durumda, tek bir noktadaki hata yüzünden uygulamanın ölü kalmasını istemezsiniz; bozuk olmayan *path operations* en azından çalışmaya devam etsin istersiniz.
### Crash Sonrası Yeniden Başlatma { #restart-after-crash }
Ancak çalışan **process**'i çökerten gerçekten kötü hatalarda, process'i **yeniden başlatmaktan** sorumlu harici bir bileşen istersiniz; en azından birkaç kez...
/// tip | İpucu
...Yine de uygulama **hemen crash oluyorsa**, onu sonsuza kadar yeniden başlatmaya çalışmanın pek anlamı yoktur. Böyle durumları büyük ihtimalle geliştirme sırasında ya da en geç deploy'dan hemen sonra fark edersiniz.
O yüzden ana senaryoya odaklanalım: Gelecekte bazı özel durumlarda tamamen çökebilir ve yine de yeniden başlatmak mantıklıdır.
///
Uygulamanızı yeniden başlatmakla görevli bileşenin **harici bir bileşen** olmasını istersiniz. Çünkü o noktada Uvicorn ve Python ile birlikte aynı uygulama zaten crash olmuştur; aynı app'in içindeki aynı code'un bunu düzeltmek için yapabileceği bir şey kalmaz.
### Otomatik Yeniden Başlatma için Örnek Araçlar { #example-tools-to-restart-automatically }
Çoğu durumda, **startup'ta programı çalıştırmak** için kullanılan aracın aynısı otomatik **restart**'ları yönetmek için de kullanılır.
Örneğin bu şunlarla yönetilebilir:
* Docker
* Kubernetes
* Docker Compose
* Docker in Swarm Mode
* Systemd
* Supervisor
* Bir cloud provider tarafından servislerinin parçası olarak içeride yönetilmesi
* Diğerleri...
## Replikasyon - Process'ler ve Bellek { #replication-processes-and-memory }
FastAPI uygulamasında, Uvicorn'u çalıştıran `fastapi` komutu gibi bir server programı kullanırken, uygulamayı **tek bir process** içinde bir kez çalıştırmak bile aynı anda birden fazla client'a hizmet verebilir.
Ancak birçok durumda, aynı anda birden fazla worker process çalıştırmak istersiniz.
### Birden Fazla Process - Worker'lar { #multiple-processes-workers }
Tek bir process'in karşılayabileceğinden daha fazla client'ınız varsa (örneğin sanal makine çok büyük değilse) ve server CPU'sunda **birden fazla core** varsa, aynı uygulamayla **birden fazla process** çalıştırıp tüm request'leri bunlara dağıtabilirsiniz.
Aynı API programının **birden fazla process**'ini çalıştırdığınızda, bunlara genellikle **worker** denir.
### Worker Process'ler ve Port'lar { #worker-processes-and-ports }
[HTTPS hakkındaki dokümanda](https.md) bir server'da aynı port ve IP adresi kombinasyonunu yalnızca tek bir process'in dinleyebileceğini hatırlıyor musunuz?
Bu hâlâ geçerli.
Dolayısıyla **aynı anda birden fazla process** çalıştırabilmek için, **port** üzerinde dinleyen **tek bir process** olmalı ve bu process iletişimi bir şekilde worker process'lere aktarmalıdır.
### Process Başına Bellek { #memory-per-process }
Program belleğe bir şeyler yüklediğinde—örneğin bir değişkende bir machine learning modelini veya büyük bir dosyanın içeriğini tutmak gibi—bunların hepsi server'ın **belleğini (RAM)** tüketir.
Ve birden fazla process normalde **belleği paylaşmaz**. Yani her çalışan process'in kendi verileri, değişkenleri ve belleği vardır. Code'unuz çok bellek tüketiyorsa, **her process** buna denk bir miktar bellek tüketir.
### Server Belleği { #server-memory }
Örneğin code'unuz **1 GB** boyutunda bir Machine Learning modelini yüklüyorsa, API'niz tek process ile çalışırken en az 1 GB RAM tüketir. **4 process** (4 worker) başlatırsanız her biri 1 GB RAM tüketir. Yani toplamda API'niz **4 GB RAM** tüketir.
Uzak server'ınız veya sanal makineniz yalnızca 3 GB RAM'e sahipse, 4 GB'tan fazla RAM yüklemeye çalışmak sorun çıkarır. 🚨
### Birden Fazla Process - Bir Örnek { #multiple-processes-an-example }
Bu örnekte, iki adet **Worker Process** başlatıp kontrol eden bir **Manager Process** vardır.
Bu Manager Process büyük ihtimalle IP üzerindeki **port**'u dinleyen süreçtir ve tüm iletişimi worker process'lere aktarır.
Worker process'ler uygulamanızı çalıştıran process'lerdir; bir **request** alıp bir **response** döndürmek için asıl hesaplamaları yaparlar ve sizin RAM'de değişkenlere koyduğunuz her şeyi yüklerler.
Elbette aynı makinede, uygulamanız dışında da muhtemelen **başka process**'ler çalışır.
İlginç bir detay: Her process'in kullandığı **CPU** yüzdesi zaman içinde çok **değişken** olabilir; ancak **bellek (RAM)** genellikle az çok **stabil** kalır.
Eğer API'niz her seferinde benzer miktarda hesaplama yapıyorsa ve çok sayıda client'ınız varsa, **CPU kullanımı** da muhtemelen *stabil olur* (hızlı hızlı sürekli yükselip alçalmak yerine).
### Replikasyon Araçları ve Stratejileri Örnekleri { #examples-of-replication-tools-and-strategies }
Bunu başarmak için farklı yaklaşımlar olabilir. Sonraki bölümlerde, örneğin Docker ve container'lar konuşurken, belirli stratejileri daha detaylı anlatacağım.
Dikkate almanız gereken ana kısıt şudur: **public IP** üzerindeki **port**'u yöneten **tek** bir bileşen olmalı. Sonrasında bu bileşenin, replikasyonla çoğaltılmış **process/worker**'lara iletişimi **aktarmanın** bir yoluna sahip olması gerekir.
Olası kombinasyonlar ve stratejiler:
* `--workers` ile **Uvicorn**
* Bir Uvicorn **process manager** **IP** ve **port** üzerinde dinler ve **birden fazla Uvicorn worker process** başlatır.
* **Kubernetes** ve diğer dağıtık **container sistemleri**
* **Kubernetes** katmanında bir şey **IP** ve **port** üzerinde dinler. Replikasyon, her birinde **tek bir Uvicorn process** çalışan **birden fazla container** ile yapılır.
* Bunu sizin yerinize yapan **cloud service**'ler
* Cloud service muhtemelen **replikasyonu sizin yerinize yönetir**. Size çalıştırılacak **bir process** veya kullanılacak bir **container image** tanımlama imkânı verebilir; her durumda büyük ihtimalle **tek bir Uvicorn process** olur ve bunu çoğaltmaktan cloud service sorumlu olur.
/// tip | İpucu
**Container**, Docker veya Kubernetes ile ilgili bazı maddeler şimdilik çok anlamlı gelmiyorsa dert etmeyin.
Container image'ları, Docker, Kubernetes vb. konuları ilerideki bir bölümde daha detaylı anlatacağım: [Container'larda FastAPI - Docker](docker.md).
///
## Başlatmadan Önceki Adımlar { #previous-steps-before-starting }
Uygulamanızı **başlatmadan önce** bazı adımlar yapmak isteyeceğiniz birçok durum vardır.
Örneğin **database migrations** çalıştırmak isteyebilirsiniz.
Ancak çoğu durumda, bu adımları yalnızca **bir kez** çalıştırmak istersiniz.
Bu yüzden, uygulamayı başlatmadan önce bu **ön adımları** çalıştıracak **tek bir process** olmasını istersiniz.
Ve daha sonra uygulamanın kendisi için **birden fazla process** (birden fazla worker) başlatsanız bile, bu ön adımları çalıştıranın *yine* tek process olduğundan emin olmalısınız. Bu adımlar **birden fazla process** tarafından çalıştırılsaydı, işi **paralel** şekilde tekrarlarlardı. Adımlar database migration gibi hassas bir şeyse, birbirleriyle çakışıp çatışma çıkarabilirler.
Elbette bazı durumlarda ön adımları birden fazla kez çalıştırmak sorun değildir; bu durumda yönetmesi çok daha kolay olur.
/// tip | İpucu
Ayrıca, kurulumunuza bağlı olarak bazı durumlarda uygulamanızı başlatmadan önce **hiç ön adıma ihtiyaç duymayabilirsiniz**.
Bu durumda bunların hiçbirini düşünmeniz gerekmez. 🤷
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### Ön Adımlar için Strateji Örnekleri { #examples-of-previous-steps-strategies }
Bu konu, **sisteminizi nasıl deploy ettiğinize** çok bağlıdır ve muhtemelen programları nasıl başlattığınız, restart'ları nasıl yönettiğiniz vb. ile bağlantılıdır.
Bazı olası fikirler:
* Kubernetes'te, app container'ınızdan önce çalışan bir "Init Container"
* Ön adımları çalıştırıp sonra uygulamanızı başlatan bir bash script
* Yine de o bash script'i başlatmak/restart etmek, hataları tespit etmek vb. için bir mekanizmaya ihtiyacınız olur.
/// tip | İpucu
Bunu container'larla nasıl yapabileceğinize dair daha somut örnekleri ilerideki bir bölümde anlatacağım: [Container'larda FastAPI - Docker](docker.md).
///
## Kaynak Kullanımı { #resource-utilization }
Server(lar)ınız bir **kaynaktır**. Programlarınızla CPU'lardaki hesaplama zamanını ve mevcut RAM belleğini tüketebilir veya **kullanabilirsiniz**.
Sistem kaynaklarının ne kadarını tüketmek/kullanmak istersiniz? "Az" demek kolaydır; ancak pratikte hedef genellikle **çökmeden mümkün olduğunca fazla** kullanmaktır.
3 server için para ödüyor ama onların RAM ve CPU'sunun yalnızca küçük bir kısmını kullanıyorsanız, muhtemelen **para israf ediyorsunuz** 💸 ve muhtemelen **elektrik tüketimini** de gereksiz yere artırıyorsunuz 🌎 vb.
Bu durumda 2 server ile devam edip onların kaynaklarını (CPU, bellek, disk, ağ bant genişliği vb.) daha yüksek oranlarda kullanmak daha iyi olabilir.
Öte yandan, 2 server'ınız var ve CPU ile RAM'in **%100**'ünü kullanıyorsanız, bir noktada bir process daha fazla bellek ister; server diski "bellek" gibi kullanmak zorunda kalır (binlerce kat daha yavaş olabilir) ya da hatta **crash** edebilir. Ya da bir process bir hesaplama yapmak ister ve CPU tekrar boşalana kadar beklemek zorunda kalır.
Bu senaryoda **bir server daha** eklemek ve bazı process'leri orada çalıştırmak daha iyi olur; böylece hepsinin **yeterli RAM'i ve CPU zamanı** olur.
Ayrıca, herhangi bir sebeple API'nizde bir kullanım **spike**'ı olma ihtimali de vardır. Belki viral olur, belki başka servisler veya bot'lar kullanmaya başlar. Bu durumlarda güvende olmak için ekstra kaynak isteyebilirsiniz.
Hedef olarak **keyfi bir sayı** belirleyebilirsiniz; örneğin kaynak kullanımını **%50 ile %90 arasında** tutmak gibi. Önemli olan, bunların muhtemelen ölçmek isteyeceğiniz ve deployment'larınızı ayarlamak için kullanacağınız ana metrikler olmasıdır.
Server'ınızda CPU ve RAM kullanımını veya her process'in ne kadar kullandığını görmek için `htop` gibi basit araçları kullanabilirsiniz. Ya da server'lar arasında dağıtık çalışan daha karmaşık monitoring araçları kullanabilirsiniz.
## Özet { #recap }
Uygulamanızı nasıl deploy edeceğinize karar verirken aklınızda tutmanız gereken ana kavramların bazılarını okudunuz:
* Güvenlik - HTTPS
* Startup'ta çalıştırma
* Yeniden başlatmalar
* Replikasyon (çalışan process sayısı)
* Bellek
* Başlatmadan önceki adımlar
Bu fikirleri ve nasıl uygulayacağınızı anlamak, deployment'larınızı yapılandırırken ve ince ayar yaparken ihtiyaç duyacağınız sezgiyi kazanmanızı sağlamalıdır. 🤓
Sonraki bölümlerde, izleyebileceğiniz stratejilere dair daha somut örnekler paylaşacağım. 🚀
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FILE: docs/tr/docs/deployment/docker.md
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# Container'larda FastAPI - Docker { #fastapi-in-containers-docker }
FastAPI uygulamalarını deploy ederken yaygın bir yaklaşım, bir **Linux container image** oluşturmaktır. Bu genellikle [**Docker**](https://www.docker.com/) kullanılarak yapılır. Ardından bu container image'ı birkaç farklı yöntemden biriyle deploy edebilirsiniz.
Linux container'ları kullanmanın **güvenlik**, **tekrarlanabilirlik**, **basitlik** gibi birçok avantajı vardır.
/// tip | İpucu
Aceleniz var ve bunları zaten biliyor musunuz? Aşağıdaki [`Dockerfile`'a atlayın 👇](#build-a-docker-image-for-fastapi).
///
### TLS Handshake Başlangıcı { #tls-handshake-start }
Tarayıcı daha sonra bu IP adresiyle **443 portu** (HTTPS portu) üzerinden iletişim kurar.
İletişimin ilk kısmı, client ile server arasında bağlantıyı kurmak ve hangi kriptografik anahtarların kullanılacağına karar vermek vb. içindir.
Client ile server arasındaki, TLS bağlantısını kurmaya yönelik bu etkileşime **TLS handshake** denir.
### SNI Extension’ı ile TLS { #tls-with-sni-extension }
Server’da, belirli bir **IP adresindeki** belirli bir **portu** dinleyen **yalnızca bir process** olabilir. Aynı IP adresinde başka portları dinleyen başka process’ler olabilir, ancak IP+port kombinasyonu başına yalnızca bir tane olur.
TLS (HTTPS) varsayılan olarak `443` portunu kullanır. Yani ihtiyaç duyacağımız port budur.
Bu portu yalnızca bir process dinleyebileceği için, bunu yapacak process **TLS Termination Proxy** olur.
TLS Termination Proxy, bir ya da daha fazla **TLS sertifikasına** (HTTPS sertifikası) erişebilir.
Yukarıda bahsettiğimiz **SNI extension**’ını kullanarak TLS Termination Proxy, bu bağlantı için elindeki TLS (HTTPS) sertifikalarından hangisini kullanacağını kontrol eder; client’ın beklediği domain ile eşleşen sertifikayı seçer.
Bu örnekte `someapp.example.com` sertifikasını kullanır.
Client, bu TLS sertifikasını üreten kuruluşa zaten **güvenir** (bu örnekte Let's Encrypt; birazdan ona da geleceğiz). Bu sayede sertifikanın geçerli olduğunu **doğrulayabilir**.
Ardından client ve TLS Termination Proxy, sertifikayı kullanarak **TCP iletişiminin geri kalanını nasıl şifreleyeceklerine** karar verir. Böylece **TLS Handshake** kısmı tamamlanır.
Bundan sonra client ve server arasında **şifreli bir TCP bağlantısı** vardır; TLS’in sağladığı şey budur. Sonra bu bağlantıyı kullanarak gerçek **HTTP iletişimini** başlatabilirler.
Ve **HTTPS** de tam olarak budur: şifrelenmemiş bir TCP bağlantısı yerine, **güvenli bir TLS bağlantısının içinde** düz **HTTP**’dir.
/// tip | İpucu
Şifrelemenin HTTP seviyesinde değil, **TCP seviyesinde** gerçekleştiğine dikkat edin.
///
### HTTPS Request { #https-request }
Artık client ile server (özellikle tarayıcı ile TLS Termination Proxy) arasında **şifreli bir TCP bağlantısı** olduğuna göre, **HTTP iletişimi** başlayabilir.
Dolayısıyla client bir **HTTPS request** gönderir. Bu, şifreli bir TLS bağlantısı üzerinden giden bir HTTP request’tir.
### Request’in Şifresini Çözme { #decrypt-the-request }
TLS Termination Proxy, üzerinde anlaşılan şifrelemeyi kullanarak **request’in şifresini çözer** ve **düz (şifresi çözülmüş) HTTP request**’i uygulamayı çalıştıran process’e iletir (ör. FastAPI uygulamasını çalıştıran Uvicorn process’i).
### HTTP Response { #http-response }
Uygulama request’i işler ve TLS Termination Proxy’ye **düz (şifrelenmemiş) bir HTTP response** gönderir.
### HTTPS Response { #https-response }
TLS Termination Proxy daha sonra response’u, daha önce üzerinde anlaşılan kriptografi ile (başlangıcı `someapp.example.com` sertifikasına dayanan) **şifreler** ve tarayıcıya geri gönderir.
Sonrasında tarayıcı response’un geçerli olduğunu ve doğru kriptografik anahtarla şifrelendiğini doğrular vb. Ardından **response’un şifresini çözer** ve işler.
Client (tarayıcı), response’un doğru server’dan geldiğini bilir; çünkü daha önce **HTTPS sertifikası** ile üzerinde anlaştıkları kriptografiyi kullanmaktadır.
### Birden Fazla Uygulama { #multiple-applications }
Aynı server’da (veya server’larda) örneğin başka API programları ya da bir veritabanı gibi **birden fazla uygulama** olabilir.
Belirli IP ve port kombinasyonunu yalnızca bir process yönetebilir (örneğimizde TLS Termination Proxy). Ancak diğer uygulamalar/process’ler, aynı **public IP + port kombinasyonunu** kullanmaya çalışmadıkları sürece server(lar)da çalışabilir.
Bu şekilde TLS Termination Proxy, birden fazla uygulama için **birden fazla domain**’in HTTPS ve sertifika işlerini yönetebilir ve her durumda request’leri doğru uygulamaya iletebilir.
### Sertifika Yenileme { #certificate-renewal }
Gelecekte bir noktada, her sertifikanın süresi **dolar** (temin edildikten yaklaşık 3 ay sonra).
Ardından başka bir program (bazı durumlarda ayrı bir programdır, bazı durumlarda aynı TLS Termination Proxy olabilir) Let's Encrypt ile konuşup sertifika(ları) yeniler.
**TLS sertifikaları** bir IP adresiyle değil, **domain adıyla ilişkilidir**.
Bu yüzden sertifikaları yenilemek için, yenileme programı otoriteye (Let's Encrypt) gerçekten o domain’i **"sahiplendiğini" ve kontrol ettiğini** **kanıtlamalıdır**.
Bunu yapmak ve farklı uygulama ihtiyaçlarını karşılamak için birden fazla yöntem vardır. Yaygın yöntemlerden bazıları:
* Bazı **DNS kayıtlarını değiştirmek**.
* Bunun için yenileme programının DNS provider API’lerini desteklemesi gerekir. Dolayısıyla kullandığınız DNS provider’a bağlı olarak bu seçenek mümkün de olabilir, olmayabilir de.
* Domain ile ilişkili public IP adresinde **server olarak çalışmak** (en azından sertifika temin sürecinde).
* Yukarıda söylediğimiz gibi, belirli bir IP ve portu yalnızca bir process dinleyebilir.
* Bu, aynı TLS Termination Proxy’nin sertifika yenileme sürecini de yönetmesinin neden çok faydalı olduğunun sebeplerinden biridir.
* Aksi halde TLS Termination Proxy’yi kısa süreliğine durdurmanız, sertifikaları temin etmek için yenileme programını başlatmanız, sonra bunları TLS Termination Proxy ile yapılandırmanız ve ardından TLS Termination Proxy’yi tekrar başlatmanız gerekebilir. Bu ideal değildir; çünkü TLS Termination Proxy kapalıyken uygulama(lar)ınıza erişilemez.
Uygulamayı servis etmeye devam ederken tüm bu yenileme sürecini yönetebilmek, TLS sertifikalarını doğrudan uygulama server’ıyla (örn. Uvicorn) kullanmak yerine, TLS Termination Proxy ile HTTPS’i yönetecek **ayrı bir sistem** istemenizin başlıca nedenlerinden biridir.
## Proxy Forwarded Headers { #proxy-forwarded-headers }
HTTPS’i bir proxy ile yönetirken, **application server**’ınız (örneğin FastAPI CLI üzerinden Uvicorn) HTTPS süreci hakkında hiçbir şey bilmez; **TLS Termination Proxy** ile düz HTTP üzerinden iletişim kurar.
Bu **proxy** normalde request’i **application server**’a iletmeden önce, request’in proxy tarafından **forward** edildiğini application server’a bildirmek için bazı HTTP header’larını anlık olarak ekler.
/// note | Teknik Detaylar
Proxy header’ları şunlardır:
* [X-Forwarded-For](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-For)
* [X-Forwarded-Proto](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-Proto)
* [X-Forwarded-Host](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-Host)
///
Buna rağmen **application server**, güvenilen bir **proxy** arkasında olduğunu bilmediği için varsayılan olarak bu header’lara güvenmez.
Ancak **application server**’ı, **proxy**’nin gönderdiği *forwarded* header’larına güvenecek şekilde yapılandırabilirsiniz. FastAPI CLI kullanıyorsanız, hangi IP’lerden gelen *forwarded* header’lara güvenmesi gerektiğini söylemek için *CLI Option* `--forwarded-allow-ips` seçeneğini kullanabilirsiniz.
Örneğin **application server** yalnızca güvenilen **proxy**’den iletişim alıyorsa, yalnızca **proxy**’nin kullandığı IP’den request alacağı için `--forwarded-allow-ips="*"` ayarlayıp gelen tüm IP’lere güvenmesini sağlayabilirsiniz.
Bu sayede uygulama kendi public URL’inin ne olduğunu, HTTPS kullanıp kullanmadığını, domain’i vb. bilebilir.
Bu, örneğin redirect’leri doğru şekilde yönetmek için faydalıdır.
/// tip | İpucu
Bununla ilgili daha fazlasını [Bir Proxy Arkasında - Proxy Forwarded Headers'ı Etkinleştir](../advanced/behind-a-proxy.md#enable-proxy-forwarded-headers) dokümantasyonunda öğrenebilirsiniz.
///
## Özet { #recap }
**HTTPS** kullanmak çok önemlidir ve çoğu durumda oldukça **kritiktir**. Geliştirici olarak HTTPS etrafında harcadığınız çabanın büyük kısmı, aslında **bu kavramları** ve nasıl çalıştıklarını **anlamaktır**.
Ancak **geliştiriciler için HTTPS**’in temel bilgilerini öğrendikten sonra, her şeyi basitçe yönetmek için farklı araçları kolayca birleştirip yapılandırabilirsiniz.
Sonraki bölümlerin bazılarında, **FastAPI** uygulamaları için **HTTPS**’i nasıl kuracağınıza dair birkaç somut örnek göstereceğim. 🔒
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FILE: docs/tr/docs/deployment/index.md
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# Dağıtım { #deployment }
**FastAPI** uygulamasını deploy etmek nispeten kolaydır.
## Dağıtım Ne Anlama Gelir? { #what-does-deployment-mean }
Bir uygulamayı **deploy** etmek, onu **kullanıcılara erişilebilir hale getirmek** için gerekli adımları gerçekleştirmek anlamına gelir.
Bir **web API** için bu süreç normalde uygulamayı **uzak bir makineye** yerleştirmeyi, iyi performans, kararlılık vb. özellikler sağlayan bir **sunucu programı** ile **kullanıcılarınızın** uygulamaya etkili ve kesintisiz bir şekilde, sorun yaşamadan **erişebilmesini** kapsar.
Bu, kodu sürekli olarak değiştirdiğiniz, bozup düzelttiğiniz, geliştirme sunucusunu durdurup yeniden başlattığınız vb. **geliştirme** aşamalarının tam tersidir.
## Dağıtım Stratejileri { #deployment-strategies }
Kullanım durumunuza ve kullandığınız araçlara bağlı olarak bunu yapmanın birkaç yolu vardır.
Bir dizi araç kombinasyonunu kullanarak kendiniz **bir sunucu deploy edebilirsiniz**, yayınlama sürecinin bir kısmını sizin için gerçekleştiren bir **bulut hizmeti** veya diğer olası seçenekleri kullanabilirsiniz.
Örneğin, FastAPI'nin arkasındaki ekip olarak, FastAPI uygulamalarını buluta mümkün olduğunca akıcı şekilde deploy etmeyi sağlamak için, FastAPI ile çalışmanın aynı geliştirici deneyimini sunarak [**FastAPI Cloud**](https://fastapicloud.com)'u oluşturduk.
**FastAPI** uygulamasını yayınlarken aklınızda bulundurmanız gereken ana kavramlardan bazılarını size göstereceğim (ancak bunların çoğu diğer web uygulamaları için de geçerlidir).
Sonraki bölümlerde akılda tutulması gereken diğer ayrıntıları ve bunu yapmaya yönelik bazı teknikleri göreceksiniz. ✨
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FILE: docs/tr/docs/deployment/manually.md
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# Bir Sunucuyu Manuel Olarak Çalıştırın { #run-a-server-manually }
## `fastapi run` Komutunu Kullanın { #use-the-fastapi-run-command }
Kısacası, FastAPI uygulamanızı sunmak için `fastapi run` kullanın:
Başkalarının daha önceki çalışmaları olmasaydı, **FastAPI** var olmazdı. Geçmişte oluşturulan pek çok araç **FastAPI**'a ilham kaynağı olmuştur. Yıllardır yeni bir framework oluşturmaktan kaçınıyordum. Başlangıçta **FastAPI**'ın çözdüğü sorunları çözebilmek için pek çok farklı framework, eklenti ve araç kullanmayı denedim. Ancak bir noktada, geçmişteki diğer araçlardan en iyi fikirleri alarak bütün bu çözümleri kapsayan, ayrıca bütün bunları Python'ın daha önce mevcut olmayan özelliklerini (Python 3.6+ ile gelen tip belirteçleri) kullanarak yapan bir şey üretmekten başka bir seçenek kalmamıştı.## Araştırma { #investigation } Önceki alternatifleri kullanarak hepsinden bir şeyler öğrenip, fikirler alıp, bunları kendim ve çalıştığım geliştirici ekipler için en iyi şekilde birleştirebilme şansım oldu. Mesela, ideal olarak standart Python tip belirteçlerine dayanması gerektiği açıktı. Ayrıca, en iyi yaklaşım zaten mevcut olan standartları kullanmaktı. Sonuç olarak, **FastAPI**'ı kodlamaya başlamadan önce, birkaç ay boyunca OpenAPI, JSON Schema, OAuth2 ve benzerlerinin tanımlamalarını inceledim. İlişkilerini, örtüştükleri noktaları ve farklılıklarını anlamaya çalıştım. ## Tasarım { #design } Sonrasında, (**FastAPI** kullanan bir geliştirici olarak) sahip olmak istediğim "API"ı tasarlamak için biraz zaman harcadım. Çeşitli fikirleri en popüler Python editörlerinde test ettim: PyCharm, VS Code, Jedi tabanlı editörler. Bu test, en son [Python Geliştirici Anketi](https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2018/#development-tools)'ine göre, kullanıcıların yaklaşık %80'inin kullandığı editörleri kapsıyor. Bu da demek oluyor ki **FastAPI**, Python geliştiricilerinin %80'inin kullandığı editörlerle test edildi. Ve diğer editörlerin çoğu benzer şekilde çalıştığından, avantajları neredeyse tüm editörlerde çalışacaktır. Bu şekilde, kod tekrarını mümkün olduğunca azaltmak, her yerde otomatik tamamlama, tip ve hata kontrollerine sahip olmak için en iyi yolları bulabildim. Hepsi, tüm geliştiriciler için en iyi geliştirme deneyimini sağlayacak şekilde. ## Gereksinimler { #requirements } Çeşitli alternatifleri test ettikten sonra, avantajlarından dolayı [**Pydantic**](https://docs.pydantic.dev/)'i kullanmaya karar verdim. Sonra, JSON Schema ile tamamen uyumlu olmasını sağlamak, kısıtlama bildirimlerini tanımlamanın farklı yollarını desteklemek ve birkaç editördeki testlere dayanarak editör desteğini (tip kontrolleri, otomatik tamamlama) geliştirmek için katkıda bulundum. Geliştirme sırasında, diğer ana gereksinim olan [**Starlette**](https://www.starlette.dev/)'e de katkıda bulundum. ## Geliştirme { #development } **FastAPI**'ı oluşturmaya başladığımda, parçaların çoğu zaten yerindeydi, tasarım tanımlanmıştı, gereksinimler ve araçlar hazırdı, standartlar ve tanımlamalar hakkındaki bilgi net ve tazeydi. ## Gelecek { #future } Şimdiye kadar, **FastAPI**'ın fikirleriyle birçok kişiye faydalı olduğu apaçık ortada. Birçok kullanım durumuna daha iyi uyduğu için, önceki alternatiflerin yerine seçiliyor. Ben ve ekibim dahil, birçok geliştirici ve ekip projelerinde **FastAPI**'ya bağlı. Tabi, geliştirilecek birçok özellik ve iyileştirme mevcut. **FastAPI**'ın önünde harika bir gelecek var. [Yardımlarınız](help-fastapi.md) çok değerlidir. ================================================ FILE: docs/tr/docs/how-to/authentication-error-status-code.md ================================================ # Eski 403 Kimlik Doğrulama Hata Durum Kodlarını Kullanma { #use-old-403-authentication-error-status-codes } FastAPI `0.122.0` sürümünden önce, entegre security yardımcı araçları başarısız bir kimlik doğrulama (authentication) sonrasında client'a bir hata döndüğünde HTTP durum kodu olarak `403 Forbidden` kullanıyordu. FastAPI `0.122.0` sürümünden itibaren ise daha uygun olan HTTP durum kodu `401 Unauthorized` kullanılmakta ve HTTP spesifikasyonlarına uygun olarak response içinde anlamlı bir `WWW-Authenticate` header'ı döndürülmektedir, [RFC 7235](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc7235#section-3.1), [RFC 9110](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc9110#name-401-unauthorized). Ancak herhangi bir nedenle client'larınız eski davranışa bağlıysa, security class'larınızda `make_not_authenticated_error` metodunu override ederek eski davranışa geri dönebilirsiniz. Örneğin, varsayılan `401 Unauthorized` hatası yerine `403 Forbidden` hatası döndüren bir `HTTPBearer` alt sınıfı oluşturabilirsiniz: {* ../../docs_src/authentication_error_status_code/tutorial001_an_py310.py hl[9:13] *} /// tip | İpucu Fonksiyonun exception instance'ını döndürdüğüne dikkat edin; exception'ı raise etmiyor. Raise işlemi internal kodun geri kalan kısmında yapılıyor. /// ================================================ FILE: docs/tr/docs/how-to/conditional-openapi.md ================================================ # Koşullu OpenAPI { #conditional-openapi } Gerekirse, ayarlar ve environment variable'ları kullanarak OpenAPI'yi ortama göre koşullu şekilde yapılandırabilir, hatta tamamen devre dışı bırakabilirsiniz. ## Güvenlik, API'ler ve dokümantasyon hakkında { #about-security-apis-and-docs } Production ortamında dokümantasyon arayüzlerini gizlemek, API'nizi korumanın yolu olmamalıdır. Bu, API'nize ekstra bir güvenlik katmanı eklemez; path operation'lar bulundukları yerde yine erişilebilir olacaktır. Kodunuzda bir güvenlik açığı varsa, o açık yine var olmaya devam eder. Dokümantasyonu gizlemek, API'nizle nasıl etkileşime geçileceğini anlamayı zorlaştırır ve production'da debug etmeyi de daha zor hale getirebilir. Bu yaklaşım, basitçe [Security through obscurity](https://en.wikipedia.org/wiki/Security_through_obscurity) olarak değerlendirilebilir. API'nizi güvence altına almak istiyorsanız, yapabileceğiniz daha iyi birçok şey var; örneğin: * request body'leriniz ve response'larınız için iyi tanımlanmış Pydantic model'larına sahip olduğunuzdan emin olun. * dependencies kullanarak gerekli izinleri ve rolleri yapılandırın. * Asla düz metin (plaintext) şifre saklamayın, yalnızca password hash'leri saklayın. * pwdlib ve JWT token'ları gibi, iyi bilinen kriptografik araçları uygulayın ve kullanın. * Gerektiğinde OAuth2 scope'ları ile daha ayrıntılı izin kontrolleri ekleyin. * ...vb. Yine de, bazı ortamlarda (örn. production) veya environment variable'lardan gelen konfigürasyonlara bağlı olarak API docs'u gerçekten devre dışı bırakmanız gereken çok spesifik bir use case'iniz olabilir. ## Ayarlar ve env var'lar ile koşullu OpenAPI { #conditional-openapi-from-settings-and-env-vars } Üretilen OpenAPI'yi ve docs UI'larını yapılandırmak için aynı Pydantic settings'i kolayca kullanabilirsiniz. Örneğin: {* ../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001_py310.py hl[6,11] *} Burada `openapi_url` ayarını, varsayılanı `"/openapi.json"` olacak şekilde tanımlıyoruz. Ardından `FastAPI` app'ini oluştururken bunu kullanıyoruz. Sonrasında, environment variable `OPENAPI_URL`'i boş string olarak ayarlayarak OpenAPI'yi (UI docs dahil) devre dışı bırakabilirsiniz; örneğin:
Ancak `syntaxHighlight` değerini `False` yaparak devre dışı bırakabilirsiniz:
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial001_py310.py hl[3] *}
...ve ardından Swagger UI artık syntax highlighting'i göstermeyecektir:
## Temayı Değiştirin { #change-the-theme }
Aynı şekilde, `"syntaxHighlight.theme"` anahtarıyla (ortasında bir nokta olduğuna dikkat edin) syntax highlighting temasını ayarlayabilirsiniz:
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial002_py310.py hl[3] *}
Bu yapılandırma, syntax highlighting renk temasını değiştirir:
## Varsayılan Swagger UI Parametrelerini Değiştirin { #change-default-swagger-ui-parameters }
FastAPI, çoğu kullanım senaryosu için uygun bazı varsayılan yapılandırma parametreleriyle gelir.
Şu varsayılan yapılandırmaları içerir:
{* ../../fastapi/openapi/docs.py ln[9:24] hl[18:24] *}
`swagger_ui_parameters` argümanında farklı bir değer vererek bunların herhangi birini ezebilirsiniz (override).
Örneğin `deepLinking`'i devre dışı bırakmak için `swagger_ui_parameters`'a şu ayarları geçebilirsiniz:
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial003_py310.py hl[3] *}
## Diğer Swagger UI Parametreleri { #other-swagger-ui-parameters }
Kullanabileceğiniz diğer tüm olası yapılandırmaları görmek için, resmi [Swagger UI parametreleri dokümantasyonunu](https://swagger.io/docs/open-source-tools/swagger-ui/usage/configuration/) okuyun.
## Yalnızca JavaScript Ayarları { #javascript-only-settings }
Swagger UI ayrıca bazı yapılandırmaların **yalnızca JavaScript** nesneleri olmasına izin verir (örneğin JavaScript fonksiyonları).
FastAPI, bu yalnızca JavaScript olan `presets` ayarlarını da içerir:
```JavaScript
presets: [
SwaggerUIBundle.presets.apis,
SwaggerUIBundle.SwaggerUIStandalonePreset
]
```
Bunlar string değil, **JavaScript** nesneleridir; dolayısıyla bunları Python kodundan doğrudan geçemezsiniz.
Böyle yalnızca JavaScript yapılandırmalarına ihtiyacınız varsa, yukarıdaki yöntemlerden birini kullanabilirsiniz: Swagger UI'nin tüm *path operation*'larını override edin ve ihtiyaç duyduğunuz JavaScript'i elle yazın.
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FILE: docs/tr/docs/how-to/custom-docs-ui-assets.md
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# Özel Docs UI Statik Varlıkları (Self-Hosting) { #custom-docs-ui-static-assets-self-hosting }
API dokümanları **Swagger UI** ve **ReDoc** kullanır ve bunların her biri bazı JavaScript ve CSS dosyalarına ihtiyaç duyar.
Varsayılan olarak bu dosyalar bir CDN üzerinden servis edilir.
Ancak bunu özelleştirmek mümkündür; belirli bir CDN ayarlayabilir veya dosyaları kendiniz servis edebilirsiniz.
## JavaScript ve CSS için Özel CDN { #custom-cdn-for-javascript-and-css }
Diyelim ki farklı bir CDN kullanmak istiyorsunuz; örneğin `https://unpkg.com/` kullanmak istiyorsunuz.
Bu, örneğin bazı URL'leri kısıtlayan bir ülkede yaşıyorsanız faydalı olabilir.
### Otomatik dokümanları devre dışı bırakın { #disable-the-automatic-docs }
İlk adım, otomatik dokümanları devre dışı bırakmaktır; çünkü varsayılan olarak bunlar varsayılan CDN'i kullanır.
Bunları devre dışı bırakmak için `FastAPI` uygulamanızı oluştururken URL'lerini `None` olarak ayarlayın:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[8] *}
### Özel dokümanları ekleyin { #include-the-custom-docs }
Şimdi özel dokümanlar için *path operation*'ları oluşturabilirsiniz.
Dokümanlar için HTML sayfalarını üretmek üzere FastAPI'nin dahili fonksiyonlarını yeniden kullanabilir ve gerekli argümanları iletebilirsiniz:
* `openapi_url`: Dokümanların HTML sayfasının API'niz için OpenAPI şemasını alacağı URL. Burada `app.openapi_url` niteliğini kullanabilirsiniz.
* `title`: API'nizin başlığı.
* `oauth2_redirect_url`: varsayılanı kullanmak için burada `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url` kullanabilirsiniz.
* `swagger_js_url`: Swagger UI dokümanlarınızın HTML'inin **JavaScript** dosyasını alacağı URL. Bu, özel CDN URL'idir.
* `swagger_css_url`: Swagger UI dokümanlarınızın HTML'inin **CSS** dosyasını alacağı URL. Bu, özel CDN URL'idir.
ReDoc için de benzer şekilde...
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[2:6,11:19,22:24,27:33] *}
/// tip | İpucu
`swagger_ui_redirect` için olan *path operation*, OAuth2 kullandığınızda yardımcı olması için vardır.
API'nizi bir OAuth2 sağlayıcısıyla entegre ederseniz kimlik doğrulaması yapabilir, aldığınız kimlik bilgileriyle API dokümanlarına geri dönebilir ve gerçek OAuth2 kimlik doğrulamasını kullanarak onunla etkileşime geçebilirsiniz.
Swagger UI bunu arka planda sizin için yönetir, ancak bu "redirect" yardımcısına ihtiyaç duyar.
///
### Test etmek için bir *path operation* oluşturun { #create-a-path-operation-to-test-it }
Şimdi her şeyin çalıştığını test edebilmek için bir *path operation* oluşturun:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[36:38] *}
### Test edin { #test-it }
Artık [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs) adresinden dokümanlarınıza gidebilmeli ve sayfayı yenilediğinizde bu varlıkların yeni CDN'den yüklendiğini görebilmelisiniz.
## Dokümanlar için JavaScript ve CSS'i Self-Hosting ile barındırma { #self-hosting-javascript-and-css-for-docs }
JavaScript ve CSS'i self-hosting ile barındırmak, örneğin uygulamanızın İnternet erişimi olmadan (offline), açık İnternet olmadan veya bir lokal ağ içinde bile çalışmaya devam etmesi gerekiyorsa faydalı olabilir.
Burada bu dosyaları aynı FastAPI uygulamasında nasıl kendiniz servis edeceğinizi ve dokümanların bunları kullanacak şekilde nasıl yapılandırılacağını göreceksiniz.
### Proje dosya yapısı { #project-file-structure }
Diyelim ki projenizin dosya yapısı şöyle:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
```
Şimdi bu statik dosyaları saklamak için bir dizin oluşturun.
Yeni dosya yapınız şöyle olabilir:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
└── static/
```
### Dosyaları indirin { #download-the-files }
Dokümanlar için gereken statik dosyaları indirin ve `static/` dizinine koyun.
Muhtemelen her bir linke sağ tıklayıp "Save link as..." benzeri bir seçenek seçebilirsiniz.
**Swagger UI** şu dosyaları kullanır:
* [`swagger-ui-bundle.js`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/swagger-ui-dist@5/swagger-ui-bundle.js)
* [`swagger-ui.css`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/swagger-ui-dist@5/swagger-ui.css)
**ReDoc** ise şu dosyayı kullanır:
* [`redoc.standalone.js`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/redoc@2/bundles/redoc.standalone.js)
Bundan sonra dosya yapınız şöyle görünebilir:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
└── static
├── redoc.standalone.js
├── swagger-ui-bundle.js
└── swagger-ui.css
```
### Statik dosyaları servis edin { #serve-the-static-files }
* `StaticFiles` içe aktarın.
* Belirli bir path'te bir `StaticFiles()` instance'ını "mount" edin.
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[7,11] *}
### Statik dosyaları test edin { #test-the-static-files }
Uygulamanızı başlatın ve [http://127.0.0.1:8000/static/redoc.standalone.js](http://127.0.0.1:8000/static/redoc.standalone.js) adresine gidin.
**ReDoc** için çok uzun bir JavaScript dosyası görmelisiniz.
Şuna benzer bir şekilde başlayabilir:
```JavaScript
/*! For license information please see redoc.standalone.js.LICENSE.txt */
!function(e,t){"object"==typeof exports&&"object"==typeof module?module.exports=t(require("null")):
...
```
Bu, uygulamanızdan statik dosyaları servis edebildiğinizi ve dokümanlar için statik dosyaları doğru yere koyduğunuzu doğrular.
Şimdi uygulamayı, dokümanlar için bu statik dosyaları kullanacak şekilde yapılandırabiliriz.
### Statik dosyalar için otomatik dokümanları devre dışı bırakın { #disable-the-automatic-docs-for-static-files }
Özel CDN kullanırken olduğu gibi, ilk adım otomatik dokümanları devre dışı bırakmaktır; çünkü bunlar varsayılan olarak CDN kullanır.
Bunları devre dışı bırakmak için `FastAPI` uygulamanızı oluştururken URL'lerini `None` olarak ayarlayın:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[9] *}
### Statik dosyalar için özel dokümanları ekleyin { #include-the-custom-docs-for-static-files }
Özel CDN'de olduğu gibi, artık özel dokümanlar için *path operation*'ları oluşturabilirsiniz.
Yine FastAPI'nin dahili fonksiyonlarını kullanarak dokümanlar için HTML sayfalarını oluşturabilir ve gerekli argümanları geçebilirsiniz:
* `openapi_url`: Dokümanların HTML sayfasının API'niz için OpenAPI şemasını alacağı URL. Burada `app.openapi_url` niteliğini kullanabilirsiniz.
* `title`: API'nizin başlığı.
* `oauth2_redirect_url`: varsayılanı kullanmak için burada `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url` kullanabilirsiniz.
* `swagger_js_url`: Swagger UI dokümanlarınızın HTML'inin **JavaScript** dosyasını alacağı URL. **Artık bunu sizin kendi uygulamanız servis ediyor**.
* `swagger_css_url`: Swagger UI dokümanlarınızın HTML'inin **CSS** dosyasını alacağı URL. **Artık bunu sizin kendi uygulamanız servis ediyor**.
ReDoc için de benzer şekilde...
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[2:6,14:22,25:27,30:36] *}
/// tip | İpucu
`swagger_ui_redirect` için olan *path operation*, OAuth2 kullandığınızda yardımcı olması için vardır.
API'nizi bir OAuth2 sağlayıcısıyla entegre ederseniz kimlik doğrulaması yapabilir, aldığınız kimlik bilgileriyle API dokümanlarına geri dönebilir ve gerçek OAuth2 kimlik doğrulamasını kullanarak onunla etkileşime geçebilirsiniz.
Swagger UI bunu arka planda sizin için yönetir, ancak bu "redirect" yardımcısına ihtiyaç duyar.
///
### Statik dosyaları test etmek için bir *path operation* oluşturun { #create-a-path-operation-to-test-static-files }
Şimdi her şeyin çalıştığını test edebilmek için bir *path operation* oluşturun:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[39:41] *}
### Statik Dosyalar UI'ını Test Edin { #test-static-files-ui }
Artık WiFi bağlantınızı kesip [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs) adresindeki dokümanlarınıza gidebilmeli ve sayfayı yenileyebilmelisiniz.
Ve İnternet olmasa bile API dokümanlarınızı görebilir ve onunla etkileşime geçebilirsiniz.
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FILE: docs/tr/docs/how-to/custom-request-and-route.md
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# Özel Request ve APIRoute sınıfı { #custom-request-and-apiroute-class }
Bazı durumlarda, `Request` ve `APIRoute` sınıflarının kullandığı mantığı override etmek isteyebilirsiniz.
Özellikle bu yaklaşım, bir middleware içindeki mantığa iyi bir alternatif olabilir.
Örneğin, request body uygulamanız tarafından işlenmeden önce okumak veya üzerinde değişiklik yapmak istiyorsanız.
/// danger | Uyarı
Bu "ileri seviye" bir özelliktir.
**FastAPI**'ye yeni başlıyorsanız bu bölümü atlamak isteyebilirsiniz.
///
## Kullanım senaryoları { #use-cases }
Bazı kullanım senaryoları:
* JSON olmayan request body'leri JSON'a dönüştürmek (örn. [`msgpack`](https://msgpack.org/index.html)).
* gzip ile sıkıştırılmış request body'leri açmak (decompress).
* Tüm request body'lerini otomatik olarak loglamak.
## Özel request body encoding'lerini ele alma { #handling-custom-request-body-encodings }
Gzip request'lerini açmak için özel bir `Request` alt sınıfını nasıl kullanabileceğimize bakalım.
Ayrıca, o özel request sınıfını kullanmak için bir `APIRoute` alt sınıfı da oluşturacağız.
### Özel bir `GzipRequest` sınıfı oluşturun { #create-a-custom-gziprequest-class }
/// tip | İpucu
Bu, nasıl çalıştığını göstermek için hazırlanmış basit bir örnektir; Gzip desteğine ihtiyacınız varsa sağlanan [`GzipMiddleware`](../advanced/middleware.md#gzipmiddleware) bileşenini kullanabilirsiniz.
///
Önce, uygun bir header mevcut olduğunda body'yi açmak için `Request.body()` metodunu overwrite edecek bir `GzipRequest` sınıfı oluşturuyoruz.
Header'da `gzip` yoksa body'yi açmayı denemez.
Böylece aynı route sınıfı, gzip ile sıkıştırılmış veya sıkıştırılmamış request'leri handle edebilir.
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[9:16] *}
### Özel bir `GzipRoute` sınıfı oluşturun { #create-a-custom-gziproute-class }
Sonra, `GzipRequest`'i kullanacak `fastapi.routing.APIRoute` için özel bir alt sınıf oluşturuyoruz.
Bu kez `APIRoute.get_route_handler()` metodunu overwrite edeceğiz.
Bu metot bir fonksiyon döndürür. Bu fonksiyon da request'i alır ve response döndürür.
Burada bu fonksiyonu, orijinal request'ten bir `GzipRequest` oluşturmak için kullanıyoruz.
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[19:27] *}
/// note | Teknik Detaylar
Bir `Request`'in, request ile ilgili metadata'yı içeren bir Python `dict` olan `request.scope` attribute'u vardır.
Bir `Request` ayrıca `request.receive` içerir; bu, request'in body'sini "almak" (receive etmek) için kullanılan bir fonksiyondur.
`scope` `dict`'i ve `receive` fonksiyonu, ASGI spesifikasyonunun parçalarıdır.
Ve bu iki şey, `scope` ve `receive`, yeni bir `Request` instance'ı oluşturmak için gerekenlerdir.
`Request` hakkında daha fazla bilgi için [Starlette'ın Request dokümantasyonu](https://www.starlette.dev/requests/) bölümüne bakın.
///
`GzipRequest.get_route_handler` tarafından döndürülen fonksiyonun farklı yaptığı tek şey, `Request`'i bir `GzipRequest`'e dönüştürmektir.
Bunu yaptığımızda `GzipRequest`, veriyi (gerekliyse) *path operations*'larımıza geçirmeden önce açma (decompress) işini üstlenir.
Bundan sonra tüm işleme mantığı aynıdır.
Ancak `GzipRequest.body` içindeki değişikliklerimiz sayesinde, request body gerektiğinde **FastAPI** tarafından yüklendiğinde otomatik olarak decompress edilir.
## Bir exception handler içinde request body'ye erişme { #accessing-the-request-body-in-an-exception-handler }
/// tip | İpucu
Aynı problemi çözmek için, muhtemelen `RequestValidationError` için özel bir handler içinde `body` kullanmak çok daha kolaydır ([Hataları Ele Alma](../tutorial/handling-errors.md#use-the-requestvalidationerror-body)).
Yine de bu örnek geçerlidir ve dahili bileşenlerle nasıl etkileşime geçileceğini gösterir.
///
Aynı yaklaşımı bir exception handler içinde request body'ye erişmek için de kullanabiliriz.
Tek yapmamız gereken, request'i bir `try`/`except` bloğu içinde handle etmek:
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[14,16] *}
Bir exception oluşursa, `Request` instance'ı hâlâ scope içinde olacağı için, hatayı handle ederken request body'yi okuyup kullanabiliriz:
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[17:19] *}
## Bir router içinde özel `APIRoute` sınıfı { #custom-apiroute-class-in-a-router }
Bir `APIRouter` için `route_class` parametresini de ayarlayabilirsiniz:
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial003_py310.py hl[26] *}
Bu örnekte, `router` altındaki *path operations*'lar özel `TimedRoute` sınıfını kullanır ve response'u üretmek için geçen süreyi içeren ekstra bir `X-Response-Time` header'ı response'ta bulunur:
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial003_py310.py hl[13:20] *}
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FILE: docs/tr/docs/how-to/extending-openapi.md
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# OpenAPI'yi Genişletme { #extending-openapi }
Oluşturulan OpenAPI şemasını değiştirmeniz gereken bazı durumlar olabilir.
Bu bölümde bunun nasıl yapılacağını göreceksiniz.
## Normal Süreç { #the-normal-process }
Normal (varsayılan) süreç şöyledir.
Bir `FastAPI` uygulamasının (instance) OpenAPI şemasını döndürmesi beklenen bir `.openapi()` metodu vardır.
Uygulama nesnesi oluşturulurken, `/openapi.json` (ya da `openapi_url` için ne ayarladıysanız o) için bir *path operation* kaydedilir.
Bu path operation, uygulamanın `.openapi()` metodunun sonucunu içeren bir JSON response döndürür.
Varsayılan olarak `.openapi()` metodunun yaptığı şey, `.openapi_schema` özelliğinde içerik olup olmadığını kontrol etmek ve varsa onu döndürmektir.
Eğer yoksa, `fastapi.openapi.utils.get_openapi` konumundaki yardımcı (utility) fonksiyonu kullanarak şemayı üretir.
Ve `get_openapi()` fonksiyonu şu parametreleri alır:
* `title`: Dokümanlarda gösterilen OpenAPI başlığı.
* `version`: API'nizin sürümü, örn. `2.5.0`.
* `openapi_version`: Kullanılan OpenAPI specification sürümü. Varsayılan olarak en günceli: `3.1.0`.
* `summary`: API'nin kısa özeti.
* `description`: API'nizin açıklaması; markdown içerebilir ve dokümanlarda gösterilir.
* `routes`: route'ların listesi; bunların her biri kayıtlı *path operations*'lardır. `app.routes` içinden alınırlar.
/// info | Bilgi
`summary` parametresi OpenAPI 3.1.0 ve üzeri sürümlerde vardır; FastAPI 0.99.0 ve üzeri tarafından desteklenmektedir.
///
## Varsayılanları Ezme { #overriding-the-defaults }
Yukarıdaki bilgileri kullanarak aynı yardımcı fonksiyonla OpenAPI şemasını üretebilir ve ihtiyacınız olan her parçayı override edebilirsiniz.
Örneğin, [özel bir logo eklemek için ReDoc'un OpenAPI extension'ını](https://github.com/Rebilly/ReDoc/blob/master/docs/redoc-vendor-extensions.md#x-logo) ekleyelim.
### Normal **FastAPI** { #normal-fastapi }
Önce, tüm **FastAPI** uygulamanızı her zamanki gibi yazın:
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[1,4,7:9] *}
### OpenAPI Şemasını Üretme { #generate-the-openapi-schema }
Ardından, bir `custom_openapi()` fonksiyonunun içinde aynı yardımcı fonksiyonu kullanarak OpenAPI şemasını üretin:
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[2,15:21] *}
### OpenAPI Şemasını Değiştirme { #modify-the-openapi-schema }
Artık OpenAPI şemasındaki `info` "object"'ine özel bir `x-logo` ekleyerek ReDoc extension'ını ekleyebilirsiniz:
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[22:24] *}
### OpenAPI Şemasını Cache'leme { #cache-the-openapi-schema }
Ürettiğiniz şemayı saklamak için `.openapi_schema` özelliğini bir "cache" gibi kullanabilirsiniz.
Böylece bir kullanıcı API docs'larınızı her açtığında uygulamanız şemayı tekrar tekrar üretmek zorunda kalmaz.
Şema yalnızca bir kez üretilecektir; sonraki request'ler için de aynı cache'lenmiş şema kullanılacaktır.
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[13:14,25:26] *}
### Metodu Override Etme { #override-the-method }
Şimdi `.openapi()` metodunu yeni fonksiyonunuzla değiştirebilirsiniz.
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[29] *}
### Kontrol Edin { #check-it }
[http://127.0.0.1:8000/redoc](http://127.0.0.1:8000/redoc) adresine gittiğinizde, özel logonuzu kullandığınızı göreceksiniz (bu örnekte **FastAPI**'nin logosu):
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FILE: docs/tr/docs/how-to/general.md
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# Genel - Nasıl Yapılır - Tarifler { #general-how-to-recipes }
Bu sayfada genel veya sık sorulan sorular için dokümantasyonun diğer bölümlerine çeşitli yönlendirmeler bulunmaktadır.
## Veri Filtreleme - Güvenlik { #filter-data-security }
Döndürmeniz gerekenden daha fazla veri döndürmediğinizden emin olmak için, [Tutorial - Response Model - Return Type](../tutorial/response-model.md) dokümantasyonunu okuyun.
## Response Performansını Optimize Etme - Response Model - Return Type { #optimize-response-performance-response-model-return-type }
JSON veri döndürürken performansı optimize etmek için bir return type veya response model kullanın; böylece Pydantic serileştirmeyi Python'dan geçmeden Rust tarafında gerçekleştirir. Ayrıntılar için [Tutorial - Response Model - Return Type](../tutorial/response-model.md) dokümantasyonunu okuyun.
## Dokümantasyon Etiketleri - OpenAPI { #documentation-tags-openapi }
*path operation*'larınıza etiketler eklemek ve dokümantasyon arayüzünde gruplamak için, [Tutorial - Path Operation Configurations - Tags](../tutorial/path-operation-configuration.md#tags) dokümantasyonunu okuyun.
## Dokümantasyon Özeti ve Açıklaması - OpenAPI { #documentation-summary-and-description-openapi }
*path operation*'larınıza özet ve açıklama eklemek ve bunları dokümantasyon arayüzünde göstermek için, [Tutorial - Path Operation Configurations - Summary and Description](../tutorial/path-operation-configuration.md#summary-and-description) dokümantasyonunu okuyun.
## Dokümantasyon Response Açıklaması - OpenAPI { #documentation-response-description-openapi }
Dokümantasyon arayüzünde gösterilen response açıklamasını tanımlamak için, [Tutorial - Path Operation Configurations - Response description](../tutorial/path-operation-configuration.md#response-description) dokümantasyonunu okuyun.
## Dokümantasyonda Bir *Path Operation*'ı Kullanımdan Kaldırma - OpenAPI { #documentation-deprecate-a-path-operation-openapi }
Bir *path operation*'ı kullanımdan kaldırmak ve bunu dokümantasyon arayüzünde göstermek için, [Tutorial - Path Operation Configurations - Deprecation](../tutorial/path-operation-configuration.md#deprecate-a-path-operation) dokümantasyonunu okuyun.
## Herhangi Bir Veriyi JSON Uyumlu Hale Getirme { #convert-any-data-to-json-compatible }
Herhangi bir veriyi JSON uyumlu hale getirmek için, [Tutorial - JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md) dokümantasyonunu okuyun.
## OpenAPI Meta Verileri - Dokümantasyon { #openapi-metadata-docs }
Lisans, sürüm, iletişim vb. dahil olmak üzere OpenAPI şemanıza meta veriler eklemek için, [Tutorial - Metadata and Docs URLs](../tutorial/metadata.md) dokümantasyonunu okuyun.
## OpenAPI Özel URL { #openapi-custom-url }
OpenAPI URL'ini özelleştirmek (veya kaldırmak) için, [Tutorial - Metadata and Docs URLs](../tutorial/metadata.md#openapi-url) dokümantasyonunu okuyun.
## OpenAPI Dokümantasyon URL'leri { #openapi-docs-urls }
Otomatik olarak oluşturulan dokümantasyon kullanıcı arayüzlerinde kullanılan URL'leri güncellemek için, [Tutorial - Metadata and Docs URLs](../tutorial/metadata.md#docs-urls) dokümantasyonunu okuyun.
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FILE: docs/tr/docs/how-to/graphql.md
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# GraphQL { #graphql }
**FastAPI**, **ASGI** standardını temel aldığı için ASGI ile uyumlu herhangi bir **GraphQL** kütüphanesini entegre etmek oldukça kolaydır.
Aynı uygulama içinde normal FastAPI *path operation*'larını GraphQL ile birlikte kullanabilirsiniz.
/// tip | İpucu
**GraphQL** bazı çok özel kullanım senaryolarını çözer.
Yaygın **web API**'lerle karşılaştırıldığında **avantajları** ve **dezavantajları** vardır.
Kendi senaryonuz için **faydaların**, **olumsuz yönleri** telafi edip etmediğini mutlaka değerlendirin. 🤓
///
## GraphQL Kütüphaneleri { #graphql-libraries }
Aşağıda **ASGI** desteği olan bazı **GraphQL** kütüphaneleri var. Bunları **FastAPI** ile kullanabilirsiniz:
* [Strawberry](https://strawberry.rocks/) 🍓
* [FastAPI dokümantasyonu](https://strawberry.rocks/docs/integrations/fastapi) ile
* [Ariadne](https://ariadnegraphql.org/)
* [FastAPI dokümantasyonu](https://ariadnegraphql.org/docs/fastapi-integration) ile
* [Tartiflette](https://tartiflette.io/)
* ASGI entegrasyonu sağlamak için [Tartiflette ASGI](https://tartiflette.github.io/tartiflette-asgi/) ile
* [Graphene](https://graphene-python.org/)
* [starlette-graphene3](https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3) ile
## Strawberry ile GraphQL { #graphql-with-strawberry }
**GraphQL** ile çalışmanız gerekiyorsa ya da bunu istiyorsanız, [**Strawberry**](https://strawberry.rocks/) önerilen kütüphanedir; çünkü tasarımı **FastAPI**'nin tasarımına en yakındır ve her şey **type annotation**'lar üzerine kuruludur.
Kullanım senaryonuza göre farklı bir kütüphaneyi tercih edebilirsiniz; ancak bana sorarsanız muhtemelen **Strawberry**'yi denemenizi önerirdim.
Strawberry'yi FastAPI ile nasıl entegre edebileceğinize dair küçük bir ön izleme:
{* ../../docs_src/graphql_/tutorial001_py310.py hl[3,22,25] *}
Strawberry hakkında daha fazlasını [Strawberry dokümantasyonunda](https://strawberry.rocks/) öğrenebilirsiniz.
Ayrıca [FastAPI ile Strawberry](https://strawberry.rocks/docs/integrations/fastapi) dokümanlarına da göz atın.
## Starlette'teki Eski `GraphQLApp` { #older-graphqlapp-from-starlette }
Starlette'in önceki sürümlerinde [Graphene](https://graphene-python.org/) ile entegrasyon için bir `GraphQLApp` sınıfı vardı.
Bu sınıf Starlette'te kullanımdan kaldırıldı (deprecated). Ancak bunu kullanan bir kodunuz varsa, aynı kullanım senaryosunu kapsayan ve **neredeyse aynı bir interface** sağlayan [starlette-graphene3](https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3)'e kolayca **migrate** edebilirsiniz.
/// tip | İpucu
GraphQL'e ihtiyacınız varsa, custom class ve type'lar yerine type annotation'lara dayandığı için yine de [Strawberry](https://strawberry.rocks/)'yi incelemenizi öneririm.
///
## Daha Fazlasını Öğrenin { #learn-more }
**GraphQL** hakkında daha fazlasını [resmi GraphQL dokümantasyonunda](https://graphql.org/) öğrenebilirsiniz.
Ayrıca yukarıda bahsedilen kütüphanelerin her biri hakkında, kendi bağlantılarından daha fazla bilgi okuyabilirsiniz.
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FILE: docs/tr/docs/how-to/index.md
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# Nasıl Yapılır - Tarifler { #how-to-recipes }
Burada **çeşitli konular** hakkında farklı tarifler veya "nasıl yapılır" kılavuzları göreceksiniz.
Bu fikirlerin büyük bir kısmı aşağı yukarı **bağımsız** olacaktır ve çoğu durumda bunları yalnızca doğrudan **projenize** uygulanıyorsa incelemeniz yeterli olacaktır.
Projeniz için ilginç ve yararlı görünen bir şey varsa devam edin ve inceleyin; aksi halde muhtemelen bunları atlayabilirsiniz.
/// tip | İpucu
**FastAPI**'yi yapılandırılmış bir şekilde (önerilir) **öğrenmek** istiyorsanız bunun yerine [Öğretici - Kullanıcı Rehberi](../tutorial/index.md)'ni bölüm bölüm okuyun.
///
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FILE: docs/tr/docs/how-to/migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2.md
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# Pydantic v1'den Pydantic v2'ye Geçiş { #migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2 }
Eski bir FastAPI uygulamanız varsa, Pydantic'in 1. sürümünü kullanıyor olabilirsiniz.
FastAPI 0.100.0 sürümü, Pydantic v1 veya v2 ile çalışmayı destekliyordu. Hangisi kuruluysa onu kullanıyordu.
FastAPI 0.119.0 sürümü, v2'ye geçişi kolaylaştırmak için, Pydantic v2’nin içinden Pydantic v1’e (`pydantic.v1` olarak) kısmi destek ekledi.
FastAPI 0.126.0 sürümü Pydantic v1 desteğini kaldırdı, ancak bir süre daha `pydantic.v1` desteğini sürdürdü.
/// warning | Uyarı
Pydantic ekibi, Python'ın en yeni sürümleri için Pydantic v1 desteğini, **Python 3.14** ile başlayarak sonlandırdı.
Buna `pydantic.v1` de dahildir; Python 3.14 ve üzeri sürümlerde artık desteklenmemektedir.
Python'ın en yeni özelliklerini kullanmak istiyorsanız, Pydantic v2 kullandığınızdan emin olmanız gerekir.
///
Pydantic v1 kullanan eski bir FastAPI uygulamanız varsa, burada onu Pydantic v2'ye nasıl taşıyacağınızı ve kademeli geçişi kolaylaştıran **FastAPI 0.119.0 özelliklerini** göstereceğim.
## Resmi Kılavuz { #official-guide }
Pydantic'in v1'den v2'ye resmi bir [Migration Guide](https://docs.pydantic.dev/latest/migration/)'ı vardır.
Ayrıca nelerin değiştiğini, validasyonların artık nasıl daha doğru ve katı olduğunu, olası dikkat edilmesi gereken noktaları (caveat) vb. de içerir.
Nelerin değiştiğini daha iyi anlamak için okuyabilirsiniz.
## Testler { #tests }
Uygulamanız için [testleriniz](../tutorial/testing.md) olduğundan ve bunları continuous integration (CI) üzerinde çalıştırdığınızdan emin olun.
Bu şekilde yükseltmeyi yapabilir ve her şeyin hâlâ beklendiği gibi çalıştığını doğrulayabilirsiniz.
## `bump-pydantic` { #bump-pydantic }
Birçok durumda, özel özelleştirmeler olmadan standart Pydantic modelleri kullanıyorsanız, Pydantic v1'den Pydantic v2'ye geçiş sürecinin büyük kısmını otomatikleştirebilirsiniz.
Aynı Pydantic ekibinin geliştirdiği [`bump-pydantic`](https://github.com/pydantic/bump-pydantic) aracını kullanabilirsiniz.
Bu araç, değişmesi gereken kodun büyük bir kısmını otomatik olarak dönüştürmenize yardımcı olur.
Bundan sonra testleri çalıştırıp her şeyin çalışıp çalışmadığını kontrol edebilirsiniz. Çalışıyorsa işiniz biter. 😎
## v2 İçinde Pydantic v1 { #pydantic-v1-in-v2 }
Pydantic v2, `pydantic.v1` adlı bir alt modül olarak Pydantic v1'in tamamını içerir. Ancak bu yapı, Python 3.13'ün üzerindeki sürümlerde artık desteklenmemektedir.
Bu da şu anlama gelir: Pydantic v2'nin en güncel sürümünü kurup, bu alt modülden eski Pydantic v1 bileşenlerini import ederek, sanki eski Pydantic v1 kuruluymuş gibi kullanabilirsiniz.
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial001_an_py310.py hl[1,4] *}
### v2 İçinde Pydantic v1 için FastAPI Desteği { #fastapi-support-for-pydantic-v1-in-v2 }
FastAPI 0.119.0'dan itibaren, v2'ye geçişi kolaylaştırmak için Pydantic v2’nin içinden Pydantic v1 kullanımına yönelik kısmi destek de vardır.
Dolayısıyla Pydantic'i en güncel 2 sürümüne yükseltip import'ları `pydantic.v1` alt modülünü kullanacak şekilde değiştirebilirsiniz; çoğu durumda bu doğrudan çalışır.
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial002_an_py310.py hl[2,5,15] *}
/// warning | Uyarı
Pydantic ekibi Python 3.14'ten itibaren yeni Python sürümlerinde Pydantic v1'i artık desteklemediği için, `pydantic.v1` kullanımı da Python 3.14 ve üzeri sürümlerde desteklenmez.
///
### Aynı Uygulamada Pydantic v1 ve v2 { #pydantic-v1-and-v2-on-the-same-app }
Pydantic açısından, alanları (field) Pydantic v1 modelleriyle tanımlanmış bir Pydantic v2 modeli (ya da tersi) kullanmak **desteklenmez**.
```mermaid
graph TB
subgraph "❌ Not Supported"
direction TB
subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
V1Field["Pydantic v1 Model"]
end
subgraph V1["Pydantic v1 Model"]
V2Field["Pydantic v2 Model"]
end
end
style V2 fill:#f9fff3
style V1 fill:#fff6f0
style V1Field fill:#fff6f0
style V2Field fill:#f9fff3
```
...ancak aynı uygulamada Pydantic v1 ve v2 kullanarak **ayrı** modeller tanımlayabilirsiniz.
```mermaid
graph TB
subgraph "✅ Supported"
direction TB
subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
V2Field["Pydantic v2 Model"]
end
subgraph V1["Pydantic v1 Model"]
V1Field["Pydantic v1 Model"]
end
end
style V2 fill:#f9fff3
style V1 fill:#fff6f0
style V1Field fill:#fff6f0
style V2Field fill:#f9fff3
```
Bazı durumlarda, FastAPI uygulamanızda aynı **path operation** içinde hem Pydantic v1 hem de v2 modellerini kullanmak bile mümkündür:
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py hl[2:3,6,12,21:22] *}
Yukarıdaki örnekte input modeli bir Pydantic v1 modelidir; output modeli ( `response_model=ItemV2` ile tanımlanan) ise bir Pydantic v2 modelidir.
### Pydantic v1 Parametreleri { #pydantic-v1-parameters }
Pydantic v1 modelleriyle `Body`, `Query`, `Form` vb. parametreler için FastAPI'ye özgü bazı araçları kullanmanız gerekiyorsa, Pydantic v2'ye geçişi tamamlayana kadar bunları `fastapi.temp_pydantic_v1_params` içinden import edebilirsiniz:
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial004_an_py310.py hl[4,18] *}
### Adım Adım Geçiş { #migrate-in-steps }
/// tip | İpucu
Önce `bump-pydantic` ile deneyin; testleriniz geçerse ve bu yol çalışırsa tek komutla işi bitirmiş olursunuz. ✨
///
`bump-pydantic` sizin senaryonuz için uygun değilse, aynı uygulamada hem Pydantic v1 hem de v2 modellerini birlikte kullanma desteğinden yararlanarak Pydantic v2'ye kademeli şekilde geçebilirsiniz.
Önce Pydantic'i en güncel 2 sürümüne yükseltip tüm modelleriniz için import'ları `pydantic.v1` kullanacak şekilde değiştirebilirsiniz.
Ardından modellerinizi Pydantic v1'den v2'ye gruplar hâlinde, adım adım taşımaya başlayabilirsiniz. 🚶
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FILE: docs/tr/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md
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# Input ve Output için Ayrı OpenAPI Schema'ları (Ya da Değil) { #separate-openapi-schemas-for-input-and-output-or-not }
**Pydantic v2** yayınlandığından beri, üretilen OpenAPI eskisine göre biraz daha net ve **doğru**. 😎
Hatta bazı durumlarda, aynı Pydantic model için OpenAPI içinde input ve output tarafında, **default değerler** olup olmamasına bağlı olarak **iki farklı JSON Schema** bile görebilirsiniz.
Bunun nasıl çalıştığına ve gerekirse nasıl değiştirebileceğinize bir bakalım.
## Input ve Output için Pydantic Modelleri { #pydantic-models-for-input-and-output }
Default değerleri olan bir Pydantic modeliniz olduğunu varsayalım; örneğin şöyle:
{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}
### Input için Model { #model-for-input }
Bu modeli şöyle input olarak kullanırsanız:
{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:15] hl[14] *}
...`description` alanı **zorunlu olmaz**. Çünkü `None` default değerine sahiptir.
### Dokümanlarda Input Modeli { #input-model-in-docs }
Bunu dokümanlarda da doğrulayabilirsiniz; `description` alanında **kırmızı yıldız** yoktur, yani required olarak işaretlenmemiştir:
FastAPI framework, yüksek performanslı, öğrenmesi kolay, kodlaması hızlı, production'a hazır
## CLI'ların FastAPI'ı: **Typer** { #typer-the-fastapi-of-clis }
Web API yerine terminalde kullanılacak bir CLI uygulaması geliştiriyorsanız [**Typer**](https://typer.tiangolo.com/)'a göz atın.
**Typer**, FastAPI'ın küçük kardeşi. Ve hedefi CLI'ların **FastAPI'ı** olmak. ⌨️ 🚀
## Gereksinimler { #requirements }
FastAPI iki devin omuzları üstünde duruyor:
* Web kısımları için [Starlette](https://www.starlette.dev/).
* Data kısımları için [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/).
## Kurulum { #installation }
Bir [virtual environment](https://fastapi.tiangolo.com/tr/virtual-environments/) oluşturup etkinleştirelim ve ardından FastAPI'ı yükleyelim:
async def kullanalım...fastapi dev komutu hakkında...
### Tipleri ekleyelim { #add-types }
Önceki sürümden tek bir satırı değiştirelim.
Fonksiyonun parametreleri olan şu parçayı:
```Python
first_name, last_name
```
şuna çevireceğiz:
```Python
first_name: str, last_name: str
```
Bu kadar.
Bunlar "type hints":
{* ../../docs_src/python_types/tutorial002_py310.py hl[1] *}
Bu, aşağıdaki gibi default değerler bildirmekle aynı şey değildir:
```Python
first_name="john", last_name="doe"
```
Bu farklı bir şey.
Eşittir (`=`) değil, iki nokta (`:`) kullanıyoruz.
Ve type hints eklemek, normalde onlarsız ne oluyorsa onu değiştirmez.
Ama şimdi, type hints ile o fonksiyonu oluşturmanın ortasında olduğunuzu tekrar hayal edin.
Aynı noktada, `Ctrl+Space` ile autocomplete'i tetiklemeye çalışırsınız ve şunu görürsünüz:
Bununla birlikte, seçenekleri görerek kaydırabilirsiniz; ta ki "tanıdık gelen" seçeneği bulana kadar:
## Daha fazla motivasyon { #more-motivation }
Şu fonksiyona bakın, zaten type hints içeriyor:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial003_py310.py hl[1] *}
Editör değişkenlerin tiplerini bildiği için, sadece completion değil, aynı zamanda hata kontrolleri de alırsınız:
Artık bunu düzeltmeniz gerektiğini, `age`'i `str(age)` ile string'e çevirmeniz gerektiğini biliyorsunuz:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial004_py310.py hl[2] *}
## Tipleri Bildirmek { #declaring-types }
Type hints bildirmek için ana yeri az önce gördünüz: fonksiyon parametreleri.
Bu, **FastAPI** ile kullanırken de onları en çok kullanacağınız yerdir.
### Basit tipler { #simple-types }
Sadece `str` değil, tüm standart Python tiplerini bildirebilirsiniz.
Örneğin şunları kullanabilirsiniz:
* `int`
* `float`
* `bool`
* `bytes`
{* ../../docs_src/python_types/tutorial005_py310.py hl[1] *}
### `typing` modülü { #typing-module }
Bazı ek kullanım durumları için standart kütüphanedeki `typing` modülünden bazı şeyleri import etmeniz gerekebilir. Örneğin bir şeyin "herhangi bir tip" olabileceğini bildirmek istediğinizde, `typing` içindeki `Any`'yi kullanabilirsiniz:
```python
from typing import Any
def some_function(data: Any):
print(data)
```
### Generic tipler { #generic-types }
Bazı tipler, köşeli parantez içinde "type parameters" alarak iç tiplerini tanımlayabilir; örneğin "string listesi" `list[str]` olarak bildirilir.
Bu şekilde type parameter alabilen tiplere **Generic types** veya **Generics** denir.
Aynı builtin tipleri generics olarak kullanabilirsiniz (köşeli parantez ve içinde tiplerle):
* `list`
* `tuple`
* `set`
* `dict`
#### List { #list }
Örneğin, `str`'lerden oluşan bir `list` olan bir değişken tanımlayalım.
Değişkeni, aynı iki nokta (`:`) sözdizimiyle bildirin.
Tip olarak `list` yazın.
`list`, bazı iç tipleri barındıran bir tip olduğundan, bunları köşeli parantez içine yazarsınız:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial006_py310.py hl[1] *}
/// info | Bilgi
Köşeli parantez içindeki bu iç tiplere "type parameters" denir.
Bu durumda `str`, `list`'e verilen type parameter'dır.
///
Bu şu demektir: "`items` değişkeni bir `list` ve bu listedeki her bir öğe `str`".
Bunu yaparak, editörünüz listeden öğeleri işlerken bile destek sağlayabilir:
Tipler olmadan, bunu başarmak neredeyse imkansızdır.
`item` değişkeninin, `items` listesindeki elemanlardan biri olduğuna dikkat edin.
Ve yine de editör bunun bir `str` olduğunu bilir ve buna göre destek sağlar.
#### Tuple ve Set { #tuple-and-set }
`tuple`'ları ve `set`'leri bildirmek için de aynısını yaparsınız:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial007_py310.py hl[1] *}
Bu şu anlama gelir:
* `items_t` değişkeni 3 öğeli bir `tuple`'dır: bir `int`, bir başka `int` ve bir `str`.
* `items_s` değişkeni bir `set`'tir ve her bir öğesi `bytes` tipindedir.
#### Dict { #dict }
Bir `dict` tanımlamak için, virgülle ayrılmış 2 type parameter verirsiniz.
İlk type parameter, `dict`'in key'leri içindir.
İkinci type parameter, `dict`'in value'ları içindir:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial008_py310.py hl[1] *}
Bu şu anlama gelir:
* `prices` değişkeni bir `dict`'tir:
* Bu `dict`'in key'leri `str` tipindedir (örneğin her bir öğenin adı).
* Bu `dict`'in value'ları `float` tipindedir (örneğin her bir öğenin fiyatı).
#### Union { #union }
Bir değişkenin **birkaç tipten herhangi biri** olabileceğini bildirebilirsiniz; örneğin bir `int` veya bir `str`.
Bunu tanımlamak için, her iki tipi ayırmak üzere dikey çizgi (`|`) kullanırsınız.
Buna "union" denir, çünkü değişken bu iki tip kümesinin birleşimindeki herhangi bir şey olabilir.
```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008b_py310.py!}
```
Bu, `item`'ın `int` veya `str` olabileceği anlamına gelir.
#### Muhtemelen `None` { #possibly-none }
Bir değerin `str` gibi bir tipi olabileceğini ama aynı zamanda `None` da olabileceğini bildirebilirsiniz.
//// tab | Python 3.10+
```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial009_py310.py!}
```
////
Sadece `str` yerine `str | None` kullanmak, aslında değer `None` olabilecekken her zaman `str` olduğunu varsaydığınız hataları editörün yakalamanıza yardımcı olur.
### Tip olarak sınıflar { #classes-as-types }
Bir sınıfı da bir değişkenin tipi olarak bildirebilirsiniz.
Örneğin, adı olan bir `Person` sınıfınız olsun:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py310.py hl[1:3] *}
Sonra bir değişkeni `Person` tipinde olacak şekilde bildirebilirsiniz:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py310.py hl[6] *}
Ve sonra, yine tüm editör desteğini alırsınız:
Bunun "`one_person`, `Person` sınıfının bir **instance**'ıdır" anlamına geldiğine dikkat edin.
"`one_person`, `Person` adlı **class**'tır" anlamına gelmez.
## Pydantic modelleri { #pydantic-models }
[Pydantic](https://docs.pydantic.dev/), data validation yapmak için bir Python kütüphanesidir.
Verinin "shape"'ini attribute'lara sahip sınıflar olarak tanımlarsınız.
Ve her attribute'un bir tipi vardır.
Ardından o sınıfın bir instance'ını bazı değerlerle oluşturursunuz; bu değerleri doğrular, uygun tipe dönüştürür (gerekliyse) ve size tüm veriyi içeren bir nesne verir.
Ve bu ortaya çıkan nesne ile tüm editör desteğini alırsınız.
Resmî Pydantic dokümanlarından bir örnek:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial011_py310.py *}
/// info | Bilgi
Daha fazlasını öğrenmek için [Pydantic'in dokümanlarına bakın](https://docs.pydantic.dev/).
///
**FastAPI** tamamen Pydantic üzerine kuruludur.
Bunların pratikte nasıl çalıştığını [Eğitim - Kullanım Kılavuzu](tutorial/index.md) içinde çok daha fazla göreceksiniz.
## Metadata Annotations ile Type Hints { #type-hints-with-metadata-annotations }
Python'da ayrıca, `Annotated` kullanarak bu type hints içine **ek üstveri** koymayı sağlayan bir özellik de vardır.
`Annotated`'ı `typing` içinden import edebilirsiniz.
{* ../../docs_src/python_types/tutorial013_py310.py hl[1,4] *}
Python'un kendisi bu `Annotated` ile bir şey yapmaz. Editörler ve diğer araçlar için tip hâlâ `str`'dir.
Ama **FastAPI**'ye uygulamanızın nasıl davranmasını istediğinize dair ek metadata sağlamak için `Annotated` içindeki bu alanı kullanabilirsiniz.
Hatırlanması gereken önemli nokta: `Annotated`'a verdiğiniz **ilk *type parameter***, **gerçek tip**tir. Geri kalanı ise diğer araçlar için metadatadır.
Şimdilik, sadece `Annotated`'ın var olduğunu ve bunun standart Python olduğunu bilmeniz yeterli. 😎
İleride bunun ne kadar **güçlü** olabildiğini göreceksiniz.
/// tip | İpucu
Bunun **standart Python** olması, editörünüzde mümkün olan **en iyi developer experience**'ı almaya devam edeceğiniz anlamına gelir; kodu analiz etmek ve refactor etmek için kullandığınız araçlarla da, vb. ✨
Ayrıca kodunuzun pek çok başka Python aracı ve kütüphanesiyle çok uyumlu olacağı anlamına gelir. 🚀
///
## **FastAPI**'de type hints { #type-hints-in-fastapi }
**FastAPI**, birkaç şey yapmak için bu type hints'ten faydalanır.
**FastAPI** ile type hints kullanarak parametreleri bildirirsiniz ve şunları elde edersiniz:
* **Editör desteği**.
* **Tip kontrolleri**.
...ve **FastAPI** aynı bildirimleri şunlar için de kullanır:
* **Gereksinimleri tanımlamak**: request path parameters, query parameters, headers, bodies, bağımlılıklar (dependencies), vb.
* **Veriyi dönüştürmek**: request'ten gerekli tipe.
* **Veriyi doğrulamak**: her request'ten gelen veriyi:
* Veri geçersiz olduğunda client'a dönen **otomatik hatalar** üretmek.
* OpenAPI kullanarak API'yi **dokümante etmek**:
* bu, daha sonra otomatik etkileşimli dokümantasyon kullanıcı arayüzleri tarafından kullanılır.
Bunların hepsi kulağa soyut gelebilir. Merak etmeyin. Tüm bunları [Eğitim - Kullanım Kılavuzu](tutorial/index.md) içinde çalışırken göreceksiniz.
Önemli olan, standart Python tiplerini tek bir yerde kullanarak (daha fazla sınıf, decorator vb. eklemek yerine), **FastAPI**'nin sizin için işin büyük kısmını yapmasıdır.
/// info | Bilgi
Tüm tutorial'ı zaten bitirdiyseniz ve tipler hakkında daha fazlasını görmek için geri döndüyseniz, iyi bir kaynak: [`mypy`'nin "cheat sheet"i](https://mypy.readthedocs.io/en/latest/cheat_sheet_py3.html).
///
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FILE: docs/tr/docs/resources/index.md
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# Kaynaklar { #resources }
Ek kaynaklar, dış bağlantılar ve daha fazlası. ✈️
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FILE: docs/tr/docs/translation-banner.md
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/// details | 🌐 Yapay Zekâ ve İnsanlar Tarafından Çeviri
Bu çeviri, insanlar tarafından yönlendirilen bir yapay zekâ ile oluşturuldu. 🤝
Orijinal anlamın yanlış anlaşılması ya da kulağa doğal gelmeme gibi hatalar içerebilir. 🤖
[Yapay zekâ LLM'ini daha iyi yönlendirmemize yardımcı olarak](https://fastapi.tiangolo.com/tr/contributing/#translations) bu çeviriyi iyileştirebilirsiniz.
[İngilizce sürüm](ENGLISH_VERSION_URL)
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FILE: docs/tr/docs/tutorial/background-tasks.md
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# Arka Plan Görevleri { #background-tasks }
Response döndürüldükten *sonra* çalıştırılacak arka plan görevleri tanımlayabilirsiniz.
Bu, request’ten sonra yapılması gereken; ancak client’ın response’u almadan önce tamamlanmasını beklemesine gerek olmayan işlemler için kullanışlıdır.
Örneğin:
* Bir işlem gerçekleştirdikten sonra gönderilen email bildirimleri:
* Bir email server’a bağlanmak ve email göndermek genellikle "yavaş" olduğundan (birkaç saniye), response’u hemen döndürüp email bildirimini arka planda gönderebilirsiniz.
* Veri işleme:
* Örneğin, yavaş bir süreçten geçmesi gereken bir dosya aldığınızı düşünün; "Accepted" (HTTP 202) response’u döndürüp dosyayı arka planda işleyebilirsiniz.
## `BackgroundTasks` Kullanımı { #using-backgroundtasks }
Önce `BackgroundTasks`’i import edin ve *path operation function*’ınızda `BackgroundTasks` tip bildirimi olan bir parametre tanımlayın:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[1,13] *}
**FastAPI**, sizin için `BackgroundTasks` tipinde bir obje oluşturur ve onu ilgili parametre olarak geçirir.
## Bir Görev Fonksiyonu Oluşturun { #create-a-task-function }
Arka plan görevi olarak çalıştırılacak bir fonksiyon oluşturun.
Bu, parametre alabilen standart bir fonksiyondur.
`async def` de olabilir, normal `def` de olabilir; **FastAPI** bunu doğru şekilde nasıl ele alacağını bilir.
Bu örnekte görev fonksiyonu bir dosyaya yazacaktır (email göndermeyi simüle ediyor).
Ve yazma işlemi `async` ve `await` kullanmadığı için fonksiyonu normal `def` ile tanımlarız:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[6:9] *}
## Arka Plan Görevini Ekleyin { #add-the-background-task }
*Path operation function*’ınızın içinde, görev fonksiyonunuzu `.add_task()` metodu ile *background tasks* objesine ekleyin:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[14] *}
`.add_task()` şu argümanları alır:
* Arka planda çalıştırılacak bir görev fonksiyonu (`write_notification`).
* Görev fonksiyonuna sırayla geçirilecek argümanlar (`email`).
* Görev fonksiyonuna geçirilecek keyword argümanlar (`message="some notification"`).
## Dependency Injection { #dependency-injection }
`BackgroundTasks` kullanımı dependency injection sistemiyle de çalışır; `BackgroundTasks` tipinde bir parametreyi birden fazla seviyede tanımlayabilirsiniz: bir *path operation function* içinde, bir dependency’de (dependable), bir sub-dependency’de, vb.
**FastAPI** her durumda ne yapılacağını ve aynı objenin nasıl yeniden kullanılacağını bilir; böylece tüm arka plan görevleri birleştirilir ve sonrasında arka planda çalıştırılır:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002_an_py310.py hl[13,15,22,25] *}
Bu örnekte, response gönderildikten *sonra* mesajlar `log.txt` dosyasına yazılacaktır.
Request’te bir query varsa, log’a bir arka plan göreviyle yazılır.
Ardından *path operation function* içinde oluşturulan başka bir arka plan görevi, `email` path parametresini kullanarak bir mesaj yazar.
## Teknik Detaylar { #technical-details }
`BackgroundTasks` sınıfı doğrudan [`starlette.background`](https://www.starlette.dev/background/)’dan gelir.
`fastapi` üzerinden import edebilmeniz ve yanlışlıkla `starlette.background` içindeki alternatif `BackgroundTask`’i (sonunda `s` olmadan) import etmemeniz için FastAPI’nin içine doğrudan import/eklenmiştir.
Sadece `BackgroundTasks` (ve `BackgroundTask` değil) kullanarak, bunu bir *path operation function* parametresi olarak kullanmak ve gerisini **FastAPI**’nin sizin için halletmesini sağlamak mümkündür; tıpkı `Request` objesini doğrudan kullanırken olduğu gibi.
FastAPI’de `BackgroundTask`’i tek başına kullanmak hâlâ mümkündür; ancak bu durumda objeyi kendi kodunuzda oluşturmanız ve onu içeren bir Starlette `Response` döndürmeniz gerekir.
Daha fazla detayı [Starlette’in Background Tasks için resmi dokümantasyonunda](https://www.starlette.dev/background/) görebilirsiniz.
## Dikkat Edilmesi Gerekenler { #caveat }
Yoğun arka plan hesaplamaları yapmanız gerekiyorsa ve bunun aynı process tarafından çalıştırılmasına şart yoksa (örneğin memory, değişkenler vb. paylaşmanız gerekmiyorsa), [Celery](https://docs.celeryq.dev) gibi daha büyük araçları kullanmak size fayda sağlayabilir.
Bunlar genellikle daha karmaşık konfigurasyonlar ve RabbitMQ veya Redis gibi bir mesaj/iş kuyruğu yöneticisi gerektirir; ancak arka plan görevlerini birden fazla process’te ve özellikle birden fazla server’da çalıştırmanıza olanak tanırlar.
Ancak aynı **FastAPI** app’i içindeki değişkenlere ve objelere erişmeniz gerekiyorsa veya küçük arka plan görevleri (email bildirimi göndermek gibi) yapacaksanız, doğrudan `BackgroundTasks` kullanabilirsiniz.
## Özet { #recap }
Arka plan görevleri eklemek için *path operation function*’larda ve dependency’lerde parametre olarak `BackgroundTasks`’i import edip kullanın.
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FILE: docs/tr/docs/tutorial/bigger-applications.md
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# Daha Büyük Uygulamalar - Birden Fazla Dosya { #bigger-applications-multiple-files }
Bir uygulama veya web API geliştirirken, her şeyi tek bir dosyaya sığdırabilmek nadirdir.
**FastAPI**, tüm esnekliği korurken uygulamanızı yapılandırmanıza yardımcı olan pratik bir araç sunar.
/// info | Bilgi
Flask'ten geliyorsanız, bu yapı Flask'in Blueprints'ine denk gelir.
///
## Örnek Bir Dosya Yapısı { #an-example-file-structure }
Diyelim ki şöyle bir dosya yapınız var:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ ├── dependencies.py
│ └── routers
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── items.py
│ │ └── users.py
│ └── internal
│ ├── __init__.py
│ └── admin.py
```
/// tip | İpucu
Birden fazla `__init__.py` dosyası var: her dizinde veya alt dizinde bir tane.
Bu sayede bir dosyadaki kodu diğerine import edebilirsiniz.
Örneğin `app/main.py` içinde şöyle bir satırınız olabilir:
```
from app.routers import items
```
///
* `app` dizini her şeyi içerir. Ayrıca boş bir `app/__init__.py` dosyası olduğu için bir "Python package" (bir "Python module" koleksiyonu) olur: `app`.
* İçinde bir `app/main.py` dosyası vardır. Bir Python package'in (içinde `__init__.py` dosyası olan bir dizinin) içinde olduğundan, o package'in bir "module"’üdür: `app.main`.
* Benzer şekilde `app/dependencies.py` dosyası da bir "module"’dür: `app.dependencies`.
* `app/routers/` adında bir alt dizin vardır ve içinde başka bir `__init__.py` dosyası bulunur; dolayısıyla bu bir "Python subpackage"’dir: `app.routers`.
* `app/routers/items.py` dosyası `app/routers/` package’i içinde olduğundan bir submodule’dür: `app.routers.items`.
* `app/routers/users.py` için de aynı şekilde, başka bir submodule’dür: `app.routers.users`.
* `app/internal/` adında bir alt dizin daha vardır ve içinde başka bir `__init__.py` dosyası bulunur; dolayısıyla bu da bir "Python subpackage"’dir: `app.internal`.
* Ve `app/internal/admin.py` dosyası başka bir submodule’dür: `app.internal.admin`.
Aynı dosya yapısı, yorumlarla birlikte:
```bash
.
├── app # "app" bir Python package'idir
│ ├── __init__.py # bu dosya, "app"i bir "Python package" yapar
│ ├── main.py # "main" module'ü, örn. import app.main
│ ├── dependencies.py # "dependencies" module'ü, örn. import app.dependencies
│ └── routers # "routers" bir "Python subpackage"idir
│ │ ├── __init__.py # "routers"ı bir "Python subpackage" yapar
│ │ ├── items.py # "items" submodule'ü, örn. import app.routers.items
│ │ └── users.py # "users" submodule'ü, örn. import app.routers.users
│ └── internal # "internal" bir "Python subpackage"idir
│ ├── __init__.py # "internal"ı bir "Python subpackage" yapar
│ └── admin.py # "admin" submodule'ü, örn. import app.internal.admin
```
## `APIRouter` { #apirouter }
Diyelim ki sadece kullanıcıları yönetmeye ayrılmış dosyanız `/app/routers/users.py` içindeki submodule olsun.
Kullanıcılarla ilgili *path operation*’ları, kodun geri kalanından ayrı tutmak istiyorsunuz; böylece düzenli kalır.
Ancak bu hâlâ aynı **FastAPI** uygulaması/web API’sinin bir parçasıdır (aynı "Python Package" içinde).
Bu module için *path operation*’ları `APIRouter` kullanarak oluşturabilirsiniz.
### `APIRouter` Import Edin { #import-apirouter }
`FastAPI` class’ında yaptığınız gibi import edip bir "instance" oluşturursunuz:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/users.py hl[1,3] title["app/routers/users.py"] *}
### `APIRouter` ile *Path Operations* { #path-operations-with-apirouter }
Sonra bunu kullanarak *path operation*’larınızı tanımlarsınız.
`FastAPI` class’ını nasıl kullanıyorsanız aynı şekilde kullanın:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/users.py hl[6,11,16] title["app/routers/users.py"] *}
`APIRouter`’ı "mini bir `FastAPI`" class’ı gibi düşünebilirsiniz.
Aynı seçeneklerin hepsi desteklenir.
Aynı `parameters`, `responses`, `dependencies`, `tags`, vb.
/// tip | İpucu
Bu örnekte değişkenin adı `router`. Ancak istediğiniz gibi adlandırabilirsiniz.
///
Bu `APIRouter`’ı ana `FastAPI` uygulamasına ekleyeceğiz; ama önce dependency’lere ve bir diğer `APIRouter`’a bakalım.
## Dependencies { #dependencies }
Uygulamanın birden fazla yerinde kullanılacak bazı dependency’lere ihtiyacımız olacağını görüyoruz.
Bu yüzden onları ayrı bir `dependencies` module’üne koyuyoruz (`app/dependencies.py`).
Şimdi, özel bir `X-Token` header'ını okumak için basit bir dependency kullanalım:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/dependencies.py hl[3,6:8] title["app/dependencies.py"] *}
/// tip | İpucu
Örneği basit tutmak için uydurma bir header kullanıyoruz.
Ancak gerçek senaryolarda, entegre [Security yardımcı araçlarını](security/index.md) kullanarak daha iyi sonuç alırsınız.
///
## `APIRouter` ile Başka Bir Module { #another-module-with-apirouter }
Diyelim ki uygulamanızdaki "items" ile ilgili endpoint'ler de `app/routers/items.py` module’ünde olsun.
Şunlar için *path operation*’larınız var:
* `/items/`
* `/items/{item_id}`
Bu, `app/routers/users.py` ile aynı yapıdadır.
Ancak biraz daha akıllı davranıp kodu sadeleştirmek istiyoruz.
Bu module’deki tüm *path operation*’ların şu ortak özelliklere sahip olduğunu biliyoruz:
* Path `prefix`: `/items`.
* `tags`: (tek bir tag: `items`).
* Ek `responses`.
* `dependencies`: hepsinin, oluşturduğumuz `X-Token` dependency’sine ihtiyacı var.
Dolayısıyla bunları her *path operation*’a tek tek eklemek yerine `APIRouter`’a ekleyebiliriz.
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[5:10,16,21] title["app/routers/items.py"] *}
Her *path operation*’ın path’i aşağıdaki gibi `/` ile başlamak zorunda olduğundan:
```Python hl_lines="1"
@router.get("/{item_id}")
async def read_item(item_id: str):
...
```
...prefix’in sonunda `/` olmamalıdır.
Yani bu örnekte prefix `/items` olur.
Ayrıca, bu router içindeki tüm *path operation*’lara uygulanacak bir `tags` listesi ve ek `responses` da ekleyebiliriz.
Ve router’daki tüm *path operation*’lara eklenecek, her request için çalıştırılıp çözülecek bir `dependencies` listesi de ekleyebiliriz.
/// tip | İpucu
[ *path operation decorator*’larındaki dependency’lerde](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md) olduğu gibi, *path operation function*’ınıza herhangi bir değer aktarılmayacağını unutmayın.
///
Sonuç olarak item path’leri artık:
* `/items/`
* `/items/{item_id}`
...tam da istediğimiz gibi olur.
* Hepsi, içinde tek bir string `"items"` bulunan bir tag listesiyle işaretlenir.
* Bu "tags", özellikle otomatik interaktif dokümantasyon sistemleri (OpenAPI) için çok faydalıdır.
* Hepsi önceden tanımlı `responses`’ları içerir.
* Bu *path operation*’ların hepsinde, öncesinde `dependencies` listesi değerlendirilip çalıştırılır.
* Ayrıca belirli bir *path operation* içinde dependency tanımlarsanız, **onlar da çalıştırılır**.
* Önce router dependency’leri, sonra decorator’daki [`dependencies`](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md), sonra da normal parametre dependency’leri çalışır.
* Ayrıca [`scopes` ile `Security` dependency’leri](../advanced/security/oauth2-scopes.md) de ekleyebilirsiniz.
/// tip | İpucu
`APIRouter` içinde `dependencies` kullanmak, örneğin bir grup *path operation* için kimlik doğrulamayı zorunlu kılmakta kullanılabilir. Dependency’leri tek tek her birine eklemeseniz bile.
///
/// check | Ek bilgi
`prefix`, `tags`, `responses` ve `dependencies` parametreleri (çoğu başka örnekte olduğu gibi) kod tekrarını önlemenize yardımcı olan, **FastAPI**’nin bir özelliğidir.
///
### Dependency'leri Import Edin { #import-the-dependencies }
Bu kod `app.routers.items` module’ünde, yani `app/routers/items.py` dosyasında duruyor.
Dependency function’ını ise `app.dependencies` module’ünden, yani `app/dependencies.py` dosyasından almamız gerekiyor.
Bu yüzden dependency’ler için `..` ile relative import kullanıyoruz:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[3] title["app/routers/items.py"] *}
#### Relative Import Nasıl Çalışır { #how-relative-imports-work }
/// tip | İpucu
Import’ların nasıl çalıştığını çok iyi biliyorsanız, bir sonraki bölüme geçin.
///
Tek bir nokta `.`, örneğin:
```Python
from .dependencies import get_token_header
```
şu anlama gelir:
* Bu module’ün (yani `app/routers/items.py` dosyasının) bulunduğu package içinden başla ( `app/routers/` dizini)...
* `dependencies` module’ünü bul (`app/routers/dependencies.py` gibi hayali bir dosya)...
* ve oradan `get_token_header` function’ını import et.
Ama o dosya yok; bizim dependency’lerimiz `app/dependencies.py` dosyasında.
Uygulama/dosya yapımızın nasıl göründüğünü hatırlayın:
---
İki nokta `..`, örneğin:
```Python
from ..dependencies import get_token_header
```
şu anlama gelir:
* Bu module’ün bulunduğu package içinden başla (`app/routers/` dizini)...
* üst (parent) package’e çık (`app/` dizini)...
* burada `dependencies` module’ünü bul (`app/dependencies.py` dosyası)...
* ve oradan `get_token_header` function’ını import et.
Bu doğru şekilde çalışır! 🎉
---
Aynı şekilde, üç nokta `...` kullansaydık:
```Python
from ...dependencies import get_token_header
```
şu anlama gelirdi:
* Bu module’ün bulunduğu package içinden başla (`app/routers/` dizini)...
* üst package’e çık (`app/` dizini)...
* sonra bir üstüne daha çık (orada bir üst package yok; `app` en üst seviye 😱)...
* ve orada `dependencies` module’ünü bul (`app/dependencies.py` dosyası)...
* ve oradan `get_token_header` function’ını import et.
Bu, `app/` dizininin üstünde, kendi `__init__.py` dosyası olan başka bir package’e işaret ederdi. Ama bizde böyle bir şey yok. Dolayısıyla bu örnekte hata verirdi. 🚨
Artık nasıl çalıştığını bildiğinize göre, uygulamalarınız ne kadar karmaşık olursa olsun relative import’ları kullanabilirsiniz. 🤓
### Özel `tags`, `responses` ve `dependencies` Ekleyin { #add-some-custom-tags-responses-and-dependencies }
`/items` prefix’ini ya da `tags=["items"]` değerini her *path operation*’a tek tek eklemiyoruz; çünkü bunları `APIRouter`’a ekledik.
Ama yine de belirli bir *path operation*’a uygulanacak _ek_ `tags` tanımlayabilir, ayrıca o *path operation*’a özel `responses` ekleyebiliriz:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[30:31] title["app/routers/items.py"] *}
/// tip | İpucu
Bu son *path operation*’da tag kombinasyonu şöyle olur: `["items", "custom"]`.
Ayrıca dokümantasyonda iki response da görünür: biri `404`, diğeri `403`.
///
## Ana `FastAPI` { #the-main-fastapi }
Şimdi `app/main.py` module’üne bakalım.
Burada `FastAPI` class’ını import edip kullanırsınız.
Bu dosya, uygulamanızda her şeyi bir araya getiren ana dosya olacak.
Mantığın büyük kısmı artık kendi module’lerinde yaşayacağı için ana dosya oldukça basit kalır.
### `FastAPI` Import Edin { #import-fastapi }
Normal şekilde bir `FastAPI` class’ı oluşturursunuz.
Hatta her `APIRouter` için olan dependency’lerle birleştirilecek [global dependencies](dependencies/global-dependencies.md) bile tanımlayabilirsiniz:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[1,3,7] title["app/main.py"] *}
### `APIRouter` Import Edin { #import-the-apirouter }
Şimdi `APIRouter` içeren diğer submodule’leri import ediyoruz:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[4:5] title["app/main.py"] *}
`app/routers/users.py` ve `app/routers/items.py` dosyaları aynı Python package’i olan `app`’in parçası olan submodule’ler olduğu için, onları "relative import" ile tek bir nokta `.` kullanarak import edebiliriz.
### Import Nasıl Çalışır { #how-the-importing-works }
Şu bölüm:
```Python
from .routers import items, users
```
şu anlama gelir:
* Bu module’ün (yani `app/main.py` dosyasının) bulunduğu package içinden başla (`app/` dizini)...
* `routers` subpackage’ini bul (`app/routers/` dizini)...
* ve buradan `items` submodule’ünü (`app/routers/items.py`) ve `users` submodule’ünü (`app/routers/users.py`) import et...
`items` module’ünün içinde `router` adında bir değişken vardır (`items.router`). Bu, `app/routers/items.py` dosyasında oluşturduğumuz aynı değişkendir; bir `APIRouter` nesnesidir.
Sonra aynı işlemi `users` module’ü için de yaparız.
Ayrıca şöyle de import edebilirdik:
```Python
from app.routers import items, users
```
/// info | Bilgi
İlk sürüm "relative import"tur:
```Python
from .routers import items, users
```
İkinci sürüm "absolute import"tur:
```Python
from app.routers import items, users
```
Python Packages ve Modules hakkında daha fazlası için, [Python'ın Modules ile ilgili resmi dokümantasyonunu](https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html) okuyun.
///
### İsim Çakışmalarını Önleyin { #avoid-name-collisions }
`items` submodule’ünü doğrudan import ediyoruz; sadece içindeki `router` değişkenini import etmiyoruz.
Çünkü `users` submodule’ünde de `router` adlı başka bir değişken var.
Eğer şöyle sırayla import etseydik:
```Python
from .routers.items import router
from .routers.users import router
```
`users` içindeki `router`, `items` içindeki `router`’ın üstüne yazardı ve ikisini aynı anda kullanamazdık.
Bu yüzden ikisini de aynı dosyada kullanabilmek için submodule’leri doğrudan import ediyoruz:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[5] title["app/main.py"] *}
### `users` ve `items` için `APIRouter`’ları Dahil Edin { #include-the-apirouters-for-users-and-items }
Şimdi `users` ve `items` submodule’lerindeki `router`’ları dahil edelim:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[10:11] title["app/main.py"] *}
/// info | Bilgi
`users.router`, `app/routers/users.py` dosyasının içindeki `APIRouter`’ı içerir.
`items.router` ise `app/routers/items.py` dosyasının içindeki `APIRouter`’ı içerir.
///
`app.include_router()` ile her bir `APIRouter`’ı ana `FastAPI` uygulamasına ekleyebiliriz.
Böylece o router içindeki tüm route’lar uygulamanın bir parçası olarak dahil edilir.
/// note | Teknik Detaylar
Aslında içeride, `APIRouter` içinde tanımlanan her *path operation* için bir *path operation* oluşturur.
Yani perde arkasında, her şey tek bir uygulamaymış gibi çalışır.
///
/// check | Ek bilgi
Router’ları dahil ederken performans konusunda endişelenmeniz gerekmez.
Bu işlem mikrosaniyeler sürer ve sadece startup sırasında olur.
Dolayısıyla performansı etkilemez. ⚡
///
### Özel `prefix`, `tags`, `responses` ve `dependencies` ile Bir `APIRouter` Dahil Edin { #include-an-apirouter-with-a-custom-prefix-tags-responses-and-dependencies }
Şimdi, kurumunuzun size `app/internal/admin.py` dosyasını verdiğini düşünelim.
Bu dosyada, kurumunuzun birden fazla proje arasında paylaştığı bazı admin *path operation*’larını içeren bir `APIRouter` var.
Bu örnekte çok basit olacak. Ancak kurum içinde başka projelerle paylaşıldığı için, bunu değiştirip `prefix`, `dependencies`, `tags` vs. doğrudan `APIRouter`’a ekleyemediğimizi varsayalım:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/internal/admin.py hl[3] title["app/internal/admin.py"] *}
Yine de bu `APIRouter`’ı dahil ederken özel bir `prefix` ayarlamak istiyoruz ki tüm *path operation*’ları `/admin` ile başlasın; ayrıca bu projede hâlihazırda kullandığımız `dependencies` ile güvene almak, `tags` ve `responses` eklemek istiyoruz.
Orijinal `APIRouter`’ı değiştirmeden, bu parametreleri `app.include_router()`’a vererek hepsini tanımlayabiliriz:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[14:17] title["app/main.py"] *}
Böylece orijinal `APIRouter` değişmeden kalır; yani aynı `app/internal/admin.py` dosyasını kurum içindeki diğer projelerle de paylaşmaya devam edebiliriz.
Sonuç olarak, uygulamamızda `admin` module’ündeki her bir *path operation* şunlara sahip olur:
* `/admin` prefix’i.
* `admin` tag’i.
* `get_token_header` dependency’si.
* `418` response’u. 🍵
Ancak bu sadece bizim uygulamamızdaki o `APIRouter` için geçerlidir; onu kullanan diğer kodlar için değil.
Dolayısıyla örneğin diğer projeler aynı `APIRouter`’ı farklı bir authentication yöntemiyle kullanabilir.
### Bir *Path Operation* Dahil Edin { #include-a-path-operation }
*Path operation*’ları doğrudan `FastAPI` uygulamasına da ekleyebiliriz.
Burada bunu yapıyoruz... sadece yapabildiğimizi göstermek için 🤷:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[21:23] title["app/main.py"] *}
ve `app.include_router()` ile eklenen diğer tüm *path operation*’larla birlikte doğru şekilde çalışır.
/// info | Çok Teknik Detaylar
**Not**: Bu oldukça teknik bir detay; büyük ihtimalle **direkt geçebilirsiniz**.
---
`APIRouter`’lar "mount" edilmez; uygulamanın geri kalanından izole değildir.
Çünkü *path operation*’larını OpenAPI şemasına ve kullanıcı arayüzlerine dahil etmek istiyoruz.
Onları tamamen izole edip bağımsız şekilde "mount" edemediğimiz için, *path operation*’lar doğrudan eklenmek yerine "klonlanır" (yeniden oluşturulur).
///
## `pyproject.toml` İçinde `entrypoint` Yapılandırın { #configure-the-entrypoint-in-pyproject-toml }
FastAPI `app` nesneniz `app/main.py` içinde yaşadığına göre, `pyproject.toml` dosyanızda `entrypoint`’i şöyle yapılandırabilirsiniz:
```toml
[tool.fastapi]
entrypoint = "app.main:app"
```
bu da şu import’a denktir:
```python
from app.main import app
```
Böylece `fastapi` komutu uygulamanızı nerede bulacağını bilir.
/// Note | Not
Komuta dosya yolunu da verebilirsiniz, örneğin:
```console
$ fastapi dev app/main.py
```
Ama o zaman her `fastapi` komutunu çalıştırdığınızda doğru yolu hatırlayıp geçirmeniz gerekir.
Ayrıca, diğer araçlar uygulamayı bulamayabilir; örneğin [VS Code Eklentisi](../editor-support.md) veya [FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com). Bu yüzden `pyproject.toml` içinde `entrypoint` kullanmanız önerilir.
///
## Otomatik API Dokümanını Kontrol Edin { #check-the-automatic-api-docs }
Şimdi uygulamanızı çalıştırın:
## Aynı Router'ı Farklı `prefix` ile Birden Fazla Kez Dahil Edin { #include-the-same-router-multiple-times-with-different-prefix }
`.include_router()` ile aynı router’ı farklı prefix’ler kullanarak birden fazla kez de dahil edebilirsiniz.
Örneğin aynı API’yi `/api/v1` ve `/api/latest` gibi farklı prefix’ler altında sunmak için faydalı olabilir.
Bu, muhtemelen ihtiyacınız olmayan ileri seviye bir kullanımdır; ancak gerekirse diye mevcut.
## Bir `APIRouter`’ı Başka Birine Dahil Edin { #include-an-apirouter-in-another }
Bir `APIRouter`’ı `FastAPI` uygulamasına dahil ettiğiniz gibi, bir `APIRouter`’ı başka bir `APIRouter`’a da şu şekilde dahil edebilirsiniz:
```Python
router.include_router(other_router)
```
`router`’ı `FastAPI` uygulamasına dahil etmeden önce bunu yaptığınızdan emin olun; böylece `other_router` içindeki *path operation*’lar da dahil edilmiş olur.
================================================
FILE: docs/tr/docs/tutorial/body-fields.md
================================================
# Body - Alanlar { #body-fields }
`Query`, `Path` ve `Body` ile *path operation function* parametrelerinde ek doğrulama ve metadata tanımlayabildiğiniz gibi, Pydantic modellerinin içinde de Pydantic'in `Field`'ını kullanarak doğrulama ve metadata tanımlayabilirsiniz.
## `Field`'ı import edin { #import-field }
Önce import etmeniz gerekir:
{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}
/// warning | Uyarı
`Field`'ın, diğerlerinin (`Query`, `Path`, `Body` vb.) aksine `fastapi`'den değil doğrudan `pydantic`'den import edildiğine dikkat edin.
///
## Model attribute'larını tanımlayın { #declare-model-attributes }
Ardından `Field`'ı model attribute'larıyla birlikte kullanabilirsiniz:
{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}
`Field`, `Query`, `Path` ve `Body` ile aynı şekilde çalışır; aynı parametrelerin tamamına sahiptir, vb.
/// note | Teknik Detaylar
Aslında, `Query`, `Path` ve birazdan göreceğiniz diğerleri, ortak bir `Param` sınıfının alt sınıflarından nesneler oluşturur; `Param` sınıfı da Pydantic'in `FieldInfo` sınıfının bir alt sınıfıdır.
Pydantic'in `Field`'ı da `FieldInfo`'nun bir instance'ını döndürür.
`Body` ayrıca doğrudan `FieldInfo`'nun bir alt sınıfından nesneler döndürür. Daha sonra göreceğiniz başka bazıları da `Body` sınıfının alt sınıflarıdır.
`fastapi`'den `Query`, `Path` ve diğerlerini import ettiğinizde, bunların aslında özel sınıflar döndüren fonksiyonlar olduğunu unutmayın.
///
/// tip | İpucu
Type, varsayılan değer ve `Field` ile tanımlanan her model attribute'unun yapısının, *path operation function* parametresiyle aynı olduğuna dikkat edin; sadece `Path`, `Query` ve `Body` yerine `Field` kullanılmıştır.
///
## Ek bilgi ekleyin { #add-extra-information }
`Field`, `Query`, `Body` vb. içinde ek bilgi tanımlayabilirsiniz. Bu bilgiler oluşturulan JSON Schema'ya dahil edilir.
Örnek (examples) tanımlamayı öğrenirken, dokümanların ilerleyen kısımlarında ek bilgi ekleme konusunu daha ayrıntılı göreceksiniz.
/// warning | Uyarı
`Field`'a geçirilen ekstra key'ler, uygulamanız için üretilen OpenAPI schema'sında da yer alır.
Bu key'ler OpenAPI spesifikasyonunun bir parçası olmak zorunda olmadığından, örneğin [OpenAPI validator](https://validator.swagger.io/) gibi bazı OpenAPI araçları üretilen schema'nızla çalışmayabilir.
///
## Özet { #recap }
Model attribute'ları için ek doğrulamalar ve metadata tanımlamak üzere Pydantic'in `Field`'ını kullanabilirsiniz.
Ayrıca, ek keyword argument'ları kullanarak JSON Schema'ya ekstra metadata da iletebilirsiniz.
================================================
FILE: docs/tr/docs/tutorial/body-multiple-params.md
================================================
# Body - Birden Fazla Parametre { #body-multiple-parameters }
Artık `Path` ve `Query` kullanmayı gördüğümüze göre, request body bildirimlerinin daha ileri kullanım senaryolarına bakalım.
## `Path`, `Query` ve body parametrelerini karıştırma { #mix-path-query-and-body-parameters }
Öncelikle, elbette `Path`, `Query` ve request body parametre bildirimlerini serbestçe karıştırabilirsiniz ve **FastAPI** ne yapacağını bilir.
Ayrıca, varsayılan değeri `None` yaparak body parametrelerini opsiyonel olarak da tanımlayabilirsiniz:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an_py310.py hl[18:20] *}
/// note | Not
Bu durumda body'den alınacak `item` opsiyoneldir. Çünkü varsayılan değeri `None` olarak ayarlanmıştır.
///
## Birden fazla body parametresi { #multiple-body-parameters }
Önceki örnekte, *path operation*'lar `Item`'ın özelliklerini içeren bir JSON body beklerdi, örneğin:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
```
Ancak birden fazla body parametresi de tanımlayabilirsiniz; örneğin `item` ve `user`:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002_py310.py hl[20] *}
Bu durumda **FastAPI**, fonksiyonda birden fazla body parametresi olduğunu fark eder (iki parametre de Pydantic modelidir).
Bunun üzerine, body içinde anahtar (field name) olarak parametre adlarını kullanır ve şu şekilde bir body bekler:
```JSON
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
},
"user": {
"username": "dave",
"full_name": "Dave Grohl"
}
}
```
/// note | Not
`item` daha öncekiyle aynı şekilde tanımlanmış olsa bile, artık body içinde `item` anahtarı altında gelmesi beklenir.
///
**FastAPI**, request'ten otomatik dönüşümü yapar; böylece `item` parametresi kendi içeriğini alır, `user` için de aynı şekilde olur.
Birleşik verinin validasyonunu yapar ve OpenAPI şeması ile otomatik dokümantasyonda da bunu bu şekilde dokümante eder.
## Body içinde tekil değerler { #singular-values-in-body }
Query ve path parametreleri için ek veri tanımlamak üzere `Query` ve `Path` olduğu gibi, **FastAPI** bunların karşılığı olarak `Body` de sağlar.
Örneğin, önceki modeli genişleterek, aynı body içinde `item` ve `user` dışında bir de `importance` anahtarı olmasını isteyebilirsiniz.
Bunu olduğu gibi tanımlarsanız, tekil bir değer olduğu için **FastAPI** bunun bir query parametresi olduğunu varsayar.
Ama `Body` kullanarak, **FastAPI**'ye bunu body içinde başka bir anahtar olarak ele almasını söyleyebilirsiniz:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003_an_py310.py hl[23] *}
Bu durumda **FastAPI** şu şekilde bir body bekler:
```JSON
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
},
"user": {
"username": "dave",
"full_name": "Dave Grohl"
},
"importance": 5
}
```
Yine veri tiplerini dönüştürür, validate eder, dokümante eder, vb.
## Birden fazla body parametresi ve query { #multiple-body-params-and-query }
Elbette ihtiyaç duyduğunuzda, body parametrelerine ek olarak query parametreleri de tanımlayabilirsiniz.
Varsayılan olarak tekil değerler query parametresi olarak yorumlandığı için, ayrıca `Query` eklemeniz gerekmez; şöyle yazmanız yeterlidir:
```Python
q: str | None = None
```
Örneğin:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004_an_py310.py hl[28] *}
/// info | Bilgi
`Body`, `Query`, `Path` ve daha sonra göreceğiniz diğerleriyle aynı ek validasyon ve metadata parametrelerine de sahiptir.
///
## Tek bir body parametresini gömme { #embed-a-single-body-parameter }
Diyelim ki Pydantic'teki `Item` modelinden gelen yalnızca tek bir `item` body parametreniz var.
Varsayılan olarak **FastAPI**, body'nin doğrudan bu modelin içeriği olmasını bekler.
Ancak, ek body parametreleri tanımladığınızda olduğu gibi, `item` anahtarı olan bir JSON ve onun içinde modelin içeriğini beklemesini istiyorsanız, `Body`'nin özel parametresi olan `embed`'i kullanabilirsiniz:
```Python
item: Item = Body(embed=True)
```
yani şöyle:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial005_an_py310.py hl[17] *}
Bu durumda **FastAPI** şu şekilde bir body bekler:
```JSON hl_lines="2"
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
}
```
şunun yerine:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
```
## Özet { #recap }
Bir request yalnızca tek bir body içerebilse de, *path operation function*'ınıza birden fazla body parametresi ekleyebilirsiniz.
Ancak **FastAPI** bunu yönetir; fonksiyonunuza doğru veriyi verir ve *path operation* içinde doğru şemayı validate edip dokümante eder.
Ayrıca tekil değerlerin body'nin bir parçası olarak alınmasını da tanımlayabilirsiniz.
Ve yalnızca tek bir parametre tanımlanmış olsa bile, **FastAPI**'ye body'yi bir anahtarın içine gömmesini söyleyebilirsiniz.
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FILE: docs/tr/docs/tutorial/body-nested-models.md
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# Body - İç İçe Modeller { #body-nested-models }
**FastAPI** ile (Pydantic sayesinde) istediğiniz kadar derin iç içe geçmiş modelleri tanımlayabilir, doğrulayabilir, dokümante edebilir ve kullanabilirsiniz.
## List alanları { #list-fields }
Bir attribute’u bir alt tipe sahip olacak şekilde tanımlayabilirsiniz. Örneğin, bir Python `list`:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}
Bu, `tags`’in bir list olmasını sağlar; ancak list’in elemanlarının tipini belirtmez.
## Tip parametresi olan list alanları { #list-fields-with-type-parameter }
Ancak Python’da, iç tipleri olan list’leri (ya da "type parameter" içeren tipleri) tanımlamanın belirli bir yolu vardır:
### Tip parametresiyle bir `list` tanımlayın { #declare-a-list-with-a-type-parameter }
`list`, `dict`, `tuple` gibi type parameter (iç tip) alan tipleri tanımlamak için, iç tipi(leri) köşeli parantezlerle "type parameter" olarak verin: `[` ve `]`
```Python
my_list: list[str]
```
Bu, tip tanımları için standart Python sözdizimidir.
İç tipleri olan model attribute’ları için de aynı standart sözdizimini kullanın.
Dolayısıyla örneğimizde, `tags`’i özel olarak bir "string list’i" yapabiliriz:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}
## Set tipleri { #set-types }
Sonra bunu düşününce, tag’lerin tekrar etmemesi gerektiğini fark ederiz; büyük ihtimalle benzersiz string’ler olmalıdır.
Python’da benzersiz öğelerden oluşan kümeler için özel bir veri tipi vardır: `set`.
O zaman `tags`’i string’lerden oluşan bir set olarak tanımlayabiliriz:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}
Böylece duplicate veri içeren bir request alsanız bile, bu veri benzersiz öğelerden oluşan bir set’e dönüştürülür.
Ve bu veriyi ne zaman output etseniz, kaynakta duplicate olsa bile, benzersiz öğelerden oluşan bir set olarak output edilir.
Ayrıca buna göre annotate / dokümante edilir.
## İç İçe Modeller { #nested-models }
Bir Pydantic modelinin her attribute’unun bir tipi vardır.
Ancak bu tip, kendi başına başka bir Pydantic modeli de olabilir.
Yani belirli attribute adları, tipleri ve validation kurallarıyla derin iç içe JSON "object"leri tanımlayabilirsiniz.
Hem de istediğiniz kadar iç içe.
### Bir alt model tanımlayın { #define-a-submodel }
Örneğin bir `Image` modeli tanımlayabiliriz:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[7:9] *}
### Alt modeli tip olarak kullanın { #use-the-submodel-as-a-type }
Ardından bunu bir attribute’un tipi olarak kullanabiliriz:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}
Bu da **FastAPI**’nin aşağıdakine benzer bir body bekleyeceği anlamına gelir:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2,
"tags": ["rock", "metal", "bar"],
"image": {
"url": "http://example.com/baz.jpg",
"name": "The Foo live"
}
}
```
Yine, sadece bu tanımı yaparak **FastAPI** ile şunları elde edersiniz:
* Editör desteği (tamamlama vb.), iç içe modeller için bile
* Veri dönüştürme
* Veri doğrulama (validation)
* Otomatik dokümantasyon
## Özel tipler ve doğrulama { #special-types-and-validation }
`str`, `int`, `float` vb. normal tekil tiplerin yanında, `str`’den türeyen daha karmaşık tekil tipleri de kullanabilirsiniz.
Tüm seçenekleri görmek için [Pydantic Türlerine Genel Bakış](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/) sayfasına göz atın. Sonraki bölümde bazı örnekleri göreceksiniz.
Örneğin `Image` modelinde bir `url` alanımız olduğuna göre, bunu `str` yerine Pydantic’in `HttpUrl` tipinden bir instance olacak şekilde tanımlayabiliriz:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py310.py hl[2,8] *}
String’in geçerli bir URL olup olmadığı kontrol edilir ve JSON Schema / OpenAPI’de de buna göre dokümante edilir.
## Alt modellerden oluşan list’lere sahip attribute’lar { #attributes-with-lists-of-submodels }
Pydantic modellerini `list`, `set` vb. tiplerin alt tipi olarak da kullanabilirsiniz:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial006_py310.py hl[18] *}
Bu, aşağıdaki gibi bir JSON body bekler (dönüştürür, doğrular, dokümante eder vb.):
```JSON hl_lines="11"
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2,
"tags": [
"rock",
"metal",
"bar"
],
"images": [
{
"url": "http://example.com/baz.jpg",
"name": "The Foo live"
},
{
"url": "http://example.com/dave.jpg",
"name": "The Baz"
}
]
}
```
/// info | Bilgi
`images` key’inin artık image object’lerinden oluşan bir list içerdiğine dikkat edin.
///
## Çok derin iç içe modeller { #deeply-nested-models }
İstediğiniz kadar derin iç içe modeller tanımlayabilirsiniz:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial007_py310.py hl[7,12,18,21,25] *}
/// info | Bilgi
`Offer`’ın bir `Item` list’i olduğuna, `Item`’ların da opsiyonel bir `Image` list’ine sahip olduğuna dikkat edin.
///
## Sadece list olan body’ler { #bodies-of-pure-lists }
Beklediğiniz JSON body’nin en üst seviye değeri bir JSON `array` (Python’da `list`) ise, tipi Pydantic modellerinde olduğu gibi fonksiyonun parametresinde tanımlayabilirsiniz:
```Python
images: list[Image]
```
şu örnekte olduğu gibi:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008_py310.py hl[13] *}
## Her yerde editör desteği { #editor-support-everywhere }
Ve her yerde editör desteği alırsınız.
List içindeki öğeler için bile:
Pydantic modelleri yerine doğrudan `dict` ile çalışsaydınız bu tür bir editör desteğini alamazdınız.
Ancak bunlarla uğraşmanız da gerekmez; gelen dict’ler otomatik olarak dönüştürülür ve output’unuz da otomatik olarak JSON’a çevrilir.
## Rastgele `dict` body’leri { #bodies-of-arbitrary-dicts }
Body’yi, key’leri bir tipte ve value’ları başka bir tipte olan bir `dict` olarak da tanımlayabilirsiniz.
Bu şekilde (Pydantic modellerinde olduğu gibi) geçerli field/attribute adlarının önceden ne olduğunu bilmeniz gerekmez.
Bu, önceden bilmediğiniz key’leri almak istediğiniz durumlarda faydalıdır.
---
Bir diğer faydalı durum da key’lerin başka bir tipte olmasını istediğiniz zamandır (ör. `int`).
Burada göreceğimiz şey de bu.
Bu durumda, `int` key’lere ve `float` value’lara sahip olduğu sürece herhangi bir `dict` kabul edersiniz:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial009_py310.py hl[7] *}
/// tip | İpucu
JSON key olarak yalnızca `str` destekler, bunu unutmayın.
Ancak Pydantic otomatik veri dönüştürme yapar.
Yani API client’larınız key’leri sadece string olarak gönderebilse bile, bu string’ler saf tamsayı içeriyorsa Pydantic bunları dönüştürür ve doğrular.
Ve `weights` olarak aldığınız `dict`, gerçekte `int` key’lere ve `float` value’lara sahip olur.
///
## Özet { #recap }
**FastAPI** ile Pydantic modellerinin sağladığı en yüksek esnekliği elde ederken, kodunuzu da basit, kısa ve şık tutarsınız.
Üstelik tüm avantajlarla birlikte:
* Editör desteği (her yerde tamamlama!)
* Veri dönüştürme (diğer adıyla parsing / serialization)
* Veri doğrulama (validation)
* Schema dokümantasyonu
* Otomatik dokümanlar
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FILE: docs/tr/docs/tutorial/body-updates.md
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# Body - Güncellemeler { #body-updates }
## `PUT` ile değiştirerek güncelleme { #update-replacing-with-put }
Bir öğeyi güncellemek için [HTTP `PUT`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PUT) operasyonunu kullanabilirsiniz.
Girdi verisini JSON olarak saklanabilecek bir formata (ör. bir NoSQL veritabanı ile) dönüştürmek için `jsonable_encoder` kullanabilirsiniz. Örneğin, `datetime` değerlerini `str`'ye çevirmek gibi.
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}
`PUT`, mevcut verinin yerine geçmesi gereken veriyi almak için kullanılır.
### Değiştirerek güncelleme uyarısı { #warning-about-replacing }
Bu, `bar` öğesini `PUT` ile, body içinde şu verilerle güncellemek isterseniz:
```Python
{
"name": "Barz",
"price": 3,
"description": None,
}
```
zaten kayıtlı olan `"tax": 20.2` alanını içermediği için, input model `"tax": 10.5` varsayılan değerini kullanacaktır.
Ve veri, bu "yeni" `tax` değeri olan `10.5` ile kaydedilecektir.
## `PATCH` ile kısmi güncellemeler { #partial-updates-with-patch }
Veriyi *kısmen* güncellemek için [HTTP `PATCH`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PATCH) operasyonunu da kullanabilirsiniz.
Bu, yalnızca güncellemek istediğiniz veriyi gönderip, geri kalanını olduğu gibi bırakabileceğiniz anlamına gelir.
/// note | Not
`PATCH`, `PUT`'a göre daha az yaygın kullanılır ve daha az bilinir.
Hatta birçok ekip, kısmi güncellemeler için bile yalnızca `PUT` kullanır.
Bunları nasıl isterseniz öyle kullanmakta **özgürsünüz**; **FastAPI** herhangi bir kısıtlama dayatmaz.
Ancak bu kılavuz, aşağı yukarı, bunların nasıl kullanılması amaçlandığını gösterir.
///
### Pydantic'in `exclude_unset` parametresini kullanma { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }
Kısmi güncellemeler almak istiyorsanız, Pydantic modelinin `.model_dump()` metodundaki `exclude_unset` parametresini kullanmak çok faydalıdır.
Örneğin: `item.model_dump(exclude_unset=True)`.
Bu, `item` modeli oluşturulurken set edilmiş verileri içeren; varsayılan değerleri hariç tutan bir `dict` üretir.
Sonrasında bunu, yalnızca set edilmiş (request'te gönderilmiş) veriyi içeren; varsayılan değerleri atlayan bir `dict` üretmek için kullanabilirsiniz:
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[32] *}
### Pydantic'in `update` parametresini kullanma { #using-pydantics-update-parameter }
Artık `.model_copy()` ile mevcut modelin bir kopyasını oluşturup, güncellenecek verileri içeren bir `dict` ile `update` parametresini geçebilirsiniz.
Örneğin: `stored_item_model.model_copy(update=update_data)`:
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}
### Kısmi güncellemeler özeti { #partial-updates-recap }
Özetle, kısmi güncelleme uygulamak için şunları yaparsınız:
* (İsteğe bağlı olarak) `PUT` yerine `PATCH` kullanın.
* Kayıtlı veriyi alın.
* Bu veriyi bir Pydantic modeline koyun.
* Input modelinden, varsayılan değerler olmadan bir `dict` üretin (`exclude_unset` kullanarak).
* Bu şekilde, modelinizdeki varsayılan değerlerle daha önce saklanmış değerlerin üzerine yazmak yerine, yalnızca kullanıcının gerçekten set ettiği değerleri güncellersiniz.
* Kayıtlı modelin bir kopyasını oluşturun ve alınan kısmi güncellemeleri kullanarak attribute'larını güncelleyin (`update` parametresini kullanarak).
* Kopyalanan modeli DB'nizde saklanabilecek bir şeye dönüştürün (ör. `jsonable_encoder` kullanarak).
* Bu, modelin `.model_dump()` metodunu yeniden kullanmaya benzer; ancak değerlerin JSON'a dönüştürülebilecek veri tiplerine çevrilmesini garanti eder (ör. `datetime` -> `str`).
* Veriyi DB'nize kaydedin.
* Güncellenmiş modeli döndürün.
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[28:35] *}
/// tip | İpucu
Aynı tekniği HTTP `PUT` operasyonu ile de kullanabilirsiniz.
Ancak buradaki örnek `PATCH` kullanıyor, çünkü bu kullanım senaryoları için tasarlanmıştır.
///
/// note | Not
Input modelin yine de doğrulandığına dikkat edin.
Dolayısıyla, tüm attribute'ların atlanabildiği kısmi güncellemeler almak istiyorsanız, tüm attribute'ları optional olarak işaretlenmiş (varsayılan değerlerle veya `None` ile) bir modele ihtiyacınız vardır.
**Güncelleme** için tüm değerleri optional olan modeller ile **oluşturma** için zorunlu değerlere sahip modelleri ayırmak için, [Extra Models](extra-models.md) bölümünde anlatılan fikirleri kullanabilirsiniz.
///
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FILE: docs/tr/docs/tutorial/body.md
================================================
# Request Body { #request-body }
Bir client'ten (örneğin bir tarayıcıdan) API'nize veri göndermeniz gerektiğinde, bunu **request body** olarak gönderirsiniz.
Bir **request** body, client'in API'nize gönderdiği veridir. Bir **response** body ise API'nizin client'e gönderdiği veridir.
API'niz neredeyse her zaman bir **response** body göndermek zorundadır. Ancak client'lerin her zaman **request body** göndermesi gerekmez; bazen sadece bir path isterler, belki birkaç query parametresiyle birlikte, ama body göndermezler.
Bir **request** body tanımlamak için, tüm gücü ve avantajlarıyla [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) modellerini kullanırsınız.
/// info | Bilgi
Veri göndermek için şunlardan birini kullanmalısınız: `POST` (en yaygını), `PUT`, `DELETE` veya `PATCH`.
`GET` request'i ile body göndermek, spesifikasyonlarda tanımsız bir davranıştır; yine de FastAPI bunu yalnızca çok karmaşık/uç kullanım senaryoları için destekler.
Önerilmediği için Swagger UI ile etkileşimli dokümanlar, `GET` kullanırken body için dokümantasyonu göstermez ve aradaki proxy'ler bunu desteklemeyebilir.
///
## Pydantic'in `BaseModel`'ini import edin { #import-pydantics-basemodel }
Önce, `pydantic` içinden `BaseModel`'i import etmeniz gerekir:
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}
## Veri modelinizi oluşturun { #create-your-data-model }
Sonra veri modelinizi, `BaseModel`'den kalıtım alan bir class olarak tanımlarsınız.
Tüm attribute'lar için standart Python type'larını kullanın:
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}
Query parametrelerini tanımlarken olduğu gibi, bir model attribute'ü default bir değere sahipse zorunlu değildir. Aksi halde zorunludur. Sadece opsiyonel yapmak için `None` kullanın.
Örneğin, yukarıdaki model şu şekilde bir JSON "`object`" (veya Python `dict`) tanımlar:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "An optional description",
"price": 45.2,
"tax": 3.5
}
```
...`description` ve `tax` opsiyonel olduğu için (default değerleri `None`), şu JSON "`object`" da geçerli olur:
```JSON
{
"name": "Foo",
"price": 45.2
}
```
## Parametre olarak tanımlayın { #declare-it-as-a-parameter }
Bunu *path operation*'ınıza eklemek için, path ve query parametrelerini tanımladığınız şekilde tanımlayın:
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[16] *}
...ve type'ını, oluşturduğunuz model olan `Item` olarak belirtin.
## Sonuçlar { #results }
Sadece bu Python type tanımıyla, **FastAPI** şunları yapar:
* Request'in body'sini JSON olarak okur.
* İlgili type'lara dönüştürür (gerekirse).
* Veriyi doğrular (validate eder).
* Veri geçersizse, tam olarak nerede ve hangi verinin hatalı olduğunu söyleyen, anlaşılır bir hata döndürür.
* Aldığı veriyi `item` parametresi içinde size verir.
* Fonksiyonda bunun type'ını `Item` olarak tanımladığınız için, tüm attribute'lar ve type'ları için editor desteğini (tamamlama vb.) de alırsınız.
* Modeliniz için [JSON Schema](https://json-schema.org) tanımları üretir; projeniz için anlamlıysa bunları başka yerlerde de kullanabilirsiniz.
* Bu şemalar üretilen OpenAPI şemasının bir parçası olur ve otomatik dokümantasyon UIs tarafından kullanılır.
## Otomatik dokümanlar { #automatic-docs }
Modellerinizin JSON Schema'ları, OpenAPI tarafından üretilen şemanın bir parçası olur ve etkileşimli API dokümanlarında gösterilir:
Ayrıca, ihtiyaç duyan her *path operation* içindeki API dokümanlarında da kullanılır:
## Editor desteği { #editor-support }
Editor'ünüzde, fonksiyonunuzun içinde her yerde type hint'leri ve tamamlama (completion) alırsınız (Pydantic modeli yerine `dict` alsaydınız bu olmazdı):
Yanlış type işlemleri için hata kontrolleri de alırsınız:
Bu bir tesadüf değil; tüm framework bu tasarımın etrafında inşa edildi.
Ayrıca, bunun tüm editor'lerle çalışacağından emin olmak için herhangi bir implementasyon yapılmadan önce tasarım aşamasında kapsamlı şekilde test edildi.
Hatta bunu desteklemek için Pydantic'in kendisinde bile bazı değişiklikler yapıldı.
Önceki ekran görüntüleri [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com) ile alınmıştır.
Ancak [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/) ve diğer Python editor'lerinin çoğunda da aynı editor desteğini alırsınız:
/// tip | İpucu
Editor olarak [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/) kullanıyorsanız, [Pydantic PyCharm Plugin](https://github.com/koxudaxi/pydantic-pycharm-plugin/) kullanabilirsiniz.
Pydantic modelleri için editor desteğini şu açılardan iyileştirir:
* auto-completion
* type checks
* refactoring
* searching
* inspections
///
## Modeli kullanın { #use-the-model }
Fonksiyonun içinde model nesnesinin tüm attribute'larına doğrudan erişebilirsiniz:
{* ../../docs_src/body/tutorial002_py310.py *}
## Request body + path parametreleri { #request-body-path-parameters }
Path parametrelerini ve request body'yi aynı anda tanımlayabilirsiniz.
**FastAPI**, path parametreleriyle eşleşen fonksiyon parametrelerinin **path'ten alınması** gerektiğini ve Pydantic model olarak tanımlanan fonksiyon parametrelerinin **request body'den alınması** gerektiğini anlayacaktır.
{* ../../docs_src/body/tutorial003_py310.py hl[15:16] *}
## Request body + path + query parametreleri { #request-body-path-query-parameters }
**body**, **path** ve **query** parametrelerini aynı anda da tanımlayabilirsiniz.
**FastAPI** bunların her birini tanır ve veriyi doğru yerden alır.
{* ../../docs_src/body/tutorial004_py310.py hl[16] *}
Fonksiyon parametreleri şu şekilde tanınır:
* Parametre, **path** içinde de tanımlıysa path parametresi olarak kullanılır.
* Parametre **tekil bir type**'taysa (`int`, `float`, `str`, `bool` vb.), **query** parametresi olarak yorumlanır.
* Parametre bir **Pydantic model** type'ı olarak tanımlandıysa, request **body** olarak yorumlanır.
/// note | Not
FastAPI, `q` değerinin zorunlu olmadığını `= None` default değerinden anlayacaktır.
`str | None`, FastAPI tarafından bu değerin zorunlu olmadığını belirlemek için kullanılmaz; FastAPI bunun zorunlu olmadığını `= None` default değeri olduğu için bilir.
Ancak type annotation'larını eklemek, editor'ünüzün size daha iyi destek vermesini ve hataları yakalamasını sağlar.
///
## Pydantic olmadan { #without-pydantic }
Pydantic modellerini kullanmak istemiyorsanız, **Body** parametrelerini de kullanabilirsiniz. [Body - Multiple Parameters: Singular values in body](body-multiple-params.md#singular-values-in-body) dokümanına bakın.
================================================
FILE: docs/tr/docs/tutorial/cookie-param-models.md
================================================
# Cookie Parametre Modelleri { #cookie-parameter-models }
Birbirleriyle ilişkili bir **cookie** grubunuz varsa, bunları tanımlamak için bir **Pydantic model** oluşturabilirsiniz. 🍪
Bu sayede **model'i yeniden kullanabilir**, **birden fazla yerde** tekrar tekrar kullanabilir ve tüm parametreler için validation ve metadata'yı tek seferde tanımlayabilirsiniz. 😎
/// note | Not
This is supported since FastAPI version `0.115.0`. 🤓
///
/// tip | İpucu
Aynı teknik `Query`, `Cookie` ve `Header` için de geçerlidir. 😎
///
## Pydantic Model ile Cookies { #cookies-with-a-pydantic-model }
İhtiyacınız olan **cookie** parametrelerini bir **Pydantic model** içinde tanımlayın ve ardından parametreyi `Cookie` olarak bildirin:
{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *}
**FastAPI**, request ile gelen **cookies** içinden **her bir field** için veriyi **extract** eder ve size tanımladığınız Pydantic model'i verir.
## Dokümanları Kontrol Edin { #check-the-docs }
Tanımlanan cookie'leri `/docs` altındaki docs UI'da görebilirsiniz:
---
PyCharm kullanıyorsanız şunları yapabilirsiniz:
* "Run" menüsünü açın.
* "Debug..." seçeneğini seçin.
* Bir context menü açılır.
* Debug edilecek dosyayı seçin (bu örnekte `main.py`).
Böylece server, **FastAPI** kodunuzla başlar; breakpoint'lerinizde durur vb.
Aşağıdaki gibi görünebilir:
================================================
FILE: docs/tr/docs/tutorial/dependencies/classes-as-dependencies.md
================================================
# Dependency Olarak Class'lar { #classes-as-dependencies }
**Dependency Injection** sistemine daha derinlemesine geçmeden önce, bir önceki örneği geliştirelim.
## Önceki Örnekten Bir `dict` { #a-dict-from-the-previous-example }
Önceki örnekte, dependency'mizden ("dependable") bir `dict` döndürüyorduk:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}
Ama sonra *path operation function* içindeki `commons` parametresinde bir `dict` alıyoruz.
Ve biliyoruz ki editor'ler `dict`'ler için çok fazla destek (ör. completion) veremez; çünkü key'lerini ve value type'larını bilemezler.
Daha iyisini yapabiliriz...
## Bir Şeyi Dependency Yapan Nedir { #what-makes-a-dependency }
Şimdiye kadar dependency'leri function olarak tanımlanmış şekilde gördünüz.
Ancak dependency tanımlamanın tek yolu bu değil (muhtemelen en yaygını bu olsa da).
Buradaki kritik nokta, bir dependency'nin "callable" olması gerektiğidir.
Python'da "**callable**", Python'ın bir function gibi "çağırabildiği" her şeydir.
Yani elinizde `something` adlı bir nesne varsa (function _olmak zorunda değil_) ve onu şöyle "çağırabiliyorsanız" (çalıştırabiliyorsanız):
```Python
something()
```
veya
```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```
o zaman bu bir "callable" demektir.
## Dependency Olarak Class'lar { #classes-as-dependencies_1 }
Python'da bir class'tan instance oluştururken de aynı söz dizimini kullandığınızı fark etmiş olabilirsiniz.
Örneğin:
```Python
class Cat:
def __init__(self, name: str):
self.name = name
fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```
Bu durumda `fluffy`, `Cat` class'ının bir instance'ıdır.
Ve `fluffy` oluşturmak için `Cat`'i "çağırmış" olursunuz.
Dolayısıyla bir Python class'ı da bir **callable**'dır.
O zaman **FastAPI** içinde bir Python class'ını dependency olarak kullanabilirsiniz.
FastAPI'nin aslında kontrol ettiği şey, bunun bir "callable" olması (function, class ya da başka bir şey) ve tanımlı parametreleridir.
Eğer **FastAPI**'de bir dependency olarak bir "callable" verirseniz, FastAPI o "callable" için parametreleri analiz eder ve bunları *path operation function* parametreleriyle aynı şekilde işler. Sub-dependency'ler dahil.
Bu, hiç parametresi olmayan callable'lar için de geçerlidir. Tıpkı hiç parametresi olmayan *path operation function*'larda olduğu gibi.
O zaman yukarıdaki `common_parameters` adlı "dependable" dependency'sini `CommonQueryParams` class'ına çevirebiliriz:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[11:15] *}
Class instance'ını oluşturmak için kullanılan `__init__` metoduna dikkat edin:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[12] *}
...bizim önceki `common_parameters` ile aynı parametrelere sahip:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}
Bu parametreler, dependency'yi "çözmek" için **FastAPI**'nin kullanacağı şeylerdir.
Her iki durumda da şunlar olacak:
* `str` olan opsiyonel bir `q` query parametresi.
* Default değeri `0` olan `int` tipinde bir `skip` query parametresi.
* Default değeri `100` olan `int` tipinde bir `limit` query parametresi.
Her iki durumda da veriler dönüştürülecek, doğrulanacak, OpenAPI şemasında dokümante edilecek, vb.
## Kullanalım { #use-it }
Artık bu class'ı kullanarak dependency'nizi tanımlayabilirsiniz.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[19] *}
**FastAPI**, `CommonQueryParams` class'ını çağırır. Bu, o class'ın bir "instance"ını oluşturur ve bu instance, sizin function'ınıza `commons` parametresi olarak geçirilir.
## Type Annotation vs `Depends` { #type-annotation-vs-depends }
Yukarıdaki kodda `CommonQueryParams`'ı iki kez yazdığımıza dikkat edin:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ Annotated Olmadan
/// tip | İpucu
Mümkünse `Annotated` sürümünü kullanmayı tercih edin.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
Şuradaki son `CommonQueryParams`:
```Python
... Depends(CommonQueryParams)
```
...FastAPI'nin dependency'nin ne olduğunu anlamak için gerçekten kullandığı şeydir.
FastAPI tanımlanan parametreleri buradan çıkarır ve aslında çağıracağı şey de budur.
---
Bu durumda, şuradaki ilk `CommonQueryParams`:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, ...
```
////
//// tab | Python 3.10+ Annotated Olmadan
/// tip | İpucu
Mümkünse `Annotated` sürümünü kullanmayı tercih edin.
///
```Python
commons: CommonQueryParams ...
```
////
...**FastAPI** için özel bir anlam taşımaz. FastAPI bunu veri dönüştürme, doğrulama vb. için kullanmaz (çünkü bunlar için `Depends(CommonQueryParams)` kullanıyor).
Hatta şunu bile yazabilirsiniz:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[Any, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ Annotated Olmadan
/// tip | İpucu
Mümkünse `Annotated` sürümünü kullanmayı tercih edin.
///
```Python
commons = Depends(CommonQueryParams)
```
////
...şu örnekte olduğu gibi:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial003_an_py310.py hl[19] *}
Ancak type'ı belirtmeniz önerilir; böylece editor'ünüz `commons` parametresine ne geçirileceğini bilir ve size code completion, type check'leri vb. konularda yardımcı olur:
## Kısayol { #shortcut }
Ama burada bir miktar kod tekrarımız olduğunu görüyorsunuz; `CommonQueryParams`'ı iki kez yazıyoruz:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ Annotated Olmadan
/// tip | İpucu
Mümkünse `Annotated` sürümünü kullanmayı tercih edin.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
**FastAPI**, bu durumlar için bir kısayol sağlar: dependency'nin *özellikle* FastAPI'nin bir instance oluşturmak için "çağıracağı" bir class olduğu durumlar.
Bu özel durumlarda şunu yapabilirsiniz:
Şunu yazmak yerine:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ Annotated Olmadan
/// tip | İpucu
Mümkünse `Annotated` sürümünü kullanmayı tercih edin.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
...şunu yazarsınız:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends()]
```
////
//// tab | Python 3.10+ Annotated Olmadan
/// tip | İpucu
Mümkünse `Annotated` sürümünü kullanmayı tercih edin.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends()
```
////
Dependency'yi parametrenin type'ı olarak tanımlarsınız ve `Depends(CommonQueryParams)` içinde class'ı *yeniden* yazmak yerine, parametre vermeden `Depends()` kullanırsınız.
Aynı örnek şu hale gelir:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial004_an_py310.py hl[19] *}
...ve **FastAPI** ne yapması gerektiğini bilir.
/// tip | İpucu
Bu size faydalı olmaktan çok kafa karıştırıcı geliyorsa, kullanmayın; buna *ihtiyacınız* yok.
Bu sadece bir kısayoldur. Çünkü **FastAPI** kod tekrarını en aza indirmenize yardımcı olmayı önemser.
///
================================================
FILE: docs/tr/docs/tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md
================================================
# Path Operation Decorator'lerinde Dependency'ler { #dependencies-in-path-operation-decorators }
Bazı durumlarda bir dependency'nin döndürdüğü değere *path operation function* içinde gerçekten ihtiyacınız olmaz.
Ya da dependency zaten bir değer döndürmüyordur.
Ancak yine de çalıştırılmasını/çözülmesini istersiniz.
Bu gibi durumlarda, `Depends` ile bir *path operation function* parametresi tanımlamak yerine, *path operation decorator*'üne `dependencies` adında bir `list` ekleyebilirsiniz.
## *Path Operation Decorator*'üne `dependencies` Ekleyin { #add-dependencies-to-the-path-operation-decorator }
*Path operation decorator*, opsiyonel bir `dependencies` argümanı alır.
Bu, `Depends()` öğelerinden oluşan bir `list` olmalıdır:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[19] *}
Bu dependency'ler normal dependency'lerle aynı şekilde çalıştırılır/çözülür. Ancak (eğer bir değer döndürüyorlarsa) bu değer *path operation function*'ınıza aktarılmaz.
/// tip | İpucu
Bazı editörler, kullanılmayan function parametrelerini kontrol eder ve bunları hata olarak gösterebilir.
Bu `dependencies` yaklaşımıyla, editör/araç hatalarına takılmadan dependency'lerin çalıştırılmasını sağlayabilirsiniz.
Ayrıca kodunuzda kullanılmayan bir parametreyi gören yeni geliştiricilerin bunun gereksiz olduğunu düşünmesi gibi bir kafa karışıklığını da azaltabilir.
///
/// info | Bilgi
Bu örnekte uydurma özel header'lar olan `X-Key` ve `X-Token` kullanıyoruz.
Ancak gerçek senaryolarda, security uygularken, entegre [Security yardımcı araçlarını (bir sonraki bölüm)](../security/index.md) kullanmak size daha fazla fayda sağlar.
///
## Dependency Hataları ve Return Değerleri { #dependencies-errors-and-return-values }
Normalde kullandığınız aynı dependency *function*'larını burada da kullanabilirsiniz.
### Dependency Gereksinimleri { #dependency-requirements }
Request gereksinimleri (header'lar gibi) veya başka alt dependency'ler tanımlayabilirler:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[8,13] *}
### Exception Fırlatmak { #raise-exceptions }
Bu dependency'ler, normal dependency'lerde olduğu gibi `raise` ile exception fırlatabilir:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[10,15] *}
### Return Değerleri { #return-values }
Ayrıca değer döndürebilirler ya da döndürmeyebilirler; dönen değer kullanılmayacaktır.
Yani başka bir yerde zaten kullandığınız, değer döndüren normal bir dependency'yi tekrar kullanabilirsiniz; değer kullanılmasa bile dependency çalıştırılacaktır:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[11,16] *}
## Bir *Path Operation* Grubu İçin Dependency'ler { #dependencies-for-a-group-of-path-operations }
Daha sonra, muhtemelen birden fazla dosya kullanarak daha büyük uygulamaları nasıl yapılandıracağınızı okurken ([Bigger Applications - Multiple Files](../../tutorial/bigger-applications.md)), bir *path operation* grubu için tek bir `dependencies` parametresini nasıl tanımlayacağınızı öğreneceksiniz.
## Global Dependency'ler { #global-dependencies }
Sırada, dependency'leri tüm `FastAPI` uygulamasına nasıl ekleyeceğimizi göreceğiz; böylece her *path operation* için geçerli olacaklar.
================================================
FILE: docs/tr/docs/tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md
================================================
# `yield` ile Dependency'ler { #dependencies-with-yield }
FastAPI, işini bitirdikten sonra ek adımlar çalıştıran dependency'leri destekler.
Bunu yapmak için `return` yerine `yield` kullanın ve ek adımları (kodu) `yield` satırından sonra yazın.
/// tip | İpucu
Her dependency için yalnızca bir kez `yield` kullandığınızdan emin olun.
///
/// note | Teknik Detaylar
Şunlarla kullanılabilen herhangi bir fonksiyon:
* [`@contextlib.contextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.contextmanager) veya
* [`@contextlib.asynccontextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager)
bir **FastAPI** dependency'si olarak kullanılabilir.
Hatta FastAPI bu iki decorator'ı içeride (internally) kullanır.
///
## `yield` ile Bir Veritabanı Dependency'si { #a-database-dependency-with-yield }
Örneğin bunu, bir veritabanı session'ı oluşturmak ve iş bittikten sonra kapatmak için kullanabilirsiniz.
Response oluşturulmadan önce yalnızca `yield` satırına kadar olan (ve `yield` dahil) kod çalıştırılır:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[2:4] *}
`yield` edilen değer, *path operation*'lara ve diğer dependency'lere enjekte edilen (injected) değerdir:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[4] *}
Response'dan sonra `yield` satırını takip eden kod çalıştırılır:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[5:6] *}
/// tip | İpucu
`async` ya da normal fonksiyonlar kullanabilirsiniz.
**FastAPI**, normal dependency'lerde olduğu gibi her ikisinde de doğru şekilde davranır.
///
## `yield` ve `try` ile Bir Dependency { #a-dependency-with-yield-and-try }
`yield` kullanan bir dependency içinde bir `try` bloğu kullanırsanız, dependency kullanılırken fırlatılan (raised) herhangi bir exception'ı alırsınız.
Örneğin, başka bir dependency'de veya bir *path operation* içinde çalışan bir kod, bir veritabanı transaction'ını "rollback" yaptıysa ya da başka bir exception oluşturduysa, o exception dependency'nizde size gelir.
Dolayısıyla `except SomeException` ile dependency içinde o spesifik exception'ı yakalayabilirsiniz.
Aynı şekilde, exception olsun ya da olmasın çıkış (exit) adımlarının çalıştırılmasını garanti etmek için `finally` kullanabilirsiniz.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[3,5] *}
## `yield` ile Alt Dependency'ler { #sub-dependencies-with-yield }
Her boyutta ve şekilde alt dependency'ler ve alt dependency "ağaçları" (trees) oluşturabilirsiniz; bunların herhangi biri veya hepsi `yield` kullanabilir.
**FastAPI**, `yield` kullanan her dependency'deki "exit code"'un doğru sırayla çalıştırılmasını sağlar.
Örneğin, `dependency_c`, `dependency_b`'ye; `dependency_b` de `dependency_a`'ya bağlı olabilir:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py310.py hl[6,14,22] *}
Ve hepsi `yield` kullanabilir.
Bu durumda `dependency_c`, exit code'unu çalıştırabilmek için `dependency_b`'den gelen değerin (burada `dep_b`) hâlâ erişilebilir olmasına ihtiyaç duyar.
Aynı şekilde `dependency_b` de exit code'u için `dependency_a`'dan gelen değerin (burada `dep_a`) erişilebilir olmasına ihtiyaç duyar.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py310.py hl[18:19,26:27] *}
Benzer şekilde, bazı dependency'ler `yield`, bazıları `return` kullanabilir ve bunların bazıları diğerlerine bağlı olabilir.
Ayrıca birden fazla `yield` kullanan dependency gerektiren tek bir dependency'niz de olabilir, vb.
İstediğiniz herhangi bir dependency kombinasyonunu kullanabilirsiniz.
**FastAPI** her şeyin doğru sırada çalışmasını sağlar.
/// note | Teknik Detaylar
Bu, Python'un [Context Managers](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html) yapısı sayesinde çalışır.
**FastAPI** bunu sağlamak için içeride onları kullanır.
///
## `yield` ve `HTTPException` ile Dependency'ler { #dependencies-with-yield-and-httpexception }
`yield` kullanan dependency'lerde `try` bloklarıyla bazı kodları çalıştırıp ardından `finally` sonrasında exit code çalıştırabileceğinizi gördünüz.
Ayrıca `except` ile fırlatılan exception'ı yakalayıp onunla bir şey yapabilirsiniz.
Örneğin `HTTPException` gibi farklı bir exception fırlatabilirsiniz.
/// tip | İpucu
Bu biraz ileri seviye bir tekniktir ve çoğu durumda gerçekten ihtiyaç duymazsınız; çünkü exception'ları (`HTTPException` dahil) uygulamanızın geri kalan kodundan, örneğin *path operation function* içinden fırlatabilirsiniz.
Ama ihtiyaç duyarsanız diye burada. 🤓
///
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008b_an_py310.py hl[18:22,31] *}
Exception yakalayıp buna göre özel bir response oluşturmak istiyorsanız bir [Custom Exception Handler](../handling-errors.md#install-custom-exception-handlers) oluşturun.
## `yield` ve `except` ile Dependency'ler { #dependencies-with-yield-and-except }
`yield` kullanan bir dependency içinde `except` ile bir exception yakalar ve bunu tekrar fırlatmazsanız (ya da yeni bir exception fırlatmazsanız), FastAPI normal Python'da olduğu gibi bir exception olduğunu fark edemez:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008c_an_py310.py hl[15:16] *}
Bu durumda client, biz `HTTPException` veya benzeri bir şey fırlatmadığımız için olması gerektiği gibi *HTTP 500 Internal Server Error* response'u görür; ancak server **hiç log üretmez** ve hatanın ne olduğuna dair başka bir işaret de olmaz. 😱
### `yield` ve `except` Kullanan Dependency'lerde Her Zaman `raise` Edin { #always-raise-in-dependencies-with-yield-and-except }
`yield` kullanan bir dependency içinde bir exception yakalarsanız, başka bir `HTTPException` veya benzeri bir şey fırlatmıyorsanız, **orijinal exception'ı tekrar raise etmelisiniz**.
Aynı exception'ı `raise` ile tekrar fırlatabilirsiniz:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008d_an_py310.py hl[17] *}
Artık client yine aynı *HTTP 500 Internal Server Error* response'unu alır, ama server log'larda bizim özel `InternalError`'ımızı görür. 😎
## `yield` Kullanan Dependency'lerin Çalıştırılması { #execution-of-dependencies-with-yield }
Çalıştırma sırası kabaca aşağıdaki diyagramdaki gibidir. Zaman yukarıdan aşağı akar. Her sütun, etkileşime giren veya kod çalıştıran parçalardan birini temsil eder.
```mermaid
sequenceDiagram
participant client as Client
participant handler as Exception handler
participant dep as Dep with yield
participant operation as Path Operation
participant tasks as Background tasks
Note over client,operation: Can raise exceptions, including HTTPException
client ->> dep: Start request
Note over dep: Run code up to yield
opt raise Exception
dep -->> handler: Raise Exception
handler -->> client: HTTP error response
end
dep ->> operation: Run dependency, e.g. DB session
opt raise
operation -->> dep: Raise Exception (e.g. HTTPException)
opt handle
dep -->> dep: Can catch exception, raise a new HTTPException, raise other exception
end
handler -->> client: HTTP error response
end
operation ->> client: Return response to client
Note over client,operation: Response is already sent, can't change it anymore
opt Tasks
operation -->> tasks: Send background tasks
end
opt Raise other exception
tasks -->> tasks: Handle exceptions in the background task code
end
```
/// info | Bilgi
Client'a yalnızca **tek bir response** gönderilir. Bu, error response'lardan biri olabilir ya da *path operation*'dan dönen response olabilir.
Bu response'lardan biri gönderildikten sonra başka bir response gönderilemez.
///
/// tip | İpucu
*Path operation function* içindeki koddan herhangi bir exception raise ederseniz, `HTTPException` dahil olmak üzere bu exception `yield` kullanan dependency'lere aktarılır. Çoğu durumda, doğru şekilde ele alındığından emin olmak için `yield` kullanan dependency'den aynı exception'ı (veya yeni bir tanesini) yeniden raise etmek istersiniz.
///
## Erken Çıkış ve `scope` { #early-exit-and-scope }
Normalde `yield` kullanan dependency'lerin exit code'u, client'a response gönderildikten **sonra** çalıştırılır.
Ama *path operation function*'dan döndükten sonra dependency'yi kullanmayacağınızı biliyorsanız, `Depends(scope="function")` kullanarak FastAPI'ye dependency'yi *path operation function* döndükten sonra kapatmasını, ancak **response gönderilmeden önce** kapatmasını söyleyebilirsiniz.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008e_an_py310.py hl[12,16] *}
`Depends()` şu değerleri alabilen bir `scope` parametresi alır:
* `"function"`: dependency'yi request'i işleyen *path operation function* çalışmadan önce başlat, *path operation function* bittikten sonra bitir, ancak response client'a geri gönderilmeden **önce** sonlandır. Yani dependency fonksiyonu, *path operation **function***'ın **etrafında** çalıştırılır.
* `"request"`: dependency'yi request'i işleyen *path operation function* çalışmadan önce başlat (`"function"` kullanımına benzer), ancak response client'a geri gönderildikten **sonra** sonlandır. Yani dependency fonksiyonu, **request** ve response döngüsünün **etrafında** çalıştırılır.
Belirtilmezse ve dependency `yield` kullanıyorsa, varsayılan olarak `scope` `"request"` olur.
### Alt dependency'ler için `scope` { #scope-for-sub-dependencies }
`scope="request"` (varsayılan) ile bir dependency tanımladığınızda, herhangi bir alt dependency'nin `scope` değeri de `"request"` olmalıdır.
Ancak `scope` değeri `"function"` olan bir dependency, hem `"function"` hem de `"request"` scope'una sahip dependency'lere bağlı olabilir.
Bunun nedeni, bir dependency'nin exit code'unu alt dependency'lerden önce çalıştırabilmesi gerekmesidir; çünkü exit code sırasında hâlâ onları kullanması gerekebilir.
```mermaid
sequenceDiagram
participant client as Client
participant dep_req as Dep scope="request"
participant dep_func as Dep scope="function"
participant operation as Path Operation
client ->> dep_req: Start request
Note over dep_req: Run code up to yield
dep_req ->> dep_func: Pass dependency
Note over dep_func: Run code up to yield
dep_func ->> operation: Run path operation with dependency
operation ->> dep_func: Return from path operation
Note over dep_func: Run code after yield
Note over dep_func: ✅ Dependency closed
dep_func ->> client: Send response to client
Note over client: Response sent
Note over dep_req: Run code after yield
Note over dep_req: ✅ Dependency closed
```
## `yield`, `HTTPException`, `except` ve Background Tasks ile Dependency'ler { #dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks }
`yield` kullanan dependency'ler, zaman içinde farklı kullanım senaryolarını kapsamak ve bazı sorunları düzeltmek için gelişti.
FastAPI'nin farklı sürümlerinde nelerin değiştiğini görmek isterseniz, advanced guide'da şu bölümü okuyabilirsiniz: [Advanced Dependencies - Dependencies with `yield`, `HTTPException`, `except` and Background Tasks](../../advanced/advanced-dependencies.md#dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks).
## Context Managers { #context-managers }
### "Context Managers" Nedir? { #what-are-context-managers }
"Context Managers", `with` ifadesiyle kullanabildiğiniz Python nesneleridir.
Örneğin, [bir dosyayı okumak için `with` kullanabilirsiniz](https://docs.python.org/3/tutorial/inputoutput.html#reading-and-writing-files):
```Python
with open("./somefile.txt") as f:
contents = f.read()
print(contents)
```
Temelde `open("./somefile.txt")`, "Context Manager" olarak adlandırılan bir nesne oluşturur.
`with` bloğu bittiğinde, exception olsa bile dosyanın kapatılmasını garanti eder.
`yield` ile bir dependency oluşturduğunuzda, **FastAPI** içeride bunun için bir context manager oluşturur ve bazı ilgili başka araçlarla birleştirir.
### `yield` kullanan dependency'lerde context manager kullanma { #using-context-managers-in-dependencies-with-yield }
/// warning | Uyarı
Bu, az çok "ileri seviye" bir fikirdir.
**FastAPI**'ye yeni başlıyorsanız şimdilik bunu atlamak isteyebilirsiniz.
///
Python'da Context Manager'ları, [iki method'a sahip bir class oluşturarak: `__enter__()` ve `__exit__()`](https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html#context-managers) yaratabilirsiniz.
Ayrıca dependency fonksiyonunun içinde `with` veya `async with` ifadeleri kullanarak **FastAPI**'de `yield` kullanan dependency'lerin içinde de kullanabilirsiniz:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial010_py310.py hl[1:9,13] *}
/// tip | İpucu
Bir context manager oluşturmanın başka bir yolu da şunlardır:
* [`@contextlib.contextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.contextmanager) veya
* [`@contextlib.asynccontextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager)
Bunları, tek bir `yield` içeren bir fonksiyonu decorate etmek için kullanabilirsiniz.
FastAPI, `yield` kullanan dependency'ler için içeride bunu yapar.
Ancak FastAPI dependency'leri için bu decorator'ları kullanmak zorunda değilsiniz (hatta kullanmamalısınız).
FastAPI bunu sizin yerinize içeride yapar.
///
================================================
FILE: docs/tr/docs/tutorial/dependencies/global-dependencies.md
================================================
# Global Dependencies { #global-dependencies }
Bazı uygulama türlerinde, tüm uygulama için dependency eklemek isteyebilirsiniz.
[`dependencies`'i *path operation decorator*'larına ekleyebildiğiniz](dependencies-in-path-operation-decorators.md) gibi, `FastAPI` uygulamasına da ekleyebilirsiniz.
Bu durumda, uygulamadaki tüm *path operation*'lara uygulanırlar:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial012_an_py310.py hl[17] *}
Ve [*path operation decorator*'larına `dependencies` ekleme](dependencies-in-path-operation-decorators.md) bölümündeki tüm fikirler hâlâ geçerlidir; ancak bu sefer, uygulamadaki tüm *path operation*'lar için geçerli olur.
## *Path operations* grupları için Dependencies { #dependencies-for-groups-of-path-operations }
İleride, daha büyük uygulamaları nasıl yapılandıracağınızı ([Bigger Applications - Multiple Files](../../tutorial/bigger-applications.md)) okurken, muhtemelen birden fazla dosyayla birlikte, bir *path operations* grubu için tek bir `dependencies` parametresini nasıl tanımlayacağınızı öğreneceksiniz.
================================================
FILE: docs/tr/docs/tutorial/dependencies/index.md
================================================
# Bağımlılıklar { #dependencies }
**FastAPI**, çok güçlü ama aynı zamanda sezgisel bir **Bağımlılık Enjeksiyonu** sistemine sahiptir.
Kullanımı çok basit olacak şekilde tasarlanmıştır ve herhangi bir geliştiricinin diğer bileşenleri **FastAPI** ile entegre etmesini kolaylaştırır.
## "Dependency Injection" Nedir? { #what-is-dependency-injection }
Programlamada **"Dependency Injection"**, kodunuzun (bu örnekte *path operation function*'larınızın) çalışmak ve kullanmak için ihtiyaç duyduğu şeyleri: "dependencies" (bağımlılıklar) olarak beyan edebilmesi anlamına gelir.
Ardından bu sistem (bu örnekte **FastAPI**), kodunuza gerekli bağımlılıkları sağlamak ("inject" etmek) için gereken her şeyi sizin yerinize halleder.
Bu yaklaşım, şunlara ihtiyaç duyduğunuzda özellikle faydalıdır:
* Paylaşılan bir mantığa sahip olmak (aynı kod mantığını tekrar tekrar kullanmak).
* Veritabanı bağlantılarını paylaşmak.
* Güvenlik, authentication, rol gereksinimleri vb. kuralları zorunlu kılmak.
* Ve daha birçok şey...
Tüm bunları, kod tekrarını minimumda tutarak yaparsınız.
## İlk Adımlar { #first-steps }
Çok basit bir örneğe bakalım. Şimdilik o kadar basit olacak ki pek işe yaramayacak.
Ama bu sayede **Dependency Injection** sisteminin nasıl çalıştığına odaklanabiliriz.
### Bir dependency (bağımlılık) veya "dependable" Oluşturun { #create-a-dependency-or-dependable }
Önce dependency'e odaklanalım.
Bu, bir *path operation function*'ın alabileceği parametrelerin aynısını alabilen basit bir fonksiyondur:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8:9] *}
Bu kadar.
**2 satır**.
Ve tüm *path operation function*'larınızla aynı şekle ve yapıya sahiptir.
Bunu, "decorator" olmadan (yani `@app.get("/some-path")` olmadan) yazılmış bir *path operation function* gibi düşünebilirsiniz.
Ayrıca istediğiniz herhangi bir şeyi döndürebilir.
Bu örnekte, bu dependency şunları bekler:
* `str` olan, opsiyonel bir query parametresi `q`.
* `int` olan, opsiyonel bir query parametresi `skip` ve varsayılanı `0`.
* `int` olan, opsiyonel bir query parametresi `limit` ve varsayılanı `100`.
Sonra da bu değerleri içeren bir `dict` döndürür.
/// info | Bilgi
FastAPI, `Annotated` desteğini 0.95.0 sürümünde ekledi (ve önermeye başladı).
Daha eski bir sürüm kullanıyorsanız `Annotated` kullanmaya çalıştığınızda hata alırsınız.
`Annotated` kullanmadan önce **FastAPI** sürümünü en az 0.95.1'e yükseltmek için [FastAPI sürümünü yükseltin](../../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions).
///
### `Depends`'i Import Edin { #import-depends }
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}
### "Dependant" İçinde Dependency'yi Tanımlayın { #declare-the-dependency-in-the-dependant }
*Path operation function* parametrelerinizde `Body`, `Query` vb. kullandığınız gibi, yeni bir parametreyle `Depends` kullanın:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[13,18] *}
Fonksiyon parametrelerinde `Depends`'i `Body`, `Query` vb. ile aynı şekilde kullansanız da `Depends` biraz farklı çalışır.
`Depends`'e yalnızca tek bir parametre verirsiniz.
Bu parametre, bir fonksiyon gibi bir şey olmalıdır.
Onu doğrudan **çağırmazsınız** (sonuna parantez eklemezsiniz), sadece `Depends()`'e parametre olarak verirsiniz.
Ve bu fonksiyon da, *path operation function*'lar gibi parametre alır.
/// tip | İpucu
Fonksiyonların dışında başka hangi "şeylerin" dependency olarak kullanılabildiğini bir sonraki bölümde göreceksiniz.
///
Yeni bir request geldiğinde, **FastAPI** şunları sizin yerinize yapar:
* Dependency ("dependable") fonksiyonunuzu doğru parametrelerle çağırır.
* Fonksiyonunuzun sonucunu alır.
* Bu sonucu *path operation function*'ınızdaki parametreye atar.
```mermaid
graph TB
common_parameters(["common_parameters"])
read_items["/items/"]
read_users["/users/"]
common_parameters --> read_items
common_parameters --> read_users
```
Bu şekilde paylaşılan kodu bir kez yazarsınız ve onu *path operation*'larda çağırma işini **FastAPI** halleder.
/// check | Ek bilgi
Dikkat edin: Bunu "register" etmek ya da benzeri bir şey yapmak için özel bir class oluşturup **FastAPI**'ye bir yere geçirmeniz gerekmez.
Sadece `Depends`'e verirsiniz ve gerisini **FastAPI** nasıl yapacağını bilir.
///
## `Annotated` Dependency'lerini Paylaşın { #share-annotated-dependencies }
Yukarıdaki örneklerde, ufak bir **kod tekrarı** olduğunu görüyorsunuz.
`common_parameters()` dependency'sini kullanmanız gerektiğinde, type annotation ve `Depends()` içeren parametrenin tamamını yazmanız gerekir:
```Python
commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]
```
Ancak `Annotated` kullandığımız için bu `Annotated` değerini bir değişkende saklayıp birden fazla yerde kullanabiliriz:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_02_an_py310.py hl[12,16,21] *}
/// tip | İpucu
Bu aslında standart Python'dır; buna "type alias" denir ve **FastAPI**'ye özel bir şey değildir.
Ama **FastAPI**, `Annotated` dahil Python standartları üzerine kurulu olduğu için bu tekniği kodunuzda kullanabilirsiniz. 😎
///
Dependency'ler beklediğiniz gibi çalışmaya devam eder ve **en güzel kısmı** da şudur: **type bilgisi korunur**. Bu da editörünüzün size **autocompletion**, **inline errors** vb. sağlamaya devam edeceği anlamına gelir. `mypy` gibi diğer araçlar için de aynısı geçerlidir.
Bu özellikle, **büyük bir kod tabanında**, aynı dependency'leri **birçok *path operation*** içinde tekrar tekrar kullandığınızda çok faydalı olacaktır.
## `async` Olsa da Olmasa da { #to-async-or-not-to-async }
Dependency'ler de **FastAPI** tarafından çağrılacağı için (tıpkı *path operation function*'larınız gibi), fonksiyonları tanımlarken aynı kurallar geçerlidir.
`async def` ya da normal `def` kullanabilirsiniz.
Ayrıca normal `def` *path operation function*'ları içinde `async def` dependency tanımlayabilir veya `async def` *path operation function*'ları içinde `def` dependency kullanabilirsiniz vb.
Fark etmez. **FastAPI** ne yapacağını bilir.
/// note | Not
Eğer bilmiyorsanız, dokümanlarda `async` ve `await` için [Async: *"In a hurry?"*](../../async.md#in-a-hurry) bölümüne bakın.
///
## OpenAPI ile Entegre { #integrated-with-openapi }
Dependency'lerinizin (ve alt dependency'lerin) tüm request tanımları, doğrulamaları ve gereksinimleri aynı OpenAPI şemasına entegre edilir.
Bu nedenle interaktif dokümanlar, bu dependency'lerden gelen tüm bilgileri de içerir:
## Basit Kullanım { #simple-usage }
Şöyle düşünürseniz: *Path operation function*'lar, bir *path* ve *operation* eşleştiğinde kullanılacak şekilde tanımlanır; ardından **FastAPI** fonksiyonu doğru parametrelerle çağırır ve request'ten veriyi çıkarır.
Aslında tüm (veya çoğu) web framework'ü de aynı şekilde çalışır.
Bu fonksiyonları hiçbir zaman doğrudan çağırmazsınız. Onları framework'ünüz (bu örnekte **FastAPI**) çağırır.
Dependency Injection sistemiyle, *path operation function*'ınızın, ondan önce çalıştırılması gereken başka bir şeye de "bağlı" olduğunu **FastAPI**'ye söyleyebilirsiniz; **FastAPI** bunu çalıştırır ve sonuçları "inject" eder.
Aynı "dependency injection" fikri için kullanılan diğer yaygın terimler:
* resources
* providers
* services
* injectables
* components
## **FastAPI** Plug-in'leri { #fastapi-plug-ins }
Entegrasyonlar ve "plug-in"ler **Dependency Injection** sistemi kullanılarak inşa edilebilir. Ancak aslında **"plug-in" oluşturmanıza gerek yoktur**; çünkü dependency'leri kullanarak *path operation function*'larınıza sunulabilecek sınırsız sayıda entegrasyon ve etkileşim tanımlayabilirsiniz.
Dependency'ler, çok basit ve sezgisel bir şekilde oluşturulabilir. Böylece ihtiyacınız olan Python package'larını import edip, API fonksiyonlarınızla birkaç satır kodla *kelimenin tam anlamıyla* entegre edebilirsiniz.
İlerleyen bölümlerde ilişkisel ve NoSQL veritabanları, güvenlik vb. konularda bunun örneklerini göreceksiniz.
## **FastAPI** Uyumluluğu { #fastapi-compatibility }
Dependency injection sisteminin sadeliği, **FastAPI**'yi şunlarla uyumlu hale getirir:
* tüm ilişkisel veritabanları
* NoSQL veritabanları
* harici paketler
* harici API'ler
* authentication ve authorization sistemleri
* API kullanım izleme (monitoring) sistemleri
* response verisi injection sistemleri
* vb.
## Basit ve Güçlü { #simple-and-powerful }
Hiyerarşik dependency injection sistemi tanımlamak ve kullanmak çok basit olsa da, hâlâ oldukça güçlüdür.
Kendileri de dependency tanımlayabilen dependency'ler tanımlayabilirsiniz.
Sonuçta hiyerarşik bir dependency ağacı oluşur ve **Dependency Injection** sistemi tüm bu dependency'leri (ve alt dependency'lerini) sizin için çözer ve her adımda sonuçları sağlar ("inject" eder).
Örneğin, 4 API endpoint'iniz (*path operation*) olduğunu varsayalım:
* `/items/public/`
* `/items/private/`
* `/users/{user_id}/activate`
* `/items/pro/`
O zaman her biri için farklı izin gereksinimlerini yalnızca dependency'ler ve alt dependency'lerle ekleyebilirsiniz:
```mermaid
graph TB
current_user(["current_user"])
active_user(["active_user"])
admin_user(["admin_user"])
paying_user(["paying_user"])
public["/items/public/"]
private["/items/private/"]
activate_user["/users/{user_id}/activate"]
pro_items["/items/pro/"]
current_user --> active_user
active_user --> admin_user
active_user --> paying_user
current_user --> public
active_user --> private
admin_user --> activate_user
paying_user --> pro_items
```
## **OpenAPI** ile Entegre { #integrated-with-openapi_1 }
Bu dependency'lerin tümü, gereksinimlerini beyan ederken aynı zamanda *path operation*'larınıza parametreler, doğrulamalar vb. da ekler.
**FastAPI**, bunların hepsini OpenAPI şemasına eklemekle ilgilenir; böylece interaktif dokümantasyon sistemlerinde gösterilir.
================================================
FILE: docs/tr/docs/tutorial/dependencies/sub-dependencies.md
================================================
# Alt Bağımlılıklar { #sub-dependencies }
**Alt bağımlılıkları** olan bağımlılıklar oluşturabilirsiniz.
İhtiyacınız olduğu kadar **derine** gidebilirler.
Bunları çözme işini **FastAPI** üstlenir.
## İlk bağımlılık "dependable" { #first-dependency-dependable }
Şöyle bir ilk bağımlılık ("dependable") oluşturabilirsiniz:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}
Burada `q` adında opsiyonel bir query parametresi `str` olarak tanımlanır ve sonra doğrudan geri döndürülür.
Bu oldukça basit (pek faydalı değil), ama alt bağımlılıkların nasıl çalıştığına odaklanmamıza yardımcı olacak.
## İkinci bağımlılık: "dependable" ve "dependant" { #second-dependency-dependable-and-dependant }
Ardından, aynı zamanda kendi içinde bir bağımlılık da tanımlayan başka bir bağımlılık fonksiyonu (bir "dependable") oluşturabilirsiniz (yani o da bir "dependant" olur):
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}
Tanımlanan parametrelere odaklanalım:
* Bu fonksiyonun kendisi bir bağımlılık ("dependable") olmasına rağmen, ayrıca başka bir bağımlılık daha tanımlar (başka bir şeye "depends" olur).
* `query_extractor`'a bağlıdır ve ondan dönen değeri `q` parametresine atar.
* Ayrıca `last_query` adında opsiyonel bir cookie'yi `str` olarak tanımlar.
* Kullanıcı herhangi bir query `q` sağlamadıysa, daha önce cookie'ye kaydettiğimiz en son kullanılan query'yi kullanırız.
## Bağımlılığı Kullanma { #use-the-dependency }
Sonra bu bağımlılığı şöyle kullanabiliriz:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[23] *}
/// info | Bilgi
Dikkat edin, *path operation function* içinde yalnızca tek bir bağımlılık tanımlıyoruz: `query_or_cookie_extractor`.
Ancak **FastAPI**, `query_or_cookie_extractor`'ı çağırmadan önce `query_extractor`'ı önce çözmesi gerektiğini bilir ve onun sonucunu `query_or_cookie_extractor`'a aktarır.
///
```mermaid
graph TB
query_extractor(["query_extractor"])
query_or_cookie_extractor(["query_or_cookie_extractor"])
read_query["/items/"]
query_extractor --> query_or_cookie_extractor --> read_query
```
## Aynı Bağımlılığı Birden Fazla Kez Kullanma { #using-the-same-dependency-multiple-times }
Bağımlılıklarınızdan biri aynı *path operation* için birden fazla kez tanımlanırsa (örneğin birden fazla bağımlılığın ortak bir alt bağımlılığı varsa), **FastAPI** o alt bağımlılığı request başına yalnızca bir kez çağıracağını bilir.
Dönen değeri bir "önbellek" içinde saklar ve aynı request içinde buna ihtiyaç duyan tüm "dependant"lara aktarır; böylece aynı request için bağımlılığı tekrar tekrar çağırmaz.
Daha ileri bir senaryoda, "cached" değeri kullanmak yerine aynı request içinde her adımda (muhtemelen birden fazla kez) bağımlılığın çağrılması gerektiğini biliyorsanız, `Depends` kullanırken `use_cache=False` parametresini ayarlayabilirsiniz:
//// tab | Python 3.10+
```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: Annotated[str, Depends(get_value, use_cache=False)]):
return {"fresh_value": fresh_value}
```
////
//// tab | Python 3.10+ Annotated olmayan
/// tip | İpucu
Mümkünse `Annotated` sürümünü tercih edin.
///
```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
return {"fresh_value": fresh_value}
```
////
## Özet { #recap }
Burada kullanılan havalı terimlerin ötesinde, **Dependency Injection** sistemi aslında oldukça basittir.
*Path operation function*'lara benzeyen fonksiyonlardan ibarettir.
Yine de çok güçlüdür ve keyfi derecede derin iç içe geçmiş bağımlılık "graph"ları (ağaçları) tanımlamanıza izin verir.
/// tip | İpucu
Bu basit örneklerle çok faydalı görünmeyebilir.
Ancak **security** ile ilgili bölümlerde bunun ne kadar işe yaradığını göreceksiniz.
Ayrıca size ne kadar kod kazandırdığını da göreceksiniz.
///
================================================
FILE: docs/tr/docs/tutorial/encoder.md
================================================
# JSON Uyumlu Encoder { #json-compatible-encoder }
Bazı durumlarda, bir veri tipini (örneğin bir Pydantic model) JSON ile uyumlu bir şeye (örneğin `dict`, `list` vb.) dönüştürmeniz gerekebilir.
Örneğin, bunu bir veritabanında saklamanız gerekiyorsa.
Bunun için **FastAPI**, `jsonable_encoder()` fonksiyonunu sağlar.
## `jsonable_encoder` Kullanımı { #using-the-jsonable-encoder }
Yalnızca JSON ile uyumlu veri kabul eden bir veritabanınız olduğunu düşünelim: `fake_db`.
Örneğin bu veritabanı, JSON ile uyumlu olmadıkları için `datetime` objelerini kabul etmez.
Dolayısıyla bir `datetime` objesinin, [ISO formatında](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601) veriyi içeren bir `str`'e dönüştürülmesi gerekir.
Aynı şekilde bu veritabanı bir Pydantic model'i (attribute'lara sahip bir obje) de kabul etmez; yalnızca bir `dict` kabul eder.
Bunun için `jsonable_encoder` kullanabilirsiniz.
Bir Pydantic model gibi bir obje alır ve JSON ile uyumlu bir versiyonunu döndürür:
{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}
Bu örnekte, Pydantic model'i bir `dict`'e, `datetime`'ı da bir `str`'e dönüştürür.
Bu fonksiyonun çağrılmasıyla elde edilen sonuç, Python standardındaki [`json.dumps()`](https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps) ile encode edilebilecek bir şeydir.
JSON formatında (string olarak) veriyi içeren büyük bir `str` döndürmez. Bunun yerine, tüm değerleri ve alt değerleri JSON ile uyumlu olacak şekilde, Python’un standart bir veri yapısını (örneğin bir `dict`) döndürür.
/// note | Not
`jsonable_encoder`, aslında **FastAPI** tarafından veriyi dönüştürmek için internal olarak kullanılır. Ancak birçok farklı senaryoda da oldukça faydalıdır.
///
================================================
FILE: docs/tr/docs/tutorial/extra-data-types.md
================================================
# Ek Veri Tipleri { #extra-data-types }
Şimdiye kadar şunlar gibi yaygın veri tiplerini kullanıyordunuz:
* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`
Ancak daha karmaşık veri tiplerini de kullanabilirsiniz.
Ve yine, şimdiye kadar gördüğünüz özelliklerin aynısına sahip olursunuz:
* Harika editör desteği.
* Gelen request'lerden veri dönüştürme.
* response verileri için veri dönüştürme.
* Veri doğrulama.
* Otomatik annotation ve dokümantasyon.
## Diğer veri tipleri { #other-data-types }
Kullanabileceğiniz ek veri tiplerinden bazıları şunlardır:
* `UUID`:
* Birçok veritabanı ve sistemde ID olarak yaygın kullanılan, standart bir "Universally Unique Identifier".
* request'lerde ve response'larda `str` olarak temsil edilir.
* `datetime.datetime`:
* Python `datetime.datetime`.
* request'lerde ve response'larda ISO 8601 formatında bir `str` olarak temsil edilir, örn: `2008-09-15T15:53:00+05:00`.
* `datetime.date`:
* Python `datetime.date`.
* request'lerde ve response'larda ISO 8601 formatında bir `str` olarak temsil edilir, örn: `2008-09-15`.
* `datetime.time`:
* Python `datetime.time`.
* request'lerde ve response'larda ISO 8601 formatında bir `str` olarak temsil edilir, örn: `14:23:55.003`.
* `datetime.timedelta`:
* Python `datetime.timedelta`.
* request'lerde ve response'larda toplam saniye sayısını ifade eden bir `float` olarak temsil edilir.
* Pydantic, bunu ayrıca bir "ISO 8601 time diff encoding" olarak temsil etmeye de izin verir, [daha fazla bilgi için dokümanlara bakın](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/serialization/#custom-serializers).
* `frozenset`:
* request'lerde ve response'larda, `set` ile aynı şekilde ele alınır:
* request'lerde bir list okunur, tekrarlar kaldırılır ve `set`'e dönüştürülür.
* response'larda `set`, `list`'e dönüştürülür.
* Üretilen schema, `set` değerlerinin benzersiz olduğunu belirtir (JSON Schema'nın `uniqueItems` özelliğini kullanarak).
* `bytes`:
* Standart Python `bytes`.
* request'lerde ve response'larda `str` gibi ele alınır.
* Üretilen schema, bunun `binary` "format"ına sahip bir `str` olduğunu belirtir.
* `Decimal`:
* Standart Python `Decimal`.
* request'lerde ve response'larda `float` ile aynı şekilde işlenir.
* Geçerli tüm Pydantic veri tiplerini burada görebilirsiniz: [Pydantic veri tipleri](https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/).
## Örnek { #example }
Yukarıdaki tiplerden bazılarını kullanan parametrelere sahip bir örnek *path operation* şöyle:
{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *}
Fonksiyonun içindeki parametrelerin doğal veri tiplerinde olduğunu unutmayın; örneğin normal tarih işlemleri yapabilirsiniz:
{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[18:19] *}
================================================
FILE: docs/tr/docs/tutorial/extra-models.md
================================================
# Ek Modeller { #extra-models }
Önceki örnekten devam edersek, birbiriyle ilişkili birden fazla modelin olması oldukça yaygındır.
Bu durum özellikle kullanıcı modellerinde sık görülür, çünkü:
* **input modeli** bir `password` içerebilmelidir.
* **output modeli** `password` içermemelidir.
* **database modeli** büyük ihtimalle hash'lenmiş bir `password` tutmalıdır.
/// danger | Tehlike
Kullanıcının düz metin (plaintext) `password`'ünü asla saklamayın. Her zaman sonradan doğrulayabileceğiniz "güvenli bir hash" saklayın.
Eğer bilmiyorsanız, "password hash" nedir konusunu [güvenlik bölümlerinde](security/simple-oauth2.md#password-hashing) öğreneceksiniz.
///
## Birden Çok Model { #multiple-models }
`password` alanlarıyla birlikte modellerin genel olarak nasıl görünebileceğine ve nerelerde kullanılacaklarına dair bir fikir:
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}
### `**user_in.model_dump()` Hakkında { #about-user-in-model-dump }
#### Pydantic'in `.model_dump()` Metodu { #pydantics-model-dump }
`user_in`, `UserIn` sınıfına ait bir Pydantic modelidir.
Pydantic modellerinde, model verilerini içeren bir `dict` döndüren `.model_dump()` metodu bulunur.
Yani, şöyle bir Pydantic nesnesi `user_in` oluşturursak:
```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="john.doe@example.com")
```
ve sonra şunu çağırırsak:
```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```
artık `user_dict` değişkeninde modelin verilerini içeren bir `dict` vardır (Pydantic model nesnesi yerine bir `dict` elde etmiş oluruz).
Ve eğer şunu çağırırsak:
```Python
print(user_dict)
```
şöyle bir Python `dict` elde ederiz:
```Python
{
'username': 'john',
'password': 'secret',
'email': 'john.doe@example.com',
'full_name': None,
}
```
#### Bir `dict`'i Unpack Etmek { #unpacking-a-dict }
`user_dict` gibi bir `dict` alıp bunu bir fonksiyona (ya da sınıfa) `**user_dict` ile gönderirsek, Python bunu "unpack" eder. Yani `user_dict` içindeki key ve value'ları doğrudan key-value argümanları olarak geçirir.
Dolayısıyla, yukarıdaki `user_dict` ile devam edersek, şunu yazmak:
```Python
UserInDB(**user_dict)
```
şuna eşdeğer bir sonuç üretir:
```Python
UserInDB(
username="john",
password="secret",
email="john.doe@example.com",
full_name=None,
)
```
Ya da daha net şekilde, `user_dict`'i doğrudan kullanarak, gelecekte içeriği ne olursa olsun:
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
password = user_dict["password"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
)
```
#### Bir Pydantic Modelinden Diğerinin İçeriğiyle Pydantic Model Oluşturmak { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another }
Yukarıdaki örnekte `user_dict`'i `user_in.model_dump()` ile elde ettiğimiz için, şu kod:
```Python
user_dict = user_in.model_dump()
UserInDB(**user_dict)
```
şuna eşdeğerdir:
```Python
UserInDB(**user_in.model_dump())
```
...çünkü `user_in.model_dump()` bir `dict` döndürür ve biz de bunu `UserInDB`'ye `**` önekiyle vererek Python'ın "unpack" etmesini sağlarız.
Böylece, bir Pydantic modelindeki verilerden başka bir Pydantic model üretmiş oluruz.
#### Bir `dict`'i Unpack Etmek ve Ek Keyword'ler { #unpacking-a-dict-and-extra-keywords }
Sonrasında, aşağıdaki gibi ek keyword argümanı `hashed_password=hashed_password` eklemek:
```Python
UserInDB(**user_in.model_dump(), hashed_password=hashed_password)
```
...şuna benzer bir sonuca dönüşür:
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
password = user_dict["password"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
hashed_password = hashed_password,
)
```
/// warning | Uyarı
Ek destek fonksiyonları olan `fake_password_hasher` ve `fake_save_user` sadece verinin olası bir akışını göstermek içindir; elbette gerçek bir güvenlik sağlamazlar.
///
## Tekrarı Azaltma { #reduce-duplication }
Kod tekrarını azaltmak, **FastAPI**'nin temel fikirlerinden biridir.
Kod tekrarı; bug, güvenlik problemi, kodun senkron dışına çıkması (bir yeri güncelleyip diğerlerini güncellememek) gibi sorunların olasılığını artırır.
Bu modellerin hepsi verinin büyük bir kısmını paylaşıyor ve attribute adlarını ve type'larını tekrar ediyor.
Daha iyisini yapabiliriz.
Diğer modellerimiz için temel olacak bir `UserBase` modeli tanımlayabiliriz. Sonra da bu modelden türeyen (subclass) modeller oluşturup onun attribute'larını (type deklarasyonları, doğrulama vb.) miras aldırabiliriz.
Tüm veri dönüştürme, doğrulama, dokümantasyon vb. her zamanki gibi çalışmaya devam eder.
Bu sayede modeller arasındaki farkları (plaintext `password` olan, `hashed_password` olan ve `password` olmayan) sadece o farklılıklar olarak tanımlayabiliriz:
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial002_py310.py hl[7,13:14,17:18,21:22] *}
## `Union` veya `anyOf` { #union-or-anyof }
Bir response'u iki ya da daha fazla type'ın `Union`'ı olarak tanımlayabilirsiniz; bu, response'un bunlardan herhangi biri olabileceği anlamına gelir.
OpenAPI'de bu `anyOf` ile tanımlanır.
Bunu yapmak için standart Python type hint'i olan [`typing.Union`](https://docs.python.org/3/library/typing.html#typing.Union)'ı kullanın:
/// note | Not
Bir [`Union`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/#unions) tanımlarken en spesifik type'ı önce, daha az spesifik olanı sonra ekleyin. Aşağıdaki örnekte daha spesifik olan `PlaneItem`, `Union[PlaneItem, CarItem]` içinde `CarItem`'dan önce gelir.
///
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial003_py310.py hl[1,14:15,18:20,33] *}
### Python 3.10'da `Union` { #union-in-python-3-10 }
Bu örnekte `Union[PlaneItem, CarItem]` değerini `response_model` argümanına veriyoruz.
Bunu bir **type annotation** içine koymak yerine bir **argümana değer** olarak geçtiğimiz için, Python 3.10'da bile `Union` kullanmamız gerekiyor.
Eğer bu bir type annotation içinde olsaydı, dikey çizgiyi kullanabilirdik:
```Python
some_variable: PlaneItem | CarItem
```
Ancak bunu `response_model=PlaneItem | CarItem` atamasına koyarsak hata alırız; çünkü Python bunu bir type annotation olarak yorumlamak yerine `PlaneItem` ile `CarItem` arasında **geçersiz bir işlem** yapmaya çalışır.
## Model Listesi { #list-of-models }
Aynı şekilde, nesne listesi döndüren response'ları da tanımlayabilirsiniz.
Bunun için standart Python `list`'i kullanın:
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}
## Rastgele `dict` ile Response { #response-with-arbitrary-dict }
Bir Pydantic modeli kullanmadan, sadece key ve value type'larını belirterek düz, rastgele bir `dict` ile de response tanımlayabilirsiniz.
Bu, geçerli field/attribute adlarını (Pydantic modeli için gerekli olurdu) önceden bilmiyorsanız kullanışlıdır.
Bu durumda `dict` kullanabilirsiniz:
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py310.py hl[6] *}
## Özet { #recap }
Her duruma göre birden fazla Pydantic modeli kullanın ve gerekirse özgürce inheritance uygulayın.
Bir entity'nin farklı "state"lere sahip olması gerekiyorsa, o entity için tek bir veri modeli kullanmak zorunda değilsiniz. Örneğin `password` içeren, `password_hash` içeren ve `password` içermeyen state'lere sahip kullanıcı "entity"si gibi.
================================================
FILE: docs/tr/docs/tutorial/first-steps.md
================================================
# İlk Adımlar { #first-steps }
En sade FastAPI dosyası şu şekilde görünür:
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py *}
Yukarıdakini `main.py` adlı bir dosyaya kopyalayın.
Canlı sunucuyu çalıştırın:
get operation kullanarak
/// info | `@decorator` Bilgisi
Python'daki `@something` söz dizimi "decorator" olarak adlandırılır.
Onu bir fonksiyonun üstüne koyarsınız. Güzel, dekoratif bir şapka gibi (sanırım terim de buradan geliyor).
Bir "decorator", altındaki fonksiyonu alır ve onunla bir şey yapar.
Bizim durumumuzda bu decorator, **FastAPI**'a altındaki fonksiyonun **path** `/` ile **operation** `get`'e karşılık geldiğini söyler.
Bu, "**path operation decorator**"dır.
///
Diğer operation'ları da kullanabilirsiniz:
* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`
Ve daha egzotik olanları:
* `@app.options()`
* `@app.head()`
* `@app.patch()`
* `@app.trace()`
/// tip | İpucu
Her bir operation'ı (HTTP method'unu) istediğiniz gibi kullanmakta özgürsünüz.
**FastAPI** herhangi bir özel anlamı zorunlu kılmaz.
Buradaki bilgiler bir gereklilik değil, bir kılavuz olarak sunulmaktadır.
Örneğin GraphQL kullanırken, normalde tüm aksiyonları yalnızca `POST` operation'ları kullanarak gerçekleştirirsiniz.
///
### Adım 4: **path operation function**'ı tanımlayın { #step-4-define-the-path-operation-function }
Bu bizim "**path operation function**"ımız:
* **path**: `/`.
* **operation**: `get`.
* **function**: "decorator"ün altındaki fonksiyondur (`@app.get("/")`'in altındaki).
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py hl[7] *}
Bu bir Python fonksiyonudur.
**FastAPI**, "`/`" URL'ine `GET` operation kullanarak bir request aldığında bu fonksiyonu çağıracaktır.
Bu durumda, bu bir `async` fonksiyondur.
---
Bunu `async def` yerine normal bir fonksiyon olarak da tanımlayabilirsiniz:
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial003_py310.py hl[7] *}
/// note | Not
Eğer farkı bilmiyorsanız, [Async: *"Aceleniz mi var?"*](../async.md#in-a-hurry) sayfasına bakın.
///
### Adım 5: içeriği döndürün { #step-5-return-the-content }
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py hl[8] *}
Bir `dict`, `list`, `str`, `int` vb. tekil değerler döndürebilirsiniz.
Ayrıca Pydantic modelleri de döndürebilirsiniz (bununla ilgili daha fazlasını ileride göreceksiniz).
Otomatik olarak JSON'a dönüştürülecek (ORM'ler vb. dahil) başka birçok nesne ve model vardır. En sevdiğiniz nesne/model'leri kullanmayı deneyin; büyük ihtimalle zaten destekleniyordur.
### Adım 6: Deploy edin { #step-6-deploy-it }
Uygulamanızı tek komutla **[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)**'a deploy edin: `fastapi deploy`. 🎉
#### FastAPI Cloud Hakkında { #about-fastapi-cloud }
**[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)**, **FastAPI**'ın arkasındaki aynı yazar ve ekip tarafından geliştirilmiştir.
Minimum eforla bir API'ı **oluşturma**, **deploy etme** ve **erişme** sürecini sadeleştirir.
FastAPI ile uygulama geliştirirken yaşadığınız aynı **developer experience**'ı, onları buluta **deploy etme** aşamasına da taşır. 🎉
FastAPI Cloud, *FastAPI and friends* açık kaynak projelerinin birincil sponsoru ve finansman sağlayıcısıdır. ✨
#### Diğer cloud sağlayıcılarına deploy edin { #deploy-to-other-cloud-providers }
FastAPI açık kaynaklıdır ve standartlara dayanır. FastAPI uygulamalarını seçtiğiniz herhangi bir cloud sağlayıcısına deploy edebilirsiniz.
FastAPI uygulamalarını onlarla deploy etmek için cloud sağlayıcınızın kılavuzlarını takip edin. 🤓
## Özet { #recap }
* `FastAPI` import edin.
* Bir `app` instance'ı oluşturun.
* `@app.get("/")` gibi decorator'ları kullanarak bir **path operation decorator** yazın.
* Bir **path operation function** tanımlayın; örneğin `def root(): ...`.
* `fastapi dev` komutunu kullanarak geliştirme sunucusunu çalıştırın.
* İsterseniz `fastapi deploy` ile uygulamanızı deploy edin.
================================================
FILE: docs/tr/docs/tutorial/handling-errors.md
================================================
# Hataları Yönetme { #handling-errors }
API’nizi kullanan bir client’a hata bildirmek zorunda olduğunuz pek çok durum vardır.
Bu client; frontend’i olan bir tarayıcı, başka birinin yazdığı bir kod, bir IoT cihazı vb. olabilir.
Client’a şunları söylemeniz gerekebilir:
* Client’ın bu işlem için yeterli yetkisi yok.
* Client’ın bu kaynağa erişimi yok.
* Client’ın erişmeye çalıştığı öğe mevcut değil.
* vb.
Bu durumlarda genellikle **400** aralığında (**400** ile **499** arası) bir **HTTP status code** döndürürsünüz.
Bu, 200 HTTP status code’larına (200 ile 299 arası) benzer. Bu "200" status code’ları, request’in bir şekilde "başarılı" olduğunu ifade eder.
400 aralığındaki status code’lar ise hatanın client tarafından kaynaklandığını gösterir.
Şu meşhur **"404 Not Found"** hatalarını (ve şakalarını) hatırlıyor musunuz?
## `HTTPException` Kullanma { #use-httpexception }
Client’a hata içeren HTTP response’ları döndürmek için `HTTPException` kullanırsınız.
### `HTTPException`’ı Import Etme { #import-httpexception }
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py310.py hl[1] *}
### Kodunuzda Bir `HTTPException` Raise Etme { #raise-an-httpexception-in-your-code }
`HTTPException`, API’lerle ilgili ek veriler içeren normal bir Python exception’ıdır.
Python exception’ı olduğu için `return` etmezsiniz, `raise` edersiniz.
Bu aynı zamanda şunu da ifade eder: *path operation function*’ınızın içinde çağırdığınız bir yardımcı (utility) fonksiyonun içindeyken `HTTPException` raise ederseniz, *path operation function* içindeki kodun geri kalanı çalışmaz; request’i hemen sonlandırır ve `HTTPException` içindeki HTTP hatasını client’a gönderir.
Bir değer döndürmek yerine exception raise etmenin faydası, Dependencies ve Security bölümünde daha da netleşecektir.
Bu örnekte, client var olmayan bir ID ile bir item istediğinde, `404` status code’u ile bir exception raise edelim:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py310.py hl[11] *}
### Ortaya Çıkan Response { #the-resulting-response }
Client `http://example.com/items/foo` (bir `item_id` `"foo"`) isterse, HTTP status code olarak 200 ve şu JSON response’u alır:
```JSON
{
"item": "The Foo Wrestlers"
}
```
Ancak client `http://example.com/items/bar` (mevcut olmayan bir `item_id` `"bar"`) isterse, HTTP status code olarak 404 ("not found" hatası) ve şu JSON response’u alır:
```JSON
{
"detail": "Item not found"
}
```
/// tip | İpucu
Bir `HTTPException` raise ederken, `detail` parametresine sadece `str` değil, JSON’a dönüştürülebilen herhangi bir değer geçebilirsiniz.
Örneğin `dict`, `list` vb. geçebilirsiniz.
Bunlar **FastAPI** tarafından otomatik olarak işlenir ve JSON’a dönüştürülür.
///
## Özel Header’lar Eklemek { #add-custom-headers }
Bazı durumlarda HTTP hata response’una özel header’lar eklemek faydalıdır. Örneğin bazı güvenlik türlerinde.
Muhtemelen bunu doğrudan kendi kodunuzda kullanmanız gerekmeyecek.
Ama ileri seviye bir senaryo için ihtiyaç duyarsanız, özel header’lar ekleyebilirsiniz:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial002_py310.py hl[14] *}
## Özel Exception Handler’ları Kurmak { #install-custom-exception-handlers }
[Starlette’in aynı exception yardımcı araçlarıyla](https://www.starlette.dev/exceptions/) özel exception handler’lar ekleyebilirsiniz.
Diyelim ki sizin (ya da kullandığınız bir kütüphanenin) `raise` edebileceği `UnicornException` adında özel bir exception’ınız var.
Ve bu exception’ı FastAPI ile global olarak handle etmek istiyorsunuz.
`@app.exception_handler()` ile özel bir exception handler ekleyebilirsiniz:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial003_py310.py hl[5:7,13:18,24] *}
Burada `/unicorns/yolo` için request atarsanız, *path operation* bir `UnicornException` `raise` eder.
Namun bu, `unicorn_exception_handler` tarafından handle edilir.
Böylece HTTP status code’u `418` olan, JSON içeriği şu şekilde temiz bir hata response’u alırsınız:
```JSON
{"message": "Oops! yolo did something. There goes a rainbow..."}
```
/// note | Teknik Detaylar
`from starlette.requests import Request` ve `from starlette.responses import JSONResponse` da kullanabilirsiniz.
**FastAPI**, geliştirici olarak size kolaylık olsun diye `starlette.responses` içeriğini `fastapi.responses` olarak da sunar. Ancak mevcut response’ların çoğu doğrudan Starlette’ten gelir. `Request` için de aynısı geçerlidir.
///
## Varsayılan Exception Handler’ları Override Etmek { #override-the-default-exception-handlers }
**FastAPI** bazı varsayılan exception handler’lara sahiptir.
Bu handler’lar, `HTTPException` `raise` ettiğinizde ve request geçersiz veri içerdiğinde varsayılan JSON response’ları döndürmekten sorumludur.
Bu exception handler’ları kendi handler’larınızla override edebilirsiniz.
### Request Validation Exception’larını Override Etmek { #override-request-validation-exceptions }
Bir request geçersiz veri içerdiğinde, **FastAPI** içeride `RequestValidationError` raise eder.
Ve bunun için varsayılan bir exception handler da içerir.
Override etmek için `RequestValidationError`’ı import edin ve exception handler’ı `@app.exception_handler(RequestValidationError)` ile decorate edin.
Exception handler, bir `Request` ve exception’ı alır.
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py310.py hl[2,14:19] *}
Artık `/items/foo`’ya giderseniz, şu varsayılan JSON hatası yerine:
```JSON
{
"detail": [
{
"loc": [
"path",
"item_id"
],
"msg": "value is not a valid integer",
"type": "type_error.integer"
}
]
}
```
şu şekilde bir metin (text) versiyonu alırsınız:
```
Validation errors:
Field: ('path', 'item_id'), Error: Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer
```
### `HTTPException` Hata Handler’ını Override Etmek { #override-the-httpexception-error-handler }
Benzer şekilde `HTTPException` handler’ını da override edebilirsiniz.
Örneğin bu hatalar için JSON yerine plain text response döndürmek isteyebilirsiniz:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py310.py hl[3:4,9:11,25] *}
/// note | Teknik Detaylar
`from starlette.responses import PlainTextResponse` da kullanabilirsiniz.
**FastAPI**, geliştirici olarak size kolaylık olsun diye `starlette.responses` içeriğini `fastapi.responses` olarak da sunar. Ancak mevcut response’ların çoğu doğrudan Starlette’ten gelir.
///
/// warning | Uyarı
`RequestValidationError`, validation hatasının gerçekleştiği dosya adı ve satır bilgilerini içerir; isterseniz bunu log’larınıza ilgili bilgilerle birlikte yazdırabilirsiniz.
Ancak bu, eğer sadece string’e çevirip bu bilgiyi doğrudan response olarak döndürürseniz sisteminiz hakkında bir miktar bilgi sızdırabileceğiniz anlamına gelir. Bu yüzden burada kod, her bir hatayı ayrı ayrı çıkarıp gösterir.
///
### `RequestValidationError` Body’sini Kullanmak { #use-the-requestvalidationerror-body }
`RequestValidationError`, geçersiz veriyle aldığı `body`’yi içerir.
Uygulamanızı geliştirirken body’yi log’lamak, debug etmek, kullanıcıya döndürmek vb. için bunu kullanabilirsiniz.
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial005_py310.py hl[14] *}
Şimdi şu gibi geçersiz bir item göndermeyi deneyin:
```JSON
{
"title": "towel",
"size": "XL"
}
```
Aldığınız body’yi de içeren, verinin geçersiz olduğunu söyleyen bir response alırsınız:
```JSON hl_lines="12-15"
{
"detail": [
{
"loc": [
"body",
"size"
],
"msg": "value is not a valid integer",
"type": "type_error.integer"
}
],
"body": {
"title": "towel",
"size": "XL"
}
}
```
#### FastAPI’nin `HTTPException`’ı vs Starlette’in `HTTPException`’ı { #fastapis-httpexception-vs-starlettes-httpexception }
**FastAPI**’nin kendi `HTTPException`’ı vardır.
Ve **FastAPI**’nin `HTTPException` hata sınıfı, Starlette’in `HTTPException` hata sınıfından kalıtım alır (inherit).
Tek fark şudur: **FastAPI**’nin `HTTPException`’ı `detail` alanı için JSON’a çevrilebilir herhangi bir veri kabul ederken, Starlette’in `HTTPException`’ı burada sadece string kabul eder.
Bu yüzden kodunuzda her zamanki gibi **FastAPI**’nin `HTTPException`’ını raise etmeye devam edebilirsiniz.
Ancak bir exception handler register ederken, bunu Starlette’in `HTTPException`’ı için register etmelisiniz.
Böylece Starlette’in internal kodunun herhangi bir bölümü ya da bir Starlette extension/plug-in’i Starlette `HTTPException` raise ederse, handler’ınız bunu yakalayıp (catch) handle edebilir.
Bu örnekte, iki `HTTPException`’ı da aynı kodda kullanabilmek için Starlette’in exception’ı `StarletteHTTPException` olarak yeniden adlandırılıyor:
```Python
from starlette.exceptions import HTTPException as StarletteHTTPException
```
### **FastAPI**’nin Exception Handler’larını Yeniden Kullanmak { #reuse-fastapis-exception-handlers }
Exception’ı, **FastAPI**’nin aynı varsayılan exception handler’larıyla birlikte kullanmak isterseniz, varsayılan exception handler’ları `fastapi.exception_handlers` içinden import edip yeniden kullanabilirsiniz:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial006_py310.py hl[2:5,15,21] *}
Bu örnekte sadece oldukça açıklayıcı bir mesajla hatayı yazdırıyorsunuz; ama fikir anlaşılıyor. Exception’ı kullanıp ardından varsayılan exception handler’ları olduğu gibi yeniden kullanabilirsiniz.
================================================
FILE: docs/tr/docs/tutorial/header-param-models.md
================================================
# Header Parametre Modelleri { #header-parameter-models }
Birbiriyle ilişkili **header parametreleri**nden oluşan bir grubunuz varsa, bunları tanımlamak için bir **Pydantic model** oluşturabilirsiniz.
Bu sayede modeli **birden fazla yerde yeniden kullanabilir**, ayrıca tüm parametreler için doğrulamaları ve metadata bilgilerini tek seferde tanımlayabilirsiniz. 😎
/// note | Not
Bu özellik FastAPI `0.115.0` sürümünden beri desteklenmektedir. 🤓
///
## Pydantic Model ile Header Parametreleri { #header-parameters-with-a-pydantic-model }
İhtiyacınız olan **header parametreleri**ni bir **Pydantic model** içinde tanımlayın, ardından parametreyi `Header` olarak belirtin:
{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:14,18] *}
**FastAPI**, request içindeki **headers** bölümünden **her alan** için veriyi **çıkarır** ve size tanımladığınız Pydantic model örneğini verir.
