企业官网建设流程全解析

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1) * size db_readings db.query(DBSensorReading).filter_by(sensor_uidsensor_uid).offset(offset).limit(size).all() # 将ORM对象列表转换为响应模型列表 # 注意这里需要手动转换列表因为直接返回元信息不足 reading_responses [SensorReadingResponse.from_orm(r) for r in db_readings] return PaginatedResponse.create( itemsreading_responses, totaltotal, pagepage, sizesize )二、 进阶直接操纵响应对象当默认的JSON响应无法满足需求时我们需要直接与Response对象交互。2.1 自定义状态码、头部与Cookiesfrom fastapi import Response from fastapi.responses import JSONResponse app.post(/sensors/{sensor_uid}/calibration, status_code202) # 默认状态码 async def trigger_calibration( sensor_uid: str, response: Response, # 注入Response对象 db: Session Depends(get_db) ): # 模拟一个异步校准任务 task_id str(uuid.uuid4()) background_tasks.add_task(run_calibration, sensor_uid, task_id) # 1. 自定义响应头如返回任务位置 response.headers[X-Task-Id] task_id response.headers[Location] f/tasks/{task_id} # 2. 设置Cookies response.set_cookie(keylast_sensor_touched, valuesensor_uid, max_age600) # 3. 返回一个简单的JSON体但状态码已在装饰器中设为202 return {message: Calibration accepted, task_id: task_id, check_status_at: f/tasks/{task_id}} # 或者更直接地使用 JSONResponse app.get(/tasks/{task_id}) async def get_task_status(task_id: str): status get_task_status_from_backend(task_id) if status PENDING: # 直接返回一个配置好的JSONResponse实例 return JSONResponse( status_code202, content{status: status}, headers{Retry-After: 5} ) elif status SUCCESS: return {status: status, result: get_task_result(task_id)} else: return JSONResponse( status_code500, content{status: FAILED, error: Calibration process failed.} )2.2 流式响应StreamingResponse与服务器发送事件SSE对于实时传感器数据流或大文件下载流式响应至关重要。import asyncio from fastapi.responses import StreamingResponse import json # 模拟一个无限生成传感器数据流的生成器 (基于种子1766188800066的伪随机序列) async def generate_sensor_stream(sensor_uid: str, start_value: float 17661888.00066): import random # 使用随机种子初始化确保演示可重现 random.seed(1766188800066) value start_value while True: # 模拟数据波动 value random.uniform(-1, 1) yield fdata: {json.dumps({sensor: sensor_uid, value: round(value, 4), ts: datetime.utcnow().isoformat()})}\n\n await asyncio.sleep(1) # 每秒推送一次 app.get(/sensors/{sensor_uid}/stream) async def stream_sensor_data(sensor_uid: str): 服务器发送事件Server-Sent Events端点 return StreamingResponse( generate_sensor_stream(sensor_uid), media_typetext/event-stream, # SSE的特定媒体类型 headers{ Cache-Control: no-cache, Connection: keep-alive, X-Accel-Buffering: no # 对Nginx代理的重要设置 } ) # 大文件下载示例 app.get(/sensors/{sensor_uid}/export) async def export_sensor_data(sensor_uid: str, db: Session Depends(get_db)): def iterfile(): # 首行CSV头部 yield timestamp,value\n # 模拟从数据库分批读取大量数据 chunk_size 1000 offset 0 while True: readings db.query(DBSensorReading).filter_by(sensor_uidsensor_uid).offset(offset).limit(chunk_size).all() if not readings: break for r in readings: yield f{r.timestamp.isoformat()},{r.raw_value}\n offset chunk_size # 设置Content-Disposition头触发浏览器下载 headers { Content-Disposition: fattachment; filename{sensor_uid}_readings.csv } return StreamingResponse(iterfile(), media_typetext/csv, headersheaders)三、 性能与灵活性响应模型序列化优化默认的JSON序列化jsonable_encoder可能成为性能瓶颈尤其是对于复杂或大型对象。