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10分钟,带你用Python构建RESTful API 服务

Python部落 1171

前言:

如今各位老铁们对“python调用api接口获取数据”可能比较注重,大家都需要剖析一些“python调用api接口获取数据”的相关资讯。那么小编也在网上搜集了一些关于“python调用api接口获取数据””的相关文章,希望姐妹们能喜欢,我们一起来学习一下吧!

1. 前言

上一篇文章,介绍了使用 Java + Spring Boot + MyBatis 构建 RESTful API 的详细步骤;很多小伙伴表示,更愿意用 Python 编写 RESTful API 服务,希望我能写一下

本篇将以 Python 开始介绍搭建 RESTful API 的流程 ,使用的技术栈是:Flask + flask-restful + flasgger

2. 安装依赖使用 Python 编写 RESTful API 之前,我们需要先在虚拟环境内安装对应的依赖

具体包含:

Flask- 基础 Web 框架

flask_restful- Flask 的扩展,增加了对快速构建 REST API 的支持

flasgger- flask 支持的 Swagger UI,可以生成 API 接口文档

# 安装flask

pip3 install flask

# 安装flask-restful

pip3 install flask-restful

# 安装flasgger

# 注意:需要更新setuptools

pip3 install -U setuptools

pip3 install flasgger

# 管理数据库的依赖

pip3 install flask_script

pip3 install flask_migrate

3. Hello World

首先,我们使用 Pycharm 创建一个 Flask Web 项目,初始化代码如下:

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')

def hello_world:

return 'Hello World!'

if __name__ == '__main__':

app.run

从 flask_restful 文件中导入 Api、Resource 两个类,使用上面的 app 对象,构建一个 api 对象,接着准备一个列表数据

from flask_restful import Api,Resource

app = Flask(__name__)

# 实例化一个 Api 对象,用来创建、管理 RESTful Api

api = Api(app)

# 准备一个列表数据

datas = [{'id': 1, 'name': 'xag', 'age': 18}, {'id': 2, 'name': 'xingag', 'age': 19}]

然后,利用 Flask 中的 CBV 模式,创建一个 Resource 类的子类,用于定义资源路由

这里以 GET / POST 动作为例,重写 get、post 方法,并编写内部逻辑,返回数据即可

class UserView(Resource):

"""

通过继承 Resource 来实现调用 GET/POST 等动作方法

"""

def get(self):

"""

GET 请求

:return:

"""

return {'code': 200, 'msg': 'success', 'data': datas}

def post(self):

# 参数数据

json_data = request.get_json

# 追加数据到列表中

new_id = len(datas)+1

datas.append({'id':new_id,**json_data})

# 返回新增的最后一条数据

return {'code': 200, 'msg': 'ok', 'success': datas[new_id - 1]}

最后,使用 Api 的实例对象,将上面定义的资源,利用路径,完全暴露出去

# 暴露接口出去

# 资源路由:UserView

# 路径:/user

api.add_resource(UserView,'/user')

运行程序后,就可以拿 Postman 或 cURL 去测试接口了

4. 项目实战

在实际项目开发中,数据结构、层级关系往往要复杂很多,我们需要对项目进行一次整合,按功能进行封装,具体步骤如下:

第 1 步,编写配置文件

新建一个配置文件 config.py,将数据库( 以 Mysql 为例 )的连接信息,包含:用户名、密码、端口号、数据库名、连接驱动和 Swagger 的设置信息追加进去

# config.py

USERNAME = 'root'

PASSWORD = 'root'

HOSTNAME = "127.0.0.1"

PORT = '3306'

DATABASE = 'xag'

DIALECT = 'mysql'

DRIVER = 'pymysql'

# 连接数据的URI

DB_URI = "{}+{}://{}:{}@{}:{}/{}?charset=utf8".format(DIALECT, DRIVER, USERNAME, PASSWORD, HOSTNAME, PORT, DATABASE)

SQLALCHEMY_DATABASE_URI = DB_URI

SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = True

SWAGGER_TITLE = "API"

SWAGGER_DESC = "API接口"

# 地址,必须带上端口号

SWAGGER_HOST = "localhost:5000"

第 2 步,模型映射数据库

创建一个模型类 Foo 继承 SQLAlchemy 对象,使用 __tablename__ 指定生成数据表的名称、然后新增几个常用字段

# models.py

from exts import db

class Foo(db.Model):

"""

模型,将映射到数据库表中

"""

__tablename__ = 'foo'

# 主键ID

id = db.Column(db.INTEGER, primary_key=True, autoincrement=True)

# 名字

name = db.Column(db.String(100), able=False)

# 年龄

age = db.Column(db.INTEGER)