## Dokümanları Kontrol Edin { #check-the-docs }
Gerekli header'ları `/docs` altındaki doküman arayüzünde görebilirsiniz:
contact alanları| Parametre | Tip | Açıklama |
|---|---|---|
name | str | İletişim kişisi/kuruluşunu tanımlayan ad. |
url | str | İletişim bilgilerine işaret eden URL. URL formatında OLMALIDIR. |
email | str | İletişim kişisi/kuruluşunun e-posta adresi. E-posta adresi formatında OLMALIDIR. |
license_info alanları| Parametre | Tip | Açıklama |
|---|---|---|
name | str | ZORUNLU (license_info ayarlanmışsa). API için kullanılan lisans adı. |
identifier | str | API için bir [SPDX](https://spdx.org/licenses/) lisans ifadesi. identifier alanı, url alanıyla karşılıklı olarak dışlayıcıdır (ikisi aynı anda kullanılamaz). OpenAPI 3.1.0, FastAPI 0.99.0 sürümünden itibaren mevcut. |
url | str | API için kullanılan lisansa ait URL. URL formatında OLMALIDIR. |
## Lisans Tanımlayıcısı { #license-identifier }
OpenAPI 3.1.0 ve FastAPI 0.99.0 sürümünden itibaren, `license_info` içinde `url` yerine bir `identifier` da ayarlayabilirsiniz.
Örneğin:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial001_1_py310.py hl[31] *}
## Tag'ler için Metadata { #metadata-for-tags }
`openapi_tags` parametresiyle, path operation'larınızı gruplamak için kullandığınız farklı tag'ler adına ek metadata da ekleyebilirsiniz.
Bu parametre, her tag için bir sözlük (dictionary) içeren bir liste alır.
Her sözlük şunları içerebilir:
* `name` (**zorunlu**): *path operation*'larda ve `APIRouter`'larda `tags` parametresinde kullandığınız tag adıyla aynı olan bir `str`.
* `description`: tag için kısa bir açıklama içeren `str`. Markdown içerebilir ve doküman arayüzünde gösterilir.
* `externalDocs`: harici dokümanları tanımlayan bir `dict`:
* `description`: harici dokümanlar için kısa açıklama içeren `str`.
* `url` (**zorunlu**): harici dokümantasyonun URL'sini içeren `str`.
### Tag'ler için metadata oluşturun { #create-metadata-for-tags }
`users` ve `items` tag'lerini içeren bir örnekle deneyelim.
Tag'leriniz için metadata oluşturup `openapi_tags` parametresine geçin:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py310.py hl[3:16,18] *}
Açıklamaların içinde Markdown kullanabileceğinizi unutmayın; örneğin "login" kalın (**login**) ve "fancy" italik (_fancy_) olarak gösterilecektir.
/// tip | İpucu
Kullandığınız tüm tag'ler için metadata eklemek zorunda değilsiniz.
///
### Tag'lerinizi kullanın { #use-your-tags }
*path operation*'larınızı (ve `APIRouter`'ları) farklı tag'lere atamak için `tags` parametresini kullanın:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py310.py hl[21,26] *}
/// info | Bilgi
Tag'ler hakkında daha fazlası için: [Path Operation Configuration](path-operation-configuration.md#tags).
///
### Dokümanları kontrol edin { #check-the-docs }
Artık dokümanlara baktığınızda, eklediğiniz tüm metadata gösterilir:
### Tag sırası { #order-of-tags }
Her tag metadata sözlüğünün listedeki sırası, doküman arayüzünde gösterilecek sırayı da belirler.
Örneğin alfabetik sıralamada `users`, `items`'tan sonra gelirdi; ancak listedeki ilk sözlük olarak `users` metadata'sını eklediğimiz için, dokümanlarda önce o görünür.
## OpenAPI URL'si { #openapi-url }
Varsayılan olarak OpenAPI şeması `/openapi.json` adresinden sunulur.
Ancak bunu `openapi_url` parametresiyle yapılandırabilirsiniz.
Örneğin `/api/v1/openapi.json` adresinden sunulacak şekilde ayarlamak için:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial002_py310.py hl[3] *}
OpenAPI şemasını tamamen kapatmak isterseniz `openapi_url=None` ayarlayabilirsiniz; bu, onu kullanan dokümantasyon arayüzlerini de devre dışı bırakır.
## Doküman URL'leri { #docs-urls }
Dahil gelen iki dokümantasyon arayüzünü yapılandırabilirsiniz:
* **Swagger UI**: `/docs` adresinden sunulur.
* URL'sini `docs_url` parametresiyle ayarlayabilirsiniz.
* `docs_url=None` ayarlayarak devre dışı bırakabilirsiniz.
* **ReDoc**: `/redoc` adresinden sunulur.
* URL'sini `redoc_url` parametresiyle ayarlayabilirsiniz.
* `redoc_url=None` ayarlayarak devre dışı bırakabilirsiniz.
Örneğin Swagger UI'yi `/documentation` adresinden sunup ReDoc'u kapatmak için:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial003_py310.py hl[3] *}
================================================
FILE: docs/tr/docs/tutorial/middleware.md
================================================
# Middleware { #middleware }
**FastAPI** uygulamalarına middleware ekleyebilirsiniz.
"Middleware", herhangi bir özel *path operation* tarafından işlenmeden önce her **request** ile çalışan bir fonksiyondur. Ayrıca geri döndürmeden önce her **response** ile de çalışır.
* Uygulamanıza gelen her **request**'i alır.
* Ardından o **request** üzerinde bir işlem yapabilir veya gerekli herhangi bir kodu çalıştırabilir.
* Sonra **request**'i uygulamanın geri kalanı tarafından işlenmesi için iletir (bir *path operation* tarafından).
* Ardından uygulama tarafından üretilen **response**'u alır (bir *path operation* tarafından).
* Sonra o **response** üzerinde bir işlem yapabilir veya gerekli herhangi bir kodu çalıştırabilir.
* Son olarak **response**'u döndürür.
/// note | Teknik Detaylar
`yield` ile dependency'leriniz varsa, çıkış (exit) kodu middleware'den *sonra* çalışır.
Herhangi bir background task varsa ([Background Tasks](background-tasks.md) bölümünde ele alınıyor, ileride göreceksiniz), bunlar tüm middleware'ler *tamamlandıktan sonra* çalışır.
///
## Middleware Oluşturma { #create-a-middleware }
Bir middleware oluşturmak için bir fonksiyonun üzerine `@app.middleware("http")` decorator'ünü kullanırsınız.
Middleware fonksiyonu şunları alır:
* `request`.
* Parametre olarak `request` alacak bir `call_next` fonksiyonu.
* Bu fonksiyon `request`'i ilgili *path operation*'a iletir.
* Ardından ilgili *path operation* tarafından üretilen `response`'u döndürür.
* Sonrasında `response`'u döndürmeden önce ayrıca değiştirebilirsiniz.
{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py310.py hl[8:9,11,14] *}
/// tip | İpucu
Özel (proprietary) header'lar [`X-` prefix'i kullanılarak](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers) eklenebilir, bunu aklınızda tutun.
Ancak tarayıcıdaki bir client'ın görebilmesini istediğiniz özel header'larınız varsa, bunları CORS konfigürasyonlarınıza ([CORS (Cross-Origin Resource Sharing)](cors.md)) eklemeniz gerekir. Bunun için, [Starlette'ın CORS dokümanlarında](https://www.starlette.dev/middleware/#corsmiddleware) belgelenen `expose_headers` parametresini kullanın.
///
/// note | Teknik Detaylar
`from starlette.requests import Request` da kullanabilirdiniz.
**FastAPI** bunu geliştirici olarak size kolaylık olsun diye sunar. Ancak doğrudan Starlette'tan gelir.
///
### `response`'tan Önce ve Sonra { #before-and-after-the-response }
Herhangi bir *path operation* `request`'i almadan önce, `request` ile birlikte çalışacak kod ekleyebilirsiniz.
Ayrıca `response` üretildikten sonra, geri döndürmeden önce de kod çalıştırabilirsiniz.
Örneğin, request'i işleyip response üretmenin kaç saniye sürdüğünü içeren `X-Process-Time` adlı özel bir header ekleyebilirsiniz:
{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py310.py hl[10,12:13] *}
/// tip | İpucu
Burada [`time.perf_counter()`](https://docs.python.org/3/library/time.html#time.perf_counter) yerine `time.time()` kullanıyoruz, çünkü bu kullanım senaryolarında daha hassas olabilir. 🤓
///
## Birden Fazla Middleware Çalıştırma Sırası { #multiple-middleware-execution-order }
`@app.middleware()` decorator'ü veya `app.add_middleware()` metodu ile birden fazla middleware eklediğinizde, eklenen her yeni middleware uygulamayı sarar ve bir stack oluşturur. En son eklenen middleware en *dıştaki* (outermost), ilk eklenen ise en *içteki* (innermost) olur.
Request tarafında önce en *dıştaki* middleware çalışır.
Response tarafında ise en son o çalışır.
Örneğin:
```Python
app.add_middleware(MiddlewareA)
app.add_middleware(MiddlewareB)
```
Bu, aşağıdaki çalıştırma sırasını oluşturur:
* **Request**: MiddlewareB → MiddlewareA → route
* **Response**: route → MiddlewareA → MiddlewareB
Bu stack davranışı, middleware'lerin öngörülebilir ve kontrol edilebilir bir sırayla çalıştırılmasını sağlar.
## Diğer Middleware'ler { #other-middlewares }
Diğer middleware'ler hakkında daha fazlasını daha sonra [Advanced User Guide: Advanced Middleware](../advanced/middleware.md) bölümünde okuyabilirsiniz.
Bir sonraki bölümde, middleware ile CORS'un nasıl ele alınacağını göreceksiniz.
================================================
FILE: docs/tr/docs/tutorial/path-operation-configuration.md
================================================
# Path Operation Yapılandırması { #path-operation-configuration }
Onu yapılandırmak için *path operation decorator*’ınıza geçebileceğiniz çeşitli parametreler vardır.
/// warning | Uyarı
Bu parametrelerin *path operation function*’ınıza değil, doğrudan *path operation decorator*’ına verildiğine dikkat edin.
///
## Response Status Code { #response-status-code }
*Path operation*’ınızın response’unda kullanılacak (HTTP) `status_code`’u tanımlayabilirsiniz.
`404` gibi `int` kodu doğrudan verebilirsiniz.
Ancak her sayısal kodun ne işe yaradığını hatırlamıyorsanız, `status` içindeki kısayol sabitlerini kullanabilirsiniz:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial001_py310.py hl[1,15] *}
Bu status code response’da kullanılacak ve OpenAPI şemasına eklenecektir.
/// note | Teknik Detaylar
`from starlette import status` da kullanabilirsiniz.
**FastAPI**, geliştirici olarak işinizi kolaylaştırmak için `starlette.status`’u `fastapi.status` olarak da sunar. Ancak kaynağı doğrudan Starlette’tir.
///
## Tags { #tags }
*Path operation*’ınıza tag ekleyebilirsiniz; `tags` parametresine `str` öğelerinden oluşan bir `list` verin (genellikle tek bir `str`):
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002_py310.py hl[15,20,25] *}
Bunlar OpenAPI şemasına eklenecek ve otomatik dokümantasyon arayüzleri tarafından kullanılacaktır:
### Enum ile Tags { #tags-with-enums }
Büyük bir uygulamanız varsa, zamanla **birden fazla tag** birikebilir ve ilişkili *path operation*’lar için her zaman **aynı tag**’i kullandığınızdan emin olmak isteyebilirsiniz.
Bu durumlarda tag’leri bir `Enum` içinde tutmak mantıklı olabilir.
**FastAPI** bunu düz string’lerde olduğu gibi aynı şekilde destekler:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002b_py310.py hl[1,8:10,13,18] *}
## Özet ve açıklama { #summary-and-description }
Bir `summary` ve `description` ekleyebilirsiniz:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[17:18] *}
## Docstring’den Açıklama { #description-from-docstring }
Açıklamalar genelde uzun olur ve birden fazla satıra yayılır; bu yüzden *path operation* açıklamasını, fonksiyonun içinde docstring olarak tanımlayabilirsiniz; **FastAPI** de onu buradan okur.
Docstring içinde [Markdown](https://en.wikipedia.org/wiki/Markdown) yazabilirsiniz; doğru şekilde yorumlanır ve gösterilir (docstring girintisi dikkate alınarak).
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:25] *}
Interactive docs’ta şöyle kullanılacaktır:
## Response description { #response-description }
`response_description` parametresi ile response açıklamasını belirtebilirsiniz:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[18] *}
/// info | Bilgi
`response_description` özellikle response’u ifade eder; `description` ise genel olarak *path operation*’ı ifade eder.
///
/// check | Ek bilgi
OpenAPI, her *path operation* için bir response description zorunlu kılar.
Bu yüzden siz sağlamazsanız, **FastAPI** otomatik olarak "Successful response" üretir.
///
## Bir *path operation*’ı Deprecate Etmek { #deprecate-a-path-operation }
Bir *path operation*’ı kaldırmadan, deprecated olarak işaretlemeniz gerekiyorsa `deprecated` parametresini verin:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial006_py310.py hl[16] *}
Interactive docs’ta deprecated olduğu net şekilde işaretlenecektir:
Deprecated olan ve olmayan *path operation*’ların nasıl göründüğüne bakın:
## Özet { #recap }
*Path operation*’larınızı, *path operation decorator*’larına parametre geçirerek kolayca yapılandırabilir ve metadata ekleyebilirsiniz.
================================================
FILE: docs/tr/docs/tutorial/path-params-numeric-validations.md
================================================
# Path Parametreleri ve Sayısal Doğrulamalar { #path-parameters-and-numeric-validations }
`Query` ile query parametreleri için daha fazla doğrulama ve metadata tanımlayabildiğiniz gibi, `Path` ile de path parametreleri için aynı tür doğrulama ve metadata tanımlayabilirsiniz.
## `Path`'i İçe Aktarın { #import-path }
Önce `fastapi` içinden `Path`'i ve `Annotated`'ı içe aktarın:
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[1,3] *}
/// info | Bilgi
FastAPI, 0.95.0 sürümünde `Annotated` desteğini ekledi (ve bunu önermeye başladı).
Daha eski bir sürüm kullanıyorsanız, `Annotated` kullanmaya çalıştığınızda hata alırsınız.
`Annotated` kullanmadan önce mutlaka FastAPI sürümünü en az 0.95.1 olacak şekilde [FastAPI sürümünü yükseltin](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions).
///
## Metadata Tanımlayın { #declare-metadata }
`Query` için geçerli olan parametrelerin aynısını tanımlayabilirsiniz.
Örneğin, `item_id` path parametresi için bir `title` metadata değeri tanımlamak isterseniz şunu yazabilirsiniz:
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[10] *}
/// note | Not
Bir path parametresi her zaman zorunludur, çünkü path'in bir parçası olmak zorundadır. `None` ile tanımlasanız veya bir varsayılan değer verseniz bile bu hiçbir şeyi değiştirmez; yine her zaman zorunlu olur.
///
## Parametreleri İhtiyacınıza Göre Sıralayın { #order-the-parameters-as-you-need }
/// tip | İpucu
`Annotated` kullanıyorsanız, bu muhtemelen o kadar önemli ya da gerekli değildir.
///
Diyelim ki query parametresi `q`'yu zorunlu bir `str` olarak tanımlamak istiyorsunuz.
Ayrıca bu parametre için başka bir şey tanımlamanız gerekmiyor; dolayısıyla `Query` kullanmanıza da aslında gerek yok.
Ancak `item_id` path parametresi için yine de `Path` kullanmanız gerekiyor. Ve bir sebepten `Annotated` kullanmak istemiyorsunuz.
Python, "default" değeri olan bir parametreyi, "default" değeri olmayan bir parametreden önce yazarsanız şikayet eder.
Ama bunların sırasını değiştirebilir ve default değeri olmayan parametreyi (query parametresi `q`) en başa koyabilirsiniz.
Bu **FastAPI** için önemli değildir. FastAPI parametreleri isimlerine, tiplerine ve default tanımlarına (`Query`, `Path`, vb.) göre tespit eder; sırayla ilgilenmez.
Dolayısıyla fonksiyonunuzu şöyle tanımlayabilirsiniz:
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_py310.py hl[7] *}
Namun şunu unutmayın: `Annotated` kullanırsanız bu problem olmaz; çünkü `Query()` veya `Path()` için fonksiyon parametresi default değerlerini kullanmıyorsunuz.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_an_py310.py *}
## Parametreleri İhtiyacınıza Göre Sıralayın: Küçük Hileler { #order-the-parameters-as-you-need-tricks }
/// tip | İpucu
`Annotated` kullanıyorsanız, bu muhtemelen o kadar önemli ya da gerekli değildir.
///
İşte bazen işe yarayan **küçük bir hile**; ama çok sık ihtiyacınız olmayacak.
Şunları yapmak istiyorsanız:
* `q` query parametresini `Query` kullanmadan ve herhangi bir default değer vermeden tanımlamak
* `item_id` path parametresini `Path` kullanarak tanımlamak
* bunları farklı bir sırada yazmak
* `Annotated` kullanmamak
...Python bunun için küçük, özel bir sözdizimi sunar.
Fonksiyonun ilk parametresi olarak `*` geçin.
Python bu `*` ile bir şey yapmaz; ama bundan sonraki tüm parametrelerin keyword argument (anahtar-değer çiftleri) olarak çağrılması gerektiğini bilir; buna kwargs da denir. Default değerleri olmasa bile.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_py310.py hl[7] *}
### `Annotated` ile Daha İyi { #better-with-annotated }
Şunu da unutmayın: `Annotated` kullanırsanız, fonksiyon parametresi default değerlerini kullanmadığınız için bu sorun ortaya çıkmaz ve muhtemelen `*` kullanmanız da gerekmez.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_an_py310.py hl[10] *}
## Sayı Doğrulamaları: Büyük Eşit { #number-validations-greater-than-or-equal }
`Query` ve `Path` (ve ileride göreceğiniz diğerleri) ile sayı kısıtları tanımlayabilirsiniz.
Burada `ge=1` ile, `item_id` değerinin `1`'den "`g`reater than or `e`qual" olacak şekilde bir tam sayı olması gerekir.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial004_an_py310.py hl[10] *}
## Sayı Doğrulamaları: Büyük ve Küçük Eşit { #number-validations-greater-than-and-less-than-or-equal }
Aynısı şunlar için de geçerlidir:
* `gt`: `g`reater `t`han
* `le`: `l`ess than or `e`qual
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial005_an_py310.py hl[10] *}
## Sayı Doğrulamaları: `float` Değerler, Büyük ve Küçük { #number-validations-floats-greater-than-and-less-than }
Sayı doğrulamaları `float` değerler için de çalışır.
Burada gt tanımlayabilmek (sadece ge değil) önemli hale gelir. Çünkü örneğin bir değerin `0`'dan büyük olmasını isteyebilirsiniz; `1`'den küçük olsa bile.
Bu durumda `0.5` geçerli bir değer olur. Ancak `0.0` veya `0` geçerli olmaz.
Aynısı lt için de geçerlidir.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial006_an_py310.py hl[13] *}
## Özet { #recap }
`Query`, `Path` (ve henüz görmedikleriniz) ile metadata ve string doğrulamalarını, [Query Parametreleri ve String Doğrulamalar](query-params-str-validations.md) bölümündekiyle aynı şekilde tanımlayabilirsiniz.
Ayrıca sayısal doğrulamalar da tanımlayabilirsiniz:
* `gt`: `g`reater `t`han
* `ge`: `g`reater than or `e`qual
* `lt`: `l`ess `t`han
* `le`: `l`ess than or `e`qual
/// info | Bilgi
`Query`, `Path` ve ileride göreceğiniz diğer class'lar ortak bir `Param` class'ının alt class'larıdır.
Hepsi, gördüğünüz ek doğrulama ve metadata parametrelerini paylaşır.
///
/// note | Teknik Detaylar
`Query`, `Path` ve diğerlerini `fastapi` içinden import ettiğinizde, bunlar aslında birer fonksiyondur.
Çağrıldıklarında, aynı isme sahip class'ların instance'larını döndürürler.
Yani `Query`'yi import edersiniz; bu bir fonksiyondur. Onu çağırdığınızda, yine `Query` adlı bir class'ın instance'ını döndürür.
Bu fonksiyonlar (class'ları doğrudan kullanmak yerine) editörünüzün type'larıyla ilgili hata işaretlememesi için vardır.
Bu sayede, bu hataları yok saymak üzere özel ayarlar eklemeden normal editörünüzü ve coding araçlarınızı kullanabilirsiniz.
///
================================================
FILE: docs/tr/docs/tutorial/path-params.md
================================================
# Yol Parametreleri { #path-parameters }
Python string biçimlemede kullanılan sözdizimiyle path "parametreleri"ni veya "değişkenleri"ni tanımlayabilirsiniz:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial001_py310.py hl[6:7] *}
Path parametresi `item_id`'nin değeri, fonksiyonunuza `item_id` argümanı olarak aktarılacaktır.
Yani, bu örneği çalıştırıp [http://127.0.0.1:8000/items/foo](http://127.0.0.1:8000/items/foo) adresine giderseniz, şöyle bir response görürsünüz:
```JSON
{"item_id":"foo"}
```
## Tip İçeren Yol Parametreleri { #path-parameters-with-types }
Standart Python tip belirteçlerini kullanarak path parametresinin tipini fonksiyonun içinde tanımlayabilirsiniz:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}
Bu durumda, `item_id` bir `int` olarak tanımlanır.
/// check | Ek bilgi
Bu sayede, fonksiyon içinde hata denetimi, kod tamamlama vb. konularda editör desteğine kavuşursunuz.
///
## Veri dönüştürme { #data-conversion }
Bu örneği çalıştırıp tarayıcınızda [http://127.0.0.1:8000/items/3](http://127.0.0.1:8000/items/3) adresini açarsanız, şöyle bir response görürsünüz:
```JSON
{"item_id":3}
```
/// check | Ek bilgi
Dikkat edin: fonksiyonunuzun aldığı (ve döndürdüğü) değer olan `3`, string `"3"` değil, bir Python `int`'idir.
Yani, bu tip tanımıyla birlikte **FastAPI** size otomatik request "ayrıştırma" sağlar.
///
## Veri Doğrulama { #data-validation }
Ancak tarayıcınızda [http://127.0.0.1:8000/items/foo](http://127.0.0.1:8000/items/foo) adresine giderseniz, şuna benzer güzel bir HTTP hatası görürsünüz:
```JSON
{
"detail": [
{
"type": "int_parsing",
"loc": [
"path",
"item_id"
],
"msg": "Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer",
"input": "foo"
}
]
}
```
çünkü path parametresi `item_id`, `int` olmayan `"foo"` değerine sahipti.
Aynı hata, şu örnekte olduğu gibi `int` yerine `float` verirseniz de ortaya çıkar: [http://127.0.0.1:8000/items/4.2](http://127.0.0.1:8000/items/4.2)
/// check | Ek bilgi
Yani, aynı Python tip tanımıyla birlikte **FastAPI** size veri doğrulama sağlar.
Dikkat edin: hata ayrıca doğrulamanın geçmediği noktayı da açıkça belirtir.
Bu, API'ınızla etkileşime giren kodu geliştirirken ve debug ederken inanılmaz derecede faydalıdır.
///
## Dokümantasyon { #documentation }
Tarayıcınızı [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs) adresinde açtığınızda, aşağıdaki gibi otomatik ve interaktif bir API dokümantasyonu görürsünüz:
/// check | Ek bilgi
Yine, sadece aynı Python tip tanımıyla **FastAPI** size otomatik ve interaktif dokümantasyon (Swagger UI entegrasyonuyla) sağlar.
Dikkat edin: path parametresi integer olarak tanımlanmıştır.
///
## Standartlara Dayalı Avantajlar, Alternatif Dokümantasyon { #standards-based-benefits-alternative-documentation }
Üretilen şema [OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md) standardından geldiği için birçok uyumlu araç vardır.
Bu nedenle **FastAPI**'ın kendisi, [http://127.0.0.1:8000/redoc](http://127.0.0.1:8000/redoc) adresinden erişebileceğiniz alternatif bir API dokümantasyonu (ReDoc kullanarak) sağlar:
Aynı şekilde, birçok uyumlu araç vardır. Birçok dil için kod üretme araçları da buna dahildir.
## Pydantic { #pydantic }
Tüm veri doğrulamaları, arka planda [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) tarafından gerçekleştirilir; böylece onun tüm avantajlarından faydalanırsınız. Ve emin ellerde olduğunuzu bilirsiniz.
Aynı tip tanımlarını `str`, `float`, `bool` ve daha birçok karmaşık veri tipiyle kullanabilirsiniz.
Bunların birkaçı, eğitimin sonraki bölümlerinde ele alınacaktır.
## Sıralama Önemlidir { #order-matters }
*Path operation*'lar oluştururken sabit bir path'e sahip olduğunuz durumlarla karşılaşabilirsiniz.
Örneğin `/users/me`'nin, geçerli kullanıcı hakkında veri almak için kullanıldığını varsayalım.
Sonra belirli bir kullanıcı hakkında, kullanıcı ID'si ile veri almak için `/users/{user_id}` şeklinde bir path'iniz de olabilir.
*Path operation*'lar sırayla değerlendirildiği için, `/users/me` için olan path'in `/users/{user_id}` olandan önce tanımlandığından emin olmanız gerekir:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial003_py310.py hl[6,11] *}
Aksi halde, `/users/{user_id}` için olan path, `"me"` değerini `user_id` parametresi olarak aldığını "düşünerek" `/users/me` için de eşleşir.
Benzer şekilde, bir path operation'ı yeniden tanımlayamazsınız:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial003b_py310.py hl[6,11] *}
Path önce eşleştiği için her zaman ilk olan kullanılır.
## Ön Tanımlı Değerler { #predefined-values }
Bir *path operation*'ınız *path parameter* alıyorsa ama olası geçerli *path parameter* değerlerinin önceden tanımlı olmasını istiyorsanız, standart bir Python `Enum` kullanabilirsiniz.
### Bir `Enum` Sınıfı Oluşturalım { #create-an-enum-class }
`Enum`'u import edin ve `str` ile `Enum`'dan miras alan bir alt sınıf oluşturun.
`str`'den miras aldığınızda API dokümanları değerlerin `string` tipinde olması gerektiğini anlayabilir ve doğru şekilde render edebilir.
Sonra, kullanılabilir geçerli değerler olacak sabit değerli class attribute'ları oluşturun:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[1,6:9] *}
/// tip | İpucu
Merak ediyorsanız: "AlexNet", "ResNet" ve "LeNet", Makine Öğrenmesi modellerinin sadece isimleridir.
///
### Bir *Path Parameter* Tanımlayalım { #declare-a-path-parameter }
Ardından oluşturduğunuz enum sınıfını (`ModelName`) kullanarak tip belirteciyle bir *path parameter* oluşturun:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[16] *}
### Dokümana Göz Atalım { #check-the-docs }
*Path parameter* için kullanılabilir değerler ön tanımlı olduğu için, interaktif dokümanlar bunları güzelce gösterebilir:
### Python *Enumeration*'ları ile Çalışmak { #working-with-python-enumerations }
*Path parameter*'ın değeri bir *enumeration member* olacaktır.
#### *Enumeration Member*'ları Karşılaştıralım { #compare-enumeration-members }
Bunu, oluşturduğunuz enum `ModelName` içindeki *enumeration member* ile karşılaştırabilirsiniz:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[17] *}
#### *Enumeration Value*'yu Alalım { #get-the-enumeration-value }
Gerçek değeri (bu durumda bir `str`) `model_name.value` ile veya genel olarak `your_enum_member.value` ile alabilirsiniz:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[20] *}
/// tip | İpucu
`"lenet"` değerine `ModelName.lenet.value` ile de erişebilirsiniz.
///
#### *Enumeration Member*'ları Döndürelim { #return-enumeration-members }
*Path operation*'ınızdan, bir JSON body'nin içine gömülü olsalar bile (ör. bir `dict`) *enum member*'ları döndürebilirsiniz.
İstemciye dönmeden önce, karşılık gelen değerlerine (bu durumda string) dönüştürülürler:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[18,21,23] *}
İstemcinizde şöyle bir JSON response alırsınız:
```JSON
{
"model_name": "alexnet",
"message": "Deep Learning FTW!"
}
```
## Path İçeren Path Parametreleri { #path-parameters-containing-paths }
Diyelim ki `/files/{file_path}` path'ine sahip bir *path operation*'ınız var.
Ama `file_path`'in kendisinin `home/johndoe/myfile.txt` gibi bir *path* içermesi gerekiyor.
Böylece, o dosyanın URL'si şu şekilde olur: `/files/home/johndoe/myfile.txt`.
### OpenAPI Desteği { #openapi-support }
OpenAPI, içinde bir *path* barındıracak bir *path parameter* tanımlamak için bir yöntem desteklemez; çünkü bu, test etmesi ve tanımlaması zor senaryolara yol açabilir.
Yine de, Starlette'in dahili araçlarından birini kullanarak bunu **FastAPI**'da yapabilirsiniz.
Ve dokümanlar, parametrenin bir path içermesi gerektiğini söyleyen herhangi bir dokümantasyon eklemese bile çalışmaya devam eder.
### Path Dönüştürücü { #path-convertor }
Starlette'ten doğrudan gelen bir seçenekle, *path* içeren bir *path parameter*'ı şu URL ile tanımlayabilirsiniz:
```
/files/{file_path:path}
```
Bu durumda parametrenin adı `file_path`'tir ve son kısım olan `:path`, parametrenin herhangi bir *path* ile eşleşmesi gerektiğini söyler.
Yani şununla kullanabilirsiniz:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial004_py310.py hl[6] *}
/// tip | İpucu
Parametrenin başında `/home/johndoe/myfile.txt` örneğinde olduğu gibi bir eğik çizgi (`/`) ile başlaması gerekebilir.
Bu durumda URL, `files` ile `home` arasında çift eğik çizgi (`//`) olacak şekilde `/files//home/johndoe/myfile.txt` olur.
///
## Özet { #recap }
**FastAPI** ile kısa, sezgisel ve standart Python tip tanımlarını kullanarak şunları elde edersiniz:
* Editör desteği: hata denetimleri, otomatik tamamlama vb.
* Veri "ayrıştırma"
* Veri doğrulama
* API annotation ve otomatik dokümantasyon
Ve bunları sadece bir kez tanımlamanız yeterlidir.
Bu, (ham performans dışında) **FastAPI**'ın alternatif framework'lere kıyasla muhtemelen en görünür ana avantajıdır.
================================================
FILE: docs/tr/docs/tutorial/query-param-models.md
================================================
# Query Parameter Modelleri { #query-parameter-models }
Birbirleriyle ilişkili bir **query parameter** grubunuz varsa, bunları tanımlamak için bir **Pydantic model** oluşturabilirsiniz.
Böylece **modeli yeniden kullanabilir**, **birden fazla yerde** tekrar tekrar kullanabilir ve tüm parametreler için validation (doğrulama) ile metadata’yı tek seferde tanımlayabilirsiniz. 😎
/// note | Not
Bu özellik FastAPI `0.115.0` sürümünden beri desteklenmektedir. 🤓
///
## Pydantic Model ile Query Parameters { #query-parameters-with-a-pydantic-model }
İhtiyacınız olan **query parameter**’ları bir **Pydantic model** içinde tanımlayın, ardından parametreyi `Query` olarak belirtin:
{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:13,17] *}
**FastAPI**, request’teki **query parameter**’lardan **her field** için veriyi **extract** eder ve tanımladığınız Pydantic model’i size verir.
## Dokümanları Kontrol Edin { #check-the-docs }
Query parameter’ları `/docs` altındaki dokümantasyon arayüzünde görebilirsiniz:
### Varsayılanlarla query parametresi listesi / birden fazla değer { #query-parameter-list-multiple-values-with-defaults }
Hiç değer verilmezse varsayılan bir `list` de tanımlayabilirsiniz:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial012_an_py310.py hl[9] *}
Şu adrese giderseniz:
```
http://localhost:8000/items/
```
`q`’nun varsayılanı `["foo", "bar"]` olur ve response şöyle olur:
```JSON
{
"q": [
"foo",
"bar"
]
}
```
#### Sadece `list` kullanmak { #using-just-list }
`list[str]` yerine doğrudan `list` de kullanabilirsiniz:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial013_an_py310.py hl[9] *}
/// note | Not
Bu durumda FastAPI, listenin içeriğini kontrol etmez.
Örneğin `list[int]`, listenin içeriğinin integer olduğunu kontrol eder (ve dokümante eder). Ancak tek başına `list` bunu yapmaz.
///
## Daha fazla metadata tanımlayın { #declare-more-metadata }
Parametre hakkında daha fazla bilgi ekleyebilirsiniz.
Bu bilgiler oluşturulan OpenAPI’a dahil edilir ve dokümantasyon arayüzleri ile harici araçlar tarafından kullanılır.
/// note | Not
Farklı araçların OpenAPI desteği farklı seviyelerde olabilir.
Bazıları tanımladığınız ek bilgilerin hepsini göstermeyebilir; ancak çoğu durumda eksik özellik geliştirme planındadır.
///
Bir `title` ekleyebilirsiniz:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial007_an_py310.py hl[10] *}
Ve bir `description`:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial008_an_py310.py hl[14] *}
## Alias parametreleri { #alias-parameters }
Parametrenin adının `item-query` olmasını istediğinizi düşünün.
Örneğin:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?item-query=foobaritems
```
Ancak `item-query` geçerli bir Python değişken adı değildir.
En yakın seçenek `item_query` olur.
Ama sizin hâlâ tam olarak `item-query` olmasına ihtiyacınız var...
O zaman bir `alias` tanımlayabilirsiniz; bu alias, parametre değerini bulmak için kullanılacaktır:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial009_an_py310.py hl[9] *}
## Parametreleri deprecated yapmak { #deprecating-parameters }
Diyelim ki artık bu parametreyi istemiyorsunuz.
Bazı client’lar hâlâ kullandığı için bir süre tutmanız gerekiyor, ama dokümanların bunu açıkça deprecated olarak göstermesini istiyorsunuz.
O zaman `Query`’ye `deprecated=True` parametresini geçin:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial010_an_py310.py hl[19] *}
Dokümanlarda şöyle görünür:
## Parametreleri OpenAPI’dan hariç tutun { #exclude-parameters-from-openapi }
Oluşturulan OpenAPI şemasından (dolayısıyla otomatik dokümantasyon sistemlerinden) bir query parametresini hariç tutmak için `Query`’nin `include_in_schema` parametresini `False` yapın:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial014_an_py310.py hl[10] *}
## Özel Doğrulama { #custom-validation }
Yukarıdaki parametrelerle yapılamayan bazı **özel doğrulama** ihtiyaçlarınız olabilir.
Bu durumlarda, normal doğrulamadan sonra (ör. değerin `str` olduğunun doğrulanmasından sonra) uygulanacak bir **custom validator function** kullanabilirsiniz.
Bunu, `Annotated` içinde [Pydantic’in `AfterValidator`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-after-validator)’ını kullanarak yapabilirsiniz.
/// tip | İpucu
Pydantic’te [`BeforeValidator`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-before-validator) ve başka validator’lar da vardır. 🤓
///
Örneğin bu custom validator, bir item ID’sinin ISBN kitap numarası için `isbn-` ile veya IMDB film URL ID’si için `imdb-` ile başladığını kontrol eder:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py hl[5,16:19,24] *}
/// info | Bilgi
Bu özellik Pydantic 2 ve üzeri sürümlerde mevcuttur. 😎
///
/// tip | İpucu
Veritabanı veya başka bir API gibi herhangi bir **harici bileşen** ile iletişim gerektiren bir doğrulama yapmanız gerekiyorsa, bunun yerine **FastAPI Dependencies** kullanmalısınız; onları ileride öğreneceksiniz.
Bu custom validator’lar, request’te sağlanan **yalnızca** **aynı veri** ile kontrol edilebilen şeyler içindir.
///
### O Kodu Anlamak { #understand-that-code }
Önemli nokta, **`Annotated` içinde bir fonksiyonla birlikte `AfterValidator` kullanmak**. İsterseniz bu kısmı atlayabilirsiniz. 🤸
---
Ama bu örnek kodun detaylarını merak ediyorsanız, birkaç ek bilgi:
#### `value.startswith()` ile String { #string-with-value-startswith }
Fark ettiniz mi? `value.startswith()` ile bir string, tuple alabilir ve tuple içindeki her değeri kontrol eder:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[16:19] hl[17] *}
#### Rastgele Bir Item { #a-random-item }
`data.items()` ile, her dictionary öğesi için key ve value içeren tuple’lardan oluşan bir yinelemeli nesne elde ederiz.
Bu yinelemeli nesneyi `list(data.items())` ile düzgün bir `list`’e çeviririz.
Ardından `random.choice()` ile list’ten **rastgele bir değer** alırız; yani `(id, name)` içeren bir tuple elde ederiz. Şuna benzer: `("imdb-tt0371724", "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy")`.
Sonra tuple içindeki bu **iki değeri** `id` ve `name` değişkenlerine **atarız**.
Böylece kullanıcı bir item ID’si vermemiş olsa bile yine de rastgele bir öneri alır.
...bütün bunları **tek bir basit satırda** yapıyoruz. 🤯 Python’u sevmemek elde mi? 🐍
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[22:30] hl[29] *}
## Özet { #recap }
Parametreleriniz için ek doğrulamalar ve metadata tanımlayabilirsiniz.
Genel doğrulamalar ve metadata:
* `alias`
* `title`
* `description`
* `deprecated`
String’lere özel doğrulamalar:
* `min_length`
* `max_length`
* `pattern`
`AfterValidator` ile custom doğrulamalar.
Bu örneklerde `str` değerleri için doğrulamanın nasıl tanımlanacağını gördünüz.
Sayılar gibi diğer tipler için doğrulamaları nasıl tanımlayacağınızı öğrenmek için sonraki bölümlere geçin.
================================================
FILE: docs/tr/docs/tutorial/query-params.md
================================================
# Sorgu Parametreleri { #query-parameters }
Fonksiyonda path parametrelerinin parçası olmayan diğer parametreleri tanımladığınızda, bunlar otomatik olarak "query" parametreleri olarak yorumlanır.
{* ../../docs_src/query_params/tutorial001_py310.py hl[9] *}
Query, bir URL'de `?` işaretinden sonra gelen ve `&` karakterleriyle ayrılan anahtar-değer çiftlerinin kümesidir.
Örneğin, şu URL'de:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```
...query parametreleri şunlardır:
* `skip`: değeri `0`
* `limit`: değeri `10`
URL'nin bir parçası oldukları için "doğal olarak" string'tirler.
Ancak, bunları Python tipleriyle (yukarıdaki örnekte `int` olarak) tanımladığınızda, o tipe dönüştürülürler ve o tipe göre doğrulanırlar.
Path parametreleri için geçerli olan aynı süreç query parametreleri için de geçerlidir:
* Editör desteği (tabii ki)
* Veri "ayrıştırma"
* Veri doğrulama
* Otomatik dokümantasyon
## Varsayılanlar { #defaults }
Query parametreleri path'in sabit bir parçası olmadığından, opsiyonel olabilir ve varsayılan değerlere sahip olabilir.
Yukarıdaki örnekte varsayılan değerleri `skip=0` ve `limit=10`'dur.
Yani şu URL'ye gitmek:
```
http://127.0.0.1:8000/items/
```
şuraya gitmekle aynı olur:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```
Ancak örneğin şuraya giderseniz:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=20
```
Fonksiyonunuzdaki parametre değerleri şöyle olacaktır:
* `skip=20`: çünkü URL'de siz ayarladınız
* `limit=10`: çünkü varsayılan değer oydu
## İsteğe bağlı parametreler { #optional-parameters }
Aynı şekilde, varsayılan değerlerini `None` yaparak isteğe bağlı query parametreleri tanımlayabilirsiniz:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}
Bu durumda, fonksiyon parametresi `q` isteğe bağlı olur ve varsayılan olarak `None` olur.
/// check | Ek bilgi
Ayrıca, **FastAPI** path parametresi olan `item_id`'nin bir path parametresi olduğunu ve `q`'nun path olmadığını fark edecek kadar akıllıdır; dolayısıyla bu bir query parametresidir.
///
## Sorgu parametresi tip dönüşümü { #query-parameter-type-conversion }
`bool` tipleri de tanımlayabilirsiniz, ve bunlar dönüştürülür:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial003_py310.py hl[7] *}
Bu durumda, şuraya giderseniz:
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=1
```
veya
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=True
```
veya
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=true
```
veya
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=on
```
veya
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=yes
```
veya başka herhangi bir büyük/küçük harf varyasyonunda (tamamı büyük, ilk harf büyük, vb.), fonksiyonunuz `short` parametresini `bool` değeri `True` olarak görecektir. Aksi halde `False` olarak görür.
## Çoklu path ve query parametreleri { #multiple-path-and-query-parameters }
Aynı anda birden fazla path parametresi ve query parametresi tanımlayabilirsiniz; **FastAPI** hangisinin hangisi olduğunu bilir.
Ayrıca bunları belirli bir sırayla tanımlamanız gerekmez.
İsme göre tespit edilirler:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial004_py310.py hl[6,8] *}
## Zorunlu query parametreleri { #required-query-parameters }
Path olmayan parametreler (şimdilik sadece query parametrelerini gördük) için varsayılan değer tanımladığınızda, bu parametre zorunlu olmaz.
Belirli bir değer eklemek istemiyor ama sadece opsiyonel olmasını istiyorsanız, varsayılanı `None` olarak ayarlayın.
Ancak bir query parametresini zorunlu yapmak istediğinizde, herhangi bir varsayılan değer tanımlamamanız yeterlidir:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial005_py310.py hl[6:7] *}
Burada query parametresi `needy`, `str` tipinde zorunlu bir query parametresidir.
Tarayıcınızda şöyle bir URL açarsanız:
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item
```
...zorunlu `needy` parametresini eklemeden, şuna benzer bir hata görürsünüz:
```JSON
{
"detail": [
{
"type": "missing",
"loc": [
"query",
"needy"
],
"msg": "Field required",
"input": null
}
]
}
```
`needy` zorunlu bir parametre olduğundan, URL'de ayarlamanız gerekir:
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item?needy=sooooneedy
```
...bu çalışır:
```JSON
{
"item_id": "foo-item",
"needy": "sooooneedy"
}
```
Ve elbette, bazı parametreleri zorunlu, bazılarını varsayılan değerli, bazılarını da tamamen isteğe bağlı olarak tanımlayabilirsiniz:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial006_py310.py hl[8] *}
Bu durumda, 3 tane query parametresi vardır:
* `needy`, zorunlu bir `str`.
* `skip`, varsayılan değeri `0` olan bir `int`.
* `limit`, isteğe bağlı bir `int`.
/// tip | İpucu
[Path Parametreleri](path-params.md#predefined-values) ile aynı şekilde `Enum`'ları da kullanabilirsiniz.
///
================================================
FILE: docs/tr/docs/tutorial/request-files.md
================================================
# Request Dosyaları { #request-files }
İstemcinin upload edeceği dosyaları `File` kullanarak tanımlayabilirsiniz.
/// info | Bilgi
Upload edilen dosyaları alabilmek için önce [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart) yükleyin.
Bir [virtual environment](../virtual-environments.md) oluşturduğunuzdan, aktive ettiğinizden ve ardından paketi yüklediğinizden emin olun. Örneğin:
```console
$ pip install python-multipart
```
Bunun nedeni, upload edilen dosyaların "form data" olarak gönderilmesidir.
///
## `File` Import Edin { #import-file }
`fastapi` içinden `File` ve `UploadFile` import edin:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}
## `File` Parametrelerini Tanımlayın { #define-file-parameters }
`Body` veya `Form` için yaptığınız gibi dosya parametreleri oluşturun:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}
/// info | Bilgi
`File`, doğrudan `Form`’dan türeyen bir sınıftır.
Ancak unutmayın: `fastapi` içinden `Query`, `Path`, `File` ve diğerlerini import ettiğinizde, bunlar aslında özel sınıflar döndüren fonksiyonlardır.
///
/// tip | İpucu
File body’leri tanımlamak için `File` kullanmanız gerekir; aksi halde parametreler query parametreleri veya body (JSON) parametreleri olarak yorumlanır.
///
Dosyalar "form data" olarak upload edilir.
*path operation function* parametrenizin tipini `bytes` olarak tanımlarsanız, **FastAPI** dosyayı sizin için okur ve içeriği `bytes` olarak alırsınız.
Bunun, dosyanın tüm içeriğinin bellekte tutulacağı anlamına geldiğini unutmayın. Küçük dosyalar için iyi çalışır.
Ancak bazı durumlarda `UploadFile` kullanmak size fayda sağlayabilir.
## `UploadFile` ile Dosya Parametreleri { #file-parameters-with-uploadfile }
Tipi `UploadFile` olan bir dosya parametresi tanımlayın:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[14] *}
`UploadFile` kullanmanın `bytes`’a göre birkaç avantajı vardır:
* Parametrenin varsayılan değerinde `File()` kullanmak zorunda değilsiniz.
* "Spooled" bir dosya kullanır:
* Belirli bir maksimum boyuta kadar bellekte tutulan, bu limiti aşınca diske yazılan bir dosya.
* Bu sayede görüntüler, videolar, büyük binary’ler vb. gibi büyük dosyalarda tüm belleği tüketmeden iyi çalışır.
* Upload edilen dosyadan metadata alabilirsiniz.
* [file-like](https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object) bir `async` arayüze sahiptir.
* [`SpooledTemporaryFile`](https://docs.python.org/3/library/tempfile.html#tempfile.SpooledTemporaryFile) nesnesini dışa açar; bunu, file-like nesne bekleyen diğer library’lere doğrudan geçebilirsiniz.
### `UploadFile` { #uploadfile }
`UploadFile` şu attribute’lara sahiptir:
* `filename`: Upload edilen orijinal dosya adını içeren bir `str` (örn. `myimage.jpg`).
* `content_type`: Content type’ı (MIME type / media type) içeren bir `str` (örn. `image/jpeg`).
* `file`: Bir [`SpooledTemporaryFile`](https://docs.python.org/3/library/tempfile.html#tempfile.SpooledTemporaryFile) (bir [file-like](https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object) nesne). Bu, "file-like" nesne bekleyen diğer fonksiyonlara veya library’lere doğrudan verebileceğiniz gerçek Python file nesnesidir.
`UploadFile` şu `async` method’lara sahiptir. Bunların hepsi altta ilgili dosya method’larını çağırır (dahili `SpooledTemporaryFile` kullanarak).
* `write(data)`: Dosyaya `data` (`str` veya `bytes`) yazar.
* `read(size)`: Dosyadan `size` (`int`) kadar byte/karakter okur.
* `seek(offset)`: Dosyada `offset` (`int`) byte pozisyonuna gider.
* Örn. `await myfile.seek(0)` dosyanın başına gider.
* Bu, özellikle bir kez `await myfile.read()` çalıştırdıysanız ve sonra içeriği yeniden okumaya ihtiyaç duyuyorsanız faydalıdır.
* `close()`: Dosyayı kapatır.
Bu method’ların hepsi `async` olduğundan, bunları "await" etmeniz gerekir.
Örneğin, bir `async` *path operation function* içinde içeriği şöyle alabilirsiniz:
```Python
contents = await myfile.read()
```
Normal bir `def` *path operation function* içindeyseniz `UploadFile.file`’a doğrudan erişebilirsiniz, örneğin:
```Python
contents = myfile.file.read()
```
/// note | `async` Teknik Detaylar
`async` method’ları kullandığınızda, **FastAPI** dosya method’larını bir threadpool içinde çalıştırır ve bunları await eder.
///
/// note | Starlette Teknik Detaylar
**FastAPI**’nin `UploadFile`’ı doğrudan **Starlette**’in `UploadFile`’ından türetilmiştir; ancak **Pydantic** ve FastAPI’nin diğer parçalarıyla uyumlu olması için bazı gerekli eklemeler yapar.
///
## "Form Data" Nedir { #what-is-form-data }
HTML formları (``) veriyi server’a gönderirken normalde JSON’dan farklı, veri için "özel" bir encoding kullanır.
**FastAPI**, JSON yerine bu veriyi doğru yerden okuyacağından emin olur.
/// note | Teknik Detaylar
Formlardan gelen veri, dosya içermiyorsa normalde "media type" olarak `application/x-www-form-urlencoded` ile encode edilir.
Ancak form dosya içeriyorsa `multipart/form-data` olarak encode edilir. `File` kullanırsanız, **FastAPI** dosyaları body’nin doğru kısmından alması gerektiğini bilir.
Bu encoding’ler ve form alanları hakkında daha fazla okumak isterseniz [MDN web dokümanlarındaki `POST`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/POST) sayfasına bakın.
///
/// warning | Uyarı
Bir *path operation* içinde birden fazla `File` ve `Form` parametresi tanımlayabilirsiniz, ancak JSON olarak almayı beklediğiniz `Body` alanlarını ayrıca tanımlayamazsınız; çünkü request body `application/json` yerine `multipart/form-data` ile encode edilmiş olur.
Bu, **FastAPI**’nin bir kısıtı değildir; HTTP protocol’ünün bir parçasıdır.
///
## Opsiyonel Dosya Upload { #optional-file-upload }
Standart type annotation’ları kullanıp varsayılan değeri `None` yaparak bir dosyayı opsiyonel hale getirebilirsiniz:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_02_an_py310.py hl[9,17] *}
## Ek Metadata ile `UploadFile` { #uploadfile-with-additional-metadata }
Ek metadata ayarlamak için `UploadFile` ile birlikte `File()` da kullanabilirsiniz. Örneğin:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_03_an_py310.py hl[9,15] *}
## Birden Fazla Dosya Upload { #multiple-file-uploads }
Aynı anda birden fazla dosya upload etmek mümkündür.
Bu dosyalar, "form data" ile gönderilen aynı "form field" ile ilişkilendirilir.
Bunu kullanmak için `bytes` veya `UploadFile` listesini tanımlayın:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial002_an_py310.py hl[10,15] *}
Tanımladığınız gibi, `bytes` veya `UploadFile`’lardan oluşan bir `list` alırsınız.
/// note | Teknik Detaylar
`from starlette.responses import HTMLResponse` da kullanabilirsiniz.
**FastAPI**, geliştiriciye kolaylık olsun diye `starlette.responses` modülünü `fastapi.responses` olarak da sağlar. Ancak mevcut response’ların çoğu doğrudan Starlette’ten gelir.
///
### Ek Metadata ile Birden Fazla Dosya Upload { #multiple-file-uploads-with-additional-metadata }
Daha önce olduğu gibi, `UploadFile` için bile ek parametreler ayarlamak amacıyla `File()` kullanabilirsiniz:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial003_an_py310.py hl[11,18:20] *}
## Özet { #recap }
Request’te (form data olarak gönderilen) upload edilecek dosyaları tanımlamak için `File`, `bytes` ve `UploadFile` kullanın.
================================================
FILE: docs/tr/docs/tutorial/request-form-models.md
================================================
# Form Model'leri { #form-models }
FastAPI'de **form field**'larını tanımlamak için **Pydantic model**'lerini kullanabilirsiniz.
/// info | Bilgi
Form'ları kullanmak için önce [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart)'ı yükleyin.
Bir [virtual environment](../virtual-environments.md) oluşturduğunuzdan, onu etkinleştirdiğinizden ve ardından paketi kurduğunuzdan emin olun. Örneğin:
```console
$ pip install python-multipart
```
///
/// note | Not
Bu özellik FastAPI `0.113.0` sürümünden itibaren desteklenmektedir. 🤓
///
## Form'lar için Pydantic Model'leri { #pydantic-models-for-forms }
Sadece, **form field** olarak almak istediğiniz alanlarla bir **Pydantic model** tanımlayın ve ardından parametreyi `Form` olarak bildirin:
{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:11,15] *}
**FastAPI**, request içindeki **form data**'dan **her bir field** için veriyi **çıkarır** ve size tanımladığınız Pydantic model'ini verir.
## Dokümanları Kontrol Edin { #check-the-docs }
Bunu `/docs` altındaki doküman arayüzünde doğrulayabilirsiniz:
Ve her iki model de etkileşimli API dokümantasyonunda kullanılır:
## Diğer Return Type Annotation’ları { #other-return-type-annotations }
Bazı durumlarda Pydantic field olarak geçerli olmayan bir şey döndürebilir ve bunu fonksiyonda annotate edebilirsiniz; amaç sadece araçların (editör, mypy vb.) sağladığı desteği almaktır.
### Doğrudan Response Döndürmek { #return-a-response-directly }
En yaygın durum, [ileri seviye dokümanlarda daha sonra anlatıldığı gibi doğrudan bir Response döndürmektir](../advanced/response-directly.md).
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_02_py310.py hl[8,10:11] *}
Bu basit durum FastAPI tarafından otomatik olarak ele alınır; çünkü dönüş tipi annotation’ı `Response` class’ıdır (veya onun bir subclass’ı).
Araçlar da memnun olur; çünkü hem `RedirectResponse` hem `JSONResponse`, `Response`’un subclass’ıdır. Yani type annotation doğrudur.
### Bir Response Subclass’ını Annotate Etmek { #annotate-a-response-subclass }
Type annotation içinde `Response`’un bir subclass’ını da kullanabilirsiniz:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_03_py310.py hl[8:9] *}
Bu da çalışır; çünkü `RedirectResponse`, `Response`’un subclass’ıdır ve FastAPI bu basit durumu otomatik olarak yönetir.
### Geçersiz Return Type Annotation’ları { #invalid-return-type-annotations }
Ancak geçerli bir Pydantic tipi olmayan başka rastgele bir obje (ör. bir veritabanı objesi) döndürür ve fonksiyonu da öyle annotate ederseniz, FastAPI bu type annotation’dan bir Pydantic response model oluşturmaya çalışır ve başarısız olur.
Aynı şey, farklı tipler arasında bir birleşim kullandığınızda ve bu tiplerden biri veya birkaçı geçerli bir Pydantic tipi değilse de olur; örneğin şu kullanım patlar 💥:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_04_py310.py hl[8] *}
...bu, type annotation Pydantic tipi olmadığı ve tek bir `Response` class’ı (veya subclass’ı) olmadığı için başarısız olur; bu, bir `Response` ile bir `dict` arasında union’dır (ikiden herhangi biri).
### Response Model’i Devre Dışı Bırakmak { #disable-response-model }
Yukarıdaki örnekten devam edersek; FastAPI’nin varsayılan olarak yaptığı veri doğrulama, dokümantasyon, filtreleme vb. işlemleri istemiyor olabilirsiniz.
Ancak yine de editörler ve type checker’lar (ör. mypy) gibi araçların desteğini almak için fonksiyonda dönüş tipi annotation’ını korumak isteyebilirsiniz.
Bu durumda `response_model=None` ayarlayarak response model üretimini devre dışı bırakabilirsiniz:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_05_py310.py hl[7] *}
Bu, FastAPI’nin response model üretimini atlamasını sağlar; böylece FastAPI uygulamanızı etkilemeden ihtiyacınız olan herhangi bir return type annotation’ını kullanabilirsiniz. 🤓
## Response Model encoding parametreleri { #response-model-encoding-parameters }
Response model’inizde şu şekilde default değerler olabilir:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[9,11:12] *}
* `description: Union[str, None] = None` (veya Python 3.10’da `str | None = None`) için default `None`’dır.
* `tax: float = 10.5` için default `10.5`’tir.
* `tags: List[str] = []` için default, boş bir list’tir: `[]`.
Ancak gerçekte kaydedilmedilerse, bunları sonuçtan çıkarmak isteyebilirsiniz.
Örneğin NoSQL veritabanında çok sayıda optional attribute içeren modelleriniz varsa, default değerlerle dolu çok uzun JSON response’ları göndermek istemeyebilirsiniz.
### `response_model_exclude_unset` parametresini kullanın { #use-the-response-model-exclude-unset-parameter }
*Path operation decorator* parametresi olarak `response_model_exclude_unset=True` ayarlayabilirsiniz:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[22] *}
böylece response’a default değerler dahil edilmez; yalnızca gerçekten set edilmiş değerler gelir.
Dolayısıyla ID’si `foo` olan item için bu *path operation*’a request atarsanız, response (default değerler olmadan) şöyle olur:
```JSON
{
"name": "Foo",
"price": 50.2
}
```
/// info | Bilgi
Ayrıca şunları da kullanabilirsiniz:
* `response_model_exclude_defaults=True`
* `response_model_exclude_none=True`
Bunlar, `exclude_defaults` ve `exclude_none` için [Pydantic dokümanlarında](https://docs.pydantic.dev/1.10/usage/exporting_models/#modeldict) anlatıldığı gibidir.
///
#### Default’u olan field’lar için değer içeren data { #data-with-values-for-fields-with-defaults }
Ama data’nız modelde default değeri olan field’lar için değer içeriyorsa, örneğin ID’si `bar` olan item gibi:
```Python hl_lines="3 5"
{
"name": "Bar",
"description": "The bartenders",
"price": 62,
"tax": 20.2
}
```
bunlar response’a dahil edilir.
#### Default değerlerle aynı değerlere sahip data { #data-with-the-same-values-as-the-defaults }
Eğer data, default değerlerle aynı değerlere sahipse, örneğin ID’si `baz` olan item gibi:
```Python hl_lines="3 5-6"
{
"name": "Baz",
"description": None,
"price": 50.2,
"tax": 10.5,
"tags": []
}
```
FastAPI yeterince akıllıdır (aslında Pydantic yeterince akıllıdır) ve `description`, `tax`, `tags` default ile aynı olsa bile bunların explicit olarak set edildiğini (default’tan alınmadığını) anlar.
Bu yüzden JSON response içinde yer alırlar.
/// tip | İpucu
Default değerlerin yalnızca `None` olmak zorunda olmadığını unutmayın.
Bir list (`[]`), `10.5` gibi bir `float` vb. olabilirler.
///
### `response_model_include` ve `response_model_exclude` { #response-model-include-and-response-model-exclude }
Ayrıca *path operation decorator* parametreleri `response_model_include` ve `response_model_exclude`’u da kullanabilirsiniz.
Bunlar; dahil edilecek attribute isimlerini (geri kalanını atlayarak) ya da hariç tutulacak attribute isimlerini (geri kalanını dahil ederek) belirten `str` değerlerinden oluşan bir `set` alır.
Tek bir Pydantic model’iniz varsa ve output’tan bazı verileri hızlıca çıkarmak istiyorsanız, bu yöntem pratik bir kısayol olabilir.
/// tip | İpucu
Ancak yine de, bu parametreler yerine yukarıdaki yaklaşımı (birden fazla class kullanmayı) tercih etmeniz önerilir.
Çünkü `response_model_include` veya `response_model_exclude` ile bazı attribute’ları atlıyor olsanız bile, uygulamanızın OpenAPI’sinde (ve dokümanlarda) üretilen JSON Schema hâlâ tam modelin JSON Schema’sı olacaktır.
Bu durum, benzer şekilde çalışan `response_model_by_alias` için de geçerlidir.
///
{* ../../docs_src/response_model/tutorial005_py310.py hl[29,35] *}
/// tip | İpucu
`{"name", "description"}` sözdizimi, bu iki değere sahip bir `set` oluşturur.
Bu, `set(["name", "description"])` ile eşdeğerdir.
///
#### `set` yerine `list` kullanmak { #using-lists-instead-of-sets }
Yanlışlıkla `set` yerine `list` veya `tuple` kullanırsanız, FastAPI bunu yine `set`’e çevirir ve doğru şekilde çalışır:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial006_py310.py hl[29,35] *}
## Özet { #recap }
Response model’leri tanımlamak ve özellikle private data’nın filtrelendiğinden emin olmak için *path operation decorator* parametresi `response_model`’i kullanın.
Yalnızca explicit olarak set edilmiş değerleri döndürmek için `response_model_exclude_unset` kullanın.
================================================
FILE: docs/tr/docs/tutorial/response-status-code.md
================================================
# Response Status Code { #response-status-code }
Bir response model tanımlayabildiğiniz gibi, herhangi bir *path operation* içinde `status_code` parametresiyle response için kullanılacak HTTP status code'u da belirtebilirsiniz:
* `@app.get()`
* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`
* vb.
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py310.py hl[6] *}
/// note | Not
`status_code`'un, "decorator" metodunun (`get`, `post`, vb.) bir parametresi olduğuna dikkat edin. Tüm parametreler ve body gibi, sizin *path operation function*'ınızın bir parametresi değildir.
///
`status_code` parametresi, HTTP status code'u içeren bir sayı alır.
/// info | Bilgi
Alternatif olarak `status_code`, Python'un [`http.HTTPStatus`](https://docs.python.org/3/library/http.html#http.HTTPStatus)'ı gibi bir `IntEnum` da alabilir.
///
Bu sayede:
* Response'da o status code döner.
* OpenAPI şemasında (dolayısıyla kullanıcı arayüzlerinde de) bu şekilde dokümante edilir:
/// note | Not
Bazı response code'lar (bir sonraki bölümde göreceğiz) response'un bir body'ye sahip olmadığını belirtir.
FastAPI bunu bilir ve response body olmadığını söyleyen OpenAPI dokümantasyonunu üretir.
///
## HTTP status code'lar hakkında { #about-http-status-codes }
/// note | Not
HTTP status code'ların ne olduğunu zaten biliyorsanız, bir sonraki bölüme geçin.
///
HTTP'de, response'un bir parçası olarak 3 basamaklı sayısal bir status code gönderirsiniz.
Bu status code'ların tanınmalarını sağlayan bir isimleri de vardır; ancak önemli olan kısım sayıdır.
Kısaca:
* `100 - 199` "Information" içindir. Doğrudan nadiren kullanırsınız. Bu status code'lara sahip response'lar body içeremez.
* **`200 - 299`** "Successful" response'lar içindir. En sık kullanacağınız aralık budur.
* `200`, varsayılan status code'dur ve her şeyin "OK" olduğunu ifade eder.
* Başka bir örnek `201` ("Created") olabilir. Genellikle veritabanında yeni bir kayıt oluşturduktan sonra kullanılır.
* Özel bir durum ise `204` ("No Content")'tür. Client'a döndürülecek içerik olmadığında kullanılır; bu nedenle response body olmamalıdır.
* **`300 - 399`** "Redirection" içindir. Bu status code'lara sahip response'lar, `304` ("Not Modified") hariç, body içerebilir de içermeyebilir de; `304` kesinlikle body içermemelidir.
* **`400 - 499`** "Client error" response'ları içindir. Muhtemelen en sık kullanacağınız ikinci aralık budur.
* Örneğin `404`, "Not Found" response'u içindir.
* Client kaynaklı genel hatalar için doğrudan `400` kullanabilirsiniz.
* `500 - 599` server hataları içindir. Neredeyse hiç doğrudan kullanmazsınız. Uygulama kodunuzun bir bölümünde ya da server'da bir şeyler ters giderse, otomatik olarak bu status code'lardan biri döner.
/// tip | İpucu
Her bir status code hakkında daha fazla bilgi almak ve hangi kodun ne için kullanıldığını görmek için [MDN dokümantasyonu: HTTP status code'lar hakkında](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Status)'na göz atın.
///
## İsimleri hatırlamak için kısayol { #shortcut-to-remember-the-names }
Önceki örneğe tekrar bakalım:
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py310.py hl[6] *}
`201`, "Created" için kullanılan status code'dur.
Ancak bu kodların her birinin ne anlama geldiğini ezberlemek zorunda değilsiniz.
`fastapi.status` içindeki kolaylık değişkenlerini (convenience variables) kullanabilirsiniz.
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial002_py310.py hl[1,6] *}
Bunlar sadece kolaylık sağlar; aynı sayıyı taşırlar. Ancak bu şekilde editörün autocomplete özelliğiyle kolayca bulabilirsiniz:
/// note | Teknik Detaylar
`from starlette import status` da kullanabilirsiniz.
**FastAPI**, geliştirici olarak size kolaylık olsun diye `starlette.status`'u `fastapi.status` olarak da sunar. Ancak bu aslında doğrudan Starlette'den gelir.
///
## Varsayılanı değiştirmek { #changing-the-default }
Daha sonra, [İleri Düzey Kullanıcı Kılavuzu](../advanced/response-change-status-code.md) içinde, burada tanımladığınız varsayılanın dışında farklı bir status code nasıl döndüreceğinizi göreceksiniz.
================================================
FILE: docs/tr/docs/tutorial/schema-extra-example.md
================================================
# Request Örnek Verilerini Tanımlama { #declare-request-example-data }
Uygulamanızın alabileceği veriler için örnekler (examples) tanımlayabilirsiniz.
Bunu yapmanın birkaç yolu var.
## Pydantic modellerinde ek JSON Schema verisi { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }
Oluşturulan JSON Schema’ya eklenecek şekilde bir Pydantic model için `examples` tanımlayabilirsiniz.
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}
Bu ek bilgi, o modelin çıktı **JSON Schema**’sına olduğu gibi eklenir ve API dokümanlarında kullanılır.
[Pydantic dokümanları: Configuration](https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/) bölümünde anlatıldığı gibi, bir `dict` alan `model_config` niteliğini kullanabilirsiniz.
Üretilen JSON Schema’da görünmesini istediğiniz (ör. `examples` dahil) her türlü ek veriyi içeren bir `dict` ile `"json_schema_extra"` ayarlayabilirsiniz.
/// tip | İpucu
Aynı tekniği JSON Schema’yı genişletmek ve kendi özel ek bilgilerinizi eklemek için de kullanabilirsiniz.
Örneğin, bir frontend kullanıcı arayüzü için metadata eklemek vb. amaçlarla kullanılabilir.
///
/// info | Bilgi
OpenAPI 3.1.0 (FastAPI 0.99.0’dan beri kullanılıyor), **JSON Schema** standardının bir parçası olan `examples` için destek ekledi.
Bundan önce yalnızca tek bir örnek için `example` anahtar kelimesini destekliyordu. Bu hâlâ OpenAPI 3.1.0 tarafından desteklenir; ancak artık deprecated durumdadır ve JSON Schema standardının parçası değildir. Bu nedenle `example` kullanımını `examples`’a taşımanız önerilir. 🤓
Daha fazlasını sayfanın sonunda okuyabilirsiniz.
///
## `Field` ek argümanları { #field-additional-arguments }
Pydantic modelleriyle `Field()` kullanırken ek `examples` de tanımlayabilirsiniz:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial002_py310.py hl[2,8:11] *}
## JSON Schema - OpenAPI içinde `examples` { #examples-in-json-schema-openapi }
Aşağıdakilerden herhangi birini kullanırken:
* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* `Body()`
* `Form()`
* `File()`
OpenAPI içindeki **JSON Schema**’larına eklenecek ek bilgilerle birlikte bir `examples` grubu da tanımlayabilirsiniz.
### `examples` ile `Body` { #body-with-examples }
Burada `Body()` içinde beklenen veri için tek bir örnek içeren `examples` geçiriyoruz:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial003_an_py310.py hl[22:29] *}
### Doküman arayüzünde örnek { #example-in-the-docs-ui }
Yukarıdaki yöntemlerden herhangi biriyle `/docs` içinde şöyle görünür:
### Birden fazla `examples` ile `Body` { #body-with-multiple-examples }
Elbette birden fazla `examples` da geçebilirsiniz:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial004_an_py310.py hl[23:38] *}
Bunu yaptığınızda, örnekler bu body verisi için dahili **JSON Schema**’nın bir parçası olur.
Buna rağmen, bu yazı yazılırken, doküman arayüzünü gösteren araç olan Swagger UI, **JSON Schema** içindeki veriler için birden fazla örneği göstermeyi desteklemiyor. Ancak aşağıda bir çözüm yolu var.
### OpenAPI’ye özel `examples` { #openapi-specific-examples }
**JSON Schema** `examples`’ı desteklemeden önce OpenAPI, yine `examples` adlı farklı bir alanı destekliyordu.
Bu **OpenAPI’ye özel** `examples`, OpenAPI spesifikasyonunda başka bir bölümde yer alır. Her bir JSON Schema’nın içinde değil, **her bir *path operation* detayları** içinde bulunur.
Swagger UI da bu özel `examples` alanını bir süredir destekliyor. Dolayısıyla bunu, **doküman arayüzünde** farklı **örnekleri göstermek** için kullanabilirsiniz.
OpenAPI’ye özel bu `examples` alanının şekli, (bir `list` yerine) **birden fazla örnek** içeren bir `dict`’tir; her örnek ayrıca **OpenAPI**’ye eklenecek ekstra bilgiler içerir.
Bu, OpenAPI’nin içerdiği JSON Schema’ların içine girmez; bunun yerine doğrudan *path operation* üzerinde, dışarıda yer alır.
### `openapi_examples` Parametresini Kullanma { #using-the-openapi-examples-parameter }
FastAPI’de OpenAPI’ye özel `examples`’ı, şu araçlar için `openapi_examples` parametresiyle tanımlayabilirsiniz:
* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* `Body()`
* `Form()`
* `File()`
`dict`’in anahtarları her bir örneği tanımlar; her bir değer ise başka bir `dict`’tir.
`examples` içindeki her bir örnek `dict`’i şunları içerebilir:
* `summary`: Örnek için kısa açıklama.
* `description`: Markdown metni içerebilen uzun açıklama.
* `value`: Gösterilecek gerçek örnek (ör. bir `dict`).
* `externalValue`: `value`’a alternatif; örneğe işaret eden bir URL. Ancak bu, `value` kadar çok araç tarafından desteklenmiyor olabilir.
Şöyle kullanabilirsiniz:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial005_an_py310.py hl[23:49] *}
### Doküman Arayüzünde OpenAPI Örnekleri { #openapi-examples-in-the-docs-ui }
`Body()`’ye `openapi_examples` eklendiğinde `/docs` şöyle görünür:
## Teknik Detaylar { #technical-details }
/// tip | İpucu
Zaten **FastAPI** sürümü **0.99.0 veya üzerini** kullanıyorsanız, büyük olasılıkla bu detayları **atlanabilirsiniz**.
Bunlar daha çok OpenAPI 3.1.0’ın henüz mevcut olmadığı eski sürümler için geçerlidir.
Bunu kısa bir OpenAPI ve JSON Schema **tarih dersi** gibi düşünebilirsiniz. 🤓
///
/// warning | Uyarı
Bunlar **JSON Schema** ve **OpenAPI** standartları hakkında oldukça teknik detaylardır.
Yukarıdaki fikirler sizin için zaten çalışıyorsa bu kadarı yeterli olabilir; muhtemelen bu detaylara ihtiyacınız yoktur, gönül rahatlığıyla atlayabilirsiniz.
///
OpenAPI 3.1.0’dan önce OpenAPI, **JSON Schema**’nın daha eski ve değiştirilmiş bir sürümünü kullanıyordu.
JSON Schema’da `examples` yoktu; bu yüzden OpenAPI, değiştirilmiş sürümüne kendi `example` alanını ekledi.
OpenAPI ayrıca spesifikasyonun diğer bölümlerine de `example` ve `examples` alanlarını ekledi:
* [`Parameter Object` (spesifikasyonda)](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.1.0.md#parameter-object) — FastAPI’de şunlar tarafından kullanılıyordu:
* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* [`Request Body Object`; `content` alanında, `Media Type Object` üzerinde (spesifikasyonda)](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.1.0.md#media-type-object) — FastAPI’de şunlar tarafından kullanılıyordu:
* `Body()`
* `File()`
* `Form()`
/// info | Bilgi
Bu eski OpenAPI’ye özel `examples` parametresi, FastAPI `0.103.0` sürümünden beri `openapi_examples` olarak kullanılıyor.
///
### JSON Schema’nın `examples` alanı { #json-schemas-examples-field }
Sonrasında JSON Schema, spesifikasyonun yeni bir sürümüne [`examples`](https://json-schema.org/draft/2019-09/json-schema-validation.html#rfc.section.9.5) alanını ekledi.
Ardından yeni OpenAPI 3.1.0, bu yeni `examples` alanını içeren en güncel sürümü (JSON Schema 2020-12) temel aldı.
Ve artık, deprecated olan eski tekil (ve özel) `example` alanına kıyasla bu yeni `examples` alanı önceliklidir.
JSON Schema’daki bu yeni `examples` alanı, OpenAPI’de başka yerlerde kullanılan (yukarıda anlatılan) metadata’lı `dict` yapısından farklı olarak **sadece örneklerden oluşan bir `list`**’tir.
/// info | Bilgi
OpenAPI 3.1.0, JSON Schema ile bu yeni ve daha basit entegrasyonla yayımlandıktan sonra bile bir süre, otomatik dokümantasyonu sağlayan araç Swagger UI OpenAPI 3.1.0’ı desteklemiyordu (5.0.0 sürümünden beri destekliyor 🎉).
Bu nedenle, FastAPI’nin 0.99.0 öncesi sürümleri OpenAPI 3.1.0’dan daha düşük sürümleri kullanmaya devam etti.
///
### Pydantic ve FastAPI `examples` { #pydantic-and-fastapi-examples }
Bir Pydantic modelinin içine `schema_extra` ya da `Field(examples=["something"])` kullanarak `examples` eklediğinizde, bu örnek o Pydantic modelinin **JSON Schema**’sına eklenir.
Ve Pydantic modelinin bu **JSON Schema**’sı, API’nizin **OpenAPI**’sine dahil edilir; ardından doküman arayüzünde kullanılır.
FastAPI 0.99.0’dan önceki sürümlerde (0.99.0 ve üzeri daha yeni OpenAPI 3.1.0’ı kullanır) `Query()`, `Body()` vb. diğer araçlarla `example` veya `examples` kullandığınızda, bu örnekler o veriyi tanımlayan JSON Schema’ya (OpenAPI’nin kendi JSON Schema sürümüne bile) eklenmiyordu; bunun yerine doğrudan OpenAPI’deki *path operation* tanımına ekleniyordu (JSON Schema kullanan OpenAPI bölümlerinin dışında).
Ancak artık FastAPI 0.99.0 ve üzeri OpenAPI 3.1.0 kullandığı (JSON Schema 2020-12) ve Swagger UI 5.0.0 ve üzeriyle birlikte, her şey daha tutarlı ve örnekler JSON Schema’ya dahil ediliyor.
### Swagger UI ve OpenAPI’ye özel `examples` { #swagger-ui-and-openapi-specific-examples }
Swagger UI (2023-08-26 itibarıyla) birden fazla JSON Schema örneğini desteklemediği için, kullanıcıların dokümanlarda birden fazla örnek göstermesi mümkün değildi.
Bunu çözmek için FastAPI `0.103.0`, yeni `openapi_examples` parametresiyle aynı eski **OpenAPI’ye özel** `examples` alanını tanımlamayı **desteklemeye başladı**. 🤓
### Özet { #summary }
Eskiden tarihten pek hoşlanmadığımı söylerdim... şimdi bakın, "teknoloji tarihi" dersi anlatıyorum. 😅
Kısacası, **FastAPI 0.99.0 veya üzerine yükseltin**; her şey çok daha **basit, tutarlı ve sezgisel** olur ve bu tarihsel detayların hiçbirini bilmeniz gerekmez. 😎
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FILE: docs/tr/docs/tutorial/security/first-steps.md
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# Güvenlik - İlk Adımlar { #security-first-steps }
**backend** API’nizin bir domain’de olduğunu düşünelim.
Ve başka bir domain’de ya da aynı domain’in farklı bir path’inde (veya bir mobil uygulamada) bir **frontend**’iniz var.
Ve frontend’in, **username** ve **password** kullanarak backend ile kimlik doğrulaması yapabilmesini istiyorsunuz.
Bunu **FastAPI** ile **OAuth2** kullanarak oluşturabiliriz.
Ama ihtiyacınız olan küçük bilgi parçalarını bulmak için uzun spesifikasyonun tamamını okuma zahmetine girmeyelim.
Güvenliği yönetmek için **FastAPI**’nin sunduğu araçları kullanalım.
## Nasıl Görünüyor { #how-it-looks }
Önce kodu kullanıp nasıl çalıştığına bakalım, sonra neler olup bittiğini anlamak için geri döneriz.
## `main.py` Oluşturun { #create-main-py }
Örneği `main.py` adlı bir dosyaya kopyalayın:
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py *}
## Çalıştırın { #run-it }
/// info | Bilgi
The [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart) paketi, `pip install "fastapi[standard]"` komutunu çalıştırdığınızda **FastAPI** ile birlikte otomatik olarak kurulur.
Ancak `pip install fastapi` komutunu kullanırsanız, `python-multipart` paketi varsayılan olarak dahil edilmez.
Elle kurmak için bir [virtual environment](../../virtual-environments.md) oluşturduğunuzdan, onu aktive ettiğinizden emin olun ve ardından şununla kurun:
```console
$ pip install python-multipart
```
Bunun nedeni, **OAuth2**’nin `username` ve `password` göndermek için "form data" kullanmasıdır.
///
Örneği şu şekilde çalıştırın:
/// check | Authorize butonu!
Artık parıl parıl yeni bir "Authorize" butonunuz var.
Ayrıca *path operation*’ınızın sağ üst köşesinde tıklayabileceğiniz küçük bir kilit simgesi de bulunuyor.
///
Ve ona tıklarsanız, `username` ve `password` (ve diğer opsiyonel alanları) girebileceğiniz küçük bir yetkilendirme formu görürsünüz:
/// note | Not
Formda ne yazdığınızın önemi yok; şimdilik çalışmayacak. Ama birazdan oraya da geleceğiz.
///
Bu, elbette son kullanıcılar için bir frontend değil; ancak tüm API’nizi etkileşimli şekilde belgelemek için harika bir otomatik araçtır.
Frontend ekibi tarafından kullanılabilir (bu ekip siz de olabilirsiniz).
Üçüncü taraf uygulamalar ve sistemler tarafından kullanılabilir.
Ve aynı uygulamayı debug etmek, kontrol etmek ve test etmek için sizin tarafınızdan da kullanılabilir.
## `password` Flow { #the-password-flow }
Şimdi biraz geri dönüp bunların ne olduğuna bakalım.
`password` "flow"u, OAuth2’de güvenlik ve authentication’ı yönetmek için tanımlanmış yöntemlerden ("flow"lardan) biridir.
OAuth2, backend’in veya API’nin, kullanıcıyı authenticate eden server’dan bağımsız olabilmesi için tasarlanmıştır.
Ancak bu örnekte, aynı **FastAPI** uygulaması hem API’yi hem de authentication’ı yönetecek.
O yüzden basitleştirilmiş bu bakış açısından üzerinden geçelim:
* Kullanıcı frontend’de `username` ve `password` yazar ve `Enter`’a basar.
* Frontend (kullanıcının browser’ında çalışır), bu `username` ve `password` değerlerini API’mizdeki belirli bir URL’ye gönderir (`tokenUrl="token"` ile tanımlanan).
* API, `username` ve `password` değerlerini kontrol eder ve bir "token" ile response döner (henüz bunların hiçbirini implement etmedik).
* "Token", daha sonra bu kullanıcıyı doğrulamak için kullanabileceğimiz içerik taşıyan bir string’dir.
* Normalde token’ın bir süre sonra süresi dolacak şekilde ayarlanması beklenir.
* Böylece kullanıcının bir noktada tekrar giriş yapması gerekir.
* Ayrıca token çalınırsa risk daha düşük olur. Çoğu durumda, sonsuza kadar çalışacak kalıcı bir anahtar gibi değildir.
* Frontend bu token’ı geçici olarak bir yerde saklar.
* Kullanıcı frontend’de tıklayarak web uygulamasının başka bir bölümüne gider.
* Frontend’in API’den daha fazla veri alması gerekir.
* Ancak o endpoint için authentication gereklidir.
* Bu yüzden API’mizle authenticate olmak için `Authorization` header’ını, `Bearer ` + token değeriyle gönderir.
* Token `foobar` içeriyorsa `Authorization` header’ının içeriği `Bearer foobar` olur.
## **FastAPI**’nin `OAuth2PasswordBearer`’ı { #fastapis-oauth2passwordbearer }
**FastAPI**, bu güvenlik özelliklerini implement etmek için farklı soyutlama seviyelerinde çeşitli araçlar sağlar.
Bu örnekte **OAuth2**’yi, **Password** flow ile, **Bearer** token kullanarak uygulayacağız. Bunu `OAuth2PasswordBearer` sınıfı ile yaparız.
/// info | Bilgi
"Bearer" token tek seçenek değildir.
Ama bizim kullanım senaryomuz için en iyi seçenek odur.
Ayrıca bir OAuth2 uzmanı değilseniz ve ihtiyaçlarınıza daha uygun başka bir seçeneğin neden gerekli olduğunu net olarak bilmiyorsanız, çoğu kullanım senaryosu için de en uygun seçenek olacaktır.
Bu durumda bile **FastAPI**, onu oluşturabilmeniz için gereken araçları sunar.
///
`OAuth2PasswordBearer` sınıfının bir instance’ını oluştururken `tokenUrl` parametresini veririz. Bu parametre, client’ın (kullanıcının browser’ında çalışan frontend’in) token almak için `username` ve `password` göndereceği URL’yi içerir.
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}
/// tip | İpucu
Burada `tokenUrl="token"`, henüz oluşturmadığımız göreli bir URL olan `token`’ı ifade eder. Göreli URL olduğu için `./token` ile eşdeğerdir.
Göreli URL kullandığımız için, API’niz `https://example.com/` adresinde olsaydı `https://example.com/token` anlamına gelirdi. Ama API’niz `https://example.com/api/v1/` adresinde olsaydı, bu kez `https://example.com/api/v1/token` anlamına gelirdi.
Göreli URL kullanmak, [Behind a Proxy](../../advanced/behind-a-proxy.md) gibi daha ileri kullanım senaryolarında bile uygulamanızın çalışmaya devam etmesini garanti etmek açısından önemlidir.
///
Bu parametre o endpoint’i / *path operation*’ı oluşturmaz; fakat `/token` URL’sinin client’ın token almak için kullanması gereken URL olduğunu bildirir. Bu bilgi OpenAPI’de, dolayısıyla etkileşimli API dokümantasyon sistemlerinde kullanılır.
Birazdan gerçek path operation’ı da oluşturacağız.
/// info | Teknik Detaylar
Eğer çok katı bir "Pythonista" iseniz, `token_url` yerine `tokenUrl` şeklindeki parametre adlandırma stilini sevmeyebilirsiniz.
Bunun nedeni, OpenAPI spesifikasyonundaki isimle aynı adın kullanılmasıdır. Böylece bu güvenlik şemalarından herhangi biri hakkında daha fazla araştırma yapmanız gerekirse, adı kopyalayıp yapıştırarak kolayca daha fazla bilgi bulabilirsiniz.
///
`oauth2_scheme` değişkeni, `OAuth2PasswordBearer`’ın bir instance’ıdır; ama aynı zamanda "callable"dır.
Şu şekilde çağrılabilir:
```Python
oauth2_scheme(some, parameters)
```
Dolayısıyla `Depends` ile kullanılabilir.
### Kullanın { #use-it }
Artık `Depends` ile bir dependency olarak `oauth2_scheme`’i geçebilirsiniz.
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[12] *}
Bu dependency, *path operation function* içindeki `token` parametresine atanacak bir `str` sağlar.
**FastAPI**, bu dependency’yi OpenAPI şemasında (ve otomatik API dokümanlarında) bir "security scheme" tanımlamak için kullanabileceğini bilir.
/// info | Teknik Detaylar
**FastAPI**, bir dependency içinde tanımlanan `OAuth2PasswordBearer` sınıfını OpenAPI’de security scheme tanımlamak için kullanabileceğini bilir; çünkü bu sınıf `fastapi.security.oauth2.OAuth2`’den kalıtım alır, o da `fastapi.security.base.SecurityBase`’den kalıtım alır.
OpenAPI (ve otomatik API dokümanları) ile entegre olan tüm security araçları `SecurityBase`’den kalıtım alır; **FastAPI** bu sayede onları OpenAPI’ye nasıl entegre edeceğini anlayabilir.
///
## Ne Yapar { #what-it-does }
Request içinde `Authorization` header’ını arar, değerin `Bearer ` + bir token olup olmadığını kontrol eder ve token’ı `str` olarak döndürür.
Eğer `Authorization` header’ını görmezse ya da değer `Bearer ` token’ı içermiyorsa, doğrudan 401 status code hatasıyla (`UNAUTHORIZED`) response döner.
Token’ın var olup olmadığını kontrol edip ayrıca hata döndürmenize bile gerek yoktur. Fonksiyonunuz çalışıyorsa, token içinde bir `str` olacağından emin olabilirsiniz.
Bunu şimdiden etkileşimli dokümanlarda deneyebilirsiniz:
Henüz token’ın geçerliliğini doğrulamıyoruz, ama başlangıç için bu bile yeterli.
## Özet { #recap }
Yani sadece 3 veya 4 ekstra satırla, şimdiden ilkel de olsa bir güvenlik katmanı elde etmiş oldunuz.
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FILE: docs/tr/docs/tutorial/security/get-current-user.md
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# Mevcut Kullanıcıyı Alma { #get-current-user }
Önceki bölümde güvenlik sistemi (dependency injection sistemine dayanır) *path operation function*'a `str` olarak bir `token` veriyordu:
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[12] *}
Ancak bu hâlâ pek kullanışlı değil.
Bize mevcut kullanıcıyı verecek şekilde düzenleyelim.
## Bir kullanıcı modeli oluşturun { #create-a-user-model }
Önce bir Pydantic kullanıcı modeli oluşturalım.
Body'leri bildirmek için Pydantic'i nasıl kullanıyorsak, aynı şekilde onu başka her yerde de kullanabiliriz:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}
## `get_current_user` dependency'si oluşturun { #create-a-get-current-user-dependency }
Bir `get_current_user` dependency'si oluşturalım.
Dependency'lerin alt dependency'leri olabileceğini hatırlıyor musunuz?
`get_current_user`, daha önce oluşturduğumuz `oauth2_scheme` ile aynı dependency'yi kullanacak.
Daha önce *path operation* içinde doğrudan yaptığımız gibi, yeni dependency'miz `get_current_user`, alt dependency olan `oauth2_scheme` üzerinden `str` olarak bir `token` alacak:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[25] *}
## Kullanıcıyı alın { #get-the-user }
`get_current_user`, oluşturduğumuz (sahte) bir yardımcı (utility) fonksiyonu kullanacak; bu fonksiyon `str` olarak bir token alır ve Pydantic `User` modelimizi döndürür:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[19:22,26:27] *}
## Mevcut kullanıcıyı enjekte edin { #inject-the-current-user }
Artık *path operation* içinde `get_current_user` ile aynı `Depends` yaklaşımını kullanabiliriz:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[31] *}
`current_user` tipini Pydantic `User` modeli olarak belirttiğimize dikkat edin.
Bu sayede fonksiyonun içinde otomatik tamamlama ve tip kontrollerinin tamamından faydalanırız.
/// tip | İpucu
Request body'lerinin de Pydantic modelleri ile bildirildiğini hatırlıyor olabilirsiniz.
Burada `Depends` kullandığınız için **FastAPI** karışıklık yaşamaz.
///
/// check | Ek bilgi
Bu dependency sisteminin tasarımı, hepsi `User` modeli döndüren farklı dependency'lere (farklı "dependable"lara) sahip olmamıza izin verir.
Bu tipte veri döndürebilen yalnızca tek bir dependency ile sınırlı değiliz.
///
## Diğer modeller { #other-models }
Artık *path operation function* içinde mevcut kullanıcıyı doğrudan alabilir ve güvenlik mekanizmalarını `Depends` kullanarak **Dependency Injection** seviyesinde yönetebilirsiniz.
Ayrıca güvenlik gereksinimleri için herhangi bir model veya veri kullanabilirsiniz (bu örnekte bir Pydantic `User` modeli).
Ancak belirli bir data model, class ya da type kullanmak zorunda değilsiniz.
Modelinizde bir `id` ve `email` olsun, ama `username` olmasın mı istiyorsunuz? Elbette. Aynı araçları kullanabilirsiniz.
Sadece bir `str` mı istiyorsunuz? Ya da sadece bir `dict`? Veya doğrudan bir veritabanı class model instance'ı? Hepsi aynı şekilde çalışır.
Uygulamanıza giriş yapan kullanıcılar yok da robotlar, botlar veya yalnızca bir access token'a sahip başka sistemler mi var? Yine, her şey aynı şekilde çalışır.
Uygulamanız için neye ihtiyacınız varsa o türden bir model, class ve veritabanı kullanın. **FastAPI**, dependency injection sistemiyle bunları destekler.
## Kod boyutu { #code-size }
Bu örnek biraz uzun görünebilir. Güvenlik, data model'ler, utility fonksiyonlar ve *path operation*'ları aynı dosyada bir araya getirdiğimizi unutmayın.
Ama kritik nokta şu:
Güvenlik ve dependency injection tarafını bir kez yazarsınız.
İstediğiniz kadar karmaşık hâle getirebilirsiniz. Yine de hepsi tek bir yerde ve sadece bir kez yazılmış olur. Üstelik tüm esneklikle.
Sonrasında aynı güvenlik sistemini kullanan binlerce endpoint (*path operation*) olabilir.
Ve bunların hepsi (ya da istediğiniz bir kısmı) bu dependency'leri veya oluşturacağınız başka dependency'leri yeniden kullanmaktan faydalanabilir.
Hatta bu binlerce *path operation* 3 satır kadar kısa olabilir:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[30:32] *}
## Özet { #recap }
Artık *path operation function* içinde mevcut kullanıcıyı doğrudan alabilirsiniz.
Yolun yarısına geldik.
Kullanıcının/istemcinin gerçekten `username` ve `password` göndermesini sağlayacak bir *path operation* eklememiz gerekiyor.
Sırada bu var.
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FILE: docs/tr/docs/tutorial/security/index.md
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# Güvenlik { #security }
Güvenlik, authentication ve authorization’ı ele almanın birçok yolu vardır.
Ve bu konu genellikle karmaşık ve "zor"dur.
Birçok framework ve sistemde yalnızca security ve authentication’ı yönetmek bile ciddi miktarda emek ve kod gerektirir (çoğu durumda yazılan toplam kodun %50’si veya daha fazlası olabilir).
**FastAPI**, tüm security spesifikasyonlarını baştan sona inceleyip öğrenmek zorunda kalmadan **Security** konusunu kolay, hızlı ve standart bir şekilde ele almanıza yardımcı olacak çeşitli araçlar sunar.
Ama önce, küçük birkaç kavrama bakalım.
## Acelem var? { #in-a-hurry }
Bu terimlerin hiçbirini umursamıyorsanız ve sadece kullanıcı adı ve parola tabanlı authentication ile security’yi *hemen şimdi* eklemeniz gerekiyorsa, bir sonraki bölümlere geçin.
## OAuth2 { #oauth2 }
OAuth2, authentication ve authorization’ı yönetmek için çeşitli yöntemleri tanımlayan bir spesifikasyondur.
Oldukça kapsamlı bir spesifikasyondur ve birkaç karmaşık use case’i kapsar.
"Üçüncü taraf" kullanarak authentication yapmanın yollarını da içerir.
"Facebook, Google, X (Twitter), GitHub ile giriş yap" bulunan sistemlerin arka planda kullandığı şey de budur.
### OAuth 1 { #oauth-1 }
OAuth 1 de vardı; OAuth2’den çok farklıdır ve daha karmaşıktır, çünkü iletişimi nasıl şifreleyeceğinize dair doğrudan spesifikasyonlar içeriyordu.
Günümüzde pek popüler değildir veya pek kullanılmaz.
OAuth2 ise iletişimin nasıl şifreleneceğini belirtmez; uygulamanızın HTTPS ile sunulmasını bekler.
/// tip | İpucu
**deployment** bölümünde Traefik ve Let's Encrypt kullanarak ücretsiz şekilde HTTPS’i nasıl kuracağınızı göreceksiniz.
///
## OpenID Connect { #openid-connect }
OpenID Connect, **OAuth2** tabanlı başka bir spesifikasyondur.
OAuth2’de nispeten belirsiz kalan bazı noktaları tanımlayarak onu daha birlikte çalışabilir (interoperable) hâle getirmeye çalışır.
Örneğin, Google ile giriş OpenID Connect kullanır (arka planda OAuth2 kullanır).
Ancak Facebook ile giriş OpenID Connect’i desteklemez. Kendine özgü bir OAuth2 çeşidi vardır.
### OpenID ("OpenID Connect" değil) { #openid-not-openid-connect }
Bir de "OpenID" spesifikasyonu vardı. Bu da **OpenID Connect** ile aynı problemi çözmeye çalışıyordu ama OAuth2 tabanlı değildi.
Dolayısıyla tamamen ayrı, ek bir sistemdi.
Günümüzde pek popüler değildir veya pek kullanılmaz.
## OpenAPI { #openapi }
OpenAPI (önceden Swagger olarak biliniyordu), API’ler inşa etmek için açık spesifikasyondur (artık Linux Foundation’ın bir parçası).
**FastAPI**, **OpenAPI** tabanlıdır.
Bu sayede birden fazla otomatik etkileşimli dokümantasyon arayüzü, code generation vb. mümkün olur.
OpenAPI, birden fazla security "scheme" tanımlamanın bir yolunu sunar.
Bunları kullanarak, etkileşimli dokümantasyon sistemleri de dahil olmak üzere tüm bu standart tabanlı araçlardan faydalanabilirsiniz.
OpenAPI şu security scheme’lerini tanımlar:
* `apiKey`: uygulamaya özel bir anahtar; şuradan gelebilir:
* Bir query parameter.
* Bir header.
* Bir cookie.
* `http`: standart HTTP authentication sistemleri, örneğin:
* `bearer`: `Authorization` header’ı; değeri `Bearer ` + bir token olacak şekilde. Bu, OAuth2’den gelir.
* HTTP Basic authentication.
* HTTP Digest, vb.
* `oauth2`: OAuth2 ile security’yi yönetmenin tüm yolları ("flow" olarak adlandırılır).
* Bu flow’ların birçoğu, bir OAuth 2.0 authentication provider (Google, Facebook, X (Twitter), GitHub vb.) oluşturmak için uygundur:
* `implicit`
* `clientCredentials`
* `authorizationCode`
* Ancak, aynı uygulamanın içinde doğrudan authentication yönetmek için mükemmel şekilde kullanılabilecek özel bir "flow" vardır:
* `password`: sonraki bazı bölümlerde bunun örnekleri ele alınacak.
* `openIdConnect`: OAuth2 authentication verisinin otomatik olarak nasıl keşfedileceğini tanımlamanın bir yolunu sunar.
* Bu otomatik keşif, OpenID Connect spesifikasyonunda tanımlanan şeydir.
/// tip | İpucu
Google, Facebook, X (Twitter), GitHub vb. gibi diğer authentication/authorization provider’larını entegre etmek de mümkündür ve nispeten kolaydır.
En karmaşık kısım, bu tür bir authentication/authorization provider’ı inşa etmektir; ancak **FastAPI** ağır işleri sizin yerinize yaparken bunu kolayca yapabilmeniz için araçlar sunar.
///
## **FastAPI** yardımcı araçları { #fastapi-utilities }
FastAPI, `fastapi.security` modülünde bu security scheme’lerinin her biri için, bu mekanizmaları kullanmayı kolaylaştıran çeşitli araçlar sağlar.
Sonraki bölümlerde, **FastAPI**’nin sunduğu bu araçları kullanarak API’nize nasıl security ekleyeceğinizi göreceksiniz.
Ayrıca bunun etkileşimli dokümantasyon sistemine nasıl otomatik olarak entegre edildiğini de göreceksiniz.
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FILE: docs/tr/docs/tutorial/security/oauth2-jwt.md
================================================
# Password ile OAuth2 (ve hashing), JWT token'ları ile Bearer { #oauth2-with-password-and-hashing-bearer-with-jwt-tokens }
Artık tüm security flow elimizde olduğuna göre, uygulamayı gerçekten güvenli hâle getirelim: JWT token'ları ve güvenli password hashing kullanacağız.
Bu kodu uygulamanızda gerçekten kullanabilirsiniz; password hash'lerini veritabanınıza kaydedebilirsiniz, vb.
Bir önceki bölümde bıraktığımız yerden başlayıp üzerine ekleyerek ilerleyeceğiz.
## JWT Hakkında { #about-jwt }
JWT, "JSON Web Tokens" anlamına gelir.
Bir JSON nesnesini, boşluk içermeyen uzun ve yoğun bir string'e kodlamak için kullanılan bir standarttır. Şuna benzer:
```
eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJzdWIiOiIxMjM0NTY3ODkwIiwibmFtZSI6IkpvaG4gRG9lIiwiaWF0IjoxNTE2MjM5MDIyfQ.SflKxwRJSMeKKF2QT4fwpMeJf36POk6yJV_adQssw5c
```
Şifrelenmiş değildir; yani herkes içeriğindeki bilgiyi geri çıkarabilir.
Ancak imzalanmıştır. Bu yüzden, sizin ürettiğiniz bir token'ı aldığınızda, gerçekten onu sizin ürettiğinizi doğrulayabilirsiniz.
Bu şekilde, örneğin 1 haftalık süre sonu (expiration) olan bir token oluşturabilirsiniz. Sonra kullanıcı ertesi gün token ile geri geldiğinde, kullanıcının hâlâ sisteminizde oturum açmış olduğunu bilirsiniz.
Bir hafta sonra token'ın süresi dolar; kullanıcı yetkilendirilmez ve yeni bir token almak için tekrar giriş yapmak zorunda kalır. Ayrıca kullanıcı (veya üçüncü bir taraf) token'ı değiştirip süre sonunu farklı göstermek isterse bunu tespit edebilirsiniz; çünkü imzalar eşleşmez.
JWT token'larıyla oynayıp nasıl çalıştıklarını görmek isterseniz [https://jwt.io](https://jwt.io/) adresine bakın.
## `PyJWT` Kurulumu { #install-pyjwt }
Python'da JWT token'larını üretmek ve doğrulamak için `PyJWT` kurmamız gerekiyor.
Bir [sanal ortam](../../virtual-environments.md) oluşturduğunuzdan emin olun, aktif edin ve ardından `pyjwt` kurun:
Uygulamayı, öncekiyle aynı şekilde authorize edin.
Şu kimlik bilgilerini kullanarak:
Username: `johndoe`
Password: `secret`
/// check | Ek bilgi
Kodun hiçbir yerinde düz metin password "`secret`" yok; sadece hash'lenmiş hâli var.
///
`/users/me/` endpoint'ini çağırın; response şöyle olacaktır:
```JSON
{
"username": "johndoe",
"email": "johndoe@example.com",
"full_name": "John Doe",
"disabled": false
}
```
Developer tools'u açarsanız, gönderilen verinin sadece token'ı içerdiğini görebilirsiniz. Password sadece kullanıcıyı authenticate edip access token almak için yapılan ilk request'te gönderilir, sonrasında gönderilmez:
/// note | Not
`Authorization` header'ına dikkat edin; değeri `Bearer ` ile başlıyor.
///
## `scopes` ile İleri Seviye Kullanım { #advanced-usage-with-scopes }
OAuth2'nin "scopes" kavramı vardır.
Bunları kullanarak bir JWT token'a belirli bir izin seti ekleyebilirsiniz.
Sonra bu token'ı bir kullanıcıya doğrudan veya bir üçüncü tarafa verip, API'nizle belirli kısıtlarla etkileşime girmesini sağlayabilirsiniz.
Nasıl kullanıldıklarını ve **FastAPI** ile nasıl entegre olduklarını, ileride **Advanced User Guide** içinde öğreneceksiniz.
## Özet { #recap }
Şimdiye kadar gördüklerinizle, OAuth2 ve JWT gibi standartları kullanarak güvenli bir **FastAPI** uygulaması kurabilirsiniz.
Neredeyse her framework'te security'yi ele almak oldukça hızlı bir şekilde karmaşık bir konu hâline gelir.
Bunu çok basitleştiren birçok paket, veri modeli, veritabanı ve mevcut özelliklerle ilgili pek çok ödün vermek zorunda kalır. Hatta bazıları işi aşırı basitleştirirken arka planda güvenlik açıkları da barındırır.
---
**FastAPI**, hiçbir veritabanı, veri modeli veya araç konusunda ödün vermez.
Projenize en uygun olanları seçebilmeniz için size tam esneklik sağlar.
Ayrıca `pwdlib` ve `PyJWT` gibi iyi bakımı yapılan ve yaygın kullanılan paketleri doğrudan kullanabilirsiniz; çünkü **FastAPI**, haricî paketleri entegre etmek için karmaşık mekanizmalara ihtiyaç duymaz.
Buna rağmen, esneklikten, sağlamlıktan veya güvenlikten ödün vermeden süreci mümkün olduğunca basitleştiren araçları sağlar.
Ve OAuth2 gibi güvenli, standart protokolleri nispeten basit bir şekilde kullanabilir ve uygulayabilirsiniz.
Aynı standartları izleyerek, daha ince taneli (fine-grained) bir izin sistemi için OAuth2 "scopes" kullanımını **Advanced User Guide** içinde daha detaylı öğrenebilirsiniz. Scopes'lu OAuth2; Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter) vb. pek çok büyük kimlik doğrulama sağlayıcısının, üçüncü taraf uygulamaların kullanıcıları adına API'leriyle etkileşebilmesine izin vermek için kullandığı mekanizmadır.
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FILE: docs/tr/docs/tutorial/security/simple-oauth2.md
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# Password ve Bearer ile Basit OAuth2 { #simple-oauth2-with-password-and-bearer }
Şimdi önceki bölümün üzerine inşa edip, eksik parçaları ekleyerek tam bir güvenlik akışı oluşturalım.
## `username` ve `password`’ü Alma { #get-the-username-and-password }
`username` ve `password`’ü almak için **FastAPI** security yardımcı araçlarını kullanacağız.
OAuth2, (bizim kullandığımız) "password flow" kullanılırken client/kullanıcının form verisi olarak `username` ve `password` alanlarını göndermesi gerektiğini belirtir.
Ayrıca spesifikasyon, bu alanların adlarının tam olarak böyle olması gerektiğini söyler. Yani `user-name` veya `email` işe yaramaz.
Ancak merak etmeyin, frontend’de son kullanıcılarınıza dilediğiniz gibi gösterebilirsiniz.
Veritabanı model(ler)inizde de istediğiniz başka isimleri kullanabilirsiniz.
Fakat login *path operation*’ı için, spesifikasyonla uyumlu olmak (ve örneğin entegre API dokümantasyon sistemini kullanabilmek) adına bu isimleri kullanmamız gerekiyor.
Spesifikasyon ayrıca `username` ve `password`’ün form verisi olarak gönderilmesi gerektiğini de söyler (yani burada JSON yok).
### `scope` { #scope }
Spesifikasyon, client’ın "`scope`" adlı başka bir form alanı da gönderebileceğini söyler.
Form alanının adı `scope`’tur (tekil), ama aslında boşluklarla ayrılmış "scope"’lardan oluşan uzun bir string’dir.
Her bir "scope" sadece bir string’dir (boşluk içermez).
Genelde belirli güvenlik izinlerini (permission) belirtmek için kullanılırlar, örneğin:
* `users:read` veya `users:write` yaygın örneklerdir.
* `instagram_basic` Facebook / Instagram tarafından kullanılır.
* `https://www.googleapis.com/auth/drive` Google tarafından kullanılır.
/// info | Bilgi
OAuth2’de bir "scope", gerekli olan belirli bir izni ifade eden basit bir string’dir.
`:` gibi başka karakterler içermesi veya URL olması önemli değildir.
Bu detaylar implementasyon’a özeldir.
OAuth2 açısından bunlar sadece string’lerdir.
///
## `username` ve `password`’ü Almak İçin Kod { #code-to-get-the-username-and-password }
Şimdi bunu yönetmek için **FastAPI**’nin sağladığı araçları kullanalım.
### `OAuth2PasswordRequestForm` { #oauth2passwordrequestform }
Önce `OAuth2PasswordRequestForm`’u import edin ve `/token` için *path operation* içinde `Depends` ile dependency olarak kullanın:
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[4,78] *}
`OAuth2PasswordRequestForm`, şu alanları içeren bir form body tanımlayan bir class dependency’sidir:
* `username`.
* `password`.
* Boşlukla ayrılmış string’lerden oluşan büyük bir string olarak opsiyonel `scope` alanı.
* Opsiyonel `grant_type`.
/// tip | İpucu
OAuth2 spesifikasyonu aslında `grant_type` alanını sabit bir `password` değeriyle *zorunlu kılar*, ancak `OAuth2PasswordRequestForm` bunu zorlamaz.
Bunu zorlamak istiyorsanız, `OAuth2PasswordRequestForm` yerine `OAuth2PasswordRequestFormStrict` kullanın.
///
* Opsiyonel `client_id` (bu örnekte ihtiyacımız yok).
* Opsiyonel `client_secret` (bu örnekte ihtiyacımız yok).
/// info | Bilgi
`OAuth2PasswordRequestForm`, `OAuth2PasswordBearer` gibi **FastAPI**’ye özel “özel bir sınıf” değildir.
`OAuth2PasswordBearer`, bunun bir security scheme olduğunu **FastAPI**’ye bildirir. Bu yüzden OpenAPI’ye o şekilde eklenir.
Ama `OAuth2PasswordRequestForm` sadece bir class dependency’dir; bunu kendiniz de yazabilirdiniz ya da doğrudan `Form` parametreleri tanımlayabilirdiniz.
Fakat çok yaygın bir kullanım olduğu için **FastAPI** bunu işleri kolaylaştırmak adına doğrudan sağlar.
///
### Form Verisini Kullanma { #use-the-form-data }
/// tip | İpucu
`OAuth2PasswordRequestForm` dependency class’ının instance’ında boşluklarla ayrılmış uzun string olarak bir `scope` attribute’u olmaz; bunun yerine gönderilen her scope için gerçek string listesini içeren `scopes` attribute’u olur.
Bu örnekte `scopes` kullanmıyoruz, ama ihtiyacınız olursa bu özellik hazır.
///
Şimdi form alanındaki `username`’i kullanarak (sahte) veritabanından kullanıcı verisini alın.
Böyle bir kullanıcı yoksa, "Incorrect username or password" diyerek bir hata döndürelim.
Hata için `HTTPException` exception’ını kullanıyoruz:
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[3,79:81] *}
### Password’ü Kontrol Etme { #check-the-password }
Bu noktada veritabanından kullanıcı verisine sahibiz, ancak password’ü henüz kontrol etmedik.
Önce bu veriyi Pydantic `UserInDB` modeline koyalım.
Asla düz metin (plaintext) password kaydetmemelisiniz; bu yüzden (sahte) password hashing sistemini kullanacağız.
Password’ler eşleşmezse, aynı hatayı döndürürüz.
#### Password hashing { #password-hashing }
"Hashing" şudur: bir içeriği (bu örnekte password) anlaşılmaz görünen bayt dizisine (yani bir string’e) dönüştürmek.
Aynı içeriği (aynı password’ü) her verdiğinizde, birebir aynı anlamsız görünen çıktıyı elde edersiniz.
Ama bu anlamsız çıktıyı tekrar password’e geri çeviremezsiniz.
##### Neden password hashing kullanılır { #why-use-password-hashing }
Veritabanınız çalınırsa, hırsız kullanıcılarınızın düz metin password’lerine değil, sadece hash’lere sahip olur.
Dolayısıyla hırsız, aynı password’leri başka bir sistemde denemeye çalışamaz (birçok kullanıcı her yerde aynı password’ü kullandığı için bu tehlikeli olurdu).
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[82:85] *}
#### `**user_dict` Hakkında { #about-user-dict }
`UserInDB(**user_dict)` şu anlama gelir:
*`user_dict` içindeki key ve value’ları doğrudan key-value argümanları olarak geçir; şu ifadeyle eşdeğerdir:*
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
disabled = user_dict["disabled"],
hashed_password = user_dict["hashed_password"],
)
```
/// info | Bilgi
`**user_dict` için daha kapsamlı bir açıklama için [**Extra Models** dokümantasyonundaki ilgili bölüme](../extra-models.md#about-user-in-dict) geri dönüp bakın.
///
## Token’ı Döndürme { #return-the-token }
`token` endpoint’inin response’u bir JSON object olmalıdır.
Bir `token_type` içermelidir. Biz "Bearer" token’ları kullandığımız için token type "`bearer`" olmalıdır.
Ayrıca `access_token` içermelidir; bunun değeri access token’ımızı içeren bir string olmalıdır.
Bu basit örnekte tamamen güvensiz davranıp token olarak aynı `username`’i döndüreceğiz.
/// tip | İpucu
Bir sonraki bölümde, password hashing ve JWT token’ları ile gerçekten güvenli bir implementasyon göreceksiniz.
Ama şimdilik ihtiyacımız olan spesifik detaylara odaklanalım.
///
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[87] *}
/// tip | İpucu
Spesifikasyona göre, bu örnekteki gibi `access_token` ve `token_type` içeren bir JSON döndürmelisiniz.
Bunu kendi kodunuzda kendiniz yapmalı ve bu JSON key’lerini kullandığınızdan emin olmalısınız.
Spesifikasyonlara uyum için, doğru yapmanız gereken neredeyse tek şey budur.
Geri kalanını **FastAPI** sizin yerinize yönetir.
///
## Dependency’leri Güncelleme { #update-the-dependencies }
Şimdi dependency’lerimizi güncelleyeceğiz.
`current_user`’ı *sadece* kullanıcı aktifse almak istiyoruz.
Bu yüzden, `get_current_user`’ı dependency olarak kullanan ek bir dependency olan `get_current_active_user`’ı oluşturuyoruz.
Bu iki dependency de kullanıcı yoksa veya pasifse sadece HTTP hatası döndürecek.
Dolayısıyla endpoint’imizde kullanıcıyı ancak kullanıcı varsa, doğru şekilde authenticate edildiyse ve aktifse alacağız:
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[58:66,69:74,94] *}
/// info | Bilgi
Burada `Bearer` değerine sahip ek `WWW-Authenticate` header’ını döndürmemiz de spesifikasyonun bir parçasıdır.
Herhangi bir HTTP (hata) durum kodu 401 "UNAUTHORIZED", ayrıca `WWW-Authenticate` header’ı da döndürmelidir.
Bearer token’lar (bizim durumumuz) için bu header’ın değeri `Bearer` olmalıdır.
Aslında bu ekstra header’ı atlayabilirsiniz, yine de çalışır.
Ama spesifikasyonlara uyumlu olması için burada eklenmiştir.
Ayrıca, bunu bekleyen ve kullanan araçlar olabilir (şimdi veya ileride) ve bu da sizin ya da kullanıcılarınız için faydalı olabilir.
Standartların faydası da bu...
///
## Çalışır Halini Görün { #see-it-in-action }
Etkileşimli dokümanları açın: [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs).
### Authenticate Olma { #authenticate }
"Authorize" butonuna tıklayın.
Şu bilgileri kullanın:
User: `johndoe`
Password: `secret`
Sistemde authenticate olduktan sonra şöyle görürsünüz:
### Kendi Kullanıcı Verinizi Alma { #get-your-own-user-data }
Şimdi `/users/me` path’inde `GET` operasyonunu kullanın.
Kullanıcınızın verisini şöyle alırsınız:
```JSON
{
"username": "johndoe",
"email": "johndoe@example.com",
"full_name": "John Doe",
"disabled": false,
"hashed_password": "fakehashedsecret"
}
```
Kilit ikonuna tıklayıp logout olursanız ve sonra aynı operasyonu tekrar denerseniz, şu şekilde bir HTTP 401 hatası alırsınız:
```JSON
{
"detail": "Not authenticated"
}
```
### Pasif Kullanıcı { #inactive-user }
Şimdi pasif bir kullanıcıyla deneyin; şu bilgilerle authenticate olun:
User: `alice`
Password: `secret2`
Ve `/users/me` path’inde `GET` operasyonunu kullanmayı deneyin.
Şöyle bir "Inactive user" hatası alırsınız:
```JSON
{
"detail": "Inactive user"
}
```
## Özet { #recap }
Artık API’niz için `username` ve `password` tabanlı, eksiksiz bir güvenlik sistemi implement etmek için gerekli araçlara sahipsiniz.
Bu araçlarla güvenlik sistemini herhangi bir veritabanıyla ve herhangi bir user veya veri modeliyle uyumlu hale getirebilirsiniz.
Eksik kalan tek detay, bunun henüz gerçekten "güvenli" olmamasıdır.
Bir sonraki bölümde güvenli bir password hashing kütüphanesini ve JWT token’larını nasıl kullanacağınızı göreceksiniz.
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FILE: docs/tr/docs/tutorial/server-sent-events.md
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# Server-Sent Events (SSE) { #server-sent-events-sse }
İstemciye veri akışını **Server-Sent Events** (SSE) ile sağlayabilirsiniz.
Bu, [JSON Lines Akışı](stream-json-lines.md) ile benzerdir ancak tarayıcılar tarafından yerel olarak desteklenen [`EventSource` API'si](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/EventSource) ile `text/event-stream` formatını kullanır.
/// info | Bilgi
FastAPI 0.135.0'da eklendi.
///
## Server-Sent Events Nedir? { #what-are-server-sent-events }
SSE, HTTP üzerinden sunucudan istemciye veri akışı için bir standarttır.
Her olay, aralarında boş satırlar bulunan ve `data`, `event`, `id` ve `retry` gibi "alanlar" içeren küçük bir metin bloğudur.
Şuna benzer:
```
data: {"name": "Portal Gun", "price": 999.99}
data: {"name": "Plumbus", "price": 32.99}
```
SSE; yapay zekâ sohbet akışı, canlı bildirimler, log ve gözlemlenebilirlik (observability) gibi senaryolarda ve sunucunun istemciye güncellemeleri ittiği diğer durumlarda yaygın olarak kullanılır.
/// tip | İpucu
İkili (binary) veri akışı yapmak istiyorsanız, gelişmiş kılavuza bakın: [Veri Akışı](../advanced/stream-data.md).
///
## FastAPI ile SSE Akışı { #stream-sse-with-fastapi }
FastAPI ile SSE akışı yapmak için, *path operation function* içinde `yield` kullanın ve `response_class=EventSourceResponse` olarak ayarlayın.
`EventSourceResponse`'u `fastapi.sse` içinden içe aktarın:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[4,22] *}
Yield edilen her öğe JSON olarak kodlanır ve bir SSE olayının `data:` alanında gönderilir.
Dönüş tipini `AsyncIterable[Item]` olarak bildirirseniz, FastAPI bunu Pydantic ile veriyi **doğrulamak**, **belgelemek** ve **serileştirmek** için kullanır.
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[10:12,23] *}
/// tip | İpucu
Pydantic serileştirmeyi **Rust** tarafında yapacağından, dönüş tipi bildirmediğiniz duruma göre çok daha yüksek **performans** elde edersiniz.
///
### Async Olmayan Path Operation Fonksiyonları { #non-async-path-operation-functions }
Normal `def` fonksiyonlarını (yani `async` olmadan) da kullanabilir ve aynı şekilde `yield` kullanabilirsiniz.
FastAPI, event loop'u bloke etmeyecek şekilde doğru biçimde çalışmasını sağlar.
Bu örnekte fonksiyon async olmadığı için doğru dönüş tipi `Iterable[Item]` olur:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[28:31] hl[29] *}
### Dönüş Tipi Olmadan { #no-return-type }
Dönüş tipini belirtmeyebilirsiniz. FastAPI, veriyi dönüştürmek ve göndermek için [`jsonable_encoder`](./encoder.md) kullanır.
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[34:37] hl[35] *}
## `ServerSentEvent` { #serversentevent }
`event`, `id`, `retry` veya `comment` gibi SSE alanlarını ayarlamanız gerekirse, düz veri yerine `ServerSentEvent` nesneleri yield edebilirsiniz.
`ServerSentEvent`'i `fastapi.sse` içinden içe aktarın:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial002_py310.py hl[4,26] *}
`data` alanı her zaman JSON olarak kodlanır. Pydantic modelleri dâhil, JSON olarak serileştirilebilen herhangi bir değeri geçebilirsiniz.
## Ham Veri { #raw-data }
Veriyi JSON kodlaması olmadan göndermeniz gerekiyorsa, `data` yerine `raw_data` kullanın.
Bu, önceden biçimlendirilmiş metin, log satırları veya `[DONE]` gibi özel "işaretçi" değerleri göndermek için kullanışlıdır.
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial003_py310.py hl[17] *}
/// note | Not
`data` ve `raw_data` birbirini dışlar. Her `ServerSentEvent` için bunlardan yalnızca birini ayarlayabilirsiniz.
///
## `Last-Event-ID` ile Devam Etme { #resuming-with-last-event-id }
Bir tarayıcı bağlantı koptuktan sonra yeniden bağlandığında, son aldığı `id`'yi `Last-Event-ID` header'ında gönderir.
Bunu bir header parametresi olarak okuyup, istemcinin kaldığı yerden akışı sürdürmek için kullanabilirsiniz:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial004_py310.py hl[25,27,31] *}
## POST ile SSE { #sse-with-post }
SSE, sadece `GET` değil, **tüm HTTP metodlarıyla** çalışır.
Bu, SSE'yi `POST` üzerinden akıtan [MCP](https://modelcontextprotocol.io) gibi protokoller için kullanışlıdır:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial005_py310.py hl[14] *}
## Teknik Detaylar { #technical-details }
FastAPI, bazı SSE en iyi uygulamalarını kutudan çıktığı gibi uygular.
- [HTML spesifikasyonu: Server-Sent Events](https://html.spec.whatwg.org/multipage/server-sent-events.html#authoring-notes) önerisine uygun olarak, bazı proxy'lerin bağlantıyı kapatmasını önlemek için, 15 saniye boyunca hiç mesaj gelmezse **"keep alive" `ping` yorumu** gönderir.
- Akışın **cache'lenmesini önlemek** için `Cache-Control: no-cache` header'ını ayarlar.
- Nginx gibi bazı proxy'lerde **buffering'i önlemek** için özel `X-Accel-Buffering: no` header'ını ayarlar.
Bunun için ekstra bir şey yapmanız gerekmez, doğrudan çalışır. 🤓
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FILE: docs/tr/docs/tutorial/sql-databases.md
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# SQL (İlişkisel) Veritabanları { #sql-relational-databases }
**FastAPI**, SQL (ilişkisel) bir veritabanı kullanmanızı zorunlu kılmaz. Ancak isterseniz **istediğiniz herhangi bir veritabanını** kullanabilirsiniz.
Burada [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com/) kullanarak bir örnek göreceğiz.
**SQLModel**, [SQLAlchemy](https://www.sqlalchemy.org/) ve Pydantic’in üzerine inşa edilmiştir. **FastAPI**’nin yazarı tarafından, **SQL veritabanları** kullanması gereken FastAPI uygulamalarıyla mükemmel uyum sağlaması için geliştirilmiştir.
/// tip | İpucu
İstediğiniz başka bir SQL veya NoSQL veritabanı kütüphanesini kullanabilirsiniz (bazı durumlarda "ORMs" olarak adlandırılır). FastAPI sizi hiçbir şeye zorlamaz. 😎
///
SQLModel, SQLAlchemy tabanlı olduğu için SQLAlchemy’nin **desteklediği herhangi bir veritabanını** kolayca kullanabilirsiniz (bu da SQLModel tarafından da desteklendikleri anlamına gelir), örneğin:
* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, vb.
Bu örnekte **SQLite** kullanacağız; çünkü tek bir dosya kullanır ve Python’da yerleşik desteği vardır. Yani bu örneği kopyalayıp olduğu gibi çalıştırabilirsiniz.
Daha sonra, production uygulamanız için **PostgreSQL** gibi bir veritabanı sunucusu kullanmak isteyebilirsiniz.
/// tip | İpucu
Frontend ve daha fazla araçla birlikte **FastAPI** + **PostgreSQL** içeren resmi bir proje oluşturucu (project generator) var: [https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template](https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template)
///
Bu çok basit ve kısa bir eğitimdir. Veritabanları genelinde, SQL hakkında veya daha ileri özellikler hakkında öğrenmek isterseniz [SQLModel dokümantasyonuna](https://sqlmodel.tiangolo.com/) gidin.
## `SQLModel` Kurulumu { #install-sqlmodel }
Önce [virtual environment](../virtual-environments.md) oluşturduğunuzdan emin olun, aktive edin ve ardından `sqlmodel`’i yükleyin:
lt
* XWT
* PSGI
### Скорочення містить повну фразу та пояснення { #the-abbr-gives-a-full-phrase-and-an-explanation }
* MDN
* I/O.
////
//// tab | Інформація
Атрибути "title" елементів "abbr" перекладаються за певними інструкціями.
Переклади можуть додавати власні елементи "abbr", які LLM не повинен прибирати. Наприклад, щоб пояснити англійські слова.
Див. розділ `### HTML abbr elements` в загальній підсказці в `scripts/translate.py`.
////
## Елементи HTML «dfn» { #html-dfn-elements }
* кластер
* Глибоке навчання
## Заголовки { #headings }
//// tab | Тест
### Розробка вебзастосунку - навчальний посібник { #develop-a-webapp-a-tutorial }
Привіт.
### Підказки типів та - анотації { #type-hints-and-annotations }
Ще раз привіт.
### Супер- та підкласи { #super-and-subclasses }
Ще раз привіт.
////
//// tab | Інформація
Єдине жорстке правило для заголовків - LLM має залишати хеш-частину в фігурних дужках незмінною, щоб посилання не ламалися.
Див. розділ `### Headings` у загальній підсказці в `scripts/translate.py`.
Для деяких мовно-специфічних інструкцій див., наприклад, розділ `### Headings` у `docs/de/llm-prompt.md`.
////
## Терміни, що використовуються в документації { #terms-used-in-the-docs }
//// tab | Тест
* ви
* ваш
* напр.
* тощо
* `foo` як `int`
* `bar` як `str`
* `baz` як `list`
* навчальний посібник - Керівництво користувача
* просунутий посібник користувача
* документація SQLModel
* документація API
* автоматична документація
* Наука про дані
* глибоке навчання
* машинне навчання
* впровадження залежностей
* HTTP базова автентифікація
* HTTP дайджест
* формат ISO
* стандарт Схеми JSON
* Схема JSON
* визначення схеми
* потік паролю
* мобільний
* застаріле
* спроєктовано
* недійсний
* на льоту
* стандарт
* типове
* чутливий до регістру
* нечутливий до регістру
* обслуговувати застосунок
* обслуговувати сторінку
* застосунок
* застосунок
* запит
* відповідь
* відповідь з помилкою
* операція шляху
* декоратор операції шляху
* функція операції шляху
* тіло
* тіло запиту
* тіло відповіді
* тіло JSON
* тіло форми
* тіло файлу
* тіло функції
* параметр
* параметр тіла
* параметр шляху
* параметр запиту
* параметр кукі
* параметр заголовка
* параметр форми
* параметр функції
* подія
* подія запуску
* запуск сервера
* подія вимкнення
* подія тривалості життя
* обробник
* обробник події
* обробник винятків
* обробляти
* модель
* модель Pydantic
* модель даних
* модель бази даних
* модель форми
* об'єкт моделі
* клас
* базовий клас
* батьківський клас
* підклас
* дочірній клас
* споріднений клас
* метод класу
* заголовок
* заголовки
* заголовок авторизації
* заголовок `Authorization`
* направлений заголовок
* система впровадження залежностей
* залежність
* залежний
* залежний
* I/O-обмежений
* CPU-обмежений
* рівночасність
* паралелізм
* багатопроцесорність
* змінна оточення
* змінна оточення
* `PATH`
* змінна `PATH`
* автентифікація
* постачальник автентифікації
* авторизація
* форма авторизації
* постачальник авторизації
* користувач автентифікується
* система автентифікує користувача
* CLI
* інтерфейс командного рядка
* сервер
* клієнт
* хмарний постачальник
* хмарний сервіс
* розробка
* етапи розробки
* словник
* словник
* перелік
* перелік
* елемент переліку
* кодувальник
* декодувальник
* кодувати
* декодувати
* виняток
* породжувати
* вираз
* оператор
* фронтенд
* бекенд
* обговорення GitHub
* проблема GitHub
* продуктивність
* оптимізація продуктивності
* тип, що повертається
* повернене значення
* безпека
* схема безпеки
* завдання
* фонове завдання
* функція завдання
* шаблон
* рушій шаблонів
* анотація типу
* підказка типу
* серверний працівник
* працівник Uvicorn
* працівник Gunicorn
* процес працівника
* клас працівника
* робоче навантаження
* розгортання
* розгортати
* SDK
* набір для розробки програмного забезпечення
* `APIRouter`
* `requirements.txt`
* токен носія
* несумісна зміна
* помилка
* кнопка
* викликаємий
* код
* фіксація
* менеджер контексту
* співпрограма
* сеанс бази даних
* диск
* домен
* рушій
* фальшивий X
* метод HTTP GET
* предмет
* бібліотека
* тривалість життя
* блокування
* проміжне програмне забезпечення
* мобільний застосунок
* модуль
* монтування
* мережа
* джерело
* переписування
* корисне навантаження
* процесор
* властивість
* представник
* запит на витяг
* запит
* пам'ять з довільним доступом
* віддалена машина
* код статусу
* строка
* мітка
* веб-фреймворк
* дика карта
* повертати
* перевіряти
////
//// tab | Інформація
Це неповний і не нормативний список (переважно) технічних термінів, що зустрічаються в документації. Він може бути корисним автору підсказки, щоб зрозуміти, для яких термінів LLM потрібна допомога. Наприклад, коли він постійно повертає хороший переклад до менш вдалого. Або коли йому складно відмінювати термін вашою мовою.
Див., наприклад, розділ `### List of English terms and their preferred German translations` у `docs/de/llm-prompt.md`.
////
================================================
FILE: docs/uk/docs/about/index.md
================================================
# Про { #about }
Про FastAPI, його проєктування, натхнення та інше. 🤓
================================================
FILE: docs/uk/docs/advanced/additional-responses.md
================================================
# Додаткові відповіді в OpenAPI { #additional-responses-in-openapi }
/// warning | Попередження
Це доволі просунута тема.
Якщо ви лише починаєте з **FastAPI**, ймовірно, вам це не потрібно.
///
Ви можете оголосити додаткові відповіді з додатковими кодами статусу, типами медіа, описами тощо.
Ці додаткові відповіді буде включено до схеми OpenAPI, тож вони з'являться і в документації API.
Але для таких додаткових відповідей потрібно повертати `Response` на кшталт `JSONResponse` безпосередньо, із потрібним кодом статусу та вмістом.
## Додаткова відповідь з `model` { #additional-response-with-model }
Ви можете передати вашим декораторам операцій шляху параметр `responses`.
Він приймає `dict`: ключі - це коди статусу для кожної відповіді (наприклад, `200`), а значення - інші `dict` з інформацією для кожної з них.
Кожен із цих словників відповіді може мати ключ `model`, що містить Pydantic-модель, подібно до `response_model`.
**FastAPI** візьме цю модель, згенерує її Схему JSON і додасть у відповідне місце в OpenAPI.
Наприклад, щоб оголосити іншу відповідь з кодом статусу `404` і Pydantic-моделлю `Message`, ви можете написати:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial001_py310.py hl[18,22] *}
/// note | Примітка
Майте на увазі, що потрібно повертати `JSONResponse` безпосередньо.
///
/// info | Інформація
Ключ `model` не є частиною OpenAPI.
**FastAPI** візьме звідти Pydantic-модель, згенерує Схему JSON і помістить у відповідне місце.
Відповідне місце це:
- У ключі `content`, значенням якого є інший JSON-об'єкт (`dict`), що містить:
- Ключ із типом медіа, напр. `application/json`, значенням якого є інший JSON-об'єкт, що містить:
- Ключ `schema`, значенням якого є Схема JSON з моделі - ось це і є правильне місце.
- **FastAPI** додає тут посилання на глобальні Схеми JSON в іншому місці вашого OpenAPI замість прямого включення. Так інші застосунки та клієнти можуть напряму використовувати ці Схеми JSON, надавати кращі інструменти генерації коду тощо.
///
Згенеровані відповіді в OpenAPI для цієї операції шляху будуть такими:
```JSON hl_lines="3-12"
{
"responses": {
"404": {
"description": "Additional Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/Message"
}
}
}
},
"200": {
"description": "Successful Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/Item"
}
}
}
},
"422": {
"description": "Validation Error",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/HTTPValidationError"
}
}
}
}
}
}
```
Схеми посилаються на інше місце всередині схеми OpenAPI:
```JSON hl_lines="4-16"
{
"components": {
"schemas": {
"Message": {
"title": "Message",
"required": [
"message"
],
"type": "object",
"properties": {
"message": {
"title": "Message",
"type": "string"
}
}
},
"Item": {
"title": "Item",
"required": [
"id",
"value"
],
"type": "object",
"properties": {
"id": {
"title": "Id",
"type": "string"
},
"value": {
"title": "Value",
"type": "string"
}
}
},
"ValidationError": {
"title": "ValidationError",
"required": [
"loc",
"msg",
"type"
],
"type": "object",
"properties": {
"loc": {
"title": "Location",
"type": "array",
"items": {
"type": "string"
}
},
"msg": {
"title": "Message",
"type": "string"
},
"type": {
"title": "Error Type",
"type": "string"
}
}
},
"HTTPValidationError": {
"title": "HTTPValidationError",
"type": "object",
"properties": {
"detail": {
"title": "Detail",
"type": "array",
"items": {
"$ref": "#/components/schemas/ValidationError"
}
}
}
}
}
}
}
```
## Додаткові типи медіа для основної відповіді { #additional-media-types-for-the-main-response }
Можна використати цей самий параметр `responses`, щоб додати різні типи медіа для тієї ж основної відповіді.
Наприклад, можна додати додатковий тип медіа `image/png`, оголосивши, що ваша операція шляху може повертати JSON-об'єкт (з типом медіа `application/json`) або PNG-зображення:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial002_py310.py hl[17:22,26] *}
/// note | Примітка
Зверніть увагу, що потрібно повертати зображення безпосередньо за допомогою `FileResponse`.
///
/// info | Інформація
Поки ви явно не вкажете інший тип медіа в параметрі `responses`, FastAPI вважатиме, що відповідь має той самий тип медіа, що й основний клас відповіді (типово `application/json`).
Але якщо ви вказали власний клас відповіді з `None` як типом медіа, FastAPI використає `application/json` для будь-якої додаткової відповіді, що має пов'язану модель.
///
## Комбінування інформації { #combining-information }
Ви також можете поєднувати інформацію про відповіді з кількох місць, зокрема з параметрів `response_model`, `status_code` і `responses`.
Ви можете оголосити `response_model`, використовуючи типовий код статусу `200` (або власний за потреби), а потім оголосити додаткову інформацію для цієї ж відповіді в `responses`, безпосередньо в схемі OpenAPI.
**FastAPI** збереже додаткову інформацію з `responses` і поєднає її зі Схемою JSON з вашої моделі.
Наприклад, ви можете оголосити відповідь з кодом статусу `404`, яка використовує Pydantic-модель і має власний `description`.
І відповідь з кодом статусу `200`, яка використовує ваш `response_model`, але містить власний `example`:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial003_py310.py hl[20:31] *}
Усе це буде поєднано та включено до вашого OpenAPI і показано в документації API:
## Комбінуйте попередньо визначені та власні відповіді { #combine-predefined-responses-and-custom-ones }
Можливо, ви захочете мати кілька попередньо визначених відповідей, що застосовуються до багатьох операцій шляху, але поєднувати їх із власними відповідями, потрібними для кожної операції шляху.
Для таких випадків можна скористатися прийомом Python «розпакування» `dict` за допомогою `**dict_to_unpack`:
```Python
old_dict = {
"old key": "old value",
"second old key": "second old value",
}
new_dict = {**old_dict, "new key": "new value"}
```
Тут `new_dict` міститиме всі пари ключ-значення з `old_dict` плюс нову пару ключ-значення:
```Python
{
"old key": "old value",
"second old key": "second old value",
"new key": "new value",
}
```
Цей прийом можна використати, щоб перевикористовувати деякі попередньо визначені відповіді у ваших операціях шляху та поєднувати їх із додатковими власними.
Наприклад:
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial004_py310.py hl[11:15,24] *}
## Докладніше про відповіді OpenAPI { #more-information-about-openapi-responses }
Щоб побачити, що саме можна включати у відповіді, ознайомтеся з цими розділами специфікації OpenAPI:
- [Об'єкт відповідей OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md#responses-object), він включає `Response Object`.
- [Об'єкт відповіді OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md#response-object), ви можете включити будь-що з цього безпосередньо в кожну відповідь у параметрі `responses`. Зокрема `description`, `headers`, `content` (усередині нього ви оголошуєте різні типи медіа та Схеми JSON) і `links`.
================================================
FILE: docs/uk/docs/advanced/additional-status-codes.md
================================================
# Додаткові коди статусу { #additional-status-codes }
За замовчуванням **FastAPI** повертатиме відповіді за допомогою `JSONResponse`, поміщаючи вміст, який ви повертаєте з вашої *операції шляху*, у цей `JSONResponse`.
Він використовуватиме код статусу за замовчуванням або той, який ви встановите у своїй *операції шляху*.
## Додаткові коди статусу { #additional-status-codes_1 }
Якщо ви хочете повертати додаткові коди статусу, окрім основного, зробіть це, повертаючи `Response` безпосередньо, наприклад `JSONResponse`, і встановіть додатковий код статусу напряму.
Наприклад, припустімо, ви хочете мати *операцію шляху*, яка дозволяє оновлювати предмети та повертає код статусу HTTP 200 «OK» у разі успіху.
Але ви також хочете приймати нові предмети. І коли таких предметів раніше не існувало, операція створює їх і повертає код статусу HTTP 201 «Created».
Щоб це реалізувати, імпортуйте `JSONResponse` і поверніть ваш вміст безпосередньо там, встановивши потрібний `status_code`:
{* ../../docs_src/additional_status_codes/tutorial001_an_py310.py hl[4,25] *}
/// warning | Попередження
Коли ви повертаєте `Response` безпосередньо, як у прикладі вище, він і буде повернений безпосередньо.
Він не буде серіалізований за допомогою моделі тощо.
Переконайтеся, що він містить саме ті дані, які вам потрібні, і що значення є коректним JSON (якщо ви використовуєте `JSONResponse`).
///
/// note | Технічні деталі
Ви також можете використати `from starlette.responses import JSONResponse`.
**FastAPI** надає ті самі `starlette.responses` як `fastapi.responses` просто для вашої зручності як розробника. Але більшість доступних відповідей надходить безпосередньо зі Starlette. Те саме і зі `status`.
///
## OpenAPI і документація API { #openapi-and-api-docs }
Якщо ви повертаєте додаткові коди статусу та відповіді безпосередньо, вони не будуть включені до схеми OpenAPI (документації API), адже FastAPI не має способу заздалегідь знати, що саме ви повернете.
Але ви можете задокументувати це у своєму коді, використовуючи: [Додаткові відповіді](additional-responses.md).
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FILE: docs/uk/docs/advanced/advanced-dependencies.md
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# Просунуті залежності { #advanced-dependencies }
## Параметризовані залежності { #parameterized-dependencies }
Усі залежності, які ми бачили, - це фіксована функція або клас.
Але можуть бути випадки, коли ви хочете мати змогу задавати параметри залежності, не оголошуючи багато різних функцій або класів.
Уявімо, що ми хочемо мати залежність, яка перевіряє, чи параметр запиту `q` містить певний фіксований вміст.
Але ми хочемо мати змогу параметризувати цей фіксований вміст.
## Екземпляр «callable» { #a-callable-instance }
У Python є спосіб зробити екземпляр класу «callable».
Не сам клас (який уже є «callable»), а екземпляр цього класу.
Щоб це зробити, оголошуємо метод `__call__`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[12] *}
У цьому випадку саме `__call__` **FastAPI** використає для перевірки додаткових параметрів і підзалежностей, і саме його буде викликано, щоб передати значення параметру у вашу *функцію операції шляху* пізніше.
## Параметризувати екземпляр { #parameterize-the-instance }
Тепер ми можемо використати `__init__`, щоб оголосити параметри екземпляра, які можна застосувати для «параметризації» залежності:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[9] *}
У цьому випадку **FastAPI** ніколи не торкається `__init__` і не покладається на нього - ми використовуватимемо його безпосередньо у своєму коді.
## Створити екземпляр { #create-an-instance }
Ми можемо створити екземпляр цього класу так:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[18] *}
Таким чином ми «параметризуємо» нашу залежність, яка тепер містить «bar» як атрибут `checker.fixed_content`.
## Використовувати екземпляр як залежність { #use-the-instance-as-a-dependency }
Далі ми можемо використати цей `checker` у `Depends(checker)` замість `Depends(FixedContentQueryChecker)`, адже залежністю є екземпляр `checker`, а не сам клас.
Коли залежність розв'язується, **FastAPI** викличе цей `checker` так:
```Python
checker(q="somequery")
```
...і передасть усе, що він поверне, як значення залежності у нашій *функції операції шляху* як параметр `fixed_content_included`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[22] *}
/// tip | Порада
Усе це може здаватися надуманим. І поки що може бути не дуже зрозуміло, навіщо це корисно.
Ці приклади навмисно прості, але показують, як усе працює.
У розділах про безпеку є утилітарні функції, реалізовані таким самим способом.
Якщо ви все це зрозуміли, ви вже знаєте, як під капотом працюють ті утиліти для безпеки.
///
## Залежності з `yield`, `HTTPException`, `except` та фоновими задачами { #dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks }
/// warning | Попередження
Найімовірніше, вам не знадобляться ці технічні деталі.
Вони корисні головно, якщо у вас був застосунок FastAPI старіший за 0.121.0 і ви стикаєтеся з проблемами залежностей із `yield`.
///
Залежності з `yield` еволюціонували з часом, щоб охопити різні сценарії використання та виправити деякі проблеми, ось підсумок змін.
### Залежності з `yield` і `scope` { #dependencies-with-yield-and-scope }
У версії 0.121.0 **FastAPI** додано підтримку `Depends(scope="function")` для залежностей з `yield`.
З `Depends(scope="function")` завершальний код після `yield` виконується одразу після завершення *функції операції шляху*, до того як відповідь буде надіслана клієнту.
А при використанні `Depends(scope="request")` (типове значення) завершальний код після `yield` виконується після відправлення відповіді.
Докладніше читайте в документації: [Залежності з `yield` - Ранній вихід і `scope`](../tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md#early-exit-and-scope).
### Залежності з `yield` і `StreamingResponse`, технічні деталі { #dependencies-with-yield-and-streamingresponse-technical-details }
До **FastAPI** 0.118.0, якщо ви використовували залежність із `yield`, завершальний код виконувався після повернення з *функції операції шляху*, але безпосередньо перед відправленням відповіді.
Метою було уникнути утримання ресурсів довше, ніж потрібно, очікуючи, поки відповідь пройде мережею.
Це також означало, що якщо ви повертали `StreamingResponse`, завершальний код залежності з `yield` уже було б виконано.
Наприклад, якщо у залежності з `yield` була сесія бази даних, `StreamingResponse` не зміг би використовувати цю сесію під час потокової передачі даних, тому що сесію вже закрито в завершальному коді після `yield`.
Цю поведінку змінено у 0.118.0: завершальний код після `yield` знову виконується після відправлення відповіді.
/// info | Інформація
Як побачите нижче, це дуже схоже на поведінку до версії 0.106.0, але з кількома покращеннями та виправленнями помилок у крайових випадках.
///
#### Випадки використання з раннім завершальним кодом { #use-cases-with-early-exit-code }
Є кілька сценаріїв із певними умовами, які можуть виграти від старої поведінки - виконувати завершальний код залежностей з `yield` до надсилання відповіді.
Наприклад, уявіть, що у вас є код, який використовує сесію бази даних у залежності з `yield` лише для перевірки користувача, але сесія більше не використовується у *функції операції шляху*, тільки в залежності, і відправлення відповіді триває довго - як у `StreamingResponse`, що повільно надсилає дані, але з якоїсь причини не використовує базу даних.
У такому разі сесія БД утримувалася б до завершення відправлення відповіді, але якщо ви її не використовуєте, утримувати її немає потреби.
Ось як це може виглядати:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py *}
Завершальний код - автоматичне закриття `Session` у:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[19:21] *}
...виконається після того, як відповідь завершить надсилати повільні дані:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[30:38] hl[31:33] *}
Але оскільки `generate_stream()` не використовує сесію бази даних, немає реальної потреби тримати сесію відкритою під час надсилання відповіді.
Якщо у вас саме такий випадок із SQLModel (або SQLAlchemy), ви можете явно закрити сесію, коли вона більше не потрібна:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial014_an_py310.py ln[24:28] hl[28] *}
Так сесія звільнить з'єднання з базою даних, і його зможуть використовувати інші запити.
Якщо у вас інший сценарій, де потрібно раннє завершення залежності з `yield`, створіть, будь ласка, [питання в обговореннях GitHub](https://github.com/fastapi/fastapi/discussions/new?category=questions) із вашим конкретним випадком і поясненням, чому вам корисне раннє закриття для залежностей з `yield`.
Якщо будуть переконливі приклади для раннього закриття в залежностях з `yield`, я розгляну додавання нового способу увімкнути раннє закриття.
### Залежності з `yield` і `except`, технічні деталі { #dependencies-with-yield-and-except-technical-details }
До **FastAPI** 0.110.0, якщо ви використовували залежність із `yield`, перехоплювали виняток через `except` у цій залежності і не піднімали його знову, виняток автоматично піднімався/пересилався до будь-яких обробників винятків або внутрішнього обробника помилок сервера.
Це змінено у версії 0.110.0, щоб усунути неконтрольоване споживання пам'яті від пересланих винятків без обробника (внутрішні помилки сервера) та зробити поведінку узгодженою зі звичайним Python-кодом.
### Фонові задачі та залежності з `yield`, технічні деталі { #background-tasks-and-dependencies-with-yield-technical-details }
До **FastAPI** 0.106.0 піднімати винятки після `yield` було неможливо: завершальний код у залежностях з `yield` виконувався після надсилання відповіді, тож [обробники винятків](../tutorial/handling-errors.md#install-custom-exception-handlers) уже відпрацювали б.
Так було спроєктовано головно для того, щоб дозволити використовувати ті самі об'єкти, «віддані» залежностями через `yield`, усередині фонових задач, оскільки завершальний код виконувався після завершення фонових задач.
У **FastAPI** 0.106.0 це змінено, щоб не утримувати ресурси під час очікування, поки відповідь піде мережею.
/// tip | Порада
Крім того, фонова задача зазвичай є незалежним набором логіки, який слід обробляти окремо, з власними ресурсами (наприклад, власним з'єднанням з базою даних).
Тож так у вас, ймовірно, буде чистіший код.
///
Якщо ви раніше покладалися на цю поведінку, тепер слід створювати ресурси для фонових задач усередині самої фонової задачі та використовувати всередині лише дані, що не залежать від ресурсів залежностей із `yield`.
Наприклад, замість використання тієї самої сесії бази даних ви створюватимете нову сесію в самій фоновій задачі та отримуватимете об'єкти з бази даних, використовуючи Цю нову сесію. І далі, замість передавання об'єкта з бази даних як параметра у функцію фонової задачі, ви передасте ідентифікатор цього об'єкта, а потім отримаєте об'єкт знову всередині функції фонової задачі.
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FILE: docs/uk/docs/advanced/advanced-python-types.md
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# Просунуті типи Python { #advanced-python-types }
Ось кілька додаткових ідей, які можуть бути корисні під час роботи з типами в Python.
## Використання `Union` або `Optional` { #using-union-or-optional }
Якщо ваш код з якоїсь причини не може використовувати `|`, наприклад, якщо це не анотація типів, а щось на кшталт `response_model=`, замість вертикальної риски (`|`) ви можете використати `Union` з `typing`.
Наприклад, ви можете оголосити, що щось може бути `str` або `None`:
```python
from typing import Union
def say_hi(name: Union[str, None]):
print(f"Hi {name}!")
```
У `typing` також є скорочення, щоб оголосити, що щось може бути `None`, - `Optional`.
Ось порада з моєї дуже «суб'єктивної» точки зору:
- 🚨 Уникайте використання `Optional[SomeType]`
- Натомість ✨ **використовуйте `Union[SomeType, None]`** ✨.
Обидва варіанти еквівалентні і під капотом однакові, але я рекомендую `Union` замість `Optional`, тому що слово «**optional**» ніби натякає, що значення є необов'язковим, а насправді означає «може бути `None`», навіть якщо воно не є необов'язковим і все ще обов'язкове.
Вважаю, `Union[SomeType, None]` більш явно це передає.
Йдеться лише про слова та назви. Але ці слова можуть впливати на те, як ви та ваша команда думаєте про код.
Як приклад, розгляньмо цю функцію:
```python
from typing import Optional
def say_hi(name: Optional[str]):
print(f"Hey {name}!")
```
Параметр `name` визначено як `Optional[str]`, але він не є необов'язковим, ви не можете викликати функцію без цього параметра:
```Python
say_hi() # О ні, це викликає помилку! 😱
```
Параметр `name` все ще обов'язковий (не «необов'язковий»), тому що не має значення за замовчуванням. Водночас `name` приймає `None` як значення:
```Python
say_hi(name=None) # Це працює, None припустимий 🎉
```
Гарна новина: у більшості випадків ви зможете просто використовувати `|`, щоб визначати об'єднання типів:
```python
def say_hi(name: str | None):
print(f"Hey {name}!")
```
Тож зазвичай вам не доведеться перейматися такими назвами, як `Optional` і `Union`. 😎
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FILE: docs/uk/docs/advanced/async-tests.md
================================================
# Асинхронні тести { #async-tests }
Ви вже бачили, як тестувати ваші застосунки **FastAPI** за допомогою наданого `TestClient`. До цього часу ви бачили лише, як писати синхронні тести, без використання функцій `async`.
Можливість використовувати асинхронні функції у тестах може бути корисною, наприклад, коли ви асинхронно звертаєтеся до бази даних. Уявіть, що ви хочете протестувати надсилання запитів до вашого застосунку FastAPI, а потім перевірити, що ваш бекенд успішно записав коректні дані в базу даних, використовуючи асинхронну бібліотеку для бази даних.
Розгляньмо, як це реалізувати.
## pytest.mark.anyio { #pytest-mark-anyio }
Якщо ми хочемо викликати асинхронні функції у тестах, самі тестові функції мають бути асинхронними. AnyIO надає зручний плагін, який дозволяє вказати, що деякі тестові функції слід виконувати асинхронно.
## HTTPX { #httpx }
Навіть якщо ваш застосунок **FastAPI** використовує звичайні функції `def` замість `async def`, під капотом це все одно `async`-застосунок.
`TestClient` робить певну «магію» всередині, щоб викликати асинхронний застосунок FastAPI у ваших звичайних тестових функціях `def`, використовуючи стандартний pytest. Але ця «магія» більше не працює, коли ми використовуємо його всередині асинхронних функцій. Запускаючи тести асинхронно, ми більше не можемо використовувати `TestClient` у наших тестових функціях.
`TestClient` побудований на основі [HTTPX](https://www.python-httpx.org), і на щастя, ми можемо використовувати його безпосередньо для тестування API.
## Приклад { #example }
Для простого прикладу розгляньмо структуру файлів, подібну до описаної в [Більші застосунки](../tutorial/bigger-applications.md) та [Тестування](../tutorial/testing.md):
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ └── test_main.py
```
Файл `main.py` міститиме:
{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/main.py *}
Файл `test_main.py` міститиме тести для `main.py`, тепер це може виглядати так:
{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/test_main.py *}
## Запуск { #run-it }
Ви можете запустити тести як зазвичай:
Але якщо ми звернемося до інтерфейсу документації за «офіційним» URL, використовуючи представника з портом `9999`, за адресою `/api/v1/docs`, усе працює коректно! 🎉
Ви можете перевірити це на [http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs](http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs):
Саме так, як ми хотіли. ✔️
Це тому, що FastAPI використовує `root_path`, щоб створити типовий `server` в OpenAPI з URL, наданою `root_path`.
## Додаткові сервери { #additional-servers }
/// warning | Попередження
Це більш просунутий випадок використання. Можете пропустити його.
///
За замовчуванням **FastAPI** створить `server` у схемі OpenAPI з URL для `root_path`.
Але ви також можете надати інші альтернативні `servers`, наприклад, якщо хочете, щоб той самий інтерфейс документації взаємодіяв і зі стейджингом, і з продакшном.
Якщо ви передасте власний список `servers`, і є `root_path` (тому що ваш API знаходиться за представником), **FastAPI** вставить «server» з цим `root_path` на початок списку.
Наприклад:
{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial003_py310.py hl[4:7] *}
Буде згенерована схема OpenAPI на кшталт:
```JSON hl_lines="5-7"
{
"openapi": "3.1.0",
// Ще дещо тут
"servers": [
{
"url": "/api/v1"
},
{
"url": "https://stag.example.com",
"description": "Staging environment"
},
{
"url": "https://prod.example.com",
"description": "Production environment"
}
],
"paths": {
// Ще дещо тут
}
}
```
/// tip | Порада
Зверніть увагу на автоматично згенерований сервер із значенням `url` `/api/v1`, взятим із `root_path`.
///
В інтерфейсі документації за адресою [http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs](http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs) це виглядатиме так:
/// tip | Порада
Інтерфейс документації взаємодіятиме з сервером, який ви оберете.
///
/// note | Технічні деталі
Властивість `servers` у специфікації OpenAPI є необовʼязковою.
Якщо ви не вкажете параметр `servers`, і `root_path` дорівнює `/`, властивість `servers` у згенерованій схемі OpenAPI буде повністю пропущено за замовчуванням, що еквівалентно одному серверу зі значенням `url` рівним `/`.
///
### Вимкнути автоматичний сервер із `root_path` { #disable-automatic-server-from-root-path }
Якщо ви не хочете, щоб **FastAPI** додавав автоматичний сервер, використовуючи `root_path`, скористайтеся параметром `root_path_in_servers=False`:
{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial004_py310.py hl[9] *}
і тоді він не буде включений у схему OpenAPI.
## Монтування підзастосунку { #mounting-a-sub-application }
Якщо вам потрібно змонтувати підзастосунок (як описано в [Підзастосунки - монтування](sub-applications.md)), одночасно використовуючи представника з `root_path`, ви можете робити це звичайним чином, як і очікуєте.
FastAPI внутрішньо розумно використовуватиме `root_path`, тож усе просто працюватиме. ✨
================================================
FILE: docs/uk/docs/advanced/custom-response.md
================================================
# Користувацька відповідь - HTML, стрім, файл, інше { #custom-response-html-stream-file-others }
Типово **FastAPI** повертатиме JSON-відповіді.
Ви можете переписати це, повернувши `Response` безпосередньо, як показано в [Повернути відповідь безпосередньо](response-directly.md).
Але якщо ви повертаєте `Response` безпосередньо (або будь-який його підклас, як-от `JSONResponse`), дані не будуть автоматично конвертовані (навіть якщо ви оголосите `response_model`), і документація не буде автоматично згенерована (наприклад, з включенням конкретного «медіа-типу» в HTTP-заголовку `Content-Type` як частини згенерованого OpenAPI).
Ви також можете оголосити `Response`, який слід використовувати (наприклад, будь-який підклас `Response`), у декораторі операції шляху через параметр `response_class`.
Вміст, який ви повертаєте з вашої функції операції шляху, буде поміщений усередину цього `Response`.
/// note | Примітка
Якщо ви використовуєте клас відповіді без медіа-типу, FastAPI очікуватиме, що у вашої відповіді не буде вмісту, тож формат відповіді не буде задокументовано в згенерованій документації OpenAPI.
///
## JSON-відповіді { #json-responses }
Типово FastAPI повертає JSON-відповіді.
Якщо ви оголосите [Модель відповіді](../tutorial/response-model.md), FastAPI використає її, щоб серіалізувати дані в JSON за допомогою Pydantic.
Якщо ви не оголосите модель відповіді, FastAPI використає `jsonable_encoder`, пояснений у [Сумісний кодувальник JSON](../tutorial/encoder.md), і помістить результат у `JSONResponse`.
Якщо ви оголосите `response_class` з JSON медіа-типом (`application/json`), як у випадку з `JSONResponse`, дані, що повертаються, будуть автоматично перетворені (і відфільтровані) згідно з будь-якою Pydantic `response_model`, яку ви оголосили в декораторі операції шляху. Але дані не будуть серіалізовані в JSON-байти за допомогою Pydantic, натомість вони будуть перетворені з `jsonable_encoder`, а потім передані класу `JSONResponse`, який і серіалізує їх у байти, використовуючи стандартну JSON-бібліотеку в Python.
### Продуктивність JSON { #json-performance }
Коротко: якщо вам потрібна максимальна продуктивність, використовуйте [Модель відповіді](../tutorial/response-model.md) і не оголошуйте `response_class` у декораторі операції шляху.
{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py ln[15:17] hl[16] *}
## HTML-відповідь { #html-response }
Щоб повернути відповідь із HTML безпосередньо з **FastAPI**, використовуйте `HTMLResponse`.
- Імпортуйте `HTMLResponse`.
- Передайте `HTMLResponse` як параметр `response_class` вашого декоратора операції шляху.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial002_py310.py hl[2,7] *}
/// info | Інформація
Параметр `response_class` також визначатиме «медіа-тип» відповіді.
У цьому випадку HTTP-заголовок `Content-Type` буде встановлено в `text/html`.
І це буде задокументовано відповідно в OpenAPI.
///
### Повернути `Response` { #return-a-response }
Як показано в [Повернути відповідь безпосередньо](response-directly.md), ви також можете переписати відповідь безпосередньо у вашій операції шляху, просто повернувши її.
Той самий приклад вище, що повертає `HTMLResponse`, може виглядати так:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial003_py310.py hl[2,7,19] *}
/// warning | Попередження
`Response`, повернений безпосередньо вашою функцією операції шляху, не буде задокументовано в OpenAPI (наприклад, `Content-Type` не буде задокументовано) і не буде видно в автоматичній інтерактивній документації.
///
/// info | Інформація
Звісно, фактичні заголовок `Content-Type`, код статусу тощо прийдуть з об'єкта `Response`, який ви повернули.
///
### Задокументуйте в OpenAPI і перепишіть `Response` { #document-in-openapi-and-override-response }
Якщо ви хочете переписати відповідь усередині функції, але водночас задокументувати «медіа-тип» в OpenAPI, ви можете використати параметр `response_class` І повернути об'єкт `Response`.
Тоді `response_class` буде використано лише для документування операції шляху в OpenAPI, а ваша `Response` буде використана як є.
#### Повернути `HTMLResponse` безпосередньо { #return-an-htmlresponse-directly }
Наприклад, це може бути щось на кшталт:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial004_py310.py hl[7,21,23] *}
У цьому прикладі функція `generate_html_response()` уже генерує та повертає `Response` замість повернення HTML як `str`.
Повертаючи результат виклику `generate_html_response()`, ви вже повертаєте `Response`, яка перепише типову поведінку **FastAPI**.
Але оскільки ви також передали `HTMLResponse` у `response_class`, **FastAPI** знатиме, як задокументувати це в OpenAPI та інтерактивній документації як HTML з `text/html`:
## Доступні відповіді { #available-responses }
Ось деякі з доступних відповідей.
Майте на увазі, що ви можете використовувати `Response`, щоб повертати що завгодно інше, або навіть створити власний підклас.
/// note | Технічні деталі
Ви також можете використати `from starlette.responses import HTMLResponse`.
**FastAPI** надає ті ж `starlette.responses` як `fastapi.responses` лише для вашої зручності як розробника. Але більшість доступних відповідей надходять безпосередньо зі Starlette.
///
### `Response` { #response }
Головний клас `Response`, від якого успадковуються всі інші відповіді.
Ви можете повертати його безпосередньо.
Він приймає такі параметри:
- `content` - `str` або `bytes`.
- `status_code` - `int` - код статусу HTTP.
- `headers` - `dict` строк.
- `media_type` - `str`, що задає медіа-тип, напр. `"text/html"`.
FastAPI (насправді Starlette) автоматично додасть заголовок Content-Length. Також буде додано заголовок Content-Type на основі `media_type` з додаванням набору символів для текстових типів.
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}
### `HTMLResponse` { #htmlresponse }
Приймає текст або байти та повертає HTML-відповідь, як описано вище.
### `PlainTextResponse` { #plaintextresponse }
Приймає текст або байти та повертає відповідь звичайним текстом.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial005_py310.py hl[2,7,9] *}
### `JSONResponse` { #jsonresponse }
Приймає дані та повертає відповідь, закодовану як `application/json`.
Це типова відповідь, яку використовує **FastAPI**, як зазначено вище.
/// note | Технічні деталі
Але якщо ви оголосите модель відповіді або тип, його буде використано безпосередньо для серіалізації даних у JSON, і відповідь з коректним медіа-типом для JSON буде повернута безпосередньо, без використання класу `JSONResponse`.
Це ідеальний спосіб отримати найкращу продуктивність.
///
### `RedirectResponse` { #redirectresponse }
Повертає HTTP-перенаправлення. Типово використовує код статусу 307 (Temporary Redirect).
Ви можете повернути `RedirectResponse` безпосередньо:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006_py310.py hl[2,9] *}
---
Або ви можете використати його в параметрі `response_class`:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006b_py310.py hl[2,7,9] *}
У такому разі ви можете повертати URL безпосередньо з вашої функції операції шляху.
У цьому випадку `status_code` буде типовим для `RedirectResponse`, тобто `307`.
---
Ви також можете використати параметр `status_code` разом із параметром `response_class`:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006c_py310.py hl[2,7,9] *}
### `StreamingResponse` { #streamingresponse }
Приймає async-генератор або звичайний генератор/ітератор (функцію з `yield`) і потоково передає тіло відповіді.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial007_py310.py hl[3,16] *}
/// note | Технічні деталі
Завдання `async` може бути скасовано лише тоді, коли воно досягає `await`. Якщо немає `await`, генератор (функція з `yield`) не може бути коректно скасований і може продовжувати працювати навіть після запиту на скасування.
Оскільки цьому невеликому прикладу не потрібні жодні оператори `await`, ми додаємо `await anyio.sleep(0)`, щоб надати циклу подій шанс обробити скасування.
Це ще важливіше для великих або нескінченних потоків.
///
/// tip | Порада
Замість того щоб повертати `StreamingResponse` безпосередньо, імовірно, краще дотримуватися стилю в [Потокова передача даних](./stream-data.md), це значно зручніше та обробляє скасування «за лаштунками» для вас.
Якщо ви транслюєте JSON Lines, дотримуйтесь навчального посібника [Потоки JSON Lines](../tutorial/stream-json-lines.md).
///
### `FileResponse` { #fileresponse }
Асинхронно транслює файл як відповідь.
Приймає інший набір аргументів для створення екземпляра, ніж інші типи відповідей:
- `path` - шлях до файлу для трансляції.
- `headers` - будь-які користувацькі заголовки як словник.
- `media_type` - строка, що задає медіа-тип. Якщо не встановлено, медіа-тип буде виведено з імені файлу або шляху.
- `filename` - якщо встановлено, буде включено до `Content-Disposition` відповіді.
Відповіді з файлами включатимуть відповідні заголовки `Content-Length`, `Last-Modified` і `ETag`.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009_py310.py hl[2,10] *}
Ви також можете використати параметр `response_class`:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009b_py310.py hl[2,8,10] *}
У цьому випадку ви можете повертати шлях до файлу безпосередньо з вашої функції операції шляху.
## Власний клас відповіді { #custom-response-class }
Ви можете створити власний клас відповіді, успадкувавши його від `Response`, і використовувати його.
Наприклад, скажімо, ви хочете використовувати [`orjson`](https://github.com/ijl/orjson) з деякими налаштуваннями.
Припустімо, ви хочете, щоб повертався відформатований із відступами JSON, тож ви хочете використати опцію orjson `orjson.OPT_INDENT_2`.
Ви можете створити `CustomORJSONResponse`. Головне, що потрібно зробити, це створити метод `Response.render(content)`, який повертає вміст як `bytes`:
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009c_py310.py hl[9:14,17] *}
Тепер замість повернення:
```json
{"message": "Hello World"}
```
...ця відповідь повертатиме:
```json
{
"message": "Hello World"
}
```
Звісно, ви, ймовірно, знайдете значно кращі способи скористатися цим, ніж просто форматування JSON. 😉
### `orjson` або Модель відповіді { #orjson-or-response-model }
Якщо ви шукаєте продуктивність, імовірно, краще використати [Модель відповіді](../tutorial/response-model.md), ніж відповідь `orjson`.
З моделлю відповіді FastAPI використає Pydantic, щоб серіалізувати дані в JSON без проміжних кроків, як-от перетворення за допомогою `jsonable_encoder`, що відбувалося б в іншому випадку.
І «під капотом» Pydantic використовує ті самі внутрішні механізми Rust, що й `orjson`, для серіалізації в JSON, тож ви вже отримаєте найкращу продуктивність із моделлю відповіді.
## Типова відповідь за замовчуванням { #default-response-class }
Створюючи екземпляр класу **FastAPI** або `APIRouter`, ви можете вказати, який клас відповіді використовувати за замовчуванням.
Параметр, що це визначає, - `default_response_class`.
У прикладі нижче **FastAPI** використовуватиме `HTMLResponse` за замовчуванням в усіх операціях шляху, замість JSON.
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial010_py310.py hl[2,4] *}
/// tip | Порада
Ви все одно можете переписати `response_class` в операціях шляху, як і раніше.
///
## Додаткова документація { #additional-documentation }
Ви також можете оголосити медіа-тип і багато інших деталей в OpenAPI, використовуючи `responses`: [Додаткові відповіді в OpenAPI](additional-responses.md).
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FILE: docs/uk/docs/advanced/dataclasses.md
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# Використання dataclasses { #using-dataclasses }
FastAPI побудовано поверх **Pydantic**, і я показував вам, як використовувати моделі Pydantic для оголошення запитів і відповідей.
Але FastAPI також підтримує використання [`dataclasses`](https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html) таким самим чином:
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}
Це підтримується завдяки **Pydantic**, адже він має [внутрішню підтримку `dataclasses`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel).
Тож навіть із наведеним вище кодом, який явно не використовує Pydantic, FastAPI використовує Pydantic, щоб перетворити стандартні dataclasses у власний варіант dataclasses Pydantic.
І, звісно, підтримується те саме:
* валідація даних
* серіалізація даних
* документація даних тощо
Це працює так само, як із моделями Pydantic. Насправді під капотом це також досягається за допомогою Pydantic.
/// info
Майте на увазі, що dataclasses не можуть робити все те, що можуть моделі Pydantic.
Тож вам усе ще може знадобитися використовувати моделі Pydantic.
Але якщо у вас вже є чимало dataclasses, це зручний трюк, щоб задіяти їх для веб-API на FastAPI. 🤓
///
## Dataclasses у `response_model` { #dataclasses-in-response-model }
Ви також можете використовувати `dataclasses` у параметрі `response_model`:
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}
Dataclass буде автоматично перетворено на dataclass Pydantic.
Таким чином його схема з'явиться в інтерфейсі користувача документації API:
## Dataclasses у вкладених структурах даних { #dataclasses-in-nested-data-structures }
Можна поєднувати `dataclasses` з іншими анотаціями типів, щоб створювати вкладені структури даних.
У деяких випадках вам усе ж доведеться використовувати варіант `dataclasses` від Pydantic. Наприклад, якщо виникають помилки з автоматично згенерованою документацією API.
У такому разі ви можете просто замінити стандартні `dataclasses` на `pydantic.dataclasses`, що є взаємозамінником:
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}
1. Ми все ще імпортуємо `field` зі стандартних `dataclasses`.
2. `pydantic.dataclasses` - це взаємозамінник для `dataclasses`.
3. Dataclass `Author` містить список dataclass `Item`.
4. Dataclass `Author` використовується як параметр `response_model`.
5. Ви можете використовувати інші стандартні анотації типів із dataclasses як тіло запиту.
У цьому випадку це список dataclass `Item`.
6. Тут ми повертаємо словник, що містить `items`, який є списком dataclass.
FastAPI усе ще здатний серіалізувати дані до JSON.
7. Тут у `response_model` використано анотацію типу список dataclass `Author`.
Знову ж, ви можете поєднувати `dataclasses` зі стандартними анотаціями типів.
8. Зверніть увагу, що ця *функція операції шляху* використовує звичайний `def` замість `async def`.
Як завжди, у FastAPI ви можете поєднувати `def` і `async def` за потреби.
Якщо вам потрібне коротке нагадування, коли що використовувати, перегляньте розділ _«Поспішаєте?»_ у документації про [`async` та `await`](../async.md#in-a-hurry).
9. Ця *функція операції шляху* не повертає dataclasses (хоча могла б), а список словників із внутрішніми даними.
FastAPI використає параметр `response_model` (що включає dataclasses), щоб перетворити відповідь.
Ви можете поєднувати `dataclasses` з іншими анотаціями типів у багатьох поєднаннях, щоб формувати складні структури даних.
Перегляньте підказки щодо анотацій у коді вище, щоб побачити більше деталей.
## Дізнатися більше { #learn-more }
Можна поєднувати `dataclasses` з іншими моделями Pydantic, наслідувати їх, включати у власні моделі тощо.
Щоб дізнатися більше, перегляньте [документацію Pydantic про dataclasses](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/).
## Версія { #version }
Доступно починаючи з версії FastAPI `0.67.0`. 🔖
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FILE: docs/uk/docs/advanced/events.md
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# Події тривалості життя { #lifespan-events }
Ви можете визначити логіку (код), яку слід виконати перед тим, як застосунок запуститься. Це означає, що цей код буде виконано один раз, перед тим як застосунок почне отримувати запити.
Так само ви можете визначити логіку (код), яку слід виконати під час вимкнення застосунку. У цьому випадку код буде виконано один раз, після обробки можливо багатьох запитів.
Оскільки цей код виконується перед тим, як застосунок почне приймати запити, і одразу після того, як він завершить їх обробку, він охоплює всю тривалість життя застосунку (слово «lifespan» буде важливим за мить 😉).
Це дуже корисно для налаштування ресурсів, які потрібні для всього застосунку, які спільні між запитами, та/або які потрібно потім прибрати. Наприклад, пул з’єднань з базою даних або завантаження спільної моделі машинного навчання.
## Випадок використання { #use-case }
Почнемо з прикладу випадку використання, а потім подивимось, як це вирішити.
Уявімо, що у вас є моделі машинного навчання, якими ви хочете обробляти запити. 🤖
Ті самі моделі спільні між запитами, тобто це не окрема модель на запит чи на користувача.
Уявімо, що завантаження моделі може займати чимало часу, бо треба читати багато даних з диска. Тож ви не хочете робити це для кожного запиту.
Ви могли б завантажити її на верхньому рівні модуля/файлу, але це означало б, що модель завантажиться навіть якщо ви просто запускаєте простий автоматизований тест - тоді тест буде повільним, бо йому доведеться чекати завантаження моделі перед виконанням незалежної частини коду.
Ось це ми й вирішимо: завантажимо модель перед обробкою запитів, але лише безпосередньо перед тим, як застосунок почне отримувати запити, а не під час завантаження коду.
## Тривалість життя { #lifespan }
Ви можете визначити цю логіку запуску і вимкнення за допомогою параметра `lifespan` застосунку `FastAPI` та «менеджера контексту» (зараз покажу, що це).
Почнемо з прикладу, а потім розберемо детально.
Ми створюємо асинхронну функцію `lifespan()` з `yield` так:
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[16,19] *}
Тут ми імітуємо дорогу операцію запуску із завантаженням моделі, поміщаючи (фальшиву) функцію моделі у словник з моделями машинного навчання перед `yield`. Цей код буде виконано перед тим, як застосунок почне приймати запити, під час запуску.
А одразу після `yield` ми розвантажуємо модель. Цей код буде виконано після того, як застосунок завершить обробку запитів, безпосередньо перед вимкненням. Це, наприклад, може звільнити ресурси на кшталт пам’яті або GPU.
/// tip | Порада
Подія `shutdown` відбувається, коли ви зупиняєте застосунок.
Можливо, вам треба запустити нову версію, або ви просто втомилися її запускати. 🤷
///
### Функція тривалості життя { #lifespan-function }
Перше, на що слід звернути увагу: ми визначаємо асинхронну функцію з `yield`. Це дуже схоже на залежності з `yield`.
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[14:19] *}
Перша частина функції до `yield` буде виконана перед запуском застосунку.
А частина після `yield` буде виконана після завершення роботи застосунку.
### Асинхронний менеджер контексту { #async-context-manager }
Якщо придивитися, функція задекорована за допомогою `@asynccontextmanager`.
Це перетворює функцію на так званий «асинхронний менеджер контексту».
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[1,13] *}
Менеджер контексту в Python - це те, що можна використовувати в операторі `with`, наприклад, `open()` можна використовувати як менеджер контексту:
```Python
with open("file.txt") as file:
file.read()
```
У новіших версіях Python також є асинхронний менеджер контексту. Його використовують з `async with`:
```Python
async with lifespan(app):
await do_stuff()
```
Коли ви створюєте менеджер контексту або асинхронний менеджер контексту, як вище, перед входом у блок `with` буде виконано код перед `yield`, а після виходу з блоку `with` буде виконано код після `yield`.
У нашому прикладі коду вище ми не використовуємо його напряму, а передаємо його до FastAPI, щоб він його використав.
Параметр `lifespan` застосунку `FastAPI` приймає асинхронний менеджер контексту, тож ми можемо передати йому наш новий асинхронний менеджер контексту `lifespan`.
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[22] *}
## Альтернативні події (застаріло) { #alternative-events-deprecated }
/// warning | Попередження
Рекомендований спосіб обробляти запуск і вимкнення - використовувати параметр `lifespan` застосунку `FastAPI`, як описано вище. Якщо ви надаєте параметр `lifespan`, обробники подій `startup` і `shutdown` більше не будуть викликані. Або все через `lifespan`, або все через події - не обидва одночасно.
Можете, ймовірно, пропустити цю частину.
///
Є альтернативний спосіб визначити логіку, яку слід виконати під час запуску і під час вимкнення.
Ви можете визначити обробники подій (функції), які потрібно виконати перед запуском застосунку або коли застосунок вимикається.
Ці функції можна оголошувати як з `async def`, так і звичайним `def`.
### Подія `startup` { #startup-event }
Щоб додати функцію, яку слід виконати перед запуском застосунку, оголосіть її з подією `"startup"`:
{* ../../docs_src/events/tutorial001_py310.py hl[8] *}
У цьому випадку функція-обробник події `startup` ініціалізує «базу даних» предметів (це лише `dict`) деякими значеннями.
Ви можете додати більше ніж один обробник події.
І ваш застосунок не почне приймати запити, доки всі обробники події `startup` не завершаться.
### Подія `shutdown` { #shutdown-event }
Щоб додати функцію, яку слід виконати, коли застосунок вимикається, оголосіть її з подією `"shutdown"`:
{* ../../docs_src/events/tutorial002_py310.py hl[6] *}
Тут функція-обробник події `shutdown` запише текстовий рядок `"Application shutdown"` у файл `log.txt`.
/// info | Інформація
У функції `open()` параметр `mode="a"` означає «append», тож рядок буде додано після всього, що є у файлі, без перезапису попереднього вмісту.
///
/// tip | Порада
Зауважте, що в цьому випадку ми використовуємо стандартну Python-функцію `open()`, яка працює з файлом.
Тобто вона включає I/O (input/output), де потрібно «чекати», поки дані буде записано на диск.
Але `open()` не використовує `async` і `await`.
Тому ми оголошуємо функцію-обробник події зі стандартним `def`, а не `async def`.
///
### Разом `startup` і `shutdown` { #startup-and-shutdown-together }
Велика ймовірність, що логіка для вашого запуску і вимкнення пов’язана: ви можете хотіти щось запустити, а потім завершити, отримати ресурс, а потім звільнити його тощо.
Робити це в окремих функціях, які не діляться логікою чи змінними, складніше - доведеться зберігати значення у глобальних змінних або вдаватися до подібних трюків.
Тому зараз рекомендується натомість використовувати `lifespan`, як пояснено вище.
## Технічні деталі { #technical-details }
Невелика технічна деталь для допитливих нердів. 🤓
Під капотом, у технічній специфікації ASGI, це частина [Протоколу тривалості життя](https://asgi.readthedocs.io/en/latest/specs/lifespan.html), і там визначені події `startup` і `shutdown`.
/// info | Інформація
Ви можете прочитати більше про обробники `lifespan` у [документації Starlette про Lifespan](https://www.starlette.dev/lifespan/).
Зокрема, як працювати зі станом тривалості життя, який можна використовувати в інших ділянках вашого коду.
///
## Підзастосунки { #sub-applications }
🚨 Майте на увазі, що ці події тривалості життя (startup і shutdown) виконуються лише для головного застосунку, а не для [Підзастосунки - монтування](sub-applications.md).
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FILE: docs/uk/docs/advanced/generate-clients.md
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# Генерація SDK { #generating-sdks }
Оскільки **FastAPI** базується на специфікації **OpenAPI**, його API можна описати у стандартному форматі, який розуміють багато інструментів.
Це спрощує створення актуальної **документації**, клієнтських бібліотек (**SDKs**) багатьма мовами, а також **тестування** чи **автоматизованих робочих процесів**, що залишаються синхронізованими з вашим кодом.
У цьому посібнику ви дізнаєтеся, як згенерувати **TypeScript SDK** для вашого бекенда на FastAPI.
## Генератори SDK з відкритим кодом { #open-source-sdk-generators }
Універсальним варіантом є [OpenAPI Generator](https://openapi-generator.tech/), який підтримує **багато мов програмування** та може генерувати SDK з вашої специфікації OpenAPI.
Для **клієнтів TypeScript** [Hey API](https://heyapi.dev/) — спеціалізоване рішення, що надає оптимізований досвід для екосистеми TypeScript.
Більше генераторів SDK ви можете знайти на [OpenAPI.Tools](https://openapi.tools/#sdk).
/// tip | Порада
FastAPI автоматично генерує специфікації **OpenAPI 3.1**, тож будь-який інструмент, який ви використовуєте, має підтримувати цю версію.
///
## Генератори SDK від спонсорів FastAPI { #sdk-generators-from-fastapi-sponsors }
У цьому розділі представлено рішення від компаній, що спонсорують FastAPI: вони мають **венчурну підтримку** та **корпоративну підтримку**. Ці продукти надають **додаткові можливості** та **інтеграції** поверх високоякісно згенерованих SDK.
Завдяки ✨ [**спонсорству FastAPI**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author) ✨ ці компанії допомагають підтримувати фреймворк та його **екосистему** здоровими та **сталими**.
Їхня підтримка також демонструє сильну відданість **спільноті** FastAPI (вам), показуючи, що їм важливо не лише надавати **відмінний сервіс**, а й підтримувати **міцний і процвітаючий фреймворк**, FastAPI. 🙇
Наприклад, ви можете спробувати:
* [Speakeasy](https://speakeasy.com/editor?utm_source=fastapi+repo&utm_medium=github+sponsorship)
* [Stainless](https://www.stainless.com/?utm_source=fastapi&utm_medium=referral)
* [liblab](https://developers.liblab.com/tutorials/sdk-for-fastapi?utm_source=fastapi)
Деякі з цих рішень також можуть бути з відкритим кодом або мати безкоштовні тарифи, тож ви можете спробувати їх без фінансових зобов'язань. Інші комерційні генератори SDK також доступні й їх можна знайти онлайн. 🤓
## Створити TypeScript SDK { #create-a-typescript-sdk }
Почнімо з простого застосунку FastAPI:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial001_py310.py hl[7:9,12:13,16:17,21] *}
Зверніть увагу, що *операції шляху* визначають моделі, які вони використовують для корисного навантаження запиту та корисного навантаження відповіді, використовуючи моделі `Item` і `ResponseMessage`.
### Документація API { #api-docs }
Якщо ви перейдете до `/docs`, ви побачите **схеми** даних, які надсилаються в запитах і приймаються у відповідях:
Ви бачите ці схеми, оскільки їх було оголошено як моделі в застосунку.
Ця інформація доступна у **схемі OpenAPI** застосунку, а потім показується в документації API.
Та сама інформація з моделей, яку включено до OpenAPI, може бути використана для **генерації клієнтського коду**.
### Hey API { #hey-api }
Коли у нас є застосунок FastAPI з моделями, ми можемо використати Hey API для генерації клієнта TypeScript. Найшвидший спосіб зробити це — через npx.
```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i http://localhost:8000/openapi.json -o src/client
```
Це згенерує TypeScript SDK у `./src/client`.
Ви можете дізнатися, як [встановити `@hey-api/openapi-ts`](https://heyapi.dev/openapi-ts/get-started), і почитати про [згенерований результат](https://heyapi.dev/openapi-ts/output) на їхньому сайті.
### Використання SDK { #using-the-sdk }
Тепер ви можете імпортувати та використовувати клієнтський код. Це може виглядати так; зверніть увагу, що ви отримуєте «автодоповнення» для методів:
Ви також отримаєте автодоповнення для корисного навантаження, яке надсилаєте:
/// tip | Порада
Зверніть увагу на автодоповнення для `name` і `price`, які були визначені в застосунку FastAPI, у моделі `Item`.
///
Ви бачитимете вбудовані помилки для даних, які надсилаєте:
Об'єкт відповіді також матиме автодоповнення:
## Застосунок FastAPI з мітками { #fastapi-app-with-tags }
У багатьох випадках ваш застосунок FastAPI буде більшим, і ви, ймовірно, використовуватимете мітки, щоб розділяти різні групи *операцій шляху*.
Наприклад, у вас може бути секція для **items** і окрема секція для **users**, і їх можна розділити мітками:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial002_py310.py hl[21,26,34] *}
### Згенерувати TypeScript-клієнт із мітками { #generate-a-typescript-client-with-tags }
Якщо ви згенеруєте клієнт для застосунку FastAPI, що використовує мітки, зазвичай клієнтський код також буде розділено за цими мітками.
Таким чином, ви матимете правильно впорядковані та згруповані частини клієнтського коду:
У цьому випадку у вас є:
* `ItemsService`
* `UsersService`
### Назви методів клієнта { #client-method-names }
Зараз згенеровані назви методів на кшталт `createItemItemsPost` виглядають не дуже охайно:
```TypeScript
ItemsService.createItemItemsPost({name: "Plumbus", price: 5})
```
...це тому, що генератор клієнта використовує внутрішній OpenAPI **operation ID** для кожної *операції шляху*.
OpenAPI вимагає, щоб кожен operation ID був унікальним для всіх *операцій шляху*, тому FastAPI використовує **назву функції**, **шлях** і **HTTP-метод/операцію** для генерації цього operation ID, адже так воно може гарантувати унікальність operation ID.
Але далі я покажу, як це покращити. 🤓
## Користувацькі operation ID та кращі назви методів { #custom-operation-ids-and-better-method-names }
Ви можете **змінити** спосіб **генерації** цих operation ID, щоб зробити їх простішими та мати **простіші назви методів** у клієнтах.
У цьому випадку вам потрібно буде іншим способом гарантувати, що кожен operation ID є **унікальним**.
Наприклад, ви можете переконатися, що кожна *операція шляху* має мітку, а потім генерувати operation ID на основі **мітки** та **назви** *операції шляху* (назви функції).
### Користувацька функція генерування унікального ID { #custom-generate-unique-id-function }
FastAPI використовує **унікальний ID** для кожної *операції шляху*, який застосовується для **operation ID**, а також для назв будь-яких потрібних користувацьких моделей для запитів чи відповідей.
Ви можете налаштувати цю функцію. Вона приймає `APIRoute` і повертає строку.
Наприклад, тут використовується перша мітка (у вас, ймовірно, буде лише одна мітка) і назва *операції шляху* (назва функції).
Потім ви можете передати цю користувацьку функцію до **FastAPI** як параметр `generate_unique_id_function`:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial003_py310.py hl[6:7,10] *}
### Згенерувати TypeScript-клієнт з користувацькими operation ID { #generate-a-typescript-client-with-custom-operation-ids }
Тепер, якщо ви згенеруєте клієнт знову, ви побачите покращені назви методів:
Як бачите, тепер у назвах методів є мітка, а потім назва функції; вони більше не містять інформації з URL-шляху та HTTP-операції.
### Попередня обробка специфікації OpenAPI для генератора клієнта { #preprocess-the-openapi-specification-for-the-client-generator }
У згенерованому коді все ще є певна **дубльована інформація**.
Ми вже знаємо, що цей метод стосується **items**, адже це слово є в `ItemsService` (взято з мітки), але все ще маємо назву мітки як префікс у назві методу. 😕
Ми, ймовірно, все одно захочемо зберегти це загалом для OpenAPI, адже так гарантується унікальність operation ID.
Але для згенерованого клієнта ми можемо **змінити** operation ID в OpenAPI безпосередньо перед генерацією клієнтів, просто щоб зробити назви методів приємнішими та **чистішими**.
Ми можемо завантажити JSON OpenAPI у файл `openapi.json`, а потім **прибрати цей префікс із міткою** за допомогою такого скрипту:
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial004_py310.py *}
//// tab | Node.js
```Javascript
{!> ../../docs_src/generate_clients/tutorial004.js!}
```
////
Після цього operation ID буде перейменовано з чогось на кшталт `items-get_items` просто на `get_items`, тож генератор клієнта зможе створити простіші назви методів.
### Згенерувати TypeScript-клієнт із попередньо обробленим OpenAPI { #generate-a-typescript-client-with-the-preprocessed-openapi }
Оскільки кінцевий результат тепер у файлі `openapi.json`, вам потрібно оновити шлях до вхідних даних:
```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i ./openapi.json -o src/client
```
Після генерації нового клієнта ви отримаєте **чисті назви методів**, із усім **автодоповненням**, **вбудованими помилками** тощо:
## Переваги { #benefits }
Використовуючи автоматично згенеровані клієнти, ви отримаєте **автодоповнення** для:
* Методів.
* Корисного навантаження запиту в тілі, параметрах запиту тощо.
* Корисного навантаження відповіді.
Також ви матимете **вбудовані помилки** для всього.
І щоразу, коли ви оновлюєте код бекенда та **перегенеровуєте** фронтенд, у ньому з'являтимуться нові *операції шляху* як методи, старі буде видалено, а будь-які інші зміни відобразяться у згенерованому коді. 🤓
Це також означає, що якщо щось змінилося, це буде **відображено** в клієнтському коді автоматично. А якщо ви **зіберете** клієнт, буде повідомлено про помилку, якщо є будь-яка **невідповідність** у використаних даних.
Таким чином, ви **виявлятимете багато помилок** дуже рано в циклі розробки, замість того, щоб чекати, поки помилки проявляться у ваших кінцевих користувачів у продакшені, і лише потім намагатися з'ясувати, у чому проблема. ✨
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FILE: docs/uk/docs/advanced/index.md
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# Просунутий посібник користувача { #advanced-user-guide }
## Додаткові можливості { #additional-features }
Основний [Навчальний посібник - Посібник користувача](../tutorial/index.md) має бути достатнім, щоб провести вас через усі основні можливості **FastAPI**.
У наступних розділах ви побачите інші опції, конфігурації та додаткові можливості.
/// tip
Наступні розділи **не обов'язково «просунуті»**.
І можливо, що рішення для вашого випадку використання може бути в одному з них.
///
## Спершу прочитайте навчальний посібник { #read-the-tutorial-first }
Ви все ще можете використовувати більшість можливостей **FastAPI**, маючи знання з основного [Навчального посібника - Посібника користувача](../tutorial/index.md).
А в наступних розділах передбачається, що ви вже його прочитали і знайомі з основними ідеями.
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FILE: docs/uk/docs/advanced/json-base64-bytes.md
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# JSON з байтами як Base64 { #json-with-bytes-as-base64 }
Якщо ваш застосунок має отримувати і надсилати дані JSON, але потрібно включати туди двійкові дані, ви можете кодувати їх як base64.
## Base64 проти файлів { #base64-vs-files }
Насамперед розгляньте, чи можете ви використати [Файли запиту](../tutorial/request-files.md) для завантаження двійкових даних і [Користувацька відповідь - FileResponse](./custom-response.md#fileresponse--fileresponse-) для надсилання двійкових даних замість кодування їх у JSON.
JSON може містити лише строки, закодовані в UTF-8, тому він не може містити «сирі» байти.
Base64 може кодувати двійкові дані у строках, але для цього потрібно більше символів, ніж у початкових двійкових даних, тож зазвичай це менш ефективно, ніж звичайні файли.
Використовуйте base64 лише якщо справді потрібно включати двійкові дані в JSON і ви не можете використати файли для цього.
## Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes }
Ви можете оголосити модель Pydantic з полями `bytes`, а потім використати `val_json_bytes` у конфігурації моделі, щоб вказати їй використовувати base64 для перевірки вхідних даних JSON; як частина цієї перевірки, вона декодує строку base64 у байти.
{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:9,29:35] hl[9] *}
Якщо ви перевірите `/docs`, там буде показано, що поле `data` очікує байти, закодовані в base64:
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FILE: docs/uk/docs/advanced/openapi-webhooks.md
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# Вебхуки OpenAPI { #openapi-webhooks }
Бувають випадки, коли ви хочете повідомити **користувачів** вашого API, що ваш застосунок може викликати *їхній* застосунок (надсилаючи запит) із деякими даними, зазвичай щоб **сповістити** про певний тип **події**.
Це означає, що замість звичного процесу, коли ваші користувачі надсилають запити до вашого API, саме **ваш API** (або ваш застосунок) може **надсилати запити до їхньої системи** (до їх API, їх застосунку).
Зазвичай це називають **вебхуком**.
## Кроки вебхуків { #webhooks-steps }
Зазвичай процес такий: ви визначаєте у своєму коді, яке повідомлення надсилатимете, тобто **тіло запиту**.
Ви також якимось чином визначаєте моменти, коли ваш застосунок надсилатиме ці запити або події.
А **ваші користувачі** якимось чином (наприклад, у веб-дашборді) визначають **URL**, куди ваш застосунок має надсилати ці запити.
Уся **логіка** щодо реєстрації URL для вебхуків і код для фактичного надсилання цих запитів - на ваш розсуд. Ви пишете це у **власному коді** так, як вважаєте за потрібне.
## Документування вебхуків у **FastAPI** та OpenAPI { #documenting-webhooks-with-fastapi-and-openapi }
У **FastAPI**, використовуючи OpenAPI, ви можете визначити назви цих вебхуків, типи HTTP-операцій, які ваш застосунок може надсилати (наприклад, `POST`, `PUT` тощо), і **тіла** запитів, які ваш застосунок надсилатиме.
Це значно спростить для ваших користувачів **реалізацію їхніх API** для отримання ваших запитів **вебхуків**; вони навіть зможуть згенерувати частину власного коду API автоматично.
/// info | Інформація
Вебхуки доступні в OpenAPI 3.1.0 і вище, підтримуються FastAPI `0.99.0` і вище.
///
## Застосунок із вебхуками { #an-app-with-webhooks }
Коли ви створюєте застосунок **FastAPI**, є атрибут `webhooks`, який можна використати для визначення *вебхуків* так само, як ви визначаєте *операції шляху*, наприклад за допомогою `@app.webhooks.post()`.
{* ../../docs_src/openapi_webhooks/tutorial001_py310.py hl[9:12,15:20] *}
Визначені вами вебхуки потраплять до **схеми OpenAPI** та автоматичного **інтерфейсу документації**.
/// info | Інформація
Об'єкт `app.webhooks` насправді є просто `APIRouter` - тим самим типом, який ви використовуєте, структуризуючи застосунок у кількох файлах.
///
Зверніть увагу, що з вебхуками ви фактично не оголошуєте *шлях* (на кшталт `/items/`), текст, який ви передаєте там, - це лише **ідентифікатор** вебхука (назва події). Наприклад, у `@app.webhooks.post("new-subscription")` назва вебхука - `new-subscription`.
Це тому, що очікується, що **ваші користувачі** іншим способом (наприклад, у веб-дашборді) визначать фактичний **URL-шлях**, де вони хочуть отримувати запит вебхука.
### Перевірте документацію { #check-the-docs }
Тепер ви можете запустити свій застосунок і перейти за адресою [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs).
Ви побачите у своїй документації звичайні *операції шляху*, а також деякі **вебхуки**:
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FILE: docs/uk/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md
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# Додаткова конфігурація операцій шляху { #path-operation-advanced-configuration }
## OpenAPI operationId { #openapi-operationid }
/// warning | Попередження
Якщо ви не «експерт» з OpenAPI, імовірно, вам це не потрібно.
///
Ви можете встановити OpenAPI `operationId`, який буде використано у вашій *операції шляху*, за допомогою параметра `operation_id`.
Потрібно переконатися, що він унікальний для кожної операції.
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001_py310.py hl[6] *}
### Використання назви *функції операції шляху* як operationId { #using-the-path-operation-function-name-as-the-operationid }
Якщо ви хочете використовувати назви функцій ваших API як `operationId`, ви можете пройтися по всіх них і переписати `operation_id` кожної *операції шляху*, використовуючи їхній `APIRoute.name`.
Зробіть це після додавання всіх *операцій шляху*.
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial002_py310.py hl[2, 12:21, 24] *}
/// tip | Порада
Якщо ви вручну викликаєте `app.openapi()`, оновіть усі `operationId` до цього.
///
/// warning | Попередження
Якщо ви робите це, переконайтеся, що кожна з ваших *функцій операцій шляху* має унікальну назву.
Навіть якщо вони в різних модулях (файлах Python).
///
## Виключення з OpenAPI { #exclude-from-openapi }
Щоб виключити *операцію шляху* зі згенерованої Схеми OpenAPI (а отже, і з автоматичних систем документації), використайте параметр `include_in_schema` і встановіть його в `False`:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial003_py310.py hl[6] *}
## Розширений опис із docstring { #advanced-description-from-docstring }
Ви можете обмежити кількість рядків із docstring *функції операції шляху*, що використовуються для OpenAPI.
Додавання `\f` (екранованого символу «form feed») змусить **FastAPI** обрізати вивід для OpenAPI в цій точці.
Це не з’явиться в документації, але інші інструменти (такі як Sphinx) зможуть використати решту.
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:27] *}
## Додаткові відповіді { #additional-responses }
Ймовірно, ви вже бачили, як оголошувати `response_model` і `status_code` для *операції шляху*.
Це визначає метадані про основну відповідь *операції шляху*.
Також можна оголосити додаткові відповіді з їхніми моделями, кодами статусу тощо.
У документації є цілий розділ про це, ви можете прочитати його тут: [Додаткові відповіді в OpenAPI](additional-responses.md).
## Додатково в OpenAPI { #openapi-extra }
Коли ви оголошуєте *операцію шляху* у своєму застосунку, **FastAPI** автоматично генерує відповідні метадані про цю *операцію шляху* для включення в Схему OpenAPI.
/// note | Технічні деталі
У специфікації OpenAPI це називається [Об'єкт Operation](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#operation-object).
///
Він містить усю інформацію про *операцію шляху* і використовується для побудови автоматичної документації.
Він включає `tags`, `parameters`, `requestBody`, `responses` тощо.
Цю OpenAPI-схему, специфічну для *операції шляху*, зазвичай генерує **FastAPI** автоматично, але ви також можете її розширити.
/// tip | Порада
Це низькорівнева точка розширення.
Якщо вам потрібно лише оголосити додаткові відповіді, зручніше зробити це через [Додаткові відповіді в OpenAPI](additional-responses.md).
///
Ви можете розширити OpenAPI-схему для *операції шляху*, використовуючи параметр `openapi_extra`.
### Розширення OpenAPI { #openapi-extensions }
`openapi_extra` може бути корисним, наприклад, для оголошення [OpenAPI Extensions](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#specificationExtensions):
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial005_py310.py hl[6] *}
Якщо ви відкриєте автоматичну документацію API, ваше розширення з’явиться внизу конкретної *операції шляху*.
І якщо ви відкриєте згенерований OpenAPI (за адресою `/openapi.json` у вашому API), ви також побачите своє розширення як частину конкретної *операції шляху*:
```JSON hl_lines="22"
{
"openapi": "3.1.0",
"info": {
"title": "FastAPI",
"version": "0.1.0"
},
"paths": {
"/items/": {
"get": {
"summary": "Read Items",
"operationId": "read_items_items__get",
"responses": {
"200": {
"description": "Successful Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {}
}
}
}
},
"x-aperture-labs-portal": "blue"
}
}
}
}
```
### Власна схема OpenAPI для *операції шляху* { #custom-openapi-path-operation-schema }
Словник у `openapi_extra` буде глибоко об’єднано з автоматично згенерованою OpenAPI-схемою для *операції шляху*.
Тож ви можете додати додаткові дані до автоматично згенерованої схеми.
Наприклад, ви можете вирішити читати та перевіряти запит власним кодом, не використовуючи автоматичні можливості FastAPI з Pydantic, але все ж захотіти визначити запит у Схемі OpenAPI.
Ви можете зробити це за допомогою `openapi_extra`:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006_py310.py hl[19:36, 39:40] *}
У цьому прикладі ми не оголошували жодної моделі Pydantic. Насправді тіло запиту навіть не розібрано як JSON, воно читається безпосередньо як `bytes`, а функція `magic_data_reader()` відповідатиме за його розбір певним чином.
Водночас ми можемо оголосити очікувану схему для тіла запиту.
### Власний тип вмісту OpenAPI { #custom-openapi-content-type }
Використовуючи той самий прийом, ви можете застосувати модель Pydantic, щоб визначити Схему JSON, яка потім включається в користувацький розділ OpenAPI-схеми для *операції шляху*.
І ви можете зробити це, навіть якщо тип даних у запиті - не JSON.
Наприклад, у цьому застосунку ми не використовуємо вбудовану функціональність FastAPI для отримання Схеми JSON з моделей Pydantic і не використовуємо автоматичну валідацію для JSON. Насправді ми оголошуємо тип вмісту запиту як YAML, а не JSON:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[15:20, 22] *}
Попри те, що ми не використовуємо типову вбудовану функціональність, ми все одно використовуємо модель Pydantic, щоб вручну згенерувати Схему JSON для даних, які хочемо отримати у форматі YAML.
Потім ми працюємо із запитом безпосередньо і отримуємо тіло як `bytes`. Це означає, що FastAPI навіть не намагатиметься розібрати корисне навантаження запиту як JSON.
Далі у нашому коді ми безпосередньо розбираємо цей YAML-вміст і знову використовуємо ту саму модель Pydantic, щоб перевірити YAML-вміст:
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[24:31] *}
/// tip | Порада
Тут ми перевикористовуємо ту саму модель Pydantic.
Але так само ми могли б перевіряти дані іншим способом.
///
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FILE: docs/uk/docs/advanced/response-change-status-code.md
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# Відповідь - зміна коду статусу { #response-change-status-code }
Ймовірно, ви вже читали, що можна встановити типовий [код статусу відповіді](../tutorial/response-status-code.md).
Але інколи потрібно повернути інший код статусу, ніж типовий.
## Випадок використання { #use-case }
Наприклад, уявімо, що ви хочете за замовчуванням повертати код статусу HTTP «OK» `200`.
Але якщо даних не існувало, ви хочете створити їх і повернути код статусу HTTP «CREATED» `201`.
Водночас ви все одно хочете мати змогу фільтрувати та перетворювати повернені дані за допомогою `response_model`.
Для таких випадків ви можете використати параметр `Response`.
## Використовуйте параметр `Response` { #use-a-response-parameter }
Ви можете оголосити параметр типу `Response` у своїй функції операції шляху (так само, як для кукі та заголовків).
Потім ви можете встановити `status_code` у цьому *тимчасовому* об'єкті відповіді.
{* ../../docs_src/response_change_status_code/tutorial001_py310.py hl[1,9,12] *}
Після цього ви можете повернути будь-який потрібний об'єкт, як зазвичай (`dict`, модель бази даних тощо).
І якщо ви оголосили `response_model`, він усе одно буде використаний для фільтрації та перетворення поверненого об'єкта.
**FastAPI** використає цей *тимчасовий* об'єкт відповіді, щоб отримати код статусу (а також кукі та заголовки), і помістить їх у фінальну відповідь, що містить повернуте вами значення, відфільтроване за допомогою `response_model`.
Ви також можете оголосити параметр `Response` у залежностях і встановлювати там код статусу. Але майте на увазі: останнє встановлене значення матиме пріоритет.
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FILE: docs/uk/docs/advanced/response-cookies.md
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# Кукі у відповіді { #response-cookies }
## Використовуйте параметр `Response` { #use-a-response-parameter }
Ви можете оголосити параметр типу `Response` у вашій *функції операції шляху*.
Потім ви можете встановити кукі в цьому *тимчасовому* об'єкті відповіді.
{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002_py310.py hl[1, 8:9] *}
Після цього ви можете повернути будь-який потрібний об'єкт, як зазвичай (наприклад, `dict`, модель бази даних тощо).
І якщо ви оголосили `response_model`, він усе одно буде використаний для фільтрації та перетворення об'єкта, який ви повернули.
**FastAPI** використає цю *тимчасову* відповідь, щоб витягнути кукі (а також заголовки та код статусу) і помістить їх у фінальну відповідь, що містить значення, яке ви повернули, відфільтроване будь-якою `response_model`.
Ви також можете оголосити параметр `Response` у залежностях і встановлювати в них кукі (і заголовки).
## Повертайте `Response` безпосередньо { #return-a-response-directly }
Ви також можете створювати кукі, повертаючи `Response` безпосередньо у вашому коді.
Для цього ви можете створити відповідь, як описано в [Повернути відповідь безпосередньо](response-directly.md).
Потім встановіть у ньому кукі і поверніть його:
{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial001_py310.py hl[10:12] *}
/// tip
Майте на увазі, що якщо ви повертаєте відповідь безпосередньо замість використання параметра `Response`, FastAPI поверне її напряму.
Тому вам потрібно переконатися, що ваші дані мають коректний тип. Наприклад, сумісні з JSON, якщо ви повертаєте `JSONResponse`.
А також що ви не надсилаєте дані, які мали б бути відфільтровані за допомогою `response_model`.
///
### Більше інформації { #more-info }
/// note | Технічні деталі
Ви також можете використати `from starlette.responses import Response` або `from starlette.responses import JSONResponse`.
**FastAPI** надає ті самі `starlette.responses` як `fastapi.responses` лише для зручності для вас, розробника. Але більшість доступних відповідей надходять безпосередньо зі Starlette.
І оскільки `Response` часто використовується для встановлення заголовків і кукі, **FastAPI** також надає його як `fastapi.Response`.
///
Щоб побачити всі доступні параметри та опції, перегляньте [документацію в Starlette](https://www.starlette.dev/responses/#set-cookie).
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FILE: docs/uk/docs/advanced/response-directly.md
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# Повернення Response безпосередньо { #return-a-response-directly }
Коли ви створюєте операцію шляху **FastAPI**, зазвичай ви можете повертати з неї будь-які дані: `dict`, `list`, модель Pydantic, модель бази даних тощо.
Якщо ви оголосите [Модель відповіді](../tutorial/response-model.md), **FastAPI** використає її, щоб серіалізувати дані у JSON за допомогою Pydantic.
Якщо ви не оголошуєте модель відповіді, **FastAPI** використає `jsonable_encoder`, описаний у [Сумісному з JSON кодері](../tutorial/encoder.md), і помістить результат у `JSONResponse`.
Ви також можете створити `JSONResponse` безпосередньо і повернути його.
/// tip | Порада
Зазвичай ви отримаєте значно кращу продуктивність, використовуючи [Модель відповіді](../tutorial/response-model.md), ніж повертаючи `JSONResponse` безпосередньо, адже так дані серіалізуються Pydantic на Rust.
///
## Повернення `Response` { #return-a-response }
Ви можете повертати `Response` або будь-який його підклас.
/// info | Інформація
`JSONResponse` сам є підкласом `Response`.
///
І коли ви повертаєте `Response`, **FastAPI** передасть його безпосередньо.
Він не виконуватиме жодних перетворень даних за допомогою моделей Pydantic, не перетворюватиме вміст на будь-який тип тощо.
Це дає вам багато гнучкості. Ви можете повертати будь-які типи даних, переписувати будь-які оголошення або перевірки даних тощо.
Це також покладає на вас багато відповідальності. Ви маєте переконатися, що дані, які ви повертаєте, коректні, у правильному форматі, можуть бути серіалізовані тощо.
## Використання `jsonable_encoder` у `Response` { #using-the-jsonable-encoder-in-a-response }
Оскільки **FastAPI** не вносить змін у `Response`, який ви повертаєте, вам потрібно впевнитися, що його вміст готовий.
Наприклад, ви не можете помістити модель Pydantic у `JSONResponse`, не перетворивши її спочатку на `dict` з усіма типами даних (як-от `datetime`, `UUID` тощо), перетвореними на типи, сумісні з JSON.
Для таких випадків ви можете використати `jsonable_encoder`, щоб перетворити ваші дані перед тим, як передати їх у відповідь:
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}
/// note | Технічні деталі
Ви також можете використати `from starlette.responses import JSONResponse`.
**FastAPI** надає ті самі `starlette.responses` як `fastapi.responses` просто як зручність для вас, розробника. Але більшість доступних відповідей походять безпосередньо зі Starlette.
///
## Повернення власного `Response` { #returning-a-custom-response }
Наведений вище приклад показує всі необхідні частини, але він ще не дуже корисний, адже ви могли просто повернути `item` безпосередньо, і **FastAPI** помістив би його у `JSONResponse`, перетворивши на `dict` тощо. Усе це відбувається за замовчуванням.
Тепер подивімося, як це використати, щоб повернути власну відповідь.
Припустімо, ви хочете повернути відповідь [XML](https://en.wikipedia.org/wiki/XML).
Ви можете помістити свій вміст XML у строку, помістити це в `Response` і повернути:
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}
## Як працює модель відповіді { #how-a-response-model-works }
Коли ви оголошуєте [Модель відповіді - Тип, що повертається](../tutorial/response-model.md) в операції шляху, **FastAPI** використає її, щоб серіалізувати дані у JSON за допомогою Pydantic.
{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}
Оскільки це відбувається на боці Rust, продуктивність буде значно кращою, ніж якби це робилося звичайним Python і класом `JSONResponse`.
Коли використовується `response_model` або тип, що повертається, **FastAPI** не використовуватиме `jsonable_encoder` для перетворення даних (що було б повільніше) і не використовуватиме клас `JSONResponse`.
Натомість воно бере байти JSON, згенеровані Pydantic за допомогою моделі відповіді (або типу, що повертається), і повертає `Response` з відповідним медіа-типом для JSON (`application/json`) безпосередньо.
## Примітки { #notes }
Коли ви повертаєте `Response` безпосередньо, його дані не перевіряються, не перетворюються (серіалізуються) і не документуються автоматично.
Але ви все ще можете задокументувати це, як описано в [Додаткових відповідях в OpenAPI](additional-responses.md).
У подальших розділах ви побачите, як використовувати/оголошувати ці власні `Response`, водночас зберігаючи автоматичне перетворення даних, документацію тощо.
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FILE: docs/uk/docs/advanced/response-headers.md
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# Заголовки відповіді { #response-headers }
## Використовуйте параметр `Response` { #use-a-response-parameter }
Ви можете оголосити параметр типу `Response` у вашій функції операції шляху (так само, як і для кукі).
Потім ви можете встановлювати заголовки в цьому *тимчасовому* обʼєкті відповіді.
{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002_py310.py hl[1, 7:8] *}
Далі ви можете повернути будь-який потрібний обʼєкт, як зазвичай (наприклад, `dict`, модель бази даних тощо).
Якщо ви оголосили `response_model`, його все одно буде використано для фільтрації та перетворення поверненого обʼєкта.
**FastAPI** використає цей *тимчасовий* обʼєкт відповіді, щоб витягти заголовки (а також кукі та код статусу) і помістить їх у кінцеву відповідь, яка міститиме повернуте вами значення, відфільтроване будь-яким `response_model`.
Також ви можете оголосити параметр `Response` у залежностях і встановлювати в них заголовки (та кукі).
## Поверніть `Response` безпосередньо { #return-a-response-directly }
Ви також можете додавати заголовки, коли повертаєте `Response` безпосередньо.
Створіть відповідь, як описано в [Повернення Response безпосередньо](response-directly.md), і передайте заголовки як додатковий параметр:
{* ../../docs_src/response_headers/tutorial001_py310.py hl[10:12] *}
/// note | Технічні деталі
Ви також можете використати `from starlette.responses import Response` або `from starlette.responses import JSONResponse`.
**FastAPI** надає ті самі `starlette.responses` як `fastapi.responses` просто для зручності для вас, розробника. Але більшість доступних типів відповідей походять безпосередньо зі Starlette.
Оскільки `Response` часто використовують для встановлення заголовків і кукі, **FastAPI** також надає його як `fastapi.Response`.
///
## Власні заголовки { #custom-headers }
Майте на увазі, що власні пропрієтарні заголовки можна додавати [за допомогою префікса `X-`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers).
Але якщо у вас є власні заголовки, які клієнт у браузері має бачити, вам потрібно додати їх у вашу конфігурацію CORS (докладніше в [CORS (Cross-Origin Resource Sharing)](../tutorial/cors.md)), використовуючи параметр `expose_headers`, задокументований у [документації Starlette щодо CORS](https://www.starlette.dev/middleware/#corsmiddleware).
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FILE: docs/uk/docs/advanced/security/http-basic-auth.md
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# HTTP Basic Auth { #http-basic-auth }
Для найпростіших випадків ви можете використовувати HTTP Basic Auth.
У HTTP Basic Auth застосунок очікує заголовок, що містить ім'я користувача та пароль.
Якщо він його не отримує, повертається помилка HTTP 401 «Unauthorized».
І повертається заголовок `WWW-Authenticate` зі значенням `Basic` та необов'язковим параметром `realm`.
Це каже браузеру показати вбудовану підсказку для введення імені користувача та пароля.
Потім, коли ви введете це ім'я користувача та пароль, браузер автоматично надішле їх у заголовку.
## Простий HTTP Basic Auth { #simple-http-basic-auth }
- Імпортуйте `HTTPBasic` і `HTTPBasicCredentials`.
- Створіть «`security` scheme» за допомогою `HTTPBasic`.
- Використайте цей `security` як залежність у вашій операції шляху.
- Він повертає об'єкт типу `HTTPBasicCredentials`:
- Він містить надіслані `username` і `password`.
{* ../../docs_src/security/tutorial006_an_py310.py hl[4,8,12] *}
Коли ви спробуєте відкрити URL вперше (або натиснете кнопку «Execute» у документації), браузер попросить вас ввести ім'я користувача та пароль:
## Перевірте ім'я користувача { #check-the-username }
Ось більш повний приклад.
Використайте залежність, щоб перевірити, чи правильні ім'я користувача та пароль.
Для цього використайте стандартний модуль Python [`secrets`](https://docs.python.org/3/library/secrets.html), щоб перевірити ім'я користувача та пароль.
`secrets.compare_digest()` повинен отримувати `bytes` або `str`, що містить лише ASCII-символи (англійські), це означає, що він не працюватиме з символами на кшталт `á`, як у `Sebastián`.
Щоб це обійти, ми спочатку перетворюємо `username` і `password` у `bytes`, кодувавши їх у UTF-8.
Потім ми можемо використати `secrets.compare_digest()`, щоб упевнитися, що `credentials.username` дорівнює `"stanleyjobson"`, а `credentials.password` дорівнює `"swordfish"`.
{* ../../docs_src/security/tutorial007_an_py310.py hl[1,12:24] *}
Це було б подібно до:
```Python
if not (credentials.username == "stanleyjobson") or not (credentials.password == "swordfish"):
# Поверніть якусь помилку
...
```
Але використовуючи `secrets.compare_digest()`, це буде захищено від типу атак, що називаються «атаки за часом» (timing attacks).
### Атаки за часом { #timing-attacks }
Що таке «атака за часом»?
Уявімо, що зловмисники намагаються вгадати ім'я користувача та пароль.
Вони надсилають запит з ім'ям користувача `johndoe` та паролем `love123`.
Тоді Python-код у вашому застосунку буде еквівалентний чомусь на кшталт:
```Python
if "johndoe" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
...
