FastAPI 解析 Python Requests 的查询参数
在网络编程中，HTTP 请求和响应是最基本的交互模式之一。Python 中有许多库可以处理这些请求，其中最常用的之一是 requests。同时，FastAPI 是一个现代的、快速（高性能）的 Web 框架，用于构建 API。今天，我们将探讨如何使用 FastAPI 解析通过 Python 的 requests 库发送的查询参数。
查询参数概述
查询参数是 URL 中的部分，用于向服务器传递额外信息。通常，它们以键值对的形式附加在 URL 的末尾，格式如下：
在这个 URL 中，name 和 price 是查询参数。解析这些参数对 API 的功能至关重要。
使用 FastAPI 解析查询参数
FastAPI 允许我们轻松地获取和处理查询参数。以下是一个简单的示例，展示了如何使用 FastAPI 创建一个 API 来接收查询参数。
创建 FastAPI 应用
首先，我们需要安装 FastAPI 和一个 ASGI 服务器（例如 Uvicorn）：
pip install fastapi uvicorn
然后，我们可以创建一个简单的 FastAPI 应用，来处理查询参数。
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/items/")
async def read_items(name: str = None, price: int = None):
return {"name": name, "price": price}
在上面的代码中，我们创建了一个 GET 路由 /items/ ，它具有两个查询参数：name 和 price。如果请求的 URL 包含这些查询参数，它们将被自动解析并传递给 read_items 函数。
使用 Python requests 发送查询参数
现在，我们可以使用 Python 的 requests 库来请求这个 API，并发送查询参数。
import requests
response = requests.get("http://localhost:8000/items/", params={"name": "example", "price": 10})
print(response.json())
在这个示例中，我们发送一个 GET 请求到我们的 FastAPI 应用，并附加了两个查询参数。params 字典中的键值对会被转换为 URL 查询参数。
可视化状态图
在整个交互过程中，我们可以使用状态图来可视化这个过程。下面的状态图展示了从发送请求到接收响应的过程。
stateDiagram
[*] --> SendingRequest
SendingRequest --> ReceivingResponse
ReceivingResponse --> [*]
处理缺失的查询参数
在某些情况下，查询参数可能会缺失。我们可以为这些参数提供默认值，或者使用条件逻辑来处理。
@app.get("/items/")
async def read_items(name: str = "Unknown", price: int = 0):
return {"name": name, "price": price}
在上面的代码中，我们为 name 提供了一个默认值 "Unknown"，为 price 提供了一个默认值 0。在客户端发起请求但未提供这些参数时，我们将会收到这些默认值。
表格总结查询参数
| 参数名 | 数据类型 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|---|
| name | str | "Unknown" | 商品名称 |
| price | int | 商品价格 |
结尾
通过上面的介绍，我们成功地展示了如何使用 FastAPI 解析 Python requests 库发送的查询参数。我们首先创建了一个简单的 API，然后演示了如何发起请求，最后通过状态图和表格进一步整理了相关信息。这种结合了现代 Web 框架和标准 HTTP 库的使用方式，使得开发 RESTful API 变得更加直观和简单。
希望这篇文章对你理解 FastAPI 和查询参数的处理有一定帮助。如果你有更多的疑问，欢迎随时提问！