接着,创建 manage.py 文件

显式导入上面创建的 Foo 类,使用 flask_migrate 中的 Migrate 绑定 App 和数据库,利用 flask_script 中的 Manager 实例去添加一个脚本命令

# manager.py

from flask_migrate import Migrate, MigrateCommand

from flask_script import Manager

from exts import db

from api_app import app

from models import Foo

manager = Manager(app)

migrate=Migrate(app, db)

manager.add_command('db', MigrateCommand)

if __name__ == '__main__':

manager.run

需要注意的是,Foo 模型必须显式导入,否则没法映射到数据库中

最后,通过下面 3 个脚本命令,将模型映射到数据库中

除了第一次需要生成迁移脚本外,后面映射数据库,只需要执行后面两个命令即可

# 初始化迁移文件

python3 manager.py db init

# 映射到文件

python3 manager.py db migrate

# 映射到数据库

python3 manager.py db upgrade

打开 Navicat For Mysql,即可以看到刚刚映射过来的数据表及迁移表

第 3 步,创建资源路由

下面以创建列表查询( GET )、单条记录的查询( GET )、更新( PUT )、新增( POST )、删除( DELETE )为例

flask_restful 中的 marshal_with 类可以作为装饰器,定义到动作函数上,指定要返回的字段;然后使用 SQLAlchemy ORM 操作数据库,将数据直接进行返回

比如:返回获取数据列表

# api_foo.py

from flask_restful import Resource, fields, marshal_with, request

class FooListApi(Resource):

# 定义要返回的字段

resource_fields = {

'id': fields.Integer,

'name': fields.String,

'age': fields.String

}

# 装饰器,定义返回数据

@marshal_with(resource_fields)

def get(self):

"""

返回所有记录

:return:

"""

# 查询数据库

foos = db.session.query(Foo).all

return foos

对于新增一个对象( POST 动作)

# api_foo.py

class FooApi(Resource):

def post(self):

"""

创建一条记录

:return:

"""

# 参数

params = request.get_json

name = params.get("name")

age = params.get("age")

# 构建一个模型

foo = Foo(name=name, age=age)

# 加入到数据库

db.session.add(foo)

db.session.commit

return success("新增一条记录成功!")

第 4 步,返回数据统一化

为了保证返回的数据结构一致,可以将返回码、返回信息及数据进行一次封装,通过jsonify进行格式化返回

# restful_utils.py

from flask import jsonify

class HttpCode(object):

ok = 200

un_auth_error = 401

params_error = 400

server_error = 500

def restful_result(code, message, data):

return jsonify({"code": code, "message": message, "data": data or {}})

def success(message="", data=None):

"""

正确返回

:return:

"""

return restful_result(code=HttpCode.ok, message=message, data=data)

第 5 步,暴露接口

使用 flask_restful 中的 Api 实例对象,将上面定义的资源路由暴露出去

#api_app.py

from flask_restful import Api

api = Api(app)

# 某一条记录

api.add_resource(FooApi, '/api/v1/foo','/api/v1/foo/<int:id>')

# 所有记录

api.add_resource(FooListApi, '/api/v1/foos')

第 6 步,自动生成接口文档

Flask 中同样可以利用 Swagger 自动生成接口帮助文档

首先,从配置文件 config.py 中读取配置,实例化 Swagger 对象

#api_app.py

from flasgger import Swagger

# API可视化管理

swagger_config = Swagger.DEFAULT_CONFIG

# 标题

swagger_config['title'] = config.SWAGGER_TITLE

# 描述信息

swagger_config['description'] = config.SWAGGER_DESC

# Host

swagger_config['host'] = config.SWAGGER_HOST

# 实例化

swagger = Swagger(app,config=swagger_config)

然后,在资源路由的动作内新增 swagger 注释内容,包含:请求方式、参数、响应数据、描述信息等

具体可以参考:

以获取某一条数据为例:

class FooApi(Resource):

resource_fields = {

'id': fields.Integer,

'name': fields.String,

'age': fields.String

}

@marshal_with(resource_fields)

def get(self, id):

"""获取用户信息

---

schemes:

- http

parameters:

- name: id

in: path

type: integer

required: true

default: 1

description: 用户id

responses:

200:

description: 返回用户信息

examples:

{

"id": 1,

"name": "xag",

"age":"18"

}

"""

foo = db.session.query(Foo).get(id)

return foo

最后,运行项目,访问下面的链接,即可以看到定义好的 RESTful API 服务了

5. 最后

上面就是通过 Flask + flask_restful 单表实现 RESTful API 完整的流程了,项目中涉及的多表,只需要更改数据库的逻辑操作就可以了

标签: #python调用api接口获取数据