```
Але в той момент, коли Python порівнює першу `j` у `johndoe` з першою `s` у `stanleyjobson`, він поверне `False`, тому що вже знає, що ці дві строки не однакові, «немає сенсу витрачати обчислення на порівняння решти літер». І ваш застосунок скаже «Невірні ім'я користувача або пароль».
А потім зловмисники спробують з ім'ям користувача `stanleyjobsox` і паролем `love123`.
І ваш код застосунку зробить щось на кшталт:
```Python
if "stanleyjobsox" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
...
```
Python доведеться порівняти весь `stanleyjobso` у обох `stanleyjobsox` і `stanleyjobson`, перш ніж зрозуміти, що строки різні. Тому відповідь «Невірні ім'я користувача або пароль» займе на кілька мікросекунд довше.
#### Час відповіді допомагає зловмисникам { #the-time-to-answer-helps-the-attackers }
У цей момент, помітивши, що сервер витратив на кілька мікросекунд більше, щоб надіслати відповідь «Невірні ім'я користувача або пароль», зловмисники знатимуть, що вони щось вгадали, деякі початкові літери правильні.
І тоді вони можуть спробувати знову, знаючи, що це, ймовірно, щось більш схоже на `stanleyjobsox`, ніж на `johndoe`.
#### «Професійна» атака { #a-professional-attack }
Звісно, зловмисники не робитимуть усе це вручну, вони напишуть програму, можливо з тисячами або мільйонами перевірок за секунду. І вони отримуватимуть лише по одній правильній літері за раз.
Але так за кілька хвилин або годин зловмисники вгадають правильні ім'я користувача та пароль, «за допомогою» нашого застосунку, просто використовуючи час, потрібний для відповіді.
#### Виправте за допомогою `secrets.compare_digest()` { #fix-it-with-secrets-compare-digest }
Але в нашому коді ми насправді використовуємо `secrets.compare_digest()`.
Коротко, він витрачає однаковий час на порівняння `stanleyjobsox` зі `stanleyjobson`, як і на порівняння `johndoe` зі `stanleyjobson`. І так само для пароля.
Таким чином, використовуючи `secrets.compare_digest()` у коді вашого застосунку, він буде захищений від усього цього класу атак безпеки.
### Поверніть помилку { #return-the-error }
Після виявлення, що облікові дані неправильні, поверніть `HTTPException` з кодом статусу 401 (такий самий повертається, коли облікові дані не надані) і додайте заголовок `WWW-Authenticate`, щоб браузер знову показав підсказку входу:
{* ../../docs_src/security/tutorial007_an_py310.py hl[26:30] *}
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FILE: docs/uk/docs/advanced/security/index.md
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# Просунута безпека { #advanced-security }
## Додаткові можливості { #additional-features }
Є кілька додаткових можливостей для роботи з безпекою, окрім тих, що розглянуті в [Навчальний посібник - Посібник користувача: Безпека](../../tutorial/security/index.md).
/// tip | Порада
Наступні розділи **не обов'язково «просунуті»**.
І можливо, що для вашого випадку використання рішення є в одному з них.
///
## Спершу прочитайте навчальний посібник { #read-the-tutorial-first }
У наступних розділах передбачається, що ви вже прочитали основний [Навчальний посібник - Посібник користувача: Безпека](../../tutorial/security/index.md).
Усі вони базуються на тих самих концепціях, але надають деякі додаткові можливості.
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FILE: docs/uk/docs/advanced/security/oauth2-scopes.md
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# OAuth2 scopes { #oauth2-scopes }
Ви можете використовувати OAuth2 scopes безпосередньо з **FastAPI**, вони інтегровані для безшовної роботи.
Це дозволить мати більш детальну систему дозволів, відповідно до стандарту OAuth2, інтегровану у ваш застосунок OpenAPI (і документацію API).
OAuth2 зі scopes - це механізм, який використовують багато великих провайдерів автентифікації, як-от Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter) тощо. Вони застосовують його, щоб надавати конкретні дозволи користувачам і застосункам.
Кожного разу, коли ви «log in with» Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter), цей застосунок використовує OAuth2 зі scopes.
У цьому розділі ви побачите, як керувати автентифікацією та авторизацією за допомогою того ж OAuth2 зі scopes у вашому застосунку **FastAPI**.
/// warning | Попередження
Це більш-менш просунутий розділ. Якщо ви тільки починаєте, можете пропустити його.
Вам не обов’язково потрібні OAuth2 scopes, ви можете керувати автентифікацією та авторизацією будь-яким зручним способом.
Але OAuth2 зі scopes можна гарно інтегрувати у ваш API (з OpenAPI) і документацію API.
Водночас ви все одно примушуєте виконувати ці scopes або будь-які інші вимоги безпеки/авторизації так, як потрібно, у своєму коді.
У багатьох випадках OAuth2 зі scopes - це надмірність.
Але якщо ви знаєте, що це потрібно, або просто цікаво, читайте далі.
///
## OAuth2 scopes та OpenAPI { #oauth2-scopes-and-openapi }
Специфікація OAuth2 визначає «scopes» як список строк, розділених пробілами.
Вміст кожної з цих строк може мати будь-який формат, але не повинен містити пробілів.
Ці scopes представляють «дозволи».
В OpenAPI (наприклад, у документації API) ви можете визначати «схеми безпеки».
Коли одна з цих схем безпеки використовує OAuth2, ви також можете оголошувати та використовувати scopes.
Кожен «scope» - це просто строка (без пробілів).
Зазвичай їх використовують для оголошення конкретних дозволів безпеки, наприклад:
- `users:read` або `users:write` - поширені приклади.
- `instagram_basic` використовується Facebook / Instagram.
- `https://www.googleapis.com/auth/drive` використовується Google.
/// info | Інформація
В OAuth2 «scope» - це просто строка, що декларує конкретний потрібний дозвіл.
Не має значення, чи містить вона інші символи на кшталт `:` або чи це URL.
Ці деталі специфічні для реалізації.
Для OAuth2 це просто строки.
///
## Загальний огляд { #global-view }
Спочатку швидко подивімося на частини, що відрізняються від прикладів у головному **Навчальному посібнику - Керівництві користувача** для [OAuth2 з паролем (і хешуванням), Bearer з JWT-токенами](../../tutorial/security/oauth2-jwt.md). Тепер із використанням OAuth2 scopes:
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[5,9,13,47,65,106,108:116,122:126,130:136,141,157] *}
Тепер розгляньмо ці зміни крок за кроком.
## Схема безпеки OAuth2 { #oauth2-security-scheme }
Перша зміна - тепер ми оголошуємо схему безпеки OAuth2 з двома доступними scopes: `me` і `items`.
Параметр `scopes` приймає `dict`, де кожен scope - це ключ, а опис - значення:
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[63:66] *}
Оскільки тепер ми оголошуємо ці scopes, вони з’являться в документації API, коли ви увійдете/авторизуєтеся.
І ви зможете обрати, які scopes надати доступ: `me` і `items`.
Це той самий механізм, який використовується, коли ви надаєте дозволи під час входу через Facebook, Google, GitHub тощо:
## JWT токен зі scopes { #jwt-token-with-scopes }
Тепер змініть операцію шляху токена, щоб повертати запитані scopes.
Ми все ще використовуємо той самий `OAuth2PasswordRequestForm`. Він містить властивість `scopes` зі `list` з `str`, по одному scope, отриманому в запиті.
І ми повертаємо scopes як частину JWT токена.
/// danger | Обережно
Для простоти тут ми просто додаємо отримані scopes безпосередньо до токена.
Але у вашому застосунку, з міркувань безпеки, переконайтеся, що ви додаєте лише ті scopes, які користувач дійсно може мати, або ті, що ви попередньо визначили.
///
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[157] *}
## Оголосіть scopes в операціях шляху та залежностях { #declare-scopes-in-path-operations-and-dependencies }
Тепер ми оголошуємо, що операція шляху для `/users/me/items/` вимагає scope `items`.
Для цього імпортуємо і використовуємо `Security` з `fastapi`.
Ви можете використовувати `Security` для оголошення залежностей (так само як `Depends`), але `Security` також приймає параметр `scopes` зі списком scopes (строк).
У цьому випадку ми передаємо функцію-залежність `get_current_active_user` до `Security` (так само, як зробили б із `Depends`).
А також передаємо `list` scopes, у цьому випадку лише один scope: `items` (їх могло б бути більше).
І функція-залежність `get_current_active_user` також може оголошувати підзалежності не лише з `Depends`, а й з `Security`. Оголошуючи свою підзалежність (`get_current_user`) і додаткові вимоги до scopes.
У цьому випадку вона вимагає scope `me` (вона могла б вимагати більш ніж один scope).
/// note | Примітка
Вам не обов’язково додавати різні scopes у різних місцях.
Ми робимо це тут, щоб показати, як **FastAPI** обробляє scopes, оголошені на різних рівнях.
///
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[5,141,172] *}
/// info | Технічні деталі
`Security` насправді є підкласом `Depends`, і має лише один додатковий параметр, який ми побачимо пізніше.
Але використовуючи `Security` замість `Depends`, **FastAPI** знатиме, що можна оголошувати scopes безпеки, використовувати їх внутрішньо та документувати API через OpenAPI.
Коли ви імпортуєте `Query`, `Path`, `Depends`, `Security` та інші з `fastapi`, це насправді функції, що повертають спеціальні класи.
///
## Використовуйте `SecurityScopes` { #use-securityscopes }
Тепер оновіть залежність `get_current_user`.
Вона використовується наведеними вище залежностями.
Тут ми використовуємо ту саму схему OAuth2, створену раніше, оголошуючи її як залежність: `oauth2_scheme`.
Оскільки ця функція-залежність не має власних вимог до scopes, ми можемо використовувати `Depends` з `oauth2_scheme`, немає потреби застосовувати `Security`, коли не потрібно вказувати scopes безпеки.
Ми також оголошуємо спеціальний параметр типу `SecurityScopes`, імпортований з `fastapi.security`.
Клас `SecurityScopes` подібний до `Request` (у `Request` ми напряму отримували об’єкт запиту).
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[9,106] *}
## Використовуйте scopes { #use-the-scopes }
Параметр `security_scopes` матиме тип `SecurityScopes`.
Він матиме властивість `scopes` зі списком, що містить усі scopes, потрібні самій функції та всім залежним, які використовують її як підзалежність. Тобто всім «залежним»... це може звучати заплутано, нижче пояснено ще раз.
Об’єкт `security_scopes` (класу `SecurityScopes`) також надає атрибут `scope_str` з одним рядком, що містить ці scopes, розділені пробілами (ми його використаємо).
Ми створюємо `HTTPException`, який зможемо повторно використати (`raise`) у кількох місцях.
У цьому винятку ми включаємо потрібні scopes (якщо є) як строку, розділену пробілами (використовуючи `scope_str`). Ми поміщаємо цю строку зі scopes в заголовок `WWW-Authenticate` (це частина специфікації).
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[106,108:116] *}
## Перевірте `username` і структуру даних { #verify-the-username-and-data-shape }
Ми перевіряємо, що отримали `username`, і видобуваємо scopes.
Потім валідовуємо ці дані за допомогою Pydantic-моделі (перехоплюючи виняток `ValidationError`), і якщо виникає помилка читання JWT токена або валідації даних Pydantic, підіймаємо раніше створений `HTTPException`.
Для цього ми оновлюємо Pydantic-модель `TokenData` новою властивістю `scopes`.
Валідувавши дані через Pydantic, ми гарантуємо, що, наприклад, маємо саме `list` із `str` для scopes і `str` для `username`.
Замість, наприклад, `dict` або чогось іншого, що може зламати застосунок далі, створивши ризик безпеки.
Ми також перевіряємо, що існує користувач із цим username, інакше підіймаємо той самий виняток.
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[47,117:129] *}
## Перевірте `scopes` { #verify-the-scopes }
Тепер перевіряємо, що всі потрібні scopes - для цієї залежності та всіх залежних (включно з операціями шляху) - містяться в scopes, наданих у отриманому токені, інакше підіймаємо `HTTPException`.
Для цього використовуємо `security_scopes.scopes`, що містить `list` із усіма цими scopes як `str`.
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[130:136] *}
## Дерево залежностей і scopes { #dependency-tree-and-scopes }
Ще раз розгляньмо дерево залежностей і scopes.
Оскільки залежність `get_current_active_user` має підзалежність `get_current_user`, scope «me», оголошений у `get_current_active_user`, буде включений до списку потрібних scopes у `security_scopes.scopes`, переданого до `get_current_user`.
Сама операція шляху також оголошує scope «items», отже він також буде у списку `security_scopes.scopes`, переданому до `get_current_user`.
Ось як виглядає ієрархія залежностей і scopes:
- Операція шляху `read_own_items` має:
- Потрібні scopes `["items"]` із залежністю:
- `get_current_active_user`:
- Функція-залежність `get_current_active_user` має:
- Потрібні scopes `["me"]` із залежністю:
- `get_current_user`:
- Функція-залежність `get_current_user` має:
- Власних scopes не потребує.
- Залежність, що використовує `oauth2_scheme`.
- Параметр `security_scopes` типу `SecurityScopes`:
- Цей параметр `security_scopes` має властивість `scopes` із `list`, що містить усі наведені вище scopes, отже:
- `security_scopes.scopes` міститиме `["me", "items"]` для операції шляху `read_own_items`.
- `security_scopes.scopes` міститиме `["me"]` для операції шляху `read_users_me`, адже він оголошений у залежності `get_current_active_user`.
- `security_scopes.scopes` міститиме `[]` (нічого) для операції шляху `read_system_status`, бо вона не оголошує жодного `Security` зі `scopes`, і її залежність `get_current_user` також не оголошує жодних `scopes`.
/// tip | Порада
Важливе і «магічне» тут у тому, що `get_current_user` матиме різні списки `scopes` для перевірки для кожної операції шляху.
Усе залежить від `scopes`, оголошених у кожній операції шляху та кожній залежності в дереві залежностей для конкретної операції шляху.
///
## Більше деталей про `SecurityScopes` { #more-details-about-securityscopes }
Ви можете використовувати `SecurityScopes` у будь-якому місці й у кількох місцях, він не обов’язково має бути в «кореневій» залежності.
Він завжди міститиме scopes безпеки, оголошені в поточних залежностях `Security` і всіх залежних для **цієї конкретної** операції шляху і **цього конкретного** дерева залежностей.
Оскільки `SecurityScopes` міститиме всі scopes, оголошені залежними, ви можете використовувати його, щоб перевірити, що токен має потрібні scopes, у центральній функції-залежності, а потім оголошувати різні вимоги до scopes у різних операціях шляху.
Вони перевірятимуться незалежно для кожної операції шляху.
## Перевірте { #check-it }
Якщо ви відкриєте документацію API, ви зможете автентифікуватися і вказати, які scopes хочете авторизувати.
Якщо ви не оберете жодного scope, ви будете «автентифіковані», але при спробі доступу до `/users/me/` або `/users/me/items/` отримаєте помилку про недостатні дозволи. Ви все ще матимете доступ до `/status/`.
Якщо оберете scope `me`, але не scope `items`, ви зможете отримати доступ до `/users/me/`, але не до `/users/me/items/`.
Так станеться зі стороннім застосунком, який спробує звернутися до однієї з цих операцій шляху з токеном, наданим користувачем, залежно від того, скільки дозволів користувач надав застосунку.
## Про сторонні інтеграції { #about-third-party-integrations }
У цьому прикладі ми використовуємо «потік паролю» OAuth2.
Це доречно, коли ми входимо у власний застосунок, ймовірно, з власним фронтендом.
Адже ми можемо довіряти йому отримання `username` і `password`, бо ми його контролюємо.
Але якщо ви створюєте OAuth2-застосунок, до якого підключатимуться інші (тобто якщо ви створюєте провайдера автентифікації на кшталт Facebook, Google, GitHub тощо), слід використовувати один з інших потоків.
Найпоширеніший - неявний потік (implicit flow).
Найбезпечніший - потік коду (code flow), але його складніше реалізувати, оскільки він потребує більше кроків. Через складність багато провайдерів у підсумку радять неявний потік.
/// note | Примітка
Часто кожен провайдер автентифікації називає свої потоки по-різному, роблячи це частиною свого бренду.
Але зрештою вони реалізують той самий стандарт OAuth2.
///
**FastAPI** містить утиліти для всіх цих потоків автентифікації OAuth2 у `fastapi.security.oauth2`.
## `Security` у параметрі декоратора `dependencies` { #security-in-decorator-dependencies }
Так само як ви можете визначити `list` із `Depends` у параметрі `dependencies` декоратора (як пояснено в [Залежності в декораторах операцій шляху](../../tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md)), ви також можете використовувати там `Security` зі `scopes`.
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FILE: docs/uk/docs/advanced/settings.md
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# Налаштування та змінні оточення { #settings-and-environment-variables }
У багатьох випадках вашому застосунку можуть знадобитися зовнішні налаштування або конфігурації, наприклад секретні ключі, облікові дані бази даних, облікові дані для email-сервісів тощо.
Більшість із цих налаштувань змінні (можуть змінюватися), як-от URL-адреси баз даних. І багато з них можуть бути чутливими, як-от секрети.
З цієї причини поширено надавати їх у змінних оточення, які зчитуються застосунком.
/// tip | Порада
Щоб зрозуміти змінні оточення, ви можете прочитати [Змінні оточення](../environment-variables.md).
///
## Типи та перевірка { #types-and-validation }
Ці змінні оточення можуть містити лише текстові строки, оскільки вони зовнішні до Python і мають бути сумісні з іншими програмами та рештою системи (і навіть з різними операційними системами, як-от Linux, Windows, macOS).
Це означає, що будь-яке значення, прочитане в Python зі змінної оточення, буде `str`, і будь-яке перетворення в інший тип або будь-яка перевірка мають виконуватися в коді.
## Pydantic `Settings` { #pydantic-settings }
На щастя, Pydantic надає чудовий інструмент для обробки цих налаштувань із змінних оточення - [Pydantic: Settings management](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/).
### Встановіть `pydantic-settings` { #install-pydantic-settings }
Спершу переконайтеся, що ви створили [віртуальне оточення](../virtual-environments.md), активували його, а потім встановили пакет `pydantic-settings`:
А потім відкрийте документацію для підзастосунку за адресою [http://127.0.0.1:8000/subapi/docs](http://127.0.0.1:8000/subapi/docs).
Ви побачите автоматичну документацію API для підзастосунку, що містить лише його власні _операції шляху_, усі з правильним префіксом підшляху `/subapi`:
Якщо ви спробуєте взаємодіяти з будь-яким із двох інтерфейсів користувача, вони працюватимуть коректно, адже браузер зможе спілкуватися з кожним конкретним застосунком або підзастосунком.
### Технічні деталі: `root_path` { #technical-details-root-path }
Коли ви монтуєте підзастосунок, як описано вище, FastAPI подбає про передачу шляху монтування для підзастосунку, використовуючи механізм зі специфікації ASGI під назвою `root_path`.
Таким чином підзастосунок знатиме, що слід використовувати цей префікс шляху для інтерфейсу документації.
Підзастосунок також може мати власні змонтовані підзастосунки, і все працюватиме коректно, оскільки FastAPI автоматично обробляє всі ці `root_path`.
Ви дізнаєтеся більше про `root_path` і як використовувати його явно в розділі [За представником](behind-a-proxy.md).
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FILE: docs/uk/docs/advanced/templates.md
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# Шаблони { #templates }
Ви можете використовувати будь-який рушій шаблонів з **FastAPI**.
Поширений вибір - Jinja2, той самий, що використовується у Flask та інших інструментах.
Є утиліти для простої конфігурації, які ви можете використовувати безпосередньо у вашому застосунку **FastAPI** (надає Starlette).
## Встановіть залежності { #install-dependencies }
Переконайтеся, що ви створили [віртуальне оточення](../virtual-environments.md), активували його та встановили `jinja2`:
Ви можете вводити повідомлення у поле вводу та надсилати їх:
І ваш застосунок **FastAPI** з WebSockets відповість:
Ви можете надсилати (і отримувати) багато повідомлень:
І всі вони використовуватимуть те саме з'єднання WebSocket.
## Використання `Depends` та іншого { #using-depends-and-others }
У кінцевих точках WebSocket ви можете імпортувати з `fastapi` і використовувати:
* `Depends`
* `Security`
* `Cookie`
* `Header`
* `Path`
* `Query`
Вони працюють так само, як для інших ендпойнтів FastAPI/*операцій шляху*:
{* ../../docs_src/websockets_/tutorial002_an_py310.py hl[68:69,82] *}
/// info
Оскільки це WebSocket, не має сенсу піднімати `HTTPException`, натомість ми піднімаємо `WebSocketException`.
Ви можете використати код закриття з [чинних кодів, визначених у специфікації](https://tools.ietf.org/html/rfc6455#section-7.4.1).
///
### Спробуйте WebSockets із залежностями { #try-the-websockets-with-dependencies }
Запустіть ваш застосунок:
## Обробка відключень і кількох клієнтів { #handling-disconnections-and-multiple-clients }
Коли з'єднання WebSocket закривається, `await websocket.receive_text()` підніме виняток `WebSocketDisconnect`, який ви можете перехопити й обробити, як у цьому прикладі.
{* ../../docs_src/websockets_/tutorial003_py310.py hl[79:81] *}
Щоб спробувати:
* Відкрийте застосунок у кількох вкладках браузера.
* Надсилайте з них повідомлення.
* Потім закрийте одну з вкладок.
Це підніме виняток `WebSocketDisconnect`, і всі інші клієнти отримають повідомлення на кшталт:
```
Client #1596980209979 left the chat
```
/// tip
Застосунок вище - це мінімальний і простий приклад, що демонструє, як обробляти та розсилати повідомлення кільком з'єднанням WebSocket.
Але майте на увазі, що оскільки все обробляється в пам'яті, в одному списку, це працюватиме лише поки процес запущений, і лише з одним процесом.
Якщо вам потрібне щось просте для інтеграції з FastAPI, але більш надійне, з підтримкою Redis, PostgreSQL чи інших, перегляньте [encode/broadcaster](https://github.com/encode/broadcaster).
///
## Детальніше { #more-info }
Щоб дізнатися більше про можливості, перегляньте документацію Starlette:
* [Клас `WebSocket`](https://www.starlette.dev/websockets/).
* [Обробка WebSocket на основі класів](https://www.starlette.dev/endpoints/#websocketendpoint).
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FILE: docs/uk/docs/advanced/wsgi.md
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# Підключення WSGI - Flask, Django та інші { #including-wsgi-flask-django-others }
Ви можете монтувати застосунки WSGI, як ви бачили в [Підзастосунки - монтування](sub-applications.md), [За представником](behind-a-proxy.md).
Для цього ви можете використати `WSGIMiddleware` і обгорнути ним ваш застосунок WSGI, наприклад Flask, Django тощо.
## Використання `WSGIMiddleware` { #using-wsgimiddleware }
/// info | Інформація
Для цього потрібно встановити `a2wsgi`, наприклад за допомогою `pip install a2wsgi`.
///
Потрібно імпортувати `WSGIMiddleware` з `a2wsgi`.
Потім обгорніть застосунок WSGI (напр., Flask) цим проміжним програмним забезпеченням.
І змонтуйте його під певним шляхом.
{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py310.py hl[1,3,23] *}
/// note | Примітка
Раніше рекомендувалося використовувати `WSGIMiddleware` з `fastapi.middleware.wsgi`, але тепер його визнано застарілим.
Замість цього радимо використовувати пакет `a2wsgi`. Використання залишається таким самим.
Просто переконайтеся, що у вас встановлено пакет `a2wsgi`, і імпортуйте `WSGIMiddleware` коректно з `a2wsgi`.
///
## Перевірте { #check-it }
Тепер кожен запит за шляхом `/v1/` оброблятиметься застосунком Flask.
А решта - **FastAPI**.
Якщо ви запустите це й перейдете на [http://localhost:8000/v1/](http://localhost:8000/v1/), ви побачите відповідь від Flask:
```txt
Hello, World from Flask!
```
А якщо ви перейдете на [http://localhost:8000/v2](http://localhost:8000/v2), ви побачите відповідь від FastAPI:
```JSON
{
"message": "Hello World"
}
```
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FILE: docs/uk/docs/alternatives.md
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# Альтернативи, натхнення та порівняння { #alternatives-inspiration-and-comparisons }
Що надихнуло **FastAPI**, як він порівнюється з альтернативами та чого він у них навчився.
## Вступ { #intro }
**FastAPI** не існувало б, якби не попередні роботи інших.
Раніше було створено багато інструментів, які надихнули на його створення.
Я кілька років уникав створення нового фреймворку. Спочатку я спробував вирішити всі функції, охоплені **FastAPI**, використовуючи багато різних фреймворків, плагінів та інструментів.
Але в якийсь момент не було іншого виходу, окрім створення чогось, що надавало б усі ці функції, взявши найкращі ідеї з попередніх інструментів і поєднавши їх найкращим чином, використовуючи мовні функції, які навіть не були доступні раніше (Python 3.6+ підказки типів).
## Попередні інструменти { #previous-tools }
### [Django](https://www.djangoproject.com/) { #django }
Це найпопулярніший фреймворк Python, який користується широкою довірою. Він використовується для створення таких систем, як Instagram.
Він відносно тісно пов’язаний з реляційними базами даних (наприклад, MySQL або PostgreSQL), тому мати базу даних NoSQL (наприклад, Couchbase, MongoDB, Cassandra тощо) як основний механізм зберігання не дуже просто.
Він був створений для створення HTML у серверній частині, а не для створення API, які використовуються сучасним інтерфейсом (як-от React, Vue.js і Angular) або іншими системами (як-от IoT пристрої), які спілкуються з ним.
### [Django REST Framework](https://www.django-rest-framework.org/) { #django-rest-framework }
Фреймворк Django REST був створений як гнучкий інструментарій для створення веб-інтерфейсів API використовуючи Django в основі, щоб покращити його можливості API.
Його використовують багато компаній, включаючи Mozilla, Red Hat і Eventbrite.
Це був один із перших прикладів **автоматичної документації API**, і саме це була одна з перших ідей, яка надихнула на «пошук» **FastAPI**.
/// note | Примітка
Django REST Framework створив Том Крісті. Той самий творець Starlette і Uvicorn, на яких базується **FastAPI**.
///
/// check | Надихнуло **FastAPI** на
Мати автоматичний веб-інтерфейс документації API.
///
### [Flask](https://flask.palletsprojects.com) { #flask }
Flask — це «мікрофреймворк», він не включає інтеграцію бази даних, а також багато речей, які за замовчуванням є в Django.
Ця простота та гнучкість дозволяють використовувати бази даних NoSQL як основну систему зберігання даних.
Оскільки він дуже простий, він порівняно легкий та інтуїтивний для освоєння, хоча в деяких моментах документація стає дещо технічною.
Він також зазвичай використовується для інших програм, яким не обов’язково потрібна база даних, керування користувачами або будь-яка з багатьох функцій, які є попередньо вбудованими в Django. Хоча багато з цих функцій можна додати за допомогою плагінів.
Відокремлення частин було ключовою особливістю, яку я хотів зберегти, при цьому залишаючись «мікрофреймворком», який можна розширити, щоб охопити саме те, що потрібно.
Враховуючи простоту Flask, він здавався хорошим підходом для створення API. Наступним, що знайшов, був «Django REST Framework» для Flask.
/// check | Надихнуло **FastAPI** на
Бути мікрофреймворком. Зробити легким комбінування та поєднання необхідних інструментів та частин.
Мати просту та легку у використанні систему маршрутизації.
///
### [Requests](https://requests.readthedocs.io) { #requests }
**FastAPI** насправді не є альтернативою **Requests**. Сфера їх застосування дуже різна.
Насправді цілком звична річ використовувати Requests *всередині* програми FastAPI.
Але все ж FastAPI черпав натхнення з Requests.
**Requests** — це бібліотека для *взаємодії* з API (як клієнт), а **FastAPI** — це бібліотека для *створення* API (як сервер).
Вони більш-менш знаходяться на протилежних кінцях, доповнюючи одна одну.
Requests мають дуже простий та інтуїтивно зрозумілий дизайн, дуже простий у використанні, з розумними параметрами за замовчуванням. Але в той же час він дуже потужний і налаштовується.
Ось чому, як сказано на офіційному сайті:
> Requests є одним із найбільш завантажуваних пакетів Python усіх часів
Використовувати його дуже просто. Наприклад, щоб виконати запит `GET`, ви повинні написати:
```Python
response = requests.get("http://example.com/some/url")
```
Відповідна операція шляху API FastAPI може виглядати так:
```Python hl_lines="1"
@app.get("/some/url")
def read_url():
return {"message": "Hello World"}
```
Зверніть увагу на схожість у `requests.get(...)` і `@app.get(...)`.
/// check | Надихнуло **FastAPI** на
* Мати простий та інтуїтивно зрозумілий API.
* Використовувати імена (операції) методів HTTP безпосередньо, простим та інтуїтивно зрозумілим способом.
* Мати розумні параметри за замовчуванням, але потужні налаштування.
///
### [Swagger](https://swagger.io/) / [OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/) { #swagger-openapi }
Головною функцією, яку я хотів від Django REST Framework, була автоматична API документація.
Потім я виявив, що існує стандарт для документування API з використанням JSON (або YAML, розширення JSON) під назвою Swagger.
І вже був створений веб-інтерфейс користувача для Swagger API. Отже, можливість генерувати документацію Swagger для API дозволить використовувати цей веб-інтерфейс автоматично.
У якийсь момент Swagger було передано Linux Foundation, щоб перейменувати його на OpenAPI.
Тому, коли говорять про версію 2.0, прийнято говорити «Swagger», а про версію 3+ «OpenAPI».
/// check | Надихнуло **FastAPI** на
Прийняти і використовувати відкритий стандарт для специфікацій API замість спеціальної схеми.
Інтегрувати інструменти інтерфейсу на основі стандартів:
* [Інтерфейс Swagger](https://github.com/swagger-api/swagger-ui)
* [ReDoc](https://github.com/Rebilly/ReDoc)
Ці два було обрано через те, що вони досить популярні та стабільні, але, виконавши швидкий пошук, ви можете знайти десятки додаткових альтернативних інтерфейсів для OpenAPI (які можна використовувати з **FastAPI**).
///
### Фреймворки REST для Flask { #flask-rest-frameworks }
Існує кілька фреймворків Flask REST, але, витративши час і роботу на їх дослідження, я виявив, що багато з них припинено або залишено, з кількома постійними проблемами, які зробили їх непридатними.
### [Marshmallow](https://marshmallow.readthedocs.io/en/stable/) { #marshmallow }
Однією з головних функцій, необхідних для систем API, є «серіалізація», яка бере дані з коду (Python) і перетворює їх на щось, що можна надіслати через мережу. Наприклад, перетворення об’єкта, що містить дані з бази даних, на об’єкт JSON. Перетворення об’єктів `datetime` на строки тощо.
Іншою важливою функцією, необхідною для API, є перевірка даних, яка забезпечує дійсність даних за певними параметрами. Наприклад, що деяке поле є `int`, а не деяка випадкова строка. Це особливо корисно для вхідних даних.
Без системи перевірки даних вам довелося б виконувати всі перевірки вручну, у коді.
Marshmallow створено для забезпечення цих функцій. Це чудова бібліотека, і я часто нею користувався раніше.
Але він був створений до того, як існували підказки типу Python. Отже, щоб визначити кожну схему, вам потрібно використовувати спеціальні утиліти та класи, надані Marshmallow.
/// check | Надихнуло **FastAPI** на
Використовувати код для автоматичного визначення "схем", які надають типи даних і перевірку.
///
### [Webargs](https://webargs.readthedocs.io/en/latest/) { #webargs }
Іншою важливою функцією, необхідною для API, є аналіз даних із вхідних запитів.
Webargs — це інструмент, створений, щоб забезпечити це поверх кількох фреймворків, включаючи Flask.
Він використовує Marshmallow в основі для перевірки даних. І створений тими ж розробниками.
Це чудовий інструмент, і я також часто використовував його, перш ніж створити **FastAPI**.
/// info | Інформація
Webargs був створений тими ж розробниками Marshmallow.
///
/// check | Надихнуло **FastAPI** на
Мати автоматичну перевірку даних вхідного запиту.
///
### [APISpec](https://apispec.readthedocs.io/en/stable/) { #apispec }
Marshmallow і Webargs забезпечують перевірку, аналіз і серіалізацію як плагіни.
Але документація досі відсутня. Потім було створено APISpec.
Це плагін для багатьох фреймворків (також є плагін для Starlette).
Принцип роботи полягає в тому, що ви пишете визначення схеми, використовуючи формат YAML, у docstring кожної функції, що обробляє маршрут.
І він генерує схеми OpenAPI.
Так це працює у Flask, Starlette, Responder тощо.
Але потім ми знову маємо проблему наявності мікросинтаксису всередині Python строки (великий YAML).
Редактор тут нічим не може допомогти. І якщо ми змінимо параметри чи схеми Marshmallow і забудемо також змінити цю строку документа YAML, згенерована схема буде застарілою.
/// info | Інформація
APISpec був створений тими ж розробниками Marshmallow.
///
/// check | Надихнуло **FastAPI** на
Підтримувати відкритий стандарт API, OpenAPI.
///
### [Flask-apispec](https://flask-apispec.readthedocs.io/en/latest/) { #flask-apispec }
Це плагін Flask, який об’єднує Webargs, Marshmallow і APISpec.
Він використовує інформацію з Webargs і Marshmallow для автоматичного створення схем OpenAPI за допомогою APISpec.
Це чудовий інструмент, дуже недооцінений. Він має бути набагато популярнішим, ніж багато плагінів Flask. Це може бути пов’язано з тим, що його документація надто стисла й абстрактна.
Це вирішило необхідність писати YAML (інший синтаксис) всередині рядків документів Python.
Ця комбінація Flask, Flask-apispec із Marshmallow і Webargs була моїм улюбленим бекенд-стеком до створення **FastAPI**.
Її використання призвело до створення кількох генераторів повного стека Flask. Це основний стек, який я (та кілька зовнішніх команд) використовував досі:
* [https://github.com/tiangolo/full-stack](https://github.com/tiangolo/full-stack)
* [https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchbase](https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchbase)
* [https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchdb](https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchdb)
І ці самі генератори повного стеку були основою [**FastAPI** генераторів проектів](project-generation.md).
/// info | Інформація
Flask-apispec був створений тими ж розробниками Marshmallow.
///
/// check | Надихнуло **FastAPI** на
Створення схеми OpenAPI автоматично з того самого коду, який визначає серіалізацію та перевірку.
///
### [NestJS](https://nestjs.com/) (та [Angular](https://angular.io/)) { #nestjs-and-angular }
Це навіть не Python, NestJS — це фреймворк NodeJS JavaScript (TypeScript), натхненний Angular.
Це досягає чогось подібного до того, що можна зробити з Flask-apispec.
Він має інтегровану систему впровадження залежностей, натхненну Angular 2. Він потребує попередньої реєстрації «injectables» (як і всі інші системи впровадження залежностей, які я знаю), тому це збільшує багатослівність та повторення коду.
Оскільки параметри описані за допомогою типів TypeScript (подібно до підказок типу Python), підтримка редактора досить хороша.
Але оскільки дані TypeScript не зберігаються після компіляції в JavaScript, вони не можуть покладатися на типи для визначення перевірки, серіалізації та документації одночасно. Через це та деякі дизайнерські рішення, щоб отримати перевірку, серіалізацію та автоматичну генерацію схеми, потрібно додати декоратори в багатьох місцях. Таким чином код стає досить багатослівним.
Він не дуже добре обробляє вкладені моделі. Отже, якщо тіло JSON у запиті є об’єктом JSON із внутрішніми полями, які, у свою чергу, є вкладеними об’єктами JSON, його неможливо належним чином задокументувати та перевірити.
/// check | Надихнуло **FastAPI** на
Використовувати типи Python, щоб мати чудову підтримку редактора.
Мати потужну систему впровадження залежностей. Знайдіть спосіб звести до мінімуму повторення коду.
///
### [Sanic](https://sanic.readthedocs.io/en/latest/) { #sanic }
Це був один із перших надзвичайно швидких фреймворків Python на основі `asyncio`. Він був дуже схожий на Flask.
/// note | Технічні деталі
Він використовував [`uvloop`](https://github.com/MagicStack/uvloop) замість стандартного циклу Python `asyncio`. Ось що зробило його таким швидким.
Це явно надихнуло Uvicorn і Starlette, які зараз швидші за Sanic у відкритих тестах.
///
/// check | Надихнуло **FastAPI** на
Знайти спосіб отримати божевільну продуктивність.
Ось чому **FastAPI** базується на Starlette, оскільки це найшвидша доступна структура (перевірена тестами сторонніх розробників).
///
### [Falcon](https://falconframework.org/) { #falcon }
Falcon — ще один високопродуктивний фреймворк Python, він розроблений як мінімальний і працює як основа інших фреймворків, таких як Hug.
Він розроблений таким чином, щоб мати функції, які отримують два параметри, один «запит» і один «відповідь». Потім ви «читаєте» частини запиту та «записуєте» частини у відповідь. Через такий дизайн неможливо оголосити параметри запиту та тіла за допомогою стандартних підказок типу Python як параметри функції.
Таким чином, перевірка даних, серіалізація та документація повинні виконуватися в коді, а не автоматично. Або вони повинні бути реалізовані як фреймворк поверх Falcon, як Hug. Така сама відмінність спостерігається в інших фреймворках, натхненних дизайном Falcon, що мають один об’єкт запиту та один об’єкт відповіді як параметри.
/// check | Надихнуло **FastAPI** на
Знайти способи отримати чудову продуктивність.
Разом із Hug (оскільки Hug базується на Falcon) надихнув **FastAPI** оголосити параметр `response` у функціях.
Хоча у FastAPI це необов’язково, і використовується в основному для встановлення заголовків, файлів cookie та альтернативних кодів статусу.
///
### [Molten](https://moltenframework.com/) { #molten }
Я відкрив для себе Molten на перших етапах створення **FastAPI**. І він має досить схожі ідеї:
* Базується на підказках типу Python.
* Перевірка та документація цих типів.
* Система впровадження залежностей.
Він не використовує перевірку даних, серіалізацію та бібліотеку документації сторонніх розробників, як Pydantic, він має свою власну. Таким чином, ці визначення типів даних не можна було б використовувати повторно так легко.
Це вимагає трохи більш докладних конфігурацій. І оскільки він заснований на WSGI (замість ASGI), він не призначений для використання високопродуктивних інструментів, таких як Uvicorn, Starlette і Sanic.
Система впровадження залежностей вимагає попередньої реєстрації залежностей, і залежності вирішуються на основі оголошених типів. Отже, неможливо оголосити більше ніж один «компонент», який надає певний тип.
Маршрути оголошуються в одному місці з використанням функцій, оголошених в інших місцях (замість використання декораторів, які можна розмістити безпосередньо поверх функції, яка обробляє кінцеву точку). Це ближче до того, як це робить Django, ніж до Flask (і Starlette). Він розділяє в коді речі, які відносно тісно пов’язані.
/// check | Надихнуло **FastAPI** на
Визначити додаткові перевірки для типів даних, використовуючи значення "за замовчуванням" атрибутів моделі. Це покращує підтримку редактора, а раніше вона була недоступна в Pydantic.
Це фактично надихнуло оновити частини Pydantic, щоб підтримувати той самий стиль оголошення перевірки (всі ці функції вже доступні в Pydantic).
///
### [Hug](https://github.com/hugapi/hug) { #hug }
Hug був одним із перших фреймворків, який реалізував оголошення типів параметрів API за допомогою підказок типу Python. Це була чудова ідея, яка надихнула інші інструменти зробити те саме.
Він використовував спеціальні типи у своїх оголошеннях замість стандартних типів Python, але це все одно був величезний крок вперед.
Це також був один із перших фреймворків, який генерував спеціальну схему, що оголошувала весь API у JSON.
Він не базувався на таких стандартах, як OpenAPI та JSON Schema. Тому було б непросто інтегрувати його з іншими інструментами, як-от Swagger UI. Але знову ж таки, це була дуже інноваційна ідея.
Він має цікаву незвичайну функцію: використовуючи ту саму структуру, можна створювати API, а також CLI.
Оскільки він заснований на попередньому стандарті для синхронних веб-фреймворків Python (WSGI), він не може працювати з Websockets та іншими речами, хоча він також має високу продуктивність.
/// info | Інформація
Hug створив Тімоті Крослі, той самий творець [`isort`](https://github.com/timothycrosley/isort), чудовий інструмент для автоматичного сортування імпорту у файлах Python.
///
/// check | Ідеї, що надихнули **FastAPI**
Hug надихнув частину APIStar і був одним із найбільш перспективних інструментів, поряд із APIStar.
Hug надихнув **FastAPI** на використання підказок типу Python для оголошення параметрів і автоматичного створення схеми, що визначає API.
Hug надихнув **FastAPI** оголосити параметр `response` у функціях для встановлення заголовків і файлів cookie.
///
### [APIStar](https://github.com/encode/apistar) (<= 0,5) { #apistar-0-5 }
Безпосередньо перед тим, як вирішити створити **FastAPI**, я знайшов сервер **APIStar**. Він мав майже все, що я шукав, і мав чудовий дизайн.
Це була одна з перших реалізацій фреймворку, що використовує підказки типу Python для оголошення параметрів і запитів, яку я коли-небудь бачив (до NestJS і Molten). Я знайшов його більш-менш одночасно з Hug. Але APIStar використовував стандарт OpenAPI.
Він мав автоматичну перевірку даних, серіалізацію даних і генерацію схеми OpenAPI на основі підказок того самого типу в кількох місцях.
Визначення схеми тіла не використовували ті самі підказки типу Python, як Pydantic, воно було трохи схоже на Marshmallow, тому підтримка редактора була б не такою хорошою, але все ж APIStar був найкращим доступним варіантом.
Він мав найкращі показники продуктивності на той час (перевершив лише Starlette).
Спочатку він не мав автоматичного веб-інтерфейсу документації API, але я знав, що можу додати до нього інтерфейс користувача Swagger.
Він мав систему введення залежностей. Він вимагав попередньої реєстрації компонентів, як і інші інструменти, розглянуті вище. Але все одно це була чудова функція.
Я ніколи не міг використовувати його в повноцінному проекті, оскільки він не мав інтеграції безпеки, тому я не міг замінити всі функції, які мав, генераторами повного стеку на основі Flask-apispec. У моїх невиконаних проектах я мав створити запит на вилучення, додавши цю функцію.
Але потім фокус проекту змінився.
Це вже не був веб-фреймворк API, оскільки творцю потрібно було зосередитися на Starlette.
Тепер APIStar — це набір інструментів для перевірки специфікацій OpenAPI, а не веб-фреймворк.
/// info | Інформація
APIStar створив Том Крісті. Той самий хлопець, який створив:
* Django REST Framework
* Starlette (на якому базується **FastAPI**)
* Uvicorn (використовується Starlette і **FastAPI**)
///
/// check | Надихнуло **FastAPI** на
Існувати.
Ідею оголошення кількох речей (перевірки даних, серіалізації та документації) за допомогою тих самих типів Python, які в той же час забезпечували чудову підтримку редактора, я вважав геніальною ідеєю.
І після тривалого пошуку подібної структури та тестування багатьох різних альтернатив, APIStar став найкращим доступним варіантом.
Потім APIStar перестав існувати як сервер, і було створено Starlette, який став новою кращою основою для такої системи. Це стало останнім джерелом натхнення для створення **FastAPI**.
Я вважаю **FastAPI** «духовним спадкоємцем» APIStar, удосконалюючи та розширюючи функції, систему типізації та інші частини на основі досвіду, отриманого від усіх цих попередніх інструментів.
///
## Використовується **FastAPI** { #used-by-fastapi }
### [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) { #pydantic }
Pydantic — це бібліотека для визначення перевірки даних, серіалізації та документації (за допомогою Схеми JSON) на основі підказок типу Python.
Це робить його надзвичайно інтуїтивним.
Його можна порівняти з Marshmallow. Хоча він швидший за Marshmallow у тестах. Оскільки він базується на тих самих підказках типу Python, підтримка редактора чудова.
/// check | **FastAPI** використовує його для
Виконання перевірки всіх даних, серіалізації даних і автоматичної документації моделі (на основі Схеми JSON).
Потім **FastAPI** бере ці дані Схеми JSON і розміщує їх у OpenAPI, окремо від усіх інших речей, які він робить.
///
### [Starlette](https://www.starlette.dev/) { #starlette }
Starlette — це легкий фреймворк/набір інструментів ASGI, який ідеально підходить для створення високопродуктивних asyncio сервісів.
Він дуже простий та інтуїтивно зрозумілий. Його розроблено таким чином, щоб його можна було легко розширювати та мати модульні компоненти.
Він має:
* Серйозно вражаючу продуктивність.
* Підтримку WebSocket.
* Фонові завдання в процесі.
* Події запуску та завершення роботи.
* Тестового клієнта, побудований на HTTPX.
* CORS, GZip, статичні файли, потокові відповіді.
* Підтримку сеансів і файлів cookie.
* 100% покриття тестом.
* 100% анотовану кодову базу.
* Кілька жорстких залежностей.
Starlette наразі є найшвидшим фреймворком Python із перевірених. Перевершує лише Uvicorn, який є не фреймворком, а сервером.
Starlette надає всі основні функції веб-мікрофреймворку.
Але він не забезпечує автоматичної перевірки даних, серіалізації чи документації.
Це одна з головних речей, які **FastAPI** додає зверху, все на основі підказок типу Python (з використанням Pydantic). Це, а також система впровадження залежностей, утиліти безпеки, створення схеми OpenAPI тощо.
/// note | Технічні деталі
ASGI — це новий «стандарт», який розробляється членами основної команди Django. Це ще не «стандарт Python» (PEP), хоча вони в процесі цього.
Тим не менш, він уже використовується як «стандарт» кількома інструментами. Це значно покращує сумісність, оскільки ви можете переключити Uvicorn на будь-який інший сервер ASGI (наприклад, Daphne або Hypercorn), або ви можете додати інструменти, сумісні з ASGI, як-от `python-socketio`.
///
/// check | **FastAPI** використовує його для
Керування всіма основними веб-частинами. Додавання функцій зверху.
Сам клас `FastAPI` безпосередньо успадковує клас `Starlette`.
Отже, усе, що ви можете робити зі Starlette, ви можете робити це безпосередньо за допомогою **FastAPI**, оскільки це, по суті, Starlette на стероїдах.
///
### [Uvicorn](https://www.uvicorn.dev/) { #uvicorn }
Uvicorn — це блискавичний сервер ASGI, побудований на uvloop і httptools.
Це не веб-фреймворк, а сервер. Наприклад, він не надає інструментів для маршрутизації. Це те, що фреймворк на кшталт Starlette (або **FastAPI**) забезпечить поверх нього.
Це рекомендований сервер для Starlette і **FastAPI**.
/// check | **FastAPI** рекомендує це як
Основний веб-сервер для запуску програм **FastAPI**.
Ви також можете використати параметр командного рядка `--workers`, щоб мати асинхронний багатопроцесний сервер.
Додаткову інформацію див. у розділі [Розгортання](deployment/index.md).
///
## Орієнтири та швидкість { #benchmarks-and-speed }
Щоб зрозуміти, порівняти та побачити різницю між Uvicorn, Starlette і FastAPI, перегляньте розділ про [Бенчмарки](benchmarks.md).
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FILE: docs/uk/docs/async.md
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# Рівночасність і async / await { #concurrency-and-async-await }
Деталі щодо синтаксису `async def` для функцій операції шляху і деякі відомості про асинхронний код, рівночасність і паралелізм.
## Поспішаєте? { #in-a-hurry }
TL;DR:
Якщо ви використовуєте сторонні бібліотеки, які вимагають виклику з `await`, наприклад:
```Python
results = await some_library()
```
Тоді оголошуйте ваші функції операції шляху з `async def`, наприклад:
```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
async def read_results():
results = await some_library()
return results
```
/// note | Примітка
Ви можете використовувати `await` лише всередині функцій, створених з `async def`.
///
---
Якщо ви використовуєте сторонню бібліотеку, яка взаємодіє з чимось (база даних, API, файлова система тощо) і не підтримує використання `await` (наразі це стосується більшості бібліотек баз даних), тоді оголошуйте ваші функції операції шляху як зазвичай, просто з `def`, наприклад:
```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
def results():
results = some_library()
return results
```
---
Якщо ваш застосунок (якимось чином) не має комунікувати з чимось іншим і чекати на відповідь, використовуйте `async def`, навіть якщо вам не потрібно використовувати `await` всередині.
---
Якщо ви не певні, використовуйте звичайний `def`.
---
Примітка: ви можете змішувати `def` і `async def` у ваших функціях операції шляху скільки завгодно і визначати кожну з них найкращим для вас способом. FastAPI зробить з ними все правильно.
У будь-якому з наведених випадків FastAPI все одно працюватиме асинхронно і буде надзвичайно швидким.
Але слідуючи крокам вище, він зможе зробити деякі оптимізації продуктивності.
## Технічні деталі { #technical-details }
Сучасні версії Python мають підтримку «асинхронного коду» за допомогою так званих «співпрограм» з синтаксисом **`async` і `await`**.
Розгляньмо цю фразу по частинах у секціях нижче:
- Асинхронний код
- `async` і `await`
- Співпрограми
## Асинхронний код { #asynchronous-code }
Асинхронний код означає, що мова 💬 має спосіб сказати комп’ютеру/програмі 🤖, що в певний момент у коді він 🤖 має почекати, поки «щось інше» завершиться десь ще. Скажімо, це «щось інше» називається «slow-file» 📝.
Отже, в цей час комп’ютер може піти і зробити іншу роботу, доки «slow-file» 📝 завершується.
Далі комп’ютер/програма 🤖 повертатиметься щоразу, коли матиме можливість, бо знову чекає, або коли він 🤖 завершив усю роботу, яка була в нього на той момент. І він 🤖 перевірить, чи якась із задач, на які він чекав, уже завершилася, виконавши все, що потрібно.
Потім він 🤖 бере першу завершену задачу (скажімо, наш «slow-file» 📝) і продовжує робити те, що потрібно було зробити з нею.
Це «чекати на щось інше» зазвичай стосується операцій I/O, які відносно «повільні» (порівняно зі швидкістю процесора та пам’яті з довільним доступом), наприклад, очікування:
- даних від клієнта, що надсилаються мережею
- даних, надісланих вашим застосунком, які клієнт має отримати мережею
- вмісту файла на диску, який система має прочитати і передати вашому застосунку
- вмісту, який ваш застосунок передав системі, щоб він був записаний на диск
- віддаленої операції API
- завершення операції бази даних
- повернення результатів запиту до бази даних
- тощо
Оскільки час виконання переважно витрачається на очікування операцій I/O, їх називають операціями «I/O bound».
Це називається «асинхронним», тому що комп’ютеру/програмі не потрібно бути «синхронізованими» з повільною задачею, очікуючи точного моменту її завершення, нічого не роблячи, лише щоб отримати результат задачі та продовжити роботу.
Натомість, у «асинхронній» системі щойно завершена задача може трохи зачекати в черзі (кілька мікросекунд), доки комп’ютер/програма завершить те, що пішов робити, а потім повернеться, щоб забрати результати і продовжити роботу з ними.
Для «синхронного» (на противагу «асинхронному») часто також використовують термін «послідовний», бо комп’ютер/програма слідує всім крокам послідовно, перш ніж перемкнутися на іншу задачу, навіть якщо ці кроки включають очікування.
### Рівночасність і бургери { #concurrency-and-burgers }
Ідею **асинхронного** коду, описану вище, інколи також називають **«рівночасністю»**. Вона відрізняється від **«паралелізму»**.
І рівночасність, і паралелізм стосуються «різних речей, що відбуваються більш-менш одночасно».
Але деталі між рівночасністю і паралелізмом досить різні.
Щоб побачити різницю, уявімо таку історію про бургери:
### Рівночасні бургери { #concurrent-burgers }
Ви йдете зі своєю симпатією по фастфуд, стаєте в чергу, доки касир приймає замовлення у людей перед вами. 😍
Потім ваша черга, ви замовляєте 2 дуже вишукані бургери для вашої симпатії і для себе. 🍔🍔
Касир каже щось кухарю на кухні, щоб той знав, що треба приготувати ваші бургери (хоча зараз він готує бургери для попередніх клієнтів).
Ви платите. 💸
Касир дає вам номер вашої черги.
Поки ви чекаєте, ви з вашою симпатією обираєте столик, сідаєте і довго розмовляєте (адже ваші бургери дуже вишукані і потребують часу на приготування).
Сидячи за столиком із вашою симпатією, доки чекаєте бургери, ви можете витратити цей час, милуючись тим, яка ваша симпатія класна, мила і розумна ✨😍✨.
Чекаючи і спілкуючись із вашою симпатією, час від часу ви перевіряєте номер на табло біля прилавка, щоб побачити, чи вже ваша черга.
І от нарешті ваша черга. Ви підходите до прилавка, забираєте бургери і повертаєтеся до столика.
Ви з вашою симпатією їсте бургери і гарно проводите час. ✨
/// info | Інформація
Прекрасні ілюстрації від [Ketrina Thompson](https://www.instagram.com/ketrinadrawsalot). 🎨
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---
Уявіть, що в цій історії ви - комп’ютер/програма 🤖.
Поки ви в черзі, ви просто бездіяльні 😴, чекаєте своєї черги, нічого «продуктивного» не роблячи. Але черга рухається швидко, бо касир лише приймає замовлення (а не готує їх), тож це нормально.
Коли ж ваша черга, ви виконуєте справді «продуктивну» роботу: переглядаєте меню, вирішуєте, що бажаєте, дізнаєтеся вибір вашої симпатії, платите, перевіряєте, що віддаєте правильну купюру чи картку, що з вас правильно списали кошти, що замовлення містить правильні позиції тощо.
Але потім, хоча у вас ще немає бургерів, ваша взаємодія з касиром «на паузі» ⏸, бо вам доводиться чекати 🕙, поки бургери будуть готові.
Втім, відійшовши від прилавка і сівши за столик із номерком, ви можете перемкнути 🔀 увагу на свою симпатію і «попрацювати» ⏯ 🤓 над цим. Тоді ви знову робите щось дуже «продуктивне» - фліртуєте зі своєю симпатією 😍.
Потім касир 💁 каже «Я закінчив робити бургери», виводячи ваш номер на табло прилавка, але ви не підстрибуєте миттєво, щойно номер змінюється на ваш. Ви знаєте, що ніхто не вкраде ваші бургери, адже у вас є номер вашої черги, а в інших - свій.
Тож ви чекаєте, поки ваша симпатія завершить історію (завершить поточну роботу ⏯/задачу 🤓), лагідно усміхаєтеся і кажете, що підете за бургерами ⏸.
Потім ви йдете до прилавка 🔀, до початкової задачі, яку тепер завершено ⏯, забираєте бургери, дякуєте і несете їх до столу. Це завершує той крок/задачу взаємодії з прилавком ⏹. Натомість з’являється нова задача «їсти бургери» 🔀 ⏯, але попередня «отримати бургери» завершена ⏹.
### Паралельні бургери { #parallel-burgers }
А тепер уявімо, що це не «рівночасні бургери», а «паралельні бургери».
Ви йдете зі своєю симпатією по паралельний фастфуд.
Ви стаєте в чергу, поки кілька (скажімо, 8) касирів, які водночас є кухарями, приймають замовлення у людей перед вами.
Кожен перед вами чекає, поки його бургери будуть готові, перш ніж відійти від прилавка, тому що кожен з 8 касирів одразу йде і готує бургер, перш ніж приймати наступне замовлення.
Нарешті ваша черга, ви замовляєте 2 дуже вишукані бургери для вашої симпатії і для себе.
Ви платите 💸.
Касир іде на кухню.
Ви чекаєте, стоячи перед прилавком 🕙, щоб ніхто інший не забрав ваші бургери раніше, ніж ви, адже номерків черги немає.
Оскільки ви з вашою симпатією зайняті тим, щоб ніхто не став перед вами і не забрав ваші бургери, щойно вони з’являться, ви не можете приділяти увагу своїй симпатії. 😞
Це «синхронна» робота, ви «синхронізовані» з касиром/кухарем 👨🍳. Вам доводиться чекати 🕙 і бути тут у точний момент, коли касир/кухар 👨🍳 завершить бургери і віддасть їх вам, інакше хтось інший може їх забрати.
Потім ваш касир/кухар 👨🍳 нарешті повертається з вашими бургерами після довгого очікування 🕙 перед прилавком.
Ви берете бургери і йдете до столика зі своєю симпатією.
Ви просто їх їсте - і все. ⏹
Багато розмов чи флірту не було, бо більшість часу пішла на очікування 🕙 перед прилавком. 😞
/// info | Інформація
Прекрасні ілюстрації від [Ketrina Thompson](https://www.instagram.com/ketrinadrawsalot). 🎨
///
---
У цьому сценарії паралельних бургерів ви - комп’ютер/програма 🤖 з двома процесорами (ви і ваша симпатія), які обидва чекають 🕙 і приділяють увагу ⏯ «очікуванню біля прилавка» 🕙 тривалий час.
У закладу фастфуду 8 процесорів (касира/кухаря). У той час як у закладу з рівночасними бургерами могло бути лише 2 (один касир і один кухар).
Та все одно фінальний досвід не найкращий. 😞
---
Це була б паралельна історія про бургери. 🍔
Для більш «реального» прикладу уявіть банк.
До недавнього часу більшість банків мали кілька касирів 👨💼👨💼👨💼👨💼 і велику чергу 🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙.
Усі касири робили всю роботу з одним клієнтом за іншим 👨💼⏯.
І вам доводилося 🕙 довго стояти в черзі, інакше ви втратите свою чергу.
Ви, напевно, не хотіли б брати свою симпатію 😍 із собою у справи до банку 🏦.
### Висновок про бургери { #burger-conclusion }
У цьому сценарії «фастфуд із вашою симпатією», оскільки є багато очікування 🕙, значно доцільніше мати рівночасну систему ⏸🔀⏯.
Так є у більшості вебзастосунків.
Багато-багато користувачів, але ваш сервер чекає 🕙 на їхнє не надто гарне з’єднання, щоб вони надіслали свої запити.
А потім знову чекає 🕙 на повернення відповідей.
Це «очікування» 🕙 вимірюється у мікросекундах, але все ж, у сумі - це багато очікування в підсумку.
Ось чому дуже логічно використовувати асинхронний ⏸🔀⏯ код для веб API.
Такий тип асинхронності зробив NodeJS популярним (хоча NodeJS не є паралельним), і це сила Go як мови програмування.
І такий самий рівень продуктивності ви отримуєте з **FastAPI**.
А оскільки можна мати паралелізм і асинхронність одночасно, ви отримуєте вищу продуктивність, ніж більшість протестованих фреймворків NodeJS, і на рівні з Go, який є компільованою мовою, ближчою до C [(усе завдяки Starlette)](https://www.techempower.com/benchmarks/#section=data-r17&hw=ph&test=query&l=zijmkf-1).
### Чи краща рівночасність за паралелізм? { #is-concurrency-better-than-parallelism }
Ні! Це не мораль історії.
Рівночасність відрізняється від паралелізму. І вона краща у конкретних сценаріях, що містять багато очікування. Через це зазвичай вона значно краща за паралелізм для розробки вебзастосунків. Але не для всього.
Щоб урівноважити це, уявімо коротку історію:
> Ви маєте прибрати великий брудний будинок.
*Так, це вся історія*.
---
Тут немає очікування 🕙 - просто багато роботи, яку треба зробити, у багатьох місцях будинку.
У вас могли б бути «черги» як у прикладі з бургерами: спочатку вітальня, потім кухня. Але оскільки ви ні на що не чекаєте 🕙, а просто прибираєте, «черги» нічого не змінять.
Завершення займе той самий час із «чергами» чи без (рівночасність), і ви виконаєте той самий обсяг роботи.
Але в цьому випадку, якби ви могли привести 8 колишніх касирів/кухарів/тепер прибиральників, і кожен з них (разом із вами) взяв би свою зону будинку для прибирання, ви могли б виконати всю роботу паралельно — з додатковою допомогою — і завершити значно швидше.
У цьому сценарії кожен з прибиральників (включно з вами) був би процесором, що виконує свою частину роботи.
І оскільки більшість часу виконання займає реальна робота (а не очікування), а роботу на комп’ютері виконує CPU, ці проблеми називають «CPU bound».
---
Поширені приклади «CPU bound» операцій - це речі, що потребують складної математичної обробки.
Наприклад:
- **Обробка аудіо** або **зображень**.
- **Комп’ютерний зір**: зображення складається з мільйонів пікселів, кожен піксель має 3 значення/кольори, обробка зазвичай потребує обчислення чогось над цими пікселями, усіма одночасно.
- **Машинне навчання**: зазвичай потребує великої кількості множень «матриць» і «векторів». Уявіть величезну таблицю з числами і множення всіх їх разом одночасно.
- **Глибоке навчання**: це підгалузь машинного навчання, тож те саме застосовується. Просто тут не одна таблиця чисел для множення, а величезний їх набір, і в багатьох випадках ви використовуєте спеціальний процесор для побудови та/або використання цих моделей.
### Рівночасність + паралелізм: веб + машинне навчання { #concurrency-parallelism-web-machine-learning }
З **FastAPI** ви можете скористатися рівночасністю, що дуже поширена у веброзробці (та ж головна принада NodeJS).
Але ви також можете використати переваги паралелізму і багатопроцесорності (наявність кількох процесів, що працюють паралельно) для навантажень «CPU bound», як у системах машинного навчання.
Це, плюс простий факт, що Python є основною мовою для **Data Science**, машинного навчання і особливо глибокого навчання, робить FastAPI дуже вдалим вибором для веб API та застосунків Data Science / машинного навчання (серед багатьох інших).
Щоб побачити, як досягти цього паралелізму у продакшні, див. розділ про [Розгортання](deployment/index.md).
## `async` і `await` { #async-and-await }
Сучасні версії Python мають дуже інтуїтивний спосіб визначення асинхронного коду. Це робить його схожим на звичайний «послідовний» код і виконує «очікування» за вас у відповідні моменти.
Коли є операція, яка вимагатиме очікування перед поверненням результатів і має підтримку цих нових можливостей Python, ви можете написати її так:
```Python
burgers = await get_burgers(2)
```
Ключ тут - `await`. Він каже Python, що потрібно почекати ⏸, поки `get_burgers(2)` завершить свою роботу 🕙, перш ніж зберегти результати в `burgers`. Завдяки цьому Python знатиме, що може піти і зробити щось інше 🔀 ⏯ тим часом (наприклад, прийняти інший запит).
Щоб `await` працював, він має бути всередині функції, що підтримує цю асинхронність. Для цього просто оголосіть її як `async def`:
```Python hl_lines="1"
async def get_burgers(number: int):
# Виконайте деякі асинхронні дії, щоб створити бургери
return burgers
```
...замість `def`:
```Python hl_lines="2"
# Це не асинхронно
def get_sequential_burgers(number: int):
# Виконайте деякі послідовні дії, щоб створити бургери
return burgers
```
З `async def` Python знає, що всередині цієї функції він має відслідковувати вирази `await`, і що він може «ставити на паузу» ⏸ виконання цієї функції і йти робити щось інше 🔀, перш ніж повернутися.
Коли ви хочете викликати функцію, визначену з `async def`, ви маєте «очікувати» її. Тож це не спрацює:
```Python
# Це не спрацює, тому що get_burgers визначено як: async def
burgers = get_burgers(2)
```
---
Отже, якщо ви використовуєте бібліотеку, яку можна викликати з `await`, вам потрібно створити функцію операції шляху, що її використовує, з `async def`, як тут:
```Python hl_lines="2-3"
@app.get('/burgers')
async def read_burgers():
burgers = await get_burgers(2)
return burgers
```
### Більше технічних деталей { #more-technical-details }
Ви могли помітити, що `await` можна використовувати лише всередині функцій, визначених з `async def`.
А водночас функції, визначені з `async def`, потрібно «очікувати». Тож функції з `async def` також можна викликати лише всередині функцій, визначених з `async def`.
Тож як же викликати першу `async`-функцію - курка чи яйце?
Якщо ви працюєте з **FastAPI**, вам не потрібно про це турбуватися, адже цією «першою» функцією буде ваша функція операції шляху, і FastAPI знатиме, як учинити правильно.
Але якщо ви хочете використовувати `async` / `await` без FastAPI, ви також можете це зробити.
### Пишемо свій власний async-код { #write-your-own-async-code }
Starlette (і **FastAPI**) базуються на [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/), що робить їх сумісними як зі стандартною бібліотекою Python [asyncio](https://docs.python.org/3/library/asyncio-task.html), так і з [Trio](https://trio.readthedocs.io/en/stable/).
Зокрема, ви можете безпосередньо використовувати [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/) для ваших просунутих сценаріїв рівночасності, що потребують складніших патернів у вашому коді.
І навіть якщо ви не використовували FastAPI, ви могли б писати свої власні async-застосунки з [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/), щоб мати високу сумісність і отримати його переваги (наприклад, *структурована рівночасність*).
Я створив іншу бібліотеку поверх AnyIO, як тонкий шар, щоб дещо покращити анотації типів і отримати кращу **автодопомогу** (autocompletion), **вбудовані помилки** (inline errors) тощо. Вона також має дружній вступ і навчальний посібник, щоб допомогти вам **зрозуміти** і написати **власний async-код**: [Asyncer](https://asyncer.tiangolo.com/). Вона буде особливо корисною, якщо вам потрібно **поєднувати async-код зі звичайним** (блокуючим/синхронним) кодом.
### Інші форми асинхронного коду { #other-forms-of-asynchronous-code }
Такий стиль використання `async` і `await` відносно новий у мові.
Але він значно полегшує роботу з асинхронним кодом.
Такий самий (або майже ідентичний) синтаксис нещодавно з’явився в сучасних версіях JavaScript (у Browser і NodeJS).
До цього робота з асинхронним кодом була значно складнішою.
У попередніх версіях Python ви могли використовувати потоки (threads) або [Gevent](https://www.gevent.org/). Але код набагато складніший для розуміння, налагодження і мислення про нього.
У попередніх версіях NodeJS/Browser JavaScript ви б використовували «callbacks», що призводить до «callback hell».
## Співпрограми { #coroutines }
**Співпрограма** - це просто дуже вишукана назва для об’єкта, який повертає функція `async def`. Python знає, що це щось на кшталт функції, яку можна запустити і яка завершиться в певний момент, але яку також можна поставити на паузу ⏸ всередині, коли є `await`.
Але всю цю функціональність використання асинхронного коду з `async` і `await` часто підсумовують як використання «співпрограм». Це порівняно з головною ключовою особливістю Go - «Goroutines».
## Висновок { #conclusion }
Погляньмо на ту саму фразу ще раз:
> Сучасні версії Python мають підтримку «асинхронного коду» за допомогою так званих «співпрограм», з синтаксисом **`async` і `await`**.
Тепер це має більше сенсу. ✨
Усе це приводить у дію FastAPI (через Starlette) і дає йому таку вражаючу продуктивність.
## Дуже технічні деталі { #very-technical-details }
/// warning | Попередження
Ймовірно, ви можете пропустити це.
Це дуже технічні деталі про те, як **FastAPI** працює «під капотом».
Якщо у вас є чимало технічних знань (співпрограми, потоки, блокування тощо) і вам цікаво, як FastAPI обробляє `async def` проти звичайного `def`, - вперед.
///
### Функції операції шляху { #path-operation-functions }
Коли ви оголошуєте функцію операції шляху зі звичайним `def` замість `async def`, вона виконується у зовнішньому пулі потоків (threadpool), який потім «очікується», замість прямого виклику (оскільки прямий виклик блокував би сервер).
Якщо ви прийшли з іншого async-фреймворку, який не працює так, як описано вище, і звикли визначати тривіальні, лише обчислювальні функції операції шляху зі звичайним `def` заради крихітного виграшу у продуктивності (близько 100 наносекунд), зверніть увагу, що у **FastAPI** ефект буде протилежним. У таких випадках краще використовувати `async def`, якщо тільки ваші функції операції шляху не використовують код, що виконує блокуюче I/O.
Втім, у будь-якій ситуації є велика ймовірність, що **FastAPI** [все одно буде швидшим](index.md#performance) (або принаймні порівнянним) за ваш попередній фреймворк.
### Залежності { #dependencies }
Те саме стосується і [залежностей](tutorial/dependencies/index.md). Якщо залежність є стандартною функцією `def` замість `async def`, вона виконується у зовнішньому пулі потоків.
### Підзалежності { #sub-dependencies }
Ви можете мати кілька залежностей і [підзалежностей](tutorial/dependencies/sub-dependencies.md), які вимагають одна одну (як параметри визначень функцій). Деякі з них можуть бути створені з `async def`, а деякі - зі звичайним `def`. Все працюватиме, і ті, що створені зі звичайним `def`, будуть викликані у зовнішньому потоці (з пулу потоків), а не «очікувані».
### Інші допоміжні функції { #other-utility-functions }
Будь-яка інша допоміжна функція, яку ви викликаєте безпосередньо, може бути створена зі звичайним `def` або `async def`, і FastAPI не впливатиме на спосіб її виклику.
Це відрізняється від функцій, які FastAPI викликає за вас: функції операції шляху і залежності.
Якщо ваша допоміжна функція є звичайною функцією з `def`, її буде викликано безпосередньо (як ви написали у своєму коді), не в пулі потоків; якщо функція створена з `async def`, тоді вам слід використовувати `await` при її виклику у вашому коді.
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Знову ж таки, це дуже технічні деталі, які, ймовірно, стануть у пригоді, якщо ви спеціально їх шукали.
Інакше вам вистачить настанов із розділу вище: Поспішаєте?.
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FILE: docs/uk/docs/benchmarks.md
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# Бенчмарки { #benchmarks }
Незалежні бенчмарки TechEmpower показують, що застосунки **FastAPI**, запущені під керуванням Uvicorn, є [одним із найшвидших доступних фреймворків Python](https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7), поступаючись лише самим Starlette і Uvicorn (використовуються FastAPI внутрішньо).
Але переглядаючи бенчмарки та порівняння, майте на увазі таке.
## Бенчмарки та швидкість { #benchmarks-and-speed }
Під час перегляду бенчмарків часто порівнюють кілька інструментів різних типів як рівноцінні.
Зокрема, разом порівнюють Uvicorn, Starlette і FastAPI (серед багатьох інших інструментів).
Чим простіше завдання, яке розв'язує інструмент, тим кращою буде продуктивність. І більшість бенчмарків не перевіряють додаткові можливості, що надає інструмент.
Ієрархія приблизно така:
* **Uvicorn**: сервер ASGI
* **Starlette**: (використовує Uvicorn) веб-мікрофреймворк
* **FastAPI**: (використовує Starlette) мікрофреймворк для API з низкою додаткових можливостей для створення API, з валідацією даних тощо.
* **Uvicorn**:
* Матиме найвищу продуктивність, адже майже не містить додаткового коду окрім власне сервера.
* Ви не писатимете застосунок безпосередньо на Uvicorn. Це означало б, що ваш код мав би включати принаймні приблизно весь код, який надає Starlette (або **FastAPI**). І якщо зробити так, ваш кінцевий застосунок матиме ті самі накладні витрати, що й під час використання фреймворку, який мінімізує код застосунку та помилки.
* Якщо ви порівнюєте Uvicorn, порівнюйте його з Daphne, Hypercorn, uWSGI тощо. Сервери застосунків.
* **Starlette**:
* Матиме наступну за швидкістю продуктивність після Uvicorn. Насправді Starlette використовує Uvicorn для запуску. Тож вона може бути «повільнішою» за Uvicorn лише через необхідність виконувати більше коду.
* Але надає інструменти для створення простих веб-застосунків із маршрутизацією на основі шляхів тощо.
* Якщо ви порівнюєте Starlette, порівнюйте її з Sanic, Flask, Django тощо. Веб-фреймворки (або мікрофреймворки).
* **FastAPI**:
* Аналогічно до того, як Starlette використовує Uvicorn і не може бути швидшою за нього, **FastAPI** використовує Starlette, тож не може бути швидшою за неї.
* FastAPI надає більше можливостей поверх Starlette. Можливості, які майже завжди потрібні під час створення API, як-от валідація та серіалізація даних. І, використовуючи його, ви безкоштовно отримуєте автоматичну документацію (автоматична документація навіть не додає накладних витрат під час роботи застосунку - вона генерується під час запуску).
* Якби ви не використовували FastAPI і застосували Starlette безпосередньо (або інший інструмент, наприклад Sanic, Flask, Responder тощо), вам довелося б самостійно реалізувати всю валідацію та серіалізацію даних. Тож ваш кінцевий застосунок усе одно мав би ті самі накладні витрати, ніби він був створений із використанням FastAPI. І в багатьох випадках саме ця валідація та серіалізація даних становить найбільший обсяг коду в застосунках.
* Отже, використовуючи FastAPI, ви заощаджуєте час розробки, зменшуєте кількість помилок і рядків коду та, ймовірно, отримуєте таку саму (або кращу) продуктивність, як і без нього (адже інакше вам довелося б реалізувати все це у власному коді).
* Якщо ви порівнюєте FastAPI, порівнюйте його з веб-фреймворком (або набором інструментів), який надає валідацію даних, серіалізацію та документацію, наприклад Flask-apispec, NestJS, Molten тощо. Фреймворки з вбудованою автоматичною валідацією даних, серіалізацією та документацією.
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FILE: docs/uk/docs/deployment/cloud.md
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# Розгортання FastAPI у хмарних постачальників { #deploy-fastapi-on-cloud-providers }
Ви можете використовувати практично **будь-якого хмарного постачальника**, щоб розгорнути свій застосунок FastAPI.
У більшості випадків основні хмарні постачальники мають інструкції з розгортання FastAPI у них.
## FastAPI Cloud { #fastapi-cloud }
**[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)** створено тим самим автором і командою, що стоять за **FastAPI**.
Воно спрощує процес **створення**, **розгортання** та **доступу** до API з мінімальними зусиллями.
Воно переносить той самий **досвід розробника** зі створення застосунків із FastAPI на їх **розгортання** у хмарі. 🎉
FastAPI Cloud є основним спонсором і джерелом фінансування проєктів з відкритим кодом *FastAPI and friends*. ✨
## Хмарні постачальники - спонсори { #cloud-providers-sponsors }
Деякі інші хмарні постачальники ✨ [**спонсорують FastAPI**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author) ✨ також. 🙇
Можливо, ви захочете розглянути їх, щоб дотримуватися їхніх інструкцій і спробувати їхні сервіси:
* [Render](https://docs.render.com/deploy-fastapi?utm_source=deploydoc&utm_medium=referral&utm_campaign=fastapi)
* [Railway](https://docs.railway.com/guides/fastapi?utm_medium=integration&utm_source=docs&utm_campaign=fastapi)
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FILE: docs/uk/docs/deployment/concepts.md
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# Концепції розгортання { #deployments-concepts }
Під час розгортання застосунку **FastAPI** (або будь-якого веб-API) є кілька концепцій, які, ймовірно, вас цікавлять, і, спираючись на них, ви зможете знайти **найвідповідніший** спосіб **розгорнути ваш застосунок**.
Деякі важливі концепції:
- Безпека - HTTPS
- Запуск під час старту
- Перезапуски
- Реплікація (кількість запущених процесів)
- Пам'ять
- Попередні кроки перед стартом
Подивимось, як вони впливають на **розгортання**.
Зрештою головна мета - **обслуговувати клієнтів вашого API** так, щоб це було **безпечним**, з **мінімумом перерв у роботі**, і щоб **обчислювальні ресурси** (наприклад, віддалені сервери/віртуальні машини) використовувалися якомога ефективніше. 🚀
Нижче я трохи більше розповім про ці **концепції**, і, сподіваюся, це дасть вам потрібну **інтуїцію**, щоб вирішувати, як розгортати ваш API в дуже різних середовищах, можливо, навіть у **майбутніх**, яких ще не існує.
Враховуючи ці концепції, ви зможете **оцінювати та проєктувати** найкращий спосіб розгортання **ваших власних API**.
У наступних розділах я наведу більш **конкретні рецепти** розгортання застосунків FastAPI.
А поки перегляньмо ці важливі **концептуальні ідеї**. Вони також застосовні до будь-якого іншого типу веб-API. 💡
## Безпека - HTTPS { #security-https }
У [попередньому розділі про HTTPS](https.md) ми дізналися, як HTTPS забезпечує шифрування для вашого API.
Ми також бачили, що HTTPS зазвичай надається компонентом, **зовнішнім** щодо вашого серверного застосунку, - **TLS Termination Proxy**.
І має бути щось, що відповідає за **оновлення сертифікатів HTTPS** - це може бути той самий компонент або інший.
### Приклади інструментів для HTTPS { #example-tools-for-https }
Деякі інструменти, які можна використовувати як TLS Termination Proxy:
- Traefik
- Автоматично обробляє оновлення сертифікатів ✨
- Caddy
- Автоматично обробляє оновлення сертифікатів ✨
- Nginx
- З зовнішнім компонентом на кшталт Certbot для оновлення сертифікатів
- HAProxy
- З зовнішнім компонентом на кшталт Certbot для оновлення сертифікатів
- Kubernetes з Ingress Controller, наприклад Nginx
- З зовнішнім компонентом на кшталт cert-manager для оновлення сертифікатів
- Обробляється внутрішньо хмарним провайдером як частина їхніх сервісів (див. нижче 👇)
Ще один варіант - використати **хмарний сервіс**, який зробить більше роботи, зокрема налаштує HTTPS. Можуть бути обмеження або додаткова вартість тощо. Але у такому разі вам не потрібно самостійно налаштовувати TLS Termination Proxy.
У наступних розділах я покажу кілька конкретних прикладів.
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Далі всі наступні концепції стосуються програми, яка запускає ваш фактичний API (наприклад, Uvicorn).
## Програма і процес { #program-and-process }
Ми багато говоритимемо про запущений «процес», тож корисно чітко розуміти, що це означає, і чим відрізняється від слова «програма».
### Що таке програма { #what-is-a-program }
Слово **програма** зазвичай вживають для опису багатьох речей:
- **Код**, який ви пишете, **файли Python**.
- **Файл**, який може бути **виконаний** операційною системою, наприклад: `python`, `python.exe` або `uvicorn`.
- Конкретна програма під час **виконання** в операційній системі, що використовує CPU та зберігає дані в пам'яті. Це також називають **процесом**.
### Що таке процес { #what-is-a-process }
Слово **процес** зазвичай використовують у більш специфічному значенні, маючи на увазі саме те, що виконується в операційній системі (як у попередньому пункті):
- Конкретна програма під час **виконання** в операційній системі.
- Це не про файл і не про код, це **конкретно** про те, що **виконується** та керується операційною системою.
- Будь-яка програма, будь-який код **може щось робити** лише під час **виконання**. Тобто коли **процес запущений**.
- Процес може бути **завершений** (або «kill») вами чи операційною системою. У цей момент він припиняє виконання і **більше нічого не може робити**.
- Кожен застосунок, який працює на вашому комп'ютері, має певний процес за собою: кожна запущена програма, кожне вікно тощо. Зазвичай на комп'ютері одночасно працює **багато процесів**.
- **Кілька процесів** **однієї й тієї самої програми** можуть працювати одночасно.
Якщо ви відкриєте «диспетчер завдань» або «системний монітор» (чи подібні інструменти) в операційній системі, ви побачите багато таких процесів.
Наприклад, ви, ймовірно, побачите кілька процесів того самого браузера (Firefox, Chrome, Edge тощо). Зазвичай він запускає один процес на вкладку плюс деякі додаткові процеси.
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Тепер, коли ми знаємо різницю між термінами **процес** і **програма**, продовжимо говорити про розгортання.
## Запуск під час старту { #running-on-startup }
У більшості випадків, коли ви створюєте веб-API, ви хочете, щоб він **працював постійно**, без перерв, щоб клієнти завжди мали до нього доступ. Звісно, якщо немає особливих причин запускати його лише в певних ситуаціях. Але зазвичай ви хочете, щоб він постійно працював і був **доступний**.
### На віддаленому сервері { #in-a-remote-server }
Коли ви налаштовуєте віддалений сервер (хмарний сервер, віртуальну машину тощо), найпростіше - використовувати `fastapi run` (який використовує Uvicorn) або щось схоже, вручну, так само, як під час локальної розробки.
І це працюватиме та буде корисним **під час розробки**.
Але якщо ви втратите з'єднання з сервером, **запущений процес**, найімовірніше, завершиться.
І якщо сервер буде перезавантажено (наприклад, після оновлень або міграцій у хмарного провайдера), ви, ймовірно, **не помітите цього**. І через це ви навіть не знатимете, що треба вручну перезапустити процес. У результаті ваш API просто залишиться «мертвим». 😱
### Автоматичний запуск під час старту { #run-automatically-on-startup }
Загалом ви, напевно, захочете, щоб серверна програма (наприклад, Uvicorn) запускалася автоматично під час старту сервера і без будь-якого **людського втручання**, щоб завжди був запущений процес із вашим API (наприклад, Uvicorn із вашим FastAPI-застосунком).
### Окрема програма { #separate-program }
Щоб цього досягти, зазвичай використовують **окрему програму**, яка гарантує запуск вашого застосунку під час старту. І в багатьох випадках вона також забезпечує запуск інших компонентів або застосунків, наприклад бази даних.
### Приклади інструментів для запуску під час старту { #example-tools-to-run-at-startup }
Приклади інструментів, які можуть це робити:
- Docker
- Kubernetes
- Docker Compose
- Docker у режимі Swarm
- Systemd
- Supervisor
- Обробляється внутрішньо хмарним провайдером як частина їхніх сервісів
- Інші...
У наступних розділах я наведу більш конкретні приклади.
## Перезапуски { #restarts }
Подібно до забезпечення запуску застосунку під час старту системи, ви, ймовірно, також захочете гарантувати його **перезапуск** після збоїв.
### Ми помиляємося { #we-make-mistakes }
Ми, люди, постійно робимо **помилки**. Майже завжди у програмному забезпеченні є приховані **помилки**. 🐛
І ми як розробники постійно покращуємо код, знаходячи ці помилки та додаючи нові можливості (можливо, теж додаючи нові помилки 😅).
### Невеликі помилки обробляються автоматично { #small-errors-automatically-handled }
Створюючи веб-API з FastAPI, якщо в нашому коді є помилка, FastAPI зазвичай обмежує її одним запитом, який цю помилку спровокував. 🛡
Клієнт отримає **500 Internal Server Error** для цього запиту, але застосунок продовжить працювати для наступних запитів замість повного краху.
### Великі помилки - крахи { #bigger-errors-crashes }
Втім, бувають випадки, коли ми пишемо код, який **падає весь застосунок**, спричиняючи крах Uvicorn і Python. 💥
І все ж ви, ймовірно, не захочете, щоб застосунок залишався «мертвим» через помилку в одному місці - ви, напевно, хочете, щоб він **продовжував працювати** принаймні для тих *операцій шляху*, що не зламані.
### Перезапуск після краху { #restart-after-crash }
Але в таких випадках із серйозними помилками, що призводять до краху запущеного **процесу**, потрібен зовнішній компонент, відповідальний за **перезапуск** процесу, принаймні кілька разів...
/// tip | Порада
...Хоча якщо весь застосунок просто **миттєво падає**, безглуздо перезапускати його безкінечно. Але в таких випадках ви, ймовірно, помітите це під час розробки або принаймні відразу після розгортання.
Тож зосередьмося на основних випадках, коли у майбутньому він може повністю падати за певних обставин, і тоді все ще має сенс його перезапускати.
///
Ймовірно, ви захочете мати відокремлений **зовнішній компонент**, який відповідає за перезапуск застосунку, адже до того моменту сам застосунок з Uvicorn і Python уже впав, і нічого в тому ж коді цієї ж програми зробити не зможе.
### Приклади інструментів для автоматичного перезапуску { #example-tools-to-restart-automatically }
У більшості випадків той самий інструмент, який використовується для **запуску програми під час старту**, також використовується для автоматичних **перезапусків**.
Наприклад, це можуть забезпечувати:
- Docker
- Kubernetes
- Docker Compose
- Docker у режимі Swarm
- Systemd
- Supervisor
- Обробляється внутрішньо хмарним провайдером як частина їхніх сервісів
- Інші...
## Реплікація - процеси та пам'ять { #replication-processes-and-memory }
У застосунку FastAPI, використовуючи серверну програму, як-от команду `fastapi`, що запускає Uvicorn, один запуск в **одному процесі** може обслуговувати кількох клієнтів рівночасно.
Але часто ви захочете запускати кілька процесів-працівників одночасно.
### Кілька процесів - працівники { #multiple-processes-workers }
Якщо у вас більше клієнтів, ніж може обробити один процес (наприклад, якщо віртуальна машина не надто потужна) і на сервері є **кілька ядер** CPU, тоді ви можете запустити **кілька процесів** із тим самим застосунком паралельно і розподіляти запити між ними.
Коли ви запускаєте **кілька процесів** того самого програмного забезпечення API, їх зазвичай називають **працівниками** (workers).
### Процеси-працівники і порти { #worker-processes-and-ports }
Пам'ятаєте з документації [Про HTTPS](https.md), що на сервері лише один процес може слухати певну комбінацію порту та IP-адреси?
Это досі так.
Отже, щоб мати **кілька процесів** одночасно, має бути **єдиний процес, який слухає порт**, і який далі якимось чином передає комунікацію кожному процесу-працівнику.
### Пам'ять на процес { #memory-per-process }
Коли програма завантажує щось у пам'ять, наприклад модель машинного навчання в змінну або вміст великого файлу в змінну, все це **споживає частину пам'яті (RAM)** сервера.
І кілька процесів зазвичай **не діляться пам'яттю**. Це означає, що кожен запущений процес має власні речі, змінні та пам'ять. І якщо у вашому коді споживається багато пам'яті, **кожен процес** споживатиме еквівалентний обсяг пам'яті.
### Пам'ять сервера { #server-memory }
Наприклад, якщо ваш код завантажує модель машинного навчання розміром **1 GB**, то при запуску одного процесу з вашим API він споживатиме щонайменше 1 GB RAM. А якщо ви запустите **4 процеси** (4 працівники) - кожен споживатиме 1 GB RAM. Отже, загалом ваш API споживатиме **4 GB RAM**.
І якщо ваш віддалений сервер або віртуальна машина має лише 3 GB RAM, спроба використати понад 4 GB призведе до проблем. 🚨
### Кілька процесів - приклад { #multiple-processes-an-example }
У цьому прикладі є **керівний процес** (Manager Process), який запускає і контролює два **процеси-працівники**.
Цей керівний процес, імовірно, саме і слухатиме **порт** на IP. І він передаватиме всю комунікацію процесам-працівникам.
Ці процеси-працівники виконуватимуть ваш застосунок, здійснюватимуть основні обчислення, щоб отримати **запит** і повернути **відповідь**, і завантажуватимуть усе, що ви зберігаєте в змінних у RAM.
Звісно, на тій самій машині, окрім вашого застосунку, зазвичай працюватимуть **інші процеси**.
Цікавий момент: відсоток **використання CPU** кожним процесом може сильно **варіюватися** з часом, тоді як **пам'ять (RAM)** зазвичай залишається більш-менш **стабільною**.
Якщо у вас API, що виконує порівняний обсяг обчислень щоразу і у вас багато клієнтів, тоді **використання CPU** також, ймовірно, буде *стабільним* (замість постійних швидких коливань).
### Приклади інструментів і стратегій реплікації { #examples-of-replication-tools-and-strategies }
Є кілька підходів для цього, і про конкретні стратегії я розповім у наступних розділах, наприклад, коли говоритимемо про Docker і контейнери.
Головне обмеження: має бути **єдиний** компонент, що обробляє **порт** на **публічній IP-адресі**. А тоді він має мати спосіб **передавати** комунікацію реплікованим **процесам/працівникам**.
Ось кілька можливих комбінацій і стратегій:
- **Uvicorn** з `--workers`
- Один **менеджер процесів** Uvicorn слухатиме **IP** і **порт** та запускатиме **кілька процесів-працівників Uvicorn**.
- **Kubernetes** та інші розподілені **системи контейнерів**
- Щось на рівні **Kubernetes** слухатиме **IP** і **порт**. Реплікація відбуватиметься через **кілька контейнерів**, у кожному з яких запущено **один процес Uvicorn**.
- **Хмарні сервіси**, що роблять це за вас
- Хмарний сервіс, ймовірно, **забезпечить реплікацію за вас**. Він може дозволяти визначити **процес для запуску** або **образ контейнера** для використання; у будь-якому разі це, найімовірніше, буде **один процес Uvicorn**, а сервіс відповідатиме за його реплікацію.
/// tip | Порада
Не хвилюйтеся, якщо деякі пункти про **контейнери**, Docker чи Kubernetes поки що не дуже зрозумілі.
Я розповім більше про образи контейнерів, Docker, Kubernetes тощо в майбутньому розділі: [FastAPI у контейнерах - Docker](docker.md).
///
## Попередні кроки перед стартом { #previous-steps-before-starting }
Є багато випадків, коли потрібно виконати деякі кроки **перед стартом** вашого застосунку.
Наприклад, ви можете захотіти запустити **міграції бази даних**.
Але найчастіше ці кроки потрібно виконувати лише **один раз**.
Отже, ви захочете мати **єдиний процес**, який виконає ці **попередні кроки** перед запуском застосунку.
І потрібно переконатися, що їх виконує саме один процес навіть якщо потім ви запускаєте **кілька процесів** (кілька працівників) для самого застосунку. Якщо ці кроки виконуватимуться **кількома процесами**, вони **подвоюватимуть** роботу, виконуючи її **паралельно**, і якщо кроки делікатні, як-от міграції бази даних, це може призвести до конфліктів.
Звісно, бувають випадки, коли немає проблеми запускати попередні кроки кілька разів - тоді все набагато простіше.
/// tip | Порада
Також майте на увазі, що залежно від вашого налаштування інколи **попередні кроки взагалі не потрібні** перед запуском застосунку.
У такому разі про це можна не турбуватися. 🤷
///
### Приклади стратегій попередніх кроків { #examples-of-previous-steps-strategies }
Це **значною мірою залежить** від способу **розгортання вашої системи** і, ймовірно, буде пов'язано зі способом запуску програм, обробки перезапусків тощо.
Ось кілька можливих ідей:
- «Init Container» у Kubernetes, який виконується перед вашим контейнером застосунку
- bash-скрипт, який виконує попередні кроки, а потім запускає ваш застосунок
- Вам усе одно потрібен спосіб запускати/перезапускати цей bash-скрипт, виявляти помилки тощо.
/// tip | Порада
Я наведу більш конкретні приклади для цього з контейнерами у майбутньому розділі: [FastAPI у контейнерах - Docker](docker.md).
///
## Використання ресурсів { #resource-utilization }
Ваш сервер(и) - це **ресурс**, який ви можете споживати/**використовувати** вашими програмами: час обчислень на CPU та доступну RAM.
Скільки системних ресурсів ви хочете споживати/використовувати? Легко подумати «небагато», але насправді ви, ймовірно, захочете споживати **настільки багато, наскільки можливо без краху**.
Якщо ви платите за 3 сервери, але використовуєте лише трохи їх RAM і CPU, ви, ймовірно, **марнуєте гроші** 💸 і, можливо, **електроенергію серверів** 🌎 тощо.
У такому разі може бути краще мати лише 2 сервери й використовувати більший відсоток їхніх ресурсів (CPU, пам'ять, диск, пропускну здатність мережі тощо).
З іншого боку, якщо у вас 2 сервери і ви використовуєте **100% їхнього CPU та RAM**, у певний момент якийсь процес попросить більше пам'яті, і сервер муситиме використати диск як «пам'ять» (що може бути у тисячі разів повільнішим) або навіть **впасти**. Або процесу знадобляться обчислення, і він чекатиме, доки CPU знову звільниться.
У цьому випадку краще додати **ще один сервер** і запустити частину процесів на ньому, щоб у всіх було **достатньо RAM та часу CPU**.
Також можлива ситуація, коли з певної причини ви отримаєте **стрибок** використання вашого API. Можливо, він став вірусним або його почали використовувати інші сервіси чи боти. І ви можете захотіти мати додаткові ресурси на випадок таких ситуацій.
Ви можете встановити **довільний цільовий** рівень, наприклад, **між 50% і 90%** використання ресурсів. Суть у тому, що це, ймовірно, головні речі, які ви захочете вимірювати й використовувати для налаштування розгортань.
Ви можете використати прості інструменти, як-от `htop`, щоб побачити використання CPU і RAM на сервері або кількість, спожиту кожним процесом. Або складніші засоби моніторингу, розподілені між серверами тощо.
## Підсумок { #recap }
Тут ви прочитали про основні концепції, які, ймовірно, потрібно тримати в голові, вирішуючи, як розгортати ваш застосунок:
- Безпека - HTTPS
- Запуск під час старту
- Перезапуски
- Реплікація (кількість запущених процесів)
- Пам'ять
- Попередні кроки перед стартом
Розуміння цих ідей і того, як їх застосовувати, має дати вам інтуїцію, необхідну для прийняття рішень під час конфігурування і тонкого налаштування ваших розгортань. 🤓
У наступних розділах я наведу більше конкретних прикладів можливих стратегій, якими ви можете скористатися. 🚀
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FILE: docs/uk/docs/deployment/docker.md
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# FastAPI у контейнерах - Docker { #fastapi-in-containers-docker }
Під час розгортання застосунків FastAPI поширений підхід - збирати образи контейнерів Linux. Зазвичай це робиться за допомогою [Docker](https://www.docker.com/). Потім ви можете розгорнути цей образ контейнера кількома різними способами.
Використання контейнерів Linux має кілька переваг, зокрема безпека, відтворюваність, простота та інші.
/// tip | Порада
Поспішаєте і вже все це знаєте? Перейдіть до [`Dockerfile` нижче 👇](#build-a-docker-image-for-fastapi).
///
### Початок TLS рукостискання { #tls-handshake-start }
Потім браузер зв'яжеться з цією IP-адресою на **порту 443** (порт HTTPS).
Перша частина комунікації - це просто встановлення з'єднання між клієнтом і сервером та узгодження криптографічних ключів тощо.
Ця взаємодія між клієнтом і сервером для встановлення з'єднання TLS називається **TLS рукостисканням**.
### TLS із розширенням SNI { #tls-with-sni-extension }
**Лише один процес** на сервері може слухати конкретний **порт** на конкретній **IP-адресі**. Інші процеси можуть слухати інші порти на тій самій IP-адресі, але лише один для кожної комбінації IP-адреси та порту.
TLS (HTTPS) за замовчуванням використовує конкретний порт `443`. Отже, це порт, який нам потрібен.
Оскільки лише один процес може слухати цей порт, процесом, що робитиме це, буде **TLS Termination Proxy**.
TLS Termination Proxy матиме доступ до одного або кількох **сертифікатів TLS** (сертифікатів HTTPS).
Використовуючи **розширення SNI**, обговорене вище, TLS Termination Proxy перевірить, який із наявних сертифікатів TLS (HTTPS) слід використати для цього з'єднання, обравши той, що відповідає домену, очікуваному клієнтом.
У цьому випадку він використає сертифікат для `someapp.example.com`.
Клієнт уже **довіряє** сутності, яка видала цей сертифікат TLS (у цьому випадку Let's Encrypt, але про це згодом), тож він може **перевірити**, що сертифікат дійсний.
Потім, використовуючи сертифікат, клієнт і TLS Termination Proxy **вирішать, як шифрувати** решту **TCP-комунікації**. На цьому частина **TLS рукостискання** завершується.
Після цього клієнт і сервер мають **зашифроване TCP-з'єднання** - саме це надає TLS. І тоді вони можуть використати це з'єднання, щоб почати власне **HTTP-комунікацію**.
І це і є **HTTPS**: це звичайний **HTTP** усередині **захищеного TLS-з'єднання** замість чистого (незашифрованого) TCP-з'єднання.
/// tip | Порада
Зверніть увагу, що шифрування комунікації відбувається на **рівні TCP**, а не на рівні HTTP.
///
### HTTPS-запит { #https-request }
Тепер, коли клієнт і сервер (конкретно браузер і TLS Termination Proxy) мають **зашифроване TCP-з'єднання**, вони можуть почати **HTTP-комунікацію**.
Отже, клієнт надсилає **HTTPS-запит**. Це просто HTTP-запит через зашифроване TLS-з'єднання.
### Розшифрування запиту { #decrypt-the-request }
TLS Termination Proxy використає узгоджене шифрування, щоб **розшифрувати запит**, і передасть **звичайний (розшифрований) HTTP-запит** процесу, що запускає застосунок (наприклад, процесу з Uvicorn, який запускає застосунок FastAPI).
### HTTP-відповідь { #http-response }
Застосунок обробить запит і надішле **звичайну (незашифровану) HTTP-відповідь** TLS Termination Proxy.
### HTTPS-відповідь { #https-response }
Потім TLS Termination Proxy **зашифрує відповідь**, використовуючи попередньо узгоджену криптографію (що почалася із сертифіката для `someapp.example.com`), і надішле її назад у браузер.
Далі браузер перевірить, що відповідь дійсна й зашифрована правильним криптографічним ключем тощо. Потім він **розшифрує відповідь** і обробить її.
Клієнт (браузер) знатиме, що відповідь надходить від правильного сервера, тому що використовується узгоджена раніше криптографія з використанням **сертифіката HTTPS**.
### Кілька застосунків { #multiple-applications }
На тому самому сервері (або серверах) може бути **кілька застосунків**, наприклад інші програми API або база даних.
Лише один процес може обробляти конкретну IP-адресу і порт (TLS Termination Proxy у нашому прикладі), але інші застосунки/процеси також можуть працювати на сервері(ах), доки вони не намагаються використати ту саму **комбінацію публічної IP-адреси й порту**.
Таким чином, TLS Termination Proxy може обробляти HTTPS і сертифікати для **кількох доменів**, для кількох застосунків, а потім передавати запити до відповідного застосунку в кожному випадку.
### Поновлення сертифіката { #certificate-renewal }
У певний момент у майбутньому строк дії кожного сертифіката **спливе** (приблизно через 3 місяці після його отримання).
Потім інша програма (в деяких випадках це інша програма, а в деяких - той самий TLS Termination Proxy) зв'яжеться з Let's Encrypt і поновить сертифікат(и).
**Сертифікати TLS** пов'язані **з доменним іменем**, а не з IP-адресою.
Тому, щоб поновити сертифікати, програма поновлення має **довести** авторитету (Let's Encrypt), що вона справді **«володіє» і контролює цей домен**.
Щоб зробити це й задовольнити різні потреби застосунків, є кілька способів. Деякі популярні:
* **Змінити деякі записи DNS**.
* Для цього програма поновлення має підтримувати API провайдера DNS, тож залежно від того, якого провайдера DNS ви використовуєте, це може бути або не бути варіантом.
* **Запуститися як сервер** (принаймні під час процесу отримання сертифіката) на публічній IP-адресі, пов'язаній із доменом.
* Як ми казали вище, лише один процес може слухати конкретну IP-адресу та порт.
* Це одна з причин, чому дуже зручно, коли той самий TLS Termination Proxy також займається процесом поновлення сертифікатів.
* Інакше вам, можливо, доведеться на мить зупинити TLS Termination Proxy, запустити програму поновлення, щоб отримати сертифікати, потім налаштувати їх у TLS Termination Proxy і перезапустити TLS Termination Proxy. Це неідеально, оскільки ваші застосунки будуть недоступні під час вимкнення TLS Termination Proxy.
Увесь цей процес поновлення, паралельно з обслуговуванням застосунку, - одна з головних причин, чому ви можете захотіти мати **окрему систему для обробки HTTPS** за допомогою TLS Termination Proxy замість того, щоб просто використовувати сертифікати TLS безпосередньо з сервером застосунку (наприклад, Uvicorn).
## Направлені заголовки проксі { #proxy-forwarded-headers }
Коли ви використовуєте проксі для обробки HTTPS, ваш **сервер застосунку** (наприклад, Uvicorn через FastAPI CLI) нічого не знає про процес HTTPS, він спілкується звичайним HTTP із **TLS Termination Proxy**.
Цей **проксі** зазвичай динамічно встановлює деякі HTTP-заголовки перед передачею запиту **серверу застосунку**, щоб дати йому знати, що запит **направляється** проксі.
/// note | Технічні деталі
Заголовки проксі:
* [X-Forwarded-For](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-For)
* [X-Forwarded-Proto](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-Proto)
* [X-Forwarded-Host](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-Host)
///
Втім, оскільки **сервер застосунку** не знає, що він стоїть за довіреним **проксі**, за замовчуванням він не довірятиме цим заголовкам.
Але ви можете налаштувати **сервер застосунку**, щоб довіряти направленим заголовкам, надісланим **проксі**. Якщо ви використовуєте FastAPI CLI, ви можете скористатися курсивною *опцією CLI* `--forwarded-allow-ips`, щоб повідомити, з яких IP-адрес слід довіряти цим направленим заголовкам.
Наприклад, якщо **сервер застосунку** отримує комунікацію лише від довіреного **проксі**, ви можете встановити `--forwarded-allow-ips="*"`, щоб довіряти всім вхідним IP-адресам, оскільки він отримуватиме запити лише з тієї IP-адреси, яку використовує **проксі**.
Так застосунок зможе знати свою публічну URL-адресу, чи використовує він HTTPS, домен тощо.
Це буде корисно, наприклад, для коректної обробки перенаправлень.
/// tip | Порада
Ви можете дізнатися більше про це в документації [За проксі - Увімкнути направлені заголовки проксі](../advanced/behind-a-proxy.md#enable-proxy-forwarded-headers)
///
## Підсумок { #recap }
Наявність **HTTPS** дуже важлива і в більшості випадків **критична**. Більшість зусиль, які вам як розробнику доведеться докласти навколо HTTPS, полягають лише в **розумінні цих концепцій** і того, як вони працюють.
Але як тільки ви знаєте базову інформацію про **HTTPS для розробників**, ви можете легко комбінувати й налаштовувати різні інструменти, щоб керувати всім просто.
У деяких наступних розділах я покажу кілька конкретних прикладів налаштування **HTTPS** для застосунків **FastAPI**. 🔒
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FILE: docs/uk/docs/deployment/index.md
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# Розгортання { #deployment }
Розгортання застосунку **FastAPI** відносно просте.
## Що означає розгортання { #what-does-deployment-mean }
Розгорнути застосунок - це виконати необхідні кроки, щоб зробити його доступним для користувачів.
Для **веб API** це зазвичай означає розміщення його на **віддаленій машині** з **серверною програмою**, що забезпечує хорошу продуктивність, стабільність тощо, щоб ваші **користувачі** могли **отримувати доступ** до застосунку ефективно та без перерв чи проблем.
Це відрізняється від етапів **розробки**, коли ви постійно змінюєте код, ламаєте й виправляєте його, зупиняєте та перезапускаєте сервер розробки тощо.
## Стратегії розгортання { #deployment-strategies }
Існує кілька способів зробити це залежно від вашого конкретного випадку використання та інструментів, які ви використовуєте.
Ви можете розгорнути сервер самостійно, використовуючи комбінацію інструментів, можете скористатися **хмарним сервісом**, який виконує частину роботи за вас, або обрати інші варіанти.
Наприклад, ми, команда, що стоїть за FastAPI, створили [**FastAPI Cloud**](https://fastapicloud.com), щоб зробити розгортання застосунків FastAPI у хмарі якомога простішим і з тим самим досвідом розробки, що й під час роботи з FastAPI.
Я покажу вам кілька основних концепцій, про які, ймовірно, варто пам'ятати під час розгортання **FastAPI**-застосунку (хоча більшість із них стосується будь-яких інших типів веб-застосунків).
У наступних розділах ви побачите більше деталей, на які варто зважати, та деякі техніки, як це зробити. ✨
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FILE: docs/uk/docs/deployment/manually.md
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# Запустіть сервер вручну { #run-a-server-manually }
## Використовуйте команду `fastapi run` { #use-the-fastapi-run-command }
Коротко: використовуйте `fastapi run`, щоб запустити ваш застосунок FastAPI:
**FastAPI** не існував би без попередньої роботи інших. Було створено багато інструментів, які надихнули на його створення. Я роками уникав створення нового фреймворку. Спочатку я намагався вирішити всі можливості, які покриває **FastAPI**, використовуючи різні фреймворки, плагіни та інструменти. Але в певний момент не залишилося іншого варіанту, окрім створити щось, що надає всі ці можливості, узявши найкращі ідеї з попередніх інструментів і поєднавши їх якнайкраще, використовуючи можливості самої мови, яких раніше взагалі не було (підказки типів Python 3.6+).## Дослідження { #investigation } Використовуючи всі попередні альтернативи, я мав змогу повчитися в кожної, узяти ідеї й поєднати їх якнайкраще для себе та команд розробників, з якими працював. Наприклад, було очевидно, що в ідеалі все має ґрунтуватися на стандартних підказках типів Python. Також найкращим підходом було використовувати вже наявні стандарти. Тож, ще до початку написання коду **FastAPI**, я провів кілька місяців, вивчаючи специфікації OpenAPI, Схеми JSON, OAuth2 тощо. Розуміючи їхні взаємозв'язки, перетини та відмінності. ## Проєктування { #design } Потім я приділив час проєктуванню «API» для розробника, яке я хотів мати як користувач (як розробник, що використовує FastAPI). Я протестував кілька ідей у найпопулярніших Python-редакторах: PyCharm, VS Code, редакторах на основі Jedi. За даними [Python Developer Survey](https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2018/#development-tools), це охоплює близько 80% користувачів. Це означає, що **FastAPI** спеціально тестувався з редакторами, якими користуються 80% розробників Python. І оскільки більшість інших редакторів працюють подібно, усі ці переваги мають працювати практично у всіх редакторах. Так я зміг знайти найкращі способи максимально зменшити дублювання коду, забезпечити автодоповнення всюди, перевірки типів і помилок тощо. І все це так, щоб надати найкращий досвід розробки для всіх розробників. ## Вимоги { #requirements } Після перевірки кількох альтернатив я вирішив використовувати [**Pydantic**](https://docs.pydantic.dev/) через його переваги. Потім я зробив внески до нього, щоб зробити його повністю сумісним із Схемою JSON, додати підтримку різних способів оголошення обмежень і поліпшити підтримку редакторів (перевірки типів, автодоповнення) на основі тестів у кількох редакторах. Під час розробки я також зробив внески до [**Starlette**](https://www.starlette.dev/), іншої ключової залежності. ## Розробка { #development } Коли я взявся безпосередньо за створення **FastAPI**, більшість складових уже були на місцях: дизайн визначено, вимоги та інструменти підготовлено, знання про стандарти й специфікації - чіткі та свіжі. ## Майбутнє { #future } На цей момент уже зрозуміло, що **FastAPI** зі своїми ідеями корисний для багатьох. Його обирають замість попередніх альтернатив, бо він краще відповідає багатьом сценаріям використання. Багато розробників і команд уже залежать від **FastAPI** у своїх проєктах (включно зі мною та моєю командою). Але попереду ще багато покращень і можливостей. **FastAPI** має велике майбутнє. І [ваша допомога](help-fastapi.md) дуже цінується. ================================================ FILE: docs/uk/docs/how-to/authentication-error-status-code.md ================================================ # Використовуйте старі коди статусу помилки автентифікації 403 { #use-old-403-authentication-error-status-codes } До версії FastAPI `0.122.0`, коли інтегровані засоби безпеки повертали клієнту помилку після невдалої автентифікації, вони використовували HTTP код статусу `403 Forbidden`. Починаючи з версії FastAPI `0.122.0`, вони використовують більш доречний HTTP код статусу `401 Unauthorized` і повертають змістовний заголовок `WWW-Authenticate` у відповіді, відповідно до специфікацій HTTP, [RFC 7235](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc7235#section-3.1), [RFC 9110](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc9110#name-401-unauthorized). Але якщо з якоїсь причини ваші клієнти залежать від старої поведінки, ви можете повернутися до неї, переписавши метод `make_not_authenticated_error` у ваших класах безпеки. Наприклад, ви можете створити підклас `HTTPBearer`, який повертатиме помилку `403 Forbidden` замість типового `401 Unauthorized`: {* ../../docs_src/authentication_error_status_code/tutorial001_an_py310.py hl[9:13] *} /// tip | Порада Зверніть увагу, що функція повертає екземпляр винятку, вона не породжує його. Породження відбувається в іншій частині внутрішнього коду. /// ================================================ FILE: docs/uk/docs/how-to/conditional-openapi.md ================================================ # Умовний OpenAPI { #conditional-openapi } Якщо потрібно, ви можете використовувати налаштування і змінні оточення, щоб умовно налаштовувати OpenAPI залежно від середовища, а також повністю вимикати його. ## Про безпеку, API та документацію { #about-security-apis-and-docs } Приховування інтерфейсів документації у продукційному середовищі не має бути способом захисту вашого API. Це не додає жодної додаткової безпеки вашому API, операції шляху й надалі будуть доступні там, де вони є. Якщо у вашому коді є вразливість, вона залишиться. Приховування документації лише ускладнює розуміння того, як взаємодіяти з вашим API, і може ускладнити для вас його налагодження у продакшні. Це можна вважати просто формою [Безпека через неясність](https://en.wikipedia.org/wiki/Security_through_obscurity). Якщо ви хочете захистити ваш API, є кілька кращих дій, які ви можете зробити, наприклад: - Переконайтеся, що у вас добре визначені моделі Pydantic для тіл запитів і відповідей. - Налаштуйте потрібні дозволи та ролі за допомогою залежностей. - Ніколи не зберігайте паролі у відкритому вигляді, лише хеші паролів. - Реалізуйте та використовуйте відомі криптографічні інструменти, як-от pwdlib і токени JWT. - Додайте більш детальний контроль дозволів із областями OAuth2 там, де це потрібно. - ...тощо. Втім, у вас може бути дуже специфічний випадок використання, коли справді потрібно вимкнути документацію API для певного середовища (наприклад, для продакшну) або залежно від конфігурацій зі змінних оточення. ## Умовний OpenAPI з налаштувань і змінних оточення { #conditional-openapi-from-settings-and-env-vars } Ви можете легко використати ті самі налаштування Pydantic, щоб налаштувати згенерований OpenAPI та інтерфейси документації. Наприклад: {* ../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001_py310.py hl[6,11] *} Тут ми оголошуємо налаштування `openapi_url` з тим самим значенням за замовчуванням `"/openapi.json"`. Потім ми використовуємо його під час створення застосунку `FastAPI`. Далі ви можете вимкнути OpenAPI (включно з інтерфейсами документації), встановивши змінну оточення `OPENAPI_URL` у пусту строку, наприклад:
Але ви можете вимкнути її, встановивши `syntaxHighlight` у `False`:
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial001_py310.py hl[3] *}
...після цього Swagger UI більше не показуватиме підсвітку синтаксису:
## Змініть тему { #change-the-theme }
Так само ви можете задати тему підсвітки синтаксису ключем `"syntaxHighlight.theme"` (зверніть увагу, що посередині є крапка):
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial002_py310.py hl[3] *}
Це налаштування змінить колірну тему підсвітки синтаксису:
## Змініть параметри Swagger UI за замовчуванням { #change-default-swagger-ui-parameters }
FastAPI містить деякі параметри конфігурації за замовчуванням, що підходять для більшості випадків.
Вони включають такі типові налаштування:
{* ../../fastapi/openapi/docs.py ln[9:24] hl[18:24] *}
Ви можете переписати будь-яке з них, задавши інше значення в аргументі `swagger_ui_parameters`.
Наприклад, щоб вимкнути `deepLinking`, ви можете передати такі налаштування до `swagger_ui_parameters`:
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial003_py310.py hl[3] *}
## Інші параметри Swagger UI { #other-swagger-ui-parameters }
Щоб побачити всі можливі налаштування, які ви можете використовувати, прочитайте офіційну [документацію щодо параметрів Swagger UI](https://swagger.io/docs/open-source-tools/swagger-ui/usage/configuration/).
## Налаштування лише для JavaScript { #javascript-only-settings }
Swagger UI також дозволяє інші налаштування як об’єкти, що є тільки для **JavaScript** (наприклад, функції JavaScript).
FastAPI також включає такі налаштування `presets`, що є лише для JavaScript:
```JavaScript
presets: [
SwaggerUIBundle.presets.apis,
SwaggerUIBundle.SwaggerUIStandalonePreset
]
```
Це об’єкти **JavaScript**, а не строки, тому ви не можете передати їх безпосередньо з коду Python.
Якщо вам потрібно використати такі налаштування лише для JavaScript, скористайтеся одним із методів вище. Повністю перепишіть операцію шляху Swagger UI та вручну напишіть потрібний JavaScript.
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FILE: docs/uk/docs/how-to/custom-docs-ui-assets.md
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# Користувацькі статичні ресурси інтерфейсу документації (самохостинг) { #custom-docs-ui-static-assets-self-hosting }
Документація API використовує **Swagger UI** і **ReDoc**, і кожному з них потрібні файли JavaScript та CSS.
Типово ці файли віддаються з CDN.
Але це можна налаштувати: ви можете вказати конкретний CDN або віддавати файли самостійно.
## Власний CDN для JavaScript і CSS { #custom-cdn-for-javascript-and-css }
Припустімо, що ви хочете використовувати інший CDN, наприклад `https://unpkg.com/`.
Це може бути корисно, якщо, наприклад, ви живете в країні, що обмежує деякі URL-адреси.
### Вимкніть автоматичну документацію { #disable-the-automatic-docs }
Перший крок - вимкнути автоматичну документацію, адже типово вона використовує стандартний CDN.
Щоб їх вимкнути, встановіть їхні URL у `None` під час створення вашого застосунку `FastAPI`:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[8] *}
### Додайте користувацьку документацію { #include-the-custom-docs }
Тепер ви можете створити *операції шляху* для користувацької документації.
Ви можете перевикористати внутрішні функції FastAPI для створення HTML-сторінок документації і передати їм потрібні аргументи:
- `openapi_url`: URL, за яким HTML-сторінка документації зможе отримати схему OpenAPI для вашого API. Тут можна використати атрибут `app.openapi_url`.
- `title`: заголовок вашого API.
- `oauth2_redirect_url`: тут можна використати `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url`, щоб узяти значення за замовчуванням.
- `swagger_js_url`: URL, за яким HTML для Swagger UI зможе отримати файл **JavaScript**. Це URL вашого користувацького CDN.
- `swagger_css_url`: URL, за яким HTML для Swagger UI зможе отримати файл **CSS**. Це URL вашого користувацького CDN.
Аналогічно для ReDoc...
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[2:6,11:19,22:24,27:33] *}
/// tip | Порада
*Операція шляху* для `swagger_ui_redirect` - це допоміжний маршрут, коли ви використовуєте OAuth2.
Якщо ви інтегруєте ваш API з провайдером OAuth2, ви зможете автентифікуватися і повернутися до документації API з отриманими обліковими даними. І взаємодіяти з ним, використовуючи реальну автентифікацію OAuth2.
Swagger UI впорається з цим «за лаштунками», але йому потрібен цей «redirect» хелпер.
///
### Створіть операцію шляху для перевірки { #create-a-path-operation-to-test-it }
Тепер, щоб перевірити, що все працює, створіть *операцію шляху*:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[36:38] *}
### Перевірте { #test-it }
Тепер ви маєте змогу відкрити документацію за [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs) і перезавантажити сторінку, вона завантажить ці ресурси з нового CDN.
## Самохостинг JavaScript і CSS для документації { #self-hosting-javascript-and-css-for-docs }
Самохостинг JavaScript і CSS може бути корисним, якщо, наприклад, ваш застосунок має працювати офлайн, без доступу до Інтернету, або в локальній мережі.
Тут ви побачите, як віддавати ці файли самостійно, у тому самому застосунку FastAPI, і налаштувати документацію на їх використання.
### Структура файлів проєкту { #project-file-structure }
Припустімо, що структура файлів вашого проєкту виглядає так:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
```
Тепер створіть каталог для збереження цих статичних файлів.
Нова структура файлів може виглядати так:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
└── static/
```
### Завантажте файли { #download-the-files }
Завантажте статичні файли, потрібні для документації, і помістіть їх у каталог `static/`.
Ви, ймовірно, можете натиснути правою кнопкою на кожному посиланні і вибрати опцію на кшталт «Зберегти посилання як...».
**Swagger UI** використовує файли:
- [`swagger-ui-bundle.js`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/swagger-ui-dist@5/swagger-ui-bundle.js)
- [`swagger-ui.css`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/swagger-ui-dist@5/swagger-ui.css)
А **ReDoc** використовує файл:
- [`redoc.standalone.js`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/redoc@2/bundles/redoc.standalone.js)
Після цього ваша структура файлів може виглядати так:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
└── static
├── redoc.standalone.js
├── swagger-ui-bundle.js
└── swagger-ui.css
```
### Обслуговуйте статичні файли { #serve-the-static-files }
- Імпортуйте `StaticFiles`.
- Змонтуйте екземпляр `StaticFiles()` у певному шляху.
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[7,11] *}
### Перевірте статичні файли { #test-the-static-files }
Запустіть ваш застосунок і перейдіть до [http://127.0.0.1:8000/static/redoc.standalone.js](http://127.0.0.1:8000/static/redoc.standalone.js).
Ви маєте побачити дуже довгий файл JavaScript для **ReDoc**.
Він може починатися приблизно так:
```JavaScript
/*! For license information please see redoc.standalone.js.LICENSE.txt */
!function(e,t){"object"==typeof exports&&"object"==typeof module?module.exports=t(require("null")):
...
```
Це підтверджує, що ви можете віддавати статичні файли з вашого застосунку і що ви розмістили статичні файли для документації у правильному місці.
Тепер ми можемо налаштувати застосунок на використання цих статичних файлів для документації.
### Вимкніть автоматичну документацію для статичних файлів { #disable-the-automatic-docs-for-static-files }
Як і при використанні користувацького CDN, першим кроком є вимкнення автоматичної документації, оскільки типово вона використовує CDN.
Щоб їх вимкнути, встановіть їхні URL у `None` під час створення вашого застосунку `FastAPI`:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[9] *}
### Додайте користувацьку документацію для статичних файлів { #include-the-custom-docs-for-static-files }
Аналогічно користувацькому CDN, тепер ви можете створити *операції шляху* для користувацької документації.
Знову ж, ви можете перевикористати внутрішні функції FastAPI для створення HTML-сторінок документації і передати їм потрібні аргументи:
- `openapi_url`: URL, за яким HTML-сторінка документації зможе отримати схему OpenAPI для вашого API. Тут можна використати атрибут `app.openapi_url`.
- `title`: заголовок вашого API.
- `oauth2_redirect_url`: тут можна використати `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url`, щоб узяти значення за замовчуванням.
- `swagger_js_url`: URL, за яким HTML для Swagger UI зможе отримати файл **JavaScript**. **Це той файл, який тепер віддає ваш власний застосунок**.
- `swagger_css_url`: URL, за яким HTML для Swagger UI зможе отримати файл **CSS**. **Це той файл, який тепер віддає ваш власний застосунок**.
Аналогічно для ReDoc...
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[2:6,14:22,25:27,30:36] *}
/// tip | Порада
*Операція шляху* для `swagger_ui_redirect` - це допоміжний маршрут, коли ви використовуєте OAuth2.
Якщо ви інтегруєте ваш API з провайдером OAuth2, ви зможете автентифікуватися і повернутися до документації API з отриманими обліковими даними. І взаємодіяти з ним, використовуючи реальну автентифікацію OAuth2.
Swagger UI впорається з цим «за лаштунками», але йому потрібен цей «redirect» хелпер.
///
### Створіть операцію шляху для перевірки статичних файлів { #create-a-path-operation-to-test-static-files }
Тепер, щоб перевірити, що все працює, створіть *операцію шляху*:
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[39:41] *}
### Перевірте UI зі статичними файлами { #test-static-files-ui }
Тепер ви маєте змогу вимкнути WiFi, відкрити документацію за [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs) і перезавантажити сторінку.
І навіть без Інтернету ви зможете побачити документацію для вашого API і взаємодіяти з ним.
================================================
FILE: docs/uk/docs/how-to/custom-request-and-route.md
================================================
# Користувацькі класи Request та APIRoute { #custom-request-and-apiroute-class }
У деяких випадках ви можете захотіти перевизначити логіку, яку використовують класи `Request` та `APIRoute`.
Зокрема, це може бути доброю альтернативою логіці в проміжному програмному забезпеченні.
Наприклад, якщо потрібно прочитати або змінити тіло запиту до того, як його обробить ваш застосунок.
/// danger | Обережно
Це «просунута» можливість.
Якщо ви тільки починаєте працювати з **FastAPI**, можливо, варто пропустити цей розділ.
///
## Випадки використання { #use-cases }
Деякі варіанти використання:
- Перетворення не-JSON тіл запитів на JSON (наприклад, [`msgpack`](https://msgpack.org/index.html)).
- Розпакування тіл запитів, стиснених gzip.
- Автоматичне логування всіх тіл запитів.
## Обробка користувацьких кодувань тіла запиту { #handling-custom-request-body-encodings }
Розгляньмо, як використати користувацький підклас `Request` для розпакування gzip-запитів.
А також підклас `APIRoute`, щоб застосувати цей користувацький клас запиту.
### Створіть користувацький клас `GzipRequest` { #create-a-custom-gziprequest-class }
/// tip | Порада
Це навчальний приклад, щоб продемонструвати принцип роботи. Якщо вам потрібна підтримка Gzip, скористайтеся вбудованим [`GzipMiddleware`](../advanced/middleware.md#gzipmiddleware).
///
Спочатку створимо клас `GzipRequest`, який перевизначить метод `Request.body()`, щоб розпаковувати тіло за наявності відповідного заголовка.
Якщо в заголовку немає `gzip`, він не намагатиметься розпаковувати тіло.
Таким чином один і той самий клас маршруту зможе обробляти як стиснені gzip, так і нестиснені запити.
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[9:16] *}
### Створіть користувацький клас `GzipRoute` { #create-a-custom-gziproute-class }
Далі створимо користувацький підклас `fastapi.routing.APIRoute`, який використовуватиме `GzipRequest`.
Цього разу він перевизначить метод `APIRoute.get_route_handler()`.
Цей метод повертає функцію. І саме ця функція прийме запит і поверне відповідь.
Тут ми використовуємо її, щоб створити `GzipRequest` з початкового запиту.
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[19:27] *}
/// note | Технічні деталі
У `Request` є атрибут `request.scope` - це просто Python `dict`, що містить метадані, пов'язані із запитом.
Також `Request` має `request.receive` - це функція для «отримання» тіла запиту.
`scope` `dict` і функція `receive` є частиною специфікації ASGI.
І саме ці дві сутності - `scope` та `receive` - потрібні для створення нового екземпляра `Request`.
Щоб дізнатися більше про `Request`, перегляньте [документацію Starlette про запити](https://www.starlette.dev/requests/).
///
Єдине, що робить інакше функція, повернена `GzipRequest.get_route_handler`, - перетворює `Request` на `GzipRequest`.
Завдяки цьому наш `GzipRequest` подбає про розпакування даних (за потреби) перед передаванням їх у наші *операції шляху*.
Після цього вся логіка обробки залишається тією самою.
А завдяки змінам у `GzipRequest.body` тіло запиту за потреби буде автоматично розпаковане під час завантаження **FastAPI**.
## Доступ до тіла запиту в обробнику виключень { #accessing-the-request-body-in-an-exception-handler }
/// tip | Порада
Щоб розв’язати це саме завдання, скоріш за все, простіше використати `body` у користувацькому обробнику `RequestValidationError` ([Обробка помилок](../tutorial/handling-errors.md#use-the-requestvalidationerror-body)).
Але цей приклад усе ще корисний і показує, як взаємодіяти з внутрішніми компонентами.
///
Ми також можемо скористатися цим підходом, щоб отримати доступ до тіла запиту в обробнику виключень.
Усе, що потрібно, - обробити запит усередині блоку `try`/`except`:
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[14,16] *}
Якщо станеться виключення, екземпляр `Request` усе ще буде у видимості, тож ми зможемо прочитати й використати тіло запиту під час обробки помилки:
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[17:19] *}
## Користувацький клас `APIRoute` у маршрутизаторі { #custom-apiroute-class-in-a-router }
Можна також встановити параметр `route_class` у `APIRouter`:
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial003_py310.py hl[26] *}
У цьому прикладі *операції шляху* в `router` використовуватимуть користувацький клас `TimedRoute` і матимуть додатковий заголовок відповіді `X-Response-Time` із часом, витраченим на формування відповіді:
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial003_py310.py hl[13:20] *}
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FILE: docs/uk/docs/how-to/extending-openapi.md
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# Розширення OpenAPI { #extending-openapi }
У деяких випадках вам може знадобитися змінити згенеровану схему OpenAPI.
У цьому розділі ви побачите як це зробити.
## Звичайний процес { #the-normal-process }
Звичайний (типовий) процес такий.
Застосунок `FastAPI` (екземпляр) має метод `.openapi()`, який має повертати схему OpenAPI.
Під час створення об'єкта застосунку реєструється *операція шляху* для `/openapi.json` (або для того значення, яке ви встановили в `openapi_url`).
Вона просто повертає відповідь JSON з результатом методу `.openapi()` застосунку.
Типово метод `.openapi()` перевіряє властивість `.openapi_schema`, і якщо там вже є дані, повертає їх.
Якщо ні, він генерує їх за допомогою утилітарної функції `fastapi.openapi.utils.get_openapi`.
Функція `get_openapi()` приймає такі параметри:
- `title`: Заголовок OpenAPI, показується в документації.
- `version`: Версія вашого API, напр. `2.5.0`.
- `openapi_version`: Версія специфікації OpenAPI, що використовується. Типово остання: `3.1.0`.
- `summary`: Короткий підсумок API.
- `description`: Опис вашого API; може містити markdown і буде показаний у документації.
- `routes`: Список маршрутів, це кожна з зареєстрованих *операцій шляху*. Їх беруть з `app.routes`.
/// info | Інформація
Параметр `summary` доступний в OpenAPI 3.1.0 і вище, підтримується FastAPI 0.99.0 і вище.
///
## Переписування типових значень { #overriding-the-defaults }
Використовуючи наведене вище, ви можете скористатися тією ж утилітарною функцією для генерації схеми OpenAPI і переписати потрібні частини.
Наприклад, додаймо [розширення OpenAPI ReDoc для додавання власного логотипа](https://github.com/Rebilly/ReDoc/blob/master/docs/redoc-vendor-extensions.md#x-logo).
### Звичайний **FastAPI** { #normal-fastapi }
Спочатку напишіть ваш застосунок **FastAPI** як зазвичай:
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[1,4,7:9] *}
### Згенерувати схему OpenAPI { #generate-the-openapi-schema }
Далі використайте ту ж утилітарну функцію для генерації схеми OpenAPI всередині функції `custom_openapi()`:
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[2,15:21] *}
### Змінити схему OpenAPI { #modify-the-openapi-schema }
Тепер можна додати розширення ReDoc, додавши власний `x-logo` до «об'єкта» `info` у схемі OpenAPI:
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[22:24] *}
### Кешувати схему OpenAPI { #cache-the-openapi-schema }
Ви можете використовувати властивість `.openapi_schema` як «кеш» для збереження згенерованої схеми.
Так вашому застосунку не доведеться щоразу генерувати схему, коли користувач відкриває документацію вашого API.
Вона буде згенерована лише один раз, а потім та сама закешована схема використовуватиметься для наступних запитів.
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[13:14,25:26] *}
### Переписати метод { #override-the-method }
Тепер ви можете замінити метод `.openapi()` вашою новою функцією.
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[29] *}
### Перевірте { #check-it }
Коли ви перейдете за адресою [http://127.0.0.1:8000/redoc](http://127.0.0.1:8000/redoc), побачите, що використовується ваш власний логотип (у цьому прикладі логотип **FastAPI**):
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FILE: docs/uk/docs/how-to/general.md
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# Загальне - Як зробити - Рецепти { #general-how-to-recipes }
Нижче наведено кілька вказівок до інших розділів документації для загальних або частих питань.
## Фільтрування даних - Безпека { #filter-data-security }
Щоб гарантувати, що ви не повертаєте більше даних, ніж слід, прочитайте документацію [Навчальний посібник - Модель відповіді - Тип повернення](../tutorial/response-model.md).
## Оптимізувати продуктивність відповіді - Модель відповіді - Тип повернення { #optimize-response-performance-response-model-return-type }
Щоб оптимізувати продуктивність під час повернення даних JSON, використовуйте тип повернення або модель відповіді, таким чином Pydantic виконуватиме серіалізацію в JSON на боці Rust, без проходження через Python. Докладніше читайте в документації [Навчальний посібник - Модель відповіді - Тип повернення](../tutorial/response-model.md).
## Мітки документації - OpenAPI { #documentation-tags-openapi }
Щоб додати мітки до ваших *операцій шляху* та згрупувати їх в інтерфейсі документації, прочитайте документацію [Навчальний посібник - Налаштування операції шляху - Мітки](../tutorial/path-operation-configuration.md#tags).
## Короткий опис і опис - OpenAPI { #documentation-summary-and-description-openapi }
Щоб додати короткий опис і опис до ваших *операцій шляху* і показати їх в інтерфейсі документації, прочитайте документацію [Навчальний посібник - Налаштування операції шляху - Короткий опис і опис](../tutorial/path-operation-configuration.md#summary-and-description).
## Опис відповіді в документації - OpenAPI { #documentation-response-description-openapi }
Щоб визначити опис відповіді, що відображається в інтерфейсі документації, прочитайте документацію [Навчальний посібник - Налаштування операції шляху - Опис відповіді](../tutorial/path-operation-configuration.md#response-description).
## Позначити застарілою *операцію шляху* - OpenAPI { #documentation-deprecate-a-path-operation-openapi }
Щоб позначити *операцію шляху* як застарілу і показати це в інтерфейсі документації, прочитайте документацію [Навчальний посібник - Налаштування операції шляху - Позначення як застаріле](../tutorial/path-operation-configuration.md#deprecate-a-path-operation).
## Перетворити будь-які дані на сумісні з JSON { #convert-any-data-to-json-compatible }
Щоб перетворити будь-які дані на сумісні з JSON, прочитайте документацію [Навчальний посібник - Кодувальник, сумісний з JSON](../tutorial/encoder.md).
## Метадані OpenAPI - Документація { #openapi-metadata-docs }
Щоб додати метадані до вашої схеми OpenAPI, зокрема ліцензію, версію, контактні дані тощо, прочитайте документацію [Навчальний посібник - Метадані та URL документації](../tutorial/metadata.md).
## Власний URL OpenAPI { #openapi-custom-url }
Щоб налаштувати URL OpenAPI (або прибрати його), прочитайте документацію [Навчальний посібник - Метадані та URL документації](../tutorial/metadata.md#openapi-url).
## URL документації OpenAPI { #openapi-docs-urls }
Щоб оновити URL, які використовуються для автоматично згенерованих інтерфейсів користувача документації, прочитайте документацію [Навчальний посібник - Метадані та URL документації](../tutorial/metadata.md#docs-urls).
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FILE: docs/uk/docs/how-to/graphql.md
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# GraphQL { #graphql }
Оскільки FastAPI базується на стандарті ASGI, дуже просто інтегрувати будь-яку бібліотеку GraphQL, сумісну з ASGI.
Ви можете поєднувати звичайні *операції шляху* FastAPI з GraphQL в одному застосунку.
/// tip | Порада
GraphQL розв’язує деякі дуже специфічні сценарії використання.
Порівняно зі звичайними веб-API він має переваги та недоліки.
Переконайтеся, що переваги для вашого випадку використання переважають недоліки. 🤓
///
## Бібліотеки GraphQL { #graphql-libraries }
Ось деякі бібліотеки GraphQL з підтримкою ASGI. Ви можете використовувати їх із FastAPI:
* [Strawberry](https://strawberry.rocks/) 🍓
* З [документацією для FastAPI](https://strawberry.rocks/docs/integrations/fastapi)
* [Ariadne](https://ariadnegraphql.org/)
* З [документацією для FastAPI](https://ariadnegraphql.org/docs/fastapi-integration)
* [Tartiflette](https://tartiflette.io/)
* З [Tartiflette ASGI](https://tartiflette.github.io/tartiflette-asgi/) для інтеграції з ASGI
* [Graphene](https://graphene-python.org/)
* З [starlette-graphene3](https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3)
## GraphQL зі Strawberry { #graphql-with-strawberry }
Якщо вам потрібен або ви хочете використовувати GraphQL, [Strawberry](https://strawberry.rocks/) - рекомендована бібліотека, адже її дизайн найближчий до дизайну FastAPI; усе базується на анотаціях типів.
Залежно від вашого сценарію використання ви можете надати перевагу іншій бібліотеці, але якби ви запитали мене, я, ймовірно, порадив би спробувати Strawberry.
Ось невеликий приклад того, як інтегрувати Strawberry з FastAPI:
{* ../../docs_src/graphql_/tutorial001_py310.py hl[3,22,25] *}
Більше про Strawberry ви можете дізнатися в [документації Strawberry](https://strawberry.rocks/).
І також [документацію про Strawberry з FastAPI](https://strawberry.rocks/docs/integrations/fastapi).
## Застарілий `GraphQLApp` зі Starlette { #older-graphqlapp-from-starlette }
Попередні версії Starlette містили клас `GraphQLApp` для інтеграції з [Graphene](https://graphene-python.org/).
Його вилучено з Starlette як застарілий, але якщо у вас є код, що його використовував, ви можете легко мігрувати на [starlette-graphene3](https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3), який покриває той самий сценарій використання та має майже ідентичний інтерфейс.
/// tip | Порада
Якщо вам потрібен GraphQL, я все ж рекомендую звернути увагу на [Strawberry](https://strawberry.rocks/), адже він базується на анотаціях типів, а не на власних класах і типах.
///
## Дізнайтеся більше { #learn-more }
Ви можете дізнатися більше про GraphQL в [офіційній документації GraphQL](https://graphql.org/).
Також ви можете почитати більше про кожну з цих бібліотек за наведеними посиланнями.
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FILE: docs/uk/docs/how-to/index.md
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# Як зробити - Рецепти { #how-to-recipes }
Тут ви побачите різні рецепти або керівництва «як зробити» з **різних тем**.
Більшість із цих ідей є більш-менш **незалежними**, і в більшості випадків вам слід вивчати їх лише тоді, коли вони безпосередньо стосуються **вашого проєкту**.
Якщо щось здається цікавим і корисним для вашого проєкту, сміливо перевірте це, інакше, ймовірно, просто пропустіть.
/// tip | Порада
Якщо ви хочете **вивчити FastAPI** у структурований спосіб (рекомендується), натомість прочитайте [Навчальний посібник - Посібник користувача](../tutorial/index.md) розділ за розділом.
///
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FILE: docs/uk/docs/how-to/migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2.md
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# Перехід з Pydantic v1 на Pydantic v2 { #migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2 }
Якщо у вас стара програма FastAPI, можливо, ви використовуєте Pydantic версії 1.
FastAPI версії 0.100.0 підтримував як Pydantic v1, так і v2. Використовувалася та версія, яку ви встановили.
FastAPI версії 0.119.0 запровадив часткову підтримку Pydantic v1 всередині Pydantic v2 (як `pydantic.v1`), щоб спростити перехід на v2.
FastAPI 0.126.0 припинив підтримку Pydantic v1, водночас ще певний час підтримував `pydantic.v1`.
/// warning | Попередження
Команда Pydantic припинила підтримку Pydantic v1 для останніх версій Python, починаючи з Python 3.14.
Це стосується і `pydantic.v1`, який більше не підтримується в Python 3.14 і новіших.
Якщо ви хочете використовувати найновіші можливості Python, вам потрібно переконатися, що ви використовуєте Pydantic v2.
///
Якщо у вас стара програма FastAPI з Pydantic v1, нижче я покажу, як мігрувати на Pydantic v2, а також можливості FastAPI 0.119.0, які допоможуть з поступовою міграцією.
## Офіційний посібник { #official-guide }
У Pydantic є офіційний [Посібник з міграції](https://docs.pydantic.dev/latest/migration/) з v1 на v2.
Там описано, що змінилося, як перевірки тепер стали коректнішими та суворішими, можливі застереження тощо.
Прочитайте його, щоб краще зрозуміти зміни.
## Тести { #tests }
Переконайтеся, що у вашій програмі є [тести](../tutorial/testing.md) і що ви запускаєте їх у системі безперервної інтеграції (CI).
Так ви зможете виконати оновлення і впевнитися, що все працює як очікується.
## `bump-pydantic` { #bump-pydantic }
У багатьох випадках, якщо ви використовуєте звичайні моделі Pydantic без налаштувань, більшу частину процесу міграції з Pydantic v1 на Pydantic v2 можна автоматизувати.
Ви можете скористатися [`bump-pydantic`](https://github.com/pydantic/bump-pydantic) від тієї ж команди Pydantic.
Цей інструмент допоможе автоматично змінити більшість коду, який потрібно змінити.
Після цього запустіть тести й перевірте, чи все працює. Якщо так - ви все завершили. 😎
## Pydantic v1 у v2 { #pydantic-v1-in-v2 }
Pydantic v2 містить усе з Pydantic v1 як підмодуль `pydantic.v1`. Але це більше не підтримується у версіях Python вище 3.13.
Це означає, що ви можете встановити останню версію Pydantic v2 та імпортувати і використовувати старі компоненти Pydantic v1 з цього підмодуля, ніби у вас встановлено старий Pydantic v1.
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial001_an_py310.py hl[1,4] *}
### Підтримка FastAPI для Pydantic v1 у v2 { #fastapi-support-for-pydantic-v1-in-v2 }
Починаючи з FastAPI 0.119.0, також є часткова підтримка Pydantic v1 всередині Pydantic v2, щоб спростити перехід на v2.
Тож ви можете оновити Pydantic до останньої версії 2 і змінити імпорти на використання підмодуля `pydantic.v1`, і в багатьох випадках усе просто запрацює.
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial002_an_py310.py hl[2,5,15] *}
/// warning | Попередження
Майте на увазі, що оскільки команда Pydantic більше не підтримує Pydantic v1 у нових версіях Python, починаючи з Python 3.14, використання `pydantic.v1` також не підтримується в Python 3.14 і новіших.
///
### Pydantic v1 і v2 в одній програмі { #pydantic-v1-and-v2-on-the-same-app }
Pydantic не підтримує ситуацію, коли модель Pydantic v2 має власні поля, визначені як моделі Pydantic v1, або навпаки.
```mermaid
graph TB
subgraph "❌ Not Supported"
direction TB
subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
V1Field["Pydantic v1 Model"]
end
subgraph V1["Pydantic v1 Model"]
V2Field["Pydantic v2 Model"]
end
end
style V2 fill:#f9fff3
style V1 fill:#fff6f0
style V1Field fill:#fff6f0
style V2Field fill:#f9fff3
```
...але в одній програмі ви можете мати окремі моделі на Pydantic v1 і v2.
```mermaid
graph TB
subgraph "✅ Supported"
direction TB
subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
V2Field["Pydantic v2 Model"]
end
subgraph V1["Pydantic v1 Model"]
V1Field["Pydantic v1 Model"]
end
end
style V2 fill:#f9fff3
style V1 fill:#fff6f0
style V1Field fill:#fff6f0
style V2Field fill:#f9fff3
```
У деяких випадках можна навіть використовувати моделі і Pydantic v1, і v2 в одній операції шляху у вашій програмі FastAPI:
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py hl[2:3,6,12,21:22] *}
У наведеному вище прикладі вхідна модель - це модель Pydantic v1, а вихідна модель (визначена як `response_model=ItemV2`) - модель Pydantic v2.
### Параметри Pydantic v1 { #pydantic-v1-parameters }
Якщо вам потрібно використовувати деякі специфічні для FastAPI інструменти для параметрів, як-от `Body`, `Query`, `Form` тощо, з моделями Pydantic v1, ви можете імпортувати їх з `fastapi.temp_pydantic_v1_params`, поки завершуєте міграцію на Pydantic v2:
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial004_an_py310.py hl[4,18] *}
### Покрокова міграція { #migrate-in-steps }
/// tip | Порада
Спершу спробуйте `bump-pydantic`: якщо ваші тести проходять і все працює - ви впоралися однією командою. ✨
///
Якщо `bump-pydantic` не підходить для вашого випадку, скористайтеся підтримкою одночасно Pydantic v1 і v2 в одній програмі, щоб виконати поступову міграцію на Pydantic v2.
Спочатку ви можете оновити Pydantic до останньої версії 2 і змінити імпорти на `pydantic.v1` для всіх ваших моделей.
Потім починайте переносити моделі з Pydantic v1 на v2 групами, поступовими кроками. 🚶
================================================
FILE: docs/uk/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md
================================================
# Окремі схеми OpenAPI для введення та виведення, чи ні { #separate-openapi-schemas-for-input-and-output-or-not }
Відколи вийшов **Pydantic v2**, згенерований OpenAPI став трохи точнішим і більш коректним, ніж раніше. 😎
Насправді подекуди буде навіть **дві схеми JSON** в OpenAPI для тієї самої моделі Pydantic: для введення та для виведення - залежно від наявності значень за замовчуванням.
Розгляньмо, як це працює, і як це змінити за потреби.
## Моделі Pydantic для введення та виведення { #pydantic-models-for-input-and-output }
Припустімо, у вас є модель Pydantic зі значеннями за замовчуванням, наприклад:
{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}
### Модель для введення { #model-for-input }
Якщо ви використовуєте цю модель як введення, як тут:
{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:15] hl[14] *}
…тоді поле `description` не буде обов'язковим, адже воно має значення за замовчуванням `None`.
### Модель для введення в документації { #input-model-in-docs }
У документації ви побачите, що поле `description` не має **червоної зірочки** - воно не позначене як обов'язкове:
Фреймворк FastAPI - це висока продуктивність, легко вивчати, швидко писати код, готовий до продакшину
## **Typer**, FastAPI для CLI { #typer-the-fastapi-of-clis }
Якщо ви створюєте застосунок CLI для використання в терміналі замість веб-API, зверніть увагу на [**Typer**](https://typer.tiangolo.com/).
**Typer** - молодший брат FastAPI. І його задумано як **FastAPI для CLI**. ⌨️ 🚀
## Вимоги { #requirements }
FastAPI стоїть на плечах гігантів:
* [Starlette](https://www.starlette.dev/) для вебчастини.
* [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) для частини даних.
## Встановлення { #installation }
Створіть і активуйте [віртуальне середовище](https://fastapi.tiangolo.com/uk/virtual-environments/), а потім встановіть FastAPI:
async def...fastapi dev...
### Додайте типи { #add-types }
Давайте змінимо один рядок з попередньої версії.
Ми змінимо саме цей фрагмент, параметри функції, з:
```Python
first_name, last_name
```
на:
```Python
first_name: str, last_name: str
```
Ось і все.
Це «підказки типів»:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial002_py310.py hl[1] *}
Це не те саме, що оголошення значень за замовчуванням, як це було б з:
```Python
first_name="john", last_name="doe"
```
Це зовсім інше.
Ми використовуємо двокрапку (`:`), не знак дорівнює (`=`).
І додавання підказок типів зазвичай не змінює того, що відбувається, порівняно з тим, що відбувалося б без них.
Але тепер уявіть, що ви знову посеред процесу створення функції, але з підказками типів.
У той самий момент ви спробуєте викликати автозаповнення за допомогою `Ctrl+Space` і побачите:
Разом з цим ви можете прокручувати, переглядаючи опції, допоки не знайдете ту, що «щось вам підказує»:
## Більше мотивації { #more-motivation }
Перевірте цю функцію, вона вже має підказки типів:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial003_py310.py hl[1] *}
Оскільки редактор знає типи змінних, ви не тільки отримаєте автозаповнення, ви також отримаєте перевірку помилок:
Тепер ви знаєте, щоб виправити це, вам потрібно перетворити `age` у строку за допомогою `str(age)`:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial004_py310.py hl[2] *}
## Оголошення типів { #declaring-types }
Щойно ви побачили основне місце для оголошення підказок типів. Як параметри функції.
Це також основне місце, де ви б їх використовували у **FastAPI**.
### Прості типи { #simple-types }
Ви можете оголошувати усі стандартні типи у Python, не тільки `str`.
Ви можете використовувати, наприклад:
* `int`
* `float`
* `bool`
* `bytes`
{* ../../docs_src/python_types/tutorial005_py310.py hl[1] *}
### Модуль `typing` { #typing-module }
Для деяких додаткових випадків використання може знадобитися імпортувати елементи зі стандартної бібліотеки, модуля `typing`. Наприклад, коли ви хочете оголосити, що щось має «будь-який тип», ви можете використати `Any` з `typing`:
```python
from typing import Any
def some_function(data: Any):
print(data)
```
### Generic типи { #generic-types }
Деякі типи можуть приймати «параметри типів» у квадратних дужках, щоб визначити їх внутрішні типи. Наприклад, «list строк» буде оголошений як `list[str]`.
Ці типи, які можуть приймати параметри типів, називаються **generic типами** або **generics**.
Ви можете використовувати ті самі вбудовані типи як generics (з квадратними дужками та типами всередині):
* `list`
* `tuple`
* `set`
* `dict`
#### List { #list }
Наприклад, давайте визначимо змінну, яка буде `list` із `str`.
Оголосіть змінну з тим самим синтаксисом двокрапки (`:`).
Як тип вкажіть `list`.
Оскільки список є типом, який містить деякі внутрішні типи, ви поміщаєте їх у квадратні дужки:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial006_py310.py hl[1] *}
/// info | Інформація
Ці внутрішні типи в квадратних дужках називаються «параметрами типу».
У цьому випадку `str` — це параметр типу, переданий у `list`.
///
Це означає: «змінна `items` — це `list`, і кожен з елементів у цьому списку — `str`».
Зробивши це, ваш редактор може надати підтримку навіть під час обробки елементів зі списку:
Без типів цього майже неможливо досягти.
Зверніть увагу, що змінна `item` є одним із елементів у списку `items`.
І все ж редактор знає, що це `str`, і надає підтримку для цього.
#### Tuple and Set { #tuple-and-set }
Ви повинні зробити те ж саме, щоб оголосити `tuple` і `set`:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial007_py310.py hl[1] *}
Це означає:
* Змінна `items_t` — це `tuple` з 3 елементами: `int`, ще `int`, та `str`.
* Змінна `items_s` — це `set`, і кожен його елемент має тип `bytes`.
#### Dict { #dict }
Щоб оголосити `dict`, вам потрібно передати 2 параметри типу, розділені комами.
Перший параметр типу для ключів у `dict`.
Другий параметр типу для значень у `dict`:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial008_py310.py hl[1] *}
Це означає:
* Змінна `prices` — це `dict`:
* Ключі цього `dict` мають тип `str` (скажімо, назва кожного предмета).
* Значення цього `dict` мають тип `float` (скажімо, ціна кожного предмета).
#### Union { #union }
Ви можете оголосити, що змінна може бути будь-яким із **кількох типів**, наприклад `int` або `str`.
Щоб визначити це, використовуйте вертикальну риску (`|`), щоб розділити обидва типи.
Це називається «union», тому що змінна може бути чимось із об’єднання цих двох множин типів.
```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008b_py310.py!}
```
Це означає, що `item` може бути `int` або `str`.
#### Можливо `None` { #possibly-none }
Ви можете оголосити, що значення може мати тип, наприклад `str`, але також може бути `None`.
//// tab | Python 3.10+
```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial009_py310.py!}
```
////
Використання `str | None` замість просто `str` дозволить редактору допомогти вам виявити помилки, коли ви могли б вважати, що значенням завжди є `str`, хоча насправді воно також може бути `None`.
### Класи як типи { #classes-as-types }
Ви також можете оголосити клас як тип змінної.
Скажімо, у вас є клас `Person` з імʼям:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py310.py hl[1:3] *}
Потім ви можете оголосити змінну типу `Person`:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py310.py hl[6] *}
І знову ж таки, ви отримуєте всю підтримку редактора:
Зверніть увагу, що це означає: «`one_person` — це **екземпляр** класу `Person`».
Це не означає: «`one_person` — це **клас** з назвою `Person`».
## Pydantic моделі { #pydantic-models }
[Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) — це бібліотека Python для валідації даних.
Ви оголошуєте «форму» даних як класи з атрибутами.
І кожен атрибут має тип.
Потім ви створюєте екземпляр цього класу з деякими значеннями, і він перевірить ці значення, перетворить їх у відповідний тип (якщо є потреба) і надасть вам об’єкт з усіма даними.
І ви отримуєте всю підтримку редактора з цим отриманим об’єктом.
Приклад з офіційної документації Pydantic:
{* ../../docs_src/python_types/tutorial011_py310.py *}
/// info | Інформація
Щоб дізнатись більше про [Pydantic, перегляньте його документацію](https://docs.pydantic.dev/).
///
**FastAPI** повністю базується на Pydantic.
Ви побачите набагато більше цього всього на практиці в [Навчальний посібник - Посібник користувача](tutorial/index.md).
## Підказки типів з анотаціями метаданих { #type-hints-with-metadata-annotations }
У Python також є можливість додавати **додаткові метадані** до цих підказок типів за допомогою `Annotated`.
Ви можете імпортувати `Annotated` з `typing`.
{* ../../docs_src/python_types/tutorial013_py310.py hl[1,4] *}
Сам Python нічого не робить із цим `Annotated`. А для редакторів та інших інструментів тип усе ще є `str`.
Але ви можете використати це місце в `Annotated`, щоб надати **FastAPI** додаткові метадані про те, як ви хочете, щоб ваш застосунок поводився.
Важливо пам’ятати, що **перший *параметр типу***, який ви передаєте в `Annotated`, — це **фактичний тип**. Решта — це лише метадані для інших інструментів.
Наразі вам просто потрібно знати, що `Annotated` існує і що це стандартний Python. 😎
Пізніше ви побачите, наскільки **потужним** це може бути.
/// tip | Порада
Той факт, що це **стандартний Python**, означає, що ви й надалі отримуватимете **найкращий можливий досвід розробки** у вашому редакторі, з інструментами, які ви використовуєте для аналізу та рефакторингу коду тощо. ✨
А також те, що ваш код буде дуже сумісним із багатьма іншими інструментами та бібліотеками Python. 🚀
///
## Підказки типів у **FastAPI** { #type-hints-in-fastapi }
**FastAPI** використовує ці підказки типів для виконання кількох речей.
З **FastAPI** ви оголошуєте параметри з підказками типів, і отримуєте:
* **Підтримку редактора**.
* **Перевірку типів**.
...і **FastAPI** використовує ті самі оголошення для:
* **Визначення вимог**: з параметрів шляху запиту, параметрів запиту, заголовків, тіл, залежностей тощо.
* **Перетворення даних**: із запиту в необхідний тип.
* **Перевірки даних**: що надходять від кожного запиту:
* Генерування **автоматичних помилок**, що повертаються клієнту, коли дані недійсні.
* **Документування** API за допомогою OpenAPI:
* який потім використовується для автоматичної інтерактивної документації користувальницьких інтерфейсів.
Все це може здатися абстрактним. Не хвилюйтеся. Ви побачите все це в дії в [Навчальний посібник - Посібник користувача](tutorial/index.md).
Важливо те, що за допомогою стандартних типів Python в одному місці (замість того, щоб додавати більше класів, декораторів тощо), **FastAPI** зробить багато роботи за вас.
/// info | Інформація
Якщо ви вже пройшли весь навчальний посібник і повернулися, щоб дізнатися більше про типи, ось хороший ресурс: [«шпаргалка» від `mypy`](https://mypy.readthedocs.io/en/latest/cheat_sheet_py3.html).
///
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FILE: docs/uk/docs/resources/index.md
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# Ресурси { #resources }
Додаткові ресурси, зовнішні посилання та інше. ✈️
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FILE: docs/uk/docs/translation-banner.md
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/// details | 🌐 Переклад ШІ та людьми
Цей переклад виконано ШІ під керівництвом людей. 🤝
Можливі помилки через неправильне розуміння початкового змісту або неприродні формулювання тощо. 🤖
Ви можете покращити цей переклад, [допомігши нам краще спрямовувати AI LLM](https://fastapi.tiangolo.com/uk/contributing/#translations).
[Англійська версія](ENGLISH_VERSION_URL)
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FILE: docs/uk/docs/tutorial/background-tasks.md
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# Фонові задачі { #background-tasks }
Ви можете створювати фонові задачі, які будуть виконуватися після повернення відповіді.
Це корисно для операцій, які потрібно виконати після обробки запиту, але клієнту не обов’язково чекати завершення цієї операції перед отриманням відповіді.
Це включає, наприклад:
* Надсилання email-сповіщень після виконання певної дії:
* Підключення до поштового сервера та надсилання листа може займати кілька секунд. Ви можете відразу повернути відповідь, а email-сповіщення надіслати у фоні.
* Обробка даних:
* Наприклад, якщо ви отримали файл, який потрібно обробити довготривалим процесом, можна повернути відповідь «Accepted» (HTTP 202) і виконати обробку файлу у фоні.
## Використання `BackgroundTasks` { #using-backgroundtasks }
Спочатку імпортуйте `BackgroundTasks` і оголосіть параметр у вашій функції операції шляху з анотацією типу `BackgroundTasks`:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[1,13] *}
**FastAPI** створить для вас об’єкт типу `BackgroundTasks` і передасть його як цей параметр.
## Створення функції задачі { #create-a-task-function }
Створіть функцію, яка буде виконуватися як фонова задача.
Це звичайна функція, яка може отримувати параметри.
Вона може бути асинхронною `async def` або звичайною `def` функцією – **FastAPI** обробить її правильно.
У нашому випадку функція записує у файл (імітуючи надсилання email).
І оскільки операція запису не використовує `async` та `await`, ми визначаємо функцію як звичайну `def`:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[6:9] *}
## Додавання фонової задачі { #add-the-background-task }
Усередині вашої функції операції шляху, передайте функцію задачі в об'єкт background tasks, використовуючи метод `.add_task()`:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[14] *}
`.add_task()` приймає аргументи:
* Функцію задачі, яка буде виконуватися у фоновому режимі (`write_notification`).
* Будь-яку послідовність аргументів, які потрібно передати у функцію задачі у відповідному порядку (`email`).
* Будь-які іменовані аргументи, які потрібно передати у функцію задачі (`message="some notification"`).
## Впровадження залежностей { #dependency-injection }
Використання `BackgroundTasks` також працює з системою впровадження залежностей. Ви можете оголосити параметр типу `BackgroundTasks` на різних рівнях: у функції операції шляху, у залежності (залежний), у підзалежності тощо.
**FastAPI** знає, як діяти в кожному випадку і як повторно використовувати один і той самий об'єкт, щоб усі фонові задачі були об’єднані та виконувалися у фоновому режимі після завершення основного запиту:
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002_an_py310.py hl[13,15,22,25] *}
У цьому прикладі повідомлення будуть записані у файл `log.txt` після того, як відповідь буде надіслана.
Якщо у запиті був переданий параметр запиту, він буде записаний у лог у фоновій задачі.
А потім інша фонова задача, згенерована у функції операції шляху, запише повідомлення з використанням параметра шляху `email`.
## Технічні деталі { #technical-details }
Клас `BackgroundTasks` походить безпосередньо з [`starlette.background`](https://www.starlette.dev/background/).
Він імпортується/включається безпосередньо у FastAPI, щоб ви могли імпортувати його з `fastapi` і випадково не імпортували альтернативний `BackgroundTask` (без `s` в кінці) з `starlette.background`.
Якщо використовувати лише `BackgroundTasks` (а не `BackgroundTask`), то його можна передавати як параметр у функції операції шляху, і **FastAPI** подбає про все інше, так само як і про використання об'єкта `Request`.
Також можна використовувати `BackgroundTask` окремо в FastAPI, але для цього вам доведеться створити об'єкт у коді та повернути Starlette `Response`, включаючи його.
Детальніше можна почитати в [офіційній документації Starlette про Background Tasks](https://www.starlette.dev/background/).
## Застереження { #caveat }
Якщо вам потрібно виконувати складні фонові обчислення, і при цьому нема потреби запускати їх у тому ж процесі (наприклад, не потрібно спільного доступу до пам’яті чи змінних), можливо, варто скористатися більш потужними інструментами, такими як [Celery](https://docs.celeryq.dev).
Такі інструменти зазвичай потребують складнішої конфігурації та менеджера черги повідомлень/завдань, наприклад, RabbitMQ або Redis. Однак вони дозволяють виконувати фонові задачі в кількох процесах і особливо — на кількох серверах.
Якщо ж вам потрібно отримати доступ до змінних і об’єктів із тієї ж **FastAPI**-програми або виконувати невеликі фонові завдання (наприклад, надсилати email-сповіщення), достатньо просто використовувати `BackgroundTasks`.
## Підсумок { #recap }
Імпортуйте та використовуйте `BackgroundTasks` як параметри у функціях операції шляху та залежностях, щоб додавати фонові задачі.
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FILE: docs/uk/docs/tutorial/bigger-applications.md
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# Більші застосунки - кілька файлів { #bigger-applications-multiple-files }
Якщо ви створюєте застосунок або веб-API, рідко вдається вмістити все в один файл.
**FastAPI** надає зручний інструмент для структурування вашого застосунку, зберігаючи всю гнучкість.
/// info | Інформація
Якщо ви прийшли з Flask, це еквівалент «Blueprints» у Flask.
///
## Приклад структури файлів { #an-example-file-structure }
Припустімо, у вас така структура файлів:
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ ├── dependencies.py
│ └── routers
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── items.py
│ │ └── users.py
│ └── internal
│ ├── __init__.py
│ └── admin.py
```
/// tip | Порада
Тут кілька файлів `__init__.py`: по одному в кожному каталозі та підкаталозі.
Саме це дозволяє імпортувати код з одного файлу в інший.
Наприклад, у `app/main.py` ви можете мати рядок:
```
from app.routers import items
```
///
* Каталог `app` містить усе. І він має порожній файл `app/__init__.py`, тож це «пакет Python» (збірка «модулів Python»): `app`.
* Він містить файл `app/main.py`. Оскільки він усередині пакета Python (каталог з файлом `__init__.py`), це «модуль» цього пакета: `app.main`.
* Є також файл `app/dependencies.py`, так само як `app/main.py`, це «модуль»: `app.dependencies`.
* Є підкаталог `app/routers/` з іншим файлом `__init__.py`, отже це «підпакет Python»: `app.routers`.
* Файл `app/routers/items.py` знаходиться в пакеті `app/routers/`, отже це підмодуль: `app.routers.items`.
* Так само і `app/routers/users.py`, це інший підмодуль: `app.routers.users`.
* Є також підкаталог `app/internal/` з іншим файлом `__init__.py`, отже це інший «підпакет Python»: `app.internal`.
* І файл `app/internal/admin.py` - ще один підмодуль: `app.internal.admin`.
Та сама структура файлів з коментарями:
```bash
.
├── app # «app» - це пакет Python
│ ├── __init__.py # цей файл робить «app» «пакетом Python»
│ ├── main.py # модуль «main», напр. import app.main
│ ├── dependencies.py # модуль «dependencies», напр. import app.dependencies
│ └── routers # «routers» - це «підпакет Python»
│ │ ├── __init__.py # робить «routers» «підпакетом Python»
│ │ ├── items.py # підмодуль «items», напр. import app.routers.items
│ │ └── users.py # підмодуль «users», напр. import app.routers.users
│ └── internal # «internal» - це «підпакет Python»
│ ├── __init__.py # робить «internal» «підпакетом Python»
│ └── admin.py # підмодуль «admin», напр. import app.internal.admin
```
## `APIRouter` { #apirouter }
Припустімо, файл, присвячений обробці лише користувачів, - це підмодуль у `/app/routers/users.py`.
Ви хочете мати *операції шляху*, пов'язані з користувачами, відокремлено від решти коду, щоб зберегти порядок.
Але це все одно частина того самого застосунку/веб-API **FastAPI** (це частина того самого «пакета Python»).
Ви можете створювати *операції шляху* для цього модуля, використовуючи `APIRouter`.
### Імпортуйте `APIRouter` { #import-apirouter }
Імпортуйте його та створіть «екземпляр» так само, як ви б робили з класом `FastAPI`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/users.py hl[1,3] title["app/routers/users.py"] *}
### *Операції шляху* з `APIRouter` { #path-operations-with-apirouter }
Потім використовуйте його для оголошення *операцій шляху*.
Використовуйте його так само, як і клас `FastAPI`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/users.py hl[6,11,16] title["app/routers/users.py"] *}
Можете думати про `APIRouter` як про «міні `FastAPI`».
Підтримуються ті самі опції.
Ті самі `parameters`, `responses`, `dependencies`, `tags` тощо.
/// tip | Порада
У цьому прикладі змінна називається `router`, але ви можете назвати її як завгодно.
///
Ми включимо цей `APIRouter` у основний застосунок `FastAPI`, але спочатку розгляньмо залежності та інший `APIRouter`.
## Залежності { #dependencies }
Бачимо, що нам знадобляться кілька залежностей, які використовуються в різних місцях застосунку.
Тож помістимо їх у власний модуль `dependencies` (`app/dependencies.py`).
Тепер використаємо просту залежність для читання користувацького заголовка `X-Token`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/dependencies.py hl[3,6:8] title["app/dependencies.py"] *}
/// tip | Порада
Ми використовуємо вигаданий заголовок, щоб спростити приклад.
Але в реальних випадках ви отримаєте кращі результати, використовуючи інтегровані [засоби безпеки](security/index.md).
///
## Інший модуль з `APIRouter` { #another-module-with-apirouter }
Припустімо, у вас також є кінцеві точки для обробки «items» у модулі `app/routers/items.py`.
У вас є *операції шляху* для:
* `/items/`
* `/items/{item_id}`
Структура така сама, як у `app/routers/users.py`.
Але ми хочемо бути розумнішими й трохи спростити код.
Ми знаємо, що всі *операції шляху* в цьому модулі мають однакові:
* Префікс шляху `prefix`: `/items`.
* `tags`: (лише одна мітка: `items`).
* Додаткові `responses`.
* `dependencies`: усім потрібна залежність `X-Token`, яку ми створили.
Тож замість додавання цього до кожної *операції шляху*, ми можемо додати це до `APIRouter`.
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[5:10,16,21] title["app/routers/items.py"] *}
Оскільки шлях кожної *операції шляху* має починатися з `/`, як у:
```Python hl_lines="1"
@router.get("/{item_id}")
async def read_item(item_id: str):
...
```
...префікс не має містити кінцевий `/`.
Отже, у цьому випадку префікс - це `/items`.
Ми також можемо додати список `tags` та додаткові `responses`, які застосовуватимуться до всіх *операцій шляху*, включених у цей router.
І ми можемо додати список `dependencies`, які буде додано до всіх *операцій шляху* у router і які виконуватимуться/вирішуватимуться для кожного запиту до них.
/// tip | Порада
Зверніть увагу, що так само як і для [залежностей у декораторах *операцій шляху*](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md), жодне значення не буде передано вашій *функції операції шляху*.
///
У підсумку шляхи предметів тепер:
* `/items/`
* `/items/{item_id}`
...як ми і планували.
* Вони будуть позначені списком міток, що містить один рядок `"items"`.
* Ці «мітки» особливо корисні для автоматичної інтерактивної документації (за допомогою OpenAPI).
* Усі вони включатимуть наперед визначені `responses`.
* Для всіх цих *операцій шляху* список `dependencies` буде оцінений/виконаний перед ними.
* Якщо ви також оголосите залежності в конкретній *операції шляху*, **вони також будуть виконані**.
* Спочатку виконуються залежності router'а, потім [`dependencies` у декораторі](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md), а потім звичайні параметричні залежності.
* Ви також можете додати [`Security` залежності з `scopes`](../advanced/security/oauth2-scopes.md).
/// tip | Порада
Наявність `dependencies` у `APIRouter` можна використати, наприклад, щоб вимагати автентифікацію для всієї групи *операцій шляху*. Навіть якщо залежності не додані до кожної з них окремо.
///
/// check | Перевірте
Параметри `prefix`, `tags`, `responses` і `dependencies` - це (як і в багатьох інших випадках) просто можливість **FastAPI**, яка допомагає уникати дублювання коду.
///
### Імпортуйте залежності { #import-the-dependencies }
Цей код живе в модулі `app.routers.items`, у файлі `app/routers/items.py`.
І нам потрібно отримати функцію залежності з модуля `app.dependencies`, файлу `app/dependencies.py`.
Тож ми використовуємо відносний імпорт з `..` для залежностей:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[3] title["app/routers/items.py"] *}
#### Як працюють відносні імпорти { #how-relative-imports-work }
/// tip | Порада
Якщо ви досконало знаєте, як працюють імпорти, перейдіть до наступного розділу нижче.
///
Одна крапка `.`, як у:
```Python
from .dependencies import get_token_header
```
означає:
* Починаючи в тому самому пакеті, де знаходиться цей модуль (файл `app/routers/items.py`) (каталог `app/routers/`)...
* знайти модуль `dependencies` (уявний файл `app/routers/dependencies.py`)...
* і з нього імпортувати функцію `get_token_header`.
Але такого файлу не існує, наші залежності у файлі `app/dependencies.py`.
Згадайте, як виглядає структура нашого застосунку/файлів:
---
Дві крапки `..`, як у:
```Python
from ..dependencies import get_token_header
```
означають:
* Починаючи в тому самому пакеті, де знаходиться цей модуль (файл `app/routers/items.py`) (каталог `app/routers/`)...
* перейти до батьківського пакета (каталог `app/`)...
* і там знайти модуль `dependencies` (файл `app/dependencies.py`)...
* і з нього імпортувати функцію `get_token_header`.
Це працює правильно! 🎉
---
Так само, якби ми використали три крапки `...`, як у:
```Python
from ...dependencies import get_token_header
```
це б означало:
* Починаючи в тому самому пакеті, де знаходиться цей модуль (файл `app/routers/items.py`) (каталог `app/routers/`)...
* перейти до батьківського пакета (каталог `app/`)...
* потім перейти до батьківського пакета від того (немає батьківського пакета, `app` - верхній рівень 😱)...
* і там знайти модуль `dependencies` (файл `app/dependencies.py`)...
* і з нього імпортувати функцію `get_token_header`.
Це б посилалося на якийсь пакет вище за `app/` з власним файлом `__init__.py` тощо. Але в нас такого немає. Тож у нашому прикладі це спричинить помилку. 🚨
Але тепер ви знаєте, як це працює, тож можете використовувати відносні імпорти у власних застосунках, незалежно від їхньої складності. 🤓
### Додайте користувацькі `tags`, `responses` і `dependencies` { #add-some-custom-tags-responses-and-dependencies }
Ми не додаємо префікс `/items` ані `tags=["items"]` до кожної *операції шляху*, бо додали їх до `APIRouter`.
Але ми все ще можемо додати _ще_ `tags`, які будуть застосовані до конкретної *операції шляху*, а також додаткові `responses`, специфічні для цієї *операції шляху*:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[30:31] title["app/routers/items.py"] *}
/// tip | Порада
Остання операція шляху матиме комбінацію міток: `["items", "custom"]`.
І вона також матиме в документації обидві відповіді: одну для `404` і одну для `403`.
///
## Основний `FastAPI` { #the-main-fastapi }
Тепер розгляньмо модуль `app/main.py`.
Тут ви імпортуєте і використовуєте клас `FastAPI`.
Це буде головний файл вашого застосунку, який усе поєднує.
І оскільки більшість вашої логіки тепер житиме у власних модулях, головний файл буде досить простим.
### Імпортуйте `FastAPI` { #import-fastapi }
Імпортуйте та створіть клас `FastAPI`, як зазвичай.
І ми навіть можемо оголосити [глобальні залежності](dependencies/global-dependencies.md), які будуть поєднані із залежностями кожного `APIRouter`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[1,3,7] title["app/main.py"] *}
### Імпортуйте `APIRouter` { #import-the-apirouter }
Тепер імпортуємо інші підмодулі, що мають `APIRouter`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[4:5] title["app/main.py"] *}
Оскільки файли `app/routers/users.py` та `app/routers/items.py` - це підмодулі, що є частиною того самого пакета Python `app`, ми можемо використати одну крапку `.` для «відносних імпортів».
### Як працює імпорт { #how-the-importing-works }
Розділ:
```Python
from .routers import items, users
```
означає:
* Починаючи в тому самому пакеті, де знаходиться цей модуль (файл `app/main.py`) (каталог `app/`)...
* знайти підпакет `routers` (каталог `app/routers/`)...
* і з нього імпортувати підмодулі `items` (файл `app/routers/items.py`) і `users` (файл `app/routers/users.py`)...
Модуль `items` матиме змінну `router` (`items.router`). Це та сама, що ми створили у файлі `app/routers/items.py`, це об’єкт `APIRouter`.
Потім ми робимо те саме для модуля `users`.
Ми також могли б імпортувати їх так:
```Python
from app.routers import items, users
```
/// info | Інформація
Перша версія - «відносний імпорт»:
```Python
from .routers import items, users
```
Друга версія - «абсолютний імпорт»:
```Python
from app.routers import items, users
```
Щоб дізнатися більше про пакети й модулі Python, прочитайте [офіційну документацію Python про модулі](https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html).
///
### Уникайте колізій імен { #avoid-name-collisions }
Ми імпортуємо підмодуль `items` напряму, замість імпорту лише його змінної `router`.
Це тому, що в підмодулі `users` також є змінна з назвою `router`.
Якби ми імпортували один за одним, як:
```Python
from .routers.items import router
from .routers.users import router
```
`router` з `users` перезаписав би той, що з `items`, і ми не змогли б використовувати їх одночасно.
Щоб мати змогу використовувати обидва в одному файлі, ми імпортуємо підмодулі напряму:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[5] title["app/main.py"] *}
### Додайте `APIRouter` для `users` і `items` { #include-the-apirouters-for-users-and-items }
Тепер додаймо `router` з підмодулів `users` і `items`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[10:11] title["app/main.py"] *}
/// info | Інформація
`users.router` містить `APIRouter` у файлі `app/routers/users.py`.
А `items.router` містить `APIRouter` у файлі `app/routers/items.py`.
///
За допомогою `app.include_router()` ми можемо додати кожен `APIRouter` до основного застосунку `FastAPI`.
Це включить усі маршрути з цього router'а як частину застосунку.
/// note | Технічні деталі
Фактично, всередині для кожної *операції шляху*, оголошеної в `APIRouter`, буде створена окрема *операція шляху*.
Тобто за лаштунками все працюватиме так, ніби це один і той самий застосунок.
///
/// check | Перевірте
Вам не потрібно перейматися продуктивністю під час включення router'ів.
Це займе мікросекунди і відбуватиметься лише під час запуску.
Тож це не вплине на продуктивність. ⚡
///
### Додайте `APIRouter` з власними `prefix`, `tags`, `responses` і `dependencies` { #include-an-apirouter-with-a-custom-prefix-tags-responses-and-dependencies }
Уявімо, що ваша організація надала вам файл `app/internal/admin.py`.
Він містить `APIRouter` з кількома адміністративними *операціями шляху*, які організація спільно використовує між кількома проєктами.
Для цього прикладу він буде дуже простим. Але припустімо, що оскільки його спільно використовують з іншими проєктами організації, ми не можемо модифікувати його та додавати `prefix`, `dependencies`, `tags` тощо прямо до `APIRouter`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/internal/admin.py hl[3] title["app/internal/admin.py"] *}
Але ми все одно хочемо встановити користувацький `prefix` під час включення `APIRouter`, щоб усі його *операції шляху* починалися з `/admin`, хочемо захистити його за допомогою `dependencies`, які вже є в цьому проєкті, і хочемо додати `tags` та `responses`.
Ми можемо оголосити все це, не змінюючи оригінальний `APIRouter`, передавши ці параметри до `app.include_router()`:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[14:17] title["app/main.py"] *}
Таким чином, вихідний `APIRouter` залишиться без змін, тож ми все ще зможемо спільно використовувати той самий файл `app/internal/admin.py` з іншими проєктами в організації.
У результаті в нашому застосунку кожна з *операцій шляху* з модуля `admin` матиме:
* Префікс `/admin`.
* Мітку `admin`.
* Залежність `get_token_header`.
* Відповідь `418`. 🍵
Але це вплине лише на цей `APIRouter` у нашому застосунку, а не на будь-який інший код, який його використовує.
Наприклад, інші проєкти можуть використовувати той самий `APIRouter` з іншим методом автентифікації.
### Додайте *операцію шляху* { #include-a-path-operation }
Ми також можемо додавати *операції шляху* безпосередньо до застосунку `FastAPI`.
Тут ми це робимо... просто щоб показати, що так можна 🤷:
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[21:23] title["app/main.py"] *}
і це працюватиме коректно разом з усіма іншими *операціями шляху*, доданими через `app.include_router()`.
/// info | Дуже технічні деталі
Примітка: це дуже технічна деталь, яку ви, ймовірно, можете просто пропустити.
---
`APIRouter` не «монтуються», вони не ізольовані від решти застосунку.
Це тому, що ми хочемо включати їхні *операції шляху* в схему OpenAPI та інтерфейси користувача.
Оскільки ми не можемо просто ізолювати їх і «змонтувати» незалежно від решти, *операції шляху* «клонуються» (створюються заново), а не включаються безпосередньо.
///
## Налаштуйте `entrypoint` у `pyproject.toml` { #configure-the-entrypoint-in-pyproject-toml }
Оскільки ваш об'єкт FastAPI `app` знаходиться в `app/main.py`, ви можете налаштувати `entrypoint` у файлі `pyproject.toml` так:
```toml
[tool.fastapi]
entrypoint = "app.main:app"
```
це еквівалентно імпорту:
```python
from app.main import app
```
Таким чином команда `fastapi` знатиме, де знайти ваш застосунок.
/// Note | Примітка
Ви також могли б передати шлях команді, наприклад:
```console
$ fastapi dev app/main.py
```
Але тоді вам доведеться щоразу пам'ятати, щоб передавати правильний шлях, коли ви викликаєте команду `fastapi`.
Крім того, інші інструменти можуть не знайти його, наприклад [розширення VS Code](../editor-support.md) або [FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com), тому рекомендовано використовувати `entrypoint` у `pyproject.toml`.
///
## Перевірте автоматичну документацію API { #check-the-automatic-api-docs }
Тепер запустіть ваш застосунок:
## Включайте той самий router кілька разів з різними `prefix` { #include-the-same-router-multiple-times-with-different-prefix }
Ви також можете використовувати `.include_router()` кілька разів з одним і тим самим router'ом, але з різними префіксами.
Це може бути корисно, наприклад, щоб публікувати той самий API під різними префіксами, наприклад `/api/v1` і `/api/latest`.
Це просунуте використання, яке вам може й не знадобитися, але воно є на випадок, якщо потрібно.
## Включіть один `APIRouter` до іншого { #include-an-apirouter-in-another }
Так само як ви можете включити `APIRouter` у застосунок `FastAPI`, ви можете включити `APIRouter` в інший `APIRouter`, використовуючи:
```Python
router.include_router(other_router)
```
Переконайтеся, що ви робите це до включення `router` в застосунок `FastAPI`, щоб *операції шляху* з `other_router` також були включені.
================================================
FILE: docs/uk/docs/tutorial/body-fields.md
================================================
# Тіло — Поля { #body-fields }
Так само як ви можете оголошувати додаткову валідацію та метадані в параметрах *функції операції шляху* за допомогою `Query`, `Path` та `Body`, ви можете оголошувати валідацію та метадані всередині моделей Pydantic, використовуючи `Field` від Pydantic.
## Імпорт `Field` { #import-field }
Спочатку вам потрібно імпортувати це:
{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}
/// warning | Попередження
Зверніть увагу, що `Field` імпортується безпосередньо з `pydantic`, а не з `fastapi`, як усе інше (`Query`, `Path`, `Body` тощо).
///
## Оголошення атрибутів моделі { #declare-model-attributes }
Потім ви можете використовувати `Field` з атрибутами моделі:
{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}
`Field` працює так само, як `Query`, `Path` і `Body`, має ті самі параметри тощо.
/// note | Технічні деталі
Насправді `Query`, `Path` та інші, які ви побачите далі, створюють об'єкти підкласів спільного класу `Param`, який сам є підкласом класу `FieldInfo` з Pydantic.
І `Field` від Pydantic також повертає екземпляр `FieldInfo`.
`Body` також безпосередньо повертає об'єкти підкласу `FieldInfo`. І є інші, які ви побачите пізніше, що є підкласами класу `Body`.
Пам'ятайте, що коли ви імпортуєте `Query`, `Path` та інші з `fastapi`, це фактично функції, які повертають спеціальні класи.
///
/// tip | Порада
Зверніть увагу, що кожен атрибут моделі з типом, значенням за замовчуванням і `Field` має ту саму структуру, що й параметр *функції операції шляху*, з `Field` замість `Path`, `Query` і `Body`.
///
## Додавання додаткової інформації { #add-extra-information }
Ви можете оголошувати додаткову інформацію в `Field`, `Query`, `Body` тощо. І вона буде включена до згенерованої JSON Schema.
Ви дізнаєтеся більше про додавання додаткової інформації пізніше в документації, коли вивчатимете, як оголошувати приклади.
/// warning | Попередження
Додаткові ключі, передані в `Field`, також будуть присутні в отриманій схемі OpenAPI для вашого застосунку.
Оскільки ці ключі не обов'язково є частиною специфікації OpenAPI, деякі інструменти OpenAPI, наприклад [валідатор OpenAPI](https://validator.swagger.io/), можуть не працювати з вашою згенерованою схемою.
///
## Підсумок { #recap }
Ви можете використовувати `Field` від Pydantic, щоб оголошувати додаткову валідацію та метадані для атрибутів моделі.
Ви також можете використовувати додаткові keyword arguments, щоб передавати додаткові метадані JSON Schema.
================================================
FILE: docs/uk/docs/tutorial/body-multiple-params.md
================================================
# Тіло - Декілька параметрів { #body-multiple-parameters }
Тепер, коли ми побачили, як використовувати `Path` і `Query`, розгляньмо більш просунуті варіанти оголошення тіла запиту.
## Змішування `Path`, `Query` та параметрів тіла { #mix-path-query-and-body-parameters }
По-перше, звісно, ви можете вільно змішувати оголошення параметрів `Path`, `Query` та тіла запиту, і **FastAPI** знатиме, що робити.
Також ви можете оголошувати параметри тіла як необов’язкові, встановивши для них значення за замовчуванням `None`:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an_py310.py hl[18:20] *}
/// note | Примітка
Зверніть увагу, що в цьому випадку параметр `item`, який береться з тіла, є необов'язковим. Оскільки має значення за замовчуванням `None`.
///
## Декілька параметрів тіла { #multiple-body-parameters }
У попередньому прикладi *операції шляху* очікували б JSON-тіло з атрибутами `Item`, наприклад:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
```
Але ви також можете оголосити декілька параметрів тіла, наприклад `item` та `user`:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002_py310.py hl[20] *}
У цьому випадку **FastAPI** помітить, що у функції є більше ніж один параметр тіла (є два параметри, які є моделями Pydantic).
Тож він використає назви параметрів як ключі (назви полів) у тілі та очікуватиме тіло такого вигляду:
```JSON
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
},
"user": {
"username": "dave",
"full_name": "Dave Grohl"
}
}
```
/// note | Примітка
Зверніть увагу, що хоча `item` оголошено так само, як і раніше, тепер він очікується всередині тіла з ключем `item`.
///
**FastAPI** виконає автоматичне перетворення із запиту, щоб параметр `item` отримав свій конкретний вміст, і те ж саме для `user`.
Він виконає валідацію складених даних і задокументує це таким чином у схемі OpenAPI та в автоматичній документації.
## Одиничні значення в тілі { #singular-values-in-body }
Так само як є `Query` і `Path` для визначення додаткових даних для параметрів запиту та шляху, **FastAPI** надає еквівалентний `Body`.
Наприклад, розширивши попередню модель, ви можете вирішити додати ще один ключ `importance` у те саме тіло, окрім `item` і `user`.
Якщо оголосити його як є, оскільки це одиничне значення, **FastAPI** припустить, що це параметр запиту.
Але ви можете вказати **FastAPI** обробляти його як інший ключ тіла, використовуючи `Body`:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003_an_py310.py hl[23] *}
У цьому випадку **FastAPI** очікуватиме тіло такого вигляду:
```JSON
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
},
"user": {
"username": "dave",
"full_name": "Dave Grohl"
},
"importance": 5
}
```
Знову ж таки, він перетворюватиме типи даних, перевірятиме, документуватиме тощо.
## Декілька параметрів тіла та query { #multiple-body-params-and-query }
Звісно, ви також можете оголошувати додаткові query параметри щоразу, коли це потрібно, додатково до будь-яких параметрів тіла.
Оскільки за замовчуванням одиничні значення інтерпретуються як параметри запиту, вам не потрібно явно додавати `Query`, ви можете просто зробити:
```Python
q: str | None = None
```
Наприклад:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004_an_py310.py hl[28] *}
/// info | Інформація
`Body` також має всі ті самі додаткові параметри валідації та метаданих, що й `Query`, `Path` та інші, які ви побачите пізніше.
///
## Вбудувати один параметр тіла { #embed-a-single-body-parameter }
Скажімо, у вас є лише один параметр тіла `item` з моделі Pydantic `Item`.
За замовчуванням **FastAPI** очікуватиме його тіло безпосередньо.
Але якщо ви хочете, щоб він очікував JSON з ключем `item`, а всередині нього - вміст моделі, як це відбувається, коли ви оголошуєте додаткові параметри тіла, ви можете використати спеціальний параметр `Body` - `embed`:
```Python
item: Item = Body(embed=True)
```
як у прикладі:
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial005_an_py310.py hl[17] *}
У цьому випадку **FastAPI** очікуватиме тіло такого вигляду:
```JSON hl_lines="2"
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
}
```
замість:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
```
## Підсумок { #recap }
Ви можете додавати кілька параметрів тіла до вашої *функції операції шляху*, навіть якщо запит може мати лише одне тіло.
Але **FastAPI** обробить це, надасть вам правильні дані у функції та перевірить і задокументує правильну схему в *операції шляху*.
Також ви можете оголошувати одиничні значення, щоб отримувати їх як частину тіла.
І ви можете вказати **FastAPI** вбудовувати тіло в ключ, навіть коли оголошено лише один параметр.
================================================
FILE: docs/uk/docs/tutorial/body-nested-models.md
================================================
# Тіло - Вкладені моделі { #body-nested-models }
З **FastAPI** ви можете визначати, перевіряти, документувати та використовувати моделі, які можуть бути вкладені на будь-яку глибину (завдяки Pydantic).
## Поля списку { #list-fields }
Ви можете визначити атрибут як підтип. Наприклад, Python-список (`list`):
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}
Це зробить `tags` списком, хоча не визначається тип елементів списку.
## Поля списку з параметром типу { #list-fields-with-type-parameter }
Але Python має специфічний спосіб оголошення списків з внутрішніми типами або «параметрами типу»:
### Оголошення `list` з параметром типу { #declare-a-list-with-a-type-parameter }
Щоб оголосити типи з параметрами типу (внутрішніми типами), такими як `list`, `dict`, `tuple`,
передайте внутрішні тип(и) як «параметри типу», використовуючи квадратні дужки: `[` та `]`
```Python
my_list: list[str]
```
Це стандартний синтаксис Python для оголошення типів.
Використовуйте той самий стандартний синтаксис для атрибутів моделей з внутрішніми типами.
Отже, у нашому прикладі, ми можемо зробити `tags` саме «списком рядків»:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}
## Типи множин { #set-types }
Але потім ми подумали, що теги не повинні повторюватися, вони, ймовірно, повинні бути унікальними рядками.
І Python має спеціальний тип даних для множин унікальних елементів — це `set`.
Тому ми можемо оголосити `tags` як множину рядків:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}
Навіть якщо ви отримаєте запит з дубльованими даними, він буде перетворений у множину унікальних елементів.
І коли ви будете виводити ці дані, навіть якщо джерело містить дублікати, вони будуть виведені як множина унікальних елементів.
І це буде анотовано/документовано відповідно.
## Вкладені моделі { #nested-models }
Кожен атрибут моделі Pydantic має тип.
Але цей тип сам може бути іншою моделлю Pydantic.
Отже, ви можете оголосити глибоко вкладені JSON «об'єкти» з конкретними іменами атрибутів, типами та перевірками.
Усе це, вкладене без обмежень.
### Визначення підмоделі { #define-a-submodel }
Наприклад, ми можемо визначити модель `Image`:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[7:9] *}
### Використання підмоделі як типу { #use-the-submodel-as-a-type }
А потім ми можемо використовувати її як тип атрибута:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}
Це означатиме, що **FastAPI** очікуватиме тіло запиту такого вигляду:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2,
"tags": ["rock", "metal", "bar"],
"image": {
"url": "http://example.com/baz.jpg",
"name": "The Foo live"
}
}
```
Завдяки такій декларації у **FastAPI** ви отримуєте:
* Підтримку в редакторі (автозавершення тощо), навіть для вкладених моделей
* Конвертацію даних
* Валідацію даних
* Автоматичну документацію
## Спеціальні типи та валідація { #special-types-and-validation }
Окрім звичайних типів, таких як `str`, `int`, `float`, та ін. ви можете використовувати складніші типи, які наслідують `str`.
Щоб побачити всі доступні варіанти, ознайомтеся з [Оглядом типів у Pydantic](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/). Деякі приклади будуть у наступному розділі.
Наприклад, у моделі `Image` є поле `url`, тому ми можемо оголосити його як `HttpUrl` від Pydantic замість `str`:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py310.py hl[2,8] *}
Рядок буде перевірено як дійсну URL-адресу і задокументовано в JSON Schema / OpenAPI як URL.
## Атрибути зі списками підмоделей { #attributes-with-lists-of-submodels }
У Pydantic ви можете використовувати моделі як підтипи для `list`, `set` тощо:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial006_py310.py hl[18] *}
Це означає, що **FastAPI** буде очікувати (конвертувати, валідувати, документувати тощо) JSON тіло запиту у вигляді:
```JSON hl_lines="11"
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2,
"tags": [
"rock",
"metal",
"bar"
],
"images": [
{
"url": "http://example.com/baz.jpg",
"name": "The Foo live"
},
{
"url": "http://example.com/dave.jpg",
"name": "The Baz"
}
]
}
```
/// info | Інформація
Зверніть увагу, що тепер ключ `images` містить список об'єктів зображень.
///
## Глибоко вкладені моделі { #deeply-nested-models }
Ви можете визначати вкладені моделі довільної глибини:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial007_py310.py hl[7,12,18,21,25] *}
/// info | Інформація
Зверніть увагу, що в моделі `Offer` є список `Item`ів, які, своєю чергою, можуть мати необов'язковий список `Image`ів.
///
## Тіла запитів, що складаються зі списків { #bodies-of-pure-lists }
Якщо верхній рівень JSON тіла, яке ви очікуєте, є JSON `масивом` (у Python — `list`), ви можете оголосити тип у параметрі функції, як і в моделях Pydantic:
```Python
images: list[Image]
```
наприклад:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008_py310.py hl[13] *}
## Підтримка в редакторі всюди { #editor-support-everywhere }
Ви отримаєте підтримку в редакторі всюди.
Навіть для елементів у списках:
Ви не змогли б отримати таку підтримку в редакторі, якби працювали напряму зі `dict`, а не з моделями Pydantic.
Але вам не потрібно турбуватися про це: вхідні dict'и автоматично конвертуються, а вихідні дані автоматично перетворюються в JSON.
## Тіла з довільними `dict` { #bodies-of-arbitrary-dicts }
Ви також можете оголосити тіло як `dict` з ключами одного типу та значеннями іншого типу.
Це корисно, якщо ви не знаєте наперед, які імена полів будуть дійсними (як у випадку з моделями Pydantic).
Це буде корисно, якщо ви хочете приймати ключі, які заздалегідь невідомі.
---
Це також зручно, якщо ви хочете мати ключі іншого типу (наприклад, `int`).
Ось що ми розглянемо далі.
У цьому випадку ви можете приймати будь-який `dict`, якщо його ключі — це `int`, а значення — `float`:
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial009_py310.py hl[7] *}
/// tip | Порада
Майте на увазі, що в JSON тілі ключі можуть бути лише рядками (`str`).
Але Pydantic автоматично конвертує дані.
Це означає, що навіть якщо клієнти вашого API надсилатимуть ключі у вигляді рядків, якщо вони містять цілі числа, Pydantic конвертує їх і проведе валідацію.
Тобто `dict`, який ви отримаєте як `weights`, матиме ключі типу `int` та значення типу `float`.
///
## Підсумок { #recap }
З **FastAPI** ви маєте максимальну гнучкість завдяки моделям Pydantic, зберігаючи при цьому код простим, коротким та елегантним.
А також отримуєте всі переваги:
* Підтримка в редакторі (автодоповнення всюди!)
* Конвертація даних (парсинг/серіалізація)
* Валідація даних
* Документація схем
* Автоматичне створення документації
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FILE: docs/uk/docs/tutorial/body-updates.md
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# Тіло — Оновлення { #body-updates }
## Оновлення із заміною за допомогою `PUT` { #update-replacing-with-put }
Щоб оновити елемент, ви можете використати [HTTP `PUT`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PUT) операцію.
Ви можете використати `jsonable_encoder`, щоб перетворити вхідні дані на такі, які можна зберігати як JSON (наприклад, у NoSQL базі даних). Наприклад, перетворюючи `datetime` у `str`.
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}
`PUT` використовується для отримання даних, які мають замінити чинні дані.
### Попередження про заміну { #warning-about-replacing }
Це означає, що якщо Ви хочете оновити елемент `bar`, використовуючи `PUT` з тілом:
```Python
{
"name": "Barz",
"price": 3,
"description": None,
}
```
оскільки він не містить вже збереженого атрибута `"tax": 20.2`, модель введення прийме значення за замовчуванням `"tax": 10.5`.
І дані будуть збережені з цим "новим" значенням `tax` = `10.5`.
## Часткові оновлення з `PATCH` { #partial-updates-with-patch }
Ви також можете використовувати операцію [HTTP `PATCH`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PATCH) для *часткового* оновлення даних.
Це означає, що Ви можете надіслати лише ті дані, які хочете оновити, залишаючи інші без змін.
/// note | Примітка
`PATCH` менш поширений і менш відомий, ніж `PUT`.
І багато команд використовують лише `PUT`, навіть для часткових оновлень.
Ви **вільні** використовувати їх так, як хочете, **FastAPI** не накладає жодних обмежень.
Але цей посібник показує вам, більш-менш, як їх задумано використовувати.
///
### Використання параметра `exclude_unset` у Pydantic { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }
Якщо Ви хочете отримувати часткові оновлення, дуже корисно використовувати параметр `exclude_unset` у `.model_dump()` моделі Pydantic.
Наприклад: `item.model_dump(exclude_unset=True)`.
Це згенерує `dict` лише з тими даними, які були встановлені під час створення моделі `item`, виключаючи значення за замовчуванням.
Тоді Ви можете використовувати це, щоб згенерувати `dict` лише з даними, які були встановлені (надіслані у запиті), пропускаючи значення за замовчуванням:
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[32] *}
### Використання параметра `update` у Pydantic { #using-pydantics-update-parameter }
Тепер Ви можете створити копію наявної моделі за допомогою `.model_copy()`, і передати параметр `update` з `dict`, який містить дані для оновлення.
Наприклад: `stored_item_model.model_copy(update=update_data)`:
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}
### Підсумок часткових оновлень { #partial-updates-recap }
У підсумку, щоб застосувати часткові оновлення, Ви:
* (Опціонально) використовуєте `PATCH` замість `PUT`.
* Отримуєте збережені дані.
* Поміщаєте ці дані в модель Pydantic.
* Генеруєте `dict` без значень за замовчуванням з моделі введення (використовуючи `exclude_unset`).
* Таким чином Ви оновите лише ті значення, які були явно задані користувачем, замість того, щоб перезаписувати вже збережені значення значеннями за замовчуванням з вашої моделі.
* Створюєте копію збереженої моделі, оновлюючи її атрибути отриманими частковими оновленнями (використовуючи параметр `update`).
* Перетворюєте скопійовану модель на щось, що можна зберегти у вашу БД (наприклад, використовуючи `jsonable_encoder`).
* Це можна порівняти з повторним використанням методу `.model_dump()` моделі, але це гарантує (і перетворює) значення у типи даних, які можна перетворити на JSON, наприклад, `datetime` на `str`.
* Зберігаєте дані у вашу БД.
* Повертаєте оновлену модель.
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[28:35] *}
/// tip | Порада
Насправді Ви можете використовувати цю саму техніку і з операцією HTTP `PUT`.
Але приклад тут використовує `PATCH`, тому що він був створений для таких випадків.
///
/// note | Примітка
Зверніть увагу, що модель запиту все ще проходить валідацію.
Тож, якщо Ви хочете отримувати часткові оновлення, які можуть пропускати всі атрибути, Вам потрібно мати модель, де всі атрибути позначені як необов’язкові (зі значеннями за замовчуванням або `None`).
Щоб розрізняти моделі з усіма необов’язковими значеннями для **оновлення** і моделі з обов’язковими значеннями для **створення**, Ви можете скористатись ідеями, описаними у [Додаткові моделі](extra-models.md).
///
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FILE: docs/uk/docs/tutorial/body.md
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# Тіло запиту { #request-body }
Коли вам потрібно надіслати дані з клієнта (скажімо, браузера) до вашого API, ви надсилаєте їх як **тіло запиту**.
Тіло **запиту** - це дані, надіслані клієнтом до вашого API. Тіло **відповіді** - це дані, які ваш API надсилає клієнту.
Ваш API майже завжди має надсилати тіло **відповіді**. Але клієнтам не обов’язково потрібно постійно надсилати тіла **запитів** — інколи вони лише запитують шлях, можливо з деякими параметрами запиту, але не надсилають тіло.
Щоб оголосити тіло **запиту**, ви використовуєте [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) моделі з усією їх потужністю та перевагами.
/// info | Інформація
Щоб надіслати дані, ви повинні використовувати один із: `POST` (більш поширений), `PUT`, `DELETE` або `PATCH`.
Надсилання тіла із запитом `GET` має невизначену поведінку в специфікаціях, проте воно підтримується FastAPI лише для дуже складних/екстремальних випадків використання.
Оскільки це не рекомендується, інтерактивна документація з Swagger UI не відображатиме документацію для тіла запиту під час використання `GET`, і проксі-сервери в середині можуть не підтримувати її.
///
## Імпортуйте `BaseModel` від Pydantic { #import-pydantics-basemodel }
Спочатку вам потрібно імпортувати `BaseModel` з `pydantic`:
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}
## Створіть свою модель даних { #create-your-data-model }
Потім ви оголошуєте свою модель даних як клас, який успадковується від `BaseModel`.
Використовуйте стандартні типи Python для всіх атрибутів:
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}
Так само, як і при оголошенні параметрів запиту, коли атрибут моделі має значення за замовчуванням, він не є обов’язковим. В іншому випадку це потрібно. Використовуйте `None`, щоб зробити його просто необов'язковим.
Наприклад, ця модель вище оголошує JSON "`об'єкт`" (або Python `dict`), як:
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "An optional description",
"price": 45.2,
"tax": 3.5
}
```
...оскільки `description` і `tax` є необов'язковими (зі значенням за замовчуванням `None`), цей JSON "`об'єкт`" також буде дійсним:
```JSON
{
"name": "Foo",
"price": 45.2
}
```
## Оголосіть її як параметр { #declare-it-as-a-parameter }
Щоб додати модель даних до вашої *операції шляху*, оголосіть її так само, як ви оголосили параметри шляху та запиту:
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[16] *}
...і вкажіть її тип як модель, яку ви створили, `Item`.
## Результати { #results }
Лише з цим оголошенням типу Python **FastAPI** буде:
* Читати тіло запиту як JSON.
* Перетворювати відповідні типи (якщо потрібно).
* Валідувати дані.
* Якщо дані недійсні, він поверне гарну та чітку помилку, вказуючи, де саме і які дані були неправильними.
* Надавати отримані дані у параметрі `item`.
* Оскільки ви оголосили його у функції як тип `Item`, ви також матимете всю підтримку редактора (автозаповнення, тощо) для всіх атрибутів та їх типів.
* Генерувати визначення [Схеми JSON](https://json-schema.org) для вашої моделі, ви також можете використовувати їх де завгодно, якщо це має сенс для вашого проекту.
* Ці схеми будуть частиною згенерованої схеми OpenAPI і використовуватимуться автоматичною документацією UIs.
## Автоматична документація { #automatic-docs }
Схеми JSON ваших моделей будуть частиною вашої схеми, згенерованої OpenAPI, і будуть показані в інтерактивній API документації:
А також використовуватимуться в API документації всередині кожної *операції шляху*, якій вони потрібні:
## Підтримка редактора { #editor-support }
У вашому редакторі, всередині вашої функції, ви будете отримувати підказки типу та завершення скрізь (це б не сталося, якби ви отримали `dict` замість моделі Pydantic):
Ви також отримуєте перевірку помилок на наявність операцій з неправильним типом:
Це не випадково, весь каркас був побудований навколо цього дизайну.
І він був ретельно перевірений на етапі проектування, перед будь-яким впровадженням, щоб переконатися, що він працюватиме з усіма редакторами.
Були навіть деякі зміни в самому Pydantic, щоб підтримати це.
Попередні скріншоти були зроблені у [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com).
Але ви отримаєте ту саму підтримку редактора у [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/) та більшість інших редакторів Python:
/// tip | Порада
Якщо ви використовуєте [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/) як ваш редактор, ви можете використати [Pydantic PyCharm Plugin](https://github.com/koxudaxi/pydantic-pycharm-plugin/).
Він покращує підтримку редакторів для моделей Pydantic за допомогою:
* автозаповнення
* перевірки типу
* рефакторингу
* пошуку
* інспекції
///
## Використовуйте модель { #use-the-model }
Усередині функції ви можете отримати прямий доступ до всіх атрибутів об’єкта моделі:
{* ../../docs_src/body/tutorial002_py310.py *}
## Тіло запиту + параметри шляху { #request-body-path-parameters }
Ви можете одночасно оголошувати параметри шляху та тіло запиту.
**FastAPI** розпізнає, що параметри функції, які відповідають параметрам шляху, мають бути **взяті з шляху**, а параметри функції, які оголошуються як моделі Pydantic, **взяті з тіла запиту**.
{* ../../docs_src/body/tutorial003_py310.py hl[15:16] *}
## Тіло запиту + шлях + параметри запиту { #request-body-path-query-parameters }
Ви також можете оголосити параметри **тіло**, **шлях** і **запит** одночасно.
**FastAPI** розпізнає кожен з них і візьме дані з потрібного місця.
{* ../../docs_src/body/tutorial004_py310.py hl[16] *}
Параметри функції будуть розпізнаватися наступним чином:
* Якщо параметр також оголошено в **шляху**, він використовуватиметься як параметр шляху.
* Якщо параметр має **сингулярний тип** (наприклад, `int`, `float`, `str`, `bool` тощо), він буде інтерпретуватися як параметр **запиту**.
* Якщо параметр оголошується як тип **Pydantic моделі**, він інтерпретується як **тіло** **запиту**.
/// note | Примітка
FastAPI буде знати, що значення `q` не є обов'язковим через значення за замовчуванням `= None`.
`str | None` FastAPI не використовує, щоб визначити, що значення не є обов’язковим - він знатиме, що воно не є обов’язковим, тому що має значення за замовчуванням `= None`.
Але додавання анотацій типів дозволить вашому редактору надати вам кращу підтримку та виявляти помилки.
///
## Без Pydantic { #without-pydantic }
Якщо ви не хочете використовувати моделі Pydantic, ви також можете використовувати параметри **Body**. Перегляньте документацію для [Тіло - Кілька параметрів: Окремі значення в тілі](body-multiple-params.md#singular-values-in-body).
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FILE: docs/uk/docs/tutorial/cookie-param-models.md
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# Моделі параметрів Cookie { #cookie-parameter-models }
Якщо у вас є група **cookies**, які пов'язані між собою, ви можете створити **Pydantic-модель**, щоб оголосити їх. 🍪
Це дозволить вам повторно **використовувати модель** у **різних місцях**, а також оголосити валідацію та метадані для всіх параметрів одночасно. 😎
/// note | Примітка
Це підтримується з версії FastAPI `0.115.0`. 🤓
///
/// tip | Порада
Ця ж техніка застосовується до `Query`, `Cookie` та `Header`. 😎
///
## Cookie з Pydantic-моделлю { #cookies-with-a-pydantic-model }
Оголосіть **cookie**-параметри, які вам потрібні, у **Pydantic-моделі**, а потім оголосіть параметр як `Cookie`:
{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *}
**FastAPI** буде **витягувати** дані для **кожного поля** з **cookies**, отриманих у запиті, і передавати вам Pydantic-модель, яку ви визначили.
## Перевірка у документації { #check-the-docs }
Ви можете побачити визначені cookies в інтерфейсі документації за адресою `/docs`:
---
Якщо ви використовуєте PyCharm, ви можете:
* Відкрити меню «Run».
* Вибрати опцію «Debug...».
* Потім з'явиться контекстне меню.
* Вибрати файл для налагодження (у цьому випадку, `main.py`).
Після цього він запустить сервер з вашим кодом **FastAPI**, зупиниться на точках зупину тощо.
Ось як це може виглядати:
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FILE: docs/uk/docs/tutorial/dependencies/classes-as-dependencies.md
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# Класи як залежності { #classes-as-dependencies }
Перш ніж заглибитися у систему **впровадження залежностей**, оновімо попередній приклад.
## `dict` з попереднього прикладу { #a-dict-from-the-previous-example }
У попередньому прикладі ми повертали `dict` із нашого «залежного»:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}
Але тоді ми отримуємо `dict` у параметрі `commons` функції операції шляху.
І ми знаємо, що редактори не можуть надати багато підтримки (наприклад, автодоповнення) для `dict`, адже вони не знають їхніх ключів і типів значень.
Можна зробити краще…
## Що робить об’єкт залежністю { #what-makes-a-dependency }
Дотепер ви бачили залежності, оголошені як функції.
Але це не єдиний спосіб оголошувати залежності (хоча, ймовірно, найпоширеніший).
Ключовий момент у тому, що залежність має бути «викликаємим».
«Викликаємий» у Python - це будь-що, що Python може «викликати», як функцію.
Отже, якщо у вас є об’єкт `something` (який може й не бути функцією) і ви можете «викликати» його (виконати) так:
```Python
something()
```
або
```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```
тоді це «викликаємий».
## Класи як залежності { #classes-as-dependencies_1 }
Ви могли помітити, що для створення екземпляра класу Python ви використовуєте той самий синтаксис.
Наприклад:
```Python
class Cat:
def __init__(self, name: str):
self.name = name
fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```
У цьому випадку `fluffy` - екземпляр класу `Cat`.
А для створення `fluffy` ви «викликаєте» `Cat`.
Отже, клас Python також є **викликаємим**.
Тож у **FastAPI** ви можете використовувати клас Python як залежність.
Насправді **FastAPI** перевіряє, що це «викликаємий» об’єкт (функція, клас чи щось інше) і які параметри в нього оголошені.
Якщо ви передаєте «викликаємий» як залежність у **FastAPI**, він проаналізує параметри цього об’єкта і обробить їх так само, як параметри для функції операції шляху. Включно з підзалежностями.
Це також стосується викликаємих без жодних параметрів. Так само, як і для функцій операцій шляху без параметрів.
Тоді ми можемо змінити залежність `common_parameters` вище на клас `CommonQueryParams`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[11:15] *}
Зверніть увагу на метод `__init__`, який використовують для створення екземпляра класу:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[12] *}
…він має ті самі параметри, що й наш попередній `common_parameters`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}
Саме ці параметри **FastAPI** використає, щоб «розв’язати» залежність.
В обох випадках буде:
- Необов’язковий параметр запиту `q`, який є `str`.
- Параметр запиту `skip`, який є `int`, зі значенням за замовчуванням `0`.
- Параметр запиту `limit`, який є `int`, зі значенням за замовчуванням `100`.
В обох випадках дані будуть перетворені, перевірені й задокументовані в схемі OpenAPI тощо.
## Використання { #use-it }
Тепер ви можете оголосити залежність, використовуючи цей клас.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[19] *}
**FastAPI** викликає клас `CommonQueryParams`. Це створює «екземпляр» цього класу, і цей екземпляр буде передано як параметр `commons` у вашу функцію.
## Анотація типів проти `Depends` { #type-annotation-vs-depends }
Зверніть увагу, що вище ми двічі пишемо `CommonQueryParams`:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ без Annotated
/// tip | Порада
Надавайте перевагу варіанту з `Annotated`, якщо це можливо.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
Останній `CommonQueryParams` у:
```Python
... Depends(CommonQueryParams)
```
- це те, що **FastAPI** фактично використає, щоб дізнатися, яка залежність.
Саме з нього **FastAPI** витягне оголошені параметри і саме його **FastAPI** буде викликати.
---
У цьому випадку перший `CommonQueryParams` у:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, ...
```
////
//// tab | Python 3.10+ без Annotated
/// tip | Порада
Надавайте перевагу варіанту з `Annotated`, якщо це можливо.
///
```Python
commons: CommonQueryParams ...
```
////
…не має жодного особливого значення для **FastAPI**. FastAPI не використовуватиме його для перетворення даних, перевірки тощо (адже для цього використовується `Depends(CommonQueryParams)`).
Насправді ви могли б написати просто:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[Any, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ без Annotated
/// tip | Порада
Надавайте перевагу варіанту з `Annotated`, якщо це можливо.
///
```Python
commons = Depends(CommonQueryParams)
```
////
…як у:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial003_an_py310.py hl[19] *}
Але оголошувати тип рекомендується - так ваш редактор знатиме, що буде передано в параметр `commons`, і зможе допомагати з автодоповненням, перевірками типів тощо:
## Скорочення { #shortcut }
Але ви бачите, що тут маємо деяке дублювання коду - `CommonQueryParams` пишемо двічі:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ без Annotated
/// tip | Порада
Надавайте перевагу варіанту з `Annotated`, якщо це можливо.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
**FastAPI** надає скорочення для таких випадків, коли залежність - це саме клас, який **FastAPI** «викличе», щоб створити екземпляр цього класу.
Для таких випадків ви можете зробити так:
Замість того щоб писати:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ без Annotated
/// tip | Порада
Надавайте перевагу варіанту з `Annotated`, якщо це можливо.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
…напишіть:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends()]
```
////
//// tab | Python 3.10+ без Annotated
/// tip | Порада
Надавайте перевагу варіанту з `Annotated`, якщо це можливо.
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends()
```
////
Ви оголошуєте залежність як тип параметра і використовуєте `Depends()` без параметрів, замість того щоб вдруге писати повний клас усередині `Depends(CommonQueryParams)`.
Той самий приклад виглядатиме так:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial004_an_py310.py hl[19] *}
…і **FastAPI** знатиме, що робити.
/// tip | Порада
Якщо це здається заплутанішим, ніж корисним, просто не використовуйте це - воно не є обов’язковим.
Це лише скорочення. Адже **FastAPI** дбає про мінімізацію дублювання коду.
///
================================================
FILE: docs/uk/docs/tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md
================================================
# Залежності в декораторах операцій шляху { #dependencies-in-path-operation-decorators }
Іноді вам насправді не потрібне значення, яке повертає залежність, у вашій *функції операції шляху*.
Або залежність узагалі не повертає значення.
Але її все одно потрібно виконати/опрацювати.
Для таких випадків, замість оголошення параметра *функції операції шляху* з `Depends`, ви можете додати `list` `dependencies` до *декоратора операції шляху*.
