FastAPI教程 子依赖项
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
下列代码创建了第一层依赖项:
from typing import Optional
from fastapi import Cookie, Depends, FastAPI
app = FastAPI()
def query_extractor(q: Optional[str] = None):
return q
def query_or_cookie_extractor(
q: str = Depends(query_extractor), last_query: Optional[str] = Cookie(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}
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
接下来,创建另一个依赖项函数,并同时用该依赖项自身再声明一个依赖项(所以这也是一个「依赖项」):
from typing import Optional
from fastapi import Cookie, Depends, FastAPI
app = FastAPI()
def query_extractor(q: Optional[str] = None):
return q
def query_or_cookie_extractor(
q: str = Depends(query_extractor), last_query: Optional[str] = Cookie(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}
这里重点说明一下声明的参数:
- 尽管该函数自身是依赖项,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
接下来,就可以使用依赖项:
from typing import Optional
from fastapi import Cookie, Depends, FastAPI
app = FastAPI()
def query_extractor(q: Optional[str] = None):
return q
def query_or_cookie_extractor(
q: str = Depends(query_extractor), last_query: Optional[str] = Cookie(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}
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。
多次使用同一个依赖项
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 :
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
return {"fresh_value": fresh_value}
小结
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。
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。