[Python知识库]APIFlask初体验

团队需要一个封装接口的工具平台，作为数据团队，Python的普及率比较高，于是就选择了 Python 的 Flask 框架，于是就发现了百度搜索第一条的 APIFlask 这个高级框架。

核心特性

• 更多方便的装饰器，比如 @app.input()、@app.output()、@app.get()、@app.post() 等等
• 自动反序列化和验证请求数据，当请求数据不符合模式类要求时，会自动生成包含错误详细信息的错误响应（基于 Webargs）
• 自动格式化和序列化响应数据，在定义好响应模式后，你可以直接在视图函数返回一个模型类对象，或是返回字典（基于 Marshmallow）
• 自动生成 OpenAPI Specification 文件，你可以把这个文件导入到 API 调试工具或是用来生成客户端代码（基于 APISpec）
• 自动生成交互式 API 文档，并自动为蓝本和视图设置对应的标签分类（基于 Swagger UI and Redoc）
• 自动为 HTTP 错误生成 JSON 格式的错误响应

搭建开发环境

1. 创建新的Docker容器，并安装依赖

$ docker exec -it -u root da4aafc14644 /bin/bash
$ apt-get update
$ apt-get install python3     # 3.7.3
$ apt-get install python3-pip
$ pip3 install flask      # 2.1.2
$ pip3 install apiflask   # 1.0.0
$ pip3 install flask_sqlalchemy  # 2.5.1
$ pip3 install pymysql    # 1.0.2

2. 2. Docker 内安装SSH，用于远程调试

$ apt-get install openssh-server
$ apt-get install vim
$ vim /etc/ssh/sshd_config
```增加三行
PubkeyAuthentication yes #启用公钥私钥配对认证方式 
PermitRootLogin yes #允许root用户使用ssh登录 
PasswordAuthentication yes
```
$ /etc/init.d/ssh restart
$ sudo passwd root # root 密码设置为 root
$ ssh localhost # 验证
$ docker commit da4aafc14644 data_microservices # 保存镜像
$ docker stop da4aafc14644 # 关闭容器
$ docker run -d -p 8822:22 -p 5001:5000 data_microservices # 重启镜像
$ docker exec -it -u root b33794dfee7b /bin/bash # 进入容器
$ /etc/init.d/ssh restart
$ ssh root@127.0.0.1 -p 8822 # 验证

3. 对接VSCODE

### 本地
调出扩展面板（Ctrl+Shift+X）
安装：Remote Development 插件
打开命令面板（Ctrl+Shift+P）
输入remote-ssh，选择open Configuration file，按提示输入主机地址，用户名，密码等信息（一个设置文件中允许同时添加多个连接）。
此时，左侧出现"远程资源管理器选项卡"，点连接右侧的attach remote container可连接远程主机。
登录后看起来就像是打开了一个本地项目，选择文件夹作为工作目录。
同时打开多个项目时，右键点击contrainer，选择attach in new window。
### 远程
连接远程主机中的docker，操作如下：
首先，远程主机端也需要启动docker并向外暴露端口如8822。
在左侧打开远程资源管理器，在第二个选项卡选择SSH Target。
打开命令面板（Ctrl+Shift+P），输入remote-ssh，选择open Configuration file，添加如下内容:
Host 192.168.1.201
  HostName 192.168.1.201
  Port 8822
  User root
保存后，左侧远程资源管理器内容被刷新，然后点该项右侧的Connect to Host...并按提示输入密码后，即可正常连接。
### 运行代码
写一个简单的python文件，如：
print("abcde")
然后点击左侧运行按钮，选择运行和调试，此时会提示安装Python扩展，我选择了第一个推荐"Python"。
安装后再运行，选择Python，提示设置launch.json；在左侧面板选择创建launch.json，然后选择Python，保持默认选项即可。
此时，即可通过运行按钮（播放键）直接运行程序，运行结果在下方的终端面板中显示。

4. 特性验证-Rest/ORM/序列化

from apiflask import APIFlask, Schema
from apiflask.fields import Integer, String
from apiflask.validators import Length, OneOf
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = APIFlask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql+pymysql://root:123456@192.168.110.25:3306/apiflask_demo?charset=utf8'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False

db = SQLAlchemy(app)

class PetModel(db.Model):
   id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
   name = db.Column(db.String(10))
   category = db.Column(db.String(10))


@app.before_first_request
def init_database():
   db.create_all()

   pets = [
       {'name': 'Kitty', 'category': 'cat'},
       {'name': 'Coco', 'category': 'dog'},
       {'name': 'Flash', 'category': 'cat'}
   ]
   for pet_data in pets:
       pet = PetModel(**pet_data)
       db.session.add(pet)
   db.session.commit()

class PetInSchema(Schema):
   name = String(required=True, validate=Length(0, 10))
   category = String(required=True, validate=OneOf(['dog', 'cat']))

class PetOutSchema(Schema):
   id = Integer()
   name = String()
   category = String()

@app.get('/')
def say_hello():
   return {'message': 'Hello!'}


@app.get('/pets/<int:pet_id>')
@app.output(PetOutSchema)
def get_pet(pet_id):
   return PetModel.query.get_or_404(pet_id)

@app.get('/pets')
@app.output(PetOutSchema(many=True))
def get_pets():
   return PetModel.query.all()

@app.post('/pets')
@app.input(PetInSchema)
@app.output(PetOutSchema, 201)
def create_pet(data):
   pet = PetModel(**data)
   db.session.add(pet)
   db.session.commit()
   return pet

@app.patch('/pets/<int:pet_id>')
@app.input(PetInSchema(partial=True))
@app.output(PetOutSchema)
def update_pet(pet_id, data):
   pet = PetModel.query.get_or_404(pet_id)
   for attr, value in data.items():
       setattr(pet, attr, value)
   db.session.commit()
   return pet

@app.delete('/pets/<int:pet_id>')
@app.output({}, 204)
def delete_pet(pet_id):
   pet = PetModel.query.get_or_404(pet_id)
   db.session.delete(pet)
   db.session.commit()
   return ''

5. 特性验证-Swagger

http://127.0.0.1:5001/docs

6. 特性验证-OpenAPI Specification

$ flask spec --output openapi.json
# postman 导入 openapi.json 调试接口
1. 打开postman，在workspace中点击import
2. 点击upload files—选择 openapi.json 文件

参考文档

https://apiflask.com/docs/

2022深度学习开发者峰会

5月20日13:00让我们相聚云端，共襄盛会！