## Додайте `dependencies` до *декоратора операції шляху* { #add-dependencies-to-the-path-operation-decorator }
*Декоратор операції шляху* приймає необов'язковий аргумент `dependencies`.
Це має бути `list` з `Depends()`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[19] *}
Ці залежності будуть виконані/оброблені так само, як звичайні залежності. Але їхні значення (якщо щось повертають) не передаватимуться у вашу *функцію операції шляху*.
/// tip | Порада
Деякі редактори перевіряють невикористані параметри функцій і показують їх як помилки.
Використовуючи ці `dependencies` у *декораторі операції шляху*, ви можете гарантувати їх виконання та водночас уникнути помилок редактора/інструментів.
Це також може допомогти уникнути плутанини для нових розробників, які бачать невикористаний параметр у вашому коді й можуть вирішити, що він зайвий.
///
/// info | Інформація
У цьому прикладі ми використовуємо вигадані власні заголовки `X-Key` і `X-Token`.
Але в реальних випадках, під час впровадження безпеки, ви отримаєте більше користі, використовуючи вбудовані [Інструменти безпеки (наступний розділ)](../security/index.md).
///
## Помилки залежностей і значення, що повертаються { #dependencies-errors-and-return-values }
Ви можете використовувати ті самі *функції* залежностей, що й зазвичай.
### Вимоги залежностей { #dependency-requirements }
Вони можуть оголошувати вимоги до запиту (наприклад, заголовки) або інші підзалежності:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[8,13] *}
### Підіймати винятки { #raise-exceptions }
Ці залежності можуть `raise` винятки, так само як і звичайні залежності:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[10,15] *}
### Значення, що повертаються { #return-values }
Вони можуть повертати значення або ні - ці значення не використовуватимуться.
Отже, ви можете перевикористати звичайну залежність (яка повертає значення), яку вже застосовуєте деінде, і навіть якщо значення не буде використано, залежність буде виконана:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[11,16] *}
## Залежності для групи операцій шляху { #dependencies-for-a-group-of-path-operations }
Далі, читаючи про структурування великих застосунків ([Більші застосунки - декілька файлів](../../tutorial/bigger-applications.md)), можливо з кількома файлами, ви дізнаєтеся, як оголосити один параметр `dependencies` для групи *операцій шляху*.
## Глобальні залежності { #global-dependencies }
Далі ми побачимо, як додати залежності до всього застосунку `FastAPI`, щоб вони застосовувалися до кожної *операції шляху*.
================================================
FILE: docs/uk/docs/tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md
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# Залежності з yield { #dependencies-with-yield }
FastAPI підтримує залежності, які виконують деякі додаткові кроки після завершення.
Щоб це зробити, використовуйте `yield` замість `return` і напишіть додаткові кроки (код) після нього.
/// tip | Порада
Переконайтесь, що ви використовуєте `yield` лише один раз на залежність.
///
/// note | Технічні деталі
Будь-яка функція, яку можна використовувати з:
* [`@contextlib.contextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.contextmanager) або
* [`@contextlib.asynccontextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager)
буде придатною як залежність у **FastAPI**.
Насправді FastAPI використовує ці два декоратори внутрішньо.
///
## Залежність бази даних з `yield` { #a-database-dependency-with-yield }
Наприклад, ви можете використати це, щоб створити сесію бази даних і закрити її після завершення.
Перед створенням відповіді виконується лише код до і включно з оператором `yield`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[2:4] *}
Значення, передане `yield`, впроваджується в *операції шляху* та інші залежності:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[4] *}
Код після оператора `yield` виконується після відповіді:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[5:6] *}
/// tip | Порада
Можете використовувати як `async`, так і звичайні функції.
**FastAPI** зробить усе правильно з кожною з них, так само як і зі звичайними залежностями.
///
## Залежність з `yield` та `try` { #a-dependency-with-yield-and-try }
Якщо ви використовуєте блок `try` в залежності з `yield`, ви отримаєте будь-який виняток, який був згенерований під час використання залежності.
Наприклад, якщо якийсь код десь посередині, в іншій залежності або в *операції шляху*, зробив «rollback» транзакції бази даних або створив будь-який інший виняток, ви отримаєте цей виняток у своїй залежності.
Тож ви можете обробити цей конкретний виняток усередині залежності за допомогою `except SomeException`.
Так само ви можете використовувати `finally`, щоб гарантувати виконання завершальних кроків незалежно від того, був виняток чи ні.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[3,5] *}
## Підзалежності з `yield` { #sub-dependencies-with-yield }
Ви можете мати підзалежності та «дерева» підзалежностей будь-якого розміру і форми, і будь-яка або всі з них можуть використовувати `yield`.
**FastAPI** гарантує, що «exit code» у кожній залежності з `yield` буде виконано в правильному порядку.
Наприклад, `dependency_c` може залежати від `dependency_b`, а `dependency_b` - від `dependency_a`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py310.py hl[6,14,22] *}
І всі вони можуть використовувати `yield`.
У цьому випадку `dependency_c`, щоб виконати свій завершальний код, потребує, щоб значення з `dependency_b` (тут `dep_b`) все ще було доступним.
І, у свою чергу, `dependency_b` потребує, щоб значення з `dependency_a` (тут `dep_a`) було доступним для свого завершального коду.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py310.py hl[18:19,26:27] *}
Так само ви можете мати деякі залежності з `yield`, а інші - з `return`, і частина з них може залежати від інших.
І ви можете мати одну залежність, яка вимагає кілька інших залежностей з `yield` тощо.
Ви можете мати будь-які комбінації залежностей, які вам потрібні.
**FastAPI** подбає, щоб усе виконувалося в правильному порядку.
/// note | Технічні деталі
Це працює завдяки Python [Менеджерам контексту](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html).
**FastAPI** використовує їх внутрішньо, щоб досягти цього.
///
## Залежності з `yield` та `HTTPException` { #dependencies-with-yield-and-httpexception }
Ви бачили, що можна використовувати залежності з `yield` і мати блоки `try`, які намагаються виконати деякий код, а потім запускають завершальний код після `finally`.
Також можна використовувати `except`, щоб перехопити згенерований виняток і щось із ним зробити.
Наприклад, ви можете підняти інший виняток, як-от `HTTPException`.
/// tip | Порада
Це доволі просунута техніка, і в більшості випадків вона вам не знадобиться, адже ви можете піднімати винятки (включно з `HTTPException`) всередині іншого коду вашого застосунку, наприклад, у *функції операції шляху*.
Але вона є, якщо вам це потрібно. 🤓
///
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008b_an_py310.py hl[18:22,31] *}
Якщо ви хочете перехоплювати винятки та створювати на їх основі користувацьку відповідь, створіть [Користувацький обробник винятків](../handling-errors.md#install-custom-exception-handlers).
## Залежності з `yield` та `except` { #dependencies-with-yield-and-except }
Якщо ви перехоплюєте виняток за допомогою `except` у залежності з `yield` і не піднімаєте його знову (або не піднімаєте новий виняток), FastAPI не зможе помітити, що стався виняток, так само як це було б у звичайному Python:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008c_an_py310.py hl[15:16] *}
У цьому випадку клієнт побачить відповідь *HTTP 500 Internal Server Error*, як і має бути, з огляду на те, що ми не піднімаємо `HTTPException` або подібний виняток, але на сервері **не буде жодних логів** чи інших ознак того, що це була за помилка. 😱
### Завжди використовуйте `raise` у залежностях з `yield` та `except` { #always-raise-in-dependencies-with-yield-and-except }
Якщо ви перехоплюєте виняток у залежності з `yield`, якщо тільки ви не піднімаєте інший `HTTPException` або подібний, **вам слід повторно підняти початковий виняток**.
Ви можете повторно підняти той самий виняток, використовуючи `raise`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008d_an_py310.py hl[17] *}
Тепер клієнт отримає ту саму відповідь *HTTP 500 Internal Server Error*, але сервер матиме наш користувацький `InternalError` у логах. 😎
## Виконання залежностей з `yield` { #execution-of-dependencies-with-yield }
Послідовність виконання приблизно така, як на цій діаграмі. Час тече зверху вниз. І кожна колонка - це одна з частин, що взаємодіють або виконують код.
```mermaid
sequenceDiagram
participant client as Client
participant handler as Exception handler
participant dep as Dep with yield
participant operation as Path Operation
participant tasks as Background tasks
Note over client,operation: Can raise exceptions, including HTTPException
client ->> dep: Start request
Note over dep: Run code up to yield
opt raise Exception
dep -->> handler: Raise Exception
handler -->> client: HTTP error response
end
dep ->> operation: Run dependency, e.g. DB session
opt raise
operation -->> dep: Raise Exception (e.g. HTTPException)
opt handle
dep -->> dep: Can catch exception, raise a new HTTPException, raise other exception
end
handler -->> client: HTTP error response
end
operation ->> client: Return response to client
Note over client,operation: Response is already sent, can't change it anymore
opt Tasks
operation -->> tasks: Send background tasks
end
opt Raise other exception
tasks -->> tasks: Handle exceptions in the background task code
end
```
/// info | Інформація
Лише **одна відповідь** буде надіслана клієнту. Це може бути одна з помилкових відповідей або відповідь від *операції шляху*.
Після відправлення однієї з цих відповідей іншу відправити не можна.
///
/// tip | Порада
Якщо ви піднімаєте будь-який виняток у коді з *функції операції шляху*, він буде переданий у залежності з `yield`, включно з `HTTPException`. У більшості випадків ви захочете повторно підняти той самий виняток або новий із залежності з `yield`, щоб переконатися, що його коректно оброблено.
///
## Ранній вихід і `scope` { #early-exit-and-scope }
Зазвичай завершальний код залежностей з `yield` виконується **після того**, як відповідь надіслано клієнту.
Але якщо ви знаєте, що вам не потрібно використовувати залежність після повернення з *функції операції шляху*, ви можете використати `Depends(scope="function")`, щоб сказати FastAPI, що слід закрити залежність після повернення з *функції операції шляху*, але **до** надсилання **відповіді**.
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008e_an_py310.py hl[12,16] *}
`Depends()` приймає параметр `scope`, який може бути:
* `"function"`: запустити залежність перед *функцією операції шляху*, що обробляє запит, завершити залежність після завершення *функції операції шляху*, але **до** того, як відповідь буде відправлена клієнту. Тобто функція залежності буде виконуватися **навколо** *функції операції **шляху***.
* `"request"`: запустити залежність перед *функцією операції шляху*, що обробляє запит (подібно до `"function"`), але завершити **після** того, як відповідь буде відправлена клієнту. Тобто функція залежності буде виконуватися **навколо** циклу **запиту** та відповіді.
Якщо не вказано, і залежність має `yield`, за замовчуванням `scope` дорівнює `"request"`.
### `scope` для підзалежностей { #scope-for-sub-dependencies }
Коли ви оголошуєте залежність із `scope="request"` (за замовчуванням), будь-яка підзалежність також має мати `scope` рівний `"request"`.
Але залежність з `scope` рівним `"function"` може мати залежності з `scope` `"function"` і `scope` `"request"`.
Це тому, що будь-яка залежність має бути здатною виконати свій завершальний код раніше за підзалежності, оскільки вона може все ще потребувати їх під час свого завершального коду.
```mermaid
sequenceDiagram
participant client as Client
participant dep_req as Dep scope="request"
participant dep_func as Dep scope="function"
participant operation as Path Operation
client ->> dep_req: Start request
Note over dep_req: Run code up to yield
dep_req ->> dep_func: Pass dependency
Note over dep_func: Run code up to yield
dep_func ->> operation: Run path operation with dependency
operation ->> dep_func: Return from path operation
Note over dep_func: Run code after yield
Note over dep_func: ✅ Dependency closed
dep_func ->> client: Send response to client
Note over client: Response sent
Note over dep_req: Run code after yield
Note over dep_req: ✅ Dependency closed
```
## Залежності з `yield`, `HTTPException`, `except` і фоновими задачами { #dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks }
Залежності з `yield` еволюціонували з часом, щоб покрити різні сценарії та виправити деякі проблеми.
Якщо ви хочете дізнатися, що змінювалося в різних версіях FastAPI, прочитайте про це в просунутому посібнику користувача: [Розширені залежності - Залежності з `yield`, `HTTPException`, `except` і фоновими задачами](../../advanced/advanced-dependencies.md#dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks).
## Менеджери контексту { #context-managers }
### Що таке «Менеджери контексту» { #what-are-context-managers }
«Менеджери контексту» - це будь-які Python-об'єкти, які можна використовувати в операторі `with`.
Наприклад, [можна використати `with`, щоб прочитати файл](https://docs.python.org/3/tutorial/inputoutput.html#reading-and-writing-files):
```Python
with open("./somefile.txt") as f:
contents = f.read()
print(contents)
```
Під капотом `open("./somefile.txt")` створює об'єкт, який називається «Менеджер контексту».
Коли блок `with` завершується, він гарантує закриття файлу, навіть якщо були винятки.
Коли ви створюєте залежність з `yield`, **FastAPI** внутрішньо створить для неї менеджер контексту й поєднає його з іншими пов'язаними інструментами.
### Використання менеджерів контексту в залежностях з `yield` { #using-context-managers-in-dependencies-with-yield }
/// warning | Попередження
Це, загалом, «просунута» ідея.
Якщо ви тільки починаєте з **FastAPI**, можливо, варто наразі пропустити це.
///
У Python ви можете створювати Менеджери контексту, [створивши клас із двома методами: `__enter__()` і `__exit__()`](https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html#context-managers).
Ви також можете використовувати їх усередині залежностей **FastAPI** з `yield`, використовуючи
`with` або `async with` у середині функції залежності:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial010_py310.py hl[1:9,13] *}
/// tip | Порада
Інший спосіб створити менеджер контексту:
* [`@contextlib.contextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.contextmanager) або
* [`@contextlib.asynccontextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager)
використовуючи їх для декорування функції з одним `yield`.
Саме це **FastAPI** використовує внутрішньо для залежностей з `yield`.
Але вам не потрібно використовувати ці декоратори для залежностей FastAPI (і не варто).
FastAPI зробить це за вас внутрішньо.
///
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FILE: docs/uk/docs/tutorial/dependencies/global-dependencies.md
================================================
# Глобальні залежності { #global-dependencies }
Для деяких типів застосунків ви можете захотіти додати залежності до всього застосунку.
Подібно до того, як ви можете [додавати `dependencies` до *декораторів операцій шляху*](dependencies-in-path-operation-decorators.md), ви можете додати їх до застосунку `FastAPI`.
У такому разі вони будуть застосовані до всіх *операцій шляху* в застосунку:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial012_an_py310.py hl[17] *}
Усі ідеї з розділу про [додавання `dependencies` до *декораторів операцій шляху*](dependencies-in-path-operation-decorators.md) так само застосовні, але в цьому випадку - до всіх *операцій шляху* в застосунку.
## Залежності для груп *операцій шляху* { #dependencies-for-groups-of-path-operations }
Пізніше, читаючи про структуру більших застосунків ([Більші застосунки - кілька файлів](../../tutorial/bigger-applications.md)), можливо з кількома файлами, ви дізнаєтеся, як оголосити єдиний параметр `dependencies` для групи *операцій шляху*.
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FILE: docs/uk/docs/tutorial/dependencies/index.md
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# Залежності { #dependencies }
**FastAPI** має дуже потужну, але інтуїтивну систему **Впровадження залежностей**.
Вона створена так, щоб бути дуже простою у використанні та щоб полегшити будь-якому розробнику інтеграцію інших компонентів з **FastAPI**.
## Що таке «Впровадження залежностей» { #what-is-dependency-injection }
У програмуванні **«Впровадження залежностей»** означає, що існує спосіб для вашого коду (у цьому випадку ваших *функцій операцій шляху*) задекларувати речі, які йому потрібні для роботи: «залежності».
А потім ця система (у цьому випадку **FastAPI**) подбає про все необхідне, щоб надати вашому коду ці потрібні залежності («інжектувати» залежності).
Це дуже корисно, коли вам потрібно:
* Мати спільну логіку (одна й та сама логіка знову і знову).
* Ділитися з’єднаннями з базою даних.
* Примусово застосовувати безпеку, автентифікацію, вимоги до ролей тощо.
* І багато іншого...
Все це з мінімізацією дублювання коду.
## Перші кроки { #first-steps }
Розгляньмо дуже простий приклад. Він буде таким простим, що поки що не дуже корисним.
Але так ми зможемо зосередитися на тому, як працює система **Впровадження залежностей**.
### Створіть залежність або «залежний» { #create-a-dependency-or-dependable }
Спочатку зосередьмося на залежності.
Це просто функція, яка може приймати ті самі параметри, що й *функція операції шляху*:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8:9] *}
Ось і все.
**2 рядки**.
І вона має ту саму форму та структуру, що й усі ваші *функції операцій шляху*.
Можете думати про неї як про *функцію операції шляху* без «декоратора» (без `@app.get("/some-path")`).
І вона може повертати будь-що.
У цьому випадку ця залежність очікує:
* Необов’язковий параметр запиту `q` типу `str`.
* Необов’язковий параметр запиту `skip` типу `int`, за замовчуванням `0`.
* Необов’язковий параметр запиту `limit` типу `int`, за замовчуванням `100`.
Потім вона просто повертає `dict`, що містить ці значення.
/// info | Інформація
FastAPI додав підтримку `Annotated` (і почав її рекомендувати) у версії 0.95.0.
Якщо у вас старіша версія, ви отримаєте помилки при спробі використати `Annotated`.
Переконайтеся, що ви [Оновіть версію FastAPI](../../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions) щонайменше до 0.95.1 перед використанням `Annotated`.
///
### Імпортуйте `Depends` { #import-depends }
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}
### Оголосіть залежність у «залежному» { #declare-the-dependency-in-the-dependant }
Так само, як ви використовуєте `Body`, `Query` тощо з параметрами вашої *функції операції шляху*, використовуйте `Depends` з новим параметром:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[13,18] *}
Хоча ви використовуєте `Depends` у параметрах вашої функції так само, як `Body`, `Query` тощо, `Depends` працює трохи інакше.
Ви передаєте в `Depends` лише один параметр.
Цей параметр має бути чимось на кшталт функції.
Ви її не викликаєте безпосередньо (не додавайте дужки в кінці), ви просто передаєте її як параметр у `Depends()`.
І ця функція приймає параметри так само, як і *функції операцій шляху*.
/// tip | Порада
У наступному розділі ви побачите, які ще «речі», окрім функцій, можна використовувати як залежності.
///
Щоразу, коли надходить новий запит, **FastAPI** подбає про:
* Виклик вашої функції-залежності («залежного») з правильними параметрами.
* Отримання результату з вашої функції.
* Присвоєння цього результату параметру у вашій *функції операції шляху*.
```mermaid
graph TB
common_parameters(["common_parameters"])
read_items["/items/"]
read_users["/users/"]
common_parameters --> read_items
common_parameters --> read_users
```
Таким чином ви пишете спільний код один раз, а **FastAPI** подбає про його виклик для ваших *операцій шляху*.
/// check | Перевірте
Зверніть увагу, що вам не потрібно створювати спеціальний клас і передавати його кудись у **FastAPI**, щоб «зареєструвати» його чи щось подібне.
Ви просто передаєте його в `Depends`, і **FastAPI** знає, що робити далі.
///
## Спільне використання залежностей `Annotated` { #share-annotated-dependencies }
У наведених вище прикладах видно невелике **дублювання коду**.
Коли вам потрібно використати залежність `common_parameters()`, доводиться писати весь параметр з анотацією типу та `Depends()`:
```Python
commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]
```
Але оскільки ми використовуємо `Annotated`, ми можемо зберегти це значення `Annotated` у змінній і використовувати його в кількох місцях:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_02_an_py310.py hl[12,16,21] *}
/// tip | Порада
Це просто стандартний Python, це називається «псевдонім типу» і насправді не є специфічним для **FastAPI**.
Але оскільки **FastAPI** базується на стандартах Python, включно з `Annotated`, ви можете використати цей трюк у своєму коді. 😎
///
Залежності продовжать працювати як очікується, і **найкраще** те, що **інформація про типи буде збережена**, а це означає, що ваш редактор зможе й надалі надавати **автозаповнення**, **помилки в рядку** тощо. Те саме і для інших інструментів, як-от `mypy`.
Це буде особливо корисно у **великій кодовій базі**, де ви використовуєте **одні й ті самі залежності** знову і знову в **багатьох *операціях шляху***.
## Бути `async` чи не бути `async` { #to-async-or-not-to-async }
Оскільки залежності також викликатимуться **FastAPI** (так само, як і ваші *функції операцій шляху*), під час визначення ваших функцій діють ті самі правила.
Ви можете використовувати `async def` або звичайний `def`.
І ви можете оголошувати залежності з `async def` всередині звичайних *функцій операцій шляху* з `def`, або залежності з `def` всередині *функцій операцій шляху* з `async def` тощо.
Це не має значення. **FastAPI** знатиме, що робити.
/// note | Примітка
Якщо ви не впевнені, перегляньте розділ [Async: *"In a hurry?"*](../../async.md#in-a-hurry) про `async` і `await` у документації.
///
## Інтегровано з OpenAPI { #integrated-with-openapi }
Усі декларації запитів, перевірки та вимоги ваших залежностей (і субзалежностей) будуть інтегровані в ту саму схему OpenAPI.
Тож інтерактивна документація також міститиме всю інформацію з цих залежностей:
## Просте використання { #simple-usage }
Якщо придивитися, *функції операцій шляху* оголошуються для використання щоразу, коли збігаються *шлях* та *операція*, а потім **FastAPI** подбає про виклик функції з правильними параметрами, витягуючи дані із запиту.
Насправді всі (або більшість) вебфреймворків працюють так само.
Ви ніколи не викликаєте ці функції безпосередньо. Їх викликає ваш фреймворк (у цьому випадку **FastAPI**).
За допомогою системи впровадження залежностей ви також можете вказати **FastAPI**, що ваша *функція операції шляху* також «залежить» від чогось, що має бути виконано до вашої *функції операції шляху*, і **FastAPI** подбає про виконання цього та «інжектування» результатів.
Інші поширені терміни для цієї самої ідеї «впровадження залежностей»:
* ресурси
* провайдери
* сервіси
* інжектовані об’єкти
* компоненти
## Плагіни **FastAPI** { #fastapi-plug-ins }
Інтеграції та «плагіни» можна будувати за допомогою системи **Впровадження залежностей**. Але насправді **немає потреби створювати «плагіни»**, оскільки, використовуючи залежності, можна оголосити безмежну кількість інтеграцій та взаємодій, які стають доступними для ваших *функцій операцій шляху*.
І залежності можна створювати дуже просто та інтуїтивно, що дозволяє вам просто імпортувати потрібні пакунки Python і інтегрувати їх з вашими функціями API за кілька рядків коду, буквально.
Ви побачите приклади цього в наступних розділах, про реляційні та NoSQL бази даних, безпеку тощо.
## Сумісність **FastAPI** { #fastapi-compatibility }
Простота системи впровадження залежностей робить **FastAPI** сумісним з:
* усіма реляційними базами даних
* NoSQL базами даних
* зовнішніми пакунками
* зовнішніми API
* системами автентифікації та авторизації
* системами моніторингу використання API
* системами інжекції даних у відповідь
* тощо.
## Просто і потужно { #simple-and-powerful }
Хоча ієрархічна система впровадження залежностей дуже проста у визначенні та використанні, вона все ще дуже потужна.
Ви можете визначати залежності, які своєю чергою можуть визначати власні залежності.
Зрештою будується ієрархічне дерево залежностей, і система **Впровадження залежностей** подбає про розв’язання всіх цих залежностей (і їхніх субзалежностей) та надання (інжектування) результатів на кожному кроці.
Наприклад, припустімо, у вас є 4 кінцеві точки API (*операції шляху*):
* `/items/public/`
* `/items/private/`
* `/users/{user_id}/activate`
* `/items/pro/`
тоді ви могли б додати різні вимоги до дозволів для кожної з них лише за допомогою залежностей і субзалежностей:
```mermaid
graph TB
current_user(["current_user"])
active_user(["active_user"])
admin_user(["admin_user"])
paying_user(["paying_user"])
public["/items/public/"]
private["/items/private/"]
activate_user["/users/{user_id}/activate"]
pro_items["/items/pro/"]
current_user --> active_user
active_user --> admin_user
active_user --> paying_user
current_user --> public
active_user --> private
admin_user --> activate_user
paying_user --> pro_items
```
## Інтегровано з **OpenAPI** { #integrated-with-openapi_1 }
Усі ці залежності, декларуючи свої вимоги, також додають параметри, перевірки тощо до ваших *операцій шляху*.
**FastAPI** подбає про додавання всього цього до схеми OpenAPI, щоб це відображалося в інтерактивних системах документації.
================================================
FILE: docs/uk/docs/tutorial/dependencies/sub-dependencies.md
================================================
# Підзалежності { #sub-dependencies }
Ви можете створювати залежності, які мають підзалежності.
Вони можуть бути настільки глибокими, наскільки потрібно.
FastAPI подбає про їх розв'язання.
## Перша залежність «dependable» { #first-dependency-dependable }
Можна створити першу залежність («dependable») так:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}
Вона оголошує необов'язковий параметр запиту `q` типу `str`, а потім просто повертає його.
Це досить просто (не дуже корисно), але допоможе зосередитися на тому, як працюють підзалежності.
## Друга залежність, «dependable» і «dependant» { #second-dependency-dependable-and-dependant }
Далі ви можете створити іншу функцію залежності («dependable»), яка водночас оголошує власну залежність (тож вона також є «dependant»):
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}
Зосередьмося на оголошених параметрах:
- Хоча ця функція сама є залежністю («dependable»), вона також оголошує іншу залежність (вона «залежить» від чогось).
- Вона залежить від `query_extractor` і присвоює значення, яке він повертає, параметру `q`.
- Вона також оголошує необов'язкове кукі `last_query` типу `str`.
- Якщо користувач не надав параметр запиту `q`, ми використовуємо останній запит, який зберегли раніше в кукі.
## Використання залежності { #use-the-dependency }
Потім ми можемо використати залежність так:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[23] *}
/// info | Інформація
Зверніть увагу, що ми оголошуємо лише одну залежність у функції операції шляху — `query_or_cookie_extractor`.
Але FastAPI знатиме, що спочатку треба розв'язати `query_extractor`, щоб передати його результат у `query_or_cookie_extractor` під час виклику.
///
```mermaid
graph TB
query_extractor(["query_extractor"])
query_or_cookie_extractor(["query_or_cookie_extractor"])
read_query["/items/"]
query_extractor --> query_or_cookie_extractor --> read_query
```
## Використання тієї ж залежності кілька разів { #using-the-same-dependency-multiple-times }
Якщо одна з ваших залежностей оголошена кілька разів для однієї операції шляху, наприклад, кілька залежностей мають спільну підзалежність, FastAPI знатиме, що цю підзалежність потрібно викликати лише один раз на запит.
І він збереже повернуте значення у «кеш» і передасть його всім «dependants», яким воно потрібне в цьому конкретному запиті, замість того щоб викликати залежність кілька разів для одного й того ж запиту.
У просунутому сценарії, коли ви знаєте, що залежність має викликатися на кожному кроці (можливо, кілька разів) у межах того самого запиту замість використання «кешованого» значення, ви можете встановити параметр `use_cache=False` при використанні `Depends`:
//// tab | Python 3.10+
```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: Annotated[str, Depends(get_value, use_cache=False)]):
return {"fresh_value": fresh_value}
```
////
//// tab | Python 3.10+ без Annotated
/// tip | Порада
Надавайте перевагу версії з `Annotated`, якщо це можливо.
///
```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
return {"fresh_value": fresh_value}
```
////
## Підсумок { #recap }
Попри всі модні терміни, система впровадження залежностей досить проста.
Це просто функції, які виглядають так само, як функції операцій шляху.
Втім вона дуже потужна і дозволяє оголошувати довільно глибоко вкладені «графи» залежностей (дерева).
/// tip | Порада
Усе це може здаватися не надто корисним на простих прикладах.
Але ви побачите, наскільки це корисно, у розділах про **безпеку**.
І також побачите, скільки коду це вам заощадить.
///
================================================
FILE: docs/uk/docs/tutorial/encoder.md
================================================
# JSON-сумісний кодувальник { #json-compatible-encoder }
Існують випадки, коли вам може знадобитися перетворити тип даних (наприклад, модель Pydantic) на щось сумісне з JSON (наприклад, `dict`, `list` тощо).
Наприклад, якщо вам потрібно зберегти це в базі даних.
Для цього **FastAPI** надає функцію `jsonable_encoder()`.
## Використання `jsonable_encoder` { #using-the-jsonable-encoder }
Давайте уявимо, що у вас є база даних `fake_db`, яка приймає лише дані, сумісні з JSON.
Наприклад, вона не приймає об'єкти типу `datetime`, оскільки вони не сумісні з JSON.
Отже, об'єкт типу `datetime` потрібно перетворити на `str`, який містить дані в [форматі ISO](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601).
Так само ця база даних не прийматиме модель Pydantic (об'єкт з атрибутами), а лише `dict`.
Ви можете використовувати `jsonable_encoder` для цього.
Вона приймає об'єкт, такий як модель Pydantic, і повертає його версію, сумісну з JSON:
{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}
У цьому прикладі вона конвертує модель Pydantic у `dict`, а `datetime` у `str`.
Результат виклику цієї функції — це щось, що можна кодувати з використанням стандарту Python [`json.dumps()`](https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps).
Вона не повертає великий `str`, який містить дані у форматі JSON (як рядок). Вона повертає стандартну структуру даних Python (наприклад, `dict`) зі значеннями та підзначеннями, які є сумісними з JSON.
/// note | Примітка
`jsonable_encoder` фактично використовується **FastAPI** внутрішньо для перетворення даних. Проте вона корисна в багатьох інших сценаріях.
///
================================================
FILE: docs/uk/docs/tutorial/extra-data-types.md
================================================
# Додаткові типи даних { #extra-data-types }
До цього часу ви використовували загальнопоширені типи даних, такі як:
* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`
Але ви також можете використовувати більш складні типи даних.
І ви все ще матимете ті ж можливості, які були показані до цього:
* Чудова підтримка редактора.
* Конвертація даних з вхідних запитів.
* Конвертація даних для відповіді.
* Валідація даних.
* Автоматична анотація та документація.
## Інші типи даних { #other-data-types }
Ось додаткові типи даних для використання:
* `UUID`:
* Стандартний "Універсальний унікальний ідентифікатор", який часто використовується як ID у багатьох базах даних та системах.
* У запитах та відповідях буде представлений як `str`.
* `datetime.datetime`:
* Пайтонівський `datetime.datetime`.
* У запитах та відповідях буде представлений як `str` у форматі ISO 8601, як: `2008-09-15T15:53:00+05:00`.
* `datetime.date`:
* Пайтонівський `datetime.date`.
* У запитах та відповідях буде представлений як `str` у форматі ISO 8601, як: `2008-09-15`.
* `datetime.time`:
* Пайтонівський `datetime.time`.
* У запитах та відповідях буде представлений як `str` у форматі ISO 8601, як: `14:23:55.003`.
* `datetime.timedelta`:
* Пайтонівський `datetime.timedelta`.
* У запитах та відповідях буде представлений як `float` загальної кількості секунд.
* Pydantic також дозволяє представляти це як "ISO 8601 time diff encoding", [дивіться документацію для отримання додаткової інформації](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/serialization/#custom-serializers).
* `frozenset`:
* У запитах і відповідях це буде оброблено так само, як і `set`:
* У запитах список буде зчитано, дублікати буде видалено, і його буде перетворено на `set`.
* У відповідях `set` буде перетворено на `list`.
* Згенерована схема буде вказувати, що значення `set` є унікальними (з використанням JSON Schema's `uniqueItems`).
* `bytes`:
* Стандартний Пайтонівський `bytes`.
* У запитах і відповідях це буде оброблено як `str`.
* Згенерована схема буде вказувати, що це `str` з "форматом" `binary`.
* `Decimal`:
* Стандартний Пайтонівський `Decimal`.
* У запитах і відповідях це буде оброблено так само, як і `float`.
* Ви можете перевірити всі дійсні типи даних Pydantic тут: [типи даних Pydantic](https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/).
## Приклад { #example }
Ось приклад *операції шляху* з параметрами, використовуючи деякі з вищезазначених типів.
{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *}
Зверніть увагу, що параметри всередині функції мають свій звичайний тип даних, і ви можете, наприклад, виконувати звичайні маніпуляції з датами, такі як:
{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[18:19] *}
================================================
FILE: docs/uk/docs/tutorial/extra-models.md
================================================
# Додаткові моделі { #extra-models }
Продовжуючи попередній приклад, часто потрібно мати більше ніж одну пов’язану модель.
Особливо це стосується моделей користувача, тому що:
* **вхідна модель** повинна мати пароль.
* **вихідна модель** не повинна містити пароль.
* **модель бази даних**, ймовірно, повинна містити хеш пароля.
/// danger | Обережно
Ніколи не зберігайте паролі користувачів у відкритому вигляді. Завжди зберігайте «безпечний хеш», який потім можна перевірити.
Якщо ви ще не знаєте, що таке «хеш пароля», ви дізнаєтесь у [розділах про безпеку](security/simple-oauth2.md#password-hashing).
///
## Кілька моделей { #multiple-models }
Ось загальна ідея того, як можуть виглядати моделі з їхніми полями пароля та місцями використання:
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}
### Про `**user_in.model_dump()` { #about-user-in-model-dump }
#### `.model_dump()` у Pydantic { #pydantics-model-dump }
`user_in` - це модель Pydantic класу `UserIn`.
Моделі Pydantic мають метод `.model_dump()`, який повертає `dict` з даними моделі.
Отже, якщо ми створимо об’єкт Pydantic `user_in` так:
```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="john.doe@example.com")
```
і викличемо:
```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```
тепер ми маємо `dict` з даними у змінній `user_dict` (це `dict`, а не об’єкт моделі Pydantic).
А якщо викликати:
```Python
print(user_dict)
```
ми отримаємо Python `dict` з:
```Python
{
'username': 'john',
'password': 'secret',
'email': 'john.doe@example.com',
'full_name': None,
}
```
#### Розпакування `dict` { #unpacking-a-dict }
Якщо взяти `dict`, наприклад `user_dict`, і передати його у функцію (або клас) як `**user_dict`, Python «розпакує» його. Ключі та значення `user_dict` будуть передані безпосередньо як іменовані аргументи.
Отже, продовжуючи з `user_dict` вище, запис:
```Python
UserInDB(**user_dict)
```
дасть еквівалентний результат:
```Python
UserInDB(
username="john",
password="secret",
email="john.doe@example.com",
full_name=None,
)
```
А точніше, використовуючи безпосередньо `user_dict`, з будь-яким його вмістом у майбутньому:
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
password = user_dict["password"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
)
```
#### Модель Pydantic зі вмісту іншої { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another }
Як у прикладі вище ми отримали `user_dict` з `user_in.model_dump()`, цей код:
```Python
user_dict = user_in.model_dump()
UserInDB(**user_dict)
```
буде еквівалентним:
```Python
UserInDB(**user_in.model_dump())
```
...тому що `user_in.model_dump()` - це `dict`, а ми змушуємо Python «розпакувати» його, передаючи в `UserInDB` з префіксом `**`.
Тож ми отримуємо модель Pydantic з даних іншої моделі Pydantic.
#### Розпакування `dict` і додаткові ключові аргументи { #unpacking-a-dict-and-extra-keywords }
Додаючи додатковий іменований аргумент `hashed_password=hashed_password`, як тут:
```Python
UserInDB(**user_in.model_dump(), hashed_password=hashed_password)
```
...у підсумку це дорівнює:
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
password = user_dict["password"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
hashed_password = hashed_password,
)
```
/// warning | Попередження
Додаткові допоміжні функції `fake_password_hasher` і `fake_save_user` лише демонструють можливий потік даних і, звісно, не забезпечують реальної безпеки.
///
## Зменшення дублювання { #reduce-duplication }
Зменшення дублювання коду - одна з ключових ідей у **FastAPI**.
Адже дублювання коду підвищує ймовірність помилок, проблем безпеки, розсинхронізації коду (коли ви оновлюєте в одному місці, але не в інших) тощо.
І ці моделі спільно використовують багато даних та дублюють назви і типи атрибутів.
Можна зробити краще.
Можна оголосити модель `UserBase`, яка буде базовою для інших моделей. Потім створити підкласи цієї моделі, що наслідуватимуть її атрибути (оголошення типів, валідацію тощо).
Уся конвертація даних, валідація, документація тощо працюватимуть як зазвичай.
Таким чином, ми оголошуємо лише відмінності між моделями (з відкритим `password`, з `hashed_password` і без пароля):
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial002_py310.py hl[7,13:14,17:18,21:22] *}
## `Union` або `anyOf` { #union-or-anyof }
Ви можете оголосити відповідь як `Union` двох або більше типів - це означає, що відповідь може бути будь-якого з них.
В OpenAPI це буде визначено як `anyOf`.
Для цього використайте стандартну підказку типу Python [`typing.Union`](https://docs.python.org/3/library/typing.html#typing.Union):
/// note | Примітка
Під час визначення [`Union`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/#unions) спочатку вказуйте найконкретніший тип, а потім менш конкретний. У прикладі нижче більш конкретний `PlaneItem` стоїть перед `CarItem` у `Union[PlaneItem, CarItem]`.
///
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial003_py310.py hl[1,14:15,18:20,33] *}
### `Union` у Python 3.10 { #union-in-python-3-10 }
У цьому прикладі ми передаємо `Union[PlaneItem, CarItem]` як значення аргументу `response_model`.
Оскільки ми передаємо його як значення аргументу, а не в анотації типу, потрібно використовувати `Union` навіть у Python 3.10.
Якби це була анотація типу, можна було б використати вертикальну риску, наприклад:
```Python
some_variable: PlaneItem | CarItem
```
Але якщо записати це як присвоєння `response_model=PlaneItem | CarItem`, отримаємо помилку, тому що Python спробує виконати невалідну операцію між `PlaneItem` і `CarItem`, замість того щоб трактувати це як анотацію типу.
## Список моделей { #list-of-models }
Аналогічно можна оголошувати відповіді як списки об’єктів.
Для цього використайте стандартний Python `list`:
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}
## Відповідь з довільним `dict` { #response-with-arbitrary-dict }
Також можна оголосити відповідь, використовуючи звичайний довільний `dict`, вказавши лише типи ключів і значень, без моделі Pydantic.
Це корисно, якщо ви заздалегідь не знаєте допустимі назви полів/атрибутів (які були б потрібні для моделі Pydantic).
У такому разі можна використати `dict`:
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py310.py hl[6] *}
## Підсумок { #recap }
Використовуйте кілька моделей Pydantic і вільно наслідуйте для кожного випадку.
Не обов’язково мати одну модель даних на сутність, якщо ця сутність може мати різні «стани». Як у випадку сутності користувача зі станами: з `password`, з `password_hash` і без пароля.
================================================
FILE: docs/uk/docs/tutorial/first-steps.md
================================================
# Перші кроки { #first-steps }
Найпростіший файл FastAPI може виглядати так:
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py *}
Скопіюйте це до файлу `main.py`.
Запустіть live-сервер:
get операція
/// info | `@decorator` Інформація
Синтаксис `@something` у Python називається «декоратором».
Ви розташовуєте його над функцією. Як гарний декоративний капелюх (мабуть, звідти походить термін).
«Декоратор» бере функцію нижче і виконує з нею якусь дію.
У нашому випадку, цей декоратор повідомляє **FastAPI**, що функція нижче відповідає **шляху** `/` і **операції** `get`.
Це і є «**декоратор операції шляху**».
///
Можна також використовувати інші операції:
* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`
І більш екзотичні:
* `@app.options()`
* `@app.head()`
* `@app.patch()`
* `@app.trace()`
/// tip
Ви можете використовувати кожну операцію (HTTP-метод) як забажаєте.
**FastAPI** не навʼязує жодного конкретного значення.
Наведена тут інформація подана як настанова, а не вимога.
Наприклад, під час використання GraphQL ви зазвичай виконуєте всі дії, використовуючи лише `POST` операції.
///
### Крок 4: визначте **функцію операції шляху** { #step-4-define-the-path-operation-function }
Ось наша «**функція операції шляху**»:
* **шлях**: це `/`.
* **операція**: це `get`.
* **функція**: це функція нижче «декоратора» (нижче `@app.get("/")`).
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py hl[7] *}
Це функція Python.
**FastAPI** викликатиме її щоразу, коли отримає запит до URL «`/`», використовуючи операцію `GET`.
У цьому випадку це `async` функція.
---
Ви також можете визначити її як звичайну функцію замість `async def`:
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial003_py310.py hl[7] *}
/// note
Якщо ви не знаєте різницю, подивіться [Асинхронність: *«Поспішаєте?»*](../async.md#in-a-hurry).
///
### Крок 5: поверніть вміст { #step-5-return-the-content }
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py hl[8] *}
Ви можете повернути `dict`, `list`, а також окремі значення `str`, `int` тощо.
Також можна повернути моделі Pydantic (про це ви дізнаєтесь пізніше).
Існує багато інших обʼєктів і моделей, які будуть автоматично конвертовані в JSON (зокрема ORM тощо). Спробуйте використати свої улюблені — велика ймовірність, що вони вже підтримуються.
### Крок 6: розгорніть його { #step-6-deploy-it }
Розгорніть ваш застосунок у **[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)** однією командою: `fastapi deploy`. 🎉
#### Про FastAPI Cloud { #about-fastapi-cloud }
**[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)** створено тим самим автором і командою, які стоять за **FastAPI**.
Він спрощує процес **створення**, **розгортання** та **доступу** до API з мінімальними зусиллями.
Він переносить той самий **досвід розробника** зі створення застосунків на FastAPI на **розгортання** їх у хмарі. 🎉
FastAPI Cloud — основний спонсор і джерело фінансування для open source проєктів *FastAPI and friends*. ✨
#### Розгортання в інших хмарних провайдерах { #deploy-to-other-cloud-providers }
FastAPI — це open source і базується на стандартах. Ви можете розгортати FastAPI-застосунки у будь-якого хмарного провайдера на ваш вибір.
Дотримуйтеся інструкцій вашого хмарного провайдера, щоб розгорнути FastAPI-застосунки з їхньою допомогою. 🤓
## Підібʼємо підсумки { #recap }
* Імпортуйте `FastAPI`.
* Створіть екземпляр `app`.
* Напишіть **декоратор операції шляху**, використовуючи декоратори на кшталт `@app.get("/")`.
* Визначте **функцію операції шляху**; наприклад, `def root(): ...`.
* Запустіть сервер розробки командою `fastapi dev`.
* За бажанням розгорніть ваш застосунок за допомогою `fastapi deploy`.
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FILE: docs/uk/docs/tutorial/handling-errors.md
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# Обробка помилок { #handling-errors }
Є багато ситуацій, коли вам потрібно повідомити про помилку клієнта, який використовує ваш API.
Цим клієнтом може бути браузер із фронтендом, код іншого розробника, IoT-пристрій тощо.
Можливо, вам потрібно повідомити клієнта, що:
* У нього недостатньо прав для виконання цієї операції.
* Він не має доступу до цього ресурсу.
* Елемент, до якого він намагається отримати доступ, не існує.
* тощо.
У таких випадках зазвичай повертається **код статусу HTTP** у діапазоні **400** (від 400 до 499).
Це схоже на коди статусу HTTP 200 (від 200 до 299). Ці «200» коди статусу означають, що якимось чином запит був «успішним».
Коди статусу в діапазоні 400 означають, що сталася помилка з боку клієнта.
Пам'ятаєте всі ці помилки **«404 Not Found»** (і жарти про них)?
## Використання `HTTPException` { #use-httpexception }
Щоб повернути HTTP-відповіді з помилками клієнту, використовуйте `HTTPException`.
### Імпорт `HTTPException` { #import-httpexception }
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py310.py hl[1] *}
### Згенеруйте `HTTPException` у своєму коді { #raise-an-httpexception-in-your-code }
`HTTPException` - це звичайна помилка Python із додатковими даними, які стосуються API.
Оскільки це помилка Python, ви не `return` її, а `raise` її.
Це також означає, що якщо ви перебуваєте всередині допоміжної функції, яку викликаєте всередині своєї *функції операції шляху*, і там згенеруєте `HTTPException` всередині цієї допоміжної функції, то решта коду в *функції операції шляху* не буде виконана. Запит одразу завершиться, і HTTP-помилка з `HTTPException` буде надіслана клієнту.
Перевага генерації виключення замість повернення значення стане більш очевидною в розділі про залежності та безпеку.
У цьому прикладі, коли клієнт запитує елемент за ID, якого не існує, згенеруйте виключення з кодом статусу `404`:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py310.py hl[11] *}
### Отримана відповідь { #the-resulting-response }
Якщо клієнт робить запит за шляхом `http://example.com/items/foo` (де `item_id` `"foo"`), він отримає код статусу HTTP 200 і JSON відповідь:
```JSON
{
"item": "The Foo Wrestlers"
}
```
Але якщо клієнт робить запит на `http://example.com/items/bar` (де `item_id` має не існуюче значення `"bar"`), то отримає код статусу HTTP 404 (помилка «не знайдено») та JSON відповідь:
```JSON
{
"detail": "Item not found"
}
```
/// tip | Порада
Під час генерації `HTTPException` ви можете передати будь-яке значення, яке може бути перетворене в JSON, як параметр `detail`, а не лише `str`.
Ви можете передати `dict`, `list` тощо.
Вони обробляються автоматично за допомогою **FastAPI** та перетворюються в JSON.
///
## Додавання власних заголовків { #add-custom-headers }
Є деякі ситуації, коли корисно мати можливість додавати власні заголовки до HTTP-помилки. Наприклад, для деяких типів безпеки.
Ймовірно, вам не доведеться використовувати це безпосередньо у своєму коді.
Але якщо вам знадобиться це для складного сценарію, ви можете додати власні заголовки:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial002_py310.py hl[14] *}
## Встановлення власних обробників виключень { #install-custom-exception-handlers }
Ви можете додати власні обробники виключень за допомогою [тих самих утиліт для виключень зі Starlette](https://www.starlette.dev/exceptions/).
Припустімо, у вас є власне виключення `UnicornException`, яке ви (або бібліотека, яку ви використовуєте) можете `raise`.
І ви хочете обробляти це виключення глобально за допомогою FastAPI.
Ви можете додати власний обробник виключень за допомогою `@app.exception_handler()`:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial003_py310.py hl[5:7,13:18,24] *}
Тут, якщо ви звернетеся до `/unicorns/yolo`, *операція шляху* згенерує (`raise`) `UnicornException`.
Але вона буде оброблена функцією-обробником `unicorn_exception_handler`.
Отже, ви отримаєте зрозумілу помилку з кодом статусу HTTP `418` і JSON-вмістом:
```JSON
{"message": "Oops! yolo did something. There goes a rainbow..."}
```
/// note | Технічні деталі
Ви також можете використовувати `from starlette.requests import Request` і `from starlette.responses import JSONResponse`.
**FastAPI** надає ті самі `starlette.responses`, що й `fastapi.responses`, просто для зручності для вас, розробника. Але більшість доступних відповідей надходять безпосередньо зі Starlette. Те ж саме з `Request`.
///
## Перевизначення обробників виключень за замовчуванням { #override-the-default-exception-handlers }
**FastAPI** має кілька обробників виключень за замовчуванням.
Ці обробники відповідають за повернення стандартних JSON-відповідей, коли ви `raise` `HTTPException`, а також коли запит містить некоректні дані.
Ви можете перевизначити ці обробники виключень власними.
### Перевизначення виключень валідації запиту { #override-request-validation-exceptions }
Коли запит містить некоректні дані, **FastAPI** внутрішньо генерує `RequestValidationError`.
І також включає обробник виключень за замовчуванням для нього.
Щоб перевизначити його, імпортуйте `RequestValidationError` і використовуйте його з `@app.exception_handler(RequestValidationError)` для декорування обробника виключень.
Обробник виключень отримає `Request` і саме виключення.
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py310.py hl[2,14:19] *}
Тепер, якщо ви перейдете за посиланням `/items/foo`, замість того, щоб отримати стандартну JSON-помилку:
```JSON
{
"detail": [
{
"loc": [
"path",
"item_id"
],
"msg": "value is not a valid integer",
"type": "type_error.integer"
}
]
}
```
ви отримаєте текстову версію:
```
Validation errors:
Field: ('path', 'item_id'), Error: Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer
```
### Перевизначення обробника помилок `HTTPException` { #override-the-httpexception-error-handler }
Аналогічно, ви можете перевизначити обробник `HTTPException`.
Наприклад, ви можете захотіти повернути відповідь у вигляді простого тексту замість JSON для цих помилок:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py310.py hl[3:4,9:11,25] *}
/// note | Технічні деталі
Ви також можете використовувати `from starlette.responses import PlainTextResponse`.
**FastAPI** надає ті самі `starlette.responses`, що й `fastapi.responses`, просто для зручності для вас, розробника. Але більшість доступних відповідей надходять безпосередньо зі Starlette.
///
/// warning | Попередження
Пам’ятайте, що `RequestValidationError` містить інформацію про назву файлу та рядок, де сталася помилка валідації, щоб за потреби ви могли показати це у своїх логах із відповідною інформацією.
Але це означає, що якщо ви просто перетворите це на рядок і повернете цю інформацію напряму, ви можете розкрити трохи інформації про вашу систему, тому тут код витягає та показує кожну помилку незалежно.
///
### Використання тіла `RequestValidationError` { #use-the-requestvalidationerror-body }
`RequestValidationError` містить `body`, який він отримав із некоректними даними.
Ви можете використовувати це під час розробки свого додатка, щоб логувати тіло запиту та налагоджувати його, повертати користувачеві тощо.
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial005_py310.py hl[14] *}
Тепер спробуйте надіслати некоректний елемент, наприклад:
```JSON
{
"title": "towel",
"size": "XL"
}
```
Ви отримаєте відповідь, яка повідомить вам, що дані є некоректними, і міститиме отримане тіло запиту:
```JSON hl_lines="12-15"
{
"detail": [
{
"loc": [
"body",
"size"
],
"msg": "value is not a valid integer",
"type": "type_error.integer"
}
],
"body": {
"title": "towel",
"size": "XL"
}
}
```
#### `HTTPException` FastAPI проти `HTTPException` Starlette { #fastapis-httpexception-vs-starlettes-httpexception }
**FastAPI** має власний `HTTPException`.
І клас помилки `HTTPException` в **FastAPI** успадковується від класу помилки `HTTPException` у Starlette.
Єдина різниця полягає в тому, що `HTTPException` в **FastAPI** приймає будь-які дані, які можна перетворити на JSON, для поля `detail`, тоді як `HTTPException` у Starlette приймає тільки рядки.
Отже, ви можете продовжувати генерувати `HTTPException` **FastAPI** як зазвичай у своєму коді.
Але коли ви реєструєте обробник виключень, слід реєструвати його для `HTTPException` зі Starlette.
Таким чином, якщо будь-яка частина внутрішнього коду Starlette або розширення чи плагін Starlette згенерує Starlette `HTTPException`, ваш обробник зможе перехопити та обробити її.
У цьому прикладі, щоб мати можливість використовувати обидва `HTTPException` в одному коді, виключення Starlette перейменовується на `StarletteHTTPException`:
```Python
from starlette.exceptions import HTTPException as StarletteHTTPException
```
### Повторне використання обробників виключень **FastAPI** { #reuse-fastapis-exception-handlers }
Якщо ви хочете використовувати виключення разом із такими ж обробниками виключень за замовчуванням, як у **FastAPI**, ви можете імпортувати та повторно використати обробники виключень за замовчуванням із `fastapi.exception_handlers`:
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial006_py310.py hl[2:5,15,21] *}
У цьому прикладі ви просто друкуєте помилку з дуже виразним повідомленням, але ви зрозуміли основну ідею. Ви можете використовувати виключення, а потім просто повторно використати обробники виключень за замовчуванням.
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FILE: docs/uk/docs/tutorial/header-param-models.md
================================================
# Моделі параметрів заголовків { #header-parameter-models }
Якщо у вас є група пов’язаних **параметрів заголовків**, ви можете створити **Pydantic модель** для їх оголошення.
Це дозволить вам повторно **використовувати модель** в **різних місцях**, а також оголосити валідації та метадані для всіх параметрів одночасно. 😎
/// note | Примітка
Ця можливість підтримується починаючи з версії FastAPI `0.115.0`. 🤓
///
## Параметри заголовків з використанням Pydantic моделі { #header-parameters-with-a-pydantic-model }
Оголосіть потрібні **параметри заголовків** у **Pydantic моделі**, а потім оголосіть параметр як `Header`:
{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:14,18] *}
**FastAPI** буде **витягувати** дані для **кожного поля** з **заголовків** у запиті та передавати їх у створену вами Pydantic модель.
## Перевірка в документації { #check-the-docs }
Ви можете побачити необхідні заголовки в інтерфейсі документації за адресою `/docs`:
contact поля| Параметр | Тип | Опис |
|---|---|---|
name | str | Ідентифікаційне ім'я контактної особи або організації. |
url | str | URL, що вказує на контактну інформацію. МАЄ бути у форматі URL. |
email | str | Адреса електронної пошти контактної особи або організації. МАЄ бути у форматі адреси електронної пошти. |
license_info поля| Параметр | Тип | Опис |
|---|---|---|
name | str | ОБОВ'ЯЗКОВО (якщо встановлено license_info). Назва ліцензії для API. |
identifier | str | Ліцензійний вираз за [SPDX](https://spdx.org/licenses/) для API. Поле identifier взаємовиключне з полем url. Доступно з OpenAPI 3.1.0, FastAPI 0.99.0. |
url | str | URL до ліцензії, яка використовується для API. МАЄ бути у форматі URL. |
## Ідентифікатор ліцензії { #license-identifier }
З початку використання OpenAPI 3.1.0 та FastAPI 0.99.0 Ви також можете налаштувати `license_info` за допомогою `identifier` замість `url`.
Наприклад:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial001_1_py310.py hl[31] *}
## Метадані для тегів { #metadata-for-tags }
Ви також можете додати додаткові метадані для різних тегів, які використовуються для групування операцій шляху, за допомогою параметра `openapi_tags`.
Він приймає список, який містить один словник для кожного тега.
Кожен словник може містити:
* `name` (**обов'язково**): `str` з тією ж назвою тегу, яку Ви використовуєте у параметрі `tags` у Ваших *операціях шляху* та `APIRouter`s.
* `description`: `str` з коротким описом тегу. Може містити Markdown і буде показано в інтерфейсі документації.
* `externalDocs`: `dict`, який описує зовнішню документацію з такими полями:
* `description`: `str` з коротким описом зовнішньої документації.
* `url` (**обов'язково**): `str` з URL-адресою зовнішньої документації.
### Створення метаданих для тегів { #create-metadata-for-tags }
Спробуймо це на прикладі з тегами для `users` та `items`.
Створіть метадані для своїх тегів і передайте їх у параметр `openapi_tags`:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py310.py hl[3:16,18] *}
Зверніть увагу, що в описах можна використовувати Markdown, наприклад, «login» буде показано жирним шрифтом (**login**), а «fancy» буде показано курсивом (_fancy_).
/// tip | Порада
Вам не потрібно додавати метадані для всіх тегів, які Ви використовуєте.
///
### Використовуйте свої теги { #use-your-tags }
Використовуйте параметр `tags` зі своїми *операціями шляху* (і `APIRouter`s), щоб призначити їх до різних тегів:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py310.py hl[21,26] *}
/// info | Інформація
Детальніше про теги читайте в розділі [Конфігурація операції шляху](path-operation-configuration.md#tags).
///
### Перевірте документацію { #check-the-docs }
Тепер, якщо Ви перевірите документацію, вона покаже всі додаткові метадані:
### Порядок тегів { #order-of-tags }
Порядок кожного словника метаданих тегу також визначає порядок відображення в інтерфейсі документації.
Наприклад, хоча `users` мав би йти після `items` в алфавітному порядку, він відображається перед ними, оскільки ми додали їхні метадані як перший словник у списку.
## URL для OpenAPI { #openapi-url }
За замовчуванням схема OpenAPI надається за адресою `/openapi.json`.
Але Ви можете налаштувати це за допомогою параметра `openapi_url`.
Наприклад, щоб налаштувати його на `/api/v1/openapi.json`:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial002_py310.py hl[3] *}
Якщо Ви хочете повністю вимкнути схему OpenAPI, Ви можете встановити `openapi_url=None`, це також вимкне інтерфейси документації, які її використовують.
## URL-адреси документації { #docs-urls }
Ви можете налаштувати два інтерфейси користувача для документації, які включені:
* **Swagger UI**: доступний за адресою `/docs`.
* Ви можете змінити його URL за допомогою параметра `docs_url`.
* Ви можете вимкнути його, встановивши `docs_url=None`.
* **ReDoc**: доступний за адресою `/redoc`.
* Ви можете змінити його URL за допомогою параметра `redoc_url`.
* Ви можете вимкнути його, встановивши `redoc_url=None`.
Наприклад, щоб налаштувати Swagger UI на `/documentation` і вимкнути ReDoc:
{* ../../docs_src/metadata/tutorial003_py310.py hl[3] *}
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FILE: docs/uk/docs/tutorial/middleware.md
================================================
# Middleware { #middleware }
У **FastAPI** можна додавати middleware.
«Middleware» — це функція, яка працює з кожним **запитом** перед його обробкою будь-якою конкретною *операцією шляху*. А також з кожною **відповіддю** перед її поверненням.
* Вона отримує кожен **запит**, що надходить до вашого застосунку.
* Потім вона може виконати певні дії із цим **запитом** або запустити необхідний код.
* Далі вона передає **запит** для обробки рештою застосунку (якоюсь *операцією шляху*).
* Потім вона отримує **відповідь**, сформовану застосунком (якоюсь *операцією шляху*).
* Вона може виконати певні дії із цією **відповіддю** або запустити необхідний код.
* Потім вона повертає **відповідь**.
/// note | Технічні деталі
Якщо у вас є залежності з `yield`, код виходу виконається *після* middleware.
Якщо були заплановані фонові задачі (розглянуто в розділі [Фонові задачі](background-tasks.md), ви побачите це пізніше), вони виконаються *після* всіх middleware.
///
## Створення middleware { #create-a-middleware }
Щоб створити middleware, ви використовуєте декоратор `@app.middleware("http")` над функцією.
Функція middleware отримує:
* `request`.
* Функцію `call_next`, яка отримає `request` як параметр.
* Ця функція передасть `request` відповідній *операції шляху*.
* Потім вона поверне `response`, згенеровану відповідною *операцією шляху*.
* Потім ви можете додатково змінити `response` перед тим, як повернути її.
{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py310.py hl[8:9,11,14] *}
/// tip
Пам’ятайте, що власні пропрієтарні заголовки можна додавати [використовуючи префікс `X-`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers).
Але якщо у вас є власні заголовки, які ви хочете, щоб клієнт у браузері міг побачити, потрібно додати їх до ваших конфігурацій CORS ([CORS (Спільне використання ресурсів між джерелами)](cors.md)) за допомогою параметра `expose_headers`, описаного в [документації Starlette по CORS](https://www.starlette.dev/middleware/#corsmiddleware).
///
/// note | Технічні деталі
Ви також можете використати `from starlette.requests import Request`.
**FastAPI** надає це для вашої зручності як розробника. Але воно походить безпосередньо зі Starlette.
///
### До і після `response` { #before-and-after-the-response }
Ви можете додати код, який буде виконуватися з `request`, до того, як його отримає будь-яка *операція шляху*.
Також ви можете додати код, який буде виконуватися після того, як `response` буде згенеровано, перед тим як її повернути.
Наприклад, ви можете додати власний заголовок `X-Process-Time`, який міститиме час у секундах, який витратився на обробку запиту та генерацію відповіді:
{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py310.py hl[10,12:13] *}
/// tip
Тут ми використовуємо [`time.perf_counter()`](https://docs.python.org/3/library/time.html#time.perf_counter) замість `time.time()` оскільки він може бути більш точним для таких випадків. 🤓
///
## Порядок виконання кількох middleware { #multiple-middleware-execution-order }
Коли ви додаєте кілька middleware, використовуючи або декоратор `@app.middleware()` або метод `app.add_middleware()`, кожен новий middleware обгортає застосунок, утворюючи стек. Останній доданий middleware є *зовнішнім*, а перший — *внутрішнім*.
На шляху запиту першим виконується *зовнішній* middleware.
На шляху відповіді він виконується останнім.
Наприклад:
```Python
app.add_middleware(MiddlewareA)
app.add_middleware(MiddlewareB)
```
Це призводить до такого порядку виконання:
* **Запит**: MiddlewareB → MiddlewareA → route
* **Відповідь**: route → MiddlewareA → MiddlewareB
Така поведінка стеку гарантує, що middleware виконуються у передбачуваному та керованому порядку.
## Інші middlewares { #other-middlewares }
Ви можете пізніше прочитати більше про інші middlewares у [просунутому посібнику користувача: просунуте middleware](../advanced/middleware.md).
Ви дізнаєтесь, як обробляти CORS за допомогою middleware в наступному розділі.
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FILE: docs/uk/docs/tutorial/path-operation-configuration.md
================================================
# Налаштування операції шляху { #path-operation-configuration }
Є кілька параметрів, які ви можете передати вашому «декоратору операції шляху» для налаштування.
/// warning | Попередження
Зверніть увагу, що ці параметри передаються безпосередньо «декоратору операції шляху», а не вашій «функції операції шляху».
///
## Код статусу відповіді { #response-status-code }
Ви можете визначити (HTTP) `status_code`, який буде використано у відповіді вашої «операції шляху».
Можна передати безпосередньо цілий код, наприклад `404`.
Якщо ви не пам'ятаєте призначення числових кодів, скористайтеся скороченими константами в `status`:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial001_py310.py hl[1,15] *}
Цей код статусу буде використано у відповіді та додано до схеми OpenAPI.
/// note | Технічні деталі
Ви також можете використати `from starlette import status`.
FastAPI надає той самий `starlette.status` як `fastapi.status` для вашої зручності як розробника. Але він походить безпосередньо зі Starlette.
///
## Мітки { #tags }
Ви можете додати мітки до вашої «операції шляху», передайте параметр `tags` зі `list` із `str` (зазвичай лише один `str`):
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002_py310.py hl[15,20,25] *}
Вони будуть додані до схеми OpenAPI та використані інтерфейсами автоматичної документації:
### Мітки з переліками { #tags-with-enums }
У великому застосунку ви можете накопичити багато міток і захочете переконатися, що завжди використовуєте ту саму мітку для пов'язаних «операцій шляху».
У таких випадках має сенс зберігати мітки в `Enum`.
FastAPI підтримує це так само, як і зі звичайними строками:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002b_py310.py hl[1,8:10,13,18] *}
## Короткий опис і опис { #summary-and-description }
Ви можете додати `summary` і `description`:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[17:18] *}
## Опис зі строки документації { #description-from-docstring }
Оскільки описи зазвичай довгі та займають кілька рядків, ви можете оголосити опис «операції шляху» у строці документації функції, і FastAPI прочитає його звідти.
Ви можете писати [Markdown](https://en.wikipedia.org/wiki/Markdown) у строці документації, його буде інтерпретовано та показано коректно (з урахуванням відступів у строці документації).
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:25] *}
Його буде використано в інтерактивній документації:
## Опис відповіді { #response-description }
Ви можете вказати опис відповіді параметром `response_description`:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[18] *}
/// info | Інформація
Зверніть увагу, що `response_description` стосується саме відповіді, а `description` стосується «операції шляху» загалом.
///
/// check | Перевірте
OpenAPI визначає, що кожна «операція шляху» потребує опису відповіді.
Тому, якщо ви його не надасте, FastAPI автоматично згенерує «Successful response».
///
## Позначити операцію шляху як застарілу { #deprecate-a-path-operation }
Якщо потрібно позначити «операцію шляху» як застарілу, але не видаляючи її, передайте параметр `deprecated`:
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial006_py310.py hl[16] *}
У інтерактивній документації вона буде чітко позначена як застаріла:
Подивіться, як виглядають застарілі та незастарілі «операції шляху»:
## Підсумок { #recap }
Ви можете легко налаштовувати та додавати метадані до ваших «операцій шляху», передаючи параметри «декораторам операцій шляху».
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FILE: docs/uk/docs/tutorial/path-params-numeric-validations.md
================================================
# Параметри шляху та валідація числових даних { #path-parameters-and-numeric-validations }
Так само як ви можете оголошувати додаткові перевірки та метадані для query параметрів за допомогою `Query`, ви можете оголошувати той самий тип перевірок і метаданих для параметрів шляху за допомогою `Path`.
## Імпорт `Path` { #import-path }
Спочатку імпортуйте `Path` з `fastapi` і імпортуйте `Annotated`:
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[1,3] *}
/// info | Інформація
FastAPI додав підтримку `Annotated` (і почав рекомендувати його використання) у версії 0.95.0.
Якщо у вас стара версія, при спробі використати `Annotated` можуть виникати помилки.
Переконайтеся, що ви [оновили версію FastAPI](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions) принаймні до версії 0.95.1 перед використанням `Annotated`.
///
## Оголошення метаданих { #declare-metadata }
Ви можете оголошувати всі ті ж параметри, що і для `Query`.
Наприклад, щоб оголосити значення метаданих `title` для параметра шляху `item_id`, ви можете написати:
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[10] *}
/// note | Примітка
Параметр шляху завжди є обов’язковим, оскільки він має бути частиною шляху. Навіть якщо ви оголосите його зі значенням `None` або встановите значення за замовчуванням — це ні на що не вплине, він все одно завжди буде обов’язковим.
///
## Упорядковуйте параметри, як вам потрібно { #order-the-parameters-as-you-need }
/// tip | Порада
Це, мабуть, не настільки важливо або необхідно, якщо ви використовуєте `Annotated`.
///
Припустимо, ви хочете оголосити параметр запиту `q` як обов’язковий `str`.
І вам не потрібно оголошувати нічого іншого для цього параметра, тому вам насправді не потрібно використовувати `Query`.
Але вам все одно потрібно використовувати `Path` для параметра шляху `item_id`. І з певних причин ви не хочете використовувати `Annotated`.
Python видасть помилку, якщо розмістити значення з "default" перед значенням, яке не має "default".
Але ви можете змінити порядок і розмістити значення без значення за замовчуванням (параметр запиту `q`) першим.
Для **FastAPI** порядок не має значення. Він визначає параметри за їхніми іменами, типами та оголошеннями за замовчуванням (`Query`, `Path` тощо) і не звертає уваги на порядок.
Тому ви можете оголосити вашу функцію так:
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_py310.py hl[7] *}
Але майте на увазі, що якщо ви використовуєте `Annotated`, цієї проблеми не буде, це не матиме значення, оскільки ви не використовуєте значення за замовчуванням параметрів функції для `Query()` або `Path()`.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_an_py310.py *}
## Упорядковуйте параметри, як вам потрібно: хитрощі { #order-the-parameters-as-you-need-tricks }
/// tip | Порада
Це, мабуть, не настільки важливо або необхідно, якщо ви використовуєте `Annotated`.
///
Ось **невелика хитрість**, яка може стати в пригоді, хоча вона рідко знадобиться.
Якщо ви хочете:
* оголосити параметр запиту `q` без `Query` і без жодного значення за замовчуванням
* оголосити параметр шляху `item_id`, використовуючи `Path`
* розмістити їх у різному порядку
* не використовувати `Annotated`
...у Python є спеціальний синтаксис для цього.
Передайте `*` як перший параметр функції.
Python нічого не зробить із цією `*`, але розпізнає, що всі наступні параметри слід викликати як аргументи за ключовим словом (пари ключ-значення), також відомі як kwargs. Навіть якщо вони не мають значення за замовчуванням.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_py310.py hl[7] *}
### Краще з `Annotated` { #better-with-annotated }
Майте на увазі, що якщо ви використовуєте `Annotated`, оскільки ви не використовуєте значення за замовчуванням параметрів функції, цієї проблеми не буде, і, ймовірно, вам не потрібно буде використовувати `*`.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_an_py310.py hl[10] *}
## Валідація числових даних: більше або дорівнює { #number-validations-greater-than-or-equal }
За допомогою `Query` і `Path` (та інших, які ви побачите пізніше) можна оголошувати числові обмеження.
Тут, завдяки `ge=1`, `item_id` має бути цілим числом, яке "`g`reater than or `e`qual" (більше або дорівнює) `1`.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial004_an_py310.py hl[10] *}
## Валідація числових даних: більше ніж і менше або дорівнює { #number-validations-greater-than-and-less-than-or-equal }
Те саме застосовується до:
* `gt`: `g`reater `t`han
* `le`: `l`ess than or `e`qual
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial005_an_py310.py hl[10] *}
## Валідація числових даних: float, більше ніж і менше ніж { #number-validations-floats-greater-than-and-less-than }
Валідація чисел також працює для значень типу `float`.
Ось де стає важливо мати можливість оголошувати gt, а не тільки ge. Це дозволяє, наприклад, вимагати, щоб значення було більше `0`, навіть якщо воно менше `1`.
Таким чином, значення `0.5` буде допустимим. Але `0.0` або `0` — ні.
Те саме стосується lt.
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial006_an_py310.py hl[13] *}
## Підсумок { #recap }
За допомогою `Query`, `Path` (і інших параметрів, які ви ще не бачили) можна оголошувати метадані та перевірки рядків так само як у [Query параметри та валідація рядків](query-params-str-validations.md).
Також можна оголошувати числові перевірки:
* `gt`: `g`reater `t`han
* `ge`: `g`reater than or `e`qual
* `lt`: `l`ess `t`han
* `le`: `l`ess than or `e`qual
/// info | Інформація
`Query`, `Path` та інші класи, які ви побачите пізніше, є підкласами спільного класу `Param`.
Всі вони мають однакові параметри для додаткових перевірок і метаданих, які ви вже бачили.
///
/// note | Технічні деталі
Коли ви імпортуєте `Query`, `Path` та інші з `fastapi`, насправді це функції.
При виклику вони повертають екземпляри класів з такими ж іменами.
Тобто ви імпортуєте `Query`, яка є функцією. А коли ви її викликаєте, вона повертає екземпляр класу, який теж називається `Query`.
Ці функції створені таким чином (замість використання класів напряму), щоб ваш редактор не відзначав їхні типи як помилки.
Таким чином, ви можете користуватися своїм звичайним редактором і інструментами для програмування без додаткових налаштувань для ігнорування таких помилок.
///
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FILE: docs/uk/docs/tutorial/path-params.md
================================================
# Параметри шляху { #path-parameters }
Ви можете оголосити «параметри» або «змінні» шляху, використовуючи той самий синтаксис, що й у форматованих рядках Python:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial001_py310.py hl[6:7] *}
Значення параметра шляху `item_id` буде передано у вашу функцію як аргумент `item_id`.
Отже, якщо ви запустите цей приклад і перейдете за посиланням [http://127.0.0.1:8000/items/foo](http://127.0.0.1:8000/items/foo), то побачите відповідь:
```JSON
{"item_id":"foo"}
```
## Параметри шляху з типами { #path-parameters-with-types }
Ви можете оголосити тип параметра шляху у функції, використовуючи стандартні анотації типів Python:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}
У цьому випадку `item_id` оголошено як `int`.
/// check | Перевірте
Це дасть вам підтримку редактора всередині функції з перевірками помилок, автодоповненням тощо.
///
## Перетворення даних { #data-conversion }
Якщо ви запустите цей приклад і відкриєте у браузері [http://127.0.0.1:8000/items/3](http://127.0.0.1:8000/items/3), то побачите відповідь:
```JSON
{"item_id":3}
```
/// check | Перевірте
Зверніть увагу, що значення, яке отримала (і повернула) ваша функція, — це `3`, як Python `int`, а не рядок `"3"`.
Отже, з таким оголошенням типу **FastAPI** надає вам автоматичний запит «парсинг».
///
## Валідація даних { #data-validation }
Але якщо ви перейдете у браузері за посиланням [http://127.0.0.1:8000/items/foo](http://127.0.0.1:8000/items/foo), ви побачите гарну HTTP-помилку:
```JSON
{
"detail": [
{
"type": "int_parsing",
"loc": [
"path",
"item_id"
],
"msg": "Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer",
"input": "foo"
}
]
}
```
тому що параметр шляху `item_id` мав значення `"foo"`, яке не є `int`.
Та сама помилка з’явиться, якщо ви передасте `float` замість `int`, як у: [http://127.0.0.1:8000/items/4.2](http://127.0.0.1:8000/items/4.2)
/// check | Перевірте
Отже, з тим самим оголошенням типу в Python **FastAPI** надає вам валідацію даних.
Зверніть увагу, що помилка також чітко вказує саме місце, де валідація не пройшла.
Це неймовірно корисно під час розробки та налагодження коду, що взаємодіє з вашим API.
///
## Документація { #documentation }
А коли ви відкриєте у браузері [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs), ви побачите автоматичну, інтерактивну, API-документацію на кшталт:
/// check | Перевірте
Знову ж таки, лише з тим самим оголошенням типу в Python **FastAPI** надає вам автоматичну, інтерактивну документацію (з інтеграцією Swagger UI).
Зверніть увагу, що параметр шляху оголошено як ціле число.
///
## Переваги стандартів, альтернативна документація { #standards-based-benefits-alternative-documentation }
І оскільки згенерована схема відповідає стандарту [OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md), існує багато сумісних інструментів.
Через це **FastAPI** також надає альтернативну API-документацію (використовуючи ReDoc), до якої ви можете отримати доступ за посиланням [http://127.0.0.1:8000/redoc](http://127.0.0.1:8000/redoc):
Так само, існує багато сумісних інструментів. Зокрема інструменти генерації коду для багатьох мов.
## Pydantic { #pydantic }
Уся валідація даних виконується за лаштунками за допомогою [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/), тож ви отримуєте всі переваги від його використання. І ви знаєте, що ви в надійних руках.
Ви можете використовувати ті самі оголошення типів з `str`, `float`, `bool` та багатьма іншими складними типами даних.
Декілька з них розглядаються в наступних розділах посібника.
## Порядок має значення { #order-matters }
Під час створення *операцій шляху* можуть виникати ситуації, коли у вас є фіксований шлях.
Наприклад, `/users/me` — припустімо, це для отримання даних про поточного користувача.
І тоді у вас також може бути шлях `/users/{user_id}` для отримання даних про конкретного користувача за його ID.
Оскільки *операції шляху* оцінюються по черзі, вам потрібно переконатися, що шлях для `/users/me` оголошено перед шляхом для `/users/{user_id}`:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial003_py310.py hl[6,11] *}
Інакше шлях для `/users/{user_id}` також відповідатиме `/users/me`, «вважаючи», що отримує параметр `user_id` зі значенням `"me"`.
Так само ви не можете перевизначити операцію шляху:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial003b_py310.py hl[6,11] *}
Завжди використовуватиметься перша, оскільки шлях збігається першим.
## Попередньо визначені значення { #predefined-values }
Якщо у вас є *операція шляху*, яка отримує *параметр шляху*, але ви хочете, щоб можливі коректні значення *параметра шляху* були попередньо визначені, ви можете використати стандартний Python `Enum`.
### Створіть клас `Enum` { #create-an-enum-class }
Імпортуйте `Enum` і створіть підклас, що наслідується від `str` та `Enum`.
Завдяки наслідуванню від `str` документація API зможе визначити, що значення повинні бути типу `string`, і зможе коректно їх відобразити.
Після цього створіть атрибути класу з фіксованими значеннями, які будуть доступними коректними значеннями:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[1,6:9] *}
/// tip | Порада
Якщо вам цікаво, «AlexNet», «ResNet» та «LeNet» — це просто назви моделей машинного навчання моделі.
///
### Оголосіть *параметр шляху* { #declare-a-path-parameter }
Потім створіть *параметр шляху* з анотацією типу, використовуючи створений вами клас enum (`ModelName`):
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[16] *}
### Перевірте документацію { #check-the-docs }
Оскільки доступні значення для *параметра шляху* визначені заздалегідь, інтерактивна документація може красиво їх показати:
### Робота з Python *переліченнями* { #working-with-python-enumerations }
Значення *параметра шляху* буде *елементом перелічування*.
#### Порівняйте *елементи перелічування* { #compare-enumeration-members }
Ви можете порівнювати його з *елементом перелічування* у створеному вами enum `ModelName`:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[17] *}
#### Отримайте *значення перелічування* { #get-the-enumeration-value }
Ви можете отримати фактичне значення (у цьому випадку це `str`), використовуючи `model_name.value`, або загалом `your_enum_member.value`:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[20] *}
/// tip | Порада
Ви також можете отримати доступ до значення `"lenet"` через `ModelName.lenet.value`.
///
#### Поверніть *елементи перелічування* { #return-enumeration-members }
Ви можете повертати *елементи enum* з вашої *операції шляху*, навіть вкладені у JSON-тіло (наприклад, `dict`).
Вони будуть перетворені на відповідні значення (у цьому випадку рядки) перед поверненням клієнту:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[18,21,23] *}
На стороні клієнта ви отримаєте відповідь у форматі JSON, наприклад:
```JSON
{
"model_name": "alexnet",
"message": "Deep Learning FTW!"
}
```
## Параметри шляху, що містять шляхи { #path-parameters-containing-paths }
Припустімо, у вас є *операція шляху* зі шляхом `/files/{file_path}`.
Але вам потрібно, щоб `file_path` сам містив *шлях*, наприклад `home/johndoe/myfile.txt`.
Отже, URL для цього файлу виглядатиме приблизно так: `/files/home/johndoe/myfile.txt`.
### Підтримка OpenAPI { #openapi-support }
OpenAPI не підтримує спосіб оголошення *параметра шляху*, який має містити всередині *шлях*, оскільки це може призвести до сценаріїв, які складно тестувати та визначати.
Проте ви все одно можете зробити це в **FastAPI**, використовуючи один із внутрішніх інструментів Starlette.
І документація все ще працюватиме, хоча й не додаватиме жодної документації, яка б казала, що параметр має містити шлях.
### Конвертер шляху { #path-convertor }
Використовуючи опцію безпосередньо зі Starlette, ви можете оголосити *параметр шляху*, що містить *шлях*, використовуючи URL на кшталт:
```
/files/{file_path:path}
```
У цьому випадку ім’я параметра — `file_path`, а остання частина `:path` вказує, що параметр має відповідати будь-якому *шляху*.
Отже, ви можете використати його так:
{* ../../docs_src/path_params/tutorial004_py310.py hl[6] *}
/// tip | Порада
Вам може знадобитися, щоб параметр містив `/home/johndoe/myfile.txt` із початковою косою рискою (`/`).
У такому випадку URL виглядатиме так: `/files//home/johndoe/myfile.txt`, із подвійною косою рискою (`//`) між `files` і `home`.
///
## Підсумок { #recap }
З **FastAPI**, використовуючи короткі, інтуїтивно зрозумілі та стандартні оголошення типів Python, ви отримуєте:
* Підтримку редактора: перевірка помилок, автодоповнення тощо.
* Перетворення даних «парсинг»
* Валідацію даних
* Анотацію API та автоматичну документацію
І вам потрібно оголосити їх лише один раз.
Це, ймовірно, основна видима перевага **FastAPI** порівняно з альтернативними фреймворками (окрім сирої продуктивності).
================================================
FILE: docs/uk/docs/tutorial/query-param-models.md
================================================
# Моделі параметрів запиту { #query-parameter-models }
Якщо у Вас є група **параметрів запиту**, які пов’язані між собою, Ви можете створити **Pydantic-модель** для їх оголошення.
Це дозволить Вам **повторно використовувати модель** у **різних місцях**, а також оголошувати перевірки та метадані для всіх параметрів одночасно. 😎
/// note | Примітка
Ця можливість підтримується, починаючи з версії FastAPI `0.115.0`. 🤓
///
## Параметри запиту з Pydantic-моделлю { #query-parameters-with-a-pydantic-model }
Оголосіть **параметри запиту**, які Вам потрібні, у **Pydantic-моделі**, а потім оголосіть цей параметр як `Query`:
{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:13,17] *}
**FastAPI** буде **витягувати** дані для **кожного поля** з **параметрів запиту** у запиті та передавати їх у визначену вами Pydantic-модель.
## Перевірте документацію { #check-the-docs }
Ви можете побачити параметри запиту в UI документації за `/docs`:
### Список query параметрів / кілька значень за замовчуванням { #query-parameter-list-multiple-values-with-defaults }
Ви також можете визначити значення за замовчуванням `list`, якщо жодне значення не було передане:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial012_an_py310.py hl[9] *}
Якщо ви перейдете за посиланням:
```
http://localhost:8000/items/
```
то значення `q` за замовчуванням буде: `["foo", "bar"]`, і ваша відповідь виглядатиме так:
```JSON
{
"q": [
"foo",
"bar"
]
}
```
#### Використання тільки `list` { #using-just-list }
Ви також можете використовувати `list` напряму замість `list[str]`:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial013_an_py310.py hl[9] *}
/// note | Примітка
Майте на увазі, що в цьому випадку FastAPI не перевірятиме вміст списку.
Наприклад, `list[int]` перевірятиме (і документуватиме), що вміст списку — цілі числа. Але `list` без уточнення цього не робитиме.
///
## Оголосити більше метаданих { #declare-more-metadata }
Ви можете додати більше інформації про параметр.
Ця інформація буде включена у згенерований OpenAPI та використана інтерфейсами документації та зовнішніми інструментами.
/// note | Примітка
Майте на увазі, що різні інструменти можуть мати різний рівень підтримки OpenAPI.
Деякі з них можуть ще не відображати всю додаткову інформацію, хоча в більшості випадків відсутню функцію вже заплановано до реалізації.
///
Ви можете додати `title`:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial007_an_py310.py hl[10] *}
А також `description`:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial008_an_py310.py hl[14] *}
## Аліаси параметрів { #alias-parameters }
Уявіть, що ви хочете, щоб параметр називався `item-query`.
Наприклад:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?item-query=foobaritems
```
Але `item-query` — це некоректна назва змінної в Python.
Найближчий допустимий варіант — `item_query`.
Проте вам потрібно, щоб параметр залишався саме `item-query`...
У такому випадку можна оголосити `alias`, і саме він буде використовуватися для отримання значення параметра:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial009_an_py310.py hl[9] *}
## Позначення параметрів як застарілих { #deprecating-parameters }
Припустімо, що вам більше не подобається цей параметр.
Вам потрібно залишити його на деякий час, оскільки ним користуються клієнти, але ви хочете, щоб документація чітко показувала, що він є застарілий.
Тоді передайте параметр `deprecated=True` до `Query`:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial010_an_py310.py hl[19] *}
Документація буде показувати це таким чином:
## Виняток параметрів з OpenAPI { #exclude-parameters-from-openapi }
Щоб виключити query параметр зі згенерованої схеми OpenAPI (і, таким чином, з автоматичних систем документації), встановіть параметр `include_in_schema` для `Query` в `False`:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial014_an_py310.py hl[10] *}
## Кастомна валідація { #custom-validation }
Можуть бути випадки, коли вам потрібно провести кастомну валідацію, яку не можна реалізувати за допомогою параметрів, показаних вище.
У таких випадках ви можете використати кастомну функцію-валідатор, яка буде застосована після звичайної валідації (наприклад, після перевірки, що значення є типом `str`).
Це можна досягти за допомогою [Pydantic's `AfterValidator`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-after-validator) в середині `Annotated`.
/// tip | Порада
Pydantic також має [`BeforeValidator`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-before-validator) та інші. 🤓
///
Наприклад, цей кастомний валідатор перевіряє, чи починається ID елемента з `isbn-` для номера книги ISBN або з `imdb-` для ID URL фільму на IMDB:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py hl[5,16:19,24] *}
/// info | Інформація
Це доступно з версії Pydantic 2 або вище. 😎
///
/// tip | Порада
Якщо вам потрібно виконати будь-яку валідацію, яка вимагає взаємодії з будь-яким зовнішнім компонентом, таким як база даних чи інший API, замість цього слід використовувати FastAPI Dependencies — ви дізнаєтесь про них пізніше.
Ці кастомні валідатори використовуються для речей, які можна перевірити лише з тими самими даними, що надані в запиті.
///
### Зрозумійте цей код { #understand-that-code }
Головний момент — це використання `AfterValidator` з функцією всередині `Annotated`. Можете пропустити цю частину, якщо хочете. 🤸
---
Але якщо вам цікаво розібратися в цьому конкретному прикладі коду і вам ще не набридло, ось кілька додаткових деталей.
#### Рядок із `value.startswith()` { #string-with-value-startswith }
Звернули увагу? Рядок із `value.startswith()` може приймати кортеж, і тоді він перевірятиме кожне значення в кортежі:
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[16:19] hl[17] *}
#### Випадковий елемент { #a-random-item }
За допомогою `data.items()` ми отримуємо ітерабельний об'єкт із кортежами, що містять ключ і значення для кожного елемента словника.
Ми перетворюємо цей ітерабельний об'єкт у звичайний `list` за допомогою `list(data.items())`.
Потім, використовуючи `random.choice()`, ми можемо отримати випадкове значення зі списку, тобто отримуємо кортеж із `(id, name)`. Це може бути щось на зразок `("imdb-tt0371724", "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy")`.
Далі ми присвоюємо ці два значення кортежу змінним `id` і `name`.
Тож, якщо користувач не вказав ID елемента, він все одно отримає випадкову рекомендацію.
...ми робимо все це в одному простому рядку. 🤯 Хіба ви не любите Python? 🐍
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[22:30] hl[29] *}
## Підсумок { #recap }
Ви можете оголошувати додаткові валідації та метадані для ваших параметрів.
Загальні валідації та метадані:
* `alias`
* `title`
* `description`
* `deprecated`
Валідації, специфічні для рядків:
* `min_length`
* `max_length`
* `pattern`
Кастомні валідації за допомогою `AfterValidator`.
У цих прикладах ви побачили, як оголошувати валідації для значень `str`.
Дивіться наступні розділи, щоб дізнатися, як оголошувати валідації для інших типів, наприклад чисел.
================================================
FILE: docs/uk/docs/tutorial/query-params.md
================================================
# Query параметри { #query-parameters }
Коли ви оголошуєте інші параметри функції, які не є частиною параметрів шляху, вони автоматично інтерпретуються як параметри «query».
{* ../../docs_src/query_params/tutorial001_py310.py hl[9] *}
Query — це набір пар ключ-значення, що йдуть після символу `?` в URL, розділені символами `&`.
Наприклад, в URL:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```
...параметрами query є:
* `skip`: зі значенням `0`
* `limit`: зі значенням `10`
Оскільки вони є частиною URL, вони «природно» є рядками.
Але коли ви оголошуєте їх із типами Python (у наведеному прикладі як `int`), вони перетворюються на цей тип і проходять перевірку відповідності.
Увесь той самий процес, який застосовується до параметрів шляху, також застосовується до параметрів query:
* Підтримка в редакторі (очевидно)
* «парсинг» даних
* Валідація даних
* Автоматична документація
## Значення за замовчуванням { #defaults }
Оскільки параметри query не є фіксованою частиною шляху, вони можуть бути необов’язковими та мати значення за замовчуванням.
У наведеному вище прикладі вони мають значення за замовчуванням: `skip=0` і `limit=10`.
Отже, перехід за URL:
```
http://127.0.0.1:8000/items/
```
буде таким самим, як і перехід за посиланням:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```
Але якщо ви перейдете, наприклад, за посиланням:
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=20
```
Значення параметрів у вашій функції будуть такими:
* `skip=20`: оскільки ви вказали його в URL
* `limit=10`: оскільки це значення за замовчуванням
## Необов'язкові параметри { #optional-parameters }
Так само ви можете оголосити необов’язкові параметри query, встановивши для них значення за замовчуванням `None`:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}
У цьому випадку параметр функції `q` буде необов’язковим і за замовчуванням матиме значення `None`.
/// check | Перевірте
Також зверніть увагу, що **FastAPI** достатньо розумний, щоб визначити, що параметр шляху `item_id` є параметром шляху, а `q` — ні, отже, це параметр query.
///
## Перетворення типу параметра query { #query-parameter-type-conversion }
Ви також можете оголошувати параметри типу `bool`, і вони будуть автоматично конвертовані:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial003_py310.py hl[7] *}
У цьому випадку, якщо ви перейдете за:
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=1
```
або
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=True
```
або
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=true
```
або
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=on
```
або
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=yes
```
або будь-який інший варіант написання (великі літери, перша літера велика тощо), ваша функція побачить параметр `short` зі значенням `True` типу `bool`. В іншому випадку — `False`.
## Кілька path і query параметрів { #multiple-path-and-query-parameters }
Ви можете одночасно оголошувати кілька параметрів шляху та параметрів query, **FastAPI** знає, який з них який.
І вам не потрібно оголошувати їх у якомусь конкретному порядку.
Вони визначаються за назвою:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial004_py310.py hl[6,8] *}
## Обов’язкові параметри query { #required-query-parameters }
Коли ви оголошуєте значення за замовчуванням для не-path-параметрів (поки що ми бачили лише параметри query), тоді вони не є обов’язковими.
Якщо ви не хочете задавати конкретне значення, а просто зробити параметр необов’язковим, задайте `None` як значення за замовчуванням.
Але якщо ви хочете зробити параметр query обов’язковим, просто не вказуйте для нього значення за замовчуванням:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial005_py310.py hl[6:7] *}
Тут параметр query `needy` — обов’язковий параметр query типу `str`.
Якщо ви відкриєте у браузері URL-адресу:
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item
```
...без додавання обов’язкового параметра `needy`, ви побачите помилку на кшталт:
```JSON
{
"detail": [
{
"type": "missing",
"loc": [
"query",
"needy"
],
"msg": "Field required",
"input": null
}
]
}
```
Оскільки `needy` є обов’язковим параметром, вам потрібно вказати його в URL:
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item?needy=sooooneedy
```
...це спрацює:
```JSON
{
"item_id": "foo-item",
"needy": "sooooneedy"
}
```
І звісно, ви можете визначити деякі параметри як обов’язкові, деякі — зі значенням за замовчуванням, а деякі — повністю необов’язкові:
{* ../../docs_src/query_params/tutorial006_py310.py hl[8] *}
У цьому випадку є 3 параметри query:
* `needy`, обов’язковий `str`.
* `skip`, `int` зі значенням за замовчуванням `0`.
* `limit`, необов’язковий `int`.
/// tip | Порада
Ви також можете використовувати `Enum` так само, як і з [Параметри шляху](path-params.md#predefined-values).
///
================================================
FILE: docs/uk/docs/tutorial/request-files.md
================================================
# Запит файлів { #request-files }
Ви можете визначити файли, які будуть завантажуватися клієнтом, використовуючи `File`.
/// info | Інформація
Щоб отримувати завантажені файли, спочатку встановіть [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart).
Переконайтеся, що ви створили [віртуальне середовище](../virtual-environments.md), активували його, а потім встановили його, наприклад:
```console
$ pip install python-multipart
```
Це необхідно, оскільки завантажені файли передаються у вигляді «form data».
///
## Імпорт `File` { #import-file }
Імпортуйте `File` та `UploadFile` з `fastapi`:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}
## Визначення параметрів `File` { #define-file-parameters }
Створіть параметри файлів так само як ви б створювали `Body` або `Form`:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}
/// info | Інформація
`File` — це клас, який безпосередньо успадковує `Form`.
Але пам’ятайте, що коли ви імпортуєте `Query`, `Path`, `File` та інші з `fastapi`, це насправді функції, які повертають спеціальні класи.
///
/// tip | Порада
Щоб оголосити тіла файлів, вам потрібно використовувати `File`, тому що інакше параметри будуть інтерпретовані як параметри запиту або параметри тіла (JSON).
///
Файли будуть завантажені у вигляді «form data».
Якщо ви оголосите тип параметра *функції операції шляху* як `bytes`, **FastAPI** прочитає файл за вас, і ви отримаєте його вміст у вигляді `bytes`.
Майте на увазі, що це означає, що весь вміст буде збережено в пам'яті. Це працюватиме добре для малих файлів.
Але є кілька випадків, у яких вам може бути корисно використовувати `UploadFile`.
## Параметри файлу з `UploadFile` { #file-parameters-with-uploadfile }
Визначте параметр файлу з типом `UploadFile`:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[14] *}
Використання `UploadFile` має кілька переваг перед `bytes`:
* Вам не потрібно використовувати `File()` у значенні за замовчуванням параметра.
* Використовується «spooled» файл:
* Файл зберігається в пам'яті до досягнення максимального обмеження розміру, після чого він буде збережений на диску.
* Це означає, що він добре працюватиме для великих файлів, таких як зображення, відео, великі двійкові файли тощо, не споживаючи всю пам'ять.
* Ви можете отримати метадані про завантажений файл.
* Він має [file-like](https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object) `async` інтерфейс.
* Він надає фактичний об'єкт Python [`SpooledTemporaryFile`](https://docs.python.org/3/library/tempfile.html#tempfile.SpooledTemporaryFile), який можна передавати безпосередньо іншим бібліотекам, що очікують file-like об'єкт.
### `UploadFile` { #uploadfile }
`UploadFile` має такі атрибути:
* `filename`: Рядок `str` з оригінальною назвою файлу, який був завантажений (наприклад, `myimage.jpg`).
* `content_type`: Рядок `str` з типом вмісту (MIME type / media type) (наприклад, `image/jpeg`).
* `file`: [`SpooledTemporaryFile`](https://docs.python.org/3/library/tempfile.html#tempfile.SpooledTemporaryFile) ([file-like](https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object) об'єкт). Це фактичний файловий об'єкт Python, який ви можете передавати безпосередньо іншим функціям або бібліотекам, що очікують «file-like» об'єкт.
`UploadFile` має такі асинхронні `async` методи. Вони всі викликають відповідні методи файлу під капотом (використовуючи внутрішній `SpooledTemporaryFile`).
* `write(data)`: Записує `data` (`str` або `bytes`) у файл.
* `read(size)`: Читає `size` (`int`) байтів/символів з файлу.
* `seek(offset)`: Переходить до байтової позиції `offset` (`int`) у файлі.
* Наприклад, `await myfile.seek(0)` перейде на початок файлу.
* Це особливо корисно, якщо ви виконаєте `await myfile.read()` один раз, а потім потрібно знову прочитати вміст.
* `close()`: Закриває файл.
Оскільки всі ці методи є асинхронними `async` методами, вам потрібно їх «await»-ити.
Наприклад, всередині `async` *функції операції шляху* ви можете отримати вміст за допомогою:
```Python
contents = await myfile.read()
```
Якщо ви знаходитесь у звичайній `def` *функції операції шляху*, ви можете отримати доступ до `UploadFile.file` безпосередньо, наприклад:
```Python
contents = myfile.file.read()
```
/// note | Технічні деталі `async`
Коли ви використовуєте `async` методи, **FastAPI** виконує файлові методи у пулі потоків і очікує на них.
///
/// note | Технічні деталі Starlette
`UploadFile` у **FastAPI** успадковується безпосередньо від `UploadFile` у **Starlette**, але додає деякі необхідні частини, щоб зробити його сумісним із **Pydantic** та іншими частинами FastAPI.
///
## Що таке «Form Data» { #what-is-form-data }
Спосіб, у який HTML-форми (``) надсилають дані на сервер, зазвичай використовує «спеціальне» кодування для цих даних, відмінне від JSON.
**FastAPI** забезпечить зчитування цих даних з правильного місця, а не з JSON.
/// note | Технічні деталі
Дані з форм зазвичай кодуються за допомогою «media type» `application/x-www-form-urlencoded`, якщо вони не містять файлів.
Але якщо форма містить файли, вона кодується як `multipart/form-data`. Якщо ви використовуєте `File`, **FastAPI** знатиме, що потрібно отримати файли з правильної частини тіла.
Якщо ви хочете дізнатися більше про ці типи кодування та формові поля, ознайомтеся з [MDN web docs для `POST`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/POST).
///
/// warning | Попередження
Ви можете оголосити кілька параметрів `File` і `Form` в *операції шляху*, але ви не можете одночасно оголошувати поля `Body`, які ви очікуєте отримати як JSON, оскільки запит матиме тіло, закодоване як `multipart/form-data`, а не `application/json`.
Це не обмеження **FastAPI**, а частина протоколу HTTP.
///
## Необов’язкове завантаження файлу { #optional-file-upload }
Ви можете зробити файл необов’язковим, використовуючи стандартні анотації типів і встановивши значення за замовчуванням `None`:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_02_an_py310.py hl[9,17] *}
## `UploadFile` із додатковими метаданими { #uploadfile-with-additional-metadata }
Ви також можете використовувати `File()` разом із `UploadFile`, наприклад, щоб встановити додаткові метадані:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_03_an_py310.py hl[9,15] *}
## Завантаження кількох файлів { #multiple-file-uploads }
Можна завантажувати кілька файлів одночасно.
Вони будуть пов’язані з одним і тим самим «form field», який передається у вигляді «form data».
Щоб це реалізувати, потрібно оголосити список `bytes` або `UploadFile`:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial002_an_py310.py hl[10,15] *}
Ви отримаєте, як і було оголошено, `list` із `bytes` або `UploadFile`.
/// note | Технічні деталі
Ви також можете використати `from starlette.responses import HTMLResponse`.
**FastAPI** надає ті ж самі `starlette.responses`, що й `fastapi.responses`, просто для зручності для вас, розробника. Але більшість доступних відповідей надходять безпосередньо від Starlette.
///
### Завантаження кількох файлів із додатковими метаданими { #multiple-file-uploads-with-additional-metadata }
Так само як і раніше, ви можете використовувати `File()`, щоб встановити додаткові параметри навіть для `UploadFile`:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial003_an_py310.py hl[11,18:20] *}
## Підсумок { #recap }
Використовуйте `File`, `bytes` та `UploadFile`, щоб оголошувати файли для завантаження в запиті, надіслані у вигляді form data.
================================================
FILE: docs/uk/docs/tutorial/request-form-models.md
================================================
# Моделі форм { #form-models }
У FastAPI ви можете використовувати **Pydantic-моделі** для оголошення **полів форми**.
/// info
Щоб використовувати форми, спочатку встановіть [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart).
Переконайтеся, що ви створили [віртуальне середовище](../virtual-environments.md), активували його, а потім встановили його, наприклад:
```console
$ pip install python-multipart
```
///
/// note
Це підтримується, починаючи з FastAPI версії `0.113.0`. 🤓
///
## Pydantic-моделі для форм { #pydantic-models-for-forms }
Вам просто потрібно оголосити **Pydantic-модель** з полями, які ви хочете отримати як **поля форми**, а потім оголосити параметр як `Form`:
{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:11,15] *}
**FastAPI** **витягне** дані для **кожного поля** з **формових даних** у запиті та надасть вам Pydantic-модель, яку ви визначили.
## Перевірте документацію { #check-the-docs }
Ви можете перевірити це в UI документації за `/docs`:
І обидві моделі будуть використані для інтерактивної документації API:
## Інші анотації типів повернення { #other-return-type-annotations }
Можуть бути випадки, коли ви повертаєте щось, що не є валідним полем Pydantic, і анотуєте це у функції лише для того, щоб отримати підтримку від інструментів (редактора, mypy тощо).
### Повернути Response напряму { #return-a-response-directly }
Найпоширенішим випадком буде [повернення Response напряму, як пояснюється пізніше у розширеній документації](../advanced/response-directly.md).
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_02_py310.py hl[8,10:11] *}
Цей простий випадок автоматично обробляється FastAPI, тому що анотація типу повернення — це клас (або підклас) `Response`.
І інструменти також будуть задоволені, бо і `RedirectResponse`, і `JSONResponse` є підкласами `Response`, отже анотація типу коректна.
### Анотувати підклас Response { #annotate-a-response-subclass }
Ви також можете використати підклас `Response` в анотації типу:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_03_py310.py hl[8:9] *}
Це теж працюватиме, бо `RedirectResponse` — підклас `Response`, і FastAPI автоматично обробить цей простий випадок.
### Некоректні анотації типу повернення { #invalid-return-type-annotations }
Але коли ви повертаєте якийсь інший довільний об’єкт, що не є валідним типом Pydantic (наприклад, об’єкт бази даних), і анотуєте його так у функції, FastAPI спробує створити модель відповіді Pydantic на основі цієї анотації типу і це завершиться помилкою.
Те саме станеться, якщо у вас буде об'єднання між різними типами, де один або більше не є валідними типами Pydantic, наприклад, це завершиться помилкою 💥:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_04_py310.py hl[8] *}
...це не працює, тому що анотація типу не є типом Pydantic і не є просто одним класом `Response` або його підкласом, це union (будь-який із двох) між `Response` і `dict`.
### Вимкнути модель відповіді { #disable-response-model }
Продовжуючи приклад вище, можливо, ви не хочете мати стандартну валідацію даних, документацію, фільтрацію тощо, які виконує FastAPI.
Але ви можете все одно хотіти залишити анотацію типу повернення у функції, щоб отримати підтримку від інструментів, як-от редактори та перевірки типів (наприклад, mypy).
У такому випадку ви можете вимкнути генерацію моделі відповіді, встановивши `response_model=None`:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_05_py310.py hl[7] *}
Це змусить FastAPI пропустити генерацію моделі відповіді, і таким чином ви зможете використовувати будь-які потрібні анотації типів повернення без впливу на ваш FastAPI застосунок. 🤓
## Параметри кодування моделі відповіді { #response-model-encoding-parameters }
Ваша модель відповіді може мати значення за замовчуванням, наприклад:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[9,11:12] *}
* `description: Union[str, None] = None` (або `str | None = None` у Python 3.10) має значення за замовчуванням `None`.
* `tax: float = 10.5` має значення за замовчуванням `10.5`.
* `tags: List[str] = []` має значення за замовчуванням порожній список: `[]`.
але ви можете захотіти не включати їх у результат, якщо вони фактично не були збережені.
Наприклад, якщо у вас є моделі з багатьма необов’язковими атрибутами у NoSQL базі даних, але ви не хочете надсилати дуже довгі JSON-відповіді, повні значень за замовчуванням.
### Використовуйте параметр `response_model_exclude_unset` { #use-the-response-model-exclude-unset-parameter }
Ви можете встановити параметр *декоратора операції шляху* `response_model_exclude_unset=True`:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[22] *}
і ці значення за замовчуванням не будуть включені у відповідь, лише значення, які фактично встановлені.
Отже, якщо ви надішлете запит до цієї *операції шляху* для елемента з ID `foo`, відповідь (без включення значень за замовчуванням) буде:
```JSON
{
"name": "Foo",
"price": 50.2
}
```
/// info | Інформація
Ви також можете використовувати:
* `response_model_exclude_defaults=True`
* `response_model_exclude_none=True`
як описано в [документації Pydantic](https://docs.pydantic.dev/1.10/usage/exporting_models/#modeldict) для `exclude_defaults` та `exclude_none`.
///
#### Дані зі значеннями для полів із типовими значеннями { #data-with-values-for-fields-with-defaults }
Але якщо ваші дані мають значення для полів моделі з типовими значеннями, як у елемента з ID `bar`:
```Python hl_lines="3 5"
{
"name": "Bar",
"description": "The bartenders",
"price": 62,
"tax": 20.2
}
```
вони будуть включені у відповідь.
#### Дані з тими самими значеннями, що й типові { #data-with-the-same-values-as-the-defaults }
Якщо дані мають ті самі значення, що й типові, як у елемента з ID `baz`:
```Python hl_lines="3 5-6"
{
"name": "Baz",
"description": None,
"price": 50.2,
"tax": 10.5,
"tags": []
}
```
FastAPI достатньо розумний (насправді, Pydantic достатньо розумний), щоб зрозуміти, що, хоча `description`, `tax` і `tags` мають ті самі значення, що й типові, їх було встановлено явно (а не взято як значення за замовчуванням).
Отже, вони будуть включені у JSON-відповідь.
/// tip | Порада
Зверніть увагу, що типові значення можуть бути будь-якими, не лише `None`.
Це може бути list (`[]`), `float` зі значенням `10.5` тощо.
///
### `response_model_include` та `response_model_exclude` { #response-model-include-and-response-model-exclude }
Ви також можете використовувати параметри *декоратора операції шляху* `response_model_include` та `response_model_exclude`.
Вони приймають `set` зі `str` з іменами атрибутів, які потрібно включити (пропускаючи решту) або виключити (включаючи решту).
Це можна використовувати як швидкий спосіб, якщо у вас є лише одна модель Pydantic і ви хочете видалити деякі дані з виводу.
/// tip | Порада
Але все ж рекомендується використовувати описані вище підходи, застосовуючи кілька класів, замість цих параметрів.
Це тому, що JSON Schema, який генерується в OpenAPI вашого застосунку (і в документації), все одно буде відповідати повній моделі, навіть якщо ви використовуєте `response_model_include` або `response_model_exclude`, щоб пропустити деякі атрибути.
Це також стосується `response_model_by_alias`, який працює подібним чином.
///
{* ../../docs_src/response_model/tutorial005_py310.py hl[29,35] *}
/// tip | Порада
Синтаксис `{"name", "description"}` створює `set` з цими двома значеннями.
Він еквівалентний `set(["name", "description"])`.
///
#### Використання `list` замість `set` { #using-lists-instead-of-sets }
Якщо ви забудете використати `set` і натомість застосуєте `list` або `tuple`, FastAPI все одно перетворить це на `set`, і все працюватиме правильно:
{* ../../docs_src/response_model/tutorial006_py310.py hl[29,35] *}
## Підсумок { #recap }
Використовуйте параметр `response_model` *декоратора операції шляху*, щоб визначати моделі відповіді і особливо щоб гарантувати фільтрацію приватних даних.
Використовуйте `response_model_exclude_unset`, щоб повертати лише явно встановлені значення.
================================================
FILE: docs/uk/docs/tutorial/response-status-code.md
================================================
# Код статусу відповіді { #response-status-code }
Так само, як ви можете вказати модель відповіді, ви також можете оголосити HTTP код статусу, що використовується для відповіді, за допомогою параметра `status_code` в будь-якій з *операцій шляху*:
* `@app.get()`
* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`
* тощо.
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py310.py hl[6] *}
/// note | Примітка
Зверніть увагу, що `status_code` є параметром методу «декоратора» (`get`, `post`, тощо). Не вашої *функції операції шляху*, як усі параметри та тіло.
///
Параметр `status_code` приймає число з HTTP кодом статусу.
/// info | Інформація
`status_code` також може, як альтернативу, приймати `IntEnum`, наприклад, Python [`http.HTTPStatus`](https://docs.python.org/3/library/http.html#http.HTTPStatus).
///
Він буде:
* Повертати цей код статусу у відповіді.
* Документувати його як такий у схемі OpenAPI (і, таким чином, в інтерфейсах користувача):
/// note | Примітка
Деякі коди відповіді (див. наступний розділ) вказують, що відповідь не має тіла.
FastAPI знає про це і створить документацію OpenAPI, яка вказує, що тіла відповіді немає.
///
## Про HTTP коди статусу { #about-http-status-codes }
/// note | Примітка
Якщо ви вже знаєте, що таке HTTP коди статусу, перейдіть до наступного розділу.
///
В HTTP ви надсилаєте числовий код статусу з 3 цифр як частину відповіді.
Ці коди статусу мають пов’язану назву для їх розпізнавання, але важливою частиною є число.
Коротко:
* `100 - 199` — для «Information». Ви рідко використовуєте їх напряму. Відповіді з такими кодами статусу не можуть мати тіла.
* **`200 - 299`** — для «Successful» відповідей. Це ті, які ви використовуватимете найчастіше.
* `200` — код статусу за замовчуванням, який означає, що все було «OK».
* Інший приклад — `201`, «Created». Його зазвичай використовують після створення нового запису в базі даних.
* Особливий випадок — `204`, «No Content». Цю відповідь використовують, коли немає вмісту для повернення клієнту, і тому відповідь не повинна мати тіла.
* **`300 - 399`** — для «Redirection». Відповіді з цими кодами статусу можуть мати або не мати тіла, за винятком `304`, «Not Modified», яка не повинна мати тіла.
* **`400 - 499`** — для відповідей «Client error». Це другий тип, який ви, ймовірно, будете використовувати найчастіше.
* Приклад — `404`, для відповіді «Not Found».
* Для загальних помилок з боку клієнта ви можете просто використовувати `400`.
* `500 - 599` — для помилок сервера. Ви майже ніколи не використовуєте їх напряму. Коли щось піде не так у якійсь частині коду вашого застосунку або на сервері, автоматично буде повернено один із цих кодів статусу.
/// tip | Порада
Щоб дізнатися більше про кожен код статусу і для чого призначений кожен із них, перегляньте [документацію MDN про HTTP коди статусу](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Status).
///
## Скорочення, щоб запам’ятати назви { #shortcut-to-remember-the-names }
Розглянемо попередній приклад ще раз:
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py310.py hl[6] *}
`201` — це код статусу для «Created».
Але вам не потрібно запам'ятовувати, що означає кожен із цих кодів.
Ви можете використовувати зручні змінні з `fastapi.status`.
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial002_py310.py hl[1,6] *}
Вони — просто для зручності, містять те саме число, але так ви можете скористатися автозаповненням редактора, щоб знайти їх:
/// note | Технічні деталі
Ви також можете використати `from starlette import status`.
**FastAPI** надає той самий `starlette.status` як `fastapi.status` просто як зручність для вас, розробника. Але він походить безпосередньо зі Starlette.
///
## Зміна значення за замовчуванням { #changing-the-default }
Пізніше, у [Просунутому посібнику користувача](../advanced/response-change-status-code.md), ви побачите, як повертати інший код статусу, ніж значення за замовчуванням, яке ви оголошуєте тут.
================================================
FILE: docs/uk/docs/tutorial/schema-extra-example.md
================================================
# Декларування прикладів вхідних даних { #declare-request-example-data }
Ви можете задати приклади даних, які ваш застосунок може отримувати.
Ось кілька способів, як це зробити.
## Додаткові дані Схеми JSON у моделях Pydantic { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }
Ви можете задати `examples` для моделі Pydantic, які буде додано до згенерованої Схеми JSON.
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}
Ця додаткова інформація буде додана як є до **Схеми JSON** для цієї моделі, і вона буде використана в документації до API.
Ви можете використати атрибут `model_config`, який приймає `dict`, як описано в [документації Pydantic: Configuration](https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/).
Ви можете встановити `"json_schema_extra"` як `dict`, що містить будь-які додаткові дані, які ви хочете відобразити у згенерованій Схемі JSON, включаючи `examples`.
/// tip | Порада
Ви можете використати ту ж техніку, щоб розширити Схему JSON і додати власну додаткову інформацію.
Наприклад, ви можете використати її для додавання метаданих для інтерфейсу користувача на фронтенді тощо.
///
/// info | Інформація
OpenAPI 3.1.0 (який використовується починаючи з FastAPI 0.99.0) додав підтримку `examples`, що є частиною стандарту **Схеми JSON**.
До цього підтримувався лише ключ `example` з одним прикладом. Він все ще підтримується в OpenAPI 3.1.0, але є застарілим і не входить до стандарту Схеми JSON. Тому рекомендується перейти з `example` на `examples`. 🤓
Більше про це можна прочитати в кінці цієї сторінки.
///
## Додаткові аргументи `Field` { #field-additional-arguments }
Коли ви використовуєте `Field()` у моделях Pydantic, ви також можете вказати додаткові `examples`:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial002_py310.py hl[2,8:11] *}
## `examples` у Схемі JSON - OpenAPI { #examples-in-json-schema-openapi }
При використанні будь-кого з наступного:
* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* `Body()`
* `Form()`
* `File()`
ви також можете задати набір `examples` з додатковою інформацією, яка буде додана до їхніх **Схем JSON** у **OpenAPI**.
### `Body` з `examples` { #body-with-examples }
Тут ми передаємо `examples`, які містять один приклад очікуваних даних у `Body()`:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial003_an_py310.py hl[22:29] *}
### Приклад у UI документації { #example-in-the-docs-ui }
За допомогою будь-якого з наведених вище методів це виглядатиме так у `/docs`:
### `Body` з кількома `examples` { #body-with-multiple-examples }
Звичайно, ви також можете передати кілька `examples`:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial004_an_py310.py hl[23:38] *}
Коли ви це робите, приклади будуть частиною внутрішньої **Схеми JSON** для цих даних тіла.
Втім, на час написання цього, Swagger UI - інструмент, який відповідає за відображення UI документації - не підтримує показ кількох прикладів для даних у **Схемі JSON**. Але нижче можна прочитати про обхідний шлях.
### Специфічні для OpenAPI `examples` { #openapi-specific-examples }
Ще до того, як **Схема JSON** почала підтримувати `examples`, OpenAPI вже мала підтримку іншого поля, яке також називається `examples`.
Це **специфічне для OpenAPI** поле `examples` розміщується в іншому розділі специфікації OpenAPI. Воно розміщується в **деталях кожної *операції шляху***, а не всередині кожної Схеми JSON.
І Swagger UI вже давно підтримує це поле `examples`. Тому ви можете використовувати його, щоб **відображати** різні **приклади в UI документації**.
Форма цього специфічного для OpenAPI поля `examples` - це `dict` з **кількома прикладами** (а не `list`), кожен із яких має додаткову інформацію, яка також буде додана до **OpenAPI**.
Воно не включається всередину кожної Схеми JSON, що міститься в OpenAPI, воно розміщується зовні, безпосередньо в *операції шляху*.
### Використання параметра `openapi_examples` { #using-the-openapi-examples-parameter }
Ви можете оголосити специфічні для OpenAPI `examples` у FastAPI за допомогою параметра `openapi_examples` для:
* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* `Body()`
* `Form()`
* `File()`
Ключі `dict` ідентифікують кожен приклад, а кожне значення - це інший `dict`.
Кожен специфічний `dict` прикладу в `examples` може містити:
* `summary`: короткий опис прикладу.
* `description`: розгорнутий опис, який може містити Markdown.
* `value`: це сам приклад, який буде показано, наприклад `dict`.
* `externalValue`: альтернатива `value`, URL-адреса, що вказує на приклад. Проте це може не підтримуватися такою кількістю інструментів, як `value`.
Використання виглядає так:
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial005_an_py310.py hl[23:49] *}
### Приклади OpenAPI в UI документації { #openapi-examples-in-the-docs-ui }
З `openapi_examples`, доданим до `Body()`, `/docs` виглядатиме так:
## Технічні деталі { #technical-details }
/// tip | Порада
Якщо ви вже використовуєте **FastAPI** версії **0.99.0 або вище**, ви, ймовірно, можете **пропустити** ці технічні деталі.
Вони більш актуальні для старих версій, до появи OpenAPI 3.1.0.
Можна вважати це коротким **історичним екскурсом** у OpenAPI та Схему JSON. 🤓
///
/// warning | Попередження
Це дуже технічна інформація про стандарти **Схема JSON** і **OpenAPI**.
Якщо вищезгадані ідеї вже працюють у вас, цього може бути достатньо, і вам, ймовірно, не потрібні ці деталі - можете пропустити.
///
До OpenAPI 3.1.0 OpenAPI використовував стару та модифіковану версію **Схеми JSON**.
Схема JSON не мала `examples`, тож OpenAPI додала власне поле `example` до своєї модифікованої версії.
OpenAPI також додала поля `example` і `examples` до інших частин специфікації:
* [`Parameter Object` (у специфікації)](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.1.0.md#parameter-object), який використовувався утилітами FastAPI:
* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* [`Request Body Object`, у полі `content`, у `Media Type Object` (у специфікації)](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.1.0.md#media-type-object), який використовувався утилітами FastAPI:
* `Body()`
* `File()`
* `Form()`
/// info | Інформація
Цей старий специфічний для OpenAPI параметр `examples` тепер називається `openapi_examples`, починаючи з FastAPI `0.103.0`.
///
### Поле `examples` у Схемі JSON { #json-schemas-examples-field }
Пізніше Схема JSON додала поле [`examples`](https://json-schema.org/draft/2019-09/json-schema-validation.html#rfc.section.9.5) у нову версію специфікації.
А потім новий OpenAPI 3.1.0 базувався на найновішій версії (JSON Schema 2020-12), яка включала це нове поле `examples`.
І тепер це нове поле `examples` має вищий пріоритет за старе одиночне (і кастомне) поле `example`, яке тепер є застарілим.
Це нове поле `examples` у Схемі JSON - це **просто `list`** прикладів, а не `dict` з додатковими метаданими, як в інших місцях OpenAPI (описаних вище).
/// info | Інформація
Навіть після релізу OpenAPI 3.1.0 з цією новою простішою інтеграцією зі Схемою JSON, протягом певного часу Swagger UI, інструмент, який надає автоматичну документацію, не підтримував OpenAPI 3.1.0 (тепер підтримує, починаючи з версії 5.0.0 🎉).
Через це версії FastAPI до 0.99.0 все ще використовували версії OpenAPI нижчі за 3.1.0.
///
### `examples` у Pydantic і FastAPI { #pydantic-and-fastapi-examples }
Коли ви додаєте `examples` у модель Pydantic через `schema_extra` або `Field(examples=["something"])`, цей приклад додається до **Схеми JSON** для цієї моделі Pydantic.
І ця **Схема JSON** Pydantic-моделі включається до **OpenAPI** вашого API, а потім використовується в UI документації.
У версіях FastAPI до 0.99.0 (0.99.0 і вище використовують новіший OpenAPI 3.1.0), коли ви використовували `example` або `examples` з будь-якими іншими утилітами (`Query()`, `Body()` тощо), ці приклади не додавалися до Схеми JSON, що описує ці дані (навіть не до власної версії Схеми JSON в OpenAPI), натомість вони додавалися безпосередньо до декларації *операції шляху* в OpenAPI (поза межами частин OpenAPI, які використовують Схему JSON).
Але тепер, коли FastAPI 0.99.0 і вище використовує OpenAPI 3.1.0, який використовує JSON Schema 2020-12, і Swagger UI 5.0.0 і вище, все стало більш узгодженим, і приклади включаються до Схеми JSON.
### Swagger UI та специфічні для OpenAPI `examples` { #swagger-ui-and-openapi-specific-examples }
Оскільки Swagger UI не підтримував кілька прикладів Схеми JSON (станом на 2023-08-26), користувачі не мали можливості показати кілька прикладів у документації.
Щоб вирішити це, FastAPI `0.103.0` **додав підтримку** оголошення того самого старого **OpenAPI-специфічного** поля `examples` через новий параметр `openapi_examples`. 🤓
### Підсумок { #summary }
Раніше я казав, що не дуже люблю історію... а тепер подивіться на мене - читаю «технічні історичні» лекції. 😅
Коротко: **оновіться до FastAPI 0.99.0 або вище** - і все стане значно **простішим, узгодженим та інтуїтивно зрозумілим**, і вам не доведеться знати всі ці історичні деталі. 😎
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FILE: docs/uk/docs/tutorial/security/first-steps.md
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# Безпека - перші кроки { #security-first-steps }
Уявімо, що ваш **backend** API працює на певному домені.
А **frontend** - на іншому домені або в іншому шляху того ж домену (або у мобільному застосунку).
І ви хочете, щоб frontend міг автентифікуватися в backend, використовуючи ім'я користувача та пароль.
Ми можемо використати **OAuth2**, щоб збудувати це з **FastAPI**.
Але заощадимо вам час на читання всієї довгої специфікації, щоб знайти лише потрібні дрібниці.
Скористаймося інструментами, які надає **FastAPI**, щоб обробляти безпеку.
## Як це виглядає { #how-it-looks }
Спочатку просто запустімо код і подивімося, як він працює, а потім повернемося, щоб розібратися, що відбувається.
## Створіть `main.py` { #create-main-py }
Скопіюйте приклад у файл `main.py`:
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py *}
## Запустіть { #run-it }
/// info | Інформація
Пакет [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart) автоматично встановлюється з **FastAPI**, коли ви виконуєте команду `pip install "fastapi[standard]"`.
Однак, якщо ви використовуєте команду `pip install fastapi`, пакет `python-multipart` за замовчуванням не включено.
Щоб встановити його вручну, переконайтеся, що ви створили [віртуальне оточення](../../virtual-environments.md), активували його, а потім встановили:
```console
$ pip install python-multipart
```
Це тому, що **OAuth2** використовує «form data» для надсилання `username` та `password`.
///
Запустіть приклад:
/// check | Кнопка Authorize!
У вас уже є нова блискуча кнопка «Authorize».
А ваша *операція шляху* має маленький замок у правому верхньому куті, на який можна натиснути.
///
Якщо натиснути її, з’явиться маленька форма авторизації, щоб ввести `username` і `password` (та інші необов’язкові поля):
/// note | Примітка
Неважливо, що ви введете у форму, поки що це не спрацює. Але ми скоро це доробимо.
///
Звісно, це не frontend для кінцевих користувачів, але це чудовий інструмент для інтерактивної документації всього вашого API.
Ним може користуватися команда frontend (якою можете бути і ви самі).
Ним можуть користуватися сторонні застосунки та системи.
І ним також можете користуватися ви самі, щоб налагоджувати, перевіряти та тестувати той самий застосунок.
## Потік паролю { #the-password-flow }
Тепер повернімося трохи назад і розберімося, що це все таке.
`password` «flow» - це один зі способів («flows»), визначених в OAuth2, для обробки безпеки та автентифікації.
OAuth2 був спроєктований так, щоб backend або API могли бути незалежними від сервера, який автентифікує користувача.
Але в нашому випадку той самий застосунок **FastAPI** оброблятиме і API, і автентифікацію.
Тож розгляньмо це у спрощеному вигляді:
- Користувач вводить `username` і `password` у frontend і натискає `Enter`.
- Frontend (у браузері користувача) надсилає ці `username` і `password` на специфічну URL-адресу нашого API (оголошену як `tokenUrl="token"`).
- API перевіряє ці `username` і `password` та повертає «токен» (ми ще нічого з цього не реалізували).
- «Токен» - це просто строка з деяким вмістом, який ми можемо пізніше використати, щоб перевірити цього користувача.
- Зазвичай токен налаштований на завершення строку дії через певний час.
- Тож користувачу доведеться знову увійти пізніше.
- І якщо токен викрадуть, ризик менший. Це не як постійний ключ, який працюватиме завжди (у більшості випадків).
- Frontend тимчасово зберігає цей токен десь.
- Користувач клікає у frontend, щоб перейти до іншого розділу вебзастосунку.
- Frontend має отримати ще дані з API.
- Але для того конкретного кінцевого пункту потрібна автентифікація.
- Тож, щоб автентифікуватися в нашому API, він надсилає заголовок `Authorization` зі значенням `Bearer ` плюс токен.
- Якщо токен містить `foobar`, вміст заголовка `Authorization` буде: `Bearer foobar`.
## `OAuth2PasswordBearer` у **FastAPI** { #fastapis-oauth2passwordbearer }
**FastAPI** надає кілька інструментів на різних рівнях абстракції, щоб реалізувати ці функції безпеки.
У цьому прикладі ми використаємо **OAuth2** з потоком **Password**, використовуючи токен **Bearer**. Це робиться за допомогою класу `OAuth2PasswordBearer`.
/// info | Інформація
«Bearer»-токен - не єдиний варіант.
Але це найкращий для нашого сценарію.
І, можливо, найкращий для більшості сценаріїв, якщо ви не експерт з OAuth2 і точно не знаєте, чому інша опція краще відповідає вашим потребам.
У такому разі **FastAPI** теж надає інструменти, щоб це збудувати.
///
Коли ми створюємо екземпляр класу `OAuth2PasswordBearer`, ми передаємо параметр `tokenUrl`. Цей параметр містить URL, який клієнт (frontend у браузері користувача) використовуватиме, щоб надіслати `username` і `password` для отримання токена.
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}
/// tip | Порада
Тут `tokenUrl="token"` відноситься до відносної URL-адреси `token`, яку ми ще не створили. Оскільки це відносна URL-адреса, вона еквівалентна `./token`.
Тому, якщо ваш API розміщений на `https://example.com/`, це буде `https://example.com/token`. А якщо на `https://example.com/api/v1/`, тоді це буде `https://example.com/api/v1/token`.
Використання відносної URL-адреси важливе, щоб ваша програма продовжувала працювати навіть у просунутому сценарії, як-от [За представником](../../advanced/behind-a-proxy.md).
///
Цей параметр не створює той endpoint / *операцію шляху*, а декларує, що URL `/token` буде тим, який клієнт має використовувати, щоб отримати токен. Ця інформація використовується в OpenAPI, а потім - у системах інтерактивної документації API.
Незабаром ми також створимо фактичну операцію шляху.
/// info | Інформація
Якщо ви дуже строгий «Pythonista», вам може не подобатися стиль імені параметра `tokenUrl` замість `token_url`.
Це тому, що використано ту саму назву, що і в специфікації OpenAPI. Тож якщо вам потрібно буде дослідити ці схеми безпеки глибше, ви зможете просто скопіювати та вставити її, щоб знайти більше інформації.
///
Змінна `oauth2_scheme` - це екземпляр `OAuth2PasswordBearer`, але це також і «викликаємий» об’єкт.
Його можна викликати так:
```Python
oauth2_scheme(some, parameters)
```
Тож його можна використовувати з `Depends`.
### Використання { #use-it }
Тепер ви можете передати `oauth2_scheme` як залежність через `Depends`.
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[12] *}
Ця залежність надасть `str`, який буде присвоєний параметру `token` *функції операції шляху*.
**FastAPI** знатиме, що може використати цю залежність, щоб визначити «схему безпеки» в схемі OpenAPI (і в автоматичній документації API).
/// info | Технічні деталі
**FastAPI** знатиме, що може використати клас `OAuth2PasswordBearer` (оголошений у залежності), щоб визначити схему безпеки в OpenAPI, тому що він наслідує `fastapi.security.oauth2.OAuth2`, який своєю чергою наслідує `fastapi.security.base.SecurityBase`.
Усі утиліти безпеки, які інтегруються з OpenAPI (і автоматичною документацією API), наслідують `SecurityBase`. Так **FastAPI** розуміє, як інтегрувати їх в OpenAPI.
///
## Що відбувається { #what-it-does }
Вона шукатиме в запиті заголовок `Authorization`, перевірить, чи його значення - це `Bearer ` плюс деякий токен, і поверне токен як `str`.
Якщо заголовка `Authorization` немає або значення не містить токена `Bearer `, вона одразу відповість помилкою зі статус-кодом 401 (`UNAUTHORIZED`).
Вам навіть не потрібно перевіряти, чи існує токен, щоб повернути помилку. Ви можете бути певні: якщо ваша функція виконується, у параметрі токена буде `str`.
Ви вже можете спробувати це в інтерактивній документації:
Ми ще не перевіряємо дійсність токена, але це вже початок.
## Підсумок { #recap }
Отже, лише 3-4 додатковими рядками ви вже маєте деяку примітивну форму безпеки.
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FILE: docs/uk/docs/tutorial/security/get-current-user.md
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# Отримати поточного користувача { #get-current-user }
У попередньому розділі система безпеки (яка базується на системі впровадження залежностей) передавала функції операції шляху `token` як `str`:
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[12] *}
Але це ще не дуже корисно.
Зробімо так, щоб вона повертала поточного користувача.
## Створити модель користувача { #create-a-user-model }
Спочатку створімо модель користувача в Pydantic.
Так само, як ми використовуємо Pydantic для оголошення тіл, ми можемо використовувати його будь-де:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}
## Створити залежність `get_current_user` { #create-a-get-current-user-dependency }
Створімо залежність `get_current_user`.
Пам'ятаєте, що залежності можуть мати підзалежності?
`get_current_user` матиме залежність із тим самим `oauth2_scheme`, який ми створили раніше.
Так само, як ми робили раніше безпосередньо в операції шляху, наша нова залежність `get_current_user` отримає `token` як `str` від підзалежності `oauth2_scheme`:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[25] *}
## Отримати користувача { #get-the-user }
`get_current_user` використає (фальшиву) утилітну функцію, яку ми створили, що приймає `token` як `str` і повертає нашу Pydantic-модель `User`:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[19:22,26:27] *}
## Впровадити поточного користувача { #inject-the-current-user }
Тепер ми можемо використати той самий `Depends` з нашим `get_current_user` в операції шляху:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[31] *}
Зверніть увагу, що ми оголошуємо тип `current_user` як Pydantic-модель `User`.
Це допоможе всередині функції з автодоповненням і перевірками типів.
/// tip | Порада
Можливо, ви пам'ятаєте, що тіла запиту також оголошуються моделями Pydantic.
Тут **FastAPI** не заплутається, тому що ви використовуєте `Depends`.
///
/// check | Перевірте
Те, як спроєктована ця система залежностей, дозволяє мати різні залежності (різні «залежні»), які всі повертають модель `User`.
Ми не обмежені наявністю лише однієї залежності, що може повертати такі дані.
///
## Інші моделі { #other-models }
Тепер ви можете отримувати поточного користувача безпосередньо у функціях операцій шляху та працювати з механізмами безпеки на рівні **впровадження залежностей**, використовуючи `Depends`.
І ви можете використовувати будь-яку модель або дані для вимог безпеки (у цьому випадку Pydantic-модель `User`).
Але ви не обмежені використанням якоїсь конкретної модели даних, класу чи типу.
Хочете мати id та email і не мати жодного username у вашій моделі? Без проблем. Ви можете використовувати ті самі інструменти.
Хочете мати просто `str`? Або лише `dict`? Або безпосередньо екземпляр класу моделі бази даних? Усе працює так само.
У вашій програмі насправді входять не користувачі, а роботи, боти чи інші системи, що мають лише токен доступу? Знову ж, усе працює так само.
Просто використовуйте будь-який тип моделі, будь-який клас, будь-яку базу даних, які потрібні вашій програмі. **FastAPI** подбає про це завдяки системі впровадження залежностей.
## Розмір коду { #code-size }
Цей приклад може здаватися багатослівним. Майте на увазі, що ми змішуємо безпеку, моделі даних, утилітні функції та операції шляху в одному файлі.
Але ось ключовий момент.
Речі, пов'язані з безпекою та впровадженням залежностей, пишуться один раз.
І ви можете зробити це настільки складним, наскільки потрібно. І все одно мати це написаним лише один раз, в одному місці. З усією гнучкістю.
Зате ви можете мати тисячі кінцевих точок (операцій шляху), що використовують одну й ту саму систему безпеки.
І всі вони (або будь-яка їхня частина, яку ви захочете) можуть скористатися повторним використанням цих залежностей або будь-яких інших, які ви створите.
І всі ці тисячі операцій шляху можуть бути всього у 3 рядки:
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[30:32] *}
## Підсумок { #recap }
Тепер ви можете отримувати поточного користувача безпосередньо у вашій функції операції шляху.
Ми вже на півдорозі.
Потрібно лише додати операцію шляху, щоб користувач/клієнт міг фактично надіслати `username` і `password`.
Далі саме це.
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FILE: docs/uk/docs/tutorial/security/index.md
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# Безпека { #security }
Існує багато способів реалізувати безпеку, автентифікацію та авторизацію.
І зазвичай це складна і «непроста» тема.
У багатьох фреймворках і системах лише обробка безпеки та автентифікації потребує великих зусиль і коду (у багатьох випадках це може бути 50% або більше від усього написаного коду).
**FastAPI** надає кілька інструментів, які допоможуть вам працювати з **безпекою** легко, швидко, стандартним способом, без необхідності вивчати всі специфікації безпеки.
Але спочатку розгляньмо кілька невеликих понять.
## Поспішаєте? { #in-a-hurry }
Якщо вам не цікаві всі ці терміни й вам просто потрібно додати безпеку з автентифікацією на основі імені користувача та пароля *прямо зараз*, переходьте до наступних розділів.
## OAuth2 { #oauth2 }
OAuth2 — це специфікація, що визначає кілька способів обробки автентифікації та авторизації.
Це досить об'ємна специфікація, яка охоплює кілька складних випадків використання.
Вона включає способи автентифікації через «третю сторону».
Саме це лежить в основі всіх систем із «увійти через Facebook, Google, X (Twitter), GitHub».
### OAuth 1 { #oauth-1 }
Раніше існував OAuth 1, який значно відрізняється від OAuth2 і є складнішим, оскільки містив прямі специфікації щодо того, як шифрувати комунікацію.
Зараз він не дуже популярний або використовується.
OAuth2 не вказує, як саме шифрувати комунікацію — він очікує, що ваш застосунок доступний через HTTPS.
/// tip | Порада
У розділі про **деплой** ви побачите, як налаштувати HTTPS безкоштовно з Traefik та Let's Encrypt.
///
## OpenID Connect { #openid-connect }
OpenID Connect — ще одна специфікація, побудована на основі **OAuth2**.
Вона просто розширює OAuth2, уточнюючи деякі відносно неоднозначні речі в OAuth2, щоб зробити його більш сумісним.
Наприклад, вхід через Google використовує OpenID Connect (який під капотом використовує OAuth2).
Але вхід через Facebook не підтримує OpenID Connect. Він має власний різновид OAuth2.
### OpenID (не «OpenID Connect») { #openid-not-openid-connect }
Існувала також специфікація «OpenID». Вона намагалася розвʼязати те саме, що й **OpenID Connect**, але не базувалась на OAuth2.
Тож це була повністю додаткова система.
Зараз вона не дуже популярна або використовується.
## OpenAPI { #openapi }
OpenAPI (раніше відомий як Swagger) — це відкрита специфікація для побудови API (тепер частина Linux Foundation).
**FastAPI** базується на **OpenAPI**.
Саме це робить можливими кілька автоматичних інтерактивних інтерфейсів документації, генерацію коду тощо.
OpenAPI має спосіб визначати різні «схеми» безпеки.
Використовуючи їх, ви можете скористатися всіма цими інструментами, що базуються на стандартах, зокрема цими інтерактивними системами документації.
OpenAPI визначає такі схеми безпеки:
* `apiKey`: специфічний для застосунку ключ, який може передаватися через:
* Параметр запиту.
* Заголовок.
* Кукі.
* `http`: стандартні системи HTTP-автентифікації, включаючи:
* `bearer`: заголовок `Authorization` зі значенням `Bearer ` та токеном. Це успадковано з OAuth2.
* базову автентифікацію HTTP.
* HTTP дайджест тощо.
* `oauth2`: усі способи обробки безпеки за допомогою OAuth2 (так звані «потоки»).
* Декілька з цих потоків підходять для створення провайдера автентифікації OAuth 2.0 (наприклад, Google, Facebook, X (Twitter), GitHub тощо):
* `implicit`
* `clientCredentials`
* `authorizationCode`
* Але є один окремий «потік», який можна ідеально використати для обробки автентифікації напряму в цьому ж застосунку:
* `password`: у кількох наступних розділах будуть приклади цього.
* `openIdConnect`: має спосіб визначити, як автоматично виявляти дані автентифікації OAuth2.
* Саме це автоматичне виявлення визначено у специфікації OpenID Connect.
/// tip | Порада
Інтеграція інших провайдерів автентифікації/авторизації, таких як Google, Facebook, X (Twitter), GitHub тощо, також можлива і відносно проста.
Найскладніше — це створити провайдера автентифікації/авторизації на кшталт таких, але **FastAPI** надає вам інструменти, щоб зробити це легко, виконуючи важку частину роботи за вас.
///
## Утиліти **FastAPI** { #fastapi-utilities }
FastAPI надає кілька інструментів для кожної з описаних схем безпеки в модулі `fastapi.security`, які спрощують використання цих механізмів безпеки.
У наступних розділах ви побачите, як додати безпеку до свого API за допомогою цих інструментів, які надає **FastAPI**.
А також побачите, як це автоматично інтегрується в інтерактивну систему документації.
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FILE: docs/uk/docs/tutorial/security/oauth2-jwt.md
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# OAuth2 з паролем (і хешуванням), Bearer з токенами JWT { #oauth2-with-password-and-hashing-bearer-with-jwt-tokens }
Тепер, коли ми маємо весь потік безпеки, зробімо застосунок справді захищеним, використовуючи токени JWT і безпечне хешування паролів.
Цей код ви можете реально використовувати у своєму застосунку, зберігати хеші паролів у своїй базі даних тощо.
Ми почнемо з того місця, де зупинилися в попередньому розділі, і розширимо його.
## Про JWT { #about-jwt }
JWT означає «JSON Web Tokens».
Це стандарт кодування об'єкта JSON у довгий щільний рядок без пробілів. Він виглядає так:
```
eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJzdWIiOiIxMjM0NTY3ODkwIiwibmFtZSI6IkpvaG4gRG9lIiwiaWF0IjoxNTE2MjM5MDIyfQ.SflKxwRJSMeKKF2QT4fwpMeJf36POk6yJV_adQssw5c
```
Він не зашифрований, тому кожен може відновити інформацію з вмісту.
Але він підписаний. Тож коли ви отримуєте токен, який ви видали, ви можете перевірити, що справді його видали ви.
Таким чином, ви можете створити токен із терміном дії, наприклад, 1 тиждень. І коли користувач повернеться наступного дня з токеном, ви знатимете, що користувач досі увійшов у вашу систему.
Через тиждень токен завершить термін дії, і користувач не буде авторизований та має знову увійти, щоб отримати новий токен. І якщо користувач (або третя сторона) намагатиметься змінити токен, щоб змінити термін дії, ви це виявите, бо підписи не співпадатимуть.
Якщо хочете «погратися» з токенами JWT і побачити, як вони працюють, перегляньте [https://jwt.io](https://jwt.io/).
## Встановіть `PyJWT` { #install-pyjwt }
Нам потрібно встановити `PyJWT`, щоб створювати та перевіряти токени JWT у Python.
Переконайтеся, що ви створили [віртуальне оточення](../../virtual-environments.md), активували його і тоді встановіть `pyjwt`:
Авторизуйте застосунок так само, як раніше.
Використайте облікові дані:
Username: `johndoe`
Password: `secret`
/// check | Перевірте
Зверніть увагу, що ніде в коді немає відкритого пароля "`secret`", ми маємо лише хешовану версію.
///
Викличте кінцеву точку `/users/me/`, ви отримаєте відповідь:
```JSON
{
"username": "johndoe",
"email": "johndoe@example.com",
"full_name": "John Doe",
"disabled": false
}
```
Якщо відкриєте інструменти розробника, ви побачите, що у відправлених даних є лише токен, пароль надсилається тільки в першому запиті для автентифікації користувача та отримання токена доступу, але не надсилається далі:
/// note | Примітка
Зверніть увагу на заголовок `Authorization` зі значенням, що починається з `Bearer `.
///
## Просунуте використання зі `scopes` { #advanced-usage-with-scopes }
OAuth2 має поняття «scopes».
Ви можете використовувати їх, щоб додати конкретний набір дозволів до токена JWT.
Потім ви можете видати цей токен користувачу напряму або третій стороні для взаємодії з вашою API із набором обмежень.
Ви можете дізнатися, як їх використовувати і як вони інтегровані з **FastAPI** пізніше у **просунутому посібнику користувача**.
## Підсумок { #recap }
Маючи все, що ви бачили досі, ви можете налаштувати захищений застосунок **FastAPI**, використовуючи стандарти на кшталт OAuth2 і JWT.
Майже в будь-якому фреймворку опрацювання безпеки дуже швидко стає досить складною темою.
Багато пакетів, що сильно це спрощують, змушені йти на численні компроміси з моделлю даних, базою даних і доступними можливостями. Дехто з цих пакетів, які надто все спрощують, насправді мають приховані вади безпеки.
---
**FastAPI** не йде на жодні компроміси з будь-якою базою даних, моделлю даних чи інструментом.
Він дає вам усю гнучкість, щоб обрати ті, які найкраще підходять вашому проєкту.
І ви можете напряму використовувати добре підтримувані та широко застосовувані пакети на кшталт `pwdlib` і `PyJWT`, адже **FastAPI** не вимагає жодних складних механізмів для інтеграції зовнішніх пакетів.
Водночас він надає інструменти, щоб максимально спростити процес без компромісів у гнучкості, надійності чи безпеці.
І ви можете використовувати та впроваджувати безпечні стандартні протоколи, як-от OAuth2, відносно простим способом.
У **просунутому посібнику користувача** ви можете дізнатися більше про те, як використовувати «scopes» в OAuth2 для більш детальної системи дозволів, дотримуючись тих самих стандартів. OAuth2 зі scopes - це механізм, який використовують багато великих провайдерів автентифікації, як-от Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter) тощо, щоб авторизувати сторонні застосунки на взаємодію з їхніми API від імені користувачів.
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FILE: docs/uk/docs/tutorial/security/simple-oauth2.md
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# Простий OAuth2 з паролем і Bearer { #simple-oauth2-with-password-and-bearer }
Тепер продовжимо з попереднього розділу і додамо відсутні частини, щоб отримати повний потік безпеки.
## Отримайте `username` і `password` { #get-the-username-and-password }
Ми використаємо утиліти безпеки **FastAPI**, щоб отримати `username` і `password`.
OAuth2 визначає, що під час використання «потоку паролю» (який ми використовуємо) клієнт/користувач має надіслати поля `username` і `password` як дані форми.
І специфікація каже, що поля мають називатися саме так. Тому `user-name` або `email` не підійдуть.
Але не хвилюйтеся, у фронтенді ви можете відображати це так, як забажаєте, для кінцевих користувачів.
І ваші моделі бази даних можуть використовувати будь-які інші назви.
Але для *операції шляху* входу ми маємо використовувати саме ці назви, щоб бути сумісними зі специфікацією (і мати змогу, наприклад, користуватися вбудованою системою документації API).
Специфікація також вказує, що `username` і `password` мають надсилатися як дані форми (тобто без JSON).
### `scope` { #scope }
Специфікація також каже, що клієнт може надіслати інше поле форми «`scope`».
Назва поля форми — `scope` (в однині), але насправді це довга строка зі «scopes», розділеними пробілами.
Кожен «scope» — це просто строка (без пробілів).
Їх зазвичай використовують для оголошення конкретних прав доступу, наприклад:
- `users:read` або `users:write` — поширені приклади.
- `instagram_basic` використовується Facebook / Instagram.
- `https://www.googleapis.com/auth/drive` використовується Google.
/// info | Інформація
У OAuth2 «scope» — це просто строка, що оголошує конкретний потрібний дозвіл.
Не має значення, чи містить вона інші символи на кшталт `:` або чи це URL.
Ці деталі залежать від реалізації.
Для OAuth2 це просто строки.
///
## Код для отримання `username` і `password` { #code-to-get-the-username-and-password }
Тепер скористаймося утилітами, наданими **FastAPI**, щоб обробити це.
### `OAuth2PasswordRequestForm` { #oauth2passwordrequestform }
Спочатку імпортуйте `OAuth2PasswordRequestForm` і використайте його як залежність із `Depends` в *операції шляху* для `/token`:
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[4,78] *}
`OAuth2PasswordRequestForm` — це клас залежності, що оголошує тіло форми з:
- `username`.
- `password`.
- Необов'язковим полем `scope` як великою строкою, складеною зі строк, розділених пробілами.
- Необов'язковим `grant_type`.
/// tip | Порада
Специфікація OAuth2 насправді вимагає поле `grant_type` із фіксованим значенням `password`, але `OAuth2PasswordRequestForm` цього не примушує.
Якщо вам потрібно це примусити, використовуйте `OAuth2PasswordRequestFormStrict` замість `OAuth2PasswordRequestForm`.
///
- Необов'язковим `client_id` (для нашого прикладу не потрібно).
- Необов'язковим `client_secret` (для нашого прикладу не потрібно).
/// info | Інформація
`OAuth2PasswordRequestForm` — не спеціальний клас для **FastAPI**, як `OAuth2PasswordBearer`.
`OAuth2PasswordBearer` робить так, що **FastAPI** знає, що це схема безпеки. Тому її додають таким чином до OpenAPI.
Але `OAuth2PasswordRequestForm` — це просто клас залежності, який ви могли б написати самі, або ви могли б напряму оголосити параметри `Form`.
Оскільки це типова задача, **FastAPI** надає його безпосередньо, щоб спростити роботу.
///
### Використовуйте дані форми { #use-the-form-data }
/// tip | Порада
Екземпляр класу залежності `OAuth2PasswordRequestForm` не матиме атрибута `scope` з довгою строкою, розділеною пробілами, натомість він матиме атрибут `scopes` зі справжнім списком строк для кожного надісланого scope.
У цьому прикладі ми не використовуємо `scopes`, але ця можливість є, якщо знадобиться.
///
Тепер отримайте дані користувача з (фальшивої) бази даних, використовуючи `username` з поля форми.
Якщо такого користувача немає, повертаємо помилку «Incorrect username or password».
Для помилки використовуємо виняток `HTTPException`:
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[3,79:81] *}
### Перевірте пароль { #check-the-password }
На цьому етапі ми маємо дані користувача з нашої бази даних, але ще не перевірили пароль.
Спершу розмістимо ці дані в Pydantic-моделі `UserInDB`.
Ви ніколи не повинні зберігати паролі у відкритому вигляді, тож ми використаємо (фальшиву) систему хешування паролів.
Якщо паролі не збігаються, повертаємо ту саму помилку.
#### Хешування паролів { #password-hashing }
«Хешування» означає: перетворення деякого вмісту (у цьому випадку пароля) у послідовність байтів (просто строку), яка виглядає як нісенітниця.
Кожного разу, коли ви передаєте точно той самий вміст (точно той самий пароль), ви отримуєте точно ту саму «нісенітницю».
Але ви не можете перетворити цю «нісенітницю» назад у пароль.
##### Навіщо використовувати хешування паролів { #why-use-password-hashing }
Якщо вашу базу даних вкрадуть, зловмисник не матиме паролів користувачів у відкритому вигляді, лише хеші.
Тож зловмисник не зможе спробувати використати ті самі паролі в іншій системі (оскільки багато користувачів використовують той самий пароль всюди, це було б небезпечно).
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[82:85] *}
#### Про `**user_dict` { #about-user-dict }
`UserInDB(**user_dict)` означає:
Передати ключі та значення з `user_dict` безпосередньо як аргументи ключ-значення, еквівалентно до:
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
disabled = user_dict["disabled"],
hashed_password = user_dict["hashed_password"],
)
```
/// info | Інформація
Для повнішого пояснення `**user_dict` перегляньте [документацію для **Додаткових моделей**](../extra-models.md#about-user-in-dict).
///
## Поверніть токен { #return-the-token }
Відповідь точки входу `token` має бути об'єктом JSON.
Вона повинна містити `token_type`. У нашому випадку, оскільки ми використовуємо токени «Bearer», тип токена має бути «`bearer`».
Також має бути `access_token` зі строкою, що містить наш токен доступу.
Для цього простого прикладу ми зробимо повністю небезпечно і повернемо той самий `username` як токен.
/// tip | Порада
У наступному розділі ви побачите справді безпечну реалізацію з хешуванням паролів і токенами JWT.
А поки зосередьмося на конкретних деталях, які нам потрібні.
///
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[87] *}
/// tip | Порада
Згідно зі специфікацією, ви маєте повертати JSON з `access_token` і `token_type`, як у цьому прикладі.
Це те, що ви маєте зробити самостійно у своєму коді, і переконатися, що використовуєте саме ці ключі JSON.
Це майже єдине, що ви маєте зробити правильно самі, щоб відповідати специфікації.
Решту **FastAPI** зробить за вас.
///
## Оновіть залежності { #update-the-dependencies }
Тепер оновимо наші залежності.
Ми хочемо отримати `current_user` лише якщо цей користувач активний.
Тому створимо додаткову залежність `get_current_active_user`, яка своєю чергою використовує як залежність `get_current_user`.
Обидві ці залежності просто повернуть HTTP-помилку, якщо користувача не існує або він неактивний.
Отже, у нашій кінцевій точці ми отримаємо користувача лише якщо він існує, був правильно автентифікований і є активним:
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[58:66,69:74,94] *}
/// info | Інформація
Додатковий заголовок `WWW-Authenticate` зі значенням `Bearer`, який ми тут повертаємо, також є частиною специфікації.
Будь-який HTTP (помилка) зі статус-кодом 401 «UNAUTHORIZED» також має повертати заголовок `WWW-Authenticate`.
У випадку токенів носія (наш випадок) значенням цього заголовка має бути `Bearer`.
Фактично ви можете пропустити цей додатковий заголовок, і все одно працюватиме.
Але він наданий тут, щоб відповідати специфікаціям.
Також можуть існувати інструменти, які очікують і використовують його (зараз або в майбутньому), і це може бути корисно вам або вашим користувачам, зараз або в майбутньому.
У цьому користь стандартів...
///
## Подивіться в дії { #see-it-in-action }
Відкрийте інтерактивну документацію: [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs).
### Автентифікація { #authenticate }
Натисніть кнопку «Authorize».
Використайте облікові дані:
Користувач: `johndoe`
Пароль: `secret`
Після автентифікації в системі ви побачите таке:
### Отримайте власні дані користувача { #get-your-own-user-data }
Тепер використайте операцію `GET` зі шляхом `/users/me`.
Ви отримаєте дані свого користувача, наприклад:
```JSON
{
"username": "johndoe",
"email": "johndoe@example.com",
"full_name": "John Doe",
"disabled": false,
"hashed_password": "fakehashedsecret"
}
```
Якщо натиснути значок замка й вийти з системи, а потім знову спробувати ту саму операцію, ви отримаєте помилку HTTP 401 такого вигляду:
```JSON
{
"detail": "Not authenticated"
}
```
### Неактивний користувач { #inactive-user }
Тепер спробуйте з неактивним користувачем, автентифікуйтеся з:
Користувач: `alice`
Пароль: `secret2`
І спробуйте використати операцію `GET` зі шляхом `/users/me`.
Ви отримаєте помилку «Inactive user», наприклад:
```JSON
{
"detail": "Inactive user"
}
```
## Підсумок { #recap }
Тепер у вас є інструменти для реалізації повної системи безпеки на основі `username` і `password` для вашого API.
Використовуючи ці інструменти, ви можете зробити систему безпеки сумісною з будь-якою базою даних і з будь-якою моделлю користувача чи даних.
Єдина відсутня деталь у тому, що наразі це ще не «безпечна» реалізація.
У наступному розділі ви побачите, як використовувати безпечну бібліотеку для хешування паролів і токени JWT.
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FILE: docs/uk/docs/tutorial/server-sent-events.md
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# Події, надіслані сервером (SSE) { #server-sent-events-sse }
Ви можете транслювати дані клієнту за допомогою **Server-Sent Events** (SSE).
Це подібно до [Потік JSON Lines](stream-json-lines.md), але використовує формат `text/event-stream`, який нативно підтримується браузерами через [API `EventSource`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/EventSource).
/// info | Інформація
Додано у FastAPI 0.135.0.
///
## Що таке Server-Sent Events { #what-are-server-sent-events }
SSE - це стандарт для трансляції даних із сервера до клієнта по HTTP.
Кожна подія - це невеликий текстовий блок із «полями» на кшталт `data`, `event`, `id` та `retry`, розділений порожніми рядками.
Виглядає так:
```
data: {"name": "Portal Gun", "price": 999.99}
data: {"name": "Plumbus", "price": 32.99}
```
SSE часто використовують для стрімінгу чатів ШІ, живих сповіщень, логів і спостережуваності, а також інших випадків, коли сервер надсилає оновлення клієнту.
/// tip | Порада
Якщо ви хочете транслювати бінарні дані, наприклад відео чи аудіо, перегляньте просунутий посібник: [Потік даних](../advanced/stream-data.md).
///
## Стрімінг SSE у FastAPI { #stream-sse-with-fastapi }
Щоб транслювати SSE з FastAPI, використовуйте `yield` у вашій *функції операції шляху* і встановіть `response_class=EventSourceResponse`.
Імпортуйте `EventSourceResponse` з `fastapi.sse`:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[4,22] *}
Кожен елемент, повернений через `yield`, кодується як JSON і надсилається в полі `data:` події SSE.
Якщо ви оголосите тип повернення як `AsyncIterable[Item]`, FastAPI використає його, щоб **перевіряти**, **документувати** і **серіалізувати** дані за допомогою Pydantic.
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[10:12,23] *}
/// tip | Порада
Оскільки Pydantic серіалізує це на боці **Rust**, ви отримаєте значно вищу **продуктивність**, ніж якби не оголошували тип повернення.
///
### Не-async *функції операцій шляху* { #non-async-path-operation-functions }
Ви також можете використовувати звичайні функції `def` (без `async`) і використовувати `yield` так само.
FastAPI подбає про коректне виконання, щоб воно не блокувало цикл подій.
Оскільки в цьому випадку функція не async, коректним типом повернення буде `Iterable[Item]`:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[28:31] hl[29] *}
### Без типу повернення { #no-return-type }
Можна також опустити тип повернення. FastAPI використає [`jsonable_encoder`](./encoder.md), щоб конвертувати дані і надіслати їх.
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[34:37] hl[35] *}
## `ServerSentEvent` { #serversentevent }
Якщо вам потрібно встановити поля SSE, такі як `event`, `id`, `retry` або `comment`, ви можете повертати через `yield` об'єкти `ServerSentEvent` замість звичайних даних.
Імпортуйте `ServerSentEvent` з `fastapi.sse`:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial002_py310.py hl[4,26] *}
Поле `data` завжди кодується як JSON. Ви можете передати будь-яке значення, яке можна серіалізувати в JSON, включно з моделями Pydantic.
## Сирі дані { #raw-data }
Якщо потрібно надіслати дані **без** кодування в JSON, використовуйте `raw_data` замість `data`.
Це корисно для надсилання попередньо відформатованого тексту, рядків логів або спеціальних значень «значення-сторож», як-от `[DONE]`.
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial003_py310.py hl[17] *}
/// note | Примітка
`data` і `raw_data` взаємовиключні. У кожному `ServerSentEvent` ви можете встановити лише одне з них.
///
## Відновлення з `Last-Event-ID` { #resuming-with-last-event-id }
Коли браузер перепідключається після розриву з'єднання, він надсилає останній отриманий `id` у заголовку `Last-Event-ID`.
Ви можете прочитати його як параметр заголовка і використати, щоб відновити потік із місця, де клієнт зупинився:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial004_py310.py hl[25,27,31] *}
## SSE з POST { #sse-with-post }
SSE працює з **будь-яким HTTP-методом**, не лише з `GET`.
Це корисно для протоколів на кшталт [MCP](https://modelcontextprotocol.io), які транслюють SSE через `POST`:
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial005_py310.py hl[14] *}
## Технічні деталі { #technical-details }
FastAPI реалізує деякі найкращі практики SSE «з коробки».
- Надсилати **коментар «keep alive» `ping`** кожні 15 секунд, коли не було жодного повідомлення, щоб запобігти закриттю з'єднання деякими проксі, як рекомендовано у [Специфікації HTML: Події, надіслані сервером](https://html.spec.whatwg.org/multipage/server-sent-events.html#authoring-notes).
- Встановити заголовок `Cache-Control: no-cache`, щоб **запобігти кешуванню** потоку.
- Встановити спеціальний заголовок `X-Accel-Buffering: no`, щоб **запобігти буферизації** у деяких проксі, наприклад Nginx.
Вам не потрібно нічого з цим робити, воно працює «з коробки». 🤓
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FILE: docs/uk/docs/tutorial/sql-databases.md
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# SQL (реляційні) бази даних { #sql-relational-databases }
**FastAPI** не вимагає від вас використовувати SQL (реляційну) базу даних. Але ви можете скористатися будь-якою базою даних, яку забажаєте.
Тут ми розглянемо приклад з [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com/).
**SQLModel** побудовано поверх [SQLAlchemy](https://www.sqlalchemy.org/) та Pydantic. Її створив той самий автор, що і **FastAPI**, як ідеальну пару для застосунків FastAPI, яким потрібні **SQL бази даних**.
/// tip | Порада
Ви можете використовувати будь-яку іншу бібліотеку для SQL або NoSQL баз (інколи їх називають "ORMs"), FastAPI нічого не нав’язує. 😎
///
Оскільки SQLModel базується на SQLAlchemy, ви можете легко використовувати будь-яку базу даних, яку підтримує SQLAlchemy (а отже й SQLModel), наприклад:
* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server тощо
У цьому прикладі ми використаємо **SQLite**, оскільки вона зберігається в одному файлі, а Python має вбудовану підтримку. Тож ви можете скопіювати цей приклад і запустити «як є».
Пізніше, для вашого продакшн-застосунку, ви можете перейти на сервер бази даних, наприклад **PostgreSQL**.
/// tip | Порада
Існує офіційний генератор проєкту з **FastAPI** та **PostgreSQL**, включно з фронтендом та іншими інструментами: [https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template](https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template)
///
Це дуже простий і короткий навчальний посібник. Якщо ви хочете вивчити бази даних загалом, SQL або більш просунуті можливості, зверніться до [документації SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com/).
## Встановіть `SQLModel` { #install-sqlmodel }
Спочатку переконайтеся, що ви створили [віртуальне оточення](../virtual-environments.md), активували його та встановили `sqlmodel`:
lt
* XWT
* PSGI
### abbr 提供了完整短语与解释 { #the-abbr-gives-a-full-phrase-and-an-explanation }
* MDN
* I/O.
////
//// tab | 信息
"abbr" 元素的 "title" 属性需要按照特定规则进行翻译。
译文可以自行添加 "abbr" 元素以解释英语单词，LLM 不应删除这些元素。
参见 `scripts/translate.py` 中通用提示的 `### HTML abbr elements` 部分。
////
## HTML "dfn" 元素 { #html-dfn-elements }
* 集群
* 深度学习
## 标题 { #headings }
//// tab | 测试
### 开发 Web 应用——教程 { #develop-a-webapp-a-tutorial }
Hello.
### 类型提示与注解 { #type-hints-and-annotations }
Hello again.
### 超类与子类 { #super-and-subclasses }
Hello again.
////
//// tab | 信息
关于标题的唯一硬性规则是：LLM 必须保持花括号内的哈希部分不变，以确保链接不会失效。
参见 `scripts/translate.py` 中通用提示的 `### Headings` 部分。
语言特定的说明可参见例如 `docs/de/llm-prompt.md` 中的 `### Headings` 部分。
////
## 文档中使用的术语 { #terms-used-in-the-docs }
//// tab | 测试
* you
* your
* e.g.
* etc.
* `foo` as an `int`
* `bar` as a `str`
* `baz` as a `list`
* the Tutorial - User guide
* the Advanced User Guide
* the SQLModel docs
* the API docs
* the automatic docs
* Data Science
* Deep Learning
* Machine Learning
* Dependency Injection
* HTTP Basic authentication
* HTTP Digest
* ISO format
* the JSON Schema standard
* the JSON schema
* the schema definition
* Password Flow
* Mobile
* deprecated
* designed
* invalid
* on the fly
* standard
* default
* case-sensitive
* case-insensitive
* to serve the application
* to serve the page
* the app
* the application
* the request
* the response
* the error response
* the path operation
* the path operation decorator
* the path operation function
* the body
* the request body
* the response body
* the JSON body
* the form body
* the file body
* the function body
* the parameter
* the body parameter
* the path parameter
* the query parameter
* the cookie parameter
* the header parameter
* the form parameter
* the function parameter
* the event
* the startup event
* the startup of the server
* the shutdown event
* the lifespan event
* the handler
* the event handler
* the exception handler
* to handle
* the model
* the Pydantic model
* the data model
* the database model
* the form model
* the model object
* the class
* the base class
* the parent class
* the subclass
* the child class
* the sibling class
* the class method
* the header
* the headers
* the authorization header
* the `Authorization` header
* the forwarded header
* the dependency injection system
* the dependency
* the dependable
* the dependant
* I/O bound
* CPU bound
* concurrency
* parallelism
* multiprocessing
* the env var
* the environment variable
* the `PATH`
* the `PATH` variable
* the authentication
* the authentication provider
* the authorization
* the authorization form
* the authorization provider
* the user authenticates
* the system authenticates the user
* the CLI
* the command line interface
* the server
* the client
* the cloud provider
* the cloud service
* the development
* the development stages
* the dict
* the dictionary
* the enumeration
* the enum
* the enum member
* the encoder
* the decoder
* to encode
* to decode
* the exception
* to raise
* the expression
* the statement
* the frontend
* the backend
* the GitHub discussion
* the GitHub issue
* the performance
* the performance optimization
* the return type
* the return value
* the security
* the security scheme
* the task
* the background task
* the task function
* the template
* the template engine
* the type annotation
* the type hint
* the server worker
* the Uvicorn worker
* the Gunicorn Worker
* the worker process
* the worker class
* the workload
* the deployment
* to deploy
* the SDK
* the software development kit
* the `APIRouter`
* the `requirements.txt`
* the Bearer Token
* the breaking change
* the bug
* the button
* the callable
* the code
* the commit
* the context manager
* the coroutine
* the database session
* the disk
* the domain
* the engine
* the fake X
* the HTTP GET method
* the item
* the library
* the lifespan
* the lock
* the middleware
* the mobile application
* the module
* the mounting
* the network
* the origin
* the override
* the payload
* the processor
* the property
* the proxy
* the pull request
* the query
* the RAM
* the remote machine
* the status code
* the string
* the tag
* the web framework
* the wildcard
* to return
* to validate
////
//// tab | 信息
这是一份不完整且非规范性的（主要是）技术术语清单，取自文档中常见的词汇。它可能有助于提示词设计者判断哪些术语需要对 LLM 提供额外指引。例如当它总是把一个好的译法改回次优译法，或在你的语言中对某个术语的词形变化有困难时。
参见例如 `docs/de/llm-prompt.md` 中的 `### List of English terms and their preferred German translations` 部分。
////
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FILE: docs/zh/docs/about/index.md
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# 关于 { #about }
关于 FastAPI、其设计、灵感等。🤓
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FILE: docs/zh/docs/advanced/additional-responses.md
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# OpenAPI 中的附加响应 { #additional-responses-in-openapi }
/// warning | 警告
这是一个相对高级的话题。
如果你刚开始使用 **FastAPI**，可能暂时用不到。
///
你可以声明附加响应，包括额外的状态码、媒体类型、描述等。
这些附加响应会被包含在 OpenAPI 模式中，因此它们也会出现在 API 文档中。
但是对于这些附加响应，你必须确保直接返回一个 `Response`（例如 `JSONResponse`），并携带你的状态码和内容。
## 带有 `model` 的附加响应 { #additional-response-with-model }
你可以向你的*路径操作装饰器*传入参数 `responses`。
它接收一个 `dict`：键是每个响应的状态码（例如 `200`），值是包含该响应信息的另一个 `dict`。
这些响应的每个 `dict` 都可以有一个键 `model`，包含一个 Pydantic 模型，就像 `response_model` 一样。
**FastAPI** 会获取该模型，生成它的 JSON Schema，并将其放在 OpenAPI 中的正确位置。
例如，要声明另一个状态码为 `404` 且具有 Pydantic 模型 `Message` 的响应，你可以这样写：
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial001_py310.py hl[18,22] *}
/// note | 注意
记住你需要直接返回 `JSONResponse`。
///
/// info | 信息
`model` 键不是 OpenAPI 的一部分。
**FastAPI** 会从这里获取 Pydantic 模型，生成 JSON Schema，并把它放到正确的位置。
正确的位置是：
* 在键 `content` 中，它的值是另一个 JSON 对象（`dict`），该对象包含：
* 一个媒体类型作为键，例如 `application/json`，它的值是另一个 JSON 对象，该对象包含：
* 一个键 `schema`，它的值是来自该模型的 JSON Schema，这里就是正确的位置。
* **FastAPI** 会在这里添加一个引用，指向你 OpenAPI 中另一个位置的全局 JSON Schemas，而不是直接内联。这样，其他应用和客户端可以直接使用这些 JSON Schemas，提供更好的代码生成工具等。
///
为该*路径操作*在 OpenAPI 中生成的响应将是：
```JSON hl_lines="3-12"
{
"responses": {
"404": {
"description": "Additional Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/Message"
}
}
}
},
"200": {
"description": "Successful Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/Item"
}
}
}
},
"422": {
"description": "Validation Error",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/HTTPValidationError"
}
}
}
}
}
}
```
这些模式在 OpenAPI 模式中被引用到另一个位置：
```JSON hl_lines="4-16"
{
"components": {
"schemas": {
"Message": {
"title": "Message",
"required": [
"message"
],
"type": "object",
"properties": {
"message": {
"title": "Message",
"type": "string"
}
}
},
"Item": {
"title": "Item",
"required": [
"id",
"value"
],
"type": "object",
"properties": {
"id": {
"title": "Id",
"type": "string"
},
"value": {
"title": "Value",
"type": "string"
}
}
},
"ValidationError": {
"title": "ValidationError",
"required": [
"loc",
"msg",
"type"
],
"type": "object",
"properties": {
"loc": {
"title": "Location",
"type": "array",
"items": {
"type": "string"
}
},
"msg": {
"title": "Message",
"type": "string"
},
"type": {
"title": "Error Type",
"type": "string"
}
}
},
"HTTPValidationError": {
"title": "HTTPValidationError",
"type": "object",
"properties": {
"detail": {
"title": "Detail",
"type": "array",
"items": {
"$ref": "#/components/schemas/ValidationError"
}
}
}
}
}
}
}
```
## 主响应的其他媒体类型 { #additional-media-types-for-the-main-response }
你可以使用同一个 `responses` 参数为同一个主响应添加不同的媒体类型。
例如，你可以添加一个额外的媒体类型 `image/png`，声明你的*路径操作*可以返回 JSON 对象（媒体类型为 `application/json`）或 PNG 图片：
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial002_py310.py hl[17:22,26] *}
/// note | 注意
请注意，你必须直接使用 `FileResponse` 返回图片。
///
/// info | 信息
除非你在 `responses` 参数中明确指定不同的媒体类型，否则 FastAPI 会假设响应与主响应类具有相同的媒体类型（默认是 `application/json`）。
但是如果你指定了一个媒体类型为 `None` 的自定义响应类，FastAPI 会对任何具有关联模型的附加响应使用 `application/json`。
///
## 组合信息 { #combining-information }
你也可以把来自多个位置的响应信息组合在一起，包括 `response_model`、`status_code` 和 `responses` 参数。
你可以声明一个 `response_model`，使用默认状态码 `200`（或根据需要使用自定义状态码），然后在 `responses` 中直接在 OpenAPI 模式里为同一个响应声明附加信息。
**FastAPI** 会保留来自 `responses` 的附加信息，并把它与你的模型生成的 JSON Schema 合并。
例如，你可以声明一个状态码为 `404` 的响应，它使用一个 Pydantic 模型并带有自定义的 `description`。
以及一个状态码为 `200` 的响应，它使用你的 `response_model`，但包含自定义的 `example`：
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial003_py310.py hl[20:31] *}
所有这些都会被合并并包含到你的 OpenAPI 中，并显示在 API 文档里：
## 组合预定义响应和自定义响应 { #combine-predefined-responses-and-custom-ones }
你可能希望有一些适用于许多*路径操作*的预定义响应，但同时又想把它们与每个*路径操作*所需的自定义响应组合在一起。
在这些情况下，你可以使用 Python 的“解包”`dict` 的技巧 `**dict_to_unpack`：
```Python
old_dict = {
"old key": "old value",
"second old key": "second old value",
}
new_dict = {**old_dict, "new key": "new value"}
```
这里，`new_dict` 将包含来自 `old_dict` 的所有键值对，再加上新的键值对：
```Python
{
"old key": "old value",
"second old key": "second old value",
"new key": "new value",
}
```
你可以使用该技巧在*路径操作*中重用一些预定义响应，并把它们与额外的自定义响应组合在一起。
例如：
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial004_py310.py hl[11:15,24] *}
## 关于 OpenAPI 响应的更多信息 { #more-information-about-openapi-responses }
要查看响应中究竟可以包含什么，你可以查看 OpenAPI 规范中的以下部分：
* [OpenAPI Responses 对象](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md#responses-object)，它包含 `Response Object`。
* [OpenAPI Response 对象](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md#response-object)，你可以把这里的任何内容直接包含到 `responses` 参数中的每个响应里。包括 `description`、`headers`、`content`（在这里声明不同的媒体类型和 JSON Schemas），以及 `links`。
================================================
FILE: docs/zh/docs/advanced/additional-status-codes.md
================================================
# 额外的状态码 { #additional-status-codes }
**FastAPI** 默认使用 `JSONResponse` 返回一个响应，将你的 *路径操作* 中的返回内容放到该 `JSONResponse` 中。
**FastAPI** 会自动使用默认的状态码或者使用你在 *路径操作* 中设置的状态码。
## 额外的状态码 { #additional-status-codes_1 }
如果你想要返回主要状态码之外的状态码，你可以通过直接返回一个 `Response` 来实现，比如 `JSONResponse`，然后直接设置额外的状态码。
例如，假设你想有一个 *路径操作* 能够更新条目，并且更新成功时返回 200 「成功」 的 HTTP 状态码。
但是你也希望它能够接受新的条目。并且当这些条目不存在时，会自动创建并返回 201 「创建」的 HTTP 状态码。
要实现它，导入 `JSONResponse`，然后在其中直接返回你的内容，并将 `status_code` 设置为你要的值。
{* ../../docs_src/additional_status_codes/tutorial001_an_py310.py hl[4,25] *}
/// warning
当你直接返回一个像上面例子中的 `Response` 对象时，它会直接返回。
它不会用模型等进行序列化。
确保其中有你想要的数据，且返回的值为合法的 JSON（如果你使用 `JSONResponse` 的话）。
///
/// note | 技术细节
你也可以使用 `from starlette.responses import JSONResponse`。
出于方便，**FastAPI** 为开发者提供同 `starlette.responses` 一样的 `fastapi.responses`。但是大多数可用的响应都是直接来自 Starlette。`status` 也是一样。
///
## OpenAPI 和 API 文档 { #openapi-and-api-docs }
如果你直接返回额外的状态码和响应，它们不会包含在 OpenAPI 方案（API 文档）中，因为 FastAPI 没办法预先知道你要返回什么。
但是你可以使用 [额外的响应](additional-responses.md) 在代码中记录这些内容。
================================================
FILE: docs/zh/docs/advanced/advanced-dependencies.md
================================================
# 高级依赖项 { #advanced-dependencies }
## 参数化的依赖项 { #parameterized-dependencies }
目前我们看到的依赖项都是固定的函数或类。
但有时你可能希望为依赖项设置参数，而不必声明许多不同的函数或类。
假设我们要有一个依赖项，用来检查查询参数 `q` 是否包含某个固定内容。
但我们希望能够把这个固定内容参数化。
## “可调用”的实例 { #a-callable-instance }
在 Python 中，可以让某个类的实例变成“可调用对象”（callable）。
这里指的是类的实例（类本身已经是可调用的），而不是类本身。
为此，声明一个 `__call__` 方法：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[12] *}
在这种情况下，**FastAPI** 会使用这个 `__call__` 来检查附加参数和子依赖，并且稍后会调用它，把返回值传递给你的*路径操作函数*中的参数。
## 参数化实例 { #parameterize-the-instance }
现在，我们可以用 `__init__` 声明实例的参数，用来“参数化”这个依赖项：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[9] *}
在本例中，**FastAPI** 不会接触或关心 `__init__`，我们会在自己的代码中直接使用它。
## 创建实例 { #create-an-instance }
我们可以这样创建该类的实例：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[18] *}
这样就把依赖项“参数化”了，现在它内部带有属性 `checker.fixed_content` 的值 `"bar"`。
## 把实例作为依赖项 { #use-the-instance-as-a-dependency }
然后，我们可以在 `Depends(checker)` 中使用这个 `checker`，而不是 `Depends(FixedContentQueryChecker)`，因为依赖项是实例 `checker`，不是类本身。
解析依赖项时，**FastAPI** 会像这样调用 `checker`：
```Python
checker(q="somequery")
```
...并将其返回值作为依赖项的值，传给我们的*路径操作函数*中的参数 `fixed_content_included`：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[22] *}
/// tip | 提示
这些看起来可能有些牵强，目前它的用处也许还不太明显。
这些示例刻意保持简单，但展示了整体的工作方式。
在安全相关的章节里，有一些工具函数就是以相同的方式实现的。
如果你理解了这里的内容，你就已经知道那些安全工具在底层是如何工作的。
///
## 带 `yield` 的依赖项、`HTTPException`、`except` 与后台任务 { #dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks }
/// warning | 警告
你很可能不需要了解这些技术细节。
这些细节主要在你的 FastAPI 应用版本低于 0.121.0 且你正遇到带 `yield` 的依赖项问题时才有用。
///
带 `yield` 的依赖项随着时间演进以覆盖不同用例并修复一些问题，下面是变更摘要。
### 带 `yield` 的依赖项与 `scope` { #dependencies-with-yield-and-scope }
在 0.121.0 版本中，FastAPI 为带 `yield` 的依赖项新增了 `Depends(scope="function")` 的支持。
使用 `Depends(scope="function")` 时，`yield` 之后的退出代码会在*路径操作函数*结束后、响应发送给客户端之前立即执行。
而当使用默认的 `Depends(scope="request")` 时，`yield` 之后的退出代码会在响应发送之后执行。
你可以在文档 [带 `yield` 的依赖项 - 提前退出与 `scope`](../tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md#early-exit-and-scope) 中了解更多。
### 带 `yield` 的依赖项与 `StreamingResponse`（技术细节） { #dependencies-with-yield-and-streamingresponse-technical-details }
在 FastAPI 0.118.0 之前，如果你使用带 `yield` 的依赖项，它会在*路径操作函数*返回后、发送响应之前运行 `yield` 之后的退出代码。
这样做的目的是避免在等待响应通过网络传输期间不必要地占用资源。
这也意味着，如果你返回的是 `StreamingResponse`，那么该带 `yield` 的依赖项的退出代码会在开始发送响应前就已经执行完毕。
例如，如果你在带 `yield` 的依赖项中持有一个数据库会话，那么 `StreamingResponse` 在流式发送数据时将无法使用该会话，因为会话已经在 `yield` 之后的退出代码里被关闭了。
在 0.118.0 中，这一行为被回退为：让 `yield` 之后的退出代码在响应发送之后再执行。
/// info | 信息
如你在下文所见，这与 0.106.0 之前的行为非常相似，但对若干边界情况做了改进和修复。
///
#### 需要提前执行退出代码的用例 { #use-cases-with-early-exit-code }
在某些特定条件下，旧的行为（在发送响应之前执行带 `yield` 依赖项的退出代码）会更有利。
例如，设想你在带 `yield` 的依赖项中仅用数据库会话来校验用户，而在*路径操作函数*中并不会再次使用该会话；同时，响应需要很长时间才能发送完，比如一个缓慢发送数据的 `StreamingResponse`，且它出于某种原因并不使用数据库。
这种情况下，会一直持有数据库会话直到响应发送完毕；但如果并不再使用它，就没有必要一直占用。
代码可能如下：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py *}
退出代码（自动关闭 `Session`）位于：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[19:21] *}
...会在响应把慢速数据发送完之后才运行：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[30:38] hl[31:33] *}
但由于 `generate_stream()` 并不使用数据库会话，因此在发送响应期间保持会话打开并非必要。
如果你使用的是 SQLModel（或 SQLAlchemy）并碰到这种特定用例，你可以在不再需要时显式关闭会话：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial014_an_py310.py ln[24:28] hl[28] *}
这样会话会释放数据库连接，让其他请求可以使用。
如果你还有其他需要在 `yield` 依赖项中提前退出的用例，请创建一个 [GitHub 讨论问题](https://github.com/fastapi/fastapi/discussions/new?category=questions)，说明你的具体用例以及为何提前关闭会对你有帮助。
如果确有有力的用例需要提前关闭，我会考虑新增一种选择性启用提前关闭的方式。
### 带 `yield` 的依赖项与 `except`（技术细节） { #dependencies-with-yield-and-except-technical-details }
在 FastAPI 0.110.0 之前，如果你在带 `yield` 的依赖项中用 `except` 捕获了一个异常，并且没有再次抛出它，那么该异常会被自动抛出/转发给任意异常处理器或内部服务器错误处理器。
在 0.110.0 中对此作出了变更，以修复将异常转发为未处理（内部服务器错误）时造成的内存消耗问题，并使其与常规 Python 代码的行为保持一致。
### 后台任务与带 `yield` 的依赖项（技术细节） { #background-tasks-and-dependencies-with-yield-technical-details }
在 FastAPI 0.106.0 之前，`yield` 之后抛出异常是不可行的，因为带 `yield` 的依赖项中的退出代码会在响应发送之后才执行，此时[异常处理器](../tutorial/handling-errors.md#install-custom-exception-handlers)已经运行完毕。
之所以这样设计，主要是为了允许在后台任务中继续使用依赖项通过 `yield`“产出”的对象，因为退出代码会在后台任务完成之后才执行。
在 FastAPI 0.106.0 中，这一行为被修改，目的是避免在等待响应通过网络传输时一直占用资源。
/// tip | 提示
另外，后台任务通常是一段独立的逻辑，应该单独处理，并使用它自己的资源（例如它自己的数据库连接）。
因此，这样做你的代码通常会更清晰。
///
如果你过去依赖于旧行为，现在应在后台任务内部自行创建所需资源，并且只在内部使用不依赖于带 `yield` 依赖项资源的数据。
例如，不要复用相同的数据库会话，而是在后台任务内部创建一个新的会话，并用这个新会话从数据库获取对象。然后，不是把数据库对象本身作为参数传给后台任务函数，而是传递该对象的 ID，并在后台任务函数内部再次获取该对象。
================================================
FILE: docs/zh/docs/advanced/advanced-python-types.md
================================================
# 高级 Python 类型 { #advanced-python-types }
这里有一些在使用 Python 类型时可能有用的额外想法。
## 使用 `Union` 或 `Optional` { #using-union-or-optional }
如果你的代码因为某些原因不能使用 `|`，例如它不是在类型注解里，而是在 `response_model=` 之类的参数中，那么你可以使用 `typing` 中的 `Union` 来代替竖线（`|`）。
例如，你可以声明某个值可以是 `str` 或 `None`：
```python
from typing import Union
def say_hi(name: Union[str, None]):
print(f"Hi {name}!")
```
`typing` 也提供了一个声明“可能为 `None`”的快捷方式：`Optional`。
从我非常主观的角度给个小建议：
- 🚨 避免使用 `Optional[SomeType]`
- 改用 ✨`Union[SomeType, None]`✨。
两者是等价的，底层其实也是一样的。但我更推荐使用 `Union` 而不是 `Optional`，因为单词“optional”（可选）看起来会暗示该值是可选的，而它真正的含义是“它可以是 `None`”，即使它并不是可选的，仍然是必填的。
我认为 `Union[SomeType, None]` 更能明确表达其含义。
这只是关于词语和命名的问题，但这些词语会影响你和你的队友如何看待代码。
举个例子，看这段函数：
```python
from typing import Optional
def say_hi(name: Optional[str]):
print(f"Hey {name}!")
```
参数 `name` 被定义为 `Optional[str]`，但它并不是“可选”的，你不能不传这个参数就调用函数：
```Python
say_hi() # 哎呀，这会报错！😱
```
参数 `name` 仍然是必填的（不是“可选”），因为它没有默认值。不过，`name` 接受 `None` 作为取值：
```Python
say_hi(name=None) # 这样可以，None 是有效的 🎉
```
好消息是，在大多数情况下，你可以直接使用 `|` 来定义类型联合：
```python
def say_hi(name: str | None):
print(f"Hey {name}!")
```
因此，通常你不必为像 `Optional` 和 `Union` 这样的名字而操心。😎
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FILE: docs/zh/docs/advanced/async-tests.md
================================================
# 异步测试 { #async-tests }
您已经了解了如何使用 `TestClient` 测试 **FastAPI** 应用程序。但是到目前为止，您只了解了如何编写同步测试，而没有使用 `async` 异步函数。
在测试中能够使用异步函数可能会很有用，比如当您需要异步查询数据库的时候。想象一下，您想要测试向 FastAPI 应用程序发送请求，然后验证您的后端是否成功在数据库中写入了正确的数据，与此同时您使用了异步的数据库的库。
让我们看看如何才能实现这一点。
## pytest.mark.anyio { #pytest-mark-anyio }
如果我们想在测试中调用异步函数，那么我们的测试函数必须是异步的。 AnyIO 为此提供了一个简洁的插件，它允许我们指定一些测试函数要异步调用。
## HTTPX { #httpx }
即使您的 **FastAPI** 应用程序使用普通的 `def` 函数而不是 `async def` ，它本质上仍是一个 `async` 异步应用程序。
`TestClient` 在内部通过一些“魔法”操作，使得您可以在普通的 `def` 测试函数中调用异步的 FastAPI 应用程序，并使用标准的 pytest。但当我们在异步函数中使用它时，这种“魔法”就不再生效了。由于测试以异步方式运行，我们无法在测试函数中继续使用 `TestClient`。
`TestClient` 是基于 [HTTPX](https://www.python-httpx.org) 的。幸运的是，我们可以直接使用它来测试 API。
## 示例 { #example }
举个简单的例子，让我们来看一个与[更大的应用](../tutorial/bigger-applications.md)和[测试](../tutorial/testing.md)中描述的类似文件结构：
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ └── test_main.py
```
文件 `main.py` 将包含:
{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/main.py *}
文件 `test_main.py` 将包含针对 `main.py` 的测试，现在它可能看起来如下：
{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/test_main.py *}
## 运行测试 { #run-it }
您可以通过以下方式照常运行测试：
但如果我们在“官方”URL（代理端口为 `9999`）的 `/api/v1/docs` 访问文档界面，它就能正常工作！🎉
你可以在 [http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs](http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs) 查看：
完全符合我们的预期。✔️
这是因为 FastAPI 使用该 `root_path` 在 OpenAPI 中创建默认的 `server`，其 URL 来自 `root_path`。
## 附加的服务器 { #additional-servers }
/// warning | 警告
这是一个更高级的用例，可以跳过。
///
默认情况下，**FastAPI** 会在 OpenAPI 模式中使用 `root_path` 的 URL 创建一个 `server`。
但你也可以提供其他备选的 `servers`，例如你希望让“同一个”文档界面同时与预发布环境和生产环境交互。
如果你传入了自定义的 `servers` 列表，并且存在 `root_path`（因为你的 API 位于代理后面），**FastAPI** 会在列表开头插入一个使用该 `root_path` 的“server”。
例如：
{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial003_py310.py hl[4:7] *}
会生成如下的 OpenAPI 模式：
```JSON hl_lines="5-7"
{
"openapi": "3.1.0",
// More stuff here
"servers": [
{
"url": "/api/v1"
},
{
"url": "https://stag.example.com",
"description": "Staging environment"
},
{
"url": "https://prod.example.com",
"description": "Production environment"
}
],
"paths": {
// More stuff here
}
}
```
/// tip | 提示
注意这个自动生成的服务器，`url` 的值为 `/api/v1`，取自 `root_path`。
///
在文档界面 [http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs](http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs) 中，它看起来是这样的：
/// tip | 提示
文档界面会与你所选择的服务器交互。
///
/// note | 技术细节
OpenAPI 规范中的 `servers` 属性是可选的。
如果你没有指定 `servers` 参数，并且 `root_path` 等于 `/`，则默认情况下，生成的 OpenAPI 模式中会完全省略 `servers` 属性，这等价于只有一个 `url` 值为 `/` 的服务器。
///
### 从 `root_path` 禁用自动服务器 { #disable-automatic-server-from-root-path }
如果你不希望 **FastAPI** 包含一个使用 `root_path` 的自动服务器，可以使用参数 `root_path_in_servers=False`：
{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial004_py310.py hl[9] *}
这样它就不会被包含到 OpenAPI 模式中。
## 挂载子应用 { #mounting-a-sub-application }
如果你需要在使用带有 `root_path` 的代理时挂载一个子应用（参见 [子应用 - 挂载](sub-applications.md)），你可以像预期的那样正常操作。
FastAPI 会在内部智能地使用 `root_path`，因此它可以直接正常工作。✨
================================================
FILE: docs/zh/docs/advanced/custom-response.md
================================================
# 自定义响应 - HTML、流、文件等 { #custom-response-html-stream-file-others }
默认情况下，**FastAPI** 会返回 JSON 响应。
你可以像在 [直接返回响应](response-directly.md) 中那样，直接返回 `Response` 来重载它。
但如果你直接返回一个 `Response`（或其任意子类，比如 `JSONResponse`），返回的数据不会自动转换（即使你声明了 `response_model`），也不会自动生成文档（例如，在生成的 OpenAPI 中，HTTP 头 `Content-Type` 里的特定「媒体类型」不会被包含）。
你还可以在 *路径操作装饰器* 中通过 `response_class` 参数声明要使用的 `Response`（例如任意 `Response` 子类）。
你从 *路径操作函数* 中返回的内容将被放在该 `Response` 中。
/// note | 注意
如果你使用不带有媒体类型的响应类，FastAPI 会认为你的响应没有任何内容，所以不会在生成的 OpenAPI 文档中记录响应格式。
///
## JSON 响应 { #json-responses }
默认情况下 FastAPI 返回 JSON 响应。
如果你声明了一个[响应模型](../tutorial/response-model.md)，FastAPI 会使用 Pydantic 将数据序列化为 JSON。
如果你没有声明响应模型，FastAPI 会使用 [JSON 兼容编码器](../tutorial/encoder.md) 中解释的 `jsonable_encoder`，并把结果放进一个 `JSONResponse`。
如果你在 `response_class` 中声明了一个 JSON 媒体类型（`application/json`）的类（比如 `JSONResponse`），你返回的数据会使用你在 *路径操作装饰器* 中声明的任意 Pydantic `response_model` 自动转换（和过滤）。但数据不会由 Pydantic 序列化为 JSON 字节；而是先用 `jsonable_encoder` 转换后传给 `JSONResponse`，由它使用 Python 标准 JSON 库序列化为字节。
### JSON 性能 { #json-performance }
简而言之，如果你想要获得最大性能，请使用[响应模型](../tutorial/response-model.md)，并且不要在 *路径操作装饰器* 中声明 `response_class`。
{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py ln[15:17] hl[16] *}
## HTML 响应 { #html-response }
使用 `HTMLResponse` 来从 **FastAPI** 中直接返回一个 HTML 响应。
* 导入 `HTMLResponse`。
* 将 `HTMLResponse` 作为你的 *路径操作* 的 `response_class` 参数传入。
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial002_py310.py hl[2,7] *}
/// info | 信息
参数 `response_class` 也会用来定义响应的「媒体类型」。
在这个例子中，HTTP 头的 `Content-Type` 会被设置成 `text/html`。
并且在 OpenAPI 文档中也会这样记录。
///
### 返回一个 `Response` { #return-a-response }
正如你在 [直接返回响应](response-directly.md) 中了解到的，你也可以通过直接返回响应在 *路径操作* 中直接重载响应。
和上面一样的例子，返回一个 `HTMLResponse` 看起来可能是这样：
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial003_py310.py hl[2,7,19] *}
/// warning | 警告
*路径操作函数* 直接返回的 `Response` 不会被 OpenAPI 的文档记录（比如，`Content-Type` 不会被文档记录），并且在自动化交互文档中也是不可见的。
///
/// info | 信息
当然，实际的 `Content-Type` 头、状态码等等，将来自于你返回的 `Response` 对象。
///
### 在 OpenAPI 中文档化并重载 `Response` { #document-in-openapi-and-override-response }
如果你想要在函数内重载响应，但是同时在 OpenAPI 中文档化「媒体类型」，你可以使用 `response_class` 参数并返回一个 `Response` 对象。
接着 `response_class` 参数只会被用来文档化 OpenAPI 的 *路径操作*，你的 `Response` 用来返回响应。
#### 直接返回 `HTMLResponse` { #return-an-htmlresponse-directly }
比如像这样：
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial004_py310.py hl[7,21,23] *}
在这个例子中，函数 `generate_html_response()` 已经生成并返回 `Response` 对象而不是在 `str` 中返回 HTML。
通过返回函数 `generate_html_response()` 的调用结果，你已经返回一个重载 **FastAPI** 默认行为的 `Response` 对象。
但如果你在 `response_class` 中也传入了 `HTMLResponse`，**FastAPI** 会知道如何在 OpenAPI 和交互式文档中使用 `text/html` 将其文档化为 HTML：
## 可用响应 { #available-responses }
这里有一些可用的响应。
要记得你可以使用 `Response` 来返回任何其他东西，甚至创建一个自定义的子类。
/// note | 技术细节
你也可以使用 `from starlette.responses import HTMLResponse`。
**FastAPI** 提供了同 `fastapi.responses` 相同的 `starlette.responses` 只是为了方便开发者。但大多数可用的响应都直接来自 Starlette。
///
### `Response` { #response }
其他全部的响应都继承自主类 `Response`。
你可以直接返回它。
`Response` 类接受如下参数：
* `content` - 一个 `str` 或者 `bytes`。
* `status_code` - 一个 `int` 类型的 HTTP 状态码。
* `headers` - 一个由字符串组成的 `dict`。
* `media_type` - 一个给出媒体类型的 `str`，比如 `"text/html"`。
FastAPI（实际上是 Starlette）将自动包含 Content-Length 的头。它还将包含一个基于 `media_type` 的 Content-Type 头，并为文本类型附加一个字符集。
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}
### `HTMLResponse` { #htmlresponse }
如上文所述，接受文本或字节并返回 HTML 响应。
### `PlainTextResponse` { #plaintextresponse }
接受文本或字节并返回纯文本响应。
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial005_py310.py hl[2,7,9] *}
### `JSONResponse` { #jsonresponse }
接受数据并返回一个 `application/json` 编码的响应。
如上文所述，这是 **FastAPI** 中使用的默认响应。
/// note | 技术细节
但如果你声明了响应模型或返回类型，将直接使用它来把数据序列化为 JSON，并直接返回一个具备正确 JSON 媒体类型的响应，而不会使用 `JSONResponse` 类。
这是获得最佳性能的理想方式。
///
### `RedirectResponse` { #redirectresponse }
返回 HTTP 重定向。默认情况下使用 307 状态码（临时重定向）。
你可以直接返回一个 `RedirectResponse`：
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006_py310.py hl[2,9] *}
---
或者你可以把它用于 `response_class` 参数：
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006b_py310.py hl[2,7,9] *}
如果你这么做，那么你可以在 *路径操作* 函数中直接返回 URL。
在这种情况下，将使用 `RedirectResponse` 的默认 `status_code`，即 `307`。
---
你也可以将 `status_code` 参数和 `response_class` 参数结合使用：
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006c_py310.py hl[2,7,9] *}
### `StreamingResponse` { #streamingresponse }
采用异步生成器或普通生成器/迭代器（带有 `yield` 的函数），然后流式传输响应主体。
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial007_py310.py hl[3,16] *}
/// note | 技术细节
一个 `async` 任务只有在到达 `await` 时才能被取消。如果没有 `await`，生成器（带有 `yield` 的函数）无法被正确取消，即使已请求取消也可能继续运行。
由于这个小示例不需要任何 `await` 语句，我们添加 `await anyio.sleep(0)`，给事件循环一个处理取消的机会。
对于大型或无限流，这一点更为重要。
///
/// tip | 提示
与其直接返回 `StreamingResponse`，更推荐遵循 [流式数据](./stream-data.md) 的写法，它更方便并在幕后为你处理取消。
如果你在流式传输 JSON Lines，请参阅教程：[流式传输 JSON Lines](../tutorial/stream-json-lines.md)。
///
### `FileResponse` { #fileresponse }
异步传输文件作为响应。
与其他响应类型相比，接受不同的参数集进行实例化：
* `path` - 要流式传输的文件的文件路径。
* `headers` - 任何自定义响应头，传入字典类型。
* `media_type` - 给出媒体类型的字符串。如果未设置，则文件名或路径将用于推断媒体类型。
* `filename` - 如果给出，它将包含在响应的 `Content-Disposition` 中。
文件响应将包含适当的 `Content-Length`、`Last-Modified` 和 `ETag` 响应头。
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009_py310.py hl[2,10] *}
你也可以使用 `response_class` 参数：
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009b_py310.py hl[2,8,10] *}
在这种情况下，你可以在 *路径操作* 函数中直接返回文件路径。
## 自定义响应类 { #custom-response-class }
你可以创建你自己的自定义响应类，继承自 `Response` 并使用它。
例如，假设你想用一些设置来使用 [`orjson`](https://github.com/ijl/orjson)。
假设你想让它返回带缩进、格式化的 JSON，因此你想使用 orjson 选项 `orjson.OPT_INDENT_2`。
你可以创建一个 `CustomORJSONResponse`。你需要做的主要事情是实现一个 `Response.render(content)` 方法，并返回 `bytes`：
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009c_py310.py hl[9:14,17] *}
现在，不再是返回：
```json
{"message": "Hello World"}
```
...这个响应将返回：
```json
{
"message": "Hello World"
}
```
当然，你很可能会找到比格式化 JSON 更好的方式来利用这一点。😉
### `orjson` 或响应模型 { #orjson-or-response-model }
如果你追求的是性能，使用[响应模型](../tutorial/response-model.md) 往往比返回 `orjson` 响应更好。
使用响应模型时，FastAPI 会使用 Pydantic 直接把数据序列化为 JSON，不需要诸如通过 `jsonable_encoder` 转换这样的中间步骤（其他情况下会发生）。
并且在底层，Pydantic 使用与 `orjson` 相同的 Rust 机制来序列化 JSON，所以使用响应模型你已经可以获得最佳性能。
## 默认响应类 { #default-response-class }
在创建 **FastAPI** 类实例或 `APIRouter` 时，你可以指定默认要使用的响应类。
用于定义它的参数是 `default_response_class`。
在下面的示例中，**FastAPI** 会在所有 *路径操作* 中默认使用 `HTMLResponse`，而不是 JSON。
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial010_py310.py hl[2,4] *}
/// tip | 提示
你仍然可以像之前一样在 *路径操作* 中重载 `response_class`。
///
## 额外文档 { #additional-documentation }
你还可以使用 `responses` 在 OpenAPI 中声明媒体类型和许多其他详细信息：[OpenAPI 中的额外响应](additional-responses.md)。
================================================
FILE: docs/zh/docs/advanced/dataclasses.md
================================================
# 使用数据类 { #using-dataclasses }
FastAPI 基于 **Pydantic** 构建，我已经向你展示过如何使用 Pydantic 模型声明请求与响应。
但 FastAPI 也支持以相同方式使用 [`dataclasses`](https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html)：
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}
这仍然得益于 **Pydantic**，因为它对 [`dataclasses` 的内置支持](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel)。
因此，即便上面的代码没有显式使用 Pydantic，FastAPI 也会使用 Pydantic 将那些标准数据类转换为 Pydantic 风格的 dataclasses。
并且，它仍然支持以下功能：
* 数据验证
* 数据序列化
* 数据文档等
这与使用 Pydantic 模型时的工作方式相同。而且底层实际上也是借助 Pydantic 实现的。
/// info | 信息
请注意，数据类不能完成 Pydantic 模型能做的所有事情。
因此，你可能仍然需要使用 Pydantic 模型。
但如果你已有一堆数据类，这个技巧可以让它们很好地为使用 FastAPI 的 Web API 所用。🤓
///
## 在 `response_model` 中使用数据类 { #dataclasses-in-response-model }
你也可以在 `response_model` 参数中使用 `dataclasses`：
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}
该数据类会被自动转换为 Pydantic 的数据类。
这样，它的模式会显示在 API 文档界面中：
## 在嵌套数据结构中使用数据类 { #dataclasses-in-nested-data-structures }
你也可以把 `dataclasses` 与其它类型注解组合在一起，创建嵌套数据结构。
在某些情况下，你可能仍然需要使用 Pydantic 的 `dataclasses` 版本。例如，如果自动生成的 API 文档出现错误。
在这种情况下，你可以直接把标准的 `dataclasses` 替换为 `pydantic.dataclasses`，它是一个可直接替换的实现：
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}
1. 我们仍然从标准库的 `dataclasses` 导入 `field`。
2. `pydantic.dataclasses` 是 `dataclasses` 的可直接替换版本。
3. `Author` 数据类包含一个由 `Item` 数据类组成的列表。
4. `Author` 数据类被用作 `response_model` 参数。
5. 你可以将其它标准类型注解与数据类一起用作请求体。
在本例中，它是一个 `Item` 数据类列表。
6. 这里我们返回一个字典，里面的 `items` 是一个数据类列表。
FastAPI 仍然能够将数据序列化为 JSON。
7. 这里的 `response_model` 使用了 “`Author` 数据类列表” 的类型注解。
同样，你可以将 `dataclasses` 与标准类型注解组合使用。
8. 注意，这个 *路径操作函数* 使用的是常规的 `def` 而不是 `async def`。
一如既往，在 FastAPI 中你可以按需组合 `def` 和 `async def`。
如果需要回顾何时用哪一个，请查看关于 [`async` 和 `await`](../async.md#in-a-hurry) 的文档中的 _“急不可待？”_ 一节。
9. 这个 *路径操作函数* 返回的不是数据类（当然也可以返回数据类），而是包含内部数据的字典列表。
FastAPI 会使用（包含数据类的）`response_model` 参数来转换响应。
你可以将 `dataclasses` 与其它类型注解以多种不同方式组合，来构建复杂的数据结构。
更多细节请参考上面代码中的内联注释提示。
## 深入学习 { #learn-more }
你还可以把 `dataclasses` 与其它 Pydantic 模型组合、从它们继承、把它们包含到你自己的模型中等。
想了解更多，请查看 [Pydantic 关于 dataclasses 的文档](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/)。
## 版本 { #version }
自 FastAPI 版本 `0.67.0` 起可用。🔖
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FILE: docs/zh/docs/advanced/events.md
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# 生命周期事件 { #lifespan-events }
你可以定义在应用**启动**前执行的逻辑（代码）。这意味着在应用**开始接收请求**之前，这些代码只会被执行**一次**。
同样地，你可以定义在应用**关闭**时应执行的逻辑。在这种情况下，这段代码将在**处理可能的多次请求后**执行**一次**。
因为这段代码在应用开始接收请求**之前**执行，也会在处理可能的若干请求**之后**执行，它覆盖了整个应用程序的**生命周期**（“生命周期”这个词很重要😉）。
这对于设置你需要在整个应用中使用的**资源**非常有用，这些资源在请求之间**共享**，你可能需要在之后进行**释放**。例如，数据库连接池，或加载一个共享的机器学习模型。
## 用例 { #use-case }
让我们从一个示例**用例**开始，看看如何用它来解决问题。
假设你有几个**机器学习的模型**，你想要用它们来处理请求。🤖
相同的模型在请求之间是共享的，因此并非每个请求或每个用户各自拥有一个模型。
假设加载模型可能**需要相当长的时间**，因为它必须从**磁盘**读取大量数据。因此你不希望每个请求都加载它。
你可以在模块/文件的顶部加载它，但这也意味着即使你只是在运行一个简单的自动化测试，它也会**加载模型**，这样测试将**变慢**，因为它必须在能够独立运行代码的其他部分之前等待模型加载完成。
这就是我们要解决的问题——在处理请求前加载模型，但只是在应用开始接收请求前，而不是在代码被加载时。
## Lifespan { #lifespan }
你可以使用 `FastAPI` 应用的 `lifespan` 参数和一个“上下文管理器”（稍后我将为你展示）来定义**启动**和**关闭**的逻辑。
让我们从一个例子开始，然后详细介绍。
我们使用 `yield` 创建了一个异步函数 `lifespan()` 像这样：
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[16,19] *}
在这里，我们在 `yield` 之前将（虚拟的）模型函数放入机器学习模型的字典中，以此模拟加载模型的耗时**启动**操作。这段代码将在应用程序**开始处理请求之前**执行，即**启动**期间。
然后，在 `yield` 之后，我们卸载模型。这段代码将会在应用程序**完成处理请求后**执行，即在**关闭**之前。这可以释放诸如内存或 GPU 之类的资源。
/// tip | 提示
**关闭**事件会在你**停止**应用时发生。
可能你需要启动一个新版本，或者你只是厌倦了运行它。 🤷
///
### 生命周期函数 { #lifespan-function }
首先要注意的是，我们定义了一个带有 `yield` 的异步函数。这与带有 `yield` 的依赖项非常相似。
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[14:19] *}
这个函数在 `yield` 之前的部分，会在应用启动前执行。
剩下的部分在 `yield` 之后，会在应用完成后执行。
### 异步上下文管理器 { #async-context-manager }
如你所见，这个函数有一个装饰器 `@asynccontextmanager`。
它将函数转化为所谓的“**异步上下文管理器**”。
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[1,13] *}
在 Python 中，**上下文管理器**是一个你可以在 `with` 语句中使用的东西，例如，`open()` 可以作为上下文管理器使用。
```Python
with open("file.txt") as file:
file.read()
```
Python 的最近几个版本也有了一个**异步上下文管理器**，你可以通过 `async with` 来使用：
```Python
async with lifespan(app):
await do_stuff()
```
你可以像上面一样创建一个上下文管理器或者异步上下文管理器，它的作用是在进入 `with` 块时，执行 `yield` 之前的代码，并且在离开 `with` 块时，执行 `yield` 后面的代码。
但在我们上面的例子里，我们并不是直接使用，而是传递给 FastAPI 来供其使用。
`FastAPI` 的 `lifespan` 参数接受一个**异步上下文管理器**，所以我们可以把我们新定义的异步上下文管理器 `lifespan` 传给它。
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[22] *}
## 替代事件（弃用） { #alternative-events-deprecated }
/// warning | 警告
配置**启动**和**关闭**的推荐方法是使用 `FastAPI` 应用的 `lifespan` 参数，如前所示。如果你提供了一个 `lifespan` 参数，启动（`startup`）和关闭（`shutdown`）事件处理器将不再生效。要么使用 `lifespan`，要么配置所有事件，两者不能共用。
你可以跳过这一部分。
///
有一种替代方法可以定义在**启动**和**关闭**期间执行的逻辑。
你可以定义在应用启动前或应用关闭时需要执行的事件处理器（函数）。
事件函数既可以声明为异步函数（`async def`），也可以声明为普通函数（`def`）。
### `startup` 事件 { #startup-event }
使用事件 `"startup"` 声明一个在应用启动前运行的函数：
{* ../../docs_src/events/tutorial001_py310.py hl[8] *}
本例中，`startup` 事件处理器函数为项目“数据库”（只是一个 `dict`）提供了一些初始值。
**FastAPI** 支持多个事件处理器函数。
只有所有 `startup` 事件处理器运行完毕，**FastAPI** 应用才开始接收请求。
### `shutdown` 事件 { #shutdown-event }
使用事件 `"shutdown"` 声明一个在应用关闭时运行的函数：
{* ../../docs_src/events/tutorial002_py310.py hl[6] *}
此处，`shutdown` 事件处理器函数会向文件 `log.txt` 写入一行文本 `"Application shutdown"`。
/// info | 信息
在 `open()` 函数中，`mode="a"` 指的是“追加”。因此这行文本会添加在文件已有内容之后，不会覆盖之前的内容。
///
/// tip | 提示
注意，本例使用 Python 标准的 `open()` 函数与文件交互。
这个函数执行 I/O（输入/输出）操作，需要“等待”内容写进磁盘。
但 `open()` 不使用 `async` 和 `await`。
因此，声明事件处理函数要使用 `def`，而不是 `async def`。
///
### `startup` 和 `shutdown` 一起使用 { #startup-and-shutdown-together }
启动和关闭的逻辑很可能是连接在一起的，你可能希望启动某个东西然后结束它，获取一个资源然后释放它等等。
在不共享逻辑或变量的不同函数中处理这些逻辑比较困难，因为你需要在全局变量中存储值或使用类似的方式。
因此，推荐使用上面所述的 `lifespan`。
## 技术细节 { #technical-details }
只是为好奇者提供的技术细节。🤓
在底层，这部分是 ASGI 技术规范中的 [Lifespan 协议](https://asgi.readthedocs.io/en/latest/specs/lifespan.html)的一部分，定义了称为 `startup` 和 `shutdown` 的事件。
/// info | 信息
你可以在 [Starlette 的 Lifespan 文档](https://www.starlette.dev/lifespan/) 中阅读更多关于 `lifespan` 处理器的内容。
包括如何处理生命周期状态，以便在代码的其他部分使用。
///
## 子应用 { #sub-applications }
🚨 请注意，这些生命周期事件（startup 和 shutdown）只会在主应用上执行，不会在[子应用 - 挂载](sub-applications.md)上执行。
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FILE: docs/zh/docs/advanced/generate-clients.md
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# 生成 SDK { #generating-sdks }
因为 **FastAPI** 基于 **OpenAPI** 规范，它的 API 可以用许多工具都能理解的标准格式来描述。
这让你可以轻松生成最新的**文档**、多语言的客户端库（**SDKs**），以及与代码保持同步的**测试**或**自动化工作流**。
本指南将带你为 FastAPI 后端生成一个 **TypeScript SDK**。
## 开源 SDK 生成器 { #open-source-sdk-generators }
一个功能多样的选择是 [OpenAPI Generator](https://openapi-generator.tech/)，它支持**多种编程语言**，可以根据你的 OpenAPI 规范生成 SDK。
对于 **TypeScript 客户端**，[Hey API](https://heyapi.dev/) 是为 TypeScript 生态打造的专用方案，提供优化的使用体验。
你还可以在 [OpenAPI.Tools](https://openapi.tools/#sdk) 上发现更多 SDK 生成器。
/// tip | 提示
FastAPI 会自动生成 **OpenAPI 3.1** 规范，因此你使用的任何工具都必须支持该版本。
///
## 来自 FastAPI 赞助商的 SDK 生成器 { #sdk-generators-from-fastapi-sponsors }
本节介绍的是由赞助 FastAPI 的公司提供的、具备**风险投资背景**或**公司支持**的方案。这些产品在高质量生成的 SDK 之上，提供了**更多特性**和**集成**。
通过 ✨ [**赞助 FastAPI**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author) ✨，这些公司帮助确保框架及其**生态**保持健康并且**可持续**。
他们的赞助也体现了对 FastAPI **社区**（也就是你）的高度承诺，不仅关注提供**优秀的服务**，也支持一个**健壮且繁荣的框架**——FastAPI。🙇
例如，你可以尝试：
* [Speakeasy](https://speakeasy.com/editor?utm_source=fastapi+repo&utm_medium=github+sponsorship)
* [Stainless](https://www.stainless.com/?utm_source=fastapi&utm_medium=referral)
* [liblab](https://developers.liblab.com/tutorials/sdk-for-fastapi?utm_source=fastapi)
其中一些方案也可能是开源的或提供免费层级，你可以不花钱就先试用。其他商业 SDK 生成器也可在网上找到。🤓
## 创建一个 TypeScript SDK { #create-a-typescript-sdk }
先从一个简单的 FastAPI 应用开始：
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial001_py310.py hl[7:9,12:13,16:17,21] *}
请注意，这些*路径操作*使用 `Item` 和 `ResponseMessage` 模型来定义它们的请求载荷和响应载荷。
### API 文档 { #api-docs }
访问 `/docs` 时，你会看到有用于请求发送和响应接收数据的**模式**：
之所以能看到这些模式，是因为它们在应用中用模型声明了。
这些信息会包含在应用的 **OpenAPI 模式** 中，并显示在 API 文档里。
OpenAPI 中包含的这些模型信息就是用于**生成客户端代码**的基础。
### Hey API { #hey-api }
当我们有了带模型的 FastAPI 应用后，可以使用 Hey API 来生成 TypeScript 客户端。最快的方式是通过 npx：
```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i http://localhost:8000/openapi.json -o src/client
```
这会在 `./src/client` 生成一个 TypeScript SDK。
你可以在其官网了解如何[安装 `@hey-api/openapi-ts`](https://heyapi.dev/openapi-ts/get-started)，以及阅读[生成结果](https://heyapi.dev/openapi-ts/output)的说明。
### 使用 SDK { #using-the-sdk }
现在你可以导入并使用客户端代码了。它可能是这样，并且你会发现方法有自动补全：
要发送的载荷也会有自动补全：
/// tip | 提示
请注意 `name` 和 `price` 的自动补全，它们是在 FastAPI 应用中的 `Item` 模型里定义的。
///
你发送的数据如果不符合要求，会在编辑器中显示内联错误：
响应对象同样有自动补全：
## 带有标签的 FastAPI 应用 { #fastapi-app-with-tags }
很多情况下，你的 FastAPI 应用会更大，你可能会用标签来划分不同组的*路径操作*。
例如，你可以有一个 **items** 相关的部分和另一个 **users** 相关的部分，它们可以用标签来分隔：
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial002_py310.py hl[21,26,34] *}
### 生成带标签的 TypeScript 客户端 { #generate-a-typescript-client-with-tags }
如果你为使用了标签的 FastAPI 应用生成客户端，通常也会根据标签来拆分客户端代码。
这样你就可以在客户端代码中把内容正确地组织和分组：
在这个例子中，你会有：
* `ItemsService`
* `UsersService`
### 客户端方法名 { #client-method-names }
现在，像 `createItemItemsPost` 这样的生成方法名看起来不太简洁：
```TypeScript
ItemsService.createItemItemsPost({name: "Plumbus", price: 5})
```
...这是因为客户端生成器会把每个*路径操作*的 OpenAPI 内部**操作 ID（operation ID）**用作方法名的一部分。
OpenAPI 要求每个操作 ID 在所有*路径操作*中都是唯一的，因此 FastAPI 会使用**函数名**、**路径**和**HTTP 方法/操作**来生成操作 ID，以确保其唯一性。
接下来我会告诉你如何改进。🤓
## 自定义操作 ID 与更好的方法名 { #custom-operation-ids-and-better-method-names }
你可以**修改**这些操作 ID 的**生成**方式，使之更简单，从而在客户端中得到**更简洁的方法名**。
在这种情况下，你需要用其他方式确保每个操作 ID 依然是**唯一**的。
例如，你可以确保每个*路径操作*都有一个标签，然后基于**标签**和*路径操作***名称**（函数名）来生成操作 ID。
### 自定义唯一 ID 生成函数 { #custom-generate-unique-id-function }
FastAPI 为每个*路径操作*使用一个**唯一 ID**，它既用于**操作 ID**，也用于请求或响应里任何需要的自定义模型名称。
你可以自定义这个函数。它接收一个 `APIRoute` 并返回一个字符串。
例如，这里使用第一个标签（你很可能只有一个标签）和*路径操作*名称（函数名）。
然后你可以把这个自定义函数通过 `generate_unique_id_function` 参数传给 **FastAPI**：
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial003_py310.py hl[6:7,10] *}
### 使用自定义操作 ID 生成 TypeScript 客户端 { #generate-a-typescript-client-with-custom-operation-ids }
现在再次生成客户端，你会看到方法名已经改进：
如你所见，方法名现在由标签和函数名组成，不再包含 URL 路径和 HTTP 操作的信息。
### 为客户端生成器预处理 OpenAPI 规范 { #preprocess-the-openapi-specification-for-the-client-generator }
生成的代码中仍有一些**重复信息**。
我们已经知道这个方法与 **items** 有关，因为它位于 `ItemsService`（来自标签），但方法名里仍然带有标签名前缀。😕
通常我们仍然希望在 OpenAPI 中保留它，以确保操作 ID 的**唯一性**。
但对于生成的客户端，我们可以在生成之前**修改** OpenAPI 的操作 ID，只是为了让方法名更美观、更**简洁**。
我们可以把 OpenAPI JSON 下载到 `openapi.json` 文件中，然后用如下脚本**移除这个标签前缀**：
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial004_py310.py *}
//// tab | Node.js
```Javascript
{!> ../../docs_src/generate_clients/tutorial004.js!}
```
////
这样，操作 ID 会从 `items-get_items` 之类的名字重命名为 `get_items`，从而让客户端生成器生成更简洁的方法名。
### 使用预处理后的 OpenAPI 生成 TypeScript 客户端 { #generate-a-typescript-client-with-the-preprocessed-openapi }
因为最终结果现在保存在 `openapi.json` 中，你需要更新输入位置：
```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i ./openapi.json -o src/client
```
生成新客户端后，你将拥有**简洁的方法名**，并具备**自动补全**、**内联错误**等功能：
## 优点 { #benefits }
使用自动生成的客户端时，你会获得以下内容的**自动补全**：
* 方法
* 请求体中的数据、查询参数等
* 响应数据
你还会为所有内容获得**内联错误**。
每当你更新后端代码并**重新生成**前端时，新的*路径操作*会作为方法可用，旧的方法会被移除，其他任何更改都会反映到生成的代码中。🤓
这也意味着如果有任何变更，它会自动**反映**到客户端代码中。而当你**构建**客户端时，如果所用数据存在任何**不匹配**，它会直接报错。
因此，你可以在开发周期的早期就**发现许多错误**，而不必等到错误在生产环境中暴露给最终用户后再去调试问题所在。✨
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FILE: docs/zh/docs/advanced/index.md
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# 高级用户指南 { #advanced-user-guide }
## 附加功能 { #additional-features }
主要的[教程 - 用户指南](../tutorial/index.md)足以带你了解 **FastAPI** 的所有主要特性。
在接下来的章节中，你将看到其他选项、配置和附加功能。
/// tip | 提示
接下来的章节**不一定是“高级”的**。
对于你的用例，解决方案很可能就在其中之一。
///
## 先阅读教程 { #read-the-tutorial-first }
仅凭主要[教程 - 用户指南](../tutorial/index.md)中的知识，你已经可以使用 **FastAPI** 的大多数功能。
接下来的章节默认你已经读过它，并理解其中的核心概念。
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FILE: docs/zh/docs/advanced/json-base64-bytes.md
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# 在 JSON 中使用 Base64 表示字节 { #json-with-bytes-as-base64 }
如果你的应用需要接收和发送 JSON 数据，但其中需要包含二进制数据，可以将其编码为 base64。
## Base64 与文件 { #base64-vs-files }
请先考虑是否可以使用 [请求文件](../tutorial/request-files.md) 来上传二进制数据，并使用 [自定义响应 - FileResponse](./custom-response.md#fileresponse--fileresponse-) 来发送二进制数据，而不是把它编码进 JSON。
JSON 只能包含 UTF-8 编码的字符串，因此无法直接包含原始字节。
Base64 可以把二进制数据编码为字符串，但为此会使用比原始二进制更多的字符，因此通常比直接使用文件的效率更低。
仅当你确实需要在 JSON 中包含二进制数据且无法使用文件时，才使用 base64。
## Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes }
你可以声明带有 `bytes` 字段的 Pydantic 模型，然后在模型配置中使用 `val_json_bytes` 指定用 base64 来验证输入的 JSON 数据；作为验证的一部分，它会将该 base64 字符串解码为字节。
{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:9,29:35] hl[9] *}
查看 `/docs` 时，你会看到字段 `data` 期望接收 base64 编码的字节：
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FILE: docs/zh/docs/advanced/openapi-webhooks.md
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# OpenAPI 网络钩子 { #openapi-webhooks }
有些情况下，您可能想告诉您的 API **用户**，您的应用程序可以携带一些数据调用*他们的*应用程序（给它们发送请求），通常是为了**通知**某种**事件**。
这意味着，与通常由您的用户向您的 API 发送请求的流程相反，是**您的 API**（或您的应用）可以**向他们的系统**（他们的 API、他们的应用）**发送请求**。
这通常被称为**网络钩子**（Webhook）。
## 使用网络钩子的步骤 { #webhooks-steps }
通常的过程是**您**在代码中**定义**要发送的消息，即**请求的主体**。
您还需要以某种方式定义您的应用程序将在**何时**发送这些请求或事件。
**用户**会以某种方式（例如在某个网页仪表板上）定义您的应用程序发送这些请求应该使用的 **URL**。
所有关于注册网络钩子的 URL 的**逻辑**以及发送这些请求的实际代码都由您决定。您可以在**自己的代码**中以任何想要的方式来编写它。
## 使用 `FastAPI` 和 OpenAPI 文档化网络钩子 { #documenting-webhooks-with-fastapi-and-openapi }
使用 **FastAPI**，您可以利用 OpenAPI 来自定义这些网络钩子的名称、您的应用可以发送的 HTTP 操作类型（例如 `POST`、`PUT` 等）以及您的应用将发送的**请求体**。
这能让您的用户更轻松地**实现他们的 API** 来接收您的**网络钩子**请求，他们甚至可能能够自动生成一些自己的 API 代码。
/// info | 信息
网络钩子在 OpenAPI 3.1.0 及以上版本中可用，FastAPI `0.99.0` 及以上版本支持。
///
## 带有网络钩子的应用程序 { #an-app-with-webhooks }
当您创建一个 **FastAPI** 应用程序时，有一个 `webhooks` 属性可以用来定义网络钩子，方式与您定义*路径操作*的时候相同，例如使用 `@app.webhooks.post()` 。
{* ../../docs_src/openapi_webhooks/tutorial001_py310.py hl[9:12,15:20] *}
您定义的网络钩子将被包含在 `OpenAPI` 的架构中，并出现在自动生成的**文档 UI** 中。
/// info | 信息
`app.webhooks` 对象实际上只是一个 `APIRouter` ，与您在使用多个文件来构建应用程序时所使用的类型相同。
///
请注意，使用网络钩子时，您实际上并没有声明一个*路径*（比如 `/items/` ），您传递的文本只是这个网络钩子的**标识符**（事件的名称）。例如在 `@app.webhooks.post("new-subscription")` 中，网络钩子的名称是 `new-subscription` 。
这是因为我们预计**您的用户**会以其他方式（例如通过网页仪表板）来定义他们希望接收网络钩子的请求的实际 **URL 路径**。
### 查看文档 { #check-the-docs }
现在您可以启动您的应用程序并访问 [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs)。
您会看到您的文档不仅有正常的*路径操作*显示，现在还多了一些**网络钩子**：
================================================
FILE: docs/zh/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md
================================================
# 路径操作的高级配置 { #path-operation-advanced-configuration }
## OpenAPI 的 operationId { #openapi-operationid }
/// warning
如果你并非 OpenAPI 的“专家”，你可能不需要这部分内容。
///
你可以在 *路径操作* 中通过参数 `operation_id` 设置要使用的 OpenAPI `operationId`。
务必确保每个操作的 `operation_id` 都是唯一的。
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001_py310.py hl[6] *}
### 使用 *路径操作函数* 的函数名作为 operationId { #using-the-path-operation-function-name-as-the-operationid }
如果你想用 API 的函数名作为 `operationId`，你可以遍历所有路径操作，并使用它们的 `APIRoute.name` 重写每个 *路径操作* 的 `operation_id`。
你应该在添加了所有 *路径操作* 之后执行此操作。
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial002_py310.py hl[2, 12:21, 24] *}
/// tip
如果你手动调用 `app.openapi()`，你应该在此之前更新 `operationId`。
///
/// warning
如果你这样做，务必确保你的每个 *路径操作函数* 的名字唯一。
即使它们在不同的模块中（Python 文件）。
///
## 从 OpenAPI 中排除 { #exclude-from-openapi }
使用参数 `include_in_schema` 并将其设置为 `False`，来从生成的 OpenAPI 方案中排除一个 *路径操作*（这样一来，就从自动化文档系统中排除掉了）：
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial003_py310.py hl[6] *}
## 来自 docstring 的高级描述 { #advanced-description-from-docstring }
你可以限制 *路径操作函数* 的 `docstring` 中用于 OpenAPI 的行数。
添加一个 `\f`（一个“换页”的转义字符）可以使 **FastAPI** 在那一位置截断用于 OpenAPI 的输出。
剩余部分不会出现在文档中，但是其他工具（比如 Sphinx）可以使用剩余部分。
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:27] *}
## 附加响应 { #additional-responses }
你可能已经见过如何为一个 *路径操作* 声明 `response_model` 和 `status_code`。
这定义了该 *路径操作* 主响应的元数据。
你也可以为它声明带有各自模型、状态码等的附加响应。
文档中有一个完整章节，你可以阅读这里的[OpenAPI 中的附加响应](additional-responses.md)。
## OpenAPI Extra { #openapi-extra }
当你在应用中声明一个 *路径操作* 时，**FastAPI** 会自动生成与该 *路径操作* 相关的元数据，以包含到 OpenAPI 方案中。
/// note | 技术细节
在 OpenAPI 规范中，这被称为 [Operation 对象](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#operation-object)。
///
它包含关于该 *路径操作* 的所有信息，并用于生成自动文档。
它包括 `tags`、`parameters`、`requestBody`、`responses` 等。
这个特定于 *路径操作* 的 OpenAPI 方案通常由 **FastAPI** 自动生成，但你也可以扩展它。
/// tip
这是一个较低层级的扩展点。
如果你只需要声明附加响应，更方便的方式是使用[OpenAPI 中的附加响应](additional-responses.md)。
///
你可以使用参数 `openapi_extra` 扩展某个 *路径操作* 的 OpenAPI 方案。
### OpenAPI 扩展 { #openapi-extensions }
例如，这个 `openapi_extra` 可用于声明 [OpenAPI 扩展](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#specificationExtensions)：
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial005_py310.py hl[6] *}
当你打开自动 API 文档时，你的扩展会显示在该 *路径操作* 的底部。
如果你查看最终生成的 OpenAPI（在你的 API 的 `/openapi.json`），你也会看到你的扩展作为该 *路径操作* 的一部分：
```JSON hl_lines="22"
{
"openapi": "3.1.0",
"info": {
"title": "FastAPI",
"version": "0.1.0"
},
"paths": {
"/items/": {
"get": {
"summary": "Read Items",
"operationId": "read_items_items__get",
"responses": {
"200": {
"description": "Successful Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {}
}
}
}
},
"x-aperture-labs-portal": "blue"
}
}
}
}
```
### 自定义 OpenAPI 路径操作方案 { #custom-openapi-path-operation-schema }
`openapi_extra` 中的字典会与该 *路径操作* 自动生成的 OpenAPI 方案进行深度合并。
因此，你可以在自动生成的方案上添加额外数据。
例如，你可以决定用自己的代码读取并验证请求，而不使用 FastAPI 与 Pydantic 的自动功能，但你仍然希望在 OpenAPI 方案中定义该请求。
你可以用 `openapi_extra` 来做到：
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006_py310.py hl[19:36, 39:40] *}
在这个示例中，我们没有声明任何 Pydantic 模型。事实上，请求体甚至没有被 解析 为 JSON，而是直接以 `bytes` 读取，并由函数 `magic_data_reader()` 以某种方式负责解析。
尽管如此，我们仍然可以声明请求体的预期方案。
### 自定义 OpenAPI 内容类型 { #custom-openapi-content-type }
使用同样的技巧，你可以用一个 Pydantic 模型来定义 JSON Schema，然后把它包含到该 *路径操作* 的自定义 OpenAPI 方案部分中。
即使请求中的数据类型不是 JSON，你也可以这样做。
例如，在这个应用中我们不使用 FastAPI 集成的从 Pydantic 模型提取 JSON Schema 的功能，也不使用对 JSON 的自动校验。实际上，我们将请求的内容类型声明为 YAML，而不是 JSON：
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[15:20, 22] *}
尽管我们没有使用默认的集成功能，我们仍然使用 Pydantic 模型手动生成我们想以 YAML 接收的数据的 JSON Schema。
然后我们直接使用请求并将请求体提取为 `bytes`。这意味着 FastAPI 甚至不会尝试将请求负载解析为 JSON。
接着在我们的代码中，我们直接解析该 YAML 内容，然后再次使用同一个 Pydantic 模型来验证该 YAML 内容：
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[24:31] *}
/// tip
这里我们复用了同一个 Pydantic 模型。
但同样地，我们也可以用其他方式对其进行验证。
///
================================================
FILE: docs/zh/docs/advanced/response-change-status-code.md
================================================
# 响应 - 更改状态码 { #response-change-status-code }
你可能之前已经了解到，你可以设置默认的[响应状态码](../tutorial/response-status-code.md)。
但在某些情况下，你需要返回一个不同于默认值的状态码。
## 使用场景 { #use-case }
例如，假设你想默认返回一个HTTP状态码为“OK”`200`。
但如果数据不存在，你想创建它，并返回一个HTTP状态码为“CREATED”`201`。
但你仍然希望能够使用`response_model`过滤和转换你返回的数据。
对于这些情况，你可以使用一个`Response`参数。
## 使用 `Response` 参数 { #use-a-response-parameter }
你可以在你的*路径操作函数*中声明一个`Response`类型的参数（就像你可以为cookies和头部做的那样）。
然后你可以在这个*临时*响应对象中设置`status_code`。
{* ../../docs_src/response_change_status_code/tutorial001_py310.py hl[1,9,12] *}
然后你可以像平常一样返回任何你需要的对象（例如一个`dict`或者一个数据库模型）。
如果你声明了一个`response_model`，它仍然会被用来过滤和转换你返回的对象。
**FastAPI**将使用这个*临时*响应来提取状态码（也包括cookies和头部），并将它们放入包含你返回的值的最终响应中，该响应由任何`response_model`过滤。
你也可以在依赖项中声明`Response`参数，并在其中设置状态码。但请注意，最后设置的状态码将会生效。
================================================
FILE: docs/zh/docs/advanced/response-cookies.md
================================================
# 响应Cookies { #response-cookies }
## 使用 `Response` 参数 { #use-a-response-parameter }
你可以在 *路径操作函数* 中定义一个类型为 `Response` 的参数，这样你就可以在这个临时响应对象中设置cookie了。
{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002_py310.py hl[1, 8:9] *}
而且你还可以根据你的需要响应不同的对象，比如常用的 `dict`，数据库model等。
如果你定义了 `response_model`，程序会自动根据`response_model`来过滤和转换你响应的对象。
**FastAPI** 会使用这个 *临时* 响应对象去装在这些cookies信息 (同样还有headers和状态码等信息), 最终会将这些信息和通过`response_model`转化过的数据合并到最终的响应里。
你也可以在依赖中定义`Response`参数，并设置cookie和header。
## 直接响应 `Response` { #return-a-response-directly }
你还可以在直接响应`Response`时直接创建cookies。
为此，你可以按照[直接返回 Response](response-directly.md)中的说明创建一个响应。
然后设置Cookies，并返回：
{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial001_py310.py hl[10:12] *}
/// tip | 提示
需要注意，如果你直接反馈一个response对象，而不是使用`Response`入参，FastAPI则会直接反馈你封装的response对象。
所以你需要确保你响应数据类型的正确性，如：你可以使用`JSONResponse`来兼容JSON的场景。
同时，你也应当仅反馈通过`response_model`过滤过的数据。
///
### 更多信息 { #more-info }
/// note | 技术细节
你也可以使用`from starlette.responses import Response` 或者 `from starlette.responses import JSONResponse`。
为了方便开发者，**FastAPI** 封装了相同数据类型，如`starlette.responses` 和 `fastapi.responses`。不过大部分response对象都是直接引用自Starlette。
因为`Response`对象可以非常便捷的设置headers和cookies，所以 **FastAPI** 同时也封装了`fastapi.Response`。
///
如果你想查看所有可用的参数和选项，可以参考 [Starlette 文档](https://www.starlette.dev/responses/#set-cookie)。
================================================
FILE: docs/zh/docs/advanced/response-directly.md
================================================
# 直接返回响应 { #return-a-response-directly }
当你创建一个 **FastAPI** *路径操作* 时，你可以正常返回以下任意一种数据：`dict`，`list`，Pydantic 模型，数据库模型等等。
如果你声明了 [响应模型](../tutorial/response-model.md)，FastAPI 会使用它通过 Pydantic 将数据序列化为 JSON。
如果你没有声明响应模型，**FastAPI** 会使用在 [JSON 兼容编码器](../tutorial/encoder.md) 中阐述的 `jsonable_encoder`。
然后，**FastAPI** 会在后台将这些兼容 JSON 的数据（比如字典）放到一个 `JSONResponse` 中，该 `JSONResponse` 会用来发送响应给客户端。
但是你可以在你的 *路径操作* 中直接返回一个 `JSONResponse`。
/// tip | 提示
通常使用 [响应模型](../tutorial/response-model.md) 会比直接返回 `JSONResponse` 拥有更好的性能，因为它会在 Rust 中使用 Pydantic 序列化数据。
///
## 返回 `Response` { #return-a-response }
事实上，你可以返回任意 `Response` 或者任意 `Response` 的子类。
/// info | 信息
`JSONResponse` 本身是一个 `Response` 的子类。
///
当你返回一个 `Response` 时，**FastAPI** 会直接传递它。
**FastAPI** 不会用 Pydantic 模型做任何数据转换，不会将响应内容转换成任何类型，等等。
这种特性给你极大的可扩展性。你可以返回任何数据类型，重写任何数据声明或者校验，等等。
这也带来了很大的责任。你必须确保你返回的数据是正确的、格式正确、可被序列化，等等。
## 在 `Response` 中使用 `jsonable_encoder` { #using-the-jsonable-encoder-in-a-response }
由于 **FastAPI** 并未对你返回的 `Response` 做任何改变，你必须确保你已经准备好响应内容。
例如，如果不首先将 Pydantic 模型转换为 `dict`，并将所有数据类型（如 `datetime`、`UUID` 等）转换为兼容 JSON 的类型，则不能将其放入 `JSONResponse` 中。
对于这些情况，在将数据传递给响应之前，你可以使用 `jsonable_encoder` 来转换你的数据：
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}
/// note | 技术细节
你也可以使用 `from starlette.responses import JSONResponse`。
出于方便，**FastAPI** 会提供与 `starlette.responses` 相同的 `fastapi.responses` 给开发者。但是大多数可用的响应都直接来自 Starlette。
///
## 返回自定义 `Response` { #returning-a-custom-response }
上面的例子展示了需要的所有部分，但还不够实用，因为你本可以只是直接返回 `item`，而 **FastAPI** 默认帮你把这个 `item` 放到 `JSONResponse` 中，又默认将其转换成了 `dict` 等等。
现在，让我们看看你如何才能返回一个自定义的响应。
假设你想要返回一个 [XML](https://en.wikipedia.org/wiki/XML) 响应。
你可以把你的 XML 内容放到一个字符串中，放到一个 `Response` 中，然后返回：
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}
## 响应模型如何工作 { #how-a-response-model-works }
当你在路径操作中声明一个 [响应模型 - 返回类型](../tutorial/response-model.md) 时，**FastAPI** 会使用它通过 Pydantic 将数据序列化为 JSON。
{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}
由于这些工作会在 Rust 侧完成，性能将比在常规 Python 中配合 `JSONResponse` 类完成要好得多。
当使用 `response_model` 或返回类型时，FastAPI 不会使用 `jsonable_encoder` 来转换数据（那样会更慢），也不会使用 `JSONResponse` 类。
相反，它会采用使用该响应模型（或返回类型）由 Pydantic 生成的 JSON 字节，并直接返回一个具有正确 JSON 媒体类型（`application/json`）的 `Response`。
## 说明 { #notes }
当你直接返回 `Response` 时，它的数据既没有校验，又不会进行转换（序列化），也不会自动生成文档。
但是你仍可以参考 [OpenAPI 中的额外响应](additional-responses.md) 给响应编写文档。
在后续的章节中你可以了解到如何使用/声明这些自定义的 `Response` 的同时还保留自动化的数据转换和文档等。
================================================
FILE: docs/zh/docs/advanced/response-headers.md
================================================
# 响应头 { #response-headers }
## 使用 `Response` 参数 { #use-a-response-parameter }
你可以在你的*路径操作函数*中声明一个 `Response` 类型的参数（就像你可以为 cookies 做的那样）。
然后你可以在这个*临时*响应对象中设置头部。
{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002_py310.py hl[1, 7:8] *}
然后你可以像平常一样返回任何你需要的对象（例如一个 `dict` 或者一个数据库模型）。
如果你声明了一个 `response_model`，它仍然会被用来过滤和转换你返回的对象。
**FastAPI** 将使用这个*临时*响应来提取头部（也包括 cookies 和状态码），并将它们放入包含你返回的值的最终响应中，该响应由任何 `response_model` 过滤。
你也可以在依赖项中声明 `Response` 参数，并在其中设置头部（和 cookies）。
## 直接返回 `Response` { #return-a-response-directly }
你也可以在直接返回 `Response` 时添加头部。
按照[直接返回响应](response-directly.md)中所述创建响应，并将头部作为附加参数传递：
{* ../../docs_src/response_headers/tutorial001_py310.py hl[10:12] *}
/// note | 技术细节
你也可以使用 `from starlette.responses import Response` 或 `from starlette.responses import JSONResponse`。
**FastAPI** 提供了与 `fastapi.responses` 相同的 `starlette.responses`，只是为了方便你（开发者）。但是，大多数可用的响应都直接来自 Starlette。
由于 `Response` 经常用于设置头部和 cookies，**FastAPI** 还在 `fastapi.Response` 中提供了它。
///
## 自定义头部 { #custom-headers }
请注意，可以通过[使用 `X-` 前缀](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers)添加自定义专有头部。
但是，如果你有自定义头部，并希望浏览器中的客户端能够看到它们，你需要将它们添加到你的 CORS 配置中（在 [CORS（跨源资源共享）](../tutorial/cors.md) 中阅读更多），使用在 [Starlette 的 CORS 文档](https://www.starlette.dev/middleware/#corsmiddleware)中记录的 `expose_headers` 参数。
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FILE: docs/zh/docs/advanced/security/http-basic-auth.md
================================================
# HTTP 基础授权 { #http-basic-auth }
最简单的用例是使用 HTTP 基础授权（HTTP Basic Auth）。
在 HTTP 基础授权中，应用需要请求头包含用户名与密码。
如果没有接收到 HTTP 基础授权，就返回 HTTP 401 `"Unauthorized"` 错误。
并返回响应头 `WWW-Authenticate`，其值为 `Basic`，以及可选的 `realm` 参数。
HTTP 基础授权让浏览器显示内置的用户名与密码提示。
输入用户名与密码后，浏览器会把它们自动发送至请求头。
## 简单的 HTTP 基础授权 { #simple-http-basic-auth }
* 导入 `HTTPBasic` 与 `HTTPBasicCredentials`
* 使用 `HTTPBasic` 创建**安全方案**
* 在*路径操作*的依赖项中使用 `security`
* 返回类型为 `HTTPBasicCredentials` 的对象：
* 包含发送的 `username` 与 `password`
{* ../../docs_src/security/tutorial006_an_py310.py hl[4,8,12] *}
第一次打开 URL（或在 API 文档中点击 **Execute** 按钮）时，浏览器要求输入用户名与密码：
## 检查用户名 { #check-the-username }
以下是更完整的示例。
使用依赖项检查用户名与密码是否正确。
为此要使用 Python 标准模块 [`secrets`](https://docs.python.org/3/library/secrets.html) 检查用户名与密码。
`secrets.compare_digest()` 需要仅包含 ASCII 字符（英语字符）的 `bytes` 或 `str`，这意味着它不适用于像`á`一样的字符，如 `Sebastián`。
为了解决这个问题，我们首先将 `username` 和 `password` 转换为使用 UTF-8 编码的 `bytes` 。
然后我们可以使用 `secrets.compare_digest()` 来确保 `credentials.username` 是 `"stanleyjobson"`，且 `credentials.password` 是`"swordfish"`。
{* ../../docs_src/security/tutorial007_an_py310.py hl[1,12:24] *}
这类似于：
```Python
if not (credentials.username == "stanleyjobson") or not (credentials.password == "swordfish"):
# Return some error
...
