生成客户端
因为 FastAPI 是基于OpenAPI规范的,自然您可以使用许多相匹配的工具,包括自动生成API文档 (由 Swagger UI 提供)。
一个不太明显而又特别的优势是,你可以为你的API针对不同的编程语言来生成客户端(有时候被叫做 SDKs )。
OpenAPI 客户端生成
有许多工具可以从OpenAPI生成客户端。
一个常见的工具是 OpenAPI Generator。
如果您正在开发前端,一个非常有趣的替代方案是 openapi-typescript-codegen。
生成一个 TypeScript 前端客户端
让我们从一个简单的 FastAPI 应用开始:
Python 3.9+Python 3.8+
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},
]
from typing import List
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},
]
请注意,路径操作 定义了他们所用于请求数据和回应数据的模型,所使用的模型是Item
和 ResponseMessage
。
API 文档
如果您访问API文档,您将看到它具有在请求中发送和在响应中接收数据的模式(schemas):
您可以看到这些模式,因为它们是用程序中的模型声明的。
那些信息可以在应用的 OpenAPI模式 被找到,然后显示在API文档中(通过Swagger UI)。
OpenAPI中所包含的模型里有相同的信息可以用于 生成客户端代码。
生成一个TypeScript 客户端
现在我们有了带有模型的应用,我们可以为前端生成客户端代码。
安装 openapi-typescript-codegen
您可以使用以下工具在前端代码中安装 openapi-typescript-codegen
:
$ npm install openapi-typescript-codegen --save-dev
---> 100%
生成客户端代码
要生成客户端代码,您可以使用现在将要安装的命令行应用程序 openapi
。
因为它安装在本地项目中,所以您可能无法直接使用此命令,但您可以将其放在 package.json
文件中。
它可能看起来是这样的:
{
"name": "frontend-app",
"version": "1.0.0",
"description": "",
"main": "index.js",
"scripts": {
"generate-client": "openapi --input http://localhost:8000/openapi.json --output ./src/client --client axios"
},
"author": "",
"license": "",
"devDependencies": {
"openapi-typescript-codegen": "^0.20.1",
"typescript": "^4.6.2"
}
}
在这里添加 NPM generate-client
脚本后,您可以使用以下命令运行它:
$ npm run generate-client
frontend-app@1.0.0 generate-client /home/user/code/frontend-app
> openapi --input http://localhost:8000/openapi.json --output ./src/client --client axios
此命令将在 ./src/client
中生成代码,并将在其内部使用 axios
(前端HTTP库)。
尝试客户端代码
现在您可以导入并使用客户端代码,它可能看起来像这样,请注意,您可以为这些方法使用自动补全:
您还将自动补全要发送的数据:
Tip
请注意, name
和 price
的自动补全,是通过其在Item
模型(FastAPI)中的定义实现的。
如果发送的数据字段不符,你也会看到编辑器的错误提示:
响应(response)对象也拥有自动补全:
带有标签的 FastAPI 应用
在许多情况下,你的FastAPI应用程序会更复杂,你可能会使用标签来分隔不同组的路径操作(path operations)。
例如,您可以有一个用 items
的部分和另一个用于 users
的部分,它们可以用标签来分隔:
Python 3.9+Python 3.8+
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"}
from typing import List
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"}
生成带有标签的 TypeScript 客户端
如果您使用标签为FastAPI应用生成客户端,它通常也会根据标签分割客户端代码。
通过这种方式,您将能够为客户端代码进行正确地排序和分组:
在这个案例中,您有:
ItemsService
UsersService
客户端方法名称
现在生成的方法名像 createItemItemsPost
看起来不太简洁:
ItemsService.createItemItemsPost({name: "Plumbus", price: 5})
…这是因为客户端生成器为每个 路径操作 使用OpenAPI的内部 操作 ID(operation ID)。
OpenAPI要求每个操作 ID 在所有 路径操作 中都是唯一的,因此 FastAPI 使用函数名、路径和HTTP方法/操作来生成此操作ID,因为这样可以确保这些操作 ID 是唯一的。
但接下来我会告诉你如何改进。 🤓
自定义操作ID和更好的方法名
您可以修改这些操作ID的生成方式,以使其更简洁,并在客户端中具有更简洁的方法名称。
在这种情况下,您必须确保每个操作ID在其他方面是唯一的。
例如,您可以确保每个路径操作都有一个标签,然后根据标签和路径操作名称(函数名)来生成操作ID。
自定义生成唯一ID函数
FastAPI为每个路径操作使用一个唯一ID,它用于操作ID,也用于任何所需自定义模型的名称,用于请求或响应。
你可以自定义该函数。它接受一个 APIRoute
对象作为输入,并输出一个字符串。
例如,以下是一个示例,它使用第一个标签(你可能只有一个标签)和路径操作名称(函数名)。
然后,你可以将这个自定义函数作为 generate_unique_id_function
参数传递给 FastAPI:
Python 3.9+Python 3.8+
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"}
from typing import List
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"}
使用自定义操作ID生成TypeScript客户端
现在,如果你再次生成客户端,你会发现它具有改善的方法名称:
正如你所见,现在方法名称中只包含标签和函数名,不再包含URL路径和HTTP操作的信息。
预处理用于客户端生成器的OpenAPI规范
生成的代码仍然存在一些重复的信息。
我们已经知道该方法与 items 相关,因为它在 ItemsService
中(从标签中获取),但方法名中仍然有标签名作为前缀。😕
一般情况下对于OpenAPI,我们可能仍然希望保留它,因为这将确保操作ID是唯一的。
但对于生成的客户端,我们可以在生成客户端之前修改 OpenAPI 操作ID,以使方法名称更加美观和简洁。
我们可以将 OpenAPI JSON 下载到一个名为openapi.json
的文件中,然后使用以下脚本删除此前缀的标签:
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))
通过这样做,操作ID将从类似于 items-get_items
的名称重命名为 get_items
,这样客户端生成器就可以生成更简洁的方法名称。
使用预处理的OpenAPI生成TypeScript客户端
现在,由于最终结果保存在文件openapi.json中,你可以修改 package.json 文件以使用此本地文件,例如:
{
"name": "frontend-app",
"version": "1.0.0",
"description": "",
"main": "index.js",
"scripts": {
"generate-client": "openapi --input ./openapi.json --output ./src/client --client axios"
},
"author": "",
"license": "",
"devDependencies": {
"openapi-typescript-codegen": "^0.20.1",
"typescript": "^4.6.2"
}
}
生成新的客户端之后,你现在将拥有清晰的方法名称,具备自动补全、错误提示等功能:
优点
当使用自动生成的客户端时,你将获得以下的自动补全功能:
- 方法。
- 请求体中的数据、查询参数等。
- 响应数据。
你还将获得针对所有内容的错误提示。
每当你更新后端代码并重新生成前端代码时,新的路径操作将作为方法可用,旧的方法将被删除,并且其他任何更改将反映在生成的代码中。 🤓
这也意味着如果有任何更改,它将自动反映在客户端代码中。如果你构建客户端,在使用的数据上存在不匹配时,它将报错。
因此,你将在开发周期的早期检测到许多错误,而不必等待错误在生产环境中向最终用户展示,然后尝试调试问题所在。 ✨