3.1 使用定制序列化函数from fastapi.encoders import jsonable_encoder import orjson # 一个更快的JSON库 from pydantic.json import pydantic_encoder def fast_jsonable_encoder(obj, **kwargs): # 针对特定类型进行优化例如 datetime, Decimal, ORM对象 if isinstance(obj, datetime): return obj.isoformat() # 默认使用Pydantic的编码器但可以绕过jsonable_encoder的递归检查 try: return orjson.loads(orjson.dumps(obj, defaultpydantic_encoder)) except: # 降级方案 return jsonable_encoder(obj, **kwargs) app.get(/optimized/readings) async def get_optimized_readings(sensor_uid: str, use_optimized: bool False): readings fetch_complex_readings(sensor_uid) # 返回复杂嵌套对象 if use_optimized: # 手动序列化并返回一个自定义的Response json_str orjson.dumps(readings, defaultfast_jsonable_encoder).decode() return Response(contentjson_str, media_typeapplication/json) # 默认方式 return readings3.2 在依赖项中修改响应依赖项不仅可以处理请求也能预处理响应。from fastapi import Request from typing import Callable async def add_processed_time_header(request: Request, call_next: Callable): from time import time start_time time() response await call_next(request) process_time time() - start_time response.headers[X-Process-Time-MS] f{process_time * 1000:.2f} # 可以在这里压缩响应、添加安全头等 return response app.middleware(http)(add_processed_time_header)四、 异常处理与自定义错误响应统一的错误响应格式是专业API的标志。from fastapi import HTTPException, Request from fastapi.responses import JSONResponse from fastapi.exceptions import RequestValidationError from pydantic import ValidationError class BusinessException(HTTPException): def __init__(self, code: str, message: str, detail: dict None): super().__init__( status_code400, # 或根据code映射其他状态码 detail{ error: { code: code, message: message, **(detail or {}) } } ) app.exception_handler(BusinessException) async def business_exception_handler(request: Request, exc: BusinessException): # 业务异常返回结构化的错误信息 return JSONResponse( status_codeexc.status_code, contentexc.detail, ) app.exception_handler(RequestValidationError) async def validation_exception_handler(request: Request, exc: RequestValidationError): # 重写验证错误格式使其更符合公司规范 formatted_errors [] for err in exc.errors(): loc - .join(str(l) for l in err[loc]) formatted_errors.append({ field: loc, message: err[msg], type: err[type] }) return JSONResponse( status_code422, content{ error: { code: VALIDATION_FAILED, message: Input validation error, details: formatted_errors } }, ) # 在路径操作中使用 app.post(/complex-sensor-config) async def set_complex_config(config: dict): if config.get(sampling_rate, 0) 1000: # 抛出业务异常而非通用HTTPException raise BusinessException( codeSAMPLING_RATE_TOO_HIGH, messageSampling rate cannot exceed 1000 Hz for this sensor type., detail{max_allowed: 1000, provided: config.get(sampling_rate)} ) # ... 正常逻辑五、 总结构建健壮的响应策略FastAPI的响应处理是一个分层体系声明层response_model通过Pydantic模型定义契约实现自动序列化、校验和文档生成。这是类型安全的基础。控制层Response对象直接操作状态码、头部、Cookies和媒体类型处理流式传输和自定义响应逻辑。这是灵活性的关键。优化层序列化、中间件、依赖项通过定制编码器、利用中间件添加全局头、在依赖项中预处理等手段优化性能和安全。这是生产就绪的保障。容错层异常处理器统一处理验证错误、业务异常和系统错误提供一致且友好的错误体验。这是API专业度的体现。通过深入理解和组合运用这些层次开发者可以构建出不仅正确无误而且高效、灵活、可维护且用户体验卓越的Web API。FastAPI在此提供的不是一条单行道而是一个功能齐全的工具箱等待您去发掘其