```
但使用 `secrets.compare_digest()`，可以防御**时差攻击**，更加安全。
### 时差攻击 { #timing-attacks }
什么是**时差攻击**？
假设攻击者试图猜出用户名与密码。
他们发送用户名为 `johndoe`，密码为 `love123` 的请求。
然后，Python 代码执行如下操作：
```Python
if "johndoe" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
...
```
但就在 Python 比较完 `johndoe` 的第一个字母 `j` 与 `stanleyjobson` 的 `s` 时，Python 就已经知道这两个字符串不相同了，它会这么想，**没必要浪费更多时间执行剩余字母的对比计算了**。应用立刻就会返回**错误的用户或密码**。
但接下来，攻击者继续尝试 `stanleyjobsox` 和 密码 `love123`。
应用代码会执行类似下面的操作：
```Python
if "stanleyjobsox" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
...
```
此时，Python 要对比 `stanleyjobsox` 与 `stanleyjobson` 中的 `stanleyjobso`，才能知道这两个字符串不一样。因此会多花费几微秒来返回**错误的用户或密码**。
#### 反应时间对攻击者的帮助 { #the-time-to-answer-helps-the-attackers }
通过服务器花费了更多微秒才发送**错误的用户或密码**响应，攻击者会知道猜对了一些内容，起码开头字母是正确的。
然后，他们就可以放弃 `johndoe`，再用类似 `stanleyjobsox` 的内容进行尝试。
#### **专业**攻击 { #a-professional-attack }
当然，攻击者不用手动操作，而是编写每秒能执行成千上万次测试的攻击程序，每次都会找到更多正确字符。
但是，在您的应用的**帮助**下，攻击者利用时间差，就能在几分钟或几小时内，以这种方式猜出正确的用户名和密码。
#### 使用 `secrets.compare_digest()` 修补 { #fix-it-with-secrets-compare-digest }
在此，代码中使用了 `secrets.compare_digest()`。
简单的说，它使用相同的时间对比 `stanleyjobsox` 和 `stanleyjobson`，还有 `johndoe` 和 `stanleyjobson`。对比密码时也一样。
在代码中使用 `secrets.compare_digest()` ，就可以安全地防御这整类安全攻击。
### 返回错误 { #return-the-error }
检测到凭证不正确后，返回 `HTTPException` 及状态码 401（与无凭证时返回的内容一样），并添加响应头 `WWW-Authenticate`，让浏览器再次显示登录提示：
{* ../../docs_src/security/tutorial007_an_py310.py hl[26:30] *}
================================================
FILE: docs/zh/docs/advanced/security/index.md
================================================
# 高级安全 { #advanced-security }
## 附加特性 { #additional-features }
除 [教程 - 用户指南: 安全性](../../tutorial/security/index.md) 中涵盖的功能之外，还有一些额外的功能来处理安全性。
/// tip | 提示
接下来的章节**并不一定是 "高级的"**。
而且对于你的使用场景来说，解决方案很可能就在其中。
///
## 先阅读教程 { #read-the-tutorial-first }
接下来的部分假设你已经阅读了主要的 [教程 - 用户指南: 安全性](../../tutorial/security/index.md)。
它们都基于相同的概念，但支持一些额外的功能。
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FILE: docs/zh/docs/advanced/security/oauth2-scopes.md
================================================
# OAuth2 作用域 { #oauth2-scopes }
你可以在 **FastAPI** 中直接使用 OAuth2 作用域（Scopes），它们已无缝集成。
这样你就可以按照 OAuth2 标准，构建更精细的权限系统，并将其集成进你的 OpenAPI 应用（以及 API 文档）中。
带作用域的 OAuth2 是很多大型身份验证提供商使用的机制，例如 Facebook、Google、GitHub、Microsoft、X (Twitter) 等。它们用它来为用户和应用授予特定权限。
每次你“使用” Facebook、Google、GitHub、Microsoft、X (Twitter) “登录”时，该应用就在使用带作用域的 OAuth2。
本节将介绍如何在你的 **FastAPI** 应用中，使用相同的带作用域的 OAuth2 管理认证与授权。
/// warning | 警告
本节内容相对进阶，如果你刚开始，可以先跳过。
你并不一定需要 OAuth2 作用域，你也可以用你自己的方式处理认证与授权。
但带作用域的 OAuth2 能很好地集成进你的 API（通过 OpenAPI）和 API 文档。
不过，无论如何，你都可以在代码中按需强制这些作用域，或任何其它安全/授权需求。
很多情况下，带作用域的 OAuth2 可能有点“大材小用”。
但如果你确实需要它，或者只是好奇，请继续阅读。
///
## OAuth2 作用域与 OpenAPI { #oauth2-scopes-and-openapi }
OAuth2 规范将“作用域”定义为由空格分隔的字符串列表。
这些字符串的内容可以是任意格式，但不应包含空格。
这些作用域表示“权限”。
在 OpenAPI（例如 API 文档）中，你可以定义“安全方案”（security schemes）。
当这些安全方案使用 OAuth2 时，你还可以声明并使用作用域。
每个“作用域”只是一个（不带空格的）字符串。
它们通常用于声明特定的安全权限，例如：
* 常见示例：`users:read` 或 `users:write`
* Facebook / Instagram 使用 `instagram_basic`
* Google 使用 `https://www.googleapis.com/auth/drive`
/// info | 信息
在 OAuth2 中，“作用域”只是一个声明所需特定权限的字符串。
是否包含像 `:` 这样的字符，或者是不是一个 URL，并不重要。
这些细节取决于具体实现。
对 OAuth2 而言，它们都只是字符串。
///
## 全局纵览 { #global-view }
首先，让我们快速看看与**用户指南**中 [OAuth2 实现密码（含哈希）、Bearer + JWT 令牌](../../tutorial/security/oauth2-jwt.md) 示例相比有哪些变化。现在开始使用 OAuth2 作用域：
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[5,9,13,47,65,106,108:116,122:126,130:136,141,157] *}
下面我们逐步回顾这些更改。
## OAuth2 安全方案 { #oauth2-security-scheme }
第一个变化是：我们在声明 OAuth2 安全方案时，添加了两个可用的作用域 `me` 和 `items`。
参数 `scopes` 接收一个 `dict`，以作用域为键、描述为值：
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[63:66] *}
因为我们现在声明了这些作用域，所以当你登录/授权时，它们会显示在 API 文档里。
你可以选择要授予访问权限的作用域：`me` 和 `items`。
这与使用 Facebook、Google、GitHub 等登录时授予权限的机制相同：
## 带作用域的 JWT 令牌 { #jwt-token-with-scopes }
现在，修改令牌的*路径操作*以返回请求的作用域。
我们仍然使用 `OAuth2PasswordRequestForm`。它包含 `scopes` 属性，其值是 `list[str]`，包含请求中接收到的每个作用域。
我们把这些作用域作为 JWT 令牌的一部分返回。
/// danger | 危险
为简单起见，此处我们只是把接收到的作用域直接添加到了令牌中。
但在你的应用里，为了安全起见，你应该只添加该用户实际能够拥有的作用域，或你预先定义的作用域。
///
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[157] *}
## 在*路径操作*与依赖项中声明作用域 { #declare-scopes-in-path-operations-and-dependencies }
现在我们声明，路径操作 `/users/me/items/` 需要作用域 `items`。
为此，从 `fastapi` 导入并使用 `Security`。
你可以用 `Security` 来声明依赖（就像 `Depends` 一样），但 `Security` 还接收一个 `scopes` 参数，其值是作用域（字符串）列表。
在这里，我们把依赖函数 `get_current_active_user` 传给 `Security`（就像用 `Depends` 一样）。
同时还传入一个作用域 `list`，此处仅包含一个作用域：`items`（也可以包含更多）。
依赖函数 `get_current_active_user` 也可以声明子依赖，不仅可以用 `Depends`，也可以用 `Security`。它声明了自己的子依赖函数（`get_current_user`），并添加了更多的作用域需求。
在这个例子里，它需要作用域 `me`（也可以需要多个作用域）。
/// note | 注意
不必在不同位置添加不同的作用域。
这里这样做，是为了演示 **FastAPI** 如何处理在不同层级声明的作用域。
///
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[5,141,172] *}
/// info | 技术细节
`Security` 实际上是 `Depends` 的子类，它只多了一个我们稍后会看到的参数。
但当你使用 `Security` 而不是 `Depends` 时，**FastAPI** 会知道它可以声明安全作用域，在内部使用它们，并用 OpenAPI 文档化 API。
另外，从 `fastapi` 导入的 `Query`、`Path`、`Depends`、`Security` 等，实际上都是返回特殊类的函数。
///
## 使用 `SecurityScopes` { #use-securityscopes }
现在更新依赖项 `get_current_user`。
上面那些依赖会用到它。
这里我们使用之前创建的同一个 OAuth2 方案，并把它声明为依赖：`oauth2_scheme`。
因为这个依赖函数本身没有任何作用域需求，所以我们可以用 `Depends(oauth2_scheme)`，当不需要指定安全作用域时，不必使用 `Security`。
我们还声明了一个从 `fastapi.security` 导入的特殊参数 `SecurityScopes` 类型。
这个 `SecurityScopes` 类类似于 `Request`（`Request` 用来直接获取请求对象）。
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[9,106] *}
## 使用 `scopes` { #use-the-scopes }
参数 `security_scopes` 的类型是 `SecurityScopes`。
它会有一个 `scopes` 属性，包含一个列表，里面是它自身以及所有把它作为子依赖的依赖项所需要的所有作用域。也就是说，所有“依赖者”……这可能有点绕，下面会再次解释。
`security_scopes` 对象（类型为 `SecurityScopes`）还提供了一个 `scope_str` 属性，它是一个用空格分隔这些作用域的单个字符串（我们将会用到它）。
我们创建一个 `HTTPException`，后面可以在多个位置复用（`raise`）它。
在这个异常中，我们包含所需的作用域（如果有的话），以空格分隔的字符串（使用 `scope_str`）。我们把这个包含作用域的字符串放在 `WWW-Authenticate` 响应头中（这是规范要求的一部分）。
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[106,108:116] *}
## 校验 `username` 与数据形状 { #verify-the-username-and-data-shape }
我们校验是否获取到了 `username`，并提取作用域。
然后使用 Pydantic 模型验证这些数据（捕获 `ValidationError` 异常），如果读取 JWT 令牌或用 Pydantic 验证数据时出错，就抛出我们之前创建的 `HTTPException`。
为此，我们给 Pydantic 模型 `TokenData` 添加了一个新属性 `scopes`。
通过用 Pydantic 验证数据，我们可以确保确实得到了例如一个由作用域组成的 `list[str]`，以及一个 `str` 类型的 `username`。
而不是，例如得到一个 `dict` 或其它什么，这可能会在后续某个时刻破坏应用，形成安全风险。
我们还验证是否存在该用户名的用户，如果没有，就抛出前面创建的同一个异常。
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[47,117:129] *}
## 校验 `scopes` { #verify-the-scopes }
现在我们要验证，这个依赖以及所有依赖者（包括*路径操作*）所需的所有作用域，是否都包含在接收到的令牌里的作用域中，否则就抛出 `HTTPException`。
为此，我们使用 `security_scopes.scopes`，它包含一个由这些作用域组成的 `list[str]`。
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[130:136] *}
## 依赖树与作用域 { #dependency-tree-and-scopes }
再次回顾这个依赖树与作用域。
由于 `get_current_active_user` 依赖把 `get_current_user` 作为子依赖，因此在 `get_current_active_user` 中声明的作用域 `"me"` 会被包含在传给 `get_current_user` 的 `security_scopes.scopes` 所需作用域列表中。
*路径操作*本身也声明了一个作用域 `"items"`，它也会包含在传给 `get_current_user` 的 `security_scopes.scopes` 列表中。
依赖与作用域的层级结构如下：
* *路径操作* `read_own_items` 包含：
* 带有依赖的必需作用域 `["items"]`：
* `get_current_active_user`：
* 依赖函数 `get_current_active_user` 包含：
* 带有依赖的必需作用域 `["me"]`：
* `get_current_user`：
* 依赖函数 `get_current_user` 包含：
* 自身不需要任何作用域。
* 一个使用 `oauth2_scheme` 的依赖。
* 一个类型为 `SecurityScopes` 的 `security_scopes` 参数：
* 该 `security_scopes` 参数有一个 `scopes` 属性，它是一个包含上面所有已声明作用域的 `list`，因此：
* 对于*路径操作* `read_own_items`，`security_scopes.scopes` 将包含 `["me", "items"]`。
* 对于*路径操作* `read_users_me`，`security_scopes.scopes` 将包含 `["me"]`，因为它在依赖 `get_current_active_user` 中被声明。
* 对于*路径操作* `read_system_status`，`security_scopes.scopes` 将包含 `[]`（空列表），因为它既没有声明任何带 `scopes` 的 `Security`，其依赖 `get_current_user` 也没有声明任何 `scopes`。
/// tip | 提示
这里重要且“神奇”的地方是，`get_current_user` 在检查每个*路径操作*时会得到不同的 `scopes` 列表。
这一切都取决于为该特定*路径操作*在其自身以及依赖树中的每个依赖里声明的 `scopes`。
///
## 关于 `SecurityScopes` 的更多细节 { #more-details-about-securityscopes }
你可以在任意位置、多个位置使用 `SecurityScopes`，不一定非得在“根”依赖里。
它总会包含当前 `Security` 依赖中以及所有依赖者在“该特定”*路径操作*和“该特定”依赖树里声明的安全作用域。
因为 `SecurityScopes` 会包含依赖者声明的所有作用域，你可以在一个核心依赖函数里用它验证令牌是否具有所需作用域，然后在不同的*路径操作*里声明不同的作用域需求。
它们会针对每个*路径操作*分别检查。
## 查看文档 { #check-it }
打开 API 文档，你可以进行身份验证，并指定要授权的作用域。
如果你不选择任何作用域，你依然会“通过认证”，但当你访问 `/users/me/` 或 `/users/me/items/` 时，会收到一个错误，提示你没有足够的权限。你仍然可以访问 `/status/`。
如果你选择了作用域 `me`，但没有选择作用域 `items`，你可以访问 `/users/me/`，但不能访问 `/users/me/items/`。
当第三方应用使用用户提供的令牌访问这些*路径操作*时，也会发生同样的情况，取决于用户授予该应用了多少权限。
## 关于第三方集成 { #about-third-party-integrations }
在这个示例中我们使用的是 OAuth2 的“password”流。
当我们登录自己的应用（很可能还有我们自己的前端）时，这是合适的。
因为我们可以信任它来接收 `username` 和 `password`，毕竟我们掌控它。
但如果你在构建一个 OAuth2 应用，让其它应用来连接（也就是说，你在构建等同于 Facebook、Google、GitHub 等的身份验证提供商），你应该使用其它的流。
最常见的是隐式流（implicit flow）。
最安全的是代码流（authorization code flow），但实现更复杂，需要更多步骤。也因为更复杂，很多提供商最终会建议使用隐式流。
/// note | 注意
每个身份验证提供商常常会用不同的方式给它们的流命名，以融入自己的品牌。
但归根结底，它们实现的都是同一个 OAuth2 标准。
///
**FastAPI** 在 `fastapi.security.oauth2` 中为所有这些 OAuth2 身份验证流提供了工具。
## 装饰器 `dependencies` 中的 `Security` { #security-in-decorator-dependencies }
就像你可以在装饰器的 `dependencies` 参数中定义 `Depends` 的 `list`（详见[路径操作装饰器依赖项](../../tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md)），你也可以在那儿配合 `Security` 使用 `scopes`。
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FILE: docs/zh/docs/advanced/settings.md
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# 设置和环境变量 { #settings-and-environment-variables }
在许多情况下，你的应用可能需要一些外部设置或配置，例如密钥、数据库凭据、电子邮件服务的凭据等。
这些设置中的大多数是可变的（可能会改变），例如数据库 URL。并且很多可能是敏感的，比如密钥。
因此，通常会将它们提供为由应用程序读取的环境变量。
/// tip | 提示
要理解环境变量，你可以阅读[环境变量](../environment-variables.md)。
///
## 类型和验证 { #types-and-validation }
这些环境变量只能处理文本字符串，因为它们在 Python 之外，并且必须与其他程序及系统的其余部分兼容（甚至与不同的操作系统，如 Linux、Windows、macOS）。
这意味着，在 Python 中从环境变量读取的任何值都是 `str` 类型，任何到不同类型的转换或任何验证都必须在代码中完成。
## Pydantic 的 `Settings` { #pydantic-settings }
幸运的是，Pydantic 提供了一个很好的工具来处理来自环境变量的这些设置：[Pydantic：Settings 管理](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/)。
### 安装 `pydantic-settings` { #install-pydantic-settings }
首先，确保你创建并激活了[虚拟环境](../virtual-environments.md)，然后安装 `pydantic-settings` 包：
然后查看子应用文档 [http://127.0.0.1:8000/subapi/docs](http://127.0.0.1:8000/subapi/docs)。
下图显示的是子应用的 API 文档，也是只包括其自有的*路径操作*，所有这些路径操作都在 `/subapi` 子路径前缀下。
两个用户界面都可以正常运行，因为浏览器能够与每个指定的应用或子应用会话。
### 技术细节：`root_path` { #technical-details-root-path }
以上述方式挂载子应用时，FastAPI 使用 ASGI 规范中的 `root_path` 机制处理挂载子应用路径之间的通信。
这样，子应用就可以为自动文档使用路径前缀。
并且子应用还可以再挂载子应用，一切都会正常运行，FastAPI 可以自动处理所有 `root_path`。
关于 `root_path` 及如何显式使用 `root_path` 的内容，详见[使用代理](behind-a-proxy.md)一章。
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FILE: docs/zh/docs/advanced/templates.md
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# 模板 { #templates }
**FastAPI** 支持多种模板引擎。
Flask 等工具使用的 Jinja2 是最用的模板引擎。
在 Starlette 的支持下，**FastAPI** 应用可以直接使用工具轻易地配置 Jinja2。
## 安装依赖项 { #install-dependencies }
确保你创建一个[虚拟环境](../virtual-environments.md)，激活它，并安装 `jinja2`：
您可以在输入框中输入消息并发送：
您的 **FastAPI** 应用程序将通过 WebSockets 回复：
您可以发送（和接收）多条消息：
所有这些消息都将使用同一个 WebSocket 连接。
## 使用 `Depends` 和其他依赖项 { #using-depends-and-others }
在 WebSocket 端点中，您可以从 `fastapi` 导入并使用以下内容：
* `Depends`
* `Security`
* `Cookie`
* `Header`
* `Path`
* `Query`
它们的工作方式与其他 FastAPI 端点/*路径操作* 相同：
{* ../../docs_src/websockets_/tutorial002_an_py310.py hl[68:69,82] *}
/// info
由于这是一个 WebSocket，抛出 `HTTPException` 并不是很合理，而是抛出 `WebSocketException`。
您可以使用[规范中定义的有效代码](https://tools.ietf.org/html/rfc6455#section-7.4.1)。
///
### 尝试带有依赖项的 WebSockets { #try-the-websockets-with-dependencies }
运行你的应用程序：
## 处理断开连接和多个客户端 { #handling-disconnections-and-multiple-clients }
当 WebSocket 连接关闭时，`await websocket.receive_text()` 将引发 `WebSocketDisconnect` 异常，您可以捕获并处理该异常，就像本示例中的示例一样。
{* ../../docs_src/websockets_/tutorial003_py310.py hl[79:81] *}
尝试以下操作：
* 使用多个浏览器选项卡打开应用程序。
* 从这些选项卡中发送消息。
* 然后关闭其中一个选项卡。
这将引发 `WebSocketDisconnect` 异常，并且所有其他客户端都会收到类似以下的消息：
```
Client #1596980209979 left the chat
```
/// tip
上面的应用程序是一个最小和简单的示例，用于演示如何处理和向多个 WebSocket 连接广播消息。
但请记住，由于所有内容都在内存中以单个列表的形式处理，因此它只能在进程运行时工作，并且只能使用单个进程。
如果您需要与 FastAPI 集成更简单但更强大的功能，支持 Redis、PostgreSQL 或其他功能，请查看 [encode/broadcaster](https://github.com/encode/broadcaster)。
///
## 更多信息 { #more-info }
要了解更多选项，请查看 Starlette 的文档：
* [`WebSocket` 类](https://www.starlette.dev/websockets/)。
* [基于类的 WebSocket 处理](https://www.starlette.dev/endpoints/#websocketendpoint)。
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FILE: docs/zh/docs/advanced/wsgi.md
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# 包含 WSGI - Flask，Django，其它 { #including-wsgi-flask-django-others }
您可以挂载 WSGI 应用，正如您在 [子应用 - 挂载](sub-applications.md)、[在代理之后](behind-a-proxy.md) 中所看到的那样。
为此, 您可以使用 `WSGIMiddleware` 来包装你的 WSGI 应用，如：Flask，Django，等等。
## 使用 `WSGIMiddleware` { #using-wsgimiddleware }
/// info | 信息
需要安装 `a2wsgi`，例如使用 `pip install a2wsgi`。
///
您需要从 `a2wsgi` 导入 `WSGIMiddleware`。
然后使用该中间件包装 WSGI 应用（例如 Flask）。
之后将其挂载到某一个路径下。
{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py310.py hl[1,3,23] *}
/// note | 注意
之前推荐使用 `fastapi.middleware.wsgi` 中的 `WSGIMiddleware`，但它现在已被弃用。
建议改用 `a2wsgi` 包，使用方式保持不变。
只要确保已安装 `a2wsgi` 包，并且从 `a2wsgi` 正确导入 `WSGIMiddleware` 即可。
///
## 检查 { #check-it }
现在，所有定义在 `/v1/` 路径下的请求将会被 Flask 应用处理。
其余的请求则会被 **FastAPI** 处理。
如果你运行它并访问 [http://localhost:8000/v1/](http://localhost:8000/v1/)，你将会看到由 Flask 返回的响应：
```txt
Hello, World from Flask!
```
如果你访问 [http://localhost:8000/v2](http://localhost:8000/v2)，你将会看到由 FastAPI 返回的响应：
```JSON
{
"message": "Hello World"
}
```
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FILE: docs/zh/docs/alternatives.md
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# 替代方案、灵感与对比 { #alternatives-inspiration-and-comparisons }
是什么启发了 **FastAPI**，它与替代方案的比较，以及它从中学到的东西。
## 介绍 { #intro }
没有前人的工作，就不会有 **FastAPI**。
在它诞生之前，已经有许多工具为其提供了灵感。
我曾经多年避免创建一个新框架。起初，我尝试用许多不同的框架、插件和工具来解决 **FastAPI** 所覆盖的全部功能。
但在某个时刻，除了创造一个能提供所有这些功能的东西之外，别无选择；它要吸收以往工具的最佳理念，并以尽可能好的方式组合起来，利用之前都不存在的语言特性（Python 3.6+ 类型提示）。
## 先前的工具 { #previous-tools }
### [Django](https://www.djangoproject.com/) { #django }
它是最流行且被广泛信任的 Python 框架。被用于构建 Instagram 等系统。
它与关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL）耦合相对紧密，因此若要以 NoSQL 数据库（如 Couchbase、MongoDB、Cassandra 等）作为主要存储引擎并不容易。
它最初用于在后端生成 HTML，而不是创建由现代前端（如 React、Vue.js、Angular）或与之通信的其他系统（如 IoT 设备）使用的 API。
### [Django REST Framework](https://www.django-rest-framework.org/) { #django-rest-framework }
Django REST framework 作为一个灵活工具箱而创建，用于在底层使用 Django 构建 Web API，从而增强其 API 能力。
它被包括 Mozilla、Red Hat、Eventbrite 在内的许多公司使用。
它是最早的“自动 API 文档”的范例之一，这正是启发“寻找” **FastAPI** 的最初想法之一。
/// note | 注意
Django REST Framework 由 Tom Christie 创建。他也是 Starlette 和 Uvicorn 的作者，**FastAPI** 就是基于它们构建的。
///
/// check | 启发 **FastAPI**：
提供自动化的 API 文档 Web 界面。
///
### [Flask](https://flask.palletsprojects.com) { #flask }
Flask 是一个“微框架”，它不包含数据库集成，也没有像 Django 那样的许多默认内建功能。
这种简单与灵活使得可以将 NoSQL 数据库作为主要的数据存储系统。
由于非常简单，它相对直观易学，尽管文档在某些部分略显偏技术。
它也常用于不一定需要数据库、用户管理，或任何 Django 预构建功能的应用；当然，许多这类功能可以通过插件添加。
这种组件解耦、可按需扩展的“微框架”特性，是我想保留的关键点。
鉴于 Flask 的简洁，它似乎非常适合构建 API。接下来要找的，就是 Flask 版的 “Django REST Framework”。
/// check | 启发 **FastAPI**：
- 成为微框架，便于按需组合所需的工具与组件。
- 提供简单易用的路由系统。
///
### [Requests](https://requests.readthedocs.io) { #requests }
**FastAPI** 实际上不是 **Requests** 的替代品。它们的作用范围完全不同。
在 FastAPI 应用程序内部使用 Requests 其实非常常见。
尽管如此，FastAPI 依然从 Requests 中获得了不少灵感。
**Requests** 是一个用于与 API 交互（作为客户端）的库，而 **FastAPI** 是一个用于构建 API（作为服务端）的库。
它们处在某种意义上的“对立端”，彼此互补。
Requests 设计非常简单直观，易于使用，且有合理的默认值。同时它也非常强大、可定制。
这就是为什么，正如其官网所说：
> Requests 是有史以来下载量最高的 Python 包之一
它的用法非常简单。例如，进行一次 `GET` 请求，你会这样写：
```Python
response = requests.get("http://example.com/some/url")
```
对应地，FastAPI 的 API 路径操作可能看起来是这样的：
```Python hl_lines="1"
@app.get("/some/url")
def read_url():
return {"message": "Hello World"}
```
可以看到 `requests.get(...)` 与 `@app.get(...)` 的相似之处。
/// check | 启发 **FastAPI**：
* 提供简单直观的 API。
* 直接、自然地使用 HTTP 方法名（操作）。
* 具备合理默认值，同时支持强大定制能力。
///
### [Swagger](https://swagger.io/) / [OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/) { #swagger-openapi }
我想从 Django REST Framework 得到的主要特性之一是自动 API 文档。
随后我发现有一个用于用 JSON（或 YAML，JSON 的扩展）来描述 API 的标准，称为 Swagger。
并且已经有了用于 Swagger API 的 Web 用户界面。因此，只要能为 API 生成 Swagger 文档，就能自动使用这个 Web 界面。
后来，Swagger 交由 Linux 基金会管理，并更名为 OpenAPI。
因此，在谈到 2.0 版本时人们常说 “Swagger”，而 3+ 版本则称为 “OpenAPI”。
/// check | 启发 **FastAPI**：
采用并使用开放的 API 规范标准，而非自定义模式。
并集成基于标准的用户界面工具：
* [Swagger UI](https://github.com/swagger-api/swagger-ui)
* [ReDoc](https://github.com/Rebilly/ReDoc)
选择这两者是因为它们相当流行且稳定；但稍作搜索，你就能找到数十种 OpenAPI 的替代用户界面（都可以与 **FastAPI** 搭配使用）。
///
### Flask REST 框架 { #flask-rest-frameworks }
有若干基于 Flask 的 REST 框架，但在投入时间精力深入调研后，我发现许多已停止维护或被弃用，并存在多处未解决问题，不太适合采用。
### [Marshmallow](https://marshmallow.readthedocs.io/en/stable/) { #marshmallow }
API 系统所需的主要特性之一是数据“序列化”，即将代码（Python）中的数据转换为可通过网络发送的形式。例如，将包含数据库数据的对象转换为 JSON 对象、将 `datetime` 对象转换为字符串等。
API 的另一个重要特性是数据校验，确保数据在给定约束下是有效的。例如，某个字段必须是 `int` 而不是任意字符串。这对传入数据尤其有用。
没有数据校验系统的话，你就得在代码里手写所有检查。
这些正是 Marshmallow 要提供的功能。它是个很棒的库，我之前大量使用过。
但它诞生于 Python 类型提示出现之前。因此，定义每个模式都需要使用 Marshmallow 提供的特定工具和类。
/// check | 启发 **FastAPI**：
使用代码定义“模式”，自动提供数据类型与校验。
///
### [Webargs](https://webargs.readthedocs.io/en/latest/) { #webargs }
API 的另一个重要需求是从传入请求中解析数据。
Webargs 是一个在多个框架（包括 Flask）之上提供该功能的工具。
它在底层使用 Marshmallow 进行数据校验，并且由相同的开发者创建。
在拥有 **FastAPI** 之前，我也大量使用过它，这是个很棒的工具。
/// info | 信息
Webargs 由与 Marshmallow 相同的开发者创建。
///
/// check | 启发 **FastAPI**：
对传入请求数据进行自动校验。
///
### [APISpec](https://apispec.readthedocs.io/en/stable/) { #apispec }
Marshmallow 与 Webargs 通过插件提供了校验、解析与序列化。
但文档仍然缺失，于是出现了 APISpec。
它为许多框架提供插件（Starlette 也有插件）。
它的工作方式是：你在处理路由的每个函数的文档字符串里，用 YAML 格式编写模式定义。
然后它会生成 OpenAPI 模式。
这正是它在 Flask、Starlette、Responder 等框架里的工作方式。
但这样我们又回到了在 Python 字符串中维护一套“微语法”（一大段 YAML）的问题上。
编辑器很难为此提供帮助；而且如果我们修改了参数或 Marshmallow 模式，却忘了同步更新那个 YAML 文档字符串，生成的模式就会过时。
/// info | 信息
APISpec 由与 Marshmallow 相同的开发者创建。
///
/// check | 启发 **FastAPI**：
支持开放的 API 标准 OpenAPI。
///
### [Flask-apispec](https://flask-apispec.readthedocs.io/en/latest/) { #flask-apispec }
这是一个 Flask 插件，将 Webargs、Marshmallow 与 APISpec 结合在一起。
它利用 Webargs 与 Marshmallow 的信息，通过 APISpec 自动生成 OpenAPI 模式。
这是个很棒却被低估的工具；它理应比许多 Flask 插件更流行。或许是因为它的文档过于简洁与抽象。
这解决了在 Python 文档字符串里书写 YAML（另一套语法）的问题。
在构建 **FastAPI** 之前，Flask + Flask-apispec + Marshmallow + Webargs 的组合是我最喜欢的后端技术栈。
使用它促成了若干 Flask 全栈脚手架的诞生。以下是我（以及若干外部团队）至今使用的主要技术栈：
* [https://github.com/tiangolo/full-stack](https://github.com/tiangolo/full-stack)
* [https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchbase](https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchbase)
* [https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchdb](https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchdb)
这些全栈脚手架也成为了[**FastAPI** 项目脚手架](project-generation.md)的基础。
/// info | 信息
Flask-apispec 由与 Marshmallow 相同的开发者创建。
///
/// check | 启发 **FastAPI**：
从定义序列化与校验的同一份代码自动生成 OpenAPI 模式。
///
### [NestJS](https://nestjs.com/)（以及 [Angular](https://angular.io/)） { #nestjs-and-angular }
这甚至不是 Python。NestJS 是一个 JavaScript（TypeScript）的 NodeJS 框架，受 Angular 启发。
它实现了与 Flask-apispec 有些类似的效果。
它集成了受 Angular 2 启发的依赖注入系统。与我所知的其他依赖注入系统一样，需要预先注册“可注入项”，因此会增加冗长与重复。
由于参数用 TypeScript 类型描述（类似 Python 类型提示），编辑器支持相当好。
但由于 TypeScript 的类型在编译为 JavaScript 后不会保留，无法只依赖这些类型同时定义校验、序列化与文档。受此以及一些设计决策影响，为了获得校验、序列化与自动 schema 生成，需要在许多位置添加装饰器，因此代码会相当冗长。
它对嵌套模型的支持并不好。如果请求的 JSON 体是包含嵌套 JSON 对象的 JSON 对象，则无法被正确文档化和校验。
/// check | 启发 **FastAPI**：
使用 Python 类型以获得出色的编辑器支持。
拥有强大的依赖注入系统，并设法尽量减少代码重复。
///
### [Sanic](https://sanic.readthedocs.io/en/latest/) { #sanic }
它是最早的一批基于 `asyncio` 的极速 Python 框架之一，且做得与 Flask 很相似。
/// note | 技术细节
它使用了 [`uvloop`](https://github.com/MagicStack/uvloop) 来替代 Python 默认的 `asyncio` 循环。这正是它如此之快的原因。
它显然启发了 Uvicorn 和 Starlette；在公开的基准测试中，它们目前比 Sanic 更快。
///
/// check | 启发 **FastAPI**：
找到实现疯狂性能的路径。
这就是 **FastAPI** 基于 Starlette 的原因，因为它是目前可用的最快框架（由第三方基准测试验证）。
///
### [Falcon](https://falconframework.org/) { #falcon }
Falcon 是另一个高性能 Python 框架，它被设计为精简且可作为 Hug 等其他框架的基础。
它设计为接收两个参数的函数：一个“request”和一个“response”。然后从 request 中“读取”，向 response 中“写入”。由于这种设计，无法用标准的 Python 类型提示将请求参数和请求体声明为函数形参。
因此，数据校验、序列化与文档要么需要手写完成，无法自动化；要么需要在 Falcon 之上实现一个框架，例如 Hug。其他受 Falcon 设计启发、采用“一个 request 对象 + 一个 response 对象作为参数”的框架也有同样的区别。
/// check | 启发 **FastAPI**：
寻找获得卓越性能的方法。
与 Hug（Hug 基于 Falcon）一起，启发 **FastAPI** 在函数中声明一个 `response` 参数。尽管在 FastAPI 中它是可选的，主要用于设置 headers、cookies 和可选的状态码。
///
### [Molten](https://moltenframework.com/) { #molten }
我在构建 **FastAPI** 的早期阶段发现了 Molten。它有不少相似的想法：
* 基于 Python 类型提示。
* 从这些类型获得校验与文档。
* 依赖注入系统。
它没有使用像 Pydantic 这样的第三方数据校验、序列化与文档库，而是有自己的实现。因此这些数据类型定义不太容易在其他地方复用。
它需要稍微冗长一些的配置。并且由于基于 WSGI（而非 ASGI），它并未设计为充分利用 Uvicorn、Starlette、Sanic 等工具所提供的高性能。
其依赖注入系统需要预先注册依赖，且依赖根据声明的类型来解析。因此无法为同一类型声明多于一个“组件”。
路由在一个地方集中声明，使用在其他地方声明的函数（而不是使用可以直接放在处理端点函数之上的装饰器）。这更接近 Django 的做法，而不是 Flask（和 Starlette）。它在代码中割裂了相对紧耦合的内容。
/// check | 启发 **FastAPI**：
通过模型属性的“默认值”为数据类型定义额外校验。这提升了编辑器支持，而这在当时的 Pydantic 中尚不可用。
这实际上促成了对 Pydantic 的部分更新，以支持这种校验声明风格（这些功能现已在 Pydantic 中可用）。
///
### [Hug](https://github.com/hugapi/hug) { #hug }
Hug 是最早使用 Python 类型提示来声明 API 参数类型的框架之一。这一绝妙想法也启发了其他工具。
它在声明中使用自定义类型而不是标准的 Python 类型，但这依然是巨大的进步。
它也是最早生成一个自定义 JSON 模式来声明整个 API 的框架之一。
它并不基于 OpenAPI 与 JSON Schema 这类标准。因此与其他工具（如 Swagger UI）的集成并非一帆风顺。但它仍是非常有创新性的想法。
它有一个有趣且少见的特性：使用同一框架，可以同时创建 API 与 CLI。
由于基于同步 Python Web 框架的上一代标准（WSGI），它无法处理 WebSocket 等，尽管它的性能仍然很高。
/// info | 信息
Hug 由 Timothy Crosley 创建，他也是 [`isort`](https://github.com/timothycrosley/isort) 的作者，这是一个能自动排序 Python 文件中导入的优秀工具。
///
/// check | 启发 **FastAPI** 的想法：
Hug 启发了 APIStar 的部分设计，也是我当时最看好的工具之一，与 APIStar 并列。
Hug 促使 **FastAPI** 使用 Python 类型提示来声明参数，并自动生成定义整个 API 的模式。
Hug 启发 **FastAPI** 在函数中声明 `response` 参数，用于设置 headers 与 cookies。
///
### [APIStar](https://github.com/encode/apistar) (<= 0.5) { #apistar-0-5 }
就在决定动手构建 **FastAPI** 之前，我找到了 **APIStar** 服务器。它几乎具备我想要的一切，设计也很出色。
在我见过的框架中，它是最早使用 Python 类型提示来声明参数和请求的实现之一（早于 NestJS 与 Molten）。我与 Hug 几乎同时发现了它。但 APIStar 使用了 OpenAPI 标准。
它基于相同的类型提示，在多处自动进行数据校验、序列化并生成 OpenAPI 模式。
请求体模式定义并未使用与 Pydantic 相同的 Python 类型提示，它更接近 Marshmallow，因此编辑器支持不如 Pydantic 好，但即便如此，APIStar 仍是当时可用的最佳选择。
它在当时拥有最好的性能基准（仅被 Starlette 超越）。
起初它没有自动 API 文档 Web 界面，但我知道我可以把 Swagger UI 加进去。
它有一个依赖注入系统。与上文提到的其他工具一样，需要预先注册组件。但这依然是很棒的特性。
我从未在完整项目中使用过它，因为它没有安全集成，因此我无法用它替代基于 Flask-apispec 的全栈脚手架所具备的全部功能。我曾把“提交一个增加该功能的 PR”放在了待办里。
但随后，项目的重心发生了变化。
它不再是一个 API Web 框架，因为作者需要专注于 Starlette。
现在 APIStar 是一组用于校验 OpenAPI 规范的工具，而不是 Web 框架。
/// info | 信息
APIStar 由 Tom Christie 创建。他还创建了：
* Django REST Framework
* Starlette（**FastAPI** 基于其之上）
* Uvicorn（被 Starlette 与 **FastAPI** 使用）
///
/// check | 启发 **FastAPI**：
诞生。
用同一套 Python 类型同时声明多件事（数据校验、序列化与文档），并且还能提供出色的编辑器支持——我认为这是个极其巧妙的想法。
在长时间寻找与测试多种替代之后，APIStar 是当时最好的选择。
随后 APIStar 不再作为服务器存在，而 Starlette 出现，成为实现该体系的更佳基础。这成为构建 **FastAPI** 的最终灵感来源。
我把 **FastAPI** 视为 APIStar 的“精神续作”，并在此基础上，结合前述工具的经验，改进并增强了功能、类型系统及其他各方面。
///
## **FastAPI** 所使用的组件 { #used-by-fastapi }
### [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) { #pydantic }
Pydantic 是一个基于 Python 类型提示来定义数据校验、序列化与文档（使用 JSON Schema）的库。
这使得它极其直观。
它可与 Marshmallow 类比。尽管在基准测试中它比 Marshmallow 更快。并且由于同样基于 Python 类型提示，编辑器支持优秀。
/// check | **FastAPI** 用它来：
处理所有数据校验、数据序列化与自动模型文档（基于 JSON Schema）。
随后 **FastAPI** 会把这些 JSON Schema 数据纳入 OpenAPI（以及完成其他所有工作）。
///
### [Starlette](https://www.starlette.dev/) { #starlette }
Starlette 是一个轻量级的 ASGI 框架/工具集，非常适合构建高性能的 asyncio 服务。
它非常简单直观。被设计为易于扩展，且具有模块化组件。
它具备：
* 性能极其出色。
* 支持 WebSocket。
* 进程内后台任务。
* 启动与停止事件。
* 基于 HTTPX 的测试客户端。
* CORS、GZip、静态文件、流式响应。
* 会话与 Cookie 支持。
* 100% 测试覆盖率。
* 100% 类型注解的代码库。
* 极少的强依赖。
Starlette 目前是测试中最快的 Python 框架。仅次于 Uvicorn，它不是框架，而是服务器。
Starlette 提供了 Web 微框架的全部基础能力。
但它不提供自动的数据校验、序列化或文档。
这正是 **FastAPI** 在其之上增加的主要内容之一，全部基于 Python 类型提示（通过 Pydantic）。此外还有依赖注入系统、安全工具、OpenAPI 模式生成等。
/// note | 技术细节
ASGI 是由 Django 核心团队成员推动的新“标准”。它尚不是正式的“Python 标准”（PEP），尽管正朝此方向推进。
尽管如此，已有多种工具将其作为“标准”使用。这极大提升了互操作性：你可以把 Uvicorn 换成其他 ASGI 服务器（如 Daphne 或 Hypercorn），或添加 ASGI 兼容的工具，如 `python-socketio`。
///
/// check | **FastAPI** 用它来：
处理所有核心 Web 部分，并在其之上扩展功能。
`FastAPI` 类本身直接继承自 `Starlette`。
因此，凡是你能用 Starlette 完成的事，也能直接用 **FastAPI** 完成；可以把它看作“加速版”的 Starlette。
///
### [Uvicorn](https://www.uvicorn.dev/) { #uvicorn }
Uvicorn 是一个基于 uvloop 与 httptools 构建的极速 ASGI 服务器。
它不是 Web 框架，而是服务器。例如它不提供按路径路由的工具——这是 Starlette（或 **FastAPI**）这类框架在其之上提供的功能。
它是 Starlette 与 **FastAPI** 推荐的服务器。
/// check | **FastAPI** 推荐将其作为：
运行 **FastAPI** 应用的主要 Web 服务器。
你也可以使用 `--workers` 命令行选项以获得异步的多进程服务器。
更多细节见[部署](deployment/index.md)一节。
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## 基准与速度 { #benchmarks-and-speed }
要理解、比较并查看 Uvicorn、Starlette 与 FastAPI 之间的差异，请查看[基准](benchmarks.md)一节。
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FILE: docs/zh/docs/async.md
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# 并发 async / await { #concurrency-and-async-await }
有关路径操作函数的 `async def` 语法以及异步代码、并发和并行的一些背景知识。
## 赶时间吗？ { #in-a-hurry }
TL;DR:
如果你正在使用第三方库，它们会告诉你使用 `await` 关键字来调用它们，就像这样：
```Python
results = await some_library()
```
然后，通过 `async def` 声明你的 *路径操作函数*：
```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
async def read_results():
results = await some_library()
return results
```
/// note | 注意
你只能在被 `async def` 创建的函数内使用 `await`
///
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如果你正在使用一个第三方库和某些组件（比如：数据库、API、文件系统...）进行通信，第三方库又不支持使用 `await` （目前大多数数据库三方库都是这样），这种情况你可以像平常那样使用 `def` 声明一个路径操作函数，就像这样：
```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
def results():
results = some_library()
return results
```
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如果你的应用程序不需要与其他任何东西通信而等待其响应，请使用 `async def`，即使函数内部不需要使用 `await`。
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如果你不清楚，使用 `def` 就好.
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**注意**：你可以根据需要在路径操作函数中混合使用 `def` 和 `async def`，并使用最适合你的方式去定义每个函数。FastAPI 将为他们做正确的事情。
无论如何，在上述任何情况下，FastAPI 仍将异步工作，速度也非常快。
但是，通过遵循上述步骤，它将能够进行一些性能优化。
## 技术细节 { #technical-details }
Python 的现代版本支持通过一种叫**"协程"**——使用 `async` 和 `await` 语法的东西来写**”异步代码“**。
让我们在下面的部分中逐一介绍：
* **异步代码**
* **`async` 和 `await`**
* **协程**
## 异步代码 { #asynchronous-code }
异步代码仅仅意味着编程语言 💬 有办法告诉计算机/程序 🤖 在代码中的某个点，它 🤖 将不得不等待在某些地方完成一些事情。让我们假设一些事情被称为 "慢文件"📝.
所以，在等待"慢文件"📝完成的这段时间，计算机可以做一些其他工作。
然后计算机/程序 🤖 每次有机会都会回来，因为它又在等待，或者它 🤖 完成了当前所有的工作。而且它 🤖 将查看它等待的所有任务中是否有已经完成的，做它必须做的任何事情。
接下来，它 🤖 完成第一个任务（比如是我们的"慢文件"📝) 并继续与之相关的一切。
这个"等待其他事情"通常指的是一些相对较慢（与处理器和 RAM 存储器的速度相比）的 I/O 操作，比如说：
* 通过网络发送来自客户端的数据
* 客户端接收来自网络中的数据
* 磁盘中要由系统读取并提供给程序的文件的内容
* 程序提供给系统的要写入磁盘的内容
* 一个 API 的远程调用
* 一个数据库操作，直到完成
* 一个数据库查询，直到返回结果
* 等等.
这个执行的时间大多是在等待 I/O 操作，因此它们被叫做 "I/O 密集型" 操作。
它被称为"异步"的原因是因为计算机/程序不必与慢任务"同步"，去等待任务完成的确切时刻，而在此期间不做任何事情直到能够获取任务结果才继续工作。
相反，作为一个"异步"系统，一旦完成，任务就可以排队等待一段时间（几微秒），等待计算机程序完成它要做的任何事情，然后回来获取结果并继续处理它们。
对于"同步"（与"异步"相反），他们通常也使用"顺序"一词，因为计算机程序在切换到另一个任务之前是按顺序执行所有步骤，即使这些步骤涉及到等待。
### 并发与汉堡 { #concurrency-and-burgers }
上述异步代码的思想有时也被称为“并发”，它不同于“并行”。
并发和并行都与“不同的事情或多或少同时发生”有关。
但是并发和并行之间的细节是完全不同的。
要了解差异，请想象以下关于汉堡的故事：
### 并发汉堡 { #concurrent-burgers }
你和你的恋人一起去快餐店，你排队在后面，收银员从你前面的人接单。😍
然后轮到你了，你为你的恋人和你选了两个非常豪华的汉堡。🍔🍔
收银员对厨房里的厨师说了一些话，让他们知道他们必须为你准备汉堡（尽管他们目前正在为之前的顾客准备汉堡）。
你付钱了。 💸
收银员给你轮到的号码。
当你在等待的时候，你和你的恋人一起去挑选一张桌子，然后你们坐下来聊了很长时间（因为汉堡很豪华，需要一些时间来准备）。
当你和你的恋人坐在桌子旁，等待汉堡的时候，你可以用这段时间来欣赏你的恋人是多么的棒、可爱和聪明✨😍✨。
在等待中和你的恋人交谈时，你会不时地查看柜台上显示的号码，看看是否已经轮到你了。
然后在某个时刻，终于轮到你了。你去柜台拿汉堡然后回到桌子上。
你们享用了汉堡，整个过程都很开心。✨
/// info | 信息
漂亮的插画来自 [Ketrina Thompson](https://www.instagram.com/ketrinadrawsalot)。🎨
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在那个故事里，假设你是计算机程序 🤖 。
当你在排队时，你只是闲着😴， 轮到你前不做任何事情（仅排队）。但排队很快，因为收银员只接订单（不准备订单），所以这一切都还好。
然后，当轮到你时，需要你做一些实际性的工作，比如查看菜单，决定你想要什么，让你的恋人选择，支付，检查你是否提供了正确的账单或卡，检查你的收费是否正确，检查订单是否有正确的项目，等等。
此时，即使你仍然没有汉堡，你和收银员的工作也"暂停"了⏸， 因为你必须等待一段时间 🕙 让你的汉堡做好。
但是，当你离开柜台并坐在桌子旁，在轮到你的号码前的这段时间，你可以将焦点切换到 🔀 你的恋人上，并做一些"工作"⏯ 🤓。你可以做一些非常"有成效"的事情，比如和你的恋人调情😍.
之后，收银员 💁 把号码显示在显示屏上，并说到 "汉堡做好了"，而当显示的号码是你的号码时，你不会立刻疯狂地跳起来。因为你知道没有人会偷你的汉堡，因为你有你的号码，而其他人又有他们自己的号码。
所以你要等待你的恋人完成故事（完成当前的工作⏯ /正在做的事🤓)， 轻轻微笑，说你要吃汉堡⏸.
然后你去柜台🔀， 到现在初始任务已经完成⏯， 拿起汉堡，说声谢谢，然后把它们送到桌上。这就完成了与计数器交互的步骤/任务⏹. 这反过来又产生了一项新任务，即"吃汉堡"🔀 ⏯， 上一个"拿汉堡"的任务已经结束了⏹.
### 并行汉堡 { #parallel-burgers }
现在让我们假设不是"并发汉堡"，而是"并行汉堡"。
你和你的恋人一起去吃并行快餐。
你站在队伍中，同时是厨师的几个收银员（比方说8个）从前面的人那里接单。
你之前的每个人都在等待他们的汉堡准备好后才离开柜台，因为8名收银员都会在下一份订单前马上准备好汉堡。
然后，终于轮到你了，你为你的恋人和你订购了两个非常精美的汉堡。
你付钱了 💸。
收银员去厨房。
你站在柜台前 🕙等待着，这样就不会有人在你之前抢走你的汉堡，因为没有轮流的号码。
当你和你的恋人忙于不让任何人出现在你面前，并且在他们到来的时候拿走你的汉堡时，你无法关注到你的恋人。😞
这是"同步"的工作，你被迫与服务员/厨师 👨🍳"同步"。你在此必须等待 🕙 ，在收银员/厨师 👨🍳 完成汉堡并将它们交给你的确切时间到达之前一直等待，否则其他人可能会拿走它们。
你经过长时间的等待 🕙 ，收银员/厨师 👨🍳终于带着汉堡回到了柜台。
你拿着汉堡，和你的情人一起上桌。
你们仅仅是吃了它们，就结束了。⏹
没有太多的交谈或调情，因为大部分时间 🕙 都在柜台前等待😞。
/// info | 信息
漂亮的插画来自 [Ketrina Thompson](https://www.instagram.com/ketrinadrawsalot)。🎨
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在这个并行汉堡的场景中，你是一个计算机程序 🤖 且有两个处理器（你和你的恋人），都在等待 🕙 ，并投入他们的注意力 ⏯ 在柜台上等待了很长一段时间。
这家快餐店有 8 个处理器（收银员/厨师）。而并发汉堡店可能只有 2 个（一个收银员和一个厨师）。
但最终的体验仍然不是最好的。😞
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这将是与汉堡的类似故事。🍔
一种更"贴近生活"的例子，想象一家银行。
直到最近，大多数银行都有多个出纳员 👨💼👨💼👨💼👨💼 还有一条长长排队队伍🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙。
所有收银员都是一个接一个的在客户面前做完所有的工作👨💼⏯.
你必须经过 🕙 较长时间排队，否则你就没机会了。
你可不会想带你的恋人 😍 和你一起去银行办事🏦.
### 汉堡结论 { #burger-conclusion }
在"你与恋人一起吃汉堡"的这个场景中，因为有很多人在等待🕙， 使用并发系统更有意义⏸🔀⏯.
大多数 Web 应用都是这样的。
你的服务器正在等待很多很多用户通过他们不太好的网络发送来的请求。
然后再次等待 🕙 响应回来。
这个"等待" 🕙 是以微秒为单位测量的，但总的来说，最后还是等待很久。
这就是为什么使用异步对于 Web API 很有意义的原因 ⏸🔀⏯。
这种异步机制正是 NodeJS 受到欢迎的原因（尽管 NodeJS 不是并行的），以及 Go 作为编程语言的优势所在。
这与 **FastAPI** 的性能水平相同。
你可以同时拥有并行性和异步性，你可以获得比大多数经过测试的 NodeJS 框架更高的性能，并且与 Go 不相上下， Go 是一种更接近于 C 的编译语言（[全部归功于 Starlette](https://www.techempower.com/benchmarks/#section=data-r17&hw=ph&test=query&l=zijmkf-1)）。
### 并发比并行好吗？ { #is-concurrency-better-than-parallelism }
不！这不是故事的本意。
并发不同于并行。而是在需要大量等待的特定场景下效果更好。因此，在 Web 应用程序开发中，它通常比并行要好得多，但这并不意味着全部。
因此，为了平衡这一点，想象一下下面的短篇故事：
> 你必须打扫一个又大又脏的房子。
*是的，这就是完整的故事。*
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在任何地方， 都不需要等待 🕙 ，只需要在房子的多个地方做着很多工作。
你可以像汉堡的例子那样轮流执行，先是客厅，然后是厨房，但因为你不需要等待 🕙 ，对于任何事情都是清洁，清洁，还是清洁，轮流不会影响任何事情。
无论是否轮流执行（并发），都需要相同的时间来完成，而你也会完成相同的工作量。
但在这种情况下，如果你能带上 8 名前收银员/厨师，现在是清洁工一起清扫，他们中的每一个人（加上你）都能占据房子的一个区域来清扫，你就可以在额外的帮助下并行的更快地完成所有工作。
在这个场景中，每个清洁工（包括你）都将是一个处理器，完成这个工作的一部分。
由于大多数执行时间是由实际工作（而不是等待）占用的，并且计算机中的工作是由 CPU 完成的，所以他们称这些问题为"CPU 密集型"。
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CPU 密集型操作的常见示例是需要复杂的数学处理。
例如：
* **音频**或**图像**处理；
* **计算机视觉**: 一幅图像由数百万像素组成，每个像素有3种颜色值，处理通常需要同时对这些像素进行计算；
* **机器学习**: 它通常需要大量的"矩阵"和"向量"乘法。想象一个包含数字的巨大电子表格，并同时将所有数字相乘；
* **深度学习**: 这是机器学习的一个子领域，同样适用。只是没有一个数字的电子表格可以相乘，而是一个庞大的数字集合，在很多情况下，你需要使用一个特殊的处理器来构建和使用这些模型。
### 并发 + 并行: Web + 机器学习 { #concurrency-parallelism-web-machine-learning }
使用 **FastAPI**，你可以利用 Web 开发中常见的并发机制的优势（NodeJS 的主要吸引力）。
并且，你也可以利用并行和多进程（让多个进程并行运行）的优点来处理与机器学习系统中类似的 **CPU 密集型** 工作。
这一点，再加上 Python 是**数据科学**、机器学习（尤其是深度学习）的主要语言这一简单事实，使得 **FastAPI** 与数据科学/机器学习 Web API 和应用程序（以及其他许多应用程序）非常匹配。
了解如何在生产环境中实现这种并行性，可查看此文 [部署](deployment/index.md)。
## `async` 和 `await` { #async-and-await }
现代版本的 Python 有一种非常直观的方式来定义异步代码。这使它看起来就像正常的"顺序"代码，并在适当的时候"等待"。
当有一个操作需要等待才能给出结果，且支持这个新的 Python 特性时，你可以编写如下代码：
```Python
burgers = await get_burgers(2)
```
这里的关键是 `await`。它告诉 Python 它必须等待 ⏸ `get_burgers(2)` 完成它的工作 🕙 ，然后将结果存储在 `burgers` 中。这样，Python 就会知道此时它可以去做其他事情 🔀 ⏯ （比如接收另一个请求）。
要使 `await` 工作，它必须位于支持这种异步机制的函数内。因此，只需使用 `async def` 声明它：
```Python hl_lines="1"
async def get_burgers(number: int):
# 执行一些异步操作来制作汉堡
return burgers
```
...而不是 `def`:
```Python hl_lines="2"
# 这不是异步的
def get_sequential_burgers(number: int):
# 执行一些顺序操作来制作汉堡
return burgers
```
使用 `async def`，Python 就知道在该函数中，它将遇上 `await`，并且它可以"暂停" ⏸ 执行该函数，直至执行其他操作 🔀 后回来。
当你想调用一个 `async def` 函数时，你必须"等待"它。因此，这不会起作用：
```Python
# 这样不行，因为 get_burgers 是用 async def 定义的
burgers = get_burgers(2)
```
---
因此，如果你使用的库告诉你可以使用 `await` 调用它，则需要使用 `async def` 创建路径操作函数 ，如：
```Python hl_lines="2-3"
@app.get('/burgers')
async def read_burgers():
burgers = await get_burgers(2)
return burgers
```
### 更多技术细节 { #more-technical-details }
你可能已经注意到，`await` 只能在 `async def` 定义的函数内部使用。
但与此同时，必须"等待"通过 `async def` 定义的函数。因此，带 `async def` 的函数也只能在 `async def` 定义的函数内部调用。
那么，这关于先有鸡还是先有蛋的问题，如何调用第一个 `async` 函数？
如果你使用 **FastAPI**，你不必担心这一点，因为"第一个"函数将是你的路径操作函数，FastAPI 将知道如何做正确的事情。
但如果你想在没有 FastAPI 的情况下使用 `async` / `await`，则可以这样做。
### 编写自己的异步代码 { #write-your-own-async-code }
Starlette （和 **FastAPI**） 是基于 [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/) 实现的，这使得它们可以兼容 Python 的标准库 [asyncio](https://docs.python.org/3/library/asyncio-task.html) 和 [Trio](https://trio.readthedocs.io/en/stable/)。
特别是，你可以直接使用 [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/) 来处理高级的并发用例，这些用例需要在自己的代码中使用更高级的模式。
即使你没有使用 **FastAPI**，你也可以使用 [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/) 编写自己的异步程序，使其拥有较高的兼容性并获得一些好处（例如， 结构化并发）。
我基于 AnyIO 新建了一个库，作为一个轻量级的封装层，用来优化类型注解，同时提供了更好的**自动补全**、**内联错误提示**等功能。这个库还附带了一个友好的入门指南和教程，能帮助你**理解**并编写**自己的异步代码**：[Asyncer](https://asyncer.tiangolo.com/)。如果你有**结合使用异步代码和常规**（阻塞/同步）代码的需求，这个库会特别有用。
### 其他形式的异步代码 { #other-forms-of-asynchronous-code }
这种使用 `async` 和 `await` 的风格在语言中相对较新。
但它使处理异步代码变得容易很多。
这种相同的语法（或几乎相同）最近也包含在现代版本的 JavaScript 中（在浏览器和 NodeJS 中）。
但在此之前，处理异步代码非常复杂和困难。
在以前版本的 Python，你可以使用多线程或者 [Gevent](https://www.gevent.org/)。但代码的理解、调试和思考都要复杂许多。
在以前版本的 NodeJS / 浏览器 JavaScript 中，你会使用"回调"，因此也可能导致“回调地狱”。
## 协程 { #coroutines }
**协程**只是 `async def` 函数返回的一个非常奇特的东西的称呼。Python 知道它有点像一个函数，它可以启动，也会在某个时刻结束，而且它可能会在内部暂停 ⏸ ，只要内部有一个 `await`。
通过使用 `async` 和 `await` 的异步代码的所有功能大多数被概括为"协程"。它可以与 Go 的主要关键特性 "Goroutines" 相媲美。
## 结论 { #conclusion }
让我们再来回顾下上文所说的：
> Python 的现代版本可以通过使用 `async` 和 `await` 语法创建**协程**，并用于支持**异步代码**。
现在应该能明白其含义了。✨
所有这些使得 FastAPI（通过 Starlette）如此强大，也是它拥有如此令人印象深刻的性能的原因。
## 非常技术性的细节 { #very-technical-details }
/// warning | 警告
你可以跳过这里。
这些都是 FastAPI 如何在内部工作的技术细节。
如果你有相当多的技术知识（协程、线程、阻塞等），并且对 FastAPI 如何处理 `async def` 与常规 `def` 感到好奇，请继续。
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### 路径操作函数 { #path-operation-functions }
当你使用 `def` 而不是 `async def` 来声明一个*路径操作函数*时，它运行在外部的线程池中并等待其结果，而不是直接调用（因为它会阻塞服务器）。
如果你使用过另一个不以上述方式工作的异步框架，并且你习惯于用普通的 `def` 定义普通的仅计算路径操作函数，以获得微小的性能增益（大约100纳秒），请注意，在 FastAPI 中，效果将完全相反。在这些情况下，最好使用 `async def`，除非路径操作函数内使用执行阻塞 I/O 的代码。
在这两种情况下，与你之前的框架相比，**FastAPI** 可能[仍然很快](index.md#performance)。
### 依赖 { #dependencies }
这同样适用于[依赖](tutorial/dependencies/index.md)。如果一个依赖是标准的 `def` 函数而不是 `async def`，它将被运行在外部线程池中。
### 子依赖 { #sub-dependencies }
你可以拥有多个相互依赖的依赖以及[子依赖](tutorial/dependencies/sub-dependencies.md) （作为函数的参数），它们中的一些可能是通过 `async def` 声明，也可能是通过 `def` 声明。它们仍然可以正常工作，这些通过 `def` 声明的函数将会在外部线程中调用（来自线程池），而不是"被等待"。
### 其他函数 { #other-utility-functions }
你可直接调用通过 `def` 或 `async def` 创建的任何其他函数，FastAPI 不会影响你调用它们的方式。
这与 FastAPI 为你调用*路径操作函数*和依赖项的逻辑相反。
如果你的函数是通过 `def` 声明的，它将被直接调用（在代码中编写的地方），而不会在线程池中，如果这个函数通过 `async def` 声明，当在代码中调用时，你就应该使用 `await` 等待函数的结果。
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再次提醒，这些是非常技术性的细节，如果你来搜索它可能对你有用。
否则，你最好应该遵守的指导原则赶时间吗？.
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FILE: docs/zh/docs/benchmarks.md
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# 基准测试 { #benchmarks }
第三方机构 TechEmpower 的基准测试表明在 Uvicorn 下运行的 **FastAPI** 应用程序是 [可用的最快的 Python 框架之一](https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7)，仅次于 Starlette 和 Uvicorn 本身（由 FastAPI 内部使用）。
但是在查看基准得分和对比时，请注意以下几点。
## 基准测试和速度 { #benchmarks-and-speed }
当你查看基准测试时，几个不同类型的工具被等效地做比较是很常见的情况。
具体来说，是将 Uvicorn，Starlette 和 FastAPI 一起比较（在许多其它工具中）。
该工具解决的问题最简单，它将获得更好的性能。而且大多数基准测试并未测试该工具提供的其他功能。
层次结构如下：
* **Uvicorn**：ASGI服务器
* **Starlette**：（使用 Uvicorn）网络微框架
* **FastAPI**：（使用 Starlette） 具有多个附加功能的API微框架，用于构建API，进行数据验证等。
* **Uvicorn**:
* 具有最佳性能，因为除了服务器本身外，它没有太多额外的代码。
* 你不会直接在 Uvicorn 中编写应用程序。这意味着你的代码至少必须包含 Starlette（或 **FastAPI**）提供的代码。如果你这样做了（即直接在 Uvicorn 中编写应用程序），最终的应用程序会和使用了框架并且最小化了应用代码和 bug 的情况具有相同的性能损耗。
* 如果你要对比 Uvicorn，请将其与 Daphne，Hypercorn，uWSGI 等应用服务器进行比较。
* **Starlette**:
* 性能仅次于 Uvicorn。实际上，Starlette 使用 Uvicorn 运行。因此，由于必须执行更多的代码，它只会比 Uvicorn 更慢。
* 但它为你提供了构建简单的网络程序的工具，并具有基于路径的路由等功能。
* 如果想对比与 Starlette 对标的开发框架，请将其与 Sanic，Flask，Django 等网络框架（或微框架）进行比较。
* **FastAPI**:
* 与 Starlette 使用 Uvicorn 一样，由于 **FastAPI** 使用 Starlette，因此 FastAPI 不能比 Starlette 更快。
* FastAPI 在 Starlette 基础上提供了更多功能。例如在开发 API 时，所需的数据验证和序列化功能。FastAPI 可以帮助你自动生成 API文档，（文档在应用程序启动时自动生成，所以不会增加应用程序运行时的开销）。
* 如果你不使用 FastAPI 而直接使用 Starlette（或诸如 Sanic，Flask，Responder 等其它工具），你则要自己实现所有的数据验证和序列化。那么最终你的应用程序会和使用 FastAPI 构建的程序有相同的开销。一般这种数据验证和序列化的操作在你应用程序的代码中会占很大比重。
* 因此，通过使用 FastAPI 意味着你可以节省开发时间，减少编码错误，用更少的编码实现其功能，并且相比不使用 FastAPI 你很大可能会获得相同或更好的性能（因为那样你必须在代码中实现所有相同的功能）。
* 如果你想对比 FastAPI，请与能够提供数据验证、序列化和文档的网络应用程序框架（或工具集）进行对比，例如具有集成自动数据验证、序列化和自动化文档的 Flask-apispec，NestJS，Molten 等。
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FILE: docs/zh/docs/deployment/cloud.md
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# 在云服务商上部署 FastAPI { #deploy-fastapi-on-cloud-providers }
你几乎可以使用**任何云服务商**来部署你的 FastAPI 应用。
在大多数情况下，主流云服务商都有部署 FastAPI 的指南。
## FastAPI Cloud { #fastapi-cloud }
**[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)** 由 **FastAPI** 背后的同一作者与团队打造。
它简化了**构建**、**部署**和**访问** API 的流程，几乎不费力。
它把使用 FastAPI 构建应用时相同的**开发者体验**带到了将应用**部署**到云上的过程。🎉
FastAPI Cloud 是 *FastAPI and friends* 开源项目的主要赞助方和资金提供者。✨
## 云服务商 - 赞助商 { #cloud-providers-sponsors }
还有一些云服务商也会 ✨ [**赞助 FastAPI**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author) ✨。🙇
你也可以考虑按照他们的指南尝试他们的服务：
* [Render](https://docs.render.com/deploy-fastapi?utm_source=deploydoc&utm_medium=referral&utm_campaign=fastapi)
* [Railway](https://docs.railway.com/guides/fastapi?utm_medium=integration&utm_source=docs&utm_campaign=fastapi)
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FILE: docs/zh/docs/deployment/concepts.md
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# 部署概念 { #deployments-concepts }
在部署 **FastAPI** 应用程序或任何类型的 Web API 时，有几个概念值得了解，通过掌握这些概念您可以找到**最合适的**方法来**部署您的应用程序**。
一些重要的概念是：
* 安全性 - HTTPS
* 启动时运行
* 重新启动
* 复制（运行的进程数）
* 内存
* 开始前的先前步骤
我们接下来了解它们将如何影响**部署**。
我们的最终目标是能够以**安全**的方式**为您的 API 客户端**提供服务，同时要**避免中断**，并且尽可能高效地利用**计算资源**（例如远程服务器/虚拟机）。 🚀
我将在这里告诉您更多关于这些**概念**的信息，希望能给您提供**直觉**来决定如何在非常不同的环境中部署 API，甚至在是尚不存在的**未来**的环境里。
通过考虑这些概念，您将能够**评估和设计**部署**您自己的 API**的最佳方式。
在接下来的章节中，我将为您提供更多部署 FastAPI 应用程序的**具体方法**。
但现在，让我们仔细看一下这些重要的**概念**。 这些概念也适用于任何其他类型的 Web API。 💡
## 安全性 - HTTPS { #security-https }
在[上一章有关 HTTPS](https.md) 中，我们了解了 HTTPS 如何为您的 API 提供加密。
我们还看到，HTTPS 通常由应用程序服务器的**外部**组件（**TLS 终止代理**）提供。
并且必须有某个东西负责**更新 HTTPS 证书**，它可以是相同的组件，也可以是不同的组件。
### HTTPS 示例工具 { #example-tools-for-https }
您可以用作 TLS 终止代理的一些工具包括：
* Traefik
* 自动处理证书更新 ✨
* Caddy
* 自动处理证书更新 ✨
* Nginx
* 使用 Certbot 等外部组件进行证书更新
* HAProxy
* 使用 Certbot 等外部组件进行证书更新
* 带有 Ingress Controller（如 Nginx） 的 Kubernetes
* 使用诸如 cert-manager 之类的外部组件来进行证书更新
* 由云服务商内部处理，作为其服务的一部分（请阅读下文👇）
另一种选择是您可以使用**云服务**来完成更多工作，包括设置 HTTPS。 它可能有一些限制或向您收取更多费用等。但在这种情况下，您不必自己设置 TLS 终止代理。
我将在接下来的章节中向您展示一些具体示例。
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接下来要考虑的概念都是关于运行实际 API 的程序（例如 Uvicorn）。
## 程序和进程 { #program-and-process }
我们将讨论很多关于正在运行的“**进程**”的内容，因此弄清楚它的含义以及与“**程序**”这个词有什么区别是很有用的。
### 什么是程序 { #what-is-a-program }
**程序**这个词通常用来描述很多东西：
* 您编写的 **代码**，**Python 文件**。
* 操作系统可以**执行**的**文件**，例如：`python`、`python.exe`或`uvicorn`。
* 在操作系统上**运行**、使用CPU 并将内容存储在内存上的特定程序。 这也被称为**进程**。
### 什么是进程 { #what-is-a-process }
**进程** 这个词通常以更具体的方式使用，仅指在操作系统中运行的东西（如上面的最后一点）：
* 在操作系统上**运行**的特定程序。
* 这不是指文件，也不是指代码，它**具体**指的是操作系统正在**执行**和管理的东西。
* 任何程序，任何代码，**只有在执行时才能做事**。 因此，是当有**进程正在运行**时。
* 该进程可以由您或操作系统**终止**（或“杀死”）。 那时，它停止运行/被执行，并且它可以**不再做事情**。
* 您计算机上运行的每个应用程序背后都有一些进程，每个正在运行的程序，每个窗口等。并且通常在计算机打开时**同时**运行许多进程。
* **同一程序**可以有**多个进程**同时运行。
如果您检查操作系统中的“任务管理器”或“系统监视器”（或类似工具），您将能够看到许多正在运行的进程。
例如，您可能会看到有多个进程运行同一个浏览器程序（Firefox、Chrome、Edge 等）。 他们通常每个tab运行一个进程，再加上一些其他额外的进程。
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现在我们知道了术语“进程”和“程序”之间的区别，让我们继续讨论部署。
## 启动时运行 { #running-on-startup }
在大多数情况下，当您创建 Web API 时，您希望它**始终运行**、不间断，以便您的客户端始终可以访问它。 这是当然的，除非您有特定原因希望它仅在某些情况下运行，但大多数时候您希望它不断运行并且**可用**。
### 在远程服务器中 { #in-a-remote-server }
当您设置远程服务器（云服务器、虚拟机等）时，您可以做的最简单的事情就是使用 `fastapi run`（它使用 Uvicorn）或类似方式，手动运行，就像本地开发时一样。
它将会在**开发过程中**发挥作用并发挥作用。
但是，如果您与服务器的连接丢失，**正在运行的进程**可能会终止。
如果服务器重新启动（例如更新后或从云提供商迁移后），您可能**不会注意到它**。 因此，您甚至不知道必须手动重新启动该进程。 所以，你的 API 将一直处于挂掉的状态。 😱
### 启动时自动运行 { #run-automatically-on-startup }
一般来说，您可能希望服务器程序（例如 Uvicorn）在服务器启动时自动启动，并且不需要任何**人为干预**，让进程始终与您的 API 一起运行（例如 Uvicorn 运行您的 FastAPI 应用程序） 。
### 单独的程序 { #separate-program }
为了实现这一点，您通常会有一个**单独的程序**来确保您的应用程序在启动时运行。 在许多情况下，它还可以确保其他组件或应用程序也运行，例如数据库。
### 启动时运行的示例工具 { #example-tools-to-run-at-startup }
可以完成这项工作的工具的一些示例是：
* Docker
* Kubernetes
* Docker Compose
* Docker in Swarm Mode
* Systemd
* Supervisor
* 作为其服务的一部分由云提供商内部处理
* 其他的...
我将在接下来的章节中为您提供更具体的示例。
## 重新启动 { #restarts }
与确保应用程序在启动时运行类似，您可能还想确保它在挂掉后**重新启动**。
### 我们会犯错误 { #we-make-mistakes }
作为人类，我们总是会犯**错误**。 软件几乎*总是*在不同的地方隐藏着**bug**。 🐛
作为开发人员，当我们发现这些bug并实现新功能（也可能添加新bug😅）时，我们会不断改进代码。
### 自动处理小错误 { #small-errors-automatically-handled }
使用 FastAPI 构建 Web API 时，如果我们的代码中存在错误，FastAPI 通常会将其包含到触发错误的单个请求中。 🛡
对于该请求，客户端将收到 **500 内部服务器错误**，但应用程序将继续处理下一个请求，而不是完全崩溃。
### 更大的错误 - 崩溃 { #bigger-errors-crashes }
尽管如此，在某些情况下，我们编写的一些代码可能会导致整个应用程序崩溃，从而导致 Uvicorn 和 Python 崩溃。 💥
尽管如此，您可能不希望应用程序因为某个地方出现错误而保持死机状态，您可能希望它**继续运行**，至少对于未破坏的*路径操作*。
### 崩溃后重新启动 { #restart-after-crash }
但在那些严重错误导致正在运行的**进程**崩溃的情况下，您需要一个外部组件来负责**重新启动**进程，至少尝试几次...
/// tip | 提示
...尽管如果整个应用程序只是**立即崩溃**，那么永远重新启动它可能没有意义。 但在这些情况下，您可能会在开发过程中注意到它，或者至少在部署后立即注意到它。
因此，让我们关注主要情况，在**未来**的某些特定情况下，它可能会完全崩溃，但重新启动它仍然有意义。
///
您可能希望让这个东西作为 **外部组件** 负责重新启动您的应用程序，因为到那时，使用 Uvicorn 和 Python 的同一应用程序已经崩溃了，因此同一应用程序的相同代码中没有东西可以对此做出什么。
### 自动重新启动的示例工具 { #example-tools-to-restart-automatically }
在大多数情况下，用于**启动时运行程序**的同一工具也用于处理自动**重新启动**。
例如，可以通过以下方式处理：
* Docker
* Kubernetes
* Docker Compose
* Docker in Swarm Mode
* Systemd
* Supervisor
* 作为其服务的一部分由云提供商内部处理
* 其他的...
## 复制 - 进程和内存 { #replication-processes-and-memory }
对于 FastAPI 应用程序，使用像 `fastapi` 命令（运行 Uvicorn）这样的服务器程序，在**一个进程**中运行一次就可以同时为多个客户端提供服务。
但在许多情况下，您会希望同时运行多个工作进程。
### 多进程 - Workers { #multiple-processes-workers }
如果您的客户端数量多于单个进程可以处理的数量（例如，如果虚拟机不是太大），并且服务器的 CPU 中有 **多个核心**，那么您可以让 **多个进程** 同时运行同一个应用程序，并在它们之间分发所有请求。
当您运行同一 API 程序的**多个进程**时，它们通常称为 **workers**。
### 工作进程和端口 { #worker-processes-and-ports }
还记得文档 [关于 HTTPS](https.md) 中只有一个进程可以侦听服务器中的端口和 IP 地址的一种组合吗？
现在仍然是对的。
因此，为了能够同时拥有**多个进程**，必须有一个**单个进程侦听端口**，然后以某种方式将通信传输到每个工作进程。
### 每个进程的内存 { #memory-per-process }
现在，当程序将内容加载到内存中时，例如，将机器学习模型加载到变量中，或者将大文件的内容加载到变量中，所有这些都会消耗服务器的一点内存 (RAM) 。
多个进程通常**不共享任何内存**。 这意味着每个正在运行的进程都有自己的东西、变量和内存。 如果您的代码消耗了大量内存，**每个进程**将消耗等量的内存。
### 服务器内存 { #server-memory }
例如，如果您的代码加载 **1 GB 大小**的机器学习模型，则当您使用 API 运行一个进程时，它将至少消耗 1 GB RAM。 如果您启动 **4 个进程**（4 个工作进程），每个进程将消耗 1 GB RAM。 因此，您的 API 总共将消耗 **4 GB RAM**。
如果您的远程服务器或虚拟机只有 3 GB RAM，尝试加载超过 4 GB RAM 将导致问题。 🚨
### 多进程 - 一个例子 { #multiple-processes-an-example }
在此示例中，有一个 **Manager Process** 启动并控制两个 **Worker Processes**。
该管理器进程可能是监听 IP 中的 **端口** 的进程。 它将所有通信传输到工作进程。
这些工作进程将是运行您的应用程序的进程，它们将执行主要计算以接收 **请求** 并返回 **响应**，并且它们将加载您放入 RAM 中的变量中的任何内容。
当然，除了您的应用程序之外，同一台机器可能还运行**其他进程**。
一个有趣的细节是，随着时间的推移，每个进程使用的 **CPU 百分比**可能会发生很大变化，但**内存 (RAM)** 通常会或多或少保持**稳定**。
如果您有一个每次执行相当数量的计算的 API，并且您有很多客户端，那么 **CPU 利用率** 可能也会保持稳定（而不是不断快速上升和下降）。
### 复制工具和策略示例 { #examples-of-replication-tools-and-strategies }
可以通过多种方法来实现这一目标，我将在接下来的章节中向您详细介绍具体策略，例如在谈论 Docker 和容器时。
要考虑的主要限制是必须有一个**单个**组件来处理**公共IP**中的**端口**。 然后它必须有一种方法将通信**传输**到复制的**进程/worker**。
以下是一些可能的组合和策略：
* 带有 `--workers` 的 **Uvicorn**
* 一个 Uvicorn **进程管理器** 将监听 **IP** 和 **端口**，并且它将启动 **多个 Uvicorn 工作进程**。
* **Kubernetes** 和其他分布式 **容器系统**
* **Kubernetes** 层中的某些东西将侦听 **IP** 和 **端口**。 复制将通过拥有**多个容器**，每个容器运行**一个 Uvicorn 进程**。
* **云服务** 为您处理此问题
* 云服务可能**为您处理复制**。 它可能会让您定义 **要运行的进程**，或要使用的 **容器映像**，在任何情况下，它很可能是 **单个 Uvicorn 进程**，并且云服务将负责复制它。
/// tip | 提示
如果这些关于 **容器**、Docker 或 Kubernetes 的内容还没有多大意义，请不要担心。
我将在以后的章节中向您详细介绍容器镜像、Docker、Kubernetes 等：[容器中的 FastAPI - Docker](docker.md)。
///
## 启动之前的步骤 { #previous-steps-before-starting }
在很多情况下，您希望在**启动**应用程序之前执行一些步骤。
例如，您可能想要运行**数据库迁移**。
但在大多数情况下，您只想执行这些步骤**一次**。
因此，在启动应用程序之前，您将需要一个**单个进程**来执行这些**前面的步骤**。
而且您必须确保它是运行前面步骤的单个进程, *即使*之后您为应用程序本身启动**多个进程**（多个worker）。 如果这些步骤由**多个进程**运行，它们会通过在**并行**运行来**重复**工作，并且如果这些步骤像数据库迁移一样需要小心处理，它们可能会导致每个进程和其他进程发生冲突。
当然，也有一些情况，多次运行前面的步骤也没有问题，这样的话就好办多了。
/// tip | 提示
另外，请记住，根据您的设置，在某些情况下，您在开始应用程序之前**可能甚至不需要任何先前的步骤**。
在这种情况下，您就不必担心这些。 🤷
///
### 前面步骤策略的示例 { #examples-of-previous-steps-strategies }
这将在**很大程度上取决于您部署系统的方式**，并且可能与您启动程序、处理重启等的方式有关。
以下是一些可能的想法：
* Kubernetes 中的“Init Container”在应用程序容器之前运行
* 一个 bash 脚本，运行前面的步骤，然后启动您的应用程序
* 您仍然需要一种方法来启动/重新启动 bash 脚本、检测错误等。
/// tip | 提示
我将在以后的章节中为您提供使用容器执行此操作的更具体示例：[容器中的 FastAPI - Docker](docker.md)。
///
## 资源利用率 { #resource-utilization }
您的服务器是一个**资源**，您可以通过您的程序消耗或**利用**CPU 上的计算时间以及可用的 RAM 内存。
您想要消耗/利用多少系统资源？ 您可能很容易认为“不多”，但实际上，您可能希望在不崩溃的情况下**尽可能多地消耗**。
如果您支付了 3 台服务器的费用，但只使用了它们的一点点 RAM 和 CPU，那么您可能**浪费金钱** 💸，并且可能 **浪费服务器电力** 🌎，等等。
在这种情况下，最好只拥有 2 台服务器并使用更高比例的资源（CPU、内存、磁盘、网络带宽等）。
另一方面，如果您有 2 台服务器，并且正在使用 **100% 的 CPU 和 RAM**，则在某些时候，一个进程会要求更多内存，并且服务器将不得不使用磁盘作为“内存” （这可能会慢数千倍），甚至**崩溃**。 或者一个进程可能需要执行一些计算，并且必须等到 CPU 再次空闲。
在这种情况下，最好购买**一台额外的服务器**并在其上运行一些进程，以便它们都有**足够的 RAM 和 CPU 时间**。
由于某种原因，您的 API 的使用量也有可能出现**激增**。 也许它像病毒一样传播开来，或者也许其他一些服务或机器人开始使用它。 在这些情况下，您可能需要额外的资源来保证安全。
您可以将一个**任意数字**设置为目标，例如，资源利用率**在 50% 到 90%** 之间。 重点是，这些可能是您想要衡量和用来调整部署的主要内容。
您可以使用“htop”等简单工具来查看服务器中使用的 CPU 和 RAM 或每个进程使用的数量。 或者您可以使用更复杂的监控工具，这些工具可能分布在服务器等上。
## 回顾 { #recap }
您在这里阅读了一些在决定如何部署应用程序时可能需要牢记的主要概念：
* 安全性 - HTTPS
* 启动时运行
* 重新启动
* 复制（运行的进程数）
* 内存
* 开始前的先前步骤
了解这些想法以及如何应用它们应该会给您足够的直觉在配置和调整部署时做出任何决定。 🤓
在接下来的部分中，我将为您提供更具体的示例，说明您可以遵循的可能策略。 🚀
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FILE: docs/zh/docs/deployment/docker.md
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# 容器中的 FastAPI - Docker { #fastapi-in-containers-docker }
部署 FastAPI 应用时，常见做法是构建一个**Linux 容器镜像**。通常使用 [**Docker**](https://www.docker.com/) 实现。然后你可以用几种方式之一部署该镜像。
使用 Linux 容器有多种优势，包括**安全性**、**可复制性**、**简单性**等。
/// tip | 提示
赶时间并且已经了解这些？直接跳到下面的 [`Dockerfile` 👇](#build-a-docker-image-for-fastapi)。
///
### TLS 握手开始 { #tls-handshake-start }
然后，浏览器将在**端口 443**（HTTPS 端口）上与该 IP 地址进行通信。
通信的第一部分只是建立客户端和服务器之间的连接并决定它们将使用的加密密钥等。
客户端和服务器之间建立 TLS 连接的过程称为 **TLS 握手**。
### 带有 SNI 扩展的 TLS { #tls-with-sni-extension }
**服务器中只有一个进程**可以侦听特定 **IP 地址**的特定 **端口**。 可能有其他进程在同一 IP 地址的其他端口上侦听，但每个 IP 地址和端口组合只有一个进程。
TLS (HTTPS) 默认使用端口`443`。 这就是我们需要的端口。
由于只有一个进程可以监听此端口，因此监听端口的进程将是 **TLS 终止代理**。
TLS 终止代理可以访问一个或多个 **TLS 证书**（HTTPS 证书）。
使用上面讨论的 **SNI 扩展**，TLS 终止代理将检查应该用于此连接的可用 TLS (HTTPS) 证书，并使用与客户端期望的域名相匹配的证书。
在这种情况下，它将使用`someapp.example.com`的证书。
客户端已经**信任**生成该 TLS 证书的实体（在本例中为 Let's Encrypt，但我们稍后会看到），因此它可以**验证**该证书是否有效。
然后，通过使用证书，客户端和 TLS 终止代理 **决定如何加密** **TCP 通信** 的其余部分。 这就完成了 **TLS 握手** 部分。
此后，客户端和服务器就拥有了**加密的 TCP 连接**，这就是 TLS 提供的功能。 然后他们可以使用该连接来启动实际的 **HTTP 通信**。
这就是 **HTTPS**，它只是 **安全 TLS 连接** 内的普通 **HTTP**，而不是纯粹的（未加密的）TCP 连接。
/// tip | 提示
请注意，通信加密发生在 **TCP 层**，而不是 HTTP 层。
///
### HTTPS 请求 { #https-request }
现在客户端和服务器（特别是浏览器和 TLS 终止代理）具有 **加密的 TCP 连接**，它们可以开始 **HTTP 通信**。
接下来，客户端发送一个 **HTTPS 请求**。 这其实只是一个通过 TLS 加密连接的 HTTP 请求。
### 解密请求 { #decrypt-the-request }
TLS 终止代理将使用协商好的加密算法**解密请求**，并将**（解密的）HTTP 请求**传输到运行应用程序的进程（例如运行 FastAPI 应用的 Uvicorn 进程）。
### HTTP 响应 { #http-response }
应用程序将处理请求并向 TLS 终止代理发送**（未加密）HTTP 响应**。
### HTTPS 响应 { #https-response }
然后，TLS 终止代理将使用之前协商的加密算法（以`someapp.example.com`的证书开头）对响应进行加密，并将其发送回浏览器。
接下来，浏览器将验证响应是否有效和是否使用了正确的加密密钥等。然后它会**解密响应**并处理它。
客户端（浏览器）将知道响应来自正确的服务器，因为它使用了他们之前使用 **HTTPS 证书** 协商出的加密算法。
### 多个应用程序 { #multiple-applications }
在同一台（或多台）服务器中，可能存在**多个应用程序**，例如其他 API 程序或数据库。
只有一个进程可以处理特定的 IP 和端口（在我们的示例中为 TLS 终止代理），但其他应用程序/进程也可以在服务器上运行，只要它们不尝试使用相同的 **公共 IP 和端口的组合**。
这样，TLS 终止代理就可以为多个应用程序处理**多个域名**的 HTTPS 和证书，然后在每种情况下将请求传输到正确的应用程序。
### 证书更新 { #certificate-renewal }
在未来的某个时候，每个证书都会**过期**（大约在获得证书后 3 个月）。
然后，会有另一个程序（在某些情况下是另一个程序，在某些情况下可能是同一个 TLS 终止代理）与 Let's Encrypt 通信并更新证书。
**TLS 证书** **与域名相关联**，而不是与 IP 地址相关联。
因此，要更新证书，更新程序需要向权威机构（Let's Encrypt）**证明**它确实**“拥有”并控制该域名**。
有多种方法可以做到这一点。 一些流行的方式是：
* **修改一些DNS记录**。
* 为此，续订程序需要支持 DNS 提供商的 API，因此，要看你使用的 DNS 提供商是否提供这一功能。
* **在与域名关联的公共 IP 地址上作为服务器运行**（至少在证书获取过程中）。
* 正如我们上面所说，只有一个进程可以监听特定的 IP 和端口。
* 这就是当同一个 TLS 终止代理还负责证书续订过程时它非常有用的原因之一。
* 否则，你可能需要暂时停止 TLS 终止代理，启动续订程序以获取证书，然后使用 TLS 终止代理配置它们，然后重新启动 TLS 终止代理。 这并不理想，因为你的应用程序在 TLS 终止代理关闭期间将不可用。
通过拥有一个**单独的系统来使用 TLS 终止代理来处理 HTTPS**, 而不是直接将 TLS 证书与应用程序服务器一起使用 （例如 Uvicorn）,你可以在
更新证书的过程中同时保持提供服务。
## 代理转发请求头 { #proxy-forwarded-headers }
当使用代理来处理 HTTPS 时，你的**应用服务器**（例如通过 FastAPI CLI 运行的 Uvicorn）对 HTTPS 过程并不了解，它只通过纯 HTTP 与 **TLS 终止代理**通信。
这个**代理**通常会在将请求转发给**应用服务器**之前，临时设置一些 HTTP 请求头，以便让应用服务器知道该请求是由代理**转发**过来的。
/// note | 技术细节
这些代理请求头包括：
* [X-Forwarded-For](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-For)
* [X-Forwarded-Proto](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-Proto)
* [X-Forwarded-Host](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-Host)
///
不过，由于**应用服务器**并不知道自己位于受信任的**代理**之后，默认情况下，它不会信任这些请求头。
但你可以配置**应用服务器**去信任由**代理**发送的这些“转发”请求头。如果你在使用 FastAPI CLI，可以使用命令行选项 `--forwarded-allow-ips` 指定它应该信任哪些 IP 发来的这些“转发”请求头。
例如，如果**应用服务器**只接收来自受信任**代理**的通信，你可以设置 `--forwarded-allow-ips="*"`，让它信任所有传入的 IP，因为它只会接收来自**代理**所使用 IP 的请求。
这样，应用就能知道自己的公共 URL、是否使用 HTTPS、域名等信息。
这在需要正确处理重定向等场景时很有用。
/// tip | 提示
你可以在文档中了解更多：[在代理之后 - 启用代理转发请求头](../advanced/behind-a-proxy.md#enable-proxy-forwarded-headers)
///
## 回顾 { #recap }
拥有**HTTPS** 非常重要，并且在大多数情况下相当**关键**。 作为开发人员，你围绕 HTTPS 所做的大部分努力就是**理解这些概念**以及它们的工作原理。
一旦你了解了**面向开发人员的 HTTPS** 的基础知识，你就可以轻松组合和配置不同的工具，以帮助你以简单的方式管理一切。
在接下来的一些章节中，我将向你展示几个为 **FastAPI** 应用程序设置 **HTTPS** 的具体示例。 🔒
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FILE: docs/zh/docs/deployment/index.md
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# 部署 { #deployment }
部署 **FastAPI** 应用程序相对容易。
## 部署是什么意思 { #what-does-deployment-mean }
**部署**应用程序意味着执行必要的步骤以使其**可供用户使用**。
对于**Web API**来说，通常涉及将其放到一台**远程机器**中，搭配一个性能和稳定性都不错的**服务器程序**，以便你的**用户**可以高效地**访问**你的应用程序，而不会出现中断或其他问题。
这与**开发**阶段形成鲜明对比，在**开发**阶段，你不断更改代码、破坏代码、修复代码，来回停止和重启开发服务器等。
## 部署策略 { #deployment-strategies }
根据你的使用场景和使用的工具，有多种方法可以实现此目的。
你可以使用一些工具自行**部署服务器**，你也可以使用能为你完成部分工作的**云服务**，或其他可能的选项。
例如，我们（FastAPI 团队）构建了 [**FastAPI Cloud**](https://fastapicloud.com)，让将 FastAPI 应用部署到云端尽可能流畅，并且保持与使用 FastAPI 开发时相同的开发者体验。
我将向你展示在部署 **FastAPI** 应用程序时你可能应该记住的一些主要概念（尽管其中大部分适用于任何其他类型的 Web 应用程序）。
在接下来的部分中，你将看到更多需要记住的细节以及一些技巧。 ✨
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FILE: docs/zh/docs/deployment/manually.md
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# 手动运行服务器 { #run-a-server-manually }
## 使用 `fastapi run` 命令 { #use-the-fastapi-run-command }
简而言之，使用 `fastapi run` 来运行您的 FastAPI 应用程序：
没有大家之前所做的工作，**FastAPI** 就不会存在。 以前创建的这些工具为它的出现提供了灵感。 在那几年中，我一直回避创建新的框架。首先，我尝试使用各种框架、插件、工具解决 **FastAPI** 现在的功能。 但到了一定程度之后，我别无选择，只能从之前的工具中汲取最优思路，并以尽量好的方式把这些思路整合在一起，使用之前甚至是不支持的语言特性（Python 3.6+ 的类型提示），从而创建一个能满足我所有需求的框架。## 调研 { #investigation } 通过使用之前所有的备选方案，我有机会从它们之中学到了很多东西，获取了很多想法，并以我和我的开发团队能想到的最好方式把这些思路整合成一体。 例如，大家都清楚，在理想状态下，它应该基于标准的 Python 类型提示。 而且，最好的方式是使用现有的标准。 因此，甚至在开发 **FastAPI** 前，我就花了几个月的时间研究 OpenAPI、JSON Schema、OAuth2 等规范。深入理解它们之间的关系、重叠及区别之处。 ## 设计 { #design } 然后，我又花了一些时间从用户角度（使用 FastAPI 的开发者）设计了开发者 **API**。 同时，我还在最流行的 Python 代码编辑器中测试了很多思路，包括 PyCharm、VS Code、基于 Jedi 的编辑器。 根据最新 [Python 开发者调研报告](https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2018/#development-tools)显示，这几种编辑器覆盖了约 80% 的用户。 也就是说，**FastAPI** 针对差不多 80% 的 Python 开发者使用的编辑器进行了测试，而且其它大多数编辑器的工作方式也与之类似，因此，**FastAPI** 的优势几乎能在所有编辑器上体现。 通过这种方式，我就能找到尽可能减少代码重复的最佳方式，进而实现处处都有自动补全、类型提示与错误检查等支持。 所有这些都是为了给开发者提供最佳的开发体验。 ## 需求项 { #requirements } 经过测试多种备选方案，我最终决定使用 [**Pydantic**](https://docs.pydantic.dev/)，并充分利用它的优势。 我甚至为它做了不少贡献，让它完美兼容了 JSON Schema，支持多种方式定义约束声明，并基于多个编辑器，改进了它对编辑器支持（类型检查、自动补全）。 在开发期间，我还为 [**Starlette**](https://www.starlette.dev/) 做了不少贡献，这是另一个关键需求项。 ## 开发 { #development } 当我启动 **FastAPI** 开发的时候，绝大多数部件都已经就位，设计已经定义，需求项和工具也已经准备就绪，相关标准与规范的知识储备也非常清晰而新鲜。 ## 未来 { #future } 至此，**FastAPI** 及其理念已经为很多人所用。 对于很多用例，它比以前很多备选方案都更适用。 很多开发者和开发团队已经依赖 **FastAPI** 开发他们的项目（包括我和我的团队）。 但，**FastAPI** 仍有很多改进的余地，也还需要添加更多的功能。 **FastAPI** 前景光明。 在此，我们衷心感谢[你的帮助](help-fastapi.md)。 ================================================ FILE: docs/zh/docs/how-to/authentication-error-status-code.md ================================================ # 使用旧的 403 认证错误状态码 { #use-old-403-authentication-error-status-codes } 在 FastAPI `0.122.0` 版本之前，当内置的安全工具在认证失败后向客户端返回错误时，会使用 HTTP 状态码 `403 Forbidden`。 从 FastAPI `0.122.0` 版本开始，它们改用更合适的 HTTP 状态码 `401 Unauthorized`，并在响应中返回合理的 `WWW-Authenticate` 头，遵循 HTTP 规范，[RFC 7235](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc7235#section-3.1)、[RFC 9110](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc9110#name-401-unauthorized)。 但如果由于某些原因你的客户端依赖旧行为，你可以在你的安全类中重写方法 `make_not_authenticated_error` 来回退到旧行为。 例如，你可以创建一个 `HTTPBearer` 的子类，使其返回 `403 Forbidden` 错误，而不是默认的 `401 Unauthorized` 错误： {* ../../docs_src/authentication_error_status_code/tutorial001_an_py310.py hl[9:13] *} /// tip | 提示 注意该函数返回的是异常实例，而不是直接抛出它。抛出操作由其余的内部代码完成。 /// ================================================ FILE: docs/zh/docs/how-to/conditional-openapi.md ================================================ # 按条件配置 OpenAPI { #conditional-openapi } 如果需要，你可以使用设置和环境变量，按环境有条件地配置 OpenAPI，甚至完全禁用它。 ## 关于安全、API 和文档 { #about-security-apis-and-docs } 在生产环境隐藏文档界面并不应该成为保护 API 的方式。 这并不会给你的 API 增加任何额外的安全性，*路径操作* 仍然会在原来的位置可用。 如果你的代码里有安全漏洞，它仍然存在。 隐藏文档只会让理解如何与 API 交互变得更困难，也可能让你在生产环境中调试更困难。这大体上可以被视为一种 [通过隐藏实现安全](https://en.wikipedia.org/wiki/Security_through_obscurity) 的做法。 如果你想保护你的 API，有很多更好的措施，例如： - 确保为请求体和响应定义完善的 Pydantic 模型。 - 使用依赖配置所需的权限和角色。 - 绝不要存储明文密码，只存储密码哈希。 - 实现并使用成熟的密码学工具，比如 pwdlib 和 JWT 令牌等。 - 在需要的地方使用 OAuth2 作用域添加更细粒度的权限控制。 - ...等。 尽管如此，你可能确实有非常特定的用例，需要在某些环境（例如生产环境）禁用 API 文档，或根据环境变量的配置来决定。 ## 基于设置和环境变量的条件式 OpenAPI { #conditional-openapi-from-settings-and-env-vars } 你可以很容易地使用相同的 Pydantic 设置来配置生成的 OpenAPI 和文档 UI。 例如： {* ../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001_py310.py hl[6,11] *} 这里我们声明了设置项 `openapi_url`，其默认值同样是 `"/openapi.json"`。 然后在创建 `FastAPI` 应用时使用它。 接着，你可以通过把环境变量 `OPENAPI_URL` 设为空字符串来禁用 OpenAPI（包括文档 UI），例如：
但是你可以通过设置 `syntaxHighlight` 为 `False` 来禁用 Swagger UI 中的语法高亮：
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial001_py310.py hl[3] *}
...在此之后，Swagger UI 将不会高亮代码:
## 改变主题 { #change-the-theme }
同样地，你也可以通过设置键 `"syntaxHighlight.theme"` 来设置语法高亮主题（注意中间有一个点）：
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial002_py310.py hl[3] *}
这个配置会改变语法高亮主题：
## 改变默认 Swagger UI 参数 { #change-default-swagger-ui-parameters }
FastAPI 包含了一些默认配置参数，适用于大多数用例。
其包括这些默认配置参数：
{* ../../fastapi/openapi/docs.py ln[9:24] hl[18:24] *}
你可以通过在 `swagger_ui_parameters` 中设置不同的值来覆盖它们。
比如，如果要禁用 `deepLinking`，你可以像这样传递设置到 `swagger_ui_parameters` 中：
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial003_py310.py hl[3] *}
## 其他 Swagger UI 参数 { #other-swagger-ui-parameters }
查看所有其他可用的配置，请阅读官方的 [Swagger UI 参数文档](https://swagger.io/docs/open-source-tools/swagger-ui/usage/configuration/)。
## JavaScript-only 配置 { #javascript-only-settings }
Swagger UI 同样允许使用 **JavaScript-only** 配置对象（例如，JavaScript 函数）。
FastAPI 包含这些 JavaScript-only 的 `presets` 设置：
```JavaScript
presets: [
SwaggerUIBundle.presets.apis,
SwaggerUIBundle.SwaggerUIStandalonePreset
]
```
这些是 **JavaScript** 对象，而不是字符串，所以你不能直接从 Python 代码中传递它们。
如果你需要像这样使用 JavaScript-only 配置，你可以使用上述方法之一。覆盖所有 Swagger UI *路径操作* 并手动编写任何你需要的 JavaScript。
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FILE: docs/zh/docs/how-to/custom-docs-ui-assets.md
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# 自托管自定义文档 UI 静态资源 { #custom-docs-ui-static-assets-self-hosting }
API 文档使用 Swagger UI 和 ReDoc，它们各自需要一些 JavaScript 和 CSS 文件。
默认情况下，这些文件从一个 CDN 提供。
不过你可以自定义：可以指定特定的 CDN，或自行提供这些文件。
## 为 JavaScript 和 CSS 自定义 CDN { #custom-cdn-for-javascript-and-css }
假设你想使用不同的 CDN，例如使用 `https://unpkg.com/`。
如果你所在的国家/地区屏蔽了某些 URL，这会很有用。
### 关闭自动文档 { #disable-the-automatic-docs }
第一步是关闭自动文档，因为默认它们会使用默认的 CDN。
要关闭它们，在创建 `FastAPI` 应用时将其 URL 设为 `None`：
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[8] *}
### 包含自定义文档 { #include-the-custom-docs }
现在你可以为自定义文档创建*路径操作*。
你可以复用 FastAPI 的内部函数来创建文档的 HTML 页面，并传入所需参数：
- `openapi_url`：文档 HTML 页面获取你的 API 的 OpenAPI 模式的 URL。这里可以使用 `app.openapi_url` 属性。
- `title`：你的 API 标题。
- `oauth2_redirect_url`：这里可以使用 `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url` 来使用默认值。
- `swagger_js_url`：你的 Swagger UI 文档 HTML 获取**JavaScript** 文件的 URL。这里是自定义的 CDN URL。
- `swagger_css_url`：你的 Swagger UI 文档 HTML 获取**CSS** 文件的 URL。这里是自定义的 CDN URL。
ReDoc 也类似...
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[2:6,11:19,22:24,27:33] *}
/// tip | 提示
`swagger_ui_redirect` 的*路径操作*是在你使用 OAuth2 时的一个辅助。
如果你把 API 与某个 OAuth2 提供方集成，你就可以完成认证并带着获取到的凭据回到 API 文档里。然后使用真实的 OAuth2 认证与之交互。
Swagger UI 会在幕后为你处理这些，但它需要这个“重定向”辅助路径。
///
### 创建一个路径操作进行测试 { #create-a-path-operation-to-test-it }
现在，为了测试一切是否正常，创建一个*路径操作*：
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[36:38] *}
### 测试 { #test-it }
现在，你应该可以访问 [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs)，并刷新页面，页面会从新的 CDN 加载这些资源。
## 为文档自托管 JavaScript 和 CSS { #self-hosting-javascript-and-css-for-docs }
如果你需要在离线、无法访问互联网或仅在局域网内时，应用仍能工作，那么自托管 JavaScript 和 CSS 会很有用。
这里你将看到如何在同一个 FastAPI 应用中自行提供这些文件，并配置文档使用它们。
### 项目文件结构 { #project-file-structure }
假设你的项目文件结构如下：
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
```
现在创建一个目录来存放这些静态文件。
你的新文件结构可能如下：
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
└── static/
```
### 下载文件 { #download-the-files }
下载文档需要的静态文件，并将它们放到 `static/` 目录中。
你通常可以右键点击每个链接，选择类似“将链接另存为...”的选项。
Swagger UI 使用以下文件：
- [`swagger-ui-bundle.js`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/swagger-ui-dist@5/swagger-ui-bundle.js)
- [`swagger-ui.css`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/swagger-ui-dist@5/swagger-ui.css)
而 ReDoc 使用以下文件：
- [`redoc.standalone.js`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/redoc@2/bundles/redoc.standalone.js)
之后，你的文件结构可能如下：
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
└── static
├── redoc.standalone.js
├── swagger-ui-bundle.js
└── swagger-ui.css
```
### 提供静态文件 { #serve-the-static-files }
- 导入 `StaticFiles`。
- 在特定路径上“挂载”一个 `StaticFiles()` 实例。
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[7,11] *}
### 测试静态文件 { #test-the-static-files }
启动你的应用，并访问 [http://127.0.0.1:8000/static/redoc.standalone.js](http://127.0.0.1:8000/static/redoc.standalone.js)。
你应该会看到一个非常长的 **ReDoc** 的 JavaScript 文件。
它可能以如下内容开头：
```JavaScript
/*! For license information please see redoc.standalone.js.LICENSE.txt */
!function(e,t){"object"==typeof exports&&"object"==typeof module?module.exports=t(require("null")):
...
```
这就确认了你的应用能够提供静态文件，并且你把文档所需的静态文件放在了正确的位置。
现在我们可以配置应用，让文档使用这些静态文件。
### 为静态文件关闭自动文档 { #disable-the-automatic-docs-for-static-files }
和使用自定义 CDN 一样，第一步是关闭自动文档，因为默认情况下它们会使用 CDN。
要关闭它们，在创建 `FastAPI` 应用时将其 URL 设为 `None`：
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[9] *}
### 为静态文件包含自定义文档 { #include-the-custom-docs-for-static-files }
同样地，现在你可以为自定义文档创建*路径操作*。
你可以再次复用 FastAPI 的内部函数来创建文档的 HTML 页面，并传入所需参数：
- `openapi_url`：文档 HTML 页面获取你的 API 的 OpenAPI 模式的 URL。这里可以使用 `app.openapi_url` 属性。
- `title`：你的 API 标题。
- `oauth2_redirect_url`：这里可以使用 `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url` 来使用默认值。
- `swagger_js_url`：你的 Swagger UI 文档 HTML 获取**JavaScript** 文件的 URL。**这是现在由你的应用自己提供的那个**。
- `swagger_css_url`：你的 Swagger UI 文档 HTML 获取**CSS** 文件的 URL。**这是现在由你的应用自己提供的那个**。
ReDoc 也类似...
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[2:6,14:22,25:27,30:36] *}
/// tip | 提示
`swagger_ui_redirect` 的*路径操作*是在你使用 OAuth2 时的一个辅助。
如果你把 API 与某个 OAuth2 提供方集成，你就可以完成认证并带着获取到的凭据回到 API 文档里。然后使用真实的 OAuth2 认证与之交互。
Swagger UI 会在幕后为你处理这些，但它需要这个“重定向”辅助路径。
///
### 创建一个路径操作测试静态文件 { #create-a-path-operation-to-test-static-files }
现在，为了测试一切是否正常，创建一个*路径操作*：
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[39:41] *}
### 测试静态文件 UI { #test-static-files-ui }
现在，你可以断开 WiFi，访问 [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs)，并刷新页面。
即使没有互联网，你也能看到 API 的文档并与之交互。
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FILE: docs/zh/docs/how-to/custom-request-and-route.md
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# 自定义 Request 和 APIRoute 类 { #custom-request-and-apiroute-class }
在某些情况下，你可能想要重写 `Request` 和 `APIRoute` 类使用的逻辑。
尤其是，当你本来会把这些逻辑放到中间件里时，这是一个不错的替代方案。
例如，如果你想在应用处理之前读取或操作请求体。
/// danger | 危险
这是一个“高级”特性。
如果你刚开始使用 **FastAPI**，可以先跳过本节。
///
## 使用场景 { #use-cases }
一些使用场景包括：
* 将非 JSON 的请求体转换为 JSON（例如 [`msgpack`](https://msgpack.org/index.html)）。
* 解压缩使用 gzip 压缩的请求体。
* 自动记录所有请求体日志。
## 处理自定义请求体编码 { #handling-custom-request-body-encodings }
来看如何用自定义的 `Request` 子类来解压 gzip 请求。
以及一个 `APIRoute` 子类来使用该自定义请求类。
### 创建自定义 `GzipRequest` 类 { #create-a-custom-gziprequest-class }
/// tip | 提示
这是一个演示工作原理的示例。如果你需要 Gzip 支持，可以直接使用提供的 [`GzipMiddleware`](../advanced/middleware.md#gzipmiddleware)。
///
首先，我们创建一个 `GzipRequest` 类，它会重写 `Request.body()` 方法：当请求头中存在相应标记时对请求体进行解压。
如果请求头中没有 `gzip`，则不会尝试解压。
这样，同一个路由类即可同时处理 gzip 压缩和未压缩的请求。
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[9:16] *}
### 创建自定义 `GzipRoute` 类 { #create-a-custom-gziproute-class }
接着，我们创建 `fastapi.routing.APIRoute` 的自定义子类来使用 `GzipRequest`。
这次，我们会重写 `APIRoute.get_route_handler()` 方法。
该方法返回一个函数，这个函数负责接收请求并返回响应。
这里我们用它把原始请求包装为 `GzipRequest`。
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[19:27] *}
/// note | 技术细节
`Request` 拥有 `request.scope` 属性，它就是一个 Python `dict`，包含与请求相关的元数据。
`Request` 还包含 `request.receive`，它是一个用于“接收”请求体的函数。
`scope` 字典和 `receive` 函数都是 ASGI 规范的一部分。
创建一个新的 `Request` 实例需要这两样：`scope` 和 `receive`。
想了解更多关于 `Request` 的信息，请查看 [Starlette 的 Request 文档](https://www.starlette.dev/requests/)。
///
由 `GzipRequest.get_route_handler` 返回的函数唯一不同之处是把 `Request` 转换为 `GzipRequest`。
这样，在传给我们的路径操作之前，`GzipRequest` 会（在需要时）负责解压数据。
之后，其余处理逻辑完全相同。
但由于我们修改了 `GzipRequest.body`，在 **FastAPI** 需要读取时，请求体会被自动解压。
## 在异常处理器中访问请求体 { #accessing-the-request-body-in-an-exception-handler }
/// tip | 提示
要解决类似问题，使用 `RequestValidationError` 的自定义处理器中的 `body` 往往更简单（[处理错误](../tutorial/handling-errors.md#use-the-requestvalidationerror-body)）。
但本示例同样有效，并展示了如何与内部组件交互。
///
我们也可以用相同的方法在异常处理器中访问请求体。
所需仅是在 `try`/`except` 块中处理请求：
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[14,16] *}
如果发生异常，`Request` 实例仍在作用域内，因此我们可以在处理错误时读取并使用请求体：
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[17:19] *}
## 在路由器中自定义 `APIRoute` 类 { #custom-apiroute-class-in-a-router }
你也可以设置 `APIRouter` 的 `route_class` 参数：
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial003_py310.py hl[26] *}
在此示例中，`router` 下的路径操作将使用自定义的 `TimedRoute` 类，响应中会多一个 `X-Response-Time` 头，包含生成响应所用的时间：
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial003_py310.py hl[13:20] *}
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FILE: docs/zh/docs/how-to/extending-openapi.md
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# 扩展 OpenAPI { #extending-openapi }
在某些情况下，你可能需要修改生成的 OpenAPI 架构（schema）。
本节将介绍如何实现。
## 常规流程 { #the-normal-process }
常规（默认）流程如下。
`FastAPI` 应用（实例）有一个 `.openapi()` 方法，预期返回 OpenAPI 架构。
在创建应用对象时，会注册一个用于 `/openapi.json`（或你在 `openapi_url` 中设置的路径）的路径操作。
它只会返回一个 JSON 响应，内容是应用 `.openapi()` 方法的结果。
默认情况下，`.openapi()` 方法会检查属性 `.openapi_schema` 是否已有内容，若有则直接返回。
如果没有，则使用 `fastapi.openapi.utils.get_openapi` 工具函数生成。
该 `get_openapi()` 函数接收以下参数：
- `title`：OpenAPI 标题，显示在文档中。
- `version`：你的 API 版本，例如 `2.5.0`。
- `openapi_version`：使用的 OpenAPI 规范版本。默认是最新的 `3.1.0`。
- `summary`：API 的简短摘要。
- `description`：API 的描述，可包含 Markdown，并会展示在文档中。
- `routes`：路由列表，即已注册的每个路径操作。来自 `app.routes`。
/// info | 信息
参数 `summary` 仅在 OpenAPI 3.1.0 及更高版本中可用，FastAPI 0.99.0 及以上版本支持。
///
## 覆盖默认值 { #overriding-the-defaults }
基于以上信息，你可以用同一个工具函数生成 OpenAPI 架构，并按需覆盖其中的各个部分。
例如，让我们添加 [ReDoc 的 OpenAPI 扩展以包含自定义 Logo](https://github.com/Rebilly/ReDoc/blob/master/docs/redoc-vendor-extensions.md#x-logo)。
### 常规 **FastAPI** { #normal-fastapi }
首先，像平常一样编写你的 **FastAPI** 应用：
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[1,4,7:9] *}
### 生成 OpenAPI 架构 { #generate-the-openapi-schema }
然后，在一个 `custom_openapi()` 函数中使用同一个工具函数生成 OpenAPI 架构：
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[2,15:21] *}
### 修改 OpenAPI 架构 { #modify-the-openapi-schema }
现在你可以添加 ReDoc 扩展，在 OpenAPI 架构的 `info` “对象”中加入自定义 `x-logo`：
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[22:24] *}
### 缓存 OpenAPI 架构 { #cache-the-openapi-schema }
你可以把 `.openapi_schema` 属性当作“缓存”，用来存储已生成的架构。
这样一来，用户每次打开 API 文档时，应用就不必重新生成架构。
它只会生成一次，后续请求都会使用同一份缓存的架构。
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[13:14,25:26] *}
### 覆盖方法 { #override-the-method }
现在你可以用你的新函数替换 `.openapi()` 方法。
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[29] *}
### 验证 { #check-it }
当你访问 [http://127.0.0.1:8000/redoc](http://127.0.0.1:8000/redoc) 时，你会看到已使用你的自定义 Logo（本例中为 **FastAPI** 的 Logo）：
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FILE: docs/zh/docs/how-to/general.md
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# 通用 - 如何操作 - 诀窍 { #general-how-to-recipes }
这里是一些指向文档中其他部分的链接，用于解答一般性或常见问题。
## 数据过滤 - 安全性 { #filter-data-security }
为确保不返回超过需要的数据，请阅读 [教程 - 响应模型 - 返回类型](../tutorial/response-model.md) 文档。
## 优化响应性能 - 响应模型 - 返回类型 { #optimize-response-performance-response-model-return-type }
在返回 JSON 数据时优化性能，请使用返回类型或响应模型，这样 Pydantic 会在 Rust 侧处理到 JSON 的序列化，而无需经过 Python。更多内容请阅读 [教程 - 响应模型 - 返回类型](../tutorial/response-model.md) 文档。
## 文档的标签 - OpenAPI { #documentation-tags-openapi }
在文档界面中添加**路径操作**的标签和进行分组，请阅读 [教程 - 路径操作配置 - Tags](../tutorial/path-operation-configuration.md#tags) 文档。
## 文档的概要和描述 - OpenAPI { #documentation-summary-and-description-openapi }
在文档界面中添加**路径操作**的概要和描述，请阅读 [教程 - 路径操作配置 - Summary 和 Description](../tutorial/path-operation-configuration.md#summary-and-description) 文档。
## 文档的响应描述 - OpenAPI { #documentation-response-description-openapi }
在文档界面中定义并显示响应描述，请阅读 [教程 - 路径操作配置 - 响应描述](../tutorial/path-operation-configuration.md#response-description) 文档。
## 文档弃用**路径操作** - OpenAPI { #documentation-deprecate-a-path-operation-openapi }
在文档界面中显示弃用的**路径操作**，请阅读 [教程 - 路径操作配置 - 弃用](../tutorial/path-operation-configuration.md#deprecate-a-path-operation) 文档。
## 将任何数据转换为 JSON 兼容格式 { #convert-any-data-to-json-compatible }
要将任何数据转换为 JSON 兼容格式，请阅读 [教程 - JSON 兼容编码器](../tutorial/encoder.md) 文档。
## OpenAPI 元数据 - 文档 { #openapi-metadata-docs }
要添加 OpenAPI 的元数据，包括许可证、版本、联系方式等，请阅读 [教程 - 元数据和文档 URL](../tutorial/metadata.md) 文档。
## OpenAPI 自定义 URL { #openapi-custom-url }
要自定义 OpenAPI 的 URL（或删除它），请阅读 [教程 - 元数据和文档 URL](../tutorial/metadata.md#openapi-url) 文档。
## OpenAPI 文档 URL { #openapi-docs-urls }
要更改自动生成的文档用户界面所使用的 URL，请阅读 [教程 - 元数据和文档 URL](../tutorial/metadata.md#docs-urls)。
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FILE: docs/zh/docs/how-to/graphql.md
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# GraphQL { #graphql }
由于 **FastAPI** 基于 **ASGI** 标准，因此很容易集成任何也兼容 ASGI 的 **GraphQL** 库。
你可以在同一个应用中将常规的 FastAPI 路径操作与 GraphQL 结合使用。
/// tip | 提示
**GraphQL** 解决一些非常特定的用例。
与常见的 **Web API** 相比，它有各自的**优点**和**缺点**。
请确保评估在你的用例中，这些**好处**是否足以弥补这些**缺点**。 🤓
///
## GraphQL 库 { #graphql-libraries }
以下是一些支持 **ASGI** 的 **GraphQL** 库。你可以将它们与 **FastAPI** 一起使用：
* [Strawberry](https://strawberry.rocks/) 🍓
* 提供 [面向 FastAPI 的文档](https://strawberry.rocks/docs/integrations/fastapi)
* [Ariadne](https://ariadnegraphql.org/)
* 提供 [面向 FastAPI 的文档](https://ariadnegraphql.org/docs/fastapi-integration)
* [Tartiflette](https://tartiflette.io/)
* 提供用于 ASGI 集成的 [Tartiflette ASGI](https://tartiflette.github.io/tartiflette-asgi/)
* [Graphene](https://graphene-python.org/)
* 可配合 [starlette-graphene3](https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3) 使用
## 使用 Strawberry 的 GraphQL { #graphql-with-strawberry }
如果你需要或想要使用 **GraphQL**，[**Strawberry**](https://strawberry.rocks/) 是**推荐**的库，因为它的设计与 **FastAPI** 最为接近，全部基于**类型注解**。
根据你的用例，你可能会更喜欢其他库，但如果你问我，我大概率会建议你先试试 **Strawberry**。
下面是一个将 Strawberry 与 FastAPI 集成的小预览：
{* ../../docs_src/graphql_/tutorial001_py310.py hl[3,22,25] *}
你可以在 [Strawberry 文档](https://strawberry.rocks/) 中了解更多信息。
还有关于 [将 Strawberry 与 FastAPI 结合使用](https://strawberry.rocks/docs/integrations/fastapi) 的文档。
## Starlette 中较早的 `GraphQLApp` { #older-graphqlapp-from-starlette }
早期版本的 Starlette 包含一个 `GraphQLApp` 类，用于与 [Graphene](https://graphene-python.org/) 集成。
它已在 Starlette 中被弃用，但如果你的代码使用了它，你可以轻松**迁移**到 [starlette-graphene3](https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3)，它覆盖相同的用例，且接口**几乎完全一致**。
/// tip | 提示
如果你需要 GraphQL，我仍然建议看看 [Strawberry](https://strawberry.rocks/)，因为它基于类型注解而不是自定义类和类型。
///
## 了解更多 { #learn-more }
你可以在 [GraphQL 官方文档](https://graphql.org/) 中了解更多关于 **GraphQL** 的内容。
你也可以通过上面的链接阅读各个库的更多信息。
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FILE: docs/zh/docs/how-to/index.md
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# 如何操作 - 诀窍 { #how-to-recipes }
在这里，你将看到关于**多个主题**的不同诀窍或“如何操作”指南。
这些方法多数是**相互独立**的，在大多数情况下，你只需在这些内容适用于**你的项目**时才需要学习它们。
如果某些内容看起来对你的项目有用，请继续查阅，否则请直接跳过它们。
/// tip | 提示
如果你想以系统的方式**学习 FastAPI**（推荐），请阅读 [教程 - 用户指南](../tutorial/index.md) 的每一章节。
///
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FILE: docs/zh/docs/how-to/migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2.md
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# 从 Pydantic v1 迁移到 Pydantic v2 { #migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2 }
如果你有一个较旧的 FastAPI 应用，可能在使用 Pydantic v1。
FastAPI 0.100.0 同时支持 Pydantic v1 和 v2，会使用你已安装的任一版本。
FastAPI 0.119.0 引入了在 Pydantic v2 内部以 `pydantic.v1` 形式对 Pydantic v1 的部分支持，以便于迁移到 v2。
FastAPI 0.126.0 移除了对 Pydantic v1 的支持，但在一段时间内仍支持 `pydantic.v1`。
/// warning | 警告
从 Python 3.14 开始，Pydantic 团队不再为最新的 Python 版本提供 Pydantic v1 的支持。
这也包括 `pydantic.v1`，在 Python 3.14 及更高版本中不再受支持。
如果你想使用 Python 的最新特性，需要确保使用 Pydantic v2。
///
如果你的旧 FastAPI 应用在用 Pydantic v1，这里将向你展示如何迁移到 Pydantic v2，以及 FastAPI 0.119.0 中可帮助你渐进式迁移的功能。
## 官方指南 { #official-guide }
Pydantic 有一份从 v1 迁移到 v2 的官方[迁移指南](https://docs.pydantic.dev/latest/migration/)。
其中包含变更内容、校验如何更准确更严格、可能的注意事项等。
你可以阅读以更好地了解变更。
## 测试 { #tests }
请确保你的应用有[测试](../tutorial/testing.md)，并在持续集成（CI）中运行它们。
这样你就可以升级并确保一切仍按预期工作。
## `bump-pydantic` { #bump-pydantic }
在很多情况下，如果你使用的是未做自定义的常规 Pydantic 模型，可以将从 Pydantic v1 迁移到 v2 的大部分过程自动化。
你可以使用同一 Pydantic 团队提供的[`bump-pydantic`](https://github.com/pydantic/bump-pydantic)。
该工具会帮助你自动修改大部分需要变更的代码。
之后运行测试检查是否一切正常。如果正常，你就完成了。😎
## v2 中的 Pydantic v1 { #pydantic-v1-in-v2 }
Pydantic v2 以子模块 `pydantic.v1` 的形式包含了 Pydantic v1 的全部内容。但在 Python 3.13 以上的版本中不再受支持。
这意味着你可以安装最新的 Pydantic v2，并从该子模块导入并使用旧的 Pydantic v1 组件，就像安装了旧版 Pydantic v1 一样。
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial001_an_py310.py hl[1,4] *}
### FastAPI 对 v2 中 Pydantic v1 的支持 { #fastapi-support-for-pydantic-v1-in-v2 }
自 FastAPI 0.119.0 起，FastAPI 也对 Pydantic v2 内的 Pydantic v1 提供了部分支持，以便迁移到 v2。
因此，你可以将 Pydantic 升级到最新的 v2，并将导入改为使用 `pydantic.v1` 子模块，在很多情况下就能直接工作。
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial002_an_py310.py hl[2,5,15] *}
/// warning | 警告
请注意，由于 Pydantic 团队自 Python 3.14 起不再在较新的 Python 版本中支持 Pydantic v1，使用 `pydantic.v1` 在 Python 3.14 及更高版本中也不受支持。
///
### 同一应用中同时使用 Pydantic v1 与 v2 { #pydantic-v1-and-v2-on-the-same-app }
Pydantic 不支持在一个 Pydantic v2 模型的字段中定义 Pydantic v1 模型，反之亦然。
```mermaid
graph TB
subgraph "❌ Not Supported"
direction TB
subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
V1Field["Pydantic v1 Model"]
end
subgraph V1["Pydantic v1 Model"]
V2Field["Pydantic v2 Model"]
end
end
style V2 fill:#f9fff3
style V1 fill:#fff6f0
style V1Field fill:#fff6f0
style V2Field fill:#f9fff3
```
...但是，你可以在同一个应用中分别使用 Pydantic v1 和 v2 的独立模型。
```mermaid
graph TB
subgraph "✅ Supported"
direction TB
subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
V2Field["Pydantic v2 Model"]
end
subgraph V1["Pydantic v1 Model"]
V1Field["Pydantic v1 Model"]
end
end
style V2 fill:#f9fff3
style V1 fill:#fff6f0
style V1Field fill:#fff6f0
style V2Field fill:#f9fff3
```
在某些情况下，甚至可以在 FastAPI 应用的同一个路径操作中同时使用 Pydantic v1 和 v2 模型：
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py hl[2:3,6,12,21:22] *}
在上面的示例中，输入模型是 Pydantic v1 模型，输出模型（在 `response_model=ItemV2` 中定义）是 Pydantic v2 模型。
### Pydantic v1 参数 { #pydantic-v1-parameters }
如果你需要在 Pydantic v1 模型中使用 FastAPI 特有的参数工具，如 `Body`、`Query`、`Form` 等，在完成向 Pydantic v2 的迁移前，可以从 `fastapi.temp_pydantic_v1_params` 导入它们：
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial004_an_py310.py hl[4,18] *}
### 分步迁移 { #migrate-in-steps }
/// tip | 提示
优先尝试 `bump-pydantic`，如果测试通过且可行，那么你就用一个命令完成了。✨
///
如果 `bump-pydantic` 不适用于你的场景，你可以在同一应用中同时支持 Pydantic v1 和 v2 模型，逐步迁移到 Pydantic v2。
你可以首先将 Pydantic 升级到最新的 v2，并将所有模型的导入改为使用 `pydantic.v1`。
然后按模块或分组，逐步把模型从 Pydantic v1 迁移到 v2。🚶
================================================
FILE: docs/zh/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md
================================================
# 是否为输入和输出分别生成 OpenAPI JSON Schema { #separate-openapi-schemas-for-input-and-output-or-not }
自从发布了 **Pydantic v2**，生成的 OpenAPI 比之前更精确、更**正确**了。😎
事实上，在某些情况下，对于同一个 Pydantic 模型，OpenAPI 中会根据是否带有**默认值**，为输入和输出分别生成**两个 JSON Schema**。
我们来看看它如何工作，以及在需要时如何修改。
## 用于输入和输出的 Pydantic 模型 { #pydantic-models-for-input-and-output }
假设你有一个带有默认值的 Pydantic 模型，例如：
{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}
### 输入用的模型 { #model-for-input }
如果你像下面这样把该模型用作输入：
{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:15] hl[14] *}
...那么 `description` 字段将**不是必填项**，因为它的默认值是 `None`。
### 文档中的输入模型 { #input-model-in-docs }
你可以在文档中确认，`description` 字段没有**红色星号**，也就是未被标记为必填：
FastAPI 框架，高性能，易于学习，高效编码，生产可用
## **Typer**，命令行中的 FastAPI { #typer-the-fastapi-of-clis }
如果你要开发一个用于终端的 命令行应用而不是 Web API，看看 [**Typer**](https://typer.tiangolo.com/)。
**Typer** 是 FastAPI 的小同胞。它的目标是成为**命令行中的 FastAPI**。⌨️ 🚀
## 依赖 { #requirements }
FastAPI 站在巨人的肩膀之上：
* [Starlette](https://www.starlette.dev/) 负责 Web 部分。
* [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) 负责数据部分。
## 安装 { #installation }
创建并激活一个 [虚拟环境](https://fastapi.tiangolo.com/zh/virtual-environments/)，然后安装 FastAPI：
async def...fastapi dev...
### 添加类型 { #add-types }
我们来改前一个版本的一行代码。
把函数参数从：
```Python
first_name, last_name
```
改成：
```Python
first_name: str, last_name: str
```
就是这样。
这些就是“类型提示”：
{* ../../docs_src/python_types/tutorial002_py310.py hl[1] *}
这和声明默认值不同，比如：
```Python
first_name="john", last_name="doe"
```
这是两码事。
我们用的是冒号（`:`），不是等号（`=`）。
而且添加类型提示通常不会改变代码本来的行为。
现在，再想象你又在编写这个函数了，不过这次加上了类型提示。
在同样的位置，你用 `Ctrl+Space` 触发自动补全，就能看到：
这样，你可以滚动查看选项，直到找到那个“看着眼熟”的：
## 更多动机 { #more-motivation }
看这个已经带有类型提示的函数：
{* ../../docs_src/python_types/tutorial003_py310.py hl[1] *}
因为编辑器知道变量的类型，你不仅能得到补全，还能获得错误检查：
现在你知道需要修复它，用 `str(age)` 把 `age` 转成字符串：
{* ../../docs_src/python_types/tutorial004_py310.py hl[2] *}
## 声明类型 { #declaring-types }
你刚刚看到的是声明类型提示的主要位置：函数参数。
这也是你在 **FastAPI** 中使用它们的主要场景。
### 简单类型 { #simple-types }
你不仅可以声明 `str`，还可以声明所有标准的 Python 类型。
例如：
* `int`
* `float`
* `bool`
* `bytes`
{* ../../docs_src/python_types/tutorial005_py310.py hl[1] *}
### typing 模块 { #typing-module }
在一些额外的用例中，你可能需要从标准库的 `typing` 模块导入内容。比如当你想声明“任意类型”时，可以使用 `typing` 中的 `Any`：
```python
from typing import Any
def some_function(data: Any):
print(data)
```
### 泛型类型 { #generic-types }
有些类型可以在方括号中接收“类型参数”（type parameters），用于声明其内部值的类型。比如“字符串列表”可以写为 `list[str]`。
这些能接收类型参数的类型称为“泛型类型”（Generic types）或“泛型”（Generics）。
你可以把相同的内建类型作为泛型使用（带方括号和内部类型）：
* `list`
* `tuple`
* `set`
* `dict`
#### 列表 { #list }
例如，我们来定义一个由 `str` 组成的 `list` 变量。
用同样的冒号（`:`）语法声明变量。
类型写 `list`。
因为 list 是一种包含内部类型的类型，把内部类型写在方括号里：
{* ../../docs_src/python_types/tutorial006_py310.py hl[1] *}
/// info | 信息
方括号中的这些内部类型称为“类型参数”（type parameters）。
在这个例子中，`str` 是传给 `list` 的类型参数。
///
这表示：“变量 `items` 是一个 `list`，并且列表中的每一个元素都是 `str`”。
这样，即使是在处理列表中的元素时，编辑器也能给你提供支持：
没有类型的话，这几乎是不可能做到的。
注意，变量 `item` 是列表 `items` 中的一个元素。
即便如此，编辑器仍然知道它是 `str`，并为此提供支持。
#### 元组和集合 { #tuple-and-set }
声明 `tuple` 和 `set` 的方式类似：
{* ../../docs_src/python_types/tutorial007_py310.py hl[1] *}
这表示：
* 变量 `items_t` 是一个含有 3 个元素的 `tuple`，分别是一个 `int`、另一个 `int`，以及一个 `str`。
* 变量 `items_s` 是一个 `set`，其中每个元素的类型是 `bytes`。
#### 字典 { #dict }
定义 `dict` 时，需要传入 2 个类型参数，用逗号分隔。
第一个类型参数用于字典的键。
第二个类型参数用于字典的值：
{* ../../docs_src/python_types/tutorial008_py310.py hl[1] *}
这表示：
* 变量 `prices` 是一个 `dict`：
* 这个 `dict` 的键是 `str` 类型（比如，每个条目的名称）。
* 这个 `dict` 的值是 `float` 类型（比如，每个条目的价格）。
#### Union { #union }
你可以声明一个变量可以是若干种类型中的任意一种，比如既可以是 `int` 也可以是 `str`。
定义时使用竖线（`|`）把两种类型分开。
这称为“联合类型”（union），因为变量可以是这两类类型集合的并集中的任意一个。
```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008b_py310.py!}
```
这表示 `item` 可以是 `int` 或 `str`。
#### 可能为 `None` { #possibly-none }
你可以声明一个值的类型是某种类型（比如 `str`），但它也可能是 `None`。
//// tab | Python 3.10+
```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial009_py310.py!}
```
////
使用 `str | None` 而不是仅仅 `str`，可以让编辑器帮助你发现把值当成总是 `str` 的错误（实际上它也可能是 `None`）。
### 类作为类型 { #classes-as-types }
你也可以把类声明为变量的类型。
假设你有一个名为 `Person` 的类，带有 name：
{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py310.py hl[1:3] *}
然后你可以声明一个变量是 `Person` 类型：
{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py310.py hl[6] *}
接着，你会再次获得所有的编辑器支持：
注意，这表示“`one_person` 是类 `Person` 的一个实例（instance）”。
它并不表示“`one_person` 是名为 `Person` 的类本身（class）”。
## Pydantic 模型 { #pydantic-models }
[Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) 是一个用于执行数据校验的 Python 库。
你将数据的“结构”声明为带有属性的类。
每个属性都有一个类型。
然后你用一些值创建这个类的实例，它会校验这些值，并在需要时把它们转换为合适的类型，返回一个包含所有数据的对象。
你还能对这个结果对象获得完整的编辑器支持。
下面是来自 Pydantic 官方文档的一个示例：
{* ../../docs_src/python_types/tutorial011_py310.py *}
/// info | 信息
想了解更多关于 [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) 的信息，请查看其文档。
///
**FastAPI** 完全建立在 Pydantic 之上。
你会在[教程 - 用户指南](tutorial/index.md)中看到更多的实战示例。
## 带元数据注解的类型提示 { #type-hints-with-metadata-annotations }
Python 还提供了一个特性，可以使用 `Annotated` 在这些类型提示中放入额外的元数据。
你可以从 `typing` 导入 `Annotated`。
{* ../../docs_src/python_types/tutorial013_py310.py hl[1,4] *}
Python 本身不会对这个 `Annotated` 做任何处理。对于编辑器和其他工具，类型仍然是 `str`。
但你可以在 `Annotated` 中为 **FastAPI** 提供额外的元数据，来描述你希望应用如何行为。
重要的是要记住：传给 `Annotated` 的第一个类型参数才是实际类型。其余的只是给其他工具用的元数据。
现在你只需要知道 `Annotated` 的存在，并且它是标准 Python。😎
稍后你会看到它有多么强大。
/// tip | 提示
这是标准 Python，这意味着你仍然可以在编辑器里获得尽可能好的开发体验，并能和你用来分析、重构代码的工具良好协作等。✨
同时你的代码也能与许多其他 Python 工具和库高度兼容。🚀
///
## **FastAPI** 中的类型提示 { #type-hints-in-fastapi }
**FastAPI** 利用这些类型提示来完成多件事情。
在 **FastAPI** 中，用类型提示来声明参数，你将获得：
* 编辑器支持。
* 类型检查。
……并且 **FastAPI** 会使用相同的声明来：
* 定义要求：从请求路径参数、查询参数、请求头、请求体、依赖等。
* 转换数据：把请求中的数据转换为所需类型。
* 校验数据：对于每个请求：
* 当数据无效时，自动生成错误信息返回给客户端。
* 使用 OpenAPI 记录 API：
* 然后用于自动生成交互式文档界面。
这些听起来可能有点抽象。别担心。你会在[教程 - 用户指南](tutorial/index.md)中看到所有这些的实际效果。
重要的是，通过使用标准的 Python 类型，而且只在一个地方声明（而不是添加更多类、装饰器等），**FastAPI** 会为你完成大量工作。
/// info | 信息
如果你已经读完所有教程，又回来想进一步了解类型，一个不错的资源是 [`mypy` 的“速查表”](https://mypy.readthedocs.io/en/latest/cheat_sheet_py3.html)。
///
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FILE: docs/zh/docs/resources/index.md
================================================
# 资源 { #resources }
更多资源、外部链接等。✈️
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FILE: docs/zh/docs/translation-banner.md
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/// details | 🌐 由 AI 与人类协作翻译
本翻译由人类引导的 AI 生成。🤝
可能存在误解原意或不够自然等问题。🤖
你可以通过[帮助我们更好地引导 AI LLM](https://fastapi.tiangolo.com/zh/contributing/#translations)来改进此翻译。
[英文版本](ENGLISH_VERSION_URL)
///
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FILE: docs/zh/docs/tutorial/background-tasks.md
================================================
# 后台任务 { #background-tasks }
你可以定义在返回响应后运行的后台任务。
这对需要在请求之后执行的操作很有用，但客户端不必在接收响应之前等待操作完成。
包括这些例子：
* 执行操作后发送的电子邮件通知：
* 由于连接到电子邮件服务器并发送电子邮件往往很“慢”（几秒钟），您可以立即返回响应并在后台发送电子邮件通知。
* 处理数据：
* 例如，假设您收到的文件必须经过一个缓慢的过程，您可以返回一个"Accepted"(HTTP 202)响应并在后台处理它。
## 使用 `BackgroundTasks` { #using-backgroundtasks }
首先导入 `BackgroundTasks` 并在 *路径操作函数* 中使用类型声明 `BackgroundTasks` 定义一个参数：
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[1,13] *}
**FastAPI** 会创建一个 `BackgroundTasks` 类型的对象并作为该参数传入。
## 创建一个任务函数 { #create-a-task-function }
创建要作为后台任务运行的函数。
它只是一个可以接收参数的标准函数。
它可以是 `async def` 或普通的 `def` 函数，**FastAPI** 知道如何正确处理。
在这种情况下，任务函数将写入一个文件（模拟发送电子邮件）。
由于写操作不使用 `async` 和 `await`，我们用普通的 `def` 定义函数：
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[6:9] *}
## 添加后台任务 { #add-the-background-task }
在你的 *路径操作函数* 里，用 `.add_task()` 方法将任务函数传到 *后台任务* 对象中：
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[14] *}
`.add_task()` 接收以下参数：
* 在后台运行的任务函数(`write_notification`)。
* 应按顺序传递给任务函数的任意参数序列(`email`)。
* 应传递给任务函数的任意关键字参数(`message="some notification"`)。
## 依赖注入 { #dependency-injection }
使用 `BackgroundTasks` 也适用于依赖注入系统，你可以在多个级别声明 `BackgroundTasks` 类型的参数：在 *路径操作函数* 里，在依赖中(可依赖)，在子依赖中，等等。
**FastAPI** 知道在每种情况下该做什么以及如何复用同一对象，因此所有后台任务被合并在一起并且随后在后台运行：
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002_an_py310.py hl[13,15,22,25] *}
该示例中，信息会在响应发出 *之后* 被写到 `log.txt` 文件。
如果请求中有查询，它将在后台任务中写入日志。
然后另一个在 *路径操作函数* 生成的后台任务会使用路径参数 `email` 写入一条信息。
## 技术细节 { #technical-details }
`BackgroundTasks` 类直接来自 [`starlette.background`](https://www.starlette.dev/background/)。
它被直接导入/包含到FastAPI以便你可以从 `fastapi` 导入，并避免意外从 `starlette.background` 导入备用的 `BackgroundTask` (后面没有 `s`)。
通过仅使用 `BackgroundTasks` (而不是 `BackgroundTask`)，使得能将它作为 *路径操作函数* 的参数 ，并让**FastAPI**为您处理其余部分, 就像直接使用 `Request` 对象。
在FastAPI中仍然可以单独使用 `BackgroundTask`，但您必须在代码中创建对象，并返回包含它的Starlette `Response`。
更多细节查看 [Starlette 后台任务的官方文档](https://www.starlette.dev/background/)。
## 告诫 { #caveat }
如果您需要执行繁重的后台计算，并且不一定需要由同一进程运行（例如，您不需要共享内存、变量等），那么使用其他更大的工具（如 [Celery](https://docs.celeryq.dev)）可能更好。
它们往往需要更复杂的配置，即消息/作业队列管理器，如RabbitMQ或Redis，但它们允许您在多个进程中运行后台任务，甚至是在多个服务器中。
但是，如果您需要从同一个**FastAPI**应用程序访问变量和对象，或者您需要执行小型后台任务（如发送电子邮件通知），您只需使用 `BackgroundTasks` 即可。
## 回顾 { #recap }
导入并使用 `BackgroundTasks` 通过 *路径操作函数* 中的参数和依赖项来添加后台任务。
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FILE: docs/zh/docs/tutorial/bigger-applications.md
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# 更大的应用 - 多个文件 { #bigger-applications-multiple-files }
如果你正在开发一个应用程序或 Web API，很少会将所有的内容都放在一个文件中。
**FastAPI** 提供了一个方便的工具，可以在保持所有灵活性的同时构建你的应用程序。
/// info | 信息
如果你来自 Flask，那这将相当于 Flask 的 Blueprints。
///
## 一个文件结构示例 { #an-example-file-structure }
假设你的文件结构如下：
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ ├── dependencies.py
│ └── routers
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── items.py
│ │ └── users.py
│ └── internal
│ ├── __init__.py
│ └── admin.py
```
/// tip | 提示
上面有几个 `__init__.py` 文件：每个目录或子目录中都有一个。
这就是能将代码从一个文件导入到另一个文件的原因。
例如，在 `app/main.py` 中，你可以有如下一行：
```
from app.routers import items
```
///
* `app` 目录包含了所有内容。并且它有一个空文件 `app/__init__.py`，因此它是一个「Python 包」（「Python 模块」的集合）：`app`。
* 它包含一个 `app/main.py` 文件。由于它位于一个 Python 包（一个包含 `__init__.py` 文件的目录）中，因此它是该包的一个「模块」：`app.main`。
* 还有一个 `app/dependencies.py` 文件，就像 `app/main.py` 一样，它是一个「模块」：`app.dependencies`。
* 有一个子目录 `app/routers/` 包含另一个 `__init__.py` 文件，因此它是一个「Python 子包」：`app.routers`。
* 文件 `app/routers/items.py` 位于 `app/routers/` 包中，因此它是一个子模块：`app.routers.items`。
* 同样适用于 `app/routers/users.py`，它是另一个子模块：`app.routers.users`。
* 还有一个子目录 `app/internal/` 包含另一个 `__init__.py` 文件，因此它是又一个「Python 子包」：`app.internal`。
* `app/internal/admin.py` 是另一个子模块：`app.internal.admin`。
带有注释的同一文件结构：
```bash
.
├── app # 「app」是一个 Python 包
│ ├── __init__.py # 这个文件使「app」成为一个 Python 包
│ ├── main.py # 「main」模块，例如 import app.main
│ ├── dependencies.py # 「dependencies」模块，例如 import app.dependencies
│ └── routers # 「routers」是一个「Python 子包」
│ │ ├── __init__.py # 使「routers」成为一个「Python 子包」
│ │ ├── items.py # 「items」子模块，例如 import app.routers.items
│ │ └── users.py # 「users」子模块，例如 import app.routers.users
│ └── internal # 「internal」是一个「Python 子包」
│ ├── __init__.py # 使「internal」成为一个「Python 子包」
│ └── admin.py # 「admin」子模块，例如 import app.internal.admin
```
## `APIRouter` { #apirouter }
假设专门用于处理用户逻辑的文件是位于 `/app/routers/users.py` 的子模块。
你希望将与用户相关的*路径操作*与其他代码分开，以使其井井有条。
但它仍然是同一 **FastAPI** 应用程序/web API 的一部分（它是同一「Python 包」的一部分）。
你可以使用 `APIRouter` 为该模块创建*路径操作*。
### 导入 `APIRouter` { #import-apirouter }
你可以导入它并通过与 `FastAPI` 类相同的方式创建一个「实例」：
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/users.py hl[1,3] title["app/routers/users.py"] *}
### 使用 `APIRouter` 的*路径操作* { #path-operations-with-apirouter }
然后你可以使用它来声明*路径操作*。
使用方式与 `FastAPI` 类相同：
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/users.py hl[6,11,16] title["app/routers/users.py"] *}
你可以将 `APIRouter` 视为一个「迷你 `FastAPI`」类。
所有相同的选项都得到支持。
所有相同的 `parameters`、`responses`、`dependencies`、`tags` 等等。
/// tip | 提示
在此示例中，该变量被命名为 `router`，但你可以根据你的想法自由命名。
///
我们将在主 `FastAPI` 应用中包含该 `APIRouter`，但首先，让我们来看看依赖项和另一个 `APIRouter`。
## 依赖项 { #dependencies }
我们了解到我们将需要一些在应用程序的好几个地方所使用的依赖项。
因此，我们将它们放在它们自己的 `dependencies` 模块（`app/dependencies.py`）中。
现在我们将使用一个简单的依赖项来读取一个自定义的 `X-Token` 请求首部：
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/dependencies.py hl[3,6:8] title["app/dependencies.py"] *}
/// tip | 提示
我们正在使用虚构的请求首部来简化此示例。
但在实际情况下，使用集成的[安全性实用工具](security/index.md)会得到更好的效果。
///
## 其他使用 `APIRouter` 的模块 { #another-module-with-apirouter }
假设你在位于 `app/routers/items.py` 的模块中还有专门用于处理应用程序中「项目」的端点。
你具有以下*路径操作*：
* `/items/`
* `/items/{item_id}`
这和 `app/routers/users.py` 的结构完全相同。
但是我们想变得更聪明并简化一些代码。
我们知道此模块中的所有*路径操作*都有相同的：
* 路径 `prefix`：`/items`。
* `tags`：（仅有一个 `items` 标签）。
* 额外的 `responses`。
* `dependencies`：它们都需要我们创建的 `X-Token` 依赖项。
因此，我们可以将其添加到 `APIRouter` 中，而不是将其添加到每个路径操作中。
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[5:10,16,21] title["app/routers/items.py"] *}
由于每个*路径操作*的路径都必须以 `/` 开头，例如：
```Python hl_lines="1"
@router.get("/{item_id}")
async def read_item(item_id: str):
...
```
...前缀不能以 `/` 作为结尾。
因此，本例中的前缀为 `/items`。
我们还可以添加一个 `tags` 列表和额外的 `responses` 列表，这些参数将应用于此路由器中包含的所有*路径操作*。
我们可以添加一个 `dependencies` 列表，这些依赖项将被添加到路由器中的所有*路径操作*中，并将针对向它们发起的每个请求执行/解决。
/// tip | 提示
请注意，和[*路径操作装饰器*中的依赖项](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md)很类似，没有值会被传递给你的*路径操作函数*。
///
最终结果是项目相关的路径现在为：
* `/items/`
* `/items/{item_id}`
...如我们所愿。
* 它们将被标记为仅包含单个字符串 `"items"` 的标签列表。
* 这些「标签」对于自动化交互式文档系统（使用 OpenAPI）特别有用。
* 所有的路径操作都将包含预定义的 `responses`。
* 所有的这些*路径操作*都将在自身之前计算/执行 `dependencies` 列表。
* 如果你还在一个具体的*路径操作*中声明了依赖项，**它们也会被执行**。
* 路由器的依赖项最先执行，然后是[装饰器中的 `dependencies`](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md)，再然后是普通的参数依赖项。
* 你还可以添加[具有 `scopes` 的 `Security` 依赖项](../advanced/security/oauth2-scopes.md)。
/// tip | 提示
在 `APIRouter`中具有 `dependencies` 可以用来，例如，对一整组的*路径操作*要求身份认证。即使这些依赖项并没有分别添加到每个路径操作中。
///
/// check | 检查
`prefix`、`tags`、`responses` 以及 `dependencies` 参数只是（和其他很多情况一样）**FastAPI** 的一个用于帮助你避免代码重复的功能。
///
### 导入依赖项 { #import-the-dependencies }
这些代码位于 `app.routers.items` 模块，`app/routers/items.py` 文件中。
我们需要从 `app.dependencies` 模块即 `app/dependencies.py` 文件中获取依赖函数。
因此，我们通过 `..` 对依赖项使用了相对导入：
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[3] title["app/routers/items.py"] *}
#### 相对导入如何工作 { #how-relative-imports-work }
/// tip | 提示
如果你完全了解导入的工作原理，请从下面的下一部分继续。
///
一个单点 `.`，例如：
```Python
from .dependencies import get_token_header
```
表示：
* 从该模块（`app/routers/items.py` 文件）所在的同一个包（`app/routers/` 目录）开始...
* 找到 `dependencies` 模块（一个位于 `app/routers/dependencies.py` 的虚构文件）...
* 然后从中导入函数 `get_token_header`。
但是该文件并不存在，我们的依赖项位于 `app/dependencies.py` 文件中。
请记住我们的程序/文件结构是怎样的：
---
两个点 `..`，例如：
```Python
from ..dependencies import get_token_header
```
表示：
* 从该模块（`app/routers/items.py` 文件）所在的同一个包（`app/routers/` 目录）开始...
* 跳转到其父包（`app/` 目录）...
* 在该父包中，找到 `dependencies` 模块（位于 `app/dependencies.py` 的文件）...
* 然后从中导入函数 `get_token_header`。
正常工作了！🎉
---
同样，如果我们使用了三个点 `...`，例如：
```Python
from ...dependencies import get_token_header
```
那将意味着：
* 从该模块（`app/routers/items.py` 文件）所在的同一个包（`app/routers/` 目录）开始...
* 跳转到其父包（`app/` 目录）...
* 然后跳转到该包的父包（该父包并不存在，`app` 已经是最顶层的包 😱）...
* 在该父包中，找到 `dependencies` 模块（位于 `app/dependencies.py` 的文件）...
* 然后从中导入函数 `get_token_header`。
这将引用 `app/` 的往上一级，带有其自己的 `__init __.py` 等文件的某个包。但是我们并没有这个包。因此，这将在我们的示例中引发错误。🚨
但是现在你知道了它的工作原理，因此无论它们多么复杂，你都可以在自己的应用程序中使用相对导入。🤓
### 添加一些自定义的 `tags`、`responses` 和 `dependencies` { #add-some-custom-tags-responses-and-dependencies }
我们不打算在每个*路径操作*中添加前缀 `/items` 或 `tags =["items"]`，因为我们将它们添加到了 `APIRouter` 中。
但是我们仍然可以添加*更多*将会应用于特定的*路径操作*的 `tags`，以及一些特定于该*路径操作*的额外 `responses`：
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[30:31] title["app/routers/items.py"] *}
/// tip | 提示
最后的这个路径操作将包含标签的组合：`["items", "custom"]`。
并且在文档中也会有两个响应，一个用于 `404`，一个用于 `403`。
///
## `FastAPI` 主体 { #the-main-fastapi }
现在，让我们来看看位于 `app/main.py` 的模块。
在这里你导入并使用 `FastAPI` 类。
这将是你的应用程序中将所有内容联结在一起的主文件。
并且由于你的大部分逻辑现在都存在于其自己的特定模块中，因此主文件的内容将非常简单。
### 导入 `FastAPI` { #import-fastapi }
你可以像平常一样导入并创建一个 `FastAPI` 类。
我们甚至可以声明[全局依赖项](dependencies/global-dependencies.md)，它会和每个 `APIRouter` 的依赖项组合在一起：
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[1,3,7] title["app/main.py"] *}
### 导入 `APIRouter` { #import-the-apirouter }
现在，我们导入具有 `APIRouter` 的其他子模块：
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[4:5] title["app/main.py"] *}
由于文件 `app/routers/users.py` 和 `app/routers/items.py` 是同一 Python 包 `app` 一个部分的子模块，因此我们可以使用单个点 ` .` 通过「相对导入」来导入它们。
### 导入是如何工作的 { #how-the-importing-works }
这段代码：
```Python
from .routers import items, users
```
表示：
* 从该模块（`app/main.py` 文件）所在的同一个包（`app/` 目录）开始...
* 寻找 `routers` 子包（位于 `app/routers/` 的目录）...
* 从该包中，导入子模块 `items` (位于 `app/routers/items.py` 的文件) 以及 `users` (位于 `app/routers/users.py` 的文件)...
`items` 模块将具有一个 `router` 变量（`items.router`）。这与我们在 `app/routers/items.py` 文件中创建的变量相同，它是一个 `APIRouter` 对象。
然后我们对 `users` 模块进行相同的操作。
我们也可以像这样导入它们：
```Python
from app.routers import items, users
```
/// info | 信息
第一个版本是「相对导入」：
```Python
from .routers import items, users
```
第二个版本是「绝对导入」：
```Python
from app.routers import items, users
```
要了解有关 Python 包和模块的更多信息，请查阅[关于 Modules 的 Python 官方文档](https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html)。
///
### 避免名称冲突 { #avoid-name-collisions }
我们将直接导入 `items` 子模块，而不是仅导入其 `router` 变量。
这是因为我们在 `users` 子模块中也有另一个名为 `router` 的变量。
如果我们一个接一个地导入，例如：
```Python
from .routers.items import router
from .routers.users import router
```
来自 `users` 的 `router` 将覆盖来自 `items` 中的 `router`，我们将无法同时使用它们。
因此，为了能够在同一个文件中使用它们，我们直接导入子模块：
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[5] title["app/main.py"] *}
### 包含 `users` 和 `items` 的 `APIRouter` { #include-the-apirouters-for-users-and-items }
现在，让我们来包含来自 `users` 和 `items` 子模块的 `router`。
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[10:11] title["app/main.py"] *}
/// info | 信息
`users.router` 包含了 `app/routers/users.py` 文件中的 `APIRouter`。
`items.router` 包含了 `app/routers/items.py` 文件中的 `APIRouter`。
///
使用 `app.include_router()`，我们可以将每个 `APIRouter` 添加到主 `FastAPI` 应用程序中。
它将包含来自该路由器的所有路由作为其一部分。
/// note | 技术细节
实际上，它将在内部为声明在 `APIRouter` 中的每个*路径操作*创建一个*路径操作*。
所以，在幕后，它实际上会像所有的东西都是同一个应用程序一样工作。
///
/// check | 检查
包含路由器时，你不必担心性能问题。
这将花费几微秒时间，并且只会在启动时发生。
因此，它不会影响性能。⚡
///
### 包含一个有自定义 `prefix`、`tags`、`responses` 和 `dependencies` 的 `APIRouter` { #include-an-apirouter-with-a-custom-prefix-tags-responses-and-dependencies }
现在，假设你的组织为你提供了 `app/internal/admin.py` 文件。
它包含一个带有一些由你的组织在多个项目之间共享的管理员*路径操作*的 `APIRouter`。
对于此示例，它将非常简单。但是假设由于它是与组织中的其他项目所共享的，因此我们无法对其进行修改，以及直接在 `APIRouter` 中添加 `prefix`、`dependencies`、`tags` 等：
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/internal/admin.py hl[3] title["app/internal/admin.py"] *}
但是我们仍然希望在包含 `APIRouter` 时设置一个自定义的 `prefix`，以便其所有*路径操作*以 `/admin` 开头，我们希望使用本项目已经有的 `dependencies` 保护它，并且我们希望它包含自定义的 `tags` 和 `responses`。
我们可以通过将这些参数传递给 `app.include_router()` 来完成所有的声明，而不必修改原始的 `APIRouter`：
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[14:17] title["app/main.py"] *}
这样，原始的 `APIRouter` 将保持不变，因此我们仍然可以与组织中的其他项目共享相同的 `app/internal/admin.py` 文件。
结果是在我们的应用程序中，来自 `admin` 模块的每个*路径操作*都将具有：
* `/admin` 前缀 。
* `admin` 标签。
* `get_token_header` 依赖项。
* `418` 响应。 🍵
但这只会影响我们应用中的 `APIRouter`，而不会影响使用它的任何其他代码。
因此，举例来说，其他项目能够以不同的身份认证方法使用相同的 `APIRouter`。
### 包含一个*路径操作* { #include-a-path-operation }
我们还可以直接将*路径操作*添加到 `FastAPI` 应用中。
这里我们这样做了...只是为了表明我们可以做到🤷：
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[21:23] title["app/main.py"] *}
它将与通过 `app.include_router()` 添加的所有其他*路径操作*一起正常运行。
/// info | 非常技术细节
**注意**：这是一个非常技术性的细节，你也许可以**直接跳过**。
---
`APIRouter` 没有被「挂载」，它们与应用程序的其余部分没有隔离。
这是因为我们想要在 OpenAPI 模式和用户界面中包含它们的*路径操作*。
由于我们不能仅仅隔离它们并独立于其余部分来「挂载」它们，因此*路径操作*是被「克隆的」（重新创建），而不是直接包含。
///
## 在 `pyproject.toml` 中配置 `entrypoint` { #configure-the-entrypoint-in-pyproject-toml }
因为你的 FastAPI `app` 对象位于 `app/main.py` 中，你可以在 `pyproject.toml` 中这样配置 `entrypoint`：
```toml
[tool.fastapi]
entrypoint = "app.main:app"
```
等价于像这样导入：
```python
from app.main import app
```
这样 `fastapi` 命令就知道到哪里去找到你的应用了。
/// Note | 注意
你也可以把路径传给命令，比如：
```console
$ fastapi dev app/main.py
```
但是每次调用 `fastapi` 命令时，你都需要记得传入正确的路径。
另外，其他工具可能找不到它，比如 [VS Code 扩展](../editor-support.md) 或 [FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)，因此推荐在 `pyproject.toml` 中使用 `entrypoint`。
///
## 查看自动化的 API 文档 { #check-the-automatic-api-docs }
现在，运行你的应用：
## 多次使用不同的 `prefix` 包含同一个路由器 { #include-the-same-router-multiple-times-with-different-prefix }
你也可以在*同一*路由器上使用不同的前缀来多次使用 `.include_router()`。
在有些场景这可能有用，例如以不同的前缀公开同一个的 API，比方说 `/api/v1` 和 `/api/latest`。
这是一个你可能并不真正需要的高级用法，但万一你有需要了就能够用上。
## 在另一个 `APIRouter` 中包含一个 `APIRouter` { #include-an-apirouter-in-another }
与在 `FastAPI` 应用程序中包含 `APIRouter` 的方式相同，你也可以在另一个 `APIRouter` 中包含 `APIRouter`，通过：
```Python
router.include_router(other_router)
```
请确保在你将 `router` 包含到 `FastAPI` 应用程序之前进行此操作，以便 `other_router` 中的*路径操作*也能被包含进来。
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FILE: docs/zh/docs/tutorial/body-fields.md
================================================
# 请求体 - 字段 { #body-fields }
与在*路径操作函数*中使用 `Query`、`Path` 、`Body` 声明校验与元数据的方式一样，可以使用 Pydantic 的 `Field` 在 Pydantic 模型内部声明校验和元数据。
## 导入 `Field` { #import-field }
首先，从 Pydantic 中导入 `Field`：
{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}
/// warning | 警告
注意，与从 `fastapi` 导入 `Query`，`Path`、`Body` 不同，要直接从 `pydantic` 导入 `Field` 。
///
## 声明模型属性 { #declare-model-attributes }
然后，使用 `Field` 定义模型的属性：
{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}
`Field` 的工作方式和 `Query`、`Path`、`Body` 相同，参数也相同。
/// note | 技术细节
实际上，`Query`、`Path` 以及你接下来会看到的其它对象，会创建公共 `Param` 类的子类的对象，而 `Param` 本身是 Pydantic 中 `FieldInfo` 的子类。
Pydantic 的 `Field` 返回也是 `FieldInfo` 的类实例。
`Body` 直接返回的也是 `FieldInfo` 的子类的对象。后文还会介绍一些 `Body` 的子类。
注意，从 `fastapi` 导入的 `Query`、`Path` 等对象实际上都是返回特殊类的函数。
///
/// tip | 提示
注意，模型属性的类型、默认值及 `Field` 的代码结构与*路径操作函数*的参数相同，只不过是用 `Field` 替换了`Path`、`Query`、`Body`。
///
## 添加更多信息 { #add-extra-information }
`Field`、`Query`、`Body` 等对象里可以声明更多信息，并且 JSON Schema 中也会集成这些信息。
*声明示例*一章中将详细介绍添加更多信息的知识。
/// warning | 警告
传递给 `Field` 的额外键也会出现在你的应用生成的 OpenAPI 架构中。
由于这些键不一定属于 OpenAPI 规范的一部分，某些 OpenAPI 工具（例如 [OpenAPI 验证器](https://validator.swagger.io/)）可能无法处理你生成的架构。
///
## 小结 { #recap }
Pydantic 的 `Field` 可以为模型属性声明更多校验和元数据。
传递 JSON Schema 元数据还可以使用更多关键字参数。
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FILE: docs/zh/docs/tutorial/body-multiple-params.md
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# 请求体 - 多个参数 { #body-multiple-parameters }
既然我们已经知道了如何使用 `Path` 和 `Query`，下面让我们来了解一下请求体声明的更高级用法。
## 混合使用 `Path`、`Query` 和请求体参数 { #mix-path-query-and-body-parameters }
首先，毫无疑问地，你可以随意地混合使用 `Path`、`Query` 和请求体参数声明，**FastAPI** 会知道该如何处理。
你还可以通过将默认值设置为 `None` 来将请求体参数声明为可选参数：
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an_py310.py hl[18:20] *}
/// note | 注意
请注意，在这种情况下，将从请求体获取的 `item` 是可选的。因为它的默认值为 `None`。
///
## 多个请求体参数 { #multiple-body-parameters }
在上面的示例中，*路径操作*将期望一个具有 `Item` 的属性的 JSON 请求体，就像：
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
```
但是你也可以声明多个请求体参数，例如 `item` 和 `user`：
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002_py310.py hl[20] *}
在这种情况下，**FastAPI** 将注意到该函数中有多个请求体参数（两个 Pydantic 模型参数）。
因此，它将使用参数名称作为请求体中的键（字段名称），并期望一个类似于以下内容的请求体：
```JSON
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
},
"user": {
"username": "dave",
"full_name": "Dave Grohl"
}
}
```
/// note | 注意
请注意，即使 `item` 的声明方式与之前相同，但现在它被期望通过 `item` 键内嵌在请求体中。
///
**FastAPI** 将自动对请求中的数据进行转换，因此 `item` 参数将接收指定的内容，`user` 参数也是如此。
它将执行对复合数据的校验，并且像现在这样为 OpenAPI 模式和自动化文档对其进行记录。
## 请求体中的单一值 { #singular-values-in-body }
与使用 `Query` 和 `Path` 为查询参数和路径参数定义额外数据的方式相同，**FastAPI** 提供了一个同等的 `Body`。
例如，为了扩展先前的模型，你可能决定除了 `item` 和 `user` 之外，还想在同一请求体中具有另一个键 `importance`。
如果你就按原样声明它，因为它是一个单一值，**FastAPI** 将假定它是一个查询参数。
但是你可以使用 `Body` 指示 **FastAPI** 将其作为请求体的另一个键进行处理。
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003_an_py310.py hl[23] *}
在这种情况下，**FastAPI** 将期望像这样的请求体：
```JSON
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
},
"user": {
"username": "dave",
"full_name": "Dave Grohl"
},
"importance": 5
}
```
同样的，它将转换数据类型，校验，生成文档等。
## 多个请求体参数和查询参数 { #multiple-body-params-and-query }
当然，除了请求体参数外，你还可以在任何需要的时候声明额外的查询参数。
由于默认情况下单一值会被解释为查询参数，因此你不必显式地添加 `Query`，你可以这样写：
```Python
q: str | None = None
```
比如：
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004_an_py310.py hl[28] *}
/// info | 信息
`Body` 同样具有与 `Query`、`Path` 以及其他后面将看到的类完全相同的额外校验和元数据参数。
///
## 嵌入单个请求体参数 { #embed-a-single-body-parameter }
假设你只有一个来自 Pydantic 模型 `Item` 的请求体参数 `item`。
默认情况下，**FastAPI** 将直接期望这样的请求体。
但是，如果你希望它期望一个拥有 `item` 键并在值中包含模型内容的 JSON，就像在声明额外的请求体参数时所做的那样，则可以使用一个特殊的 `Body` 参数 `embed`：
```Python
item: Item = Body(embed=True)
```
比如：
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial005_an_py310.py hl[17] *}
在这种情况下，**FastAPI** 将期望像这样的请求体：
```JSON hl_lines="2"
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
}
```
而不是：
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
```
## 总结 { #recap }
你可以添加多个请求体参数到*路径操作函数*中，即使一个请求只能有一个请求体。
但是 **FastAPI** 会处理它，在函数中为你提供正确的数据，并在*路径操作*中校验并记录正确的模式。
你还可以声明将作为请求体的一部分所接收的单一值。
你还可以指示 **FastAPI** 在仅声明了一个请求体参数的情况下，将原本的请求体嵌入到一个键中。
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FILE: docs/zh/docs/tutorial/body-nested-models.md
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# 请求体 - 嵌套模型 { #body-nested-models }
使用 **FastAPI**，你可以定义、校验、记录文档并使用任意深度嵌套的模型（归功于Pydantic）。
## List 字段 { #list-fields }
你可以将一个属性定义为一个子类型。例如，Python `list`：
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}
这将使 `tags` 成为一个由元素组成的列表。不过它没有声明每个元素的类型。
## 带类型参数的 List 字段 { #list-fields-with-type-parameter }
不过，Python 有一种用于声明具有内部类型（类型参数）的列表的特定方式：
### 声明带类型参数的 `list` { #declare-a-list-with-a-type-parameter }
要声明具有类型参数（内部类型）的类型，例如 `list`、`dict`、`tuple`，使用方括号 `[` 和 `]` 传入内部类型作为「类型参数」：
```Python
my_list: list[str]
```
这完全是用于类型声明的标准 Python 语法。
对具有内部类型的模型属性也使用相同的标准语法。
因此，在我们的示例中，我们可以将 `tags` 明确地指定为一个「字符串列表」：
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}
## Set 类型 { #set-types }
但是随后我们考虑了一下，意识到标签不应该重复，它们很大可能会是唯一的字符串。
而 Python 有一种用于保存唯一元素集合的特殊数据类型 `set`。
然后我们可以将 `tags` 声明为一个由字符串组成的 set：
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}
这样，即使你收到带有重复数据的请求，这些数据也会被转换为一组唯一项。
而且，每当你输出该数据时，即使源数据有重复，它们也将作为一组唯一项输出。
并且还会被相应地标注 / 记录文档。
## 嵌套模型 { #nested-models }
Pydantic 模型的每个属性都具有类型。
但是这个类型本身可以是另一个 Pydantic 模型。
因此，你可以声明拥有特定属性名称、类型和校验的深度嵌套的 JSON 对象。
上述这些都可以任意的嵌套。
### 定义子模型 { #define-a-submodel }
例如，我们可以定义一个 `Image` 模型：
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[7:9] *}
### 将子模型用作类型 { #use-the-submodel-as-a-type }
然后我们可以将其用作一个属性的类型：
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}
这意味着 **FastAPI** 将期望类似于以下内容的请求体：
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2,
"tags": ["rock", "metal", "bar"],
"image": {
"url": "http://example.com/baz.jpg",
"name": "The Foo live"
}
}
```
再一次，仅仅进行这样的声明，你将通过 **FastAPI** 获得：
* 对被嵌入的模型也适用的编辑器支持（自动补全等）
* 数据转换
* 数据校验
* 自动生成文档
## 特殊的类型和校验 { #special-types-and-validation }
除了普通的单一值类型（如 `str`、`int`、`float` 等）外，你还可以使用从 `str` 继承的更复杂的单一值类型。
要了解所有的可用选项，请查看 [Pydantic 的类型概览](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/)。你将在下一章节中看到一些示例。
例如，在 `Image` 模型中我们有一个 `url` 字段，我们可以把它声明为 Pydantic 的 `HttpUrl`，而不是 `str`：
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py310.py hl[2,8] *}
该字符串将被检查是否为有效的 URL，并在 JSON Schema / OpenAPI 文档中进行记录。
## 带有一组子模型的属性 { #attributes-with-lists-of-submodels }
你还可以将 Pydantic 模型用作 `list`、`set` 等的子类型：
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial006_py310.py hl[18] *}
这将期望（转换，校验，记录文档等）下面这样的 JSON 请求体：
```JSON hl_lines="11"
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2,
"tags": [
"rock",
"metal",
"bar"
],
"images": [
{
"url": "http://example.com/baz.jpg",
"name": "The Foo live"
},
{
"url": "http://example.com/dave.jpg",
"name": "The Baz"
}
]
}
```
/// info | 信息
请注意 `images` 键现在具有一组 image 对象是如何发生的。
///
## 深度嵌套模型 { #deeply-nested-models }
你可以定义任意深度的嵌套模型：
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial007_py310.py hl[7,12,18,21,25] *}
/// info | 信息
请注意 `Offer` 拥有一组 `Item` 而反过来 `Item` 又是一个可选的 `Image` 列表是如何发生的。
///
## 纯列表请求体 { #bodies-of-pure-lists }
如果你期望的 JSON 请求体的最外层是一个 JSON `array`（即 Python `list`），则可以在路径操作函数的参数中声明此类型，就像声明 Pydantic 模型一样：
```Python
images: list[Image]
```
例如：
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008_py310.py hl[13] *}
## 无处不在的编辑器支持 { #editor-support-everywhere }
你可以随处获得编辑器支持。
即使是列表中的元素：
如果你直接使用 `dict` 而不是 Pydantic 模型，那你将无法获得这种编辑器支持。
但是你根本不必担心这两者，传入的字典会自动被转换，你的输出也会自动被转换为 JSON。
## 任意 `dict` 构成的请求体 { #bodies-of-arbitrary-dicts }
你也可以将请求体声明为使用某类型的键和其他类型值的 `dict`。
无需事先知道有效的字段/属性（在使用 Pydantic 模型的场景）名称是什么。
如果你想接收一些尚且未知的键，这将很有用。
---
其他有用的场景是当你想要接收其他类型的键时，例如 `int`。
这也是我们在接下来将看到的。
在下面的例子中，你将接受任意键为 `int` 类型并且值为 `float` 类型的 `dict`：
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial009_py310.py hl[7] *}
/// tip | 提示
请记住 JSON 仅支持将 `str` 作为键。
但是 Pydantic 具有自动转换数据的功能。
这意味着，即使你的 API 客户端只能将字符串作为键发送，只要这些字符串内容仅包含整数，Pydantic 就会对其进行转换并校验。
然后你接收的名为 `weights` 的 `dict` 实际上将具有 `int` 类型的键和 `float` 类型的值。
///
## 总结 { #recap }
使用 **FastAPI** 你可以拥有 Pydantic 模型提供的极高灵活性，同时保持代码的简单、简短和优雅。
而且还具有下列好处：
* 编辑器支持（处处皆可自动补全！）
* 数据转换（也被称为解析/序列化）
* 数据校验
* 模式文档
* 自动生成的文档
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FILE: docs/zh/docs/tutorial/body-updates.md
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# 请求体 - 更新数据 { #body-updates }
## 用 `PUT` 替换式更新 { #update-replacing-with-put }
更新数据可以使用 [HTTP `PUT`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PUT) 操作。
把输入数据转换为以 JSON 格式存储的数据（比如，使用 NoSQL 数据库时），可以使用 `jsonable_encoder`。例如，把 `datetime` 转换为 `str`。
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}
`PUT` 用于接收替换现有数据的数据。
### 关于替换的警告 { #warning-about-replacing }
用 `PUT` 把数据项 `bar` 更新为以下请求体时：
```Python
{
"name": "Barz",
"price": 3,
"description": None,
}
```
因为其中未包含已存储的属性 `"tax": 20.2`，输入模型会取 `"tax": 10.5` 的默认值。
因此，保存的数据会带有这个“新的” `tax` 值 `10.5`。
## 用 `PATCH` 进行部分更新 { #partial-updates-with-patch }
也可以使用 [HTTP `PATCH`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PATCH) 操作对数据进行*部分*更新。
也就是说，你只需发送想要更新的数据，其余数据保持不变。
/// note | 注意
`PATCH` 没有 `PUT` 知名，也没那么常用。
很多团队甚至只用 `PUT` 实现部分更新。
你可以**随意**选择如何使用它们，**FastAPI** 不做任何限制。
但本指南会大致展示它们的预期用法。
///
### 使用 Pydantic 的 `exclude_unset` 参数 { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }
如果要接收部分更新，建议在 Pydantic 模型的 `.model_dump()` 中使用 `exclude_unset` 参数。
比如，`item.model_dump(exclude_unset=True)`。
这会生成一个 `dict`，只包含创建 `item` 模型时显式设置的数据，不包含默认值。
然后再用它生成一个只含已设置（在请求中发送）数据、且省略默认值的 `dict`：
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[32] *}
### 使用 Pydantic 的 `update` 参数 { #using-pydantics-update-parameter }
接下来，用 `.model_copy()` 为已有模型创建副本，并传入 `update` 参数，值为包含更新数据的 `dict`。
例如，`stored_item_model.model_copy(update=update_data)`：
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}
### 部分更新小结 { #partial-updates-recap }
简而言之，应用部分更新应当：
* （可选）使用 `PATCH` 而不是 `PUT`。
* 提取已存储的数据。
* 把该数据放入 Pydantic 模型。
* 生成不含输入模型默认值的 `dict`（使用 `exclude_unset`）。
* 这样只会更新用户实际设置的值，而不会用模型中的默认值覆盖已存储的值。
* 为已存储的模型创建副本，用接收到的部分更新数据更新其属性（使用 `update` 参数）。
* 把模型副本转换为可存入数据库的形式（比如，使用 `jsonable_encoder`）。
* 这类似于再次调用模型的 `.model_dump()` 方法，但会确保（并转换）值为可转换为 JSON 的数据类型，例如把 `datetime` 转换为 `str`。
* 把数据保存至数据库。
* 返回更新后的模型。
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[28:35] *}
/// tip | 提示
实际上，HTTP `PUT` 也可以使用同样的技巧。
但这里用 `PATCH` 举例，因为它就是为这种用例设计的。
///
/// note | 注意
注意，输入模型仍会被验证。
因此，如果希望接收的部分更新可以省略所有属性，则需要一个所有属性都标记为可选（带默认值或 `None`）的模型。
为了区分用于**更新**（全部可选）和用于**创建**（必填）的模型，可以参考[更多模型](extra-models.md) 中介绍的思路。
///
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FILE: docs/zh/docs/tutorial/body.md
================================================
# 请求体 { #request-body }
当你需要从客户端（比如浏览器）向你的 API 发送数据时，会把它作为**请求体**发送。
**请求体**是客户端发送给你的 API 的数据。**响应体**是你的 API 发送给客户端的数据。
你的 API 几乎总是需要发送**响应体**。但客户端不一定总是要发送**请求体**，有时它们只请求某个路径，可能带一些查询参数，但不会发送请求体。
使用 [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) 模型来声明**请求体**，能充分利用它的功能和优点。
/// info | 信息
发送数据应使用以下之一：`POST`（最常见）、`PUT`、`DELETE` 或 `PATCH`。
规范中没有定义用 `GET` 请求发送请求体的行为，但 FastAPI 仍支持这种方式，只用于非常复杂/极端的用例。
由于不推荐，在使用 `GET` 时，Swagger UI 的交互式文档不会显示请求体的文档，而且中间的代理可能也不支持它。
///
## 导入 Pydantic 的 `BaseModel` { #import-pydantics-basemodel }
从 `pydantic` 中导入 `BaseModel`：
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}
## 创建数据模型 { #create-your-data-model }
把数据模型声明为继承 `BaseModel` 的类。
使用 Python 标准类型声明所有属性：
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}
与声明查询参数一样，包含默认值的模型属性是可选的，否则就是必选的。把默认值设为 `None` 可使其变为可选。
例如，上述模型声明如下 JSON "object"（即 Python `dict`）：
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "An optional description",
"price": 45.2,
"tax": 3.5
}
```
...由于 `description` 和 `tax` 是可选的（默认值为 `None`），下面的 JSON "object" 也有效：
```JSON
{
"name": "Foo",
"price": 45.2
}
```
## 声明为参数 { #declare-it-as-a-parameter }
使用与声明路径和查询参数相同的方式，把它添加至*路径操作*：
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[16] *}
...并把其类型声明为你创建的模型 `Item`。
## 结果 { #results }
仅使用这些 Python 类型声明，**FastAPI** 就可以：
* 以 JSON 形式读取请求体。
* （在必要时）把请求体转换为对应的类型。
* 校验数据。
* 数据无效时返回清晰的错误信息，并指出错误数据的确切位置和内容。
* 把接收的数据赋值给参数 `item`。
* 因为你把函数中的参数类型声明为 `Item`，所以还能获得所有属性及其类型的编辑器支持（补全等）。
* 为你的模型生成 [JSON Schema](https://json-schema.org) 定义，如果对你的项目有意义，还可以在其他地方使用它们。
* 这些 schema 会成为生成的 OpenAPI Schema 的一部分，并被自动文档的 UIs 使用。
## 自动文档 { #automatic-docs }
你的模型的 JSON Schema 会成为生成的 OpenAPI Schema 的一部分，并显示在交互式 API 文档中：
并且，还会用于需要它们的每个*路径操作*的 API 文档中：
## 编辑器支持 { #editor-support }
在编辑器中，函数内部你会在各处得到类型提示与补全（如果接收的不是 Pydantic 模型，而是 `dict`，就不会有这样的支持）：
还支持检查错误的类型操作：
这并非偶然，整个框架都是围绕这种设计构建的。
并且在设计阶段、实现之前就进行了全面测试，以确保它能在所有编辑器中正常工作。
我们甚至对 Pydantic 本身做了一些改动以支持这些功能。
上面的截图来自 [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com)。
但使用 [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/) 和大多数其他 Python 编辑器，你也会获得相同的编辑器支持：
/// tip | 提示
如果你使用 [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/) 作为编辑器，可以使用 [Pydantic PyCharm 插件](https://github.com/koxudaxi/pydantic-pycharm-plugin/)。
它能改进对 Pydantic 模型的编辑器支持，包括：
* 自动补全
* 类型检查
* 代码重构
* 查找
* 代码审查
///
## 使用模型 { #use-the-model }
在*路径操作*函数内部直接访问模型对象的所有属性：
{* ../../docs_src/body/tutorial002_py310.py *}
## 请求体 + 路径参数 { #request-body-path-parameters }
可以同时声明路径参数和请求体。
**FastAPI** 能识别与**路径参数**匹配的函数参数应该**从路径中获取**，而声明为 Pydantic 模型的函数参数应该**从请求体中获取**。
{* ../../docs_src/body/tutorial003_py310.py hl[15:16] *}
## 请求体 + 路径 + 查询参数 { #request-body-path-query-parameters }
也可以同时声明**请求体**、**路径**和**查询**参数。
**FastAPI** 会分别识别它们，并从正确的位置获取数据。
{* ../../docs_src/body/tutorial004_py310.py hl[16] *}
函数参数按如下规则进行识别：
* 如果该参数也在**路径**中声明了，它就是路径参数。
* 如果该参数是（`int`、`float`、`str`、`bool` 等）**单一类型**，它会被当作**查询**参数。
* 如果该参数的类型声明为 **Pydantic 模型**，它会被当作请求**体**。
/// note | 注意
FastAPI 会根据默认值 `= None` 知道 `q` 的值不是必填的。
`str | None` 并不是 FastAPI 用来判断是否必填的依据；是否必填由是否有默认值 `= None` 决定。
但添加这些类型注解可以让你的编辑器提供更好的支持并检测错误。
///
## 不使用 Pydantic { #without-pydantic }
即便不使用 Pydantic 模型也能使用 **Body** 参数。详见[请求体 - 多参数：请求体中的单值](body-multiple-params.md#singular-values-in-body)。
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FILE: docs/zh/docs/tutorial/cookie-param-models.md
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# Cookie 参数模型 { #cookie-parameter-models }
如果您有一组相关的 **cookie**，您可以创建一个 **Pydantic 模型**来声明它们。🍪
这将允许您在**多个地方**能够**重用模型**，并且可以一次性声明所有参数的验证方式和元数据。😎
/// note | 注意
自 FastAPI 版本 `0.115.0` 起支持此功能。🤓
///
/// tip | 提示
此技术同样适用于 `Query` 、 `Cookie` 和 `Header` 。😎
///
## 带有 Pydantic 模型的 Cookie { #cookies-with-a-pydantic-model }
在 **Pydantic** 模型中声明所需的 **cookie** 参数，然后将参数声明为 `Cookie` ：
{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *}
**FastAPI** 将从请求中接收到的 **cookie** 中**提取**出**每个字段**的数据，并提供您定义的 Pydantic 模型。
## 查看文档 { #check-the-docs }
您可以在文档 UI 的 `/docs` 中查看定义的 cookie：
---
如果使用 Pycharm，你可以：
* 打开「运行」菜单。
* 选中「调试...」。
* 然后出现一个上下文菜单。
* 选择要调试的文件（本例中的 `main.py`）。
然后它会使用你的 **FastAPI** 代码开启服务器，停在断点处，等等。
看起来可能是这样：
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FILE: docs/zh/docs/tutorial/dependencies/classes-as-dependencies.md
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# 类作为依赖项 { #classes-as-dependencies }
在深入探究 **依赖注入** 系统之前，让我们升级之前的例子。
## 来自前一个例子的`dict` { #a-dict-from-the-previous-example }
在前面的例子中, 我们从依赖项 ("可依赖对象") 中返回了一个 `dict`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}
但是后面我们在路径操作函数的参数 `commons` 中得到了一个 `dict`。
我们知道编辑器不能为 `dict` 提供很多支持(比如补全)，因为编辑器不知道 `dict` 的键和值类型。
对此，我们可以做的更好...
## 什么构成了依赖项 { #what-makes-a-dependency }
到目前为止，你看到的依赖项都被声明为函数。
但这并不是声明依赖项的唯一方法(尽管它可能是更常见的方法)。
关键因素是依赖项应该是 "可调用对象"。
Python 中的 "**可调用对象**" 是指任何 Python 可以像函数一样 "调用" 的对象。
所以，如果你有一个对象 `something` (可能*不是*一个函数)，你可以 "调用" 它(执行它)，就像：
```Python
something()
```
或者
```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```
这就是 "可调用对象"。
## 类作为依赖项 { #classes-as-dependencies_1 }
你可能会注意到，要创建一个 Python 类的实例，你可以使用相同的语法。
举个例子:
```Python
class Cat:
def __init__(self, name: str):
self.name = name
fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```
在这个例子中, `fluffy` 是一个 `Cat` 类的实例。
为了创建 `fluffy`，你调用了 `Cat` 。
所以，Python 类也是 **可调用对象**。
因此，在 **FastAPI** 中，你可以使用一个 Python 类作为一个依赖项。
实际上 FastAPI 检查的是它是一个 "可调用对象"（函数，类或其他任何类型）以及定义的参数。
如果你在 **FastAPI** 中传递一个 "可调用对象" 作为依赖项，它将分析该 "可调用对象" 的参数，并以处理路径操作函数的参数的方式来处理它们。包括子依赖项。
这也适用于完全没有参数的可调用对象。这与不带参数的路径操作函数一样。
所以，我们可以将上面的依赖项 "可依赖对象" `common_parameters` 更改为类 `CommonQueryParams`:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[11:15] *}
注意用于创建类实例的 `__init__` 方法：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[12] *}
...它与我们以前的 `common_parameters` 具有相同的参数：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}
这些参数就是 **FastAPI** 用来 "处理" 依赖项的。
在两个例子下，都有：
* 一个可选的 `q` 查询参数，是 `str` 类型。
* 一个 `skip` 查询参数，是 `int` 类型，默认值为 `0`。
* 一个 `limit` 查询参数，是 `int` 类型，默认值为 `100`。
在两个例子下，数据都将被转换、验证、在 OpenAPI schema 上文档化，等等。
## 使用它 { #use-it }
现在，你可以使用这个类来声明你的依赖项了。
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[19] *}
**FastAPI** 调用 `CommonQueryParams` 类。这将创建该类的一个 "实例"，该实例将作为参数 `commons` 被传递给你的函数。
## 类型注解 vs `Depends` { #type-annotation-vs-depends }
注意，我们在上面的代码中编写了两次`CommonQueryParams`：
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ 未使用 Annotated
/// tip | 提示
尽可能使用 `Annotated` 版本。
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
最后的 `CommonQueryParams`:
```Python
... Depends(CommonQueryParams)
```
...实际上是 **FastAPI** 用来知道依赖项是什么的。
FastAPI 将从依赖项中提取声明的参数，这才是 FastAPI 实际调用的。
---
在本例中，第一个 `CommonQueryParams` ：
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, ...
```
////
//// tab | Python 3.10+ 未使用 Annotated
/// tip | 提示
尽可能使用 `Annotated` 版本。
///
```Python
commons: CommonQueryParams ...
```
////
...对于 **FastAPI** 没有任何特殊的意义。FastAPI 不会使用它进行数据转换、验证等 (因为对于这，它使用 `Depends(CommonQueryParams)`)。
你实际上可以只这样编写:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[Any, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ 未使用 Annotated
/// tip | 提示
尽可能使用 `Annotated` 版本。
///
```Python
commons = Depends(CommonQueryParams)
```
////
..就像:
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial003_an_py310.py hl[19] *}
但是声明类型是被鼓励的，因为那样你的编辑器就会知道将传递什么作为参数 `commons` ，然后它可以帮助你完成代码，类型检查，等等：
## 快捷方式 { #shortcut }
但是你可以看到，我们在这里有一些代码重复了，编写了`CommonQueryParams`两次：
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ 未使用 Annotated
/// tip | 提示
尽可能使用 `Annotated` 版本。
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
**FastAPI** 为这些情况提供了一个快捷方式，在这些情况下，依赖项 *明确地* 是一个类，**FastAPI** 将 "调用" 它来创建类本身的一个实例。
对于这些特定的情况，你可以按如下操作：
不是写成这样：
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ 未使用 Annotated
/// tip | 提示
尽可能使用 `Annotated` 版本。
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
...而是这样写:
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends()]
```
////
//// tab | Python 3.10+ 未使用 Annotated
/// tip | 提示
尽可能使用 `Annotated` 版本。
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends()
```
////
你声明依赖项作为参数的类型，并使用 `Depends()` 作为该函数的参数的 "默认" 值(在 `=` 之后)，而在 `Depends()` 中没有任何参数，而不是在 `Depends(CommonQueryParams)` 中*再次*编写完整的类。
同样的例子看起来像这样：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial004_an_py310.py hl[19] *}
... **FastAPI** 会知道怎么处理。
/// tip | 提示
如果这看起来更加混乱而不是更加有帮助，那么请忽略它，你不*需要*它。
这只是一个快捷方式。因为 **FastAPI** 关心的是帮助你减少代码重复。
///
================================================
FILE: docs/zh/docs/tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md
================================================
# 路径操作装饰器依赖项 { #dependencies-in-path-operation-decorators }
有时，我们并不需要在*路径操作函数*中使用依赖项的返回值。
或者说，有些依赖项不返回值。
但仍要执行或解析该依赖项。
对于这种情况，不必在声明*路径操作函数*的参数时使用 `Depends`，而是可以在*路径操作装饰器*中添加一个由 `dependencies` 组成的 `list`。
## 在*路径操作装饰器*中添加 `dependencies` 参数 { #add-dependencies-to-the-path-operation-decorator }
*路径操作装饰器*支持可选参数 `dependencies`。
该参数的值是由 `Depends()` 组成的 `list`：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[19] *}
路径操作装饰器依赖项的执行或解析方式和普通依赖项一样，但就算这些依赖项会返回值，它们的值也不会传递给*路径操作函数*。
/// tip | 提示
有些编辑器会检查代码中没使用过的函数参数，并显示错误提示。
在*路径操作装饰器*中使用 `dependencies` 参数，可以确保在执行依赖项的同时，避免编辑器/工具报错。
使用路径装饰器依赖项还可以避免开发新人误会代码中包含无用的未使用参数。
///
/// info | 信息
本例中，使用的是自定义响应头 `X-Key` 和 `X-Token`。
但实际开发中，尤其是在实现安全措施时，最好使用 FastAPI 内置的[安全工具（下一章）](../security/index.md)。
///
## 依赖项错误和返回值 { #dependencies-errors-and-return-values }
路径装饰器依赖项也可以使用普通的依赖项*函数*。
### 依赖项的需求项 { #dependency-requirements }
路径装饰器依赖项可以声明请求的需求项（比如响应头）或其他子依赖项：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[8,13] *}
### 触发异常 { #raise-exceptions }
路径装饰器依赖项与正常的依赖项一样，可以 `raise` 异常：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[10,15] *}
### 返回值 { #return-values }
无论路径装饰器依赖项是否返回值，路径操作都不会使用这些值。
因此，可以复用在其他位置使用过的、（能返回值的）普通依赖项，即使没有使用这个值，也会执行该依赖项：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[11,16] *}
## 为一组路径操作定义依赖项 { #dependencies-for-a-group-of-path-operations }
稍后，[大型应用 - 多文件](../../tutorial/bigger-applications.md)一章中会介绍如何使用多个文件创建大型应用程序，在这一章中，您将了解到如何为一组*路径操作*声明单个 `dependencies` 参数。
## 全局依赖项 { #global-dependencies }
接下来，我们将学习如何为 `FastAPI` 应用程序添加全局依赖项，创建应用于每个*路径操作*的依赖项。
================================================
FILE: docs/zh/docs/tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md
================================================
# 使用 yield 的依赖项 { #dependencies-with-yield }
FastAPI 支持那些在完成后执行一些额外步骤的依赖项。
为此，使用 `yield` 而不是 `return`，并把这些额外步骤（代码）写在后面。
/// tip | 提示
确保在每个依赖里只使用一次 `yield`。
///
/// note | 技术细节
任何可以与以下装饰器一起使用的函数：
* [`@contextlib.contextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.contextmanager) 或
* [`@contextlib.asynccontextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager)
都可以作为 **FastAPI** 的依赖项。
实际上，FastAPI 在内部就是用的这两个装饰器。
///
## 使用 `yield` 的数据库依赖项 { #a-database-dependency-with-yield }
例如，你可以用这种方式创建一个数据库会话，并在完成后将其关闭。
在创建响应之前，只会执行 `yield` 语句及其之前的代码：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[2:4] *}
`yield` 产生的值会注入到 *路径操作* 和其他依赖项中：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[4] *}
`yield` 语句后面的代码会在响应之后执行：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[5:6] *}
/// tip | 提示
你可以使用 `async` 或普通函数。
**FastAPI** 会像处理普通依赖一样对它们进行正确处理。
///
## 同时使用 `yield` 和 `try` 的依赖项 { #a-dependency-with-yield-and-try }
如果你在带有 `yield` 的依赖中使用了 `try` 代码块，那么当使用该依赖时抛出的任何异常你都会收到。
例如，如果在中间的某处代码中（在另一个依赖或在某个 *路径操作* 中）发生了数据库事务“回滚”或产生了其他异常，你会在你的依赖中收到这个异常。
因此，你可以在该依赖中用 `except SomeException` 来捕获这个特定异常。
同样地，你可以使用 `finally` 来确保退出步骤一定会被执行，无论是否发生异常。
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[3,5] *}
## 使用 `yield` 的子依赖项 { #sub-dependencies-with-yield }
你可以声明任意大小和形状的子依赖及其“树”，其中任意一个或全部都可以使用 `yield`。
**FastAPI** 会确保每个带有 `yield` 的依赖中的“退出代码”按正确的顺序运行。
例如，`dependency_c` 可以依赖 `dependency_b`，而 `dependency_b` 则依赖 `dependency_a`：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py310.py hl[6,14,22] *}
并且它们都可以使用 `yield`。
在这种情况下，`dependency_c` 在执行其退出代码时需要 `dependency_b`（此处命名为 `dep_b`）的值仍然可用。
而 `dependency_b` 又需要 `dependency_a`（此处命名为 `dep_a`）的值在其退出代码中可用。
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py310.py hl[18:19,26:27] *}
同样地，你可以将一些依赖用 `yield`，另一些用 `return`，并让其中一些依赖依赖于另一些。
你也可以有一个依赖需要多个带有 `yield` 的依赖，等等。
你可以拥有任何你想要的依赖组合。
**FastAPI** 将确保一切都按正确的顺序运行。
/// note | 技术细节
这要归功于 Python 的[上下文管理器](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html)。
**FastAPI** 在内部使用它们来实现这一点。
///
## 同时使用 `yield` 和 `HTTPException` 的依赖项 { #dependencies-with-yield-and-httpexception }
你已经看到可以在带有 `yield` 的依赖中使用 `try` 块尝试执行一些代码，然后在 `finally` 之后运行一些退出代码。
你也可以使用 `except` 来捕获引发的异常并对其进行处理。
例如，你可以抛出一个不同的异常，如 `HTTPException`。
/// tip | 提示
这是一种相对高级的技巧，在大多数情况下你并不需要使用它，因为你可以在应用的其他代码中（例如在 *路径操作函数* 里）抛出异常（包括 `HTTPException`）。
但是如果你需要，它就在这里。🤓
///
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008b_an_py310.py hl[18:22,31] *}
如果你想捕获异常并基于它创建一个自定义响应，请创建一个[自定义异常处理器](../handling-errors.md#install-custom-exception-handlers)。
## 同时使用 `yield` 和 `except` 的依赖项 { #dependencies-with-yield-and-except }
如果你在带有 `yield` 的依赖中使用 `except` 捕获了一个异常，并且你没有再次抛出它（或抛出一个新异常），FastAPI 将无法察觉发生过异常，就像普通的 Python 代码那样：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008c_an_py310.py hl[15:16] *}
在这种情况下，客户端会像预期那样看到一个 *HTTP 500 Internal Server Error* 响应，因为我们没有抛出 `HTTPException` 或类似异常，但服务器将**没有任何日志**或其他关于错误是什么的提示。😱
### 在带有 `yield` 和 `except` 的依赖中务必 `raise` { #always-raise-in-dependencies-with-yield-and-except }
如果你在带有 `yield` 的依赖中捕获到了一个异常，除非你抛出另一个 `HTTPException` 或类似异常，**否则你应该重新抛出原始异常**。
你可以使用 `raise` 重新抛出同一个异常：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008d_an_py310.py hl[17] *}
现在客户端仍会得到同样的 *HTTP 500 Internal Server Error* 响应，但服务器日志中会有我们自定义的 `InternalError`。😎
## 使用 `yield` 的依赖项的执行 { #execution-of-dependencies-with-yield }
执行顺序大致如下图所示。时间轴从上到下，每一列都代表交互或执行代码的一部分。
```mermaid
sequenceDiagram
participant client as Client
participant handler as Exception handler
participant dep as Dep with yield
participant operation as Path Operation
participant tasks as Background tasks
Note over client,operation: Can raise exceptions, including HTTPException
client ->> dep: Start request
Note over dep: Run code up to yield
opt raise Exception
dep -->> handler: Raise Exception
handler -->> client: HTTP error response
end
dep ->> operation: Run dependency, e.g. DB session
opt raise
operation -->> dep: Raise Exception (e.g. HTTPException)
opt handle
dep -->> dep: Can catch exception, raise a new HTTPException, raise other exception
end
handler -->> client: HTTP error response
end
operation ->> client: Return response to client
Note over client,operation: Response is already sent, can't change it anymore
opt Tasks
operation -->> tasks: Send background tasks
end
opt Raise other exception
tasks -->> tasks: Handle exceptions in the background task code
end
```
/// info | 信息
只会向客户端发送**一次响应**。它可能是某个错误响应，或者是来自 *路径操作* 的响应。
在其中一个响应发送之后，就不能再发送其他响应了。
///
/// tip | 提示
如果你在 *路径操作函数* 的代码中引发任何异常，它都会被传递给带有 `yield` 的依赖项，包括 `HTTPException`。在大多数情况下，你会希望在带有 `yield` 的依赖中重新抛出相同的异常或一个新的异常，以确保它被正确处理。
///
## 提前退出与 `scope` { #early-exit-and-scope }
通常，带有 `yield` 的依赖的退出代码会在响应发送给客户端**之后**执行。
但如果你知道在从 *路径操作函数* 返回之后不再需要使用该依赖，你可以使用 `Depends(scope="function")` 告诉 FastAPI：应当在 *路径操作函数* 返回后、但在**响应发送之前**关闭该依赖。
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008e_an_py310.py hl[12,16] *}
`Depends()` 接收一个 `scope` 参数，可为：
* `"function"`：在处理请求的 *路径操作函数* 之前启动依赖，在 *路径操作函数* 结束后结束依赖，但在响应发送给客户端**之前**。因此，依赖函数将围绕这个*路径操作函数*执行。
* `"request"`：在处理请求的 *路径操作函数* 之前启动依赖（与使用 `"function"` 时类似），但在响应发送给客户端**之后**结束。因此，依赖函数将围绕这个**请求**与响应周期执行。
如果未指定且依赖包含 `yield`，则默认 `scope` 为 `"request"`。
### 子依赖的 `scope` { #scope-for-sub-dependencies }
当你声明一个 `scope="request"`（默认）的依赖时，任何子依赖也需要有 `"request"` 的 `scope`。
但一个 `scope` 为 `"function"` 的依赖可以有 `scope` 为 `"function"` 和 `"request"` 的子依赖。
这是因为任何依赖都需要能够在子依赖之前运行其退出代码，因为它的退出代码中可能还需要使用这些子依赖。
```mermaid
sequenceDiagram
participant client as Client
participant dep_req as Dep scope="request"
participant dep_func as Dep scope="function"
participant operation as Path Operation
client ->> dep_req: Start request
Note over dep_req: Run code up to yield
dep_req ->> dep_func: Pass dependency
Note over dep_func: Run code up to yield
dep_func ->> operation: Run path operation with dependency
operation ->> dep_func: Return from path operation
Note over dep_func: Run code after yield
Note over dep_func: ✅ Dependency closed
dep_func ->> client: Send response to client
Note over client: Response sent
Note over dep_req: Run code after yield
Note over dep_req: ✅ Dependency closed
```
## 包含 `yield`、`HTTPException`、`except` 和后台任务的依赖项 { #dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks }
带有 `yield` 的依赖项随着时间演进以涵盖不同的用例并修复了一些问题。
如果你想了解在不同 FastAPI 版本中发生了哪些变化，可以在进阶指南中阅读更多：[高级依赖项 —— 包含 `yield`、`HTTPException`、`except` 和后台任务的依赖项](../../advanced/advanced-dependencies.md#dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks)。
## 上下文管理器 { #context-managers }
### 什么是“上下文管理器” { #what-are-context-managers }
“上下文管理器”是你可以在 `with` 语句中使用的任意 Python 对象。
例如，[你可以用 `with` 来读取文件](https://docs.python.org/3/tutorial/inputoutput.html#reading-and-writing-files)：
```Python
with open("./somefile.txt") as f:
contents = f.read()
print(contents)
```
在底层，`open("./somefile.txt")` 会创建一个“上下文管理器”对象。
当 `with` 代码块结束时，它会确保文件被关闭，即使期间发生了异常。
当你用 `yield` 创建一个依赖时，**FastAPI** 会在内部为它创建一个上下文管理器，并与其他相关工具结合使用。
### 在带有 `yield` 的依赖中使用上下文管理器 { #using-context-managers-in-dependencies-with-yield }
/// warning | 警告
这算是一个“高级”概念。
如果你刚开始使用 **FastAPI**，现在可以先跳过。
///
在 Python 中，你可以通过[创建一个带有 `__enter__()` 和 `__exit__()` 方法的类](https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html#context-managers)来创建上下文管理器。
你也可以在 **FastAPI** 的带有 `yield` 的依赖中，使用依赖函数内部的 `with` 或 `async with` 语句来使用它们：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial010_py310.py hl[1:9,13] *}
/// tip | 提示
另一种创建上下文管理器的方式是：
* [`@contextlib.contextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.contextmanager) 或
* [`@contextlib.asynccontextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager)
用它们去装饰一个只包含单个 `yield` 的函数。
这正是 **FastAPI** 在内部处理带有 `yield` 的依赖时所使用的方式。
但你不需要（也不应该）为 FastAPI 的依赖去使用这些装饰器。FastAPI 会在内部为你处理好。
///
================================================
FILE: docs/zh/docs/tutorial/dependencies/global-dependencies.md
================================================
# 全局依赖项 { #global-dependencies }
有时，我们要为整个应用添加依赖项。
通过与[将 `dependencies` 添加到*路径操作装饰器*](dependencies-in-path-operation-decorators.md) 类似的方式，可以把依赖项添加至整个 `FastAPI` 应用。
这样一来，就可以为所有*路径操作*应用该依赖项：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial012_an_py310.py hl[17] *}
[将 `dependencies` 添加到*路径操作装饰器*](dependencies-in-path-operation-decorators.md) 一章的思路均适用于全局依赖项， 在本例中，这些依赖项可以用于应用中的所有*路径操作*。
## 为一组路径操作定义依赖项 { #dependencies-for-groups-of-path-operations }
稍后，[大型应用 - 多文件](../../tutorial/bigger-applications.md)一章中会介绍如何使用多个文件创建大型应用程序，在这一章中，你将了解到如何为一组*路径操作*声明单个 `dependencies` 参数。
================================================
FILE: docs/zh/docs/tutorial/dependencies/index.md
================================================
# 依赖项 { #dependencies }
**FastAPI** 提供了简单直观但功能强大的**依赖注入**系统。
它被设计得非常易用，能让任何开发者都能轻松把其他组件与 **FastAPI** 集成。
## 什么是「依赖注入」 { #what-is-dependency-injection }
在编程中，**「依赖注入」**指的是，你的代码（本文中为*路径操作函数*）声明其运行所需并要使用的东西：“依赖”。
然后，由该系统（本文中为 **FastAPI**）负责执行所有必要的逻辑，为你的代码提供这些所需的依赖（“注入”依赖）。
当你需要以下内容时，这非常有用：
* 共享业务逻辑（同一段代码逻辑反复复用）
* 共享数据库连接
* 实施安全、认证、角色权限等要求
* 以及更多其他内容...
同时尽量减少代码重复。
## 第一步 { #first-steps }
先来看一个非常简单的例子。它现在简单到几乎没什么用。
但这样我们就可以专注于**依赖注入**系统是如何工作的。
### 创建依赖项，或“dependable” { #create-a-dependency-or-dependable }
首先关注依赖项。
它只是一个函数，且可以接收与*路径操作函数*相同的所有参数：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8:9] *}
大功告成。
**2 行**。
它的形式和结构与所有*路径操作函数*相同。
你可以把它当作没有“装饰器”（没有 `@app.get("/some-path")`）的*路径操作函数*。
而且它可以返回任何你想要的内容。
本例中的依赖项预期接收：
* 类型为 `str` 的可选查询参数 `q`
* 类型为 `int` 的可选查询参数 `skip`，默认值 `0`
* 类型为 `int` 的可选查询参数 `limit`，默认值 `100`
然后它只需返回一个包含这些值的 `dict`。
/// info | 信息
FastAPI 在 0.95.0 版本中新增了对 `Annotated` 的支持（并开始推荐使用）。
如果你的版本较旧，尝试使用 `Annotated` 会报错。
在使用 `Annotated` 之前，请确保[升级 FastAPI 版本](../../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions)到至少 0.95.1。
///
### 导入 `Depends` { #import-depends }
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}
### 在“dependant”中声明依赖项 { #declare-the-dependency-in-the-dependant }
与在*路径操作函数*的参数中使用 `Body`、`Query` 等相同，给参数使用 `Depends` 来声明一个新的依赖项：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[13,18] *}
虽然你在函数参数中使用 `Depends` 的方式与 `Body`、`Query` 等相同，但 `Depends` 的工作方式略有不同。
这里只能给 `Depends` 传入一个参数。
这个参数必须是类似函数的可调用对象。
你不需要直接调用它（不要在末尾加括号），只需将其作为参数传给 `Depends()`。
该函数接收的参数与*路径操作函数*的参数相同。
/// tip | 提示
下一章会介绍除了函数之外，还有哪些“东西”可以用作依赖项。
///
接收到新的请求时，**FastAPI** 会负责：
* 用正确的参数调用你的依赖项（“dependable”）函数
* 获取函数返回的结果
* 将该结果赋值给你的*路径操作函数*中的参数
```mermaid
graph TB
common_parameters(["common_parameters"])
read_items["/items/"]
read_users["/users/"]
common_parameters --> read_items
common_parameters --> read_users
```
这样，你只需编写一次共享代码，**FastAPI** 会在你的*路径操作*中为你调用它。
/// check | 检查
注意，无需创建专门的类并传给 **FastAPI** 去“注册”之类的操作。
只要把它传给 `Depends`，**FastAPI** 就知道该怎么做了。
///
## 共享 `Annotated` 依赖项 { #share-annotated-dependencies }
在上面的示例中，你会发现这里有一点点**代码重复**。
当你需要使用 `common_parameters()` 这个依赖时，你必须写出完整的带类型注解和 `Depends()` 的参数：
```Python
commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]
```
但因为我们使用了 `Annotated`，可以把这个 `Annotated` 的值存到一个变量里，在多个地方复用：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_02_an_py310.py hl[12,16,21] *}
/// tip | 提示
这只是标准的 Python，叫做“类型别名”，并不是 **FastAPI** 特有的。
但因为 **FastAPI** 基于 Python 标准（包括 `Annotated`），你就可以在代码里使用这个技巧。😎
///
这些依赖会照常工作，而**最棒的是**，**类型信息会被保留**，这意味着你的编辑器依然能提供**自动补全**、**行内报错**等。同样适用于 `mypy` 等其他工具。
当你在**大型代码库**中，在**很多*路径操作***里反复使用**相同的依赖**时，这会特别有用。
## 要不要使用 `async`？ { #to-async-or-not-to-async }
由于依赖项也会由 **FastAPI** 调用（与*路径操作函数*相同），因此定义函数时同样的规则也适用。
你可以使用 `async def` 或普通的 `def`。
你可以在普通的 `def` *路径操作函数*中声明 `async def` 的依赖项；也可以在异步的 `async def` *路径操作函数*中声明普通的 `def` 依赖项，等等。
都没关系，**FastAPI** 知道该怎么处理。
/// note | 注意
如果不了解异步，请参阅文档中关于 `async` 和 `await` 的章节：[异步：*“着急了？”*](../../async.md#in-a-hurry)。
///
## 与 OpenAPI 集成 { #integrated-with-openapi }
依赖项及子依赖项中声明的所有请求、验证和需求都会集成到同一个 OpenAPI 模式中。
因此，交互式文档中也会包含这些依赖项的所有信息：
## 简单用法 { #simple-usage }
观察一下就会发现，只要*路径*和*操作*匹配，就会使用声明的*路径操作函数*。随后，**FastAPI** 会用正确的参数调用该函数，并从请求中提取数据。
事实上，所有（或大多数）Web 框架的工作方式都是这样的。
你从不会直接调用这些函数。它们由你的框架（此处为 **FastAPI**）调用。
通过依赖注入系统，你还可以告诉 **FastAPI**，你的*路径操作函数*还“依赖”某些应在*路径操作函数*之前执行的内容，**FastAPI** 会负责执行它并“注入”结果。
“依赖注入”的其他常见术语包括：
* 资源（resources）
* 提供方（providers）
* 服务（services）
* 可注入（injectables）
* 组件（components）
## **FastAPI** 插件 { #fastapi-plug-ins }
可以使用**依赖注入**系统构建集成和“插件”。但实际上，根本**不需要创建“插件”**，因为通过依赖项可以声明无限多的集成与交互，使其可用于*路径操作函数*。
依赖项可以用非常简单直观的方式创建，你只需导入所需的 Python 包，用*字面意义上的*几行代码就能把它们与你的 API 函数集成起来。
在接下来的章节中，你会看到关于关系型数据库、NoSQL 数据库、安全等方面的示例。
## **FastAPI** 兼容性 { #fastapi-compatibility }
依赖注入系统的简洁让 **FastAPI** 能与以下内容兼容：
* 各类关系型数据库
* NoSQL 数据库
* 外部包
* 外部 API
* 认证与授权系统
* API 使用监控系统
* 响应数据注入系统
* 等等...
## 简单而强大 { #simple-and-powerful }
虽然**层级式依赖注入系统**的定义与使用非常简单，但它依然非常强大。
你可以定义依赖其他依赖项的依赖项。
最终会构建出一个依赖项的层级树，**依赖注入**系统会处理所有这些依赖（及其子依赖），并在每一步提供（注入）相应的结果。
例如，假设你有 4 个 API 路径操作（*端点*）：
* `/items/public/`
* `/items/private/`
* `/users/{user_id}/activate`
* `/items/pro/`
你可以仅通过依赖项及其子依赖项为它们添加不同的权限要求：
```mermaid
graph TB
current_user(["current_user"])
active_user(["active_user"])
admin_user(["admin_user"])
paying_user(["paying_user"])
public["/items/public/"]
private["/items/private/"]
activate_user["/users/{user_id}/activate"]
pro_items["/items/pro/"]
current_user --> active_user
active_user --> admin_user
active_user --> paying_user
current_user --> public
active_user --> private
admin_user --> activate_user
paying_user --> pro_items
```
## 与 **OpenAPI** 集成 { #integrated-with-openapi_1 }
在声明需求的同时，所有这些依赖项也会为你的*路径操作*添加参数、验证等内容。
**FastAPI** 会负责把这些全部添加到 OpenAPI 模式中，以便它们显示在交互式文档系统里。
================================================
FILE: docs/zh/docs/tutorial/dependencies/sub-dependencies.md
================================================
# 子依赖项 { #sub-dependencies }
FastAPI 支持创建含**子依赖项**的依赖项。
并且，可以按需声明任意**深度**的子依赖项嵌套层级。
**FastAPI** 负责处理解析不同深度的子依赖项。
## 第一层依赖项 “dependable” { #first-dependency-dependable }
你可以创建一个第一层依赖项（“dependable”），如下：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}
这段代码声明了类型为 `str` 的可选查询参数 `q`，然后返回这个查询参数。
这个函数很简单（不过也没什么用），但却有助于让我们专注于了解子依赖项的工作方式。
## 第二层依赖项，“dependable”和“dependant” { #second-dependency-dependable-and-dependant }
接下来，创建另一个依赖项函数（一个“dependable”），并同时为它自身再声明一个依赖项（因此它同时也是一个“dependant”）：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}
这里重点说明一下声明的参数：
* 尽管该函数自身是依赖项（“dependable”），但还声明了另一个依赖项（它“依赖”于其他对象）
* 该函数依赖 `query_extractor`, 并把 `query_extractor` 的返回值赋给参数 `q`
* 同时，该函数还声明了类型是 `str` 的可选 cookie（`last_query`）
* 用户未提供查询参数 `q` 时，则使用上次使用后保存在 cookie 中的查询
## 使用依赖项 { #use-the-dependency }
接下来，就可以使用依赖项：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[23] *}
/// info | 信息
注意，这里在*路径操作函数*中只声明了一个依赖项，即 `query_or_cookie_extractor` 。
但 **FastAPI** 必须先处理 `query_extractor`，以便在调用 `query_or_cookie_extractor` 时使用 `query_extractor` 返回的结果。
///
```mermaid
graph TB
query_extractor(["query_extractor"])
query_or_cookie_extractor(["query_or_cookie_extractor"])
read_query["/items/"]
query_extractor --> query_or_cookie_extractor --> read_query
```
## 多次使用同一个依赖项 { #using-the-same-dependency-multiple-times }
如果在同一个*路径操作* 多次声明了同一个依赖项，例如，多个依赖项共用一个子依赖项，**FastAPI** 在处理同一请求时，只调用一次该子依赖项。
FastAPI 不会为同一个请求多次调用同一个依赖项，而是把依赖项的返回值进行「缓存」，并把它传递给同一请求中所有需要使用该返回值的「依赖项」。
在高级使用场景中，如果不想使用「缓存」值，而是为需要在同一请求的每一步操作（多次）中都实际调用依赖项，可以把 `Depends` 的参数 `use_cache` 的值设置为 `False`:
//// tab | Python 3.10+
```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: Annotated[str, Depends(get_value, use_cache=False)]):
return {"fresh_value": fresh_value}
```
////
//// tab | Python 3.10+ 非 Annotated
/// tip | 提示
尽可能优先使用 `Annotated` 版本。
///
```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
return {"fresh_value": fresh_value}
```
////
## 小结 { #recap }
千万别被本章里这些花里胡哨的词藻吓倒了，其实**依赖注入**系统非常简单。
依赖注入无非是与*路径操作函数*一样的函数罢了。
但它依然非常强大，能够声明任意嵌套深度的「图」或树状的依赖结构。
/// tip | 提示
这些简单的例子现在看上去虽然没有什么实用价值，
但在**安全**一章中，您会了解到这些例子的用途，
以及这些例子所能节省的代码量。
///
================================================
FILE: docs/zh/docs/tutorial/encoder.md
================================================
# JSON 兼容编码器 { #json-compatible-encoder }
在某些情况下，您可能需要将数据类型（如Pydantic模型）转换为与JSON兼容的数据类型（如`dict`、`list`等）。
比如，如果您需要将其存储在数据库中。
对于这种要求， **FastAPI**提供了`jsonable_encoder()`函数。
## 使用`jsonable_encoder` { #using-the-jsonable-encoder }
让我们假设你有一个数据库名为`fake_db`，它只能接收与JSON兼容的数据。
例如，它不接收`datetime`这类的对象，因为这些对象与JSON不兼容。
因此，`datetime`对象必须转换为包含[ISO 格式](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601)的`str`类型对象。
同样，这个数据库也不会接收Pydantic模型（带有属性的对象），而只接收`dict`。
对此你可以使用`jsonable_encoder`。
它接收一个对象，比如Pydantic模型，并会返回一个JSON兼容的版本：
{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}
在这个例子中，它将Pydantic模型转换为`dict`，并将`datetime`转换为`str`。
调用它的结果后就可以使用Python标准编码中的[`json.dumps()`](https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps)。
这个操作不会返回一个包含JSON格式（作为字符串）数据的庞大的`str`。它将返回一个Python标准数据结构（例如`dict`），其值和子值都与JSON兼容。
/// note | 注意
`jsonable_encoder`实际上是**FastAPI**内部用来转换数据的。但是它在许多其他场景中也很有用。
///
================================================
FILE: docs/zh/docs/tutorial/extra-data-types.md
================================================
# 额外数据类型 { #extra-data-types }
到目前为止，您一直在使用常见的数据类型，如:
* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`
但是您也可以使用更复杂的数据类型。
您仍然会拥有现在已经看到的相同的特性:
* 很棒的编辑器支持。
* 传入请求的数据转换。
* 响应数据转换。
* 数据验证。
* 自动注解和文档。
## 其他数据类型 { #other-data-types }
下面是一些你可以使用的其他数据类型:
* `UUID`:
* 一种标准的 "通用唯一标识符" ，在许多数据库和系统中用作ID。
* 在请求和响应中将以 `str` 表示。
* `datetime.datetime`:
* 一个 Python `datetime.datetime`.
* 在请求和响应中将表示为 ISO 8601 格式的 `str` ，比如: `2008-09-15T15:53:00+05:00`.
* `datetime.date`:
* Python `datetime.date`.
* 在请求和响应中将表示为 ISO 8601 格式的 `str` ，比如: `2008-09-15`.
* `datetime.time`:
* 一个 Python `datetime.time`.
* 在请求和响应中将表示为 ISO 8601 格式的 `str` ，比如: `14:23:55.003`.
* `datetime.timedelta`:
* 一个 Python `datetime.timedelta`.
* 在请求和响应中将表示为 `float` 代表总秒数。
* Pydantic 也允许将其表示为 "ISO 8601 时间差异编码", [查看文档了解更多信息](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/serialization/#custom-serializers)。
* `frozenset`:
* 在请求和响应中，作为 `set` 对待：
* 在请求中，列表将被读取，消除重复，并将其转换为一个 `set`。
* 在响应中 `set` 将被转换为 `list` 。
* 产生的模式将指定那些 `set` 的值是唯一的 (使用 JSON Schema 的 `uniqueItems`)。
* `bytes`:
* 标准的 Python `bytes`。
* 在请求和响应中被当作 `str` 处理。
* 生成的模式将指定这个 `str` 是 `binary` "格式"。
* `Decimal`:
* 标准的 Python `Decimal`。
* 在请求和响应中被当做 `float` 一样处理。
* 您可以在这里检查所有有效的 Pydantic 数据类型: [Pydantic data types](https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/)。
## 例子 { #example }
下面是一个*路径操作*的示例，其中的参数使用了上面的一些类型。
{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *}
注意，函数内的参数有原生的数据类型，你可以，例如，执行正常的日期操作，如:
{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[18:19] *}
================================================
FILE: docs/zh/docs/tutorial/extra-models.md
================================================
# 更多模型 { #extra-models }
书接上文，多个关联模型这种情况很常见。
特别是用户模型，因为：
* **输入模型**应该含密码
* **输出模型**不应含密码
* **数据库模型**可能需要包含哈希后的密码
/// danger | 危险
不要存储用户的明文密码。始终只存储之后可用于校验的“安全哈希”。
如果你还不了解，可以在[安全性章节](security/simple-oauth2.md#password-hashing)中学习什么是“密码哈希”。
///
## 多个模型 { #multiple-models }
下面的代码展示了不同模型处理密码字段的方式，及使用位置的大致思路：
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}
### 关于 `**user_in.model_dump()` { #about-user-in-model-dump }
#### Pydantic 的 `.model_dump()` { #pydantics-model-dump }
`user_in` 是类 `UserIn` 的 Pydantic 模型。
Pydantic 模型有 `.model_dump()` 方法，会返回包含模型数据的 `dict`。
因此，如果使用如下方式创建 Pydantic 对象 `user_in`：
```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="john.doe@example.com")
```
就能以如下方式调用：
```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```
现在，变量 `user_dict` 中的是包含数据的 `dict`（它是 `dict`，不是 Pydantic 模型对象）。
以如下方式调用：
```Python
print(user_dict)
```
输出的就是 Python `dict`：
```Python
{
'username': 'john',
'password': 'secret',
'email': 'john.doe@example.com',
'full_name': None,
}
```
#### 解包 `dict` { #unpacking-a-dict }
把 `dict`（如 `user_dict`）以 `**user_dict` 形式传递给函数（或类），Python 会执行“解包”。它会把 `user_dict` 的键和值作为关键字参数直接传递。
因此，接着上面的 `user_dict` 继续编写如下代码：
```Python
UserInDB(**user_dict)
```
就会生成如下结果：
```Python
UserInDB(
username="john",
password="secret",
email="john.doe@example.com",
full_name=None,
)
```
或更精准，直接使用 `user_dict`（无论它将来包含什么字段）：
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
password = user_dict["password"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
)
```
#### 用另一个模型的内容生成 Pydantic 模型 { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another }
上例中 ，从 `user_in.model_dump()` 中得到了 `user_dict`，下面的代码：
```Python
user_dict = user_in.model_dump()
UserInDB(**user_dict)
```
等效于：
```Python
UserInDB(**user_in.model_dump())
```
...因为 `user_in.model_dump()` 是 `dict`，在传递给 `UserInDB` 时，把 `**` 加在 `user_in.model_dump()` 前，可以让 Python 进行解包。
这样，就可以用其它 Pydantic 模型中的数据生成 Pydantic 模型。
#### 解包 `dict` 并添加额外关键字参数 { #unpacking-a-dict-and-extra-keywords }
接下来，继续添加关键字参数 `hashed_password=hashed_password`，例如：
```Python
UserInDB(**user_in.model_dump(), hashed_password=hashed_password)
```
...输出结果如下：
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
password = user_dict["password"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
hashed_password = hashed_password,
)
```
/// warning | 警告
配套的辅助函数 `fake_password_hasher` 和 `fake_save_user` 仅用于演示可能的数据流，当然并不提供真实的安全性。
///
## 减少重复 { #reduce-duplication }
减少代码重复是 **FastAPI** 的核心思想之一。
代码重复会导致 bug、安全问题、代码失步等问题（更新了某个位置的代码，但没有同步更新其它位置的代码）。
上面的这些模型共享了大量数据，拥有重复的属性名和类型。
我们可以做得更好。
声明 `UserBase` 模型作为其它模型的基类。然后，用该类衍生出继承其属性（类型声明、校验等）的子类。
所有数据转换、校验、文档等功能仍将正常运行。
这样，就可以仅声明模型之间的差异部分（具有明文的 `password`、具有 `hashed_password` 以及不包括密码）：
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial002_py310.py hl[7,13:14,17:18,21:22] *}
## `Union` 或 `anyOf` { #union-or-anyof }
响应可以声明为两个或多个类型的 `Union`，即该响应可以是这些类型中的任意一种。
在 OpenAPI 中会用 `anyOf` 表示。
为此，请使用 Python 标准类型提示 [`typing.Union`](https://docs.python.org/3/library/typing.html#typing.Union)：
/// note | 注意
定义 [`Union`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/#unions) 类型时，要把更具体的类型写在前面，然后是不太具体的类型。下例中，更具体的 `PlaneItem` 位于 `Union[PlaneItem, CarItem]` 中的 `CarItem` 之前。
///
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial003_py310.py hl[1,14:15,18:20,33] *}
### Python 3.10 中的 `Union` { #union-in-python-3-10 }
在这个示例中，我们把 `Union[PlaneItem, CarItem]` 作为参数 `response_model` 的值传入。
因为这是作为“参数的值”而不是放在“类型注解”中，所以即使在 Python 3.10 也必须使用 `Union`。
如果是在类型注解中，我们就可以使用竖线：
```Python
some_variable: PlaneItem | CarItem
```
但如果把它写成赋值 `response_model=PlaneItem | CarItem`，就会报错，因为 Python 会尝试在 `PlaneItem` 和 `CarItem` 之间执行一个“无效的运算”，而不是把它当作类型注解来解析。
## 模型列表 { #list-of-models }
同样地，你可以声明由对象列表构成的响应。
为此，请使用标准的 Python `list`：
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}
## 任意 `dict` 的响应 { #response-with-arbitrary-dict }
你也可以使用普通的任意 `dict` 来声明响应，只需声明键和值的类型，无需使用 Pydantic 模型。
如果你事先不知道有效的字段/属性名（Pydantic 模型需要预先知道字段）时，这很有用。
此时，可以使用 `dict`：
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py310.py hl[6] *}
## 小结 { #recap }
针对不同场景，可以随意使用不同的 Pydantic 模型并通过继承复用。
当一个实体需要具备不同的“状态”时，无需只为该实体定义一个数据模型。例如，用户“实体”就可能有包含 `password`、包含 `password_hash` 以及不含密码等多种状态。
================================================
FILE: docs/zh/docs/tutorial/first-steps.md
================================================
# 第一步 { #first-steps }
最简单的 FastAPI 文件可能像下面这样：
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py *}
将其复制到 `main.py` 文件中。
运行实时服务器：
get 操作
/// info | `@decorator` 信息
`@something` 语法在 Python 中被称为「装饰器」。
像一顶漂亮的装饰帽一样，将它放在一个函数的上方（我猜测这个术语的命名就是这么来的）。
装饰器接收位于其下方的函数并且用它完成一些工作。
在我们的例子中，这个装饰器告诉 **FastAPI** 位于其下方的函数对应着**路径** `/` 加上 `get` **操作**。
它是一个「**路径操作装饰器**」。
///
你也可以使用其他的操作：
* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`
以及更少见的：
* `@app.options()`
* `@app.head()`
* `@app.patch()`
* `@app.trace()`
/// tip
你可以随意使用任何一个操作（HTTP方法）。
**FastAPI** 没有强制要求操作有任何特定的含义。
此处提供的信息仅作为指导，而不是要求。
比如，当使用 GraphQL 时通常你所有的动作都通过 `POST` 一种方法执行。
///
### 步骤 4：定义**路径操作函数** { #step-4-define-the-path-operation-function }
这是我们的「**路径操作函数**」：
* **路径**：是 `/`。
* **操作**：是 `get`。
* **函数**：是位于「装饰器」下方的函数（位于 `@app.get("/")` 下方）。
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py hl[7] *}
这是一个 Python 函数。
每当 **FastAPI** 接收一个使用 `GET` 方法访问 URL「`/`」的请求时这个函数会被调用。
在这个例子中，它是一个 `async` 函数。
---
你也可以将其定义为常规函数而不使用 `async def`:
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial003_py310.py hl[7] *}
/// note
如果你不知道两者的区别，请查阅 [并发: *赶时间吗？*](../async.md#in-a-hurry)。
///
### 步骤 5：返回内容 { #step-5-return-the-content }
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py hl[8] *}
你可以返回一个 `dict`、`list`，像 `str`、`int` 一样的单个值，等等。
你还可以返回 Pydantic 模型（稍后你将了解更多）。
还有许多其他将会自动转换为 JSON 的对象和模型（包括 ORM 对象等）。尝试下使用你最喜欢的一种，它很有可能已经被支持。
### 步骤 6：部署 { #step-6-deploy-it }
用一条命令将你的应用部署到 **[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)**：`fastapi deploy`。🎉
#### 关于 FastAPI Cloud { #about-fastapi-cloud }
**[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)** 由 **FastAPI** 的作者和团队打造。
它以最小的投入简化了 **构建**、**部署** 和 **访问** API 的流程。
它把使用 FastAPI 构建应用的相同**开发者体验**带到了将应用**部署**到云端的过程。🎉
FastAPI Cloud 是 *FastAPI 及其朋友们* 开源项目的主要赞助和资金提供方。✨
#### 部署到其他云服务商 { #deploy-to-other-cloud-providers }
FastAPI 是开源并基于标准的。你可以将 FastAPI 应用部署到你选择的任何云服务商。
按照你的云服务商的指南部署 FastAPI 应用即可。🤓
## 总结 { #recap }
* 导入 `FastAPI`。
* 创建一个 `app` 实例。
* 编写一个**路径操作装饰器**，如 `@app.get("/")`。
* 定义一个**路径操作函数**，如 `def root(): ...`。
* 使用命令 `fastapi dev` 运行开发服务器。
* 可选：使用 `fastapi deploy` 部署你的应用。
================================================
FILE: docs/zh/docs/tutorial/handling-errors.md
================================================
# 处理错误 { #handling-errors }
某些情况下，需要向使用你的 API 的客户端返回错误提示。
这里所谓的客户端包括前端浏览器、他人的代码、物联网设备等。
你可能需要告诉客户端：
- 客户端没有执行该操作的权限
- 客户端没有访问该资源的权限
- 客户端要访问的项目不存在
- 等等
遇到这些情况时，通常要返回 **4XX**（400 至 499）**HTTP 状态码**。
这与表示请求成功的 **2XX**（200 至 299）HTTP 状态码类似。那些“200”状态码表示某种程度上的“成功”。
而 **4XX** 状态码表示客户端发生了错误。
大家都知道**「404 Not Found」**错误，还有调侃这个错误的笑话吧？
## 使用 `HTTPException` { #use-httpexception }
向客户端返回 HTTP 错误响应，可以使用 `HTTPException`。
### 导入 `HTTPException` { #import-httpexception }
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py310.py hl[1] *}
### 在代码中触发 `HTTPException` { #raise-an-httpexception-in-your-code }
`HTTPException` 是额外包含了和 API 有关数据的常规 Python 异常。
因为是 Python 异常，所以不能 `return`，只能 `raise`。
这也意味着，如果你在*路径操作函数*里调用的某个工具函数内部触发了 `HTTPException`，那么*路径操作函数*中后续的代码将不会继续执行，请求会立刻终止，并把 `HTTPException` 的 HTTP 错误发送给客户端。
在介绍依赖项与安全的章节中，你可以更直观地看到用 `raise` 异常代替 `return` 值的优势。
本例中，客户端用不存在的 `ID` 请求 `item` 时，触发状态码为 `404` 的异常：
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py310.py hl[11] *}
### 响应结果 { #the-resulting-response }
请求为 `http://example.com/items/foo`（`item_id` 为 `"foo"`）时，客户端会接收到 HTTP 状态码 200 及如下 JSON 响应结果：
```JSON
{
"item": "The Foo Wrestlers"
}
```
但如果客户端请求 `http://example.com/items/bar`（不存在的 `item_id` `"bar"`），则会接收到 HTTP 状态码 404（“未找到”错误）及如下 JSON 响应结果：
```JSON
{
"detail": "Item not found"
}
```
/// tip | 提示
触发 `HTTPException` 时，可以用参数 `detail` 传递任何能转换为 JSON 的值，不仅限于 `str`。
还支持传递 `dict`、`list` 等数据结构。
**FastAPI** 能自动处理这些数据，并将之转换为 JSON。
///
## 添加自定义响应头 { #add-custom-headers }
有些场景下要为 HTTP 错误添加自定义响应头。例如，出于某些类型的安全需要。
一般情况下你可能不会在代码中直接使用它。
但在某些高级场景中需要时，你可以添加自定义响应头：
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial002_py310.py hl[14] *}
## 安装自定义异常处理器 { #install-custom-exception-handlers }
可以使用[与 Starlette 相同的异常处理工具](https://www.starlette.dev/exceptions/)添加自定义异常处理器。
假设有一个自定义异常 `UnicornException`（你自己或你使用的库可能会 `raise` 它）。
并且你希望用 FastAPI 在全局处理该异常。
此时，可以用 `@app.exception_handler()` 添加自定义异常处理器：
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial003_py310.py hl[5:7,13:18,24] *}
这里，请求 `/unicorns/yolo` 时，路径操作会触发 `UnicornException`。
但该异常将会被 `unicorn_exception_handler` 处理。
你会收到清晰的错误信息，HTTP 状态码为 `418`，JSON 内容如下：
```JSON
{"message": "Oops! yolo did something. There goes a rainbow..."}
```
/// note | 技术细节
也可以使用 `from starlette.requests import Request` 和 `from starlette.responses import JSONResponse`。
**FastAPI** 提供了与 `starlette.responses` 相同的 `fastapi.responses` 作为便捷方式，但大多数可用的响应都直接来自 Starlette。`Request` 也是如此。
///
## 覆盖默认异常处理器 { #override-the-default-exception-handlers }
**FastAPI** 自带了一些默认异常处理器。
当你触发 `HTTPException`，或者请求中包含无效数据时，这些处理器负责返回默认的 JSON 响应。
你也可以用自己的处理器覆盖它们。
### 覆盖请求验证异常 { #override-request-validation-exceptions }
请求中包含无效数据时，**FastAPI** 内部会触发 `RequestValidationError`。
它也内置了该异常的默认处理器。
要覆盖它，导入 `RequestValidationError`，并用 `@app.exception_handler(RequestValidationError)` 装饰你的异常处理器。
异常处理器会接收 `Request` 和该异常。
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py310.py hl[2,14:19] *}
现在，访问 `/items/foo` 时，默认的 JSON 错误为：
```JSON
{
"detail": [
{
"loc": [
"path",
"item_id"
],
"msg": "value is not a valid integer",
"type": "type_error.integer"
}
]
}
```
将得到如下文本内容：
```
Validation errors:
Field: ('path', 'item_id'), Error: Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer
```
### 覆盖 `HTTPException` 错误处理器 { #override-the-httpexception-error-handler }
同理，也可以覆盖 `HTTPException` 的处理器。
例如，只为这些错误返回纯文本响应，而不是 JSON：
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py310.py hl[3:4,9:11,25] *}
/// note | 技术细节
还可以使用 `from starlette.responses import PlainTextResponse`。
**FastAPI** 提供了与 `starlette.responses` 相同的 `fastapi.responses` 作为便捷方式，但大多数可用的响应都直接来自 Starlette。
///
/// warning | 警告
请注意，`RequestValidationError` 包含发生验证错误的文件名和行号信息，你可以在需要时将其记录到日志中以提供相关信息。
但这也意味着，如果你只是将其直接转换为字符串并返回，可能会泄露一些关于系统的细节信息。因此，这里的代码会提取并分别显示每个错误。
///
### 使用 `RequestValidationError` 的请求体 { #use-the-requestvalidationerror-body }
`RequestValidationError` 包含其接收到的带有无效数据的请求体 `body`。
开发时，你可以用它来记录请求体、调试错误，或返回给用户等。
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial005_py310.py hl[14] *}
现在试着发送一个无效的 `item`，例如：
```JSON
{
"title": "towel",
"size": "XL"
}
```
收到的响应会告诉你数据无效，并包含收到的请求体：
```JSON hl_lines="12-15"
{
"detail": [
{
"loc": [
"body",
"size"
],
"msg": "value is not a valid integer",
"type": "type_error.integer"
}
],
"body": {
"title": "towel",
"size": "XL"
}
}
```
#### FastAPI 的 `HTTPException` vs Starlette 的 `HTTPException` { #fastapis-httpexception-vs-starlettes-httpexception }
**FastAPI** 也提供了自有的 `HTTPException`。
**FastAPI** 的 `HTTPException` 错误类继承自 Starlette 的 `HTTPException` 错误类。
它们之间的唯一区别是，**FastAPI** 的 `HTTPException` 在 `detail` 字段中接受任意可转换为 JSON 的数据，而 Starlette 的 `HTTPException` 只接受字符串。
因此，你可以继续像平常一样在代码中触发 **FastAPI** 的 `HTTPException`。
但注册异常处理器时，应该注册到来自 Starlette 的 `HTTPException`。
这样做是为了，当 Starlette 的内部代码、扩展或插件触发 Starlette `HTTPException` 时，你的处理器能够捕获并处理它。
本例中，为了在同一份代码中同时使用两个 `HTTPException`，将 Starlette 的异常重命名为 `StarletteHTTPException`：
```Python
from starlette.exceptions import HTTPException as StarletteHTTPException
```
### 复用 **FastAPI** 的异常处理器 { #reuse-fastapis-exception-handlers }
如果你想在自定义处理后仍复用 **FastAPI** 的默认异常处理器，可以从 `fastapi.exception_handlers` 导入并复用这些默认处理器：
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial006_py310.py hl[2:5,15,21] *}
虽然本例只是用非常夸张的信息打印了错误，但足以说明：你可以先处理异常，然后再复用默认的异常处理器。
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FILE: docs/zh/docs/tutorial/header-param-models.md
================================================
# Header 参数模型 { #header-parameter-models }
如果您有一组相关的 **header 参数**，您可以创建一个 **Pydantic 模型**来声明它们。
这将允许您在**多个地方**能够**重用模型**，并且可以一次性声明所有参数的验证和元数据。😎
/// note | 注意
自 FastAPI 版本 `0.115.0` 起支持此功能。🤓
///
## 使用 Pydantic 模型的 Header 参数 { #header-parameters-with-a-pydantic-model }
在 **Pydantic 模型**中声明所需的 **header 参数**，然后将参数声明为 `Header` :
{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:14,18] *}
**FastAPI** 将从请求中接收到的 **headers** 中**提取**出**每个字段**的数据，并提供您定义的 Pydantic 模型。
## 查看文档 { #check-the-docs }
您可以在文档 UI 的 `/docs` 中查看所需的 headers：
contact 字段| 参数 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
name | str | 联系人/组织的识别名称。 |
url | str | 指向联系信息的 URL。必须采用 URL 格式。 |
email | str | 联系人/组织的电子邮件地址。必须采用电子邮件地址的格式。 |
license_info 字段| 参数 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
name | str | 必须（如果设置了 license_info）。用于 API 的许可证名称。 |
identifier | str | API 的 [SPDX](https://spdx.org/licenses/) 许可证表达式。字段 identifier 与字段 url 互斥。自 OpenAPI 3.1.0、FastAPI 0.99.0 起可用。 |
url | str | 用于 API 的许可证的 URL。必须采用 URL 格式。 |
## 许可证标识符 { #license-identifier }
自 OpenAPI 3.1.0 和 FastAPI 0.99.0 起，你还可以在 `license_info` 中使用 `identifier` 而不是 `url`。
例如：
{* ../../docs_src/metadata/tutorial001_1_py310.py hl[31] *}
## 标签元数据 { #metadata-for-tags }
你也可以通过参数 `openapi_tags` 为用于分组路径操作的不同标签添加额外的元数据。
它接收一个列表，列表中每个标签对应一个字典。
每个字典可以包含：
- `name`（必填）：一个 `str`，与在你的*路径操作*和 `APIRouter` 的 `tags` 参数中使用的标签名相同。
- `description`：一个 `str`，该标签的简短描述。可以使用 Markdown，并会显示在文档 UI 中。
- `externalDocs`：一个 `dict`，描述外部文档，包含：
- `description`：一个 `str`，该外部文档的简短描述。
- `url`（必填）：一个 `str`，该外部文档的 URL。
### 创建标签元数据 { #create-metadata-for-tags }
让我们在带有标签的示例中为 `users` 和 `items` 试一下。
创建标签元数据并把它传递给 `openapi_tags` 参数：
{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py310.py hl[3:16,18] *}
注意你可以在描述内使用 Markdown，例如「login」会显示为粗体（**login**）以及「fancy」会显示为斜体（_fancy_）。
/// tip | 提示
不必为你使用的所有标签都添加元数据。
///
### 使用你的标签 { #use-your-tags }
将 `tags` 参数和*路径操作*（以及 `APIRouter`）一起使用，将其分配给不同的标签：
{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py310.py hl[21,26] *}
/// info | 信息
阅读更多关于标签的信息[路径操作配置](path-operation-configuration.md#tags)。
///
### 查看文档 { #check-the-docs }
如果你现在查看文档，它们会显示所有附加的元数据：
### 标签顺序 { #order-of-tags }
每个标签元数据字典的顺序也定义了在文档用户界面显示的顺序。
例如按照字母顺序，即使 `users` 排在 `items` 之后，它也会显示在前面，因为我们将它的元数据添加为列表内的第一个字典。
## OpenAPI URL { #openapi-url }
默认情况下，OpenAPI 模式服务于 `/openapi.json`。
但是你可以通过参数 `openapi_url` 对其进行配置。
例如，将其设置为服务于 `/api/v1/openapi.json`：
{* ../../docs_src/metadata/tutorial002_py310.py hl[3] *}
如果你想完全禁用 OpenAPI 模式，可以将其设置为 `openapi_url=None`，这样也会禁用使用它的文档用户界面。
## 文档 URLs { #docs-urls }
你可以配置两个文档用户界面，包括：
- **Swagger UI**：服务于 `/docs`。
- 可以使用参数 `docs_url` 设置它的 URL。
- 可以通过设置 `docs_url=None` 禁用它。
- **ReDoc**：服务于 `/redoc`。
- 可以使用参数 `redoc_url` 设置它的 URL。
- 可以通过设置 `redoc_url=None` 禁用它。
例如，设置 Swagger UI 服务于 `/documentation` 并禁用 ReDoc：
{* ../../docs_src/metadata/tutorial003_py310.py hl[3] *}
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FILE: docs/zh/docs/tutorial/middleware.md
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# 中间件 { #middleware }
你可以向 **FastAPI** 应用添加中间件。
“中间件”是一个函数，它会在每个特定的*路径操作*处理每个**请求**之前运行，也会在返回每个**响应**之前运行。
* 它接收你的应用的每一个**请求**。
* 然后它可以对这个**请求**做一些事情或者执行任何需要的代码。
* 然后它将这个**请求**传递给应用程序的其他部分（某个*路径操作*）处理。
* 之后它获取应用程序生成的**响应**（由某个*路径操作*产生）。
* 它可以对该**响应**做一些事情或者执行任何需要的代码。
* 然后它返回这个**响应**。
/// note | 技术细节
如果你有使用 `yield` 的依赖，依赖中的退出代码会在中间件之后运行。
如果有任何后台任务（会在[后台任务](background-tasks.md)一节中介绍，你稍后会看到），它们会在所有中间件之后运行。
///
## 创建中间件 { #create-a-middleware }
要创建中间件，你可以在函数的顶部使用装饰器 `@app.middleware("http")`。
中间件函数会接收：
* `request`。
* 一个函数 `call_next`，它会把 `request` 作为参数接收。
* 这个函数会把 `request` 传递给相应的*路径操作*。
* 然后它返回由相应*路径操作*生成的 `response`。
* 在返回之前，你可以进一步修改 `response`。
{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py310.py hl[8:9,11,14] *}
/// tip
请记住可以[使用 `X-` 前缀](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers)添加专有自定义请求头。
但是如果你有希望让浏览器中的客户端可见的自定义请求头，你需要把它们加到你的 CORS 配置（[CORS（跨域资源共享）](cors.md)）的 `expose_headers` 参数中，参见 [Starlette 的 CORS 文档](https://www.starlette.dev/middleware/#corsmiddleware)。
///
/// note | 技术细节
你也可以使用 `from starlette.requests import Request`。
**FastAPI** 为了开发者方便提供了该对象，但它直接来自 Starlette。
///
### 在 `response` 之前与之后 { #before-and-after-the-response }
你可以在任何*路径操作*接收 `request` 之前，添加要与该 `request` 一起运行的代码。
也可以在生成 `response` 之后、返回之前添加代码。
例如，你可以添加一个自定义请求头 `X-Process-Time`，其值为处理请求并生成响应所花费的秒数：
{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py310.py hl[10,12:13] *}
/// tip
这里我们使用 [`time.perf_counter()`](https://docs.python.org/3/library/time.html#time.perf_counter) 而不是 `time.time()`，因为在这类场景中它可能更精确。🤓
///
## 多个中间件的执行顺序 { #multiple-middleware-execution-order }
当你使用 `@app.middleware()` 装饰器或 `app.add_middleware()` 方法添加多个中间件时，每个新中间件都会包裹应用，形成一个栈。最后添加的中间件是“最外层”的，最先添加的是“最内层”的。
在请求路径上，最外层的中间件先运行。
在响应路径上，它最后运行。
例如：
```Python
app.add_middleware(MiddlewareA)
app.add_middleware(MiddlewareB)
```
这会产生如下执行顺序：
* 请求：MiddlewareB → MiddlewareA → 路由
* 响应：路由 → MiddlewareA → MiddlewareB
这种栈式行为确保中间件按可预测且可控的顺序执行。
## 其他中间件 { #other-middlewares }
你可以稍后在[高级用户指南：高级中间件](../advanced/middleware.md)中阅读更多关于其他中间件的内容。
你将在下一节中了解如何使用中间件处理 CORS。
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FILE: docs/zh/docs/tutorial/path-operation-configuration.md
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# 路径操作配置 { #path-operation-configuration }
*路径操作装饰器*支持多种配置参数。
/// warning | 警告
注意：以下参数应直接传递给*路径操作装饰器*，不能传递给*路径操作函数*。
///
## 响应状态码 { #response-status-code }
可以在*路径操作*的响应中定义（HTTP）`status_code`。
可以直接传递 `int` 代码，比如 `404`。
如果记不住数字码的含义，也可以用 `status` 的快捷常量：
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial001_py310.py hl[1,15] *}
该状态码会用于响应中，并会被添加到 OpenAPI 概图。
/// note | 技术细节
也可以使用 `from starlette import status` 导入状态码。
**FastAPI** 提供的 `fastapi.status` 与 `starlette.status` 相同，方便你作为开发者使用。实际上它直接来自 Starlette。
///
## 标签 { #tags }
可以通过传入由 `str` 组成的 `list`（通常只有一个 `str`）的参数 `tags`，为*路径操作*添加标签：
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002_py310.py hl[15,20,25] *}
OpenAPI 概图会自动添加标签，供 API 文档接口使用：
### 使用 Enum 的标签 { #tags-with-enums }
如果你的应用很大，可能会积累出很多标签，你会希望确保相关的*路径操作*始终使用相同的标签。
这种情况下，把标签存放在 `Enum` 中会更合适。
**FastAPI** 对此的支持与使用普通字符串相同：
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002b_py310.py hl[1,8:10,13,18] *}
## 摘要和描述 { #summary-and-description }
可以添加 `summary` 和 `description`：
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[17:18] *}
## 从 docstring 获取描述 { #description-from-docstring }
描述内容比较长且占用多行时，可以在函数的 docstring 中声明*路径操作*的描述，**FastAPI** 会从中读取。
文档字符串支持 [Markdown](https://en.wikipedia.org/wiki/Markdown)，能正确解析和显示 Markdown 的内容，但要注意文档字符串的缩进。
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:25] *}
它会在交互式文档中使用：
## 响应描述 { #response-description }
`response_description` 参数用于定义响应的描述说明：
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[18] *}
/// info | 信息
注意，`response_description` 只用于描述响应，`description` 一般则用于描述*路径操作*。
///
/// check | 检查
OpenAPI 规定每个*路径操作*都要有响应描述。
如果没有定义响应描述，**FastAPI** 则自动生成内容为 "Successful response" 的响应描述。
///
## 弃用*路径操作* { #deprecate-a-path-operation }
如果需要把*路径操作*标记为弃用，但不删除它，可以传入 `deprecated` 参数：
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial006_py310.py hl[16] *}
API 文档会把该路径操作标记为弃用：
下图显示了正常*路径操作*与弃用*路径操作* 的区别：
## 小结 { #recap }
通过传递参数给*路径操作装饰器*，即可轻松地配置*路径操作*、添加元数据。
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FILE: docs/zh/docs/tutorial/path-params-numeric-validations.md
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# 路径参数和数值校验 { #path-parameters-and-numeric-validations }
与使用 `Query` 为查询参数声明更多的校验和元数据的方式相同，你也可以使用 `Path` 为路径参数声明相同类型的校验和元数据。
## 导入 `Path` { #import-path }
首先，从 `fastapi` 导入 `Path`，并导入 `Annotated`：
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[1,3] *}
/// info | 信息
FastAPI 在 0.95.0 版本添加了对 `Annotated` 的支持（并开始推荐使用它）。
如果你使用的是更旧的版本，尝试使用 `Annotated` 会报错。
请确保在使用 `Annotated` 之前，将 FastAPI 版本[升级](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions)到至少 0.95.1。
///
## 声明元数据 { #declare-metadata }
你可以声明与 `Query` 相同的所有参数。
例如，要为路径参数 `item_id` 声明 `title` 元数据值，你可以这样写：
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[10] *}
/// note | 注意
路径参数总是必需的，因为它必须是路径的一部分。即使你将其声明为 `None` 或设置了默认值，也不会产生任何影响，它依然始终是必需参数。
///
## 按需对参数排序 { #order-the-parameters-as-you-need }
/// tip | 提示
如果你使用 `Annotated`，这点可能不那么重要或必要。
///
假设你想要将查询参数 `q` 声明为必需的 `str`。
并且你不需要为该参数声明其他内容，所以实际上不需要用到 `Query`。
但是你仍然需要为路径参数 `item_id` 使用 `Path`。并且出于某些原因你不想使用 `Annotated`。
如果你将带有“默认值”的参数放在没有“默认值”的参数之前，Python 会报错。
不过你可以重新排序，让没有默认值的参数（查询参数 `q`）放在最前面。
对 **FastAPI** 来说这无关紧要。它会通过参数的名称、类型和默认值声明（`Query`、`Path` 等）来检测参数，而不关心顺序。
因此，你可以将函数声明为：
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_py310.py hl[7] *}
但请记住，如果你使用 `Annotated`，你就不会遇到这个问题，因为你没有使用 `Query()` 或 `Path()` 作为函数参数的默认值。
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_an_py310.py *}
## 按需对参数排序的技巧 { #order-the-parameters-as-you-need-tricks }
/// tip | 提示
如果你使用 `Annotated`，这点可能不那么重要或必要。
///
这里有一个小技巧，可能会很方便，但你并不会经常需要它。
如果你想要：
* 在没有 `Query` 且没有任何默认值的情况下声明查询参数 `q`
* 使用 `Path` 声明路径参数 `item_id`
* 让它们的顺序与上面不同
* 不使用 `Annotated`
...Python 为此有一个小的特殊语法。
在函数的第一个参数位置传入 `*`。
Python 不会对这个 `*` 做任何事，但它会知道之后的所有参数都应该作为关键字参数（键值对）来调用，也被称为 kwargs。即使它们没有默认值。
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_py310.py hl[7] *}
### 使用 `Annotated` 更好 { #better-with-annotated }
请记住，如果你使用 `Annotated`，因为你没有使用函数参数的默认值，所以你不会有这个问题，你大概率也不需要使用 `*`。
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_an_py310.py hl[10] *}
## 数值校验：大于等于 { #number-validations-greater-than-or-equal }
使用 `Query` 和 `Path`（以及你稍后会看到的其他类）你可以声明数值约束。
在这里，使用 `ge=1` 后，`item_id` 必须是一个整数，值要「`g`reater than or `e`qual」1。
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial004_an_py310.py hl[10] *}
## 数值校验：大于和小于等于 { #number-validations-greater-than-and-less-than-or-equal }
同样适用于：
* `gt`：大于（`g`reater `t`han）
* `le`：小于等于（`l`ess than or `e`qual）
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial005_an_py310.py hl[10] *}
## 数值校验：浮点数、大于和小于 { #number-validations-floats-greater-than-and-less-than }
数值校验同样适用于 `float` 值。
能够声明 gt 而不仅仅是 ge 在这里变得很重要。例如，你可以要求一个值必须大于 `0`，即使它小于 `1`。
因此，`0.5` 将是有效值。但是 `0.0` 或 `0` 不是。
对于 lt 也是一样的。
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial006_an_py310.py hl[13] *}
## 总结 { #recap }
你能够以与[查询参数和字符串校验](query-params-str-validations.md)相同的方式使用 `Query`、`Path`（以及其他你还没见过的类）声明元数据和字符串校验。
而且你还可以声明数值校验：
* `gt`：大于（`g`reater `t`han）
* `ge`：大于等于（`g`reater than or `e`qual）
* `lt`：小于（`l`ess `t`han）
* `le`：小于等于（`l`ess than or `e`qual）
/// info | 信息
`Query`、`Path` 以及你后面会看到的其他类，都是一个通用 `Param` 类的子类。
它们都共享相同的参数，用于你已看到的额外校验和元数据。
///
/// note | 注意
当你从 `fastapi` 导入 `Query`、`Path` 和其他对象时，它们实际上是函数。
当被调用时，它们会返回同名类的实例。
也就是说，你导入的是函数 `Query`。当你调用它时，它会返回一个同名的 `Query` 类的实例。
之所以使用这些函数（而不是直接使用类），是为了让你的编辑器不要因为它们的类型而标记错误。
这样你就可以使用常规的编辑器和编码工具，而不必添加自定义配置来忽略这些错误。
///
================================================
FILE: docs/zh/docs/tutorial/path-params.md
================================================
# 路径参数 { #path-parameters }
你可以使用与 Python 字符串格式化相同的语法声明路径“参数”或“变量”：
{* ../../docs_src/path_params/tutorial001_py310.py hl[6:7] *}
路径参数 `item_id` 的值会作为参数 `item_id` 传递给你的函数。
运行示例并访问 [http://127.0.0.1:8000/items/foo](http://127.0.0.1:8000/items/foo)，可获得如下响应：
```JSON
{"item_id":"foo"}
```
## 声明路径参数的类型 { #path-parameters-with-types }
使用 Python 标准类型注解，声明路径操作函数中路径参数的类型：
{* ../../docs_src/path_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}
本例把 `item_id` 的类型声明为 `int`。
/// check | 检查
类型声明将为函数提供错误检查、代码补全等编辑器支持。
///
## 数据转换 { #data-conversion }
运行示例并访问 [http://127.0.0.1:8000/items/3](http://127.0.0.1:8000/items/3)，返回的响应如下：
```JSON
{"item_id":3}
```
/// check | 检查
注意，函数接收并返回的值是 `3`（ `int`），不是 `"3"`（`str`）。
**FastAPI** 通过类型声明自动进行请求的解析。
///
## 数据校验 { #data-validation }
通过浏览器访问 [http://127.0.0.1:8000/items/foo](http://127.0.0.1:8000/items/foo)，接收如下 HTTP 错误信息：
```JSON
{
"detail": [
{
"type": "int_parsing",
"loc": [
"path",
"item_id"
],
"msg": "Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer",
"input": "foo"
}
]
}
```
这是因为路径参数 `item_id` 的值（`"foo"`）的类型不是 `int`。
值的类型不是 `int` 而是浮点数（`float`）时也会显示同样的错误，比如： [http://127.0.0.1:8000/items/4.2](http://127.0.0.1:8000/items/4.2)
/// check | 检查
**FastAPI** 使用同样的 Python 类型声明实现了数据校验。
注意，上面的错误清晰地指出了未通过校验的具体位置。
这在开发调试与 API 交互的代码时非常有用。
///
## 文档 { #documentation }
访问 [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs)，查看自动生成的交互式 API 文档：
/// check | 检查
还是使用 Python 类型声明，**FastAPI** 提供了（集成 Swagger UI 的）自动交互式文档。
注意，路径参数的类型是整数。
///
## 基于标准的好处，备选文档 { #standards-based-benefits-alternative-documentation }
**FastAPI** 使用 [OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md) 生成概图，所以能兼容很多工具。
因此，**FastAPI** 还内置了 ReDoc 生成的备选 API 文档，可在此查看 [http://127.0.0.1:8000/redoc](http://127.0.0.1:8000/redoc)：
同样，还有很多兼容工具，包括多种语言的代码生成工具。
## Pydantic { #pydantic }
FastAPI 充分地利用了 [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) 的优势，用它在后台校验数据。众所周知，Pydantic 擅长的就是数据校验。
同样，`str`、`float`、`bool` 以及很多复合数据类型都可以使用类型声明。
接下来的章节会介绍其中的好几种。
## 顺序很重要 { #order-matters }
有时，*路径操作*中的路径是写死的。
比如要使用 `/users/me` 获取当前用户的数据。
然后还要使用 `/users/{user_id}`，通过用户 ID 获取指定用户的数据。
由于*路径操作*是按顺序依次运行的，因此，一定要在 `/users/{user_id}` 之前声明 `/users/me` ：
{* ../../docs_src/path_params/tutorial003_py310.py hl[6,11] *}
否则，`/users/{user_id}` 将匹配 `/users/me`，FastAPI 会**认为**正在接收值为 `"me"` 的 `user_id` 参数。
同样，你不能重复定义一个路径操作：
{* ../../docs_src/path_params/tutorial003b_py310.py hl[6,11] *}
由于路径首先匹配，始终会使用第一个定义的。
## 预设值 { #predefined-values }
路径操作使用 Python 的 `Enum` 类型接收预设的路径参数。
### 创建 `Enum` 类 { #create-an-enum-class }
导入 `Enum` 并创建继承自 `str` 和 `Enum` 的子类。
通过从 `str` 继承，API 文档就能把值的类型定义为**字符串**，并且能正确渲染。
然后，创建包含固定值的类属性，这些固定值是可用的有效值：
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[1,6:9] *}
/// tip | 提示
**AlexNet**、**ResNet**、**LeNet** 是机器学习模型的名字。
///
### 声明路径参数 { #declare-a-path-parameter }
使用 Enum 类（`ModelName`）创建使用类型注解的路径参数：
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[16] *}
### 查看文档 { #check-the-docs }
API 文档会显示预定义路径参数的可用值：
### 使用 Python 枚举 { #working-with-python-enumerations }
路径参数的值是一个枚举成员。
#### 比较枚举成员 { #compare-enumeration-members }
可以将其与枚举类 `ModelName` 中的枚举成员进行比较：
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[17] *}
#### 获取枚举值 { #get-the-enumeration-value }
使用 `model_name.value` 或通用的 `your_enum_member.value` 获取实际的值（本例中为 `str`）：
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[20] *}
/// tip | 提示
使用 `ModelName.lenet.value` 也能获取值 `"lenet"`。
///
#### 返回枚举成员 { #return-enumeration-members }
即使嵌套在 JSON 请求体里（例如，`dict`），也可以从路径操作返回枚举成员。
返回给客户端之前，会把枚举成员转换为对应的值（本例中为字符串）：
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[18,21,23] *}
客户端中的 JSON 响应如下：
```JSON
{
"model_name": "alexnet",
"message": "Deep Learning FTW!"
}
```
## 包含路径的路径参数 { #path-parameters-containing-paths }
假设路径操作的路径为 `/files/{file_path}`。
但需要 `file_path` 中也包含路径，比如，`home/johndoe/myfile.txt`。
此时，该文件的 URL 是这样的：`/files/home/johndoe/myfile.txt`。
### OpenAPI 支持 { #openapi-support }
OpenAPI 不支持声明包含路径的路径参数，因为这会导致测试和定义更加困难。
不过，仍可使用 Starlette 内置工具在 **FastAPI** 中实现这一功能。
而且不影响文档正常运行，但是不会添加该参数包含路径的说明。
### 路径转换器 { #path-convertor }
直接使用 Starlette 的选项声明包含路径的路径参数：
```
/files/{file_path:path}
```
本例中，参数名为 `file_path`，结尾部分的 `:path` 说明该参数应匹配路径。
用法如下：
{* ../../docs_src/path_params/tutorial004_py310.py hl[6] *}
/// tip | 提示
注意，包含 `/home/johndoe/myfile.txt` 的路径参数要以斜杠（`/`）开头。
本例中的 URL 是 `/files//home/johndoe/myfile.txt`。注意，`files` 和 `home` 之间要使用双斜杠（`//`）。
///
## 小结 { #recap }
通过简短、直观的 Python 标准类型声明，**FastAPI** 可以获得：
- 编辑器支持：错误检查，代码自动补全等
- 数据 "解析"
- 数据校验
- API 注解和自动文档
只需要声明一次即可。
这可能是除了性能以外，**FastAPI** 与其它框架相比的主要优势。
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FILE: docs/zh/docs/tutorial/query-param-models.md
================================================
# 查询参数模型 { #query-parameter-models }
如果你有一组具有相关性的**查询参数**，你可以创建一个 **Pydantic 模型**来声明它们。
这将允许你在**多个地方**去**复用模型**，并且一次性为所有参数声明验证和元数据。😎
/// note | 注意
FastAPI 从 `0.115.0` 版本开始支持这个特性。🤓
///
## 使用 Pydantic 模型的查询参数 { #query-parameters-with-a-pydantic-model }
在一个 **Pydantic 模型**中声明你需要的**查询参数**，然后将参数声明为 `Query`：
{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:13,17] *}
**FastAPI** 将会从请求的**查询参数**中**提取**出**每个字段**的数据，并将其提供给你定义的 Pydantic 模型。
## 查看文档 { #check-the-docs }
你可以在 `/docs` 页面的 UI 中查看查询参数：
### 具有默认值的查询参数列表 / 多个值 { #query-parameter-list-multiple-values-with-defaults }
你还可以定义在没有给定值时的默认 `list`：
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial012_an_py310.py hl[9] *}
如果你访问：
```
http://localhost:8000/items/
```
`q` 的默认值将为：`["foo", "bar"]`，你的响应会是：
```JSON
{
"q": [
"foo",
"bar"
]
}
```
#### 只使用 `list` { #using-just-list }
你也可以直接使用 `list`，而不是 `list[str]`：
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial013_an_py310.py hl[9] *}
/// note | 注意
请记住，在这种情况下 FastAPI 不会检查列表的内容。
例如，`list[int]` 会检查（并记录到文档）列表的内容必须是整数。但仅用 `list` 不会。
///
## 声明更多元数据 { #declare-more-metadata }
你可以添加更多有关该参数的信息。
这些信息会包含在生成的 OpenAPI 中，并被文档用户界面和外部工具使用。
/// note | 注意
请记住，不同的工具对 OpenAPI 的支持程度可能不同。
其中一些可能还不会展示所有已声明的额外信息，尽管在大多数情况下，缺失的功能已经在计划开发中。
///
你可以添加 `title`：
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial007_an_py310.py hl[10] *}
以及 `description`：
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial008_an_py310.py hl[14] *}
## 别名参数 { #alias-parameters }
假设你想要参数名为 `item-query`。
像这样：
```
http://127.0.0.1:8000/items/?item-query=foobaritems
```
但 `item-query` 不是有效的 Python 变量名。
最接近的有效名称是 `item_query`。
但你仍然需要它在 URL 中就是 `item-query`...
这时可以用 `alias` 参数声明一个别名，FastAPI 会用该别名在 URL 中查找参数值：
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial009_an_py310.py hl[9] *}
## 弃用参数 { #deprecating-parameters }
现在假设你不再喜欢这个参数了。
由于还有客户端在使用它，你不得不保留一段时间，但你希望文档清楚地将其展示为已弃用。
那么将参数 `deprecated=True` 传给 `Query`：
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial010_an_py310.py hl[19] *}
文档将会像下面这样展示它：
## 从 OpenAPI 中排除参数 { #exclude-parameters-from-openapi }
要把某个查询参数从生成的 OpenAPI 模式中排除（从而也不会出现在自动文档系统中），将 `Query` 的参数 `include_in_schema` 设为 `False`：
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial014_an_py310.py hl[10] *}
## 自定义校验 { #custom-validation }
有些情况下你需要做一些无法通过上述参数完成的**自定义校验**。
在这些情况下，你可以使用**自定义校验函数**，该函数会在正常校验之后应用（例如，在先校验值是 `str` 之后）。
你可以在 `Annotated` 中使用 [Pydantic 的 `AfterValidator`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-after-validator) 来实现。
/// tip | 提示
Pydantic 还有 [`BeforeValidator`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-before-validator) 等。🤓
///
例如，这个自定义校验器会检查条目 ID 是否以 `isbn-`（用于 ISBN 书号）或 `imdb-`（用于 IMDB 电影 URL 的 ID）开头：
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py hl[5,16:19,24] *}
/// info | 信息
这在 Pydantic 2 或更高版本中可用。😎
///
/// tip | 提示
如果你需要进行任何需要与**外部组件**通信的校验，例如数据库或其他 API，你应该改用 **FastAPI 依赖项**，稍后你会学到它们。
这些自定义校验器用于只需检查请求中**同一份数据**即可完成的事情。
///
### 理解这段代码 { #understand-that-code }
关键点仅仅是：在 `Annotated` 中使用带函数的 **`AfterValidator`**。不感兴趣可以跳过这一节。🤸
---
但如果你对这个具体示例好奇，并且还愿意继续看，这里有一些额外细节。
#### 字符串与 `value.startswith()` { #string-with-value-startswith }
注意到了吗？字符串的 `value.startswith()` 可以接收一个元组，它会检查元组中的每个值：
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[16:19] hl[17] *}
#### 一个随机条目 { #a-random-item }
使用 `data.items()` 我们会得到一个包含每个字典项键和值的元组的 可迭代对象。
我们用 `list(data.items())` 把这个可迭代对象转换成一个真正的 `list`。
然后用 `random.choice()` 可以从该列表中获取一个**随机值**，也就是一个 `(id, name)` 的元组。它可能像 `("imdb-tt0371724", "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy")` 这样。
接着我们把这个元组的**两个值**分别赋给变量 `id` 和 `name`。
所以，即使用户没有提供条目 ID，他们仍然会收到一个随机推荐。
...而我们把这些都放在**一行简单的代码**里完成。🤯 你不爱 Python 吗？🐍
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[22:30] hl[29] *}
## 总结 { #recap }
你可以为参数声明额外的校验和元数据。
通用的校验和元数据：
- `alias`
- `title`
- `description`
- `deprecated`
字符串特有的校验：
- `min_length`
- `max_length`
- `pattern`
也可以使用 `AfterValidator` 进行自定义校验。
在这些示例中，你看到了如何为 `str` 值声明校验。
参阅下一章节，了解如何为其他类型（例如数值）声明校验。
================================================
FILE: docs/zh/docs/tutorial/query-params.md
================================================
# 查询参数 { #query-parameters }
声明的参数不是路径参数时，路径操作函数会把该参数自动解释为“查询”参数。
{* ../../docs_src/query_params/tutorial001_py310.py hl[9] *}
查询字符串是键值对的集合，这些键值对位于 URL 的 `?` 之后，以 `&` 分隔。
例如，以下 URL 中：
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```
...查询参数为：
* `skip`：值为 `0`
* `limit`：值为 `10`
这些值都是 URL 的组成部分，因此，它们的类型“本应”是字符串。
但声明 Python 类型（上例中为 `int`）之后，这些值就会转换为声明的类型，并进行类型校验。
所有应用于路径参数的流程也适用于查询参数：
* （显而易见的）编辑器支持
* 数据"解析"
* 数据校验
* 自动文档
## 默认值 { #defaults }
查询参数不是路径的固定内容，它是可选的，还支持默认值。
上例用 `skip=0` 和 `limit=10` 设定默认值。
访问 URL：
```
http://127.0.0.1:8000/items/
```
与访问以下地址相同：
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```
但如果访问：
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=20
```
查询参数的值就是：
* `skip=20`：在 URL 中设定的值
* `limit=10`：使用默认值
## 可选参数 { #optional-parameters }
同理，把默认值设为 `None` 即可声明可选的查询参数：
{* ../../docs_src/query_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}
本例中，查询参数 `q` 是可选的，默认值为 `None`。
/// check | 检查
注意，**FastAPI** 可以识别出 `item_id` 是路径参数，`q` 不是路径参数，而是查询参数。
///
## 查询参数类型转换 { #query-parameter-type-conversion }
参数还可以声明为 `bool` 类型，FastAPI 会自动转换参数类型：
{* ../../docs_src/query_params/tutorial003_py310.py hl[7] *}
本例中，访问：
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=1
```
或
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=True
```
或
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=true
```
或
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=on
```
或
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=yes
```
或其它任意大小写形式（大写、首字母大写等），函数接收的 `short` 参数都是布尔值 `True`。否则为 `False`。
## 多个路径和查询参数 { #multiple-path-and-query-parameters }
**FastAPI** 可以识别同时声明的多个路径参数和查询参数。
而且声明查询参数的顺序并不重要。
FastAPI 通过参数名进行检测：
{* ../../docs_src/query_params/tutorial004_py310.py hl[6,8] *}
## 必选查询参数 { #required-query-parameters }
为不是路径参数的参数声明默认值（至此，仅有查询参数），该参数就不是必选的了。
如果只想把参数设为可选，但又不想指定参数的值，则要把默认值设为 `None`。
如果要把查询参数设置为必选，就不要声明默认值：
{* ../../docs_src/query_params/tutorial005_py310.py hl[6:7] *}
这里的查询参数 `needy` 是类型为 `str` 的必选查询参数。
在浏览器中打开如下 URL：
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item
```
...因为路径中没有必选参数 `needy`，返回的响应中会显示如下错误信息：
```JSON
{
"detail": [
{
"type": "missing",
"loc": [
"query",
"needy"
],
"msg": "Field required",
"input": null
}
]
}
```
`needy` 是必选参数，因此要在 URL 中设置值：
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item?needy=sooooneedy
```
...这样就正常了：
```JSON
{
"item_id": "foo-item",
"needy": "sooooneedy"
}
```
当然，把一些参数定义为必选，为另一些参数设置默认值，再把其它参数定义为可选，这些操作都是可以的：
{* ../../docs_src/query_params/tutorial006_py310.py hl[8] *}
本例中有 3 个查询参数：
* `needy`，必选的 `str` 类型参数
* `skip`，默认值为 `0` 的 `int` 类型参数
* `limit`，可选的 `int` 类型参数
/// tip | 提示
还可以像在[路径参数](path-params.md#predefined-values)中那样使用 `Enum`。
///
================================================
FILE: docs/zh/docs/tutorial/request-files.md
================================================
# 请求文件 { #request-files }
你可以使用 `File` 定义由客户端上传的文件。
/// info | 信息
要接收上传的文件，请先安装 [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart)。
请确保你创建一个[虚拟环境](../virtual-environments.md)、激活它，然后安装，例如：
```console
$ pip install python-multipart
```
这是因为上传文件是以「表单数据」发送的。
///
## 导入 `File` { #import-file }
从 `fastapi` 导入 `File` 和 `UploadFile`：
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}
## 定义 `File` 参数 { #define-file-parameters }
像为 `Body` 或 `Form` 一样创建文件参数：
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}
/// info | 信息
`File` 是直接继承自 `Form` 的类。
但要注意，从 `fastapi` 导入的 `Query`、`Path`、`File` 等项，实际上是返回特定类的函数。
///
/// tip | 提示
声明文件体必须使用 `File`，否则，这些参数会被当作查询参数或请求体（JSON）参数。
///
文件将作为「表单数据」上传。
如果把*路径操作函数*参数的类型声明为 `bytes`，**FastAPI** 会为你读取文件，并以 `bytes` 的形式接收其内容。
请注意，这意味着整个内容会存储在内存中，适用于小型文件。
不过，在很多情况下，使用 `UploadFile` 会更有优势。
## 含 `UploadFile` 的文件参数 { #file-parameters-with-uploadfile }
将文件参数的类型声明为 `UploadFile`：
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[14] *}
与 `bytes` 相比，使用 `UploadFile` 有多项优势：
* 无需在参数的默认值中使用 `File()`。
* 它使用“spooled”文件：
* 文件会先存储在内存中，直到达到最大上限，超过该上限后会写入磁盘。
* 因此，非常适合处理图像、视频、大型二进制等大文件，而不会占用所有内存。
* 你可以获取上传文件的元数据。
* 它提供 [file-like](https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object) 的 `async` 接口。
* 它暴露了一个实际的 Python [`SpooledTemporaryFile`](https://docs.python.org/3/library/tempfile.html#tempfile.SpooledTemporaryFile) 对象，你可以直接传给期望「file-like」对象的其他库。
### `UploadFile` { #uploadfile }
`UploadFile` 的属性如下：
* `filename`：上传的原始文件名字符串（`str`），例如 `myimage.jpg`。
* `content_type`：内容类型（MIME 类型 / 媒体类型）的字符串（`str`），例如 `image/jpeg`。
* `file`：[`SpooledTemporaryFile`](https://docs.python.org/3/library/tempfile.html#tempfile.SpooledTemporaryFile)（一个 [file-like](https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object) 对象）。这是实际的 Python 文件对象，你可以直接传递给其他期望「file-like」对象的函数或库。
`UploadFile` 具有以下 `async` 方法。它们都会在底层调用对应的文件方法（使用内部的 `SpooledTemporaryFile`）。
* `write(data)`：将 `data` (`str` 或 `bytes`) 写入文件。
* `read(size)`：读取文件中 `size` (`int`) 个字节/字符。
* `seek(offset)`：移动到文件中字节位置 `offset` (`int`)。
* 例如，`await myfile.seek(0)` 会移动到文件开头。
* 如果你先运行过 `await myfile.read()`，然后需要再次读取内容时，这尤其有用。
* `close()`：关闭文件。
由于这些方法都是 `async` 方法，你需要对它们使用 await。
例如，在 `async` *路径操作函数* 内，你可以这样获取内容：
```Python
contents = await myfile.read()
```
如果是在普通 `def` *路径操作函数* 内，你可以直接访问 `UploadFile.file`，例如：
```Python
contents = myfile.file.read()
```
/// note | `async` 技术细节
当你使用这些 `async` 方法时，**FastAPI** 会在线程池中运行相应的文件方法并等待其完成。
///
/// note | Starlette 技术细节
**FastAPI** 的 `UploadFile` 直接继承自 **Starlette** 的 `UploadFile`，但添加了一些必要的部分，使其与 **Pydantic** 以及 FastAPI 的其他部分兼容。
///
## 什么是「表单数据」 { #what-is-form-data }
HTML 表单（``）向服务器发送数据的方式通常会对数据使用一种「特殊」的编码，这与 JSON 不同。
**FastAPI** 会确保从正确的位置读取这些数据，而不是从 JSON 中读取。
/// note | 技术细节
当不包含文件时，来自表单的数据通常使用「媒体类型」`application/x-www-form-urlencoded` 编码。
但当表单包含文件时，会编码为 `multipart/form-data`。如果你使用 `File`，**FastAPI** 会知道需要从请求体的正确位置获取文件。
如果你想进一步了解这些编码和表单字段，请参阅 [MDN 关于 `POST` 的 Web 文档](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/POST)。
///
/// warning | 警告
你可以在一个*路径操作*中声明多个 `File` 和 `Form` 参数，但不能同时声明希望以 JSON 接收的 `Body` 字段，因为此时请求体会使用 `multipart/form-data` 编码，而不是 `application/json`。
这不是 **FastAPI** 的限制，而是 HTTP 协议的一部分。
///
## 可选文件上传 { #optional-file-upload }
你可以通过使用标准类型注解并将 `None` 作为默认值的方式将一个文件参数设为可选:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_02_an_py310.py hl[9,17] *}
## 带有额外元数据的 `UploadFile` { #uploadfile-with-additional-metadata }
你也可以将 `File()` 与 `UploadFile` 一起使用，例如，设置额外的元数据:
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_03_an_py310.py hl[9,15] *}
## 多文件上传 { #multiple-file-uploads }
FastAPI 支持同时上传多个文件。
它们会被关联到同一个通过「表单数据」发送的「表单字段」。
要实现这一点，声明一个由 `bytes` 或 `UploadFile` 组成的列表（`List`）：
{* ../../docs_src/request_files/tutorial002_an_py310.py hl[10,15] *}
接收的也是含 `bytes` 或 `UploadFile` 的列表（`list`）。
/// note | 技术细节
也可以使用 `from starlette.responses import HTMLResponse`。
`fastapi.responses` 其实与 `starlette.responses` 相同，只是为了方便开发者调用。实际上，大多数 **FastAPI** 的响应都直接从 Starlette 调用。
///
### 带有额外元数据的多文件上传 { #multiple-file-uploads-with-additional-metadata }
和之前的方式一样，你可以为 `File()` 设置额外参数，即使是 `UploadFile`：
{* ../../docs_src/request_files/tutorial003_an_py310.py hl[11,18:20] *}
## 小结 { #recap }
使用 `File`、`bytes` 和 `UploadFile` 来声明在请求中上传的文件，它们以表单数据发送。
================================================
FILE: docs/zh/docs/tutorial/request-form-models.md
================================================
# 表单模型 { #form-models }
你可以在 FastAPI 中使用 **Pydantic 模型**声明**表单字段**。
/// info | 信息
要使用表单，首先安装 [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart)。
确保你创建一个[虚拟环境](../virtual-environments.md)，激活它，然后再安装，例如：
```console
$ pip install python-multipart
```
///
/// note | 注意
自 FastAPI 版本 `0.113.0` 起支持此功能。🤓
///
## 表单的 Pydantic 模型 { #pydantic-models-for-forms }
你只需声明一个 **Pydantic 模型**，其中包含你希望接收的**表单字段**，然后将参数声明为 `Form`：
{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:11,15] *}
**FastAPI** 将从请求中的**表单数据**中**提取**出**每个字段**的数据，并提供你定义的 Pydantic 模型。
## 检查文档 { #check-the-docs }
你可以在文档 UI 中验证它，地址为 `/docs`：
并且两个模型都会用于交互式 API 文档：
## 其他返回类型注解 { #other-return-type-annotations }
有些情况下你会返回一些不是有效 Pydantic 字段的内容，并在函数上做了相应注解，只是为了获得工具链（编辑器、mypy 等）的支持。
### 直接返回 Response { #return-a-response-directly }
最常见的情况是[直接返回 Response，详见进阶文档](../advanced/response-directly.md)。
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_02_py310.py hl[8,10:11] *}
这个简单场景 FastAPI 会自动处理，因为返回类型注解是 `Response`（或其子类）。
工具也会满意，因为 `RedirectResponse` 和 `JSONResponse` 都是 `Response` 的子类，所以类型注解是正确的。
### 注解 Response 的子类 { #annotate-a-response-subclass }
你也可以在类型注解中使用 `Response` 的子类：
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_03_py310.py hl[8:9] *}
这同样可行，因为 `RedirectResponse` 是 `Response` 的子类，FastAPI 会自动处理这个简单场景。
### 无效的返回类型注解 { #invalid-return-type-annotations }
但当你返回其他任意对象（如数据库对象）而它不是有效的 Pydantic 类型，并在函数中按此进行了注解时，FastAPI 会尝试基于该类型注解创建一个 Pydantic 响应模型，但会失败。
如果你有一个在多个类型之间的联合类型，其中一个或多个不是有效的 Pydantic 类型，也会发生同样的情况，例如这个会失败 💥：
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_04_py310.py hl[8] *}
……它失败是因为该类型注解不是 Pydantic 类型，也不只是单个 `Response` 类或其子类，而是 `Response` 与 `dict` 的联合类型（任意其一）。
### 禁用响应模型 { #disable-response-model }
延续上面的例子，你可能不想要 FastAPI 执行默认的数据校验、文档、过滤等。
但你可能仍然想在函数上保留返回类型注解，以获得编辑器和类型检查器（如 mypy）的支持。
在这种情况下，你可以通过设置 `response_model=None` 来禁用响应模型生成：
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_05_py310.py hl[7] *}
这会让 FastAPI 跳过响应模型的生成，这样你就可以按需使用任意返回类型注解，而不会影响你的 FastAPI 应用。🤓
## 响应模型的编码参数 { #response-model-encoding-parameters }
你的响应模型可以具有默认值，例如：
{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[9,11:12] *}
* `description: Union[str, None] = None`（或在 Python 3.10 中的 `str | None = None`）默认值为 `None`。
* `tax: float = 10.5` 默认值为 `10.5`。
* `tags: List[str] = []` 默认值为一个空列表：`[]`。
但如果它们并没有被实际存储，你可能希望在结果中省略这些默认值。
例如，当你在 NoSQL 数据库中保存了具有许多可选属性的模型，但又不想发送充满默认值的冗长 JSON 响应。
### 使用 `response_model_exclude_unset` 参数 { #use-the-response-model-exclude-unset-parameter }
你可以设置*路径操作装饰器*参数 `response_model_exclude_unset=True`：
{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[22] *}
这样响应中将不会包含那些默认值，而只包含实际设置的值。
因此，如果你向该*路径操作*请求 ID 为 `foo` 的商品，响应（不包括默认值）将为：
```JSON
{
"name": "Foo",
"price": 50.2
}
```
/// info | 信息
你还可以使用：
* `response_model_exclude_defaults=True`
* `response_model_exclude_none=True`
详见 [Pydantic 文档](https://docs.pydantic.dev/1.10/usage/exporting_models/#modeldict)中对 `exclude_defaults` 和 `exclude_none` 的说明。
///
#### 默认字段有实际值的数据 { #data-with-values-for-fields-with-defaults }
但是，如果你的数据在具有默认值的模型字段中有实际的值，例如 ID 为 `bar` 的项：
```Python hl_lines="3 5"
{
"name": "Bar",
"description": "The bartenders",
"price": 62,
"tax": 20.2
}
```
这些值将包含在响应中。
#### 具有与默认值相同值的数据 { #data-with-the-same-values-as-the-defaults }
如果数据具有与默认值相同的值，例如 ID 为 `baz` 的项：
```Python hl_lines="3 5-6"
{
"name": "Baz",
"description": None,
"price": 50.2,
"tax": 10.5,
"tags": []
}
```
FastAPI 足够聪明（实际上是 Pydantic 足够聪明）去认识到，即使 `description`、`tax` 和 `tags` 的值与默认值相同，它们也是被显式设置的（而不是取自默认值）。
因此，它们将包含在 JSON 响应中。
/// tip | 提示
请注意默认值可以是任何值，而不仅是 `None`。
它们可以是一个列表（`[]`）、值为 `10.5` 的 `float`，等等。
///
### `response_model_include` 和 `response_model_exclude` { #response-model-include-and-response-model-exclude }
你还可以使用*路径操作装饰器*的 `response_model_include` 和 `response_model_exclude` 参数。
它们接收一个由属性名 `str` 组成的 `set`，用于包含（忽略其他）或排除（包含其他）这些属性。
当你只有一个 Pydantic 模型，并且想要从输出中移除一些数据时，这可以作为一种快捷方式。
/// tip | 提示
但仍然推荐使用上面的思路，使用多个类，而不是这些参数。
因为即使你使用 `response_model_include` 或 `response_model_exclude` 省略了一些属性，你的应用在 OpenAPI（和文档）中生成的 JSON Schema 仍然会是完整模型。
这同样适用于类似的 `response_model_by_alias`。
///
{* ../../docs_src/response_model/tutorial005_py310.py hl[29,35] *}
/// tip | 提示
`{"name", "description"}` 语法创建一个包含这两个值的 `set`。
等同于 `set(["name", "description"])`。
///
#### 使用 `list` 而不是 `set` { #using-lists-instead-of-sets }
如果你忘记使用 `set` 而是使用了 `list` 或 `tuple`，FastAPI 仍会将其转换为 `set` 并正常工作：
{* ../../docs_src/response_model/tutorial006_py310.py hl[29,35] *}
## 总结 { #recap }
使用*路径操作装饰器*的 `response_model` 参数来定义响应模型，尤其是确保私有数据被过滤掉。
使用 `response_model_exclude_unset` 来仅返回显式设置的值。
================================================
FILE: docs/zh/docs/tutorial/response-status-code.md
================================================
# 响应状态码 { #response-status-code }
与指定响应模型的方式相同，在以下任意*路径操作*中，可以使用 `status_code` 参数声明用于响应的 HTTP 状态码：
* `@app.get()`
* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`
* 等...
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py310.py hl[6] *}
/// note | 注意
注意，`status_code` 是（`get`、`post` 等）**装饰器**方法中的参数。与之前的参数和请求体不同，不是*路径操作函数*的参数。
///
`status_code` 参数接收表示 HTTP 状态码的数字。
/// info | 信息
`status_code` 还能接收 `IntEnum` 类型，比如 Python 的 [`http.HTTPStatus`](https://docs.python.org/3/library/http.html#http.HTTPStatus)。
///
它可以：
* 在响应中返回状态码
* 在 OpenAPI 概图（及用户界面）中存档：
/// note | 注意
某些响应状态码表示响应没有响应体（参阅下一章）。
FastAPI 可以进行识别，并生成表明无响应体的 OpenAPI 文档。
///
## 关于 HTTP 状态码 { #about-http-status-codes }
/// note | 注意
如果已经了解 HTTP 状态码，请跳到下一章。
///
在 HTTP 协议中，发送 3 位数的数字状态码是响应的一部分。
这些状态码都具有便于识别的关联名称，但是重要的还是数字。
简言之：
* `100 - 199` 用于返回“信息”。这类状态码很少直接使用。具有这些状态码的响应不能包含响应体
* **`200 - 299`** 用于表示“成功”。这些状态码是最常用的
* `200` 是默认状态码，表示一切“OK”
* `201` 表示“已创建”，通常在数据库中创建新记录后使用
* `204` 是一种特殊的例子，表示“无内容”。该响应在没有为客户端返回内容时使用，因此，该响应不能包含响应体
* **`300 - 399`** 用于“重定向”。具有这些状态码的响应不一定包含响应体，但 `304`“未修改”是个例外，该响应不得包含响应体
* **`400 - 499`** 用于表示“客户端错误”。这些可能是第二常用的类型
* `404`，用于“未找到”响应
* 对于来自客户端的一般错误，可以只使用 `400`
* `500 - 599` 用于表示服务器端错误。几乎永远不会直接使用这些状态码。应用代码或服务器出现问题时，会自动返回这些状态码
/// tip | 提示
想了解每个状态码的更多信息以及适用场景，请参阅 [MDN 的 HTTP 状态码文档](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Status)。
///
## 状态码名称快捷方式 { #shortcut-to-remember-the-names }
再看下之前的例子：
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py310.py hl[6] *}
`201` 表示“已创建”的状态码。
但我们没有必要记住所有代码的含义。
可以使用 `fastapi.status` 中的快捷变量。
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial002_py310.py hl[1,6] *}
这只是一种快捷方式，具有相同的数字代码，但它可以使用编辑器的自动补全功能：
/// note | 技术细节
也可以使用 `from starlette import status`。
为了让开发者更方便，**FastAPI** 提供了与 `starlette.status` 完全相同的 `fastapi.status`。但它直接来自于 Starlette。
///
## 更改默认状态码 { #changing-the-default }
稍后在[高级用户指南](../advanced/response-change-status-code.md)中，你将看到如何返回与此处声明的默认状态码不同的状态码。
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FILE: docs/zh/docs/tutorial/schema-extra-example.md
================================================
# 声明请求示例数据 { #declare-request-example-data }
你可以为你的应用将接收的数据声明示例。
这里有几种实现方式。
## Pydantic 模型中的额外 JSON Schema 数据 { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }
你可以为一个 Pydantic 模型声明 `examples`，它们会被添加到生成的 JSON Schema 中。
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}
这些额外信息会原样添加到该模型输出的 JSON Schema 中，并会在 API 文档中使用。
你可以使用属性 `model_config`，它接收一个 `dict`，详见 [Pydantic 文档：配置](https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/)。
你可以设置 `"json_schema_extra"`，其值为一个 `dict`，包含你希望出现在生成 JSON Schema 中的任意附加数据，包括 `examples`。
/// tip | 提示
你也可以用同样的技巧扩展 JSON Schema，添加你自己的自定义额外信息。
例如，你可以用它为前端用户界面添加元数据等。
///
/// info | 信息
OpenAPI 3.1.0（自 FastAPI 0.99.0 起使用）增加了对 `examples` 的支持，它是 JSON Schema 标准的一部分。
在此之前，只支持使用单个示例的关键字 `example`。OpenAPI 3.1.0 仍然支持它，但它已被弃用，并不属于 JSON Schema 标准。因此，建议你把 `example` 迁移到 `examples`。🤓
你可以在本页末尾阅读更多内容。
///
## `Field` 的附加参数 { #field-additional-arguments }
在 Pydantic 模型中使用 `Field()` 时，你也可以声明额外的 `examples`：
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial002_py310.py hl[2,8:11] *}
## JSON Schema 中的 `examples` - OpenAPI { #examples-in-json-schema-openapi }
在以下任意场景中使用：
- `Path()`
- `Query()`
- `Header()`
- `Cookie()`
- `Body()`
- `Form()`
- `File()`
你也可以声明一组 `examples`，这些带有附加信息的示例将被添加到它们在 OpenAPI 中的 JSON Schema 里。
### 带有 `examples` 的 `Body` { #body-with-examples }
这里我们向 `Body()` 传入 `examples`，其中包含一个期望的数据示例：
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial003_an_py310.py hl[22:29] *}
### 文档 UI 中的示例 { #example-in-the-docs-ui }
使用上述任一方法，在 `/docs` 中看起来会是这样：
### 带有多个 `examples` 的 `Body` { #body-with-multiple-examples }
当然，你也可以传入多个 `examples`：
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial004_an_py310.py hl[23:38] *}
这样做时，这些示例会成为该请求体数据内部 JSON Schema 的一部分。
不过，在撰写本文时，用于展示文档 UI 的 Swagger UI 并不支持显示 JSON Schema 中数据的多个示例。但请继续阅读，下面有一种变通方法。
### OpenAPI 特定的 `examples` { #openapi-specific-examples }
在 JSON Schema 支持 `examples` 之前，OpenAPI 就已支持一个同名但不同的字段 `examples`。
这个面向 OpenAPI 的 `examples` 位于 OpenAPI 规范的另一处。它放在每个路径操作的详细信息中，而不是每个 JSON Schema 里。
而 Swagger UI 早就支持这个特定的 `examples` 字段。因此，你可以用它在文档 UI 中展示不同的示例。
这个 OpenAPI 特定字段 `examples` 的结构是一个包含多个示例的 `dict`（而不是一个 `list`），每个示例都包含会被添加到 OpenAPI 的额外信息。
这不放在 OpenAPI 内部包含的各个 JSON Schema 里，而是直接放在路径操作上。
### 使用 `openapi_examples` 参数 { #using-the-openapi-examples-parameter }
你可以在 FastAPI 中通过参数 `openapi_examples` 来声明这个 OpenAPI 特定的 `examples`，适用于：
- `Path()`
- `Query()`
- `Header()`
- `Cookie()`
- `Body()`
- `Form()`
- `File()`
这个 `dict` 的键用于标识每个示例，每个值是另一个 `dict`。
`examples` 中每个具体示例的 `dict` 可以包含：
- `summary`：该示例的简短描述。
- `description`：较长描述，可以包含 Markdown 文本。
- `value`：实际展示的示例，例如一个 `dict`。
- `externalValue`：`value` 的替代项，指向该示例的 URL。不过它的工具支持度可能不如 `value`。
你可以这样使用：
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial005_an_py310.py hl[23:49] *}
### 文档 UI 中的 OpenAPI 示例 { #openapi-examples-in-the-docs-ui }
当把 `openapi_examples` 添加到 `Body()` 后，`/docs` 会如下所示：
## 技术细节 { #technical-details }
/// tip | 提示
如果你已经在使用 FastAPI 版本 0.99.0 或更高版本，你大概率可以跳过这些细节。
它们对更早版本（OpenAPI 3.1.0 尚不可用之前）更相关。
你可以把这当作一堂简短的 OpenAPI 和 JSON Schema 历史课。🤓
///
/// warning | 警告
以下是关于 JSON Schema 和 OpenAPI 标准的非常技术性的细节。
如果上面的思路对你已经足够可用，你可能不需要这些细节，可以直接跳过。
///
在 OpenAPI 3.1.0 之前，OpenAPI 使用的是一个更旧且经过修改的 JSON Schema 版本。
当时 JSON Schema 没有 `examples`，所以 OpenAPI 在它修改过的版本中添加了自己的 `example` 字段。
OpenAPI 还在规范的其他部分添加了 `example` 和 `examples` 字段：
- [`Parameter Object`（规范中）](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.1.0.md#parameter-object)，被 FastAPI 的以下内容使用：
- `Path()`
- `Query()`
- `Header()`
- `Cookie()`
- [`Request Body Object` 中的 `content` 字段里的 `Media Type Object`（规范中）](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.1.0.md#media-type-object)，被 FastAPI 的以下内容使用：
- `Body()`
- `File()`
- `Form()`
/// info | 信息
这个旧的、OpenAPI 特定的 `examples` 参数，自 FastAPI `0.103.0` 起改名为 `openapi_examples`。
///
### JSON Schema 的 `examples` 字段 { #json-schemas-examples-field }
后来，JSON Schema 在新版本的规范中添加了 [`examples`](https://json-schema.org/draft/2019-09/json-schema-validation.html#rfc.section.9.5) 字段。
随后新的 OpenAPI 3.1.0 基于最新版本（JSON Schema 2020-12），其中包含了这个新的 `examples` 字段。
现在，这个新的 `examples` 字段优先于旧的单个（且自定义的）`example` 字段，后者已被弃用。
JSON Schema 中这个新的 `examples` 字段只是一个由示例组成的 `list`，而不是像上面提到的 OpenAPI 其他位置那样带有额外元数据的 `dict`。
/// info | 信息
即使在 OpenAPI 3.1.0 发布、并与 JSON Schema 有了这种更简单的集成之后，有一段时间里，提供自动文档的 Swagger UI 并不支持 OpenAPI 3.1.0（它自 5.0.0 版本起已支持 🎉）。
因此，FastAPI 0.99.0 之前的版本仍然使用低于 3.1.0 的 OpenAPI 版本。
///
### Pydantic 与 FastAPI 的 `examples` { #pydantic-and-fastapi-examples }
当你在 Pydantic 模型中添加 `examples`，通过 `schema_extra` 或 `Field(examples=["something"])`，这些示例会被添加到该 Pydantic 模型的 JSON Schema 中。
这个 Pydantic 模型的 JSON Schema 会被包含到你的 API 的 OpenAPI 中，然后在文档 UI 中使用。
在 FastAPI 0.99.0 之前的版本（0.99.0 及以上使用更新的 OpenAPI 3.1.0），当你在其他工具（`Query()`、`Body()` 等）中使用 `example` 或 `examples` 时，这些示例不会被添加到描述该数据的 JSON Schema 中（甚至不会添加到 OpenAPI 自己的 JSON Schema 版本中），而是会直接添加到 OpenAPI 的路径操作声明中（在 OpenAPI 使用 JSON Schema 的部分之外）。
但现在 FastAPI 0.99.0 及以上使用 OpenAPI 3.1.0（其使用 JSON Schema 2020-12）以及 Swagger UI 5.0.0 及以上后，一切更加一致，示例会包含在 JSON Schema 中。
### Swagger UI 与 OpenAPI 特定的 `examples` { #swagger-ui-and-openapi-specific-examples }
此前，由于 Swagger UI 不支持多个 JSON Schema 示例（截至 2023-08-26），用户无法在文档中展示多个示例。
为了解决这个问题，FastAPI `0.103.0` 通过新增参数 `openapi_examples`，为声明同样的旧式 OpenAPI 特定 `examples` 字段提供了支持。🤓
### 总结 { #summary }
我曾经说我不太喜欢历史……结果现在在这儿上“技术史”课。😅
简而言之，升级到 FastAPI 0.99.0 或更高版本，一切会更简单、一致、直观，你也不必了解这些历史细节。😎
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FILE: docs/zh/docs/tutorial/security/first-steps.md
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# 安全 - 第一步 { #security-first-steps }
假设你的**后端** API 位于某个域名下。
而**前端**在另一个域名，或同一域名的不同路径（或在移动应用中）。
你希望前端能通过**username** 和 **password** 与后端进行身份验证。
我们可以用 **OAuth2** 在 **FastAPI** 中实现它。
但为了节省你的时间，不必为获取少量信息而通读冗长的规范。
我们直接使用 **FastAPI** 提供的安全工具。
## 效果预览 { #how-it-looks }
先直接运行代码看看效果，之后再回过头理解其背后的原理。
## 创建 `main.py` { #create-main-py }
把下面的示例代码复制到 `main.py`：
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py *}
## 运行 { #run-it }
/// info | 信息
当你使用命令 `pip install "fastapi[standard]"` 安装 **FastAPI** 时，[`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart) 包会自动安装。
但是，如果你使用 `pip install fastapi`，默认不会包含 `python-multipart` 包。
如需手动安装，请先创建并激活[虚拟环境](../../virtual-environments.md)，然后执行：
```console
$ pip install python-multipart
```
这是因为 **OAuth2** 使用“表单数据”来发送 `username` 和 `password`。
///
用下面的命令运行示例：
/// check | Authorize 按钮！
页面右上角已经有一个崭新的“Authorize”按钮。
你的*路径操作*右上角还有一个可点击的小锁图标。
///
点击它，会弹出一个授权表单，可输入 `username` 和 `password`（以及其它可选字段）：
/// note | 注意
目前无论在表单中输入什么都不会生效，我们稍后就会实现它。
///
这当然不是面向最终用户的前端，但它是一个很棒的自动化工具，可交互式地为整个 API 提供文档。
前端团队（也可能就是你自己）可以使用它。
第三方应用和系统也可以使用它。
你也可以用它来调试、检查和测试同一个应用。
## `password` 流 { #the-password-flow }
现在回过头来理解这些内容。
`password` “流”（flow）是 OAuth2 定义的处理安全与身份验证的一种方式。
OAuth2 的设计目标是让后端或 API 与负责用户认证的服务器解耦。
但在这个例子中，**FastAPI** 应用同时处理 API 和认证。
从这个简化的角度来看看流程：
* 用户在前端输入 `username` 和 `password`，然后按下 `Enter`。
* 前端（运行在用户浏览器中）把 `username` 和 `password` 发送到我们 API 中的特定 URL（使用 `tokenUrl="token"` 声明）。
* API 校验 `username` 和 `password`，并返回一个“令牌”（这些我们尚未实现）。
* “令牌”只是一个字符串，包含一些内容，之后可用来验证该用户。
* 通常，令牌会在一段时间后过期。
* 因此，用户过一段时间需要重新登录。
* 如果令牌被窃取，风险也更小。它不像一把永久有效的钥匙（在大多数情况下）。
* 前端会把令牌临时存储在某处。
* 用户在前端中点击跳转到前端应用的其他部分。
* 前端需要从 API 获取更多数据。
* 但该端点需要身份验证。
* 因此，为了与我们的 API 进行身份验证，它会发送一个 `Authorization` 请求头，值为 `Bearer ` 加上令牌。
* 如果令牌内容是 `foobar`，`Authorization` 请求头的内容就是：`Bearer foobar`。
## **FastAPI** 的 `OAuth2PasswordBearer` { #fastapis-oauth2passwordbearer }
**FastAPI** 在不同抽象层级提供了多种安全工具。
本示例将使用 **OAuth2** 的 **Password** 流程并配合 **Bearer** 令牌，通过 `OAuth2PasswordBearer` 类来实现。
/// info | 信息
“Bearer” 令牌并非唯一选项。
但它非常适合我们的用例。
对于大多数用例，它也可能是最佳选择，除非你是 OAuth2 专家，并明确知道为何其他方案更适合你的需求。
在那种情况下，**FastAPI** 同样提供了相应的构建工具。
///
创建 `OAuth2PasswordBearer` 类实例时，需要传入 `tokenUrl` 参数。该参数包含客户端（运行在用户浏览器中的前端）用来发送 `username` 和 `password` 以获取令牌的 URL。
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}
/// tip | 提示
这里的 `tokenUrl="token"` 指向的是尚未创建的相对 URL `token`，等价于 `./token`。
因为使用的是相对 URL，若你的 API 位于 `https://example.com/`，它将指向 `https://example.com/token`；若你的 API 位于 `https://example.com/api/v1/`，它将指向 `https://example.com/api/v1/token`。
使用相对 URL 很重要，这能确保你的应用在诸如[使用代理](../../advanced/behind-a-proxy.md)等高级用例中依然正常工作。
///
这个参数不会创建该端点/*路径操作*，而是声明客户端应使用 `/token` 这个 URL 来获取令牌。这些信息会用于 OpenAPI，进而用于交互式 API 文档系统。
我们很快也会创建对应的实际路径操作。
/// info | 信息
如果你是非常严格的 “Pythonista”，可能不喜欢使用参数名 `tokenUrl` 而不是 `token_url`。
这是因为它使用了与 OpenAPI 规范中相同的名称。这样当你需要深入了解这些安全方案时，可以直接复制粘贴去查找更多信息。
///
`oauth2_scheme` 变量是 `OAuth2PasswordBearer` 的一个实例，同时它也是“可调用”的。
可以像这样调用：
```Python
oauth2_scheme(some, parameters)
```
因此，它可以与 `Depends` 一起使用。
### 使用 { #use-it }
现在你可以通过 `Depends` 将 `oauth2_scheme` 作为依赖传入。
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[12] *}
该依赖会提供一个 `str`，赋值给*路径操作函数*的参数 `token`。
**FastAPI** 会据此在 OpenAPI 架构（以及自动生成的 API 文档）中定义一个“安全方案”。
/// info | 技术细节
**FastAPI** 之所以知道可以使用（在依赖中声明的）`OAuth2PasswordBearer` 在 OpenAPI 中定义安全方案，是因为它继承自 `fastapi.security.oauth2.OAuth2`，而后者又继承自 `fastapi.security.base.SecurityBase`。
所有与 OpenAPI（以及自动 API 文档）集成的安全工具都继承自 `SecurityBase`，这就是 **FastAPI** 能将它们集成到 OpenAPI 的方式。
///
## 它做了什么 { #what-it-does }
它会在请求中查找 `Authorization` 请求头，检查其值是否为 `Bearer ` 加上一些令牌，并将该令牌作为 `str` 返回。
如果没有 `Authorization` 请求头，或者其值不包含 `Bearer ` 令牌，它会直接返回 401 状态码错误（`UNAUTHORIZED`）。
你甚至无需检查令牌是否存在即可返回错误；只要你的函数被执行，就可以确定会拿到一个 `str` 类型的令牌。
你已经可以在交互式文档中试试了：
我们还没有验证令牌是否有效，但这已经是一个良好的开端。
## 小结 { #recap }
只需增加三四行代码，你就已经拥有了一种初步的安全机制。
================================================
FILE: docs/zh/docs/tutorial/security/get-current-user.md
================================================
# 获取当前用户 { #get-current-user }
上一章中，（基于依赖注入系统的）安全系统向*路径操作函数*传递了 `str` 类型的 `token`：
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[12] *}
但这并不实用。
接下来，我们学习如何返回当前用户。
## 创建用户模型 { #create-a-user-model }
首先，创建 Pydantic 用户模型。
与使用 Pydantic 声明请求体相同，并且可在任何位置使用：
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}
## 创建 `get_current_user` 依赖项 { #create-a-get-current-user-dependency }
创建 `get_current_user` 依赖项。
还记得依赖项支持子依赖项吗？
`get_current_user` 使用 `oauth2_scheme` 作为依赖项。
与之前直接在路径操作中的做法相同，新的 `get_current_user` 依赖项从子依赖项 `oauth2_scheme` 中接收 `str` 类型的 `token`：
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[25] *}
## 获取用户 { #get-the-user }
`get_current_user` 使用创建的（伪）工具函数，该函数接收 `str` 类型的令牌，并返回 Pydantic 的 `User` 模型：
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[19:22,26:27] *}
## 注入当前用户 { #inject-the-current-user }
在*路径操作* 的 `Depends` 中使用 `get_current_user`：
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[31] *}
注意，此处把 `current_user` 的类型声明为 Pydantic 的 `User` 模型。
这有助于在函数内部使用代码补全和类型检查。
/// tip | 提示
还记得请求体也是使用 Pydantic 模型声明的吧。
放心，因为使用了 `Depends`，**FastAPI** 不会搞混。
///
/// check | 检查
依赖系统的这种设计方式可以支持不同的依赖项返回同一个 `User` 模型。
而不是局限于只能有一个返回该类型数据的依赖项。
///
## 其它模型 { #other-models }
接下来，直接在*路径操作函数*中获取当前用户，并用 `Depends` 在**依赖注入**系统中处理安全机制。
开发者可以使用任何模型或数据满足安全需求（本例中是 Pydantic 的 `User` 模型）。
而且，不局限于只能使用特定的数据模型、类或类型。
不想在模型中使用 `username`，而是使用 `id` 和 `email`？当然可以。这些工具也支持。
只想使用字符串？或字典？甚至是数据库类模型的实例？工作方式都一样。
实际上，就算登录应用的不是用户，而是只拥有访问令牌的机器人、程序或其它系统？工作方式也一样。
尽管使用应用所需的任何模型、类、数据库。**FastAPI** 通过依赖注入系统都能帮您搞定。
## 代码大小 { #code-size }
这个示例看起来有些冗长。毕竟这个文件同时包含了安全、数据模型的工具函数，以及路径操作等代码。
但，关键是：
**安全和依赖注入的代码只需要写一次。**
就算写得再复杂，也只是在一个位置写一次就够了。所以，要多复杂就可以写多复杂。
但是，就算有数千个端点（*路径操作*），它们都可以使用同一个安全系统。
而且，所有端点（或它们的任何部件）都可以利用这些依赖项或任何其它依赖项。
所有*路径操作*只需 3 行代码就可以了：
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[30:32] *}
## 小结 { #recap }
现在，我们可以直接在*路径操作函数*中获取当前用户。
至此，安全的内容已经讲了一半。
只要再为用户或客户端的*路径操作*添加真正发送 `username` 和 `password` 的功能就可以了。
下一章见。
================================================
FILE: docs/zh/docs/tutorial/security/index.md
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# 安全性 { #security }
有许多方法可以处理安全性、身份认证和授权等问题。
而且这通常是一个复杂而「困难」的话题。
在许多框架和系统中，仅处理安全性和身份认证就会花费大量的精力和代码（在许多情况下，可能占编写的所有代码的 50％ 或更多）。
**FastAPI** 提供了多种工具，可帮助你以标准的方式轻松、快速地处理**安全性**，而无需研究和学习所有的安全规范。
但首先，让我们来看一些小的概念。
## 赶时间 { #in-a-hurry }
如果你不关心这些术语，而只需要*立即*通过基于用户名和密码的身份认证来增加安全性，请跳转到接下来的章节。
## OAuth2 { #oauth2 }
OAuth2是一个规范，它定义了几种处理身份认证和授权的方法。
它是一个相当广泛的规范，涵盖了一些复杂的使用场景。
它包括了使用「第三方」进行身份认证的方法。
这就是所有带有「使用 Facebook，Google，X (Twitter)，GitHub 登录」的系统背后所使用的机制。
### OAuth 1 { #oauth-1 }
有一个 OAuth 1，它与 OAuth2 完全不同，并且更为复杂，因为它直接包含了有关如何加密通信的规范。
如今它已经不是很流行，没有被广泛使用了。
OAuth2 没有指定如何加密通信，它期望你为应用程序使用 HTTPS 进行通信。
/// tip | 提示
在有关**部署**的章节中，你将了解如何使用 Traefik 和 Let's Encrypt 免费设置 HTTPS。
///
## OpenID Connect { #openid-connect }
OpenID Connect 是另一个基于 **OAuth2** 的规范。
它只是扩展了 OAuth2，并明确了一些在 OAuth2 中相对模糊的内容，以尝试使其更具互操作性。
例如，Google 登录使用 OpenID Connect（底层使用OAuth2）。
但是 Facebook 登录不支持 OpenID Connect。它具有自己的 OAuth2 风格。
### OpenID（非「OpenID Connect」） { #openid-not-openid-connect }
还有一个「OpenID」规范。它试图解决与 **OpenID Connect** 相同的问题，但它不是基于 OAuth2。
因此，它是一个完整的附加系统。
如今它已经不是很流行，没有被广泛使用了。
## OpenAPI { #openapi }
OpenAPI（以前称为 Swagger）是用于构建 API 的开放规范（现已成为 Linux Foundation 的一部分）。
**FastAPI** 基于 **OpenAPI**。
这就是使多个自动交互式文档界面，代码生成等成为可能的原因。
OpenAPI 有一种定义多个安全「方案」的方法。
通过使用它们，你可以利用所有这些基于标准的工具，包括这些交互式文档系统。
OpenAPI 定义了以下安全方案：
* `apiKey`：一个特定于应用程序的密钥，可以来自：
* 查询参数。
* 请求头。
* cookie。
* `http`：标准的 HTTP 身份认证系统，包括：
* `bearer`: 一个值为 `Bearer ` 加令牌字符串的 `Authorization` 请求头。这是从 OAuth2 继承的。
* HTTP Basic 认证方式。
* HTTP Digest，等等。
* `oauth2`：所有的 OAuth2 处理安全性的方式（称为「流程」）。
*以下几种流程适合构建 OAuth 2.0 身份认证的提供者（例如 Google，Facebook，X (Twitter)，GitHub 等）：
* `implicit`
* `clientCredentials`
* `authorizationCode`
* 但是有一个特定的「流程」可以完美地用于直接在同一应用程序中处理身份认证：
* `password`：接下来的几章将介绍它的示例。
* `openIdConnect`：提供了一种定义如何自动发现 OAuth2 身份认证数据的方法。
* 此自动发现机制是 OpenID Connect 规范中定义的内容。
/// tip | 提示
集成其他身份认证/授权提供者（例如Google，Facebook，X (Twitter)，GitHub等）也是可能的，而且较为容易。
最复杂的问题是创建一个像这样的身份认证/授权提供程序，但是 **FastAPI** 为你提供了轻松完成任务的工具，同时为你解决了重活。
///
## **FastAPI** 实用工具 { #fastapi-utilities }
FastAPI 在 `fastapi.security` 模块中为每个安全方案提供了几种工具，这些工具简化了这些安全机制的使用方法。
在接下来的章节中，你将看到如何使用 **FastAPI** 所提供的这些工具为你的 API 增加安全性。
而且你还将看到它如何自动地被集成到交互式文档系统中。
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FILE: docs/zh/docs/tutorial/security/oauth2-jwt.md
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# 使用密码（及哈希）的 OAuth2，基于 JWT 的 Bearer 令牌 { #oauth2-with-password-and-hashing-bearer-with-jwt-tokens }
现在我们已经有了完整的安全流程，接下来用 JWT 令牌和安全的密码哈希，让应用真正安全起来。
这些代码可以直接用于你的应用，你可以把密码哈希保存到数据库中，等等。
我们将从上一章结束的地方继续，逐步完善。
## 关于 JWT { #about-jwt }
JWT 意为 “JSON Web Tokens”。
它是一种标准，把一个 JSON 对象编码成没有空格、很密集的一长串字符串。看起来像这样：
```
eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJzdWIiOiIxMjM0NTY3ODkwIiwibmFtZSI6IkpvaG4gRG9lIiwiaWF0IjoxNTE2MjM5MDIyfQ.SflKxwRJSMeKKF2QT4fwpMeJf36POk6yJV_adQssw5c
```
它不是加密的，所以任何人都可以从内容中恢复信息。
但它是“签名”的。因此，当你收到一个自己签发的令牌时，你可以验证它确实是你签发的。
这样你就可以创建一个例如有效期为 1 周的令牌。然后当用户第二天带着这个令牌回来时，你能知道该用户仍然处于登录状态。
一周后令牌过期，用户将不再被授权，需要重新登录以获取新令牌。而如果用户（或第三方）尝试修改令牌来更改过期时间，你也能发现，因为签名将不匹配。
如果你想动手体验 JWT 令牌并了解它的工作方式，请访问 [https://jwt.io](https://jwt.io/)。
## 安装 `PyJWT` { #install-pyjwt }
我们需要安装 `PyJWT`，以便在 Python 中生成和校验 JWT 令牌。
请确保创建并激活一个[虚拟环境](../../virtual-environments.md)，然后安装 `pyjwt`：
像之前一样进行授权。
使用以下凭证：
用户名: `johndoe`
密码: `secret`
/// check | 检查
注意，代码中的任何地方都没有明文密码 “`secret`”，我们只有它的哈希版本。
///
调用 `/users/me/` 端点，你将得到如下响应：
```JSON
{
"username": "johndoe",
"email": "johndoe@example.com",
"full_name": "John Doe",
"disabled": false
}
```
如果你打开开发者工具，你会看到发送的数据只包含令牌。密码只会在第一个请求中用于认证用户并获取访问令牌，之后就不会再发送密码了：
/// note | 注意
注意 `Authorization` 请求头，其值以 `Bearer ` 开头。
///
## 使用 `scopes` 的高级用法 { #advanced-usage-with-scopes }
OAuth2 支持 “scopes”（作用域）。
你可以用它们为 JWT 令牌添加一组特定的权限。
然后你可以把这个令牌直接交给用户或第三方，在一组限制条件下与 API 交互。
在**高级用户指南**中你将学习如何使用它们，以及它们如何集成进 **FastAPI**。
## 小结 { #recap }
通过目前所学内容，你可以使用 OAuth2 和 JWT 等标准来搭建一个安全的 **FastAPI** 应用。
在几乎任何框架中，处理安全问题都会很快变得相当复杂。
许多把安全流程大幅简化的包，往往要在数据模型、数据库和可用特性上做出大量妥协。而有些过度简化的包实际上在底层存在安全隐患。
---
**FastAPI** 不会在任何数据库、数据模型或工具上做妥协。
它给予你完全的灵活性，选择最适合你项目的方案。
而且你可以直接使用许多维护良好、广泛使用的包，比如 `pwdlib` 和 `PyJWT`，因为 **FastAPI** 不需要复杂机制来集成外部包。
同时它也为你提供尽可能简化流程的工具，而不牺牲灵活性、健壮性或安全性。
你可以以相对简单的方式使用和实现像 OAuth2 这样的安全、标准协议。
在**高级用户指南**中，你可以进一步了解如何使用 OAuth2 的 “scopes”，以遵循相同标准实现更细粒度的权限系统。带作用域的 OAuth2 是许多大型身份认证提供商（如 Facebook、Google、GitHub、Microsoft、X（Twitter）等）用来授权第三方应用代表其用户与其 API 交互的机制。
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FILE: docs/zh/docs/tutorial/security/simple-oauth2.md
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# OAuth2 实现简单的 Password 和 Bearer 验证 { #simple-oauth2-with-password-and-bearer }
本章添加上一章示例中欠缺的部分，实现完整的安全流。
## 获取 `username` 和 `password` { #get-the-username-and-password }
首先，使用 **FastAPI** 安全工具获取 `username` 和 `password`。
OAuth2 规范要求使用“密码流”时，客户端或用户必须以表单数据形式发送 `username` 和 `password` 字段。
并且，这两个字段必须命名为 `username` 和 `password`，不能使用 `user-name` 或 `email` 等其它名称。
不过也不用担心，前端仍可以显示终端用户所需的名称。
数据库模型也可以使用所需的名称。
但对于登录*路径操作*，则要使用兼容规范的 `username` 和 `password`，（例如，实现与 API 文档集成）。
该规范要求必须以表单数据形式发送 `username` 和 `password`，因此，不能使用 JSON 对象。
### `scope` { #scope }
OAuth2 还支持客户端发送**`scope`**表单字段。
虽然表单字段的名称是 `scope`（单数），但实际上，它是以空格分隔的，由多个**scope**组成的长字符串。
**作用域**只是不带空格的字符串。
常用于声明指定安全权限，例如：
* 常见用例为，`users:read` 或 `users:write`
* 脸书和 Instagram 使用 `instagram_basic`
* 谷歌使用 `https://www.googleapis.com/auth/drive`
/// info | 信息
OAuth2 中，**作用域**只是声明指定权限的字符串。
是否使用冒号 `:` 等符号，或是不是 URL 并不重要。
这些细节只是特定的实现方式。
对 OAuth2 来说，都只是字符串而已。
///
## 获取 `username` 和 `password` 的代码 { #code-to-get-the-username-and-password }
接下来，使用 **FastAPI** 工具获取用户名与密码。
### `OAuth2PasswordRequestForm` { #oauth2passwordrequestform }
首先，导入 `OAuth2PasswordRequestForm`，然后，在 `/token` *路径操作* 中，用 `Depends` 把该类作为依赖项。
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[4,78] *}
`OAuth2PasswordRequestForm` 是用以下几项内容声明表单请求体的类依赖项：
* `username`
* `password`
* 可选的 `scope` 字段，由多个空格分隔的字符串组成的长字符串
* 可选的 `grant_type`
/// tip | 提示
实际上，OAuth2 规范*要求* `grant_type` 字段使用固定值 `password`，但 `OAuth2PasswordRequestForm` 没有作强制约束。
如需强制使用固定值 `password`，则不要用 `OAuth2PasswordRequestForm`，而是用 `OAuth2PasswordRequestFormStrict`。
///
* 可选的 `client_id`（本例未使用）
* 可选的 `client_secret`（本例未使用）
/// info | 信息
`OAuth2PasswordRequestForm` 并不像 `OAuth2PasswordBearer` 那样是 **FastAPI** 的特殊类。
**FastAPI** 把 `OAuth2PasswordBearer` 识别为安全方案。因此，可以通过这种方式把它添加至 OpenAPI。
但 `OAuth2PasswordRequestForm` 只是可以自行编写的类依赖项，也可以直接声明 `Form` 参数。
但由于这种用例很常见，FastAPI 为了简便，就直接提供了对它的支持。
///
### 使用表单数据 { #use-the-form-data }
/// tip | 提示
`OAuth2PasswordRequestForm` 类依赖项的实例没有以空格分隔的长字符串属性 `scope`，但它支持 `scopes` 属性，由已发送的 scope 字符串列表组成。
本例没有使用 `scopes`，但开发者也可以根据需要使用该属性。
///
现在，即可使用表单字段 `username`，从（伪）数据库中获取用户数据。
如果不存在指定用户，则返回错误消息，提示**用户名或密码错误**。
本例使用 `HTTPException` 异常显示此错误：
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[3,79:81] *}
### 校验密码 { #check-the-password }
至此，我们已经从数据库中获取了用户数据，但尚未校验密码。
接下来，首先将数据放入 Pydantic 的 `UserInDB` 模型。
注意：永远不要保存明文密码，本例暂时先使用（伪）哈希密码系统。
如果密码不匹配，则返回与上面相同的错误。
#### 密码哈希 { #password-hashing }
**哈希**是指，将指定内容（本例中为密码）转换为形似乱码的字节序列（其实就是字符串）。
每次传入完全相同的内容（比如，完全相同的密码）时，得到的都是完全相同的乱码。
但这个乱码无法转换回传入的密码。
##### 为什么使用密码哈希 { #why-use-password-hashing }
原因很简单，假如数据库被盗，窃贼无法获取用户的明文密码，得到的只是哈希值。
这样一来，窃贼就无法在其它应用中使用窃取的密码，要知道，很多用户在所有系统中都使用相同的密码，风险超大。
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[82:85] *}
#### 关于 `**user_dict` { #about-user-dict }
`UserInDB(**user_dict)` 是指：
*直接把 `user_dict` 的键与值当作关键字参数传递，等效于：*
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
disabled = user_dict["disabled"],
hashed_password = user_dict["hashed_password"],
)
```
/// info | 信息
`user_dict` 的说明，详见[**更多模型**一章](../extra-models.md#about-user-in-dict)。
///
## 返回 Token { #return-the-token }
`token` 端点的响应必须是 JSON 对象。
响应返回的内容应该包含 `token_type`。本例中用的是**Bearer**Token，因此， Token 类型应为**`bearer`**。
返回内容还应包含 `access_token` 字段，它是包含权限 Token 的字符串。
本例只是简单的演示，返回的 Token 就是 `username`，但这种方式极不安全。
/// tip | 提示
下一章介绍使用哈希密码和 JWT Token 的真正安全机制。
但现在，仅关注所需的特定细节。
///
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[87] *}
/// tip | 提示
按规范的要求，应像本示例一样，返回带有 `access_token` 和 `token_type` 的 JSON 对象。
这是开发者必须在代码中自行完成的工作，并且要确保使用这些 JSON 的键。
这几乎是唯一需要开发者牢记在心，并按规范要求正确执行的事。
**FastAPI** 则负责处理其它的工作。
///
## 更新依赖项 { #update-the-dependencies }
接下来，更新依赖项。
使之仅在当前用户为激活状态时，才能获取 `current_user`。
为此，要再创建一个依赖项 `get_current_active_user`，此依赖项以 `get_current_user` 依赖项为基础。
如果用户不存在，或状态为未激活，这两个依赖项都会返回 HTTP 错误。
因此，在端点中，只有当用户存在、通过身份验证、且状态为激活时，才能获得该用户：
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[58:66,69:74,94] *}
/// info | 信息
此处返回值为 `Bearer` 的响应头 `WWW-Authenticate` 也是规范的一部分。
任何 401“UNAUTHORIZED”HTTP（错误）状态码都应返回 `WWW-Authenticate` 响应头。
本例中，因为使用的是 Bearer Token，该响应头的值应为 `Bearer`。
实际上，忽略这个附加响应头，也不会有什么问题。
之所以在此提供这个附加响应头，是为了符合规范的要求。
说不定什么时候，就有工具用得上它，而且，开发者或用户也可能用得上。
这就是遵循标准的好处...
///
## 实际效果 { #see-it-in-action }
打开交互式文档：[http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs)。
### 身份验证 { #authenticate }
点击“Authorize”按钮。
使用以下凭证：
用户名：`johndoe`
密码：`secret`
通过身份验证后，显示下图所示的内容：
### 获取当前用户数据 { #get-your-own-user-data }
使用 `/users/me` 路径的 `GET` 操作。
可以提取如下当前用户数据：
```JSON
{
"username": "johndoe",
"email": "johndoe@example.com",
"full_name": "John Doe",
"disabled": false,
"hashed_password": "fakehashedsecret"
}
```
点击小锁图标，注销后，再执行同样的操作，则会得到 HTTP 401 错误：
```JSON
{
"detail": "Not authenticated"
}
```
### 未激活用户 { #inactive-user }
测试未激活用户，输入以下信息，进行身份验证：
用户名：`alice`
密码：`secret2`
然后，执行 `/users/me` 路径的 `GET` 操作。
显示下列**未激活用户**错误信息：
```JSON
{
"detail": "Inactive user"
}
```
## 小结 { #recap }
使用本章的工具实现基于 `username` 和 `password` 的完整 API 安全系统。
这些工具让安全系统兼容任何数据库、用户及数据模型。
唯一欠缺的是，它仍然不是真的**安全**。
下一章你将看到如何使用安全的密码哈希库和 JWT 令牌。
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FILE: docs/zh/docs/tutorial/server-sent-events.md
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# 服务器发送事件（SSE） { #server-sent-events-sse }
你可以使用**服务器发送事件**（SSE）向客户端流式发送数据。
这类似于[流式传输 JSON Lines](stream-json-lines.md)，但使用 `text/event-stream` 格式，浏览器原生通过 [`EventSource` API](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/EventSource) 支持。
/// info | 信息
新增于 FastAPI 0.135.0。
///
## 什么是服务器发送事件？ { #what-are-server-sent-events }
SSE 是一种通过 HTTP 从服务器向客户端流式传输数据的标准。
每个事件是一个带有 `data`、`event`、`id` 和 `retry` 等“字段”的小文本块，以空行分隔。
看起来像这样：
```
data: {"name": "Portal Gun", "price": 999.99}
data: {"name": "Plumbus", "price": 32.99}
```
SSE 常用于 AI 聊天流式输出、实时通知、日志与可观测性，以及其他服务器向客户端推送更新的场景。
/// tip | 提示
如果你想流式传输二进制数据（例如视频或音频），请查看高级指南：[流式传输数据](../advanced/stream-data.md)。
///
## 使用 FastAPI 流式传输 SSE { #stream-sse-with-fastapi }
要在 FastAPI 中流式传输 SSE，在你的*路径操作函数*中使用 `yield`，并设置 `response_class=EventSourceResponse`。
从 `fastapi.sse` 导入 `EventSourceResponse`：
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[4,22] *}
每个被 yield 的项会被编码为 JSON，并放入 SSE 事件的 `data:` 字段发送。
如果你将返回类型声明为 `AsyncIterable[Item]`，FastAPI 将使用它通过 Pydantic对数据进行**校验**、**文档化**和**序列化**。
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[10:12,23] *}
/// tip | 提示
由于 Pydantic 会在**Rust** 端序列化它，相比未声明返回类型，你将获得更高的**性能**。
///
### 非 async 的*路径操作函数* { #non-async-path-operation-functions }
你也可以使用常规的 `def` 函数（没有 `async`），并以同样的方式使用 `yield`。
FastAPI 会确保其正确运行，从而不阻塞事件循环。
由于此时函数不是 async，正确的返回类型应为 `Iterable[Item]`：
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[28:31] hl[29] *}
### 无返回类型 { #no-return-type }
你也可以省略返回类型。FastAPI 将使用 [`jsonable_encoder`](./encoder.md) 转换数据并发送。
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[34:37] hl[35] *}
## `ServerSentEvent` { #serversentevent }
如果你需要设置 `event`、`id`、`retry` 或 `comment` 等 SSE 字段，你可以 yield `ServerSentEvent` 对象，而不是直接返回数据。
从 `fastapi.sse` 导入 `ServerSentEvent`：
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial002_py310.py hl[4,26] *}
`data` 字段始终会被编码为 JSON。你可以传入任何可被序列化为 JSON 的值，包括 Pydantic 模型。
## 原始数据 { #raw-data }
如果你需要发送**不**进行 JSON 编码的数据，请使用 `raw_data` 而不是 `data`。
这对于发送预格式化文本、日志行或特殊的 "哨兵" 值（例如 `[DONE]`）很有用。
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial003_py310.py hl[17] *}
/// note | 注意
`data` 和 `raw_data` 是互斥的。每个 `ServerSentEvent` 上只能设置其中一个。
///
## 使用 `Last-Event-ID` 恢复 { #resuming-with-last-event-id }
当连接中断后浏览器重新连接时，会在 `Last-Event-ID` 头中发送上次收到的 `id`。
你可以将其读取为一个请求头参数，并据此从客户端离开的地方恢复流：
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial004_py310.py hl[25,27,31] *}
## 使用 POST 的 SSE { #sse-with-post }
SSE 适用于**任意 HTTP 方法**，不仅仅是 `GET`。
这对像 [MCP](https://modelcontextprotocol.io) 这样通过 `POST` 传输 SSE 的协议很有用：
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial005_py310.py hl[14] *}
## 技术细节 { #technical-details }
FastAPI 开箱即用地实现了一些 SSE 的最佳实践。
- 当 15 秒内没有任何消息时，发送一个**保活 `ping` 注释**，以防某些代理关闭连接，正如 [HTML 规范：Server-Sent Events](https://html.spec.whatwg.org/multipage/server-sent-events.html#authoring-notes) 中建议的那样。
- 设置 `Cache-Control: no-cache` 响应头，**防止缓存**流。
- 设置特殊响应头 `X-Accel-Buffering: no`，以**防止**某些代理（如 Nginx）**缓冲**。
你无需做任何事，它开箱即用。🤓
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FILE: docs/zh/docs/tutorial/sql-databases.md
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# SQL（关系型）数据库 { #sql-relational-databases }
**FastAPI** 并不要求你使用 SQL（关系型）数据库。你可以使用你想用的**任何数据库**。
这里，我们来看一个使用 [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com/) 的示例。
**SQLModel** 基于 [SQLAlchemy](https://www.sqlalchemy.org/) 和 Pydantic 构建。它由 **FastAPI** 的同一作者制作，旨在完美匹配需要使用**SQL 数据库**的 FastAPI 应用程序。
/// tip | 提示
你可以使用任意其他你想要的 SQL 或 NoSQL 数据库库（在某些情况下称为 "ORMs"），FastAPI 不会强迫你使用任何东西。😎
///
由于 SQLModel 基于 SQLAlchemy，因此你可以轻松使用任何由 SQLAlchemy **支持的数据库**（这也让它们被 SQLModel 支持），例如：
* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server 等
在这个示例中，我们将使用 **SQLite**，因为它使用单个文件，并且 Python 对其有集成支持。因此，你可以直接复制这个示例并运行。
之后，对于你的生产应用程序，你可能会想要使用像 **PostgreSQL** 这样的数据库服务器。
/// tip | 提示
有一个使用 **FastAPI** 和 **PostgreSQL** 的官方项目生成器，其中包括了前端和更多工具： [https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template](https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template)
///
这是一个非常简单和简短的教程。如果你想了解一般的数据库、SQL 或更高级的功能，请查看 [SQLModel 文档](https://sqlmodel.tiangolo.com/)。
## 安装 `SQLModel` { #install-sqlmodel }
首先，确保你创建并激活了[虚拟环境](../virtual-environments.md)，然后安装 `sqlmodel`：
lt
* XWT
* PSGI
### abbr 提供完整詞組與說明 { #the-abbr-gives-a-full-phrase-and-an-explanation }
* MDN
* I/O.
////
//// tab | 資訊
「abbr」元素的「title」屬性需依特定規則翻譯。
翻譯可以自行新增「abbr」元素（例如為解釋英文單字），LLM 不應移除它們。
請見 `scripts/translate.py` 中通用提示的 `### HTML abbr elements` 小節。
////
## HTML「dfn」元素 { #html-dfn-elements }
* 叢集
* 深度學習
## 標題 { #headings }
//// tab | 測試
### 開發網頁應用程式 - 教學 { #develop-a-webapp-a-tutorial }
Hello.
### 型別提示與註解 { #type-hints-and-annotations }
Hello again.
### 超類與子類別 { #super-and-subclasses }
Hello again.
////
//// tab | 資訊
標題唯一的硬性規則是保留花括號中的雜湊片段不變，以確保連結不會失效。
請見 `scripts/translate.py` 中通用提示的 `### Headings` 小節。
關於語言特定的說明，參見例如 `docs/de/llm-prompt.md` 中的 `### Headings` 小節。
////
## 文件中使用的術語 { #terms-used-in-the-docs }
//// tab | 測試
* you
* your
* e.g.
* etc.
* `foo` as an `int`
* `bar` as a `str`
* `baz` as a `list`
* 教學 - 使用者指南
* 進階使用者指南
* SQLModel 文件
* API 文件
* 自動文件
* 資料科學
* 深度學習
* 機器學習
* 相依性注入
* HTTP 基本驗證
* HTTP 摘要驗證
* ISO 格式
* JSON Schema 標準
* JSON 結構描述
* 結構描述定義
* 密碼流程
* 行動裝置
* 已棄用
* 設計的
* 無效
* 即時
* 標準
* 預設
* 区分大小寫
* 不區分大小寫
* 提供應用程式服務
* 提供頁面服務
* 應用程式
* 應用程式
* 請求
* 回應
* 錯誤回應
* 路徑操作
* 路徑操作裝飾器
* 路徑操作函式
* 主體
* 請求主體
* 回應主體
* JSON 主體
* 表單主體
* 檔案主體
* 函式主體
* 參數
* 主體參數
* 路徑參數
* 查詢參數
* Cookie 參數
* 標頭參數
* 表單參數
* 函式參數
* 事件
* 啟動事件
* 伺服器的啟動
* 關閉事件
* 生命週期事件
* 處理器
* 事件處理器
* 例外處理器
* 處理
* 模型
* Pydantic 模型
* 資料模型
* 資料庫模型
* 表單模型
* 模型物件
* 類別
* 基底類別
* 父類別
* 子類別
* 子類別
* 同級類別
* 類別方法
* 標頭
* 標頭
* 授權標頭
* `Authorization` 標頭
* 轉送標頭
* 相依性注入系統
* 相依項
* 可相依對象
* 相依者
* I/O 受限
* CPU 受限
* 並發
* 平行處理
* 多處理程序
* 環境變數
* 環境變數
* `PATH`
* `PATH` 變數
* 驗證
* 驗證提供者
* 授權
* 授權表單
* 授權提供者
* 使用者進行驗證
* 系統驗證使用者
* CLI
* 命令列介面
* 伺服器
* 用戶端
* 雲端提供者
* 雲端服務
* 開發
* 開發階段
* dict
* 字典
* 列舉
* enum
* 列舉成員
* 編碼器
* 解碼器
* 編碼
* 解碼
* 例外
* 拋出
* 運算式
* 陳述式
* 前端
* 後端
* GitHub 討論
* GitHub 議題
* 效能
* 效能優化
* 回傳型別
* 回傳值
* 安全性
* 安全性機制
* 任務
* 背景任務
* 任務函式
* 樣板
* 樣板引擎
* 型別註解
* 型別提示
* 伺服器工作進程
* Uvicorn 工作進程
* Gunicorn 工作進程
* 工作進程
* worker 類別
* 工作負載
* 部署
* 部署
* SDK
* 軟體開發工具組
* `APIRouter`
* `requirements.txt`
* Bearer Token
* 相容性破壞變更
* 錯誤
* 按鈕
* 可呼叫對象
* 程式碼
* 提交
* 情境管理器
* 協程
* 資料庫工作階段
* 磁碟
* 網域
* 引擎
* 假的 X
* HTTP GET 方法
* 項目
* 函式庫
* 生命週期
* 鎖
* 中介軟體
* 行動應用程式
* 模組
* 掛載
* 網路
* 來源
* 覆寫
* 有效負載
* 處理器
* 屬性
* 代理
* pull request
* 查詢
* RAM
* 遠端機器
* 狀態碼
* 字串
* 標籤
* Web 框架
* 萬用字元
* 回傳
* 驗證
////
//// tab | 資訊
這是一份不完整且非規範性的（多為）技術術語清單，來源為文件內容。它可能有助於提示設計者判斷哪些術語需要 LLM 的特別協助。例如當 LLM 反覆把好的翻譯改回成較差的版本，或在你的語言中對某詞的詞形變化處理有困難時。
請見例如 `docs/de/llm-prompt.md` 中的 `### List of English terms and their preferred German translations` 小節。
////
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FILE: docs/zh-hant/docs/about/index.md
================================================
# 關於 { #about }
關於 FastAPI、其設計、靈感來源等更多資訊。 🤓
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/advanced/additional-responses.md
================================================
# OpenAPI 中的額外回應 { #additional-responses-in-openapi }
/// warning | 警告
這是一個偏進階的主題。
如果你剛開始使用 **FastAPI**，大多情況下不需要用到它。
///
你可以宣告額外的回應，包含額外的狀態碼、媒體型別、描述等。
這些額外回應會被包含在 OpenAPI 中，因此也會顯示在 API 文件裡。
但對於這些額外回應，你必須直接回傳像 `JSONResponse` 這樣的 `Response`，並包含你的狀態碼與內容。
## 使用 `model` 的額外回應 { #additional-response-with-model }
你可以在你的「路徑操作裝飾器」中傳入參數 `responses`。
它接收一個 `dict`：鍵是各回應的狀態碼（例如 `200`），值是另一個 `dict`，其中包含每個回應的資訊。
每個回應的 `dict` 都可以有一個鍵 `model`，包含一個 Pydantic 模型，與 `response_model` 類似。
**FastAPI** 會取用該模型、產生其 JSON Schema，並把它放到 OpenAPI 中正確的位置。
例如，要宣告一個狀態碼為 `404` 的額外回應，並使用 Pydantic 模型 `Message`，你可以這樣寫：
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial001_py310.py hl[18,22] *}
/// note | 注意
請記住你必須直接回傳 `JSONResponse`。
///
/// info | 說明
`model` 這個鍵不屬於 OpenAPI。
**FastAPI** 會從這裡取出 Pydantic 模型，產生 JSON Schema，並放到正確位置。
正確的位置是：
* 在 `content` 這個鍵中，其值是一個 JSON 物件（`dict`），包含：
* 一個媒體型別作為鍵，例如 `application/json`，其值是另一個 JSON 物件，當中包含：
* 鍵 `schema`，其值是該模型的 JSON Schema，這裡就是正確的位置。
* **FastAPI** 會在這裡加入一個指向你 OpenAPI 中全域 JSON Schemas 的參照，而不是直接把它嵌入。如此一來，其他應用與用戶端可以直接使用那些 JSON Schemas，提供更好的程式碼產生工具等。
///
這個路徑操作在 OpenAPI 中產生的回應將會是：
```JSON hl_lines="3-12"
{
"responses": {
"404": {
"description": "Additional Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/Message"
}
}
}
},
"200": {
"description": "Successful Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/Item"
}
}
}
},
"422": {
"description": "Validation Error",
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"$ref": "#/components/schemas/HTTPValidationError"
}
}
}
}
}
}
```
這些 Schemas 會在 OpenAPI 中以參照的方式指向其他位置：
```JSON hl_lines="4-16"
{
"components": {
"schemas": {
"Message": {
"title": "Message",
"required": [
"message"
],
"type": "object",
"properties": {
"message": {
"title": "Message",
"type": "string"
}
}
},
"Item": {
"title": "Item",
"required": [
"id",
"value"
],
"type": "object",
"properties": {
"id": {
"title": "Id",
"type": "string"
},
"value": {
"title": "Value",
"type": "string"
}
}
},
"ValidationError": {
"title": "ValidationError",
"required": [
"loc",
"msg",
"type"
],
"type": "object",
"properties": {
"loc": {
"title": "Location",
"type": "array",
"items": {
"type": "string"
}
},
"msg": {
"title": "Message",
"type": "string"
},
"type": {
"title": "Error Type",
"type": "string"
}
}
},
"HTTPValidationError": {
"title": "HTTPValidationError",
"type": "object",
"properties": {
"detail": {
"title": "Detail",
"type": "array",
"items": {
"$ref": "#/components/schemas/ValidationError"
}
}
}
}
}
}
}
```
## 主回應的其他媒體型別 { #additional-media-types-for-the-main-response }
你可以用同一個 `responses` 參數，替相同的主回應新增不同的媒體型別。
例如，你可以新增 `image/png` 這種媒體型別，宣告你的「路徑操作」可以回傳 JSON 物件（媒體型別為 `application/json`）或一張 PNG 圖片：
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial002_py310.py hl[17:22,26] *}
/// note | 注意
請注意你必須直接用 `FileResponse` 回傳圖片。
///
/// info | 說明
除非你在 `responses` 參數中明確指定不同的媒體型別，否則 FastAPI 會假設回應的媒體型別與主回應類別相同（預設為 `application/json`）。
但如果你指定了一個自訂的回應類別，且其媒體型別為 `None`，那麼對於任何具關聯模型的額外回應，FastAPI 會使用 `application/json`。
///
## 結合資訊 { #combining-information }
你也可以從多個地方結合回應資訊，包括 `response_model`、`status_code` 與 `responses` 參數。
你可以宣告一個 `response_model`，使用預設狀態碼 `200`（或你需要的自訂狀態碼），然後在 `responses` 中直接於 OpenAPI Schema 為相同的回應宣告額外資訊。
**FastAPI** 會保留 `responses` 提供的額外資訊，並把它和你模型的 JSON Schema 結合。
例如，你可以宣告一個狀態碼為 `404` 的回應，使用一個 Pydantic 模型，並帶有自訂的 `description`。
以及一個狀態碼為 `200` 的回應，使用你的 `response_model`，但包含自訂的 `example`：
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial003_py310.py hl[20:31] *}
以上都會被結合並包含在你的 OpenAPI 中，並顯示在 API 文件：
## 結合預先定義與自訂的回應 { #combine-predefined-responses-and-custom-ones }
你可能想要有一些適用於多個「路徑操作」的預先定義回應，但也想與每個「路徑操作」所需的自訂回應結合。
在這些情況下，你可以使用 Python 的「解包」`dict` 技巧，透過 `**dict_to_unpack`：
```Python
old_dict = {
"old key": "old value",
"second old key": "second old value",
}
new_dict = {**old_dict, "new key": "new value"}
```
此處，`new_dict` 會包含 `old_dict` 的所有鍵值配對，再加上新的鍵值配對：
```Python
{
"old key": "old value",
"second old key": "second old value",
"new key": "new value",
}
```
你可以用這個技巧在「路徑操作」中重用一些預先定義的回應，並與其他自訂回應結合。
例如：
{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial004_py310.py hl[11:15,24] *}
## 關於 OpenAPI 回應的更多資訊 { #more-information-about-openapi-responses }
若要查看回應中究竟可以包含哪些內容，你可以參考 OpenAPI 規範中的這些章節：
* [OpenAPI Responses 物件](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md#responses-object)，其中包含 `Response Object`。
* [OpenAPI Response 物件](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md#response-object)，你可以把這裡的任何內容直接放到 `responses` 參數內各個回應中。包含 `description`、`headers`、`content`（在其中宣告不同的媒體型別與 JSON Schemas）、以及 `links`。
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FILE: docs/zh-hant/docs/advanced/additional-status-codes.md
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# 額外的狀態碼 { #additional-status-codes }
在預設情況下，**FastAPI** 會使用 `JSONResponse` 傳回回應，並把你從你的「路徑操作（path operation）」回傳的內容放進該 `JSONResponse` 中。
它會使用預設的狀態碼，或你在路徑操作中設定的狀態碼。
## 額外的狀態碼 { #additional-status-codes_1 }
如果你想在主要狀態碼之外再回傳其他狀態碼，可以直接回傳一個 `Response`（例如 `JSONResponse`），並直接設定你想要的額外狀態碼。
例如，你想要有一個允許更新項目的路徑操作，成功時回傳 HTTP 狀態碼 200 "OK"。
但你也希望它能接受新項目；當項目先前不存在時就建立它們，並回傳 HTTP 狀態碼 201 "Created"。
要達成這點，匯入 `JSONResponse`，直接在那裡回傳內容，並設定你想要的 `status_code`：
{* ../../docs_src/additional_status_codes/tutorial001_an_py310.py hl[4,25] *}
/// warning
當你直接回傳一個 `Response`（就像上面的範例），它會原封不動地被送出。
不會再經過模型序列化等處理。
請確認其中包含你要的資料，且各值是合法的 JSON（如果你使用的是 `JSONResponse`）。
///
/// note | 技術細節
你也可以使用 `from starlette.responses import JSONResponse`。
**FastAPI** 也將同樣的 `starlette.responses` 以 `fastapi.responses` 的形式提供，純粹是為了讓你（開發者）更方便。但大多數可用的回應類別其實都直接來自 Starlette。`status` 也一樣。
///
## OpenAPI 與 API 文件 { #openapi-and-api-docs }
如果你直接回傳額外的狀態碼與回應，它們不會被包含進 OpenAPI 綱要（API 文件）中，因為 FastAPI 無法事先知道你會回傳什麼。
但你可以在程式碼中補充文件，使用：[額外的回應](additional-responses.md)。
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FILE: docs/zh-hant/docs/advanced/advanced-dependencies.md
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# 進階相依 { #advanced-dependencies }
## 參數化的相依 { #parameterized-dependencies }
到目前為止看到的相依都是固定的函式或類別。
但有些情況下，你可能想要能為相依設定參數，而不必宣告許多不同的函式或類別。
想像我們想要一個相依，用來檢查查詢參數 `q` 是否包含某些固定內容。
同時我們希望能將那個固定內容參數化。
## 「callable」的實例 { #a-callable-instance }
在 Python 中有一種方式可以讓一個類別的實例變成「callable」。
不是類別本身（類別本來就可呼叫），而是該類別的實例。
要做到這點，我們宣告一個 `__call__` 方法：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[12] *}
在這個情境中，**FastAPI** 會用這個 `__call__` 來檢查額外的參數與子相依，並在之後呼叫它，把回傳值傳遞給你的「路徑操作函式」中的參數。
## 讓實例可參數化 { #parameterize-the-instance }
接著，我們可以用 `__init__` 來宣告這個實例的參數，用以「參數化」這個相依：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[9] *}
在這裡，**FastAPI** 完全不會接觸或在意 `__init__`，我們會直接在自己的程式碼中使用它。
## 建立一個實例 { #create-an-instance }
我們可以這樣建立該類別的實例：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[18] *}
如此一來我們就能「參數化」相依，現在它內部含有 `"bar"`，作為屬性 `checker.fixed_content`。
## 將實例作為相依使用 { #use-the-instance-as-a-dependency }
然後，我們可以在 `Depends(checker)` 中使用這個 `checker`，而不是 `Depends(FixedContentQueryChecker)`，因為相依是那個實例 `checker`，不是類別本身。
當解析相依時，**FastAPI** 會像這樣呼叫這個 `checker`：
```Python
checker(q="somequery")
```
...並將其回傳值，作為相依的值，以參數 `fixed_content_included` 傳給我們的「路徑操作函式」：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[22] *}
/// tip | 提示
這一切現在看起來也許有點牽強，而且目前可能還不太清楚有何用途。
這些範例刻意保持簡單，但展示了整個機制如何運作。
在關於安全性的章節裡，有一些工具函式也是用同樣的方式實作。
如果你理解了以上內容，你其實已經知道那些安全性工具在底層是如何運作的。
///
## 同時含有 `yield`、`HTTPException`、`except` 與背景任務的相依 { #dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks }
/// warning | 警告
你很可能不需要這些技術細節。
這些細節主要在於：如果你有一個 0.121.0 之前的 FastAPI 應用，並且在使用含有 `yield` 的相依時遇到問題，會對你有幫助。
///
含有 `yield` 的相依隨著時間演進，以涵蓋不同的使用情境並修正一些問題。以下是變更摘要。
### 含有 `yield` 與 `scope` 的相依 { #dependencies-with-yield-and-scope }
在 0.121.0 版中，FastAPI 為含有 `yield` 的相依加入了 `Depends(scope="function")` 的支援。
使用 `Depends(scope="function")` 時，`yield` 之後的結束程式碼會在「路徑操作函式」執行完畢後立刻執行，在回應發送回客戶端之前。
而當使用 `Depends(scope="request")`（預設值）時，`yield` 之後的結束程式碼會在回應送出之後才執行。
你可以在文件中閱讀更多：[含有 `yield` 的相依 - 提前結束與 `scope`](../tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md#early-exit-and-scope)。
### 含有 `yield` 與 `StreamingResponse` 的相依，技術細節 { #dependencies-with-yield-and-streamingresponse-technical-details }
在 FastAPI 0.118.0 之前，如果你使用含有 `yield` 的相依，它會在「路徑操作函式」回傳之後、發送回應之前，執行結束程式碼。
這樣做的用意是避免在等待回應穿越網路時，比必要的時間更久地占用資源。
但這也意味著，如果你回傳的是 `StreamingResponse`，該含有 `yield` 的相依的結束程式碼早已執行完畢。
例如，如果你在含有 `yield` 的相依中使用了一個資料庫 session，`StreamingResponse` 在串流資料時將無法使用該 session，因為它已在 `yield` 之後的結束程式碼中被關閉了。
這個行為在 0.118.0 被還原，使得 `yield` 之後的結束程式碼會在回應送出之後才被執行。
/// info | 資訊
如下所見，這與 0.106.0 之前的行為非常類似，但對一些邊界情況做了多項改進與錯誤修正。
///
#### 需要提早執行結束程式碼的情境 { #use-cases-with-early-exit-code }
有些特定條件的使用情境，可能會受益於舊行為（在送出回應之前執行含有 `yield` 的相依的結束程式碼）。
例如，假設你在含有 `yield` 的相依中只用資料庫 session 來驗證使用者，而這個 session 之後並未在「路徑操作函式」中使用，僅在相依中使用，且回應需要很長時間才會送出，例如一個慢速傳送資料的 `StreamingResponse`，但它並沒有使用資料庫。
在這種情況下，資料庫 session 會一直被保留到回應傳送完畢為止，但如果你根本不會用到它，就沒有必要一直持有它。
可能會像這樣：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py *}
結束程式碼（自動關閉 `Session`）在：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[19:21] *}
...會在回應完成傳送這些慢速資料後才執行：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[30:38] hl[31:33] *}
但因為 `generate_stream()` 並未使用資料庫 session，實際上不需要在傳送回應時保持 session 開啟。
如果你用的是 SQLModel（或 SQLAlchemy）且有這種特定情境，你可以在不再需要時明確關閉該 session：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial014_an_py310.py ln[24:28] hl[28] *}
如此一來，該 session 就會釋放資料庫連線，讓其他請求可以使用。
如果你有不同的情境，需要從含有 `yield` 的相依中提早結束，請建立一個 [GitHub 討論問題](https://github.com/fastapi/fastapi/discussions/new?category=questions)，描述你的具體情境，以及為何提早關閉含有 `yield` 的相依對你有幫助。
如果有令人信服的案例需要在含有 `yield` 的相依中提前關閉，我會考慮加入一種新的選項，讓你可以選擇性啟用提前關閉。
### 含有 `yield` 與 `except` 的相依，技術細節 { #dependencies-with-yield-and-except-technical-details }
在 FastAPI 0.110.0 之前，如果你使用含有 `yield` 的相依，並且在該相依中用 `except` 捕捉到例外，且沒有再次拋出，那個例外會自動被拋出／轉交給任何例外處理器或內部伺服器錯誤處理器。
在 0.110.0 版本中，這被修改以修復沒有處理器（內部伺服器錯誤）而被轉交的例外所造成的未處理記憶體消耗，並使其行為與一般 Python 程式碼一致。
### 背景任務與含有 `yield` 的相依，技術細節 { #background-tasks-and-dependencies-with-yield-technical-details }
在 FastAPI 0.106.0 之前，不可能在 `yield` 之後拋出例外；含有 `yield` 的相依的結束程式碼會在回應送出之後才執行，因此[例外處理器](../tutorial/handling-errors.md#install-custom-exception-handlers) 早就已經跑完了。
當初這樣設計主要是為了允許在背景任務中使用由相依「yield」出來的同一組物件，因為結束程式碼會在背景任務結束後才執行。
在 FastAPI 0.106.0 中，這個行為被修改，目的是在等待回應穿越網路的期間，不要持有資源。
/// tip | 提示
此外，背景任務通常是一組獨立的邏輯，應該用自己的資源（例如自己的資料庫連線）來處理。
這樣你的程式碼通常會更乾淨。
///
如果你先前依賴這種行為，現在應該在背景任務本身裡建立所需資源，並且只使用不依賴含有 `yield` 的相依之資源的資料。
例如，不要共用同一個資料庫 session，而是在背景任務中建立一個新的資料庫 session，並用這個新的 session 從資料庫取得物件。接著，在呼叫背景任務函式時，不是傳遞資料庫物件本身，而是傳遞該物件的 ID，然後在背景任務函式內再透過這個 ID 取得物件。
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FILE: docs/zh-hant/docs/advanced/advanced-python-types.md
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# 進階 Python 型別 { #advanced-python-types }
以下是一些在使用 Python 型別時可能有用的額外想法。
## 使用 `Union` 或 `Optional` { #using-union-or-optional }
如果你的程式碼因某些原因無法使用 `|`，例如不是在型別註記中，而是在像 `response_model=` 之類的參數位置，那麼你可以用 `typing` 中的 `Union` 來取代豎線（`|`）。
例如，你可以宣告某個值可以是 `str` 或 `None`：
```python
from typing import Union
def say_hi(name: Union[str, None]):
print(f"Hi {name}!")
```
在 `typing` 中也有用 `Optional` 宣告某個值可以是 `None` 的速記法。
以下是我個人（非常主觀）的建議：
* 🚨 避免使用 `Optional[SomeType]`
* 改為 ✨ 使用 `Union[SomeType, None]` ✨。
兩者等價且底層相同，但我會推薦用 `Union` 而不要用 `Optional`，因為「optional」這個詞看起來會讓人以為這個值是可選的，但實際上它的意思是「可以是 `None`」，即使它不是可選的、仍然是必填。
我認為 `Union[SomeType, None]` 更能清楚表達其含義。
這只是措辭與命名問題，但這些詞會影響你與團隊成員對程式碼的理解。
例如，看看下面這個函式：
```python
from typing import Optional
def say_hi(name: Optional[str]):
print(f"Hey {name}!")
```
參數 `name` 被標註為 `Optional[str]`，但它並不是可選的；你不能在沒有該參數的情況下呼叫這個函式：
```Python
say_hi() # 糟了，這會拋出錯誤！😱
```
參數 `name` 仍是必填（不是可選），因為它沒有預設值。不過，`name` 可以接受 `None` 作為值：
```Python
say_hi(name=None) # 這可行，None 是有效的 🎉
```
好消息是，多數情況下你可以直接用 `|` 來定義型別聯集：
```python
def say_hi(name: str | None):
print(f"Hey {name}!")
```
因此，通常你不必為 `Optional` 與 `Union` 這些名稱操心。😎
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FILE: docs/zh-hant/docs/advanced/async-tests.md
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# 非同步測試 { #async-tests }
你已經看過如何使用提供的 `TestClient` 來測試你的 FastAPI 應用。到目前為止，你只看到如何撰寫同步測試，沒有使用 `async` 函式。
在測試中能使用非同步函式會很有用，例如當你以非同步方式查詢資料庫時。想像你想測試發送請求到 FastAPI 應用，然後在使用非同步資料庫函式庫時，驗證後端是否成功把正確資料寫入資料庫。
來看看怎麼做。
## pytest.mark.anyio { #pytest-mark-anyio }
若要在測試中呼叫非同步函式，測試函式本身也必須是非同步的。AnyIO 為此提供了一個好用的外掛，讓我們可以標示某些測試函式以非同步方式執行。
## HTTPX { #httpx }
即使你的 FastAPI 應用使用一般的 `def` 函式而非 `async def`，它在底層仍然是個 `async` 應用。
`TestClient` 在內部做了一些魔法，讓我們能在一般的 `def` 測試函式中，使用標準 pytest 來呼叫非同步的 FastAPI 應用。但當我們在非同步函式中使用它時，這個魔法就不再奏效了。也就是說，當以非同步方式執行測試時，就不能在測試函式內使用 `TestClient`。
`TestClient` 是建立在 [HTTPX](https://www.python-httpx.org) 之上，所幸我們可以直接使用它來測試 API。
## 範例 { #example }
作為簡單範例，讓我們考慮與[更大型的應用](../tutorial/bigger-applications.md)與[測試](../tutorial/testing.md)中描述的類似檔案結構：
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ └── test_main.py
```
檔案 `main.py` 會是：
{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/main.py *}
檔案 `test_main.py` 會包含針對 `main.py` 的測試，現在可能像這樣：
{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/test_main.py *}
## 執行 { #run-it }
如常執行測試：
但如果我們改用「正式」的 URL，也就是使用埠號 `9999` 的代理、並在 `/api/v1/docs`，它就能正確運作了！🎉
你可以在 [http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs](http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs) 檢查：
正如我們所希望的那樣。✔️
這是因為 FastAPI 使用這個 `root_path` 來在 OpenAPI 中建立預設的 `server`，其 URL 就是 `root_path` 所提供的值。
## 其他 servers { #additional-servers }
/// warning
這是更進階的用法。你可以選擇略過。
///
預設情況下，FastAPI 會在 OpenAPI 模式中建立一個 `server`，其 URL 為 `root_path`。
但你也可以另外提供其他 `servers`，例如你想要用「同一份」文件 UI 來與測試（staging）與正式（production）環境互動。
如果你傳入自訂的 `servers` 清單，且同時存在 `root_path`（因為你的 API 位於代理之後），FastAPI 會在清單開頭插入一個 `server`，其 URL 為該 `root_path`。
例如：
{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial003_py310.py hl[4:7] *}
將會產生如下的 OpenAPI 模式：
```JSON hl_lines="5-7"
{
"openapi": "3.1.0",
// 其他內容
"servers": [
{
"url": "/api/v1"
},
{
"url": "https://stag.example.com",
"description": "Staging environment"
},
{
"url": "https://prod.example.com",
"description": "Production environment"
}
],
"paths": {
// 其他內容
}
}
```
/// tip
注意自動產生的 server，其 `url` 值為 `/api/v1`，取自 `root_path`。
///
在位於 [http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs](http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs) 的文件 UI 中看起來會像這樣：
/// tip
文件 UI 會與你所選擇的 server 互動。
///
/// note | 技術細節
OpenAPI 規格中的 `servers` 屬性是可選的。
如果你沒有指定 `servers` 參數，且 `root_path` 等於 `/`，則在產生的 OpenAPI 模式中會完全省略 `servers` 屬性（預設行為），這等同於只有一個 `url` 值為 `/` 的 server。
///
### 停用從 `root_path` 自動加入的 server { #disable-automatic-server-from-root-path }
如果你不希望 FastAPI 使用 `root_path` 自動加入一個 server，你可以使用參數 `root_path_in_servers=False`：
{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial004_py310.py hl[9] *}
這樣它就不會被包含在 OpenAPI 模式中。
## 掛載子應用 { #mounting-a-sub-application }
如果你需要在同時使用具有 `root_path` 的代理時，掛載一個子應用（如［[子應用 - 掛載](sub-applications.md)］中所述），可以像平常一樣操作，正如你所預期的那樣。
FastAPI 會在內部智慧地使用 `root_path`，所以一切都能順利運作。✨
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/advanced/custom-response.md
================================================
# 自訂回應——HTML、串流、檔案與其他 { #custom-response-html-stream-file-others }
預設情況下，**FastAPI** 會回傳 JSON 回應。
你可以像在[直接回傳 Response](response-directly.md)中所示，直接回傳一個 `Response` 來覆寫它。
但如果你直接回傳一個 `Response`（或其子類別，例如 `JSONResponse`），資料將不會被自動轉換（即使你宣告了 `response_model`），而且文件也不會自動產生（例如，在產生的 OpenAPI 中包含 HTTP 標頭 `Content-Type` 的特定「media type」）。
你也可以在「路徑操作裝飾器」中使用 `response_class` 參數，宣告要使用的 `Response`（例如任意 `Response` 子類別）。
你從「路徑操作函式」回傳的內容，會被放進該 `Response` 中。
/// note
若你使用的回應類別沒有 media type，FastAPI 會假設你的回應沒有內容，因此不會在產生的 OpenAPI 文件中記錄回應格式。
///
## JSON 回應 { #json-responses }
FastAPI 預設回傳 JSON 回應。
如果你宣告了[回應模型](../tutorial/response-model.md)，FastAPI 會使用 Pydantic 將資料序列化為 JSON。
如果你沒有宣告回應模型，FastAPI 會使用在[JSON 相容編碼器](../tutorial/encoder.md)中解釋的 `jsonable_encoder`，並將結果放進 `JSONResponse`。
如果你宣告的 `response_class` 具有 JSON 的 media type（`application/json`），像 `JSONResponse`，你回傳的資料會自動以你在「路徑操作裝飾器」中宣告的任何 Pydantic `response_model` 進行轉換（與過濾）。但資料不會由 Pydantic 直接序列化成 JSON 位元組；取而代之，會先經由 `jsonable_encoder` 轉換，然後交給 `JSONResponse` 類別，該類別會使用 Python 標準的 JSON 函式庫將其序列化為位元組。
### JSON 效能 { #json-performance }
簡而言之，若你想要最佳效能，請使用[回應模型](../tutorial/response-model.md)，並且不要在「路徑操作裝飾器」中宣告 `response_class`。
{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py ln[15:17] hl[16] *}
## HTML 回應 { #html-response }
要直接從 **FastAPI** 回傳 HTML，使用 `HTMLResponse`。
- 匯入 `HTMLResponse`。
- 在「路徑操作裝飾器」中，將 `HTMLResponse` 傳給 `response_class` 參數。
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial002_py310.py hl[2,7] *}
/// info
參數 `response_class` 也會用來定義回應的「media type」。
在此情況下，HTTP 標頭 `Content-Type` 會被設為 `text/html`。
而且它會以此形式被記錄到 OpenAPI 中。
///
### 回傳 `Response` { #return-a-response }
如[直接回傳 Response](response-directly.md)所示，你也可以在「路徑操作」中直接回傳以覆寫回應。
上面的相同範例，回傳 `HTMLResponse`，可以像這樣：
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial003_py310.py hl[2,7,19] *}
/// warning
由你的「路徑操作函式」直接回傳的 `Response` 不會被記錄進 OpenAPI（例如不會記錄 `Content-Type`），也不會出現在自動產生的互動式文件中。
///
/// info
當然，實際的 `Content-Type` 標頭、狀態碼等，會來自你回傳的 `Response` 物件。
///
### 在 OpenAPI 中文件化並覆寫 `Response` { #document-in-openapi-and-override-response }
如果你想在函式內覆寫回應，同時又要在 OpenAPI 中記錄「media type」，你可以同時使用 `response_class` 參數並回傳一個 `Response` 物件。
此時，`response_class` 只會用於記錄該 OpenAPI「路徑操作」，而你回傳的 `Response` 將會如實使用。
#### 直接回傳 `HTMLResponse` { #return-an-htmlresponse-directly }
例如，可能會像這樣：
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial004_py310.py hl[7,21,23] *}
在這個例子中，函式 `generate_html_response()` 已經產生並回傳了一個 `Response`，而不是把 HTML 當作 `str` 回傳。
透過回傳 `generate_html_response()` 的結果，你其實已經回傳了一個 `Response`，這會覆寫 **FastAPI** 的預設行為。
但因為你同時也在 `response_class` 中傳入了 `HTMLResponse`，**FastAPI** 便能在 OpenAPI 與互動式文件中，將其以 `text/html` 的 HTML 形式記錄：
## 可用的回應 { #available-responses }
以下是一些可用的回應類別。
記得你可以用 `Response` 回傳其他任何東西，甚至建立自訂的子類別。
/// note | 技術細節
你也可以使用 `from starlette.responses import HTMLResponse`。
**FastAPI** 將 `starlette.responses` 以 `fastapi.responses` 提供給你（開發者）做為方便之用。但大多數可用的回應其實直接來自 Starlette。
///
### `Response` { #response }
主要的 `Response` 類別，其他回應皆繼承自它。
你也可以直接回傳它。
它接受以下參數：
- `content` - `str` 或 `bytes`。
- `status_code` - `int` 類型的 HTTP 狀態碼。
- `headers` - 由字串組成的 `dict`。
- `media_type` - 描述 media type 的 `str`。例如 `"text/html"`。
FastAPI（實際上是 Starlette）會自動包含 Content-Length 標頭。也會根據 `media_type`（並為文字型別附加 charset）包含 Content-Type 標頭。
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}
### `HTMLResponse` { #htmlresponse }
接收文字或位元組並回傳 HTML 回應，如上所述。
### `PlainTextResponse` { #plaintextresponse }
接收文字或位元組並回傳純文字回應。
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial005_py310.py hl[2,7,9] *}
### `JSONResponse` { #jsonresponse }
接收資料並回傳 `application/json` 編碼的回應。
這是 **FastAPI** 的預設回應，如上所述。
/// note | 技術細節
但如果你宣告了回應模型或回傳型別，將會直接用它來把資料序列化為 JSON，並直接回傳具有正確 JSON media type 的回應，而不會使用 `JSONResponse` 類別。
這是取得最佳效能的理想方式。
///
### `RedirectResponse` { #redirectresponse }
回傳一個 HTTP 重新導向。預設使用 307 狀態碼（Temporary Redirect）。
你可以直接回傳 `RedirectResponse`：
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006_py310.py hl[2,9] *}
---
或者你可以在 `response_class` 參數中使用它：
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006b_py310.py hl[2,7,9] *}
若這麼做，你就可以在「路徑操作函式」中直接回傳 URL。
在此情況下，所使用的 `status_code` 會是 `RedirectResponse` 的預設值 `307`。
---
你也可以同時搭配 `status_code` 與 `response_class` 參數：
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006c_py310.py hl[2,7,9] *}
### `StreamingResponse` { #streamingresponse }
接收一個 async 產生器或一般的產生器／疊代器（帶有 `yield` 的函式），並以串流方式傳送回應本文。
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial007_py310.py hl[3,16] *}
/// note | 技術細節
一個 `async` 任務只能在抵達某個 `await` 時才能被取消。如果沒有 `await`，該產生器（帶有 `yield` 的函式）將無法被正確取消，甚至在請求取消後仍可能持續執行。
因為這個小範例不需要任何 `await` 陳述式，我們加入 `await anyio.sleep(0)`，讓事件迴圈有機會處理取消。
對於大型或無限的串流來說，這點更為重要。
///
/// tip
與其直接回傳 `StreamingResponse`，你大概會想遵循[資料串流](./stream-data.md)中的作法，這樣更方便，並且會在底層幫你處理取消。
如果你要串流 JSON Lines，請參考教學：[串流 JSON Lines](../tutorial/stream-json-lines.md)。
///
### `FileResponse` { #fileresponse }
以非同步串流方式將檔案作為回應。
它在初始化時所需的參數與其他回應型別不同：
- `path` - 要串流的檔案路徑。
- `headers` - 要包含的自訂標頭，字典形式。
- `media_type` - 描述 media type 的字串。若未設定，將根據檔名或路徑推斷 media type。
- `filename` - 若設定，會包含在回應的 `Content-Disposition` 中。
檔案回應會包含適當的 `Content-Length`、`Last-Modified` 與 `ETag` 標頭。
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009_py310.py hl[2,10] *}
你也可以使用 `response_class` 參數：
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009b_py310.py hl[2,8,10] *}
在此情況下，你可以在「路徑操作函式」中直接回傳檔案路徑。
## 自訂回應類別 { #custom-response-class }
你可以建立自己的自訂回應類別，繼承自 `Response` 並加以使用。
例如，假設你要使用 [`orjson`](https://github.com/ijl/orjson) 並套用一些設定。
假設你想回傳縮排且格式化的 JSON，因此要使用 orjson 選項 `orjson.OPT_INDENT_2`。
你可以建立 `CustomORJSONResponse`。你主要需要做的是建立一個 `Response.render(content)` 方法，將內容以 `bytes` 回傳：
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009c_py310.py hl[9:14,17] *}
現在，不再是回傳：
```json
{"message": "Hello World"}
```
...這個回應會回傳：
```json
{
"message": "Hello World"
}
```
當然，你大概能找到比格式化 JSON 更好的方式來利用這個能力。😉
### `orjson` 或回應模型 { #orjson-or-response-model }
如果你追求效能，使用[回應模型](../tutorial/response-model.md) 大概會比使用 `orjson` 回應更好。
有了回應模型，FastAPI 會使用 Pydantic 直接將資料序列化為 JSON，而不需要像其他情況那樣先經過 `jsonable_encoder` 之類的中介步驟。
而且在底層，Pydantic 用來序列化為 JSON 的 Rust 機制和 `orjson` 相同，因此用回應模型已經能獲得最佳效能。
## 預設回應類別 { #default-response-class }
在建立 **FastAPI** 類別實例或 `APIRouter` 時，你可以指定預設要使用哪個回應類別。
用來設定的是 `default_response_class` 參數。
在下面的例子中，**FastAPI** 會在所有「路徑操作」中預設使用 `HTMLResponse`，而不是 JSON。
{* ../../docs_src/custom_response/tutorial010_py310.py hl[2,4] *}
/// tip
你仍然可以在「路徑操作」中像以前一樣覆寫 `response_class`。
///
## 其他文件化選項 { #additional-documentation }
你也可以在 OpenAPI 中使用 `responses` 宣告 media type 與其他許多細節：[在 OpenAPI 中的額外回應](additional-responses.md)。
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FILE: docs/zh-hant/docs/advanced/dataclasses.md
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# 使用 Dataclasses { #using-dataclasses }
FastAPI 建立在 **Pydantic** 之上，我之前示範過如何使用 Pydantic 模型來宣告請求與回應。
但 FastAPI 也同樣支援以相同方式使用 [`dataclasses`](https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html)：
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}
這之所以可行，要感謝 **Pydantic**，因為它 [內建支援 `dataclasses`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel)。
所以，即使上面的程式碼沒有明確使用 Pydantic，FastAPI 仍會使用 Pydantic 將那些標準的 dataclass 轉換為 Pydantic 版本的 dataclass。
而且當然一樣支援：
- 資料驗證
- 資料序列化
- 資料文件化等
它的運作方式與 Pydantic 模型相同；實際上，底層就是透過 Pydantic 達成的。
/// info
請記得，dataclass 無法做到 Pydantic 模型能做的一切。
所以你可能仍然需要使用 Pydantic 模型。
但如果你手邊剛好有一堆 dataclass，這是個不錯的小技巧，可以用來用 FastAPI 驅動一個 Web API。🤓
///
## 在 `response_model` 中使用 Dataclasses { #dataclasses-in-response-model }
你也可以在 `response_model` 參數中使用 `dataclasses`：
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}
該 dataclass 會自動轉換為 Pydantic 的 dataclass。
如此一來，其結構描述（schema）會顯示在 API 文件介面中：
## 巢狀資料結構中的 Dataclasses { #dataclasses-in-nested-data-structures }
你也可以將 `dataclasses` 與其他型別註記結合，建立巢狀的資料結構。
在某些情況下，你可能仍需要使用 Pydantic 版本的 `dataclasses`。例如，當自動產生的 API 文件出現錯誤時。
這種情況下，你可以把標準的 `dataclasses` 直接換成 `pydantic.dataclasses`，它是可直接替換（drop-in replacement）的：
{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}
1. 我們仍然從標準的 `dataclasses` 匯入 `field`。
2. `pydantic.dataclasses` 是 `dataclasses` 的可直接替換版本。
3. `Author` dataclass 內含一個 `Item` dataclass 的清單。
4. `Author` dataclass 被用作 `response_model` 參數。
5. 你可以將其他標準型別註記與 dataclass 一起用作請求本文。
在此例中，它是 `Item` dataclass 的清單。
6. 這裡我們回傳一個字典，其中的 `items` 是一個 dataclass 清單。
FastAPI 仍能將資料序列化為 JSON。
7. 這裡 `response_model` 使用的是「`Author` dataclass 的清單」這種型別註記。
同樣地，你可以把 `dataclasses` 與標準型別註記組合使用。
8. 注意這個「路徑操作函式」使用的是一般的 `def` 而非 `async def`。
一如往常，在 FastAPI 中你可以視需要混用 `def` 與 `async def`。
如果需要複習何時用哪個，請參考文件中關於 [`async` 與 `await`](../async.md#in-a-hurry) 的章節「In a hurry?」。
9. 這個「路徑操作函式」回傳的不是 dataclass（雖然也可以），而是一個包含內部資料的字典清單。
FastAPI 會使用 `response_model` 參數（其中包含 dataclass）來轉換回應。
你可以把 `dataclasses` 與其他型別註記以多種方式組合，形成複雜的資料結構。
查看上面程式碼中的註解提示以了解更具體的細節。
## 延伸閱讀 { #learn-more }
你也可以將 `dataclasses` 與其他 Pydantic 模型結合、從它們繼承、把它們包含進你的自訂模型等。
想了解更多，請參考 [Pydantic 關於 dataclasses 的文件](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/)。
## 版本 { #version }
自 FastAPI 版本 `0.67.0` 起可用。🔖
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FILE: docs/zh-hant/docs/advanced/events.md
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# 生命週期事件 { #lifespan-events }
你可以定義在應用程式**啟動**之前要執行的邏輯（程式碼）。也就是說，這段程式碼會在應用開始接收請求**之前**、**只執行一次**。
同樣地，你也可以定義在應用程式**關閉**時要執行的邏輯（程式碼）。在這種情況下，這段程式碼會在處理了**許多請求**之後、**只執行一次**。
因為這些程式碼分別在應用開始接收請求**之前**與**完成**處理請求之後執行，所以涵蓋了整個應用的**生命週期**（「lifespan」這個詞稍後會很重要 😉）。
這對於為整個應用設定需要**共用**於多個請求的**資源**，以及在之後進行**清理**，非常有用。比如資料庫連線池、或載入一個共用的機器學習模型。
## 使用情境 { #use-case }
先從一個**使用情境**開始，然後看看如何用這個機制解決。
想像你有一些要用來處理請求的**機器學習模型**。🤖
同一組模型會在多個請求間共用，所以不是每個請求或每個使用者各有一個模型。
再想像一下，載入模型**需要一段時間**，因為它必須從**磁碟**讀取大量資料。所以你不想在每個請求都做一次。
你可以在模組／檔案的最上層載入，但這也表示即使只是要跑一個簡單的自動化測試，也會去**載入模型**，導致測試**變慢**，因為它得等模型載入完才能執行與模型無關的程式碼部分。
我們要解決的正是這件事：在開始處理請求之前再載入模型，但只在應用程式即將開始接收請求時載入，而不是在匯入程式碼時就載入。
## 生命週期（Lifespan） { #lifespan }
你可以使用 `FastAPI` 應用的 `lifespan` 參數，搭配「context manager」（稍後會示範），來定義這些 *startup* 與 *shutdown* 邏輯。
先看一個例子，接著再深入說明。
我們建立一個帶有 `yield` 的非同步函式 `lifespan()`，如下：
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[16,19] *}
這裡我們透過在 `yield` 之前把（假的）模型函式放進機器學習模型的字典中，來模擬昂貴的 *startup* 載入模型操作。這段程式會在應用**開始接收請求之前**執行，也就是 *startup* 階段。
接著，在 `yield` 之後，我們卸載模型。這段程式會在應用**完成處理請求之後**、也就是 *shutdown* 前執行。這可以用來釋放資源，例如記憶體或 GPU。
/// tip
`shutdown` 會在你**停止**應用程式時發生。
也許你要啟動新版本，或只是不想再跑它了。🤷
///
### Lifespan 函式 { #lifespan-function }
首先要注意的是，我們定義了一個帶有 `yield` 的 async 函式。這和帶有 `yield` 的依賴（Dependencies）非常相似。
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[14:19] *}
函式在 `yield` 之前的部分，會在應用啟動前先執行。
`yield` 之後的部分，會在應用結束後再執行。
### 非同步內容管理器（Async Context Manager） { #async-context-manager }
你會看到這個函式被 `@asynccontextmanager` 裝飾。
它會把函式轉換成所謂的「**非同步內容管理器（async context manager）**」。
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[1,13] *}
Python 中的**內容管理器（context manager）**可以用在 `with` 陳述式中，例如 `open()` 可以作為內容管理器使用：
```Python
with open("file.txt") as file:
file.read()
```
在較新的 Python 版本中，也有**非同步內容管理器**。你可以用 `async with` 來使用它：
```Python
async with lifespan(app):
await do_stuff()
```
當你像上面那樣建立一個內容管理器或非同步內容管理器時，在進入 `with` 區塊之前，會先執行 `yield` 之前的程式碼；離開 `with` 區塊之後，會執行 `yield` 之後的程式碼。
在我們的範例中，並不是直接用它，而是把它傳給 FastAPI 來使用。
`FastAPI` 應用的 `lifespan` 參數需要一個**非同步內容管理器**，所以我們可以把剛寫好的 `lifespan` 非同步內容管理器傳給它。
{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[22] *}
## 替代事件（已棄用） { #alternative-events-deprecated }
/// warning
目前建議使用上面所述，透過 `FastAPI` 應用的 `lifespan` 參數來處理 *startup* 與 *shutdown*。如果你提供了 `lifespan` 參數，`startup` 與 `shutdown` 事件處理器將不會被呼叫。要嘛全用 `lifespan`，要嘛全用事件，不能同時混用。
你大概可以直接跳過這一節。
///
也有另一種方式可以定義在 *startup* 與 *shutdown* 期間要執行的邏輯。
你可以定義事件處理器（函式）來在應用啟動前或關閉時執行。
這些函式可以用 `async def` 或一般的 `def` 宣告。
### `startup` 事件 { #startup-event }
要加入一個在應用啟動前執行的函式，使用事件 `"startup"` 來宣告：
{* ../../docs_src/events/tutorial001_py310.py hl[8] *}
在這個例子中，`startup` 事件處理器函式會用一些值來初始化 items 的「資料庫」（其實就是個 `dict`）。
你可以註冊多個事件處理函式。
而且在所有 `startup` 事件處理器都完成之前，你的應用不會開始接收請求。
### `shutdown` 事件 { #shutdown-event }
要加入一個在應用關閉時執行的函式，使用事件 `"shutdown"` 來宣告：
{* ../../docs_src/events/tutorial002_py310.py hl[6] *}
在這裡，`shutdown` 事件處理器函式會把一行文字 `"Application shutdown"` 寫入檔案 `log.txt`。
/// info
在 `open()` 函式中，`mode="a"` 表示「append（附加）」；也就是說，這行文字會加在檔案現有內容之後，而不會覆寫先前的內容。
///
/// tip
注意這裡我們使用的是標準 Python 的 `open()` 函式來操作檔案。
這涉及 I/O（輸入／輸出），也就是需要「等待」資料寫入磁碟。
但 `open()` 並不使用 `async` 與 `await`。
所以我們用一般的 `def` 來宣告事件處理器，而不是 `async def`。
///
### 同時使用 `startup` 與 `shutdown` { #startup-and-shutdown-together }
你的 *startup* 與 *shutdown* 邏輯很可能是相關聯的：你可能會先啟動某個東西再把它結束、先取得資源再釋放它，等等。
如果把它們拆成兩個彼此不共享邏輯或變數的獨立函式，會比較麻煩，你得把值存在全域變數或用其他技巧。
因此，現在建議改用上面介紹的 `lifespan`。
## 技術細節 { #technical-details }
給有興趣鑽研的同好一點技術細節。🤓
在底層的 ASGI 技術規範中，這屬於 [Lifespan Protocol](https://asgi.readthedocs.io/en/latest/specs/lifespan.html) 的一部分，並定義了 `startup` 與 `shutdown` 兩種事件。
/// info
你可以在 [Starlette 的 Lifespan 文件](https://www.starlette.dev/lifespan/) 讀到更多關於 Starlette `lifespan` 處理器的資訊。
也包含如何處理可在程式其他區域使用的 lifespan 狀態。
///
## 子應用程式 { #sub-applications }
🚨 請記住，這些生命週期事件（startup 與 shutdown）只會在主應用程式上執行，不會在[子應用程式 - 掛載](sub-applications.md)上執行。
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FILE: docs/zh-hant/docs/advanced/generate-clients.md
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# 產生 SDK { #generating-sdks }
由於 **FastAPI** 建立在 **OpenAPI** 規格之上，其 API 能以許多工具都能理解的標準格式來描述。
這讓你能輕鬆產生最新的**文件**、多語言的用戶端程式庫（**SDKs**），以及與程式碼保持同步的**測試**或**自動化工作流程**。
在本指南中，你將學會如何為你的 FastAPI 後端產生 **TypeScript SDK**。
## 開源 SDK 產生器 { #open-source-sdk-generators }
其中一個相當萬用的選擇是 [OpenAPI Generator](https://openapi-generator.tech/)，它支援**多種程式語言**，並能從你的 OpenAPI 規格產生 SDK。
針對 **TypeScript 用戶端**，[Hey API](https://heyapi.dev/) 是專門打造的解決方案，為 TypeScript 生態系提供最佳化的體驗。
你可以在 [OpenAPI.Tools](https://openapi.tools/#sdk) 找到更多 SDK 產生器。
/// tip
FastAPI 會自動產生 **OpenAPI 3.1** 規格，因此你使用的任何工具都必須支援這個版本。
///
## 來自 FastAPI 贊助商的 SDK 產生器 { #sdk-generators-from-fastapi-sponsors }
本節重點介紹由贊助 FastAPI 的公司提供的**創投支持**與**公司維運**的解決方案。這些產品在高品質的自動產生 SDK 之外，還提供**額外功能**與**整合**。
透過 ✨ [**贊助 FastAPI**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author) ✨，這些公司幫助確保框架與其**生態系**維持健康且**永續**。
他們的贊助也展現對 FastAPI **社群**（你）的高度承諾，不僅關心提供**優良服務**，也支持 **FastAPI** 作為一個**穩健且蓬勃的框架**。🙇
例如，你可以嘗試：
* [Speakeasy](https://speakeasy.com/editor?utm_source=fastapi+repo&utm_medium=github+sponsorship)
* [Stainless](https://www.stainless.com/?utm_source=fastapi&utm_medium=referral)
* [liblab](https://developers.liblab.com/tutorials/sdk-for-fastapi?utm_source=fastapi)
其中有些方案也可能是開源或提供免費方案，讓你不需財務承諾就能試用。其他商業的 SDK 產生器也不少，你可以在網路上找到。🤓
## 建立 TypeScript SDK { #create-a-typescript-sdk }
先從一個簡單的 FastAPI 應用開始：
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial001_py310.py hl[7:9,12:13,16:17,21] *}
注意這些 *路徑操作* 為請求與回應的有效載荷定義了所用的模型，使用了 `Item` 與 `ResponseMessage` 這兩個模型。
### API 文件 { #api-docs }
如果你前往 `/docs`，你會看到其中包含了請求要送出的資料與回應接收的資料之**結構（schemas）**：
你之所以能看到這些結構，是因為它們在應用內以模型宣告了。
這些資訊都在應用的 **OpenAPI 結構**中，並顯示在 API 文件裡。
同樣包含在 OpenAPI 中的模型資訊，也可以用來**產生用戶端程式碼**。
### Hey API { #hey-api }
當我們有含模型的 FastAPI 應用後，就能用 Hey API 來產生 TypeScript 用戶端。最快的方法是透過 npx：
```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i http://localhost:8000/openapi.json -o src/client
```
這會在 `./src/client` 產生一個 TypeScript SDK。
你可以在他們的網站了解如何[安裝 `@hey-api/openapi-ts`](https://heyapi.dev/openapi-ts/get-started)，以及閱讀[產生的輸出內容](https://heyapi.dev/openapi-ts/output)。
### 使用 SDK { #using-the-sdk }
現在你可以匯入並使用用戶端程式碼。大致看起來會像這樣，你會發現方法有自動完成：
你也會對要送出的有效載荷獲得自動完成：
/// tip
注意 `name` 與 `price` 的自動完成，這是由 FastAPI 應用中的 `Item` 模型所定義。
///
你在送出的資料上也會看到行內錯誤：
回應物件同樣有自動完成：
## 含標籤的 FastAPI 應用 { #fastapi-app-with-tags }
在許多情況下，你的 FastAPI 應用會更大，你可能會用標籤將不同群組的 *路徑操作* 分開。
例如，你可以有一個 **items** 區塊與另一個 **users** 區塊，並透過標籤區分：
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial002_py310.py hl[21,26,34] *}
### 使用標籤產生 TypeScript 用戶端 { #generate-a-typescript-client-with-tags }
若你為使用標籤的 FastAPI 應用產生用戶端，產生器通常也會依標籤將用戶端程式碼分開。
如此一來，用戶端程式碼就能有條理地正確分組與排列：
在此例中，你會有：
* `ItemsService`
* `UsersService`
### 用戶端方法名稱 { #client-method-names }
目前像 `createItemItemsPost` 這樣的產生方法名稱看起來不太俐落：
```TypeScript
ItemsService.createItemItemsPost({name: "Plumbus", price: 5})
```
...那是因為用戶端產生器對每個 *路徑操作* 都使用 OpenAPI 內部的**操作 ID（operation ID）**。
OpenAPI 要求每個操作 ID 在所有 *路徑操作* 之間必須唯一，因此 FastAPI 會用**函式名稱**、**路徑**與 **HTTP 方法/操作**來產生該操作 ID，如此便能確保操作 ID 的唯一性。
接下來我會示範如何把它變得更好看。🤓
## 自訂 Operation ID 與更好的方法名稱 { #custom-operation-ids-and-better-method-names }
你可以**修改**這些操作 ID 的**產生方式**，讓它們更簡潔，並在用戶端中得到**更簡潔的方法名稱**。
在這種情況下，你需要用其他方式確保每個操作 ID 都是**唯一**的。
例如，你可以確保每個 *路徑操作* 都有標籤，接著根據**標籤**與 *路徑操作* 的**名稱**（函式名稱）來產生操作 ID。
### 自訂唯一 ID 產生函式 { #custom-generate-unique-id-function }
FastAPI 會為每個 *路徑操作* 使用一個**唯一 ID**，它會被用於**操作 ID**，以及任何請求或回應所需的自訂模型名稱。
你可以自訂該函式。它接收一個 APIRoute 並回傳字串。
例如，下面使用第一個標籤（你通常只會有一個標籤）以及 *路徑操作* 的名稱（函式名稱）。
接著你可以將這個自訂函式以 `generate_unique_id_function` 參數傳給 **FastAPI**：
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial003_py310.py hl[6:7,10] *}
### 使用自訂 Operation ID 產生 TypeScript 用戶端 { #generate-a-typescript-client-with-custom-operation-ids }
現在，如果你再次產生用戶端，會看到方法名稱已改善：
如你所見，方法名稱現在包含標籤與函式名稱，不再包含 URL 路徑與 HTTP 操作的資訊。
### 為用戶端產生器預處理 OpenAPI 規格 { #preprocess-the-openapi-specification-for-the-client-generator }
產生的程式碼仍有一些**重複資訊**。
我們已經知道這個方法與 **items** 相關，因為該字已出現在 `ItemsService`（取自標籤）中，但方法名稱仍然加上了標籤名稱做前綴。😕
對於 OpenAPI 本身，我們可能仍想保留，因為那能確保操作 ID 是**唯一**的。
但就產生用戶端而言，我們可以在產生前**修改** OpenAPI 的操作 ID，來讓方法名稱更**簡潔**、更**乾淨**。
我們可以把 OpenAPI JSON 下載到 `openapi.json` 檔案，然後用像這樣的腳本**移除該標籤前綴**：
{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial004_py310.py *}
//// tab | Node.js
```Javascript
{!> ../../docs_src/generate_clients/tutorial004.js!}
```
////
如此一來，操作 ID 會從 `items-get_items` 之類的字串，變成單純的 `get_items`，讓用戶端產生器能產生更簡潔的方法名稱。
### 使用預處理後的 OpenAPI 產生 TypeScript 用戶端 { #generate-a-typescript-client-with-the-preprocessed-openapi }
由於最終結果現在是在 `openapi.json` 檔案中，你需要更新輸入位置：
```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i ./openapi.json -o src/client
```
產生新的用戶端後，你現在會得到**乾淨的方法名稱**，同時保有所有的**自動完成**、**行內錯誤**等功能：
## 好處 { #benefits }
使用自動產生的用戶端時，你會得到以下項目的**自動完成**：
* 方法
* 本文中的請求有效載荷、查詢參數等
* 回應的有效載荷
你也會對所有內容獲得**行內錯誤**提示。
而且每當你更新後端程式碼並**重新產生**前端（用戶端），新的 *路徑操作* 會以方法形式可用、舊的會被移除，其他任何變更也都會反映到產生的程式碼中。🤓
這也代表只要有任何變更，便會自動**反映**到用戶端程式碼；而當你**建置**用戶端時，如果使用的資料有任何**不匹配**，就會直接報錯。
因此，你能在開發週期的很早期就**偵測到許多錯誤**，而不必等到錯誤在正式環境的最終使用者那裡才出現，然後才開始追查問題所在。✨
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FILE: docs/zh-hant/docs/advanced/index.md
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# 進階使用者指南 { #advanced-user-guide }
## 更多功能 { #additional-features }
主要的[教學 - 使用者指南](../tutorial/index.md) 應足以帶你快速瀏覽 **FastAPI** 的所有核心功能。
在接下來的章節中，你會看到其他選項、設定，以及更多功能。
/// tip
接下來的章節**不一定是「進階」**。
而且對於你的使用情境，解法很可能就在其中某一節。
///
## 先閱讀教學 { #read-the-tutorial-first }
只要掌握主要[教學 - 使用者指南](../tutorial/index.md) 的內容，你就能使用 **FastAPI** 的大多數功能。
接下來的章節也假設你已經讀過，並已了解那些主要觀念。
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FILE: docs/zh-hant/docs/advanced/json-base64-bytes.md
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# 使用 Base64 表示位元組的 JSON { #json-with-bytes-as-base64 }
如果你的應用需要收發 JSON 資料，但其中需要包含二進位資料，你可以將它以 base64 編碼。
## Base64 與檔案 { #base64-vs-files }
請先考慮是否能用 [請求檔案](../tutorial/request-files.md) 來上傳二進位資料，並用 [自訂回應 - FileResponse](./custom-response.md#fileresponse--fileresponse-) 來傳送二進位資料，而不是把它們編碼進 JSON。
JSON 只能包含 UTF-8 編碼的字串，因此無法直接包含原始位元組。
Base64 可以把二進位資料編碼成字串，但為此會使用比原始二進位資料更多的字元，因此通常比直接使用檔案來得沒那麼有效率。
只有在確實必須把二進位資料包含在 JSON 裡，且無法改用檔案時，才使用 base64。
## Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes }
你可以宣告含有 `bytes` 欄位的 Pydantic 模型，並在模型設定中使用 `val_json_bytes`，使其在驗證輸入的 JSON 資料時使用 base64；在驗證過程中，它會將 base64 字串解碼為位元組。
{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:9,29:35] hl[9] *}
如果你查看 `/docs`，會看到欄位 `data` 需要 base64 編碼的位元組：
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FILE: docs/zh-hant/docs/advanced/openapi-webhooks.md
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# OpenAPI Webhook { #openapi-webhooks }
有些情況下，你會想告訴你的 API 使用者，你的應用程式可能會攜帶一些資料去呼叫他們的應用程式（發送請求），通常是為了通知某種類型的事件。
這表示，與其由使用者向你的 API 發送請求，改為你的 API（或你的應用）可能會向他們的系統（他們的 API、他們的應用）發送請求。
這通常稱為 webhook。
## Webhook 步驟 { #webhooks-steps }
流程通常是：你在程式碼中定義要發送的訊息，也就是請求的主體（request body）。
你也會以某種方式定義應用在哪些時刻會發送那些請求或事件。
而你的使用者則會以某種方式（例如在某個 Web 控制台）設定你的應用應該將這些請求送往的 URL。
關於如何註冊 webhook 的 URL，以及實際發送那些請求的程式碼等所有邏輯，都由你決定。你可以在自己的程式碼中用你想要的方式撰寫。
## 使用 FastAPI 與 OpenAPI 記錄 webhook { #documenting-webhooks-with-fastapi-and-openapi }
在 FastAPI 中，透過 OpenAPI，你可以定義這些 webhook 的名稱、你的應用將發送的 HTTP 操作類型（例如 `POST`、`PUT` 等），以及你的應用要發送的請求主體。
這能讓你的使用者更容易實作他們的 API 以接收你的 webhook 請求，甚至可能自動產生部分他們自己的 API 程式碼。
/// info
Webhook 功能自 OpenAPI 3.1.0 起提供，FastAPI `0.99.0` 以上版本支援。
///
## 含有 webhook 的應用 { #an-app-with-webhooks }
建立 FastAPI 應用時，會有一個 `webhooks` 屬性可用來定義 webhook，方式與定義路徑操作相同，例如使用 `@app.webhooks.post()`。
{* ../../docs_src/openapi_webhooks/tutorial001_py310.py hl[9:12,15:20] *}
你定義的 webhook 會出現在 OpenAPI 結構描述與自動產生的文件 UI 中。
/// info
`app.webhooks` 其實就是一個 `APIRouter`，與你在將應用拆分為多個檔案時所使用的型別相同。
///
注意，使用 webhook 時你其實不是在宣告路徑（例如 `/items/`），你傳入的文字只是該 webhook 的識別名稱（事件名稱）。例如在 `@app.webhooks.post("new-subscription")` 中，webhook 名稱是 `new-subscription`。
這是因為預期由你的使用者以其他方式（例如 Web 控制台）來設定實際要接收 webhook 請求的 URL 路徑。
### 查看文件 { #check-the-docs }
現在你可以啟動應用，然後前往 [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs)。
你會在文件中看到一般的路徑操作，另外還有一些 webhook：
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FILE: docs/zh-hant/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md
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# 路徑操作進階設定 { #path-operation-advanced-configuration }
## OpenAPI operationId { #openapi-operationid }
/// warning
如果你不是 OpenAPI 的「專家」，大概不需要這個。
///
你可以用參數 `operation_id` 為你的*路徑操作（path operation）*設定要使用的 OpenAPI `operationId`。
你必須確保每個操作的 `operationId` 都是唯一的。
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001_py310.py hl[6] *}
### 使用路徑操作函式（path operation function）的名稱作為 operationId { #using-the-path-operation-function-name-as-the-operationid }
如果你想用 API 的函式名稱作為 `operationId`，你可以遍歷所有路徑，並使用各自的 `APIRoute.name` 覆寫每個*路徑操作*的 `operation_id`。
應在加入所有*路徑操作*之後再這麼做。
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial002_py310.py hl[2, 12:21, 24] *}
/// tip
如果你會手動呼叫 `app.openapi()`，請務必先更新所有 `operationId` 再呼叫。
///
/// warning
如果你這樣做，必須確保每個*路徑操作函式*都有唯一的名稱，
即使它們位於不同的模組（Python 檔案）中。
///
## 從 OpenAPI 排除 { #exclude-from-openapi }
若要從產生的 OpenAPI 結構（也就是自動文件系統）中排除某個*路徑操作*，使用參數 `include_in_schema` 並將其設為 `False`：
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial003_py310.py hl[6] *}
## 從 docstring 提供進階描述 { #advanced-description-from-docstring }
你可以限制 OpenAPI 從*路徑操作函式*的 docstring 中使用的內容行數。
加上一個 `\f`（跳頁字元，form feed）會讓 FastAPI 在此處截斷用於 OpenAPI 的輸出。
這個字元不會出現在文件中，但其他工具（例如 Sphinx）仍可使用其後的內容。
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:27] *}
## 額外回應 { #additional-responses }
你大概已看過如何為*路徑操作*宣告 `response_model` 與 `status_code`。
這會定義該*路徑操作*主要回應的中繼資料。
你也可以宣告額外的回應及其模型、狀態碼等。
文件中有完整章節說明，請見 [OpenAPI 中的額外回應](additional-responses.md)。
## OpenAPI 額外資訊 { #openapi-extra }
當你在應用程式中宣告一個*路徑操作*時，FastAPI 會自動產生該*路徑操作*的相關中繼資料，並納入 OpenAPI 結構中。
/// note | 技術細節
在 OpenAPI 規格中，這稱為 [Operation 物件](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#operation-object)。
///
它包含關於*路徑操作*的所有資訊，並用於產生自動文件。
其中包含 `tags`、`parameters`、`requestBody`、`responses` 等。
這個針對單一路徑操作的 OpenAPI 結構通常由 FastAPI 自動產生，但你也可以擴充它。
/// tip
這是一個較低階的擴充介面。
如果你只需要宣告額外回應，更方便的方式是使用 [OpenAPI 中的額外回應](additional-responses.md)。
///
你可以使用參數 `openapi_extra` 來擴充某個*路徑操作*的 OpenAPI 結構。
### OpenAPI 擴充 { #openapi-extensions }
`openapi_extra` 可用來宣告例如 [OpenAPI 擴充](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#specificationExtensions) 的資料：
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial005_py310.py hl[6] *}
打開自動產生的 API 文件時，你的擴充會顯示在該*路徑操作*頁面的底部。
而在檢視產生出的 OpenAPI（位於你的 API 的 `/openapi.json`）時，也可以在相應*路徑操作*中看到你的擴充：
```JSON hl_lines="22"
{
"openapi": "3.1.0",
"info": {
"title": "FastAPI",
"version": "0.1.0"
},
"paths": {
"/items/": {
"get": {
"summary": "Read Items",
"operationId": "read_items_items__get",
"responses": {
"200": {
"description": "Successful Response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {}
}
}
}
},
"x-aperture-labs-portal": "blue"
}
}
}
}
```
### 自訂 OpenAPI 路徑操作結構 { #custom-openapi-path-operation-schema }
`openapi_extra` 中的字典會與自動產生的該*路徑操作*之 OpenAPI 結構進行深度合併。
因此你可以在自動產生的結構上加入額外資料。
例如，你可以選擇用自己的程式碼讀取並驗證請求，而不使用 FastAPI 與 Pydantic 的自動功能，但仍然希望在 OpenAPI 結構中定義該請求。
你可以透過 `openapi_extra` 辦到：
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006_py310.py hl[19:36, 39:40] *}
在這個範例中，我們沒有宣告任何 Pydantic 模型。事實上，請求本文甚至不會被 解析 為 JSON，而是直接以 `bytes` 讀取，並由函式 `magic_data_reader()` 以某種方式負責解析。
儘管如此，我們仍可宣告請求本文的預期結構。
### 自訂 OpenAPI Content-Type { #custom-openapi-content-type }
用同樣的方法，你可以使用 Pydantic 模型來定義 JSON Schema，並把它包含到該*路徑操作*的自訂 OpenAPI 區段中。
即使請求中的資料型別不是 JSON 也可以這麼做。
例如，在這個應用中，我們不使用 FastAPI 內建的從 Pydantic 模型擷取 JSON Schema 的功能，也不使用 JSON 的自動驗證。實際上，我們將請求的 content type 宣告為 YAML，而非 JSON：
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[15:20, 22] *}
儘管沒有使用預設的內建功能，我們仍透過 Pydantic 模型手動產生想以 YAML 接收之資料的 JSON Schema。
接著我們直接使用請求，並將本文擷取為 `bytes`。這表示 FastAPI 甚至不會嘗試把請求負載解析為 JSON。
然後在程式中直接解析該 YAML 內容，並再次使用相同的 Pydantic 模型來驗證該 YAML 內容：
{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[24:31] *}
/// tip
這裡我們重複使用同一個 Pydantic 模型。
不過也可以用其他方式進行驗證。
///
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/advanced/response-change-status-code.md
================================================
# 回應 - 變更狀態碼 { #response-change-status-code }
你可能已經讀過，可以設定預設的[回應狀態碼](../tutorial/response-status-code.md)。
但有些情況你需要回傳與預設不同的狀態碼。
## 使用情境 { #use-case }
例如，假設你預設想回傳 HTTP 狀態碼 "OK" `200`。
但如果資料不存在，你想要建立它，並回傳 HTTP 狀態碼 "CREATED" `201`。
同時你仍希望能用 `response_model` 過濾並轉換所回傳的資料。
在這些情況下，你可以使用 `Response` 參數。
## 使用 `Response` 參數 { #use-a-response-parameter }
你可以在你的路徑操作函式（path operation function）中宣告一個 `Response` 型別的參數（就像你可以對 Cookies 和標頭那樣）。
接著你可以在那個「*暫時的*」回應物件上設定 `status_code`。
{* ../../docs_src/response_change_status_code/tutorial001_py310.py hl[1,9,12] *}
然後你可以照常回傳任何需要的物件（例如 `dict`、資料庫模型等）。
若你宣告了 `response_model`，它仍會被用來過濾並轉換你回傳的物件。
**FastAPI** 會使用那個「*暫時的*」回應來取得狀態碼（以及 Cookies 和標頭），並將它們放入最終回應中；最終回應包含你回傳的值，且會被任何 `response_model` 過濾。
你也可以在相依性（dependencies）中宣告 `Response` 參數，並在其中設定狀態碼。但請注意，最後被設定的值會生效。
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/advanced/response-cookies.md
================================================
# 回應 Cookie { #response-cookies }
## 使用 `Response` 參數 { #use-a-response-parameter }
你可以在路徑操作函式（path operation function）中宣告一個型別為 `Response` 的參數。
接著你可以在那個「暫時」的 `Response` 物件上設定 Cookie。
{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002_py310.py hl[1, 8:9] *}
之後如常回傳你需要的任何物件（例如 `dict`、資料庫模型等）。
如果你宣告了 `response_model`，它仍會用來過濾並轉換你回傳的物件。
FastAPI 會使用那個暫時的 `Response` 取出 Cookie（以及標頭與狀態碼），並將它們放入最終回應；最終回應包含你回傳的值，且會套用任何 `response_model` 的過濾。
你也可以在相依項（dependencies）中宣告 `Response` 參數，並在其中設定 Cookie（與標頭）。
## 直接回傳 `Response` { #return-a-response-directly }
當你在程式碼中直接回傳 `Response` 時，也可以建立 Cookie。
要這麼做，你可以依照 [直接回傳 Response](response-directly.md) 中的說明建立一個回應。
接著在其中設定 Cookie，然後回傳它：
{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial001_py310.py hl[10:12] *}
/// tip | 提示
請注意，如果你不是使用 `Response` 參數，而是直接回傳一個 `Response`，FastAPI 會原樣回傳它。
因此你必須確保資料型別正確；例如，如果你回傳的是 `JSONResponse`，就要確保資料可與 JSON 相容。
同時也要確認沒有送出原本應該由 `response_model` 過濾的資料。
///
### 更多資訊 { #more-info }
/// note | 技術細節
你也可以使用 `from starlette.responses import Response` 或 `from starlette.responses import JSONResponse`。
為了方便開發者，FastAPI 也將相同的 `starlette.responses` 透過 `fastapi.responses` 提供。不過，大多數可用的回應類別都直接來自 Starlette。
另外由於 `Response` 常用於設定標頭與 Cookie，FastAPI 也在 `fastapi.Response` 提供了它。
///
想查看所有可用的參數與選項，請參閱 [Starlette 文件](https://www.starlette.dev/responses/#set-cookie)。
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/advanced/response-directly.md
================================================
# 直接回傳 Response { #return-a-response-directly }
當你建立一個 **FastAPI** 的路徑操作 (path operation) 時，通常可以從中回傳任何資料：`dict`、`list`、Pydantic 模型、資料庫模型等。
如果你宣告了 [回應模型](../tutorial/response-model.md)，FastAPI 會用 Pydantic 將資料序列化為 JSON。
如果你沒有宣告回應模型，FastAPI 會使用在[JSON 相容編碼器](../tutorial/encoder.md)中說明的 `jsonable_encoder`，並把它放進 `JSONResponse`。
但你也可以直接從路徑操作回傳 `JSONResponse`。
/// tip
通常使用 [回應模型](../tutorial/response-model.md) 會有更好的效能，因為那樣會在 Rust 端使用 Pydantic 來序列化資料，而不是直接回傳 `JSONResponse`。
///
## 回傳 `Response` { #return-a-response }
其實，你可以回傳任何 `Response`，或其任何子類別。
/// info
`JSONResponse` 本身就是 `Response` 的子類別。
///
當你回傳一個 `Response` 時，**FastAPI** 會直接傳遞它。
它不會對 Pydantic 模型做任何資料轉換，也不會把內容轉成其他型別等。
這給了你很大的彈性。你可以回傳任何資料型別、覆寫任何資料宣告或驗證等。
同時也帶來了很大的責任。你必須確保你回傳的資料是正確的、格式正確、可被序列化等。
## 在 `Response` 中使用 `jsonable_encoder` { #using-the-jsonable-encoder-in-a-response }
因為 **FastAPI** 不會對你回傳的 `Response` 做任何更動，你需要自行確保它的內容已經準備好。
例如，你不能直接把一個 Pydantic 模型放進 `JSONResponse`，需要先把它轉成 `dict`，並將所有資料型別（像是 `datetime`、`UUID` 等）轉成與 JSON 相容的型別。
在這些情況下，你可以先用 `jsonable_encoder` 把資料轉好，再傳給回應物件：
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}
/// note | 技術細節
你也可以使用 `from starlette.responses import JSONResponse`。
**FastAPI** 為了方便開發者，將 `starlette.responses` 也提供為 `fastapi.responses`。但大多數可用的回應類型其實直接來自 Starlette。
///
## 回傳自訂 `Response` { #returning-a-custom-response }
上面的範例展示了所需的各個部分，但目前還不太實用，因為你其實可以直接回傳 `item`，**FastAPI** 就會幫你把它放進 `JSONResponse`，轉成 `dict` 等，這些都是預設行為。
現在來看看如何用它來回傳自訂回應。
假設你想要回傳一個 [XML](https://en.wikipedia.org/wiki/XML) 回應。
你可以把 XML 內容放進一個字串，把它放進 `Response`，然後回傳它：
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}
## 回應模型如何運作 { #how-a-response-model-works }
當你在路徑操作中宣告 [回應模型 - 回傳型別](../tutorial/response-model.md) 時，**FastAPI** 會用 Pydantic 將資料序列化為 JSON。
{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}
由於這會在 Rust 端發生，效能會比用一般的 Python 與 `JSONResponse` 類別來完成好得多。
當使用 `response_model` 或回傳型別時，FastAPI 不會使用 `jsonable_encoder` 來轉換資料（那會較慢），也不會使用 `JSONResponse` 類別。
相反地，它會取用用回應模型（或回傳型別）透過 Pydantic 產生的 JSON 位元組，並直接回傳具備正確 JSON 媒體型別（`application/json`）的 `Response`。
## 注意事項 { #notes }
當你直接回傳 `Response` 時，其資料不會自動被驗證、轉換（序列化）或文件化。
但你仍然可以依照[在 OpenAPI 中的額外回應](additional-responses.md)中的說明進行文件化。
在後續章節中，你會看到如何在仍保有自動資料轉換、文件化等的同時，使用／宣告這些自訂的 `Response`。
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/advanced/response-headers.md
================================================
# 回應標頭 { #response-headers }
## 使用 `Response` 參數 { #use-a-response-parameter }
你可以在你的*路徑操作函式（path operation function）*中宣告一個 `Response` 型別的參數（就像處理 Cookie 一樣）。
然後你可以在那個*暫時性的* `Response` 物件上設定標頭。
{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002_py310.py hl[1, 7:8] *}
接著你可以像平常一樣回傳任何你需要的物件（`dict`、資料庫模型等）。
如果你宣告了 `response_model`，它仍會用來過濾並轉換你回傳的物件。
FastAPI 會使用那個暫時性的回應來擷取標頭（還有 Cookie 與狀態碼），並把它們放到最終回應中；最終回應包含你回傳的值，且會依任何 `response_model` 進行過濾。
你也可以在依賴中宣告 `Response` 參數，並在其中設定標頭（與 Cookie）。
## 直接回傳 `Response` { #return-a-response-directly }
當你直接回傳 `Response` 時，也能加入標頭。
依照[直接回傳 Response](response-directly.md)中的說明建立回應，並把標頭作為額外參數傳入：
{* ../../docs_src/response_headers/tutorial001_py310.py hl[10:12] *}
/// note | 技術細節
你也可以使用 `from starlette.responses import Response` 或 `from starlette.responses import JSONResponse`。
為了方便開發者，FastAPI 提供與 `starlette.responses` 相同的內容於 `fastapi.responses`。但大多數可用的回應類型其實直接來自 Starlette。
由於 `Response` 常用來設定標頭與 Cookie，FastAPI 也在 `fastapi.Response` 提供了它。
///
## 自訂標頭 { #custom-headers }
請記住，專有的自訂標頭可以[使用 `X-` 前綴](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers)來新增。
但如果你有自訂標頭並希望瀏覽器端的客戶端能看見它們，你需要把這些標頭加入到 CORS 設定中（詳見 [CORS（跨來源資源共用）](../tutorial/cors.md)），使用在[Starlette 的 CORS 文件](https://www.starlette.dev/middleware/#corsmiddleware)中記載的 `expose_headers` 參數。
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FILE: docs/zh-hant/docs/advanced/security/http-basic-auth.md
================================================
# HTTP 基本認證 { #http-basic-auth }
在最簡單的情況下，你可以使用 HTTP Basic 認證。
在 HTTP Basic 認證中，應用程式會期待一個包含使用者名稱與密碼的標頭。
如果沒有接收到，會回傳 HTTP 401「Unauthorized」錯誤。
並回傳一個 `WWW-Authenticate` 標頭，其值為 `Basic`，以及可選的 `realm` 參數。
這會告訴瀏覽器顯示內建的使用者名稱與密碼提示視窗。
接著，當你輸入該使用者名稱與密碼時，瀏覽器會自動在標頭中送出它們。
## 簡單的 HTTP 基本認證 { #simple-http-basic-auth }
- 匯入 `HTTPBasic` 與 `HTTPBasicCredentials`。
- 使用 `HTTPBasic` 建立一個「`security` scheme」。
- 在你的*路徑操作*中以依賴的方式使用該 `security`。
- 它會回傳一個 `HTTPBasicCredentials` 型別的物件：
- 其中包含傳來的 `username` 與 `password`。
{* ../../docs_src/security/tutorial006_an_py310.py hl[4,8,12] *}
當你第一次嘗試開啟該 URL（或在文件中點擊 "Execute" 按鈕）時，瀏覽器會要求輸入你的使用者名稱與密碼：
## 檢查使用者名稱 { #check-the-username }
以下是一個更完整的範例。
使用一個依賴來檢查使用者名稱與密碼是否正確。
為此，使用 Python 標準模組 [`secrets`](https://docs.python.org/3/library/secrets.html) 來比對使用者名稱與密碼。
`secrets.compare_digest()` 需要接收 `bytes`，或是只包含 ASCII 字元（英文字符）的 `str`。這表示它無法處理像 `á` 這樣的字元，例如 `Sebastián`。
為了處理這點，我們會先將 `username` 與 `password` 以 UTF-8 編碼成 `bytes`。
接著我們可以使用 `secrets.compare_digest()` 來確認 `credentials.username` 等於 `"stanleyjobson"`，而 `credentials.password` 等於 `"swordfish"`。
{* ../../docs_src/security/tutorial007_an_py310.py hl[1,12:24] *}
這大致等同於：
```Python
if not (credentials.username == "stanleyjobson") or not (credentials.password == "swordfish"):
# 回傳錯誤
...
```
但藉由使用 `secrets.compare_digest()`，可以防禦一種稱為「計時攻擊」的攻擊。
### 計時攻擊 { #timing-attacks }
什麼是「計時攻擊」呢？
想像有攻擊者在嘗試猜測使用者名稱與密碼。
他們送出一個帶有使用者名稱 `johndoe` 與密碼 `love123` 的請求。
接著，你的應用程式中的 Python 程式碼等同於：
```Python
if "johndoe" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
...
```
當 Python 比較 `johndoe` 的第一個 `j` 與 `stanleyjobson` 的第一個 `s` 時，會立刻回傳 `False`，因為已經知道兩個字串不同，覺得「沒必要浪費計算資源繼續比較剩下的字元」。你的應用程式便會回應「Incorrect username or password」。
但接著攻擊者改用使用者名稱 `stanleyjobsox` 與密碼 `love123` 嘗試。
你的應用程式程式碼會做類似：
```Python
if "stanleyjobsox" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
...
```
Python 會必須先比較完整的 `stanleyjobso`（在 `stanleyjobsox` 與 `stanleyjobson` 之中都一樣），才會發現兩個字串不同。因此回覆「Incorrect username or password」會多花一些微秒。
#### 回應時間幫了攻擊者 { #the-time-to-answer-helps-the-attackers }
此時，透過觀察伺服器回覆「Incorrect username or password」多花了幾個微秒，攻擊者就知道他們有某些地方猜對了，前幾個字母是正確的。
接著他們會再嘗試，知道它更可能接近 `stanleyjobsox` 而不是 `johndoe`。
#### 「專業」的攻擊 { #a-professional-attack }
當然，攻擊者不會手動嘗試這一切，他們會寫程式來做，可能每秒進行上千或上百萬次測試，一次只多猜中一個正確字母。
但這樣做，幾分鐘或幾小時內，他們就能在我們應用程式「協助」下，僅靠回應時間就猜出正確的使用者名稱與密碼。
#### 用 `secrets.compare_digest()` 修正 { #fix-it-with-secrets-compare-digest }
但在我們的程式碼中實際使用的是 `secrets.compare_digest()`。
簡而言之，將 `stanleyjobsox` 與 `stanleyjobson` 比較所花的時間，會與將 `johndoe` 與 `stanleyjobson` 比較所花的時間相同；密碼也一樣。
如此一來，在應用程式程式碼中使用 `secrets.compare_digest()`，就能安全地防禦這整類的安全攻擊。
### 回傳錯誤 { #return-the-error }
在偵測到憑證不正確之後，回傳一個狀態碼為 401 的 `HTTPException`（與未提供憑證時相同），並加上 `WWW-Authenticate` 標頭，讓瀏覽器再次顯示登入提示：
{* ../../docs_src/security/tutorial007_an_py310.py hl[26:30] *}
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/advanced/security/index.md
================================================
# 進階安全性 { #advanced-security }
## 額外功能 { #additional-features }
除了[教學 - 使用者指南：安全性](../../tutorial/security/index.md)中涵蓋的內容外，還有一些用來處理安全性的額外功能。
/// tip
以下各節**不一定是「進階」**內容。
而且你的情境很可能可以在其中找到解決方案。
///
## 請先閱讀教學 { #read-the-tutorial-first }
以下各節假設你已閱讀主要的[教學 - 使用者指南：安全性](../../tutorial/security/index.md)。
它們都建立在相同的概念之上，但提供一些額外的功能。
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FILE: docs/zh-hant/docs/advanced/security/oauth2-scopes.md
================================================
# OAuth2 範圍（scopes） { #oauth2-scopes }
你可以直接在 FastAPI 中使用 OAuth2 的 scopes，已整合可無縫運作。
這能讓你在 OpenAPI 應用（以及 API 文件）中，依照 OAuth2 標準，實作更細粒度的權限系統。
帶有 scopes 的 OAuth2 是許多大型身分驗證提供者（如 Facebook、Google、GitHub、Microsoft、X（Twitter）等）所使用的機制。他們用它來為使用者與應用程式提供特定權限。
每次你「使用」Facebook、Google、GitHub、Microsoft、X（Twitter）「登入」時，那個應用就是在使用帶有 scopes 的 OAuth2。
在本節中，你將看到如何在你的 FastAPI 應用中，用同樣的帶有 scopes 的 OAuth2 管理驗證與授權。
/// warning
這一節算是進階內容。如果你剛開始，可以先跳過。
你不一定需要 OAuth2 scopes，你可以用任何你想要的方式處理驗證與授權。
但帶有 scopes 的 OAuth2 可以很漂亮地整合進你的 API（透過 OpenAPI）與 API 文件。
無論如何，你仍然會在程式碼中，依你的需求，強制檢查那些 scopes，或其他任何安全性／授權需求。
在許多情況下，帶有 scopes 的 OAuth2 可能有點大材小用。
但如果你確定需要，或是好奇，請繼續閱讀。
///
## OAuth2 scopes 與 OpenAPI { #oauth2-scopes-and-openapi }
OAuth2 規格將「scopes」定義為以空白分隔的一串字串列表。
每個字串的內容可以有任意格式，但不應包含空白。
這些 scopes 代表「權限」。
在 OpenAPI（例如 API 文件）中，你可以定義「security schemes」。
當某個 security scheme 使用 OAuth2 時，你也可以宣告並使用 scopes。
每個「scope」就是一個（不含空白的）字串。
它們通常用來宣告特定的安全性權限，例如：
- `users:read` 或 `users:write` 是常見的例子。
- `instagram_basic` 是 Facebook / Instagram 使用的。
- `https://www.googleapis.com/auth/drive` 是 Google 使用的。
/// info
在 OAuth2 中，「scope」只是宣告所需特定權限的一個字串。
是否包含像 `:` 這樣的字元，或是否是一個 URL，都沒差。
那些細節取決於實作。
對 OAuth2 而言，它們就是字串。
///
## 全局概觀 { #global-view }
先快速看看相對於主教學「使用密碼（與雜湊）、Bearer 與 JWT token 的 OAuth2」的差異（[OAuth2 with Password (and hashing), Bearer with JWT tokens](../../tutorial/security/oauth2-jwt.md)）。現在加入了 OAuth2 scopes：
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[5,9,13,47,65,106,108:116,122:126,130:136,141,157] *}
接著我們一步一步檢視這些變更。
## OAuth2 安全性方案 { #oauth2-security-scheme }
第一個變更是：我們現在宣告了帶有兩個可用 scope 的 OAuth2 安全性方案，`me` 與 `items`。
參數 `scopes` 接收一個 `dict`，以各 scope 為鍵、其描述為值：
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[63:66] *}
由於現在宣告了這些 scopes，當你登入／授權時，它們會出現在 API 文件中。
你可以選擇要授予哪些 scopes 存取權：`me` 與 `items`。
這與你使用 Facebook、Google、GitHub 等登入時所授與權限的機制相同：
## 內含 scopes 的 JWT token { #jwt-token-with-scopes }
現在，修改 token 的路徑操作以回傳所請求的 scopes。
我們仍然使用相同的 `OAuth2PasswordRequestForm`。它包含屬性 `scopes`，其為 `list` 的 `str`，列出請求中收到的每個 scope。
並且我們將這些 scopes 作為 JWT token 的一部分回傳。
/// danger
為了簡化，這裡我們只是直接把接收到的 scopes 加進 token。
但在你的應用中，為了安全性，你應確保只加入該使用者實際可擁有或你預先定義的 scopes。
///
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[157] *}
## 在路徑操作與相依性中宣告 scopes { #declare-scopes-in-path-operations-and-dependencies }
現在我們宣告 `/users/me/items/` 這個路徑操作需要 `items` 這個 scope。
為此，我們從 `fastapi` 匯入並使用 `Security`。
你可以使用 `Security` 來宣告相依性（就像 `Depends`），但 `Security` 也能接收參數 `scopes`，其為 scopes（字串）的列表。
在這裡，我們將相依函式 `get_current_active_user` 傳給 `Security`（就像使用 `Depends` 一樣）。
但同時也傳入一個 `list` 的 scopes，這裡只有一個 scope：`items`（當然也可以有更多）。
而相依函式 `get_current_active_user` 也能宣告子相依性，不只用 `Depends`，也能用 `Security`。它宣告了自己的子相依函式（`get_current_user`），並加入更多 scope 要求。
在這個例子中，它要求 `me` 這個 scope（也可以要求多個）。
/// note
你不一定需要在不同地方加上不同的 scopes。
我們在這裡這樣做，是為了示範 FastAPI 如何處理在不同層級宣告的 scopes。
///
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[5,141,172] *}
/// info | 技術細節
`Security` 其實是 `Depends` 的子類別，僅多了一個我們稍後會看到的參數。
改用 `Security` 而不是 `Depends`，能讓 FastAPI 知道可以宣告安全性 scopes、在內部使用它們，並用 OpenAPI 文件化 API。
另外，當你從 `fastapi` 匯入 `Query`、`Path`、`Depends`、`Security` 等時，實際上它們是回傳特殊類別的函式。
///
## 使用 `SecurityScopes` { #use-securityscopes }
現在更新相依性 `get_current_user`。
上面的相依性就是使用它。
這裡我們使用先前建立的相同 OAuth2 scheme，並將其宣告為相依性：`oauth2_scheme`。
因為此相依函式本身沒有任何 scope 要求，所以我們可以用 `Depends` 搭配 `oauth2_scheme`，當不需要指定安全性 scopes 時就不必用 `Security`。
我們也宣告了一個型別為 `SecurityScopes` 的特殊參數，從 `fastapi.security` 匯入。
這個 `SecurityScopes` 類似於 `Request`（`Request` 用來直接取得請求物件）。
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[9,106] *}
## 使用這些 `scopes` { #use-the-scopes }
參數 `security_scopes` 的型別是 `SecurityScopes`。
它會有屬性 `scopes`，包含一個列表，內含此函式本身與所有使用它為子相依性的相依性所要求的所有 scopes。也就是所有「相依者（dependants）」... 這聽起來可能有點混亂，下面會再解釋。
`security_scopes` 物件（類別 `SecurityScopes`）也提供 `scope_str` 屬性，為一個字串，包含那些以空白分隔的 scopes（我們會用到）。
我們建立一個可在多處重複丟出（`raise`）的 `HTTPException`。
在這個例外中，我們把所需的 scopes（若有）以空白分隔的字串形式（透過 `scope_str`）加入，並將該包含 scopes 的字串放在 `WWW-Authenticate` 標頭中（這是規格的一部分）。
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[106,108:116] *}
## 驗證 `username` 與資料結構 { #verify-the-username-and-data-shape }
我們先確認取得了 `username`，並取出 scopes。
接著用 Pydantic 模型驗證這些資料（捕捉 `ValidationError` 例外），若在讀取 JWT token 或用 Pydantic 驗證資料時出錯，就丟出先前建立的 `HTTPException`。
為此，我們更新了 Pydantic 模型 `TokenData`，加入新屬性 `scopes`。
透過 Pydantic 驗證資料，我們可以確保，例如，scopes 正好是 `list` 的 `str`，而 `username` 是 `str`。
否則若是 `dict` 或其他型別，可能在後續某處使應用壞掉，造成安全風險。
我們也會確認該 `username` 對應的使用者是否存在，否則同樣丟出之前建立的例外。
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[47,117:129] *}
## 驗證 `scopes` { #verify-the-scopes }
我們現在要驗證，此相依性與所有相依者（包含路徑操作）所要求的所有 scopes，是否都包含在收到的 token 內所提供的 scopes 中；否則就丟出 `HTTPException`。
為此，我們使用 `security_scopes.scopes`，其中包含一個 `list`，列出所有這些 `str` 形式的 scopes。
{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[130:136] *}
## 相依性樹與 scopes { #dependency-tree-and-scopes }
我們再回顧一次這個相依性樹與 scopes。
由於 `get_current_active_user` 相依於 `get_current_user`，因此在 `get_current_active_user` 宣告的 `"me"` 這個 scope 會包含在傳給 `get_current_user` 的 `security_scopes.scopes` 的必須 scopes 清單中。
路徑操作本身也宣告了 `"items"` 這個 scope，因此它也會包含在傳給 `get_current_user` 的 `security_scopes.scopes` 中。
以下是相依性與 scopes 的階層關係：
- 路徑操作 `read_own_items` 具有：
- 需要的 scopes `["items"]`，並有相依性：
- `get_current_active_user`：
- 相依函式 `get_current_active_user` 具有：
- 需要的 scopes `["me"]`，並有相依性：
- `get_current_user`：
- 相依函式 `get_current_user` 具有：
- 自身沒有需要的 scopes。
- 一個使用 `oauth2_scheme` 的相依性。
- 一個型別為 `SecurityScopes` 的 `security_scopes` 參數：
- 這個 `security_scopes` 參數有屬性 `scopes`，其為一個 `list`，包含了上面宣告的所有 scopes，因此：
- 對於路徑操作 `read_own_items`，`security_scopes.scopes` 會包含 `["me", "items"]`。
- 對於路徑操作 `read_users_me`，因為它在相依性 `get_current_active_user` 中被宣告，`security_scopes.scopes` 會包含 `["me"]`。
- 對於路徑操作 `read_system_status`，因為它沒有宣告任何帶 `scopes` 的 `Security`，且其相依性 `get_current_user` 也未宣告任何 `scopes`，所以 `security_scopes.scopes` 會包含 `[]`（空）。
/// tip
這裡重要且「神奇」的是：`get_current_user` 在每個路徑操作中，會有不同的 `scopes` 清單需要檢查。
這完全取決於該路徑操作與其相依性樹中每個相依性所宣告的 `scopes`。
///
## 更多關於 `SecurityScopes` 的細節 { #more-details-about-securityscopes }
你可以在任意位置、多個地方使用 `SecurityScopes`，它不需要位於「根」相依性。
它會永遠帶有對於「該特定」路徑操作與「該特定」相依性樹中，目前 `Security` 相依性所宣告的安全性 scopes（以及所有相依者）：
因為 `SecurityScopes` 會擁有由相依者宣告的所有 scopes，你可以在一個集中式相依函式中用它來驗證 token 是否具有所需 scopes，然後在不同路徑操作中宣告不同的 scope 要求。
它們會在每個路徑操作被各自獨立檢查。
## 試用看看 { #check-it }
如果你打開 API 文件，你可以先驗證並指定你要授權的 scopes。
如果你沒有選任何 scope，你仍會「通過驗證」，但當你嘗試存取 `/users/me/` 或 `/users/me/items/` 時，會收到沒有足夠權限的錯誤。你仍能存取 `/status/`。
若你只選了 `me` 而未選 `items`，你能存取 `/users/me/`，但無法存取 `/users/me/items/`。
這就是第三方應用在取得使用者提供的 token 後，嘗試存取上述路徑操作時，會依使用者授與該應用的權限多寡而有不同結果。
## 關於第三方整合 { #about-third-party-integrations }
在這個範例中，我們使用 OAuth2 的「password」流程。
當我們登入自己的應用（可能也有自己的前端）時，這是合適的。
因為我們可以信任它接收 `username` 與 `password`，因為我們掌控它。
但如果你要打造一個讓他人連接的 OAuth2 應用（也就是你要建立一個相當於 Facebook、Google、GitHub 等的身分驗證提供者），你應該使用其他流程之一。
最常見的是 Implicit Flow（隱式流程）。
最安全的是 Authorization Code Flow（授權碼流程），但它需要更多步驟、實作也更複雜。因為較複雜，許多提供者最後會建議使用隱式流程。
/// note
很常見的是，每個身分驗證提供者會用不同的方式命名他們的流程，讓它成為品牌的一部分。
但最終，他們實作的都是相同的 OAuth2 標準。
///
FastAPI 在 `fastapi.security.oauth2` 中提供了所有這些 OAuth2 驗證流程的工具。
## 在裝飾器 `dependencies` 中使用 `Security` { #security-in-decorator-dependencies }
就像你可以在裝飾器的 `dependencies` 參數中定義一個 `Depends` 的 `list` 一樣（詳見[路徑操作裝飾器中的相依性](../../tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md)），你也可以在那裡使用帶有 `scopes` 的 `Security`。
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FILE: docs/zh-hant/docs/advanced/settings.md
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# 設定與環境變數 { #settings-and-environment-variables }
在許多情況下，你的應用程式可能需要一些外部設定或組態，例如密鑰、資料庫憑證、電子郵件服務的憑證等。
這些設定大多是可變的（可能會改變），像是資料庫 URL。也有許多可能是敏感資訊，例如密鑰。
因此，通常會透過環境變數提供這些設定，讓應用程式去讀取。
/// tip
若想了解環境變數，你可以閱讀[環境變數](../environment-variables.md)。
///
## 型別與驗證 { #types-and-validation }
這些環境變數只能處理文字字串，因為它們在 Python 之外，必須與其他程式與系統的其餘部分相容（甚至跨作業系統，如 Linux、Windows、macOS）。
這表示在 Python 中自環境變數讀取到的任何值都會是 `str`，而任何轉型成其他型別或驗證都必須在程式碼中完成。
## Pydantic `Settings` { #pydantic-settings }
幸好，Pydantic 提供了很好的工具，可用來處理由環境變數而來的設定：[Pydantic：設定管理](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/)。
### 安裝 `pydantic-settings` { #install-pydantic-settings }
首先，請先建立你的[虛擬環境](../virtual-environments.md)，啟用它，然後安裝 `pydantic-settings` 套件：
接著，開啟子應用程式的文件：[http://127.0.0.1:8000/subapi/docs](http://127.0.0.1:8000/subapi/docs)。
你會看到子應用程式的自動 API 文件，只包含它自己的*路徑操作*，而且都在正確的子路徑前綴 `/subapi` 之下：
如果你嘗試在任一介面中互動，它們都會正常運作，因為瀏覽器能與各自的應用程式或子應用程式通訊。
### 技術細節：`root_path` { #technical-details-root-path }
當你像上面那樣掛載子應用程式時，FastAPI 會使用 ASGI 規範中的一個機制 `root_path`，將子應用程式的掛載路徑告知它。
如此一來，子應用程式就會知道在文件 UI 使用該路徑前綴。
而且子應用程式也能再掛載自己的子應用程式，一切都能正確運作，因為 FastAPI 會自動處理所有這些 `root_path`。
你可以在[在代理伺服器之後](behind-a-proxy.md)一節中進一步了解 `root_path` 與如何顯式使用它。
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FILE: docs/zh-hant/docs/advanced/templates.md
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# 模板 { #templates }
你可以在 **FastAPI** 中使用任意你想要的模板引擎。
常見的選擇是 Jinja2，與 Flask 與其他工具所使用的一樣。
有一些工具可讓你輕鬆設定，並可直接在你的 **FastAPI** 應用程式中使用（由 Starlette 提供）。
## 安裝相依套件 { #install-dependencies }
請先建立一個[虛擬環境](../virtual-environments.md)、啟用它，然後安裝 `jinja2`：
你可以在輸入框輸入訊息並送出：
你的 **FastAPI** 應用會透過 WebSockets 回應：
你可以傳送（與接收）多則訊息：
而且它們都會使用同一個 WebSocket 連線。
## 使用 `Depends` 與其他功能 { #using-depends-and-others }
在 WebSocket 端點中，你可以從 `fastapi` 匯入並使用：
* `Depends`
* `Security`
* `Cookie`
* `Header`
* `Path`
* `Query`
它們的運作方式與其他 FastAPI 端點/*路徑操作* 相同：
{* ../../docs_src/websockets_/tutorial002_an_py310.py hl[68:69,82] *}
/// info
因為這是 WebSocket，拋出 `HTTPException` 並沒有意義，因此我們改為拋出 `WebSocketException`。
你可以使用規範中定義的[有效關閉代碼](https://tools.ietf.org/html/rfc6455#section-7.4.1)之一。
///
### 用依賴試用 WebSocket { #try-the-websockets-with-dependencies }
執行你的應用：
## 處理斷線與多個用戶端 { #handling-disconnections-and-multiple-clients }
當 WebSocket 連線關閉時，`await websocket.receive_text()` 會拋出 `WebSocketDisconnect` 例外，你可以像範例中那樣捕捉並處理。
{* ../../docs_src/websockets_/tutorial003_py310.py hl[79:81] *}
試用方式：
* 用多個瀏覽器分頁開啟該應用。
* 從每個分頁傳送訊息。
* 然後關閉其中一個分頁。
這會引發 `WebSocketDisconnect` 例外，其他所有用戶端都會收到類似以下的訊息：
```
Client #1596980209979 left the chat
```
/// tip
上面的應用是一個極簡範例，用來示範如何處理並向多個 WebSocket 連線廣播訊息。
但請注意，因為所有狀態都在記憶體中的單一 list 裡管理，它只會在該程序執行期間生效，且僅適用於單一程序。
如果你需要一個容易與 FastAPI 整合、但更健壯，且可由 Redis、PostgreSQL 等後端支援的方案，請參考 [encode/broadcaster](https://github.com/encode/broadcaster)。
///
## 更多資訊 { #more-info }
想了解更多選項，請參考 Starlette 的文件：
* [`WebSocket` 類別](https://www.starlette.dev/websockets/)。
* [以類別為基礎的 WebSocket 處理](https://www.starlette.dev/endpoints/#websocketendpoint)。
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FILE: docs/zh-hant/docs/advanced/wsgi.md
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# 包含 WSGI：Flask、Django 等 { #including-wsgi-flask-django-others }
你可以像在 [子應用程式 - 掛載](sub-applications.md)、[在 Proxy 後方](behind-a-proxy.md) 中所見那樣掛載 WSGI 應用。
為此，你可以使用 `WSGIMiddleware` 來包住你的 WSGI 應用，例如 Flask、Django 等。
## 使用 `WSGIMiddleware` { #using-wsgimiddleware }
/// info
這需要先安裝 `a2wsgi`，例如使用 `pip install a2wsgi`。
///
你需要從 `a2wsgi` 匯入 `WSGIMiddleware`。
然後用該 middleware 包住 WSGI（例如 Flask）應用。
接著把它掛載到某個路徑下。
{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py310.py hl[1,3,23] *}
/// note
先前建議使用來自 `fastapi.middleware.wsgi` 的 `WSGIMiddleware`，但現在已棄用。
建議改用 `a2wsgi` 套件。用法保持相同。
只要確保已安裝 `a2wsgi`，並從 `a2wsgi` 正確匯入 `WSGIMiddleware` 即可。
///
## 試試看 { #check-it }
現在，位於路徑 `/v1/` 底下的所有請求都會由 Flask 應用處理。
其餘則由 **FastAPI** 處理。
如果你啟動它並前往 [http://localhost:8000/v1/](http://localhost:8000/v1/)，你會看到來自 Flask 的回應：
```txt
Hello, World from Flask!
```
如果你前往 [http://localhost:8000/v2](http://localhost:8000/v2)，你會看到來自 FastAPI 的回應：
```JSON
{
"message": "Hello World"
}
```
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FILE: docs/zh-hant/docs/alternatives.md
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# 替代方案、靈感與比較 { #alternatives-inspiration-and-comparisons }
啟發 FastAPI 的來源、與其他方案的比較，以及從中學到的內容。
## 介紹 { #intro }
沒有前人的工作，就不會有 **FastAPI**。
在它誕生之前，已經有許多工具啟發了它的設計。
我多年來一直避免打造新框架。起初我嘗試用許多不同的框架、外掛與工具，來實作 **FastAPI** 涵蓋的所有功能。
但在某個時間點，除了創建一個能提供所有這些功能、汲取前人工具的優點，並以最佳方式組合起來、同時運用過去甚至不存在的語言特性（Python 3.6+ 的型別提示）之外，已別無他法。
## 先前的工具 { #previous-tools }
### [Django](https://www.djangoproject.com/) { #django }
它是最受歡迎且廣受信任的 Python 框架。像 Instagram 等系統就是用它打造的。
它與關聯式資料庫（如 MySQL 或 PostgreSQL）相對緊密耦合，因此要以 NoSQL 資料庫（如 Couchbase、MongoDB、Cassandra 等）作為主要儲存引擎並不容易。
它一開始是為在後端產生 HTML 而設計，而非為了建立提供現代前端（如 React、Vue.js、Angular）或其他系統（如 IoT 裝置）使用的 API。
### [Django REST Framework](https://www.django-rest-framework.org/) { #django-rest-framework }
Django REST framework 的目標是成為一套在 Django 之上構建 Web API 的彈性工具組，以強化其 API 能力。
它被 Mozilla、Red Hat、Eventbrite 等眾多公司使用。
它是「自動 API 文件」的早期典範之一，而這正是啟發我「尋找」**FastAPI** 的第一個想法。
/// note
Django REST Framework 由 Tom Christie 創建。他同時也是 Starlette 與 Uvicorn 的作者，而 **FastAPI** 就是建立在它們之上。
///
/// check | 啟發 **FastAPI**
提供自動化的 API 文件網頁使用者介面。
///
### [Flask](https://flask.palletsprojects.com) { #flask }
Flask 是一個「微框架」，它不包含資料庫整合，也沒有像 Django 那樣內建許多功能。
這種簡單與彈性，讓你可以把 NoSQL 資料庫作為主要的資料儲存系統。
由於它非常簡單，學起來相對直觀，儘管文件在某些地方會變得較技術性。
它也常用於其他不一定需要資料庫、使用者管理或 Django 內建眾多功能的應用程式。雖然這些功能中的許多都可以用外掛新增。
這種元件的解耦，以及作為可擴充以精準滿足需求的「微框架」，是我想要保留的關鍵特性。
基於 Flask 的簡潔，它看起來很適合用來構建 API。接下來要找的，就是 Flask 世界裡的「Django REST Framework」。
/// check | 啟發 **FastAPI**
成為一個微框架，讓所需的工具與元件能輕鬆搭配組合。
具備簡單、易用的路由系統。
///
### [Requests](https://requests.readthedocs.io) { #requests }
**FastAPI** 其實不是 **Requests** 的替代品。兩者的範疇截然不同。
在 FastAPI 應用程式「內部」使用 Requests 其實很常見。
儘管如此，FastAPI 仍從 Requests 得到了不少啟發。
**Requests** 是一個「與 API 互動」（作為用戶端）的程式庫，而 **FastAPI** 是一個「建立 API」（作為伺服端）的程式庫。
它們大致位於相反兩端，彼此互補。
Requests 設計非常簡單直觀、容易使用，且有合理的預設值。同時它也非常強大且可自訂。
因此，如其官網所言：
> Requests is one of the most downloaded Python packages of all time
用法非常簡單。例如，發出一個 `GET` 請求，你會寫：
```Python
response = requests.get("http://example.com/some/url")
```
相對地，FastAPI 的 API 路徑操作（path operation）可能像這樣：
```Python hl_lines="1"
@app.get("/some/url")
def read_url():
return {"message": "Hello World"}
```
看看 `requests.get(...)` 與 `@app.get(...)` 的相似之處。
/// check | 啟發 **FastAPI**
* 擁有簡單直觀的 API。
* 直接使用 HTTP 方法名稱（操作），以直接、直觀的方式表達。
* 具備合理的預設值，同時提供強大的自訂能力。
///
### [Swagger](https://swagger.io/) / [OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/) { #swagger-openapi }
我想從 Django REST Framework 得到的主要功能是自動 API 文件。
後來我發現有一個使用 JSON（或 YAML，JSON 的延伸）來描述 API 的標準，叫做 Swagger。
而且已有對 Swagger API 的網頁使用者介面。因此，只要能為 API 產生 Swagger 文件，就可以自動使用這個網頁介面。
之後 Swagger 交由 Linux 基金會管理，並更名為 OpenAPI。
因此，談到 2.0 版時常說「Swagger」，而 3+ 版則是「OpenAPI」。
/// check | 啟發 **FastAPI**
採用並使用開放的 API 規格標準，而非自訂格式。
並整合基於標準的使用者介面工具：
* [Swagger UI](https://github.com/swagger-api/swagger-ui)
* [ReDoc](https://github.com/Rebilly/ReDoc)
選擇這兩個是因為它們相當受歡迎且穩定，但稍加搜尋，你會發現有數十種 OpenAPI 的替代使用者介面（都能與 **FastAPI** 一起使用）。
///
### Flask 的 REST 框架 { #flask-rest-frameworks }
有幾個 Flask 的 REST 框架，但在投入時間調查後，我發現許多已停止維護或被棄置，且存在一些關鍵問題使之不適用。
### [Marshmallow](https://marshmallow.readthedocs.io/en/stable/) { #marshmallow }
API 系統需要的主要功能之一是資料「序列化」，也就是把程式中的資料（Python）轉成能透過網路傳輸的形式。例如，將含有資料庫資料的物件轉成 JSON 物件、把 `datetime` 物件轉成字串等等。
API 需要的另一個重要功能是資料驗證，確保資料在特定條件下有效。例如，某個欄位必須是 `int`，而不是隨便的字串。這對於輸入資料特別有用。
沒有資料驗證系統的話，你就得在程式碼中手動逐一檢查。
這些功能正是 Marshmallow 所要提供的。它是很棒的函式庫，我之前也大量使用。
但它誕生於 Python 型別提示出現之前。因此，為了定義每個 結構（schema），你需要使用 Marshmallow 提供的特定工具與類別。
/// check | 啟發 **FastAPI**
用程式碼定義能自動提供資料型別與驗證的「schemas」。
///
### [Webargs](https://webargs.readthedocs.io/en/latest/) { #webargs }
API 所需的另一項大功能，是從傳入請求中解析資料。
Webargs 是在多個框架（包含 Flask）之上提供該功能的工具。
它底層使用 Marshmallow 來做資料驗證，且由同一群開發者建立。
它是一個很棒的工具，在有 **FastAPI** 之前我也經常使用。
/// info
Webargs 由與 Marshmallow 相同的開發者創建。
///
/// check | 啟發 **FastAPI**
自動驗證傳入請求資料。
///
### [APISpec](https://apispec.readthedocs.io/en/stable/) { #apispec }
Marshmallow 與 Webargs 以外掛提供驗證、解析與序列化。
但文件仍然缺失，於是 APISpec 出現了。
它是多個框架的外掛（Starlette 也有對應外掛）。
它的作法是：你在處理路由的每個函式的 docstring 中，用 YAML 格式撰寫結構定義。
然後它會產生 OpenAPI schemas。
在 Flask、Starlette、Responder 等框架中都是這樣運作。
但這又帶來一個問題：在 Python 字串中（大型 YAML）加入一段微語法。
編輯器幫不上太多忙。而且如果我們修改了參數或 Marshmallow 的 schemas 卻忘了同步修改 YAML docstring，產生的結構就會過時。
/// info
APISpec 由與 Marshmallow 相同的開發者創建。
///
/// check | 啟發 **FastAPI**
支援 API 的開放標準 OpenAPI。
///
### [Flask-apispec](https://flask-apispec.readthedocs.io/en/latest/) { #flask-apispec }
這是一個 Flask 外掛，把 Webargs、Marshmallow 與 APISpec 串在一起。
它使用 Webargs 與 Marshmallow 的資訊，透過 APISpec 自動產生 OpenAPI 結構。
它是個很棒但被低估的工具。它理應比許多 Flask 外掛更受歡迎，可能因為它的文件過於簡潔與抽象。
這解決了在 Python 文件字串中撰寫 YAML（另一種語法）的问题。
在打造 **FastAPI** 前，我最喜歡的後端技術組合就是 Flask、Flask-apispec、Marshmallow 與 Webargs。
使用它促成了數個 Flask 全端（full-stack）產生器。這些是我（以及若干外部團隊）至今主要使用的技術組合：
* [https://github.com/tiangolo/full-stack](https://github.com/tiangolo/full-stack)
* [https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchbase](https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchbase)
* [https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchdb](https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchdb)
而這些全端產生器，也成為了 [**FastAPI** 專案產生器](project-generation.md) 的基礎。
/// info
Flask-apispec 由與 Marshmallow 相同的開發者創建。
///
/// check | 啟發 **FastAPI**
從定義序列化與驗證的相同程式碼，自動產生 OpenAPI 結構（schema）。
///
### [NestJS](https://nestjs.com/)（與 [Angular](https://angular.io/)） { #nestjs-and-angular }
這甚至不是 Python。NestJS 是受 Angular 啟發的 JavaScript（TypeScript）NodeJS 框架。
它達成的效果與 Flask-apispec 能做的有點相似。
它有一套受 Angular 2 啟發的整合式相依性注入（Dependency Injection）系統。需要預先註冊「可注入」元件（就像我所知的其他相依性注入系統一樣），因此會增加冗長與重複程式碼。
由於參數以 TypeScript 型別描述（與 Python 型別提示相似），編輯器支援相當不錯。
但因為 TypeScript 的型別在編譯成 JavaScript 後不會被保留，它無法僅靠型別同時定義驗證、序列化與文件。由於這點以及部分設計決定，若要取得驗證、序列化與自動結構產生，就需要在許多地方加上裝飾器，因此會相當冗長。
它無法很好地處理巢狀模型。若請求的 JSON 主體中有內層欄位，且這些內層欄位又是巢狀 JSON 物件，就無法被妥善地文件化與驗證。
/// check | 啟發 **FastAPI**
使用 Python 型別以獲得優秀的編輯器支援。
提供強大的相依性注入系統，並想辦法將重複程式碼降到最低。
///
### [Sanic](https://sanic.readthedocs.io/en/latest/) { #sanic }
它是最早基於 `asyncio` 的極高速 Python 框架之一，並做得很像 Flask。
/// note | 技術細節
它使用 [`uvloop`](https://github.com/MagicStack/uvloop) 取代預設的 Python `asyncio` 事件圈。這也是它如此之快的原因。
它明顯啟發了 Uvicorn 與 Starlette，而在公開的基準測試中，它們目前比 Sanic 更快。
///
/// check | 啟發 **FastAPI**
想辦法達到瘋狂的效能。
這就是為什麼 **FastAPI** 建立於 Starlette 之上，因為它是可用的最快框架（由第三方評測）。
///
### [Falcon](https://falconframework.org/) { #falcon }
Falcon 是另一個高效能 Python 框架，設計上極簡，並作為其他框架（如 Hug）的基礎。
它設計為函式接收兩個參數，一個是「request」，一個是「response」。然後你從 request「讀取」資料、往 response「寫入」資料。由於這種設計，無法使用標準的 Python 型別提示，直接以函式參數宣告請求參數與主體。
因此，資料驗證、序列化與文件必須以程式碼手動完成，無法自動化。或者需在 Falcon 之上實作另一層框架（如 Hug）。其他受 Falcon 設計啟發的框架也有同樣的區別：將 request 與 response 物件作為參數。
/// check | 啟發 **FastAPI**
設法取得優秀的效能。
連同 Hug（Hug 建立於 Falcon 之上）一起，也啟發 **FastAPI** 在函式中宣告一個 `response` 參數。
不過在 FastAPI 中它是可選的，主要用來設定標頭、Cookie 與替代狀態碼。
///
### [Molten](https://moltenframework.com/) { #molten }
我在 **FastAPI** 打造的早期發現了 Molten。它有一些相當類似的想法：
* 基於 Python 型別提示。
* 從這些型別取得驗證與文件。
* 相依性注入系統。
它沒有使用像 Pydantic 這樣的第三方資料驗證、序列化與文件庫，而是有自己的。因此，這些資料型別定義較不容易重複使用。
它需要更為冗長的設定。而且因為它基於 WSGI（而非 ASGI），並未設計來享受如 Uvicorn、Starlette、Sanic 等工具所提供的高效能。
其相依性注入系統需要預先註冊依賴，並且依據宣告的型別來解析依賴。因此，無法宣告多個能提供相同型別的「元件」。
路由需要在單一地方宣告，使用在其他地方宣告的函式（而不是用可以直接放在端點處理函式上方的裝飾器）。這更接近 Django 的作法，而不是 Flask（與 Starlette）的作法。它在程式碼中分離了其實相當緊密耦合的事物。
/// check | 啟發 **FastAPI**
用模型屬性的「預設值」來定義資料型別的額外驗證。這提升了編輯器支援，而這在當時的 Pydantic 還不支援。
這實際上也啟發了 Pydantic 的部分更新，以支援相同的驗證宣告風格（這些功能現在已在 Pydantic 中可用）。
///
### [Hug](https://github.com/hugapi/hug) { #hug }
Hug 是最早使用 Python 型別提示來宣告 API 參數型別的框架之一。這是個很棒的點子，也啟發了其他工具。
它在宣告中使用自訂型別而非標準 Python 型別，但仍然是巨大的一步。
它也是最早能以 JSON 產出自訂結構、描述整個 API 的框架之一。
它不是基於 OpenAPI 與 JSON Schema 等標準。因此，與其他工具（如 Swagger UI）的整合並不直覺。但它仍是一個非常創新的想法。
它有個有趣、少見的功能：同一個框架可同時建立 API 與 CLI。
由於它基於同步 Python 網頁框架的舊標準（WSGI），無法處理 WebSocket 與其他功能，儘管效能仍然很高。
/// info
Hug 由 Timothy Crosley 創建，他同時也是 [`isort`](https://github.com/timothycrosley/isort) 的作者，一個自動排序 Python 匯入的好工具。
///
/// check | 啟發 **FastAPI** 的想法
Hug 啟發了 APIStar 的部分設計，也是我覺得最有前景的工具之一，與 APIStar 並列。
Hug 啟發 **FastAPI** 使用 Python 型別提示宣告參數，並自動產生定義 API 的結構。
Hug 啟發 **FastAPI** 在函式中宣告 `response` 參數以設定標頭與 Cookie。
///
### [APIStar](https://github.com/encode/apistar) (<= 0.5) { #apistar-0-5 }
在決定打造 **FastAPI** 之前，我找到了 **APIStar** 伺服器。它幾乎具備我所尋找的一切，而且設計很出色。
它是我見過最早使用 Python 型別提示來宣告參數與請求的框架實作之一（早於 NestJS 與 Molten）。我與 Hug 幾乎在同時間發現它。不過 APIStar 使用的是 OpenAPI 標準。
它基於相同的型別提示，在多處自動進行資料驗證、資料序列化與 OpenAPI 結構產生。
主體結構（body schema）的定義並未使用像 Pydantic 那樣的 Python 型別提示，更像 Marshmallow，因此編輯器支援沒有那麼好，但整體而言，APIStar 是當時最好的選擇。
它在當時的效能評測中名列前茅（僅被 Starlette 超越）。
一開始它沒有自動 API 文件的網頁 UI，但我知道我可以替它加上 Swagger UI。
它有相依性注入系統。需要預先註冊元件，與上面提到的其他工具相同。不過這仍是很棒的功能。
我從未能在完整專案中使用它，因為它沒有安全性整合，所以無法取代我用 Flask-apispec 全端產生器所擁有的全部功能。我曾把新增該功能的 pull request 放在待辦清單中。
但之後，專案的重心改變了。
它不再是 API 網頁框架，因為作者需要專注於 Starlette。
現在的 APIStar 是一套用於驗證 OpenAPI 規格的工具，不是網頁框架。
/// info
APIStar 由 Tom Christie 創建。他也創建了：
* Django REST Framework
* Starlette（**FastAPI** 建立於其上）
* Uvicorn（Starlette 與 **FastAPI** 使用）
///
/// check | 啟發 **FastAPI**
存在。
用相同的 Python 型別同時宣告多件事（資料驗證、序列化與文件），並同時提供出色的編輯器支援，這是一個極好的點子。
在長時間尋找並測試多種不同替代方案後，APIStar 是最好的可用選擇。
當 APIStar 不再作為伺服器存在，而 Starlette 誕生並成為更好的基礎時，這成為打造 **FastAPI** 的最後一個靈感。
我將 **FastAPI** 視為 APIStar 的「精神繼承者」，同時基於所有這些先前工具的經驗，改進並擴增了功能、型別系統與其他部分。
///
## **FastAPI** 所採用的工具 { #used-by-fastapi }
### [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) { #pydantic }
Pydantic 是基於 Python 型別提示，定義資料驗證、序列化與文件（使用 JSON Schema）的函式庫。
這讓它非常直覺。
它可與 Marshmallow 相提並論。儘管在效能測試中它比 Marshmallow 更快。而且因為它基於相同的 Python 型別提示，編輯器支援也很出色。
/// check | **FastAPI** 用於
處理所有資料驗證、資料序列化與自動模型文件（基於 JSON Schema）。
**FastAPI** 接著會把這些 JSON Schema 資料放入 OpenAPI 中，此外還有其他許多功能。
///
### [Starlette](https://www.starlette.dev/) { #starlette }
Starlette 是一個輕量的 ASGI 框架／工具集，非常適合用來建構高效能的 asyncio 服務。
它非常簡單直觀。設計上易於擴充，且元件化。
它具備：
* 令人印象深刻的效能。
* WebSocket 支援。
* 行程內（in-process）背景任務。
* 啟動與關閉事件。
* 建立在 HTTPX 上的測試用戶端。
* CORS、GZip、靜態檔案、串流回應。
* Session 與 Cookie 支援。
* 100% 測試涵蓋率。
* 100% 型別註解的程式碼庫。
* 幾乎沒有硬性相依。
Starlette 目前是測試中最快的 Python 框架。僅次於 Uvicorn（它不是框架，而是伺服器）。
Starlette 提供所有網頁微框架的基礎功能。
但它不提供自動的資料驗證、序列化或文件。
這正是 **FastAPI** 在其上方加入的主要功能之一，且全部基於 Python 型別提示（使用 Pydantic）。此外還有相依性注入系統、安全性工具、OpenAPI 結構產生等。
/// note | 技術細節
ASGI 是由 Django 核心團隊成員正在開發的新「標準」。它尚未成為「Python 標準」（PEP），但他們正著手進行中。
儘管如此，它已被多個工具作為「標準」採用。這大幅提升了互通性，例如你可以把 Uvicorn 換成其他 ASGI 伺服器（如 Daphne 或 Hypercorn），或加入相容 ASGI 的工具，如 `python-socketio`。
///
/// check | **FastAPI** 用於
處理所有核心網頁部分，並在其上加上功能。
`FastAPI` 這個類別本身直接繼承自 `Starlette` 類別。
因此，凡是你能用 Starlette 做的事，你都能直接用 **FastAPI** 完成，因為它基本上就是加強版的 Starlette。
///
### [Uvicorn](https://www.uvicorn.dev/) { #uvicorn }
Uvicorn 是基於 uvloop 與 httptools 的極速 ASGI 伺服器。
它不是網頁框架，而是伺服器。例如，它不提供依據路徑路由的工具。這是像 Starlette（或 **FastAPI**）這樣的框架在其上方提供的功能。
它是 Starlette 與 **FastAPI** 推薦使用的伺服器。
/// check | **FastAPI** 建議用作
執行 **FastAPI** 應用的主要網頁伺服器。
你也可以使用 `--workers` 命令列選項，取得非同步的多製程伺服器。
更多細節請見[部署](deployment/index.md)章節。
///
## 效能與速度 { #benchmarks-and-speed }
想了解、比較並看出 Uvicorn、Starlette 與 FastAPI 之間的差異，請參考[效能評測](benchmarks.md)。
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FILE: docs/zh-hant/docs/async.md
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# 並行與 async / await { #concurrency-and-async-await }
有關*路徑操作函式*的 `async def` 語法的細節與非同步 (asynchronous) 程式碼、並行 (concurrency) 與平行 (parallelism) 的一些背景知識。
## 趕時間嗎? { #in-a-hurry }
TL;DR:
如果你正在使用要求你以 `await` 語法呼叫的第三方函式庫，例如：
```Python
results = await some_library()
```
然後，使用 `async def` 宣告你的*路徑操作函式*：
```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
async def read_results():
results = await some_library()
return results
```
/// note | 注意
你只能在 `async def` 建立的函式內使用 `await`。
///
---
如果你使用的是第三方函式庫並且它需要與某些外部資源（例如資料庫、API、檔案系統等）進行通訊，但不支援 `await`（目前大多數資料庫函式庫都是這樣），在這種情況下，你可以像平常一樣使用 `def` 宣告*路徑操作函式*，如下所示：
```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
def results():
results = some_library()
return results
```
---
如果你的應用程式不需要與外部資源進行任何通訊並等待其回應，請使用 `async def`，即使內部不需要使用 `await` 也可以。
---
如果你不確定該用哪個，直接用 `def` 就好。
---
**注意**：你可以在*路徑操作函式*中混合使用 `def` 和 `async def` ，並使用最適合你需求的方式來定義每個函式。FastAPI 會幫你做正確的處理。
無論如何，在上述哪種情況下，FastAPI 仍將以非同步方式運行，並且速度非常快。
但透過遵循上述步驟，它將能進行一些效能最佳化。
## 技術細節 { #technical-details }
現代版本的 Python 支援使用 **「協程」** 的 **`async` 和 `await`** 語法來寫 **「非同步程式碼」**。
接下來我們逐一介紹：
* **非同步程式碼**
* **`async` 和 `await`**
* **協程**
## 非同步程式碼 { #asynchronous-code }
非同步程式碼僅意味著程式語言 💬 有辦法告訴電腦/程式 🤖 在程式碼中的某個點，它 🤖 需要等待某些事情完成。讓我們假設這些事情被稱為「慢速檔案」📝。
因此，在等待「慢速檔案」📝 完成的這段時間，電腦可以去處理一些其他工作。
接著程式 🤖 會在有空檔時回來查看是否有等待的工作已經完成，並執行必要的後續操作。
接下來，它 🤖 完成第一個工作（例如我們的「慢速檔案」📝）並繼續執行相關的所有操作。
這個「等待其他事情」通常指的是一些相對較慢的（與處理器和 RAM 記憶體的速度相比）的 I/O 操作，比如說：
* 透過網路傳送來自用戶端的資料
* 從網路接收來自用戶端的資料
* 從磁碟讀取檔案內容
* 將內容寫入磁碟
* 遠端 API 操作
* 資料庫操作
* 資料庫查詢
* 等等
由於大部分的執行時間都消耗在等待 I/O 操作上，因此這些操作被稱為 "I/O 密集型" 操作。
之所以稱為「非同步」，是因為電腦/程式不需要與那些耗時的任務「同步」，等待任務完成的精確時間，然後才能取得結果並繼續工作。
相反地，非同步系統在任務完成後，可以讓任務稍微等一下（幾微秒），等待電腦/程式完成手頭上的其他工作，然後再回來取得結果繼續進行。
相對於「非同步」（asynchronous），「同步」（synchronous）也常被稱作「順序性」（sequential），因為電腦/程式會依序執行所有步驟，即便這些步驟涉及等待，才會切換到其他任務。
### 並行與漢堡 { #concurrency-and-burgers }
上述非同步程式碼的概念有時也被稱為「並行」，它不同於「平行」。
並行和平行都與 "不同的事情或多或少同時發生" 有關。
但並行和平行之間的細節是完全不同的。
為了理解差異，請想像以下有關漢堡的故事：
### 並行漢堡 { #concurrent-burgers }
你和你的戀人去速食店，排隊等候時，收銀員正在幫排在你前面的人點餐。😍
輪到你了，你給你與你的戀人點了兩個豪華漢堡。🍔🍔
收銀員通知廚房準備你的漢堡（儘管他們還在為前面其他顧客準備食物）。
之後你完成付款。💸
收銀員給你一個號碼牌。
在等待漢堡的同時，你可以與戀人選一張桌子，然後坐下來聊很長一段時間（因為漢堡十分豪華，準備特別費工。）
這段時間，你還能欣賞你的戀人有多麼的可愛、聰明與迷人。✨😍✨
當你和戀人邊聊天邊等待時，你會不時地查看櫃檯上的顯示的號碼，確認是否已經輪到你了。
然後在某個時刻，終於輪到你了。你走到櫃檯，拿了漢堡，然後回到桌子上。
你和戀人享用這頓大餐，整個過程十分開心✨
/// info
漂亮的插畫來自 [Ketrina Thompson](https://www.instagram.com/ketrinadrawsalot)。 🎨
///
---
想像你是故事中的電腦或程式 🤖。
當你排隊時，你在放空😴，等待輪到你，沒有做任何「生產性」的事情。但這沒關係，因為收銀員只是接單（而不是準備食物），所以排隊速度很快。
然後，當輪到你時，你開始做真正「有生產力」的工作，處理菜單，決定你想要什麼，替戀人選擇餐點，付款，確認你給了正確的帳單或信用卡，檢查你是否被正確收費，確認訂單中的項目是否正確等等。
但是，即使你還沒有拿到漢堡，你與收銀員的工作已經「暫停」了 ⏸，因為你必須等待 🕙 漢堡準備好。
但當你離開櫃檯，坐到桌子旁，拿著屬於你的號碼等待時，你可以把注意力 🔀 轉移到戀人身上，並開始「工作」⏯ 🤓——也就是和戀人調情 😍。這時你又開始做一些非常「有生產力」的事情。
接著，收銀員 💁 將你的號碼顯示在櫃檯螢幕上，並告訴你「漢堡已經做好了」。但你不會瘋狂地立刻跳起來，因為顯示的號碼變成了你的。你知道沒有人會搶走你的漢堡，因為你有自己的號碼，他們也有他們的號碼。
所以你會等戀人講完故事（完成當前的工作 ⏯/正在進行的任務 🤓），然後微笑著溫柔地說你要去拿漢堡了 ⏸。
然後你走向櫃檯 🔀，回到已經完成的最初任務 ⏯，拿起漢堡，說聲謝謝，並帶回桌上。這就結束了與櫃檯的互動步驟/任務 ⏹，接下來會產生一個新的任務，「吃漢堡」 🔀 ⏯，而先前的「拿漢堡」任務已經完成了 ⏹。
### 平行漢堡 { #parallel-burgers }
現在，讓我們來想像這裡不是「並行漢堡」，而是「平行漢堡」。
你和戀人一起去吃平行的速食餐。
你們站在隊伍中，前面有幾位（假設有 8 位）既是收銀員又是廚師的員工，他們同時接單並準備餐點。
所有排在你前面的人都在等著他們的漢堡準備好後才會離開櫃檯，因為每位收銀員在接完單後，馬上會去準備漢堡，然後才回來處理下一個訂單。
終於輪到你了，你為你和你的戀人點了兩個非常豪華的漢堡。
你付款了 💸。
收銀員走進廚房準備食物。
你站在櫃檯前等待 🕙，以免其他人先拿走你的漢堡，因為這裡沒有號碼牌系統。
由於你和戀人都忙著不讓別人搶走你的漢堡，等漢堡準備好時，你根本無法專心和戀人互動。😞
這是「同步」(synchronous)工作，你和收銀員/廚師 👨🍳 是「同步化」的。你必須等到 🕙 收銀員/廚師 👨🍳 完成漢堡並交給你的那一刻，否則別人可能會拿走你的餐點。
最終，經過長時間的等待 🕙，收銀員/廚師 👨🍳 拿著漢堡回來了。
你拿著漢堡，和你的戀人回到餐桌。
你們僅僅是吃完漢堡，然後就結束了。⏹
整個過程中沒有太多的談情說愛，因為大部分時間 🕙 都花在櫃檯前等待。😞
/// info
漂亮的插畫來自 [Ketrina Thompson](https://www.instagram.com/ketrinadrawsalot)。 🎨
///
---
在這個平行漢堡的情境下，你是一個程式 🤖 且有兩個處理器（你和戀人），兩者都在等待 🕙 並專注於等待櫃檯上的餐點 🕙，等待的時間非常長。
這家速食店有 8 個處理器（收銀員/廚師）。而並行漢堡店可能只有 2 個處理器（一位收銀員和一位廚師）。
儘管如此，最終的體驗並不是最理想的。😞
---
這是與漢堡類似的故事。🍔
一個更「現實」的例子，想像一間銀行。
直到最近，大多數銀行都有多位出納員 👨💼👨💼👨💼👨💼，以及一條長長的隊伍 🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙。
所有的出納員都在一個接一個地滿足每位客戶的所有需求 👨💼⏯。
你必須長時間排隊 🕙，不然就會失去機會。
所以，你不會想帶你的戀人 😍 一起去銀行辦事 🏦。
### 漢堡結論 { #burger-conclusion }
在「和戀人一起吃速食漢堡」的這個場景中，由於有大量的等待 🕙，使用並行系統 ⏸🔀⏯ 更有意義。
這也是大多數 Web 應用的情況。
許多用戶正在使用你的應用程式，而你的伺服器則在等待 🕙 這些用戶不那麼穩定的網路來傳送請求。
接著，再次等待 🕙 回應。
這種「等待」 🕙 通常以微秒來衡量，但累加起來，最終還是花費了很多等待時間。
這就是為什麼對於 Web API 來說，使用非同步程式碼 ⏸🔀⏯ 是非常有意味的。
這種類型的非同步性正是 NodeJS 成功的原因（儘管 NodeJS 不是平行的），這也是 Go 語言作為程式語言的一個強大優勢。
這與 **FastAPI** 所能提供的性能水平相同。
你可以同時利用並行性和平行性，進一步提升效能，這比大多數已測試的 NodeJS 框架都更快，並且與 Go 語言相當，而 Go 是一種更接近 C 的編譯語言（[感謝 Starlette](https://www.techempower.com/benchmarks/#section=data-r17&hw=ph&test=query&l=zijmkf-1)）。
### 並行比平行更好嗎？ { #is-concurrency-better-than-parallelism }
不是的！這不是故事的本意。
並行與平行不同。並行在某些 **特定** 的需要大量等待的情境下表現更好。正因如此，並行在 Web 應用程式開發中通常比平行更有優勢。但並不是所有情境都如此。
因此，為了平衡報導，想像下面這個短故事
> 你需要打掃一間又大又髒的房子。
*是的，這就是全部的故事。*
---
這裡沒有任何需要等待 🕙 的地方，只需要在房子的多個地方進行大量的工作。
你可以像漢堡的例子那樣輪流進行，先打掃客廳，再打掃廚房，但由於你不需要等待 🕙 任何事情，只需要持續地打掃，輪流並不會影響任何結果。
無論輪流執行與否（並行），你都需要相同的工時完成任務，同時需要執行相同工作量。
但是，在這種情境下，如果你可以邀請8位前收銀員/廚師（現在是清潔工）來幫忙，每個人（加上你）負責房子的某個區域，這樣你就可以 **平行** 地更快完成工作。
在這個場景中，每個清潔工（包括你）都是一個處理器，完成工作的一部分。
由於大多數的執行時間都花在實際的工作上（而不是等待），而電腦中的工作由 CPU 完成，因此這些問題被稱為「CPU 密集型」。
---
常見的 CPU 密集型操作範例包括那些需要進行複雜數學計算的任務。
例如：
* **音訊**或**圖像處理**；
* **電腦視覺**：一張圖片由數百萬個像素組成，每個像素有 3 個值/顏色，處理這些像素通常需要同時進行大量計算；
* **機器學習**: 通常需要大量的「矩陣」和「向量」運算。想像一個包含數字的巨大電子表格，並所有的數字同時相乘;
* **深度學習**: 這是機器學習的子領域，同樣適用。只不過這不僅僅是一張數字表格，而是大量的數據集合，並且在很多情況下，你會使用特殊的處理器來構建或使用這些模型。
### 並行 + 平行: Web + 機器學習 { #concurrency-parallelism-web-machine-learning }
使用 **FastAPI**，你可以利用並行的優勢，這在 Web 開發中非常常見（這也是 NodeJS 的最大吸引力）。
但你也可以利用平行與多行程 (multiprocessing)（讓多個行程同時運行） 的優勢來處理機器學習系統中的 **CPU 密集型**工作。
這一點，再加上 Python 是 **資料科學**、機器學習，尤其是深度學習的主要語言，讓 **FastAPI** 成為資料科學/機器學習 Web API 和應用程式（以及許多其他應用程式）的絕佳選擇。
想了解如何在生產環境中實現這種平行性，請參見 [部屬](deployment/index.md)。
## `async` 和 `await` { #async-and-await }
現代 Python 版本提供一種非常直觀的方式定義非同步程式碼。這使得它看起來就像正常的「順序」程式碼，並在適當的時機替你「等待」。
當某個操作需要等待才能回傳結果，並且支援這些新的 Python 特性時，你可以像這樣編寫程式碼：
```Python
burgers = await get_burgers(2)
```
這裡的關鍵是 `await`。它告訴 Python 必須等待 ⏸ `get_burgers(2)` 完成它的工作 🕙， 然後將結果儲存在 `burgers` 中。如此，Python 就可以在此期間去處理其他事情 🔀 ⏯ （例如接收另一個請求）。
要讓 `await` 運作，它必須位於支持非同步功能的函式內。為此，只需使用 `async def` 宣告函式：
```Python hl_lines="1"
async def get_burgers(number: int):
# Do some asynchronous stuff to create the burgers
return burgers
```
...而不是 `def`:
```Python hl_lines="2"
# This is not asynchronous
def get_sequential_burgers(number: int):
# Do some sequential stuff to create the burgers
return burgers
```
使用 `async def`，Python 知道在該函式內需要注意 `await`，並且它可以「暫停」 ⏸ 執行該函式，然後執行其他任務 🔀 後回來。
當你想要呼叫 `async def` 函式時，必須使用「await」。因此，這樣寫將無法運行：
```Python
# This won't work, because get_burgers was defined with: async def
burgers = get_burgers(2)
```
---
如果你正在使用某個函式庫，它告訴你可以使用 `await` 呼叫它，那麼你需要用 `async def` 定義*路徑操作函式*，如：
```Python hl_lines="2-3"
@app.get('/burgers')
async def read_burgers():
burgers = await get_burgers(2)
return burgers
```
### 更多技術細節 { #more-technical-details }
你可能已經注意到，`await` 只能在 `async def` 定義的函式內使用。
但同時，使用 `async def` 定義的函式本身也必須被「等待」。所以，帶有 `async def` 的函式只能在其他使用 `async def` 定義的函式內呼叫。
那麼，這就像「先有雞還是先有蛋」的問題，要如何呼叫第一個 `async` 函式呢？
如果你使用 FastAPI，無需擔心這個問題，因為「第一個」函式將是你的*路徑操作函式*，FastAPI 會知道如何正確處理這個問題。
但如果你想在沒有 FastAPI 的情況下使用 `async` / `await`，你也可以這樣做。
### 編寫自己的非同步程式碼 { #write-your-own-async-code }
Starlette（和 **FastAPI**）是基於 [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/) 實作的，這使得它們與 Python 標準函式庫 [asyncio](https://docs.python.org/3/library/asyncio-task.html) 和 [Trio](https://trio.readthedocs.io/en/stable/) 相容。
特別是，你可以直接使用 [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/) 來處理更複雜的並行使用案例，這些案例需要你在自己的程式碼中使用更高階的模式。
即使你不使用 **FastAPI**，你也可以使用 [AnyIO](https://anyio.readthedocs.io/en/stable/) 來撰寫自己的非同步應用程式，並獲得高相容性及一些好處（例如「結構化並行」）。
我另外在 AnyIO 之上做了一個薄封裝的函式庫，稍微改進型別註解以獲得更好的**自動補全**、**即時錯誤**等。同時它也提供友善的介紹與教學，幫助你**理解**並撰寫**自己的非同步程式碼**：[Asyncer](https://asyncer.tiangolo.com/)。當你需要**將非同步程式碼與一般**（阻塞/同步）**程式碼整合**時，它特別實用。
### 其他形式的非同步程式碼 { #other-forms-of-asynchronous-code }
使用 `async` 和 `await` 的風格在語言中相對較新。
但它使處理非同步程式碼變得更加容易。
相同的語法（或幾乎相同的語法）最近也被包含在現代 JavaScript（無論是瀏覽器還是 NodeJS）中。
但在此之前，處理非同步程式碼要更加複雜和困難。
在較舊的 Python 版本中，你可能會使用多執行緒或 [Gevent](https://www.gevent.org/)。但這些程式碼要更難以理解、調試和思考。
在較舊的 NodeJS / 瀏覽器 JavaScript 中，你會使用「回呼」，這可能會導致“回呼地獄”。
## 協程 { #coroutines }
「協程」只是 `async def` 函式所回傳的非常特殊的事物名稱。Python 知道它是一個類似函式的東西，可以啟動它，並且在某個時刻它會結束，但它也可能在內部暫停 ⏸，只要遇到 `await`。
這種使用 `async` 和 `await` 的非同步程式碼功能通常被概括為「協程」。這與 Go 語言的主要特性「Goroutines」相似。
## 結論 { #conclusion }
讓我們再次回顧之前的句子：
> 現代版本的 Python 支持使用 **"協程"** 的 **`async` 和 `await`** 語法來寫 **"非同步程式碼"**。
現在應該能明白其含意了。✨
這些就是驅動 FastAPI（透過 Starlette）運作的原理，也讓它擁有如此驚人的效能。
## 非常技術性的細節 { #very-technical-details }
/// warning
你大概可以跳過這段。
這裡是有關 FastAPI 內部技術細節。
如果你有相當多的技術背景（例如協程、執行緒、阻塞等），並且對 FastAPI 如何處理 `async def` 與常規 `def` 感到好奇，請繼續閱讀。
///
### 路徑操作函式 { #path-operation-functions }
當你使用 `def` 而不是 `async def` 宣告*路徑操作函式*時，該函式會在外部的執行緒池（threadpool）中執行，然後等待結果，而不是直接呼叫（因為這樣會阻塞伺服器）。
如果你來自於其他不以這種方式運作的非同步框架，而且你習慣於使用普通的 `def` 定義僅進行簡單計算的*路徑操作函式*，目的是獲得微小的性能增益（大約 100 奈秒），請注意，在 FastAPI 中，效果會完全相反。在這些情況下，最好使用 `async def`，除非你的*路徑操作函式*執行阻塞的 I/O 的程式碼。
不過，在這兩種情況下，**FastAPI** [仍然很快](index.md#performance)，至少與你之前的框架相當（或者更快）。
### 依賴項(Dependencies) { #dependencies }
同樣適用於[依賴項](tutorial/dependencies/index.md)。如果依賴項是一個標準的 `def` 函式，而不是 `async def`，那麼它在外部的執行緒池被運行。
### 子依賴項 { #sub-dependencies }
你可以擁有多個相互依賴的依賴項和[子依賴項](tutorial/dependencies/sub-dependencies.md)（作為函式定義的參數），其中一些可能是用 `async def` 宣告，也可能是用 `def` 宣告。它們仍然可以正常運作，用 `def` 定義的那些將會在外部的執行緒中呼叫（來自執行緒池），而不是被「等待」。
### 其他輔助函式 { #other-utility-functions }
你可以直接呼叫任何使用 `def` 或 `async def` 建立的其他輔助函式，FastAPI 不會影響你呼叫它們的方式。
這與 FastAPI 為你呼叫*路徑操作函式*和依賴項的邏輯有所不同。
如果你的輔助函式是用 `def` 宣告的，它將會被直接呼叫（按照你在程式碼中撰寫的方式），而不是在執行緒池中。如果該函式是用 `async def` 宣告，那麼你在呼叫時應該使用 `await` 等待其結果。
---
再一次強調，這些都是非常技術性的細節，如果你特地在尋找這些資訊，這些內容可能會對你有幫助。
否則，只需遵循上面提到的指引即可：趕時間嗎?。
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FILE: docs/zh-hant/docs/benchmarks.md
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# 基準測試 { #benchmarks }
由第三方機構 TechEmpower 的基準測試表明在 Uvicorn 下運行的 **FastAPI** 應用程式是 [最快的 Python 可用框架之一](https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7)，僅次於 Starlette 和 Uvicorn 本身（於 FastAPI 內部使用）。
但是在查看基準得分和對比時，請注意以下幾點。
## 基準測試和速度 { #benchmarks-and-speed }
當你查看基準測試時，常見到不同類型的多個工具被視為等同來比較。
具體來說，是將 Uvicorn、Starlette 和 FastAPI 同時進行比較（以及許多其他工具）。
該工具解決的問題越簡單，其效能就越好。而且大多數基準測試不會測試該工具提供的附加功能。
層次結構如下：
* **Uvicorn**：ASGI 伺服器
* **Starlette**：（使用 Uvicorn）一個網頁微框架
* **FastAPI**：（使用 Starlette）一個 API 微框架，具有用於建立 API 的多個附加功能、資料驗證等。
* **Uvicorn**：
* 具有最佳效能，因為除了伺服器本身之外，它沒有太多額外的程式碼。
* 你不會直接在 Uvicorn 中編寫應用程式。這意味著你的程式碼必須或多或少地包含 Starlette（或 **FastAPI**）提供的所有程式碼。如果你這樣做，你的最終應用程式將具有與使用框架相同的開銷，且無法像使用框架那樣減少應用程式程式碼與錯誤。
* 如果你要比較 Uvicorn，請將其與 Daphne、Hypercorn、uWSGI 等應用程式伺服器進行比較。
* **Starlette**：
* 繼 Uvicorn 之後的次佳表現。事實上，Starlette 使用 Uvicorn 來運行。因此它將可能只透過執行更多程式碼而變得比 Uvicorn「慢」。
* 但它為你提供了建立簡單網頁應用程式的工具，以及基於路徑的路由等。
* 如果你要比較 Starlette，請將其與 Sanic、Flask、Django 等網頁框架（或微框架）進行比較。
* **FastAPI**：
* 就像 Starlette 使用 Uvicorn 並不能比它更快一樣， **FastAPI** 使用 Starlette，所以它不能比它更快。
* FastAPI 在 Starlette 基礎之上提供了更多功能。包含建構 API 時所需要的功能，例如資料驗證和序列化。FastAPI 可以幫助你自動產生 API 文件，（應用程式啟動時將會自動生成文件，所以不會增加應用程式運行時的開銷）。
* 如果你沒有使用 FastAPI 而是直接使用 Starlette（或其他工具，如 Sanic、Flask、Responder 等），你將必須自行實現所有資料驗證和序列化。因此，你的最終應用程式仍然具有與使用 FastAPI 建置相同的開銷。在許多情況下，這種資料驗證和序列化是應用程式中編寫最大量的程式碼。
* 因此透過使用 FastAPI，你可以節省開發時間、錯誤與程式碼數量，並且相比不使用 FastAPI 你很大可能會獲得相同或更好的效能（因為那樣你必須在程式碼中實現所有相同的功能）。
* 如果你要與 FastAPI 比較，請將其與能夠提供資料驗證、序列化和文件的網頁應用程式框架（或工具集）進行比較，例如 Flask-apispec、NestJS、Molten 等框架。具備整合式自動資料驗證、序列化與文件的框架。
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FILE: docs/zh-hant/docs/deployment/cloud.md
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# 在雲端供應商上部署 FastAPI { #deploy-fastapi-on-cloud-providers }
你幾乎可以使用**任何雲端供應商**來部署你的 FastAPI 應用程式。
在大多數情況下，主要的雲端供應商都有部署 FastAPI 的指南。
## FastAPI Cloud { #fastapi-cloud }
**[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)** 由 **FastAPI** 的同一位作者與團隊打造。
它讓你以最少的投入，簡化 **建置**、**部署** 與 **存取** API 的流程。
它把使用 FastAPI 開發應用的同樣**優秀的開發者體驗**，帶到將它們**部署**到雲端的過程中。🎉
FastAPI Cloud 是 *FastAPI and friends* 開源專案的主要贊助與資金提供者。✨
## 雲端供應商 - 贊助商 { #cloud-providers-sponsors }
其他一些雲端供應商也會 ✨ [**贊助 FastAPI**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author) ✨。🙇
你也可以參考他們的指南並試用其服務：
* [Render](https://docs.render.com/deploy-fastapi?utm_source=deploydoc&utm_medium=referral&utm_campaign=fastapi)
* [Railway](https://docs.railway.com/guides/fastapi?utm_medium=integration&utm_source=docs&utm_campaign=fastapi)
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FILE: docs/zh-hant/docs/deployment/concepts.md
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# 部署概念 { #deployments-concepts }
當你要部署一個 FastAPI 應用，或其實任何類型的 Web API 時，有幾個你可能在意的概念。掌握這些概念後，你就能找出最適合部署你應用的方式。
一些重要的概念包括：
- 安全性 - HTTPS
- 開機自動執行
- 重新啟動
- 複本（執行中的行程數量）
- 記憶體
- 啟動前的前置步驟
我們將看看它們如何影響部署。
最終目標是能夠以安全、避免中斷，並盡可能高效使用運算資源（例如遠端伺服器／虛擬機）的方式來服務你的 API 用戶端。🚀
我會在這裡多介紹一些這些觀念，希望能幫你建立必要的直覺，讓你能在非常不同、甚至尚未出現的未來環境中決定要如何部署你的 API。
在思考這些概念之後，你將能夠評估與設計最適合部署你自己 API 的方式。
在接下來的章節，我會提供更具體的部署 FastAPI 應用的食譜。
但現在，先來看看這些重要的概念想法。這些概念同樣適用於任何其他類型的 Web API。💡
## 安全性 - HTTPS { #security-https }
在[前一章關於 HTTPS](https.md) 中，我們學到 HTTPS 如何為你的 API 提供加密。
我們也看到，HTTPS 通常由應用伺服器外部的元件提供，即 TLS Termination Proxy。
而且必須有某個東西負責續期 HTTPS 憑證，可能是同一個元件，也可能是不同的東西。
### HTTPS 工具範例 { #example-tools-for-https }
你可以用來作為 TLS Termination Proxy 的工具包括：
- Traefik
- 自動處理憑證續期 ✨
- Caddy
- 自動處理憑證續期 ✨
- Nginx
- 搭配像 Certbot 這類外部元件進行憑證續期
- HAProxy
- 搭配像 Certbot 這類外部元件進行憑證續期
- Kubernetes，使用如 Nginx 的 Ingress Controller
- 搭配像 cert-manager 這類外部元件進行憑證續期
- 由雲端供應商在其服務內部處理（見下文 👇）
另一個選項是使用能幫你做更多事情的雲端服務（包含設定 HTTPS）。它可能有一些限制或要額外付費等。但在那種情況下，你就不必自己設定 TLS Termination Proxy。
我會在後續章節展示一些具體例子。
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接下來要考慮的概念都與實際執行你的 API 的程式（例如 Uvicorn）有關。
## 程式與行程 { #program-and-process }
我們會常提到執行中的「行程（process）」，因此先釐清它的意思，以及與「程式（program）」的差異很有幫助。
### 什麼是程式 { #what-is-a-program }
「程式（program）」一詞常用來描述許多東西：
- 你寫的原始碼，也就是 Python 檔案。
- 可由作業系統執行的檔案，例如：`python`、`python.exe` 或 `uvicorn`。
- 在作業系統上執行中的特定程式，使用 CPU 並將資料存於記憶體。這也稱為「行程」。
### 什麼是行程 { #what-is-a-process }
「行程（process）」通常以更特定的方式使用，只指作業系統中正在執行的東西（如上面最後一點）：
- 在作業系統上「執行中」的特定程式。
- 這不是指檔案或原始碼，而是特指正在被作業系統執行並管理的那個東西。
- 任何程式、任何程式碼，只有在「被執行」時才能做事。所以，當有「行程在執行」時才能運作。
- 行程可以被你或作業系統終止（kill）。此時它就停止執行，無法再做任何事。
- 你電腦上執行的每個應用程式、每個視窗等，背後都有一些行程。而且在電腦開機時，通常會同時有許多行程在跑。
- 同一個程式可以同時有多個行程在執行。
如果你打開作業系統的「工作管理員」或「系統監控器」（或類似工具），就能看到許多正在執行的行程。
例如，你大概會看到同一個瀏覽器（Firefox、Chrome、Edge 等）會有多個行程在執行。它們通常每個分頁一個行程，外加其他一些額外行程。
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現在我們知道「行程」與「程式」的差異了，繼續談部署。
## 開機自動執行 { #running-on-startup }
多數情況下，當你建立一個 Web API，你會希望它「一直在執行」，不中斷，讓客戶端隨時可用。除非你有特定理由只在某些情況下才執行，但大部分時候你會希望它持續運作並且可用。
### 在遠端伺服器上 { #in-a-remote-server }
當你設定一台遠端伺服器（雲端伺服器、虛擬機等），最簡單的作法就是像本機開發時一樣，手動使用 `fastapi run`（它使用 Uvicorn）或類似的方式。
這在「開發期間」會運作良好而且有用。
但如果你與伺服器的連線中斷，正在執行的行程很可能會死掉。
而如果伺服器被重新啟動（例如更新後、或雲端供應商進行遷移），你大概「不會注意到」。因此你甚至不知道要手動重啟行程。你的 API 就會一直掛著。😱
### 開機自動啟動 { #run-automatically-on-startup }
通常你會希望伺服器程式（例如 Uvicorn）在伺服器開機時自動啟動，且不需任何「人工介入」，讓你的 API（例如 Uvicorn 執行你的 FastAPI 應用）總是有行程在跑。
### 獨立程式 { #separate-program }
為了達成這點，你通常會有一個「獨立的程式」來確保你的應用在開機時會被啟動。很多情況下，它也會確保其他元件或應用一併啟動，例如資料庫。
### 開機自動啟動的工具範例 { #example-tools-to-run-at-startup }
能做到這件事的工具包括：
- Docker
- Kubernetes
- Docker Compose
- Docker 的 Swarm 模式
- Systemd
- Supervisor
- 由雲端供應商在其服務內部處理
- 其他...
我會在後續章節給出更具體的例子。
## 重新啟動 { #restarts }
和確保你的應用在開機時會執行一樣，你大概也會希望在發生失敗之後，它能「自動重新啟動」。
### 人都會犯錯 { #we-make-mistakes }
我們身為人，常常會犯錯。軟體幾乎總是有藏在各處的「臭蟲（bugs）」🐛
而我們開發者會在發現這些 bug 後持續改進程式碼、實作新功能（也可能順便加進新的 bug 😅）。
### 小錯誤自動處理 { #small-errors-automatically-handled }
使用 FastAPI 建構 Web API 時，如果我們的程式碼出錯，FastAPI 通常會把它限制在觸發該錯誤的單次請求之中。🛡
用戶端會收到「500 Internal Server Error」，但應用會繼續處理之後的請求，而不是整個崩潰。
### 更嚴重的錯誤 - 當機 { #bigger-errors-crashes }
然而，仍可能有一些情況，我們寫的程式碼「讓整個應用當機」，使 Uvicorn 與 Python 都崩潰。💥
即便如此，你大概也不會希望應用因為某處錯誤就一直處於死亡狀態，你可能會希望它「繼續運作」，至少讓沒有壞掉的「路徑操作（path operations）」能持續服務。
### 當機後重新啟動 { #restart-after-crash }
在這些會讓「執行中行程」整個崩潰的嚴重錯誤案例裡，你會希望有個外部元件負責「重新啟動」該行程，至少嘗試幾次...
/// tip
...不過，如果整個應用「一啟動就立刻」崩潰，那持續無止境地重啟大概沒有意義。但在這類情況下，你很可能會在開發過程中就發現，或至少在部署後馬上注意到。
所以讓我們專注在主要情境：應用在未來某些特定案例中可能會整體崩潰，但此時重新啟動仍然是有意義的。
///
你大概會希望把負責重新啟動應用的東西放在「外部元件」，因為那個時候，應用本身連同 Uvicorn 與 Python 都已經掛了，在同一個應用的程式碼裡也無法做什麼。
### 自動重新啟動的工具範例 { #example-tools-to-restart-automatically }
多數情況下，用來「在開機時啟動程式」的同一套工具，也會負責處理自動「重新啟動」。
例如，可以由下列工具處理：
- Docker
- Kubernetes
- Docker Compose
- Docker 的 Swarm 模式
- Systemd
- Supervisor
- 由雲端供應商在其服務內部處理
- 其他...
## 複本：行程與記憶體 { #replication-processes-and-memory }
在 FastAPI 應用中，使用像 `fastapi` 指令（執行 Uvicorn）的伺服器程式，即使只在「一個行程」中執行，也能同時服務多個客戶端。
但很多情況下，你會想同時執行多個工作行程（workers）。
### 多個行程 - Workers { #multiple-processes-workers }
如果你的客戶端比單一行程所能處理的更多（例如虛擬機規格不大），而伺服器 CPU 有「多核心」，那你可以同時執行「多個行程」載入相同的應用，並把所有請求分散給它們。
當你執行同一個 API 程式的「多個行程」時，通常稱為「workers（工作行程）」。
### 工作行程與連接埠 { #worker-processes-and-ports }
還記得文件中[關於 HTTPS](https.md) 的說明嗎：在一台伺服器上，一組 IP 與連接埠的組合只能由「一個行程」監聽？
這裡同樣適用。
因此，若要同時擁有「多個行程」，就必須有「單一行程」在該連接埠上監聽，然後以某種方式把通信傳遞給各個工作行程。
### 每個行程的記憶體 { #memory-per-process }
當程式把東西載入記憶體時，例如把機器學習模型存到變數中，或把大型檔案內容讀到變數中，這些都會「消耗一些伺服器的記憶體（RAM）」。
而多個行程通常「不共享記憶體」。這表示每個執行中的行程都有自己的東西、變數與記憶體。如果你的程式碼會用掉大量記憶體，「每個行程」都會消耗等量的記憶體。
### 伺服器記憶體 { #server-memory }
例如，如果你的程式碼載入一個「1 GB 大小」的機器學習模型，當你用一個行程執行你的 API，它就會至少吃掉 1 GB 的 RAM。若你啟動「4 個行程」（4 個 workers），每個會吃 1 GB RAM。總計你的 API 會吃掉「4 GB RAM」。
如果你的遠端伺服器或虛擬機只有 3 GB RAM，嘗試載入超過 4 GB 的 RAM 就會出問題。🚨
### 多個行程 - 範例 { #multiple-processes-an-example }
在這個例子中，有一個「管理行程（Manager Process）」會啟動並控制兩個「工作行程（Worker Processes）」。
這個管理行程大概就是在 IP 的「連接埠」上監聽的那個。它會把所有通信轉發到各個工作行程。
那些工作行程才是實際執行你的應用的，它們會完成主要的計算，接收「請求」並回傳「回應」，也會把你放在變數中的東西載入 RAM。
當然，同一台機器上除了你的應用之外，通常也會有「其他行程」在執行。
有個有趣的細節是，每個行程的「CPU 使用率」百分比會隨時間大幅「變動」，但「記憶體（RAM）」通常維持相對「穩定」。
如果你的 API 每次做的計算量相近，且客戶很多，那「CPU 使用率」也可能「相對穩定」（而不是快速上下起伏）。
### 複本與擴展的工具與策略範例 { #examples-of-replication-tools-and-strategies }
要達成這些有很多種作法。我會在後續章節（例如談到 Docker 與容器時）介紹更具體的策略。
主要的限制是：必須有「單一」元件負責處理「公開 IP」上的「連接埠」。接著它必須能把通信「轉發」到被複製的「行程／workers」。
以下是一些可能的組合與策略：
- Uvicorn 搭配 `--workers`
- 一個 Uvicorn「管理行程」會在「IP」與「連接埠」上監聽，並啟動「多個 Uvicorn 工作行程」。
- Kubernetes 與其他分散式「容器系統」
- 由「Kubernetes」層在「IP」與「連接埠」上監聽。複本的方式是有「多個容器」，每個容器內執行「一個 Uvicorn 行程」。
- 由「雲端服務」替你處理
- 雲端服務很可能「替你處理複本」。它可能讓你定義「要執行的行程」或「容器映像」，無論如何，多半會是「單一 Uvicorn 行程」，而由雲端服務負責進行複製。
/// tip
先別擔心這裡提到的「容器」、Docker 或 Kubernetes 如果現在還不太懂。
我會在未來的章節進一步說明容器映像、Docker、Kubernetes 等等：[容器中的 FastAPI - Docker](docker.md)。
///
## 啟動前的前置步驟 { #previous-steps-before-starting }
很多情況下，你會希望在應用「啟動之前」先執行一些步驟。
例如，你可能想先執行「資料庫遷移」。
但在多數情況下，你會希望這些步驟只執行「一次」。
所以，你會希望用「單一行程」來執行那些「前置步驟」，在啟動應用之前完成。
而且即使之後你要為應用本身啟動「多個行程」（多個 workers），你也必須確保只有一個行程在跑那些前置步驟。若由「多個行程」去跑，會在「平行」中重複同樣的工作；而如果那些步驟像是資料庫遷移這類敏感操作，它們之間可能會互相衝突。
當然，也有一些情況，重複執行前置步驟不會有問題；在那種情況下就容易處理得多。
/// tip
另外請記住，依照你的設定，在某些情況下你「甚至可能不需要任何前置步驟」才能啟動應用。
這種情況下，你就不用為此費心了。🤷
///
### 前置步驟策略範例 { #examples-of-previous-steps-strategies }
這會「高度取決於」你「部署系統」的方式，而且很可能與你如何啟動程式、處理重新啟動等有關。
以下是一些可能的做法：
- 在 Kubernetes 中使用一個「Init Container」，它會在你的應用容器之前先執行
- 一個 bash 腳本先跑前置步驟，然後再啟動你的應用
- 你仍然需要有機制來啟動／重新啟動「那個」bash 腳本、偵測錯誤等
/// tip
我會在未來關於容器的章節提供更具體的範例：[容器中的 FastAPI - Docker](docker.md)。
///
## 資源使用率 { #resource-utilization }
你的伺服器（群）是可以被「消耗／利用」的「資源」，你的程式會使用 CPU 的計算時間，以及可用的 RAM 記憶體。
你想要消耗／利用多少系統資源？直覺上可能會想「不要太多」，但實際上，你大概會希望在「不當機」的前提下「盡可能用多一點」。
如果你花錢租了 3 台伺服器，卻只用了它們少量的 RAM 與 CPU，那你可能是在「浪費金錢」💸、也「浪費伺服器電力」🌎 等。
在那種情況下，可能更好的是只用 2 台伺服器，並以更高的比例使用它們的資源（CPU、記憶體、磁碟、網路頻寬等）。
另一方面，如果你有 2 台伺服器，且你使用了它們「100% 的 CPU 與 RAM」，某個時刻一個行程會要求更多記憶體，伺服器就得用磁碟當作「記憶體」（這可能慢上數千倍），甚至「當機」。或是某個行程需要做計算時，必須等到 CPU 再度空閒。
這種情況下，最好是再加一台伺服器，並在上面跑部分行程，讓所有行程都有「足夠的 RAM 與 CPU 時間」。
也有機會因為某些原因，你的 API 使用量出現「尖峰」。也許它爆紅了，或是其他服務或機器人開始使用它。在這些情況下，你可能會希望留有一些額外資源以策安全。
你可以設定一個「目標數字」，例如資源使用率落在「50% 到 90%」之間。重點是，這些大概就是你會想測量並用來調校部署的主要指標。
你可以用像 `htop` 這樣的簡單工具，查看伺服器的 CPU 與 RAM 使用量，或各行程的使用量。也可以用更複雜的監控工具，分散式地監看多台伺服器，等等。
## 重點回顧 { #recap }
這裡介紹了一些你在決定如何部署應用時應該記住的主要概念：
- 安全性 - HTTPS
- 開機自動執行
- 重新啟動
- 複本（執行中的行程數量）
- 記憶體
- 啟動前的前置步驟
理解這些想法與如何套用它們，應能給你足夠的直覺，在設定與調整部署時做出各種決策。🤓
在接下來的章節，我會提供更多可行策略的具體範例。🚀
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FILE: docs/zh-hant/docs/deployment/docker.md
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# 在容器中使用 FastAPI - Docker { #fastapi-in-containers-docker }
部署 FastAPI 應用時，一個常見做法是建置一個「Linux 容器映像（container image）」。通常使用 [Docker](https://www.docker.com/) 來完成。之後你可以用多種方式部署該容器映像。
使用 Linux 容器有多種優點，包括安全性、可重現性、簡單性等。
/// tip | 提示
趕時間而且已經懂這些？直接跳到下面的 [`Dockerfile` 👇](#build-a-docker-image-for-fastapi)。
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### TLS 握手開始 { #tls-handshake-start }
接著瀏覽器會連線到該 IP 的 **443 埠**（HTTPS 預設埠）。
通訊的第一部分是建立用戶端與伺服器之間的連線，並協商要使用哪些金鑰等密碼參數。
用戶端與伺服器為建立 TLS 連線而進行的這段互動稱為 **TLS 握手**。
### 帶 SNI 擴充的 TLS { #tls-with-sni-extension }
在特定的**IP 位址**與特定**埠**上，同一時間**只能有一個行程**在監聽。可以在同一個 IP 上監聽不同埠，但每個 IP 與埠的組合只能有一個行程。
TLS（HTTPS）預設使用 `443` 埠，因此我們需要用到這個埠。
由於只能有一個行程監聽該埠，負責監聽的會是 **TLS 終止代理**。
TLS 終止代理會存取一張或多張 **TLS 憑證**（HTTPS 憑證）。
透過上面提到的 **SNI 擴充**，TLS 終止代理會根據用戶端預期的網域，從可用的 TLS（HTTPS）憑證中挑選本次連線要用的憑證。
在這個例子中，會使用 `someapp.example.com` 的憑證。
用戶端**信任**簽發該 TLS 憑證的單位（本例為 Let's Encrypt，稍後會再談），因此可以**驗證**憑證有效。
接著，用戶端與 TLS 終止代理會以該憑證為基礎，**協商後續如何加密**整段 **TCP 通訊**。至此完成 **TLS 握手**。
之後，用戶端與伺服器之間就有一條**已加密的 TCP 連線**，這就是 TLS 所提供的能力。接著他們可以在這條連線上開始實際的 **HTTP** 通訊。
這也就是 **HTTPS** 的本質：在**安全的 TLS 連線**內傳送一般的 **HTTP**，而非在純（未加密）的 TCP 連線上。
/// tip
請注意，加密發生在 **TCP 層**，不是在 HTTP 層。
///
### HTTPS 請求 { #https-request }
現在用戶端與伺服器（更精確地說，是瀏覽器與 TLS 終止代理）之間已有**加密的 TCP 連線**，他們可以開始進行 **HTTP** 通訊。
因此，用戶端送出一個 **HTTPS 請求**。它其實就是透過加密的 TLS 連線發送的一個 HTTP 請求。
### 解密請求 { #decrypt-the-request }
TLS 終止代理會依照先前協商的方式**解密請求**，並將**純（已解密）的 HTTP 請求**轉交給運行應用的行程（例如以 Uvicorn 執行的 FastAPI 應用行程）。
### HTTP 回應 { #http-response }
應用會處理該請求，並將**純（未加密）的 HTTP 回應**送回 TLS 終止代理。
### HTTPS 回應 { #https-response }
TLS 終止代理接著會依照先前協商（起點是 `someapp.example.com` 的憑證）的方式**加密回應**，並傳回給瀏覽器。
接著，瀏覽器會驗證回應是否合法、是否使用正確的金鑰加密等。然後**解密回應**並處理。
用戶端（瀏覽器）會知道回應來自正確的伺服器，因為它使用了先前依據 **HTTPS 憑證**所協商的密碼機制。
### 多個應用 { #multiple-applications }
同一台（或多台）伺服器上可以有**多個應用**，例如其他 API 程式或資料庫。
雖然只有一個行程可以處理特定 IP 與埠的組合（本例中的 TLS 終止代理），但其他應用／行程也都能在伺服器上運行，只要它們不使用相同的**公用 IP 與埠**組合即可。
如此一來，TLS 終止代理就能為**多個網域**、多個應用處理 HTTPS 與憑證，並把請求轉發到對應的應用。
### 憑證續期 { #certificate-renewal }
在未來某個時間點，每張憑證都會**過期**（自取得起約 3 個月）。
之後，會有另一個程式（有時是另一個程式，有時也可能就是同一個 TLS 終止代理）與 Let's Encrypt 溝通並續期憑證。
**TLS 憑證**是**綁定網域名稱**，不是綁定 IP 位址。
因此，要續期憑證時，續期程式需要向憑證機構（Let's Encrypt）**證明**它的確**擁有並控制該網域**。
為了達成這點、並兼顧不同應用情境，有幾種常見方式：
* **修改部分 DNS 紀錄**。
* 為此，續期程式需要支援該 DNS 供應商的 API，因此依你使用的 DNS 供應商不同，這方式可能可行或不可行。
* **作為伺服器運行**（至少在憑證申請過程中）於該網域對應的公用 IP 上。
* 如前所述，同一時間只有一個行程能在特定 IP 與埠上監聽。
* 這也是為什麼讓同一個 TLS 終止代理一併處理憑證續期非常實用的原因之一。
* 否則你可能得暫停 TLS 終止代理、啟動續期程式申請憑證、將憑證配置到 TLS 終止代理，然後再重啟 TLS 終止代理。這並不理想，因為在 TLS 終止代理停機期間，你的應用將不可用。
在不中斷服務的同時完成整個續期流程，是你會想用**獨立系統（TLS 終止代理）來處理 HTTPS**、而不是直接把 TLS 憑證掛在應用伺服器（例如 Uvicorn）上的主要原因之一。
## 代理轉發標頭 { #proxy-forwarded-headers }
當你使用代理處理 HTTPS 時，你的**應用伺服器**（例如透過 FastAPI CLI 啟動的 Uvicorn）其實不知道任何 HTTPS 的處理流程，它是用純 HTTP 與 **TLS 終止代理**通訊。
這個**代理**通常會在把請求轉發給**應用伺服器**之前，臨時加入一些 HTTP 標頭，讓應用伺服器知道該請求是由代理**轉發**過來的。
/// note | 技術細節
這些代理標頭包括：
* [X-Forwarded-For](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-For)
* [X-Forwarded-Proto](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-Proto)
* [X-Forwarded-Host](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/X-Forwarded-Host)
///
然而，因為**應用伺服器**並不知道自己在受信任的**代理**之後，預設情況下它不會信任這些標頭。
但你可以設定**應用伺服器**去信任由**代理**送來的「轉發」標頭。若你使用 FastAPI CLI，可以用 *CLI 參數* `--forwarded-allow-ips` 指定應信任哪些 IP 來的「轉發」標頭。
例如，如果**應用伺服器**只會接收來自受信任**代理**的連線，你可以設定 `--forwarded-allow-ips="*"`，也就是信任所有來源 IP，因為實際上它只會收到**代理**那個 IP 送來的請求。
如此一來，應用就能知道自己的對外 URL、是否使用 HTTPS、網域為何等資訊。
這在正確處理重新導向等情境時很有用。
/// tip
你可以在文件 [在代理後方 - 啟用代理轉發標頭](../advanced/behind-a-proxy.md#enable-proxy-forwarded-headers) 中了解更多。
///
## 重點回顧 { #recap }
擁有 **HTTPS** 非常重要，而且在多數情況都相當**關鍵**。作為開發者，你在 HTTPS 上的大部分投入其實是**理解這些概念**及其運作方式。
一旦掌握了**給開發者的 HTTPS 基礎**，你就能輕鬆組合並設定不同工具，讓一切管理變得簡單。
在接下來的章節中，我會示範幾個為 **FastAPI** 應用設定 **HTTPS** 的具體例子。🔒
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FILE: docs/zh-hant/docs/deployment/index.md
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# 部署 { #deployment }
部署 **FastAPI** 應用程式相對容易。
## 部署是什麼意思 { #what-does-deployment-mean }
**部署**應用程式指的是執行一系列必要的步驟，使其能夠**讓使用者存取和使用**。
對於一個 **Web API**，部署通常涉及將其放置在**遠端伺服器**上，並使用性能優良且穩定的**伺服器程式**，確保使用者能夠高效、無中斷地存取應用程式，且不會遇到問題。
這與**開發**階段形成鮮明對比，在**開發**階段，你會不斷更改程式碼、破壞程式碼、修復程式碼，然後停止和重新啟動開發伺服器等。
## 部署策略 { #deployment-strategies }
根據你的使用場景和使用工具，有多種方法可以實現此目的。
你可以使用一些工具自行**部署伺服器**，你也可以使用能為你完成部分工作的**雲端服務**，或其他可能的選項。
例如，我們（FastAPI 的團隊）打造了 [**FastAPI Cloud**](https://fastapicloud.com)，讓 FastAPI 應用程式部署到雲端變得盡可能流暢，並保持與使用 FastAPI 開發時相同的開發者體驗。
我將向你展示在部署 **FastAPI** 應用程式時你可能應該記住的一些主要概念（儘管其中大部分適用於任何其他類型的 Web 應用程式）。
在接下來的部分中，你將看到更多需要記住的細節以及一些技巧。 ✨
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FILE: docs/zh-hant/docs/deployment/manually.md
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# 手動執行伺服器 { #run-a-server-manually }
## 使用 `fastapi run` 指令 { #use-the-fastapi-run-command }
簡而言之，使用 `fastapi run` 來啟動你的 FastAPI 應用：
若沒有他人的前期成果，就不會有 **FastAPI**。 先前已有許多工具啟發了它的誕生。 我曾經多年避免再去打造一個新框架。起初我嘗試用各種不同的框架、外掛與工具，來滿足 **FastAPI** 涵蓋的所有功能。 但在某個時刻，別無選擇，只能打造一個同時提供所有這些功能的東西，取過去工具之長，並以可能的最佳方式加以結合，還運用了以往甚至不存在的語言功能（Python 3.6+ 的型別提示）。## 調研 { #investigation } 透過實際使用這些替代方案，我得以向它們學習、汲取想法，並以我能為自己與合作開發團隊找到的最佳方式加以整合。 例如，很清楚理想上應以標準的 Python 型別提示為基礎。 同時，最佳做法就是採用現有標準。 因此，在開始撰寫 **FastAPI** 之前，我花了好幾個月研究 OpenAPI、JSON Schema、OAuth2 等規範，了解它們之間的關係、重疊與差異。 ## 設計 { #design } 接著，我花時間設計作為使用者（作為使用 FastAPI 的開發者）時希望擁有的開發者「API」。 我在最受歡迎的 Python 編輯器中測試了多個想法：PyCharm、VS Code、基於 Jedi 的編輯器。 根據最新的 [Python 開發者調查](https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2018/#development-tools)，這些工具涵蓋約 80% 的使用者。 這表示 **FastAPI** 已針對 80% 的 Python 開發者所使用的編輯器進行過專門測試。而由於其他多數編輯器的行為也類似，這些優點擴及實際上幾乎所有編輯器。 藉此我找到了盡可能減少程式碼重複、在各處提供自動補全、型別與錯誤檢查等的最佳方式。 一切都是為了讓所有開發者都能擁有最佳的開發體驗。 ## 需求 { #requirements } 在測試多種替代方案後，我決定採用 [**Pydantic**](https://docs.pydantic.dev/)，因為它的優勢。 隨後我也對它做出貢獻，使其完全符合 JSON Schema、支援以不同方式定義約束，並依據在多款編輯器中的測試結果改進編輯器支援（型別檢查、自動補全）。 在開發過程中，我也對 [**Starlette**](https://www.starlette.dev/)（另一個關鍵依賴）做出貢獻。 ## 開發 { #development } 當我開始著手實作 **FastAPI** 本身時，多數拼圖已經就緒，設計已定，需求與工具已備齊，對各項標準與規範的理解也清晰且新鮮。 ## 未來 { #future } 到目前為止，**FastAPI** 及其理念已經對許多人有幫助。 相較先前的替代方案，它更適合許多使用情境，因而被選用。 許多開發者與團隊（包括我和我的團隊）已經在他們的專案中依賴 **FastAPI**。 但仍有許多改進與功能即將到來。 **FastAPI** 的前景非常光明。 也非常感謝[你的幫助](help-fastapi.md)。 ================================================ FILE: docs/zh-hant/docs/how-to/authentication-error-status-code.md ================================================ # 使用舊的 403 身分驗證錯誤狀態碼 { #use-old-403-authentication-error-status-codes } 在 FastAPI 版本 `0.122.0` 之前，當內建的安全工具在身分驗證失敗後回傳錯誤給用戶端時，會使用 HTTP 狀態碼 `403 Forbidden`。 從 FastAPI 版本 `0.122.0` 起，改為使用更合適的 HTTP 狀態碼 `401 Unauthorized`，並在回應中依據 HTTP 規範加上合理的 `WWW-Authenticate` 標頭，參考 [RFC 7235](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc7235#section-3.1)、[RFC 9110](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc9110#name-401-unauthorized)。 但如果你的用戶端因某些原因依賴於舊行為，你可以在你的 security 類別中覆寫 `make_not_authenticated_error` 方法以恢復舊的行為。 例如，你可以建立 `HTTPBearer` 的子類別，讓它回傳 `403 Forbidden` 錯誤，而不是預設的 `401 Unauthorized` 錯誤： {* ../../docs_src/authentication_error_status_code/tutorial001_an_py310.py hl[9:13] *} /// tip 注意這個函式回傳的是例外物件本身，而不是直接拋出它。拋出的動作會在其餘的內部程式碼中處理。 /// ================================================ FILE: docs/zh-hant/docs/how-to/conditional-openapi.md ================================================ # 條件式 OpenAPI { #conditional-openapi } 如果需要，你可以用設定與環境變數，依據執行環境有條件地調整 OpenAPI，甚至完全停用它。 ## 關於安全性、API 與文件 { #about-security-apis-and-docs } 在正式環境中隱藏文件 UI *不應該* 是用來保護 API 的方式。 這並不會為你的 API 增添任何額外的安全性，*路徑操作* 仍舊照常可用。 若你的程式碼有安全性缺陷，它依然會存在。 隱藏文件只會讓他人更難理解如何與你的 API 互動，也可能讓你在正式環境除錯更困難。這通常僅被視為一種 [以隱匿求安全](https://en.wikipedia.org/wiki/Security_through_obscurity)。 如果你想保護 API，有許多更好的作法，例如： - 確保針對請求本文與回應，具備定義良好的 Pydantic 模型。 - 透過依賴設定所需的權限與角色。 - 切勿儲存明文密碼，只儲存密碼雜湊。 - 實作並使用成熟且廣為人知的密碼學工具，例如 pwdlib 與 JWT 權杖等。 - 視需要以 OAuth2 scopes 新增更細緻的權限控管。 - ...等。 儘管如此，在某些特定情境下，你可能確實需要在某些環境（例如正式環境）停用 API 文件，或依據環境變數的設定來決定是否啟用。 ## 透過設定與環境變數的條件式 OpenAPI { #conditional-openapi-from-settings-and-env-vars } 你可以用相同的 Pydantic 設定，來配置產生的 OpenAPI 與文件 UI。 例如： {* ../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001_py310.py hl[6,11] *} 這裡我們宣告 `openapi_url` 設定，預設值同樣是 `"/openapi.json"`。 接著在建立 `FastAPI` 應用時使用它。 然後你可以將環境變數 `OPENAPI_URL` 設為空字串，以停用 OpenAPI（包含文件 UI），如下：
但你可以將 `syntaxHighlight` 設為 `False` 來停用它：
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial001_py310.py hl[3] *}
...然後 Swagger UI 就不會再顯示語法醒目提示：
## 更換主題 { #change-the-theme }
同樣地，你可以用鍵 `"syntaxHighlight.theme"` 設定語法醒目提示主題（注意中間有一個點）：
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial002_py310.py hl[3] *}
這個設定會變更語法醒目提示的配色主題：
## 更改預設的 Swagger UI 參數 { #change-default-swagger-ui-parameters }
FastAPI 內建一些預設參數，適用於大多數情境。
包含以下預設設定：
{* ../../fastapi/openapi/docs.py ln[9:24] hl[18:24] *}
你可以在 `swagger_ui_parameters` 參數中提供不同的值來覆蓋其中任一項。
例如，要停用 `deepLinking`，可以在 `swagger_ui_parameters` 傳入以下設定：
{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial003_py310.py hl[3] *}
## 其他 Swagger UI 參數 { #other-swagger-ui-parameters }
若要查看所有可用的設定，請參考官方的 [Swagger UI 參數文件](https://swagger.io/docs/open-source-tools/swagger-ui/usage/configuration/)。
## 僅限 JavaScript 的設定 { #javascript-only-settings }
Swagger UI 也允許某些設定是**僅限 JavaScript** 的物件（例如 JavaScript 函式）。
FastAPI 也包含以下僅限 JavaScript 的 `presets` 設定：
```JavaScript
presets: [
SwaggerUIBundle.presets.apis,
SwaggerUIBundle.SwaggerUIStandalonePreset
]
```
這些是 JavaScript 物件，而不是字串，因此無法直接從 Python 程式碼傳遞。
若需要使用這類僅限 JavaScript 的設定，你可以使用上面介紹的方法：覆寫所有 Swagger UI 的路徑操作（path operation），並手動撰寫所需的 JavaScript。
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/how-to/custom-docs-ui-assets.md
================================================
# 自訂文件 UI 靜態資源（自我託管） { #custom-docs-ui-static-assets-self-hosting }
API 文件使用 Swagger UI 與 ReDoc，它們各自需要一些 JavaScript 與 CSS 檔案。
預設情況下，這些檔案會從 CDN 提供。
但你可以自訂：你可以指定特定的 CDN，或自行提供這些檔案。
## 為 JavaScript 和 CSS 使用自訂 CDN { #custom-cdn-for-javascript-and-css }
假設你想使用不同的 CDN，例如使用 `https://unpkg.com/`。
若你所在的國家限制部分網址，這會很有用。
### 停用自動產生的文件 { #disable-the-automatic-docs }
第一步是停用自動文件，因為預設會使用預設的 CDN。
要停用它們，建立 `FastAPI` 應用時把相關 URL 設為 `None`：
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[8] *}
### 加入自訂文件 { #include-the-custom-docs }
現在你可以為自訂文件建立「路徑操作（path operation）」。
你可以重用 FastAPI 的內部函式來建立文件的 HTML 頁面，並傳入所需參數：
* `openapi_url`：文件 HTML 頁面用來取得你 API 的 OpenAPI schema 的 URL。可使用屬性 `app.openapi_url`。
* `title`：你的 API 標題。
* `oauth2_redirect_url`：可使用 `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url` 以沿用預設值。
* `swagger_js_url`：Swagger UI 文件 HTML 用來取得「JavaScript」檔案的 URL。這是你的自訂 CDN 位址。
* `swagger_css_url`：Swagger UI 文件 HTML 用來取得「CSS」檔案的 URL。這是你的自訂 CDN 位址。
ReDoc 也類似...
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[2:6,11:19,22:24,27:33] *}
/// tip
當你使用 OAuth2 時，`swagger_ui_redirect` 的路徑操作是個輔助端點。
如果你把 API 與 OAuth2 提供者整合，便能完成認證並帶著取得的憑證回到 API 文件，接著以真正的 OAuth2 驗證與之互動。
Swagger UI 會在背後幫你處理，不過它需要這個「redirect」輔助端點。
///
### 建立路徑操作以進行測試 { #create-a-path-operation-to-test-it }
現在，為了測試一切是否正常，建立一個路徑操作：
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[36:38] *}
### 測試 { #test-it }
現在你應該能造訪 [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs)，重新載入頁面後，資源會從新的 CDN 載入。
## 自行託管文件所需的 JavaScript 與 CSS { #self-hosting-javascript-and-css-for-docs }
若你需要應用在離線、無公共網路或僅在區域網路中也能運作，自行託管 JavaScript 與 CSS 會很實用。
以下示範如何在同一個 FastAPI 應用中自行提供這些檔案，並設定文件使用它們。
### 專案檔案結構 { #project-file-structure }
假設你的專案檔案結構如下：
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
```
現在建立一個目錄來存放這些靜態檔案。
新的檔案結構可能如下：
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
└── static/
```
### 下載檔案 { #download-the-files }
下載文件所需的靜態檔案並放到 `static/` 目錄中。
你可以在各連結上按右鍵，選擇類似「另存連結為...」的選項。
Swagger UI 需要以下檔案：
* [`swagger-ui-bundle.js`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/swagger-ui-dist@5/swagger-ui-bundle.js)
* [`swagger-ui.css`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/swagger-ui-dist@5/swagger-ui.css)
而 ReDoc 需要以下檔案：
* [`redoc.standalone.js`](https://cdn.jsdelivr.net/npm/redoc@2/bundles/redoc.standalone.js)
之後，你的檔案結構可能如下：
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
└── static
├── redoc.standalone.js
├── swagger-ui-bundle.js
└── swagger-ui.css
```
### 提供靜態檔案 { #serve-the-static-files }
* 匯入 `StaticFiles`。
* 在特定路徑「掛載」一個 `StaticFiles()` 實例。
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[7,11] *}
### 測試靜態檔案 { #test-the-static-files }
啟動你的應用並前往 [http://127.0.0.1:8000/static/redoc.standalone.js](http://127.0.0.1:8000/static/redoc.standalone.js)。
你應該會看到一個很長的 **ReDoc** JavaScript 檔案。
它可能會以如下內容開頭：
```JavaScript
/*! For license information please see redoc.standalone.js.LICENSE.txt */
!function(e,t){"object"==typeof exports&&"object"==typeof module?module.exports=t(require("null")):
...
```
這表示你的應用已能提供靜態檔案，且文件用的靜態檔已放在正確位置。
接著把應用設定為讓文件使用這些靜態檔。
### 為靜態檔案停用自動文件 { #disable-the-automatic-docs-for-static-files }
和使用自訂 CDN 一樣，第一步是停用自動文件，因為預設會使用 CDN。
要停用它們，建立 `FastAPI` 應用時把相關 URL 設為 `None`：
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[9] *}
### 加入使用靜態檔案的自訂文件 { #include-the-custom-docs-for-static-files }
同樣地，現在你可以為自訂文件建立路徑操作。
再次重用 FastAPI 的內部函式來建立文件的 HTML 頁面，並傳入所需參數：
* `openapi_url`：文件 HTML 頁面用來取得你 API 的 OpenAPI schema 的 URL。可使用屬性 `app.openapi_url`。
* `title`：你的 API 標題。
* `oauth2_redirect_url`：可使用 `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url` 以沿用預設值。
* `swagger_js_url`：Swagger UI 文件 HTML 用來取得「JavaScript」檔案的 URL。這就是你的應用現在提供的檔案。
* `swagger_css_url`：Swagger UI 文件 HTML 用來取得「CSS」檔案的 URL。這就是你的應用現在提供的檔案。
ReDoc 也類似...
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[2:6,14:22,25:27,30:36] *}
/// tip
當你使用 OAuth2 時，`swagger_ui_redirect` 的路徑操作是個輔助端點。
如果你把 API 與 OAuth2 提供者整合，便能完成認證並帶著取得的憑證回到 API 文件，接著以真正的 OAuth2 驗證與之互動。
Swagger UI 會在背後幫你處理，不過它需要這個「redirect」輔助端點。
///
### 建立路徑操作以測試靜態檔案 { #create-a-path-operation-to-test-static-files }
現在，為了測試一切是否正常，建立一個路徑操作：
{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[39:41] *}
### 測試使用靜態檔案的 UI { #test-static-files-ui }
現在，你應該可以關閉 WiFi，造訪你的文件 [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs)，並重新載入頁面。
即使沒有網際網路，也能看到你的 API 文件並與之互動。
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FILE: docs/zh-hant/docs/how-to/custom-request-and-route.md
================================================
# 自訂 Request 與 APIRoute 類別 { #custom-request-and-apiroute-class }
在某些情況下，你可能想要覆寫 `Request` 與 `APIRoute` 類別所使用的邏輯。
特別是，這可能是替代中介軟體（middleware）中實作邏輯的一個好方法。
例如，如果你想在應用程式處理之前讀取或操作請求本文（request body）。
/// danger
這是進階功能。
如果你剛開始使用 **FastAPI**，可以先跳過本節。
///
## 使用情境 { #use-cases }
可能的使用情境包括：
* 將非 JSON 的請求本文轉換為 JSON（例如 [`msgpack`](https://msgpack.org/index.html)）。
* 解壓縮以 gzip 壓縮的請求本文。
* 自動記錄所有請求本文。
## 處理自訂請求本文編碼 { #handling-custom-request-body-encodings }
讓我們看看如何使用自訂的 `Request` 子類別來解壓縮 gzip 請求。
並透過 `APIRoute` 子類別來使用該自訂的請求類別。
### 建立自訂的 `GzipRequest` 類別 { #create-a-custom-gziprequest-class }
/// tip
這是一個示範用的簡化範例；如果你需要 Gzip 支援，可以直接使用提供的 [`GzipMiddleware`](../advanced/middleware.md#gzipmiddleware)。
///
首先，我們建立 `GzipRequest` 類別，它會覆寫 `Request.body()` 方法，當存在對應的標頭時解壓縮本文。
如果標頭中沒有 `gzip`，它就不會嘗試解壓縮本文。
如此一來，相同的路由類別即可同時處理經 gzip 壓縮與未壓縮的請求。
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[9:16] *}
### 建立自訂的 `GzipRoute` 類別 { #create-a-custom-gziproute-class }
接著，我們建立 `fastapi.routing.APIRoute` 的自訂子類別，讓它使用 `GzipRequest`。
這次，它會覆寫 `APIRoute.get_route_handler()` 方法。
這個方法會回傳一個函式，而該函式會接收請求並回傳回應。
在這裡，我們用它將原始的請求包裝成 `GzipRequest`。
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[19:27] *}
/// note | 技術細節
`Request` 具有 `request.scope` 屬性，它其實就是一個 Python 的 `dict`，包含與該請求相關的中繼資料。
`Request` 也有 `request.receive`，那是一個用來「接收」請求本文的函式。
`scope` 這個 `dict` 與 `receive` 函式都是 ASGI 規格的一部分。
而 `scope` 與 `receive` 這兩者，就是建立一個新的 `Request` 實例所需的資料。
想了解更多 `Request`，請參考 [Starlette 的 Request 文件](https://www.starlette.dev/requests/)。
///
由 `GzipRequest.get_route_handler` 回傳的函式，唯一不同之處在於它會把 `Request` 轉換成 `GzipRequest`。
這麼做之後，`GzipRequest` 會在把資料交給 *路徑操作* 之前（若有需要）先負責解壓縮。
之後的處理邏輯完全相同。
但由於我們修改了 `GzipRequest.body`，在 **FastAPI** 需要讀取本文時，請求本文會自動解壓縮。
## 在例外處理器中存取請求本文 { #accessing-the-request-body-in-an-exception-handler }
/// tip
要解決相同問題，使用針對 `RequestValidationError` 的自訂處理器來讀取 `body` 通常更簡單（[處理錯誤](../tutorial/handling-errors.md#use-the-requestvalidationerror-body)）。
但本範例仍然有效，並示範了如何與內部元件互動。
///
我們也可以用同樣的方法，在例外處理器中存取請求本文。
我們只需要在 `try`/`except` 區塊中處理請求即可：
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[14,16] *}
若發生例外，`Request` 實例依然在作用域內，因此在處理錯誤時我們仍可讀取並使用請求本文：
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[17:19] *}
## 在路由器中自訂 `APIRoute` 類別 { #custom-apiroute-class-in-a-router }
你也可以在 `APIRouter` 上設定 `route_class` 參數：
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial003_py310.py hl[26] *}
在此範例中，`router` 底下的路徑操作會使用自訂的 `TimedRoute` 類別，並在回應中多加上一個 `X-Response-Time` 標頭，標示產生該回應所花費的時間：
{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial003_py310.py hl[13:20] *}
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FILE: docs/zh-hant/docs/how-to/extending-openapi.md
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# 擴充 OpenAPI { #extending-openapi }
有些情況你可能需要修改自動產生的 OpenAPI 結構（schema）。
本章將示範如何做。
## 一般流程 { #the-normal-process }
一般（預設）的流程如下。
`FastAPI` 應用程式（實例）有一個 `.openapi()` 方法，會回傳 OpenAPI 結構。
在建立應用物件時，會同時註冊一個 `/openapi.json`（或你在 `openapi_url` 設定的路徑）的路徑操作（path operation）。
這個路徑只會回傳一個 JSON 回應，內容就是應用的 `.openapi()` 方法結果。
預設情況下，`.openapi()` 會先檢查 `.openapi_schema` 屬性是否已有內容，有的話就直接回傳。
若沒有，則會呼叫 `fastapi.openapi.utils.get_openapi` 這個工具函式來產生。
`get_openapi()` 函式會接收以下參數：
* `title`：OpenAPI 的標題，會顯示在文件中。
* `version`：你的 API 版本，例如 `2.5.0`。
* `openapi_version`：所使用的 OpenAPI 規格版本。預設為最新版本：`3.1.0`。
* `summary`：API 的簡短摘要。
* `description`：API 的描述，可包含 Markdown，會顯示在文件中。
* `routes`：路由列表，也就是所有已註冊的路徑操作。來源為 `app.routes`。
/// info
`summary` 參數在 OpenAPI 3.1.0 以上可用，且需 FastAPI 0.99.0 以上版本支援。
///
## 覆寫預設行為 { #overriding-the-defaults }
基於上述資訊，你可以用相同的工具函式來產生 OpenAPI 結構，並覆寫你需要客製的部分。
例如，我們要加入 [ReDoc 的 OpenAPI 擴充，插入自訂 logo](https://github.com/Rebilly/ReDoc/blob/master/docs/redoc-vendor-extensions.md#x-logo)。
### 一般的 **FastAPI** { #normal-fastapi }
先照常撰寫你的 **FastAPI** 應用：
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[1,4,7:9] *}
### 產生 OpenAPI 結構 { #generate-the-openapi-schema }
接著，在 `custom_openapi()` 函式內，使用相同的工具函式來產生 OpenAPI 結構：
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[2,15:21] *}
### 修改 OpenAPI 結構 { #modify-the-openapi-schema }
現在可以加入 ReDoc 擴充，在 OpenAPI 結構的 `info`「物件」中新增自訂的 `x-logo`：
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[22:24] *}
### 快取 OpenAPI 結構 { #cache-the-openapi-schema }
你可以把 `.openapi_schema` 屬性當作「快取」來儲存已產生的結構。
這樣使用者每次開啟 API 文件時，應用就不必重複產生結構。
結構只會產生一次，之後的請求都會使用相同的快取結果。
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[13:14,25:26] *}
### 覆寫方法 { #override-the-method }
現在你可以用新的函式取代 `.openapi()` 方法。
{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[29] *}
### 檢查看看 { #check-it }
造訪 [http://127.0.0.1:8000/redoc](http://127.0.0.1:8000/redoc) 後，你會看到自訂的 logo（此例為 **FastAPI** 的 logo）：
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FILE: docs/zh-hant/docs/how-to/general.md
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# 通用 - 操作指南 - 實用範例 { #general-how-to-recipes }
以下是文件中其他位置的指引連結，適用於一般或常見問題。
## 篩選資料 - 安全性 { #filter-data-security }
為確保你不會回傳超出應有的資料，請參閱[教學 - 回應模型 - 回傳型別](../tutorial/response-model.md)。
## 最佳化回應效能 - 回應模型 - 回傳型別 { #optimize-response-performance-response-model-return-type }
為了在回傳 JSON 資料時最佳化效能，請使用回傳型別或回應模型，如此 Pydantic 會在 Rust 端處理序列化為 JSON，而不經過 Python。更多內容請參閱[教學 - 回應模型 - 回傳型別](../tutorial/response-model.md)。
## 文件標籤 - OpenAPI { #documentation-tags-openapi }
要在你的*路徑操作（path operation）*加入標籤，並在文件 UI 中分組，請參閱[教學 - 路徑操作設定 - 標籤](../tutorial/path-operation-configuration.md#tags)。
## 文件摘要與描述 - OpenAPI { #documentation-summary-and-description-openapi }
要為你的*路徑操作*加入摘要與描述，並在文件 UI 中顯示，請參閱[教學 - 路徑操作設定 - 摘要與描述](../tutorial/path-operation-configuration.md#summary-and-description)。
## 文件回應描述 - OpenAPI { #documentation-response-description-openapi }
要定義在文件 UI 中顯示的回應描述，請參閱[教學 - 路徑操作設定 - 回應描述](../tutorial/path-operation-configuration.md#response-description)。
## 文件將*路徑操作*標記為已棄用 - OpenAPI { #documentation-deprecate-a-path-operation-openapi }
要將*路徑操作*標記為已棄用，並在文件 UI 中顯示，請參閱[教學 - 路徑操作設定 - 棄用](../tutorial/path-operation-configuration.md#deprecate-a-path-operation)。
## 將任意資料轉換為 JSON 相容格式 { #convert-any-data-to-json-compatible }
要將任意資料轉換為 JSON 相容格式，請參閱[教學 - JSON 相容編碼器](../tutorial/encoder.md)。
## OpenAPI 中繼資料 - 文件 { #openapi-metadata-docs }
要在你的 OpenAPI 綱要中加入中繼資料（包含授權、版本、聯絡方式等），請參閱[教學 - 中繼資料與文件 URL](../tutorial/metadata.md)。
## 自訂 OpenAPI URL { #openapi-custom-url }
要自訂（或移除）OpenAPI 的 URL，請參閱[教學 - 中繼資料與文件 URL](../tutorial/metadata.md#openapi-url)。
## OpenAPI 文件 URL { #openapi-docs-urls }
要更新自動產生的文件使用者介面所使用的 URL，請參閱[教學 - 中繼資料與文件 URL](../tutorial/metadata.md#docs-urls)。
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FILE: docs/zh-hant/docs/how-to/graphql.md
================================================
# GraphQL { #graphql }
由於 FastAPI 基於 ASGI 標準，整合任何與 ASGI 相容的 GraphQL 函式庫都很容易。
你可以在同一個應用程式中同時使用一般的 FastAPI 路徑操作 (path operation) 與 GraphQL。
/// tip
GraphQL 解決某些非常特定的使用情境。
與一般的 Web API 相比，它有優點也有缺點。
請確認在你的使用情境中，這些效益是否足以彌補其限制。 🤓
///
## GraphQL 函式庫 { #graphql-libraries }
下面是支援 ASGI 的部分 GraphQL 函式庫，你可以與 FastAPI 一起使用：
* [Strawberry](https://strawberry.rocks/) 🍓
* 提供 [FastAPI 文件](https://strawberry.rocks/docs/integrations/fastapi)
* [Ariadne](https://ariadnegraphql.org/)
* 提供 [FastAPI 文件](https://ariadnegraphql.org/docs/fastapi-integration)
* [Tartiflette](https://tartiflette.io/)
* 使用 [Tartiflette ASGI](https://tartiflette.github.io/tartiflette-asgi/) 提供 ASGI 整合
* [Graphene](https://graphene-python.org/)
* 搭配 [starlette-graphene3](https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3)
## 使用 Strawberry 的 GraphQL { #graphql-with-strawberry }
如果你需要或想使用 GraphQL，[Strawberry](https://strawberry.rocks/) 是推薦的函式庫，因為它的設計與 FastAPI 最接近，全部都基於型別註解 (type annotations)。
視你的使用情境而定，你可能會偏好其他函式庫，但如果你問我，我大概會建議你先試試 Strawberry。
以下是如何將 Strawberry 與 FastAPI 整合的一個小例子：
{* ../../docs_src/graphql_/tutorial001_py310.py hl[3,22,25] *}
你可以在 [Strawberry 文件](https://strawberry.rocks/) 中進一步了解 Strawberry。
也可以參考關於 [Strawberry 與 FastAPI](https://strawberry.rocks/docs/integrations/fastapi) 的文件。
## 來自 Starlette 的較舊 `GraphQLApp` { #older-graphqlapp-from-starlette }
早期版本的 Starlette 提供 `GraphQLApp` 類別以整合 [Graphene](https://graphene-python.org/)。
它已在 Starlette 中被棄用，但如果你的程式碼使用了它，可以輕鬆遷移到 [starlette-graphene3](https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3)，涵蓋相同的使用情境，且介面幾乎相同。
/// tip
如果你需要 GraphQL，我仍建議你看看 [Strawberry](https://strawberry.rocks/)，因為它基於型別註解，而不是自訂的類別與型別。
///
## 進一步了解 { #learn-more }
你可以在 [官方 GraphQL 文件](https://graphql.org/) 中進一步了解 GraphQL。
你也可以透過上述連結閱讀各個函式庫的更多內容。
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FILE: docs/zh-hant/docs/how-to/index.md
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# 使用指南 - 範例集 { #how-to-recipes }
在這裡，你將會看到**不同主題**的範例或「如何使用」的指南。
大多數這些想法都是**獨立**的，在大多數情況下，你只需要研究那些直接適用於**你的專案**的東西。
如果有些東西看起來很有趣且對你的專案很有用的話再去讀它，否則你可能可以跳過它們。
/// tip
如果你想要以結構化的方式**學習 FastAPI**（推薦），請前往[教學 - 使用者指南](../tutorial/index.md)逐章閱讀。
///
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FILE: docs/zh-hant/docs/how-to/migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2.md
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# 從 Pydantic v1 遷移到 Pydantic v2 { #migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2 }
如果你有一個舊的 FastAPI 應用，可能正在使用 Pydantic 1 版。
FastAPI 0.100.0 同時支援 Pydantic v1 或 v2，會使用你已安裝的那個版本。
FastAPI 0.119.0 透過 Pydantic v2 內的 `pydantic.v1` 提供對 Pydantic v1 的部分支援，以便遷移到 v2。
FastAPI 0.126.0 移除了對 Pydantic v1 的支援，但在一段時間內仍支援 `pydantic.v1`。
/// warning
Pydantic 團隊自 **Python 3.14** 起，已停止在最新的 Python 版本中支援 Pydantic v1。
這也包含 `pydantic.v1`，在 Python 3.14 及以上版本不再支援。
如果你想使用最新的 Python 功能，就需要確保使用 Pydantic v2。
///
如果你的舊 FastAPI 應用仍使用 Pydantic v1，這裡會示範如何遷移到 Pydantic v2，並介紹 **FastAPI 0.119.0** 中可協助你逐步遷移的功能。
## 官方指南 { #official-guide }
Pydantic 提供從 v1 遷移到 v2 的官方[遷移指南](https://docs.pydantic.dev/latest/migration/)。
其中包含變更內容、驗證如何更正確且更嚴格、可能的注意事項等。
你可以先閱讀以更好理解具體變更。
## 測試 { #tests }
確保你的應用有[測試](../tutorial/testing.md)，並在 CI（持續整合）上執行。
如此一來，你可以升級後確認一切仍如預期運作。
## `bump-pydantic` { #bump-pydantic }
在許多情況下，若你使用的是未自訂的標準 Pydantic 模型，多數遷移步驟都能自動化完成。
你可以使用 Pydantic 團隊提供的 [`bump-pydantic`](https://github.com/pydantic/bump-pydantic)。
這個工具會自動修改大部分需要變更的程式碼。
之後執行測試確認一切正常即可完成。😎
## v2 中的 Pydantic v1 { #pydantic-v1-in-v2 }
Pydantic v2 內含子模組 `pydantic.v1`，提供 Pydantic v1 的所有內容。但在 Python 3.13 以上版本不再支援。
這表示你可以安裝最新的 Pydantic v2，並從該子模組匯入並使用舊的 Pydantic v1 元件，就像安裝了舊版 Pydantic v1 一樣。
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial001_an_py310.py hl[1,4] *}
### FastAPI 對 v2 中 Pydantic v1 的支援 { #fastapi-support-for-pydantic-v1-in-v2 }
自 FastAPI 0.119.0 起，也支援透過 Pydantic v2 內的 Pydantic v1（部分）以協助遷移至 v2。
因此，你可以先升級到最新的 Pydantic v2，並將匯入改為使用 `pydantic.v1` 子模組，在多數情況下即可正常運作。
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial002_an_py310.py hl[2,5,15] *}
/// warning
請注意，由於 Pydantic 團隊自 Python 3.14 起不再支援 Pydantic v1，因此在 Python 3.14 及以上版本中也不支援使用 `pydantic.v1`。
///
### 同一應用同時使用 Pydantic v1 與 v2 { #pydantic-v1-and-v2-on-the-same-app }
Pydantic 不支援在 Pydantic v2 模型的欄位中使用 Pydantic v1 模型，反之亦然。
```mermaid
graph TB
subgraph "❌ Not Supported"
direction TB
subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
V1Field["Pydantic v1 Model"]
end
subgraph V1["Pydantic v1 Model"]
V2Field["Pydantic v2 Model"]
end
end
style V2 fill:#f9fff3
style V1 fill:#fff6f0
style V1Field fill:#fff6f0
style V2Field fill:#f9fff3
```
...但你可以在同一應用中同時存在分開的 Pydantic v1 與 v2 模型。
```mermaid
graph TB
subgraph "✅ Supported"
direction TB
subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
V2Field["Pydantic v2 Model"]
end
subgraph V1["Pydantic v1 Model"]
V1Field["Pydantic v1 Model"]
end
end
style V2 fill:#f9fff3
style V1 fill:#fff6f0
style V1Field fill:#fff6f0
style V2Field fill:#f9fff3
```
在某些情況下，你甚至可以在同一個 FastAPI 路徑操作（path operation）中同時使用 Pydantic v1 與 v2 模型：
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py hl[2:3,6,12,21:22] *}
在上面的範例中，輸入模型是 Pydantic v1，輸出模型（於 `response_model=ItemV2` 定義）是 Pydantic v2。
### Pydantic v1 參數 { #pydantic-v1-parameters }
若你需要在 Pydantic v1 模型上使用 FastAPI 的參數工具（例如 `Body`、`Query`、`Form` 等），在完成遷移到 Pydantic v2 之前，可以從 `fastapi.temp_pydantic_v1_params` 匯入：
{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial004_an_py310.py hl[4,18] *}
### 分步遷移 { #migrate-in-steps }
/// tip
先嘗試使用 `bump-pydantic`，如果測試通過且一切正常，你就能用一條指令完成遷移。✨
///
若 `bump-pydantic` 不適用於你的情境，可以利用在同一應用同時支援 Pydantic v1 與 v2 的能力，逐步完成遷移。
你可以先升級 Pydantic 到最新 v2，並將所有模型的匯入改為使用 `pydantic.v1`。
接著按群組逐步把模型從 Pydantic v1 遷移到 v2。🚶
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FILE: docs/zh-hant/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md
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# 是否將輸入與輸出使用不同的 OpenAPI 結構描述 { #separate-openapi-schemas-for-input-and-output-or-not }
自從 Pydantic v2 發佈後，生成的 OpenAPI 比以往更精確也更正確。😎
實際上，在某些情況下，同一個 Pydantic 模型在 OpenAPI 中會同時有兩個 JSON Schema：分別用於輸入與輸出，這取決於它是否有預設值。
來看看它如何運作，以及若需要時該如何調整。
## 作為輸入與輸出的 Pydantic 模型 { #pydantic-models-for-input-and-output }
假設你有一個帶有預設值的 Pydantic 模型，如下所示：
{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}
### 輸入用模型 { #model-for-input }
如果你把這個模型用作輸入，如下所示：
{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:15] hl[14] *}
...則 `description` 欄位將不是必填。因為它的預設值是 `None`。
### 文件中的輸入模型 { #input-model-in-docs }
你可以在文件中確認，`description` 欄位沒有紅色星號，表示不是必填：
FastAPI 框架，高效能，易於學習，快速開發，適用於生產環境
## **Typer**，命令列的 FastAPI { #typer-the-fastapi-of-clis }
如果你不是在做 Web API，而是要建立一個在終端機中使用的 CLI 應用程式，可以看看 [**Typer**](https://typer.tiangolo.com/)。
**Typer** 是 FastAPI 的小老弟。他立志成為命令列世界的 **FastAPI**。⌨️ 🚀
## 需求 { #requirements }
FastAPI 是站在以下巨人的肩膀上：
* [Starlette](https://www.starlette.dev/) 負責 Web 部分。
* [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) 負責資料部分。
## 安裝 { #installation }
建立並啟用一個[虛擬環境](https://fastapi.tiangolo.com/zh-hant/virtual-environments/)，然後安裝 FastAPI：
async def...fastapi dev...
### 加上型別 { #add-types }
我們來修改前一版中的一行。
我們只要把函式參數這一段，從：
```Python
first_name, last_name
```
改成：
```Python
first_name: str, last_name: str
```
就這樣。
那些就是「型別提示」：
{* ../../docs_src/python_types/tutorial002_py310.py hl[1] *}
這和宣告預設值不同，例如：
```Python
first_name="john", last_name="doe"
```
這是不同的東西。
我們使用的是冒號（`:`），不是等號（`=`）。
而且加上型別提示通常不會改變執行結果，和不加時是一樣的。
不過現在，想像你又在撰寫那個函式，但這次有型別提示。
在同樣的地方，你按 `Ctrl+Space` 嘗試自動完成，然後你會看到：
有了這些，你可以往下捲動查看選項，直到找到一個「看起來眼熟」的：
## 更多動機 { #more-motivation }
看這個函式，它已經有型別提示了：
{* ../../docs_src/python_types/tutorial003_py310.py hl[1] *}
因為編輯器知道變數的型別，你不只會得到自動完成，還會得到錯誤檢查：
現在你知道要修正它，把 `age` 用 `str(age)` 轉成字串：
{* ../../docs_src/python_types/tutorial004_py310.py hl[2] *}
## 宣告型別 { #declaring-types }
你剛剛看到宣告型別提示的主要位置：函式參數。
這也是你在 **FastAPI** 中最常使用它們的地方。
### 簡單型別 { #simple-types }
你可以宣告所有標準的 Python 型別，不只 `str`。
例如你可以用：
* `int`
* `float`
* `bool`
* `bytes`
{* ../../docs_src/python_types/tutorial005_py310.py hl[1] *}
### `typing` 模組 { #typing-module }
在一些其他情境中，你可能需要從標準程式庫的 `typing` 模組匯入一些東西，比如當你想宣告某個東西可以是「任何型別」時，可以用 `typing` 裡的 `Any`：
```python
from typing import Any
def some_function(data: Any):
print(data)
```
### 泛型（Generic types） { #generic-types }
有些型別可以在方括號中接收「型別參數」，以定義其內部元素的型別，例如「字串的 list」可以宣告為 `list[str]`。
這些能接收型別參數的型別稱為「泛型（Generic types）」或「Generics」。
你可以將相同的內建型別用作泛型（使用方括號並在裡面放型別）：
* `list`
* `tuple`
* `set`
* `dict`
#### List { #list }
例如，讓我們定義一個變數是 `str` 的 `list`。
宣告變數，使用相同的冒號（`:`）語法。
型別填 `list`。
由於 list 是一種包含內部型別的型別，你要把內部型別放在方括號中：
{* ../../docs_src/python_types/tutorial006_py310.py hl[1] *}
/// info | 資訊
方括號裡的那些內部型別稱為「型別參數」。
在這個例子中，`str` 是傳給 `list` 的型別參數。
///
這表示：「變數 `items` 是一個 `list`，而這個清單中的每個元素都是 `str`」。
這麼做之後，你的編輯器甚至在處理清單裡的項目時也能提供支援：
沒有型別時，幾乎不可能做到這點。
請注意，變數 `item` 是清單 `items` 中的一個元素。
即便如此，編輯器仍然知道它是 `str`，並提供相應的支援。
#### Tuple 與 Set { #tuple-and-set }
你也可以用相同方式來宣告 `tuple` 與 `set`：
{* ../../docs_src/python_types/tutorial007_py310.py hl[1] *}
這代表：
* 變數 `items_t` 是一個有 3 個項目的 `tuple`，分別是 `int`、`int` 和 `str`。
* 變數 `items_s` 是一個 `set`，而其中每個項目都是 `bytes` 型別。
#### Dict { #dict }
定義 `dict` 時，你需要傳入 2 個以逗號分隔的型別參數。
第一個型別參數是 `dict` 的鍵（key）。
第二個型別參數是 `dict` 的值（value）：
{* ../../docs_src/python_types/tutorial008_py310.py hl[1] *}
這代表：
* 變數 `prices` 是個 `dict`：
* 這個 `dict` 的鍵是 `str`（例如每個項目的名稱）。
* 這個 `dict` 的值是 `float`（例如每個項目的價格）。
#### Union { #union }
你可以宣告一個變數可以是「多種型別」中的任一種，例如 `int` 或 `str`。
要這麼定義，你使用豎線（`|`）來分隔兩種型別。
這稱為「union」，因為變數可以是這兩種型別集合的聯集中的任一種。
```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008b_py310.py!}
```
這表示 `item` 可以是 `int` 或 `str`。
#### 可能為 `None` { #possibly-none }
你可以宣告某個值可以是某個型別（例如 `str`），但它也可能是 `None`。
//// tab | Python 3.10+
```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial009_py310.py!}
```
////
使用 `str | None` 而不是單純的 `str`，可以讓編輯器幫你偵測錯誤，例如你以為某個值一定是 `str`，但它其實也可能是 `None`。
### 類別作為型別 { #classes-as-types }
你也可以用類別來宣告變數的型別。
假設你有一個 `Person` 類別，帶有名稱：
{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py310.py hl[1:3] *}
接著你可以宣告一個變數為 `Person` 型別：
{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py310.py hl[6] *}
然後，你一樣會得到完整的編輯器支援：
請注意，這表示「`one_person` 是類別 `Person` 的『實例（instance）』」。
並不是「`one_person` 就是名為 `Person` 的『類別（class）』」。
## Pydantic 模型 { #pydantic-models }
[Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) 是一個用來做資料驗證的 Python 程式庫。
你以帶有屬性的類別來宣告資料的「形狀」。
而每個屬性都有其型別。
接著你用一些值建立這個類別的實例，它會驗證這些值、在需要時把它們轉換成適當的型別，然後回給你一個包含所有資料的物件。
你也會對這個產生的物件得到完整的編輯器支援。
以下是來自 Pydantic 官方文件的例子：
{* ../../docs_src/python_types/tutorial011_py310.py *}
/// info | 資訊
想了解更多 [Pydantic，請查看它的文件](https://docs.pydantic.dev/)。
///
**FastAPI** 完全是以 Pydantic 為基礎。
你會在[教學 - 使用者指南](tutorial/index.md)中看到更多實際範例。
## 含中繼資料的型別提示 { #type-hints-with-metadata-annotations }
Python 也有一個功能，允許使用 `Annotated` 在這些型別提示中放入額外的中繼資料。
你可以從 `typing` 匯入 `Annotated`。
{* ../../docs_src/python_types/tutorial013_py310.py hl[1,4] *}
Python 本身不會對這個 `Annotated` 做任何事。對編輯器與其他工具而言，該型別仍然是 `str`。
但你可以利用 `Annotated` 這個空間，來提供 **FastAPI** 額外的中繼資料，告訴它你希望應用程式如何運作。
重要的是要記住，傳給 `Annotated` 的「第一個型別參數」才是「真正的型別」。其餘的，都是給其他工具用的中繼資料。
目前你只需要知道 `Annotated` 的存在，而且它是標準的 Python。😎
之後你會看到它有多「強大」。
/// tip | 提示
因為這是「標準 Python」，所以你在編輯器、分析與重構程式碼的工具等方面，仍然能獲得「最佳的開發體驗」。✨
而且你的程式碼也會與許多其他 Python 工具與程式庫非常相容。🚀
///
## 在 **FastAPI** 中的型別提示 { #type-hints-in-fastapi }
**FastAPI** 善用這些型別提示來完成多項工作。
在 **FastAPI** 中，你用型別提示來宣告參數，然後你會得到：
* 編輯器支援
* 型別檢查
...而 **FastAPI** 也會用同樣的宣告來：
* 定義需求：來自請求的路徑參數、查詢參數、標頭、主體（body）、相依性等
* 轉換資料：把請求中的資料轉成所需型別
* 驗證資料：來自每個請求的資料：
* 當資料無效時，自動產生錯誤並回傳給用戶端
* 使用 OpenAPI 書寫 API 文件：
* 之後會由自動的互動式文件介面所使用
這些現在聽起來可能有點抽象。別擔心。你會在[教學 - 使用者指南](tutorial/index.md)中看到它們的實際運作。
重點是，透過在單一位置使用標準的 Python 型別（而不是新增更多類別、裝飾器等），**FastAPI** 會幫你完成很多工作。
/// info | 資訊
如果你已經完整讀完整個教學，並回來想多看一些關於型別的內容，一個不錯的資源是 [`mypy` 的「小抄」](https://mypy.readthedocs.io/en/latest/cheat_sheet_py3.html)。
///
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FILE: docs/zh-hant/docs/resources/index.md
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# 資源 { #resources }
額外的資源、外部連結等。 ✈️
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FILE: docs/zh-hant/docs/translation-banner.md
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/// details | 🌐 AI 與人類共同完成的翻譯
此翻譯由人類指導的 AI 完成。🤝
可能會有對原意的誤解，或讀起來不自然等問題。🤖
你可以透過[協助我們更好地引導 AI LLM](https://fastapi.tiangolo.com/zh-hant/contributing/#translations)來改進此翻譯。
[英文版](ENGLISH_VERSION_URL)
///
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FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/background-tasks.md
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# 背景任務 { #background-tasks }
你可以定義背景任務，讓它們在傳回回應之後執行。
這對於那些需要在請求之後發生、但用戶端其實不必在收到回應前等它完成的操作很有用。
例如：
* 在執行某個動作後發送電子郵件通知：
* 由於連線到郵件伺服器並寄送郵件通常較「慢」（數秒），你可以先立即回應，並在背景中發送郵件通知。
* 處理資料：
* 例如，收到一個需要經過較慢處理流程的檔案時，你可以先回應「Accepted」（HTTP 202），再在背景處理該檔案。
## 使用 `BackgroundTasks` { #using-backgroundtasks }
首先，匯入 `BackgroundTasks`，並在你的路徑操作函式中定義一個型別為 `BackgroundTasks` 的參數：
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[1,13] *}
**FastAPI** 會為你建立 `BackgroundTasks` 物件，並以該參數傳入。
## 建立任務函式 { #create-a-task-function }
建立一個作為背景任務執行的函式。
它只是個可接收參數的一般函式。
它可以是 `async def`，也可以是一般的 `def`，**FastAPI** 都能正確處理。
在此例中，任務函式會寫入檔案（模擬寄送電子郵件）。
由於寫入操作未使用 `async` 與 `await`，因此以一般的 `def` 定義該函式：
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[6:9] *}
## 新增背景任務 { #add-the-background-task }
在路徑操作函式內，使用 `.add_task()` 將任務函式加入背景任務物件：
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[14] *}
`.add_task()` 的引數包括：
* 要在背景執行的任務函式（`write_notification`）。
* 依序傳給任務函式的位置引數（`email`）。
* 要傳給任務函式的關鍵字引數（`message="some notification"`）。
## 相依性注入 { #dependency-injection }
在相依性注入系統中也可使用 `BackgroundTasks`。你可以在多個層級宣告 `BackgroundTasks` 型別的參數：路徑操作函式、相依項（dependable）、次級相依項等。
**FastAPI** 會在各種情況下正確處理並重用同一個物件，將所有背景任務合併，並在之後於背景執行：
{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002_an_py310.py hl[13,15,22,25] *}
在此範例中，訊息會在回應送出之後寫入 `log.txt` 檔案。
如果請求中有查詢參數，會以背景任務寫入日誌。
接著，在路徑操作函式中建立的另一個背景任務會使用 `email` 路徑參數寫入訊息。
## 技術細節 { #technical-details }
類別 `BackgroundTasks` 直接來自 [`starlette.background`](https://www.starlette.dev/background/)。
它被直接匯入/包含到 FastAPI 中，因此你可以從 `fastapi` 匯入它，並避免不小心從 `starlette.background` 匯入另一個同名的 `BackgroundTask`（結尾沒有 s）。
只使用 `BackgroundTasks`（而非 `BackgroundTask`）時，你就能把它當作路徑操作函式的參數，並讓 **FastAPI** 幫你處理其餘部分，就像直接使用 `Request` 物件一樣。
在 FastAPI 中仍可單獨使用 `BackgroundTask`，但你需要在程式碼中自行建立該物件，並回傳包含它的 Starlette `Response`。
更多細節請參閱 [Starlette 官方的 Background Tasks 文件](https://www.starlette.dev/background/)。
## 注意事項 { #caveat }
如果你需要執行繁重的背景計算，且不一定要由同一個行程執行（例如不需要共用記憶體、變數等），可以考慮使用更大型的工具，例如 [Celery](https://docs.celeryq.dev)。
這類工具通常需要較複雜的設定，以及訊息/工作佇列管理器（如 RabbitMQ 或 Redis），但它們允許你在多個行程，甚至多台伺服器上執行背景任務。
但如果你需要存取同一個 **FastAPI** 應用中的變數與物件，或只需執行小型的背景任務（例如寄送郵件通知），僅使用 `BackgroundTasks` 即可。
## 重點回顧 { #recap }
在路徑操作函式與相依項中匯入並使用 `BackgroundTasks` 參數，以新增背景任務。
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FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/bigger-applications.md
================================================
# 更大型的應用程式 - 多個檔案 { #bigger-applications-multiple-files }
如果你正在建置一個應用程式或 Web API，很少會把所有東西都放在單一檔案裡。
FastAPI 提供了一個方便的工具，讓你在維持彈性的同時，幫你組織應用程式的結構。
/// info | 資訊
如果你來自 Flask，這相當於 Flask 的 Blueprints。
///
## 範例檔案結構 { #an-example-file-structure }
假設你有如下的檔案結構：
```
.
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ ├── dependencies.py
│ └── routers
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── items.py
│ │ └── users.py
│ └── internal
│ ├── __init__.py
│ └── admin.py
```
/// tip | 提示
有好幾個 `__init__.py` 檔案：每個目錄或子目錄各一個。
這讓我們可以把一個檔案中的程式碼匯入到另一個檔案。
例如，在 `app/main.py` 你可以有一行：
```
from app.routers import items
```
///
* `app` 目錄包含所有內容。它有一個空的 `app/__init__.py` 檔案，所以它是一個「Python 套件」（「Python 模組」的集合）：`app`。
* 它包含一個 `app/main.py` 檔案。因為它在一個 Python 套件中（有 `__init__.py` 檔案的目錄），它是該套件的一個「模組」：`app.main`。
* 還有一個 `app/dependencies.py` 檔案，就像 `app/main.py` 一樣，它是一個「模組」：`app.dependencies`。
* 有一個子目錄 `app/routers/`，裡面有另一個 `__init__.py` 檔案，所以它是一個「Python 子套件」：`app.routers`。
* 檔案 `app/routers/items.py` 在一個套件 `app/routers/` 內，因此它是一個子模組：`app.routers.items`。
* 同樣地，`app/routers/users.py` 是另一個子模組：`app.routers.users`。
* 還有一個子目錄 `app/internal/`，裡面有另一個 `__init__.py` 檔案，所以它又是一個「Python 子套件」：`app.internal`。
* 檔案 `app/internal/admin.py` 是另一個子模組：`app.internal.admin`。
同樣的檔案結構，附上註解：
```bash
.
├── app # 「app」是一個 Python 套件
│ ├── __init__.py # 這個檔案讓「app」成為「Python 套件」
│ ├── main.py # 「main」模組，例如 import app.main
│ ├── dependencies.py # 「dependencies」模組，例如 import app.dependencies
│ └── routers # 「routers」是一個「Python 子套件」
│ │ ├── __init__.py # 讓「routers」成為「Python 子套件」
│ │ ├── items.py # 「items」子模組，例如 import app.routers.items
│ │ └── users.py # 「users」子模組，例如 import app.routers.users
│ └── internal # 「internal」是一個「Python 子套件」
│ ├── __init__.py # 讓「internal」成為「Python 子套件」
│ └── admin.py # 「admin」子模組，例如 import app.internal.admin
```
## `APIRouter` { #apirouter }
假設專門處理使用者的檔案是位於 `/app/routers/users.py` 的子模組。
你希望把與使用者相關的「路徑操作 (path operation)」從其他程式碼分離，讓結構更有條理。
但它仍然是同一個 FastAPI 應用程式 / Web API 的一部分（屬於同一個「Python 套件」）。
你可以使用 `APIRouter` 為該模組建立路徑操作。
### 匯入 `APIRouter` { #import-apirouter }
你可以像對 `FastAPI` 類別那樣匯入並建立一個「實例」：
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/users.py hl[1,3] title["app/routers/users.py"] *}
### 使用 `APIRouter` 宣告路徑操作 { #path-operations-with-apirouter }
然後用它來宣告你的路徑操作。
用法就和 `FastAPI` 類別一樣：
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/users.py hl[6,11,16] title["app/routers/users.py"] *}
你可以把 `APIRouter` 想成是「迷你版的 `FastAPI`」類別。
所有相同的選項都支援。
同樣的 `parameters`、`responses`、`dependencies`、`tags` 等全都可用。
/// tip | 提示
在這個範例中，變數名叫 `router`，但你可以用任何你想用的名稱。
///
我們稍後會把這個 `APIRouter` 加進主要的 `FastAPI` 應用程式中，但先來看看相依性與另一個 `APIRouter`。
## 相依性 { #dependencies }
我們發現應用程式的多個地方會用到一些相依性。
所以把它們放進獨立的 `dependencies` 模組（`app/dependencies.py`）。
接下來我們會用一個簡單的相依性來讀取自訂的 `X-Token` 標頭：
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/dependencies.py hl[3,6:8] title["app/dependencies.py"] *}
/// tip | 提示
為了簡化範例，我們使用了一個虛構的標頭。
但在真實情況下，使用內建的 [安全工具](security/index.md) 會有更好的效果。
///
## 另一個帶有 `APIRouter` 的模組 { #another-module-with-apirouter }
假設你還有一個模組 `app/routers/items.py`，專門處理應用程式中的「items」。
你有以下路徑操作：
* `/items/`
* `/items/{item_id}`
其結構與 `app/routers/users.py` 相同。
但我們想要更聰明地簡化一些程式碼。
我們知道這個模組中的所有路徑操作都有相同的：
* 路徑 `prefix`：`/items`
* `tags`：（只有一個標籤：`items`）
* 額外的 `responses`
* `dependencies`：它們都需要我們先前建立的 `X-Token` 相依性
因此，我們可以不必把這些都加在每個路徑操作上，而是把它們加在 `APIRouter` 上。
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[5:10,16,21] title["app/routers/items.py"] *}
由於每個路徑操作的路徑都必須以 `/` 開頭，例如：
```Python hl_lines="1"
@router.get("/{item_id}")
async def read_item(item_id: str):
...
```
...所以 prefix 末尾不能帶有 `/`。
因此，此處的 prefix 是 `/items`。
我們也可以加上一個 `tags` 清單，以及會套用在此 router 內所有路徑操作上的額外 `responses`。
我們還可以加上一個 `dependencies` 清單，這些相依性會加入此 router 內所有的路徑操作，並在對它們的每個請求上執行 / 解決。
/// tip | 提示
請注意，就像在[路徑操作裝飾器中的相依性](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md)一樣，不會把任何值傳遞給你的路徑操作函式（path operation function）。
///
最後的結果是這些 item 的路徑如下：
* `/items/`
* `/items/{item_id}`
...正如我們預期的。
* 它們會被標記為只有一個字串 `"items"` 的標籤清單。
* 這些「標籤」對自動互動式文件系統（使用 OpenAPI）特別有用。
* 它們都會包含預先定義的 `responses`。
* 這些路徑操作都會在執行前評估 / 執行其 `dependencies` 清單。
* 如果你也在特定的路徑操作中宣告了相依性，這些相依性也會被執行。
* Router 的相依性會先執行，然後是[裝飾器中的 `dependencies`](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md)，最後是一般參數相依性。
* 你也可以加入帶有 `scopes` 的 [`Security` 相依性](../advanced/security/oauth2-scopes.md)。
/// tip | 提示
在 `APIRouter` 中設定 `dependencies`，例如可以用來對一整組路徑操作要求驗證。即使沒有在每個路徑操作個別加入相依性也沒關係。
///
/// check | 檢查
`prefix`、`tags`、`responses` 與 `dependencies` 參數（就像許多其他情況一樣）只是 FastAPI 提供的功能，幫助你避免重複程式碼。
///
### 匯入相依性 { #import-the-dependencies }
這段程式碼在模組 `app.routers.items`（檔案 `app/routers/items.py`）中。
我們需要從模組 `app.dependencies`（檔案 `app/dependencies.py`）取得相依性函式。
因此我們用 `..` 做相對匯入相依性：
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[3] title["app/routers/items.py"] *}
#### 相對匯入如何運作 { #how-relative-imports-work }
/// tip | 提示
如果你對匯入的運作方式十分了解，可以直接跳到下一節。
///
單一的點號 `.`，如下：
```Python
from .dependencies import get_token_header
```
代表：
* 從此模組（檔案 `app/routers/items.py`）所在的相同套件（目錄 `app/routers/`）開始...
* 找到模組 `dependencies`（想像的檔案 `app/routers/dependencies.py`）...
* 並從中匯入函式 `get_token_header`。
但那個檔案不存在，我們的相依性在 `app/dependencies.py`。
回想一下我們的應用 / 檔案結構長這樣：
---
兩個點號 `..`，如下：
```Python
from ..dependencies import get_token_header
```
代表：
* 從此模組（檔案 `app/routers/items.py`）所在的相同套件（目錄 `app/routers/`）開始...
* 前往其父套件（目錄 `app/`）...
* 然後在那裡找到模組 `dependencies`（檔案 `app/dependencies.py`）...
* 並從中匯入函式 `get_token_header`。
這就正確了！🎉
---
同樣地，如果我們用三個點號 `...`，如下：
```Python
from ...dependencies import get_token_header
```
就代表：
* 從此模組（檔案 `app/routers/items.py`）所在的相同套件（目錄 `app/routers/`）開始...
* 前往其父套件（目錄 `app/`）...
* 再前往那個套件的父層（沒有更上層的套件了，`app` 已是最上層 😱）...
* 然後在那裡找到模組 `dependencies`（檔案 `app/dependencies.py`）...
* 並從中匯入函式 `get_token_header`。
那會指向 `app/` 之上的某個套件，該套件需有自己的 `__init__.py` 等等。但我們沒有。所以在這個例子中會丟出錯誤。🚨
不過現在你知道它的運作方式了，因此無論你的應用有多複雜，你都可以使用相對匯入。🤓
### 加上一些自訂的 `tags`、`responses` 與 `dependencies` { #add-some-custom-tags-responses-and-dependencies }
我們沒有把 `/items` 的 prefix 以及 `tags=["items"]` 加在每個路徑操作上，因為我們已經把它們加在 `APIRouter` 上了。
但我們仍可以在特定的路徑操作上再加上更多的 `tags`，以及一些只屬於該路徑操作的額外 `responses`：
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/items.py hl[30:31] title["app/routers/items.py"] *}
/// tip | 提示
這最後一個路徑操作會有組合後的標籤：`["items", "custom"]`。
而且在文件中同時會有 `404` 與 `403` 兩種回應。
///
## 主程式 `FastAPI` { #the-main-fastapi }
現在，來看看 `app/main.py` 這個模組。
你會在這裡匯入並使用 `FastAPI` 類別。
這會是你的應用程式中把一切串起來的主檔案。
而隨著大多數的邏輯都放在各自的模組中，主檔案會相當簡潔。
### 匯入 `FastAPI` { #import-fastapi }
照常匯入並建立 `FastAPI` 類別。
我們甚至可以宣告[全域相依性](dependencies/global-dependencies.md)，它們會與各 `APIRouter` 的相依性合併：
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[1,3,7] title["app/main.py"] *}
### 匯入 `APIRouter` { #import-the-apirouter }
現在我們匯入包含 `APIRouter` 的其他子模組：
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[4:5] title["app/main.py"] *}
由於 `app/routers/users.py` 與 `app/routers/items.py` 是同一個 Python 套件 `app` 的子模組，我們可以用單一的點號 `.` 來進行「相對匯入」。
### 匯入如何運作 { #how-the-importing-works }
這段：
```Python
from .routers import items, users
```
代表：
* 從此模組（檔案 `app/main.py`）所在的相同套件（目錄 `app/`）開始...
* 尋找子套件 `routers`（目錄 `app/routers/`）...
* 並從中匯入子模組 `items`（檔案 `app/routers/items.py`）與 `users`（檔案 `app/routers/users.py`）...
模組 `items` 會有一個變數 `router`（`items.router`）。這就是我們在 `app/routers/items.py` 建立的那個 `APIRouter` 物件。
接著我們對 `users` 模組做一樣的事。
我們也可以這樣匯入：
```Python
from app.routers import items, users
```
/// info | 資訊
第一種是「相對匯入」：
```Python
from .routers import items, users
```
第二種是「絕對匯入」：
```Python
from app.routers import items, users
```
想了解更多關於 Python 套件與模組，請閱讀[官方的模組說明文件](https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html)。
///
### 避免名稱衝突 { #avoid-name-collisions }
我們直接匯入子模組 `items`，而不是只匯入它的變數 `router`。
這是因為在子模組 `users` 中也有另一個名為 `router` 的變數。
如果我們像下面這樣一個接一個匯入：
```Python
from .routers.items import router
from .routers.users import router
```
來自 `users` 的 `router` 會覆蓋掉 `items` 的 `router`，我們就無法同時使用兩者。
因此，為了能在同一個檔案中同時使用它們，我們直接匯入子模組：
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[5] title["app/main.py"] *}
### 將 `users` 與 `items` 的 `APIRouter` 納入 { #include-the-apirouters-for-users-and-items }
現在，把子模組 `users` 與 `items` 的 `router` 納入：
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[10:11] title["app/main.py"] *}
/// info | 資訊
`users.router` 是位於 `app/routers/users.py` 檔案內的 `APIRouter`。
而 `items.router` 是位於 `app/routers/items.py` 檔案內的 `APIRouter`。
///
透過 `app.include_router()`，我們可以把每個 `APIRouter` 加到主要的 `FastAPI` 應用程式。
它會把該 router 的所有路由都納入成為應用的一部分。
/// note | 技術細節
實際上，它會在內部為 `APIRouter` 中宣告的每一個「路徑操作」建立一個對應的「路徑操作」。
所以在幕後，它實際運作起來就像是一個單一的應用。
///
/// check | 檢查
把 router 納入時不需要擔心效能。
這只會在啟動時花費微秒等級，且只發生一次。
因此不會影響效能。⚡
///
### 以自訂的 `prefix`、`tags`、`responses` 與 `dependencies` 納入一個 `APIRouter` { #include-an-apirouter-with-a-custom-prefix-tags-responses-and-dependencies }
現在，假設你的組織提供了一個 `app/internal/admin.py` 檔案給你。
它包含一個帶有一些管理員路徑操作的 `APIRouter`，並在組織內多個專案之間共用。
為了這個範例它會非常簡單。但假設因為它會與組織內的其他專案共用，我們不能直接修改它並把 `prefix`、`dependencies`、`tags` 等加在 `APIRouter` 上：
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/internal/admin.py hl[3] title["app/internal/admin.py"] *}
但當我們把這個 `APIRouter` 納入時，仍然希望設定自訂的 `prefix`，讓它所有的路徑操作都以 `/admin` 開頭；我們想用這個專案已經有的 `dependencies` 來保護它，並且要加入 `tags` 與 `responses`。
我們可以在不修改原始 `APIRouter` 的情況下，將這些參數傳給 `app.include_router()` 來達成：
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[14:17] title["app/main.py"] *}
如此一來，原始的 `APIRouter` 將保持不變，因此我們仍然可以把同一個 `app/internal/admin.py` 檔案與組織中的其他專案共用。
結果是在我們的應用中，來自 `admin` 模組的每個路徑操作都會有：
* 前綴 `/admin`
* 標籤 `admin`
* 相依性 `get_token_header`
* 回應 `418` 🍵
但這只會影響我們應用中的那個 `APIRouter`，不會影響任何其他使用它的程式碼。
例如，其他專案可以用不同的驗證方式搭配相同的 `APIRouter`。
### 加上一個路徑操作 { #include-a-path-operation }
我們也可以直接把路徑操作加到 `FastAPI` 應用中。
這裡我們就加一下... 只是為了示範可以這麼做 🤷：
{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/main.py hl[21:23] title["app/main.py"] *}
而且它會和透過 `app.include_router()` 加入的其他路徑操作正確地一起運作。
/// info | 非常技術細節
注意：這是個非常技術性的細節，你大概可以直接略過。
---
`APIRouter` 不是被「掛載 (mount)」的，它們不會與應用的其他部分隔離開來。
這是因為我們要把它們的路徑操作包含進 OpenAPI 結構與使用者介面中。
由於無法將它們隔離並獨立「掛載」，所以這些路徑操作會被「複製」（重新建立），而不是直接包含進來。
///
## 在 `pyproject.toml` 設定 `entrypoint` { #configure-the-entrypoint-in-pyproject-toml }
因為你的 FastAPI `app` 物件位在 `app/main.py`，你可以在 `pyproject.toml` 檔案中這樣設定 `entrypoint`：
```toml
[tool.fastapi]
entrypoint = "app.main:app"
```
這等同於這樣匯入：
```python
from app.main import app
```
如此一來 `fastapi` 指令就會知道去哪裡找到你的 app。
/// Note | 注意
你也可以把路徑直接傳給指令，例如：
```console
$ fastapi dev app/main.py
```
但你每次呼叫 `fastapi` 指令時都得記得傳入正確的路徑。
此外，其他工具可能找不到它，例如 [VS Code 擴充套件](../editor-support.md) 或 [FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)，因此建議在 `pyproject.toml` 中使用 `entrypoint`。
///
## 檢查自動產生的 API 文件 { #check-the-automatic-api-docs }
現在，執行你的應用：
## 以不同的 `prefix` 多次納入同一個 router { #include-the-same-router-multiple-times-with-different-prefix }
你也可以用不同的前綴，對同一個 router 多次呼叫 `.include_router()`。
例如，這對於在不同前綴下提供相同的 API 很有用，如 `/api/v1` 與 `/api/latest`。
這是進階用法，你可能不會需要，但若有需要它就在那裡。
## 在另一個 `APIRouter` 中納入一個 `APIRouter` { #include-an-apirouter-in-another }
就像你可以在 `FastAPI` 應用中納入一個 `APIRouter` 一樣，你也可以在另一個 `APIRouter` 中納入一個 `APIRouter`，用法如下：
```Python
router.include_router(other_router)
```
請確保在把 `router` 納入 `FastAPI` 應用之前先這麼做，這樣 `other_router` 的路徑操作也會被包含進去。
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/body-fields.md
================================================
# Body - 欄位 { #body-fields }
就像你可以在「路徑操作函式 (path operation function)」的參數中用 `Query`、`Path` 和 `Body` 宣告額外的驗證與中繼資料一樣，你也可以在 Pydantic 模型中使用 Pydantic 的 `Field` 來宣告驗證與中繼資料。
## 匯入 `Field` { #import-field }
首先，你需要匯入它：
{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}
/// warning
請注意，`Field` 是直接從 `pydantic` 匯入的，不像其他（如 `Query`、`Path`、`Body` 等）是從 `fastapi` 匯入。
///
## 宣告模型屬性 { #declare-model-attributes }
接著你可以在模型屬性上使用 `Field`：
{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}
`Field` 的用法與 `Query`、`Path`、`Body` 相同，擁有相同的參數等。
/// note | 技術細節
實際上，你接下來會看到的 `Query`、`Path` 等，會建立共同父類別 `Param` 的子類別物件，而 `Param` 本身是 Pydantic 的 `FieldInfo` 類別的子類別。
而 Pydantic 的 `Field` 也會回傳一個 `FieldInfo` 的實例。
`Body` 也會直接回傳 `FieldInfo` 子類別的物件。稍後你會看到還有其他類別是 `Body` 類別的子類別。
記得，當你從 `fastapi` 匯入 `Query`、`Path` 等時，它們其實是回傳特殊類別的函式。
///
/// tip
注意，每個帶有型別、預設值與 `Field` 的模型屬性，其結構和「路徑操作函式」的參數相同，只是把 `Path`、`Query`、`Body` 換成了 `Field`。
///
## 加入額外資訊 { #add-extra-information }
你可以在 `Field`、`Query`、`Body` 等中宣告額外資訊。這些資訊會被包含在產生的 JSON Schema 中。
你會在後續文件中學到更多關於加入額外資訊的內容，特別是在宣告範例時。
/// warning
傳入 `Field` 的額外鍵也會出現在你的應用程式所產生的 OpenAPI schema 中。
由於這些鍵不一定屬於 OpenAPI 規格的一部分，一些 OpenAPI 工具（例如 [OpenAPI 驗證器](https://validator.swagger.io/)）可能無法處理你產生的 schema。
///
## 回顧 { #recap }
你可以使用 Pydantic 的 `Field` 為模型屬性宣告額外的驗證與中繼資料。
你也可以使用額外的關鍵字引數來傳遞額外的 JSON Schema 中繼資料。
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/body-multiple-params.md
================================================
# Body - 多個參數 { #body-multiple-parameters }
現在我們已經知道如何使用 `Path` 與 `Query`，接下來看看更進階的請求主體（request body）宣告用法。
## 混用 `Path`、`Query` 與 Body 參數 { #mix-path-query-and-body-parameters }
首先，當然你可以自由混用 `Path`、`Query` 與請求 Body 參數的宣告，**FastAPI** 會知道該怎麼做。
你也可以將 Body 參數宣告為可選，方法是將預設值設為 `None`：
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an_py310.py hl[18:20] *}
/// note | 注意
請注意，在此情況下，從 body 取得的 `item` 是可選的，因為它的預設值是 `None`。
///
## 多個 Body 參數 { #multiple-body-parameters }
在前一個範例中，路徑操作（path operation）會期望一個包含 `Item` 屬性的 JSON 主體，例如：
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
```
但你也可以宣告多個 Body 參數，例如 `item` 與 `user`：
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002_py310.py hl[20] *}
在此情況下，**FastAPI** 會注意到函式中有多個 Body 參數（有兩個參數是 Pydantic 模型）。
因此，它會使用參數名稱作為 body 中的鍵（欄位名稱），並期望如下的主體：
```JSON
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
},
"user": {
"username": "dave",
"full_name": "Dave Grohl"
}
}
```
/// note | 注意
儘管 `item` 的宣告方式與先前相同，現在預期它會位於 body 內，且鍵為 `item`。
///
**FastAPI** 會自動從請求中進行轉換，讓參數 `item` 收到對應內容，`user` 亦同。
它會對複合資料進行驗證，並在 OpenAPI 結構與自動文件中如此描述。
## Body 中的單一值 { #singular-values-in-body }
就像你可以用 `Query` 與 `Path` 為查詢與路徑參數定義額外資訊一樣，**FastAPI** 也提供對應的 `Body`。
例如，延伸前述模型，你可以決定在相同的 Body 中，除了 `item` 與 `user` 外，還要有另一個鍵 `importance`。
如果直接這樣宣告，因為它是單一值，**FastAPI** 會將其視為查詢參數。
但你可以使用 `Body` 指示 **FastAPI** 將其視為另一個 Body 鍵：
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003_an_py310.py hl[23] *}
在此情況下，**FastAPI** 會期望如下的主體：
```JSON
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
},
"user": {
"username": "dave",
"full_name": "Dave Grohl"
},
"importance": 5
}
```
同樣地，它會進行型別轉換、驗證、文件化等。
## 多個 Body 參數與 Query { #multiple-body-params-and-query }
當然，你也可以在任何 Body 參數之外，視需要宣告額外的查詢參數。
由於預設情況下，單一值會被解讀為查詢參數，你不必明確使用 `Query`，直接這樣寫即可：
```Python
q: str | None = None
```
例如：
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004_an_py310.py hl[28] *}
/// info | 注意
`Body` 也具有與 `Query`、`Path` 以及之後你會看到的其他工具相同的額外驗證與中繼資料參數。
///
## 嵌入單一 Body 參數 { #embed-a-single-body-parameter }
假設你只有一個來自 Pydantic 模型 `Item` 的單一 `item` Body 參數。
預設情況下，**FastAPI** 會直接期望該模型的內容作為請求主體。
但如果你想讓它像宣告多個 Body 參數時那樣，期望一個帶有 `item` 鍵、其內含模型內容的 JSON，你可以使用 `Body` 的特殊參數 `embed`：
```Python
item: Item = Body(embed=True)
```
如下：
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial005_an_py310.py hl[17] *}
在此情況下 **FastAPI** 會期望如下的主體：
```JSON hl_lines="2"
{
"item": {
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
}
```
而不是：
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2
}
```
## 小結 { #recap }
即便一個請求只能有單一主體，你仍可在你的路徑操作函式中宣告多個 Body 參數。
但 **FastAPI** 會處理好這一切，在你的函式中提供正確的資料，並在路徑操作中驗證與文件化正確的結構。
你也可以將單一值宣告為 Body 的一部分來接收。
即使只宣告了一個參數，也可以指示 **FastAPI** 將 Body 以某個鍵進行嵌入。
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/body-nested-models.md
================================================
# Body - 巢狀模型 { #body-nested-models }
使用 **FastAPI**，你可以定義、驗證、文件化，並使用任意深度的巢狀模型（感謝 Pydantic）。
## 列表欄位 { #list-fields }
你可以將屬性定義為某個子型別。例如，Python 的 `list`：
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}
這會讓 `tags` 成為一個列表，儘管尚未宣告列表元素的型別。
## 具有型別參數的列表欄位 { #list-fields-with-type-parameter }
不過，Python 有一種專門的方式來宣告具有內部型別（「型別參數」）的列表：
### 宣告帶有型別參數的 `list` { #declare-a-list-with-a-type-parameter }
要宣告具有型別參數（內部型別）的型別，例如 `list`、`dict`、`tuple`，使用方括號 `[` 與 `]` 傳入內部型別作為「型別參數」：
```Python
my_list: list[str]
```
以上都是標準的 Python 型別宣告語法。
對於具有內部型別的模型屬性，也使用相同的標準語法。
因此，在我們的範例中，可以讓 `tags` 明確成為「字串的列表」：
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}
## 集合型別 { #set-types }
但進一步思考後，我們會意識到 `tags` 不應該重覆，應該是唯一的字串。
而 Python 有一種用於唯一元素集合的特殊資料型別：`set`。
因此我們可以將 `tags` 宣告為字串的 `set`：
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}
這樣一來，即使收到包含重覆資料的請求，也會被轉換為由唯一元素組成的 `set`。
之後只要輸出該資料，即使來源有重覆，也會以唯一元素的 `set` 輸出。
並且也會在註解／文件中相應標示。
## 巢狀模型 { #nested-models }
每個 Pydantic 模型的屬性都有型別。
而該型別本身也可以是另一個 Pydantic 模型。
因此，你可以宣告具有特定屬性名稱、型別與驗證的深度巢狀 JSON「物件」。
而且可以任意深度巢狀。
### 定義子模型 { #define-a-submodel }
例如，我們可以定義一個 `Image` 模型：
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[7:9] *}
### 將子模型作為型別使用 { #use-the-submodel-as-a-type }
然後把它作為某個屬性的型別使用：
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}
這表示 **FastAPI** 會期望一個類似如下的本文：
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2,
"tags": ["rock", "metal", "bar"],
"image": {
"url": "http://example.com/baz.jpg",
"name": "The Foo live"
}
}
```
只需進行上述宣告，使用 **FastAPI** 你就能獲得：
- 編輯器支援（自動完成等），即使是巢狀模型
- 資料轉換
- 資料驗證
- 自動產生文件
## 特殊型別與驗證 { #special-types-and-validation }
除了 `str`、`int`、`float` 等一般的單一型別外，你也可以使用繼承自 `str` 的更複雜單一型別。
若要查看所有可用選項，請參閱 [Pydantic 的型別總覽](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/)。你會在下一章看到一些範例。
例如，在 `Image` 模型中有一個 `url` 欄位，我們可以將其宣告為 Pydantic 的 `HttpUrl`，而不是 `str`：
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py310.py hl[2,8] *}
該字串會被檢查是否為有效的 URL，並在 JSON Schema / OpenAPI 中相應註記。
## 具有子模型列表的屬性 { #attributes-with-lists-of-submodels }
你也可以將 Pydantic 模型作為 `list`、`set` 等的子型別使用：
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial006_py310.py hl[18] *}
這會期望（並進行轉換、驗證、文件化等）如下的 JSON 本文：
```JSON hl_lines="11"
{
"name": "Foo",
"description": "The pretender",
"price": 42.0,
"tax": 3.2,
"tags": [
"rock",
"metal",
"bar"
],
"images": [
{
"url": "http://example.com/baz.jpg",
"name": "The Foo live"
},
{
"url": "http://example.com/dave.jpg",
"name": "The Baz"
}
]
}
```
/// info
注意 `images` 鍵現在是一個由 image 物件組成的列表。
///
## 深度巢狀模型 { #deeply-nested-models }
你可以定義任意深度的巢狀模型：
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial007_py310.py hl[7,12,18,21,25] *}
/// info
請注意，`Offer` 具有一個 `Item` 的列表，而每個 `Item` 又有一個可選的 `Image` 列表。
///
## 純列表的本文 { #bodies-of-pure-lists }
如果你期望的 JSON 本文頂層值是一個 JSON `array`（Python 的 `list`），可以像在 Pydantic 模型中那樣，直接在函式參數上宣告其型別：
```Python
images: list[Image]
```
如下所示：
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008_py310.py hl[13] *}
## 隨處可得的編輯器支援 { #editor-support-everywhere }
你將在各處獲得編輯器支援。
即使是列表中的項目也一樣：
若直接操作 `dict` 而不是使用 Pydantic 模型，就無法獲得這種等級的編輯器支援。
但你也不必擔心，傳入的 dict 會自動被轉換，而你的輸出也會自動轉換為 JSON。
## 任意 `dict` 的本文 { #bodies-of-arbitrary-dicts }
你也可以將本文宣告為一個 `dict`，其鍵為某種型別、值為另一種型別。
如此一來，你無需事先知道有效的欄位／屬性名稱為何（不像使用 Pydantic 模型時需要）。
這在你想接收尚未預知的鍵時很有用。
---
另一個實用情境是當你希望鍵是其他型別（例如，`int`）時。
這正是我們在此要示範的。
在此情況下，只要是擁有 `int` 鍵且對應 `float` 值的 `dict` 都會被接受：
{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial009_py310.py hl[7] *}
/// tip
請記住，JSON 只支援 `str` 作為鍵。
但 Pydantic 具有自動資料轉換。
這表示即使你的 API 用戶端只能以字串作為鍵，只要這些字串是純整數，Pydantic 會自動轉換並驗證它們。
而你作為 `weights` 所接收的 `dict`，實際上會擁有 `int` 鍵與 `float` 值。
///
## 總結 { #recap }
使用 **FastAPI**，你在保持程式碼簡潔優雅的同時，亦可擁有 Pydantic 模型所提供的高度彈性。
同時還具備以下優點：
- 編輯器支援（到處都有自動完成！）
- 資料轉換（亦即 parsing／serialization）
- 資料驗證
- 結構描述（Schema）文件
- 自動產生文件
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/body-updates.md
================================================
# Body - 更新 { #body-updates }
## 使用 `PUT` 取代式更新 { #update-replacing-with-put }
要更新一個項目，你可以使用 [HTTP `PUT`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PUT) 操作。
你可以使用 `jsonable_encoder` 將輸入資料轉換為可儲存為 JSON 的資料（例如用於 NoSQL 資料庫）。例如把 `datetime` 轉成 `str`。
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}
`PUT` 用於接收應該取代現有資料的資料。
### 關於取代的警告 { #warning-about-replacing }
這表示，如果你想用 `PUT` 並在 body 中包含以下內容來更新項目 `bar`：
```Python
{
"name": "Barz",
"price": 3,
"description": None,
}
```
由於這裡沒有包含已儲存的屬性 `"tax": 20.2`，輸入的模型會採用預設值 `"tax": 10.5`。
最終資料會以這個「新的」 `tax` 值 `10.5` 被儲存。
## 使用 `PATCH` 進行部分更新 { #partial-updates-with-patch }
你也可以使用 [HTTP `PATCH`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PATCH) 操作來進行*部分*更新。
這表示你只需傳送想要更新的資料，其餘保持不變。
/// note | 注意
`PATCH` 相較於 `PUT` 較少被使用、也較不為人知。
許多團隊甚至在部分更新時也只用 `PUT`。
你可以依需求自由選用，**FastAPI** 不會強制規範。
但本指南會大致示範它們各自的設計用法。
///
### 使用 Pydantic 的 `exclude_unset` 參數 { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }
如果要接收部分更新，在 Pydantic 模型的 `.model_dump()` 中使用 `exclude_unset` 參數非常實用。
例如 `item.model_dump(exclude_unset=True)`。
這會產生一個只包含建立 `item` 模型時實際設定過之欄位的 `dict`，不含預設值。
接著你可以用它來生成只包含實際設定（請求中傳來）的資料之 `dict`，省略預設值：
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[32] *}
### 使用 Pydantic 的 `update` 參數 { #using-pydantics-update-parameter }
接著，你可以用 `.model_copy()` 建立現有模型的副本，並傳入含有要更新資料之 `dict` 到 `update` 參數。
例如 `stored_item_model.model_copy(update=update_data)`：
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}
### 部分更新摘要 { #partial-updates-recap }
總結一下，若要套用部分更新，你可以：
*（可選）使用 `PATCH` 取代 `PUT`。
* 取回已儲存的資料。
* 將該資料放入一個 Pydantic 模型。
* 從輸入模型產生一個不含預設值的 `dict`（使用 `exclude_unset`）。
* 如此即可只更新使用者實際設定的值，而不會以模型的預設值覆寫已儲存的值。
* 建立已儲存模型的副本，並以收到的部分更新值更新其屬性（使用 `update` 參數）。
* 將該副本模型轉成可儲存到資料庫的型別（例如使用 `jsonable_encoder`）。
* 這與再次使用模型的 `.model_dump()` 類似，但它會確保（並轉換）所有值為可轉為 JSON 的資料型別，例如把 `datetime` 轉為 `str`。
* 將資料儲存到資料庫。
* 回傳更新後的模型。
{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[28:35] *}
/// tip | 提示
其實你也可以在 HTTP `PUT` 操作中使用同一套技巧。
但此處示例使用 `PATCH`，因為它正是為這類情境設計的。
///
/// note | 注意
請注意，輸入的模型依然會被驗證。
因此，如果你希望接收可以省略所有屬性的部分更新，你需要一個所有屬性皆為可選（具預設值或為 `None`）的模型。
為了區分用於更新（全部可選）與用於建立（欄位為必填）的模型，你可以參考 [額外模型](extra-models.md) 中的做法。
///
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/body.md
================================================
# 請求本文 { #request-body }
當你需要從用戶端（例如瀏覽器）將資料傳送到你的 API 時，會把它作為**請求本文**送出。
**請求**本文是用戶端傳給你的 API 的資料。**回應**本文是你的 API 傳回給用戶端的資料。
你的 API 幾乎總是需要傳回**回應**本文。但用戶端不一定每次都要送出**請求本文**，有時只會請求某個路徑，可能帶一些查詢參數，但不會傳送本文。
要宣告**請求**本文，你會使用 [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) 模型，享受其完整的功能與優點。
/// info
要傳送資料，應使用下列其中一種方法：`POST`（最常見）、`PUT`、`DELETE` 或 `PATCH`。
在規範中，於 `GET` 請求中攜帶本文的行為是未定義的。不過，FastAPI 仍支援它，但僅適用於非常複雜／極端的情境。
由於不建議這麼做，使用 Swagger UI 的互動式文件在使用 `GET` 時不會顯示本文的文件，而且中間的代理伺服器也可能不支援。
///
## 匯入 Pydantic 的 `BaseModel` { #import-pydantics-basemodel }
首先，從 `pydantic` 匯入 `BaseModel`：
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}
## 建立你的資料模型 { #create-your-data-model }
接著，你將資料模型宣告為繼承自 `BaseModel` 的類別。
對所有屬性使用標準的 Python 型別：
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}
就和宣告查詢參數時一樣，當模型屬性有預設值時，它就不是必填；否則就是必填。使用 `None` 可使其成為選填。
例如，上述模型對應的 JSON「`object`」（或 Python `dict`）如下：
```JSON
{
"name": "Foo",
"description": "An optional description",
"price": 45.2,
"tax": 3.5
}
```
...由於 `description` 與 `tax` 是選填（預設為 `None`），以下這個 JSON「`object`」也有效：
```JSON
{
"name": "Foo",
"price": 45.2
}
```
## 將它宣告為參數 { #declare-it-as-a-parameter }
要把它加到你的*路徑操作（path operation）*中，宣告方式與路徑與查詢參數相同：
{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[16] *}
...並將其型別宣告為你建立的模型 `Item`。
## 效果 { #results }
只靠這樣的 Python 型別宣告，**FastAPI** 會：
- 將請求本文讀取為 JSON。
- （必要時）轉換為對應的型別。
- 驗證資料。
- 若資料無效，會回傳清楚易懂的錯誤，指出哪裡、哪筆資料不正確。
- 把接收到的資料放在參數 `item` 中提供給你。
- 由於你在函式中將其宣告為 `Item` 型別，你也會獲得完整的編輯器支援（自動完成等）以及所有屬性與其型別。
- 為你的模型產生 [JSON Schema](https://json-schema.org) 定義，如有需要，你也可以在專案中的其他地方使用。
- 這些 schema 會成為產生的 OpenAPI schema 的一部分，並由自動文件 UIs 使用。
## 自動文件 { #automatic-docs }
你的模型的 JSON Schema 會納入產生的 OpenAPI schema，並顯示在互動式 API 文件中：
也會用於每個需要它們的*路徑操作*內的 API 文件：
## 編輯器支援 { #editor-support }
在編輯器裡、於你的函式中，你會在各處獲得型別提示與自動完成（如果你接收的是 `dict` 而不是 Pydantic 模型，就不會有這些）：
你也會獲得對不正確型別操作的錯誤檢查：
這不是偶然，整個框架就是圍繞這個設計而建。
而且在實作之前的設計階段就已徹底測試，確保能在各種編輯器中運作良好。
甚至為了支援這點，Pydantic 本身也做了些修改。
前面的螢幕截圖是使用 [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com) 拍的。
但你在 [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/) 與大多數其它 Python 編輯器中也會得到相同的編輯器支援：
/// tip
如果你使用 [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/) 作為編輯器，可以安裝 [Pydantic PyCharm Plugin](https://github.com/koxudaxi/pydantic-pycharm-plugin/)。
它能增強 Pydantic 模型的編輯器支援，包含：
- 自動完成
- 型別檢查
- 重構
- 搜尋
- 程式碼檢查
///
## 使用該模型 { #use-the-model }
在函式內，你可以直接存取模型物件的所有屬性：
{* ../../docs_src/body/tutorial002_py310.py *}
## 請求本文 + 路徑參數 { #request-body-path-parameters }
你可以同時宣告路徑參數與請求本文。
**FastAPI** 會辨識出與路徑參數相符的函式參數應該從**路徑**取得，而宣告為 Pydantic 模型的函式參數應該從**請求本文**取得。
{* ../../docs_src/body/tutorial003_py310.py hl[15:16] *}
## 請求本文 + 路徑 + 查詢參數 { #request-body-path-query-parameters }
你也可以同時宣告**本文**、**路徑**與**查詢**參數。
**FastAPI** 會分別辨識並從正確的位置取得資料。
{* ../../docs_src/body/tutorial004_py310.py hl[16] *}
函式參數的辨識方式如下：
- 如果參數同時在**路徑**中宣告，則作為路徑參數。
- 如果參數是**單一型別**（像是 `int`、`float`、`str`、`bool` 等），會被視為**查詢**參數。
- 如果參數宣告為 **Pydantic 模型** 型別，會被視為請求**本文**。
/// note
FastAPI 會因為預設值 `= None` 而知道 `q` 的值不是必填。
`str | None` 並非 FastAPI 用來判斷是否必填的依據；它會因為有預設值 `= None` 而知道不是必填。
但加入這些型別註解能讓你的編輯器提供更好的支援與錯誤偵測。
///
## 不使用 Pydantic { #without-pydantic }
若你不想使用 Pydantic 模型，也可以使用 **Body** 參數。請參考[Body - 多個參數：本文中的單一值](body-multiple-params.md#singular-values-in-body)。
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/cookie-param-models.md
================================================
# Cookie 參數模型 { #cookie-parameter-models }
如果你有一組彼此相關的「**Cookie**」，你可以建立一個「**Pydantic 模型**」來宣告它們。🍪
這樣你就能在**多處**重複使用該模型，並且能一次性為所有參數宣告**驗證**與**中繼資料**。😎
/// note | 注意
自 FastAPI 版本 `0.115.0` 起支援。🤓
///
/// tip
同樣的技巧也適用於 `Query`、`Cookie` 與 `Header`。😎
///
## 以 Pydantic 模型宣告 Cookie { #cookies-with-a-pydantic-model }
在 **Pydantic 模型**中宣告所需的 **Cookie** 參數，接著將參數宣告為 `Cookie`：
{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *}
**FastAPI** 會從請求收到的 **Cookie** 中擷取 **每個欄位** 的資料，並交給你定義的 Pydantic 模型。
## 查看文件 { #check-the-docs }
你可以在 `/docs` 的文件介面中看到已定義的 Cookie：
---
如果你使用 PyCharm，你可以：
* 開啟 "Run" 選單
* 選擇 "Debug..."
* 會出現一個情境選單
* 選擇要偵錯的檔案（此例為 `main.py`）
接著它會用你的 **FastAPI** 程式碼啟動伺服器、在你的中斷點停下等。
可能會長這樣：
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/dependencies/classes-as-dependencies.md
================================================
# 以類別作為相依性 { #classes-as-dependencies }
在更深入了解 **相依性注入（Dependency Injection）** 系統之前，我們先把前一個範例升級一下。
## 前一個範例中的 `dict` { #a-dict-from-the-previous-example }
在前一個範例中，我們從相依項（"dependable"）回傳了一個 `dict`：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}
但接著我們在路徑操作函式（*path operation function*）的參數 `commons` 中取得的是一個 `dict`。
而我們知道，編輯器對 `dict` 無法提供太多輔助（例如自動完成），因為它無法預先知道其中的鍵與值的型別。
我們可以做得更好...
## 什麼算是相依性 { #what-makes-a-dependency }
到目前為止，你看到的相依性都是宣告成函式。
但那不是宣告相依性的唯一方式（雖然那大概是最常見的）。
關鍵在於，相依性應該要是「callable」。
在 Python 中，「**callable**」指的是任何可以像函式一樣被 Python「呼叫」的東西。
因此，如果你有一個物件 `something`（它可能不是函式），而你可以像這樣「呼叫」（執行）它：
```Python
something()
```
或是
```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```
那它就是一個「callable」。
## 以類別作為相依性 { #classes-as-dependencies_1 }
你可能已經注意到，建立一個 Python 類別的實例時，你用的語法也是一樣的。
例如：
```Python
class Cat:
def __init__(self, name: str):
self.name = name
fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```
在這個例子中，`fluffy` 是 `Cat` 類別的一個實例。
而要建立 `fluffy`，你其實是在「呼叫」`Cat`。
所以，Python 類別本身也是一種 **callable**。
因此，在 **FastAPI** 中，你可以將 Python 類別作為相依性。
FastAPI 其實檢查的是它是否為「callable」（函式、類別或其他），以及它所定義的參數。
如果你在 **FastAPI** 中傳入一個「callable」作為相依性，FastAPI 會分析該「callable」的參數，並以與路徑操作函式參數相同的方式來處理它們，包括子相依性。
這也適用於完全沒有參數的 callable，就和沒有參數的路徑操作函式一樣。
接著，我們可以把上面的相依項（dependable）`common_parameters` 改成類別 `CommonQueryParams`：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[11:15] *}
注意用來建立該類別實例的 `__init__` 方法：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[12] *}
...它的參數與我們之前的 `common_parameters` 相同：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}
**FastAPI** 會用這些參數來「解析」該相依性。
兩種情況下都會有：
- 一個可選的查詢參數 `q`，型別為 `str`。
- 一個查詢參數 `skip`，型別為 `int`，預設為 `0`。
- 一個查詢參數 `limit`，型別為 `int`，預設為 `100`。
兩種情況下，資料都會被轉換、驗證，並記錄到 OpenAPI schema 中等。
## 如何使用 { #use-it }
現在你可以用這個類別來宣告你的相依性。
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[19] *}
**FastAPI** 會呼叫 `CommonQueryParams` 類別。這會建立該類別的一個「實例」，而該實例會以參數 `commons` 的形式傳給你的函式。
## 型別註解與 `Depends` { #type-annotation-vs-depends }
注意上面程式碼裡我們寫了兩次 `CommonQueryParams`：
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ 非 Annotated
/// tip
如有可能，優先使用 `Annotated` 版本。
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
最後面的 `CommonQueryParams`，在：
```Python
... Depends(CommonQueryParams)
```
...才是 **FastAPI** 實際用來知道相依性是什麼的依據。
FastAPI 會從這個物件中提取宣告的參數，並且實際呼叫它。
---
在這個例子中，前面的 `CommonQueryParams`，於：
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, ...
```
////
//// tab | Python 3.10+ 非 Annotated
/// tip
如有可能，優先使用 `Annotated` 版本。
///
```Python
commons: CommonQueryParams ...
```
////
...對 **FastAPI** 來說沒有任何特殊意義。FastAPI 不會用它來做資料轉換、驗證等（因為這部分由 `Depends(CommonQueryParams)` 處理）。
其實你可以只寫：
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[Any, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ 非 Annotated
/// tip
如有可能，優先使用 `Annotated` 版本。
///
```Python
commons = Depends(CommonQueryParams)
```
////
...像是：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial003_an_py310.py hl[19] *}
但仍建議宣告型別，這樣你的編輯器就知道會以何種型別作為參數 `commons` 傳入，進而幫助你做自動完成、型別檢查等：
## 捷徑 { #shortcut }
不過你會發現這裡有些重複程式碼，我們寫了兩次 `CommonQueryParams`：
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ 非 Annotated
/// tip
如有可能，優先使用 `Annotated` 版本。
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
**FastAPI** 為這類情況提供了一個捷徑：當相依性「明確」是一個類別，且 **FastAPI** 會「呼叫」它來建立該類別的實例時。
對這些特定情況，你可以這樣做：
不要寫：
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```
////
//// tab | Python 3.10+ 非 Annotated
/// tip
如有可能，優先使用 `Annotated` 版本。
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```
////
...而是改為：
//// tab | Python 3.10+
```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends()]
```
////
//// tab | Python 3.10+ 非 Annotated
/// tip
如有可能，優先使用 `Annotated` 版本。
///
```Python
commons: CommonQueryParams = Depends()
```
////
你把相依性宣告為參數的型別，並使用不帶任何參數的 `Depends()`，而不用在 `Depends(CommonQueryParams)` 裡「再」寫一次整個類別。
整個範例就會變成：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial004_an_py310.py hl[19] *}
...而 **FastAPI** 會知道該怎麼做。
/// tip
如果你覺得這樣比幫助更令人困惑，那就忽略它吧，你並不「需要」這個技巧。
這只是個捷徑。因為 **FastAPI** 在意幫你減少重複的程式碼。
///
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md
================================================
# 路徑操作裝飾器中的依賴 { #dependencies-in-path-operation-decorators }
有時在你的路徑操作函式中，其實不需要某個依賴的回傳值。
或是該依賴根本沒有回傳值。
但你仍需要它被執行／解析。
這種情況下，你可以不在路徑操作函式的參數上使用 `Depends`，而是在路徑操作裝飾器加入一個 `dependencies` 的 `list`。
## 在路徑操作裝飾器加入 `dependencies` { #add-dependencies-to-the-path-operation-decorator }
路徑操作裝飾器可接受一個可選參數 `dependencies`。
它應該是由 `Depends()` 組成的 `list`：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[19] *}
這些依賴會以與一般依賴相同的方式被執行／解析。但它們的值（如果有回傳）不會傳遞給你的路徑操作函式。
/// tip
有些編輯器會檢查未使用的函式參數，並將其標示為錯誤。
把這些依賴放在路徑操作裝飾器中，可以確保它們被執行，同時避免編輯器／工具報錯。
這也有助於避免讓新加入的開發者看到未使用的參數時，以為它是不必要的而感到困惑。
///
/// info
在這個範例中我們使用了自訂的（虛構的）標頭 `X-Key` 與 `X-Token`。
但在實際情況下，當你實作安全機制時，使用整合的 [Security utilities（下一章）](../security/index.md) 會獲得更多好處。
///
## 依賴的錯誤與回傳值 { #dependencies-errors-and-return-values }
你可以使用與平常相同的依賴函式。
### 依賴的需求 { #dependency-requirements }
它們可以宣告請求需求（例如標頭（headers））或其他子依賴：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[8,13] *}
### 拋出例外 { #raise-exceptions }
這些依賴可以 `raise` 例外，與一般依賴相同：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[10,15] *}
### 回傳值 { #return-values }
它們可以回傳值，也可以不回傳；無論如何，回傳值都不會被使用。
因此，你可以重複使用在其他地方已使用過的一般依賴（會回傳值），即使回傳值不會被使用，該依賴仍會被執行：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[11,16] *}
## 一組路徑操作的依賴 { #dependencies-for-a-group-of-path-operations }
之後在閱讀如何組織較大的應用程式（[較大型應用程式——多個檔案](../../tutorial/bigger-applications.md)）時，你會學到如何為一組路徑操作宣告一個共同的 `dependencies` 參數。
## 全域依賴 { #global-dependencies }
接著我們會看看如何把依賴加到整個 `FastAPI` 應用程式，使其套用到每個路徑操作。
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md
================================================
# 使用 yield 的相依 { #dependencies-with-yield }
FastAPI 支援在完成後執行一些額外步驟的相依。
要做到這點，使用 `yield` 取代 `return`，並把額外步驟（程式碼）寫在其後。
/// tip
請確保每個相依內只使用一次 `yield`。
///
/// note | 技術細節
任何可用於下列裝飾器的函式：
* [`@contextlib.contextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.contextmanager) 或
* [`@contextlib.asynccontextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager)
都可以作為 **FastAPI** 的相依。
事實上，FastAPI 內部就是使用這兩個裝飾器。
///
## 使用 `yield` 的資料庫相依 { #a-database-dependency-with-yield }
例如，你可以用它建立一個資料庫 session，並在完成後關閉。
只有 `yield` 之前（含 `yield` 本身）的程式碼會在產生回應之前執行：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[2:4] *}
由 `yield` 產生的值會被注入到路徑操作（path operation）與其他相依中：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[4] *}
位於 `yield` 之後的程式碼會在回應之後執行：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[5:6] *}
/// tip
你可以使用 `async` 或一般函式。
**FastAPI** 都會正確處理，和一般相依相同。
///
## 同時使用 `yield` 與 `try` 的相依 { #a-dependency-with-yield-and-try }
如果在含 `yield` 的相依中使用 `try` 區塊，你會接收到使用該相依時拋出的任何例外。
例如，如果在中途的某段程式碼、其他相依，或某個路徑操作中，讓資料庫交易「rollback」或產生了任何例外，你都會在你的相依中接收到該例外。
因此，你可以在相依內用 `except SomeException` 來攔截特定例外。
同樣地，你可以使用 `finally` 來確保無論是否有例外都會執行結束步驟。
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[3,5] *}
## 含 `yield` 的子相依 { #sub-dependencies-with-yield }
你可以擁有任何大小與形狀的子相依與相依樹，而它們都可以（或不）使用 `yield`。
**FastAPI** 會確保每個使用 `yield` 的相依，其「結束程式碼」會以正確的順序執行。
例如，`dependency_c` 可以相依於 `dependency_b`，而 `dependency_b` 相依於 `dependency_a`：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py310.py hl[6,14,22] *}
而且它們都可以使用 `yield`。
在這個例子中，`dependency_c` 為了執行它的結束程式碼，需要來自 `dependency_b`（此處命名為 `dep_b`）的值仍然可用。
同理，`dependency_b` 為了執行它的結束程式碼，需要來自 `dependency_a`（此處命名為 `dep_a`）的值可用。
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py310.py hl[18:19,26:27] *}
同樣地，你可以同時擁有使用 `yield` 的相依與使用 `return` 的相依，並讓其中一些相依彼此相依。
你也可以有一個相依同時需要多個使用 `yield` 的其他相依，等等。
你可以擁有任何你需要的相依組合。
**FastAPI** 會確保一切都以正確的順序執行。
/// note | 技術細節
這能運作，多虧了 Python 的 [Context Managers](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html)。
**FastAPI** 在內部使用它們來達成這點。
///
## 含 `yield` 與 `HTTPException` 的相依 { #dependencies-with-yield-and-httpexception }
你已看到可以在含 `yield` 的相依中使用 `try` 區塊，嘗試執行一些程式碼，然後在 `finally` 後執行結束程式碼。
你也可以用 `except` 來攔截被拋出的例外並加以處理。
例如，你可以拋出不同的例外，如 `HTTPException`。
/// tip
這算是進階技巧；多數情況你並不需要，因為你可以在應用程式其他程式碼中（例如在路徑操作函式（path operation function）中）直接拋出例外（包含 `HTTPException`）。
但如果你需要，它就在這裡。🤓
///
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008b_an_py310.py hl[18:22,31] *}
如果你想攔截例外並據此回傳自訂回應，請建立一個[自訂例外處理器](../handling-errors.md#install-custom-exception-handlers)。
## 含 `yield` 與 `except` 的相依 { #dependencies-with-yield-and-except }
如果你在含 `yield` 的相依中用 `except` 攔截了例外，且沒有再次拋出它（或拋出新的例外），FastAPI 將無法察覺有例外發生，就像在一般的 Python 中一樣：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008c_an_py310.py hl[15:16] *}
在這種情況下，客戶端會如預期地看到一個 *HTTP 500 Internal Server Error* 回應（因為我們沒有拋出 `HTTPException` 或類似的東西），但伺服器將不會有任何日誌或其他錯誤線索。😱
### 在含 `yield` 與 `except` 的相依中務必 `raise` { #always-raise-in-dependencies-with-yield-and-except }
如果你在含 `yield` 的相依中攔截到了例外，除非你要拋出另一個 `HTTPException` 或類似的例外，否則**你應該重新拋出原本的例外**。
你可以使用 `raise` 重新拋出同一個例外：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008d_an_py310.py hl[17] *}
現在客戶端仍會獲得同樣的 *HTTP 500 Internal Server Error* 回應，但伺服器的日誌中會有我們自訂的 `InternalError`。😎
## 含 `yield` 的相依執行順序 { #execution-of-dependencies-with-yield }
執行順序大致如下圖。時間從上往下流動，每一欄代表一個互動或執行程式碼的部分。
```mermaid
sequenceDiagram
participant client as Client
participant handler as Exception handler
participant dep as Dep with yield
participant operation as Path Operation
participant tasks as Background tasks
Note over client,operation: Can raise exceptions, including HTTPException
client ->> dep: Start request
Note over dep: Run code up to yield
opt raise Exception
dep -->> handler: Raise Exception
handler -->> client: HTTP error response
end
dep ->> operation: Run dependency, e.g. DB session
opt raise
operation -->> dep: Raise Exception (e.g. HTTPException)
opt handle
dep -->> dep: Can catch exception, raise a new HTTPException, raise other exception
end
handler -->> client: HTTP error response
end
operation ->> client: Return response to client
Note over client,operation: Response is already sent, can't change it anymore
opt Tasks
operation -->> tasks: Send background tasks
end
opt Raise other exception
tasks -->> tasks: Handle exceptions in the background task code
end
```
/// info
只會向用戶端送出「一個回應」。可能是其中一個錯誤回應，或是來自該路徑操作的回應。
一旦送出了其中一個回應，就不能再送出其他回應。
///
/// tip
如果你在路徑操作函式的程式碼中拋出任何例外，它會被傳遞到使用 `yield` 的相依中（包含 `HTTPException`）。大多數情況你會想在該使用 `yield` 的相依中重新拋出相同的例外或一個新的例外，以確保它被正確處理。
///
## 提早關閉與 `scope` { #early-exit-and-scope }
通常，含 `yield` 的相依之結束程式碼會在回應送出給用戶端之後才執行。
但如果你確定在從路徑操作函式返回後就不會再使用該相依，你可以使用 `Depends(scope="function")`，告訴 FastAPI 應在路徑操作函式返回之後、但在回應送出之前關閉該相依。
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008e_an_py310.py hl[12,16] *}
`Depends()` 接受一個 `scope` 參數，可以是：
* `"function"`：在處理請求的路徑操作函式之前啟動相依，在路徑操作函式結束之後結束相依，但在回應送回用戶端之前。所以，相依函式會在路徑操作**函式**的「周圍」執行。
* `"request"`：在處理請求的路徑操作函式之前啟動相依（與使用 `"function"` 類似），但在回應送回用戶端之後才結束相依。所以，相依函式會在整個**請求**與回應循環的「周圍」執行。
如果未指定且相依使用了 `yield`，則預設 `scope` 為 `"request"`。
### 子相依的 `scope` { #scope-for-sub-dependencies }
當你宣告一個 `scope="request"`（預設值）的相依時，任何子相依也需要有 `"request"` 的 `scope`。
但一個 `scope` 為 `"function"` 的相依，可以擁有 `scope` 為 `"function"` 或 `"request"` 的子相依。
這是因為任何相依都需要能在子相依之前執行其結束程式碼，因為它可能在結束程式碼中仍需要使用那些子相依。
```mermaid
sequenceDiagram
participant client as Client
participant dep_req as Dep scope="request"
participant dep_func as Dep scope="function"
participant operation as Path Operation
client ->> dep_req: Start request
Note over dep_req: Run code up to yield
dep_req ->> dep_func: Pass dependency
Note over dep_func: Run code up to yield
dep_func ->> operation: Run path operation with dependency
operation ->> dep_func: Return from path operation
Note over dep_func: Run code after yield
Note over dep_func: ✅ Dependency closed
dep_func ->> client: Send response to client
Note over client: Response sent
Note over dep_req: Run code after yield
Note over dep_req: ✅ Dependency closed
```
## 含 `yield`、`HTTPException`、`except` 與背景任務的相依 { #dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks }
含 `yield` 的相依隨時間演進，以涵蓋不同的使用情境並修正一些問題。
如果你想了解在不同 FastAPI 版本中改了哪些內容，可以在進階指南中閱讀：[進階相依 — 含 `yield`、`HTTPException`、`except` 與背景任務的相依](../../advanced/advanced-dependencies.md#dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks)。
## 情境管理器 { #context-managers }
### 什麼是「情境管理器」 { #what-are-context-managers }
「情境管理器」是那些你可以在 `with` 陳述式中使用的 Python 物件。
例如，[你可以用 `with` 來讀取檔案](https://docs.python.org/3/tutorial/inputoutput.html#reading-and-writing-files)：
```Python
with open("./somefile.txt") as f:
contents = f.read()
print(contents)
```
在底層，`open("./somefile.txt")` 會建立一個稱為「情境管理器」的物件。
當 `with` 區塊結束時，它會確保關閉檔案，即使發生了例外也一樣。
當你建立一個含 `yield` 的相依時，**FastAPI** 會在內部為它建立一個情境管理器，並與其他相關工具結合。
### 在含 `yield` 的相依中使用情境管理器 { #using-context-managers-in-dependencies-with-yield }
/// warning
這大致算是一個「進階」概念。
如果你剛開始學習 **FastAPI**，此處可以先跳過。
///
在 Python 中，你可以透過[建立一個擁有 `__enter__()` 與 `__exit__()` 兩個方法的類別](https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html#context-managers)來建立情境管理器。
你也可以在 **FastAPI** 的含 `yield` 相依中，於相依函式內使用 `with` 或 `async with` 陳述式來使用它們：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial010_py310.py hl[1:9,13] *}
/// tip
建立情境管理器的另一種方式是：
* [`@contextlib.contextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.contextmanager) 或
* [`@contextlib.asynccontextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager)
用它們裝飾一個只包含單一 `yield` 的函式。
這正是 **FastAPI** 在內部為含 `yield` 的相依所使用的方法。
但你不需要（而且也不該）在 FastAPI 的相依上使用這些裝飾器。
FastAPI 會在內部替你處理好。
///
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/dependencies/global-dependencies.md
================================================
# 全域依賴 { #global-dependencies }
在某些類型的應用程式中，你可能想為整個應用程式新增依賴。
類似於你可以在[路徑操作（path operation）的裝飾器中新增 `dependencies`](dependencies-in-path-operation-decorators.md) 的方式，你也可以把它們加到 `FastAPI` 應用程式上。
在這種情況下，它們會套用到應用程式中的所有路徑操作：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial012_an_py310.py hl[17] *}
而且，在[將 `dependencies` 新增到路徑操作裝飾器](dependencies-in-path-operation-decorators.md) 那一節中的所有概念依然適用，只是這裡是套用到整個應用中的所有路徑操作。
## 路徑操作群組的依賴 { #dependencies-for-groups-of-path-operations }
之後，在閱讀如何組織更大的應用程式（[更大的應用程式 - 多個檔案](../../tutorial/bigger-applications.md)）時，可能會有多個檔案，你將會學到如何為一組路徑操作宣告單一的 `dependencies` 參數。
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/dependencies/index.md
================================================
# 依賴 { #dependencies }
**FastAPI** 內建一套強大且直覺的 **依賴注入** 系統。
它被設計為易於使用，使任何開發者都能輕鬆將其他元件與 **FastAPI** 整合。
## 什麼是「依賴注入」 { #what-is-dependency-injection }
在程式設計中，「依賴注入」的意思是：你的程式碼（此處指你的「路徑操作函式 (path operation functions)」）可以宣告它為了正常運作所需要的各種東西：也就是「依賴」。
接著，這個系統（此處是 **FastAPI**）會負責做任何必要的事，將這些所需的依賴提供給你的程式碼（「注入」依賴）。
當你需要以下情境時，這特別有用：
* 共享邏輯（相同的邏輯一次又一次地使用）。
* 共用資料庫連線。
* 強制套用安全性、驗證、角色要求等。
* 以及許多其他事情...
同時把重複的程式碼降到最低。
## 入門 { #first-steps }
先看一個非常簡單的範例。它現在還不太實用，但夠簡單，讓我們能專注在 **依賴注入** 的運作方式。
### 建立一個依賴，或稱「dependable」 { #create-a-dependency-or-dependable }
先專注在依賴本身。
它就是一個函式，可以接受與「路徑操作函式」相同的各種參數：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8:9] *}
就這樣。
僅僅兩行。
而且它的外觀與結構和你的所有「路徑操作函式」一樣。
你可以把它想成一個沒有「裝飾器」（沒有 `@app.get("/some-path")`）的「路徑操作函式」。
它可以回傳你想要的任何東西。
在這個例子中，這個依賴會期望：
* 一個選用的查詢參數 `q`，型別為 `str`。
* 一個選用的查詢參數 `skip`，型別為 `int`，預設為 `0`。
* 一個選用的查詢參數 `limit`，型別為 `int`，預設為 `100`。
然後它只會回傳一個包含這些值的 `dict`。
/// info | 說明
FastAPI 在 0.95.0 版新增了對 `Annotated` 的支援（並開始建議使用）。
如果你使用較舊的版本，嘗試使用 `Annotated` 時會出現錯誤。
在使用 `Annotated` 之前，請先[升級 FastAPI 版本](../../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions)到至少 0.95.1。
///
### 匯入 `Depends` { #import-depends }
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}
### 在「被依賴者」（dependant）中宣告依賴 { #declare-the-dependency-in-the-dependant }
和你在「路徑操作函式」參數上使用 `Body`、`Query` 等方式一樣，針對新參數使用 `Depends`：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[13,18] *}
雖然你在函式參數上使用 `Depends` 的方式和 `Body`、`Query` 等相同，但 `Depends` 的運作方式有點不同。
你只需要傳給 `Depends` 一個參數。
這個參數必須是類似函式的東西。
你不需要直接呼叫它（不要在後面加上括號），只要把它作為參數傳給 `Depends()` 即可。
而該函式的參數宣告方式與「路徑操作函式」相同。
/// tip | 提示
除了函式之外，還有其他「東西」也能當作依賴，會在下一章介紹。
///
當有新的請求到達時，**FastAPI** 會負責：
* 以正確的參數呼叫你的依賴（dependable）函式。
* 取得該函式的回傳結果。
* 將結果指定給你的「路徑操作函式」中的對應參數。
```mermaid
graph TB
common_parameters(["common_parameters"])
read_items["/items/"]
read_users["/users/"]
common_parameters --> read_items
common_parameters --> read_users
```
如此一來，你只需撰寫一次共用程式碼，**FastAPI** 會替你的各個「路徑操作」呼叫它。
/// check | 檢查
注意，你不必建立特殊的類別並把它傳到 **FastAPI** 去「註冊」或做類似的事。
只要把它傳給 `Depends`，**FastAPI** 就知道該怎麼處理其餘的部分。
///
## 共用 `Annotated` 依賴 { #share-annotated-dependencies }
在上面的範例中，可以看到有一點點的「重複程式碼」。
當你要使用 `common_parameters()` 這個依賴時，你得寫出完整的型別註解搭配 `Depends()`：
```Python
commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]
```
但因為我們在使用 `Annotated`，我們可以把這個 `Annotated` 的值存到一個變數中，並在多個地方重複使用：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_02_an_py310.py hl[12,16,21] *}
/// tip | 提示
這只是標準的 Python，用的是所謂的「型別別名 (type alias)」，其實和 **FastAPI** 本身無關。
但因為 **FastAPI** 是建立在 Python 標準之上（包含 `Annotated`），你就可以在程式碼中使用這個技巧。😎
///
這些依賴依然會如預期運作，而最棒的是「型別資訊會被保留」，代表你的編輯器仍能提供「自動完成」、「即時錯誤」等功能，像 `mypy` 等其他工具也一樣受益。
當你在「大型程式碼庫」中，於許多「路徑操作」反覆使用「相同的依賴」時，這會特別有用。
## 要不要使用 `async` { #to-async-or-not-to-async }
因為依賴也會由 **FastAPI** 呼叫（就像你的「路徑操作函式」），所以在定義函式時套用相同的規則。
你可以使用 `async def` 或一般的 `def`。
而且你可以在一般 `def` 的「路徑操作函式」中宣告 `async def` 的依賴，或在 `async def` 的「路徑操作函式」中宣告 `def` 的依賴，等等。
都沒關係。**FastAPI** 會知道該怎麼做。
/// note | 注意
如果你不熟悉，請參考文件中的 [Async: "In a hurry?"](../../async.md#in-a-hurry) 一節，瞭解 `async` 與 `await`。
///
## 與 OpenAPI 整合 { #integrated-with-openapi }
你的依賴（以及其子依賴）所宣告的所有請求參數、驗證與需求，都會整合進同一份 OpenAPI 結構中。
因此，互動式文件也會包含來自這些依賴的所有資訊：
## 簡單用法 { #simple-usage }
想一想，「路徑操作函式」是宣告好讓框架在「路徑」與「操作」符合時使用的，然後 **FastAPI** 會負責帶入正確的參數、從請求中擷取資料，並呼叫該函式。
其實，所有（或大多數）Web 框架都是這樣運作。
你從不會直接呼叫這些函式。它們是由框架（此處是 **FastAPI**）呼叫的。
透過依賴注入系統，你也可以告訴 **FastAPI**：你的「路徑操作函式」還「依賴」其他東西，應在你的「路徑操作函式」之前執行，**FastAPI** 會負責執行它並「注入」其結果。
這個「依賴注入」概念的其他常見稱呼包括：
* 資源
* 提供者
* 服務
* 可注入項
* 元件
## **FastAPI** 外掛 { #fastapi-plug-ins }
各種整合與「外掛」都能以 **依賴注入** 系統來構建。但事實上，並不需要真的去打造「外掛」，因為透過依賴，你可以宣告無數的整合與互動，並讓它們供你的「路徑操作函式」使用。
而且依賴可以用非常簡單直覺的方式建立，你只需要匯入所需的 Python 套件，然後用幾行程式碼就能把它們與你的 API 函式整合，真的是「只要幾行」。
在接下來的章節中你會看到這方面的例子，例如關聯式與 NoSQL 資料庫、安全性等。
## **FastAPI** 相容性 { #fastapi-compatibility }
依賴注入系統的簡潔，使 **FastAPI** 能與以下事物相容：
* 所有關聯式資料庫
* NoSQL 資料庫
* 外部套件
* 外部 API
* 驗證與授權系統
* API 使用監控系統
* 回應資料注入系統
* 等等
## 簡單而強大 { #simple-and-powerful }
雖然階層式的依賴注入系統相當容易定義與使用，但它依然非常強大。
你可以定義會進一步依賴其他依賴的依賴。
最終會形成一棵階層式的依賴樹，而 **依賴注入** 系統會負責為你解決所有這些依賴（以及它們的子依賴），並在每一步提供（注入）對應的結果。
例如，假設你有 4 個 API 端點（「路徑操作」）：
* `/items/public/`
* `/items/private/`
* `/users/{user_id}/activate`
* `/items/pro/`
那麼你就能只透過依賴與子依賴，為每個端點加入不同的權限需求：
```mermaid
graph TB
current_user(["current_user"])
active_user(["active_user"])
admin_user(["admin_user"])
paying_user(["paying_user"])
public["/items/public/"]
private["/items/private/"]
activate_user["/users/{user_id}/activate"]
pro_items["/items/pro/"]
current_user --> active_user
active_user --> admin_user
active_user --> paying_user
current_user --> public
active_user --> private
admin_user --> activate_user
paying_user --> pro_items
```
## 與 **OpenAPI** 整合 { #integrated-with-openapi_1 }
所有這些依賴在宣告其需求的同時，也會為你的「路徑操作」新增參數、驗證等。
**FastAPI** 會負責把這一切加入 OpenAPI 結構中，讓它們顯示在互動式文件系統裡。
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/dependencies/sub-dependencies.md
================================================
# 子相依 { #sub-dependencies }
你可以建立具有「子相依」的相依項。
它們可以按你的需要，層級任意加深。
**FastAPI** 會負責解析它們。
## 第一個相依項 "dependable" { #first-dependency-dependable }
你可以建立第一個相依項（"dependable"）如下：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}
它宣告了一個可選的查詢參數 `q`（型別為 `str`），然後直接回傳它。
這很簡單（不太實用），但有助於我們專注於子相依如何運作。
## 第二個相依，同時是 "dependable" 也是 "dependant" { #second-dependency-dependable-and-dependant }
接著你可以建立另一個相依函式（"dependable"），同時它也宣告了自己的相依（因此它同時也是 "dependant"）：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}
來看它所宣告的參數：
- 即使這個函式本身是個相依項（"dependable"），它也宣告了另一個相依（它「相依於」其他東西）。
- 它相依 `query_extractor`，並把其回傳值指定給參數 `q`。
- 它還宣告了一個可選的 `last_query` cookie，型別為 `str`。
- 如果使用者沒有提供查詢 `q`，我們就使用先前儲存在 cookie 中的最後一次查詢值。
## 使用相依項 { #use-the-dependency }
然後我們可以這樣使用這個相依項：
{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[23] *}
/// info
注意，在路徑操作函式中我們只宣告了一個相依項 `query_or_cookie_extractor`。
但 **FastAPI** 會知道它必須先解析 `query_extractor`，在呼叫 `query_or_cookie_extractor` 時把其結果傳入。
///
```mermaid
graph TB
query_extractor(["query_extractor"])
query_or_cookie_extractor(["query_or_cookie_extractor"])
read_query["/items/"]
query_extractor --> query_or_cookie_extractor --> read_query
```
## 多次使用同一個相依項 { #using-the-same-dependency-multiple-times }
如果你的某個相依項在同一個路徑操作中被宣告了多次，例如多個相依共用同一個子相依，**FastAPI** 會知道只需在每次請求中呼叫該子相依一次。
它會把回傳值儲存在一個 「快取」 中，並在該次請求中傳遞給所有需要它的「相依者」，而不是為同一個請求多次呼叫相同的相依項。
在進階情境下，如果你確定需要在同一次請求的每個步驟都呼叫該相依（可能呼叫多次），而不是使用「快取」的值，你可以在使用 `Depends` 時設定參數 `use_cache=False`：
//// tab | Python 3.10+
```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: Annotated[str, Depends(get_value, use_cache=False)]):
return {"fresh_value": fresh_value}
```
////
//// tab | Python 3.10+ 未使用 Annotated
/// tip
若可行，建議使用 `Annotated` 的版本。
///
```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
return {"fresh_value": fresh_value}
```
////
## 回顧 { #recap }
撇開這裡用到的術語不談，**相依性注入（Dependency Injection）** 系統其實很簡單。
它只是一些與路徑操作函式外觀相同的函式。
但它非常強大，允許你宣告任意深度巢狀的相依「圖」（樹）。
/// tip
用這些簡單的例子看起來可能不那麼有用。
但在關於安全性的章節中，你會看到它有多實用。
你也會看到它能為你省下多少程式碼。
///
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/encoder.md
================================================
# JSON 相容編碼器 { #json-compatible-encoder }
在某些情況下，你可能需要將某種資料型別（例如 Pydantic 模型）轉換為與 JSON 相容的類型（例如 `dict`、`list` 等）。
例如，當你需要把它儲存在資料庫中。
為此，**FastAPI** 提供了 `jsonable_encoder()` 函式。
## 使用 `jsonable_encoder` { #using-the-jsonable-encoder }
想像你有一個只接受與 JSON 相容資料的資料庫 `fake_db`。
例如，它不接受 `datetime` 物件，因為那與 JSON 不相容。
因此，必須將 `datetime` 物件轉為一個以 [ISO 格式](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601) 表示資料的 `str`。
同樣地，這個資料庫不會接受 Pydantic 模型（帶有屬性的物件），只接受 `dict`。
你可以使用 `jsonable_encoder` 來處理。
它接收一個物件（例如 Pydantic 模型），並回傳一個與 JSON 相容的版本：
{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}
在此範例中，它會把 Pydantic 模型轉成 `dict`，並將 `datetime` 轉成 `str`。
呼叫後的結果可以用 Python 標準的 [`json.dumps()`](https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps) 進行編碼。
它不會回傳一個包含 JSON 內容的大型 `str`（字串）。它會回傳 Python 標準的資料結構（例如 `dict`），其中的值與子值都與 JSON 相容。
/// note
事實上，`jsonable_encoder` 在 **FastAPI** 內部也被用來轉換資料。不過在許多其他情境中它同樣實用。
///
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/extra-data-types.md
================================================
# 額外的資料型別 { #extra-data-types }
到目前為止，你一直在使用常見的資料型別，例如：
* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`
但你也可以使用更複雜的資料型別。
而且你仍然會擁有目前為止所見的同樣功能：
* 極佳的編輯器支援。
* 將傳入請求的資料轉換。
* 回應資料的轉換。
* 資料驗證。
* 自動產生註解與文件。
## 其他資料型別 { #other-data-types }
以下是你可以使用的一些其他資料型別：
* `UUID`：
* 一種標準的「通用唯一識別碼 (Universally Unique Identifier)」，常見於許多資料庫與系統的 ID。
* 在請求與回應中會以 `str` 表示。
* `datetime.datetime`：
* Python 的 `datetime.datetime`。
* 在請求與回應中會以 ISO 8601 格式的 `str` 表示，例如：`2008-09-15T15:53:00+05:00`。
* `datetime.date`：
* Python 的 `datetime.date`。
* 在請求與回應中會以 ISO 8601 格式的 `str` 表示，例如：`2008-09-15`。
* `datetime.time`：
* Python 的 `datetime.time`。
* 在請求與回應中會以 ISO 8601 格式的 `str` 表示，例如：`14:23:55.003`。
* `datetime.timedelta`：
* Python 的 `datetime.timedelta`。
* 在請求與回應中會以總秒數的 `float` 表示。
* Pydantic 也允許用「ISO 8601 time diff encoding」來表示，[詳情見文件](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/serialization/#custom-serializers)。
* `frozenset`：
* 在請求與回應中與 `set` 相同處理：
* 在請求中，會讀取一個 list，去除重複並轉為 `set`。
* 在回應中，`set` 會被轉為 `list`。
* 生成的 schema 會指定 `set` 的值為唯一（使用 JSON Schema 的 `uniqueItems`）。
* `bytes`：
* 標準的 Python `bytes`。
* 在請求與回應中會被當作 `str` 處理。
* 生成的 schema 會指定其為 `str`，且 "format" 為 `binary`。
* `Decimal`：
* 標準的 Python `Decimal`。
* 在請求與回應中，與 `float` 的處理方式相同。
* 你可以在此查閱所有可用的 Pydantic 資料型別：[Pydantic 資料型別](https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/)。
## 範例 { #example }
以下是一個帶有參數、使用上述部分型別的 *路徑操作 (path operation)* 範例。
{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *}
請注意，函式內的參數會是它們的自然資料型別，因此你可以進行一般的日期運算，例如：
{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[18:19] *}
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/extra-models.md
================================================
# 額外的模型 { #extra-models }
延續前一個範例，通常會有不只一個彼此相關的模型。
對使用者模型尤其如此，因為：
* 「輸入模型」需要能包含密碼。
* 「輸出模型」不應包含密碼。
* 「資料庫模型」通常需要儲存雜湊後的密碼。
/// danger
切勿儲存使用者的明文密碼。務必只儲存可供驗證的「安全雜湊」。
若你還不清楚，稍後會在[安全性章節](security/simple-oauth2.md#password-hashing)學到什麼是「密碼雜湊」。
///
## 多個模型 { #multiple-models }
以下是模型大致長相、與其密碼欄位以及它們被使用的位置：
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}
### 關於 `**user_in.model_dump()` { #about-user-in-model-dump }
#### Pydantic 的 `.model_dump()` { #pydantics-model-dump }
`user_in` 是一個 `UserIn` 類別的 Pydantic 模型。
Pydantic 模型有 `.model_dump()` 方法，會回傳包含該模型資料的 `dict`。
因此，若我們建立一個 Pydantic 物件 `user_in` 如：
```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="john.doe@example.com")
```
接著呼叫：
```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```
此時變數 `user_dict` 會是一個承載資料的 `dict`（也就是 `dict`，而非 Pydantic 模型物件）。
若再呼叫：
```Python
print(user_dict)
```
我們會得到一個 Python `dict`：
```Python
{
'username': 'john',
'password': 'secret',
'email': 'john.doe@example.com',
'full_name': None,
}
```
#### 解包 `dict` { #unpacking-a-dict }
若將像 `user_dict` 這樣的 `dict` 以 `**user_dict` 傳給函式（或類別），Python 會將其「解包」，把 `user_dict` 的鍵和值直接當作具名引數傳入。
因此，延續上面的 `user_dict`，寫成：
```Python
UserInDB(**user_dict)
```
效果等同於：
```Python
UserInDB(
username="john",
password="secret",
email="john.doe@example.com",
full_name=None,
)
```
更精確地說，直接使用 `user_dict`（未來內容可能有所不同）則等同於：
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
password = user_dict["password"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
)
```
#### 由另一個模型內容建立 Pydantic 模型 { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another }
如上例我們從 `user_in.model_dump()` 得到 `user_dict`，以下程式碼：
```Python
user_dict = user_in.model_dump()
UserInDB(**user_dict)
```
等同於：
```Python
UserInDB(**user_in.model_dump())
```
...因為 `user_in.model_dump()` 回傳的是 `dict`，接著在傳給 `UserInDB` 時以 `**` 前綴讓 Python 進行解包。
因此，我們可以用一個 Pydantic 模型的資料建立另一個 Pydantic 模型。
#### 解包 `dict` 並加入額外參數 { #unpacking-a-dict-and-extra-keywords }
接著加入額外的具名引數 `hashed_password=hashed_password`，如下：
```Python
UserInDB(**user_in.model_dump(), hashed_password=hashed_password)
```
...結果等同於：
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
password = user_dict["password"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
hashed_password = hashed_password,
)
```
/// warning
輔助函式 `fake_password_hasher` 與 `fake_save_user` 只是用來示範資料流程，並不提供任何實際的安全性。
///
## 減少重複 { #reduce-duplication }
減少程式碼重複是 FastAPI 的核心理念之一。
因為重複的程式碼會提高發生錯誤、安全性問題、程式不同步（某處更新但其他處未更新）等風險。
而這些模型共享大量資料，重複了屬性名稱與型別。
我們可以做得更好。
我們可以宣告一個作為基底的 `UserBase` 模型，其他模型繼承它成為子類別，沿用其屬性（型別宣告、驗證等）。
所有資料轉換、驗證、文件產生等仍可正常運作。
如此一來，我們只需要宣告模型之間的差異（含明文 `password`、含 `hashed_password`、或不含密碼）：
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial002_py310.py hl[7,13:14,17:18,21:22] *}
## `Union` 或 `anyOf` { #union-or-anyof }
你可以將回應宣告為多個型別的 `Union`，表示回應可能是其中任一型別。
在 OpenAPI 中會以 `anyOf` 定義。
要達成這點，使用標準的 Python 型別提示 [`typing.Union`](https://docs.python.org/3/library/typing.html#typing.Union)：
/// note
在定義 [`Union`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/#unions) 時，請先放置「更具體」的型別，再放「較不具體」的型別。以下範例中，較具體的 `PlaneItem` 置於 `CarItem` 之前：`Union[PlaneItem, CarItem]`。
///
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial003_py310.py hl[1,14:15,18:20,33] *}
### Python 3.10 中的 `Union` { #union-in-python-3-10 }
此範例中，我們將 `Union[PlaneItem, CarItem]` 作為引數 `response_model` 的值。
由於這裡是把它當作引數的「值」傳入，而非用於型別註記，因此即使在 Python 3.10 也必須使用 `Union`。
若用於型別註記，則可以使用直線（|），如下：
```Python
some_variable: PlaneItem | CarItem
```
但若寫成指定值 `response_model=PlaneItem | CarItem` 會發生錯誤，因為 Python 會嘗試在 `PlaneItem` 與 `CarItem` 之間執行「無效運算」，而非將其視為型別註記。
## 模型的清單 { #list-of-models }
同樣地，你可以將回應宣告為物件的 `list`。
為此，使用標準的 Python `list`：
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}
## 以任意 `dict` 作為回應 { #response-with-arbitrary-dict }
你也可以用一般的任意 `dict` 宣告回應，只需指定鍵和值的型別，而不必使用 Pydantic 模型。
當你事先不知道可用的欄位／屬性名稱（定義 Pydantic 模型所需）時，這很實用。
此時可使用 `dict`：
{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py310.py hl[6] *}
## 重點回顧 { #recap }
依情境使用多個 Pydantic 模型並靈活繼承。
當一個實體需要呈現不同「狀態」時，不必侷限於一個資料模型。例如使用者這個實體，可能有包含 `password`、包含 `password_hash`，或不含密碼等不同狀態。
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/first-steps.md
================================================
# 第一步 { #first-steps }
最簡單的 FastAPI 檔案可能看起來像這樣：
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py *}
將其複製到一個名為 `main.py` 的文件中。
執行即時重新載入伺服器（live server）：
get 操作
/// info | `@decorator` 說明
Python 中的 `@something` 語法被稱為「裝飾器」。
你把它放在一個函式上面。像一個漂亮的裝飾帽子（我猜這是術語的來源）。
一個「裝飾器」會對下面的函式做一些事情。
在這種情況下，這個裝飾器告訴 **FastAPI** 那個函式對應於 **路徑** `/` 和 **操作** `get`。
這就是「**路徑操作裝飾器**」。
///
你也可以使用其他的操作：
* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`
以及更少見的：
* `@app.options()`
* `@app.head()`
* `@app.patch()`
* `@app.trace()`
/// tip
你可以自由地使用每個操作（HTTP 方法）。
**FastAPI** 不強制任何特定的意義。
這裡的資訊作為一個指南，而不是要求。
例如，當使用 GraphQL 時，你通常只使用 `POST` 操作。
///
### 第四步：定義「路徑操作函式」 { #step-4-define-the-path-operation-function }
這是我們的「**路徑操作函式**」：
* **path**：是 `/`。
* **operation**：是 `get`。
* **function**：是裝飾器下面的函式（在 `@app.get("/")` 下面）。
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py hl[7] *}
這就是一個 Python 函式。
它將會在 **FastAPI** 收到一個使用 `GET` 操作、網址為「`/`」的請求時被呼叫。
在這種情況下，它是一個 `async` 函式。
---
你也可以將它定義為一般函式，而不是 `async def`：
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial003_py310.py hl[7] *}
/// note
如果你不知道差別，請查看 [Async: *"In a hurry?"*](../async.md#in-a-hurry)。
///
### 第五步：回傳內容 { #step-5-return-the-content }
{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py hl[8] *}
你可以返回一個 `dict`、`list`、單個值作為 `str`、`int` 等。
你也可以返回 Pydantic 模型（稍後你會看到更多關於這方面的內容）。
有很多其他物件和模型會自動轉換為 JSON（包括 ORMs，等等）。試用你最喜歡的，很有可能它們已經有支援。
### 第六步：部署 { #step-6-deploy-it }
用一行指令將你的應用程式部署到 **[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)**：`fastapi deploy`。🎉
#### 關於 FastAPI Cloud { #about-fastapi-cloud }
**[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)** 由 **FastAPI** 的作者與團隊打造。
它讓你以最小的成本完成 API 的**建置**、**部署**與**存取**流程。
它把用 FastAPI 開發應用的同樣**開發者體驗**帶到將應用**部署**到雲端的流程中。🎉
FastAPI Cloud 也是「FastAPI 與其好友」這些開源專案的主要贊助與資金提供者。✨
#### 部署到其他雲端供應商 { #deploy-to-other-cloud-providers }
FastAPI 是開源並基於標準的。你可以把 FastAPI 應用部署到你選擇的任何雲端供應商。
依照你的雲端供應商的指南部署 FastAPI 應用吧。🤓
## 回顧 { #recap }
* 引入 `FastAPI`。
* 建立一個 `app` 實例。
* 寫一個「路徑操作裝飾器」，像是 `@app.get("/")`。
* 定義一個「路徑操作函式」；例如，`def root(): ...`。
* 使用命令 `fastapi dev` 執行開發伺服器。
* 可選：使用 `fastapi deploy` 部署你的應用程式。
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FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/handling-errors.md
================================================
# 錯誤處理 { #handling-errors }
在許多情況下，你需要通知使用你 API 的用戶端發生錯誤。
這個用戶端可能是帶有前端的瀏覽器、他人的程式碼、IoT 裝置等。
你可能需要告訴用戶端：
* 用戶端沒有足夠權限執行該操作。
* 用戶端沒有權限存取該資源。
* 用戶端嘗試存取的項目不存在。
* 等等。
在這些情況下，通常會回傳範圍為 400（400 到 499）的 HTTP 狀態碼。
這類似於 200 範圍的 HTTP 狀態碼（200 到 299）。那些「200」狀態碼表示請求在某種程度上是「成功」的。
400 範圍的狀態碼表示用戶端錯誤。
還記得那些「404 Not Found」錯誤（和梗）嗎？
## 使用 `HTTPException` { #use-httpexception }
要向用戶端回傳帶有錯誤的 HTTP 回應，使用 `HTTPException`。
### 匯入 `HTTPException` { #import-httpexception }
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py310.py hl[1] *}
### 在程式中 raise 一個 `HTTPException` { #raise-an-httpexception-in-your-code }
`HTTPException` 是一般的 Python 例外，但包含與 API 相關的附加資料。
因為它是 Python 的例外，你不是 `return`，而是 `raise`。
這也表示，如果你在某個工具函式中（該函式被你的「路徑操作函式」呼叫），並在該工具函式裡 raise `HTTPException`，那麼「路徑操作函式」剩下的程式碼將不會執行；該請求會立刻被終止，並將 `HTTPException` 的 HTTP 錯誤傳回給用戶端。
為何選擇 raise 例外而非回傳值的好處，會在相依性與安全性章節更為明顯。
在這個範例中，當用戶端以不存在的 ID 請求項目時，raise 一個狀態碼為 `404` 的例外：
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py310.py hl[11] *}
### 回應結果 { #the-resulting-response }
如果用戶端請求 `http://example.com/items/foo`（`item_id` 為 `"foo"`），會收到 200 的 HTTP 狀態碼，以及以下 JSON 回應：
```JSON
{
"item": "The Foo Wrestlers"
}
```
但如果用戶端請求 `http://example.com/items/bar`（不存在的 `item_id` `"bar"`），會收到 404（"not found"）的 HTTP 狀態碼，以及以下 JSON 回應：
```JSON
{
"detail": "Item not found"
}
```
/// tip
在 raise 一個 `HTTPException` 時，你可以將任何可轉為 JSON 的值作為 `detail` 參數，不只限於 `str`。
你可以傳入 `dict`、`list` 等。
**FastAPI** 會自動處理並轉為 JSON。
///
## 新增自訂標頭 { #add-custom-headers }
有些情況需要在 HTTP 錯誤回應中加入自訂標頭，例如某些安全性情境。
你大概不需要在程式碼中直接使用。
但若你在進階情境中需要，可以這樣加入自訂標頭：
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial002_py310.py hl[14] *}
## 安裝自訂例外處理器 { #install-custom-exception-handlers }
你可以使用 [Starlette 的相同例外工具](https://www.starlette.dev/exceptions/) 來加入自訂例外處理器。
假設你有一個自訂例外 `UnicornException`，你（或你使用的函式庫）可能會 `raise` 它。
而你想用 FastAPI 全域處理這個例外。
你可以使用 `@app.exception_handler()` 加入自訂例外處理器：
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial003_py310.py hl[5:7,13:18,24] *}
在這裡，如果你請求 `/unicorns/yolo`，該「路徑操作」會 `raise` 一個 `UnicornException`。
但它會被 `unicorn_exception_handler` 所處理。
因此你會得到一個乾淨的錯誤回應，HTTP 狀態碼為 `418`，JSON 內容如下：
```JSON
{"message": "Oops! yolo did something. There goes a rainbow..."}
```
/// note | 技術細節
你也可以使用 `from starlette.requests import Request` 與 `from starlette.responses import JSONResponse`。
**FastAPI** 以便利性為由，提供和 `starlette.responses` 相同的介面於 `fastapi.responses`。但大多數可用的回應類型其實直接來自 Starlette。`Request` 也一樣。
///
## 覆寫預設例外處理器 { #override-the-default-exception-handlers }
**FastAPI** 內建了一些預設例外處理器。
這些處理器負責在你 `raise` 一個 `HTTPException` 或請求帶有無效資料時，回傳預設的 JSON 回應。
你可以用自己的處理器來覆寫它們。
### 覆寫請求驗證例外 { #override-request-validation-exceptions }
當請求包含無效資料時，**FastAPI** 會在內部 raise 一個 `RequestValidationError`。
它同時也包含了對應的預設例外處理器。
要覆寫它，匯入 `RequestValidationError`，並用 `@app.exception_handler(RequestValidationError)` 來裝飾你的例外處理器。
例外處理器會接收一個 `Request` 和該例外。
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py310.py hl[2,14:19] *}
現在，如果你前往 `/items/foo`，預設的 JSON 錯誤本應為：
```JSON
{
"detail": [
{
"loc": [
"path",
"item_id"
],
"msg": "value is not a valid integer",
"type": "type_error.integer"
}
]
}
```
你將會改而得到文字版：
```
Validation errors:
Field: ('path', 'item_id'), Error: Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer
```
### 覆寫 `HTTPException` 的錯誤處理器 { #override-the-httpexception-error-handler }
同樣地，你也可以覆寫 `HTTPException` 的處理器。
例如，你可能想在這些錯誤時回傳純文字而非 JSON：
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py310.py hl[3:4,9:11,25] *}
/// note | 技術細節
你也可以使用 `from starlette.responses import PlainTextResponse`。
**FastAPI** 以便利性為由，提供和 `starlette.responses` 相同的介面於 `fastapi.responses`。但大多數可用的回應類型其實直接來自 Starlette。
///
/// warning
請注意，`RequestValidationError` 內含驗證錯誤發生的檔名與行號，如果你願意，可以在日誌中顯示這些相關資訊。
但這也代表如果你只是把它轉成字串並直接回傳，可能會洩漏一些關於你系統的資訊。因此這裡的程式碼會分別擷取並顯示每個錯誤。
///
### 使用 `RequestValidationError` 的 body { #use-the-requestvalidationerror-body }
`RequestValidationError` 包含它收到的（但無效的）`body`。
在開發應用時，你可以用它來記錄 body 並除錯、回傳給使用者等。
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial005_py310.py hl[14] *}
現在嘗試送出一個無效的項目，例如：
```JSON
{
"title": "towel",
"size": "XL"
}
```
你會收到一個告知資料無效、且包含所收到 body 的回應：
```JSON hl_lines="12-15"
{
"detail": [
{
"loc": [
"body",
"size"
],
"msg": "value is not a valid integer",
"type": "type_error.integer"
}
],
"body": {
"title": "towel",
"size": "XL"
}
}
```
#### FastAPI 的 `HTTPException` 與 Starlette 的 `HTTPException` { #fastapis-httpexception-vs-starlettes-httpexception }
**FastAPI** 有自己定義的 `HTTPException`。
而 **FastAPI** 的 `HTTPException` 錯誤類別是繼承自 Starlette 的 `HTTPException` 錯誤類別。
唯一的差異是，**FastAPI** 的 `HTTPException` 在 `detail` 欄位接受任何可轉為 JSON 的資料，而 Starlette 的 `HTTPException` 只接受字串。
因此，在你的程式碼中，你可以一如往常地 raise **FastAPI** 的 `HTTPException`。
但當你註冊例外處理器時，應該針對 Starlette 的 `HTTPException` 來註冊。
如此一來，如果 Starlette 的內部程式碼，或任何 Starlette 擴充/外掛 raise 了 Starlette 的 `HTTPException`，你的處理器就能攔截並處理它。
在這個範例中，為了能在同一份程式碼中同時使用兩種 `HTTPException`，我們把 Starlette 的例外重新命名為 `StarletteHTTPException`：
```Python
from starlette.exceptions import HTTPException as StarletteHTTPException
```
### 重用 **FastAPI** 的例外處理器 { #reuse-fastapis-exception-handlers }
如果你想在使用例外的同時，沿用 **FastAPI** 的預設例外處理器，你可以從 `fastapi.exception_handlers` 匯入並重用預設的處理器：
{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial006_py310.py hl[2:5,15,21] *}
在這個範例中，你只是用一段很生動的訊息把錯誤印出來，不過重點是：你可以使用該例外，然後直接重用預設的例外處理器。
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/header-param-models.md
================================================
# 標頭參數模型 { #header-parameter-models }
如果你有一組相關的標頭參數，可以建立一個 Pydantic 模型來宣告它們。
這能讓你在多處重複使用該模型，並一次性為所有參數宣告驗證與中繼資料。😎
/// note | 注意
自 FastAPI 版本 `0.115.0` 起支援。🤓
///
## 以 Pydantic 模型宣告標頭參數 { #header-parameters-with-a-pydantic-model }
在 Pydantic 模型中宣告你需要的標頭參數，然後將參數宣告為 `Header`：
{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:14,18] *}
FastAPI 會從請求的標頭為每個欄位擷取資料，並交給你已定義的 Pydantic 模型實例。
## 檢視文件 { #check-the-docs }
你可以在 `/docs` 的文件介面看到所需的標頭：
contact 欄位| 參數 | 型別 | 說明 |
|---|---|---|
name | str | 聯絡人／組織的識別名稱。 |
url | str | 指向聯絡資訊的 URL。必須是 URL 格式。 |
email | str | 聯絡人／組織的電子郵件地址。必須是電子郵件格式。 |
license_info 欄位| 參數 | 型別 | 說明 |
|---|---|---|
name | str | 必填（若有設定 license_info）。API 使用的授權名稱。 |
identifier | str | API 的 [SPDX](https://spdx.org/licenses/) 授權表示式。identifier 欄位與 url 欄位互斥。自 OpenAPI 3.1.0、FastAPI 0.99.0 起可用。 |
url | str | API 所採用授權的 URL。必須是 URL 格式。 |
## 授權識別碼 { #license-identifier }
自 OpenAPI 3.1.0 與 FastAPI 0.99.0 起，你也可以在 `license_info` 中使用 `identifier` 來取代 `url`。
例如：
{* ../../docs_src/metadata/tutorial001_1_py310.py hl[31] *}
## 標籤的中繼資料 { #metadata-for-tags }
你也可以透過 `openapi_tags` 參數，為用來分組你的路徑操作（path operation）的各個標籤加入額外中繼資料。
它接收一個 list，其中每個標籤對應一個 dictionary。
每個 dictionary 可包含：
* `name`（**必填**）：一個 `str`，其值需與你在路徑操作與 `APIRouter`s 的 `tags` 參數中使用的標籤名稱相同。
* `description`：一個 `str`，為該標籤的簡短描述。可使用 Markdown，並會顯示在文件介面中。
* `externalDocs`：一個 `dict`，描述外部文件，包含：
* `description`：一個 `str`，外部文件的簡短描述。
* `url`（**必填**）：一個 `str`，外部文件的 URL。
### 建立標籤的中繼資料 { #create-metadata-for-tags }
我們用 `users` 與 `items` 兩個標籤來示範。
先為你的標籤建立中繼資料，然後將它傳給 `openapi_tags` 參數：
{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py310.py hl[3:16,18] *}
注意你可以在描述中使用 Markdown，例如「login」會以粗體（**login**）顯示，而「fancy」會以斜體（_fancy_）顯示。
/// tip | 提示
你不必為你使用到的每個標籤都加入中繼資料。
///
### 使用你的標籤 { #use-your-tags }
在你的路徑操作（以及 `APIRouter`s）上使用 `tags` 參數，將它們歸類到不同標籤下：
{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py310.py hl[21,26] *}
/// info | 資訊
在 [Path Operation Configuration](path-operation-configuration.md#tags) 中閱讀更多關於標籤的內容。
///
### 檢視文件 { #check-the-docs }
現在檢視文件時，會看到所有額外的中繼資料：
### 標籤順序 { #order-of-tags }
每個標籤中繼資料 dictionary 在清單中的順序，也會決定它們在文件介面中的顯示順序。
例如，雖然按字母排序時 `users` 會排在 `items` 之後，但因為我們在清單中將它的中繼資料放在第一個，所以它會先顯示。
## OpenAPI URL { #openapi-url }
預設情況下，OpenAPI 綱要（schema）會提供在 `/openapi.json`。
但你可以用 `openapi_url` 參數來調整。
例如，將它設定為提供在 `/api/v1/openapi.json`：
{* ../../docs_src/metadata/tutorial002_py310.py hl[3] *}
如果你想完全停用 OpenAPI 綱要，可以設定 `openapi_url=None`，同時也會停用依賴它的文件使用者介面。
## 文件 URL { #docs-urls }
你可以設定內建的兩個文件使用者介面：
* Swagger UI：提供於 `/docs`。
* 可用 `docs_url` 參數設定其 URL。
* 設定 `docs_url=None` 可停用。
* ReDoc：提供於 `/redoc`。
* 可用 `redoc_url` 參數設定其 URL。
* 設定 `redoc_url=None` 可停用。
例如，將 Swagger UI 提供於 `/documentation`，並停用 ReDoc：
{* ../../docs_src/metadata/tutorial003_py310.py hl[3] *}
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FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/middleware.md
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# 中介軟體 { #middleware }
你可以在 **FastAPI** 應用程式中加入中介軟體。
「中介軟體」是一個函式，在任何特定的*路徑操作*處理之前先處理每個**請求**；在回傳之前，也會處理每個**回應**。
- 它會攔截進到應用程式的每個**請求**。
- 然後可以對該**請求**做一些處理或執行所需的程式碼。
- 接著把**請求**傳遞給應用程式的其餘部分（某個*路徑操作*）處理。
- 之後再接收應用程式（某個*路徑操作*）所產生的**回應**。
- 可以對該**回應**做一些處理或執行所需的程式碼。
- 然後回傳**回應**。
/// note | 技術細節
如果你有使用帶有 `yield` 的相依性，其釋放階段的程式碼會在中介軟體之後執行。
若有背景工作（在[背景工作](background-tasks.md)一節會介紹，你稍後會看到），它們會在所有中介軟體之後執行。
///
## 建立中介軟體 { #create-a-middleware }
要建立中介軟體，將裝飾器 `@app.middleware("http")` 加在函式上方。
中介軟體函式會接收：
- `request`。
- 一個函式 `call_next`，會以 `request` 作為參數。
- 這個函式會把 `request` 傳給對應的*路徑操作*。
- 然後回傳對應*路徑操作*所產生的 `response`。
- 然後你可以在回傳之前進一步修改 `response`。
{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py310.py hl[8:9,11,14] *}
/// tip
請記得，自訂的非標準標頭可以[使用 `X-` 前綴](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers)。
但如果你有自訂標頭並希望瀏覽器端的用戶端能看到它們，你需要在 CORS 設定（[CORS（跨來源資源共用）](cors.md)）中使用 [Starlette 的 CORS 文件](https://www.starlette.dev/middleware/#corsmiddleware)所記載的參數 `expose_headers` 將它們加入。
///
/// note | 技術細節
你也可以使用 `from starlette.requests import Request`。
**FastAPI** 為了方便開發者而提供了它，但實際上它直接來自 Starlette。
///
### 在 `response` 之前與之後 { #before-and-after-the-response }
你可以在任何*路徑操作*接收 `request` 之前，加入要執行的程式碼。
也可以在產生出 `response` 之後、回傳之前執行程式碼。
例如，你可以新增一個自訂標頭 `X-Process-Time`，其內容為處理請求並產生回應所花費的秒數：
{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py310.py hl[10,12:13] *}
/// tip
這裡我們使用 [`time.perf_counter()`](https://docs.python.org/3/library/time.html#time.perf_counter) 而不是 `time.time()`，因為在這些用例中它可能更精確。🤓
///
## 多個中介軟體的執行順序 { #multiple-middleware-execution-order }
當你使用 `@app.middleware()` 裝飾器或 `app.add_middleware()` 方法加入多個中介軟體時，每個新的中介軟體都會包裹應用程式，形成一個堆疊。最後加入的中介軟體位於最外層，最先加入的位於最內層。
在請求路徑上，最外層的中介軟體最先執行。
在回應路徑上，它最後執行。
例如：
```Python
app.add_middleware(MiddlewareA)
app.add_middleware(MiddlewareB)
```
執行順序如下：
- **請求**：MiddlewareB → MiddlewareA → 路由
- **回應**：路由 → MiddlewareA → MiddlewareB
這種堆疊行為可確保中介軟體以可預期且可控制的順序執行。
## 其他中介軟體 { #other-middlewares }
你之後可以在[進階使用者指南：進階中介軟體](../advanced/middleware.md)閱讀更多關於其他中介軟體的內容。
下一節你將會讀到如何使用中介軟體處理 CORS。
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/path-operation-configuration.md
================================================
# 路徑操作設定 { #path-operation-configuration }
你可以在你的「路徑操作裝飾器」中傳入多個參數來進行設定。
/// warning | 警告
請注意，這些參數是直接傳給「路徑操作裝飾器」，而不是傳給你的「路徑操作函式」。
///
## 回應狀態碼 { #response-status-code }
你可以為「路徑操作」的回應設定 (HTTP) `status_code`。
你可以直接傳入整數代碼，例如 `404`。
如果不記得每個數字代碼代表什麼，你可以使用 `status` 中的速記常數：
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial001_py310.py hl[1,15] *}
該狀態碼會用於回應，並被加入至 OpenAPI 結構描述中。
/// note | 技術細節
你也可以使用 `from starlette import status`。
**FastAPI** 提供與 `starlette.status` 相同的 `fastapi.status`，僅為了方便你這位開發者，但它其實直接來自 Starlette。
///
## 標籤 { #tags }
你可以為「路徑操作」加入標籤，傳入參數 `tags`，其值為由 `str` 組成的 `list`（通常只是一個 `str`）：
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002_py310.py hl[15,20,25] *}
這些標籤會被加入到 OpenAPI 結構描述，並由自動化文件介面使用：
### 含 Enum 的標籤 { #tags-with-enums }
如果你的應用很大，可能會累積數個標籤，你會希望對相關的「路徑操作」始終使用相同的標籤。
在這種情況下，可以考慮把標籤存放在 `Enum` 中。
**FastAPI** 對此的支援方式與使用普通字串相同：
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002b_py310.py hl[1,8:10,13,18] *}
## 摘要與描述 { #summary-and-description }
你可以加入 `summary` 與 `description`：
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[17:18] *}
## 從 docstring 取得描述 { #description-from-docstring }
由於描述常常較長、跨越多行，你可以在函式的 文件字串（docstring） 中宣告「路徑操作」的描述，**FastAPI** 會從那裡讀取。
你可以在 docstring 中書寫 [Markdown](https://en.wikipedia.org/wiki/Markdown)，它會被正確解析並顯示（會考慮 docstring 的縮排）。
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:25] *}
這會用於互動式文件：
## 回應描述 { #response-description }
你可以用參數 `response_description` 指定回應的描述：
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[18] *}
/// info | 資訊
請注意，`response_description` 專指回應，而 `description` 則是針對整個「路徑操作」的一般描述。
///
/// check | 檢查
OpenAPI 規範要求每個「路徑操作」都必須有一個回應描述。
因此，如果你未提供，**FastAPI** 會自動產生 "Successful response"。
///
## 將「路徑操作」標記為已棄用 { #deprecate-a-path-operation }
若需要將「路徑操作」標記為 已棄用，但不移除它，請傳入參數 `deprecated`：
{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial006_py310.py hl[16] *}
在互動式文件中，它會被清楚標示為已棄用：
比較已棄用與未棄用的「路徑操作」在文件中的呈現：
## 總結 { #recap }
你可以透過將參數傳給「路徑操作裝飾器」，輕鬆地設定並為你的「路徑操作」加入中繼資料。
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/path-params-numeric-validations.md
================================================
# 路徑參數與數值驗證 { #path-parameters-and-numeric-validations }
就像使用 `Query` 為查詢參數宣告更多驗證與中繼資料一樣，你也可以用 `Path` 為路徑參數宣告相同類型的驗證與中繼資料。
## 匯入 `Path` { #import-path }
首先，從 `fastapi` 匯入 `Path`，並匯入 `Annotated`：
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[1,3] *}
/// info
FastAPI 在 0.95.0 版加入並開始推薦使用 `Annotated`。
如果你使用更舊的版本，嘗試使用 `Annotated` 會出錯。
請確保在使用 `Annotated` 前，先[升級 FastAPI 版本](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions)到至少 0.95.1。
///
## 宣告中繼資料 { #declare-metadata }
你可以宣告與 `Query` 相同的所有參數。
例如，若要為路徑參數 `item_id` 宣告 `title` 中繼資料，可以這樣寫：
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[10] *}
/// note
路徑參數一定是必填，因為它必須是路徑的一部分。即使你將其宣告為 `None` 或設定預設值，也不會有任何影響，它仍然是必填。
///
## 依需求調整參數順序 { #order-the-parameters-as-you-need }
/// tip
如果你使用 `Annotated`，這點大概沒那麼重要或必要。
///
假設你想把查詢參數 `q` 宣告為必要的 `str`。
而你不需要為該參數宣告其他內容，所以其實不需要用 `Query`。
但你仍需要為路徑參數 `item_id` 使用 `Path`，而且基於某些理由你不想用 `Annotated`。
如果你把有「預設值」的參數放在沒有「預設值」的參數之前，Python 會抱怨。
但你可以調整它們的順序，先放沒有預設值（查詢參數 `q`）的參數。
對 **FastAPI** 來說沒差。它會依參數名稱、型別與預設宣告（`Query`、`Path` 等）來辨識參數，並不在意順序。
因此，你可以這樣宣告你的函式：
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_py310.py hl[7] *}
但請記住，若使用 `Annotated`，你就不會有這個問題，因為你不是用函式參數預設值來放 `Query()` 或 `Path()`。
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_an_py310.py *}
## 依需求調整參數順序的技巧 { #order-the-parameters-as-you-need-tricks }
/// tip
如果你使用 `Annotated`，這點大概沒那麼重要或必要。
///
這裡有個小技巧偶爾很好用，不過你大概不常需要。
如果你想要：
* 不用 `Query`、也不給預設值就宣告查詢參數 `q`
* 使用 `Path` 宣告路徑參數 `item_id`
* 讓它們的順序不同
* 不使用 `Annotated`
…Python 有個小語法可以做到。
在函式的參數列表最前面放一個 `*`。
Python 不會對這個 `*` 做任何事，但它會知道後續的所有參數都必須以關鍵字引數（key-value pairs）方式呼叫，也就是所謂的 kwargs。即便它們沒有預設值也一樣。
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_py310.py hl[7] *}
### 使用 `Annotated` 更好 { #better-with-annotated }
記住，如果你使用 `Annotated`，因為不是用函式參數預設值，所以你不會遇到這個問題，也可能不需要使用 `*`。
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_an_py310.py hl[10] *}
## 數值驗證：大於或等於 { #number-validations-greater-than-or-equal }
使用 `Query` 和 `Path`（以及你之後會看到的其他類別）可以宣告數值限制。
這裡用 `ge=1`，代表 `item_id` 必須是「大於（`g`reater）或等於（`e`qual）」`1` 的整數。
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial004_an_py310.py hl[10] *}
## 數值驗證：大於與小於或等於 { #number-validations-greater-than-and-less-than-or-equal }
同樣也適用於：
* `gt`：大於（`g`reater `t`han）
* `le`：小於或等於（`l`ess than or `e`qual）
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial005_an_py310.py hl[10] *}
## 數值驗證：浮點數、大於與小於 { #number-validations-floats-greater-than-and-less-than }
數值驗證也適用於 `float`。
這時就能看出能宣告 gt（不只是 ge）的重要性。因為你可以要求數值必須大於 `0`，即便它小於 `1`。
所以，`0.5` 是有效的值，但 `0.0` 或 `0` 則無效。
lt 也是同樣的道理。
{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial006_an_py310.py hl[13] *}
## 小結 { #recap }
使用 `Query`、`Path`（以及你尚未看到的其他類別）時，你可以像在[查詢參數與字串驗證](query-params-str-validations.md)中一樣，宣告中繼資料與字串驗證。
你也可以宣告數值驗證：
* `gt`：大於（`g`reater `t`han）
* `ge`：大於或等於（`g`reater than or `e`qual）
* `lt`：小於（`l`ess `t`han）
* `le`：小於或等於（`l`ess than or `e`qual）
/// info
你之後會看到的 `Query`、`Path` 與其他類別，都是共同父類別 `Param` 的子類別。
它們共享你已經看到的那些用於額外驗證與中繼資料的參數。
///
/// note | 技術細節
當你從 `fastapi` 匯入 `Query`、`Path` 等時，它們其實是函式。
呼叫它們時，會回傳同名類別的實例。
也就是說，你匯入的是名為 `Query` 的函式，而當你呼叫它時，它會回傳同名的 `Query` 類別實例。
這些函式之所以存在（而不是直接使用類別），是為了避免編輯器標記它們的型別錯誤。
如此一來，你就能使用一般的編輯器與開發工具，而不需要額外設定來忽略那些錯誤。
///
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/path-params.md
================================================
# 路徑參數 { #path-parameters }
你可以用與 Python 格式化字串相同的語法來宣告路徑「參數」或「變數」：
{* ../../docs_src/path_params/tutorial001_py310.py hl[6:7] *}
路徑參數 `item_id` 的值會作為引數 `item_id` 傳入你的函式。
所以，如果你執行這個範例並前往 [http://127.0.0.1:8000/items/foo](http://127.0.0.1:8000/items/foo)，你會看到這樣的回應：
```JSON
{"item_id":"foo"}
```
## 具型別的路徑參數 { #path-parameters-with-types }
你可以在函式中使用標準的 Python 型別註記為路徑參數宣告型別：
{* ../../docs_src/path_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}
在這個例子裡，`item_id` 被宣告為 `int`。
/// check
這會在你的函式中提供編輯器支援，包括錯誤檢查、自動完成等。
///
## 資料 轉換 { #data-conversion }
如果你執行這個範例並在瀏覽器開啟 [http://127.0.0.1:8000/items/3](http://127.0.0.1:8000/items/3)，你會看到這樣的回應：
```JSON
{"item_id":3}
```
/// check
注意你的函式接收（並回傳）的值是 `3`，也就是 Python 的 `int`，而不是字串 `"3"`。
因此，有了這個型別宣告，**FastAPI** 會自動為你處理請求的 「解析」。
///
## 資料驗證 { #data-validation }
但如果你在瀏覽器前往 [http://127.0.0.1:8000/items/foo](http://127.0.0.1:8000/items/foo)，你會看到漂亮的 HTTP 錯誤：
```JSON
{
"detail": [
{
"type": "int_parsing",
"loc": [
"path",
"item_id"
],
"msg": "Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer",
"input": "foo"
}
]
}
```
因為路徑參數 `item_id` 的值是 `"foo"`，它不是 `int`。
同樣的錯誤也會在你提供 `float` 而不是 `int` 時出現，例如：[http://127.0.0.1:8000/items/4.2](http://127.0.0.1:8000/items/4.2)
/// check
因此，搭配相同的 Python 型別宣告，**FastAPI** 會為你進行資料驗證。
注意錯誤也清楚指出驗證未通過的確切位置。
這在開發與除錯與你的 API 互動的程式碼時非常有幫助。
///
## 文件 { #documentation }
當你在瀏覽器開啟 [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs)，你會看到自動產生、可互動的 API 文件，例如：
/// check
同樣地，只要使用那個 Python 型別宣告，**FastAPI** 就會提供自動、互動式的文件（整合 Swagger UI）。
注意路徑參數被宣告為整數。
///
## 基於標準的優勢與替代文件 { #standards-based-benefits-alternative-documentation }
而且因為產生的 schema 來自 [OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md) 標準，有很多相容的工具可用。
因此，**FastAPI** 本身也提供另一種 API 文件（使用 ReDoc），你可以在 [http://127.0.0.1:8000/redoc](http://127.0.0.1:8000/redoc) 存取：
同樣地，也有許多相容工具可用，包括支援多種語言的程式碼產生工具。
## Pydantic { #pydantic }
所有資料驗證都由 [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) 在底層處理，因此你能直接受惠。而且你可以放心使用。
你可以用相同的型別宣告搭配 `str`、`float`、`bool` 與許多更複雜的資料型別。
這些之中的好幾個會在接下來的教學章節中介紹。
## 順序很重要 { #order-matters }
在建立「路徑操作」時，你可能會遇到有固定路徑的情況。
像是 `/users/me`，假設它用來取得目前使用者的資料。
然後你也可能有一個路徑 `/users/{user_id}` 用來依使用者 ID 取得特定使用者的資料。
因為「路徑操作」會依宣告順序來比對，你必須確保 `/users/me` 的路徑在 `/users/{user_id}` 之前宣告：
{* ../../docs_src/path_params/tutorial003_py310.py hl[6,11] *}
否則，`/users/{user_id}` 的路徑也會匹配 `/users/me`，並「認為」它收到一個值為 `"me"` 的 `user_id` 參數。
同樣地，你不能重新定義同一路徑操作：
{* ../../docs_src/path_params/tutorial003b_py310.py hl[6,11] *}
因為第一個會被優先使用（路徑先匹配到）。
## 預先定義的值 { #predefined-values }
如果你有一個接收「路徑參數」的「路徑操作」，但你希望可用的「路徑參數」值是預先定義好的，你可以使用標準的 Python `Enum`。
### 建立 `Enum` 類別 { #create-an-enum-class }
匯入 `Enum` 並建立一個同時繼承自 `str` 與 `Enum` 的子類別。
繼承自 `str` 之後，API 文件就能知道這些值的型別必須是 `string`，並能正確地呈現。
然後建立具有固定值的類別屬性，這些就是可用的有效值：
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[1,6:9] *}
/// tip
如果你在想，「AlexNet」、「ResNet」和「LeNet」只是一些機器學習 模型 的名字。
///
### 宣告一個「路徑參數」 { #declare-a-path-parameter }
接著使用你建立的列舉類別（`ModelName`）作為型別註記，建立一個「路徑參數」：
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[16] *}
### 查看文件 { #check-the-docs }
因為「路徑參數」的可用值是預先定義的，互動式文件可以很漂亮地顯示它們：
### 使用 Python「列舉」 { #working-with-python-enumerations }
「路徑參數」的值會是一個「列舉成員」。
#### 比較「列舉成員」 { #compare-enumeration-members }
你可以把它與你建立的列舉 `ModelName` 中的「列舉成員」比較：
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[17] *}
#### 取得「列舉值」 { #get-the-enumeration-value }
你可以用 `model_name.value` 取得實際的值（在這個例子中是 `str`），一般而言就是 `your_enum_member.value`：
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[20] *}
/// tip
你也可以用 `ModelName.lenet.value` 取得值 `"lenet"`。
///
#### 回傳「列舉成員」 { #return-enumeration-members }
你可以從「路徑操作」回傳「列舉成員」，即使是巢狀在 JSON 主體（例如 `dict`）裡。
在回傳給用戶端之前，它們會被轉成對應的值（此例為字串）：
{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[18,21,23] *}
你的用戶端會收到像這樣的 JSON 回應：
```JSON
{
"model_name": "alexnet",
"message": "Deep Learning FTW!"
}
```
## 包含路徑的路徑參數 { #path-parameters-containing-paths }
假設你有一個路徑為 `/files/{file_path}` 的「路徑操作」。
但你需要 `file_path` 本身就包含一個「路徑」，像是 `home/johndoe/myfile.txt`。
所以，該檔案的 URL 會是：`/files/home/johndoe/myfile.txt`。
### OpenAPI 支援 { #openapi-support }
OpenAPI 並不支援直接宣告一個「路徑參數」內再包含一個「路徑」，因為那會導致難以測試與定義的情況。
然而，你仍可在 **FastAPI** 中這樣做，方法是使用 Starlette 的其中一個內部工具。
而文件依然能運作，只是它不會額外說明該參數應該包含一個路徑。
### 路徑轉換器 { #path-convertor }
使用 Starlette 提供的選項，你可以用像這樣的 URL 來宣告一個包含「路徑」的「路徑參數」：
```
/files/{file_path:path}
```
在這個例子裡，參數名稱是 `file_path`，而最後面的 `:path` 表示該參數應該匹配任意「路徑」。
所以你可以這樣使用它：
{* ../../docs_src/path_params/tutorial004_py310.py hl[6] *}
/// tip
你可能需要這個參數包含 `/home/johndoe/myfile.txt`，也就是前面帶有斜線（`/`）。
在那種情況下，URL 會是：`/files//home/johndoe/myfile.txt`，在 `files` 與 `home` 之間有兩個斜線（`//`）。
///
## 回顧 { #recap }
使用 **FastAPI**，只要撰寫簡短、直覺且標準的 Python 型別宣告，你就能獲得：
* 編輯器支援：錯誤檢查、自動完成等
* 資料 "解析"
* 資料驗證
* API 註解與自動產生文件
而且你只要宣告一次就好。
這大概是 **FastAPI** 相較於其他框架最明顯的優勢之一（除了原始效能之外）。
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/query-param-models.md
================================================
# 查詢參數模型 { #query-parameter-models }
如果你有一組具有相關性的**查詢參數**，你可以建立一個 **Pydantic 模型**來聲明它們。
這將允許你在**多個地方**去**重複使用模型**，並且一次性為所有參數聲明驗證和元資料 (metadata)。😎
/// note
FastAPI 從 `0.115.0` 版本開始支援這個特性。🤓
///
## 使用 Pydantic 模型的查詢參數 { #query-parameters-with-a-pydantic-model }
在一個 **Pydantic 模型**中聲明你需要的**查詢參數**，然後將參數聲明為 `Query`：
{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:13,17] *}
**FastAPI** 將會從請求的**查詢參數**中**提取**出**每個欄位**的資料，並將其提供給你定義的 Pydantic 模型。
## 查看文件 { #check-the-docs }
你可以在 `/docs` 頁面的 UI 中查看查詢參數：
### 查詢參數清單／多個值的預設值 { #query-parameter-list-multiple-values-with-defaults }
也可以在未提供任何值時，定義 `list` 型別的預設值：
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial012_an_py310.py hl[9] *}
如果你前往：
```
http://localhost:8000/items/
```
`q` 的預設值會是：`["foo", "bar"]`，而回應會是：
```JSON
{
"q": [
"foo",
"bar"
]
}
```
#### 只使用 `list` { #using-just-list }
你也可以直接使用 `list`，而不是 `list[str]`：
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial013_an_py310.py hl[9] *}
/// note | 注意
注意，在這種情況下，FastAPI 不會檢查清單的內容。
例如，`list[int]` 會檢查（並文件化）清單內容為整數；但單獨使用 `list` 則不會。
///
## 宣告更多中繼資料 { #declare-more-metadata }
你可以為參數加入更多資訊。
這些資訊會被包含在產生的 OpenAPI 中，供文件 UI 與外部工具使用。
/// note | 注意
請留意，不同工具對 OpenAPI 的支援程度可能不同。
有些工具可能暫時還不會顯示所有額外資訊；不過多半這些缺漏功能已在開發規劃中。
///
你可以加入 `title`：
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial007_an_py310.py hl[10] *}
以及 `description`：
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial008_an_py310.py hl[14] *}
## 別名參數 { #alias-parameters }
想像你希望參數名稱是 `item-query`。
像這樣：
```
http://127.0.0.1:8000/items/?item-query=foobaritems
```
但 `item-query` 不是合法的 Python 變數名稱。
最接近的大概是 `item_query`。
但你仍然需要它就是 `item-query`...
那你可以宣告一個 `alias`，實際上就會用這個別名來讀取參數值：
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial009_an_py310.py hl[9] *}
## 棄用參數 { #deprecating-parameters }
現在假設你不再喜歡這個參數了。
你必須暫時保留它，因為還有用戶端在用，但你希望文件能清楚標示它是已棄用。
接著把參數 `deprecated=True` 傳給 `Query`：
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial010_an_py310.py hl[19] *}
文件會這樣顯示：
## 從 OpenAPI 排除參數 { #exclude-parameters-from-openapi }
若要把某個查詢參數從產生的 OpenAPI（以及自動文件系統）中排除，將 `Query` 的 `include_in_schema` 設為 `False`：
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial014_an_py310.py hl[10] *}
## 自訂驗證 { #custom-validation }
有時你需要做一些上述參數無法處理的「自訂驗證」。
這種情況下，你可以使用「自訂驗證函式」，它會在一般驗證之後套用（例如先確認值是 `str` 之後）。
你可以在 `Annotated` 中使用 [Pydantic 的 `AfterValidator`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-after-validator) 來達成。
/// tip | 提示
Pydantic 也有 [`BeforeValidator`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-before-validator) 等等。🤓
///
例如，以下自訂驗證器會檢查項目 ID 是否以 `isbn-` 開頭（ISBN 書籍編號），或以 `imdb-` 開頭（IMDB 電影 URL 的 ID）：
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py hl[5,16:19,24] *}
/// info | 說明
這需搭配 Pydantic 2 或以上版本。😎
///
/// tip | 提示
如果你需要做任何需要與「外部元件」溝通的驗證（例如資料庫或其他 API），應該改用「FastAPI 依賴」（FastAPI Dependencies），你稍後會學到。
這些自訂驗證器適用於只需使用請求中「同一份資料」即可完成的檢查。
///
### 理解這段程式碼 { #understand-that-code }
重點就是在 `Annotated` 中使用「`AfterValidator` 搭配函式」。如果你願意，可以略過這一節。🤸
---
但如果你對這個範例感到好奇且仍有興致，以下是一些額外細節。
#### 使用 `value.startswith()` 的字串 { #string-with-value-startswith }
你注意到了嗎？字串的 `value.startswith()` 可以接收一個 tuple，並逐一檢查 tuple 中的每個值：
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[16:19] hl[17] *}
#### 隨機項目 { #a-random-item }
透過 `data.items()` 我們會得到一個包含每個字典項目鍵值對 tuple 的 iterable object。
我們用 `list(data.items())` 把這個可疊代物件轉成正式的 `list`。
接著用 `random.choice()` 從清單中取得一個「隨機值」，也就是一個 `(id, name)` 的 tuple。可能像是 `("imdb-tt0371724", "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy")`。
然後把這個 tuple 的兩個值分別指定給變數 `id` 和 `name`。
因此，即使使用者沒有提供 item ID，仍然會收到一個隨機建議。
……而這全部只用一行簡單的程式碼完成。🤯 你不愛 Python 嗎？🐍
{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[22:30] hl[29] *}
## 重點回顧 { #recap }
你可以為參數宣告額外的驗證與中繼資料。
通用的驗證與中繼資料：
- `alias`
- `title`
- `description`
- `deprecated`
字串專用的驗證：
- `min_length`
- `max_length`
- `pattern`
使用 `AfterValidator` 的自訂驗證。
在這些範例中，你看到了如何為 `str` 值宣告驗證。
接下來的章節會示範如何為其他型別（像是數字）宣告驗證。
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/query-params.md
================================================
# 查詢參數 { #query-parameters }
當你宣告不是路徑參數的其他函式參數時，會自動被視為「查詢（query）」參數。
{* ../../docs_src/query_params/tutorial001_py310.py hl[9] *}
查詢是出現在 URL 中 `?` 之後的一組鍵值對，以 `&` 字元分隔。
例如，URL：
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```
...查詢參數為：
* `skip`：值為 `0`
* `limit`：值為 `10`
因為它們是 URL 的一部分，天生是字串。
但當你以 Python 型別宣告它們（如上例中的 `int`），它們會被轉換成該型別並據此驗證。
對於查詢參數，會套用與路徑參數相同的處理流程：
* 編輯器支援（當然）
* 資料 「解析」
* 資料驗證
* 自動文件
## 預設值 { #defaults }
由於查詢參數不是路徑的固定部分，因此可以是選填並具有預設值。
在上面的例子中，預設值為 `skip=0` 與 `limit=10`。
因此，造訪下列 URL：
```
http://127.0.0.1:8000/items/
```
等同於造訪：
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```
但如果你改為造訪：
```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=20
```
函式中的參數值會是：
* `skip=20`：因為你在 URL 中設定了它
* `limit=10`：因為那是預設值
## 選用參數 { #optional-parameters }
同樣地，你可以將預設值設為 `None` 來宣告選用的查詢參數：
{* ../../docs_src/query_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}
在這種情況下，函式參數 `q` 為選用，且預設為 `None`。
/// check | 注意
另外請注意，FastAPI 能辨識出路徑參數 `item_id` 是路徑參數，而 `q` 不是，因此 `q` 會被當作查詢參數。
///
## 查詢參數型別轉換 { #query-parameter-type-conversion }
你也可以宣告 `bool` 型別，值會被自動轉換：
{* ../../docs_src/query_params/tutorial003_py310.py hl[7] *}
在這種情況下，如果你造訪：
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=1
```
或
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=True
```
或
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=true
```
或
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=on
```
或
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=yes
```
或任何其他大小寫變化（全大寫、首字母大寫等），你的函式會將參數 `short` 視為 `bool` 值 `True`。否則為 `False`。
## 多個路徑與查詢參數 { #multiple-path-and-query-parameters }
你可以同時宣告多個路徑參數與查詢參數，FastAPI 會自動分辨。
而且不必按特定順序宣告。
會依名稱辨識：
{* ../../docs_src/query_params/tutorial004_py310.py hl[6,8] *}
## 必填查詢參數 { #required-query-parameters }
當你為非路徑參數（目前我們只看到查詢參數）宣告了預設值時，它就不是必填。
若你不想提供特定預設值、只想讓它為選填，將預設值設為 `None`。
但若你要讓查詢參數成為必填，只要不要宣告任何預設值：
{* ../../docs_src/query_params/tutorial005_py310.py hl[6:7] *}
此處查詢參數 `needy` 是必填的 `str`。
如果你在瀏覽器中開啟如下的 URL：
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item
```
...沒有加上必填的 `needy` 參數，你會看到類似這樣的錯誤：
```JSON
{
"detail": [
{
"type": "missing",
"loc": [
"query",
"needy"
],
"msg": "Field required",
"input": null
}
]
}
```
由於 `needy` 是必填參數，你需要在 URL 中設定它：
```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item?needy=sooooneedy
```
...這樣就會成功：
```JSON
{
"item_id": "foo-item",
"needy": "sooooneedy"
}
```
當然，你可以同時定義部分參數為必填、部分有預設值、部分為選填：
{* ../../docs_src/query_params/tutorial006_py310.py hl[8] *}
在此例中，有 3 個查詢參數：
* `needy`，必填的 `str`。
* `skip`，具有預設值 `0` 的 `int`。
* `limit`，選填的 `int`。
/// tip | 提示
你也可以像在[路徑參數](path-params.md#predefined-values)中一樣使用 `Enum`。
///
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/request-files.md
================================================
# 請求中的檔案 { #request-files }
你可以使用 `File` 定義由用戶端上傳的檔案。
/// info
若要接收上傳的檔案，請先安裝 [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart)。
請先建立並啟用一個[虛擬環境](../virtual-environments.md)，然後安裝，例如：
```console
$ pip install python-multipart
```
因為上傳的檔案是以「表單資料」送出的。
///
## 匯入 `File` { #import-file }
從 `fastapi` 匯入 `File` 與 `UploadFile`：
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}
## 定義 `File` 參數 { #define-file-parameters }
和 `Body` 或 `Form` 一樣的方式建立檔案參數：
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}
/// info
`File` 是直接繼承自 `Form` 的類別。
但請記住，當你從 `fastapi` 匯入 `Query`、`Path`、`File` 等時，它們其實是回傳特殊類別的函式。
///
/// tip
要宣告檔案本文，必須使用 `File`，否則參數會被解讀為查詢參數或本文（JSON）參數。
///
檔案會以「表單資料」上傳。
如果你將路徑操作函式（path operation function）的參數型別宣告為 `bytes`，**FastAPI** 會替你讀取檔案，你會以 `bytes` 取得內容。
請注意，這表示整個內容會存放在記憶體中，適合小檔案。
但在許多情況下，使用 `UploadFile` 會更好。
## 使用 `UploadFile` 的檔案參數 { #file-parameters-with-uploadfile }
將檔案參數型別設為 `UploadFile`：
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[14] *}
使用 `UploadFile` 相較於 `bytes` 有數個優點：
* 你不必在參數的預設值使用 `File()`。
* 它使用「spooled」檔案：
* 檔案在記憶體中保存到某個大小上限，超過上限後會存到磁碟。
* 因此適合處理大型檔案（例如圖片、影片、大型二進位檔等），而不會耗盡記憶體。
* 你可以取得上傳檔案的中繼資料。
* 它提供一個[file-like](https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object) 的 `async` 介面。
* 它會提供實際的 Python [`SpooledTemporaryFile`](https://docs.python.org/3/library/tempfile.html#tempfile.SpooledTemporaryFile) 物件，你可以直接傳給需要類檔案物件的其他函式或函式庫。
### `UploadFile` { #uploadfile }
`UploadFile` 具有以下屬性：
* `filename`：一個 `str`，為上傳的原始檔名（例如 `myimage.jpg`）。
* `content_type`：一個 `str`，為內容類型（MIME type / media type）（例如 `image/jpeg`）。
* `file`：一個 [`SpooledTemporaryFile`](https://docs.python.org/3/library/tempfile.html#tempfile.SpooledTemporaryFile)（一個[file-like](https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object) 物件）。這是真正的 Python 檔案物件，你可以直接傳給期待「類檔案」物件的其他函式或函式庫。
`UploadFile` 有以下 `async` 方法。它們底層會呼叫對應的檔案方法（使用內部的 `SpooledTemporaryFile`）。
* `write(data)`：將 `data` (`str` 或 `bytes`) 寫入檔案。
* `read(size)`：讀取檔案的 `size` (`int`) 個位元組/字元。
* `seek(offset)`：移動到檔案中的位元組位置 `offset` (`int`)。
* 例如，`await myfile.seek(0)` 會移到檔案開頭。
* 當你已經執行過 `await myfile.read()`，之後需要再次讀取內容時特別有用。
* `close()`：關閉檔案。
由於這些都是 `async` 方法，你需要以 await 呼叫它們。
例如，在 `async` 的路徑操作函式中可這樣讀取內容：
```Python
contents = await myfile.read()
```
若是在一般的 `def` 路徑操作函式中，你可以直接存取 `UploadFile.file`，例如：
```Python
contents = myfile.file.read()
```
/// note | `async` 技術細節
當你使用這些 `async` 方法時，**FastAPI** 會在執行緒池中執行對應的檔案方法並等待結果。
///
/// note | Starlette 技術細節
**FastAPI** 的 `UploadFile` 直接繼承自 **Starlette** 的 `UploadFile`，但新增了一些必要部分，使其與 **Pydantic** 及 FastAPI 其他部分相容。
///
## 什麼是「表單資料」 { #what-is-form-data }
HTML 表單（``）送到伺服器的資料通常使用一種「特殊」編碼，與 JSON 不同。
**FastAPI** 會從正確的位置讀取該資料，而不是當作 JSON。
/// note | 技術細節
表單資料在不包含檔案時，通常使用媒體型別 `application/x-www-form-urlencoded` 編碼。
但當表單包含檔案時，會使用 `multipart/form-data` 編碼。若你使用 `File`，**FastAPI** 會知道要從請求本文的正確部分取得檔案。
若想進一步了解這些編碼與表單欄位，請參考 [MDN web docs 的 `POST`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/POST)。
///
/// warning
你可以在一個路徑操作中宣告多個 `File` 與 `Form` 參數，但不能同時宣告預期以 JSON 接收的 `Body` 欄位，因為此請求的本文會使用 `multipart/form-data` 而不是 `application/json`。
這不是 **FastAPI** 的限制，而是 HTTP 協定本身的規範。
///
## 可選的檔案上傳 { #optional-file-upload }
可透過一般型別註解並將預設值設為 `None` 使檔案成為可選：
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_02_an_py310.py hl[9,17] *}
## `UploadFile` 搭配額外中繼資料 { #uploadfile-with-additional-metadata }
你也可以在 `UploadFile` 上搭配 `File()`，例如用來設定額外的中繼資料：
{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_03_an_py310.py hl[9,15] *}
## 多檔案上傳 { #multiple-file-uploads }
可以同時上傳多個檔案。
它們會同屬於以「表單資料」送出的同一個表單欄位。
要這麼做，將型別宣告為 `bytes` 或 `UploadFile` 的 `list`：
{* ../../docs_src/request_files/tutorial002_an_py310.py hl[10,15] *}
你會如宣告所示，收到由 `bytes` 或 `UploadFile` 組成的 `list`。
/// note | 技術細節
你也可以使用 `from starlette.responses import HTMLResponse`。
**FastAPI** 為了讓你（開發者）更方便，提供與 `starlette.responses` 相同的內容作為 `fastapi.responses`。但大多數可用的回應類型其實直接來自 Starlette。
///
### 多檔案上傳且包含額外中繼資料 { #multiple-file-uploads-with-additional-metadata }
同樣地，即使對 `UploadFile`，你也可以用 `File()` 設定額外參數：
{* ../../docs_src/request_files/tutorial003_an_py310.py hl[11,18:20] *}
## 小結 { #recap }
使用 `File`、`bytes` 與 `UploadFile` 來宣告請求中要上傳的檔案，這些檔案會以表單資料送出。
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/request-form-models.md
================================================
# 表單模型 { #form-models }
你可以使用 **Pydantic 模型** 在 FastAPI 中宣告 **表單欄位**。
/// info | 說明
要使用表單，首先安裝 [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart)。
請先建立[虛擬環境](../virtual-environments.md)、啟用後再安裝，例如：
```console
$ pip install python-multipart
```
///
/// note | 注意
此功能自 FastAPI 版本 `0.113.0` 起支援。🤓
///
## 針對表單的 Pydantic 模型 { #pydantic-models-for-forms }
你只需要宣告一個 **Pydantic 模型**，包含你要接收為 **表單欄位** 的欄位，然後將參數宣告為 `Form`：
{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:11,15] *}
**FastAPI** 會從請求中的 **表單資料** 擷取 **各欄位** 的資料，並將這些資料組成你定義的 Pydantic 模型實例。
## 檢視文件 { #check-the-docs }
你可以在 `/docs` 的文件 UI 中驗證：
而且兩個模型都會用在互動式 API 文件中：
## 其他回傳型別註解 { #other-return-type-annotations }
有時你回傳的東西不是有效的 Pydantic 欄位，你仍會在函式上加上註解，只為了獲得工具（編輯器、mypy 等）提供的支援。
### 直接回傳 Response { #return-a-response-directly }
最常見的情況是[直接回傳 Response（在進階文件中稍後會解釋）](../advanced/response-directly.md)。
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_02_py310.py hl[8,10:11] *}
這個簡單情境會由 FastAPI 自動處理，因為回傳型別註解是 `Response` 類別（或其子類別）。
而工具也會滿意，因為 `RedirectResponse` 與 `JSONResponse` 都是 `Response` 的子類別，所以型別註解是正確的。
### 註解為某個 Response 的子類別 { #annotate-a-response-subclass }
你也可以在型別註解中使用 `Response` 的子類別：
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_03_py310.py hl[8:9] *}
這同樣可行，因為 `RedirectResponse` 是 `Response` 的子類別，而 FastAPI 會自動處理這種簡單情況。
### 無效的回傳型別註解 { #invalid-return-type-annotations }
但當你回傳其他任意物件（例如資料庫物件），它不是有效的 Pydantic 型別，並且你在函式上也這樣註解時，FastAPI 會嘗試從該型別註解建立一個 Pydantic 回應模型，因而失敗。
如果你有像是多種型別的聯集，其中一個或多個不是有效的 Pydantic 型別，也會發生相同的事情，例如這個就會失敗 💥：
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_04_py310.py hl[8] *}
...這會失敗，因為該型別註解不是 Pydantic 型別，且它也不只是一個單一的 `Response` 類別或其子類別，而是 `Response` 與 `dict` 的聯集（兩者任一）。
### 停用回應模型 { #disable-response-model }
延續上面的例子，你可能不想要 FastAPI 執行預設的資料驗證、文件化、過濾等動作。
但你可能仍想在函式上保留回傳型別註解，以獲得編輯器與型別檢查工具（例如 mypy）的支援。
這種情況下，你可以設定 `response_model=None` 來停用回應模型的產生：
{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_05_py310.py hl[7] *}
這會讓 FastAPI 略過回應模型的產生，如此你就能使用任何你需要的回傳型別註解，而不會影響你的 FastAPI 應用程式。🤓
## 回應模型編碼參數 { #response-model-encoding-parameters }
你的回應模型可能有預設值，例如：
{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[9,11:12] *}
* `description: Union[str, None] = None`（或在 Python 3.10 中的 `str | None = None`）預設為 `None`。
* `tax: float = 10.5` 預設為 `10.5`。
* `tags: List[str] = []` 預設為空的 list：`[]`。
但如果這些值其實沒有被儲存，你可能想要在結果中省略它們。
例如，如果你在 NoSQL 資料庫中有包含許多選擇性屬性的模型，但你不想傳送充滿預設值的冗長 JSON 回應。
### 使用 `response_model_exclude_unset` 參數 { #use-the-response-model-exclude-unset-parameter }
你可以在「路徑操作裝飾器」上設定 `response_model_exclude_unset=True`：
{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[22] *}
如此這些預設值就不會被包含在回應中，只有實際被設定的值才會包含。
因此，如果你對該「路徑操作」發送針對 ID 為 `foo` 的項目的請求，回應（不包含預設值）會是：
```JSON
{
"name": "Foo",
"price": 50.2
}
```
/// info | 說明
你也可以使用：
* `response_model_exclude_defaults=True`
* `response_model_exclude_none=True`
如 [Pydantic 文件](https://docs.pydantic.dev/1.10/usage/exporting_models/#modeldict)中對 `exclude_defaults` 與 `exclude_none` 的說明。
///
#### 對於有預設值欄位也有實際值的資料 { #data-with-values-for-fields-with-defaults }
但如果你的資料在模型中對於有預設值的欄位也有實際值，例如 ID 為 `bar` 的項目：
```Python hl_lines="3 5"
{
"name": "Bar",
"description": "The bartenders",
"price": 62,
"tax": 20.2
}
```
它們會被包含在回應中。
#### 與預設值相同的資料 { #data-with-the-same-values-as-the-defaults }
如果資料的值與預設值相同，例如 ID 為 `baz` 的項目：
```Python hl_lines="3 5-6"
{
"name": "Baz",
"description": None,
"price": 50.2,
"tax": 10.5,
"tags": []
}
```
FastAPI 足夠聰明（其實是 Pydantic 足夠聰明）去判斷，儘管 `description`、`tax` 與 `tags` 的值與預設值相同，但它們是被明確設定的（而不是取自預設值）。
因此，它們會被包含在 JSON 回應中。
/// tip | 提示
注意預設值可以是任何東西，不只有 `None`。
它們可以是一個 list（`[]`）、一個 `float` 的 `10.5`，等等。
///
### `response_model_include` 與 `response_model_exclude` { #response-model-include-and-response-model-exclude }
你也可以使用「路徑操作裝飾器」參數 `response_model_include` 與 `response_model_exclude`。
它們接受一個由屬性名稱字串所組成的 `set`，分別用來包含（省略其他）或排除（包含其他）屬性。
如果你只有一個 Pydantic 模型並且想從輸出移除部分資料，這可以作為一個快速捷徑。
/// tip | 提示
但仍建議使用上面提到的作法，使用多個類別，而不是這些參數。
因為在你的應用程式 OpenAPI（與文件）中所產生的 JSON Schema 仍會是完整模型的，即便你使用 `response_model_include` 或 `response_model_exclude` 省略了一些屬性。
`response_model_by_alias` 也有類似的情況。
///
{* ../../docs_src/response_model/tutorial005_py310.py hl[29,35] *}
/// tip | 提示
語法 `{"name", "description"}` 會建立一個包含這兩個值的 `set`。
它等同於 `set(["name", "description"])`。
///
#### 使用 `list` 來代替 `set` { #using-lists-instead-of-sets }
如果你忘了使用 `set` 而用了 `list` 或 `tuple`，FastAPI 仍會把它轉換成 `set`，並能正確運作：
{* ../../docs_src/response_model/tutorial006_py310.py hl[29,35] *}
## 重點回顧 { #recap }
使用「路徑操作裝飾器」的 `response_model` 參數來定義回應模型，特別是為了確保私有資料被過濾掉。
使用 `response_model_exclude_unset` 僅回傳被明確設定的值。
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/response-status-code.md
================================================
# 回應狀態碼 { #response-status-code }
就像你可以指定回應模型一樣，你也可以在任一個「路徑操作（path operation）」的參數 `status_code` 中宣告回應所使用的 HTTP 狀態碼：
* `@app.get()`
* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`
* 等等
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py310.py hl[6] *}
/// note | 注意
請注意，`status_code` 是「裝飾器（decorator）」方法（`get`、`post` 等等）的參數，而不是你的「路徑操作函式」的參數，就像所有的參數與 body 一樣。
///
參數 `status_code` 接受一個數字作為 HTTP 狀態碼。
/// info | 資訊
`status_code` 也可以接收一個 `IntEnum`，例如 Python 的 [`http.HTTPStatus`](https://docs.python.org/3/library/http.html#http.HTTPStatus)。
///
它會：
* 在回應中傳回該狀態碼。
* 在 OpenAPI 結構中如此記錄（因此也會反映在使用者介面中）：
/// note | 注意
有些回應碼（見下一節）表示回應不包含本文（body）。
FastAPI 知道這點，並會產生聲明「無回應本文」的 OpenAPI 文件。
///
## 關於 HTTP 狀態碼 { #about-http-status-codes }
/// note | 注意
如果你已經知道什麼是 HTTP 狀態碼，可以直接跳到下一節。
///
在 HTTP 中，你會在回應的一部分傳回 3 位數的狀態碼。
這些狀態碼有對應的名稱以便辨識，但重點是數字本身。
簡而言之：
* `100 - 199` 表示「資訊」。你很少會直接使用它們。這些狀態碼的回應不可包含本文。
* **`200 - 299`** 表示「成功」。這是你最常使用的一組。
* `200` 是預設狀態碼，表示一切「OK」。
* 另一個例子是 `201`，代表「已建立」。常用於在資料庫中建立新紀錄之後。
* 一個特殊情況是 `204`，代表「無內容」。當沒有內容要回傳給用戶端時使用，因此回應不得有本文。
* **`300 - 399`** 表示「重新導向」。這些狀態碼的回應可能有或沒有本文，唯獨 `304`（「未修改」）必須沒有本文。
* **`400 - 499`** 表示「用戶端錯誤」。這大概是你第二常用的一組。
* 例如 `404`，代表「找不到」。
* 對於一般性的用戶端錯誤，你可以使用 `400`。
* `500 - 599` 表示伺服器錯誤。你幾乎不會直接使用它們。當你的應用程式或伺服器某處出錯時，會自動回傳其中一個狀態碼。
/// tip | 提示
想深入瞭解各狀態碼與其用途，請參考 [MDN 關於 HTTP 狀態碼的文件](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Status)。
///
## 快速記住名稱 { #shortcut-to-remember-the-names }
再看一次前面的範例：
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py310.py hl[6] *}
`201` 是「已建立（Created）」的狀態碼。
但你不需要背下每個代碼代表什麼。
你可以使用 `fastapi.status` 提供的便利變數。
{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial002_py310.py hl[1,6] *}
它們只是方便用的常數，值與數字相同，但這樣你可以用編輯器的自動完成來找到它們：
/// note | 技術細節
你也可以使用 `from starlette import status`。
**FastAPI** 將同一個 `starlette.status` 以 `fastapi.status` 形式提供，純粹是為了讓你（開發者）方便。但它直接來自 Starlette。
///
## 變更預設值 { #changing-the-default }
稍後在 [進階使用者指南](../advanced/response-change-status-code.md) 中，你會看到如何回傳一個不同於此處所宣告預設值的狀態碼。
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/schema-extra-example.md
================================================
# 宣告請求範例資料 { #declare-request-example-data }
你可以宣告你的應用程式可接收資料的 examples。
以下有數種方式可達成。
## Pydantic 模型中的額外 JSON Schema 資料 { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }
你可以為 Pydantic 模型宣告 `examples`，它們會加入到產生出的 JSON Schema 中。
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}
這些額外資訊會原封不動加入該模型輸出的 JSON Schema，並且會用在 API 文件裡。
你可以使用屬性 `model_config`（接收一個 `dict`），詳見 [Pydantic 文件：Configuration](https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/)。
你可以將 `"json_schema_extra"` 設為一個 `dict`，其中包含你想在產生的 JSON Schema 中出現的任何額外資料，包括 `examples`。
/// tip
你可以用相同技巧擴充 JSON Schema，加入你自己的自訂額外資訊。
例如，你可以用它為前端使用者介面新增中繼資料等。
///
/// info
OpenAPI 3.1.0（自 FastAPI 0.99.0 起使用）新增了對 `examples` 的支援，這是 **JSON Schema** 標準的一部分。
在那之前，只支援使用單一範例的關鍵字 `example`。OpenAPI 3.1.0 仍然支援 `example`，但它已被棄用，且不是 JSON Schema 標準的一部分。因此建議你將 `example` 遷移為 `examples`。🤓
你可以在本頁結尾閱讀更多。
///
## `Field` 其他參數 { #field-additional-arguments }
在 Pydantic 模型中使用 `Field()` 時，你也可以宣告額外的 `examples`：
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial002_py310.py hl[2,8:11] *}
## JSON Schema 的 `examples` - OpenAPI { #examples-in-json-schema-openapi }
當使用下列任一項：
* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* `Body()`
* `Form()`
* `File()`
你也可以宣告一組 `examples`，包含會加入到 **OpenAPI** 中它們各自 **JSON Schemas** 的額外資訊。
### `Body` 搭配 `examples` { #body-with-examples }
這裡我們傳入 `examples`，其中包含 `Body()` 預期資料的一個範例：
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial003_an_py310.py hl[22:29] *}
### 文件 UI 中的範例 { #example-in-the-docs-ui }
使用以上任一方法，在 `/docs` 中看起來會像這樣：
### `Body` 搭配多個 `examples` { #body-with-multiple-examples }
當然，你也可以傳入多個 `examples`：
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial004_an_py310.py hl[23:38] *}
這麼做時，這些範例會成為該 body 資料內部 **JSON Schema** 的一部分。
然而，撰寫本文時，負責呈現文件 UI 的工具 Swagger UI 並不支援在 **JSON Schema** 中顯示多個範例。不過請繼續往下閱讀以取得變通方式。
### OpenAPI 特定的 `examples` { #openapi-specific-examples }
在 **JSON Schema** 支援 `examples` 之前，OpenAPI 就已支援另一個同名的欄位 `examples`。
這個「OpenAPI 特定」的 `examples` 位於 OpenAPI 規範的另一個區塊：在每個「路徑操作」的詳細資訊中，而不是在各個 JSON Schema 內。
而 Swagger UI 早已支援這個欄位，因此你可以用它在文件 UI 中顯示不同的範例。
這個 OpenAPI 特定欄位 `examples` 的結構是一個包含「多個範例」的 `dict`（而非 `list`），每個範例都可包含會一併加入到 **OpenAPI** 的額外資訊。
它不會出現在 OpenAPI 所含的各個 JSON Schema 內，而是直接放在對應的「路徑操作」上。
### 使用 `openapi_examples` 參數 { #using-the-openapi-examples-parameter }
你可以在 FastAPI 中透過參數 `openapi_examples` 為下列項目宣告 OpenAPI 特定的 `examples`：
* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* `Body()`
* `Form()`
* `File()`
該 `dict` 的鍵用來識別各個範例，而每個值則是另一個 `dict`。
在 `examples` 中，每個範例的 `dict` 可以包含：
* `summary`：範例的簡短描述。
* `description`：較長的描述，可包含 Markdown 文字。
* `value`：實際顯示的範例，例如一個 `dict`。
* `externalValue`：`value` 的替代方案，為指向範例的 URL。儘管這可能不如 `value` 被工具廣泛支援。
你可以這樣使用：
{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial005_an_py310.py hl[23:49] *}
### 文件 UI 中的 OpenAPI 範例 { #openapi-examples-in-the-docs-ui }
當在 `Body()` 加上 `openapi_examples`，`/docs` 會顯示為：
## 技術細節 { #technical-details }
/// tip
如果你已經在使用 **FastAPI** **0.99.0 或以上**的版本，大概可以略過這些細節。
這些內容比較與舊版（在 OpenAPI 3.1.0 可用之前）相關。
你可以把這段當作一小堂 OpenAPI 與 JSON Schema 的歷史課。🤓
///
/// warning
以下是關於 **JSON Schema** 與 **OpenAPI** 標準的技術細節。
如果上面的做法對你已經足夠可用，就不需要這些細節，儘管直接跳過。
///
在 OpenAPI 3.1.0 之前，OpenAPI 使用的是較舊且經過修改的 **JSON Schema** 版本。
當時 JSON Schema 沒有 `examples`，因此 OpenAPI 在它自訂修改的版本中新增了自己的 `example` 欄位。
OpenAPI 也在規範的其他部分新增了 `example` 與 `examples` 欄位：
* [`Parameter Object`（規範）](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.1.0.md#parameter-object)，對應到 FastAPI 的：
* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* [`Request Body Object` 中的 `content` 欄位裡的 `Media Type Object`（規範）](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.1.0.md#media-type-object)，對應到 FastAPI 的：
* `Body()`
* `File()`
* `Form()`
/// info
這個舊的、OpenAPI 特定的 `examples` 參數，從 FastAPI `0.103.0` 起改名為 `openapi_examples`。
///
### JSON Schema 的 `examples` 欄位 { #json-schemas-examples-field }
後來 JSON Schema 在新版本規範中新增了 [`examples`](https://json-schema.org/draft/2019-09/json-schema-validation.html#rfc.section.9.5) 欄位。
接著新的 OpenAPI 3.1.0 以最新版本（JSON Schema 2020-12）為基礎，該版本就包含這個新的 `examples` 欄位。
現在這個新的 `examples` 欄位優先於舊的單一（且客製）`example` 欄位，後者已被棄用。
JSON Schema 中新的 `examples` 欄位「就是一個 `list`」的範例集合，而不是像 OpenAPI 其他地方（如上所述）那樣附帶額外中繼資料的 `dict`。
/// info
即使 OpenAPI 3.1.0 已發佈並與 JSON Schema 有更簡潔的整合，一段時間內提供自動文件的 Swagger UI 並不支援 OpenAPI 3.1.0（自 5.0.0 版起支援 🎉）。
因此，FastAPI 0.99.0 之前的版本仍使用 3.1.0 以下的 OpenAPI 版本。
///
### Pydantic 與 FastAPI 的 `examples` { #pydantic-and-fastapi-examples }
當你在 Pydantic 模型中加入 `examples`，不論是用 `schema_extra` 或 `Field(examples=["something"])`，該範例都會被加入該 Pydantic 模型的 **JSON Schema**。
而該 Pydantic 模型的 **JSON Schema** 會被包含到你的 API 的 **OpenAPI** 中，接著用於文件 UI。
在 FastAPI 0.99.0 之前的版本（0.99.0 起使用較新的 OpenAPI 3.1.0）中，當你對其他工具（`Query()`、`Body()` 等）使用 `example` 或 `examples` 時，這些範例不會被加入描述該資料的 JSON Schema（甚至不會加入到 OpenAPI 自己版本的 JSON Schema 中），而是直接加入到 OpenAPI 中的「路徑操作」宣告（在 OpenAPI 使用 JSON Schema 的那些部分之外）。
但現在 FastAPI 0.99.0 以上使用的 OpenAPI 3.1.0 搭配 JSON Schema 2020-12，以及 Swagger UI 5.0.0 以上版本，整體更加一致，範例會包含在 JSON Schema 中。
### Swagger UI 與 OpenAPI 特定的 `examples` { #swagger-ui-and-openapi-specific-examples }
由於在（2023-08-26 時）Swagger UI 不支援多個 JSON Schema 範例，使用者無法在文件中顯示多個範例。
為了解決此問題，FastAPI `0.103.0` 透過新參數 `openapi_examples` **新增支援** 宣告舊的「OpenAPI 特定」`examples` 欄位。🤓
### 總結 { #summary }
我以前常說我不太喜歡歷史……結果現在在這裡講「科技史」。😅
簡而言之，**升級到 FastAPI 0.99.0 或以上**，事情會更**簡單、一致又直覺**，而且你不需要了解這些歷史細節。😎
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FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/security/first-steps.md
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# 安全性 - 入門 { #security-first-steps }
想像你有一個部署在某個網域的後端 API。
還有一個前端在另一個網域，或同一網域的不同路徑（或是行動應用程式）。
你希望前端能用使用者名稱與密碼向後端進行身分驗證。
我們可以用 OAuth2 搭配 FastAPI 來實作。
但不必通讀整份冗長規格只為了找出你需要的幾個重點。
就用 FastAPI 提供的工具處理安全性。
## 看起來如何 { #how-it-looks }
先直接跑範例看效果，再回頭理解其原理。
## 建立 `main.py` { #create-main-py }
將範例複製到檔案 `main.py`：
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py *}
## 執行 { #run-it }
/// info
當你使用 `pip install "fastapi[standard]"` 指令安裝時，[`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart) 套件會隨 FastAPI 自動安裝。
不過若只執行 `pip install fastapi`，預設不會包含 `python-multipart`。
若要手動安裝，請先建立並啟用一個[虛擬環境](../../virtual-environments.md)，接著執行：
```console
$ pip install python-multipart
```
因為 OAuth2 會以「form data」傳送 `username` 與 `password`。
///
用以下指令執行範例：
/// check | Authorize 按鈕！
你會看到一個新的「Authorize」按鈕。
而你的「路徑操作」右上角也會出現一個小鎖頭可以點擊。
///
點擊後會跳出一個小視窗，讓你輸入 `username` 與 `password`（以及其他可選欄位）：
/// note | 注意
不管你在表單輸入什麼，現在都還不會成功；等等我們會把它完成。
///
這當然不是給最終使用者用的前端，但它是用來互動式文件化整個 API 的極佳自動化工具。
前端團隊（也可能就是你）可以使用它。
第三方應用或系統也能使用它。
你也能用它來除錯、檢查與測試同一個應用。
## `password` 流程 { #the-password-flow }
現在回頭理解剛剛那些是什麼。
在 OAuth2 中，`password` 是處理安全與身分驗證的其中一種「流程」（flow）。
OAuth2 的設計讓後端或 API 可以獨立於執行使用者驗證的伺服器。
但在這個例子中，同一個 FastAPI 應用會同時處理 API 與驗證。
簡化來看流程如下：
- 使用者在前端輸入 `username` 與 `password`，按下 `Enter`。
- 前端（在使用者的瀏覽器中執行）把 `username` 與 `password` 傳到我們 API 的特定 URL（在程式中宣告為 `tokenUrl="token"`）。
- API 檢查 `username` 與 `password`，並回傳一個「token（權杖）」（我們還沒實作這部分）。
- 「token（權杖）」就是一段字串，之後可用來識別並驗證此使用者。
- 通常 token 會設定一段時間後失效。
- 因此使用者之後需要重新登入。
- 若 token 被竊取，風險也較低；它不像永遠有效的萬用鑰匙（多數情況下）。
- 前端會暫存這個 token。
- 使用者在前端點擊前往其他頁面/區段。
- 前端需要再向 API 取得資料。
- 但該端點需要驗證。
- 因此為了向 API 驗證，請求會帶上一個 `Authorization` 標頭，值為 `Bearer ` 加上 token。
- 例如 token 是 `foobar`，則 `Authorization` 標頭內容為：`Bearer foobar`。
## FastAPI 的 `OAuth2PasswordBearer` { #fastapis-oauth2passwordbearer }
FastAPI 提供多層抽象的工具來實作這些安全機制。
本例將使用 OAuth2 的 Password 流程，並以 Bearer token 進行驗證；我們會用 `OAuth2PasswordBearer` 類別來完成。
/// info
「Bearer」token 不是唯一選項。
但對本例最合適。
通常對多數情境也足夠，除非你是 OAuth2 專家並確信有更適合你的選項。
在那種情況下，FastAPI 也提供相應工具讓你自行組合。
///
當我們建立 `OAuth2PasswordBearer` 類別的實例時，會傳入 `tokenUrl` 參數。這個參數包含了客戶端（在使用者瀏覽器中執行的前端）用來送出 `username` 與 `password` 以取得 token 的 URL。
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}
/// tip
這裡的 `tokenUrl="token"` 指的是尚未建立的相對 URL `token`。因為是相對 URL，所以等同於 `./token`。
由於使用了相對 URL，若你的 API 位於 `https://example.com/`，那它會指向 `https://example.com/token`；但若你的 API 位於 `https://example.com/api/v1/`，那它會指向 `https://example.com/api/v1/token`。
使用相對 URL 很重要，能確保你的應用在像是[在 Proxy 後方](../../advanced/behind-a-proxy.md)這類進階情境中仍能正常運作。
///
這個參數不會建立該端點／「路徑操作」，而是宣告 `/token` 將是客戶端用來取得 token 的 URL。這些資訊會出現在 OpenAPI，並被互動式 API 文件系統使用。
我們很快也會建立實際的路徑操作。
/// info
如果你是非常嚴格的「Pythonista」，可能不喜歡參數名稱用 `tokenUrl` 而不是 `token_url`。
那是因為它沿用了 OpenAPI 規格中的名稱。如此一來，若你要深入查閱這些安全方案，便能直接複製貼上去搜尋更多資訊。
///
變數 `oauth2_scheme` 是 `OAuth2PasswordBearer` 的實例，但同時它也是「可呼叫的」（callable）。
它可以這樣被呼叫：
```Python
oauth2_scheme(some, parameters)
```
因此它可以配合 `Depends` 使用。
### 如何使用 { #use-it }
現在你可以在相依性中傳入 `oauth2_scheme` 與 `Depends` 搭配。
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[12] *}
此相依性會提供一個 `str`，指派給「路徑操作函式」的參數 `token`。
FastAPI 會知道可以使用這個相依性，在 OpenAPI（以及自動產生的 API 文件）中定義一個「安全性方案」。
/// info | 技術細節
FastAPI 之所以知道可以用（相依性中宣告的）`OAuth2PasswordBearer` 類別，在 OpenAPI 中定義安全性方案，是因為它繼承自 `fastapi.security.oauth2.OAuth2`，而後者又繼承自 `fastapi.security.base.SecurityBase`。
所有能與 OpenAPI（以及自動 API 文件）整合的安全工具都繼承自 `SecurityBase`，FastAPI 才能知道如何把它們整合進 OpenAPI。
///
## 它做了什麼 { #what-it-does }
它會從請求中尋找 `Authorization` 標頭，檢查其值是否為 `Bearer ` 加上一段 token，並將該 token 以 `str` 回傳。
若未找到 `Authorization` 標頭，或其值不是 `Bearer ` token，則會直接回傳 401（`UNAUTHORIZED`）錯誤。
你不必再自行檢查 token 是否存在；你可以確信只要你的函式被執行，該 token 參數就一定會是 `str`。
你可以在互動式文件中試試看：
我們還沒驗證 token 是否有效，但這已是個開始。
## 小結 { #recap }
只需多寫 3、4 行，就能有一個基本的安全機制。
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FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/security/get-current-user.md
================================================
# 取得目前使用者 { #get-current-user }
在前一章，基於依賴注入系統的安全機制會把一個 `token`（作為 `str`）提供給*路徑操作函式*：
{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[12] *}
但這還不太有用。
讓它改為回傳目前使用者吧。
## 建立使用者模型 { #create-a-user-model }
先建立一個 Pydantic 的使用者模型。
就像用 Pydantic 宣告請求體一樣，我們也可以在其他地方使用它：
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}
## 建立 `get_current_user` 依賴 { #create-a-get-current-user-dependency }
讓我們建立一個依賴 `get_current_user`。
記得依賴可以有子依賴嗎？
`get_current_user` 會依賴我們先前建立的相同 `oauth2_scheme`。
如同先前在*路徑操作*中直接做的一樣，新的依賴 `get_current_user` 會從子依賴 `oauth2_scheme` 接收一個作為 `str` 的 `token`：
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[25] *}
## 取得使用者 { #get-the-user }
`get_current_user` 會使用我們建立的（假的）工具函式，它接收一個作為 `str` 的 token，並回傳我們的 Pydantic `User` 模型：
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[19:22,26:27] *}
## 注入目前使用者 { #inject-the-current-user }
現在我們可以在*路徑操作*中用相同的 `Depends` 來使用 `get_current_user`：
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[31] *}
注意我們把 `current_user` 的型別宣告為 Pydantic 的 `User` 模型。
這能在函式內提供自動補全與型別檢查的協助。
/// tip | 提示
你可能記得，請求體也會用 Pydantic 模型宣告。
這裡因為你使用了 `Depends`，**FastAPI** 不會混淆。
///
/// check | 檢查
這個依賴系統的設計讓我們可以有不同的依賴（不同的 "dependables"），都回傳 `User` 模型。
我們不受限於只能有一個能回傳該類型資料的依賴。
///
## 其他模型 { #other-models }
現在你可以在*路徑操作函式*中直接取得目前使用者，並在**依賴注入**層處理安全機制，使用 `Depends`。
而且你可以為安全需求使用任意模型或資料（本例中是 Pydantic 模型 `User`）。
但你不受限於某個特定的資料模型、類別或型別。
想在模型中只有 `id` 與 `email` 而沒有任何 `username`？當然可以。你可以用同樣的工具達成。
想只用一個 `str`？或只用一個 `dict`？或直接使用資料庫類別的模型實例？都可以，一樣運作。
你的應用其實沒有真人使用者登入，而是機器人、bot，或其他系統，只持有 access token？同樣沒有問題。
只要用任何你的應用需要的模型、類別或資料庫即可。**FastAPI** 的依賴注入系統都支援。
## 程式碼大小 { #code-size }
這個範例看起來可能有點冗長。記住我們把安全、資料模型、工具函式與*路徑操作*混在同一個檔案中。
但重點在這裡。
安全與依賴注入相關的內容只需要寫一次。
你可以把它設計得再複雜都沒問題，仍然只需在單一位置寫一次，依然具備完整的彈性。
但你可以有成千上萬個端點（*路徑操作*）共用同一套安全系統。
而且它們全部（或你想要的一部分）都可以重用這些依賴，或你建立的其他依賴。
而所有這些上千個*路徑操作*都可以小到只要 3 行：
{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[30:32] *}
## 回顧 { #recap }
現在你可以在*路徑操作函式*中直接取得目前使用者。
我們已經完成一半了。
我們只需要再新增一個*路徑操作*，讓使用者/用戶端實際送出 `username` 與 `password`。
下一步就會做。
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FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/security/index.md
================================================
# 安全性 { #security }
有許多方式可以處理安全性、身分驗證與授權。
而且這通常是一個複雜且「困難」的主題。
在許多框架與系統中，光是處理安全性與身分驗證就要花費大量心力與程式碼（很多情況下可能佔了全部程式碼的 50% 以上）。
**FastAPI** 提供多種工具，讓你能以標準方式輕鬆、快速地處理「安全性」，而不必先研究並學會所有安全性規範。
但在此之前，先釐清幾個小概念。
## 急著上手？ { #in-a-hurry }
如果你不在意這些術語，只需要立刻加入以使用者名稱與密碼為基礎的身分驗證與安全性，就直接跳到後續章節。
## OAuth2 { #oauth2 }
OAuth2 是一套規範，定義了多種處理身分驗證與授權的方法。
它相當龐大，涵蓋許多複雜的使用情境。
它也包含使用「第三方」進行身分驗證的方式。
這正是各種「使用 Facebook、Google、X（Twitter）、GitHub 登入」系統在底層採用的機制。
### OAuth 1 { #oauth-1 }
過去有 OAuth 1，和 OAuth2 非常不同，也更複雜，因為它直接規範了如何加密通訊。
它現在並不流行，也很少被使用。
OAuth2 不規範通訊如何加密，而是假設你的應用會透過 HTTPS 提供服務。
/// tip | 提示
在部署相關章節中，你會看到如何使用 Traefik 與 Let's Encrypt 免費設定 HTTPS。
///
## OpenID Connect { #openid-connect }
OpenID Connect 是基於 **OAuth2** 的另一套規範。
它只是擴充了 OAuth2，釐清了 OAuth2 中相對模糊的部份，以提升互通性。
例如，Google 登入使用的是 OpenID Connect（其底層使用 OAuth2）。
但 Facebook 登入不支援 OpenID Connect，它有自己風格的 OAuth2。
### OpenID（不是「OpenID Connect」） { #openid-not-openid-connect }
過去也有一個「OpenID」規範。它試圖解決與 **OpenID Connect** 相同的問題，但不是建立在 OAuth2 之上。
因此，它是一套完全額外、獨立的系統。
它現在並不流行，也很少被使用。
## OpenAPI { #openapi }
OpenAPI（先前稱為 Swagger）是一套用於構建 API 的開放規範（現為 Linux 基金會的一部分）。
**FastAPI** 建立在 **OpenAPI** 之上。
這使得它能提供多種自動化的互動式文件介面、程式碼產生等功能。
OpenAPI 提供定義多種安全性「方案」。
透過使用它們，你可以善用這些基於標準的工具，包括這些互動式文件系統。
OpenAPI 定義了下列安全性方案：
* `apiKey`：應用程式特定的金鑰，來源可以是：
* 查詢參數。
* 標頭（header）。
* Cookie。
* `http`：標準的 HTTP 驗證系統，包括：
* `bearer`：使用 `Authorization` 標頭，值為 `Bearer ` 加上一個 token。這是從 OAuth2 延伸而來。
* HTTP Basic 驗證。
* HTTP Digest 等。
* `oauth2`：所有 OAuth2 的安全性處理方式（稱為「flows」）。
* 其中數個 flow 適合用來建立 OAuth 2.0 身分驗證提供者（如 Google、Facebook、X（Twitter）、GitHub 等）：
* `implicit`
* `clientCredentials`
* `authorizationCode`
* 但有一個特定的 flow 可直接在同一個應用中處理身分驗證：
* `password`：後續幾個章節會示範這個。
* `openIdConnect`：提供一種方式來定義如何自動發現 OAuth2 的身分驗證資訊。
* 這種自動探索機制即由 OpenID Connect 規範定義。
/// tip | 提示
整合像 Google、Facebook、X（Twitter）、GitHub 等其他身分驗證/授權提供者也是可行而且相對容易。
最複雜的部分其實是打造一個類似那樣的身分驗證/授權提供者，但 **FastAPI** 提供了工具，能替你處理繁重工作，讓你更輕鬆完成。
///
## **FastAPI** 工具 { #fastapi-utilities }
FastAPI 在 `fastapi.security` 模組中為上述各種安全性方案提供了多種工具，讓這些機制更容易使用。
接下來的章節會示範如何使用這些 **FastAPI** 提供的工具，為你的 API 加入安全性。
你也會看到它如何自動整合到互動式文件系統中。
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FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/security/oauth2-jwt.md
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# 使用密碼（與雜湊）的 OAuth2、以 Bearer 搭配 JWT 權杖 { #oauth2-with-password-and-hashing-bearer-with-jwt-tokens }
現在我們已經有完整的安全流程了，接下來用 JWT 權杖與安全的密碼雜湊，讓應用真正安全。
這份程式碼可以直接用在你的應用中，把密碼雜湊存進資料庫等等。
我們會從上一章的內容繼續往下擴充。
## 關於 JWT { #about-jwt }
JWT 的意思是「JSON Web Tokens」。
它是一種把 JSON 物件編碼成一段長且緊密（沒有空白）的字串的標準。看起來像這樣：
```
eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJzdWIiOiIxMjM0NTY3ODkwIiwibmFtZSI6IkpvaG4gRG9lIiwiaWF0IjoxNTE2MjM5MDIyfQ.SflKxwRJSMeKKF2QT4fwpMeJf36POk6yJV_adQssw5c
```
它不是加密的，所以任何人都可以從內容還原出資訊。
但它是簽名過的。因此當你收到一個你所簽發的權杖時，你可以驗證確實是你簽發的。
如此一來，你可以建立一個（例如）有效期為 1 週的權杖。當使用者隔天帶著這個權杖回來時，你就知道該使用者仍然登入在你的系統中。
一週後，權杖會過期，使用者就不再被授權，需要再次登入以取得新的權杖。而如果使用者（或第三方）試圖修改權杖來改變有效期，你也能發現，因為簽名不會相符。
如果你想玩玩看 JWT 權杖並了解其運作，請參考 [https://jwt.io](https://jwt.io/)。
## 安裝 `PyJWT` { #install-pyjwt }
我們需要安裝 `PyJWT` 才能在 Python 中產生與驗證 JWT 權杖。
請先建立並啟用一個[虛擬環境](../../virtual-environments.md)，然後安裝 `pyjwt`：
用和先前相同的方式授權應用。
使用下列認證資訊：
Username: `johndoe`
Password: `secret`
/// check | 檢查
注意在程式碼中完全沒有明文密碼「`secret`」，我們只有雜湊後的版本。
///
呼叫端點 `/users/me/`，你會得到類似這樣的回應：
```JSON
{
"username": "johndoe",
"email": "johndoe@example.com",
"full_name": "John Doe",
"disabled": false
}
```
如果你打開開發者工具，可以看到送出的資料只包含權杖；密碼只會在第一次請求（用來驗證使用者並取得 access token）時送出，之後就不會再送：
/// note | 注意
留意標頭 `Authorization`，其值是以 `Bearer ` 開頭。
///
## 進階用法：`scopes` { #advanced-usage-with-scopes }
OAuth2 有「scopes」的概念。
你可以用它們替 JWT 權杖加上一組特定的權限。
接著你可以把這個權杖直接交給某個使用者或第三方，讓他們在一組受限條件下與你的 API 互動。
你可以在之後的「進階使用者指南」學到如何使用它們，以及它們如何整合進 **FastAPI**。
## 小結 { #recap }
依照你目前學到的內容，你可以用 OAuth2 與 JWT 等標準，設定一個安全的 **FastAPI** 應用。
在幾乎任何框架中，安全性處理都會很快變得相當複雜。
許多能大幅簡化工作的套件，往往必須在資料模型、資料庫與可用功能上做出很多取捨。而有些過度簡化的套件底層其實存在安全弱點。
---
**FastAPI** 不會在任何資料庫、資料模型或工具上做妥協。
它給你完全的彈性，讓你挑選最適合你專案的組合。
而且你可以直接使用許多維護良好且被廣泛採用的套件，例如 `pwdlib` 與 `PyJWT`，因為 **FastAPI** 不需要任何複雜機制就能整合外部套件。
同時它也提供工具來在不犧牲彈性、穩健或安全的前提下，盡可能地簡化流程。
你可以用相對簡單的方式使用並實作像 OAuth2 這樣的安全標準協定。
你可以在「進階使用者指南」進一步了解如何使用 OAuth2 的「scopes」，以實作更細緻的權限系統，並遵循相同的標準。帶有 scopes 的 OAuth2 是許多大型身份驗證供應商（如 Facebook、Google、GitHub、Microsoft、X（Twitter）等）用來授權第三方應用代表其使用者與其 API 互動的機制。
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/security/simple-oauth2.md
================================================
# 簡易 OAuth2：Password 與 Bearer { #simple-oauth2-with-password-and-bearer }
現在從上一章延伸，補上缺少的部分，完成整個安全流程。
## 取得 `username` 與 `password` { #get-the-username-and-password }
我們要使用 **FastAPI** 提供的安全性工具來取得 `username` 與 `password`。
OAuth2 規範中，當使用「password flow」（我們現在使用的）時，用戶端／使用者必須以表單資料送出 `username` 與 `password` 欄位。
而且規範要求欄位名稱必須就是這兩個，所以像是 `user-name` 或 `email` 都不行。
但別擔心，你在前端要怎麼呈現給最終使用者都可以。
而你的資料庫模型也可以使用任何你想要的欄位名稱。
不過在登入的路徑操作（path operation）裡，我們需要使用這些名稱，才能符合規範（例如才能使用整合的 API 文件系統）。
規範也說明 `username` 與 `password` 必須以表單資料傳送（也就是這裡不能用 JSON）。
### `scope` { #scope }
規範也說用戶端可以再送一個表單欄位「`scope`」。
欄位名稱是單數的 `scope`，但實際上是由多個以空白分隔的「scopes」組成的一長串字串。
每個「scope」就是一個（不含空白的）字串。
它們通常用來宣告特定的權限，例如：
- `users:read` 或 `users:write` 是常見的例子
- `instagram_basic` 用在 Facebook / Instagram
- `https://www.googleapis.com/auth/drive` 用在 Google
/// info
在 OAuth2 裡，「scope」只是用來宣告特定所需權限的一個字串。
不論裡面是否包含像 `:` 之類的字元，或是否是一個 URL，都沒差。
那些都是實作細節。
對 OAuth2 而言，它們就是字串而已。
///
## 取得 `username` 與 `password` 的程式碼 { #code-to-get-the-username-and-password }
現在用 **FastAPI** 提供的工具來處理。
### `OAuth2PasswordRequestForm` { #oauth2passwordrequestform }
先匯入 `OAuth2PasswordRequestForm`，並在 `/token` 的路徑操作中，搭配 `Depends` 當作依賴使用：
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[4,78] *}
`OAuth2PasswordRequestForm` 是一個類別型依賴，它宣告了一個表單本文，包含：
- `username`
- `password`
- 可選的 `scope` 欄位，內容是一個由空白分隔的長字串
- 可選的 `grant_type`
/// tip
依規範，實際上需要一個 `grant_type` 欄位且固定值為 `password`，但 `OAuth2PasswordRequestForm` 並不會強制檢查。
如果你需要強制檢查，請改用 `OAuth2PasswordRequestFormStrict` 取代 `OAuth2PasswordRequestForm`。
///
- 可選的 `client_id`（本例不需要）
- 可選的 `client_secret`（本例不需要）
/// info
`OAuth2PasswordRequestForm` 並不是像 `OAuth2PasswordBearer` 那樣對 **FastAPI** 來說的特殊類別。
`OAuth2PasswordBearer` 會讓 **FastAPI** 知道它是一個 security scheme，因此會以那種方式加入 OpenAPI。
但 `OAuth2PasswordRequestForm` 只是你也可以自己撰寫的一個類別型依賴，或是你也可以直接宣告 `Form` 參數。
只是因為這是很常見的用例，所以 **FastAPI** 直接內建提供，讓事情更簡單。
///
### 使用表單資料 { #use-the-form-data }
/// tip
`OAuth2PasswordRequestForm` 這個依賴類別的實例不會有以空白分隔長字串的 `scope` 屬性，而是會有一個 `scopes` 屬性，裡面是各個 scope 的實際字串清單。
本示例沒有使用 `scopes`，但如果你需要，功能已經在那裡了。
///
現在，從（假的）資料庫裡用表單欄位的 `username` 取得使用者資料。
如果沒有該使用者，就回傳「Incorrect username or password」的錯誤。
我們用 `HTTPException` 這個例外來回傳錯誤：
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[3,79:81] *}
### 檢查密碼 { #check-the-password }
這時我們已經有來自資料庫的使用者資料，但還沒檢查密碼。
先把那些資料放進 Pydantic 的 `UserInDB` 模型。
你絕對不要以純文字儲存密碼，所以我們會使用（假的）密碼雜湊系統。
如果密碼不匹配，我們回傳同樣的錯誤。
#### 密碼雜湊（hashing） { #password-hashing }
「雜湊」的意思是：把一些內容（這裡是密碼）轉換成一串看起來像亂碼的位元組序列（就是字串）。
只要你輸入完全相同的內容（完全相同的密碼），就會得到完全相同的亂碼。
但你無法從這串亂碼還原回原本的密碼。
##### 為何要做密碼雜湊 { #why-use-password-hashing }
如果你的資料庫被竊取，攻擊者拿到的不是使用者的純文字密碼，而只是雜湊值。
因此攻擊者無法嘗試把那些密碼用在其他系統上（因為很多使用者在各處都用同一組密碼，這會很危險）。
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[82:85] *}
#### 關於 `**user_dict**` { #about-user-dict }
`UserInDB(**user_dict)` 的意思是：
把 `user_dict` 的鍵和值直接當作具名參數傳入，等同於：
```Python
UserInDB(
username = user_dict["username"],
email = user_dict["email"],
full_name = user_dict["full_name"],
disabled = user_dict["disabled"],
hashed_password = user_dict["hashed_password"],
)
```
/// info
想更完整地了解 `**user_dict`，請回到[**額外模型** 的文件](../extra-models.md#about-user-in-dict)。
///
## 回傳 token { #return-the-token }
`token` 端點的回應必須是 JSON 物件。
它應該有一個 `token_type`。在本例中，我們使用「Bearer」tokens，token 類型應該是「`bearer`」。
而且它還應該有一個 `access_token`，其值為包含我們存取權杖的字串。
在這個簡單示例中，我們會不安全地直接回傳相同的 `username` 當作 token。
/// tip
下一章你會看到真正安全的實作，包含密碼雜湊與 JWT tokens。
但現在先把注意力放在我們需要的這些細節上。
///
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[87] *}
/// tip
依照規範，你應該回傳一個包含 `access_token` 與 `token_type` 的 JSON，就像這個範例。
這部分需要你自己在程式中完成，並確保使用這些 JSON key。
這幾乎是你為了符合規範而必須自行記得正確處理的唯一事情。
其餘的 **FastAPI** 都會幫你處理。
///
## 更新依賴項 { #update-the-dependencies }
接著我們要更新依賴項。
我們只想在使用者為啟用狀態時取得 `current_user`。
所以，我們新增一個依賴 `get_current_active_user`，而它本身又依賴 `get_current_user`。
這兩個依賴會在使用者不存在或未啟用時回傳 HTTP 錯誤。
因此，在端點中，只有在使用者存在、已正確驗證且為啟用狀態時，我們才會取得使用者：
{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[58:66,69:74,94] *}
/// info
這裡我們一併回傳值為 `Bearer` 的額外標頭 `WWW-Authenticate`，這也是規範的一部分。
任何 HTTP（錯誤）狀態碼 401「UNAUTHORIZED」都應該同時回傳 `WWW-Authenticate` 標頭。
在 bearer tokens（我們的情況）下，該標頭的值應該是 `Bearer`。
其實你可以省略這個額外標頭，功能仍會正常。
但此處加上它是為了遵循規範。
同時也可能有工具會期待並使用它（現在或未來），而這可能對你或你的使用者有幫助，現在或未來皆然。
這就是標準的好處...
///
## 實際操作看看 { #see-it-in-action }
開啟互動式文件：[http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs)。
### 驗證身分 { #authenticate }
點選「Authorize」按鈕。
使用下列帳密：
User: `johndoe`
Password: `secret`
在系統中完成驗證後，你會看到如下畫面：
### 取得自己的使用者資料 { #get-your-own-user-data }
現在使用 `GET` 方法呼叫路徑 `/users/me`。
你會取得自己的使用者資料，如：
```JSON
{
"username": "johndoe",
"email": "johndoe@example.com",
"full_name": "John Doe",
"disabled": false,
"hashed_password": "fakehashedsecret"
}
```
如果你點擊鎖頭圖示登出，然後再次嘗試相同操作，你會得到 HTTP 401 錯誤：
```JSON
{
"detail": "Not authenticated"
}
```
### 未啟用的使用者 { #inactive-user }
現在改用一個未啟用的使用者，使用以下帳密驗證：
User: `alice`
Password: `secret2`
然後再呼叫 `GET` 方法的 `/users/me`。
你會得到「Inactive user」的錯誤，例如：
```JSON
{
"detail": "Inactive user"
}
```
## 小結 { #recap }
你現在已經有足夠的工具，能為你的 API 以 `username` 與 `password` 實作一個完整的安全性系統。
使用這些工具，你可以讓安全性系統相容於任何資料庫，以及任何使用者或資料模型。
唯一尚未補上的細節是：它現在其實還不「安全」。
在下一章，你會看到如何使用安全的密碼雜湊函式庫與 JWT tokens。
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/server-sent-events.md
================================================
# Server-Sent Events（SSE） { #server-sent-events-sse }
你可以使用 Server-Sent Events（SSE）把資料串流傳送給用戶端。
這與[串流 JSON Lines](stream-json-lines.md)類似，但使用瀏覽器原生支援、透過 [`EventSource` API](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/EventSource) 的 `text/event-stream` 格式。
/// info
在 FastAPI 0.135.0 新增。
///
## 什麼是 Server-Sent Events？ { #what-are-server-sent-events }
SSE 是一種透過 HTTP 從伺服器向用戶端串流傳送資料的標準。
每個事件都是一個小型文字區塊，包含 `data`、`event`、`id` 和 `retry` 等「欄位」，並以空白行分隔。
看起來像這樣：
```
data: {"name": "Portal Gun", "price": 999.99}
data: {"name": "Plumbus", "price": 32.99}
```
SSE 常用於 AI 聊天串流、即時通知、日誌與可觀察性，以及其他由伺服器主動推送更新給用戶端的情境。
/// tip
如果你要串流二進位資料，例如影片或音訊，請參考進階指南：[串流資料](../advanced/stream-data.md)。
///
## 使用 FastAPI 串流 SSE { #stream-sse-with-fastapi }
要在 FastAPI 中串流 SSE，請在你的路徑操作函式（path operation function）中使用 `yield`，並設定 `response_class=EventSourceResponse`。
從 `fastapi.sse` 匯入 `EventSourceResponse`：
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[4,22] *}
每個 `yield` 的項目都會以 JSON 編碼並放在 SSE 事件的 `data:` 欄位中送出。
如果你把回傳型別宣告為 `AsyncIterable[Item]`，FastAPI 會用它來透過 Pydantic 進行**驗證**、**文件化**與**序列化**。
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[10:12,23] *}
/// tip
因為 Pydantic 會在 **Rust** 端進行序列化，如果你有宣告回傳型別，效能會比未宣告時高很多。
///
### 非 async 的路徑操作函式 { #non-async-path-operation-functions }
你也可以使用一般的 `def` 函式（沒有 `async`），並同樣使用 `yield`。
FastAPI 會確保正確執行，不會阻塞事件迴圈。
由於此函式不是 async，正確的回傳型別是 `Iterable[Item]`：
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[28:31] hl[29] *}
### 無回傳型別 { #no-return-type }
你也可以省略回傳型別。FastAPI 會使用 [`jsonable_encoder`](./encoder.md) 轉換資料並送出。
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[34:37] hl[35] *}
## `ServerSentEvent` { #serversentevent }
如果你需要設定 `event`、`id`、`retry` 或 `comment` 等 SSE 欄位，你可以改為 `yield` 出 `ServerSentEvent` 物件，而不是單純的資料。
從 `fastapi.sse` 匯入 `ServerSentEvent`：
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial002_py310.py hl[4,26] *}
`data` 欄位一律會以 JSON 編碼。你可以傳入任何可序列化為 JSON 的值，包括 Pydantic 模型。
## 原始資料 { #raw-data }
如果你需要在**不**進行 JSON 編碼的情況下傳送資料，請使用 `raw_data` 取代 `data`。
這對於傳送已格式化的文字、日誌行或特殊的 "哨兵" 值（例如 `[DONE]`）很有用。
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial003_py310.py hl[17] *}
/// note
`data` 與 `raw_data` 互斥。每個 `ServerSentEvent` 只能設定其中一個。
///
## 使用 `Last-Event-ID` 繼續 { #resuming-with-last-event-id }
當瀏覽器在連線中斷後重新連線時，會在 `Last-Event-ID` 標頭中傳送最後接收到的 `id`。
你可以將它作為標頭參數讀取，並用來從用戶端中斷處繼續串流：
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial004_py310.py hl[25,27,31] *}
## 使用 POST 的 SSE { #sse-with-post }
SSE 可搭配**任何 HTTP 方法**，不僅限於 `GET`。
這對於像是透過 `POST` 串流 SSE 的協定（例如 [MCP](https://modelcontextprotocol.io)）很有用：
{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial005_py310.py hl[14] *}
## 技術細節 { #technical-details }
FastAPI 內建實作了一些 SSE 的最佳實務。
- 當 15 秒內沒有任何訊息時，傳送一次**「保活」`ping` 註解**，以避免某些代理伺服器關閉連線；此作法源自於[HTML 規範：Server-Sent Events](https://html.spec.whatwg.org/multipage/server-sent-events.html#authoring-notes)中的建議。
- 設定 `Cache-Control: no-cache` 標頭，以**防止快取**串流內容。
- 設定特殊標頭 `X-Accel-Buffering: no`，以**避免**在像 Nginx 這類代理中被**緩衝**。
你不需要做任何事，開箱即用。🤓
================================================
FILE: docs/zh-hant/docs/tutorial/sql-databases.md
================================================
# SQL（關聯式）資料庫 { #sql-relational-databases }
FastAPI 不強制你使用 SQL（關聯式）資料庫。你可以使用任何你想要的資料庫。
這裡我們會用 [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com/) 作為範例。
SQLModel 建立在 [SQLAlchemy](https://www.sqlalchemy.org/) 與 Pydantic 之上。它由 FastAPI 的作者開發，非常適合需要使用 SQL 資料庫的 FastAPI 應用。
/// tip | 提示
你可以使用任何你想用的 SQL 或 NoSQL 資料庫函式庫（有時稱為 "ORMs"），FastAPI 不會強迫你使用特定工具。😎
///
因為 SQLModel 建立在 SQLAlchemy 之上，你可以輕鬆使用 SQLAlchemy 所支援的任何資料庫（因此 SQLModel 也支援），例如：
* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server，等等。
在這個範例中，我們會使用 SQLite，因為它只用到單一檔案，而且 Python 內建支援。你可以直接複製這個範例並原樣執行。
之後，在你的正式環境應用中，你可能會想使用像 PostgreSQL 這類的資料庫伺服器。
/// tip | 提示
有一個包含 FastAPI 與 PostgreSQL 的官方專案腳手架，還有前端與更多工具：[https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template](https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template)
///
這是一份非常簡短的教學，如果你想更全面學習資料庫、SQL，或更進階的功能，請參考 [SQLModel 文件](https://sqlmodel.tiangolo.com/)。
## 安裝 `SQLModel` { #install-sqlmodel }
首先，請先建立你的[虛擬環境](../virtual-environments.md)、啟用它，然後安裝 `sqlmodel`：
This is a list of items.
" ================================================ FILE: docs_src/dataclasses_/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py ================================================ from dataclasses import dataclass from fastapi import FastAPI @dataclass class Item: name: str price: float description: str | None = None tax: float | None = None app = FastAPI() @app.post("/items/") async def create_item(item: Item): return item ================================================ FILE: docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py ================================================ from dataclasses import dataclass, field from fastapi import FastAPI @dataclass class Item: name: str price: float tags: list[str] = field(default_factory=list) description: str | None = None tax: float | None = None app = FastAPI() @app.get("/items/next", response_model=Item) async def read_next_item(): return { "name": "Island In The Moon", "price": 12.99, "description": "A place to be playin' and havin' fun", "tags": ["breater"], } ================================================ FILE: docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py ================================================ from dataclasses import field # (1) from fastapi import FastAPI from pydantic.dataclasses import dataclass # (2) @dataclass class Item: name: str description: str | None = None @dataclass class Author: name: str items: list[Item] = field(default_factory=list) # (3) app = FastAPI() @app.post("/authors/{author_id}/items/", response_model=Author) # (4) async def create_author_items(author_id: str, items: list[Item]): # (5) return {"name": author_id, "items": items} # (6) @app.get("/authors/", response_model=list[Author]) # (7) def get_authors(): # (8) return [ # (9) { "name": "Breaters", "items": [ { "name": "Island In The Moon", "description": "A place to be playin' and havin' fun", }, {"name": "Holy Buddies"}, ], }, { "name": "System of an Up", "items": [ { "name": "Salt", "description": "The kombucha mushroom people's favorite", }, {"name": "Pad Thai"}, { "name": "Lonely Night", "description": "The mostests lonliest nightiest of allest", }, ], }, ] ================================================ FILE: docs_src/debugging/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: docs_src/debugging/tutorial001_py310.py ================================================ import uvicorn from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") def root(): a = "a" b = "b" + a return {"hello world": b} if __name__ == "__main__": uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000) ================================================ FILE: docs_src/dependencies/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: docs_src/dependencies/tutorial001_02_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import Depends, FastAPI app = FastAPI() async def common_parameters(q: str | None = None, skip: int = 0, limit: int = 100): return {"q": q, "skip": skip, "limit": limit} CommonsDep = Annotated[dict, Depends(common_parameters)] @app.get("/items/") async def read_items(commons: CommonsDep): return commons @app.get("/users/") async def read_users(commons: CommonsDep): return commons ================================================ FILE: docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import Depends, FastAPI app = FastAPI() async def common_parameters(q: str | None = None, skip: int = 0, limit: int = 100): return {"q": q, "skip": skip, "limit": limit} @app.get("/items/") async def read_items(commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]): return commons @app.get("/users/") async def read_users(commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]): return commons ================================================ FILE: docs_src/dependencies/tutorial001_py310.py ================================================ from fastapi import Depends, FastAPI app = FastAPI() async def common_parameters(q: str | None = None, skip: int = 0, limit: int = 100): return {"q": q, "skip": skip, "limit": limit} @app.get("/items/") async def read_items(commons: dict = Depends(common_parameters)): return commons @app.get("/users/") async def read_users(commons: dict = Depends(common_parameters)): return commons ================================================ FILE: docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import Depends, FastAPI app = FastAPI() fake_items_db = [{"item_name": "Foo"}, {"item_name": "Bar"}, {"item_name": "Baz"}] class CommonQueryParams: def __init__(self, q: str | None = None, skip: int = 0, limit: int = 100): self.q = q self.skip = skip self.limit = limit @app.get("/items/") async def read_items(commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]): response = {} if commons.q: response.update({"q": commons.q}) items = fake_items_db[commons.skip : commons.skip + commons.limit] response.update({"items": items}) return response ================================================ FILE: docs_src/dependencies/tutorial002_py310.py ================================================ from fastapi import Depends, FastAPI app = FastAPI() fake_items_db = [{"item_name": "Foo"}, {"item_name": "Bar"}, {"item_name": "Baz"}] class CommonQueryParams: def __init__(self, q: str | None = None, skip: int = 0, limit: int = 100): self.q = q self.skip = skip self.limit = limit @app.get("/items/") async def read_items(commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)): response = {} if commons.q: response.update({"q": commons.q}) items = fake_items_db[commons.skip : commons.skip + commons.limit] response.update({"items": items}) return response ================================================ FILE: docs_src/dependencies/tutorial003_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated, Any from fastapi import Depends, FastAPI app = FastAPI() fake_items_db = [{"item_name": "Foo"}, {"item_name": "Bar"}, {"item_name": "Baz"}] class CommonQueryParams: def __init__(self, q: str | None = None, skip: int = 0, limit: int = 100): self.q = q self.skip = skip self.limit = limit @app.get("/items/") async def read_items(commons: Annotated[Any, Depends(CommonQueryParams)]): response = {} if commons.q: response.update({"q": commons.q}) items = fake_items_db[commons.skip : commons.skip + commons.limit] response.update({"items": items}) return response ================================================ FILE: docs_src/dependencies/tutorial003_py310.py ================================================ from fastapi import Depends, FastAPI app = FastAPI() fake_items_db = [{"item_name": "Foo"}, {"item_name": "Bar"}, {"item_name": "Baz"}] class CommonQueryParams: def __init__(self, q: str | None = None, skip: int = 0, limit: int = 100): self.q = q self.skip = skip self.limit = limit @app.get("/items/") async def read_items(commons=Depends(CommonQueryParams)): response = {} if commons.q: response.update({"q": commons.q}) items = fake_items_db[commons.skip : commons.skip + commons.limit] response.update({"items": items}) return response ================================================ FILE: docs_src/dependencies/tutorial004_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import Depends, FastAPI app = FastAPI() fake_items_db = [{"item_name": "Foo"}, {"item_name": "Bar"}, {"item_name": "Baz"}] class CommonQueryParams: def __init__(self, q: str | None = None, skip: int = 0, limit: int = 100): self.q = q self.skip = skip self.limit = limit @app.get("/items/") async def read_items(commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends()]): response = {} if commons.q: response.update({"q": commons.q}) items = fake_items_db[commons.skip : commons.skip + commons.limit] response.update({"items": items}) return response ================================================ FILE: docs_src/dependencies/tutorial004_py310.py ================================================ from fastapi import Depends, FastAPI app = FastAPI() fake_items_db = [{"item_name": "Foo"}, {"item_name": "Bar"}, {"item_name": "Baz"}] class CommonQueryParams: def __init__(self, q: str | None = None, skip: int = 0, limit: int = 100): self.q = q self.skip = skip self.limit = limit @app.get("/items/") async def read_items(commons: CommonQueryParams = Depends()): response = {} if commons.q: response.update({"q": commons.q}) items = fake_items_db[commons.skip : commons.skip + commons.limit] response.update({"items": items}) return response ================================================ FILE: docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import Cookie, Depends, FastAPI app = FastAPI() def query_extractor(q: str | None = None): return q def query_or_cookie_extractor( q: Annotated[str, Depends(query_extractor)], last_query: Annotated[str | None, Cookie()] = None, ): if not q: return last_query return q @app.get("/items/") async def read_query( query_or_default: Annotated[str, Depends(query_or_cookie_extractor)], ): return {"q_or_cookie": query_or_default} ================================================ FILE: docs_src/dependencies/tutorial005_py310.py ================================================ from fastapi import Cookie, Depends, FastAPI app = FastAPI() def query_extractor(q: str | None = None): return q def query_or_cookie_extractor( q: str = Depends(query_extractor), last_query: str | None = Cookie(default=None) ): if not q: return last_query return q @app.get("/items/") async def read_query(query_or_default: str = Depends(query_or_cookie_extractor)): return {"q_or_cookie": query_or_default} ================================================ FILE: docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import Depends, FastAPI, Header, HTTPException app = FastAPI() async def verify_token(x_token: Annotated[str, Header()]): if x_token != "fake-super-secret-token": raise HTTPException(status_code=400, detail="X-Token header invalid") async def verify_key(x_key: Annotated[str, Header()]): if x_key != "fake-super-secret-key": raise HTTPException(status_code=400, detail="X-Key header invalid") return x_key @app.get("/items/", dependencies=[Depends(verify_token), Depends(verify_key)]) async def read_items(): return [{"item": "Foo"}, {"item": "Bar"}] ================================================ FILE: docs_src/dependencies/tutorial006_py310.py ================================================ from fastapi import Depends, FastAPI, Header, HTTPException app = FastAPI() async def verify_token(x_token: str = Header()): if x_token != "fake-super-secret-token": raise HTTPException(status_code=400, detail="X-Token header invalid") async def verify_key(x_key: str = Header()): if x_key != "fake-super-secret-key": raise HTTPException(status_code=400, detail="X-Key header invalid") return x_key @app.get("/items/", dependencies=[Depends(verify_token), Depends(verify_key)]) async def read_items(): return [{"item": "Foo"}, {"item": "Bar"}] ================================================ FILE: docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py ================================================ async def get_db(): db = DBSession() try: yield db finally: db.close() ================================================ FILE: docs_src/dependencies/tutorial008_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import Depends async def dependency_a(): dep_a = generate_dep_a() try: yield dep_a finally: dep_a.close() async def dependency_b(dep_a: Annotated[DepA, Depends(dependency_a)]): dep_b = generate_dep_b() try: yield dep_b finally: dep_b.close(dep_a) async def dependency_c(dep_b: Annotated[DepB, Depends(dependency_b)]): dep_c = generate_dep_c() try: yield dep_c finally: dep_c.close(dep_b) ================================================ FILE: docs_src/dependencies/tutorial008_py310.py ================================================ from fastapi import Depends async def dependency_a(): dep_a = generate_dep_a() try: yield dep_a finally: dep_a.close() async def dependency_b(dep_a=Depends(dependency_a)): dep_b = generate_dep_b() try: yield dep_b finally: dep_b.close(dep_a) async def dependency_c(dep_b=Depends(dependency_b)): dep_c = generate_dep_c() try: yield dep_c finally: dep_c.close(dep_b) ================================================ FILE: docs_src/dependencies/tutorial008b_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import Depends, FastAPI, HTTPException app = FastAPI() data = { "plumbus": {"description": "Freshly pickled plumbus", "owner": "Morty"}, "portal-gun": {"description": "Gun to create portals", "owner": "Rick"}, } class OwnerError(Exception): pass def get_username(): try: yield "Rick" except OwnerError as e: raise HTTPException(status_code=400, detail=f"Owner error: {e}") @app.get("/items/{item_id}") def get_item(item_id: str, username: Annotated[str, Depends(get_username)]): if item_id not in data: raise HTTPException(status_code=404, detail="Item not found") item = data[item_id] if item["owner"] != username: raise OwnerError(username) return item ================================================ FILE: docs_src/dependencies/tutorial008b_py310.py ================================================ from fastapi import Depends, FastAPI, HTTPException app = FastAPI() data = { "plumbus": {"description": "Freshly pickled plumbus", "owner": "Morty"}, "portal-gun": {"description": "Gun to create portals", "owner": "Rick"}, } class OwnerError(Exception): pass def get_username(): try: yield "Rick" except OwnerError as e: raise HTTPException(status_code=400, detail=f"Owner error: {e}") @app.get("/items/{item_id}") def get_item(item_id: str, username: str = Depends(get_username)): if item_id not in data: raise HTTPException(status_code=404, detail="Item not found") item = data[item_id] if item["owner"] != username: raise OwnerError(username) return item ================================================ FILE: docs_src/dependencies/tutorial008c_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import Depends, FastAPI, HTTPException app = FastAPI() class InternalError(Exception): pass def get_username(): try: yield "Rick" except InternalError: print("Oops, we didn't raise again, Britney 😱") @app.get("/items/{item_id}") def get_item(item_id: str, username: Annotated[str, Depends(get_username)]): if item_id == "portal-gun": raise InternalError( f"The portal gun is too dangerous to be owned by {username}" ) if item_id != "plumbus": raise HTTPException( status_code=404, detail="Item not found, there's only a plumbus here" ) return item_id ================================================ FILE: docs_src/dependencies/tutorial008c_py310.py ================================================ from fastapi import Depends, FastAPI, HTTPException app = FastAPI() class InternalError(Exception): pass def get_username(): try: yield "Rick" except InternalError: print("Oops, we didn't raise again, Britney 😱") @app.get("/items/{item_id}") def get_item(item_id: str, username: str = Depends(get_username)): if item_id == "portal-gun": raise InternalError( f"The portal gun is too dangerous to be owned by {username}" ) if item_id != "plumbus": raise HTTPException( status_code=404, detail="Item not found, there's only a plumbus here" ) return item_id ================================================ FILE: docs_src/dependencies/tutorial008d_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import Depends, FastAPI, HTTPException app = FastAPI() class InternalError(Exception): pass def get_username(): try: yield "Rick" except InternalError: print("We don't swallow the internal error here, we raise again 😎") raise @app.get("/items/{item_id}") def get_item(item_id: str, username: Annotated[str, Depends(get_username)]): if item_id == "portal-gun": raise InternalError( f"The portal gun is too dangerous to be owned by {username}" ) if item_id != "plumbus": raise HTTPException( status_code=404, detail="Item not found, there's only a plumbus here" ) return item_id ================================================ FILE: docs_src/dependencies/tutorial008d_py310.py ================================================ from fastapi import Depends, FastAPI, HTTPException app = FastAPI() class InternalError(Exception): pass def get_username(): try: yield "Rick" except InternalError: print("We don't swallow the internal error here, we raise again 😎") raise @app.get("/items/{item_id}") def get_item(item_id: str, username: str = Depends(get_username)): if item_id == "portal-gun": raise InternalError( f"The portal gun is too dangerous to be owned by {username}" ) if item_id != "plumbus": raise HTTPException( status_code=404, detail="Item not found, there's only a plumbus here" ) return item_id ================================================ FILE: docs_src/dependencies/tutorial008e_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import Depends, FastAPI app = FastAPI() def get_username(): try: yield "Rick" finally: print("Cleanup up before response is sent") @app.get("/users/me") def get_user_me(username: Annotated[str, Depends(get_username, scope="function")]): return username ================================================ FILE: docs_src/dependencies/tutorial008e_py310.py ================================================ from fastapi import Depends, FastAPI app = FastAPI() def get_username(): try: yield "Rick" finally: print("Cleanup up before response is sent") @app.get("/users/me") def get_user_me(username: str = Depends(get_username, scope="function")): return username ================================================ FILE: docs_src/dependencies/tutorial010_py310.py ================================================ class MySuperContextManager: def __init__(self): self.db = DBSession() def __enter__(self): return self.db def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback): self.db.close() async def get_db(): with MySuperContextManager() as db: yield db ================================================ FILE: docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import Depends, FastAPI app = FastAPI() class FixedContentQueryChecker: def __init__(self, fixed_content: str): self.fixed_content = fixed_content def __call__(self, q: str = ""): if q: return self.fixed_content in q return False checker = FixedContentQueryChecker("bar") @app.get("/query-checker/") async def read_query_check(fixed_content_included: Annotated[bool, Depends(checker)]): return {"fixed_content_in_query": fixed_content_included} ================================================ FILE: docs_src/dependencies/tutorial011_py310.py ================================================ from fastapi import Depends, FastAPI app = FastAPI() class FixedContentQueryChecker: def __init__(self, fixed_content: str): self.fixed_content = fixed_content def __call__(self, q: str = ""): if q: return self.fixed_content in q return False checker = FixedContentQueryChecker("bar") @app.get("/query-checker/") async def read_query_check(fixed_content_included: bool = Depends(checker)): return {"fixed_content_in_query": fixed_content_included} ================================================ FILE: docs_src/dependencies/tutorial012_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import Depends, FastAPI, Header, HTTPException async def verify_token(x_token: Annotated[str, Header()]): if x_token != "fake-super-secret-token": raise HTTPException(status_code=400, detail="X-Token header invalid") async def verify_key(x_key: Annotated[str, Header()]): if x_key != "fake-super-secret-key": raise HTTPException(status_code=400, detail="X-Key header invalid") return x_key app = FastAPI(dependencies=[Depends(verify_token), Depends(verify_key)]) @app.get("/items/") async def read_items(): return [{"item": "Portal Gun"}, {"item": "Plumbus"}] @app.get("/users/") async def read_users(): return [{"username": "Rick"}, {"username": "Morty"}] ================================================ FILE: docs_src/dependencies/tutorial012_py310.py ================================================ from fastapi import Depends, FastAPI, Header, HTTPException async def verify_token(x_token: str = Header()): if x_token != "fake-super-secret-token": raise HTTPException(status_code=400, detail="X-Token header invalid") async def verify_key(x_key: str = Header()): if x_key != "fake-super-secret-key": raise HTTPException(status_code=400, detail="X-Key header invalid") return x_key app = FastAPI(dependencies=[Depends(verify_token), Depends(verify_key)]) @app.get("/items/") async def read_items(): return [{"item": "Portal Gun"}, {"item": "Plumbus"}] @app.get("/users/") async def read_users(): return [{"username": "Rick"}, {"username": "Morty"}] ================================================ FILE: docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ================================================ import time from typing import Annotated from fastapi import Depends, FastAPI, HTTPException from fastapi.responses import StreamingResponse from sqlmodel import Field, Session, SQLModel, create_engine engine = create_engine("postgresql+psycopg://postgres:postgres@localhost/db") class User(SQLModel, table=True): id: int | None = Field(default=None, primary_key=True) name: str app = FastAPI() def get_session(): with Session(engine) as session: yield session def get_user(user_id: int, session: Annotated[Session, Depends(get_session)]): user = session.get(User, user_id) if not user: raise HTTPException(status_code=403, detail="Not authorized") def generate_stream(query: str): for ch in query: yield ch time.sleep(0.1) @app.get("/generate", dependencies=[Depends(get_user)]) def generate(query: str): return StreamingResponse(content=generate_stream(query)) ================================================ FILE: docs_src/dependencies/tutorial014_an_py310.py ================================================ import time from typing import Annotated from fastapi import Depends, FastAPI, HTTPException from fastapi.responses import StreamingResponse from sqlmodel import Field, Session, SQLModel, create_engine engine = create_engine("postgresql+psycopg://postgres:postgres@localhost/db") class User(SQLModel, table=True): id: int | None = Field(default=None, primary_key=True) name: str app = FastAPI() def get_session(): with Session(engine) as session: yield session def get_user(user_id: int, session: Annotated[Session, Depends(get_session)]): user = session.get(User, user_id) if not user: raise HTTPException(status_code=403, detail="Not authorized") session.close() def generate_stream(query: str): for ch in query: yield ch time.sleep(0.1) @app.get("/generate", dependencies=[Depends(get_user)]) def generate(query: str): return StreamingResponse(content=generate_stream(query)) ================================================ FILE: docs_src/dependency_testing/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: docs_src/dependency_testing/tutorial001_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import Depends, FastAPI from fastapi.testclient import TestClient app = FastAPI() async def common_parameters(q: str | None = None, skip: int = 0, limit: int = 100): return {"q": q, "skip": skip, "limit": limit} @app.get("/items/") async def read_items(commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]): return {"message": "Hello Items!", "params": commons} @app.get("/users/") async def read_users(commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]): return {"message": "Hello Users!", "params": commons} client = TestClient(app) async def override_dependency(q: str | None = None): return {"q": q, "skip": 5, "limit": 10} app.dependency_overrides[common_parameters] = override_dependency def test_override_in_items(): response = client.get("/items/") assert response.status_code == 200 assert response.json() == { "message": "Hello Items!", "params": {"q": None, "skip": 5, "limit": 10}, } def test_override_in_items_with_q(): response = client.get("/items/?q=foo") assert response.status_code == 200 assert response.json() == { "message": "Hello Items!", "params": {"q": "foo", "skip": 5, "limit": 10}, } def test_override_in_items_with_params(): response = client.get("/items/?q=foo&skip=100&limit=200") assert response.status_code == 200 assert response.json() == { "message": "Hello Items!", "params": {"q": "foo", "skip": 5, "limit": 10}, } ================================================ FILE: docs_src/dependency_testing/tutorial001_py310.py ================================================ from fastapi import Depends, FastAPI from fastapi.testclient import TestClient app = FastAPI() async def common_parameters(q: str | None = None, skip: int = 0, limit: int = 100): return {"q": q, "skip": skip, "limit": limit} @app.get("/items/") async def read_items(commons: dict = Depends(common_parameters)): return {"message": "Hello Items!", "params": commons} @app.get("/users/") async def read_users(commons: dict = Depends(common_parameters)): return {"message": "Hello Users!", "params": commons} client = TestClient(app) async def override_dependency(q: str | None = None): return {"q": q, "skip": 5, "limit": 10} app.dependency_overrides[common_parameters] = override_dependency def test_override_in_items(): response = client.get("/items/") assert response.status_code == 200 assert response.json() == { "message": "Hello Items!", "params": {"q": None, "skip": 5, "limit": 10}, } def test_override_in_items_with_q(): response = client.get("/items/?q=foo") assert response.status_code == 200 assert response.json() == { "message": "Hello Items!", "params": {"q": "foo", "skip": 5, "limit": 10}, } def test_override_in_items_with_params(): response = client.get("/items/?q=foo&skip=100&limit=200") assert response.status_code == 200 assert response.json() == { "message": "Hello Items!", "params": {"q": "foo", "skip": 5, "limit": 10}, } ================================================ FILE: docs_src/encoder/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: docs_src/encoder/tutorial001_py310.py ================================================ from datetime import datetime from fastapi import FastAPI from fastapi.encoders import jsonable_encoder from pydantic import BaseModel fake_db = {} class Item(BaseModel): title: str timestamp: datetime description: str | None = None app = FastAPI() @app.put("/items/{id}") def update_item(id: str, item: Item): json_compatible_item_data = jsonable_encoder(item) fake_db[id] = json_compatible_item_data ================================================ FILE: docs_src/events/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: docs_src/events/tutorial001_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI app = FastAPI() items = {} @app.on_event("startup") async def startup_event(): items["foo"] = {"name": "Fighters"} items["bar"] = {"name": "Tenders"} @app.get("/items/{item_id}") async def read_items(item_id: str): return items[item_id] ================================================ FILE: docs_src/events/tutorial002_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.on_event("shutdown") def shutdown_event(): with open("log.txt", mode="a") as log: log.write("Application shutdown") @app.get("/items/") async def read_items(): return [{"name": "Foo"}] ================================================ FILE: docs_src/events/tutorial003_py310.py ================================================ from contextlib import asynccontextmanager from fastapi import FastAPI def fake_answer_to_everything_ml_model(x: float): return x * 42 ml_models = {} @asynccontextmanager async def lifespan(app: FastAPI): # Load the ML model ml_models["answer_to_everything"] = fake_answer_to_everything_ml_model yield # Clean up the ML models and release the resources ml_models.clear() app = FastAPI(lifespan=lifespan) @app.get("/predict") async def predict(x: float): result = ml_models["answer_to_everything"](x) return {"result": result} ================================================ FILE: docs_src/extending_openapi/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI from fastapi.openapi.utils import get_openapi app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items(): return [{"name": "Foo"}] def custom_openapi(): if app.openapi_schema: return app.openapi_schema openapi_schema = get_openapi( title="Custom title", version="2.5.0", summary="This is a very custom OpenAPI schema", description="Here's a longer description of the custom **OpenAPI** schema", routes=app.routes, ) openapi_schema["info"]["x-logo"] = { "url": "https://fastapi.tiangolo.com/img/logo-margin/logo-teal.png" } app.openapi_schema = openapi_schema return app.openapi_schema app.openapi = custom_openapi ================================================ FILE: docs_src/extra_data_types/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py ================================================ from datetime import datetime, time, timedelta from typing import Annotated from uuid import UUID from fastapi import Body, FastAPI app = FastAPI() @app.put("/items/{item_id}") async def read_items( item_id: UUID, start_datetime: Annotated[datetime, Body()], end_datetime: Annotated[datetime, Body()], process_after: Annotated[timedelta, Body()], repeat_at: Annotated[time | None, Body()] = None, ): start_process = start_datetime + process_after duration = end_datetime - start_process return { "item_id": item_id, "start_datetime": start_datetime, "end_datetime": end_datetime, "process_after": process_after, "repeat_at": repeat_at, "start_process": start_process, "duration": duration, } ================================================ FILE: docs_src/extra_data_types/tutorial001_py310.py ================================================ from datetime import datetime, time, timedelta from uuid import UUID from fastapi import Body, FastAPI app = FastAPI() @app.put("/items/{item_id}") async def read_items( item_id: UUID, start_datetime: datetime = Body(), end_datetime: datetime = Body(), process_after: timedelta = Body(), repeat_at: time | None = Body(default=None), ): start_process = start_datetime + process_after duration = end_datetime - start_process return { "item_id": item_id, "start_datetime": start_datetime, "end_datetime": end_datetime, "process_after": process_after, "repeat_at": repeat_at, "start_process": start_process, "duration": duration, } ================================================ FILE: docs_src/extra_models/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel, EmailStr app = FastAPI() class UserIn(BaseModel): username: str password: str email: EmailStr full_name: str | None = None class UserOut(BaseModel): username: str email: EmailStr full_name: str | None = None class UserInDB(BaseModel): username: str hashed_password: str email: EmailStr full_name: str | None = None def fake_password_hasher(raw_password: str): return "supersecret" + raw_password def fake_save_user(user_in: UserIn): hashed_password = fake_password_hasher(user_in.password) user_in_db = UserInDB(**user_in.model_dump(), hashed_password=hashed_password) print("User saved! ..not really") return user_in_db @app.post("/user/", response_model=UserOut) async def create_user(user_in: UserIn): user_saved = fake_save_user(user_in) return user_saved ================================================ FILE: docs_src/extra_models/tutorial002_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel, EmailStr app = FastAPI() class UserBase(BaseModel): username: str email: EmailStr full_name: str | None = None class UserIn(UserBase): password: str class UserOut(UserBase): pass class UserInDB(UserBase): hashed_password: str def fake_password_hasher(raw_password: str): return "supersecret" + raw_password def fake_save_user(user_in: UserIn): hashed_password = fake_password_hasher(user_in.password) user_in_db = UserInDB(**user_in.model_dump(), hashed_password=hashed_password) print("User saved! ..not really") return user_in_db @app.post("/user/", response_model=UserOut) async def create_user(user_in: UserIn): user_saved = fake_save_user(user_in) return user_saved ================================================ FILE: docs_src/extra_models/tutorial003_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class BaseItem(BaseModel): description: str type: str class CarItem(BaseItem): type: str = "car" class PlaneItem(BaseItem): type: str = "plane" size: int items = { "item1": {"description": "All my friends drive a low rider", "type": "car"}, "item2": { "description": "Music is my aeroplane, it's my aeroplane", "type": "plane", "size": 5, }, } @app.get("/items/{item_id}", response_model=PlaneItem | CarItem) async def read_item(item_id: str): return items[item_id] ================================================ FILE: docs_src/extra_models/tutorial004_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Item(BaseModel): name: str description: str items = [ {"name": "Foo", "description": "There comes my hero"}, {"name": "Red", "description": "It's my aeroplane"}, ] @app.get("/items/", response_model=list[Item]) async def read_items(): return items ================================================ FILE: docs_src/extra_models/tutorial005_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/keyword-weights/", response_model=dict[str, float]) async def read_keyword_weights(): return {"foo": 2.3, "bar": 3.4} ================================================ FILE: docs_src/first_steps/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") async def root(): return {"message": "Hello World"} ================================================ FILE: docs_src/first_steps/tutorial003_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") def root(): return {"message": "Hello World"} ================================================ FILE: docs_src/generate_clients/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: docs_src/generate_clients/tutorial001_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Item(BaseModel): name: str price: float class ResponseMessage(BaseModel): message: str @app.post("/items/", response_model=ResponseMessage) async def create_item(item: Item): return {"message": "item received"} @app.get("/items/", response_model=list[Item]) async def get_items(): return [ {"name": "Plumbus", "price": 3}, {"name": "Portal Gun", "price": 9001}, ] ================================================ FILE: docs_src/generate_clients/tutorial002_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Item(BaseModel): name: str price: float class ResponseMessage(BaseModel): message: str class User(BaseModel): username: str email: str @app.post("/items/", response_model=ResponseMessage, tags=["items"]) async def create_item(item: Item): return {"message": "Item received"} @app.get("/items/", response_model=list[Item], tags=["items"]) async def get_items(): return [ {"name": "Plumbus", "price": 3}, {"name": "Portal Gun", "price": 9001}, ] @app.post("/users/", response_model=ResponseMessage, tags=["users"]) async def create_user(user: User): return {"message": "User received"} ================================================ FILE: docs_src/generate_clients/tutorial003_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI from fastapi.routing import APIRoute from pydantic import BaseModel def custom_generate_unique_id(route: APIRoute): return f"{route.tags[0]}-{route.name}" app = FastAPI(generate_unique_id_function=custom_generate_unique_id) class Item(BaseModel): name: str price: float class ResponseMessage(BaseModel): message: str class User(BaseModel): username: str email: str @app.post("/items/", response_model=ResponseMessage, tags=["items"]) async def create_item(item: Item): return {"message": "Item received"} @app.get("/items/", response_model=list[Item], tags=["items"]) async def get_items(): return [ {"name": "Plumbus", "price": 3}, {"name": "Portal Gun", "price": 9001}, ] @app.post("/users/", response_model=ResponseMessage, tags=["users"]) async def create_user(user: User): return {"message": "User received"} ================================================ FILE: docs_src/generate_clients/tutorial004.js ================================================ import * as fs from 'fs' async function modifyOpenAPIFile(filePath) { try { const data = await fs.promises.readFile(filePath) const openapiContent = JSON.parse(data) const paths = openapiContent.paths for (const pathKey of Object.keys(paths)) { const pathData = paths[pathKey] for (const method of Object.keys(pathData)) { const operation = pathData[method] if (operation.tags && operation.tags.length > 0) { const tag = operation.tags[0] const operationId = operation.operationId const toRemove = `${tag}-` if (operationId.startsWith(toRemove)) { const newOperationId = operationId.substring(toRemove.length) operation.operationId = newOperationId } } } } await fs.promises.writeFile( filePath, JSON.stringify(openapiContent, null, 2), ) console.log('File successfully modified') } catch (err) { console.error('Error:', err) } } const filePath = './openapi.json' modifyOpenAPIFile(filePath) ================================================ FILE: docs_src/generate_clients/tutorial004_py310.py ================================================ import json from pathlib import Path file_path = Path("./openapi.json") openapi_content = json.loads(file_path.read_text()) for path_data in openapi_content["paths"].values(): for operation in path_data.values(): tag = operation["tags"][0] operation_id = operation["operationId"] to_remove = f"{tag}-" new_operation_id = operation_id[len(to_remove) :] operation["operationId"] = new_operation_id file_path.write_text(json.dumps(openapi_content)) ================================================ FILE: docs_src/graphql_/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: docs_src/graphql_/tutorial001_py310.py ================================================ import strawberry from fastapi import FastAPI from strawberry.fastapi import GraphQLRouter @strawberry.type class User: name: str age: int @strawberry.type class Query: @strawberry.field def user(self) -> User: return User(name="Patrick", age=100) schema = strawberry.Schema(query=Query) graphql_app = GraphQLRouter(schema) app = FastAPI() app.include_router(graphql_app, prefix="/graphql") ================================================ FILE: docs_src/handling_errors/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: docs_src/handling_errors/tutorial001_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, HTTPException app = FastAPI() items = {"foo": "The Foo Wrestlers"} @app.get("/items/{item_id}") async def read_item(item_id: str): if item_id not in items: raise HTTPException(status_code=404, detail="Item not found") return {"item": items[item_id]} ================================================ FILE: docs_src/handling_errors/tutorial002_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, HTTPException app = FastAPI() items = {"foo": "The Foo Wrestlers"} @app.get("/items-header/{item_id}") async def read_item_header(item_id: str): if item_id not in items: raise HTTPException( status_code=404, detail="Item not found", headers={"X-Error": "There goes my error"}, ) return {"item": items[item_id]} ================================================ FILE: docs_src/handling_errors/tutorial003_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, Request from fastapi.responses import JSONResponse class UnicornException(Exception): def __init__(self, name: str): self.name = name app = FastAPI() @app.exception_handler(UnicornException) async def unicorn_exception_handler(request: Request, exc: UnicornException): return JSONResponse( status_code=418, content={"message": f"Oops! {exc.name} did something. There goes a rainbow..."}, ) @app.get("/unicorns/{name}") async def read_unicorn(name: str): if name == "yolo": raise UnicornException(name=name) return {"unicorn_name": name} ================================================ FILE: docs_src/handling_errors/tutorial004_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, HTTPException from fastapi.exceptions import RequestValidationError from fastapi.responses import PlainTextResponse from starlette.exceptions import HTTPException as StarletteHTTPException app = FastAPI() @app.exception_handler(StarletteHTTPException) async def http_exception_handler(request, exc): return PlainTextResponse(str(exc.detail), status_code=exc.status_code) @app.exception_handler(RequestValidationError) async def validation_exception_handler(request, exc: RequestValidationError): message = "Validation errors:" for error in exc.errors(): message += f"\nField: {error['loc']}, Error: {error['msg']}" return PlainTextResponse(message, status_code=400) @app.get("/items/{item_id}") async def read_item(item_id: int): if item_id == 3: raise HTTPException(status_code=418, detail="Nope! I don't like 3.") return {"item_id": item_id} ================================================ FILE: docs_src/handling_errors/tutorial005_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, Request from fastapi.encoders import jsonable_encoder from fastapi.exceptions import RequestValidationError from fastapi.responses import JSONResponse from pydantic import BaseModel app = FastAPI() @app.exception_handler(RequestValidationError) async def validation_exception_handler(request: Request, exc: RequestValidationError): return JSONResponse( status_code=422, content=jsonable_encoder({"detail": exc.errors(), "body": exc.body}), ) class Item(BaseModel): title: str size: int @app.post("/items/") async def create_item(item: Item): return item ================================================ FILE: docs_src/handling_errors/tutorial006_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, HTTPException from fastapi.exception_handlers import ( http_exception_handler, request_validation_exception_handler, ) from fastapi.exceptions import RequestValidationError from starlette.exceptions import HTTPException as StarletteHTTPException app = FastAPI() @app.exception_handler(StarletteHTTPException) async def custom_http_exception_handler(request, exc): print(f"OMG! An HTTP error!: {repr(exc)}") return await http_exception_handler(request, exc) @app.exception_handler(RequestValidationError) async def validation_exception_handler(request, exc): print(f"OMG! The client sent invalid data!: {exc}") return await request_validation_exception_handler(request, exc) @app.get("/items/{item_id}") async def read_item(item_id: int): if item_id == 3: raise HTTPException(status_code=418, detail="Nope! I don't like 3.") return {"item_id": item_id} ================================================ FILE: docs_src/header_param_models/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, Header from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class CommonHeaders(BaseModel): host: str save_data: bool if_modified_since: str | None = None traceparent: str | None = None x_tag: list[str] = [] @app.get("/items/") async def read_items(headers: Annotated[CommonHeaders, Header()]): return headers ================================================ FILE: docs_src/header_param_models/tutorial001_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, Header from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class CommonHeaders(BaseModel): host: str save_data: bool if_modified_since: str | None = None traceparent: str | None = None x_tag: list[str] = [] @app.get("/items/") async def read_items(headers: CommonHeaders = Header()): return headers ================================================ FILE: docs_src/header_param_models/tutorial002_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, Header from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class CommonHeaders(BaseModel): model_config = {"extra": "forbid"} host: str save_data: bool if_modified_since: str | None = None traceparent: str | None = None x_tag: list[str] = [] @app.get("/items/") async def read_items(headers: Annotated[CommonHeaders, Header()]): return headers ================================================ FILE: docs_src/header_param_models/tutorial002_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, Header from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class CommonHeaders(BaseModel): model_config = {"extra": "forbid"} host: str save_data: bool if_modified_since: str | None = None traceparent: str | None = None x_tag: list[str] = [] @app.get("/items/") async def read_items(headers: CommonHeaders = Header()): return headers ================================================ FILE: docs_src/header_param_models/tutorial003_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, Header from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class CommonHeaders(BaseModel): host: str save_data: bool if_modified_since: str | None = None traceparent: str | None = None x_tag: list[str] = [] @app.get("/items/") async def read_items( headers: Annotated[CommonHeaders, Header(convert_underscores=False)], ): return headers ================================================ FILE: docs_src/header_param_models/tutorial003_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, Header from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class CommonHeaders(BaseModel): host: str save_data: bool if_modified_since: str | None = None traceparent: str | None = None x_tag: list[str] = [] @app.get("/items/") async def read_items(headers: CommonHeaders = Header(convert_underscores=False)): return headers ================================================ FILE: docs_src/header_params/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: docs_src/header_params/tutorial001_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, Header app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items(user_agent: Annotated[str | None, Header()] = None): return {"User-Agent": user_agent} ================================================ FILE: docs_src/header_params/tutorial001_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, Header app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items(user_agent: str | None = Header(default=None)): return {"User-Agent": user_agent} ================================================ FILE: docs_src/header_params/tutorial002_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, Header app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items( strange_header: Annotated[str | None, Header(convert_underscores=False)] = None, ): return {"strange_header": strange_header} ================================================ FILE: docs_src/header_params/tutorial002_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, Header app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items( strange_header: str | None = Header(default=None, convert_underscores=False), ): return {"strange_header": strange_header} ================================================ FILE: docs_src/header_params/tutorial003_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, Header app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items(x_token: Annotated[list[str] | None, Header()] = None): return {"X-Token values": x_token} ================================================ FILE: docs_src/header_params/tutorial003_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, Header app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items(x_token: list[str] | None = Header(default=None)): return {"X-Token values": x_token} ================================================ FILE: docs_src/json_base64_bytes/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel class DataInput(BaseModel): description: str data: bytes model_config = {"val_json_bytes": "base64"} class DataOutput(BaseModel): description: str data: bytes model_config = {"ser_json_bytes": "base64"} class DataInputOutput(BaseModel): description: str data: bytes model_config = { "val_json_bytes": "base64", "ser_json_bytes": "base64", } app = FastAPI() @app.post("/data") def post_data(body: DataInput): content = body.data.decode("utf-8") return {"description": body.description, "content": content} @app.get("/data") def get_data() -> DataOutput: data = "hello".encode("utf-8") return DataOutput(description="A plumbus", data=data) @app.post("/data-in-out") def post_data_in_out(body: DataInputOutput) -> DataInputOutput: return body ================================================ FILE: docs_src/metadata/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: docs_src/metadata/tutorial001_1_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI description = """ ChimichangApp API helps you do awesome stuff. 🚀 ## Items You can **read items**. ## Users You will be able to: * **Create users** (_not implemented_). * **Read users** (_not implemented_). """ app = FastAPI( title="ChimichangApp", description=description, summary="Deadpool's favorite app. Nuff said.", version="0.0.1", terms_of_service="http://example.com/terms/", contact={ "name": "Deadpoolio the Amazing", "url": "http://x-force.example.com/contact/", "email": "dp@x-force.example.com", }, license_info={ "name": "Apache 2.0", "identifier": "Apache-2.0", }, ) @app.get("/items/") async def read_items(): return [{"name": "Katana"}] ================================================ FILE: docs_src/metadata/tutorial001_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI description = """ ChimichangApp API helps you do awesome stuff. 🚀 ## Items You can **read items**. ## Users You will be able to: * **Create users** (_not implemented_). * **Read users** (_not implemented_). """ app = FastAPI( title="ChimichangApp", description=description, summary="Deadpool's favorite app. Nuff said.", version="0.0.1", terms_of_service="http://example.com/terms/", contact={ "name": "Deadpoolio the Amazing", "url": "http://x-force.example.com/contact/", "email": "dp@x-force.example.com", }, license_info={ "name": "Apache 2.0", "url": "https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html", }, ) @app.get("/items/") async def read_items(): return [{"name": "Katana"}] ================================================ FILE: docs_src/metadata/tutorial002_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI app = FastAPI(openapi_url="/api/v1/openapi.json") @app.get("/items/") async def read_items(): return [{"name": "Foo"}] ================================================ FILE: docs_src/metadata/tutorial003_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI app = FastAPI(docs_url="/documentation", redoc_url=None) @app.get("/items/") async def read_items(): return [{"name": "Foo"}] ================================================ FILE: docs_src/metadata/tutorial004_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI tags_metadata = [ { "name": "users", "description": "Operations with users. The **login** logic is also here.", }, { "name": "items", "description": "Manage items. So _fancy_ they have their own docs.", "externalDocs": { "description": "Items external docs", "url": "https://fastapi.tiangolo.com/", }, }, ] app = FastAPI(openapi_tags=tags_metadata) @app.get("/users/", tags=["users"]) async def get_users(): return [{"name": "Harry"}, {"name": "Ron"}] @app.get("/items/", tags=["items"]) async def get_items(): return [{"name": "wand"}, {"name": "flying broom"}] ================================================ FILE: docs_src/middleware/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: docs_src/middleware/tutorial001_py310.py ================================================ import time from fastapi import FastAPI, Request app = FastAPI() @app.middleware("http") async def add_process_time_header(request: Request, call_next): start_time = time.perf_counter() response = await call_next(request) process_time = time.perf_counter() - start_time response.headers["X-Process-Time"] = str(process_time) return response ================================================ FILE: docs_src/openapi_callbacks/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: docs_src/openapi_callbacks/tutorial001_py310.py ================================================ from fastapi import APIRouter, FastAPI from pydantic import BaseModel, HttpUrl app = FastAPI() class Invoice(BaseModel): id: str title: str | None = None customer: str total: float class InvoiceEvent(BaseModel): description: str paid: bool class InvoiceEventReceived(BaseModel): ok: bool invoices_callback_router = APIRouter() @invoices_callback_router.post( "{$callback_url}/invoices/{$request.body.id}", response_model=InvoiceEventReceived ) def invoice_notification(body: InvoiceEvent): pass @app.post("/invoices/", callbacks=invoices_callback_router.routes) def create_invoice(invoice: Invoice, callback_url: HttpUrl | None = None): """ Create an invoice. This will (let's imagine) let the API user (some external developer) create an invoice. And this path operation will: * Send the invoice to the client. * Collect the money from the client. * Send a notification back to the API user (the external developer), as a callback. * At this point is that the API will somehow send a POST request to the external API with the notification of the invoice event (e.g. "payment successful"). """ # Send the invoice, collect the money, send the notification (the callback) return {"msg": "Invoice received"} ================================================ FILE: docs_src/openapi_webhooks/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: docs_src/openapi_webhooks/tutorial001_py310.py ================================================ from datetime import datetime from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Subscription(BaseModel): username: str monthly_fee: float start_date: datetime @app.webhooks.post("new-subscription") def new_subscription(body: Subscription): """ When a new user subscribes to your service we'll send you a POST request with this data to the URL that you register for the event `new-subscription` in the dashboard. """ @app.get("/users/") def read_users(): return ["Rick", "Morty"] ================================================ FILE: docs_src/path_operation_advanced_configuration/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/items/", operation_id="some_specific_id_you_define") async def read_items(): return [{"item_id": "Foo"}] ================================================ FILE: docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial002_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI from fastapi.routing import APIRoute app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items(): return [{"item_id": "Foo"}] def use_route_names_as_operation_ids(app: FastAPI) -> None: """ Simplify operation IDs so that generated API clients have simpler function names. Should be called only after all routes have been added. """ for route in app.routes: if isinstance(route, APIRoute): route.operation_id = route.name # in this case, 'read_items' use_route_names_as_operation_ids(app) ================================================ FILE: docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial003_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/items/", include_in_schema=False) async def read_items(): return [{"item_id": "Foo"}] ================================================ FILE: docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial004_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Item(BaseModel): name: str description: str | None = None price: float tax: float | None = None tags: set[str] = set() @app.post("/items/", summary="Create an item") async def create_item(item: Item) -> Item: """ Create an item with all the information: - **name**: each item must have a name - **description**: a long description - **price**: required - **tax**: if the item doesn't have tax, you can omit this - **tags**: a set of unique tag strings for this item \f :param item: User input. """ return item ================================================ FILE: docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial005_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/items/", openapi_extra={"x-aperture-labs-portal": "blue"}) async def read_items(): return [{"item_id": "portal-gun"}] ================================================ FILE: docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, Request app = FastAPI() def magic_data_reader(raw_body: bytes): return { "size": len(raw_body), "content": { "name": "Maaaagic", "price": 42, "description": "Just kiddin', no magic here. ✨", }, } @app.post( "/items/", openapi_extra={ "requestBody": { "content": { "application/json": { "schema": { "required": ["name", "price"], "type": "object", "properties": { "name": {"type": "string"}, "price": {"type": "number"}, "description": {"type": "string"}, }, } } }, "required": True, }, }, ) async def create_item(request: Request): raw_body = await request.body() data = magic_data_reader(raw_body) return data ================================================ FILE: docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py ================================================ import yaml from fastapi import FastAPI, HTTPException, Request from pydantic import BaseModel, ValidationError app = FastAPI() class Item(BaseModel): name: str tags: list[str] @app.post( "/items/", openapi_extra={ "requestBody": { "content": {"application/x-yaml": {"schema": Item.model_json_schema()}}, "required": True, }, }, ) async def create_item(request: Request): raw_body = await request.body() try: data = yaml.safe_load(raw_body) except yaml.YAMLError: raise HTTPException(status_code=422, detail="Invalid YAML") try: item = Item.model_validate(data) except ValidationError as e: raise HTTPException(status_code=422, detail=e.errors(include_url=False)) return item ================================================ FILE: docs_src/path_operation_configuration/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: docs_src/path_operation_configuration/tutorial001_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, status from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Item(BaseModel): name: str description: str | None = None price: float tax: float | None = None tags: set[str] = set() @app.post("/items/", status_code=status.HTTP_201_CREATED) async def create_item(item: Item) -> Item: return item ================================================ FILE: docs_src/path_operation_configuration/tutorial002_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Item(BaseModel): name: str description: str | None = None price: float tax: float | None = None tags: set[str] = set() @app.post("/items/", tags=["items"]) async def create_item(item: Item) -> Item: return item @app.get("/items/", tags=["items"]) async def read_items(): return [{"name": "Foo", "price": 42}] @app.get("/users/", tags=["users"]) async def read_users(): return [{"username": "johndoe"}] ================================================ FILE: docs_src/path_operation_configuration/tutorial002b_py310.py ================================================ from enum import Enum from fastapi import FastAPI app = FastAPI() class Tags(Enum): items = "items" users = "users" @app.get("/items/", tags=[Tags.items]) async def get_items(): return ["Portal gun", "Plumbus"] @app.get("/users/", tags=[Tags.users]) async def read_users(): return ["Rick", "Morty"] ================================================ FILE: docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Item(BaseModel): name: str description: str | None = None price: float tax: float | None = None tags: set[str] = set() @app.post( "/items/", summary="Create an item", description="Create an item with all the information, name, description, price, tax and a set of unique tags", ) async def create_item(item: Item) -> Item: return item ================================================ FILE: docs_src/path_operation_configuration/tutorial004_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Item(BaseModel): name: str description: str | None = None price: float tax: float | None = None tags: set[str] = set() @app.post("/items/", summary="Create an item") async def create_item(item: Item) -> Item: """ Create an item with all the information: - **name**: each item must have a name - **description**: a long description - **price**: required - **tax**: if the item doesn't have tax, you can omit this - **tags**: a set of unique tag strings for this item """ return item ================================================ FILE: docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Item(BaseModel): name: str description: str | None = None price: float tax: float | None = None tags: set[str] = set() @app.post( "/items/", summary="Create an item", response_description="The created item", ) async def create_item(item: Item) -> Item: """ Create an item with all the information: - **name**: each item must have a name - **description**: a long description - **price**: required - **tax**: if the item doesn't have tax, you can omit this - **tags**: a set of unique tag strings for this item """ return item ================================================ FILE: docs_src/path_operation_configuration/tutorial006_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/items/", tags=["items"]) async def read_items(): return [{"name": "Foo", "price": 42}] @app.get("/users/", tags=["users"]) async def read_users(): return [{"username": "johndoe"}] @app.get("/elements/", tags=["items"], deprecated=True) async def read_elements(): return [{"item_id": "Foo"}] ================================================ FILE: docs_src/path_params/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: docs_src/path_params/tutorial001_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/items/{item_id}") async def read_item(item_id): return {"item_id": item_id} ================================================ FILE: docs_src/path_params/tutorial002_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/items/{item_id}") async def read_item(item_id: int): return {"item_id": item_id} ================================================ FILE: docs_src/path_params/tutorial003_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/users/me") async def read_user_me(): return {"user_id": "the current user"} @app.get("/users/{user_id}") async def read_user(user_id: str): return {"user_id": user_id} ================================================ FILE: docs_src/path_params/tutorial003b_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/users") async def read_users(): return ["Rick", "Morty"] @app.get("/users") async def read_users2(): return ["Bean", "Elfo"] ================================================ FILE: docs_src/path_params/tutorial004_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/files/{file_path:path}") async def read_file(file_path: str): return {"file_path": file_path} ================================================ FILE: docs_src/path_params/tutorial005_py310.py ================================================ from enum import Enum from fastapi import FastAPI class ModelName(str, Enum): alexnet = "alexnet" resnet = "resnet" lenet = "lenet" app = FastAPI() @app.get("/models/{model_name}") async def get_model(model_name: ModelName): if model_name is ModelName.alexnet: return {"model_name": model_name, "message": "Deep Learning FTW!"} if model_name.value == "lenet": return {"model_name": model_name, "message": "LeCNN all the images"} return {"model_name": model_name, "message": "Have some residuals"} ================================================ FILE: docs_src/path_params_numeric_validations/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, Path, Query app = FastAPI() @app.get("/items/{item_id}") async def read_items( item_id: Annotated[int, Path(title="The ID of the item to get")], q: Annotated[str | None, Query(alias="item-query")] = None, ): results = {"item_id": item_id} if q: results.update({"q": q}) return results ================================================ FILE: docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, Path, Query app = FastAPI() @app.get("/items/{item_id}") async def read_items( item_id: int = Path(title="The ID of the item to get"), q: str | None = Query(default=None, alias="item-query"), ): results = {"item_id": item_id} if q: results.update({"q": q}) return results ================================================ FILE: docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, Path app = FastAPI() @app.get("/items/{item_id}") async def read_items( q: str, item_id: Annotated[int, Path(title="The ID of the item to get")] ): results = {"item_id": item_id} if q: results.update({"q": q}) return results ================================================ FILE: docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, Path app = FastAPI() @app.get("/items/{item_id}") async def read_items(q: str, item_id: int = Path(title="The ID of the item to get")): results = {"item_id": item_id} if q: results.update({"q": q}) return results ================================================ FILE: docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, Path app = FastAPI() @app.get("/items/{item_id}") async def read_items( item_id: Annotated[int, Path(title="The ID of the item to get")], q: str ): results = {"item_id": item_id} if q: results.update({"q": q}) return results ================================================ FILE: docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, Path app = FastAPI() @app.get("/items/{item_id}") async def read_items(*, item_id: int = Path(title="The ID of the item to get"), q: str): results = {"item_id": item_id} if q: results.update({"q": q}) return results ================================================ FILE: docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial004_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, Path app = FastAPI() @app.get("/items/{item_id}") async def read_items( item_id: Annotated[int, Path(title="The ID of the item to get", ge=1)], q: str ): results = {"item_id": item_id} if q: results.update({"q": q}) return results ================================================ FILE: docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial004_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, Path app = FastAPI() @app.get("/items/{item_id}") async def read_items( *, item_id: int = Path(title="The ID of the item to get", ge=1), q: str ): results = {"item_id": item_id} if q: results.update({"q": q}) return results ================================================ FILE: docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial005_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, Path app = FastAPI() @app.get("/items/{item_id}") async def read_items( item_id: Annotated[int, Path(title="The ID of the item to get", gt=0, le=1000)], q: str, ): results = {"item_id": item_id} if q: results.update({"q": q}) return results ================================================ FILE: docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial005_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, Path app = FastAPI() @app.get("/items/{item_id}") async def read_items( *, item_id: int = Path(title="The ID of the item to get", gt=0, le=1000), q: str, ): results = {"item_id": item_id} if q: results.update({"q": q}) return results ================================================ FILE: docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial006_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, Path, Query app = FastAPI() @app.get("/items/{item_id}") async def read_items( *, item_id: Annotated[int, Path(title="The ID of the item to get", ge=0, le=1000)], q: str, size: Annotated[float, Query(gt=0, lt=10.5)], ): results = {"item_id": item_id} if q: results.update({"q": q}) if size: results.update({"size": size}) return results ================================================ FILE: docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial006_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, Path, Query app = FastAPI() @app.get("/items/{item_id}") async def read_items( *, item_id: int = Path(title="The ID of the item to get", ge=0, le=1000), q: str, size: float = Query(gt=0, lt=10.5), ): results = {"item_id": item_id} if q: results.update({"q": q}) if size: results.update({"size": size}) return results ================================================ FILE: docs_src/pydantic_v1_in_v2/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial001_an_py310.py ================================================ from pydantic.v1 import BaseModel class Item(BaseModel): name: str description: str | None = None size: float ================================================ FILE: docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial002_an_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI from pydantic.v1 import BaseModel class Item(BaseModel): name: str description: str | None = None size: float app = FastAPI() @app.post("/items/") async def create_item(item: Item) -> Item: return item ================================================ FILE: docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel as BaseModelV2 from pydantic.v1 import BaseModel class Item(BaseModel): name: str description: str | None = None size: float class ItemV2(BaseModelV2): name: str description: str | None = None size: float app = FastAPI() @app.post("/items/", response_model=ItemV2) async def create_item(item: Item): return item ================================================ FILE: docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial004_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI from fastapi.temp_pydantic_v1_params import Body from pydantic.v1 import BaseModel class Item(BaseModel): name: str description: str | None = None size: float app = FastAPI() @app.post("/items/") async def create_item(item: Annotated[Item, Body(embed=True)]) -> Item: return item ================================================ FILE: docs_src/python_types/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: docs_src/python_types/tutorial001_py310.py ================================================ def get_full_name(first_name, last_name): full_name = first_name.title() + " " + last_name.title() return full_name print(get_full_name("john", "doe")) ================================================ FILE: docs_src/python_types/tutorial002_py310.py ================================================ def get_full_name(first_name: str, last_name: str): full_name = first_name.title() + " " + last_name.title() return full_name print(get_full_name("john", "doe")) ================================================ FILE: docs_src/python_types/tutorial003_py310.py ================================================ def get_name_with_age(name: str, age: int): name_with_age = name + " is this old: " + age return name_with_age ================================================ FILE: docs_src/python_types/tutorial004_py310.py ================================================ def get_name_with_age(name: str, age: int): name_with_age = name + " is this old: " + str(age) return name_with_age ================================================ FILE: docs_src/python_types/tutorial005_py310.py ================================================ def get_items(item_a: str, item_b: int, item_c: float, item_d: bool, item_e: bytes): return item_a, item_b, item_c, item_d, item_e ================================================ FILE: docs_src/python_types/tutorial006_py310.py ================================================ def process_items(items: list[str]): for item in items: print(item) ================================================ FILE: docs_src/python_types/tutorial007_py310.py ================================================ def process_items(items_t: tuple[int, int, str], items_s: set[bytes]): return items_t, items_s ================================================ FILE: docs_src/python_types/tutorial008_py310.py ================================================ def process_items(prices: dict[str, float]): for item_name, item_price in prices.items(): print(item_name) print(item_price) ================================================ FILE: docs_src/python_types/tutorial008b_py310.py ================================================ def process_item(item: int | str): print(item) ================================================ FILE: docs_src/python_types/tutorial009_py310.py ================================================ def say_hi(name: str | None = None): if name is not None: print(f"Hey {name}!") else: print("Hello World") ================================================ FILE: docs_src/python_types/tutorial010_py310.py ================================================ class Person: def __init__(self, name: str): self.name = name def get_person_name(one_person: Person): return one_person.name ================================================ FILE: docs_src/python_types/tutorial011_py310.py ================================================ from datetime import datetime from pydantic import BaseModel class User(BaseModel): id: int name: str = "John Doe" signup_ts: datetime | None = None friends: list[int] = [] external_data = { "id": "123", "signup_ts": "2017-06-01 12:22", "friends": [1, "2", b"3"], } user = User(**external_data) print(user) # > User id=123 name='John Doe' signup_ts=datetime.datetime(2017, 6, 1, 12, 22) friends=[1, 2, 3] print(user.id) # > 123 ================================================ FILE: docs_src/python_types/tutorial013_py310.py ================================================ from typing import Annotated def say_hello(name: Annotated[str, "this is just metadata"]) -> str: return f"Hello {name}" ================================================ FILE: docs_src/query_param_models/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated, Literal from fastapi import FastAPI, Query from pydantic import BaseModel, Field app = FastAPI() class FilterParams(BaseModel): limit: int = Field(100, gt=0, le=100) offset: int = Field(0, ge=0) order_by: Literal["created_at", "updated_at"] = "created_at" tags: list[str] = [] @app.get("/items/") async def read_items(filter_query: Annotated[FilterParams, Query()]): return filter_query ================================================ FILE: docs_src/query_param_models/tutorial001_py310.py ================================================ from typing import Literal from fastapi import FastAPI, Query from pydantic import BaseModel, Field app = FastAPI() class FilterParams(BaseModel): limit: int = Field(100, gt=0, le=100) offset: int = Field(0, ge=0) order_by: Literal["created_at", "updated_at"] = "created_at" tags: list[str] = [] @app.get("/items/") async def read_items(filter_query: FilterParams = Query()): return filter_query ================================================ FILE: docs_src/query_param_models/tutorial002_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated, Literal from fastapi import FastAPI, Query from pydantic import BaseModel, Field app = FastAPI() class FilterParams(BaseModel): model_config = {"extra": "forbid"} limit: int = Field(100, gt=0, le=100) offset: int = Field(0, ge=0) order_by: Literal["created_at", "updated_at"] = "created_at" tags: list[str] = [] @app.get("/items/") async def read_items(filter_query: Annotated[FilterParams, Query()]): return filter_query ================================================ FILE: docs_src/query_param_models/tutorial002_py310.py ================================================ from typing import Literal from fastapi import FastAPI, Query from pydantic import BaseModel, Field app = FastAPI() class FilterParams(BaseModel): model_config = {"extra": "forbid"} limit: int = Field(100, gt=0, le=100) offset: int = Field(0, ge=0) order_by: Literal["created_at", "updated_at"] = "created_at" tags: list[str] = [] @app.get("/items/") async def read_items(filter_query: FilterParams = Query()): return filter_query ================================================ FILE: docs_src/query_params/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: docs_src/query_params/tutorial001_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI app = FastAPI() fake_items_db = [{"item_name": "Foo"}, {"item_name": "Bar"}, {"item_name": "Baz"}] @app.get("/items/") async def read_item(skip: int = 0, limit: int = 10): return fake_items_db[skip : skip + limit] ================================================ FILE: docs_src/query_params/tutorial002_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/items/{item_id}") async def read_item(item_id: str, q: str | None = None): if q: return {"item_id": item_id, "q": q} return {"item_id": item_id} ================================================ FILE: docs_src/query_params/tutorial003_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/items/{item_id}") async def read_item(item_id: str, q: str | None = None, short: bool = False): item = {"item_id": item_id} if q: item.update({"q": q}) if not short: item.update( {"description": "This is an amazing item that has a long description"} ) return item ================================================ FILE: docs_src/query_params/tutorial004_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/users/{user_id}/items/{item_id}") async def read_user_item( user_id: int, item_id: str, q: str | None = None, short: bool = False ): item = {"item_id": item_id, "owner_id": user_id} if q: item.update({"q": q}) if not short: item.update( {"description": "This is an amazing item that has a long description"} ) return item ================================================ FILE: docs_src/query_params/tutorial005_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/items/{item_id}") async def read_user_item(item_id: str, needy: str): item = {"item_id": item_id, "needy": needy} return item ================================================ FILE: docs_src/query_params/tutorial006_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/items/{item_id}") async def read_user_item( item_id: str, needy: str, skip: int = 0, limit: int | None = None ): item = {"item_id": item_id, "needy": needy, "skip": skip, "limit": limit} return item ================================================ FILE: docs_src/query_params_str_validations/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: docs_src/query_params_str_validations/tutorial001_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items(q: str | None = None): results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]} if q: results.update({"q": q}) return results ================================================ FILE: docs_src/query_params_str_validations/tutorial002_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, Query app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items(q: Annotated[str | None, Query(max_length=50)] = None): results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]} if q: results.update({"q": q}) return results ================================================ FILE: docs_src/query_params_str_validations/tutorial002_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, Query app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items(q: str | None = Query(default=None, max_length=50)): results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]} if q: results.update({"q": q}) return results ================================================ FILE: docs_src/query_params_str_validations/tutorial003_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, Query app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items( q: Annotated[str | None, Query(min_length=3, max_length=50)] = None, ): results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]} if q: results.update({"q": q}) return results ================================================ FILE: docs_src/query_params_str_validations/tutorial003_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, Query app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items(q: str | None = Query(default=None, min_length=3, max_length=50)): results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]} if q: results.update({"q": q}) return results ================================================ FILE: docs_src/query_params_str_validations/tutorial004_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, Query app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items( q: Annotated[ str | None, Query(min_length=3, max_length=50, pattern="^fixedquery$") ] = None, ): results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]} if q: results.update({"q": q}) return results ================================================ FILE: docs_src/query_params_str_validations/tutorial004_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, Query app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items( q: str | None = Query( default=None, min_length=3, max_length=50, pattern="^fixedquery$" ), ): results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]} if q: results.update({"q": q}) return results ================================================ FILE: docs_src/query_params_str_validations/tutorial005_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, Query app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items(q: Annotated[str, Query(min_length=3)] = "fixedquery"): results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]} if q: results.update({"q": q}) return results ================================================ FILE: docs_src/query_params_str_validations/tutorial005_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, Query app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items(q: str = Query(default="fixedquery", min_length=3)): results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]} if q: results.update({"q": q}) return results ================================================ FILE: docs_src/query_params_str_validations/tutorial006_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, Query app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items(q: Annotated[str, Query(min_length=3)]): results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]} if q: results.update({"q": q}) return results ================================================ FILE: docs_src/query_params_str_validations/tutorial006_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, Query app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items(q: str = Query(min_length=3)): results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]} if q: results.update({"q": q}) return results ================================================ FILE: docs_src/query_params_str_validations/tutorial006c_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, Query app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items(q: Annotated[str | None, Query(min_length=3)]): results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]} if q: results.update({"q": q}) return results ================================================ FILE: docs_src/query_params_str_validations/tutorial006c_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, Query app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items(q: str | None = Query(min_length=3)): results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]} if q: results.update({"q": q}) return results ================================================ FILE: docs_src/query_params_str_validations/tutorial007_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, Query app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items( q: Annotated[str | None, Query(title="Query string", min_length=3)] = None, ): results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]} if q: results.update({"q": q}) return results ================================================ FILE: docs_src/query_params_str_validations/tutorial007_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, Query app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items( q: str | None = Query(default=None, title="Query string", min_length=3), ): results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]} if q: results.update({"q": q}) return results ================================================ FILE: docs_src/query_params_str_validations/tutorial008_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, Query app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items( q: Annotated[ str | None, Query( title="Query string", description="Query string for the items to search in the database that have a good match", min_length=3, ), ] = None, ): results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]} if q: results.update({"q": q}) return results ================================================ FILE: docs_src/query_params_str_validations/tutorial008_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, Query app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items( q: str | None = Query( default=None, title="Query string", description="Query string for the items to search in the database that have a good match", min_length=3, ), ): results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]} if q: results.update({"q": q}) return results ================================================ FILE: docs_src/query_params_str_validations/tutorial009_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, Query app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items(q: Annotated[str | None, Query(alias="item-query")] = None): results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]} if q: results.update({"q": q}) return results ================================================ FILE: docs_src/query_params_str_validations/tutorial009_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, Query app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items(q: str | None = Query(default=None, alias="item-query")): results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]} if q: results.update({"q": q}) return results ================================================ FILE: docs_src/query_params_str_validations/tutorial010_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, Query app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items( q: Annotated[ str | None, Query( alias="item-query", title="Query string", description="Query string for the items to search in the database that have a good match", min_length=3, max_length=50, pattern="^fixedquery$", deprecated=True, ), ] = None, ): results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]} if q: results.update({"q": q}) return results ================================================ FILE: docs_src/query_params_str_validations/tutorial010_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, Query app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items( q: str | None = Query( default=None, alias="item-query", title="Query string", description="Query string for the items to search in the database that have a good match", min_length=3, max_length=50, pattern="^fixedquery$", deprecated=True, ), ): results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]} if q: results.update({"q": q}) return results ================================================ FILE: docs_src/query_params_str_validations/tutorial011_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, Query app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items(q: Annotated[list[str] | None, Query()] = None): query_items = {"q": q} return query_items ================================================ FILE: docs_src/query_params_str_validations/tutorial011_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, Query app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items(q: list[str] | None = Query(default=None)): query_items = {"q": q} return query_items ================================================ FILE: docs_src/query_params_str_validations/tutorial012_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, Query app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items(q: Annotated[list[str], Query()] = ["foo", "bar"]): query_items = {"q": q} return query_items ================================================ FILE: docs_src/query_params_str_validations/tutorial012_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, Query app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items(q: list[str] = Query(default=["foo", "bar"])): query_items = {"q": q} return query_items ================================================ FILE: docs_src/query_params_str_validations/tutorial013_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, Query app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items(q: Annotated[list, Query()] = []): query_items = {"q": q} return query_items ================================================ FILE: docs_src/query_params_str_validations/tutorial013_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, Query app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items(q: list = Query(default=[])): query_items = {"q": q} return query_items ================================================ FILE: docs_src/query_params_str_validations/tutorial014_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, Query app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items( hidden_query: Annotated[str | None, Query(include_in_schema=False)] = None, ): if hidden_query: return {"hidden_query": hidden_query} else: return {"hidden_query": "Not found"} ================================================ FILE: docs_src/query_params_str_validations/tutorial014_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, Query app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items( hidden_query: str | None = Query(default=None, include_in_schema=False), ): if hidden_query: return {"hidden_query": hidden_query} else: return {"hidden_query": "Not found"} ================================================ FILE: docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ================================================ import random from typing import Annotated from fastapi import FastAPI from pydantic import AfterValidator app = FastAPI() data = { "isbn-9781529046137": "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy", "imdb-tt0371724": "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy", "isbn-9781439512982": "Isaac Asimov: The Complete Stories, Vol. 2", } def check_valid_id(id: str): if not id.startswith(("isbn-", "imdb-")): raise ValueError('Invalid ID format, it must start with "isbn-" or "imdb-"') return id @app.get("/items/") async def read_items( id: Annotated[str | None, AfterValidator(check_valid_id)] = None, ): if id: item = data.get(id) else: id, item = random.choice(list(data.items())) return {"id": id, "name": item} ================================================ FILE: docs_src/request_files/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: docs_src/request_files/tutorial001_02_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, File, UploadFile app = FastAPI() @app.post("/files/") async def create_file(file: Annotated[bytes | None, File()] = None): if not file: return {"message": "No file sent"} else: return {"file_size": len(file)} @app.post("/uploadfile/") async def create_upload_file(file: UploadFile | None = None): if not file: return {"message": "No upload file sent"} else: return {"filename": file.filename} ================================================ FILE: docs_src/request_files/tutorial001_02_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, File, UploadFile app = FastAPI() @app.post("/files/") async def create_file(file: bytes | None = File(default=None)): if not file: return {"message": "No file sent"} else: return {"file_size": len(file)} @app.post("/uploadfile/") async def create_upload_file(file: UploadFile | None = None): if not file: return {"message": "No upload file sent"} else: return {"filename": file.filename} ================================================ FILE: docs_src/request_files/tutorial001_03_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, File, UploadFile app = FastAPI() @app.post("/files/") async def create_file(file: Annotated[bytes, File(description="A file read as bytes")]): return {"file_size": len(file)} @app.post("/uploadfile/") async def create_upload_file( file: Annotated[UploadFile, File(description="A file read as UploadFile")], ): return {"filename": file.filename} ================================================ FILE: docs_src/request_files/tutorial001_03_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, File, UploadFile app = FastAPI() @app.post("/files/") async def create_file(file: bytes = File(description="A file read as bytes")): return {"file_size": len(file)} @app.post("/uploadfile/") async def create_upload_file( file: UploadFile = File(description="A file read as UploadFile"), ): return {"filename": file.filename} ================================================ FILE: docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, File, UploadFile app = FastAPI() @app.post("/files/") async def create_file(file: Annotated[bytes, File()]): return {"file_size": len(file)} @app.post("/uploadfile/") async def create_upload_file(file: UploadFile): return {"filename": file.filename} ================================================ FILE: docs_src/request_files/tutorial001_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, File, UploadFile app = FastAPI() @app.post("/files/") async def create_file(file: bytes = File()): return {"file_size": len(file)} @app.post("/uploadfile/") async def create_upload_file(file: UploadFile): return {"filename": file.filename} ================================================ FILE: docs_src/request_files/tutorial002_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, File, UploadFile from fastapi.responses import HTMLResponse app = FastAPI() @app.post("/files/") async def create_files(files: Annotated[list[bytes], File()]): return {"file_sizes": [len(file) for file in files]} @app.post("/uploadfiles/") async def create_upload_files(files: list[UploadFile]): return {"filenames": [file.filename for file in files]} @app.get("/") async def main(): content = """ """ return HTMLResponse(content=content) ================================================ FILE: docs_src/request_files/tutorial002_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, File, UploadFile from fastapi.responses import HTMLResponse app = FastAPI() @app.post("/files/") async def create_files(files: list[bytes] = File()): return {"file_sizes": [len(file) for file in files]} @app.post("/uploadfiles/") async def create_upload_files(files: list[UploadFile]): return {"filenames": [file.filename for file in files]} @app.get("/") async def main(): content = """ """ return HTMLResponse(content=content) ================================================ FILE: docs_src/request_files/tutorial003_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, File, UploadFile from fastapi.responses import HTMLResponse app = FastAPI() @app.post("/files/") async def create_files( files: Annotated[list[bytes], File(description="Multiple files as bytes")], ): return {"file_sizes": [len(file) for file in files]} @app.post("/uploadfiles/") async def create_upload_files( files: Annotated[ list[UploadFile], File(description="Multiple files as UploadFile") ], ): return {"filenames": [file.filename for file in files]} @app.get("/") async def main(): content = """ """ return HTMLResponse(content=content) ================================================ FILE: docs_src/request_files/tutorial003_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, File, UploadFile from fastapi.responses import HTMLResponse app = FastAPI() @app.post("/files/") async def create_files( files: list[bytes] = File(description="Multiple files as bytes"), ): return {"file_sizes": [len(file) for file in files]} @app.post("/uploadfiles/") async def create_upload_files( files: list[UploadFile] = File(description="Multiple files as UploadFile"), ): return {"filenames": [file.filename for file in files]} @app.get("/") async def main(): content = """ """ return HTMLResponse(content=content) ================================================ FILE: docs_src/request_form_models/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, Form from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class FormData(BaseModel): username: str password: str @app.post("/login/") async def login(data: Annotated[FormData, Form()]): return data ================================================ FILE: docs_src/request_form_models/tutorial001_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, Form from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class FormData(BaseModel): username: str password: str @app.post("/login/") async def login(data: FormData = Form()): return data ================================================ FILE: docs_src/request_form_models/tutorial002_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, Form from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class FormData(BaseModel): username: str password: str model_config = {"extra": "forbid"} @app.post("/login/") async def login(data: Annotated[FormData, Form()]): return data ================================================ FILE: docs_src/request_form_models/tutorial002_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, Form from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class FormData(BaseModel): username: str password: str model_config = {"extra": "forbid"} @app.post("/login/") async def login(data: FormData = Form()): return data ================================================ FILE: docs_src/request_forms/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: docs_src/request_forms/tutorial001_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, Form app = FastAPI() @app.post("/login/") async def login(username: Annotated[str, Form()], password: Annotated[str, Form()]): return {"username": username} ================================================ FILE: docs_src/request_forms/tutorial001_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, Form app = FastAPI() @app.post("/login/") async def login(username: str = Form(), password: str = Form()): return {"username": username} ================================================ FILE: docs_src/request_forms_and_files/__init__.py ================================================ ================================================ FILE: docs_src/request_forms_and_files/tutorial001_an_py310.py ================================================ from typing import Annotated from fastapi import FastAPI, File, Form, UploadFile app = FastAPI() @app.post("/files/") async def create_file( file: Annotated[bytes, File()], fileb: Annotated[UploadFile, File()], token: Annotated[str, Form()], ): return { "file_size": len(file), "token": token, "fileb_content_type": fileb.content_type, } ================================================ FILE: docs_src/request_forms_and_files/tutorial001_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, File, Form, UploadFile app = FastAPI() @app.post("/files/") async def create_file( file: bytes = File(), fileb: UploadFile = File(), 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================================================ FILE: docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py ================================================ from datetime import datetime from fastapi import FastAPI from fastapi.encoders import jsonable_encoder from fastapi.responses import JSONResponse from pydantic import BaseModel class Item(BaseModel): title: str timestamp: datetime description: str | None = None app = FastAPI() @app.put("/items/{id}") def update_item(id: str, item: Item): json_compatible_item_data = jsonable_encoder(item) return JSONResponse(content=json_compatible_item_data) ================================================ FILE: docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py ================================================ from fastapi import FastAPI, Response app = FastAPI() @app.get("/legacy/") def get_legacy_data(): data = """